澜沧江流域地理要素与经济水平关系的分析

张 军，田 鑫

（1.中煤科工集团 重庆设计研究院，重庆 400016；2.湘潭市勘测设计院，湖南 湘潭 411100）

1 研究背景

受气候变化、污染等因素的影响，湄公河-澜沧江面临最严重的干涸威胁[1,2]。澜沧江-湄公河发源于中国青海省，流经西藏，在云南省南部出境后穿越缅甸、老挝、泰国、柬埔寨、越南5国后注入南海。自北而南，干流全长4 880 km（中国内河长2 130.1 km，其中云南省全长1 216.7 km），流域总面积81.1万km2[3]。澜沧江流域云南段31个县市经济发展水平存在严重差异[4]，本文将结合流域内的河网分布图、居民点分布图、DEM等数据，选取河流分布密度、居民点分布密度、坡度等要素来分析地理要素与经济发展水平的关系。

2 地理要素与经济水平的关系

2.1 河流分布与经济水平的关系

澜沧江流域云南段各县市范围内的河网密度差异较大[5,6]。为了计算各县市单位面积上的河流总长度，首先用县市区域图分别裁切澜沧江流域的河网图，得到各县市内的河流分布图。下面以勐腊县为例进行详细介绍。

1）裁切、格式转换和重建拓扑。首先，依次点击ArcToolbox->Analysis Tools->Extract->Clip，在打开的Clip对话框中，选择被裁切图层、裁切图层以及结果的存放位置，之后点击OK按钮，就可得到勐腊县的河流分布图；然后，将Shape文件转化为Coverage格式，转化后河流拓扑可能会被破坏，需要重建拓扑。重建拓扑的顺序是ArcToolbox->Coverage Tools->Data Management->Topology->Clean，在打开的Clean对话框中选择需要重建拓扑的图层和建立拓扑后图层的存放位置，如果名称相同，则原图层被新的图层覆盖。

2）密度计算。打开Coverage格式的勐腊县河流属性表，点击Option按钮，选择Export命令，在Export Data对话框中单击OK按钮导出数据。这里导出的格式是dbf，使用Excel打开，然后计算勐腊县所有河流的长度，同时在勐腊县的Shape文件中打开其属性表可得到勐腊县的面积，两者相除就可得到勐腊县单位面积上的河流长度。最终计算结果及其排序见表1，灰关联分析结果和DEA评价结果[7]都在该表中显示。

表1 灰关联度、DEA效率、河网密度的排序结果表

为了进一步分析DEA评价结果和灰关联度与单位面积上河流长度的关系，将单位面积上的河流长度分别按照灰关联度和DEA值（从大到小）排序显示。

由图1、图2可知，随着经济水平和DEA效率的下降，河流的密度在下降，经济发展水平越高、DEA效率越高的地区，县市范围内单位面积上河流的长度要高于平均水平，反之则反，说明经济发展水平的高低及DEA效率与澜沧江有密切的关系。

图1 河流密度随灰色关联度减小变化图

图2 河流密度随DEA效率减小变化图

2.2 居民点分布与经济水平的关系

以澜沧江河网为线状要素，对该区域内云南段31个县市居民点的分布进行缓冲区分析，找到居民点分布与河网的关系。先对河流流域分别作500 m、1 000 m、1 500 m和2 000 m的缓冲区区域，然后分别用这些缓冲区去裁切各县市的居民点分布图，得到不同缓冲区内的居民点分布情况，再与经济发展的整体水平进行比较分析。首先计算出各县市各缓冲区内分布的居民点数量占该县市总居民点的百分率，计算结果见表2，然后同灰色关联分析的结果进行比较。

表2 各县市各缓冲带内居民点分布百分率表

在500～2 000 m每个缓冲区内，经济发展水平越高的县市，其缓冲区内居民点的百分率相对越高；反之，居民点分布的百分率相对较低。这说明经济水平较高的县市居民点离澜沧江较近，即澜沧江对这些县市的经济发展贡献和居民点与澜沧江的距离有密切关系。

2.3 坡度与经济水平的关系

首先利用DEM数据计算出整个区域各点的坡度，然后将各县市的区域图转化为栅格格式，再用计算的整个区域各点的坡度值计算各县市内各点的坡度值。经过计算得到各县市平均坡度值，并绘制成图。

由图3可知，坡度对经济的发展水平也有影响，坡度越大的地区，经济发展水平相对较低；坡度越小，经济发展水平相对较高。

图3 坡度计算结果图

3 结 语

本文结合流域内的河网分布图、居民点分布图、DEM等数据，使用ArcGIS软件的空间分析功能，分析了地理要素与经济水平的关系，得到如下结论：

1）各县市经济发展水平与河流分布密度有密切关系，经济发展水平高、农业生产效率高的地区河网密度要高于经济发展水平低、农业生效率低的地区。

2）经济发展水平较高的地区，在河流各缓冲带内居民点所占百分率要高于经济发展水平较低的地区。

3）随着坡度的上升，经济发展水平下降。

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