黄河流域村庄空间格局及影响因素分析.pdf

第41卷 第8期2023年8月河 南 科 学HENAN SCIENCEVol.41 No.8Aug.2023收稿日期：2023-02-15基金项目：国家自然科学基金项目（42071220）作者简介：徐洋（1998-），女，硕士研究生，主要研究方向为乡村地理与乡村振兴通信作者：乔家君（1973-），男，教授，博士生导师，博士，主要研究方向为乡村地理文章编号：1004-3918（2023）08-1142-10黄河流域村庄空间格局及影响因素分析徐洋，乔家君，夏兴，刘齐（河南大学 地理与环境学院/黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室，河南 开封475004）摘要：利用ArcGIS、地理探测器等工具，探讨黄河流域村庄空间分布及其影响因素.研究表明：黄河流域村庄分布密度为0.340个/km2，整体分布特征表现为“西部、北部少而散，东部、中部、南部多而密”，呈现出五大集聚区，以“400 mm等降水量线”为界线，东南部村庄数量高于西北部.黄河流域村庄多分布在海拔0100 m、阳坡且坡度在4以下、年均温度612、降雨量400600 mm、暖温带南部落叶栎林亚地带和初育土、受微度和轻度侵蚀地区.在省级和县级尺度上对村庄密度值进行空间自相关分析，呈现出空间集聚特征，空间分布呈现“两热三冷”格局；地理探测结果发现，自然因素是影响黄河流域村庄分布的基础性因素，社会因素是影响黄河流域村庄分布的主导性因素，经济因素是影响村庄分布的关键因素.关键词：黄河流域；村庄分布；地理探测器；乡村振兴中图分类号：K 901文献标识码：AThe Village Spatial Pattern in the Yellow River Basin and Its Influencing FactorsXU Yang，QIAO Jiajun，XIA Xing，LIU Qi（College of Geography and Environmental Science/Key Laboratory of Geospatial Technology for Middle andLower Yellow River Regions，Henan University，Kaifeng 475004，Henan China）Abstract：In this paper we used ArcGIS，geographic detector and other tools to explore the spatial distribution ofvillages in the Yellow River Basin and its influencing factors.The results show that：The distribution density ofvillages in the Yellow River Basin is 0.340 village/km2，and the overall distribution characteristics are“few andscattered in the west and north，while many and dense in the eastern，central and southern regions”，forming fivemajor agglomeration areas.Bounded by the“400 mm precipitation line”，the number of villages in the southeast ishigher than in the northwest.Villages in the Yellow River Basin are mostly distributed in the southerndeciduous oak forest sub-zone and primary breeding soil，micro and light erosion areas wity altitude 0-100 m，slope below 4，sunny slope，annual average temperature of 6-12，rainfall of 400-600 mm.Spatial autocorrelationanalysis of village density values at the provincial and county scales showed the characteristics of spatial agglomeration，and the spatial distribution showed a pattern of“two hot and three cold”.The results of geographical detector showthat natural factors are the basic factors affecting the distribution of villages in the Yellow River Basin，social factorsare the dominant factors affecting the distribution of villages in the Yellow River Basin，and economic factors are thekey factors affecting the distribution of villages.Key words：the Yellow River Basin；village distribution；geographical detector；rural revitalization黄河流域横跨三大阶梯，是我国重要的生态屏障和经济地带，区域内的地理环境、区位和社会经济水平存在着显著差异.在新型城镇化背景下，一方面由于基础设施和城镇工矿用地的铺设令乡村空间受到压缩，另一方面乡村的地位逐渐固化，长期以来所受关注度弱于城市，理论知识难以满足乡村发展的实践需求，使得乡村空间治理面临着严峻的挑战，进而影响到乡村振兴战略和黄河流域高质量发展战略的实施.尤其是近些年中国城镇化进程加快，乡村空间的功能变化1-4、空间优化重构5-6、未来发展7-9等问题逐渐成为关注焦点.也促使学者们引入其他学科的理论与方法对乡村空间存在的问题进行解读10-11.Cao等运用生态学中的生态学模型和聚类方法结合的方法，揭示了5种不同功能的村落类型11；Huang等将系统动力学模型（SD）和多智能系统模型（MAS）相结合，形成乡村聚落整合模型对聚落的布局进行优化，对村庄空心化提供了实证参考10.值得注意的是，1978年我国乡村人口占全国年末总人口的82.08%，而到2020年全国第七次人口普查时这一数据显示为36.11%.虽然乡村人口在42年间占全国总人口的比例下降了45.97%，但中国“离乡不离土”的城镇化模式不会在短期消失.目前，我国乡村空间优化取得了阶段性成果，但多数研究对于聚落演变的空间形成和形成机理未作深入探究，对乡村空间优化理念未形成统一认识，未来还应对乡村空间聚落进行辨析，对聚落分类以及基础理论进行探讨.甄别和量化黄河流域范围内村庄空间分布格局及影响因素是科学推进乡村规划布局的前提.通过梳理文献，发现已有许多学者为乡村聚落的发展做了大量的研究和贡献，但文献研究区域多聚焦于单一省、县或某一村落，且研究区域多集中于地形特殊或发达和欠发达地区，缺少对黄河流域这种具有国家战略性区域的研究.本文拟以黄河流域411 398个自然村庄为研究对象，集合地貌、植被、气候、温度、降雨、交通等多种数据，运用空间自相关、热点分析、地理探测器等研究方法，初步探寻影响黄河流域村庄分布的因素，有助于从全域和上、中、下游识别不同因素对村庄分布的影响程度，对明确村庄布局分类和科学乡村规划提供参考.1研究区概况和数据来源1.1研究区概况黄河是我国第二长的河流，横跨我国地势的三大阶梯和三大自然区（青藏高寒区、西北干旱半干旱区、东部季风区），于约古宗列盆地发源，干流长5464 km，落差4480 m，先后流经青海省、四川省、甘肃省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区、陕西省、山西省、河南省、山东省，横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原、黄淮海平原4个地貌单元，最后在山东省垦利区流入渤海.黄河流域面积广阔，人口众多，地形和气候复杂.本文以水利部黄河水利委员会所划定的流域范围为基础，又添加了黄河下游的引黄灌区作为研究区域12，以2022年1月底中国行政区划县级行政名称为标准进行统计，黄河流域总面积125104km2，涵盖9个省（区），71个地级市（自治州、盟），471个县（市、区）（图1）.图1黄河流域范围Fig.1The Yellow River Basin and its jurisdictionN海拔/m高：6253低：-21省会省界县界引用格式：徐洋，乔家君，夏兴，等.黄河流域村庄空间格局及影响因素分析 J.河南科学，2023，41（8）：1142-1151.-1143第41卷 第期河 南 科 学2023年8月1.2数据来源本文所使用数据主要来源于：黄河流域范围以及DEM数据等空间数据来源于黄河下游科学数据中心（http：/），坡度、坡向、高程等数据从DEM中提取得到，路网密度以及河网密度通过ArcGIS软件计算所得（道路及河流长度/行政区面积）.年平均气温、年平均降雨量、土壤侵蚀度等数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http：/）.年末人口、生产总值、城乡人均可支配收入比、城镇化率等县域数据源自各地方2020年的统计年鉴及地方年度政府工作报告.黄河流域村庄点位由高德地图（2021年7月2日）中提取；以“行政地名（POI分类编码1901）”为POI类型，“村庄、村”为POI关键词，对村庄POI数据进行处理，首先筛除酒店、小区、景区、超市、饭店等数据，其次对于名字相近、重复或者坐标具有重叠、异常值进行剔除，并将火星坐标系转换为WGS84坐标系，最终获得411 398条自然村庄点位数据.1.3研究方法1.3.1探索性空间分析全局自相关Moran s I指数的大小表示研究区域内的某一自然或社会要素与周边要素的相关程度，可体现流域内省域、县域村庄的空间分布规律.计算公式：Morans I=ni=1nj=1nwij(xi-x)(xj-x)i=1nj=1nwiji=1n(xi-x)2.（1）式中：wij为空间权重；n为所研究县域地理单元的总数；xi和xj分别代表 i 单元和 j 单元的观测值；x 为单元观测值的平均值.Moran s I指数的取值范围为-1，1，Moran s I指数0表示各研究单元村庄密度的空间分布呈正相关，小于0时为负相关，等于0时表示随机分布.Getis-Ord Gi指数法又称为热点分析法，原理是通过统计学中 Z 得分与 P 值的比较，从而分析得出研究数据的空间分布，得到冷点和热点.冷点就是低值的聚集区，而热点则为高值的聚集区.计算公式：G*i=i=1nwijxji=1nxij.（2）式中：wij为县区 i 和县区 j 之间的空间权重；n为县区总数；x为流域内县域单元的观测值.G*i值显著为正，则表示在位置 i 周围的村庄密度高于研究区域村庄密度的均值，应属于高值簇区，即“村庄密度热点区”；反之，则为“村庄密度冷点区”.1.3.2地理探测器地理探测器（Geographical Detector）为探寻研究区域某一现象在多重因素影响下的背后驱动力13.地理探测器包括因子探测、交互作用探测、风险区探测和生态探测4个探测器.其中因子探测可以用来检验黄河流域内自然、社会、经济等因素对于地理现象空间分布差异的解释力.本文采用地理探测器来探测和识别研究区域内各要素对村庄密度的影响差异.计算公式：q=1-h=1LNh2hN2=1-SSWSST,SSW=h=1LNh2,SST=N2.（3）式中：q表示区域内影响因素对于村庄密度空间分异现象的解释程度，值域为 0，1，其值越大表示村庄密度的空间分异性越明显；h=1，L为黄河流域指标因子的分级；Nh和N分别为分层h 和流域内县域单元总数；2和2h分别是全区和层 h 的村庄密度的方差；SSW和SST分别为层内村庄密度方差之和与全流域村庄密度方差之和.-11442黄河流域自然条件对村庄空间分布特征的影响2.1村庄密度及地域分异截至2021年7月2日，黄河流域共有村庄411 398个，村庄平均密度0.340个/km2.上、中、下游村庄数量占据黄河流域村庄总数的比例分别为29.51%、51.31%、19.18%；上、中、下游村庄密度分别为0.160、0.610、0.830个/km2.由于黄河流域各区域的地形地貌、资源禀赋以及社会经济水平有明显差异，村庄空间分布也呈现有明显的地域分异规律，形成了甘肃南部、甘肃东部、陕西南部、河南西北部与山西交界带、河南东部与山东交界带5个明显的集聚区.从省域空间看，河南的村庄密度最高（0.990个/km2），山东（0.800个/km2）、陕西（0.620个/km2）、甘肃（0.590个/km2）、山西（0.490个/km2）次之，青海（0.036个/km2）和四川（0.042个/km2）最低.从县域空间看，471个县（区）村庄中有362个县（区）超过黄河流域村庄平均密度（0.340个/km2），占比高达76%；有109个县（区）的村庄密度超过1个/km2，占全域县域总数的23%.“400 mm等降水量线”是划分干湿区极具意义的分界线14，将我国划分为干旱半干旱地区和湿润半湿润地区.以“400 mm等降水量线”为界，该线两侧的村庄空间分异具有明显差异，“400 mm等降水量线”以西地区的村庄数量占据黄河流域村庄总数的25.84%，但村庄密度仅为0.170个/km2；而该线东部的村庄数量占据了黄河流域村庄总数的74.16%，且村庄密度为0.550个/km2（图2）.“400 mm等降水量线”的东部不论是村庄数量还是村庄密度都要远高于该线西部地区.2.2地形条件与村庄分布特征地形地貌是乡村发展的自然基础，在很大程度上影响着村庄的形成与发展.黄河流域的村庄数量和密度因地形的起伏变化而呈现出明显的空间分异性.图3（a）的统计结果显示：在坡度4以下的村庄占整个黄河流域内村庄总数的46%；当坡度超过25，土壤受到的水力侵蚀及风力侵蚀，土地贫瘠、水土流失较之缓坡严重，生态系统相对更加脆弱，会较大程度地限制人类的生产生活；村庄密度曲线在坡度612时值最大，而后随着坡度增大不断减小，最后在超过38时，村庄密度曲线趋于平缓.不同坡向的光照时间、降水量、温度、风速、产水量等有一定的差异，也会影响人们的生产生活.图3（b）的统计结果显示：分布在南坡的村庄数量和密度最大，数量占黄河流域村庄总数的21.67%；根据阴阳坡的划分规律，进一步将坡向划分为阴坡（337.567.5）、半阴坡（67.5112.5、292.5337.5）、阳坡（157.5247.5）、半阳坡（112.5157.5、247.5292.5）.总的来看，村庄分布表现为阳坡（36.85%）半阳坡（24.96%）半阴坡（19.53%）阴坡（17.47%），分布在半阳坡和阳坡的村庄数量占总村庄数的61.81%.与坡度相似，黄河流域村庄数量随着海拔的增高而逐渐减少.根据图3（c）的统计结果发现：黄河流域村庄数量和密度在海拔高度100 m以下最大，村庄数量在海拔1100 m附近出现极大值点，说明该海拔范围内图2黄河流域村庄密度图（10 km10 km格网）Fig.2Village density map of the Yellow River BasinN村庄/个0191949498989129129269省会省界县界400 mm等降水量线引用格式：徐洋，乔家君，夏兴，等.黄河流域村庄空间格局及影响因素分析 J.河南科学，2023，41（8）：1142-1151.-1145第41卷 第期河 南 科 学2023年8月的村庄数量要比临近海拔范围内的村庄数量多；村庄密度在海拔1400 m左右出现了极小值点，表明该海拔范围的村庄较之邻近海拔区域的村庄分布更为分散.分布在海拔2000 m以下的村庄占据村庄总数的91.07%，这些村庄主要集中在青海东部祁连山地、关中盆地、华北山地丘陵和华北平原.这些地区除青海东部祁连山地的农业生产条件较差外，其余地方地理区位好，村庄集聚度更高.2.3气候条件与村庄分布特征黄河流域气候带包括北亚热带、高原温带、高原亚寒带、暖温带和中温带，气候带不同则地域间的降雨和温度亦有所差异.农业垦植与发展极其依赖水热资源，适宜的气候条件更适合农业的发展，村庄的集聚程度也相对更高.图4的统计结果显示，在不同的年降水量和年平均气温条件下，黄河流域村庄呈现出明显的图3地形条件下村庄分布特征Fig.3Characteristics of village distribution under topographic conditions图 4气候条件下村庄分布特征Fig.4Characteristics of village distribution under climatic conditions（c）海拔对村庄空间分异的影响村庄所占比例/%坡度/（）村庄所占比例 村庄密度 302520151050村庄密度/（个 km-2）0.450.400.350.300.250.200.150.100.05000.546101216182224283034364042村庄所占比例村庄密度（a）年均降雨量对村庄空间分异的影响（b）年均温度对村庄空间分异的影响村庄多占比例 村庄密度 村庄所占比例/%2520151050村庄密度/（个 km-2）0.50.40.30.20.10北东北东东南南西南西西北北村庄所占比例村庄密度坡向村庄所占比例 村庄密度 村庄所占比例/%181614121086420村庄密度/（个 km-2）1.00.80.60.40.20100500600100011001500160020002100村庄所占比例村庄密度年均温度/村庄所占比例 村庄密度 村庄所占比例/%302520151050村庄密度/（个 km-2）1.41.21.00.80.60.40.2014村庄所占比例 村庄密度 村庄所占比例/%6050403020100村庄密度/（个 km-2）0.120.100.080.060.040.02050 x4x8x6x1x3x9x10 x7x12x2x11，这说明在整个黄河流域中，交通水平、水资源和工业水平是影响村庄空间格局的关键驱动因素.不同因子对三大流域分区内村庄的空间分布格局影响程度略有不同，上游地区的影响因子解释力排行依次为x8x6x5x1x4x12x11x2x9x3x7x10，可以看出上游地区主要驱动因素为工业水平、乡村人口、交通水平.中游地区各影响因子解释力排行为x5x4x8x6x3x10 x1x7x2x9x11x12，说明交通水平和水资源是该区域居民点分布的主导因素.黄河流域下游地区处于黄淮海平原，该区域内自然条件差异不大，且河南和山东均是农业大省，种植结构差异不大，地理探测器分析结果除x6以外，其余因子并未通过显著性检验.但从 q 值结果来看，耕地面积、交通水平和乡村人口是下游地区村庄格局形成的关键因素.通过因子探测分析捕捉到在不同的空间尺度下，各因子对村庄密度空间差异的解释力不同.村落的发展过程是不同因素共同作用的结果，为探究黄河流域内各因子间相互作用对于流域内村庄的空间分布的影响，进一步进行因子交互探测分析（因篇幅所限，表3中仅展示各尺度中交互作用最明显的20个因子）.表3结果显示，自然条件、社会发展、经济水平3个维度中的变量指标对于村庄的分布格局影响不是独立的，多数呈现出非线性增强或双因子增强效应.所列出的20个交互因子 q 值对村庄的分布格局影响程度均超过60%，说明双因子交互相对于单因子对于村庄的影响程度要更高.-1148表2黄河流域村庄密度与影响因素的相关性分析Tab.2Correlation analysis between village density and influencing factors in the Yellow River Basin指标x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10 x11x12全流域q0.1580.0530.1090.3130.3400.2520.0640.2680.0910.0830.0430.061p0.0000.0400.0000.0000.0000.0000.0500.0000.0000.0000.1500.020上游q0.4180.1980.1420.4030.4430.4870.0820.5680.1570.0770.2000.368p0.0000.1000.3600.0100.0000.0000.8400.0000.1300.7200.0300.000中游q0.1100.1090.1600.3520.3810.2970.1540.3170.1070.1600.0640.058p0.0000.0500.0000.0100.0000.0000.0000.0000.1000.0000.5400.650下游q0.0190.1190.0470.2860.4840.3860.0680.2610.0690.1400.1770.566p0.8700.6100.9800.5800.3800.0100.9800.1700.9800.8500.6100.100表3影响因子之间的相互作用Tab.3Interaction between influencing factors序号1234567891011121314151617181920全流域交互因子x1x4x1x5x1x6x1x8x2x4x2x5x2x6x2x8x2x10 x3x4x3x5x4x6x4x8x4x9x5x9x5x11x6x9x6x8x8x11x8x12q0.6080.6070.6650.7550.6190.6880.6540.6670.7130.6200.6200.6590.6870.6950.7290.7510.7320.6110.6780.714上游交互因子x1x4x1x8x1x11x2x5x2x8x2x12x3x5x3x8x4x6x4x8x4x12x5x6x5x8x6x8x6x9x6x11x6x12x8x11x8x12x9x11q0.8620.8650.8560.8920.8600.8470.8320.8860.8320.8280.8690.8230.8480.8330.8910.8500.9040.8800.8550.872中游交互因子x2x4x2x5x2x8x2x10 x3x4x3x8x4x5x4x8x4x9x4x11x4x12x5x6x5x9x5x11x5x12x6x9x7x11x8x9x8x11x8x12q0.7260.7660.7490.7770.7100.8120.7030.7370.8170.7460.7820.7220.8880.8270.7360.9080.7360.8970.7080.917下游交互因子x2x12x4x5x4x7x4x8x4x10 x4x11x4x12x5x6x5x7x5x7x5x10 x5x12x6x7x6x9x6x10 x7x8x7x12x9x12x1012x11x12q0.8010.7570.7890.7660.8170.8220.7690.8000.8280.7520.7580.8090.8250.7590.8250.8020.7360.7570.7660.857黄河流域村庄的空间布局及其形成是自然、社会、经济等因素综合作用的结果，流域整体以及上中下游分区中影响村庄布局的因素不同.黄河流域整体主要受自然以及社会因素的交互影响；上游地区尽管自然与社会因素的交互影响占主导，但社会与经济因素的交互影响比重却在缓慢增加；社会与经济因素的交互影响对中游地区村庄的分布格局影响最为广泛；社会与经济因素以及社会因素之间的交互影响对下游地区最为复杂.总体来看，随着海拔高度的降低，村庄分布受自然与社会因素交互影响逐渐降低，而受社会和经济因素的交互影响缓慢上升，在下游地区更多的是社会与经济因素以及同类因素之间交互的影响.引用格式：徐洋，乔家君，夏兴，等.黄河流域村庄空间格局及影响因素分析 J.河南科学，2023，41（8）：1142-1151.-1149第41卷 第期河 南 科 学2023年8月4结论与讨论4.1结论1）黄河流域村庄分布特征呈现一定规律：村庄平均密度0.340个/km2，其分布呈现明显的空间分异性，以“400 mm等降水量线”为界，界线以东地区村庄分布密度明显高于西北部地区，总体呈现出西部、北部少而散，东部、中部、南部多而密的状况.全流域村庄主要分布在甘肃南部、甘肃东部、陕西南部、河南西北部与山西交界带、河南东部与山东交界带5个集聚区.值得关注的是，“400 mm等降水量线”是否能够像中国人口“胡焕庸线”一样成为黄河流域的人口分界线，还需要进一步考证.2）黄河流域村庄数量和密度随着坡度的增加而降低.坡度在4以下的村庄最多，而村庄密度在612时最大，分布在南坡的村庄数量和密度最大；相比于其他区域，村庄数量和密度在海拔为0100 m时最大；在年均温度612 时，村庄集聚程度最高；在暖温带南部落叶栎林亚地带和初育土的土壤条件下村庄数量最多；绝大多数村庄多位于水力侵蚀地带，分布在微度、轻度侵蚀区（水力侵蚀、风力侵蚀、冻融侵蚀）的村庄占比分别为41.80%，15.10%，17.30%.位于晋中关中盆地的村庄数量最多，汉中盆地的村庄密度更大，相比于其他地形地貌更为集聚.在黄河流域省、县（区）尺度上村庄核密度值Moran s I和Z值分别为0.159、0.266和7.571、9.315，存在显著的地理集聚，并随着空间尺度的降低，空间相关性逐渐增强.从冷热点空间分布来看，呈现出“两热三冷”的空间特点，形成青海省与甘肃省南部交界带、内蒙古与宁夏北部交界带、晋中与陕北交界带3个冷点区和河南北部、陕西南部两个热点区.3个冷点区其中有两个位于“400 mm等降水量线”的上方，其中内蒙古与宁夏北部冷点区属宁夏平原，该区域地势平坦，土地肥沃，又是黄河水量最为丰富的河段，作为黄河流域平原中唯一的冷点区，影响其村庄分布的驱动因素值得进一步探讨.3）通过对影响黄河流域村庄空间分布的因素进行定量研究发现，流域内村庄空间分异受自然条件、社会发展、经济水平的综合影响，但不同地区所受的影响程度不同：流域整体受到的影响因素主要为自然和社会因素，上游主要受社会因素的影响，初步判断在上游地区海拔普遍较高，地形起伏度较大，耕作条件有限使得农业发展缺乏物质基础，并且各县（区）之间的交流易受交通水平等社会因素的限制；中游地区较上游河网更加密集，黄河支流众多，在受到交通因素的影响外，各县（区）的水资源丰度差异也是影响村庄分布的重要因素；下游地区辽阔的黄淮海平原有非常良好的耕种条件，因此耕地面积成为影响下游地区村庄分布的重要因素.4.2讨论与国内已有研究18-21相比，本文所揭示的村庄分布规律与之有一定相似之处，随着空间尺度的下降，村庄的集聚程度逐渐增加，并且空间的相关性也在逐渐增强；但本文的研究分析结果与已有研究也存在一定的差异.首先，本文研究分析的结果认为，村庄沿“几”字湾分布的特征并不明显，“胡焕庸线”虽作为中国村庄的分界线，但在黄河流域村庄分布主要是以“400 mm等降水量线”为界，其两侧村庄呈现明显的数量差别；其次，通过格网分析发现，中游黄土高原地区存在三大核心集聚区，与现有研究22存在一定的区别.此外，3个冷点区中有两个位于“400 mm等降水量线”的上方，其中内蒙古与宁夏北部冷点区属宁夏平原，该区域地势平坦，土地肥沃，又是黄河水量最为丰富的河段，作为黄河流域平原中唯一的冷点区，影响其村庄分布的驱动因素值得进一步探讨.参考文献：1 QU Y，JIANG G，MA W，et al.How does the rural settlement transition contribute to shaping sustainable rural development?Evidence from Shandong，China J.Journal of Rural Studies，2021，82（22）：279-293.2 曹智，刘彦随，李裕瑞，等.中国专业村镇空间格局及其影响因素 J.地理学报，2020，75（8）：1647-1666.3 陈秧分，刘彦随，杨忍.基于生计转型的中国农村居民点用地整治适宜区域 J.地理学报，2012，67（3）：420-427.4 LU M，WEI L，GE D.Spatial optimization of rural settlements based on the perspective of appropriateness-domination：A caseof Xinyi City J.Habitat International，2020，98：102148.5 龙花楼.论土地整治与乡村空间重构 J.地理学报，2013，68（8）：1019-1028.-11506 LI H，SONG W.Pattern of spatial evolution of rural settlements in the Jizhou District of China during 1962-2030 J.AppliedGeography，2020，122：102247.7 冀正欣，许月卿，卢龙辉，等.乡村聚落空间优化研究进展与展望 J.中国土地科学，2021，35（6）：95-104.8 璩路路，李裕瑞，刘彦随.基于村镇空间“物场”模型的乡村聚落布局优化研究 J.经济地理，2019，39（4）：174-181.9 刘书畅，叶艳妹，林耀奔.基于脱钩理论与LMDI模型的农村居民点演化特征及驱动因素分解 J.农业工程学报，2019，35（12）：272-280.10 HUANG 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