尽管全球各国都在努力弥合其日益扩大的城乡差距，但快速的城镇化进程依然造成了各国乡村地区土地利用、人口结构和经济形态的剧变。这些变化加剧了现有乡村地区发展的不平衡、不充分，促使人们呼吁通过持续地规划、治理和优化乡村地域系统以实现城乡共同繁荣和乡村振兴，这一点在中国得到了广泛的重视和实践。乡村聚落作为乡村地域系统中居业协同功能的集中表达和空间投影，在社会、经济和生态广泛影响的背景下起到了关键表征作用。正如联合国2030年可持续发展目标（SDGs）所强调，解决这些影响及其之间的复杂交互作用对于消除贫困、促进可持续经济增长和提高人类福祉，并为实现共享繁荣的全球号召做出贡献至关重要。乡村聚落常因人口外流而呈现多样化演替，并在全球化、城镇化和气候变化的激流中被席卷，但由于其本身形态的复杂性和乡村地区数据收集与分析的高成本，造成缺乏可靠的实时信息来监测和追踪其响应情况，进一步阻碍了适当政策和策略的实施，可能进一步加剧乡村发展的不平衡、不充分。因此，准确、适当详细的空间信息（最好是实时的）的可用性对于政策制定、规划设计和推动区域和全球的乡村发展战略至关重要。

为了满足这一迫切需求，来自中国科学院地理科学与资源研究所的Liu等人最近发表在《Science Bulletin》上的研究面向乡村聚落提出了一种新颖且高效的制图模型，通过多源地理空间数据的融合计算结合拓扑形态分析方法自动生成乡村聚落精细边界，并在中国北部快速城镇化的京津冀地区得到了应用验证。该模型利用高分辨率卫星影像和空间自相关度量方法来捕捉复杂乡村环境下各种土地利用类别与不断变化的社会经济条件之间的复杂关系，促进了对乡村聚落多层级特征时空趋势的自动化监测。在深度挖掘遥感数据以识别乡村土地利用格局的同时，能够从庞大的对地观测数据集中提取详细且相关的信息，从而显著提升我们对乡村聚落演化规律的精细理解，并生成能够促使更合适的管理干预的知识。利用空间分析技术和地理统计建模，该模型涉及对多时态卫星影像、地形图和土地利用数据的分析，结合参与式制图，捕捉到尽可能广泛的乡村地域系统特征及其动态变化。此外，Liu等人还识别出了乡村聚落四种密集时序变化模式，揭示了不同县域乡村聚落的演变路径，充分展示这些不同变化模式的空间分异特性。而这些模式识别结果及其细粒度量化对于区域规划者在促进经济增长的同时保护乡村资源潜力具有重要价值。

总之，该项研究通过整合多源地理空间数据，揭示详细的空间配置及其动态变化，并利用时序分析、动态建模和多源数据处理，增强了我们对乡村聚落演变的定量理解，为区域规划和乡村发展策略提供了具体的科学依据。不仅揭示了乡村地区的空间结构和时间变迁，还为乡村地理学研究的未来发展和乡村空间可持续治理的推进开辟了新的前景，标志着乡村地理学向更加集成化、适应性和响应性框架的转变，能够驾驭新时代乡村景观的复杂性。可以预见，随着城镇化的不可阻挡进程，人口迁移、耕地撂荒、乡村空心化和城乡差距扩大现象的发生在全球各国都有可能变得愈发频繁。因此，在全球城乡转型发展过程中识别乡村地域系统的各种演变形式，对于全球变化背景下的乡村地理学具有重要意义。未来研究可能要进一步考虑在气候变化和全球化、城镇化过程中，从人地系统科学的角度构建一个协调的自然-社会发展指数，定量评估在多重目标背景下的乡村可持续发展潜力，并通过类似该项研究的定量化建模方法提供了对乡村地域系统转型的独特见解，进而有助于针对性的政策干预和协调的城乡规划，以实现可持续的城乡融合发展。

【本文作者】Michael E. Meadows，现任国际地理联合会主席，同时担任南京大学地理与海洋科学学院教授，南非开普敦大学环境与地理科学系高级研究学者。

【原文链接】https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.04.028