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        近百年來嵐縣鄉(xiāng)村聚落演變及自然驅(qū)動(dòng)力分析

        2022-04-28 10:25:16周詩崢賀文平
        農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2022年8期
        關(guān)鍵詞:位序嵐縣高值

        周詩崢 賀文平

        (太原師范學(xué)院地理科學(xué)學(xué)院,山西 晉中 030619)

        引言

        鄉(xiāng)村聚落與城市聚落不同,是指一定數(shù)量從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人群在一定的地域內(nèi)集中居住的現(xiàn)象、過程與形態(tài)[1]。其演變是自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)與政策多重因素綜合影響的結(jié)果。自20世紀(jì)60年代以來鄉(xiāng)村聚落成為地理學(xué)的研究熱點(diǎn)之一。鄉(xiāng)村聚落研究的主要方向?yàn)猷l(xiāng)村聚落空間演變的研究。紀(jì)惠文利用谷歌地球獲取了2010年、2015年、2019年丹鳳縣鄉(xiāng)村聚落斑塊數(shù)據(jù),通過GIS分析法與景觀格局空間分析探究了丹鳳縣鄉(xiāng)村聚落的演變[1]。楊凱悅利用位序-規(guī)模法則、核密度分析了1990—2015年黃土高原鄉(xiāng)村聚落分布及規(guī)模等級(jí)演變[2];空間重構(gòu),傅麗華利用PRA方法反演了茶陵縣臥龍村生態(tài)空間不同發(fā)展階段并分析了其演變特征[3]。楊興柱采取高清影像、參與式農(nóng)村評(píng)估和GIS空間分析和相結(jié)合分析了湯口、寨西和山岔3個(gè)村落的空間重構(gòu)的特征與模式[4];鄉(xiāng)村聚落演變影響因素分析,史焱文利用多元回歸模型對(duì)花木產(chǎn)業(yè)發(fā)展典型縣鄢陵縣聚落驅(qū)動(dòng)機(jī)理進(jìn)行分析,結(jié)果表明,自然稟賦、花木種植歷史基礎(chǔ)、花木產(chǎn)業(yè)發(fā)展、城鎮(zhèn)化建設(shè)、村民人居環(huán)境改造意愿等是鄢陵縣聚落空間演變的主要驅(qū)動(dòng)因素[5]。李彥雪以22個(gè)綠化示范村為研究對(duì)象,利用無人機(jī)重建技術(shù)獲取空間資料,并且量化分析了海拔、坡度、坡向、河流、交通以及區(qū)位條件對(duì)聚落空間分布的影響[6]。當(dāng)下對(duì)鄉(xiāng)村聚落研究時(shí)段主要集中于21世紀(jì)之后,受制于資料的獲取,中長時(shí)段的鄉(xiāng)村聚落演變的相關(guān)研究相對(duì)較少。為此本文以中長時(shí)段視角探究嵐縣近百年鄉(xiāng)村聚落的演變過程。

        1 研究區(qū)概況

        嵐縣地處山西省西北部,呂梁市東北端,汾河上游,縣境位于N38°05'00″~38°36′11″,E111°21′43″~111°50′02″。全縣國土面積為1512km2,地形復(fù)雜,其中山地和丘陵是縣內(nèi)主要的地形,占到全縣面積的85%。氣候?yàn)闇貛Т箨懶詺夂?,氣候冷涼,晝夜溫差大。鄉(xiāng)村聚落主要分布在河流的谷地和盆地中,其中嵐縣盆地被譽(yù)為呂梁山上的“小平原”,嵐縣縣城也位于該盆地中。

        2 數(shù)據(jù)來源

        2020年嵐縣的鄉(xiāng)村聚落土地利用數(shù)據(jù)通過人工目譯衛(wèi)星影像得來,1978年和1925年的鄉(xiāng)村聚落土地利用數(shù)據(jù)主要通過軍事地圖結(jié)合鎖眼衛(wèi)星影像解譯得出??h域與鄉(xiāng)鎮(zhèn)的行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)來源于山西省自然資源廳的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)所下載的標(biāo)準(zhǔn)地圖矢量后的數(shù)據(jù)。30m分辨率的DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云。

        3 研究方法

        3.1 最近鄰指數(shù)

        最近鄰指數(shù)是分析點(diǎn)狀鄉(xiāng)村聚落空間分布情況的指標(biāo),通過計(jì)算各鄉(xiāng)村聚落之間的最近鄰距離,可以判斷嵐縣鄉(xiāng)村聚落的聚集狀況。計(jì)算公式:

        3.2 核密度

        核密度估計(jì)方法是分析離散數(shù)據(jù)的一種連續(xù)性表達(dá),通過分析鄉(xiāng)村聚落的空間分布核密度,可以直觀地分析鄉(xiāng)村聚落分布的地域差異。計(jì)算公式:

        式中,m為鄉(xiāng)村聚落數(shù)量;h為帶寬,且?guī)挼闹荡笥?;(x-xi)為估計(jì)點(diǎn)x與事件點(diǎn)xi之間的距離,核密度值越高鄉(xiāng)村聚落就越在該地區(qū)聚集。

        3.3 位序-規(guī)模法則

        本文利用位序-規(guī)模法則定量分析嵐縣近百年鄉(xiāng)村聚落用地規(guī)模的分布情況。位序規(guī)模法則的公式:

        對(duì)上式兩邊分別取對(duì)數(shù),得到:

        lnPi=lnPi-zlnri

        式中,Pi是指嵐縣各鄉(xiāng)村聚落用地面積;P1是嵐縣境內(nèi)最大鄉(xiāng)村聚落用地面積;ri是i鄉(xiāng)村聚落的位序;z是齊普夫指數(shù)(Zipf指數(shù));n是鄉(xiāng)村聚落數(shù)量。當(dāng)z>1時(shí),鄉(xiāng)村聚落之間的規(guī)模差距較大;當(dāng)z<1時(shí),鄉(xiāng)村聚落之間差距較少,鄉(xiāng)村聚落主要分布于中間位序;當(dāng)z=1時(shí),首位聚落規(guī)模與末位聚落規(guī)模保持一致。

        4 結(jié)果與分析

        4.1 聚落演變特征

        4.1.1 嵐縣鄉(xiāng)村聚落數(shù)量與規(guī)模演變特征

        近百年嵐縣鄉(xiāng)村聚落數(shù)量不斷減少,由1925年的534個(gè)鄉(xiāng)村聚落,下降至451個(gè),到2020年鄉(xiāng)村聚落只剩下315個(gè)。1978—2020年這一時(shí)段是鄉(xiāng)村聚落數(shù)量減少最巨的時(shí)段。鄉(xiāng)村聚落總面積卻先上漲后降低,1925年嵐縣鄉(xiāng)村聚落總面積為952.51hm2,1978年鄉(xiāng)村聚落總面積達(dá)到了2511.381hm2,但是到了2020年鄉(xiāng)村聚落總面積不升反降,下降了49.09hm2。這主要是由于1978年以后城鎮(zhèn)化與工業(yè)化的速度加塊,大量的鄉(xiāng)村人口流入城市,以及城市化的擴(kuò)張吞并了周邊鄉(xiāng)村聚落,使得鄉(xiāng)村聚落的數(shù)量和規(guī)模出現(xiàn)下降的狀態(tài)。1925年鄉(xiāng)村聚落的面積平均值由1.78hm2/個(gè),上漲至1978年的5.56hm2/個(gè),到了2020年其值達(dá)到了7.82hm2/個(gè)。同時(shí)嵐縣鄉(xiāng)村聚落的面積最大值也不斷上升,1925年僅為15.69hm2,1978年變?yōu)?0.28hm2,到了2020年鄉(xiāng)村聚落面積最大值高達(dá)96.81hm2。鄉(xiāng)村聚落平均面積與鄉(xiāng)村聚落最大值不斷提高的原因主要是人口的增長帶來的住房需求不斷增大,同時(shí)百年來社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升為鄉(xiāng)村聚落的擴(kuò)張?zhí)峁┝宋镔|(zhì)基礎(chǔ)。

        4.1.2 嵐縣鄉(xiāng)村聚落規(guī)模分布演變特征

        通過對(duì)嵐縣鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行位序規(guī)模擬合,擬合曲線的R2始終在0.93以上,擬合度優(yōu),見圖1。嵐縣鄉(xiāng)村聚落的位序規(guī)模擬合曲線自1925年以來長度在不斷的減短,表明鄉(xiāng)村聚落數(shù)量在不斷的下降。1925年、1978年和2020年嵐縣鄉(xiāng)村聚落的Zipf值始終大于1且不斷增大,表明鄉(xiāng)村聚落之間的規(guī)模差異進(jìn)一步擴(kuò)大,且擬合曲線的截距值由1925年的11.02上升至1978年的12.07,到2020年其截距值變?yōu)?2.59,也進(jìn)一步說明隨著時(shí)間的推移嵐縣鄉(xiāng)村聚落呈現(xiàn)出高序位鄉(xiāng)村聚落與低序位鄉(xiāng)村聚落之間的差距進(jìn)一步加劇的態(tài)勢(shì)。

        圖1 嵐縣鄉(xiāng)村聚落負(fù)指數(shù)擬合曲線

        4.1.3 嵐縣鄉(xiāng)村聚落核密度分布演變特征

        從圖2來看,1925年嵐縣鄉(xiāng)村聚落核密度相比于其他2個(gè)年份顏色更深,而且核密度中高值區(qū)在西北部呈現(xiàn)出大型塊狀分布和沿河谷呈現(xiàn)條帶狀分布,表明1925年嵐縣鄉(xiāng)村聚落更聚集,主要集聚于縣境的西北部的山區(qū)地帶和河谷地區(qū),到了1978年嵐縣鄉(xiāng)村聚落核密度中高值區(qū)范圍,進(jìn)一步縮小至境內(nèi)的河谷內(nèi)。大型塊狀鄉(xiāng)村聚落核密度高值區(qū)消失,縣境的鄉(xiāng)村聚落主要集聚于嵐縣的東部地區(qū),核密度高值區(qū)呈現(xiàn)出零星分布在縣域的建制鎮(zhèn)周圍。2020年鄉(xiāng)村聚落核密度高值區(qū)進(jìn)一步消失殆盡,僅在境內(nèi)的嵐縣盆地有小范圍分布??偟膩砜矗瑣箍h鄉(xiāng)村聚落的集聚程度不斷下降,地勢(shì)相對(duì)平坦的河流谷地和盆地是鄉(xiāng)村聚落的主要集聚地。

        圖2 嵐縣鄉(xiāng)村聚落核密度分布圖

        從圖3來看,1925年鄉(xiāng)村聚落規(guī)模核密度范圍最狹小,有2個(gè)高值區(qū)位于嵐縣縣城與界河口鎮(zhèn)附近。1978年鄉(xiāng)村聚落規(guī)模核密度高值區(qū)分布范圍擴(kuò)大,是鄉(xiāng)村聚落規(guī)模核密度高值區(qū)分布范圍最廣的時(shí)段,在河流兩岸和嵐縣中部形成了廣泛的規(guī)模核密度高值區(qū),嵐河、普明河、龍泉河、嵐漪河、蔚汾河的河谷地帶和嵐縣盆地是主要的分布區(qū)。2020年鄉(xiāng)村聚落規(guī)模核密度高值區(qū)的范圍有所縮小,但是在空間分布上依舊與1978年的分布格局基本上保持一致,河流河谷地帶和嵐縣盆地是主要集聚區(qū)。

        圖3 嵐縣鄉(xiāng)村聚落規(guī)模核密度分布圖

        4.1.4 嵐縣鄉(xiāng)村聚落聚集分布演變特征

        通過Arcgis的最近鄰指數(shù)公式計(jì)算出嵐縣鄉(xiāng)村聚落的最近臨近指數(shù)。1925年的最近鄰指數(shù)為0.98,鄉(xiāng)村聚落之間的平均鄰近距離為3568.9m。1978年嵐縣鄉(xiāng)村聚落最近鄰指數(shù)下降至0.88,平均鄰近距離提高至4489.4m。2020年嵐縣鄉(xiāng)村聚落最近鄰指數(shù)提升至0.89,鄉(xiāng)村居民點(diǎn)之間的平均最近鄰距離下降至3604.03m。嵐縣最近鄰指數(shù)始終小于1,表明嵐縣鄉(xiāng)村聚落始終呈現(xiàn)出聚集分布狀態(tài)。1925—1978年最近鄰指數(shù)下降0.1,但是在1978—2020年這一時(shí)段最近鄰指數(shù)提高了0.01。表明嵐縣鄉(xiāng)村聚落在1925—1978年聚集程度提高較大,而在1978—2020年鄉(xiāng)村聚落的聚集程度小幅度的降低。

        4.2 自然驅(qū)動(dòng)力分析

        4.2.1 海拔因子分析

        由表1可知,1200~1600m的地區(qū)是嵐縣鄉(xiāng)村聚落數(shù)量與鄉(xiāng)村聚落總規(guī)模的主要分布區(qū),鄉(xiāng)村聚落的占比分別達(dá)到了67.98%、54.55%、51.11%,規(guī)模占比為42.32%、53.54%和54.031%。大于1600m區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量不斷下降,1925—1978年減少65個(gè),1978—2020年鄉(xiāng)村聚落數(shù)減少了19個(gè),該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落規(guī)模始終是各時(shí)段最小的區(qū)間。在1925年、1978年和2020年3a中,各海拔區(qū)間聚落總量排前3名的區(qū)間始終是1200~1400m、1400~1600m、1600~1800m。且鄉(xiāng)村聚落的平均海拔不斷降低,1925年鄉(xiāng)村聚落平均海拔為1466.09m,1978年降低至1386.44m,2020年平均海拔小幅度下降,降至1380.13m。嵐縣鄉(xiāng)村聚落的平均海拔值始終低于嵐縣的平均海拔1501.5m,鄉(xiāng)村聚落分布表現(xiàn)出明顯的低海拔指向,且隨著時(shí)間的推移這種趨勢(shì)更為明顯。

        表1 海拔因子對(duì)嵐縣鄉(xiāng)村聚落的影響

        4.2.2 坡度因子分析

        1925年與1978年嵐縣鄉(xiāng)村聚落的主要分布在6°~15°,主要是由于嵐縣境內(nèi)多山地丘陵,平坦的嵐縣盆地面積較少所導(dǎo)致的。在1925年這一區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量達(dá)到了241個(gè),1978年為212個(gè),可見當(dāng)時(shí)鄉(xiāng)村聚落主要分布于山區(qū)中,見表2。但是1925—2020年,該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量不斷下降,1925—1978年下降了29個(gè),1978—2020年該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量下降幅度最大,鄉(xiāng)村聚落數(shù)量減少了118個(gè)。坡度>15°的鄉(xiāng)村聚落數(shù)減少的幅度最大,1925年該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量為117個(gè),到了1978年鄉(xiāng)村聚落數(shù)量變?yōu)?1個(gè),共下降了76個(gè),2020年僅有7個(gè)鄉(xiāng)村聚落分布在坡度>15°的范圍內(nèi),降幅達(dá)到了34個(gè)。低坡度區(qū)間鄉(xiāng)村聚落數(shù)量不斷上升,在0°~2°的鄉(xiāng)村聚落由1925年的50個(gè)上升至1978年的51個(gè),到了2020年該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量達(dá)到了67個(gè)。2°~6°逐漸成為鄉(xiāng)村聚落分布數(shù)量最多的區(qū)間,表明嵐縣鄉(xiāng)村聚落與坡度呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系,主要是坡度越大,耕地的水土流失就會(huì)越嚴(yán)重,土地也就越貧瘠,導(dǎo)致無法承載過多的人口數(shù)量,使得坡度較大的地區(qū)鄉(xiāng)村聚落數(shù)量不斷減少。

        表2 坡度因子對(duì)嵐縣鄉(xiāng)村聚落的影響

        4.2.3 河流因子分析

        水資源作為生活與生產(chǎn)的必需品,河流對(duì)鄉(xiāng)村聚落分布起到了極大的作用。嵐縣的鄉(xiāng)村聚落百年來表現(xiàn)出明顯的擇水而居的趨勢(shì)。距離河流小于1000m這一區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量和鄉(xiāng)村聚落規(guī)模在各區(qū)間始終處于首位。1925年該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)為192個(gè),1979年鄉(xiāng)村聚落數(shù)為149個(gè),2020年數(shù)量雖然下降至149個(gè),但是在各時(shí)段該區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量占比始終最高。該區(qū)間鄉(xiāng)村聚落規(guī)模遠(yuǎn)超其他區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落規(guī)模,1925年鄉(xiāng)村聚落規(guī)模為483.18hm2,比第2位區(qū)間高了305.06hm2,1978年升高至1381.07hm2,與第2位的差距擴(kuò)大到990.96hm2,2020年該區(qū)間鄉(xiāng)村聚落的規(guī)模擴(kuò)張至1600.81hm2,首位區(qū)間與第2位區(qū)間的鄉(xiāng)村聚落規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大,兩者之間的面積差變?yōu)?298.19hm2。1925年、1978年和2020年這3個(gè)鄉(xiāng)村聚落數(shù)量和規(guī)模隨著距離河流越遠(yuǎn),鄉(xiāng)村聚落數(shù)量和規(guī)模不斷減少的趨勢(shì)。

        表3 河流因子對(duì)嵐縣鄉(xiāng)村聚落的影響

        5 結(jié)論

        近百年來嵐縣鄉(xiāng)村聚落總數(shù)量表現(xiàn)出不斷下降的態(tài)勢(shì),鄉(xiāng)村聚落總規(guī)模在1925—1978年大幅度上升,但是到了1978—2020年鄉(xiāng)村聚落總規(guī)模不升反降。鄉(xiāng)村聚落的平均規(guī)模不斷上漲。高序位鄉(xiāng)村聚落與低序位鄉(xiāng)村聚落的差距在不斷擴(kuò)大。嵐縣境內(nèi)多山地丘陵,鄉(xiāng)村聚落主要分布于地勢(shì)平坦的河流山谷與嵐縣盆地中,呈現(xiàn)出聚集分布的狀態(tài)。嵐縣鄉(xiāng)村聚落主要分布于海拔1000~1400m,坡度0°~6°,距離河流小于1000m的區(qū)間里,鄉(xiāng)村聚落表現(xiàn)出明顯的低海拔、低坡度和近河流的趨向,與海拔、坡度、距河流距離這些因素呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系,即隨著海拔的上升、坡度的提高、距河流距離越遠(yuǎn)鄉(xiāng)村聚落數(shù)量越少,鄉(xiāng)村聚落的平均規(guī)模越小。

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