基于空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量分布格局

熊昌盛 ， 欒喬林 ， 韋仕川

(1.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院，杭州310000；2.海南大學(xué) 政治與公共管理學(xué)院，?？?570228)

基于空間自相關(guān)的耕地質(zhì)量分布格局

熊昌盛1， 欒喬林2， 韋仕川2

(1.浙江大學(xué) 公共管理學(xué)院，杭州310000；2.海南大學(xué) 政治與公共管理學(xué)院，海口 570228)

耕地質(zhì)量是保障糧食安全的基礎(chǔ)。以廣東省廣寧縣為例，采用空間自相關(guān)分析法，基于全局、局部和方向3個視角，對耕地質(zhì)量空間分布特征進行分析。結(jié)果表明：全局來看，廣寧縣耕地質(zhì)量在空間分布上具有較強的空間正相關(guān)性，且縣級尺度空間自相關(guān)程度強于鎮(zhèn)級尺度；局部區(qū)域，縣域耕地質(zhì)量存在聚集性分布規(guī)律，高質(zhì)量耕地集中分布在排沙鎮(zhèn)北部、江屯鎮(zhèn)中部和螺崗鎮(zhèn)南部，低質(zhì)量耕地集中分布在赤坑鎮(zhèn)中南部、古水鎮(zhèn)東北部以及北市鎮(zhèn)東北部；縣域耕地質(zhì)量在各方向上的結(jié)構(gòu)性特征表現(xiàn)不一，在距離1 650 m范圍內(nèi)基本趨于一致，但隨距離增加其結(jié)構(gòu)性特征在各方向上呈現(xiàn)不同走勢。

耕地質(zhì)量；空間自相關(guān)；空間分布；廣寧縣

0 引言

隨著人口增長、二次城鎮(zhèn)化穩(wěn)步推進以及生態(tài)保護意識逐漸加強，我國耕地將持續(xù)性減少[1]，結(jié)合時下頻出的食品安全問題，在今后較長一段時間內(nèi)，糧食數(shù)量安全和質(zhì)量安全將成為阻礙中國社會經(jīng)濟發(fā)展的重要因素之一。解決糧食安全問題，單純注重耕地數(shù)量增加僅可緩解一時之急；強調(diào)耕地質(zhì)量內(nèi)涵挖潛與管護能從源頭上控制糧食質(zhì)量與數(shù)量。積極開展耕地質(zhì)量研究對保障國家糧食安全具有十分重要的實踐意義和戰(zhàn)略意義。

國內(nèi)耕地質(zhì)量研究的內(nèi)容按域可分為時間和空間兩個維度。時間維度包括靜態(tài)和動態(tài)研究，靜態(tài)研究主要有耕地質(zhì)量評價[2-5]、分區(qū)[6]與保護[7]；動態(tài)研究主要包括耕地質(zhì)量(動態(tài))監(jiān)測[8-10]、耕地質(zhì)量時態(tài)演變[11- 12]等。在空間維度，孔祥斌等利用全國農(nóng)用地分等成果，概況性描述了中國西部耕地質(zhì)量空間結(jié)構(gòu)特征[13]；馬培云等利用經(jīng)濟學(xué)中的洛倫茲曲線和基尼系數(shù)，對不同等級耕地質(zhì)量在空間分布上的均勻與否狀態(tài)進行了圖示性表達[14]；宋戈等指出松嫩平原黑土區(qū)耕地質(zhì)量呈現(xiàn)出明顯的地域分異規(guī)律[15]。對比來看，時間維度仍是耕地質(zhì)量研究的重點[16-17]，但對于空間維度的探索與分析，多以定性描述為主，缺少定量方法的運用。

耕地作為地理空間實體的存在，其質(zhì)量形成除受到各種自然因素、社會經(jīng)濟條件的綜合影響外，必然也受到空間因素的內(nèi)在影響，在空間分布上表現(xiàn)出一定的結(jié)構(gòu)性特征或聚集性規(guī)律。本研究從耕地質(zhì)量的空間屬性出發(fā)，采用空間自相關(guān)分析法，對耕地質(zhì)量進行全局、局部和方向上的格局研究，全方位、立體化厘清耕地質(zhì)量分布特征，揭示耕地質(zhì)量空間分布規(guī)律，為制定耕地分區(qū)方案提供決策，為耕地質(zhì)量管理和保護服務(wù)。

1 研究方法

1.1 空間自相關(guān)分析

地理學(xué)第一定律指出：任何事物之間均相關(guān)，離的較近的事物總比離的較遠(yuǎn)的事物，其相關(guān)性要高[18]?？臻g自相關(guān)分析是理論地理學(xué)中分析空間單元統(tǒng)計性分布規(guī)律以及空間數(shù)據(jù)之間相互依賴關(guān)系的基本方法之一[19]?？臻g自相關(guān)分析種類較多，本研究主要采用全局空間自相關(guān)分析、局部空間自相關(guān)分析以及各異向性分析對耕地質(zhì)量空間分布特征進行探討。

全局空間自相關(guān)的功能在于描述空間變量的整體分布狀況，判斷其在空間上是否有聚集特性存在[20]。本研究采用Moran’sI指數(shù)進行全局空間自相關(guān)分析[21]，該指數(shù)最早于1950年經(jīng)P.A.P.Moran提出，用作度量空間自相關(guān)程度[22]，其表達式如下：

(1)

局部空間自相關(guān)用于反映相鄰空間單元之間空間變量的相關(guān)程度[20]，借助Moran散點圖，可將空間單元的聚集性可視化[24]。Moran散點圖分4個象限，分別代表4種不同的局部空間自相關(guān)類型。第1，3象限代表正相關(guān)類型，分別用HH(高—高關(guān)聯(lián))與LL(低—低關(guān)聯(lián))表示；第2，4象限代表負(fù)相關(guān)類型，分別用HL(高—低關(guān)聯(lián))與LH(低—高關(guān)聯(lián))表示。本研究以LocalMoran’sI指數(shù)進行局部空間自相關(guān)分析，它是Moran’sI指數(shù)的分解形式[25]，用來度量空間單元i與其周邊單元之間的空間差異程度及其顯著性。對于空間單元i，其局部空間自相關(guān)指數(shù)表達式為：

(2)

(3)

式中：Zi為空間單元i屬性觀測值的標(biāo)準(zhǔn)化值。各向異性分析能揭示空間變量在不同空間方向上的差異狀況[20]，體現(xiàn)空間變量的方向結(jié)構(gòu)性特征?？臻g變量在相同的距離上，可能因不同的方向而存在不同的自相關(guān)值，為度量該差異性，可結(jié)合空間變量在各方向上的半變異值隨距離變化而發(fā)生變化的規(guī)律，通過半變異函數(shù)曲線來辨識[26]。

1.2 空間權(quán)重

空間權(quán)重是進行空間自相關(guān)分析的前提和基礎(chǔ)[27]?？臻g權(quán)重函數(shù)W用來度量空間單元之間位置上相互依賴的程度，一般以矩陣的形式體現(xiàn)，并采取二進制，以數(shù)值0或1來表示。相鄰關(guān)系是指空間單元之間互為相鄰的原則或條件，按是否相鄰來賦予空間權(quán)重值。當(dāng)空間單元i與空間單元j相鄰時，wij=1，否則wij=0；規(guī)定當(dāng)i=j時，wij=0，且wij=wji。由此得到W是一個以對角線對稱的n×n階0,1二進制矩陣，且對角線全為0，并稱W為二元對稱矩陣。

L．Anselin把空間單元之間的相鄰關(guān)系分為距離關(guān)系、最近k點關(guān)系和鄰接關(guān)系3大類[28]。距離關(guān)系是指預(yù)先設(shè)定距離閥值l，若空間單元之間的距離小于等于l，則wij=1，否則wij=0；最近k點關(guān)系指設(shè)定與空間單元距離最近的相鄰或相近空間單元個數(shù)為k(不考慮空間單元之間的距離遠(yuǎn)近)，若屬于設(shè)定的k個相鄰或相近空間單元之一，則wij=1，否則wij=0。鄰接關(guān)系可以細(xì)分為Rook，Queen與Bishop3類鄰接原則，Rook指的是有共同邊界；Queen指的是有共同邊界或有共同頂點；Bishop指的是有共同頂點。

1.3 耕地質(zhì)量

目前國內(nèi)關(guān)于耕地質(zhì)量內(nèi)涵的界定有多種不同觀點[11, 29]。在國土資源部《中國耕地質(zhì)量等級調(diào)查與評定》一書中，耕地質(zhì)量以自然質(zhì)量等指數(shù)、利用等指數(shù)以及等別指數(shù)來進行定量描述。耕地自然質(zhì)量等指數(shù)是在充分考慮地區(qū)耕作制度以及作物光溫(氣候)生產(chǎn)潛力指數(shù)的基礎(chǔ)上，從區(qū)域地形地貌屬性、土壤基本性狀以及人為管理水平等因素層面構(gòu)建評價指標(biāo)體系，并采用多因素綜合評價法來確定。為探討耕地質(zhì)量在空間上的結(jié)構(gòu)性特征和聚集性規(guī)律，本研究以耕地自然質(zhì)量等指數(shù)作為耕地質(zhì)量內(nèi)涵的表征，并視其為空間變量進行空間自相關(guān)分析。

1.4 研究工具與平臺

研究區(qū)域耕地圖斑個數(shù)較多，數(shù)據(jù)處理量大，為保障空間自相關(guān)指數(shù)求取與分析結(jié)果的穩(wěn)定性和科學(xué)性，數(shù)據(jù)處理與分析均基于ArcGIS，GeoDa和GS+平臺實現(xiàn)。采用由ArcGIS生成的拓?fù)湫畔⑺峁┑目臻g對象鄰接關(guān)系，取一階鄰接方式來構(gòu)建空間鄰接矩陣，求取空間權(quán)重；采用GeoDa中SpatialAnalyst模塊進行全局和局部空間自相關(guān)分析；采用GS+進行各向異性分析[30-32]。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)處理

2.1 區(qū)域概況

廣寧縣位于廣東省中部，下轄17個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，南街鎮(zhèn)為縣政府所在地。全縣絕大部分地區(qū)屬南亞熱帶季風(fēng)氣候，北部邊緣地區(qū)具有中亞熱帶氣候特征，光源好，熱量充足，全年平均氣溫10 ℃，年積溫6 978 ℃，年日照時數(shù)1 653h以上，年降雨量1 700mm左右。境內(nèi)地勢西北高，東南低，北部多中山，綏江河由西北向東南斜貫全縣。以廣寧縣為研究對象主要基于以下幾點考慮：第一，廣寧縣在粵西北區(qū)域發(fā)展中占據(jù)一定戰(zhàn)略地位。廣寧縣隸屬廣東省肇慶市，位于珠三角1h生活圈內(nèi)，是珠三角核心區(qū)域與廣西、湖南等省陸路來往的主要通道之一，地理優(yōu)勢明顯，發(fā)展態(tài)勢良好，與此同時，如何協(xié)調(diào)經(jīng)濟建設(shè)開發(fā)與加強耕地保護的問題日漸凸顯。第二，廣寧縣具有粵西北地區(qū)的典型特征?；浳鞅睂偕絽^(qū)丘陵地帶，人少地廣，可耕作用地稀少。廣寧縣土地總面積2 455.46km2，其中耕地占比僅為6.77%，和粵西北其他縣區(qū)一樣，全縣經(jīng)濟發(fā)展正處于上升階段，人地矛盾較為突出。第三，積極開展廣寧縣耕地質(zhì)量格局研究，對全省耕地質(zhì)量分等工作、拓展研究深度和廣度具有重要意義，為廣寧縣耕地保護提供決策建議。

2.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

研究時點為2010年，所涉及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于廣寧縣2010年耕地質(zhì)量分等成果數(shù)據(jù)庫，還包括2010年土地利用變更數(shù)據(jù)庫以及相關(guān)統(tǒng)計資料等。

為客觀分析研究區(qū)耕地質(zhì)量的空間分布特征，消除由于采樣或人為因素等產(chǎn)生的離群值對空間自相關(guān)分析結(jié)果的影響，采用探索數(shù)據(jù)分析法EDA(exploratorydataanalysis)，對廣寧縣2010年耕地質(zhì)量分等成果數(shù)據(jù)庫中耕地自然質(zhì)量等指數(shù)進行離群值剔除。地統(tǒng)計學(xué)通常要求基礎(chǔ)數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，否則會導(dǎo)致比例效應(yīng)，在降低估計精度的同時，最終致使某些結(jié)構(gòu)特征不明顯[26]。為客觀分析耕地質(zhì)量空間分布特征，對剔除離群值后的耕地自然質(zhì)量等指數(shù)進行正態(tài)分布轉(zhuǎn)換，具體操作基于Matlab平臺采用Box-Cox變換方法來實現(xiàn)。

2.3 空間權(quán)重探索性分析

如何合理選擇空間權(quán)重一直是空間計量分析的重點和難點問題[33]，確定空間權(quán)重要從選擇合宜的空間相鄰關(guān)系入手?？臻g數(shù)據(jù)在處理過程中，空間權(quán)重頻率要求符合正態(tài)分布，否則會出現(xiàn)比例效應(yīng)，使數(shù)據(jù)估計精度降低，最終致使某些結(jié)構(gòu)特征不明顯[34]。遵循此原則，參照Anselin所定義的相鄰關(guān)系，對空間鄰接關(guān)系的確定進行探索性分析。

2.3.1 基于鄰接關(guān)系。基于Bishop原則所確定的空間權(quán)重僅考慮了與源目標(biāo)空間單元有共同頂點的相鄰空間單元的個數(shù)，是一種特殊的鄰接方式，采用此特殊鄰接方式進行空間權(quán)重的確定不合時宜，應(yīng)予以舍棄。分別統(tǒng)計按Rook和Queen原則相鄰時的空間鄰接行頻率?；赗ook與Queen原則的鄰接性直方圖基本一致，分別有21.85%和21.31%的空間單元，其相鄰空間單元個數(shù)為0?？臻g單元的相鄰空間單元為0，使得源目標(biāo)空間單元的空間權(quán)重為0，從而造成大量“孤島”存在，這對空間自相關(guān)分析會帶來較大影響，自相關(guān)分析的結(jié)果可能均為0，不能體現(xiàn)客觀實際。

2.3.2 基于距離關(guān)系?；诰嚯x關(guān)系的空間權(quán)重的確定，距離的內(nèi)涵按空間單元質(zhì)心之間的歐式距離來測度。為避免出現(xiàn)“孤島”現(xiàn)象(即某一空間單元在指定距離閥值l內(nèi)鄰接空間單元個數(shù)為0)，借助ArcGIS平臺或Geoda平臺計算得到最少相鄰空間單元個數(shù)為0時的最短距離為2 423m，并統(tǒng)計各空間單元在指定距離在2 423m下的相鄰空間單元個數(shù)。

距離閥值l=2 423m時，相鄰空間單元的個數(shù)分布在1到350之間，相鄰空間單元個數(shù)差異顯著；隨著距離閥值l的增大，該差異性將隨之?dāng)U大。相鄰空間單元個數(shù)顯著的內(nèi)部差異性將致使空間單元之間空間權(quán)重存在極大差異，最終影響到空間自相關(guān)分析的結(jié)果。

2.3.3 基于最近k點關(guān)系。最近k點關(guān)系可保證每個空間單元都擁有相同的相鄰空間單元個數(shù)(避免了相鄰空間單元個數(shù)為0的特殊情況)，且不受空間距離的影響，降低內(nèi)部差異。具體k值的確定參照基于Rook和Queen原則的空間鄰接性頻率直方圖，取研究區(qū)域相鄰空間單元個數(shù)的中值“6”進行空間自相關(guān)分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 全局空間自相關(guān)分析

本研究分別從縣和鎮(zhèn)2級行政區(qū)域探討廣寧縣耕地質(zhì)量的空間分布規(guī)律。在縣級區(qū)域內(nèi)，進行耕地質(zhì)量全局空間自相關(guān)分析得到的I值為0.680 8，表明廣寧縣耕地質(zhì)量在空間分布上表現(xiàn)出較強的正相關(guān)性，縣域耕地質(zhì)量在空間分布上具有一定的聚集性規(guī)律，空間變異性較弱。具體而言，相鄰間質(zhì)量相當(dāng)(高質(zhì)量與高質(zhì)量、低質(zhì)量與低質(zhì)量)的耕地在空間分布上表現(xiàn)出較強的聚集性，而相鄰間存在質(zhì)量差異(高質(zhì)量與低質(zhì)量、低質(zhì)量與高質(zhì)量)的耕地則表現(xiàn)出較弱的聚集性。

在鎮(zhèn)級子區(qū)域內(nèi)，鎮(zhèn)際耕地質(zhì)量空間上的自相關(guān)性系數(shù)差異較大，I值極差為0.422，變異系數(shù)高達19.38%。其中，洲仔鎮(zhèn)耕地圖斑個數(shù)相對較少，耕地質(zhì)量差異度居中，分布多沿省道呈帶狀分布，其空間自相關(guān)系數(shù)最大為0.810 3；排沙鎮(zhèn)耕地圖斑個數(shù)較多，分布零散，耕地質(zhì)量差異明顯，空間自相關(guān)系數(shù)最低為0.388 3?？傮w來看，不同區(qū)域范圍空間自相關(guān)系數(shù)I值存在一定差異，I值隨著研究區(qū)域的變小而變小，鎮(zhèn)級平均水平略低于縣級水平(圖1)，這是由于數(shù)據(jù)平均時的濾波特性和I值對距離的非線性特征造成的[35]。

圖1 廣寧縣縣級與鎮(zhèn)級耕地質(zhì)量I值對比Fig.1 Comparing of Moran’s I for arable land quality in different scale of county and town in Guangning County

3.2 局部空間自相關(guān)分析

因耕地圖斑較小且零星，以其為空間單元的局部空間自相關(guān)分析結(jié)果會存在較難辨識性，為凸顯空間聚集性規(guī)律，以行政村為空間單元進行局部空間自相關(guān)分析。行政村耕地質(zhì)量綜合分值的轉(zhuǎn)換公式如下：

(4)

式中：Ro表示第o個行政村平均耕地質(zhì)量綜合分值；Rio為第o個行政村中第i塊耕地圖斑質(zhì)量綜合分值；Sio為第o個行政村中第i塊耕地圖斑的面積(hm2)。

在95%的置信度下，多數(shù)行政村在空間上表現(xiàn)為非顯著型。以村為研究單元的耕地質(zhì)量局部空間自相關(guān)結(jié)果顯示，屬正相關(guān)類型的HH型與LL型各有21與7個村委會，分別占到總村委會個數(shù)的11.67%與3.89%，累計占到總村委會個數(shù)的15.56%；而屬負(fù)相關(guān)類型LH型與HL型的村分別有4與6個，累計占總村委會個數(shù)的5.56%；非顯著型村有142個，占到總數(shù)的78.89%。正相關(guān)類型村個數(shù)相對于負(fù)相關(guān)類型占多數(shù)。

從空間分布格局來看，HH型主要分布在排沙鎮(zhèn)整個北部、江屯鎮(zhèn)中部、螺崗鎮(zhèn)南部以及南街、橫山、石澗三鎮(zhèn)交匯處；LL型則主要分布于赤坑鎮(zhèn)中南部、古水鎮(zhèn)東北部以及北市鎮(zhèn)東北部。LH型多呈現(xiàn)零星分布，散布于北市鎮(zhèn)東南角、賓亨鎮(zhèn)西北角以及石澗鎮(zhèn)中部；HL型主要分布于赤坑鎮(zhèn)東北與北市鎮(zhèn)西北交匯處，洲仔鎮(zhèn)中西部與古水鎮(zhèn)有零星分布(圖2)。

圖2 廣寧縣耕地質(zhì)量局部空間自相關(guān)聚集圖Fig.2 Local spatial agglomeration of arable land quality in Guangning County

3.3 各向異性分析

分析耕地質(zhì)量空間自相關(guān)的各向異性有助于認(rèn)識耕地質(zhì)量在不同方向上的結(jié)構(gòu)性變化特征[36]。以正北方向為0°，順時針旋轉(zhuǎn)，每45°設(shè)定一個研究方向，即選擇0°，45°，90°與135°共4個方向，對比分析耕地質(zhì)量在空間分布上的各向異性。各方向上耕地質(zhì)量隨距離變化所形成半變異函數(shù)及其對應(yīng)曲線，可基于GS+平臺進行求取。圖3為廣寧縣耕地質(zhì)量在選定4個方向上的半變異函數(shù)曲線。

圖3 廣寧縣耕地質(zhì)量在不同方向上的半變異函數(shù)曲線Fig.3 Semivariograms of different directions for arable land quality in Guangning County

在設(shè)定的4個方向上，耕地質(zhì)量半變異函數(shù)曲線走勢呈現(xiàn)不同的變化規(guī)律，反映耕地質(zhì)量在不同方向上具有不同的結(jié)構(gòu)性特征和內(nèi)在聯(lián)系；整體上，各方向半變異函數(shù)曲線走勢呈現(xiàn)出隨著距離尺度的增大而半變異值逐漸變大的趨勢，這與地理學(xué)第一定律的內(nèi)涵相吻合，可以作為支撐耕地質(zhì)量用于空間自相關(guān)分析的理論依據(jù)之一；同時，各方向上半變異函數(shù)曲線的初始值基本一致，表明耕地質(zhì)量在距離1 600 m左右的范圍內(nèi)，各方向上表現(xiàn)出較為一致的空間關(guān)聯(lián)性，隨著距離的增加，不同方向上半變異函數(shù)曲線走勢的差異性逐步增加，該一致性逐漸降低。當(dāng)距離在1 600～12 000 m左右時，各方向上半變異函數(shù)曲線走勢基本一致，且基本符合球狀模型，并在11 800 m左右達到最大值；當(dāng)距離從12 000 m增加至19 600 m左右，0°和135°方向上半變異值逐漸增大，45°和90°方向上半變異值逐漸降低；當(dāng)距離從19 600 m增加至24 800 m左右，0°，45°與135°方向上半變異值逐漸降低，90°方向上半變異值緩慢增加；當(dāng)距離從24 800 m增加至37 800 m左右，45°與135°方向上半變異值逐步遞增，0°與90°方向上半變異值先增加后降低；對于任何半變異函數(shù)都是非降函數(shù)[36]，當(dāng)距離在32 600 m左右時，0°，45°與90°方向上半變異值變小的現(xiàn)象，可視為耕地質(zhì)量分布在超過一定距離后所表現(xiàn)出的隨機性和偶然性，其自相關(guān)關(guān)系已明顯減弱。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

1)廣寧縣耕地質(zhì)量在縣級和鎮(zhèn)級尺度上，其I值均在0.6以上，這表明廣寧縣耕地質(zhì)量分布具有較強的空間正相關(guān)性，并表現(xiàn)出某種結(jié)構(gòu)性特征。且縣級尺度所表現(xiàn)出的空間正相關(guān)性要強于鎮(zhèn)級尺度；而鎮(zhèn)際之間空間自相關(guān)性內(nèi)部差異較大。

2)從局部來看，耕地質(zhì)量在空間分布上表現(xiàn)出一定的聚集性規(guī)律。高—高類型(HH)耕地主要聚集分布在排沙鎮(zhèn)北部、江屯鎮(zhèn)中部和螺崗鎮(zhèn)南部；低—低類型(LL)耕地則集中在赤坑鎮(zhèn)中南部、古水鎮(zhèn)東北部以及北市鎮(zhèn)東北部，這種空間聚集性規(guī)律的存在可以為耕地保護分區(qū)方案的制定提供新思路。

3)不同方向上半變異函數(shù)曲線走勢不同，表明耕地質(zhì)量呈現(xiàn)典型的帶狀各向異性，反映出不同方向上耕地質(zhì)量具有不同的結(jié)構(gòu)性特征?？傮w來看，在距離為1 650m范圍內(nèi)，耕地質(zhì)量在各個方向上的空間自相關(guān)性具有較強的一致性，其后隨著距離的增加，各向異性凸顯。

4.2 討論

1)空間自相關(guān)分析在經(jīng)濟地理和城市人口研究領(lǐng)域運用較廣，取得成果頗豐[33, 37-38]，但在耕地或農(nóng)地保護方面鮮有嘗試，這與其基礎(chǔ)理論框架研究不足密切相關(guān)。方法論的運用與嘗試需以基礎(chǔ)理論為先導(dǎo)，為拓展空間自相關(guān)在土地管理和保護領(lǐng)域的運用，后期應(yīng)著重空間自相關(guān)基礎(chǔ)理論研究。

2)耕地質(zhì)量空間自相關(guān)分析從某種程度上揭示了耕地質(zhì)量客觀空間分布規(guī)律，積極制定迎合該分布規(guī)律的耕地分區(qū)或保護方案，探索層次化、精細(xì)化的耕地管理思路是后期深化研究應(yīng)用面的熱點之一。

[1] 韋仕川, 劉勇, 欒喬林, 等. 基于生態(tài)安全的黃河三角洲未利用地開墾潛力評價[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2013,29(22):244-251.

[2] 趙建軍, 張洪巖, 王野喬, 等. 基于AHP和GIS的省級耕地質(zhì)量評價研究——以吉林省為例[J]. 土壤通報, 2012,43(1):70-75.

[3] 駱東奇,李樂,郭英,等.重慶市耕地集約利用評價及空間分異研究[J].地域研究與開發(fā),2010,29(1):98-103.

[4] 胡科,石培基.甘肅省耕地質(zhì)量評價研究[J].中國土地科學(xué),2008,22(11):38-43.

[5] 方琳娜,宋金平.基于SPOT多光譜影像的耕地質(zhì)量評價——以山東省即墨市為例[J].地理科學(xué)進展,2008,27(5):71-78.

[6] 朱小娜,張海濤,童秋英,等.耕地質(zhì)量潛力分級與分區(qū)研究——以武漢市江夏區(qū)為例[J].國土資源科技管理,2012,29(2):15-21.

[7] 陳桂珅,張蕾娜,程鋒,等.數(shù)量質(zhì)量并重管理的耕地保護政策研究[J].中國土地科學(xué),2009,23(12):39-43.

[8] 謝戈力,鄭巧鳳.基于WebGIS技術(shù)的耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測信息系統(tǒng)[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,39(31):19560-19563.

[9] 宋艷華,王令超,樊雷,等.基于空間傳遞的耕地質(zhì)量等別追溯法匯總技術(shù)研究[J].地域研究與開發(fā),2013,32(6):106-110.

[10] 王倩,尚月敏,馮銳,等.基于變異函數(shù)的耕地質(zhì)量等別監(jiān)測點布設(shè)分析——以四川省中江縣和北京市大興區(qū)為例[J].中國土地科學(xué),2012,26(8):80-86.

[11] 陳朝,呂昌河.基于綜合指數(shù)的湖北省耕地質(zhì)量變化分析[J].自然資源學(xué)報,2010,25(12):2018-2029.

[12] 王璦玲,胡繼連,趙庚星,等.萊蕪里辛土地整理耕地質(zhì)量級別變化研究[J].中國土地科學(xué),2010,24(10):52-57.

[13] 孔祥斌,張青璞.中國西部區(qū)耕地等別空間分布特征[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(22):1-7.

[14] 馬培云,王帥,李洪興,等.基于洛倫茨曲線和基尼系數(shù)的耕地質(zhì)量空間差異程度分析——以忠縣耕地地力評價結(jié)果為例[J].西南師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版,2012,37(1):60-66.

[15] 宋戈,李丹,梁海鷗,等.松嫩高平原黑土區(qū)耕地質(zhì)量特征及其空間分異——以黑龍江省巴彥縣為例[J].經(jīng)濟地理,2012,32(7):129-134.

[16] 胡存智.中國農(nóng)用土地分等定級理論與方法研究——兼論《農(nóng)用地分等規(guī)程》總體思路及技術(shù)方案設(shè)計[J].中國土地科學(xué),2012,26(3):4-13.

[17] 胡存智.中國耕地質(zhì)量等級調(diào)查與評定[R].北京:中華人民共和國國土資源部,2009:15-18.

[18]ToblerWR.AComputerMovieSimulatingUrbanGrowthintheDetroitRegion[J].EconomicGeography, 1970,46(2):234-240.

[19] 陳彥光.基于Moran統(tǒng)計量的空間自相關(guān)理論發(fā)展和方法改進[J].地理研究,2009,28(6):1449-1463.

[20] 馬曉冬,馬榮華,徐建剛.基于ESDA-GIS的城鎮(zhèn)群體空間結(jié)構(gòu)[J].地理學(xué)報,2004,59(6):1048-1057.

[21]WongDWS,LeeJ.ArcViewGIS與ArcGIS地理信息統(tǒng)計分析[M].張學(xué)良,譯.1版.北京:中國財政經(jīng)濟出版社,2008:337-351.

[22]MoranPAP.NotesonContinuousStochasticPhenomena[J].Biometrika, 1950,37(1-2):17-23.

[23] 王法輝.基于GIS的數(shù)量方法與應(yīng)用[M].北京:商務(wù)印書館,2011:212-216.

[24] 李子良,王樹濤,張利,等.經(jīng)濟快速發(fā)展地區(qū)耕地生產(chǎn)能力空間格局[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(11):323-331.

[25]AnselinL.LocalIndicatorsofSpatialAssociation-LISA[J].GeographicalAnalysis, 1995,27(2):93-115.

[26] 王政權(quán).地統(tǒng)計學(xué)及在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,1999:151-155.

[27] 楊開忠,馮等田,沈體雁.空間計量經(jīng)濟學(xué)研究的最新進展[J].開發(fā)研究,2009(2):7-12.

[28]AnselinL.SpatialEconometrics,MethodsandModels[M].Boston:KluwerAcademic, 1988:16-21.

[29] 姜愛林,包紀(jì)祥,劉嬴洲.耕地概念的界定與耕地質(zhì)量評價的新方法初探[J].中國地質(zhì)礦產(chǎn)經(jīng)濟,1999(1):67-70.

[30] 王慶喜.區(qū)域經(jīng)濟研究實用方法——基于ArcGIS，GeoDa和R的運用[M].北京:經(jīng)濟科學(xué)出版社,2014.

[31] 湯國安,楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實驗教程[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

[32]AnselinL.ExploringSpatialDatawithGeoDa:AWorkbook[EB/OL]. (2012-11-16)[2014-10-22].http://www.docin.com/p-528004816.html.

[33] 王立平,任志安.空間計量經(jīng)濟學(xué)研究綜述[J].湖南財經(jīng)高等專科學(xué)校學(xué)報,2007,23(4):25-28.

[34] 孫英君,王勁峰,柏延臣.地統(tǒng)計學(xué)方法研究進展[J].地球科學(xué)進展,2004,19(2):268-274.

[35] 謝花林,劉黎明,李波,等.土地利用變化的多尺度空間自相關(guān)分析——以內(nèi)蒙古翁牛特旗為例[J].地理學(xué)報,2006,61(4):389-400.

[36] 杜國明,張樹文,張有全.城市人口分布的空間自相關(guān)分析——以沈陽市為例[J].地理研究,2007,26(2):383-390.

[37] 劉繼生,陳彥光.城市人口分布的非線性空間自相關(guān)及其局域性探討[J].自然科學(xué)進展,2006,16(7):828-834.

[38] 陳斐,杜道生.空間統(tǒng)計分析與GIS在區(qū)域經(jīng)濟分析中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2002,27(4):391-396.

Spatial Pattern Disparity of Arable Land Quality Based on Spatial Autocorrelation Analysis

Xiong Changsheng1， Luan Qiaolin2， Wei Shichuan2

(1.SchoolofPublicAffairs,ZhejiangUniversity，Hangzhou310000 ,China; 2.SchoolofPolitics&PublicAdministration,HainanUniversity,Haikou570228,China)

Compared with the quantity of arable land, quality is the foundation to guarantee the safety of foodstuff permanently. To stereoscopic cognizing the arable land quality and its spatial pattern disparity, the spatial autocorrelation theory was introduced in this paper by taking Guangning County in Guangdong Province as the object for exploring the spatial distribution characteristic of arable land quality from the point of global and local and orientation. The results indicate that the arable land quality in Guangning County has a powerful positive spatial autocorrelation in spatial distribution from the global view point, and the degree of positive spatial autocorrelation is different with kinds of scale, the scale of county is more powerful than the scale of town in Guangning County. The arable land quality in Guangning County exists an agglomerate pattern in local region, and the high quality of arable land concentrate spread over the north of Paisha Town and the center of Jiangtun Town and the south of Luogang Town, while the low quality of arable land concentrate spread over the south-central of Chikeng Town and the north-east of Gushui Town and the north-east of Beishi Town. The arable land quality in Guangning County shows an obvious structural property in orientation, in the range of 1 650 meters, the structural distribution of arable land quality is almost uniformity, while with distance increased, the structural distribution of arable land quality is diverse in different kinds of orientation. The results can provide decision-support for land consolidation and management of arable land.

arable land quality; spatial autocorrelation; spatial distribution; Guangning County

2015-03-04；

2016-04-13

國家自然科學(xué)基金項目(71103053)；海南省自然科學(xué)基金項目(414193)

熊昌盛(1988-)，男，湖北荊州市人，博士研究生，主要從事土地利用規(guī)劃與3S技術(shù)應(yīng)用研究，(E-mail)xiongcs@zju.edu.cn。

欒喬林( 1974-)，男，云南陸良縣人，教授，碩士，主要從事 GIS及土地資源管理教學(xué)科研工作，(E-mail)13976589001@163.com。

F301.21

A

1003-2363(2016)05-0128-05