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user: 4. 结果与分析 4.1. 聚落时空特征分析 本文利用ARCGIS10.0软件，从2000年Landsat7 ETM遥感影像和2017年的Google Earth影像数据中进行解译并生成聚落分布矢量图，引入上面介绍的主要景观指数进行统计分析(表2)。 从表2可以看出，2017年聚落斑块数和斑块面积比2000年均有大幅度增加，聚落斑块数增加374个，聚落斑块用地面积增加83.87%，目前斑块密度为0.033个/km 2 ，比2000年增加了0.02个/km 2 ，距离指数相差0.95个/hm 2 ，从最小最大斑块面积上看，最小斑块面积增加17.14%，最大斑块面积增加34.265%，但平均斑块面积减少了0.12/hm 2 。从图2很明显的更直观看出聚落的空间分布及时空趋势。上述分析表明：这17年间，正蓝旗牧区聚落斑块增加明显，单个斑块面积及总面积均增多显著，即聚落聚集程度不断增强，空间规模扩张特征显著。聚集程度的增强既与聚落斑块数增多有关也与单个斑块面积的规模有关，为了进一步较直观看出聚落分布密集程度及分布区域特征。本文利用ARCGIS10.0软件提取聚落斑块中心点，引入核密度法生成空间递变图(图3)，图3可以直观看出，2017年聚落密度明显高于2000年，聚落密集程度显著增强，集聚特征十分明显，聚落规模也不断扩大。研究区西南部和南部存在明显的密集，依次向北部逐渐呈现零散化分布，整体布局与该区域的自然地理条件(海拔、坡度)有很大关系。终上所述，由于受国家出台的一系列相关政策以及近年来产业集群的影响，牧区聚落用地规模变化较大，增长趋势明显，但内在和外在因素的双重影响下，新增加的聚落主要以小集聚为主 [ 27 ] 。 Table 1 Landscape pattern indice 景观格局指标 定义及意义 聚落斑块总个数(NP) 表示研究区内聚落斑块的数目。可简单描述聚落的聚集程度。 斑块总面积(CA) 研究区内聚落所有斑块面积。 斑块密度(PD) PD = NP/AA表示研究区域面积，PD表示总斑块数与研究区面积的比值。 值越大，可表示斑块分布越集聚。该指标可反应聚落的聚散程度。 平均斑块面积(MPS) MPS = CA/NPMPS可反应出聚落的聚散程度，值越小， 表示聚落间越分散，即景观斑块破碎程度较高。 最小斑块面积(MINP) MINP表示总斑块面积里斑块面积最小的。可宏观反应聚落规模。 最大斑块面积(MAXP) MAXP表示总斑块面积里斑块面积最大的。可宏观反应聚落规模。 距离指数(E) E = NP/CAE表示单位面积内聚落斑块数。可从侧面反映聚落规模。 表1. 景观格局指数 Table 2 Landscape indices of settlements in Zhenglan Banner from 2000 to 201 年份 斑块数/个 斑块面积/hm 2 平均斑块面积/hm 2 最小斑块面积/hm 2 最大斑块面积/hm 2 斑块密度/个/hm 2 距离指数(E) 2000年 242 98.18 0.41 0.0035 9.66 0.013 2.46 2017年 616 180.52 0.29 0.0041 12.97 0.033 3.41 差值 374 82.34 -0.12 0.0006 3.31 0.020 0.95 表2. 正蓝旗2000年和2017年聚落景观指数 图2. 2000~2017年正蓝旗牧区聚落空间分布图 图3. 正蓝旗牧区聚落核密度分布图 截止目前为止，本研究区典型聚落数为616个，聚落斑块总面积为180.52 hm 2 。由以上分析可以看出，正蓝旗聚落的分布并不是随机分布的，而是有一定客观现实性。整体较为集聚，整体布局与该区域的地形地貌类型具有一定的一致性，但整体上土地利用率较低。区域上，聚落分布呈现出明显的区域差异性，呈“南密北疏”的空间区域差异性，符合地势南部为低山丘陵、北部为沙地草原。此现状与人地关系密切相关。 4.2. 聚落空间分布的影响因素 聚落分布格局的影响机制可以认为是内部适宜因素和外部驱动因素综合作用的结果，内部适宜因素是聚落形成发展的基础，使得聚落演变过程中始终遵循原始布局特征，同时也限制了聚落用地扩张范围，主要包括气候、地形、水体、土壤、矿产资源等方面因素，其中河流、地貌是主导影响因素。外在驱动因素如人口、居民观念、交通运输、牧区科技发展水平和经济政策变动等多方面，影响牧区的发展速度和聚落结构特征。结合正蓝旗是察哈尔草原民俗的典型代表区域及农牧相结合的牧业大旗的特点，这里主要选取海拔高度、坡度、道路、河流对研究区聚落布局的影响进行分析。 (1) 地形因子。地形因子影响着居民的生产生活区位的选择，在聚落形成过程中起着主导作用，将直接影响到聚落的分布格局 [ 28 ] ，其中高程和坡度是影响最大的两个指标。本文选取不同高程与坡度分析地形因子对聚落分布变化的影响。首先，利用ARCGIS10.0软件里的Reclassify模块对海拔和坡度数据进行重分类为5个等级。其次，运用条件查找功能里的Con模块分别进行提取，然后把提取出的5个等级的栅格数据分别转换为矢量数据并与聚落斑块数据分别进行叠加分析。最后，根据叠加后的数据分别查看对应的属性表，进行统计得出不同海拔高度和坡度范围内的聚落斑块数和斑块面积分布情况(表3~4)。统计分析结果如下：不同高程上聚落斑块正态分布特征显著，不同坡度上聚落斑块逐级变化明显，聚落具有较强的集聚分布态势。整体上看，在2000~2017年里，聚落空间分布特征变化比较明显，在高程1265~1369 m及坡度0˚~3˚范围内，聚落斑块和面积最多。高海拔和陡峭地区使得环境较为恶劣以及地形原因使得建房和出行都会带来不便，并且易发生地质灾害，所以聚落的分布多倾向于海拔1265~1369及坡度0˚~3˚的区域内，这种分布格局与该区域的地形地貌类型密切相关。 (2) 交通因子。道路是影响着人们的生产生活，与外界的往来，也是用于评价一个地区是否发达的较 Table 3 Evolution of the settlements in various elevations from 2000 to 201 高程/m 聚落斑块数/个 聚落斑块面积/hm 2 2017年较2000年变化情况 2000 2017 2000 2017 变化斑块数/个 变化总面积/hm 2 1161~1265 29 27 4.91 7.96 −2 3.05 1265~1369 142 484 74.26 136.24 342 61.98 1369~1473 68 98 18.56 35.80 30 17.24 1473~1577 3 7 0.46 0.82 4 0.36 >1577 0 0 0 0 0 0 表3. 2000~2017年不同高程内聚落分布演变情况 Table 4 Evolution of the settlements in various gradients from 2000 to 201 坡度/˚ 聚落斑块数/个 聚落斑块总面积/hm 2 2017年较2000年变化情况 2000 2017 2000 2017 变化斑块数/个 变化总面积/hm 2 0~3 84 436 43.36 127.24 352 83.88 3~6 69 77 32.34 28.81 8 −3.53 6~9 53 68 13.62 18.73 15 5.11 9~12 30 25 5.10 4.78 −5 −0.32 >12 6 10 3.60 0.96 4 −2.64 表4. 2000~2017年不同坡度内聚落分布演变情况 为重要、明显的指标之一，聚落的形成结构，居民的生活方式，商业贸易等又影响着交通的结构变化。通常情况下，人类的居住会选择在出行方便的区域集聚，这主要是由于交通条件制约着人们在获取和传递信息，所需物质等方面的对外通达性。正蓝旗内的主要交通要道由G207、S105、S27、S308及X520构成，其中S308交通干道穿过正蓝旗聚落内部，在相约久久卫星影像图上查看可知，交通轴线附近乡村聚落密度普遍高于其它地区。本文运用ARCGIS里Multiple Ring Buffer功能模块，以1000 m为半径，把正蓝旗区域内的5条主要道路分6个等级建立缓冲，运用Geoprocessing模块内的Intersect将所得结果分别和2000年和2017年聚落分布图进行叠加分析，得到不同缓冲区内的聚落分布变化情况(表5)。 从表5可看出，2000年和2017年，随着距道路缓冲距离的增加，聚落斑块递减趋势明显，在2000年里，距道路1000 m以内，聚落布局最为稠密，斑块数和斑块面积所占比重分别为34.3%、33.15%，在1000~2000 m范围内，与1000 m以内的聚落相比，聚落密度次之，在2000~3000 m范围内，2000年里，聚落斑块数仅有37个，斑块面积也仅7.98 hm 2 ，依次变化不太明显，3000~5000 m缓冲区有缓慢上升态势，可见在一定的范围内，此影响因子对研究区聚落的分布才有影响。从现状聚落分布情况来看也如此，距道路1000 m以内，聚落达到133个，随着距离越远，聚落斑块面积依次递减最后趋于平稳，斑块数在2000 m以外没有逐级递减，合理解释是新增加的斑块主要以小集聚分布 [ 25 ] ，交通因子的影响作用是有限的。上述分析表明，整体情况是随着道路距离越远，聚落越稀疏，虽在4000~5000 m缓冲带内略有上升，但仍显示出了聚落分布与交通线具有一定的相关性，只是聚落布局需要重新规划、整治重组。 (3) 水文因子。河流可为人们的生产生活提供必要的水资源，例如，饮用水，灌溉用水，但过量的水资源也会给人们带来巨大灾难，例如，洪涝灾害等。因而本文在对正蓝旗主要河流提取的基础上，运用ARCGIS中的Buffer analysis功能，以1000 m为等间距对河流进行6级缓冲区，所得结果与两时期聚落斑块图分别做叠加分析，得到不同河流缓冲带内的居民点分布情况(表6)。 从表6可以看出，聚落斑块整体呈现正态分布，距河流1000 m内，现状聚落斑块和斑块面积分别仅有31个，8.92/hm 2 ，2000年斑块数也仅有17个，主要是因为距离河流比较近的地方分布大面积的耕地，另一方面降雨较多时宜出现洪涝灾害，出于安全考虑，聚落不宜距河流太近，距河流1000~3000 m范围内，最适宜人们定居生活，从聚落斑块数来看，聚落斑块分别为60个和107个，聚落面积为22.62 hm 2 和46.07 hm 2 ，依次递减。对分布在5000 m以外的聚落合理解释，由于研究区大大小小的湖泊147个，部分居民点和旅游区主要分布于湖泊附近，旅游是人流量多的主要原因，趋势该地区聚落规模不断扩大。上述分析表明，在1000~3000 m范围内是人们定居的最佳区位，距离河流太近或太远均不适合居民点的分布，太近易受到洪水灾害太远不方便用水。因此，河流的位置和走向影响着聚落的分布格局。 Table 5 Evolution of the settlements in various road buffers from 2000 to 201 距道路距离/m 聚落斑块数/个 聚落斑块总面积/hm 2 2017年较2000年变化情况 2000 2017 2000 2017 变化斑块数/个 变化总面积/hm 2 ≤1000 83 133 32.55 52.44 50 19.89 1000~2000 53 76 13.89 24.02 23 10.13 2000~3000 37 51 7.98 14.42 14 6.44 3000~4000 29 61 9.62 16.27 32 6.65 4000~5000 31 55 5.76 14.10 24 8.34 ≥5000 9 240 28.38 59.27 231 30.89 表5. 2000~2017年不同道路缓冲区内聚落分布演变情况 Table 6 Evolution of the settlements in various rivers buffers from 2000 to 201 距河流距离/m 聚落斑块数/个 聚落斑块总面积/hm 2 2017年较2000年变化情况 2000 2017 2000 2017 变化斑块数/个 变化总面积/hm 2 ≤1000 17 31 6.27 8.92 14 2.65 1000~2000 26 56 13.78 23.58 30 9.8 2000~3000 34 51 8.84 22.49 27 13.65 3000~4000 21 37 7.33 13.8 16 6.47 4000~5000 6 19 5.91 7.13 13 1.22 ≥5000 138 422 56.06 104.6 284 48.54 表6. 2000~2017年不同河流缓冲区内聚落分布演变情况 结合正蓝旗地形地貌特征和农牧相结合的牧业大旗的特点，经研究，该区域聚落分布的三大影响因子主要为地形、交通、水文。通常情况下在一定时期内地形是稳定不变的，地形对聚落初始布局、形态形成具有很大的限制条件，从时空演变来看，虽然地形因子影响时间较长，初始分布基本不变，聚落分布会受其他影响因子而降低地形因子的影响，例如，聚落规模的扩大就是很好的例证。交通因子和聚落分布是作用力和反作用力，聚落分布与交通线具有一定的相关性。在一定的条件下，聚落的分布格局将影响着道路的走向，与此同时道路的走向也会改变聚落的布局。河流可为人们的生产生活提供必要的水资源，过量的水资源会给人类造成灾难，聚落布局与水文因素呈典型的正态分布态势。其实聚落分布的影响因素不尽相同，不同时期同一区域聚落分布的影响因素也不同。