海南熱帶雨林國家公園區(qū)域內鄉(xiāng)村居民點時空演變

海南熱帶雨林國家公園區(qū)域內鄉(xiāng)村居民點時空演變目錄1引言 摘要：以海南熱帶雨林國家公園為研究區(qū)，采用景觀格局指數、平均最近鄰指數、GIS空間分析方法，基于定性與定量綜合集成的理念分析了2000-2023年熱帶雨林國家公園的鄉(xiāng)村居民點數量、空間分布特征和影響因素。結果表明：2000-2023年海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點呈現“大分散，小聚集”的現象，整體上是分散發(fā)展的，局部地區(qū)是聚集的，主要聚集在中部地區(qū)；2000-2023年海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點斑塊數量和面積整體上是增加的，但是鄉(xiāng)村居民點平均面積由2000年的0.078km2/個減少到2023年的0.077km2/個；自然因素如高程、坡度，區(qū)位因素如水系、道路，以及政策等因素是影響該地區(qū)鄉(xiāng)村居民點分布的重要因子，自然因素對鄉(xiāng)村居民點的分布起主導作用。關鍵詞：鄉(xiāng)村居民點；時空演變；熱帶雨林國家公園；影響因素引言選題背景及研究意義海南熱帶雨林，以其獨特的地理位置、豐富的類型多樣性、出色的保存狀態(tài)以及廣闊的連片面積，不僅是全球熱帶雨林體系中的關鍵組成部分，更在我國熱帶生態(tài)系統(tǒng)中占據著舉足輕重的地位。作為中國熱帶雨林的標志性代表，它為海南省的生態(tài)文明建設及可持續(xù)發(fā)展提供了不可或缺的生態(tài)支撐與安全保障。鑒于海南熱帶雨林獨特的生態(tài)價值及其對國家生態(tài)文明建設的重大意義，黨中央和國務院將其保護工作置于戰(zhàn)略高度，明確將海南熱帶雨林國家公園的建設作為推進國家生態(tài)文明試驗區(qū)（海南）建設的關鍵任務之一。此舉不僅體現了國家對生態(tài)文明建設的深刻認識，也彰顯了對海南熱帶雨林這一寶貴自然資源的珍視與保護決心。2021年10月，在具有里程碑意義的《生物多樣性公約》第十五次締約方大會上，習近平總書記鄭重宣布我國正式設立包括海南熱帶雨林國家公園在內的五個國家公園。這一重大決策標志著海南熱帶雨林國家公園建設正式邁入科學化、系統(tǒng)化、規(guī)范化的全面建設階段，也預示著我國生態(tài)文明建設進入了一個嶄新的歷史時期。海南熱帶雨林國家公園的建設，不僅是對自然生態(tài)的尊重與保護，更是對人類文明與自然和諧共生理念的生動實踐。通過科學規(guī)劃、嚴格管理、有效保護，海南熱帶雨林國家公園將成為展示我國生態(tài)文明建設成果的重要窗口。1988年4月，七屆全國人大一次會議正式批準設立海南省，劃定海南島為經濟特區(qū)。從此，海南島獲得了前所未有的發(fā)展機遇，進入了全面深化改革、擴大開放的歷史新階段。2018年4月，中國特色自由貿易港落地海南，海南省的發(fā)展至此開啟了新篇章。農村居民點是承載我國農村人口的重要載體，是農戶進行生產、生活等一系列活動的空間場所，它的數量規(guī)模以及時空變化是多種因素綜合起來的結果，是人地關系的核心體現[1-2]。隨著海南省自由貿易港的建立與發(fā)展，在有關政策的指導下，城鎮(zhèn)化建設不斷加快，在農村轉型重構過程中，農村居民點的結構、分布、形態(tài)上發(fā)生了顯著變化[3]。由于缺乏科學的規(guī)劃引導和有效約束，農村居民點破碎化程度高、用地比例不協(xié)調、空間分布混亂、宅基地閑置且嚴重超標、農村“空心化”、土地粗放利用、人地矛盾加劇等一系列問題日益突出，嚴重阻礙了農村產業(yè)化、現代化和城鄉(xiāng)一體化進程[4]。同時，這一列系列問題也將對熱帶雨林國家公園的生態(tài)環(huán)境、經濟發(fā)展、園區(qū)管理等產生不同程度的影響。在這一背景下，深入揭示區(qū)域內鄉(xiāng)村居民點的空間分布格局與周圍自然環(huán)境、區(qū)位和政策等因素的相互關系，準確識別鄉(xiāng)村居民點的用地狀況、分布模式和空間演變特征，對制定鄉(xiāng)村居民點整治規(guī)劃、空間布局優(yōu)化策略[4]、指導國家公園規(guī)劃、保護和可持續(xù)發(fā)展、協(xié)調公園內人地關系等具有重要的實踐指導意義。研究現狀長期以來，農村居民點變化特征及影響因素研究一直是聚落地理學、環(huán)境生態(tài)學、景觀生態(tài)學和GIS等領域關注的熱點和焦點問題[5]。關于鄉(xiāng)村聚落研究國外起步較早，研究領域也較為廣泛，涵蓋鄉(xiāng)村聚落的形成、區(qū)位、職能、土地利用等方面[6]。而國內學者針對鄉(xiāng)村居民點的研究雖較晚但也取得了豐碩的研究成果，主要呈現出以下幾個方面的特點：①研究視角多集中在農村居民點的時空演變[7]、布局優(yōu)化[8]、適宜性評價[9]、驅動機制[10]、空間分布特征[11]、景觀格局研究[12]等多個方面；②研究區(qū)域涉及多個地區(qū)，主要包括環(huán)渤海地區(qū)[13]、湖泊流域[14]、青藏高原地區(qū)[15]、巖溶槽谷區(qū)[16]、松嫩平原糧食主產區(qū)[17]等多個地區(qū)；③研究尺度豐富多樣，國家層面[18]、省級層面[19]、市級層面[20-21]、縣級層面[22-25]、鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面[26]、街道層面[27]，幾乎涵蓋了中國行政區(qū)劃的所有級別；④研究采用的方法多樣、綜合，主要有核密度估計[28]、RS、GIS空間分析[12]、景觀格局指數[22]、Logistic回歸分析[13,26]、最小累積阻力模型（MCR）[27]、Voronoi圖[29]等方法進行定性和定量研究；⑤研究的數據來源豐富多樣，主要有LandsatTM、LandsatOLI遙感影像、SPOT遙感影像[7]、Quickbird多光譜遙感影像[12]、以及各研究區(qū)的土地利用現狀數據、DEM數據等。綜上所述，國內外學者對于農村居民點的研究雖然建樹頗豐，但是針對熱帶雨林地區(qū)的鄉(xiāng)村居民點研究卻相當匱乏，特別是海南省作為我國最大的經濟特區(qū)，擁有我國分布最集中、類型最多樣、保存最完好、連片面積最大的熱帶雨林，尚未有國內學者發(fā)表關于熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點的用地狀況、分布模式和空間演變特征的文章?；诖?，本文在總結前人經驗的基礎上，采用景觀格局指數、平均最近鄰指數和GIS空間分析方法對海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點的時空演變和影響因素進行分析。研究方法景觀格局指數分析法景觀格局指數，作為一系列定量指標，旨在高度概括和提煉景觀格局的信息，深入反映其結構組成以及空間配置的特定方面特征。這些指標不僅簡化了復雜的景觀格局描述，而且為我們提供了更為客觀和精準的分析工具，有助于我們更深入地理解和研究景觀格局的演變與特點。鄉(xiāng)村居民點的景觀表現為居民點的形狀、大小、規(guī)模等呈現出不同的斑塊。因此選用景觀格局指數可以比較準確地反映鄉(xiāng)村居民點的組成結構，同時還可以衡量鄉(xiāng)村居民點的空間分布特征。本研究首先著眼于景觀級別的尺度，借助Fragstats4.2軟件平臺，從眾多景觀格局指數中，有針對性地選取了平均斑塊分維數（FRAC_MN）、聚合度（AI）和平均斑塊形狀指數（SHAPE_MN）這三個關鍵指標。通過這些指標的綜合應用，本研究我們對鄉(xiāng)村居民點的形態(tài)特征進行了深入細致的分析，旨在揭示其內在規(guī)律和特點，為鄉(xiāng)村規(guī)劃與發(fā)展提供科學依據。其中，平均斑塊分維數（FRAC_MN）和平均斑塊形狀指數（SHAPE_MN）用來描述斑塊的復雜程度以及景觀要素的分布格局，而聚合度（AI）則主要描述景觀中不同斑塊類型的集合程度。再從類型級別尺度下，選取斑塊個數（NP）、斑塊面積（CA）、最大斑塊所占景觀面積比例（LPI）和斑塊密度（PD）指標去分析鄉(xiāng)村居民點的規(guī)模變化特征。其中，斑塊個數能夠反映景觀的破碎程度和異質性，斑塊面積則對特定類型的斑塊分布和規(guī)模具有重要意義，平均斑塊面積則反映了景觀的破碎程度和斑塊的平均規(guī)模，斑塊密度也是反映景觀破碎程度的一個重要指標。平均最近鄰指數法平均最近鄰指數（ANN）是一種地理學上的空間分析方法，主要用來判斷鄉(xiāng)村居民點的隨機分布與集聚分布模式。它通過計算每個鄉(xiāng)村聚落中心點與其最近鄰的聚落中心點的平均距離，然后與假設隨機分布的期望平均距離進行比較，從而得出指數值。計算公式如下所示： ANN=D該式中，DO為研究區(qū)域內實測聚落的最鄰近聚落質心距離的平均值，DE為要素隨機分布的距離，di為聚落i與最鄰近的聚落距離，mj為該研究區(qū)域內鄉(xiāng)村居民點的數量，AkGIS空間分析法根據所獲取的海南省2000年、2010年、2020年以及2023年的分辨率為30米的土地利用現狀柵格數據，利用ArcGIS10.8軟件，提取出海南熱帶雨林國家公園。本研究以2000-2023年時間段內的海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點為研究對象，提取出區(qū)域內的高程、坡度等矢量數據，將其與已有的研究區(qū)矢量數據進行疊加等處理，進而分析鄉(xiāng)村居民點在其上的規(guī)模以及分布特征等。研究區(qū)概況與數據來源研究區(qū)概況海南熱帶雨林國家公園地處東經108°44′32″至110°04′43″、北緯18°33′16″至19°14′16″的廣闊地域，其范圍東起萬寧市南橋鎮(zhèn)，西迄東方市板橋鎮(zhèn)，南至保亭黎族苗族自治縣毛感鄉(xiāng)，北達白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)。這一國家公園覆蓋了五指山市、瓊中黎族苗族自治縣、白沙黎族自治縣、東方市、陵水黎族自治縣、昌江黎族自治縣、樂東黎族自治縣以及保亭黎族苗族自治縣共九個縣（市）的43個鄉(xiāng)鎮(zhèn)175個行政村（圖1），總面積4269km2，約占海南島陸域面積的12.1%，構成了一個橫跨多個行政區(qū)域的龐大生態(tài)系統(tǒng)。海南熱帶雨林國家公園坐落于熱帶北緣，受熱帶季風氣候影響顯著。該區(qū)域年平均氣溫穩(wěn)定在22.5℃至26℃之間，且多年平均降雨量達到1759mm。臺風活動頻繁、強度大，伴隨有強風、暴雨和風暴潮等極端天氣。作為海南省的重要生態(tài)安全屏障，熱帶雨林國家公園野生動植物豐富，以森林生態(tài)系統(tǒng)為主體，森林覆蓋率達95.9%，是南渡江、昌化江、萬泉河等海南島主要江河的發(fā)源地和海南島最大的兩座水庫的主要水源地，被稱為海南島的“三江源”和“水塔”。該區(qū)域擁有尖峰嶺、霸王嶺、鸚哥嶺、毛瑞山、黎母山、五指山、吊羅山等重點林區(qū)，其大陸性島嶼型熱帶雨林因其集中分布、類型多樣、狀態(tài)完好以及廣袤的連片面積而備受矚目，堪稱熱帶雨林區(qū)域中分布最密集、類型最豐富、保存狀況最優(yōu)良的代表，不僅是海南長臂猿的全球唯一分布地，同時也是熱帶生物多樣性的寶庫。其中，該研究區(qū)的最高點為五指山，海拔高達1867m，同時也是海南島的最高峰；而最低點則位于吊羅山區(qū)域都總河流出雨林國家公園處，海拔僅45m。該區(qū)域產業(yè)發(fā)展總體基礎薄弱、規(guī)模小、結構單一，主要以種植業(yè)、營林業(yè)為主，森林旅游、美麗鄉(xiāng)村游、紅色旅游等為龍頭的第三產業(yè)發(fā)展較快。研究區(qū)域內，黎族與苗族等雨林民族以其獨特的生活方式，展現著“依山而居，傍水為生”的生活圖景。他們的風俗習慣深受熱帶雨林地理環(huán)境及氣候條件的影響，孕育出了別具一格的熱帶雨林民族文化，彰顯出人與自然和諧共生的智慧。圖1海南熱帶雨林國家公園區(qū)位Fig.1LocationofHainanTropicalRainforestNationalPark數據來源本研究所用的數據包括海南熱帶雨林國家公園范圍矢量數據，2000-2023年海南省的土地利用柵格數據、數字高程模型（DEM）數據以及區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃數據、道路數據。其中2000-2023年中國多時期土地利用遙感監(jiān)測數據集（CNLUCC）、區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃數據均來源于中國科學院資源環(huán)境科學與數據中心（/）[30]，其中的柵格數據分辨率為30m×30m。海南省的數字高程模型（DEM）數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺（），空間分辨率為30m。數據處理對從中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺上下載的海南省數字高程模型（DEM）數據進行掩膜提取，得到海南熱帶雨林國家公園的數字高程模型數據，在ArcGIS10.8軟件的支持下，利用ArcToolbox工具箱里面的坡度工具計算得到海南熱帶雨林國家公園的坡度。再將海南熱帶雨林國家公園范圍矢量數據與海南省的道路數據、區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)數據進行相交處理，得到海南熱帶雨林國家公園內涉及的道路、區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)數據。對2000-2023年的海南省土地利用柵格數據進行按掩膜提取，得到2000-2023年的海南熱帶雨林國家公園的土地利用柵格數據，利用ArcToolbox工具箱里面的柵格轉面工具將2000-2023年的海南熱帶雨林國家公園柵格數據轉成矢量數據，再根據全國土地利用動態(tài)遙感監(jiān)測分類系統(tǒng)及代碼表，提取居民點、水系斑塊，其中的水系包括河渠、水庫以及坑塘。利用提取后的居民點面狀數據，使用ArcToolbox工具箱的要素轉點工具，將居民點面狀數據轉換為點狀數據。在使用海南熱帶雨林國家公園的柵格數據進行景觀格局指數分析前，先對其柵格數據進行重分類，按照土地利用分類系統(tǒng)及代碼表將其分為五大類，之后使用ArcToolbox工具箱的柵格計算器里面的條件函數，設置為當圖層的值為居民點時賦值為1，其他則賦值為0，并將得到的圖層保存為TIF格式。接著將保存后的文件導入Fragstats4.2軟件進行相關分析。由于以上所有數據的空間參考不同，因此對所有數據進行變換后，統(tǒng)一為相同的空間參考坐標系CGCS2000坐標。鄉(xiāng)村居民點空間格局演變特征鄉(xiāng)村居民點數量變化分析隨著經濟和社會的不斷發(fā)展，基礎設施的完善和人民生活水平的提高，海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點在斑塊數量和面積上也會相應的發(fā)生變化。通過對比2000年、2010年、2020年以及2023年鄉(xiāng)村居民點（表1）得出，2000年鄉(xiāng)村居民點斑塊數量為29個，總面積為2.26km2。隨著時間的推移，鄉(xiāng)村居民點的斑塊數量和總面積卻減少了，2010年鄉(xiāng)村居民點斑塊數量為27個，總面積為1.50km2，減少了2個鄉(xiāng)村居民點，減少率為6.9%，總面積減少了0.76km2，減少率為33.6%。到了2020年，鄉(xiāng)村居民點斑塊數量達到34個，總面積為2.97km2，與2010年相比，2020年鄉(xiāng)村居民點斑塊數增加了7個，增長率為25.9%，總面積增加了1.47km2，增長率為98%。2023年，鄉(xiāng)村居民點斑塊數量為35個，斑塊數量比2020年增加了一個，增長率為2.9%，總面積卻減少到2.71km2，減少率為8.8%。但是從總體上看，海南熱帶雨林國家公園2000年到2023年的鄉(xiāng)村居民點面積整體是呈現增長趨勢的，2023年鄉(xiāng)村居民點面積比2000年鄉(xiāng)村居民點面積累計增長0.45km2，鄉(xiāng)村居民點平均面積由2000年的0.078km2/個減少到2023年的0.077km2/個，基本上保持不變。表1海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點數量統(tǒng)計Tab1StatisticsonthenumberofruralsettlementsinHainanTropicalRainforestNationalPark年份2000年2010年2020年2023年鄉(xiāng)村居民點斑塊數量（個）29273435鄉(xiāng)村居民點斑塊面積（km2）2.261.502.972.71鄉(xiāng)村居民點景觀格局指數分析2000-2023年，平均斑塊形狀指數在2000-2023年呈現下降趨勢（表2），表明海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點斑塊形狀在該時間段內逐漸趨向于規(guī)則形態(tài)；平均斑塊分維數指數通常取值在1至2之間，當該指數為1時，意味著斑塊呈現出最為簡單的規(guī)則形態(tài)；而指數越趨近于2，則分形特征愈發(fā)顯著。海南熱帶雨林國家公園內的鄉(xiāng)村居民點的平均斑塊分維數指數非常接近1，且在研究期間內變化幅度很小，這反映出人為因素對鄉(xiāng)村居民點的形態(tài)有著顯著影響，導致其呈現出較為規(guī)則的形態(tài)特點。在研究期間，斑塊個數整體上呈逐年增加的趨勢，2000-2023年期間增加了26.9%，表明鄉(xiāng)村居民點斑塊破碎度增加。2000-2023年期間，鄉(xiāng)村居民點的斑塊面積增長了19.51%，這顯示出鄉(xiāng)村居民點的用地規(guī)模正在逐步擴大，呈現出擴張的趨勢。然而，與此同時，最大斑塊所占的景觀面積比例卻呈現下降態(tài)勢，這反映出鄉(xiāng)村居民點在空間分布上趨于分散，顯示出一種分散發(fā)展的趨勢。表22000-2023年海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點規(guī)模變化景觀指數Tab2LandscapeindexofruralsettlementsizechangeinHainanTropicalRainforestNationalParkfrom2000to2023年份Year平均斑塊分維數平均斑塊形狀指數斑塊個數/個斑塊面積/km2最大斑塊所占景觀面積比例/%斑塊密度/(個/km220001.0681.594926228.510.01780.005820101.06171.500725152.280.00550.005620201.07121.597232299.520.00730.007220231.06011.465233273.150.00730.0074平均最近鄰指數分析根據平均最近鄰指數的計算原理，利用ArcGIS10.8軟件，分別將研究區(qū)域內2000年、2010年、2020年以及2023年的鄉(xiāng)村居民點面狀要素轉換成點狀數據，并且統(tǒng)計出海南熱帶雨林國家公園的總面積，最后進行平均最近鄰指數的計算，統(tǒng)計結果如表3所示。根據平均最近鄰計算結果（表3），發(fā)現2000-2023年海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點最近鄰指數基本不變，維持在0.92左右，由前面對ANN指數重新分類可知，ANN指數大于0.9，表明該研究區(qū)域內的鄉(xiāng)村居民點空間分布可初步視為隨機—離散分布模式。2000年、2010年、2020年以及2023年的ANN指數雖有輕微浮動，但是對整體來說影響不大。一般來說，鄉(xiāng)村居民點的選址是由多種因素相互作用的結果，既有自然因素，也有人文因素作用的結果。在鄉(xiāng)村居民點的空間布局與選址過程中，各類因素產生的影響各不相同，同時這些影響因素的作用強度也有明顯的差異性。表3海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點平均最近鄰計算結果Tab3CalculationresultsofaveragenearestneighborsofruralsettlementsinHainanTropicalRainforestNationalPark時間觀測值D期望值DANNZP2000年5850.176194.150.94-0.570.562010年5942.036419.460.93-0.740.462020年5180.165720.600.91-1.050.292023年5249.875638.280.93-0.780.44鄉(xiāng)村居民點時空格局演變的驅動因子分析對鄉(xiāng)村居民點時空格局演變的影響因素分析是本文研究的重點內容。通過研讀近幾年業(yè)內學者的研究成果，發(fā)現鄉(xiāng)村居民點的時空格局演變不僅僅是由單個因素決定的，而是受到地形、水源、以及人類生產活動等多種因素的綜合作用。因此，本文主要從自然因素、區(qū)位因素以及政策因素這三個維度出發(fā)，深入剖析它們對鄉(xiāng)村居民點的時空演變所產生的影響。自然因素自然因素是鄉(xiāng)村居民點形成以及發(fā)展的重要基礎，在鄉(xiāng)村居民點的布局上發(fā)揮著舉足輕重的作用。本研究主要選擇高程、坡度作為自然因素對海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點時空格局演變的影響做進一步分析。高程因素高程是描述某一個地點與海平面的垂直距離，作為最重要的自然因素之一，對鄉(xiāng)村居民點的分布和擴張有著制約作用。通過該研究區(qū)的整體地勢來看，海南熱帶雨林國家公園主要位于山區(qū)，海拔在15-1811米之間，區(qū)域內高差明顯。本文利用ArcGIS10.8軟件ArcToolbox里面的“值提取至點”工具，將研究年份的鄉(xiāng)村居民點點狀數據與高程數據進行分析，得出鄉(xiāng)村居民點位置的高程。根據分析結果（表4—表7）可知，鄉(xiāng)村居民點的分布受高程影響較大，隨著海拔的升高，鄉(xiāng)村居民點的數量呈減少趨勢。鄉(xiāng)村居民點的分布主要集中在海拔500米以下的地區(qū)，呈現出顯著的聚集特征。而在海拔超過500米的區(qū)域，其分布則相對稀少。這主要是由于地勢的限制，地勢越高，交通不便，生產和生活受到限制。表42000年不同高程范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab4Distributionofruralsettlementsindifferentelevationrangesin2000指標名稱居民點個數個數占比（%）Elevation<=250m1241.38250<Elevation<=5001655.17Elevation>500m13.45表52010年不同高程范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab5Distributionofruralsettlementsindifferentelevationrangesin2010指標名稱居民點個數個數占比（%）Elevation<=250m1037.04250<Elevation<=5001659.26Elevation>500m13.70表62020年不同高程范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab6Distributionofruralsettlementsindifferentelevationrangesin2020指標名稱居民點個數個數占比（%）Elevation<=250m1647.06250<Elevation<=5001544.12Elevation>500m38.82表72023年不同高程范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab7Distributionofruralsettlementsindifferentelevationrangesin2023指標名稱居民點個數個數占比（%）Elevation<=250m1337.14250<Elevation<=5001851.43Elevation>500m411.43坡度因素坡度是描述某個地點地面傾斜程度的量度，同樣也在一定程度上制約著鄉(xiāng)村居民點的發(fā)展，它直接影響了鄉(xiāng)村居民點的宜居性和建設難度，對鄉(xiāng)村居民點的分布和擴張起著舉足輕重的作用。一般來說，坡度越大的地方，由于地勢陡峭，不利于人們的居住和生活，因此鄉(xiāng)村居民點的數量和面積相對較少；相反，在坡度較緩的地區(qū)，地勢相對平坦，更適宜人們的居住和農業(yè)生產，因此鄉(xiāng)村居民點的數量和面積相對較多。本研究利用ArcGIS10.8軟件ArcToolbox里面的“值提取至點”工具，將研究年份的鄉(xiāng)村居民點點狀數據與坡度數據進行分析，得出鄉(xiāng)村居民點位置的坡度。根據分析結果（表8—表11）可知，2000年鄉(xiāng)村居民點在坡度小于等于5°的占比為44.83%，在坡度為5。到10°的占比為24.14%，在大于10°的占比為31.03%；2010年鄉(xiāng)村居民點在坡度小于等于5°的占比為40.74%，在坡度為5°到10°的占比為25.93%，在大于10°的占比為33.33%；2020年鄉(xiāng)村居民點在坡度小于等于5°的占比為29.42%，在坡度為5°到10°的占比為35.29%，在大于10°的占比為35.29%；2023年鄉(xiāng)村居民點在坡度小于等于5°的占比為40.74%，在坡度為5°到10°的占比為25.93%，在大于10°的占比為33.33%。概括來說，海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點主要分布在坡度10°以下、地勢平緩的地區(qū)。表82000年不同坡度范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab8Distributionofruralsettlementsindifferentsloperangesin2000指標名稱居民點個數個數占比（%）Slope<=5°1344.835°<Slope<=10°724.14Slope>10°931.03表92010年不同坡度范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab9Distributionofruralsettlementsindifferentsloperangesin2010指標名稱居民點個數個數占比（%）Slope<=5°1140.745°<Slope<=10°725.93Slope>10°933.33表102020年不同坡度范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Table10Distributionofruralsettlementsindifferentsloperangesin2020指標名稱居民點個數個數占比（%）Slope<=5°1029.425°<Slope<=10°1235.29Slope>10°1235.29表112023年不同坡度范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab11Distributionofruralsettlementsindifferentsloperangesin2023指標名稱居民點個數個數占比（%）Slope<=5°1440.005°<Slope<=10°925.71Slope>10°1234.29區(qū)位因素區(qū)位是反映自然界中的地理要素與人類社會經濟活動在空間分布上的密切關聯與相互作用。它體現了地理因素與經濟活動之間的緊密聯系，以及兩者在空間布局上相互影響。通過區(qū)位研究能夠更好地理解地理與經濟活動之間的內在聯系，為區(qū)域發(fā)展和空間規(guī)劃提供科學依據。一個地區(qū)具有某種區(qū)位優(yōu)勢，會使該地區(qū)的鄉(xiāng)村居民點聚集，還可能會影響其居民點的形態(tài)和空間分布。本研究綜合考慮了研究區(qū)域的實際情況，選取了水系、道路作為區(qū)位因素對海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點時空演變的影響進行分析。水系因素水系對鄉(xiāng)村居民點的分布具有顯著的影響。水是生命之源，是人類生存和發(fā)展的重要基礎。在鄉(xiāng)村地區(qū)，水資源的豐富程度直接影響到農業(yè)生產和居民生活的便利性。同時，河流等自然水體不僅是水資源的重要來源，同時也是天然的交通通道。在古代社會，河流是鄉(xiāng)村地區(qū)與外界聯系的重要通道，沿河流而建的鄉(xiāng)村居民點往往能夠更加方便地與外界進行交流和貿易。因此，水系作為重要的區(qū)位因素，它在鄉(xiāng)村居民點時空格局演變的影響是不可小覷的。本研究利用ArcGIS10.8軟件ArcToolbox工具箱里的緩沖區(qū)工具，在水系周圍建立多環(huán)緩沖區(qū)，得出距離水系不同距離范圍內的鄉(xiāng)村居民點。根據分析得出的結果（表12—表15）可知，鄉(xiāng)村居民點主要是分布在距離水系6000米范圍內，如海南熱帶雨林國家公園內的大廣壩水庫，附近是鄉(xiāng)村居民點高度聚集的區(qū)域。得益于豐富的水資源，便于人們的生產和生活，同時水系豐富的地區(qū)往往擁有優(yōu)美的自然環(huán)境和休閑場所，為鄉(xiāng)村景觀增添了獨特的魅力。表122000年距離水系不同范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab12Distributionofruralsettlementswithindifferentrangesofthedistanceriversystemin2000指標名稱居民點個數個數占比（%）0~2000m517.242000~4000m413.794000~6000m1241.38>6000m827.59表132010年距離水系不同范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab13Distributionofruralsettlementswithindifferentrangesofthedistanceriversystemin2010指標名稱居民點個數個數占比（%）0~2000m414.812000~4000m518.524000~6000m1140.74>6000m725.93表142020年距離水系不同范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab14Distributionofruralsettlementswithindifferentrangesofthedistanceriversystemin2020指標名稱居民點個數個數占比（%）0~2000m1235.292000~4000m617.654000~6000m926.47>6000m720.59表152023年距離水系不同范圍內鄉(xiāng)村居民點分布情況Tab15Distributionofruralsettlementswithindifferentrangesofthedistanceriversystemin2023指標名稱居民點個數個數占比（%）0~2000m925.712000~4000m720.004000~6000m925.71>6000m1028.57道路因素道路對鄉(xiāng)村居民點的分布具有重要影響。道路作為與鄉(xiāng)村居民生活聯系最密切的交通方式，其交通便利程度直接決定了鄉(xiāng)村居民點的分布密度、規(guī)模和形態(tài)。一般來說，在距離道路較近的區(qū)域，由于交通的便捷性，鄉(xiāng)村居民點的分布通常較為密集，越靠近道路，鄉(xiāng)村居民點的斑塊面積、斑塊數量以及平均斑塊面積也相對較大，形狀上也更為規(guī)則。本研究利用ArcGIS10.8軟件ArcToolbox工具箱里的緩沖區(qū)工具，建立道路的緩沖區(qū)，并分別制作研究年份的鄉(xiāng)村居民點與道路的分布圖（圖2—圖5）。通過對道路建立緩沖區(qū)，分析得出該研究區(qū)的鄉(xiāng)村居民點均分布在距離道路500米的范圍內，距離道路是比較近的。該研究區(qū)域海拔較高，多為山地，地勢起伏大，靠近道路更加方便居民的出行，減少了出行的時間和成本，提高了出行的安全性和舒適度。圖22000年海南熱帶雨林國家公園居民點和道路分布圖Fig.2DistributionofsettlementsandroadsinHainanTropicalRainforestNationalParkin2000圖32010年海南熱帶雨林國家公園居民點和道路分布圖Fig.3DistributionofsettlementsandroadsinHainanTropicalRainforestNationalParkin2010圖42020年海南熱帶雨林國家公園居民點和道路分布圖Fig.4DistributionofsettlementsandroadsinHainanTropicalRainforestNationalParkin2020圖52023年海南熱帶雨林國家公園居民點和道路分布圖Fig.5DistributionofsettlementsandroadsinHainanTropicalRainforestNationalParkin2023政策因素政策因素對海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點的分布具有顯著影響。近幾年，國家在土地利用方面出臺了一系列政策，旨在優(yōu)化土地資源配置、保護生態(tài)環(huán)境、促進農村發(fā)展以及維護農民權益。國家實施土地用途管理制度，具體將土地劃分為農用地、建設用地以及未利用地三大類別。在此過程中，國家嚴格控制農用地向建設用地的轉變，并嚴格管理建設用地的總量，以維護土地資源的合理利用。同時，對于耕地這一特殊類型的土地，國家實行嚴格的保護措施，確保其可持續(xù)利用。這樣的土地用途管制制度旨在促進土地資源的合理配置，保障國家經濟社會的穩(wěn)定發(fā)展。有關政策還強調對生態(tài)環(huán)境的保護，明確生態(tài)功能區(qū)劃和生態(tài)保護紅線的落實，加強對土地開發(fā)建設的審批和監(jiān)管，嚴格控制非法占地行為確保土地的合理使用?；谝陨险撸Ｄ蠠釒в炅謬夜珗@在控制人口規(guī)模方面制定了社區(qū)人口遷入、遷出與戶籍管理辦法，鼓勵社區(qū)實施生態(tài)移民，逐步縮小人口規(guī)模。實施流動人口居住證管理制度等管控措施，控制社區(qū)人口規(guī)模的不合理擴大。在用地規(guī)模上，嚴格審批新增住宅用地，及時退出已搬遷村莊的原有建設用地。同時，規(guī)范社區(qū)內居民的生產生活活動，嚴格控制耕地擴張，盡可能減少其生產生活對熱帶雨林國家公園的干擾?？偟膩碚f，海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點的時空演變與其相關政策是密不可分的。結論與展望結論本研究采用了景觀格局指數法、平均最近鄰指數法分析了海南熱帶雨林國家公園2000年、2010年、2020年和2023年鄉(xiāng)村居民點時空格局演變特征及其驅動因素，得出的結論主要有如下幾點：（1）近20年以來，海南熱帶雨林國家公園內鄉(xiāng)村居民點的數量和面積有所增長，總體上看，鄉(xiāng)村居民點是呈現分散發(fā)展的。但是從局部地區(qū)看，該研究區(qū)鄉(xiāng)村居民點也存在聚集區(qū)，呈現出“大分散、小聚集”的特點，2010年之前主要是集中在研究區(qū)的中部靠近東西部的東河鎮(zhèn)、王下鄉(xiāng)、什運鄉(xiāng)以及紅毛鎮(zhèn)這四個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，到了2020年之后則主要是集中在東河鎮(zhèn)、王下鄉(xiāng)、什運鄉(xiāng)以及紅毛鎮(zhèn)、南圣鎮(zhèn)和本號鎮(zhèn)，新增加了兩個鄉(xiāng)村居民點聚集區(qū)。通過平均最近鄰法分析可知，海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點在分布上是呈現隨機—離散分布的。（2）鄉(xiāng)村居民點的空間格局演變是一個復雜的過程，其演變主要受到自然因素、區(qū)位因素以及政策因素等多重因素的共同影響。在這些因素中，自然因素無疑扮演著至關重要的角色，深刻影響著鄉(xiāng)村居民點的分布和發(fā)展態(tài)勢。通過對這些因素的綜合考量，我們能夠更加全面地理解鄉(xiāng)村居民點的空間格局演變規(guī)律，進而為鄉(xiāng)村地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展提供有益的參考和啟示。該研究區(qū)為國家公園，處于山區(qū)，海拔相對較高，因此其鄉(xiāng)村居民點的形成和發(fā)展主要是在海拔較低、坡度較緩、水系豐富且靠近道路的地方。同時在熱帶雨林國家公園內實施的一系列政策，不僅影響著鄉(xiāng)村居民點的分布狀況，而且在一定程度上引導并調控著鄉(xiāng)村居民點用地的演變格局。這些政策對于遏制鄉(xiāng)村居民點用地的無序擴張起到了一定約束作用，同時，它們也有效地促進了鄉(xiāng)村居民點的優(yōu)化布局，為打造更加和諧美好的鄉(xiāng)村環(huán)境提供了有力的支持。展望本研究以海南熱帶雨林國家公園為例，運用GIS空間分析、數理統(tǒng)計、景觀格局指數、平均最近鄰等方法，圍繞鄉(xiāng)村居民點時空格局演變這一話題，從自然因素、區(qū)位因素和政策因素方面分析了影響鄉(xiāng)村居民點的形狀、規(guī)模和空間布局，其研究結果可為后續(xù)鄉(xiāng)村居民點的優(yōu)化布局等方面提供一定的參考。然而，由于本人的研究水平有限，時間比較緊迫，數據獲取的難度也比較大，因此本文仍有許多不足的、需要完善和改進的地方。具體包括：第一，影響鄉(xiāng)村居民點時空演變格局的因素是很多且復雜的，是所有因素綜合作用的結果。本研究由于受到資料的限制且沒有去進行實地考察，缺乏相關的人口數據、經濟數據、農民對相關政策的想法等數據，沒有在社會經濟方面分析其對鄉(xiāng)村居民點時空演變的影響。第二，本研究僅僅運用景觀格局指數、GIS空間分析法分析了海南熱帶雨林國家公園鄉(xiāng)村居民點的演變及其影響因素，沒有對這些因素對居民點演變的影響做更深入的定量分析，后續(xù)需要做進一步的深化研究。參考文獻[1]杜婉婷,李淑杰,黃夢佳等.琿春市農村居民點時空變化及驅動因素分析[J].上海國土資源,2019,40(1):35-40+67.[2]姜轉芳,頡耀文,李汝嫣,賀思嘉．基于GIS的干旱區(qū)綠洲農村居民點格局演變研究:以甘肅河西地區(qū)為例[J]．生態(tài)與農村環(huán)境學報,2019,35(3):324-331.[3]李雨蔚.吉林省通化縣農村居民點時空格局演變特征及其驅動因子研究[D].吉林農業(yè)大學,2023.[4]張晗,趙小敏,歐陽真程.贛東北低山丘陵區(qū)農村居民點時空演變格局及影響因素研究——以江西省貴溪市為例[J].江西農業(yè)大學學報,2019,41(2):380-393.[5]海貝貝,李小建,許家偉.鞏義市農村居民點空間格局演變及其影響因素[J].地理研究,2013,32(12):2257-2269.[6]李紅波,張小林.國外鄉(xiāng)村聚落地理研究進展及近今趨勢[J].人文地理,2012,27(4):103-108.[7]宋偉,程葉青,林丹等.快速城鎮(zhèn)化背景下鄉(xiāng)村居民點時空演變及其驅動因素——以海口市為例[J].經濟地理,2020,40(10):183-190.[8]何建華,賈寧,李亞靜等.青藏高原東北部河湟谷地農村居民點布局優(yōu)化[J].農業(yè)工程學報,2021,37(14):258-265.[9]周海濤,寧小莉,張雪峰等.基于maxEnt模型的包頭市達茂旗居民