余兆武,肖黎姍,郭青海,*,何志超
1 中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境研究所,城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門(mén) 361021 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049 3 福建師范大學(xué),地理科學(xué)學(xué)院,福州 350100
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城鎮(zhèn)化過(guò)程中福建省山區(qū)縣農(nóng)村聚落景觀格局變化特征
余兆武1,2,肖黎姍1,郭青海1,*,何志超3
1 中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境研究所,城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門(mén)361021 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京100049 3 福建師范大學(xué),地理科學(xué)學(xué)院,福州350100
摘要:農(nóng)村聚落是農(nóng)村居民與其周?chē)h(huán)境相互作用的現(xiàn)象與過(guò)程,是城鄉(xiāng)二元關(guān)系發(fā)展的重要一環(huán),科學(xué)評(píng)估山地型農(nóng)村聚落景觀時(shí)空變化及影響因素對(duì)山地城鎮(zhèn)化發(fā)展具有重要意義。選取了城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展的福建省上杭縣作為案例,使用2004年與2014年高分辨率遙感影像、DEM等數(shù)據(jù),運(yùn)用RS、GIS及Fragstats技術(shù),定量分析了上杭縣農(nóng)村聚落景觀變化過(guò)程、格局趨勢(shì)。研究表明:(1)2004—2014年上杭縣農(nóng)村聚落數(shù)量出現(xiàn)大幅下降,空間分布態(tài)勢(shì)并沒(méi)有發(fā)生太大變化,主要集中在西部汀江水系與東北部,并有進(jìn)一步加強(qiáng)的趨勢(shì),Voronoi模型Cv值結(jié)果表現(xiàn)出這一趨勢(shì),但最近鄰分析結(jié)果卻顯示出2014年相對(duì)2004年略微分散。(2)Ripley′s K函數(shù)顯示山地型農(nóng)村聚落集聚與分散存在尺度效應(yīng),65km以?xún)?nèi)都表現(xiàn)出集聚趨勢(shì),2004年在35km處出現(xiàn)最高集聚狀態(tài),2014年則在15km集聚達(dá)到最高之后出現(xiàn)緩慢下降,并且在30km尺度范圍內(nèi)集聚程度大于2004年。(3)坡度、水系與道路對(duì)山地型農(nóng)村聚落有顯著影響,坡度5°是最為關(guān)鍵的因素,10°是一個(gè)閾值,80%的農(nóng)村聚落都分布在10°以?xún)?nèi);67%以上的農(nóng)村聚落分布在距河流湖泊2km范圍內(nèi);交通對(duì)農(nóng)村聚落影響愈發(fā)顯著,98.28%聚落分布在交通道路500m范圍,未來(lái)推進(jìn)山地城鎮(zhèn)化應(yīng)更加重視交通的作用。(4)鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地中心村鎮(zhèn)面積擴(kuò)大了4.59倍,遠(yuǎn)高于一般聚落,是山地城鎮(zhèn)化過(guò)程中景觀變化最劇烈的地區(qū),也是為來(lái)應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展的地區(qū)。研究可為山地型農(nóng)村聚落建設(shè)、山地型城鎮(zhèn)化村鎮(zhèn)規(guī)劃理論與決策提供一定借鑒。
關(guān)鍵詞:山地城鎮(zhèn)化;農(nóng)村聚落;空間特征;景觀格局
我國(guó)正處于快速城鎮(zhèn)化過(guò)程,且不同地理?xiàng)l件下城鎮(zhèn)化水平與模式都存在極大差異[1- 5]。同時(shí)山區(qū)面積約占陸地國(guó)土面積的70%,人口占45%,山區(qū)縣級(jí)行政單位占全國(guó)一半,但城鎮(zhèn)化水平僅為21%,遠(yuǎn)低于2013年全國(guó)城鎮(zhèn)化率53.7%的水平[3]。但盡管如此,農(nóng)村聚落依然是中國(guó)人口的主要聚居形式[6]。而山地型農(nóng)村聚落普遍存在著數(shù)量多、規(guī)模小、布局無(wú)序、土地利用低效以及農(nóng)村“荒廢與空心化”趨勢(shì)加劇等現(xiàn)象,成為新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、農(nóng)村轉(zhuǎn)型與城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展的障礙因素[3, 7- 9]。
農(nóng)村聚落作為城鄉(xiāng)區(qū)域的重要節(jié)點(diǎn),對(duì)區(qū)域發(fā)展起宏觀控制作用的同時(shí)也影響著區(qū)域發(fā)展規(guī)模與方向[10- 11]。近年來(lái)對(duì)農(nóng)村聚落研究主要包括更注重結(jié)合空間分析技術(shù)的驅(qū)動(dòng)力機(jī)制、區(qū)位影響特征、空間分布特征、區(qū)劃特征、整理優(yōu)化模式、景觀特征以及適宜性評(píng)價(jià)等[11- 13]。如Zhou[6]等將中國(guó)農(nóng)村聚落驅(qū)動(dòng)因子分為基礎(chǔ)因子、新型因子與突變因子三類(lèi)并提出了聚落演變的4個(gè)階段。Tan[14]等從大城市壓力下農(nóng)村聚落的變化格局、驅(qū)動(dòng)因素以及政策視角進(jìn)行了分析,并提出未來(lái)農(nóng)村集中和重建應(yīng)該更多關(guān)注集鎮(zhèn)和規(guī)模較大的村莊。閆慶武[15]通過(guò)SDA-GIS相結(jié)合,并運(yùn)用核函數(shù)與泰森多邊形等算法對(duì)比分析了徐州市居民點(diǎn)的分布情況。任平[16]等運(yùn)用R統(tǒng)計(jì)量等分析方法定量研究都江堰市2008年地震前后農(nóng)村居民點(diǎn)分布與變化情況。曲衍波、秦天天[11, 17]等從生態(tài)位視角對(duì)農(nóng)村聚落進(jìn)行了分析并對(duì)土地適宜性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。Tian[18- 19]等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究了農(nóng)村聚落時(shí)空演變格局與分布特征,并對(duì)全國(guó)尺度的農(nóng)村聚落用地進(jìn)行了劃分。Zhu[20]等從農(nóng)村聚落功能和土地利用改變的視角定量探討了從城郊到遠(yuǎn)郊的變化過(guò)程,并認(rèn)為未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)功能變化時(shí)空分析。覃瑜[21]等人還利用Voronoi圖理論分析農(nóng)村聚落空間分布特征、影響因素及優(yōu)化布局研究。這些分析都為農(nóng)村聚落發(fā)展與整治提供了有益借鑒,但是結(jié)合空間分析技術(shù)的研究也普遍存在就僅利用某一方法簡(jiǎn)單分析而并未深入了解其中原因,所使用的分析方法并未深入了解其在農(nóng)村聚落分析的適宜性問(wèn)題,并且與其他如景觀生態(tài)學(xué)相結(jié)合的分析也非常少。除此之外,還缺乏從城鎮(zhèn)化過(guò)程的時(shí)間維度分析典型山地型農(nóng)村聚落景觀格局的時(shí)空變化。
因此,本研究以上杭縣為案例,運(yùn)用空間點(diǎn)格局分析與景觀指數(shù)相結(jié)合的方法深入研究典型山地型農(nóng)村聚落在快速城鎮(zhèn)化過(guò)程中的時(shí)空變化特征,探索城鎮(zhèn)化過(guò)程山地型農(nóng)村聚落景觀演變格局與趨勢(shì),為未來(lái)城鎮(zhèn)化過(guò)程山地型農(nóng)村聚落景觀發(fā)展研究與優(yōu)化調(diào)控提供借鑒與參考。
1研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源
1.1研究區(qū)概況
福建省位于中國(guó)東南部,屬于典型的“山-?!备窬?。福建沿海地區(qū)地勢(shì)較為平坦,經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鎮(zhèn)化水平較高;內(nèi)陸多屬山區(qū),社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)滯后,但也開(kāi)始面臨著快速的城鎮(zhèn)化過(guò)程。上杭縣地處福建省西部,轄13鎮(zhèn)9鄉(xiāng),位于24°46′—25°28′N(xiāo),116°16—116°57′E之間。地勢(shì)從東北向西南傾斜,大部分屬中低山、低山,少部分為丘陵,山地丘陵占全縣行政面積的79.9%,屬于典型山區(qū)縣。2000年以來(lái)上杭縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)迅速發(fā)展,2013年地區(qū)生產(chǎn)總值為202.28億元,人均GDP達(dá)54522元,城鎮(zhèn)化水平從2004年的18.6%上升到2013年的41.2%,平均年增長(zhǎng)率達(dá)到2%,正處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展時(shí)期。近年來(lái)上杭縣政府積極推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè),使農(nóng)村聚落空間布局與形態(tài)等都發(fā)生了顯著變化。這種快速的山地城鎮(zhèn)化過(guò)程在福建山區(qū)具有相當(dāng)?shù)湫托浴?/p>
圖1 研究區(qū)Fig.1 Study area
1.2數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理
本研究采用的數(shù)據(jù)包括上杭縣2004年SPOT5遙感影像(2.5m分辨率),2014年高分1號(hào)遙感影像(2m分辨率),利用ERDAS 9.2軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)與幾何校正(采用WGS1984坐標(biāo)系統(tǒng))、鑲嵌與拼接,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行人工目視解譯,為了保證解譯準(zhǔn)確性,隨機(jī)選取解譯完成的古田鎮(zhèn)農(nóng)村聚落與2014年谷歌地球(0.6m分辨率)進(jìn)行比較,相似率達(dá)到95%以上,進(jìn)一步隨機(jī)選取25個(gè)樣點(diǎn)實(shí)地驗(yàn)證,23個(gè)被準(zhǔn)確識(shí)別,準(zhǔn)確率達(dá)到92%,符合研究要求,最終得出上杭縣2004年與2014年農(nóng)村聚落空間分布矢量圖(圖2),研究將上杭縣縣城劃定為城市地區(qū),所以分析將縣城所在地排除。將上杭縣1∶5萬(wàn)地形數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化并提取等高線與DEM模型,并將上杭縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界等矢量數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arcgis 9.3軟件,形成初始數(shù)據(jù)庫(kù)。
圖2 2004和2014年上杭縣農(nóng)村聚落分布圖Fig.2 The distributions of rural settlements in 2004 and 2014 in Shanghang county
2研究方法
2.1最近鄰分析
最近鄰近距離是表示點(diǎn)狀要素在地理空間中相互鄰近程度的地理指標(biāo),反映點(diǎn)狀要素空間分布格局類(lèi)型[22]。是一個(gè)能較為準(zhǔn)確并客觀的確定點(diǎn)格局情況的方法[23]。最近鄰距離是任意一個(gè)點(diǎn)到其最近臨近點(diǎn)之間的距離,最近鄰分析法(Nearest Neighbor Analysis)是基于空間距離的分析方法,將離的最近的點(diǎn)對(duì)平均距離與隨機(jī)分布模式下的最近鄰距離進(jìn)行比較,用期比值(NNI)來(lái)判斷點(diǎn)的空間聚集性[22, 24]。
最近鄰距離計(jì)算公式[18]:
(1)
式中,d(NN)為農(nóng)村聚落的最鄰近的平均距離;n為農(nóng)村聚落總數(shù);dij為第i個(gè)農(nóng)村聚落到第j個(gè)農(nóng)村聚落的距離,min(dij)為i到最近鄰點(diǎn)的距離。
(2)
為了檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性,可采用z值進(jìn)行檢驗(yàn)[25]:
(3)
2.2Voronoi模型
采用計(jì)算幾何學(xué)中Voronoi圖的變異系數(shù)Cv值對(duì)居民點(diǎn)空間分布進(jìn)一步分析。Voronoi模型原理如下[21]:
變異系數(shù)Cv值是Voronoi多邊形面積標(biāo)準(zhǔn)差(SD)與平均值(AVG)比值,用來(lái)衡量要素在空間上相對(duì)變化程度。其計(jì)算公式為:
(4)
利用Cv值分析點(diǎn)模式時(shí),Dsuyckaets提出3個(gè)建議值[26]:當(dāng)Cv值>64%時(shí),點(diǎn)集為集群分布;當(dāng)Cv值<33%時(shí),點(diǎn)集為均勻分布;當(dāng)Cv值為33%—64%時(shí),點(diǎn)集為隨機(jī)分布。
2.3Ripley′s K函數(shù)
農(nóng)村聚落的空間分布可能隨研究尺度的改變而改變,K函數(shù)是指落在以各點(diǎn)為中心、以d為半徑的圓內(nèi)的平均點(diǎn)數(shù)在均勻分布時(shí)對(duì)應(yīng)的區(qū)域面積[27],Ripley′sK函數(shù)可以分析多尺度下的空間分布格局,并且已經(jīng)運(yùn)用于多尺度景觀格局分析[28-29]。公式如下:
(5)
式中,A為研究區(qū)面積;N為農(nóng)村聚落總數(shù);dij為農(nóng)村聚落i與農(nóng)村聚落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(jì)算結(jié)果本身很難直觀地看出其分布性質(zhì)[30]。Besag等提出對(duì)K(d)進(jìn)行一個(gè)開(kāi)方變換,即用L(d)代替K(d)[15, 31]。 (6) 式中,當(dāng)L(d)>0時(shí),農(nóng)村聚落在對(duì)應(yīng)尺度d上位集聚分布;當(dāng)L(d)<0時(shí),農(nóng)村聚落在對(duì)應(yīng)尺度d上呈分散趨勢(shì);當(dāng)L(d)=0時(shí),農(nóng)村聚落在對(duì)應(yīng)尺度d上呈完全隨機(jī)分布。 2.4景觀格局指數(shù) 影響山區(qū)農(nóng)村聚落分布最主要的因素包括地形、水域與交通布局[13, 16]。本文選取取斑塊數(shù)(NP)、斑塊面積(CA)、平均斑塊面積(MPA)、面積周長(zhǎng)比(PARA)、形狀指數(shù)(SHAPE)、板塊密度以及面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)(AWMPFD)來(lái)分析農(nóng)村聚落的分異程度。 面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)是景觀中單個(gè)斑塊分維數(shù)以面積為基準(zhǔn)的加權(quán)平均值[32]: (7) 式中,1≤AWMPFD≤2,值越趨近于1,斑塊幾何形狀越趨近于正方形或圓形,值越大則斑塊形狀越復(fù)雜,P為斑塊周長(zhǎng),a為斑塊面積,A為斑塊總面積。 3研究結(jié)果 3.1最近鄰分析結(jié)果 通過(guò)Arcgis 9.3軟件進(jìn)行面點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,計(jì)算最近鄰指數(shù)。從農(nóng)村聚落分布最近鄰指數(shù)分析結(jié)果(表1)可以看出2014年上杭縣農(nóng)村聚落個(gè)數(shù)出現(xiàn)顯著下降,2004年與2014年NNI值均小于1,說(shuō)明這兩個(gè)時(shí)間段上農(nóng)村聚落分布均表現(xiàn)出相對(duì)集聚狀態(tài),需指出的是2014年NNI值略大于2004年,表明上杭縣農(nóng)村聚落集聚程度有所降低。Z score 均遠(yuǎn)小于-1.96,說(shuō)明農(nóng)村聚落集聚具有非常強(qiáng)的顯著性。 3.2基于Voronoi圖分析結(jié)果 利用ArcGIS中Geostatistical Analyst模塊,將上杭縣2004年與2014年農(nóng)村聚落質(zhì)心點(diǎn)位發(fā)生單元?jiǎng)?chuàng)建Voronoi多邊形集合,形成上杭縣農(nóng)村聚落Voronoi圖(圖3)?;赩oronoi圖計(jì)算2004與2014年Cv值分別為148.54%與175.50%,說(shuō)明兩年都表現(xiàn)出集聚狀態(tài),但是2014年比2004年更為集聚。 表1 2004和2014年農(nóng)村聚落分布最近鄰指數(shù)分析結(jié)果 圖3 2004年和2014年農(nóng)村聚落Voronoi圖集Fig.3 Voronoi diagram of settlements in 2004 and 2014 3.3Ripley′s K函數(shù)分析結(jié)果 圖4 2004年和2014年農(nóng)村聚落分布的L(d)函數(shù) Fig.4 The L(d) functions for the rural settlements in 2004 and 2014 利用Wong[25]等基于Arcview 3.3開(kāi)發(fā)的軟件包計(jì)算基于K函數(shù)L(d)值,空間尺度設(shè)置為5km。結(jié)果顯示空間尺度小于65km時(shí)L(d)大于0,說(shuō)明上杭縣農(nóng)村聚落呈現(xiàn)出相對(duì)聚集趨勢(shì),空間尺度大于65km則呈現(xiàn)出分散趨勢(shì)(圖4)。2004年L(d)出現(xiàn)兩個(gè)波峰,分別在15km與35km尺度上,但峰值出現(xiàn)在35km尺度,說(shuō)明在這個(gè)尺度上有相對(duì)高聚集狀態(tài),而2014年L(d)峰值出現(xiàn)在15km尺度上,峰值出現(xiàn)的空間尺度縮小,說(shuō)明城鎮(zhèn)化過(guò)程農(nóng)村聚落逐漸聚集在較小的空間尺度。30km尺度空間內(nèi)2014年L(d)值大于2004年,說(shuō)明在這一尺度范圍內(nèi),2014年農(nóng)村聚落的集聚程度大于2004年。Ripley′s K函數(shù)結(jié)果表明山地型農(nóng)村聚落僅分布在較小空間尺度范圍,也即說(shuō)明山地型農(nóng)村聚落是在局域尺度上出現(xiàn)的,并且隨著城鎮(zhèn)化過(guò)程還出現(xiàn)較小的空間尺度呈現(xiàn)越來(lái)越集聚趨勢(shì)。 3.4農(nóng)村聚落分布影響分析 3.4.1自然社會(huì)因素分析 地形影響分析。利用DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS 9.3中重新劃分不同坡度,再利用Identity功能提取不同坡度內(nèi)農(nóng)村聚落的分布情況,結(jié)果表2所示。 表2 坡度對(duì)農(nóng)村聚落分布影響景觀指數(shù)統(tǒng)計(jì)表 從表2看出10年來(lái),0—10°聚落個(gè)數(shù)所占比重出現(xiàn)緩慢上升,>15°出現(xiàn)下降,聚落密度則一直上升;0—10°范圍內(nèi)占聚落總面積比重速度超過(guò)了聚落個(gè)數(shù)所占比重,出現(xiàn)較大幅度上升,>10°也出現(xiàn)了快速下降過(guò)程;0—10°范圍內(nèi)聚落平均面積增加了2.43倍,>10°范圍內(nèi)除15—25°出現(xiàn)面積突然增大外,面積基本保持不變。說(shuō)明山地城鎮(zhèn)化過(guò)程人們開(kāi)始逐漸聚集在地形相對(duì)平坦地區(qū),表現(xiàn)為聚落個(gè)數(shù)減少,聚落面積迅速擴(kuò)大,面積所占比例也急速擴(kuò)大,而10°可以認(rèn)為是一個(gè)閾值,這一閾值范圍其他學(xué)者也有所提及[16]。說(shuō)明未來(lái)山地城鎮(zhèn)化規(guī)劃與管理應(yīng)該盡量引導(dǎo)居民布局在坡度小于10°范圍內(nèi)。 水系影響分析。對(duì)河流湖泊數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析,然后將矢量圖疊加,在ArcGIS 9.3中基于位置選擇查找不同緩沖區(qū)范圍聚落分布情況,如表3所示。 表3 河流湖泊對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布影響的景觀格局指數(shù)統(tǒng)計(jì)表 表3看出10年來(lái),0—1.0km范圍內(nèi)聚落所占比重出現(xiàn)下降,2.0—3.0km范圍內(nèi)上升;聚落面積所占比重0—0.5km范圍內(nèi)也出現(xiàn)小幅下降,0.5—2.0km出現(xiàn)上升,2.0—3.0km又開(kāi)始下降;聚落平均面積在0—0.5km范圍內(nèi)增加了2.48倍,0.5—1.0km增加了3.52倍,1.0—2.0km范圍內(nèi)增加了2.73倍,>3.0km增加1.5倍??傮w而言,2004年68.64%的農(nóng)村聚落聚集在2.0km范圍內(nèi),隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,2014年78.8%比重的聚落面積分布在距離水域2.0km以?xún)?nèi),同時(shí)面積增加倍數(shù)也呈不斷上升趨勢(shì)。聚落密度出現(xiàn)震蕩上升,但2014年總體小于2004年。另外根據(jù)圖1與表3發(fā)現(xiàn),隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,農(nóng)村聚落總數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì),逐漸趨向于地形平坦靠近河流交通等地分布,表現(xiàn)為占聚落面積比重與占聚落總數(shù)比重出現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。 道路影響分析。對(duì)上杭縣主要交通道路矢量化進(jìn)行緩沖區(qū)分析,與聚落點(diǎn)圖層進(jìn)行疊加后利用查詢(xún)統(tǒng)計(jì)功能分析不同緩沖區(qū)范圍農(nóng)村聚落分布情況,如表4所示。 表4 道路對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布影響的景觀格局指數(shù)統(tǒng)計(jì)表 表4看出10年以來(lái),距離道路50m范圍內(nèi)聚落達(dá)到總聚落一半左右,但面積所占比重卻幾乎沒(méi)有變化,占38.83%,平均面積也僅增加2.16倍。50—200m范圍聚落密度與聚落比重緩慢下降,但也達(dá)到40%,但占聚落總面積比重卻超過(guò)55.87%,聚落平均面積比重也增加2.62倍。總體而言,山地城鎮(zhèn)化過(guò)程,農(nóng)村聚落沿著交通道路集聚趨勢(shì)愈發(fā)明顯,98.28%的農(nóng)村聚落分布在500m范圍內(nèi)。其中50—100m范圍集中了近一半面積與最大的農(nóng)村聚落平均面積,是值得關(guān)注的區(qū)域?;蛟S未來(lái)城鎮(zhèn)化過(guò)程這一范圍將聚集越來(lái)越多的人口與更大的聚落面積,應(yīng)該做到未雨綢繆。 3.4.2驅(qū)動(dòng)因子聚類(lèi)分析 為進(jìn)一步探索自然與社會(huì)因子中的關(guān)鍵因子及變化情況,運(yùn)用SPSS 20.0軟件進(jìn)行層次聚類(lèi)分析(圖5)。 圖5 2004年和2014年不同因子據(jù)聚類(lèi)分析Fig.5 Cluster analysis for different factors in 2004 and 2014 聚類(lèi)分析結(jié)果表明,2004與2014年因子1都成為獨(dú)立一類(lèi)。第二類(lèi)2004年包括2、6、11、12、13因子,2014年為6、11、12因子。第三類(lèi)2004年包括3、4、5、7、8、9、10、14、15因子,2014年為2、3、4、5、7、8、9、10、13、14、15因子。2004—2014年聚類(lèi)分析分類(lèi)結(jié)果出現(xiàn)一定變化,第二類(lèi)因子出現(xiàn)減少,說(shuō)明關(guān)鍵因子趨于更加集中。并且綜合說(shuō)明山地型農(nóng)村聚落布局中坡度<5°是最為關(guān)鍵的因子,并且隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,距離交通道路(<100m)的影響越來(lái)越大,與上文分析相契合。 3.4.3中心村鎮(zhèn)景觀格局分析 鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地多數(shù)已發(fā)展成為中心村鎮(zhèn)。遙感統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)2004—2014年,一般聚落面積均值增長(zhǎng)了2.3倍,而中心村鎮(zhèn)聚落面積平均增加了4.6倍,中心村鎮(zhèn)面積變化遠(yuǎn)大于一般農(nóng)村聚落。利用Fragstats 4.2對(duì)上杭縣20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行分析(表5)。顯示中心村鎮(zhèn)周長(zhǎng)擴(kuò)大了250倍。中心村鎮(zhèn)形狀指數(shù)與面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)都出現(xiàn)了小幅增加,表明隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程,中心村鎮(zhèn)成為人類(lèi)活動(dòng)干擾的重點(diǎn)區(qū)域,斑塊形狀也變得更為復(fù)雜多樣。這個(gè)過(guò)程也符合山地城鎮(zhèn)發(fā)展的一般規(guī)律,即山地城鎮(zhèn)多數(shù)都是從單中心形態(tài)開(kāi)始發(fā)展,隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,形態(tài)逐漸復(fù)雜多樣,形成多中心結(jié)構(gòu),最后實(shí)現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)態(tài)的多組團(tuán)結(jié)構(gòu)[33]。 表5 中心村鎮(zhèn)2004年與2014年景觀分析 4研究結(jié)論 本文通過(guò)RS、GIS與景觀分析相結(jié)合,運(yùn)用Voronoi等方法定量分析了城鎮(zhèn)化過(guò)程農(nóng)村聚落時(shí)空演變過(guò)程,并且結(jié)合景觀指數(shù)與聚類(lèi)分析探討坡度、水域與道路因子對(duì)農(nóng)村聚落分布影響。研究結(jié)論如下4點(diǎn): (1)2004與2014年農(nóng)村聚落都呈現(xiàn)出相對(duì)集聚的態(tài)勢(shì)。遙感解譯結(jié)果也顯示出農(nóng)村聚落在進(jìn)一步趨近于沿河、沿交通道路與地形平坦的區(qū)域集聚(圖2),并有進(jìn)一步加強(qiáng)的趨勢(shì),Voronoi圖模型結(jié)果與這一判斷相一致,但最近鄰分析卻顯示2014年比2004年集聚程度有略微下降(表1),這一結(jié)果與其他研究相似[14]。 (2)K函數(shù)結(jié)果顯示城鎮(zhèn)化過(guò)程中山地型農(nóng)村聚落聚集與分散在不同空間尺度呈現(xiàn)出不同狀態(tài),具有尺度效應(yīng)。65km以?xún)?nèi)都表現(xiàn)出集聚趨勢(shì),2004年在15km與35km處出現(xiàn)較高的集聚狀態(tài),2014年則在15km集聚達(dá)到最高之后出現(xiàn)緩慢下降,并且在30km尺度范圍內(nèi)集聚程度大于2004年。主要原因是上杭縣的“拆村并鎮(zhèn)、陽(yáng)光工程”等政策實(shí)施,導(dǎo)致農(nóng)村聚落逐漸集聚在相對(duì)較小的空間尺度范圍,也使得聚落面積、密度、形狀指數(shù)等出現(xiàn)了變化,并且這個(gè)過(guò)程中對(duì)中心村鎮(zhèn)的規(guī)劃建設(shè)政策措施對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)府所在地的景觀格局變化特征起來(lái)重要的作用。 (3)坡度、水系以及道路對(duì)山地型農(nóng)村聚落具有顯著影響。坡度小于5°是最為關(guān)鍵的因子,近80%的農(nóng)村聚落都分布在10°以?xún)?nèi),所占面積為89.90%,這一結(jié)果也被其他學(xué)者所驗(yàn)證[16]。因此坡度10°可以認(rèn)為是一個(gè)閾值,未來(lái)山地城鎮(zhèn)化過(guò)程中應(yīng)引導(dǎo)農(nóng)村居民搬遷在坡度小于10°范圍內(nèi)。67%以上的農(nóng)村聚落分布在距離水系2km范圍內(nèi),并表現(xiàn)為占聚落面積比重與占聚落總數(shù)比重呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)現(xiàn)象。道路對(duì)農(nóng)村聚落影響愈發(fā)顯著,應(yīng)該更加重視交通的作用,2014年超過(guò)90%聚落分布在道路500m范圍,0—100m這一范圍成為越來(lái)越重要的因子,并且發(fā)現(xiàn)50—100m范圍集中了將近一半面積與最大的農(nóng)村聚落平均面積,或許未來(lái)城鎮(zhèn)化過(guò)程這一范圍將聚集更多人口與更大面積,應(yīng)在基礎(chǔ)設(shè)施、建設(shè)用地以及生態(tài)保護(hù)等方面做到未雨綢繆。 (4)鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府所在地的村鎮(zhèn)擴(kuò)張面積遠(yuǎn)大于一般農(nóng)村聚落擴(kuò)張的面積,并且景觀指數(shù)分析也表明周長(zhǎng)、形狀指數(shù)以及面積加權(quán)平均斑塊分維數(shù)都有所變大,說(shuō)明鄉(xiāng)鎮(zhèn)所在地的中心村鎮(zhèn)是山地城鎮(zhèn)化過(guò)程變化最為劇烈的地區(qū)。 5討論 歐洲等國(guó)經(jīng)驗(yàn)表明,城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展農(nóng)村聚落將出現(xiàn)衰退乃至消亡的現(xiàn)象,這個(gè)過(guò)程還伴隨著一系列沖突與轉(zhuǎn)型[34]。2004—2014年上杭縣農(nóng)村聚落出現(xiàn)大幅下降的主要原因是隨著研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展使得農(nóng)村居民自發(fā)或在政府引導(dǎo)下進(jìn)入條件優(yōu)越的村鎮(zhèn),且逐漸合并成規(guī)模較大的中心村鎮(zhèn)。但原先仍有一些村莊存在,即所謂“空心村”。這也是結(jié)論(1)中最近鄰分析出現(xiàn)下降的原因之一,即最近鄰分析是將面圖層轉(zhuǎn)化為點(diǎn)圖層進(jìn)行分析,所以導(dǎo)致了這種差異。黨國(guó)峰[35]等認(rèn)為計(jì)算Voronoi模型Cv值時(shí),其大小受到觀測(cè)物周期性結(jié)構(gòu)等多因素的影響,需要綜合判別。這或許是導(dǎo)致兩種模型出現(xiàn)偏差的原因。這一結(jié)果表明進(jìn)行山地等復(fù)雜區(qū)域分析時(shí),必須考慮模型適用性及事實(shí)聚集與分析結(jié)果偏差影響,以往研究尚不足[16]。 中國(guó)北方平原地區(qū)存在的“空心村”現(xiàn)象已經(jīng)得到龍花樓、劉彥隨諸多學(xué)者的關(guān)注,并且從空心村演化特征、動(dòng)力機(jī)制以及土地整治等多方面進(jìn)行了研究[7, 36- 38]。上杭縣也廣泛存在“空心村”、“廢棄村”等現(xiàn)象。而且這一現(xiàn)象產(chǎn)生的機(jī)制與北方地區(qū)大致相同[38],但卻產(chǎn)生了不一樣的特征。突出表現(xiàn)為偏遠(yuǎn)地區(qū)的空心村大多能與城鎮(zhèn)化發(fā)展產(chǎn)生正向協(xié)同效應(yīng),即空心村形成大多意味著居民向條件更好的中心村鎮(zhèn)遷移。因此筆者認(rèn)為,與北方地區(qū)空心村現(xiàn)象不同,山區(qū)形成的空心村規(guī)模小、分布零散、自然條件欠缺,其形成更多屬于隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展自然演化過(guò)程,而在山區(qū)更值得關(guān)注的是中心村鎮(zhèn)。 如上文分析,中心村鎮(zhèn)是山地型聚落變化最劇烈顯著的地區(qū)主要原因是鄉(xiāng)鎮(zhèn)府所在地是區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中心(圩集),也匯聚了主要行政服務(wù)。通過(guò)對(duì)上杭縣20位地方官員訪談,結(jié)果與本文的分析較一致,一是當(dāng)?shù)仄h(yuǎn)山村的青壯年常年在外務(wù)工,事實(shí)上這些山村已經(jīng)出現(xiàn)了“空心化”;二是當(dāng)?shù)剞r(nóng)民由于需要進(jìn)行農(nóng)林生產(chǎn)無(wú)法真正脫離原來(lái)農(nóng)村進(jìn)入縣城等城市;三是集中力量加強(qiáng)中心村鎮(zhèn)及區(qū)位較好的中心村建設(shè)能夠使農(nóng)民在便捷從事農(nóng)林生產(chǎn)與享受城鎮(zhèn)便利條件之間達(dá)到平衡。訪談結(jié)果也顯示90%受訪者認(rèn)為應(yīng)該積極發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)府所在地的村鎮(zhèn),減少甚至停止對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū)的“新農(nóng)村”建設(shè)??傊?,未來(lái)山區(qū)城鎮(zhèn)化過(guò)程中應(yīng)更加注重從生產(chǎn)、生活與生態(tài)空間三方面,自下而上與自上而下相結(jié)合進(jìn)行中心村鎮(zhèn)空間重構(gòu)與建設(shè)[36- 37],加強(qiáng)吸引力,并通過(guò)政策吸引農(nóng)村居民向這些地區(qū)搬遷。 山地城鎮(zhèn)化過(guò)程由于山區(qū)地形等特殊性,無(wú)法完全按照地勢(shì)平坦的平原等地區(qū)大規(guī)模城鎮(zhèn)化發(fā)展模式[9],特別由于山地農(nóng)村聚落規(guī)模小、布局無(wú)序分散,對(duì)進(jìn)一步推進(jìn)山地城鎮(zhèn)化,實(shí)現(xiàn)國(guó)家新型城鎮(zhèn)化目標(biāo)是一個(gè)比較大的挑戰(zhàn)[3]。本文借助地理信息技術(shù)與空間分析方法,定量分析了城鎮(zhèn)化過(guò)程山地型農(nóng)村聚落時(shí)空變化過(guò)程、特征與變化機(jī)制,并提出了不同模型在復(fù)雜山區(qū)的適應(yīng)性問(wèn)題。并通過(guò)聚類(lèi)分析尋找地理因素中最為關(guān)鍵的因子,并且提出了中心村鎮(zhèn)在山地城鎮(zhèn)化過(guò)程的重要性,同時(shí)也初步提出了平原地區(qū)與山區(qū)“空心村”問(wèn)題的差異性,能為典型山地城鎮(zhèn)化研究提供一個(gè)研究思路和技術(shù)支撐,也可為山地型農(nóng)村聚落建設(shè)、土地綜合整治與村鎮(zhèn)建設(shè)提供一定決策參考。 參考文獻(xiàn)(References): [1]Normile D. 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Mountain county rural settlement landscape pattern change and spatial characteristics in rapid mountain urbanization process in Fujian province YU Zhaowu1,2, XIAO Lishan1, GUO Qinghai1,*, HE Zhichao3 1KeyLaboratoryofUrbanEnvironmentandHealth,InstituteofUrbanEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Xiamen361021,China2UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China3SchoolofGeographicSciences,FujianNormalUniversity,Fuzhou350100,China Abstract:Rural settlements form an important aspect of the urban-rural relationships because of the interactions between rural dwellers and surrounding environment. The activities in the mountainous rural settlements are restricted by a variety of natural and social factors, therefore, a scientific assessment of the spatial and temporal processes is urgent for the urbanization of these regions. For this reason, we selected Shanghang county, which is experiencing rapid urbanization, as a case study for our work. We used high-resolution remote sensing images and DEM data form the years 2004 and 2014, and extracted data on rural settlements, rivers, roads, and slope information, among others. RS, GIS, and Fragstats techniques were used to quantify the spatio-temporal variability in rural settlements. The findings of our study are as follows: (1) spatial pattern of rural settlements did not show a significant change, and these settlements were found to be mainly concentrated in the west and northeast of the Tingjiang River watershed; this was confirmed by the Voronoi model. However, nearest neighbor analysis showed different results, which is more concentrate in 2004 than 2014. (2) Ripley′s K function revealed existence of scale effect in the rural settlement pattern: settlements at a height of less than 65 km showed gathering trends; highest concentrations were found to be at heights of 35 km and 15 km in 2004 and 2014 respectively, and spatial scaling within 30km is more concentrate in 2014. (3) The slopes, river systems, and roads can significantly affect the distribution of the rural settlements. Slope of 10° is the threshold and 80% of rural settlements are spread within 10°, slope of 5° is the most important factor within 10°; more than 67% of the rural settlements are distributed within the 2km buffer zone from the river system; more than 98.28% of the settlements are distributed within the 500m buffer zone of the roads, which implies that greater attention should be paid to the role of roads in the urbanization of mountainous regions in future. (4) The rural settlements located in the government township were found to have expanded 4.59 times than in the past, which is the most dramatic change area of town-village landscape in mountainous urbanization. Besides, we proposed that center town-village settlement is the most critical area, and also key development region. We expect our research to provide a methodological reference for the management and evaluation of rural settlements, and theoretical planning, and decision-making for mountainous urbanization in the future. Key Words:mountainous urbanization; rural settlements; spatial characteristics; landscape pattern 基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41301621);中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境研究所青年人才領(lǐng)域前沿項(xiàng)目(IUEQN201302);廈門(mén)市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室滾動(dòng)資助項(xiàng)目(3502Z20130037);廈門(mén)科技計(jì)劃項(xiàng)目(3502Z20122001) 收稿日期:2014- 10- 30; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015- 09- 28 *通訊作者 Corresponding author.E-mail: qhguo@iue.ac.cn DOI:10.5846/stxb201410302126 余兆武,肖黎姍,郭青海,何志超.城鎮(zhèn)化過(guò)程中福建省山區(qū)縣農(nóng)村聚落景觀格局變化特征.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(10):3021- 3031. Yu Z W, Xiao L S, Guo Q H, He Z C.Mountain county rural settlement landscape pattern change and spatial characteristics in rapid mountain urbanization process in Fujian province.Acta Ecologica Sinica,2016,36(10):3021- 3031.