ArcGIS平臺下的農村房田路徑研究*
——以湖北省黃梅縣宛大村為例

黃積小　賴文波　李德智　

ArcGIS平臺下的農村房田路徑研究*
——以湖北省黃梅縣宛大村為例

黃積小賴文波李德智

房田關系與房田連通路徑是農村空間的核心問題。以湖北黃梅縣宛大村為例，從農戶個體的微觀視角出發，以ArcGIS為技術平臺，通過房田對接模型、交通網絡構建方法，對農房與農田空間關系進行識別，對房田連通路徑進行模擬與評價，得出了路徑的使用頻率，并總結出3種房田路徑模式，即外散型、內穿型及交互型，以此描述農村房田步行路徑的空間邏輯，為新農村生活空間與生產空間的相關研究提供借鑒。

農村空間，房田關系；房田路徑；ArcGIS技術平臺；步行網絡

0　前 言

三農問題是影響我國穩定發展的突出問題。近年來，城鄉差距增大，城鄉矛盾集中爆發。政府積極采取措施，將眾多政策與資金向農村傾斜［1］，新農村建設、鄉村規劃成為熱點。本次研究深入農村調研，采集基礎資料，以ArcGIS為技術平臺建立空間數據庫，以農村房田關系與連通路徑為切入點，探究農村生活空間與生產空間的內在關系。

1　農村房田關系與步行路徑

生產與生活是人類生存的兩大核心活動，狹義上的生產空間是個體的就業地，生活空間是個體的居住地，人類的主要活動都在居住地和就業地上展開［2］。對于農村地區而言，農田作為農業活動的物質載體，是農村最重要的生產空間；而農房作為農民的居住地點，是農民主要的生活空間。農村生產空間與生活空間的關系即農村的房田關系。由于農民要在農房與農田之間進行生活與生產活動的轉換，連通居住地與就業地之間的連通路徑便發揮了至關重要的作用。

生產空間與生活空間的關系以及兩者間的連通路徑受到國內外學者的廣泛關注。從20世紀60年代以來，業內逐漸完善了職住錯位、職住平衡等理論，眾多學者對居住與就業區位關系、通勤時間、通勤距離進行了深入探究［3-13］。但總體來說，由于居住地點、就業地點和連通路徑難以量化，數據量大且難以獲得，現有研究的研究區域主要集中在城市區域內；研究視角主要從宏觀角度出發，對微觀個體的職住關系關注不足。近年來，隨著手機信令數據、公交卡數據等大數據的出現，識別個體的空間位置與行為活動成為可能，學界出現了從微觀視角出發，通過識別個體的職住地和通勤路徑來探索生產空間和生活空間關系的嘗試。例如龍瀛、張宇等基于2008年北京市連續一周的公交IC卡刷卡數據識別了公交持卡人的居住地、就業地和通勤出行，得出了3大典型居住區和6大典型辦公區，并對其通勤距離、通勤流向、通勤時間進行了可視化處理［14］；丁亮、鈕心毅等利用手機數據識別用戶的日間駐留地、夜間駐留地，進而推導出居住地和就業地，并計算其通勤范圍，判斷職住平衡情況［15］。這些從微觀個體出發的研究能模擬居民的職住地點和出行行為，對城市職住關系的評估更具科學性。

然而反觀農村，由于農房、農田等詳細數據獲取難度較大，學界目前多以中觀、宏觀的視角研究農村空間問題［16］，對農村微觀步行路徑的研究仍然較少。此外，農村與城市地區有很大差異。一方面，由于農村生活的封閉性及土地政策的限制性，農村的農房、農田將在很長時間內保持相對固定的狀態［17］，在此背景下，進行農村“房田”關系和連通路徑的研究更具實際意義。另一方面，數據采集技術的進步和農村土地確權①等活動的推動大大降低了農村基礎資料獲取的難度，這為我們進行微觀視角的農村研究打下了良好的基礎。隨著ArcGIS空間數據分析技術的成熟，搭建農村“房田”關系框架、模擬農民出行行為模型成為可能，良好的數據基礎加上模型推導使農村“房田”關系識別與路徑解讀更具科學性。

2　研究對象與技術路線

本文研究對象為湖北省黃岡市黃梅縣下新鎮宛大村（圖1）。宛大村村域面積248.3hm2，下轄7個村民小組，2015年末總人口892人，共254戶，耕地面積101hm2。宛大村道路系統由X231縣道、村通村道路、入戶道路、機耕路組成，其中X231縣道位于宛大村西部，為水泥路面，道路寬度約為8m；村通村道路主要從縣道連通各個村民小組，為水泥路面，道路寬度約3.5m；入戶道路和機耕路多為非硬質路面，寬度約為2～3m。

本次研究在詳細調研收集資料的基礎上建立空間數據庫，從“房田空間關系識別”、“房田步行路徑模擬”2個方面切入，基于空間距離和連通路徑的算法，分別構建房田對接模型及步行網絡，生成每戶房田的歐氏距離曲線②，同時再假設在每個村民為“理性人”③的情況下，生成房田步行最短路徑，對房田關系和路徑進行解讀，得出房田步行路徑的典型模式，詳細技術路線如圖2所示。

3　房田關系識別

3.1房田對接模型構建

在本研究中，房田關系指房田空間關系，包括其空間位置及距離長度，務農時期農民的生產、生活范圍將圍繞房、田兩者進行延伸。房田的空間位置決定了農民的活動空間長度，故本文以房、田兩點相連接的歐氏距離曲線來反應房田的空間關系。

研究采用的數據包括農房空間數據及屬性數據、以戶為單位的農田空間位置、農房人口戶數、道路等基礎數據。其中，農房空間位置及屬性數據主要通過入戶調研獲得；農田位置數據通過農村土地確權資料獲得。在對現狀數據資料進行收集整理后，基于ArcGIS技術平臺，建立宛大村房田空間數據庫（圖3）。

房田空間數據庫中的簡單圖示無法表達出單獨的房田空間關系，因此在ArcGIS、FME技術平臺的基礎上，通過模型構建器制作算法模塊，構建房田對接模型，判斷每一農戶的房田連接關系。首先，基于現狀農房和田地的位置，建立拓撲關系，再通過算法模塊，模擬生成宛大村7個村民小組“一房對多田”的歐氏距離曲線（圖4）：以不同顏色區分不同村民小組的房田對接關系，連線長度反映房田的直線距離。由圖4可知，宛大村現狀房田配置并不均衡，不同村民小組房田距離差別較大，且在空間上有明顯的方向性。

圖1　宛大村區位分析圖Fig.1 location analysis chart of Wanda village

圖2　研究技術路線分析圖Fig.2 analysis chart of research technical route

圖3　宛大村房田空間數據庫示意圖Fig.3 schematic diagram of spatial data on houses and fields in Wanda Village

圖4　房田對接分析圖Fig.4 analysis chart on houses to field connection

3.2房田關系分組評估

在全村整體視角下無法分辨出每個小組的房田關系網，故以村民小組為單位，評估每組的務農出行關系（圖5），并記錄每組房田距離的最大值、最小值及平均值，通過運用高斯多項式函數，依次根據每組房田距離區間頻率直方圖擬合出平滑曲線，由此判斷每組房田距離的最值區間，并統計相關指標（表1）。

圖5　各組房田關系示意圖Fig.5 schematic diagram on relationship between houses and fields in groups

以房田距離區間為橫坐標，區間出現頻率為縱坐標，繪制出各組房田距離擬合曲線（圖6），曲線峰值對應房田距離的最頻區間，區間內的值越大代表該村組務農距離越長，一組、三組、六組房田分散聚集，部分農戶務農距離較遠，空間跨度較大，人流活動方向性較強，其中一組最值區間較大，為680～960m；二組、七組房田集中分布，田地扇形包圍農房，房田距離適宜，生產生活空間較和諧，但同時對外活動交流較少；四組、五組作為宛大村聚集核心點，組內基礎設施建設較好，雖房田空間距離分布不均，但與其他小組在活動空間上有交集，對組間交流有促進作用。

從每組房田距離評估結果來看，村民的空間活動方向性整體較強（圖7），活動空間交互較頻繁。但從另一方面看，房田直線距離在很大程度上只能表示農房和田地的空間位置，是理想情況下的最短距離，但在現實中村民必須在可行道路的限制下進行活動。由此，為了更準確地描述未來務農運行情況，需依據現狀道路進行務農路徑的空間模擬。

4　房田步行路徑模擬

房田連通路徑，即農房與農田之間的路徑，農民通過連通路徑往返于農房和農田之間進行農業生產活動，房田路徑是農村最重要的線性空間之一。房田連通路徑的模擬是通過綜合考慮影響路徑的因素，基于ArcGIS平臺構建模擬現實的交通網絡，模擬農民的生產行為。

表1　各組房田關系數據一覽表Tab.1 group data on the relationship between rural housing and farmlands

圖6　各組房田距離擬合曲線Fig.6 fitting curves on the distance between houses and fields in groups

圖7　各組務農時期空間活動方向示意圖Fig.7 schematic diagram on spacious movement direction during farming period in groups

4.1步行網絡構建

宛大村現有路網分為3個等級：縣道、村村通公路及機耕路，根據現狀調查結果，大部分農民務農出行目前仍以步行為主，電動車、機動車戶均占有量極少。故本研究將基于步行來模擬務農活動的運行狀態，構建網絡空間數據集④。

本研究對道路連接性采用了與空間句法相似的拓撲算法，具體做法為：首先，依據2015年地形測繪圖，整理繪制宛大村所有道路路線圖；然后依次打斷每段道路，計算每段道路的長度成本，基于不同道路等級賦予不同步行速度，區分每段道路的成本等級，構建成本矩陣；最后在ArcGIS平臺中錄入數據，編輯梳理網絡的簡單要素，創建轉彎節點，存儲不同道路段的連通性，構建現狀步行交通網絡數據集（圖8）。過程中忽略道路周圍的環境差別，例如是否建房和農田分布狀況，只關注單條道路與多少其他道路連接。

4.2路徑識別

在構建步行網絡的基礎上進行求解路徑分析。該分析表示根據要求求解出阻抗查找最快、最短甚至最優的路徑。本研究成本阻抗為步行時間，則最佳路線即為最快路線，且前提假設村民為“理性人”，默認他們會選擇最佳路徑作為自己的務農路徑。

圖8　現狀步行網絡空間示意圖Fig.8 schematic diagram on the current walking network space

路徑求解過程中，以農房作為起始點，對應的農田作為終點，其中起始點為農房宅基地的質心點，終點為每塊農田的質心點，生成“一對多”的路徑結果。本研究利用GIS中的網絡求解分析工具，在模型構建器中建立迭代模塊，依次篩選出每個農戶的農房質心和對應的農田質心，計算出時間成本最低的最佳路徑，并導出累計距離成本，最終生成務農路徑。

4.3路徑利用頻率分析

在現有計算方式與成本矩陣條件下通過算法輸出的路徑，在一定程度上有較大的重復性，即不同路徑可能共同經過了多段道路，所有路徑的疊加在圖面上不能完全體現務農時期的村民工作狀態。因此本研究在路徑結果的基礎上，以每段路作為單位，分別統計每條路徑在單位路段上的使用頻率（圖9）。

這個分析方法本身體現著作為內部條件的單條路徑和作為外部條件的單位道路的疊加效果，即對務農時期農民運作情況的綜合描述。從這個角度上看，全村步行路徑的使用頻率狀況能在側面反映出空間的活力。

5　房田步行路徑模式

基于以上研究，依據每組的路徑形態和使用頻率，總結出了3種房田步行路徑模式：外散型、內穿型及交互型。

5.1外散型

屬于外散型步行路徑模式的村組為一、三、六組，其路徑平均累計距離成本較大，路徑平均時間阻抗大于15min，農田分散聚集程度較明顯，路徑使用較頻繁路段多位于田地外圍區域（圖10）。外散型步行路徑模式的空間方向性較強，有多處高頻路段，活力空間集中在路段中部，相關統計指標如表2所示。

在典型的外散型步行路徑模式中，農田在空間上分散聚集，行為空間向不同方向延伸，形成了明顯的“一房兩田”空間形態，如一組、三組；六組中農田緊靠縣道兩邊，農房分開布置，連接農房的機耕路成為高頻路段，活力空間傾向于在農房聚集點之間形成。

外散型步行路徑模式中的活力空間與生產空間相對分離，使得務農效率與房田距離和路徑距離之間的雙重矛盾更加明顯。活力空間的位置直接影響了務農人流的聚集狀態。對該類型而言，路徑成本分布于兩種最值區間，以至于同區間的村民務農空間方向差別較大，農民很難快速到達自己田地，但也由于房田路徑較長，務農空間與其他組交叉較多，活力空間與生產生活空間的分離為未來村莊公共空間的重構提供了其他的可行性。

5.2內穿型

內穿型步行路徑模式主要呈現出農田包圍農房的空間結構，其務農效率最高。在典型的二組中，農田扇形包圍農房，路徑平均時間阻抗為12min，這種高度規整的扇形網絡形態使得該類型的路徑平均拓撲深度較淺；對于七組，由于其房田空間內存在四五組的田地生產空間，路徑呈現環繞式形態，其相關指標如表3所示。

內穿型步行路徑模式中田地生產空間對路徑活力空間有明顯的吸引作用（圖11），高頻路段更多趨向于農田生產空間，相對較遠的路徑也有類似效果。與外散型相比，內穿型的步行網絡有更密集的路段，且形態相對規整，穿插路徑較多，平均路段較短，使其擁有更多折點，當農田生產空間有呈環的穿插型路徑時，高頻路段多直接位于穿插型路徑沿線，或者集中于田地中部，呈單向穿插于其中，聚集度較高。由于最短路徑算法的設定，有更多機會被路徑識別的局部路段往往具有較大的重復性，這些田間穿插路徑已經變成數個小活力空間，未來可通過提高此路段等級、布局活力點等方式，更合理地營造開敞空間。

圖9　路徑利用頻率分析圖Fig.9 schematic diagram on path use frequency

圖10　外散型步行路徑模式分組示意圖Fig.10 schematic diagram on walking paths of External Stray Mode in groups

表2　外散型步行路徑模式指標統計表Tab.2 Data statistics of External Stray Mode

表3　內穿型步行路徑模式指標統計表Tab.3 Data statistics of Internal Cross Mode

表4　交互型步行路徑模式指標統計表Tab.4 Data statistics of Intersection Mode

5.3交互型

隸屬于交互性步行路徑模式的村組為四、五組，作為宛大村的中心，擁有主要的公服設施，田地分布呈典型的全范圍包圍結構，呈現步行路網隨田地集中而密集的顯著特征，小組內部的公共步行路徑識別較少，但農房的出行起點多開向這些內部路徑（圖12）。由于四五組內穿插了2條主要村道，沿該村道沿線的路段不可避免地承擔了連接生活生產空間的任務，其相關指標如表4所示。

在交互型步行路徑模式中，路徑成本分布在多個最值區間，農房被田地包圍，務農方向向各處延伸，活力空間在組內、田間甚至生產生活空間之間都存在。在務農空間上與其他組均有較大的重疊，其中西南方向高頻路段穿插于田間，東北方向則位于生產生活空間外部。該路徑邏輯下人流分布較為均衡，組間交互性較強。

6　討論與展望

圖11　內穿型步行路徑模式分組示意圖Fig.11 schematic diagram on walking paths of Internal Break Mode in groups

圖12　交互型步行路徑模式分組示意圖Fig.12 Schematic diagram on walking paths of Intersection Mode in groups

本文采用實際入戶調研數據及土地確權資料對農村房田路徑進行了分析。基于ArcGIS技術平臺，通過數據整理建立房田空間數據庫；再分別從房田關系識別及步行路徑模擬2個方面解讀現狀，構建算法模型，并分組進行房田關系評價和路徑利用頻率分析；通過高頻路段的聚集分布情況，以路徑空間的使用頻率反映出人流的匯集區域，模擬出村內務農時期的運行狀態；總結出外散型、內穿型及交互型3種典型的房田步行路徑邏輯。結果表明，宛大村的步行路徑邏輯可以概括描述為一種“活力效應”：高頻路段對空間活力有明顯的影響。在房田距離適中的村組中，穿插性強的路徑有利于高效務農及生產空間的活力提升；對于房田距離較遠的村組，強調更多的是生產與生活空間之間的路徑，保留了組內空間與田地空間的相對獨立性，為未來開敞空間的重構提供了依據。

本文的創新點主要體現在3個方面：（1）使用傳統調研數據和ArcGIS平臺建立空間數據庫，對傳統數據進行更深層次的挖掘和識別；（2）采用構建步行網絡的方法模擬務農路徑，模擬道路空間中的實際出行行為，其分析的結果也更加符合現實情況；（3）以路段為基本單元分析其利用頻率，總結出高頻路段，從而描繪出活力空間，與傳統定性判斷的結果相比，更具有準確性。

本研究的成果也可為實際村莊規劃中的道路規劃與公共空間設計提供參考依據，通過活力空間的識別也可輔助公服設施落點，且整個研究方法在城鄉空間動態研究中具有很好的適用性，尤其是在以增進空間整合為目標的城市更新中，輔助規劃師深層次解讀城市肌理關系，為城市公共空間的研究及設計提供了一種新的思路。但無法否認，本研究仍存在一定局限性：由于只以一個行政村作為案例，結論不具有普適性，未來還需增加更多村落樣本做進一步研究。

注釋：

①農村土地確權：土地確權是指土地所有權、土地使用權和他項權利的確認、確定，簡稱確權。2015年土地承包經營權確權登記頒證試點將再度擴容，包括湖北省在內。

②歐氏距離：歐幾里得度量，也稱歐氏距離。是一個通常采用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度，即該點到原點的距離。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點之間的實際距離。

③理性人：本文中理性人是對在從事務農活動中的所有人的基本特征的一個一般性的抽象：每一個務農人的行為都是力圖以最小的成本代價去完成，其成本代價包括時間成本、距離成本和金錢成本等。

④網絡空間數據集：網絡空間數據集由簡單要素（線和點）和轉彎要素的源要素創建而成，且存儲了源要素的連通性，適用于構建城市/鄉村交通路網。

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圖片來源：

圖1-12： 作者繪制

表1-4：作者繪制

Research on the Path of House and Farmlands in Rural Areas Based on ArcGIS—Taking Wanda Village， Huangmei County in Hubei Province As an Example

HUANG Jixiao， LAI Wenbo， LI Dezhi

Relationship and linkage path between rural housing and farmlands have been the core issues of rural space. From the perspective of rural households， this paper uses the technology platform of ArcGIS to make a pilot study on Huangmei town， Hubei province. By the means of the transportation network construction， it puts forward the linkage model of rural housing and farmlands to identify the relation between them， and obtains the frequency of optimum traffic by simulating and evaluating their linkage path. Then， it summarizs three linkage models between rural houses and farmlands， namely External Stray Mode， Internal Cross Mode and Intersection Mode， to describe the space logic of the walking paths between rural housing and farmlands. It’s expected that it will provide

for relevant studies on the relationship between living and working space in new socialist countryside.

Rural Areas Space； the Relationship of Houses and Fields； the Path between House and Fields； ArcGIS； Walking Network

TU982.29

B

2095-6304（2016）04-0034-07

10.13791/j.cnki.hsfwest.20160406

2016-04-20

（編輯：袁李姝）

*國家自然科學青年基金資助項目（51408248）；2015年度教育部人文社會科學研究青年基金資助項目（15YJCZH076）

黃積小： 華中科技大學建筑與城市規劃學院，碩士研究生

賴文波（通訊作者）：華南理工大學建筑學院，副教授，amos2004@126.com

李德智： 華中科技大學建筑與城市規劃學院，碩士研究生

黃積小， 賴文波， 李德智. ArcGIS平臺下的農村房田路徑研究——以湖北省黃梅縣宛大村為例［J］. 西部人居環境學刊， 2016， 31（04）： 34-40.