姜轉(zhuǎn)芳,頡耀文,李汝嫣,賀思嘉
(蘭州大學資源環(huán)境學院,甘肅 蘭州 730000)
農(nóng)村居民點承載著農(nóng)村人民生產(chǎn)、生活等功能,是農(nóng)村人地關(guān)系的核心體現(xiàn),其規(guī)模及動態(tài)變化影響著區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和生產(chǎn)力分布模式[1-2]。隨著我國農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)進程的加快,逐漸出現(xiàn)了居民點布局雜亂無章、村莊空心化、土地粗放低效利用等一系列問題[3]。國家高度重視農(nóng)村居民點建設(shè)及其合理規(guī)劃布局,《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)》中提出要科學引導農(nóng)村住宅和居民點建設(shè),為美麗鄉(xiāng)村建設(shè)帶來了新的機遇[4]。目前,已有許多學者開展了相應研究,內(nèi)容包括時空演變特征[5-6]、驅(qū)動機制探索[7-8]和土地集約規(guī)劃[9-10]等。但研究區(qū)域多集中在長江沿岸、江南地區(qū)、首都郊區(qū)、中部地區(qū)等,對干旱半干旱綠洲區(qū)的研究較少,對居民點進行長時間變化監(jiān)測的研究更少。鑒于此,以甘肅省河西地區(qū)為研究區(qū),基于遙感提取的居民點數(shù)據(jù),運用GIS手段,定量分析1986—2015年農(nóng)村居民點時空變化特征及演變規(guī)律,以期為干旱綠洲區(qū)農(nóng)村土地資源集約利用提供參考依據(jù)。
河西地區(qū)位于甘肅省西北部,東起烏鞘嶺,西與新疆交界,南以祁連山為界,北與內(nèi)蒙古毗鄰。由南往北可分為祁連山-阿爾金山山地、河西走廊平原及北山山地與阿拉善高原3大地形區(qū)。河西走廊包括石羊河流域、黑河流域、疏勒河流域3個相互獨立的內(nèi)陸河流域,孕育著人類賴以生存的綠洲,在綠洲內(nèi)部或邊緣區(qū)域鑲嵌著呈羅棋分布的農(nóng)村居民點。走廊平原區(qū)屬大陸性干旱氣候區(qū),降水稀少,蒸發(fā)強烈,氣溫年差較大,日照時間長達3 000~4 000 h,無霜期為140~170 d,光熱資源豐富。區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源較為豐富,有玉門石油、金昌鎳礦、酒泉鋼鐵等多處大型礦點,由此形成了人口較為聚集的工業(yè)區(qū)。河西地區(qū)下轄武威、金昌、張掖、酒泉、嘉峪關(guān)5市,20個縣(區(qū)),352個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。截至2015年總?cè)丝诩s為486萬人,其中農(nóng)村人口為251萬人,占51%。
以1986、1995、2005和2015年為樣本年,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來自中國科學院地理科學與資源研究所1∶10萬全國土地利用矢量數(shù)據(jù)。由于該數(shù)據(jù)在局部地區(qū)精度不高,結(jié)合Google Earth歷史高清影像,采用人機交互目視判別方法對各年農(nóng)村居民點的邊界信息進行核查及修改,形成高質(zhì)量的農(nóng)村居民點數(shù)據(jù)。參考前人對農(nóng)村居民點的定義[3,10],將農(nóng)村居民點定義為“建制鎮(zhèn)以下的居民點用地”,即除了城市和建制鎮(zhèn)駐地以外的所有居民點。地理高程和坡度數(shù)據(jù)來源于30 m分辨率的ASTER GDEM數(shù)據(jù),道路和河流數(shù)據(jù)來源于OpenStreetMap。遙感影像數(shù)據(jù)采用ArcMap 10.2軟件處理。
(1)單一動態(tài)度(K):描述一定時間內(nèi)區(qū)域各土地利用類型面積變化幅度及速率,可以反映研究時段不同土地利用類型總量變化及演變趨勢。K>0時,表示某土地類型處于擴張狀態(tài),反之,處于萎縮狀態(tài)。K絕對值越大,表示變化越劇烈[11]。
(2)景觀格局分析:通過簡單的定量指標來反映高度濃縮的景觀格局信息[12]。選取農(nóng)村居民點斑塊面積(CA)、斑塊數(shù)量(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、周長面積分維數(shù)(PAFRAC)和聚集指數(shù)(AI)7個景觀格局指數(shù),采用Fragstats 4.2軟件計算得到。
(3)平均最近鄰法:將計算得到的居民點之間最鄰近距離的平均值與隨機分布模式下最鄰近距離進行比較,用其比值(ANN,NAN)大小來判斷居民點空間聚集性[13]。NAN<1時為聚類模式,NAN>1時則趨向于離散分布。采用最近鄰分析方法得到Z得分,Z得分絕對值越大,模式表現(xiàn)越顯著。
(4)核密度估計:常用來反映點狀要素的空間分布特征[14]。以研究區(qū)樣本點為圓心,靠搜索半徑產(chǎn)生圓,離圓心越近,柵格單元的密度值就越高。如果沒有點落入特定像元的鄰域范圍內(nèi),則該像元處的密度值為零[15]。
(5)緩沖區(qū)分析:采用ArcGIS 10.2軟件疊加分析工具將居民點屬性數(shù)據(jù)與道路、河流、高程、坡度數(shù)據(jù)進行疊加,對居民點空間分布特征進行統(tǒng)計、計算。
隨著農(nóng)村居民點日益擴大,其規(guī)模、數(shù)量、形態(tài)等均發(fā)生不同程度變化,而景觀格局指數(shù)能很好地刻畫這方面特征。表1為1986—2015年居民點用地7種景觀格局指數(shù)及動態(tài)度指數(shù)。
由表1可知,農(nóng)村居民點用地面積由1986年的731.76 km2擴張到2015年的909.55 km2,近30 a間增加177.79 km2,增幅為24%。各時段農(nóng)村居民點用地K值均為正,表明農(nóng)村居民點用地處于不同程度擴張中,大致經(jīng)歷了“1986—1995年緩慢擴張、1995—2005年快速擴張、2005—2015年緩慢擴張”的過程。
從景觀水平來看,如果CA和NP同步增長,則PD為一個定值。但由表1可知,CA和NP緩慢增大,PD卻減小,表明研究區(qū)CA和NP變化不同步。PD反映了景觀破碎程度,PD減小表明近30 a來農(nóng)村居民點個體斑塊之間的離散化程度降低,集約性增強。LPI在2005年前呈現(xiàn)減小趨勢,2005年后又快速回升,表明研究區(qū)農(nóng)村居民點增長模式在不同階段也是不同的。2005年前居民點斑塊面積的增長以獨立于原居民點的擴張為主,而2005年之后居民點逐漸集聚,新老居民點結(jié)合在一起,拓寬了原居民點斑塊邊界,使個體斑塊大型化。PAFRAC在2005年前趨于穩(wěn)定狀態(tài),2005年后呈現(xiàn)減小趨勢,表明居民點斑塊邊界形狀的復雜性和變異性降低,邊界形狀更為規(guī)則。AI逐年增大,說明居民點斑塊不斷集中、合并,其空間分布越集聚,居民點斑塊結(jié)構(gòu)就越緊湊。
表11986—2015年甘肅河西地區(qū)農(nóng)村居民點景觀指數(shù)
Table1LandscapepatternindexofruralsettlementsinHexiregionfrom1986to2015
年份斑塊面積(CA)/km2單一動態(tài)度K/%斑塊數(shù)量(NP)斑塊密度(PD)/km-2最大斑塊指數(shù)(LPI)周長面積分維數(shù)(PAFRAC)聚集指數(shù)(AI) 1986731.76—9 43112.890.251.4685.13 1995787.110.849 99712.700.241.4685.17 2005854.540.8610 54312.340.221.4685.26 2015909.550.6411 07112.170.271.4385.40
“—”表示無數(shù)據(jù)。
總體來看,研究區(qū)農(nóng)村居民點規(guī)模逐漸增大,個體斑塊間的集聚性增強,斑塊更加大型化,其邊界形狀趨于規(guī)則,結(jié)構(gòu)也更緊湊。
3.2.1農(nóng)村居民點空間集聚特征
1986、1995、2005和2015年農(nóng)村居民點平均最近鄰指數(shù)ANN分別為0.300 2、0.293 8、0.308 7和0.301 6,均小于1,這表明研究區(qū)農(nóng)村居民點空間分布在整體上呈集聚模式;而Z得分均小于-1.96,說明在95%置信水平上,農(nóng)村居民點空間分布聚集態(tài)勢比較明顯。2005年ANN值最大,說明2005年農(nóng)村居民點空間分布集聚程度最強,而1995年聚集程度則相對較低。
3.2.2農(nóng)村居民點空間集聚趨勢
通常情況下,居民點規(guī)模增大包括居民點斑塊面積增大和斑塊數(shù)量增多兩個方面,而文獻[7,16-17]均只考慮了居民點斑塊數(shù)量。筆者借鑒格網(wǎng)化思想,將居民點斑塊放置在30 m格網(wǎng)單元內(nèi),再提取每個格網(wǎng)的中心點進行核密度分析。半徑的選擇對于最終生成核密度估算結(jié)果至關(guān)重要,經(jīng)過多次反復實驗對比,最后確定搜索半徑為5 km,柵格數(shù)據(jù)輸出像元為0.5 km。對研究區(qū)農(nóng)村居民點進行核密度估算,得到其在不同流域的空間集聚特征(圖1~3)。
圖1 1986—2015年疏勒河流域農(nóng)村居民點空間集聚趨勢
圖2 1986—2015年黑河流域農(nóng)村居民點空間集聚趨勢Fig.2 Trend of spatial agglomeration of rural settlements of Heihe River basin from 1986 to 2015
圖3 1986—2015年石羊河流域農(nóng)村居民點空間集聚趨勢Fig.3 Trend of spatial agglomeration of rural settlements of Shiyang River basin from 1986 to 2015
核密度估計值越高,農(nóng)村居民點分布密度就越大。采用重分類方法將農(nóng)村居民點劃分為密集區(qū)、較密集區(qū)、較稀疏區(qū)、稀疏區(qū)和極稀疏區(qū),密度分別為>81~156、>50~81、>27~50、>8~27和0~8 km-2[18],各區(qū)面積見表2。
表2甘肅河西地區(qū)農(nóng)村居民點空間集聚特征數(shù)量統(tǒng)計
Table2Statisticsonspatialagglomerationfeaturesofruralsettlements
年份面積/km2極稀疏區(qū)稀疏區(qū)較稀疏區(qū)較密集區(qū)密集區(qū) 1986225 462.2210 987.666 425.973 767.071 129.91 1995224 272.7011 454.256 522.974 178.551 344.36 2005223 034.7211 613.126 835.794 639.391 649.81 2015222 202.8911 505.597 126.944 984.991 952.42
研究區(qū)農(nóng)村居民點密度逐年增大,除極稀疏區(qū)面積減小外,其余各密度區(qū)面積均有不同程度增加。其中密集區(qū)面積增加程度最大,由1986年的1 129.91 km2增大到2015年的1 952.42 km2,增幅為72.79%。其次為較密集區(qū),面積由1986年的3 767.07 km2增大到2015年的4 984.99 km2,增幅為32.33%。再次為較稀疏區(qū)和稀疏區(qū),增幅依次為10.91%和4.71%。這說明近年來新建農(nóng)村居民點集聚現(xiàn)象顯著,居民點零散分布的現(xiàn)象得以減緩。
由圖1可知,疏勒河流域戈壁荒漠面積廣闊,風沙較大,水資源較少,耕地面積較小,居民點分布較少,空間集聚程度較低。農(nóng)村居民點密集區(qū)面積由1986年的187.77 km2增大到2015年的259.50 km2,增幅為38%,集中分布在敦煌市。較密集區(qū)零散分布在瓜州縣內(nèi),自1986年起,瓜州縣西南部居民點逐步朝縣城方向擴張,至2005年連成一片后,逐漸向外擴展,這主要是由于1995年后,瓜州縣實施了以梁湖鄉(xiāng)、七墩回族東鄉(xiāng)族鄉(xiāng)、沙河回族鄉(xiāng)為基地的甘肅省河西走廊(疏勒河)農(nóng)業(yè)灌溉暨移民安置綜合開發(fā)項目[19],在瓜州縣大力建設(shè)居民區(qū),致使農(nóng)村居民點擴張。
由圖2可知,黑河流域農(nóng)村居民點密集區(qū)面積由1986年的395.13 km2增大到2015年的623.02 km2,增幅為58%。1986年農(nóng)村居民點密集區(qū)呈片狀分布在甘州區(qū),零散分布在高臺縣、民樂縣、山丹縣等地區(qū),到2005年高臺縣城西部和擺浪河下游集聚區(qū)明顯擴大,至2015年,密集區(qū)在高臺縣綠洲尾閭地區(qū)、民樂縣西部地區(qū)擴張較明顯。稀疏區(qū)范圍進一步擴大,農(nóng)村居民點沿G30國道將臨澤縣與高臺縣、甘州區(qū)與山丹縣連接在一起。這是由于駱駝城鄉(xiāng)自1984年建鄉(xiāng)以來逐漸開辟南部荒漠戈壁區(qū)安置新移民點,至2015年移民點面積已形成相當規(guī)模。
由圖3可知,石羊河流域居民點密集區(qū)面積由1986年的547.01 km2增大到1 069.90 km2,相對增幅為96%,為3大流域中密集區(qū)面積增大最多的地區(qū)。早期農(nóng)村居民點集中分布在涼州區(qū)內(nèi),少數(shù)離散分布在民勤縣、金川區(qū)和永昌縣。1995年開始向古浪縣東部地區(qū)發(fā)展,民勤縣東北部也有明顯居民點集聚現(xiàn)象。稀疏區(qū)在金川區(qū)東部地區(qū)向外擴展,至2015年沿著X614縣道連成一片,這些居民點主要是移民安置點。
總體來看,1986—2015年,研究區(qū)農(nóng)村居民點空間集聚態(tài)勢變化不大,高度集聚區(qū)域變化較小,局部地區(qū)居民點數(shù)量增加,但其密度并不是很大。從空間分布來看,研究區(qū)農(nóng)村居民點集聚區(qū)主要分布于酒泉市、張掖市和武威市,包括肅州區(qū)、甘州區(qū)、擺浪河下游高臺綠洲尾閭區(qū)、民樂縣西部、涼州區(qū)和民勤縣周邊地區(qū);相比之下,在位于研究區(qū)西部的瓜州縣、玉門市等地區(qū)居民點分布則較少,密度較低。
3.3.1農(nóng)村居民點分布與地形的關(guān)系
根據(jù)地形結(jié)構(gòu)及農(nóng)村居民點的空間分布特點,將高程分為<1 000、1 000~1 200、>1 200~1 600、>1 600~2 000、>2 000~2 400、>2 400~2 800和>2 800 m 7個區(qū)間,將坡度分為<5°、5°~12°、>12°~20°、>20°~30°和>30° 5個區(qū)間,再分別與農(nóng)村居民點數(shù)據(jù)進行疊加分析,得到不同高程和坡度上農(nóng)村居民點空間分布(圖4),以反映研究區(qū)農(nóng)村居民點空間格局地形分布特征。
由圖4可知,約85%的農(nóng)村居民點集中分布在海拔1 200~2 400 m區(qū)域,且在海拔1 200~1 600 m走廊平原區(qū)內(nèi)面積最大,近30 a面積變化也最大。這是由于平原地區(qū)水源充足,交通便利,有利于綠洲發(fā)育,人口承載力較高,是居民點選址的首選區(qū)域;海拔1 000 m以下地區(qū)沒有居民點分布,隨著海拔升高,居民點面積也在增大。當海拔超過2 400 m時,如天??h和肅南縣部分地區(qū),居民點面積減小;當海拔高于2 800 m時,由于海拔較高、地表破碎等原因,少有居民點分布。
由圖4可知,研究區(qū)93%的農(nóng)村居民點集中分布在坡度<5°的平緩地帶,6%的居民點分布在5°~12°的坡度范圍內(nèi),隨著坡度增大,居民點面積逐漸減小。在坡度<5°的平緩地帶,水流較緩,水土流失微弱,利于農(nóng)業(yè)發(fā)展。隨著坡度增加,土地資源開發(fā)難度加大,水土流失增強,直接限制了人類居住與農(nóng)耕發(fā)展[20]。
圖4 甘肅河西地區(qū)農(nóng)村居民點在不同高程和坡度等級上的分布
綜上所述,研究區(qū)農(nóng)村居民點集中分布在海拔較低、坡度較緩的走廊平原地區(qū),在海拔較高的丘陵、山區(qū)和坡度較大的陡坡地居民點分布相對較少。海拔為1 200~2 400 m、坡度<5°的區(qū)域是居民點選址的最佳地點。
3.3.2農(nóng)村居民點分布與道路的關(guān)系
交通條件通過改變居民點的交通區(qū)位影響其空間分布,為人類生產(chǎn)生活中獲取物質(zhì)流、能量流和信息流提供便利[20]。隨著高速以及多條公路的修建改建,區(qū)內(nèi)大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)實現(xiàn)了農(nóng)村客運網(wǎng)絡全覆蓋。道路沿線居民區(qū)愈加密集,是居民點擴展的主要方向之一。通過提取研究區(qū)高速公路、國道、省道、縣道等交通要道,以0.5 km間隔對道路做0.5~3 km的緩沖區(qū),并將研究區(qū)按交通便利程度劃分為<0.5、0.5~1、>1~1.5、>1.5~2、>2~2.5、>2.5~3和>3 km共7個區(qū)間,統(tǒng)計各緩沖區(qū)農(nóng)村居民點面積,研究道路對農(nóng)村居民點分布格局的影響。由圖5可知,居民點集中在距道路距離1 km范圍內(nèi),距道路距離<0.5 km范圍的農(nóng)村居民點面積約占總面積的50%,且近30 a其面積變化最為顯著。其次為距道路距離0.5~1 km范圍,居民點面積約占總面積的22%,居民點規(guī)模隨著距道路距離的增大逐漸變小。
3.3.3農(nóng)村居民點分布與河流的關(guān)系
河流是影響干旱區(qū)居民點分布的重要因素,采用與道路相同的處理方法對河流做緩沖區(qū),統(tǒng)計各緩沖帶農(nóng)村居民點分布情況(圖6)。由圖6可知,居民點集中分布在距河流距離1~6 km范圍,且在距河流距離1~2 km范圍內(nèi)規(guī)模達到最大,近30 a面積變化也最大;距河流距離≤1 km及>6 km范圍的農(nóng)村居民點規(guī)模較小,且30 a面積變化不大。研究區(qū)耕地以水澆地為主,主要分布在距河流較近區(qū)域,以便灌溉,居民點大多分布在耕地周圍或鑲嵌在耕地內(nèi)部,由溝渠沿途引水供生活所需,避免河流侵蝕及洪澇災害。因此,農(nóng)村居民點也不宜距河流太近,而距河流距離超過6 km范圍容易受水資源、地形等自然條件制約,居民點建立成本較高,因此也少有居民點分布。
圖5 甘肅河西地區(qū)農(nóng)村居民點分布與道路的關(guān)系
圖6 甘肅河西地區(qū)農(nóng)村居民點分布與河流的關(guān)系
3.3.4農(nóng)村居民點分布與人類活動、社會經(jīng)濟及政策的關(guān)系
農(nóng)村居民點是以人類活動為主導、社會經(jīng)濟發(fā)展及政策實施為驅(qū)動、區(qū)域自然條件為依托、綜合作用下形成的產(chǎn)物。自然因素諸如地形、水文、氣候等為居民點的發(fā)展提供了基本條件,但由于時間序列較短,自然要素不會發(fā)生明顯變化,對居民點演變的貢獻很小,但從根本上決定了其空間分布。因此,在較短時間尺度上,人類活動是導致農(nóng)村居民點變化的主要原因。受政策和經(jīng)濟利益調(diào)控和驅(qū)動,人類生產(chǎn)生活方式不斷改變并作用于居民點。
生態(tài)移民政策實施使研究區(qū)農(nóng)業(yè)人口數(shù)量大幅度增加,可供人類生活和居住的居民點用地及其與之配套的交通用地也會發(fā)生相應變化。1986年研究區(qū)農(nóng)業(yè)人口約310萬,隨著生態(tài)移民遷入,農(nóng)業(yè)人口持續(xù)增加,至1999年達到最大值356萬,并且之后的10 a內(nèi)保持在相對穩(wěn)定的水平,增減落差不超過2%;2009年后,農(nóng)業(yè)人口數(shù)量開始緩慢減少,到2015年末,數(shù)量為251萬。1986—2009年農(nóng)業(yè)人口數(shù)量大幅增加主要是由于“兩西”移民、“疏勒河流域農(nóng)業(yè)灌溉暨移民安置綜合開發(fā)項目”、《石羊河流域重點治理規(guī)劃》及各縣區(qū)實施的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城鎮(zhèn)化建設(shè)等地方性政策所致。1997年在昌馬水庫建設(shè)支持下,截至2006 年底,疏勒河流域安置了中部半干旱區(qū)和南部高寒陰濕區(qū)共11個縣的6.2萬移民。1991—2007年民勤縣實施生態(tài)移民政策,建立夾河鄉(xiāng)黃案灘移民點,移民遷入導致當?shù)剞r(nóng)業(yè)人口迅速增長,極大促進了城鄉(xiāng)建設(shè)用地的擴張[11]。近年來,雖然農(nóng)業(yè)人口數(shù)量開始減少,但隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)加快,農(nóng)村居民點數(shù)量依然在增加,農(nóng)業(yè)人口與農(nóng)村居民點用地比例嚴重失衡。這是由于一方面農(nóng)村人口逐漸往城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移或外出務工,但原居住用地或已廢棄的老居民點并未適時隨之退出以優(yōu)化配置,出現(xiàn)農(nóng)村居民點內(nèi)部“空心化”的現(xiàn)象。另一方面,隨著社會經(jīng)濟發(fā)展,單位人口對資源的要求和消耗不斷增長,“鄉(xiāng)村舞臺”、農(nóng)村文化廣場、新農(nóng)村住宅區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)廠址和部分城市產(chǎn)業(yè)逐漸向農(nóng)村轉(zhuǎn)移[18],這也是影響居民點規(guī)模擴大的原因之一。
近30 a來河西地區(qū)農(nóng)村居民點用地規(guī)模緩慢增大,居民點斑塊不斷集中、合并,斑塊破碎度降低,其結(jié)構(gòu)愈發(fā)緊湊,居民點開始朝著集約化方向發(fā)展。
農(nóng)村居民點空間分布整體呈集聚模式,集聚區(qū)主要分布在酒泉市、張掖市和武威市,包括敦煌市、肅州區(qū)、甘州區(qū)、擺浪河下游高臺綠洲尾閭區(qū)、民樂縣西部、涼州區(qū)和民勤縣周邊地區(qū),在位于疏勒河流域的瓜州縣、玉門市等地區(qū)居民點分布較少,密度較低。
農(nóng)村居民點主要集中在海拔1 200~2 400 m、坡度<5°的走廊平原和山地以及坡度較小的緩坡地,在海拔較高的丘陵、山區(qū)以及坡度較大的陡坡地居民點分布相對較少,且這種宏觀格局基本沒有變化。道路和河流沿線依然是居民點選址的最佳條件,農(nóng)村居民點主要分布在距道路距離1 km、距河流距離1~6 km范圍內(nèi)。
區(qū)位和地形因素為農(nóng)村居民點發(fā)展提供了基本條件;受政策和經(jīng)濟利益調(diào)控和驅(qū)動,人類生產(chǎn)生活方式不斷改變并作用于居民點,直接或間接導致農(nóng)村居民點格局演變。農(nóng)村居民點演變原因早期主要為政策驅(qū)動下農(nóng)業(yè)人口數(shù)量增大(1986—2009年),后期則是社會經(jīng)濟因素發(fā)揮很大作用(2005—2015年)。