村域尺度的不同乡村发展类型多功能特征与振兴方略

刘 玉，唐林楠，潘瑜春

村域尺度的不同乡村发展类型多功能特征与振兴方略

刘 玉，唐林楠，潘瑜春※

（1. 北京农业信息技术研究中心，北京 100097；2. 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097）

村域是中国农村社会经济活动的基本单元，科学划分乡村发展类型是分区分类推进乡村振兴的基础和关键。该研究在考虑规划约束的前提下，从经济条件、交通区位、资源禀赋和生态环境质量4个维度构建密云区乡村综合发展评价指标体系，并借助SOFM网络模型和地理探测器工具系统划分乡村发展类型。结果表明：1）在经济发展、交通区位等综合影响下，密云区乡村发展的空间分异特征明显，其发展水平总体呈现“水库南部＞水库北部”的特点。其中，密云镇、穆家峪镇和十里堡镇内的乡村发展最为突出，其乡村发展均处于较高级别以上；古北口镇和新城子镇的乡村发展弱。2）将密云区乡村划分为经济交通主导高水平区、交通生态主导高水平区、资源生态主导中高水平区等7大类，其中交通生态主导高水平区和经济生态主导中高水平区是主要的乡村发展类型，集中分布在不老屯、大城子、巨各庄、穆家峪、西田各庄、冯家峪和溪翁庄等镇。交通生态主导高水平区村庄生态环境质量较高，交通区位优势明显，叠加上较强的经济实力，乡村综合发展水平高。经济生态主导中高水平区村庄具有较强的经济发展水平和生态环境质量，乡村综合发展水平也较高。3）基于多功能视角梳理各类型区的功能特征，遵循“重点发展优势功能、适度提升弱势功能”的思路提出村庄振兴建议，以期为制订差异化的乡村振兴策略提供依据。

农村；分区；乡村发展；村域；多功能；乡村振兴；密云区

0 引 言

乡村地域系统是多尺度、多层级、多类型的复杂体系，是在人文、经济、资源与环境相互联系、相互作用下构成的具有一定结构、功能和区际联系的乡村空间体系[1]。由于自然和非自然资本、经济需求、市场距离、劳动力供应和基础设施水平的差异，中国乡村在转型发展过程中分化成不同的地域类型[2-4]，其功能发展、产业结构等亦随着区域资源禀赋、发展定位、文化政策、历史背景等诸类要素的不同组合而呈现出不同的变化差异[4]。新时期，《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》提出，顺应村庄发展规律和演变趋势，根据不同村庄的发展现状、区位条件、资源禀赋等分类推进乡村振兴。在此背景下，深入开展乡村发展类型划定研究，探索基于乡村发展类型的功能整合与提升路径，是实施乡村振兴战略以及推动城乡融合发展的客观要求。

由于对乡村地域系统的认知差异，早期学界侧重研究农业地域分异、农业区划等内容[5-6]。随着乡村人口、资源、环境等问题的出现，有关乡村经济发展[7-9]、空间格局[10-11]、功能分异[12-13]、发展转型及布局均衡[14-16]、土地利用[17]及景观格局重构[18-20]等类型的辨识研究增多，总体以人地关系理论、地域分异理论、比较优势理论等为基础，基于省域、县市、村域等尺度，根据区域资源禀赋、空间结构、产业发展、功能定位等差异，从单一或复合维度[21-23]构建乡村发展评价指标体系，来客观描述乡村发展现状。综合而言，既有研究在局部地区、专业领域取得了理论和实践上的突破，但运用系统观研究乡村地域复杂系统一直是乡村地域开发和土地利用的科学难题。研究尺度上以县域居多，而村域作为中国农村社会经济活动的基本单元，承载着乡村产业发展、农民日常生活、农村社区发展等生产生活行为[24]，相关研究却较为欠缺，难以有效指导村域空间优化。研究方法逐渐由专家集成等主观定性方法向主成分分析、层次聚类、空间聚类等客观定量聚类方法发展，而以自组织特征映射（self-organizing feature map，SOFM）神经网络为代表的聚类分区法能够降低指标和权重的主观性，适用于多维数据集分类[25]，正逐渐应用于地理学领域。指标体系构建方面，由于乡村地域系统的复杂性、高效空间信息获取和处理的限制性，尚未形成多维度、系统性的乡村发展类型划分及识别方法。加之，乡村规划是对乡村聚落布局、经济发展、空间组织等的总体部署[26]，随着国家及地方乡村振兴战略规划的出台，乡村发展类型划分更应与其衔接，以便有效指导乡村发展实践，但目前对规划的考虑不足。据此，结合区域具体特征、潜力、资源、需求和规划约束，构建面向村域尺度的多维度、系统性乡村发展评价指标体系，并选取客观聚类方法划定乡村发展类型，是转型期中国乡村地理学亟待研究的科学命题。

密云区是北京市重要的饮用水源地和生态涵养区，得益于境内独特的生产生态资源和区位优势，区域现代农业和旅游业发展迅速，但也因地形地貌限制，部分乡村经济发展落后、农民收入较低，乡村发展不平衡不充分现象明显。《北京乡村振兴战略规划（2018—2022年）》指出，要优化区域乡村生产生活生态空间，分类推进乡村发展，构建城乡融合发展格局。据此，本研究试图在考虑规划约束的前提下，构建密云区乡村综合发展评价指标体系，并借助SOFM聚类方法，系统辨识乡村发展类型及其多功能特征，服务于差异化乡村发展策略制定。

1 研究思路与方法

1.1 基本思路

1）基于系统观构建乡村发展评价指标体系（图1）。结合区域实际及相关资料，构建乡村多维度发展评价指标体系，并借助网络在线资源、GIS空间分析技术及统计资料等获取相应指标；经过标准化、赋权计算得出评价单元各项子系统指数以及乡村综合发展指数，并据此分析区域乡村综合发展特征。

图1 密云区乡村发展类型划分技术流程

2）基于SOFM模型和地理探测器划分乡村发展类型。村经济发展水平、交通区位条件、资源禀赋现状、生态环境质量4项指数即为SOFM分类模型输入，聚类结果即为模型输出。首先，遵循样点在空间随机均匀分布的抽样原则，借助ArcGIS地统计模块的创建子集工具，将获取的包含4项子系统指数属性记录的村域单元点按一定比例抽样（通常，抽样单元/总体研究单元≥70%）；利用Matlab神经网络工具箱提供SOFM相关函数编程，对样本进行学习、训练和分类。待网络训练好后，将全部单元作为输入样本投入网络，进而获得相应的分类结果，并借助地理探测器工具确定最佳聚类数目，而后将结果导入ArcGIS，形成乡村发展类型图。

3）乡村发展类型的多功能特征及振兴建议。根据不同类型乡村各维度的具体特征，对类型区进行命名，分析其多功能特征，并据此提出村庄振兴建议。

1.2 乡村发展评价指标体系构建

系统构建乡村发展评价指标体系，即基于乡村地域系统理论和要素禀赋理论等，综合考虑经济、社会、资源等差异对乡村发展的影响。因此，该研究从考虑规划约束入手，参考相关文献[27-29]，在遵循典型性、科学性、系统性、可操作性、简明性等原则的前提下，侧重突出乡村发展的差异性和可比性，从经济发展水平、交通区位条件、资源禀赋现状和生态环境质量4个维度选取11项指标构建乡村发展综合评价指标体系。其中，规划期内建设用地面积占比、与城镇核心区的距离属于规划约束类指标，表征规划以及城镇核心区对乡村未来发展的影响；其余均为现状描述类指标，表征乡村发展的现状水平。

利用极值法对指标标准化；借助层次分析法获取指标权重；运用加权求和法确定乡村发展4项子系统指数及综合指数。指标体系及权重详见表1。其中，在借助层次分析法确定指标权重过程中，主要参考乡村发展研究专家的意见和现有文献中相应指标权重值来确定判断矩阵构造环节中指标的重要性标度。极值法、层次分析法、加权求和法的计算公式详见文献[8,30]。

由表1可知，1）经济发展水平是衡量乡村发展的重要指标，也是乡村经济发展潜力的重要反映，具体选用人均乡村主要经济总产出、农民人均收入所得和规划期内建设用地面积占比反映。其中，人均乡村主要经济总产出、农民人均收入所得反映乡村经济发展水平现状，值越大，乡村发展水平越好；规划期内建设用地面积占比反映地区经济增长潜力，其值越大，表示未来村镇化程度越高，越有利于乡村发展。2）交通区位条件决定了乡村地域系统与城镇及其他乡村地域之间物质、能量和信息互动的频度和效率，可用交通便利度、与城镇核心区的距离表征。其中，交通便利度反映乡村道路设施建设情况，值越大，表示交通设施越完善，越有利于乡村发展；与城镇核心区的距离反映村庄交通区位状况，越靠近城镇核心区，越容易接受城镇核心区的辐射影响，村庄城镇化发展的可能性越大，乡村发展潜力越大。反之，乡村未来发展潜力越弱。3）研究涉及的资源禀赋现状侧重反映区域一、三产业的资源基础，具体用主要农产品产量、主要农用地资源和A级以上旅游资源丰度表征。其中，主要农产品产量、主要农用地资源分别从数量和规模方面反映乡村的农业资源禀赋条件，农业产量（资源）越高（丰富），农业生产能力就越强，越有利于实现乡村产业振兴；A级以上旅游资源丰度主要反映乡村旅游资源分布现状，值越大，表明乡村旅游资源越丰富，乡村旅游吸引力就越大，越有利于乡村发展。4）生态环境质量侧重反映乡村生态系统提供的生态保育以及生态稳定能力，具体用生态用地面积占比、地形起伏度和地质灾害易发程度表征。其中，生态用地面积占比反映区域提供生态服务、维持生态系统平衡的能力，值越大，表明村内生态用地越丰富，乡村生态环境质量越好，提供生态服务的能力越强。地形起伏度和地质灾害易发程度分别反映区域生态敏感性和地质条件对乡村发展的影响，其值越大，对乡村发展建设威胁越大，发展水平就越弱。

表1 乡村发展评价指标体系

注：①指标中村工业主营业务收入、建筑业总产值等数据缺乏，具体用乡镇相应指标与镇总人口的比值代替。标准化时，对各类人均经济产出分别标准化，尔后加和求取平均值。②为显示不同级别道路对村民生活的影响，以赋权后的道路长度进行路网密度计算[31]。③主要农产品产量标准化处理方式同①。④依据《生态保护红线划定指南》确定生态用地范围，具体包括一二级林地、水源保护区等生态用地。计算时，为避免不同用地间的重叠，借助ArcGIS 空间分析技术获取最终生态用地范围和村内生态用地面积，尔后计算其与村土地面积的比值得来。⑤利用2017年密云威胁居民点的突发地质灾害隐患点统计表获取威胁密云村庄的地质灾害险情级别（分为无隐患、小型、中型和大型），具体计算方法参考文献[32]。

Note: ①Owing to lack of village's indicators such as the main business income, the total output value of the construction industry and so on, we will use the ratio of town's corresponding indicators and the town population instead. And the standardized output value of main rural economic output per capita is calculated by the average value of the sum of the standardized values of the four kinds of per capita economic output data items. ②To show the impact of different level roads on villagers' lives, the road network density is calculated by the road lengths after being given weight[31]. ③ The method of main agricultural output standardized is same as①.④ The proportion of village ecological land area is equal to the ratio of the final village ecological land area and the village land area. Inside, the village ecological land area includes the first and second level of forest land area , water conservation area and other ecological land in village's level, obtained by using ArcGIS according to the guidelines for delineating the red line for ecological protection. ⑤ The risk levels of geological disasters threatening villages of Miyun (divided into no risks, small, medium and large) is calculated by the statistical table of the hidden dangers of sudden geological disasters threatening residential areas in Miyun in 2017. The specific calculation method can be drawn by reference[32] .

1.3 乡村发展类型划分方法

1.3.1 SOFM网络分类模型设计

SOFM是一种由芬兰学者Kohonen提出的非监督型的人工神经网络，它能够将高维数据集映射至低维空间，进而识别出数据间的相似关系。网络由输入层和竞争层组成，输入层节点代表样本的特征维数，竞争层节点即类别个数。输入层接收样本数据后，使竞争层节点相竞争，并调整获胜节点与邻域节点权值，可以在保持数据集拓扑结构不变的前提下得到数据聚类结果[25,33]。

SOFM网络学习步骤包括[34]：1）网络初始化。主要包括网络权值(w)、学习速率()、邻域(S)及迭代次数(；2）输入样本数据(x)归一化处理；3）计算输入样本与每个竞争神经元之间的距离（d），具有最小距离的神经元即为获胜神经元（）；4）权值调整及邻域设置。对获胜神经元及邻域内神经元权值进行更新；5）基于新的输入样本重复上述步骤，进而获取最终分类结果。研究借助MATLAB实现聚类代码设计，相应的网络拓扑结构、距离、迭代次数等参数依次设置为六角形拓扑结构（）、欧式距离（）、5000次，竞争层神经元个数依次设置为介于2～16之间的连续自然数，即样本输出类别依次为2～16类。

1.3.2 基于地理探测器的最佳聚类数目确定

SOFM网络非监督分类的特性表明，类别数目的改变将影响聚类结果，因此，确定最佳聚类数目是关键环节。梳理文献可知，目前学者们多依赖专家先验知识确定基于SOFM的聚类方案数目[4]，客观的聚类效果评价统计检验方法尚待深化研究。地理探测器作为一种可量化分析空间分层分异特性、探测各类变量之间空间相关性的探索性工具，其在检验基于专业领域知识的分类算法的聚类效果方面具有一定优势[35-36]。据此，该研究通过计算地理探测器的值来确定最佳类别，具体以乡村综合发展指数为结果变量，不同聚类数对应的分区结果为自变量，公式如式（1）。

一般而言，当聚类数相同时，值越大表示聚类效果越好。聚类数不同时，值随分类数的增加而增大，但随着类别数的增加，相关成本也会增加。据此，基于“类内乡村发展差异性最小、差异性最小前提下分类数目不宜过多”的原则，通过绘制边际效益曲线并寻找其拐点来确定最佳类别数。

1.4 研究单元处理

考虑到檀营、鼓楼、果园3地（下文统称为城镇核心区）的城镇化程度高以及密云水库内农村居民点分布少的情况，在研究单元处理时舍去，不参与分析。由于矢量数据中存在村名重复且空间分布连续的单元，为便于后续分析，对镇内村名重复的单元进行合并，最终形成357个村域单元。

2 结果与分析

2.1 密云区乡村综合发展水平

基于自然断裂法将乡村综合发展水平划分为高（≥0.423 3～0.542 5）、中高（≥0.350 9～0.423 3）、中低（≥0.264 6～0.350 9）和低（≥0.119 3～0.264 6）4个级别，单元占比分别为19.61%、36.69%、30.81%、12.89%。由图2可知，在经济发展、交通区位、资源禀赋和生态环境质量的影响下，乡村综合发展水平呈现明显的空间分异性，总体以城镇核心区和密云水库为圆心向外减弱。其中，城镇核心区周围乡村由近及远依次呈现“高—中高—中低”水平的圈层式分布结构，密云水库北部周围表现为“中高—中低—低”水平的圈层式分布结构，即全区以密云水库为界，水库北部的乡村发展水平总体弱于水库南部（城镇核心区周围）。分乡镇看，密云、穆家峪和十里堡镇的发展最突出，乡村发展水平均处于中高级别以上；西田各庄、溪翁庄、巨各庄、河南寨和东邵渠等次之，处于中高级别及以上的乡村比重均在60%以上；古北口和新城子镇的乡村发展最弱。

具体来看，1）高水平单元（70个）集中分布在密云水库南部的河南寨、穆家峪、巨各庄、十里堡、西田各庄、溪翁庄、密云、东邵渠等镇，少量分布在水库北部的石城、不老屯、高岭等镇。其中，蔡家洼、东白岩、提辖庄、石蛾、北白岩、西邵渠等邻近城镇核心区的村庄，交通区位优势独特，地势平缓，农业和旅游业资源丰富，生态环境质量较好，且规划期内有条件建设用地和允许建设用地规模较大，发展潜力大，乡村发展水平总体处于前列。2）中高水平单元（131个）在密云水库南部的西田各庄、河南寨、巨各庄、穆家峪、溪翁庄、太师屯以及北部的石城、高岭等镇分布居多。其中，白道峪、前栗园、荆栗园、下屯等村交通便利，有利于城乡要素流动，工业发展迅速，产业基础较好，居民收入较高，且生态用地面积占比较大，乡村生态环境较好，也表现出较高的发展水平。3）中低水平单元（110个）主要分布在密云水库北部的石城、冯家峪、不老屯、高岭以及南部的大城子镇和太师屯镇。其中，南沟（大城子镇）、南香峪、前火岭、吉家营、石岩井、下栅子等村的坡度在25°以上，经济交通发展受限，乡村发展水平不高。4）低水平单元（46个）主要分布在水库北部的新城子、不老屯、古北口等镇。这部分村庄地形起伏较大，生态环境质量不高，同时经济、交通、资源等发展水平也较低，乡村综合发展水平低下。

图2 密云区乡村综合发展水平

2.2 乡村发展类型划分

结合图3可知，值随着聚类数目的增加而不断增大，表明聚类效果随类别数的增加而变好。总体而言，聚类数介于2～7之间时，值快速增大；聚类数介于8～16之间时，值呈现缓慢的波动增长态势。考虑到空间分区成本会随聚类数的增加而增大，结合边际效益递减规律，认为聚类数为7或8时所对应的值即为空间分区成本最合理、分区效益最好的边际效益拐点值。将两种聚类结果导入ArcGIS，形成乡村发展类型图。结合乡村发展类型分布情况最终确定密云区乡村发展类型为7（图4），并按照经济发展、交通区位、资源禀赋、生态环境4个维度和综合发展水平的具体特征命名，原则上以反映类型区的主要特征、发展水平高低情况为主，各类型区内涵及其主要特征详见表2。

表2 密云区乡村发展类型区基本特征

注：类型区名称中的中高、中低、低水平基于前文乡村综合发展水平指数分级标准整理，但高水平的划分则相对于中高水平而言。

Note: The middle-high, middle-low and low levels in the names of typology areas are sorted out based on the classification standards of the rural comprehensive development level index mentioned above, but the classification of the high level is relative to the middle-high level.

图3 不同聚类结果对应的q值分布

图4 密云区乡村发展类型

2.3 各类型区的多功能特征及振兴建议

乡村最早作为农产品生产区域而客观存在，在区域发展条件差异性、区域发展目标多元、社会需求多样及土地利用多宜等综合影响下[37]，乡村多功能性日渐引起关注，并逐渐由单一的农产品生产转向兼具生产、生活、生态、文化等多功能方向发展。在此背景下，需要重新认知乡村价值，意味着可基于多功能视角剖析乡村发展差异[38]。依据功能特征表现，确定乡村产业、主体、资源等要素的流动和重组方向，进而促进乡村发展。同时，不断流动的乡村发展要素经过空间重组和再配置又反过来作用于乡村多功能性，使某些功能增强或减弱，进而形成功能特色鲜明、差异明显的乡村发展类型（图5）。据此，本研究在阐述各类型区乡村发展特征时，着重探讨经济发展、资源禀赋等要素支撑下的多功能发展特点，解释乡村发展过程，进而从功能角度提出乡村振兴建议。

图5 多功能视角下的各类型区振兴发展思路

经济交通主导高水平区，集中分布在不老屯、十里堡、河南寨、西田各庄等镇，太师屯、密云、石城、穆家峪等镇有少量分布。区域经济发展水平和交通区位优势突出，表现出较强的经济功能；农业和旅游业资源禀赋弱于其他类型区，生态环境质量也普遍较低，表现出较弱的生态旅游休闲功能。针对地形受限的黄土梁村、干峪沟村、北沟村等，未来宜充分利用地形地貌资源，开发特色旅游项目，发展特色化的生态旅游及服务业；针对部分地势平缓、邻近城镇核心区的村，如靳各寨村、河槽村、南穆家峪村等，注重村镇产业规划引领作用，强化经济功能，同时注意保护区域生态用地，提升区域生态功能。

交通生态主导高水平区，主要分布在密云水库南部的溪翁庄、河南寨、巨各庄、穆家峪、西田各庄、大城子等镇。该类型村庄的生态环境质量较高，交通区位优势明显，生态功能也比较强，农业资源禀赋相对丰富而旅游资源相对不足，旅游休闲功能有待提升。未来宜结合区域农业资源和交通优势，着力培育蔬菜种植、配送加工等特色产业，提升农产品生产能力；以农业发展为着力点，加强观光休闲采摘类旅游资源开发力度，促进产业融合，提升旅游休闲功能，进而提升乡村经济发展水平乃至综合实力。

资源生态主导中高水平区，主要分布在高岭、太师屯等镇。这部分村庄生产和生态功能明显优于其他类型区，但经济发展和交通区位稍弱。鉴于此，未来应重点发展生产和生态功能，并充分利用丰富的耕地和园地资源，积极发展观光采摘等休闲农业；强化生态旅游资源的开发力度，积极促进农旅产业融合，以产业发展提升乡村经济功能。

经济生态主导中高水平区，集中分布在密云水库北部的石城、冯家峪、不老屯以及南部的巨各庄、太师屯、穆家峪、大城子、西田各庄等镇。该类型区以经济功能和生态功能发展为主，交通区位和产业资源禀赋优势相对不足。未来应以经济、生态功能发展为主导，依托村庄较强的经济实力，引导资金向交通基础设施建设、现代化农业等流动，提升区域生产及社会功能。

经济交通制约中低水平区，主要分布在高岭、太师屯、不老屯、新城子等镇。地形坡度较大，不利于经济发展和交通建设，经济和社会功能发展不足，但生态功能相对处于优势地位，同时具备一定的农用地资源，适宜发展生产功能。未来应以强化生态功能为主，并借助生态用地资源和地形特点，加强旅游资源开发力度；借助已有的农用地资源，积极发展生态农业，以振兴旅游业和现代农业作为提升乡村综合实力的载体，提升区域经济功能。

经济资源制约中低水平区，集中在密云水库北部的不老屯、石城以及南部的东邵渠、西田各庄等镇。在经济发展和资源禀赋的双重限制下，这部分村庄的经济、生产和旅游功能发展不足，但生态环境质量较好，是区域水源涵养功能的重要载体，未来应在继续保持该功能的同时，依托已有资源适度强化经济和生产功能，提升乡村发展水平。

交通生态制约低水平区，集中分布在冯家峪、古北口、新城子等镇，境内因地形起伏较大，地质灾害易发，交通基础设施建设受限，尽管有较丰富的旅游资源，但开发力度不足，乡村发展水平较低。这一类型区生态旅游休闲功能发展潜力大，但经济功能和社会功能发展不足，未来宜结合优势条件，借助已有旅游品牌效应，以交通设施建设为着力点，增强区域生态旅游资源吸引力，进而提升区域经济、旅游、生态等功能。

3 结论与讨论

1）在经济发展、交通区位等综合影响下，以密云水库为界，密云水库南部的乡村发展水平由近及远呈现“高—中高—中低”水平的圈层式分布结构，密云水库北部周围表现为“中高—中低—低”水平的圈层式分布结构，总体呈现“水库南部＞水库北部”的特点。高、中高、中低和低等4个级别的单元占比分别为19.61%、36.69%、30.81%、12.89%，其中密云、穆家峪和十里堡镇内的乡村发展最为突出，均处于中高级别以上；西田各庄、溪翁庄、巨各庄、河南寨和东邵渠等5镇处于中高级别及以上的乡村比重均在60%以上；古北口和新城子镇的乡村发展最弱。

2）基于SOFM网络分类模型和地理探测器的值工具，确定划分为7种乡村发展类型，交通生态主导高水平区和经济生态主导中高水平区是主要类型。其中，交通生态主导高水平区主要分布在溪翁庄、河南寨、巨各庄、穆家峪、西田各庄、大城子等镇，村庄生态环境质量较高，交通区位优势明显，经济实力强，乡村发展水平高；经济生态主导中高水平区集中分布在巨各庄、太师屯、穆家峪、冯家峪、大城子等镇，区域村庄具有较强的经济发展水平和生态环境质量，乡村综合发展水平较高。

3）因经济、交通、资源、生态等因素组合差异，密云区各乡村发展类型呈现出不同的功能特征。基于乡村振兴的产业、主体、资源等要素，建议按照“重点发展优势功能、适度提升弱势功能”的思路制订差异化的乡村振兴策略，提升乡村发展水平。

4）该研究基于村域尺度，从经济发展、交通区位、资源禀赋、生态环境4个维度系统构建乡村发展评价指标体系，并借助SOFM模型对乡村进行聚类，借助地理探测器值工具确定乡村综合发展水平指数为结果变量下的最优聚类结果，表明基于SOFM和地理探测器的乡村发展类型划分结果总体符合区域实际，并能反映各类型区不同维度要素的发展差异，以及规划约束对乡村发展的影响，所得结论能够为密云区乡村振兴实践提供依据。然而，需要补充的是，该研究在借助地理探测器评价最优聚类结果时，也考虑过分别基于子系统指数进行分析，其值分布与以乡村综合发展水平指数为结果变量所对应的值分布曲线变化特点相似，均在7～8类有较好表现。篇幅所限，文中仅列出了以乡村综合发展指数为结果变量的值分布情况。此外，研究所需数据主要来源于土地利用现状数据、社会经济统计数据和遥感影像数据等，后续将结合细致的实地调研，进一步明确乡村振兴发展的优先能级，以便为村庄规划编制提供更科学的依据。同时，由于数据获取限制，在设计旅游丰度指标时仅考虑国家A级以上旅游景点的丰富程度，对于其他类型景点的考虑不足，随着卫星数据采集范围向乡镇层级覆盖，未来有待获取相关指标以便深入研究。

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Multifunctional characteristics and revitalization strategies of different types of rural development at village scale

Liu Yu, Tang Linnan, Pan Yuchun※

(1.,100097,; 2.,100097,)

Village is the basic unit of rural social and economic activities in China. In accordance with the law of village development and the trend of evolution, it's of great significance to carry forward rural revitalization by zoning and classification on the basis of scientific recognition of suitable development types for various villages. Considering planning constraints, in this study, a comprehensive development evaluation index system was established in four dimensions of economic conditions, traffic location, resources and ecological environment. Among the index system, indicators such as the proportion of construction land area during the planning period and the distance from the urban core area belonged to the type of planning constraints, which reflected the impact of planning and the urban core area on the future development of the countryside; the rest were the status quo description category ones, representing the status quo level of rural development. After calculating and analyzing the status of integrated rural development, rural development types and multi-functional characteristics were identified by use of tools and systems such as SOFM network model and GeoDetector. In the process above, the SOFM model was used to obtain scientific and objective classification results which ranged from 2 to 16 categories, and then, the GeoDetector was used to obtain the number of best rural areas. The results showed that Under the influence of economic development, traffic location and other factors, development of villages in Miyun District differentiate largely in space, and the development level of area on the south of reservoir was generally better than the area on the north of reservoir. Miyun Town, Mujiayu Town and Shilipu Town thrived best and their rural developments were at a high level while Gubeikou and Xinchengzi Town developed most slowly. Our results also showed that villages in Miyun District were divided into seven zones such as traffic and ecology dominant high-level zone and resource and ecology dominant medium-high level zone. Traffic and ecology dominant and economy & ecology dominant high-level zones were the primary types of rural development. These two zones were mainly located in Bulaotun, Dachengzi, Jugezhuang, Mujiayu, Xitiangezhuang, Fengjiayu and Xiwengzhuang. With high quality of ecological environment, advantageous traffic location and strong economic development, villages in traffic and ecology dominant high-level zone showed high-level comprehensive development. Villages in economy and ecology dominant medium-high level zone had a strong economic development and great ecological environment, so they also achieved high-level comprehensive development. In addition, the results showed functional characteristics of different types of zone were summarized from a multi-functional prospective and suggestions for rural revitalization were proposed in accordance with the idea of “focusing on advantageous functions and properly improving disadvantageous functions” in order to guide the establishment of differential rural revitalization strategy. Overall, the results of the classification of rural development types based on SOFM and GeoDetector generally accorded with the regional reality, and can reflect the development differences of different dimensions of seven zones, as well as the impact of planning constraints on rural development. The conclusions can provide evidence for the rural revitalization practice in Miyun District.

rural areas; zoning; rural development; village; multi-function; rural revitalization; Miyun District

刘 玉，唐林楠，潘瑜春. 村域尺度的不同乡村发展类型多功能特征与振兴方略[J]. 农业工程学报，2019，35(22)：9－17. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.002 http://www.tcsae.org

Liu Yu, Tang Linnan, Pan Yuchun. Multifunctional characteristics and revitalization strategies of different types of rural development at village scale [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(22): 9－17. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.002 http://www.tcsae.org

2019-06-23

2019-08-02

北京市农林科学院青年科研基金（QNJJ201902）；北京市自然科学基金面上项目（9192010）

刘 玉，博士，副研究员，主要从事土地利用、区域农业与农村发展研究。Email：Liuyu@nercita.org.cn

潘瑜春，博士，研究员，主要从事GIS空间分析与空间信息系统集成研究。Email：panyc@nercita.org.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.002

K901

A

1002-6819(2019)-22-0009-09