基于GIS分析的吐鲁番绿洲聚落空间分布格局——以吐鲁番市高昌区为例

古丽娜尔·麦麦提，徐华君，2，马鑫苗

(1.新疆大学地理与遥感科学学院，新疆 乌鲁木齐 830046;2.新疆大学新疆绿洲生态重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830046)

聚落是人类为了生活生产的需求而定居的具有各种形式的场所，也可以称为居民点[1].聚落研究一直是地理学研究的核心，也是人地关系研究的重要领域之一[2].随着我国城市化水平的逐步提高，农村进入了新的发展阶段，聚落的空间分布特征及空间结构也发生了明显的变化.党的十九大报告提出，控制乡村聚落合理的规模和利用方向，对农村可持续发展具有重要作用[3].

19世纪以来，国外学者以聚落的形态与类型分布为基础，对聚落进行一系列的研究[4]，主要集中在乡村聚落空间分布格局[5-6]，乡村聚落空间演变格局[7]，乡村聚落空间重构[8-9]等方面.近年来，由于我国提出和实施重农政策，国内学者对乡村聚落的功能[10-11]、空间形态[12-13]、空间规模[14-15]和空间格局[16-19]及影响因素[20]等方面开展了研究.此外，研究地域之间有一定的差异，有关聚落的研究主要集中在我国经济较发达的沿海地区，对西北干旱区尤其是新疆的聚落空间分布研究相对较少[21].

新疆深居内陆，地形地貌相对复杂，戈壁沙漠分布较为广泛，自然环境相对恶劣，自然地理因素对聚落形成与发展具有重要的影响.而位于新疆东部的吐鲁番高昌区绿洲是典型的干旱半干旱地区聚落形式，且具有其独特的分布格局.对其绿洲聚落空间格局及其影响因素进行分析，能够充实乡村地理学在干旱区绿洲、经济欠发达地区的研究内容，具有一定的基础理论研究与社会实践意义.

由于本地水资源分布与利用的特殊性，绿洲聚落的空间分布往往会因此而发生较大、较快的变化，GIS空间分析技术，可以更快速、准确地揭示高昌区绿洲聚落空间分布格局的现状与变化，对其影响因素进行分析，可以为深入了解聚落空间重构与优化途径、乡村脱贫与乡村振兴提供参考依据.也可为类似区域的干旱区绿洲聚落空间布局优化及乡村振兴战略实施提供一定的理论参考.

1 研究区概况

高昌区属于吐鲁番市行政中心，总面积1.37 × 104km2，下辖七泉湖镇、大河沿镇、亚尔镇、艾丁湖镇、三堡乡、二堡乡、葡萄镇、胜金乡和恰特喀勒乡等(图1) .

图1 研究区区位图 Fig.1 Map of the study area

吐鲁番高昌区位于吐鲁番盆地中部，博格达山南坡[22].主要为干旱荒漠气候，夏天降水量少，蒸发量大，整体表现为干燥炎热[23].其年平均降水量不足20 mm，而蒸发量高达2 844 mm，年平均气温为13.9 ℃，极端最高气温曾经达到49.6 ℃.其地貌类型主要由山地、山丘、绿洲与戈壁荒漠组成，其中戈壁荒漠所占比例最大，其次为山地.吐鲁番高昌区绿洲水资源主要包括河水、机电井水、坎儿井水及泉水等.高昌区境内有5条河流，自西向东依次为大河沿河、塔尔朗河、煤窑沟、黑沟和恰勒坎沟等[24].

2 研究方法及数据来源

2.1 研究方法

为了研究高昌区绿洲聚落的空间分布格局，本文主要采用景观指数法、核密度估计法和分散度等研究方法.

2.1.1 景观指数法

基于景观生态学中的景观格局指数的研究方法[25]，选取聚落斑块面积(CA)、斑块数目(NP)、平均斑块面积(MPS)、最小斑块面积(MINP)、最大斑块面积(MAXP)、斑块密度(PD)等指标，定量分析高昌区绿洲聚落变化差异，反映其结构组织与空间特征.聚落斑块数量与斑块密度的关系密切，斑块数量多聚落的斑块密度就越高.

由于研究区位于极端干旱环境，绿洲的分布和变化对水资源赋存的形式、多少及变化等状况极为敏感，所以，绿洲聚落的分布和形态也会因此而显得较为破碎、易变，景观指数法可以较为准确地反映出其空间格局的特征.

2.1.2 核密度估计法

核密度分析属于非参数密度估计的一种，数值的高低能够反映聚落在空间上的密度分布情况，核密度值越高指标分布的密集型越强[26].计算表达式[27]：

式中：f(x，y)为研究区(x，y)的核密度估计值,n是观测到的指标,h是搜索网格的半径,k是核函数,di是从该位置到第i个观测位置的距离.

嘉庆皇帝认为，通过思想教育可以扭转风气。皇帝说，“小民皆有天良”，官员自然也不例外。之所以有“恶者”“贪者”，根本原因在于“教化不行，不明正道”。抓好教育，官员们就能保持住“天良”或重新人性归善。因此，选好朝廷的中枢大臣，树立一系列良好的榜样，上行下效，来带动整个朝廷政治风气的转变，是他整顿吏治的核心思路。

基于研究区聚落斑块中心，制作出2000、2010和2018年聚落核密度分布图，可以较为清楚地分析研究区内聚落密度高低值的空间分布特征以及其疏密特征，更准确地反映高昌区聚落的空间分布特征及空间聚集情况.

2.1.3 分散度法

分散度是指每个单元格网中的聚落斑块数量.用动态变化量反映出聚落在空间上分布的疏密程度[28]，区间范围越大，聚落在空间上分布的越密集；分散度的区间范围越小，聚落在空间上分布的越稀疏.

由于1 km×1 km的单元格网的空间粒度远远小于行政单元，所揭示的地理事物的详尽程度比基于行政单元分析结果详尽.采用2000、2010和2018年聚落矢量数据，通过1 km×1 km的单元格网，可以分析聚落的空间变化特征与分布状况，并对研究区聚落的分散程度进行统计.

2.2 数据来源

本文所运用的数据主要包括：(1)矢量数据.高昌区行政边界数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心；2000、2010、2018年的高昌区聚落的矢量数据提取自2000、2010、2018年土地利用数据；河流、坎儿井、机电井的矢量数据来源于高昌区自然资源局；DEM数据来源于地理空间数据云平台；(2)社会经济数据.高昌区的社会经济数据资料来自2000—2019年的《吐鲁番市统计年鉴》[29]和实地调研数据.

3 分析与结果

3.1 基于景观格局的聚落空间分布

运用ArcGIS软件，从土地利用数据中提取高昌区2000、2010和2018年聚落矢量数据，分析得到3个时期聚落分布图，基于研究区坎儿井、机电井矢量数据得到坎儿井、机电井分布图(图2).由图2和表1、2可知：3个时期聚落斑块面积不断地增大，聚落斑块个数及斑块平均分布密度大致呈减少趋势，聚落最大斑块面积及平均斑块面积呈增加趋势.从空间分布来看，2000年绿洲核心区的葡萄镇、亚尔镇东南部、恰特喀勒乡北部等区域聚落斑块个数较多，斑块面积较大，聚落分布相对集中；2010和2018年聚落斑块主要分布在葡萄镇东南部和胜金乡南部等区域，该时期聚落分布的比较分散.研究区坎儿井空间分布相对集中，主要分布在葡萄镇东北部、葡萄沟街道西南部等绿洲中心区域，其分布格局跟2000年聚落分布格局大致一致.坎儿井集中分布区是聚落最早形成，并随坎儿井增加而不断扩张的区域，其较长的历史渊源使其具有相对较大的规模，并较为稳定.机电井的主要分布与坎儿井的集中分布区不完全一致.其分布主要跟地下水的埋深与储量有关，所以空间分布范围较广，目前主要分布在三堡乡、二堡乡、胜金乡北部等绿洲东南部区域.机电井的出现使聚落的规模扩大，使得绿洲边缘没有坎儿井分布和地表水存在的区域开始形成了新的聚落.

表1 研究区2000、2010、2018年聚落景观指数统计表 Tab.1 Statistics of settlement landscape index in the study area in 2000, 2010 and 2018

表2 研究区2000、2010、2018年聚落景观指数变化量统计表Tab.2 Statistics of changes in settlement landscape index in the study area in 2000, 2010 and 2018

图2 研究区聚落、坎儿井、机电井分布图Fig.2 Distribution of settlements, Karez and motor-pumped wells in the study area

3.2 基于核密度的聚落空间分布

运用ArcGIS软件中的Feature to point功能分别提取高昌区2000、2010、2018年聚落斑块的中心点，得到3个时期聚落分布的核密度图及核密度统计表，通过坎儿井、机电井的矢量数据做出坎儿井、机电井的核密度图及核密度统计表(图3、表3).结果显示：2000年聚落斑块密集核心区分布的相对集中，密集核心区的面积较大，主要分布在老城街道、葡萄镇、恰特喀勒乡北部等绿洲核心区.2010和2018年出现新的密集核心区，聚落斑块密集核心区分布的相对分散，其面积、数量及分布的区域也发生了相应的变化，该时期密集核心区主要分布在葡萄镇东南部和胜金乡南部等绿洲东偏南区域，其聚落密集核心区扩散到绿洲边缘区域.坎儿井分布的相对集中，其密集核心区集中分布在葡萄镇东北部、葡萄沟街道和老城街道等绿洲核心区，这跟2000年聚落密集核心区分布的区域有较大的重合.机电井核密度值的最大值主要分布在三堡乡、二堡乡、胜金乡等绿洲东偏南部区域.机电井密集核心区分布的区域跟坎儿井密集核心区分布的区域不一致，2010、2018年该区域聚落核密度值不断地增加，可能跟机电井的开发密切相关.高昌街道和老城街道聚落、坎儿井、机电井最大的核密度值基本重合，可以推断出该区域是聚落最早分布的区域，聚落形成历史悠久.

图3 研究区聚落、坎儿井、机电井密度分布图Fig.3 Nuclear density distribution of settlements, Karez and motor-pumped wells in the study area

表3 研究区聚落、坎儿井、机电井核密度统计表Tab.3 Nuclear density statistics of settlements, Karez and motor-pumped well in the study area

3.3 基于分散度的聚落空间分布

基于1 km×1 km单元格网，做出高昌区2000、2010、2018年聚落分散度图、聚落分散度统计表(表 4)以及坎儿井、机电井分散度图(图4).结果表明：3个时期聚落斑块格网数量大致呈减少趋势.2000年聚落高分散度区间主要分布在老城街道、葡萄镇、恰特喀勒乡北部等绿洲核心区域，其高分散度区间分布相对集中，2010、2018年聚落高分散度区间主要分布在葡萄镇东南部和胜金乡南部等区域，该时期聚落高分散度区间分布的相对分散.3个时期聚落斑块格网的变化在绿洲周围比较明显，即2000年在七泉湖镇北部分布一定数量的聚落，2010、2018年由于水资源短缺的原因该区域的聚落迁移至水资源较为充足的区域.坎儿井高分散度区间分布的相对集中，主要分布在葡萄镇东北部、葡萄沟街道等绿洲核心区域，坎儿井高分散度区间分布的区域跟2000年聚落高分散度区间分布的区域有较大的重合，后期聚落高分散度区间扩散到绿洲边缘区域.机电井的单元格网分布的范围较广，其高分散度区间集中分布在三堡乡、二堡乡、胜金乡和亚尔镇北部等绿洲东偏南部区域.

图4 研究区聚落、坎儿井、机电井分散度图Fig.4 Dispersion of settlements, Karez and motor-pumped wells in the study area

表4 研究区2000年、2010年、2018年聚落分散度统计表 Tab.4 Statistics of settlement dispersion in the study area in 2000, 2010 and 2018

4 聚落空间格局的影响因素

GIS分析结果显示，2000—2018年间聚落斑块个数减少，斑块面积不断地增加(表1)，2000年聚落的破碎化程度较严重，主要以小的聚落斑块为主，土地利用效率较低，2010、2018年小聚落不断地合并形成大聚落，使得聚落斑块个数减少，斑块面积增大，土地利用效率逐步提高；2000—2018年间聚落分布格局在绿洲边缘区域的变化比较明显，2000年聚落斑块密集核心区分布在绿洲核心区域，分布的相对集中且面积较大，该时期聚落的分布跟坎儿井集中分布区有较大的重合，而坎儿井集中分布在绿洲核心区地下水资源比较丰富、地形地貌及土壤条件较好的区域，可以看出2000年聚落对坎儿井有一定的依赖性.早期聚落的建立与坎儿井的关系密切，新的聚落在新开凿的坎儿井周围出现，具有一定的历史继承性.后期随着机电井的大量开发，地下水位不断地下降，导致有水坎儿井数量减少(2003年的253条有水坎儿井、2009年135条有水坎儿井、2014年只有115条有水坎儿井).随着有水坎儿井数量的不断减少，聚落对坎儿井的依赖程度逐步降低.2010、2018年聚落斑块密集核心区分布的相对分散，其密集核心区的面积变小、数量增多，该时期聚落斑块密集核心区扩散到聚落边缘区域，2010、2018年聚落分布格局跟机电井分布格局大致一致，机电井密集核心区主要分布在绿洲东部、东南部区域，这跟该时间段机电井的大量开发(由1998年3 674眼增加到2003年5 162眼)有密切相关，绿洲边缘区聚落的分布格局因之发生较大变化，2010、2018年绿洲边缘区聚落的密集度比前期有较大提高.

除了坎儿井、机电井的影响，高程也是影响聚落空间分布的重要因素之一.研究区聚落集中分布在海拔高度较低、水资源比较丰富、基础设施相对齐全的绿洲中心区域.一般来说，海拔高度越低的区域，地下水埋深就越浅，水资源越丰富，人类生产生活的活跃度就越高.本文运用ArcGIS软件将研究区高程图与2000、2010、2018年的聚落斑块空间分布图进行叠加，做出了高程与聚落的关系分布图(图5)，从图5可以看出，3个时期聚落集中分布在-120～300 m高程范围内的绿洲中部(亚尔镇、恰特喀勒乡北部、艾丁湖镇、葡萄镇等区域)，这些区域聚落面积较大，斑块个数较多，斑块密度较高，相应的地形起伏较大、海拔高度较高的区域聚落分布较为稀疏.

图5 研究区高程与聚落关系示意图Fig.5 Schematic diagram of the relationship between elevation and settlement in the study area

5 结论与讨论

5.1 结论

本研究以高昌区绿洲聚落作为研究对象，运用GIS空间分析技术，定量分析研究区的聚落空间分布格局，并在此基础上，分析聚落分布格局特征的影响因素.初步得出结论如下：

(1)在时间序列上，2000—2018年间，高昌区绿洲聚落面积不断增加，聚落斑块个数不断减少，较小的聚落斑块不断地合并，导致聚落的单个斑块面积不断地增加，土地利用效率逐步提高.2000年聚落集中分布在绿洲中部区域，2010、2018年聚落扩张到绿洲东偏南部区域.

(2)从空间格局上，高昌区绿洲聚落空间格局大致上呈集聚分布特性，聚落密度分布有较大的空间差异，聚落空间分布表现为“中部高，南、北部低”的特征，并形成“中部密集型”和“南、北部稀疏型”的差异.

(3)2000年之前，聚落对坎儿井的依赖性较大，2000年聚落的空间分布格局跟坎儿井的空间分布格局一致，集中分布在绿洲核心区域.2010、2018年聚落的空间格局跟机电井的空间分布格局大致一致，机电井分布范围较广，聚落随着机电井的开凿，其空间分布扩散到绿洲边缘区域.

(4)地形地貌是影响聚落分布格局的重要影响因素，聚落斑块数量和面积在不同高程上存在显著的空间差异性.

5.2 讨论

聚落空间格局的形成受多种因素的综合影响，不同区域在不同时期各影响因子及其主导作用也不尽相同，本文通过对高昌区绿洲聚落空间格局及其影响因素的分析，为研究区聚落的空间优化重构提供一定的参考依据，对促进研究区乡村振兴和城乡融合发展具有一定的现实意义.研究发现，高昌区绿洲聚落的分布对水资源，即坎儿井、机电井及地形等因素有较强的选择性.

根据研究的结论，目前吐鲁番高昌区绿洲聚落对水资源的依赖性较强，而本区域各个行业发展对水资源的需求也在不断增加，如何以“以水定地(行业)”是保障区域可持续发展的关键所在.在今后的社会发展规划(全域空间规划)中，如何以水为中心，减少盲目开采、不合理使用(地下水)水资源，确定适合本区域特征的发展策略，这对于稳定现有绿洲聚落的格局，保障人类与自然的和谐共存，是今后必须考虑的工作重点.

本文存在部分不足：(1)聚落空间格局的研究除了坎儿井、机电井、地形影响，还应该考虑人口、GDP、区域发展规划及相关政策的制定与实施等方面的影响因素.(2)本文研究数据获取途径有限，可能导致结果较为单一.后期的研究将针对这些不足，制定细致的研究方案，开展深入的研究，以期更好地为高昌区绿洲聚落的规划以及新农村建设提供科学依据.