李偉芳，毛菁旭

（寧波大學地理與空間信息技術系，浙江·寧波 315211）

在農(nóng)村土地利用的研究中，農(nóng)村居民點是重要的研究內容[1]，農(nóng)村居民點的研究可以為制定鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供重要的科學依據(jù)。由于過去對農(nóng)村居民點的規(guī)劃研究較少，已經(jīng)出現(xiàn)了一系列不可忽視的問題，如建設用地結構不合理以及農(nóng)村土地資源的浪費等，不僅阻礙了農(nóng)村的發(fā)展也不利于我國城鎮(zhèn)化的進程。所以正確認識農(nóng)村居民點的發(fā)展變化規(guī)律有重要的意義。

近年來，相關學者對農(nóng)村居民點進行了一些研究。田光進、梁會民等以 Landsat TM遙感數(shù)據(jù)作為基本數(shù)據(jù)源，研究分析了農(nóng)村居民點用地的時空變化特征，并將方法應用于生態(tài)區(qū)居民點空間分布[2-3]，也有學者將GIS的空間分析與景觀指數(shù)法相結合對農(nóng)村居民點的空間布局進行研究[4-9]。泰森多邊形、最近鄰距離分析、空間分析中的密度分析及標準差橢圓等方法也被用于農(nóng)村居民點時空變化的研究[10-11]。綜上，研究方法主要以某種單一的定量研究為主，未將計算幾何、數(shù)理統(tǒng)計、空間分析等方法有機結合。本文借鑒以往研究成果再進行適當創(chuàng)新，對農(nóng)村居民點進行全面、多維的時空分布研究。

本文分別采用宏觀數(shù)理統(tǒng)計和微觀空間統(tǒng)計分析兩個維度來討論農(nóng)村居民點的空間變化，研究高度城市化背景下農(nóng)村居民點的空間分布變化。以上海市為例，對該地區(qū)1990、1995、2000、2005、2010和2015年的農(nóng)村居民點的分布特征及變化進行研究，為農(nóng)村土地集約利用以及協(xié)調城鎮(zhèn)化建設提供參考。

1 研究區(qū)概況

上海市位于東經(jīng) 120o52'～122o12'、北緯 30o40'～31o53'之間，是長江經(jīng)濟帶的龍頭，也是中國經(jīng)濟、科技、交通、金融貿易、工業(yè)和會展中心。據(jù)抽樣調查，上海城市居民家庭人均消費性支出23200元，城市居民恩格爾系數(shù)33.5%。農(nóng)村居民家庭人均生活消費支出10225元，農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)為37.2%。截至上海市城市總體規(guī)劃“上海2035”的發(fā)布，上海的城市化率已接近90%，可以看出研究對象是典型的高速城市化下的地區(qū)，研究對象具有代表性和典型意義。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)來源于Landsat TM/ETM+遙感影像獲取數(shù)據(jù)源，考慮到云層對影像的干擾，故選用的影像主要在春秋季節(jié)，再通過幾何校正，進行矢量化，然后將矢量數(shù)據(jù)類型利用ArcGIS10.2系統(tǒng)轉換，進而提取本研究所需的農(nóng)村居民點要素信息。文本資料包括1990年至2015年的上海市統(tǒng)計年鑒。

2.2 研究方法

本文分別從從規(guī)模結構、形態(tài)結構和空間變化三方面來分析上海市農(nóng)村居民點變化。在規(guī)模結構上，主要研究總面積、斑塊數(shù)量變化和變化度增減情況；在形態(tài)結構上借鑒馬爾科夫矩陣和土地利用轉移流模型研究土地利用中農(nóng)村居民點在各地類的轉移情況；在空間變化上，使用ArcGIS 軟件中的Voronoi圖和標準差橢圓兩種空間計量方法，來研究上海市農(nóng)村居民點空間分布特征及其演變規(guī)律。

（1）土地利用動態(tài)度

土地利用動態(tài)度可用來表示不同區(qū)域內單一土地利用類型變化速度，和農(nóng)村居民點變化幅度相結合更能表示土地利用類型的變化[12]。農(nóng)村居民點用地動態(tài)度K的計算公式如下：

式中：Ua、Ub分別為研究期期初與期末農(nóng)村居民點用地面積（hm2）；T為研究時間長度。

（2）土地利用轉移流

以上研究方法對農(nóng)村居民點整體動態(tài)變化的特點進行了研究，但沒有分析其內在結構的變化，因此，以農(nóng)村居民點用地為核心，對地類間的轉化過程進行定量研究，才能更加全面地認識農(nóng)村居民點的動態(tài)演變過程。采用農(nóng)村居民點用地規(guī)模轉移流研究1990-1995、1995-2000、2000-2005、2005-2010和2010-2015年每隔五年農(nóng)村居民點用地的動態(tài)演變過程[13]。土地利用轉移流公式如下：

式中：K為轉移流值，Lin為農(nóng)村居民點轉入流值，Lout為農(nóng)村居民點轉出流值，T為研究時間段，LSi,tl為研究初期農(nóng)村居民點用地面積，hm2。將由某地類轉為其他地類的變化量稱為“轉出流”，由其他地類轉為該地類的變化量稱為“轉入流”。

（3）Voronoi圖

研究農(nóng)村居民點的空間變化，采用Voronoi圖的Cv值衡量其在空間上的相對變化程度。Cv值是Voronoi多邊形面積的標準差與平均值的比值，它的的表達式為：Cv=標準差/平均差×100%。當空間點集均勻分布時，其Voronoi多邊形面積較小，Cv值低；當空間點集集中分布時，其Voronoi多邊形面積較大，Cv值高。Duyckaerts提出了3個建議值：當Cv值低于33%時，點集為相對均勻分布；當Cv值介于33%～64%時，點集為隨機分布；當Cv值大于64% 時，點集為集群分布[14-15]。

（4）標準差橢圓

標準差橢圓方法近年來在空間統(tǒng)計學界廣泛應用[16]。它可以綜合反映點集的空間分布整體性特征：標準差橢圓質心偏移度，可以用來研究點集的空間分布重心；其動態(tài)變化特征，可反映擴展趨勢；橢圓的長、短軸分別代表點集在空間上延伸的主要與次要趨勢方向。此外，長軸與正北方向產(chǎn)生的旋轉角，能夠研究點集分布的方向趨勢與形態(tài)變化。

標準差橢圓運算公式如下：

式中：SDEx、SDEy分別代表橢圓x、y軸長度，tanθ為橢圓偏轉角度， 、 為要素i坐標x、y與橢圓質心(X ,Y )的偏離值。

3 結果分析

3.1 規(guī)模結構變化

（1）農(nóng)村居民點變化幅度

農(nóng)村居民點變化幅度主要通過總面積的變化、年均變化和占土地面積和建設用地面積來研究。如表1所示1990-2015年上海市農(nóng)村居民點用地逐年增長，整體增長了223.86hm2?？傮w增長速度也在波動上升，最明顯的是在2010-2015年的區(qū)間，年均增加13.38hm2，這是由于近年上海市新增土地面積大幅度增長導致的，2010-2015年新增土地798.09hm2，究其原因，是由于圍填海所導致，其中新增建設用地面積255.64hm2，加之國家對特大城市的規(guī)模調控實施適當控制的政策，城鎮(zhèn)建設用地相對增長較慢，因此，農(nóng)村居民點用地特別是在沿海的區(qū)域得到相對較快的增長，從而造成農(nóng)村居民點用地整體規(guī)模大幅度提高。1990年農(nóng)村居民點用地占土地總面積的5.40%，占建設用地的41.35%，2015年農(nóng)村居民點用地占土地總面積的11.76%，占建設用地的42.59%。其中占土地總面積的比率逐年增加相對穩(wěn)定，占建設用地的比率波動較大，1990-2000數(shù)值在逐年減少，與20世紀末上海市城市化快速發(fā)展相一致，城鎮(zhèn)建設用地增長迅速，21世紀以來，城鎮(zhèn)建設用地增長較少，農(nóng)村居民建設用地比重增加。

表1 1990-2015 年上海農(nóng)村居民點面積變化Table 1 Rural residential area change from 1990 to 2015 in Shanghai

（2）農(nóng)村居民點變化速度

單一土地利用動態(tài)度，它可以真實反映區(qū)域土地利用中土地利用類型的變化劇烈程度，可用來刻畫研究區(qū)內農(nóng)村居民點的變化特征[17]。如圖1所示，1990-2015年農(nóng)村居民點用地變化速度波動起伏，各研究時段中以2000-2005年的年平均動態(tài)度最大，為6.31%，研究其原因發(fā)現(xiàn)，建設用地在這五年內大幅度增加，這是上海大都市城市化發(fā)展，外來人口大量涌入造成的。而各研究時段中以 1995-2000年的年平均動態(tài)度最小僅為0.83%，重要原因是政府政策的干預，國家陸續(xù)出臺了保護耕地的政策，農(nóng)村居民不能再盲目占用耕地，導致農(nóng)村居民點的擴張速度減慢。

圖 1 1990-2015 年上海農(nóng)村居民點動態(tài)度Fig.1 Dynamic degree of rural residential area from 1990 to 2015 in Shanghai

3.2 形態(tài)結構變化分析

表2以農(nóng)村居民點為中心，分析農(nóng)村居民點用地分別轉入為城鎮(zhèn)建設用地、耕地、林地、草地、水域的面積以及它們分別轉出為農(nóng)村居民點用地的面積，這樣更能準確地統(tǒng)計各地類的來源和轉移去向。為保持基數(shù)一致，更好的分析土地結構的內部變化，在本小節(jié)中圍填海新增的土地未進行討論。

由表2可知，各研究期內農(nóng)村居民點用地與耕地、城鎮(zhèn)建設用地的轉化最為頻繁。耕地轉為農(nóng)村居民點的面積最多，同時，農(nóng)村居民點轉為城鎮(zhèn)建設用地的面積也較多，說明上海城市化的擴張一定程度上是建立在占用耕地的基礎上的。但值得注意的是，近年農(nóng)村居民點轉為耕地的面積大幅增加，建立在保護耕地面積的政策一定程度上通過集中規(guī)劃農(nóng)村居民點來完成的。大量的農(nóng)村居民點轉出為城鎮(zhèn)建設用地，其中2005-2015年的轉出量明顯增加，共轉出447.61hm2，可以看出近十年的上海城市化發(fā)展十分迅速；另一方面，城鎮(zhèn)建設用地有小部分轉為農(nóng)村居民點，尤其是近些年，這與上海土地規(guī)劃政策有關，有些廢棄的工廠作為城鎮(zhèn)建設用地閑置，政府為了新農(nóng)村建設，提高土地利用效率，把這部分的城鎮(zhèn)建設用地建設成了村民集中安置點，土地利用類型由此轉為了農(nóng)村居民點。隨著國家在城市化進程中越來越重視環(huán)境的保護，林地、草地，水域的保護力度有待加強，特別是林地，轉為農(nóng)村居民點的面積在2010-2015年高達161.75hm2，所以要完成上海市城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃(2002-2020)中的“到2020年全市森林覆蓋率達到30%以上”這一目標，仍需采取一些切實可行的措施。

3.3 空間變化分析

（1）農(nóng)村居民點整體集聚程度及其演變分析

表2 1990-2015 年上海市土地利用轉移流Table 2 Land use changeflows in Shanghai during 1990-2015（單位：hm2）

利用ArcGIS提取上海市每個農(nóng)村居民點的質心，然后以各個區(qū)為設置目標，以各個居民點中心點為發(fā)生元創(chuàng)建泰森多邊形集合，形成以各個區(qū)為邊界的上海市農(nóng)村居民點泰森多邊形。通過計算得到變異系數(shù)Cv，用來衡量農(nóng)村居民點在空間上的相對集聚程度，并利用ArcGIS以行政區(qū)為單位在空間上表現(xiàn)出來，如圖2、圖3。當區(qū)域無農(nóng)村居民點時，泰森多邊形也不復存在，Cv值為0，故上海市區(qū)的農(nóng)村居民點Cv值區(qū)為空白。

圖 2 1995-2015年上海農(nóng)村居民點Cv值變化Fig.2 Changes of Cv values in rural residential areas of Shanghai from 1995 to 2015

上海的Cv值均大于64%，說明上海市農(nóng)村居民點呈集聚分布，上海市是城市化程度非常高的地區(qū)，第二三產(chǎn)業(yè)發(fā)達，對上海市郊區(qū)產(chǎn)生了很大的輻射帶動作用，所以農(nóng)村居民點大多分布在工業(yè)企業(yè)，交通線路附近；同時，1990年的Cv值就達到了130.43%，且2015年比1990年減少了8.64%，說明上海作為改革開放的前沿，90年代城市化發(fā)展就進入到了一定的階段，農(nóng)村居民點的集聚程度基本從市區(qū)向外圍減弱，農(nóng)民建房主要選擇交通便利，就業(yè)機會多的地方。另一方面，1990-2015年整體Cv值在降低，說明農(nóng)村居民點的集聚程度在下降，分布的隨機性在變大，因為隨著上海經(jīng)濟和城市化的進一步發(fā)展，基礎設施的進一步完善，同時在創(chuàng)業(yè)熱潮的興起下民營企業(yè)的繁榮，農(nóng)村居民點的集聚必然會有所降低，同時，人民生活水平的提高私家車的普及，農(nóng)村居民的住宅的選址更多的考慮居住環(huán)境，逐漸摒棄依靠某種區(qū)位要素而集聚，分布的隨機性變大。值得注意的是，2010年的上海各區(qū)的集聚程度均高于其他年份的所有區(qū)縣，其中浦東新區(qū)和金山區(qū)的集聚趨勢相比其他區(qū)最為明顯，分析其原因是浦東新區(qū)和金山區(qū)主導產(chǎn)業(yè)以高新產(chǎn)業(yè)和石化工業(yè)為主，規(guī)模較大，發(fā)展迅速，城市反哺農(nóng)村，以城帶鄉(xiāng)，城鄉(xiāng)互動的城市化發(fā)展特點很突出，勞動力大規(guī)模集聚。總之，上海農(nóng)村居民點屬于集聚型分布，所以，農(nóng)村居民點的整治方向主要以通過提高土地利用效率來進行，本文在此不做深入研究。

圖3 1990-2015年上海市各行政區(qū)Cv值Fig.3 The Cv values of various administrative districts in Shanghai from 1990 to 2015

（2）農(nóng)村居民點集聚重心及其擴展趨勢分析

由于研究區(qū)域農(nóng)村居民點發(fā)展布局差異較大，所以本文把上海崇明區(qū)另做空間統(tǒng)計分析。標準差橢圓可以用來表征一些空間特征，如中心趨勢，離散趨勢，和方向趨勢。本文分別以上海市崇明區(qū)和主體區(qū)的地理分布中心為起點，再通過計算標準差來確定橢圓的長短軸，最后定義出包含中心趨勢，離散趨勢和方向趨勢的等地理信息的橢圓。

由圖4和表3知，1990-2015年崇明區(qū)的標準差橢圓的長軸都呈西北—東南走向，短軸都呈東北—西南走向，表明1990-2015年崇明區(qū)的農(nóng)村居民點布局在西北—東南分布更為密集。通過對比6個年份的長短軸值可以看出，短軸的值在不斷地增長，增長了1076.25m，長軸的值在波動增長，但增長的趨勢不明顯，說明農(nóng)村居民點擴張的熱點方向在東北—西南方向。橢圓的旋轉角由1990年的118.2到2015年轉為120.2，橢圓向東南方向偏轉了7.2，表明崇明農(nóng)村居民點整體向東南方向移動，這與崇明島作為長江沖積島的土地發(fā)展變化情況一致。值得注意的一點，1990-1995年橢圓的旋轉角和長短軸的變化尤為明顯，雖然東北西南，東南方向都有擴張，但程度不同，橢圓在東南方向的增長最為明顯，因此可以判斷東南方向是崇明區(qū)農(nóng)村居民點擴張的最突出的，這與整體變化相呼應。

圖4 上海農(nóng)村居民點標準差橢圓動態(tài)變化Fig.4 The dynamic change of standard deviation ellipse of rural residential area in Shanghai

表3 上海農(nóng)村居民點標準差橢圓參數(shù)值Fig.3 The standard deviation of ellipse parameter of rural residential area in Shanghai

同理分析上海主體區(qū)橢圓分布變化情況。上海主體區(qū)的標準差橢圓長軸呈東—西走向，表明其農(nóng)村居民點布局在東—西方向更為密集，但由表2可以看出，主體區(qū)的橢圓長短軸差異不是很大，說明上海主體區(qū)農(nóng)村居民點布局總體較為均勻。1990-2010年橢圓主要在東北—西南方向徘徊移動，說明東北—西南方向是農(nóng)村居民點流動的熱點方向。2010-2015年橢圓的旋轉角發(fā)生了較大的變化，由2010年的116.8旋轉成了89.4，向東北方向旋轉了27.4，這表明這五年來農(nóng)村居民點整體變化較大，向東北方向擴展較明顯，也與橢圓中心點坐標變化方向相一致。

4 結論與討論

本文綜合采用宏觀數(shù)理統(tǒng)計和微觀空間統(tǒng)計分析兩個維度來研究上海市農(nóng)村居民點的空間變化及其演變趨勢，研究區(qū)域是高度城市化地區(qū)。引入土地利用動態(tài)度、地類變化的流向分析、Voronoi 圖、標準差橢圓方法，刻畫上海市居民點分布特征及變化，主要結論如下：

（1）1995-2005年的農(nóng)村居民點用地變化，經(jīng)歷了由最高到最低的轉折，主要受政府政策和城市化發(fā)展等因素的影響。

（2）農(nóng)村居民點與耕地、城鎮(zhèn)建設用地的轉化最為頻繁，上海城市化的擴張一定程度上是建立在占用耕地的基礎上的，國家出臺的保護耕地的政策一定程度上是靠集中規(guī)劃農(nóng)村居民點來落實的。

（3）綜合區(qū)縣農(nóng)村居民點Cv圖可以看出，上海市農(nóng)村居民點的分布是典型的集聚型，但由于受到創(chuàng)業(yè)熱潮和人民對居住環(huán)境要求水平提高的情況下，整體的Cv值在降低，分布的隨機性在變大。

（4）由標準差橢圓的動態(tài)變化圖可以看出，崇明區(qū)的農(nóng)村居民點在西北—東南分布密集，有向東北、西南和東南方向為擴展的趨勢，最熱點方向是東南；主體區(qū)的農(nóng)村居民點總體布局較為均勻，在東—西方向更為密集，近年向浦東新區(qū)擴展的趨勢加強。

本研究的數(shù)據(jù)來源于遙感圖像，由于解譯存在誤差，會對研究結果產(chǎn)生一定程度的影響。另外，本文雖在整體尺度上較為全面地分析了農(nóng)村居民點的時空變化特征，但對于個別焦點地區(qū)沒有進行深入探究，個別特殊值和異常值會對整體構成很大的影響，因此，研究方法的選取搭配在后續(xù)的研究中會作進一步的完善。