基于Voronoi图的农村居民点空间分布及整治潜力研究——以威宁县为例

刘晓恒，杨 柳

（贵州大学公共管理学院，贵州贵阳550025）

基于Voronoi图的农村居民点空间分布及整治潜力研究
——以威宁县为例

刘晓恒，杨 柳*

（贵州大学公共管理学院，贵州贵阳550025）

研究借助ArcGIS空间分析技术和Voronoi图Cv值法对贵州省威宁县农村居民点的空间分布特征进行分析，结果显示威宁县农村居民点Voronoi图Cv值为105.49%，空间分布类型属于集群型。以乡镇尺度看，草海镇等7个乡镇空间分布类型属于随机型，其余28个乡镇为集群型。在此基础上采用人均建设用地标准法测算威宁县农村居民点整治潜力值，结合各乡镇的农村居民点空间分布类型和整理潜力，将全县35个乡镇划分为集群型优势区、随机型优势区、集群型劣势区、随机型劣势区四个不同等级的整治潜力区划，其中整治潜力集群型优势区主要分布在云贵乡、雪山镇等11个乡镇，随机型优势区主要分布在草海镇、麻乍乡等5个乡镇，集群型劣势区主要分布在黑土河乡、中水镇等17个乡镇，随机型劣势区分布在兔街乡、黑石镇，并据此分析和探索各区划内农村居民点整治的方案策略。

农村居民点；Voronoi图；Cv值；土地整治潜力

引言

农村居民点作为农村社会经济的重要构成单元，其发展状况及空间布局在很大程度上决定着农村社会经济的后续发展状况以及土地集约化的成效[1]。2015年全国农村居民点有270万个，占地面积为2.85亿亩，农村人口人均居民点用地达到307平方米，规划到2020时农村居民点用地规模总量仍有16万平方公里[2]。然而，现有的农村居民点长期以来由于缺乏合理规划与布局或者经规划后规划方案执行力度欠缺，致使其内部利用结构不合理，空间布局凌乱分散，人均用地量超标，土地粗放利用，生态环境趋于恶劣，这些暴露出来的问题已经成为了限制农村经济和农业现代化的重要因素，亟待解决[3]。在党的十八届五中全会上通过的“十三五”规划中指出要继续推进社会主义新农村建设，不断加强农村基础设施建设，促进城乡公共资源均衡配置，同时开展农村人居环境整治，着力改善农业生产条件和农村人居环境，加大对传统村落和历史文化名村名镇的保护力度，促进美丽宜居乡村建设[4]。贵州省作为一个高原山地居多的省份，全省92.5%的面积为山地和丘陵，且喀斯特地貌面积占全省面积的61.9%，喀斯特地区特有的生态脆弱性使得全面推进城镇化进程的同时生态环境保护尤为重要，独特的自然生态条件使得贵州省在“十三五”期间实施城镇化带动战略时摒弃了“摊大饼”式的发展模式，积极寻求一条与贵州省情相结合的具有山区特色的城镇化发展道路，即山地新型城镇化发展道路，以打造具有区域人文、历史、民族文化内涵的精品小城镇，其中经过改造提升的乡村和原始的民族村落是贵州省山地新型城镇化蓝图中的重要一笔，通过农村居民点综合整治，将城镇建设用地的有序扩张与农村居民点的逐步归并相结合，以加快实现山地新型城镇化建设水平。

近年来随着空间统计分析、对地观测技术、Poisson对数线性模型及Logistic逐步回归模型等数学模型、景观格局分析、RS和GIS技术相结合、Voronoi图、空间点格局分析、Delaunay图等技术方法的引入，国内关于农村居民点空间分布以及格局优化的研究水平得到进一步提升，其中GIS技术多用于农村居民点的空间分析[5，6]。农村居民点整治作为实现农村居民点格局优化的重要手段，目前关于农村居民点整治的相关研究主要是基于研究目标基本情况，以整治的运作模式和政策研究为主，多停留在定性制度和理论研究上，很少有将不同地区农村居民点空间分布特征及其整治模式选取之间存在的联系进行定量分析，然而对农村居民点进行综合整治时其空间分布特征是影响整治模式选取的关键因素[7-9]。故本文将主要依托GIS空间分析中的Voronoi图理论，采用人均建设用地标准法，以贵州省威宁县为例分析其农村居民点空间分布特征并测算区域内各乡镇整治潜力大小，结合空间分布特征和整治潜力两方面划分出不同等级的农村居民点整治潜力区并据此提出对应的整治方案策略，以期实现该区域的城乡统筹发展及农村社会经济的可持续发展。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

威宁彝族回族苗族自治县位于贵州省西部的乌蒙山区，地理位置为东经103°35′59.4″-104°45′43.0″，北纬26°30′35.7″-27°26′55.6″之间。地貌可分为高原面、高中山和中中山河谷区，高原面可分为缓丘盆地、缓丘谷地、山原区，最高海拔2890米，最低海拔1234米，平均海拔2200米，大部分地区为2000-2400m。威宁县雨量充沛，源头小河较多，水资源丰富，全县年均降水量为950毫米。2014年末总人口147.62万人，全县生产总值为123.66亿元，经济发展综合测评位居全省9位，属于国家生态与保护示范建设区。全县土地总面积为6298.73平方公里，以耕地和林地为主。交通区位优势明显，是进滇入川的交通要塞，作为云贵川三个省份的交通要塞，与贵州省会贵阳相距310公里，与云南省会昆明相距360公里，与四川省会成都相距620公里，与重庆相距646公里。

1.2 数据来源

基础数据包括空间数据和社会经济数据，其中空间数据主要来源为土地利用现状数据库，社会经济数据主要来源于《2014年威宁县统计年鉴》及威宁县相关社会经济统计资料，研究还收集了威宁县土地利用现状图、威宁县地形图、威宁县重点建设项目布局图、2006-2020年威宁县土地利用总体规划文本及土地利用总体规划图等栅格数据及文本资料作为研究的参考依据。从土地利用现状数据库中提取并以shp格式存储威宁县农村居民点矢量数据，同时按乡镇对农村居民点用地数据进行筛选和统计。

2 研究方法与原理

通过ArcGIS空间分析技术中Voronoi图Cv值法对威宁县农村居民点的空间分布特征进行分析，同时采用人均建设用地标准法测算威宁县农村居民点整治潜力值，结合农村居民点空间分布类型和整理潜力值两方面的测算结果将全县35个乡镇划分为不同的整治潜力区划，针对各区划的特点进行不同区域内农村居民点整治方案策略差异化的探索和研究，以实现农村居民点布局优化的目的。

2.1 Voronoi图

本研究中选取了研究区内农村居民点的空间分布类型、用地比例、密度和平均面积等四项指标来分析研究区内农村居民点的空间分布特征。采用ArcGIS空间分析中的Voronoi图Cv值法对农村居民点空间分布的类型进行分析，其中Voronoi图的定义如下[10]：假设平面上某一离散点集为P={P1，P2，…,Pn}，则任意点Pi的Voronoi图定义如下：其中，d为欧式距离，x表示集合Ti中的元素。Ti

是一个凸多边形，在特殊情况下Ti是一个具有无限边界的凸多边形。Cv值是Voronoi多边形面积的标准差与平均值的比值，其计算公式为[10]：

Cv=标准差/平均值×100%（2）

Cv值可以衡量现象在空间上的相对变化程度。当某个点集的空间分布为均匀分布时，其Voronoi多边形大小相似，Cv值低；当空间分布为集群分布时，在集群内（“类”内）的Voronoi多边形面积较小，而在集群间（“类”间）的Voronoi多边形面积较大，Cv值高。但是，规则的周期结构和周期性重复出现的集群分布也会形成较高的Cv值[11]。Duyckaerts提出了3个建议值[12]：当Cv值小于33%时，点集为均匀分布；当Cv值在33%和64%之间时，点集为随机分布；当Cv值大于64%时，点集为集群分布。

其中农村居民点用地比例（PR）、农村居民点密度（PD）、农村居民点平均面积（PV）三个指标的计算公式如下[13]：

式中a为农村居民点用地面积；A为研究区面积；n为研究区农村居民点斑块数。

2.2 人均建设用地标准法

本文主要采用人均建设用地标准法来测算威宁县农村居民点整治潜力值，即在一定区域内，通过计算模型计算现有人均建设用地指标与规定的人均建设用地标准值之间所得的差值即为农村居民点的整治潜力值。采用该方法的计算模型如下[14]：

式中P(T)为农村居民点整治潜力值；M0为现有农村居民点人均建设用地值，M¯为农村居民点人均建设用地标准值；Qt为规划期末的农村人口数；Q0为规划基期农村人口数；r为该区域农村人口自然增长率；t为规划期；△Q为机械人口增长量。

根据《村镇规划标准》（GB50188-93）和《贵州省村镇规划标准》（DBJ22 07 92），由于威宁县2014年农村居民点人均用地为76.81m2/人，人均建设用地指标级别可以选择二、三等（60.1m2≤现状人均建设用地水平≤80m2/人，可增0-10m2/人），结合威宁县各乡镇的实际情况，确定到规划期末2020年威宁县农村居民点人均用地为86.81m2/人。

3 结果与分析

3.1 基于Voronoi图的山区农村居民点空间分布特征

在ArcGIS中从威宁县2014年土地利用现状数据库中筛选提取出农村居民点图斑，将农村居民点面文件转换为点文件，然后以威宁县全县及各乡镇的行政界线为设置目标，通过ArcGIS空间分析中的邻域分析创建全县及各乡镇农村居民点的Voronoi多边形集合（图1），计算其Cv值，判断其分布类型。

通过公式1至公式5计算分析得到威宁县农村居民点分布特征，结果显示威宁县农村居民点共有58437块图斑，用地比例仅为1.73%，分布密度为9.28个/km2，平均用地面积为0.00186km2，基于Vronoi图的Cv值等于105.49%，呈集群型空间分布特征。农村居民点空间分布特征与该地区的自然地理条件密切相关[14]，威宁县位于贵州省西部云贵高原乌蒙山系中段，境内大小河流纵横交错，乌蒙山三个主脉纵贯县境，为最大的贵州西部高原山地，全县80%地区海拔超过2000米，地形较为复杂，全县地势偏高，以山地为主，县境中部为开阔平缓的高原面，为农村居民点的主要聚集地。威宁县雨量充沛，源头小河较多，地表水和地下水资源丰富，因此农村居民点的分布受到水源地理分布的影响较小。在交通道路方面，县域范围内有326国道和102省道分别横穿县境129公里和157公里，铁路全长187公里，农村居民点多沿道路分布，在自然地理，社会经济以及生态环境几方面的综合作用下，全县农村居民点呈集群型分布。

通过将威宁县所辖的35个乡镇作为设置目标，生成各乡镇Voronoi图并计算其Cv值，以此来判断各乡镇农村居民点的分布类型（详见表1）。

以乡镇尺度来看，威宁县所辖的35个乡镇中草海镇、哲觉镇、麻乍乡等7个乡镇的空间分布类型属于随机型分布，其余28个乡镇的空间分布类型均属于集群型分布。农村居民点的分布类型主要是受到地形地貌的影响，威宁县全县地势偏高，地处云贵高原面上，以山地为主，最高点在西南大菁梁子，海拔为2880米，最低点在洛泽河出省界处，海拔1185米，其中农村居民点呈随机型空间分布的7个乡镇中麻乍乡、哲觉镇、草海镇、黑石镇地形起伏较小，且326国道和102省道横穿而过，农村居民点受到河流水源、地形地貌以及道路交通的影响相对较小，故农村居民点呈随机型空间分布；而北部的石门乡、牛棚镇、兔街乡地处“两省”（贵州、云南）结合部，区位条件和社会经济条件差异不大，但地形起伏较大，耕地分布较为零散，农村居民点大多数靠近优质耕地资源以及河流水源地，农村居民点因生产资源的分散性而相对应呈现分散布局的空间分布特征，因此农村居民点呈随机型分布。农村居民点空间分布呈集群型的乡镇的农村居民点选址受到以道路交通为主的社会经济因素和以地形地貌为主的自然地理因素的影响较大，多分布于山间谷地及山地公路两旁，同时威宁县作为一个少数民族聚居地，其农村居民点的选址也受到了少数民族的居住习惯和少数民族历史文化的影响，在上述这些因素的综合影响下，全县80%的乡镇农村居民点呈集群型分布。

图1 威宁县农村居民点Voronoi多边形集合

表1 威宁县各乡镇Voronoi图Cv值

3.2 农村居民点整治潜力

根据公式6和公式7，测算得到2020年威宁县县域尺度下农村居民点整治潜力值为-172.54hm2（表2）。全县总体和斗古镇、中水镇等19个乡镇的整治潜力值测算为负值，主要是由于这些乡镇的农村居民点现状规模与其人口增长速度不匹配，在规划期末需增加农村建设用地数量，另一方面区域内社会经济的发展促使对建设用地的需求增加，就需要占用耕地来补充增加农村建设用地，然而随着耕地保护和生态建设力度的加大，可用于新增建设用地的土地资源已十分有限，占用耕地和保护耕地呈现刚性对立，研究中将这部分乡镇划分为整治潜力劣势区。其余15个乡镇测算得到的整治潜力值为正值，则是通过农村居民点整治可以增加以耕地为主的其他土地，这部分乡镇就相对应的划分为整治潜力优势区。对比各乡镇的潜力值测算结果与该乡镇农村居民点的现状规模以及农村人口的发展规模基本吻合，位序大致相同，说明研究区整治潜力受到该地区的人口总数及现状规模综合影响。

3.3 农村居民点整治潜力区划

为了探究各乡镇农村居民点整治潜力的空间分异规律及其对应的整治模式，结合农村居民点空间分布类型和整治潜力将全县35个乡镇划分为集群型优势区、随机型优势区、随机型劣势区、集群型劣势区四个不同等级的整治潜力区（图2），针对四个不同的整治潜力区提出相对应的整治模式，探索相应的方案策略，以有利于实现城乡统筹发展及农村社会经济的可持续发展。

表2 威宁县各乡镇农村居民点整理潜力值

3.3.1 集群型优势区

威宁县农村居民点整治潜力集群型优势区分布在云贵乡、雪山镇等11个乡镇，可通过农村居民点整治增加耕地等土地面积451.27hm2。其中岔河乡、秀水乡、双龙乡、玉龙乡、二塘镇、大街乡、云贵乡7个乡镇虽然农村居民点现状规模相对较小，但是作为重要的劳务输出地，随着近年来农村劳动人口输出持续增加，其现有的农村居民点规模与规划期末的人口数量相比依然过大，整治潜力较大；新发布依族乡、雪山镇、玉龙乡、金斗乡、小海镇4个乡镇农村居民点自身现状规模较大，在2020年人口数量增加的情况下，整治潜力仍然较大。集群型优势区内的乡镇整治方向是在严格控制新增建设用地规模的前提下，以乡镇土地利用规划和新农村建设规划为指导，通过内涵挖潜为主，盘活存量土地，提高土地利用率，为适应不断增长的城镇扩张需求应采取村庄内部改造整治模式，同时威宁县作为少数民族聚居地，在对农村居民点进行综合整治时应结合贵州省山地特色新型城镇化发展中提出的山地特色发展模式，采用集群型、组团式、簇状的空间布局模式，打造以民族旅游休闲为主的特色小城镇，推动不同规模的城镇协同发展，打造区域特色发展格局。

3.3.2 随机型优势区

威宁县农村居民点整治潜力随机型优势分布在草海镇、麻乍乡、哲觉镇、牛棚镇、石门乡5个乡镇，可通过农村居民点整治增加耕地等土地面积为169.09hm2。其中哲觉镇、牛棚镇的农村居民点整治潜力相对较低，整治潜力均小于10hm2，整治时可选择在维持原址的基础上实施危房改造等措施建设经济美观的小康房，以提高农民的居住质量和生活环境，同时将通过整治节约出来的建设用地用于完善乡村文体设施，优化村庄建设用地内部结构，以实现建设用地结构的多样性和集中化程度。其余的三个乡镇中草海镇作为县城所在地，其整治模式采取城乡一体化模式，按照新农村建设的要求，切实搞好村镇规划，合理引导农民住宅相对集中建设，通过大力推进旧城改造在资源环境容量允许的前提下，不断提高土地的经济功能和运载能力。其中麻乍乡和石门乡主要以生态搬迁、迁移合并、易地扶贫等整理模式为主，将偏远的村庄整体搬迁到自然条件相对较好、交通便利、适宜居住的区域或迁移合并到人口规模较大、用地较为集约的中心村，在起到分担相邻乡镇农村居民点用地扩张压力作用的同时与县城中心城区互相呼应，对其它距离县城中心城区较远的乡镇起到一定辐射作用，带动周边发展。

图2 威宁县农村居民点整治潜力分布图

3.3.3 集群型劣势区

威宁县农村居民点整治潜力集群型劣势区主要分布在黑土河乡、中水镇、龙场镇等17个乡镇，整治潜力为-715.81hm2，这些乡镇的农村居民点整治方向主要是以土地利用总体规划和新农村建设规划为指导，促进农村住宅的有序建设，盘活存量建设用地，对中心村镇的建设用地实施内涵挖掘，提高土地的利用率。以金钟镇和猴场镇为例，2011年以五里岗、金钟镇和猴场镇三地为主的威宁产业园正式被省人民政府命名为“省级工业园区二类培育区”，其中金钟工业园位于县城南面10公里处，总面积为10平方公里，支柱产业为矿产加工与新型建材，猴场镇的巴西工业园区总面积约3平方公里，以煤化工和冶金一体化循环工业为主，重点产业是煤炭资源的综合开发利用，这类乡镇在建设用地指标有限的情况下，农村居民点呈集群型空间分布且规模有扩张趋势，在进行农村居民点整治时应充分考虑乡镇的产业规划、经济发展状况以及工业化水平等因素，要本着优先保证威宁县中心城区空间发展布局以及明确各乡镇耕地保护任务的原则，结合增减挂钩试点工作将建设用地指标在各乡镇和各类建设用地间进行合理调配，以确保土地资源得到合理配置。同时结合整村推进以及新农村建设等方式，一方面进行结构调整，打造优势产业，另一方面加大对农村剩余劳动力的知识和技术培训，扩大劳务输出，引导贫困村劳动力的非农转移和有序流动。

3.3.4 随机型劣势区

威宁县农村居民点整治潜力随机型劣势区主要分布在兔街乡、黑石镇2个乡镇，整治潜力为-118.95hm2，即需要在规划期内增加农村居民点建设用地，需增加面积为118.95hm2。随机型劣势区内的乡镇农村居民点空间分布不均衡，布局较为零散且农村建设用地呈扩张趋势，因此在采取农村居民点综合整治时应本着先易后难，因地制宜的原则，加大政府财政投入力度，在严格控制农村居民点规模不断扩张的前提下将零星分布的村庄和居民住宅点有序地向城镇和中心村集中，在采取散村合并、易地扶贫、生态搬迁等措施对农村居民点进行综合整治时采取“插花式”的规划布局，促使农村居民点实现中心化和组团化发展，形成较大规模的村镇聚落，从而产生土地利用规模效益，降低管理和交易成本，促使社会福利投资更加聚集。随机型劣势区内的乡镇作为农业大镇可将农村居民点综合整治与中低产田土壤改良，水土保持及完善农业基础设施等手段相结合，开展高标准基本农田建设项目，形成集中连片、产能较高的高标准基本农田区，提高粮食产能，依托交通和物质资源优势发展以农副产品和中药材为主的加工基地，树立特色农产品品牌，增加农民人均收入。

4 结语

通过计算分析威宁县农村居民点的分布特征，结果显示威宁县农村居民点的图斑个数为58437块，分布密度为9.28个/km2，用地比例为1.73%，农村居民点平均用地面积为0.00186km2，2020年威宁县农村人均建设用地面积为86.81m2/人，农村居民点Voronoi图Cv值为105.49%，属于集群型空间分布。从乡镇尺度看，草海镇、哲觉镇等7个乡镇的空间分布类型属于随机型分布，其余28个乡镇的空间分布类型均属于集群型分布。由于经济发展水平落后，城镇建设水平不高，城镇扩张主要依靠农民自发建设，低成本扩张，重外延而忽视内涵发展，导致了农村居民点散、乱、空现象比较普遍，用地结构不合理，公共服务设施和基础设施薄弱，生态环境较差，自然人文景观偏少等问题。建设用地和耕地集中分布在同一地域内，使得占用耕地和保护耕地呈现刚性对立。

采用人均建设用地标准法计算得到县域尺度下威宁县2020年农村居民点的整治潜力值为-172.21hm2，将全县35个乡镇划分为集群型优势区、随机型优势区、随机型劣势区、集群型劣势区四个不同等级的整治潜力区划。集群型优势区整治潜力较大，限制因素较少，可作为现阶段整治重点区域。随机型优势区整治有一定的自然经济限制因素，整治过程中须本着因地制宜，尊重农民意愿的原则，有计划分步骤进行整治。随机型劣势区应以促进农村居民点实现中心化和组团化发展为主，在严格控制农村居民点规模不断扩张的前提下需要以政府为主导以政府出资、企业投资、村集体出资等方式采取以生态迁移和迁移合并为主要的整治模式。集群型劣势区应促进农村住宅的有序建设和改革农村宅基地退出机制，采取内涵挖掘结合整村推进和积极开展新农村建设的整治模式，盘活存量建设用地，尽量减少对耕地的占用，确保土地资源得到合理配置。

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Voronoi Diagram-Based Research on Spatial Distribution of Rural Settlements and Consolidation Potential——Taking Weining County as an example

LIU Xiao-heng et al
(Guizhou University School of Public Administration, Guizhou Guiyang 550025,China)

TheresearchcombinedArcGISspatialanalysis techniques with Voronoi diagram＇s Cv value,to research the spatialdistributioncharacteristicsruralofruralsettlementsin Weining County in Guizhou.Results show that the Cv value of rural settlements in Weining County is 105.49%and the spatial distribution is cluster-type.Judging from the township scale,the spatial distribution of rural settlements of Caohai Town and other 5 towns are random types,other 28 towns are cluster-type.On this basis,the per capita construction land standard method is used to estimate residential land consolidation potential of Weining County.Thencombinedwiththeruralsettlements＇spatial distribution types of township and consolidation potential.Willdividedthecounty＇s35townshipsfor4differentlevels consolidationpotentialregionsthatcluster-advantageregion, random-advantage region,cluster-inferior region,random-inferior region,and the cluster-advantage region include that Yungui Town,Xueshan Town and other 11 towns,the random-advantage region include that Caohai Town,Mazha Town and other 5 towns, the cluster-inferior region include that Heishi Town,Zhongshui Town and other 17 towns,random-inferior region include that Tujie Town and Heituhe,then analysis and exploration district planning of rural settlements remediation strategies.

Ruralsettlements;Voronoidiagram;Cv value; Land consolidation potential

P273

A

刘晓恒（1994-），女，硕士研究生，主要从事土地资源利用与保护研究。

杨柳，博士，副教授，主要从事土地利用研究与数据挖掘研究。

（2016-11-13收稿刘晓佳编辑）

1003-7853（2016）06-0046-06

贵州省科技厅联合基金（编号：黔科合LH字[2016] 7469号）；贵州大学文科重大科研项目（编号：GDZT201305号）；贵州大学引进人才科研基金（编号：贵大人基合字[2010]006号）