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（1.東北農業(yè)大學資源與環(huán)境學院，哈爾濱150030；2.黑龍江省村鎮(zhèn)發(fā)展研究中心，哈爾濱150030）

摘要：剖析鄉(xiāng)村聚落分布特征是推進區(qū)域新型城鎮(zhèn)化建設、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、優(yōu)化村鎮(zhèn)體系的客觀依據。研究基于2010年第二次土地調查獲得的典型縣土地利用數據，綜合運用GIS、景觀指數計算及空間分析等方法，從空間、形態(tài)、規(guī)模分布揭示黑龍江省鄉(xiāng)村聚落分布特征。分析表明，受地形地貌、交通條件等多因素綜合影響，黑龍江省由西北至東南、高緯度到低緯度區(qū)域呈現(xiàn)鄉(xiāng)村聚落密度升高而規(guī)模減小趨勢。由于主導產業(yè)、社會經濟發(fā)展模式的差異，北部林區(qū)典型縣聚落斑塊為低密度的隨機分布模式；農區(qū)屬多核心高密度的連續(xù)分布；而林（牧、礦）復合區(qū)存在局部區(qū)域聚落斑塊高密度的熱點分布，且斑塊規(guī)模變化幅度最大。

杜國明,劉艷,羅奇云.黑龍江省鄉(xiāng)村聚落分布特征分析[J].東北農業(yè)大學學報, 2015, 46(3): 95-102.

鄉(xiāng)村聚落作為一定地域范圍內從事農業(yè)及相關產業(yè)為主的人群聚居的過程與形態(tài)，是包含社會、經濟、文化活動的空間系統(tǒng)，是人類社會經濟活動與自然環(huán)境互相作用的結果[1-2]。分析鄉(xiāng)村聚落研究歷程，國外學者起步于19世紀初逐漸發(fā)展成為獨立學科，歷經聚落分布模式[3]、景觀、生態(tài)等研究方向[4-5]，國內學者研究自1980年起步以來，注重結合現(xiàn)代地理信息技術手段對其分布、格局演變[6]、空間集聚性[7]、適宜性研究，但多集中于全國、西南區(qū)域的大尺度[8-10]及縣域尺度[11]研究。隨著中國步入城鄉(xiāng)發(fā)展轉型關鍵期，人口高度流動、交通擁堵、生態(tài)環(huán)境超載等“城市病”與農村社會主體老弱化、建設用地日益空廢化、生產要素非農化、水土環(huán)境污染等“鄉(xiāng)村病”并存[12]。使得分析鄉(xiāng)村聚落分布格局特征，繼而構筑村鎮(zhèn)建設新格局、優(yōu)化鄉(xiāng)村空間格局、推進城鄉(xiāng)公共資源均衡配置任務顯得更加艱巨與緊迫[13]。

黑龍江省是國家重要商品糧生產基地與現(xiàn)代農業(yè)綜合配套改革試驗區(qū)，同時是東北老工業(yè)基地。2013年黑龍江省鄉(xiāng)村人口占總人口比重42.6%。其高緯度的地理環(huán)境，獨特的地形地貌因素，社會經濟發(fā)展水平，使其鄉(xiāng)村聚落分布格局呈現(xiàn)顯著的區(qū)域差異。

本研究基于全國第二次土地調查獲取的土地利用數據，綜合運用地理信息系統(tǒng)與景觀生態(tài)學分析方法，探討不同類型土地利用區(qū)域內鄉(xiāng)村聚落分布格局特征，以期為因地制宜推動新型城鎮(zhèn)化建設、科學引導鄉(xiāng)村轉型、優(yōu)化聚落體系提供科學依據。

1　研究區(qū)概況

黑龍江省位于中國東北部，地處東經121°11'~ 135°05'，北緯43°25'~53°33'。全省東西相距930 km，南北相距1 120 km，土地總面積達47.2萬km2，占全國土地總面積的4.9%。屬溫帶大陸性季風氣候，橫跨中溫帶與寒溫帶。地貌形態(tài)主要由山地、臺地、平原等組成，呈現(xiàn)西北、東南與北部地勢高，東北部與西南部地勢低趨勢。海拔高于300 m丘陵占全省面積的35.8%，海拔高度于50~200 m的平原占37.0%。至2013年末，黑龍江省常住總人口數3 835.1萬人，鄉(xiāng)村人口為1 633.7萬人，比重為42.6%。全省2013年實現(xiàn)地區(qū)生產總值14 382.8億元，按可比價格比上年增長8.0%，三產業(yè)結構比為17.5?41.1?41.4。全省人均地區(qū)生產總值實現(xiàn)37 509.3元，比上年增長7.9%。

在氣候、地形地貌、土壤、水文等自然條件以及土地權屬、人口、經濟發(fā)展等社會經濟條件共同影響和制約下，黑龍江省土地利用呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異，可劃分為大興安嶺山地林業(yè)區(qū)、小興安嶺低山地林農區(qū)、松嫩平原農牧區(qū)、三江平原農業(yè)區(qū)和張廣才嶺、老爺嶺山地農林區(qū)5個類型區(qū)[14]。除大興安嶺山地林業(yè)區(qū)外，其余4個類型區(qū)均劃分相應亞區(qū)（見表1）。

表1　黑龍江省土地利用類型區(qū)劃分Table 1　Type division of land use in Heilongjiang Province

在綜合考慮土地利用特征、人口狀況、經濟發(fā)展水平等因素基礎上，在每一個土地利用亞區(qū)（區(qū)）分別選擇一個具有代表性的典型縣市，如圖1所示。2010年，漠河、通河、泰來、北安國內生產總值為26.6~55.3億元，勃利、海林、富錦生產總值60.6~100.9億元，賓縣、尚志為151.2~160.2億元。富錦市第一產業(yè)占總產值比例為55.1%、漠河、泰來、通河、北安第一產業(yè)比值33.7%~ 36.5%，賓縣、尚志、勃利、海林第一產業(yè)比值取值17.8%~21.7%。勃利、海林以第二產業(yè)主導，通河、北安、賓縣等旅游產業(yè)較發(fā)達，其第三產業(yè)占縣域產值比例較高。

圖1　黑龍江土地利用分區(qū)及典型縣分布Fig. 1　Land use zoning and distribution of typical county in Heilongjiang Province

2　研究方法與數據來源

本研究以第二次土地調查成果1?1萬縣級土地利用現(xiàn)狀數據庫2010年變更數據為基礎，原始格式為Arcgis的Geodatabase。該數據的調查方法、土地利用分類方法、數據庫建設方法均符合全國第二次土地調查相關行業(yè)標準和要求[15]。聚落用地對應土地利用現(xiàn)狀分類中農村居民點，以及部分其他涉及農村生產生活的聚居地。需指出的是獨立于各市縣駐地之外的墾區(qū)國有農場、森工林業(yè)局居民點無論其形態(tài)如何，由于沒有民政建制，均被認定為農村居民點用地，既鄉(xiāng)村聚落；而地方政府轄區(qū)內的鄉(xiāng)村聚落為城鎮(zhèn)以外的居住用地。社會經濟背景數據源于《黑龍江省2011年統(tǒng)計年鑒》、典型縣的縣志以及社會經濟發(fā)展報告等資料。獲取各縣市土地利用數據庫后，將地類為農村居民的圖斑另存為鄉(xiāng)村聚落層，以用于后續(xù)分析。

研究采用景觀格局指數以量化景觀空間連接性與分布特征[16-17]，結合Fragstats 3.3景觀格局分析軟件與Arcgis 9.3的Patch Analyst模塊，分別選用以下指數：斑塊密度（PD）、平均最近距離（MNN）、平均臨近指數（MPI）；平均形狀指數（MSI）、平均斑塊分維數（MPFD）、面積加權平均分形指數（AWMPFD），分析黑龍江省鄉(xiāng)村聚落規(guī)模、分布、形態(tài)特征。指數涵義、計算方法、取值范圍、單位等參照Fragstats user guidelines與Arc?gis Patch Analyst Help。

高/低聚類分析，使用Getis-Ord General G統(tǒng)計可度量高值或低值的聚類程度，針對指定的不同空間位置的測量高值或低值的密度，揭示聚落分布模式。

式中，xi與xj為要素i與j的屬性值；wij是要素間的空間權重；n是數據集中要素總數；?j≠i表示i與j不可謂同一要素；E[G]與V[G]為G值的期望與方差；用ZG判斷G的空間相關性，判斷驗證區(qū)域存在高值簇群或低值簇群。

3　結果與分析

運用平均鄰近距離（MNN）與平均鄰近指數（MPI）衡量鄉(xiāng)村聚落斑塊的鄰近程度與破碎度[3]，斑塊密度（PD）體現(xiàn)聚落斑塊空間分布密集性[18]，并將聚落斑塊轉為點模式，采用Arcgis中核密度（Kernel Density）功能生成典型縣聚落斑塊的核密度圖（見圖2）[19]。由表2可知，漠河、北安、通河MNN值波動于600~1 700 m的高值區(qū)間，MPI值亦處于10~17的較高區(qū)間，賓縣、泰來、富錦、勃利的鄉(xiāng)村聚落MNN與MPI指數分別位于400~600、5~13的低值域。引入斑塊核密度分布圖發(fā)現(xiàn)，漠河、通河、北安屬散點式分布，鄉(xiāng)村聚落斑塊密度取值于0.01~0.17個·km-2；海林、尚志具有多個斑塊空間分布熱點，密度值在0.20~0.44個·km-2，具有低密度集中分布特點；泰來、勃利鄉(xiāng)村聚落斑塊存在核心分布區(qū)，勃利是典型縣中唯一農礦區(qū)域，存在13.46個·km-2的密度值與其轄區(qū)面積小，特殊土地利用分區(qū)相關，礦產、工業(yè)園區(qū)的分布位置多處于斑塊分布熱點區(qū)域；賓縣聚落斑塊密度水平分布均衡，多處于0.5~2個·km-2；富錦聚落分布呈現(xiàn)東西差異，由其西部墾區(qū)聚落空間分布更為密集，平均規(guī)模小于農區(qū)使然[20]。

圖2　典型縣聚落斑塊核密度分布圖Fig. 2　Settlement patch nuclear density distribution of typical counties

表2　典型縣鄉(xiāng)村聚落分布特征景觀指數Table 2　Rural settlement landscape features index distribution of Typical Counties

鄉(xiāng)村聚落斑塊空間分布特征差異主要體現(xiàn)在漠河、北安、海林、尚志所屬的山地林（農）區(qū)斑塊密度偏低，北部林區(qū)典型縣過大的轄區(qū)面積使其鄰近距離、鄰近指數高于其他區(qū)域；松嫩平原農牧區(qū)的賓縣、泰來，平均密度較高，泰來存在7.0~8.5個·km-2的局部高密度地區(qū)，賓縣由于鄰近省會人口密集，又屬于農區(qū)土地利用方式，更為趨近連續(xù)分布；三江平原農業(yè)區(qū)的富錦、勃利密度較高、鄰近指數較高，沿水系等農業(yè)生產要素形成條帶狀的分布熱點，具有農區(qū)聚落空間分布代表性。結合Global Moran'sⅠ指數的驗證結果均為正值，漠河以外典型縣聚落斑塊均趨于集聚分布黑龍江省鄉(xiāng)村聚落空間分布特征概括為“林區(qū)低密度、隨機分布；農區(qū)平均密度高，屬多核心的連續(xù)分布型；農林（牧、礦）交錯區(qū)屬多熱點分布，局部高密度類型”。

選取平均形狀指數（MSI）、平均斑塊分維數（MPFD）、面積加權平均分形指數（AWMPFD）等景觀格局指數定量描述聚落斑塊的形態(tài)特征，計算結果如表3所示。平均形狀指數用于描述斑塊形狀的規(guī)則性[21]，MSI=1時斑塊趨近正方形，聚落形態(tài)不規(guī)則形、邊界曲折度隨MSI值上升而加劇，計算結果顯示，整體取值為1.23~1.45，其中富錦、勃利、泰來等地勢平坦的平原區(qū)縣市數值變化于1.23~1.30，聚落形態(tài)較為規(guī)則；北安、賓縣、尚志等地面起伏稍大的平原或山區(qū)縣市聚落形態(tài)指數值1.31~1.37間波動，漠河、海林等山區(qū)縣市取值分別為1.40、1.45，形態(tài)不規(guī)則。平均斑塊分維數（MPFD）衡量斑塊周長、面積對聚落形態(tài)、演化過程的影響程度。賓縣、泰來、北安、漠河MPFD值波動于1.31~1.35，東部三江平原農業(yè)區(qū)的富錦、勃利分維數值高達1.36。面積加權平均分形指數（AWMPFD）等于斑塊形狀指數乘以斑塊的豐富度，用斑塊面積除以同類斑塊面積總和，而非景觀面積。典型縣的總體取值區(qū)間為1.26~1.31，均>1。海林、尚志分形指數最高，其次是松嫩平原農牧區(qū)的泰來、賓縣，可見西南部聚落形態(tài)復雜程度高于東部平原區(qū)域，而東北部聚落破碎程度高于西南部地區(qū)。分析發(fā)現(xiàn)典型縣鄉(xiāng)村聚落形態(tài)特征存在顯著的區(qū)位差異，與所屬土地利用類型區(qū)密切相關。整體而言，大、小興安嶺與張廣才老爺嶺所屬林區(qū)的地勢起伏較大，聚落斑塊形態(tài)不規(guī)則；三江、松嫩平原地區(qū)其地勢平坦，且同時區(qū)域內存在大量墾區(qū)的農場聚落斑塊形態(tài)相對規(guī)則。

分析聚落斑塊的規(guī)模特征，選用斑塊數量（NP）、平均規(guī)模（MPS）、最大斑塊面積（LPS）與面積標準差（PSSD）等景觀指數，計算結果見表4。尚志、富錦、泰來、賓縣斑塊個數多于典型縣市的平均數量，介于2 000~4 000，其斑塊平均規(guī)模均接近或低于5.58 hm2的平均規(guī)模面積；漠河、北安、泰來聚落斑塊個數介于170~1 200，具有240.36與134.13 hm2的超大聚落斑塊；通河、賓縣斑塊數量、平均規(guī)模均處于平均水平，最大斑塊規(guī)模僅為70 hm2。面積標準差用來衡量斑塊面積的波動幅度，漠河、泰來、富錦面積標準差波動于15~30，變化幅度最大；海林、尚志、賓縣標準差值波動于5~8，斑塊規(guī)模相對均勻。

表3　典型縣鄉(xiāng)村聚落形態(tài)特征景觀指數Table 3　Landscape index characteristics of rural settlements of the typical counties

表4　典型縣鄉(xiāng)村聚落規(guī)模特征景觀指數Table 4　Landscape index of rural settlement scale characteristics of typical counties

依據聚落斑塊規(guī)模數值的頻率分布，劃分若干小組，其中：≤0.5 hm2為微型聚落，占富錦、勃利、尚志聚落斑塊總數比例60%以上，通河、泰來斑塊總數的50%多，超過漠河、北安、海林斑塊總數40%；1~5 hm2的小型聚落占漠河、海林聚落總數20%以上，規(guī)模>5 hm2，≤10 hm2為中型部落，是賓縣、北安總數的20%~30%，超過通河、泰來聚落數量的15%；50 hm2以上的大型聚落僅在漠河、通河、北安超過總數的5%。結合高/低聚類（Geris- Ord General G）[22]指數判別典型縣聚落斑塊的空間集聚類型，賓縣、泰來、尚志的聚落斑塊存在低值集聚現(xiàn)象，通河、勃利、海林具有偏低值簇，漠河、北安、富錦不存在斑塊面積的顯著簇群現(xiàn)象，9典型縣市均未出現(xiàn)高值的簇群現(xiàn)象，可見作為高緯度省份，黑龍江省人口密度較低，聚落空間集聚性較弱。

分析表明不同土地利用類型區(qū)鄉(xiāng)村聚落規(guī)模分布特征差異顯著，漠河所屬大小興安嶺山地林業(yè)區(qū)是中國緯度最高地區(qū)，地勢復雜、氣候寒冷、地廣人稀的社會條件使其聚落斑塊數量少、平均規(guī)模大、波動幅度大的鮮明特點；松嫩、三江平原的富錦、勃利位于三江平原農業(yè)區(qū)，河網密布、地勢平坦開闊，對鄉(xiāng)村聚落分布限制較小，受農業(yè)耕作半徑小限制，聚落斑塊數量較多、規(guī)模較小，存在斑塊低值集聚現(xiàn)象，但墾區(qū)管局、場部駐地多為300~600 hm2的超大居民點。南部的海林、尚志林農交錯的土地利用類型，聚落規(guī)模分布兼具農區(qū)、林區(qū)特征。復雜地勢限制聚落規(guī)模使得平均規(guī)模最小，存在農業(yè)區(qū)域典型的斑塊低值集聚現(xiàn)象。整體呈現(xiàn)出“西北部林區(qū)聚落規(guī)模波動幅度大，趨向隨機分布模式；東南部斑塊平均規(guī)模小，存在低值集聚現(xiàn)象。”

圖3　典型縣鄉(xiāng)村聚落面積頻率直方圖Fig. 3　Area frequency histogram of rural settlement of typical counties

4　討論與結論

結合不同土地利用類型區(qū)社會經濟背景分析，黑龍江省鄉(xiāng)村聚落空間分布表現(xiàn)出一定特征：

①大興安嶺山地林業(yè)區(qū)，轄區(qū)面積廣闊、人口數量少等因素影響下，聚落呈現(xiàn)低密度、破碎度高的隨機性空間分布模式，聚落形態(tài)不規(guī)則性、破碎度高，規(guī)模分布具有數量小、規(guī)模大特征，漠河地區(qū)存在200 hm2以上的超大居民點，且規(guī)模波動幅度最大。如何實現(xiàn)土地集約節(jié)約利用、提高土地利用效率是區(qū)域土地利用規(guī)劃需要進一步探討的方向。

②小興安嶺低山地林農區(qū)，受地形、地貌等因素限制，其聚落空間分布于山谷平原區(qū)域存在相對高密度的分布核心，聚落形態(tài)仍不規(guī)則，北安屬于農林交錯區(qū)聚落分布特征較為接近農區(qū)，斑塊數量增多且面積變化幅度減小。

③三江平原農業(yè)區(qū)聚落斑塊空間分布存在相對高密度、多核心連續(xù)分布與臨近度較高的偏低值簇集聚。受農業(yè)耕作半徑、農業(yè)人口居住習慣影響，使聚落形態(tài)相對規(guī)則、斑塊平均規(guī)模小，其中富錦具有典型農業(yè)縣分布特征，而墾區(qū)與普通農區(qū)鄉(xiāng)村聚落分布特征差異是富錦東西區(qū)域差異主要原因。未來發(fā)展建議繼續(xù)推動居民點遷并，同時規(guī)劃農機停放站、曬谷場等農業(yè)附屬獨立設施建設，以協(xié)調農業(yè)現(xiàn)代化建設與新型城鎮(zhèn)化。

④松嫩平原農牧區(qū)西部為傳統(tǒng)牧區(qū)，聚落斑塊規(guī)模大小、數量均處于全省平均水平，賓縣所在東部地區(qū)社會經濟發(fā)展水平相對較高，聚落形態(tài)相對規(guī)則，空間分布密度高于其他區(qū)域，鄰近距離最小說明聚落分布具有空間連續(xù)性。應進一步挖掘閑置土地利用潛力，聚落格局調整著力與產業(yè)發(fā)展道路相適宜。

⑤張廣才嶺、老爺嶺屬于林農交錯區(qū)域，聚落斑塊空間密度相對偏低，其形態(tài)不規(guī)則、平均規(guī)模偏大符合林區(qū)聚落分布特征，而斑塊總數多、臨近性、規(guī)模分布主頻區(qū)間、平均密度特征更接近農區(qū)。尚志比海林聚落分布特征更為接近農區(qū)，應發(fā)揮自身地理優(yōu)勢，推動林區(qū)轉型、農區(qū)現(xiàn)代農業(yè)共同發(fā)展。

社會經濟轉型時期，城鎮(zhèn)化不斷推進，鄉(xiāng)村關系更為復雜，使得鄉(xiāng)村發(fā)展進入新階段，聚落空間布局不斷面臨新挑戰(zhàn)，積極開展農村居民點研究尤為重要?？紤]周圍自然、經濟環(huán)境，因地制宜制定聚落發(fā)展規(guī)劃，以期為黑龍江省對主體功能定位以及當前新型城鎮(zhèn)化和農村發(fā)展道路探索提供借鑒價值。

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Du Guoming, Liu Yan, Luo Qiyun. Analysis of distribution characteristics of rural settlements in Heilongjiang Province[J]. Journal of Northeast Agricultural University, 2015, 46(3): 95-102. (in Chinese with English abstract)

Analysis of distribution characteristics of rural settlements in Heilongji?

ang Province/

DU Guoming1, 2, LIU Yan1, LUO Qiyun1(1. School of Resources and Environmental Science, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China; 2. Towns and Villages Development Research Center in Heilongjiang, Harbin 150030, China)

Abstract:Analysis of rural settlement distribution is the objective basis to promote the construction of new regional urbanization, urban and rural development, optimization village system. This study was based on the second land use survey data of typical counties in 2010. The integrated use of GIS, landscape indices and spatial analysis methods, from space, shape, size distribution reveals the distribution of rural settlements in Heilongjiang Province. Analysis showed that the multi factor comprehensive affected by topography, traffic conditions, Heilongjiang from northwest to southeast, high latitude to low latitude regions present rural settlement density increased and reduced scale trend. Due to differences in leading industries, socio-economic development model, the northern forest typical county, settlement patches showed random distribution pattern of low density. Agricultural areas belonging to continuous distribution of multi core high density. In the forest (animal husbandry, mining) complex regions existence of local settlement patched in hot high density distribution, and changed in the amplitude of the largest patch scale.

作者簡介：杜國明（1978-），男，副教授，博士，研究方向為土地資源優(yōu)化配置。E-mail:nmgdgm@126.com

基金項目：黑龍江省普通高等學校青年學術骨干支持計劃項目（1252G012）；國家自然科學基金項目（71341049）

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黑龍江省鄉(xiāng)村聚落分布特征分析

1 研究區(qū)概況

2 研究方法與數據來源

3 結果與分析

4 討論與結論

1　研究區(qū)概況

2　研究方法與數據來源

3　結果與分析

4　討論與結論