基于GIS分析的吐魯番綠洲聚落空間分布格局
——以吐魯番市高昌區(qū)為例

古麗娜爾·麥麥提，徐華君，2，馬鑫苗

(1.新疆大學(xué)地理與遙感科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046;2.新疆大學(xué)新疆綠洲生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830046)

聚落是人類(lèi)為了生活生產(chǎn)的需求而定居的具有各種形式的場(chǎng)所，也可以稱(chēng)為居民點(diǎn)[1].聚落研究一直是地理學(xué)研究的核心，也是人地關(guān)系研究的重要領(lǐng)域之一[2].隨著我國(guó)城市化水平的逐步提高，農(nóng)村進(jìn)入了新的發(fā)展階段，聚落的空間分布特征及空間結(jié)構(gòu)也發(fā)生了明顯的變化.黨的十九大報(bào)告提出，控制鄉(xiāng)村聚落合理的規(guī)模和利用方向，對(duì)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展具有重要作用[3].

19世紀(jì)以來(lái)，國(guó)外學(xué)者以聚落的形態(tài)與類(lèi)型分布為基礎(chǔ)，對(duì)聚落進(jìn)行一系列的研究[4]，主要集中在鄉(xiāng)村聚落空間分布格局[5-6]，鄉(xiāng)村聚落空間演變格局[7]，鄉(xiāng)村聚落空間重構(gòu)[8-9]等方面.近年來(lái)，由于我國(guó)提出和實(shí)施重農(nóng)政策，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)鄉(xiāng)村聚落的功能[10-11]、空間形態(tài)[12-13]、空間規(guī)模[14-15]和空間格局[16-19]及影響因素[20]等方面開(kāi)展了研究.此外，研究地域之間有一定的差異，有關(guān)聚落的研究主要集中在我國(guó)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)，對(duì)西北干旱區(qū)尤其是新疆的聚落空間分布研究相對(duì)較少[21].

新疆深居內(nèi)陸，地形地貌相對(duì)復(fù)雜，戈壁沙漠分布較為廣泛，自然環(huán)境相對(duì)惡劣，自然地理因素對(duì)聚落形成與發(fā)展具有重要的影響.而位于新疆東部的吐魯番高昌區(qū)綠洲是典型的干旱半干旱地區(qū)聚落形式，且具有其獨(dú)特的分布格局.對(duì)其綠洲聚落空間格局及其影響因素進(jìn)行分析，能夠充實(shí)鄉(xiāng)村地理學(xué)在干旱區(qū)綠洲、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的研究?jī)?nèi)容，具有一定的基礎(chǔ)理論研究與社會(huì)實(shí)踐意義.

由于本地水資源分布與利用的特殊性，綠洲聚落的空間分布往往會(huì)因此而發(fā)生較大、較快的變化，GIS空間分析技術(shù)，可以更快速、準(zhǔn)確地揭示高昌區(qū)綠洲聚落空間分布格局的現(xiàn)狀與變化，對(duì)其影響因素進(jìn)行分析，可以為深入了解聚落空間重構(gòu)與優(yōu)化途徑、鄉(xiāng)村脫貧與鄉(xiāng)村振興提供參考依據(jù).也可為類(lèi)似區(qū)域的干旱區(qū)綠洲聚落空間布局優(yōu)化及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施提供一定的理論參考.

1 研究區(qū)概況

高昌區(qū)屬于吐魯番市行政中心，總面積1.37 × 104km2，下轄七泉湖鎮(zhèn)、大河沿鎮(zhèn)、亞爾鎮(zhèn)、艾丁湖鎮(zhèn)、三堡鄉(xiāng)、二堡鄉(xiāng)、葡萄鎮(zhèn)、勝金鄉(xiāng)和恰特喀勒鄉(xiāng)等(圖1) .

圖1 研究區(qū)區(qū)位圖 Fig.1 Map of the study area

吐魯番高昌區(qū)位于吐魯番盆地中部，博格達(dá)山南坡[22].主要為干旱荒漠氣候，夏天降水量少，蒸發(fā)量大，整體表現(xiàn)為干燥炎熱[23].其年平均降水量不足20 mm，而蒸發(fā)量高達(dá)2 844 mm，年平均氣溫為13.9 ℃，極端最高氣溫曾經(jīng)達(dá)到49.6 ℃.其地貌類(lèi)型主要由山地、山丘、綠洲與戈壁荒漠組成，其中戈壁荒漠所占比例最大，其次為山地.吐魯番高昌區(qū)綠洲水資源主要包括河水、機(jī)電井水、坎兒井水及泉水等.高昌區(qū)境內(nèi)有5條河流，自西向東依次為大河沿河、塔爾朗河、煤窯溝、黑溝和恰勒坎溝等[24].

2 研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法

為了研究高昌區(qū)綠洲聚落的空間分布格局，本文主要采用景觀指數(shù)法、核密度估計(jì)法和分散度等研究方法.

2.1.1 景觀指數(shù)法

基于景觀生態(tài)學(xué)中的景觀格局指數(shù)的研究方法[25]，選取聚落斑塊面積(CA)、斑塊數(shù)目(NP)、平均斑塊面積(MPS)、最小斑塊面積(MINP)、最大斑塊面積(MAXP)、斑塊密度(PD)等指標(biāo)，定量分析高昌區(qū)綠洲聚落變化差異，反映其結(jié)構(gòu)組織與空間特征.聚落斑塊數(shù)量與斑塊密度的關(guān)系密切，斑塊數(shù)量多聚落的斑塊密度就越高.

由于研究區(qū)位于極端干旱環(huán)境，綠洲的分布和變化對(duì)水資源賦存的形式、多少及變化等狀況極為敏感，所以，綠洲聚落的分布和形態(tài)也會(huì)因此而顯得較為破碎、易變，景觀指數(shù)法可以較為準(zhǔn)確地反映出其空間格局的特征.

2.1.2 核密度估計(jì)法

核密度分析屬于非參數(shù)密度估計(jì)的一種，數(shù)值的高低能夠反映聚落在空間上的密度分布情況，核密度值越高指標(biāo)分布的密集型越強(qiáng)[26].計(jì)算表達(dá)式[27]：

式中：f(x，y)為研究區(qū)(x，y)的核密度估計(jì)值,n是觀測(cè)到的指標(biāo),h是搜索網(wǎng)格的半徑,k是核函數(shù),di是從該位置到第i個(gè)觀測(cè)位置的距離.

嘉慶皇帝認(rèn)為，通過(guò)思想教育可以扭轉(zhuǎn)風(fēng)氣?；实壅f(shuō)，“小民皆有天良”，官員自然也不例外。之所以有“惡者”“貪者”，根本原因在于“教化不行，不明正道”。抓好教育，官員們就能保持住“天良”或重新人性歸善。因此，選好朝廷的中樞大臣，樹(shù)立一系列良好的榜樣，上行下效，來(lái)帶動(dòng)整個(gè)朝廷政治風(fēng)氣的轉(zhuǎn)變，是他整頓吏治的核心思路。

基于研究區(qū)聚落斑塊中心，制作出2000、2010和2018年聚落核密度分布圖，可以較為清楚地分析研究區(qū)內(nèi)聚落密度高低值的空間分布特征以及其疏密特征，更準(zhǔn)確地反映高昌區(qū)聚落的空間分布特征及空間聚集情況.

2.1.3 分散度法

分散度是指每個(gè)單元格網(wǎng)中的聚落斑塊數(shù)量.用動(dòng)態(tài)變化量反映出聚落在空間上分布的疏密程度[28]，區(qū)間范圍越大，聚落在空間上分布的越密集；分散度的區(qū)間范圍越小，聚落在空間上分布的越稀疏.

由于1 km×1 km的單元格網(wǎng)的空間粒度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于行政單元，所揭示的地理事物的詳盡程度比基于行政單元分析結(jié)果詳盡.采用2000、2010和2018年聚落矢量數(shù)據(jù)，通過(guò)1 km×1 km的單元格網(wǎng)，可以分析聚落的空間變化特征與分布狀況，并對(duì)研究區(qū)聚落的分散程度進(jìn)行統(tǒng)計(jì).

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所運(yùn)用的數(shù)據(jù)主要包括：(1)矢量數(shù)據(jù).高昌區(qū)行政邊界數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心；2000、2010、2018年的高昌區(qū)聚落的矢量數(shù)據(jù)提取自2000、2010、2018年土地利用數(shù)據(jù)；河流、坎兒井、機(jī)電井的矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于高昌區(qū)自然資源局；DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)；(2)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù).高昌區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)資料來(lái)自2000—2019年的《吐魯番市統(tǒng)計(jì)年鑒》[29]和實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù).

3 分析與結(jié)果

3.1 基于景觀格局的聚落空間分布

運(yùn)用ArcGIS軟件，從土地利用數(shù)據(jù)中提取高昌區(qū)2000、2010和2018年聚落矢量數(shù)據(jù)，分析得到3個(gè)時(shí)期聚落分布圖，基于研究區(qū)坎兒井、機(jī)電井矢量數(shù)據(jù)得到坎兒井、機(jī)電井分布圖(圖2).由圖2和表1、2可知：3個(gè)時(shí)期聚落斑塊面積不斷地增大，聚落斑塊個(gè)數(shù)及斑塊平均分布密度大致呈減少趨勢(shì)，聚落最大斑塊面積及平均斑塊面積呈增加趨勢(shì).從空間分布來(lái)看，2000年綠洲核心區(qū)的葡萄鎮(zhèn)、亞爾鎮(zhèn)東南部、恰特喀勒鄉(xiāng)北部等區(qū)域聚落斑塊個(gè)數(shù)較多，斑塊面積較大，聚落分布相對(duì)集中；2010和2018年聚落斑塊主要分布在葡萄鎮(zhèn)東南部和勝金鄉(xiāng)南部等區(qū)域，該時(shí)期聚落分布的比較分散.研究區(qū)坎兒井空間分布相對(duì)集中，主要分布在葡萄鎮(zhèn)東北部、葡萄溝街道西南部等綠洲中心區(qū)域，其分布格局跟2000年聚落分布格局大致一致.坎兒井集中分布區(qū)是聚落最早形成，并隨坎兒井增加而不斷擴(kuò)張的區(qū)域，其較長(zhǎng)的歷史淵源使其具有相對(duì)較大的規(guī)模，并較為穩(wěn)定.機(jī)電井的主要分布與坎兒井的集中分布區(qū)不完全一致.其分布主要跟地下水的埋深與儲(chǔ)量有關(guān)，所以空間分布范圍較廣，目前主要分布在三堡鄉(xiāng)、二堡鄉(xiāng)、勝金鄉(xiāng)北部等綠洲東南部區(qū)域.機(jī)電井的出現(xiàn)使聚落的規(guī)模擴(kuò)大，使得綠洲邊緣沒(méi)有坎兒井分布和地表水存在的區(qū)域開(kāi)始形成了新的聚落.

表1 研究區(qū)2000、2010、2018年聚落景觀指數(shù)統(tǒng)計(jì)表 Tab.1 Statistics of settlement landscape index in the study area in 2000, 2010 and 2018

表2 研究區(qū)2000、2010、2018年聚落景觀指數(shù)變化量統(tǒng)計(jì)表Tab.2 Statistics of changes in settlement landscape index in the study area in 2000, 2010 and 2018

圖2 研究區(qū)聚落、坎兒井、機(jī)電井分布圖Fig.2 Distribution of settlements, Karez and motor-pumped wells in the study area

3.2 基于核密度的聚落空間分布

運(yùn)用ArcGIS軟件中的Feature to point功能分別提取高昌區(qū)2000、2010、2018年聚落斑塊的中心點(diǎn)，得到3個(gè)時(shí)期聚落分布的核密度圖及核密度統(tǒng)計(jì)表，通過(guò)坎兒井、機(jī)電井的矢量數(shù)據(jù)做出坎兒井、機(jī)電井的核密度圖及核密度統(tǒng)計(jì)表(圖3、表3).結(jié)果顯示：2000年聚落斑塊密集核心區(qū)分布的相對(duì)集中，密集核心區(qū)的面積較大，主要分布在老城街道、葡萄鎮(zhèn)、恰特喀勒鄉(xiāng)北部等綠洲核心區(qū).2010和2018年出現(xiàn)新的密集核心區(qū)，聚落斑塊密集核心區(qū)分布的相對(duì)分散，其面積、數(shù)量及分布的區(qū)域也發(fā)生了相應(yīng)的變化，該時(shí)期密集核心區(qū)主要分布在葡萄鎮(zhèn)東南部和勝金鄉(xiāng)南部等綠洲東偏南區(qū)域，其聚落密集核心區(qū)擴(kuò)散到綠洲邊緣區(qū)域.坎兒井分布的相對(duì)集中，其密集核心區(qū)集中分布在葡萄鎮(zhèn)東北部、葡萄溝街道和老城街道等綠洲核心區(qū)，這跟2000年聚落密集核心區(qū)分布的區(qū)域有較大的重合.機(jī)電井核密度值的最大值主要分布在三堡鄉(xiāng)、二堡鄉(xiāng)、勝金鄉(xiāng)等綠洲東偏南部區(qū)域.機(jī)電井密集核心區(qū)分布的區(qū)域跟坎兒井密集核心區(qū)分布的區(qū)域不一致，2010、2018年該區(qū)域聚落核密度值不斷地增加，可能跟機(jī)電井的開(kāi)發(fā)密切相關(guān).高昌街道和老城街道聚落、坎兒井、機(jī)電井最大的核密度值基本重合，可以推斷出該區(qū)域是聚落最早分布的區(qū)域，聚落形成歷史悠久.

圖3 研究區(qū)聚落、坎兒井、機(jī)電井密度分布圖Fig.3 Nuclear density distribution of settlements, Karez and motor-pumped wells in the study area

表3 研究區(qū)聚落、坎兒井、機(jī)電井核密度統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Nuclear density statistics of settlements, Karez and motor-pumped well in the study area

3.3 基于分散度的聚落空間分布

基于1 km×1 km單元格網(wǎng)，做出高昌區(qū)2000、2010、2018年聚落分散度圖、聚落分散度統(tǒng)計(jì)表(表 4)以及坎兒井、機(jī)電井分散度圖(圖4).結(jié)果表明：3個(gè)時(shí)期聚落斑塊格網(wǎng)數(shù)量大致呈減少趨勢(shì).2000年聚落高分散度區(qū)間主要分布在老城街道、葡萄鎮(zhèn)、恰特喀勒鄉(xiāng)北部等綠洲核心區(qū)域，其高分散度區(qū)間分布相對(duì)集中，2010、2018年聚落高分散度區(qū)間主要分布在葡萄鎮(zhèn)東南部和勝金鄉(xiāng)南部等區(qū)域，該時(shí)期聚落高分散度區(qū)間分布的相對(duì)分散.3個(gè)時(shí)期聚落斑塊格網(wǎng)的變化在綠洲周?chē)容^明顯，即2000年在七泉湖鎮(zhèn)北部分布一定數(shù)量的聚落，2010、2018年由于水資源短缺的原因該區(qū)域的聚落遷移至水資源較為充足的區(qū)域.坎兒井高分散度區(qū)間分布的相對(duì)集中，主要分布在葡萄鎮(zhèn)東北部、葡萄溝街道等綠洲核心區(qū)域，坎兒井高分散度區(qū)間分布的區(qū)域跟2000年聚落高分散度區(qū)間分布的區(qū)域有較大的重合，后期聚落高分散度區(qū)間擴(kuò)散到綠洲邊緣區(qū)域.機(jī)電井的單元格網(wǎng)分布的范圍較廣，其高分散度區(qū)間集中分布在三堡鄉(xiāng)、二堡鄉(xiāng)、勝金鄉(xiāng)和亞爾鎮(zhèn)北部等綠洲東偏南部區(qū)域.

圖4 研究區(qū)聚落、坎兒井、機(jī)電井分散度圖Fig.4 Dispersion of settlements, Karez and motor-pumped wells in the study area

表4 研究區(qū)2000年、2010年、2018年聚落分散度統(tǒng)計(jì)表 Tab.4 Statistics of settlement dispersion in the study area in 2000, 2010 and 2018

4 聚落空間格局的影響因素

GIS分析結(jié)果顯示，2000—2018年間聚落斑塊個(gè)數(shù)減少，斑塊面積不斷地增加(表1)，2000年聚落的破碎化程度較嚴(yán)重，主要以小的聚落斑塊為主，土地利用效率較低，2010、2018年小聚落不斷地合并形成大聚落，使得聚落斑塊個(gè)數(shù)減少，斑塊面積增大，土地利用效率逐步提高；2000—2018年間聚落分布格局在綠洲邊緣區(qū)域的變化比較明顯，2000年聚落斑塊密集核心區(qū)分布在綠洲核心區(qū)域，分布的相對(duì)集中且面積較大，該時(shí)期聚落的分布跟坎兒井集中分布區(qū)有較大的重合，而坎兒井集中分布在綠洲核心區(qū)地下水資源比較豐富、地形地貌及土壤條件較好的區(qū)域，可以看出2000年聚落對(duì)坎兒井有一定的依賴(lài)性.早期聚落的建立與坎兒井的關(guān)系密切，新的聚落在新開(kāi)鑿的坎兒井周?chē)霈F(xiàn)，具有一定的歷史繼承性.后期隨著機(jī)電井的大量開(kāi)發(fā)，地下水位不斷地下降，導(dǎo)致有水坎兒井?dāng)?shù)量減少(2003年的253條有水坎兒井、2009年135條有水坎兒井、2014年只有115條有水坎兒井).隨著有水坎兒井?dāng)?shù)量的不斷減少，聚落對(duì)坎兒井的依賴(lài)程度逐步降低.2010、2018年聚落斑塊密集核心區(qū)分布的相對(duì)分散，其密集核心區(qū)的面積變小、數(shù)量增多，該時(shí)期聚落斑塊密集核心區(qū)擴(kuò)散到聚落邊緣區(qū)域，2010、2018年聚落分布格局跟機(jī)電井分布格局大致一致，機(jī)電井密集核心區(qū)主要分布在綠洲東部、東南部區(qū)域，這跟該時(shí)間段機(jī)電井的大量開(kāi)發(fā)(由1998年3 674眼增加到2003年5 162眼)有密切相關(guān)，綠洲邊緣區(qū)聚落的分布格局因之發(fā)生較大變化，2010、2018年綠洲邊緣區(qū)聚落的密集度比前期有較大提高.

除了坎兒井、機(jī)電井的影響，高程也是影響聚落空間分布的重要因素之一.研究區(qū)聚落集中分布在海拔高度較低、水資源比較豐富、基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)齊全的綠洲中心區(qū)域.一般來(lái)說(shuō)，海拔高度越低的區(qū)域，地下水埋深就越淺，水資源越豐富，人類(lèi)生產(chǎn)生活的活躍度就越高.本文運(yùn)用ArcGIS軟件將研究區(qū)高程圖與2000、2010、2018年的聚落斑塊空間分布圖進(jìn)行疊加，做出了高程與聚落的關(guān)系分布圖(圖5)，從圖5可以看出，3個(gè)時(shí)期聚落集中分布在-120～300 m高程范圍內(nèi)的綠洲中部(亞爾鎮(zhèn)、恰特喀勒鄉(xiāng)北部、艾丁湖鎮(zhèn)、葡萄鎮(zhèn)等區(qū)域)，這些區(qū)域聚落面積較大，斑塊個(gè)數(shù)較多，斑塊密度較高，相應(yīng)的地形起伏較大、海拔高度較高的區(qū)域聚落分布較為稀疏.

圖5 研究區(qū)高程與聚落關(guān)系示意圖Fig.5 Schematic diagram of the relationship between elevation and settlement in the study area

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

本研究以高昌區(qū)綠洲聚落作為研究對(duì)象，運(yùn)用GIS空間分析技術(shù)，定量分析研究區(qū)的聚落空間分布格局，并在此基礎(chǔ)上，分析聚落分布格局特征的影響因素.初步得出結(jié)論如下：

(1)在時(shí)間序列上，2000—2018年間，高昌區(qū)綠洲聚落面積不斷增加，聚落斑塊個(gè)數(shù)不斷減少，較小的聚落斑塊不斷地合并，導(dǎo)致聚落的單個(gè)斑塊面積不斷地增加，土地利用效率逐步提高.2000年聚落集中分布在綠洲中部區(qū)域，2010、2018年聚落擴(kuò)張到綠洲東偏南部區(qū)域.

(2)從空間格局上，高昌區(qū)綠洲聚落空間格局大致上呈集聚分布特性，聚落密度分布有較大的空間差異，聚落空間分布表現(xiàn)為“中部高，南、北部低”的特征，并形成“中部密集型”和“南、北部稀疏型”的差異.

(3)2000年之前，聚落對(duì)坎兒井的依賴(lài)性較大，2000年聚落的空間分布格局跟坎兒井的空間分布格局一致，集中分布在綠洲核心區(qū)域.2010、2018年聚落的空間格局跟機(jī)電井的空間分布格局大致一致，機(jī)電井分布范圍較廣，聚落隨著機(jī)電井的開(kāi)鑿，其空間分布擴(kuò)散到綠洲邊緣區(qū)域.

(4)地形地貌是影響聚落分布格局的重要影響因素，聚落斑塊數(shù)量和面積在不同高程上存在顯著的空間差異性.

5.2 討論

聚落空間格局的形成受多種因素的綜合影響，不同區(qū)域在不同時(shí)期各影響因子及其主導(dǎo)作用也不盡相同，本文通過(guò)對(duì)高昌區(qū)綠洲聚落空間格局及其影響因素的分析，為研究區(qū)聚落的空間優(yōu)化重構(gòu)提供一定的參考依據(jù)，對(duì)促進(jìn)研究區(qū)鄉(xiāng)村振興和城鄉(xiāng)融合發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義.研究發(fā)現(xiàn)，高昌區(qū)綠洲聚落的分布對(duì)水資源，即坎兒井、機(jī)電井及地形等因素有較強(qiáng)的選擇性.

根據(jù)研究的結(jié)論，目前吐魯番高昌區(qū)綠洲聚落對(duì)水資源的依賴(lài)性較強(qiáng)，而本區(qū)域各個(gè)行業(yè)發(fā)展對(duì)水資源的需求也在不斷增加，如何以“以水定地(行業(yè))”是保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在.在今后的社會(huì)發(fā)展規(guī)劃(全域空間規(guī)劃)中，如何以水為中心，減少盲目開(kāi)采、不合理使用(地下水)水資源，確定適合本區(qū)域特征的發(fā)展策略，這對(duì)于穩(wěn)定現(xiàn)有綠洲聚落的格局，保障人類(lèi)與自然的和諧共存，是今后必須考慮的工作重點(diǎn).

本文存在部分不足：(1)聚落空間格局的研究除了坎兒井、機(jī)電井、地形影響，還應(yīng)該考慮人口、GDP、區(qū)域發(fā)展規(guī)劃及相關(guān)政策的制定與實(shí)施等方面的影響因素.(2)本文研究數(shù)據(jù)獲取途徑有限，可能導(dǎo)致結(jié)果較為單一.后期的研究將針對(duì)這些不足，制定細(xì)致的研究方案，開(kāi)展深入的研究，以期更好地為高昌區(qū)綠洲聚落的規(guī)劃以及新農(nóng)村建設(shè)提供科學(xué)依據(jù).