滇東南巖溶山區(qū)農村耕地時空演變分析

黃冠睿，底 鑫

(昆明理工大學國土資源工程學院,云南昆明 650093)

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滇東南巖溶山區(qū)農村耕地時空演變分析

黃冠睿，底 鑫

(昆明理工大學國土資源工程學院,云南昆明 650093)

摘 要：基于探索性空間數據分析模型,運用空間自相關統(tǒng)計分析方法,以云南省硯山縣為例,對2007—2013年村域人均耕地面積的地理空間分布進行時空演變特征分析。結果表明,研究區(qū)人均耕地面積差異存在小幅波動;研究區(qū)各個行政村人均耕地面積存在著顯著的空間集聚特征,且其全局Moran’s I均為正;研究區(qū)人均耕地面積的HH和LL區(qū)域類型在時空上存在明顯的分異情況,且宏觀空間分異特征表現為西高東低的空間格局;區(qū)域差異、資源承載、交通狀況、氣候變化、農業(yè)基礎設施和城市化進程等原因是造成耕地面積空間差異的主要原因。

關鍵詞：人均耕地面積;空間格局;硯山縣

文獻著錄格式:黃冠睿,底鑫.滇東南巖溶山區(qū)農村耕地時空演變分析[J].浙江農業(yè)科學,2016,57 (4):590-594.

耕地既是重要的生產資料,也是基本的社會保障。近年來,隨著我國工業(yè)化與城鎮(zhèn)化的飛速發(fā)展,耕地資源非常緊缺,耕地資源生態(tài)環(huán)境遭到嚴重破壞,耕地后備資源的匱乏及農業(yè)結構調整的壓力,使得耕地資源問題日益凸顯。我國是人口眾多、土地資源相對稀缺的國家,耕地問題一直以來都是國民關注的焦點[1]。由于巖溶山區(qū)地形地貌錯綜復雜,生態(tài)環(huán)境非常脆弱,水土流失嚴重,經濟發(fā)展較為緩慢,農業(yè)基礎設施較差,因此,重視巖溶山區(qū)耕地資源的動態(tài)變化研究,即了解并掌握耕地的數量、質量及空間變化動態(tài),分析其變化機制,對合理開發(fā)、利用與保護耕地面積,協(xié)調經濟發(fā)展和耕地保護的關系,保持耕地的總量動態(tài)平衡,調整優(yōu)化農業(yè)用地結構,促進巖溶山區(qū)中的農業(yè)優(yōu)勢區(qū)持續(xù)發(fā)展以及巖溶山區(qū)經濟的可持續(xù)發(fā)展等具有重要的研究意義[2-4]。

傳統(tǒng)的耕地面積統(tǒng)計分析方法[5-8]僅僅注重數據之間的統(tǒng)計關系,忽略了對其區(qū)域空間自相關性和空間異質性的考慮,對具有空間位置關系的研究具有一定的局限性,難以真正反映出區(qū)域空間差異的機制與變化。探索性空間數據分析(exploratory spatial data analysis,ESDA)利用地理空間圖像,與統(tǒng)計學原理相結合,對空間數據的性質進行分析,用以引導確定性模型的結構和解法,其本質上是一種數據驅動的分析方法[9]。目前,許多學者運用空間統(tǒng)計分析方法對區(qū)域經濟的空間分布進行研究[10-12];也有許多學者將空間自相關分析方法引入到土地利用變化、耕地面積動態(tài)變化、城鎮(zhèn)建設用地等空間分異領域進行研究[13-16]。大多數研究都主要集中在省域、市域及縣域的大尺度對區(qū)域空間差異分析進行研究,鮮有運用地理空間分析方法對耕地面積的空間差異進行小尺度研究。

本文以云南省東南部具有典型巖溶山區(qū)的硯山縣作為研究區(qū)域,硯山縣作為一個以農業(yè)為主的大縣,耕地面積存在著一定的地理空間差異。研究采用ESDA模型,運用空間自相關分析方法,以2007—2013年作為時間序列,對研究區(qū)人均耕地面積的時空演變趨勢、空間集聚及空間分異等特征進行分析,探討空間差異的機制,以期為該地區(qū)的合理開發(fā)利用與耕地資源保護,以及農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供科學依據。

1　研究方法與數據來源

1.1研究方法

ESDA在GIS平臺上,可以將地理空間信息數據與其屬性數據的關聯(lián)測度相融合,使其分析結果得到可視化的表現,從而更好地揭示研究數據的空間規(guī)律,分析其空間結構。ESDA是一系列空間數據分析方法與技術的合集,它以空間關聯(lián)測度為核心,通過對事物空間分布格局的描述與可視化,發(fā)現空間集聚和空間異常,從而揭示出研究對象之間的空間相互作用機制[17]。

1.1.1全局空間自相關

全局空間自相關主要是對整個研究區(qū)域上的地理要素屬性值之間的關聯(lián)程度和空間特征進行描述,表明其屬性值之間是否存在顯著性的空間分布模式。莫蘭指數是用來度量空間自相關的全局指標,其計算公式:

式中:I是莫蘭指數; n是研究區(qū)的數目; xi,xj是區(qū)域i,j的人均耕地面積,x-是xi的平均值; wij是研究區(qū)域i,j的對稱空間權重矩陣元素,可采用鄰接標準和距離標準來判定,本文使用鄰接標準,即當研究區(qū)域i與研究區(qū)域j具有公共邊界(相鄰)時,空間權重矩陣wij元素取值為1,否則取值為0。

莫蘭指數反映的是研究區(qū)域之間屬性值的相似程度,其取值一般介于正負1之間。當Moran’s I＞0時,表示存在正的空間自相關,其數值越大表示空間分布相關性越大,即空間聚集分布現象越明顯;當Moran’s I＜0時,表示存在負的空間自相關,其數值越小表示空間分布相關性越小,即空間集聚現象逐漸消失;當Moran’s I = 0時,表示不存在空間自相關,代表研究區(qū)域之間的屬性值的空間分布呈隨機分布。

對于莫蘭指數,還需進行顯著性檢驗,檢驗統(tǒng)計量為標準化Z值:

式中,E (I)為全局莫蘭指數的期望,var (I)為方差。當Z值為正并且顯著時,表示觀測值之間存在顯著性正自相關;當Z值為負并且顯著時,表示觀測值之間存在顯著性負自相關;當Z值為0時,表示觀測值之間呈獨立隨機分布情況。

1.1.2 局部空間自相關

全局空間自相關探測研究區(qū)域內部某些屬性的空間分布,判斷此屬性是否存在顯著的空間集聚特征,無法明確地指出集聚或異常發(fā)生的具體空間位置。為了全面地反映出研究區(qū)域的人均耕地空間差異的變化情況,還需采用ESDA局部空間自相關方法進行分析。本文采用空間聯(lián)系的局部指標(local indicatiors of spatial association,LISA)并結合Moran散點圖,對研究區(qū)域的人均耕地面積進行局部空間分布特征研究。其中,局部莫蘭指數計算公式:

式中,Ii是第i個區(qū)域局部莫蘭指數,S2=,其他變量的含義與莫蘭指數公式中含義相同。當局部莫蘭指數為正時,表示該區(qū)域與周邊地區(qū)的空間差異小;當局部莫蘭指數為負時,表示該區(qū)域與周邊地區(qū)的空間差異大。

Moran散點圖是用散點圖的形式對變量z與空間滯后(即該觀測值周圍地區(qū)的加權平均)向量Wz間的相互關系進行描述,其中,將變量z作為該圖的橫坐標,空間滯后向量Wz作為縱坐標。它劃分為4個象限,分別對應4種類型的局部人均耕地面積空間差異類型:第1象限(HH)代表區(qū)域自身及其周邊區(qū)域的觀測值水平較高,二者的空間差異性小;第2象限(HL)代表區(qū)域自身觀測值水平較低,周邊區(qū)域較高,二者的空間差異性較大; 第3象限(LL)代表區(qū)域自身及其周邊區(qū)域的觀測值水平較低,二者的空間差異性小;第4象限(LH)代表區(qū)域自身觀測值水平較高,周邊區(qū)域較低,二者的空間差異性較大。

1.2數據來源

研究區(qū)域位于云南省東南部、文山壯族苗族自治州中西部,地理坐標103°35′—104°45′E,23°18′—23°59′N。縣域總面積約為3 888 km2,總人口約47.3萬人,山地面積占56%,丘陵面積占29%,盆地面積占15%。研究區(qū)域屬于滇東南典型巖溶山區(qū)。

為分析研究區(qū)域人均耕地面積的空間分異情況,本文將研究區(qū)劃分為11個鄉(xiāng)鎮(zhèn)下屬的101個行政村,時間序列為2007—2013年,以人均耕地面積作為分析變量。本文數據來源于地方政府網站。

2　研究區(qū)人均耕地面積時空格局演變

2.1人均耕地面積總體時間演變特征分析

圖1表示研究區(qū)人均耕地面積的年度變化情況。從圖中可以看出,2008—2009年與2012—2013年為逐年遞增,而2009—2012年為逐年遞減的趨勢。其中,人均耕地面積的最大值為2009年的834 m2,最小值為2012年的747 m2。圖2表示研究區(qū)人均耕地面積的年度增長率變化情況。在2009—2011年,人均耕地面積減少較快,這是由于云南省實施了大規(guī)模的生態(tài)退耕,大量耕地轉變?yōu)閳@地、林地。從2011年起,硯山縣政府出臺各種耕地保護制度,推進土地開發(fā)項目,以補充耕地,大力加強對寶貴耕地的保護,從圖1和圖2中可以看出,取得了明顯的效果。

2.2人均耕地面積的總體空間特征分析

利用ArcGIS軟件對研究區(qū)2007—2013年各個行政村人均耕地面積進行全局Moran’s I的計算,并對其進行顯著性檢驗。計算結果如表1所示。整個研究期間,研究區(qū)人均耕地面積的全局Moran’s I全為正,且檢驗結果均通過了1%的顯著性檢驗。這表明研究區(qū)人均耕地面積并不是完全隨機分布狀態(tài),而是在空間上存在顯著的空間集聚特征,人均耕地面積相似的村落在地理空間上集聚,即人均耕地面積高的地區(qū)趨于相鄰,人均耕地面積較低的地區(qū)聚集。2007—2013年的全局Moran’s I存在小幅度的波動,說明研究區(qū)的耕地面積從2007—2013年在時空上經歷了由分散到聚集,然后又到分散的過程。

圖1　研究區(qū)人均耕地面積的年度變化

圖2　研究區(qū)人均耕地面積的年度增長率變化

表1　研究區(qū)2007—2013年人均耕地面積的全局Moran’s I及標準化Z值

2.3人均耕地面積的局部空間特征分析

全局Moran’s I僅能判斷研究區(qū)域內人均耕地面積的總體空間集聚情況,為了準確地探測出不同位置局部區(qū)域的空間集聚程度,還需應用局部空間自相關分析。根據全局Moran’s I選取具有代表性的2007,2009和2012年數據作局部空間尺度上的分析。

2.3.1Moran散點圖分析

利用Moran散點圖對研究區(qū)域人均耕地面積進行局部空間自相關分析,其中,橫坐標代表研究區(qū)各個行政村人均耕地面積,縱坐標代表各個行政村人均耕地面積的加權平均值(圖3)。各個年份的Moran散點圖值均通過Z值檢驗。對2007,2009 和2012年的人均耕地面積Moran散點圖進行比較,發(fā)現2009,2012年位于第1象限的行政村比2007年增多,位于第3象限的減少,研究區(qū)域位于第1象限的行政村個數增多,說明耕地面積的空間集聚特性增強。

圖3　研究區(qū)人均耕地面積Moran散點圖

2.3.2空間聯(lián)系的局部指標LISA圖分析

LISA是描述某一區(qū)域的人均耕地面積與其周邊區(qū)域的空間集聚(或空間分異)程度的指標。將Moran散點圖與LISA顯著水平相結合,并在P＜0.05的顯著性水平上繪制LISA集聚圖。根據LISA集聚圖對研究區(qū)域內各個行政村的人均耕地面積進行空間分析,從圖4中可以明顯看出,各個行政村的人均耕地面積存在著顯著的空間分異特征。

顯著HH區(qū)域。人均耕地面積地區(qū)差異較小,且與周邊臨近地區(qū)都較高的區(qū)域。從LISA集聚圖中可以看出,隨著時間的推移,HH聚集的村落呈現逐步增多的趨勢。從2007年的平遠鎮(zhèn)拖嘎村和江那鎮(zhèn)子馬村擴展到2009年的維摩彝族鄉(xiāng)倮可者村、維摩彝族鄉(xiāng)幕菲勒村和維摩彝族鄉(xiāng)長嶺街村,又轉移到2012年的阿舍彝族鄉(xiāng)地者恩村和平遠鎮(zhèn)回龍村。2007—2013年,人均耕地面積較高主要分布地區(qū)從平遠鎮(zhèn)和江那鎮(zhèn)擴增到維摩彝族鄉(xiāng)和阿舍彝族鄉(xiāng)。

顯著LL區(qū)域。人均耕地面積地區(qū)差異較小,且與周邊臨近地區(qū)都較低的區(qū)域。2007—2013年間,LL分布的區(qū)域變化步伐基本上保持一致。主要分布在平遠鎮(zhèn)豐湖社區(qū)、江那鎮(zhèn)秀源社區(qū)以及以八嘎鄉(xiāng)半夜寨村為中心,包括八嘎鄉(xiāng)梅子箐村、八嘎鄉(xiāng)蚌岔村、八嘎鄉(xiāng)八嘎村、八嘎鄉(xiāng)胡廣箐村和八嘎鄉(xiāng)六主村等在內的地區(qū)。

顯著LH區(qū)域。人均耕地面積自身水平較高,而周邊臨近地區(qū)水平較低,空間差異較大的區(qū)域。2007—2009年間,由原本的江那鎮(zhèn)羊街村和江那鎮(zhèn)嘉禾社區(qū)擴增到維摩彝族鄉(xiāng)海子邊村和維摩彝族鄉(xiāng)維摩村; 2009—2012年,又轉移至平遠鎮(zhèn)洪福村和阿舍彝族鄉(xiāng)壩心村。

顯著HL區(qū)域。人均耕地面積自身水平較低,而周邊臨近地區(qū)水平較高,空間差異較大的區(qū)域。本研究中并未發(fā)現類似區(qū)域。

圖4　研究區(qū)人均耕地面積LISA集聚圖

從以上分析可知:

顯著的HH類型區(qū)域屬于耕地面積較多的核心區(qū),主要集中在研究區(qū)的西南地區(qū),該區(qū)域地勢較為平坦開闊,水資源較為豐富,土壤肥沃,農業(yè)基礎條件設施優(yōu)良,交通便利,且經濟發(fā)展較好,有利于當地居民種植農作物。

顯著的LL類型區(qū)域屬于耕地面積較少的核心區(qū),主要集中在研究區(qū)的東南地區(qū),該區(qū)域地處山區(qū),地貌類型復雜多樣,土地貧瘠,水土流失嚴重,農業(yè)基礎設施條件較差,交通長期落后,人民群眾較為貧困,作為研究區(qū)邊緣地區(qū),長期無法擺脫其落后局面。

顯著HL類型區(qū)域屬于其自身的耕地面積多于周邊的地區(qū),由研究區(qū)的東中部地區(qū)轉移到西部地區(qū)。

耕地面積較多的區(qū)域與耕地面積較少的區(qū)域存在著明顯的空間分異狀況,從宏觀角度分析,為西高東低的總體空間分布特征。

3　小結

選擇探索性空間數據分析(ESDA)作為模型,對2007—2013年硯山縣101個行政村的耕地面積進行了空間分異特征的描述和分析。結果表明,2007—2013年,研究區(qū)域總體人均耕地面積略有波動,呈現出減少—增加—減少—增加的趨勢。其中,江那鎮(zhèn)錦山社區(qū)在2007—2011年、2013年的人均耕地面積最多; 2012年人均耕地面積最多的行政村為阿舍彝族鄉(xiāng)魯都克村; 2007年人均耕地面積最少的行政村是江那鎮(zhèn)嘉禾社區(qū);平遠鎮(zhèn)田心村和維摩彝族鄉(xiāng)炭房社區(qū)分別在2008—2009年、2010—2013年期間人均耕地面積最少。

從總體空間格局上分析,研究區(qū)的全局Moran’s I都為正,各個行政村的人均耕地面積空間差異呈現出顯著的空間集聚特征。

從局部空間相關上分析,研究區(qū)各個行政村的人均耕地面積在時間尺度上主要體現出3種類型的空間分異特征:HH類型區(qū)域,即人均耕地面積較多的核心區(qū),主要集中在研究區(qū)西南地區(qū)的阿舍彝族鄉(xiāng); LL類型區(qū)域,即人均耕地面積較少的地區(qū),主要集中在研究區(qū)東南地區(qū)的八嘎鄉(xiāng)一帶; LH類型區(qū)域,即區(qū)域人均耕地面積自身高周邊低的地區(qū),主要集中在研究區(qū)西南地區(qū)的平遠鎮(zhèn)。由此可知,HH類型區(qū)域與LL類型區(qū)域存在明顯的空間分異特征,在宏觀上呈現為西高東低的總體空間分布特征。

研究區(qū)各個行政村人均耕地面積呈現HH和LL集聚的現象,可能是由于區(qū)域差異、資源承載、交通狀況、氣候變化、農業(yè)基礎設施和城市化進程所形成的,這種空間分布格局對以后進行土地利用結構優(yōu)化具有參考價值。

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(責任編輯：高 峻)

中圖分類號：F301.24

文獻標志碼：A

文章編號：0528-9017(2016)04-0590-05

DOI10.16178/j.issn.0528-9017.20160439

收稿日期:2015-12-23

作者簡介:黃冠睿(1990—),男,云南昆明人,在讀碩士研究生,主要研究方向為地理信息系統(tǒng)應用,E-mail:insecthole@qq.com。