基于GIS的重庆丘陵山区农村道路网络特征研究

杨馨越，魏朝富，邵景安，张平仓，丁文峰

（1.西南大学资源环境学院三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆 400715；2.重庆师范大学三峡库区山地生态与区域发展研究所，重庆 400047；3.长江科学院水土保持研究所，武汉 430010）

基于GIS的重庆丘陵山区农村道路网络特征研究

杨馨越1，魏朝富1，邵景安2，张平仓3，丁文峰3

（1.西南大学资源环境学院三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆 400715；2.重庆师范大学三峡库区山地生态与区域发展研究所，重庆 400047；3.长江科学院水土保持研究所，武汉 430010）

利用GIS空间分析功能，分析了重庆丘陵山区土地整理区农村道路网络特征变化及其影响因素。结果表明：①土地整理后，道路的总长度由54.58 km增加到73.27 km，总密度由55.12 m／hm2上升到74.00 m／hm2，而且由土质路面变为泥结碎石路面和水泥路面；道路密度的Moran’s I系数由0.19降为0.08，空间分布趋于均衡；道路网络的α指数、β指数、γ指数均有提高，网络结构得到明显优化。②从村级尺度看，农村道路网络特征主要受微地形和居民点分布的影响，在道路布局时应尽量增加居民点的通达性和节约建设成本。③网络分析方法能较好地反映农村道路特征变化。

农村道路；村级尺度；土地整理；空间分析

1 概 述

作为社会经济开发的先导，道路在当今社会和经济发展中起着中枢作用，其分布范围之广和发展速度之快，都是其它建设工程不能比拟的［1］。道路建设及运营在为经济社会发展提供保障的同时，也带来了生态系统的分割、干扰、破坏、退化等严重问题［2－4］。有关资料表明，道路对周边环境的影响至少涉及到全球陆地的15%～20%［5，6］，因而受到国内外众多学者的关注。

目前，相关研究多集中在宏观尺度下道路对生态系统和景观格局的影响上。早期的研究重点关注道路对森林、草原等自然景观的影响［7－9］，后来逐渐扩展到人为活动影响更为复杂的城市和农村区域［10，11］。以往研究多关注道路产生的一系列影响，如道路对土地利用的影响：刘世梁等对云南纵向岭谷区的道路网络特征的研究表明，道路网络与其影响下的土地利用均表现出空间集聚效应［12］。汪自书等以深圳14条城市道路为例，概括道路特征参数对两侧土地利用强度影响的3种映像模式［13］。也有研究高等级道路对景观的影响的，如张镱锂等研究了青藏公路建设导致的道路沿线景观破碎化过程［14］。而针对道路的特征研究，曹龙熹等定量模拟了黄土高原小流域的道路分布特征，重点关注道路对土地侵蚀的影响［15］。上述研究在道路特征及其影响方面取得了丰硕成果，但其研究尺度大多为省级范围乃至更大的区域，时间跨度往往在10年以上，集中在高等级干线对土地利用的影响上，而村级尺度下的低等级道路、尤其是农村道路的特征变化及效应研究甚少。

就实际情况而言，我国农村道路包括通村公路、田间道、生产路等类型。生产路是指联系田块之间，主要为生产物质、货物、小型机械向田间流通服务的道路。而田间道路是农田人工物质与能量、农产品输出的廊道，并由其与林带、渠系等将农田基质划分为不同的斑块，共同形成农田景观，是农村道路的重要组成部分［16］。作为由生产路和田间道为基础构建的农村道路网，不仅工程量大、覆盖面广，而且是支撑国民经济发展的毛细血管，关系到农村经济的繁荣、农业现代化的实现、农民生活水平的提高。随着新农村建设的开展和农村道路工程建设的兴起，农村道路的数量和空间特征发生根本性的转变，其对农村景观乃至人地系统的影响是多重的、深刻的。此外，由于农村道路格局受到地形地势、地质、水文等自然条件与土地用途、耕作方式等社会经济条件的综合影响，不同地区道路网格局也不相同。特别是在人多地少的南方丘陵地区，由于机械化程度较低，土地利用集约度较高，它的农村道路格局的分布有尽量减少占地面积，与渠道、防护林结合格局［16］等区域特点。但是，目前对于农村道路特征的定量研究尚不多见，缺乏对农村道路工程效应的客观评价，尤其缺少针对西南丘陵山区农村道路网的特征研究。

因此，本文选择重庆市合川区大石镇竹山、懑井、高川、柿子4个村为研究区，在村级尺度下，选择田间道、生产路为研究对象，采用GIS空间分析，定量分析农村道路特征，分析其变化及对农村、农业、农民的影响，为进一步研究农村道路工程奠定基础，为农村道路规划、新农村建设提供科学决策依据。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区域

研究区位于重庆市合川区西南部（图1），介于106°10′14″E至106°12′45″E，0°04′06″N至30°06′35″N之间。地貌类型为浅丘，海拔高度220.9～337.8 m，相对高差在50～80 m。气候属亚热带湿润性季风区，年平均气温18.10℃，多年平均降水量1 124.0 mm。土壤为侏罗系沙溪庙组发育形成的紫色土和紫色水稻土，形成了以农业为主导产业的土地利用模式。该地区具有西南丘陵地区典型的自然、经济特征，是重庆市主要的粮经产区、基本农田保护示范区和西部生态建设农田整治工程建设区。通过土地整理工程建设，在很大程度上改变了研究区农村道路的特征，直接影响到农村生产和农民生活状况，推进了新农村建设的进程。

图1 研究区位置示意图Fig.1 The location of study area

2.2 数据处理

本文的主要数据源为整理前1∶2 000的土地利用现状图和整理及调查后得到的土地利用图、1∶2 000的地形图、施工前后道路分布图、行政区划图以及相关的社会经济资料。用AutoCAD2007矢量化后转换格式，在ArcGIS 9.3的支持下，利用I-dentity和Spatial join功能，分别以社、村、区域为统计单位，对整理前后的田间道、生产路等不同等级道路进行统计分析、空间自相关分析。利用ArcGIS 9.3的3D analysis功能，生成研究区的DEM模型（数字高程模型），分析道路在微地形下的分布特征。采用Buffer analysis功能对道路作不同距离的缓冲区，以缓冲区为统计单元，分析土地整理前后道路与居民点邻近度。

2.3 研究方法

2.3.1 道路网络要素特征分析

田间道、生产路的长度l与宽度d可以确定农村道路对生态系统的干扰和对能量流阻隔的程度，决定了物质与能量流的运送效率［17］。道路密度表示道路的疏密程度，其计算公式为

式中：l为研究区内道路的长度；S为研究区总面积。

2.3.2 道路网络空间特征分析

（1）空间自相关分析。空间统计分析的核心是认识与地理位置相关的数据间的依赖、空间关联或空间自相关，通过空间位置建立数据间的统计关系［12］。空间自相关是测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相关性的一种分析方法。Moran指数是用来度量空间自相关的全局指标，反映的是空间邻接或空间邻近的区域单元观测值的相似程度，其公式为

式中：xi为区域i的观测值；wij为空间权重矩阵。空间权重矩阵通常可以通过空间数据的拓扑属性如邻接性来构造，也可以通过空间距离来构建，如果i和j之间的距离小于指定距离，则w（i，j）＝1，其他情况为0。文中采用邻接性来构造空间权重矩。Moran指数的取值一般在［－1，1］之间，＜0表示负相关，＝0表示不相关，＞0表示正相关。

（2）网络结构分析。网络的复杂性可用网络连通度、线点率、网络闭合度以及成本比进行描述［18］。网络闭合度是用来描述网络中回路出现的程度，可用α指数来测度，即

式中：H为道路网络中的实际环路数；Hmax为道路网络中最大可能的环路数。设定L为道路数，V为节点数，当L≤V－1时，H＝0；当L＞V－1时，H＝LV＋1；Hmax＝2V－5。当α＝0时，表示网络无回路；当α＝1时，表示网络具有最大可能的回路数。

β指数也称线点率，是指网络中每个节点的平均连线数，

当β＜1时，表示形成树状格局；当β＝1时，表示形成单一回路；β＞1时，表示有更复杂的连接度水平。

网络连通度γ是用来描述网络中所有节点被连接的程度，即一个网络中连接道路数与最大可能连接道路数之比，用来衡量道路网络连通性、复杂度。

式中：L为道路数；V为节点数。γ指数的变化范围为0～1，当γ＝0时，表示没有节点相连；当γ＝1时，表示每个节点都彼此相连。

成本比则考虑道路的长度，主要反映了网络的有效性，其计算公式为

式中：L为道路数；l为道路长度。

3 结果分析

3.1 农村道路网络要素属性变化

3.1.1 数量特征

对整理前后道路的条数、长度、密度进行统计，从总体上看，土地整理使区域内道路总条数由原来的188条增加到333条；总长度由原来的54.58 km增加到了73.27 km，其中生产路增加了10.23 km，田间道增加了8.46 km；总密度由55.12 m／hm2上升到74.00 m／hm2（图2，图3，表1）。以变化最显著的竹山村为例，一方面，整理前竹山村的田间道密度仅为0.38 m／hm2，整理后田间道密度的增长幅度高达43.7倍，与田间道密度最大的柿子村的差距缩小到12.44 m／hm2；另一方面，田间道的等级和作用均高于生产路，竹山村通过维修扩建原有生产路，将其改变为等级较高的田间道。上述数据充分说明，土地整理中农村道路工程的实施显著改善了落后地区的居民通行状况。

图2 农村道路长度变化Fig.2 The change of rural roads’length

图3 农村道路密度变化Fig.3 The change of rural roads’density

表1 农村田间道路廊道结构指数变化Tab le 1 Changes of structfure parameter of various rural roads

3.1.2 质量特征

农村道路质量是影响农业生产和居民生活的显著因素。路网的质量与整个路网的通行能力和服务水平密切相关。它一方面直接影响到通行质量，另一方面又直接影响到道路运输经济效益，并可以直接反映出路面状况。很多农村道路标准、结构采用随意性很大，且部分路段结构设计考虑的承载力不足，造成了一些路段早期破坏较为严重。在土地整理前，项目区77.06%的田间道均为土质路面，因长年过度利用与欠维修养护，部分路段已有不同程度的压损破坏，导致路面坑洼不平，晴通雨阻，物流、人流不畅。生产路是连接居民点、坑塘以及农田等农民重要生产生活场所的纽带，宽度为1 m的生产路仅占生产路的14.64%。土地整理实施以后，农村田间道路工程标准明显提高，田间道的路面层由土质变为水泥路面。生产路宽度由0.4～1.0 m变为1.2～2.0 m，路面层由土质变为泥结碎石路面或水泥路面，保证正常的田间生产作业和维护管理，方便了小型机械在耕作与收割季节进出田块。通过提高农村道路质量标准，有效缓解了农民的日常出行和机械化作业问题。

图4 农村道路密度M oran’s I指数变化Fig.4 The change of M oran’s I coefficient in rural road density

图5 整理前、后道路网络对比图Fig.5 Contrast of networks of rural road before and after land consolidation

3.2 农村道路网络空间特征变化

3.2.1 道路密度的空间自相关分析

选择道路密度这一重要的特征参数，统计不同乡的道路密度，在ArcGIS中计算全局Moran’s I系数。系数越高，反映道路分布越集聚；系数越低，说明道路分布越离散和均匀。由图4可知，土地整理前的Moran’s I系数为0.19，整理后这一指数降为0.08，且未通过显著性检验，这说明通过土地整理，道路密度的空间集聚性明显下降，空间均匀度显著提高。整理前后，田间道的Moran’s I系数从0.53下降为－0.25，生产路的系数从0.22下降至0.11，这反映了生产路的分布形态比田间道更为离散。空间自相关分析结果可为道路布局提供指导，减少“高－高集聚”、“低－低集聚”造成的村或乡的道路密度差异。

3.2.2 网络结构指数分析

首先，从空间视觉效果来看，土地整理前生产路、田间道、公路在空间上没有形成连通的网络，居民点和农田未能通过农村道路得到有效的组织（图5）。尤其是研究区北部，道路结构简单，分布极不均匀，存在较多的断头路。而且，田间道主要集中在柿子村和高山村一带，在其余2个村分布很少。这一网络特征在土地整理后发生显著改变，田间道以太大公路和212国道为轴线，形成了“四纵三横”的格局。村与村的田间道交织成网，并与公路相连，形成各个村落相互连接的多条回路。在兼顾各村实际交通需求情况下，连接了居民点和农田的集中分布区，生产组织得到有效改善。

其次，从定量分析结果来看，土地整理前后道路网络特征指数发生显著变化（表2）。经过整理，区域的道路网络闭合度、线点率、连通度均有提高，α指数由0上升到0.361，β指数由原来的0.959上升到1.708，γ指数由原来的0.323上升到0.575，成本比由0.997降低为0.995，这表明整理后道路网络的连接度水平变得更加复杂，各个节点彼此相连的情况变得更好，从整体上提高了道路网络的有效性。从不同村的横向对比来看，土地整理前，懑井村和高川村道路网络的α指数都为0，路网无回路，柿子村的α指数最高但也仅为0.16；土地整理后4个村的α指数均显著增加，柿子村的α指数已达到0.568。β指数、γ指数也呈现类似的变化趋势，但各个村的成本比差异较小。其中，柿子村各个指数的变化最为显著，包括回路数、线点率、连接度在内的指数均呈上升趋势，这说明项目区北部道路网络结构得到了有效提高。

表2 农村田间道路网络结构指数变化Table 2 The changes of rural roads’network strusture indexes

3.3 农村道路网络特征变化的影响因素

3.3.1 道路布局与地形起伏的关系

以田间道、生产路为中心线，通过道路缓冲区与DEM进行空间叠加（图6），提取每条道路的高程标准差并统计其平均值，得到的结果如图7所示。可以发现，整理前，田间道与生产路高差标准值的平均值差异较大，超过2.76 m。土地整理实施后，项目区田间道的高差标准差平均值降低了0.8 m，生产路提高了0.2 m。但田间道高差标准差的平均值还是超出生产路高差标准差的平均值1.76 m。结合图6可以看出，研究区地势南北高、中间低，具有丘陵地区冲沟的形态特征；整理后新增的田间道多从东向西贯穿整个研究区，道路起伏相对平坦，导致其平均高差相对下降，但田间道整条跨越的区域远远大于生产路，地势起伏相对复杂，使得田间道的相对高差超过生产路的相对高差；而生产路由于建设条件要求较低、修筑相对容易，整理时，在地形起伏较大或邻近坡地居民点的地区也增加了生产路的布设，从而带动了高程标准差平均值的上升，上述分析表明，在农村道路工程中，不仅需要考虑数量的增加和质量的提高，而且要结合当地的地形特点合理布设不同级别的农村道路。

图6 道路的地形特征分析图Fig.6 Contrast of rural roads’goomorphic characteristics before and after road consolidation

图7 农村道路高程标准差的平均值变化图Fig.7 The average standard deviation of the height for roads

3.3.2 道路布局与居民点分布的关系

农村道路的空间布局中，最关键的是要考虑到居民点的通行半径，方便农民出行和田间生产活动。因此，农村道路布局与居民点分布的相互影响，成为评价道路工程效应的一个重要指标。以田间道、生产路向外作间隔20 m的缓冲区，统计不同缓冲半径内的居民点个数，并剔除面积小于150 m2的零碎居民点，具体结果见图8。由图可知，整理前后道路缓冲区的居民点区位特征有显著变化。土地整理实施以后，距道路20 m和40 m以内的居民点数量明显增加，180 m以外的居民点个数变为0，这说明农村道路工程显著增加了居民点的道路邻近度，减少了居民生产生活半径，方便了农村生产和农民生活。从曲线的剖面斜率来看，距道路80 m的位置出现明显的拐点，这说明80 m以内的范围是农户择居的主要区域。因此，在布设农村道路时应充分考虑居民点临路而建的特点，尽量避免出现“道路建设－居民点扩张－耕地缩减”的负面效应。

图8 道路缓冲区居民点数量变化趋势图Fig.8 The change of rural residential numbers in different buffer areas of roads

4 结论与讨论

4.1 土地整理对农村道路特征具有显著影响

本文的分析表明，土地整理以30.1%的农村道路工程投资，使农村道路的整体情况得到了极大改善，主要体现在：全区道路的总长度由54.58 km增加到73.27 km，总密度由55.12 m／hm2上升到74.00 m／hm2。路面材料由土质路面变为泥结碎石路面和水泥路面；道路密度的Moran’s I系数由0.19降为0.08，空间分布更加均匀；α指数由0上升到0.361，β指数由原来的0.959上升到1.708，γ指数由原来的0.323上升到0.575，成本比由0.997降低为0.995，整个道路网络结构明显得到优化。尤其是道路条件较差的懑井村和柿子村，通过土地整理显著改善了道路密度和连通程度，密切了区域内外的交通联系。上述研究结果与同类研究具有一致性，例如，邓胜华等的研究揭示了土地整理使农村道路面积提高了8.7%［19］；杨晓艳等发现土地整理使田间道和生产路的长度、密度、连通度和环通度提高［20］；王松山等的研究表明直接临路的农路由20%上升到100%，且增加了农道与公路的衔接度［21］。道路网络的改善反映土地整理使居民点、田块之间的连通度增加，农户耕作半径减少和农业机械作业半径增加，农村人流、物流、信息流加强［22］。相关研究证实，土地整理可使农场到田块的平均距离减少30%，使平均运输时间减少38%［23］。

4.2 微地形、居民点分布影响农村道路布局

道路工程布局受到多种因素的共同作用。在宏观尺度上，自然、社会、经济等的空间分异决定了高等级道路路网布局具有显著差异［24］。例如，黄土高原典型小流域的道路分布主要受坡面形态的影响［15］。然而，在村级尺度上，居民点与农田的分布决定了道路网络的分布特征［25］，因此，本文结合区域的实际情况，主要考虑了地形这一自然因素的影响和农村居民点分布这一社会因素的影响。首先，前面的分析表明，在小范围的研究区域，以微地形为代表的自然条件差异较小，不同道路的相对高差均在5 m以内，对于道路施工技术的要求并不高。然而，考虑到农村资本的稀缺性和农业机械化生产的便利性，在修建农村道路时应尽量做到节约成本和提高效率。其次，道路工程布局更多受到社会、经济的影响，取决于农业生产、物流运输和农民生活不同层次的需求。尤其是针对农民反映最强烈的是农村道路等级低、质量差、通行不便的问题，通过缩小农户的出行半径来增加居民点的通达性。由于西南丘陵区农村居民点分布具有小而散的特点，农田分布又多以面积较小的冲沟、冲田为主，因此，道路网络的布设应在增加便利的同时，尽可能促进农村居民点的适度集中、减少对耕地斑块的进一步分割和干扰。总体上，农村道路布局原则：一是尽量减少道路高程标准差和降低投资成本，二是尽可能增加农村居民点的道路邻接性。

4.3 村级尺度上农村道路特征研究适宜采用网络分析方法

目前农村道路网络的分析多局限于传统的定性方法，较少采用网络特征定量分析方法。一般来说，道路网络分析等定量研究方法在高等级公路或城市主干道规划设计方面的应用较多［18，26］。高等级公路以射线状为主要特征，而农村道路更多是基于连通性的考虑，以构建多个环路为主要网络特征，运用网络分析方法进行研究具有其优势。本文的分析表明：①农村道路密度的空间自相关指数很小，整理前仅为0.19，整理后下降到0.08，这一计算结果远远低于云南纵向岭谷区等研究案例［1，12，26］的相关数据，反映了村级尺度上农村道路分布的趋同性，在地理空间异质性方面不如交通干线显著；②土地整理项目的实施，在短期内使农村道路的α指数、β指数、γ指数分别增加了0.361，0.749，0.252，网络连通度和闭合度大幅度提升，这也是不同于高等级公路的主要特征。因此，通过引入网络分析等定量手段，突出农村道路分布的空间异质性和网络连通性，更好刻画了农村道路特征变化，揭示了农村道路对农村区域的影响。

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［25］刘世梁，温敏霞，崔保山，等.基于网络特征的道路生态干扰——以澜沧江流域为例［J］.生态学报，2008，28（4）：1672－1680.（LIU Shi-liang，WEN Min-xia，CUIBao-shan，et al.Ecological effect of road based on network analysis：A case study in Lancang River valley［J］.Acta Ecologica Sinica，2008，28（4）：1672－1680.（in Chinese））

［26］王 娟，崔保山，刘世梁，等.各级道路网络对纵向岭谷区景观结构健康的影响［J］.环境科学学报，2008，28（2）：261－268.（WANG Juan，CUI Bao-shan，LIU Shi-liang，et al.Effects of different level road networks on landscape structure health in the longitudinal rangegorge region［J］.Acta Scientiae Circumstantiae，2008，28（2）：261－268.（in Chinese））

（编辑：刘运飞）

Spatial Analysis of Rural Road Network in Hilly Area of Chongqing Based on GIS

YANG Xin-yue1，WEIChao-fu1，SHAO Jing-an2，ZHANG Ping-cang3，DINGWen-feng3
（1.Key Laboratory of Eco－environments in Three Gorges Reservoir Region（Ministry of Education），College of Resources and Environment，Southwest University，Chongqing 400715，China；2.Three-Gorges Reservoir Area，Chongqing Normal University，Chongqing 400047，China；3.Soil and Water Conservation Institute of Changjiang Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China）

The quantity and spatial characteristics of rural roads in Chongqing City have been changed because of the implementation of new countryside construction and rural road construction projects.Thus this paper employed the spatial analysis of geographic information system（GIS）to analyze the characteristics change and its influence factors for rural roads in a land consolidation project area，which is located in the hilly area of Chongqing City.The results show that the total length of roads increases from 54.58 km to 73.27 km before and after land consolidation，and the road density increases from 55.12 m／hm2to 74.00 m／hm2during the same period.Thematerials used for building rural road have adopted mixed mud and rock as well as concrete，Moran’s I coefficient indicating road density is decreased from 0.19 to 0.08，which means that the road network is becomingmore and more even and optimization due to land consolidation.The network indexes ofα，β，γdemonstrate the improvement of road network.From the view point of village，the road network features are largely influenced bymicro-topography and distribution of rural residential area，thus road layout should consider to increase the proximity of residential area to roads and the cost-saving of roads’construction.Finally，the network analysis is proved to be effective in describing the characteristics change of rural roads.

rural road；village scale；land consolidation；spatial analysis

X144；U412.1

A

1001－5485（2010）11－0025－08

2010-09-10

国家科技支撑计划课题（2008BAD98B02），教育部科学技术研究重点项目（210181）

杨馨越（1987-），女，四川德阳人，硕士研究生，主要从事土地利用与生态过程方面研究，（电话）023-68216497（电子信箱）weiyangsuifeng＠yahoo.com.cn。

魏朝富（1962-），男，四川乐山人，教授，博士生导师，主要从事土壤物理学、土地利用与生态过程方面研究，（电话）023-68251249（电子信箱）weicf＠swu.edu.cn。