乡村振兴背景下秦巴山区农村居民点整理潜力与分区研究——以陕西省山阳县为例

孔敏婕，李同昇,杨 华,王 昭,武 鹏

(1.西北大学 城市与环境学院, 陕西 西安 710127;2.广东省城乡规划设计研究院,广东 广州 510200)

我国人口众多,农村底子薄、农业基础差、城乡差距大[1]。乡村发展滞后一直是制约中国实现全面小康的短板。从2011年提出的“整村推进”,到2013年“精准扶贫”理念的提出,我国农村扶贫工作已经进入攻坚克难的冲刺阶段[2-3]。在中共十九大报告中,又进一步提出了“乡村振兴”战略,其核心是着力破解城乡发展不平衡、农村发展不充分等突出问题,弥补全面建成小康社会的乡村短板[4]。乡村振兴是系统内部多种要素的协调耦合和共生共荣[5],居民点作为乡村地域系统的有机组成部分,其空间布局与调整对于乡村振兴有着重大意义。农村居民点是农业劳动者生产生活的主要空间载体,长期以来农村居民点的建设处于自发选择的状态,造成了布局无序、规模小且零散分布等现象。乡村振兴视角下的居民点整理不仅仅是居住环境与公服设施层面,更表现在能够使乡村地域系统协调有序发展。通过对农村居民点布局的整理和优化,促进土地资源的高效集约利用,改善农村生产生活条件,提高农户生活质量,从而实现乡村的全面复兴。

国外学者大多基于乡村聚落的土地整理[6]、等级结构[7]、景观格局[8]等方面进行研究。国内针对农村居民点的研究较多,主要集中在居民点的空间演化机制、空间布局及优化、居民点整理潜力评价、整理分区及策略等方面。在空间演化机制方面,学者们运用GIS空间分析及景观指数的方法,研究了居民点发展变化与环境之间的关系[9],空间格局的演变特征[10-11];并以网格为研究单元对居民点的空间演变驱动力进行探究[12-13]。在空间布局及优化方面,李珊珊等采用平均最临近指数、核密度估计、空间热点探测等方法研究农村居民点的空间分布特征[14];张俊峰等构建生态位适宜度模型对居民点的空间分布进行优化[15];也有学者运用Voronoi图对农村居民点空间分布及优化进行探究[16-18]。在居民点整理潜力评价方面,学者们多从省域和县域尺度出发,运用人均用地指标法[19]、多因素综合评价法[20-23]等测算居民点的整理潜力。在整理分区及策略方面,学者们往往根据一定原则从不同尺度对居民点进行整理分区,根据不同区域的特征因地制宜的提出发展策略[24-26]。

纵观已有研究,在整理潜力评价指标体系构建中,指标权值大多采用主观方法进行赋值,缺乏严谨性和公正性;在进行整理分区时也多以省域和县域为主,缺少以村为单元进行分区。面对现阶段“乡村振兴”的新形势,对于自然和社会经济条件复杂的贫困山区农村居民点的整理潜力与分区,亟需探寻科学的方法。基于此,本文以秦巴山区陕西山阳县为例,以行政村为研究单元,建立农村居民点整理潜力评价指标体系,运用粒子群优化的BP模型对农村居民点的整理潜力进行定量分析,进而划定了农村居民点的整理分区,以期为贫困山区居民点整理及实现乡村振兴提供决策依据。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域

陕西省山阳县地处秦岭南麓、商洛市南部,位于109°32′E-110°29′E，33°09′N-33°42′N(图1)。山阳县不仅是连接丝绸之路经济带和长江经济带、关中平原城市群和长江中游城市群的重要节点城市,也是国家扶贫开发重点县和革命老区县。全县总面积3 535km2,下辖2个街道办事处、16个镇、239个行政村(社区)。境内以北亚热带向暖温带过渡的季风性半湿润山地气候为主,“三山夹两川”的地貌格局显著,地势中北部高东西南三面低,海拔257m～2 002m,地形起伏变化大,自然灾害频发。根据山阳县2015年国民经济和社会发展统计公报,全县总人口46.54万人,其中农业人口21.96万人(占比47.19%)。根据山阳县第二次全国土地调查数据,全县农村居民点面积6 469.57hm2,占全县土地面积的1.83%,人均居民点用地面积139.01m2/人。从乡村振兴的视角出发,以居民点整理为切入点,促进当地生产生活空间重构,推动贫困山区的可持续振兴。

图1 研究区示意图Fig.1 The location of the study case

1.2 数据来源与处理

数据来源:本研究以山阳县238个行政村(社区)为研究对象,由于城关街道东关社区数据缺失,不纳入研究范围。基础数据主要包括自然属性数据、土地利用数据、社会经济数据。自然属性数据中,30m分辨率的数字高程模型(DEM)数据来源于地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn)。河流数据来源于山阳县国土资源局。山阳县及周围区域2010—2015年年降水量数据,来源于中国科学院资源环境数据云平台(http://www.resdc.cn)。地质灾害易发程度数据,来源于山阳县地质灾害防治十三五规划。土地利用数据主要来源于山阳县国土资源局,包括行政区矢量地图、耕地面积、居民点面积、居民点斑块数量以及河流道路等。社会经济数据包括山阳县各行政村(社区)2015年人口密度、农民人均可支配收入、农村劳动力转移变化率(外出务工人数比例)、农民专业合作社入社户数、危房数量、贫困人口与总人口等,均来自《2015年山阳县统计年鉴》和山阳县“十三五”脱贫攻坚规划。

数据处理:参考相关文献[24],本研究在县域尺度研究居民点的整理潜力,因此以行政村作为评价单元。利用ArcGIS经密度分析得到各行政村水网路网密度,经邻域分析获取各行政村质心到县镇中心、公路、水系的最近距离,同时提取坡度、高程数据,并计算地形起伏度。

2 研究方法

2.1 指标体系构建

农村居民点整理是解决我国城乡发展进程中用地矛盾,优化土地空间配置,实现土地资源有效利用的重要手段。农村居民点整理受自然条件与环境、土地利用、区位布局、社会经济发展等因素的影响,是一项复杂的系统工程。农村居民点整理潜力是通过对现有农村居民点改造、迁村并点等,增加有效耕地及其他用地面积,改善生活环境。整理潜力评价则是通过科学的测算方法确定整理潜力的大小。指标体系的构建为整理潜力评价提供科学依据及保障。遵循以人为本、科学性、层次性、可操作性以及数据可获取性等原则,根据农村居民点构成要素及其发展特征,结合山阳县地处秦巴山区地质构造复杂、自然灾害相对频发等现实情况,参考现有居民点整理相关文献的指标体系[26],从自然资源条件、土地区位条件、社会经济水平三个维度选取20个指标建立农村居民点整理潜力评价指标体系(表1),对山阳县农村各行政村居民点的现状条件及未来的发展潜力进行综合评价。

表1 农村居民点整理潜力评价指标体系Tab.1 Potential evaluation index system for comprehensive consolidation of rural residential land

自然资源是县域社会经济发展的物质基础和空间载体[27]。具体来说,自然资源条件在一定程度上反映了农村居民点整理的可行性,进而影响农村居民点用地的整理成本以及未来的发展方向。自然本底条件、生态环境条件等是农户生产生活的基本条件,并且研究区位于秦巴山区,居民点的整理潜力受地形因素影响较大,因此选取海拔、坡度、地形起伏度、年降雨量、水网密度以及地质灾害易发程度指标来描述自然资源条件。

土地利用中居民点斑块面积以及斑块密度能够反映居民点自身的规模和聚集程度。人均耕地面积越多,农户开展整理的动力就越小,不利于潜力的释放[23]。区位反映某一事物与其他事物的外部空间联系[17]。居民点的区位条件会直接影响居民点的利用方式和整理潜力。主要从距城镇、交通干道、水体的最近距离等这些外部条件来考虑,以此来反映农户的生产生活是否便捷、居民点的空间布局是否适宜。道路交通密度能够反映居民点斑块之间的协作联系程度。对土地区位条件的分析能够为居民点未来的规划选址、资源配置以及路径选择提供有利依据。

社会经济水平是农村居民点整理的动力与基础,是指地方政府和农户进行居民点整理的一种能力,能够反映农村居民点整理潜力实现的经济可行性[28]。选取人口密度、农民人均可支配收入、农村劳动力转移变化率、农民专业合作社入社比例、危房比例以及贫困发生率表征村域的社会经济发展水平。

2.2 BP神经网络

农村居民点整理潜力测算的传统方法主要有人均建设用地标准法、户均建设用地标准法、闲置土地抽样调查法、建筑容积率法、城镇体系规划法等[29]。这些传统的测算方法均未考虑自然、区位、社会、经济等因素对居民点整理的影响,为了克服传统测算方法的弊端,近年来一些学者提出了多因素综合潜力测算法。将区域的自然、经济、社会、生态安全等条件相结合,构建指标体系来测算居民点的整理潜力。基于现有研究方法,本文认为农村居民点是由自然资源、土地区位、社会经济等多尺度多因素交互作用下产生的一种复杂地域空间,在各因素的相互作用影响下,呈现出一种不确定的非线性复杂关系。而在处理非线性地理模式识别、地理过程模拟与预测、复杂地理系统的优化计算等问题时,人工神经网络模型具有其独特的优越性[30]。

人工神经网络中的BP(back propagation)神经网络是基于误差反向传播的监督性网络类型,通过对输入信息、输出信息、误差的计算和反馈,可以修改BP神经网络中各层神经元的权值,从而得到最小误差信号并形成最终的网络模型[31]。神经网络学习过程主要是权值的更新过程。然而,传统的BP神经网络在使用的过程中存在学习效率低、收敛速度缓慢、易陷入局部最小值等问题,因此参考相关研究[32],本文采取粒子群(particles swarm optimization,PSO)算法对BP神经网络进行优化,建立PSO-BP神经网络模型,对贫困山区农村居民点整理潜力进行研究。粒子群算法主要是粒子(神经网络各层的连接权值及阈值)不同维度上的速度和位置的更新,根据输入层、隐含层、输出层节点数计算出粒子的维数,同时粒子的活动范围和速度根据各指标变量的可能取值范围设定。该算法能够在复杂、不可微、多峰值的大矢量空间中有效并且迅速地寻找到全局最优解。再用最优解来优化人工神经网络,从而弥补了传统神经网络在学习训练中的不足。

1)网络结构的确定。典型的BP神经网络由输入层节点、隐含层节点和输出层节点组成,各层之间实现全连接(图2)。Robert Hecht Nielson证明了对于任何在闭区间内的连续函数,都可以利用一个包含隐含层的BP神经网络来逼近[33]。因此本研究构建只含有1层隐含层的BP评价模型。其算法的基本流程为,给定一组输入信息,输入层将信息传送至隐含层进行处理,再传送到输出层,而下一层的神经元只受到前一层的影响,这一过程为正向传播。如果输出结果没有达到期望值,则进行反向传播,将误差沿原路径返回,通过对各层神经元的权值进行修改使误差信号逐渐减小,直到输出结果与期待值的误差减小到一定范围内,便停止学习。

图2 BP神经网络拓扑结构图Fig.2 Topology diagram of BP neural network

2)学习样本及网络参数。将山阳县238个村庄作为样本,并从中随机抽取20%作为测试样本,其余80%为训练样本。基于前述构建的指标体系,从自然资源、土地区位、社会经济三个维度选取6个、8个、6个指标值,对指标数据进行极差标准化处理后分别作为PSO-BP神经网络模型的输入层神经元。输出层对应为自然资源指数(natural resources index,NRI)、土地区位指数(land-location,index,LLI)和社会经济指数(socio-economic index,SEI),从而构建农村居民点整理潜力指数(rural residential consolidation potential index,RRCPI)的PSO-BP神经网络模型,其计算公式为

RRCPI=NRI+LLI+SEI

(1)

潜力指数越大,则农村居民点的整理潜力越大,反之,则整理潜力越小。采用交叉验证的方式确定自然资源指数、土地区位指数和社会经济指数的训练网络隐含层节点个数均为50个。模型的隐含层传递函数为tansig函数,输出层传递函数为purelin函数,训练函数为trainlm函数,学习速率为0.1,最大迭代次数1 000。粒子群算法的参数选取:适应度函数为Ackley函数,适应度值为函数值,粒子种群规模为30,每个粒子维度为2,粒子空间维数为2,最大迭代次数5次,粒子搜索范围0.147,最大速度为1。训练批次设定为1 000次,其他参数均采用系统默认值。

3)网络训练。模型学习效果的衡量标准是均方误差最小。结果表明,网络运行分别经过11次、9次、9次迭代,在第5次、第3次、第3次时训练性能达到最佳(图3),得到自然资源、土地区位、社会经济的评价结果。

图3 BP神经网络训练曲线Fig.3 BP neural network training curve

2.3 层次聚类法

在进行农村居民点整理分区时,需要综合考虑各影响因素。而层次聚类分析的实质是建立一种分类方法,根据个案或变量之间的亲疏程度,将最相似的对象聚集在一起[34],是定量研究地理分区的重要方法。借助SPSS 20.0,运用层次聚类法对农村居民点进行整理分区。对层次聚类分析的多种方法进行对比分析,选择欧氏距离对山阳县各村之间的相似性进行计算,并采用组间平均法进行聚类[35],这样得到的结果与实际发展情况更为相符。其相似性计算公式如下[36]:

(2)

3 结果分析

3.1 农村居民点整理潜力指数

将已有的山阳县238个村的数据输入到训练好的BP神经网络模型中模拟预测自然资源指数、土地区位指数和社会经济指数,再利用公式(1)计算居民点整理潜力指数。通过ArcGIS 10.2对测试结果进行空间可视化操作,得到居民点整理潜力指数及其三个分维度值的空间格局(图4)。

图4 山阳县农村居民点整理潜力指数及其单维度指数空间分布图Fig.4 Spatial distribution of rural residential consolidation potential index and its single dimension index in Shanyang

自然资源指数的高值区集中在北部的小河口镇、十里铺街道、两岭镇,以及西南部的杨地镇、南部的法官镇、东部的王阎镇等。这些地区地势相对平坦、地形起伏变化平缓,地质灾害不易发生。土地区位指数的高值区主要包括中部的高坝店镇、南部的杨地镇等,人均居民点用地面积大、路网密集交通便利且距离县中心较近。社会经济指数的高值区分布在中南部的板岩镇、南宽坪镇、天柱山镇、漫川关镇等,这些镇区在社会经济发展方面具有较大优势。

基于三个维度,计算山阳县农村居民点整理潜力指数。潜力指数的最大分值为57.29,最小分值为8.80,平均分值为31.95。整理潜力指数超过平均分值的村庄数为122个,占总数的51.26%;小于平均分值的有116个,占总数的48.74%。通过ArcGIS中Nature breaks分级方法,将农村居民点整理潜力分成5个等级,分别介于8.80～20.55,20.56～28.06,28.07～3.56,34.57～42.04,42.05～57.29。

3.2 农村居民点整理分区与整理策略

将自然资源指数、土地区位指数、社会经济指数的标准化值进行层次聚类分析,经过相似性计算,将具有相同特征的区域划分到同一整理分区内,便于整理策略的实施。在聚类结果的基础上,综合考虑村庄之间的联系与影响,参考相关文献[37-38],同时考虑山阳县土地利用规划以及土地整治规划的要求,为避免某一类别的数量过多或者过少影响后期整理措施的实施,将全县划分为5个整理区(图5),分别是:城镇发展区、优先整理区、重点整理区、适度整理区、控制调整区。

图5 山阳县农村居民点整理分区Fig.5 Zoning of rural residential land consolidation in Sanyang

1)城镇发展区。包括唐坪村、法官庙村、陆家湾村等51个行政村,主要分布在城关街道、法官镇、色河铺镇等区域。居民点面积为1 579.85hm2,占总居民点面积的24.57%。该区主要位于中心城镇周围以及社会经济发展水平较高的城镇附近。地势平坦、交通便利,区位优势明显,受城镇辐射带动作用较强,居民点布局呈集中连片状。山阳县是国家精准扶贫新型城镇化的综合试点,该区的居民点在整理时应以此为依托,加快推进城镇化进程,强化重点城镇辐射带动能力,增强区域发展活力,完善区域内部各项基础设施和公共服务建设。坚持以城带乡、产城融合。在空间布局方面,盘活农村低效建设用地,引导人口和产业向城镇及中心村集聚,统筹土地整治规划与乡村振兴规划,提高土地利用效率,因地制宜地推行城镇建设用地增加与农村居民点减少相挂钩[39]。

2)优先整理区。包括西坪村、太阳关村、北沟寺村等49个行政村,主要分布在户家塬镇、西照川镇、板岩镇等区域。居民点面积为1 257.48hm2,占总居民点面积的19.56%。该区集中位于山阳县的西部和东南部,地理环境优越,经济基础良好,对外交通便利,居民点多集聚分布在道路、水系周边。具有适宜农户生产生活的基础设施。依据山阳县城镇体系规划、各镇发展现状以及国家特色小镇选取标准,该区以便捷的区位条件、宜居的地理环境、完善的设施服务等优势,可以重点培育特色小镇建设,同时加强中心村建设,激发内生发展动力。合理布局、节约用地。整合布局散乱、违规建造的居民点,保留具有历史韵味的古村落格局,并对古建筑进行修复,整治镇容村貌,挖掘地方特色。在产业发展方面,强化产业体系建设,加强与现代农业、体验农业、民宿经营和旅游观光等乡村多元业态的有机融合,促进乡村人口非农转移和土地利用方式转变[40]。

3)重点整理区。包括安家门村、三官殿村、上坪村等83个行政村,主要分布在南宽坪镇、天竺山镇、两岭镇等区域。居民点面积为2 241.89hm2,占总居民点面积的34.87%,是5个分区中居民点面积最大的区域。距离中心城镇较近,在一定程度上能够受到中心城镇的辐射带动作用,有一定的经济基础,配套设施较为完善。该区居民点的整理应对现有居民点进行合理规划,适当调整结构布局,注重延续村落肌理,提升乡村的地域生态以及文化功能。严格控制新建宅基地,控制村庄发展规模,解决“人口空心化”与粗放低效土地利用之间的矛盾,改善人居环境。在农业生产条件较好的地区,通过对居民点的整理,增加耕地面积,促进农业规模化经营,吸引资金和劳动力,带动村庄经济发展。

4)适度整理区。包括大坪村、寺北沟村、回龙寺村等13个行政村,主要分布在王阎镇、银花镇、中村镇等区域。居民点面积为899.13hm2,占总居民点面积的13.99%。该区大多位于城镇的边缘区,经济发展滞后,生活条件较差,在资源配置基础设施等方面都存在很大不足。因此该区的居民点整理采取内部挖潜模式,本着因地制宜的原则,对各乡镇采取不同的措施,先易后难逐个整理。对自然条件允许的村落,可保留布局合理且建筑符合规范的居民点。对闲置废弃居民点进行复垦,保障农业发展。盘活废弃宅基地,使分散的自然村逐渐集聚,人口集中安置,更新居民住宅。合理有效的配置现有资源,加强基础设施建设,逐步改善农户的居住生活环境,提高土地集约化利用水平。

5)控制调整区。包括白马村、猛柱山村、青坪村等42个行政村,主要分布在杨地镇、漫川关镇、延坪镇等区域。居民点面积为450.51hm2,占总居民点面积的7.01%。山阳县地处陕南秦巴山区,山地占总面积的82%,该区主要集中在海拔较高的山地,生态相对脆弱,属于生态敏感性强、地质灾害易发区。距中心城镇较远,经济发展落后于其他区域,交通不便,基础设施欠缺。受地形因素影响,居民点空间分布零散,斑块面积小,且空置闲置居民点较多,就地大规模整理难度比较大。从可持续发展战略以及农户安全的角度出发,对该区的居民点整理应该通过“散村归并、危房改造、扶贫搬迁、生态移民”等不同途径[37],注重规模控制,逐渐将居民搬迁到自然环境较好,土地区位环境较为优越的区域。整理出的土地要复垦还林,提高森林覆盖率,促进生态系统良性循环。还可以对该区域的生态旅游资源进行保护,积极发展旅游业,构建农村绿色生态空间。

4 结论与讨论

4.1 结 论

1)乡村振兴是面对乡村越发严重的“空心化”、“老弱化”而提出的重大战略决策,通过对乡村人口、土地、产业等要素进行优化重组,进一步推动乡村地域经济社会生态的全面发展。本文以农村居民点整理为切入点,通过对农村居民点布局的整理和优化,促进土地资源的高效集约利用,改善农村生产生活条件,逐步提高农户生活质量,使乡村土地产业人口等要素相互融合,从而实现乡村振兴。

2)以地处秦巴山区的陕西山阳县为典型案例,从自然资源、土地区位、社会经济三个维度出发构建农村居民点整理潜力评价指标体系,并借助粒子群优化的BP神经网络模型,以行政村为评价单元,对居民点整理潜力进行测算,得到各个村的整理潜力值介于8.80～57.29。并运用ArcGIS软件,对PSO-BP神经网络模型测算的自然资源指数、土地区位指数和社会经济指数进行空间可视化表达,整理潜力高值区大多集中在地势平坦、地形起伏度低、靠近道路和水系、距离中心城镇较近,并且经济基础良好的区域。运用PSO-BP神经网络模型能更准确的确定指标权值,使测算结果更具客观性和公正性。

3)论文采用层次聚类法,结合各行政村的发展现状将研究区居民点划分为城镇发展区、优先整理区、重点整理区、适度整理区、控制调整区。其中,城镇发展区主要分布在城关街道、法官镇、色河铺镇等区域,居民点面积为1 579.85hm2,该区受城镇辐射带动作用较强,因此整理过程中应推进城镇化进程。优先整理区主要分布在户家塬镇、西照川镇、板岩镇等区域,居民点面积为1 257.48 hm2,该区地理环境优越,经济基础良好,在整理过程中阻力因素小,应作为优先整理区。重点整理区主要分布在南宽坪镇、天竺山镇、两岭镇等区域,居民点面积为2 241.89 hm2,该区居民点面积最大,其整理成效对整村的经济发展起着重要推动作用,应将其作为重点整理区。适度整理区主要分布在王阎镇、银花镇、中村镇等区域,居民点面积为899.13 hm2,该区经济发展滞后,大多位于城镇边缘区,应因地制宜的对各个村镇进行整理,逐个改善农户生活环境。控制调整区主要分布在延坪镇、杨地镇、漫川关镇等区域,居民点面积为450.51 hm2,该区处于地质灾害频发地,在整理过程中以移民搬迁为主,并对整理出的土地复垦还林,加强生态资源的保护。

4.2 讨 论

农村居民点布局的整理和优化是一项复杂的系统工程和社会工程,涉及自然资源、土地利用、区位分布、经济发展以及农民的意愿选择。根据不同村域类型,如特色村、中心村、空心村、贫困村等,应以现实问题为导向,探究乡村地域系统优化重构的途径,结合乡村振兴制定发展战略,提出整理方向。不仅要自上而下的为农村居民点整理提供顶层设计、理论指导、政策支持,还要注重自下而上的农户意愿。本文注重研究影响居民点整理和优化的内在机理,对于“人”的意愿需求将在后续的研究中进一步探讨。在县域尺度上,以村为评价单元进行了整理分区,在后续研究中,需对每个村的居民点斑块进行深层次的研究,以期能够提出切实可行的整理路径。