基于GIS和景觀指數的農村居民點分布研究

徐威杰，卞盼盼，白玨瑩，管明雷，周 立

（1.中國礦業大學，江蘇 徐州 221116；2.淮海工學院，江蘇 連云港 222005）

基于GIS和景觀指數的農村居民點分布研究

徐威杰1，卞盼盼1，白玨瑩1，管明雷2，周 立2

（1.中國礦業大學，江蘇 徐州 221116；2.淮海工學院，江蘇 連云港 222005）

基于GIS和景觀格局指數對沿海區域農村居民點分布狀況進行研究。以連云港市贛榆區為研究區，從天地圖影像中提取居民點信息，以鄉鎮為單位，利用地理科學、景觀生態學、主成分分析和聚類分析等理論方法，借助SPSS統計軟件，對選取的16個景觀格局指數進行降維處理，得到4個主成分；然后通過系統聚類分析把贛榆區全部鄉鎮分成6類進行分區研究。每類景觀格局指數可表征該分區農村居民點的分布范圍、分布的聚集離散度以及整體分布形態。研究成果對農村土地利用規劃、農村公共文化服務建設、農村居民點整理、農村醫療教育等農村問題具有重要參考價值。

GIS；景觀格局指數；主成分分析；聚類分析；居民點分布

農村居民點是農村居民進行生產生活的聚落場所。隨著社會經濟的發展，農村居民點建設發展缺乏規劃控制、隨意性大，分布散亂、侵占可耕地面積的現象不斷增加，“空心村”問題越來越嚴重，極大地浪費了土地資源[1-2]。因此對農村居民點的空間分布進行研究可為土地集約利用、居民點規劃管理和基礎設施建設提供重要依據。

目前，對內陸地區農村居民點的分布研究較多，而對沿海區域的研究則較少。農村居民點分布的研究主要是采用地理空間分析和景觀格局指數的方法，對海拔高度、地形地貌、水文條件、交通條件等自然因素和社會因素進行分析[3-7]。在農村居民點分布反演和優化方面主要采用一定的空間統計學原理和數學模型，綜合多種定量分析方法，提取居民點分布特征，構建農村居民點空間分布優化模型[8-12]。由于我國不同地區的自然條件、經濟發展和風俗習慣各不相同，對農村居民點的研究不能一概而論，特別是沿海地區，應考慮海洋這一重要影響因素進行分區研究[13-17]。本文以連云港市贛榆區為研究區，以鄉鎮為研究單位，利用地理信息技術、景觀格局指數、主成分分析和聚類分析對各鄉鎮農村居民點的分布進行了研究。

1 研究區概況

贛榆區是連云港市新規劃的3個主城區之一，位于華東、長江三角洲地區，江蘇省東北部，江蘇沿海經濟帶和東隴海產業帶的東部交匯處，屬暖溫帶海洋性氣候。贛榆區東臨黃海的海州灣，海岸線長為62.5 km，與日本、韓國 、朝鮮半島隔海相望。全區包含青口鎮、柘汪鎮、墩尚鎮等15個鄉鎮以及經濟開發區、海洋經濟開發區2個省級開發區，總面積為1 427 km2，政府駐地在青口鎮。2012年該區總人口為115.6萬。在交通運輸方面，連鹽鐵路北起連云港市贛榆區，南至鹽城北站，線路正線全長為232.2 km，贛榆段長為52.5 km。

2 研究數據和方法

2.1 數據獲取

本文研究對象為贛榆區各鄉鎮農村居民點。利用ArcGIS軟件，結合贛榆區各鄉鎮行政區劃圖，從天地圖影像中提取研究區農村居民點數據，并對獲取的數據進行相應的預處理，使其達到可進行景觀格局計算的要求。

2.2 研究方法

2.2.1 景觀格局指數

景觀生態學是一門新興的交叉學科，主要研究空間格局和生態過程的相互作用以及尺度效應。它主要利用一些新方法來定量描述景觀及其內部事物的空間格局，并通過比較不同景觀分辨具有特殊意義的景觀結構差異，以確定景觀格局和功能過程的相互關系。景觀格局分析方法主要分為景觀格局指數和景觀空間分析模型兩大類，景觀格局指數又包括兩部分，分別是用來描述斑塊面積、周長和斑塊數的景觀單元特征指數和描述整體景觀的多樣性、鑲嵌度、距離、生境破碎化等指標的景觀整體特征指數[18]。不同的景觀格局指數在不同的利用環境下具有不同的生態意義，本文主要選取了3類共16個景觀格局指數來表征和分析贛榆區各鄉鎮農村居民點的分布狀況。

1）表征農村居民點分布的指數包括：斑塊面積、景觀面積、斑塊數量、斑塊密度、最大斑塊占景觀面積比、斑塊占景觀面積比、邊緣長度、邊緣密度和平均斑塊面積。

2）表征農村居民點形狀的指數包括：斑塊形狀指數、景觀形狀指數、周長面積分維指數和平均周長面積比。

3）表征農村居民點聚集/離散度的指數包括：聚集指數、景觀分割指數、分離度指數和斑塊結合指數。

2.2.2 主成分分析

主成分分析（PCA）是一種多元的統計分析方法，用來考察多個變量元素間的相關性。它從原始變量中導出幾個主成分來盡可能多地載荷原始變量信息，且使主成分彼此間不相關，同時不會造成信息的丟失[17]。本文所選取的16個景觀格局指數中，某些指數在一定程度上具有明顯的相關性，將導致信息重疊，增加了分析居民點分布的復雜性和工作量，因此，需要通過PCA提取主成分，將相關性較高的變量合并，簡化景觀格局指數分析工作。

2.2.3 聚類分析

“人以類聚，物以群分”，通過聚類分析，可把目標數據分成若干個類別，使得類別內部的差異盡可能小，類別間的差異盡可能大。其基本思想是：先將每種樣品單獨看成一類，然后規定類與類之間的距離，將距離最小的合并成新的一類；再計算新類與其他類之間的距離，將距離最近的兩類合并，這樣每次減少一類，直至所有的樣品合為一類為止。與PCA不同，聚類分析是一種探索性的統計分析方法，沒有過多的統計理論支持，也沒有充分的統計檢驗對聚類結果的正確性“負責”，僅是按照所定義的距離將數據進行歸類而己，因此有的統計學家拒絕承認它是一種統計方法。傳統的聚類方法大致可分為兩大類：層次聚類法和重新定位聚類法（非層次聚類法）。本文采用層次聚類法，以提取出的主成分為依據，對贛榆區15個鄉鎮進行聚類分析，將其分成6類。

3 研究結果與分析

3.1 鄉鎮農村居民點景觀格局指數獲取

利用ArcGIS軟件和天地圖影像獲取贛榆區各鄉鎮的行政區劃圖及農村居民點分布圖，并將二者轉換成Fragstats 3.3能處理的數據格式；然后在Fragstats 3.3軟件中計算所選取的16個景觀格局指數，得到數據結果如表1所示。

通過SPSS19.0軟件對得到的景觀格局指數進行相關性分析，得到16個指數的相關系數矩陣（由于指數較多，相關系數矩陣較大，鑒于篇幅有限，在此不予以列出），結果表明贛榆區16個景觀格局指數間存在不同程度的相關性，如居民點斑塊面積與斑塊邊緣長度的相關系數達到了0.944、居民點斑塊數量與斑塊形狀指數的相關系數達到0.971等。因此，若使用相關性較高的所有指數去表征居民點分布狀況會出現信息重疊和冗余的現象，通過PCA可有效避免這一現象，減少較多的工作量。

3.2 景觀格局指數的PCA

利用SPSS19.0軟件的因子分析作景觀格局指數的PCA，得到4個主成分，表2為主成分提取的總方差，表3為成分矩陣。

表1 景觀格局指數及結果

表2 主成分提取總方差表

表3 成分矩陣

得到的4個主成分具有不同的生態意義：斑塊形狀指數又稱形狀指標，計算公式為周長與等面積的圓周長之比，可很好地說明斑塊周邊（居民點周邊）的發展情況，指數越大，表明居民點周邊發展越好；斑塊面積是從圖中直接量取，代表各鄉鎮居民點的面積，可在各鄉鎮間直接進行對比，也可為其他決策提供直接依據；分離度指數的計算公式為景觀面積的平方除以所有類型斑塊面積的平方和，當景觀由一個斑塊構成時，其景觀中的元胞數量為1，它隨著景觀的進一步分化而增加，所以該指數可以很好地表征鄉鎮被居民點分割的狀態；周長面積分維數的取值區間為[1,2]，大于1的分維數意味著二維景觀鑲嵌體與歐氏幾何的分離，如斑塊形狀復雜性的上升，該指數可表征不同空間尺度的形狀復雜性。表4列出了贛榆區各鄉鎮4 個主成分的主要景觀格局指數數值。

表4 各鄉鎮居民點主成分景觀格局指數

3.3 贛榆區鄉鎮聚類分析

通過SPSS19.0軟件對表4中的數據進行聚類分析處理，得到如圖1所示的冰柱圖，以圖中群集數為6的坐標開始進行聚類分析，將贛榆區15個鄉鎮農村居民點劃分為6類，第一類為Case13，即班莊鎮；第二類為Case10，即城頭鎮；第三類為Case6，即青口鎮；第四類為Case15，即沙河鎮；第五類為Case12、Case11，即宋莊鎮、城西鎮；第六類為Case14、 Case8、Case9、 Case7、 Case4、 Case3、Case5、Case2、Case1，即墩尚鎮、黑林鎮、塔山鎮、厲莊鎮、贛馬鎮、金山鎮、海頭鎮、石橋鎮和柘汪鎮。為了直觀顯示各種類居民點分布特征，制作了贛榆區鄉鎮居民點聚類分析結果圖。

第一類為班莊鎮（圖2黑色斑塊區域），位于贛榆區的西南部，為贛榆全縣面積最大的鎮，轄44個村委會，斑塊形狀指數、分離度指數、平均周長面積比都為全區最大，分別為51.72、95 567.10和1 763.46，說明該鎮居民點規模分布加大，居民點形狀復雜，居民點與居民點之間的連通性不好；其南部無居民區為石梁河水庫，北部也有小型水庫，整體來看居民點分布較分散，特殊區域無居民點分布。

圖1 贛榆區鄉鎮聚類分析冰柱圖

第二類為城頭鎮（圖2黃色斑塊區域），位于贛榆區的稍西南部，居民點斑塊總面積為1 296.94 hm2，處于全區鄉鎮居民點面積的第三位；斑塊個數為2 236個，處于全區第二位；斑塊密度為18.96個/100ha，處于全區第一位。該鎮的斑塊邊緣長度和密度較大，具有群集現象；聚集的斑塊數量較多，沿交通線路伸展且群集間的離散度較高，總體呈現均勻性的群集式分布。

圖2 贛榆區鄉鎮居民點聚類分析結果圖

第三類為青口鎮（圖2紫色斑塊區域），對贛榆區具有特殊意義，是贛榆區區政府所在地，是贛榆區的政治、經濟、文化中心，是國務院首批沿海開放鎮之一。該鎮整體呈帶狀，東臨黃海，與其他7個鄉鎮相比鄰，影響居民點分布的因素較復雜。雖然該鎮面積不大，但其居民點的斑塊面積、斑塊占景觀面積比為全區第一，分別為1 575.82 hm2和16.60%；且斑塊邊緣長度和密度較大，但分離度指數較小，說明居民點區域較大但較為集中，也從側面說明了該鎮政治、經濟、文化的影響力。

第四類為沙河鎮（圖2藍色斑塊區域），位于贛榆區南部，斑塊面積為1 318.12 hm2，為贛榆區第二位，但其斑塊密度、平均斑塊面積和斑塊占景觀面積比較小，說明該鎮居民點面積較小，又因其景觀分離度較大，說明該鎮居民點分布較離散，從圖2中可以發現其分布較均勻。

第五類為宋莊鎮、城西鎮（圖2白色斑塊區域），這兩個鎮面積較小，斑塊占景觀面積比、斑塊密度、斑塊邊緣長度等指數處于中間值，說明這兩個鎮居民點分布適中，較為均勻。

第六類為其余9個鄉鎮（圖2紅色斑塊區域），這9個鄉鎮的斑塊結合指數和聚集指數較大，其他指數居中，說明這些區域的居民地結合性和聚集性較好。從圖2可知，柘汪鎮、石橋鎮、海頭鎮3個鎮的居民點有部分結合在一起，南北走向形成一條長帶，且在該長帶的基礎上又向西產生幾條分布明顯的居民帶，分段形成多個開口向西的“E”字形，形象地表達了海岸帶與交通路線對農村居民點分布的影響。

4 結 語

贛榆區各鄉鎮居民點分布與內陸地區總體相似，整體分布較為離散，以村為聚集單位，主要沿交通線路分布，但該區域東面沿海鄉鎮與西部鄉鎮不同，由于黃海的影響使得該區東側居民點形成與海岸線近似平行的帶狀，說明東部沿海區域的經濟領先于西部區域。而該區的青口鎮較為特殊，由于它是贛榆區的政治、經濟、文化中心，對居民點分布有直接影響，該鎮居民點分布極為密集。對贛榆區農村居民點分布的研究將有助于農村土地利用的科學規劃和農村公共文化設施的建設，以及平衡東西部鄉鎮經濟水平的差異性。

在對農村居民點分布進行研究時，除了利用常規的地理信息知識描述和分析鄉鎮居民點外，加入景觀格局指數的方法，利用景觀生態學的理論和方法對農村居民點分布進行研究，可以獲得更多具有重要價值的潛在信息，挖掘更多農村居民點潛在分布規律。

[1]張鵬.肇源縣農村居民點分布特征研究[D].哈爾濱:東北農業大學,2013:1-2[2]張霞,魏朝富,倪九派,等.重慶市低山丘陵區農村居民點分布格局及其影響因素[J].中國農業資源與區劃,2012(3):45-50

[3]宋志軍,關小克,朱戰強.北京農村居民點的空間分形特征及復雜性[J].地理科學,2013,33(1):52-60

[4]沈陳華.丹陽市農村居民點空間分布尺度特征及影響因素分析[J].農業工程學報,2012(22):261-268

[5]焦貝貝,石培基,劉春芳,等.黃土高原低山丘陵區農村居民點分布與地形因子關系研究:以蘭州市七里河區為例[J].資源科學,2013,35(8):1 719-1 727

[6]閆慶武,卞正富.基于GIS-SDA的居民點空間分布研究[J].地理與地理信息科學,2008(3):57-61

[7]陳陽,李偉芳,任麗燕,等.空間統計視角下的農村居民點分布變化及驅動因素分析:以鄞州區濱海平原為例[J].資源科學,2014,36(11):2 273-2 281

[8]潘竟虎,靳學濤,韓文超.甘谷縣農村居民點景觀格局與空間分布特征[J].西北大學學報(自然科學版),2011(1):127-133

[9]毛鹍.基于GIS的縣域農村居民點布局優化研究[D].南京:南京大學,2012:5

[10]劉善開,韋素瓊,陳松林,等.基于Voronoi圖的農村居民點空間分布特征及其整理潛力評價:以福建省德化縣為例[J].資源科學,2014,36(11):2 282-2 290

[11]王筱明.農村居民點用地整理及區域效應研究[D].徐州:中國礦業大學,2012:2

[12]劉明皓,戴志中,邱道持,等.山區農村居民點分布的影響因素分析與布局優化:以彭水縣保家鎮為例[J].經濟地理,2011,31(3):476-482

[13]李云強,齊偉,王丹,等.GIS支持下山區縣域農村居民點分布特征研究:以棲霞市為例[J].地理與地理信息科學,2011(3):73-77

[14]李云強.GIS支持下縣域農村居民點分布特征及優化研究[D].泰安:山東農業大學,2011:12

[15]于淼,邊振興,李建東.RS與GIS支持下的桓仁縣農村居民點景觀格局與空間分布特征分析[J].西南師范大學學報(自然科學版),2009,34(4):106-114

[16]李飛,張樹文,楊久春,等.北方農牧交錯帶農村居民點分布特征及其對土地利用的影響:以科爾沁左翼中旗為例[J].地理科學,2015,35(3):328-333

[17]譚雪蘭,周國華,朱蘇暉,等.長沙市農村居民點景觀格局變化及地域分異特征研究[J].地理科學,2015,35(2):204-210

[18]傅伯杰,陳利頂,馬克明.景觀生態學原理及應用[M].北京:科學出版社,2009:86

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B

1672-4623（2017）07-0059-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.07.018

徐威杰，碩士研究生，研究方向為海洋測繪地理信息。

2016-04-28。

項目來源：國家海洋公益性行業科研專項資助項目（201105004）；江蘇省科技支撐計劃資助項目（BE2010125）。