劉心怡 田永中 林森 高凡 王曉燕

摘要：基于GIS空間分析方法，結(jié)合景觀指數(shù)模型，從處于三峽庫區(qū)腹地的涪陵區(qū)選取了9個(gè)村作為研究區(qū)域，從整體空間分布和局部斑塊形態(tài)兩個(gè)方面分析了村域農(nóng)村居民點(diǎn)的布局特點(diǎn)，并從地理?xiàng)l件和交通條件兩個(gè)方面分析了它們對(duì)村域農(nóng)村居民點(diǎn)布局的影響。結(jié)果表明， 研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)的布局特點(diǎn)差異明顯。其中，空間分布集聚的村落，其居民點(diǎn)內(nèi)部空間的利用卻相對(duì)粗放；海拔高度對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的布局影響較明顯，農(nóng)村居民點(diǎn)主要集中在村域平均海拔值附近區(qū)域；坡度的影響較弱；過境公路對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)布局影響較強(qiáng)，農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量與面積都與其到公路的距離成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村居民點(diǎn)；GIS空間分析；布局特點(diǎn)；驅(qū)動(dòng)力

中圖分類號(hào)：F301；P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）08-1800-06

農(nóng)村居民點(diǎn)是農(nóng)村人口主要集中居住的區(qū)域，是研究農(nóng)村人地關(guān)系的核心[1]。隨著城鎮(zhèn)化的逐步推進(jìn)，城鄉(xiāng)統(tǒng)籌以及社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的興起，對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的相關(guān)研究成為熱點(diǎn)。以往，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從農(nóng)村居民點(diǎn)整理的角度探討農(nóng)村居民點(diǎn)集約利用潛力和整理模式[2]，近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者開始在多個(gè)地區(qū)使用RS和GIS的空間分析技術(shù)結(jié)合景觀生態(tài)學(xué)的研究方法，探討農(nóng)村居民點(diǎn)分布格局及變遷規(guī)律[3]。但是，研究范圍主要為縣域或更大的區(qū)域，而小尺度的，特別是村域范圍的研究成果鮮見報(bào)道。為此，基于GIS空間分析方法，利用景觀指數(shù)模型，以村域?yàn)檠芯糠秶?，分析不同村域農(nóng)村居民點(diǎn)的布局特點(diǎn)及背后的驅(qū)動(dòng)力，以期為即將進(jìn)行的土地整治規(guī)劃提供參考[4]。

1 研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)包含了長(zhǎng)江流域因修建三峽水電站而被淹沒的地區(qū)，共約7.9萬km2。研究區(qū)包括重慶市核心城區(qū)及所轄15個(gè)區(qū)、縣、湖北省所轄4個(gè)區(qū)、縣，共涉及129座城鎮(zhèn)、淹沒耕地1.94萬hm2、產(chǎn)生移民117.15萬人。隨著庫區(qū)城市化進(jìn)程不斷加快，用地需求迅速增加，人地矛盾尤為突出。

涪陵區(qū)地處三峽庫區(qū)腹地，是庫區(qū)僅有的兩座中等級(jí)城市之一，2007年被劃入重慶市一小時(shí)經(jīng)濟(jì)圈。境內(nèi)橫有長(zhǎng)江，縱有烏江，有承接?xùn)|西、輻射兩江的戰(zhàn)略地位；地貌以丘陵、臺(tái)地及低山為主，共占區(qū)域總面積的85.5%，余下為中山和少量平壩。地層斷面向兩江河谷傾斜，大體上南高北低。境內(nèi)海拔最高點(diǎn)1 977 m，最低點(diǎn)138 m，海拔多在200～800 m；2009年，全區(qū)常住人口103.17萬人，農(nóng)村常住人口45.66萬人，占全區(qū)的44.26%。同年，地區(qū)生產(chǎn)總值355.04億元，在全重慶市所屬40個(gè)區(qū)、縣中位居第五位，人均GDP達(dá)到34 517元；全區(qū)共1 050個(gè)村級(jí)行政單位，所處地理位置差異較大。采用隨機(jī)抽樣的方法抽取9個(gè)村作為研究樣本，分別為四合村、莊子村、永豐村、治坪村、荷香村、蓮池村、蒲江村、袁家村、角幫寨村（圖1）[5]，其中，治坪、四合、袁家、莊子4個(gè)村沿江分布，剩下的5個(gè)村中，荷香村為鄉(xiāng)鎮(zhèn)合并之前的老鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府駐地、角幫寨村所處海拔最高。

2 研究?jī)?nèi)容與方法

2.1 研究?jī)?nèi)容

首先，提取出9個(gè)村的土地利用現(xiàn)狀信息，采用景觀生態(tài)學(xué)的景觀指數(shù)模型量化分析村域范圍內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)的布局特征及差異[5]。然后，結(jié)合區(qū)域內(nèi)DEM及2009年涪陵區(qū)公路現(xiàn)狀矢量數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS空間分析中的疊加分析、緩沖區(qū)分析、空間鏈接等技術(shù)手段，分析各項(xiàng)因素對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局的影響[6]。

2.2 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)處理

研究數(shù)據(jù)主要包括涪陵區(qū)2009年全國(guó)第二次土地資源調(diào)查土地利用現(xiàn)狀矢量數(shù)據(jù)、地形圖（1∶10 000）、《涪陵統(tǒng)計(jì)年鑒2010》。土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)原始格式為VCT，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)處理后，成為Shapefile文件，方便之后使用ArcGIS進(jìn)行相應(yīng)空間分析。地形圖為紙質(zhì)地形圖，經(jīng)掃描后在ArcGIS中進(jìn)行配準(zhǔn)、矢量化、賦值等數(shù)字化操作，最后生成DEM，像元大小為2 m×2 m。全部空間數(shù)據(jù)均采用Gauss-Kruger投影的1980西安坐標(biāo)系。

2.3 研究指標(biāo)

2.3.1 景觀格局指標(biāo)公式及說明 此次研究主要借鑒景觀生態(tài)學(xué)中的以下景觀指數(shù)進(jìn)行分析，包括斑塊個(gè)數(shù)（NP）、斑塊總面積（CA）、平均斑塊面積（MPS）、斑塊所占景觀面積比例（PLAND）、斑塊密度（PD）、斑塊形狀緊湊度（CR）、斑塊分散度（RC）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、分維數(shù)（D）（表1）[7]。

2.3.2 空間分析指標(biāo)及說明 空間分析指標(biāo)涵義及計(jì)算方法說明見表2。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)布局分析

由于不同的空間地理位置，在不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響下，研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布格局存在明顯差異。2009年研究區(qū)景觀格局指標(biāo)計(jì)算結(jié)果見表3，2009年研究區(qū)平均海拔及農(nóng)村居民點(diǎn)平均距離見表4。

3.1.1 研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布比較 從研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)總體建設(shè)規(guī)模上看，農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積占村域面積超過5%的4個(gè)村分別是治坪村（10.74%）、莊子村（9.38%）、袁家村（7.03%）、四合村（6.92%），相應(yīng)的4個(gè)村農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊密度也排在前4位，總體建設(shè)規(guī)模最小的是角幫寨村，僅0.98%；從農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布集聚程度上來看，分散度小于100的有4個(gè)村：莊子村僅29.09，位列第一位，隨后依次是治坪村、荷香村、袁家村，分別是49.84、84.36、94.56，分散度最高的仍然是角幫寨村，高達(dá)601.29。分散度計(jì)算結(jié)果與空間分析中點(diǎn)距離平均值成正相關(guān)，符合實(shí)際情況。從空間位置上看，建設(shè)規(guī)模較大的4個(gè)村有一定的同性特征，它們均鄰近長(zhǎng)江，處于地勢(shì)相對(duì)平緩的河谷地帶，海拔均為200～400 m，而位于涪陵區(qū)東南角的角幫寨村，平均海拔高達(dá)924.95 m，測(cè)算空間分布的各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果均處于劣勢(shì)。

3.1.2 研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)形態(tài)構(gòu)造比較 從研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的形態(tài)構(gòu)造上看，莊子村平均斑塊面積高達(dá)0.37 hm2，荷香村第二、永豐村、蓮池村并列第三位，治平村僅排第五位；最大斑塊指數(shù)最高的是荷香村，高達(dá)0.12，蒲江村、永豐村分列第二、三位，分別為0.08、0.06，荷香村有明顯優(yōu)勢(shì)主要是因?yàn)槠湓诖迳岷喜⒅笆抢相l(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地，有街道，所以形成了較大的居住群落，相應(yīng)的荷香村平均斑塊面積也偏高；分維數(shù)占優(yōu)勢(shì)的幾個(gè)村分別是治坪村、四合村、袁家村，最低的是角幫寨村，分維數(shù)計(jì)算結(jié)果總體上與空間分布格局集聚程度成正相關(guān)關(guān)系，即空間分布集聚程度高的農(nóng)村居民點(diǎn)形狀相對(duì)較規(guī)整；農(nóng)村居民點(diǎn)形狀緊湊度計(jì)算結(jié)果顯示，角幫寨村排在第一位，而莊子村卻排在最后一位，由此可見，空間分布的集聚程度并非與農(nóng)村居民點(diǎn)形狀緊湊度成正比，相反，空間分布集聚程度越高的地區(qū)，其內(nèi)部空間挖掘潛力越大。

3.2 研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局驅(qū)動(dòng)力分析

研究所涉及的9個(gè)村無論從空間分布格局還是從農(nóng)村居民點(diǎn)的形態(tài)上都差異明顯，而村域農(nóng)村居民點(diǎn)的空間布局差異背后是不同的地理位置、交通條件、人口、文化等因素共同作用的結(jié)果，下面主要選擇地理?xiàng)l件和交通條件兩個(gè)因素來進(jìn)行分析。

3.2.1 地理?xiàng)l件分析 基于研究區(qū)域的DEM，在ArcGIS 9.3中，通過重分類、矢量疊加、空間鏈接、頻率統(tǒng)計(jì)等技術(shù)手段從海拔和坡度兩個(gè)方面入手對(duì)影響農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局的地理?xiàng)l件進(jìn)行分析。

1）海拔。主要從不同海拔級(jí)別斑塊數(shù)量與全村斑塊數(shù)量的比例、不同海拔級(jí)別斑塊面積與全村斑塊面積的比例以及不同海拔級(jí)別斑塊平均面積3個(gè)指標(biāo)分析農(nóng)村居民點(diǎn)分布對(duì)海拔高度變化的響應(yīng)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表5。由表5可知，海拔高度對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的布局影響明顯?？傮w上，隨海拔高度的上升，農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量、面積、平均面積均呈下降趨勢(shì)。根據(jù)9個(gè)村的平均海拔（表4），將其分為低海拔組（MeanH<400 m）、中海拔組（400 m800 m）3個(gè)組。

3組農(nóng)村居民點(diǎn)不同海拔的數(shù)量比例與面積比例均成正相關(guān)關(guān)系，并且3組農(nóng)村居民點(diǎn)都主要分布于自身村域內(nèi)海拔平均值附近。第二組不同海拔的斑塊數(shù)量比例和面積比例略有出入，處于這一平均海拔區(qū)間的農(nóng)村居民點(diǎn)在0～400 m的區(qū)域內(nèi)數(shù)量雖小，但面積較大，相應(yīng)農(nóng)村居民點(diǎn)平均面積較大，隨海拔逐漸上升至平均海拔附近，農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)量迅速增加，面積卻上升緩慢，即農(nóng)村居民點(diǎn)平均面積明顯減少。

2）坡度。主要從不同坡度級(jí)別斑塊數(shù)量與全村斑塊數(shù)量的比例、不同坡度級(jí)別斑塊面積與全村斑塊面積的比例以及不同坡度級(jí)別斑塊平均面積3個(gè)指標(biāo)分析農(nóng)村居民點(diǎn)分布對(duì)坡度變化的響應(yīng)。結(jié)合當(dāng)?shù)氐恼w情況，將地形坡度分為緩坡（0°～15°）、中坡（15°～25°）、陡坡（>25°）3個(gè)級(jí)別，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表6。由表6可知，農(nóng)村居民點(diǎn)分布數(shù)量、斑塊面積、平均面積均隨坡度的上升而減少，總體上分布與坡度的增加呈反比。但是四合村及角幫寨村略有不同。四合村的差異表現(xiàn)在農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)比例的極大值出現(xiàn)在15°～25°的中坡區(qū)域，而角幫寨村十分特殊，其3項(xiàng)指標(biāo)的極小值均出現(xiàn)在中坡區(qū)域，緩坡及陡坡區(qū)域的農(nóng)村居民點(diǎn)集中分布，且陡坡區(qū)域的平均面積略小。

3.2.2 交通條件分析 首先將研究區(qū)域內(nèi)的線狀地物進(jìn)行篩選，將寬度大于7 m的道路定義為公路。向公路兩側(cè)分別取200 m和500 m的緩沖區(qū)。研究區(qū)域涉及的9個(gè)村中有3個(gè)村未通公路，分別是莊子村、蓮池村、角幫寨村，故交通條件分析將該3個(gè)村排除。剩下的6個(gè)村中有5個(gè)村被公路橫切，四合村則情況不同，雖然有公路過境，但公路位于村域邊緣。公路對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的影響情況見表7。由表7可知，除四合村以外，其他各村農(nóng)村居民點(diǎn)受道路影響明顯，斑塊個(gè)數(shù)及斑塊面積均與離道路的距離成反比，隨著離公路距離的增加，農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積呈明顯下降趨勢(shì)。

4 結(jié)論與討論

1）村域之間農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布集聚程度及內(nèi)部結(jié)構(gòu)緊湊程度差異明顯。農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布的集聚程度并不與其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的緊湊程度成正相關(guān)關(guān)系，研究所涉及9個(gè)村的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布集聚程度越高，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的緊湊程度越低，即單個(gè)居民點(diǎn)內(nèi)部空間利用潛力越大。因此，在未來的土地整治規(guī)劃中，根據(jù)各村的不同情況，整治側(cè)重點(diǎn)將有所不同。

2）農(nóng)村居民點(diǎn)空間集聚程度越高，其農(nóng)村居民點(diǎn)的形狀越規(guī)整。農(nóng)村居民點(diǎn)的過于規(guī)整是否會(huì)造成土地資源不必要的浪費(fèi)或者是否有利于生態(tài)農(nóng)村的建設(shè)，還需要深入研究。

3）海拔高度對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的影響明顯，各村農(nóng)村居民點(diǎn)主要布局在村域平均海拔高度附近，在中海拔組，農(nóng)村居民點(diǎn)的面積對(duì)海拔高度變化的響應(yīng)與農(nóng)村居民點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)海拔高度變化的響應(yīng)不同。

4）坡度對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布有一定影響，但由于各村自然條件的不同，對(duì)坡度的響應(yīng)情況也相應(yīng)不同。在未來的規(guī)劃中，農(nóng)村居民點(diǎn)并不一定要全部布局在平坦地區(qū)。在經(jīng)論證沒有地質(zhì)災(zāi)害威脅的中坡甚至陡坡地區(qū)布局農(nóng)村居民點(diǎn)，不但符合山地丘陵地區(qū)的現(xiàn)狀，還能減少農(nóng)村居民點(diǎn)對(duì)優(yōu)質(zhì)耕地的占用。

5）交通條件對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的影響主要體現(xiàn)在離公路越近，農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)量越多，面積也越大。在規(guī)劃時(shí)，應(yīng)將村級(jí)道路規(guī)劃置于重要位置，道路建成也能從側(cè)面推動(dòng)農(nóng)村居民點(diǎn)的集聚。

參考文獻(xiàn)：

[1] 魏洪斌，廖和平.農(nóng)村居民點(diǎn)土地集約利用評(píng)價(jià)研究——以重慶市開縣為例[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011，27（11）：181-186.

[2] 石詩源，鮑志良，張小林.村域農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局及影響因素分析——以宜興市八個(gè)村為例[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2010，26（8）：290-293.

[3] 周 潔，盧 青，田曉玉.基于GIS的鞏義市農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局時(shí)空演變研究[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，45（4）：472-481.

[4] 周 偉，曹銀貴，王 靜.三峽庫區(qū)近30a農(nóng)村居民點(diǎn)格局變化與特征分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（4）：294-300.

[5] 陳明輝，喬紀(jì)綱.基于GIS和面板數(shù)據(jù)的城鎮(zhèn)集聚能力極化現(xiàn)象研究——以東莞市為例[J].地理與地理信息科學(xué)，2011，27（4）：67-73.

[6] 朱 良，吳炳方，張 磊.三峽典型區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)格局及人居環(huán)境適宜性評(píng)價(jià)研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2011，20（3）：325-331.

[7] 賈維花，尹永宜，侯彩青.基于TM影像的曲阜市農(nóng)村居民點(diǎn)空間景觀分析[J].測(cè)繪與空間地理信息，2011，34（3）：62-65.