基于空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量空間分布特征研究
——以蕪湖市4區(qū)為例

錢(qián)夢(mèng)茹，梁棟棟，吳 旭

(1.安徽師范大學(xué)國(guó)土資源與旅游學(xué)院，安徽蕪湖 241003；2.安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，安徽蕪湖 241003)

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基于空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量空間分布特征研究
——以蕪湖市4區(qū)為例

錢(qián)夢(mèng)茹1，梁棟棟1，吳 旭2

(1.安徽師范大學(xué)國(guó)土資源與旅游學(xué)院，安徽蕪湖 241003；2.安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，安徽蕪湖 241003)

采用空間自相關(guān)分析方法，借助表征耕地質(zhì)量的自然等指數(shù)、利用等指數(shù)和等別指數(shù)等3類(lèi)指標(biāo)，以村級(jí)耕地圖斑為單元進(jìn)行空間自相關(guān)分析，探討蕪湖市鏡湖、弋江、鳩山、三山4區(qū)耕地質(zhì)量的空間結(jié)構(gòu)特征。結(jié)果表明：蕪湖市4區(qū)耕地質(zhì)量在空間分布上呈現(xiàn)一定的聚集性規(guī)律，正相關(guān)類(lèi)型(高-高和低-低型)多以組團(tuán)的形式出現(xiàn)，聚集性較強(qiáng)；負(fù)相關(guān)類(lèi)型(高-低和低-高型)無(wú)明顯的聚集性分布，多為零星分布。

空間自相關(guān)；耕地質(zhì)量；蕪湖市4區(qū)

耕地是農(nóng)業(yè)最基本的生產(chǎn)資料，耕地質(zhì)量是耕地保護(hù)的重要內(nèi)容，耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)和空間分布是耕地管理的重要內(nèi)容。已有的關(guān)于耕地質(zhì)量的評(píng)價(jià)主要圍繞研究?jī)?nèi)容、指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)尺度等方面開(kāi)展[1]。韋仕川等[2]利用局部空間自相關(guān)分析探討廣寧縣耕地質(zhì)量的空間分布特征，據(jù)此提出耕地保護(hù)分區(qū)方案和保護(hù)措施。耕地質(zhì)量在空間分布上也存在巨大差異，表現(xiàn)出一定的聚集性差異特征。筆者以耕地質(zhì)量指數(shù)為空間變量，采用局部空間自相關(guān)分析方法，探究耕地質(zhì)量指數(shù)在村級(jí)尺度上的空間聚集性規(guī)律。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

以蕪湖市鏡湖、弋江、鳩江、三山4區(qū)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)主要包括：①圖件資料，包括土地利用現(xiàn)狀圖、土壤圖、土地利用總體規(guī)劃圖及其他相關(guān)圖件；②文本資料，主要有農(nóng)用地自然條件、利用條件、經(jīng)濟(jì)條件資料等；③數(shù)據(jù)庫(kù)資料，主要有基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)、變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)等。

1.2 研究方法1.2.1

局部空間自相關(guān)。采用空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)，即 Local Moran’s I 來(lái)衡量局域空間自相關(guān)性：

(1)

1.2.2 雙變量區(qū)域空間自相關(guān)。雙變量區(qū)域Moran空間自相關(guān)定義如下：

(2)

1.2.3 三變量區(qū)域空間自相關(guān)。對(duì)研究區(qū)的3個(gè)屬性變量進(jìn)行線性擬合得到該區(qū)域綜合屬性變量，再采用單變量的空間自相關(guān)計(jì)算方法得出該區(qū)域基于三變量的自相關(guān)結(jié)果，計(jì)算公式為：

(3)

式中，F(xiàn)j為評(píng)價(jià)單元j的耕地的綜合質(zhì)量指數(shù)；Aij為評(píng)價(jià)單元j第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值；Wij為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；n為評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù)[4]。

1.2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理。采用熵權(quán)法確定權(quán)重后，得到的計(jì)算公式為：

Fj=A1j×0.000 486 270+A2j×0.006 739 128+A3j×0.992 774 602

(4)

式中，F(xiàn)j為評(píng)價(jià)單元j的耕地的綜合質(zhì)量指數(shù);Aij為評(píng)價(jià)單元j第1個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值；A2j為評(píng)價(jià)單元j第2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值；A3j為評(píng)價(jià)單元j第3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于局部空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量空間分布結(jié)果分析2.1.1

耕地的自然等指數(shù)局部空間自相關(guān)分析。采用GeoDa軟件進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，根據(jù)耕地的質(zhì)量指數(shù)相關(guān)性分布特征，可以得到相應(yīng)的空間聚集分布結(jié)果(圖1)，自然等指數(shù)局部空間自相關(guān)分析結(jié)果(圖1a)中，正相關(guān)類(lèi)型高-高(HH)型和低-低(LL)型行政村個(gè)數(shù)，分別占到行政村總個(gè)數(shù)的9.42%與8.70%；正相關(guān)類(lèi)型中LH型和HL型的行政村個(gè)數(shù)占行政村總個(gè)數(shù)的3.62%；非顯著性行政村占行政村總數(shù)的78.26%?？臻g分布上，正相關(guān)類(lèi)型以“組團(tuán)”形式出現(xiàn)，聚集性較強(qiáng)，負(fù)相關(guān)類(lèi)型主要呈零星分布。

2.1.2 耕地的利用等指數(shù)局部空間自相關(guān)分析。從利用等指數(shù)局部空間自相關(guān)分析的結(jié)果(圖1b)來(lái)看，正相關(guān)類(lèi)型中HH型和LL型行政村個(gè)數(shù)分別占行政村的總個(gè)數(shù)的5.80%與9.42%；負(fù)相關(guān)類(lèi)型中高-低(HL)型和低-高(LH)型的行政村個(gè)數(shù)占行政村總個(gè)數(shù)的4.35%和2.90%；非顯著型行政村占到行政村總個(gè)數(shù)的77.53%。質(zhì)量等指數(shù)局部空間自相關(guān)格局與其在空間上呈現(xiàn)部分相似。正相關(guān)類(lèi)型中聚集性較強(qiáng)，負(fù)相關(guān)類(lèi)型主要分布在三山區(qū)。

2.1.3 耕地的等別指數(shù)局部空間自相關(guān)分析。從等別指數(shù)局部空間自相關(guān)分析的結(jié)果(圖1c)來(lái)看，正相關(guān)類(lèi)型中HH型與LL型的行政村個(gè)數(shù)占行政村總個(gè)數(shù)的14.50%；負(fù)相關(guān)類(lèi)型HL型和LH型的行政村個(gè)數(shù)占行政村總個(gè)數(shù)的5.07%；非顯著類(lèi)型行政村占行政村總個(gè)數(shù)的80.43%。利用等指數(shù)局部空間自相關(guān)格局在空間分布上與其部分相似。

2.2 基于雙變量的空間自相關(guān)結(jié)果分析

由圖2可知，自然等指數(shù)與利用等指數(shù)呈H-H相關(guān)，呈零星分布；自然等指數(shù)與利用等指數(shù)呈低-低(L-L)相關(guān)，呈現(xiàn)集群組團(tuán)分布；自然等指數(shù)與利用等指數(shù)呈現(xiàn)低-高(Low-High)或者高-低(High-Low)的空間負(fù)相關(guān)，主要是零星分布。自然等指數(shù)和等別指數(shù)呈H-H或者L-L的空間正相關(guān)性；自然等指數(shù)和等別指數(shù)呈H-L相關(guān)的，主要分布在三山區(qū)；呈L-H相關(guān)的分布在三山區(qū)和峨橋鎮(zhèn)。利用等指數(shù)和等別指數(shù)呈H-H相關(guān)的區(qū)域主要是三山區(qū)和峨橋鎮(zhèn)，呈L-L相關(guān)的區(qū)域呈現(xiàn)“鳩江區(qū)南北部”帶組團(tuán)分布；利用等指數(shù)和等別指數(shù)成H-L相關(guān)的區(qū)域主要是三山區(qū)，呈L-H相關(guān)的區(qū)域主要是三山區(qū)保定街道西部，峨橋鎮(zhèn)中部等。

2.3 基于三變量的局部空間自相關(guān)的結(jié)果分析

采用熵權(quán)法確定權(quán)重后，得到蕪湖市4區(qū)耕地指數(shù)三變量LISA聚集結(jié)果(圖3)。從圖3可看出，耕地綜合質(zhì)量指數(shù)的HH型自相關(guān)區(qū)域主要分布在三山區(qū)峨橋鎮(zhèn)南部、保定街道西部，HL型分布在三山區(qū)保定街道西部、龍湖街道西南部、鳩江區(qū)龍山街道中部；LL型呈現(xiàn)集中性分布，形成沿江包圍帶，形成“鳩江北—鏡湖—弋江東”帶，主要分布鳩江北部城區(qū)帶，鏡湖區(qū)西部，弋江區(qū)的弋江城區(qū)等區(qū)域；LH型區(qū)域分布在三山區(qū)保定街道西部、峨橋鎮(zhèn)中部等區(qū)域。

2.4 基于局部空間自相關(guān)的耕地空間特征演化討論

區(qū)域發(fā)展的相關(guān)理論和實(shí)踐表明，區(qū)域之間存在著擴(kuò)散或者極化效應(yīng)，可以縮小或擴(kuò)大區(qū)域空間差異。一般而言，正相關(guān)類(lèi)型(HH型或LL型)可視為空間擴(kuò)散效應(yīng)的一種客觀反映；而負(fù)相關(guān)類(lèi)型(HL型或LH型)則是空間極化效應(yīng)的體現(xiàn)[3]。

2.4.1 基于單變量耕地指數(shù)的耕地空間特征。針對(duì)耕地自然質(zhì)量，從耕地的自然條件與可改善角度出發(fā)，將耕地劃分為限制開(kāi)發(fā)區(qū)、綜合改善區(qū)、溫和改善區(qū)以及重點(diǎn)改善區(qū)4類(lèi)。其中，HH型是高分值的自然等指數(shù)的耕地高度聚集區(qū)域，局部范圍內(nèi)呈明顯均值狀態(tài)，應(yīng)劃入限制開(kāi)發(fā)區(qū)，禁止非農(nóng)建設(shè)；LL型恰好與之相反，實(shí)施整體綜合性整治。HL型類(lèi)似于“凸地”，局部區(qū)域內(nèi)高分值的自然指數(shù)的耕地集中在中部，周?chē)嘁缘头种蹈匕鼑诳臻g回波效應(yīng)的影響下，高分值的耕地極易被低分值的耕地同化，從而演化成LL型，應(yīng)劃入溫和保護(hù)區(qū)；與之相反，LH型類(lèi)似于“空洞”，局部區(qū)域內(nèi)高分值的自然等指數(shù)的耕地環(huán)繞著低分值耕地分布，在空間回波)效應(yīng)的影響下，低分值耕地易被周?chē)叻种蹈赝M(jìn)而演化成HH型，應(yīng)劃入重點(diǎn)改善區(qū)，以改良高分值耕地為重點(diǎn)。

2.4.2 基于雙變量耕地指數(shù)的耕地空間特征。根據(jù)自然等指數(shù)和利用等指數(shù)，利用等指數(shù)和等別指數(shù)，自然等指數(shù)和等別指數(shù)的相關(guān)性，得出聚集分布圖。以自然等指數(shù)和利用等指數(shù)聚集分布圖為例，其中，HH型是2個(gè)指數(shù)高分值耕地高度聚集區(qū)域；LL型是2個(gè)指數(shù)低分值耕地高度聚集區(qū)域；HL型類(lèi)似于“凸地”，局部區(qū)域內(nèi)高分值的自然影響下，指數(shù)的耕地集中在中部，周?chē)嘁缘头种档睦玫戎笖?shù)的耕地包圍，在空間回波效應(yīng)的高分值的自然等指數(shù)的耕地極易被低分值的利用等指數(shù)的耕地同化，從而演化成LL型；與之相反，LH型類(lèi)似于空洞，局部區(qū)域內(nèi)高分值的自然等指數(shù)的耕地環(huán)繞著低分值的利用等指數(shù)的耕地分布，在空間極化回波效應(yīng)的影響下，周?chē)叻种档牡葎e指數(shù)的耕地可以將中心區(qū)域的低分值的利用等指數(shù)的耕地同化，進(jìn)而演化成HH型。

2.4.3 基于三變量耕地指數(shù)的耕地空間特征。利用耕地綜合質(zhì)量指數(shù)來(lái)確定耕地的空間分布聚集性，其中，HH型是高分值的耕地綜合質(zhì)量指數(shù)的耕地類(lèi)型的高度集中區(qū)域；LL型是耕地質(zhì)量綜合指數(shù)得分較低的耕地集中區(qū)；HL型類(lèi)似于“凸地”，高分值的耕地質(zhì)量綜合指數(shù)的耕地在中部，周?chē)堑头种档母刭|(zhì)量綜合指數(shù)的耕地區(qū)域，在空間回波效應(yīng)的影響下，高分值耕地極易被低分值耕地同化，從而演化成LL型；與之相反，LH型類(lèi)似于“空洞”，局部區(qū)域內(nèi)低分值的綜合質(zhì)量指數(shù)的耕地被高分值耕地所包圍，在空間回波效應(yīng)的影響下，低分值的綜合質(zhì)量指數(shù)的耕地易被周?chē)叻种蹈赝?，進(jìn)而演化成HH型。

3 結(jié)論

該研究以耕地質(zhì)量指數(shù)為空間變量，采用Moran散點(diǎn)圖和局部空間自相關(guān)相結(jié)合的方法，探討耕地質(zhì)量空間聚集性規(guī)律，結(jié)果表明：

(1)蕪湖市4區(qū)耕地質(zhì)量在空間分布上呈現(xiàn)出一定的聚集性規(guī)律。耕地自然質(zhì)量分布西南部區(qū)域高于東南部區(qū)域，東北部區(qū)域高于西北部區(qū)域。耕地利用質(zhì)量空間分布與經(jīng)濟(jì)質(zhì)量空間分布大體相似，高質(zhì)量區(qū)域集中在沿江帶的三山區(qū)的保定街道西部，三山區(qū)峨橋鎮(zhèn)的南部，鳩江區(qū)的東部。此外，耕地質(zhì)量空間正相關(guān)類(lèi)型(高-高和低-低型)多以“組團(tuán)”形式出現(xiàn)，聚集性較強(qiáng)；負(fù)相關(guān)類(lèi)型(高-低和低-高型)無(wú)明顯集中區(qū)域，零星分布。

(2)針對(duì)單變量耕地指數(shù)，雙變量耕地指數(shù)，三變量耕地指數(shù)的局部空間自相關(guān)特性，分析其空間聚集性的相同及不同，進(jìn)一步探討不同情況下的蕪湖市4區(qū)耕地質(zhì)量的分布情況。

(3)探討耕地質(zhì)量指數(shù)局部空間自相關(guān)的聚集分布結(jié)果，是基于耕地質(zhì)量?jī)?nèi)涵(自然質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、利用質(zhì)量)和相應(yīng)的空間聚集類(lèi)型(高-高型、高-低型、低-高型、低-低型)來(lái)探討耕地的質(zhì)量特點(diǎn)及分布特征。研究結(jié)果可為耕地的保護(hù)及耕地分區(qū)研究提供新的思路，為制定合理有效的耕地保護(hù)和區(qū)域發(fā)展政策提供依據(jù)。

[1] 熊昌盛，韋仕川，欒喬林，等．基于Moran′s I分析方法的耕地質(zhì)量空間差異研究：以廣東省廣寧縣為例[J]．資源科學(xué)，2014，36(10)：2066-2074．

[2] 韋仕川，熊昌盛，欒喬林，等．基于耕地質(zhì)量指數(shù)局部空間自相關(guān)的耕地保護(hù)分區(qū)[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30(1)：200-207．

[3]MORAN P A P.Notes on continuous stochastic phenomena[J].Biometrical，1950，37(1/2)：17-23.

[4] 李慧，王云鵬，李巖，等.珠江三角洲土地利用變化空間自相關(guān)分析[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2011，20(12)：1879-1885.

[5] 侯淑濤，王語(yǔ)檬，張琪，等．基于耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的縣域基本農(nóng)田分區(qū)研究[J]．東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，45(10)：108-113．

Study on Characteristics of Cultivated Land Quality Spatial Distribution Based on Spatial Autocorrelation—Taking Four Districts of Wuhu as the Example

QIAN Meng-ru1, LIANG Dong-dong1,WU Xu2

(1. College of Territorial Resources and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu, Anhui 241003; 2. College of Mahematics & Computer Science, Anhui Normal University, Wuhu, Anhui 241003)

By using spatial autocorrelation analysis method, adopting three kinds of indexes that can express quality of cultivated land, such as natural index, use index and economic index, taking village farmland figure as a unit of spatial to perform autocorrelation analysis, the spatial structure characteristics of cultivated land quality in Jinghu, Yijiang, Jiushan, Sanshan of Wuhu were discussed. The results showed that cultivated land quality indicates a certain aggregation rules in the four districts of Wuhu. Positive correlation types (high-high and low-low types) take the form of group, whose clustering is stronger; Negative correlation types (high-low and low-high types) have no obvious aggregation distribution, which are scattered.

Spatial autocorrelation; Quality of cultivated land; Four districts of Wuhu

2015年度安徽高校人文社科研究基地項(xiàng)目(SK2015A030)。

錢(qián)夢(mèng)茹(1990- )，女，安徽阜陽(yáng)人，碩士研究生，研究方向：GIS在土地利用與區(qū)域開(kāi)發(fā)等中的應(yīng)用研究。

2015-11-11

S 127

A

0517-6611(2015)35-315-03