周亮亮，葉 瑋，黃中偉，吳 勇

（浙江師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，浙江 金華 321004）

近年來(lái)，基于GIS相關(guān)技術(shù)對(duì)我國(guó)鄉(xiāng)村聚落空間結(jié)構(gòu)和地理特征的定量研究越來(lái)越多，但針對(duì)金衢盆地的研究較少。筆者通過(guò)利用GIS的空間分析技術(shù)對(duì)金衢盆地中金華市區(qū)的鄉(xiāng)村聚落的空間聚集進(jìn)行了研究，旨在了解在盆地中的聚落格局的空間集聚規(guī)律，為新農(nóng)村建設(shè)的優(yōu)化和調(diào)控提供決策參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

金華市區(qū)位于浙江省中西部，東連義烏市，南接遂昌縣、武義縣，西鄰龍游縣，北接蘭溪市。地理經(jīng)緯度在東經(jīng) 119°18′～119°56′，北緯 28°44′～29°19′之間。面積2 049.8 km2。整體地勢(shì)呈南北高中間低平的“U”字形，南北地屬山區(qū)，地形起伏較大，溝谷切割較深。南部屬仙霞嶺山系余脈，其中小金竹為境內(nèi)最高峰，海拔1 336 m，另外九峰山的地貌特征屬丹霞地貌位于南山與盆地交接地帶；市區(qū)北部屬龍門(mén)山系，其大盤(pán)山主峰海撥1 312 m，國(guó)家“AAAA”級(jí)雙龍風(fēng)景旅游名勝區(qū)就位于南坡；中部為金華江、武義江、義烏江等流域構(gòu)成的丘陵平原。

結(jié)合金衢盆地內(nèi)的金華市的地理特征，并充分考慮研究所用相關(guān)數(shù)據(jù)采集的可行性和在定量分析中的可操作性，筆者采用的數(shù)據(jù)信息主要來(lái)自于研究區(qū)國(guó)家1∶25萬(wàn)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)和ETM圖像，包括地形等高線(xiàn)、坡度、水系、交通道路數(shù)據(jù)層等。利用ETM圖像進(jìn)行一定的分析識(shí)別并經(jīng)過(guò)對(duì)實(shí)地鄉(xiāng)村聚落的調(diào)查來(lái)獲取金華市各鄉(xiāng)村聚落，得到每個(gè)村落的經(jīng)緯度坐標(biāo)，錄入計(jì)算機(jī)中形成一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。共獲得鄉(xiāng)村聚落330個(gè)。

1.2 研究方法

研究以GIS中的緩沖區(qū)分析模塊為基礎(chǔ)，采用漸變尺度的空間結(jié)構(gòu)度量方法（Variable Clumping Method，VCM）。其原理是對(duì)某一鄉(xiāng)村聚落（圖斑抽取為點(diǎn)）為中心進(jìn)行緩沖區(qū)分析時(shí)，當(dāng)相鄰聚落的距離小于緩沖區(qū)半徑的兩倍時(shí)，它們之間的緩沖區(qū)就會(huì)產(chǎn)生相互疊加的現(xiàn)象，如果相鄰聚落的距離大于緩沖區(qū)半徑的兩倍及以上時(shí)，它們之間的緩沖區(qū)表現(xiàn)是分離的。當(dāng)緩沖區(qū)半徑發(fā)生變化，鄉(xiāng)村聚落緩沖區(qū)出現(xiàn)疊加的數(shù)量就會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，根據(jù)這兩者之間的關(guān)系可以定量地反映出聚落的空間分布格局，即VCM曲線(xiàn)[1-2]。當(dāng)研究區(qū)的鄉(xiāng)村聚落分布較為集中，即成團(tuán)簇狀布局時(shí)，緩沖區(qū)會(huì)在其半徑還較小時(shí)就已經(jīng)出現(xiàn)疊加現(xiàn)象。當(dāng)研究區(qū)的鄉(xiāng)村聚落之間分布較零散，即各鄉(xiāng)村聚落間距離較遠(yuǎn)，此時(shí)緩沖區(qū)疊加往往出現(xiàn)在半徑較大的時(shí)候。筆者采用的緩沖區(qū)最小尺度為100 m，并以100 m為單位進(jìn)行逐級(jí)遞增，從而建立起鄉(xiāng)村聚落一系列的緩沖區(qū)。然后統(tǒng)計(jì)在各種緩沖區(qū)半徑下的緩沖區(qū)內(nèi)相互疊加的聚落數(shù)量，最后再以各緩沖區(qū)半徑為橫軸，以緩沖區(qū)內(nèi)發(fā)生相互疊加的聚落而生成增加出來(lái)的村莊個(gè)數(shù)為縱軸，從而建立起鄉(xiāng)村聚落空間集聚的VCM曲線(xiàn)。再以此為基礎(chǔ)對(duì)金華市區(qū)中所有鄉(xiāng)村聚落的空間分布格局進(jìn)行定量化測(cè)度分析。

將國(guó)家基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)中解讀出來(lái)的金華市區(qū)1∶25萬(wàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中等高線(xiàn)圖層在A(yíng)rcgis10軟件中進(jìn)行插值生成DEM，進(jìn)而生成坡度圖。應(yīng)用GIS中的空間分析功能，提取出所建研究區(qū)的鄉(xiāng)村聚落數(shù)據(jù)庫(kù)中各點(diǎn)狀聚落的坡度和高程，從而對(duì)金華市區(qū)中的鄉(xiāng)村聚落分布與地形之間的關(guān)系進(jìn)行定量化分析。

從以上的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中提取水系和道路兩旁分布的鄉(xiāng)村聚落相關(guān)數(shù)據(jù)信息，運(yùn)用GIS中的緩沖區(qū)分析功能對(duì)鄉(xiāng)村聚落沿河流水系、道路交通網(wǎng)聚集的情況分別進(jìn)行定量化分析，道路、水系緩沖區(qū)的最小尺度均為100 m，獲得水系、道路對(duì)鄉(xiāng)村聚落的影響程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 鄉(xiāng)村聚落在空間上的聚集特征

金華市區(qū)的鄉(xiāng)村聚落的VCM曲線(xiàn)（圖1）顯示：VCM曲線(xiàn)從緩沖區(qū)半徑從100 m增加到400 m時(shí)其鄉(xiāng)村聚落的數(shù)量開(kāi)始上升，900 m時(shí)出現(xiàn)第一個(gè)峰值；半徑1 200 m時(shí)，鄉(xiāng)村聚落緩沖區(qū)曲線(xiàn)開(kāi)始由緩沖區(qū)半徑的增加而下降；當(dāng)鄉(xiāng)村聚落緩沖區(qū)半徑大于1 500 m時(shí)，VCM值就開(kāi)始趨近于0，即表明所有的聚落緩沖區(qū)已經(jīng)能完全疊加。鄉(xiāng)村聚落的聚集累積比例表明：在緩沖區(qū)半徑為900 m時(shí)，百分比為56.4%；在緩沖區(qū)半徑為1 200 m時(shí)，鄉(xiāng)村聚落的聚集累計(jì)比例達(dá)到92.7%；緩沖區(qū)半徑為1 600 m時(shí)，金華市區(qū)中的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量的聚集累計(jì)已經(jīng)達(dá)到100%，即所有的村莊聚落在緩沖區(qū)內(nèi)完全疊加。這就表明在研究區(qū)內(nèi)絕大多數(shù)鄉(xiāng)村聚落之間的相鄰距離小于1 600 m，它們?cè)谝欢臻g地域內(nèi)會(huì)呈現(xiàn)相對(duì)比較集中趨勢(shì)。此外，還有7.2%的鄉(xiāng)村聚落在相鄰距離1 300~1 600 m之間，在一定空間地域上呈現(xiàn)出相對(duì)分散分布狀態(tài)。

2.2 鄉(xiāng)村聚落在沿水系上的空間集聚特征

如圖2所示，從緩沖區(qū)半徑100～400 m時(shí)，金華市區(qū)鄉(xiāng)村聚落的數(shù)目先增加，然后遞減；緩沖區(qū)半徑增加到1 000 m時(shí)，其鄉(xiāng)村聚落數(shù)目累積百分比為81.4%；當(dāng)半徑為1 800 m時(shí)，達(dá)到93.2%；大于1 900 m時(shí)，聚落分布僅占全部聚落的5.9%。這表明金華市區(qū)內(nèi)的鄉(xiāng)村聚落受水系分布影響較為明顯。對(duì)聚落數(shù)目與緩沖區(qū)半徑之間進(jìn)行回歸分析，其回歸系數(shù)R2=0.849 1，說(shuō)明其相關(guān)程度很高。其數(shù)量關(guān)系可用圖3中的方程式擬合，由圖3可知，隨鄉(xiāng)村聚落緩沖區(qū)半徑的增加，鄉(xiāng)村聚落數(shù)目呈逐漸遞減的關(guān)系，距水系距離越遠(yuǎn)，聚落分布越少。

2.3 鄉(xiāng)村聚落在沿道路上的空間集聚特征

道路是影響鄉(xiāng)村聚落分布的重要因素之一。金華市區(qū)內(nèi)，其道路交通較為發(fā)達(dá)。從圖4可知，當(dāng)?shù)缆肪彌_區(qū)半徑達(dá)到100 m時(shí)，研究區(qū)內(nèi)的鄉(xiāng)村聚落數(shù)目達(dá)到最多，隨著緩沖區(qū)半徑的增加，其鄉(xiāng)村聚落的數(shù)量開(kāi)始逐漸減少；緩沖區(qū)半徑達(dá)到2 400 m時(shí)，研究區(qū)內(nèi)的所有村莊聚落都在該緩沖區(qū)內(nèi)；當(dāng)緩沖區(qū)半徑是500 m時(shí)，緩沖區(qū)內(nèi)鄉(xiāng)村聚落的數(shù)目占全部聚落的比例為70.3%。這說(shuō)明金華市區(qū)鄉(xiāng)村聚落的分布沿道路交通網(wǎng)絡(luò)分布比較明顯，且絕大多數(shù)鄉(xiāng)村聚落鄰近道路布置。在鄉(xiāng)村聚落數(shù)目與緩沖區(qū)半徑之間建立回歸分析，其中數(shù)量關(guān)系可用圖5中的方程式進(jìn)行擬合。其回歸系數(shù)R2=0.705 7，說(shuō)明相關(guān)程度亦很高。研究結(jié)果表明，鄉(xiāng)村聚落的數(shù)目會(huì)隨著緩沖區(qū)半徑的增加呈逐步遞減的趨勢(shì)，即距離道路越遠(yuǎn)，聚落分布越來(lái)越稀少。

2.4 鄉(xiāng)村聚落的地形空間分異特征

金華地處金衢盆地東段，為浙中丘陵盆地地區(qū)，地勢(shì)南北隆起、中部低平。境內(nèi)山地以500～1 000 m低山為主，分布在南北兩側(cè)，山地內(nèi)側(cè)散布起伏相對(duì)和緩的丘陵。盆地底部是寬闊不一的沖積平原，地勢(shì)低平[3]。由圖6可知，絕大數(shù)鄉(xiāng)村聚落分布在150 m以下，占聚落總數(shù)的62.1%，高程150 m以上的占聚落總數(shù)的37.9%。這表明隨著地勢(shì)的增加，聚落的分布逐漸減少。

如圖7所示，絕大多數(shù)鄉(xiāng)村聚落分布在坡度10°以下，占聚落總數(shù)的76.2%，主要位于盆地底部的沖積平原及河流低階地上；坡度10°以上的占聚落總數(shù)的23.8%，表明鄉(xiāng)村聚落也隨著坡度的增加，聚落的分布逐漸減少。

3 結(jié) 論

對(duì)金華市區(qū)的鄉(xiāng)村聚落的空間集聚特征進(jìn)行了定量化分析，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，金華市區(qū)的鄉(xiāng)村聚落的空間分布在中間的盆地底部平坦地勢(shì)地區(qū)表現(xiàn)較為聚集，而在南北兩邊的高山丘陵地區(qū)則表現(xiàn)得較為分散。金華市區(qū)的絕大多數(shù)相鄰鄉(xiāng)村聚落在空間距離為1 200 m時(shí)其緩沖區(qū)基本重合，即在1 200 m以?xún)?nèi)是聚落與聚落之間最大的距離。金華市區(qū)內(nèi)的水系、道路和地形對(duì)區(qū)內(nèi)的鄉(xiāng)村聚落的空間分布有相當(dāng)大的影響。鄉(xiāng)村聚落距離道路、水系越遠(yuǎn)，聚落的數(shù)量越少。雖然鄉(xiāng)村聚落沿水系和道路分布有著一定的相似性，都呈現(xiàn)出了在研究區(qū)內(nèi)距離鄉(xiāng)村聚落越遠(yuǎn)，其數(shù)目越來(lái)越少，且均呈現(xiàn)出逐步遞減的趨勢(shì)，但當(dāng)鄉(xiāng)村聚落在距離水系和道路較近的空間地域（緩沖區(qū)半徑＜500 m），鄉(xiāng)村聚落則顯現(xiàn)出其多沿道路集聚特征比沿水系集聚更明顯，而在較遠(yuǎn)距離內(nèi)（緩沖區(qū)半徑＞500 m），沿水系集聚的特征比沿道路集聚更明顯。絕大多數(shù)鄉(xiāng)村聚落分布在高程為150 m以下的金衢盆地底部的地勢(shì)平坦地區(qū)，而在高程大于150 m的高山丘陵地區(qū)，聚落的分布就相對(duì)較少，且絕大多數(shù)鄉(xiāng)村聚落分布在坡度10°以下，隨坡度的增加，聚落的分布逐漸減少。

[1]馮文蘭，周萬(wàn)村，李?lèi)?ài)農(nóng)，等.基于GIS的岷江上游鄉(xiāng)村聚落空間聚集特征分析：以茂縣為例[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2008，17（1）：57.

[2]陳曉軍，劉慶生，張宏業(yè).大城市邊緣區(qū)建設(shè)用地空間分布格局的定量化測(cè)度研究 [J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2006，31（3）：260-265.

[3]沈葉琴.金華市生態(tài)安全研究[D].金華：浙江師范大學(xué)，2006.