保定市農(nóng)村居民點(diǎn)時空格局演變及影響因素

崔 欣,王印傳,張佰林,侯滿平

(1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 國土資源學(xué)院,河北 保定 071000;2.天津工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300387;3.北京第二外國語學(xué)院 中國文化和旅游產(chǎn)業(yè)研究院,北京 100024)

在新農(nóng)村和美麗鄉(xiāng)村建設(shè)、精準(zhǔn)扶貧和鄉(xiāng)村振興等政策推動下，農(nóng)村地區(qū)一直是諸多學(xué)者研究的焦點(diǎn)區(qū)域。農(nóng)村居民點(diǎn)作為農(nóng)村人口的“歸宿地”，是農(nóng)村地區(qū)重要的生活、生產(chǎn)和生態(tài)空間[1]。從目前來看，由于自然本底條件的差異、歷史淵源的不同、生活習(xí)俗的差別、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差距，再加上規(guī)劃的滯后甚至缺失等原因，我國農(nóng)村居民點(diǎn)廣泛存在形態(tài)結(jié)構(gòu)和布局散亂、用途與功能不搭配，生產(chǎn)、生活功能不配套等問題[2-3]。針對上述問題，我國學(xué)者近些年來對農(nóng)村居民點(diǎn)的研究集中在：農(nóng)村居民點(diǎn)內(nèi)在復(fù)雜空間系統(tǒng)解析[4]、時空演變[5-6]、空間分異[7]、形態(tài)特征識別[8]、多功能劃分[9]、轉(zhuǎn)型[10]、用地結(jié)構(gòu)分類[11]以及基于空心化現(xiàn)狀的農(nóng)村居民點(diǎn)用地整理與分配[12]等方面。我國農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局經(jīng)歷了改革開放前期和初期的自發(fā)選擇狀態(tài)[13]；隨著村莊規(guī)劃和土地整治的深入開展，農(nóng)村居民點(diǎn)選址和布局問題得到控制和改善，但此時農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展又要求提高農(nóng)村居民點(diǎn)用地的土地利用集約度和土地利用效率，農(nóng)村居民點(diǎn)布局向聚集形態(tài)發(fā)展[14]；加上快速工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，大量農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，許多農(nóng)村成為“空心村”，新型城鄉(xiāng)形態(tài)發(fā)展轉(zhuǎn)型受阻[15]。因此從農(nóng)村居民點(diǎn)格局的長期發(fā)展變化來看，開展針對農(nóng)村居民點(diǎn)格局的長時間變化監(jiān)測，并以此判斷和掌握其演變的階段性和規(guī)律性，可以指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)中農(nóng)村居民點(diǎn)整理工作的開展，具有較強(qiáng)的應(yīng)用性。

我國農(nóng)村居民點(diǎn)空間研究呈現(xiàn)由單一到綜合、從定性到定量、從生活生產(chǎn)協(xié)調(diào)到“三生空間”合理布局的發(fā)展趨勢；從研究尺度上看，省域大尺度或村、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等小尺度農(nóng)村居民點(diǎn)空間研究占據(jù)主導(dǎo)，市域中觀尺度的研究較為缺乏[16]。近些年針對農(nóng)村居民點(diǎn)格局演變的研究主要集中在：農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局演變特征、影響因素、地域分異、類型劃分、布局優(yōu)化、驅(qū)動機(jī)制分析以及分區(qū)[17-21]等方面，但是在研究方法和內(nèi)容上針對區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)市、縣等中觀尺度長時間序列分階段動態(tài)監(jiān)測的研究仍需深入，這關(guān)乎對格局演變規(guī)律的把握，進(jìn)而影響“格局—過程—服務(wù)”級聯(lián)程序的運(yùn)作。鑒于此，本文以保定市的18個區(qū)縣為研究區(qū)域，探索該區(qū)域1998—2018年農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的動態(tài)變化過程，并具體分析區(qū)位、經(jīng)濟(jì)和社會因素對農(nóng)村居民點(diǎn)格局演變的作用方式和機(jī)制，以期為研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)整理提供參考。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)(圖1)包括保定市的3個區(qū)：滿城區(qū)、清苑區(qū)、徐水區(qū)；3個縣級市：涿州市、安國市、高碑店市；12個縣：定興縣、唐縣、高陽縣、望都縣、容城縣、安新縣、雄縣、易縣、曲陽、蠡縣、順平縣和博野縣，總面積13 936 km2，地貌類型上包括保定市的平原、丘陵和小部分中低山區(qū)。為了探究研究區(qū)范圍內(nèi)平原和其他非平原地區(qū)的演變差異，又在研究區(qū)內(nèi)部劃分平原和非平原兩個區(qū)域，其中平原區(qū)為DEM≤60 m且坡度Slope≤10°的區(qū)域，平原區(qū)和非平原區(qū)面積比約為3∶2。

圖1 研究區(qū)概況

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

選取研究區(qū)1998年、2008年、2018年3個時間點(diǎn)的遙感影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源(每期3景共9景)，其中1998年、2008年為TM影像(30 m空間分辨率)；2018年為OLI影像(15 m空間分辨率)；選取的遙感影像的云量均在5%以下；DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(30 m空間分辨率)；社會和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份保定市經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒和河北省經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒。本文提取的農(nóng)村居民點(diǎn)用地不包含建制鎮(zhèn)。利用2009年保定市地類圖斑對2008年農(nóng)村居民點(diǎn)圖斑的提取結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)過比對總體精度達(dá)到90%以上；利用2018年谷歌地球高清影像對2018年提取結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，總體精度超過85%；提取的1998年農(nóng)村居民點(diǎn)圖斑通過與下載的遙感影像底圖進(jìn)行比對，總體精度也達(dá)到85%以上。

2.2 研究方法

2.2.1 景觀指數(shù)分析 運(yùn)用Fragstats軟件從反映農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模、形狀和分布3個方面，選出農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積(TA)、最大斑塊面積(LPI)、斑塊數(shù)量(NP)、斑塊所占景觀面積的比例(PLAND)、平均斑塊面積(AERA_MN)、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(PSSD)、平均形狀指標(biāo)(SHAPE_MN)、平均分維數(shù)(FRAC_MN)、斑塊平均周長面積比(PARA_MN)、景觀形狀指標(biāo)(LSI)、蔓延度(COHESION)和聚集度(AI)等指標(biāo)[5]進(jìn)行景觀格局指數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，用于對研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)格局演變的分析。

2.2.2 GIS技術(shù) 運(yùn)用ArcGIS核密度估計(jì)、熱點(diǎn)分析、疊加分析和緩沖區(qū)分析等方法進(jìn)行研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)格局演變及區(qū)位因素的驅(qū)動作用的相關(guān)分析。

2.2.3 地理探測器 地理探測器是一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，可以探測空間分異性并揭示其背后的驅(qū)動因子[22]。利用地理探測器對研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)格局演變的影響因素進(jìn)行探測識別，該模型的計(jì)算公式如下[23]：

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局演變特征

3.1.1 用地規(guī)模擴(kuò)展顯著，規(guī)模分異明顯 (1) 農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模演變分析。選取農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積(TA)、斑塊數(shù)量(NP)、斑塊所占景觀面積的比例(PLAND)、平均斑塊面積(AERA_MN)、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(PSSD)，用來表征農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模的信息，指標(biāo)及計(jì)算結(jié)果見表1。結(jié)果顯示1998—2018年，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地總體規(guī)模、斑塊數(shù)量和平均規(guī)模增長明顯，增長率分別為25.35%，34.95%和29.10%，表明研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間呈擴(kuò)展趨勢，集約用地效果不佳；斑塊占景觀面積比逐漸增大與斑塊面積的增長相互印證。斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差能夠揭示斑塊面積分布的均勻性程度，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差增大，表明斑塊面積兩極分化趨勢明顯。

表1 1998-2018年研究區(qū)及其內(nèi)部分區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模變化統(tǒng)計(jì)

為深入探究研究區(qū)內(nèi)部規(guī)模演變差異，將平原與非平原區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模進(jìn)行了對比分析。2018年非平原區(qū)斑塊占景觀面積的比例比1998年降低了0.04%，然而平原區(qū)斑塊占景觀面積比逐漸增大且增長幅度超過了整個研究區(qū)的增長幅度，表明20 a以來平原區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地增長推動了整個研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積的擴(kuò)張；平原區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地的平均規(guī)模大于非平原區(qū)且差距越來越大；平原區(qū)和非平原區(qū)斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差均增大，表明兩個區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積差異增加、兩極分化加重，此外平原區(qū)與非平原區(qū)斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差的差值越來越大，表明平原區(qū)斑塊面積兩極分化程度高于非平原區(qū)。

(2) 農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模分異可視化。在ArcGIS 10.2中，以斑塊面積為統(tǒng)計(jì)屬性分別制作1998年、2008年和2018年農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模分布“熱點(diǎn)”圖(附圖2)。圖中每個點(diǎn)在空間上代表農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的質(zhì)心，數(shù)值上代表“熱點(diǎn)”分析的Z得分。圖中不同的統(tǒng)計(jì)顯著級別用不同飽和度顏色表示，紅色、藍(lán)色和黃色區(qū)域分別代表農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊規(guī)模高值集聚的“熱點(diǎn)”區(qū)、斑塊規(guī)模低值集聚的“冷點(diǎn)”區(qū)以及斑塊規(guī)模隨機(jī)分布區(qū)[5]。

通過對比分析：(1) 1998—2008年，處于平原與非平原交界處的“冷熱點(diǎn)”數(shù)量變動較大。非平原區(qū)的“冷點(diǎn)”數(shù)量明顯減少，由于自身斑塊規(guī)模的擴(kuò)張使得小規(guī)模農(nóng)村居民點(diǎn)集聚的“冷點(diǎn)”區(qū)變?yōu)榘邏K規(guī)模隨機(jī)分布的區(qū)域；平原區(qū)“熱點(diǎn)”數(shù)量減少幅度相對較小，減少區(qū)域主要位于定興縣西北部，減少原因歸結(jié)于張石高速公路的修建。此外隨著保定市區(qū)的發(fā)展，“熱點(diǎn)”區(qū)向保定市周邊靠攏。(2) 2008—2018年研究區(qū)的“冷點(diǎn)”和“熱點(diǎn)”數(shù)量持續(xù)減少，斑塊規(guī)模更多呈現(xiàn)隨機(jī)分布，整個研究區(qū)域內(nèi)“冷熱點(diǎn)”分布較為分散。其中“冷熱點(diǎn)”數(shù)量變化集中在平原區(qū)，這與農(nóng)村居民點(diǎn)整治的推進(jìn)以及公路等基礎(chǔ)設(shè)施的修建有關(guān)。非平原農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊規(guī)模變化較小。

3.1.2 斑塊形態(tài)可控范圍內(nèi)復(fù)雜化 選取景觀形狀指標(biāo)(LSI)、平均形狀指標(biāo)(SHAPE_MN)、平均分維數(shù)(FRAC_MN)來表征農(nóng)村居民點(diǎn)形狀演變的情況。結(jié)果顯示(表2)：1998—2018年，研究區(qū)的SHAPE_MN值由1.087 6增長為1.141 1，F(xiàn)RAC_MN值由1.014 9增長為1.020 3表明農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊形狀趨于復(fù)雜且分形特征越加明顯，但平均分維數(shù)最大僅為1.020 3表明研究區(qū)居民點(diǎn)分維數(shù)整體上是偏低的，斑塊形狀仍以相對規(guī)整的樣式為主，但不排除局部地區(qū)受特殊因素影響存在一定的不規(guī)則性；將斑塊形狀指數(shù)計(jì)算尺度從單個斑塊擴(kuò)展到整個景觀所得的LSI值，從整體上揭示了農(nóng)村居民點(diǎn)形狀的分異，研究區(qū)LSI值先減小后增大，表明整個研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)形狀先趨于規(guī)整之后又呈現(xiàn)復(fù)雜化的勢頭。平原區(qū)和非平原的形狀演變過程與上述過程相似，差異在于平原區(qū)的各項(xiàng)形狀指標(biāo)均高于非平原，平原區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊形狀更為復(fù)雜，分形特征更加明顯。

表2 1998年、2008年和2018年研究區(qū)及其內(nèi)部分區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)形狀變化統(tǒng)計(jì)

3.1.3 密度空間分布變化顯著，分布呈聚集態(tài)勢

(1) 分布連通性和聚集性分析。選取蔓延度(COHESION)和聚集度(AI)來表征農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的連通和聚集情況，COHESION可以量化農(nóng)村居民點(diǎn)景觀的自然連通性，COHESION值越大表明景觀的連通性越強(qiáng)；AI表示農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的聚集程度，AI值越大表明農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的聚集程度越高。表3為農(nóng)村居民點(diǎn)分布表征指標(biāo)及計(jì)算結(jié)果。1998—2018年整個研究區(qū)COHESION值和AI值均增加，表明農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊連通性越來越強(qiáng)并且聚集程度越來越高。對比平原區(qū)和非平原區(qū)，數(shù)據(jù)顯示20 a間平原區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的連通性和聚集程度均高于非平原區(qū)，并且這種差距逐漸增大。

表3 1998年、2008年和2018年研究區(qū)及其內(nèi)部分區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布集散性變化情況

(2) 農(nóng)村居民點(diǎn)分布密度探測。核密度估算模型可以判斷區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊分布的聚集情況，其值越高表明農(nóng)村居民點(diǎn)在其所處區(qū)域分布的密度越大。本文在ArcGIS 10.2中設(shè)置搜索半徑為6 500 m，柵格數(shù)據(jù)輸出像元大小為500 m，結(jié)果見附圖3。1998年和2008年核密度圖分布格局相似，以市區(qū)為中心由東北至西南方向的帶狀區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)分布密集。2008—2018年，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)核密度高值區(qū)域持續(xù)擴(kuò)大，表明研究區(qū)居民點(diǎn)斑塊數(shù)量在單位面積內(nèi)增加明顯，由帶狀分布變?yōu)橐钥h城中心為“核中心”的多核分布。

3.2 區(qū)位因素對農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的影響

公路、鐵路、河流和城鎮(zhèn)是影響農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的重要區(qū)位因素[24]。其中公路、鐵路和河流屬于線狀區(qū)位因素，城鎮(zhèn)中心屬于點(diǎn)狀區(qū)位因素，以此分成兩類進(jìn)行區(qū)位因素的分析。

3.2.1 公路、鐵路和河流指向性 運(yùn)用ArcGIS 10.2中的緩沖區(qū)分析功能，以穿過研究區(qū)的國道、省道、高速公路及鐵路等主要干道及大清河、唐河(主流)等主要水系做緩沖區(qū)分析。其中參與分析的公路均在1998年之后建成，主要包括京張高速、京昆高速、保阜高速、張石高速、廊涿高速、京港澳高速以及首都環(huán)線高速等。以1 000 m為半徑分別建立公路、鐵路和河流的多級緩沖區(qū)，分別統(tǒng)計(jì)出各級緩沖區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民的空間布局情況(表4)。

表4 1998年、2008年和2018年公路、鐵路和河流各級緩沖區(qū)內(nèi)景觀指數(shù)變化

(1) 隨著距公路距離的增加，各級公路緩沖區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)面積先增大后減小、平均形狀指標(biāo)先減小后增大、聚集度逐漸減小，其中1 000～2 000 m緩沖區(qū)內(nèi)的農(nóng)村居民點(diǎn)分布最廣，0～1 000 m緩沖區(qū)內(nèi)平均形狀聚集指標(biāo)值最大；在公路2 000 m緩沖區(qū)內(nèi)增加的農(nóng)村居民點(diǎn)面積占全部增加面積的42.1%，公路0～5 000 m緩沖區(qū)內(nèi)的農(nóng)村居民點(diǎn)面積占據(jù)研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)總面積的百分比由1998年的43.3%上升到2018年的50.9%。以上表明公路對農(nóng)村居民點(diǎn)具有顯著的影響，但影響范圍有限。

(2) 從各級鐵路緩沖區(qū)來看，隨著距鐵路距離的增加農(nóng)村居民點(diǎn)面積不斷減小，其中鐵路0～1 000 m緩沖區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)面積最大；隨著距鐵路距離的增加，居民點(diǎn)形狀和分布聚集度變化無規(guī)律，表明鐵路對農(nóng)村居民點(diǎn)形狀和聚集度的影響不顯著；從時間變化來看，2018年距鐵路1 000 m以內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)面積不增反減，表明鐵路對居民點(diǎn)的吸引力減小，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局的鐵路指向性不顯著。

(3) 通過各級河流緩沖區(qū)的分析，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局具有明顯的河流指向性特征，且河流對農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局的影響與道路基本吻合，區(qū)別在于河流0～1 000 m緩沖區(qū)是居民點(diǎn)分布最廣的區(qū)域。

3.2.2 城鎮(zhèn)中心對農(nóng)村居民點(diǎn)格局的影響 以城鎮(zhèn)中心為圓心做多環(huán)緩沖區(qū)分析，結(jié)果顯示各級緩沖區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)有明顯分異(表5)：1998—2018年隨著距城鎮(zhèn)中心距離的增加，相等面積的各級緩沖區(qū)內(nèi)的農(nóng)村居民點(diǎn)面積和聚集度呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢，表明城鎮(zhèn)對農(nóng)村居民點(diǎn)的吸引作用隨距離逐漸衰減。城鎮(zhèn)的發(fā)展對農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模影響顯著，且隨著時間的推移這種影響越來越大，2018年距離城鎮(zhèn)5 000 m以內(nèi)的農(nóng)村居民點(diǎn)面積比1998年增加了近一倍。城鎮(zhèn)各級緩沖區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)形狀變化無明顯規(guī)律。

表5 1998年、2008年和2018年城鎮(zhèn)中心各級緩沖區(qū)內(nèi)景觀指數(shù)變化

3.3 經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會生活對農(nóng)村居民點(diǎn)格局的影響

3.3.1 影響因子篩選 隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)村居民收入水平不斷提高，在解決溫飽問題之后，對美好生活的向往與追求使得農(nóng)民迫切要求改善自身的居住環(huán)境，最明顯的表現(xiàn)就是擴(kuò)大自己的住房面積“住的更寬敞”，這一過程加大了對固定資產(chǎn)的投入；此外，隨著城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程的推進(jìn)，城鎮(zhèn)與農(nóng)村的差異化減小，城鎮(zhèn)的一些社會服務(wù)進(jìn)入農(nóng)村，此時農(nóng)村居民也有經(jīng)濟(jì)能力去追求和體驗(yàn)豐富多彩的社會服務(wù)，因此這樣的行為又進(jìn)一步刺激了農(nóng)村區(qū)域產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化的快速發(fā)展，擴(kuò)寬了農(nóng)村居民獲取收入的途徑。參照Qu[7]的研究成果，選取人均GDP(F1) 、農(nóng)村居民人均純收入(F2) 、固定資產(chǎn)投資(F3) 和產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率(F4) 作為經(jīng)濟(jì)影響因子，來探測經(jīng)濟(jì)因素對農(nóng)村居民點(diǎn)格局演變的驅(qū)動作用。

農(nóng)村居民點(diǎn)的格局演變除了受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，也受到社會生活的浸化。農(nóng)村社會生活的發(fā)展?fàn)顩r可以從農(nóng)民擁有的生產(chǎn)資料以及農(nóng)村人口和城鎮(zhèn)人口分布上加以衡量。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較低的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)時代，農(nóng)民為了解決生活中最為基本的溫飽問題，通常會把農(nóng)村居民點(diǎn)選址與耕地資源聯(lián)系起來，耕地資源生產(chǎn)條件又與糧食產(chǎn)量相掛鉤；隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，大量的農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，帶動著農(nóng)民生活方式的變革，一些農(nóng)民離開傳統(tǒng)的獨(dú)立獨(dú)戶的院落，住進(jìn)統(tǒng)一建設(shè)的居民小區(qū)里，驅(qū)動著農(nóng)村居民點(diǎn)格局發(fā)生變化；人口增長最直接的表現(xiàn)是對糧食和住房需求的增加，住房需求影響著農(nóng)村居民點(diǎn)的布局。因此，選取人均耕地面積(F5)、人均糧食產(chǎn)量(F6)、城鎮(zhèn)化率(F7)和人口密度(F8)作為社會影響因子[7]。

3.3.2 地理探測器探測結(jié)果 根據(jù)地理探測器模型的計(jì)算公式將每一個影響因子通過K-means分類算法把全域劃分為9個等級區(qū)。運(yùn)用模型分別探測影響因子對農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模、形狀和分布上的影響作用力大小，分別用斑塊面積(TA)、斑塊平均周長面積比(PARA_MN)和聚集度(AI)來表征，結(jié)果見表6。

表6 1998年、2008年和2018年經(jīng)濟(jì)和社會因子的PD,U值探測結(jié)果

依據(jù)模型運(yùn)算結(jié)果，1998—2018年：(1) 農(nóng)村居民人均純收入、產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率和城鎮(zhèn)化率對農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模、形狀和分布均產(chǎn)生顯著的影響，只是其對規(guī)模、形狀和分布的地理探測PD,U峰值出現(xiàn)的時間有差異；其他因子對農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的影響是片面的，例如人均糧食產(chǎn)量對農(nóng)村居民點(diǎn)分布的地理探測PD,U值最高達(dá)到0.81，但對形狀的地理探測PD,U值最高值只有0.32。(2) 經(jīng)濟(jì)和社會因子對農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模、形狀和分布的影響具有一定的獨(dú)立性和交叉性。例如產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率對規(guī)模的影響作用力逐漸增大，在2018年產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率對規(guī)模的地理探測PD,U值達(dá)到0.72，但產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率對形狀的地理探測PD,U值逐漸減小，對分布的地理探測PD,U值先增大后減?。蝗丝诿芏群腿司Z食產(chǎn)量對農(nóng)村居民點(diǎn)分布的影響作用力大小比較穩(wěn)定，其地理探測PD,U值均保持在0.40以上，但其對規(guī)模和分布的地理探測PD,U值最高不超過0.40。(3) 經(jīng)濟(jì)和社會因子對研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局的影響是多樣的、復(fù)雜的，比如城鎮(zhèn)化率對農(nóng)村居民點(diǎn)分布的地理探測PD,U值在2008年只有0.07，但在2018年P(guān)D,U值達(dá)到0.57；人均GDP對農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模的地理探測PD,U值由0.33降為0.06。

除去災(zāi)害等破壞性自然因子，自然因素作為能夠持續(xù)影響農(nóng)村居民點(diǎn)格局的因素，產(chǎn)生的作用是潛移默化的，與此不同的是，農(nóng)村居民點(diǎn)格局能夠?qū)?jīng)濟(jì)和社會因素的某些因子產(chǎn)生相對迅速的反映，比如固定資產(chǎn)投資的增加直接影響到農(nóng)村居民點(diǎn)格局的變化。此外，經(jīng)濟(jì)和社會因素易受到國家宏觀政策的影響，地理探測PD,U值難免出現(xiàn)為大幅度變化的情況?？偨Y(jié)來看，經(jīng)濟(jì)和社會因素對研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的影響存在綜合性、多樣性和復(fù)雜性，經(jīng)濟(jì)和社會因素中均存在對農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模、形狀和分布均產(chǎn)生顯著影響綜合性因子，比如經(jīng)濟(jì)因子農(nóng)村居民人均純收入、產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率和社會因子城鎮(zhèn)化率，其他因子對農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的影響具有一定的交叉性和片面性。

4 結(jié)論與討論

通過時空以及區(qū)域?qū)Ρ确治龅贸鲅芯繀^(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)時空格局演變的情況如下：(1) 從整體來看，1998—2018年，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模擴(kuò)張明顯，2018年農(nóng)村居民點(diǎn)用地總規(guī)模比1998年增長了34.0%，平均規(guī)模也有所擴(kuò)大，表明研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地集約效果不明顯；研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊形狀趨于復(fù)雜，但形狀和分形指標(biāo)整體上偏低，表明形狀相對規(guī)整的斑塊仍占據(jù)主導(dǎo)，但是隨著時間推移局部地區(qū)斑塊形狀不規(guī)則性逐漸顯現(xiàn)；農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊連通性越來越強(qiáng)并且聚集程度越來越高。(2) 從平原區(qū)與非平原區(qū)的對比來看，平原區(qū)與非平原區(qū)均呈現(xiàn)集聚分布的格局，但兩者規(guī)模差異較大，平原區(qū)表現(xiàn)為大規(guī)模集中分布的態(tài)勢，非平原區(qū)展現(xiàn)出小規(guī)模集聚的特點(diǎn)，此外平原區(qū)規(guī)模擴(kuò)張顯著，增長幅度超過40%，而非平原區(qū)規(guī)模小幅度減少；平原區(qū)居民點(diǎn)形狀復(fù)雜程度略高于非平原區(qū)，兩區(qū)域居民點(diǎn)形狀差異較??；平原區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的連通性和聚集程度均高于非平原區(qū)，并且這種差異逐漸增大。

在影響因素分析方面，(1) 選取公路、鐵路、河流和城鎮(zhèn)作為影響農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的重要區(qū)位因素，通過分析發(fā)現(xiàn)研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局具有明顯的公路和河流指向性特征，且兩者具有一致的指向性；鐵路對研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的影響較弱，且這種影響力隨著時間流逝進(jìn)一步減弱，農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的鐵路指向性特征不明顯；城鎮(zhèn)與農(nóng)村的發(fā)展相互影響相互促進(jìn)，研究表明隨著時間的推移，城鎮(zhèn)對農(nóng)村居民點(diǎn)格局的影響程度越來越大，城鎮(zhèn)的發(fā)展一定程度上推動著農(nóng)村居民點(diǎn)格局的改變。(2) 經(jīng)濟(jì)和社會因素對研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模、形狀和分布的影響是深遠(yuǎn)的和動態(tài)的，在不同的階段兩種因素或結(jié)合或?qū)够颡?dú)立影響著農(nóng)村居民點(diǎn)空間的布局方式，是導(dǎo)致農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局逐漸產(chǎn)生分異的關(guān)鍵因素。

農(nóng)村居民點(diǎn)時空格局同時涉及到時間和空間兩個方面，用空間分析的方法呈現(xiàn)出不同時間點(diǎn)的格局是本文的主要研究思路。然而從實(shí)質(zhì)上看農(nóng)村居民點(diǎn)時空格局是人地關(guān)系復(fù)雜系統(tǒng)的一種外在表現(xiàn)，與人的發(fā)展息息相關(guān)。以后的研究不應(yīng)僅僅考慮區(qū)位、經(jīng)濟(jì)和社會因素的影響，更應(yīng)該將人文因素加入其中，如何把人文因素量化是未來農(nóng)村居民點(diǎn)時空格局研究的重要方向。