都市郊區鄉村聚落景觀格局特征及影響因素分析

任國平，劉黎明，付永虎，袁承程，宋志軍（.中國農業大學資源與環境學院，北京 009；　2.湖南城市學院城市管理學院，益陽 4000；.首都經濟貿易大學密云分校，北京 0500）

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都市郊區鄉村聚落景觀格局特征及影響因素分析

任國平1，2，劉黎明1※，付永虎1，袁承程1，宋志軍3
（1.中國農業大學資源與環境學院，北京 100193；2.湖南城市學院城市管理學院，益陽 413000；3.首都經濟貿易大學密云分校，北京 101500）

摘要：為探究大都市城郊鄉村聚落景觀空間格局特征及影響因素，該文應用景觀格局指數分析了上海市青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征，在此基礎上，運用多元Logistic回歸模型和因子分析法從地理空間和社會經濟2個方面探討了該區鄉村聚落景觀空間格局特征的影響因素。結果表明：青浦區鄉村聚落景觀空間格局呈現明顯的東西分異特征，斑塊規模東多西少，分布東密西疏，形態東部破碎西部規整；地理空間因素和社會經濟因素是影響該區鄉村聚落景觀空間格局的主要驅動因素；地理空間差異是塑造該區鄉村聚落景觀空間基本格局的首要因素，其中耕作半徑、到最近國道距離和到城市中心距離是規模分異的主要影響因素，到城市中心距離、到最近城鎮中心距離和到最近主要河流距離是分布分異的主要影響因素，到最近國道距離、到最近高速公路距離和到最近省道距離是形態分異的主要影響因素；而社會投入和基礎設施建設、鄉村工業化和農村居民收入、農村剩余勞動力轉移等社會經濟因素加劇了鄉村聚落景觀空間的異質化、空心化和破碎化，深刻改變了鄉村聚落景觀空間格局的內在本質。研究結果可為大都市城郊區鄉村景觀保護規劃和土地空間整治提供重要的理論依據。

關鍵詞：土地利用；鄉村；回歸分析；鄉村聚落；景觀格局；上海市青浦區

任國平，劉黎明，付永虎，袁承程，宋志軍. 都市郊區鄉村聚落景觀格局特征及影響因素分析[J]. 農業工程學報，2016，32（2）：220－229.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032http://www.tcsae.org

Ren Guoping， Liu Liming， Fu Yonghu， Yuan Chengcheng， Song Zhijun. Analysis of characteristic and influencing factors of rural settlement landscape pattern in metropolitan suburbs[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering （Transactions of the CSAE）， 2016， 32（2）: 220－229. （in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032 http://www.tcsae.org

0　引　言

鄉村聚落景觀空間是人地關系地域體系研究中的重要領域，也是鄉村地理學研究的核心[1]，對其研究不僅有利于合理規劃鄉村聚落布局，更可揭示鄉村聚落與環境、生產之間的關系[2]。鄉村聚落景觀空間分異特征直接反應自然、社會、經濟以及歷史演變，對鄉村聚落景觀空間產生分異的影響因素研究可分析人類活動與景觀形成過程，是研究景觀分異與人類活動過程相互關系的重要途徑[3]。

近年來，隨著中國城鎮化的快速發展和新農村建設的推進對鄉村聚落造成巨大改變，也引起了許多學者從不同的角度對其進行研究。國內外有關鄉村聚落研究內容主要集中在以下方面：鄉村聚落形態特征和地域類型[4-8]；鄉村聚落區位、聚落空間演變及其影響因素[9-11]；鄉村聚落內部空間結構與功能組織[12-15]；鄉村聚落模式優化調控[16-17]；常用的研究方法主要集中在GIS分析、景觀格局指數分析、線性回歸分析、典型相關分析和主成分分析[18-22]；研究思路主要將定性分析與數理統計模型結合，從動態變化和影響因素的關系中開展[23-24]。但總體來看，針對鄉村聚落景觀空間格局特征與過程相互作用的自然和社會經濟因素的定量化研究仍顯不足。主要原因為鄉村聚落景觀空間格局的影響因素是一個復雜的大系統，地理空間因素中有部分為分類變量，社會經濟因素的多重共線性問題嚴重，傳統的線性回歸模型分析受限制，造成定量分析精度不高；然而經濟發達區域的鄉村聚落空間規模、分布和形狀在城鎮化的推動下加速變化，促使鄉村聚落景觀空間差異明顯，而影響經濟發達區域的鄉村聚落空間格局因素為一個耦合整體，包括地理、空間、社會和經濟等要素，因此采用多方法綜合定量分析鄉村聚落景觀空間格局影響因素成為需解決的重要問題。多元Logistic回歸模型和因子分析法相結合可以很好解決上述問題。多元Logistic回歸模型對地理空間變量沒有正態假設要求，可以處理空間連續型和分類型變量[25]，該方法在城市用地擴張預測[26]和農村居民點變化分析[27]等方面有著廣泛的應用；因子分析法可以避免社會經濟多變量之間的多重共線性問題。

上海市作為中國經濟最發達的國際性大都市之一，其城郊區域在強大的經濟拉力作用下以及城市擴展過程中形成了錯綜復雜的鄉村景觀類型。本文所研究的青浦區是上海市重要農業生態區，具有“大都市帶農村”的典型特征。隨著快速城鎮化、農村工業化和新農村建設推進，該區域鄉村景觀發生著巨大變化，傳統鄉村特征逐漸轉變，聚落從鄉村型向城鎮型轉變、空間從分散向集聚轉變，導致鄉村聚落空間也面臨分化重組的新格局。鑒于此，本文嘗試運用景觀格局指數定量分析某時點青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征，引入多元Logistic回歸模型分析地理空間要素上每個解釋變量對格局特征的貢獻大小；采用因子分析法對該區各鄉鎮鄉村聚落景觀空間格局特征產生的原因進行解釋，探討如何構建地理空間上的Logistic回歸模型和社會經濟上的因子分析模型去發現經濟發達區鄉村聚落景觀空間格局特征的可能原因，揭示景觀空間與其影響因素之間的定量關系，以及2個模型在自然空間和社會經濟上的統計分析能在多大程度上解釋鄉村聚落景觀空間格局。

1　研究區概況

青浦區位于120°53′～121°17′E和30°59′～31°16′N之間，地處上海市西南部，太湖下游，黃浦江上游，總面積668.54 km2，地形東西兩翼寬闊，中心區域狹長，緊鄰上海市核心經濟商貿區，地處長江三角洲經濟圈的中心地帶，具有承東啟西、東聯西進的樞紐作用和對華東地區的輻射作用，如圖1所示。

圖1　上海市青浦區位置示意圖Fig.1　Location of Qingpu district in Shanghai city

青浦區地勢平坦，為平原感潮水網地區，平均海拔高度在2.8～3.5 m之間，全區日平均氣溫17.6℃左右；全區共有河道1 817條，江河縱橫交錯，湖泊星羅棋布總計長2 155 km；湖泊21個，總面積59.3 km2，全年平均水位約為2.46 m；陸路交通十分便捷，有6條高速公路在境內通過。2012年青浦區實現地區生產總值（GDP）718.09億元，農業總產值10.29億元，工業總產值413.03億元，三大產業比例為1.6:58.6:39.8。據統計到2012年末，青浦區總人口46.51萬人，其中，非農業人口32.55萬人，占人口全區人口總數的69.98%。全區共有8個鎮、3個街道，分別是趙巷鎮、徐涇鎮、華新鎮、重固鎮、白鶴鎮、朱家角鎮、練塘鎮、金澤鎮、夏陽街道、盈浦街道、香花橋街道。轄184個行政村和88個居民委員會。

2　數據來源及研究方法

2.1數據來源及處理

研究采用數據分為空間數據和社會經濟數據?？臻g數據來源主要有：1）2012年青浦區1:5 000土地利用現狀圖；2）基礎地理數據：河流、道路、水系和鄉鎮中心空間數據來自青浦區規劃和土地管理局基礎地理數據庫；3）高程、坡度和坡向數據（分辨率30 m），通過數字高程DEM提?。▉碓粗锌圃河嬎銠C網絡信息中心國際科學數據鏡像網站：http://datamirrior.csdb.cn數據時期：2012年），并重新分類。社會經濟數據來源主要有：青浦區經濟社會統計年鑒（2003－2013年）、青浦區鄉鎮統計公報（2003－2013年）、青浦區社會經濟發展報告（2003－2013年）、上海市農村統計年鑒（2003－2013年）、中國城市統計年鑒（2003－2013年）等。

為較好描述鄉村聚落景觀空間格局的影響因素，基于數據的科學性、可獲取性和避免因區間面積差異導致統計誤差，最終選取反映空間分異的6個因變量和11個地理空間自變量（表1）。

表1　鄉村聚落景觀空間格局影響因素Table 1　 Influence factors of spatial pattern of rural settlements

對上述空間數據進行處理：1）6個因變量使用景觀格局指數計算各指數均值的差值；2）高程、坡度和坡向3個自變量利用ArcGIS9.3的空間分析模塊，從DEM中派生出來，并進行重新分類，其中坡度：0°～1°、＞1°～2°和＞2°～3°分別賦予1、2、3，坡向分為東坡、西坡、南坡、北坡和平坡，其分別賦予1、2、3、4、5；3）到最近城鎮中心距離、到城市中心距離、到最近國道距離、到最近省道距離、到最近縣道距離、到最近高速公路距離、到最近主要河流距離7個自變量利用ArcGIS9.3的Feature To Point模塊提取各聚類斑塊的中心點，采用Spatial Analyst模塊計算空間距離因子；4）耕作半徑自變量利用ArcGIS9.3的以100 m為間隔做緩沖區分析，當聚落緩沖區的面積與耕地面積相等時，該緩沖區的距離等于聚落的耕作半徑[28]，將其結果鄉村聚落分布圖疊加計算空間因子；5）將所有數據在GIS中轉為柵格數據類型，分辨率為50 m×50 m。

2.2研究方法

青浦區鄉村聚落景觀空間格局受地理空間和社會經濟因素的影響和制約，各因素之間存在錯綜復雜的關系。地理空間因素是鄉村聚落景觀空間格局特征的背景因素，而社會經濟因素才是推動其格局分異的真正動力；在實際研究中有必要將地理空間因素和社會經濟因素區分開來，才能更好理解和認識青浦區鄉村聚落景觀空間格局影響過程。因此，為較為客觀的尋求青浦區鄉村聚落景觀空間格局的影響因子，本文從2個尺度對該區域景觀空間格局的影響因素進行分析。通過景觀格局指數分析青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征；在區域層面使用多元Logistic回歸模型對影響鄉村聚落景觀空間格局特征的地理空間要素的空間變量和分類變量進行回歸分析；在鄉鎮層面使用因子分析法對影響鄉村聚落景觀空間格局特征的社會經濟因素進行分析；最終將2種分析方法相結合，選取綜合影響因子嘗試探討影響過程。

2.2.1景觀格局指數法

本文運用景觀生態學的景觀格局指數[29]，運用Fragstats3.3景觀格局分析軟件從鄉村聚落景觀空間的規模、分布和形狀3個方面選擇指標定量分析。1）規模特征選用斑塊總數（NP， number of patch）、平均斑塊面積（MPS， mean patch size）和最大斑塊指數（LPI， larges patch index）；2）分布特征選用斑塊密度（PD， patch density）和平均最小鄰近距離（MNN， mean neighbor distance）；3）形狀特征選用形狀指數（SHAPE， shape index）和分維指數（FRACT， fractal dimension）[30]。

2.2.2多元Logistic回歸模型

Logistic回歸模型基于抽樣數據，為各自變量產生回歸系數，并通過系數研究模型中因變量與自變量之間的關系。

本研究采用SPSS軟件的Binary Logistic模塊計算回歸系數β、標準誤差S.E、回歸系數估計的Wald χ2統計量、顯著性水平P和發生比率（OR：odds ratio）[31-32]。為避免數據的空間自相關，在研究區域采用分層隨機抽樣均勻選擇5 000個樣本，因變量在[0，1]上大致相等[33]；從總樣本中選擇3 000個樣本點參與計算，其余的樣本點進行對比分析。為了提高模型分析精度采用HL擬合優度指標[34]。

對自變量中的2個多分類型進行啞變量設置，通過SPSS Binary Logistic設置坡度Ⅰ（0°～1°）和坡度Ⅱ（＞1°～2°）為啞變量，坡度Ⅲ（＞2°～3°）作為參照對象；將東坡、南坡、北坡和平坡設置為啞變量，西坡為參照對象，其余設置為啞變量進行Logistic回歸分析。

2.2.3因子分析法

因子分析法是一種能夠用較少的、相互獨立的因子來反映原變量的多數信息的多元統計方法。根據科學性和數據可獲取性的原則，結合青浦區的實際，選擇12個指標進入因子分析體系：交通里程（X1，km）；非農業人口比例（X2，%）；人均交通用地比例（X3，%）；第二、三產業從業人員比例（X4，%）；工業總產值（X5，億元）；公共政策支出（X6，億元）；農林牧漁從業人員（X7，人）；全社會固定資產投資完成額（X8，億元）；社會消費品零售總額（X9，億元）；人均GDP（X10，元）；人口密度（X11，人/km2）；農村居民人均純收入（X12，元）。以12個社會經濟指標因子為因變量，以青浦區8個鄉鎮的NP、PD、FRACT指標格局指數為自變量分別進行因子分析，采用第1公因子來說明社會經濟因素對鄉村聚落景觀空間格局的影響。

3　結果與分析

3.1青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征

從青浦區土地利用現狀圖中提取鄉村聚落用地（圖2），生成鄉村聚落分布圖并與區行政界線圖層進行疊加，選取7個景觀格局指數進行統計對比分析（表2）。由于本文對鄉村聚落景觀空間格局研究，分析區域不包含3個街道（夏陽街道、盈浦街道和香花橋街道）。

圖2　青浦區鄉村聚落空間分布圖Fig.2　Spatial distribution of rural settlement in Qingpu district

表2　2012年青浦區鄉村聚落景觀格局指數Table 2　Landscape indices of rural settlements in Qingpu district in 2012

由表2分析青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征。1）規模特征。全區鄉村聚落斑塊總數為2 258個，其中西部648個，東部1 610個；平均斑塊面積為4.97 hm2，其中西部為6.12 hm2，東部為4.28 hm2；最大斑塊指數均值為0.41，其中西部為0.55，東部為0.32；指數表明東部聚落斑塊數量多、規模大，西部聚落斑塊數量少、規模小。2）分布特征。全區鄉村聚落斑塊密度為0.61個/km2，其中西部為0.45個/km2，東部為0.70個/km2；鄉村聚落平均最小鄰近距離為769.93 m，其中西部為892.31 m，東部為696.50 m；指數表明東部鄉村聚落空間分布密集，西部鄉村聚落空間分布稀疏。3）形狀特征。全區鄉村聚落形狀指數均值為1.05，其中西部為1.02，東部為1.07；鄉村聚落分維指數均值為1.05，其中西部為1.02，東部為1.05；指數表明東部鄉村聚落形狀較不規則，西部鄉村聚落形狀規則。4）面積特征。全區鄉村聚落總面積為4 723.52 hm2，東部占45.11%，西部占54.89%。綜上可知，青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征呈現明顯的東西差異：東部鄉村聚落斑塊數量多、規模小、分布密集、破碎程度高；西部鄉村聚落斑塊數量少、規模大、分布稀疏、破碎程度低。

3.2青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征影響因素

3.2.1Logistic回歸模型結果分析

1）規模差異的Logistic回歸模型

為確保變量獨立性，對11個自變量進行多重共線性分析診斷，結果顯示容忍度在0.528～0.641之間，可以進行Logistic回歸模型分析。對影響規模差異的平均斑塊面積和最大斑塊指數的HL值（7.591，8.020）和P值（0.127，0.112）統計檢驗不顯著，表明2個模型擬合度高（表3）。根據顯著性水平（P＜0.05）和Wald χ2統計量得知，高程、坡度和坡向沒有進入模型原因為青浦區是平原區域，地形地勢因素對規模差異幾乎沒有影響，與實際相符。對兩者都重要的解釋變量為耕作半徑、到最近國道距離和到城市中心距離。①耕作半徑（Wald χ2為101.387和74.601）回歸系數為負（β為?1.047和?0.429），說明耕作半徑每增加1 m對應聚落景觀空間規模減少概率分別為1.699倍和1.032倍，主要原因是農村剩余勞動力的遷移為農用地流轉和集中提供了條件，導致農業的規模化和現代化，進而改變傳統的耕作半徑，影響鄉村聚落規模。②到最近國道距離的回歸系數為正，說明距離每增加1 km對應規模增加的概率分別為1.659倍和1.027倍，主要原因為鄉村工業化發展促進地區生產方式改變，加劇了城鄉之間的聯系，強化了交通的依賴，進而改變聚落規模。③到城市中心距離的回歸系數為正，說明距離增加1 km對應規模增加的概率分別為1.856倍和0.849倍，主要原因為城市經濟強大的拉力吸引著農村各要素向城市靠攏，改變了鄉村經濟的聯系方向，進而改變聚落規模。

2）分布差異的Logistic回歸模型分析

分布差異自變量的容忍度在0.720～0.829之間，可以進行Logistic回歸模型分析，啞變量的設置同上。根據顯著性水平（P＜0.05）和Wald χ2統計量得知（表3），坡度Ⅰ對分布差異具有一定影響，坡向和高程沒有納入模型分析結果，說明青浦區聚落分布受坡度影響對坡向和高程影響不大。對兩者都重要的解釋變量為到城市中心距離、到最近城鎮中心距離和到最近主要河流距離。①到城市中心距離回歸系數為負，主要原因是隨著人口向城市遷移導致城市空間擴張，周邊鄉鎮承擔承接人口安置功能，故出現距離城市越近分布越密集。②到最近城鎮中心距離的回歸系數為負，主要原因是鄉村工業化的發展促使區域經濟活動呈現由單一向城市集聚轉為向鄉鎮中心擴散鄉鎮作為“反磁力”增長點截留了部分生產要素在鄉村發生分異和重組，進而改變著聚落分布。③到最近主要河流距離的回歸系數為正，主要原因是一方面主要河流為鄉村農業灌溉的主要水源表現出“親水性”特征，同時青浦區為河網水域密集區鄉村聚落分布時還需考慮洪水這一限制性因素，故出現隨著距離的增加，斑塊密度和平均最小鄰近距離密集分布。

3）形狀差異的Logistic回歸模型分析

形狀差異自變量的容忍度在0.951～10.430之間，可以進行Logistic回歸模型分析，啞變量的設置同上。根據得知（表3），對兩者都重要的解釋變量為到最近國道距離、到最近高速距離和到最近省道距離。①到最近國道距離回歸系數為負，主要原因是國道作為鄉村要素流動的媒介，具有強烈的吸附功能，造成聚落靠近以減少出行和運輸成本，進而空間破碎。②到最近高速公路距離的回歸系數為負，主要原因是封閉的高速公路阻礙鄉村物質、能量和信息的交流，對于面狀空間的聚落其切割作用大于聯接作用，進而造成景觀空間的破碎化。

表3　鄉村聚落景觀空間規模差異的Logistic回歸模型相關系數Table 3　Parameters of Logistic regression model of spatial scale of rural settlements

3.2.2因子分析法結果分析

為檢驗變量之間相關性運用SPSS13.0統計軟件進行KMO檢驗和Bartlett檢驗。結果顯示，KMO值為0.521，Bartlett檢驗統計量的觀測值為623.101，Sig.＜0.0001通過顯著性檢驗，因此可以進行因子分析（表4）。

表4　因子分析表Table 4　Total variance of factors analysis

根據輸出結果，計算12個變量的特征值和共同度，按照成分特征值大于1和成分累計載荷超過75%要求，提取6個因子變量，描述原變量累計載荷76.15%。為凸顯因子意義，采用最大方差法對因子載荷正交旋轉，得到旋轉因子載荷矩陣，依據結果對綜合因子進行解釋。通過分別對斑塊規模、斑塊密度、分維指數3個景觀格局指數分析，取3者旋轉因子載荷矩陣第1公因子來解釋社會經濟因素對鄉村聚落景觀空間格局的影響（表5）。

表5　旋轉因子載荷矩陣Table 5　Rotated component matrix

斑塊規模影響因子由政府投入水平和社會交通網絡建設水平決定，累計貢獻值為32.82%反映社會城鎮化水平（表4）。沿海經濟發達的青浦區社會（政府）因素成為該區域鄉村聚落景觀空間斑塊規模分異的最重要因素，差別化的政府投入水平深刻改變著青浦區東西斑塊的數量和景觀格局，造成鄉村聚落景觀異質化。一方面，交通條件及區位決定鄉村聚落在人流、物流和信息流方面對外通達性的差異，因此鄉村聚落一般在區位和交通性優越的區域集聚，并沿交通軸線拓展；另一方面，青浦區對各鄉鎮的投入持續增加，改善了鄉村的農業環境，實現了資源的重新配置，加速了景觀異質化程度。

分布差異影響因子由鄉村工業化水平和農村居民生活水平決定，累計貢獻值為27.55%反映經濟城鎮化水平（表4）。鄉村經濟的發展和農村居民生活水平形成東西斑塊密度差異，造成鄉村景觀破碎化。一方面，城市化過程是城鄉產業升級和產業調整的過程，城市產業的外遷加速了鄉村工業化發展，鄉村工業化打破傳統鄉村聚落空間布局原則，改變了聚落空間均質分散的環境，由此引起人口的變化和空間的分異；另一方面，鄉村工業化的發展導致農村居民生活水平提高，村民生活觀念的改變，進而改變自身的居住行為或活動空間，引起鄉村聚落景觀空間分異。

形狀差異影響因子由鄉村非農人口水平和農業人口水平決定累計貢獻值為15.78%反映人口城鎮化水平（表4）。農業人口的轉移為青浦區鄉村聚落景觀空間分異的重要因素。一方面，農村剩余勞動力從各鄉鎮向青浦鎮和各鎮中心遷入，導致區中心和鎮中心的建設用地向周邊鄉鎮擴散，促進鄉村由均質空間向多樣化空間轉變，出現“城中村”，加劇了聚落空間的分異；另一方面，遷出地的隨著農業人口的流動，鄉村聚落的老齡化和幼齡化并存現象促進了農戶和聚落的分裂與增生，深刻地改變聚落空間格局。

3.3討論

本文綜合多元Logistic回歸模型和因子分析法到上海市青浦區鄉村聚落景觀空間格局特征綜合影響因素為：社會（政府）調控、人口遷移、經濟吸引和地理空間因素限制。因此，利用城鄉互動理論，結合青浦區實際情況對影響過程進行探討。城鄉互動理論將城鄉劃分為發達和欠發達兩種空間，來探討兩者之間的要素流動和相互作用[2]，以生產要素（人口）流動作為研究主線，以生產要素流入區（青浦東部）和生產要素流出區（青浦西部）為研究對象，如圖3。

圖3　青浦區西部和東部鄉村聚落景觀空間格局影響過程圖Fig.3　Influence process of rural settlement spatial pattern in west and east of Qingpu district

對于生產要素流出區（青浦西部）：青浦區政府利用規劃手段（《青浦區土地利用總體規劃》）和基礎設施的建設（交通網絡），制訂人口流動政策（社會保障和拆遷補償），推動農村剩余勞動力轉移；農村剩余勞動力在區域經濟差異的吸附下開始流動。根據青浦區統計年鑒、鄉鎮統計年鑒和鄉鎮統計公報（2003－2013年），10年間西部三鎮轉移農村勞動力25.28萬人次。西部鄉村聚落景觀空間受國道和省道的外部性引導作用以及高速公路的切割作用，促使其形狀和分布發生改變；受農村剩余勞動力遷出耕作半徑的改變，促使其規模發生改變；最終導致西部鄉村聚落景觀空間特征為斑塊少、規模大、分布稀疏、較規整。

對于生產要素流入區（青浦東部）：隨著剩余勞動力的流入，一方面導致區域建設用地向周邊鄉鎮擴散，促進鄉村由均質空間向多樣化空間轉變，近10 a青浦區通過土地整理、農村集體建設用地減量化、魚塘回填和郊野公園和青浦新城推進，累計擴張建設用地64.74 km2，對周邊的鄉村聚落景觀造成巨大的改變，另一方面經濟發展主體提出更高的要求（如：規模擴大和產業升級）。政府為保障社會經濟發展，一方面加快東部基礎設施建設（如：公共租賃住房）以維護社會穩定，另一方面通過制定產業扶持和限制政策（如：招商優惠政策、環保法規）對經濟發展方向進行引導。最終導致東部鄉村聚落景觀空間特征為斑塊多、規模小、分布密集、破碎。

此外，由于篇幅所限，以下問題還有待進一步深化研究：1）鄉村聚落景觀空間分異是一個由時空序列組合而成的復雜的過程，本文只是針對空間差異來探討其影響因素，略顯不足；2）運用多元Logistic回歸模型對自然空間變量和空間變量和運用因子分析法對社會經濟變量分析鄉村聚落景觀空間分異可能的影響因素，但是對影響因素的解釋程度有待深入。

4　結　論

通過使用多元Logistic回歸模型對地理自然空間要素分析和使用因子分析法對社會經濟要素分析，本文主要研究結論如下：

1）青浦區鄉村聚落景觀空間格局呈現明顯的東西分異特征，斑塊規模東多西少，分布東密西疏，形態東部破碎西部規整。

2）耕作半徑、到最近國道距離和到城市中心距離是規模分異的主要影響因素，到城市中心距離、到最近城鎮中心距離和到最近主要河流距離是分布分異的主要影響因素，到最近國道距離、到最近高速公路距離和到最近省道距離是形態分異的主要影響因素。

3）社會投入和基礎設施建設是影響青浦區鄉村聚落景觀規模的主要因素，其累計貢獻值為32.82%；鄉村工業化和農村居民收入為影響鄉村聚落景觀分布的主要因素，其累計貢獻值為27.55%；農村剩余勞動力轉移為影響鄉村聚落景觀形狀的主要因素，其累計貢獻值為15.78%；由此可見，社會經濟因素造成鄉村聚落景觀空間的異質化、空心化和破碎化，深刻改變了鄉村聚落景觀空間格局的內在本質。

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·農產品加工工程·

Analysis of characteristic and influencing factors of rural settlement landscape pattern in metropolitan suburbs

Ren Guoping1,2, Liu Liming1※, Fu Yonghu1, Yuan Chengcheng1, Song Zhijun3
（1. College of Resources ɑnd Environment， Chinɑ Agriculturɑl University， Beijing 100193， Chinɑ; 2. College of Urbɑn Mɑnɑgement， Hunɑn City University， Yiyɑng 413000, Chinɑ; 3. Miyun Brɑnch of Cɑpitɑl University of Economics ɑnd Business， Beijing 101500， Chinɑ）

Abstract:To reveal the differentiation characteristics and influencing factors of rural settlement landscape spatial pattern in metropolitan suburbs， statistical analyses of landscape pattern index was performed to determine different characteristics of rural settlement landscape spatial pattern of Qingpu District in Shanghai. Then multiple logistic regression model and factor analysis were performed respectively to interpret the different landscape spatial pattern according to natural， spatial and social economic factors. The results showed that the spatial pattern of rural settlement landscape was east-west differentiation. In the east region， rural settlements landscape spatial pattern presented the characteristic of small scale， dense distribution and regular morphology. Meanwhile， in the west region， rural settlements landscape spatial pattern presented the characteristic of large scale， spare distribution and broken morphology. Influencing factors of rural settlements landscape spatial pattern included geo-spatial and social-economy factors. The factors of influencing the differentiation of rural settlement landscape spatial pattern based on the geo-spatial factors in Qingpu District included explanatory variables of scale， distribution and shape. The explanatory variables of scale differentiation were the cultivation radius， distance to the nearest national roads and city center. The explanatory variables of distribution differentiation were the distance to the city center， nearest town center and nearest major rivers. The explanatory variables of shape differentiation were the distance to the nearest national roads， nearest highway and nearest provincial roads. Therefore， our results suggested that the primary factors to shape rural settlement landscape spatial pattern in this region were network of traffic and the degree of urbanization. The factors of affecting the differentiation of rural settlement landscape spatial pattern based on the social-economic factors in Qingpu District included social investment and infrastructure construction. The developed traffic network served as a strong external force to guide the selection of the settlement location. The rapid urbanization enhanced the outreach of rural communities， especially in urban and rural areas connected by transportation network. The rural space was taken into the framework of urban development， which accelerated material flow between urban and rural areas， ultimately resulting， spatial reconstruction of the rural settlement. The continuing and increasing investment of government in this region improved the rural agricultural production environment， achieved the reallocation of resources， and also resulted in high standard for development of rural land space. As such the rural economy was developed and residents’ income level increased. Thus， the urbanization can be viewed as a process of upgrading urban and rural industries and industry restructuring. The relocation of the urban industry accelerated the development of rural industrialization， which broke the traditional rural settlements space distribution principles and also changed the environment of the settlement space homogeneous dispersion. As a result， rural industry development eventually changed rural population and settlement spatial differentiation. The development of rural industrialization improved the living standards of rural residents and changed villagers’ views of outside world. Those changes impacted their life behavior or activity space， causing rural settlement landscape spatial difference and rural surplus labor transfer. The movement of rural surplus labor force from the township to the center of the town resulted in diffusion of the center of the district and town construction to the surrounding villages and towns， and promoted rural homogeneous space transition into the diversification， and exacerbated by the differentiation of the settlement space. The migration of agricultural population to other industry provided favorable conditions for change of agricultural land ownership and land consolidation. It also created an opportunity for the rural settlement spatial structure reorganization. In conclusion， these above-mentioned factors changed the inherent nature and form of rural settlement landscape， making the rural settlement landscape spatial pattern dissimilation， hollowing and fragmentation. It deeply changed the intrinsic quality of rural settlements landscape spatial pattern in that region. Our results have important guidance to plan the rural landscape protection and urban and rural land regulation in metropolitan suburbs.

Keywords:land use; rural areas; regression analysis; rural settlement; landscape pattern; Qingpu district in Shanghai

通信作者：※劉黎明，男，浙江上虞人，教授，博士，博士生導師，主要研究方向為土地資源可持續利用與景觀規劃。北京中國農業大學資源與環境學院，100193。Email：liulm@cau.edu.cn

作者簡介：任國平，男，湖南益陽人，博士生，講師，研究方向為土地可持續發展和鄉村景觀規劃。北京中國農業大學土地資源管理系，100193。Email：renguoping82@163.com

基金項目：國家自然科學基金（41471455）；湖南省自然科學基金（2015JJ2024）；湖南省新型城鎮化研究基地支助

收稿日期：2015-07-01

修訂日期：2015-11-12

中圖分類號：F301.2

文獻標志碼：A

文章編號：1002-6819（2016）-02-0220-10

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.02.032