跨行政区地理情境下高原—山地乡村聚落周转动态研究——以中国云南省为例

《Land》：Rural Settlement Turnover Across Cross-Administrative Geographical Contexts in a Plateau–Mountain Region: Evidence from Yunnan, China

　　

：行政边界与净面积变化可能掩盖地理异质性山地环境中乡村聚落的动态特征。本研究以中国云南省为对象，采用状态—平衡—过程—界面（state–balance–process–interface）分析框架，考察上述两类信息损失。基于1990、2000、2010及2020年30 m分辨率土地利用数据，研究人员绘制了聚落持续、新增与消失的空间分布。在1 km格网上划定五类跨行政区地理情境单元（GCU），并在10 km格网上比较周转发生概率与条件正强度。结果显示，1990–2020年间聚落面积净增384.29 km2，而累计周转量达1690.36 km2，为净增量的4.40倍；经即时反转保守过滤后，周转量降至1117.16 km2，仍为净增量的2.91倍。两种估算均保持2010–2020 > 2000–2010 > 1990–2000的时序排序，但过滤后早期周转仅保留9.46%，其绝对量对时间一致性尤为敏感。2010–2020年间，近乎零净变化（?20.09 km2）与显著周转并存（基线及保守核算分别为916.28与699.56 km2）。各GCU在聚落状态、净平衡与周转方面的排序存在差异：湖盆（Lake–Basin）情境密度与周转强度最高，丘陵—山地过渡（Hill–Mountain Transition）情境贡献最大绝对净增量，而高山峡谷（Alpine Canyon）情境几乎无周转。耕地为聚落新增的主要来源（占累计增量的71.88%），其他建设用地则日益成为聚落消失的主要去向。独立地理参照与空间分块行政比较支持GCU的地理相关性与适度增量信息。该框架为区域监测与规划评估识别出对比鲜明的土地利用转变；其更广泛应用需依托本地化情境定义与独立检验，且不用于推断政策效应或生态系统状况。

论文解读文章

一、研究背景与问题

乡村聚落将居民生活与生产活动同支撑其运行的土地系统紧密相连。在山地与边缘区域，城镇化、人口迁移、农业转型、基础设施建设、人口减少与土地撂荒往往在邻近地区同时发生，而海拔、起伏度、岩溶水文、盆地低地与可达性进一步分化了这些演变轨迹。既有研究已从空间重构、村庄生命周期、土地利用转型及可持续乡村发展等角度展开探讨，但区域比较仍面临两类信息损失：其一，行政单元（如县、乡镇）的边界可能割裂连续的山脊—河谷系统、岩溶地貌、湖盆或边境走廊，导致环境过程与治理边界错位，聚合后的统计关系发生扭曲；其二，仅依赖端点面积与净变化可能掩盖同期发生的新增与消失。相同的净增量既可能源于有限扩张，也可能来自大规模且相互抵消的双向转换。因此，有必要在空间比较单元与变化指标所表征的过程两方面同时加以改进。

云南省提供了检验上述两类问题的理想场所。湖盆、岩溶山地、丘陵—山地过渡带、高山峡谷与边境走廊在省内近距离共存，其生物物理与区位组合常跨越县界与州界。在此背景下，本研究旨在回答三个问题：第一，知识引导的规则能否生成可复现且与独立地理参照一致、并在行政类别之外提供增量信息的地理情境单元（GCU）；第二，聚落存量、净平衡、周转及源—目的地构成在各GCU间如何变化，零值与初始存量又如何影响比较；第三，哪些发现在替代空间支撑、分类规则、时间一致性诊断与空间依赖检验下保持稳健。

二、研究内容与核心结论

研究人员构建了基于GCU的状态—平衡—过程—界面分析框架，将乡村聚落变化的四个维度加以区分：密度描述聚落集中程度，净变化记录新增与消失的平衡，周转量测度二者的合计规模，源—目的地构成则识别连接这些转换的土地利用类别。这一区分在2010–2020年间表现得最为清晰：该时段净变化仅为?20.09 km²，接近零，但基线周转量高达916.28 km²，保守核算亦达699.56 km²。全时段累计净增384.29 km²，而累计周转量达1690.36 km²（基线）或1117.16 km²（过滤后），周转量分别为净增量的4.40倍与2.91倍。两种核算均保持2010–2020 > 2000–2010 > 1990–2000的时序排序，但即时反转过滤仅保留早期周转的9.46%，表明早期绝对量对时间一致性高度敏感。

GCU比较揭示了强烈的指标依赖性。湖盆（Lake–Basin）情境拥有最高的2020年聚落密度（5.3122%）与2010–2020年条件正周转强度（中位数0.2312% yr^?1）；丘陵—山地过渡（Transition）情境贡献了最大绝对净增量（+228.7458 km²），部分源于其广阔面积；高山峡谷（Alpine Canyon）情境几乎无周转，其界定性特征为结构性稀疏而非可靠估计的低强度。周转发生概率在各GCU间差异显著且跨时段稳定（Cramér's V约0.27，分块置换p = 0.0001），而条件正强度差异随时间波动（ε² = 0.0966、0.0491、0.1061），2000–2010年区分最弱，2010–2020年最强。源—目的地构成方面，耕地始终为聚落新增的主导来源（各时段占72.83%、69.52%、74.44%，累计71.88%），而聚落消失去向中耕地占比从79.02%降至47.12%，其他建设用地占比从2.00%升至37.86%，反映出土地利用转变结构的显著变化。

三、主要技术方法

研究采用多尺度空间分析框架：30 m分辨率CNLUCC/LUCC土地利用数据（1990、2000、2010、2020年，源自中国科学院资源环境科学数据中心RESDC）记录聚落变化；1 km格网汇总地形、水文、岩溶、边境等情境输入以划定GCU；10 km格网（KEEP20有效面积阈值、DOM60主导阈值）支撑统计比较。GCU划定采用固定优先级规则（高山峡谷>湖盆>岩溶>边境走廊>过渡），由四个二值输入层可完全复现。统计推断采用两部件框架：周转发生用卡方检验与Cramér's V（50 km空间分块置换），条件正强度用Kruskal–Wallis检验与ε²效应量及Dunn–Holm两两比较。稳健性检验涵盖5/10/20 km空间支撑、DOM50–DOM80阈值、替代分类规则、即时反转过滤、初始存量归一化、Moran's I、空间稀疏化、分块自举与Conley HAC。独立地理参照（中国1:100万地貌数据集、全球岩性图GLiM）评估GCU地理一致性，50 km空间分块留出法比较行政类别与GCU的增量预测信息。

四、研究结果

3.1 GCU格局、可复现性与地理一致性

最终分类覆盖387,587个有效1 km格网，过渡情境占58.00%，边境走廊15.87%，岩溶14.14%，高山峡谷7.89%，湖盆4.10%。从存档输入层按固定优先级重跑可完全复现全部格网分类。独立地貌数据显示湖盆情境平地比例高出其他情境0.764（95%置信区间0.718–0.814），高山峡谷高海拔与高起伏比例分别高出0.655与0.660；GLiM碳酸盐岩覆盖率在岩溶情境平均66.8%，其他情境仅11.3%。行政区内GCU混合普遍：68.2%的县含至少两类GCU，全部16个州均含至少两类。50 km分块留出检验显示，在州级基线基础上加入GCU使周转发生Brier分数降低2.06–2.44%，正强度对数均绝对误差降低3.84–6.25%。

3.2 省级聚落存量、净变化与周转

聚落面积从1990年1355.0823 km²增至2010年1759.4595 km²，2020年降至1739.3742 km²。累计新增1037.3238 km²、消失653.0319 km²，基线周转1690.3557 km²，过滤后1117.1556 km²。基线周转从1990–2000年100.9512 km²升至2000–2010年673.1244 km²及2010–2020年916.2801 km²，时序排序在过滤后保持，但早期仅保留9.46%。

3.3 各GCU聚落状态、净平衡与周转

湖盆情境密度最高（5.3122%），过渡情境绝对净增最大（+228.7458 km²），湖盆情境2010–2020年条件正周转强度最高（0.2312% yr^?1）。周转发生比例在湖盆从98.0%升至100%，岩溶从31.1%升至39.8%，过渡从33.5%升至41.5%，边境走廊从22.2%升至33.3%，高山峡谷始终接近零。分块置换检验各时段p = 0.0001。条件正强度效应量ε² = 0.0966、0.0491、0.1061，湖盆情境在各时段均显著高于其他情境。

3.4 聚落新增来源与消失去向

耕地为各时段聚落新增主导来源（累计71.88%），草地（13.03%）与林地（12.01%）次之。聚落消失去向中耕地占比持续下降（79.02%→55.39%→47.12%），其他建设用地占比持续上升（2.00%→13.82%→37.86%）。GCU间构成差异显著：湖盆情境81.1%的新增来自耕地，消失主要去向为耕地（47.8%）与其他建设用地（43.8%）；边境走廊情境耕地仅占新增43.3%，林地占39.6%。

3.5 稳健性与敏感性

时序排序（2010–2020 > 2000–2010 > 1990–2000）在5、10、20 km格网及替代分类规则下均保持。DOM60排除705个混合格网（17.7%），这些格网在各时段均比指定格网更活跃（发生比例39.86–48.79%对29.98–37.93%）。过滤后周转保留率从早期9.46%升至末期76.35%。Moran's I为0.386–0.403（发生）与0.221–0.313（正强度），20 km稀疏化后差异在绝大多数重复中保持显著。

五、讨论与结论

讨论部分强调，状态、平衡、过程与界面的区分回答了不同问题，尤其揭示了2010–2020年近零净变化与高周转并存所隐含的抵消性转换信息。GCU作为行政比较的补充层，其可复现性、独立地理一致性与适度增量预测信息从三个不同维度支持其有效性。源—目的地构成表明耕地持续为聚落新增主要来源，而其他建设用地日益成为聚落消失的重要去向，这一转变在仅关注扩张的评估中容易被忽视。各GCU对应不同的规划评估优先序：湖盆情境需关注存量用地、再利用机会与耕地—建设用地转换；岩溶情境需评估聚落适宜性、水土约束及林草地转换；过渡情境需监测其广域低密度聚落景观；高山峡谷需开展本地化的灾害与环境评估；边境走廊需监测走廊节点与林地—聚落转换。

结论指出，将跨行政区地理情境单元与聚落状态、净平衡、周转及源—目的地构成相结合，比行政聚合或净变化单独使用能提供更完整的区域诊断。云南省聚落面积1990–2020年净增384.29 km²，而累计周转量达1690.36 km²（基线）或1117.16 km²（过滤后），双向土地转换可与有限净变化并存。地理分化强烈依赖指标选择：湖盆情境密度与周转强度最高，丘陵—山地过渡贡献最大绝对净增，高山峡谷呈结构性稀疏。该框架的核心贡献在于将本地化地理情境、双向变化核算与显式稳健性评估整合于统一空间分析结构之中，旨在补充而非替代行政单元，其应用需本地化情境定义与独立检验，且应视为诊断工具而非政策因果或生态系统状况的证据。