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        ?農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布特征及其影響因素研究

        2023-12-29 00:00:00李新智傅安洲周楷淳
        湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年2期

        摘 要:基于湖南省湘鄉(xiāng)市18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),利用景觀格局指數(shù)法、核密度估計(jì)法、空間自相關(guān)分析法等識(shí)別農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布特征,并運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型進(jìn)一步挖掘關(guān)鍵影響因素。研究發(fā)現(xiàn):從規(guī)模特征來看,平均每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求規(guī)模為32.14 hm2,總體上湘鄉(xiāng)市南部農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的規(guī)模大于北部;從景觀形態(tài)特征來看,各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的平均景觀形狀指數(shù)為1.582,圖斑較為規(guī)整;從空間集聚特征來看,湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求平均核密度為1.38個(gè)/km2,南部的核密度值總體上高于北部;從空間自相關(guān)分析來看,市域尺度上農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求具有顯著的集聚特征,HH型區(qū)域主要集中在西部地區(qū),HL型和LH型區(qū)域只在潭市鎮(zhèn)、毛田鎮(zhèn)、泉塘鎮(zhèn)等零星分布,LL型區(qū)域主要集中于中北部區(qū)域;4種影響因素中農(nóng)村居民點(diǎn)到道路的最近距離的影響程度最高,與道路的距離直接影響著村民們的出行,是村民們建房選址的首要考慮因素。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)村居民點(diǎn);景觀格局指數(shù);核密度估計(jì);空間自相關(guān)分析;地理加權(quán)回歸模型;湘鄉(xiāng)

        中圖分類號(hào):F301.24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-060X(2023)02-0085-08

        Abstract: Based on the survey statistics of land use demand for rural settlements in 18 towns and townships of Xiangxiang City, Hunan Province, this study uses the landscape pattern index method, kernel density estimation method, spatial autocorrelation analysis method, etc. to identify spatial distribution characteristics of land use demand for rural settlements, and further explores key influencing factors by using the geographically weighted regression model. The study finds that, from the perspective of scale characteristics, the average scale of land use demand for rural settlements in each town or township is 32.14 hm2, and in overall the scale of land use demand for rural settlements in the south of Xiangxiang City is greater than that in the north. From the perspective of landscape morphological characteristics, the average landscape shape index of land use demand for rural settlements in each town or township is 1.582, meaning that the patch shape is relatively regular. From the perspective of spatial agglomeration characteristics, the kernel density of land use demand for rural settlements in Xiangxiang City is averagely 1.38 per km2, and is generally higher in the south than in the north. From the perspective of spatial autocorrelation analysis, land use demand for rural settlements at the city level has a significant clustering characteristic; HH type areas are mainly concentrated in the western region, HL type and LH type areas are only scattered in Tanshi Town, Maotian Town, Quantang Town, etc., and LL type areas are mainly concentrated in the central and northern regions. Besides, among the four influencing factors, the nearest distance from the rural settlement to the road has the highest degree of influence, because the distance to the road directly affects villagers' travel, and is the primary consideration for villagers to select the site to build houses.

        Key words: rural settlements; landscape pattern index; kernel density estimation; spatial autocorrelation analysis; geographically weighted regression model; Xiangxiang

        農(nóng)村居民點(diǎn)是承載農(nóng)村人口生產(chǎn)、生活等功能的重要空間,是農(nóng)村地區(qū)人地關(guān)系的核心體現(xiàn)[1]。但長(zhǎng)期以來,農(nóng)村居民點(diǎn)布局散亂導(dǎo)致農(nóng)村土地利用效率低下,并使得農(nóng)村地區(qū)的人地矛盾進(jìn)一步突出,農(nóng)村地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到了嚴(yán)重的阻礙[2]。緩解農(nóng)村地區(qū)人地矛盾的關(guān)鍵之一就是防止農(nóng)村居民點(diǎn)的無序擴(kuò)張。由于農(nóng)村居民點(diǎn)用地往往具有一定的空間關(guān)聯(lián)特征[3],通過分析識(shí)別用地需求,發(fā)現(xiàn)用地空間分布特征并挖掘背后的影響因素以科學(xué)優(yōu)化農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布,對(duì)緩解農(nóng)村地區(qū)人地矛盾具有重要意義。

        近年來,國(guó)內(nèi)學(xué)者在農(nóng)村居民點(diǎn)領(lǐng)域開展了大量的研究,這些研究主要涉及農(nóng)村居民點(diǎn)的整理[4-6]、空間分布特征[7-9]以及空間布局的優(yōu)化[10-12]等?;诘乩硇畔⑾到y(tǒng)(Geographic Information System,GIS)、遙感(Remote Sensing,RS)、核密度和景觀格局等相關(guān)理論方法,已有關(guān)于農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征的研究取得了較為豐富的成果。如韓耀文等[13]采用最近鄰距離法,對(duì)石羊河流域農(nóng)村居民點(diǎn)的集聚狀況和空間分布情況進(jìn)行了分析;廖艷梅等[14]利用高精度遙感數(shù)據(jù),采用景觀指數(shù)、核密度等方法,以貴州省為例,探究了喀斯特山區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)整體和斑塊的規(guī)模、形態(tài)和密度等空間分布特征;謝龍?jiān)频萚15]運(yùn)用核密度估計(jì)等方法,探究了地形起伏度影響下的農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布格局。此外,在土地利用領(lǐng)域當(dāng)中,空間自相關(guān)分析方法應(yīng)用較為廣泛。如林晉大等[16]運(yùn)用該方法研究了南昌市城市擴(kuò)張背景下景觀破碎化動(dòng)態(tài)演變情況;張軍輝[17]運(yùn)用該方法分析了河北省黃驊市耕地等別空間集聚規(guī)律和分布特征;劉峰等[18]運(yùn)用該方法以奈曼旗為例研究了科爾沁沙地的土地利用時(shí)空演變情況;雷金睿等[19]利用該方法研究了海南島東北部土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;李志剛等[20]利用該方法研究了洛陽(yáng)市耕地空間格局特征和變化趨勢(shì)。

        已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布特征及其背后的影響因素展開了卓有成效的研究,但依然存在一些不足,如多數(shù)學(xué)者的研究主要針對(duì)已經(jīng)建成的農(nóng)村居民點(diǎn)來分析其空間分布特征,而從需求層面出發(fā)的農(nóng)村居民點(diǎn)相關(guān)研究較少??臻g自相關(guān)分析方法雖然應(yīng)用廣泛,但是在土地利用研究中主要被用于分析各種土地要素的空間分布格局與特征,而運(yùn)用該方法進(jìn)行農(nóng)村居民點(diǎn)空間格局分析的研究較少。

        針對(duì)已有研究成果的不足之處,該研究以湖南省湘潭市湘鄉(xiāng)市為例,基于景觀格局指數(shù)法、核密度估計(jì)(Kernel Density Estimation)法以及空間自相關(guān)分析法等研究方法,利用農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分析農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的空間分布特征,并利用地理加權(quán)回歸(Geographically Weighted Regression,GWR)模型探究其影響因素。該研究可為科學(xué)布局農(nóng)村居民點(diǎn)并緩解農(nóng)村地區(qū)人地矛盾提供一定的參考。

        1 研究對(duì)象與方法

        1.1 研究區(qū)域概況

        湘鄉(xiāng)市隸屬于湖南省湘潭市,位于湘中部偏東,北部銜接寧鄉(xiāng)市,東部與韶山市和湘潭縣毗鄰,南部連接雙峰縣,西部緊靠婁底市,地理坐標(biāo)為111°59′40″E~112°38′55″E,27°29′2″N~28°3′45″N,總面積為1 967 km2,約占湖南省總面積的0.95%。湘鄉(xiāng)市下轄4個(gè)街道、15個(gè)鎮(zhèn)、3個(gè)鄉(xiāng)。湘鄉(xiāng)市西部和南部主要是海拔較高的丘陵地區(qū),北部和東部主要為海拔較低的平地平原,地勢(shì)由西南向東北傾斜。截至2021年末,湘鄉(xiāng)市地區(qū)生產(chǎn)總值為545.6億元,戶籍總?cè)丝跒?0.96萬(wàn)人,其中鄉(xiāng)村人口為63.78萬(wàn)人,農(nóng)村居民人均可支配收入為23 349元。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        該研究中涉及的數(shù)據(jù)包括農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)以及道路與水系數(shù)據(jù)。其中,農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于2020年在湘鄉(xiāng)市18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(不含街道、市直屬農(nóng)林牧漁場(chǎng)等區(qū)域)的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查,共涉及280個(gè)村的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求;DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站的2022年GDEMV3 30M分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù);道路與水系數(shù)據(jù)為基于高德地圖相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正而得。

        1.3 研究方法

        1.3.1 景觀格局指數(shù)法 景觀格局指數(shù)方法源自景觀生態(tài)學(xué),是一種通過景觀數(shù)量、類型結(jié)構(gòu)、空間規(guī)模等一系列可量化測(cè)算的指標(biāo)反映高度濃縮景觀信息的分析方法。通過景觀格局指數(shù)法主要可以分析農(nóng)村居民點(diǎn)的斑塊數(shù)量(Number of Patches,NP)、規(guī)模形態(tài)、空間集聚度等信息[21]。為此,該研究選取農(nóng)村居民點(diǎn)斑塊面積、斑塊面積占區(qū)域面積的比重、斑塊聚合度(Aggregation Index,AI)以及景觀形狀指數(shù)(Landscape Shape Index,LSI)等景觀格局指數(shù)進(jìn)行測(cè)算分析。其中,運(yùn)用較為廣泛的景觀形狀指數(shù)可以用于反映斑塊空間形態(tài)的復(fù)雜程度,其數(shù)值越大表示斑塊的分布越不規(guī)整、斑塊形狀越復(fù)雜,公式如下。

        式中:LSI表示景觀形狀指數(shù),e表示斑塊周長(zhǎng),a表示斑塊面積。

        1.3.2 核密度估計(jì)法 核密度估計(jì)法是一種被學(xué)者們廣泛運(yùn)用的空間分析方法[14],該方法根據(jù)研究對(duì)象的分布特征對(duì)未知密度函數(shù)進(jìn)行非參數(shù)估計(jì),可以直觀地表現(xiàn)出農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的空間集聚程度[22]。核密度的數(shù)值越高,說明農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求在空間上的分布越密集,反之則越稀疏,計(jì)算公式如下。

        式中:f(x)表示農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的核密度估計(jì)值,h表示搜索半徑,n表示樣本數(shù)量,k表示核函數(shù),“x-xi”為估算點(diǎn)x到樣本點(diǎn)xi的距離。

        1.3.3 空間自相關(guān)分析法 首先是全局莫蘭指數(shù)。全局莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)通常用來表示研究區(qū)域全局空間范圍內(nèi)各種空間要素屬性值的聚合與離散程度[23],具體公式如下。

        式中:I表示農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的全局莫蘭指數(shù),n表示樣本數(shù)量,wkj表示空間權(quán)重,“xk-x”和“xj-x”分別表示第k個(gè)、第j個(gè)空間單元上的觀測(cè)值與平均值的偏差;Z表示統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)化值,E(I)表示觀察變量自相關(guān)性的平均值,VAR(I)表示I的方差。

        其次是局部莫蘭指數(shù)。局部莫蘭指數(shù)(Local Moran's I)通常用來表示局部地區(qū)相似或相異的觀察值的空間差異程度,能夠以LISA集聚圖的形式更加直觀地展示研究區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的空間分布特征[24],其計(jì)算公式如下。

        式中:Ik表示農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的局部莫蘭指數(shù),n為農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求樣本數(shù)量,Zk、Zj分別表示第k個(gè)、第j個(gè)空間單元上的標(biāo)準(zhǔn)化值,wkj為空間權(quán)重矩陣;局部莫蘭指數(shù)中Z的檢驗(yàn)方法與全局莫蘭指數(shù)相同。

        1.3.4 地理加權(quán)回歸模型 地理加權(quán)回歸模型克服了全局回歸模型不能有效分析空間數(shù)據(jù)自相關(guān)性和異質(zhì)性的缺點(diǎn)[25],公式如下。

        式中:yi為觀測(cè)值,β0(ui,vi)為第i個(gè)單元的回歸系數(shù),(ui,vi)是第i個(gè)單元的地理位置,p為獨(dú)立變量的個(gè)數(shù),βk(ui,vi)是第i個(gè)單元、第k個(gè)變量的回歸參數(shù),εi服從正態(tài)分布。該研究根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則(AICc)方法選擇最優(yōu)帶寬,并基于該模型分析影響農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布的因素。

        該研究以湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑為研究單元,并選取4種影響因素,即農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑的地形位指數(shù)(坡度和高程)及其到河流、道路(農(nóng)村道路和公路)、城鎮(zhèn)(市區(qū)和集鎮(zhèn))的最近距離,將之作為解釋變量。其中,地形位指數(shù)可以

        綜合反映地形條件的空間分異,其計(jì)算公式如下[26]。

        式中:T表示地形位指數(shù),E表示某一柵格的高程值,E表示研究區(qū)域的平均高程值,S表示某一柵格的坡度值,S表示研究區(qū)域的平均坡度值。地形位指數(shù)越大,說明高程越高、坡度越大,這是山脊的典型特征;地形位指數(shù)越小,說明高程越低、坡度越小,這是山谷的典型特征。

        1.4 作圖方法

        該研究以“天地圖湖南省地理信息公共服務(wù)平臺(tái)”中的湘鄉(xiāng)市地圖行政區(qū)劃示意版[審圖號(hào)為湘S(2022)034號(hào)]為基礎(chǔ),利用ArcGIS 10.6.1軟件提取湘鄉(xiāng)市行政邊界,導(dǎo)出shp格式地圖文件作為工作底圖。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的規(guī)模特征

        湘鄉(xiāng)市18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的總規(guī)模為578.47 hm2,約占湘鄉(xiāng)市總面積的2.94‰,每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均規(guī)模為32.14 hm2。其中,白田鎮(zhèn)的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求規(guī)模為95.41 hm2,規(guī)模最大;栗山鎮(zhèn)的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求規(guī)模僅為6.27 hm2,規(guī)模最?。▓D1)。從圖2來看,中沙鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求規(guī)模占所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積的比例最高,為14.43‰;翻江鎮(zhèn)的這一比例最低,為0.47‰;各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均比例為3.57‰。

        2.2 農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的景觀格局特征

        該研究借助Fragstats 4.2.1分析湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的空間格局特征,并應(yīng)用景觀形狀指數(shù)來分析當(dāng)?shù)剞r(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑的空間形態(tài)復(fù)雜程度,3種景觀格局指數(shù)分析結(jié)果如表1所示。該研究用1個(gè)斑塊表示1處農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求。從斑塊數(shù)量來看,湘鄉(xiāng)市18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)共有2 849個(gè)斑塊,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)平均斑塊數(shù)量為158個(gè),斑塊數(shù)量高于平均值的鄉(xiāng)鎮(zhèn)僅有6個(gè),而斑塊數(shù)量低于平均值的鄉(xiāng)鎮(zhèn)則有12個(gè)。其中,毛田鎮(zhèn)的斑塊數(shù)量最多,達(dá)到578個(gè);而金石鎮(zhèn)的斑塊數(shù)量最少,僅有34個(gè)。從景觀形狀指數(shù)來看,湘鄉(xiāng)市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均景觀形狀指數(shù)為1.582,景觀形狀指數(shù)高于平均值的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有5個(gè),有13個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的景觀形狀指數(shù)低于平均值。其中,山棗鎮(zhèn)的景觀形狀指數(shù)最高,為3.029 3;而毛田鎮(zhèn)的景觀形狀指數(shù)最低,僅為1.210 1。這說明了山棗鎮(zhèn)的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑形態(tài)最不規(guī)整,而毛田鎮(zhèn)的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑形態(tài)最為規(guī)整。從斑塊聚合度來看,湘鄉(xiāng)市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均斑塊聚合度為94.030 9,10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的斑塊聚合度高于平均水平,其余8個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)低于平均水平。其中,龍洞鎮(zhèn)的斑塊聚合度最高,為96.963 3;山棗鎮(zhèn)的斑塊聚合度最低,為85.971 9。

        2.3 農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的空間集聚特征

        2.3.1 核密度分析 該研究借助ArcGIS 10.6.1的核密度分析工具對(duì)湘鄉(xiāng)市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的空間分布開展核密度值分析?;谙嚓P(guān)文獻(xiàn)[5, 23],該研究設(shè)定像元大小為30 m×30 m,設(shè)定搜索半徑為1.5 km,進(jìn)行核密度分析。根據(jù)相關(guān)研究,該研究采用自然斷點(diǎn)法[4]將湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求核密度結(jié)果分為5個(gè)級(jí)別,即0~0.93個(gè)/km2(低)、0.93~2.59個(gè)/km2(較低)、2.59~5.05個(gè)/km2(中等)、5.05~9.60個(gè)/km2(較高)和9.60~18.41個(gè)/km2(高),得到湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求核密度分布情況如圖3所示。從核密度值來看,湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求高核密度與較高核密度區(qū)域主要分布在虞唐鎮(zhèn)、毛田鎮(zhèn)、中沙鎮(zhèn)、東郊鄉(xiāng)、棋梓鎮(zhèn)和山棗鎮(zhèn),核密度最大值為18.41個(gè)/km2,在西部的毛田鎮(zhèn),湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求平均核密度為1.38個(gè)/km2;從空間分布特征來看,湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求核密度值呈現(xiàn)出南部較高、北部較低的空間分布特征。

        2.3.2 全局空間自相關(guān)分析 該研究利用GeoDa軟件開展湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求全局莫蘭指數(shù)分析。一是市域尺度。該研究對(duì)湘鄉(xiāng)市市域內(nèi)所有農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析,結(jié)果如表2所示。湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求全局莫蘭指數(shù)為0.205 5,且Z值為48.397 7,遠(yuǎn)大于1.96,P值為0。這說明在研究區(qū)域內(nèi)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求分布存在正相關(guān)關(guān)系,且呈現(xiàn)顯著的空間集聚態(tài)勢(shì)。

        二是鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度。該研究對(duì)湘鄉(xiāng)市的18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別開展全局空間自相關(guān)分析,得到的結(jié)果如表3所示;并用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行分級(jí),得到的結(jié)果如圖4所示。由表3和圖4可知,較于市域尺度,鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度能夠更加清楚地識(shí)別研究區(qū)域內(nèi)部的差異性與細(xì)節(jié)特征。湘鄉(xiāng)市下轄18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的全局莫蘭指數(shù)均大于0,說明農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求在空間上存在正相關(guān)性。此外,全局莫蘭指數(shù)最大值為0.624 3,位于壺天鎮(zhèn),而全局莫蘭指數(shù)最小值為0.064 2,位于虞唐鎮(zhèn),并且,除育塅鄉(xiāng)外各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的Z值均大于1.96,這些能夠表明湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求在空間上不是隨機(jī)分布的,而呈現(xiàn)出較為明顯的集聚特征。

        2.3.3 局部空間自相關(guān)分析 該研究利用GeoDa軟件對(duì)湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析,并繪制出Moran's I散點(diǎn)圖(圖5)。如圖5所示,第一象限和第三象限表示農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,呈集聚狀態(tài),而第二象限和第四象限表示呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系;由此可知,湘鄉(xiāng)市農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求具有明顯的空間集聚特征。

        在Z值檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,該研究運(yùn)用ArcGIS 10.6.1軟件將Moran's I散點(diǎn)圖的各個(gè)象限類型與實(shí)際空間對(duì)應(yīng)并繪制成LISA集聚圖(圖6)。對(duì)圖6進(jìn)行分析可知,HH型區(qū)域主要集中于毛田鎮(zhèn)、棋梓鎮(zhèn)、虞唐鎮(zhèn)以及東郊鄉(xiāng),該類型區(qū)域中Std-I>0、Lag-I>0(Moran's I>0),這表示存在顯著的空間正相關(guān)性,此區(qū)域局部差異小,局部均質(zhì)性較強(qiáng),空間上存在明顯的集聚性特征。LH型與HL型區(qū)域分布范圍較小,只在潭市鎮(zhèn)、毛田鎮(zhèn)、泉塘鎮(zhèn)等零星分布,這2種類型區(qū)域分別對(duì)應(yīng)Std-I>0、Lag-I<0(Moran's I<0)和Std-I<0、Lag-I>0(Moran's I>0),二者同樣都存在空間負(fù)相關(guān)性或者異常性,局部差異較大,異質(zhì)性較強(qiáng),形成局部異質(zhì)的“熱點(diǎn)區(qū)”。LL型區(qū)域分布較廣,主要集中于湘鄉(xiāng)市的中北部區(qū)域,該類型區(qū)域中Std-I<0、Lag-I<0(Moran's I<0),存在顯著的空間正相關(guān)性,空間上有明顯的集聚性特征。

        2.4 基于地理加權(quán)回歸模型的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求影響因素分析

        該研究對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,運(yùn)用ArcGIS 10.6.1中的地理加權(quán)回歸模型,根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則(AICc)方法選擇最優(yōu)帶寬,來分析地形位指數(shù)(坡度和高程)以及農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑到河流、道路(農(nóng)村道路和公路)、城鎮(zhèn)(市區(qū)和集鎮(zhèn))的最近距離4個(gè)解釋變量對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的影響程度,結(jié)果如表4所示。根據(jù)地理加權(quán)回歸模型的運(yùn)行結(jié)果可知,模型回歸的R2值為0.629 9,表示回歸直線與實(shí)際分布值有較好的一致性,擬合效果較好,該分析能夠說明各解釋變量對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布的影響。

        基于地理學(xué)和空間回歸模型的相關(guān)理論知識(shí)以及對(duì)表4的分析,該研究探究得出農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布的影響機(jī)理。農(nóng)村居民點(diǎn)所處的地形及其到河流、道路、城鎮(zhèn)的最近距離對(duì)其空間分布有明顯的影響作用。從回歸系數(shù)的平均值來看,地形位指數(shù)與農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明在地形越平坦的地方,農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量越多;到河流、道路、城鎮(zhèn)的最近距離與農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,說明到河流、道路、城鎮(zhèn)的距離越近,農(nóng)村居民點(diǎn)的數(shù)量越多。對(duì)不同影響因素回歸系數(shù)平均值的絕對(duì)值進(jìn)行比較的結(jié)果為到道路的最近距離>地形位指數(shù)>到城鎮(zhèn)的最近距離>到河流的最近距離。此結(jié)果表明4種影響因素中農(nóng)村居民點(diǎn)到道路的最近距離的影響程度最高,說明與道路的距離直接影響著村民們的出行,是村民們建房選址的首要考慮因素。農(nóng)村居民點(diǎn)到河流的最近距離影響程度最低,說明隨著生產(chǎn)力的發(fā)展與供水設(shè)施的進(jìn)一步完善,村民們的生活用水可以通過井水、自來水等方式獲得,離河流的距離對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的選址影響程度較低。

        3 結(jié)論與討論

        3.1 結(jié) 論

        該研究以湖南省湘潭市湘鄉(xiāng)市為例,基于其農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求調(diào)查數(shù)據(jù),采用景觀格局指數(shù)法、核密度估計(jì)法以及空間自相關(guān)分析方法,分析了研究區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的規(guī)模特征、景觀格局特征和空間集聚特征,并運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型分析了農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布的影響因素,主要得出以下結(jié)論。其一,從規(guī)模特征來看,平均每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求規(guī)模為32.14 hm2,但鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的差別較大,總體上研究區(qū)域南部的農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求規(guī)模大于北部。其二,從景觀形態(tài)特征來看,各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均景觀形狀指數(shù)為1.582,只有山棗鎮(zhèn)和虞唐鎮(zhèn)2個(gè)鎮(zhèn)的景觀形狀指數(shù)大于2,農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求圖斑較為規(guī)整。其三,從空間集聚特征來看,農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求平均核密度為1.38個(gè)/km2,南部的核密度值總體較高,北部的核密度值總體較低,各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的核密度差異較大,總體上有6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)達(dá)到了核密度較高的水平。其四,從全局空間自相關(guān)分析來看,市域尺度上農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求具有顯著的集聚特征;從局部空間自相關(guān)分析得知,局部異質(zhì)的“熱點(diǎn)區(qū)”主要位于潭市鎮(zhèn)、毛田鎮(zhèn)、泉塘鎮(zhèn),HH型區(qū)域主要集中在西部地區(qū),HL型和LH型區(qū)域分布范圍較小,LL型區(qū)域分布較廣,主要集中于中北部區(qū)域。其五,4種影響因素中農(nóng)村居民點(diǎn)到道路的最近距離的影響程度最高,說明與道路的距離直接影響著村民們的出行,是村民們建房選址的首要考慮因素,而農(nóng)村居民點(diǎn)到河流的最近距離影響程度最低。

        3.2 討 論

        該研究以湖南省湘潭市湘鄉(xiāng)市為例,對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求空間分布特征及其影響因素進(jìn)行了相關(guān)分析,但還存在一定的不足,如對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會(huì)環(huán)境等問題缺乏定量分析。因此,今后的研究可以綜合考慮經(jīng)濟(jì)和社會(huì)環(huán)境等因素,對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求的影響因素進(jìn)行進(jìn)一步探討。

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        (責(zé)任編輯:袁萍萍)

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