基于地理国情监测数据的绵竹市农村居民点景观空间格局分析

廖传露 董廷旭 张玉金 王小勇 张雪茂

摘要 以地理國情监测数据为基础，采用核密度估计方法和景观格局指数法，运用ArcGIS和Fragstats空间分析技术对绵竹市农村居民点景观格局指数进行空间格局特征分析，并侧重分析其与自然因素的关联性。结果表明：绵竹市农村居民点分布不均匀，居民点总体上呈“西北部稀疏，东南部密集”的分布状态，其数量和密度差异较大，斑块形状不规则。高程、坡向、坡度和河流等自然因素对绵竹市的农村居民点空间格局分布的影响较大：居民点主要分布在东、东南和南等坡向，随着离河流距离、高程、坡度的增加，农村居民点的个数、用地面积、集聚程度总体上呈减少的趋势，对居民点形状的影响较小。99.8%的居民点分布在498～898 m的高程带内;65.2%的居民点分布在东、东南和南坡向;92.3%的居民点分布在0～5°坡度内;51.5%的居民点分布在0～1 000 m的河流缓冲带内。

关键词 地理国情监测数据;农村居民点;景观格局;绵竹市

中图分类号 X 21;K 901.8  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2022）03-0213-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.03.056

Landscape Spatial Pattern Analysis of Rural Settlement in Mianzhu City Based on Geographical and National Conditions Monitoring Data

LIAO Chuan-lu1，DONG Ting-xu1，ZHANG Yu-jin2 et al

（1.School of Resources and Environmental Engineering，Mianyang Normal University，Mianyang，Sichuan  621000; 2.The Third Institute of Photogrammetry and Remote Sensing，Ministry of Natural Resources，Chengdu， Sichuan 610100）

Abstract Based on geographical and national conditions monitoring data， using kernel density estimation method and landscape pattern index method， the spatial pattern characteristics of the rural settlement landscape pattern indices in Mianzhu City were analyzed by using ArcGIS and Fragstats spatial analysis techniques， and the relationship between the landscape pattern indices and natural factors was emphatically analyzed. The results showed that the distribution of rural settlement in Mianzhu City was not uniform， and the residential areas were generally in a state of “sparse in the northwest and dense in the southeast”， with large differences in the number and density， and irregular patch shape. Natural factors such as elevation， slope direction and gradient， river had grater influences on the spatial pattern of rural settlement in Mianzhu City. Residential areas were mainly distributed in the east，southeast and south slope directions. With the increase of distance from the river， elevation and slope gradient， the number of rural settlement， the area of land used and the degree of aggregation were decreasing. The influences on the shape of settlements was small. 99.8% of the settlements were located in the elevation zone from 498 m to 898 m;65.2% of the settlements were located in the east，southeast and south slope;92.3% of the settlements were located in the gradient from 0 ° to 5 °，and 51.5% of the settlements were located in the river buffer zone from 0 m to 1 000 m.

Key words Monitoring of geographical and national conditions;Rural settlements;Landscape pattern;Mianzhu City

基金项目 四川省科技厅科技计划项目（2019YJ0496）;绵阳师范学院校级自然科学基金项目（MYSY2018T003）。

作者简介 廖传露（1996—），女，四川新都人，硕士研究生，研究方向：生态环境监测与治理。通信作者，教授，硕士生导师，从事3S技术集成应用、土地利用与区域生态安全以及地质灾害防治与生态修复方面的研究。

收稿日期 2021-05-26

农村居民点是农民生活的基本单元[1]，是乡村振兴中乡村聚落优化布局研究的主要内容之一。农村居民点景观格局能够反映居民点在地理空间上的整体特点和性质[2]。当前学者的研究主要采取GIS等技术[3]，运用空间自相关[4]、景观生态指数[5]和核密度估计[6]等方法;研究区域主要集中在首都郊区、江南地区、中部地区以及丘陵地区[7];研究内容主要集中在时空演变特征及其驱动力因素[8]、居民点的优化布局[9]、生态环境效应[10]和居民点土地整理[11]等方面。其中，农村居民点景观格局分析主要采用景观格局指数法。谭雪兰等[12]采用景观格局指数法，结合GIS空间分析等对长沙市农村居民点景观格局进行研究，分析其变化和地域分异规律，为其空间优化与调控提供了科学指导。谭学玲等[13]运用景观格局指数、变异系数等侧重分析了地形地貌对农村居民点空间分布的影响。

农村居民点景观格局及其影响因素研究所用数据主要有土地利用调查数据[14]、Landsat TM 遥感影像图[15]、地形图[16]、数字高程模型[17]和研究区统计年鉴[18]等，但对地理国情监测数据利用较少。地理国情监测是以卫星导航定位、遥感、地理信息系统（3S）技术为依托，集成云计算、通信、数据挖掘等技术[19]，结合各时期的测绘成果档案，监测地表覆被、地形地貌，并分析其变化特征[20]，反映经济、自然和生态的空间分布及其变化[21]。地理国情监测共享数据十分丰富，其应用服务功能備受关注[22]。笔者以绵竹市2019年地理国情监测数据为基础，利用ArcGIS和Fragstats 4.2等分析工具，结合核密度估计方法，从景观格局的视角对农村居民点景观进行分析，探讨农村居民点在地理空间上的总体分布和格局特征以及自然地理要素对其的影响程度，旨在为居民点的空间优化、新农村建设和可持续发展提供科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

绵竹市地处四川盆地西北部，北依龙门山脉，南靠德阳市旌阳区，东北、西南分别邻接绵阳市安州区、什邡市，地处103°54′-104°20′E，31°09′-31°42′N，总面积1 246.39 km2。绵竹市是四川省辖县级市、整体推进新农村建设县重点县，设有20个镇、1个乡，市政府驻剑南镇（图1）;绵竹市总人口50.7万。山地面积约占全市总面积的59%，平原面积占全市总面积的41%，全市最高峰海拔4 402.2 m，最低处海拔502.6 m。绵竹市地势东南低、西北高;年平均气温15.7 ℃，多年平均降雨量1 053.2 mm。绵竹市市境属于沱江上游，有射水、绵远、马尾、白水、龙蟒河和石亭江等河流。

1.2 数据来源及预处理 土地利用/覆被数据来自绵竹市地理国情监测数据集，数字高程模型（DEM）数据来自地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/#page1/2），行政区划数据主要来自中国科学院资源环境科学数据中心（http：//www.resdc.cn/）。

以ArcMap 10.6为平台，对以上数据进行预处理，建立统一坐标参数的专题数据集。处理内容如下：①以绵竹市行政区矢量文件为参考，将绵竹市地理国情监测数据进行空间校正，提取农村居民点，投影后计算各居民点的几何面积，获取居民点图斑数据集。②利用绵竹市乡镇界线，对农村居民点图斑图层进行工程裁剪，获取绵竹市各乡镇的农村居民点分布图（图2）。③利用ArcMap 10.6对90 m分辨率的DEM图片进行拼接，再用绵竹市行政区边界对其进行裁剪，得到90 m分辨率的绵竹市DEM数据。④利用GIS空间分析功能从DEM图片中提取坡度、坡向、高程信息，重分类后与农村居民点数据信息叠加分析。⑤对水系进行缓冲区分析。

2 分析方法

2.1 核密度估计方法

核密度估计方法是空间点模式分析中一种非参数的表面密度计算方法，它借助一个动态的单元格（即窗口） 来估算点格局的密度。通过核密度估计方法使农村居民点在空间上的集聚程度可视化。

核密度估计值越低，表示农村居民点分布越稀疏，反之则农村居民点分布越密集。核密度估计值计算公式如下：

fn（x）=1nhini=1kx-xih（1）

式中，fn（x）为农村居民点的核密度估计值;x-xi表示估计农村居民点x到xi之间的距离;n表示带宽范围内的居民点数;k表示核函数;h表示带宽。

2.2 景观格局指数法

景观格局指数通过对景观定量分析将景观生态学方法引入农村居民点研究中，可反映景观结构的空间配置特征[22]。主要工具包括Fragstats、各类景观模型、地理学、物理学和地统计学等方法。选择斑块总面积（CA）、平均斑块面积（MPA）、斑块个数（NP）等规模指标来反映居民点的总量;选取斑块密度（PD）、斑块面积标准差（PSSD）[23]等指标来反映居民点的密度;选取平均斑块形状指数（MSI）来反映居民点的形状，通过计算、分析，确定农村居民点的空间特征。农村居民点景观格局指数相关指标见表1。

2.3 GIS空间分析方法

空间分析是GIS最核心的理论之一。GIS空间分析方法能够有效解释、分析农村居民点在空间上的分布状态及其与环境因子间的相互关系。利用绵竹市农村居民点分布图、DEM数据和行政区边界，通过GIS的转换、可视化表达、缓冲区分析和叠置分析等功能将绵竹市的坡向、坡度和高程等地形因子提取出来，并与农村居民点景观格局特征进行叠加，研究地形因素对农村居民点分布的影响。

3 结果与分析

3.1 农村居民点空间分布特征

3.1.1 基于核密度估计方法的农村居民点特征分析。

利用核密度估计方法生成绵竹市农村居民点空间分布密度图（图3）。绵竹市东南部的拱星、兴隆、绵远、什地、汉旺、东北、西南、九龙、遵道、孝德、剑南、齐天、土门和广济镇分布着多个居民点密集区;西北部为山区，农村居民点分布稀疏。绵竹市居民点总体上呈“西北部稀疏、东南部密集”的分布趋势。

3.1.2 农村居民点景观格局分析。

根据各乡镇农村居民点景观格局指数（表2）可知，研究区现有农村居民点用地面积10 125.18 hm2，其中孝德、东北、西南、新市、汉旺和富兴镇斑块总面积大，斑块个数多，斑块密度较大，平均斑块面积较小，表示其斑块个数多但布局分散;天池乡、清平镇、玉泉镇、板桥镇和剑南镇斑块个数少，斑块总面积小，平均斑块面积较大，表示其农村居民点数量少但平均斑块面积普遍较大;金花、九龙、遵道、土门、广济、兴隆、拱星、绵远、什地和齐天镇斑块密度较大，但平均斑块面积较小，表明其居民点斑块分布集中但破碎。斑块面积方差分析表明，天池乡、西南镇、剑南镇、东北镇、玉泉镇、板桥镇和新市镇的斑块面积差异较大，其他乡镇斑块较为均匀。各乡镇的平均斑块形状指数均大于1，说明斑块的形状不规则。

3.2 环境因子对农村居民点空间分布的影响 运用ArcGIS，从绵竹市DEM图片中提取高度、坡度和坡向，并对各地形因子和河流进行重分类。高程可分为498～898 m（1级）、>898～1 298 m（2级）、>1 298～1 698 m（3级）、>1 698～2 098 m（4级）、>2 098～2 498 m（5级）、>2 498～2 898 m（6级）、>2 898～3 298 m（7级）;坡向可分为平地（1级）、北（2级）、东北（3级）、东（4级）、东南（5级）、南（6级）、西南（7级）、西（8级）、西北（9级）、北（10级）;按坡度可分为极缓坡（0～2°，1级）、缓坡（>2～5°，2级）、中等坡（>5～8°，3级）、斜坡（>8～15°，4级）、陡坡（>15～25°，5级）、急坡（>25～35°，6级）、险坡（>35～90°，7级）;离河流的距离可分为0～500 m（1级）、>500～1 000 m（2级）、>1 000～1 500 m（3级）、>1 500～2 000 m（4级）、>2 000 m（5级）。将农村居民点的景观属性与河流、高程、坡向、坡度等环境因素叠加分析，分级提取农村居民点的景观格局指数。

3.2.1 地形因子对农村居民点分布的影响。

自然因素中，地形因子对农村居民点的影响较大，特别是地形坡度和海拔。为了分析影响绵竹市农村居民点分布的因子，选取高程、坡向和坡度等进行分析。

3.2.1.1 高程。由表3、圖4～5可知，99.8%的居民点分布在498～898 m的高程带内，平均斑块面积相对较大，居民点的平均斑块面积大、斑块个数多;0.2%的居民点分布在>898～1 698 m的高程范围内，平均斑块面积小、斑块个数少。1 698 m以上的高程带无居民点分布;498～1 698 m的高程带内斑块面积标准差最大，斑块密度大，居民点平均斑块面积差异大，居民点斑块破碎化程度高，空间分布稳定性较低;>1 298～1 698 m高程带内由于只有1个居民点，因此斑块面积标准差为0。498～1 698 m高程带的平均斑块形状指数均大于1且差别不大，说明斑块的形状不规则。因此，高程对居民点分布的影响较大，而对斑块形状的影响较小。

3.2.1.2 坡向。由表3、图4和图6可知，居民点斑块总面积、平均斑块面积、斑块个数、平均斑块形状指数、斑块面积标准差先呈上升趋势，过东南坡向后呈下降趋势。65.2%的居民点个数和70.7%的居民点面积分布在东、东南和南坡向，其斑块总面积、平均斑块面积、斑块个数、斑块面积标准差相对于其他坡向更大，居民点斑块个数和斑块面积大且斑块面积标准差相对于其他坡向更大。斑块密度正好相反，总体上先呈下降趋势，过东南坡向后呈上升趋势。由此可见，其居民点的破碎化程度逐渐减小，东南最小，之后逐渐增加。各个坡向的斑块形状不规则。

3.2.1.3 坡度。由表3、图4和图7可以看出，约83.7%的农村居民点分布在0～2°的极缓坡内，8.6%的农村居民点分布在2～5°的缓坡内，极少量的农村居民点分布在5°以上的坡度内。随着坡度的增加，农村居民点斑块总面积和斑块个数急剧减少，因此农村居民点的分布受坡度的影响较大，坡度越低，居民点越多;面积越大，越适合居住。各个坡度斑块形状不规则。

3.2.2 河流对农村居民点分布的影响。

对绵竹市河流进行缓冲区分析，并与绵竹市的农村居民点景观格局特征进行叠加分析，研究农村居民点与离河流距离之间的关系。

由表3、图4和图8来看，斑块总面积、斑块面积标准差、平均斑块形状指数均随河流缓冲区距离的增加而减小，但其平均斑块形状指数都大于1。由此可见，距离河流越近，居民点斑块总面积越大、斑块面积标准差越小，其形状不规则程度越小。随着离河流距离的增加，其斑块密度总体上呈逐渐上升的趋势，说明距离河流越近，其居民点的破碎化程度越低，其空间分布的稳定性越高。平均斑块面积值随河流缓冲区距离的增加总体上呈下降趋势，但离河流距离对其影响较小。由此可见，斑块面积标准差总体上随河流距离的增加而减小。离河流的距离在0～1 000 m内居民点个数增加，离河流的距离在1 000 m以上的居民点个数逐渐减少。由此可见，河流对农村居民点布局的吸引作用随距离的增加而减小，但对斑块面积标准差的影响较小。

4 结论与讨论

以地理国情监测数据为基础，借助ArcGIS和Fragstats平台分析了绵竹市农村居民点的空间格局特征，并结合核密度估计法侧重分析其与自然因素的关联性。

通过核密度估计法分析，发现居民点集聚分布在东南平原区，极少数分布在西北山区，总体上呈“西北部稀疏、东南部密集”的分布状态。总体来看，海拔是影响居民点分布的关键因素。

通过计算景观格局指数反映居民点分布的景观格局特征，发现随高程、坡度和河流缓冲距离的增加，居民点斑块面积标准差、数量、面积、不规则程度总体上呈下降的趋势。居民点在东、南和东南向分布最多;99.8%的居民点分布在498～898 m的高程带内;65.2%的居民点分布在东、东南和南坡向;92.3%的居民点分布在0～5°坡度内;51.5%的居民点分布在0～1 000 m的河流缓冲带内。随着高程、坡度和河流缓冲区距离的增加，斑块密度总体上呈下降的趋势，斑块破碎化程度逐渐减小，其空间分布的稳定性逐渐增加;在坡向上，斑块密度以东南为起点向顺时针、逆时针方向递减，其斑块的破碎化、稳定性程度也以东南向为起点向顺时针、逆时针方向降低。随着高程和坡度的增加，居民点的形状不规则程度先增大后减小;从坡度来看，不规则程度以东南向为起点向顺时针、逆时针方向减小，其不规则程度随着河流缓冲区距离的增加呈先减小后增大的趋势。总体来看，由于各因素上的平均斑块形状指数都大于1且差别不大，因此其斑块形状不规则程度差别不大，各因素对斑块形状的影响程度较小。

上述研究结果表明，地形和河流等因素影响着绵竹市农村居民点的基本分布状态，制约着其居民点的数量、规模和形状。

该研究中农村居民点格局分析方法多样，影响农村居民点空间格局的因素也有很多。该研究只借助了ArcGIS和Fragstats平台，结合核密度估计方法，选取了高程、坡向、坡度和河流4个自然因素侧重分析，使用的方法和选取的因素较少。今后研究可考虑更多的自然因素，并加入社会因素进行分析，将能够更加精确、全面地对农村居民点空间格局进行分析。

参考文献

[1] 李胜坤，张毅，闫欣，等.竹溪县农村居民点景观格局及空间分布特征[J].水土保持研究，2014，21（4）：203-207，218.

[2] 朱彬，尹旭，张小林.县域农村居民点空间格局与可达性：以江苏省射阳县为例[J].地理科学，2015，35（12）：1560-1567.

[3]  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，2008，17（2）：180-184.

[4] 姜广辉，何新，马雯秋，等.基于空间自相关的农村居民点空间格局演变及其分区[J].农业工程学报，2015，31（13）：265-273.

[5] 段晶. 农村居民点景观格局演变分析及其预测研究：以湖北省随县厉山镇为例[D].武汉：华中师范大学，2015：16.

[6] 闵婕，杨庆媛，唐璇.三峡库区农村居民点空间格局演变：以库区重要区万州为例[J].经济地理，2016，36（2）：149-158.

[7] 李金珂. 秦巴山區农村居民点景观格局空间差异及演变研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2019：7.

[8] 刘仙桃，郑新奇，李道兵.基于Voronoi图的农村居民点空间分布特征及其影响因素研究：以北京市昌平区为例[J].生态与农村环境学报，2009，25（2）：30-33，93.

[9] 周洁. 基于景观格局分析的农村居民点布局优化研究：以巩义市为例[D].郑州：河南农业大学，2012：8.

[10] 陈萌萌. 三峡库区奉节县农村居民点空间格局特征与生态环境效应研究[D].重庆：重庆师范大学，2017：5.

[11] 李冬梅，王冬艳，张树文，等.以土地整治视角的联合都市区农村居民点空间格局分析[J].地球信息科学学报，2015，17（8）：945-953.

[12] 谭雪兰，周国华，朱苏晖，等.长沙市农村居民点景观格局变化及地域分异特征研究[J].地理科学，2015，35（2）：204-210.

[13] 谭学玲，闫庆武，李晶晶，等.盘县农村居民点空间分布特征及其地形地貌影响因素分析[J].长江流域资源与环境，2017，26（12）：2083-2090.

[14] 姜转芳，颉耀文，李汝嫣，等.基于GIS的干旱区绿洲农村居民点格局演变研究：以甘肃河西地区为例[J].生态与农村环境学报，2019，35（3）：324-331.

[15] 胡鑫，谭雪兰，朱红梅，等.长沙市农村居民点空间格局特征研究[J].地域研究与开发，2015，34（1）：138-143.

[16] 任平，洪步庭，刘寅，等.基于RS与GIS的农村居民点空间变化特征与景观格局影响研究[J].生态学报，2014，34（12）：3331-3340.

[17] 吴宏阳，舒成强，吴勇，等.嘉陵江流域居民点空间分布格局及影响因素研究[J].资源开发与市场，2019，35（10）：1262-1265.

[18] 朱雪欣，王红梅，袁秀杰，等.基于GIS的农村居民点区位评价与空间格局优化[J].农业工程学报，2010，26（6）：326-333.

[19] 李德仁，眭海刚，单杰.论地理国情监测的技术支撑[J].武汉大学学报（信息科学版），2012，37（5）：505-512，502.

[20] 张寅，何建宁，刘媛.地理国情监测专题图设计关键问题研究[J].地理空间信息，2017，15（6）：41-43.

[21] 钟滨，张晨，廖明伟.地理国情信息支持下的鄱阳湖区生态环境评价[J].测绘与空间地理信息，2018，41（9）：35-38.

[22] 王华，洪亮，周志诚，等.地理国情监测的应用分析和对策[J].地理空间信息，2016，14（1）：4-7.

[23] 张宇，董菡，李洋洋.禹城市农村居民点空间分布模式和景观格局[J].山东国土资源，2020，36（2）：72-78.