张 慧，隋虹均，苏 航，史晓磊，马鑫鹏，孙 彤，刘浩然，章桂芳

（1. 东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨 150030；2. 中山大学地球与工程学院，广州 510275）

0 引 言

农村居民点作为农村社会的基本地域单元和基本聚落地，主要反映了在农业生产过程中人类对自然环境的适应，及对发展空间的干预、调整和重构[1]。耕作半径是指农村居民点的农业生产服务半径，确定适宜的耕作半径不仅能够节约农业劳动时间，提高生产效率，而且能够为合理确定居民点间距离及居民点面积提供依据，从而实现土地的高效、集约利用。长期以来，中国农村居住用地缺乏统一的布局和规划，造成了目前中国农村居民点分布散乱、使用粗放的现状。刘彦随等在中国农村空心化的地理学研究与整治实践中提到目前农村居民点用地“外扩内空”现象愈加明显[2]；刘建生等指出农村居民点的无序发展加剧了优质耕地的减少[3]。为了解决这一问题，2006年以来，中国陆续开展城乡建设用地增减挂项目，对农村居民点进行布局优化。2017年国家又进一步提出通过开展村土地利用规划，加强农村居住用地的集约利用和完善生活基础设施配置。

国内很多学者围绕着农村居民点耕作半径展开了大量的研究，学者们普遍认为合理的耕作半径是提高农业耕作效率的关键。杨庆华等[4]在研究耕地资源分布状况中，引入耕作半径指标进行了定量化的分析；叶琴丽等[5]在农户集聚规模的研究中提出耕作半径为纯农型农户生活、生产关系的集中表现；角媛梅等[6]在农村居民点空间布局优化的研究中将耕作半径作为主要的影响因素之一。因此在进行农村居民点整理和布局优化时耕作半径是其主要的参考因素之一。乔伟峰等[7]以耕作半径为基础利用耕作压力系数对居民点进行布局优化；唐丽静等[8]基于耕作半径对中心村规划迁并方案；胡兴定等[9]利用地形位置参数对采矿前的耕作半径进行修正并以此为基础为采矿复垦区农村居民点的安置规模进行预测。目前关于耕作半径的确定方法主要有缓冲区分析法、均等法、耕聚比法，叶琴丽等[5]分别以50 ～500 m为半径生成缓冲区并统计各区域内耕地比重同时根据比重的变化确定耕作半径；角媛梅等[10]认为当农村居民点的缓冲区面积与耕地面积相等时该农村居民点缓冲区的距离为农村居民点耕作半径；金其铭[11]利用人均耕地、人口数、耕作半径间的关系式与耕聚比公式相结合的方法提出耕作半径定量化的计算公式。而国外关于耕作半径的研究主要注重的是农村居民点与周边要素距离的关系。尽管国内外学者普遍认为，耕作半径是农村居民点空间布局的重要参考依据，但对如何确定不同地域适宜的耕作半径标准却鲜有研究。

鉴于此，本文以黑龙江省农垦总局八五九农场为研究区，八五九农场位于三江平原东部，是目前黑龙江省垦区农业现代化和城镇化发展较快的农场之一，同时具有耕地面积大、机械化水平高等特点，是分析黑龙江省垦区农村居民点适宜耕作半径的典型区域。本研究尝试通过分析当前农业生产模式下的适宜耕作半径以及适宜耕作半径的影响因素，以期为黑龙江省主要农作区的农村居民点布局调整工作提供参考。

1 研究区概况

黑龙江垦区自1947年开始建设，目前已成为中国最大的国有农场群。黑龙江农垦总局建三江管理分局八五九农场位于黑龙江省佳木斯市、双鸭山市的抚远县和饶河县境内，地处三江平原东部地带。该研究区介于133°49′37″～134°32′20″E，47°21′30″～47°50′9″N 之间。南北长59 km，东西宽54 km。八五九农场设定总场、管理区和连队三级管理机构，全域所辖11个管理区24个连队，土地总面积1 355 km²（图1）。连队是垦区从事农业耕作的基层单位，连队居民点是由农场统一规划设计，每个连队设定一个居民点，居民点内部房屋、道路、林带按照统一规制布局建设。截止到2016年末研究区内人口总数为22 032人；生产总值1.93亿元。

图1 研究区示意图Fig.1 Study area diagram

2 材料与方法

2.1 数据来源与处理

本研究的数据源于黑龙江省2010年国土资源第二次调查矢量数据库。利用 ArcGis10.0平台对研究区界线，土地利用类型包括旱地、水田、居民点等矢量数据进行提取。对研究区内地类的权属进行融合处理生成研究区行政区域图斑，同时对各行政区内的地类进行汇总计算，统计各地类的面积及所占比例。

2.2 研究方法

2.2.1 距离分析

距离分析是在一定的搜索范围内，确定每一个点与其邻近所有点之间的距离，是统计各点间距离的高效方法[12]。服务农业生产是农村居民点的重要功能之一，当耕作半径与农业生产不相适应时，农民会自发地对耕作半径进行调整，调整的主要方式既是通过在田间修建散居住宅以缩短耕作半径。由于生产能力和偏好的影响，农民对耕作距离的要求也有一定差异，因此当前垦区应以农民修建散居住宅频数最高的距离为农村居民点提供服务农业的适宜耕作半径。本研究通过Arcgis10.0软件以聚居和散居居民点质心为基础利用点距离分析的方法确定各管理区内的散居与聚居居民点之间的距离，并利用频数分布直方图及概率密度曲线的均值，即顶点所处的距离确定各管理区的适宜耕作半径。

2.2.2 核密度分析

核密度估计是一种用于估计概率密度函数的非参数方法，在空间分析中可用于计算邻域范围内要素的空间分布密度，适合于点分布模式的可视化表达。本文通过ArcGis10.0软件以散居居民点质心为基础，利用核密度的方法对研究区内散居居民点的分布特征进行分析。

式中f(x,y)是位于（x，y）位置的核密度估计；h为带宽或平滑参数；K为核函数；n为观测量；id为（x，y）位置距第i个观测位置的距离。

2.2.3 多元线性回归分析

在多要素的地理系统中，多元线性回归分析确定的复相关系数R（式2）、显著性检验F值（式3）和回归系数可以对多要素之间的相互影响、相互关联的情况进行判定，多元线性回归分析揭示出的多要素之间的相互关系具有普遍性的意义。其中，若显著性检验 F值大于置信度水平0.01时的F检验临界值，则表明多要素之间具有极显著影响，反之则反；若回归系数为正则表明该要素对因变量具有正向影响，反之则反。本研究利用SPSS18.0软件以各管理区的适宜耕作半径值为因变量，以水田比例、土地面积和聚居居民点与对应连队几何中心偏差距离的均值为自变量进行多元线性回归分析判定三者对适宜耕作半径的影响。

式中 Ry·12…k为复相关系数； ryk·12…(k-1)为偏相关系数；F为显著性检验值；U为回归平方和；Q为剩余平方和；k为自变量个数。

3 结果与分析

3.1 土地利用结构

研究区包括11个管理区，土地利用方式主要以耕地为主，但各管理区内旱田水田的比例存在着差异。农场区内耕地面积所占土地总面积的 68.3%，其中水田占28%，旱田占40.3%；其他用地占31.7%。第一至第十一管理区内耕地面积所占其土地面积的比例依次为：77.0%、82.0%、86.5%、67.0%、76.7%、81.2%、78%、81.2%、81.8%、73.8%、72.0%。第二、七、八管理区耕地以水田为主，水田占其管理区内土地总面积的比例分别为：54.2%、64.0%、59.6%，旱田比列依次为：27.9%、14.0%、21.7%。第三、四、五、十管理区耕地以旱田为主，旱田占其管理区内土地总面积的比例分别为：73.5%、67.1%、55%、58.9%，水田比例依次为：13.0%、0.0%、21.7%、14.9%。第一、六、九、十一管理区旱田比例略多于水田比例，旱田占其管理区土地总面积的比例依次为：46.1%、46.8%、46.3%、46.2%，水田比例分别为：30.8%、34.4%、35.5%、25.6%，旱田多于水田的比例依次为：15.3%、12.4%、10.8%、20.6%。通过上述分析可知八五九农场各管理区内部的土地利用结构具有一定的差异，第二、七、八管理区以水田为主，第三、四、五、十管理区以旱地为主，第一、六、九、十一管理区旱田略多于水田（图2）。

图2 各管理区地类统计Fig.2 Management area of land class charts

3.2 居民点用地现状

研究区各管理区内的每个连队都拥有一个主要聚居居民点，居民点面积相对较大，在距主要聚居居民点一定距离处的田块间散布着面积较小的散居住宅用地。各管理区的连队数量共计24个；主要聚居居民点平均面积为 23.7 hm2；散居住宅个数为 365个，平均面积为0.9 hm2。由研究区内农村居民点面积频数统计表（表1）可知研究区内农村居民点的面积主要集中于 0～10 hm2之间，而面积大于10 hm2的农村居民点甚少。农场内部大规模的聚居态农村居民点具有公共服务设施完善、区位条件良好等特点，可以大大提高农民日常生活中的幸福度。但田块间存在的大量散居住宅也充分表明了当前的聚居态农村居民点不符合当前的农业生产模式，因此农户宁愿放弃服务设施和区位条件良好的聚居居民点，而选择耕作时在田块间居住以提高农业生产效率。通过上述分析可知，由于研究区内的聚居态居民点无法满足当前的农业生产模式，所以形成了居民点规模与数量呈反比的农村居民点格局，进而导致农场内部的土地粗犷利用，大幅度的减少了有效的耕地面积，加剧了土地资源的供需矛盾。

表1 研究区农村居民点面积频数Table 1 Frequency of rural residential area in study area

3.3 当前耕作半径的分析

利用 Arcgis10.0软件提取八五九农场各管理区耕地和聚居居民点质心，同时通过点距离分析确定各管理区聚居居民点与最远田块之间的空间距离即各管理区最大耕作半径[13-14]。结果表明八五九农场各管理区最大耕作半径分别为：12.2、8、7.9、6.8、9.1、14.5、13.4、15、13、14.6、21 km；平均最大耕作半径为12.3 km。由于聚居居民点与田块之间的空间距离过大，为了保证一定的耕作时长，农民选择在田块附近自行建立小规模散居住宅。由上述分析可知，各管理区农村居民点耕作半径过大导致了田块附近出现了大量的小规模散居居民点，因此现有的耕作半径是导致农场内部聚居居民点无法满足当前农业生产模式的主要原因。

3.4 适宜耕作半径分析

3.4.1 适宜耕作半径的确定

提取研究区聚居居民点和散居居民点质心对各管理区的散居与聚居居民点进行点距离分析，同时利用SPSS18.0软件生成各管理区散居居民点与聚居居民点之间空间距离的散居住宅频数分布直方图及概率正态曲线结果如图3所示。由图3可知第一至第十一管理区的概率正态曲线的均值分别为：4 790、3 265、4 059、4 592、4 554、4 649、4 254、5 726、5 746、6 527、7 438 m；因此八五九农场各管理区的适宜耕作半径依次为 4 790、3 265、4 059、4 592、4 554、4 649、4 254、5 746、5 746、6 527、7 438 m，最大、最小适宜耕作半径分别为：7 438和3 265 m，均值为5 055 m。

3.4.2 基于适宜耕作半径的耕作出行时间分析

通过实地调查，农场内部的农民日常耕作的出行方式主要有3种即：步行出行、农机出行、摩托车出行但采取步行耕作的比例甚少主要以农机和摩托车为主；3种出行方式相对应的出行速度分别为：50、250、500 m/min[13,15]。由各管理区适宜耕作半径可知采取各类出行方式耕作时所需的出行时间，具体如表2所示。

由表 2可知在各管理区适宜耕作半径的条件下，主要采取的出行方式即农机和摩托车，在耕作出行时所需的时间均属于农民日常耕作可接受的时间范畴之内。二者耕作出行所需时间的最小值分别为13和7 min，最大值依次为30和15 min，平均值为20和10 min，因此适宜耕作半径更加符合当前农场的农业生产模式，这对于减少田块间散居居民点增加有效耕地面积均具有积极的影响，同时也表明了适宜耕作半径的合理性。

图3 各管理区散居居民点至聚居居民点空间距离的散居住宅频数分布直方图及概率密度曲线Fig.3 Distribution of frequency distribution histogram and probability density curve of scattered residential houses in each administrative district with scattered spatial distances from residential areas to inhabited residential areas

表2 各类出行方式耕作出行时间Table 2 Travel time for various types of travel min

3.5 适宜耕作半径影响因素分析

3.5.1 耕地结构

由于散居居民点密度的分布状态可充分的反映出耕作半径的适宜性因此通过对研究区散居居民点的密度分析可判定适宜耕作半径的主要影响因素[16-18]。利用Arcgis10.0软件提取研究区内散居居民点质心并生成散居居民点核密度图如图 4所示，将散居居民点核密度图与研究区示意图（图1）、耕地类型分布图（图4b）进行叠加分析。分析结果如下：1）由图4a可知，八五九农场散居居民点分布密度具有空间差异性，核密度值在 0～2.67个/km²之间，整体上呈现“东西低中部密”的空间分布格局。2）水田集中耕作的第二管理区、第七管理区、第八管理区内的散居居民点分布相对密集，并呈明显的带状分布；旱田集中耕作的第三、四、五、十管理区核密度值相对较低，散居居民点的分布较为稀疏。3）在2008年之前八五九农场以旱地为主同时农场的机械化水平高，尽管聚居居民点与田块之间的距离较大但仍比较符合农民的日常农业生产所需。在2008年之后农场积极相应国家政策进行“旱改水”项目[19-22]，由于水稻需经过育苗晒水等一系列的精细耕作，为了保证一定耕作时长所以农民在水田田块间建立散居居民点。通过以上分析可知八五九农场散居居民点分布在空间上具有明显的特点，即散居居民点集中分布于水田集中耕作的第二、七、八管理区，且沿水田田块呈带状分布，因此水田是影响适宜耕作半径的重要因素之一。

图4 散居居民点核密度与耕地类型分布Fig.4 Distribution of kernel density of scattered population and distribution of cultivated land

3.5.2 聚居居民点与行政区中心的偏差距离

提取各个连队行政区几何中心和聚居居民点质心，并统计计算聚居居民点质心与几何中心的偏差距离[23-26]。各管理区所辖连队聚居居民点质心与连队行政区几何中心的偏差距离：第一管理区23连、2连、32连、1连依次为：2 945、214、1 688、2 201 m；第二管理区22连为1 906 m；第三管理区3连、4连依次为：549、4 023 m；第四管理区16连为1 344 m；第五管理区20连，19连依次为4 573、2 016 m；第六管理区24连、9连、7连依次为：327、4 133、1 474 m；第七管理区15连、10连依次为：5 012、1 333 m；第八管理区12连、13连、14连依次为：2 923、1 003、600 m；第九管理区26连为4 573 m；第十管理区37连、35连、40连依次为：373、1 466、934 m；第十一管理区30连为2 058 m。将散居居民点核密度图与聚居居民点质心和行政区几何中心的偏差距离进行叠加分析[26-27]。分析结果表明：聚居居民点与其所属连队几何中心偏差越大，其散居居民点核密度值越高分布越为密集，如第三管理区3连4连、第六管理区7连9连、第八管理区12连、13连、14连、第十管理区37连35连40连。通过以上分析可知聚居居民点与其所属连队几何中心偏差越大其散居居民点分布越为密集，因此聚居居民点与所属行政区几何中心的偏差距离是影响适宜耕作半径的重要因素之一。

3.5.3 影响因素的相关性分析

通过对各管理区适宜耕作半径和水田比例、聚居居民点与对应连队几何中心偏差距离的均值以及土地总面积的统计分析发现[28-30]：1）在土地总面积和偏差距离的均值大致相同情况下若水田比例较高该管理区适宜耕作半径值相对较小如第一、二管理区和第二、六管理区（表3）；2）在水田比例和偏差距离的均值大致相同情况下若土地总面积较大该管理区的适宜耕作半径值也相对较大如第二、八管理区和第一、十一管理区（表3）；3）在水田比例和土地面积大致相同情况下若偏差距离的均值较大该管理区适宜耕作半径值相对较小如第一、六管理区和第三、四管理区（表 3）。因此水田比例、偏差距离的均值和土地面积对适宜耕作半径具有一定的影响。

表3 适宜耕作半径、水田比例、土地面积、偏差距离均值统计Table 3 Suitable tillage radius, proportion of paddy fields,average deviation of land area statistics

利用SPSS18.0软件以各管理区的适宜耕作半径值为因变量，以水田比例、土地面积和偏差距离均值为自变量进行多元线性回归分析，分析结果如下：1）多元线性回归复相关系数为0.927，显著性检验F值为14.2，由于在置信度水平α=0.01时F检验临界值F0.01=8.45，因此水田比例、土地面积、偏差距离的均值对适宜耕作半径具有极显著的影响。2）水田比例、土地面积、偏差距离的均值的回归系数依次为：-17.892、0.208、-0147，因此适宜耕作半径与水田的比例呈反比关系，与土地面积呈正比关系，与偏差距离均值呈反比关系。通过上述分析可知水田比例、土地面积和偏差距离均值对适宜耕作半径半径具有极显著的影响，即适宜耕作半径与水田的比例呈反比关系，与土地面积呈正比关系，与偏差距离均值呈反比关系。

4 结 论

1）八五九农场第一至第十一管理区的适宜耕作半径依次为 4 790、3 265、4 059、4 592、4 554、4 649、4 254 m、5 726、5 746、6 527、7 438 m；农机和摩托车耕作出行的平均时间为20和10 min，更加符合农场现有的农业生产模式。

2）适宜耕作半径与水田种植比例、土地面积、聚居居民点与对应连队几何中心偏差距离均值的显著性检验F值远大于 F0.01，三者对适宜耕作半径具有极显著的影响。三者的回归系数依次为-17.892、0.208、-0.147，即适宜耕作半径与水田比例呈反比关系，与土地面积呈正比关系，与偏差距离的均值呈反比关系。

本研究所使用的2010年黑龙江省国土资源第二次调查矢量数据尽管在时效上相对较弱，但其经过一系列分析得到的适宜耕作半径及影响因素更具有普遍性。具体原因为黑龙江省垦区于 2013年开展农村居民点整治工作，至今农村居民点的布局仍处于动态变化之中；而2010年的农村居民点布局是农民在长期生产生活中形成的稳定的状态，因此采用2010年的矢量数据更有代表性。本研究仍存在许多不足：1）耕作半径有着诸多的影响因素，但本文只对土地面积、水田比例和聚居居民点与相应连队几何中心偏差距离的均值进行分析。2）本文进行空间分析时对居民点进行质心化处理，忽略了居民点内部结构对适宜耕作半径的影响。3）理论上来讲，为了保证一定的耕作时长，在距聚居居民点越远的田块，散居居民点的数量可能越多。但是实际上散居居民点的数量却呈正态分布。上述的可能性不足点以及关于垦区居民点整治之后耕作半径的变化作者将会在今后的工作中进行重点研究。

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