極端干旱區綠洲農村居民點格局分析

徐彩芳 曹月娥 許仲林

摘要： 基于2016年土地變更調查數據庫提取居民點空間分布信息，結合定性定量分析法、GIS空間分析、景觀格局指數等方法，以“極化效應”與“親水效應”為契機，分析極端干旱區皮山縣綠洲農村居民點分布的空間異質性。研究表明，研究區居民點集中分布于鄉鎮中心腹地，隨著輻射半徑的增大，居民點規模逐漸降低，空間集聚較為明顯。團狀型鄉鎮中心腹地呈現高值（HH）集聚現象，隨著輻射半徑的增大，逐漸呈現高值主要由低值圍繞的異常值（HL）和低值主要由高值圍繞的異常值（LH）聚類情況，線型居民點分布大多為隨機分布。越靠近行政中心的居民點布局形態越規則化、集中化、巨大化、空間連接程度越高，表現出較為明顯的“極化效應”。隨河流水源地輻射半徑的增大，研究區居民點逐漸呈現集中化、復雜化，居民點空間連接度逐漸增高;線型居民點面積離散程度逐漸降低，面積懸殊逐漸增大;團狀型居民點面積離散程度逐漸升高，面積懸殊逐漸增大。

關鍵詞：極端干旱區;居民點整治;極化效應;親水效應;空間分析

中圖分類號：K901.8;F301.2? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2020）14-0063-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.14.011 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： Based on the 2016 Land Change Survey Database to extract the spatial distribution information of residential areas， combined with qualitative and quantitative analysis methods， GIS spatial analysis， landscape pattern index and other methods， with the “polarization effect” and “hydrophilic effect” as an opportunity，the spatial heterogeneity of rural settlements distribution in Pishan county oasis in extremely arid areas is analyzed. The research shows that the residential areas in the study area are concentrated in the hinterland of the township center. With the increase of the radiation radius， the scale of the residential area gradually decreases， and the spatial agglomeration is more obvious. The HH agglomeration phenomenon appears in the hinterland of the cluster-type township center. With the increase of the radiation radius， the clustering of HL and LH outliers is gradually presented， and the distribution of linear residential sites is mostly random. The closer the layout of the residential areas closer to the administrative center is， the more regular， centralized， and the more spatially connected， the more obvious the “polarization effect”. With the increase of radiation radius of river water source， the residential areas in the study area are gradually concentrated and complicated， and the spatial connection degree of residential areas is gradually increasing; The dispersion of linear residential area is gradually decreasing， and the area disparity is gradually increasing; The degree of dispersion of shaped residential area gradually increases， and the area disparity increases gradually.

Key words： extreme arid area; residential settlement rectification; polarization effect; hydrophilic effect; spatial analysis

居民點又稱聚落，是人類聚居和生活的場所，包括城市型和農村型兩種基本形態[1]。居民點作為人地關系的表現核心，反映了居民點與周圍自然環境、社會經濟間的相互作用以及人地互動的痕跡[2]。中國遼闊的地域存在各式各樣的自然環境、社會經濟、生產方式、生活習俗等，導致了農村居民點的規模、形態以及分布存在地域差異[3]。長期以來，中國許多地方農村居民點存在著缺乏合理規劃、用地粗放管理、占用大量耕地、村容村貌環境差等現象，導致居民點布局零散、規模小、數量多、人均用地大、發展無序等問題[4]。由此，針對農村居民點的研究也逐漸成為當前學術界的研究熱點，主要研究方向集中在農村居民點的時空演變[5]規律及分布特征[6]、影響因子與驅動機制[7，8]、布局適宜性與評價指標體系建立[9]、整治潛力測算與整理模式研究[10];研究方法集中在模糊綜合評價法[11]、景觀指數法、地理加權回歸[12]、耦合關系模型[13]等地理數學方法模型，研究區覆蓋了平原[14]、山區[15]、丘陵[16]等具有代表意義的區域，對同類型居民點的整治提供可參考性建議，田光進等[17]通過RS與GIS技術分析中國農村居民點分布，表明農村居民點密度呈現典型地帶性差異，東部高于西部，居民點規模北方大于南方。姜廣輝等[8]對北京山區農村居民點研究表明居民點布局更多受農用地、行政中心與交通道路影響。

國內學者通過對干旱區綠洲的農村居民點的研究發現，“極化效應”與“親水效應”能夠影響綠洲農村居民點的分布和時空演變[18]。“極化效應”理論認為，區域間發展水平與發展條件之間的差距可能導致條件好、發展快的地區會在發展過程中不斷為自身積累有利因素，從而遏制落后地區的發展，這在縣鄉級區域范圍內表現得更為明顯，這是由于行政中心所在地匯集了多種資源。“親水效應”理論認為，水源因子是干旱區聚落形成和發展的必要前提，因此在干旱區綠洲，農村居民點在靠近水源地聚集。本研究選擇和田皮山縣綠洲作為研究單元，借助“極化效應”與“親水效應”理論，結合定性定量分析法、空間分析法、景觀生態法等理論與技術方法，研究綠洲農村居民點空間分布特征以及形態特征，以期能為極端干旱區綠洲農村居民點整治提供參考。

1 研究區概況

皮山縣綠洲（東經77°15′—79°30′、北緯35°20′—39°00′）位于新疆南部（圖1），西與喀什市葉城縣相連，東部毗鄰墨玉縣與和田縣，南接西藏自治區，北鄰麥蓋提縣、巴楚縣;皮山縣地勢南高北低，從南至北地貌類型依次劃分為冰山積雪帶、高山地帶、山前河谷帶、平川地帶以及戈壁荒漠帶;皮山縣屬于暖溫帶干旱區，全年平均氣溫12 ℃，年均蒸發量為2 500 mm，為年均降水量的50倍，屬極端干旱區;風期主要集中在5—9月，攜帶沙塵，易形成沙塵暴天氣，年平均沙塵暴有30 d;居民點的分布主要集中在山前河谷地帶和平川地帶。

2 數據與研究方法

2.1 數據來源及預處理

本研究所用基礎地理信息數據來自皮山縣自然資源局2016年土地變更數據庫，30 m分辨率數字高程模型（DEM）以及行政區劃數據。河流水源地信息提取自DEM數據，與變更數據庫結合，查漏補缺。農村居民點距鄉鎮中心、河流水源地及居民點之間距離通過領域分析測定最短距離，統計居民點距各要素之間的距離，進而獲得居民點與各要素之間的定量模型。本研究數據時間節點為2016年，基于對原始數據的真實性與可靠性考慮，對行政區撤鄉改鎮等調整均不做更改。

2.2 研究方法

2.2.1 綠洲居民點類型界定 為定量分析研究區居民點不同尺度下的格局分布，以鄉鎮為單位，根據居民點空間分布形態，分為線型與團狀型居民點兩類，如圖1所示，主要分界線為國道315，國道以南為線型居民點，稱為河流沿線型;國道以北為團狀型居民點，其中團狀型居民點根據與縣城中心的距離分為城郊環繞型與團狀集聚型居民點。

2.2.2 核密度分析法（Kernel density estimation，KDE） 可用于直觀表達農村居民點空間布局情況[19]。其原理是以點要素為圓心，給定搜索半徑生成一個圓，中心處柵格密度值最高，隨著半徑的逐漸增大，密度值逐漸減低，超過搜索半徑區域密度值為零;搜索半徑參數值越大，生成的密度柵格越平滑、概化程度越高;值越小，生成的柵格所顯示的信息越詳細。

2.2.3 聚類和異常值分析（Anselin local Moran‘s I） 可識別具有高值或低值要素的空間聚類，還可識別空間異常值[20]。計算 Local Morans I、Z得分、P及表示每個具有顯著統計學意義要素的聚類類型的編碼。Z得分和P表示計算出的指數值的統計顯著性[21]。聚類/異常值類型字段可區分具有統計顯著性的高值（HH）聚類、低值（LL）聚類、高值主要由低值圍繞的異常值（HL）以及低值主要由高值圍繞的異常值（LH），統計顯著性的置信度為95%，Z得分基于隨機化零假設進行計算。

2.2.4 景觀格局指數 通過簡單的定量指標來反映高度濃縮的景觀格局信息[22]。選擇綠洲農村居民點布局的4種景觀格局指數，①斑塊面積標準差（PSSD），描述區域內部板塊面積分布離散程度（hm2）;②景觀破碎度（LSF），指數越大，斑塊形狀更趨于復雜化、不規則化;③平均分形維數（MPFD），介于1～2，用于測度斑塊形狀的復雜程度和變異程度;④鄰近度指數（MSI），度量居民點各斑塊之間的空間鄰近程度。

3 結果與分析

3.1 分區居民點規模等級

皮山縣綠洲農村居民點分布以國道為界，國道以南呈線型分布，發源于昆侖山的河流途徑區域，分布著大大小小的古聚落，綠洲農村居民點面積、數量如表1所示。其中桑株鎮居民點規模最大，此類居民點的發展過程極其相似，故歸為河流沿線型居民點;國道以北則呈團狀分布，其中居民點規模最大區域則以縣城為中心的大規模連片區域，此地居民點在形成和發展過程中，隨著聚落人口和經濟的發展，逐漸成為皮山縣綠洲的政治經濟中心，房屋的建設需求逐漸增大，居民點建設規模逐漸增大，便形成大型連片區域;隨著綠洲區域幾大河流的流淌，水源在較為平川地帶分散開來，該區域逐漸形成了若干個適宜耕作的農業灌溉區，逐漸形成了若干個聚落，此類聚落在形成和發展中，既得益于水源的分布、又受限于水源的規模，聚落規模只能局限在適宜耕作的灌溉區，居民點的選址和建設更多地考慮水源、耕地等因素，在發展中逐漸形成團狀集聚型居民點，以縣城為中心的聚落在發展水平和規模上都超過遠離縣城中心的幾大平川區聚落，因此，將國道以北區域居民點分為城郊環繞型和團狀集聚型。

3.2 綠洲農村居民點空間分布

核密度分析法是分析點要素在空間上聚集特征的重要方法。本研究將居民點面狀要素轉為點狀要素，利用ArcGis 10.2核密度分析工具，基于不同搜索半徑試驗效果，并參考前人研究成果[23]，設置搜索半徑為1 000 m，輸出柵格大小為100 m，采用自然段點法將居民點分布密度分為5類，結果如圖2所示。研究區內農村居民點分布主要在鄉鎮中心較為集聚，隨著與鄉鎮距離的增加，居民點分布密度逐漸降低，表現出較強的極化特征。相比較于國道以北區域，國道以南區域居民點密度隨與鄉鎮中心距離的增加，分布密度降低速率更甚。團狀集聚型居民點發展過程中，居民區規模逐漸向四周擴張，分布密度逐漸降低。

3.3 綠洲農村居民點“極化”“親水”分析

為研究皮山縣綠洲居民點的“極化效應”和“親水性”特征，需進行居民點分布規模與鄉鎮中心、河流之間的定量分析。為了避免由于面狀要素之間的空間鄰接而導致距離運算為零的情況，本研究將上節的點狀居民點要素與行政中心、河流要素進行空間鄰域分析，得到居民點分布與鄉鎮中心、河流以及居民點之間的最近鄰定量分析模型，如圖3所示。綠洲農村居民點分布的極化效應和親水性特征表現為相對于全綠洲居民點分布與鄉鎮中心的距離關系，城郊環繞型與團狀集聚型居民點極化效應較為明顯，定量分析表明團狀集聚型與城郊環繞型99%的居民點分布在距離鄉鎮中心15 000 m范圍之內，且團狀集聚型居民點“極化”特征更為明顯，河流沿線型居民點更多表現出高“親水性”特征，相比較于整個綠洲居民點、城郊環繞型和團狀集聚型居民點，河流沿線型居民點沿河分布的特征十分明顯，99%的居民點分布在距離河流2 500 m范圍之內，雖然居民點數量較多，但平均面積遠低于其余兩類居民點，在規模化與“極化效應”上表現并不突出。

3.4 綠洲農村居民點空間集聚性分析

為更深入了解研究區居民點空間分布特征，將居民點作為輸入要素，利用ArcGis 10.2聚類分析工具，得到研究區內居民點的分布類型（圖4）。如果Z是一個較高的正值，則表示周圍要素具有相似的高值或者低值，輸出要素字段會將具有統計顯著性的高值聚類表示為HH，將具有統計顯著性的低值聚類表示為LL;如果要素的Z得分是一個較低的負值，則表示有一個具有統計顯著性的空間數據異常值。輸出要素字段將指明要素是否是高值要素而四周圍繞的是低值要素（HL），或者要素是否是低值要素而四周圍繞的是高值要素（LH）。

研究區內居民點聚類類型分析結果（圖4）顯示，HH聚類大多分布在國道以北的鄉鎮，且主要分布在鄉鎮中心腹地，部分國道以南的河流沿線型鄉鎮中心處出現HH聚類;大多數河流沿線型居民點呈現出無顯著性分布，其中，桑珠鄉和杜瓦鎮居民點分布較為典型;在國道以北的鄉鎮中心外沿，依次出現統計學意義上的HL異常值聚類和無顯著性居民點，HL異常值表明該區域居民點是高值要素而四周圍繞的是低值要素。

3.5 綠洲農村居民點景觀格局分析

3.5.1 極化效應下的居民點格局指數分析 景觀格局及其變化是自然和人為多種因素相互作用所產生的一定區域生態環境體系的綜合反映，景觀斑塊的類型、形狀、數量和空間組合既是各種干擾因素相互作用的結果，又影響著該區域的生態過程。以研究區內全部農村居民點為例，計算在不同鄉鎮搜索半徑內景觀指數變化，結果如圖5所示。

4個指數不同范圍內的變化趨勢（圖5）表明，隨著與鄉鎮中心距離的增加，城郊環繞型居民點破碎度基本趨于穩定，維持在0.34左右;團狀集聚型居民點有輕微幅度的上升，由1 000 m范圍的0.31緩慢增至全范圍內的0.55;河流沿線型居民點破碎度指數隨著距離的增加呈指數型增長，表明研究區線型居民點整體格局破碎化程度較高，團狀型居民點整體格局較為集中、破碎化程度較低。

平均分形維數表征了居民點形狀的規則化與復雜程度，其中團狀集聚型居民點MPFD變化較大，呈指數型增長，城郊環繞型和河流沿線型居民點MPFD呈S型增長趨勢。表明研究區居民點形狀隨著與鄉鎮距離的增加而逐漸呈不規則化、復雜化，其中團狀集聚型居民點不規則化程度較高，城郊環繞型與河流沿線型居民點復雜化程度隨輻射半徑增加而增加的幅度較低。

鄰近度指數用以度量同類型景觀之間的鄰近程度，也反映了景觀格局的破碎程度，其值越大，表明連接程度越高，破碎化程度越低;研究區內居民點MSI分布特征正好與MPFD的分布特征相反，隨著距離的增加，MSI都呈現不同程度的降低，其中團狀集聚型逐漸趨于穩定值，城郊環繞型與河流沿線型都表現為S型降低趨勢;團狀型居民點空間連接程度較高，線型居民點空間連接程度逐漸降低。

斑塊面積標準差表征研究區居民點面積分布的離散程度。研究區居民點面積分布離散程度出現3類降低，隨輻射半徑增加，線型居民點PSSD持續降低，團狀型居民點分為持續降低和先升高后降低兩類，且最后均趨于同一值。團狀型居民點面積分布離散程度高，面積相差較大;線型居民點面積離散程度較低，面積懸殊較小。

綜上所述，越靠近行政中心的居民點布局形態越規則化、集中化、巨大化、空間連接程度越高，表現出較為明顯的極化效應;由于鄉鎮中心腹地具備較優的發展條件與發展水平，居民點的布局較為科學，隨著與行政中心距離的增加，自發性建設與用地的粗放管理導致居民點在選址和建設方面更為自由，聚落的發展逐漸自由化，呈現居民點規模形態更加復雜化、空間連接程度逐漸降低、破碎化程度逐漸升高、規模差異加大的現象。

3.5.2 親水效應下的居民點格局指數分析 為表現研究區內親水效應下居民點格局分布的空間異質性，依次選取景觀破碎度、平均分形維數、鄰近度指數和斑塊面積標準差4種景觀格局指數，以研究區內全部農村居民點為例，計算在不同河流水源地搜索半徑內景觀格局指數變化，結果如圖6所示。

河流水源影響下的研究區居民點LSF均呈現較為平緩的降低趨勢，其中團狀型居民點破碎度較低，均維持在0.4～0.6，線型居民點LSF基本維持在1.4～1.6，一直處于高值分布，表明河流水源影響下線型居民點破碎化程度遠高于團狀型居民點。

MPFD分布特征與LSF相反，MPFD隨河流水源輻射半徑增加而增加，表明居民點形態特征逐漸趨于不規則化與復雜化;雖然線型居民點MPFD變化幅度較小，但一直處于高值狀態，居民點復雜程度更高，團狀型居民點MPFD變化幅度較大，MPFD逐漸增加，居民點形態逐漸復雜化、不規則化。MSI與MPFD相類似，與河流水源輻射半徑呈正相關關系;隨輻射半徑增大，研究區居民點空間連接程度逐漸增高，破碎化程度逐漸減低;其中線型居民點空間連接程度趨于穩定，基本維持在0.89～0.91，團狀型居民點MSI呈指數型增大，居民點空間連接程度隨輻射半徑增加迅速升高。

PSSD出現3種趨勢變化，隨輻射半徑增大，線型居民點PSSD逐漸降低至趨于一個穩定值，團狀型居民點分為持續升高和先升高后降低兩類，且最后均趨于同一值。表明線型居民點面積懸殊較小，團狀型居民點面積懸殊較大，且隨著輻射半徑的增加而增加。

4 小結與討論

定性定量分析法、GIS空間分析以及景觀格局指數的結合，較好地揭示了研究區內居民點空間分布與行政中心、河流要素特征之間的關系，解釋了“極化效應”與“親水效應”下居民點空間分布格局。

研究區內居民點核密度分析結果顯示皮山縣農村居民點規模“極化效應”明顯，隨著鄉鎮中心輻射半徑的增大，居民點規模逐漸減弱;國道315以北區域居民點相對更為集中，鄉鎮中心腹地呈現HH集聚現象，隨著輻射半徑的增大，逐漸呈現HL和LH聚類情況，在國道以南的線型居民點區域，居民點的分布為統計學意義上的無顯著性，為隨機分布。

對影響研究區居民點分布的兩大要素與居民點分布之間分析結果顯示，極化特征下，團狀型居民點空間分布高于線型居民點和研究區平均水平，線型居民點“極化效應”并不明顯;親水特征下，線型居民點空間分布高于團狀型居民點和研究區平均水平，團狀型中城郊環繞型“親水效應”并不明顯。

“極化效應”下越靠近行政中心的居民點布局形態越規則化、集中化、巨大化、空間連接程度越高，表現出較為明顯的極化效應;由于鄉鎮中心腹地具備較優的發展條件與發展水平，居民點的布局較為科學，隨著與行政中心距離的增加，自發性建設與用地的粗放管理，導致居民點在選址和建設方面更為自由，聚落的發展逐漸自由化，呈現居民點規模形態更加復雜化，空間連接程度逐漸降低，破碎化程度逐漸升高，規模差異加大的現象。

“親水效應”下隨河流水源地輻射半徑的增大，研究區居民點逐漸呈現集中化、復雜化，居民點空間連接度逐漸增高;線型居民點面積離散程度逐漸降低，面積懸殊逐漸增大;團狀型居民點面積離散程度逐漸升高，面積懸殊逐漸增大。河流水源地通過控制農業生產、生活用水直接和間接地控制著居民點發展的規模與形態，靠近水源地的區域分布著大量耕地，居民點規模化擴張會侵占大量高標準耕地和永久保護基本農田。研究區內居民點布局受河流水源地的嚴重約束，一方面水源為地區農業的發展提供有利的條件，另一方面，水源地不充足區域在農業的發展與聚落的形成上形成了嚴重的制約，可以說“親水效應”也是一種“極化效應”，它不僅促進了聚落的形成與發展，同時也制約著聚落發展的規模。

對極端干旱區農業綠洲農村居民點的格局分析選取2016年截面數據，缺少對居民點布局的時間序列研究，今后的研究中，選取有效的時間序列數據對綠洲農村居民點進行更深入的研究;對農村居民點格局演變的驅動力分析不足，今后的研究將會選取有效的時間序列數據、加大對居民點格局演變驅動力指標體系的構建，以期能更深入地了解綠洲區域聚落格局演變規律。

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