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山地城市农村居民点时空格局演变与分异特征
——以重庆市为例

2023-06-04江汶静何汇域

湖北农业科学 2023年5期
关键词:居民点重庆市全市

江汶静,刘 燕,张 维,刘 明,何汇域

(重庆市规划和自然资源调查监测院/自然资源部土地利用重点实验室重庆研究中心,重庆 400120)

农村居民点是乡村人口的主要聚居场所,也是乡村地区国土空间格局、景观格局的重要构成。随着经济社会的发展,中国农村居民点用地不减反增[1],乱占耕地、空心村问题凸显,农村居民点空间格局也俞加多样化、复杂化[2]。农村居民点格局演变特征与驱动因素一直是地理学、景观生态学、经济学、社会学等领域的研究热点与焦点,开展农村居民点格局研究对指导农村居民点布局优化、改善乡村环境、促进乡村振兴具有重要的现实意义。从以往研究来看,对农村居民点格局特征的研究多从规模特征、分布特征以及形态特征3 个方面加以论述,尺度上多聚焦县域和镇域尺度[3]或都市边缘区[4]、快速城镇化地区[5]、高山贫困区[6]、低山丘陵区[7]、喀斯特地区[8]、干旱区[9]、粮食主产区[10]等热点地区,而其数量多、规模小、分布零散也是研究尺度难以扩大的原因之一,且大尺度的研究多采用遥感影像数据,存在精度不高的问题;对农村居民点格局演变驱动力的研究主要集中在人口、经济、交通、水源、海拔、坡度等因素[11-15],对政策因素的量化研究较少。重庆集“大山区、大库区、大城市、大农村”为一体,是著名的“山城”,其农村居民点景观是中国山地景观的特色组成部分。目前对重庆市农村居民点格局的研究主要集中在县域、镇域和村域尺度,县域尺度层面有万州区[16]、北碚区[17]、两江新区[4]等,镇域尺度层面有合川区大石镇、忠县拔山镇和秀山县梅江镇[18]等,村域尺度层面有石柱县冷水镇八龙村[19]、石柱县临溪镇前进村[20]、潼南区崇龛镇古泥村[21]等,同时也包括低山丘陵区[18]、都市边缘区[4]等热点区域。在中国推进供给侧结构性改革的政策指引下,对大区域、大环境的整体协调研究有助于宏观调配资源,便于从整体上对空间布局进行把握。因此,本研究利用GIS 技术和景观生态学方法分析研究区域2009—2018 年的农村居民点规模、分布和形态特征,揭示其近10 年来农村居民点格局演化特征及其空间异质性,以弥补当前在山地城市、省域尺度的研究不足,且采用的土地利用变更调查数据具有更高的研究精度,以期为国土空间格局优化和乡村地区整体规划研究提供参考。

1 研究区域概况与数据来源

1.1 研究区域概况

重庆市地处青藏高原与长江中下游平原的过渡地带、四川盆地东部,下辖38 个区(县、自治县),辖区东西长470 km,南北宽450 km,幅员面积8.24 万km2,地势东高西低,分为西部方山丘陵区、中部平行岭谷区和盆周山地区,山地占比72%,2007 年被批准为全国统筹城乡综合配套改革试验区,集“大山区、大农村”于一体,以重庆市为案例研究山区农村居民点特征具有典型代表性。2018 年,全市有行政村8 031 个、居委会3 128 个,农业人口1 747.92 万人,占比为51.35%,农村人口密度从2009 年的282人/km2减少到2018 年的212 人/km2。2018 全市农村居民点用地面积为3 602.59 km2,占全域总面积的4.37%、占建设用地面积的52.02%,人均农村居民点用地206.11 m2,比全国最高标准高37.33%。

1.2 数据来源

采用重庆市2009—2018 年土地利用变更调查数据和重庆市2010—2019 年统计年鉴数据。因变更调查的农村居民点图斑存在一块图斑被分割成多块的情况,因此对接边的图斑进行了融合处理后再进行相关分析。

2 研究方法

景观生态学注重空间异质性和空间格局的研究,在土地利用、环境和自然保护等方面的研究工作也取得了较好的研究效果[22],GIS 技术在空间格局分析中也得到了广泛应用。因此,本研究主要采用景观格局指数、空间关联指数、核密度、空间变差函数开展农村居民点空间格局分析。

2.1 农村居民点规模特征研究

规模特征主要研究斑块规模特征和规模空间关联性。根据斑块面积大小,斑块分为微型、小型、中型和大型[5,10,23,24],但分级标准不一。本研究采用斑块个数(NP)、斑块总面积(CA)、平均斑块面积(MPS)、斑块面积标准差(PSSD)、最大斑块指数(LPI)、斑块所占景观面积比例(PLAND)来反映农村居民点斑块的规模特征,并采用Moran’s I 指数来测度农村居民点规模的空间相关性和集聚性。全局Moran’s I 主要衡量空间关联性的总体程度;局域Moran’s I 主要反映不同空间位置的离散性,反映居民点规模与其周边单元的相关程度。根据空间相关性Moran’s I,可分为HH、HL、LH、LL 共4 个象限[25]。Moran’s I指数公式如下。

式中,n为斑块数量;xi、xj为要素值;wij为空间权重;xˉ为平均数;Si为方差。I′为全局Moran’s I 指数值,取值为-1~1,越接近-1 差异越大,越接近1 关系越密切,接近0 表示不相关;I*为局域Moran’s I 指数值,I*为正,表示要素具有包含同样高或同样低的属性值的邻近要素,该要素是聚类的一部分,I*为负,表示要素具有包含不同值的邻近要素,该要素是异常值。Z为检验值,Z 为正且显著,表明i的测度值为高值集聚,反之为低值集聚;E为数学期望值,VAR为方差。

2.2 农村居民点空间分布特征研究

常用斑块的空间分布情况来反映斑块的集聚程度,根据斑块聚集程度可以分为密集区、较密集区、较稀疏区、稀疏区和极稀疏区5 种类型[26]。根据其空间上的聚集分布特征可以开展区位分布特征[27-29]、区域分布特征[30,31]等研究,核密度估计法也在其中得到广泛应用[9]。本研究主要采用平均最临近距离(MNN)、平均最邻近指数(MPI)、斑块密度(PD)来反映斑块聚集特征,采用核密度与地形地貌、河流相关关系来反映空间分布特征。

1)平均最邻近指数(MPI)。MPI 是通过测度要素质心间的平均距离与期望的平均距离的比值来反映要素之间的集聚程度。MPI 小于1,模式为聚类;MPI 大于1,模式趋向于扩散;MPI 趋于1,模式为随机。其计算公示如下。

式中,M为平均最邻近指数;L为平均最临近距离;N为全域的图斑总数量;hij为要素间的欧式距离。

2)核密度。核密度可以反映要素在其周围邻域中的密度,以此反映农村居民点分布密度情况,其表达式如下。

式中,f为核密度;h为带宽;k为核密度函数;x-xi为斑块x到xi的距离。本研究以1.5 km 为搜索半径,开展核密度分析。

2.3 农村居民点形态特征研究

形态特征研究主要揭示农村居民点用地斑块形状的规则程度和形态上的空间相关性与变异性。本研究主要采用斑块形状指数(LSI)、平均斑块形状指数(MSI)、斑块分维数(PAFRAC)和面积加权平均斑块分维数(AWMPFD)来反映斑块形态特征,采用变差函数模型来反映空间上的形态分布特征。

1)平均斑块形状指数(MSI)。MSI 可以反映农村居民点矢量斑块的复杂程度,MSI 越大,形状越不规则、边界曲折度越大。本研究以正方形为标准进行测度,其计算公式如下。

2)面积加权平均斑块分维数(AWMPFD)。AWMPFD 可以反映斑块的不规则程度和破碎程度,分维数越大,斑块形状越不规则、越破碎,其计算公式如下。

3)空间半变异函数[γ(h)]。γ(h)反映属性空间分布的随机性与结构性,展现其空间异质性,其计算公式如下。

式中,xi表示某一点;xi+h为相距h的另一点;Z(xi)和Z(xi+h)表示该点空间位置上的测度值。

3 结果与分析

3.1 规模特征

3.1.1 农村居民点总体呈收缩态势,数量与规模呈负相关 从农村居民点规模变化(表1)可以看出,2009—2018 年全市农村居民点除数量有增加外,其余指标均呈减少趋势,表明10 年来的农村居民点总体呈收缩发展态势,这主要是受到城镇化发展的影响,原来的城郊农村地区逐步被城市化。10 年来用地规模并非呈持续递减趋势,2015 年以前呈稳步递减态势,2016 年出现增加后呈小幅递减趋势,其减小幅度小于2015 年以前的减小幅度(图1);2016 年全市农村居民点出现增加主要是因为重庆市为摸清全市农村居民点现状,利用高精度影像对全市农村居民点进行了补充调查,弥补了过去因为“二调”影像不清晰所造成的解译误差。区域上,2009—2018年重庆市中心城区各区县的农村居民点规模均呈减小趋势,其他区县多呈数量增加、面积减少态势(表2),由此可以看出,全市的农村居民点呈现出“减少成片、增加零星”的特征。

图1 重庆市农村居民点用地规模变化趋势

表1 2009—2018 年重庆市农村居民点规模分析

表2 2009—2018 年各行政区NP 和CA 变化情况

3.1.2 斑块规模差异减小,微型居民点为主 根据MPS、PSSD、LPI、PLAND 指标,居民点的收缩发展态势不仅体现在总规模上,也体现在单个斑块规模上,平均斑块面积、最大斑块指数均减小(表1),斑块间的规模差异也在逐渐缩小。通过对斑块规模进行分级(图2),全市总体呈大散居分布特征,全市近1/2的斑块规模在0.1 hm2以下,在0.2 hm2以下的斑块数量约占3/4,斑块规模与斑块数量呈明显的负相关关系;按照杜国明等[23]的规模分级标准,重庆市主要为微型居民点,且通过对比NP、CA、MPS 指标可知,新增的居民点也主要为微型居民点。

图2 2018 年重庆市农村居民点用地规模频率

3.1.3 农村居民点规模的总体空间关联性有所减弱,但局部仍有高度空间关联性 利用Moran’s I 测算农村居民点规模的空间关联性,从测算结果可知,农村居民点规模之间存在空间关联性,但10 年来的空间关联性格局变化不明显。乡镇间居民点规模的空间关联性大于斑块间的空间关联性,2018 年的Moran’s I 指数略小于2009 年(表3),表明农村居民点规模的空间关联性有所减弱。进一步通过局域Moran’s I 分析,全市乡镇级农村居民点规模主要呈高-高集聚和高-低集聚2 种类型,其中,高-高集聚型主要分布在重庆西部方山丘陵区,中部平行岭谷区的江津、永川、璧山、涪陵、开州等地,盆周山地的云阳、奉节;高-低集聚型主要分布在渝北、长寿、垫江、梁平、忠县等中部平行岭谷区(图3)。对比重庆市地形地貌分布,该区域地势平坦,自然地理条件优越,易产生农村居民点。

图3 2009 年(a)和2018 年(b)农村居民点规模局部空间自相关

表3 2009 年、2018 年的乡镇级和斑块级Moran’s I指数

3.2 空间分布特征

3.2.1 局部呈集中、聚集趋势 PD 反映了居民点的空间分布,MNN 和MPI 反映了居民点的空间临近程度,从MNN、MPI、PD 分析可知,10 年来农村居民点斑块间平均最临近距离和平均最临近指数减小,单位面积内的农村居民点斑块数量增加(表4),表明空间分布上呈局部集中、聚集趋势。

表4 2009—2018 年重庆市农村居民点集聚、形态特征分析

3.2.2 空间上呈西密东疏的分布格局,高密度区扩张 根据核密度分析结果可知(图4),重庆市农村居民点总体呈西密东疏的空间分布格局,密集区域空间分布差异显著,居民点集聚区主要分布在重庆市地势平坦的西部方山丘陵区和中部平行岭谷区。10年来,全市核密度高值区(>40 个/km2)数量显著增加,呈“由点到面”的趋势,核密度最高值由59 个/km2增加到66 个/km2,渝西和渝东北片区高值区的规模逐渐扩大,其中潼南-铜梁-大足-荣昌4 个桥头堡城市、璧山、北碚、万州-开州-云阳、梁平-垫江的核规模扩大明显;永川区何埂镇-吉安镇-仙龙镇、綦江区东溪镇-扶欢镇-赶水镇逐步形成新的核密度高值区;渝东南片区的低密度区(0~10 个/km2)也扩张为中低密度区(11~20 个/km2);渝东北沿长江走向两岸为居民点高密度区;总体向集聚发展。

图4 2009 年(a)和2018 年(b)重庆市农村居民点核密度分布

3.2.3 斑块分布地形地貌影响较大,长江一二级河流影响不显著 通过海拔分级与居民点分布的叠加,得到不同高程下的居民点分布情况。由表5 可知,居民点主要分布在低海拔区域,其规模与数量均随海拔的增加而减少,呈明显的负相关关系。但2009—2018 年,海拔0~500 m 的居民点数量和规模均略有减少,其他海拔高度的居民点数量和规模均有增加;低海拔区域居民点分布减少主要是因为城镇化的发展导致城市建设占用了大量的城郊农村居民点。虽然全市农村居民点分布格局与长江流向存在一致性,但通过对长江一二级河流的缓冲区分析结果与居民点分布的叠加可知,农村居民点分布随距离一二级河流越远占比逐步降低,但全市大比例的农村居民点仍分布在距离长江一二级河流5 000 m以外,长江一二级河流对农村居民点分布影响并不显著;2009—2018 年农村居民点与河流距离关系未发生明显变化。

表5 2009—2018 年农村居民点在不同高程和河流间距的分布情况

3.3 形态特征

3.3.1 斑块形态不规则度增加,农村居民点建设随意性明显 从反映斑块形态特征的指标看,全市农村居民点LSI 增加,但MSI 减小(表4),表明农村居民点的斑块边界形状不规则程度增加,边界曲折度增加,这是由于10 年来斑块数量增加,导致MSI 减小。从PAFRAC 和AWMPFD 可知,10 年来的农村居民点形状没有发生根本性的变化,但分维数均大于1,呈现出形状的不规则发展状态,说明全市的农村居民点未得到很好的规划,农房建设盲目性、随意性较强,因此表现出形状上的不规则。

3.3.2 斑块形态空间差异性明显,与斑块规模和集聚度分布特征高度相关 对各乡镇LSI 开展变差函数分析,根据分析结果可知,重庆市农村居民点形态空间差异明显,且10 年来的形态指数变化有扩大趋势,总体表现为以地势平坦的西部丘陵山区和中部平行岭谷区为高值区,盆周山地区为低值区,其中又以江津-永川-綦江、潼南-合川、开州-云阳-奉节以及涪陵等区域的农村居民点形态不规则特征更为突出(图5)。以全市LSI 分布特征对比核密度分布特征和规模分布特征,三者呈高度相关性,即农村居民点分布越集中的区域也是居民点形态越不规则的区域。

图5 2009 年(a)和2018 年(b)重庆市农村居民点斑块形状指数分布

4 小结

1)从规模上看,2009—2018 年全市农村居民点数量逐步增加、规模逐步减小,二者呈明显的负相关关系;其中中心城区各区县规模、数量均减少,其他区县主要呈数量增加、规模减小趋势,呈现出“成片减少、零星增加”的特征。斑块间规模差异减小,以微型居民点为主,其中近1/2 的斑块规模在0.1 hm2以下,在0.2 hm2以下的斑块数量约占3/4,总体呈“大散居”分布特征。从农村居民点规模的空间关联性来看,全市农村居民点规模的总体空间关联性有所减弱,但局部仍有高度空间关联性,主要呈现出高-高集聚和高-低集聚2 种类型。

2)从空间分布上看,全市农村居民点分布的总体格局未发生明显变化,呈西密东疏分布格局;2009—2018 年核密度高值区的规模、数量增加,局部呈小聚居分布特征。从斑块分布与地形地貌、河流的相关关系分析可知,居民点主要分布在低海拔区域,其规模与数量均随海拔的增加而减少,呈明显的负相关关系;虽然居民点规模、数量分布随着长江一二级河流距离增加而减少,但长江一二级河流对农村居民点分布影响并不显著。2009—2018 年,受城镇化建设的影响,海拔0~500 m 的居民点数量和规模略有减少,其他海拔高度的居民点数量和规模均略有增加;但与河流距离关系未发生明显变化。

3)从形态特征上看,全市农村居民点LSI 增加,表明斑块边界曲折度增加,形态愈加不规则,说明全市的农村居民点未得到很好的规划,农房建设盲目性、随意性较强。从变差函数分析可知,农村居民点LSI 分布存在空间差异性,西部丘陵山区和中部平行岭谷区为高值区,盆周山地区为低值区,江津-永川-綦江、潼南-合川、开州-云阳-奉节以及涪陵等区域的农村居民点形态不规则特征尤为突出;而LSI 指数的分布与全市农村居民点的规模、密度分布特征呈现出相关性。

本研究以10 年为研究跨度,初步摸清了重庆市农村居民点时空格局演变总体特征,对调整和优化农村居民点布局,推进山地地区的乡村振兴具有一定的现实意义。但还可进行更长时间跨度的研究,摸清更长时序的演变规律。此外,本研究对农村居民点演变的驱动力分析还不足,还需进一步分析农村居民点格局演变的成因,找准影响其空间特征和演变的影响因素,关于政策因素的量化也还需要进一步研究,对调整其空间布局也是需要重点考虑的内容之一。

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