南昌市農村居民點時空演變及影響因素分析

董 倩，葉長盛

(東華理工大學 地球科學學院，江西 南昌 330013)

0 引言

農村居民點是農民最重要的生產和生活場所，承擔了種植、養殖、居住和文化社交等多種功能[1]。隨著黨的十九大“鄉村振興”戰略的提出，農村居民點所面臨的土地利用效率低下、擴張無序、布局混亂以及空心化嚴重等問題愈發受到重視[2]。了解和掌握特定地區農村居民點的分布特征和變化規律對于提高農村居民點土地利用效率、抑制無序擴張、進行布局優化，從而解決農村居民點面臨的問題具有重要意義。

早在19世紀，關于鄉村聚落演變及驅動因子的研究伴隨鄉村聚落問題的探討思潮而興起[3]，并逐漸由關注農村居民點的空間布局和變化向探索農村居民點在人地關系中的作用[4]轉變，國外學者對于農村居民點的研究更加微觀化和多元化。國內學者從宏觀角度的中國農村居民點分布[5]到微觀尺度的特定村域[6]出發，采用高分辨率遙感影像及數字高程模型數據，運用景觀格局指數[7]、Voronoi 圖[8]、最鄰近點指數、核密度[9]以及緩沖區分析等方法，研究平原[10]、高原[11]、丘陵[12]和喀斯特[13]等區域農村居民點的空間分布特征[14]、時空演變規律[15]、空心化[16]、整理潛力評估[17]和布局優化[18]等，并且通常將農村居民點的時空演變與影響因素探析相結合，結果發現，我國多數地區農村居民點具有“低海拔、低坡度、近水系、近道路”的分布特征以及“數量減少、面積擴張、形狀復雜”的變化特征，并且受到水系、交通的積極影響及海拔、坡度的制約。

南昌市全境地處鄱陽湖平原，地勢平坦，氣候濕潤，自然條件相對優越，居民點分布與演變具有一定的典型性和代表性。基于此，本文以南昌市為例，利用1980、2000、2017年3期土地利用數據，運用核密度、景觀格局指數、緩沖區以及灰色關聯等方法，系統、全面地研究近40年間南昌市農村居民點時空演變特征及其影響因素，為農村居民點整理和優化布局提供支持。

1 研究區概況

南昌市地處江西省中北部，鄱陽湖西南岸，贛江與撫河下游，位于東經115°27′～116°35′、北緯28°10′～29°11′，是江西省省會及環鄱陽湖城市群核心。全境以鄱陽湖平原為主，西北起伏而東南平坦，屬亞熱帶濕潤季風氣候，夏熱冬寒，濕度大、日照充足、河網密布，水資源充沛。南昌市下轄青山湖、青云譜、東湖、西湖、新建和灣里6個區，以及南昌縣、安義縣和進賢縣3個縣，其中包括80個鄉鎮及1178個行政村。截至2018年，南昌市農村人口數量為139.13萬人，占總人口的24.84%，農村勞動力資源總數為171萬人，耕地保有量為2744.34 km2，農林牧漁總產值為3210112萬元，其中農業產值為1353821萬元。

2 數據來源和研究方法

2.1 數據來源

本研究原始數據來源于1980、2000、2017 年Landsat TM/ETM+ 遙感影像，空間分辨率30 m×30 m，經輻射糾正、幾何校正、圖像配準和人工解譯等處理后得到相應年份的土地利用類型圖，通過將外業調查和隨機抽取動態圖斑進行重復判讀分析相結合的方法評價分類精度，總體精度均達到 85%以上，Kappa 系數在 0.7 以上，能滿足研究需要。在此基礎上，依據全國土地資源遙感分類系統結合中科院提出的土地利用分類提取南昌市農村居民點用地進行研究。本文所涉及DEM數據來自地理空間數據云，交通道路數據來自《全國基礎地理信息》，社會經濟數據來自《南昌市統計年鑒2018》。

2.2 研究方法

2.2.1 農村居民點用地比重 南昌市農村居民點的用地比重(PR)、密度(PD)、平均面積(PV)的計算公式如下[19]：

PR=a/A

PD=n/A

PV=a/n

其中，a為南昌市農村居民點的面積，單位為km2；n表示南昌市農村居民點的總個數；A表示南昌市或研究所對應區縣的面積，單位為km2。

2.2.2 核密度分析法 核密度分析法是用來分析研究要素在一定領域內的分布密度，它可以直觀地表示研究要素在空間密度方面的差異性。相較于點密度分析，核密度分析更加注重要素在空間上的連續性[20]。計算公式如下[21]：

其中，Fn(x)表示核密度估計值；h表示帶寬；n則表示帶寬內點的個數；x-xi的差值表示估計點x與xi的距離。

2.2.3 景觀格局指數法 景觀格局指數能夠高度濃縮景觀空間格局信息，它能反映其結構組成和空間配置等方面的特征[22]。本文選取斑塊個數、斑塊密度、斑塊平均面積、最大斑塊指數、景觀形狀指標、平均形狀指數、聚集度以及斑塊結合度來對南昌市及南昌市各區縣農村居民點景觀格局進行衡量。

2.2.4 緩沖區分析方法 緩沖區方法是地統計學最基礎的空間分析方法之一，是用來研究目標要素的影響和輻射范圍，通過建立目標要素的緩沖區以及同其他要素的疊加分析來揭示不同地理要素之間的作用機制[23]。

3 結果與分析

3.1 農村居民點數量變化分析

3.1.1 農村居民點總體數量變化 1980～2017年，南昌市農村居民點數量由2168個減少到2119個，但面積擴張顯著，由163.05 km2增加到222.00 km2(圖1)，增長了36.15%；農村居民用地占土地總面積比重由2.27%增長至3.09%，平均面積由0.08 km2增加到0.10 km2；分布密度和核密度最高值保持在0.29個/km2和 1.79個/km2不變，分布的熱點區域集中在南昌縣中部、東南部八一鄉、青山湖區羅家鎮、安義縣鼎湖鎮、進賢縣架橋鎮等地區，新建區、南昌縣等局部發生改變(圖2)。

圖1 南昌市農村居民點總體分布圖

其中，1980～2000年，農村居民點面積由163.05 km2增加到167.54 km2，增長率為2.75%，用地比重及平均面積保持穩定。隨著人們生活水平的進一步提高， 2000～2017年農村居民點面積由167.54 km2增加到222.00 km2，增長率高達32.51%；用地比重由2.26%增加到3%，平均面積由 0.08 km2增加到0.10 km2，變化更加明顯。

3.1.2 農村居民點數量空間差異 1980～2017年，南昌市農村居民點數量變化存在顯著的空間差異(表1)。中心城區及周邊地區的農村居民點受城市化影響數量減少，其中，西湖區、青云譜、東湖區由于高度城市化只保留了少量農村居民點，有限的空間和擴展潛力使得居民點被侵占的速度放緩，形成了分布數量少、減少數量小的空間特征；周邊青山湖區農村居民點從151個減少到105個，南昌縣居民點由865個降至836個，表現出分布數量多、減少量大的空間特征，主要原因是青山湖區與南昌縣靠近老城區且區域面積廣闊、發展潛力巨大，高城鎮擴展水平導致農村居民點用地被占用、撤銷頻繁。距離中心城區較遠的區域農村居民點數量增加，其中，新建區由于承接由中心城區撤出居民點分布個數由342個增加到362個，增長率為5.85%，灣里區、安義縣、進賢縣均有較小幅度的增加。

研究期間，南昌市農村居民點面積變化同樣存在顯著的空間差異，表現為中心城區農村居民點用地面積的減少及非中心城區農村居民點用地面積的增加。在中心城區，西湖區農村居民點由0.77 km2減少至 0.46 km2，青云譜區居民點面積由0.45 km2下降到0.04 km2，東湖區居民點面積減為0 km2。在非中心城區，新建區農村居民點面積增加21.10 km2，為南昌市各區縣面積增加最多，增長的原因主要與新建區東北部居民點擴張有關。受自然條件限制減少，灣里區農村居民點面積增長率達到122.88%，為各區縣面積增長率最高，其余青山湖區、進賢縣及安義縣農村居民點面積均有小幅增加。

3.1.3 農村居民點轉移分析 1980～2017年，南昌市農村居民點總轉出面積為30.72 km2，主要轉為耕地和城鎮用地(表2)。其中，農村居民點轉為耕地的面積為14.53 km2，占總轉出面積的47.27%；轉為城鎮用地的面積為13.88 km2，占總轉出面積的45.18%，僅有7.55%的農村居民點轉為其他類型土地；新增農村居民點面積主要由耕地轉入，耕地轉為農村居民點的面積為79.19 km2，占總轉入面積的88.31%。其他類型土地轉為農村居民點的面積較小，僅占11.69%。

3.2 農村居民點景觀格局變化分析

3.2.1 景觀格局變化分析 1980～2017年，南昌市農村居民點總體景觀格局呈現優勢度增加、形狀復雜化、空間聚集程度增加的變化特征。其中，斑塊數量(NP)從700個增加到720個，斑塊占景觀面積比例(PLAM)從2.25%上升到3.07%，最大斑塊占景觀面積比例(LPI)由0.02%上升到0.09%；景觀形狀指數(LSI)從27.62上升到28.30，平均形狀指數(SHAPE-MN)從1.03上升到1.05，農村居民點形狀變得更加復雜但形狀指數數值整體較小形狀仍較為規整；聚集度指數(AI)由7.47增至12.30，斑塊結合度(COHESION)由15.82上升至36.09，表明農村居民點聚集程度增加明顯，這一顯著變化主要與研究時期內農村居民點連片分布有關。

圖2 南昌市農村居民點核密度圖

表1 1980～2017年各區縣農村居民點數量的變化

表2 1980～2017年南昌市農村居民點面積轉移分析 km2

不同時段，南昌市農村居民點景觀格局變化有所差異。其中，1980～2000年，景觀優勢度及形狀復雜程度小幅增加，聚集度指數(AI)從7.47上升到8.39，斑塊結合度(COHESION)從15.82上升到17.92； 2000～2017年，景觀優勢度、形狀指數增長顯著，聚集度指數由8.39升至12.30，斑塊結合度由17.92上升至36.09，景觀格局在2000～2017年間變化明顯(表3)。

表3 1980～2017年南昌市農村居民點總體景觀格局的變化

3.2.2 景觀格局空間差異 1980～2017年，南昌市農村居民點在景觀破碎度、優勢度、形狀指標、聚集度等方面存在顯著的空間差異(表4)。破碎度變化方面，新建區和進賢縣破碎程度增加明顯，青山湖區和南昌縣破碎度受農村居民點數量減少影響而減小顯著；優勢度變化方面，安義縣、青山湖區及青云譜區優勢度呈上升趨勢，東湖區及西湖區則表現為優勢度下降；形狀指標變化方面，新建區、灣里區、青云譜區農村居民點形狀更加復雜，東湖區、青山湖區及南昌縣農村居民點形狀呈現簡單化的變化趨勢；聚集度變化方面，各區縣(除東湖區以外)聚集指數及斑塊結合度均有一定幅度的上升；其中，新建區聚集度指數增長率為138.76%，斑塊結合度增長率為126.44%，為南昌市各區縣聚集度變化最劇烈的區域。

總體而言，1980～2017年南昌市農村居民點景觀聚集程度均有不同幅度的增加，呈現變化方向相同、變化幅度不同的空間特征，破碎度、優勢度及形狀指標受到分布數量、居民點面積等多種因素的復雜影響空間差異較大，各區域景觀格局指數變化方向和變化幅度明顯不同。

3.3 影響因素分析

3.3.1 水系因素 水資源在人類生產和生活當中具有重要的作用和地位，是影響農村居民點分布最為關鍵的因素之一。利用ArcGIS軟件水文分析工具結合DEM數據提取河網并建立多環緩沖區(表5)，結果表明：農村居民點分布個數隨著與河網水系距離的增加而顯著減少，河網水系對于農村居民點的建立具有積極作用； 0～500m范圍始終是農村居民點設立最多的區域，分布個數占總數的比例保持在50%以上；同時，0～500m范圍也是農村居民點分布面積最廣的區域，并且仍保持增加，占比進一步提升。

3.3.2 交通道路 交通道路是滿足農民商品交換、對外聯系、人口流動和文化交流的重要因素，如表6所示：1980～2017年，南昌市農村居民點在0～1500 m范圍內具有距離交通道路越近分布數量越多的特征，交通道路對農村居民點的分布呈現明顯的指向性；其中，農村居民點集中于距離主要交通道路0～500 m范圍內，并且集中程度仍在增加，500～1000 m及1000～1500 m范圍內居民點數量下降明顯，大于1500 m范圍內分布數量回升，原因是距離主要交通道路較遠區域農村居民點的出行和聯系需求由鄉間道路代為滿足或受其他因素影響更大。

3.3.3 海拔 南昌市海拔最高處為821 m，最低處為-171 m，平均海拔25 m，多數地區地處平原。根據南昌市實際地形地貌，利用ArcGIS采用自然斷點法對南昌市海拔進行分級，并與農村居民點分布圖進行疊加分析后得出： 1980～2017年南昌市農村居民點主要分布在7～17m內，分布數量為1042和1010個，占總數的比例分別為48.06%和47.66%；在海拔大于7 m范圍內，農村居民點的分布數量隨海拔的上升而減少明顯，總體呈現“低海拔”分布的空間格局(表7)。

表4 1980～2017年各區縣農村居民點景觀格局的變化

表5 河網緩沖區內南昌市居民點的分布

表6 交通道路緩沖區內南昌市居民點的分布

3.3.4 坡度 南昌市最高坡度為67°，大部分地區處于地勢平緩、坡度較低的地區，坡度對市內大部分地區的限制較小，但仍對農村居民點的分布產生影響。如表8所示，0～5°坡度范圍內擁有最多農村居民點，個數占總數的比例為92.48%和92.59%；由于坡度的增加會帶來水土流失、土壤侵蝕、泥石流等不利條件和災害風險，農村居民點分布數量及占比隨著坡度的增加而顯著下降，農民傾向于在低坡度地區設立居民點。

表7 農村居民點在不同海拔的分布

表8 農村居民點在不同坡度的分布

3.3.5 人口、社會及經濟因素 除自然及交通條件之外，人口、社會及經濟因素同樣對南昌市農村居民點的分布具有重要推動作用。選取農村人口數量、人口城鎮化率、農村勞動力數量作為人口因素指標，耕地保有量、規模以上工業企業數量、一般公共預算收入、一般公共預算支出作為社會因素指標， GDP、農民人均可支配收入、農業總產值、農林牧漁總產值及固定資產投資額作為經濟因素指標，利用灰色關聯法對各個指標與南昌市農村居民點分布關聯度進行測度(表9)，結果表明：以上12項因子與南昌市農村居民點的分布關聯度均大于0.5，即人口、社會和經濟因素均對農村居民點的分布產生重要的推動作用。

其中，在人口因素方面，農村人口數量與農村居民點分布關聯程度達到0.89，表明農村人口數量對于農村居民點分布影響程度最大，原因是農村居民點作為農民最主要的生活空間與人口數量有著最直接的關系，兩者必須在數量上達到匹配以保證正常的生產生活秩序；在經濟因素方面，農業總產值和農林牧漁總產值對于農村居民點具有最重要的推動作用；在社會因素方面，耕地保有量與農村居民點分布的關聯程度高達0.85，由于耕地是農業最主要的生產資料，為了生產生活的便利，農村居民點的設立多數“鑲嵌”于耕地周圍。

表9 社會經濟因素對于居民點分布的影響

4 結論與討論

本文以南昌市為例，利用1980、2000、2017年3期土地利用數據及核密度、土地利用轉移矩陣、景觀格局和緩沖區等方法，對南昌市37年間農村居民點的變化和對影響農村居民點空間分布的因素進行分析，得出以下結論。

(1)1980～2017年，南昌市農村居民點總體數量由2168個減少到2119個，且數量減少主要發生在中心城區和周邊城區；但總面積由163.05 km2增加到222.00 km2，增長率達到36.15%；其中，88.31%的新增面積來源于耕地，且面積增加主要集中于非中心城區；農村居民點用地比重和平均面積增加，分布密度和核密度值則分別保持在0.29個/km2和1.79個/km2不變且核密度熱點區域基本穩定在南昌縣中部及東南部、青山湖區、安義縣中部和進賢縣西南部等地區。

(2)1980～2017年，南昌市農村居民點景觀破碎程度與優勢度受面積和數量變化影響小幅增加；形狀指數由27.62上升到28.30，平均形狀指數由1.03上升到1.05，農村居民點形狀更加復雜，但整體數值較小仍較為簡單和規整；聚集度指數從7.47上升12.30，斑塊結合度從15.82上升至36.09，農村居民點在空間呈現更加聚集的分布形態。研究期間，農村居民點景觀聚集程度呈現“變化方向相同、變化幅度不同”的空間特征，而景觀破碎度、優勢度及形狀指標在空間上變化差異較大，變化方向和變化幅度均有明顯不同。

(3)水系、交通道路、海拔及坡度對于南昌市農村居民點分布具有決定性影響，南昌市農村居民點呈現出 “近水系、近道路、低海拔、低坡度”的分布特征。其中，水系、交通道路等因素對于農村居民點的分布具有積極影響，具體表現為距離河網水系及交通道路越近的區域農村居民點的分布數量越多；而海拔、坡度對農村居民點的分布具有消極影響，分布數量隨著海拔及坡度的增加而減少。在人口、社會及經濟方面，農村人口數量、人口城鎮化率、農村勞動力數量、耕地保有量、規模以上工業企業數量、一般公共預算收入、一般公共預算支出、GDP、農民人均可支配收入、農業總產值、農林牧漁總產值及固定資產投資等因子與農村居民點的分布關聯度均大于0.5，即人口、社會和經濟因素均對農村居民點的分布產生重要的推動作用。

本文存在影響因素選取不夠全面的不足；在自然因素方面沒有考慮到自然災害發生情況等因素對于南昌市農村居民點分布的影響；在人口、社會經濟方面，本文沒有納入政策、文化、農民自身意愿等難以精確量化因素的影響，并且只對社會經濟因素進行單獨衡量，對各因素之間的協同效應考慮不足，希望在今后的研究當中加以補充和改進。