基于GIS技術的農村居民點空間演變與特征研究

洪步庭，吳芬娜，任 平

（1．四川師范大學 西南土地資源評價與監測教育部重點實驗室，成都610066；2．四川師范大學 地理與資源科學學院，成都610066）

20世紀90年代中期以來，我國城鎮化快速推進，時至2010年全國的城鎮化水平達到49．68%［1］。但是作為我國人口重要組成部分的農村人口依然數量龐大，國家統計局2010年發布的人口統計數據顯示，2009年末農村人口數為7．128 8億人，占總人口數的53．41%?？紤]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［2－3］，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［4］。隨著社會經濟的不斷發展，農村居民點的外在特征和空間結構也在不斷地發生變遷，在反映出社會發展進步過程中人地關系演變趨勢的同時，也成為影響區域經濟發展的一個重要因素［5］。在當前我國土地后備資源嚴重不足，要發展和無地可用這對矛盾愈來愈尖銳的大背景下，農村居民點卻由于在整體布局上缺乏規劃指導和控制，自然村落普遍形成了“滿天星”式的散落布局現象，這種松散無序的農村居民點空間分布造成了農村土地資源的嚴重浪費和建設用地結構的不合理，影響了農村產業化、城鎮化和現代化進程［6－7］，甚至成為了新農村建設和統籌城鄉發展的一大阻力。因此，如何正確識別和判斷農村居民點的空間分布模式（聚集或分散還是其他的分布形態），揭示其內在的各種狀態和變化過程顯得至關重要。國內的學者大多從影響農村居民點空間布局的因素入手，通過建立相關的指標體系來研究其空間分布特征及布局模式［8－10］，而根據農村居民點自身的分布形態來分析其空間布局模式與演變規律的研究還較為薄弱。

成都市作為全國統籌城鄉綜合配套改革試驗區之一，近些年來不斷通過土地制度政策方面的理論和實踐創新，如拆院并院、增減掛鉤、地票制度等，力求改變目前農村居民點低效、粗放的利用方式，充分挖掘農村居民點的利用潛力，最大限度地促進農村土地資源的節約集約利用。龍泉驛區作為成都東部的近郊城區，同時也是國務院批準的成都市城市向東發展的主體區域，其農村居民點現狀存在用地總量偏大、村莊用地規模偏小和建新不拆舊等集約化程度低的現象［11］。因此本文以成都市龍泉驛區為例，借助2005年和2010年兩期遙感影像，運用GIS技術和空間數據分析法，將龍泉驛區的農村居民點分布抽象成點的分布模式，進而定量化地描述其整體空間分布特征和動態演變規律，以期為協調農村居民點布局建設與環境關系、制定村莊發展建設規劃、推動新農村合理穩步建設提供決策參考和依據。

1 研究區概況與數據來源

1．1 研究區概況

龍泉驛區位于成都平原東部邊緣，龍泉山西麓，地勢東北高西北低，海拔425～1 051m，跨成都平原和川中丘陵區。幅員面積556km2，境內地貌特征主要有平壩、臺地、淺丘、低山和山原等。屬于四川盆地亞熱帶濕潤氣候區，四季分明，氣候溫和，全區年平均降雨量為993．9mm，年均溫16．6℃。下轄4個街道辦事處、7個鎮和1個鄉，總人口59萬。農業人口占到了總人口的59．98%，農業依然在該區國民經濟中占有較大比重。由于受到自然條件、經濟發展水平和思想觀念的影響，該區農村居民點的分布很不均勻。

1．2 數據來源及處理

本文所采用的數據包括龍泉驛區2005年6月11日與2010年11月15日Quickbird多光譜遙感數據（分辨率為2．44～2．88m）、龍泉驛區1∶5萬地形圖數據以及相關文本資料。首先利用研究區1∶5萬地形圖提取高分辨率DEM數據，基于Erdas 9．1軟件對Quickbird遙感影像進行正射糾正，接著采用Quickbird 432波段進行真彩色合成，合成影像質量優良，反差適中，滿足居民點解譯的要求，經過拼接裁剪后的數據均采用西安80坐標系、高斯—克呂格（Gauss－Kruger）6°分帶投影，18帶。

建立農村居民點的解譯標志，在ArcGIS 9．3軟件平臺下采用人機交互判讀方式解譯，分別得到龍泉驛區2005年與2010年的農村居民點矢量圖層，經過現場對比以及專家確認，使最終Quickbird影像地類判讀精度達到90%以上，基本滿足研究工作要求。同時，將其與龍泉驛區的行政界線圖層一起導入數據庫，作為下一步分析的數據基礎。

2 研究方法

2．1 樣方分析法

樣方分析法（Quadrat Analysis，QA）通過用規則的樣方覆蓋整個研究區域，然后根據樣方中點的個數來構建樣方數目的頻數分布；再將此觀測頻數分布與理論上隨機模式下的頻數分布進行比較，來判斷點模式的空間分布特征，可以利用方差均值比（Variance－Mean Ratio，VMR）或克爾莫洛夫—斯米爾諾夫（KS）統計檢驗法來檢測觀測頻數分布與隨機模式下的期望頻數分布之間有無統計上的顯著差異。

在使用樣方分析法時，有兩個問題需要認真考慮：一是樣方的選擇。常用的樣方主要有正方形、圓形、六邊形等。本文考慮到正方形已經在農村居民點的空間分布研究中得到了廣泛的應用［12－13］以及其能夠完全覆蓋整個研究區域的幾何特性，因此采用正方形樣方。另一個問題便是樣方的大小。根據Greig－Smith［14］與隨后的 Taylor［15］及 Griffith［16］的研究，樣方的最優尺寸可用下式計算：

式中：Qi，Ei——來自任意兩個觀測分布的第i組累計比率。

式中：n1，n2——兩組分布中的樣方數。

2．2 最近鄰點統計量

最近鄰點統計量（R統計量）最早是由Clark和Evans這兩位植物學家于1954年提出，后由Dacey引入地理學中，其核心思想是將各點之間的最小距離與某種理論模式中的最近鄰點之間的距離相比較，進而得出點空間分布的某些特征［17］。

R統計量是點分布中最近鄰點平均距離的觀測值與期望值之比，可用下式進行計算：

式中：robs——最近鄰點平均距離的觀測值；rexp——由理論模式決定的最近鄰點平均距離的期望值。

為了得到所觀測點模式的最近鄰點平均距離，可按下式計算：

式中：di——i點的最近鄰點距離；n——點數。

對于理論上的隨機模式，可以利用下式來計算其平均最近鄰點距離：

式中：A——研究區域的面積；n——點數。

由于R統計量是由最近鄰點距離的觀測值與隨機模式下的期望值相比得到的，因此如果R＞1，則表明觀測模式比隨機模式分散；如果觀測模式比隨機模式聚集，則R＜1。R統計量的取值從0（完全聚集模式）到1（隨機模式）再到2．149（理論上最完美的分散模式）不等。盡管可以通過考察R統計量得出觀測模式與隨機模式相比是聚集還是分散，但是仍然無法確定兩者間聚集或分散的程度。在使用最近鄰點統計量時，可以將觀測值與期望值之間的差異與最近鄰點平均距離的標準誤差（SEr）進行比較來衡量它們之間的差異程度［18］。通過計算標準化Z值來檢驗差值與其標準誤差之間的比較情況，其公式如下：

式中各參數的含義與前面相同。如果Z＞1．96或Z＜－1．96，就可以認為在α＝0．05的顯著性水平下，所計算出的觀測模式與隨機模式之間的差值具有統計顯著性；反之，如果－1．96＜Z＜1．96，則可認為盡管觀測模式看上去更加聚集或更加分散，但事實上，它與隨機模式之間不存在顯著差異。

3 結果與分析

3．1 樣方分析法

通過對前述數據庫中農村居民點的統計，2005年龍泉驛區的農村居民點總數為533個，2010年的農村居民點總數為417個。根據公式（1），將會得出兩個不同的樣方面積?？紤]到樣方面積和樣方總數的一致，根據2005年和2010年龍泉驛區農村居民點的平均總數475個，采用大小為1 530m×1 530m（面積為2．34km2）的樣方對龍泉驛區農村居民點的分布進行分析。由于樣方必須完全覆蓋整個研究區域，在ArcGIS 9．3中，先提取面狀農村居民點的質心將其轉為點狀；然后利用Create Fishnet工具，經過反復試驗，得到龍泉驛區范圍內共包含380（19行×20列）個樣方（圖1—2）；再將樣方與龍泉驛區的邊界進行疊置分析，按2005年和2010年農村居民點的個數分別統計樣方的觀測頻數并將其轉化為累計比率；最后根據公式（2）計算兩者的比率絕對差（表1）。

從表1可以看出，2005年含1個到5個農村居民點的樣方數均比2010年的多，這說明2005年較少的農村居民點落在了較多的樣方中；而2005年含6個到8個農村居民點的樣方數都比2010年的少，反映2005年較多的農村居民點落在了較少的樣方中。由于在高度聚集的點模式中，所有或大部分的點都會落在一個或少數幾個樣方中；而在高度分散的點模式中，各樣方中點的個數會基本相同。因此可以粗略地判斷，2005年龍泉驛區農村居民點的分布從一定程度上來說要比2010年更為分散。按照表1的計算結果，K－S檢驗的D統計量為0．166；根據公式（3）計算出比較基準的臨界值為0．099。統計量大于D0．05，說明在0．05的顯著性水平下，2005年龍泉驛區農村居民點的分布與2010年存在顯著差異。

3．2 最近鄰點統計量

在ArcGIS 9．3中，利用Near工具，計算出2005年和2010年龍泉驛區各農村居民點之間的最近距離；然后根據公式（5）分別計算這兩年農村居民點的最近鄰點平均距離；再根據公式（6）和公式（4）計算出相應的R統計量；最后通過公式（7）和公式（8）得到這兩者各自的標準化Z值（表2）。

圖1 2005年龍泉驛區農村居民點分布

圖2 2010年龍泉驛區農村居民點分布

表1 2005年和2010年龍泉驛區農村居民點分布的樣方分析結果

表2 2005年和2010年龍泉驛區農村居民點分布的最近鄰點統計量分析結果

從表2的R統計量來看，2005年龍泉驛區農村居民點分布的R統計量大于1，表明2005年農村居民點的分布模式比隨機模式分散；2010年的R統計量小于1，表明該年農村居民點的分布模式比隨機模式聚集；從標準化Z值來看，2005年較高的Z值（Z＝2．684 2＞1．96）說明該年農村居民點分布的分散趨勢比較顯著；而2010年較低的Z值（－1．96＜Z＝－0．597 5＜1．96）則說明盡管該年農村居民點的分布看上去更加聚集，但是它與隨機模式相比，聚集的態勢并不明顯。對比兩年的R統計量可以看出，2010年龍泉驛區農村居民點的分布比2005年更加集聚。

4 結論與討論

本文將GIS技術與空間數據分析法相結合，運用樣方分析法和最近鄰點統計量來研究2005年和2010年成都市龍泉驛區農村居民點的空間分布特征及其演變規律。研究結論如下：

（1）2005年和2010年龍泉驛區農村居民點的空間分布存在顯著的差異。2005年龍泉驛區較少的農村居民點落在了較多的樣方中，而較多的農村居民點卻落在了較少的樣方中；2010年農村居民點的分布情況則呈現出相反的態勢。

（2）2005年龍泉驛區農村居民點的空間分布整體上呈現出顯著的分散趨勢，而2010年則表現為聚集的態勢，但是從統計學上來說，卻并不顯著。盡管如此，2010年龍泉驛區農村居民點的聚集程度仍然高于2005年。

（3）從以上龍泉驛區農村居民點的空間分布特征和演變趨勢來看，龍泉驛區農村居民點的數量正在不斷地減少，分布也愈發地集中。2010年龍泉驛區農村居民點的數量比2005年減少了約22%，涉及的鄉鎮主要位于龍泉驛區東部的洛帶鎮、萬興鄉、同安街道辦事處和南部的山泉鎮、茶店鎮，這些區域山地地貌，地形起伏較大，屬于生態環境保護區，自然和農業生產條件較差；居民點更多集中于北部的黃土鎮、西河鎮和十陵街道辦事處，這些鄉鎮距離成都主城區較近，交通和經濟社會發展條件較好，集中居住的條件更好。

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