洪步庭，吳芬娜，任 平

（1．四川師范大學(xué) 西南土地資源評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都610066；2．四川師范大學(xué) 地理與資源科學(xué)學(xué)院，成都610066）

20世紀(jì)90年代中期以來(lái)，我國(guó)城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，時(shí)至2010年全國(guó)的城鎮(zhèn)化水平達(dá)到49．68%［1］。但是作為我國(guó)人口重要組成部分的農(nóng)村人口依然數(shù)量龐大，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2010年發(fā)布的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2009年末農(nóng)村人口數(shù)為7．128 8億人，占總?cè)丝跀?shù)的53．41%?？紤]城市化進(jìn)程和人口增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2030年仍將有大約6億人口居住在廣大農(nóng)村地區(qū)［2－3］，可見(jiàn)未來(lái)較長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)仍將是農(nóng)村人口聚居的主要形態(tài)和場(chǎng)所［4］。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，農(nóng)村居民點(diǎn)的外在特征和空間結(jié)構(gòu)也在不斷地發(fā)生變遷，在反映出社會(huì)發(fā)展進(jìn)步過(guò)程中人地關(guān)系演變趨勢(shì)的同時(shí)，也成為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要因素［5］。在當(dāng)前我國(guó)土地后備資源嚴(yán)重不足，要發(fā)展和無(wú)地可用這對(duì)矛盾愈來(lái)愈尖銳的大背景下，農(nóng)村居民點(diǎn)卻由于在整體布局上缺乏規(guī)劃指導(dǎo)和控制，自然村落普遍形成了“滿天星”式的散落布局現(xiàn)象，這種松散無(wú)序的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布造成了農(nóng)村土地資源的嚴(yán)重浪費(fèi)和建設(shè)用地結(jié)構(gòu)的不合理，影響了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化、城鎮(zhèn)化和現(xiàn)代化進(jìn)程［6－7］，甚至成為了新農(nóng)村建設(shè)和統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的一大阻力。因此，如何正確識(shí)別和判斷農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布模式（聚集或分散還是其他的分布形態(tài)），揭示其內(nèi)在的各種狀態(tài)和變化過(guò)程顯得至關(guān)重要。國(guó)內(nèi)的學(xué)者大多從影響農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局的因素入手，通過(guò)建立相關(guān)的指標(biāo)體系來(lái)研究其空間分布特征及布局模式［8－10］，而根據(jù)農(nóng)村居民點(diǎn)自身的分布形態(tài)來(lái)分析其空間布局模式與演變規(guī)律的研究還較為薄弱。

成都市作為全國(guó)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)之一，近些年來(lái)不斷通過(guò)土地制度政策方面的理論和實(shí)踐創(chuàng)新，如拆院并院、增減掛鉤、地票制度等，力求改變目前農(nóng)村居民點(diǎn)低效、粗放的利用方式，充分挖掘農(nóng)村居民點(diǎn)的利用潛力，最大限度地促進(jìn)農(nóng)村土地資源的節(jié)約集約利用。龍泉驛區(qū)作為成都東部的近郊城區(qū)，同時(shí)也是國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的成都市城市向東發(fā)展的主體區(qū)域，其農(nóng)村居民點(diǎn)現(xiàn)狀存在用地總量偏大、村莊用地規(guī)模偏小和建新不拆舊等集約化程度低的現(xiàn)象［11］。因此本文以成都市龍泉驛區(qū)為例，借助2005年和2010年兩期遙感影像，運(yùn)用GIS技術(shù)和空間數(shù)據(jù)分析法，將龍泉驛區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)分布抽象成點(diǎn)的分布模式，進(jìn)而定量化地描述其整體空間分布特征和動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，以期為協(xié)調(diào)農(nóng)村居民點(diǎn)布局建設(shè)與環(huán)境關(guān)系、制定村莊發(fā)展建設(shè)規(guī)劃、推動(dòng)新農(nóng)村合理穩(wěn)步建設(shè)提供決策參考和依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1．1 研究區(qū)概況

龍泉驛區(qū)位于成都平原東部邊緣，龍泉山西麓，地勢(shì)東北高西北低，海拔425～1 051m，跨成都平原和川中丘陵區(qū)。幅員面積556km2，境內(nèi)地貌特征主要有平壩、臺(tái)地、淺丘、低山和山原等。屬于四川盆地亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū)，四季分明，氣候溫和，全區(qū)年平均降雨量為993．9mm，年均溫16．6℃。下轄4個(gè)街道辦事處、7個(gè)鎮(zhèn)和1個(gè)鄉(xiāng)，總?cè)丝?9萬(wàn)。農(nóng)業(yè)人口占到了總?cè)丝诘?9．98%，農(nóng)業(yè)依然在該區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有較大比重。由于受到自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和思想觀念的影響，該區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布很不均勻。

1．2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文所采用的數(shù)據(jù)包括龍泉驛區(qū)2005年6月11日與2010年11月15日Quickbird多光譜遙感數(shù)據(jù)（分辨率為2．44～2．88m）、龍泉驛區(qū)1∶5萬(wàn)地形圖數(shù)據(jù)以及相關(guān)文本資料。首先利用研究區(qū)1∶5萬(wàn)地形圖提取高分辨率DEM數(shù)據(jù)，基于Erdas 9．1軟件對(duì)Quickbird遙感影像進(jìn)行正射糾正，接著采用Quickbird 432波段進(jìn)行真彩色合成，合成影像質(zhì)量?jī)?yōu)良，反差適中，滿足居民點(diǎn)解譯的要求，經(jīng)過(guò)拼接裁剪后的數(shù)據(jù)均采用西安80坐標(biāo)系、高斯—克呂格（Gauss－Kruger）6°分帶投影，18帶。

建立農(nóng)村居民點(diǎn)的解譯標(biāo)志，在ArcGIS 9．3軟件平臺(tái)下采用人機(jī)交互判讀方式解譯，分別得到龍泉驛區(qū)2005年與2010年的農(nóng)村居民點(diǎn)矢量圖層，經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)比以及專(zhuān)家確認(rèn)，使最終Quickbird影像地類(lèi)判讀精度達(dá)到90%以上，基本滿足研究工作要求。同時(shí)，將其與龍泉驛區(qū)的行政界線圖層一起導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)，作為下一步分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 研究方法

2．1 樣方分析法

樣方分析法（Quadrat Analysis，QA）通過(guò)用規(guī)則的樣方覆蓋整個(gè)研究區(qū)域，然后根據(jù)樣方中點(diǎn)的個(gè)數(shù)來(lái)構(gòu)建樣方數(shù)目的頻數(shù)分布；再將此觀測(cè)頻數(shù)分布與理論上隨機(jī)模式下的頻數(shù)分布進(jìn)行比較，來(lái)判斷點(diǎn)模式的空間分布特征，可以利用方差均值比（Variance－Mean Ratio，VMR）或克爾莫洛夫—斯米爾諾夫（KS）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法來(lái)檢測(cè)觀測(cè)頻數(shù)分布與隨機(jī)模式下的期望頻數(shù)分布之間有無(wú)統(tǒng)計(jì)上的顯著差異。

在使用樣方分析法時(shí)，有兩個(gè)問(wèn)題需要認(rèn)真考慮：一是樣方的選擇。常用的樣方主要有正方形、圓形、六邊形等。本文考慮到正方形已經(jīng)在農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布研究中得到了廣泛的應(yīng)用［12－13］以及其能夠完全覆蓋整個(gè)研究區(qū)域的幾何特性，因此采用正方形樣方。另一個(gè)問(wèn)題便是樣方的大小。根據(jù)Greig－Smith［14］與隨后的 Taylor［15］及 Griffith［16］的研究，樣方的最優(yōu)尺寸可用下式計(jì)算：

式中：Qi，Ei——來(lái)自任意兩個(gè)觀測(cè)分布的第i組累計(jì)比率。

式中：n1，n2——兩組分布中的樣方數(shù)。

2．2 最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量

最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量（R統(tǒng)計(jì)量）最早是由Clark和Evans這兩位植物學(xué)家于1954年提出，后由Dacey引入地理學(xué)中，其核心思想是將各點(diǎn)之間的最小距離與某種理論模式中的最近鄰點(diǎn)之間的距離相比較，進(jìn)而得出點(diǎn)空間分布的某些特征［17］。

R統(tǒng)計(jì)量是點(diǎn)分布中最近鄰點(diǎn)平均距離的觀測(cè)值與期望值之比，可用下式進(jìn)行計(jì)算：

式中：robs——最近鄰點(diǎn)平均距離的觀測(cè)值；rexp——由理論模式?jīng)Q定的最近鄰點(diǎn)平均距離的期望值。

為了得到所觀測(cè)點(diǎn)模式的最近鄰點(diǎn)平均距離，可按下式計(jì)算：

式中：di——i點(diǎn)的最近鄰點(diǎn)距離；n——點(diǎn)數(shù)。

對(duì)于理論上的隨機(jī)模式，可以利用下式來(lái)計(jì)算其平均最近鄰點(diǎn)距離：

式中：A——研究區(qū)域的面積；n——點(diǎn)數(shù)。

由于R統(tǒng)計(jì)量是由最近鄰點(diǎn)距離的觀測(cè)值與隨機(jī)模式下的期望值相比得到的，因此如果R＞1，則表明觀測(cè)模式比隨機(jī)模式分散；如果觀測(cè)模式比隨機(jī)模式聚集，則R＜1。R統(tǒng)計(jì)量的取值從0（完全聚集模式）到1（隨機(jī)模式）再到2．149（理論上最完美的分散模式）不等。盡管可以通過(guò)考察R統(tǒng)計(jì)量得出觀測(cè)模式與隨機(jī)模式相比是聚集還是分散，但是仍然無(wú)法確定兩者間聚集或分散的程度。在使用最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量時(shí)，可以將觀測(cè)值與期望值之間的差異與最近鄰點(diǎn)平均距離的標(biāo)準(zhǔn)誤差（SEr）進(jìn)行比較來(lái)衡量它們之間的差異程度［18］。通過(guò)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化Z值來(lái)檢驗(yàn)差值與其標(biāo)準(zhǔn)誤差之間的比較情況，其公式如下：

式中各參數(shù)的含義與前面相同。如果Z＞1．96或Z＜－1．96，就可以認(rèn)為在α＝0．05的顯著性水平下，所計(jì)算出的觀測(cè)模式與隨機(jī)模式之間的差值具有統(tǒng)計(jì)顯著性；反之，如果－1．96＜Z＜1．96，則可認(rèn)為盡管觀測(cè)模式看上去更加聚集或更加分散，但事實(shí)上，它與隨機(jī)模式之間不存在顯著差異。

3 結(jié)果與分析

3．1 樣方分析法

通過(guò)對(duì)前述數(shù)據(jù)庫(kù)中農(nóng)村居民點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)，2005年龍泉驛區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)總數(shù)為533個(gè)，2010年的農(nóng)村居民點(diǎn)總數(shù)為417個(gè)。根據(jù)公式（1），將會(huì)得出兩個(gè)不同的樣方面積?？紤]到樣方面積和樣方總數(shù)的一致，根據(jù)2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的平均總數(shù)475個(gè)，采用大小為1 530m×1 530m（面積為2．34km2）的樣方對(duì)龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布進(jìn)行分析。由于樣方必須完全覆蓋整個(gè)研究區(qū)域，在ArcGIS 9．3中，先提取面狀農(nóng)村居民點(diǎn)的質(zhì)心將其轉(zhuǎn)為點(diǎn)狀；然后利用Create Fishnet工具，經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，得到龍泉驛區(qū)范圍內(nèi)共包含380（19行×20列）個(gè)樣方（圖1—2）；再將樣方與龍泉驛區(qū)的邊界進(jìn)行疊置分析，按2005年和2010年農(nóng)村居民點(diǎn)的個(gè)數(shù)分別統(tǒng)計(jì)樣方的觀測(cè)頻數(shù)并將其轉(zhuǎn)化為累計(jì)比率；最后根據(jù)公式（2）計(jì)算兩者的比率絕對(duì)差（表1）。

從表1可以看出，2005年含1個(gè)到5個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)的樣方數(shù)均比2010年的多，這說(shuō)明2005年較少的農(nóng)村居民點(diǎn)落在了較多的樣方中；而2005年含6個(gè)到8個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)的樣方數(shù)都比2010年的少，反映2005年較多的農(nóng)村居民點(diǎn)落在了較少的樣方中。由于在高度聚集的點(diǎn)模式中，所有或大部分的點(diǎn)都會(huì)落在一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)樣方中；而在高度分散的點(diǎn)模式中，各樣方中點(diǎn)的個(gè)數(shù)會(huì)基本相同。因此可以粗略地判斷，2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布從一定程度上來(lái)說(shuō)要比2010年更為分散。按照表1的計(jì)算結(jié)果，K－S檢驗(yàn)的D統(tǒng)計(jì)量為0．166；根據(jù)公式（3）計(jì)算出比較基準(zhǔn)的臨界值為0．099。統(tǒng)計(jì)量大于D0．05，說(shuō)明在0．05的顯著性水平下，2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布與2010年存在顯著差異。

3．2 最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量

在ArcGIS 9．3中，利用Near工具，計(jì)算出2005年和2010年龍泉驛區(qū)各農(nóng)村居民點(diǎn)之間的最近距離；然后根據(jù)公式（5）分別計(jì)算這兩年農(nóng)村居民點(diǎn)的最近鄰點(diǎn)平均距離；再根據(jù)公式（6）和公式（4）計(jì)算出相應(yīng)的R統(tǒng)計(jì)量；最后通過(guò)公式（7）和公式（8）得到這兩者各自的標(biāo)準(zhǔn)化Z值（表2）。

圖1 2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布

圖2 2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布

表1 2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的樣方分析結(jié)果

表2 2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果

從表2的R統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的R統(tǒng)計(jì)量大于1，表明2005年農(nóng)村居民點(diǎn)的分布模式比隨機(jī)模式分散；2010年的R統(tǒng)計(jì)量小于1，表明該年農(nóng)村居民點(diǎn)的分布模式比隨機(jī)模式聚集；從標(biāo)準(zhǔn)化Z值來(lái)看，2005年較高的Z值（Z＝2．684 2＞1．96）說(shuō)明該年農(nóng)村居民點(diǎn)分布的分散趨勢(shì)比較顯著；而2010年較低的Z值（－1．96＜Z＝－0．597 5＜1．96）則說(shuō)明盡管該年農(nóng)村居民點(diǎn)的分布看上去更加聚集，但是它與隨機(jī)模式相比，聚集的態(tài)勢(shì)并不明顯。對(duì)比兩年的R統(tǒng)計(jì)量可以看出，2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的分布比2005年更加集聚。

4 結(jié)論與討論

本文將GIS技術(shù)與空間數(shù)據(jù)分析法相結(jié)合，運(yùn)用樣方分析法和最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)研究2005年和2010年成都市龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布特征及其演變規(guī)律。研究結(jié)論如下：

（1）2005年和2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布存在顯著的差異。2005年龍泉驛區(qū)較少的農(nóng)村居民點(diǎn)落在了較多的樣方中，而較多的農(nóng)村居民點(diǎn)卻落在了較少的樣方中；2010年農(nóng)村居民點(diǎn)的分布情況則呈現(xiàn)出相反的態(tài)勢(shì)。

（2）2005年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布整體上呈現(xiàn)出顯著的分散趨勢(shì)，而2010年則表現(xiàn)為聚集的態(tài)勢(shì)，但是從統(tǒng)計(jì)學(xué)上來(lái)說(shuō)，卻并不顯著。盡管如此，2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的聚集程度仍然高于2005年。

（3）從以上龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布特征和演變趨勢(shì)來(lái)看，龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量正在不斷地減少，分布也愈發(fā)地集中。2010年龍泉驛區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量比2005年減少了約22%，涉及的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要位于龍泉驛區(qū)東部的洛帶鎮(zhèn)、萬(wàn)興鄉(xiāng)、同安街道辦事處和南部的山泉鎮(zhèn)、茶店鎮(zhèn)，這些區(qū)域山地地貌，地形起伏較大，屬于生態(tài)環(huán)境保護(hù)區(qū)，自然和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差；居民點(diǎn)更多集中于北部的黃土鎮(zhèn)、西河鎮(zhèn)和十陵街道辦事處，這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離成都主城區(qū)較近，交通和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展條件較好，集中居住的條件更好。

［1］ 張春梅，張小林，吳啟焰，等．城鎮(zhèn)化質(zhì)量與城鎮(zhèn)化規(guī)模的協(xié)調(diào)性研究：以江蘇省為例［J］．地理科學(xué)，2013，33（1）：16－22．

［2］ 張克鋒，彭晉福，張定祥，等．基于城鎮(zhèn)化水平和GDP情景下中國(guó)未來(lái)30年土地利用變化模擬［J］．中國(guó)土地科學(xué)，2007，21（2）：58－64．

［3］ 簡(jiǎn)新華，黃錕．中國(guó)城鎮(zhèn)化水平和速度的實(shí)證分析與前景預(yù)測(cè)［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2010，45（3）：28－39．

［4］ 鄒利林，王占岐，王建英．山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局與優(yōu)化［J］．中國(guó)土地科學(xué)，2012，26（9）：71－77．

［5］ 譚雪蘭，段建南，包春紅，等．基于GIS的麻陽(yáng)縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局優(yōu)化研究［J］．水土保持研究，2010，17（6）：177－180．

［6］ 于淼，邊振興，李建東．RS與GIS支持下的桓仁縣農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局與空間分布特征分析［J］．西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009，34（4）：106－114．

［7］ 劉仙桃，鄭新奇，李道兵．基于Voronoi圖的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征及其影響因素研究：以北京市昌平區(qū)為例［J］．生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境研究，2009，25（2）：30－33，93．

［8］ 龍英，舒曉波，李秀娟，等．江西省安?？h農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布變化及其環(huán)境因素分析［J］．水土保持研究，2012，19（5）：171－175，180．

［9］ 姜磊，雷國(guó)平，張健，等．農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局及優(yōu)化分析［J］．水土保持研究，2013，20（1）：224－229．

［10］ 郄瑞卿，劉富民，劉洪，等．吉林省磐石市農(nóng)村居民點(diǎn)用地空間布局優(yōu)化模式研究［J］．水土保持研究，2013，20（1）：197－201．

［11］ 唐柳，王瑾．農(nóng)村居民點(diǎn)整理潛力分析：以成都市龍泉驛區(qū)為例［J］．農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2007（1）：19－22．

［12］ 閆慶武，卞正富，王楨．基于空間分析的徐州市居民點(diǎn)分布模式研究［J］．測(cè)繪科學(xué)，2009，34（5）：160－163．

［13］ 潘竟虎，楊旺明，趙銳鋒．黃土丘陵溝壑區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布模式空間統(tǒng)計(jì)分析：以甘谷縣為例［J］．西北人口，2010，31（5）：77－81，87．

［14］ Greig－Smith P．The use of random and contiguous quadrats in the study of the structure of plant communities［J］．Annals of Botany，1952，16（2）：293－316．

［15］ Taylor P J．Quantitative Methods in Geography：An Introduction to Spatial Analysis［M］．Boston：Houghton Mifflin，1997：146－147．

［16］ Griffith D A，Amrhein C G，Desloges J R．Statistical Analysis for Geographers［M］．Englewood Cliffs，NJ：Prentice－Hall，1991：3－4．

［17］ 毛政元，李霖．空間模式的測(cè)度及其應(yīng)用［M］．北京：科學(xué)出版社，2004．

［18］ David W S Wong，Jay Lee．ArcView GIS與ArcGIS地理信息統(tǒng)計(jì)分析［M］．上海：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2008：224．