程榮，段永紅*，王萍

(1.山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，山西 太谷 030801；2.曲阜師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，山東 日照 276800)

不同形態(tài)和規(guī)模的景觀嵌塊體在空間上進(jìn)行排列組合形成了景觀格局。景觀之間的本質(zhì)差別是由各種自然與人為因素在不同時(shí)空尺度上相互作用造成的。農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量、大小、密集程度、占據(jù)土地面積等具有一定的空間差異性。采礦擾動(dòng)是礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)空間特征變化的主要原因[1]。兗州礦區(qū)煤炭資源的開發(fā)使得地表塌陷，水位高于地表，導(dǎo)致積水淹沒大量的耕地，嚴(yán)重影響了礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民的生產(chǎn)、生活，也成為礦區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局變化的主要原因。

本文選取兗州礦區(qū)作為研究對(duì)象，采用最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量(R統(tǒng)計(jì)量)分析2009—2015年礦區(qū)村莊居民點(diǎn)規(guī)模、分布特征的變化，分析2009—2015年礦區(qū)居民點(diǎn)搬遷前后景觀格局變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上，借助GIS的空間分析方法和景觀格局指數(shù)分析道路、塌陷積水區(qū)和河流對(duì)礦區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)布局、變化的影響。

1 研究區(qū)概況及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

兗州礦區(qū)位于魯西南平原地區(qū)，濟(jì)寧市境內(nèi)，地勢(shì)平坦，是我國(guó)東部平原的高潛水位的礦區(qū)。礦區(qū)內(nèi)煤層具有厚度大、埋藏較淺、儲(chǔ)存穩(wěn)定、易開采、水文和地質(zhì)構(gòu)造較簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，這些優(yōu)勢(shì)條件使該地區(qū)適宜建設(shè)大型和特大型礦井[2]。礦區(qū)地處溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)區(qū)，屬大陸性海洋性過渡氣候，四季分明、雨熱同期，年平均降水量712.99 mm，年平均氣溫14.1 ℃。兗州煤礦區(qū)的降水主要集中在每年的7、8 月，有時(shí)會(huì)延長(zhǎng)到9月，最大降水量可達(dá)1 263.88 mm，約占全年降水量的65%[3]。

兗州礦區(qū)是我國(guó)眾多的優(yōu)質(zhì)煤田之一，主要有南屯、唐村、北宿、興隆莊、鮑店、楊村、東灘、濟(jì)寧二號(hào)和濟(jì)寧三號(hào)等礦井[4]。本研究選取南屯、唐村、北宿、興隆莊、鮑店、楊村、東灘礦井作為研究區(qū)(圖1)。

圖1 兗州礦區(qū)地理位置示意圖Fig.1 Geographical map of Yanzhou mining area

1.2 資料來源與數(shù)據(jù)處理

本文所用的遙感數(shù)據(jù)來源于無偏移的Google Earth歷史影像，兗州礦區(qū)2009年、2012年與2015年的遙感影像數(shù)據(jù)的分辨率為0.48 m、礦區(qū)30 m分辨率的高程數(shù)據(jù)以及相關(guān)文字資料[5]。通過人工目視判讀矢量化得到農(nóng)村居民點(diǎn)、道路、河流水系以及塌陷積水區(qū)范圍數(shù)據(jù)，將居民點(diǎn)的多邊形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步分析居民點(diǎn)的分布特征。此外，對(duì)道路、塌陷積水區(qū)及河流作緩沖區(qū)操作。

1.3 研究方法

1.3.1 最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量

利用最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量(R統(tǒng)計(jì)量)，首先計(jì)算得出各居民點(diǎn)與其周圍居民點(diǎn)之間的最小距離，然后與理想條件下的最近鄰點(diǎn)之間的距離進(jìn)行比較，分析得出礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的特征及變化趨勢(shì)[6]。計(jì)算公式見表1。

1.3.2 景觀格局指數(shù)

景觀是由不同形狀、大小、組合的自然及人文斑塊組成的嵌塊體，常運(yùn)用景觀生態(tài)學(xué)方法描述農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模、形狀及分布特征[12]。礦區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)是鄉(xiāng)村聚落景觀的主要構(gòu)成部分，礦區(qū)內(nèi)的自然因素和人文因素影響著居民點(diǎn)的空間分布特征。而景觀格局指數(shù)可以反映居民點(diǎn)的結(jié)構(gòu)構(gòu)成、空間組合特征[13]。因此本文選取了一系列景觀格局指數(shù)分析道路、河流、塌陷積水區(qū)等自然因素對(duì)礦區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布、變化的影響。各景觀格局指數(shù)名稱及其具體內(nèi)涵和表征意義見表2。

2 研究結(jié)果分析

2.1 集聚與分散程度的最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量分析

利用ArcGIS10.2中的Feature to point工具，將農(nóng)村居民點(diǎn)的面狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)狀數(shù)據(jù)；其次通過near工具，計(jì)算得出3年礦區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)之間的最近距離；最后根據(jù)表1中的公式計(jì)算相應(yīng)的值，計(jì)算結(jié)果見表3。

通過分析表3得知，2009年到2015年的7年間居民點(diǎn)數(shù)量共減少了16個(gè)，且最近距離的觀測(cè)值要大于期望值，并呈現(xiàn)逐年增大的趨勢(shì)，表明礦區(qū)內(nèi)的居民點(diǎn)在各種因素的影響下總的密度發(fā)生變化；在各年份中，R統(tǒng)計(jì)量均大于1，-1.96

表1 最近鄰點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式Table 1 The calculation formula of nearest neighbor statistical

表2 景觀格局指數(shù)特征及解釋Table 2 Characteristics and interpretation of Landscape Pattern indexes

表3 2009—2015年農(nóng)村居民點(diǎn)分布的最鄰近點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果Table 3 Summary of the Nearest Neighbor analysis for the rural settlements from 2009 to 2015

2.2 不同因素對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)分布景觀格局的影響

在ArcGIS10.2中，將道路、河流和塌陷積水區(qū)的緩沖區(qū)分析結(jié)果分別與各年份的農(nóng)村居民點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)圖層進(jìn)行合并，得到圖2～4。在此基礎(chǔ)上，利用ArcGIS的查詢統(tǒng)計(jì)功能統(tǒng)計(jì)出離道路、河流和塌陷積水區(qū)不同距離范圍內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊的數(shù)量、周長(zhǎng)及面積等特征，再根據(jù)公式計(jì)算相應(yīng)的景觀格局指數(shù)，計(jì)算結(jié)果見表4～6。

圖2 2009年和2015年不同道路緩沖區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布圖Fig.2 The distributions of rural settlements within different buffers of road in 2009 and 2015

圖3 2009年和2015年不同塌陷積水區(qū)緩沖區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布圖Fig.3 The distributions of rural settlements within different buffers of subsidence area in 2009 and 2015

2.2.1 道路的影響

由表4分析可得，在各年份中，距離道路200 m范圍內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)分布最多，斑塊面積的比重均超過了50%，密度也最大；隨著距道路越遠(yuǎn)，各緩沖區(qū)范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量逐漸減少，尤其在500～1 000 m的距離范圍內(nèi)數(shù)量減少的幅度較大；距離道路500 m之外，居民點(diǎn)數(shù)量的比重均不大于15%，說明農(nóng)村居民點(diǎn)形成的重要條件之一為道路的通達(dá)性，道路對(duì)其空間布局及演化產(chǎn)生巨大的影響[15]。

圖4 2009年和2015年不同河流緩沖區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布圖Fig.4 The distributions of rural settlements within different buffers of river in 2009 and 2015

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Table 4 Summary of landscape pattern index of road as the influence to the rural settlements

各距離范圍內(nèi)，斑塊數(shù)量呈現(xiàn)逐年減少的趨勢(shì)，但在0～200 m范圍內(nèi)，占斑塊總數(shù)的比重、斑塊面積及平均斑塊面積逐年升高，且平均斑塊分維數(shù)也呈現(xiàn)逐年增大的態(tài)勢(shì)，表明該礦區(qū)范圍內(nèi)居民點(diǎn)的形狀變得不規(guī)則、破碎。盡管居民點(diǎn)的數(shù)量在逐年較少，但是通過搬遷、舊村改造、整合并建居民點(diǎn)逐漸向道路集聚。在1 000 m范圍外，分布有為數(shù)不多面積較大的居民點(diǎn)，在2009—2015年間，居民點(diǎn)的數(shù)量和平均斑塊面積在減少，平均分維數(shù)在升高，且變化幅度較大，表明農(nóng)村居民點(diǎn)正處在動(dòng)態(tài)變化的過程。

表5 塌陷積水區(qū)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Table 5 Summary of landscape pattern index of subsidence area as the influence to the rural settlements

表6 河流對(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Table 6 Summary of landscape pattern index of river as the influence to the rural settlements

2.2.2 塌陷積水區(qū)的影響

由表5可見，距離塌陷區(qū)500 m內(nèi)只有6%～10%的居民點(diǎn)，隨著離塌陷積水區(qū)距離逐漸增加，居民點(diǎn)數(shù)量呈現(xiàn)先增加，后減小再增大的態(tài)勢(shì)，超過50%的居民點(diǎn)分布在2 000 m以外的范圍。

礦區(qū)內(nèi)塌陷積水區(qū)主要集中于礦區(qū)中部，這些積水區(qū)的前身大多為耕地，而居民點(diǎn)大多鄰近耕地，所以有約30%的居民點(diǎn)分布在離塌陷區(qū)1 000 m的范圍之內(nèi)；對(duì)比3年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，除去500～1 000 m范圍內(nèi)的平均斑塊面積及平均分維數(shù)有所升高外，其它各項(xiàng)景觀指數(shù)均呈現(xiàn)減小的趨勢(shì)，而1 000 m范圍以外的居民點(diǎn)的比重正在逐年上升，表明塌陷已經(jīng)嚴(yán)重影響到居民的生產(chǎn)生活，為了避免損失和傷害，居民點(diǎn)由內(nèi)部向外圍遷移，搬離塌陷積水區(qū)，并逐漸趨于穩(wěn)定。

在距離塌陷積水區(qū)2 000 m范圍以外，有較多規(guī)模較大的居民點(diǎn)集中分布在礦區(qū)的東南部和西部，這里遠(yuǎn)離塌陷積水區(qū)的影響，并鄰近鄒城、濟(jì)寧市區(qū)及大的中心鎮(zhèn)，完善的基礎(chǔ)設(shè)施和良好的生活條件對(duì)居民點(diǎn)有較大的吸引作用；2009—2015年間居民點(diǎn)的數(shù)量比重在逐年上升，居民點(diǎn)總的面積及平均占地面積呈現(xiàn)減小的趨勢(shì)，且平均分維數(shù)有升高的趨勢(shì)，居民點(diǎn)的形狀變得不規(guī)則、破碎，說明居民點(diǎn)在良好的地理?xiàng)l件、區(qū)位條件及政策的影響下，村莊進(jìn)行搬遷或是對(duì)原有的居民點(diǎn)進(jìn)行整治，正處于較大的變化中。

2.2.3 河流的影響

河流是影響農(nóng)村居民點(diǎn)布局及演變的又一重要的自然因素，由表6可見，各年份中，離河流2 000 m范圍內(nèi)，各距離范圍內(nèi)，居民點(diǎn)的數(shù)量比重較均勻，在1000～1 500 m的距離內(nèi)，斑塊數(shù)量較多，平均斑塊面積也較大，且呈現(xiàn)逐年增大的態(tài)勢(shì)，主要是因?yàn)榭拷恿鞯闹饕敲娣e較大的林地和耕地，河流可以提供灌溉水源，而居民點(diǎn)臨近耕地，所以則分布的相對(duì)分散，密度較小。在距離河流2 000 m范圍外，分布有超過30%的居民點(diǎn)，且主要集中分布于礦區(qū)的東南部和西部，這與塌陷積水區(qū)范圍影響下的農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布基本一致。

對(duì)比三年的景觀格局指數(shù)，處于0～500 m的距離范圍內(nèi)的居民點(diǎn)數(shù)量的比重減少較多，總的斑塊面積減少但居民點(diǎn)平均用地規(guī)模有所增加，斑塊密度和平均分維數(shù)均表現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，且在2009年到2012年間平均分維數(shù)變化最大；在500～1 000 m范圍內(nèi)，居民點(diǎn)數(shù)量比重和平均分維數(shù)先增大后減小，平均斑塊面積先減小后增大，密度呈現(xiàn)減小的態(tài)勢(shì)。在1000～1 500 m范圍內(nèi)，居民點(diǎn)的個(gè)數(shù)比重增大，平均占地面積和平均分維數(shù)均增大較多。

綜上分析，研究區(qū)地下水位較高、煤層埋設(shè)淺而厚，因此煤炭資源的開發(fā)后耕地大面積塌陷且常年積水。礦區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)多通過搬遷、歸并或舊址重建等方式進(jìn)行整治，由破碎、不規(guī)則的形狀向規(guī)則的趨勢(shì)發(fā)展，由塌陷積水區(qū)向非塌陷積水區(qū)的方向遷移。

3 討論與結(jié)論

(1)首先，本文通過R統(tǒng)計(jì)量研究分析得出從2009年至2015年7年間礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布特征及變化趨勢(shì)：從2009年到2015年，居民點(diǎn)數(shù)量逐漸減少，均呈現(xiàn)出較分散的空間布局狀態(tài)，但在某些地區(qū)還是呈現(xiàn)出了微弱的聚集態(tài)勢(shì)。

(2)其次，結(jié)合GIS的空間分析方法和景觀生態(tài)學(xué)的知識(shí)，選取一系列景觀格局指數(shù)分析了道路、河流及塌陷積水區(qū)對(duì)居民點(diǎn)布局變化的影響。結(jié)果表明，由于受到道路、河流、塌陷積水區(qū)及政策的影響，礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)出由內(nèi)向外遷移的趨勢(shì)，四周居民點(diǎn)的聚集程度高于中部；時(shí)間上，2015年居民點(diǎn)的聚集程度略高于2009年。通過分析可以得出：遠(yuǎn)離塌陷區(qū)、鄰近主干道和河流的地塊最適宜作為居民點(diǎn)的搬遷選址。遷移的方向主要為鄰近大的中心城鎮(zhèn)、鄒城及濟(jì)寧市區(qū)。城鎮(zhèn)及市區(qū)的各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，更適合于人口集聚，這與《濟(jì)寧市壓煤村莊搬遷用地規(guī)劃(2001—2020年)》中的新村選址建議相符合。

(3)河流和塌陷積水區(qū)對(duì)于兗州礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)空間變化的影響較大。但是兩者對(duì)居民點(diǎn)布局變化的影響并不相同。通過分析可見，塌陷積水區(qū)位于研究區(qū)中部，受其影響居民點(diǎn)逐步向外圍遷移；河流主要起到灌溉水源的作用，居民點(diǎn)的空間變化表現(xiàn)出趨利的特點(diǎn)。

(4)采礦擾動(dòng)是礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間特征變化的主要原因[16]。兗州礦區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)主要通過舊地重建、整合并建、礦區(qū)內(nèi)的搬遷、搬遷到礦區(qū)之外等方式進(jìn)行整治。在整治過程中，既要協(xié)調(diào)各部門的參與，也需要獲得當(dāng)?shù)卮迕竦闹С?。在搬遷選址上，要綜合考慮多種因素，加強(qiáng)宣傳，完善基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，努力為村民營(yíng)造舒適、安全的居住環(huán)境。