甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間特征分析＊

張晶晶，丁永軍

（1.蘭州城市學院電子與信息工程學院，甘肅 蘭州 730070；2.武漢大學計算機科學學院，湖北 武漢 430072）

甘肅省地處我國西北內(nèi)陸，自然環(huán)境脆弱，脫貧攻堅難度大、任務重，截止2019 年07 月，全省尚有38 個貧困縣，111 萬農(nóng)村貧困人口[1]。因此，探究甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間格局是非常必要的，為如何因地制宜地制定一系列強農(nóng)、惠農(nóng)、富農(nóng)政策提供決策支持。

近年來，研究學者對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間格局及其影響因素進行了深入研究。邵霜霜等[2]從自然稟賦、人文要素、空間地域、土地利用等因素入手，構建了新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)值多元回歸模型。萬煒[3]等借助空間平滑法對旱作區(qū)糧食產(chǎn)量時空變化與影響因素進行了研究。楊鈺蓉[4]等研究了土地節(jié)約型農(nóng)業(yè)與勞動節(jié)約型農(nóng)業(yè)的技術投入分異特征及其影響因素。王剛[5]等運用數(shù)據(jù)包絡分析、空間自相關分析和地理探測器，獲得西南山區(qū)產(chǎn)業(yè)扶貧效率時空演化特征及其主導影響因素。上述研究雖然在特定條件下取得了一定的成果，但對甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值時空格局的研究仍不系統(tǒng)，在縣域尺度下對全省范圍的研究較為少見，例如劉洋[6]、王婭[7]等僅將研究區(qū)域局限于河西走廊或甘肅東部。

本研究使用統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，借助Python 進行了空間自相關分析，旨在發(fā)現(xiàn)甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值分布規(guī)律。

1 研究區(qū)概況

甘肅省介于32°11’～42°57’N 和92°13’～108°46’E 之間，東西最大橫距1655km，南北最大橫距約530km，總面積42.58 萬km2。甘肅處于青藏、黃土、內(nèi)蒙古三大高原交匯地帶，分布有山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁等多種地形地貌，氣候類型包括亞熱帶季風氣候、溫帶季風氣候、溫帶大陸性干旱氣候和高原山地氣候等4 種類型。2017 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值1068 億元，耕地總面積537.22 萬hm2，農(nóng)村從業(yè)人員1131.37 萬人，農(nóng)業(yè)機械投入2018.59 萬kW，年平均氣溫9.0°C，年均降水量450.3mm，平均坡度8.26°。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用了甘肅87 個區(qū)縣的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)源于甘肅年鑒數(shù)據(jù)（http://tjj.gansu.gov.cn/）。

2.2 研究方法

2.2.1 PySAL

PySAL（Genter of Spatial Social Sciences Tools）是使用Python 語言開發(fā)的開源空間分析庫。支持空間權重、幾何計算、空間數(shù)據(jù)分析、空間數(shù)據(jù)建模、地理可視化等操作。本文則主要使用pysal.lib.weights.Queen.from_shapefile 模 塊 從shapefile 構 建出空間權重矩陣，使用pysal.explore.esda.Moran、pysal.explore.esda.Moran_Local 等模塊進行空間自相關性分析，使用pysal.viz.splot.esda.moran_scatterplot、pysal.viz.splot.esda.plot_moran、pysal.viz.splot.esda.lisa_cluster 等模塊實現(xiàn)地理可視化。

2.2.2 數(shù)據(jù)預處理

應用極差法進行數(shù)據(jù)標準化處理，以消除不同量綱和數(shù)量級對模型構建的不利影響。

2.2.3 空間自相關性分析

采用空間自相關分析對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的空間聚集進行判斷，其中全局空間自相關是對研究區(qū)域自相關性的總體量度，而局部空間自相關性可以反映集聚出現(xiàn)的具體位置。全局Moran’s I 計算公式[8]：

其中，n 為甘肅省區(qū)縣數(shù)目；xi,xj分別表示在區(qū)縣i 和j 上的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；為平均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；wij為空間權重矩陣，采用Queen 距離確定。局部Moran’sI計算公式[9]：

其中，S2為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的方差。

3 結果與分析

3.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值分析

使用Pysal2.0.0 繪制地均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值水平空間分布圖，結果如圖1 所示。甘肅省各區(qū)縣每公頃農(nóng)業(yè)產(chǎn)值分布范圍為0.000-9.934，差異較顯著。其中，嘉峪關市、阿克塞產(chǎn)值最高，嘉峪關農(nóng)業(yè)屬于城郊型農(nóng)業(yè)，以經(jīng)濟作物種植為主。阿克塞則以傳統(tǒng)畜牧業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)，以墾殖系數(shù)僅為0.0001。最低農(nóng)業(yè)產(chǎn)值多集中于甘南、定西和慶陽地區(qū)，受自然稟賦影響顯著，甘南地區(qū)年平均溫度較低，例如碌曲縣僅為1.96°C。定西地區(qū)則常年干旱，例如會寧縣年平均降水量約為250mm 左右。慶陽地區(qū)則屬于典型的黃土高原丘陵溝壑區(qū)和塬區(qū)，為耕地連片以及大規(guī)模農(nóng)業(yè)機械的投入造成不利影響。酒泉、金昌、張掖、武威等地農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較高。酒泉地區(qū)種植業(yè)布局較合理，鼓勵種植棉花、蜜瓜、蜜瓜、枸杞、葡萄、大棗、番茄、甘草等經(jīng)濟作物，例如敦煌市經(jīng)濟面積比達到0.71，瓜州縣則達到0.76。金昌、張掖、武威等地坡度分布于2.47～5.07 之間，農(nóng)業(yè)機械總動力（千瓦時/公頃）分布在6.88～13.54 之間，糧食播種面積比在0.66～0.88 之間，有效灌溉面積在0.67～0.90之間，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件便利，已成為我國十大商品糧種植基地。

圖1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間分布圖

3.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間格局

使用Pysal2.0.0 對甘肅各區(qū)縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)值進行空間自相關分析。圖2 是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值Moran 散點圖，全局Moran 值為0.37，Z 值為5.416，P 值為0.001，表明甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在全省尺度上存在明顯的空間正相關性，呈現(xiàn)同類聚集態(tài)勢。在散點圖中，第一、第三象限表示空間正相關，其中分布有67 個區(qū)縣，占總區(qū)縣數(shù)量的77.01%，所代表各區(qū)縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)值具有一定的相似性，差異較小。第二、第三象限表示空間負相關，其中分布有20 個區(qū)縣，占總區(qū)縣數(shù)量的22.99%，所代表個區(qū)縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與鄰近區(qū)縣農(nóng)業(yè)產(chǎn)值差異性較大，呈現(xiàn)異質性。

圖2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值Moran 散點圖

進一步通過LISA 集聚圖（如圖3 所示）可知，玉門、金塔、嘉峪關、肅南、肅州、高臺等8 個區(qū)縣通過高-高聚集顯著性檢驗，該區(qū)域地勢平坦，農(nóng)業(yè)機械化水平較高、有效灌溉面積多，耕地條件好。在甘南及慶陽地區(qū)有13 個區(qū)縣通過低-低聚集。甘南地區(qū)年平均溫度較低，當?shù)赜忠孕竽翗I(yè)也為主，例如碌曲縣耕地面積僅占全縣面積的0.5%，而慶陽地區(qū)屬于典型的黃土高原丘陵溝壑區(qū)和塬區(qū)，不利于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的開展。低-高聚集區(qū)域僅包括肅北和永登，即地均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較低，被周圍高產(chǎn)值地區(qū)包圍。圖中顯示無高-低集聚區(qū)。由空間自相關分析可知，甘肅省各縣區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在空間上并非隨機分布，存在一定程度上的同類聚集。

圖3 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值LISA 聚集圖

4 結論

本研究通過空間自相關分析研究了甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間分布格局，得出以下結論。

1) 甘肅省各區(qū)縣每公頃農(nóng)業(yè)產(chǎn)值分布范圍為0.000-9.934，差異較顯著。酒泉、金昌、張掖、武威地均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較高，而受自然稟賦影響，甘南、定西和慶陽地均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值則相對較低。

2)全局Moran 值為0.370，表明甘肅農(nóng)民產(chǎn)值在全省尺度上存在明顯的空間自相關。LISA 則表明高-高聚集主要分布于河西地區(qū)，低-低聚集主要分布于甘南及慶陽地區(qū)。LISA 聚集與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值分布基本吻合。