都市郊区乡村聚落景观格局特征及影响因素分析

任国平，刘黎明，付永虎，袁承程，宋志军（.中国农业大学资源与环境学院，北京 009；　2.湖南城市学院城市管理学院，益阳 4000；.首都经济贸易大学密云分校，北京 0500）



都市郊区乡村聚落景观格局特征及影响因素分析

任国平1，2，刘黎明1※，付永虎1，袁承程1，宋志军3
（1.中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2.湖南城市学院城市管理学院，益阳 413000；3.首都经济贸易大学密云分校，北京 101500）

摘要：为探究大都市城郊乡村聚落景观空间格局特征及影响因素，该文应用景观格局指数分析了上海市青浦区乡村聚落景观空间格局特征，在此基础上，运用多元Logistic回归模型和因子分析法从地理空间和社会经济2个方面探讨了该区乡村聚落景观空间格局特征的影响因素。结果表明：青浦区乡村聚落景观空间格局呈现明显的东西分异特征，斑块规模东多西少，分布东密西疏，形态东部破碎西部规整；地理空间因素和社会经济因素是影响该区乡村聚落景观空间格局的主要驱动因素；地理空间差异是塑造该区乡村聚落景观空间基本格局的首要因素，其中耕作半径、到最近国道距离和到城市中心距离是规模分异的主要影响因素，到城市中心距离、到最近城镇中心距离和到最近主要河流距离是分布分异的主要影响因素，到最近国道距离、到最近高速公路距离和到最近省道距离是形态分异的主要影响因素；而社会投入和基础设施建设、乡村工业化和农村居民收入、农村剩余劳动力转移等社会经济因素加剧了乡村聚落景观空间的异质化、空心化和破碎化，深刻改变了乡村聚落景观空间格局的内在本质。研究结果可为大都市城郊区乡村景观保护规划和土地空间整治提供重要的理论依据。

关键词：土地利用；乡村；回归分析；乡村聚落；景观格局；上海市青浦区

任国平，刘黎明，付永虎，袁承程，宋志军. 都市郊区乡村聚落景观格局特征及影响因素分析[J]. 农业工程学报，2016，32（2）：220－229.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032http://www.tcsae.org

Ren Guoping， Liu Liming， Fu Yonghu， Yuan Chengcheng， Song Zhijun. Analysis of characteristic and influencing factors of rural settlement landscape pattern in metropolitan suburbs[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering （Transactions of the CSAE）， 2016， 32（2）: 220－229. （in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032 http://www.tcsae.org

0　引　言

乡村聚落景观空间是人地关系地域体系研究中的重要领域，也是乡村地理学研究的核心[1]，对其研究不仅有利于合理规划乡村聚落布局，更可揭示乡村聚落与环境、生产之间的关系[2]。乡村聚落景观空间分异特征直接反应自然、社会、经济以及历史演变，对乡村聚落景观空间产生分异的影响因素研究可分析人类活动与景观形成过程，是研究景观分异与人类活动过程相互关系的重要途径[3]。

近年来，随着中国城镇化的快速发展和新农村建设的推进对乡村聚落造成巨大改变，也引起了许多学者从不同的角度对其进行研究。国内外有关乡村聚落研究内容主要集中在以下方面：乡村聚落形态特征和地域类型[4-8]；乡村聚落区位、聚落空间演变及其影响因素[9-11]；乡村聚落内部空间结构与功能组织[12-15]；乡村聚落模式优化调控[16-17]；常用的研究方法主要集中在GIS分析、景观格局指数分析、线性回归分析、典型相关分析和主成分分析[18-22]；研究思路主要将定性分析与数理统计模型结合，从动态变化和影响因素的关系中开展[23-24]。但总体来看，针对乡村聚落景观空间格局特征与过程相互作用的自然和社会经济因素的定量化研究仍显不足。主要原因为乡村聚落景观空间格局的影响因素是一个复杂的大系统，地理空间因素中有部分为分类变量，社会经济因素的多重共线性问题严重，传统的线性回归模型分析受限制，造成定量分析精度不高；然而经济发达区域的乡村聚落空间规模、分布和形状在城镇化的推动下加速变化，促使乡村聚落景观空间差异明显，而影响经济发达区域的乡村聚落空间格局因素为一个耦合整体，包括地理、空间、社会和经济等要素，因此采用多方法综合定量分析乡村聚落景观空间格局影响因素成为需解决的重要问题。多元Logistic回归模型和因子分析法相结合可以很好解决上述问题。多元Logistic回归模型对地理空间变量没有正态假设要求，可以处理空间连续型和分类型变量[25]，该方法在城市用地扩张预测[26]和农村居民点变化分析[27]等方面有着广泛的应用；因子分析法可以避免社会经济多变量之间的多重共线性问题。

上海市作为中国经济最发达的国际性大都市之一，其城郊区域在强大的经济拉力作用下以及城市扩展过程中形成了错综复杂的乡村景观类型。本文所研究的青浦区是上海市重要农业生态区，具有“大都市带农村”的典型特征。随着快速城镇化、农村工业化和新农村建设推进，该区域乡村景观发生着巨大变化，传统乡村特征逐渐转变，聚落从乡村型向城镇型转变、空间从分散向集聚转变，导致乡村聚落空间也面临分化重组的新格局。鉴于此，本文尝试运用景观格局指数定量分析某时点青浦区乡村聚落景观空间格局特征，引入多元Logistic回归模型分析地理空间要素上每个解释变量对格局特征的贡献大小；采用因子分析法对该区各乡镇乡村聚落景观空间格局特征产生的原因进行解释，探讨如何构建地理空间上的Logistic回归模型和社会经济上的因子分析模型去发现经济发达区乡村聚落景观空间格局特征的可能原因，揭示景观空间与其影响因素之间的定量关系，以及2个模型在自然空间和社会经济上的统计分析能在多大程度上解释乡村聚落景观空间格局。

1　研究区概况

青浦区位于120°53′～121°17′E和30°59′～31°16′N之间，地处上海市西南部，太湖下游，黄浦江上游，总面积668.54 km2，地形东西两翼宽阔，中心区域狭长，紧邻上海市核心经济商贸区，地处长江三角洲经济圈的中心地带，具有承东启西、东联西进的枢纽作用和对华东地区的辐射作用，如图1所示。

图1　上海市青浦区位置示意图Fig.1　Location of Qingpu district in Shanghai city

青浦区地势平坦，为平原感潮水网地区，平均海拔高度在2.8～3.5 m之间，全区日平均气温17.6℃左右；全区共有河道1 817条，江河纵横交错，湖泊星罗棋布总计长2 155 km；湖泊21个，总面积59.3 km2，全年平均水位约为2.46 m；陆路交通十分便捷，有6条高速公路在境内通过。2012年青浦区实现地区生产总值（GDP）718.09亿元，农业总产值10.29亿元，工业总产值413.03亿元，三大产业比例为1.6:58.6:39.8。据统计到2012年末，青浦区总人口46.51万人，其中，非农业人口32.55万人，占人口全区人口总数的69.98%。全区共有8个镇、3个街道，分别是赵巷镇、徐泾镇、华新镇、重固镇、白鹤镇、朱家角镇、练塘镇、金泽镇、夏阳街道、盈浦街道、香花桥街道。辖184个行政村和88个居民委员会。

2　数据来源及研究方法

2.1数据来源及处理

研究采用数据分为空间数据和社会经济数据。空间数据来源主要有：1）2012年青浦区1:5 000土地利用现状图；2）基础地理数据：河流、道路、水系和乡镇中心空间数据来自青浦区规划和土地管理局基础地理数据库；3）高程、坡度和坡向数据（分辨率30 m），通过数字高程DEM提取（来源中科院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站：http://datamirrior.csdb.cn数据时期：2012年），并重新分类。社会经济数据来源主要有：青浦区经济社会统计年鉴（2003－2013年）、青浦区乡镇统计公报（2003－2013年）、青浦区社会经济发展报告（2003－2013年）、上海市农村统计年鉴（2003－2013年）、中国城市统计年鉴（2003－2013年）等。

为较好描述乡村聚落景观空间格局的影响因素，基于数据的科学性、可获取性和避免因区间面积差异导致统计误差，最终选取反映空间分异的6个因变量和11个地理空间自变量（表1）。

表1　乡村聚落景观空间格局影响因素Table 1　 Influence factors of spatial pattern of rural settlements

对上述空间数据进行处理：1）6个因变量使用景观格局指数计算各指数均值的差值；2）高程、坡度和坡向3个自变量利用ArcGIS9.3的空间分析模块，从DEM中派生出来，并进行重新分类，其中坡度：0°～1°、＞1°～2°和＞2°～3°分别赋予1、2、3，坡向分为东坡、西坡、南坡、北坡和平坡，其分别赋予1、2、3、4、5；3）到最近城镇中心距离、到城市中心距离、到最近国道距离、到最近省道距离、到最近县道距离、到最近高速公路距离、到最近主要河流距离7个自变量利用ArcGIS9.3的Feature To Point模块提取各聚类斑块的中心点，采用Spatial Analyst模块计算空间距离因子；4）耕作半径自变量利用ArcGIS9.3的以100 m为间隔做缓冲区分析，当聚落缓冲区的面积与耕地面积相等时，该缓冲区的距离等于聚落的耕作半径[28]，将其结果乡村聚落分布图叠加计算空间因子；5）将所有数据在GIS中转为栅格数据类型，分辨率为50 m×50 m。

2.2研究方法

青浦区乡村聚落景观空间格局受地理空间和社会经济因素的影响和制约，各因素之间存在错综复杂的关系。地理空间因素是乡村聚落景观空间格局特征的背景因素，而社会经济因素才是推动其格局分异的真正动力；在实际研究中有必要将地理空间因素和社会经济因素区分开来，才能更好理解和认识青浦区乡村聚落景观空间格局影响过程。因此，为较为客观的寻求青浦区乡村聚落景观空间格局的影响因子，本文从2个尺度对该区域景观空间格局的影响因素进行分析。通过景观格局指数分析青浦区乡村聚落景观空间格局特征；在区域层面使用多元Logistic回归模型对影响乡村聚落景观空间格局特征的地理空间要素的空间变量和分类变量进行回归分析；在乡镇层面使用因子分析法对影响乡村聚落景观空间格局特征的社会经济因素进行分析；最终将2种分析方法相结合，选取综合影响因子尝试探讨影响过程。

2.2.1景观格局指数法

本文运用景观生态学的景观格局指数[29]，运用Fragstats3.3景观格局分析软件从乡村聚落景观空间的规模、分布和形状3个方面选择指标定量分析。1）规模特征选用斑块总数（NP， number of patch）、平均斑块面积（MPS， mean patch size）和最大斑块指数（LPI， larges patch index）；2）分布特征选用斑块密度（PD， patch density）和平均最小邻近距离（MNN， mean neighbor distance）；3）形状特征选用形状指数（SHAPE， shape index）和分维指数（FRACT， fractal dimension）[30]。

2.2.2多元Logistic回归模型

Logistic回归模型基于抽样数据，为各自变量产生回归系数，并通过系数研究模型中因变量与自变量之间的关系。

本研究采用SPSS软件的Binary Logistic模块计算回归系数β、标准误差S.E、回归系数估计的Wald χ2统计量、显著性水平P和发生比率（OR：odds ratio）[31-32]。为避免数据的空间自相关，在研究区域采用分层随机抽样均匀选择5 000个样本，因变量在[0，1]上大致相等[33]；从总样本中选择3 000个样本点参与计算，其余的样本点进行对比分析。为了提高模型分析精度采用HL拟合优度指标[34]。

对自变量中的2个多分类型进行哑变量设置，通过SPSS Binary Logistic设置坡度Ⅰ（0°～1°）和坡度Ⅱ（＞1°～2°）为哑变量，坡度Ⅲ（＞2°～3°）作为参照对象；将东坡、南坡、北坡和平坡设置为哑变量，西坡为参照对象，其余设置为哑变量进行Logistic回归分析。

2.2.3因子分析法

因子分析法是一种能够用较少的、相互独立的因子来反映原变量的多数信息的多元统计方法。根据科学性和数据可获取性的原则，结合青浦区的实际，选择12个指标进入因子分析体系：交通里程（X1，km）；非农业人口比例（X2，%）；人均交通用地比例（X3，%）；第二、三产业从业人员比例（X4，%）；工业总产值（X5，亿元）；公共政策支出（X6，亿元）；农林牧渔从业人员（X7，人）；全社会固定资产投资完成额（X8，亿元）；社会消费品零售总额（X9，亿元）；人均GDP（X10，元）；人口密度（X11，人/km2）；农村居民人均纯收入（X12，元）。以12个社会经济指标因子为因变量，以青浦区8个乡镇的NP、PD、FRACT指标格局指数为自变量分别进行因子分析，采用第1公因子来说明社会经济因素对乡村聚落景观空间格局的影响。

3　结果与分析

3.1青浦区乡村聚落景观空间格局特征

从青浦区土地利用现状图中提取乡村聚落用地（图2），生成乡村聚落分布图并与区行政界线图层进行叠加，选取7个景观格局指数进行统计对比分析（表2）。由于本文对乡村聚落景观空间格局研究，分析区域不包含3个街道（夏阳街道、盈浦街道和香花桥街道）。

图2　青浦区乡村聚落空间分布图Fig.2　Spatial distribution of rural settlement in Qingpu district

表2　2012年青浦区乡村聚落景观格局指数Table 2　Landscape indices of rural settlements in Qingpu district in 2012

由表2分析青浦区乡村聚落景观空间格局特征。1）规模特征。全区乡村聚落斑块总数为2 258个，其中西部648个，东部1 610个；平均斑块面积为4.97 hm2，其中西部为6.12 hm2，东部为4.28 hm2；最大斑块指数均值为0.41，其中西部为0.55，东部为0.32；指数表明东部聚落斑块数量多、规模大，西部聚落斑块数量少、规模小。2）分布特征。全区乡村聚落斑块密度为0.61个/km2，其中西部为0.45个/km2，东部为0.70个/km2；乡村聚落平均最小邻近距离为769.93 m，其中西部为892.31 m，东部为696.50 m；指数表明东部乡村聚落空间分布密集，西部乡村聚落空间分布稀疏。3）形状特征。全区乡村聚落形状指数均值为1.05，其中西部为1.02，东部为1.07；乡村聚落分维指数均值为1.05，其中西部为1.02，东部为1.05；指数表明东部乡村聚落形状较不规则，西部乡村聚落形状规则。4）面积特征。全区乡村聚落总面积为4 723.52 hm2，东部占45.11%，西部占54.89%。综上可知，青浦区乡村聚落景观空间格局特征呈现明显的东西差异：东部乡村聚落斑块数量多、规模小、分布密集、破碎程度高；西部乡村聚落斑块数量少、规模大、分布稀疏、破碎程度低。

3.2青浦区乡村聚落景观空间格局特征影响因素

3.2.1Logistic回归模型结果分析

1）规模差异的Logistic回归模型

为确保变量独立性，对11个自变量进行多重共线性分析诊断，结果显示容忍度在0.528～0.641之间，可以进行Logistic回归模型分析。对影响规模差异的平均斑块面积和最大斑块指数的HL值（7.591，8.020）和P值（0.127，0.112）统计检验不显著，表明2个模型拟合度高（表3）。根据显著性水平（P＜0.05）和Wald χ2统计量得知，高程、坡度和坡向没有进入模型原因为青浦区是平原区域，地形地势因素对规模差异几乎没有影响，与实际相符。对两者都重要的解释变量为耕作半径、到最近国道距离和到城市中心距离。①耕作半径（Wald χ2为101.387和74.601）回归系数为负（β为−1.047和−0.429），说明耕作半径每增加1 m对应聚落景观空间规模减少概率分别为1.699倍和1.032倍，主要原因是农村剩余劳动力的迁移为农用地流转和集中提供了条件，导致农业的规模化和现代化，进而改变传统的耕作半径，影响乡村聚落规模。②到最近国道距离的回归系数为正，说明距离每增加1 km对应规模增加的概率分别为1.659倍和1.027倍，主要原因为乡村工业化发展促进地区生产方式改变，加剧了城乡之间的联系，强化了交通的依赖，进而改变聚落规模。③到城市中心距离的回归系数为正，说明距离增加1 km对应规模增加的概率分别为1.856倍和0.849倍，主要原因为城市经济强大的拉力吸引着农村各要素向城市靠拢，改变了乡村经济的联系方向，进而改变聚落规模。

2）分布差异的Logistic回归模型分析

分布差异自变量的容忍度在0.720～0.829之间，可以进行Logistic回归模型分析，哑变量的设置同上。根据显著性水平（P＜0.05）和Wald χ2统计量得知（表3），坡度Ⅰ对分布差异具有一定影响，坡向和高程没有纳入模型分析结果，说明青浦区聚落分布受坡度影响对坡向和高程影响不大。对两者都重要的解释变量为到城市中心距离、到最近城镇中心距离和到最近主要河流距离。①到城市中心距离回归系数为负，主要原因是随着人口向城市迁移导致城市空间扩张，周边乡镇承担承接人口安置功能，故出现距离城市越近分布越密集。②到最近城镇中心距离的回归系数为负，主要原因是乡村工业化的发展促使区域经济活动呈现由单一向城市集聚转为向乡镇中心扩散乡镇作为“反磁力”增长点截留了部分生产要素在乡村发生分异和重组，进而改变着聚落分布。③到最近主要河流距离的回归系数为正，主要原因是一方面主要河流为乡村农业灌溉的主要水源表现出“亲水性”特征，同时青浦区为河网水域密集区乡村聚落分布时还需考虑洪水这一限制性因素，故出现随着距离的增加，斑块密度和平均最小邻近距离密集分布。

3）形状差异的Logistic回归模型分析

形状差异自变量的容忍度在0.951～10.430之间，可以进行Logistic回归模型分析，哑变量的设置同上。根据得知（表3），对两者都重要的解释变量为到最近国道距离、到最近高速距离和到最近省道距离。①到最近国道距离回归系数为负，主要原因是国道作为乡村要素流动的媒介，具有强烈的吸附功能，造成聚落靠近以减少出行和运输成本，进而空间破碎。②到最近高速公路距离的回归系数为负，主要原因是封闭的高速公路阻碍乡村物质、能量和信息的交流，对于面状空间的聚落其切割作用大于联接作用，进而造成景观空间的破碎化。

表3　乡村聚落景观空间规模差异的Logistic回归模型相关系数Table 3　Parameters of Logistic regression model of spatial scale of rural settlements

3.2.2因子分析法结果分析

为检验变量之间相关性运用SPSS13.0统计软件进行KMO检验和Bartlett检验。结果显示，KMO值为0.521，Bartlett检验统计量的观测值为623.101，Sig.＜0.0001通过显著性检验，因此可以进行因子分析（表4）。

表4　因子分析表Table 4　Total variance of factors analysis

根据输出结果，计算12个变量的特征值和共同度，按照成分特征值大于1和成分累计载荷超过75%要求，提取6个因子变量，描述原变量累计载荷76.15%。为凸显因子意义，采用最大方差法对因子载荷正交旋转，得到旋转因子载荷矩阵，依据结果对综合因子进行解释。通过分别对斑块规模、斑块密度、分维指数3个景观格局指数分析，取3者旋转因子载荷矩阵第1公因子来解释社会经济因素对乡村聚落景观空间格局的影响（表5）。

表5　旋转因子载荷矩阵Table 5　Rotated component matrix

斑块规模影响因子由政府投入水平和社会交通网络建设水平决定，累计贡献值为32.82%反映社会城镇化水平（表4）。沿海经济发达的青浦区社会（政府）因素成为该区域乡村聚落景观空间斑块规模分异的最重要因素，差别化的政府投入水平深刻改变着青浦区东西斑块的数量和景观格局，造成乡村聚落景观异质化。一方面，交通条件及区位决定乡村聚落在人流、物流和信息流方面对外通达性的差异，因此乡村聚落一般在区位和交通性优越的区域集聚，并沿交通轴线拓展；另一方面，青浦区对各乡镇的投入持续增加，改善了乡村的农业环境，实现了资源的重新配置，加速了景观异质化程度。

分布差异影响因子由乡村工业化水平和农村居民生活水平决定，累计贡献值为27.55%反映经济城镇化水平（表4）。乡村经济的发展和农村居民生活水平形成东西斑块密度差异，造成乡村景观破碎化。一方面，城市化过程是城乡产业升级和产业调整的过程，城市产业的外迁加速了乡村工业化发展，乡村工业化打破传统乡村聚落空间布局原则，改变了聚落空间均质分散的环境，由此引起人口的变化和空间的分异；另一方面，乡村工业化的发展导致农村居民生活水平提高，村民生活观念的改变，进而改变自身的居住行为或活动空间，引起乡村聚落景观空间分异。

形状差异影响因子由乡村非农人口水平和农业人口水平决定累计贡献值为15.78%反映人口城镇化水平（表4）。农业人口的转移为青浦区乡村聚落景观空间分异的重要因素。一方面，农村剩余劳动力从各乡镇向青浦镇和各镇中心迁入，导致区中心和镇中心的建设用地向周边乡镇扩散，促进乡村由均质空间向多样化空间转变，出现“城中村”，加剧了聚落空间的分异；另一方面，迁出地的随着农业人口的流动，乡村聚落的老龄化和幼龄化并存现象促进了农户和聚落的分裂与增生，深刻地改变聚落空间格局。

3.3讨论

本文综合多元Logistic回归模型和因子分析法到上海市青浦区乡村聚落景观空间格局特征综合影响因素为：社会（政府）调控、人口迁移、经济吸引和地理空间因素限制。因此，利用城乡互动理论，结合青浦区实际情况对影响过程进行探讨。城乡互动理论将城乡划分为发达和欠发达两种空间，来探讨两者之间的要素流动和相互作用[2]，以生产要素（人口）流动作为研究主线，以生产要素流入区（青浦东部）和生产要素流出区（青浦西部）为研究对象，如图3。

图3　青浦区西部和东部乡村聚落景观空间格局影响过程图Fig.3　Influence process of rural settlement spatial pattern in west and east of Qingpu district

对于生产要素流出区（青浦西部）：青浦区政府利用规划手段（《青浦区土地利用总体规划》）和基础设施的建设（交通网络），制订人口流动政策（社会保障和拆迁补偿），推动农村剩余劳动力转移；农村剩余劳动力在区域经济差异的吸附下开始流动。根据青浦区统计年鉴、乡镇统计年鉴和乡镇统计公报（2003－2013年），10年间西部三镇转移农村劳动力25.28万人次。西部乡村聚落景观空间受国道和省道的外部性引导作用以及高速公路的切割作用，促使其形状和分布发生改变；受农村剩余劳动力迁出耕作半径的改变，促使其规模发生改变；最终导致西部乡村聚落景观空间特征为斑块少、规模大、分布稀疏、较规整。

对于生产要素流入区（青浦东部）：随着剩余劳动力的流入，一方面导致区域建设用地向周边乡镇扩散，促进乡村由均质空间向多样化空间转变，近10 a青浦区通过土地整理、农村集体建设用地减量化、鱼塘回填和郊野公园和青浦新城推进，累计扩张建设用地64.74 km2，对周边的乡村聚落景观造成巨大的改变，另一方面经济发展主体提出更高的要求（如：规模扩大和产业升级）。政府为保障社会经济发展，一方面加快东部基础设施建设（如：公共租赁住房）以维护社会稳定，另一方面通过制定产业扶持和限制政策（如：招商优惠政策、环保法规）对经济发展方向进行引导。最终导致东部乡村聚落景观空间特征为斑块多、规模小、分布密集、破碎。

此外，由于篇幅所限，以下问题还有待进一步深化研究：1）乡村聚落景观空间分异是一个由时空序列组合而成的复杂的过程，本文只是针对空间差异来探讨其影响因素，略显不足；2）运用多元Logistic回归模型对自然空间变量和空间变量和运用因子分析法对社会经济变量分析乡村聚落景观空间分异可能的影响因素，但是对影响因素的解释程度有待深入。

4　结　论

通过使用多元Logistic回归模型对地理自然空间要素分析和使用因子分析法对社会经济要素分析，本文主要研究结论如下：

1）青浦区乡村聚落景观空间格局呈现明显的东西分异特征，斑块规模东多西少，分布东密西疏，形态东部破碎西部规整。

2）耕作半径、到最近国道距离和到城市中心距离是规模分异的主要影响因素，到城市中心距离、到最近城镇中心距离和到最近主要河流距离是分布分异的主要影响因素，到最近国道距离、到最近高速公路距离和到最近省道距离是形态分异的主要影响因素。

3）社会投入和基础设施建设是影响青浦区乡村聚落景观规模的主要因素，其累计贡献值为32.82%；乡村工业化和农村居民收入为影响乡村聚落景观分布的主要因素，其累计贡献值为27.55%；农村剩余劳动力转移为影响乡村聚落景观形状的主要因素，其累计贡献值为15.78%；由此可见，社会经济因素造成乡村聚落景观空间的异质化、空心化和破碎化，深刻改变了乡村聚落景观空间格局的内在本质。

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·农产品加工工程·

Analysis of characteristic and influencing factors of rural settlement landscape pattern in metropolitan suburbs

Ren Guoping1,2, Liu Liming1※, Fu Yonghu1, Yuan Chengcheng1, Song Zhijun3
（1. College of Resources ɑnd Environment， Chinɑ Agriculturɑl University， Beijing 100193， Chinɑ; 2. College of Urbɑn Mɑnɑgement， Hunɑn City University， Yiyɑng 413000, Chinɑ; 3. Miyun Brɑnch of Cɑpitɑl University of Economics ɑnd Business， Beijing 101500， Chinɑ）

Abstract:To reveal the differentiation characteristics and influencing factors of rural settlement landscape spatial pattern in metropolitan suburbs， statistical analyses of landscape pattern index was performed to determine different characteristics of rural settlement landscape spatial pattern of Qingpu District in Shanghai. Then multiple logistic regression model and factor analysis were performed respectively to interpret the different landscape spatial pattern according to natural， spatial and social economic factors. The results showed that the spatial pattern of rural settlement landscape was east-west differentiation. In the east region， rural settlements landscape spatial pattern presented the characteristic of small scale， dense distribution and regular morphology. Meanwhile， in the west region， rural settlements landscape spatial pattern presented the characteristic of large scale， spare distribution and broken morphology. Influencing factors of rural settlements landscape spatial pattern included geo-spatial and social-economy factors. The factors of influencing the differentiation of rural settlement landscape spatial pattern based on the geo-spatial factors in Qingpu District included explanatory variables of scale， distribution and shape. The explanatory variables of scale differentiation were the cultivation radius， distance to the nearest national roads and city center. The explanatory variables of distribution differentiation were the distance to the city center， nearest town center and nearest major rivers. The explanatory variables of shape differentiation were the distance to the nearest national roads， nearest highway and nearest provincial roads. Therefore， our results suggested that the primary factors to shape rural settlement landscape spatial pattern in this region were network of traffic and the degree of urbanization. The factors of affecting the differentiation of rural settlement landscape spatial pattern based on the social-economic factors in Qingpu District included social investment and infrastructure construction. The developed traffic network served as a strong external force to guide the selection of the settlement location. The rapid urbanization enhanced the outreach of rural communities， especially in urban and rural areas connected by transportation network. The rural space was taken into the framework of urban development， which accelerated material flow between urban and rural areas， ultimately resulting， spatial reconstruction of the rural settlement. The continuing and increasing investment of government in this region improved the rural agricultural production environment， achieved the reallocation of resources， and also resulted in high standard for development of rural land space. As such the rural economy was developed and residents’ income level increased. Thus， the urbanization can be viewed as a process of upgrading urban and rural industries and industry restructuring. The relocation of the urban industry accelerated the development of rural industrialization， which broke the traditional rural settlements space distribution principles and also changed the environment of the settlement space homogeneous dispersion. As a result， rural industry development eventually changed rural population and settlement spatial differentiation. The development of rural industrialization improved the living standards of rural residents and changed villagers’ views of outside world. Those changes impacted their life behavior or activity space， causing rural settlement landscape spatial difference and rural surplus labor transfer. The movement of rural surplus labor force from the township to the center of the town resulted in diffusion of the center of the district and town construction to the surrounding villages and towns， and promoted rural homogeneous space transition into the diversification， and exacerbated by the differentiation of the settlement space. The migration of agricultural population to other industry provided favorable conditions for change of agricultural land ownership and land consolidation. It also created an opportunity for the rural settlement spatial structure reorganization. In conclusion， these above-mentioned factors changed the inherent nature and form of rural settlement landscape， making the rural settlement landscape spatial pattern dissimilation， hollowing and fragmentation. It deeply changed the intrinsic quality of rural settlements landscape spatial pattern in that region. Our results have important guidance to plan the rural landscape protection and urban and rural land regulation in metropolitan suburbs.

Keywords:land use; rural areas; regression analysis; rural settlement; landscape pattern; Qingpu district in Shanghai

通信作者：※刘黎明，男，浙江上虞人，教授，博士，博士生导师，主要研究方向为土地资源可持续利用与景观规划。北京中国农业大学资源与环境学院，100193。Email：liulm@cau.edu.cn

作者简介：任国平，男，湖南益阳人，博士生，讲师，研究方向为土地可持续发展和乡村景观规划。北京中国农业大学土地资源管理系，100193。Email：renguoping82@163.com

基金项目：国家自然科学基金（41471455）；湖南省自然科学基金（2015JJ2024）；湖南省新型城镇化研究基地支助

收稿日期：2015-07-01

修订日期：2015-11-12

中图分类号：F301.2

文献标志码：A

文章编号：1002-6819（2016）-02-0220-10

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032