產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型研究*
——以寧波市5個村為例

李 陽 張曉彤 宇林軍 姜廣輝

0 引言

鄉村聚落是人地關系相互作用的典型形態，是滿足當地居民生活、生產、居住等各類社會活動的場所[1]，其形成和發展與自然、社會、經濟發展密不可分。國外關于鄉村聚落的相關研究開始于19世紀，研究范式由早期定性描述發展到定性與定量相結合的階段，并逐漸從空間分析向社會和人文方向轉型，研究主要集中在聚落布局影響因素、聚落類型與形態、聚落生態與景觀等方面[2-4]。相較于國外對鄉村聚落的研究進程，我國相關研究起步較晚，隨著城市化的快速推進，關于鄉村聚落研究逐漸豐富，研究內容主要包括聚落空間分布[5-6]、聚落空間重構[7]、聚落空間演變[8]以及聚落發展驅動機制[9-10]等。

在城鎮化、工業化的快速發展背景下，我國鄉村面臨著人口流失嚴重、現代農業發展乏力等突出問題。伴隨著農業勞動力逐漸向非農產業轉移，部分基礎條件較好的村莊從單純農業經濟逐步轉變為工業與農業融合的發展業態，鄉村聚落的空間結構和產業結構不斷發生變化。聚落空間演變已成為鄉村聚落研究的重點方向之一，已有學者對農業產業化[11]、旅游發展主導[12]等類型鄉村聚落空間格局演變進行了研究，但對工貿產業聚集型鄉村聚落缺乏足夠的關注。此外，現階段國內外主要集中在中觀及以上尺度鄉村聚落的空間演變研究[13-15]。針對我國來說，主要集中在省、市、縣等某一區域內鄉村聚落空間演變規律研究，針對單個鄉村聚落尺度研究較少[16]。

鄉村聚落空間格局的變化一直受到人類活動的影響，但人類對于聚落布局與空間結構的改變是不可避免的。因此，通過模擬鄉村聚落用地變化，即各類空間要素演變過程，建立鄉村聚落空間演變模擬模型，對判別鄉村聚落空間發展方向，指導鄉村規劃具有重要意義。模擬和預測聚落空間要素分布動態變化的模型主要有CA模型[17]、FLUS模型[18]、ANN模型[19]等。單一模型無法滿足聚落空間要素變化過程的復雜特性，越來越多的學者將多個模型相結合進行研究，這一類模型主要有Logistic-CA-Markov模型[20]、MCE-CA-Markov模型[21]、ANNCA模型[22]等。其中，CA-Markov模型主要用于模擬聚落各類空間要素間相互轉化的趨勢。現有研究大多采用CA-Markov模型模擬中觀及以上尺度鄉村聚落空間格局變化，聚焦于單個鄉村聚落尺度空間演變的研究較少，尤其是工貿產業聚集型鄉村聚落。

本研究在分析產業聚集型鄉村聚落空間演變影響因素基礎上，采用MCE-CA-Markov模型探索其與鄉村聚落空間要素的量化關系，形成產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型構建方法。以寧波市寧海縣強蛟鎮加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區塘溪鎮童村、沙村為實證案例，驗證了本研究所提出方法具有科學性，并建立產業聚集型鄉村聚落空間要素與其空間演變影響因素相關性數字矩陣，從而為產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬和預測提供參考。

1 研究方法

1.1 鄉村聚落空間要素分類

根據《國土空間調查、規劃、用途管制用地用海分類指南（試行）》，結合鄉村聚落現狀空間要素分布情況，本研究將研究樣本的各類空間要素按照表1分類方式分為耕地、園地、林地、居住用地、公共管理與公共服務用地、工礦用地等。

表1 鄉村聚落空間要素分類表Tab.1 classification table of spatial element of rural settlements

1.2 產業聚集型鄉村聚落空間演變影響因素選取

分析與選取與產業聚集型鄉村聚落空間演變高度相關的影響因素對于模擬模型的構建至關重要。鄉村聚落的形成與發展受到多種因素的影響和制約，各因素對于不同類型空間要素影響程度各不相同。已有研究表明，鄉村聚落的空間演變主要受自然環境[23-24]、社會經濟[8,25]、生產環境[26-27]等因素影響，這些因素在聚落內有機結合，共同作用于鄉村聚落的空間格局。自然環境因素是鄉村聚落形成與發展的基礎條件。其中，地形地貌條件是自然環境因素中的主導因素，制約了聚落空間分布與擴張態勢。此外，河流水文、道路交通條件也影響著聚落布局形態與演變方向。隨著鄉村聚落進一步發展，由于道路交通等基礎設施不斷完善，社會經濟因素包括人口經濟、建筑分布等諸多方面，對鄉村聚落顯現出更多的影響。在生產環境因素方面，城鎮化擴張與工業化發展過程中，具有產業發展基礎，道路交通便捷、經濟條件較好的村莊工業化進程加快，促使鄉村聚落空間要素結構及其空間分布發生變化。

本研究模擬尺度為單個鄉村聚落，根據數據獲取難易度、完整性，本研究從自然環境、社會經濟、生產環境三個方面，選取高程、坡度、距公路距離、距村莊主干道距離、河流水域等10個指標（表2）。

表2 產業聚集型鄉村聚落空間演變影響因素Tab.2 the influencing factors of spatial evolution of industrial-led development rural settlements

1.3 MCE-CA-Markov 模型

元胞自動機（cellular automata, CA）模型是一種時間、空間和狀態都離散的動力學模型[28]。它由元胞、元胞空間、元胞鄰域和轉換規則4個部分組成，具有空間計算模擬能力。馬爾科夫（Markov）模型是基于馬爾科夫隨機過程而形成的預測事件發生概率的一種方法[29]。Markov模型由狀態、狀態轉移過程、狀態轉移概率和狀態轉移矩陣4個部分組成。一系列時間和狀態都離散的馬爾可夫過程的整體稱為馬爾可夫鏈（Markov Chain），可有效預測時間序列空間要素數量的變化。CA-Markov模型利用了Markov模型長期預測優勢和CA模型復雜空間預測能力，在分析空間要素時空變化方面具有較好的表現[30-31]。通過馬爾科夫鏈計算空間要素轉移面積矩陣和轉移概率矩陣，作為CA轉換規則的全局約束要素，防止空間要素類型無限制增加或減少。考慮到多種因素對空間要素類型轉換的作用，本研究采用多準則評價（multi-criteria evaluation, MCE）方法與CA-Markov模型結合，利用MCE方法量化自然和社會經濟等非線性因素，補充CA模型的轉換規則[32]。MCE方法是通過設置決策變量和約束條件來制定規則，為每個像元定義適宜性程度的標準[33]。相對于傳統CAMarkov模型而言，MCE-CA-Markov耦合模型在CA的轉換規則中加入適宜性圖像作為元胞自身的適宜性要素，更符合鄉村聚落空間要素類型變化的復雜非線性特征[34]。

本研究基于IDRISI Selva 17.0平臺中的CA-Markov模塊和MCE模塊，模擬過程主要通過以下步驟實現。

第一，設置轉換規則：本研究利用鄉村聚落第一期和第二期空間要素分布數據，計算得到鄉村聚落不同年份間的空間要素轉移矩陣，獲得第一期和第二期的空間要素轉變總量，以該時段空間要素轉移矩陣作為CA-Markov模塊模擬鄉村聚落第三期空間要素分布的轉換規則。

第二，制作適宜性圖集：適宜性圖集是若干空間要素在下一個狀態適宜性圖像的集合，用以定義鄉村聚落空間演變規則。影響空間要素類型轉化的因素分為決策變量和約束條件，其中，決策變量為連續值，根據權重決定因子的適宜性；約束條件為邏輯值，只有1（適宜）和0（不適宜）兩種。利用MCE模塊，將前文確定的產業型鄉村聚落空間演變影響因素作為自變量，鄉村聚落每類空間要素類型作為因變量，計算得到各類空間要素分布適宜性圖像并合并成適宜性圖集。

電動機驅動永磁轉子以恒定轉速nx(單位為r/min)相對于定子繞組順時針旋轉，與定子繞組之間產生相對運動。根據電磁感應定律，定子繞組中會產生感應電動勢e，其瞬時值為：

第三，空間要素分布模擬：模型運算1年為一個迭代周期，以鄉村聚落第一期空間要素分布數據為起始年，迭代次數為起始年與模擬年份的時間間隔，結合第一期和第二期的空間要素轉移矩陣和各類空間要素分布適宜性圖集，實現對鄉村聚落第三期空間分布模擬。

第四，模擬精度檢驗：對鄉村聚落第三期空間要素分布模擬結果與第三期實際空間要素分布數據進行精度檢驗，若精度檢驗結果≥0.75，則表示模擬產生數據與實際數據兩者一致性較高，模擬結果良好，表明本研究選取的自變量指標與研究樣本空間要素演變高度相關，即可輸出研究樣本空間要素與其空間演變過程影響因素相關性結果。

基于所有研究樣本空間要素與其空間演變影響因素相關性結果數據，分別計算各項自變量對不同空間要素影響程度的算數平均值，建立產業聚集型鄉村聚落空間要素與其空間演變影響因素相關性數字矩陣，即產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型。其中，每個數值表示該自變量對因變量的影響程度，即權重大小。本研究認為農業設施建設用地和交通運輸用地受各項自變量影響較小，且由于研究樣本為工貿產業發展主導型村莊，樣本涉及的農業設施建設用地僅指鄉村道路用地，并不包含種植設施建設用地、畜禽養殖設施建設用地和水產養殖設施建設用地，因此本研究構建的模型中并未包含農業設施建設用地和交通運輸用地。

2 實例研究

2.1 研究區域與數據來源

寧波市地處浙江省東部，是我國東南沿海重要的港口城市，位于28°51′N～30°33′N，120°55′E～122°16′E。全市陸域總面積9816 km2，2021年末全市常住人口為954.4萬人。寧波擁有發達的民營經濟和扎實的制造業基礎，是全國重要的先進制造業基地、全國四大家電生產基地和三大服裝產業基地之一，其高比重的民營經濟在2019年貢獻了全市63%的地區生產總值，62%的財政收入，提供了85%的就業崗位，共吸納就業人口450萬人。寧波民營制造企業多達12萬，其中，規模以上工業企業中的80%都是民營企業。寧波市民營經濟經營者大量分部在鄉鎮和村莊，多樣化的經濟發展形式影響著村鎮聚落空間結構與用地布局。本研究根據經濟社會發展水平和產業基礎，選取寧波市寧海縣強蛟鎮加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區塘溪鎮童村、沙村作為研究樣本。

本研究所用數據主要包括研究區三期空間要素分布數據，以及高程、坡度、河流、道路等空間演變影響因素數據。通過前期資料收集、實地踏勘、半結構訪談等方式，結合Google Earth歷史影像人工目視解譯，在研究樣本現狀地形圖基礎上得到上蒲村、加爵科村2005年、2010年和2015年空間要素分布數據，童村、沙村和臨港村1995年、2005年、2015年空間要素分布數據，以及各樣本空間演變影響因素數據（高程和坡度數據除外）。高程數據來源于于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺，分辨率為30 m。坡度數據由高程數據在ArcGIS軟件中的表面分析得到。由于本研究模擬尺度為單個鄉村聚落，為了使模擬結果更符合實際，將研究樣本柵格圖像像元大小設置為1 m×1 m。

2.2 研究過程及結果檢驗

通過對寧波市寧海縣強蛟鎮加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區塘溪鎮童村、沙村5個典型產業聚集型鄉村聚落的空間要素分布情況進行模擬，驗證本研究所提出方法的科學性和應用性。首先，基于MCE-CA-Markov模型，模擬上蒲村2015年空間要素分布情況，將模擬結果與2015年實際空間要素分布數據進行精度檢驗，通過多輪模擬，最終得到的Kappa系數為0.8639，表明本研究選取的自變量指標與研究樣本空間要素演變高度相關，形成上蒲村空間要素與其空間演變過程影響因素相關性結果（表3）。

從表3中可以看出，對于上蒲村的非建設用地來說，其耕地（l1）最易受距公路距離（x3）的影響，而林地（l3）變化則與高程（x1）和坡度（x2）高度相關，陸地水域（l17）變化與距工貿制造加工區域距離（z1）高度相關。對于建設用地來說，距村莊主干道距離（x4）對于童村居住用地（l7）、綠地與開場空間用地（l14）影響最為顯著，權重明顯高于其他自變量對其的影響程度。工礦用地（l10）變化與距公路距離（x3）高度相關，其次，距工貿制造加工區域距離（z1）對其也有一定程度的影響。

表3 上蒲村空間要素與影響因素相關性Tab.3 the correlation between spatial elements and influencing factors on Shangpu Village

再分別選取加爵科村、臨港村、童村、沙村作為研究樣本，使用MCE-CA-Markov模型分別計算得出各研究樣本2015年空間要素分布模擬結果，并將其與2015年實際空間要素分布數據進行精度檢驗，得到Kappa系數分別為0.9079、0.8639、0.8522、0.8987，說明本研究選取的自變量指標與研究樣本空間要素演變高度相關，并分別形成加爵科村、臨港村、童村、沙村空間要素與其空間演變過程影響因素相關性結果（表4-7）。

表4 童村空間要素與影響因素相關性Tab.4 the correlation between spatial elements and influencing factors on Tong Village

2.3 產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型

基于5個研究樣本空間要素與其空間演變影響因素相關性結果數據，計算得出產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型（圖2）。該模型自變量包含10個指標，因變量包含耕地、林地、園地、居住用地等11類空間要素。

表5 沙村空間要素與影響因素相關性Tab.5 the correlation between spatial elements and influencing factors on Sha Village

表6 臨港村空間要素與影響因素相關性Tab.6 the correlation between spatial elements and influencing factors on Lingang Village

表7 加爵科空間要素與影響因素相關性Tab.7 the correlation between spatial elements and influencing factors on Jiajueke Village

從圖2中可以看出，居住用地（l7）、工礦用地（l10）、公用設施用地（l13）、綠地與開場空間用地（l14）和特殊用地（l15）更易受自變量影響，這5類空間要素受到所有影響因子作用。在非建設用地方面，耕地（l1）和陸地水域（l17）變化與距工貿制造加工區域距離（z1）高度相關，同時，耕地（l1）也易受距公路距離（x3）和距村莊主干道距離（x4）的影響；而陸地水域（l17）同時也易受高程（x1）影響。對于園地（l2）來說，高程（x1）、坡度（x2）對其影響程度顯著，權重達到0.2548，明顯高于距公路距離（x3）和距村莊主干道距離（x4）對其影響。與園地（l2）相似，林地（l3）變化與高程（x1）和坡度（x2）高度相關，這兩項因子的權重分別為0.2689和0.2420。在建設用地方面，距村莊主干道距離（x4）對于居住用地（l7）、公共管理與公共服務用地（l8）、綠地與開場空間用地（l14）影響最為顯著，權重明顯高于其他自變量對其的影響程度。與這幾類空間要素不同，特殊用地（l15）變化除了明顯受到距村莊主干道距離（x4）影響外，與坡度（x2）也高度相關，兩項因素權重均達到0.2500以上。對于工礦用地（l10）來說，其變化與距公路距離（x3）高度相關，其次，距工貿制造加工區域距離（z1）和距村莊主干道距離（x4）對其也有一定程度的影響，這兩項因子權重分別為0.2038和0.2030。

圖2 產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型Fig.2 simulation model for spatial evolution of industrial-led development rural settlement

3 結論與討論

本研究提出了衡量產業聚集型鄉村聚落空間要素與其空間演變影響因素量化關系的方法，并以寧波市寧海縣強蛟鎮加爵科村、臨港村、上蒲村，以及寧波市鄞州區塘溪鎮童村、沙村作為實證案例，建立了產業聚集型鄉村聚落空間演變模擬模型，可為該類型鄉村聚落空間演變的模擬和預測提供參考。

模型中各項空間演變影響因子為自變量，各類空間要素為因變量。其中，自變量包含高程、坡度、距公路距離等10個指標，因變量包含耕地、林地、園地等11類空間要素。從模型中可以看出，道路通達性因素對居住用地、公共管理與公共服務用地等建設用地影響程度顯著，地形地貌因素與非建設用地變化更為相關。與前者相比，生產環境因素并非是產業聚集型鄉村聚落空間演變的主導因素。

在模擬研究樣本空間格局變化的過程中發現，工業發展方式普遍為家庭工業模式的鄉村聚落，其聚落內大部分林地將會轉換為居住用地；而已形成一定產業集群的鄉村聚落，其聚落內林地轉換為工礦用地的概率更高。由于后者依托更具規模產業基礎的鄉鎮，未來聚落內現有的少量家庭工業可能逐漸孵化演變成產業集群，而隨著產業集群的壯大，也催生著聚落內已有中小企業的不斷衍生和成長[36]。此外，根據研究樣本空間要素與其空間演變影響因素相關性數據結果顯示，工礦用地的變化與距公路距離和距村莊主干道距離兩項指標高度相關，因此，擁有交通和區位條件等自然環境優勢的產業聚集型鄉村聚落，將更有利于聚落內企業集聚發展和產業協同高效運作。

我國地域廣袤，鄉村聚落類型眾多且分布各異，同地區不同類型、同類型不同地區的鄉村聚落空間演變影響因素可能各不相同，其對鄉村聚落空間要素作用程度也不盡相同。因此，如果能構建涵蓋不同類型、不同地區鄉村聚落的空間演變影響因素指標體系，建立針對不同類型、不同地區鄉村聚落空間演變模擬模型，將對豐富鄉村聚落空間演變相關研究，判別鄉村聚落空間發展方向，指導鄉村規劃具有重要意義。此外，雖然本研究以寧波市5個鄉村聚落為例進行論證，但本研究中提出的衡量產業聚集型鄉村聚落空間要素與其空間演變影響因素量化關系的方法已被證明具有科學性與應用性，可以將該方法應用到其他類型鄉村聚落空間演變模擬和預測研究中。

圖表來源：

圖1-2：作者繪制

圖1 模擬模型構建流程Fig.1 simulation model building process

表1：自然資源部辦公廳. 國土空間調查、規劃、用途管制用地用海分類指南（試行）[Z]. 2020.

表2-7：作者繪制