莎車(chē)縣近50年鄉(xiāng)村聚落時(shí)空格局演化

賈翔, 閆志明, 梁婷, 陳春秀, 代燕

莎車(chē)縣近50年鄉(xiāng)村聚落時(shí)空格局演化

賈翔1,2, 閆志明3,*, 梁婷4, 陳春秀1, 代燕1

1. 新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院, 烏魯木齊 830054 2. 烏魯木齊空間遙感應(yīng)用研究所, 烏魯木齊 830054 3. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)MPA教育中心, 烏魯木齊 830052 4. 新疆師范大學(xué)科研處, 烏魯木齊 830054

鄉(xiāng)村聚落的演變能夠深刻反映自然環(huán)境和人文社會(huì)經(jīng)濟(jì)的變遷, 但對(duì)其研究并沒(méi)有廣泛和深入開(kāi)展。以南疆典型區(qū)域莎車(chē)縣為研究區(qū), 發(fā)揮遙感技術(shù)優(yōu)勢(shì), 借助1970 s以來(lái)的CORONA和Landsat系列影像等多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取和時(shí)空分析, 探討聚落時(shí)空演變特征。結(jié)論如下: (1)近50年來(lái)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落規(guī)模變化較為劇烈, 聚落由大規(guī)模、低密度向小規(guī)模、高密度演化, 聚落斑塊數(shù)量和面積增加顯著, 特別新世紀(jì)以來(lái)增速明顯加快。(2)鄉(xiāng)村聚落重心均位于縣域中部的托木吾斯塘鄉(xiāng), 且向西南偏移。(3)鄉(xiāng)村聚落斑塊之間距離持續(xù)縮減, 圖斑持續(xù)向外擴(kuò)張, 為隨機(jī)模式聚集, 且向西南擴(kuò)張, 聚集程度持續(xù)提高。(4)鄉(xiāng)村聚落核密度呈現(xiàn)由低向高增大的趨勢(shì), 核密度低值向較高值和高值發(fā)展, 2000—2018年比1964—2000年的階段核密度高低值分布狀況變化劇烈, 鄉(xiāng)村聚落高值集聚區(qū)呈現(xiàn)由散狀—帶狀—片狀的變化特征, “熱點(diǎn)區(qū)”和“冷點(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)量均有所上升。

鄉(xiāng)村聚落; 時(shí)空格局; CORONA; 莎車(chē)縣

0 前言

近幾十年, 新疆特別是南疆四地州鄉(xiāng)村地區(qū)發(fā)生了翻天覆地的變化[1]。鄉(xiāng)村聚落的演變能夠深刻反映自然環(huán)境和人文社會(huì)經(jīng)濟(jì)的變遷, 在自然環(huán)境、歷史、經(jīng)濟(jì)等多種因素的綜合作用下, 南疆鄉(xiāng)村聚落歷經(jīng)70年在空間上得到了巨大的發(fā)展和演變, 不僅體現(xiàn)在聚落形態(tài), 原有的聚落結(jié)構(gòu)得到改變, 而且居民的生產(chǎn)、生活方式和賴依生存的自然經(jīng)濟(jì)要素也有許多變化[2]。為了促進(jìn)南疆鄉(xiāng)村地區(qū)的進(jìn)一步發(fā)展, 必須厘清鄉(xiāng)村聚落時(shí)空演變機(jī)制, 從而探討鄉(xiāng)村聚落空間格局的適宜模式。

國(guó)外聚落研究始于19世紀(jì), 研究成果較多, 主要集中于不同生態(tài)環(huán)境下的聚落形成及其形態(tài)[3]、鄉(xiāng)村聚落類(lèi)型[4]、鄉(xiāng)村聚落社會(huì)問(wèn)題[5-7]、鄉(xiāng)村聚落系統(tǒng)的作用因子[8-10]、聚落景觀格局與土地利用類(lèi)型[11-13]等方面。國(guó)內(nèi)在鄉(xiāng)村聚落地理研究方面開(kāi)始較晚, 改革開(kāi)放后鄉(xiāng)村聚落地理研究興起, 伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速變革, 鄉(xiāng)村地理變得炙熱, 關(guān)于鄉(xiāng)村聚落的空間特征[14-15]、發(fā)展演化[16]、空間擴(kuò)展模式[17]等方面的研究成果涌現(xiàn)。新疆鄉(xiāng)村聚落研究, 主要是形態(tài)特征[18-19]、空間形態(tài)[20-21]方面。近兩年, 馬曉娟針對(duì)南疆三地州典型聚居區(qū)結(jié)合自然環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀建立了人口安全預(yù)警模型[22]; 劉香云等利用GIS技術(shù)和空間計(jì)量方法針對(duì)2012—2015年艾比湖流域綠洲的鄉(xiāng)村聚落空間格局及影響因素進(jìn)行了分析[23]; 張貝貝等利用土地利用二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)澤普縣鄉(xiāng)村聚落的空間格局特征和類(lèi)型進(jìn)行了研究[24]。南疆地區(qū)自然地理?xiàng)l件復(fù)雜, 縣域自然背景和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件差異大, 利用較長(zhǎng)時(shí)序遙感影像開(kāi)展鄉(xiāng)村聚落時(shí)空演變的研究甚少。

作為南疆歷史悠久的古絲路重鎮(zhèn), 莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落變化較為顯著, 是研究南疆地區(qū)鄉(xiāng)村聚落時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)因子的典型樣本。發(fā)揮遙感技術(shù)優(yōu)勢(shì), 借助1960 s以來(lái)的CORONA和Landsat系列影像等多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)對(duì)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行信息提取和時(shí)空分析, 探尋其時(shí)空演變的過(guò)程、特點(diǎn)、規(guī)律, 為改善鄉(xiāng)村人居環(huán)境提供科學(xué)支撐, 助力實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

1 材料與方法

莎車(chē)縣, 位于昆侖山脈北麓, 帕米爾高原南面, 地處塔克拉瑪干沙漠和布古里沙漠之間的葉爾羌河沖積扇平原中上游。地勢(shì)自西南向東北傾斜, 總面積9037 km2, 地理坐標(biāo)東經(jīng)76°18'—77°47'、北緯37°27'—39° 5'(圖1)。屬干旱荒漠性氣候, 四季分明, 氣候干燥, 日照長(zhǎng), 水分蒸發(fā)量大, 年無(wú)霜期220 d左右, 年平均氣溫11.4 ℃, 年日照時(shí)數(shù)2965 h, 年平均降水量56.6 mm。從新中國(guó)成立至今, 歷經(jīng)70年的持續(xù)發(fā)展, 莎車(chē)縣城鄉(xiāng)建設(shè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)生了巨大變化, GDP從解放初的500余萬(wàn)元提高至2018年88.9億, 人口從解放前的29×104增至2018年87× 104, 行政區(qū)劃幾經(jīng)變化如今達(dá)到34個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(區(qū)、街道)、485個(gè)行政村[25]。

1.1 數(shù)據(jù)源及處理

本研究需要以下數(shù)據(jù):

(1)聚落數(shù)據(jù): 1964年聚落斑塊由CORONA影像(分辨率2.13 m, ID: DS1011—1007DF088、DS1011—1007DF089、DS1011—1007DF090, 源于美國(guó)地質(zhì)勘探局網(wǎng)站)解譯提取, 2000年聚落斑塊由TM影像(分辨率30 m, ID: LT51480332000112AAA02、LT51480342000080XXX02, 源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái))解譯并結(jié)合GE歷史影像目視提取; 2018年聚落斑塊由Landsat8影像(分辨率30 m, ID: LC81480332 018113LGN00、LC81480342018129LGN00, 源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái))解譯提取。

(2)DEM數(shù)據(jù): 源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái), 空間分辨率30 m, 用于獲取高程、坡度、地形起伏度等信息。

(3)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù): 源于莎車(chē)縣志和喀什地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒等。

將上述涉及的所有空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一到UTM坐標(biāo)系。

圖1 莎車(chē)縣區(qū)位關(guān)系圖

Figure 1 Location Map of Shache County

1.2 研究方法

1.2.1 重心轉(zhuǎn)移指數(shù)

重心轉(zhuǎn)移指數(shù)用于度量空間分布變化, 通過(guò)重心位置可以定量分析鄉(xiāng)村聚落空間分布的變化[11]。重心位置計(jì)算公式:

式中:X、Y分別表示第年鄉(xiāng)村聚落斑塊分布重心的坐標(biāo);S為第個(gè)聚落斑塊在第年的面積(hm2);X、Y為第個(gè)聚落斑塊形態(tài)幾何中心的坐標(biāo)。

1.2.2 平均最近鄰分析

平均最近鄰指數(shù)(nearest neighbor analysis,)可判斷鄉(xiāng)村聚落斑塊空間分布模式[8]:

式中:D是鄉(xiāng)村聚落斑塊與最近鄰斑塊間的平均距離;D是在隨機(jī)模式下鄉(xiāng)村聚落斑塊的期望平均距離;d為距離;為斑塊數(shù)量;為覆蓋所有斑塊的最小多邊形面積。若指數(shù)(平均最近鄰比率)小于1, 則鄉(xiāng)村聚落斑塊表現(xiàn)的模式為聚類(lèi); 若指數(shù)大于1, 則表現(xiàn)的模式趨向于擴(kuò)散。

1.2.3 核密度分析

核密度分析用于計(jì)算鄉(xiāng)村聚落斑塊在其周?chē)徲蛑械膯挝幻芏? 它能直觀的反映離散斑塊在連續(xù)區(qū)域內(nèi)的分布情況, 是一種統(tǒng)計(jì)非參數(shù)密度估計(jì)方法, 計(jì)算公式為[26]:

式中:(,)是位于(,)位置的核密度值;是平滑參數(shù);是觀測(cè)數(shù)值;是核函數(shù);d是(,) 位置距第個(gè)觀察點(diǎn)的距離。(,)越大, 代表位于(,)位置的鄉(xiāng)村聚落斑塊單位密度越大, 反之則單位密度越小。

1.2.4 空間關(guān)聯(lián)特征

基于3個(gè)時(shí)期鄉(xiāng)村聚落斑塊分布數(shù)據(jù), 分別采用Moran指數(shù)和Getis-Ord指數(shù)來(lái)衡量不同時(shí)期鄉(xiāng)村聚落斑塊面積的全局空間關(guān)聯(lián)特征和局部空間關(guān)聯(lián)特征[16], 借此說(shuō)明各時(shí)期鄉(xiāng)村聚落斑塊面積的空間總體相似程度和局部集聚程度。

(1)Moran指數(shù)計(jì)算公式[17]為:

式中:為Moran指數(shù);x, x為鄉(xiāng)村聚落斑塊在相鄰配對(duì)空間單元的取值,為所用聚落斑塊面積平均值;w為相鄰權(quán)重(通常規(guī)定, 若斑塊和相鄰則w=1, 否則w=0);為空間單元總數(shù)。Moran,s I值域?yàn)閇-1,1], ＞0表示正相關(guān), =0表示不相關(guān), ＜0表示負(fù)相關(guān)。

(2)Getis-Ord指數(shù)計(jì)算公式[17]為:

式中:G為Getis-Ord指數(shù);x是鄉(xiāng)村聚落斑塊的面積值;w是斑塊和的空間權(quán)重;為斑塊總數(shù)。利用自然斷裂法對(duì)不同時(shí)期Getis-Ord指數(shù)進(jìn)行可視化表達(dá)。

2 結(jié)果與分析

2.1 鄉(xiāng)村聚落空間分布格局

2.1.1 鄉(xiāng)村聚落規(guī)模特征

如表1所示, 莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落規(guī)模特征在1964—2018年期間變化較為劇烈, 其中:

(1)鄉(xiāng)村聚落斑塊個(gè)數(shù)和面積顯著增加, 斑塊數(shù)增加4302個(gè), 面積增加18405.13hm2, 增幅分別高達(dá)330.16%和219.52%。1964—2000年和2000— 2018年兩個(gè)階段相比, 后一個(gè)階段增長(zhǎng)速度加快, 斑塊數(shù)年變化率分別為29.27%和11.45%, 規(guī)模年變化率分別為24.46%和7.95% 。

(2)由大規(guī)模、低密度向小規(guī)模、高密度演化。斑塊平均面積由6.43hm2下降到4.78hm2, 降低1.65 hm2; 斑塊密度由0.15個(gè)·km-2增加到0.64個(gè)·km-2, 增加0.49個(gè)·km-2。

2.1.2 重心轉(zhuǎn)移分析

使用Arc GIS軟件對(duì)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析, 測(cè)算鄉(xiāng)村聚落斑塊的中心、離散趨勢(shì)和分布方向等分布特征。

如表2所示, 莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積逐步擴(kuò)大, 聚落范圍處于擴(kuò)張狀態(tài), 角度向西南旋轉(zhuǎn)。

莎車(chē)縣3個(gè)時(shí)期的聚落重心均位于縣域中部的托木吾斯塘鄉(xiāng)(圖2), 1964—2000年向西遷移2.17 km, 在于人口增長(zhǎng), 引發(fā)人地矛盾, 符合鄉(xiāng)村聚落向西擴(kuò)展的變化過(guò)程; 2000—2018年向西南遷移1.26 km, 與縣城向西南遷移并在區(qū)域內(nèi)發(fā)揮增長(zhǎng)極作用有關(guān)。

2.2 鄉(xiāng)村聚落空間集聚差異

2.2.1 平均最近鄰分析

使用Arc GIS軟件對(duì)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行平均最近鄰分析, 用來(lái)判斷鄉(xiāng)村聚落的空間分布模式及顯著性。

表1 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落規(guī)模變化

表2 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落標(biāo)準(zhǔn)差橢圓指標(biāo)

圖2 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落中心轉(zhuǎn)移路徑

Figure 2 The transfer path of rural settlement centers in Shache County from 1964 to 2018

如表3所示, 對(duì)比1964年、2000年和2018年莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落的平均最近鄰分析結(jié)果中的觀測(cè)值和期望值可知: 1964—2000年鄉(xiāng)村聚落觀測(cè)值和期望值下降, 斑塊間距縮減; 2000—2018年鄉(xiāng)村聚落觀測(cè)值和期望值大幅度下降, 斑塊間距進(jìn)一步縮小。50年來(lái)鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張過(guò)程中, 斑塊持續(xù)向外擴(kuò)張。對(duì)比3個(gè)時(shí)期鄉(xiāng)村聚落的平均最近鄰分析結(jié)果中的值和標(biāo)準(zhǔn)化值可知, 鄉(xiāng)村聚落的值均小于1, 表明鄉(xiāng)村聚落均為隨機(jī)模式聚集, 斑塊個(gè)數(shù)持續(xù)增長(zhǎng), 且向西南擴(kuò)張, 使得值降低, 聚集程度持續(xù)提高。標(biāo)準(zhǔn)化值小于-1.96, 反映聚集態(tài)勢(shì)較為顯著, 顯著性水平值均小于0.001, 置信度為99%。

表3 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落平均最近鄰指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表

2.2.2 核密度分析

使用Arc GIS軟件提取莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落的質(zhì)心點(diǎn), 計(jì)算聚落空間分布核密度(圖3), 分析由斑塊密度引起的空間分布差異性。

如圖3所示, 3個(gè)時(shí)期莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落的密度分布特點(diǎn)差異性較為明顯, 形成了顯著的核密度高值和低值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域。

1964年莎車(chē)縣核密度高值鄉(xiāng)村聚落分布區(qū)域比較狹小, 主要集聚在縣城及其附近。核密度低值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域主要位于均值集聚葉爾羌河流域上游地區(qū)和流域以外地區(qū)。

2000年莎車(chē)縣核密度高值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域, 分布相對(duì)廣泛, 縣城及周?chē)泥l(xiāng)鎮(zhèn)均有分布, 其中核密度高值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域群集聚在縣城及附近。核密度低值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域主要位于均值集聚葉爾羌河流域上游地區(qū), 大部分核密度低值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域群集聚在葉爾羌河流域以外的其他地區(qū)。

2018年莎車(chē)縣核密度高值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域, 分布比較廣泛, 大部分集聚在流域中下游。核密度低值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域大部分集聚在葉爾羌河流域上游和流域外的其他地區(qū)。

1964—2000年莎車(chē)縣核密度高值和低值鄉(xiāng)村聚落的分布狀況大致相同, 其原因是該時(shí)期莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張過(guò)程中沒(méi)有改變?cè)械姆植继攸c(diǎn), 面積大的鄉(xiāng)村聚落斑塊和面積小的鄉(xiāng)村聚落斑塊相互交雜在一起。同時(shí)因該階段鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張過(guò)程中以面積小的斑塊居多, 造成2000年莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落的斑塊密度高于1964年。

2000—2018年莎車(chē)縣核密度高值和低值鄉(xiāng)村聚落的分布狀況變化劇烈, 縣城周?chē)嗣芏鹊椭掂l(xiāng)村聚落有所消減, 發(fā)展為核密度較高值和高值鄉(xiāng)村聚落區(qū)域。主要是由于聚落上漲過(guò)程中受到政策因素的影響較大, 人口增長(zhǎng)和富民安居工程的實(shí)施使得聚落密度進(jìn)一步提高。

2.2.3 空間自相關(guān)分析

以莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落面積為需求參數(shù), 使用Arc GIS軟件對(duì)鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行空間自相關(guān)分析, 探究聚落斑塊的集聚模式。

如表4所示, 3期鄉(xiāng)村聚落的Moran's I指數(shù)均大于0, 在空間上均為正相關(guān), 聚落集聚時(shí)傾向于規(guī)模大致相同聚落集聚。由于Moran’s I指數(shù)大于期望值, 聚落具有高值聚集的空間分布特征。同時(shí)結(jié)合值和值可知, 鄉(xiāng)村聚落的集聚特征具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性。

2.2.4 空間熱點(diǎn)分析

使用Arc GIS軟件對(duì)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行空間熱點(diǎn)分析, 利用規(guī)模差異產(chǎn)生的值大小劃定鄉(xiāng)村聚落的熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū), 研究聚落冷熱點(diǎn)的空間分布特征。

如圖4所示, 3個(gè)時(shí)期的鄉(xiāng)村聚落冷熱點(diǎn)分布特征明顯, 形成了顯著的熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)。

1964年, 鄉(xiāng)村聚落高值集聚區(qū)基本上呈現(xiàn)散狀分布, 連續(xù)性較低?！盁狳c(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)為56, 主要分布在縣城; “冷點(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)為157, 主要分布在流域上游和下游。

圖3 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落核密度分布圖

Figure 3 Distribution map of nuclear density of rural settlements in Shache County from 1964 to 2018

表4 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落空間自相關(guān)指數(shù)

2000年, 鄉(xiāng)村聚落呈現(xiàn)帶狀分布, 有一定的連續(xù)性?！盁狳c(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)為434, 主要分布在縣城及其周?chē)l(xiāng)鎮(zhèn); “冷點(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)為287, 主要分布在流域中上游即莎車(chē)縣西南部。

2018年, 鄉(xiāng)村聚落基本上呈現(xiàn)“片”狀分布, 分布廣泛?！盁狳c(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)為1137, 主要分布在縣城及周?chē)l(xiāng)鎮(zhèn), 較2000年向南、北輻射; “冷點(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)為1287, 主要分布在流域中上游即莎車(chē)縣西、南部以及東部區(qū)域。

3 討論

研究發(fā)現(xiàn), 近50年來(lái)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落時(shí)空格局演化劇烈, 整體上聚落呈現(xiàn)低密度、小規(guī)模的集聚分布模式為主, 具體表現(xiàn)為“平原密集, 山地稀疏, 荒漠無(wú)村”的空間分布特征, 與新疆其他區(qū)域的鄉(xiāng)村聚落分布特征相近[27]。1964年研究區(qū)人口相對(duì)稀少, 生產(chǎn)生活條件落后, 聚落密度極低。伴隨著改革開(kāi)放, 新世紀(jì)以來(lái)特別是脫貧攻堅(jiān)實(shí)施以來(lái), 中央和自治區(qū)專(zhuān)項(xiàng)資金的大規(guī)模持續(xù)投入, 各類(lèi)建設(shè)活動(dòng)增加, 鄉(xiāng)村聚落變化異常活躍。

相較于新疆其他縣域, 莎車(chē)縣聚落變化程度略顯迅速[28]。作為新疆人口最多的縣域, 莎車(chē)縣城鄉(xiāng)建設(shè)速度一直位居前列, 特別是縣城中心南遷后基建規(guī)模隨之?dāng)U大城鄉(xiāng)結(jié)合部發(fā)生了巨大變化, 重心向西南偏移顯著, 聚落的時(shí)空演變較其他縣域更加明顯。

近幾年, 新疆區(qū)域特別是莎車(chē)縣脫貧攻堅(jiān)成效顯著, 富民安居工程的全面實(shí)施, 鄉(xiāng)村聚落的空間規(guī)模增加顯著[29]。2010年以來(lái), 莎車(chē)縣500余個(gè)村(社區(qū))累計(jì)建成富民安居房16萬(wàn)余套, 同時(shí)一大批鄉(xiāng)村兩級(jí)行政服務(wù)中心、文化廣場(chǎng)、中小學(xué)幼兒園校舍等基礎(chǔ)設(shè)施相繼落地。當(dāng)?shù)匕簿臃客旯ず? 舊房屋尚未及時(shí)拆除, 原低值區(qū)繼續(xù)存在, 抬高了所在區(qū)域的核密度。大量扶貧項(xiàng)目的實(shí)施, 使得鄉(xiāng)村聚落的配套服務(wù)設(shè)施得以完善, 聚落密度及集聚程度有所提高。聚落由大規(guī)模、低密度向小規(guī)模、高密度演化[30]。

莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落主要鄰近鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心, 沿道路、河流兩邊分布, 所在區(qū)域地形相對(duì)簡(jiǎn)單, 海拔或坡度相對(duì)較低, 有利于聚落的產(chǎn)生和擴(kuò)張。距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心、道路和河流等便利設(shè)施或有利的自然條件越近, 聚落的密度和規(guī)模越大。在干旱半干旱地區(qū), 受到極端地理和生態(tài)環(huán)境條件的制約, 若要實(shí)現(xiàn)聚落的空間優(yōu)化與振興, 則需要持續(xù)投入大量資金不斷完善基礎(chǔ)設(shè)施, 促進(jìn)城鄉(xiāng)要素的順暢流動(dòng), 深入推進(jìn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展與鄉(xiāng)村振興[31]。

圖4 莎車(chē)縣1964—2018年鄉(xiāng)村聚落空間熱點(diǎn)分布圖

Figure 4 Spatial hot spot distribution map of rural settlements in Shache County from 1964 to 2018

4 結(jié)論

本文通過(guò)分析莎車(chē)縣1964年以來(lái)的鄉(xiāng)村聚落時(shí)空變化特征, 為美麗鄉(xiāng)村建設(shè)提供科學(xué)依據(jù), 主要結(jié)論如下:

50年來(lái)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落規(guī)模變化較為劇烈, 聚落由大規(guī)模、低密度向小規(guī)模、高密度演化, 聚落斑塊數(shù)量和面積增加顯著, 新世紀(jì)以來(lái)增長(zhǎng)加快, 斑塊數(shù)量和面積的年變化率增速明顯。鄉(xiāng)村聚落重心均在縣域中部的托木吾斯塘鄉(xiāng), 同時(shí)向西南偏移, 主要由于人口增長(zhǎng)引發(fā)人地矛盾, 縣城向西南遷移, 符合鄉(xiāng)村聚落向西擴(kuò)展的變化過(guò)程。

50年來(lái)莎車(chē)縣鄉(xiāng)村聚落在擴(kuò)張過(guò)程中, 斑塊之間距離持續(xù)縮減, 斑塊持續(xù)向外擴(kuò)張。鄉(xiāng)村聚落為隨機(jī)模式聚集、高值聚集的空間分布特征, 斑塊數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng), 且向西南擴(kuò)張, 聚集程度持續(xù)提高。鄉(xiāng)村聚落核密度呈現(xiàn)由低向高增大的趨勢(shì), 2000—2018年核密度高低值分布狀況變化劇烈, 核密度低值向較高值和高值發(fā)展, 主要受到人口增長(zhǎng)和富民安居工程的影響。鄉(xiāng)村聚落形成了比較明顯的高值和低值集聚區(qū), 高值集聚區(qū)呈現(xiàn)由散狀—帶狀—片狀的變化特征, 逐漸具有連續(xù)性?！盁狳c(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)量增加明顯, 主要分布在縣城及周?chē)l(xiāng)鎮(zhèn); “冷點(diǎn)區(qū)”斑塊數(shù)量有所上升, 大多分布在人口分布稀疏的流域中上游及東部區(qū)域, 主要受到聚落數(shù)量整體增長(zhǎng)的影響。

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The evolution of spatial and temporal patterns of rural settlements in Shache County in the past 50 years

JIA Xiang1,2, YAN Zhiming3, Liang Ting4, Chen Chunxiu1,2, Dai Yan1

1. College of Geography Science and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China 2. Urumqi Institute of Spatial Remote Sensing Applications, Urumqi 830054, China 3. Center for Master of Public Administration, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China 4. Scientific Research Office, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China

The evolution of rural settlements can profoundly reflect the changes in the natural environment and humanities, society and economy, but their research has not been extensively and thoroughly carried out. Taking Shache County, a typical area of southern Xinjiang, as the research area, taking advantage of remote sensing technology, using multi-source and multi-temporal remote sensing data such as CORONA and Landsat series images since the 1960s, information extraction and spatio-temporal analysis are carried out to discuss the characteristics of the temporal and spatial evolution of settlements. The conclusions are as follows. (1) The scale of rural settlements in Shache County has changed drastically in the past 50 years. The settlements have evolved from large-scale and low-density to small-scale and high-density. The number and area of settlement patches have increased significantly, especially since the new century. (2) The center of gravity of rural settlements is in Tuomuwusitang Township in the middle of the county, and it shifts to the southwest. (3) The distance between rural settlement patches continues to shrink, and the map patches continue to expand outward, in a random pattern. The core density of rural settlements has increased from low to high, and the core density of rural settlements has increased from low to high. The core density of rural settlements has developed from low to high and high values. 2000-2018 compared with 1964-2000, the distribution of high and low values of nuclear density changed drastically during the year. The high-value agglomeration areas of rural settlements showed changes from scattered-banded-flaky, and the number of patches in "hot spots" and "cold spots" increased.

rural settlements; spatial and temporal patterns; CORONA; Shache County

賈翔, 閆志明, 梁婷, 等. 莎車(chē)縣近50年鄉(xiāng)村聚落時(shí)空格局演化[J]. 生態(tài)科學(xué), 2023, 42(1): 146–154.

JIA Xiang, YAN Zhiming, Liang Ting, et al. The evolution of spatial and temporal patterns of rural settlements in Shache County in the past 50 years[J]. Ecological Science, 2023, 42(1): 146–154.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2023.01.017

K901.8

A

1008-8873(2023)01-146-09

2020-10-26;

2020-11-26

新疆維吾爾自治區(qū)高?？蒲杏?jì)劃(XJEDU2019Y031); 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFC0501500)

賈翔(1988—), 男, 河南南陽(yáng)人, 博士研究生, 經(jīng)濟(jì)師, 主要從事資源環(huán)境遙感研究, E-mail: jiaxiang19891204@126.com

閆志明, 男, 博士, 副教授, 主要從事公共管理研究, E-mail: Yanzhiming88@163.com