山區農村居民點空間布局與優化

鄒利林，王占岐，王建英

（1.中國地質大學（武漢）資源學院，湖北武漢430074；2.中國地質大學（武漢）經濟管理學院，湖北武漢430074）

2010年中國鄉村人口約為6.74億，考慮城市化進程和人口增長，預計2030年仍將有大約6億人口居住在廣大農村地區[1-2]，可見未來較長一段時期內農村居民點仍將是農村人口聚居的主要形態和場所。長期以來，農村居民點的空間布局處于農民的自發選擇狀態，特別是在受自然條件限制更為強烈的山區更加零亂分散。近年在城鎮化的快速推進和新農村建設背景下，國內學者在農村居民點的空間布局與優化配置理論及實證研究方面形成了豐富的成果，但對山區農村居民點的研究尚未引起同樣的重視，還沒有形成系統的理論框架。本文在對國內有關山區居民點文獻成果進行回顧和總結的基礎上，以湖北長陽土家族自治縣為例進行實證研究，試圖全面分析山區居民點空間分布特征，并提出優化策略，以期為中國山區農村居民點的規劃和整治提供指導。

1 文獻回顧

中國山區農村居民點的空間布局與優化研究起源于20世紀50年代，直到21世紀初才有學者從不同角度對該課題展開研究。其文獻成果可大致歸納為4個方面：一是影響山區農村居民點空間布局的環境因素。自然環境是山區農村居民點形成和發展的基礎，主要包括地形和河流[3]；生產環境是農村居民通過有意識的社會勞動創造的人工環境系統，影響其布局的主要是農地環境[4]；社會經濟環境對山區農村居民點空間格局的動態遷移具有決定性意義，包括公路[3-5]、農村人口[6]、人口密度[7]、農民人均純收入[6]、距離城鎮距離[7]、村鎮等級規模[3]、土地利用規劃[8]等。二是山區農村居民點的空間布局特征。目前學者對這種總體布局特征的描述大體上可歸納為兩類，（1）采取形象描述的方式將其描述為“大散居、小聚居”[9]、“天女散花”[10]、“滿天星”[11]；（2）采取特征聚類的描述方式，如陳振杰等將桐廬縣農村居民點空間分布劃分為團狀分布、帶狀分布、分散分布3種模式[12]。三是山區農村居民點空間布局研究的技術方法。從學科發展的全過程來看，大致經歷了以定性為主、定性與定量相結合，以定量為主和以GIS技術大量應用為主3個階段。前兩個階段的研究成果有限，后一個階段的研究成果較多，因此可以說山區農村居民點空間布局研究是以GIS技術為主進行量化研究的學科體系。四是山區農村居民點的布局優化。國內學者對其研究的主要思路是從居民點用地整理的空間布局調整的角度出發，依據居民點的自然、社會和經濟等綜合狀況，將其劃分為不同的整理模式，并以此制定相應的優化策略[13-15]。

盡管國內學者對山區農村居民點空間布局與優化研究取得的成果頗豐，特別是對影響其空間布局的各種因素及其影響下的空間形態的研究已經比較全面，采用的技術方法也比較成熟，但現階段對山區農村居民點的布局優化研究還有待加強，大多是從定性的角度出發，缺乏定量的支持，需在優化技術方法上不斷探索和完善。

2 實證研究

2.1 研究區概況

長陽土家族自治縣位于鄂西武陵山區，地處東經110°21＇—111°21＇，北緯30°12＇—30°46＇，縣域東西長94.5 km，南北寬63 km，總面積3420.04 km2。縣域全境為武陵山脈與巫山山脈延伸部，以清江為界，南為武陵山脈，北為巫山山脈，總體地勢西高東低，除清江及其支流的河谷地帶地勢較平坦外，其余均在海拔600—2300 m，低山占總面積的30.6%，半高山占46.1%，高山占23.3%，素有“八山半水一分半田”之稱。

2.2 數據來源與處理

數據來源：長陽2009年第二次土地調查農村土地利用數據庫、長陽1∶5萬地形圖、長陽土地利用總體規劃（2006—2020年）、長陽村莊規劃（2006—2020年）、長陽示范村土地利用規劃（2006—2020年）、長陽統計年鑒（2010年）。數據處理：（1）借助ArcGIS 9.3軟件，從長陽二調庫中提取農村居民點，生成農村居民點分布專題圖，并保存為Shapefile矢量格式；（2）從長陽二調庫中提取道路、河流，分別保存為Shapefile矢量格式；（3）在ArcGIS 9.3軟件3D Analyst模塊中，利用等高線創建TIN文件，并將TIN轉換為柵格格式后進行表面分析，分別得到坡度圖和坡向圖。考慮計算機運行能力和所需精度的要求，以上各圖層的柵格單元大小統一設置為20 m×20 m。

2.3 研究思路

首先對研究區居民點景觀格局進行分析；其次構建合理的指標體系，利用GIS空間分析模塊獲取各指標值；再次對指標數據進行處理，獲取權重；最后引入加權Voronoi圖對居民點進行空間優化配置研究（圖1）。

2.4 結果分析

2.4.1 居民點景觀格局分析 選取下列指數來研究居民點斑塊的布局特征：斑塊面積（CA）、景觀面積（TA）、斑塊個數（NP）、斑塊所占景觀比例（PLAND）、平均斑塊面積（MPS）、斑塊密度（PD）、斑塊大小標準偏差（PSSD）、最大斑塊指數（LPI）、平均形狀指數（MSI）、平均最鄰近距離（MNN）。利用Fragstats 3.3計算的結果見表1。長陽農村居民點用地布局呈現如下特征：（1）布局零散，集聚程度低。2009年長陽居民點數量為53846個，面積為6118.29 hm2，占土地總面積的1.79%，平均斑塊面積0.11 hm2，按當年長陽戶均宅基地面積584.3 m2計算，每個居民點斑塊只有2戶，這充分說明長陽農村居民點用地布局零散，居民點以散居點為主，集聚程度低，缺乏規劃整合。（2）用地規模鄉鎮間差異明顯，但布局差異較小。農村居民點斑塊數最大的都鎮灣鎮多達8684個，最小的火燒坪鄉為1506個，而各鄉鎮間的PLAND、LPI、MPS、PSSD、MSI和MNN等指數差異較小，這說明景觀面積大小是導致農村居民點用地規模鄉鎮間差異明顯的主要原因，也表明居民點布局鄉鎮間差異不明顯。（3）自然條件、生產環境、經濟環境對居民點空間布局影響較大。從LIP、MPS和PSSD三項指標來看，火燒坪鄉均要大于全縣平均水平，這說明火燒坪鄉居民點不僅規模大，而且各居民點斑塊大小離散程度也最小，這與其作為中國著名的高山反季蔬菜基地所具備的地形條件和耕作條件密切相關，此外龍舟坪鎮的MPS和MSI最大，而MNN最小，這一方面彰顯其作為縣政府所在地的經濟集聚優勢，另一方面揭示其農村居民點斑塊的形狀特征最豐富。

圖1 農村居民點布局優化流程圖Fig.1 Flow chart for layout optimization of rural residential land

表1 2009 年長陽農村居民點景觀指數分析Tab.1 The analysis of landscape index of rural residential land in 2009

2.4.2 居民點空間分布與環境因子的量化關系分析 居民點分布與環境因子的量化關系研究主要選取海拔、坡度、坡向、河流和公路等因子。海拔、坡度和坡向量化數據的獲取是先將處理好的TIN、坡度圖和坡向圖通過ArcGIS 9.3的Reclassify功能，將柵格數據按照確定的分級標準進行再分類，再利用ArcGIS 9.3的Raster to Features功能將柵格數據轉化為Shapefile矢量數據，最后利用ArcGIS 9.3的Intersect功能將居民點Shapefile矢量數據分別與其進行疊加分析；河流和公路量化數據的獲取是先利用ArcGIS 9.3的Feature to Point功能將處理好的農村居民點Shapefile矢量數據轉換為點數據，然后利用ArcGIS 9.3的Buffer功能分別與道路、河流的Shapefile矢量格式進行緩沖分析，結果見表2。長陽農村居民點主要分布在海拔200—1500 m之間，該區間占居民點總面積的82.43%，海拔低于100 m的地區鮮有居民點分布；坡度量化顯示居民點主要集中在0°—2°和5°—25°兩個區間，分別占總面積的35.99%和53.33%，坡度大于25°的陡坡地段也有9.33%的分布；居民點在坡向上的分布則比較均勻，水平向的相對較多，南向其次，西北向最少；河流緩沖分析主要選取清江及其主要支流，結果顯示1500 m以內為33.38%，1500—5000 m以內為43.34%，大于5000 m的居民點比例仍占23.28%，這說明農民生產生活用水狀況亟待改善；公路緩沖分析主要選取縣級以上公路，結果顯示47.23%農村居民生活在距離公路1500 m以內的區域，盡管仍有11.75%的農村居民生活在距離公路5000 m以外的區域，但由于“村村通”的普及，公路對居民點總體分布的影響力逐步減弱。

2.4.3 居民點空間分布與生產及社會因子的定性分析 本研究選取耕地面積和園地面積兩項生產因子以及城鎮距離、居民點用地規模、農村人口、農民人均純收入、居民點擴張用地需求、村莊規劃等級6項社會經濟因子對長陽農村居民點的空間布局進行研究。在以傳統農業為主的長陽山區，農村的繁衍生息主要依靠耕地和園地的農業產出來維系，也就是說周圍耕地和園地分布是其最主要的生產環境。此外，從長陽農村居民點的分布特征和可獲得的數據資料來看，上述6項社會經濟因子最能反映其農村居民點的擴張潛力和集聚能力。

2.4.4 居民點空間分布影響因子權重的確定 居民點空間分布影響因子權重的確定采用4種方法：第一種是海拔、坡度、坡向、河流、公路，根據專家判斷，確定等級劃分標準，并采用“九分制”對各影響因素按9、7、5、3、1進行賦分；第二種是城鎮距離，按時間距離計算，具體依據山區農民出行主要的交通方式劃分等級，并采用與方法一相同的賦分方法；第三種是居民點用地規模、農村人口、農民人均純收入、居民點擴張用地需求、耕地及園地面積采用大量數據研究評價因子和評價對象之間的定量關系，并對指標數據進行歸一化處理，將歸一化的結果作為該因子的權重；第四種是村莊規劃等級采用因子定性分析法，主要依據縣級規劃和村莊規劃成果對定性描述結果進行賦分，具體采用與方法一相同的賦分方法。各因子與研究對象等級劃分標準和賦分情況見表3。

表2 居民點分布與環境因子的量化關系Tab.2 Thequantitativerelationshipbetweenruralresidentiallandandenvironment

表3 居民點分布與影響因子的等級劃分Tab.3 Theclassificationbetweenruralresidentiallandandinfluentialfactors

2.4.5 居民點空間布局的優化配置 Voronoi圖作為一種用于空間分割的幾何結構，已經在地理、地質、醫學等領域得到廣泛應用，加權Voronoi圖則是一種賦予常規Voronoi圖均質發生元不同權重后新的空間勢力范圍劃分方式。本文采用的發生元是從居民點Shapefile矢量文件中提取各行政村最大農村居民點用地圖斑，并利用ArcGIS 9.3提供的CalculateGeometry功能獲取每個斑塊的質心坐標并轉換成點，以此作為生成Voronoi圖的發生元點集。此外，為維護農村土地權屬在鄉鎮層面上的完整性，本文采用分區思想構建農村居民點的加權Voronoi圖，具體借助美國喬治亞大學Mu編寫的wvd2009程序實現，見圖2。

圖2顯示，每個居民點都具有獨立的勢力范圍，居民點的優化可以將該范圍內所有的散居點都向發生元集中，并且這種以勢力范圍為調整區域的優化方案打破了現有的村莊行政界線，最大程度地實現了居民點的空間優化配置。如果借引Okabe和Sadahiro提出的一種利用Voronoi圖有層次地組織空間數據的方法，即從空間點集中最低級中心開始尋找局部中心，局部中心定義為那些屬性值大于或等于其Voronoi多邊形鄰居屬性值的那些空間點[16]，那么分區搜尋就會形成如圖3所示的農村居民點空間分布等級體系，各等級層次的農村居民點如表4。不同等級層次的集聚點采取不同的優化策略，如以龍舟坪村、磨市村和賀家坪村為代表的5個第一等級村，作為長陽“十二五”規劃期間“一區兩園”建設的重點城鎮村，擁有完善的基礎設施和優越的地理區位條件，具備引領全縣經濟發展的核心競爭力，必將得到大力發展；以白氏坪村、津洋口村為代表的15個第二等級村，或是一般鄉鎮政府所在地，或是規劃確定的重點村莊，將主要承擔緩解重點城鎮村擴張壓力和推進城鄉發展一體化的重任，該等級居民點應當優先發展；處于第三等級的17個村應按照規劃有條件擴展，并依托“增減掛鉤”推動田、水、路、林、村綜合整治，改善農村生產、生活條件和生態環境，增強居民點的集聚能力，努力建設成為更高等級的居民點；處于第四等級的119個一般行政村受地理條件和自然資源的限制，在規劃期內適當予以保留，但應限制其發展，更要防止居民點的無序擴張，注重內涵挖潛，提高集約利用水平；處于第五等級的自然村和散居點主要分布于遠離中心村、中心鎮等交通不便、自然條件差的偏遠地區，該等級居民點應當嚴格禁止新增居住用地，并逐步向勢力范圍內等級更高的農村集聚點搬遷。

圖2 農村居民點分區加權Voronoi圖Fig.2 ThepartitionweightedVoronoidiagram ofruralresidentialland

圖3 不同層次等級農村居民點的空間分布Fig.3 Spatialdistributionofdifferenthierarchy ofruralresidentialland

3 結論與討論

（1）山區農村居民點是山區農村居民在長期的歷史變遷中與周圍自然環境、社會環境及生產環境相互作用的足跡，其空間布局研究作為農村居民點空間分布特征研究的重要組成部分，可為尋找合理的農村居民點區位和實現農村居民點布局優化提供依據。

（2）景觀分析方法能較好地刻畫山區農村居民點分布特征，GIS空間分析技術則能實現對山區農村居民點各種自然影響因素的定量分析。海拔、坡度、坡向以及河流等自然環境因素是決定山區農村居民點空間選址的關鍵約束力，而后期形成的道路通達條件、社會經濟條件、區位條件、規劃條件、耕作條件等社會經濟及生產環境因素是決定其規模擴張的重要驅動力。

表4 各行政村居民點的等級層次Tab.4 Thehierarchyofruralresidentiallandofdifferentadministrativevillages

（3）以Voronoi多邊形為勢力范圍的優化方案能較好地實現農村居民點的空間優化配置，并且利用Voronoi圖搜尋局部中心作為更高等級居民點的優化策略，不僅是對居民點優化配置進行量化研究的一種新嘗試，還對完善農村聚落地理學的中心地理論具有重要意義。

（4）由于所選研究區農村居民點過于分散，在選取Voronoi圖發生元時又只是提取了各行政村最大集聚點的質心，而忽視了其他規模較大的集聚點，由此產生的結果偏差必然存在，并且Voronoi圖在搜尋局部中心時，由于每個Voronoi多邊形鄰域范圍內不可能同時存在兩個高等級的中心（二者選其更高），因此一些條件較好的行政村“被降級”，這些問題都需在后續研究中不斷完善。

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