产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型研究*<br/>——以宁波市5个村为例

产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型研究*
——以宁波市5个村为例

2022-09-15张晓彤宇林军姜广辉

西部人居环境学刊 2022年4期

李阳张晓彤宇林军姜广辉

0 引言

乡村聚落是人地关系相互作用的典型形态，是满足当地居民生活、生产、居住等各类社会活动的场所[1]，其形成和发展与自然、社会、经济发展密不可分。国外关于乡村聚落的相关研究开始于19世纪，研究范式由早期定性描述发展到定性与定量相结合的阶段，并逐渐从空间分析向社会和人文方向转型，研究主要集中在聚落布局影响因素、聚落类型与形态、聚落生态与景观等方面[2-4]。相较于国外对乡村聚落的研究进程，我国相关研究起步较晚，随着城市化的快速推进，关于乡村聚落研究逐渐丰富，研究内容主要包括聚落空间分布[5-6]、聚落空间重构[7]、聚落空间演变[8]以及聚落发展驱动机制[9-10]等。

在城镇化、工业化的快速发展背景下，我国乡村面临着人口流失严重、现代农业发展乏力等突出问题。伴随着农业劳动力逐渐向非农产业转移，部分基础条件较好的村庄从单纯农业经济逐步转变为工业与农业融合的发展业态，乡村聚落的空间结构和产业结构不断发生变化。聚落空间演变已成为乡村聚落研究的重点方向之一，已有学者对农业产业化[11]、旅游发展主导[12]等类型乡村聚落空间格局演变进行了研究，但对工贸产业聚集型乡村聚落缺乏足够的关注。此外，现阶段国内外主要集中在中观及以上尺度乡村聚落的空间演变研究[13-15]。针对我国来说，主要集中在省、市、县等某一区域内乡村聚落空间演变规律研究，针对单个乡村聚落尺度研究较少[16]。

乡村聚落空间格局的变化一直受到人类活动的影响，但人类对于聚落布局与空间结构的改变是不可避免的。因此，通过模拟乡村聚落用地变化，即各类空间要素演变过程，建立乡村聚落空间演变模拟模型，对判别乡村聚落空间发展方向，指导乡村规划具有重要意义。模拟和预测聚落空间要素分布动态变化的模型主要有CA模型[17]、FLUS模型[18]、ANN模型[19]等。单一模型无法满足聚落空间要素变化过程的复杂特性，越来越多的学者将多个模型相结合进行研究，这一类模型主要有Logistic-CA-Markov模型[20]、MCE-CA-Markov模型[21]、ANNCA模型[22]等。其中，CA-Markov模型主要用于模拟聚落各类空间要素间相互转化的趋势。现有研究大多采用CA-Markov模型模拟中观及以上尺度乡村聚落空间格局变化，聚焦于单个乡村聚落尺度空间演变的研究较少，尤其是工贸产业聚集型乡村聚落。

本研究在分析产业聚集型乡村聚落空间演变影响因素基础上，采用MCE-CA-Markov模型探索其与乡村聚落空间要素的量化关系，形成产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型构建方法。以宁波市宁海县强蛟镇加爵科村、临港村、上蒲村，以及宁波市鄞州区塘溪镇童村、沙村为实证案例，验证了本研究所提出方法具有科学性，并建立产业聚集型乡村聚落空间要素与其空间演变影响因素相关性数字矩阵，从而为产业聚集型乡村聚落空间演变模拟和预测提供参考。

1 研究方法

1.1 乡村聚落空间要素分类

根据《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南（试行）》，结合乡村聚落现状空间要素分布情况，本研究将研究样本的各类空间要素按照表1分类方式分为耕地、园地、林地、居住用地、公共管理与公共服务用地、工矿用地等。

表1 乡村聚落空间要素分类表Tab.1 classification table of spatial element of rural settlements

1.2 产业聚集型乡村聚落空间演变影响因素选取

分析与选取与产业聚集型乡村聚落空间演变高度相关的影响因素对于模拟模型的构建至关重要。乡村聚落的形成与发展受到多种因素的影响和制约，各因素对于不同类型空间要素影响程度各不相同。已有研究表明，乡村聚落的空间演变主要受自然环境[23-24]、社会经济[8,25]、生产环境[26-27]等因素影响，这些因素在聚落内有机结合，共同作用于乡村聚落的空间格局。自然环境因素是乡村聚落形成与发展的基础条件。其中，地形地貌条件是自然环境因素中的主导因素，制约了聚落空间分布与扩张态势。此外，河流水文、道路交通条件也影响着聚落布局形态与演变方向。随着乡村聚落进一步发展，由于道路交通等基础设施不断完善，社会经济因素包括人口经济、建筑分布等诸多方面，对乡村聚落显现出更多的影响。在生产环境因素方面，城镇化扩张与工业化发展过程中，具有产业发展基础，道路交通便捷、经济条件较好的村庄工业化进程加快，促使乡村聚落空间要素结构及其空间分布发生变化。

本研究模拟尺度为单个乡村聚落，根据数据获取难易度、完整性，本研究从自然环境、社会经济、生产环境三个方面，选取高程、坡度、距公路距离、距村庄主干道距离、河流水域等10个指标（表2）。

表2 产业聚集型乡村聚落空间演变影响因素Tab.2 the influencing factors of spatial evolution of industrial-led development rural settlements

1.3 MCE-CA-Markov 模型

元胞自动机（cellular automata, CA）模型是一种时间、空间和状态都离散的动力学模型[28]。它由元胞、元胞空间、元胞邻域和转换规则4个部分组成，具有空间计算模拟能力。马尔科夫（Markov）模型是基于马尔科夫随机过程而形成的预测事件发生概率的一种方法[29]。Markov模型由状态、状态转移过程、状态转移概率和状态转移矩阵4个部分组成。一系列时间和状态都离散的马尔可夫过程的整体称为马尔可夫链（Markov Chain），可有效预测时间序列空间要素数量的变化。CA-Markov模型利用了Markov模型长期预测优势和CA模型复杂空间预测能力，在分析空间要素时空变化方面具有较好的表现[30-31]。通过马尔科夫链计算空间要素转移面积矩阵和转移概率矩阵，作为CA转换规则的全局约束要素，防止空间要素类型无限制增加或减少。考虑到多种因素对空间要素类型转换的作用，本研究采用多准则评价（multi-criteria evaluation, MCE）方法与CA-Markov模型结合，利用MCE方法量化自然和社会经济等非线性因素，补充CA模型的转换规则[32]。MCE方法是通过设置决策变量和约束条件来制定规则，为每个像元定义适宜性程度的标准[33]。相对于传统CAMarkov模型而言，MCE-CA-Markov耦合模型在CA的转换规则中加入适宜性图像作为元胞自身的适宜性要素，更符合乡村聚落空间要素类型变化的复杂非线性特征[34]。

本研究基于IDRISI Selva 17.0平台中的CA-Markov模块和MCE模块，模拟过程主要通过以下步骤实现。

第一，设置转换规则：本研究利用乡村聚落第一期和第二期空间要素分布数据，计算得到乡村聚落不同年份间的空间要素转移矩阵，获得第一期和第二期的空间要素转变总量，以该时段空间要素转移矩阵作为CA-Markov模块模拟乡村聚落第三期空间要素分布的转换规则。

第二，制作适宜性图集：适宜性图集是若干空间要素在下一个状态适宜性图像的集合，用以定义乡村聚落空间演变规则。影响空间要素类型转化的因素分为决策变量和约束条件，其中，决策变量为连续值，根据权重决定因子的适宜性；约束条件为逻辑值，只有1（适宜）和0（不适宜）两种。利用MCE模块，将前文确定的产业型乡村聚落空间演变影响因素作为自变量，乡村聚落每类空间要素类型作为因变量，计算得到各类空间要素分布适宜性图像并合并成适宜性图集。

电动机驱动永磁转子以恒定转速nx(单位为r/min)相对于定子绕组顺时针旋转，与定子绕组之间产生相对运动。根据电磁感应定律，定子绕组中会产生感应电动势e，其瞬时值为：

第三，空间要素分布模拟：模型运算1年为一个迭代周期，以乡村聚落第一期空间要素分布数据为起始年，迭代次数为起始年与模拟年份的时间间隔，结合第一期和第二期的空间要素转移矩阵和各类空间要素分布适宜性图集，实现对乡村聚落第三期空间分布模拟。

第四，模拟精度检验：对乡村聚落第三期空间要素分布模拟结果与第三期实际空间要素分布数据进行精度检验，若精度检验结果≥0.75，则表示模拟产生数据与实际数据两者一致性较高，模拟结果良好，表明本研究选取的自变量指标与研究样本空间要素演变高度相关，即可输出研究样本空间要素与其空间演变过程影响因素相关性结果。

基于所有研究样本空间要素与其空间演变影响因素相关性结果数据，分别计算各项自变量对不同空间要素影响程度的算数平均值，建立产业聚集型乡村聚落空间要素与其空间演变影响因素相关性数字矩阵，即产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型。其中，每个数值表示该自变量对因变量的影响程度，即权重大小。本研究认为农业设施建设用地和交通运输用地受各项自变量影响较小，且由于研究样本为工贸产业发展主导型村庄，样本涉及的农业设施建设用地仅指乡村道路用地，并不包含种植设施建设用地、畜禽养殖设施建设用地和水产养殖设施建设用地，因此本研究构建的模型中并未包含农业设施建设用地和交通运输用地。

2 实例研究

2.1 研究区域与数据来源

宁波市地处浙江省东部，是我国东南沿海重要的港口城市，位于28°51′N～30°33′N，120°55′E～122°16′E。全市陆域总面积9816 km2，2021年末全市常住人口为954.4万人。宁波拥有发达的民营经济和扎实的制造业基础，是全国重要的先进制造业基地、全国四大家电生产基地和三大服装产业基地之一，其高比重的民营经济在2019年贡献了全市63%的地区生产总值，62%的财政收入，提供了85%的就业岗位，共吸纳就业人口450万人。宁波民营制造企业多达12万，其中，规模以上工业企业中的80%都是民营企业。宁波市民营经济经营者大量分部在乡镇和村庄，多样化的经济发展形式影响着村镇聚落空间结构与用地布局。本研究根据经济社会发展水平和产业基础，选取宁波市宁海县强蛟镇加爵科村、临港村、上蒲村，以及宁波市鄞州区塘溪镇童村、沙村作为研究样本。

本研究所用数据主要包括研究区三期空间要素分布数据，以及高程、坡度、河流、道路等空间演变影响因素数据。通过前期资料收集、实地踏勘、半结构访谈等方式，结合Google Earth历史影像人工目视解译，在研究样本现状地形图基础上得到上蒲村、加爵科村2005年、2010年和2015年空间要素分布数据，童村、沙村和临港村1995年、2005年、2015年空间要素分布数据，以及各样本空间演变影响因素数据（高程和坡度数据除外）。高程数据来源于于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台，分辨率为30 m。坡度数据由高程数据在ArcGIS软件中的表面分析得到。由于本研究模拟尺度为单个乡村聚落，为了使模拟结果更符合实际，将研究样本栅格图像像元大小设置为1 m×1 m。

2.2 研究过程及结果检验

通过对宁波市宁海县强蛟镇加爵科村、临港村、上蒲村，以及宁波市鄞州区塘溪镇童村、沙村5个典型产业聚集型乡村聚落的空间要素分布情况进行模拟，验证本研究所提出方法的科学性和应用性。首先，基于MCE-CA-Markov模型，模拟上蒲村2015年空间要素分布情况，将模拟结果与2015年实际空间要素分布数据进行精度检验，通过多轮模拟，最终得到的Kappa系数为0.8639，表明本研究选取的自变量指标与研究样本空间要素演变高度相关，形成上蒲村空间要素与其空间演变过程影响因素相关性结果（表3）。

从表3中可以看出，对于上蒲村的非建设用地来说，其耕地（l1）最易受距公路距离（x3）的影响，而林地（l3）变化则与高程（x1）和坡度（x2）高度相关，陆地水域（l17）变化与距工贸制造加工区域距离（z1）高度相关。对于建设用地来说，距村庄主干道距离（x4）对于童村居住用地（l7）、绿地与开场空间用地（l14）影响最为显著，权重明显高于其他自变量对其的影响程度。工矿用地（l10）变化与距公路距离（x3）高度相关，其次，距工贸制造加工区域距离（z1）对其也有一定程度的影响。

表3 上蒲村空间要素与影响因素相关性Tab.3 the correlation between spatial elements and influencing factors on Shangpu Village

再分别选取加爵科村、临港村、童村、沙村作为研究样本，使用MCE-CA-Markov模型分别计算得出各研究样本2015年空间要素分布模拟结果，并将其与2015年实际空间要素分布数据进行精度检验，得到Kappa系数分别为0.9079、0.8639、0.8522、0.8987，说明本研究选取的自变量指标与研究样本空间要素演变高度相关，并分别形成加爵科村、临港村、童村、沙村空间要素与其空间演变过程影响因素相关性结果（表4-7）。

表4 童村空间要素与影响因素相关性Tab.4 the correlation between spatial elements and influencing factors on Tong Village

2.3 产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型

基于5个研究样本空间要素与其空间演变影响因素相关性结果数据，计算得出产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型（图2）。该模型自变量包含10个指标，因变量包含耕地、林地、园地、居住用地等11类空间要素。

表5 沙村空间要素与影响因素相关性Tab.5 the correlation between spatial elements and influencing factors on Sha Village

表6 临港村空间要素与影响因素相关性Tab.6 the correlation between spatial elements and influencing factors on Lingang Village

表7 加爵科空间要素与影响因素相关性Tab.7 the correlation between spatial elements and influencing factors on Jiajueke Village

从图2中可以看出，居住用地（l7）、工矿用地（l10）、公用设施用地（l13）、绿地与开场空间用地（l14）和特殊用地（l15）更易受自变量影响，这5类空间要素受到所有影响因子作用。在非建设用地方面，耕地（l1）和陆地水域（l17）变化与距工贸制造加工区域距离（z1）高度相关，同时，耕地（l1）也易受距公路距离（x3）和距村庄主干道距离（x4）的影响；而陆地水域（l17）同时也易受高程（x1）影响。对于园地（l2）来说，高程（x1）、坡度（x2）对其影响程度显著，权重达到0.2548，明显高于距公路距离（x3）和距村庄主干道距离（x4）对其影响。与园地（l2）相似，林地（l3）变化与高程（x1）和坡度（x2）高度相关，这两项因子的权重分别为0.2689和0.2420。在建设用地方面，距村庄主干道距离（x4）对于居住用地（l7）、公共管理与公共服务用地（l8）、绿地与开场空间用地（l14）影响最为显著，权重明显高于其他自变量对其的影响程度。与这几类空间要素不同，特殊用地（l15）变化除了明显受到距村庄主干道距离（x4）影响外，与坡度（x2）也高度相关，两项因素权重均达到0.2500以上。对于工矿用地（l10）来说，其变化与距公路距离（x3）高度相关，其次，距工贸制造加工区域距离（z1）和距村庄主干道距离（x4）对其也有一定程度的影响，这两项因子权重分别为0.2038和0.2030。

图2 产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型Fig.2 simulation model for spatial evolution of industrial-led development rural settlement

3 结论与讨论

本研究提出了衡量产业聚集型乡村聚落空间要素与其空间演变影响因素量化关系的方法，并以宁波市宁海县强蛟镇加爵科村、临港村、上蒲村，以及宁波市鄞州区塘溪镇童村、沙村作为实证案例，建立了产业聚集型乡村聚落空间演变模拟模型，可为该类型乡村聚落空间演变的模拟和预测提供参考。

模型中各项空间演变影响因子为自变量，各类空间要素为因变量。其中，自变量包含高程、坡度、距公路距离等10个指标，因变量包含耕地、林地、园地等11类空间要素。从模型中可以看出，道路通达性因素对居住用地、公共管理与公共服务用地等建设用地影响程度显著，地形地貌因素与非建设用地变化更为相关。与前者相比，生产环境因素并非是产业聚集型乡村聚落空间演变的主导因素。

在模拟研究样本空间格局变化的过程中发现，工业发展方式普遍为家庭工业模式的乡村聚落，其聚落内大部分林地将会转换为居住用地；而已形成一定产业集群的乡村聚落，其聚落内林地转换为工矿用地的概率更高。由于后者依托更具规模产业基础的乡镇，未来聚落内现有的少量家庭工业可能逐渐孵化演变成产业集群，而随着产业集群的壮大，也催生着聚落内已有中小企业的不断衍生和成长[36]。此外，根据研究样本空间要素与其空间演变影响因素相关性数据结果显示，工矿用地的变化与距公路距离和距村庄主干道距离两项指标高度相关，因此，拥有交通和区位条件等自然环境优势的产业聚集型乡村聚落，将更有利于聚落内企业集聚发展和产业协同高效运作。

我国地域广袤，乡村聚落类型众多且分布各异，同地区不同类型、同类型不同地区的乡村聚落空间演变影响因素可能各不相同，其对乡村聚落空间要素作用程度也不尽相同。因此，如果能构建涵盖不同类型、不同地区乡村聚落的空间演变影响因素指标体系，建立针对不同类型、不同地区乡村聚落空间演变模拟模型，将对丰富乡村聚落空间演变相关研究，判别乡村聚落空间发展方向，指导乡村规划具有重要意义。此外，虽然本研究以宁波市5个乡村聚落为例进行论证，但本研究中提出的衡量产业聚集型乡村聚落空间要素与其空间演变影响因素量化关系的方法已被证明具有科学性与应用性，可以将该方法应用到其他类型乡村聚落空间演变模拟和预测研究中。

图表来源：

图1-2：作者绘制