极端干旱区绿洲农村居民点格局分析

2020-10-09徐彩芳曹月娥许仲林

湖北农业科学 2020年14期

徐彩芳曹月娥许仲林

摘要：基于2016年土地变更调查数据库提取居民点空间分布信息，结合定性定量分析法、GIS空间分析、景观格局指数等方法，以“極化效应”与“亲水效应”为契机，分析极端干旱区皮山县绿洲农村居民点分布的空间异质性。研究表明，研究区居民点集中分布于乡镇中心腹地，随着辐射半径的增大，居民点规模逐渐降低，空间集聚较为明显。团状型乡镇中心腹地呈现高值（HH）集聚现象，随着辐射半径的增大，逐渐呈现高值主要由低值围绕的异常值（HL）和低值主要由高值围绕的异常值（LH）聚类情况，线型居民点分布大多为随机分布。越靠近行政中心的居民点布局形态越规则化、集中化、巨大化、空间连接程度越高，表现出较为明显的“极化效应”。随河流水源地辐射半径的增大，研究区居民点逐渐呈现集中化、复杂化，居民点空间连接度逐渐增高;线型居民点面积离散程度逐渐降低，面积悬殊逐渐增大;团状型居民点面积离散程度逐渐升高，面积悬殊逐渐增大。

关键词：极端干旱区;居民点整治;极化效应;亲水效应;空间分析

中图分类号：K901.8;F301.2 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2020）14-0063-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.14.011 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： Based on the 2016 Land Change Survey Database to extract the spatial distribution information of residential areas， combined with qualitative and quantitative analysis methods， GIS spatial analysis， landscape pattern index and other methods， with the “polarization effect” and “hydrophilic effect” as an opportunity，the spatial heterogeneity of rural settlements distribution in Pishan county oasis in extremely arid areas is analyzed. The research shows that the residential areas in the study area are concentrated in the hinterland of the township center. With the increase of the radiation radius， the scale of the residential area gradually decreases， and the spatial agglomeration is more obvious. The HH agglomeration phenomenon appears in the hinterland of the cluster-type township center. With the increase of the radiation radius， the clustering of HL and LH outliers is gradually presented， and the distribution of linear residential sites is mostly random. The closer the layout of the residential areas closer to the administrative center is， the more regular， centralized， and the more spatially connected， the more obvious the “polarization effect”. With the increase of radiation radius of river water source， the residential areas in the study area are gradually concentrated and complicated， and the spatial connection degree of residential areas is gradually increasing; The dispersion of linear residential area is gradually decreasing， and the area disparity is gradually increasing; The degree of dispersion of shaped residential area gradually increases， and the area disparity increases gradually.

Key words： extreme arid area; residential settlement rectification; polarization effect; hydrophilic effect; spatial analysis

居民点又称聚落，是人类聚居和生活的场所，包括城市型和农村型两种基本形态[1]。居民点作为人地关系的表现核心，反映了居民点与周围自然环境、社会经济间的相互作用以及人地互动的痕迹[2]。中国辽阔的地域存在各式各样的自然环境、社会经济、生产方式、生活习俗等，导致了农村居民点的规模、形态以及分布存在地域差异[3]。长期以来，中国许多地方农村居民点存在着缺乏合理规划、用地粗放管理、占用大量耕地、村容村貌环境差等现象，导致居民点布局零散、规模小、数量多、人均用地大、发展无序等问题[4]。由此，针对农村居民点的研究也逐渐成为当前学术界的研究热点，主要研究方向集中在农村居民点的时空演变[5]规律及分布特征[6]、影响因子与驱动机制[7，8]、布局适宜性与评价指标体系建立[9]、整治潜力测算与整理模式研究[10];研究方法集中在模糊综合评价法[11]、景观指数法、地理加权回归[12]、耦合关系模型[13]等地理数学方法模型，研究区覆盖了平原[14]、山区[15]、丘陵[16]等具有代表意义的区域，对同类型居民点的整治提供可参考性建议，田光进等[17]通过RS与GIS技术分析中国农村居民点分布，表明农村居民点密度呈现典型地带性差异，东部高于西部，居民点规模北方大于南方。姜广辉等[8]对北京山区农村居民点研究表明居民点布局更多受农用地、行政中心与交通道路影响。

国内学者通过对干旱区绿洲的农村居民点的研究发现，“极化效应”与“亲水效应”能够影响绿洲农村居民点的分布和時空演变[18]。“极化效应”理论认为，区域间发展水平与发展条件之间的差距可能导致条件好、发展快的地区会在发展过程中不断为自身积累有利因素，从而遏制落后地区的发展，这在县乡级区域范围内表现得更为明显，这是由于行政中心所在地汇集了多种资源。“亲水效应”理论认为，水源因子是干旱区聚落形成和发展的必要前提，因此在干旱区绿洲，农村居民点在靠近水源地聚集。本研究选择和田皮山县绿洲作为研究单元，借助“极化效应”与“亲水效应”理论，结合定性定量分析法、空间分析法、景观生态法等理论与技术方法，研究绿洲农村居民点空间分布特征以及形态特征，以期能为极端干旱区绿洲农村居民点整治提供参考。

1 研究区概况

皮山县绿洲（东经77°15′—79°30′、北纬35°20′—39°00′）位于新疆南部（图1），西与喀什市叶城县相连，东部毗邻墨玉县与和田县，南接西藏自治区，北邻麦盖提县、巴楚县;皮山县地势南高北低，从南至北地貌类型依次划分为冰山积雪带、高山地带、山前河谷带、平川地带以及戈壁荒漠带;皮山县属于暖温带干旱区，全年平均气温12 ℃，年均蒸发量为2 500 mm，为年均降水量的50倍，属极端干旱区;风期主要集中在5—9月，携带沙尘，易形成沙尘暴天气，年平均沙尘暴有30 d;居民点的分布主要集中在山前河谷地带和平川地带。

2 数据与研究方法

2.1 数据来源及预处理

本研究所用基础地理信息数据来自皮山县自然资源局2016年土地变更数据库，30 m分辨率数字高程模型（DEM）以及行政区划数据。河流水源地信息提取自DEM数据，与变更数据库结合，查漏补缺。农村居民点距乡镇中心、河流水源地及居民点之间距离通过领域分析测定最短距离，统计居民点距各要素之间的距离，进而获得居民点与各要素之间的定量模型。本研究数据时间节点为2016年，基于对原始数据的真实性与可靠性考虑，对行政区撤乡改镇等调整均不做更改。

2.2 研究方法

2.2.1 绿洲居民点类型界定为定量分析研究区居民点不同尺度下的格局分布，以乡镇为单位，根据居民点空间分布形态，分为线型与团状型居民点两类，如图1所示，主要分界线为国道315，国道以南为线型居民点，称为河流沿线型;国道以北为团状型居民点，其中团状型居民点根据与县城中心的距离分为城郊环绕型与团状集聚型居民点。

2.2.2 核密度分析法（Kernel density estimation，KDE）可用于直观表达农村居民点空间布局情况[19]。其原理是以点要素为圆心，给定搜索半径生成一个圆，中心处栅格密度值最高，随着半径的逐渐增大，密度值逐渐减低，超过搜索半径区域密度值为零;搜索半径参数值越大，生成的密度栅格越平滑、概化程度越高;值越小，生成的栅格所显示的信息越详细。

2.2.3 聚类和异常值分析（Anselin local Moran‘s I）可识别具有高值或低值要素的空间聚类，还可识别空间异常值[20]。计算 Local Morans I、Z得分、P及表示每个具有显著统计学意义要素的聚类类型的编码。Z得分和P表示计算出的指数值的统计显著性[21]。聚类/异常值类型字段可区分具有统计显著性的高值（HH）聚类、低值（LL）聚类、高值主要由低值围绕的异常值（HL）以及低值主要由高值围绕的异常值（LH），统计显著性的置信度为95%，Z得分基于随机化零假设进行计算。

2.2.4 景观格局指数通过简单的定量指标来反映高度浓缩的景观格局信息[22]。选择绿洲农村居民点布局的4种景观格局指数，①斑块面积标准差（PSSD），描述区域内部板块面积分布离散程度（hm2）;②景观破碎度（LSF），指数越大，斑块形状更趋于复杂化、不规则化;③平均分形维数（MPFD），介于1～2，用于测度斑块形状的复杂程度和变异程度;④邻近度指数（MSI），度量居民点各斑块之间的空间邻近程度。

3 结果与分析

3.1 分区居民点规模等级

皮山县绿洲农村居民点分布以国道为界，国道以南呈线型分布，发源于昆仑山的河流途径区域，分布着大大小小的古聚落，绿洲农村居民点面积、数量如表1所示。其中桑株镇居民点规模最大，此类居民点的发展过程极其相似，故归为河流沿线型居民点;国道以北则呈团状分布，其中居民点规模最大区域则以县城为中心的大规模连片区域，此地居民点在形成和发展过程中，随着聚落人口和经济的发展，逐渐成为皮山县绿洲的政治经济中心，房屋的建设需求逐渐增大，居民点建设规模逐渐增大，便形成大型连片区域;随着绿洲区域几大河流的流淌，水源在较为平川地带分散开来，该区域逐渐形成了若干个适宜耕作的农业灌溉区，逐渐形成了若干个聚落，此类聚落在形成和发展中，既得益于水源的分布、又受限于水源的规模，聚落规模只能局限在适宜耕作的灌溉区，居民点的选址和建设更多地考虑水源、耕地等因素，在发展中逐渐形成团状集聚型居民点，以县城为中心的聚落在发展水平和规模上都超过远离县城中心的几大平川区聚落，因此，将国道以北区域居民点分为城郊环绕型和团状集聚型。

3.2 绿洲农村居民点空间分布

核密度分析法是分析点要素在空间上聚集特征的重要方法。本研究将居民点面状要素转为点状要素，利用ArcGis 10.2核密度分析工具，基于不同搜索半径试验效果，并参考前人研究成果[23]，设置搜索半径为1 000 m，输出栅格大小为100 m，采用自然段点法将居民点分布密度分为5类，结果如图2所示。研究区内农村居民点分布主要在乡镇中心较为集聚，随着与乡镇距离的增加，居民点分布密度逐渐降低，表现出较强的极化特征。相比较于国道以北区域，国道以南区域居民点密度随与乡镇中心距离的增加，分布密度降低速率更甚。团状集聚型居民点发展过程中，居民区规模逐渐向四周扩张，分布密度逐渐降低。

3.3 绿洲农村居民点“极化”“亲水”分析

为研究皮山县绿洲居民点的“极化效应”和“亲水性”特征，需进行居民点分布规模与乡镇中心、河流之间的定量分析。为了避免由于面状要素之间的空间邻接而导致距离运算为零的情况，本研究将上节的点状居民点要素与行政中心、河流要素进行空间邻域分析，得到居民点分布与乡镇中心、河流以及居民点之间的最近邻定量分析模型，如图3所示。绿洲农村居民点分布的极化效应和亲水性特征表现为相对于全绿洲居民点分布与乡镇中心的距离关系，城郊环绕型与团状集聚型居民点极化效应较为明显，定量分析表明团状集聚型与城郊环绕型99%的居民点分布在距离乡镇中心15 000 m范围之内，且团状集聚型居民点“极化”特征更为明显，河流沿线型居民点更多表现出高“亲水性”特征，相比较于整个绿洲居民点、城郊环绕型和团状集聚型居民点，河流沿线型居民点沿河分布的特征十分明显，99%的居民点分布在距离河流2 500 m范围之内，虽然居民点数量较多，但平均面积远低于其余两类居民点，在规模化与“极化效应”上表现并不突出。

3.4 绿洲农村居民点空间集聚性分析

为更深入了解研究区居民点空间分布特征，将居民点作为输入要素，利用ArcGis 10.2聚类分析工具，得到研究区内居民点的分布类型（图4）。如果Z是一个较高的正值，则表示周围要素具有相似的高值或者低值，输出要素字段会将具有统计显著性的高值聚类表示为HH，将具有统计显著性的低值聚类表示为LL;如果要素的Z得分是一个较低的负值，则表示有一个具有统计显著性的空间数据异常值。输出要素字段将指明要素是否是高值要素而四周围绕的是低值要素（HL），或者要素是否是低值要素而四周围绕的是高值要素（LH）。

研究区内居民点聚类类型分析结果（图4）显示，HH聚类大多分布在国道以北的乡镇，且主要分布在乡镇中心腹地，部分国道以南的河流沿线型乡镇中心处出现HH聚类;大多数河流沿线型居民点呈现出无显著性分布，其中，桑珠乡和杜瓦镇居民点分布较为典型;在国道以北的乡镇中心外沿，依次出现统计学意义上的HL异常值聚类和无显著性居民点，HL异常值表明该区域居民点是高值要素而四周围绕的是低值要素。

3.5 绿洲农村居民点景观格局分析

3.5.1 极化效应下的居民点格局指数分析景观格局及其变化是自然和人为多种因素相互作用所产生的一定区域生态环境体系的综合反映，景观斑块的类型、形状、数量和空间组合既是各种干扰因素相互作用的结果，又影响着该区域的生态过程。以研究区内全部农村居民点为例，计算在不同乡镇搜索半径内景观指数变化，结果如图5所示。

4个指数不同范围内的变化趋势（图5）表明，随着与乡镇中心距离的增加，城郊环绕型居民点破碎度基本趋于稳定，维持在0.34左右;团状集聚型居民点有轻微幅度的上升，由1 000 m范围的0.31缓慢增至全范围内的0.55;河流沿线型居民点破碎度指数随着距离的增加呈指数型增长，表明研究区线型居民点整体格局破碎化程度较高，团状型居民点整体格局较为集中、破碎化程度较低。

平均分形维数表征了居民点形状的规则化与复杂程度，其中团状集聚型居民点MPFD变化较大，呈指数型增长，城郊环绕型和河流沿线型居民点MPFD呈S型增长趋势。表明研究区居民点形状随着与乡镇距离的增加而逐渐呈不规则化、复杂化，其中团状集聚型居民点不规则化程度较高，城郊环绕型与河流沿线型居民点复杂化程度随辐射半径增加而增加的幅度较低。

邻近度指数用以度量同类型景观之间的邻近程度，也反映了景观格局的破碎程度，其值越大，表明连接程度越高，破碎化程度越低;研究区内居民点MSI分布特征正好与MPFD的分布特征相反，随着距离的增加，MSI都呈现不同程度的降低，其中团状集聚型逐渐趋于稳定值，城郊环绕型与河流沿线型都表现为S型降低趋势;团状型居民点空间连接程度较高，线型居民点空间连接程度逐渐降低。

斑块面积标准差表征研究区居民点面积分布的离散程度。研究区居民点面积分布离散程度出现3类降低，随辐射半径增加，线型居民点PSSD持续降低，团状型居民点分为持续降低和先升高后降低两类，且最后均趋于同一值。团状型居民点面积分布离散程度高，面积相差较大;线型居民点面积离散程度较低，面积悬殊较小。

综上所述，越靠近行政中心的居民点布局形态越规则化、集中化、巨大化、空间连接程度越高，表现出较为明显的极化效应;由于乡镇中心腹地具备较优的发展条件与发展水平，居民点的布局较为科学，随着与行政中心距离的增加，自发性建设与用地的粗放管理导致居民点在选址和建设方面更为自由，聚落的发展逐渐自由化，呈现居民点规模形态更加复杂化、空间连接程度逐渐降低、破碎化程度逐渐升高、规模差异加大的现象。

3.5.2 亲水效应下的居民点格局指数分析为表现研究区内亲水效应下居民点格局分布的空间异质性，依次选取景观破碎度、平均分形维数、邻近度指数和斑块面积标准差4种景观格局指数，以研究区内全部农村居民点为例，计算在不同河流水源地搜索半径内景观格局指数变化，结果如图6所示。

河流水源影响下的研究区居民点LSF均呈现较为平缓的降低趋勢，其中团状型居民点破碎度较低，均维持在0.4～0.6，线型居民点LSF基本维持在1.4～1.6，一直处于高值分布，表明河流水源影响下线型居民点破碎化程度远高于团状型居民点。

MPFD分布特征与LSF相反，MPFD随河流水源辐射半径增加而增加，表明居民点形态特征逐渐趋于不规则化与复杂化;虽然线型居民点MPFD变化幅度较小，但一直处于高值状态，居民点复杂程度更高，团状型居民点MPFD变化幅度较大，MPFD逐渐增加，居民点形态逐渐复杂化、不规则化。MSI与MPFD相类似，与河流水源辐射半径呈正相关关系;随辐射半径增大，研究区居民点空间连接程度逐渐增高，破碎化程度逐渐减低;其中线型居民点空间连接程度趋于稳定，基本维持在0.89～0.91，团状型居民点MSI呈指数型增大，居民点空间连接程度随辐射半径增加迅速升高。

PSSD出现3种趋势变化，随辐射半径增大，线型居民点PSSD逐渐降低至趋于一个稳定值，团状型居民点分为持续升高和先升高后降低两类，且最后均趋于同一值。表明线型居民点面积悬殊较小，团状型居民点面积悬殊较大，且随着辐射半径的增加而增加。

4 小结与讨论

定性定量分析法、GIS空间分析以及景观格局指数的结合，较好地揭示了研究区内居民点空间分布与行政中心、河流要素特征之间的关系，解释了“极化效应”与“亲水效应”下居民点空间分布格局。

研究区内居民点核密度分析结果显示皮山县农村居民点规模“极化效应”明显，随着乡镇中心辐射半径的增大，居民点规模逐渐减弱;国道315以北区域居民点相对更为集中，乡镇中心腹地呈现HH集聚现象，随着辐射半径的增大，逐渐呈现HL和LH聚类情况，在国道以南的线型居民点区域，居民点的分布为统计学意义上的无显著性，为随机分布。

对影响研究区居民点分布的两大要素与居民点分布之间分析结果显示，极化特征下，团状型居民点空间分布高于线型居民点和研究区平均水平，线型居民点“极化效应”并不明显;亲水特征下，线型居民点空间分布高于团状型居民点和研究区平均水平，团状型中城郊环绕型“亲水效应”并不明显。

“极化效应”下越靠近行政中心的居民点布局形态越规则化、集中化、巨大化、空间连接程度越高，表现出较为明显的极化效应;由于乡镇中心腹地具备较优的发展条件与发展水平，居民点的布局较为科学，随着与行政中心距离的增加，自发性建设与用地的粗放管理，导致居民点在选址和建设方面更为自由，聚落的发展逐渐自由化，呈现居民点规模形态更加复杂化，空间连接程度逐渐降低，破碎化程度逐渐升高，规模差异加大的现象。

“亲水效应”下随河流水源地辐射半径的增大，研究区居民点逐渐呈现集中化、复杂化，居民点空间连接度逐渐增高;线型居民点面积离散程度逐渐降低，面积悬殊逐渐增大;团状型居民点面积离散程度逐渐升高，面积悬殊逐渐增大。河流水源地通过控制农业生产、生活用水直接和间接地控制着居民点发展的规模与形态，靠近水源地的区域分布着大量耕地，居民点规模化扩张会侵占大量高标准耕地和永久保护基本农田。研究区内居民点布局受河流水源地的严重约束，一方面水源为地区农业的发展提供有利的条件，另一方面，水源地不充足区域在农业的发展与聚落的形成上形成了严重的制约，可以说“亲水效应”也是一种“极化效应”，它不仅促进了聚落的形成与发展，同时也制约着聚落发展的规模。

对极端干旱区农业绿洲农村居民点的格局分析选取2016年截面数据，缺少对居民点布局的时间序列研究，今后的研究中，选取有效的时间序列数据对绿洲农村居民点进行更深入的研究;对农村居民点格局演变的驱动力分析不足，今后的研究将会选取有效的时间序列数据、加大对居民点格局演变驱动力指标体系的构建，以期能更深入地了解绿洲区域聚落格局演变规律。

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