宋 文，吳克寧※，劉霈珈，高 星，李晨曦

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083； 2.國(guó)土資源部土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100035)

基于空間自相關(guān)的區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)分布與環(huán)境的關(guān)系研究*

宋 文1， 2，吳克寧1， 2※，劉霈珈1， 2，高 星1， 2，李晨曦1， 2

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083； 2.國(guó)土資源部土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100035)

為分析丘陵溝壑區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布與自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的關(guān)系，豐富相關(guān)研究的方法，為農(nóng)村居民點(diǎn)整理實(shí)踐提供科學(xué)參考。以甘肅省臨夏縣北塬地區(qū)為研究對(duì)象，以行政村為研究單元，將空間自相關(guān)分析方法和空間疊加分析方法相結(jié)合，并選擇較優(yōu)的分析指標(biāo)農(nóng)村居民點(diǎn)分離度對(duì)居民點(diǎn)分布與環(huán)境的關(guān)系進(jìn)行分析。分析結(jié)果顯示：臨夏縣北塬地區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)分離度指標(biāo)的全局Moran指數(shù)為0.1637，并且置信度高于95%，農(nóng)村居民點(diǎn)分布存在顯著的空間自相關(guān)特征； 地形、河流、水庫(kù)、公路和建制鎮(zhèn)等自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境要素因子對(duì)北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的局部顯著性空間聚集和異常特征的形成影響明顯，同時(shí)發(fā)現(xiàn)北塬地區(qū)自然環(huán)境要素的影響占據(jù)主導(dǎo)地位。2種方法的結(jié)合可以有效地揭示環(huán)境因素對(duì)居民點(diǎn)分布的影響，居民點(diǎn)整理可根據(jù)主導(dǎo)影響因子的不同而采取差別化的整理模式和措施。

農(nóng)村居民點(diǎn) 分布特征 空間自相關(guān) 空間疊加 丘陵溝壑區(qū)

0 引言

隨著各地建設(shè)用地節(jié)約集約利用評(píng)價(jià)的推進(jìn)，諸多建設(shè)用地利用問(wèn)題隨之呈現(xiàn)，農(nóng)村居民點(diǎn)作為建設(shè)用地的重要組成部分，特別是在西部地區(qū)更是占據(jù)主導(dǎo)地位，其粗放利用、低效擴(kuò)張、無(wú)序蔓延等問(wèn)題在各地普遍存在，利用效率、集約程度低下，影響建設(shè)用地節(jié)約集約利用水平的提高。研究自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)布局的影響，對(duì)認(rèn)識(shí)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布規(guī)律，指導(dǎo)農(nóng)村居民點(diǎn)合理布局、有序變化，提高建設(shè)用地節(jié)約集約利用水平，促進(jìn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展具有重要意義。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布及影響因素已多有研究，針對(duì)不同研究區(qū)域，采用不同研究方法，選取多種影響因素闡述了農(nóng)村居民點(diǎn)的分布特征與自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的關(guān)系。研究區(qū)域涵蓋平原區(qū)[1-4]、山區(qū)[5-8]、半山丘陵區(qū)[9,10]、喀斯特槽谷區(qū)[11]、黃土塬區(qū)[12]等多種地貌類型區(qū)，而對(duì)于建設(shè)用地中農(nóng)村居民點(diǎn)用地占據(jù)主導(dǎo)的西部黃土丘陵溝壑區(qū)的研究較少。研究方法亦多樣并值得借鑒，已有分布指數(shù)[5,13]、基礎(chǔ)景觀指數(shù)[2,8,14]、樣方分析法[15,16]、Ripley’s K 函數(shù)[15,16]、Voronoi圖[10,17,18]等方法分析農(nóng)村居民點(diǎn)的分布特征，并引入信息熵[13]深入剖析結(jié)構(gòu)特征和有序程度； 同時(shí)采用變異系數(shù)[5,13]、區(qū)域統(tǒng)計(jì)[19]、地形位指數(shù)[5,15]、緩沖區(qū)間[4,5,15]等方法分析并表征不同因素的影響?？臻g自相關(guān)分析法作為分析空間要素分布特征的有效方法雖已在土地利用要素研究方面有較多應(yīng)用，例如谷建立[20]等研究了縣域各土地利用類型的空間自相關(guān)格局，韋素瓊[19]等研究了建設(shè)用地的空間自相關(guān)分布特征，但深入研究單一地類(如農(nóng)村居民點(diǎn)用地)的空間自相關(guān)分布特征及其影響因素的深入研究較少，并且分析各地類空間自相關(guān)格局采用的指標(biāo)較為單一，多為面積比率指標(biāo)[19,20]，不能體現(xiàn)分析單元內(nèi)部各地類的斑塊特征。影響因素方面選擇包括自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等多方面的因子進(jìn)行分析，如地形[1]、河流[4]、道路[6]、中心城鎮(zhèn)[8]、農(nóng)用地[8,21]等，但多為對(duì)各影響因素的單獨(dú)分析，較少對(duì)各因素的影響程度進(jìn)行綜合比較分析。

基于上述分析，針對(duì)前人研究的不足，該研究借助GeoDa軟件，針對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)用地這一單一地類，以位于黃土丘陵溝壑區(qū)的臨夏縣北塬地區(qū)為研究對(duì)象，以行政村為研究單元，選取衡量景觀斑塊離散程度的景觀分離度指數(shù)——居民點(diǎn)分離度作為空間自相關(guān)分析指標(biāo)，綜合考慮行政村居民點(diǎn)斑塊數(shù)、行政村居民點(diǎn)總面積和行政村總面積，避免面積比率指標(biāo)的局限性，更準(zhǔn)確地反映農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布特征，優(yōu)化分析結(jié)果； 借助ArcGIS軟件對(duì)要素因子進(jìn)行提取、統(tǒng)計(jì)、分級(jí)和疊加操作，分析自然環(huán)境要素(地形、河流、水庫(kù))、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境要素(道路、建制鎮(zhèn))對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征的影響，并通過(guò)空間疊加直觀表達(dá)，以期揭示農(nóng)村居民點(diǎn)分布與自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的關(guān)系，并確定主導(dǎo)影響因素，在建設(shè)用地節(jié)約集約利用背景下，為農(nóng)村居民點(diǎn)整理、規(guī)劃實(shí)踐提供科學(xué)的參考，同時(shí)豐富用地布局與影響因素關(guān)系等相關(guān)研究的方法。

圖1 北塬地區(qū)位置及DEM圖

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究選取位于甘肅省中部的臨夏縣北塬地區(qū)為研究對(duì)象。處于北緯35°15′～35°48′，東經(jīng)102°48′～103°18′之間，總面積1 212.4km2。轄9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),67個(gè)行政村。該地區(qū)為黃土高原丘陵溝壑區(qū)，海拔1 735～2 298m，地形豐富多變，自西向東依次出現(xiàn)山地、丘陵、平地等地形，西北臨劉家峽水庫(kù)，有夏河流經(jīng)東部地區(qū)，并有公路穿過(guò)。土地利用變更調(diào)查結(jié)果顯示,2010年北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)人均建設(shè)用地面積為172.42m2，超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)22.42m2，利用粗放。北塬地區(qū)不同區(qū)域豐富多變的自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀是該研究的基礎(chǔ)。北塬地區(qū)的位置示意及DEM如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

農(nóng)村居民點(diǎn)利用數(shù)據(jù)來(lái)源于臨夏縣2010年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)ArcGIS從中提取北塬地區(qū)河流、水庫(kù)、公路、建制鎮(zhèn)、行政村和農(nóng)村居民點(diǎn)的shape數(shù)據(jù)； 地形因子數(shù)據(jù)來(lái)源于北塬地區(qū)30×30m的DEM數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 農(nóng)村居民點(diǎn)分離度

農(nóng)村居民點(diǎn)分離度是反映農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊分布離散程度的景觀格局指標(biāo)，相對(duì)于普遍運(yùn)用的面積比率，同時(shí)考慮居民點(diǎn)斑塊數(shù)量，可更準(zhǔn)確地反映居民點(diǎn)的分布特征，公式[22]為：

(1)

式中，Ni—行政村居民點(diǎn)斑塊數(shù)；Ai—行政村居民點(diǎn)總面積；A—行政村總面積；Ri—居民點(diǎn)密度；Si—居民點(diǎn)面積指數(shù)；Fi—居民點(diǎn)分離度。

1.3.2 全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)是對(duì)地理要素屬性值在整個(gè)區(qū)域的空間特征的描述[23]。全局Moran指數(shù)是常用的全局空間自相關(guān)系數(shù)，公式[24]為：

(2)

全局Moran指數(shù)取值在±1之間，正值表示要素屬性值在空間分布上呈正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，零值表示不相關(guān)，隨機(jī)分布。I值采用Z檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)[25]：

(3)

式中，E(I)—I值的期望，var(I)—I值的方差。取顯著性水平0.05，臨界值為1.96。Z>1.96 時(shí)，表示屬性值之間存在顯著正相關(guān)，高屬性值與高屬性值發(fā)生空間聚集(HH聚集)，低屬性值與低屬性值發(fā)生空間聚集(LL聚集)，呈現(xiàn)空間聚集特征；Z<1.96 時(shí)，表示觀測(cè)值之間存在顯著負(fù)相關(guān)，高屬性值與低屬性值聚集(HL異常)，而低屬性值與高屬性值聚集(LH異常)，呈現(xiàn)空間異常特征。|Z|<1.96時(shí)，要素在區(qū)域的空間自相關(guān)性不顯著，呈隨機(jī)分布。

1.3.3 局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)分析無(wú)法定位顯著性聚集或異常特征發(fā)生的具體空間位置，進(jìn)一步做局部空間自相關(guān)，局部Moran指數(shù)是常用的局部空間自相關(guān)系數(shù)，Moran散點(diǎn)圖是反映要素屬性局部空間自相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)圖，橫軸對(duì)應(yīng)描述變量X，縱軸對(duì)應(yīng)空間滯后向量WX，第一象限代表HH聚集，第三象限代表LL聚集，第二象限代表HL異常，第四象限代表LH異常，可直觀看出區(qū)域內(nèi)是否存在聚集、異常特征。

局部Moran指數(shù)的計(jì)算公式[24,26]為：

(4)

1.3.4 空間疊加分析

運(yùn)用ArcGIS的Near工具測(cè)算北塬地區(qū)各農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊距離河流、水庫(kù)、公路、建制鎮(zhèn)的最短距離，通過(guò)Graduated colors將距離、高程、坡度、地形起伏度和地表粗糙度劃分5級(jí)，生成分級(jí)圖，與LISA聚集圖疊加。通過(guò)疊加圖可直觀分析自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境要素與農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征的關(guān)系。各因素級(jí)別劃分結(jié)果如表1所示。

表1 因素級(jí)別劃分結(jié)果

因素級(jí)別劃分高較高一般較低低高程級(jí)別(m)1730～18611862～19721973～20412042～21312131～2275坡度級(jí)別(°)0～2.632.63～6.396.39～11.5511.55～18.0818.08～31.54地形起伏度(m)0～1313～3131～5353～8080～137地表粗糙度1～1.00071.0007～1.02211.0221～1.04561.0456～1.08341.0834～1.1733與河流距離(km)0.04～2.742.74～5.525.52～8.328.32～10.8910.89～13.93與水庫(kù)距離(km)0.05～3.323.32～6.086.08～8.978.97～12.1012.10～17.36與建制鎮(zhèn)距離(km)0～1.31.3～2.82.8～4.14.1～5.65.6～8.3與公路距離(km)0～1.31.3～2.62.6～3.93.9～5.25.2～6.7

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)村居民點(diǎn)分布的空間自相關(guān)分析

2.1.1 全局空間自相關(guān)

根據(jù)公式1計(jì)算臨夏縣北塬地區(qū)各行政村居民點(diǎn)分離度值作為空間自相關(guān)分析的屬性值，分離度最小值為0.71，最大值為61.49，均值為7.78，不同區(qū)域行政村之間存在較大差異。借助GeoDa095i軟件進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，得全局Moran指數(shù)為0.1637，Z值為2.51，大于1.96，拒絕零假設(shè)，說(shuō)明農(nóng)村居民點(diǎn)分布在各行政村間并非隨機(jī)，全局Moran指數(shù)為正值，說(shuō)明居民點(diǎn)分布存在空間正相關(guān)關(guān)系，存在顯著的空間集聚特征。

圖2 農(nóng)村居民點(diǎn)Moran散點(diǎn)分布

圖3 農(nóng)村居民點(diǎn)分布的空間自相關(guān)LISA圖

2.1.2 局部空間自相關(guān)

借助GeoDa095i軟件進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，繪制Moran散點(diǎn)圖(圖2)，橫軸為居民點(diǎn)分離度值標(biāo)準(zhǔn)化值，縱軸為相鄰單元的居民點(diǎn)分離度標(biāo)準(zhǔn)化值。

圖2中，第一象限(HH聚集)和第三象限(LL聚集)的點(diǎn)表示農(nóng)村居民點(diǎn)分離度高值/低值的行政村和高值/低值的行政村相鄰，相鄰行政村的居民點(diǎn)分離度值空間差異較小，呈現(xiàn)空間正相關(guān)關(guān)系； 第二象限(LH異常)和第四象限(HL異常)的點(diǎn)表示農(nóng)村居民點(diǎn)分離度低值/高值的行政村和高值/低值的行政村相鄰，相鄰行政村的居民點(diǎn)分離度值空間差異較大，呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)關(guān)系。大部分點(diǎn)位于一、三象限，落入二、四象限的點(diǎn)較少，說(shuō)明北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布明顯存在空間聚集，并兼有異常分布特征。

借助GeoDa095i軟件繪制北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)在0.05顯著性水平下的聚集和異常特征分布圖(圖3)。

圖3中，HH聚集區(qū)域?yàn)榫用顸c(diǎn)分離度高值聚集區(qū)域，即為農(nóng)村居民點(diǎn)分散分布的行政村的聚集區(qū)域，LL聚集區(qū)域?yàn)榫用顸c(diǎn)分離度低值聚集區(qū)域，即為農(nóng)村居民點(diǎn)密集分布的行政村的聚集區(qū)域，HL異常區(qū)域?yàn)樽陨砭用顸c(diǎn)分散而周邊居民點(diǎn)相對(duì)密集的行政村，LH異常區(qū)域?yàn)樽陨砭用顸c(diǎn)密集而周邊居民點(diǎn)相對(duì)分散的行政村，空白區(qū)域?yàn)椴伙@著區(qū)域。HH、LL聚集區(qū)域只是聚集中心區(qū)[27]，其相鄰行政村居民點(diǎn)分離度值與聚集中心也較為相似，為方便后續(xù)分析，根據(jù)農(nóng)村居民點(diǎn)分離度值大小將聚集中心區(qū)相鄰區(qū)域劃入較高聚集區(qū)。

圖3直觀反映了北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的局部空間聚集和異常特征發(fā)生的具體行政村。HH聚集區(qū)域?yàn)槟宪l(xiāng)的3個(gè)行政村，分離度值較高，分別為15.23、23.21和30.15，分布在北塬地區(qū)西部，該區(qū)域?qū)偕降厍鹆陞^(qū)； LL聚集包括分離度值為2～4.31的14個(gè)行政村，分布在北塬地區(qū)東部，該區(qū)域?qū)俸酉闹邢掠魏庸绕降貐^(qū)域。顯著性HL異常區(qū)域?yàn)榉蛛x度值最高的尹王村，是鎮(zhèn)政府駐地； 顯著性LH異常區(qū)域包括曙光村(分離度值4.16)和與尹王村毗鄰的曹家村(分離度值4.57)； 與LL聚集中心區(qū)相鄰的分離度值為0.71～5.37的14個(gè)行政村劃為較高LL聚集區(qū)域。

2.2 居民點(diǎn)分布影響因素分析

自然環(huán)境要素選取高程、坡度、地形起伏度和地表粗糙度4個(gè)地形要素因子，其他自然環(huán)境要素選取距河流距離、距水庫(kù)距離2個(gè)因子； 社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境選取距公路距離和距建制鎮(zhèn)距離2個(gè)因子，分析8個(gè)因子對(duì)北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的空間自相關(guān)格局的影響。通過(guò)各因子分級(jí)圖與LISA聚集圖的疊加圖(圖4)直觀展示、分析北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征，揭示自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境與農(nóng)村居民點(diǎn)空間自相關(guān)格局的關(guān)系。

圖4 農(nóng)村居民點(diǎn)空間自相關(guān)LISA圖與因素指標(biāo)分級(jí)圖疊加a.高程分級(jí)疊加； b.坡度分級(jí)疊加； c.地形起伏度分級(jí)疊加； d.地表粗糙度分級(jí)疊加； e.距河流距離分級(jí)疊加； f.距水庫(kù)距離分級(jí)疊加； g.距公路距離分級(jí)疊加； h.距建制鎮(zhèn)距離分級(jí)疊加

由圖4可看出LL聚集中心區(qū)和較高LL聚集區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊較大且密集連續(xù)分布，其高程分級(jí)屬于高、較高和一般級(jí)別，坡度、地形起伏度和距河流距離分級(jí)屬于高和較高級(jí)別，地表粗糙度分級(jí)屬于高級(jí)別，與水庫(kù)距離分級(jí)屬于高、較高和一般級(jí)別且高級(jí)別的斑塊較少，距公路距離分級(jí)屬于高和較高級(jí)別，且具有沿公路分布的線狀取向，距建制鎮(zhèn)距離分級(jí)在各級(jí)別均有分布，較高、一般和較低級(jí)別斑塊在中心區(qū)分布較多，高級(jí)別斑塊在較高聚集區(qū)分布較多?？梢园l(fā)現(xiàn)，居民點(diǎn)的集聚區(qū)域?yàn)楹０屋^低，坡度較小，地表起伏度較小，地表粗糙度小的河谷區(qū)域，并有公路穿過(guò)，該區(qū)域地勢(shì)平坦，地表起伏和緩，地形變化小，土壤肥沃，水源充足，交通便利，利于耕作、養(yǎng)殖，方便生產(chǎn)、生活，并距水庫(kù)一定距離，保證居住的安全性，同時(shí)也反映出離城鎮(zhèn)近的較高聚集區(qū)域的居民點(diǎn)用地較集約，斑塊面積小、數(shù)量相對(duì)中心區(qū)少，中心區(qū)遠(yuǎn)離城鎮(zhèn)，農(nóng)業(yè)人口聚集，分家析產(chǎn)，易產(chǎn)生一戶多宅，宅基地超標(biāo)等粗放利用現(xiàn)象，居民點(diǎn)斑塊面積大、數(shù)量多、分布密集。HH聚集中心區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊較小且分散分布，其高程分級(jí)多屬于較低和低級(jí)別，零星斑塊屬于高、較高和一般級(jí)別，其中面積較大斑塊的坡度、地形起伏度和地表粗糙度分級(jí)屬于高、較高和一般級(jí)別，距河流、水庫(kù)距離分級(jí)屬于一般、較低和低級(jí)別，距公路、建制鎮(zhèn)距離級(jí)別屬于一般、較低和低級(jí)別?？梢园l(fā)現(xiàn)，居民點(diǎn)分散分布的區(qū)域?yàn)楹０屋^高，坡度變化較大，地表起伏度較大的山地丘陵區(qū)，距離河流、公路和建制鎮(zhèn)較遠(yuǎn)，該區(qū)域地形復(fù)雜，交通閉塞，水源匱乏，與東部的自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件相差甚遠(yuǎn)，不利于生活居住，零星的居民點(diǎn)分布在山地丘陵間地形緩和平坦的區(qū)域。

尹王村為鎮(zhèn)政府駐地，農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊少、面積小且分散，居民點(diǎn)分離度值最高，表現(xiàn)出HL異常特征； 與其相鄰的行政村有4個(gè)與LL聚集中心區(qū)相鄰，屬較高LL聚集區(qū)。因此，與尹王村鄰接范圍較大，居民點(diǎn)斑塊因子整體水平較高，且未與LL聚集中心區(qū)相鄰的曹家村表現(xiàn)出LH異常特征。交通便利、距城鎮(zhèn)一定距離的曙光村也表現(xiàn)為L(zhǎng)H異常特征，其位于北部海拔低、坡度小、地形起伏和緩、地表粗糙度小的區(qū)域，其南部即為山地丘陵，地形變化劇烈，局部復(fù)雜多變的地形對(duì)異常特征的出現(xiàn)作用明顯。

位于北塬地區(qū)中部的無(wú)顯著性區(qū)域，距離公路的距離分級(jí)為高和較高級(jí)別，交通條件較好，但該區(qū)域?qū)儆谄降氐缴降氐闹虚g過(guò)渡地帶，地形和河流因子分級(jí)較低，自然環(huán)境較差，說(shuō)明北塬地區(qū)自然環(huán)境要素對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的影響占據(jù)主導(dǎo)地位，自然環(huán)境是影響該地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布格局的基礎(chǔ)。

3 討論

對(duì)于農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征及其與自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等環(huán)境的關(guān)系的研究目前較多，采用的分析方法各異，研究結(jié)果均顯示出農(nóng)村居民點(diǎn)分布與環(huán)境的密切關(guān)系，如劉明皓等發(fā)現(xiàn)山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布具有強(qiáng)烈的低坡度、低海拔的區(qū)位取向、交通區(qū)位取向、經(jīng)濟(jì)區(qū)位取向，以及耕地分布的空間趨同性特點(diǎn)[7]； 龍英等發(fā)現(xiàn)農(nóng)村居民點(diǎn)分布格局受自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的綜合影響，空間擴(kuò)展逐漸向地勢(shì)相對(duì)平緩、交通更便利、經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件較好的地方集中[9]； 張霞等發(fā)現(xiàn)農(nóng)村居民點(diǎn)在低地形位上的分布具有較高的有序性[11]； 該研究采用空間自相關(guān)分析方法分析農(nóng)村居民點(diǎn)的分布特征，并選擇更優(yōu)異的農(nóng)村居民點(diǎn)分離度指標(biāo)，同時(shí)采用疊加表達(dá)方法直觀地展示居民點(diǎn)分布與各要素的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)區(qū)域自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件顯著地影響農(nóng)村居民點(diǎn)的布局，與前人的研究一致，也說(shuō)明兩種方法的結(jié)合能有效的揭示居民點(diǎn)分布與環(huán)境的關(guān)系。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，北塬地區(qū)自然環(huán)境的影響占據(jù)主導(dǎo)地位，這一結(jié)論是否適應(yīng)于自然環(huán)境差異不明顯的地區(qū)還有待研究，姜廣輝[8]等研究北京山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)發(fā)現(xiàn)其分布更多的與農(nóng)用地、距城鎮(zhèn)的距離和交通條件緊密相關(guān)，說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)高度發(fā)展的地區(qū)，自然環(huán)境的影響會(huì)被弱化。因此，大尺度范圍內(nèi)區(qū)域間差異化的自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響農(nóng)村居民點(diǎn)分布的程度、地位是不同的，農(nóng)村居民點(diǎn)整理可根據(jù)環(huán)境差異及其主導(dǎo)地位的不同選擇差別化的整理模式和整理措施，科學(xué)有效地提高農(nóng)村居民點(diǎn)的集約利用水平和利用效率。

尺度依賴性[28,29]一直是空間分析中客觀存在的問(wèn)題，研究尺度的不同會(huì)導(dǎo)致空間分析結(jié)果發(fā)生變化，空間自相關(guān)分析也不例外。該研究中選擇行政村為研究單元，村級(jí)尺度是前人研究中普遍選擇的尺度，單元面積相對(duì)較小，對(duì)環(huán)境要素的作用較敏感。若采用更小的尺度，比如村民小組級(jí)別，效果是否更好，還有待研究。

農(nóng)村居民分布格局的形成是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，影響因素較多，除研究中選取的環(huán)境因素外，政策、歷史等因素對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布特征也會(huì)產(chǎn)生影響。同時(shí)，現(xiàn)代發(fā)展理論已經(jīng)注意到非物質(zhì)因素，如社會(huì)關(guān)聯(lián)等對(duì)農(nóng)村發(fā)展的重要作用[30]。

4 結(jié)論

該文以臨夏縣北塬地區(qū)土地調(diào)查數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以行政村為單元，分析了該地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的空間自相關(guān)特征，并對(duì)自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)空間自相關(guān)特征形成的影響進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。

基于農(nóng)村居民點(diǎn)分離度指標(biāo)的空間自相關(guān)分析方法與GIS分級(jí)疊加分析方法的結(jié)合能有效揭示農(nóng)村居民點(diǎn)的分布特征及其與自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的關(guān)系，是研究農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征形成機(jī)理的有效途徑。

北塬地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分離度的全局Moran指數(shù)為0.1637，置信度高于95%，農(nóng)村居民點(diǎn)的分布存在顯著空的間自相關(guān)性。Moran散點(diǎn)圖和局部Moran指數(shù)LISA聚集圖表明農(nóng)村居民點(diǎn)分布在局部區(qū)域存在HH、LL聚集和HL、LH異常特征，呈現(xiàn)空間聚集現(xiàn)象的行政村較多，呈現(xiàn)空間異常特征的行政村較少。

位于丘陵溝壑區(qū)的北塬地區(qū)地形、河流、公路交通、建制鎮(zhèn)等自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境要素對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征的綜合影響明顯，且自然環(huán)境要素的影響占據(jù)主導(dǎo)地位。區(qū)域內(nèi)的環(huán)境差異形成區(qū)域空間異質(zhì)性，易導(dǎo)致要素的顯著空間自相關(guān)特征。區(qū)域間的環(huán)境差異導(dǎo)致影響居民點(diǎn)分布的主導(dǎo)影響因素不同，農(nóng)村居民點(diǎn)整理可根據(jù)主導(dǎo)影響要素的不同采取差別化的整理模式、措施。

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SPATIAL AUTOCORRELATION ANALYSIS OF RELATIONSHIP BETWEEN RURAL SETTLEMENTS AND THEIR ENVIRONMENT*

Song Wen1,2，Wu Kening1,2※，Liu Peijia1,2，Gao Xing1,2，Li Chenxi1,2

(1.School of land Science and Technology，China University of Geosciences，Beijing 100083，China;2.Key Laboratory of land Consolidation and Rehabilitation，Ministry of land and Resources，Beijing 100035，China)

This paper analyzed the spatial autocorrelation between rural settlements and their environment in Beiyuan hilly-gully region of Linxia county in central Gansu province. Factors from both natural and social-economic environments were considered.The purpose of this paper was to provide a reference for the rural settlements arrangement. Based on spatial autocorrelation and spatial overlay analysis method,this paper took administrative villages as the research unit and the degree of separation of rural settlements as a better index.The results indicated that the global Moran′s index of therural settlements separation was 0.1637,the confidence level was higher than 95%.The distribution of rural settlements showed significant spatial autocorrelation. The factors such as terrain,river,road,reservoir and town, apparently influenced the formation of local significant spatial aggregation, of which the natural environmental element was dominated.This paper can effectively reveal environmental factors influencing the distribution of rural residential land.The rural residential land arrangement should adopt different modes and measures according to different dominant factors.

rural settlements; distribution characteristics; spatial autocorrelation; spatial overlay; hilly-gully region

10.7621/cjarrp.1005-9121.20161211

2015-12-17

宋文(1990—)，男，山東濰坊人，博士研究生。研究方向：土地資源評(píng)價(jià)與利用規(guī)劃?！ㄓ嵶髡撸簠强藢?1963—)，男，北京人，教授、博士生導(dǎo)師。研究方向：土地資源評(píng)價(jià)與利用規(guī)劃。Email：wukening@cugb.edu.cn

*資助項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題“環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)基本農(nóng)田建設(shè)技術(shù)研究與示范”(2015BAD06B01)

C912.82

A

1005-9121[2016]12-0070-08