產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型研究*
——以寧波市5個村為例

李 陽 張曉彤 宇林軍 姜廣輝

0 引言

鄉(xiāng)村聚落是人地關(guān)系相互作用的典型形態(tài)，是滿足當(dāng)?shù)鼐用裆?、生產(chǎn)、居住等各類社會活動的場所[1]，其形成和發(fā)展與自然、社會、經(jīng)濟(jì)發(fā)展密不可分。國外關(guān)于鄉(xiāng)村聚落的相關(guān)研究開始于19世紀(jì)，研究范式由早期定性描述發(fā)展到定性與定量相結(jié)合的階段，并逐漸從空間分析向社會和人文方向轉(zhuǎn)型，研究主要集中在聚落布局影響因素、聚落類型與形態(tài)、聚落生態(tài)與景觀等方面[2-4]。相較于國外對鄉(xiāng)村聚落的研究進(jìn)程，我國相關(guān)研究起步較晚，隨著城市化的快速推進(jìn)，關(guān)于鄉(xiāng)村聚落研究逐漸豐富，研究內(nèi)容主要包括聚落空間分布[5-6]、聚落空間重構(gòu)[7]、聚落空間演變[8]以及聚落發(fā)展驅(qū)動機制[9-10]等。

在城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的快速發(fā)展背景下，我國鄉(xiāng)村面臨著人口流失嚴(yán)重、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展乏力等突出問題。伴隨著農(nóng)業(yè)勞動力逐漸向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，部分基礎(chǔ)條件較好的村莊從單純農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)與農(nóng)業(yè)融合的發(fā)展業(yè)態(tài)，鄉(xiāng)村聚落的空間結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變化。聚落空間演變已成為鄉(xiāng)村聚落研究的重點方向之一，已有學(xué)者對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化[11]、旅游發(fā)展主導(dǎo)[12]等類型鄉(xiāng)村聚落空間格局演變進(jìn)行了研究，但對工貿(mào)產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落缺乏足夠的關(guān)注。此外，現(xiàn)階段國內(nèi)外主要集中在中觀及以上尺度鄉(xiāng)村聚落的空間演變研究[13-15]。針對我國來說，主要集中在省、市、縣等某一區(qū)域內(nèi)鄉(xiāng)村聚落空間演變規(guī)律研究，針對單個鄉(xiāng)村聚落尺度研究較少[16]。

鄉(xiāng)村聚落空間格局的變化一直受到人類活動的影響，但人類對于聚落布局與空間結(jié)構(gòu)的改變是不可避免的。因此，通過模擬鄉(xiāng)村聚落用地變化，即各類空間要素演變過程，建立鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型，對判別鄉(xiāng)村聚落空間發(fā)展方向，指導(dǎo)鄉(xiāng)村規(guī)劃具有重要意義。模擬和預(yù)測聚落空間要素分布動態(tài)變化的模型主要有CA模型[17]、FLUS模型[18]、ANN模型[19]等。單一模型無法滿足聚落空間要素變化過程的復(fù)雜特性，越來越多的學(xué)者將多個模型相結(jié)合進(jìn)行研究，這一類模型主要有Logistic-CA-Markov模型[20]、MCE-CA-Markov模型[21]、ANNCA模型[22]等。其中，CA-Markov模型主要用于模擬聚落各類空間要素間相互轉(zhuǎn)化的趨勢?，F(xiàn)有研究大多采用CA-Markov模型模擬中觀及以上尺度鄉(xiāng)村聚落空間格局變化，聚焦于單個鄉(xiāng)村聚落尺度空間演變的研究較少，尤其是工貿(mào)產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落。

本研究在分析產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變影響因素基礎(chǔ)上，采用MCE-CA-Markov模型探索其與鄉(xiāng)村聚落空間要素的量化關(guān)系，形成產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型構(gòu)建方法。以寧波市寧?？h強蛟鎮(zhèn)加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區(qū)塘溪鎮(zhèn)童村、沙村為實證案例，驗證了本研究所提出方法具有科學(xué)性，并建立產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間要素與其空間演變影響因素相關(guān)性數(shù)字矩陣，從而為產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬和預(yù)測提供參考。

1 研究方法

1.1 鄉(xiāng)村聚落空間要素分類

根據(jù)《國土空間調(diào)查、規(guī)劃、用途管制用地用海分類指南（試行）》，結(jié)合鄉(xiāng)村聚落現(xiàn)狀空間要素分布情況，本研究將研究樣本的各類空間要素按照表1分類方式分為耕地、園地、林地、居住用地、公共管理與公共服務(wù)用地、工礦用地等。

表1 鄉(xiāng)村聚落空間要素分類表Tab.1 classification table of spatial element of rural settlements

1.2 產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變影響因素選取

分析與選取與產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變高度相關(guān)的影響因素對于模擬模型的構(gòu)建至關(guān)重要。鄉(xiāng)村聚落的形成與發(fā)展受到多種因素的影響和制約，各因素對于不同類型空間要素影響程度各不相同。已有研究表明，鄉(xiāng)村聚落的空間演變主要受自然環(huán)境[23-24]、社會經(jīng)濟(jì)[8,25]、生產(chǎn)環(huán)境[26-27]等因素影響，這些因素在聚落內(nèi)有機結(jié)合，共同作用于鄉(xiāng)村聚落的空間格局。自然環(huán)境因素是鄉(xiāng)村聚落形成與發(fā)展的基礎(chǔ)條件。其中，地形地貌條件是自然環(huán)境因素中的主導(dǎo)因素，制約了聚落空間分布與擴(kuò)張態(tài)勢。此外，河流水文、道路交通條件也影響著聚落布局形態(tài)與演變方向。隨著鄉(xiāng)村聚落進(jìn)一步發(fā)展，由于道路交通等基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，社會經(jīng)濟(jì)因素包括人口經(jīng)濟(jì)、建筑分布等諸多方面，對鄉(xiāng)村聚落顯現(xiàn)出更多的影響。在生產(chǎn)環(huán)境因素方面，城鎮(zhèn)化擴(kuò)張與工業(yè)化發(fā)展過程中，具有產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，道路交通便捷、經(jīng)濟(jì)條件較好的村莊工業(yè)化進(jìn)程加快，促使鄉(xiāng)村聚落空間要素結(jié)構(gòu)及其空間分布發(fā)生變化。

本研究模擬尺度為單個鄉(xiāng)村聚落，根據(jù)數(shù)據(jù)獲取難易度、完整性，本研究從自然環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)環(huán)境三個方面，選取高程、坡度、距公路距離、距村莊主干道距離、河流水域等10個指標(biāo)（表2）。

表2 產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變影響因素Tab.2 the influencing factors of spatial evolution of industrial-led development rural settlements

1.3 MCE-CA-Markov 模型

元胞自動機（cellular automata, CA）模型是一種時間、空間和狀態(tài)都離散的動力學(xué)模型[28]。它由元胞、元胞空間、元胞鄰域和轉(zhuǎn)換規(guī)則4個部分組成，具有空間計算模擬能力。馬爾科夫（Markov）模型是基于馬爾科夫隨機過程而形成的預(yù)測事件發(fā)生概率的一種方法[29]。Markov模型由狀態(tài)、狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣4個部分組成。一系列時間和狀態(tài)都離散的馬爾可夫過程的整體稱為馬爾可夫鏈（Markov Chain），可有效預(yù)測時間序列空間要素數(shù)量的變化。CA-Markov模型利用了Markov模型長期預(yù)測優(yōu)勢和CA模型復(fù)雜空間預(yù)測能力，在分析空間要素時空變化方面具有較好的表現(xiàn)[30-31]。通過馬爾科夫鏈計算空間要素轉(zhuǎn)移面積矩陣和轉(zhuǎn)移概率矩陣，作為CA轉(zhuǎn)換規(guī)則的全局約束要素，防止空間要素類型無限制增加或減少?？紤]到多種因素對空間要素類型轉(zhuǎn)換的作用，本研究采用多準(zhǔn)則評價（multi-criteria evaluation, MCE）方法與CA-Markov模型結(jié)合，利用MCE方法量化自然和社會經(jīng)濟(jì)等非線性因素，補充CA模型的轉(zhuǎn)換規(guī)則[32]。MCE方法是通過設(shè)置決策變量和約束條件來制定規(guī)則，為每個像元定義適宜性程度的標(biāo)準(zhǔn)[33]。相對于傳統(tǒng)CAMarkov模型而言，MCE-CA-Markov耦合模型在CA的轉(zhuǎn)換規(guī)則中加入適宜性圖像作為元胞自身的適宜性要素，更符合鄉(xiāng)村聚落空間要素類型變化的復(fù)雜非線性特征[34]。

本研究基于IDRISI Selva 17.0平臺中的CA-Markov模塊和MCE模塊，模擬過程主要通過以下步驟實現(xiàn)。

第一，設(shè)置轉(zhuǎn)換規(guī)則：本研究利用鄉(xiāng)村聚落第一期和第二期空間要素分布數(shù)據(jù)，計算得到鄉(xiāng)村聚落不同年份間的空間要素轉(zhuǎn)移矩陣，獲得第一期和第二期的空間要素轉(zhuǎn)變總量，以該時段空間要素轉(zhuǎn)移矩陣作為CA-Markov模塊模擬鄉(xiāng)村聚落第三期空間要素分布的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

第二，制作適宜性圖集：適宜性圖集是若干空間要素在下一個狀態(tài)適宜性圖像的集合，用以定義鄉(xiāng)村聚落空間演變規(guī)則。影響空間要素類型轉(zhuǎn)化的因素分為決策變量和約束條件，其中，決策變量為連續(xù)值，根據(jù)權(quán)重決定因子的適宜性；約束條件為邏輯值，只有1（適宜）和0（不適宜）兩種。利用MCE模塊，將前文確定的產(chǎn)業(yè)型鄉(xiāng)村聚落空間演變影響因素作為自變量，鄉(xiāng)村聚落每類空間要素類型作為因變量，計算得到各類空間要素分布適宜性圖像并合并成適宜性圖集。

電動機驅(qū)動永磁轉(zhuǎn)子以恒定轉(zhuǎn)速nx(單位為r/min)相對于定子繞組順時針旋轉(zhuǎn)，與定子繞組之間產(chǎn)生相對運動。根據(jù)電磁感應(yīng)定律，定子繞組中會產(chǎn)生感應(yīng)電動勢e，其瞬時值為：

第三，空間要素分布模擬：模型運算1年為一個迭代周期，以鄉(xiāng)村聚落第一期空間要素分布數(shù)據(jù)為起始年，迭代次數(shù)為起始年與模擬年份的時間間隔，結(jié)合第一期和第二期的空間要素轉(zhuǎn)移矩陣和各類空間要素分布適宜性圖集，實現(xiàn)對鄉(xiāng)村聚落第三期空間分布模擬。

第四，模擬精度檢驗：對鄉(xiāng)村聚落第三期空間要素分布模擬結(jié)果與第三期實際空間要素分布數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗，若精度檢驗結(jié)果≥0.75，則表示模擬產(chǎn)生數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)兩者一致性較高，模擬結(jié)果良好，表明本研究選取的自變量指標(biāo)與研究樣本空間要素演變高度相關(guān)，即可輸出研究樣本空間要素與其空間演變過程影響因素相關(guān)性結(jié)果。

基于所有研究樣本空間要素與其空間演變影響因素相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)，分別計算各項自變量對不同空間要素影響程度的算數(shù)平均值，建立產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間要素與其空間演變影響因素相關(guān)性數(shù)字矩陣，即產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型。其中，每個數(shù)值表示該自變量對因變量的影響程度，即權(quán)重大小。本研究認(rèn)為農(nóng)業(yè)設(shè)施建設(shè)用地和交通運輸用地受各項自變量影響較小，且由于研究樣本為工貿(mào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展主導(dǎo)型村莊，樣本涉及的農(nóng)業(yè)設(shè)施建設(shè)用地僅指鄉(xiāng)村道路用地，并不包含種植設(shè)施建設(shè)用地、畜禽養(yǎng)殖設(shè)施建設(shè)用地和水產(chǎn)養(yǎng)殖設(shè)施建設(shè)用地，因此本研究構(gòu)建的模型中并未包含農(nóng)業(yè)設(shè)施建設(shè)用地和交通運輸用地。

2 實例研究

2.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

寧波市地處浙江省東部，是我國東南沿海重要的港口城市，位于28°51′N～30°33′N，120°55′E～122°16′E。全市陸域總面積9816 km2，2021年末全市常住人口為954.4萬人。寧波擁有發(fā)達(dá)的民營經(jīng)濟(jì)和扎實的制造業(yè)基礎(chǔ)，是全國重要的先進(jìn)制造業(yè)基地、全國四大家電生產(chǎn)基地和三大服裝產(chǎn)業(yè)基地之一，其高比重的民營經(jīng)濟(jì)在2019年貢獻(xiàn)了全市63%的地區(qū)生產(chǎn)總值，62%的財政收入，提供了85%的就業(yè)崗位，共吸納就業(yè)人口450萬人。寧波民營制造企業(yè)多達(dá)12萬，其中，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中的80%都是民營企業(yè)。寧波市民營經(jīng)濟(jì)經(jīng)營者大量分部在鄉(xiāng)鎮(zhèn)和村莊，多樣化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形式影響著村鎮(zhèn)聚落空間結(jié)構(gòu)與用地布局。本研究根據(jù)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，選取寧波市寧?？h強蛟鎮(zhèn)加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區(qū)塘溪鎮(zhèn)童村、沙村作為研究樣本。

本研究所用數(shù)據(jù)主要包括研究區(qū)三期空間要素分布數(shù)據(jù)，以及高程、坡度、河流、道路等空間演變影響因素數(shù)據(jù)。通過前期資料收集、實地踏勘、半結(jié)構(gòu)訪談等方式，結(jié)合Google Earth歷史影像人工目視解譯，在研究樣本現(xiàn)狀地形圖基礎(chǔ)上得到上蒲村、加爵科村2005年、2010年和2015年空間要素分布數(shù)據(jù)，童村、沙村和臨港村1995年、2005年、2015年空間要素分布數(shù)據(jù)，以及各樣本空間演變影響因素數(shù)據(jù)（高程和坡度數(shù)據(jù)除外）。高程數(shù)據(jù)來源于于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺，分辨率為30 m。坡度數(shù)據(jù)由高程數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中的表面分析得到。由于本研究模擬尺度為單個鄉(xiāng)村聚落，為了使模擬結(jié)果更符合實際，將研究樣本柵格圖像像元大小設(shè)置為1 m×1 m。

2.2 研究過程及結(jié)果檢驗

通過對寧波市寧?？h強蛟鎮(zhèn)加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區(qū)塘溪鎮(zhèn)童村、沙村5個典型產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落的空間要素分布情況進(jìn)行模擬，驗證本研究所提出方法的科學(xué)性和應(yīng)用性。首先，基于MCE-CA-Markov模型，模擬上蒲村2015年空間要素分布情況，將模擬結(jié)果與2015年實際空間要素分布數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗，通過多輪模擬，最終得到的Kappa系數(shù)為0.8639，表明本研究選取的自變量指標(biāo)與研究樣本空間要素演變高度相關(guān)，形成上蒲村空間要素與其空間演變過程影響因素相關(guān)性結(jié)果（表3）。

從表3中可以看出，對于上蒲村的非建設(shè)用地來說，其耕地（l1）最易受距公路距離（x3）的影響，而林地（l3）變化則與高程（x1）和坡度（x2）高度相關(guān)，陸地水域（l17）變化與距工貿(mào)制造加工區(qū)域距離（z1）高度相關(guān)。對于建設(shè)用地來說，距村莊主干道距離（x4）對于童村居住用地（l7）、綠地與開場空間用地（l14）影響最為顯著，權(quán)重明顯高于其他自變量對其的影響程度。工礦用地（l10）變化與距公路距離（x3）高度相關(guān)，其次，距工貿(mào)制造加工區(qū)域距離（z1）對其也有一定程度的影響。

表3 上蒲村空間要素與影響因素相關(guān)性Tab.3 the correlation between spatial elements and influencing factors on Shangpu Village

再分別選取加爵科村、臨港村、童村、沙村作為研究樣本，使用MCE-CA-Markov模型分別計算得出各研究樣本2015年空間要素分布模擬結(jié)果，并將其與2015年實際空間要素分布數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗，得到Kappa系數(shù)分別為0.9079、0.8639、0.8522、0.8987，說明本研究選取的自變量指標(biāo)與研究樣本空間要素演變高度相關(guān)，并分別形成加爵科村、臨港村、童村、沙村空間要素與其空間演變過程影響因素相關(guān)性結(jié)果（表4-7）。

表4 童村空間要素與影響因素相關(guān)性Tab.4 the correlation between spatial elements and influencing factors on Tong Village

2.3 產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型

基于5個研究樣本空間要素與其空間演變影響因素相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)，計算得出產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型（圖2）。該模型自變量包含10個指標(biāo)，因變量包含耕地、林地、園地、居住用地等11類空間要素。

表5 沙村空間要素與影響因素相關(guān)性Tab.5 the correlation between spatial elements and influencing factors on Sha Village

表6 臨港村空間要素與影響因素相關(guān)性Tab.6 the correlation between spatial elements and influencing factors on Lingang Village

表7 加爵科空間要素與影響因素相關(guān)性Tab.7 the correlation between spatial elements and influencing factors on Jiajueke Village

從圖2中可以看出，居住用地（l7）、工礦用地（l10）、公用設(shè)施用地（l13）、綠地與開場空間用地（l14）和特殊用地（l15）更易受自變量影響，這5類空間要素受到所有影響因子作用。在非建設(shè)用地方面，耕地（l1）和陸地水域（l17）變化與距工貿(mào)制造加工區(qū)域距離（z1）高度相關(guān)，同時，耕地（l1）也易受距公路距離（x3）和距村莊主干道距離（x4）的影響；而陸地水域（l17）同時也易受高程（x1）影響。對于園地（l2）來說，高程（x1）、坡度（x2）對其影響程度顯著，權(quán)重達(dá)到0.2548，明顯高于距公路距離（x3）和距村莊主干道距離（x4）對其影響。與園地（l2）相似，林地（l3）變化與高程（x1）和坡度（x2）高度相關(guān)，這兩項因子的權(quán)重分別為0.2689和0.2420。在建設(shè)用地方面，距村莊主干道距離（x4）對于居住用地（l7）、公共管理與公共服務(wù)用地（l8）、綠地與開場空間用地（l14）影響最為顯著，權(quán)重明顯高于其他自變量對其的影響程度。與這幾類空間要素不同，特殊用地（l15）變化除了明顯受到距村莊主干道距離（x4）影響外，與坡度（x2）也高度相關(guān)，兩項因素權(quán)重均達(dá)到0.2500以上。對于工礦用地（l10）來說，其變化與距公路距離（x3）高度相關(guān)，其次，距工貿(mào)制造加工區(qū)域距離（z1）和距村莊主干道距離（x4）對其也有一定程度的影響，這兩項因子權(quán)重分別為0.2038和0.2030。

圖2 產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型Fig.2 simulation model for spatial evolution of industrial-led development rural settlement

3 結(jié)論與討論

本研究提出了衡量產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間要素與其空間演變影響因素量化關(guān)系的方法，并以寧波市寧?？h強蛟鎮(zhèn)加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區(qū)塘溪鎮(zhèn)童村、沙村作為實證案例，建立了產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型，可為該類型鄉(xiāng)村聚落空間演變的模擬和預(yù)測提供參考。

模型中各項空間演變影響因子為自變量，各類空間要素為因變量。其中，自變量包含高程、坡度、距公路距離等10個指標(biāo)，因變量包含耕地、林地、園地等11類空間要素。從模型中可以看出，道路通達(dá)性因素對居住用地、公共管理與公共服務(wù)用地等建設(shè)用地影響程度顯著，地形地貌因素與非建設(shè)用地變化更為相關(guān)。與前者相比，生產(chǎn)環(huán)境因素并非是產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間演變的主導(dǎo)因素。

在模擬研究樣本空間格局變化的過程中發(fā)現(xiàn)，工業(yè)發(fā)展方式普遍為家庭工業(yè)模式的鄉(xiāng)村聚落，其聚落內(nèi)大部分林地將會轉(zhuǎn)換為居住用地；而已形成一定產(chǎn)業(yè)集群的鄉(xiāng)村聚落，其聚落內(nèi)林地轉(zhuǎn)換為工礦用地的概率更高。由于后者依托更具規(guī)模產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，未來聚落內(nèi)現(xiàn)有的少量家庭工業(yè)可能逐漸孵化演變成產(chǎn)業(yè)集群，而隨著產(chǎn)業(yè)集群的壯大，也催生著聚落內(nèi)已有中小企業(yè)的不斷衍生和成長[36]。此外，根據(jù)研究樣本空間要素與其空間演變影響因素相關(guān)性數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，工礦用地的變化與距公路距離和距村莊主干道距離兩項指標(biāo)高度相關(guān)，因此，擁有交通和區(qū)位條件等自然環(huán)境優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落，將更有利于聚落內(nèi)企業(yè)集聚發(fā)展和產(chǎn)業(yè)協(xié)同高效運作。

我國地域廣袤，鄉(xiāng)村聚落類型眾多且分布各異，同地區(qū)不同類型、同類型不同地區(qū)的鄉(xiāng)村聚落空間演變影響因素可能各不相同，其對鄉(xiāng)村聚落空間要素作用程度也不盡相同。因此，如果能構(gòu)建涵蓋不同類型、不同地區(qū)鄉(xiāng)村聚落的空間演變影響因素指標(biāo)體系，建立針對不同類型、不同地區(qū)鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬模型，將對豐富鄉(xiāng)村聚落空間演變相關(guān)研究，判別鄉(xiāng)村聚落空間發(fā)展方向，指導(dǎo)鄉(xiāng)村規(guī)劃具有重要意義。此外，雖然本研究以寧波市5個鄉(xiāng)村聚落為例進(jìn)行論證，但本研究中提出的衡量產(chǎn)業(yè)聚集型鄉(xiāng)村聚落空間要素與其空間演變影響因素量化關(guān)系的方法已被證明具有科學(xué)性與應(yīng)用性，可以將該方法應(yīng)用到其他類型鄉(xiāng)村聚落空間演變模擬和預(yù)測研究中。

圖表來源：

圖1-2：作者繪制

圖1 模擬模型構(gòu)建流程Fig.1 simulation model building process

表1：自然資源部辦公廳. 國土空間調(diào)查、規(guī)劃、用途管制用地用海分類指南（試行）[Z]. 2020.

表2-7：作者繪制