地名视角下西藏冰川与水系时空耦合关系研究

江西地名研究

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摘要：地名是自然环境特征和文化的重要载体，其中蕴涵着丰富的待挖掘信息。基于与水相关地名和与方向相关地名构建了地名数据库，利用GWR分析、泰森多边形分析、层次聚类分析、贝塞尔曲线平滑等方法进行定日县及其周围区域的历史河流重建。重建结果在河谷地区与现今河流的分布吻合得很好，在冰川分布的区域存在较大差异，主要原因是该区域的大型冰川在流域冰川总资源中的地位突出，河流受冰川影响巨大，同时小冰川对气候更敏感，其变化也会很大程度上影响该区域河流的径流量。该研究拓展了地名在历史河流重建中的应用，验证了基于地名大数据挖掘重建历史河流的可行性。

关键词：历史河网重建；定日县；冰川和水系；时空耦合关系

0引言

地名是自然环境特征和文化的重要载体，随着自然环境和人文环境的变迁而不断演变。通过地名研究可探究地区历史、经济、语言、社会文化、自然要素等多方位的历史状态，对于还原和重现地区历史状况和发展历程具有重要指示性作用。

从地名景观的角度来说，地名可以分为自然景观类地名和人文景观类地名。自然景观类地名中包含地形地貌类、水文类、植物动物类地名。人文景观类地名中包含军事防御类、经济活动类、建筑工程类、祈福、姓氏类地名。不同的地名景观反映了地形地貌特征、人类的生产和建设活动、城镇化与经济发展水平。关于黎族地名时空格局挖掘分析，新增热点的分布相对集中，这些区域近50年来与黎族有关的地名发生变化较少，黎族人口流动也较少。古诗词中的地名也有有趣的发现，以中国历代著名诗词为数据源，提取了3657个历代诗人创作诗词涉及的地名，该地名不仅是诗人空间感知的自然流露，还反映了中国历史重心的转移。

冰川与河流水系间存在密切相关关系，截至2018年，中国现存冰川53238条，主要分布在喀喇昆仑山、喜马拉雅山、念青唐古拉山、横断山、天山和昆仑山等6个地区，冰川变化在流域径流变化和调节方面起着至关重要作用。面对全球变暖的趋势，冰川作为最大的淡水储存资源，正在日益退缩，对于以冰川融水补给为主的河流影响巨大，利用地名识别河流水系是可行的。Jindrich Fajer等对地名进行聚类分析，利用地名识别灭绝的水体，论证了地名指代灭绝池塘的高集中度区域的存在。同时还确定，与同一时期的鱼塘消亡有关的地区现在面临更频繁的干旱。钟爱妮等提取地名重建历史河网，重建的河网与现今大部分河网吻合，能够部分反映古代文献记载的历史河流动态。因此，为了探究西藏冰川与水系之间的耦合关系，将依据地名数据库对历史河流水系进行重建。

1 研究区

定日县位于西藏自治区西南边陲，雅鲁藏布江中游南部，地处喜马拉雅山脉中段北麓珠峰脚下，县域内河网密布，冰川林立，矗立着著名的复式山谷冰川——绒布冰川。自然景观的分布不以行政单元为区分，为了全面探究西藏冰川与水系之间的耦合关系，本文研究区以定日县为主，同时包含其周围地域。

2 研究方法

河流水系和地名在空间上的分布与行政单元无关，主要和地形地貌、自然环境有关，因此，本文在研究尺度上选择了10km×10km的格网对研究区域进行划分。

2.1 地名数据库构建

基于西藏统计年鉴、西藏地名数据词典、民政部中国国家地名信息库提取了共计6901条地名数据，从中筛选出723条准确可用的地名数据。根据地名、地名类型，地名识别唯一编码、地名含义，经纬度坐标等创建地名数据库，地名数据库类型见表1。

水文类地名的分布可以指示环境变化，部分水文类聚落点与现代河流湖泊距离较远，可能与一些河流流量减少甚至消失有关。

藏语中常用的方位词大概有81个，藏语方位词跟汉语典型的方位词不能一一对应，而且藏语方位词还会出现同义多形、一词多义的情况。因此，在筛选与方向相关的地名数据库时，要排除方位误导性地名如扎西林村（该地名中扎西藏语含义为“吉祥”，不代表方位），同时要排除混合类方向描述的地名如普夏琼（藏语含义为“位于小山谷的东北”）。本文选取了日常生活中使用最广泛的单一方位名词“东”“西”“南”“北”对地名进行筛选得到与方向相关的地名。

2.2 地名与河流水系的相关分析

利用公式（1）在每个10km×10km的格网单元中计算与水相关的地名密度（Dwater）、与方向相关的地名密度（Ddirection），其中A为每个10km×10km的格网单元中地名的数量，S为每个栅格单元的面积。

利用公式（2）在每个10km×10km的格网单元中计算河流水系密度，其中∑L为每个10km×10km的格网单元中河流水系的总长度，S为每个栅格单元的面积。

GWR（geographically weighted regression）技术将地理学第一定律深度融入局部空间统计方法，通过对独立抽样的分析点分别进行回归分析模型解算，得到与空间位置一一对应的空间回归系数，随着空间位置不同而变化的参数估计量化表征空间关系异质性特征。GWR分析中核心的原理为公式（3）：

其中，（ui，vi）表示点i处的坐标值；yi为点i处的河网密度值；xik（k=1，2···，m）为点i处与方向相关地名的密度值或与水相关地名的密度值；β0（ui，vi）为截距项；βk（ui，vi）为回归系数。

2.3 泰森多边形中“东西南北”方向的区分

利用与方向相关的地名建立泰森多边形，每个泰森多边形内只含有一个与方向相关的点，根据此特性，给不同的与方向相关的地名赋予识别属性，识别与“东、西”相关的地名和与“南、北”相关的地名如图1所示。泰森多边形的每一条公共边两侧与方向相关的地名正好相反的话，这条公共边极易为河流所在地，依据此原则对泰森多边形进行精简剔除，以寻找河流走向。

3结果与讨论

3.1 地名数据库及河流水系的特征

计算得到的河网密度、与水相关的地名密度、与方向相关的地名密度，总体上三者的密度低值分布在定日县南部喜马拉雅山脉及周围冰川区域，三者密度的最大值分别为1.693、0.080和0.15，表明研究区内河网密布。与水相关的地名和与方向相关的地名为历史河流水系重建提供了重要的依据。

3.2 GWR相关性分析

为了确定基于地名数据库重建历史河流的可能性，通过GWR分析来探索河流密度和与方向有关地名的密度以及与水有关地名的密度之间的相关性，验证该重建方法的可行性。GWR分析中，得到的R2值的范围是0—1之间，该值越大表示局部回归模型与观测所得河网密度值的拟合程度更高，R2值超过0.36表示具有较强的关系。以河流密度为因变量，与方向相关地名的密度为自变量，如图2（a）所示，模型的残差平方和为1.846，R2值为0.693，因此，河网密度和与方向相关的地名显示出很强的相关性。以河流密度为因变量，与水相关地名的密度为自变量，如图2（b）所示，模型的残差平方和为2.351，R2值为0.622，河网密度和与水相关的地名也显示出很强的相关性。说明与水相关的地名以及与方向相关的地名在空间上和河网的分布存在着相关性。

3.3 层次聚类分析

利用与方向相关的地名在研究区域内构建泰森多边形网，对与方向相关的地名中相反方向的地名“东、西”和“南、北”赋予属性值进行标识，最后将泰森多边形中相反方向地名对应的公共边提取出来作为历史河流重建的雏形。但泰森多边形筛选初步提取的河网在空间上分布杂乱，掩盖了真实的河流走向，为了优化重建特定的历史河流形状，使用特定河流级别中与水相关的地名之间的欧氏距离进行层次聚类如图3所示。此外根据西藏河流的命名特点，一、二级河流名称中多含有“曲”“布”2个词，据此特点从358个与水相关的地名中筛选出149个名称中含有“曲”和“布”的地名，对这149个地名按欧氏空间距离进行层次聚类，在聚类结果的基础上，将聚类数目从6类扩展到12类、18类，随着聚类数目的增加，河流的形状细节部分更清晰，能够揭示部分河流的走向。

3.4 历史河网重建

筛选得到的泰森多边形和与水相关地名的层次聚类结果，很大程度上揭示了河流走向，接下来将结合人工识别、地形地貌和定性知识的应用，对河网重建结果进行修正，避免河流支离破碎。最后采用贝塞尔曲线平滑算法将经过上述方法处理后的河网线条进行平滑处理，得到最终的历史河流形态重建结果如图4所示。

从图中可以看出重建的历史河网与定日县水系中的雅鲁藏布江、叶如藏布、朋曲等重合得很好，说明河谷地区河流重建结果较好。但是在红色椭圆标记的A、B、C三个区域中，部分重建的历史河网与定日县水系存在显著的差异。主要原因有以下几点：

1）A、B、C三个区域冰川林立，尤其是A区域，包含了著名的大冰川—绒布冰川，其中又分为中绒布冰川、西绒布冰川和东绒布冰川。聂宁等研究发现，雅鲁藏布江流域地处青藏高原南部边缘，降水、冰雪融水总和占河流径流补给的比例在部分河段可达到70%以上。大型冰川在流域冰川总资源中的地位突出，流域内气候、冰川变化背景下，河流水资源势必会受到影响。结合重建的历史河网分析可知，A区域内冰川的变化对河流的影响巨大，也正是这个原因导致提取的历史河流与现今定日县的水系存在差异。

2）B区域中冰川也广泛分布，相较于A区域，B区域的冰川趋于分散化和小型化。许君利等的研究发现，小冰川对气候的敏感性比大冰川大，较大面积的冰川也可能出现后退较大的情况，B区域的小冰川对气候更敏感，冰川的变化也会影响该区域河流的径流量等，导致了重建的历史河网与现如今河流水系之间存在差异。

3）C区域位于雅鲁藏布江中游日喀则河段，C区域同时受到冰川和喜马拉雅沉积碎屑物的影响，河流走向和侵蚀程度受此影响很大，这在一定程度上解释了该区域重建的历史河网与现如今河流水系之间存在差异的原因。

4 结束语

地名中包含着丰富的待挖掘的信息，也具有一定的稳定性，其中蕴含的信息能够辅助我们更好地认识、发现、总结自然人文现象的发展、历史演变过程等。

本文构建了与水相关的地名和与方向相关的地名数据库，为了提高历史河网重建的精度，采用了GWR分析、泰森多边形分析、层次聚类分析等方法对地名数据库进行时空数据挖掘，拓展了地名在河流重建中的应用，也验证了基于地名数据库重建历史河流的可行性。然而，该研究受区域内地名的提取和空间分布特征影响较大，对于与方向相关的地名提取时只考虑到藏语中简单常用的“东、西、南、北”4个方向，除此之外，藏语中还有很多表示方向的词汇地名，后续研究中将增加地名的方向类别，方向类别越细致对河网的重建越有利，因为河网的重建很大程度上依赖于方向类地名构建的泰森多边形。

作者：曹雅迪，邓忠军，马菌

李建军，袁龙，和冬娟，晋良高，赵飞

来源：《测绘与空间地理信息》2025年第9期

选稿：贺雨婷

编辑：杜佳玲

校对：欧阳莉艳

审订：杨 琪

责编：耿 曈

（由于版面内容有限，文章注释内容请参照原文）

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