基于GIS 的民国时期归绥县聚落分布及其特征分析

王婉婷，乌 敦，苏力德，管小春

（内蒙古师范大学 地理科学学院，内蒙古 呼和浩特 010022）

聚落是人们居住、生活、休息以及进行各种社会活动的场所［1］。聚落是经过漫长的历史发展过程后才出现和形成的，研究历史时期的聚落分布对探索一个地区聚落发展变化规律具有重要作用，也是再现一个地区在某段时期社会状况的关键［2］。国外关于聚落分布的研究起步于19 世纪初，地理学家科尔（Kohl J G）在《人类交通居住与地形的关系》论著中详细论述了聚落分布与自然环境的关系。1882 年地理学家拉采尔（Ratzel F）在《人类地理学》中以环境决定论为理论基础，详细分析了聚落分布对地理环境的依赖性［3］。20 世纪之后，地理学家维达尔·白兰士（Pal Vidal de la Blache）在《人文地理学》中对聚落分布区域差异性和影响因素等问题进行了研究［4］。近年来，国外聚落分布研究出现了概念、方法与学科视角的多元化，侧重于经济活动、社会发展和生态环境与聚落空间分布之间的关系等方面［5-8］。国内早期关于聚落分布的研究可追溯至20 世纪30 年代，林超、李旭丹、陈述彭等地理学家对中国聚落分布进行了相关研究，70 年代后研究多集中于聚落分布重心、增长、演变和影响因素等方面［9］。21 世纪以来，聚落分布研究更加多元化、定量化和尺度细化，侧重于人口迁移、适宜性、空间分布、空间重构、演变及影响因素等方面［10-15］，对乡镇、村庄等小尺度的历史聚落分布研究成果较少。由于历史文献很少记载县以下的户口信息，所以针对历史时期的静态小尺度聚落分布的研究较为薄弱。本文运用GIS 空间分析法，以定性与定量结合对民国时期归绥县聚落分布及其特征进行分析，有利于理解在某一时间点上、某个区域的聚落在空间分布上的具体特征及影响其分布的主要因素。

归绥县是呼和浩特市的前身。以聚落户口作为切入点，对其历史聚落分布及特征进行可视化分析，复原其历史原貌，有利于再现呼和浩特市历史时期的社会状况，进而对探索聚落发展变化规律具有重要作用。归绥县是北部边疆的商业贸易中心和宗教文化中心，地处土默特平原，拥有丰富的农业资源。同时大量内地移民的迁入使得该区域的人口增加，较北部边疆其他地区的人口多，在民国时期归绥县聚落分布已形成一定的规模。本文从历史地理学的角度，通过对历史时期聚落分布与其环境因素的关系进行分析，力图再现民国时期归绥县聚落分布特征，进而对以归绥县所代表的土默特平原地区聚落作全面复原与规律性探讨，有利于揭示北方边疆地区社会发展的时代特征和地域特色，为呼和浩特市的乡村规划与建设提供参考。

1 材料与数据

1.1 研究区历史沿革

16 世纪初，土默特部领主俺答汗率领土默特部于丰州川一带驻牧。1572 年（明隆庆六年）俺答汗兴建库库和屯城（今呼和浩特市玉泉区），库库和屯向来是塞外重镇，于1575 年（明万历三年）建成。由明神宗命名“归化城”。俺答汗卒后，其夫人三娘子久居城内，主政30 余年，故又被称为“三娘子城”。1735 年（清雍正十三年）至1739 年（清乾隆四年），为加强西北边防，在距归化城东北2.5 km 处又新建了一座军事驻防城，命名为“绥远城”，即新城，把原“归化城”称“旧城”。1913 年（民国二年）设绥远特别行政区，并将“归化”与“绥远”两城合为归绥县。1928 年，绥远省成立，以归绥县城区设立归绥市，作为省会。1949 年9 月19 日绥远省和平解放。1950 年1 月20 日成立归绥市人民政府。1954 年撤销绥远省建制，设立内蒙古自治区，同时设立呼和浩特市，并定为内蒙古自治区首府。由于历史原因，研究区主要包括现在的呼和浩特市市区、土默特左旗大部分区域和武川县南部小部分区域。

1.2 数据来源与处理

研究数据主要包括史料数据和空间数据。史料数据来源于《绥远通志稿（卷十）》《归绥县志》《绥远概况》和《土默特志》等［16-19］。其中的图件资料来源于1934 年归绥县政府绘制的《绥远省归绥县略图》，该图详细清晰地记录了1934 年归绥县聚落的名称、户口规模、街道信息、交通道路、衙署、庙宇和水系等空间要素。在古聚落的考证上，通过图中所记载的聚落地名信息，根据大量文史资料和地名资料记载，利用国家地名信息库（https：//dmfw.mca.gov.cn/）进行查询，确保古今聚落地名的对应关系，在研究时剔除了2 处无法考证的聚落。最后通过中国国家基础地理信息数据库（1∶25 万）中的AGNP 图层，确定聚落空间信息，以此确定357 个聚落的空间定位。通过对古旧地图进行地理配准和图像预处理，完成对研究区空间范围的提取。DEM 空间数据来源于地理空间数据云，分辨率为30 m。河流和交通矢量图均来源于中国国家基础地理信息数据库（1∶25 万）。

2 研究方法

2.1 标准差椭圆法

标准差椭圆是能够精确揭示各类地理要素空间分布特征的一种常用空间统计方法，能从全局和空间视角出发定量解释要素空间分布的中心性、展布性、方向性、形态等空间特征。本文通过对标准差椭圆方法进行优化，以户口规模作为权重，从分布方向、中心性和分布范围等角度分析其特点［20］。

加权平均重心公式

2.2 泰森多边形

泰森多边形是对空间平面进行分割的一种结果，用于分析邻接、接近度、可达性等空间分析。由于泰森多边形面积随点要素的集聚程度而发生变化，因此可用泰森多边形面积计算出变异系数CV 值（即泰森多边形面积的标准差与平均值的比）来衡量聚落的空间分布类型［21］。公式为

式中：Si是第i个多边形的面积，S为多边形面积的平均值，n是多边形面积的个数，R为方差。Duyckaerts 等提出了3 个建议值：当点集为随机分布时，VC为57%（包括33%～64% 的值）；当点集为集群分布时，VC为92%（包括大于64% 的值）；当点集为均匀分布时，VC为29%（包括小于33% 的值）。

2.3 核密度估计法

它是一种非参数密度估计方法，可以计算不同户口规模聚落的空间分布密度［22］。公式为

式中：n表示观测数值，h表示带宽，k为核函数，di为点到参考位置的距离。核密度值越高，聚落分布越集中。

3 结果分析

3.1 户口规模分布及其特征

根据相关学者研究历史时期乡村聚落时将村落按户口多少分成5～8 个级别［23-24］，基于图件资料数据的可得性和聚落规模特点，将归绥县357 个聚落按照户口规模划分为四个等级，即大于500 户、300～500 户、100～＜300 户和小于100 户，以此统计不同户口规模的聚落数量及其占比情况（表1），分析归绥县户口规模分布特点。由表1 可知，1934 年归绥县户口规模在300 户以下的聚落共334 个，占聚落总数的94.08%。户口规模在300 户以上的聚落共23 个，仅占5.91%，表明归绥县以中小村为主体，户口规模整体上较小。

表1 1934 年归绥县聚落户口规模统计表Tab.1 Scale of settlements in Guisui County in 1934

3.2 空间分布及其特征

3.2.1 空间方向性分布特征 采用标准差椭圆法来分析归绥县不同户口规模聚落空间分布的方向性，通过对归绥县不同户口规模的聚落进行处理，得到重心坐标、短轴、长轴、旋转角度等结果，比较不同户口规模聚落分布的离散程度及趋势（表2）。其中椭圆的长轴表征聚落主要分布的方向，短轴表征聚落分布的范围，长短半轴的值差距越大，扁率越大，聚落分布的方向性越明显；短半轴越短，表示聚落呈现的向心力越明显；短半轴越长，表示数据的离散程度越大。由表2 可知，1934 年归绥县聚落整体上扁率为0.48，只有小于100 户的聚落扁率小于0.48，表明其他三个户口规模的聚落方向性较整体上更明显，小于100 户的聚落方向性比较弱。通过对比不同户口规模聚落的短轴长度，大于500 户的聚落短轴明显短，其向心性非常明显，其次是100～＜300 户的聚落向心性较显著，小于100 户的聚落分布向心力弱。

表2 归绥县不同户口规模聚落的标准差椭圆分析Tab.2 Standard deviation ellipses of settlements with different household registration scales in Guisui County

将不同规模等级的聚落与标准差椭圆叠加（图1），发现不同规模等级的聚落均呈现东北-西南的空间分布方向，规模较大的聚落分布在研究区南部。100～＜300 户的聚落短轴较短，分布范围小，聚落分布集中于南部地区。小于100 户的聚落短轴最长，分布范围广，聚落分布较分散。不同户口规模的聚落分布重心均在中部，重心坐标随着户口规模的增大，逐渐向东南偏移，表明较大的户口规模主要分布于东部。通过计算椭圆面积，小于100 户的聚落椭圆面积最大，300～500 户次之。由于人口规模较大的聚落具有较大的服务范围，一般分散分布在各个区域。而户口规模较小的聚落，服务范围小，多集中分散在较大规模聚落的周围。

图1 不同户口规模聚落的标准差椭圆分布图Fig.1 The standard deviation ellipse distribution of settlements with different household registration scales

3.2.2 空间集聚性分布模式 将聚落构建成泰森多边形，通过计算泰森多边形面积的变异系数来分析不同户口规模聚落的空间布局模式（表3）。从整体来看，变异系数CV 值为105.73%，根据CV 值的分类标准，在＞64% 的范围内属于强变异、集群分布，聚集程度高。因此，归绥县聚落整体上呈现明显的集群分布模式。对比不同户口规模聚落的变异系数，100～＜300 户的聚落CV 值最高，达到156.73%，聚集程度最高，集群性强于全部聚落，其次是100 户以下的聚落和300～500 户以上的聚落CV 值分别为93.73% 和83.36%，CV 值均大于64%，呈集群分布模式。由于500 户以上的聚落数量较少，仅有4 个，导致计算结果CV 值偏低，CV＜64%，表明聚落空间分布呈随机分布特征。

表3 归绥县不同户口规模聚落的空间分布模式Tab.3 The spatial distribution pattern of settlements with different household registration scales in Guisui County

3.2.3 空间差异性与规模分异性分布特征 利用核密度估计表征聚落分布密集程度，设置搜索半径为2.5 km，并利用冷热点分析局部规模分异特征，以聚落规模等级为统计属性得到聚落分布冷热点，再建立2.5 km×2.5 km 渔网格，将冷热点的Z 得分连接到网格，制作归绥县聚落空间核密度分布与冷热点格网化分布图（图2）。其中红色区域为“热点”区，代表聚落高值集聚区，不同饱和度代表不同的统计显著级别；蓝色为“冷点”区，代表聚落低值集聚区，浅黄色则为聚落随机分布区。从图2 可以看出，核密度最高值为0.69 个/km2，呈现“南密北疏”的多核破碎化空间分布特征，以白庙子、城区一带聚落集聚较明显，北部、东北部聚落分布零散，密度较低。冷热点区域分异明显，呈现团状结构，热点区主要集中分布在归化城、绥远城周围，西南部出现的零星热点区为乡镇所在地，表明较大规模的聚落集聚现象明显，冷点区集中分布在白庙子一带。将核密度分布图和冷热点格网化分布图进行对比，发现冷点区的聚落空间分布核密度值高，表明白庙子一带呈现高密度、小规模聚落空间分布特征，两者之间呈现负相关。热点区的聚落空间分布核密度值也较高，说明城区及乡镇一带呈现高密度、大规模聚落空间分布特征，两者之间呈现正相关。归绥县聚落空间分布区域差异总体显著，在城区周围趋于集中。

图2 归绥县聚落空间核密度分布与冷热点格网化分布图Fig.2 Distribution of spatial core density and grid distribution of cold and hot spots of settlements in Guisui County

3.3 空间分布的环境因素分析

3.3.1 地形因素 地形是影响村落选址、布局及发展的决定性因素。不同地形条件对归绥县聚落空间分布和规模大小有着不同的制约作用。为进一步研究聚落分布的影响因素，将聚落与地形图、河流等叠加进行分析（图3）。由图3 看出，归绥县海拔整体上呈现“北高南低、东高西低”的趋势，聚落分布与地形具有高度的一致性，在县境北部大青山、东北部蛮汉山地区聚落分布少，规模小，在南部平原聚落分布多，规模较大。归绥县海拔高度在900～2 300 m 之间，通过将归绥县依据高程分为1 200 m 以下和1 200 m 以上两个区域，高程面积分别占归绥县总面积的53.28% 和46.72%，不同高程范围下，面积占比各占一半的情况下聚落分布差异显著，海拔高度在1 200 m 以下的聚落分布有311 个，占比为87.11%，海拔高度在1 200 m 以上的聚落分布仅有46 个，占比为12.89%，表明海拔高度极大地限制了聚落的位置选择，聚落主要分布在海拔较低的平原。

图3 1934 年归绥县聚落规模分布图Fig.3 Distribution of settlement scale in Guisui County in 1934

将地形与聚落分布图层进行叠加，根据归绥县地形特征，将高程以100 m 为间隔划分为9 个等级，根据坡度特征划分为9 个等级，得出归绥县不同户口规模的聚落空间分布与海拔高度和坡度之间的关系（图4）。其中规模较大的聚落多分布在海拔小于1 200 m、坡度小于4°的区域，不同户口规模的聚落占各级聚落的比例均超过70%；随着海拔和坡度的升高，不同户口规模的聚落增加的数量变少，占比逐渐下降，表明海拔较高、坡度较大的区域制约着聚落布局及发展。

图4 归绥县不同户口规模的聚落海拔与坡度分布图Fig.4 Distribution of settlement altitude and slope of different household registration scales in Guisui County

3.3.2 河流因素 河流也是聚落空间分布及发展的重要因素之一，人类生产生活用水的便捷性往往是形成聚落的首选区域。农业生产往往离不开水源，以农业生产为主的归绥县境内有黄河支流流经，这为当地的农业生产活动提供丰富的水源。由图3 可知，归绥县河流密布，归绥县聚落整体上呈现沿河流而建的特征。建立0～2 km 的河流缓冲区，将缓冲区与聚落进行叠加分析各级聚落的分布情况（表4），从表4 看出，户口规模较小的聚落在河流缓冲区范围内占比高，500 户以上的聚落均在河流2 km 范围内，规模较大的聚落亲水性较明显。通过计算归绥县357 个聚落距离河流的最近距离，在河流2 km 和3 km 范围内聚落数达到164 个和222 个，分别占聚落总数的46% 和62%，聚落较多，表明聚落沿河流分布特征比较明显。

表4 归绥县不同缓冲区内的各户口规模聚落数及占比情况Tab.4 The number and proportion of settlements of different household scales in different buffer zones in Guisui County

3.3.3 交通因素 聚落的形成和发展不仅深受自然因素的影响，同样区位条件等因素对聚落分布也产生了重要的影响。通过建立0～2 km 范围内的交通缓冲区，分析不同户口规模聚落的分布情况，其中主要交通线包括铁路和县路。由表4 可知，各级聚落占比均较高，500 户以上的聚落均在交通2 km 范围内，说明交通便利的地方往往形成规模较大的聚落，500 户以上的聚落是重要的中心村镇，其交通指向性较强。在河流和交通共同作用的聚落数共有97 个，占27%，其中500 户以上的聚落河流和交通指向性均较强，其形成与发展与河流和交通因素有密切关系。通过计算归绥县357 个聚落距离交通线的最近距离，在2 km 和3 km范围内聚落数达到170 个和206 个，分别占聚落总数的48% 和58%，约占一半，聚落较多，表明归绥县聚落沿主要交通线分布特征显著。因此，对于归绥县来说，其以归绥城为中心，沿主要交通线分布着相对密集的聚落。平绥铁路贯穿其中，并于1921 年5 月通车，在归绥县有绥远车站、察素齐车站、毕克齐车站等，自平绥铁路通车后，归绥县交通逐渐便利，因此平绥铁路的开通也带动和发展了沿线聚落的兴起，表明交通因素是聚落区位选择的重要影响因素。

4 结论

运用标准差椭圆法、核密度分析法、泰森多边形法和冷热点格网化分析法对民国时期归绥县聚落分布及其特征进行分析。结果发现，1934 年归绥县聚落规模以中小村为主，300 户以上的聚落数量较少，多为商业或交通重镇。不同规模等级的聚落均呈现“东北-西南”的空间分布方向，且多集中于研究区南部，其中规模大的聚落空间分布方向性强，向心力显著，规模小的聚落空间分布方向性弱，分布范围广。从整体看，研究区聚落空间集群分布模式显著，规模较小的聚落空间分布呈集群分布模式且聚集程度高。研究区聚落密度分布呈现“南密北疏”的多核破碎化空间分布特征，区域差异性显著，冷热点区域空间分异明显，呈团状结构，规模较大的聚落在城区周围集中，且聚落密度高值区其规模较小。1934 年归绥县聚落空间分布特征整体上是地形、河流及交通综合作用的结果。研究区聚落主要分布在海拔小于1 200m、坡度小于4°的区域，聚落整体上呈现沿河流而建、沿交通线分布的特征，规模较大的聚落低海拔、低坡度、邻河流、邻干道的指向性强。

本文借助聚落户口数据对归绥县聚落分布进行研究，由于数据资料的有限性，未利用影像数据对其聚落空间形态展开研究，且对聚落分布的影响因素分析有限，后续可在聚落演变等方面进行更深层次的研究。同样，将聚落与中心地理论相结合，对聚落体系进行研究可作为今后的研究方向之一。