基于最佳分析粒度的農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局分析
——以萬(wàn)年縣為例

劉雪乾，蔡海生,2*，張學(xué)玲，陳 藝，喻淞瀚

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 江西省鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/富硒農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心，江西 南昌 330045；2.江西旅游商貿(mào)職業(yè)學(xué)院，江西 南昌 330100)

隨著3S技術(shù)在景觀格局的定量化研究中廣泛應(yīng)用，景觀生態(tài)學(xué)的研究方法在土地利用景觀格局的研究中取得了很好的效果，而且景觀指數(shù)可以定量分析景觀空間的分布特征，從而一直成為專家學(xué)者關(guān)注和研究的熱點(diǎn)話題[1-5]。但是現(xiàn)有可以計(jì)算景觀指數(shù)的軟件多數(shù)都以柵格數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，在柵格單元基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算，從而導(dǎo)致“可塑性面積單元問(wèn)題”的出現(xiàn)，即計(jì)算結(jié)果隨著空間粒度的不同而發(fā)生變化[6-7]。這就促使了我國(guó)眾多學(xué)者對(duì)不同粒度是如何影響景觀指數(shù)這一問(wèn)題進(jìn)行研究。如任梅等[8]從類型和景觀兩個(gè)方面選取指標(biāo)并劃分為15個(gè)步長(zhǎng)進(jìn)行土地利用景觀格局的空間粒度效應(yīng)分析，從而探討了喀斯特山地城市的景觀生態(tài)研究的最佳適宜粒度；陳雅如等[9]以受大型水利工程建設(shè)影響的三峽庫(kù)區(qū)為例，選取受工程建設(shè)影響最大的幾個(gè)年份的土地利用數(shù)據(jù)，探討了景觀指數(shù)在30～1000 m粒度范圍內(nèi)的粒度效應(yīng)變化，進(jìn)而分析了其對(duì)土地利用變化過(guò)程的響應(yīng)；汪桂芳等[10]率先使用空間分辨率為0.09 m的無(wú)人機(jī)影像定量分析了漯河市土地利用景觀格局的尺度效應(yīng)，與衛(wèi)星影像相比，無(wú)人機(jī)影像可以更精確發(fā)現(xiàn)景觀格局細(xì)微的變化和特殊現(xiàn)象。

研究進(jìn)一步深入之后，許多專家學(xué)者發(fā)現(xiàn)不同景觀的空間格局特征存在明顯差異，并沒有普遍適用于所有土地利用類型景觀的最佳空間分析粒度，只存在特定景觀的適宜空間分析粒度。如謝奎等[11]分析了養(yǎng)殖池塘景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)；王晶晶等[12]探析了水稻地、大豆地、蔬菜地、休閑耕地和大棚種植地5類耕地景觀的景觀指數(shù)空間粒度效應(yīng)。

鑒于此，本文分析了江西省萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)及其最佳粒度效應(yīng)下的空間分異特征，可以為村莊規(guī)劃和合理高效使用農(nóng)村居民點(diǎn)用地提供參考。

1 研究區(qū)概況

萬(wàn)年縣隸屬于江西省上饒市，地處江西省東北部，位于長(zhǎng)江中下游，全縣東西跨距約47 km，南北跨距約43 km。萬(wàn)年縣地貌類型以臺(tái)地為主，其次為濱湖平原，地勢(shì)呈現(xiàn)從東南向西北傾斜，屬于亞熱帶濕潤(rùn)性季風(fēng)氣候，氣候溫和，降水豐富且無(wú)霜期長(zhǎng)；萬(wàn)年縣下設(shè)12個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、32個(gè)居委會(huì)、130個(gè)村委會(huì)。截止2018年底，萬(wàn)年縣戶籍人口為43.91萬(wàn)人，其中鄉(xiāng)村人口30.36萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?9%；2018年全縣實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值(GDP)151.85億元。萬(wàn)年縣被稱為“中國(guó)貢米之鄉(xiāng)”，是江西省新農(nóng)村建設(shè)工作先進(jìn)縣。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所使用的主要數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)年縣2018年度的土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)。借助ArcGIS 10.2軟件，從中提取地類編碼為203的農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)據(jù)作為該研究的主分析數(shù)據(jù)。其它還涉及到的數(shù)據(jù)包括萬(wàn)年縣行政界限及下轄各鄉(xiāng)鎮(zhèn)界限。

2.2 景觀指數(shù)粒度效應(yīng)分析法

2.2.1 粒度選擇 由于研究區(qū)范圍以及景觀格局的不同，粒度范圍及步長(zhǎng)的選擇也不盡相同。一般情況下，大步長(zhǎng)大粒度域可以掩蓋小步長(zhǎng)小粒度域的變化規(guī)律，小步長(zhǎng)小粒度域則會(huì)重演大步長(zhǎng)大粒度域的變化規(guī)律[13]。因此，參考前人選取的粒度范圍及步長(zhǎng)的劃分案例[14-16]，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際概況，將源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為10～150 m范圍內(nèi)以20 m為步長(zhǎng)的7個(gè)數(shù)據(jù)，150～500 m內(nèi)以50 m為步長(zhǎng)的8個(gè)數(shù)據(jù)，共15幅柵格圖。

2.2.2 景觀指數(shù)篩選 根據(jù)研究需要，從斑塊數(shù)量和規(guī)模、斑塊形狀復(fù)雜程度、斑塊聚散性等方面選取能較全面反映萬(wàn)年縣區(qū)域特點(diǎn)的景觀指數(shù)。其中：在數(shù)量特征景觀指數(shù)上，選取了斑塊數(shù)量、斑塊密度；在規(guī)模特征景觀指數(shù)上，選取了景觀總面積、最大斑塊指數(shù)、平均斑塊面積、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差；在空間聚散性特征景觀指數(shù)上，選取了平均最近鄰距離、景觀聚集度指數(shù)、景觀結(jié)合度指數(shù)；在形狀特征景觀指數(shù)上，選取了景觀形狀指數(shù)、平均斑塊形狀指數(shù)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)。

2.2.3 最佳粒度效應(yīng)分析 利用Fragstats 4.2軟件對(duì)景觀指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果輸出到Excel中，進(jìn)行景觀指數(shù)的制圖與變異系數(shù)的計(jì)算，分析景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)，從而確定適宜的粒度范圍及最佳空間粒度。

2.3 空間格局分析法

2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(SDE) 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法最早由社會(huì)學(xué)家Lefever提出，是一種重要的地統(tǒng)計(jì)方法。此方法主要用于揭示地理要素的空間關(guān)系，因而在許多領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法能夠較好地描述農(nóng)村居民點(diǎn)在空間分布上的方向偏差，可以計(jì)算農(nóng)村居民點(diǎn)分布的均值中心，并且既可以加權(quán)，也可以非加權(quán)[17]。本文采用加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法，基于萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的空間區(qū)位，用每個(gè)斑塊對(duì)應(yīng)的面積表示相應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算其空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。計(jì)算方法如下：

加權(quán)平均中心：

(1)

方位角：

(2)

短軸標(biāo)準(zhǔn)差：

(3)

長(zhǎng)軸標(biāo)準(zhǔn)差：

(4)

(5)

式(5)中：Wij(d)為以距離規(guī)則定義的空間權(quán)重；xi和xj分別是i和j區(qū)域的變量值。

2.3.3 核密度估計(jì)(KED) 核密度估計(jì)是估計(jì)未知的密度函數(shù)，是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法[19]。該方法對(duì)于農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布密度可以進(jìn)行有效測(cè)度，核密度值越高，說(shuō)明農(nóng)村居民點(diǎn)分布密度越大；核密度值低，說(shuō)明農(nóng)村居民點(diǎn)分布密度越小。其表達(dá)式如(6)所示。

(6)

式(6)中：f(x,y)為位于(x,y)位置的農(nóng)村居民點(diǎn)的核密度估計(jì)值；n為觀測(cè)數(shù)值；h為帶寬；k為核函數(shù)；di為(x,y)位置的農(nóng)村居民點(diǎn)距第i個(gè)觀測(cè)位置的農(nóng)村居民點(diǎn)的距離。

2.3.4 景觀格局分析法 景觀指數(shù)是景觀格局分析中經(jīng)常使用的定量指標(biāo)。它可以高度濃縮景觀格局信息，從而反映景觀結(jié)構(gòu)組成和空間配置某些方面的特征[20-21]。根據(jù)本文研究的需要，選擇平均最近臨近距離(ENN)和景觀聚集度指數(shù)(AI)用于定量分析萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布分異特征；選擇平均斑塊形狀指數(shù)(MSI)和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(PSSD)用于定量分析萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)的空間形態(tài)分異特征。

3 結(jié)果與分析

3.1 景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)分析

通過(guò)對(duì)不同空間粒度下的各種景觀指數(shù)的計(jì)算，繪制各景觀指數(shù)與空間粒度之間的關(guān)系曲線，使用合適的擬合方程，并選擇決定系數(shù)(R2)體現(xiàn)擬合程度，從而表征擬合函數(shù)對(duì)其變化是否可以進(jìn)行精確地預(yù)測(cè)。

3.1.1 數(shù)量特征變化分析 本文選取斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)來(lái)反映萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)量方面的特征。斑塊數(shù)量是指農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的總塊數(shù)，斑塊密度是指單位面積上農(nóng)村居民點(diǎn)的斑塊數(shù)。其粒度效應(yīng)曲線如圖1所示。

圖1 數(shù)量特征景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線

由圖1可知，隨著粒度的不斷增大，斑塊數(shù)量和斑塊密度都呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)，尤其在10～90 m的粒度范圍內(nèi)，下降趨勢(shì)更為急??；粒度從90 m繼續(xù)增大時(shí)，其下降的速率變得緩和。斑塊數(shù)量和斑塊密度與粒度的變化關(guān)系可用二次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，決定系數(shù)R2分別為0.9736和0.9746，擬合程度都達(dá)到了極顯著水平，可預(yù)測(cè)性強(qiáng)度極高?？梢钥闯?，在低于90 m的小粒度范圍，斑塊數(shù)量和斑塊密度隨粒度增大而快速下降，說(shuō)明萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)分布的破碎化程度較高且小面積的斑塊占比較大。

3.1.2 規(guī)模特征變化分析 本文選取景觀總面積(CA)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、平均斑塊面積(MPS)和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(PSSD)來(lái)反映萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模方面的特征。景觀總面積是指研究區(qū)所有農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的總面積；最大斑塊指數(shù)是指農(nóng)村居民點(diǎn)最大斑塊面積與景觀總面積之比的百分?jǐn)?shù)；平均斑塊面積是指農(nóng)村居民點(diǎn)總面積的平均值；斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差是衡量農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊間的規(guī)模差異，研究區(qū)內(nèi)某個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的規(guī)模與農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的平均規(guī)模差異越大，標(biāo)準(zhǔn)差就越大。其粒度效應(yīng)曲線如圖2所示。

圖2 規(guī)模特征景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線

由圖2可知，隨著粒度的不斷增大，4項(xiàng)景觀指標(biāo)呈現(xiàn)了不同的變化趨勢(shì)。景觀總面積呈波浪式變化，其中150 m之前波動(dòng)的幅度較小，150 m以后波動(dòng)的幅度變大，可以用線性方程擬合，決定系數(shù)R2為0.3509，擬合程度極差，不具備可預(yù)測(cè)的意義。最大斑塊指數(shù)呈波浪式上升趨勢(shì)，在200 m之后出現(xiàn)較大幅度的變化，但總體上趨于緩和，變化幅度控制在3%以內(nèi)，可以用線性方程擬合，決定系數(shù)R2為0.709，擬合程度一般，僅有一定的預(yù)測(cè)意義。平均斑塊面積和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差呈逐漸上升趨勢(shì)，決定系數(shù)R2分別為0.9963和0.9546，擬合程度都達(dá)到了極顯著水平，可預(yù)測(cè)性強(qiáng)度極高。因此，由預(yù)測(cè)性強(qiáng)的指標(biāo)可以看出，隨著粒度增大，單個(gè)斑塊的規(guī)模和斑塊間的規(guī)模差異都會(huì)變大。

3.1.3 空間聚散性特征變化分析 本文選取平均最近鄰距離(ENN)、景觀聚集度指數(shù)(AI)和景觀結(jié)合度指數(shù)(COHESION)來(lái)反映萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間聚散性的特征。其中，平均最近鄰距離指農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊之間分布的離散程度，平均最近鄰距離越大，說(shuō)明農(nóng)村居民點(diǎn)的分布越零離散；景觀聚集度指數(shù)表示了農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的聚集與分散狀態(tài)，其值越大表示斑塊的分布越集中，值越小表示斑塊的分布越分散；景觀結(jié)合度指數(shù)是指農(nóng)村居民點(diǎn)各斑塊間的物理連通性強(qiáng)度，通常而言，景觀結(jié)合度指數(shù)越高說(shuō)明農(nóng)村居民點(diǎn)在空間上的連接性越好。其粒度效應(yīng)曲線如圖3所示。

由圖3可知，平均最近鄰距離隨著粒度的增加整體呈遞增趨勢(shì)，可以用一元線性方程式擬合，擬合函數(shù)的決定系數(shù)R2為0.9972；景觀聚集度指數(shù)和景觀結(jié)合度指數(shù)隨粒度的增大呈下降的趨勢(shì)，200 m以后下降的速率趨于緩和，可以用二次多項(xiàng)式擬合，擬合函數(shù)的決定系數(shù)R2分別為0.9885、0.9547；3個(gè)指數(shù)的擬合程度都達(dá)到了極顯著水平，可預(yù)測(cè)性極高。總之，隨著粒度的增加，萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)各斑塊間的聚集和結(jié)合程度降低，分布呈現(xiàn)離散化。

3.1.4 形狀特征變化分析 本文選取景觀形狀指數(shù)(LSI)、平均斑塊形狀指數(shù)(MSI)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)(AWMPFD)來(lái)反映農(nóng)村居民點(diǎn)形狀方面的特征。景觀形狀指數(shù)和平均斑塊形狀指數(shù)表示的是農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊形狀的復(fù)雜程度，數(shù)值越大，農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊形狀越復(fù)雜，邊界曲折度越大。面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)表示的是農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的不規(guī)則程度，當(dāng)值越接近于1，形狀越規(guī)則，斑塊形狀趨近于正方形或圓形；當(dāng)值越接近于2，斑塊形狀越不規(guī)則，但一般而言該值的可能上限為1.5。其粒度效應(yīng)曲線如圖4所示。

圖3 空間聚散性特征景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線

圖4 形狀特征景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線

由圖4可知，景觀形狀指數(shù)、平均斑塊形狀指數(shù)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)隨著粒度的增大整體都呈下降趨勢(shì)，景觀形狀指數(shù)可以用二次項(xiàng)擬合，而平均斑塊形狀指數(shù)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)可以用冪函數(shù)擬合，擬合函數(shù)的決定系數(shù)R2分別為0.9779、0.9535、0.9645，擬合程度都達(dá)到了極顯著水平，可預(yù)測(cè)性強(qiáng)度極高。因此可以得到，隨著粒度的增大，萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊形狀分布越來(lái)越規(guī)則。

3.2 景觀指數(shù)粒度效應(yīng)的變異特征

為了進(jìn)一步了解各類景觀指數(shù)對(duì)粒度變化的敏感性程度，可以用景觀指數(shù)隨粒度變化的變異系數(shù)來(lái)表示(表1)。通過(guò)表1可看出，12類景觀指數(shù)隨粒度增大，變異系數(shù)存在較大的差異，敏感性程度顯著不同。其中斑塊數(shù)量、斑塊密度、平均斑塊面積、平均最近鄰距離、景觀聚集度指數(shù)，其變異系數(shù)都在70%以上，呈現(xiàn)較強(qiáng)敏感性，說(shuō)明其受粒度變化的影響較大；最大斑塊指數(shù)、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差、景觀結(jié)合度指數(shù)和景觀形狀指數(shù)具有中等偏上的變異，其變異系數(shù)在40%～60%，呈現(xiàn)一般敏感性；而景觀總面積、平均斑塊形狀指數(shù)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)，其變異系數(shù)都不足20%，尤其景觀總面積和面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)，其變異系數(shù)均未超過(guò)5%，呈現(xiàn)較弱敏感性，說(shuō)明其受粒度變化的影響最小。

3.3 最佳粒度效應(yīng)的選取

適宜粒度范圍選取原則是將景觀指數(shù)變化相對(duì)平穩(wěn)，沒有明顯轉(zhuǎn)折的尺度范圍作為第一尺度域，并在所選范圍中選擇偏大的尺度范圍作為合適的粒度范圍，這樣既能確保計(jì)算的質(zhì)量，又可以簡(jiǎn)化工作量[22-23]。由于研究整個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局特征，需要綜合上述12個(gè)景觀指數(shù)的最佳尺度范圍來(lái)確定農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局分析的適宜粒度范圍(表2)，因此，最終確定萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局分析的適宜粒度范圍為30～50 m，最佳空間粒度為50 m。

表1 景觀指數(shù)隨粒度變化的變異系數(shù)

表2 景觀指數(shù)的適宜粒度范圍 m

3.4 最佳粒度效應(yīng)下的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分異

3.4.1 農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布方向特征 借助Arc GIS 10.2軟件，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法，橢圓大小選取1_STANDARD_DEVIATION，最終生成萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局的方向分布圖。分析圖5可知，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的分布方向與萬(wàn)年縣行政區(qū)的分布方向一致，呈西北-東南走向，研究區(qū)49%面積的農(nóng)村居民點(diǎn)分布在標(biāo)準(zhǔn)橢圓內(nèi)，經(jīng)過(guò)面積加權(quán)發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)橢圓的重心在汪家鄉(xiāng)境內(nèi)。萬(wàn)年縣大部分地區(qū)都位于標(biāo)準(zhǔn)橢圓內(nèi)，橢圓長(zhǎng)軸有一小部分在萬(wàn)年縣境外，長(zhǎng)軸和短軸都較短，但是橢圓中心與行政區(qū)市(區(qū))中心相比明顯向西北偏移，農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布東部稀疏，主要集中在西部、中部地區(qū)。主要由于東部地區(qū)海拔較高，地勢(shì)起伏大，坡度較高，而西部和中部地區(qū)海拔低，地勢(shì)平坦，坡度小，更適于人居住。

3.4.2 農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布分異特征 采用核密度估計(jì)法以及選取平均最近鄰距離(ENN)和景觀聚集度指數(shù)(AI)兩個(gè)景觀指數(shù)相結(jié)合的形式，以萬(wàn)年縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元，從農(nóng)村居民點(diǎn)分布的稀疏程度、遠(yuǎn)近距離、空間離散3個(gè)方面描述了萬(wàn)年縣的空間分布特征。

圖5 農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布方向圖

借助ArcGIS 10.2軟件，選取核密度工具測(cè)算萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)的核密度值，采用自然段點(diǎn)法將核密度值進(jìn)行分級(jí)，得到農(nóng)村居民點(diǎn)核密度分布圖(圖6)。通過(guò)對(duì)圖6分析，從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間對(duì)比來(lái)看，陳營(yíng)鎮(zhèn)、梓埠鎮(zhèn)、青云鎮(zhèn)的密度值較高，農(nóng)村居民點(diǎn)分布呈現(xiàn)集聚的特征，尤其以陳營(yíng)鎮(zhèn)最為突出，主要是由于陳營(yíng)鎮(zhèn)是萬(wàn)年縣的縣城所在地，受城鎮(zhèn)發(fā)展輻射的影響較大，社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件好且基礎(chǔ)設(shè)施完善度高；而從密度值較低即農(nóng)村居民點(diǎn)分布呈現(xiàn)較為分散特征的地區(qū)可以看出農(nóng)村居民點(diǎn)分布密度與地形因素也有著密不可分的關(guān)系，例如東部海拔高、坡度大的大源鎮(zhèn)與裴梅鎮(zhèn)，核密度值都很低。從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)部來(lái)看，受生產(chǎn)生活條件的影響，農(nóng)村居民點(diǎn)核密度也存在顯著差異，生產(chǎn)生活條件好的區(qū)域，密度值高，村莊布局的適宜性水平高，村莊發(fā)展的潛力也大。

分析表3可得到，就平均最近鄰距離來(lái)說(shuō)，萬(wàn)年縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)的該數(shù)值介于188～238 m，青云鎮(zhèn)的農(nóng)村居民點(diǎn)的平均臨近距離最近，這與該區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)呈條帶狀形態(tài)密切相關(guān)；平均臨近距離最遠(yuǎn)的是齊埠鎮(zhèn)，反映了這一區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)被其它景觀斑塊分割的狀況。就景觀聚集度指數(shù)來(lái)看，萬(wàn)年縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的破碎化程度有顯著差異，景觀聚集度指數(shù)最高的是湖云鄉(xiāng)，值為71.44%，說(shuō)明湖云鄉(xiāng)農(nóng)村居民點(diǎn)分布破碎化程度低；景觀聚集度指數(shù)最低的是青云鎮(zhèn)，值為43.06%，說(shuō)明農(nóng)村居民點(diǎn)分布破碎化程度高。

圖6 農(nóng)村居民點(diǎn)核密度分布圖

表3 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布指標(biāo)值

3.4.3 農(nóng)村居民點(diǎn)空間規(guī)模分異特征 通過(guò)空間熱點(diǎn)探測(cè)分析法來(lái)描述萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間規(guī)模特征。借助ArcGIS 10.2軟件，選取空間熱點(diǎn)探測(cè)分析工具得到表示空間熱點(diǎn)的Z值，并以此劃分熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)(圖7)。圖7中的高值區(qū)域?yàn)闊狳c(diǎn)區(qū)，表示農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)局部的大規(guī)模斑塊集聚；低值區(qū)域?yàn)槔潼c(diǎn)區(qū)，表示農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)局部的小規(guī)模斑塊集聚；而不顯著區(qū)域表示農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊規(guī)模呈現(xiàn)隨機(jī)分布。由圖7可以得到，萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊規(guī)模的熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)空間分異顯著，熱點(diǎn)區(qū)主要集中在萬(wàn)年縣西北部的梓埠鎮(zhèn)、湖云鄉(xiāng)，東南部的裴梅鎮(zhèn)，形成居民點(diǎn)大規(guī)模集聚區(qū)的主要原因可能與該區(qū)域土地利用基礎(chǔ)有關(guān)，包括土地利用結(jié)構(gòu)和土地利用形態(tài)。冷點(diǎn)區(qū)主要集中在萬(wàn)年縣的中部地區(qū)，以青云鎮(zhèn)、陳營(yíng)鎮(zhèn)、珠田鄉(xiāng)為主，形成原因可能是受區(qū)位影響較大，該地區(qū)距離縣城和主要公路較近，對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)吸引力強(qiáng)，且受到公路交錯(cuò)分布的影響，從而形成居民點(diǎn)小規(guī)模集聚區(qū)。

圖7 農(nóng)村居民點(diǎn)空間規(guī)模分異“熱點(diǎn)”圖

3.4.4 農(nóng)村居民點(diǎn)空間形態(tài)分異特征 選取了平均斑塊形狀指數(shù)(MSI)、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(PSSD)兩個(gè)景觀指標(biāo)，以萬(wàn)年縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元，得到表征農(nóng)村居民點(diǎn)用地空間形態(tài)的景觀格局指標(biāo)值(表4)。

表4 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)景觀形態(tài)指標(biāo)值

由表4可看出，就平均斑塊形狀指數(shù)來(lái)看，萬(wàn)年縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)平均斑塊形狀指數(shù)值介于1.21～1.38，平均斑塊形狀指數(shù)值最小的是青云鎮(zhèn)，形態(tài)呈現(xiàn)出相對(duì)規(guī)則化發(fā)展。平均斑塊形狀指數(shù)值最大的是湖云鄉(xiāng)，農(nóng)村居民點(diǎn)形態(tài)相對(duì)不規(guī)則，居民點(diǎn)布局處于相對(duì)無(wú)序狀態(tài)。就斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，萬(wàn)年縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)標(biāo)準(zhǔn)差呈現(xiàn)出較大幅度的變化差異，測(cè)度值從1.57 hm2到7.22 hm2不等，可知農(nóng)村居民點(diǎn)分布分異較大，需要科學(xué)合理的規(guī)劃整理。

綜合分析平均斑塊形狀指數(shù)和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差發(fā)現(xiàn)，它們?cè)诰植靠臻g分布上有較好的一致性，即農(nóng)村居民點(diǎn)景觀形狀復(fù)雜的區(qū)域，農(nóng)村居民點(diǎn)分布規(guī)模差異也大。萬(wàn)年縣的農(nóng)村居民點(diǎn)形態(tài)的空間分異現(xiàn)象較為明顯，大致可以分為：以湖云鄉(xiāng)和梓埠鎮(zhèn)為代表的偏離正方形的復(fù)雜農(nóng)村居民點(diǎn)形態(tài)；以青云鎮(zhèn)和大源鎮(zhèn)為代表的團(tuán)塊狀簡(jiǎn)單的農(nóng)村居民點(diǎn)形態(tài)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)景觀指數(shù)的空間粒度效應(yīng)非常明顯，不同的景觀指數(shù)具有不同的粒度效應(yīng)，如果不考慮空間粒度來(lái)研究農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布格局顯然不合理。空間粒度效應(yīng)敏感性較強(qiáng)的景觀指數(shù)有斑塊數(shù)量、斑塊密度、平均斑塊面積、景觀聚集度指數(shù)，其變異系數(shù)都在70%以上；最大斑塊指數(shù)、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差、景觀結(jié)合度指數(shù)、景觀聚集度指數(shù)和景觀形狀指數(shù)的粒度效應(yīng)具有一般敏感性；而粒度效應(yīng)敏感性較弱的有景觀總面積、平均斑塊形狀指數(shù)、面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)，其變異系數(shù)都不足20%。綜合各個(gè)景觀指數(shù)隨粒度變化的第一尺度域的結(jié)果，確定30～50 m為萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局分析的適宜粒度范圍，50 m為萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局分析的最佳分析粒度。

通過(guò)在最佳粒度效應(yīng)下對(duì)萬(wàn)年縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局分異分析發(fā)現(xiàn)：農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布方向橢圓中心較行政區(qū)中心明顯向北偏移，農(nóng)村居民點(diǎn)景觀東南部分布最稀疏，主要集中在西北、中部地區(qū)；各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局存在較大差異，呈現(xiàn)出“集聚為主，分散兼有”的特征；農(nóng)村居民點(diǎn)景觀整體形態(tài)復(fù)雜性比較低，波動(dòng)較小，形狀較為規(guī)整。

4.2 討論

在進(jìn)行景觀指數(shù)粒度效應(yīng)分析時(shí)，容易受人為主觀因素的影響。比如，在景觀指數(shù)選取方面，因?yàn)榭晒┻x擇分析的景觀指數(shù)較多，可能會(huì)忽視掉一些可以更好地反映研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局特征的指標(biāo)；在粒度劃分方面，由于沒有一套科學(xué)合理的粒度劃分體系，一般都是經(jīng)過(guò)已有的研究進(jìn)行粒度劃分標(biāo)準(zhǔn)的選擇；在尺度綜合選取方面，因?yàn)槊總€(gè)景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線拐點(diǎn)存在不同，也只能人為地選擇大概的范圍。因此，在之后的相關(guān)研究中，還需進(jìn)一步探討如何降低人為主觀因素對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局內(nèi)在規(guī)律性研究的影響。

基于最佳分析粒度的景觀指數(shù)法對(duì)于定量分析農(nóng)村居民點(diǎn)空間分異特征是一個(gè)好的思路，可以為研究區(qū)村莊規(guī)劃和新農(nóng)村建設(shè)提供參考，但是在現(xiàn)實(shí)集中整治時(shí)，還應(yīng)考慮當(dāng)?shù)氐膶?shí)際自然景觀狀況和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件，盡量少占用耕地，減少零星農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的存在，從而更好地優(yōu)化農(nóng)村居民點(diǎn)的布局，提高土地的利用效率，為實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興奠定基礎(chǔ)。