唐弋, 陳春

(1.重慶交通大學(xué)生態(tài)人居與綠色交通研究中心, 重慶 400074; 2.重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院, 重慶 400074;3.重慶交通大學(xué)智慧城市學(xué)院, 重慶 400074)

糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量是國家糧食安全的重要保障,而耕地面積是影響糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)的主要因素之一[1],尤其是在當(dāng)下中國現(xiàn)有耕地后備資源不足的情況下,糧食主產(chǎn)區(qū)的耕地保護(hù)的重要性越發(fā)凸顯[2]。城鎮(zhèn)化進(jìn)程中,城市建設(shè)用地占用了大量優(yōu)質(zhì)耕地,大多數(shù)耕地在地類轉(zhuǎn)移之后很難恢復(fù)原有的耕作效力,尤其是用以建設(shè)用地之后[3]。從土地流轉(zhuǎn)看,耕地增加的區(qū)域主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后,生態(tài)脆弱的不適耕作區(qū)[4],耕地減少的區(qū)域則集中在城市邊緣產(chǎn)能較好的良田[5]。除了城市建設(shè)用地占用耕地外,農(nóng)村居民點(diǎn)的擴(kuò)張也是耕地減少的重要原因[6],因此研究糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地的演化對于耕地保護(hù)和國家糧食安全具有重要意義。

農(nóng)村居民點(diǎn)是農(nóng)村居民生活與生產(chǎn)的承載體[7]。早在19世紀(jì)初,就有學(xué)者就開始關(guān)注農(nóng)村居民點(diǎn)的研究,這一時(shí)期,主要是對農(nóng)村居民點(diǎn)的形成原因、區(qū)位分布進(jìn)行探討;20世紀(jì)80年代以來,研究呈現(xiàn)由單一空間分析向多學(xué)科綜合運(yùn)用的轉(zhuǎn)變。對于農(nóng)村居民點(diǎn)演變驅(qū)動(dòng)力的研究逐漸由單因素向多因素轉(zhuǎn)變,主要包括自然因素[8]、區(qū)位條件[9]和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素[10]等。研究方法上多運(yùn)用回歸分析[11]、地理探測器模型[12]、數(shù)值擬合[13]等,這些方法多是線性條件下的探討,缺少非線性關(guān)系的探討。此外,研究區(qū)域多集中在高原[14]、山區(qū)[15]、 丘陵[16]等特殊地域,以糧食主產(chǎn)區(qū)為研究主體的研究較少,僅有少數(shù)幾個(gè)學(xué)者對此進(jìn)行了研究,研究范圍多是局限于鎮(zhèn)域、縣域的描述[17-18],缺少宏觀尺度的把控。而糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)演化格局與影響因素較其他地域應(yīng)有所不同,糧食主產(chǎn)區(qū)除受自然、區(qū)位影響因素外,與農(nóng)業(yè)相關(guān)的其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素也應(yīng)引起關(guān)注。

鑒于此,現(xiàn)以華中地區(qū)為例研究糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的演變特征,揭示1980—2015年華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布、形態(tài)特征、規(guī)模特征等變化,并建立多重緩沖區(qū)探索地形地貌、區(qū)位因素對華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布演化特征的影響,創(chuàng)新性的采用極限梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost),結(jié)合SHAP(shapley additive explanations)模型探索社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的影響,以期為糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)合理規(guī)劃發(fā)展和耕地保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 區(qū)域概況

華中地區(qū)包括河南、湖北、湖南三省,均是國家糧食主產(chǎn)省(區(qū)),總面積約56萬km2,占國土面積5.9%,地處108°21′E～116°39′E、24°38′N～36°22′N,經(jīng)緯度跨度較大,主要地形為盆地、丘陵、平原等,涵蓋海河、黃河、淮河、長江四大水系。整體自然條件好,人口密度較高,城鎮(zhèn)化水平較高,且土壤、氣候、日照條件較好,適宜多種農(nóng)作物生長,糧食綜合生產(chǎn)力較強(qiáng)。根據(jù)國土資源部2015全國耕地質(zhì)量評價(jià),華中地區(qū)耕地質(zhì)量較好,湖南湖北兩省占全國糧食主產(chǎn)區(qū)的優(yōu)質(zhì)耕地的90%以上,河南省以高等耕地為主。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

主要數(shù)據(jù)來源如下:①華中地區(qū)1980年、2000年、2015年三期土地利用/覆被數(shù)據(jù),空間分辨率均為30 m,來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/),將土地利用類型按照土地資源分類系統(tǒng)編碼,分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地 6大類,利用ArcGIS平臺提取農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊數(shù)據(jù);②基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù),包括華中地區(qū)邊界數(shù)據(jù)及交通河流等數(shù)據(jù),均來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心;③數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)(digital elevation model,DEM),空間分辨率為30 m,來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/);④社會(huì)經(jīng)濟(jì)人口等數(shù)據(jù),來源于2000—2015年《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.3 研究方法

1.3.1 景觀格局指數(shù)

利用景觀格局指數(shù)對華中地區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)景觀格局變化特征進(jìn)行分析。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況和各景觀指數(shù)含義,選取斑塊面積(class area,CA)、斑塊個(gè)數(shù)(number of patches,NP)、斑塊密度(patch density,PD)、最大斑塊指數(shù)(largest path index,LPI)、平均斑塊面積(mean patch size,MPS)、平均斑塊形狀指數(shù)(mean shape index,MSI),平均斑塊分維數(shù)(mean patch fractal dimension,MPFD)和聚集度(aggregation index,AI)等指標(biāo)用于研究農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模與形態(tài)結(jié)構(gòu)變化。利用 Fragstats 軟件計(jì)算獲取。

1.3.2 平均最近鄰指數(shù)

通過對相鄰居民點(diǎn)的質(zhì)心的平均距離與隨機(jī)模式下的平均距離作比,判斷研究對象的空間聚集程度。平均最近鄰指數(shù)(approximate nearest neighbor,ANN)大于1,則農(nóng)村居民點(diǎn)處于隨機(jī)分布狀態(tài);ANN小于1,則居民點(diǎn)趨向集聚分布狀態(tài),其公式[19]為

(1)

1.3.3 空間關(guān)聯(lián)指數(shù)

(1)全局聚類檢驗(yàn)及熱點(diǎn)探測分析。全局聚類檢驗(yàn)(Getis-Ord General G)工具,可用于檢測農(nóng)村居民點(diǎn)全局性空間分布模式,其公式[20]為

(2)

(2)為了顯著判別農(nóng)村居民點(diǎn)集聚的規(guī)模分異特征,利用熱點(diǎn)探測分析(Getis-Ord Gi*)檢驗(yàn)農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模在局部地區(qū)是否存在顯著的高值和低值,以可視化的方式顯示,其公式為

(3)

將G*(d)標(biāo)準(zhǔn)化處理,若Z(G*)為正,且統(tǒng)計(jì)顯著,表示高值聚集;若Z(G*)為負(fù),且統(tǒng)計(jì)顯著,表示低值聚集。

1.3.4 XGBoost模型與SHAP

(1)極端梯度提升模型(XGBoost)。XGBoost是一種集成多個(gè)弱分類器的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,集成多個(gè)弱分類器的高精度強(qiáng)學(xué)習(xí)器,具有容錯(cuò)性強(qiáng)、泛化能力高等優(yōu)點(diǎn),且不受數(shù)據(jù)共線性的影響。目標(biāo)函數(shù)Obj由訓(xùn)練損失函數(shù)和正則項(xiàng)組成,公式[21]為

(4)

(2)可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)框架SHAP。SHAP 是基于合作博弈論構(gòu)建的一個(gè)加性的解釋模型,核心是計(jì)算每個(gè)特征的添加到模型中的邊際貢獻(xiàn)值,等價(jià)于特征對樣本的影響。SHAP 將模型的預(yù)測值解釋為

每個(gè)輸入特征的邊際貢獻(xiàn)值之和[22],即

(5)

SHAP 可以反映出每個(gè)特征對于最終預(yù)測值的影響,且可以說明影響的正負(fù)性,增加了XGBoost模型的可解釋性。以往的研究多采用線性方法量化農(nóng)村居民新增數(shù)量與相關(guān)因素的關(guān)系,無法排除因素間的相互干擾,利用XGBoost 與SHAP 結(jié)合的方法不僅可以模擬農(nóng)村居民點(diǎn)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的非線性關(guān)系,且能分離出單個(gè)因素的獨(dú)立影響。

2 農(nóng)村居民點(diǎn)演化特征

2.1 農(nóng)村居民點(diǎn)用地動(dòng)態(tài)度變化

土地利用轉(zhuǎn)換矩陣可以反映研究時(shí)段始末各類用地面積之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系。利用Arcgis得到1980—2015年研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積轉(zhuǎn)移表,如表1所示。由表1可知,1980—2015年間,耕地、林地向農(nóng)村居民點(diǎn)用地的轉(zhuǎn)入量大,其次是城鎮(zhèn)及其他建設(shè)用地、草地以及水域;農(nóng)村居民點(diǎn)用地轉(zhuǎn)出量最大的是耕地和城鎮(zhèn)及其他建設(shè)用地,其次是草地、林地、水域。說明農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張的首要原因是對耕地的侵占;城鎮(zhèn)及其他建設(shè)用地的轉(zhuǎn)出量不斷增加,這與城鎮(zhèn)化推進(jìn),城市建設(shè)需求用地不斷加大有密切的關(guān)系。

表1 華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積轉(zhuǎn)移表Table 1 Land area transfer table of rural settlements in Central China

2.2 空間分布集聚演化特征分析

對1980—2015年華中地區(qū)農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行平均最近鄰分析,其結(jié)果如表2所示,研究期內(nèi),ANN指數(shù)值均小于1,變化不大較為恒定,表明華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)聚集分布態(tài)勢明顯,只有1%或者更小的可能性使此聚類模式是隨機(jī)產(chǎn)生的結(jié)果。從ANN值趨勢來看,ANN值呈下降趨勢,隨機(jī)性變小。

表2 華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)ANN指數(shù)表Table 2 Ann index of rural settlements in Central China

確定搜索半徑為30 km,生成核密度分布圖如圖1所示,華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)局部集聚分布態(tài)勢明顯,研究區(qū)域核密度范圍在0～1.59個(gè)/km2,整體分布處于低密度狀態(tài),符合糧食主產(chǎn)區(qū)的特點(diǎn)。其中河南省東部和南部及湖北省東部地區(qū)是農(nóng)村居民點(diǎn)集聚的分布區(qū)域,河南省商丘市、駐馬店市、周口市、信陽市核密度處于全省較高水平,其中河南省東南部農(nóng)村居民點(diǎn)密度最高,全省整體密度偏高;湖南省大部分地區(qū)為低密度地區(qū);湖北省除東南部武漢市、鄂州市呈現(xiàn)中高密度帶狀分布外,大部分地區(qū)為低密度地區(qū)。華中地區(qū)整體來看,農(nóng)村居民點(diǎn)大多呈團(tuán)狀分布,并呈現(xiàn)階梯式減少的擴(kuò)散。

圖1 華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)核密度分布圖Fig.1 Distribution of nuclear density of rural settlements in Central China

從核密度的時(shí)空分布來看,1980—2015年華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)演變格局大方向沒有大的變化,僅是小部分的演變。統(tǒng)計(jì)年間,整體密度持續(xù)升高,2000—2015年間,河南省局部地區(qū)升高明顯,鄭州市由次低值、中值轉(zhuǎn)入中值與次高值。

2.3 空間分布形態(tài)特征分析

以MSI、MPFD、AI、MPS表征農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布形態(tài)特征。結(jié)果如表3所示,從整體形態(tài)特征來看,研究期內(nèi),AI由67.677變?yōu)?6.914,變化不大,表明華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)未出現(xiàn)大面積聚集發(fā)展的態(tài)勢。MPS由1980到2000年增長了1.95%,2000年到2015年下降了2.35%,平均斑塊面積出現(xiàn)先增長后有所回落的現(xiàn)象。居民點(diǎn)形態(tài)特征來看,SHAPE_MN 持續(xù)增大,表明斑塊形狀趨于不規(guī)則,FRAC_MN用于定量描述斑塊面積的大小及其邊界線的曲折性,取值在1～2,越靠近1表示其形狀越簡單,研究期內(nèi)FRAC_MN指數(shù)變化幅度較小且接近1,表明華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)形狀較為規(guī)則,人為因素對華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布形態(tài)的影響較大。

表3 華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)形態(tài)特征景觀指數(shù)表Table 3 Landscape index table of morphological characteristics of rural settlements in Central China

2.4 規(guī)模演變特征

2.4.1 規(guī)模增減

以CA、NP、LPI、PD、MPS 5個(gè)景觀指標(biāo)對華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模變化進(jìn)行表征,結(jié)果如表4所示。1980—2015年間,CA增加了4.86%,且MPS減少了0.41%,NP增幅為5.3%,說明華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)整體用地規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,斑塊個(gè)數(shù)增多,斑塊破碎程度加深。其中LPI、MPS在研究年間均呈現(xiàn)先增加后減少的情況,說明在1980—2000年間農(nóng)村居民點(diǎn)呈聚集發(fā)展,符合這一時(shí)期發(fā)展的特性,在2000—2015年這一時(shí)期減小,表明農(nóng)村居民點(diǎn)規(guī)模在城鎮(zhèn)化的過程中,分布呈現(xiàn)更加小型化且有分散發(fā)展的趨勢。

表4 華中地區(qū)規(guī)模變化景觀指數(shù)表Table 4 The landscape index of scale change in Central China

2.4.2 規(guī)模分異特征

農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模集聚特征可以反映其不同時(shí)期內(nèi)的發(fā)展方向,這對區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)演化過程的把握具有重要作用。華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差的Moran’I指數(shù)1980年為0.083 870(E=-0.000 007,Z=613.734 02)、2000年為0.073 831(E=-0.000 007,Z=531.192 682)、2015年為0.066 658(E=-0.000 007,Z=474.159 185),研究期內(nèi)華中地區(qū)Moran’I指數(shù)均為顯著性正值,表明華中農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)明顯的空間聚集分布。由于Moran’I指數(shù)表示相似而聚集的程度,對于高值或低值空間聚集不能判別。

因此,利用全聚類檢驗(yàn)對華中地區(qū)空間聚集模式進(jìn)行檢測,結(jié)果如表5所示。由表5可知,研究年間,General G觀測值均大于或等于期望值,Z得分均為正值,P<0.05表明華中地區(qū)高值聚集現(xiàn)象顯著。

表5 華中地區(qū)全局空間聚類檢驗(yàn)表Table 5 The test table of global spatial clustering

利用熱點(diǎn)探測工具對華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)進(jìn)行聚集分析,以Z得分表示熱點(diǎn)得分,得出華中地區(qū)空間熱點(diǎn)分布圖,如圖2所示。結(jié)果表明,河南省境內(nèi)大部分區(qū)域?yàn)闊狳c(diǎn)區(qū),呈現(xiàn)大規(guī)模集聚的空間分布,湖北省、湖南省的零星區(qū)域?yàn)闊狳c(diǎn)區(qū),湖南省境內(nèi)大部分區(qū)域?yàn)槔潼c(diǎn)區(qū),農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)小規(guī)模聚集分布。研究年間,出現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)城市高值集聚面積減少,主要轉(zhuǎn)向次高集聚區(qū)。2000—2015年,熱點(diǎn)區(qū)比重減少幅度明顯,湖南省全省范圍內(nèi)逐漸變?yōu)槔潼c(diǎn)區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)由較大規(guī)模集聚分布,轉(zhuǎn)向?yàn)楦舆m宜農(nóng)村建設(shè)發(fā)展的分布狀態(tài),也更適合生產(chǎn)力水平提高的現(xiàn)代社會(huì)下糧食耕作的需要。

圖2 華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間熱點(diǎn)分布圖Fig.2 Spatial hotspot distribution map of rural settlements in Central China

3 影響因素分析

3.1 地形因素

地形地貌是農(nóng)村居民點(diǎn)形成與發(fā)展的主導(dǎo)因素,對農(nóng)村居民點(diǎn)的起源、變化和消亡都起著重要作用。華中地區(qū)地處中國中部平原地區(qū),自然資源豐富,地形以平原丘陵為主,自然地理?xiàng)l件較好。這里以高程為例討論地形地貌因素對農(nóng)村居民點(diǎn)格局的影響。

華中地區(qū)的高程介于-149～3 009 m,將華中地區(qū)高程劃分為三級,分別為小于1 km、2 km、大于2 km,再將結(jié)果與居民點(diǎn)分布進(jìn)行疊加分析,選取合適的景觀指標(biāo)計(jì)算。高程大于2 km的地區(qū)集中在華中的西部,且均為山脈罕有農(nóng)村居民點(diǎn),這里不做分析。如表6所示,華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)CA、PLAND、NP及PD的平均最大值集中在高程較低的區(qū)域,隨著海拔的不斷升高,到中區(qū)逐漸變小,主要因?yàn)槿A中地區(qū)平均海拔較低,經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城市海拔均在1 km以下,其中鄭州市、武漢市、長沙市平均海拔分別為110.4、23.3、44.9 m,DEM大于2 km的區(qū)域值很小,均為山脈;AI在小于1 km出現(xiàn)最大值,說明在地勢條件良好的區(qū)域,農(nóng)村居民點(diǎn)集聚更為明顯,在城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中,這一部分農(nóng)村居民點(diǎn)也更容易轉(zhuǎn)入城鎮(zhèn)用地;在1～2 km的區(qū)域,研究年間,AI逐年上升,農(nóng)村居民點(diǎn)呈現(xiàn)小規(guī)模的集聚趨勢。華中地區(qū)自然地理?xiàng)l件較好,短期內(nèi)高程因素對于華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地變化作用不大,隨著社會(huì)的發(fā)展,農(nóng)村居民點(diǎn)傾向聚集于耕作條件較好的地區(qū)。

表6 華中地區(qū)不同高程緩沖區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)景觀特征Table 6 Landscape characteristics of rural settlements in different elevation buffer zones in central China

3.2 區(qū)位因素

區(qū)位因素主要作用與農(nóng)村居民點(diǎn)的趨向性演化,距離交通干線、水系的距離等都會(huì)對農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布與演化產(chǎn)生影響。居民點(diǎn)的空間分布影響道路的走向分布,道路的分布格局影響農(nóng)村居民點(diǎn)的演化分布。由于生產(chǎn)生活用水的需要,農(nóng)村居民點(diǎn)會(huì)趨向靠近用水更加便捷的區(qū)域,糧食主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)所需用水量更大,因此水系的影響對于華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布的影響更為深遠(yuǎn)。

3.2.1 道路

建立多級緩沖區(qū),分析道路距離對的農(nóng)村居民點(diǎn)分布影響。選取合適景觀指標(biāo)分析結(jié)果如表7所示,CA、NP呈現(xiàn)明顯的隨道路距離增加而衰減狀態(tài),農(nóng)村居民點(diǎn)沿主要道路呈聚集性帶狀分布,而后新增農(nóng)村居民點(diǎn)也符合此特性進(jìn)行擴(kuò)散,1980—2015年間在0～2 km新增居民點(diǎn)面積是所有新增的64.55%;從MSI和AI來看,距離道路越近的農(nóng)村居民點(diǎn)其形狀指數(shù)越大,聚集度越大,表明農(nóng)村居民點(diǎn)沿著道路分布呈現(xiàn)規(guī)模越來越大的趨勢,沿道路線聚集。道路不僅增加與外界聯(lián)通性,對于農(nóng)業(yè)活動(dòng)來說,也方便了農(nóng)機(jī)農(nóng)械的進(jìn)出。

表7 華中地區(qū)不同距離道路、水系緩沖區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)景觀特征Table 7 Landscape characteristics of rural settlements in road buffer zones and water buffer at different distances in central China

3.2.2 水系

華中地區(qū)境內(nèi)河湖眾多、水資源豐富。建立以2 km、4 km、大于4 km的多級緩沖區(qū)進(jìn)行分析,水系的影響作用與道路類似。隨著距水系距離的增加,農(nóng)村居民點(diǎn)CA、NP、PD、MSI及AI均處于減小狀態(tài)。農(nóng)村居民點(diǎn)集中分布在水系2 km范圍內(nèi),規(guī)模較大,且集聚程度高,因生活用水便捷性、農(nóng)耕用水需求性,使得農(nóng)村居民點(diǎn)在該范圍內(nèi)分布較為密集,隨距離的增加呈現(xiàn)衰減狀態(tài)。

3.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素

農(nóng)村居民點(diǎn)作為人口居集聚區(qū),會(huì)受到多個(gè)方面的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響。人口結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平等都將影響其演化發(fā)展。為了對華中農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模變化因素進(jìn)行進(jìn)一步的分析,綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,指標(biāo)代表性,選擇以華中地區(qū)所有縣域?yàn)檠芯繂卧?共計(jì)265個(gè),考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,選取2000—2015年相關(guān)數(shù)據(jù),包括常住人口、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、第一產(chǎn)業(yè)增加值、人均GDP、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值、行政區(qū)域面積 8項(xiàng)指標(biāo)作為驅(qū)動(dòng)因子,剔除缺失數(shù)據(jù)后,最終納入模型的縣級單元共241個(gè),探測影響華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的影響因素。

利用Python中xgboost包,實(shí)現(xiàn)模型的求解,并采用網(wǎng)格搜索法,以五折交叉驗(yàn)證法確定模型參數(shù),并設(shè)置0.01的學(xué)習(xí)率減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)?shù)螖?shù)為400、樹深為3時(shí),達(dá)到最佳的擬合效果。結(jié)果如表8所示,XGBoost模型擬合優(yōu)度明顯高于線性O(shè)LS模型。為了進(jìn)一步解釋特征與農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模增長關(guān)系,結(jié)合SHAP模型繪制特征概要圖,如圖3所示。

圖3 SHAP 特征分析概要圖Fig.3 SHAP summary plot of factors

表8 華中地區(qū)2000—2015農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張影響因子相對重要性Table 8 The detection results of influencing factors of rural residential land scale expansion in central China from 2000 to 2015

綜合以上模型結(jié)果,確定常住人口、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是影響華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的主導(dǎo)因素,區(qū)域行政面積變化的相對重要性最弱,對影響農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模變化的因素的作用機(jī)制進(jìn)一步解析。

3.3.1 人口因素

以常住人口、城鎮(zhèn)化率來表征人口因素對于農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張的重要指標(biāo)。人是農(nóng)村居民點(diǎn)演化的主體,農(nóng)村居民點(diǎn)的擴(kuò)張消亡都離不開人的作用力。農(nóng)村居民點(diǎn)的建設(shè)需要滿足人們的生產(chǎn)生活的需要,人們的居住習(xí)慣、生產(chǎn)需求、交通需要等都會(huì)刺激農(nóng)村居民點(diǎn)用地的變化。結(jié)合SHAP結(jié)果及可知,常住人口的快速增長對農(nóng)村居民點(diǎn)的規(guī)模擴(kuò)張為正向影響;快速增長城鎮(zhèn)化率抑制了農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模的擴(kuò)張。

研究期內(nèi),農(nóng)村人口的變化可分為兩個(gè)階段,第一階段是1980—2000年,這一時(shí)期內(nèi)華中地區(qū)農(nóng)村人口整體呈現(xiàn)上升趨勢,農(nóng)村人口數(shù)量的增加是農(nóng)村居民點(diǎn)擴(kuò)張的主要原因;第二個(gè)階段為2000—2015年,模型研究數(shù)據(jù)也為這一時(shí)期,城鎮(zhèn)化的推進(jìn)中,大量農(nóng)村人口轉(zhuǎn)入城市,農(nóng)村人口數(shù)量迅速減少,但由于原居住用地并未及時(shí)轉(zhuǎn)出或拆遷,農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模并未出現(xiàn)明顯減少;另一方面研究期鄉(xiāng)村人口總戶數(shù)總體呈現(xiàn)上升的趨勢,這是因?yàn)閱蝹€(gè)家庭人口數(shù)量減少。單個(gè)家庭出于生產(chǎn)生活的需要一般會(huì)建立新的住房,這也加劇了農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模的擴(kuò)張。

3.3.2 經(jīng)濟(jì)因素

地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值是考察經(jīng)濟(jì)因素對于農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張的重要指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是農(nóng)村居民點(diǎn)用地變化推力之一,以改變農(nóng)民收入的方式刺激農(nóng)戶住房需求的變化,進(jìn)而對農(nóng)村居民點(diǎn)的用地規(guī)模利用程度造成影響。地區(qū)生產(chǎn)總值增加值越大農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張?jiān)叫?這與實(shí)際相符;人均GDP、規(guī)模以上總產(chǎn)值的相對重要性較弱。人均GDP增長較快的城市往往大力發(fā)展第二、三產(chǎn)業(yè),因此抑制了農(nóng)村居民點(diǎn)用地的擴(kuò)張。

城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中,農(nóng)村常住人口持續(xù)減少,這離不開國家政策的引導(dǎo),更離不開社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推力。城鎮(zhèn)的發(fā)展、城鄉(xiāng)收入差距、醫(yī)療教育等資源的分配差異以及農(nóng)村人口對城鎮(zhèn)生活的向往,促進(jìn)了農(nóng)村人口自發(fā)式的流向城鎮(zhèn),更多的農(nóng)村人口選擇外出打工,一部人在城市買房生活,更大一部分的人選擇回鄉(xiāng)蓋房,這也使得農(nóng)村地區(qū)“建房熱”經(jīng)久不衰,由于鄉(xiāng)村振興政策的引導(dǎo)與支持,越來越多的人選擇返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)建設(shè)家鄉(xiāng)。伴隨經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,農(nóng)民收入的提高,在基本的生活需求得到滿足后,人們對住房、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、交通等也有了更高的要求,從而導(dǎo)致農(nóng)村人均建設(shè)用地規(guī)模逐年增加。

3.3.3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平

第一產(chǎn)業(yè)增加值及農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的機(jī)械化水平不斷提高,農(nóng)機(jī)農(nóng)械的普及大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平,也使得農(nóng)業(yè)規(guī)模化進(jìn)一步提高,極大地影響了農(nóng)村居民點(diǎn)的布局調(diào)整。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增加越多的區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張?jiān)矫黠@。

農(nóng)村居民點(diǎn)用地往往與耕地的分布密不可分,如圖4所示,農(nóng)村居民點(diǎn)與耕地的密度分布趨于一致性,農(nóng)村居民點(diǎn)更多的聚集在農(nóng)機(jī)農(nóng)械方便到達(dá)的區(qū)域。華中地區(qū)自然區(qū)位條件較好,糧食作物一年兩到三熟,主要糧食作物有小麥、水稻、玉米等,這些都是可以使用大型農(nóng)機(jī)農(nóng)械進(jìn)行種植收割的農(nóng)作物,并且需要晾曬,因此為了滿足生產(chǎn)的需要,晾曬場、農(nóng)機(jī)存放地這些設(shè)施用地也會(huì)占用一部分農(nóng)村居民點(diǎn)用地。作為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)農(nóng)耕主產(chǎn)區(qū),在農(nóng)械化水平較高的平原地區(qū),生產(chǎn)決定生活,這些地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張。

SHAP模型除可以繪制全局的相對重要性外,還能對單個(gè)樣本的影響因素進(jìn)行分析。圖5為單個(gè)樣本河南省南陽市方城縣的SHAP特征貢獻(xiàn)圖。由圖5可知方城縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的主要原因是常住人口的增加,規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的增加及城鎮(zhèn)化率的提升。結(jié)論與全局的相對重要性結(jié)果較為一致。方城縣坐落于河南西南部,地處南陽盆地東北部,主要地形為淺山、崗丘和平原,農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)位優(yōu)勢明顯,工業(yè)基礎(chǔ)薄弱。研究年間,方城縣城鎮(zhèn)化處于較低水平,快速的城鎮(zhèn)化加速了農(nóng)村人口的流失,農(nóng)村“空心房”現(xiàn)象普遍,加之人口的增長致使方城縣農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)張;機(jī)械化、規(guī)?；默F(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)現(xiàn)了土地資源的高效利用,增加了農(nóng)業(yè)效益,此外整村工作的開展,逐步形成區(qū)域局部中心,引導(dǎo)農(nóng)民向中心村鎮(zhèn)建房集聚,使得農(nóng)村居民點(diǎn)用地?cái)U(kuò)張有所減緩。

紅色部分表示為農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的影響因素;f(x)表示輸出值圖5 SHAP解釋示例Fig.5 Example of SHAP interpretation

4 結(jié)論

以華中地區(qū)作為研究區(qū)域,運(yùn)用GIS空間分析和景觀格局指數(shù)、XGBoost、SHAP等方法,分析了華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地空間分布集聚演化與形態(tài)特征、用地規(guī)模演變特征等,并對其影響因素進(jìn)行探討,得出如下結(jié)論。

(1)從用地動(dòng)態(tài)變化與空間分布集聚演化看,華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地轉(zhuǎn)入主要表現(xiàn)為對耕地的侵占,用地轉(zhuǎn)出量的最大用地類型也為耕地;農(nóng)居民點(diǎn)局部集聚分布態(tài)勢明顯,整體分布處于低密度狀態(tài)。

(2)從用地空間分布形態(tài)特征看,研究期內(nèi),華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)未出現(xiàn)大面積聚集發(fā)展的態(tài)勢;平均斑塊面積出現(xiàn)先增長后有所回落的現(xiàn)象,表明新增農(nóng)村居民點(diǎn)在人為控制下未出現(xiàn)大面積的邊界擴(kuò)展;平均斑塊分形指數(shù)十分接近1,表明華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)形狀較為規(guī)則,人為因素對華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布形態(tài)的影響較大。

(3)從規(guī)模演變特征看,華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)整體用地規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,斑塊破碎程度增加。農(nóng)村居民點(diǎn)在農(nóng)村人口流入城市過程中呈現(xiàn)小型化分散化的發(fā)展趨勢;在規(guī)模分異特征中,華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)存在顯著的高值集聚現(xiàn)象,“熱點(diǎn)”區(qū)域集中分布在河南省東部研究年間,農(nóng)村居民點(diǎn)高值簇減幅明顯,農(nóng)村居民點(diǎn)在發(fā)展轉(zhuǎn)為更加適宜農(nóng)村生產(chǎn)生活的合理的分布狀態(tài)。

(4)華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間演化的影響因素方面,通過建立多級緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn),95%以上的農(nóng)村居民點(diǎn)集中在高程小于1 km的地區(qū),PLAND、PD、AI均在高程小于1 km的范圍內(nèi)出現(xiàn)最大值;區(qū)位因素中華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)分布呈現(xiàn)隨離道路、水系的距離增加而明顯衰減的狀態(tài),距離道路或水系2 km范圍內(nèi),農(nóng)村居民點(diǎn)分布規(guī)模較大。

(5)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素中,影響華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的主要因素包括人口、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力因素,其中人口因素是影響華中地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地規(guī)模擴(kuò)張的主要原因。