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    豫南丘陵山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布影響因素及時空異質(zhì)性分析

    2022-07-03 03:09:54牛海鵬樊良新
    水土保持研究 2022年4期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)村模型

    佟 艷, 牛海鵬, 樊良新, 林 華

    (河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院, 河南 焦作 454000)

    農(nóng)村居民點(diǎn)是鄉(xiāng)村三生空間中的生活、生產(chǎn)空間的主要組成[1]。其空間布局對于土地資源高效利用和鄉(xiāng)村空間優(yōu)化具有重要意義[2-3]。目前我國處于城鎮(zhèn)化快速提升階段,農(nóng)村常住人口不斷流失,城鄉(xiāng)一體化發(fā)展持續(xù)推進(jìn),農(nóng)村居民點(diǎn)布局演變加快[4]。因此,探明農(nóng)村居民點(diǎn)用地布局及其影響因素,對于鄉(xiāng)村國土空間優(yōu)化具有重要意義。

    國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)村居民點(diǎn)布局的相關(guān)研究由來已久。歐美發(fā)達(dá)國家關(guān)于農(nóng)村居民點(diǎn)的相關(guān)研究起源較早[5-6]。近年來,發(fā)展中國家的農(nóng)村居民點(diǎn)研究逐漸受到重視,比如中國、烏茲別克斯坦、緬甸等國家均開展了大量相關(guān)研究[7-9]。在農(nóng)村居民點(diǎn)分析方法上常采用常規(guī)的統(tǒng)計分析[10]、核密度分析[11]、緩沖區(qū)分析性[12-13]、景觀指數(shù)分析法[14]、空間自相關(guān)分析[15-16]和可達(dá)性分析等[17]研究方法;在影響因素研究中主要采用的均質(zhì)性的多元線性回歸模型[14],非均質(zhì)研究方法,如地理加權(quán)回歸(GWR)等[18]分析方法則較為少見。

    目前關(guān)于驅(qū)動因素的研究主要采用OLS模型,集中于平面數(shù)據(jù),缺少對因素的空間非均衡性的探討。近年來部分學(xué)者已嘗試采用基于核估計的、非均衡的GWR分析驅(qū)動因素,對于影響因素的非均衡性研究取得了一定成果。但該研究方法難以避免邊界效應(yīng),造成結(jié)果的部分失真[19-20]。局部線性地理加權(quán)回歸模型(LLGWR)是基于GWR的改進(jìn)模型,兼具分析空間異質(zhì)性和避免邊界效應(yīng)的優(yōu)勢。該方法已應(yīng)用于房價[21]、人口[19]和景觀質(zhì)量等[22]驅(qū)動因素的研究,罕見于農(nóng)村居民點(diǎn)研究領(lǐng)域。

    豫南丘陵山區(qū),地形復(fù)雜多變,土地利用程度高,農(nóng)村居民點(diǎn)布局分散。近年來,伴隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程,農(nóng)村居民生計分化迅速,加劇了農(nóng)村居民點(diǎn)的空心化和演變,對當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展提出了新的考驗(yàn)。本文以豫南丘陵山區(qū)1985年和2015年的Landsat TM影像,解譯獲得農(nóng)村居民點(diǎn)矢量數(shù)據(jù),采用自相關(guān)模型和LLGWR研究農(nóng)村居民點(diǎn)用地空間特征及其影響因素的空間異質(zhì)性。

    1 研究區(qū)概況

    豫南丘陵山區(qū)位于淮河以南、南陽盆地以東,主要包括大別-桐柏山區(qū)共14個縣(市)。該地位于河南省南部亞熱帶向暖溫帶過渡地帶,光照充足,氣候較濕潤,年均降雨量達(dá)1 027.6 mm。該地區(qū)總面積為26 078 km2,區(qū)內(nèi)地形復(fù)雜,包括平畈區(qū)(6 340.6 km2)、崗地區(qū)(5 524.3 km2)、丘陵山地(13 125.9 km2)及水域(1 087.5 km2)。該地區(qū)土壤肥沃,是重要的糧食生產(chǎn)基地。光山縣位于豫南丘陵山區(qū)東北部(114°32′—115°10′E,31°42′—32°11′N),為糧食生產(chǎn)大縣,面積1 829 km2,耕地面積812.4 km2,戶籍人口92萬人,農(nóng)村居民人均純收入9 715元,人口城鎮(zhèn)化率為34.4%(2015年)。該縣域共有農(nóng)村居民點(diǎn)1 280個,總面積達(dá)12 142.07 hm2,平均規(guī)模9.49 hm2。1985年和2015年的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布見圖1。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    所使用數(shù)據(jù)包括:Landsat TM影像(1985年,2015年,分辨率30 m),DEM數(shù)據(jù)(2008年,分辨率30 m)、河南省基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、光山縣社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)(1985年)及光山縣統(tǒng)計年鑒(2015年)等。數(shù)據(jù)處理過程如下:(1) 將TM影像在ENVI 5.0,ArcGIS 10.2平臺下進(jìn)行校正、鑲嵌、裁剪等處理,而后采用人機(jī)交互的方式利用ArcGIS 10.2參照土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行土地利用分類,進(jìn)而提取居民點(diǎn)空間數(shù)據(jù)信息,經(jīng)過拓?fù)錂z驗(yàn),分別生成1985年和2015農(nóng)村居民點(diǎn)用地空間布局圖。隨后,以全國第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)中的農(nóng)村居民點(diǎn)圖斑為對照,構(gòu)建混淆矩陣,計算kappa值為0.727,大于0.7,精度達(dá)標(biāo);(2) 因該縣農(nóng)村居民點(diǎn)分散且面積較小,為更好地分析農(nóng)村居民點(diǎn)的分布特征,在此將研究區(qū)域分割成2 km×2 km的網(wǎng)格面,以各網(wǎng)格中的居民點(diǎn)面積表征農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布(圖2);(3) 空間距離數(shù)據(jù)為各網(wǎng)格中心至各要素的最近距離。

    圖2 光山縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地2 km×2 km網(wǎng)格分布

    2.2 研究方法

    在分析光山縣的農(nóng)村居民點(diǎn)用地的空間分布特征時,利用軟件Geoda(v1.14.0.0)開展全局自相關(guān)指數(shù)(Global Moran′sI)和局部自相關(guān)指數(shù)(Local Moran′sI)計算,用于分析該縣域農(nóng)村居民點(diǎn)整體和局部的空間集聚特征。

    在影響因素分析時,利用Arcgis10.2和SAM v4.0分別構(gòu)建地理加權(quán)回歸模型(GWR)[21]和局部線性地理加權(quán)回歸模型(LLGWR)[23-25],分析影響因素的空間異質(zhì)性。

    2.3 模型構(gòu)建

    2.3.1 變量選擇 在LLGWR模型構(gòu)建中,因變量為光山縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布,參照相關(guān)文獻(xiàn),初選了4大類別(地理地貌特征、道路交通條件、社會經(jīng)濟(jì)屬性和城鎮(zhèn)化水平),共15個因素為自變量。初選因素為:海拔高度、坡度、坡向、距水系最近距離、距高速、國道、省道、縣道最近距離、距縣城中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離、鄉(xiāng)村人均耕地面積、鄉(xiāng)村人均收入、鄉(xiāng)村人口密度、鄉(xiāng)村農(nóng)戶密度和城鎮(zhèn)化率。為檢測因素的多重共線性,首先進(jìn)行了OLS回歸,篩選顯著的自變量,并進(jìn)行方差膨脹因素診斷(VIF)(表1)。剔除了不顯著的且VIF值超過10的因素。結(jié)果顯示,不同年份可以納入LLGWR模型的因素亦不相同。1985年納入LLGWR模型的因素包括海拔高度、距最近水系、國道、省道和縣城中心距離5個因素;2015年通過篩選并納入模型的因素有海拔高度、距最近國道、省道距離、農(nóng)戶密度和城鎮(zhèn)化率5個因素。

    表1 因子顯著性及共線性檢驗(yàn)

    表2 模型診斷結(jié)果

    3 結(jié)果與分析

    3.1 農(nóng)村居民點(diǎn)用地的集聚特征分析

    空間關(guān)系存在非平穩(wěn)性是使用LLGWR模型的基礎(chǔ)。在此,首先分析光山縣的農(nóng)村居民點(diǎn)用地的空間分布特征。選取了全局自相關(guān)指數(shù)(Global Moran′sI)和局部自相關(guān)指數(shù)(Local Moran′sI)來分析該縣域農(nóng)村居民點(diǎn)整體和局部的空間集聚特征。結(jié)果顯示,Global Moran′sI由1985年的0.531(p值<0.01;Z值=20.42)下降至2015年的0.391(p值<0.01;Z值=12.45),表明縣域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布呈顯著的正相關(guān),且相對于1985年而言,光山縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地在2015年的集聚程度有所降低。局部自相關(guān)分析結(jié)果見圖3,該縣域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)主要為高—高聚集和低—低聚集的分布模式,高—高聚集區(qū)為城關(guān)鎮(zhèn)、寨河鎮(zhèn)、十里堡鎮(zhèn)和北向店鄉(xiāng)等鄉(xiāng)鎮(zhèn);低—低集聚區(qū)主要位于南向店鄉(xiāng)、殷棚鄉(xiāng)、白雀園鎮(zhèn)和涼亭鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

    圖3 光山縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布LISA聚類

    3.2 影響因素的時空異質(zhì)性分析

    LLGWR模型中每個樣點(diǎn)的計算均包含一組參數(shù),本文選取了影響因素回歸系數(shù)的最小值、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)和最大值等參數(shù)及其空間分布圖對影響因素的時空不均衡性進(jìn)行分析(表3—4,圖4—5)。結(jié)果顯示,地理地貌特征、道路交通條件類因素在1985年對農(nóng)村居民點(diǎn)分布有顯著影響,包括海拔高度和距最近水系、國道、省道、縣城中心的距離。其中與海拔高度、距最近水系、省道距離整體呈正相關(guān),與距最近國道、縣城中心距離整體呈負(fù)相關(guān);而30 a后(2015年),社會經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化的影響更加顯著,除海拔高度、距最近國道、省道距離3個與1985年相同的因素外,具有顯著作用的因素還包括了城鎮(zhèn)化率和農(nóng)戶密度。其中,農(nóng)村居民點(diǎn)分布整體上與海拔高度、距最近國道、省道距離呈負(fù)相關(guān);而與城鎮(zhèn)化率和農(nóng)戶密度呈正相關(guān)。

    表3 光山縣1985年LLGWR回歸系數(shù)描述性統(tǒng)計

    表4 光山縣2015年LLGWR回歸系數(shù)描述性統(tǒng)計

    3.2.1 地理地貌特征對農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的影響 LLGWR模型可以在空間上表現(xiàn)回歸系數(shù)的空間異質(zhì)性(圖4—5)。結(jié)果顯示,在丘陵山區(qū),海拔高度與農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布在兩個時間節(jié)點(diǎn)(1985年和2015年)均顯著相關(guān)(圖4A、圖5A),且呈現(xiàn)空間異質(zhì)性。在不同的地區(qū),海拔高度對農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的影響隨著區(qū)位的改變而改變。例如,沿竹竿河和潑河兩岸,農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布與海拔高度呈正相關(guān),形成正向高值區(qū)。在十里堡、北向店鎮(zhèn)、白雀園鎮(zhèn)和斛山鎮(zhèn)等淺山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn),二者呈負(fù)相關(guān),形成負(fù)向高值區(qū)。水系與該縣域居民點(diǎn)分布在1985年主要呈正相關(guān),其高值區(qū)域主要集中于潢河中段,低值區(qū)位于斛山鄉(xiāng)(圖4D)。到了2015年,水系的作用不再顯著。

    3.2.2 道路交通因素對農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的影響 1985年和2015年,距最近國道、省道距離兩個因素與農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布均呈顯著相關(guān),且呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間非均衡性(圖4B—C、圖5B—C),其與農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布主要呈負(fù)相關(guān)。通達(dá)的道路系統(tǒng)對農(nóng)村居民點(diǎn)分布具有集聚作用,隨著距離道路系統(tǒng)距離的增加,居民點(diǎn)分布逐漸稀疏。其回歸系數(shù)的負(fù)向高值區(qū)集中在馬畈、北向店鎮(zhèn)等地;正向高值區(qū)位于在十里鎮(zhèn)等地附近。盡管十里鋪鎮(zhèn)距離主干道路體系較遠(yuǎn),但由于受到合適的海拔高度、縣城中心和水系的綜合影響,居民點(diǎn)分布依然較密。相對于1985年,道路交通因素在2015年的集聚作用更強(qiáng)??h城對農(nóng)村居民點(diǎn)分布具有凝聚作用,距離縣城中心距離在1985年與農(nóng)村居民點(diǎn)分布整體呈負(fù)向相關(guān)(圖4E),但到了2015年,其不具備顯著性。

    圖4 1985年光山縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布LLGWR模型

    圖5 2015年光山縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布LLGWR模型

    3.2.3 社會經(jīng)濟(jì)因素對農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的影響 到2015年,地理地貌特征類因素和道路交通類因素依然是農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的主導(dǎo),其中,海拔高度、距最近國道、省道距離3個因素依然與農(nóng)村居民點(diǎn)用地顯著相關(guān)(圖5A—C),但水系和縣城的影響作用不再顯著。究其原因是近30 a來豫南丘陵山區(qū)農(nóng)村交通和基礎(chǔ)設(shè)施得到了很大的提升,水系和縣城的服務(wù)功能不再突出,凝聚力下降。此時,農(nóng)戶密度與農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的相關(guān)性逐漸凸顯,與農(nóng)村居民點(diǎn)分布呈正相關(guān)(圖5D)。宅基地的增加是農(nóng)村居民點(diǎn)面積擴(kuò)張的直接原因,2015年,光山縣農(nóng)村人口相對于1985年增長了約20%,新立戶的農(nóng)戶的宅基地造成了農(nóng)村居民點(diǎn)面積的擴(kuò)張。

    3.2.4 城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的影響 2015年,城鎮(zhèn)化率成為農(nóng)村居民點(diǎn)分布增長新的因素,其作用系數(shù)在孫鐵鋪鎮(zhèn)、城關(guān)鎮(zhèn)、陂潑河鎮(zhèn)等地形成數(shù)個高值區(qū)。相對較高的城鎮(zhèn)化率一定程度體現(xiàn)了該鄉(xiāng)鎮(zhèn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,較高的經(jīng)濟(jì)條件是農(nóng)村居民點(diǎn)分布增加的基礎(chǔ)(圖5E)。

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討 論

    豫南丘陵山區(qū)居民點(diǎn)布局分散,且空心化嚴(yán)重。造成了資源的浪費(fèi)和基礎(chǔ)設(shè)施的重復(fù)建設(shè)。結(jié)果顯示,隨著豫南丘陵山區(qū)社會的發(fā)展和城鎮(zhèn)進(jìn)程推進(jìn),農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施得到不斷加強(qiáng),農(nóng)村居民點(diǎn)用地布局對地理地貌的依賴程度有所降低,社會經(jīng)濟(jì)因素和城鎮(zhèn)化水平對居民點(diǎn)用地布局的影響有所增強(qiáng),該結(jié)果與楊斌等[26]學(xué)者的關(guān)于高山貧困地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的研究結(jié)果相似。與此同時,農(nóng)戶分化加快,農(nóng)村居民便捷出行的需求更加迫切,因此,道路交通條件與農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布顯著相關(guān)。增長的城鎮(zhèn)化率和農(nóng)戶密度也不斷提升著農(nóng)村居民點(diǎn)布局聚集度。綜上,根據(jù)豫南丘陵山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地的空間布局特征以及影響因素的空間異質(zhì)性,提出優(yōu)化農(nóng)村居民點(diǎn)布局的建議:(1) 依據(jù)農(nóng)村居民點(diǎn)集聚趨勢合理規(guī)劃農(nóng)村居民點(diǎn)。在規(guī)模較大,交通條件較好或地勢優(yōu)越的農(nóng)村居民點(diǎn),進(jìn)一步優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施,提升該類農(nóng)村居民點(diǎn)的凝聚力;(2) 對于空心化嚴(yán)重,規(guī)模較小、地勢不佳的居民點(diǎn),可引導(dǎo)居民主動向交通條件好,人口集中的較大規(guī)模的居民點(diǎn)遷移。

    研究表明社會經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化等因素對農(nóng)村居民點(diǎn)的分布影響逐漸加強(qiáng),但是由于數(shù)據(jù)獲取的限制,此處初選的社會經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化因素有限,未來研究可增加該類因素的選擇。

    4.2 結(jié) 論

    (1) 農(nóng)村居民點(diǎn)用地在空間上存在顯著的集聚特征。農(nóng)村居民點(diǎn)分布全局自相關(guān)指數(shù)由0.531(1985年)下降到0.391(2015年),整體呈現(xiàn)空間正相關(guān),但其集聚強(qiáng)度在減弱。局部自相關(guān)分析結(jié)果顯示,農(nóng)村居民點(diǎn)的高—高集聚區(qū)域主要位于光山縣的中北部,低—低集聚區(qū)域主要位于縣域的西南和東南部。

    (2) 對比分析所構(gòu)建的農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布OLS,GWR和LLGWR模型,結(jié)果顯示LLGWR模型解釋度和精度更高,更適宜對于豫南丘陵山區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布研究。

    (3) 農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布影響因素隨時間變化。1985年,與農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布作用顯著的因素為海拔高度、距最近河流、國道、省道、縣城距離5個因素;而到了2015年,影響因素納入了社會經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化水平指標(biāo),包括了海拔高度、距最近國道、省道距離、農(nóng)戶密度和城鎮(zhèn)化率5個因素。

    (4) 影響農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布的因素作用強(qiáng)度均隨空間轉(zhuǎn)移而變化,呈現(xiàn)顯著的空間異質(zhì)性。海拔高度在竹竿河和潑河兩岸形成正向高值區(qū)域。而在海拔相對較高的淺山區(qū),農(nóng)村居民點(diǎn)用地分布與海拔呈負(fù)相關(guān);距離河流的距離在潢河中段形成正向高值區(qū);距主要道路的距離與農(nóng)村居民點(diǎn)分布主要呈負(fù)相關(guān),距離越遠(yuǎn),居民點(diǎn)分布越稀疏。至2015年,農(nóng)戶密度和城鎮(zhèn)化率與農(nóng)村居民點(diǎn)分布主要呈正向相關(guān),其作用在孫鐵鋪鎮(zhèn)、城關(guān)鎮(zhèn)和陂潑河鎮(zhèn)尤為凸顯。

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