Multi-scale OPGD uncovers spatial pattern and influencing factors of rural settlements in the Minjiang River Basin
Shanghui Li · Zhipeng Zhu · Xinxin Xia 等 5 人
利用多尺度最优参数地理探测器分析闽江流域农村居民点空间格局及影响因素。
使用CLCD数据，结合最邻近指数、核密度、热点分析和最优参数地理探测器。
农村居民点呈集聚分布，NDVI和路网密度为主要驱动因素，交互作用增强。
可延伸至山区农村居民点优化布局，结合多源数据与多尺度分析，探索地形与交通交互影响。
论文聚焦流域尺度乡村聚落空间格局与影响因素，方法严谨，对复杂地形区乡村规划有参考价值，但时效性较低。
快速城市化与工业化正在重塑乡村系统，亟需对其空间格局及驱动机制进行深入分析。本研究基于年度中国土地覆盖数据集（CLCD）提取的农村居民点用地数据，对2020年岷江流域（MRB）农村居民点进行了横截面分析。居民点规模定义为每个分析网格单元内农村居民点用地的总面积，并采用空间分析方法刻画其特征。运用平均最近邻指数（ANN）、核密度估计（KDE）和热点分析等空间分析方法表征农村居民点的空间格局。通过尺度敏感性测试确定最优分析网格，进而应用最优参数地理探测器（OPGD）探究居民点规模空间分异的关联机制。结果表明：（1）岷江流域农村居民点在全球尺度上呈现显著的集聚分布格局（R = 0.698，Z = −30.08），表现为“一主核多副核”的空间结构及明显的西北—东南轴向特征，空间重心显著偏向沿海低地。（2）在六种测试尺度中，4 km网格尺度产生的平均q值最高。（3）因子探测显示，归一化植被指数（NDVI，q = 0.116）和路网密度（q = 0.091）对居民点规模分异具有最强的空间分层解释力。（4）所有因子交互作用均呈现增强效应，其中路网密度与地形起伏度之间的非线性增强最为显著（q = 0.147）。上述发现为岷江流域差异化乡村规划提供了决策支持，也为复杂地形区域的空间格局及影响因素研究提供了有价值的参考。