福州山区乡村聚落空间格局及其与水土资源的耦合态势

胡航箫,戴文远,徐乙文,林 涛

(1.福建师范大学湿润亚热带生态地理过程教育部重点实验室，福建 福州 350007；2.福建师范大学地理科学学院，福建 福州 350007)

改革开放以来，面对我国日趋严峻的城乡二元结构矛盾和“乡村病”问题，加快推进城乡融合与乡村振兴已上升为国家战略[1]。乡村聚落是乡村居民生产和生活的载体，它的格局分布状况及其与自然和社会环境的耦合态势能反映居民活动特征及乡村发展方向，是促进城乡融合的重要力量[2]。我国山区面积约占国土陆域面积的70%，不同地域条件下的山区乡村聚落与水土资源的耦合态势具有差异性，导致聚落布局无序、结构单一及“空心村”等问题加剧，已成为制约山区城乡协调发展的障碍因素[3-4]。因此，针对不同地域的山区特点，开展因地制宜的乡村聚落与水土资源耦合态势研究，已成为乡村地理学研究的重要前沿课题。

国外对乡村聚落的研究起步较早，其概念和内涵已经形成体系[5]，目前研究重心集中在乡村聚落的景观格局[6-7]和重构转型[8]等方面。国内学者则结合地理学思维主要分析了乡村聚落的格局演变及驱动因素[9-10]、空间重构策略[11-12]、分布适宜性及功能分类[13-14]等，研究方法也日趋成熟，对空间分析、景观生态学分析及大数据分析等方法的综合应用明显增加[15-17]。现阶段，乡村聚落研究的前沿问题之一是分析乡村人地系统耦合过程并进行情景模拟，因此探讨乡村与其资源禀赋的耦合态势是重要基础。相关学者对绿洲乡村聚落与耕地资源、水资源的耦合态势开展了较多研究，为西北干旱区人地协调提出了可行建议[18-20]；陈永林等[21]则分析了长株潭地区乡村聚落与耕地的耦合态势，对平原乡村聚落有一定借鉴意义；王会豪等[22]和甘彩红等[23]对成渝地区乡村聚落与不同坡度耕地资源的耦合态势进行了分析，体现了独特的山区特点。综上，学者们对乡村聚落与其资源禀赋的耦合态势已开展了一定研究，但研究多为内陆地区，对沿海发达地区乡村聚落开展的研究还较少，且研究山区乡村聚落耦合态势的对象多为耕地资源，缺乏对多种资源条件的耦合态势分析。因此，针对沿海山区开展相关研究有助于促进区域城乡融合发展、促进区域乡村振兴。

福州是海峡西岸经济区省会中心城市，为典型河口盆地地貌，城市周边山区广布，分布有大量的山区乡村聚落。笔者基于2015年福州山区土地利用数据，定量分析乡村聚落的数量结构及空间格局特征，探讨乡村聚落与水土资源的空间耦合态势，以期为沿海山区乡村聚落转型与水土资源合理利用提供科学依据，实现城乡资源合理配置和协调发展。

1 研究区概况

福州位于中国东南沿海闽江下游，地貌为典型的河口盆地。福州辖区内的山区主要分布于城市中部的鼓山山区和北部的北峰山区，呈西北—东南走向长条形分布，区域内海拔多在600～1 000 m之间，为丘陵山地地貌。考虑行政区划的完整性，研究区范围包括马尾镇、亭江镇、罗星镇、鼓山镇、岳峰镇、新店镇、宦溪镇、日溪乡和寿山乡9个乡镇。区域总面积达732.74 km2，乡村聚落面积为19.89 km2。研究区西南侧山麓地带紧邻市区，乡村聚落发展转型易受到城乡融合的影响，乡村聚落之间发展差异巨大，生态环境时空分布不均，人口土地资源矛盾突出。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与预处理

该研究涉及的基础空间数据为2015年福州市Landsat 8 OLI遥感影像以及30 m分辨率的DEM数据，来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)。采用ENVI 5.1软件对影像进行大气校正和几何校正等预处理，参照GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》，应用eCognition 9.0软件，采用面向对象监督分类法将研究区的土地利用类型分为耕地、园地、林地、草地、村庄、交通用地、河流水域和未利用地8类，数据分辨率为30 m，通过ArcGIS软件随机选点检验，解译精度大于90%，满足研究需要。乡镇相关社会经济数据来源于2016年《中国县域统计年鉴》。

对数据进行如下预处理：将乡村聚落、道路、河流、耕地等图层从土地利用数据中提取出来，通过计算得到水渠和耕地面积；并通过ArcGIS软件将乡村聚落斑块数据转为点数据；通过ArcGIS中的数据管理工具(data management tool)和创建渔网工具(fishnet)形成1 km1 km的格网；采用自然间断点法将DEM数据划分为Ⅰ～Ⅴ级，代表研究区高程从低到高5个不同等级。

2.2 研究方法

2.2.1景观格局指数

景观格局指数能够反映乡村聚落格局构成和空间配置等方面的特征。结合研究需要，选用斑块面积(CA)、斑块数量(NP)、平均斑块面积(MPS)、斑块密度(PD)、斑块占景观面积比例(PLAND)对研究区乡村聚落的规模结构特征和景观空间分异进行分析。

2.2.2核密度分析

核密度估计分析是一种通过移动的窗口(100 m×100 m)估计点或者线要素在其周围领域中密度的非参数估计方法。该方法能直观表现研究对象的分布规律，有效测度聚落空间分布的位置与强度关系，核密度值的高低代表聚落在空间分布上的聚集程度，计算公式为

(1)

式(1)中，z(x,y)为点(x,y)的密度值；n为样本量；d为点(xi,yi)与样本点之间的距离，km；k为表征点(xi,yi)的贡献值随距离变化的核密度函数；h为带宽(h>0)，km，多次试验表明其值设置为100 km效果最佳。

2.2.3变异系数法

基于Voronoi图的变异系数(Cv值)可以用来衡量要素在空间上的相对变化程度，其计算公式为

(2)

式(2)中，DS为Voronio多边形面积的标准差,km2；GAV为各镇域内多边形面积的平均值，km2。参考寇相玮等[24]的研究，当Cv值<33%时，点集为均匀分布；当33%≤Cv值≤64%时，点集为随机分布；当Cv值>64%时，点集为集群分布。

2.2.4空间耦合模型

借助基于格网的空间耦合关系模型，可较好地揭示山区人地关系的协调程度。为避免分析结果破碎化，经过多次试验比较，采用1 km1 km的格网单元对分辨率为30 m的各地类矢量数据进行整合。具体模型如下：

(3)

H=S聚落/L水系，

(4)

F=S聚落/L道路。

(5)

式(3)～(5)中，G为聚落耕地耦合比值；H为聚落水系耦合比值；F为聚落道路耦合比值；S聚落为单位格网内的乡村聚落面积，km2；S耕地为单位格网内的耕地面积，km2；L水系为单位格网内的水系长度，km；L道路为单位格网内的道路长度，km。

参考马利邦等[20]的研究成果，并结合研究区实际情况进行耦合类型分级。当格网内部仅有乡村聚落时，耦合类型为矛盾型，将其定义为-1；当格网内无乡村聚落时，耦合类型为协调型，将其定义为-2。聚落耕地耦合比值(G)为>0～<0.04、0.04～0.28、>0.28,分别表示人地协调型、缓和型、矛盾型；聚落水系耦合比值(H)为>0～<0.1、0.1～1、>1,分别表示水系充足型、满足型和匮乏型；聚落道路耦合比值(F)为>0～<0.1、0.1～1、>1,分别表示道路发达型、便捷型和拥挤型。

3 结果与分析

3.1 乡村聚落数量结构特征

景观格局指数分析结果显示，福州山区整体乡村聚落数量多、规模小。研究区一共有5 232个乡村聚落斑块，规模面积为1 989 hm2，仅占区域土地总面积的2.73%，平均聚落面积仅0.38 hm2(表1)。在各乡镇中，宦溪镇和寿山乡的乡村聚落斑块数量众多，但规模面积不及数量远小于上述2个乡镇的新店镇和鼓山镇，表明各乡镇聚落数量与规模面积相关性不强。宦溪镇和新店镇乡村聚落数量占聚落总量的43.35%，但斑块面积占景观面积的比例达48.79%，密度分别为0.11和0.13个·hm-2，表明其聚落斑块面积较大、分布紧密；日溪乡和寿山乡地处山区内部，受地形制约乡村聚落分布较为分散，斑块密度分别为0.05和0.07个·hm-2；鼓山镇、马尾镇和罗星镇受城镇化影响，乡村聚落逐渐减少，斑块密度仅为0.02～0.05个·hm-2。可见，不同镇域聚落的规模数量、分布密度具有明显的空间差异性。

表1 研究区乡村聚落景观格局指数Table 1 Landscape metrics of rural settlements

3.2 乡村聚落空间格局特征

核密度分析表明，福州山区乡村聚落呈现中心聚集、南北扩散的空间分布特征，乡村聚落总体密度为8.36个·km-2，整体分布呈现圈层式递减格局(图1)。

新店镇和宦溪镇是福州山区乡村聚落空间分布最密集的区域，分布密度为11～25个·km-2，该区域邻近城郊，交通便利，经济较发达，村民与外界接触条件良好，乡村聚落聚集形成高密度分布格局。中密度区主要分在高密度区外圈，并沿X193、G104等主要交通道路延伸，分布密度为5～11个·km-2。受北峰和鼓山山区地貌影响，日溪乡北部、马尾镇和亭江镇交界区域的乡村聚落未形成有效的聚集区，同时岳峰镇至罗星镇沿线乡镇南侧临近城郊，受城镇扩张影响，聚落数量也较少，分布密度为0～5个·km-2。

深基坑施工是基础施工的基础，开工前根据建筑工程实际对基坑施工标准进行全面的优化，要确保基坑自身的强度及安全稳定性，增强地基的称在恶劣，并且施工人员也要严格的按照施工工序进行施工，确保深基坑施工的安全性。

从表1可知，研究区各乡镇的Cv值均大于66%，说明福州山区乡村聚落在镇域范围内的空间分布类型属于集聚型(图2)。其中，岳峰镇的Cv值大于220%，为高度聚集分布类型，其乡村聚落分布于镇域北部，临近主要交通道路，形成小范围聚集且聚集特征明显。日溪乡、寿山乡、宦溪镇和亭江镇的Cv值处于167%～220%之间，为中度聚集分布类型，主要是受到北峰和鼓山山地的影响，其乡村聚落多呈块状分散分布，乡镇内部形成一定规模的聚集区域；鼓山镇、马尾镇的Cv值小于167%，为一般聚集分布类型。

3.3 乡村聚落与水土资源的耦合态势分析

3.3.1乡村聚落与耕地的空间耦合态势

通过ArcGIS软件，根据式(3)计算得到乡村聚落与耕地耦合态势图(表2、图3)。结果表明，研究区68.21%的格网可通过计算得到聚落耕地耦合比值(G)，表明福州山区乡村聚落与耕地之间的整体关系密切，耕地对山区乡村聚落的分布产生较大影响。其中，0.04≤G≤0.28分级占比最高，达到28.99%，但在山区地形影响下耕地分布分散；21.43%的格网内部无乡村聚落存在，因此整体乡村聚落与耕地的耦合态势以人地协调型为主，该分级占比达36.7%；其次是人地矛盾型，占比为34.31%；空白区域表示无聚落和耕地存在。

表2 研究区格网聚落耕地耦合比值(G)、聚落水系耦合比值(H)和聚落道路耦合比值(F)统计结果Table 2 Integral grids with ratios of G, H and F values

从各乡镇的G值空间差异看，日溪乡和寿山乡不同级别格网交错分布，总体属于人地协调型，农耕是其最主要的经济活动，山区地形影响下聚落分散分布且规模较小，聚落与耕地耦合态势良好。新店镇、岳峰镇、鼓山镇内分布大量G=-1及G>0.28的格网，属于人地矛盾型，主要是因其地处城郊，受城市扩张影响，聚落建设用地增加进而挤占耕地，使得聚落与耕地耦合态势恶劣。马尾镇、罗星镇和亭江镇格网分布复杂，不同地区聚落与耕地耦合态势不一，以主要道路为分界，临近城郊一侧受城市扩张影响，以G=-1和G>0.28的格网分布为主，属于人地矛盾型。宦溪镇也分布有多种格网，总体属于人地缓和型。因此，研究区耕地资源与乡村聚落的空间耦合程度差异较大，具有明显异质性。

3.3.2乡村聚落与水系的空间耦合态势

通过ArcGIS软件，根据式(4)计算得到聚落与水系耦合态势图(表2、图3)。结果表明，研究区42.63%的格网可通过计算得到聚落水系耦合比值(H)，聚落整体空间分布与水系关系一般，部分区域水系对村落分布有较强影响。其中，H>1和H=-1的格网所占比例达58.09%，福州山区整体的人水关系以水系匮乏型为主。研究区水系较不发达，多为短小溪流，受其影响，福州山区整体格网分布无明显特征，各类型格网均分散分布。

从各乡镇H值的空间差异上看，罗星镇和亭江镇以H=-1和0.1≤H≤1的格网分布为主，属于水系满足型，部分区域水系集聚分布，属于水系充足型，因临近闽江，水系分布较多，聚落与水系耦合态势良好。受到山区影响，日溪乡和寿山乡内部水系较少，日溪乡中部虽然有小范围H=-2的格网聚集，但整体聚落与水系耦合态势一般。新店镇、岳峰镇、鼓山镇和马尾镇H=-1及H>1的格网分布最广，属于水系匮乏型，因乡镇临近城郊而受到城市扩张影响，乡村聚落与水系耦合态势较差。宦溪镇内各类型格网分布较为均衡，但也以H=-1和H>1的格网分布最多，属于水系匮乏型，这是因为该镇地理位置优越，村落面积不断扩张导致水系萎缩。水系资源与各乡镇聚落的空间耦合程度有一定差别，呈现较强异质性。

3.3.3乡村聚落与道路的空间耦合态势

基于式(5)计算得到聚落与道路耦合态势图(表2、图3)，结果表明研究区40.10%的格网可通过计算得到聚落道路耦合比值(F)，且超过一半的区域无主要道路经过，整体聚落与道路之间的耦合态势较差，对乡村聚落分布无明显影响。其中，F>1和F=-1的格网最多，占比高达94.37%，整体属于交通拥挤型。

从各乡镇F值的空间差异上看，日溪乡和寿山乡受山区地形影响，广泛分布F=-1和F>1的格网，属于交通拥挤型，聚落与道路的耦合态势较差。岳峰镇、新店镇和宦溪镇分布大量F=-1和F>1的格网，属于交通拥挤型，上述乡镇拥有研究区最好的道路资源，但也是乡村聚落分布最密集的地域，配套交通设施仍不充足。马尾镇、罗星镇聚落与道路耦合关系整体上属于交通拥挤型，但内部存在差异。其中靠近城郊一侧有G104国道经过，导致乡村聚落分布密度不高，有少部分区域属于交通便捷型；而另一侧受鼓山影响，聚落与道路耦合态势较差。亭江镇内主要分布F=-1和F>1的格网，属于交通拥挤型。道路资源与各乡镇聚落的空间耦合程度差别较小，无明显异质性。

3.4 乡村聚落与水土资源耦合态势的驱动力分析

研究表明，山地高原地形区乡村聚落的发展与转型受自然地理因素的影响较为显著，平原盆地地形区则更多受到人文因素的影响[20]。福州山区属于典型的丘陵山地地形，介于上述2种类型区之间，自然和人文因素均对其乡村聚落的分布产生影响。

3.4.1地形高程因素

福州山区为典型的丘陵山地区，地形起伏大，对乡村聚落以及水土资源的分布有重要影响。据DEM分级后的高程分析，76.01%的耕地资源分布在Ⅲ～Ⅴ级区域，61.52%的水系资源以及65.77%的道路资源分布在Ⅲ～Ⅴ级区域。通过统计不同高程的耦合态势格网数量进一步分析高程的影响作用，对聚落与耕地的耦合态势来说，随着高程的增加，协调型和缓和型格网数量增多。总体上，高程对聚落与耕地的耦合态势具有正向促进作用，但在高程最高的Ⅴ级出现小幅减少。

对聚落与水系的耦合态势而言，随着高程的增加，协调型和缓和型格网数量无明显变化规律，且变化幅度不大，表明在各级高程范围内均分布有适量水系；矛盾型格网变化程度较大，Ⅱ级高程范围内聚落与水系的耦合态势最差。

对耕地和道路的耦合态势来说，协调型和缓和型格网数量随着高程的增加而减少，Ⅳ和Ⅴ级高程内格网数量都为0，高程越高，聚落与道路的耦合态势越差。

表3 乡村聚落与水土资源耦合态势在不同高程的分布情况Table 3 Distribution of soil and water coupling situation with rural settlement at different elevations

3.4.2经济社会因素

乡村聚落是以村民活动为核心的人口-土地-产业复合系统，乡村聚落与水土资源的耦合态势受到所处社会-经济-自然复杂环境的影响，多方面因素的综合作用共同决定耦合态势的改变和未来发展。

随着经济水平的不断提高，城市对乡村的辐射力越来越强，2015年新店镇、岳峰镇、鼓山镇和马尾镇的二三产业从业人员占比均超过90%，大量村民进城务工，城市不断扩张，导致大量耕地被侵占，进而造成乡村聚落与耕地、水系等资源的耦合态势较差。日溪乡二三产业从业人员占比虽然达到60.52%，但其工业年产值(20 251万元)仅为马尾镇的0.41%、鼓山镇的0.84%，农耕依然是村民们的主要收入来源，因此耕地和水系资源尤为重要，乡村聚落与耕地、水系等资源的耦合态势整体较好。北峰和鼓山风景区对乡村聚落发展转型具有限制作用，也导致风景区内经济因素对乡村聚落与水土资源耦合态势的影响程度较弱。

地方政府政策制度是影响乡村聚落优化和转型发展的首要因素。近年来福州城市迅速扩张，城市边缘区的宦溪镇、新店镇和岳峰镇等乡镇聚落受危旧房拆迁改造政策影响大，分散的危、破住房逐渐拆迁，耦合态势较好的区域增多。同时，对村庄进行整治、缩小城乡差距是乡村工作的核心，在经济较发达的宦溪镇、新店镇、岳峰镇和鼓山镇等地通过乡村重构将零散的聚落合并，形成集聚区，耦合态势较差的区域变得相对集中，而寿山乡、日溪乡等具有良好生态环境的传统村落则多采取就地发展策略，乡村聚落与水土资源耦合态势发展良好。

4 讨论

通过构建格网对研究区乡村聚落与水土资源耦合态势进行深入分析，发现研究区聚落与各资源要素的耦合态势差别显著，耕地与聚落耦合态势最好。在研究中加入道路要素主要是为了后续对聚落的耕作半径进行分析，以期进一步探讨耕地与聚落的耦合态势，但目前只是停留在表面的耦合态势分析，并未触及具体聚落的耕地半径科学划定及其在聚落与耕地耦合态势中发挥的作用等，今后还需进行更深入的探讨，提出基于耦合态势的乡村聚落重构路径等。

此外，乡村聚落作为复杂的人地关系地域系统，人口因素是乡村聚落发展转型研究的主要考量因素之一，但受村域人口资料缺乏的限制，该研究还无法将其在驱动力的经济社会因素中以指标形式呈现，进而无法采用定量的方法分析人口因素对聚落耦合态势的影响，将在后续研究中加强乡镇实地调查和数据收集，以期为城乡融合发展提供更科学的参考依据。

5 结论

基于2015年福州山区土地利用数据，分析福州山区乡村聚落的数量结构及空间格局特征，探讨山区乡村聚落与水土资源的空间耦合态势并识别其驱动因素。结果表明：

(1)在数量结构特征上，2015年福州山区共有5 232个乡村聚落斑块，分布密度为0.07个·hm-2。聚落斑块整体呈现数量多、规模小的结构特征，各乡镇聚落斑块数量与占地面积相关性不强，居民点用地规模差异显著。受城镇扩张和山区地形因素影响，各乡镇聚落分布密度也呈现出较大的空间差异性，宦溪镇和新店镇连片区域聚落分布极为紧密，马尾镇、亭江镇和岳峰镇聚落则在鼓山山区分散分布。

(2)在空间格局特征上，2015年福州山区乡村聚落呈现中心聚集、南北扩散的空间分布特征，规模结构以大范围分散和小范围聚集为主。集中分布区为宦溪镇、新店镇和寿山乡部分区域，分布密度达11～25个·km-2。北部和南部地区受到区位和自然条件的限制，乡村聚落规模及密度较小，分布密度仅为0～5个·km-2。

(3)在聚落耦合态势特征上，福州山区整体乡村聚落与耕地耦合程度较高，与水系耦合程度一般，与道路耦合态势较差。其中，有68.21%的格网通过计算得到聚落耕地耦合比值，耦合态势以人地协调型为主，聚落分布有明显的耕地指向性；42.63%的格网通过计算得到聚落水系耦合比值，部分区域水系分布集中，聚落分布形成小范围的水系指向性；40.10%的格网通过计算得到聚落道路耦合比值，交通拥挤型占比达94.37%，聚落分布无明显道路指向性。