1、第 43 卷 第 2 期2023 年 2 月Vol.43，No.2Feb.，2023热带地理TROPICAL GEOGRAPHY多源数据支撑下的乡村发展活力识别及其活化路径以广州市从化区221个乡村为例张颖诗，冯艳芬，蔡世荣，王芳，龚建周，骆海燕（广州大学 地理科学与遥感学院，广州 510006）摘要：以广州市远郊从化区的221个乡村为研究对象，基于多源地理空间数据及社会经济统计数据，构建乡村发展活力指数、乡村活化价值评价指标体系，分别测算2020年从化区各乡村的发展活力和多维活化价值，采用等级赋值及组合矩阵方法划分乡村活化类型，并提出相应的活化路径。研究发现：1）发展活力处于中等及以下水平的
2、乡村占62.89%，乡村发展较滞后，空间上呈“十”字形分布格局，高及较高水平的乡村紧邻所在镇（街）的中心，低水平的乡村多分布在从化区西部和北部。2）乡村多维活化价值分异显著，资源活化价值水平总体偏低，生产和生活活化价值处于中等水平，生态活化价值处于优良水平，综合活化价值以中等级及以上为主，活化潜力较大，呈“西南高、东北低”的分布格局。3）乡村活化类型以优先活化型为主（42.99%），活化策略为加强乡村产业融合及实施规划设计；其次是生态引领型（28.96%），活化方向是在注重生态保护的前提下发展生态乡旅；强化提升型乡村占比最低（28.05%），活化重点是激活乡村物业出租经济、促进农用地流转及完善
3、生活保障。关键词：乡村发展；活力识别；活化价值；活化路径；广州市从化区中图分类号：F327 文献标志码：A 文章编号：1001-5221(2023)02-0281-12DOI：10.13284/ki.rddl.003626 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：乡村发展是一个特定乡村地域系统的农业生产协调、经济稳定增长、社会和谐进步、环境不断改善、文化接续传承的良性演进过程（李裕瑞 等，2011），但随着城镇化及工业化进程的快速推进，城乡要素的不均衡流动造成乡村产业滞后（刘彦随，2018）、人口老龄化（张伟 等，2021）、宅基地空废化（刘兆军 等，2020）和生态环境恶化（王永生 等，20
4、18）等衰退困境。当前，中国城乡发展已进入转型重构期（李智 等，2017），乡村发展与乡村振兴作为区域发展的重要内容，已成为中国政府工作的重点。2017年十九大提出乡村振兴战略，加快推进农业农村现代化，确立到2050年实现乡村全面振兴的目标（规划实施协同推进机制办公室，2022）。新形势下如何提升乡村发展活力、破除乡村衰退困境已成为亟需解决的重要问题。乡村发展作为促进城乡融合发展、构建新型城乡关系的重要环节，一直是学界长期关注的重点与焦点。国外研究主要聚焦于通过乡村性指数的构建及优化探究乡村发展问题（Caschili et al.,2015），包括总结乡村发展特征（Berdegu et al.
5、,2015）、关注乡村发展政策（Toni et al.,2021）、开展乡村建设规划（Clark et al.,2007）等方面，认为乡村发展需要抑制其边缘化的倾向。相比之下，中国对乡村发展问题的研究更为系统和深入，主要围绕乡村发展的水平测度与差异特征（冯艳芬 等，2018；罗静 等，2019）、驱动机理与影响效应（刘自强 等，收稿日期：2022-08-06；修回日期：2022-09-29基金项目：国家自然科学基金项目（42071262；42071123）；广州市哲学社会科学发展“十三五”规划项目（2020GZYB90）作者简介：张颖诗（1998），女，广东广州人，硕士研究生，研究方向为乡村地
6、理与土地资源利用，（E-mail）；通信作者：冯艳芬（1976），女，广东清远人，副教授，博士，研究方向为乡村地理与土地资源利用，（E-mail）。张颖诗，冯艳芬，蔡世荣，王芳，龚建周，骆海燕.2023.多源数据支撑下的乡村发展活力识别及其活化路径以广州市从化区221个乡村为例.热带地理，43（2）：281-292.Zhang Yingshi,Feng Yanfen,Cai Shirong,Wang Fang,Gong Jianzhou,and Luo Haiyan.2023.Identification and Activation Pathways of Rural Development
7、 Vitality through Multi-Source Data:A Case Study of 221 Villages in Conghua District,Guangzhou.Tropical Geography,43(2):281-292.43 卷热带地理2018；张荣天 等，2021）、类型分化与发展潜力（张正峰 等，2020；何杰 等，2020）等多个主题进行探讨，发现东部沿海地区的乡村发展水平普遍高于中西部内陆地区（周扬 等，2019），资源禀赋（刘玉 等，2019）、经济条件（张荣天 等，2021）、交通区位（杨忍 等，2019）等要素是使乡村发展水平呈现明显区域差异的
8、重要影响因素。在此基础上，也有研究针对乡村活化展开探讨，聚焦乡村人居环境的整治活化（蔡雪艳 等，2021）及乡村文化的活态传承（薛芮 等，2022）。总体上，现有乡村发展研究成果丰硕，但仍存在一些不足：1）研究区域上，中西部地区是乡村发展研究的热点，对东南沿海大城市的乡村发展问题的关注相对欠缺。2）研究内容上，侧重于探讨乡村发展的演化规律，从活力与活化视角探索乡村活化价值与活化类型的研究较为少见。3）研究尺度上，多聚焦于区域、省域、市域等宏观层面，较少关注村域微观层面，难以准确揭示乡村发展与活化的类型分化与趋势差异。大城市作为中国城镇化与工业化快速演进的重要载体，其内部的乡村发展差异显著，与近
9、郊乡村相比，远郊乡村的生产要素流失较严重，大部分乡村面临资源闲置、产业停滞与环境恶化等严峻问题（耿慧志 等，2019）。鉴于此，本文选择广州市远郊从化区为研究对象，基于村级尺度，利用多源地理空间数据及社会经济统计数据，构建乡村发展活力指数，建立包括资源、生产、生活和生态等维度在内的乡村活化价值评价体系，测算2020年从化区各乡村的发展活力及多维活化价值，探讨乡村活化的不同类型及活化路径。以期为当地政府制定乡村发展规划、开展乡村振兴工作提供参考。1 研究区概况与数据来源 1.1研究区概况从化区位于广州市东北部，地处珠三角到粤北山区的过渡地带，地势自北向南倾斜，东北高，西南低，地形呈阶梯状（图1）
10、。从化区辖271个社区及行政村，土地总面积为1 974.50 km。2020年末从化区常住人口71.98万人，占广州市常住人口的3.84%；城镇化水平为45.80%，比广州市城镇化水平低40.39%；地区生产总值386.31亿元，占广州市地区生产总值的1.54%；人均生产总值53 669元，仅为广州市人均生产总值的39.74%（广州市统计局，2021）。由此可见，从化区属于广州市内欠发达的区域，其社会经济发展总体水平落后于广州市平均水平。本研究主要关注乡村的发展活力及其活化价值，考虑到社区的城镇化水平较高，以及从化区拥有的2个大型国有林场，因此剔除了48个社区、流溪河林场和大岭山林场，最后保留
11、221个行政村作为评价单元。1.2数据来源数据主要包括从化区村级行政边界数据、土地利用数据、夜间灯光数据、POI数据、DEM数据、NPP数据、道路数据和社会经济统计数据，数据来源见表1所示。1.3数据预处理1.3.1夜间灯光数据处理考虑数据的完整性与数据质量，选取2018年9、10、11月3期共15幅LJ1-01夜间灯光遥感影像作为数据源。以从化区行政边界为掩膜提取研究区的夜间灯光数据，进行辐射校正及去噪处理，再采用平均值法对年内不同时期夜间灯光影像的像元亮度值进行稳定性校正。计算公式为（胡云锋 等，2018）：DN()t，i=DN(a，i)+DN(b，i)+DN(c，i)+DN(o，i)/1
12、5（1）式中：DN()t，i为校正合成影像 t 像元 i 的亮度值；DN()a，i，DN()b，i，DN()c，i，DN()o，i分别为 2018年不同时期夜间灯光影像像元 i的亮度值；a、b、c o分别为1、2、3 15。1.3.2POI数据处理POI数据经由高德地图官方网站提供的应用程序编程接口（API）爬取获得，图1研究区位置与地形分布Fig.1Location and topography of the study area282张颖诗等：多源数据支撑下的乡村发展活力识别及其活化路径以广州市从化区221个乡村为例2 期经过筛选得到 10 390 条 POI数据，包括名称、地址、类型和经
13、纬度等信息。为进一步获得各乡村的服务设施分布情况，利用核密度估计法获取相关数值。核密度估计法是空间分析中一种非参数的表面密度估计统计方法，原理是确定一个固定的核函数带宽作为搜索半径，通过测度搜索半径内的点样本来估计点的密度。计算公式为（王远飞 等，2007）：fh(x)=i=1n1nhk(x-xih)（2）式中：fh（x）为服务设施分布的核密度测算值；n为服务设施的样本数量；h为带宽；k为核函数；x-xi是估值点x到要素点集 x1，xn 之间的距离。鉴于本研究利用核密度估计法提取乡村服务设施的分布信息，参照已有研究（厉飞 等，2021；朱泽 等，2021），并结合从化区乡村的实际情况，经比较后
14、最终确定带宽（h）为500 m。2 研究方法 2.1乡村发展活力测度2.1.1发展活力指数测算乡村发展受人口流动、经济发展和生态环境等因素的影响（杨忍 等，2020），会形成不同水平的乡村发展活力，表征乡村发展的状态。夜间灯光数据作为一种表征人类活动强度的遥感影像数据，能更客观地反映事物的实际情况，被广泛应用于人口空间分布、贫困区域识别和社会经济发展等研究中（陈颖彪 等，2019），但受限于影像分辨率，其在中小尺度的研究上具有一定的不确定性（肖东升 等，2019）。而POI作为一种社会感知数据，其空间分布模式直观反映人类活动特征和社会经济发展情况（郑洪晗 等，2019）。因此，以POI数据为辅
15、助来提高夜间灯光数据对人类活动强度的表征能力。鉴于现有研究（厉飞 等，2021；占玮 等，2021），基于夜间灯光数据和POI数据权重相同的前提下，利用二者与人类社会经济活动强度的正相关性，通过数学均值法构建夜间灯光亮度值与POI核密度值的综合指数（G），计算公式为（厉飞 等，2021）：G=LJi Pi（3）式中：G为LJ&POI综合指数；LJi为i点夜间灯光亮度值；Pi为i点POI核密度值。人类社会经济活动的开展多以建设用地为基础，为保证各乡村发展活力的可比性，以单位建设用地的G指数作为衡量乡村发展活力水平的指标，即乡村发展活力指数（H）。该指数越大，乡村发展活力水平越高。计算公式为：H=
16、G/S（4）式中：S为乡村建设用地面积。2.1.2发展活力指数验证为验证乡村发展活力指数构建的合理性与准确性，采用多元线性回归模型，以乡村发展活力指数为因变量，从人口、经济、土地等要素选取6个指标，进行乡村发展活力与人类社会经济活动之间的统计学分析。多元线性回归模型为：Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+（5）式中：Y 为乡村发展活力指数；X1、X2、X3、X4、X5、X6分别为人口密度、夜间灯光强度、村集体经济收入、单位面积POI数量、道路交通密度、乡村建设用地比重；b0为常数项；b1、b2、b3、b4、b5、b6为回归系数，其数值大小决定自变量的影响程度；为随机误差。2.2乡村活化价值测度2.2.1活化价值评价指标体系构建乡村发展过程中蕴含着经济、生活、生态、文化等多种价值，这既是乡村发展的外在表现，也是乡村保持活力的根基所在。综合考虑指标选择的系统性、目的性和可操作性等基本要求，在借鉴相关研究（刘玉 等，表1 数据来源说明Table 1Data source description数据名称行政边界数据土地利用数据珞珈一号（LJ1-01）夜间灯光数
