基于GIS的金海湖居民点空间分布特征及其影响因素研究

陈婷 罗群 周婷 张超 汪李辉 王志红

贵州工程应用技术学院 贵州毕节 551700

1 概述

居民点的集散程度间接揭示了当地的地质、地貌、气候、土壤、水文等要素，农村居民点的分布都是农村建设中土地利用的重大问题之一，国内相关研究主要集中于交通、地理环境、土地利用等方面。如杨兴艳等[1]利用景观生态学和地理探测器方法，探究贵州省传统村落居民点的空间分布差异。高星[2]分析了澜沧江流域居民点空间分布特征及其影响因素。本文选取四个地形因子，分析它们对居民点空间分布的影响，有助于了解黔西北喀斯特地区居民点分布和影响因素。

2 研究区概况与数据源

2.1 研究区概况

金海湖新区位于贵州省毕节市七星关区和大方县交界处，国土面积595平方千米。毕节市市政府将市公安局、市法院、市检察院、毕节市妇幼保健院等机关单位搬迁至金海湖新区，使其环境资源条件和城市建设条件更加优越。毕节职教城的设立吸引了大量学子入学，带动了周边城市的发展和人才引进，新区的发展必将带动七星关区和大方县的发展。图1为新区地理位置。

图1 金海湖新区地理位置

2.2 数据源与处理

数据来源包括全国1∶100万基础地理信息数据，ALOS卫星的数字高程模型数据(12.5m DEM)，以及由高分二号卫星影像经过人工解译得到的居民点数据。通过GIS空间分析方法选取海拔、坡度、地表起伏度、地表粗糙度四个地形因子，分析它们对居民点空间分布的影响。金海湖新区居民点分布情况如图2所示，区域影像如图3所示。

图2 居民点分布情况

图3 卫星影像

图4 居民点核密度分布图

3 金海湖居民点空间分布特征与影响因素

3.1 基于核密度分析的金海湖居民点空间分布特征

核密度估计是一种非参数的表面密度估计方法。居民点的核密度fn(x)公式为：

h表示搜索半径；n为居民点数量；(x-xi)为居民点间的距离。生成居民点核密度分布图，如图4所示。从图中可以看出，梨树镇和小坝镇是居民点高度集中区域，其次是岔河镇、文阁乡、竹园乡和双山镇，居民点密集程度最小的是响水乡。

3.2 基于最邻近分析分析的金海湖居民点空间分布特征

最近邻点分析是一种分析点位置关系的点模式分析法，其计算公式为：

R=Dobs/Dexp

式中，R是最近邻指数，Dobs是平均观测距离，Dexp是预期平均距离。

R<0.5时，居民点分布为集聚型；0.5

研究区居民点最近邻点分析表

3.3 金海湖居民点空间分布的影响因素分析

3.3.1 海拔对居民点空间分布的影响

在GIS中将海拔分为五个级别，生成海拔高度分级图，如图5所示。居民点面积随海拔变化情况，如图6所示。

图5 海拔高度分级图

图6 不同海拔的居民点面积

由图5图、6可以看出，居民点分布在海拔1173～1406m之间最多，面积达1370.63hm2，占总面积的54.08%；其次为海拔1406～1494m，面积达837.02hm2，占总面积的33.02%；海拔1494～1614m，面积达237.49hm2，占总面积的9.37%；最少的为海拔1780～2123m，面积只有21.39hm2。

3.3.2 坡度对居民点空间分布的影响

对DEM数据生成坡度分级图，如图7所示。图8为居民点面积随坡度变化情况。

图7 坡度分级图

图8 不同坡度的居民点面积

由图7、图8可以看出，研究区居民点分布在坡度5°～15°最多，面积达1539.12hm2，占总面积的60.73%；其次为坡度2°～5°，面积达517.7hm2，占总面积的20.43%。坡度越大，居民点面积越少，说明不同坡度对居民点的空间分布影响明显。

3.3.3 地表起伏度对居民点空间分布的影响

地形起伏度R是单位面积内最大相对高程差，可用下式表示：

R=Hmax-Hmin

使用焦点统计工具和栅格计算器计算高程差值，分为共五个级别，得到地表起伏度分级图，如图9所示。居民点面积随地表起伏度变化情况如图10所示。

图9 地表起伏度分级图

图10 不同地表起伏度的居民点面积

由图9图和图10可看出，居民点分布在地表起伏度0～7m最多，面积达1819.27hm2，占总面积的71.77%；其次为7～13m，面积达628.23hm2，占总面积的24.78%；其余地表起伏度几乎没有居民点。

3.3.4 地表粗糙度对居民点空间分布的影响

由坡度计算地表粗糙度，再将其分为五个级别，得到地表粗糙度分级图，如图11所示。居民点面积随地表粗糙度变化情况如图12所示。

图11 地表粗糙度分级图

图12 不同地表粗糙度的居民点面积

由图11、图12可看出，居民点多分布在地表粗糙度1～1.05m之间，面积达2353.4hm2，占总面积的92.86%；其余地表粗糙度几乎没有居民点。研究区居民点大部分处于粗糙度1～1.05m之间，说明研究区居民点受地表粗糙度影响明显。

4 结果与讨论

运用GIS空间分析方法，选取金海湖新区的海拔、坡度、地表起伏度和地表粗糙度四个地形因子，分析它们对居民点空间分布的影响。结果表明：

(1)居民点较为集中的地区为梨树镇、小坝镇，响水乡分布最稀疏。

(2)新区受海拔、坡度、地表起伏度、地表粗糙度影响较为明显。

(3)居民点主要分布在海拔1173～1406m区域，约占总面积的54.08%；坡度方面，主要集中于5°～15°；起伏度0～7m区域居民点最多，约占总面积的71.77%；粗糙度1～1.052m内居民点分布最多，约占总面积的92.86%。

(4)部分乡镇地理条件优越，居民点密集程度大，如梨树镇，可能对当地土地资源造成压力。