摘要：以艾比湖流域新疆精河县为研究对象，应用GIS空间分析和数理统计方法，对艾比湖流域乡村聚落的空间、规模分布格局特征及其影响因素进行定量分析。结果表明：(1)空间分布上，乡村聚落分布呈显著集聚型，密度分布空间差异性明显，东西比较密集，中部较稀疏。聚落斑块密度大于1.31个/km2的主要集中分布在托里乡、茫丁乡西北部；(2)规模上具有显著的高值集聚特征，呈“V”形空间结构；(3)聚落面积、数量和海拔、高程呈负相关；河流、道路对聚落集聚具有指向性作用；(4)随着社会经济的转型，乡村聚落分布格局趋向农业发展较好的地区。该研究可为干旱半干旱区乡村聚落的空间布局优化与调控、人居环境改善以及新疆土地整理规划的实施提供科学参考。
关键词：乡村聚落；空间格局；特征；影响因素；艾比湖流域；土地整理规划；决策参考
中图分类号： F323.1 文献标志码： A 文章编号：1002-1302(2019)07-0254-05
乡村聚落不仅是乡村地理学的重要组成部分，也是研究人地关系地域体系的重要领域之一[1-2]。乡村聚落的研究可以科学合理规划土地，还可以进一步探究聚落形式与自然环境、人文社会之间的关系[3]。艾比湖流域乡村聚落是干旱半干旱区典型的聚落形式，对其分布格局特征及其影响因素的研究，能够更好地揭示这一地区的人地关系，进而对促进城乡土地资源的合理规划具有重要的科学理论和实际意义。
目前，国内外相关研究区主要集中在东南沿海平原、西北山区以及丘陵沟壑区[4-6]，研究内容多集中于乡村聚落形态特征与类型[7-8]、乡村聚落景观类型[9-10]、乡村聚落空间结构类型与优化[11-12]，研究方法主要以景观生态学分析[13]、GIS空间分析与地理建模等为主[14-16]，研究思路从定性描述与数理统计相结合，从动态变化与驱动机制间的关系展开[17-18]。总体上，国内外对乡村聚落的研究是由简单到复杂、由定性到定量描述、由宏观到微观的发展过程。然而，总体上对乡村聚落的研究主要集中于我国中东部一些经济比较发达的地区，对西北尤其是干旱半干旱的新疆地区的乡村聚落研究较少；多为全国大尺度和省、地级市中尺度范围，而对小尺度的县域研究较少。
因此，本研究利用空间统计数据和社会经济数据，应用GIS空间分析和数理统计相结合的方法，对西北边陲艾比湖流域乡村聚落的分布格局特征进行分析。此外，通过对不同高程、坡度上乡村聚落斑块数和斑块面积的统计，研究海拔、坡度对乡村聚落的影响；对河流、道路以500 m为基础进行等距离缓冲区分析，探究河流和道路对乡村聚落的影响；根据社会统计年鉴数据为主，进一步探究人口、社会、经济对乡村聚落空间分布的影响，以期为新疆土地整理规划的实施提供科学参考。
1 研究数据与方法
1.1 研究区概况
精河县地处新疆天山支脉婆罗科努山北麓，准噶尔盆地西南边缘，介于44°02′～45°10′N、81°46′～83°51′E之间(图1)。研究区国土总面积为11 275 km2，下辖2个镇3个乡，包括精河镇、大河沿子镇、托托乡、茫丁乡、托里乡，除此之外还有新疆生产建设兵团农五师所属的83、91等2个团场及其阿合其农场和八家户农场；区内海拔相差悬殊，南高北低，南部主要为天山山脉，中部为博尔塔拉河冲积平原，北部是艾比湖湿地保护区，绿洲主要分布在东部和西部，中部和南部为大面积的戈壁荒漠区[19]。
再次，音乐文化多种多样，角度也不同。例如上《摇篮曲》一课时，有的教师在用多媒体播放这首歌曲的同时，配以相应的图片来加强学生的直观感受：高高的天空，月光照耀的木屋里，小宝宝正躺在床上看着星星，将学生带入作品所要表达的意境中，让学生通过真实的感知更好地理解音乐。而有的教师为了让学生更真切地理解母爱，播放汶川地震中的画面：一堆废墟的间隙，她双膝跪地，整个上身向前匍匐着，双手扶地支撑着身体，而她的身下，孩子还活着。手机屏幕上是一条已经写好的短信：“亲爱的宝贝，如果你能活着，一定要记住我爱你。”这样的画面让学生更加深刻地理解了母爱的伟大。
重要的民俗资料提供者，通常属于村民心目中“会看事”“会办事”“会说话”的人，经常代表村民向外人述说“村落文化”。他们的话语，当然也会经过其自身的选择、加工，因而具有个人色彩。我们需要进一步观察分析——大多数村民会认同其村落文化代言人的角色吗？村民如何评价其话语？学者的到访，是促成了村民对其话语的接受还是相反？这些都需要格外留心。书后所附“重要民俗资料提供者简介”，意在呈现村落精英的个人基本信息，有助于对其话语的进一步分析。
1.2 数据来源及预处理
本研究数据包括：(1)空间数据。2014年Landsat8卫星影像(分辨率30 m)为基础，然后利用ENVI4.5软件进行几何校正，使得误差在0.5个像元之内，再载入ArcGIS 10.2软件进行人工目视解译，获得精河县乡村聚落斑块矢量数据以及河网和水系、道路、精河县乡镇行政区划矢量数据，结合Googel Earth影像对比验证及笔者所在的研究团队于2017年7月进行的野外实地调查属性信息校正，所得数据解译准确率达81.59%，符合研究要求。(2)高程和坡度数据(30 m×30 m)。通过数字高程DEM提取并重新分类。(3)社会经济数据。来自《新疆统计年鉴》《精河县·县志》《精河年鉴》及相关政府网站公布的国民经济和社会发展统计公报等。
1.3 研究方法
1.3.1 平均最近邻比率(ANN) 平均最近邻比率是观测平式中：Do表示平均距离观测值；De表示平均距离期望值；s表示标准差；n表示斑块总数；d表示距离；A表示研究区面积。若ANN<1，则呈集聚分布模式[13-14]。Z>1.96或Z<-1.96，在α=0.05显著水平下观测模式与随机模式差值显著；-1.96<Z<1.96，观测模式集聚或分散。
根据当地实际情况，以2 km×2 km格网为基础，将乡村聚落斑块与其进行空间叠加，利用全局性空间聚类检验(Getis-Ord General G)和局部空间“热点”探测分析(Getis-Ord Gi*)方法，格网化的聚落斑块面积为主，分析精河县乡村聚落规模特征。
ANN=DoDe=∑ni=1di/nA/(2n)；(1)
s=0.261 36 An2；(2)
Z=Do-Des。(3)
1.3.2 核密度估算(KDE) 核密度估算反映乡村聚落斑块密度的局部区域差异[21]。公式为：
f(x,y)=1nh2∑ni=1kdin。(4)
式中：f(x,y)为在(x,y)位置的乡村聚落密度估算值；n表示观测值；h表示平滑参数；k表示核函数；di表示距i个观测值的距离。
1.3.3 全局空间聚类检验(Getis-Ord General G) 全局空间聚类检验测度乡村聚落规模空间分布全局性模式，判断其是高值集聚还是低值集聚[22]。公式为：
G(d)=∑ni=1∑nj=1wij(d)xixj∑ni=1∑nj=1xixj。(5)
1.3.5 因子分析法 因子分析法是一种用较少的、互相独立的因子来体现原变量的多数信息的多元统计方法[24]。根据科学性和数据可获取性的原则，结合艾比湖流域精河县实际情况，挑选13项指标进行因子分析，其中x1表示农业总人口(人)、x2表示总耕地面积(hm2)、x3表示第一产业收入(万元)、x4表示第二产业收入(万元)、x5表示农业收入(万元)、x6表示农村劳动力(个)、x7表示农机拥有量(台)、x8表示农牧民人均纯收入(元/人)、x9表示农林牧渔业总产值(万元)、x10表示距县城距离(km)、x11表示城镇化率(%)、x12表示人口密度(人/km2)、x13表示粮食总产量(t)。
(1) 灌浆材料中的块状渣体含量对化学灌浆固结效果影响明显，块状渣体占比越高(由5%提高至10%)，其孔隙率相对增大，浆液扩散越容易，固结强度越高。
1.3.4 空间“热点”探测分析(Getis-Ord Gi*) Getis-Ord Gi*是从局部地区来检验变量是否存在统计显著的高值和低值，用地区可视化法揭示“热点区”和“冷点区”[23]。公式为：
G*(d)=∑njwij(d)xij/∑nj=1xj。对G*(d)标准化，其中和分别为的期望值和方差。若为正，且统计显著，则位置i周围为高值集聚的热点区；若为负，则位置i周围为低值集聚的冷点区。
式中：d表示距离；wij(d)表示空间权重；xi和xj分别是i和j区域的观测值；G(d)标准化，Z(G)=[G-E(G)]/var(G)，E(G)和var(G)分别为G(d)的期望值和方差，Z(G) 值可判断G(d)是否满足指定显著水平以及是存在正还是负的空间相关性。G(d)为正、Z(G)统计显著时，存在空间集聚，研究区高值群区；G(d)为负、Z(G)统计显著时，存在低值群区。
2 结果与分析
2.1 乡村聚落空间分布特征
本研究对乡村聚落空间分布特征的分析以平均最近邻比率(ANN)和乡村聚落斑块密度2个方面为主，从聚落空间分布的集聚或分散程度、密度分布状况2个方面进行分析研究。
根据研究区实际情况，以500 m为半径对精河县道路、河流分别作缓冲区分析，统计河流、道路不同缓冲区聚落的面积、数量，结果见表4。
从表1可以看出，精河县乡村聚落整体上呈集聚分布模式。通过计算结果可知，其乡村聚落斑块分布的ANN为0.37<1，P值<0.01，表明该集聚模式是随机产生的可能性为1%或更小；标准化Z值为-38.66<-1.96，说明集聚程度比较显著。精河县是西北干旱半干旱典型沙漠绿洲区，乡村聚落多分布在绿洲内部，整体呈团状分布模式，证明平均最近邻指数分析结果与当地乡村聚落实际分布情况相吻合。
表1精河县乡村聚落分布的ANN分析结果
分布区域平均最近邻距离(m)观测值期望值ANN标准化Z值P值乡村聚落501.901 374.880.37-38.660.00
2.1.2 核密度估算 由图2可知，当地聚落的分布密度具有较大的空间差异性(图2)。根据精河县实际情况提取的乡村聚落图斑共有1 013个，该研究区总面积为11 275 km2，因此，乡村聚落的平均分布密度为0.09个/km2，属较低密度类型。该研究区乡村聚落密度分布具有显著的空间差异性，密度在1.31个/km2以上的聚落斑块，主要分布在托里乡、茫丁乡西北部，精河县南部聚落密度相对较低。高密度区多靠近河流、道路，远离高程较高的地区。这主要是由于南部为天山支脉婆罗克努山，海拔高，地形崎岖，远离水源，不宜聚落的形成。
2.2 乡村聚落规模分布特征
均距离与期望平均距离的比[20]。Z值衡量平均距离的观测值与期望值之间的相差程度。公式为：
2.2.1 由全局性空间聚类校验(Getis-Ord General G) 由表2分析结果可知，精河县乡村聚落规模分布呈高值集聚型。General G观测值为0.000 011，大于General G期望值 0.000 001，并且Z值为48.510 000，P值为0<0.01，说明精河县乡村聚落规模分布呈现显著的高值集聚特征，并且具有多个高值集聚区。
HUANG Peng, KANG Jian, LIU Shuang, et al. Study on extraction and separation of rubidium from cesium raffinate by using t-BAMBP[J]. Conservation and utilization of mineral resources, 2018(6):51-54.
表2乡村聚落规模全局估计值
名称General G观测值期望值Z值P值参数值0.000 000 1 0.000 00148.510 0000.000 000
由表3可知，精河县乡村聚落分布与高程、坡度呈负相关关系，聚落面积与数量在不同高程、坡度上存在显著空间差异性。高程大、坡度高的地区，聚落面积小、数量少。高程在301～400 km区域，聚落斑块数与面积显著大于其他高程、坡度范围，坡度在0～6.0°范围内的聚落斑块数量占全县斑块总数99.21%，面积占全县斑块总面积的99.84%(图5)。
聚落规模热点图呈现出“V”形结构。从自然地理条件来看，该地区“V”字中部为高地，无聚落分布，而高地东部、西部和南部以绿洲为主，海拔低，坡度平缓，河网密集，自然条件比较优越，适合大规模聚落的集中分布。另外，该地区为精河县各乡镇所在地，道路密集，交通方便，经济社会发展比较好，人口多，聚落规模大且集中。
3 乡村聚落空间格局特征的影响因素
3.1 地形地貌
在ArcGIS 10.2中，将精河县高程分为≤300、301～400、401～600、601～1 000、1 001～2 000 m 5个等级，坡度分为 0～2.0°、2.01～6.0°、6.1～10.0°、10.1～15.0°、15.1～25.0°、25.1～66.0° 6个等级，再将高程图、坡度图与乡村聚落矢量图层分别进行叠加(图4、表3)，利用查询统计工具计算不同海拔、坡度范围内的聚落斑块面积、数量。
2.2.2 乡村聚落呈现“V”形结构的规模分布特征 通过GIS热点图(图3)可知，在精河县乡镇中心及其周围乡镇、团场出现大规模乡村聚落，且这种大规模乡村聚落集聚的空间格局较为显著，形成乡村聚落规模较大且集中分布的“热点区”。精河县东部所在的91团、托托乡形成1个单独的乡村聚落规模高值区，其远离精河县其他乡镇、团场，形成了空间零星点状分布模式。乡村聚落的次高值区主要分布在高值区周围，主要集中在83团、八家户农场等地区；低值区分布在艾比湖湿地保护区和精河南部地区，形成乡村聚落规模较小的“冷点区”。
1.2.4 操作简便。以小型植保无人机为例，因其是现代农业生产中常见无人机类型，具有体积小、质量轻、便于保养、成本低和操作简便的优势，仅借助简单练习即可对无人机予以操作［4］。
由表3可知，当高程>1 000 m时，聚落面积最小，仅占全县聚落总面积的3.70%，聚落斑块数量极少，仅占全县聚落总个数的2.28%；坡度在2.1～15.0°的区域聚落面积急速减小，只占全县聚落总面积的1.57%，聚落斑块数量仅有104个，占聚落总个数的3.82%。通过上述分析可以发现，乡村聚落趋向高程比较低、坡度平缓地区，这种集聚趋势比较明显。由此可以看出，地形地貌因子是乡村聚落分布格局特征的基础，影响乡村聚落规模、密度及集聚分布特征。南部山地及中部戈壁荒漠区乡村聚落规模最小，东部托里乡、茫丁乡西北部乡村聚落相反。
表3乡村聚落与海拔、坡度关系
地形划分范围聚落面积聚落斑块数面积(km2)比重(%)数量(个)比重(%)高程(m)≤30029.4557.051 31748.38301^40010.8621.041 06639.16401^1 0009.4018.2127710.18>1 0001.913.70622.28坡度(°)0^2.050.59998.022 60895.812.1^6.00.4980.96843.096.1^10.00.1610.31170.6210.1^15.00.1550.3030.1115.1^25.00.1350.2690.3325.1^66.00.0720.1410.04
3.2 道路、水系
2.1.1 平均最近邻比率(ANN) 在ArcGIS 10.2中，把乡村聚落斑块转化为点要素；利用Near工具，计算出精河县乡村聚落间的平均最近邻距离观测值和期望值；根据公式(1)计算出相应的平均最近邻比率；最后通过公式(2)和(3)得到标准化Z值，结果如表1所示。
由表4可知，距河流、道路的距离与乡村聚落斑块数量、面积成反比关系。随着聚落距河流、道路距离的增加，聚落斑块数量和面积显著下降。 距河流、 道路500 m以内的区域是聚落斑块数量最多，面积最大的区域，所占比重分别为72.81%、41.59%，32.29%、54.65%；在501～1 000 m内，聚落斑块数量，面积相对较大，所占比重分别为12.78%、20.90%、26.25%，26.07%，充分表现出聚落沿河流、道路集聚的趋向；而距河流、道路2 001～2 500 m的区域内聚落斑块数量所占比重不足5%；聚落面积减小趋势明显，所占比重为19.38%、3.91%。通过以上分析可以发现，乡村聚落的分布特征与交通水系密切相关。
（3）客户端需要展现某个区域内的三维场景时，根据区域坐标范围及公式①、②，计算出金字塔XYZ，然后发送到服务器。
表4乡村聚落与河流、道路关系
缓冲区(m)河流道路聚落面积聚落斑块数聚落面积聚落斑块数面积(m2)比重(%)数量(个)比重(%)面积(m2)比重(%)数量(个)比重(%)0^50016.6732.291 98272.8128.2154.651 13241.59501^1 00013.5526.2534812.7813.4626.0856920.901 001^1 5005.8311.291896.945.9611.5565123.921 501^2 0005.5710.791094.001.973.8230511.202 001^2 50010.0019.37943.452.023.91652.39
3.3 社会经济
为检验变量间的相关性，用SPASS 18.0软件进行KMO和Bartlett检验，结果表明，KMO为0.648，Bartlett的P值=0.049 5<0.05，表明因子分析法具有可行性[25]。
As a token of appreciation, participants will get a pretty gift from China.
乌云其木格：关于水费收补问题的矛盾前面已经涉及了，我想回答的时候侧重于重点时间表。另外，用哪些手段如期实现。
由数据计算可知，其特征根大于1，并且符合要求的有2个公因子，由表5知，其累积方差贡献率为86.55%，因此可提取2个公因子代替原始数据指标(表6)。
公因子1主要由指标x1、x6、x11、x12来决定，这类指标主要反映农业人口是影响乡村聚落分布格局的直接动力。乡村聚落的建设前提是满足农民的居住需求，因此农业人口与农村劳动力的增加与乡村聚落空间规模呈正相关关系。城镇化率说明城镇人口比重的增加有利于乡村聚落空间分布形态的规整化，促进乡村聚落朝着城镇聚落方向发展。公因子2主要由指标x8、x13来决定，这类指标主要反映农村经济的发展状况。农村经济发展水平间接影响了乡村聚落的空间分布格局。粮食产量和农牧民人均纯收入的增加，为乡村聚落的发展提供了经济保障，农牧民人均纯收入越高的乡镇，乡村聚落面积越大。该公因子贡献度达29.08%，表明农牧民自身经济条件的提高对乡村聚落空间格局的影响比较大。公因子1贡献率高于公因子2，说明农业人口是乡村聚落分布格局特征的主要影响因素，城镇化加速这种格局特征的发展。
表5因子分析结果
公因子初始特征值旋转平方和加载特征值贡献率(%)累计贡献率(%)特征值贡献率(%)累计贡献率(%)17.7859.8859.885.6343.3343.3223.7829.0888.965.6243.2386.55
表6解释变量的选取
变量载荷值公因子1公因子2x1农业总人口(人)0.977-0.193x2总耕地面积(hm2)0.795-0.603x13粮食总产量(t)0.5520.729x5农业收入(万元)0.6530.683x7农机拥有量(台)0.703-0.711x6农村劳动力(个)0.9580.282x8农牧民人均纯收入(元/人)-0.5650.802x9农林牧渔业总产值(万元)0.8260.505x3第一产业收入(万元)0.452-0.235x4第二产业收入(万元)0.8890.271x11城镇化率(%)0.913-0.251x12人口密度(人/km2)0.960-0.119x10距县城距离(km)-0.530-0.830
4 讨论
本研究依据GIS空间统计及因子分析方法，在分析艾比湖流域乡村聚落分布格局特征基础上，以高程、坡度、河流等自然因素和道路、人口等社会经济因素分析了其分布格局特征的影响因素。艾比湖流域是典型的西北边陲内陆河流域区，荒漠与绿洲交错分布，这种自然环境导致乡村聚落呈集聚分布模式，聚落规模与密度呈正相关关系，聚落比较密集的地区规模也比较大。
通过以上分析有助于了解艾比湖流域乡村聚落空间分布特征及其影响因素，有利于进一步完善内陆河流域乡村聚落研究，为国家城乡统筹发展等一系列重大战略决策、新时期新农村和美丽乡村建设提供科学依据。
采用SPSS20.0统计学分析软件对本研究中获得的相关数据结果进行分析。计数资料以百分比表示,行χ2检验;计量资料以±s表示,行t检验。若p<0.05,则表明相关数据间的差异具有统计学意义。
目前艾比湖流域的乡村聚落分布格局还不是很合理，布局优化尚不完善。本研究仅以艾比湖流域区的1个县为例，分析了乡村聚落的分布格局特征及其影响因素，对其格局优化部分还未涉及。因此，在今后的聚落研究中，将在分布格局特征的基础上，对其进行科学、合理布局优化，确保新疆土地资源生态利用。
5 结论
本研究以精河县为研究对象，运用GIS空间分析和数理统计方法，定量分析精河县乡村聚落的分布格局特征，并在此基础上，分析了分布格局特征的影响因素。结果显示：(1)空间分布上，精河县乡村聚落呈现集聚型的分布模式，并且这种集聚程度比较显著，仅有1%或更小的可能性使这种模式成为随机分布模式；密度分布有较大的空间差异，整体表现为西高东低、东部大于西部。(2)规模分布具有高值集聚分布的特点，托里乡、茫丁乡西北部形成乡村聚落规模较大且集中分布的“热点区”，而艾比湖湿地保护区和精河县南部地区是乡村聚落规模的低值区，形成乡村聚落集聚的“冷点区”；密度与规模呈正相关关系，密度大的地区，聚落规模也较大。(3)地形地貌是影响乡村聚落分布格局的重要影响因素，精河县乡村聚落分布与高程、坡度呈负相关关系，聚落面积与数量在不同高程、坡度上存在显著空间差异性；距河流、道路的距离同乡村聚落斑块数量、面积呈反比关系。随着聚落距河流、道路距离的增加，聚落斑块数量和面积显著下降。
本研究运用空间数据和年鉴统计数据从县域尺度分析乡村聚落的分布格局特征，并从海拔、高程、河流、道路、社会经济等方面分析乡村聚落分布格局特征的影响因素，加深对干旱半干旱区乡村聚落分布现状的认识，同时提高对聚落研究的水平。囿于数据的可获取性，本研究仅利用现状数据分析了精河县乡村聚落的空间格局特征和影响因素，没有考虑动态的变化，在后续研究中拟采取静态与动态相结合的方法，以便更好地为该地区土地管理与规划提供服务。
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收稿日期：2017-11-03
基金项目：国家自然科学基金(编号：U1603241、41861037)；新疆维吾尔自治区自然科学基金(编号：2016D01C053)。
作者简介：王媛媛(1993—)，女，甘肃定西人，硕士研究生，从事绿洲聚落景观与生态环境研究。E-mail：m18799167032@163.com。
通信作者：王宏卫，教授，从事干旱区绿洲生态环境与人文影响研究，E-mail：wanghw_777@163.com；杨胜天，教授，博士生导师，从事水资源与水环境遥感研究，E-mail：yangshengtian@bnu.edu.cn。
王媛媛，王宏卫，杨胜天，等. 艾比湖流域乡村聚落分布格局特征及影响因素——以新疆精河县为例[J]. 江苏农业科学，2019，47(6)：254-259.
doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2019.06.054
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