斑块形状指数-学术百科-知网空间
斑块形状指数
斑块形状指数
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<font color="#0-丘陵山区都市边缘农村居民点土地利用空间特征分析——以重庆两江新区为例[J]. 长江流域资源与环境, ): .
BI Guo-hua,
YANG Qing-yuan,
WANG Zhao-lin,
KUANG Yao-yao,
MU Wei-dong.
ANALYSIS ON SPATIAL CHARACTERISTICS OF RURAL RESIDENTIAL LAND USE IN HILLY AND MOUNTAINOUS REGIONS: A CASE OF LIANGJIANG NEW AREA IN CHONGQING[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, ): .
丘陵山区都市边缘农村居民点土地利用空间特征分析——以重庆两江新区为例
西南大学地理科学学院, 重庆 400715
基金项目: 国土资源部公益性行业科研专项经费项目() [Non-profit Industry Financial Program of Ministry of Land and Resources of China ()]
毕国华(1990~), 男, 硕士研究生, 主要从事土地利用规划与国土整治方面研究.E-mail:
杨庆媛, E-mail:
分析丘陵山区都市边缘的农村居民点土地利用空间特征，对于科学认识自然条件与社会经济发展交错影响下的新型农村人地关系具有重要意义。以重庆市两江新区为例，从居民点用地规模特征、居民点空间分异特征、居民点分形特征以及居民点空间格局四方面对农村居民点土地利用空间特征进行了分析。结果表明：两江新区农村居民点用地规模表现出明显的地域差异，在区域内部，受高程、坡度、地质灾害分布、水系、城镇和交通的影响，农村居民点用地表现出较强的空间分异特征，其中有相当一部分居民点的交通及基础设施条件亟待改善；两江新区内农村居民点分形维数介于1.12~1.53之间，由西南向东北方向逐步增大，围绕城市呈现“扇形圈层结构”特征，距离城镇越远农村居民点斑块结构越复杂；从居民点空间格局来看，两江新区镇域尺度上的农村居民点呈现出集聚、均匀与随机3种分布状态，图斑尺度的居民点受地形约束总体上呈条带状分布，在此基础上城镇发展的极化作用吸引农村居民点向城镇集中，形成若干聚集区。研究结果可为丘陵地区开展土地整治及模式探讨、土地利用规划筹提供参考。
土地利用&&&&
农村居民点&&&&
空间特征&&&&
丘陵山区&&&&
都市边缘&&&&
两江新区&&&&
ANALYSIS ON SPATIAL CHARACTERISTICS OF RURAL RESIDENTIAL LAND USE IN HILLY AND MOUNTAINOUS REGIONS: A CASE OF LIANGJIANG NEW AREA IN CHONGQING
BI Guo-hua,
YANG Qing-yuan,
WANG Zhao-lin,
KUANG Yao-yao,
MU Wei-dong
School of Geographical Siciences, SouthWest University, Chongqing 400715 China
Rural residential land is at the core of human-land relationships. Analysis on spatial characteristics of rural residential land use at urban fringes in hilly and mountainous regions helps to understand the rural human-land relationships in rapidly urbanizing areas, but also help to promote the linkage of urban renewal, new area development and rural development. Taking LiangJiang New Area as an example, in this paper we analyzed characteristics of rural residential land use through 4 aspects, including characteristics of rural residential land use quantity, spatial differentiation characteristics of rural residential land, fractal geometry of rural residential land the spatial pattern of rural residential land. The results showed that the characteristics of rural residential land use quantity existed obvious differences in general. Under the influences of elevation, slope, geological disasters, rivers, urban and traffic factor, rural residential land use quantity also existed certain differences in different locations, and there is a considerable part of rural residential land that needs to be consolidated to improve its natural and regional conditions. The fractal dimension value of rural residential land in LiangJiang New Area changed between 1.12 and 1.53, and it increased gradually from southwest to northeast. Based on the spatial distribution of those fractal dimension values we can find a pattern of "sectorial cycle structure". In particular, the farther distance from the city, the greater of the fractal dimension values were, implying that the structure of rural residential land plaque was more and more complicated with increasing distance from the city. On the contrary, under the influence of urbanization, the rural residential land near the city become more and more clear and neat. As we can see from the spatial distribution of the rural residential land in LiangJiang New Area, at a township scale, the spatial pattern of rural settlements presented three kinds of patterns, such as uniformity, randomness, and cluster. At the patch scale, the spatial distribution of rural residential land in LiangJiang New Area also present characteristic of spatial agglomeration. With the influence of geography, the rural residential land distribution in LiangJiang New Area show a zonal distribution. Based on this, the rural residential land have formed a number of agglomerate areas around the city under the influence of polarization effect and trickling down effect of the city. Finally, the results can provide a basis for rural residential land consolidation, land use planning, and urban-rural development.
Key words:
land use&&&&
rural residential land&&&&
spatial characteristic&&&&
hilly and mountainous regions&&&&
the urban fringes&&&&
LiangJiang New Area&&&&
我国城乡二元结构突出，随着城镇化的快速发展，处于都市边缘地区的农村居民点土地利用特征日益复杂化[, ]。一方面，农村产业非农化与农村人口市民化打破了传统的农村土地利用结构，农村土地“城镇化”特征突出[]；另一方面，农业人口转移与农村产业集聚促使农村居民点空间格局不断演变，农村聚落分散化、空心化特征明显[]。对于丘陵山区，地形的起伏变化会加剧这种转变，催生更加多样的用地格局。深入分析丘陵山区城市边缘农村居民点的土地利用特征，有利于充分理解转型期农村人地关系，对开展农村土地整治、促进城乡统筹土地利用具有重要意义。当前，对于农村居民点利用特征的研究主要集中在以下几个方面：揭示农村居民点用地空间分布特征及其影响因素[~]；运用景观生态学方法剖析农村居民点用地的规模、形状及分布格局[, ]；从农村居民点的时空变化透视农村居民点时空演变格局及其驱动力[~]；在农村居民点用地内部结构分析的基础上探寻居民点用地空间分异规律及空间优化[, ]；从分形特征角度研究农村居民点土地利用的空间复杂性及演变机制[~]。相关研究为农村聚落的发展及农村居民点整治提供了有益借鉴，但现有研究多就农村居民点某一方面的特征进行简单描述，并未深入了解其内部原因。此外，随着城市外延不断扩张，农村聚落分布与城镇分布的相关性越来越强，目前尚未有专门针对丘陵山区都市边缘农村居民点利用特征等方面的详细研究，特别是城镇化影响下的农村居民点空间分布以及不同尺度下的农村居民点空间格局等研究有待加强。
因此，本文以重庆市两江新区为例，运用ArcGIS空间分析技术，从农村居民点用地规模特征、农村居民点空间分异特征、农村居民点分形特征及不同尺度的农村居民点空间格局特征四方面分析丘陵山区都市边缘农村居民点的土地利用特征，以期为区域农村居民点优化布局、农村居民点整治与区域城乡统筹发展提供参考。
1 研究区域与数据
1.1 研究区概况
重庆两江新区于日挂牌成立，是我国第三个国家级新区，目标定位于重庆内陆开放区的核心区域、统筹城乡综合配套改革试验的先行区、内陆重要的先进制造业基地和现代服务业基地、长江上游金融中心和创新中心以及内陆开放的重要门户、科学发展的示范窗口。
重庆两江新区位地处重庆主城区长江以北、嘉陵江以东，涵盖江北、渝北、北碚3个行政区部分区域及北部新区()，规划总面积1 200 km2。区内城镇化发展迅速，目前已有10个镇(街道)全域城镇化，剩余25个镇(街道)的农村居民点总体上围绕城市建成区分布，这些农村区域城乡社会经济要素交汇频繁，土地利用具有典型的城乡结合部特征。
图 1 研究区示意图
Figure 1 Location of Study Area
两江新区属于以丘陵为主的丘陵低山地貌，地势整体由西北向东南长江河谷缓慢倾降，中梁山、龙王洞山、铜锣山和明月山四条东北至西南走向的山脉与宽谷丘陵交互形成平行岭谷。区内山丘广布、地形崎岖，最低海拔157.7 m，最高海拔855.1 m。两江新区属于典型中亚热带季风气候，区域内水系河网发达，水资源丰富。截止2014年末，两江新区拥有常住人口297.1万人，全年完成GDP1 650亿元，同比增长16%，规模以上工业总产值3 492亿元、进出口总额305亿美元，分别增长33.1%，43%，固定资产投资逾1 000亿元。
1.2 数据来源与处理
本研究采用的农村居民点分布、城镇分布、水系分布、公路分布等数据来源于1:10 000两江新区土地利用现状图(2014年)；高程、坡度数据来源于1:25 000万两江新区数字高程模型(DEM)；地质灾害分布数据来源于2014年重庆市主城区地质灾害防治图。通过ArcGIS10.2建立空间数据库，统一各专题图件的空间投影坐标系(Gauss_Kruger，Xian_1980_3_Degree_GK_Zone_35)，便于进行空间分析。
2 研究思路与方法
2.1 农村居民点空间分异特征分析
农村居民点作为农村人地关系的核心，其发展变化是一个历史沿革的过程，农村聚落的形成与自然、经济、社会、文化等因素息息相关。本文选择影响居民点分布的高程、坡度、地质灾害条件、城镇、交通、水系6项因子，结合ArcGIS10.2空间分析功能，对不同因子下农村居民点的空间分异特征进行定量描述。其中，高程、坡度参考中国地形地貌划分标准并结合研究区实际分为5级区域，地质灾害根据2012年重庆市主城区地质灾害防治区划分为3级区域，城镇、交通、水系影响下居民点的分布通过缓冲区分析来实现，主要考虑不同城镇缓冲区、不同公路缓冲区以及不同水系缓冲区内农村居民点的分布情况，缓冲区划分标准参照相关农村居民点评价研究[, ]()。
表 1 两江新区农村居民点空间分异特征描述指标
Table 1 Indicators for Analysis on Spatial Differentiation Characteristics of Rural Residential Land in Liang Jiang New Area
指标指标分级
高程(m)0~200200~300300~400400~500 & 500
坡度(°)0~5°5~10°10~15°15~25° & 25°
地质灾害高易发区、极易发区中易发区不易发区、低易发区
水系缓冲区距离(m) & 200200~400400~600600~1 000 & 1 000
城镇缓冲区距离(m) & 1 0001 000~2 0002 000~3 0003 000~5 000 & 5 000
公路缓冲区距离(m) & 500500~1 0001 000~1 5001 500~2 000 & 2 000
2.2 农村居民点分形特征分析
农村居民点分形维数反映农村居民点斑块形态特征，能够揭示农村居民点用地的复杂性与稳定程度。本文通过周长-面积关系构建农村居民点空间分布结构的分维模型，计算公式为[]：
$ D = \frac{{2{\rm{ln}}\left( {\dfrac{P}{4}} \right)}}{{{\rm{ln}}\left( E \right)}}
式中：E为斑块面积，P为斑块周长，D为分形维数，当D=1时，表示形状为最简单的正方形斑块，D=2时表示是等面积下周边最复杂的斑块。
2.3 农村居民点空间格局分析
2.3.1 乡镇尺度的空间格局——多距离空间聚类分析(Ripley’s k函数)
Ripley’s k函数是点要素格局分析的常用方法，主要用于确定要素(或与要素相关联的值)是否显示某一距离范围内统计意义显著的聚类或离散，适用于多尺度的空间格局分析，其公式如下[]：
$K\left( h \right) = \frac{A}{{{n^2}}}\sum\limits_{i = 1}^n {\sum\limits_{j = 1}^n {{I_n}} } \left( {{d_{ij}}} \right)
式中：A为研究区面积；n为农村居民点总数；dij为农村居民点i与农村居民点j之间的距离；h为空间尺度大小；Ih为指示函数，如果Ih & h，则dij=1，否则dij=0。
由于K函数值很难直观反映观测对象分布性质，为使结果线性化并保持方差稳定性，Besag提出对K(h)进行一个开方变换。即用L(h)代替K(h)[]。
$ L\left( h \right) = \sqrt {\frac{{K\left( h \right)}}{\pi }} - h$
L(h)与h的关系可用于检验多尺度的空间分布格局。在完全空间随机分布(complete spatial randomness, CSR)的假设下，L(h)的期望值为0。通过模拟随机检验，可以得到L(h)的置信区间。当L(h)落在置信区间上方时，则表示空间对象处于聚集分布；当L(h)落在置信区间内时，则表示空间对象处于随机分布；当L(h)落在置信区间的下方时，则表示空间对象处于均匀分布[]。
2.3.2 居民点尺度的空间格局——核密度分析
核密度估算模型能够清楚表达点要素在其周围邻域中的空间分布状况，本文参考Rosenblatt-Parzen核估计模型[]：
${f_n}\left( x \right) = \frac{1}{{nh}}\sum\limits_{i = 1}^n {k\left( {\frac{{x - {x_i}}}{h}} \right)}$
式中：k()称为核函数；(x-xi)表示估计点x到样本xi处的距离；h & 0，为搜索带宽，本文参考相关研究成果的基础上[, ]，基于不同带宽试验效果，确定2 000 m搜索带宽分析两江新区农村居民点核密度特征。模型分析运用ArcGIS10.2软件中的Spatial Analysis工具实现。
3 结果与分析
3.1 两江新区农村居民点基本特征描述
两江新区农村居民点总面积6 884.37 hm2。其中石船镇规模最大，为1 025.11hm2，天宫殿街道农村居民点用地规模最小，仅为5.81 hm2。就居民点面积占其所在行政区面积比重而言，复兴镇居民点比重最大，达8.69%，天宫殿街道最小，仅为0.49%。就居民点密度而言，复兴镇最大，为0.41个/hm2，天宫殿街道最小，为0.02个/hm2。结合两江新区农村居民点分布图()可以发现，两江新区农村居民点总体上较为分散，城市区域周边的街镇城镇化水平较高，农村居民点总规模相对较小，距离市区较远的街镇城镇化水平相对较低，农村居民点规模较大。
图 2 两江新区农村居民点分布图
Figure 2 Distribution of Rural Residential Land of Liangjiang New Area in Chongqing
表 2 两江新区分乡镇农村居民点规模统计
Table 2 Distribution of Rural Residential Land Scale in Liangjiang New Area
行政区乡镇居民点用地规模(hm2)居民点用地比例(%)居民点密度(个/hm2)
北碚区复兴镇533.208.690.41
北碚区施家梁镇126.367.120.32
北碚区水土镇330.636.210.28
北碚区蔡家岗镇264.435.770.20
江北区郭家沱街道166.956.870.27
江北区复盛镇168.945.770.29
江北区铁山坪街道140.844.870.23
江北区鱼嘴镇193.734.720.22
江北区寸滩街道51.252.800.11
江北区石马河街道9.330.740.05
渝北区石船镇1 025.117.930.28
渝北区龙兴镇822.127.360.29
渝北区木耳镇608.747.180.23
渝北区古路镇695.846.990.23
渝北区悦来街道137.406.870.26
渝北区双龙湖街道254.156.830.27
渝北区玉峰山镇506.646.710.27
渝北区双凤桥街道442.865.740.20
渝北区翠云街道86.914.380.14
渝北区人和街道53.393.330.10
渝北区礼嘉镇83.822.960.12
渝北区鸳鸯街道70.982.460.08
渝北区大竹林街道44.772.300.07
渝北区回兴街60.161.990.05
渝北区天宫殿街道5.810.490.02
北碚区4 792.126.370.30
江北区1 002.164.540.21
渝北区8 946.096.140.16
3.2 农村居民点空间分异特征
3.2.1 高程影响下的空间分异
两江新区总体海拔位于157.7~855.1 m之间，500 m以上区域均位于中梁山、龙王洞山、铜锣山和明月山4条东北至西南走向的山脉，500 m以下区域主要为4条山脉之间的宽谷。由可以看出，两江新区农村居民点几乎全部分布于海拔500 m以下的岭谷地区，高程分布相对合理。分布最多的为200~300 m高程区间，农村居民点分布规模达3 219.96 hm2，而分布在海拔500 m以上山脉的农村居民点比例仅8%。说明在两江新区丘陵与宽谷平行交错的地形条件对农村居民点的空间分布影响显著。
表 3 不同高程居民点分布
Table 3 Distribution of Rural Residential Land in Different Elevation
高程(m)0~200200~300300~400400~500 & 500
居民点面积(hm2)275.423 219.961 919.42912.14557.43
占居民点总规模比重(%)44728138
3.2.2 坡度影响下的空间分异
由可以看出，62%的农村居民点坡度在15°以下，35%的农村居民点分布在坡度15°~25°范围内，3%的居民点分布在坡度25°以上区域。说明两江新区丘陵地貌影响下，近40%的农村居民点布局位于坡度15°以上，这些区域的农村居民点不利于农民生产生活，可作为土地复垦的重点区域。其中15°~25°由于水土流失严重，必须采取工程、生物等综合措施防治水土流失，应根据实际条件及需要复垦为耕地、林地或草地；25°以上为《水土保持法》规定的开荒限制坡度，应根据实际条件进行还林还草。
表 4 不同坡度居民点分布
Table 4 Distribution of Rural Residential Land in Different Slope
坡度(°)0~55~1010~1515~25 & 25
居民点面积(hm2)216.071 577.432 451.312 442.88196.68
占居民点总规模比重(%)32336353
3.2.3 地质灾害条件影响下的空间分异
由可以看出，93%的农村居民点分布在地质灾害低易发区，2%的农村居民点分布在中易发区，另有5%的农村居民点分布在高易发区。说明两江新区农村居民点总体上不存在较大的地质灾害风险。由于地质灾害条件往往与高程、坡度具有较高的关联性，对于少数处于高频率地质灾害区的农村居民点，可结合高程、坡度等实际条件复垦为林地或草地。
表 5 不同地质灾害发生区居民点分布
Table 5 Distribution of Rural Residential Land in Different Geological Disaster Area
地质灾害发生区高易发区、极易发区中易发区不易发区、低易发区
居民点面积(hm2)365.9132.196 386.28
占居民点总规模比重(%)5293
3.2.4 城镇距离影响下的空间分异
由可以看出，距城镇越近的区域农村居民点规模越大，城镇距离已成为两江新区农村发展的重要影响因素。近50%的农村居民点分布在城镇1 000 m缓冲范围内，距城镇3 000 m以上的区域农村居民点规模已不到10%。说明两江新区的农村居民点大部分分布于城镇体系中，农村居民点土地利用应与城镇发展相融合，形成良性互动的城乡体系。
表 6 不同城镇缓冲区居民点分布
Table 6 Distribution of Rural Residential Land in Different Urban Buffers
城镇缓冲区距离(m) & 1 0001 000~2 0002 000~3 0003 000~5 000 & 5 000
居民点面积(hm2)3 337.081 814.91 126.18582.8623.35
占居民点总规模比重(%)49261690
3.2.5 水系影响下的空间分异
由可以看出，距离水系距离不同居民点规模也有一定差异，表明河流、湖泊、水库等对农民的生活有较大影响。其中，13%的农村居民点位于200 m水系缓冲区内，此类居民点距离水系较近，不利于河流生态发展。另有近40%的农村居民点位于水系1 000 m缓冲区之外，距离水源较远，不利于农村生产生活，应通过居民点整治使其迁移到距离水系较近的地方或者通过修建水利设施来改善当地的用水条件。
表 7 不同水系缓冲区居民点分布
Table 7 Distribution of Rural Residential Land in Different River Buffers
水系缓冲区距离(m) & 200200~400400~600600~1 000 & 1 000
居民点面积(hm2)914.98936.65881.791 441.182 709.77
占居民点总规模比重(%)1314132139
3.2.6 交通影响下的空间分异
由可以看出，19%的农村居民点分布于区级以上公路500 m缓冲区之内，交通较为便利。34%的农村居民点位于距公路500~2 000 m范围内，另有47%的农村居民点距公路距离大于2 000 m，说明仍有许多农村地区的交通条件有待改善，今后应通过农村居民点整治或交通基础设施建设解决好这些地区农民的日常出行问题。
表 8 不同公路缓冲区居民点分布
Table 8 Distribution of Rural Residential Land in Different Road Buffers
公路缓冲区距离(m) & 500500~1 0001 000~1 5001 500~2 000 & 2 000
居民点面积(hm2)1 292.34910.27797.04635.013 249.71
占居民点总规模比(%)1913120947
3.3 农村居民点分形特征
居民点斑块的分形特征反映居民点用地的复杂性。居民点斑块分维形数越高，居民点斑块越复杂、越破碎，越不利于农村发展；分形维数越小，居民点斑块越规整，越有利于农民生产生活，同时有助于开展农村土地综合整治，促进农村合理发展。两江新区内农居民点分形维数介于1.12~1.53之间()，从其分布上看，总体上围绕城镇化区域呈“扇形圈层结构”特征，表现为由西南城镇化较快的区域向东北城镇化滞后的区域逐渐增大。比如，西南部的石马河街道、天宫殿街道等地区城镇化发展较快，受城市规划、土地利用规划、土地整治等因素的影响，居民点斑块相对规整，分形维数较小；而东北部的古路镇、石船镇、木耳镇等区域发展相对滞后，居民点斑块破碎度高，分形维数较大，有待于通过土地利用规划和土地整治等综合手段进行改善，合理调节农村居民点用地内部结构及布局，提高农村生产生活的便利性，促进农村健康发展。
图 3 农村居民点用地分维形数分布特征
Figure 3 Spatial Distribution for Fractal Dimension of Rural Residential Land in Liangjiang New Area
3.4 农村居民点用地空间格局
3.4.1 Ripley’s k函数结果
根据各乡镇的农村居民点L(h)函数的计算结果，获取L(h)落在置信区间的上方、中间和下方的范围()。可以看出，除去完全城镇化的区域外，两江新区农村居民点在镇域尺度呈现出集聚、均匀和随机3种分布状态。其中，蔡家岗镇等15个乡镇农村居民点在镇域尺度上呈随机分布状态，复盛镇等5个乡镇农村居民点在镇域尺度上呈均匀分布状态，复兴镇等5个乡镇农村居民点在镇域尺度上呈集聚分布状态。此外可以发现，两江新区城区周边的乡镇农村居民点多为随机分布，距城区相对较远的乡镇农村居民点多为集聚或均匀分布()。距离城区较近的区域，与城市的社会经济交往更加频繁，其农村居民点更容易在城市辐射的影响下变换空间分布格局，随着历史的沿革呈现出随机分布的状态。
表 9 两江新区农村居民点Ripley’s K值分布
Table 9 Analysis Results of Ripley's K Function for Rural Residential Land in Liangjiang New Area
乡镇名称在置信区间上方范围(km)在置信区间内范围(km)在置信区间下范围(km)空间特征
蔡家岗镇0.1~3.53.5~10.0随机
翠云街道0.1~2.02.0~10.0随机
寸滩街道0.1~6.06.0~10.0随机
大竹林街道0.1~3.03.0~10.0随机
礼嘉镇0.1~1.51.5~10.0随机
人和街道0.1~4.54.5~10.0随机
施家梁镇0.1~1.51.5~10.0随机
双凤桥街道0.1~6.56.5~10.0随机
水土镇0.1~5.05.0~10.0随机
天宫殿街道0.1~6.56.5~10.0随机
铁山坪街道0.1~3.53.5~10.0随机
鱼嘴镇0.1~4.04.0~10.0随机
悦来街道1.0~3.53.5~10.0随机
石马河街道0.1~2.52.5~10.0随机
鸳鸯街道0.1~1.51.5~10.0随机
复盛镇0.1~2.52.5~7.07.0~10.0均匀
古路镇0.1~3.03.0~7.07.0~10.0均匀
回兴街0.1~1.01.0~1.51.5~10.0均匀
木耳镇0.1~3.53.5~6.56.5~10.0均匀
双龙湖街道0.1~3.53.5~6.06.0~10.0均匀
复兴镇0.1~10.0集聚
郭家沱街道0.1~10.0集聚
龙兴镇0.1~10.0集聚
石船镇0.1~10.0集聚
玉峰山镇0.1~10.0集聚
图 4 镇域农村居民点空间分布形态
Figure 4 Spatial Pattern of Rural Residential Land in Town Scale
3.4.2 核密度特征
从两江新区农村居民点的核密度分析结果来看()，尽管两江新区农村居民点总体分布较为分散，但其内部空间布局在某种程度上仍表现出一定的空间集聚性。如图 6所示，两江新区农村居民点空间分布呈现出4个主要的集聚带，这些集聚带均位于中梁山、龙王洞山、铜锣山和明月山之间的4条平行岭谷地带，可见居民点空间布局受地形影响主体上呈条带状分布。此外，在复兴镇、水土镇、施家梁镇、双龙湖街道、寸滩街道、铁山坪街道、郭家沱街道、玉峰山镇、鱼嘴镇、石船镇出现若干高密度聚集点，这些聚集点均为各乡镇主要的城镇发展区，可见受城镇引力作用，农村居民点有向镇中心集聚的趋势。可以认为，两江新区农村居民点分布是一个“地形主导、区位吸引为辅”作用下的特殊空间格局。
图 5 农村居民点空间核密度
Figure 5 Spatial Pattern for Kernel Density of Rural Residential Land
4 结论与建议
本文通过分析两江新区农村居民点土地利用空间特征，得出以下主要结论：(1) 两江新区农村居民点规模特征在各乡镇间具有明显差异。规模最大的为石船镇(1 025.11 hm2)，居民点比重最大的为复兴镇(8.69%)，居民点密度最大的为复兴镇(0.41个/hm2)。(2) 受高程、坡度、地质灾害、水系、城镇距离和交通条件的影响，两江新区农村居民点具有明显的空间分异特征。(3) 两江新区内农村居民点分形维数介于1.12~1.53之间，分布由西南向东北方向逐步增大，围绕城镇化区域呈现“扇形圈层结构”特征。(4) 从空间格局来看，镇域尺度上，两江新区农村居民点呈现出集聚、均匀与随机3种分布状态。居民点斑块尺度上，两江新区农村居民点呈现出一个“地形主导、区位吸引为辅”的空间格局。具体表现为居民点受地形约束总体上呈条带状分布，在此基础上向城镇周边集聚，形成若干聚集区。
由以上分析可知，城镇化对两江新区农村居民点土地利用的影响较为显著。一方面，农村居民点不断向城市周边聚集，城乡社会经济交汇日益频繁；另一方面，随着城市的不断扩张，城市周边地区受土地利用规划、土地整治等因素的影响，居民点结构较为规则、合理。同时，丘陵低山的地貌条件仍然对农村居民点的分布具有较强的限制作用，农村居民点土地的生态条件有待改善。随着社会经济的不断发展与城镇化的进一步推进，两江新区的农村居民点利用应特别注重与城市发展相融合，解决好城乡结合部的管理不善、违章搭建、产权混乱、环境恶劣等问题，积极引导农民产权置换，以城市规划为导向，及时将有必要的农村居民点用地转化为城镇用地，通过土地整治、基础设施完善、基本公共服务一体化等措施促进城乡统筹发展。应借助城市产业转移与信息辐射，合理引导农村人口市民化与农村产业多元化发展，不断提高农村发展水平。此外，不应忽视农村发展的生态环境问题，对于海拔较高、坡度较大、区位条件较差的农村居民点，应以“生态维护”和“改善农民生活”为主线，通过实施农村居民点复垦工程，提高区域生态涵养功能。积极推进整村治理，针对水源地、生态林、自然滩涂等划定生态保护红线，深入挖掘农村地域特色，促进美丽乡村建设。
本文运用ArcGIS空间分析技术，以两江新区为例，从规模特征、空间分异特征、分形特征及不同尺度的空间格局四方面对丘陵山区都市边缘农村居民点的土地利用特征展开了分析，研究结果可为区域农村居民点优化布局、农村居民点整治与区域城乡统筹发展提供参考。与以往关于农村居民点土地利用特征的研究相比，本文在充分分析高程、坡度、地质条件等传统因素对农村居民点分布影响的基础上，着重考虑城镇等社会经济因素的作用，详细分析了城镇影响下的农村居民点空间分异特征与城镇尺度的农村居民点空间格局，同时与斑块尺度的农村居民点分形特征与空间格局相结合，详细刻画了丘陵山地都市边缘这一特殊区域“地形+区位”主导下的农村居民点空间特征，宏观尺度与微观尺度相结合，能够对研究区域农村居民点土地利用提供切实指导。研究得出的“‘地形主导、区位吸引为辅’的空间格局特征”、“越靠近城镇居民点斑块分形维数越小”等结论具有很强的代表性，对其他类似区域的农村聚落发展具有借鉴意义。同时本文依托ArcGIS空间分析技术，数据来源于数字矢量地图，研究方法及过程比较简便，可操作性强。
本文着重从“空间”上分析丘陵山地都市边缘农村居民点的分布与格局特征，受数据所限，对“时间”上的农村居民点演变特征未做探讨。在今后的研究中，可通过相关数据的收集、研究方法的创新等，对农村居民点土地利用的时空演变特征进行深入探讨，进一步剖析城乡一体化发展过程中农村居民点规模、结构、形态、功能等演化规律，同时考虑产业发展、人口流动对农村居民点土地利用的影响，并与农村居民点整治分区、农村居民点布局优化等研究相融合，提高相关研究的指导意义。
刘新卫, 张定祥, 陈百明.
快速城镇化过程中的中国城镇土地利用特征[J].
地理学报, 2008
: 301–310
LIU X W, ZHANG D X, CHEN B M. Characteristics of China's town-level land use in rapid urbanization stage[J].
李裕瑞, 刘彦随, 龙花楼.
中国农村人口与农村居民点用地的时空变化[J].
自然资源学报, 2010
LI Y R, LIU Y S, LONG H L. Spatio-temporal analysis of population and residential land change in rural China[J].
李灿, 张凤荣, 姜广辉, 等.
京郊卫星城区域农村居民点土地利用特征分析[J].
农业工程学报, 2013
: 233–243
LI C, ZHANG F R, JIANG G H, et al. Analysis on utilization characteristics of rural residential land use in satellite city area of Beijing[J].
刘彦随, 刘玉.
中国农村空心化问题研究的进展与展望[J].
地理研究, 2010
LIU Y S, LIU Y. Progress and prospect on the study of rural hollowing in China[J].
POLAT H E, OLGUN M. Analysis of the rural dwellings at new residential areas in the Southeastern Anatolia, Turkey[J].
Building and Environment, 2004
角媛梅, 肖笃宁, 马明国.
绿洲景观中居民地空间分布特征及其影响因子分析[J].
生态学报, 2003
JIAO Y M, XIAO D N, MA M G. Spatial pattern in residential area and influencing factors in oasis landscape[J].
陈振杰, 李满春, 刘永学.
基于GIS的桐庐县农村居民点空间格局研究[J].
长江流域资源与环境, 2008
: 180–184
CHEN Z J, LI M C, LIU Y X. A GIS based research on spatial distribution of rural settlements in Tonglu county[J].
胡燕, 胡玉福, 邓良基, 等.
基于GIS的石角镇农村居民点空间分布特征分析[J].
中国农学通报, 2010
: 315–320
HU Y, HU Y F, DENG L J, et al. The analysis of spacial distribution characteristics of rural settlement in Shijiao Town based on GIS[J].
顾凤霞, 刘文宝, 谭雪兰.
GIS技术支持下的湖南省靖州县农村居民点空间格局研究[J].
中国农学通报, 2012
: 150–155
GU F X, LIU W B, TAN X L. Research on spatiotemporal patterns of rural settlements in Jingzhou County, Hu'nan Province supported by GIS technique[J].
张霞, 魏朝富, 倪九派, 等.
重庆市低山丘陵区农村居民点分布格局及其影响因素[J].
中国农业资源与区划, 2012
: 45–50, 57
ZHANG X, WEI C F, NI J P, et al. Distribution patterns and influence factors of rural settlements in the hilly and mountainous areas in Chongqing municipality[J].
CURRIT N, EASTERLING W E. Globalization and population drivers of rural-urban land-use change in Chihuahua, Mexico[J].
Land Use Policy, 2009
: 535–544.
姜广辉, 张凤荣, 秦静, 等.
北京山区农村居民点分布变化及其与环境的关系[J].
农业工程学报, 2006
JIANG G H, ZHANG F R, QIN J, et al. Relationship between distribution changes of rural residential land and environment in mountainous areas of Beijing[J].
关小克, 张凤荣, 刘春兵, 等.
平谷区农村居民点用地的时空特征及优化布局研究[J].
资源科学, 2013
: 536–544
GUAN X K, ZHANG F R, LIU C B, et al. Spatio-temporal analysis and optimization of rural residential land distribution in Pinggu district[J].
洪步庭.基于GIS技术的农村居民点空间演变特征及其影响因素研究[D].成都:四川师范大学硕士学位论文, 2014.s
HONG B T. Study on spatial pattern evolvement features and influencing factors of rural settlement based on GIS[J]. Chengdu:Master Dissertation of Sichuan Normal University, 2014.
张保华, 张金萍, 汤庆新, 等.
基于RS和GIS的黄河下游沿岸县域土地利用与景观格局演变的驱动力研究——以河南省封丘县为例[J].
遥感技术与应用, 2009
ZHANG B H, ZHANG J P, TANG Q X, et al. Driving force of land use and landscape pattern change basing on RS&GIS of Fengqiu county along lower reaches of the yellow river[J].
姜广辉, 张凤荣, 周丁扬, 等.
北京市农村居民点用地内部结构特征的区位分析[J].
资源科学, 2007
: 109–116
JIANG G H, ZHANG F R, ZHOU D Y, et al. Analyzing the land use structure characteristics of rural residential area in Beijing City[J].
宋戈, 孙丽娜, 雷国平.
基于计量地理模型的松嫩高平原土地利用特征及其空间布局[J].
农业工程学报, 2012
: 243–250
SONG G, SUN L N, LEI G P. Land use characteristics and its spatial distribution of Songnen High Plain based on quantitative geography model[J].
车明亮, 聂宜民, 姜曙千, 等.
平邑山区农村居民点分形特征及影响因素[J].
农业工程学报, 2010
: 360–365
CHE M L, NIE Y M, JIANG S Q, et al. Fractal geometry of rural residential areas in Pingyi County Mountains and impact factors[J].
宋志军, 关小克, 朱战强.
北京农村居民点的空间分形特征及复杂性[J].
地理科学, 2013
SONG Z J, GUAN X K, ZHU Z Q. The spatial fractal characteristics and complexity of rural residential areas in Beijing[J].
李玉华, 高明, 吕煊, 等.
重庆市农村居民点分形特征及影响因素分析[J].
农业工程学报, 2014
: 225–232
LI Y H, GAO M, LV X, et al. Analysis on fractal characteristics of rural settlements in Chongqing and its influencing factors[J].
曲衍波, 张凤荣, 郭力娜, 等.
北京市平谷区农村居民点整理类型与优先度评判[J].
农业工程学报, 2011
: 312–319
QU Y B, ZHANG F R, GUO L N, et al. Evaluation of rural residential land consolidation classification and priority of Pinggu district in Beijing[J].
孔雪松, 刘耀林, 邓宣凯, 等.
村镇农村居民点用地适宜性评价与整治分区规划[J].
农业工程学报, 2012
: 215–222
KONG X S, LIU Y L, DENG X K, et al. Suitability evaluation and consolidation division of rural residential areas in villages and towns[J].
曹天邦, 朱晓华, 肖彬, 等.
土地利用类型分布的分形结构及其应用——以江苏省扬中县丰裕镇为例[J].
地域研究与开发, 1999
CAO T B, ZHU X H, XIAO B, et al. Fractal analysis applied to distribution of land use-a case study of Fengyu town, Yangzhong city, Jiangsu Province[J].
王远飞, 何洪林. 空间数据分析方法[M]. 北京: 科学出版社, .
BESAG J, DIGGLE P J. Simple Monte Carlo tests for spatial pattern[J].
Applied Statistics, 1977
: 327–333.
丹阳市农村居民点空间分布尺度特征及影响因素分析[J].
农业工程学报, 2012
: 261–268
SHEN C H. Spatial distribution scale characteristics of rural settlements and analysis on influencing factors in Danyang city[J].
刘锐, 胡伟平, 王红亮, 等.
基于核密度估计的广佛都市区路网演变分析[J].
地理科学, 2011
LIU R, HU W P, WANG H L, et al. The road network evolution of Guangzhou-Foshan metropolitan area based on kernel density estimation[J].
BI Guo-hua,
YANG Qing-yuan,
WANG Zhao-lin,
KUANG Yao-yao,
MU Wei-dong
丘陵山区都市边缘农村居民点土地利用空间特征分析——以重庆两江新区为例
ANALYSIS ON SPATIAL CHARACTERISTICS OF RURAL RESIDENTIAL LAND USE IN HILLY AND MOUNTAINOUS REGIONS: A CASE OF LIANGJIANG NEW AREA IN CHONGQING}