杜婉婷,李淑杰,黄梦佳,曹竞文,齐 鲁
(吉林大学地球科学学院,吉林·长春 130061)
农村居民点是农户生活和进行各种活动而聚集的定居场所[1-3]。农村居民点的规模、空间分布特征是多种因素综合作用的结果,对居民点分布特征及其影响因素的研究,一直是人文地理、GIS等学科的热点研究问题。如:王重玲等运用GIS空间分析与数据统计相结合的方法分析宁夏干旱带居民点的空间分布特征,发现居民点的分布很大程度上受区域环境的影响[4];李珊珊等借助空间点模式分析与空间分析发现地形是影响宁强县居民点分布的主导因素,并提出农村居民点整合优化的合理建议[5];周启刚等利用多种方法对石柱县农村居民点的分布特征进行分析,确定石柱县能进行居民点新建与复垦的区域,为山地丘陵区新建农村居民点的选址及复垦提供理论支持[6];谭学玲等运用核密度估计和变异系数结合景观格局指数研究盘县农村居民点空间分布与景观特征,提出在各种地形地貌因素中,海拔、坡度等是影响农村居民点分布的关键因子[7];冯佰香等运用转移模型、平均最临近指数等方法研究宁波市北仑区农村居民点时空变化及驱动因素,发现国道和县级道路走向与居民点布局密切联系[8]。
对农村居民点的研究已转向定量分析、模型构建,研究方法上结合GIS空间分析技术、地统计相关分析模型和景观生态学数量分析方法来定量研究农村居民点的空间分布特征及影响因素[9-11]。目前单一行政区划或地貌类型农村居民点时空演变规律研究很多且方法成熟多样,但针对不同地貌类型的农村居民点的相关研究还是偏少。为此,本文选择地貌类型丰富的吉林省珲春市为研究区域,分析珲春市农村居民点用地变化的规律及其原因,为合理利用土地资源、促进农村土地节约集约利用提供参考。
珲春地处吉林省东部,位于延边朝鲜族自治州东南。珲春市地形呈马鞍形,东、南、北三面被群山环绕,西侧为珲春河冲积平原,境内还有敬信、春化等小型平原和盆地,地貌类型丰富。农村居民点的分布形态也具有多样化,既有沿乡镇集中分布呈团块状形态,也有沿道路河流扩展呈条带状分布形态,同时也伴随零星的山区“满天星”分布形态。以珲春市为研究区域对农村居民点时空动态变化进行研究,可以表征不同地貌类型下农村居民点时空动态变化的特征,具有较好的代表性。
珲春市2008—2017年土地利用现状数据库、乡镇驻地、河流、道路等矢量数据,珲春市统计年鉴、国民与社会经济发展公报等数据,由珲春市国土资源局提供;珲春市DEM来源于地理空间数据云平台。
核密度估计是一种关于热点和冷点的识别与分析方法[12],通过计算区域内的数据聚集情况,产生一个连续的密度表面。核密度测算值越高,表示农村居民点的空间分布密度越大。一般而言,可将其定义为:
设定x1、x2、…、xn是从分布密度函数f的总体中抽取的独立同分布样本,估计f在某点x处的值,通常采用Rosenblatt-Parzen核进行估计:
式中:fn为核密度测算值;n为搜索半径范围内的点数;h为搜索半径;k为核函数;(x-xi)为测算点x到样本点xi处的距离。
(1)高/低聚类分析(Getis-Ord General G)
Getis-Ord General G分析是一种推论统计,General G指数可用来判定高、低值的聚类程度[13]。其分析结果将在随机分布的情况下进行解释,其中P值和z得分用于衡量是高值聚类还是低值聚类,二者都关联于标准正态分布。相关的计算公式如下:
式中:xi、xj分别表示i和j区域的变量值;wij(d)表示以距离规则定义的空间权重;E(G)和V(G)分别表示G的期望值和方差。
(2)热点分析(Getis-Ord Gi*)
Getis-Ord Gi*分析是Getis-Ord General G的局部性分析,可对研究区内的每个要素进行聚集性分析,计算公式如下:
式中:xi、xj分别表示i和j区域的变量值;wij(d)表示以距离规则定义的空间权重。
(1)农村居民点总体变化情况
2008—2017 年珲春市农村居民点面积总体变化情况如表1所示。由此可看出,珲春市农村居民点用地面积呈逐年增加的趋势,由2008年的4 243.42 hm2增加到2017年的5 009.61 hm2,共增加了766.19 hm2。此间,珲春市总人口增加了7 423人,而农业人口减少了14 135人,农业人口比重由2008年的28.6%降低为2017年的21.5%,表明近年来珲春市人口类型由农业人口逐渐向非农业人口方向转移。随着城市化进程的加快,农村居民点面积应逐年递减,而珲春市农村居民点面积却逐年递增,累计增加了766.19 hm2,人均居住用地面积由2008年的670.77 m2/人增加到2017年的1 019.73 m2/人,增幅为52.02%,表明珲春市城市化发展的同时还存在农业劳动力向非农产业转移,农村土地利用效率低,部分宅基地闲置等问题。
表1 2008-2017年珲春市农村居民点面积统计Table 1 Statistics of rural settlements in Hunchun city in 2008-2017
(2)农村居民点各乡镇变化
基于ArcGIS平台,对2008年、2017年珲春市农村居民点进行叠加分析,得到珲春市农村居民点面积变化特征(图1)和各乡镇农村居民点用地情况(表2)。
图1 2008-2017年珲春市各乡镇农村居民点面积变化Fig.1 Changes in rural settlements of towns in Hunchun city in 2008-2017
表2 2008年和2017年珲春市各乡镇农村居民点用地情况Table 2 Land use status of rural settlements in towns of Hunchun city in 2008 and 2017
从表2可看出,珲春市超过25%的农村居民点分布于英安镇,分布面积最大,其中:2008年英安镇农村居民点面积为1 134.87 hm2,占总居民点的比例为26.74%,2017年农村居民点面积为1 385.08 hm2,占总居民点面积的比例为27.65%;其次为哈达门乡,2008年和2017年哈达门乡的农村居民点用地面积占总居民点比例均超过14%;农村居民点用地面积第三为三家子满族乡,2008年和2017年其农村居民点比重均超过10%;市区范围内农村居民点分布面积最少,且2008年和2017年农村居民点分布比例均低于0.8%。从变化面积来看,2008—2017年各乡镇农村居民点面积除了市区减少以外,其余的乡镇均增加,其中面积增加最多的三个乡镇为英安镇、哈达门乡和近海街,分别增加250.21 hm2、122.11 hm2、115.12 hm2,且增加的面积占总变化面积的63.62%。其中:英安镇增加的农村居民点用地集中于甩湾子村、关门村和荒山村,主要用于珲春发电厂和珲春矿区的选址建设;哈达门乡的农村居民点用地的增加为农村居民点的扩张,主要集中于河北村、马滴达村和平安村;而近海街的农村居民点用地的增加主要集中于图鲁村和春景村,主要服务于农村招商引资项目,如肉牛联营公司、农垦经贸公司、养牛基地和一些山庄的开发建设。其余乡镇农村居民点面积变化幅度由大到小依次为杨泡满族乡、马川子乡、敬信镇、密江乡、板石镇、三家子满族乡、市区和春化镇。
利用ArcGIS软件Spatial Analyst下的平均中心工具,以行政村面积为权重对农村居民点的空间动态路径分析发现:以2008—2009年为基准,农村居民点向西南方向移动1 048.08 m。农村居民点重心迁移与珲春市推进农村土地整治结合社会主义新农村建设、生态移民、村庄拆并等工作有很大关系。
(1)核密度估计
以2 500 m为搜索半径,利用ArcGIS中核密度分析工具完成2008年和2017年农村居民点核密度值的测算。以2008年为基准年,利用自然间距分类法,将2008年的核密度测算值划分为5个等级:<0.29、0.29-1.04、1.04-2.07、2.07-3.67、>3.67个/km2,2017年同样以0.29、1.04、2.07、3.67为临界点进行等级划分,最终得到珲春市2008年和2017年农村居民点核密度分布(图2)。
图2 2008年和2017年珲春市农村居民点核密度分布Fig.2 Distribution of kernel density of rural settlements in Hunchun city in 2008 and 2017
由图2可看出,珲春市农村居民点呈现集中与分散并存的空间特征:(1)2008年和2017年珲春市农村居民点空间分布核密度最高值分别为6.78个/km2、9.58个/km2,表明在珲春市某些区域单位面积的农村居民点的空间分布数量明显增加;(2)从空间分布来看,两年的核密度分布图大体上有较为相似的分布格局,均呈现西南部密集,北部、南部、东部稀疏的空间分布特征。具体来看,2个年份其核密度测算的高值区(>2.07)主要集中于英安镇南部、三家子乡东北部、哈达门乡西南部和马川子乡西北部环绕珲春市区分布,中值区(0.29-2.07)主要分布于敬信镇、英安镇中部、以及珲春河沿岸呈条带状分布的地区,其余的大部分地区为核密度测算低值区,且核密度值低于0.29个/km2,可见珲春市地广人稀;(3)2017年核密度高值区较2008年范围扩大,且呈聚集、连续分布趋势,集中分布在珲春市区周围英安镇南部、三家子乡东北部、哈达门乡西南部和马川子乡西北部,高值区的扩散与这些地区交通条件、基础设施善、地形地貌有很大的关系。
(2)空间集聚性分析
对珲春市2008年和2017年农村居民点全局聚类分析,得到表3所示结果。由表3可知,两年份General G值均为正,z得分均大于1.96,p值均小于0.05。说明该分析结果的置信度在95%以上,且呈现了明显的聚类特征。表明珲春市农村居民点规模在全局上呈现高值聚集特征。
表3 General G分析相关指数值Table 3 Related index values of General G analysis
对2008年和2017年珲春市农村居民点进行热点分析,得到珲春市2008年和2017年农村居民点规模“热点”图(图3),不同颜色表示z得分的不同,其中红色区域为“热点”区,蓝色区域为“冷点”区,淡黄色区域则为集聚程度不明显,即随机分布区,不同颜色的饱和度代表不同级别的显著程度。“热点”区,表示农村居民点大规模聚集;“冷点”区表明该区域农村居民点小规模集聚分布。
由图3可得出:(1)2008—2017年“热点”和“冷点”均有所减少,且热点的个数减少显著。“热点”区面积的减少是基于城乡土地规划的要求,一些农村居民点被迫转移,破坏了该区域内原有的集聚模式;个别斑块的扩张导致其规模在原有程度上变大,破坏与周围小规模农村居民的集聚关系,导致“冷点”减少。(2)对比两个年份的核密度图和“热点图”,发现珲春市密度高的农村居民点在空间上往往呈现出大规模集聚的特征,密度低的农村居民点在空间上通常出现小规模集聚的现象。(3)2008—2017年,“热点”区向西南方向集中,表明珲春市大规模集聚的农村居民点向西南部集中的趋势明显。
图3 珲春市农村居民点热点分布Fig.3 Distribution of hot spots in rural settlements in Hunchun city
本文选取高程、坡度、河流来研究自然因素作用下农村居民点的变化。根据地形特征将高程数据分为三级:平原区(<200m)、半山区(200-500 m)、山区(>500 m);坡度数据共分为≤2°、2°-6°、6°-15°、15°-25°、>25°五个等级;河流主要是珲春市境内的干流和较大的支流。将2008—2017年珲春市农村居民点面积变化分布图和高程、坡度文件进行叠加,得到珲春市不同高程、坡度等级农村居民点面积变化分布(图4)。
图4 不同高程与坡度级别珲春市农村居民点面积变化分布Fig.4 Distribution of rural settlements change in Hunchun city with different elevation and slope levels
(1)高程
分析图4和表4可发现:只占珲春市约1/3的平原区却分布着93%以上的农村居民点,且变化面积最大的区域也集中于平原区。可以说明:(1)随着海拔高度的增加,农村居民点呈现出垂直递减的规律;(2)居民点空间分布差异大,山区农村居民点规模小且分布稀疏,而平原区农村居民点规模大且分布密集;(3)平原区地势平缓,农村居民点的发展不受空间制约,更适宜农村居民点变化与扩张,而山区受地形限制,农村居民点扩展空间受限,且各居民点之间距离远,呈零星分布。
表4 珲春市不同高程农村居民点面积变化统计Table 4 Statistics of rural settlements change at different elevations in Hunchun city
(2)坡度
90%以上的农村居民点分布在坡度为一级、二级的区域。其中,一级坡度区域面积最大,占研究区农村居民点总面积的70%以上。随着坡度的增加,农村居民点规模越来越小,坡度较缓的区域农村居民点分布较为密集,而坡度较陡的区域,农村居民点分布较少,且空间分布较为分散。
变化面积大的区域集中在坡度较缓的地区。由图4、表5可看出,2008—2017年农村居民点最大变化面积集中在一级坡度区域内,随着坡度的增加,变化面积呈减少的趋势,空间变化缺乏均衡性。具体来看,2017年珲春市分布于一级坡度范围内的农村居民点较2008年增加了2.2%,二、三、四级坡度范围内的农村居民点均有减少,较2008年分别减少1.89%、0.31%和0.21%,五级坡度范围内农村居民点面积无变化。
表5 珲春市不同坡度农村居民点面积变化统计Table 5 Statistics of rural settlements change at different slopes in Hunchun city
(3)河流
古往今来,人们都是沿着河流选址建居以满足日常耕种劳作和生活用水,河流水面作为影响农村居民点动态变化的自然因素是不可忽视的[14]。珲春市的河流主要分布在坡度较平缓的地区,且随着与河流的距离越来越大,河流两侧的农村居民点分布逐渐由聚集型分布向零散型分布转变。由表6可得:(1)距河流2.0 km范围内,农村居民点分布面积较大,其中2008年和2017年分别有95.94%、96.44%的农村居民点分布于该范围内;(2)距离河流1 km范围内的农村居民点变化面积最大,该区域土壤肥沃,既便于生活用水又减少水资源的浸湿影响,是首选的农村居民点用地。
表6 珲春市与河流不同距离下农村居民点面积变化统计单位:(m、、%)Table 6 Statistics of rural settlements change at different distance to rivers in Hunchun city (Unit: m、、%)
将2008—2017年珲春市农村居民点面积变化分布图和道路、行政驻地进行叠加,得到不同道路、不同行政驻地作用下的农村居民点面积变化统计和2008—2017年珲春市不同道路与行政驻地农村居民点面积变化分布(图5)。
图5 不同道路与行政驻地珲春市农村居民点面积变化分布Fig.5 Distribution of rural settlements change in Hunchun city with different roads and administrative stations
(1)道路
道路的便捷程度对农村居民点的空间分布具有很大的影响,农村居民点的分布也往往集中于道路可以达到的区域[15]。由图5和表7可知:(1)超过70%的农村居民点分布在距离干线4 km范围内,而距离支线4 km范围内,约60%的农村居民点;(2)从面积变化来看,珲春市干线对农村居民点的影响范围在4 km以内,超过4 km干线对农村居民点的影响不大。而支线对农村居民点面积变化的影响大于干线的影响;(3)干线两侧500 m内因其交通便利和经济资源丰富吸引了较多的农户安营扎寨,而距离干线500 m之后农村居民点的面积虽有增加但是增加量有所降低,而支线对其影响则较为平稳,是农户选址定居的长期稳定的考虑因素。由此可以看出道路的开辟、建设与完善,使得许多农村居民点向道路两侧大规模迁移。
表7 与道路不同距离农村居民点面积变化统计Table 7 Statistics of rural settlements change at different distance to roads
(2)行政驻地
行政驻地的级别越高,其辐射半径越大。由图5和表8可知:(1)50%以上的农村居民点分布在距行政驻地4 km范围内,其中2008年和2017年分布于该范围内的农村居民点分别为51.59%和52.45%;(2)在不同的距离行政驻地缓冲区内,农村居民点的变化面积无明显的规律性,在距离行政驻地500 m范围内,变化面积最大,距行政驻地1 km范围内区域为农村居民点扩展的核心区域。由于城市化的发展,行政驻地的辐射范围随着经济发展逐渐扩大,带动并吸引远处农村居民点向行政驻地近处迁移。
表8 珲春市不同行政驻地农村居民点面积变化统计Table 8 Statistics of rural settlements change in different administrative stations in Hunchun city
(1)2008—2017年,珲春市农村居民点重心向西南方向移动1 048.08m,面积增加了766.19 hm2。人均用地面积呈上升趋势,而农村居民点占建设用地比重自2010年后逐年降低。珲春市各乡镇农村居民点的分布面积、面积变化量、变化幅度均存在空间差异性。
(2)单位面积农村居民点的空间分布数量明显增加,2008年和2017年珲春市农村居民点空间分布核密度最高值分别为6.78个/km2、9.58个/km2;2008年和2017年的核密度分布格局大体相似,均呈现以西南部为密集中心向四周放射性发散的空间特征;2017年核密度高值区较2008年范围扩大,且呈聚集、连续分布趋势,集中分布在珲春市区周围、英安镇南部、三家子乡东北部、哈达门乡西南部和马川子乡西北部。
(3)2008年和2017年珲春市农村居民点规模在全局上呈现高值聚集特征,“热点”和“冷点”均有所减少,且热点减少显著;珲春市农村居民点密度图和“热点图”呈现明显的正相关关系,即珲春市农村居民点具有高密度大规模的空间集聚分布和低密度小规模的集聚分布特征;2008—2017年,“热点”区向西南方向集中,表明珲春市大规模集聚的农村居民点向西南部集中的趋势明显。
(4)从农村居民点时空动态变化的驱动因素来看,自然因素和区位因素均对农村居民点的变化产生影响。只占珲春市约1/3的平原区却分布着93%以上的农村居民点,且变化面积最大的区域也集中于平原区。90%以上的农村居民点分布在坡度为一级、二级的区域,且变化面积大的区域集中在坡度较缓的地区。距河流2 km范围内,农村居民点分布面积较大,但距离河流1 km范围内的农村居民点变化面积最大。农村居民点的低高程、低坡度指向性,靠近河流,靠近道路分布的空间特征并没有大的变化,但是行政驻地对农村居民点的吸引聚集特征有所显现。
农村居民点的变化特征随着时间序列的长短而呈现出一定的差异性,对其变化的研究需要建立在长时间序列的基础上。本文由于数据获取的相对限制性,仅对2008—2017年珲春市农村居民点动态变化及其驱动因素进行了分析,而基于长时间序列的农村居民点变化规律问题需要进一步讨论。农村居民点动态变化的驱动因素多而复杂,由于受到资料的限制,缺乏相关的经济数据以及一些社会文化、农民意愿和政策导向等难以定量化的数据,本文仅从高程、坡度、河流、道路、行政驻地方面探讨了对农村居民点动态变化的影响,从而忽略了该部分内容所反映的农村居民点动态变化的信息。因此,深入分析社会经济发展的具体因素与难以定量化的因素对农村居民点的动态变化的影响需要进一步完善。