重庆市主城区农村居民点分布特征分析 - 图文

重庆市主城区农村居民点分布特征分析

摘要：采用GIS技术，研究重庆市主城区农村居民点用地比例、规模、空间分布等特征，并采用DEM、距离市场的距离、距离道路的距离、距离水域的距离等建立回归分析，探求农村居民点空间分布与影响因子之间相互关系，为农村居民点规划、整合提供参考依据。 关键词：核密度；voronoi图；农村居民点；回归分析

前言

中国农村居民点众多，是目前的主要居住形态。农村居民点空间分布是区域自然、社会、

[1]

经济以及历史发展的综合反映，影响着区域经济发展的规模、方向以及发展的可能性。尤其是近年来中国实行的农村居民点土地整理、土地集约利用等政策，客观上都迫切需要对农

[2]

村居民点的形成、发展的内在规律进行细致研究。农村居民点规模既受到地形、气候等自

[3]

然条件的影响及经济条件的制约，也反映了居民居住习惯的差异。开展农村居民点空间结构及其变化的研究、对指导城乡一体化过程中有关农村居民点问题、农村居民点土地整理及其他有关农村居民点的问题具有显著的意义。

目前，许多学者在不同地域以及不同尺度下对农村居民点进行了研究。重庆近年的发展迅速，合理的调整农村居民点的分布，对促进重庆发展，城乡一体化具有显著的意义。本文将应用GIS分析方法，研究重庆市主城区农村居民点的空间分布特征和演变趋势。

1研究区概况

重庆位于中国内陆西南部、长江上游，四川盆地东南部，地跨东经105°11'—110°11'、北纬28°10'—32°13'之间的青藏高原与长江中下游平原的过渡地带。气候温和，属亚热带季风性湿润气候，地貌以丘陵、山地为主，坡地面积较大，有“山城”之称。

重庆市是中国面积最大的城市，其中主城九区面积约为5467平方千米。巴南区以丘陵为主，低山次之，平地极少，面积约1825平方千米；渝北区北部为中山，海拔1460～800米、中部为低山，海拔800～450米、南部多浅丘，海拔450～155米面积约1452平方千米；北碚区内多山地丘陵，平坝较少，水系丰富，全区是“六分丘陵、三分山地，一分平坝”的自然特征，面积约755平方千米；九龙坡区海拔最高处为中梁山698.5米，海拔最低处是长江边小河口170米，丘陵约占全区土地面积的50%，以中、低丘为主，海拔高度在200—350米之间，面积约432平方千米；沙坪坝区呈丘陵、台地和低山组合的地貌结构，面积约383平方千米；南岸区背斜成山，向斜成谷，构成低山、丘陵、平坝、河流的组合地貌特征，面积约274平方千米；江北区地貌大多为“坪”、“丘”、“谷”、“坝”以浅丘陵为主，海拔为160—679米之间，地势东北高、西南低，面积约221平方千米；大渡口区自然环境优美，北有双山，南有长江，城市依低山岭而建，随山起伏，面积约103平方千米；渝中区东、南、北三面环水，西面通陆，为东西向狭长半岛，地形最高处海拔394米，最低处167米，面积约22平方千米。

2研究方法

2.1原理

从农村居民点的空间分布类型、用地比例等分析农村居民点的分布特征。选取地形、河流、城市中心以及交通等因素建立回归模型，分析这些因素对农村居民点空间分布的影响。

分别应用核密度估计和计算几何学中的voronoi图的变异系数（CV值）对居民点的空间分布类型进行探讨。

核密度是根据样本数据对密度进行估计，可以直观的得到居民点的空间分布类型。Voronoi图是以诸多地理空间实体作为生长目标，按距每一目标最近原则，将整个连续空间剖分为若干个Voronoi区，每一个Voronoi区只包含一个生长目标。Voronoi图的变异系数(CV)可以衡量现象在空间上的相对变化程度。当某个点集的空间分布为均匀分布时，其Voronoi多边形面积的可变性小，CV值低；当空间分布为集群分布时,在集群内(“类”内)的Voronoi多边形面积较小，而在集群间(“类”间)的Voronoi多边形面积较大，CV值高。

[3]

但是，规则的周期结构和周期性重复出现的集群分布也会形成较高的CV值。Duyckaerts

[4]

提出了三个建议值：当点集为随机分布时CV值为57%(包括从33%到64%之间的值)；当点集为集群分布时，CV值为92%(包括大于64%的值)；当点集为均匀分布时，CV值为29%(包括小于33%的值)。

[5-7]

Voronoi图的定义如下：

设平面上的一个离散发生点集S={p1，p2，…，pn}，则任意点pi的Voronoi图定义为：

Ti=x：d(x，pi)

式(1)中，d为欧氏距离，x表示集合Ti中的元素。Ti是一个凸多边形，而且在特殊情况下是一个具有无限边界的凸多边形。Voronoi图是对平面的一种剖分，在任意一个凸Voronoi多边形中，任意一个内点到该凸多边形的发生点pi的距离都小于该点到其他任何发生点pj的距离，这些发生点也叫Voronoi图的质心或发生元。CV值是Voronoi多边形面积的标准差与平均值的比值,其计算公式为：

CV值=标准差/平均值×100% (2) 农村居民点用地比例=农村居民点用地面积/研究区面积

回归分析是定量分析多个要素，从而得到各要素之间的关系。

P=β0+βiXi (3) 农村居民点核密度（P）、Xi代表回归分析中与核密度有一定关系的各要素：地形数据、坡度数据、距道路的距离、距水域的距离、距城市的距离。

2.2数据来源与处理

利用shp格式的重庆市主城区2009年1：10000土地利用现状图（全国第二次土地利用详查数据—二调数据），经过投影变换、坐标系变换等，利用arcgis的SQL空间数据查询功能，提取农村居民点、城市、行政界线。地形数据为SRTM90米分辨率的数据（国际数据服务平台）。由自由街景数据（http://www.vdstech.com/osm-data.aspx）经过投影变换、坐标系变换等，利用arcgis的裁剪功能得到交通，水域数据。

在Geoda中将提取的居民点数据转换为质心数据并在arcgis中用核密度分析，对居民点的空间分布类型进行分析。然后在mapinfo中，以分别以重庆主城各区，各个乡镇为设置目标，创建以每个居民点为发生元的voronoi图。再根据voronoi多边形面积计算CV值确定重庆主城农村居民定的空间分布类型。

在arcgis中利用地形数据提取研究区域的坡度，利用交通、水域以及城市数据进行缓冲区分析并将所有数转换为ASCII值利用clue自带的文件转换工具转换为spss中的数据，利用多元线性回归，进行数据分析。（因为在进行欧式分析后，得到的栅格数据是浮点型的没有属性表也不能直接创建属性表，但可以进行重分类得到属性表，为了数据准确所以采用clue）

3结果与分析

3.1农村居民点空间分布特征

农村居民点空间分布类型有集群型、随机型和均匀型3种，其中集群型往往与特定资源(如水、土、森林或交通要道等)的聚集分布有关，均匀分布则体现了资源条件的均匀性或人

[8]

类活动水平的相似性，随机分布表明居民地分布受资源条件与人类活动影响不明显。

图1 农村居民点核密度分析

由图1（核密度）可知：重庆主城农村居民点空间分布具有明显的空间集聚特性。总体上，它是以四山之间的平坦地带南北向不断向外蔓延。居民点的空间分布呈现出较强的方向特性，在市域的中部偏西居民点的密度较高，各级别核心在空间上的条带分布特征明显。农村居民点空间分布呈现明显的等级梯度。密度差异随离市中心距离增大而递减，离市中心越近的区域集聚特征越明显。居民点发展最快的是离市中心越近的沙坪坝区和九龙坡区。

区名 巴南 南岸 江北 大渡口 渝北 九龙坡 北碚 沙坪坝

由表1可知，重庆市各主城区居民点的用地比例均较低，但由于沙坪坝区和九龙坡区与渝中区接壤，距市中心的距离近，居民点用地比例相对其他区高。基于voronoi图的农村居民点空间分布各区的Cv值均远大于64%，空间分布类型均为集群型。

居民点数 46234 4945 5250 2514 30558 14158 23494 10936

用地比例% 5.82 7.49 5.28 8.76 6.48 10.34 6.87 10.21

Cv值% 138.50 354.23 741.68 374.25 201.40 779.11 160.12 317.32

表1重庆主城各区农村居民点空间分布

图2 南岸区泰森图 图3 南岸各乡镇泰森图

总体来讲，由表2.1-2.8可知，重庆主城基于voronoi图各乡镇农村居民点的空间分布特征为聚集型，居民点的用地比例；但是由于南岸区的迎龙镇地势平缓，海拔在200-500米之间，所以相对南岸其他乡镇密集程度较小；九龙坡地貌以中低丘陵为主，全区各乡镇的聚集程度相对平衡，只有华岩镇因与九龙镇（城市）相接，密集度较其他各镇较高；北碚区内多山地丘陵，平坝较少，水系丰富，居民点分布不均衡，在低丘陵地段以及近水区域Cv值较高；大渡口区的新山村街道，春晖路街道，跃进村街道属于城市用地，八桥镇与他们相接Cv值较其他两镇高；巴南区的跳石镇，安澜镇，惠民街道农村居民点为随机分布，其余各镇均成聚集分布，其中龙洲湾街道，李家沱街道，花溪街道，鱼洞街道，与大渡口区相接距离城市较近，所以Cv值相对其他乡镇高；而南泉街道，麻柳嘴镇，双河口镇，木洞镇，则与南岸，江北相接Cv值处于之间；沙坪坝区的井口镇与覃家岗镇距城市较近Cv值明显高于其他各乡镇，虎溪镇与陈家桥镇由于丘陵区域且有溪流贯穿Cv值也高于其他各镇；渝北区由于地势原因位于南部各乡镇的Cv值高于其他各镇，整体趋势为由南到北Cv值降低。

镇 南坪镇 南山街道 峡口镇 广阳镇 涂山镇 迎龙镇 长生桥镇 鸡冠石镇

镇 华岩镇 含谷镇 巴福镇 白市驿镇 石板镇 西彭镇

居民点数 804 1255 744 1792 838 3427

用地比例% 9.624 20.403 13.332 15.667 8.010 10.287

Cv值% 248.47 111.19 109.53 106.01 109.89 130.19

居民点数 36 595 669 954 98 1249 1060 284

用地比例% 2.51 9.14 10.00 8.99 4.71 9.30 5.41 11.30

Cv值% 202.99 135.59 174.68 135.23 346.76 79.35 319.37 125.24

表2.1南岸区各乡镇农村居民点空间分布

走马镇 金凤镇 铜罐驿镇 陶家镇 1561 1213 1028 1496 10.132 11.038 10.665 10.795 122.45 150.59 116.96 105.17

表2.2九龙坡各乡镇农村居民点空间分布

注：九龙镇与石桥铺街道属于城市用地，无农村居民点分布

镇 三圣镇 东阳街道 北温泉街道 复兴镇 天府镇 施家梁镇 柳荫镇 歇马镇 水土镇 澄江镇 童家溪镇 蔡家岗镇 静观镇 金刀峡镇 龙凤桥街道

镇 八桥镇 建胜镇 跳蹬镇

居民点数 1999 1640 247 2637 1660 675 2085 1823 1979 1792 419 1209 2993 1542 794

用地比例% 5.792 7.093 3.631 9.485 5.658 9.151 5.598 11.022 9.017 6.347 5.772 9.208 9.325 2.812 5.544

Cv值% 185.00 126.03 225.28 72.55 107.67 97.77 113.21 139.70 104.01 149.01 178.17 170.67 99.45 172.69 118.26

表2.3北碚区各乡镇农村居民点空间分布

居民点数 362 521 1631

用地比例% 16.807 10.266 6.337

Cv值% 286.54 188.69 130.01

表2.4大渡口区各乡镇农村居民点空间分布

注：九宫庙街道归入八桥镇进行计算；新山村街道，春晖路街道，跃进村街道无居民点分布

镇

龙洲湾街道 石龙镇 跳石镇 一品街道 接龙镇 安澜镇 石滩镇 麻柳嘴镇 双河口镇 木洞镇 丰盛镇

居民点数 1129 2871 2771 1464 5065 3120 1325 1906 2407 3358 2065

用地比例% 8.247 4.669 4.891 6.181 4.913 5.082 3.942 5.222 5.140 6.018 6.465

Cv值% 149.17 68.83 61.54 92.79 76.23 61.31 65.79 124.49 94.34 118.87 64.53

东泉镇 李家沱街道 惠民街道 二圣镇 花溪街道 天星寺镇 界石镇 南泉街道 姜家镇 鱼洞街道

3618 41 1533 1556 82 1133 1826 1907 2154 3353 1550

4.744 3.999 8.480 9.123 3.329 4.600 8.814 10.388 4.570 6.418 7.118

69.16 171.47 61.47 67.57 197.53 65.58 72.71 84.68 72.34 65.95 282.90

南彭街道

表2.5巴南区各乡镇农村居民点空间分布

镇 五宝镇 复盛镇 寸滩街道 石马河街道 郭家沱街道 铁山坪街道 鱼嘴镇

居民点数 1233 925 229 71 643 747 1402

用地比例% 6.400 6.970 3.628 0.788 7.424 5.734 7.680

Cv值% 114.79 91.59 458.36 314.67 162.09 228.36 115.28

表2.6江北区各乡镇农村居民点空间分布

注：华新街道，大石坝街道，江北城街道，观音桥街道，五里店街道无居民点分布。

镇 中梁镇

井口镇 凤凰镇 回龙坝镇 土主镇 曾家镇 歌乐山镇 虎溪镇 西永镇 覃家岗镇 陈家桥镇 青木关镇

镇 人和街道 兴隆镇 双凤桥街道

居民点数 164 1726 1690

用地比例% 3.325 6.903 6.628

Cv值% 173.45 83.22 246.02

居民点数 1150 327 1352 1644 1266 1106 863 206 924 116 1017 965

用地比例% 9.552 10.356 11.520 13.981 13.444 7.396 23.676 1.759 13.220 8.686 5.940 10.162

Cv值% 128.31 196.47 86.12 73.57 110.53 131.22 112.39 204.46 143.79 303.22 254.33 113.60

表2.7沙坪坝区各乡镇农村居民点空间分布

双龙湖街道 古路镇 回兴街道 大湾镇 大盛镇 大竹林街道 天宫殿街道 悦来街道 木耳镇 洛碛镇 玉峰山镇 石船镇 礼嘉镇 统景镇 翠云街道 茨竹镇 鸳鸯街道 龙兴镇 渝北区外县飞地 1148 2371 163 2210 1779 139 30 713 2063 1903 2115 3602 344 2362 275 2008 257 3473 23 9.414 7.607 4.063 6.315 7.521 2.567 4.263 10.260 8.117 5.852 7.116 8.309 3.176 6.162 5.135 6.517 3.027 8.468 13.725 144.84 97.93 329.97 87.24 92.65 146.84 140.41 89.85 78.31 116.79 105.54 100.41 121.65 95.35 167.86 126.55 229.36 89.68 154.53

表2.8渝北区各乡镇农村居民点空间分布

注：龙塔街道，龙溪街道，龙山街道无居民点分布。

3.2农村居民点空间分布影响因素定量分析

地形地貌、公路交通、河流分布以及城市分布，对农村居民点的分布有不同的影响。为了研究不同因素对居民点分布的影响，应用多元线性回归分析建立分析模型。由表3可知，各个因素除铁路外，都能通过显著性分析，并且每个因素对居民点的分布影响大小各有不同。随着海拔的升高，坡度的增大，居民点密度减小；但由于重庆特殊的建造风格，坡度的影响相对于居民的分布影响更加显著，在平缓地带更适合居民点的发展；在对道路交通、河流分布、城市分布的建模中，虽然居民点的分布也是呈现负相关（距离各因素的距离越远，居民点密度越小），但是相对于地形地貌的影响明显减小；在对各级道路对比研究中发现：铁路对居民点的分布没有显著影响，三级道路对居民点分布的影响明显高于其他其他两级道路；综合各因素后发现，坡度与DEM对居民点分布的影响仍占主导地位，由于重庆主城水系丰富，以及自然环境的影响，居民点对水域分布的依附性不大，甚至出现了正相关（居民点分布随着距水域距离的增大而增大）。

模型 1

(常量) DEM slope

2

(常量) 距水域距离

3

(常量) 据市场距离

4

(常量) 距道路距离

5

(常量) 三级道路 距道路距离 一级道路 二级道路 铁路

6

(常量) DEM slope 距道路距离 据市场距离 距水域距离

B 标准误差 99556.798 123.466

-55.544 .304 -1059.914 7.317 73257.391

71.148 -1.080 .010 77637.684

72.431 -.893 .005 75332.941

63.039 -1.961 .011 82362.011

79.286 -.717 .015 -.474 .014 -.293 .010 -.170 .008 .021 .010 98784.337 123.210

-46.086 .380 -993.794 7.323 -.814 .013 -.143 .006 .226

.011

表3农村居民点定量分析

试用版

t 806.349 -.225 -182.644 -.178 -144.858 1029.644 -.128 -105.910 1071.887 -.217 -182.066 1195.026 -.220 -185.249 1038.797 -.184 -48.301 -.053 -34.818 -.065 -30.201 -.038 -20.386 .006 2.093 801.754 -.187 -121.120 -.167 -135.703 -.091 -61.081 -.035 -22.059 .027

20.159

Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .036 .000 .000 .000 .000 .000 .000

图4 DEM

图6 距道路的距离 图5 slope

图7 距水域的距离

图8 距市场的距离

4结论

（1）重庆市主城区农村居民点空间分布、土地利用呈现以下特点：①总体分布上居民点分布密集，用地比例过小的特点；②居民点分布地域差异明显；③居民点分布有一定的方向性；④农村居民点分布具有等级特征；⑤地形地貌对居民点分布起主导作用。

（2）将GIS与Vorouoi图相结合，利用GIS查询功能、核密度分析、缓冲区分析以及spss回归分析进行空间分析是研究农村居民定空间分布特征以及各影响因素的较为有效地方法，并且可以从不同的层面得出农村居民点的分布特征，其次对分析各因素影响的相对大小也有一定的作用。根据核密度可以直观的看出居民点分布的等级性以及方向性；CV值则可以从定性和定量两方面确定农村居民点的密集程度；回归分析定量的的分析了各影响因素之间的关系，以及对农村居民点的影响程度。

（3）在开展农村一体化、城市化发展的过程中，据城市距离近的那些农村居民点是城市化的首选。

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/b7e5.html