劉妍 劉志有

摘要 運用遙感影響提取2010—2020年烏魯木齊市米東區(qū)農(nóng)村居民點時空分布數(shù)據(jù)，利用Fragstats軟件、GIS技術(shù)等工具研究米東區(qū)農(nóng)村居民點演變特征，從自然因素分析不同坡度和高程區(qū)間范圍內(nèi)農(nóng)村居民點的數(shù)量和面積，社會經(jīng)濟因素通過二元Logistics回歸分析進行分析。結(jié)果表明：①研究區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點整體變化呈現(xiàn)出先減少再增加的趨勢；②米東區(qū)農(nóng)村居民點集聚發(fā)展具有不穩(wěn)定性，展現(xiàn)出分散到聚集的狀態(tài)，密度整體分布由西部地區(qū)向中部地區(qū)聚集；③米東區(qū)農(nóng)村居民點分布的數(shù)量以及占比隨著坡度和高程的增加而顯著下降，農(nóng)民傾向于在低坡度、低高程地區(qū)設(shè)立居民點；④通過二元Logistic回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施滿意度等9個社會經(jīng)濟指標(biāo)對米東區(qū)農(nóng)村居民點變化產(chǎn)生顯著影響。

關(guān)鍵詞 時空演變；農(nóng)村居民點；影響因素；米東區(qū)

中圖分類號 TU982.29? 文獻標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611（2024）03-0262-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.03.059

Spatiotemporal Evolution and Influencing Factors of Rural Residential Layout in Midong District， Urumqi City

Abstract Using remote sensing influence to extract spatiotemporal distribution data of rural residential areas in Midong District， Urumqi City from 2010 to 2020， using tools such as Fragstats software and GIS technology to study the evolution characteristics of rural residential areas in Midong District.The number and area of rural residential areas within different slope and elevation ranges were analyzed from natural factors， and socio-economic factors were studied through binary Logistics regression analysis.The results indicate that the overall change of rural residential areas in the study area shows a trend of first decreasing and then increasing;the development of rural residential agglomeration in Midong District is unstable， showing a state of dispersion to agglomeration， with the overall density distribution from the western region to the central region;the number and proportion of rural residential areas in Midong District significantly decrease with the increase of slope and elevation， and farmers tend to establish residential areas in low slope and elevation areas;based on binary Logistic regression analysis， it was found that 9 socio-economic indicators such as satisfaction with existing infrastructure have a significant impact on the changes in rural residential areas in Midong District.

Key words Spatiotemporal evolution;Rural residential areas;Influencing factors;Midong District

近些年來，隨著我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程不斷加快，農(nóng)村建設(shè)與發(fā)展受到了黨和國家的高度重視，農(nóng)村居民點是農(nóng)民生活、居住的重要載體，在城鎮(zhèn)的快速擴張和人口流動的影響下，居民點在分布、形態(tài)、結(jié)構(gòu)上都發(fā)生了明顯的變化［1-2］。近些年來，學(xué)者們對農(nóng)村居民點的空間離散分布、時空格局演變及特征等進行研究分析［3-5］。在研究區(qū)域上，部分學(xué)者選擇喀斯特地區(qū)［6-7］、丘陵地區(qū)［8-9］、干旱區(qū)綠洲［10］、山地都市邊緣區(qū)［11］，在研究方法方面，學(xué)者們用空間自相關(guān)［12］、GIS［13］、變異系數(shù)［14］等多種方法對農(nóng)村居民點的和影響因素進行分析，此外，學(xué)者們還綜合分析了多種因素對農(nóng)村居民點的影響［15-16］，或者通過一類或者幾類因子進行研究［17］。在現(xiàn)有的研究中，學(xué)者們較為關(guān)注農(nóng)村居民點現(xiàn)狀分布及影響因素，對于較長時間段的農(nóng)村居民點的時空演變及其影響因素綜合研究較少。

米東區(qū)作為烏魯木齊市發(fā)展的重要地理區(qū)位，隨著經(jīng)濟水平的發(fā)展，人類活動對農(nóng)村居民點的規(guī)模、形狀和分布產(chǎn)生的影響較大，經(jīng)過實地調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，米東區(qū)農(nóng)村居民點出現(xiàn)了居民點無序擴張、布局散亂、生產(chǎn)生活功能和區(qū)域劃分不清等問題。鑒于此，筆者以米東區(qū)為研究區(qū)域，探索該區(qū)域農(nóng)村居民點時空動態(tài)變化過程，以期為研究區(qū)農(nóng)村居民點優(yōu)化布局提供參考，為未來農(nóng)村居民點演變和發(fā)展方向提供指引。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

米東區(qū)隸屬于新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊市。米東區(qū)位于烏魯木齊東北郊，距烏魯木齊市中心城區(qū)15 km。全區(qū)總面積3 407.42 km2，轄5鎮(zhèn)2鄉(xiāng)，8個街道，81個行政村，75個社區(qū)。米東區(qū)位于歐亞大陸腹地，遠(yuǎn)離海洋，屬中溫帶大陸性干旱氣候。夏季炎熱，冬季寒冷，降水量少，蒸發(fā)旺盛，光照充足，熱量豐富，氣溫差日、年變化大。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

該研究所需要的數(shù)據(jù)包括空間分析數(shù)據(jù)、自然概況數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、調(diào)研數(shù)據(jù)，其中，空間分析數(shù)據(jù)由烏魯木齊市自然資源局提供，米東區(qū)DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云平臺；自然概況和社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)來源于《烏魯木齊統(tǒng)計年鑒》、米東區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報和米東區(qū)政府工作報告等；調(diào)研數(shù)據(jù)主要是設(shè)計調(diào)查問卷，進行實地走訪分發(fā)問卷。

1.3 研究方法

1.3.1 景觀格局指數(shù)。

景觀指數(shù)能夠反映農(nóng)村居民點景觀的結(jié)構(gòu)組成以及衡量其斑塊的空間分布特征。選取斑塊總面積（CA）、斑塊個數(shù)（NP）、斑塊密度（PD）、景觀形狀指數(shù)（LSI）、平均形狀指數(shù)（SHAPE_MN）等指標(biāo)用于研究農(nóng)村居民點的規(guī)模、形態(tài)、密度空間分布特征。

1.3.2 平均最近鄰指數(shù)。

用于判定農(nóng)民點整體分布模式，其計算公式如下［18］：

1.3.3 二元Logistic回歸分析。

根據(jù)該研究特點，采用二元Logistic回歸模型?；貧w模型的具體形式如下：

其中：y 是因變量，x是自變量，β0是常數(shù)，稱為截距項；βi（i=1，2，…，m）是待估計參數(shù)，m則是影響概率的因素個數(shù)。

根據(jù)上所述，建立農(nóng)戶離開意愿對農(nóng)村居民點時空演影響因素之間的函數(shù)為：

其中：Y1代表農(nóng)戶對現(xiàn)有居民點滿意;Y0代表農(nóng)戶對現(xiàn)有居民點不滿意;xi代表解釋變量;β0是常數(shù)項;β1是待估計系數(shù);ε是隨機誤差項。

2 結(jié)果與分析

2.1 米東區(qū)農(nóng)村居民點布局時空演變分析

2.1.1 農(nóng)村居民點整體變化特征。

如圖1所示，隨著時間的變化米東區(qū)農(nóng)村居民點面積的增長趨勢呈現(xiàn)出明顯的階段性波動，從整體的農(nóng)村居民點面積來看，在2010年農(nóng)村居民點的面積最大，達到26.18 hm2；而在2015年，農(nóng)村居民點出現(xiàn)較大幅度的減少，同2010年相比減少約7.17 hm2，這說明在2010—2015年，米東區(qū)城市化進程加快，導(dǎo)致農(nóng)村居民點面積遞減；而2020年農(nóng)村居民點增加至25.55 hm2，相較于2015年，增加趨勢顯著，表明隨著農(nóng)村土地綜合整治工作的推進，米東區(qū)農(nóng)村居民點用地規(guī)模得到一定程度的擴張。

2.1.2 農(nóng)村居民點景觀格局指數(shù)變化分析。

如表1所示，米東區(qū)農(nóng)村居民點規(guī)模整體上呈現(xiàn)縮小趨勢。其中，斑塊密度在2010—2015年期間呈現(xiàn)增加顯著，斑塊密度數(shù)值越大，表明在這期間米東區(qū)農(nóng)村居民點景觀的破碎度越大；最大斑塊面積指數(shù)由17.814 3減少到11.614 9，農(nóng)村居民點的平均規(guī)模呈現(xiàn)縮小趨勢。這表明在2010—2020年，米東區(qū)農(nóng)村居民點擴張速度較慢，規(guī)模演變數(shù)值總體表現(xiàn)出從增加到減少的趨勢。

2.1.3 農(nóng)村居民點密度演變分析。

通過ArcGIS 10.2進行平均最鄰近計算，得出結(jié)果如表2所示。根據(jù)運算結(jié)果可以清楚地看到，米東區(qū)農(nóng)村居民點分布呈現(xiàn)集聚態(tài)勢，而在研究期內(nèi)米東區(qū)農(nóng)村居民點的ANN值均小于1，這表明在2010、2015和2020年米東區(qū)農(nóng)村居民點呈現(xiàn)空間聚集分布特征。

2.2 米東區(qū)農(nóng)村居民點時空演變的影響因素分析

2.2.1 坡度因素。

根據(jù)研究需要，把米東區(qū)坡度分為0°～3°、>3°～6°、>6°～9°、>9°～12°、>12°這5類，米東區(qū)大部分地區(qū)都處于地勢平緩、坡度較低的地區(qū)，坡度對米東區(qū)大部分地區(qū)的發(fā)展限制較小，但對農(nóng)村居民點的分布產(chǎn)生影響。如表3所示，0°～3°坡度范圍內(nèi)居民點個數(shù)和居民點面積最多，其中，2010年農(nóng)村居民點面積在這近10年之中最大，為25.51 hm2；>3°～6°坡度范圍內(nèi)在2010年居民點個數(shù)與面積均為最大，面積為0.37 hm2，面積最小是在2015年，其次是2020年；>6°～9°坡度范圍內(nèi)，農(nóng)村居民點個數(shù)和面積在2010年期間最大，其次是2020、2015年；>9°～12°坡度范圍內(nèi)農(nóng)村居民點在2015年居民點個數(shù)和面積達到最大，占比0.48%，居民點個數(shù)在2010年最少，僅有84個；>12°坡度范圍內(nèi)居民點的個數(shù)和面積較少，居民點個數(shù)在2010年時最大，達到了84個，而到了2020年，僅有17個，面積占比分別為0.29%、0.07%、0.06%。

2.2.2 高程因素。根據(jù)研究需要，把米東區(qū)高程分為<500 m、500～600 m、>600～700 m、>700～800 m、>800～900 m、>900 m，如表4所示，從表中可以看出，在<500 m的高程范圍內(nèi)農(nóng)村居民點的個數(shù)和面積最多，其中，在2020年居民點的數(shù)量和面積均達到最大，居民點面積占比為68.20%；在500～600 m高程范圍內(nèi)農(nóng)村居民點的個數(shù)和面積在2010年最大；在>600～700 m高程范圍內(nèi)農(nóng)村居民點的個數(shù)及面積在2020年均為最小值，2010年為最大值，且面積占比相差6.91百分點；在>700～800 m高程范圍內(nèi)居民點數(shù)量和面積在2020年達到最大；在>800～900 m的高程范圍內(nèi)，農(nóng)村居民點數(shù)量在2010年最多，達到了1 060個；>900 m的高程范圍內(nèi)農(nóng)村居民點數(shù)量在2010年最少。

2.2.3 社會經(jīng)濟因素。

通過二元Logistic模型對影響米東區(qū)農(nóng)村居民點變化具體指標(biāo)進行分析。通過對村領(lǐng)導(dǎo)的訪問與實地走訪調(diào)研，將選取基礎(chǔ)設(shè)施完善程度、農(nóng)戶就業(yè)基本情況、農(nóng)戶子女教育基本情況、宅基地相關(guān)政策、村莊規(guī)劃5個因素，并選取了12個具體指標(biāo)因子，具體結(jié)果見表5。

如表6所示，通過對數(shù)據(jù)參數(shù)進一步的實證分析可知，現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施滿意度、是否有外出打工人員、傾向于哪里就業(yè)等12個問題通過了參數(shù)分析表的檢驗，具體的分析結(jié)果如下。

2.2.3.1 基礎(chǔ)設(shè)施完善程度對農(nóng)村居民點變化的影響。

現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施滿意度的Sig.值為0.005，B值為0.450，呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，意味著現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施滿意度會對離開意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。從與農(nóng)戶的交談中可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施越完善，農(nóng)民生活條件更便利，幸福指數(shù)就越高，相應(yīng)的愿意離開居民點的農(nóng)戶就越少。是否缺基礎(chǔ)設(shè)施的Sig.為0.152，大于0.005，這表示是否缺基礎(chǔ)設(shè)施并不會對離開意愿產(chǎn)生影響。

2.2.3.2 農(nóng)戶就業(yè)基本情況對農(nóng)村居民點變化的影響。

是否有外出打工人員、傾向于哪里就業(yè)、是否認(rèn)同工作所在地是農(nóng)村居民點變化原因，均對離開意愿呈現(xiàn)顯著的影響，Sig.分別為0.014、0.001和0.021，B值分別為0.843、0.531和-0.350，這表明是否有外出打工人員和傾向于哪里就業(yè)對離開意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系，而是否認(rèn)同工作所在地是農(nóng)村居民點變化原因?qū)﹄x開意愿產(chǎn)生負(fù)向的影響關(guān)系。

2.2.3.3 農(nóng)戶子女教育基本情況對農(nóng)村居民點變化的影響。

是否認(rèn)同子女教育問題是農(nóng)村居民點變化原因Sig.為0.000，B值為-0.524，呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，意味著是否認(rèn)同子女教育問題是農(nóng)村居民點變化原因會對離開意愿產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響關(guān)系。對于家中子女在初中、高中的農(nóng)戶家庭來說，農(nóng)村、城鎮(zhèn)的教育水平及設(shè)施遠(yuǎn)不如城市，考慮到子女的教育愿意選擇改變現(xiàn)有居民點，而此次調(diào)查數(shù)據(jù)的農(nóng)戶大多數(shù)是家中子女較少，因此分析結(jié)果呈現(xiàn)出負(fù)向影響關(guān)系。

2.2.3.4 宅基地相關(guān)政策對農(nóng)村居民點變化的影響。宅基地關(guān)注度、宅基地相關(guān)法律制度清楚度、是否知道“一戶一宅”和“三權(quán)分置”政策規(guī)定呈現(xiàn)出顯著性，Sig.分別為0.001、0.043和0.007，B值分別為0.829、0.390和0.893，這意味著宅基地關(guān)注度、宅基地相關(guān)法律制度清楚度、是否知道“一戶一宅”和“三權(quán)分置”政策規(guī)定對農(nóng)戶離開意愿均呈現(xiàn)出顯著的正向影響關(guān)系。目前，我國農(nóng)村實行的“一戶一宅”制度，但是在現(xiàn)實的生活中，超占、多占的現(xiàn)象依舊很多。而宅基地相關(guān)政策的改革在很大程度上利于農(nóng)戶、農(nóng)村的發(fā)展，對于了解宅基地相關(guān)政策的農(nóng)戶來說，這能夠帶來一定的收益，改善家庭現(xiàn)狀。

2.2.3.5 村莊規(guī)劃對農(nóng)村居民點變化的影響。對村莊規(guī)劃了解程度的Sig.為0.000，B值為0.661，這意味著村莊規(guī)劃了解程度對農(nóng)戶離開意愿呈現(xiàn)出顯著的正向影響關(guān)系，Exp （B）=1.936，意味著村莊規(guī)劃了解程度增加一個單位時，離開意愿的變化（增加）幅度為0.596倍。是否應(yīng)該了解村莊規(guī)劃進展和結(jié)果的Sig.值為0.320，大于0.005，這說明對農(nóng)戶離開意愿沒有影響關(guān)系。

3 結(jié)論與展望

以烏魯木齊市米東區(qū)為研究區(qū)，通過研究2010—2020年米東區(qū)農(nóng)村居民點的整體變化特征、景觀格局指數(shù)變化以及密度演變情況來探討米東區(qū)農(nóng)村居民點時空演變特征，基于此，進一步從坡度、高程這2個角度來分析影響米東區(qū)農(nóng)村居民點的影響因素。最終得出以下結(jié)論：

（1）從米東區(qū)農(nóng)村居民點整體變化特征來看，居民點面積呈先降低再增加的變化趨勢，總體上呈增長趨勢。居民點的數(shù)量增長情況與面積的變化趨勢基本一致。

（2）對米東區(qū)農(nóng)村居民點景觀格局指數(shù)變化分析，在研究期內(nèi)，米東區(qū)的聚集度呈現(xiàn)出降低到增加的趨勢，展現(xiàn)出分散到聚集的狀態(tài)。從密度演變方面來看，研究期內(nèi)米東區(qū)農(nóng)村居民點的ANN值均小于1，呈現(xiàn)空間聚集分布特征。

（3）通過統(tǒng)計不同坡度、高程區(qū)間范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點的個數(shù)、面積及面積占比，可以發(fā)現(xiàn)隨著坡度、高程的增加，農(nóng)村居民點的數(shù)量及面積也越來越小，這說明米東區(qū)農(nóng)村居民點的數(shù)量及面積與坡度、高程的變化情況息息相關(guān)。

（下轉(zhuǎn)第270頁）

（4）通過調(diào)查數(shù)據(jù)分析，選取5個因素12個指標(biāo)對米東區(qū)農(nóng)村居民點變化的社會經(jīng)濟因素進行二元Logistic回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)有9個社會經(jīng)濟指標(biāo)對米東區(qū)農(nóng)村居民點變化產(chǎn)生顯著影響。

參考文獻

［1］馮佰香，李加林，何改麗，等.農(nóng)村居民點時空變化特征及驅(qū)動力分析：以寧波市北侖區(qū)為例［J］.生態(tài)學(xué)雜志，2018，37（2）：523-533.

［2］ 畢雪昊，凌宇，楊小艷，等.徐州市農(nóng)村居民點用地時空變化及其影響因素［J］.江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，48（10）：263-268.

［3］ 吳俊，郭熙，傅聰穎，等.南方丘陵區(qū)農(nóng)村居民點離散度時空演變及其影響因素：以江西省鷹潭市為例［J］.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2021，26（10）：209-222.

［4］ 崔欣，王印傳，張佰林，等.保定市農(nóng)村居民點時空格局演變及影響因素［J］.水土保持研究，2020，27（5）：265-272.

［5］ 商冉，曲衍波，姜懷龍.人地關(guān)系視角下農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)型的時空特征與形成機理［J］.資源科學(xué)，2020，42（4）：672-684.

［6］ 李曉青，王一淳，徐修橋.喀斯特地區(qū)農(nóng)村居民點時空演變格局及影響因素：以平果市為例［J］.水土保持研究，2022，29（3）：375-382.

［7］ 廖艷梅，蘭安軍，尹林江，等.喀斯特山區(qū)農(nóng)村居民點空間分布特征及其影響因素［J］.水土保持研究，2021，28（6）：233-241.

［8］ 何炬，張雪松，鄧振，等.低山丘陵地區(qū)農(nóng)村居民點空間分布特征及影響因素：以湖北省隨縣為例［J］.江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47（14）：310-315.

［9］ 佟艷，牛海鵬，樊良新，等.豫南丘陵山區(qū)農(nóng)村居民點用地分布影響因素及時空異質(zhì)性分析［J］.水土保持研究，2022，29（4）：387-393.

［10］ 師滿江，頡耀文，曹琦.干旱區(qū)綠洲農(nóng)村居民點景觀格局演變及機制分析［J］.地理研究，2016，35（4）：692-702.

［11］? 鄂施璇，王兆林.山地都市邊緣區(qū)農(nóng)村居民點格局演變及影響因素分析［J］.重慶工商大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，38（4）：93-101.

［12］? 柴嬌嬌，楊柳，索萌萌.基于空間自相關(guān)的黎平縣農(nóng)村居民點分布與影響因素關(guān)系研究［J］.國土與自然資源研究，2021（2）：1-5.

［13］? 鄭先迪，鄭華偉，劉友兆.基于GIS的農(nóng)村居民點空間分布及影響因素分析：以盱眙縣為例［J］.土壤通報，2019，50（3）：550-554.

［14］? 譚學(xué)玲，閆慶武，李晶晶，等.盤縣農(nóng)村居民點空間分布特征及其地形地貌影響因素分析［J］.長江流域資源與環(huán)境，2017，26（12）：2083-2090.

［15］ 董倩，葉長盛.南昌市農(nóng)村居民點時空演變及影響因素分析［J］.江西農(nóng)業(yè)學(xué)報，2021，33（7）：131-138，144.

［16］ 廖傳露，董廷旭，張玉金，等.基于地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)的綿竹市農(nóng)村居民點景觀空間格局分析［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2022，50（3）：213-218，230.

［17］ 王雅梅，宋軍陽.中國農(nóng)村居民點優(yōu)化研究進展與啟示［J］.小城鎮(zhèn)建設(shè)，2022，40（7）：31-37.

［18］ 馬小娥，白永平，紀(jì)學(xué)朋，等.干旱區(qū)內(nèi)陸河流域農(nóng)村居民點時空格局演變及影響因素［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（1）：106-116.