基于GIS技術(shù)的農(nóng)村居民點空間演變與特征研究

洪步庭，吳芬娜，任 平

（1．四川師范大學(xué) 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，成都610066；2．四川師范大學(xué) 地理與資源科學(xué)學(xué)院，成都610066）

20世紀(jì)90年代中期以來，我國城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，時至2010年全國的城鎮(zhèn)化水平達(dá)到49．68%［1］。但是作為我國人口重要組成部分的農(nóng)村人口依然數(shù)量龐大，國家統(tǒng)計局2010年發(fā)布的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2009年末農(nóng)村人口數(shù)為7．128 8億人，占總?cè)丝跀?shù)的53．41%?？紤]城市化進(jìn)程和人口增長，預(yù)計2030年仍將有大約6億人口居住在廣大農(nóng)村地區(qū)［2－3］，可見未來較長一段時期內(nèi)農(nóng)村居民點仍將是農(nóng)村人口聚居的主要形態(tài)和場所［4］。隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，農(nóng)村居民點的外在特征和空間結(jié)構(gòu)也在不斷地發(fā)生變遷，在反映出社會發(fā)展進(jìn)步過程中人地關(guān)系演變趨勢的同時，也成為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個重要因素［5］。在當(dāng)前我國土地后備資源嚴(yán)重不足，要發(fā)展和無地可用這對矛盾愈來愈尖銳的大背景下，農(nóng)村居民點卻由于在整體布局上缺乏規(guī)劃指導(dǎo)和控制，自然村落普遍形成了“滿天星”式的散落布局現(xiàn)象，這種松散無序的農(nóng)村居民點空間分布造成了農(nóng)村土地資源的嚴(yán)重浪費和建設(shè)用地結(jié)構(gòu)的不合理，影響了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化、城鎮(zhèn)化和現(xiàn)代化進(jìn)程［6－7］，甚至成為了新農(nóng)村建設(shè)和統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的一大阻力。因此，如何正確識別和判斷農(nóng)村居民點的空間分布模式（聚集或分散還是其他的分布形態(tài)），揭示其內(nèi)在的各種狀態(tài)和變化過程顯得至關(guān)重要。國內(nèi)的學(xué)者大多從影響農(nóng)村居民點空間布局的因素入手，通過建立相關(guān)的指標(biāo)體系來研究其空間分布特征及布局模式［8－10］，而根據(jù)農(nóng)村居民點自身的分布形態(tài)來分析其空間布局模式與演變規(guī)律的研究還較為薄弱。

成都市作為全國統(tǒng)籌城鄉(xiāng)綜合配套改革試驗區(qū)之一，近些年來不斷通過土地制度政策方面的理論和實踐創(chuàng)新，如拆院并院、增減掛鉤、地票制度等，力求改變目前農(nóng)村居民點低效、粗放的利用方式，充分挖掘農(nóng)村居民點的利用潛力，最大限度地促進(jìn)農(nóng)村土地資源的節(jié)約集約利用。龍泉驛區(qū)作為成都東部的近郊城區(qū)，同時也是國務(wù)院批準(zhǔn)的成都市城市向東發(fā)展的主體區(qū)域，其農(nóng)村居民點現(xiàn)狀存在用地總量偏大、村莊用地規(guī)模偏小和建新不拆舊等集約化程度低的現(xiàn)象［11］。因此本文以成都市龍泉驛區(qū)為例，借助2005年和2010年兩期遙感影像，運用GIS技術(shù)和空間數(shù)據(jù)分析法，將龍泉驛區(qū)的農(nóng)村居民點分布抽象成點的分布模式，進(jìn)而定量化地描述其整體空間分布特征和動態(tài)演變規(guī)律，以期為協(xié)調(diào)農(nóng)村居民點布局建設(shè)與環(huán)境關(guān)系、制定村莊發(fā)展建設(shè)規(guī)劃、推動新農(nóng)村合理穩(wěn)步建設(shè)提供決策參考和依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1．1 研究區(qū)概況

龍泉驛區(qū)位于成都平原東部邊緣，龍泉山西麓，地勢東北高西北低，海拔425～1 051m，跨成都平原和川中丘陵區(qū)。幅員面積556km2，境內(nèi)地貌特征主要有平壩、臺地、淺丘、低山和山原等。屬于四川盆地亞熱帶濕潤氣候區(qū)，四季分明，氣候溫和，全區(qū)年平均降雨量為993．9mm，年均溫16．6℃。下轄4個街道辦事處、7個鎮(zhèn)和1個鄉(xiāng)，總?cè)丝?9萬。農(nóng)業(yè)人口占到了總?cè)丝诘?9．98%，農(nóng)業(yè)依然在該區(qū)國民經(jīng)濟(jì)中占有較大比重。由于受到自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和思想觀念的影響，該區(qū)農(nóng)村居民點的分布很不均勻。

1．2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文所采用的數(shù)據(jù)包括龍泉驛區(qū)2005年6月11日與2010年11月15日Quickbird多光譜遙感數(shù)據(jù)（分辨率為2．44～2．88m）、龍泉驛區(qū)1∶5萬地形圖數(shù)據(jù)以及相關(guān)文本資料。首先利用研究區(qū)1∶5萬地形圖提取高分辨率DEM數(shù)據(jù)，基于Erdas 9．1軟件對Quickbird遙感影像進(jìn)行正射糾正，接著采用Quickbird 432波段進(jìn)行真彩色合成，合成影像質(zhì)量優(yōu)良，反差適中，滿足居民點解譯的要求，經(jīng)過拼接裁剪后的數(shù)據(jù)均采用西安80坐標(biāo)系、高斯—克呂格（Gauss－Kruger）6°分帶投影，18帶。

建立農(nóng)村居民點的解譯標(biāo)志，在ArcGIS 9．3軟件平臺下采用人機交互判讀方式解譯，分別得到龍泉驛區(qū)2005年與2010年的農(nóng)村居民點矢量圖層，經(jīng)過現(xiàn)場對比以及專家確認(rèn)，使最終Quickbird影像地類判讀精度達(dá)到90%以上，基本滿足研究工作要求。同時，將其與龍泉驛區(qū)的行政界線圖層一起導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，作為下一步分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 研究方法

2．1 樣方分析法

樣方分析法（Quadrat Analysis，QA）通過用規(guī)則的樣方覆蓋整個研究區(qū)域，然后根據(jù)樣方中點的個數(shù)來構(gòu)建樣方數(shù)目的頻數(shù)分布；再將此觀測頻數(shù)分布與理論上隨機模式下的頻數(shù)分布進(jìn)行比較，來判斷點模式的空間分布特征，可以利用方差均值比（Variance－Mean Ratio，VMR）或克爾莫洛夫—斯米爾諾夫（KS）統(tǒng)計檢驗法來檢測觀測頻數(shù)分布與隨機模式下的期望頻數(shù)分布之間有無統(tǒng)計上的顯著差異。

在使用樣方分析法時，有兩個問題需要認(rèn)真考慮：一是樣方的選擇。常用的樣方主要有正方形、圓形、六邊形等。本文考慮到正方形已經(jīng)在農(nóng)村居民點的空間分布研究中得到了廣泛的應(yīng)用［12－13］以及其能夠完全覆蓋整個研究區(qū)域的幾何特性，因此采用正方形樣方。另一個問題便是樣方的大小。根據(jù)Greig－Smith［14］與隨后的 Taylor［15］及 Griffith［16］的研究，樣方的最優(yōu)尺寸可用下式計算：

式中：Qi，Ei——來自任意兩個觀測分布的第i組累計比率。

式中：n1，n2——兩組分布中的樣方數(shù)。

2．2 最近鄰點統(tǒng)計量

最近鄰點統(tǒng)計量（R統(tǒng)計量）最早是由Clark和Evans這兩位植物學(xué)家于1954年提出，后由Dacey引入地理學(xué)中，其核心思想是將各點之間的最小距離與某種理論模式中的最近鄰點之間的距離相比較，進(jìn)而得出點空間分布的某些特征［17］。

R統(tǒng)計量是點分布中最近鄰點平均距離的觀測值與期望值之比，可用下式進(jìn)行計算：

式中：robs——最近鄰點平均距離的觀測值；rexp——由理論模式?jīng)Q定的最近鄰點平均距離的期望值。

為了得到所觀測點模式的最近鄰點平均距離，可按下式計算：

式中：di——i點的最近鄰點距離；n——點數(shù)。

對于理論上的隨機模式，可以利用下式來計算其平均最近鄰點距離：

式中：A——研究區(qū)域的面積；n——點數(shù)。

由于R統(tǒng)計量是由最近鄰點距離的觀測值與隨機模式下的期望值相比得到的，因此如果R＞1，則表明觀測模式比隨機模式分散；如果觀測模式比隨機模式聚集，則R＜1。R統(tǒng)計量的取值從0（完全聚集模式）到1（隨機模式）再到2．149（理論上最完美的分散模式）不等。盡管可以通過考察R統(tǒng)計量得出觀測模式與隨機模式相比是聚集還是分散，但是仍然無法確定兩者間聚集或分散的程度。在使用最近鄰點統(tǒng)計量時，可以將觀測值與期望值之間的差異與最近鄰點平均距離的標(biāo)準(zhǔn)誤差（SEr）進(jìn)行比較來衡量它們之間的差異程度［18］。通過計算標(biāo)準(zhǔn)化Z值來檢驗差值與其標(biāo)準(zhǔn)誤差之間的比較情況，其公式如下：

式中各參數(shù)的含義與前面相同。如果Z＞1．96或Z＜－1．96，就可以認(rèn)為在α＝0．05的顯著性水平下，所計算出的觀測模式與隨機模式之間的差值具有統(tǒng)計顯著性；反之，如果－1．96＜Z＜1．96，則可認(rèn)為盡管觀測模式看上去更加聚集或更加分散，但事實上，它與隨機模式之間不存在顯著差異。

3 結(jié)果與分析

3．1 樣方分析法

通過對前述數(shù)據(jù)庫中農(nóng)村居民點的統(tǒng)計，2005年龍泉驛區(qū)的農(nóng)村居民點總數(shù)為533個，2010年的農(nóng)村居民點總數(shù)為417個。根據(jù)公式（1），將會得出兩個不同的樣方面積。考慮到樣方面積和樣方總數(shù)的一致，根據(jù)2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的平均總數(shù)475個，采用大小為1 530m×1 530m（面積為2．34km2）的樣方對龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的分布進(jìn)行分析。由于樣方必須完全覆蓋整個研究區(qū)域，在ArcGIS 9．3中，先提取面狀農(nóng)村居民點的質(zhì)心將其轉(zhuǎn)為點狀；然后利用Create Fishnet工具，經(jīng)過反復(fù)試驗，得到龍泉驛區(qū)范圍內(nèi)共包含380（19行×20列）個樣方（圖1—2）；再將樣方與龍泉驛區(qū)的邊界進(jìn)行疊置分析，按2005年和2010年農(nóng)村居民點的個數(shù)分別統(tǒng)計樣方的觀測頻數(shù)并將其轉(zhuǎn)化為累計比率；最后根據(jù)公式（2）計算兩者的比率絕對差（表1）。

從表1可以看出，2005年含1個到5個農(nóng)村居民點的樣方數(shù)均比2010年的多，這說明2005年較少的農(nóng)村居民點落在了較多的樣方中；而2005年含6個到8個農(nóng)村居民點的樣方數(shù)都比2010年的少，反映2005年較多的農(nóng)村居民點落在了較少的樣方中。由于在高度聚集的點模式中，所有或大部分的點都會落在一個或少數(shù)幾個樣方中；而在高度分散的點模式中，各樣方中點的個數(shù)會基本相同。因此可以粗略地判斷，2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的分布從一定程度上來說要比2010年更為分散。按照表1的計算結(jié)果，K－S檢驗的D統(tǒng)計量為0．166；根據(jù)公式（3）計算出比較基準(zhǔn)的臨界值為0．099。統(tǒng)計量大于D0．05，說明在0．05的顯著性水平下，2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的分布與2010年存在顯著差異。

3．2 最近鄰點統(tǒng)計量

在ArcGIS 9．3中，利用Near工具，計算出2005年和2010年龍泉驛區(qū)各農(nóng)村居民點之間的最近距離；然后根據(jù)公式（5）分別計算這兩年農(nóng)村居民點的最近鄰點平均距離；再根據(jù)公式（6）和公式（4）計算出相應(yīng)的R統(tǒng)計量；最后通過公式（7）和公式（8）得到這兩者各自的標(biāo)準(zhǔn)化Z值（表2）。

圖1 2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點分布

圖2 2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點分布

表1 2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點分布的樣方分析結(jié)果

表2 2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點分布的最近鄰點統(tǒng)計量分析結(jié)果

從表2的R統(tǒng)計量來看，2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點分布的R統(tǒng)計量大于1，表明2005年農(nóng)村居民點的分布模式比隨機模式分散；2010年的R統(tǒng)計量小于1，表明該年農(nóng)村居民點的分布模式比隨機模式聚集；從標(biāo)準(zhǔn)化Z值來看，2005年較高的Z值（Z＝2．684 2＞1．96）說明該年農(nóng)村居民點分布的分散趨勢比較顯著；而2010年較低的Z值（－1．96＜Z＝－0．597 5＜1．96）則說明盡管該年農(nóng)村居民點的分布看上去更加聚集，但是它與隨機模式相比，聚集的態(tài)勢并不明顯。對比兩年的R統(tǒng)計量可以看出，2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的分布比2005年更加集聚。

4 結(jié)論與討論

本文將GIS技術(shù)與空間數(shù)據(jù)分析法相結(jié)合，運用樣方分析法和最近鄰點統(tǒng)計量來研究2005年和2010年成都市龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的空間分布特征及其演變規(guī)律。研究結(jié)論如下：

（1）2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的空間分布存在顯著的差異。2005年龍泉驛區(qū)較少的農(nóng)村居民點落在了較多的樣方中，而較多的農(nóng)村居民點卻落在了較少的樣方中；2010年農(nóng)村居民點的分布情況則呈現(xiàn)出相反的態(tài)勢。

（2）2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的空間分布整體上呈現(xiàn)出顯著的分散趨勢，而2010年則表現(xiàn)為聚集的態(tài)勢，但是從統(tǒng)計學(xué)上來說，卻并不顯著。盡管如此，2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的聚集程度仍然高于2005年。

（3）從以上龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的空間分布特征和演變趨勢來看，龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的數(shù)量正在不斷地減少，分布也愈發(fā)地集中。2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點的數(shù)量比2005年減少了約22%，涉及的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要位于龍泉驛區(qū)東部的洛帶鎮(zhèn)、萬興鄉(xiāng)、同安街道辦事處和南部的山泉鎮(zhèn)、茶店鎮(zhèn)，這些區(qū)域山地地貌，地形起伏較大，屬于生態(tài)環(huán)境保護(hù)區(qū)，自然和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差；居民點更多集中于北部的黃土鎮(zhèn)、西河鎮(zhèn)和十陵街道辦事處，這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離成都主城區(qū)較近，交通和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展條件較好，集中居住的條件更好。

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