馮 琳，雷國(guó)平

(東北大學(xué)文法學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110169)

農(nóng)村居民點(diǎn)作為農(nóng)村人口生產(chǎn)和生活綜合功能的承載體，其數(shù)量、密度、形態(tài)、規(guī)模及空間布局是人類(lèi)開(kāi)墾土地和改變土地利用格局進(jìn)而體現(xiàn)人地關(guān)系的最強(qiáng)烈表征形式，是一個(gè)地區(qū)自然生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的直接映射[1]。農(nóng)村居民點(diǎn)是中國(guó)農(nóng)村人口聚居的主要形態(tài)，在城鄉(xiāng)快速轉(zhuǎn)型和城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的背景下，中國(guó)農(nóng)村水土流失嚴(yán)重、城鄉(xiāng)“兩棲”占地、“空心村”與“外擴(kuò)內(nèi)空”等問(wèn)題日益凸顯[2]。東北典型黑土區(qū)耕作層具有有機(jī)質(zhì)含量高、土壤肥沃、土地集中連片、最適宜耕作等優(yōu)點(diǎn)，因而成為我國(guó)重要的商品糧基地[3]。然而，農(nóng)村居民點(diǎn)空間布局長(zhǎng)期處于自發(fā)選擇狀態(tài)，呈現(xiàn)“外擴(kuò)內(nèi)空”現(xiàn)象，侵占了周邊大量?jī)?yōu)質(zhì)耕地，破壞了原有植被與耕層，降低了土壤耕性，削弱了土壤保持能力。同時(shí)，不合理的農(nóng)業(yè)耕作方式導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化、植被覆蓋度不斷降低、侵蝕溝急劇發(fā)展，加速了水土流失和生態(tài)環(huán)境破壞的態(tài)勢(shì)[4]，使得東北典型黑土區(qū)正在逐漸喪失作為商品糧基地的“黑土”基礎(chǔ)，糧食安全與黑土資源的可持續(xù)利用受到嚴(yán)重威脅[5]?？松娇h作為東北典型黑土區(qū)重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，水土流失成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展和威脅糧食安全的重要因素。相關(guān)研究[6]表明，克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)面積每變化0.53 km2將導(dǎo)致水土流失面積增加26.95 km2，水土流失強(qiáng)度逐步加劇。因此，探究克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)布局對(duì)水土流失影響，對(duì)于開(kāi)展水土流失防治、保障糧食安全和保護(hù)黑土資源，具有重要戰(zhàn)略意義。

近年來(lái)，隨著國(guó)家農(nóng)村發(fā)展戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)和3S技術(shù)不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者針對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布與時(shí)空演變開(kāi)展研究。學(xué)者們的研究大多集中在北京[7]、重慶[8]等國(guó)內(nèi)主要大城市周邊的農(nóng)村地區(qū)以及西部黃土丘陵區(qū)[9]、中部傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)[10]、南部丘陵區(qū)[11]、干旱綠洲區(qū)[12]和東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)[13]等區(qū)域，從不同尺度、不同時(shí)間跨度，采用Voronoi圖[14]、核密度分析[15]、鄰近距離測(cè)度[16]、空間熱點(diǎn)探測(cè)[17]、空間自相關(guān)[18]和空間洛倫茲曲線[19]方法探求農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征及其變化，針對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)用地與農(nóng)村人口[20]、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[21]、城鎮(zhèn)建設(shè)用地[22]、農(nóng)地流轉(zhuǎn)[23]等的相互作用關(guān)系展開(kāi)大量研究。目前，關(guān)于農(nóng)村居民點(diǎn)的研究雖已取得豐碩成果，但就典型黑土區(qū)、生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)對(duì)生態(tài)環(huán)境在空間定量分析方面的影響研究仍比較缺乏。

鑒于此，從人地關(guān)系視角出發(fā)，以東北典型黑土區(qū)、松嫩平原糧食主產(chǎn)區(qū)克山縣為例，采用分散度統(tǒng)計(jì)、核密度估計(jì)、空間關(guān)聯(lián)度模型、標(biāo)準(zhǔn)距離和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓等空間統(tǒng)計(jì)方法，探索1988—2018年克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征及演變規(guī)律，通過(guò)構(gòu)建RULSE模型把握水土流失強(qiáng)度空間分布格局，采用廣義變異系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度量化模型研究農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征對(duì)水土流失的空間影響，以此反映人類(lèi)活動(dòng)對(duì)水土流失的影響規(guī)律，為合理調(diào)控農(nóng)村居民點(diǎn)分布格局、有效預(yù)防及治理東北典型黑土區(qū)水土流失提供理論支撐及可行方案。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

克山縣位于黑龍江省齊齊哈爾市東北部，地理坐標(biāo)為47°50′～48°33′ N、125°10′～126°8′ E(圖1)，地處小興安嶺南麓與松嫩平原過(guò)渡地帶的典型黑土區(qū)。克山縣近80%地貌類(lèi)型為低海拔洪積臺(tái)地(高平原或漫崗區(qū))，受自然和人為因素影響，由地表侵蝕形成的水溝及溝壑較多；屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候覆蓋區(qū)，有效積溫為2 503.6 ℃；土壤類(lèi)型以黑土為主，局部草甸土、黑鈣土相間分布。作為“兩大平原”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綜合配套改革試驗(yàn)重點(diǎn)推進(jìn)縣、國(guó)家重點(diǎn)商品糧和馬鈴薯基地縣，承擔(dān)著保障國(guó)家糧食安全的重要戰(zhàn)略作用。

克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)總面積為7 183.31 hm2，總體呈“大散居、小聚居”的不均勻分散分布特征。截至2019年，克山縣土地總面積為3.32×105hm2，糧食播種面積達(dá)2.03×105hm2，實(shí)現(xiàn)糧食總產(chǎn)量15.7億t。同時(shí)，作為典型黑土區(qū)開(kāi)發(fā)較早、墾殖指數(shù)較高的縣份之一，克山縣處于國(guó)家級(jí)水土流失重點(diǎn)治理區(qū)，農(nóng)戶(hù)認(rèn)識(shí)滯后、重用輕養(yǎng)，人類(lèi)干擾使得黑土區(qū)坡耕地每年流失6～7 mm厚的表層黑土，黑土層由初墾的50～100 cm減少到10～20 cm，25%的坡耕地母質(zhì)裸露，有機(jī)質(zhì)含量w下降到2%～3%，水土流失面積擴(kuò)大,黑土層變薄，耕地地力逐漸下降,糧食減產(chǎn)幅度加大。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

主要數(shù)據(jù)來(lái)源：(1)基于Landsat 4-5 MSS/TM(分辨率為30 m)、Landsat 7 TM/ETM(分辨率為30 m)和Landsat8 OLI(經(jīng)全色波段處理后分辨率為15 m)數(shù)據(jù)，對(duì)遙感影像進(jìn)行輻射糾正、幾何校正、圖像配準(zhǔn)等預(yù)處理，基于監(jiān)督分類(lèi)與目視解譯相結(jié)合方式獲得1988、1998、2008和2018年土地利用數(shù)據(jù)，提取農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)據(jù)(剔除0.1 hm2以下的圖斑)；(2)2018年ASTER GDEM 30 m分辨率數(shù)字高程模型(DEM)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)，采用ArcGIS 10.6軟件表面分析方法提取坡度、坡長(zhǎng)等地形因子；(3)2018年降雨侵蝕數(shù)據(jù)、土壤可蝕性因子數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所東北亞資源環(huán)境大數(shù)據(jù)中心(http:∥www.igadc.cn/)；(4)2018年水系、道路等數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)。

2 研究方法

2.1 農(nóng)村居民點(diǎn)分散度統(tǒng)計(jì)

農(nóng)村居民點(diǎn)分散度指每個(gè)統(tǒng)計(jì)格網(wǎng)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)量，其動(dòng)態(tài)變化能反映農(nóng)村居民點(diǎn)新生擴(kuò)散、合并或消亡的時(shí)空過(guò)程。借助ArcGIS 10.6軟件，基于1988、1998、2008和2018年農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊矢量數(shù)據(jù)，經(jīng)多次比較選擇1 km×1 km格網(wǎng)單元(共計(jì)3 348個(gè)網(wǎng)格)，對(duì)克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)分散程度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。為避免重復(fù)計(jì)算，在計(jì)算各個(gè)格網(wǎng)內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)圖斑數(shù)量時(shí)，將面狀圖斑轉(zhuǎn)化為點(diǎn)狀圖斑，以其中心點(diǎn)落入范圍為基準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

2.2 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)(kernel density estimation，KDE)作為空間分析中一種非參數(shù)的表面密度估計(jì)統(tǒng)計(jì)方法，可測(cè)度農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布密度，其分布密集程度與核密度值呈正比。在參考前人研究成果基礎(chǔ)上，利用ArcGIS 10.6軟件中feature to point功能提取農(nóng)村居民點(diǎn)面狀斑塊質(zhì)心，基于kernel density工具，在多次比選最佳結(jié)果基礎(chǔ)上，選取2 000為搜索半徑、30為像元大小對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)密度空間差異特征進(jìn)行可視化表達(dá)。計(jì)算公式為

(1)

式(1)中，F(xiàn)n(x)為農(nóng)村居民點(diǎn)核密度值；n為農(nóng)村居民點(diǎn)樣本數(shù)量；h為搜索半徑；k為核密度函數(shù)；x-xi為2個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)之間的距離。

2.3 空間關(guān)聯(lián)測(cè)度模型

空間關(guān)聯(lián)測(cè)度模型可揭示空間數(shù)據(jù)分析的潛在相關(guān)依賴(lài)性，采用全局聚類(lèi)檢驗(yàn)與空間熱點(diǎn)探測(cè)分析相結(jié)合的方法，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)單元數(shù)據(jù)空間自相關(guān)和空間異質(zhì)性，以此對(duì)克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模集聚特征進(jìn)行分析。采用全局聚類(lèi)檢驗(yàn)(Getis-Ord generalG)測(cè)度農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模的全局空間關(guān)聯(lián)特征，表征農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模趨勢(shì)趨于高值聚類(lèi)還是低值聚類(lèi)。采用ArcGIS 10.6軟件以圖斑為基本單元，以單元內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模為屬性值，運(yùn)用全局聚類(lèi)檢驗(yàn)對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間集聚性進(jìn)行分析。計(jì)算公式為

(2)

(3)

式(2)～(3)中，wij(d)為通過(guò)距離規(guī)則定義的空間權(quán)重；xi和xj分別為i和j區(qū)域觀測(cè)值；E(G)和Var(G)分別為G(d)的期望值和方差。通過(guò)Z(G)可以辨別G(d)的顯著性水平及是否存在空間上正負(fù)相關(guān)性。當(dāng)G(d)為正，且Z(G)統(tǒng)計(jì)顯著時(shí)，表示農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊存在空間集聚，斑塊呈現(xiàn)高值聚類(lèi)；當(dāng)G(d)為負(fù)，且Z(G)統(tǒng)計(jì)顯著時(shí)，則表示呈現(xiàn)低值聚類(lèi)。

采用空間熱點(diǎn)探測(cè)分析(Getis-OrdGi)測(cè)度農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模的局域空間關(guān)聯(lián)度，表征農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模在局部地區(qū)是否存在明顯高值聚集區(qū)或低值聚集區(qū)，即是否存在局部地域的“熱點(diǎn)”區(qū)或“冷點(diǎn)”區(qū)。采用ArcGIS 10.6軟件以圖斑為基本單元，以單元內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模為屬性值，采用空間熱點(diǎn)探測(cè)分析對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模集聚性進(jìn)行分析。計(jì)算公式為

(4)

若Z(Gi)為正，且統(tǒng)計(jì)顯著，表示農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊規(guī)模呈局部高值集聚，屬于“熱點(diǎn)”區(qū)；若Z(Gi)為負(fù)，且統(tǒng)計(jì)顯著，則農(nóng)村居民點(diǎn)呈小規(guī)模集聚，屬于低值聚集“冷點(diǎn)”區(qū)。

2.4 標(biāo)準(zhǔn)距離與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)距離(SD)是對(duì)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)中標(biāo)準(zhǔn)差在二維空間的推廣，以揭示農(nóng)村居民點(diǎn)在空間分布上擴(kuò)張或收縮的趨勢(shì)與特征。采用ArcGIS 10.6軟件分析農(nóng)村居民點(diǎn)在時(shí)間尺度上辨析不同時(shí)段標(biāo)準(zhǔn)距離的動(dòng)態(tài)軌跡，反映農(nóng)村居民點(diǎn)覆蓋范圍的時(shí)空過(guò)程。計(jì)算公式為

(5)

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(SDE)也稱(chēng)Lefever方向性分布，通過(guò)從多維視角精確地對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)差橢圓動(dòng)態(tài)從掌握農(nóng)村居民點(diǎn)的擴(kuò)展趨勢(shì)，橢圓長(zhǎng)、短軸分別代表農(nóng)村居民點(diǎn)在空間上展布的主要與次要方向，方位角反映農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布的主趨勢(shì)方向及偏離程度。計(jì)算公式為

(6)

(7)

2.5 景觀指數(shù)分析

景觀格局即高度濃縮的景觀要素空間格局，由人類(lèi)活動(dòng)和環(huán)境干擾共同影響形成，能夠建立景觀與格局過(guò)程間的緊密聯(lián)系。水土流失治理需要豐富的理論基礎(chǔ)，依據(jù)景觀生態(tài)學(xué)格局核心理論開(kāi)展研究，是解決這一問(wèn)題的根本途徑。若農(nóng)村居民點(diǎn)分布合理，則人類(lèi)活動(dòng)對(duì)水土流失的影響將在適度范圍內(nèi)。從農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模、形態(tài)和分布3個(gè)方面選取斑塊數(shù)目(NP)、斑塊密度(PD)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(PSSD)、面積加權(quán)平均形狀因子(SHAPE_AM)、面積加權(quán)平均斑塊分形指數(shù)(FRAC_AM)、面積加權(quán)平均近鄰度指數(shù)(PROX_AM)、聚集度指數(shù)(AI)和蔓延度指數(shù)(COHESION)9個(gè)指標(biāo)作為定量表征農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征對(duì)水土流失的影響因子，采用Fragstata 4.2軟件計(jì)算各景觀格局指數(shù)。

2.6 土壤侵蝕方程

通用土壤流失方程(ULSE)自建立以來(lái)廣泛應(yīng)用于侵蝕預(yù)測(cè)和水土保持規(guī)劃等方面，取得了巨大的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益。但ULSE模型僅考慮了降雨侵蝕力因子，未考慮與土壤侵蝕密切相關(guān)的其他因子。因此該文采用美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究局(USDA-ARS)修正后的土壤侵蝕分析模型(RUSLE)對(duì)克山縣土壤侵蝕強(qiáng)度進(jìn)行估算?；驹砣缦拢?/p>

A=R×K×LS×C×P。

(8)

式(8)中，A為年土壤侵蝕模數(shù)，t·hm2·a-1；R為降雨侵蝕力因子，MJ·mm·hm-2·h-1·a-1；K為土壤可蝕性因子，t·h·MJ-1·mm-1；L、S分別為坡長(zhǎng)、坡度因子；C為植被覆蓋與管理因子；P為水土保持措施因子。

采用30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)提取坡度、坡長(zhǎng)因子，借鑒LIU等[24]和MCCOOL等[25]的方法對(duì)坡度、坡長(zhǎng)因子分段進(jìn)行修正；借鑒譚炳香等[26]的方法計(jì)算植被覆蓋率，借鑒蔡崇法等[27]的方法計(jì)算植被覆蓋與管理因子；借鑒許月卿等[28]的研究成果確定各土地利用類(lèi)型的水土保持措施因子。

2.7 廣義變異系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度量化模型

農(nóng)村居民點(diǎn)分布形式對(duì)水土流失的影響較為復(fù)雜，且人為因子屬于“小樣本”“貧信息”，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法研究這類(lèi)問(wèn)題最為有效。廣義的灰色關(guān)聯(lián)度大都與鄧氏關(guān)聯(lián)度近似，不能反映正、負(fù)相關(guān)關(guān)系。鑒于此，該文采用基于廣義變異系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度量化模型[29]計(jì)算不同農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子與水土流失面積的灰色關(guān)聯(lián)度。

3 農(nóng)村居民點(diǎn)演變時(shí)空過(guò)程特征分析

3.1 用地規(guī)模的空間分異與演化特征

基于1 km×1 km格網(wǎng)計(jì)算得到4個(gè)時(shí)期克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)分散度(表1和圖2)。

表1 1988—2018年克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)分散度統(tǒng)計(jì)

由表1和圖2可知，1998—2018年研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)目呈明顯增加趨勢(shì)，斑塊數(shù)量從1 532個(gè)增加至3 392個(gè)，斑塊格網(wǎng)數(shù)量由928個(gè)增加到1 320 個(gè)，大量耕地資源被農(nóng)村建設(shè)用地占用。1988—2018年農(nóng)村居民點(diǎn)分散度在[0，1]閾值區(qū)間的格網(wǎng)數(shù)量減幅較小，但格網(wǎng)占比顯著增加；分散度在[2，23]閾值區(qū)間的格網(wǎng)數(shù)量和占比均呈增加趨勢(shì)。這表明研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)內(nèi)部格局雜亂，“散、空、亂”特征顯著，呈滿(mǎn)天星式分布格局，用地集約程度亟待提高。究其原因，1988年大部分農(nóng)戶(hù)選擇位于水流沖擊平原地帶進(jìn)行農(nóng)耕，隨著時(shí)間推移，農(nóng)戶(hù)選擇漫崗平原地貌及地形起伏較大的丘陵地區(qū)進(jìn)行耕種生活；生產(chǎn)力水平的提高促使村民外出務(wù)工數(shù)量逐年增加，各村大量宅基地處于季節(jié)性閑置或長(zhǎng)期空置狀態(tài)，“空心化”現(xiàn)象十分嚴(yán)重。

3.2 密度分布的空間分異與演化特征

采用核密度估計(jì)方法生成克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)4個(gè)時(shí)期的核密度估計(jì)值分布圖(圖3)。由圖3可知，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)在空間分布上呈現(xiàn)高密度多核心集聚、低密度廣泛分布的特征。1988年克山縣核密度估計(jì)的最高值為7.17個(gè)·km-2，2018年研究區(qū)核密度估計(jì)的最高值為10.84個(gè)·km-2，表明克山縣單位面積農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)量明顯增加。從空間分布來(lái)看，與1988年相比，2018年農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊逐漸呈現(xiàn)多核破碎化趨勢(shì)，且核的分布位置也有所變化。1988年農(nóng)村居民點(diǎn)圍繞克山鎮(zhèn)、古城鎮(zhèn)、河北鄉(xiāng)和雙河鎮(zhèn)形成4大密度核心集聚，2018年農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)多核心式分散布局，在西城鎮(zhèn)、河北鄉(xiāng)、古北鄉(xiāng)、克山鎮(zhèn)、古城鎮(zhèn)和向華鄉(xiāng)形成高密度集聚區(qū)，其四周以散點(diǎn)分布，整體呈現(xiàn)低密度分布狀態(tài)。伴隨著城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大及農(nóng)村人口不斷增長(zhǎng)，人地關(guān)系發(fā)生改變，有效耕作半徑內(nèi)的耕地已難以滿(mǎn)足農(nóng)戶(hù)生活所需，耕地以及農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)量和面積均出現(xiàn)外延式發(fā)展，而忽略對(duì)原有農(nóng)村居民點(diǎn)的挖潛。

3.3 空間集聚的空間分異與演化特征

采用全局聚類(lèi)檢驗(yàn)測(cè)度農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模的全局集聚特征，1988、1998、2008和2018年4個(gè)時(shí)期克山縣Z得分分別為-7.075 8(P<0.001)、-6.496 9(P<0.001)、-7.774 5(P<0.001)和-7.575 7(P<0.001)，表明克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊規(guī)模的空間分布特征均呈現(xiàn)低值聚集特征，同時(shí)Z值得分均大于2.58，說(shuō)明通過(guò)了假設(shè)檢驗(yàn)，并且置信度在99%以上。

采用空間熱點(diǎn)探測(cè)分析方法對(duì)克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模的局部分異進(jìn)行集聚分析，制作農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模分布可視化“熱點(diǎn)”圖(圖4)。由圖4可知，1988—2018年克山縣“冷點(diǎn)”和“熱點(diǎn)”區(qū)均呈現(xiàn)不同程度變化，農(nóng)村居民點(diǎn)“冷點(diǎn)”區(qū)分布在克山鎮(zhèn)和向華鄉(xiāng)周?chē)?，該地區(qū)呈小規(guī)模集聚的空間分布特征；“熱點(diǎn)”區(qū)分布在北興鎮(zhèn)、曙光鄉(xiāng)、北聯(lián)鎮(zhèn)、發(fā)展鄉(xiāng)、西聯(lián)鄉(xiāng)和西建鄉(xiāng)，該地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)呈大規(guī)模集聚的空間分布特征。同時(shí)，對(duì)比核密度分布(圖3)與“熱點(diǎn)”分布(圖4)，發(fā)現(xiàn)克山縣部分地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模分布與密度分布表現(xiàn)出較明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系，部分地區(qū)存在高密度小規(guī)模農(nóng)村居民點(diǎn)的空間特征。

3.4 擴(kuò)展趨勢(shì)的空間分異與演化特征

采用標(biāo)準(zhǔn)距離及標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析1988—2018年研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)擴(kuò)展趨勢(shì)，得出標(biāo)準(zhǔn)距離及標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(圖5)。

由圖5可知，1988—2018年研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)距離由22 526.47 m擴(kuò)展為22 742.70 m，重心向東北方向偏移216.23 m，一定程度上反映農(nóng)村居民點(diǎn)整體分布向東北擴(kuò)展的趨勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)軸和短軸分別增長(zhǎng)2 589.04和661.96 m，短軸的增長(zhǎng)遠(yuǎn)小于長(zhǎng)軸的擴(kuò)張，表明克山縣東北部地區(qū)是農(nóng)村居民點(diǎn)熱點(diǎn)擴(kuò)展區(qū)。橢圓方位角由137.09°偏轉(zhuǎn)為141.81°，偏轉(zhuǎn)角向東北方向旋轉(zhuǎn)4.72°，表明2018年農(nóng)村居民點(diǎn)整體向東北方向擴(kuò)展的趨勢(shì)，這也呼應(yīng)了標(biāo)準(zhǔn)距離呈現(xiàn)的東北方向擴(kuò)展趨勢(shì)。

4 農(nóng)村居民點(diǎn)分布與水土流失耦合關(guān)系分析

4.1 水土流失侵蝕強(qiáng)度分級(jí)

采用修正土壤流失方程RULSE，并根據(jù)SL 190—2007《土壤侵蝕分類(lèi)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》，得到克山縣各水土流失侵蝕類(lèi)型分布(圖6)。由圖6可知，克山縣水土流失各侵蝕等級(jí)面積由大到小依次為微度>輕度>中度>強(qiáng)度>極強(qiáng)度>劇烈，分別占水土流失總面積的40.18%、26.63%、26.05%、3.30%、2.13%和1.71%。這表明克山縣水土流失等級(jí)以微度、輕度和中度侵蝕為主，3者面積占水土流失總面積的92.86%，而強(qiáng)度及以上水土流失等級(jí)面積僅占水土流失總面積的7.43%。從空間分布上看，水土流失強(qiáng)度空間分布格局與農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布格局基本一致。

4.2 農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征與水土流失耦合關(guān)系的指標(biāo)體系建立

采用均值化變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，基于廣義變異系數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度量化模型計(jì)算得到農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子與水土流失面積的灰色關(guān)聯(lián)度(表2)。人類(lèi)活動(dòng)從正負(fù)2個(gè)方面影響區(qū)域水土流失強(qiáng)度和廣度，農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子可分為減緩水土流失的正向因子和加劇水土流失的負(fù)向因子。由表2可知，斑塊密度、面積加權(quán)平均近鄰度指數(shù)與水土流失面積呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，斑塊數(shù)目、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差、面積加權(quán)平均形狀因子、面積加權(quán)平均斑塊分形指數(shù)、聚集度指數(shù)、蔓延度指數(shù)與水土流失面積呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

表2 克山縣不同農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子與水土流失面積的灰色關(guān)聯(lián)度

§(K0)為K0的變異系數(shù)，§(K0/Ki)為廣義變異系數(shù)，γ(X0/Xi)為關(guān)聯(lián)度。

4.3 農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征與水土流失耦合關(guān)系

篩選出研究區(qū)各農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征與水土流失面積關(guān)聯(lián)度絕對(duì)值最大的聚集度指數(shù)、景觀形狀指數(shù)、面積加權(quán)平均近鄰度指數(shù)、斑塊密度、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差和蔓延度指數(shù)6個(gè)指標(biāo)(表2)，定量表征農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征對(duì)水土流失的影響程度(表3)。其中，農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子與水土流失面積的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為負(fù)值，表示指標(biāo)值越大則水土流失面積越?。换疑P(guān)聯(lián)系數(shù)為正值，表示指標(biāo)值越大則水土流失面積也越大。

表3 克山縣不同農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子與水土流失耦合關(guān)系

農(nóng)村居民點(diǎn)分布越廣泛、越密集，人為活動(dòng)影響水土流失的范圍和強(qiáng)度越大，從而對(duì)水土流失產(chǎn)生的影響越強(qiáng)烈。克山縣微度、輕度和中度水土流失區(qū)面積為314 755.63 hm2，占水土流失總面積的92.86%。在土地大規(guī)模流轉(zhuǎn)背景下，克山縣農(nóng)戶(hù)耕作較少，使得居民點(diǎn)斑塊密度增加的同時(shí)，人類(lèi)活動(dòng)對(duì)地區(qū)植被和土壤影響的強(qiáng)度增加，但范圍卻縮小，且隨著退耕還林還草等工程的開(kāi)展，研究區(qū)水土流失面積有所減少。強(qiáng)度、極強(qiáng)度和劇烈水土流失區(qū)面積合計(jì)為24 202.85 hm2，占水土流失總面積的7.14%；這3個(gè)水土流失等級(jí)涉及農(nóng)村居民點(diǎn)面積為363.83 hm2，占農(nóng)村居民點(diǎn)總面積的5.07%。該區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)分布比較密集，聚集度指數(shù)和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差增加的同時(shí)，景觀形狀指數(shù)和蔓延度指數(shù)也增加，人類(lèi)活動(dòng)干擾頻繁，人為活動(dòng)強(qiáng)度超過(guò)生態(tài)環(huán)境承載能力，水土流失嚴(yán)重。

5 討論與結(jié)論

5.1 討論

研究結(jié)果表明，克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)建設(shè)規(guī)劃處于弱勢(shì)地位，農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)由1 532個(gè)增加至3 392 個(gè)，且布局處于盲目無(wú)序發(fā)展?fàn)顟B(tài)，該現(xiàn)象加劇了水土流失和生態(tài)環(huán)境破壞，嚴(yán)重影響農(nóng)村生產(chǎn)生活可持續(xù)發(fā)展。從空間上，農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張過(guò)程為農(nóng)村居民點(diǎn)用地與周?chē)h(huán)境之間競(jìng)爭(zhēng)性控制和覆蓋過(guò)程，即在農(nóng)村居民點(diǎn)用地不斷拓展的同時(shí)，自然空間在不斷后退[30]。究其原因，克山縣處于東北典型黑土區(qū)，作為典型農(nóng)業(yè)大縣，耕地集中連片，農(nóng)戶(hù)耕作區(qū)由水流沖擊平原地帶逐漸向漫崗平原地貌及地形起伏較大的丘陵地區(qū)轉(zhuǎn)移[31]，農(nóng)村居民點(diǎn)多以小規(guī)模零星形式分布在各耕作區(qū)域。研究區(qū)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)區(qū)域生態(tài)環(huán)境承載能力，農(nóng)村居民點(diǎn)侵占了大量?jī)?yōu)質(zhì)耕地，破壞了土壤團(tuán)粒結(jié)構(gòu)，降低了植被覆蓋度，削弱了土壤保持能力，導(dǎo)致水土流失進(jìn)一步加劇[32]。

鑒于此，針對(duì)克山縣無(wú)序擴(kuò)張、用地粗放的問(wèn)題，應(yīng)在充分尊重農(nóng)村居民點(diǎn)發(fā)展自然演變規(guī)律的基礎(chǔ)上，根據(jù)人口數(shù)量和耕地分布情況，宜并則并，宜縮則縮，將騰退空間用于農(nóng)村居民點(diǎn)基礎(chǔ)服務(wù)配套設(shè)施的建設(shè)以及土地的復(fù)墾與開(kāi)發(fā)。針對(duì)“空心村”現(xiàn)象，應(yīng)當(dāng)深化農(nóng)村宅基地制度改革，鼓勵(lì)農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)組織盤(pán)活空閑農(nóng)房及閑置宅基地，鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)自愿有償退出宅基地。在生態(tài)文明建設(shè)及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的背景下，依據(jù)克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)演變規(guī)律，積極利用增減掛鉤等政策對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)進(jìn)行整治，提高土地利用率。同時(shí)，將人工治理與生態(tài)自我修復(fù)相結(jié)合，并通過(guò)深松、壟作區(qū)田、植物覆蓋等耕作技術(shù)改善土壤結(jié)構(gòu)，提高土壤蓄滲水能力，增加土壤抗沖抗蝕性能，有效防止水土流失。

不同水土流失類(lèi)型由不同農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征引起，因此要因地制宜調(diào)控居民點(diǎn)分布格局，以便有效開(kāi)展水土流失防治和保持水土[33]。針對(duì)克山縣水土流失問(wèn)題，結(jié)合農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局指數(shù)，在微度、輕度、中度侵蝕地區(qū)，應(yīng)增加單位面積居民點(diǎn)個(gè)數(shù)，即增加斑塊密度，并降低分布的整體聚集度，開(kāi)發(fā)周邊適宜居住區(qū)域；在強(qiáng)度、極強(qiáng)度、劇烈侵蝕地區(qū)，應(yīng)適當(dāng)分散區(qū)域居民點(diǎn)，降低農(nóng)村居民點(diǎn)景觀形狀指數(shù)，即設(shè)計(jì)建造居民點(diǎn)住宅區(qū)時(shí)豐富住宅整體布局。

該文在分析農(nóng)村居民點(diǎn)對(duì)水土流失影響所蘊(yùn)含的本質(zhì)問(wèn)題時(shí)，尚未提出有效的農(nóng)村居民點(diǎn)空間重構(gòu)建議。在后續(xù)研究過(guò)程中，將結(jié)合克山縣自然資源稟賦、生產(chǎn)生活可達(dá)性、基礎(chǔ)發(fā)展條件，嘗試對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)空間進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而改善東北典型黑土區(qū)生態(tài)環(huán)境，切實(shí)保護(hù)稀缺的黑土資源，夯實(shí)國(guó)家糧食安全的基礎(chǔ)。

5.2 結(jié)論

該文從用地規(guī)模、密度分布、空間集聚和擴(kuò)展趨勢(shì)4個(gè)方面分析1988—2018年克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)時(shí)空演變特征，探討農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征與水土流失之間的耦合關(guān)系，得出如下結(jié)論：

(1)1998—2018年克山縣農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)目逐漸增加，分散化趨勢(shì)明顯，集約用地程度低；農(nóng)村居民點(diǎn)整體呈現(xiàn)高密度多核心集聚、低密度廣泛分布特征，由4大密度核心聚集逐漸趨于多核心式分散布局；農(nóng)村居民點(diǎn)全局均呈現(xiàn)低值聚集的空間分布特征，部分存在高密度小規(guī)模農(nóng)村居民點(diǎn)并存的空間特征；農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)向東北擴(kuò)展的趨勢(shì)，研究區(qū)東北部是農(nóng)村居民點(diǎn)熱點(diǎn)擴(kuò)展區(qū)。

(2)克山縣水土流失類(lèi)型以微度、輕度和中度侵蝕為主，其面積占水土流失總面積的92.86%。水土流失強(qiáng)度空間分布格局與農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布格局基本一致。

(3)斑塊密度、面積加權(quán)平均近鄰度指數(shù)與水土流失面積呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，斑塊數(shù)目、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差、面積加權(quán)平均形狀因子、面積加權(quán)平均斑塊分形指數(shù)、聚集度指數(shù)、蔓延度指數(shù)與水土流失面積呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。農(nóng)村居民點(diǎn)分布特征因子與水土流失面積的關(guān)系存在差異，農(nóng)村居民點(diǎn)分布范圍與密度對(duì)水土流失具有較強(qiáng)作用。