任 平，洪步庭，劉 寅，周介銘

(1.四川師范大學 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室， 成都 610066；2.四川師范大學 地理與資源科學學院， 成都 610066)

基于RS與GIS的農(nóng)村居民點空間變化特征與景觀格局影響研究

任 平1,2,*，洪步庭1,2，劉 寅1,2，周介銘1,2

(1.四川師范大學 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室， 成都 610066；2.四川師范大學 地理與資源科學學院， 成都 610066)

農(nóng)村居民點作為鄉(xiāng)村地域空間人口聚居形態(tài)，是鄉(xiāng)村聚落景觀重要組成部分，其空間布局、演變特征受自然、社會、經(jīng)濟多重因素的影響。利用都江堰市2005年和2010年兩期遙感影像提取農(nóng)村居民點、坡度、道路、河流等矢量數(shù)據(jù)，借助RS、GIS空間分析技術(shù)，定量研究都江堰市農(nóng)村居民點的空間變化過程、格局和趨勢，并選取景觀格局指數(shù)對影響農(nóng)村居民點布局特征的因素進行深入分析。結(jié)果表明：(1)2005年和2010年都江堰市農(nóng)村居民點的空間分布總體上均表現(xiàn)出顯著的聚集趨勢，2010年農(nóng)村居民點的聚集程度要比2005年高，但居民點集聚的空間態(tài)勢沒有發(fā)生明顯變化，仍然集中在都江堰市的東南部；(2)坡度、道路和河流對都江堰市農(nóng)村居民點的布局有顯著影響，其中超過80%的居民點分布在0—10°坡度范圍內(nèi)，超過50%的居民點分布在道路500 m范圍內(nèi)，近60%居民點分布在河流1000 m范圍內(nèi)；(3)農(nóng)村居民點空間布局除了受地形因素影響外，還與國家級風景名勝區(qū)、世界文化遺產(chǎn)區(qū)等保護政策，農(nóng)村土地綜合整治和災后重建等規(guī)劃因素密切相關(guān)。該研究以期為農(nóng)村居民點動態(tài)變化監(jiān)測、農(nóng)村土地整理效果評價、新農(nóng)村規(guī)劃等理論和實踐提供重要決策參考和技術(shù)支撐。

農(nóng)村居民點；空間特征；景觀格局；影響因素

隨著我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的不斷推進，城鎮(zhèn)建設用地的需求日益增加，而農(nóng)村卻普遍存在居民點用地規(guī)模小、數(shù)量多、內(nèi)部空間布局松散無序以及農(nóng)村“空心化”趨勢加劇等土地粗放、低效利用的現(xiàn)象，這不僅造成了農(nóng)村土地資源的嚴重浪費和建設用地結(jié)構(gòu)的不合理，而且嚴重影響了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化、城鎮(zhèn)化和現(xiàn)代化進程[1- 2]，甚至成為新農(nóng)村建設和統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的障礙因素。農(nóng)村居民點用地是生產(chǎn)和生活等綜合功能的載體，對區(qū)域發(fā)展起宏觀控制的作用，同時也影響著區(qū)域發(fā)展的規(guī)模和方向[3]。另外，農(nóng)村居民點又是農(nóng)村聚落的主要景觀形態(tài)，是在特定的地理環(huán)境和社會經(jīng)濟背景中，人類活動與自然、社會經(jīng)濟相互作用的綜合結(jié)果，其分布受到自然條件和社會經(jīng)濟條件等因素的共同影響[4]。因此，正確識別、判斷農(nóng)村居民點的空間分布形態(tài)和模式，揭示其內(nèi)在的各種狀態(tài)、變化規(guī)律及其影響因素對于指導農(nóng)村居民點規(guī)劃，促進城鄉(xiāng)土地資源優(yōu)化配置均具有重要的理論和實踐意義。

都江堰市是我國國家級風景名勝區(qū)、世界文化遺產(chǎn)區(qū)，是成都市統(tǒng)籌城鄉(xiāng)的重要組成單元，也是5·12汶川地震災區(qū)受災核心區(qū)中最大的城市[5]。自2005年以來都江堰市農(nóng)村土地綜合整治、增減掛鉤等工作有序推進，尤其是在災后重建過程中，農(nóng)村居民點空間形態(tài)、外部特征和規(guī)劃布局發(fā)生了較大變化?；诖吮尘跋拢远冀呤袨樽C實研究對象，借助2005年和2010年兩期遙感影像，通過運用農(nóng)村居民點的“面-點”轉(zhuǎn)換模型和GIS空間分析技術(shù)，在定量化描述其空間分布格局和動態(tài)演變規(guī)律的基礎上，從景觀生態(tài)學的角度對農(nóng)村居民點分布的特征及其影響因素進行深入分析，以期為農(nóng)村居民點動態(tài)變化監(jiān)測、農(nóng)村土地整理效果評價、新農(nóng)村規(guī)劃等理論和實踐提供重要決策參考和技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

都江堰市位于成都平原西北邊緣，介于東經(jīng)103°25 ′—103°47 ′，北緯30°44 ′—31°22 ′之間，地跨川西龍門山地帶和成都平原岷江沖積扇扇頂部位，海拔592—4582 m，最大相對高差3990 m。市域面積1208 km2，下轄17 個鎮(zhèn)，2 個鄉(xiāng)和1 個街道辦。境內(nèi)地質(zhì)結(jié)構(gòu)復雜，地貌類型多樣。龍門山脈中南段褶皺地帶貫穿市境西部和北部，西北向東南以此分為高山、中低山、丘陵和平原，山區(qū)占54.3%，丘陵占11.5%，平壩占34.2%，地貌特征大致可概括為“五山二丘三分壩”。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

本文所采用的數(shù)據(jù)主要有都江堰市2005年6 月11 日與2010年11 月22 日Quickbird多光譜遙感影像數(shù)據(jù)(分辨率為2.44—2.88 m)、都江堰市1∶5 萬地形圖數(shù)據(jù)以及相關(guān)文字資料。研究區(qū)采用西安80坐標系高斯-克呂格投影。首先對研究區(qū)1∶5萬地形圖進行矢量化，提取出等高線并構(gòu)建DEM模型。利用ERDAS 9.1軟件，基于DEM模型對 Quickbird 遙感影像進行正射糾正，選取Quickbird432波段合成假彩色影像，合成影像質(zhì)量優(yōu)良，反差適中，達到對土地利用類型解譯的要求。然后通過建立農(nóng)村居民點、道路與河流水系的解譯標志，目視解譯得到都江堰市2005與2010年的農(nóng)村居民點、道路和河流水系數(shù)據(jù)。利用野外實地調(diào)查數(shù)據(jù)對農(nóng)村居民點、道路和河流水系等進行精度驗證，采用隨機采樣的方法，在選取的193 個樣點中有181 個被正確識別，因此地類判讀精度達到93.8%，基本滿足研究的要求。最后，將其與都江堰市的行政界線圖層一起導入數(shù)據(jù)庫(圖1)，作為下一步分析的數(shù)據(jù)基礎。

圖1 2005年和2010年都江堰市農(nóng)村居民點分布圖Fig.1 The distributions of rural settlements in 2005 and 2010

2 研究方法

2.1 最近鄰點統(tǒng)計量

最近鄰點統(tǒng)計量(R統(tǒng)計量)最早是由Clark和Evans這兩位植物學家于1954年提出，后由Dacey引入地理學中，其核心思想是將各點之間的最小距離與某種理論模式中的最近鄰點之間的距離相比較，進而得出點空間分布的某些特征[6]。

R統(tǒng)計量是點分布中最近鄰點平均距離的觀測值與期望值之比，計算公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中,robs是最近鄰點平均距離的觀測值；rexp是由理論模式?jīng)Q定的最近鄰點平均距離的期望值；di為i農(nóng)村居民點的最近鄰點距離；n為農(nóng)村居民點總數(shù)；A為研究區(qū)面積。

由于R統(tǒng)計量是將最近鄰點距離的觀測值與隨機模式下的期望值相比得到的，因此如果R>1，則表明觀測模式比隨機模式分散；如果觀測模式比隨機模式聚集，則R<1。R統(tǒng)計量的取值從0(完全集聚分布)到1(隨機分布)再到2.1491(均勻分布)不等[7- 8]。盡管通過考察R統(tǒng)計量，可以得出觀測模式與隨機模式相比是聚集還是分散，但是仍然無法確定兩者間聚集或分散的程度。在使用最近鄰點統(tǒng)計量時，一種衡量平均距離的觀測值與期望值之間差異程度的方法，是將它們的差異與最近鄰點平均距離的標準誤差(SEr)進行比較[9]。通過計算標準化Z值來檢驗差值與其標準誤差之間的比較情況，其公式如下：

(4)

(5)

式中各參數(shù)的含義與前面相同。如果Z>1.96或Z<-1.96，就可以認為在α=0.05的顯著性水平下，所計算出的觀測模式與隨機模式之間的差值具有統(tǒng)計顯著性；反之，如果-1.96

2.2 Ripley′s K函數(shù)

最近鄰點統(tǒng)計量僅僅表達的是點模式下整體分布狀態(tài)。而農(nóng)村居民點的空間分布可能隨研究尺度的改變而改變，在小尺度下呈現(xiàn)集聚分布，而在大尺度下有可能為均勻分布或隨機分布，Ripley′sK函數(shù)可以分析任何尺度下的空間分布格局，是分析農(nóng)村居民點空間分布格局的重要方法[10]。其計算公式如下：

(6)

式中,A為研究區(qū)面積；N為農(nóng)村居民點總數(shù)；dij為農(nóng)村居民點i與農(nóng)村居民點j之間的距離；h為空間尺度大小；Ih為指示函數(shù)，如果dij

K函數(shù)的計算結(jié)果本身很難直觀地看出其分布性質(zhì)[11]。為了使結(jié)果線性化并保持方差穩(wěn)定性，Besag等[12]提出對K(h)進行一個開方變換，即用L(h)代替K(h)。

(7)

當L(h)>0時，農(nóng)村居民點的分布在對應空間尺度上為集聚分布；當L(h)<0時，農(nóng)村居民點的分布在相應空間尺度上呈分散趨勢；當L(h)=0時，則表明農(nóng)村居民點的分布在這一尺度上符合空間完全隨機分布(Complete Spatial Randomness, CSR)。

2.3 景觀格局指數(shù)

農(nóng)村居民點作為農(nóng)村景觀的重要組成部分，區(qū)域的坡度是農(nóng)村居民點空間分布的宏觀地理背景，直接關(guān)系到居民點分布的空間格局。同時，交通條件通過改變農(nóng)村居民點的交通區(qū)位對其空間分布產(chǎn)生影響，是農(nóng)村居民點最初形成的重要條件之一[13]。景觀格局指數(shù)是高度濃縮的景觀格局信息，是反映景觀結(jié)構(gòu)組成、空間配置特征的簡單量化指標[14]。因此，本文選取斑塊數(shù)(NP)、斑塊面積(CA)、平均斑塊面積(MPA)、斑塊密度(PD)以及面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)(FRAC_AM)來分析坡度、道路和河流等環(huán)境因素對農(nóng)村居民點分布的影響程度。其中NP和MPA反映農(nóng)村居民點的用地規(guī)模，CA反映農(nóng)村居民點斑塊面積的總和，PD主要用來反映農(nóng)村居民點在空間上的分布狀態(tài)，PD值越大，區(qū)域內(nèi)居民點的空間分布越密集；FRAC_AM反映農(nóng)村居民點的空間分布形態(tài)，其值越大，表示該景觀類型越復雜[5,15- 16]。

3 研究結(jié)果

3.1 最近鄰點統(tǒng)計量

在ArcGIS9.3中，先提取面狀農(nóng)村居民點的質(zhì)心將其轉(zhuǎn)為點狀；然后利用Near工具，計算出2005年和2010年都江堰市各農(nóng)村居民點之間的最近距離；接著根據(jù)公式(2)和公式(3)分別計算這兩年份農(nóng)村居民點最近鄰點平均距離的觀測值和期望值；再根據(jù)公式(1)計算出相應的R統(tǒng)計量；最后通過公式(4)和公式(5)得到這兩者各自的標準化Z值，結(jié)果如表1所示。

表1 2005年和2010年農(nóng)村居民點分布的最近鄰點統(tǒng)計量分析結(jié)果

從表1的R統(tǒng)計量來看，都江堰市2005年和2010年農(nóng)村居民點分布的R統(tǒng)計量均小于1，表明這兩年農(nóng)村居民點的空間分布都比隨機模式聚集；從標準化Z值來看均小于-1.96，說明兩者聚集的態(tài)勢都比較顯著；對比兩年份的R統(tǒng)計量，可以發(fā)現(xiàn)2010年都江堰市農(nóng)村居民點分布比2005年更加集聚，因為2010年的R統(tǒng)計量相比2005年來說，更加趨近于0(完全集聚分布)。

3.2 Ripley′s K函數(shù)

利用David W.S.Wong和Jay Lee[9]軟件工具，利用ArcView3.3計算基于Ripley′sK函數(shù)的L(h)函數(shù)值?？臻g尺度設置為5 km，計算結(jié)果繪制成散點圖所示。

圖2 2005年和2010年農(nóng)村居民點分布的L(h)函數(shù)Fig.2 The L(h) functions for the rural settlements in 2005 and 2010

從圖2可以看出，都江堰市2005年和2010年農(nóng)村居民點分布的L(h)均大于0，表明這兩年農(nóng)村居民點的空間分布格局總體上屬于集聚分布。在0—13 km的范圍內(nèi)，2005年和2010年的L(h)呈上升趨勢，并且增幅較大，在13 km處達到最大，然后緩慢下降，說明隨著空間尺度的增加，農(nóng)村居民點的聚集度也隨之增加，直到13 km以后其聚集度才逐漸下降，并且聚集發(fā)生在較小的空間尺度內(nèi)，也就是說，聚集是在局部尺度上出現(xiàn)的；在0—34 km的范圍內(nèi)，2010年的L(h)要大于2005年，說明在這一空間尺度范圍內(nèi)2010年農(nóng)村居民點的聚集程度要比2005年來得高；34 km以后，2010年的L(h)小于2005年，表明在較大的空間尺度上，2005年農(nóng)村居民點的聚集程度比2010年高。

3.3不同環(huán)境因素對農(nóng)村居民點分布影響的景觀格局分析

在ArcGIS9.3中，首先對坡度按照0—5°、5—10°、10—15°、15—25°和>25°進行分級，然后選擇道路和河流及其較大的支流按500、1000、1500、2000 m和>2000m的半徑做緩沖區(qū)分析，再將坡度、道路緩沖區(qū)和河流緩沖區(qū)與2005年和2010年的農(nóng)村居民點矢量圖層分別進行疊加(圖3—圖5)，利用查詢統(tǒng)計功能，計算不同坡度、離道路和河流不同距離范圍內(nèi)農(nóng)村居民點斑塊的景觀格局指數(shù)(表2—表4)。

圖3 2005年和2010年不同坡度農(nóng)村居民點分布圖Fig.3 The distributions of rural settlements at areas with different slopes in 2005 and 2010

坡度/(°)Slope年份Year斑塊數(shù)NP/個Patchnumber占斑塊總數(shù)的比重/%Proportion斑塊面積CA/hm2Patcharea占斑塊總面積的比重/%Proportion平均斑塊面積MPA/hm2Meanpatcharea斑塊密度PD/(個/hm2)Patchdensity斑塊分維數(shù)FRAC_AMPatchfractaldimension0—5200551973.934586.5575.348.840.111.0632010110884.135674.6380.875.120.201.0985—102005405.70340.875.608.520.121.0522010765.77508.277.246.690.151.10810—1520057410.54598.999.848.090.121.0622010755.69521.087.436.950.141.10015—252005507.12323.665.326.470.151.0642010493.72259.463.705.300.191.076>252005192.71237.503.9012.500.081.065201090.6853.240.765.920.171.132

從表2可以看出，0—10°由于地勢平緩，起伏較小，水土流失輕微，是農(nóng)村居民點布局的理想坡度條件，2005年和2010年都江堰市有超過80%的農(nóng)村居民點分布在這一坡度范圍內(nèi)；隨著坡度的增加，農(nóng)村居民點的斑塊數(shù)和斑塊面積總體上先減少后增加再減少，其中>25°分布的農(nóng)村居民點斑塊數(shù)最少，斑塊面積最小，分維數(shù)最高；2005年農(nóng)村居民點的平均斑塊面積先減少后增加，2010年則表現(xiàn)出震蕩上升的態(tài)勢；2005年農(nóng)村居民點的斑塊密度先增加后減少，2010年則呈現(xiàn)震蕩下降的趨勢；2005年農(nóng)村居民點的斑塊分維數(shù)先減小后增加，2010年則是震蕩上升。對比這兩個年份農(nóng)村居民點的景觀格局指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，在各個坡度區(qū)間內(nèi)，2010年與2005年相比，農(nóng)村居民點的平均斑塊面積有不同程度的減少，尤其是坡度>25°的范圍，下降幅度最大；斑塊密度和斑塊分維數(shù)則有不同程度的增加；在0—10°的區(qū)間范圍內(nèi)，農(nóng)村居民點的斑塊數(shù)和斑塊面積有顯著的增加；10—25°范圍內(nèi)斑塊數(shù)幾乎沒有變化，但斑塊面積卻有不同程度的減少；坡度>25°的范圍，斑塊數(shù)和斑塊面積則有顯著減少。

圖4 2005年和2010年不同道路緩沖區(qū)農(nóng)村居民點分布圖Fig.4 The distributions of rural settlements with indifferent buffers of road in 2005 and 2010

距離/mDistance年份Year斑塊數(shù)NP/個Patchnumber占斑塊總數(shù)的比重/%Proportion斑塊面積CA/hm2Patcharea占斑塊總面積的比重/%Proportion平均斑塊面積MPA/hm2Meanpatcharea斑塊密度PD/(個/hm2)Patchdensity斑塊分維數(shù)FRAC_AMPatchfractaldimension0—500200539456.133444.1456.588.740.111.061201072555.054460.5063.576.150.161.101500—1000200514220.231229.1820.198.660.121.059201028221.411266.5418.054.490.221.0961000—15002005679.54458.917.546.850.151.053201015111.47587.158.373.890.261.0831500—20002005436.13524.748.6212.200.081.0912010896.76395.395.644.440.231.089>20002005567.98430.627.077.690.131.0572010705.32307.104.384.390.231.106

由表3可知，距道路500 m范圍內(nèi)分布的農(nóng)村居民點斑塊數(shù)最多，斑塊面積最大，均超過了50%；隨著距離的增加，分布的農(nóng)村居民點逐漸減少，尤其是0—1500 m的范圍內(nèi)，下降趨勢明顯；平均斑塊面積和2005年的分維數(shù)表現(xiàn)出先減少后增加再減少的態(tài)勢，2010年的斑塊密度則呈現(xiàn)先增加后減少再增加的趨勢。對比這兩個年份農(nóng)村居民點的景觀格局指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，在不同距離區(qū)間范圍內(nèi)，2010年農(nóng)村居民點的斑塊數(shù)、斑塊面積、斑塊密度和分維數(shù)比2005年都有不同程度的增加，平均斑塊面積則有不同程度的減少。

圖5 2005年和2010年不同河流緩沖區(qū)農(nóng)村居民點分布圖Fig.5 The distributions of rural settlements within different buffers of river in 2005 and 2010

距離/mDistance年份Year斑塊數(shù)NP/個Patchnumber占斑塊總數(shù)的比重/%Proportion斑塊面積CA/hm2Patcharea占斑塊總面積的比重/%Proportion平均斑塊面積MPA/hm2Meanpatcharea斑塊密度PD/(個/hm2)Patchdensity斑塊分維數(shù)FRAC_AMPatchfractaldimension0—500200529141.452636.3743.319.060.111.064201048937.132800.5839.915.730.171.098500—1000200516223.081359.0822.338.390.121.066201032824.911598.6422.784.870.211.0961000—1500200512217.38937.2415.407.680.131.060201024018.221203.8817.165.020.201.1021500—20002005638.97579.139.519.190.111.06520101279.64768.0410.956.050.171.096>20002005649.12575.759.469.000.111.050201013310.10645.569.204.850.211.101

從表4可以看出，超過60%的農(nóng)村居民點與河流的距離在1000 m以內(nèi)，500 m以內(nèi)的農(nóng)村居民點斑塊數(shù)超過了1/3；隨著離河流距離逐漸增加，農(nóng)村居民點的斑塊數(shù)和斑塊面積也在不斷的減少；平均斑塊面積表現(xiàn)出先減少后增加再減少的趨勢；2010年的斑塊密度和分維數(shù)呈現(xiàn)震蕩上升的態(tài)勢，2005年的分維數(shù)則表現(xiàn)為震蕩下降。對比這兩個年份農(nóng)村居民點的景觀格局指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，在不同距離區(qū)間上，2010年農(nóng)村居民點的斑塊數(shù)、斑塊面積、斑塊密度和分維數(shù)均比2005年有不同程度的增加，平均斑塊面積則有一定的減少。

4 結(jié)論與討論

本文采用RS和GIS等空間數(shù)據(jù)分析法，運用R統(tǒng)計量和Ripley′sK函數(shù)來研究都江堰市2005年和2010年農(nóng)村居民點的空間分布特征及其演變規(guī)律，并在此基礎上，從景觀生態(tài)學的角度深入分析了坡度、道路及河流對農(nóng)村居民點布局的影響。研究結(jié)論與討論如下：

(1)2005年和2010年都江堰市農(nóng)村居民點的空間分布總體上均表現(xiàn)出顯著的聚集趨勢，隨著空間尺度的增加，農(nóng)村居民點的聚集度也隨之增加，并且在13 km處達到最大，之后逐漸降低；2010年農(nóng)村居民點的聚集程度總體上要比2005年高一些，尤其是在0到34 km的空間尺度內(nèi)，34 km之后2005年農(nóng)村居民點的聚集程度則比2010年略高。

(2)坡度、道路和河流等景觀要素對都江堰市農(nóng)村居民點的布局有顯著影響，其中超過80%的居民點分布在0—10°坡度范圍內(nèi)，超過50%的居民點分布在道路500 m范圍內(nèi)，近60%居民點分布在河流1000 m范圍內(nèi)。隨著坡度和距道路、河流距離的增加，農(nóng)村居民點的斑塊數(shù)都有不同程度的減少。但農(nóng)村居民點在不同坡度級中的分布數(shù)量出現(xiàn)了波動，這主要是由于都江堰市山地、丘陵地形面積較廣，受空間因素限制，農(nóng)村居民點在坡度較大地形中分布也較多。

(3)2005年和2010年都江堰市農(nóng)村居民點聚集趨勢并沒有改變，從空間區(qū)位來看，主要在都江堰市東南部集聚；虹口鄉(xiāng)、龍池鎮(zhèn)、青城山鎮(zhèn)農(nóng)村居民點分布較少，除了受地形因素影響外，還與其為國家級風景名勝區(qū)、世界文化遺產(chǎn)區(qū)等保護政策因素相關(guān)。

(4)從2005年和2010年都江堰市農(nóng)村居民點變化結(jié)果及趨勢來看，農(nóng)村居民點分布處于逐漸優(yōu)化的過程和狀態(tài)，農(nóng)民下山沿鎮(zhèn)沿城集聚的趨勢比較明顯，尤其是道路、河流等要素成為影響集聚的主要因素。這種變化的原因主要是都江堰市農(nóng)村土地綜合整治和地震災后重建規(guī)劃，通過規(guī)劃引導農(nóng)民下山集中居住，這一過程和分布形態(tài)也表明農(nóng)民宅基地退出后重新規(guī)劃選址更加注重自然、環(huán)境等要素影響。因此，優(yōu)化農(nóng)村居民點布局要充分考慮地形、地質(zhì)條件，通過規(guī)劃促使農(nóng)民下山進鎮(zhèn)進城，盡量減少對保護區(qū)的環(huán)境干擾和破壞。同時，都江堰市適宜居住區(qū)空間有限，必須進一步加強土地節(jié)約集約利用，提高土地承載能力。

本文借助地理信息技術(shù)和空間分析技術(shù)分析不同時期農(nóng)村居民點空間變化過程，反映環(huán)境因素對農(nóng)村居民點空間布局的影響，并揭示其分布特征及演變規(guī)律，研究方法具有一定的可行性和可靠性，能為今后同類研究提供一定的方法借鑒和技術(shù)支撐。研究結(jié)果可為都江堰市新農(nóng)村建設規(guī)劃、增減掛鉤規(guī)劃、農(nóng)村土地綜合整治等提供決策參考。

致謝: 感謝中國科學院地理科學與資源研究所劉紀遠研究員，四川師范大學楊存建研究員，四川省國土勘測規(guī)劃研究院王玉川研究員等提供的支持和幫助。

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AstudyofspatialevolutioncharacteristicsofruralsettlementsandinfluencesoflandscapepatternsontheirdistributionusingGISandRS

REN Ping1,2,*, HONG Buting1,2, LIU Yin1,2,ZHOU Jieming1,2

1KeyLabofLandResourcesEvaluationandMonitoringinSouthwest,MinistryofEducation,SichuanNormalUniversity,Chengdu610066,China2InstituteofGeographyandResourcesScience,SichuanNormalUniversity,Chengdu610066,China

Forms of human habitation within rural settlements are a major component of rural landscapes.The spatial patterns and evolutionary characteristics of rural settlements are influenced by multiple factors, including natural, social, and economic elements.It is, therefore, important not only to properly identify and assess the spatial distribution patterns and evolutionary modes of rural settlements, but also to uncover causative laws and influential factors behind their evolution.This can facilitate scientific rural planning and enhance optimal distribution of urban and rural land resources.Our study is based on a series of digitalized vector data, including the locations of rural settlements, land slopes, rivers, and road networks obtained from remote sensing (RS) images of the city of Dujiangyan in Sichuan Province for 2005 and 2010.We applied analytical techniques derived from Geographic Information Systems (GIS) and RS to quantitatively analyze the processes, patterns, and trends of spatial evolution in rural settlements.Specifically, we explored landscape pattern indexes to examine in depth the factors influencing the distribution characteristics of rural settlements in the study area.Our results showed that: 1) In general, while there was significant clustering in the spatial distribution of rural settlements in Dujiangyan during both 2005 and 2010, this settlement pattern was even more significant in 2010.Along with an increase in the spatial scale, the degree of the clustering tendency also increased, reaching a maximum value at a scale of 13 km.2) The presence of land slopes, roads, and rivers significantly influenced the distribution of rural settlements in Dujiangyan as evidenced by the following findings.More than 80% of settlements were located in areas with slopes of less than 10 degrees; over 50% of settlements were located within 500 m from a road network; and almost 60% were distributed within 1000 m of a river.3) In 2005 as well as 2010, there was no obvious change in the concentrated locations of clusters, which were consistently found in the southeastern region of Dujiangyan City.However, during both time periods, fewer settlements were found in the townships of Hongkou, Longchi, and Qingcheng Mountain.The reason for this imbalance in the spatial distribution of rural settlements was that besides the influence by natural factors such as the landscape, the distribution patterns of rural settlements in Dujiangyan were also closely associated with several planning elements.These included a policy of protecting national regions of scenic interest and a World Cultural Heritage site located in the city, the rural land comprehensive consolidation projects and post-earthquake reconstruction planning.4) Based on the above findings on factors that influence the distribution of rural settlements, our research suggests that comprehensive consideration of topographical and geological conditions is required for optimal adjustment of rural settlement patterns.Scientific planning procedures can promote the relocation of rural residents from villages to townships and urban areas, and help to lessen disruption in environmentally protected regions.They can also reinforce the effective use of land resources and increase land supporting capabilities.We expect our research to provide a methodological reference for similar research conducted in the future.It can also provide a theoretical and practical reference for rural land-related decision-making and technical support, for example, dynamic monitoring of changes in rural settlements, assessments of rural land consolidation, and the “New Socialist Countryside” rural planning policy.

rural settlements; spatial characteristics; landscape patterns; factor of influence

國家自然科學基金項目(41301196)；國家社會科學基金項目(11XJY019)；國家973項目(2009CB421105)

2013- 07- 29;

2014- 03- 05

10.5846/stxb201307291976

*通訊作者Corresponding author.E-mail: pren121680@126.com

任平，洪步庭，劉寅，周介銘.基于RS與GIS的農(nóng)村居民點空間變化特征與景觀格局影響研究.生態(tài)學報,2014,34(12):3331- 3340.

Ren P，Hong B T，Liu Y，Zhou J M.A study of spatial evolution characteristics of rural settlements and influences of landscape patterns on their distribution using GIS and RS.Acta Ecologica Sinica,2014,34(12):3331- 3340.