基于图斑特征的农村居民点整理分区研究——以宜兴市为例

何翔宇，吴克宁，2*，宋恒飞，史雯雅，宋 文

(1.中国地质大学(北京)土地科学技术学院，北京100083；2.国土资源部土地整治重点实验室，北京100035)

农村居民点是中国农村社会经济活动的基本组成单元，承载着农户生产、生活、发展等诸多活动，同时具有生活、生产和生态三种特性[1]。我国是一个农业大国，农业人口众多，农村居民点用地达1 394.1万hm2，是城市建成区用地面积的3.67倍。由于长期存在城乡发展二元体制，统一规划管理的缺乏和农民选址建房的随意性，目前大量农村居民点布局散乱，规模细碎，土地利用粗放，闲置、废弃现象普遍[2]。伴随城乡统筹发展的不断推进和新农村建设力度逐渐加大，农村居民点已经越来越受到社会各界的关注，而开展农村居民点整理可为土地整理规划、土地精细化管理和新农村建设提供重要的理论依据。

目前，有越来越多不同领域学者开始重视农村居民点整理研究，大部分研究内容集中在整理潜力测算、驱动机制分析、整理分区划定及模式等方面[3-5]。而近几年有诸多学者在整理分区方面做了大量研究，其中主流研究集中在根据区域自然因素、经济因素、社会因素和其他因素来开展整理分区的综合评价，根据评价结果的空间差异性提出整理模式与时序。关小克等[6]结合综合评价结果与区位功能定位确定北京市农村居民点整理时序。刘玉等[7]以河北省为研究对象，从耕地综合生产能力出发进行整理分区综合评价。目前，研究尺度上多从省域层面县市为评价单元或者县市层面乡镇为单元，以村庄为单元涉及较少。在研究内容上，近年来逐渐有学者开始关注农村居民地点空间形态特征，如黄思琴等[8]通过计算临夏县20个景观格局指数与聚类分析进行整理分区研究。宋文等[9]从地理条件差异角度出发，通过计算居民点整理地理适宜性指数进行分区。孙建伟等[10]结合可达性景观指数和Voronoi图确定空间分异特征指数，通过整理潜力叠加进行整理分区。

村庄是开展农村居民点整理的基本单元，而农村居民点斑块复杂的空间形态特性，基于以上研究背景，引进居民点图斑景观形态特征，正如马林兵等[9]指出在土地需求预测量方法上缺少土地利用类型自身空间分布及形态因素，景观格局指数可使数据获得一定的统计性质，在看似无序图镶嵌的景观上，挖掘潜在的规律。因此，本文将行政村作为基本评价单元，从不同行政村内居民点斑块形状特征、区位差异、自然条件出发，结合该行政村经济社会状况评价整理的适宜性程度，通过适宜性指数空间自相关分析与人均用地标准得到的整理潜力有效结合确定分区依据，以期为农村居民点整理和整理规划提供理论参考和决策支撑。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

宜兴市地处江苏省南部，31°07′N～31°37′N，119°31′E～120°03′E，总面积约19.97万hm2，2015年辖13个乡(镇)、15个街道，辖97个社区、213个行政村。

宜兴地区南部地区较高，从南到北地势逐步降低，西南部是低山丘陵地区，最高海拔611.5 m；东部地区大部分属于太湖渎区，是各种蔬菜的主要产地；北部地区地势平坦，是宜兴主要的平原区；西部地区地势低洼，是低洼圩区，适宜粮油作物的种植。2013年土地利用变更调查发现宜兴市人均农村居民点用地面积为261.5 m2，超出国家标准111.5 m2，利用相对粗放。

1.2 数据来源

本文根据《2013年宜兴市土地利用变更调查成果》、《2014年宜兴统计年鉴》、《2013年宜兴统计年鉴》获得各个行政村社会经济数据，宜兴市30 m×30 m DEM，本文以宜兴市2013年217个行政村图斑为研究单元。通过Fragstats计算行政村内居民点图斑的景观格局指数表示空间形态特征，高程与坡度数据以农村居民点图斑为单元进行DEM数据获取。

2 研究方法

2.1 农村居民点整理适宜性评价

2.1.1 综合评价指标体系 针对影响农村居民点图斑的空间形态特征和影响整理的主要因素，从自然、经济社会以及空间形态3个维度构建整理适宜性指数综合评价指标体系。

(1)自然条件。自然条件的好坏影响农村居民点空间分布与规模变化，同时也影响整理的难易程度及整理后土地利用的适宜性，本文从地形地貌特征与水源条件2个方面选择指标表征自然条件。地形起伏高低和地貌特征是农村居民点整理最主要的自然影响因素，决定着整理实施的难易程度和整理后土地利用的适宜性。水源是农户生产生活的基本保障，对于农村居民点的发展布局变化具有吸附作用，可为整理工作带来便利，具有正向效应。地形条件对农村居民点分布的制约表现为高程和坡度的综合作用，单一因素无法体现综合特征，而利用地理信息模型得到的地形位指数是描述高程和坡度属性的综合性指标[11]，地形地貌特征通过ArcGIS提取DEM中的坡度和高程计算得到的地形位指数表示。水源条件通过NEAR工具计算居民点图斑到水库及河流的距离来表征。

(2)经济社会条件。农村居民点整理是一项资金投资量大的社会工程，除考虑自然因素之外，还要考虑不同区域间发展水平、经济承受能力和社会需求状况，经济社会因素是开展农村居民点整理工作的关键所在。村域尺度的经济社会因素主要有农村自身经济发展状况、农户可承受能力、农村居民点区位条件和整理迫切性表征。其中农村自身发展状况以农村GDP作为表征指标，农户可承受能力以农户人均收入表示。农村居民点整理是一项重大的民生工程，需要耗费大量资金，农村经济发展水平越高，农户人均收入越高，整理工作的开展就越简单。区位特征通过NEAR工具计算居民点图斑到城镇和公路距离表示，用整理迫切度、用建设用地指标使用率与人均耕地面积表示。区位特征的好坏直接影响农村居民点整理开展的难易程度，同时也影响居民从事其他工作的方便程度，区位条件越方便，居民从事非农工作的机会就越多，整理适宜性越高。整理迫切性以农村居民点规划建设用地指标使用率和人均耕地面积作为表征指标，规划指标使用率值越小、人均耕地面积越大，对于开展整理的迫切性就越低。经济因素指标的获取通过查询《宜兴市统计年鉴》获得，社会指标通过提取农村居民点现状面积与规划面积的比值和耕地图斑面积与人口统计数据的比值得到。

(3)景观形态特征。农村居民点图斑是农村居民点整理的直接对象，居民点图斑是地理空间的构成单元，图斑的空间集聚、分散、形状特征是影响农村居民点整理的根本因素，分为空间分布特征和空间形态特征。空间分布主要考虑行政村范围内居民图斑空间聚集性与连通性，居民点空间聚集性与聚集规模越大，发展成重点居民点可能性越高，整理适宜性越低。居民点具有空间形态特征，居民点斑块规模大小和形状大小影响居民点整理的适宜性程度，斑块规模大，形状复杂，整理难度大，适宜性低。居民点空间分布与空间形态特征通过各类景观格局指数表示，其中以居民点分散度、连接度指数(connect)和聚集度指数(AI)表征空间分布特征，分散度指数表示农村居民点图斑分布的离散程度，连接度指数表示空间形态特征，聚集度指数表示居民点图斑紧凑状况。以平均斑块分维数、平均斑块周长面积比、平均斑块面积表征空间形态特征，平均斑块分维数反映居民点图斑不规则程度，值越大越不规则；平均斑块周长面积比表示居民点图斑的复杂程度，指数越大越不规则，边界曲折度越大；平均斑块面积表示板块规模，反映斑块大小。各个景观格局指数通过ArcGIS提取农村居民点矢量图斑转为栅格数据，在Fragstats4.3软件中进行运算处理最终得到所需的指数。

通过以上分析结果，从自然条件、经济社会状况、景观形态特征3个维度构建宜兴市农村居民点整理适宜性评价指标体系，如表1所示。

表1 农村居民点整理适宜性综合评价指标及其权重

2.1.2 指标标准化及权重的确定 在进行综合指数计算之前，对指标值进行无量纲化，本文采用极差标准化的方法消除指标量纲、数量级、正负取向的差异。

(1)

式(1)中X′i是i项指标的标准化值，Xi是第i项指标的实际值，Xmax是第i项指标实际值中的最大值，Xmin是第i项指标实际值中的最小值。

指标权重的合理确定是综合评价结果是否科学合理的关键，如果主观性太强往往无法反映指标的客观属性，缺乏主观考虑又容易减低准确性。本文通过结合熵权法与AHP计算指标综合权重，熵权法赋值具有过程客观特性，指标现状值内部差异性越大，熵值就越小，指标的有效信息量就越大，反之亦然[12]。AHP是一种主观确定权重的方法，在实际应用过程中，由于指标的复杂状况和不确定性，对目标对象的相对重要性程度排列很难做出精准判别，对各指标具有的信息量考虑也不够充分，主观确定的权重难免缺乏客观的科学依据[13]。因此，结合熵值法与层次分析法得出的权重可有效克服两者的不足[13]，为确保评价结果的科学性，利用线性加权计算组合权重，得到宜兴市农村居民点整理适宜性评价综合权重值，计算公式如下。

w=0.5w1+0.5w2

(2)

式(2)中w为综合权重，w1为熵值法权重，w2为层次分析法权重。

通过将指标值标准化后加权求和后得到每个行政村农村居民点整理适宜性指数。

2.2 空间自相关分析

地理单元的存在会受到临近单元的影响[14]，空间自相关分析是检验在不同地理空间上具有一定规律性的空间变量所具有的相关性[15]，可针对某一属性值进行全域分析与局部分析，其中全域空间自相关是描述研究整个区域某一属性值的空间特征，当前使用最为广泛和最受欢迎的是莫兰指数I。全域莫兰指数I计算公式如下：

(3)

(4)

(4)式中，EI是期望值，VarI是方差。在置信水平取0.05时，ZI的绝对值等于1.96。当ZI>1.96时，表示空间上属性值分布呈显著正相关，通常表现为高属性值与高属性值发生空间位置集聚(HH聚集)，低属性值与低属性值发生空间位置集聚(LL聚集)，空间单元呈现集聚特征。当ZI小于-1.96时，表示属性值呈显著负相关，高属性值趋向与低属性值发生空间集聚(HL聚集)，低属性值趋向与高属性值发生空间集聚(LH聚集)，呈现出空间异常特征。当ZI取值在(-1.96，1.96)时，属性值具有显著相关性，但空间上呈独立随机分布。

局部空间自相关可以弥补全域Moran’sI指数难以准确反映空间集聚或异常发生具体位置上的不足，同时发现与全域空间相关特征不一致区域。局部空间自相关是通过所有空间单元Moran’sI指数以及绘制LISA图来表示局部空间自相关性。第i个空间单元i的Moran’sI指数计算公式如(5)所示。

(5)

(5)式中，Ii表示空间单元i局部Moran’s I指数，x′i和x′j都是标准化的单元属性值，wij与全域自相关相同的权重矩阵。在Z值检验基础上(P<0.05)绘制得到LISA图，如果Moran’sI大于通过检验基础上的期望值，则表现出局部正相关，反之亦然。

2.3 理论潜力测算

依据《村镇规划标准GB50188-2007》与研究区行政村内现实用地确定潜力测算标准(如表2)，使用人均建设用地标准法计算研究区所有评价单元的农村居民点整理潜力[17]，如式(6)所示。

Ki=Mi-Si×Pi

(6)

(6)式中Ki为行政村i农村居民点整理测算潜力；Mi是行政村i居民点现状面积；Si是标准规定的人均农村居民点面积；Pi为行政村i居民点人口总数。

表2 农村居民点人均用地面积标准

3 结果与分析

3.1 空间自相关分析

通过计算得到适宜性指数最大值67.67，最小值28.79，平均值53.7，各个区域行政村之间差异明显。利用GeoDa软件对宜兴市农村居民点整理适宜性指数进行全域自相关与局部自相关分析，计算得到全域Moran’sI=0.35大于0，Z值等于7.58大于1.96，拒绝0假设，说明各个农村居民点整理适宜性空间分布上呈现显著正自相相关关系，呈现出空间集聚性。

图1 适宜性指数局部空间自相关LISA图Fig.1 Suitability index local spatial autocorrelation LISA diagram

利用GeoDa分析宜兴市农村居民点整理适宜性局部空间自相关特征得到LISA聚集图，如图1所示。局部自相关LISA中呈现出明显集聚特征的58个村庄中存在高-高、低-低、高-低和低-高四种空间类型，其中高-高、低-低总共有48个，与全域空间自相关指标一致，表明宜兴市农村居民点整理适宜性空间上具有同高、同低特征，具有空间集聚特性。与此同时，有10个村庄表现出HL、LH特征，说明宜兴市农村居民点整理适宜性在空间上具有集聚特征的同时也具有空间异质性。HH聚集类型的共有26个行政村，集中分布宜兴市北部，也有两个零散分布西北部与中部地区，占宜兴所有评价行政村总面积的10.06%，平均评价值59.72，p最小值为0.01。LL聚集类型共有22个行政村，较分散的分布于宜兴市西部、西南部及东部，占所有评价单元总面积的10.97%，适宜性指数平均值为48，p值为0.01。10个异常值中有2个HL类型和8个LH类型，零散的分布各个地方，占评价总面积的5.42%。事实上，宜兴地区地势南高北低，西南部地区分布着大量低山和丘陵，而河流、湖泊等水系分布相对较少，交通路网密度相对低于其他地区，较大的地形起伏使居民点图斑形状复杂、数量较少。与此同时，西南部地区二三产业发展落后于北部及东部地区，经济实力处于全市靠后水平。宜兴北部为平原地区，地形条件优越，水系布局密集、交通发达，经济实力全市领先，行政村内居民点图斑数量多、分布集聚。

图1中空间聚集显著区域仅仅是聚集中心，当某个位置的属性值(高或低)与其相邻值(被相邻值的权重平均值所概括)的相似性超过空间随机情况时，确定为聚集，这种情景下的所有位置都会被标记在地图上，聚集区域也可能成为这个位置图斑的邻居[9]。将不显著行政村按照适宜性高低和与聚集区相邻与否划分扩展和扩散区域[9]，然后结合增长极理论和中心外围理论，HL和LH类型在空间极化(回波)效应的作用下，中心区域容易被周围同化，从而演化成LL类型与HH类型[18-19]。因此，将非集聚显著区域周边行政村按照适宜程度的高低划分为与中心类型相反类型的扩展和扩散区域，为后续分区提供有效参考。

3.2 潜力测算结果

宜兴市农村居民点整理潜力共计624.59 hm2,以平均整理潜力2.88 hm2为分界点，整理潜力0～2.88 hm2低潜力区，共计145个行政村，占评价区总面积的60.53%，可整理潜力127.81 hm2，零散分布于宜兴市周边区域；整理潜力2.88～23.48为高潜力区，共计7个行政村，占评价区总面积的39.47%，可整理潜力496.78 hm2，集中分布于城市周边地区，如图2所示。

图2 农村居民点整理测算潜力分区Fig.2 Zoning map for calculating potential of rural residential land consolidation

3.3 基于适宜性和整理潜力的综合分区

结合整理适宜性局部自相关及整理潜力，通过局部自相关成果与整理潜力分级结果的空间叠置分区，分区过程遵循适宜性程度高值聚集区域(包括聚集中心区、扩展区、扩散区)的高潜力行政村进行优先整理安排，低潜力区进行次先整理安排；适宜性程度低值聚集区域(包括聚集中心区、扩展区、扩散区)高潜力行政村进行适度整理，低潜力行政村进行优化整理的原则。HL类型区域属于行政村适宜性指数“凸点”，局部区域内整理适宜性指数高值行政村被低值行政村围绕[16]，对高值“凸点”农村居民点整理必然会受相邻低分值地区负相关性的影响，较高值集聚地区规模效益而言不适合进行集中连片式整理开发；LH与HL则恰恰相反，属于适宜性 “凹点”，局部区域整理适宜性高分值行政村周围低分值行政村围绕分布[20]，也不适合集中连片式整理建设，但可将HL和LH纳入到长远期整理项目中，归并到适度整理范畴内。因此，遵循以上原则对研究区内所有评价单元整理次序安排为优先、次先、适度与优化，如图3所示。

HH类型区、高值扩展区和高值扩散区中的整理潜力高值区划为优先整理区，一共包括52个行政村，居民点面积6 436.85 hm2，占所有评价行政村居民点总面积的38.54%。该区位于宜兴市南部与北部，该区除南部地区有部分起伏，总体地势平坦，水系密集，环境条件优越，距离中心城区和建制镇近，交通条件优越，经济实力强，区位优越明显。该区人均耕地面积相对较少，现状居民点用地超出规划目标年规划指标较多，整理迫切性强。南部农村居民点分布较零散，形状复杂，北部地区农村居民点分布较为集中，形状简单。总体来看，该区整理适宜指数高，可整理潜力大，具有明显的空间集聚分布，易形成规模效益。可结合城镇发展规划，在确保耕地保量的前提下，整理出来土地用来缓解城乡用地供需矛盾，充分发挥区位优势，完善用地结构，提高土地节约集约利用水平。

图3 宜兴市农村居民点整理分区Fig.3 Map of rural residential consolidation zoning at Yixing City

HH聚集中心区、高值扩展区、高值扩散区中的低潜力整理区划为次先整理区，共包含89个行政村，居民点面积4 877.39 hm2，占所有评价行政村居民点总面积的29.20%。该区开展整理的自然、经济和社会条件较好，地势平坦，水资源丰富，与公路距离近，经济发展水平高，交通条件优越。该区人均耕地面积相对较少，居民点现状用地面积远高于规划目标年控制面积，整理迫切性强。南部居民点数量少，分布零散，北部居民点多，分布集中。该区行政村农村居民点整理适宜性指数高，在优先整理区周围成团块集聚分布，易与优先整理区共同形成规模效应，但是整理潜力水平不高，可整理出面积较少。该区可在现有经济水平的基础上，按照已有的规范和程序局部推进农村居民点整理进程，加强中心村规划与建设，对于靠近中心城镇村庄积极开展中心村新型社区建设，加强相关基础设施，改善居住生活环境，提升土地利用效率与节约集约利用水平；对于远郊村庄以空闲、废弃宅基地进行改造，盘活居民点中的低效用地，提高农村居民点用地节约集约利用水平，整理出耕地可用做城乡增减挂钩，也可用于基本农田建设。

LL聚集中心区、低值扩展区、低值扩散区中的高潜力整理区和HL和LH类型区划为适度整理区，共包含25个行政村，居民点面积2 543.41 hm2，占所有评价行政村居民点总面积的15.23%。该区零散的分布于宜兴市各个区域，位于南部区域的行政村地形条件差，水系分布相对较少，经济条件弱，北部行政村地形、水源条件好，经济基础好。该区所有行政村距城镇、公路距离较远，交通条件一般。该区农村居民点现状面积与规划目标年要求面积相差较少，整理迫切性低。该区中农村居民点图斑分布集中，斑块面积大，形状较规则，农村居民点整理适宜性指数低，但整理潜力大，行政村较分散，不适宜近期开展规模整理，可划入整理后选区。可在现有经济条件下，逐步开展农村内部低效用地再开发，有顺序的对空闲、废弃土地进行整理，整理出土地用于耕地、园地、林地，提高土地生态服务价值，构建美丽乡村。

LL聚集中心区、低值扩展区、低值扩散区中的低潜力整理区划为优化整理区，该区共包含51个行政村，居民点面积2 845.46 hm2，占所有评价行政村居民点总面积的17.04%。该区行政村零散分布宜兴市东部、西部和南部地区，南部地区地形起伏大、水源条件差，东、西部地区地形平坦，水源条件良好，区位条件差，经济条件差，人均耕地面积高，居民点面积现状与规划控制标准相差少，整理迫切性低，整理适宜性指数低，整理潜力不高，农村居民点现状规模足以满足农户生产、生活的需求，该区重点进行农村内用地结构优化，基础设施不断完善，控制居民点规模扩张，允许翻建、改建，限制新建，整治空闲、废弃地用于公共服务设施建设与生态保护建设，不断提高农村环境条件。

4 结论与讨论

(1)农村居民点整理是以村庄为基本单元，现状居民点图斑是整理的直接对象，因此，本文从农村居民点图斑空间形态特征出发，结合区位特征、自然条件和行政村级社会经济水平构建整理适宜性评价指标体系，从自然因素、经济社会、景观形态特征3个方面评价宜兴市217个行政村农村居民点整理适宜性。村庄作为最小的地域单元[21-24]，村庄的各个属性会受到周围因子的影响，因此，通过空间自相关分析农村居民点整理适宜性显著区域的空间特征，同时，依据显著区域的扩散趋势力与极化趋势力，对所有不显著区域进行扩展区与扩散区划定，最后得到宜兴市217个行政村整理适宜性指数空间分布特征。

(2)宜兴市内不同区域行政村适宜性程度具有显著的空间分异特征。本文结合适宜性指数空间特征与整理潜力分区空间作为农村居民点整理分区的基本原则，通过整理适宜性指数空间分布与整理潜力分区相结合的手段提出农村居民点整理分区时序，将宜兴市217个行政村划定为优先整理区6 436.85 hm2、次先整理区4 877.39 hm2、适度整理区2 543.41 hm2、优化整理区2 845.46 hm2，按照不同整理区整理适宜性及空间分布特征和整理潜力的不同，从时序、模式、利用策略等方面进行差别化管理，为整理规划制定和美丽乡村建设提供参考。

(3)本文旨在从居民点图斑微观角度入手，以农村居民点整理适宜指数空间相关性为切入点，按照区域经济增长理论及中心—外围理论的扩散和极化作用，整合扩展区与扩散区划分方法[9]对显著区域与不显著区域进行适宜性分区，结合整理潜力测算结果确定整理分区方案，为农村居民点整理分区提供一种新的方法。农村由于长期缺乏规划约束，农户建址随意，宅基地布局散乱，居民点图斑形状复杂多样成为常态。本文将居民点图斑视为基本研究对象，充分考虑图斑空间形态特征与居民点整理之间的关系，以及行政村之间地形地貌、自然经济发展水平的差异，构建了自然-经济社会-空间形态三维综合评价指标体系，从居民点图斑出发，尽可能从微观尺度测算区域间整理适宜性差异，但也仅从行政村尺度考虑社会经济条件，尚未对行政村内自然村、村民小组之间差异进行区分，也未将所有指标完全对应上居民点图斑，有待进一步深化研究。