崔成　李玉環(huán)　高慶宇

摘要 介紹了現(xiàn)階段我國農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布的有關(guān)內(nèi)容，并針對(duì)性地根據(jù)濟(jì)寧市微山縣2012年TM遙感圖像、地形圖等得出研究區(qū)居民點(diǎn)空間分布特征信息，然后采用樣方分析（QA）、K（d）函數(shù)以及Voronoi圖分析法研究微山縣居民點(diǎn)空間分布的特征。研究結(jié)果表明，微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)具有明顯集聚特征的空間分布，并且集聚性指數(shù)與研究尺度呈正相關(guān)關(guān)系；同時(shí)具有微觀隨機(jī)性、中觀尺帶性、宏觀塊狀集中等特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞 農(nóng)村居民點(diǎn)；TM遙感圖像；空間數(shù)據(jù)分析；分布模式

中圖分類號(hào) S127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2015）20-362-04

Abstract The related content of rural residential area distribution in China at the present stage was introduced， according to TM remote sensing image， topographic map in Weishan County in 2012， the residential spatial distribution characters were obtained. By using the kind of square analysis（QA） method， K（d） function and Voronoi chart analysis method to study the rural residential areas space distribution in Weishan County. The results showed that： the spatial distribution of Weishan County settlement has the obvious space dependence， in general， present a concentration distribution characteristic； As research scale change， residential areas， the distribution of agglomeration sex index also increases； Residential space distribution of hot spots in the microscopic scales random medium， in a space scale has the shaft extensibility， macro scale has the characteristics of planar concentration.

Key words Rural residential； TM remote sensing； Spatial data analysis； Distribution pattern

國外對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)的研究重點(diǎn)主要集中在村鎮(zhèn)的規(guī)劃和建設(shè)兩方面。德國和法國側(cè)重于從農(nóng)業(yè)耕作半徑以及區(qū)位通達(dá)性等方面進(jìn)行相關(guān)研究[1]，美國則是非常重視小村鎮(zhèn)的規(guī)劃[2]，同時(shí)以縮小城鄉(xiāng)差距為目的的英國則主要進(jìn)行中心村方面的建設(shè)研究[3]。國內(nèi)第1次提出關(guān)于農(nóng)村居民點(diǎn)用地方面存在問題和解決辦法的見解是在20世紀(jì)80年代。有學(xué)者將研究重點(diǎn)放在農(nóng)村居民點(diǎn)的管理方面[4]。也有學(xué)者通過對(duì)重慶市九龍坡區(qū)居民點(diǎn)進(jìn)行研究，提出了影響農(nóng)村居民點(diǎn)用地變化的驅(qū)動(dòng)因子體系[5]。有研究認(rèn)為農(nóng)村居民點(diǎn)的整理不僅要考慮到各地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)理論上的整理潛力，還要知道該地區(qū)自然條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及農(nóng)業(yè)開發(fā)挖潛能力的影響[6]。

以濟(jì)寧市微山縣為研究對(duì)象，對(duì)研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布進(jìn)行分析，探討農(nóng)村居民點(diǎn)空間模式形成發(fā)展的原因，進(jìn)而提出農(nóng)村居民點(diǎn)空間調(diào)整的具體思路，用于指導(dǎo)微山縣新農(nóng)村的規(guī)劃建設(shè)。近年來，不少學(xué)者對(duì)不同地域內(nèi)居民點(diǎn)的空間分布特征進(jìn)行了相關(guān)研究 ，包括荒漠中綠洲、黃土高原、谷內(nèi)盆地以及其他具有典型特征的地方等，研究內(nèi)容主要涉及土地利用、整理、布局、時(shí)空分布和影響因素分析等[7]。筆者基于2012年微山縣TM遙感圖像對(duì)微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布特征進(jìn)行分析，研究其集聚、發(fā)散程度及變化趨勢，從實(shí)踐上指導(dǎo)農(nóng)村居民點(diǎn)類型劃分，從而服務(wù)于微山縣總體規(guī)劃，為促進(jìn)區(qū)域農(nóng)村居民點(diǎn)空間體系建立提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

微山縣位于山東省南部，地處116°34′～117°24′ E，34°26′～35°20′ N，南北長120 km，東西寬8～30 km，總面積1 779.8 km2。2012年總?cè)丝?9.51萬人，城市人口16.91萬人。全縣平均人口密度388人/km2，陸地平均人口密度1 256人/km2。

1.2 研究方法

樣方分析法是研究空間點(diǎn)模式最常用的方法，其具體做法是用一組樣方覆蓋在研究區(qū)域上并作疊置分析，統(tǒng)計(jì)落在每一個(gè)樣方上的樣本數(shù)，通過統(tǒng)計(jì)研究區(qū)域內(nèi)不同的具有m點(diǎn)數(shù)樣方的頻率及個(gè)數(shù)，并通過和完全隨機(jī)Poisson分布對(duì)比來判斷得出樣方的點(diǎn)模式空間分布特征。其結(jié)果用方差均值比判斷，具體公式如下：

式中，VAR 為樣方頻率方差，Mean為平均樣方頻率，pi 為含i個(gè)點(diǎn)樣方的頻率，xi 為單樣方內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，n為樣方總數(shù)，m 為點(diǎn)總數(shù)。目前一般確定樣方大小采用“拇指規(guī)則”，即選用樣方的大小應(yīng)當(dāng)是平均每個(gè)點(diǎn)所占面積的2倍[8]。

K函數(shù)是分析居民點(diǎn)空間分布格局的重要方法。其定義為：

式中，ρ為點(diǎn)的密度，n為點(diǎn)實(shí)體的總數(shù)，A 為點(diǎn)模式分布的面積，C（Si，d） 表示以第i點(diǎn)Si為圓心、d為半徑的圓，count[S ∈ C（Si，d） ]表示點(diǎn)集S 落在圓C內(nèi)的點(diǎn)數(shù)。K函數(shù)為一個(gè)單調(diào)遞增函數(shù)，密度為ρ的點(diǎn)集在均勻分布條件下K′d =πd2。因此如果K（d）>K′d ，表明點(diǎn)集呈集聚分布，如果K（d）

1.3 研究模式及數(shù)據(jù)介紹

在實(shí)際工作中，許多的地理實(shí)體現(xiàn)象（如聚落、學(xué)校、工廠等）均能被抽象為點(diǎn)，并用點(diǎn)圖來刻畫其空間分布規(guī)律，這就是點(diǎn)模式研究，在該研究用來研究居民點(diǎn)在空間分布的總體態(tài)勢。點(diǎn)模式研究的方法很多，主要有樣方分析法、最近鄰距離分析法、K函數(shù)法、Voronoi圖分析法等。其中，樣方分析法最能直接、形象地反映出分布的集聚與分散狀況；而K函數(shù)分析法則能進(jìn)一步確定其離散與集聚程度隨尺度的變化情況；Voronoi圖分析法則研究自然和社會(huì)等條件對(duì)農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布的影響。因此，采用以上3種方法能有力地說明居民點(diǎn)的空間分布狀況。

運(yùn)用ERDAS對(duì)微山縣（2個(gè)街道、6個(gè)鎮(zhèn)、7個(gè)鄉(xiāng)）范圍內(nèi)的2012年的TM遙感影像解譯，得到微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布信息特征，進(jìn)而為整個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布模式研究提供數(shù)據(jù)支持。

1.4 研究區(qū)居民點(diǎn)相關(guān)信息的提取

因?yàn)樵撗芯克玫降膱D像已經(jīng)經(jīng)過幾何校正與輻射量校正，所以在這直接進(jìn)行影像增強(qiáng)的處理。

影像增強(qiáng)的目的是為了獲得更好的清晰度，增強(qiáng)在干擾條件下（如雨雪、煙霾等）獲取遙感圖像的真實(shí)感?，F(xiàn)有的影像增強(qiáng)方法按其計(jì)算過程可分為線性變換和非線性變換，按操作對(duì)象可分為點(diǎn)運(yùn)算、局部運(yùn)算和全局運(yùn)算[11]。

經(jīng)過影像增強(qiáng)及其他處理，得到最終TM圖像（圖2）。

圖像分類即基于圖像象元的數(shù)據(jù)文件值，將象元?dú)w并成有限幾種類型、等級(jí)或數(shù)據(jù)集的過程。常規(guī)圖像分類主要有2種方法，分別為非監(jiān)督分類與監(jiān)督分類。綜合考慮該研究的實(shí)際情況，選用非監(jiān)督分類的方法進(jìn)行分類，分類后的遙感圖像見圖3。

因研究所用的遙感圖像范圍較大，不準(zhǔn)確，因此在進(jìn)行分析之前需確定微山縣的縣界，根據(jù)微山縣的地形圖（圖4）及地圖（圖5），利用arcgis確定的縣界如圖6所示，再通過空間分析疊加后得到圖7。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣方法結(jié)果分析

通過對(duì)微山縣統(tǒng)計(jì)年鑒的查閱，結(jié)合微山縣的遙感圖像及地形圖可知，微山縣居民點(diǎn)的總數(shù)為565個(gè)，而微山縣居民點(diǎn)的總面積為9 127.3 hm2（表1）。每個(gè)居民點(diǎn)所占平均面積為0.16 km2 ，同時(shí)依據(jù)拇指規(guī)則可以得出樣方面積為0.32 km2 ，因此我們采用600 m×600 m（面積為0.36 km2 ）樣方對(duì)微山縣居民點(diǎn)的分布模式進(jìn)行研究分析。

因?yàn)槲⑸娇h水面面積大，所以在研究中必須剔除這部分面積。通過疊置分析可知微山縣范圍內(nèi)總共有788個(gè)樣方，刪掉消除邊界效應(yīng)的樣方，剩余721個(gè)樣方。在刪去未被樣方覆蓋的居民點(diǎn)后統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣方內(nèi)的居民點(diǎn)的數(shù)目，結(jié)果見表2。

通過計(jì)算可知，樣方頻率方差VAR=1.766 1 ，平均樣方頻率Mean=1.858 7，方差均值比VMR=0.955 6<1，因此微山縣居民點(diǎn)的空間分布具有發(fā)散分布的趨勢。

2.2 K函數(shù)結(jié)果分析

利用K函數(shù)分析微山縣居民點(diǎn)的空間分布，經(jīng)過計(jì)算，K（d）>πd2，據(jù)此可以判斷微山縣居民點(diǎn)的空間分布具有發(fā)散的特點(diǎn)。且隨著尺度的增加不斷變大。

2.3 Voronoi圖分析法結(jié)果分析 農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布類型共有集群型、隨機(jī)型和均勻型3 種。由微山縣統(tǒng)計(jì)年鑒可知，微山縣共有565個(gè)農(nóng)村居民點(diǎn)，其總用地面積比例僅為5.14% ，居民點(diǎn)平均面積為0.16 km2 ，微山縣接近55%的縣區(qū)屬于河湖，所以農(nóng)村居民點(diǎn)大多沿湖分散。因此，農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布呈分散狀[12]。微山縣地域的自然情況以及高城鎮(zhèn)化導(dǎo)致該地區(qū)的農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)量和用地面積比例較小。另一方面，河湖是影響微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布的重要因素。由表3可以看出，板塊數(shù)、用地面積及密度隨著距河湖距離的增加先增后減。

3 問題與對(duì)策

3.1 農(nóng)村空間分布存在的問題

根據(jù)以上數(shù)據(jù)研究結(jié)果，結(jié)合我國其他地區(qū)的居民點(diǎn)分布特點(diǎn)可以總結(jié)出當(dāng)前以微山縣為代表的大批農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布中存在的普遍問題[13]。首先，由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然地理?xiàng)l件的影響，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)總體布局分散，且占地面積廣，集約利用率低。其次，農(nóng)村居民點(diǎn)不合理擴(kuò)張導(dǎo)致了內(nèi)部過于陳舊而且閑置現(xiàn)象嚴(yán)重，整體呈現(xiàn)空心趨勢。最后，村民關(guān)注住宅建設(shè)，建筑單體面積越來越大，但忽視了生活基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

3.2 基于微山縣居民點(diǎn)分布問題的調(diào)整

基于微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)空間發(fā)展與改造中存在的問題和原因，提出了設(shè)施集中和綜合整治2種辦法。①設(shè)施集中。

設(shè)施集中型是針對(duì)微山縣經(jīng)濟(jì)水平低導(dǎo)致形成低密度塊狀農(nóng)村居民點(diǎn)空間模式的調(diào)整措施，重點(diǎn)在于突出中心村帶頭作用，形成小規(guī)模團(tuán)狀分布。

②綜合整治。綜合整治是針對(duì)微山縣由于水文地理?xiàng)l件導(dǎo)致的高密度條帶狀農(nóng)村居民點(diǎn)空間模式的調(diào)整措施[14]。在綜合整治的過程中既要考慮當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)村分布，還要考慮到環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展問題，最終實(shí)現(xiàn)土地的集約利用和農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)?；?。

4 結(jié)論與討論

空間數(shù)據(jù)分析是地理信息科學(xué)的一個(gè)重要的方向，研究中通過樣方分析對(duì)微山農(nóng)村居民點(diǎn)空間分布研究后發(fā)現(xiàn)VMR<1，空間分布為整體分散趨勢。通過K函數(shù)對(duì)微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)研究后可知，其研究尺度、K函數(shù)和分散規(guī)模三者間呈正相關(guān)關(guān)系，即尺度減小，分散性減弱。微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)多而小，呈現(xiàn)出延微山湖帶狀延伸的趨勢。從結(jié)果圖上看，西南地區(qū)居民點(diǎn)用地面積比例高，規(guī)模也較大，呈塊狀分布比較多；西北方因?yàn)榈貏萦绊懀r(nóng)村居民點(diǎn)用地面積比例較低而且規(guī)模小，密度也較低。微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布還與河湖存在緊密聯(lián)系，因?yàn)檎麄€(gè)微山縣湖泊的面積占到了總面積的一半，距離河流越遠(yuǎn)，農(nóng)村居民點(diǎn)密度先增后減，農(nóng)村居民點(diǎn)個(gè)數(shù)同樣也是先增后減的趨勢。泰森多邊形可以較準(zhǔn)確地表達(dá)研究區(qū)的空間分布特征，因此可以作為點(diǎn)模式研究對(duì)象，但是其分界標(biāo)準(zhǔn)還沒有統(tǒng)一。微山縣農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布特征受水域影響極大。因?yàn)檗r(nóng)村居民點(diǎn)的研究不僅可以反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)村生活居住習(xí)慣和現(xiàn)狀，還可以作為政府調(diào)整政策的依據(jù)，所以對(duì)各地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)的探究具有非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

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