廣西左右江革命老區(qū)耕地破碎化與貧困空間相關(guān)特征分析

童新華，李 瑩，韋燕飛，劉秋萍

(1.廣西師范學院 地理科學與規(guī)劃學院，廣西 南寧 530001;2.廣西師范學院 國土資源與測繪學院，廣西 南寧 530001)

0 引言

貧困一直是我國經(jīng)濟和社會發(fā)展的瓶頸，空間分布十分不均衡，為擺脫這種貧困現(xiàn)狀，黨中央和國務(wù)院在《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2011～2020年)》中明確提出要重點扶持貧困區(qū)域的革命老區(qū)縣。2016年1月，《關(guān)于加大脫貧攻堅力度支持革命老區(qū)開發(fā)建設(shè)的指導(dǎo)意見》的出臺又將老區(qū)的扶貧問題提升到新高度。耕種是老區(qū)農(nóng)民生產(chǎn)生活的主要經(jīng)濟來源，而耕地破碎化直接影響了農(nóng)業(yè)機械化水平和耕地資源的集約節(jié)約利用，間接影響了糧食單產(chǎn)和農(nóng)民生活水平的提高。從國內(nèi)外現(xiàn)有研究成果看，貧困的測度總體上逐漸由單維貧困[1-4]向多維貧困[5-9]趨勢發(fā)展；土地破碎化的衡量很大程度上是基于景觀格局視角選取景觀指數(shù)[10-16]進行分析。國內(nèi)外一些學者主要研究貧困與地理區(qū)位[17-19]、土地退化[20-21]、氣候變化[22]、環(huán)境退化[23-26]等相關(guān)性研究；國外學者采用空間統(tǒng)計分析方法來研究非農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、人口密度與鄉(xiāng)村土地破碎化分布模式的聯(lián)系[27]，在快速城鎮(zhèn)化背景下研究土地破碎化空間分布模式[28-29]，國內(nèi)學者多為探討耕地破碎化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟[15]、農(nóng)民收入[30-31]和耕地利用效率[32-34]的相關(guān)性?；谏鲜銮闆r，可知開展耕地破碎化與貧困兩者的空間相關(guān)研究相對較少。因此，在精準扶貧工作大力推進的背景下，進行耕地破碎化與貧困研究尤為迫切和必要。本文選取廣西境內(nèi)的左右江革命老區(qū)為例，從經(jīng)濟視角來表征貧困程度；通過提取Landsat TM/ETM+/OLI影像的耕地數(shù)據(jù)，從景觀格局角度選取耕地破碎化指數(shù)，進一步構(gòu)建了耕地破碎化指標評價體系，測算了耕地破碎度，應(yīng)用空間統(tǒng)計法揭示了研究區(qū)域耕地破碎化與貧困在不同時間的空間集聚特征和空間異質(zhì)性。以期為制定差別化土地扶貧政策、優(yōu)化耕地空間格局、擴大農(nóng)業(yè)機械化規(guī)模和促進耕地集約節(jié)約利用等方面提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

廣西境內(nèi)的左右江革命老區(qū)位于廣西壯族自治區(qū)西部，總共涉及32個縣，其中含國家級貧困縣20個、自治區(qū)級貧困縣6個，貧困縣數(shù)占總數(shù)的81%。地處21°36′～25°37′ N，104°28′～109°09′ E，東與柳州市、來賓市和南寧市毗鄰，西鄰云南省，北與貴州省交界，南與防城港市、越南接壤。氣候溫和多雨，適宜多種農(nóng)作物生長，物產(chǎn)豐厚。地貌為典型的喀斯特地貌，石山較多，土壤貧瘠，從而制約了當?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展，經(jīng)濟相對落后，農(nóng)民生活較貧困，但造就了優(yōu)美獨特的自然環(huán)境，旅游資源十分豐富。此外，該區(qū)還是多個少數(shù)民族聚集地。

圖1 研究區(qū)位置

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究貧困數(shù)據(jù)源于2001、2006、2011和2016年的《廣西統(tǒng)計年鑒》。耕地數(shù)據(jù)源于USGS官網(wǎng)，主要下載研究范圍涉及2000、2005、2010和2015年10幅分辨率為30 m的遙感影像。首先，在遙感處理軟件ENVI 5.1中，經(jīng)過輻射定標、大氣校正和波段融合等預(yù)處理流程后，進行監(jiān)督分類、精度檢驗；然后，應(yīng)用ArcGIS對ENVI分類結(jié)果進行耕地信息的提取，并結(jié)合景觀分析軟件Fragstats 4.2進行耕地破碎指標的選??；以縣為評價單元，再建立基于ArcGIS 10.2平臺研究區(qū)域32個縣不同年份的耕地破碎化數(shù)據(jù)庫，根據(jù)破碎度的計算結(jié)果，劃分等級，以定量描述其空間分異特征；最后，利用GeoDA空間分析工具進行耕地破碎化與貧困的雙變量空間自相關(guān)性分析。

2.2 研究方法

2.2.1 耕地破碎度的測算 為了準確描述耕地破碎化的復(fù)雜演變過程，總結(jié)左右江革命老區(qū)2000～2015年破碎化規(guī)律，本研究從景觀格局的5個不同角度選取耕地破碎化指標，構(gòu)建如表1所示的耕地破碎化綜合評價指標體系。

表1 耕地破碎化綜合評價指標體系

在綜合評價體系中，因耕地破碎化指標是從景觀格局的各個角度選取，缺乏統(tǒng)一的可比基礎(chǔ)，難以進行不同時間不同縣域之間的破碎度比較。因此，為建立統(tǒng)一的可比基礎(chǔ)，首先將Fragstats 4.2軟件計算選取的指標進行極值標準化處理。結(jié)合本研究2000～2015年耕地破碎化指標的離散分布情況，決定選用熵值法確定權(quán)重。描述耕地破碎化程度的指標是多種多樣的，于是采用多因素綜合評價法確定各個評價單元的耕地破碎度。計算過程主要應(yīng)用如下公式：

(1)原始數(shù)據(jù)極值標準化：

(1)

(2)

其中：Eij表示i縣j指標標準化值，Xij表示指標原值；Xmax表示某一年中某一指標的最大值；Xmin表示某一年中某一指標的最小值。

(2)計算i縣j指標下標準值的比重Yij：

(3)

(3)求取j指標的熵值Zj：

(4)

(4)求取j指標的差異性系數(shù)Uj：

Uj=1-Zj(j=1,2,3,…,10)

(5)

(5)求取各指標的權(quán)重Wj：

(6)

(6)計算某一年每個縣的耕地破碎度CLF：

CLF=∑Wj×Eij

(7)

2.2.2 貧困的表征 為全面探討左右江革命老區(qū)耕地破碎化與貧困時空貧困特征，本文貧困測度從與耕地利用聯(lián)系緊密的指標中選取，采用農(nóng)民人均純收入來反映貧困程度，該值越高，區(qū)域越不貧困。

2.2.3 空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)分析由全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析2部分構(gòu)成。全局空間自相關(guān)分析用于分析全部范圍內(nèi)所有對象之間的空間分布模式、關(guān)聯(lián)性和顯著性；局部空間自相關(guān)分析是用來分析在不同局部范圍內(nèi)可能存在的空間分布不平衡性、集聚性和異質(zhì)性。描述空間自相關(guān)的指標有Geary’s C、Getis G和Moran’s I等，本文選取了應(yīng)用比較廣泛的Moran’s I來描述。全局空間自相關(guān)用Moran’s I描述，如公式(8)所示；局部空間自相關(guān)用Local Moran’s I描述，如公式(9)所示。

(8)

對于每一空間單元a，Local Moran’s I為：

(9)

(10)

其中：(1)通常當|Z|>1.96時，在95%的概率下，存在空間自相關(guān)。

(2)I的取值一般為[-1,1]，當I<0時，為負相關(guān)；當I>0時，為正相關(guān)；當I=0時，不相關(guān)。

(3)n為評價單元總數(shù)，xa、xb分別表示評價單元a、b的不同指標值，Wab表示2個鄰接單元a與b的空間權(quán)重矩陣，E(I)為Moran’s I的期望值，Var(I)為Moran’s I的方差。

為更準確地揭示雙變量間的空間相關(guān)特征，Anselin在已有成果的基礎(chǔ)上引入了雙變量空間自相關(guān)分析，其公式如下：

(11)

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地破碎化空間分異特征

為顯化耕地破碎化程度的空間分異格局，便于不同年份之間的比較，在自然間斷點分級法的基礎(chǔ)上，統(tǒng)一各年的耕地破碎度(Cultivated land fragmentation，簡寫CLF)分級(表2)。根據(jù)圖2可知，2000年破碎度較低區(qū)域聚集于東南部的扶綏縣、隆安縣和江州區(qū)一帶；破碎度處于中等水平的區(qū)域主要呈線狀貫穿區(qū)域南北；而較高破碎度地區(qū)集中在區(qū)域東西部。2005年區(qū)域面積近72%的地區(qū)全部處于高度破碎的水平，破碎度均達0.65以上；西部、東南邊緣區(qū)域破碎度相對較低。到了2010年破碎狀況得到很大程度的好轉(zhuǎn)，但是西南部以靖西市、德?？h和田東縣為主的一帶，破碎度依然較高，均處于0.65以上。2015年破碎度再次回升，高度破碎地區(qū)組團狀分布，東部地區(qū)有兩團，南丹縣和環(huán)江縣一團，都安縣、大化縣和馬山縣一團，西南地區(qū)德?？h、靖西市和天等縣一團；破碎度低，耕地相對連片的區(qū)域依然是扶綏縣一帶，扶綏縣屬崇左市，這與崇左市近幾年不斷嘗試創(chuàng)新耕地整治模式，率先進行“小塊并大塊”的耕地治理有關(guān)，并且取得了很好的效果，對于耕地的集中連片有重要影響，這一舉措值得耕地高度破碎化的區(qū)縣效仿并嘗試；中高水平地區(qū)則散落分布在區(qū)域各處。

總體上看，在這15年中，德?？h、靖西市和天等縣一帶一直處于高度破碎化水平，此區(qū)域礦產(chǎn)資源豐富，礦產(chǎn)資源的勘探開采必然加劇耕地破碎化演變；西部5縣破碎化水平基本上處于中高水平，西部5縣處于云貴高原邊緣山地，受地形影響，耕地變得零散，破碎化水平相對較高；而扶綏縣一帶破碎度最低，耕地相對集中連片，扶綏縣地處蘇圩平原，地勢較平緩，便于開展耕地大片種植與規(guī)?；?jīng)營。

表2 耕地破碎度級別

3.2 貧困空間分異特征

基于ArcGIS 10.2軟件應(yīng)用自然間斷點法將研究區(qū)域2000、2005、2010、2015年的農(nóng)民人均純收入劃分為5級，由圖3可知，左右江革命老區(qū)貧困空間分異特征十分顯著，空間分布極不平衡。農(nóng)民人均純收入越高的區(qū)縣，貧困程度越低。2000、2005、2010和2015年中國貧困線分別為農(nóng)民人均年收入625、683、1247、2300元，各年的農(nóng)民人均純收入均高出貧困線，但至今革命老區(qū)各縣均未擺脫貧困現(xiàn)狀。2000年農(nóng)民人均純收入大于1500元的地區(qū)主要集中于區(qū)域南部和北部的南丹縣、宜州市，其貧困程度較低，區(qū)域西北部海拔相對較高，大石山區(qū)，喀斯特地貌特征顯著，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展受限，貧困程度高；2005和2010年貧困的空間分布格局極其相似，貧困度較低區(qū)域呈帶狀平行分布，集中于東北部的傾斜的“1”字帶和南部的“7”字帶，這2條字帶貫穿的區(qū)縣恰是高速公路、二級公路和鐵路穿越的密集區(qū)，交通便利，貧困度隨之變低；貧困度較高區(qū)縣則散落分布在西南部和中部；到了2015年貧困度較低區(qū)域組團狀分布于右江河谷平原一帶和崇左中部處于丘陵平原的3縣，地勢平坦，易于耕作，農(nóng)業(yè)機械化投入不受限制，便于規(guī)?；芾?，農(nóng)業(yè)收入高，農(nóng)民生活水平也相應(yīng)變高，較高區(qū)域集中分布于區(qū)域中部，散落分布于邊界個別縣。

2000～2015年，農(nóng)民最高人均純收入由1990元增長到9297元，增長了3.67倍，歷經(jīng)16年隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，人民的生活水平得到很大的提高?？傮w上，農(nóng)民人均純收入從西北向東南逐漸變高，因此貧困程度由西北到東南逐漸變低。按照貧困程度下降的態(tài)勢，是由毗鄰省界、縣界地帶區(qū)縣逐漸過渡到毗鄰內(nèi)陸經(jīng)濟發(fā)展速度較快的南寧、柳州等城市的區(qū)縣。崇左市的各區(qū)縣在歷年中貧困情況都處于較低水平，其中江州區(qū)貧困程度年年最低；那坡縣和凌云縣地勢較高，山地占據(jù)主導(dǎo)地位，農(nóng)民人均純收入在歷年中均最低，貧困度最高。

3.3 耕地破碎化與貧困全局空間自相關(guān)分析

應(yīng)用GeoDa空間統(tǒng)計分析軟件，逐年計算2000～2015年4個時間節(jié)點的耕地破碎度與貧困的全局空間自相關(guān)指數(shù)Moran’s I。由于農(nóng)民人均純收入越高，區(qū)域越不貧困，所以在空間相關(guān)性分析部分，均取其負值進行計算，代表貧困程度。根據(jù)表3可知，Z值均大于1.96，全部通過顯著性檢驗(P=0.05)，空間相關(guān)性均顯著。依據(jù)Moran’s I值的大小，便可知兩者相關(guān)性大小。在耕地破碎度與貧困相關(guān)性分析中，Moran’s I(2000)>Moran’s I(2005)>Moran’s I(2015)>Moran’s I(2010)，空間相關(guān)性在時間上表現(xiàn)為逐年減弱的特征，唯有2015出現(xiàn)小幅回升，為0.0118，2000年的Moran’s I為0.2053，正相關(guān)性最強，表明耕地越破碎，貧困程度越大。

圖2 耕地破碎化空間分布

3.4 耕地破碎化與貧困局部空間自相關(guān)分析

為了顯化耕地破碎化與貧困的空間集聚特征和和空間分異情況，在Z值顯著性檢驗的基礎(chǔ)上(P=0.05)，繪制了耕地破碎化與貧困的LISA聚集圖(圖4)，用于表明在局部區(qū)域和周圍區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系是高—高、低—低、低—高、高—低或無顯著的空間關(guān)聯(lián)性。高—高、低—低分別表示區(qū)域耕地破碎度和貧困程度都高、都低，兩者均說明存在空間正相關(guān)關(guān)系，具有較強的集聚性和相似性。低—高表示區(qū)域耕地破碎度高，貧困程度低，高—低則反之，兩者均說明存在空間負相關(guān)關(guān)系，存在明顯的空間異質(zhì)性。2000年耕地破碎化空間聚集強，隆林各族自治縣和田林縣的耕地破碎化與貧困的空間分布呈高—高型正相關(guān)，主要集中在西部地區(qū)；龍州縣、扶綏縣和江州區(qū)呈低—低型正相關(guān)，集中分布于區(qū)域南部；環(huán)江縣、憑祥市、大新縣和寧明縣呈高—低型負相關(guān)，散落于區(qū)域東北部和正南部；鳳山縣和凌云縣抱團構(gòu)成低—高負相關(guān)型。2005年團裝集聚特征顯著，低—低型和高—低型均呈團狀集中于南部區(qū)縣；低—高型分布于西部4縣，不存在高—高型空間正相關(guān)分布格局。2010年低—低正相關(guān)型呈“U”字分布于南部，空間聚集特征明顯；而高—低負相關(guān)型的憑祥市、江州區(qū)和低—高的隆林各族自治縣、鳳山縣均散落分布，空間異質(zhì)性較強；仍然不存在高—高型分布。到2015年隆林各族自治縣、東蘭縣和鳳山縣為高—高正相關(guān)型散落排列統(tǒng)一水平上；寧明縣、江州區(qū)、扶綏縣和隆安縣呈帶狀分布于正南地區(qū)，為低—低正相關(guān)型，空間集聚性和相似性較強；龍州縣和憑祥市構(gòu)成高—低型依附于低—低型左邊；只有樂業(yè)縣呈低—高負相關(guān)性分布。

整體上，高—高正相關(guān)型和低—高負相關(guān)型集中分布于西部區(qū)縣；低—低正相關(guān)型和高—低負相關(guān)型多分布于區(qū)域南部。根據(jù)耕地破碎化與貧困的空間集聚特征和異質(zhì)性，對于高—高、低—低正相關(guān)型分布的區(qū)縣，耕地越破碎化，貧困水平越高，反之耕地越連片，貧困水平越低，在某種程度上，耕地破碎化水平直接影響了農(nóng)民收入的主要來源，有關(guān)區(qū)縣的國土部門應(yīng)加強耕地的連片整治工作，調(diào)整優(yōu)化耕地空間分布格局，制定相關(guān)政策約束人們分散耕地的耕作習慣，采取措施強化農(nóng)民保護耕地的意識，嚴格礦山開采和復(fù)墾監(jiān)督，促進耕地資源的保護和合理利用。農(nóng)業(yè)部門也應(yīng)加入到土地扶貧的行列之中，實行惠農(nóng)政策，調(diào)用農(nóng)學專業(yè)人才指導(dǎo)老區(qū)農(nóng)民選種、育苗和耕作，扶持老區(qū)人民機械化種植，提升耕作效率和糧食產(chǎn)量，讓有限耕地生產(chǎn)出更多的糧食，促進耕地資源的集約節(jié)約利用。針對耕地破碎化與貧困呈高—低負相關(guān)型的區(qū)縣，雖然耕地破碎化程度與貧困沒有直接影響，耕地與人類生產(chǎn)生活密切聯(lián)系，衣食住行都離不開耕地，依然需要加強耕地的連片整治，明確農(nóng)民耕地保護的責任。耕地破碎化與貧困呈低—高負相關(guān)型分布的區(qū)縣，既然耕地破碎化不是貧困的主要致貧因素，有關(guān)區(qū)縣扶貧辦應(yīng)從其他視角出發(fā)，識別重要致貧因素，盡快制定實施相關(guān)脫貧方案，以促進老區(qū)80%以上的貧困縣早日脫貧摘帽。

圖3 貧困空間分布

4 結(jié)論

本文基于景觀格局指數(shù)構(gòu)建了破碎化指標評價體系，測算了耕地破碎度，然后采用農(nóng)民人均純收入表征左右江革命老區(qū)貧困化程度，進一步分析耕地破碎化和貧困的空間分異特征，最后采用雙變量空間自相關(guān)法揭示了研究區(qū)域耕地破碎化與貧困的空間相關(guān)特性?？梢缘贸鲆韵陆Y(jié)論：

(1)2000～2015年，左右江革命老區(qū)耕地破碎化空間分異特征為德?？h、靖西市和天等縣一帶的耕地一直處于高度破碎化水平；西部5縣基本上處于中高度破碎化；而扶綏縣一帶破碎度最低，耕地相對集中連片，易于實施農(nóng)業(yè)機械化，便于耕地規(guī)?；?jīng)營管理。扶綏縣歷年耕地都最連片，可知地形地貌因素是左右江革命老區(qū)最穩(wěn)定、最重要的破碎化誘因。2000年破碎化程度最低為0.3058，而巴馬縣在2005年破碎化最嚴重，破碎度為0.7433。

圖4 耕地破碎化與貧困的雙變量LISA聚集圖

表3 耕地破碎化與貧困的雙變量全局空間自相關(guān)結(jié)果

(2)2000～2015年，總體上貧困程度由西北到東南逐漸變低。按照貧困程度下降的態(tài)勢，也可以理解為是由毗鄰省界、縣界地帶區(qū)縣逐漸過渡到毗鄰內(nèi)陸經(jīng)濟發(fā)展速度較快的南寧、柳州等城市的區(qū)縣。16年里在老區(qū)所有區(qū)縣的農(nóng)民人均純收入中，凌云縣最低為970元，扶綏縣最高為9297元，而且農(nóng)民最高人均純收入由1990元增長到9297元，增長了3.67倍，表明老區(qū)的貧困狀況得到很大程度的改善。

(3)通過雙變量全局空間自相關(guān)分析，Moran’s I(2000)>Moran’s I(2005)>Moran’s I(2015)>Moran’s I(2010)，可知空間相關(guān)性在時間上呈現(xiàn)逐年減弱態(tài)勢，唯有2015出現(xiàn)小幅上升為0.0118，2000年的Moran’s I為0.2053，正相關(guān)性最強。通過局部自相關(guān)分析可以得出，不同年份耕地破碎度LISA聚集圖各有特點，但總體上存在一定的空間相似性。高—高正相關(guān)型和低—高負相關(guān)型集中分布于西部區(qū)縣；低—低正相關(guān)型和高—低負相關(guān)型多分布于區(qū)域南部。

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