黃積小　賴文波　李德智　

ArcGIS平臺下的農(nóng)村房田路徑研究*
——以湖北省黃梅縣宛大村為例

黃積小賴文波李德智

房田關(guān)系與房田連通路徑是農(nóng)村空間的核心問題。以湖北黃梅縣宛大村為例，從農(nóng)戶個體的微觀視角出發(fā)，以ArcGIS為技術(shù)平臺，通過房田對接模型、交通網(wǎng)絡構(gòu)建方法，對農(nóng)房與農(nóng)田空間關(guān)系進行識別，對房田連通路徑進行模擬與評價，得出了路徑的使用頻率，并總結(jié)出3種房田路徑模式，即外散型、內(nèi)穿型及交互型，以此描述農(nóng)村房田步行路徑的空間邏輯，為新農(nóng)村生活空間與生產(chǎn)空間的相關(guān)研究提供借鑒。

農(nóng)村空間，房田關(guān)系；房田路徑；ArcGIS技術(shù)平臺；步行網(wǎng)絡

0　前 言

三農(nóng)問題是影響我國穩(wěn)定發(fā)展的突出問題。近年來，城鄉(xiāng)差距增大，城鄉(xiāng)矛盾集中爆發(fā)。政府積極采取措施，將眾多政策與資金向農(nóng)村傾斜［1］，新農(nóng)村建設、鄉(xiāng)村規(guī)劃成為熱點。本次研究深入農(nóng)村調(diào)研，采集基礎資料，以ArcGIS為技術(shù)平臺建立空間數(shù)據(jù)庫，以農(nóng)村房田關(guān)系與連通路徑為切入點，探究農(nóng)村生活空間與生產(chǎn)空間的內(nèi)在關(guān)系。

1　農(nóng)村房田關(guān)系與步行路徑

生產(chǎn)與生活是人類生存的兩大核心活動，狹義上的生產(chǎn)空間是個體的就業(yè)地，生活空間是個體的居住地，人類的主要活動都在居住地和就業(yè)地上展開［2］。對于農(nóng)村地區(qū)而言，農(nóng)田作為農(nóng)業(yè)活動的物質(zhì)載體，是農(nóng)村最重要的生產(chǎn)空間；而農(nóng)房作為農(nóng)民的居住地點，是農(nóng)民主要的生活空間。農(nóng)村生產(chǎn)空間與生活空間的關(guān)系即農(nóng)村的房田關(guān)系。由于農(nóng)民要在農(nóng)房與農(nóng)田之間進行生活與生產(chǎn)活動的轉(zhuǎn)換，連通居住地與就業(yè)地之間的連通路徑便發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。

生產(chǎn)空間與生活空間的關(guān)系以及兩者間的連通路徑受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注。從20世紀60年代以來，業(yè)內(nèi)逐漸完善了職住錯位、職住平衡等理論，眾多學者對居住與就業(yè)區(qū)位關(guān)系、通勤時間、通勤距離進行了深入探究［3-13］。但總體來說，由于居住地點、就業(yè)地點和連通路徑難以量化，數(shù)據(jù)量大且難以獲得，現(xiàn)有研究的研究區(qū)域主要集中在城市區(qū)域內(nèi)；研究視角主要從宏觀角度出發(fā)，對微觀個體的職住關(guān)系關(guān)注不足。近年來，隨著手機信令數(shù)據(jù)、公交卡數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，識別個體的空間位置與行為活動成為可能，學界出現(xiàn)了從微觀視角出發(fā)，通過識別個體的職住地和通勤路徑來探索生產(chǎn)空間和生活空間關(guān)系的嘗試。例如龍瀛、張宇等基于2008年北京市連續(xù)一周的公交IC卡刷卡數(shù)據(jù)識別了公交持卡人的居住地、就業(yè)地和通勤出行，得出了3大典型居住區(qū)和6大典型辦公區(qū)，并對其通勤距離、通勤流向、通勤時間進行了可視化處理［14］；丁亮、鈕心毅等利用手機數(shù)據(jù)識別用戶的日間駐留地、夜間駐留地，進而推導出居住地和就業(yè)地，并計算其通勤范圍，判斷職住平衡情況［15］。這些從微觀個體出發(fā)的研究能模擬居民的職住地點和出行行為，對城市職住關(guān)系的評估更具科學性。

然而反觀農(nóng)村，由于農(nóng)房、農(nóng)田等詳細數(shù)據(jù)獲取難度較大，學界目前多以中觀、宏觀的視角研究農(nóng)村空間問題［16］，對農(nóng)村微觀步行路徑的研究仍然較少。此外，農(nóng)村與城市地區(qū)有很大差異。一方面，由于農(nóng)村生活的封閉性及土地政策的限制性，農(nóng)村的農(nóng)房、農(nóng)田將在很長時間內(nèi)保持相對固定的狀態(tài)［17］，在此背景下，進行農(nóng)村“房田”關(guān)系和連通路徑的研究更具實際意義。另一方面，數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進步和農(nóng)村土地確權(quán)①等活動的推動大大降低了農(nóng)村基礎資料獲取的難度，這為我們進行微觀視角的農(nóng)村研究打下了良好的基礎。隨著ArcGIS空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)的成熟，搭建農(nóng)村“房田”關(guān)系框架、模擬農(nóng)民出行行為模型成為可能，良好的數(shù)據(jù)基礎加上模型推導使農(nóng)村“房田”關(guān)系識別與路徑解讀更具科學性。

2　研究對象與技術(shù)路線

本文研究對象為湖北省黃岡市黃梅縣下新鎮(zhèn)宛大村（圖1）。宛大村村域面積248.3hm2，下轄7個村民小組，2015年末總?cè)丝?92人，共254戶，耕地面積101hm2。宛大村道路系統(tǒng)由X231縣道、村通村道路、入戶道路、機耕路組成，其中X231縣道位于宛大村西部，為水泥路面，道路寬度約為8m；村通村道路主要從縣道連通各個村民小組，為水泥路面，道路寬度約3.5m；入戶道路和機耕路多為非硬質(zhì)路面，寬度約為2～3m。

本次研究在詳細調(diào)研收集資料的基礎上建立空間數(shù)據(jù)庫，從“房田空間關(guān)系識別”、“房田步行路徑模擬”2個方面切入，基于空間距離和連通路徑的算法，分別構(gòu)建房田對接模型及步行網(wǎng)絡，生成每戶房田的歐氏距離曲線②，同時再假設在每個村民為“理性人”③的情況下，生成房田步行最短路徑，對房田關(guān)系和路徑進行解讀，得出房田步行路徑的典型模式，詳細技術(shù)路線如圖2所示。

3　房田關(guān)系識別

3.1房田對接模型構(gòu)建

在本研究中，房田關(guān)系指房田空間關(guān)系，包括其空間位置及距離長度，務農(nóng)時期農(nóng)民的生產(chǎn)、生活范圍將圍繞房、田兩者進行延伸。房田的空間位置決定了農(nóng)民的活動空間長度，故本文以房、田兩點相連接的歐氏距離曲線來反應房田的空間關(guān)系。

研究采用的數(shù)據(jù)包括農(nóng)房空間數(shù)據(jù)及屬性數(shù)據(jù)、以戶為單位的農(nóng)田空間位置、農(nóng)房人口戶數(shù)、道路等基礎數(shù)據(jù)。其中，農(nóng)房空間位置及屬性數(shù)據(jù)主要通過入戶調(diào)研獲得；農(nóng)田位置數(shù)據(jù)通過農(nóng)村土地確權(quán)資料獲得。在對現(xiàn)狀數(shù)據(jù)資料進行收集整理后，基于ArcGIS技術(shù)平臺，建立宛大村房田空間數(shù)據(jù)庫（圖3）。

房田空間數(shù)據(jù)庫中的簡單圖示無法表達出單獨的房田空間關(guān)系，因此在ArcGIS、FME技術(shù)平臺的基礎上，通過模型構(gòu)建器制作算法模塊，構(gòu)建房田對接模型，判斷每一農(nóng)戶的房田連接關(guān)系。首先，基于現(xiàn)狀農(nóng)房和田地的位置，建立拓撲關(guān)系，再通過算法模塊，模擬生成宛大村7個村民小組“一房對多田”的歐氏距離曲線（圖4）：以不同顏色區(qū)分不同村民小組的房田對接關(guān)系，連線長度反映房田的直線距離。由圖4可知，宛大村現(xiàn)狀房田配置并不均衡，不同村民小組房田距離差別較大，且在空間上有明顯的方向性。

圖1　宛大村區(qū)位分析圖Fig.1 location analysis chart of Wanda village

圖2　研究技術(shù)路線分析圖Fig.2 analysis chart of research technical route

圖3　宛大村房田空間數(shù)據(jù)庫示意圖Fig.3 schematic diagram of spatial data on houses and fields in Wanda Village

圖4　房田對接分析圖Fig.4 analysis chart on houses to field connection

3.2房田關(guān)系分組評估

在全村整體視角下無法分辨出每個小組的房田關(guān)系網(wǎng)，故以村民小組為單位，評估每組的務農(nóng)出行關(guān)系（圖5），并記錄每組房田距離的最大值、最小值及平均值，通過運用高斯多項式函數(shù)，依次根據(jù)每組房田距離區(qū)間頻率直方圖擬合出平滑曲線，由此判斷每組房田距離的最值區(qū)間，并統(tǒng)計相關(guān)指標（表1）。

圖5　各組房田關(guān)系示意圖Fig.5 schematic diagram on relationship between houses and fields in groups

以房田距離區(qū)間為橫坐標，區(qū)間出現(xiàn)頻率為縱坐標，繪制出各組房田距離擬合曲線（圖6），曲線峰值對應房田距離的最頻區(qū)間，區(qū)間內(nèi)的值越大代表該村組務農(nóng)距離越長，一組、三組、六組房田分散聚集，部分農(nóng)戶務農(nóng)距離較遠，空間跨度較大，人流活動方向性較強，其中一組最值區(qū)間較大，為680～960m；二組、七組房田集中分布，田地扇形包圍農(nóng)房，房田距離適宜，生產(chǎn)生活空間較和諧，但同時對外活動交流較少；四組、五組作為宛大村聚集核心點，組內(nèi)基礎設施建設較好，雖房田空間距離分布不均，但與其他小組在活動空間上有交集，對組間交流有促進作用。

從每組房田距離評估結(jié)果來看，村民的空間活動方向性整體較強（圖7），活動空間交互較頻繁。但從另一方面看，房田直線距離在很大程度上只能表示農(nóng)房和田地的空間位置，是理想情況下的最短距離，但在現(xiàn)實中村民必須在可行道路的限制下進行活動。由此，為了更準確地描述未來務農(nóng)運行情況，需依據(jù)現(xiàn)狀道路進行務農(nóng)路徑的空間模擬。

4　房田步行路徑模擬

房田連通路徑，即農(nóng)房與農(nóng)田之間的路徑，農(nóng)民通過連通路徑往返于農(nóng)房和農(nóng)田之間進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，房田路徑是農(nóng)村最重要的線性空間之一。房田連通路徑的模擬是通過綜合考慮影響路徑的因素，基于ArcGIS平臺構(gòu)建模擬現(xiàn)實的交通網(wǎng)絡，模擬農(nóng)民的生產(chǎn)行為。

表1　各組房田關(guān)系數(shù)據(jù)一覽表Tab.1 group data on the relationship between rural housing and farmlands

圖6　各組房田距離擬合曲線Fig.6 fitting curves on the distance between houses and fields in groups

圖7　各組務農(nóng)時期空間活動方向示意圖Fig.7 schematic diagram on spacious movement direction during farming period in groups

4.1步行網(wǎng)絡構(gòu)建

宛大村現(xiàn)有路網(wǎng)分為3個等級：縣道、村村通公路及機耕路，根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查結(jié)果，大部分農(nóng)民務農(nóng)出行目前仍以步行為主，電動車、機動車戶均占有量極少。故本研究將基于步行來模擬務農(nóng)活動的運行狀態(tài)，構(gòu)建網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)集④。

本研究對道路連接性采用了與空間句法相似的拓撲算法，具體做法為：首先，依據(jù)2015年地形測繪圖，整理繪制宛大村所有道路路線圖；然后依次打斷每段道路，計算每段道路的長度成本，基于不同道路等級賦予不同步行速度，區(qū)分每段道路的成本等級，構(gòu)建成本矩陣；最后在ArcGIS平臺中錄入數(shù)據(jù)，編輯梳理網(wǎng)絡的簡單要素，創(chuàng)建轉(zhuǎn)彎節(jié)點，存儲不同道路段的連通性，構(gòu)建現(xiàn)狀步行交通網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集（圖8）。過程中忽略道路周圍的環(huán)境差別，例如是否建房和農(nóng)田分布狀況，只關(guān)注單條道路與多少其他道路連接。

4.2路徑識別

在構(gòu)建步行網(wǎng)絡的基礎上進行求解路徑分析。該分析表示根據(jù)要求求解出阻抗查找最快、最短甚至最優(yōu)的路徑。本研究成本阻抗為步行時間，則最佳路線即為最快路線，且前提假設村民為“理性人”，默認他們會選擇最佳路徑作為自己的務農(nóng)路徑。

圖8　現(xiàn)狀步行網(wǎng)絡空間示意圖Fig.8 schematic diagram on the current walking network space

路徑求解過程中，以農(nóng)房作為起始點，對應的農(nóng)田作為終點，其中起始點為農(nóng)房宅基地的質(zhì)心點，終點為每塊農(nóng)田的質(zhì)心點，生成“一對多”的路徑結(jié)果。本研究利用GIS中的網(wǎng)絡求解分析工具，在模型構(gòu)建器中建立迭代模塊，依次篩選出每個農(nóng)戶的農(nóng)房質(zhì)心和對應的農(nóng)田質(zhì)心，計算出時間成本最低的最佳路徑，并導出累計距離成本，最終生成務農(nóng)路徑。

4.3路徑利用頻率分析

在現(xiàn)有計算方式與成本矩陣條件下通過算法輸出的路徑，在一定程度上有較大的重復性，即不同路徑可能共同經(jīng)過了多段道路，所有路徑的疊加在圖面上不能完全體現(xiàn)務農(nóng)時期的村民工作狀態(tài)。因此本研究在路徑結(jié)果的基礎上，以每段路作為單位，分別統(tǒng)計每條路徑在單位路段上的使用頻率（圖9）。

這個分析方法本身體現(xiàn)著作為內(nèi)部條件的單條路徑和作為外部條件的單位道路的疊加效果，即對務農(nóng)時期農(nóng)民運作情況的綜合描述。從這個角度上看，全村步行路徑的使用頻率狀況能在側(cè)面反映出空間的活力。

5　房田步行路徑模式

基于以上研究，依據(jù)每組的路徑形態(tài)和使用頻率，總結(jié)出了3種房田步行路徑模式：外散型、內(nèi)穿型及交互型。

5.1外散型

屬于外散型步行路徑模式的村組為一、三、六組，其路徑平均累計距離成本較大，路徑平均時間阻抗大于15min，農(nóng)田分散聚集程度較明顯，路徑使用較頻繁路段多位于田地外圍區(qū)域（圖10）。外散型步行路徑模式的空間方向性較強，有多處高頻路段，活力空間集中在路段中部，相關(guān)統(tǒng)計指標如表2所示。

在典型的外散型步行路徑模式中，農(nóng)田在空間上分散聚集，行為空間向不同方向延伸，形成了明顯的“一房兩田”空間形態(tài)，如一組、三組；六組中農(nóng)田緊靠縣道兩邊，農(nóng)房分開布置，連接農(nóng)房的機耕路成為高頻路段，活力空間傾向于在農(nóng)房聚集點之間形成。

外散型步行路徑模式中的活力空間與生產(chǎn)空間相對分離，使得務農(nóng)效率與房田距離和路徑距離之間的雙重矛盾更加明顯?；盍臻g的位置直接影響了務農(nóng)人流的聚集狀態(tài)。對該類型而言，路徑成本分布于兩種最值區(qū)間，以至于同區(qū)間的村民務農(nóng)空間方向差別較大，農(nóng)民很難快速到達自己田地，但也由于房田路徑較長，務農(nóng)空間與其他組交叉較多，活力空間與生產(chǎn)生活空間的分離為未來村莊公共空間的重構(gòu)提供了其他的可行性。

5.2內(nèi)穿型

內(nèi)穿型步行路徑模式主要呈現(xiàn)出農(nóng)田包圍農(nóng)房的空間結(jié)構(gòu)，其務農(nóng)效率最高。在典型的二組中，農(nóng)田扇形包圍農(nóng)房，路徑平均時間阻抗為12min，這種高度規(guī)整的扇形網(wǎng)絡形態(tài)使得該類型的路徑平均拓撲深度較淺；對于七組，由于其房田空間內(nèi)存在四五組的田地生產(chǎn)空間，路徑呈現(xiàn)環(huán)繞式形態(tài)，其相關(guān)指標如表3所示。

內(nèi)穿型步行路徑模式中田地生產(chǎn)空間對路徑活力空間有明顯的吸引作用（圖11），高頻路段更多趨向于農(nóng)田生產(chǎn)空間，相對較遠的路徑也有類似效果。與外散型相比，內(nèi)穿型的步行網(wǎng)絡有更密集的路段，且形態(tài)相對規(guī)整，穿插路徑較多，平均路段較短，使其擁有更多折點，當農(nóng)田生產(chǎn)空間有呈環(huán)的穿插型路徑時，高頻路段多直接位于穿插型路徑沿線，或者集中于田地中部，呈單向穿插于其中，聚集度較高。由于最短路徑算法的設定，有更多機會被路徑識別的局部路段往往具有較大的重復性，這些田間穿插路徑已經(jīng)變成數(shù)個小活力空間，未來可通過提高此路段等級、布局活力點等方式，更合理地營造開敞空間。

圖9　路徑利用頻率分析圖Fig.9 schematic diagram on path use frequency

圖10　外散型步行路徑模式分組示意圖Fig.10 schematic diagram on walking paths of External Stray Mode in groups

表2　外散型步行路徑模式指標統(tǒng)計表Tab.2 Data statistics of External Stray Mode

表3　內(nèi)穿型步行路徑模式指標統(tǒng)計表Tab.3 Data statistics of Internal Cross Mode

表4　交互型步行路徑模式指標統(tǒng)計表Tab.4 Data statistics of Intersection Mode

5.3交互型

隸屬于交互性步行路徑模式的村組為四、五組，作為宛大村的中心，擁有主要的公服設施，田地分布呈典型的全范圍包圍結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)步行路網(wǎng)隨田地集中而密集的顯著特征，小組內(nèi)部的公共步行路徑識別較少，但農(nóng)房的出行起點多開向這些內(nèi)部路徑（圖12）。由于四五組內(nèi)穿插了2條主要村道，沿該村道沿線的路段不可避免地承擔了連接生活生產(chǎn)空間的任務，其相關(guān)指標如表4所示。

在交互型步行路徑模式中，路徑成本分布在多個最值區(qū)間，農(nóng)房被田地包圍，務農(nóng)方向向各處延伸，活力空間在組內(nèi)、田間甚至生產(chǎn)生活空間之間都存在。在務農(nóng)空間上與其他組均有較大的重疊，其中西南方向高頻路段穿插于田間，東北方向則位于生產(chǎn)生活空間外部。該路徑邏輯下人流分布較為均衡，組間交互性較強。

6　討論與展望

圖11　內(nèi)穿型步行路徑模式分組示意圖Fig.11 schematic diagram on walking paths of Internal Break Mode in groups

圖12　交互型步行路徑模式分組示意圖Fig.12 Schematic diagram on walking paths of Intersection Mode in groups

本文采用實際入戶調(diào)研數(shù)據(jù)及土地確權(quán)資料對農(nóng)村房田路徑進行了分析。基于ArcGIS技術(shù)平臺，通過數(shù)據(jù)整理建立房田空間數(shù)據(jù)庫；再分別從房田關(guān)系識別及步行路徑模擬2個方面解讀現(xiàn)狀，構(gòu)建算法模型，并分組進行房田關(guān)系評價和路徑利用頻率分析；通過高頻路段的聚集分布情況，以路徑空間的使用頻率反映出人流的匯集區(qū)域，模擬出村內(nèi)務農(nóng)時期的運行狀態(tài)；總結(jié)出外散型、內(nèi)穿型及交互型3種典型的房田步行路徑邏輯。結(jié)果表明，宛大村的步行路徑邏輯可以概括描述為一種“活力效應”：高頻路段對空間活力有明顯的影響。在房田距離適中的村組中，穿插性強的路徑有利于高效務農(nóng)及生產(chǎn)空間的活力提升；對于房田距離較遠的村組，強調(diào)更多的是生產(chǎn)與生活空間之間的路徑，保留了組內(nèi)空間與田地空間的相對獨立性，為未來開敞空間的重構(gòu)提供了依據(jù)。

本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在3個方面：（1）使用傳統(tǒng)調(diào)研數(shù)據(jù)和ArcGIS平臺建立空間數(shù)據(jù)庫，對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)進行更深層次的挖掘和識別；（2）采用構(gòu)建步行網(wǎng)絡的方法模擬務農(nóng)路徑，模擬道路空間中的實際出行行為，其分析的結(jié)果也更加符合現(xiàn)實情況；（3）以路段為基本單元分析其利用頻率，總結(jié)出高頻路段，從而描繪出活力空間，與傳統(tǒng)定性判斷的結(jié)果相比，更具有準確性。

本研究的成果也可為實際村莊規(guī)劃中的道路規(guī)劃與公共空間設計提供參考依據(jù)，通過活力空間的識別也可輔助公服設施落點，且整個研究方法在城鄉(xiāng)空間動態(tài)研究中具有很好的適用性，尤其是在以增進空間整合為目標的城市更新中，輔助規(guī)劃師深層次解讀城市肌理關(guān)系，為城市公共空間的研究及設計提供了一種新的思路。但無法否認，本研究仍存在一定局限性：由于只以一個行政村作為案例，結(jié)論不具有普適性，未來還需增加更多村落樣本做進一步研究。

注釋：

①農(nóng)村土地確權(quán)：土地確權(quán)是指土地所有權(quán)、土地使用權(quán)和他項權(quán)利的確認、確定，簡稱確權(quán)。2015年土地承包經(jīng)營權(quán)確權(quán)登記頒證試點將再度擴容，包括湖北省在內(nèi)。

②歐氏距離：歐幾里得度量，也稱歐氏距離。是一個通常采用的距離定義，指在m維空間中兩個點之間的真實距離，或者向量的自然長度，即該點到原點的距離。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點之間的實際距離。

③理性人：本文中理性人是對在從事務農(nóng)活動中的所有人的基本特征的一個一般性的抽象：每一個務農(nóng)人的行為都是力圖以最小的成本代價去完成，其成本代價包括時間成本、距離成本和金錢成本等。

④網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)集：網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)集由簡單要素（線和點）和轉(zhuǎn)彎要素的源要素創(chuàng)建而成，且存儲了源要素的連通性，適用于構(gòu)建城市/鄉(xiāng)村交通路網(wǎng)。

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圖片來源：

圖1-12： 作者繪制

表1-4：作者繪制

Research on the Path of House and Farmlands in Rural Areas Based on ArcGIS—Taking Wanda Village， Huangmei County in Hubei Province As an Example

HUANG Jixiao， LAI Wenbo， LI Dezhi

Relationship and linkage path between rural housing and farmlands have been the core issues of rural space. From the perspective of rural households， this paper uses the technology platform of ArcGIS to make a pilot study on Huangmei town， Hubei province. By the means of the transportation network construction， it puts forward the linkage model of rural housing and farmlands to identify the relation between them， and obtains the frequency of optimum traffic by simulating and evaluating their linkage path. Then， it summarizs three linkage models between rural houses and farmlands， namely External Stray Mode， Internal Cross Mode and Intersection Mode， to describe the space logic of the walking paths between rural housing and farmlands. It’s expected that it will provide

for relevant studies on the relationship between living and working space in new socialist countryside.

Rural Areas Space； the Relationship of Houses and Fields； the Path between House and Fields； ArcGIS； Walking Network

TU982.29

B

2095-6304（2016）04-0034-07

10.13791/j.cnki.hsfwest.20160406

2016-04-20

（編輯：袁李姝）

*國家自然科學青年基金資助項目（51408248）；2015年度教育部人文社會科學研究青年基金資助項目（15YJCZH076）

黃積?。?華中科技大學建筑與城市規(guī)劃學院，碩士研究生

賴文波（通訊作者）：華南理工大學建筑學院，副教授，amos2004@126.com

李德智： 華中科技大學建筑與城市規(guī)劃學院，碩士研究生

黃積小， 賴文波， 李德智. ArcGIS平臺下的農(nóng)村房田路徑研究——以湖北省黃梅縣宛大村為例［J］. 西部人居環(huán)境學刊， 2016， 31（04）： 34-40.