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    都市郊區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀格局特征及影響因素分析

    2016-03-21 12:38:08任國(guó)平劉黎明付永虎袁承程宋志軍中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院北京009湖南城市學(xué)院城市管理學(xué)院益陽(yáng)4000首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)密云分校北京0500
    關(guān)鍵詞:景觀格局回歸分析鄉(xiāng)村

    任國(guó)平,劉黎明,付永虎,袁承程,宋志軍(.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京 009; 2.湖南城市學(xué)院城市管理學(xué)院,益陽(yáng) 4000;.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)密云分校,北京 0500)

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    都市郊區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀格局特征及影響因素分析

    任國(guó)平1,2,劉黎明1※,付永虎1,袁承程1,宋志軍3
    (1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100193;2.湖南城市學(xué)院城市管理學(xué)院,益陽(yáng) 413000;3.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)密云分校,北京 101500)

    摘要:為探究大都市城郊鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征及影響因素,該文應(yīng)用景觀格局指數(shù)分析了上海市青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征,在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用多元Logistic回歸模型和因子分析法從地理空間和社會(huì)經(jīng)濟(jì)2個(gè)方面探討了該區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征的影響因素。結(jié)果表明:青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局呈現(xiàn)明顯的東西分異特征,斑塊規(guī)模東多西少,分布東密西疏,形態(tài)東部破碎西部規(guī)整;地理空間因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素是影響該區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的主要驅(qū)動(dòng)因素;地理空間差異是塑造該區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間基本格局的首要因素,其中耕作半徑、到最近國(guó)道距離和到城市中心距離是規(guī)模分異的主要影響因素,到城市中心距離、到最近城鎮(zhèn)中心距離和到最近主要河流距離是分布分異的主要影響因素,到最近國(guó)道距離、到最近高速公路距離和到最近省道距離是形態(tài)分異的主要影響因素;而社會(huì)投入和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、鄉(xiāng)村工業(yè)化和農(nóng)村居民收入、農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素加劇了鄉(xiāng)村聚落景觀空間的異質(zhì)化、空心化和破碎化,深刻改變了鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的內(nèi)在本質(zhì)。研究結(jié)果可為大都市城郊區(qū)鄉(xiāng)村景觀保護(hù)規(guī)劃和土地空間整治提供重要的理論依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:土地利用;鄉(xiāng)村;回歸分析;鄉(xiāng)村聚落;景觀格局;上海市青浦區(qū)

    任國(guó)平,劉黎明,付永虎,袁承程,宋志軍. 都市郊區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀格局特征及影響因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(2):220-229.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032http://www.tcsae.org

    Ren Guoping, Liu Liming, Fu Yonghu, Yuan Chengcheng, Song Zhijun. Analysis of characteristic and influencing factors of rural settlement landscape pattern in metropolitan suburbs[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(2): 220-229. (in Chinese with English abstract)doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032 http://www.tcsae.org

    0 引 言

    鄉(xiāng)村聚落景觀空間是人地關(guān)系地域體系研究中的重要領(lǐng)域,也是鄉(xiāng)村地理學(xué)研究的核心[1],對(duì)其研究不僅有利于合理規(guī)劃鄉(xiāng)村聚落布局,更可揭示鄉(xiāng)村聚落與環(huán)境、生產(chǎn)之間的關(guān)系[2]。鄉(xiāng)村聚落景觀空間分異特征直接反應(yīng)自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及歷史演變,對(duì)鄉(xiāng)村聚落景觀空間產(chǎn)生分異的影響因素研究可分析人類活動(dòng)與景觀形成過(guò)程,是研究景觀分異與人類活動(dòng)過(guò)程相互關(guān)系的重要途徑[3]。

    近年來(lái),隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展和新農(nóng)村建設(shè)的推進(jìn)對(duì)鄉(xiāng)村聚落造成巨大改變,也引起了許多學(xué)者從不同的角度對(duì)其進(jìn)行研究。國(guó)內(nèi)外有關(guān)鄉(xiāng)村聚落研究?jī)?nèi)容主要集中在以下方面:鄉(xiāng)村聚落形態(tài)特征和地域類型[4-8];鄉(xiāng)村聚落區(qū)位、聚落空間演變及其影響因素[9-11];鄉(xiāng)村聚落內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)與功能組織[12-15];鄉(xiāng)村聚落模式優(yōu)化調(diào)控[16-17];常用的研究方法主要集中在GIS分析、景觀格局指數(shù)分析、線性回歸分析、典型相關(guān)分析和主成分分析[18-22];研究思路主要將定性分析與數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型結(jié)合,從動(dòng)態(tài)變化和影響因素的關(guān)系中開(kāi)展[23-24]。但總體來(lái)看,針對(duì)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征與過(guò)程相互作用的自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的定量化研究仍顯不足。主要原因?yàn)猷l(xiāng)村聚落景觀空間格局的影響因素是一個(gè)復(fù)雜的大系統(tǒng),地理空間因素中有部分為分類變量,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的多重共線性問(wèn)題嚴(yán)重,傳統(tǒng)的線性回歸模型分析受限制,造成定量分析精度不高;然而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域的鄉(xiāng)村聚落空間規(guī)模、分布和形狀在城鎮(zhèn)化的推動(dòng)下加速變化,促使鄉(xiāng)村聚落景觀空間差異明顯,而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域的鄉(xiāng)村聚落空間格局因素為一個(gè)耦合整體,包括地理、空間、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)等要素,因此采用多方法綜合定量分析鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局影響因素成為需解決的重要問(wèn)題。多元Logistic回歸模型和因子分析法相結(jié)合可以很好解決上述問(wèn)題。多元Logistic回歸模型對(duì)地理空間變量沒(méi)有正態(tài)假設(shè)要求,可以處理空間連續(xù)型和分類型變量[25],該方法在城市用地?cái)U(kuò)張預(yù)測(cè)[26]和農(nóng)村居民點(diǎn)變化分析[27]等方面有著廣泛的應(yīng)用;因子分析法可以避免社會(huì)經(jīng)濟(jì)多變量之間的多重共線性問(wèn)題。

    上海市作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的國(guó)際性大都市之一,其城郊區(qū)域在強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)拉力作用下以及城市擴(kuò)展過(guò)程中形成了錯(cuò)綜復(fù)雜的鄉(xiāng)村景觀類型。本文所研究的青浦區(qū)是上海市重要農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū),具有“大都市帶農(nóng)村”的典型特征。隨著快速城鎮(zhèn)化、農(nóng)村工業(yè)化和新農(nóng)村建設(shè)推進(jìn),該區(qū)域鄉(xiāng)村景觀發(fā)生著巨大變化,傳統(tǒng)鄉(xiāng)村特征逐漸轉(zhuǎn)變,聚落從鄉(xiāng)村型向城鎮(zhèn)型轉(zhuǎn)變、空間從分散向集聚轉(zhuǎn)變,導(dǎo)致鄉(xiāng)村聚落空間也面臨分化重組的新格局。鑒于此,本文嘗試運(yùn)用景觀格局指數(shù)定量分析某時(shí)點(diǎn)青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征,引入多元Logistic回歸模型分析地理空間要素上每個(gè)解釋變量對(duì)格局特征的貢獻(xiàn)大??;采用因子分析法對(duì)該區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征產(chǎn)生的原因進(jìn)行解釋,探討如何構(gòu)建地理空間上的Logistic回歸模型和社會(huì)經(jīng)濟(jì)上的因子分析模型去發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征的可能原因,揭示景觀空間與其影響因素之間的定量關(guān)系,以及2個(gè)模型在自然空間和社會(huì)經(jīng)濟(jì)上的統(tǒng)計(jì)分析能在多大程度上解釋鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局。

    1 研究區(qū)概況

    青浦區(qū)位于120°53′~121°17′E和30°59′~31°16′N之間,地處上海市西南部,太湖下游,黃浦江上游,總面積668.54 km2,地形東西兩翼寬闊,中心區(qū)域狹長(zhǎng),緊鄰上海市核心經(jīng)濟(jì)商貿(mào)區(qū),地處長(zhǎng)江三角洲經(jīng)濟(jì)圈的中心地帶,具有承東啟西、東聯(lián)西進(jìn)的樞紐作用和對(duì)華東地區(qū)的輻射作用,如圖1所示。

    圖1 上海市青浦區(qū)位置示意圖Fig.1 Location of Qingpu district in Shanghai city

    青浦區(qū)地勢(shì)平坦,為平原感潮水網(wǎng)地區(qū),平均海拔高度在2.8~3.5 m之間,全區(qū)日平均氣溫17.6℃左右;全區(qū)共有河道1 817條,江河縱橫交錯(cuò),湖泊星羅棋布總計(jì)長(zhǎng)2 155 km;湖泊21個(gè),總面積59.3 km2,全年平均水位約為2.46 m;陸路交通十分便捷,有6條高速公路在境內(nèi)通過(guò)。2012年青浦區(qū)實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)718.09億元,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值10.29億元,工業(yè)總產(chǎn)值413.03億元,三大產(chǎn)業(yè)比例為1.6:58.6:39.8。據(jù)統(tǒng)計(jì)到2012年末,青浦區(qū)總?cè)丝?6.51萬(wàn)人,其中,非農(nóng)業(yè)人口32.55萬(wàn)人,占人口全區(qū)人口總數(shù)的69.98%。全區(qū)共有8個(gè)鎮(zhèn)、3個(gè)街道,分別是趙巷鎮(zhèn)、徐涇鎮(zhèn)、華新鎮(zhèn)、重固鎮(zhèn)、白鶴鎮(zhèn)、朱家角鎮(zhèn)、練塘鎮(zhèn)、金澤鎮(zhèn)、夏陽(yáng)街道、盈浦街道、香花橋街道。轄184個(gè)行政村和88個(gè)居民委員會(huì)。

    2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

    2.1數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

    研究采用數(shù)據(jù)分為空間數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)??臻g數(shù)據(jù)來(lái)源主要有:1)2012年青浦區(qū)1:5 000土地利用現(xiàn)狀圖;2)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù):河流、道路、水系和鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心空間數(shù)據(jù)來(lái)自青浦區(qū)規(guī)劃和土地管理局基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù);3)高程、坡度和坡向數(shù)據(jù)(分辨率30 m),通過(guò)數(shù)字高程DEM提取(來(lái)源中科院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站:http://datamirrior.csdb.cn數(shù)據(jù)時(shí)期:2012年),并重新分類。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源主要有:青浦區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒(2003-2013年)、青浦區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)統(tǒng)計(jì)公報(bào)(2003-2013年)、青浦區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2003-2013年)、上海市農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2003-2013年)、中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2003-2013年)等。

    為較好描述鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的影響因素,基于數(shù)據(jù)的科學(xué)性、可獲取性和避免因區(qū)間面積差異導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)誤差,最終選取反映空間分異的6個(gè)因變量和11個(gè)地理空間自變量(表1)。

    表1 鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局影響因素Table 1  Influence factors of spatial pattern of rural settlements

    對(duì)上述空間數(shù)據(jù)進(jìn)行處理:1)6個(gè)因變量使用景觀格局指數(shù)計(jì)算各指數(shù)均值的差值;2)高程、坡度和坡向3個(gè)自變量利用ArcGIS9.3的空間分析模塊,從DEM中派生出來(lái),并進(jìn)行重新分類,其中坡度:0°~1°、>1°~2°和>2°~3°分別賦予1、2、3,坡向分為東坡、西坡、南坡、北坡和平坡,其分別賦予1、2、3、4、5;3)到最近城鎮(zhèn)中心距離、到城市中心距離、到最近國(guó)道距離、到最近省道距離、到最近縣道距離、到最近高速公路距離、到最近主要河流距離7個(gè)自變量利用ArcGIS9.3的Feature To Point模塊提取各聚類斑塊的中心點(diǎn),采用Spatial Analyst模塊計(jì)算空間距離因子;4)耕作半徑自變量利用ArcGIS9.3的以100 m為間隔做緩沖區(qū)分析,當(dāng)聚落緩沖區(qū)的面積與耕地面積相等時(shí),該緩沖區(qū)的距離等于聚落的耕作半徑[28],將其結(jié)果鄉(xiāng)村聚落分布圖疊加計(jì)算空間因子;5)將所有數(shù)據(jù)在GIS中轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù)類型,分辨率為50 m×50 m。

    2.2研究方法

    青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局受地理空間和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響和制約,各因素之間存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。地理空間因素是鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征的背景因素,而社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素才是推動(dòng)其格局分異的真正動(dòng)力;在實(shí)際研究中有必要將地理空間因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素區(qū)分開(kāi)來(lái),才能更好理解和認(rèn)識(shí)青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局影響過(guò)程。因此,為較為客觀的尋求青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的影響因子,本文從2個(gè)尺度對(duì)該區(qū)域景觀空間格局的影響因素進(jìn)行分析。通過(guò)景觀格局指數(shù)分析青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征;在區(qū)域?qū)用媸褂枚嘣狶ogistic回歸模型對(duì)影響鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征的地理空間要素的空間變量和分類變量進(jìn)行回歸分析;在鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面使用因子分析法對(duì)影響鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行分析;最終將2種分析方法相結(jié)合,選取綜合影響因子嘗試探討影響過(guò)程。

    2.2.1景觀格局指數(shù)法

    本文運(yùn)用景觀生態(tài)學(xué)的景觀格局指數(shù)[29],運(yùn)用Fragstats3.3景觀格局分析軟件從鄉(xiāng)村聚落景觀空間的規(guī)模、分布和形狀3個(gè)方面選擇指標(biāo)定量分析。1)規(guī)模特征選用斑塊總數(shù)(NP, number of patch)、平均斑塊面積(MPS, mean patch size)和最大斑塊指數(shù)(LPI, larges patch index);2)分布特征選用斑塊密度(PD, patch density)和平均最小鄰近距離(MNN, mean neighbor distance);3)形狀特征選用形狀指數(shù)(SHAPE, shape index)和分維指數(shù)(FRACT, fractal dimension)[30]。

    2.2.2多元Logistic回歸模型

    Logistic回歸模型基于抽樣數(shù)據(jù),為各自變量產(chǎn)生回歸系數(shù),并通過(guò)系數(shù)研究模型中因變量與自變量之間的關(guān)系。

    本研究采用SPSS軟件的Binary Logistic模塊計(jì)算回歸系數(shù)β、標(biāo)準(zhǔn)誤差S.E、回歸系數(shù)估計(jì)的Wald χ2統(tǒng)計(jì)量、顯著性水平P和發(fā)生比率(OR:odds ratio)[31-32]。為避免數(shù)據(jù)的空間自相關(guān),在研究區(qū)域采用分層隨機(jī)抽樣均勻選擇5 000個(gè)樣本,因變量在[0,1]上大致相等[33];從總樣本中選擇3 000個(gè)樣本點(diǎn)參與計(jì)算,其余的樣本點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比分析。為了提高模型分析精度采用HL擬合優(yōu)度指標(biāo)[34]。

    對(duì)自變量中的2個(gè)多分類型進(jìn)行啞變量設(shè)置,通過(guò)SPSS Binary Logistic設(shè)置坡度Ⅰ(0°~1°)和坡度Ⅱ(>1°~2°)為啞變量,坡度Ⅲ(>2°~3°)作為參照對(duì)象;將東坡、南坡、北坡和平坡設(shè)置為啞變量,西坡為參照對(duì)象,其余設(shè)置為啞變量進(jìn)行Logistic回歸分析。

    2.2.3因子分析法

    因子分析法是一種能夠用較少的、相互獨(dú)立的因子來(lái)反映原變量的多數(shù)信息的多元統(tǒng)計(jì)方法。根據(jù)科學(xué)性和數(shù)據(jù)可獲取性的原則,結(jié)合青浦區(qū)的實(shí)際,選擇12個(gè)指標(biāo)進(jìn)入因子分析體系:交通里程(X1,km);非農(nóng)業(yè)人口比例(X2,%);人均交通用地比例(X3,%);第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例(X4,%);工業(yè)總產(chǎn)值(X5,億元);公共政策支出(X6,億元);農(nóng)林牧漁從業(yè)人員(X7,人);全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額(X8,億元);社會(huì)消費(fèi)品零售總額(X9,億元);人均GDP(X10,元);人口密度(X11,人/km2);農(nóng)村居民人均純收入(X12,元)。以12個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)因子為因變量,以青浦區(qū)8個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的NP、PD、FRACT指標(biāo)格局指數(shù)為自變量分別進(jìn)行因子分析,采用第1公因子來(lái)說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的影響。

    3 結(jié)果與分析

    3.1青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征

    從青浦區(qū)土地利用現(xiàn)狀圖中提取鄉(xiāng)村聚落用地(圖2),生成鄉(xiāng)村聚落分布圖并與區(qū)行政界線圖層進(jìn)行疊加,選取7個(gè)景觀格局指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對(duì)比分析(表2)。由于本文對(duì)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局研究,分析區(qū)域不包含3個(gè)街道(夏陽(yáng)街道、盈浦街道和香花橋街道)。

    圖2 青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of rural settlement in Qingpu district

    表2 2012年青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀格局指數(shù)Table 2 Landscape indices of rural settlements in Qingpu district in 2012

    由表2分析青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征。1)規(guī)模特征。全區(qū)鄉(xiāng)村聚落斑塊總數(shù)為2 258個(gè),其中西部648個(gè),東部1 610個(gè);平均斑塊面積為4.97 hm2,其中西部為6.12 hm2,東部為4.28 hm2;最大斑塊指數(shù)均值為0.41,其中西部為0.55,東部為0.32;指數(shù)表明東部聚落斑塊數(shù)量多、規(guī)模大,西部聚落斑塊數(shù)量少、規(guī)模小。2)分布特征。全區(qū)鄉(xiāng)村聚落斑塊密度為0.61個(gè)/km2,其中西部為0.45個(gè)/km2,東部為0.70個(gè)/km2;鄉(xiāng)村聚落平均最小鄰近距離為769.93 m,其中西部為892.31 m,東部為696.50 m;指數(shù)表明東部鄉(xiāng)村聚落空間分布密集,西部鄉(xiāng)村聚落空間分布稀疏。3)形狀特征。全區(qū)鄉(xiāng)村聚落形狀指數(shù)均值為1.05,其中西部為1.02,東部為1.07;鄉(xiāng)村聚落分維指數(shù)均值為1.05,其中西部為1.02,東部為1.05;指數(shù)表明東部鄉(xiāng)村聚落形狀較不規(guī)則,西部鄉(xiāng)村聚落形狀規(guī)則。4)面積特征。全區(qū)鄉(xiāng)村聚落總面積為4 723.52 hm2,東部占45.11%,西部占54.89%。綜上可知,青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征呈現(xiàn)明顯的東西差異:東部鄉(xiāng)村聚落斑塊數(shù)量多、規(guī)模小、分布密集、破碎程度高;西部鄉(xiāng)村聚落斑塊數(shù)量少、規(guī)模大、分布稀疏、破碎程度低。

    3.2青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征影響因素

    3.2.1Logistic回歸模型結(jié)果分析

    1)規(guī)模差異的Logistic回歸模型

    為確保變量獨(dú)立性,對(duì)11個(gè)自變量進(jìn)行多重共線性分析診斷,結(jié)果顯示容忍度在0.528~0.641之間,可以進(jìn)行Logistic回歸模型分析。對(duì)影響規(guī)模差異的平均斑塊面積和最大斑塊指數(shù)的HL值(7.591,8.020)和P值(0.127,0.112)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不顯著,表明2個(gè)模型擬合度高(表3)。根據(jù)顯著性水平(P<0.05)和Wald χ2統(tǒng)計(jì)量得知,高程、坡度和坡向沒(méi)有進(jìn)入模型原因?yàn)榍嗥謪^(qū)是平原區(qū)域,地形地勢(shì)因素對(duì)規(guī)模差異幾乎沒(méi)有影響,與實(shí)際相符。對(duì)兩者都重要的解釋變量為耕作半徑、到最近國(guó)道距離和到城市中心距離。①耕作半徑(Wald χ2為101.387和74.601)回歸系數(shù)為負(fù)(β為?1.047和?0.429),說(shuō)明耕作半徑每增加1 m對(duì)應(yīng)聚落景觀空間規(guī)模減少概率分別為1.699倍和1.032倍,主要原因是農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的遷移為農(nóng)用地流轉(zhuǎn)和集中提供了條件,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)的規(guī)?;同F(xiàn)代化,進(jìn)而改變傳統(tǒng)的耕作半徑,影響鄉(xiāng)村聚落規(guī)模。②到最近國(guó)道距離的回歸系數(shù)為正,說(shuō)明距離每增加1 km對(duì)應(yīng)規(guī)模增加的概率分別為1.659倍和1.027倍,主要原因?yàn)猷l(xiāng)村工業(yè)化發(fā)展促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)方式改變,加劇了城鄉(xiāng)之間的聯(lián)系,強(qiáng)化了交通的依賴,進(jìn)而改變聚落規(guī)模。③到城市中心距離的回歸系數(shù)為正,說(shuō)明距離增加1 km對(duì)應(yīng)規(guī)模增加的概率分別為1.856倍和0.849倍,主要原因?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)強(qiáng)大的拉力吸引著農(nóng)村各要素向城市靠攏,改變了鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系方向,進(jìn)而改變聚落規(guī)模。

    2)分布差異的Logistic回歸模型分析

    分布差異自變量的容忍度在0.720~0.829之間,可以進(jìn)行Logistic回歸模型分析,啞變量的設(shè)置同上。根據(jù)顯著性水平(P<0.05)和Wald χ2統(tǒng)計(jì)量得知(表3),坡度Ⅰ對(duì)分布差異具有一定影響,坡向和高程沒(méi)有納入模型分析結(jié)果,說(shuō)明青浦區(qū)聚落分布受坡度影響對(duì)坡向和高程影響不大。對(duì)兩者都重要的解釋變量為到城市中心距離、到最近城鎮(zhèn)中心距離和到最近主要河流距離。①到城市中心距離回歸系數(shù)為負(fù),主要原因是隨著人口向城市遷移導(dǎo)致城市空間擴(kuò)張,周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)承擔(dān)承接人口安置功能,故出現(xiàn)距離城市越近分布越密集。②到最近城鎮(zhèn)中心距離的回歸系數(shù)為負(fù),主要原因是鄉(xiāng)村工業(yè)化的發(fā)展促使區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)呈現(xiàn)由單一向城市集聚轉(zhuǎn)為向鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心擴(kuò)散鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為“反磁力”增長(zhǎng)點(diǎn)截留了部分生產(chǎn)要素在鄉(xiāng)村發(fā)生分異和重組,進(jìn)而改變著聚落分布。③到最近主要河流距離的回歸系數(shù)為正,主要原因是一方面主要河流為鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)灌溉的主要水源表現(xiàn)出“親水性”特征,同時(shí)青浦區(qū)為河網(wǎng)水域密集區(qū)鄉(xiāng)村聚落分布時(shí)還需考慮洪水這一限制性因素,故出現(xiàn)隨著距離的增加,斑塊密度和平均最小鄰近距離密集分布。

    3)形狀差異的Logistic回歸模型分析

    形狀差異自變量的容忍度在0.951~10.430之間,可以進(jìn)行Logistic回歸模型分析,啞變量的設(shè)置同上。根據(jù)得知(表3),對(duì)兩者都重要的解釋變量為到最近國(guó)道距離、到最近高速距離和到最近省道距離。①到最近國(guó)道距離回歸系數(shù)為負(fù),主要原因是國(guó)道作為鄉(xiāng)村要素流動(dòng)的媒介,具有強(qiáng)烈的吸附功能,造成聚落靠近以減少出行和運(yùn)輸成本,進(jìn)而空間破碎。②到最近高速公路距離的回歸系數(shù)為負(fù),主要原因是封閉的高速公路阻礙鄉(xiāng)村物質(zhì)、能量和信息的交流,對(duì)于面狀空間的聚落其切割作用大于聯(lián)接作用,進(jìn)而造成景觀空間的破碎化。

    表3 鄉(xiāng)村聚落景觀空間規(guī)模差異的Logistic回歸模型相關(guān)系數(shù)Table 3 Parameters of Logistic regression model of spatial scale of rural settlements

    3.2.2因子分析法結(jié)果分析

    為檢驗(yàn)變量之間相關(guān)性運(yùn)用SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,KMO值為0.521,Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為623.101,Sig.<0.0001通過(guò)顯著性檢驗(yàn),因此可以進(jìn)行因子分析(表4)。

    表4 因子分析表Table 4 Total variance of factors analysis

    根據(jù)輸出結(jié)果,計(jì)算12個(gè)變量的特征值和共同度,按照成分特征值大于1和成分累計(jì)載荷超過(guò)75%要求,提取6個(gè)因子變量,描述原變量累計(jì)載荷76.15%。為凸顯因子意義,采用最大方差法對(duì)因子載荷正交旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣,依據(jù)結(jié)果對(duì)綜合因子進(jìn)行解釋。通過(guò)分別對(duì)斑塊規(guī)模、斑塊密度、分維指數(shù)3個(gè)景觀格局指數(shù)分析,取3者旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣第1公因子來(lái)解釋社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的影響(表5)。

    表5 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣Table 5 Rotated component matrix

    斑塊規(guī)模影響因子由政府投入水平和社會(huì)交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)水平?jīng)Q定,累計(jì)貢獻(xiàn)值為32.82%反映社會(huì)城鎮(zhèn)化水平(表4)。沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的青浦區(qū)社會(huì)(政府)因素成為該區(qū)域鄉(xiāng)村聚落景觀空間斑塊規(guī)模分異的最重要因素,差別化的政府投入水平深刻改變著青浦區(qū)東西斑塊的數(shù)量和景觀格局,造成鄉(xiāng)村聚落景觀異質(zhì)化。一方面,交通條件及區(qū)位決定鄉(xiāng)村聚落在人流、物流和信息流方面對(duì)外通達(dá)性的差異,因此鄉(xiāng)村聚落一般在區(qū)位和交通性優(yōu)越的區(qū)域集聚,并沿交通軸線拓展;另一方面,青浦區(qū)對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的投入持續(xù)增加,改善了鄉(xiāng)村的農(nóng)業(yè)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)了資源的重新配置,加速了景觀異質(zhì)化程度。

    分布差異影響因子由鄉(xiāng)村工業(yè)化水平和農(nóng)村居民生活水平?jīng)Q定,累計(jì)貢獻(xiàn)值為27.55%反映經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化水平(表4)。鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和農(nóng)村居民生活水平形成東西斑塊密度差異,造成鄉(xiāng)村景觀破碎化。一方面,城市化過(guò)程是城鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)調(diào)整的過(guò)程,城市產(chǎn)業(yè)的外遷加速了鄉(xiāng)村工業(yè)化發(fā)展,鄉(xiāng)村工業(yè)化打破傳統(tǒng)鄉(xiāng)村聚落空間布局原則,改變了聚落空間均質(zhì)分散的環(huán)境,由此引起人口的變化和空間的分異;另一方面,鄉(xiāng)村工業(yè)化的發(fā)展導(dǎo)致農(nóng)村居民生活水平提高,村民生活觀念的改變,進(jìn)而改變自身的居住行為或活動(dòng)空間,引起鄉(xiāng)村聚落景觀空間分異。

    形狀差異影響因子由鄉(xiāng)村非農(nóng)人口水平和農(nóng)業(yè)人口水平?jīng)Q定累計(jì)貢獻(xiàn)值為15.78%反映人口城鎮(zhèn)化水平(表4)。農(nóng)業(yè)人口的轉(zhuǎn)移為青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間分異的重要因素。一方面,農(nóng)村剩余勞動(dòng)力從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)向青浦鎮(zhèn)和各鎮(zhèn)中心遷入,導(dǎo)致區(qū)中心和鎮(zhèn)中心的建設(shè)用地向周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)擴(kuò)散,促進(jìn)鄉(xiāng)村由均質(zhì)空間向多樣化空間轉(zhuǎn)變,出現(xiàn)“城中村”,加劇了聚落空間的分異;另一方面,遷出地的隨著農(nóng)業(yè)人口的流動(dòng),鄉(xiāng)村聚落的老齡化和幼齡化并存現(xiàn)象促進(jìn)了農(nóng)戶和聚落的分裂與增生,深刻地改變聚落空間格局。

    3.3討論

    本文綜合多元Logistic回歸模型和因子分析法到上海市青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局特征綜合影響因素為:社會(huì)(政府)調(diào)控、人口遷移、經(jīng)濟(jì)吸引和地理空間因素限制。因此,利用城鄉(xiāng)互動(dòng)理論,結(jié)合青浦區(qū)實(shí)際情況對(duì)影響過(guò)程進(jìn)行探討。城鄉(xiāng)互動(dòng)理論將城鄉(xiāng)劃分為發(fā)達(dá)和欠發(fā)達(dá)兩種空間,來(lái)探討兩者之間的要素流動(dòng)和相互作用[2],以生產(chǎn)要素(人口)流動(dòng)作為研究主線,以生產(chǎn)要素流入?yún)^(qū)(青浦東部)和生產(chǎn)要素流出區(qū)(青浦西部)為研究對(duì)象,如圖3。

    圖3 青浦區(qū)西部和東部鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局影響過(guò)程圖Fig.3 Influence process of rural settlement spatial pattern in west and east of Qingpu district

    對(duì)于生產(chǎn)要素流出區(qū)(青浦西部):青浦區(qū)政府利用規(guī)劃手段(《青浦區(qū)土地利用總體規(guī)劃》)和基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)(交通網(wǎng)絡(luò)),制訂人口流動(dòng)政策(社會(huì)保障和拆遷補(bǔ)償),推動(dòng)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移;農(nóng)村剩余勞動(dòng)力在區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的吸附下開(kāi)始流動(dòng)。根據(jù)青浦區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、鄉(xiāng)鎮(zhèn)統(tǒng)計(jì)年鑒和鄉(xiāng)鎮(zhèn)統(tǒng)計(jì)公報(bào)(2003-2013年),10年間西部三鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移農(nóng)村勞動(dòng)力25.28萬(wàn)人次。西部鄉(xiāng)村聚落景觀空間受?chē)?guó)道和省道的外部性引導(dǎo)作用以及高速公路的切割作用,促使其形狀和分布發(fā)生改變;受農(nóng)村剩余勞動(dòng)力遷出耕作半徑的改變,促使其規(guī)模發(fā)生改變;最終導(dǎo)致西部鄉(xiāng)村聚落景觀空間特征為斑塊少、規(guī)模大、分布稀疏、較規(guī)整。

    對(duì)于生產(chǎn)要素流入?yún)^(qū)(青浦東部):隨著剩余勞動(dòng)力的流入,一方面導(dǎo)致區(qū)域建設(shè)用地向周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)擴(kuò)散,促進(jìn)鄉(xiāng)村由均質(zhì)空間向多樣化空間轉(zhuǎn)變,近10 a青浦區(qū)通過(guò)土地整理、農(nóng)村集體建設(shè)用地減量化、魚(yú)塘回填和郊野公園和青浦新城推進(jìn),累計(jì)擴(kuò)張建設(shè)用地64.74 km2,對(duì)周邊的鄉(xiāng)村聚落景觀造成巨大的改變,另一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展主體提出更高的要求(如:規(guī)模擴(kuò)大和產(chǎn)業(yè)升級(jí))。政府為保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,一方面加快東部基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(如:公共租賃住房)以維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定,另一方面通過(guò)制定產(chǎn)業(yè)扶持和限制政策(如:招商優(yōu)惠政策、環(huán)保法規(guī))對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向進(jìn)行引導(dǎo)。最終導(dǎo)致東部鄉(xiāng)村聚落景觀空間特征為斑塊多、規(guī)模小、分布密集、破碎。

    此外,由于篇幅所限,以下問(wèn)題還有待進(jìn)一步深化研究:1)鄉(xiāng)村聚落景觀空間分異是一個(gè)由時(shí)空序列組合而成的復(fù)雜的過(guò)程,本文只是針對(duì)空間差異來(lái)探討其影響因素,略顯不足;2)運(yùn)用多元Logistic回歸模型對(duì)自然空間變量和空間變量和運(yùn)用因子分析法對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量分析鄉(xiāng)村聚落景觀空間分異可能的影響因素,但是對(duì)影響因素的解釋程度有待深入。

    4 結(jié) 論

    通過(guò)使用多元Logistic回歸模型對(duì)地理自然空間要素分析和使用因子分析法對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素分析,本文主要研究結(jié)論如下:

    1)青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局呈現(xiàn)明顯的東西分異特征,斑塊規(guī)模東多西少,分布東密西疏,形態(tài)東部破碎西部規(guī)整。

    2)耕作半徑、到最近國(guó)道距離和到城市中心距離是規(guī)模分異的主要影響因素,到城市中心距離、到最近城鎮(zhèn)中心距離和到最近主要河流距離是分布分異的主要影響因素,到最近國(guó)道距離、到最近高速公路距離和到最近省道距離是形態(tài)分異的主要影響因素。

    3)社會(huì)投入和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是影響青浦區(qū)鄉(xiāng)村聚落景觀規(guī)模的主要因素,其累計(jì)貢獻(xiàn)值為32.82%;鄉(xiāng)村工業(yè)化和農(nóng)村居民收入為影響鄉(xiāng)村聚落景觀分布的主要因素,其累計(jì)貢獻(xiàn)值為27.55%;農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移為影響鄉(xiāng)村聚落景觀形狀的主要因素,其累計(jì)貢獻(xiàn)值為15.78%;由此可見(jiàn),社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素造成鄉(xiāng)村聚落景觀空間的異質(zhì)化、空心化和破碎化,深刻改變了鄉(xiāng)村聚落景觀空間格局的內(nèi)在本質(zhì)。

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    ·農(nóng)產(chǎn)品加工工程·

    Analysis of characteristic and influencing factors of rural settlement landscape pattern in metropolitan suburbs

    Ren Guoping1,2, Liu Liming1※, Fu Yonghu1, Yuan Chengcheng1, Song Zhijun3
    (1. College of Resources ɑnd Environment, Chinɑ Agriculturɑl University, Beijing 100193, Chinɑ; 2. College of Urbɑn Mɑnɑgement, Hunɑn City University, Yiyɑng 413000, Chinɑ; 3. Miyun Brɑnch of Cɑpitɑl University of Economics ɑnd Business, Beijing 101500, Chinɑ)

    Abstract:To reveal the differentiation characteristics and influencing factors of rural settlement landscape spatial pattern in metropolitan suburbs, statistical analyses of landscape pattern index was performed to determine different characteristics of rural settlement landscape spatial pattern of Qingpu District in Shanghai. Then multiple logistic regression model and factor analysis were performed respectively to interpret the different landscape spatial pattern according to natural, spatial and social economic factors. The results showed that the spatial pattern of rural settlement landscape was east-west differentiation. In the east region, rural settlements landscape spatial pattern presented the characteristic of small scale, dense distribution and regular morphology. Meanwhile, in the west region, rural settlements landscape spatial pattern presented the characteristic of large scale, spare distribution and broken morphology. Influencing factors of rural settlements landscape spatial pattern included geo-spatial and social-economy factors. The factors of influencing the differentiation of rural settlement landscape spatial pattern based on the geo-spatial factors in Qingpu District included explanatory variables of scale, distribution and shape. The explanatory variables of scale differentiation were the cultivation radius, distance to the nearest national roads and city center. The explanatory variables of distribution differentiation were the distance to the city center, nearest town center and nearest major rivers. The explanatory variables of shape differentiation were the distance to the nearest national roads, nearest highway and nearest provincial roads. Therefore, our results suggested that the primary factors to shape rural settlement landscape spatial pattern in this region were network of traffic and the degree of urbanization. The factors of affecting the differentiation of rural settlement landscape spatial pattern based on the social-economic factors in Qingpu District included social investment and infrastructure construction. The developed traffic network served as a strong external force to guide the selection of the settlement location. The rapid urbanization enhanced the outreach of rural communities, especially in urban and rural areas connected by transportation network. The rural space was taken into the framework of urban development, which accelerated material flow between urban and rural areas, ultimately resulting, spatial reconstruction of the rural settlement. The continuing and increasing investment of government in this region improved the rural agricultural production environment, achieved the reallocation of resources, and also resulted in high standard for development of rural land space. As such the rural economy was developed and residents’ income level increased. Thus, the urbanization can be viewed as a process of upgrading urban and rural industries and industry restructuring. The relocation of the urban industry accelerated the development of rural industrialization, which broke the traditional rural settlements space distribution principles and also changed the environment of the settlement space homogeneous dispersion. As a result, rural industry development eventually changed rural population and settlement spatial differentiation. The development of rural industrialization improved the living standards of rural residents and changed villagers’ views of outside world. Those changes impacted their life behavior or activity space, causing rural settlement landscape spatial difference and rural surplus labor transfer. The movement of rural surplus labor force from the township to the center of the town resulted in diffusion of the center of the district and town construction to the surrounding villages and towns, and promoted rural homogeneous space transition into the diversification, and exacerbated by the differentiation of the settlement space. The migration of agricultural population to other industry provided favorable conditions for change of agricultural land ownership and land consolidation. It also created an opportunity for the rural settlement spatial structure reorganization. In conclusion, these above-mentioned factors changed the inherent nature and form of rural settlement landscape, making the rural settlement landscape spatial pattern dissimilation, hollowing and fragmentation. It deeply changed the intrinsic quality of rural settlements landscape spatial pattern in that region. Our results have important guidance to plan the rural landscape protection and urban and rural land regulation in metropolitan suburbs.

    Keywords:land use; rural areas; regression analysis; rural settlement; landscape pattern; Qingpu district in Shanghai

    通信作者:※劉黎明,男,浙江上虞人,教授,博士,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源可持續(xù)利用與景觀規(guī)劃。北京中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,100193。Email:liulm@cau.edu.cn

    作者簡(jiǎn)介:任國(guó)平,男,湖南益陽(yáng)人,博士生,講師,研究方向?yàn)橥恋乜沙掷m(xù)發(fā)展和鄉(xiāng)村景觀規(guī)劃。北京中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)土地資源管理系,100193。Email:renguoping82@163.com

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(41471455);湖南省自然科學(xué)基金(2015JJ2024);湖南省新型城鎮(zhèn)化研究基地支助

    收稿日期:2015-07-01

    修訂日期:2015-11-12

    中圖分類號(hào):F301.2

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1002-6819(2016)-02-0220-10

    doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032

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