摘 要：为探究长春市各县(市、区)乡村聚落的空间格局特征和差异性,基于长春市各县(市、区)2017年度土地调查的矢量数据，以长春市乡村聚落为研究对象，综合运用GIS空间统计分析、邻域分析等研究方法，对长春市各县(市、区)内的乡村聚落进行了空间特征分析，探究长春市各县(市、区)乡村聚落的空间格局特征和差异性，并分析了各种因素对乡村聚落影响程度。结果表明：长春市的乡村聚落均呈现聚集分布，但聚集程度具有差异，长春市的乡村聚落主要分布在长春市城区及邻近长春市城区的周边地区，聚集程度高，规模大，其他地区乡村聚落聚集规模小，空间分布稀疏，乡村聚落多分布在水系充足和交通便捷等自然条件优越的地区或社会经济发达的地区。
关键词：乡村聚落; 空间格局; 最邻近指数; 空间热点探测; 长春市
乡村聚落是指乡村地区人类聚集生产生活的一般场所[1]。一个地区乡村聚落的空间分布或结构变化在一定程度上可以映射该地区的社会经济活动的空间组织形式和相互关系，也对该地区经济发展规模与发展方向有着一定的影响[2]。随着我国城镇化不断发展，乡村聚落的外在特征和空间结构也在不断演变，它的演变在一定程度上反映了农村地区人地关系、社会经济的变化[3-5]。在十九大报告提出“实施乡村振兴发展战略”的背景下，乡村聚落作为农村建设用地的主体，控制好乡村聚落合理的规模和利用方向，对农村可持续发展有着非常重大的作用。
在研究乡村聚落空间分布格局的文献中，大多学者研究南方地区乡村聚落的分布特征较多，而对于东北地区特别是吉林省内乡村聚落的研究较少。本文以长春市的乡村聚落为研究对象，通过分析长春市乡村聚落空间分布及差异性，了解乡村聚落聚集与分散程度，不仅有利于因地制宜地进行乡村聚落的整理，而且在一定程度上决定着长春市城镇建设用地供给的来源指标[6-7]。
1 研究区概况与数据处理
1.1 研究区概况
长春市地处东北地区中部的松辽平原腹地，西北与松原市毗邻，西南和四平市相连，东南与吉林市相依，东北同黑龙江省相接，地形西高东低，水资源和土壤资源丰富，作为吉林省的省会，是吉林省重要的经济、政治、文化中心，全市辖3个县(市)7区，行政区域土地总面积20 565 km2，排名全省第4位。2017年，长春市地方生产总值达到6 530亿元，同比增长8%，总人口753.72万人，乡村聚落总面积1 636 km2，占城乡居住用地的74.05%，整理潜力巨大。
1.2 数据处理
研究数据主要来源于：长春市各县(市、区)2017年度土地调查期末数据库、《吉林统计年鉴》，保证了数据的真实和准确性。
数据处理主要为：(1) 拼接长春市各县(市、区)的原始矢量数据；(2) 提取地类图斑图层中二级地类的建制镇(地类代码202)和村庄(地类代码203)作为本文研究对象——乡村聚落；(3) 通过GIS空间分析对长春市各县(市、区)内乡村聚落的数量特征、聚类程度、规模分异进行研究；(4) 通过GIS邻域分析和叠加分析探究各个因素对乡村聚落分布的影响程度。
2 研究方法
2.1 平均最近邻分析
平均最邻近分析(Average nearest neighbor analysis)是通过计算某一评价要素与其最邻近评价要素之间的平均距离来求得平均最邻近比率(ANN)、Z值和p值[8]。ANN可判断某一评价要素的聚类情况，Z值和p值表示统计显著性的量度，来判定是否拒绝零假设，计算公式如下：
(1)
竹节蓼药材的HPLC指纹图谱建立及聚类分析…………………………………………………… 黎 理等（12）：1640
2.2 热点探测分析
热点探测分析是对某一地区是否存在显著的高值和低值的检验，可以用空间可视化表达来揭示出“热点区”和“冷点区”[9]。通过计算可求出的置信区间字段，来表示某一地区高聚集或低聚集的统计显著性，其计算公式为：
(2)
式中：xj表示要素j的属性值；wij表示要素i和j之间的空间权属；n表示斑块数量，当置信区间分别为+3或者-3；+2或者-2；+1或者-1时，分别表示具有99%，95%，90%的统计显著性；当置信区间为0时，表示不具有统计显著性，在这里主要对乡村聚落的规模分异进行研究。
2.3 邻域分析
对于要素数据，邻域分析(Neighbourhood analysis)能够挖掘某些单个要素或者多个要素相互之间的邻近性关系。本文研究乡村聚落差异因素分析时运用到邻域分析中的缓冲区分析和近邻分析，缓冲区工具一般用于描述某一要素对周围区域的影响范围，近邻分析工具用于描述某一要素与另一要素之间的最近距离[10]。根据不同的缓冲区距离、近邻距离，来分析区域内某一因素对乡村聚落空间分布的影响程度。
高校科研经费来源就目前的情况来看，大部分仍然来源于国家财政与地方财政扶持，因此，高校虽然是科研经费的直接使用者，但对于经费管理的权力并不大，科研经费申请也要面对重重审批与把关。经费管理自主权较小虽然在一定程度上能够帮助上级部门实现对科研经费的集中管理，减少经费使用过程中的越权与滥用现象，但面对国家对高校科研活动及成果需求的不断提升，传统管理模式也必然会打击高校在科研活动开展及成果转化方面的积极性以及主动性。而过于集中化的经费管理，也会让领导层与高校之间出现信息交互不对等，造成信息壁垒及信息不对称现象，从而出现政策理解与政策执行之间的矛盾偏差，给管理工作带来更多麻烦与阻碍。
3 结果与分析
3.1 长春市乡村聚落空间特征
3.1.1 数量特征 通过计算由表1可看出，长春市各县(市、区)乡村聚落分布较广，数量上有着明显的差异。长春市城区、双阳区、九台区乡村聚落的整体规模相比较其他地区整体规模较小，图斑面积差异较小，密集程度较高；德惠市、榆树市、农安县乡村聚落的整体规模较大，图斑面积差异较大，密集程度较低。
表1 长春市乡村聚落数量特征
辖区乡村聚落斑块个数占比/%乡村聚落面积占比/%乡村聚落面积标准差/hm2城区17.049.387.09双阳区12.447.955.59九台区25.1815.796.18德惠市13.6117.9910.35榆树市12.6520.1012.75农安县19.0929.7911.91
3.2.4 耕地空间分布因素 乡村聚落是农业人口生产聚居的地方，耕地是农业人口从事农业生产生活的载体，农业人口大多依赖耕种来维持生存且获得经济来源，所以在实际的生活中，乡村聚落围绕着田间坐落，因此可以通过长春市各县(市、区)耕作半径来反映乡村聚落与耕地空间分布的相互关系[17]。从理论上来说，当某一地区的耕地面积与该地区乡村聚落缓冲区面积相等时，可视为该乡村聚落缓冲区的面积为该地区乡村聚落的耕作半径[18-19]，当缓冲区半径分别到达187，185，348，553，639，554 m时，长春城区、双阳区、九台区、德惠市、榆树市、农安县缓冲区总面积与该地区的耕地面积最接近，即为各县(市、区)的耕作半径，其中长春城区的缓冲区内与实际耕地比值最低，为47.15%，榆树市的缓冲区内与实际耕地比值最高，为81.59%。
利用拟合优度指数(GFI, AGFI)、规范拟合指数(NFI, NNFI)、残差均方根(RMR)、比较拟合指数(CFI)及近似误差的均方根(RMSEA)评价两模型的拟合情况。BA量表验证性因素拟合指数见表2，结果表明，二因素模型优于一因素模型。
表2 长春市乡村聚落最邻近指数
辖区平均观测距离/m预测观测距离/m平均最邻近比率/%Z值城区185.14388.290.4768-78.82双阳区218.45339.630.6432-45.94九台区218.33390.320.5594-80.70德惠市327.08553.470.5910-55.07榆树市431.53581.30.7424-33.44农安县335.21582.60.5754-67.71
3.1.3 规模分异特征 长春市各县(市、区)乡村聚落规模分异明显，主要聚集在长春城区及邻近长春城区周边的地区，但除了长春市城区外，其他地区聚集规模小，多分布在水系充足和交通便捷等自然条件优越的地区或社会经济发达的地区。长春市城区乡村聚落“热点”区有着分布广、连片性强的特征；双阳区乡村聚落“热点”区集中分布在邻近城区的奢岭街道，聚集程度高；九台区乡村聚落“热点”区主要分布在靠近城区的东湖街道、兴港街道、卡伦湖街道；农安县乡村聚落“热点”区分布较明显，主要位于农安镇和邻近城区的合隆镇；德惠市乡村聚落“热点”区主要围绕米沙子镇扩散分布的空间格局特征；榆树市乡村聚落“热点”区较分散，乡村聚落规模较大地区较多。
图1 长春市乡村聚落规模差异
3.2 长春市乡村聚落空间分异影响因素分析
从图2可以看出，除长春市城区外，其他地区乡村聚落和道路均有较强的相关性，R2值均大于0.9，其中榆树市乡村聚落与道路的相关性最强，即交通因素对榆树市乡村聚落影响程度最大，城区乡村聚落相对于其他地区与道路的相关性较弱，即交通因素对市区乡村聚落影响程度较小。
表3 长春市地形坡度与乡村聚落空间分布的关系分析
地形坡度≤2°2°～6°6°～15°>15°布局特征集中分布首位度集中,小分散均质分散零星分散乡村聚落占比/%77.6619.313.000.03
由表4可看出，随着邻近区间的不断增加，长春市乡村聚落的斑块个数和斑块面积、标准差均逐渐减小。研究区域的斑块总面积都超过了10 000 hm2，各县(市、区)乡村聚落的标准差随着区间的增加，最大斑块和最小斑块面积差值越来越小，各斑块面积与斑块平均面积更接近，即各斑块乡村聚落面积更趋于均衡和稳定。从整体看，九台区内乡村聚落变化幅度大，说明水系因素对九台区的影响较大；农安县区乡村聚落变化幅度小，说明水系因素对农安县的影响较小。
采用吉祥作业区脱水原油(57℃，黏度152.9 mPa·s)对岩心进行饱和，采用和1.1节相同的实验方法，研究含水率对聚合物驱提高采收率幅度的影响。实验结果显示，不同含水率条件下，聚合物驱提高采收率程度存在一定的差异(见图2)。随着含水率的上升，采收率提高程度逐渐下降。含水率在30%～40%波动时，提高采收率的幅度最大。这是由于聚合物注入时机越早，聚合物溶液流动阻力越大，注入压力越高，波及体积越大，提高采收率的效果越好[11-12]。
3.2.2 水系因素 人类生产生活离不开水源的供给，水系分布特征也一定程度上影响了乡村聚落空间格局特征，是乡村聚落分布的重要因素[14]。以长春市水域数量与面积为数据基础，在一定范围内，计算各县(市、区)乡村聚落中的每个斑块与水域图层中的邻近区间M，基于分析结果，选取最显著的Ⅰ级(0 m≤M<1 000 m)、Ⅱ级(1 000 m≤M<2 000 m)、Ⅲ级(2 000 m≤M<3 000 m)进行分析，通过不同邻近区间内各个要素的数量变化，来探究长春市各县(市、区)内水域与其乡村聚落空间格局分布的耦合关系。
表4 乡村聚落数量与水系分布相关变化特征
辖区近邻区间/m斑块个数/个斑块总面积/hm2乡村聚落面积标准差/hm20≤M<1000390181605.70城区1000≤M<2000206146555.522000≤M<300067215785.440≤M<1000280476595.33双阳区1000≤M<2000151037124.852000≤M<300057013324.070≤M<10007141219986.60九台区1000≤M<2000165830694.242000≤M<30002785284.170≤M<100025781722111.12德惠市1000≤M<2000129072819.952000≤M<300062631799.080≤M<100018931467915.23榆树市1000≤M<20001161798011.062000≤M<3000722494110.100≤M<100014961239813.73农安县1000≤M<20001421919913.072000≤M<30001185764212.19
3.2.3 交通因素 交通是商品交换的先决条件，它对乡村聚落空间分布格局有着重要的影响[15-16]。一定区域内新建或扩建道路，会影响道路周边人类的出行方式，增加人类生产生活的活跃度，并使附近农村人口居住的乡村聚落不断扩展。随着道路缓冲半径的增大，分析不同缓冲半径内乡村聚落的数量，建立了长春市各县(市、区)乡村聚落面积与道路缓冲区距离的线性回归方程，R2越接近1，说明拟合效果越好，相关性越强。
3.2.1 地形因素 长春市地形主要以山地、台地和平原为主，不同的地形对长春市乡村聚落分布起着不同的制约作用[11-12]。一般地，地形越平坦，人类生产生活的活跃度越高，从而人类聚集生产生活的场所也越多[13]，长春市平原地区面积、台地地区面积分别占土地总面积的50%，41%，长春市各县(市、区)乡村聚落基本分布在地形平缓、坡度较小的地区，形成了长春市乡村聚落分布较广的特点(表3)。
此外，还要明确自然资源确权登记依据，加大权属争议调处力度。对于无权属来源依据的自然资源的确权登记工作，建议各地政府根据本地实际情况，出台相应政策，明确自然资源确权登记流程，采取开展权籍调查等方式确定权属界线，进行确权登记。对存在权属争议的，建议成立专门的争议调处组织，集中进行争议调处，保障确权登记工作顺利完成。
图2 乡村聚落与交通用地缓冲距离线性回归
3.1.2 聚类程度 由表2可知，长春市各县(市、区)乡村聚落的平均最邻近比率值均小于1，表明长春市各县(市、区)乡村聚落均保持聚集分布，其中长春城区的整体聚集程度最高，平均最近邻比率远低于其他地区，值为0.476 8%；双阳区、九台区、德惠市、农安县聚集程度较接近，平均最邻近比率在0.550 0%～0.650 0%变化；榆树市相比较其他地区聚集程度较低，平均最邻近比率(ANN)为0.742 4%。
式中：为平均观测距离；为预测平均距离；di为距离；n为斑块数量；A为斑块总面积。若计算ANN<1，则说明乡村聚落空间为聚类；ANN越小，表明乡村聚落空间越聚集，若计算ANN>1，则说明乡村聚落空间为离散或竞争；ANN越大，表明乡村聚落空间越分散。
根本保障在于对社会主义制度驰而不息的完善与改革。尽管现实的社会主义制度还存在需要进一步完善与改革的空间，在与资本主义“制度话语权”的斗争中还存在着某些问题，但是，只要坚持走下去，善于总结党的建设规律、党的执政规律、社会主义运动规律和人类社会发展规律，在坚持中国特色社会主义道路的前提下，不断改革束缚生产力发展的生产关系，破除阻力，这个制度将越来越完善。
安装在管道一侧的激光发射器可发射出在近红外波段内的激光，并被安装在管道另一侧的激光接收器所接收。由于被检测气体会吸收激光，因此接收器接收到的激光强度与发射器发射的激光强度存在差异。大多数气体只吸收特定波长的光，产生吸收光谱。不同气体吸收不同波长的近红外光，有不同的吸收光谱，且无需对其他气体成分进行补偿。
耕作半径与平均最邻近比率的关系十分密切，在平均最邻近比率的指数较高时，缓冲区内与实际耕地比值也越大，相反的，在平均最邻近比率的指数较低时，缓冲区内与实际耕地比值也越小，这表明耕地空间分布对乡村聚落空间分布格局有着十分重要的影响，是乡村聚落分布的重要的影响因子[20]。
3.2.5 社会经济因素 乡村聚落的不断发展与社会经济因素有着密切的联系，主要通过农业人口、当地产业、国家政策制度等方面来体现。不断增加的农业人口会使得农村居住用地需求增加，在一定程度上会促进农村居住用地向外扩散[21]，一个区域内农村人口越多，所对应的居住空间需求也会越大，从而乡村聚落面积也会扩大且聚集；若一个地区有一定的特色产业，在产业带动下会使一定的人口聚集在此，使得生活居住的乡村聚落不断扩大；与此同时，城市相关政策也是乡村聚落空间格局分布重要因素，近几年来长春市为了打造市场经济增长极，长春市高新区和德惠市经过多次协商，在德惠市米沙子镇创建了长德新区，交通便捷，条件优良；再如建成的改革开放主导区——长春合隆高科技产业开发区，其为新兴产业的聚集地，人流、物流、信息流高度聚集，这些区域在空间热点探测分析中均为高聚集“热点”区。
表5 乡村聚落耕地空间分布和最近邻指数关联
辖区S耕地/km2耕作半径/mS缓冲区/km2S缓冲区内耕地/km2缓冲区内与实际耕地比值/%平均最邻近比率/%城区778.70187774.12367.1347.150.4768双阳区1147.341851146.34712.2062.070.6432九台区2252.893482251.521519.4567.440.5594德惠市2820.515532821.722235.5379.260.5910榆树市3919.056393919.203197.6781.590.7424农安县4017.255544016.622986.9774.350.5754
4 结 论
(1) 长春市乡村聚落分布较广，各县(市、区)均呈现聚集分布状态，乡村聚落主要聚集在长春市区及邻近市区周边的地区，空间密集程度较高，但除了市区及市区周边外，其他地区的聚集规模较小且分散，空间密集程度也较低。
(2) 长春市乡村聚落的分布特征是地形地貌、水系条件、交通区位、耕作距离等自然因素和社会经济因素相互作用的结果，各县(市、区)与这些因素有着不同的耦合方式。长春市得天独厚的地形特征和水系分布使得乡村聚落的分布更广，其中水系因素对长春市区和九台区影响程度较大；作为农业大省，交通的便利程度和耕作距离对每个辖区的乡村聚落都有着不同程度影响，其中交通因素对榆树市乡村聚落影响程度较大；当地特色产业与政策扶持使长春市区周边乡村聚落向市区方向聚集，且聚集程度越来越强。从整体看，长春市区及周边地区乡村聚落的分布受社会经济因素影响较大，其他地区受自然因素影响较大。
(3) 长春市的乡村聚落分布基本符合国内乡村聚落的分布特征，在实施乡村振兴发展战略的背景下，长春市应加快“热点”区乡村聚落的发展，激活当地自然环境和产业优势，推进乡村聚落可持续发展，带动当地人口就业；对于乡村聚落低聚集区，进行拆并和整理，促进农村土地的集约利用、保障城乡建设用地的合理供需调控。
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SpatialDifferentiationCharacteristicsandInfluencingFactorsofRuralSettlementsinChangchunCity
LIU Junjie, QIE Ruiqing, WANG Wanyu
(DepartmentofLandResourcesManagement,CollegeofEconomicsandManagement,JilinAgriculturalUniversity,Changchun130118,China)
Abstract:In order to explore the spatial characteristics and differences of rural settlements in Changchun City, based on the vector data of the land survey of various counties, cities and districts in Changchun City in 2017, rural settlements in Changchun City were taken as the research samples, the GIS spatial statistics analysis, neighborhood analysis and other research methods were comprehensively used to analyze the spatial characteristics of the rural settlements in each area, to explore the spatial characteristics and differences in the rural settlements in counties, cities and districts of Changchun, and to analyze the influencing causes. The results show that the rural settlements in Changchun City are aggregated, but the degree of accumulation in each area is different; the rural settlements in Changchun City mainly distribute in the surrounding areas of Changchun City and the regions adjacent to Changchun City with a high degree of aggregation and large scale, and the degree of aggregation and scales are small, and the spatial distributions are sparse in the other areas; the rural settlements mostly distribute in areas with favorable natural conditions such as adequate water system and convenient transportation.
Keywords:rural settlement; spatial pattern; nearest neighbor index; space hotspot detection; Changchun City
中图分类号：C912.81
文献标识码：A
文章编号：1005-3409(2019)06-0334-05
收稿日期：2018-12-21
修回日期：2019-01-14
资助项目：吉林省科技发展计划项目(20180418105FG);吉林省社会科学基金(2017B66)
第一作者：刘军杰(1994—),男,河南新乡人,硕士研究生,研究方向为农业农村发展。E-mail:980421245@qq.com
通信作者：郄瑞卿(1972—),男,内蒙古察右中旗人,博士,教授,主要从事土地利用与规划研究。E-mail:qieruiqing@126.com
标签：聚落论文; 乡村论文; 长春市论文; 空间论文; 榆树市论文; 社会科学总论论文; 社会学论文; 社会结构和社会关系论文; 《水土保持研究》2019年第6期论文; 吉林省科技发展计划项目(20180418105FG)吉林省社会科学基金(2017B66)论文; 吉林农业大学经济管理学院土地资源管理系论文;