CN103971312A - 一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法。本发明提供的整治分区方法首先基于辐射模型构建村镇社会经济网络，然后提取网络中心性，构建面向农村居民点用地需求的网络节点评价指标，通过生成村镇网络加权Voronoi图确定网络节点辐射域，计算网络节点辐射域与农村居民点的空间量化关系，确定村镇体系和分区层次，结合农村居民点用地适宜性评价，形成农村居民点整治分区结果。该方法综合考虑农村居民点整治中的村镇节点实际空间作用范围，将村镇社会经济网络关系融入到加权Voronoi图中，从而打破传统行政区界限的限制，解决当前分区社会关联性与空间指向性的不足，提高农村居民点整治分区的科学性与可操作性。

Description

一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法

技术领域

本发明涉及一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法，集成辐射模型与加权Voronoi图实现农村居民点整治分区，属于土地利用规划领域。

背景技术

农村居民点整治分区是提高农村土地利用节约集约水平、优化城乡空间结构的重要途径。它是在综合考量村镇社会经济联系与农村居民点空间数量特征的基础上，确定农村居民点整治的模式、范围与优化方向，为农村居民点空间重构与合理布局提供技术支撑。农村居民点空间布局反映了农村经济活动在村镇间的空间组织形式和相互作用关系，如何将村镇社会网络关系融入到农村居民点整治分区体系中，明确面向不同村镇网络节点(城镇、中心村和基层村)的农村居民点整治范围与方向，是当前农村居民点整治过程中亟需解决的技术问题。

至今，农村居民点整治分区的技术方法大致可以分为以下两类：基于土地适宜性评价的分区方法和基于整治潜力测算的分区方法，两者分别根据土地适宜性评价指数的高低和潜力大小划分整治优先级。然而，这两类方法都以既有的行政界限为分区界线，忽视了不同村镇间社会经济的差异性与关联性，以及村镇实际空间作用范围对农村居民点整治分区和发展方向的影响，两种分区技术都存在空间指向性不明确和社会关联性不足的问题，对村镇农村居民点整治的实际指导性不足，难以在新一轮农村土地整治中进行应用推广。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种利用辐射模型构建村镇社会经济网络，提取网络中心性特征，结合农村居民点整治对“三生空间”(生产、生活和生态空间)的需求，构建网络加权Voronoi图评价指标，提出一种基于网络加权Voronoi图的村镇节点辐射域划分方法，用村镇实际的空间作用范围取代传统的村镇行政区界限，结合农村居民点用地适宜性评价，实现村镇农村居民点空间的有序重构，以明确农村居民点整治分区的空间指向性，提高实际可操作性的一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法，其特征在于融合社会网络分析与空间分析技术进行农村居民点整治分区，包括以下步骤：

步骤1.数据处理与分析。从土地利用数据和社会经济数据中提取各行政村单元农村居民点空间特征信息和经济、人口统计信息，分析农村居民点空间数量特征与经济、人口特征之间的关联性，构建农村居民点基础数据库；

步骤2.构建村镇社会经济网络：包括：

步骤2.1，网络节点定位，将节点设置在各村委会或镇政府所在地；

步骤2.2，村镇联系强度矩阵，根据各村总人口、城镇用地规模、农村居民点规模和农村人均收入4项统计数据，标准化后，采用变异系数法确定权重，通过辐射模型构建村镇联系强度矩阵；

步骤2.3，村镇网络构建，将村镇强度矩阵可视化为网络连接边。

上述子步骤基于定义：

定义G是由g₁、g₂、…g_n等n个村(镇)节点组成的集合，即g₁,g₂…,g_n∈G，设置各村委会或镇政府所在地为村镇节点，统计各村镇总人口、城镇用地规模、农村居民点规模和农村人均收入4项要素数据，对数据进行标准化，采用变异系数法确定要素权重，计算各村镇综合要素质量，进而应用辐射模型计算村镇联系强度，生成村镇联系强度矩阵，并将其可视化为网络连接边，生成村镇社会经济网络；

村镇社会经济网络辐射模型公式如下：

$T_{\mathrm{ij}}=\frac{m_i\·n_j}{(m_i+s_{\mathrm{ij}})(m_i+n_j+s_{\mathrm{ij}})}$ ①

式中：T_ij为g_i村(镇)与g_j村(镇)的联系强度，m_i、n_j分别为g_i村(镇)和g_j村(镇)的要素质量；s_ij为g_i村(镇)到g_j村(镇)之间的影响范围(以g_i村(镇)为圆心、g_i村(镇)到g_j村之间的距离为半径的圆)内所有村镇的质量总和(g_i、g_j两地除外)。

步骤3.提取网络中心性。每个节点对于其他节点的影响力和作用范围是不同的，这种差异可以通过个体的中心性得以体现，通过网络特征分析提取各村节点的点度中心度、中间中心度、接近中心度和特征向量中心性。

步骤4.构建网络加权Voronoi图。村镇网络加权Voronoi图的构建分为网络中心性测度和空间划分两个部分，网络中心性测度是建立在村镇网络构建与评价的基础上，根据步骤3进行提取；空间划分则以网络加权Voronoi图指标确定的综合影响力为划分依据，生成网络加权Voronoi图，进而确定各村节点辐射域(作用范围)，具体是：

评价村镇社会经济网络中心性特征，构建网络加权Voronoi图评价指标体系，该指标体系包括网络中心性、生活通达度、生产便捷度和生态适宜度4项综合指标，其中网络中心性包括点度中心性、中间中心性、接近中心性和特征向量中心性4项子指标，生活通达度包括居民点平均邻近距离、居民点距主干道距离和居民点距城镇距离3项子指标，生产便捷度包括地形地貌、平均耕作半径、耕居面积比和有效灌溉面积4项子指标，生态适宜度包括林地覆盖率和水域面积比例2项子指标，采用特尔菲法确定权重，生成网络加权Voronoi图，确定村镇网络节点辐射域。

g_i村(镇)的Voronoi图节点辐射域为：

V(g_i)＝{g|d(g,g_i)≤d(g,g_j),i≠j,i＝1,2,…,m,j＝1,2,…,n} ②

即区域内的任意一点g，距g_i的距离比平面中的其它点都近。

然而，各村(镇)节点对农村居民点的实际空间影响大小并不同，该影响大小可用权重w_i衡量，因此，g_i村(镇)的网络加权Voronoi图节点辐射域可表达为：

V(g_i)＝{g|d(g,g_i)/w_i≤d(g,g_j)/w_j,i≠j,i＝1,2,…,m,j＝1,2,…,n} ③

式中，w_i为村镇网络节点g_i的影响权重，d(g,g_i)为节点g到网络发生元g_i的网络路径距离，在本网络加权Voronoi图中，w_i等同于上述指标加权后的综合指标值。

步骤5.根据现有的土地适宜性评价方法，进行农村居民点用地适宜性评价，采用自然断点法(一种根据数值统计分布规律分级和分类的统计方法，把相似性最大的数据分在同一级，差异性最大的数据分在不同级)将用地适宜性划分最适宜、高适宜、中适宜、低适宜和不适宜5个等级，将用地适宜性图层与村镇网络节点辐射域进行叠置分析，统计各村镇网络节点辐射域内不同适宜度的农村居民点用地数量特征。

步骤6.村镇体系空间重构。将生成的网络加权Voronoi图与农村居民点图斑层进行叠置分析，计算各村节点辐射域内农村居民点规模，在辐射域范围内包含的农村居民点规模越大，其社会经济影响力也越大。以辐射域范围内实际控制的农村居民点规模为衡量指标，结合村镇分布格局确定村镇体系，划分城镇、中心村和基层村3类村镇增长极点，结合农村居民点用地适宜性评价，将农村居民点适宜性评价等级中度及以下的零散农村居民点作为待整治对象，进而明确农村居民点整治优化方向，具体是：

根据村镇网络节点辐射域包含的农村居民点规模大小，构建以中心镇、中心村和基层村为主的村镇体系，确定不同辐射域内农村居民点整治模式和优化方向。将农村居民点适宜性评价等级中度及以下的零散农村居民点(平原≤2hm²，丘陵≤1.5hm²，山区≤1hm²)作为待整治对象，位于中心镇网络节点辐射域内的待整治农村居民点划为城镇化建设区，位于中心村网络节点辐射域内的待整治农村居民点划为迁村并点中心村建设区，位于基层村网络节点辐射域内的待整治农村居民点划为迁村并点村中心建设区，其余农村居民点作为内部改造优化区，形成农村居民点整治分区结果；

步骤7.生成农村居民点整治分区。将步骤5所述的村镇体系与整治方向进行可视化表达，得到农村居民点整治分区结果。

因此，本发明具有如下优点：融合传统土地适宜性评价的分区方法，将村镇社会经济网络融入到加权Voronoi图中，以村镇社会网络特征引导农村居民点整治方向；通过划分村镇不同网络节点辐射域，重构农村居民点整治空间，从而打破行政区界限的限制，解决当前农村居民点整治分区空间指向性和社会关联性不足的技术问题，提高农村居民点整治分区的科学性与可操作性。

附图说明

附图1本发明的模型流程图。

附图2实施例1的农村居民点现状图。

附图3实施例1的村镇社会经济网络图。

附图4实施例1的网络加权Voronoi图。

附图5实施例1的农村居民点用地适宜性评价图。

附图6实施例1的农村居民点整治分区图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

本发明所采用的模型流程图如图1示。

该农村居民点整治分区方法包括如下步骤：

步骤1.数据处理与分析。从土地利用数据和社会经济数据中提取各行政村单元农村居民点空间特征信息和经济、人口统计信息，分析农村居民点空间数量特征与经济、人口特征之间的关联性，构建农村居民点基础数据库。

步骤2.构建村镇社会经济网络。①网络节点定位，将节点设置在各村委会或镇政府所在地；②村镇联系强度矩阵，根据各村总人口、城镇用地规模、农村居民点规模和农村人均收入4项统计数据，标准化后，采用变异系数法确定权重，通过辐射模型构建村镇联系强度矩阵；③村镇网络构建，将村镇强度矩阵可视化为网络连接边。

步骤3.提取网络中心性。每个节点对于其他节点的影响力和作用范围是不同的，这种差异可以通过个体的中心性得以体现，通过网络特征分析提取各村节点的点度中心度、中间中心度、接近中心度和特征向量中心性。

步骤4.构建网络加权Voronoi图。村镇网络加权Voronoi图的构建分为网络中心性测度和空间划分两个部分，网络中心性测度则是建立在村镇网络构建与评价的基础上，根据步骤3进行提取；空间划分以网络加权Voronoi图指标确定的综合影响力为划分依据，生成网络加权Voronoi图，进而确定各村节点辐射域(作用范围)。

步骤5.农村居民点空间重构。将生成的网络加权Voronoi图与农村居民点图斑层进行叠置分析，计算各村节点辐射域内农村居民点规模，在辐射域范围内包含的农村居民点规模越大，其社会经济影响力也越大。以辐射域范围内实际控制的农村居民点规模为衡量指标，结合村镇分布格局确定村镇体系，划分城镇、中心村和基层村3类村镇增长极点，结合农村居民点用地适宜性评价，将农村居民点适宜性评价等级中度及以下的零散农村居民点作为待整治对象，进而明确农村居民点整治优化方向。

步骤6.生成农村居民点整治分区。将步骤5所述的村镇体系与整治方向进行可视化表达，得到农村居民点整治分区结果。

以下是采用上述方法的一个具体实施例。

1.提取某乡镇的土地利用数据和社会经济数据，并进行整合，整合后的数据为以各个农村居民点图斑为基本单元的分村属性信息，如图2所示。

2.应用辐射模型构建村镇社会经济网络，如图3所示。

3.提取村镇节点的点度中心度、中间中心度、接近中心度和特征向量中心性4类个体中心度，根据网络加权Voronoi图指标与权重，构建网络加权Voronoi图，如图4所示。

4.计算各节点辐射域范围内农村居民点规模，结合农村居民点用地适宜性评价(图5)，确定农村居民点可整治的方向和范围，生成农村居民点整治分区图，如图6所示。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种村镇网络节点辐射域导向的农村居民点整治分区方法，其特征在于融合社会网络分析与空间分析技术进行农村居民点整治分区，包括以下步骤：

步骤1、数据处理与分析；从土地利用数据和社会经济数据中提取各行政村单元农村居民点空间特征信息和经济、人口统计信息，分析农村居民点空间数量特征与经济、人口特征之间的关联性，构建农村居民点基础数据库；

步骤2、构建村镇社会经济网络：包括：

步骤2.1，网络节点定位，将节点设置在各村委会或镇政府所在地；

步骤2.2，村镇联系强度矩阵，根据各村总人口、城镇用地规模、农村居民点规模和农村人均收入4项统计数据，标准化后，采用变异系数法确定权重，通过辐射模型构建村镇联系强度矩阵；

步骤2.3，村镇网络构建，将村镇强度矩阵可视化为网络连接边；

上述子步骤基于定义：

定义G是由g₁、g₂、…g_n等n个村/镇节点组成的集合，即g₁,g₂…,g_n∈G，设置各村委会或镇政府所在地为村镇节点，统计各村镇总人口、城镇用地规模、农村居民点规模和农村人均收入4项要素数据，对数据进行标准化，采用变异系数法确定要素权重，计算各村镇综合要素质量，进而应用辐射模型计算村镇联系强度，生成村镇联系强度矩阵，并将其可视化为网络连接边，生成村镇社会经济网络；

村镇社会经济网络辐射模型公式如下：

$T_{\mathrm{ij}}=\frac{m_i\·n_j}{(m_i+s_{\mathrm{ij}})(m_i+n_j+s_{\mathrm{ij}})}$ 式一

式中：T_ij为g_i村/镇与g_j村/镇的联系强度，m_i、n_j分别为g_i村/镇和g_j村/镇的要素质量；s_ij为g_i村/镇到g_j村/镇之间的影响范围内所有村镇的质量总和，该总和中g_i、g_j两地除外；

步骤3、提取网络中心性；每个节点对于其他节点的影响力和作用范围是不同的，这种差异可以通过个体的中心性得以体现，通过网络特征分析提取各村节点的点度中心度、中间中心度、接近中心度和特征向量中心性；

步骤4、构建网络加权Voronoi图；村镇网络加权Voronoi图的构建分为网络中心性测度和空间划分两个部分，网络中心性测度是建立在村镇网络构建与评价的基础上，根据步骤3进行提取；空间划分则以网络加权Voronoi图指标确定的综合影响力为划分依据，生成网络加权Voronoi图，进而确定各村节点辐射域，具体是：

评价村镇社会经济网络中心性特征，构建网络加权Voronoi图评价指标体系，该指标体系包括网络中心性、生活通达度、生产便捷度和生态适宜度4项综合指标，其中网络中心性包括点度中心性、中间中心性、接近中心性和特征向量中心性4项子指标，生活通达度包括居民点平均邻近距离、居民点距主干道距离和居民点距城镇距离3项子指标，生产便捷度包括地形地貌、平均耕作半径、耕居面积比和有效灌溉面积4项子指标，生态适宜度包括林地覆盖率和水域面积比例2项子指标，采用特尔菲法确定权重，生成网络加权Voronoi图，确定村镇网络节点辐射域；

g_i村/镇的Voronoi图节点辐射域为：

V(g_i)＝{g|d(g,g_i)≤d(g,g_j),i≠j,i＝1,2,…,m,j＝1,2,…,n} 式二

即区域内的任意一点g，距g_i的距离比平面中的其它点都近；

然而，各村/镇节点对农村居民点的实际空间影响大小并不同，该影响大小可用权重w_i衡量，因此，g_i村/镇的网络加权Voronoi图节点辐射域可表达为：

V(g_i)＝{g|d(g,g_i)/w_i≤d(g,g_j)w_j,i≠j,i＝1,2,…,m,j＝1,2,…,n} 式三

式中，w_i为村镇网络节点g_i的影响权重，d(g,g_i)为节点g到网络发生元g_i的网络路径距离，在本网络加权Voronoi图中，w_i等同于上述指标加权后的综合指标值；

步骤5、根据现有的土地适宜性评价方法，进行农村居民点用地适宜性评价，采用自然断点法将用地适宜性划分最适宜、高适宜、中适宜、低适宜和不适宜5个等级，将用地适宜性图层与村镇网络节点辐射域进行叠置分析，统计各村镇网络节点辐射域内不同适宜度的农村居民点用地数量特征；

步骤6、村镇体系空间重构；将生成的网络加权Voronoi图与农村居民点图斑层进行叠置分析，计算各村节点辐射域内农村居民点规模，在辐射域范围内包含的农村居民点规模越大，其社会经济影响力也越大；以辐射域范围内实际控制的农村居民点规模为衡量指标，结合村镇分布格局确定村镇体系，划分城镇、中心村和基层村3类村镇增长极点，结合农村居民点用地适宜性评价，将农村居民点适宜性评价等级中度及以下的零散农村居民点作为待整治对象，进而明确农村居民点整治优化方向，具体是：

根据村镇网络节点辐射域包含的农村居民点规模大小，构建以中心镇、中心村和基层村为主的村镇体系，确定不同辐射域内农村居民点整治模式和优化方向；将农村居民点适宜性评价等级中度及以下的零散农村居民点作为待整治对象，位于中心镇网络节点辐射域内的待整治农村居民点划为城镇化建设区，位于中心村网络节点辐射域内的待整治农村居民点划为迁村并点中心村建设区，位于基层村网络节点辐射域内的待整治农村居民点划为迁村并点村中心建设区，其余农村居民点作为内部改造优化区，形成农村居民点整治分区结果；

步骤7、生成农村居民点整治分区；将步骤5所述的村镇体系与整治方向进行可视化表达，得到农村居民点整治分区结果。