徐威杰，卞盼盼，白玨瑩，管明雷，周 立

（1.中國礦業(yè)大學，江蘇 徐州 221116；2.淮海工學院，江蘇 連云港 222005）

基于GIS和景觀指數(shù)的農(nóng)村居民點分布研究

徐威杰1，卞盼盼1，白玨瑩1，管明雷2，周 立2

（1.中國礦業(yè)大學，江蘇 徐州 221116；2.淮海工學院，江蘇 連云港 222005）

基于GIS和景觀格局指數(shù)對沿海區(qū)域農(nóng)村居民點分布狀況進行研究。以連云港市贛榆區(qū)為研究區(qū)，從天地圖影像中提取居民點信息，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位，利用地理科學、景觀生態(tài)學、主成分分析和聚類分析等理論方法，借助SPSS統(tǒng)計軟件，對選取的16個景觀格局指數(shù)進行降維處理，得到4個主成分；然后通過系統(tǒng)聚類分析把贛榆區(qū)全部鄉(xiāng)鎮(zhèn)分成6類進行分區(qū)研究。每類景觀格局指數(shù)可表征該分區(qū)農(nóng)村居民點的分布范圍、分布的聚集離散度以及整體分布形態(tài)。研究成果對農(nóng)村土地利用規(guī)劃、農(nóng)村公共文化服務(wù)建設(shè)、農(nóng)村居民點整理、農(nóng)村醫(yī)療教育等農(nóng)村問題具有重要參考價值。

GIS；景觀格局指數(shù)；主成分分析；聚類分析；居民點分布

農(nóng)村居民點是農(nóng)村居民進行生產(chǎn)生活的聚落場所。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)村居民點建設(shè)發(fā)展缺乏規(guī)劃控制、隨意性大，分布散亂、侵占可耕地面積的現(xiàn)象不斷增加，“空心村”問題越來越嚴重，極大地浪費了土地資源[1-2]。因此對農(nóng)村居民點的空間分布進行研究可為土地集約利用、居民點規(guī)劃管理和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供重要依據(jù)。

目前，對內(nèi)陸地區(qū)農(nóng)村居民點的分布研究較多，而對沿海區(qū)域的研究則較少。農(nóng)村居民點分布的研究主要是采用地理空間分析和景觀格局指數(shù)的方法，對海拔高度、地形地貌、水文條件、交通條件等自然因素和社會因素進行分析[3-7]。在農(nóng)村居民點分布反演和優(yōu)化方面主要采用一定的空間統(tǒng)計學原理和數(shù)學模型，綜合多種定量分析方法，提取居民點分布特征，構(gòu)建農(nóng)村居民點空間分布優(yōu)化模型[8-12]。由于我國不同地區(qū)的自然條件、經(jīng)濟發(fā)展和風俗習慣各不相同，對農(nóng)村居民點的研究不能一概而論，特別是沿海地區(qū)，應(yīng)考慮海洋這一重要影響因素進行分區(qū)研究[13-17]。本文以連云港市贛榆區(qū)為研究區(qū)，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為研究單位，利用地理信息技術(shù)、景觀格局指數(shù)、主成分分析和聚類分析對各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點的分布進行了研究。

1 研究區(qū)概況

贛榆區(qū)是連云港市新規(guī)劃的3個主城區(qū)之一，位于華東、長江三角洲地區(qū)，江蘇省東北部，江蘇沿海經(jīng)濟帶和東隴海產(chǎn)業(yè)帶的東部交匯處，屬暖溫帶海洋性氣候。贛榆區(qū)東臨黃海的海州灣，海岸線長為62.5 km，與日本、韓國 、朝鮮半島隔海相望。全區(qū)包含青口鎮(zhèn)、柘汪鎮(zhèn)、墩尚鎮(zhèn)等15個鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、海洋經(jīng)濟開發(fā)區(qū)2個省級開發(fā)區(qū)，總面積為1 427 km2，政府駐地在青口鎮(zhèn)。2012年該區(qū)總?cè)丝跒?15.6萬。在交通運輸方面，連鹽鐵路北起連云港市贛榆區(qū)，南至鹽城北站，線路正線全長為232.2 km，贛榆段長為52.5 km。

2 研究數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取

本文研究對象為贛榆區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點。利用ArcGIS軟件，結(jié)合贛榆區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃圖，從天地圖影像中提取研究區(qū)農(nóng)村居民點數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的預(yù)處理，使其達到可進行景觀格局計算的要求。

2.2 研究方法

2.2.1 景觀格局指數(shù)

景觀生態(tài)學是一門新興的交叉學科，主要研究空間格局和生態(tài)過程的相互作用以及尺度效應(yīng)。它主要利用一些新方法來定量描述景觀及其內(nèi)部事物的空間格局，并通過比較不同景觀分辨具有特殊意義的景觀結(jié)構(gòu)差異，以確定景觀格局和功能過程的相互關(guān)系。景觀格局分析方法主要分為景觀格局指數(shù)和景觀空間分析模型兩大類，景觀格局指數(shù)又包括兩部分，分別是用來描述斑塊面積、周長和斑塊數(shù)的景觀單元特征指數(shù)和描述整體景觀的多樣性、鑲嵌度、距離、生境破碎化等指標的景觀整體特征指數(shù)[18]。不同的景觀格局指數(shù)在不同的利用環(huán)境下具有不同的生態(tài)意義，本文主要選取了3類共16個景觀格局指數(shù)來表征和分析贛榆區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點的分布狀況。

1）表征農(nóng)村居民點分布的指數(shù)包括：斑塊面積、景觀面積、斑塊數(shù)量、斑塊密度、最大斑塊占景觀面積比、斑塊占景觀面積比、邊緣長度、邊緣密度和平均斑塊面積。

2）表征農(nóng)村居民點形狀的指數(shù)包括：斑塊形狀指數(shù)、景觀形狀指數(shù)、周長面積分維指數(shù)和平均周長面積比。

3）表征農(nóng)村居民點聚集/離散度的指數(shù)包括：聚集指數(shù)、景觀分割指數(shù)、分離度指數(shù)和斑塊結(jié)合指數(shù)。

2.2.2 主成分分析

主成分分析（PCA）是一種多元的統(tǒng)計分析方法，用來考察多個變量元素間的相關(guān)性。它從原始變量中導出幾個主成分來盡可能多地載荷原始變量信息，且使主成分彼此間不相關(guān)，同時不會造成信息的丟失[17]。本文所選取的16個景觀格局指數(shù)中，某些指數(shù)在一定程度上具有明顯的相關(guān)性，將導致信息重疊，增加了分析居民點分布的復(fù)雜性和工作量，因此，需要通過PCA提取主成分，將相關(guān)性較高的變量合并，簡化景觀格局指數(shù)分析工作。

2.2.3 聚類分析

“人以類聚，物以群分”，通過聚類分析，可把目標數(shù)據(jù)分成若干個類別，使得類別內(nèi)部的差異盡可能小，類別間的差異盡可能大。其基本思想是：先將每種樣品單獨看成一類，然后規(guī)定類與類之間的距離，將距離最小的合并成新的一類；再計算新類與其他類之間的距離，將距離最近的兩類合并，這樣每次減少一類，直至所有的樣品合為一類為止。與PCA不同，聚類分析是一種探索性的統(tǒng)計分析方法，沒有過多的統(tǒng)計理論支持，也沒有充分的統(tǒng)計檢驗對聚類結(jié)果的正確性“負責”，僅是按照所定義的距離將數(shù)據(jù)進行歸類而己，因此有的統(tǒng)計學家拒絕承認它是一種統(tǒng)計方法。傳統(tǒng)的聚類方法大致可分為兩大類：層次聚類法和重新定位聚類法（非層次聚類法）。本文采用層次聚類法，以提取出的主成分為依據(jù)，對贛榆區(qū)15個鄉(xiāng)鎮(zhèn)進行聚類分析，將其分成6類。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點景觀格局指數(shù)獲取

利用ArcGIS軟件和天地圖影像獲取贛榆區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的行政區(qū)劃圖及農(nóng)村居民點分布圖，并將二者轉(zhuǎn)換成Fragstats 3.3能處理的數(shù)據(jù)格式；然后在Fragstats 3.3軟件中計算所選取的16個景觀格局指數(shù)，得到數(shù)據(jù)結(jié)果如表1所示。

通過SPSS19.0軟件對得到的景觀格局指數(shù)進行相關(guān)性分析，得到16個指數(shù)的相關(guān)系數(shù)矩陣（由于指數(shù)較多，相關(guān)系數(shù)矩陣較大，鑒于篇幅有限，在此不予以列出），結(jié)果表明贛榆區(qū)16個景觀格局指數(shù)間存在不同程度的相關(guān)性，如居民點斑塊面積與斑塊邊緣長度的相關(guān)系數(shù)達到了0.944、居民點斑塊數(shù)量與斑塊形狀指數(shù)的相關(guān)系數(shù)達到0.971等。因此，若使用相關(guān)性較高的所有指數(shù)去表征居民點分布狀況會出現(xiàn)信息重疊和冗余的現(xiàn)象，通過PCA可有效避免這一現(xiàn)象，減少較多的工作量。

3.2 景觀格局指數(shù)的PCA

利用SPSS19.0軟件的因子分析作景觀格局指數(shù)的PCA，得到4個主成分，表2為主成分提取的總方差，表3為成分矩陣。

表1 景觀格局指數(shù)及結(jié)果

表2 主成分提取總方差表

表3 成分矩陣

得到的4個主成分具有不同的生態(tài)意義：斑塊形狀指數(shù)又稱形狀指標，計算公式為周長與等面積的圓周長之比，可很好地說明斑塊周邊（居民點周邊）的發(fā)展情況，指數(shù)越大，表明居民點周邊發(fā)展越好；斑塊面積是從圖中直接量取，代表各鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點的面積，可在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)間直接進行對比，也可為其他決策提供直接依據(jù)；分離度指數(shù)的計算公式為景觀面積的平方除以所有類型斑塊面積的平方和，當景觀由一個斑塊構(gòu)成時，其景觀中的元胞數(shù)量為1，它隨著景觀的進一步分化而增加，所以該指數(shù)可以很好地表征鄉(xiāng)鎮(zhèn)被居民點分割的狀態(tài)；周長面積分維數(shù)的取值區(qū)間為[1,2]，大于1的分維數(shù)意味著二維景觀鑲嵌體與歐氏幾何的分離，如斑塊形狀復(fù)雜性的上升，該指數(shù)可表征不同空間尺度的形狀復(fù)雜性。表4列出了贛榆區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)4 個主成分的主要景觀格局指數(shù)數(shù)值。

表4 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點主成分景觀格局指數(shù)

3.3 贛榆區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)聚類分析

通過SPSS19.0軟件對表4中的數(shù)據(jù)進行聚類分析處理，得到如圖1所示的冰柱圖，以圖中群集數(shù)為6的坐標開始進行聚類分析，將贛榆區(qū)15個鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點劃分為6類，第一類為Case13，即班莊鎮(zhèn)；第二類為Case10，即城頭鎮(zhèn)；第三類為Case6，即青口鎮(zhèn)；第四類為Case15，即沙河鎮(zhèn)；第五類為Case12、Case11，即宋莊鎮(zhèn)、城西鎮(zhèn)；第六類為Case14、 Case8、Case9、 Case7、 Case4、 Case3、Case5、Case2、Case1，即墩尚鎮(zhèn)、黑林鎮(zhèn)、塔山鎮(zhèn)、厲莊鎮(zhèn)、贛馬鎮(zhèn)、金山鎮(zhèn)、海頭鎮(zhèn)、石橋鎮(zhèn)和柘汪鎮(zhèn)。為了直觀顯示各種類居民點分布特征，制作了贛榆區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點聚類分析結(jié)果圖。

第一類為班莊鎮(zhèn)（圖2黑色斑塊區(qū)域），位于贛榆區(qū)的西南部，為贛榆全縣面積最大的鎮(zhèn)，轄44個村委會，斑塊形狀指數(shù)、分離度指數(shù)、平均周長面積比都為全區(qū)最大，分別為51.72、95 567.10和1 763.46，說明該鎮(zhèn)居民點規(guī)模分布加大，居民點形狀復(fù)雜，居民點與居民點之間的連通性不好；其南部無居民區(qū)為石梁河水庫，北部也有小型水庫，整體來看居民點分布較分散，特殊區(qū)域無居民點分布。

圖1 贛榆區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)聚類分析冰柱圖

第二類為城頭鎮(zhèn)（圖2黃色斑塊區(qū)域），位于贛榆區(qū)的稍西南部，居民點斑塊總面積為1 296.94 hm2，處于全區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點面積的第三位；斑塊個數(shù)為2 236個，處于全區(qū)第二位；斑塊密度為18.96個/100ha，處于全區(qū)第一位。該鎮(zhèn)的斑塊邊緣長度和密度較大，具有群集現(xiàn)象；聚集的斑塊數(shù)量較多，沿交通線路伸展且群集間的離散度較高，總體呈現(xiàn)均勻性的群集式分布。

圖2 贛榆區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點聚類分析結(jié)果圖

第三類為青口鎮(zhèn)（圖2紫色斑塊區(qū)域），對贛榆區(qū)具有特殊意義，是贛榆區(qū)區(qū)政府所在地，是贛榆區(qū)的政治、經(jīng)濟、文化中心，是國務(wù)院首批沿海開放鎮(zhèn)之一。該鎮(zhèn)整體呈帶狀，東臨黃海，與其他7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)相比鄰，影響居民點分布的因素較復(fù)雜。雖然該鎮(zhèn)面積不大，但其居民點的斑塊面積、斑塊占景觀面積比為全區(qū)第一，分別為1 575.82 hm2和16.60%；且斑塊邊緣長度和密度較大，但分離度指數(shù)較小，說明居民點區(qū)域較大但較為集中，也從側(cè)面說明了該鎮(zhèn)政治、經(jīng)濟、文化的影響力。

第四類為沙河鎮(zhèn)（圖2藍色斑塊區(qū)域），位于贛榆區(qū)南部，斑塊面積為1 318.12 hm2，為贛榆區(qū)第二位，但其斑塊密度、平均斑塊面積和斑塊占景觀面積比較小，說明該鎮(zhèn)居民點面積較小，又因其景觀分離度較大，說明該鎮(zhèn)居民點分布較離散，從圖2中可以發(fā)現(xiàn)其分布較均勻。

第五類為宋莊鎮(zhèn)、城西鎮(zhèn)（圖2白色斑塊區(qū)域），這兩個鎮(zhèn)面積較小，斑塊占景觀面積比、斑塊密度、斑塊邊緣長度等指數(shù)處于中間值，說明這兩個鎮(zhèn)居民點分布適中，較為均勻。

第六類為其余9個鄉(xiāng)鎮(zhèn)（圖2紅色斑塊區(qū)域），這9個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的斑塊結(jié)合指數(shù)和聚集指數(shù)較大，其他指數(shù)居中，說明這些區(qū)域的居民地結(jié)合性和聚集性較好。從圖2可知，柘汪鎮(zhèn)、石橋鎮(zhèn)、海頭鎮(zhèn)3個鎮(zhèn)的居民點有部分結(jié)合在一起，南北走向形成一條長帶，且在該長帶的基礎(chǔ)上又向西產(chǎn)生幾條分布明顯的居民帶，分段形成多個開口向西的“E”字形，形象地表達了海岸帶與交通路線對農(nóng)村居民點分布的影響。

4 結(jié) 語

贛榆區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點分布與內(nèi)陸地區(qū)總體相似，整體分布較為離散，以村為聚集單位，主要沿交通線路分布，但該區(qū)域東面沿海鄉(xiāng)鎮(zhèn)與西部鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同，由于黃海的影響使得該區(qū)東側(cè)居民點形成與海岸線近似平行的帶狀，說明東部沿海區(qū)域的經(jīng)濟領(lǐng)先于西部區(qū)域。而該區(qū)的青口鎮(zhèn)較為特殊，由于它是贛榆區(qū)的政治、經(jīng)濟、文化中心，對居民點分布有直接影響，該鎮(zhèn)居民點分布極為密集。對贛榆區(qū)農(nóng)村居民點分布的研究將有助于農(nóng)村土地利用的科學規(guī)劃和農(nóng)村公共文化設(shè)施的建設(shè)，以及平衡東西部鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟水平的差異性。

在對農(nóng)村居民點分布進行研究時，除了利用常規(guī)的地理信息知識描述和分析鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點外，加入景觀格局指數(shù)的方法，利用景觀生態(tài)學的理論和方法對農(nóng)村居民點分布進行研究，可以獲得更多具有重要價值的潛在信息，挖掘更多農(nóng)村居民點潛在分布規(guī)律。

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P208

B

1672-4623（2017）07-0059-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.07.018

徐威杰，碩士研究生，研究方向為海洋測繪地理信息。

2016-04-28。

項目來源：國家海洋公益性行業(yè)科研專項資助項目（201105004）；江蘇省科技支撐計劃資助項目（BE2010125）。