基于转移概率和网络联系的辽宁省农村居民点适宜性评价*

肖展春，危小建，赵英慧，陈竹安， 3， 4

(1.武汉大学自然科学学报编辑部，湖北武汉 430072； 2.东华理工大学测绘工程学院，江西南昌 330013； 3．流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室，江西南昌 330013； 4.东华理工大学江西省数字国土重点实验室，南昌 330013)

0 引言

农村居民点作为我国农村土地利用的重要组成部分，其数量结构布局特征不仅关系城乡统筹和一体化的进程； 而且影响城乡建设用地的布局与发展[1]。由于缺乏科学系统的村镇规划，造成了土地资源利用效率低下等问题[2]。对农村居民点进行适宜性评价，不但可以实现土地资源的合理利用，促进可持续发展，而且能为开展城镇体系规划、农村居民点规划和整理提供基础。

近年来，不少学者对农村居民点评价方面进行研究，主要集中在农村居民点集约节约评价、农村居民点整理综合效益评价以及农村居民点规划方案的评价，评价方法主要有多因素综合评价法[3]、生态位适宜度[4]、层次聚类法、专家咨询法、递阶模糊评价法[5]、模糊综合评价[6]、综合用地适宜度[7]、可拓工程的优度评价法[8]、元胞自动机(CA)法[9]等，还有采用各种评价方法与GIS空间分析方法相结合的方法[10]等。例如，关小克等[11]构建了居民点用地的综合限制程度和发展压力两个方面的评价系统，评价居民点用地空间稳定程度，并据此对北京市居民点时空配置提供参考。王玉波等[12]从经济、社会、生态3方面的效益构建指标体系，依据专家打分法确定各指标权重来评价居民点整理综合效益。刘灵伟[13]构建了农村居民点整治成熟度评价的指标体系，评价村庄的整理时机成熟度，并依此确定不同农村居民点整理的优先顺序。张颖等[14]以南京市六合区为例，在分析其农村居民点现状布局特征的基础上，引入最小累积阻力模型(MCR模型)，从农村居民点布局适宜性出发做优化模式的选择。也有不少学者借助网络理论和定量模型测度农村居民点变化的网络结构[15]，从农村居民点集聚度、中心度等方面探讨农村居民点用地演化过程并以此揭示农村居民点演变规律[16]。丰富的土地评价方法为农村居民点适宜性评价提供了坚实基础[17]。目前有关居民点适宜性的评价多只评价单个县或乡镇的农村居民点，评价的范围过小，省域层面的农村居民点空间布局适宜性的评价研究鲜有报道，省域层面的评价单元多为乡镇、区县级，评价单元较少具体到图斑这一微观尺度。此外，以往的研究中农村居民点的适宜性多只考虑农村居民点所处的自然条件、区位条件和社会经济条件等因素的垂直联系，较少考虑农村居民点之间的水平联系[18]。仅有的农村居民点间联系的研究，如引力模型[19-20]等，只考虑农村居民点受最近城镇的影响，且具有一定的局限性[21]，不能满足围绕省域层面的居民点整治规划需要。文章使用网络分析技术度量农村居民点的交流与联系，近似表征农村居民点之间的血缘、亲情等社会因素，并与农村居民点转移概率适宜性相结合，具有一定的创新性。

综上所述，相关学者在农村居民点评价方面做了大量的工作，所研究的对象范围均过小，无法探寻更大层面的内部整体规律。基于此，该文以辽宁省为研究区，基于转移概率和网络联系对省域层面的农村居民点进行空间布局适宜性评价，全面把握农村居民点社会经济与区位适宜性特征，为农村居民点科学规划提供科学指导。

1 数据与方法

1.1 数据来源与处理

考虑到辽宁省103个区县中各行政区域大小不一，且不少区没有或只有少量农村居民点，为了便于分析，将辽宁省市辖区以及含有农村居民点面积较少的县进行合并，合并后的评价单元共有43个。然后，在不打破县(市、区)行政边界的前提下，将合并后的43个县(市、区)划分成3个不同的地貌类型区，分别为西部山地丘陵区、中部平原区和东部山地丘陵区，划分结果如图1(a)。

研究涉及两个研究期，分别为2000年和2010年。空间数据来源于Landsat TM 5影像。从中科院直接获取解译好的影像。影像数据的预处理主要包括裁剪、拼接、几何校正等。然后利用面向对象解译软件eCognition进行影像的多尺度分割，根据区域地物的形状特征和影像的光谱特征，结合专家知识建立专家决策树进行土地覆盖分类，对于不能用规则提取的区域，采用选取训练样本的方法，采用监督分类中的最大似然法进行分类。并根据2012年辽宁省土地利用变更调查数据库，结合目视人工判图，最终将遥感影像解译为耕地、园地、林地、草地、城市及工矿用地等、农村居民点、水域和其他用地8种类型。总体分类精度均高于90%，Kappa 一致性检验均大于0.8，整体分类精度满足研究需要。辽宁省2000年和2010年土地利用类型分布图如图1(b)(c)所示。

图1 辽宁省研究单元(a)与2000年(b)和2010年(c)土地利用类型分布

图2 基于农村居民点转移概率和农村居民点网络联系的适宜度评价模型

1.2 转移概率和网络联系的适宜度模型思路

借鉴CLUE-S模型的思想，考虑农村居民点转移概率适宜性指数，考虑农村居民点所处的自然条件、区位条件和社会经济条件等驱动因素，进行农村居民点适宜性评价。在构建转移概率适宜性指数时，由于辽宁省区域大，农村居民点驱动机制不同，不应采用同一套转换规则。

此外，农村居民点变化除受到各种垂直联系的驱动因素影响外，还受到农村居民点之间相互作用水平联系的影响。已有的农村居民点间联系的研究，如引力模型等，仅考虑农村居民点受最近城镇的影响，且偏重考虑空间上宏观全局化特征，有一定的局限性[21]。该文将网络分析技术用来度量农村居民点的交流与联系，近似表征农村居民点之间的血缘、亲情等社会因素的影响。通过计算各农村居民点中心性指数，用以表征农村居民点网络联系强度，能够充分顾及农村居民点的等级地位，表征其对周边居民点的辐射强度，并为确定农村居民点整治的方向提供指引。因此，农村居民点适宜性评价应充分考虑农村居民点之间的网络的联系。

该文构建的转移概率和网络联系的适宜度模型包括了农村居民点转移概率适宜性指数和农村居民点网络联系适宜性指数。图2是转移概率和网络联系的适宜度评价模型。

关于农村居民点是否适宜，农村居民点转换概率计算是核心，转换概率越高，农村居民点为适宜的程度越高。该文主要考虑农村居民点转移概率适宜性指数和农村居民点网络联系概率指数。

(1)农村居民点转移概率适宜性指数

农村居民点转移概率适宜性指数用于表示受驱动因子影响农村居民点转换的概率。该文采用逐步Logistic回归模型建立农村居民点用地与内部驱动因素之间的回归关系，构建农村居民点用地的概率适宜性图层，进而获得该指数。由于辽宁省地域辽阔，考虑不同的地貌区，建立不同地貌区2000～2010年农村居民点演变的内部驱动力方程，构建的不同地貌区农村居民点用地的转移概率适宜性图层。

(2)农村居民点网络联系概率适宜性指数

农村居民点网络联系概率适宜性指数用于表示农村居民点水平方向之间的联系。居民点引力值反映的是居民点之间的邻近度特征，是根据万有引力模型变化而来，用来衡量居民点之间的空间相互作用，可用来反映居民点之间的联系程度。

(1)

式(1)中，K为经验常数；Iij为居民点i、j之间的相互作用分值；Si、Sj分别是居民点i、j的面积；Dij为居民点i、j两地之间的距离；b为度量距离的摩擦指数。通常K取1，b取2。

观察到2010年农村居民点平均邻近距离682.84m，期望平均距离为1 023.94m，选取3 000m范围内(该文根据现有参考文献[22]将参数选取为3 000m)，计算各农村居民点间的相互作用值，用作农村居民点网络的边。

通过构建每个县市的农村居民点联系网络，计算每个农村居民点联系网络的degree_centrality、closeness_centrality、betweenness_centrality 3个指标[22]，通过0～1标准化后，按照0.33、 0.34、 0.33的权重进行加权求和，然后将求和的结果进行核密度平滑(核密度的半径选取了1 500m)，对平滑后的结果进行0～1值标准化后生成网络联系适宜性的图层。

(3)农村居民点转化概率

由上述两部分构成农村居民点转化的概率表示为：

Pij=0.6×Qij+0.4×Rij

(2)

式(2)中，Qij为农村居民点转移概率适宜性指数；Rij为农村居民点网络联系概率指数。

1.3 转移概率和网络联系适宜度模型的适宜性评价

利用转移概率和网络联系的适宜度模型计算获得农村居民点最终转化概率适宜性图层，然后计算辽宁省每个居民点图斑的平均适宜度，运用0～1标准化方法对农村居民点图斑的适宜值进行标准化，作为转移概率和网络联系适宜度模型的农村居民点适宜性评价结果。为了直观地显示转移概率和网络联系的适宜度模型的农村居民点适宜性评价结果，运用自然断点法将农村居民点分为高度适宜类、较适宜类、一般适宜类和不适宜类4种。

为进一步分析县单元的适宜值，以不打破行政单元边界为原则，对县单元所有居民点图斑的适宜值(总分值)进行面积加权求和，作为该县单元的适宜值(总分值)。

(3)

式(3)中，L表示县单元的适宜值(总分值)；Mg表示该县单元内第g个居民点的适宜值(总分值)；Tg表示该县单元内第g个居民点的面积；T表示该县单元内居民点总面积；t表示该县单元内居民点总个数。

2 结果与分析

2.1 转移概率适宜性评价结果

由于辽宁省地域辽阔，应在不同的地貌区建立不同的驱动方程，进而构建不同的农村居民点用地的概率适宜性图层。辽宁省分地貌区农村居民点变化逐步Logistic模型回归结果见表1。从结果来看，不同区域的回归结果均存在一定的差异，入选的驱动因子不同，且驱动因子的作用程度存在不同，说明农村居民点在不同区域所受驱动因子的影响不同，存在不同的区位取向。西部山地丘陵区的回归方程中入选的驱动因子较少，其中耕作便捷度的影响作用最大； 中部平原区的回归方程中入选的驱动因子最多，有显著的正向作用的因子有：坡向、高程、距离河流距离、居民点引力值和坡度，而有显著负向作用的指标有：距离工矿距离、距离城镇距离、耕作便捷度、距离县级以上道路距离和距离县级以下道路距离； 东部山地丘陵区的回归方程中入选的影响因子较少，与西部山地丘陵区相比，引入了距离县级以上道路距离和坡度等影响因素，说明在东部山地丘陵区，这些区位因素对农村居民点的影响作用较为强烈。且在东部山地丘陵中，高程成为最强烈的影响因素。

表1 2000～2010年辽宁省分地貌区农村居民点变化逐步Logistic模型回归结果

西部山地丘陵区中部平原区东部山地丘陵区变量B变量B变量B高程-0 230坡向0 033高程-0 558距离工矿距离0 044高程0 157距离工矿距离-0 082耕作便捷度-0 257距离工矿距离-0 414耕作便捷度-0 382距离河流距离0 072距离城镇距离-0 182距离河流距离-0 326距离县级以下道路距离-0 147耕作便捷度-0 249距离县级以上道路距离-0 091居民点引力值0 207距离河流距离0 230距离县级以下道路距离0 354常量-0 457距离县级以上道路距离-0 109坡度0 120距离县级以下道路距离-0 375常量-0 241居民点引力值0 064坡度0 448常量0 384

通过所确定的各地貌区的驱动力方程，运用栅格计算器，生成了各地貌区的农村居民点Logistic回归模型转移概率适宜性图(图3)。农村居民点Logistic回归模型转移概率适宜性图分别显示了西部山地丘陵区、中部平原区和东部山地丘陵区的适宜值高低。总体上，辽宁省农村居民点转移概率适宜性图的分布符合了辽宁省的农村居民点的区位分布特征。

图3 辽宁省各地貌区农村居民点Logistic回归模型转移概率适宜性图

图4 辽宁省农村居民点图斑网络联系强度图 图5 基于农村居民点转移概率和农村居民点网络联系的适宜度模型的评价结果

2.2 网络联系强度适宜性评价结果

通过分各县市构建农村居民点网络，计算每个农村居民点的网络中心性强度，将各农村居民点的degree_centrality、closeness_centrality、betweenness_centrality的值关联进农村居民点图层，通过0～1标准化后，按照0.33、0.34、0.33的权重进行加权求和，然后将求和的结果进行核密度平滑(核密度的半径选取了1 500m)，对平滑后的结果进行0～1值标准化后生成辽宁省农村居民点图斑网络联系概率图(图4)。由图4所示，农村居民点网络联系概率图突出呈现了农村居民点联系强的地方，而农村居民点联系强的地方则发生新增农村居民点概率较高。

2.3 基于转移概率和网络联系的适宜度评价结果

2.3.1 辽宁省农村居民点适宜性评价结果

通过转移概率和网络联系的适宜度模型评价辽宁省农村居民点适宜性(图5)。由图5所示，适宜度值较高的地方主要集中在辽宁省中部，且整个适宜值的分布较为集聚，这与转移概率和网络联系的适宜度模型中加入了农村居民点的网络联系值的考虑相符。

运用转移概率和网络联系的适宜度模型计算辽宁省全省的农村居民点适宜性程度后，提取各农村居民点的适宜值，根据农村居民点的适宜值，将其划分为高度适宜、较适宜、一般适宜、不适宜4个适宜性分类(图6)。由图6可知，高度适宜的农村居民点面积合计为15.000 1万hm2、占农村居民点总面积的28.18%，较适宜的农村居民点面积合计为16.673 3万hm2、占农村居民点总面积的31.32%，一般适宜类的农村居民点面积合计为7.055 6万hm2、占农村居民点总面积的13.26%，不适宜类的农村居民点面积合计为14.500 7万hm2、占农村居民点总面积的27.24%。从各地貌分区来看，西部山地丘陵区中高度适宜类、较适宜类、一般适宜类和不适宜类的农村居民点面积合计分别为0hm2、2.368 0万hm2、2.223 5万hm2和8.960 8万hm2，占农村居民点总面积的比例依次为0%、17.47%、16.41%和66.12%； 中部平原区中高度适宜类、较适宜类、一般适宜类和不适宜类的农村居民点面积合计分别为12.843 6万hm2、8.633 9万hm2、1.430 0万hm2和4.741 1万hm2，占农村居民点总面积的比例依次为46.45%、31.23%、5.17%和17.15%； 东部山地丘陵区中高度适宜类、较适宜类、一般适宜类和不适宜类的农村居民点面积合计分别为2.156 6万hm2、5.671 4万hm2、3.402 1万hm2和7 987.78hm2，占农村居民点总面积的比例依次为17.93%、47.15%、28.28%和6.64%。

综上，适宜类(包含高度适宜、较适宜、一般适宜)农村居民点面积占总面积的72.76%，总体来说,土地条件较优，较满足居民点建设和发展需要。其中高适宜类主要集中在中部平原地区和东部山地丘陵区中的南方沿海地区，而不适宜类整体分布较为零散。

2.3.2 基于适宜值加权汇总的各县市农村居民点适宜性分布结果

为了以县市为单元更直观呈现适宜性分布的空间差异，通过对农村居民点适宜值进行加权求和汇总计算各县市的适宜值(图7)。由图7可知，适宜级别为高度适宜的县市平均适宜值为0.543，适宜级别为较适宜的县市的平均适宜值为0.486，适宜级别为一般的县市的平均适宜值为0.427，适宜级别为不适宜的县市的平均适宜值为0.351。高度适宜区包含康平县、开原、法库县、铁岭、沈阳市、辽中县、辽阳市、海城市、丹东市辖区和普兰店市； 较适宜区包含黑山县、葫芦岛、兴城市、宽甸县、抚顺市、庄河市、营口市、东港市、锦州、新民市、台安县、瓦房店市和北镇市； 一般适宜区包含义县、新宾县、岫岩县、本溪、凤城市、大连市、绥中县、彰武县和桓仁县； 不适宜区包含西丰县、昌图县、建平县、朝阳、北票市、凌源市、清原县、喀喇沁左翼县、阜新蒙、建昌县和盘锦昌。不适宜区中盘锦地理位置较佳，但是由于境内有大量草本沼泽，靠近草本沼泽的农村居民点适宜性差。辽宁省东北部的昌图县被评价为不适宜区，主要是因为转移概率适宜性评价是分地貌区进行的，在整个中部平原区来看，昌图县和盘锦县的农村居民点的适宜性不如其他中部平原的居民点。丹东市辖区和普兰店市的农村居民点之间间距较小，农村居民点之间的联系紧密。

3 结论

基于转移概率和网络联系对省域层面的农村居民点进行空间布局适宜性评价，能为农村居民点规划提供科学指导。研究结果有3点。

(1)通过网络分析技术来度量农村居民点的交流与联系，考虑到了辽宁省地域辽阔，并考虑到了农村居民点水平方向的联系。基于不同的地貌区建立的农村居民点转移概率适宜性图层和通过各县市农村居民点网络联系强度建立的网络联系强度适宜性图层，使农村居民点适宜性评价的结果更符合实际、更合理。

(2)转移概率和网络联系的适宜度模型的评价结果将辽宁省农村居民点的适宜性划分为高度适宜类、较适宜类、一般适宜类和不适宜类4类，各类面积为15.000 1万hm2、16.673 3万hm2、7.055 6万hm2和14.500 7万hm2，占农村居民点总面积的比例依次为28.18%、31.32%、13.26%和27.24%，高适宜类主要集中分布在中部平原地区和东部山地丘陵区中的南方沿海地区，不适宜类分布则较为零散，这与辽宁省山地多的特征是较为一致的。

(3)基于适宜值加权汇总后的县市区位适宜值结果直观呈现各县市农村居民点的适宜性。高度适宜区包含康平县、开原和普兰店市等县市； 较适宜区包含黑山县、葫芦岛和北镇市等县市； 一般适宜区包含义县、新宾县和桓仁县等县市； 不适宜区包含西丰县、昌图县和盘锦昌等县市。辽宁省中部平原区位条件好，东部沿海地区区位条件也较好，西部山地丘陵区地区较差，综合县市区位适宜值的分布特征符合辽宁省的实际。

该文用农村居民点转移概率适宜性指数和农村居民点网络联系概率适宜性指数进行辽宁省农村居民点适宜性的评价，评价方法具有一定创新性，但仍存在不足。农村居民点转移概率适宜性指数是通过分地貌区进行的，虽然很好地兼顾了各地貌区农村居民点驱动力的不同，但在辽宁省整体层面也弱化了各区域的差异。由于数据处理的原因，农村居民点网络联系概率适宜性指数是分县市计算的，没有考虑农村居民点之间的夸县域的联系。

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