三江平原城鄉(xiāng)聚落的空間格局特征分析

李 靜，張平宇，劉學(xué)偉

（1.中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，吉林長(zhǎng)春130102；2.黑龍江省國(guó)土資源勘測(cè)規(guī)劃院，黑龍江哈爾濱150090）

聚落，是人類活動(dòng)的中心，廣義上是指人們居住、生活、休息和進(jìn)行各種社會(huì)活動(dòng)的場(chǎng)所，也是人們進(jìn)行勞動(dòng)生產(chǎn)的場(chǎng)所[1]。景觀格局及其變化是自然、社會(huì)和生物要素相互作用的結(jié)果，其中，人類活動(dòng)是引起景觀結(jié)構(gòu)、功能及其變化的主要因子，尤其是人類對(duì)自然景觀的干擾成為當(dāng)前景觀生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)[2]。城鄉(xiāng)聚落作為人類干預(yù)自然環(huán)境最劇烈的地域，是土地利用的主要形式[3]。因此，聚落作為區(qū)域人地關(guān)系的核心，在當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和城鎮(zhèn)化不斷加速的背景下，研究區(qū)域自然環(huán)境影響下的城鄉(xiāng)聚落分布格局，對(duì)區(qū)域城鎮(zhèn)規(guī)劃、新農(nóng)村建設(shè)及可持續(xù)發(fā)展有重要意義，也可揭示人類活動(dòng)與景觀形成和演化的機(jī)制，是探討景觀格局與人類生態(tài)過(guò)程相互關(guān)系的重要途徑[4-6]。

國(guó)外最早論述聚落地理問(wèn)題的首推德國(guó)學(xué)者科爾（J.G.Kohl），他在出版的《人類的交通及居住與地形的關(guān)系》一書中論述了地球上聚落分布的狀況與土地的關(guān)系，并著重說(shuō)明地形的差異對(duì)村落區(qū)位的意義。1974年，科爾又專門研究了城市的交通位置和職能，論述了城市的區(qū)位問(wèn)題，使得后來(lái)研究聚落區(qū)位，自然條件對(duì)聚落形成發(fā)展的影響問(wèn)題構(gòu)成了聚落地理研究的中心[7]。國(guó)外聚落研究不斷成熟，研究視角和研究方法也日益多元化。隨著空間分析技術(shù)及GIS技術(shù)的發(fā)展，聚落空間及景觀研究越來(lái)越受重視。Marjanne Sevenant等應(yīng)用GIS技術(shù)比較分析了兩個(gè)傳統(tǒng)鄉(xiāng)村聚落的空間格局、土地利用分區(qū)以及景觀可視性[8]。JillK.Clark等建立了一種多維空間斑塊指數(shù)，它可以根據(jù)土地景觀，斑塊的形狀，大小以及鄰接度等指數(shù)獲得遠(yuǎn)郊聚落變化情況[9]。國(guó)外關(guān)于聚落生態(tài)、聚落空間、聚落景觀等的研究對(duì)中國(guó)聚落研究具有一定的借鑒作用，諸多學(xué)者主要注重對(duì)聚落的空間特征[10,11]，聚落空間演變及其影響因子[12,13]，聚落景觀分析[14,15]。國(guó)內(nèi)聚落空間分布特征研究主要集中在鄉(xiāng)村聚落方面，而對(duì)區(qū)域中居民點(diǎn)（包括城市與農(nóng)村兩類居民點(diǎn)）的分布研究相對(duì)較少[16]。實(shí)證分析的研究區(qū)域主要集中在北京、上海、廣州、南京等熱點(diǎn)地區(qū)[17-20]，有些學(xué)者對(duì)特殊地形（河谷、山區(qū)丘陵、盆地等)條件下的聚落格局變化、布局優(yōu)化及其LUCC響應(yīng)進(jìn)行了分析。三江平原是我國(guó)低平原沼澤分布區(qū)，也是我國(guó)耕地規(guī)模最大的連片農(nóng)墾區(qū)，我國(guó)第三大區(qū)際商品糧供應(yīng)基地，對(duì)農(nóng)墾區(qū)聚落系統(tǒng)特性和演變規(guī)律還沒(méi)有系統(tǒng)的研究。為適應(yīng)黑龍江墾區(qū)剛剛興起的城鎮(zhèn)化實(shí)踐需求，優(yōu)化墾區(qū)城鎮(zhèn)化空間結(jié)構(gòu)，本研究綜合應(yīng)用ArcGIS空間分析技術(shù)和景觀生態(tài)學(xué)方法，將聚落分布研究方法與景觀格局分析相結(jié)合，定量分析了三江平原地區(qū)聚落系統(tǒng)的空間格局特征，為本地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展建設(shè)提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

三江平原位于中國(guó)的東北隅，黑龍江省東部（129°11′20″～135°05′10″E，43°49′55″～48°27′40″N），由黑龍江、烏蘇里江和松花江沖積而成的低平原。該區(qū)西南高東北低，地貌特征為廣闊的沖積低平原和河流形成的階地、以及河漫灘上廣泛發(fā)育著的沼澤和沼澤化草甸，為溫帶濕潤(rùn)、半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候，1月平均氣溫低于-18℃，7月平均氣溫21～22℃，年降水量500～650mm[21]。三江平原行政區(qū)域包括佳木斯市、鶴崗市、雙鴨山市、七臺(tái)河市和雞西市等所屬的21個(gè)縣（市）和哈爾濱市所屬的依蘭縣和牡丹江市所屬的穆棱市，總面積約10.89萬(wàn)km2，其中農(nóng)墾區(qū)土地面積3.54萬(wàn)km2，耕地面積2.00萬(wàn)km2，是我國(guó)耕地規(guī)模最大的連片農(nóng)墾區(qū)，我國(guó)第三大區(qū)際商品糧供應(yīng)基地。三江平原素以“北大荒”著稱，20世紀(jì)50年代大規(guī)模開墾以來(lái)，先后有14萬(wàn)轉(zhuǎn)業(yè)官兵和45萬(wàn)知識(shí)青年“屯懇戍邊”，建有許多大型國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)，包括建三江、寶泉嶺、紅興隆和牡丹江4個(gè)管理局。墾區(qū)城鎮(zhèn)空間分布受屯墾戍邊政策體制、土地資源的開發(fā)、國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)基礎(chǔ)和自然條件等因素的影響較大，形成了獨(dú)特的城鎮(zhèn)發(fā)展與分布特點(diǎn)。三江平原墾區(qū)54個(gè)農(nóng)牧場(chǎng)遍布21個(gè)縣（市、區(qū)）內(nèi)，形成了與地方在地域上既犬牙交錯(cuò)、又相對(duì)獨(dú)立的格局。

1.2 數(shù)據(jù)源與技術(shù)路線

選用2010年Landsat TM影像，應(yīng)用目視解譯法對(duì)11景TM數(shù)據(jù)進(jìn)行目視解譯。數(shù)據(jù)從美國(guó)USGS(http://glovis.usgs.gov/)網(wǎng)站下載，以1∶1萬(wàn)地形圖為標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用ENVI5.0軟件對(duì)遙感影像進(jìn)行校正處理，保證校正精度在一個(gè)象元以內(nèi)，得到北京54坐標(biāo)系，高斯-克里格投影的校正后影像結(jié)果。由于本研究主要采用人工目視解譯法解譯居民點(diǎn)面積和位置，故未對(duì)遙感影像進(jìn)行大氣校正和地形校正。建立解譯標(biāo)志，以人機(jī)交互的方式逐幅影像解譯土地利用信息，為了減少工作量，只選取城市和農(nóng)村居民點(diǎn)進(jìn)行解譯。為了增加城鄉(xiāng)聚落與植被的區(qū)別，選用夏秋季節(jié)（6-9月份）遙感影像，采用5，4，3波段RGB假彩色波段合成。參照Google Earth軟件對(duì)難以辨別的居民點(diǎn)進(jìn)行解譯以提高解譯精度。由于Google Earth軟件下可以較為清晰的看出居民點(diǎn)的位置和形狀，因此居民點(diǎn)的外圍界限決定了解譯的精度。對(duì)于有云層覆蓋的區(qū)域我們用相鄰影像進(jìn)行替換。居民點(diǎn)解譯結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 三江平原居民點(diǎn)空間分布

運(yùn)用ArcGIS空間分析模塊（Spatial Analysis）中的Kernel密度工具，按照15 km獲取搜索半徑得到三江平原城鄉(xiāng)聚落的點(diǎn)格局Kernel密度分布情況，采用最鄰近距離指數(shù)，利用幾何點(diǎn)的平面統(tǒng)計(jì)方法研究城鄉(xiāng)聚落分布規(guī)律。通過(guò)Global Moran’sⅠ、LocalMoran’s I和 Getis-Ord Gi*指數(shù)，以空間關(guān)聯(lián)性測(cè)度為核心，揭示城鄉(xiāng)聚落規(guī)模之間的空間聯(lián)系及其相互作用機(jī)制。由于三江平原城鄉(xiāng)聚落規(guī)模小、數(shù)量多、分布零散、斑塊大小各異且復(fù)雜，難于用單一指標(biāo)或方法表示其分布、大小及形狀特征，因此運(yùn)用景觀生態(tài)學(xué)方法和GIS空間分析方法的有效結(jié)合，可以較好地描述居民點(diǎn)斑塊的用地、規(guī)模、形狀和分布狀況，進(jìn)而更好地反映城鄉(xiāng)聚落的分布格局。

2 研究方法

2.1 Kernel密度分析

Kernel密度分析主要用于計(jì)算要素在其周圍鄰域中的密度，使用核函數(shù)根據(jù)要素計(jì)算每單位面積的量值以將各個(gè)要素?cái)M合為光滑錐狀表面，可以直觀表達(dá)城鄉(xiāng)聚落分布在空間上的連續(xù)變化趨勢(shì)。Kernel分析方法主要是借助一個(gè)移動(dòng)的單元格（相當(dāng)于窗口）對(duì)點(diǎn)格局的密度進(jìn)行估計(jì)，在Kernel密度估計(jì)方法的基礎(chǔ)上生成等值線密度圖，以此鑒別空間面域上的峰值區(qū)。Kernel密度估計(jì)是空間分析中運(yùn)用最廣泛的非參估計(jì)技術(shù)，它具有表達(dá)直觀、概念簡(jiǎn)潔和易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)[22]。

2.2 最近鄰距離指數(shù)

最近鄰距離分析最早由Clark和Evans在1954年提出，其核心思想是將各點(diǎn)之間的最小距離與某種理論模式中的最近鄰點(diǎn)之間的距離相比較，進(jìn)而得出點(diǎn)空間分布的某些特征。R統(tǒng)計(jì)量（標(biāo)準(zhǔn)最近鄰距離指數(shù)）為最常用的指標(biāo)之一：

式中：ra為各點(diǎn)平均最近鄰距離，re為隨機(jī)分布條件下的平均最近鄰距離的期望值，di為第i點(diǎn)與其最近鄰點(diǎn)之間的距離，A為區(qū)域的面積，n為點(diǎn)的總數(shù)。R<1時(shí)，表明點(diǎn)趨于聚集分布，其值越小，則聚集程度越大；R=0時(shí)，表示空間點(diǎn)全部集中于一個(gè)位置；0

2.3 空間自相關(guān)

依據(jù)地理學(xué)理論，所有的事物都是相互聯(lián)系的，但距離越近的事物彼此的聯(lián)系就越強(qiáng)。空間自相關(guān)的根本出發(fā)點(diǎn)正是基于這點(diǎn)，指的是對(duì)象（或要素）的屬性值在空間上相關(guān)，或者說(shuō)屬性值的相關(guān)性是由對(duì)象（或要素）的地理次序或地理位置造成的?？臻g自相關(guān)分為全局與局部，前者描述某種地理現(xiàn)象的整體空間分布狀態(tài)（聚集、分散或隨機(jī)），后者則計(jì)算每一個(gè)空間單元與鄰近單元就某一屬性的相關(guān)程度[25]。

2.3.1全局空間關(guān)聯(lián) 全局空間關(guān)聯(lián)分析（GlobalMoran’sⅠ）反映的是空間鄰接或鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度。計(jì)算公式如下[26-27]：

式中：n為研究對(duì)象的個(gè)數(shù)；xi、xj分別為研究區(qū)域i和j的屬性值；x-為樣本中所有屬性值的均值；Wij是衡量空間事物之間關(guān)系的權(quán)重矩陣，常通過(guò)空間拓?fù)浜途嚯x方式來(lái)確定。Moran’s I指數(shù)的值域?yàn)閇-1,1]，趨于1表明總體上空間正相關(guān)程度較高，性質(zhì)相似的單元分布較為集中；趨于-1表明空間負(fù)相關(guān)程度較高，總體上鄰近單元間差異較大，高值與低值單元鄰近，性質(zhì)相似單元趨于離散分布；Moran’s I值接近0則表明總體空間自相關(guān)程度較低，空間單元屬性值均接近0或平均值，或者總體上趨向于隨機(jī)分布的格局。I值的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義一般采用顯著性檢驗(yàn)公式Z-Score來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)：

式中：E(I)、var(I)分別為I值的期望和方差，本文基于正態(tài)分布檢驗(yàn)假設(shè)，選取顯著性檢驗(yàn)水平為5%，即臨界值為1.96，如果Z(I)的絕對(duì)值大于1.96，則說(shuō)明變量存在顯著的空間自相關(guān)性。

2.3.2局部空間關(guān)聯(lián) 雖然全局空間自相關(guān)分析可揭示事物整體上的依賴程度，但卻忽略了可能存在的局部不平穩(wěn)，需要引入局部空間自相關(guān)（LISA）方法揭示局部區(qū)域單元在相鄰空間的自相關(guān)性。利用LocalMoran’s I可以度量每個(gè)區(qū)域與周邊地區(qū)之間的空間差異程度，局部Moran’s Ii定義如下[28]：

式中：zi和zj是對(duì)觀測(cè)值i和鄰近地區(qū)j分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的值，表示各區(qū)域考察變量與均值的偏差程度。

2.3.3熱點(diǎn)、冷點(diǎn)地區(qū)分析 Getis-Ord Gi*指數(shù)用于測(cè)定地理現(xiàn)象的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)地區(qū)分析，可以進(jìn)一步測(cè)度局部空間自相關(guān)的特征，用以識(shí)別不同區(qū)域的高值簇和低值簇，計(jì)算公式為[29,30]：

便于解釋和比較，對(duì)Gi*(d)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

2.4 景觀格局指數(shù)

根據(jù)研究區(qū)的特點(diǎn)，選取斑塊總面積(CA)、斑塊面積百分比（PLAND）、總斑塊數(shù)(NP)、平均斑塊面積(AREA-MN)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)（FRAC-AM）和蔓延度（CONTAG）等景觀指數(shù)進(jìn)行度量和分析。其中，PLAND是某一斑塊類型的總面積占整個(gè)景觀面積的百分比，用于度量景觀的組分，其值趨于0時(shí)，說(shuō)明景觀中此斑塊類型變得十分稀少。面積加權(quán)平均分維數(shù)（FRAC_AM）可以理解為不規(guī)則幾何形狀的非整數(shù)維數(shù)，用來(lái)測(cè)度斑塊形狀的復(fù)雜程度。取值范圍：1≤FRAC_AM≤2，當(dāng)FRAC_AM為1時(shí)，表示景觀斑塊的形狀為歐幾里德幾何形狀；當(dāng)大于1時(shí)表示其形狀的復(fù)雜度提高。蔓延度（CONTAG）反映了不同斑塊類型的團(tuán)聚程度或延展趨勢(shì)，取值范圍為0≤CONTAG≤100，其值為0時(shí)表示景觀中各斑塊類型最大程度上的分散，為100時(shí)表示最大程度上的積聚，值越大，斑塊類型的聚集程度越高[31-34]。

3 結(jié)果和分析

3.1 空間分布特征

三江平原城鄉(xiāng)聚落整體分布非常稀疏，平均密度只為0.06個(gè)/km2，最高值僅達(dá)到0.33個(gè)/km2。有研究表明江蘇省城鄉(xiāng)聚落的平均水平是4.98個(gè)/km2，蘇北地區(qū)的平均密度為3.97個(gè)/km2[26]。可見(jiàn)，三江平原城鄉(xiāng)聚落的密度水平與東部沿海地區(qū)差距懸殊。三江平原東南部的雞西市轄區(qū)，雞東縣，密山市為高密度分布地區(qū)，其中在雞東縣中部形成1個(gè)密度超過(guò)0.25個(gè)/km2的密集核心區(qū)。西部的佳木斯市市轄區(qū)，樺川縣和集賢縣形成次一級(jí)的城鄉(xiāng)聚落密集區(qū)，密度值均在0.2-0.25個(gè)/km2之間，城鄉(xiāng)聚落未表現(xiàn)出較明顯的帶狀和點(diǎn)狀集群的特征。東北部地區(qū)以及農(nóng)墾區(qū)交錯(cuò)分布的區(qū)域聚落分布密度較低，密度值多數(shù)低于0.06個(gè)/km2（圖2）。

圖2 三江平原城鄉(xiāng)聚落Kernel密度分布

采用平均最近鄰法計(jì)算得出三江平原城鄉(xiāng)聚落的最近鄰距離指數(shù)R值為0.714檢驗(yàn)值高度顯著，表明三江平原城鄉(xiāng)聚落整體趨近于集聚分布。綏濱和友誼縣的最近鄰距離指數(shù)R值分別為1.09和1.11，略大于1，聚落趨近于均勻分布狀態(tài)。其余市縣最近鄰距離指數(shù)R值均小于1，聚落趨向集聚分布態(tài)勢(shì)，但集聚程度相對(duì)較低（圖3）。

圖3 三江平原城鄉(xiāng)聚落最近鄰距離指數(shù)

3.2 規(guī)模分布特征

應(yīng)用10×10 km2方格網(wǎng)為基本單元，計(jì)算每個(gè)方格網(wǎng)內(nèi)城鄉(xiāng)聚落的面積，這樣既保持了城鄉(xiāng)聚落在空間上的連續(xù)性，又可以避免由于輸入象元太小所帶來(lái)的噪聲問(wèn)題。利用該數(shù)據(jù)，首先計(jì)算三江平原城鄉(xiāng)聚落規(guī)模的全局空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Moran’s I指數(shù)，城鄉(xiāng)聚落斑塊面積的GlobalMoran’s I指數(shù)為正（0.296），且檢驗(yàn)結(jié)果也較為顯著，這表明三江平原地區(qū)城鄉(xiāng)聚落的規(guī)模分布存在空間集聚特征，但是空間自相關(guān)程度較低。根據(jù)公式（4），利用ArcGIS軟件計(jì)算三江平原各城鄉(xiāng)聚落規(guī)模的LISA值，在z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上（P＜0.05），繪制出三江平原城鄉(xiāng)聚落規(guī)模分布的LISA集聚圖（圖4）。研究區(qū)的空間關(guān)聯(lián)類型以正相關(guān)為主，“高-高”類型單元為78個(gè)，占89.66%，主要分布在佳木斯市轄區(qū)、集賢縣、雙鴨山市轄區(qū)、友誼縣一帶、樺南縣中部、七臺(tái)河市轄區(qū)南部以及雞西市轄區(qū)、雞東縣與密山市一帶。這些地區(qū)城鄉(xiāng)聚落規(guī)模集聚性較強(qiáng)，與周邊城鄉(xiāng)聚落聯(lián)系較為緊密，輻射帶動(dòng)作用較大。

圖4 三江平原城鄉(xiāng)聚落規(guī)模LISA集聚狀況

計(jì)算研究區(qū)城鄉(xiāng)聚落規(guī)模局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Getis-Ord，并利用ArcGIS軟件將其空間化，根據(jù)顯著性P值與局部統(tǒng)計(jì)量從高到低分成7類，生成三江平原城鄉(xiāng)聚落系統(tǒng)規(guī)?？臻g分布熱點(diǎn)區(qū)域圖（圖5）。三江平原城鄉(xiāng)聚落規(guī)模分布存在明顯的空間分異，呈現(xiàn)“南高北低”的空間分布格局。從整體上看，研究區(qū)城鄉(xiāng)聚落規(guī)模熱點(diǎn)顯著區(qū)多分布于綏濱縣與富錦市交界處、佳木斯市轄區(qū)、雙鴨山市轄區(qū)、集賢縣、樺南縣中南部、七臺(tái)河市轄區(qū)南部、勃利縣南部以及雞西市轄區(qū)、雞東縣和密山市一帶。而三江平原東北部的同江市、撫遠(yuǎn)縣和饒河縣尤其是墾區(qū)交錯(cuò)分布的區(qū)域大多處于低值簇區(qū)。

圖5 三江平原城鄉(xiāng)聚落規(guī)模熱點(diǎn)區(qū)

3.3 景觀格局特征

將從ArcGIS10.0軟件中導(dǎo)出的柵格數(shù)據(jù)加載到景觀分析軟件Fragstats3.4中，逐一計(jì)算每個(gè)縣市的景觀格局指標(biāo)。三江平原地區(qū)城鄉(xiāng)聚落斑塊面積百分比較低，分布在0.27%-6.52%之間，景觀要素類型以耕地為主，城鄉(xiāng)發(fā)展較緩慢。各個(gè)區(qū)縣城鄉(xiāng)聚落規(guī)模介于1677-17749 hm2之間，其中密山市、寶清縣和富錦市城鄉(xiāng)聚落斑塊總面積最大，撫遠(yuǎn)縣斑塊總面積最小，只有1677 hm2?？傮w看來(lái)，三江平原城鄉(xiāng)聚落斑塊個(gè)數(shù)呈現(xiàn)出明顯的分異特征，其中斑塊數(shù)量最多的分布在密山市（634個(gè)）和富錦市（527個(gè)），而依蘭縣、樺南縣、雞東縣和寶清縣的城鄉(xiāng)聚落數(shù)量較多，在290-475個(gè)之間變化，其中斑塊數(shù)量最少的分布在撫遠(yuǎn)縣（58個(gè)）。這表明密山市和富錦市的城鄉(xiāng)聚落斑塊小而密集，撫遠(yuǎn)縣、饒河縣等地區(qū)的城鄉(xiāng)聚落相對(duì)而言斑塊大而稀疏。平均斑塊面積則更明顯地表征了聚落的規(guī)模，平均斑塊面積越大，說(shuō)明居民點(diǎn)的平均規(guī)模越大。平均規(guī)模最大的城鄉(xiāng)聚落主要集中在鶴崗市轄區(qū)、七臺(tái)河市轄區(qū)、佳木斯市轄區(qū)和雙鴨山市轄區(qū)，在41.55-95.52 hm2之間變化，而多數(shù)城鄉(xiāng)聚落平均規(guī)模較小。三江平原城鄉(xiāng)聚落面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)變化幅度比較緩和，在1.04-1.16之間變化，略大于1，城鄉(xiāng)居民點(diǎn)形狀較規(guī)則，破碎度較低。地級(jí)市七臺(tái)河市轄區(qū)、鶴崗市轄區(qū)、佳木斯市轄區(qū)和雙鴨山市轄區(qū)聚落面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)較高，相對(duì)于其他縣（市），這些地區(qū)聚落形狀較不規(guī)則。CONTAG具有明顯的空間特征信息，可以較好地反映三江平原城鄉(xiāng)聚落斑塊類型的團(tuán)聚程度和延展趨勢(shì)。三江平原城鄉(xiāng)聚落蔓延度指數(shù)較小，分布在0.51-0.66之間，斑塊面積小，離散程度較高。

4 結(jié)論和討論

4.1 結(jié)論

聚落是地理學(xué)研究的核心，本文把三江平原作為一個(gè)整體的經(jīng)濟(jì)地域系統(tǒng)，綜合應(yīng)用ArcGIS空間分析技術(shù)和景觀生態(tài)學(xué)方法，定量分析了研究區(qū)城鄉(xiāng)聚落的空間分布、規(guī)模分布和景觀格局特征，得出以下結(jié)論：

（1）三江平原城鄉(xiāng)聚落整體分布稀疏，平均密度只為0.06個(gè)/km2，最高值僅達(dá)到0.33個(gè)/km2。東南部和西部地區(qū)聚落分布相對(duì)較集中，尤其是雞西市轄區(qū)、雞東縣和密山市一帶。東北部地區(qū)以及墾區(qū)交錯(cuò)分布的區(qū)域城鄉(xiāng)聚落分布密度較低，密度值多數(shù)低于0.06個(gè)/km2。研究區(qū)域最近鄰距離指數(shù)為0.714，聚落整體趨近于集聚分布，但集聚程度相對(duì)較低。

（2）三江平原城鄉(xiāng)聚落斑塊面積的GlobalMoran’s I指數(shù)為正（0.296），聚落的規(guī)模分布存在空間集聚特征，但是空間自相關(guān)程度較低。研究區(qū)的空間關(guān)聯(lián)類型以正相關(guān)為主，“高-高”類型單元為78個(gè)，占89.66%，聚落規(guī)模分布呈現(xiàn)“南高北低”的空間分異格局。

（3）三江平原地區(qū)城鄉(xiāng)聚落斑塊面積百分比較低，景觀要素類型以耕地為主，城鄉(xiāng)發(fā)展較緩慢。聚落斑塊個(gè)數(shù)呈現(xiàn)出明顯的分異特征，多數(shù)城鄉(xiāng)聚落平均規(guī)模較小，離散程度較高，斑塊形狀較規(guī)則，破碎度較低。

4.2 討論

墾區(qū)城鎮(zhèn)形成過(guò)程有別于地方上的一般城鎮(zhèn)，是隨著國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在其場(chǎng)部逐漸形成和發(fā)展的一種特殊的聚落形態(tài)。墾區(qū)小城鎮(zhèn)數(shù)量多，規(guī)模小，布局分散，不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和合理城鎮(zhèn)體系的形成，規(guī)劃建設(shè)上各自為政。墾區(qū)城鄉(xiāng)聚落分布稀疏，這種空間布局形式和大分散的分布特征使得墾區(qū)無(wú)法達(dá)到最低的人口規(guī)模，難以發(fā)揮集聚功能，造成了土地等資源和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的浪費(fèi)。從城鎮(zhèn)空間體系結(jié)構(gòu)來(lái)看，墾區(qū)中心城鎮(zhèn)與農(nóng)場(chǎng)小城鎮(zhèn)之間的距離較遠(yuǎn)，使城鎮(zhèn)體系的地域空間分布相對(duì)比較零散，因此要實(shí)施城鎮(zhèn)空間集中化發(fā)展戰(zhàn)略，調(diào)整連隊(duì)布局和結(jié)構(gòu)，逐步將周圍的連隊(duì)居民點(diǎn)向中心城鎮(zhèn)集中，偏遠(yuǎn)連隊(duì)向中心連隊(duì)居民點(diǎn)集中。黑龍江墾區(qū)已經(jīng)實(shí)施了“撤并生產(chǎn)隊(duì)，建設(shè)管理區(qū)，發(fā)展小城鎮(zhèn)”工作，近5年累計(jì)整體搬遷居民點(diǎn)1905個(gè)。整體搬遷居民點(diǎn)的順利進(jìn)行，有利于農(nóng)業(yè)的規(guī)模經(jīng)營(yíng)、集約經(jīng)營(yíng)，促進(jìn)城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)要素聚集，有利于城鄉(xiāng)一體化統(tǒng)籌發(fā)展。十八大報(bào)告強(qiáng)調(diào)要優(yōu)化國(guó)土空間開發(fā)格局，構(gòu)建科學(xué)合理的城市化格局、農(nóng)業(yè)發(fā)展格局和生態(tài)安全格局。隨著墾區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的提高，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化成為墾區(qū)發(fā)展的必然趨勢(shì)，結(jié)合墾區(qū)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的特殊性，提出空間優(yōu)化思路和對(duì)策，是當(dāng)前我國(guó)農(nóng)墾區(qū)發(fā)展的迫切要求。

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