鄉村振興戰略下九臺區農村居民點時空演變

李冰潔，余夢晨，韋宇昱，秦世龍，李廣輝

（吉林大學地球科學學院，長春 130061）

農村居民點是農村人地關系互動的核心和農村社會的基本單元，是農村人口生產和生活等綜合功能的承載體，是中國農村土地利用的重要組成部分［1］。隨著中國城鎮化進程的推進，農村人口大量涌入城市，但人口縮減的同時居民點用地并未同步縮減［2］，“人走屋空”的居民點空心化現象日趨明顯，引發土地利用結構和布局的轉變［3］，阻礙新型城鄉關系發展［4］。中共十九大報告提出了鄉村振興戰略，其著力于破解城鄉發展不平衡、農村發展不充分等突出問題［5］。鄉村振興是系統內部多種要素的協調耦合［6］，農村居民點作為其重要組成部分，研究其時空演化有利于探索內部演化規律與趨勢，從而進一步推動農村居民點的整治，實現鄉村振興和城鄉統籌發展。

近年來，已有眾多學者對農村居民點進行研究，主要集中在用地結構［7，8］、空間分異［9，10］、空間演變及影響因素［11-13］、空間重構［14，15］、整治模式［16，17］以及布局優化［18，19］方面，其中對于時空演變的研究主要采用核密度、Voronoi圖、分形理論、回歸分析、空間自相關等方法［20-24］，方法較為單一且關于長期農村居民點時空演變研究較少，研究區域多集中在城市群與省市級區域［25-27］，對糧食主產區關注不夠。糧食主產區的農村發展問題一直備受關注。九臺區作為重要的糧食產區，其“三農”發展面臨地均經濟效益低、農村生態環境惡化、非農產業匱乏等經濟社會問題。基于此，本研究以東北部糧食主產區長春市九臺區為研究區域，利用1990—2018年4期農村居民點土地利用數據，基于景觀格局指數、平均最鄰近指數、Voronoi圖變異系數、核密度估算和重心遷移模型方法，對近30年來長春市九臺區農村居民點時空演變進行動態分析，為進一步研究農村居民點空間格局優化、實現鄉村振興和城鄉融合發展提供科學參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

九臺區地處吉林省中部，屬于長白山和松遼平原之間的過渡地區，是長春市轄區，九臺區（圖1）（43°50′30″—44°31′30″N，125°24′50″—126°29′50″E）東及東北與德惠市和榆樹市接壤；南及西南與二道區和寬城區為界；西部與德惠市和寬城區毗鄰?？偯娣e達337 151.8 hm2。九臺區氣候屬于溫帶大陸性季風氣候、地勢呈東北低、西南高的特征，地貌多為低山丘陵和平原。主要土壤類型為黑土類，分布最為廣泛，占全區土壤面積的45%左右。

圖1 研究區地理位置

1.2 數據來源

本研究所用數據主要包含1990、2000、2010、2018年長春市九臺區土地利用數據、DEM數據以及行政區劃數據。其中1990—2010年土地利用數據及高程數據源于美國地質調查局（http：//glovis.usgs.gov/）下載的Landsat TM/ETM遙感數據，2018年數據主要使用Landsat 8遙感影像數據，數據分辨率為30 m×30 m，DEM和行政區劃數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心（http：//www.resdc.cn/）。根據《中國多時期土地利用/土地覆蓋遙感監測數據分類系統》以及土地利用現狀和研究目的，將研究區域的土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、農村居民點、其他建設用地以及未利用土地（圖2）。

圖2 1990—2018年九臺區土地利用現狀

2 研究方法

2.1 景觀格局指數

景觀格局指數是一種能夠體現空間組成和配置特征的簡單定量指標［28］。農村居民點空間格局的變化特征可以通過景觀格局指數變化反映，本研究選擇斑塊所占景觀面積比例、最大斑塊指數、平均斑塊形狀指數和景觀形狀指數等景觀格局指數來分析研究區農村居民點空間格局特征。各指標含義與計算方法在Fragstats軟件中有詳細介紹。

2.2 平均最鄰近指數

平均最鄰近距離指數主要用來分析各時期農村居民點的分布特征。通過每個居民點斑塊的最小的距離，計算這些最鄰近距離的平均值，并與理論中的最鄰近距離進行比較，從而判斷居民點的整體分布模式［24，29］。I（ANN）表示平均最鄰近距離指數。當I（ANN）＜1，表示集聚分布，反之則趨向于離散分布，其公式如下［30］。

式中，di為第i個農村居民點與其最鄰近點之間的距離；m為農村居民點的圖斑總數；A為所有農村居民點的最小外接矩形面積。

2.3 Voronoi圖變異系數

Voronoi多邊形是一種依托于其多邊形幾何面積的空間鄰近模型［31］，可以通過ArcGIS中的幾何運算獲取所需幾何目標數值。其Cv反映了Voronoi圖面積的變化特征，在空間上表現為居民點的分布特征，計算公式如下［32］。

依據相關研究，當Cv＜33%時，居民點呈均勻分布；當66%≥Cv≥33%時，居民點呈隨機分布；當Cv值＞64%時，居民點呈集群分布［33］。

2.4 核密度估算

核密度估計是對研究對象的分布特征進行估計的一種非參數密度估計統計方法，其值越高表明研究對象密度越大，將研究區所有要素點建立在一個平滑圓形曲面，通過函數計算要素點與參考位置之間距離，將該位置所有表面求和，建立要素點的峰值和核從而創建平滑連續表面［34］。模型計算公式如下。

其中，f(x，y)是位置(x，y)的密度估計；n為觀測數值；h為帶寬或平滑參數；k為核函數；di為位置(x，y)與第i個觀測位置之間距離。

2.5 重心遷移模型

“重心”概念發源于物理學，引入人口地理學中后常用于計算區域人口重心［35］?，F用重心遷移模型定量測定農村居民點隨時間變化在空間中的分異狀況并分析其遷移規律，某一年份的農村居民點的重心計算公式如下。

式中，X，Y分別表示農村居民點重心的經緯度坐標；Ci表示第i個農村居民點的面積；Xi，Yi分別表示第i個農村居民點的經緯度坐標。

3 結果與分析

3.1 農村居民點景觀格局指數分析

基于Fragstats 4.2平臺，對1990—2018年九臺區農村居民點景觀格局指數進行相應計算（表1）。由斑塊面積、平均斑塊面積變化趨勢得知1990—2018年，農村居民點整體上面積在收縮，減少了3 147 hm2，但平均斑塊面積逐步增大，反映了九臺區農村居民點面積在減少的同時，數量也在減少，且減小的幅度較之面積更大。同時，農村居民點占九臺區面積比例由6.76%降至5.83%，與居民點面積規模減小相對應。最大斑塊指數逐年增大，由初期的0.70增大至末期的1.25，表明農村居民點最大面積斑塊所占比例逐步提高，有集中發展的趨勢。

表1 1990—2018年九臺區農村居民點景觀格局指數表

1990—2018年，九臺區農村居民點平均斑塊形狀指數和景觀形狀指數變化不大，且指數值較小，表明近30年農村居民點在斑塊尺度上呈相對規則分布為主，邊界曲折度較低；景觀形狀指數整體值較大，反映了景觀尺度上農村居民點空間分布較為復雜、不規則程度較高；聚集度和粘合度均保持在較高的水平，表明其集聚與黏合程度較高，分布較為集中，且歷年來變化不大。

研究時期變化最為顯著的階段為2000—2010年，該階段農村居民點面積規模大幅縮減、景觀形狀指數明顯下降，這與該階段城鎮化的推進加速和土地整治工程實施密切相關。

3.2 農村居民點空間分布特征分析

3.2.1 ANN指數分析基于ArcGIS10.6平臺將九臺區農村居民點斑塊提取成點文件，使用空間統計工具計算出九臺區1990—2018年的ANN值（表2），并計算Z值對ANN值進行顯著性檢驗，根據所得結果判斷九臺區農村居民點的空間分布模式屬于離散或是集聚。

表2 1990—2018年九臺區農村居民點分布ANN指數

九臺區1990、2000、2010和2018年的ANN值均小于1，且Z值均顯著，表明九臺區農村居民點在一定時期內保持集聚分布。此時ANN值的大小也具有可比性，2010年的ANN值為0.866 4，比之前的觀測時間點的ANN值都要小，說明近些年九臺區農村居民點空間分布呈現出聚集性。農村居民點的集聚狀態是鄉村振興視角下土地利用結構優化的重要目標。農村居民點作為鄉村主要用地類型，是農村地區重要的生產、生活、生態空間。農村居民點的集聚分布，有助于改善農村地區的人地關系，避免土地的浪費與低效利用，促進內涵挖潛與集約化發展。

3.2.2 Voronoi圖變異系數分析基于ArcGIS 10.6平臺，運用空間數據分析對九臺農村居民點處理得出Voronoi圖。通過幾何運算得出每一塊多邊形的面積后，進行Cv計算，為了更直觀表示各鄉鎮居民點變化趨勢，將Cv在柱狀圖中表示（圖3）。

圖3 1990—2018年九臺區Cv

整體上，九臺區各鄉鎮和街道農村居民點分布多數處于隨機分布狀態，少部分處于集聚分布狀態。2000年是研究區Cv的一個轉折時點，研究區整體上Cv在2000年之后大體上呈增大的趨勢。

2000年后多個地區Cv顯著提高，區域農村居民點分布特征隨機性和集聚性增強，如九臺街道、土們嶺鎮等。其中九臺街區農村居民點分布逐漸趨于集聚，土們嶺鎮由隨機性分布轉化為集聚性分布。九臺街區和土們嶺鎮處于研究區的中心位置，位于長吉經濟帶中段，由于其經濟發展水平較高，基礎設施和公共設施配套水平逐漸提高，會對散落分布的居民點產生一定的集聚效應。葦子溝鎮、紀家鎮、興隆鎮等屬于農村居民點隨機分布性的區域，在空間上這些鄉鎮均圍繞著九臺區中心地帶邊緣分布。營城街道、九郊街道緊鄰九臺街區分布，居民點分布呈集聚態勢。

卡倫湖鎮在1990—2010年一直處于隨機分布狀態，但到達2018年Cv顯著提高了約20%轉變為集聚分布狀態，這與卡倫鎮地處長春、吉林兩大城市之間的區位優勢是分不開的。2010年后，卡倫湖鎮依托自身資源稟賦和區位優勢，發展以工業為主導的鎮域經濟，積極發展多元農業，促進產業結構調整，帶動農民就業，農民愿意留下來，同時隨著區域生活生產條件的不斷改善，農村居民點集聚已成為一種發展態勢。

3.2.3 核密度分析基于九臺區1990—2018年農村居民點數據，利用ArcGIS10.6空間分析模塊中核密度分析功能，設置搜索半徑為6 500 m，輸出柵格像元為500 m，得到1990—2018年九臺區農村居民點核密度分布情況（圖4）。

圖4 1990—2018年九臺區農村居民點核密度分布情況

整體上，九臺區農村居民點核密度值大致展現出“中部集聚，四周稀疏”的空間分布特征。九臺區核密度較高的區域主要圍繞中心城區分布，沿南北向伸展，分布于飲馬河沿岸，表明該部分區域農村居民點分布較為密集，且呈現出由中心向四周逐漸遞減的分布特征。

4個時期內1990年與2000年、2010年與2018年核密度分布特征相似。其中，2000—2010年，農村居民點核密度分布變化最為顯著，核密度大于0.8的區域如九臺街道、九郊街道和營城街道等高核密度值區域明顯收縮。其中局部高核密度值區域由最初的連片而后分化斷開，由最初的“單核”演化為“雙核”。研究區東北部核密度值整體顯著下降，出現大面積核密度小于0.4的低核密度值區域，表明該區域農村居民點數量明顯減少，同時該時段內林地數量也明顯減少。東南部波泥河鎮出現了一個核密度大于1的高密度值區域，表明該地區農村居民點有集中收縮的趨勢。

2010—2018年，研究區東北部部分地區核密度上升，表明該部分地區居民點分散程度有所減緩。西南部卡倫湖鎮邊緣地帶密度值下降，農村居民點減少，這與其作為長春的衛星城，進行征遷村屯推進城鎮化建設有關。

3.2.4 重心遷移分析基于ArcGIS10.6平臺，對研究區進行重心分析，進而得到2010—2018年的重心遷移圖（圖5）。其中，1990年重心坐標（125°57′04″E，44°12′14″N），2000年重心坐標（125°57′00″E，44°12′12″N），2010年重心坐標（125°57′37″E，44°10′30″N），2018年重心坐標（125°54′45″E，44°10′37″N）。

圖5 九臺區1990—2018年農村居民點重心遷移變化

九臺區農村居民點重心向九臺城區偏移，同時整體上表現為向著長春中心城區偏移。從宏觀層面而言，國家整體經濟發展是推動城市發展的重要因素。農村居民點的集聚程度和空間分布隨著城市化浪潮發展而不斷變化，其所形成格局能在一定程度上反映社會經濟條件［36］。20世紀50年代以來，農村居民點的分布呈現規模集中化和局部分散化等趨勢［37］。根據九臺區農村居民點重心變化和農村居民點規模變化，九臺區農村居民點的重心整體向西南方向移動，在此期間長春市經濟整體增長良好，中心城區不斷擴張，帶動周圍縣市經濟發展，城區周邊農村居民點不斷增加聚集，整體上表現為南遷聚集效應。

4 結論與建議

本研究以長春市九臺區為研究區，利用農村居民點土地利用數據，基于ArcGIS 10.6和Fragstats 4.2平臺，采用景觀格局指數、平均最鄰近指數、Voronoi圖變異系數、核密度估算和重心遷移模型方法，對九臺區近30年農村居民點時空演變特征進行分析。

1）九臺區農村居民點空間分布上隨時間序列呈現集聚化發展，對研究區影響逐年增大。1990—2018年，九臺區農村居民點面積逐步收縮，平均斑塊面積增大，最大面積斑塊所占比例逐步提高。

2）由于距離不同以及居民點自身發展條件的限制，經濟發展水平、基礎設施以及公共設施配套水平較高的區域會對周圍散落分布的居民點產生不同的影響。營城街道等緊鄰九臺街區分布，受其輻射作用影響，居民點分布呈集聚態勢。葦子溝鎮等區域均圍繞著九臺區中心地帶邊緣分布，受其引力作用影響，呈現出隨機分布狀態。

3）九臺區農村居民點分布大致展現出“中部集聚，四周稀疏”的空間分布特征。2000—2010年核密度值較高區域明顯收縮。

4）九臺區農村居民點重心向九臺城區偏移，同時整體上表現為向著長春中心城區西南方向偏移，表現為南遷聚集效應。

隨著城鎮化的推進，農村居民點規模在逐漸擴張但數量卻在不斷減少，同時也產生了如大量土地閑置、“人地分離”等不合理現象。探索農村居民點的時空演變特征是進行其進行優化布局的前提，而對農村居民點布局進行優化，從而實現土地資源的高效合理利用是實現鄉村振興切實有效的途徑。本研究從鄉村振興戰略出發，研究九臺區近30年來農村居民點時空演變格局，為進行農村居民點整治和布局優化、促進土地資源的合理配置、改善農村生產生活空間，從而進一步實現鄉村振興和城鄉一體化發展提供參考。但本研究僅研究時空演變特征，并未深入研究其驅動因子，建議參照區域發展情況和土地利用現狀，綜合考量水域、地形等自然因素以及人口經濟等經濟社會因素對農村居民點時空分布特征的影響，更深層次把握農村居民點變遷規律，為鄉村振興項目實施和發展戰略制訂提供理論參考。