喀斯特高原盆地聚落空间演变——以贵州省红枫湖水系盆地为例
2012-03-15周晓芳周永章欧阳军
周晓芳，周永章，欧阳军
(1．华南师范大学 a．旅游管理系;b．地理科学学院，广州510631;2．中山大学地球环境与地球资源研究中心，广州510275)
喀斯特在世界上分布很广，约2 200万km2，占地球陆地表面积的15%。中国960万km2的土地上，喀斯特分布面积超过124万km2，约占全国总面积的13%。贵州喀斯特分布面积为13万 km2，占全省土地面积的73%［1］，不仅在全国独一无二，在世界也是罕见的。贵州是隆起于四川盆地和广西丘陵之间的亚热带喀斯特高原山地区，山地占贵州全省总面积87%，丘陵占10%，盆地仅占3%［2］，而盆地，当地人俗称的“坝子”或“平坝”，它们面积狭小，星罗棋布地分散在地貌类型复杂多样的喀斯特山区中，成为贵州农业和经济相对发达的地区和聚落的主要集聚区域。因此，研究高原盆地聚落的空间分布及其演化态势，对区域城镇规划、社会主义新农村建设及可持续发展有重要意义。
由于喀斯特高原盆地地形平坦，贵州的城市及大中型城镇都集中在此地形区域，对喀斯特高原盆地区聚落的研究也主要以大型聚落或城市聚落为主，例如以贵阳市为例的城市人居环境优化研究、喀斯特山区城市用地结构问题、城市生态空间建设模式［3-5］，以及利用GIS技术对喀斯特地区城市土地利用结构进行的研究［6］，在一定程度上均可反映喀斯特城市聚落的空间特征。乡村聚落的研究则以少数民族聚落为主［7］，也有从聚落景观优化方面进行的研究［8］，且部分学者注意到应基于喀斯特地貌空间结构来研究喀斯特聚落的空间特点，涉及高原盆地聚落的如熊康宁等总结喀斯特盆地区聚落在空间上是片状分布［2］，赵星在熊康宁等的基础上将此类聚落总结为坝子—串珠状—聚族而居型和山间盆地—片状—分散杂居型［9］。可见，喀斯特高原盆地聚落研究正逐渐受到关注并有待深入。
1 喀斯特高原盆地地貌与聚落分布
一般来说，贵州高原盆地区山地多，平地少，地形相对破碎，主要的地表地貌为喀斯特低山丘陵、盆地、侵蚀性谷地、洼地等［2，10-11］。地表地貌特别是地表地貌的组合形态决定了聚落的空间结构，形成不同形态和功能的喀斯特聚落景观。据前人研究［2，10-11］及野外实践整理，高原盆地区主要的喀斯特地貌组合形态及相应的聚落空间分布特点有以下几类。
1．1 峰林型组合地貌
由于山地多，喀斯特高原盆地区组合地貌以峰林为主，从本研究选取的区域来看，峰林组合地貌就占全区地貌的92%，主要有峰林盆地和峰林洼地。
峰林盆地:溶峰环状散布在盆地周围，相对高度几十米至百米以上，峰顶起伏小，没有明显的倾向。盆地底部等齐，平坦开阔，聚落呈片状、团状、团聚状，通常形成喀斯特高原上较大的城镇。
峰林洼地:溶峰呈孤立状散布在洼地周围。洼地大而浅、平坦，常有斗淋和落水洞发育。聚落一般沿溶峰底部散布，并从洼地上部及边缘向下部和中心减少。
峰林谷地:溶峰呈孤立状散布在谷地周围。谷地纵向延伸，平缓开阔，边缘井泉广布。在谷地相对平坦之处，聚落沿谷地走向展布，呈长条形、十字形、星形或放射状，在视觉上有纵深发展的感觉。谷地的土地比洼地宽阔，同时也比洼地排水条件好，不容易患水灾。谷地聚落给人悠然自得、祥和安宁之感，通常形成喀斯特高原中小城镇。
1．2 溶原型组合地貌
溶原地形平坦开阔，喀斯特湖众多，在溶蚀作用基础上又受到后期河流侵蚀，由许多侵蚀性谷地相连而成。孤峰点缀在溶原上，构成孤峰和溶原组合的准平原景观，也是主要的畜牧业、种植业区域。聚落或散布、或集聚在起伏平缓的高原面或小型洼地、谷地、盆地等喀斯特负地貌中，与高原农业共同营造喀斯特高原田园风光。
2 数据来源和研究方法
贵州喀斯特高原盆地地貌以黔中一带分布最为广泛，该区域集聚了很多城市聚落，省会贵阳市以及贵州主要的喀斯特盆地城市如安顺市、平坝市、清镇市等均位于黔中地区。喀斯特盆地区一般也是水资源较为丰富的地区，黔中地区高原盆地拥有被称为高原明珠的红枫湖，因此选取黔中地区进行研究最为合适不过。为使研究方便，拟选取的盆地空间范围小于城市聚落，在此条件下，以红枫湖水系盆地附近地区(以下简称红枫研究区)作为案例地区进行研究，基本能够代表喀斯特高原盆地区聚落，对中小型喀斯特乡村聚落研究具有典型代表意义。
红枫研究区位于东经 106°07'～106°33'，北纬 26°21'～26°59'，范围包括贵州省中部清镇市西南的红枫湖及其水系周围的红枫湖镇6个行政村、36个村民组，站街镇4个行政村、31个村民组，土地面积为55．28 km2，喀斯特面积占94．59%。该区域位于黔中地台凸起与黔南凹陷相汇的过渡地带，地势由东向西倾斜，四周多是群山环绕，中部缓丘陵坝地交错，是典型的高原盆地地貌。海拔1 210～1 450m，地势较高，地势起伏大，地表较破碎。
居民点是聚落在地图上的直接表现，随着GIS技术的发展，对卫星影像进行判读和解译可方便快速地提取居民点斑块，结合景观格局分析和GIS技术及相关软件可更为直观和全面了解并掌握聚落的大小、数量、形态、空间分布等情况。
研究数据主要来源于2000，2005，2007年红枫研究区ASTER，IRS，SPORT卫星影像提取的1∶10 000土地利用数据特别是居民点斑块数据，基于地形图提取的等高线数据，包括行政区划、河流水系、交通线路等信息的基础地理信息数据。由于多期卫星影像数据格式及来源问题，提取土地利用数据时还结合收集到的土地利用资料以及两个暑假的实地调研工作进行数据校整，以提高准确性。
本研究从二维角度探索聚落空间分布及演变，大量利用GIS技术和相关软件进行数据整理、叠加和分析。其中水平方向上利用景观格局指数和Moran’s I系数结合分析居民点斑块的集聚程度和形态，垂直方向上从高程、坡度和坡向3个方面探讨居民点斑块在不同时段的分布情况。
3 聚落规模的演变
由于只是部分研究工作，并未从卫星影像中直接判读居民点，而是先进行土地利用的整体数据绘制，再利用GIS软件从土地利用数据中提取居民点数据。另在卫星影像方面涉及购买途径以及经费问题，使得演变分析时时间间隔不够理想。在使用三期分别为ASTER，IRS，SPORT卫星影像提取土地利用数据时，首先进行格式转换和精度校准，再结合野外调研以及收集的土地利用资料进行影像判读和解译。土地利用图层绘制完成后，直接使用ARCGIS软件将居民点数据提取出来，方便快速地得到统计结果。
对卫星影像提取的居民点数据进行统计分析表明，红枫研究区2000年居民点总面积为0．60 km2，2005年为1．01 km2，2007 年为1．05 km2。各年度的居民点斑块分布变化情况见图1。可见，2000—2005年是居民点快速增长时期，平均年增长率为8．22%，而2005—2007年平均年增长率仅2．32%，8年间的平均年增长率为6．53%。2005—2007年间0．04 km2的居民点面积增长也表明间隔两年的卫星影像数据分析结果合理，也和野外调研以及收集的土地利用资料相吻合。
图1 红枫研究区聚落居民点的变化(2000，2005，2007年)Fig．1 The change of residential patch in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
4 水平方向的演变
4．1 空间分布的变化概况
将2000，2005，2007年的居民点数据和等高线数据、基础地理信息数据叠加分析展示，2000—2007年居民点在数量上和面积上表现出增加的趋势，毛家寨村、落海村、竹山村、高山堡村、骆家桥村、簸箩村、民联村、芦荻村基本上是围绕原有的聚居地呈散布状增加，且这些散居的聚落都沿着等高线呈环状分布，地势较低的地区即山脚地带。其中簸箩村、民联村、骆家桥村的居民点增加幅度相对较大。
围绕原有聚落集聚发展的有白岩村的白岩组，右七村的高一、高二组、仓上组等，民联村的龙滩组等，这些地方等高线相对稀疏，地势相对平坦，容易集聚大规模的聚落。
从居民点的空间变化来看，南部、东部、中部的居民点在数量上和面积上都增加较快。而簸箩村的刘家寨和王家寨、高山堡村的高山堡、芦荻村的龙潭坡和芦荻等地一直都是集聚地区，居民点数量和面积有所增加，但由于地形限制，增加幅度不大。
4．2 景观格局分析
大体空间分布的变化情况掌握后，进一步利用景观格局指数进行分析。选取的景观格局指数包括类型水平和景观水平上边缘密度ED，景观形状指标LSI，散布与并列指标IJI，离散指数SPLIT，景观水平上的香农多样性指标 SHDI，香农均匀度指标 SHEI，蔓延度指标CONTAG，使用软件Fragstats 3．3计算(表1)。
表 1 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点景观空间格局指数Tab．1 Residential patch landscape indexes in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
从表1中可明显看出ED，LSI，CONTAG这3个指数都是逐年增大的，SHDI，SHEI，IJI，SPLIT这4个指数却逐年减小。这说明红枫研究区的居民点景观的边缘密度不断增加，景观形状越来越不规则，分布越来越聚集，居民点空间格局不断趋于复杂，各种散布与并列情况却相应变得更为无序，分离度和分布的均匀度减小。反映由于人类活动的加剧，土地利用类型趋于复杂，红枫研究区的居民点景观也随着数量的增多和规模的增大而趋于破碎，景观之间的空间分布情况更为复杂。
值得关注的是多样性指数虽变化不大，却显现出减小的趋势，再对比 Simpson’s多样性指数 SIDI、修正Simpson’s多样性指数MSIDI分析，2007年的多样性指标却稍比2005年大，可见随着人类活动的增加，居民点景观复杂到一定程度后，景观的多样性情况不一定继续增加，这应该与喀斯特地形、河流、交通等因素对居民点发展的限制有关。
4．3 居民点面积的Moran’s I
运用GeoDA软件进一步对居民点数据计算Moran’s I值，分析结果显示，红枫研究区三个年度的Moran’s I分别为 -0．001 2，-0．045 5，-0．042 4(3 个值均不能通过Z(p≤0．05)检验)，表明红枫研究区在2000，2005，2007年的居民点空间分布总体上表现得较为分散。
进一步结合软件生成的LISA cluster图分析可看出，2000年的居民点相关性非常小，难以识别能通过Z检验的LISA cluster图斑。而2005，2007年两个时期的居民点空间相关情况差异不大(均能通过Z检验(p≤0．05)的区域)，但2005年的cluster图更不容易识别居民点的空间相关性，且具有空间相关的居民点范围小于2007年。
将3个时段的LISA cluster图叠加红枫研究区的基础信息数据及等高线数据进行分析得到，2000—2007年红枫研究区居民点在数量上和面积上表现出增加的趋势，总体上来说，南部、东部、中部的居民点在数量上和面积上都增加较快，发展的聚落主要围绕原有的聚居地呈散布状增加。在等高线稀疏、地势相对平坦的地区，如簸箩村王家寨组，白岩村的白岩组，右七村的高一、高二组、仓上组，民联村的龙滩组等，居民点逐渐增多，密度高，容易集聚大规模的聚落;在地势较低的地区如簸箩村、民联村、骆家桥村、毛家寨村、白岩村的居民点分布开始呈一定的集聚，但不明显。其中毛家寨村的里五上、里五下、后寨3个组，落海村的背龙坡1、2组居民点密度低于周围，体现这几个地区居民点在外围沿着等高线呈环状分布方式散点状逐渐集聚;部分地形起伏较大地区如骆家桥村，芦荻村居民点在2005年时才开始有分布，到2007年逐渐增多，其中羊昌组西部和芦荻组西部的居民点密度较周围小，聚落在区域外围有很低程度的集聚。
5 垂直方向的演变
运用ARCVIEW、ARCGIS并结合GIS相关软件和分析方法，通过居民点数据和等高线的空间数据转换和叠置等技术，从高程、坡度和坡向3个重要垂直空间分析的角度来了解居民点空间分布情况。对于DEM的高程、坡度和坡向分级要根据研究地区的实际情况，既要体现地形特征，又要符合自然规律。贵州省平均海拔为1 100 m，红枫研究区为1 210～1 450 m，因此高程分级上以40 m为间隔;坡度根据刘福昌的的分类方案［12］;坡向划分方案为直接使用ARCGIS或ARCVIEW中自带方案。
5．1 高程的演变
得到居民点依高程分布的规律如表2所示，从2000—2007年，红枫研究区居民点在海拔1 250～1 290 m这一范围内分布最多。8年间分布的规律大致相同，但有一定的变化。表现在整体居民点规模都有所增加，但各个海拔范围的变化却不尽相同。在低海拔1 210～1 250 m区域内居民点比重呈现逐年增加后又减少的趋势，可见低海拔区域居住空间正变得越来越有限。而1 250～1 290 m这一集中分布的范围所占比重有所增加，且居民点规模增加的幅度较大(图2)。在其他海拔范围内，随着海拔的增加，虽然分布的居民点逐年增多，所占的比重有所变化，但增加规模和所占比重变化的幅度均不大，可见在红枫研究区八年来居民点规模得到了较大的发展，但人们选择居住更趋向于条件好的低海拔区域，当居住空间有限后，居住点逐渐向海拔较高的区域蔓延。
表2 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点面积在各高程的分布情况 %Tab．2 Distribution of residential area along the height in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
图 2 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点面积在各高程的分布图Fig．2 Distribution of residential area along the height in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
5．2 坡度的演变
在随着地形坡度分布的变化上，表3和图3表明居民点主要分布在平坡地带，占一半以上，平缓坡和平坡地形分布的居民点面积超过81%，坡度较低的缓坡以下即＜25°的占94%以上(坡度小于＜25°的地区是喀斯特山区耕地分布的主要区域)，可见红枫研究区的聚落大都分布在平缓地带，且随着坡度的增加，聚落分布越来越少。表3和图4也反映出平坡地带的居民点2000年以来其规模虽然逐年增加，但增加速度在逐渐放缓，导致平坡地带居民点所占比重逐年减少;而在平缓坡、缓坡、较缓坡的居民点规模增加幅度也不大，且在2005年以后所占的比重也开始减少;陡坡和较陡坡的居民点规模和所占比重都在不断地增加;极陡坡2005以前未见到居民点分布，之后逐渐增加，到2007年开始有一定比重的居民点分布。
表3 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点面积在各坡度上的分布情况 %Tab．3 Distribution of residential area along the slope in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
图 3 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点面积在各坡度的分布图Fig．3 Distribution of residential area along the slope in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
5．3 坡向的演变
表4，图4表明2000年以来红枫研究区居民点以分布在无坡向地区即平坦地区和负地貌地区为主，但居民点所占的比重越来越少，可见随着居住空间的紧张，居民点开始向有坡度的山地地区蔓延，和前述的坡度分布规律一致。对于分布在有坡度地区的居民点，2000年以来各个坡向的分布变化显得杂乱且无规律可循，这毫无疑问印证了喀斯特地区地表地貌复杂、地方性小环境各异、居民点的分布情况较为复杂的特点。
6 结论及展望
(1)由于喀斯特地形的限制和地表的破碎，地形相对平坦、聚落发展相对较好的喀斯特高原盆地区聚落分布集聚性仍然不强，总体上分散，聚落形态复杂。
(2)喀斯特地貌决定喀斯特高原盆地聚落的空间格局特点及演变规律，聚落主要分布在喀斯特盆地、洼地等负地貌和溶丘、溶原、峰林等正地貌，近年来随着经济发展，聚落规模逐渐增加，局部呈现集聚并随着喀斯特地表地貌和组合地貌的形态表现出一定的集聚特点:一般来说，低海拔、无坡向坡度或坡度较低的地势平坦区域聚落呈现出一定程度的集聚且较为连续，地形起伏地区聚落分布分散，喀斯特正地貌边缘有聚落低程度集聚，集聚形式上沿着等高线向外逐渐增加。
表4 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点面积在各坡向上的分布情况 %Tab．4 Distribution of residential area along the aspect in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
图4 2000，2005，2007 年红枫研究区居民点面积在各坡向的分布图Fig．5 Distribution of residential area along the aspect in Hongfeng in 2000，2005 and 2007
(3)喀斯特高原盆地区聚落发展演变的过程中无论是数量上或是面积上都有所增加，且增幅存在明显的空间差异。水平空间上，聚落形态变化明显，居民点形状越来越不规则，分布越来越聚集，景观格局不断趋于复杂，但到一定程度后，景观的复杂性和多样性不一定继续增加，体现了喀斯特地貌对聚落空间发展的限制。
(4)垂直空间分布是喀斯特高原盆地区聚落空间的主要特点，并加剧了聚落空间格局的复杂性。垂直空间上，聚落主要集聚在低海拔范围内，并逐渐向高海拔地区增加，但各个海拔范围的变化不尽相同，低海拔区域内聚落比重呈现逐年增加后又减少的趋势，体现了当居住空间受限后，聚落逐渐向海拔较高的区域蔓延规律。坡度上，聚落主要分布在无坡度的平坡地带，其次是坡度平缓地带。随着平缓地带居住空间的有限，聚落开始向坡度较高的地带蔓延，陡坡和较陡坡的聚落规模和所占比重都有所增加，极陡坡开始有一定比重的聚落分布。坡向上，聚落以分布在无坡向地区为主，有坡度地区的聚落在各个坡向的分布变化显得杂乱且无规律可循，体现了喀斯特高原盆地聚落分布的复杂性。
综上，由于地表的复杂和破碎，喀斯特高原盆地聚落总体分散，近年来随着聚落规模的扩大，聚落在局部区域有一定程度集聚，但地形的限制导致集聚的形式和集聚的程度有所差异;随着数量的增多和规模的增大，聚落形态更为复杂，空间分布更加散布;喀斯特地貌的垂直空间特点在决定聚落的垂直分布及演变规律的同时也加剧了聚落空间分布的复杂性。因此，掌握好喀斯特地形对喀斯特聚落产生和发展的影响以及由此形成的空间变化特点，对喀斯特地区城镇规划建设、土地利用管理、区域可持续发展有重要作用。
喀斯特的地貌特点和成因决定了喀斯特地区是生态环境脆弱敏感区，恶劣的自然环境导致经济发展的落后和贫困，影响着居民的择居、迁居以及聚落的发展，使得喀斯特高原盆地区的聚落具有强烈的喀斯特地域基因。本研究仅仅探讨了聚落空间分布和演变，还有很多问题，例如聚落空间分布的其他影响因素、聚落演变的促进力、聚落空间分布与人口增加和迁移、城镇化生活方式以及聚落社会空间的变化都待进一步探讨。
致谢:感谢国家十二五科技支撑计划重大课题“喀斯特高原峡谷石漠化综合治理技术与示范”项目首席专家——贵州师范大学南方喀斯特研究院熊康宁教授，以及在野外调研中给予帮助的研究区的村干部和居民!
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