“十三五”時期貴州省土地整治項目時空分異格局分析

張連猛，謝元貴，張 迅

(1.貴州省土地開發整治中心，貴州 貴陽 550001；2.貴州省土地綠色整治工程研究中心，貴州 貴陽 550001；3.貴州科學院，貴州 貴陽 550001)

1 引言

在目前土地城鎮化快于人口城鎮化的背景下，合理安排土地整治項目顯得尤為重要。隨著貴州省經濟的高速發展，其土地利用存在建設用地供需矛盾尖銳、耕地保護壓力巨大的問題。科學分析區域內土地整治項目的布局及差異，對未來土地整治重點區域和方向的把握和土地整治戰略科學決策具有重要的理論和現實意義。土地整治指在一定的區域內，對未利用地、不合理用地及低效用地開展一系列的整治措施，以達到土地高效、節約集約利用的目的[1]。土地整治起源于德國，在發展過程中，隨著土地整治目標的改變，整治內容也隨之變化[2～6]。當前國內土地整治研究主要集中于整治理論研究[7～9]、模式研究[10,11]、耕地潛力測算[12,13]、效益測算[14,15]等方面，對于我國典型的經濟快速發展地區特定時期內土地整治新增耕地規模、高標準農田建設、投資額等指標的橫向、縱向分布規律的研究較少。

因此，本文以2016～2020年貴州省土地整治項目已完成驗收項目數據為基礎，從時空分異特征角度對“十三五”時期貴州省土地整治項目的總投資、建設規模、新增耕地和高標準農田建設情況進行統計分析，結合空間自相關分析、核密度分析和重心模型探尋了貴州省土地整治項目的時空分異規律及重心移動軌跡，以期為貴州省“十三五”期間土地整治成效進行總結分析以及制定下一階段土地整治規劃提供科學依據。

2 研究區概況

貴州省地處中國西南內陸地區腹地。國土總面積176167萬km2，地跨東經103°36′～109°35′，北緯24°37′～29°13′，北接四川和重慶，東毗湖南、南鄰廣西、西連云南。屬亞熱帶季風氣候，地跨長江和珠江兩大水系。貴州省是中國西南地區交通樞紐，長江經濟帶重要組成部分。為首個國家級大數據綜合試驗區、國家生態文明試驗區，內陸開放型經濟試驗區。貴州省巖溶地貌發育非常典型，喀斯特地貌面積109084 km2，占全省國土總面積的61.9%。

3 數據來源與研究方法

3.1 數據來源

本文研究數據來源于貴州省2011～2015年全部土地整治項目驗收后的終期數據，體現了數據的可獲取性和準確性。為便于空間運算，以2020年貴州省行政區劃為標準，88個縣(市、區)為研究單元。經整理，以2016～2020年的88個縣(市、區)的統計數據建立屬性數據庫。綜合考慮數據的獲取難易程度和真實性，本文選取能從總體角度全面反映土地整治宏觀成效的土地整治指標：總投資、建設規模、新增耕地規模和高標準農田建設規模，選取這4個分析指標表征貴州省土地整治空間分異格局特征，具有一定的代表性。

3.2 研究方法

3.2.1 空間自相關分析

空間自相關是一種空間統計分析方法，空間自相關特征可以分為全域空間自相關特征和局域空間自相關特征，常用來衡量經濟、城市化水平等指標的擴散效益以及集聚特征。全局空間自相關可反映研究區總體屬性值與鄰域之間的平均差異程度，但難以探測出聚集位置及區域相關程度。局部空間自相關主要用于分析各屬性單元在空間上的分布格局，可度量每個區域與周圍地區之間局部空間關聯程度[16]，常用指標為空間關聯局部指標(local indicators of spatial association，LISA)。

(1)Moran’s I指數：

I(d)=∑wij(xi-x)(xj-x)/s2∑∑wij

(1)

式(1)中：I(d)指數取值范圍為[-1，1]，其當為正時表示存在空間正相關，說明在空間上顯著集聚，當為負值時表示存在空間負相關，說明區域之間空間差異顯著，當值為0時代表不存在空間自相關；s2=∑(xi-x)2/n，x=∑xi/n，xi表示一區域的觀測值；xj表示另一區域的觀測值；x表示觀測值的平均值；wij是空間權重矩陣，區域i和區域j空間相鄰為1，不相鄰為0。

(2)

(3)

3.2.2 核密度分析法

核密度是計算要素在其周邊鄰域中密度的非參數方法，被廣泛用于探索性空間數據分析。本文用于分析不同屬性值(總投資、建設規模、新增耕地規模、高標準農田建設規模)的空間分布格局特征[17,18]。

(4)

式(4)中，K為核函數；xi為數據點i；n為數據點的數量；d為數據的維度；h為確定搜索半徑的核心帶寬；采用Arcgis自動生成默認寬帶，為數據集中最小寬度或長度的1/30。

3.2.3 重心模型法

重心的概念來源于物理學領域的力學研究，目前在地理學研究也有不少應用[19]。要素重心的移動可以反映總要素的空間集聚及其偏移規律。將建設規模、投資規模/新增耕地規模高標準農田建設規模作為各區縣的屬性，其移動軌跡就反映了貴州省土地整治項目發展的方向和均衡程度。具體模型為:

(5)

(6)

式(5)、(6)中:Xj，Yj分別表示第j年土地整治項目各要素的區域重心坐標;xi，yi分別表示第i個區(縣、市)的幾何中心坐標;n為行政區個數;Aij表示第i個區(縣、市)第j年的某要素的值;d為重心偏移距離[20]。

4 結果與分析

4.1 貴州省土地整治項目空間關聯性分析

4.1.1 貴州省土地整治項目全局空間自相關分析

為探究縣域尺度下貴州省土地整治項目的整體空間格局特征，基于Geoda軟件進行全局空間自相關分析，采用Creating weights模塊計算基于Rook鄰接原則的空間權重，計算得到Global Moran’s I的值(表1)，結果表明:貴州省土地整治項目的4項指標分布存在較顯著的空間正相關性。其中，新增耕地的空間正相關性較弱，表明受自然資源條件的影響，全省縣域尺度下新增耕地規模較多的市縣，其周邊的新增耕地規模不一定大，反之亦然。

表1 貴州省“十三五”時期土地整治項目全局空間自相關指數

4.1.2 貴州省土地整治項目局部空間自相關分析

為克服全局空間自相關指數的局限性，在Geoda軟件中進行局部空間自相關分析，得到LISA集聚圖，通過LISA集聚圖將貴州省“十三五”時期土地整治項目空間異質性可視化(圖1)。

(1)4項指標的高—高類型區主要集中分布在貴州省北部的遵義市及其鄰近地區。其中：總投資聚集區10個、建設規模聚集區10個、新增耕地聚集區4個、高標準農田建設規模聚集區10個。該地區以低中山丘陵和寬谷盆地為主，一般耕地比較集中連片，土地利用率較高，承擔補充耕地任務的土地整治項目也較為集中，因此該地區的總投資、建設規模、新增耕地規模和高標準農田建設規模均存在顯著空間正相關性。

(2)4項指標的低—低類型區主要分布在貴州省中西部的貴陽市、畢節市和黔南州的三都縣、雷山縣。其中：總投資聚集區11個、建設規模聚集區13個、新增耕地聚集區10個、高標準農田建設規模聚集區13個。貴陽市為省會城市，城市化進程較高，人口密度較高，因此可挖掘后備耕地資源較少；畢節市和黔南州的三都縣、雷山縣地勢起伏較大，地質災害較多，人口密度較低，城市化進程較緩，新增建設用地較少，土地利用仍以傳統農業為主，故土地整治項目也較少。

(3)4項指標的低—高類型區被低—低類型區和高—高類型區包圍，主要位于中部或北部地區，數量較少。其中：總投資聚集區1個(開陽縣)、建設規模聚集區2個(匯川區、甕安縣)、新增耕地聚集區1個(匯川區)、高標準農田建設規模聚集區1個(息烽縣)。低—高類型區與相鄰高—高類型區在水土資源匹配、建設用地需求和經濟發展等方面的差距較大。此外，本類型一般介于省級行政界線邊緣，也使得其獲得土地整治資金的機會低于高—高類型區。

(4)4項指標的高—低類型區主要分布在貴州省西部和西南部。其中：總投資聚集區2個(水城縣、興義市)、建設規模聚集區1個(興義市)、新增耕地無高—低聚集、高標準農田建設規模聚集區2個(赫章縣、興義市)。空間格局極為離散、空間分布特征不顯著。

4.2 貴州省土地整治項目核密度分析

本研究進一步對各指標密度分級結果數據進行重分類處理，得到貴州省88個市縣總投資、建設規模、新增耕地規模和高標準農田建設規模項目點數量分布差異性結果，可視化結果詳見圖2。

圖1 “十三五”時期貴州省土地整治項目空間關聯局部指標(LISA)集聚格局

圖2 “十三五”時期貴州省土地整治項目核密度

(1)綜合4項指標核密度分析圖可知，土地整治規模集聚與耕地資源集聚較匹配，投資額集聚與耕地后備資源潛力集聚較一致。但貴州省“十三五”時期土地整治空間分布是不均衡的，不同地區存在著較為顯著的差異，全省土地整治核密度主要聚集在北部遵義地區、黔南州和黔西南地區。其中，最高密度區為播州區，較高水平區有仁懷市、習水縣、湄潭縣、水城縣、普定縣、關嶺縣、平塘縣等地。

(2)對比新增耕地和高標準農田建設可以發現，全省主要建設資金和建設規模投入于新增耕地建設，新增耕地相比高標準農田更為集中連片，范圍更廣泛；反觀高標準農田建設規模密度圖呈明顯零星分散狀，且處于高密度水平區相較甚少，表明未來全省應因地制宜、統籌安排、加大高標準農田的建設力度。

4.3 貴州省土地整治項目重心移動軌跡

根據重心模型計算2016～2020年貴州省土地整治項目各要素的重心，繪制成重心移動軌跡(圖3)，并通過公式計算出其重心點的移動距離。

4.3.1 總投資重心遷移軌跡

貴州省總投資的重心呈波浪式向北遷移的趨勢，軌跡為：2017年由烏當區向開陽縣遷移42.79 km；2018～2019年重心在開陽縣振蕩遷移：2018年遷移2.2 km，2019年遷移34.5 km；2020年向湄潭縣遷移97.44 km。

4.3.2 建設規模重心遷移軌跡

貴州省“十三五”時期土地整治建設規模的重心呈波浪式向北遷移的趨勢，軌跡為：2017年由烏當區向息烽縣遷移40.38 km，2018年向開陽縣遷移30.55 km，2019年向甕安縣遷移26.83 km，2020年向鳳崗縣遷移69.68 km。

4.3.3 新增耕地規模重心遷移軌跡

貴州省“十三五”時期土地整治新增耕地的重心呈向北遷移的趨勢，軌跡為：2017年由南明區向云巖區遷移7.88 km，2018年向開陽縣遷移63.3 km，2019年遷移6.18 km且繼續在開陽縣振蕩，2020年向鳳崗縣遷移105.79 km。

4.3.4 高標準農田建設規模重心遷移軌跡

貴州省“十三五”時期土地整治高標準農田建設的重心呈波浪式向北遷移的趨勢，軌跡為：2017年由烏當區向開陽縣遷移43.91 km，2018年繼續在開陽縣振蕩遷移19.61 km，2019年像甕安縣遷移33.49 km，2020年向鳳崗縣遷移66.33 km。

總體看來，“十三五”時期全省的土地整治重心均從貴陽市出發，向遵義市遷移，且4項指標最后重心均落在鳳岡縣，這與空間自相關和核密度分析結果相符，遵義市為土地整治高—高類型聚集區和核密度高水平地區。

4 結論

基于2016～2020年貴州省土地整治監測監管數據，運用Arcgis等軟件和數理統計方法，本文分析了“十三五”時期貴州省土地整治項目投資強度、建設規模、新增耕地規模和高標準農田建設規模，結合重心分析和空間自相關模型，對投資重心轉移和空間格局演變進行了研究，得出以下結論：

圖3 “十三五”時期貴州省土地整治項目統計指標重心遷移軌跡

(1)經全局空間自相關分析可知貴州省土地整治項目之間存在較顯著的空間正相關性。從局部空間自相關LISA聚集圖可知高—高聚集區主要分布在北部的遵義市及其鄰近地區；低—低聚集區主要分布在中西部的貴陽市、畢節市和黔南州的三都縣、雷山縣；低—高聚集區位于中部或北部地區，數量較少；高—低聚集區主要分布在省西部和西南部。

(2)“十三五”時期全省土地整治規模集聚與耕地資源集聚較匹配，投資額集聚與耕地后備資源潛力集聚較一致。但整治空間分布不均衡，不同地區存在著較為顯著的差異，全省土地整治核密度主要聚集在遵義、黔南州和黔西南地區。全省主要建設資金和建設規模投入于新增耕地建設，新增耕地相比高標準農田更為集中連片，高標準農田建設規模密度圖更零星分散，表明未來全省應加大高標準農田建設的資金投入，著力建設形成集中連片、設施配套、高產穩產、生態良好、抗災能力強，與現代農業生產和經營方式相適應的高標準農田。

(3)“十三五”時期全省的土地整治重心均從中部貴陽市出發，期間多在開陽縣振蕩遷移，最后向北部遵義市遷移，且4項指標最后重心均落在鳳岡縣，這與空間自相關和核密度分析結果相符，遵義市為土地整治高—高類型聚集區和核密度高水平地區。