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    城市近郊村莊空間分布格局及影響因素研究

    2022-04-07 19:43:39張帥呂國(guó)新邵洪琪楊小艷李震劉彥伶張樂園
    安徽農(nóng)學(xué)通報(bào) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:空間分布村莊影響因素

    張帥 呂國(guó)新 邵洪琪 楊小艷 李震 劉彥伶 張樂園

    摘 要:村莊空間格局與區(qū)域自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)因素密切相關(guān),研究村莊空間分布及影響規(guī)律對(duì)于城鄉(xiāng)聚落布局優(yōu)化和城鄉(xiāng)融合發(fā)展具有重要的參考價(jià)值。以空間信息技術(shù)為支持,綜合核密度、分離度指數(shù)及緩沖區(qū)分析等方法對(duì)徐州市近郊村莊空間分布及影響因素進(jìn)行研究。結(jié)果表明:(1)研究區(qū)東北和北部村莊分布密度大分離度高,而東部和東南部村莊分布密度小但分離度低;(2)研究區(qū)內(nèi)大部分村莊布局在距河流水系2km、海拔小于50m、坡度小于15°的區(qū)域內(nèi),且隨著距道路交通和耕地的距離的增加,村莊分布逐漸減少;(3)道路交通、耕地、河流水系、坡度是村莊分布的關(guān)鍵影響因子。該研究結(jié)果揭示了研究區(qū)村莊空間分布格局及影響機(jī)理,可為鄉(xiāng)村地區(qū)國(guó)土空間優(yōu)化與重構(gòu)提供參考,也可為其他地區(qū)開展類似研究提供借鑒。

    關(guān)鍵詞:村莊;空間分布;影響因素;分離度

    中圖分類號(hào) F321 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731(2022)06-0010-06

    Spatial Distribution Pattern and Influencing Factors of Suburban Villages:a Case Study of Xuzhou City

    ZHANG Shuai1? ?LV Guoxin2? ?SHAO Hongqi3? ?YANG Xiaoyan3? ?LI Zhen1? ?LIU Yanling1? ?ZHANG Leyuan1

    (1Kewen College,Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China;2Boyuan Planning and Design Group Co.,LTD. Nanjing 210001,China;3School of Geography,Geomatics and Planning,Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China)

    Abstract: The spatial pattern of villages is closely related to regional natural and economic and social factors. The study of spatial distribution and influencing law of villages has important reference value for the optimization of urban-rural settlement layout and urban-rural integration development. Based on spatial information technology,the spatial distribution and influencing factors of suburban villages in Xuzhou were studied by using kernel density, separation index and buffer zone analysis. The results indicate that:(1)most of the villages in north-eastern and northern area show high feature in the density and separation, while eastern and south-eastern area low; (2)the majority of villages are in the areas with the distance to river less than 2km, the elevation less than 50m and the slope less than 15°, and the number of villages decreases along with increase of the distances to road or arable land patches; (3)transportation, arable land, river and slope are the key influencing factors of village distribution. Our study explores the spatial feature of village location and their influencing mechanism, it can provide reference for the reconstruction and optimization of village layout.

    Key words: Village; Spatial distribution; Influencing factors; Degree of separation

    1 引言

    當(dāng)前,我國(guó)正處于城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型重構(gòu)與融合發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期[1-2],城鄉(xiāng)融合發(fā)展離不開城鄉(xiāng)聚落空間的優(yōu)化與重構(gòu)[3]。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和城市化水平的提升,城鄉(xiāng)土地利用及空間格局必然會(huì)發(fā)生變化。對(duì)于我國(guó)而言,這種情況更加明顯,且突出的表現(xiàn)在鄉(xiāng)村的人口流失與空心化情況越來(lái)越普遍。鄉(xiāng)村空間優(yōu)化與重構(gòu)既成為我國(guó)當(dāng)前城鄉(xiāng)融合發(fā)展階段的必然要求,也是促進(jìn)國(guó)土空間高效集約利用、實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的有效手段。

    村莊空間與區(qū)域自然及經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素密切相關(guān),研究村莊空間格局及其影響機(jī)理可為鄉(xiāng)村空間優(yōu)化重構(gòu)提供基礎(chǔ)理論支持。近年來(lái),眾多學(xué)者基于Voronoi圖[4]、核密度[5]、分離度[6]、Ripiey′s K函數(shù)分析[7]、景觀格局指數(shù)[8-9]、遙感影像解譯[10]等遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)空間信息技術(shù)和方法,對(duì)村莊的演變[10-12]、分布[13-14]以及影響因素[15]、時(shí)空優(yōu)化重構(gòu)[16-17]等開展了廣泛研究,并取得了豐富的成果。

    城市近郊區(qū)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和城市擴(kuò)張?zhí)峁┝酥匾膰?guó)土空間支撐,當(dāng)前我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)社會(huì)和城市化快速發(fā)展階段,城市近郊區(qū)國(guó)土空間格局變化劇烈。研究城市近郊村莊空間格局及影響機(jī)理對(duì)于實(shí)現(xiàn)國(guó)土空間的合理利用保護(hù)并促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。徐州是我國(guó)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市以及重要的煤炭資源型和工業(yè)城市,也是江蘇規(guī)劃建設(shè)的三大都市圈核心城市之一,近年來(lái)面臨著生態(tài)文明建設(shè)、轉(zhuǎn)型發(fā)展以及新型城鎮(zhèn)化的戰(zhàn)略任務(wù),其城市近郊村莊發(fā)展更具典型性。

    本研究基于RS和GIS空間信息技術(shù),綜合采用核密度法等空間分析和Pearson相關(guān)分析方法,對(duì)徐州市近郊村莊空間分布及影響因素進(jìn)行探討,以揭示其空間格局和影響機(jī)制,為農(nóng)村居民的空間優(yōu)化重構(gòu)提供理論支持和參考。

    2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

    2.1 研究區(qū)概況 徐州市是江蘇北部重要城市,位于東經(jīng)116°22~118°40′、北緯33°43′~34°58′之間,也是國(guó)家“一帶一路”重要節(jié)點(diǎn)城市;全市總面積面積11258km2,其中村莊面積為1207.34km2,占全市城鄉(xiāng)建設(shè)用地面積的73%。人口882.56萬(wàn)人,其中農(nóng)村戶籍人口293.72萬(wàn)人,占比達(dá)33.3%,遠(yuǎn)高于江蘇29.4%的農(nóng)村人口比重。2020年,全市地區(qū)總產(chǎn)值(GDP)7319.77億元,人均可支配收入31166元,其中農(nóng)村人均可支配收入21229,整體處于相對(duì)較低水平。本文以徐州市近郊區(qū)村莊為研究對(duì)象,研究范圍主要涉及徐州市城市建成區(qū)內(nèi)部云龍、鼓樓、泉山區(qū)、三區(qū)以及近郊銅山和賈汪兩區(qū)。

    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理 研究區(qū)村莊空間數(shù)據(jù)采用人工交互解譯方法基于谷歌高清影像提取;行政區(qū)劃、交通等基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)以及百度地圖坐標(biāo)拾取系統(tǒng);高程、坡度、坡向等為地理空間數(shù)據(jù)云提供的ASTER GDEM數(shù)據(jù);村莊、行政界線、道路等數(shù)據(jù)來(lái)源于徐州市土地利用變更數(shù)據(jù);其他相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《徐州市統(tǒng)計(jì)年鑒》等。需要指出:我國(guó)行政村作為基層自治單元,通常涵蓋多個(gè)自然村莊聚落(自然村),本文中所指村莊實(shí)際為自然村。

    3 研究方法

    3.1 空間分析方法

    3.1.1 核密度分析 核密度估計(jì)(Kernel Density Estimation,KDE)是一種非參數(shù)的表面密度計(jì)算方法,通過輸入的要素?cái)?shù)據(jù)集來(lái)計(jì)算整個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)聚集狀況,從而產(chǎn)生一個(gè)連續(xù)的密度表面[12]。核密度分析主要從整個(gè)研究區(qū)的視角上分析村莊的空間分布特征,其值越大表示村莊分布越密集反之越稀疏。核密度計(jì)算方程為:

    [fn(x)=1nhi-1nk(x-Xih)] (1)

    式中:[fn(x)]為村莊核密度估計(jì)值;n為村莊數(shù)量;h為搜索半徑;k()為核函數(shù);(x-Xi)為估計(jì)村莊X到樣本村莊Xi的距離。

    3.1.2 分離度分析 分離度描述某景觀類型斑塊分布的離散程度的指標(biāo)。相較于普遍運(yùn)用的面積比率,分離度還考慮到居民點(diǎn)斑塊數(shù)量,可以更準(zhǔn)確地反映居民點(diǎn)的分布特征[6,18-19]。分離度分析可從不同尺度對(duì)村莊空間分布進(jìn)行更加微觀、定量的分析,其值越大代表村莊空間分布越離散破碎。分離度計(jì)算方程為:

    [Fi=Ri2Si],[Ri=NiSi],[Si=Ai/A] (2)

    式中:[Ni]為行政村居民點(diǎn)斑塊數(shù);[Ai]為行政村居民點(diǎn)總面積;[A]為行政村總面積;[Ri]為居民點(diǎn)密度;[S]為居民點(diǎn)面積指數(shù);[Fi]為居民點(diǎn)分離度。

    3.1.3 緩沖區(qū)分析 緩沖區(qū)分析緩是通過建立空間實(shí)體周圍一定寬度范圍內(nèi)的緩沖區(qū)多邊形圖層[20],然后將之與目標(biāo)圖層疊加進(jìn)行分析,主要用于解決鄰近度分析問題。這里應(yīng)用緩沖區(qū)方法村莊分布與各影響因素之間的關(guān)系。

    3.2 Pearson相關(guān)分析 Pearson相關(guān)系數(shù)是用來(lái)衡量2個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系,取值范圍介于-1~+1之間。相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大,相關(guān)性越強(qiáng),相關(guān)系數(shù)越接近于0,相關(guān)度越弱。通過Pearson相關(guān)分析可反應(yīng)各影響因素與村莊分布的線性相關(guān)關(guān)系。其計(jì)算方程為:

    [r=i=1n(xi-x)i=1n(yi-y)i=1n(xi-x)2i=1n(yi-y)2] (3)

    式中:r為相關(guān)系數(shù)值;[Xi]為變量x對(duì)應(yīng)的不同數(shù)值;[x]為變量x的平均數(shù);[yi]為變量y對(duì)應(yīng)的不同數(shù)值;[y]為變量y的平均數(shù);n為變量個(gè)數(shù)。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 村莊空間分布特征 應(yīng)用空間統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),徐州近郊村莊平均規(guī)模1.705hm2,且有81%的村莊圖斑小于平均圖斑面積,表明研究區(qū)村莊斑塊較分散且破碎。研究區(qū)基于核密度分析的結(jié)果如圖1所示,從圖1可以看出,研究區(qū)村莊核密度由東南向西北呈先遞增后遞減的趨勢(shì),且整體上形成從東北至西部的村莊聚集。其中,西部、西南部和東北部的銅山大彭以及賈汪大泉、老礦、大吳等鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道是村莊分布的高密度區(qū)。這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道在其所屬區(qū)內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高,其村莊分布也相對(duì)較密集。

    基于鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)、村莊分離度計(jì)算結(jié)果如圖3、圖4和表1所示。從圖3、圖4和表1可以看出,研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)村莊分離程度整體呈東北及西南高而東南和西北低的分布特征;東北部三尖河、老礦以及西南部銅山街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)中村莊分布更加分散、破碎。由于三河尖街道位于城區(qū)且行政面積較小且城鎮(zhèn)化程度高,而老礦和銅山街道分別是銅山區(qū)和賈汪區(qū)的經(jīng)濟(jì)、政治、文化相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū),其轄區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)都經(jīng)歷過系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè),村莊已于城市較難區(qū)分且大部分已轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)用地,因此區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有村莊分布稀少且分散?;谛姓宓姆蛛x度分析有利于進(jìn)一步揭示村莊的分離程度分布規(guī)律,結(jié)果顯示村莊分離程度較低的行政村主要位于研究區(qū)東部地區(qū)大許、徐莊、單集等鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及緊鄰市區(qū)北部和南部部分地區(qū)柳新、茅村、大吳、新區(qū)和張集等鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道,分離程度較高的主要分布在東北和西南銅山、老礦和大吳等鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道。

    整體來(lái)看,老礦、大泉和銅山等鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道在核密度分析中屬于村莊高密度分布區(qū),但在分離度分析中屬于高分離度區(qū),說明這幾個(gè)地區(qū)雖然有大量的村莊圖斑分布,而圖斑面積小較為分散、破碎。而研究區(qū)東部地區(qū)核密度分析結(jié)果較低,但分離度分析結(jié)果較低,說明在這些地區(qū)村莊圖斑數(shù)量少、密度小,而其圖斑面積大且呈規(guī)模分布。

    4.2 村莊分布的影響因素 村莊的空間分布受到很多因素的影響,本文選取高程、坡度、距河流水系距離、道路交通、距市中心距離、距鎮(zhèn)中心距離、距耕地距離作為村莊空間分布的影響因素進(jìn)行研究分析。首先對(duì)村莊與各影響因素進(jìn)行Pearson相關(guān)分析(表2)。從表2可以看出,自然因素各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)較小,而經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素中各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)均較大,說明社會(huì)因素、人類活動(dòng)強(qiáng)度對(duì)村莊格局產(chǎn)生的影響更大。

    (1)河流水系。以200m、500m、1000m、2000m為緩沖距離建立河流水系多環(huán)緩沖區(qū)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表3),在河流水域200m緩沖區(qū)范圍內(nèi)有8.38%的村莊,500m緩沖區(qū)范圍以內(nèi)累計(jì)僅有25.39%的村莊,500m以外的緩沖區(qū)分布有74.6%的村莊。同時(shí),隨著緩沖區(qū)距離增加,村莊規(guī)模比重也不斷增加,但當(dāng)緩沖距離大于2000m時(shí)村莊規(guī)模僅為20.46%,說明研究區(qū)河流2000m范圍內(nèi)應(yīng)是村莊分布較為適宜的區(qū)域。

    (2)地形地勢(shì)。從徐州市實(shí)際地形地貌出發(fā),分別將研究區(qū)高程和坡度劃分為多個(gè)級(jí)別區(qū)域,并與村莊圖斑進(jìn)行空間疊加分析(表4)。從表4可以看出,研究區(qū)分布在高程為50m以下的村莊占總規(guī)模的94.93%,而坡度小于15°的區(qū)域中村莊分布個(gè)數(shù)達(dá)到98.75%,表明地形地勢(shì)因素對(duì)研究區(qū)村莊分布具有關(guān)鍵性的制約作用。

    (3)道路交通。對(duì)研究區(qū)道路交通按照不同距離建立多環(huán)緩沖區(qū)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(表5),結(jié)果顯示,研究區(qū)內(nèi)有87.44%的村莊分布在道路交通1000m以內(nèi)的緩沖區(qū)里,其中70.29%的村莊分布在道路交通緩沖區(qū)500m以內(nèi)。隨著距離道路交通距離的增大,村莊分布密度和數(shù)量逐漸降低,說明道路交通對(duì)村莊的分布具有重要的影響。

    (4)城市及鄉(xiāng)鎮(zhèn)。分別根據(jù)研究區(qū)距市中心和鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離,劃分為不同級(jí)別區(qū)域并與村莊進(jìn)行空間疊加分析(表6)。從表6可以看出,距離市中心越遠(yuǎn),村莊分布越少:有53%的村莊分布在距市中心25km的緩沖區(qū)內(nèi),累計(jì)有81.54%的村莊分布在距離市中心35km的緩沖區(qū)內(nèi)?;卩l(xiāng)鎮(zhèn)距離分析結(jié)果也呈現(xiàn)出類似的特征:在1~6.5km緩沖區(qū)內(nèi),村莊規(guī)模占總規(guī)模的83.97%,其中在4km緩沖區(qū)以內(nèi)有56.46%的村莊分布。由于市中心及鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心均為一定區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)、政治和文化中心,距離市中心和鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心越,意味著人們的生產(chǎn)、生活、工作均越便捷,故其對(duì)于村莊分布的影響較為明顯。

    (5)耕地。研究以200m、500m、1000m、2000m為距離建立耕地多環(huán)緩沖區(qū)(見表7)。從表7可以看出,研究區(qū)絕大部分村莊(93.84%)分布于耕地200m緩沖區(qū)范圍,幾乎全部村莊位于500m緩沖區(qū)范圍內(nèi),充分說明耕地是影響村莊分布的重要影響因素。

    5 結(jié)論

    本研究以徐州市近郊為例,運(yùn)用核密度分析與分離度分析相結(jié)合的方法對(duì)研究區(qū)村莊空間分布情況進(jìn)行了綜合分析,同時(shí)將研究區(qū)高程、坡度和水系、道路交通、市中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心、耕地圖層建立的多環(huán)緩沖區(qū)與村莊圖層進(jìn)行疊加,研究村莊空間分布與各影響因素之間的關(guān)系。

    基于核密度及分離度綜合分析結(jié)果表明,研究區(qū)東北和北部村莊分布密度大、分離度高,而東部和東南部村莊分布密度小、分離度低,說明研究區(qū)東北、北部地區(qū)村莊分布相對(duì)分散,東部、東南部村莊分布相對(duì)集中、成規(guī)模。通過對(duì)各項(xiàng)影響因素緩沖區(qū)分析結(jié)果可知,研究區(qū)內(nèi)大部分村莊布局在距河流水系2km、海拔小于50m、坡度小于15°的區(qū)域內(nèi),且隨著距道路交通和耕地的距離的增加,村莊分布逐漸減少;綜合研究結(jié)果顯示,研究區(qū)村莊主要分布在地勢(shì)平坦、交通便利、靠近水源、便于耕作的區(qū)域。本研究揭示了研究區(qū)村莊空間分布格局及影響機(jī)理,研究成果可為鄉(xiāng)村地區(qū)國(guó)土空間優(yōu)化與重構(gòu)提供參考借鑒。

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    [16]鄒利林,王建英.中國(guó)農(nóng)村居民點(diǎn)布局優(yōu)化研究綜述[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2015,25(04):59-68.

    [17]謝作輪,趙銳鋒,姜朋輝,等.黃土丘陵溝壑區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間重構(gòu)——以榆中縣為例[J].地理研究,2014,33(05):937-947.

    [18]宋文,吳克寧,劉霈珈,等.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[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2016,37(12):70-77.

    [19]張勰,楊柳.基于空間自相關(guān)的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征及影響因素——以貴州省威寧縣為例[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,46(12):295-300.

    [20]凌德泉,畢碩本,左穎,等.緩沖區(qū)分析綜合模型構(gòu)建研究[J].測(cè)繪科學(xué),2019,44(09):47-53.

    (責(zé)編:張宏民)

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