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摘要：安徽省定远县自2006年开始进行农村聚落土地整治，农村聚落布局变化迅速，对农村聚落布局特征及演变的研究有利于分析其存在的问题，为農村聚落体系布局优化提供决策依据。利用变异系数法、景观指数法、缓冲区分析法定量分析2005—2020年间定远县农村聚落时空演变特征，并从时间和空间尺度分析各因子对聚落格局形成和演变的影响。研究表明：空间上，定远县农村聚落呈集聚型分布。各影响因子中，道路、地形、河流对定远县农村聚落集群布局影响较大。农村聚落点多集中在海拔50～100 m，坡度0°～2°范围内;距离河流500 m的区域对农村聚落影响力较大;各级道路中，省道、县乡道对农村聚落布局的指向性较强，铁路和高速公路较弱;距离乡镇中心越远，聚落比例越小。时间上，定远县农村聚落面积不断增加，集聚水平不断提高，定远县地形对农村聚落布局的影响力呈上升趋势;河流对农村聚落布局的影响较稳定，2020年影响力比2015年稍有下降;省道、县道、村道对农村聚落集群布局的影响力呈上升趋势，高速公路、铁路、其他道路呈下降趋势;乡镇中心点对农村聚落布局的影响呈“数量减少，规模变大”的特点。
关键词：农村聚落;空间分析;空间布局;影响因子;定远县
中图分类号： K901.8;F323.1 文献标志码： A
文章编号：1002-1302（2021）17-0202-06
收稿日期：2021-01-20
基金项目：安徽省哲学社会科学规划项目（编号：AHSK2018D9）;安徽省社科联（编号：2018CX029）;安徽省大学生创新创业项目（编号：2020CXXL072）;安徽省教育厅重点项目（编号：SK2020A0613）。
作者简介：李建梅（1981—），女，山东莒南人，硕士，讲师，主要从事GIS与区域规划研究。E-mail：[email protected]。
农村聚落是农村居民与当地自然、文化、经济、社会等因素综合作用的结果，是人类活动空间的重要组成部分。农村聚落一般包括农村中的单家独院，也包括由多户人家聚居在一起的村落（村庄）和尚未形成城市建制的农村集镇等。农村聚落的形成之初，主要受自然条件的影响，随着社会经济的发展，道路、城镇等社会因素对农村聚落布局的影响开始显现。
国外学者对农村聚落的研究始于19世纪20年代，发展历程呈由简单向综合、由定性描述向定量分析、由空间分析向人文社会范式转变的特点。Antrop研究了村镇网络与农村景观演变的关系，认为交通和信息的可达性是引发农村景观演变的主要因素[3]。Sevenant等通过研究不同地貌类型区域，发现不同的土地利用方式和聚落形态导致了农村景观的不同[4]。Duyckaerts等对农村聚落居民点的相关系数提出3个判断值，以此判断农村聚落的集聚性[5]。
国内学者对农村聚落研究主要集中在聚落区位、规模、类型与分类、体系、空间结构以及空间演变等方面[6]。马利邦等基于遥感影像数据，利用景观指数法及GIS空间分析法研究农村聚落分布的时空特征，认为随着时间的推移，农村聚落斑块在空间上趋于“密度大，总面积大，平均面积小”的特征[7]。覃瑜等利用泰森多边形法研究了居民点布局[8-9]。吴江国等利用豪斯道夫维数研究了农村聚落体系规模分布的分形特征差异，并进一步研究了空间格局的分形特征差异[10]。李红波等以土地变更调查数据为基础，利用空间分析法，从市域、县域2个尺度研究农村聚落空间格局的驱动力机制，认为政府调控、城镇化、工业化及交通发展等为推动农村聚落空间格局形成的因子[11]。陈永林等以江南丘陵地区为研究对象，基于数字高程模型和遥感影像数据，利用GIS空间分析法，分析农村聚落空间分布格局的演化机制，发现农村聚落的空间演变存在低地指向[12]。吴弘璐等基于DEM和土地利用数据，利用景观指数法及缓冲区分析法，通过建立河流、道路、城镇等缓冲区，结合农村聚落景观指数研究之间的影响机制，发现河流和道路对农村聚落空间布局影响显著，城镇对农村聚落的演变具有吸引和排斥的双向作用[13]。刘仙桃等将Voronoi图与相关系数法结合分析地形、河流、道路等要素对北京市昌平区农村居民点布局的影响，发现地形对农村居民点布局具有明显的导向作用，道路、河流的影响低于地形[14]。
本研究基于定远县农村聚落斑块及影响因素，利用ArcGIS基本空间分析方法定量分析县级聚落2005—2020年时空演变及影响因素，以期为定远县新农村聚落规划提供政策依据。
1 研究设计
1.1 研究区概况
定远县隶属于安徽省滁州市，位于皖东腹地的北温带和北亚热带气候过渡区，坐落于安徽省东北部的丘陵地区，地势北高南低，境内高程小于 350 m，包含丘陵、波状平原、平原等3种地貌类型，地跨32°12′～32°42′N，117°12′～118°5′E，毗邻江苏、浙江、上海三地，下辖16镇6乡，总面积2 998 km2。
1.2 主要研究方法
1.2.1 基于泰森多边形的变异系数法 变异系数可以衡量空间观测值的相对变化程度。在基于Voronoi多边形[8]计算变异系数中，当离散点分布较为均匀时，Voronoi多边形面积较小，从而导致变异系数较小，当离散点分布不均，Voronoi多边形面积较大，变异系数也较大[9]。变异系数公式如下：
CV=σμ×100%。（1）
其中CV为变异系数;σ为Voronoi多边形的面积标准差;μ为Voronoi多边形的面积平均数。
1.2.2 景观指数法 景观指数可以高度浓缩景观格局信息，反映其组成和空间配置某些方面的简单定量指标[9]。具体指标见表1。
选取的指标中，斑块数目（NP）常与斑块密度（PD）共同描述研究对象斑块的破碎度，斑块密度（PD）采用2种计算方法。PD1为每平方千米的某类景观的斑块数目，PD2为某类景观与区域内所有景观面积之比，当PD1值高、PD2值低时，说明研究区内该类景观较破碎，分布特征为面积小且分散;反之，当PD2值高、PD1值低时，说明研究区内该类景观较为集聚且聚落规模大[13]。 1.3 数据获取
使用LandsatTM和Landsat8卫星遥感影像、数字高程模型数据，来自地理空间数据云网站。利用土地利用分類图和影像数据，利用ENVI 5.0和ArcGIS 10.3软件提取2005年、2010年、2015年、2020年农村聚落斑块和道路、水域作为基础数据，利用数字高程模型数据提取定远县水系、高程和坡度数据。
2 定远县农村聚落布局演变特征
2.1 定远县农村聚落整体演变特征
2.1.1 数量变化 利用2005年、2010年、2015年、2020年定远县农村聚落图斑，统计面积和所占研究区比例，由图1至图4和表2可知，定远县农村聚落所占研究区面积比例较低，但呈逐渐增加的趋势，在2010—2020年增幅较大。西北部数量减少，斑块面积增大，东北部和西南部新增农村聚落斑块规模小、数量多，东部地区斑块减少。
2.1.2 规模变化特征 根据面积大小将农村聚落划分为3个等级：小聚落（≤1 hm2），中等聚落（
关键词：农村聚落;空间分析;空间布局;影响因子;定远县
中图分类号： K901.8;F323.1 文献标志码： A
文章编号：1002-1302（2021）17-0202-06
收稿日期：2021-01-20
基金项目：安徽省哲学社会科学规划项目（编号：AHSK2018D9）;安徽省社科联（编号：2018CX029）;安徽省大学生创新创业项目（编号：2020CXXL072）;安徽省教育厅重点项目（编号：SK2020A0613）。
作者简介：李建梅（1981—），女，山东莒南人，硕士，讲师，主要从事GIS与区域规划研究。E-mail：[email protected]。
农村聚落是农村居民与当地自然、文化、经济、社会等因素综合作用的结果，是人类活动空间的重要组成部分。农村聚落一般包括农村中的单家独院，也包括由多户人家聚居在一起的村落（村庄）和尚未形成城市建制的农村集镇等。农村聚落的形成之初，主要受自然条件的影响，随着社会经济的发展，道路、城镇等社会因素对农村聚落布局的影响开始显现。
国外学者对农村聚落的研究始于19世纪20年代，发展历程呈由简单向综合、由定性描述向定量分析、由空间分析向人文社会范式转变的特点。Antrop研究了村镇网络与农村景观演变的关系，认为交通和信息的可达性是引发农村景观演变的主要因素[3]。Sevenant等通过研究不同地貌类型区域，发现不同的土地利用方式和聚落形态导致了农村景观的不同[4]。Duyckaerts等对农村聚落居民点的相关系数提出3个判断值，以此判断农村聚落的集聚性[5]。
国内学者对农村聚落研究主要集中在聚落区位、规模、类型与分类、体系、空间结构以及空间演变等方面[6]。马利邦等基于遥感影像数据，利用景观指数法及GIS空间分析法研究农村聚落分布的时空特征，认为随着时间的推移，农村聚落斑块在空间上趋于“密度大，总面积大，平均面积小”的特征[7]。覃瑜等利用泰森多边形法研究了居民点布局[8-9]。吴江国等利用豪斯道夫维数研究了农村聚落体系规模分布的分形特征差异，并进一步研究了空间格局的分形特征差异[10]。李红波等以土地变更调查数据为基础，利用空间分析法，从市域、县域2个尺度研究农村聚落空间格局的驱动力机制，认为政府调控、城镇化、工业化及交通发展等为推动农村聚落空间格局形成的因子[11]。陈永林等以江南丘陵地区为研究对象，基于数字高程模型和遥感影像数据，利用GIS空间分析法，分析农村聚落空间分布格局的演化机制，发现农村聚落的空间演变存在低地指向[12]。吴弘璐等基于DEM和土地利用数据，利用景观指数法及缓冲区分析法，通过建立河流、道路、城镇等缓冲区，结合农村聚落景观指数研究之间的影响机制，发现河流和道路对农村聚落空间布局影响显著，城镇对农村聚落的演变具有吸引和排斥的双向作用[13]。刘仙桃等将Voronoi图与相关系数法结合分析地形、河流、道路等要素对北京市昌平区农村居民点布局的影响，发现地形对农村居民点布局具有明显的导向作用，道路、河流的影响低于地形[14]。
本研究基于定远县农村聚落斑块及影响因素，利用ArcGIS基本空间分析方法定量分析县级聚落2005—2020年时空演变及影响因素，以期为定远县新农村聚落规划提供政策依据。
1 研究设计
1.1 研究区概况
定远县隶属于安徽省滁州市，位于皖东腹地的北温带和北亚热带气候过渡区，坐落于安徽省东北部的丘陵地区，地势北高南低，境内高程小于 350 m，包含丘陵、波状平原、平原等3种地貌类型，地跨32°12′～32°42′N，117°12′～118°5′E，毗邻江苏、浙江、上海三地，下辖16镇6乡，总面积2 998 km2。
1.2 主要研究方法
1.2.1 基于泰森多边形的变异系数法 变异系数可以衡量空间观测值的相对变化程度。在基于Voronoi多边形[8]计算变异系数中，当离散点分布较为均匀时，Voronoi多边形面积较小，从而导致变异系数较小，当离散点分布不均，Voronoi多边形面积较大，变异系数也较大[9]。变异系数公式如下：
CV=σμ×100%。（1）
其中CV为变异系数;σ为Voronoi多边形的面积标准差;μ为Voronoi多边形的面积平均数。
1.2.2 景观指数法 景观指数可以高度浓缩景观格局信息，反映其组成和空间配置某些方面的简单定量指标[9]。具体指标见表1。
选取的指标中，斑块数目（NP）常与斑块密度（PD）共同描述研究对象斑块的破碎度，斑块密度（PD）采用2种计算方法。PD1为每平方千米的某类景观的斑块数目，PD2为某类景观与区域内所有景观面积之比，当PD1值高、PD2值低时，说明研究区内该类景观较破碎，分布特征为面积小且分散;反之，当PD2值高、PD1值低时，说明研究区内该类景观较为集聚且聚落规模大[13]。 1.3 数据获取
使用LandsatTM和Landsat8卫星遥感影像、数字高程模型数据，来自地理空间数据云网站。利用土地利用分類图和影像数据，利用ENVI 5.0和ArcGIS 10.3软件提取2005年、2010年、2015年、2020年农村聚落斑块和道路、水域作为基础数据，利用数字高程模型数据提取定远县水系、高程和坡度数据。
2 定远县农村聚落布局演变特征
2.1 定远县农村聚落整体演变特征
2.1.1 数量变化 利用2005年、2010年、2015年、2020年定远县农村聚落图斑，统计面积和所占研究区比例，由图1至图4和表2可知，定远县农村聚落所占研究区面积比例较低，但呈逐渐增加的趋势，在2010—2020年增幅较大。西北部数量减少，斑块面积增大，东北部和西南部新增农村聚落斑块规模小、数量多，东部地区斑块减少。
2.1.2 规模变化特征 根据面积大小将农村聚落划分为3个等级：小聚落（≤1 hm2），中等聚落（