杜婉婷，李淑杰，黃夢佳，曹競文，齊 魯

（吉林大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，吉林·長春 130061）

農(nóng)村居民點是農(nóng)戶生活和進行各種活動而聚集的定居場所[1-3]。農(nóng)村居民點的規(guī)模、空間分布特征是多種因素綜合作用的結(jié)果，對居民點分布特征及其影響因素的研究，一直是人文地理、GIS等學(xué)科的熱點研究問題。如：王重玲等運用GIS空間分析與數(shù)據(jù)統(tǒng)計相結(jié)合的方法分析寧夏干旱帶居民點的空間分布特征，發(fā)現(xiàn)居民點的分布很大程度上受區(qū)域環(huán)境的影響[4]；李珊珊等借助空間點模式分析與空間分析發(fā)現(xiàn)地形是影響寧強縣居民點分布的主導(dǎo)因素，并提出農(nóng)村居民點整合優(yōu)化的合理建議[5]；周啟剛等利用多種方法對石柱縣農(nóng)村居民點的分布特征進行分析，確定石柱縣能進行居民點新建與復(fù)墾的區(qū)域，為山地丘陵區(qū)新建農(nóng)村居民點的選址及復(fù)墾提供理論支持[6]；譚學(xué)玲等運用核密度估計和變異系數(shù)結(jié)合景觀格局指數(shù)研究盤縣農(nóng)村居民點空間分布與景觀特征，提出在各種地形地貌因素中，海拔、坡度等是影響農(nóng)村居民點分布的關(guān)鍵因子[7]；馮佰香等運用轉(zhuǎn)移模型、平均最臨近指數(shù)等方法研究寧波市北侖區(qū)農(nóng)村居民點時空變化及驅(qū)動因素，發(fā)現(xiàn)國道和縣級道路走向與居民點布局密切聯(lián)系[8]。

對農(nóng)村居民點的研究已轉(zhuǎn)向定量分析、模型構(gòu)建，研究方法上結(jié)合GIS空間分析技術(shù)、地統(tǒng)計相關(guān)分析模型和景觀生態(tài)學(xué)數(shù)量分析方法來定量研究農(nóng)村居民點的空間分布特征及影響因素[9-11]。目前單一行政區(qū)劃或地貌類型農(nóng)村居民點時空演變規(guī)律研究很多且方法成熟多樣，但針對不同地貌類型的農(nóng)村居民點的相關(guān)研究還是偏少。為此，本文選擇地貌類型豐富的吉林省琿春市為研究區(qū)域，分析琿春市農(nóng)村居民點用地變化的規(guī)律及其原因，為合理利用土地資源、促進農(nóng)村土地節(jié)約集約利用提供參考。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

琿春地處吉林省東部，位于延邊朝鮮族自治州東南?，q春市地形呈馬鞍形，東、南、北三面被群山環(huán)繞，西側(cè)為琿春河沖積平原，境內(nèi)還有敬信、春化等小型平原和盆地，地貌類型豐富。農(nóng)村居民點的分布形態(tài)也具有多樣化，既有沿鄉(xiāng)鎮(zhèn)集中分布呈團塊狀形態(tài)，也有沿道路河流擴展呈條帶狀分布形態(tài)，同時也伴隨零星的山區(qū)“滿天星”分布形態(tài)。以琿春市為研究區(qū)域?qū)r(nóng)村居民點時空動態(tài)變化進行研究，可以表征不同地貌類型下農(nóng)村居民點時空動態(tài)變化的特征，具有較好的代表性。

1.2 數(shù)據(jù)來源

琿春市2008—2017年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫、鄉(xiāng)鎮(zhèn)駐地、河流、道路等矢量數(shù)據(jù)，琿春市統(tǒng)計年鑒、國民與社會經(jīng)濟發(fā)展公報等數(shù)據(jù)，由琿春市國土資源局提供；琿春市DEM來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺。

2 研究方法

2.1 核密度估計

核密度估計是一種關(guān)于熱點和冷點的識別與分析方法[12]，通過計算區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)聚集情況，產(chǎn)生一個連續(xù)的密度表面。核密度測算值越高，表示農(nóng)村居民點的空間分布密度越大。一般而言，可將其定義為：

設(shè)定x1、x2、…、xn是從分布密度函數(shù)f的總體中抽取的獨立同分布樣本，估計f在某點x處的值，通常采用Rosenblatt-Parzen核進行估計：

式中：fn為核密度測算值；n為搜索半徑范圍內(nèi)的點數(shù)；h為搜索半徑；k為核函數(shù)；（x-xi）為測算點x到樣本點xi處的距離。

2.2 集聚性分析

（1）高/低聚類分析（Getis-Ord General G）

Getis-Ord General G分析是一種推論統(tǒng)計，General G指數(shù)可用來判定高、低值的聚類程度[13]。其分析結(jié)果將在隨機分布的情況下進行解釋，其中P值和z得分用于衡量是高值聚類還是低值聚類，二者都關(guān)聯(lián)于標準正態(tài)分布。相關(guān)的計算公式如下：

式中：xi、xj分別表示i和j區(qū)域的變量值；wij(d)表示以距離規(guī)則定義的空間權(quán)重；E(G)和V(G)分別表示G的期望值和方差。

（2）熱點分析（Getis-Ord Gi*）

Getis-Ord Gi*分析是Getis-Ord General G的局部性分析，可對研究區(qū)內(nèi)的每個要素進行聚集性分析，計算公式如下：

式中：xi、xj分別表示i和j區(qū)域的變量值；wij(d)表示以距離規(guī)則定義的空間權(quán)重。

3 農(nóng)村居民點用地變化特征分析

3.1 時間維度變化特征

（1）農(nóng)村居民點總體變化情況

2008—2017 年琿春市農(nóng)村居民點面積總體變化情況如表1所示。由此可看出，琿春市農(nóng)村居民點用地面積呈逐年增加的趨勢，由2008年的4 243.42 hm2增加到2017年的5 009.61 hm2，共增加了766.19 hm2。此間，琿春市總?cè)丝谠黾恿? 423人，而農(nóng)業(yè)人口減少了14 135人，農(nóng)業(yè)人口比重由2008年的28.6%降低為2017年的21.5%，表明近年來琿春市人口類型由農(nóng)業(yè)人口逐漸向非農(nóng)業(yè)人口方向轉(zhuǎn)移。隨著城市化進程的加快，農(nóng)村居民點面積應(yīng)逐年遞減，而琿春市農(nóng)村居民點面積卻逐年遞增，累計增加了766.19 hm2，人均居住用地面積由2008年的670.77 m2/人增加到2017年的1 019.73 m2/人，增幅為52.02%，表明琿春市城市化發(fā)展的同時還存在農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)村土地利用效率低，部分宅基地閑置等問題。

表1 2008-2017年琿春市農(nóng)村居民點面積統(tǒng)計Table 1 Statistics of rural settlements in Hunchun city in 2008-2017

（2）農(nóng)村居民點各鄉(xiāng)鎮(zhèn)變化

基于ArcGIS平臺，對2008年、2017年琿春市農(nóng)村居民點進行疊加分析，得到琿春市農(nóng)村居民點面積變化特征（圖1）和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點用地情況（表2）。

圖1 2008-2017年琿春市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點面積變化Fig.1 Changes in rural settlements of towns in Hunchun city in 2008-2017

表2 2008年和2017年琿春市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點用地情況Table 2 Land use status of rural settlements in towns of Hunchun city in 2008 and 2017

從表2可看出，琿春市超過25%的農(nóng)村居民點分布于英安鎮(zhèn)，分布面積最大，其中：2008年英安鎮(zhèn)農(nóng)村居民點面積為1 134.87 hm2，占總居民點的比例為26.74%，2017年農(nóng)村居民點面積為1 385.08 hm2，占總居民點面積的比例為27.65%；其次為哈達門鄉(xiāng)，2008年和2017年哈達門鄉(xiāng)的農(nóng)村居民點用地面積占總居民點比例均超過14%；農(nóng)村居民點用地面積第三為三家子滿族鄉(xiāng)，2008年和2017年其農(nóng)村居民點比重均超過10%；市區(qū)范圍內(nèi)農(nóng)村居民點分布面積最少，且2008年和2017年農(nóng)村居民點分布比例均低于0.8%。從變化面積來看，2008—2017年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點面積除了市區(qū)減少以外，其余的鄉(xiāng)鎮(zhèn)均增加，其中面積增加最多的三個鄉(xiāng)鎮(zhèn)為英安鎮(zhèn)、哈達門鄉(xiāng)和近海街，分別增加250.21 hm2、122.11 hm2、115.12 hm2，且增加的面積占總變化面積的63.62%。其中：英安鎮(zhèn)增加的農(nóng)村居民點用地集中于甩灣子村、關(guān)門村和荒山村，主要用于琿春發(fā)電廠和琿春礦區(qū)的選址建設(shè)；哈達門鄉(xiāng)的農(nóng)村居民點用地的增加為農(nóng)村居民點的擴張，主要集中于河北村、馬滴達村和平安村；而近海街的農(nóng)村居民點用地的增加主要集中于圖魯村和春景村，主要服務(wù)于農(nóng)村招商引資項目，如肉牛聯(lián)營公司、農(nóng)墾經(jīng)貿(mào)公司、養(yǎng)?；睾鸵恍┥角f的開發(fā)建設(shè)。其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點面積變化幅度由大到小依次為楊泡滿族鄉(xiāng)、馬川子鄉(xiāng)、敬信鎮(zhèn)、密江鄉(xiāng)、板石鎮(zhèn)、三家子滿族鄉(xiāng)、市區(qū)和春化鎮(zhèn)。

利用ArcGIS軟件Spatial Analyst下的平均中心工具，以行政村面積為權(quán)重對農(nóng)村居民點的空間動態(tài)路徑分析發(fā)現(xiàn)：以2008—2009年為基準，農(nóng)村居民點向西南方向移動1 048.08 m。農(nóng)村居民點重心遷移與琿春市推進農(nóng)村土地整治結(jié)合社會主義新農(nóng)村建設(shè)、生態(tài)移民、村莊拆并等工作有很大關(guān)系。

3.2 空間維度變化特征

（1）核密度估計

以2 500 m為搜索半徑，利用ArcGIS中核密度分析工具完成2008年和2017年農(nóng)村居民點核密度值的測算。以2008年為基準年，利用自然間距分類法，將2008年的核密度測算值劃分為5個等級：＜0.29、0.29-1.04、1.04-2.07、2.07-3.67、＞3.67個/km2，2017年同樣以0.29、1.04、2.07、3.67為臨界點進行等級劃分，最終得到琿春市2008年和2017年農(nóng)村居民點核密度分布（圖2）。

圖2 2008年和2017年琿春市農(nóng)村居民點核密度分布Fig.2 Distribution of kernel density of rural settlements in Hunchun city in 2008 and 2017

由圖2可看出，琿春市農(nóng)村居民點呈現(xiàn)集中與分散并存的空間特征：（1）2008年和2017年琿春市農(nóng)村居民點空間分布核密度最高值分別為6.78個/km2、9.58個/km2，表明在琿春市某些區(qū)域單位面積的農(nóng)村居民點的空間分布數(shù)量明顯增加；（2）從空間分布來看，兩年的核密度分布圖大體上有較為相似的分布格局，均呈現(xiàn)西南部密集，北部、南部、東部稀疏的空間分布特征。具體來看，2個年份其核密度測算的高值區(qū)（＞2.07）主要集中于英安鎮(zhèn)南部、三家子鄉(xiāng)東北部、哈達門鄉(xiāng)西南部和馬川子鄉(xiāng)西北部環(huán)繞琿春市區(qū)分布，中值區(qū)（0.29-2.07）主要分布于敬信鎮(zhèn)、英安鎮(zhèn)中部、以及琿春河沿岸呈條帶狀分布的地區(qū)，其余的大部分地區(qū)為核密度測算低值區(qū)，且核密度值低于0.29個/km2，可見琿春市地廣人??；（3）2017年核密度高值區(qū)較2008年范圍擴大，且呈聚集、連續(xù)分布趨勢，集中分布在琿春市區(qū)周圍英安鎮(zhèn)南部、三家子鄉(xiāng)東北部、哈達門鄉(xiāng)西南部和馬川子鄉(xiāng)西北部，高值區(qū)的擴散與這些地區(qū)交通條件、基礎(chǔ)設(shè)施善、地形地貌有很大的關(guān)系。

（2）空間集聚性分析

對琿春市2008年和2017年農(nóng)村居民點全局聚類分析，得到表3所示結(jié)果。由表3可知，兩年份General G值均為正，z得分均大于1.96，p值均小于0.05。說明該分析結(jié)果的置信度在95%以上，且呈現(xiàn)了明顯的聚類特征。表明琿春市農(nóng)村居民點規(guī)模在全局上呈現(xiàn)高值聚集特征。

表3 General G分析相關(guān)指數(shù)值Table 3 Related index values of General G analysis

對2008年和2017年琿春市農(nóng)村居民點進行熱點分析，得到琿春市2008年和2017年農(nóng)村居民點規(guī)模“熱點”圖（圖3），不同顏色表示z得分的不同，其中紅色區(qū)域為“熱點”區(qū)，藍色區(qū)域為“冷點”區(qū)，淡黃色區(qū)域則為集聚程度不明顯，即隨機分布區(qū)，不同顏色的飽和度代表不同級別的顯著程度?！盁狳c”區(qū)，表示農(nóng)村居民點大規(guī)模聚集；“冷點”區(qū)表明該區(qū)域農(nóng)村居民點小規(guī)模集聚分布。

由圖3可得出：（1）2008—2017年“熱點”和“冷點”均有所減少，且熱點的個數(shù)減少顯著。“熱點”區(qū)面積的減少是基于城鄉(xiāng)土地規(guī)劃的要求，一些農(nóng)村居民點被迫轉(zhuǎn)移，破壞了該區(qū)域內(nèi)原有的集聚模式；個別斑塊的擴張導(dǎo)致其規(guī)模在原有程度上變大，破壞與周圍小規(guī)模農(nóng)村居民的集聚關(guān)系，導(dǎo)致“冷點”減少。（2）對比兩個年份的核密度圖和“熱點圖”，發(fā)現(xiàn)琿春市密度高的農(nóng)村居民點在空間上往往呈現(xiàn)出大規(guī)模集聚的特征，密度低的農(nóng)村居民點在空間上通常出現(xiàn)小規(guī)模集聚的現(xiàn)象。（3）2008—2017年，“熱點”區(qū)向西南方向集中，表明琿春市大規(guī)模集聚的農(nóng)村居民點向西南部集中的趨勢明顯。

4 農(nóng)村居民點動態(tài)變化影響因素分析

4.1 自然因素

圖3 琿春市農(nóng)村居民點熱點分布Fig.3 Distribution of hot spots in rural settlements in Hunchun city

本文選取高程、坡度、河流來研究自然因素作用下農(nóng)村居民點的變化。根據(jù)地形特征將高程數(shù)據(jù)分為三級：平原區(qū)（＜200m）、半山區(qū)（200-500 m）、山區(qū)（＞500 m）；坡度數(shù)據(jù)共分為≤2°、2°-6°、6°-15°、15°-25°、＞25°五個等級；河流主要是琿春市境內(nèi)的干流和較大的支流。將2008—2017年琿春市農(nóng)村居民點面積變化分布圖和高程、坡度文件進行疊加，得到琿春市不同高程、坡度等級農(nóng)村居民點面積變化分布（圖4）。

圖4 不同高程與坡度級別琿春市農(nóng)村居民點面積變化分布Fig.4 Distribution of rural settlements change in Hunchun city with different elevation and slope levels

（1）高程

分析圖4和表4可發(fā)現(xiàn)：只占琿春市約1/3的平原區(qū)卻分布著93%以上的農(nóng)村居民點，且變化面積最大的區(qū)域也集中于平原區(qū)。可以說明：（1）隨著海拔高度的增加，農(nóng)村居民點呈現(xiàn)出垂直遞減的規(guī)律；（2）居民點空間分布差異大，山區(qū)農(nóng)村居民點規(guī)模小且分布稀疏，而平原區(qū)農(nóng)村居民點規(guī)模大且分布密集；（3）平原區(qū)地勢平緩，農(nóng)村居民點的發(fā)展不受空間制約，更適宜農(nóng)村居民點變化與擴張，而山區(qū)受地形限制，農(nóng)村居民點擴展空間受限，且各居民點之間距離遠，呈零星分布。

表4 琿春市不同高程農(nóng)村居民點面積變化統(tǒng)計Table 4 Statistics of rural settlements change at different elevations in Hunchun city

（2）坡度

90%以上的農(nóng)村居民點分布在坡度為一級、二級的區(qū)域。其中，一級坡度區(qū)域面積最大，占研究區(qū)農(nóng)村居民點總面積的70%以上。隨著坡度的增加，農(nóng)村居民點規(guī)模越來越小，坡度較緩的區(qū)域農(nóng)村居民點分布較為密集，而坡度較陡的區(qū)域，農(nóng)村居民點分布較少，且空間分布較為分散。

變化面積大的區(qū)域集中在坡度較緩的地區(qū)。由圖4、表5可看出，2008—2017年農(nóng)村居民點最大變化面積集中在一級坡度區(qū)域內(nèi)，隨著坡度的增加，變化面積呈減少的趨勢，空間變化缺乏均衡性。具體來看，2017年琿春市分布于一級坡度范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點較2008年增加了2.2%，二、三、四級坡度范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點均有減少，較2008年分別減少1.89%、0.31%和0.21%，五級坡度范圍內(nèi)農(nóng)村居民點面積無變化。

表5 琿春市不同坡度農(nóng)村居民點面積變化統(tǒng)計Table 5 Statistics of rural settlements change at different slopes in Hunchun city

（3）河流

古往今來，人們都是沿著河流選址建居以滿足日常耕種勞作和生活用水，河流水面作為影響農(nóng)村居民點動態(tài)變化的自然因素是不可忽視的[14]?，q春市的河流主要分布在坡度較平緩的地區(qū)，且隨著與河流的距離越來越大，河流兩側(cè)的農(nóng)村居民點分布逐漸由聚集型分布向零散型分布轉(zhuǎn)變。由表6可得：（1）距河流2.0 km范圍內(nèi)，農(nóng)村居民點分布面積較大，其中2008年和2017年分別有95.94%、96.44%的農(nóng)村居民點分布于該范圍內(nèi)；（2）距離河流1 km范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點變化面積最大，該區(qū)域土壤肥沃，既便于生活用水又減少水資源的浸濕影響，是首選的農(nóng)村居民點用地。

表6 琿春市與河流不同距離下農(nóng)村居民點面積變化統(tǒng)計單位：（m、、%）Table 6 Statistics of rural settlements change at different distance to rivers in Hunchun city (Unit: m、、%)

4.2 區(qū)位因素

將2008—2017年琿春市農(nóng)村居民點面積變化分布圖和道路、行政駐地進行疊加，得到不同道路、不同行政駐地作用下的農(nóng)村居民點面積變化統(tǒng)計和2008—2017年琿春市不同道路與行政駐地農(nóng)村居民點面積變化分布（圖5）。

圖5 不同道路與行政駐地琿春市農(nóng)村居民點面積變化分布Fig.5 Distribution of rural settlements change in Hunchun city with different roads and administrative stations

（1）道路

道路的便捷程度對農(nóng)村居民點的空間分布具有很大的影響，農(nóng)村居民點的分布也往往集中于道路可以達到的區(qū)域[15]。由圖5和表7可知：（1）超過70%的農(nóng)村居民點分布在距離干線4 km范圍內(nèi)，而距離支線4 km范圍內(nèi)，約60%的農(nóng)村居民點；（2）從面積變化來看，琿春市干線對農(nóng)村居民點的影響范圍在4 km以內(nèi)，超過4 km干線對農(nóng)村居民點的影響不大。而支線對農(nóng)村居民點面積變化的影響大于干線的影響；（3）干線兩側(cè)500 m內(nèi)因其交通便利和經(jīng)濟資源豐富吸引了較多的農(nóng)戶安營扎寨，而距離干線500 m之后農(nóng)村居民點的面積雖有增加但是增加量有所降低，而支線對其影響則較為平穩(wěn)，是農(nóng)戶選址定居的長期穩(wěn)定的考慮因素。由此可以看出道路的開辟、建設(shè)與完善，使得許多農(nóng)村居民點向道路兩側(cè)大規(guī)模遷移。

表7 與道路不同距離農(nóng)村居民點面積變化統(tǒng)計Table 7 Statistics of rural settlements change at different distance to roads

（2）行政駐地

行政駐地的級別越高，其輻射半徑越大。由圖5和表8可知：（1）50%以上的農(nóng)村居民點分布在距行政駐地4 km范圍內(nèi)，其中2008年和2017年分布于該范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點分別為51.59%和52.45%；（2）在不同的距離行政駐地緩沖區(qū)內(nèi)，農(nóng)村居民點的變化面積無明顯的規(guī)律性，在距離行政駐地500 m范圍內(nèi)，變化面積最大，距行政駐地1 km范圍內(nèi)區(qū)域為農(nóng)村居民點擴展的核心區(qū)域。由于城市化的發(fā)展，行政駐地的輻射范圍隨著經(jīng)濟發(fā)展逐漸擴大，帶動并吸引遠處農(nóng)村居民點向行政駐地近處遷移。

表8 琿春市不同行政駐地農(nóng)村居民點面積變化統(tǒng)計Table 8 Statistics of rural settlements change in different administrative stations in Hunchun city

5 結(jié)論與討論

（1）2008—2017年，琿春市農(nóng)村居民點重心向西南方向移動1 048.08m，面積增加了766.19 hm2。人均用地面積呈上升趨勢，而農(nóng)村居民點占建設(shè)用地比重自2010年后逐年降低?，q春市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村居民點的分布面積、面積變化量、變化幅度均存在空間差異性。

（2）單位面積農(nóng)村居民點的空間分布數(shù)量明顯增加，2008年和2017年琿春市農(nóng)村居民點空間分布核密度最高值分別為6.78個/km2、9.58個/km2；2008年和2017年的核密度分布格局大體相似，均呈現(xiàn)以西南部為密集中心向四周放射性發(fā)散的空間特征；2017年核密度高值區(qū)較2008年范圍擴大，且呈聚集、連續(xù)分布趨勢，集中分布在琿春市區(qū)周圍、英安鎮(zhèn)南部、三家子鄉(xiāng)東北部、哈達門鄉(xiāng)西南部和馬川子鄉(xiāng)西北部。

（3）2008年和2017年琿春市農(nóng)村居民點規(guī)模在全局上呈現(xiàn)高值聚集特征，“熱點”和“冷點”均有所減少，且熱點減少顯著；琿春市農(nóng)村居民點密度圖和“熱點圖”呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，即琿春市農(nóng)村居民點具有高密度大規(guī)模的空間集聚分布和低密度小規(guī)模的集聚分布特征；2008—2017年，“熱點”區(qū)向西南方向集中，表明琿春市大規(guī)模集聚的農(nóng)村居民點向西南部集中的趨勢明顯。

（4）從農(nóng)村居民點時空動態(tài)變化的驅(qū)動因素來看，自然因素和區(qū)位因素均對農(nóng)村居民點的變化產(chǎn)生影響。只占琿春市約1/3的平原區(qū)卻分布著93%以上的農(nóng)村居民點，且變化面積最大的區(qū)域也集中于平原區(qū)。90%以上的農(nóng)村居民點分布在坡度為一級、二級的區(qū)域，且變化面積大的區(qū)域集中在坡度較緩的地區(qū)。距河流2 km范圍內(nèi)，農(nóng)村居民點分布面積較大，但距離河流1 km范圍內(nèi)的農(nóng)村居民點變化面積最大。農(nóng)村居民點的低高程、低坡度指向性，靠近河流，靠近道路分布的空間特征并沒有大的變化，但是行政駐地對農(nóng)村居民點的吸引聚集特征有所顯現(xiàn)。

農(nóng)村居民點的變化特征隨著時間序列的長短而呈現(xiàn)出一定的差異性，對其變化的研究需要建立在長時間序列的基礎(chǔ)上。本文由于數(shù)據(jù)獲取的相對限制性，僅對2008—2017年琿春市農(nóng)村居民點動態(tài)變化及其驅(qū)動因素進行了分析，而基于長時間序列的農(nóng)村居民點變化規(guī)律問題需要進一步討論。農(nóng)村居民點動態(tài)變化的驅(qū)動因素多而復(fù)雜，由于受到資料的限制，缺乏相關(guān)的經(jīng)濟數(shù)據(jù)以及一些社會文化、農(nóng)民意愿和政策導(dǎo)向等難以定量化的數(shù)據(jù)，本文僅從高程、坡度、河流、道路、行政駐地方面探討了對農(nóng)村居民點動態(tài)變化的影響，從而忽略了該部分內(nèi)容所反映的農(nóng)村居民點動態(tài)變化的信息。因此，深入分析社會經(jīng)濟發(fā)展的具體因素與難以定量化的因素對農(nóng)村居民點的動態(tài)變化的影響需要進一步完善。