張立強(qiáng)，耿 昊，劉彥隨，李新港，辛 奇，彭淑雯

（1. 北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875；2. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101）

聚落是人類各種形式的聚居地的總稱，一般可以將聚落分為城市和鄉(xiāng)村兩大類。鄉(xiāng)村聚落是村民生存、生活、生產(chǎn)的物質(zhì)載體，鄉(xiāng)村聚落空間可以分為鄉(xiāng)村建筑空間、社會(huì)生活空間、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間三部分。伴隨鄉(xiāng)村的工業(yè)化、產(chǎn)業(yè)多元化發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間在評(píng)價(jià)鄉(xiāng)村發(fā)展程度上的作用逐漸弱化；鄉(xiāng)村建筑空間則是村民維持基本生存的根基，同時(shí)也是村民進(jìn)行日常社會(huì)生活的載體，鄉(xiāng)村建筑空間的演化過程一定程度上反映了鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人地關(guān)系變化和鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的時(shí)代進(jìn)程。

1990—2020年，是中國改革開放，飛速發(fā)展的一段時(shí)間，伴隨著快速城鎮(zhèn)化、新農(nóng)村建設(shè)、城鄉(xiāng)發(fā)展一體化、鄉(xiāng)村振興等相關(guān)重大戰(zhàn)略［1］的制定和落實(shí)落地，中國傳統(tǒng)的鄉(xiāng)村傳聚落形態(tài)與發(fā)展格局被打破，早期粗放式的城鎮(zhèn)化進(jìn)程導(dǎo)致的鄉(xiāng)村農(nóng)村空心化、土地利用不合理，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)下滑與環(huán)境質(zhì)量下降［2］等問題逐步受到高度關(guān)注和部分得到解決。鄉(xiāng)村聚落演化明顯加快，鄉(xiāng)村地域空間格局正在重構(gòu)，成為中國新時(shí)代城鄉(xiāng)融合與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施過程中最為重要的議題之一［3］。

國內(nèi)外關(guān)于鄉(xiāng)村聚落的研究由來已久，主要包括探究自然環(huán)境地理與聚落分布的關(guān)系，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與聚落擴(kuò)張的影響，以及不同階段鄉(xiāng)村人地系統(tǒng)耦合與可持續(xù)發(fā)展途徑等問題，近年來，伴隨著快速城鎮(zhèn)化和城鄉(xiāng)發(fā)展轉(zhuǎn)型，鄉(xiāng)村地域類型與空間格局演化研究受到廣泛關(guān)注，更強(qiáng)調(diào)用量化分析方法來揭示鄉(xiāng)村聚落的空間形態(tài)及其變化特征［4］。但對(duì)鄉(xiāng)村聚落的定量分析，多數(shù)局限于對(duì)局部區(qū)域或典型縣域、個(gè)案村落、建筑形制等的研究［5］，以及探究單一類型的村落分布規(guī)律［6］，缺乏整體性的研究。本文聚焦于全國尺度的鄉(xiāng)村聚落建筑面積演化的時(shí)空特征研究，闡述鄉(xiāng)村聚落時(shí)空變化規(guī)律，解析中國鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展中出現(xiàn)的突出問題，為全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興和鄉(xiāng)村治理規(guī)劃決策提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

研究數(shù)據(jù)來自于CLCD 土地覆蓋分類數(shù)據(jù)集［7］，該數(shù)據(jù)集基于Landsat和MODIS遙感數(shù)據(jù)，通過長期的地球觀測(cè)制作了1990—2020 年度的30m分辨率中國土地覆蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并通過目視解譯的獨(dú)立樣本和第三方測(cè)試樣本評(píng)估其準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)集總體分類精度達(dá)到了65.46%，這與同空間分辨率的GLC_FCS30［8］，GlobalLand30［9］等產(chǎn)品相比，時(shí)間分辨率和精度都會(huì)更高。該產(chǎn)品提供了不透水層土地覆蓋類型，能夠反映鄉(xiāng)村聚落建筑物像元的空間分布形態(tài)。

1.2 研究方法

1.2.1 鄉(xiāng)村聚落邊界提取

聚落在空間形態(tài)上表現(xiàn)為建筑物的集聚，本研究采用機(jī)器識(shí)別［10］的方法，人工設(shè)定識(shí)別規(guī)則，將CLCD產(chǎn)品進(jìn)行建筑物-非建筑物的二值化處理，隨后利用輪廓檢測(cè)算法［11-12］提取聚落的最小外接矩形邊界，在提取過程中，通過膨脹運(yùn)算將過于接近的聚落塊進(jìn)行合并。提取流程及效果示例如圖1所示。

圖1 聚落邊界提取流程Fig.1 Settlement boundary extraction process

膨脹運(yùn)算是圖像處理最常用的算法之一，在本文中使用膨脹運(yùn)算對(duì)二值化的建筑物-非建筑物產(chǎn)品進(jìn)行相鄰元素的連接，即我們認(rèn)為，在空間上集聚的建筑物如果靠得足夠近，則將其視為一個(gè)聚落處理。在進(jìn)行膨脹之間，先用式（2）所示的高斯濾波進(jìn)行噪聲的剔除，膨脹運(yùn)算即是一個(gè)求局部最大值的算法，流程為：

（1）定義一個(gè)卷積核，可以是任意的形狀和大小，卷積核的大小決定了連接相鄰元素的閾值，本文將其設(shè)置為5，由于CLCD 圖像分辨率為30m，因此這一設(shè)置代表我們假設(shè)距離在150m 之內(nèi)的兩個(gè)建筑物集群可以被視為同一個(gè)聚落。

（2）將卷積核與圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，計(jì)算卷積核覆蓋區(qū)域的像素點(diǎn)最大值。

（3）將這個(gè)最大值賦值給該區(qū)域中央點(diǎn)指定的要素。

基于二值化圖像的輪廓提取，通過傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法便可以進(jìn)行計(jì)算，最簡單的檢測(cè)邊緣的方式是微分算子法，對(duì)圖像運(yùn)用導(dǎo)數(shù)算子來衡量邊界強(qiáng)度，通過對(duì)計(jì)算得到導(dǎo)數(shù)值設(shè)置閾值，從而提取邊界的點(diǎn)集。一階導(dǎo)數(shù)是最簡單的導(dǎo)數(shù)算子，如式（1）：

式中：|grad(f(x，y))|為在點(diǎn)（x，y）處的梯度。?f?x和?f?y則分別為該點(diǎn)在x方向和y方向的一階導(dǎo)數(shù)。這種方式需要對(duì)每個(gè)像素值進(jìn)行計(jì)算，會(huì)帶來巨大的時(shí)間損耗。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，常用小區(qū)域模板進(jìn)行卷積運(yùn)算來近似計(jì)算。

本文采用Canny 邊緣檢測(cè)［13］算法，該算法具有很好的邊緣監(jiān)測(cè)性能，在圖像處理中得到越來越廣泛的應(yīng)用，算法流程為：

（1）使用2D 高斯濾波模板進(jìn)行卷積以消除噪聲，這一部分同樣也用來消除面積較小的建筑物集群，高斯濾波模板函數(shù)如下：

（2）使用式（2）的導(dǎo)數(shù)算子計(jì)算梯度的大小。

（3）計(jì)算出梯度的方向，即

（4）將邊緣的梯度方向大致分為4 種：水平、豎直、45°方向、135°方向。通過梯度的方向，就可以找到這個(gè)像素梯度方向的鄰接像素。

（5）遍歷圖像，若某個(gè)像素的灰度值與其梯度方向上前后兩個(gè)像素的灰度值比較不是最大的，那么這個(gè)像素值置為0，即不是邊緣。反之，則置為1，是邊緣。

得到邊緣提取結(jié)果之后，將提取到的每個(gè)聚落邊緣賦予地理坐標(biāo)信息，并向外制作150m 的緩沖區(qū)，通過這個(gè)緩沖區(qū)得到最小外接矩形，制作緩沖區(qū)是為了確保該矩形囊括該區(qū)域的所有聚落建筑物信息，而用最小外接矩形則是為了減少儲(chǔ)存空間。

鄉(xiāng)村聚落提取結(jié)果分布如圖2所示。

圖2 各省份成功識(shí)別的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量Fig.2 Number of rural settlements identified by province

本文通過對(duì)遙感影像的樣本選取和目視解譯，選擇了合適的邊界面積閾值，從提取結(jié)果之中剔除了面積過?。赡転殡x散的建筑物）和面積過大（可能為城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)）的聚落邊界。其中，面積過小的閾值是通過目視解譯從遙感影像上隨機(jī)選取100個(gè)極小面積村落，統(tǒng)計(jì)其面積最小值而得出。面積過大的閾值則來源于中國各縣級(jí)以上城市的最小面積，這一閾值定為10 km2左右。經(jīng)過剔除，輪廓提取在全國范圍內(nèi)共提取到鄉(xiāng)村聚落329 906 個(gè)。部分省份如青海、西藏、臺(tái)灣，受CLCD產(chǎn)品精度影響較大，難以提取聚落輪廓。

1.2.2 鄉(xiāng)村聚落面積統(tǒng)計(jì)

將邊界提取結(jié)果與原始CLCD 產(chǎn)品進(jìn)行疊加，以利用分區(qū)統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)每個(gè)鄉(xiāng)村聚落每年的建設(shè)用地面積。為了消除CLCD 產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)誤差，需要對(duì)統(tǒng)計(jì)得到的建設(shè)用地面積進(jìn)行校正，本研究從鄉(xiāng)村聚落點(diǎn)中隨機(jī)選取200 個(gè)樣本點(diǎn)，并通過目視解譯的方法，在衛(wèi)星遙感影像上勾畫聚落邊界并計(jì)算面積，與CLCD 產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)計(jì)算的邊界面積（在0.05的置信度下通過單樣本t檢驗(yàn)，認(rèn)為其樣本均值和總體均值相等）進(jìn)行比較并矯正，矯正公式如下：

式中：ARS為通過遙感影像目視解譯計(jì)算的面積，ACLCD為通過CLCD產(chǎn)品計(jì)算的面積，A0為待矯正面積，A1為矯正結(jié)果。

為了更好地反映鄉(xiāng)村聚落的擴(kuò)張和萎縮，本文定義聚落膨脹率指標(biāo)如下：

式中：Am和An分別是第m年和第n年的聚落建設(shè)用地面積；Em，n為聚落m年到n年的膨脹率，膨脹率為正時(shí)，代表聚落面積擴(kuò)張；為負(fù)時(shí)，代表聚落面積萎縮。一般來說，膨脹率越大，代表該聚落面積擴(kuò)張?jiān)娇?，發(fā)展速度就越快。

通過觀察聚落擴(kuò)張曲線擬合結(jié)果，本文將聚落擴(kuò)張類型分為凸擴(kuò)張、凹擴(kuò)張兩種類型，凹擴(kuò)張的類型代表聚落的擴(kuò)張速度先慢后快，凸擴(kuò)張則反之，增長類型如圖3所示。

圖3 擴(kuò)張類型示例Fig.3 Examples of extended types

用來區(qū)別擴(kuò)張類型的公式如下：

式中：Am，i為第m個(gè)聚落第i年的建設(shè)用地面積；y0和y1分別為需要計(jì)算的起始年份和終止年份；Vm是用來判別屬于凹擴(kuò)張還是凸擴(kuò)張的值。Tm為第m個(gè)聚落的擴(kuò)張類型，EConcave和EConvex分別為凹擴(kuò)張和凸擴(kuò)張。

3 結(jié)果與討論

3.1 整體發(fā)展趨勢(shì)

傳統(tǒng)研究指出，由于城市對(duì)鄉(xiāng)村的吸引效應(yīng)，鄉(xiāng)村往往會(huì)遭遇人才流失等負(fù)面影響，從而導(dǎo)致發(fā)展速度減緩［14］。據(jù)“七普”公報(bào)（第七號(hào)）［15］數(shù)據(jù)顯示，2020年城鎮(zhèn)人口比例為63.89%，與2010年相比，城鎮(zhèn)人口增加23 642萬人，鄉(xiāng)村人口減少16 436萬人，城鎮(zhèn)人口比重上升了14.21%［16］。然而，伴隨著城市化的推進(jìn)，在鄉(xiāng)村人口持續(xù)降低的同時(shí)，鄉(xiāng)村聚落面積在1990—2020年逆勢(shì)穩(wěn)定上漲。

通過對(duì)提取結(jié)果的分析發(fā)現(xiàn)，1990—2020 年期間，全國共增長鄉(xiāng)村聚落面積約50 000 km2，平均每年增長1 666 km2，總膨脹率達(dá)到了102%，說明2020年的鄉(xiāng)村聚落面積比1990 年的足足擴(kuò)大了兩倍。如圖4所示，在這一期間，中國鄉(xiāng)村聚落的總膨脹率經(jīng)歷了由高到低，再升高再降低的變化，總體呈下降趨勢(shì)，膨脹率最高峰在1991年前后的4.8%，最低值則為2018年前后的0.8%。而鄉(xiāng)村聚落總面積仍處于持續(xù)穩(wěn)定的線性增長過程中，并沒有展現(xiàn)出減緩膨脹速度的勢(shì)頭。這反映了中國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)略的實(shí)施，在一定程度上確保了中國鄉(xiāng)村的平穩(wěn)持續(xù)發(fā)展［17］。

圖4 每年鄉(xiāng)村聚落面積與膨脹率變化Fig.4 Annual change of rural settlement area and expansion rate

為了更好地揭示鄉(xiāng)村聚落的空間變化，本文將聚落面積分為11個(gè)大小不等的面積范圍，基于這些面積范圍，圖5揭示了鄉(xiāng)村聚落變化的地域特征，圖中以深顏色的點(diǎn)代表面積較大的鄉(xiāng)村聚落。可以看到，大面積的鄉(xiāng)村聚落更多地聚集于中國華北地區(qū)、東北地區(qū)，這說明這一區(qū)域的鄉(xiāng)村發(fā)展程度更高，對(duì)于東南地區(qū)，受到多山、丘陵的自然地理?xiàng)l件限制，鄉(xiāng)村聚落呈離散式的分布形態(tài)。

諸如山東、河南、河北三省，都是人口眾多的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，又位于京津冀都市圈輻射范圍，因此這些區(qū)域的鄉(xiāng)村聚落擁有更高的發(fā)展程度。高速發(fā)展的城市群雖然對(duì)鄉(xiāng)村有人口遷移的拉力作用，但同時(shí)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的輻射帶動(dòng)作用也影響了周邊鄉(xiāng)村的飛速擴(kuò)張，因此，擴(kuò)張迅速的鄉(xiāng)村往往圍繞于大型的城市群，并呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象，如在2020年，東北地區(qū)、長江中下游地區(qū)、新疆天山山脈、四川盆地均出現(xiàn)了大型鄉(xiāng)村聚落的空間集聚。東南區(qū)域受限于多山和丘陵的地形，發(fā)展程度較高的鄉(xiāng)村成離散的分布形態(tài)，且大面積的鄉(xiāng)村集中于海岸線周邊。

3.2 區(qū)域?qū)Ρ确治?/h3>

圖6展示了中國各省份1990—2020年鄉(xiāng)村聚落面積的總膨脹率，以進(jìn)行鄉(xiāng)村聚落的區(qū)域?qū)Ρ确治?。中國東北、華北鄉(xiāng)村聚落發(fā)展程度相對(duì)更高，但這并不代表東北、華北的鄉(xiāng)村聚落在30年間擁有更快的發(fā)展速度。膨脹率的空間分布和鄉(xiāng)村的發(fā)展程度正好相反，擁有較多高發(fā)展程度的鄉(xiāng)村聚落的華北、東北地區(qū)，在30年間膨脹率為各區(qū)域最低。而鄉(xiāng)村數(shù)量和鄉(xiāng)村發(fā)展程度都不占優(yōu)勢(shì)的西北、西南地區(qū)，卻擁有更高的鄉(xiāng)村聚落膨脹率。新疆的鄉(xiāng)村聚落膨脹率是各省份最高，達(dá)到了977%，實(shí)現(xiàn)了接近10倍的增長，這得益于中國的西部大開發(fā)戰(zhàn)略；遼寧省則是最低，31 年期間僅有58%的增長，這是東北地區(qū)近幾年持續(xù)人才外流，發(fā)展停滯的體現(xiàn)。

為了更好地表現(xiàn)不同區(qū)域之間的差異，本文結(jié)合自然環(huán)境、行政劃分，將中國劃分為東北、華北、東南、西南、西北五個(gè)區(qū)域，劃分方式如表1所示。表1也給出了每個(gè)區(qū)域1990—2020 年的總膨脹率，東北、華北地區(qū)膨脹速度最慢，30年間僅為72.6%，而西南、西北地區(qū)膨脹最快，有300%～400%的膨脹率，接近東北、華北膨脹速度的5～6倍?？梢钥吹?，在鄉(xiāng)村發(fā)展程度最高的華北、東北地區(qū)，其多年膨脹率是最低的；反而是發(fā)展程度相對(duì)較差的西南、西北地區(qū)，擁有更高的膨脹率。東南地區(qū)的膨脹率為151.2%，位于中位。

如圖7所示，在1995年以前，各區(qū)域鄉(xiāng)村聚落的面積增長速度相差不大，只有西北地區(qū)有一個(gè)短暫的擴(kuò)張高峰期。1995 年以后，隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實(shí)施，各區(qū)域之間的鄉(xiāng)村聚落面積增長速度開始逐漸拉開差距，東北和華北地區(qū)排在最后，西南和西北地區(qū)的鄉(xiāng)村進(jìn)入了飛速擴(kuò)張的時(shí)期。2015 年以來，各區(qū)域面積擴(kuò)張均有所放緩，這與中國近幾年來有意放緩經(jīng)濟(jì)增長速度有關(guān)，在保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)向好的前提下，各區(qū)域的發(fā)展速度趨于平穩(wěn)和均衡。

圖7 各區(qū)域1990—2020年鄉(xiāng)村聚落膨脹率變化Fig.7 Changes in the expansion rate of rural settle?ment area in different regions,1990—2020

3.3 鄉(xiāng)村聚落的擴(kuò)張?zhí)攸c(diǎn)

從聚落尺度來看，聚落面積在1 km2以下的聚落，在1990年占據(jù)了總聚落數(shù)量的97.7%。這一數(shù)字在1990—2020 的31 年間持續(xù)下降，直到2020 年降為94.7%，盡管這一數(shù)字一直在減少，但面積小于1 km2的鄉(xiāng)村聚落，仍然是中國鄉(xiāng)村聚落的主力軍。通過制作折線圖可以進(jìn)一步觀察歷年鄉(xiāng)村聚落的變化，如圖8 所示。鄉(xiāng)村聚落面積以0.057 5 km2為臨界點(diǎn)，建設(shè)用地面積小于這一臨界點(diǎn)的鄉(xiāng)村數(shù)量在31 年間持續(xù)下降，面積大于這一臨界點(diǎn)的鄉(xiāng)村數(shù)量則逐年上升。這說明30 年期間，從總體看來，全國大部分的鄉(xiāng)村的面積呈現(xiàn)擴(kuò)張趨勢(shì)，但擴(kuò)張后的面積范圍一般不超過1 km2。超過1 km2的鄉(xiāng)村聚落便進(jìn)入了發(fā)展的“瓶頸期”，開始面臨逐漸顯現(xiàn)的“農(nóng)村病”［18］。在這一發(fā)展過程中，農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)速度慢于人口發(fā)展速度，從而導(dǎo)致農(nóng)村人口向城市遷移［19］，進(jìn)而致使農(nóng)村發(fā)展速度放緩。

圖8 1990、2005 和2020 年不同建設(shè)用地面積的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量變化Fig.8 Changes of the number of rural settlements with different building areas,1990,2005,2020

對(duì)于鄉(xiāng)村聚落的擴(kuò)張類型，經(jīng)過計(jì)算，94.5%的鄉(xiāng)村聚落在1990—2020 年期間建設(shè)用地的面積保持增長狀態(tài)，在這之中，有45%的聚落為凹增長類型，55%的聚落為凸增長類型。

圖9給出了以1990年為準(zhǔn)的不同面積范圍的聚落中，不同擴(kuò)張類型的占比，可以看到，當(dāng)初始的聚落面積較小的時(shí)候，即接近于0.05～0.5km2時(shí)，有約62%的鄉(xiāng)村在未來30年為凸擴(kuò)張類型，即先飛速發(fā)展，隨后發(fā)展速度逐漸減緩，進(jìn)入發(fā)展的“瓶頸期”。如果聚落面積過小，在0.001 km2左右，或者過大，在1.2 km2左右，兩種擴(kuò)張類型的比例趨于相等，不再表現(xiàn)出特定的規(guī)律性。超過這個(gè)界限之后，面積更大的一些鄉(xiāng)村聚落，已經(jīng)有了發(fā)展為村鎮(zhèn)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的趨勢(shì)，開始了城市化進(jìn)程，在城市化紅利的引導(dǎo)下，更多地展現(xiàn)出凹擴(kuò)張類型，即先慢后快的發(fā)展趨勢(shì)。

根據(jù)表1和圖9，從地域上區(qū)分，華北、東北的鄉(xiāng)村聚落中，凸擴(kuò)張類型占比為62.5%和60.3%，膨脹率也是各區(qū)域最低，這揭示出華北、東北的鄉(xiāng)村發(fā)展近幾年來發(fā)展速度放緩，一是由于人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市群帶給鄉(xiāng)村強(qiáng)大的人才外流壓力，二是這一區(qū)域的土地資源已經(jīng)被開發(fā)殆盡，幾乎沒有閑置的土地資源供鄉(xiāng)村進(jìn)行擴(kuò)張，三是因?yàn)闁|部地區(qū)的鄉(xiāng)村聚落初始（1990 年）發(fā)展程度已經(jīng)很高，不少鄉(xiāng)村聚落已經(jīng)進(jìn)入了前文所提到的1 km2的發(fā)展“瓶頸期”，即隨著鄉(xiāng)村的不斷擴(kuò)張，空心化發(fā)展、人口流失等問題逐漸顯現(xiàn)，從而影響發(fā)展速度。而西南地區(qū)的凸擴(kuò)張類型占比僅為35.3%，西北則為42.35%，30 年期間的膨脹率分別為400.2% 和325.8%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他地區(qū)。這意味著這兩個(gè)區(qū)域的鄉(xiāng)村聚落大多是以先慢后快的方式擴(kuò)張，且擴(kuò)張非常迅速，出現(xiàn)這種情況，一是由于國家政策扶持，二是因?yàn)槲髂系貐^(qū)的鄉(xiāng)村初始面積較小，發(fā)展程度低，且未開發(fā)土地?cái)?shù)量較多，因此有著更高的擴(kuò)張潛力。不同類型區(qū)域的鄉(xiāng)村發(fā)展?fàn)顩r和發(fā)展速度不同，因此，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與規(guī)劃的落地要因地制宜、分類施策［20］。

圖9 不同擴(kuò)張類型占比和聚落面積范圍（以初始年份1990年為準(zhǔn)）的關(guān)系Fig.9 The relationship between the proportions of different expansion types and the area of set?tlement(based on the initial year 1990)

3.4 鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力

無論是從總體還是地域角度，鄉(xiāng)村聚落在1990—2020年期間呈現(xiàn)持續(xù)的擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。相關(guān)研究指出，鄉(xiāng)村面積的增長很有可能是由于城市發(fā)展過程之中衍生的社會(huì)福利問題、交通擁堵、住房緊張、環(huán)境污染等問題，讓很多農(nóng)村戶口的人們更愿意拿在城市賺到的錢在自己老家農(nóng)村建宅基地，而不是選擇在城市買房居?。?1］。除此之外，隨著社會(huì)和科技的進(jìn)一步發(fā)展，越來越多的鄉(xiāng)村脫離了傳統(tǒng)鄉(xiāng)村的定義，不再是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的集聚地，而是工業(yè)、農(nóng)業(yè)、手工業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)的集成，一方面，很多工業(yè)企業(yè)向鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村落進(jìn)行遷移，在鄉(xiāng)村建設(shè)更多的廠房［22］；另一方面，依托互聯(lián)網(wǎng)紅利，也有不少村莊已經(jīng)走上了通過輕手工業(yè)加網(wǎng)絡(luò)購物進(jìn)發(fā)家致富的渠道［23］；大型農(nóng)業(yè)、工業(yè)機(jī)械的發(fā)展減少了鄉(xiāng)村工業(yè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)密集程度，這些現(xiàn)象使得鄉(xiāng)村在面臨人口不斷流失的問題時(shí)仍能保證正常的發(fā)展速度。

3.5 鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張的影響

鄉(xiāng)村聚落的擴(kuò)張揭示了中國鄉(xiāng)村平穩(wěn)向好的發(fā)展環(huán)境，但也帶來了不少的問題，大多數(shù)研究將關(guān)注點(diǎn)聚焦于城市擴(kuò)張對(duì)耕地的侵占［24］，鮮有關(guān)注鄉(xiāng)村在耕地變化之中起到的作用。相關(guān)研究指出，如果城市化進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)，城市人口不斷增加，如果多余的農(nóng)村土地在這一背景下得以釋放用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，釋放的耕地?cái)?shù)量便能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于城市化過程所侵占的耕地?cái)?shù)量，城市化反而會(huì)對(duì)耕地產(chǎn)生利好效應(yīng)［21］。但問題在于，由于城市化推進(jìn)導(dǎo)致的多余的農(nóng)村土地并沒有得到有效的釋放，反而因?yàn)榍拔奶岬降姆N種原因，鄉(xiāng)村在人口不斷向城市流動(dòng)的同時(shí)，其面積還在不斷擴(kuò)張，擴(kuò)張方式便是侵占現(xiàn)有耕地。據(jù)本研究在GLC_FCS30［8］土地覆蓋分類產(chǎn)品上進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)，1990—2020年期間增長的鄉(xiāng)村建筑用地，有約56.75%來自于對(duì)農(nóng)田的侵占。因此，在考慮耕地的損失時(shí)，需要兼顧城市和鄉(xiāng)村兩個(gè)方面的因素影響。

4 結(jié)論

基于現(xiàn)有的土地覆蓋產(chǎn)品，本文對(duì)全國范圍內(nèi)的鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行了識(shí)別和面積提取，時(shí)間跨度為1990—2020年。主要結(jié)論如下：

（1）技術(shù)方法方面，將計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的輪廓檢測(cè)算法應(yīng)用到遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的處理過程之中，充分利用了遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品大尺度、大體量的特征，首次嘗試在全國的尺度范圍內(nèi)精細(xì)化提取海量的鄉(xiāng)村聚落的空間形態(tài)信息，為新型遙感產(chǎn)品應(yīng)用、環(huán)境智能感知、地理數(shù)據(jù)生產(chǎn)提供了新的方法嘗試和研究思路。

（2）研究發(fā)現(xiàn)了中國鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：鄉(xiāng)村建設(shè)用地面積以0.057 5 km2作為閾值，小于閾值的鄉(xiāng)村聚落數(shù)量在這一期間不斷減少，大于該閾值的則不斷增加。在鄉(xiāng)村擴(kuò)張達(dá)到1 km2的體量之后，便會(huì)進(jìn)入一段時(shí)間的緩慢發(fā)展時(shí)期，這一期間，“鄉(xiāng)村病”慢慢加重，城市對(duì)鄉(xiāng)村人口遷移的吸引力加強(qiáng)，拖慢了發(fā)展速度。

（3）從空間上來看，面積較大的鄉(xiāng)村聚落往往集聚于大型城市周邊，在農(nóng)業(yè)人口眾多、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較高的中國東北和華北地區(qū)，鄉(xiāng)村聚落的面積比其他區(qū)域的更大，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度更高。不同區(qū)域的鄉(xiāng)村面積增長有著不同的模式，由于土地資源的緊缺和嚴(yán)重的人口外流問題，東北和華北地區(qū)的鄉(xiāng)村聚落擴(kuò)張速度常年居于末位，進(jìn)入了發(fā)展的“瓶頸期”；相反地，在西部大開發(fā)政策扶持下，加之有豐富的未開發(fā)土地資源，西北和西南地區(qū)的鄉(xiāng)村聚落30年來一直保持高速的發(fā)展速度。

（4）在這30 年期間，中國鄉(xiāng)村聚落在鄉(xiāng)村人口不斷減少的前提下，呈現(xiàn)平穩(wěn)擴(kuò)張、平衡發(fā)展趨勢(shì)，低發(fā)展程度的鄉(xiāng)村正在蓬勃發(fā)展，高發(fā)展程度的鄉(xiāng)村則逐漸放慢發(fā)展速度，這反映了中國致力于解決發(fā)展不平衡不充分問題過程中所取得的顯著成效。另一方面，和鄉(xiāng)村人口減少同步進(jìn)行的鄉(xiāng)村聚落面積擴(kuò)張，可能會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)用地面積帶來額外的侵占損失，這是我們?cè)诖龠M(jìn)中國新時(shí)代城鄉(xiāng)融合發(fā)展、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施時(shí)所需要重點(diǎn)考慮的問題。

盡管本文提取了海量的鄉(xiāng)村聚落，但主要提取方式是識(shí)別鄉(xiāng)村聚落建筑面積，而不同鄉(xiāng)村之間地域發(fā)展模式差異較大，建筑物的集聚并不能和鄉(xiāng)村聚落畫等號(hào)。因此后續(xù)研究將會(huì)考慮引入更多評(píng)判指標(biāo)，如建筑密度、集聚程度、周邊環(huán)境等，對(duì)局部的鄉(xiāng)村聚落進(jìn)行更加精細(xì)化的提取。

作者貢獻(xiàn)聲明：

張立強(qiáng)：論文修訂與審核，論文命題提出與構(gòu)思。

耿昊：方法提出，制圖結(jié)果分析，主要內(nèi)容撰寫。

劉彥隨：論文命題修訂與補(bǔ)充，論文修訂與審核。

李新港：數(shù)據(jù)預(yù)處理。

辛奇：協(xié)助數(shù)據(jù)處理工作。

彭淑雯：協(xié)助數(shù)據(jù)處理工作。