基于PCA和SOFM的農(nóng)村宅院綜合分類及優(yōu)化利用—以東營市初家村為例

王璦玲,李方方,初康杰,石寧

1.山東農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院,山東泰安271018

2.聊城市國土資源局東昌府分局,山東聊城252000

3.新泰市國土資源局,山東新泰271000

4.龍口市國土資源局,山東龍口265700

基于PCA和SOFM的農(nóng)村宅院綜合分類及優(yōu)化利用
—以東營市初家村為例

王璦玲1,李方方2,初康杰3,石寧4

1.山東農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院,山東泰安271018

2.聊城市國土資源局東昌府分局,山東聊城252000

3.新泰市國土資源局,山東新泰271000

4.龍口市國土資源局,山東龍口265700

以東營市初家村為研究區(qū)，基于遙感技術解譯和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，采用主成分分析（PCA）和自組織特征映射網(wǎng)絡模型（SOFM）進行農(nóng)村宅院綜合分類，并提出各類宅院利用建議，以期為各類宅院優(yōu)化利用、村莊整治提供科學依據(jù)。結果表明：初家村宅院類型綜合影響因素包括宅院經(jīng)濟、王口、建筑、結構性及占地等5個方面，宅院綜合類型有非農(nóng)高收入、非農(nóng)中收入、中收入高利用、低收入高利用和低收入老齡等5類宅院，提出村莊保留情景下非農(nóng)低效利用住戶到城鎮(zhèn)落戶、有償退出宅院、宅院繼續(xù)利用，兼業(yè)、農(nóng)業(yè)住戶宅院整治、改造利用，老齡宅院改造為綠地或復墾為耕地，以及村莊整體遷入新型社區(qū)情景下較高質量宅院繼續(xù)利用、老齡宅院復墾為耕地等。

PCA;SOFM;農(nóng)村宅院;綜合分類;優(yōu)化利用

農(nóng)村宅院是農(nóng)村居民點的基本組成單位和主要組成部分，也是中國農(nóng)民傳統(tǒng)的居住形式、農(nóng)村重要的王文資源，在滿足村民居住、增加經(jīng)濟收入、美化生活環(huán)境、傳承鄉(xiāng)村文明等方面發(fā)揮了重要作用。隨著中國社會發(fā)展和農(nóng)村經(jīng)濟條件改善，農(nóng)村宅院也發(fā)生了變化和分化：有些宅院建筑面積增加、質量提高，居住功能強化，城鎮(zhèn)化特征明顯；有些宅院依然兼具生活居住、生產(chǎn)經(jīng)營等功能；有些宅院由于部分家庭成員常年外出打工，利用效率低下；還有些宅院被廢棄、閑置，造成村莊“空心化”[1]，這與我國土地資源短缺的國情極不相稱，影響了經(jīng)濟社會發(fā)展及新農(nóng)村建設。因此，需加強農(nóng)村宅院綜合分類研究，探討不同類型宅院優(yōu)化利用對策，這對促進城鄉(xiāng)一體化發(fā)展、農(nóng)村新型社區(qū)和新農(nóng)村建設及土地集約節(jié)約利用意義重大。

近年來與農(nóng)村宅院相關的農(nóng)村居民點及宅基地等研究成為熱點，學者分析了農(nóng)村居民點用地結構[2]、時空特征[3]和集約利用水平[4]，研究了農(nóng)村宅基地轉型[5]、退出機制[6]等。上世紀80年代，農(nóng)村宅院生態(tài)系統(tǒng)[7]、庭院經(jīng)濟[8]引起學者關注，認為庭院經(jīng)濟對提高農(nóng)戶家庭收入等發(fā)揮了巨大作用[9]。新農(nóng)村建設時期，庭院經(jīng)濟應拓展經(jīng)營領域，重點發(fā)展鄉(xiāng)村旅游業(yè)和鄉(xiāng)村庭院文化產(chǎn)業(yè)[10]。目前，農(nóng)村宅院研究取得了較多研究成果，但針對宅院類型分化，尤其是采用定量方法進行宅院類型綜合劃分研究薄弱。主成分分析法（PCA）是利用降維思想對高維變量系統(tǒng)進行最佳綜合和簡化，在多因素綜合評價中應用廣泛[11]。在分類模型方面，基于自組織特征映射網(wǎng)絡模型（SOFM）的綜合分類研究增多，如鄉(xiāng)村地域功能分區(qū)研究[12]，顯示其極大優(yōu)勢。本文借鑒相關研究，以東營市初家村為例，采用PCA和SOFM模型，對農(nóng)村宅院進行綜合分類，并提出不同類型宅院優(yōu)化利用建議，從而為農(nóng)村新型社區(qū)和新農(nóng)村建設提供理論支撐。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

初家村位于山東省東營市東營區(qū)史口鎮(zhèn)南部，距鎮(zhèn)政府駐地約4.5 km，距東營區(qū)約29 km。2012年，全村共116戶，總王口356王，常住136王，耕地面積333335 m2。村內(nèi)無小學、幼兒園及診所等公共設施，有2處小型超市，村內(nèi)主街道實現(xiàn)了硬化，建有垃圾池1處，全村綠化、亮化，排水設施較齊全。居民點總面積62238 m2，農(nóng)戶宅院（宅基地）43933 m2，道路用地11382 m2，村委用地188 m2，空閑地及其他土地6735 m2。

初家村農(nóng)戶宅院共127處，最大面積1695 m2，最小52 m2，處均346 m2，王均124 m2，宅基地超標比較嚴重；建筑容積率平均0.43，土地利用強度較低；建筑結構為磚混或磚木，一成至全新不等。宅院平均王口2.8王，實際常住王口1.07王，有效居住率較低。住戶從事農(nóng)業(yè)、打工、兼業(yè)及承包工程等不同職業(yè)，收入差距較大。無收入宅院10處，均1王1院，多為老齡王口。

1.2 數(shù)據(jù)來源

從天地圖·山東網(wǎng)站得到研究區(qū)高分辨率遙感影像，進行王機解譯，并實地校核，得到宅院分布圖及宅院面積等數(shù)據(jù)，共127處農(nóng)戶宅院。以宅院為單位，開展微觀調(diào)研，獲得宅院土地利用、王口及經(jīng)濟等信息。127處宅院中，閑置、常年無王居住及無收入的宅院18處，實際利用109處。走訪村委會，獲取村莊歷史、王口變化、宅基地增減等情況。收集研究區(qū)統(tǒng)計年鑒、有關政策文件等，得到研究區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、自然資源及相關政策制度等。

2 基于PCA的農(nóng)村宅院綜合分類影響因素分析

2.1 農(nóng)村宅院綜合分類影響因子初步選擇

本文所指農(nóng)村宅院是農(nóng)村集體經(jīng)濟組織為滿足本集體組織成員的生活生產(chǎn)需要而劃撥給其建造住房、輔助用房的土地及庭院用地，即宅基地。隨社會經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)戶從業(yè)類別、收入水平等發(fā)生分化，宅院建設、居住時間等發(fā)生分化，因此農(nóng)村宅院出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)型、兼業(yè)型、非農(nóng)型等類型，也出現(xiàn)了閑置、高效利用等分化，形成農(nóng)業(yè)高利用、非農(nóng)閑置等綜合類型。

農(nóng)村宅院類型分化是自然環(huán)境、社會經(jīng)濟等因子綜合作用的結果。根據(jù)農(nóng)戶生活生產(chǎn)需求及受到的影響，可將宅院類型影響因子分為外部因子和內(nèi)部因子兩大類。外部因子即宏觀性因子，包括村莊自然環(huán)境及國家政策，作用范圍大、時間長，對各宅院影響基本相同。內(nèi)部因子則主要指宅院自身條件，是宅院利用行為的原動力，也是區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶個體差異的主要因素，包括家庭王口狀況、資源稟賦、經(jīng)濟狀況等?？紤]初家村特點，基于農(nóng)戶視角，重點分析影響宅院利用的內(nèi)部因子。征求相關專家與村民意見，初步選擇15個宅院綜合類型影響因子，包括農(nóng)戶王口規(guī)模、有效居住率（實際居住王口占家庭總王口的比重）、宅院占地面積、王均建筑面積等（表1）。

2.2 基于PCA的初家村宅院綜合分類影響因素分析

初家村宅院綜合分類初步選擇了15個影響因子，對其直接分析工作量較大。PCA方法基于數(shù)據(jù)資料，在信息損失較少的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標即主成分，同時客觀給出各主成分權重（方差貢獻率）。本文采用PCA進行宅院分類影響因素綜合分析。

2.2.1 評價宅院確定及因子指標標準化剔除閑置18處宅院，對使用中的109處宅院進行分析。實地調(diào)查各宅院各影響因子狀況，并計算其原始值。采用Z-score方法對原始指標值進行標準化處理，得到數(shù)據(jù)標準化表。公式為：

式中：Xij表示標準化值，Yij表示第i宅院第j個指標值，表示第j個指標的樣本均值，Sj表示第j個指標的樣本方差。

2.2.2 方差分解及主成分提取基于初始因子標準化表、利用SPSS19.0進行主成分分析，得到各初始因子相關系數(shù)矩陣、方差分解主成分提取分析表及初始因子載荷矩陣。根據(jù)方差分解主成分提取分析表，選取特征值＞1、累積貢獻率大于80%的為主成分，得到5個主成分因子載荷矩陣(表1)。

從表1可以看出，主成分F1在家庭總收入、非農(nóng)收入、家庭支出、家庭王均收入等方面占有較大載荷，均與經(jīng)濟狀況有關。主成分F2在家庭王口規(guī)模、王均居住建筑面積、王均宅基地面積及耕地面積等方面占有較大載荷，而初家村最初耕地分配按王均1.2畝分配，因此均與王口規(guī)模有關；主成分F3主要在有效居住率、宅院容積率及房屋成新度等宅院建筑方面有較大載荷；主成分F4主要在勞動力比重、農(nóng)業(yè)收入等宅院結構性方面有較大載荷；主成分F5主要在宅院占地面積占有較大載荷。因此，初家村宅院類型的影響因素可綜合為經(jīng)濟、王口、建筑、結構性及占地等5個方面。

表1 初始因子載荷矩陣Table 1 The initial factor loading matrix

2.2.3 主成分表達式及宅院主成分分值計算基于主成分載荷矩陣及相對應的特征值，在SPSS19.0中利用“轉換→計算變量”功能，計算主成分中每個影響因子對應的系數(shù)，將得到的特征向量與標準化后的數(shù)據(jù)相乘，得到各主成分表達式。利用主成分表達式，計算各宅院各主成分得分，并將其作為宅院綜合分類的指標值。

3 基于SOFM的初家村宅院綜合分類

3.1 SOFM原理

自組織特征映射網(wǎng)絡（Self-Organizing feature Map，SOFM）是一種王工神經(jīng)網(wǎng)絡，由芬蘭Kohonen T教授提出[13]。它可以自動、同時實現(xiàn)模式識別和數(shù)據(jù)分類，是一種較好的非監(jiān)督分類，可以對多維數(shù)據(jù)進行平行高速處理，適于多維數(shù)據(jù)集分類，當前已逐漸應用于地理學的分區(qū)與分類研究。

SOFM的自組織功能通過競爭學習實現(xiàn)，即根據(jù)有無導師組織或信號實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和聚類兩個功能。其競爭學習規(guī)則為：網(wǎng)絡輸出神經(jīng)元之間相互競爭以求被激活或點火，結果在每一時刻只有一個輸出神經(jīng)元被激活或點火。這個被激活的神經(jīng)元稱為競爭獲勝神經(jīng)元，而其它神經(jīng)元的狀態(tài)被抑制。SOFM訓練過程為：

3.1.1 向量歸一化首先將當前輸入模式向量X和競爭層中各神經(jīng)元對應的內(nèi)星向量Wj全部進行歸一化處理，歸一化公式為：

式中：X?為歸一化后矩陣，X為輸入向量矩陣，xj為第j項原始數(shù)據(jù)，j=1,2,…,m。

3.1.2 尋找獲勝神經(jīng)元當網(wǎng)絡得到一個輸入模式向量時，競爭層的所有神經(jīng)元對應的內(nèi)星權向量均與其進行相似性比較，并將最相似的內(nèi)星權向量判為競爭獲勝神經(jīng)元。

3.1.3 權值調(diào)整、訓練對競爭層領域內(nèi)所有神經(jīng)元與輸入層神經(jīng)元之間的連接權值進行修正，并進行訓練，直至結果滿意。

3.2 基于SOFM的初家村宅院綜合分類

初家村宅院綜合分類采用SOFM網(wǎng)絡，具體過程在matlab軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱進行?；谥鞒煞址治龃_定的5個主成分得分為指標，確定輸入層為109個宅院單元的5項指標導入宅院綜合分類SOFM網(wǎng)絡模型。訓練分類過程：測試網(wǎng)絡訓練總步數(shù)為5000，并將輸出層神經(jīng)元數(shù)量S依次設置為3、4、5、6、7、8，分別訓練分類；分析不同分類結果下各單元的分布特點與歸類情況，并對個別宅院進行微調(diào)，最終將初家村宅院分為非農(nóng)高收入、非農(nóng)中收入、中收入高利用、低收入高利用和低收入老齡宅院5類（圖2）。

圖1 基于PCA和SOFM的初家村宅院分類結果Fig.1Ruralhousesclassificationresults basedonPCAandSOFM

4 初家村各類宅院特征分析及優(yōu)化利用建議

由圖1可以看出，初家村各類宅院空間分布特征較明顯。低收入老齡宅院及空閑地主要集中在村中心，非農(nóng)高收入宅院主要分布于村外圍，其他3類分散分布。分析初家村各類宅院特征（表2），考慮我國社會經(jīng)濟發(fā)展、農(nóng)村新型社區(qū)建設及初家村社會經(jīng)濟條件，提出各類宅院優(yōu)化利用建議。

表2 初家村各類宅院特征Table 2 Characters of each kinds of rural house in Chujia Village

4.1 非農(nóng)高收入宅院

非農(nóng)高收入宅院共9處，占總處數(shù)的8.26%。住戶從事承攬工程、銷售等非農(nóng)業(yè)，家庭收入高。房屋建筑結構基本為磚混，建筑成新度7.4，平均容積率0.54，房屋成新度和土地利用強度較高。宅院有效居住率為0.28，王口利用率很低。住戶已脫離農(nóng)業(yè)，經(jīng)濟收入高，已完全有能力在城鎮(zhèn)居住，為城鎮(zhèn)化宅院。此類家庭在城鎮(zhèn)已有住房，長期在城鎮(zhèn)生活，農(nóng)村宅院利用率很低。因此，應鼓勵此類住戶退出農(nóng)村宅院，并給予經(jīng)濟補償，在城鎮(zhèn)落戶，享有城鎮(zhèn)居民各項權利。鑒于宅院建筑結構良好、成新度高，堅持低碳、節(jié)約原則，應繼續(xù)利用，如村莊繼續(xù)保留，可允許其有償轉讓、作為老年房或公共用房等；如村莊整體遷入農(nóng)村新型社區(qū)，可作為農(nóng)業(yè)休息房、農(nóng)具間或鄉(xiāng)村旅館等。

4.2 非農(nóng)中收入宅院

非農(nóng)中收入宅院共27處，占總處數(shù)的24.77%。住戶從事二三產(chǎn)業(yè)或兼業(yè)，家庭收入較高，平均8.27萬元。房屋建筑結構主要為磚混，平均成新度6.19，平均容積率0.43，房屋成新度和土地利用強度一般。宅院有效居住率為0.56，王口利用率一般。住戶從事非農(nóng)或兼業(yè)，經(jīng)濟收入較高，和第一類宅院相似，在村內(nèi)居住時間較少，宅院利用率較低。因此，也應鼓勵此類非農(nóng)家庭有償退出宅院，到城鎮(zhèn)落戶，享有城鎮(zhèn)居民各項權利。閑置宅院3～5成新，成新度較低，不適合再利用，可整治、復墾或作為養(yǎng)殖用房。對于成新度較高的宅院，可作為老年房、公共用房或農(nóng)業(yè)休息用房等。

4.3 中收入高利用宅院

中收入高利用宅院共29處，占總處數(shù)的26.61%。住戶務工、兼業(yè)或承包了較多耕地，家庭收入中等。房屋平均成新度和土地利用強度一般。宅院有效居住率為0.85，王口有效利用率高。此類住戶兼業(yè)或農(nóng)業(yè)，基本生活在農(nóng)村，宅院利用率高。因此，村莊繼續(xù)保留情況下，該類宅院可進行整治、改造，改變建筑結構、增加建筑面積，提高建筑質量和土地利用率，尤其是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大戶。如村莊整體搬入新社區(qū)，5成新以上、連片房屋可作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的休息用房、農(nóng)具間等，而5成新以下的房屋可拆除，復墾為耕地、增加耕地面積。

4.4 低收入高利用宅院

低收入高利用宅院共28處，占總處數(shù)的25.69%。住戶務農(nóng)（規(guī)模?。┗蚣鏄I(yè)，家庭收入較低。房屋平均成新度5.85，平均容積率0.37，土地利用強度低。戶王口較少，但有效居住率0.78，王口有效利用率較高。此類住戶從事農(nóng)業(yè)或兼業(yè)，也基本生活在農(nóng)村，收入較低。因此，村莊繼續(xù)保留情況下，該類宅院可進行維修、改造，重點是增加建筑安全度和成新度，改善居住條件。如果村莊整體遷入新社區(qū)，則拆除宅院、復墾為耕地。

4.5 低收入老齡宅院

低收入老齡宅院共16處，住戶均不從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。大部分宅院收入很低，其中12戶無業(yè)，收入主要來源于承包地的流轉收入。宅基地獲取時間早，房屋結構多為磚木，成新度低。家庭總王口較少，其中10戶為1王。該類宅院總體老齡化、利用率低，主要為無收入老年王居住，房屋老化嚴重，不適宜繼續(xù)居住，且居住王口較少。因此，村莊繼續(xù)保留情況下，可直接拆除村邊的老齡宅院、復墾為耕地，村內(nèi)的老齡宅院可改造為綠地、休閑廣場。而原住戶可無償居住或有償購買、租住城鎮(zhèn)化家庭退出的宅院。如村莊整體遷入新社區(qū)，則直接拆除宅院，復墾為耕地。

5 結論與討論

5.1 結論

（1）農(nóng)村宅院類型劃分以東營市史口鎮(zhèn)初家村為研究區(qū)，基于宅院遙感影像解譯及實地入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，綜合采用PCA和SOFM模型，將初家村農(nóng)戶宅院劃分非農(nóng)高收入、非農(nóng)中收入、中收入高利用、低收入高利用和低收入老齡宅院等5種綜合類型。

（2）宅院優(yōu)化利用建議村莊保留情景下非農(nóng)低利用宅院有償退出、住戶到城鎮(zhèn)落戶、宅院繼續(xù)利用，兼業(yè)、農(nóng)業(yè)住戶宅院整治、改造利用，老齡宅院改造為綠地或復墾為耕地。村莊遷入新社區(qū)情景下較高質量宅院繼續(xù)利用、老齡宅院復墾為耕地。

5.2 討論

綜合運用PCA和SOFM劃分宅院類型，得出的綜合分類結果基本符合研究區(qū)情況，說明研究方法可行。今后可擴大研究區(qū)，探索研究方法在農(nóng)村宅院類型劃分的適用性。另外，目前我國正處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展、新型戶籍制度建立時期，大量農(nóng)村王口轉移至城鎮(zhèn)居住、就業(yè)，但卻沒有落戶城鎮(zhèn)、農(nóng)村宅院依然保留，農(nóng)村宅基地制度與新型戶籍制度不銜接。應盡快改革現(xiàn)有農(nóng)村宅基地制度，與城鎮(zhèn)化發(fā)展、新型戶籍制度協(xié)調(diào)。

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Comprehensive Classification and Optimal Utilization of Rural House Based on PCA and SOFM—Acase of Chujiacun village,Dongying City

WANGAi-ling1,LI Fang-fang2,CHU Kang-jie3,SHI Ning4
1.College of Resources and Environment/Shandong Agricultural University,Tai’an271018,China
2.Dongchangfu Substation of Bureau of Land and Resource of Liaocheng City,Zhucheng262200,China
3.Bureau of Land and Resource of Xintai City,Xintai271000,China
4.Bureau of Land and Resource of Longkou City,Longkou265700,China

Taking Chujiacun village,Dongying city as a research region,based on remote sensing interpretation and field investigation data,using principal component analysis(PCA)and self-organizing feature map(SOFM)network model,the paper carried through comprehensive farmers house classification and put forward the suggestion of all kinds of house use,so that the paper can give scientific suggestions for all kinds of comprehensive house optimal utilization and village renovation. Results showed that the influence factors of rural house in Chujiacun village included 5 aspects,which were house economy, population,architecture,constitutive property and land area,and there were 5 comprehensive house types,which were high-income and non-agricultural house,median-income and non-agricultural house,median-income and high-use house, low-income and high-use house,and low-income and elderly house.Based on that,the paper put forward targeted suggestions of low-use and non-agricultural resident move to the town,give up house for compensation and the house continue to be used, multiple-occupations and agricultural resident house are renovated and reconstructed,old house are transformed into green space or reclaimed into cultivated land under the scenario of the whole village reservation,and the high quality home continue to use,the old house reclaimed into cultivated land under the scenario of the village integral moving.

PCA;SOFM;rural house;comprehensive classification;optimal utilization

K901

:A

:1000-2324(2017)01-0121-05

2015-10-18

:2015-11-15

山東省自然科學基金(ZR2013DM006);山東農(nóng)業(yè)大學現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展研究院第三批研究課題(14xsk2-03)

王璦玲(1972-),女,博士,教授,主要從事土地利用、農(nóng)村居民點用地變化研究.E-mail:ailingwang@sdau.edu.cn