不同空間尺度下西南高原山地基本農田質量景觀格局分析

王 琳，趙俊三，黃義忠，陳國平

（1.昆明理工大學國土資源工程學院，云南 昆明 650093；2.昆明冶金高等?？茖W校測繪學院，云南 昆明 650033）

【研究意義】基本農田是保證糧食安全、促進農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的基礎，是農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，也是促進農業(yè)生產和農村經濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要保障。在國家新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展和全面深化改革時期，基本農田保護面臨更加嚴峻的形勢。對基本農田景觀分布格局和空間自相關進行分析，為高標準基本農田建設、優(yōu)化土地生態(tài)結構、完善“三線劃定”和建設美麗國土提供科學的參考依據?！厩叭搜芯窟M展】國內學者采用不同的方法研究基本農田的劃定和布局，如楊建宇等［1］使用優(yōu)劣解距離法和局部空間自相關方法構建綜合質量評價體系，曹麗萍等［2］通過局部空間自相關方法分析耕地質量的空間集聚特征，關小東等［3］提出了一種基于貝葉斯網絡模型的基本農田劃定方法，譚少軍等［4］采用生態(tài)位、局部莫蘭指數、多元約束方法進行高標準基本農田建設適宜性評價與區(qū)位選址，陳顯光等［5］運用近鄰表法和最臨近分析法作為空間連片性評價的方法。國外與基本農田相關的概念有兩個方面，一是重要農地（Prime Farmland），二是高生態(tài)價值農地（High Nature Value Farmland）［6］，研究內容主要集中在對農地的評估、預測和生態(tài)保護，如Sutkowska等［7］采用基于二維標準的分類方法，對農場規(guī)模和生產類型調查數據進行聚類分析和主成分分析等多變量統(tǒng)計方法進行農地評價；Matin等［8］用線性回歸模型繪制了農田的可能分布情況；Lomba等［9］提出了如何改進和協(xié)調高生態(tài)價值農田狀態(tài)和趨勢的識別、繪制和報告建議?，F(xiàn)有研究大多基于較小空間尺度，方法上未能將景觀生態(tài)結構和空間相關性相結合，缺乏從基本農田整體和局部進行對比的分析?！颈狙芯壳腥朦c】本文結合了景觀生態(tài)格局分析方法和GIS空間統(tǒng)計分析方法，從省、市兩個空間尺度對以高原山地為典型特征的云南地區(qū)基本農田空間景觀分布格局進行定量研究?！緮M解決的關鍵問題】探討基本農田質量的景觀格局特征和空間差異，為國土空間規(guī)劃中永久基本農田的格局優(yōu)化提供依據。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

云南是典型的中亞熱帶西南高原山地，高原面保存良好，山地頂部多呈寬廣平坦地面或呈和緩起伏地面［10］。云南高原面積約占全省總面積的94%，地形、地貌極為復雜，海拔高差懸殊，農業(yè)自然條件的“立體性”十分強烈［11］。云南省已劃定永久基本農田4.899×106hm2，為全國基本農田總面積的4.8%，位于第7位。在全國土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）中明確了基本農田調整后的指標，調整后云南省基本農田面積指標為4.894×106hm2，占耕地保有量的83.72%。

1.2 數據來源

基本農田數據來自云南省國土資源廳第二次全國土地調查和耕地質量等別評定2017年成果數據及基本農田劃定成果數據庫，涵蓋數據庫范圍包括云南省16個州市的省級匯總單元，總面積為4.89×106hm2。

1.3 研究方法

以云南省基本農田為研究對象，首先從整體上分析基本農田平均等別及組合類型；其次在省域尺度上分析不同地類、坡度和質量的景觀格局分布，在市域尺度上重點考量基本農田質量景觀指數的多樣性和異質性；最后分別從省域尺度和市域尺度，用空間自相關分析方法，結合核密度空間分布，得出基本農田空間分異規(guī)律。本文結合耕地質量組合結構和耕地平均等別進行綜合分析；通過ArcGIS軟件將提取出的基本農田耕地矢量數據轉換成空間分辨率為10 m×10 m的柵格數據，運用Fragstats軟件對景觀指數進行計算；運用Geoda軟件計算16州市空間滯后變量，繪制全局Moran's I散點圖和Lisa集聚圖；運用ArcGIS進行核密度估計，將核密度估計與空間自相關進行補充論證，通過疊加分析、統(tǒng)計分析和對比分析等相關方法，探索云南省基本農田在空間上的關聯(lián)性和分異規(guī)律。

1.3.1 耕地平均等別分析 耕地平均等別是用面積加權平均法計算區(qū)域內的平均等別，即在統(tǒng)計出各等別總面積前提下，進行各等別面積加權［12-13］，計算公式為：

式中，Y為等別平均值，i為等別，imin為等別最小值，imax為等別最大值，F(xiàn)i為i等農用地面積（hm2），F(xiàn)總為總面積（hm2）。

1.3.2 耕地質量組合結構分析 威弗-托馬斯（Weaver Thomas）組合系數法能確定耕地質量等別的類型特征和主要類型［14］。該方法是把土地的實際分布（實際相對面積百分比）與假設分布（假設相對面積百分比）進行比較，然后逐步逼近實際分布，得到一個最接近實際分布的近似分布，這種分布的組合類型即為所求的組合類型，是一種主成分趨勢值的探討［15］。

1.3.3 景觀格局分析 景觀格局作為農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的空間表象，直接影響農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、脆弱性和農業(yè)生產功能。景觀指數可以研究地區(qū)面積分布、邊緣和形狀特征以及它們的細碎化和連通性［16］。景觀學把空間的異質性與尺度的關系有機結合起來［17］，對典型性的云南山地高原景觀指數進行分析，可以綜合衡量云南省基本農田細碎化程度。本文選擇以下指標對基本農田耕地地類、坡度和質量演化進行分析：斑塊密度（PD）、最大斑塊占景觀面積比例（LPI）、面積加權的平均斑塊分維數（FRAC）、平均鄰近指數（CONTIG）、散布與并列指數（IJI）、斑塊凝聚度（COHESION）等景觀格局指標，并通過GIS軟件將這些指標生成Grid柵格數據，在Fragstats 4.2景觀分析軟件中完成指標評價。景觀多樣性和異質性是景觀生態(tài)學的兩個重要概念，多樣性主要描述斑塊性質的多樣化，而異質性則是斑塊空間鑲嵌的復雜性［18］。具體計算方式如下：

（1）多樣性指數。多樣化分析的目的主要在于分析區(qū)域內各種農用地質量等別的齊全程度或多樣化狀況，本文采用景觀類型多樣性指數Hi方法來度量，計算公式為：

式中，Hi為第i個行政單位的農用地質量的多樣性指數；Pij為第i個行政單位第j項耕地質量等別面積占全部耕地質量等別面積之和的比例［19］。

（2）優(yōu)勢度指數。優(yōu)勢度指數用于測度農用地質量等別中一等或幾等類型支配全部農用地質量的程度，計算公式為:

式中，Di為第i個行政單位的農用地質量的優(yōu)勢度指數；Pij為第i個行政單位第j項農用地質量等別面積占全部農用地質量等別面積之和的比例；m為給定區(qū)域的最大農用地質量等別數［20］。

（3）均勻度指數。均勻度指數用于表征農用地質量等級的分配均勻程度，計算公式為:

式中，Ei為第i個行政單位的農用地質量的均勻度指數；Pij和m的定義與優(yōu)勢度指數計算公式相同。

（4）集中度指數。集中化指數是一個描述地理數據分布的集中化程度指數，計算公式為：

式中，Ii為第i個區(qū)域的土地集中化指數，Ai為第i個區(qū)域各種土地類型累計百分比之和，M為土地集中分布時的累計百分比之和，R是高一層次區(qū)域各種土地類型的累計百分比之和，以R作為衡量集中化程度的基準。集中化指數越大，說明集中化程度越高［21］。當R＝359、M＝500時，計算云南省各州市土地利用集中化指數。

1.3.4 核密度分析 核密度估計是分析空間要素聚集效應的一種重要的非參數化方法［22］，通過將整個研究區(qū)域生成一個光滑的密度表面來分析點事件的空間聚集特征［23］。通常核密度測算值越高，則耕地空間分布密度也越大。一般將核密度定義為：設定x1、x2、……xn是從分布密度函數f的總體中抽取的獨立同分布樣本，估計f在某點x處的值，通常采用Rosenblatt-Parzen核測算模型［24］：

式中，fn為耕地地塊分布核密度測算值，n為耕地地塊數量，k為核密度函數，x～xi為測算耕地地塊x到樣本耕地地塊xi處的距離，h為核密度測算帶塊的平滑參數。

1.3.5 空間自相關分析 空間自相關是區(qū)域化變量的基本屬性之一，既可檢驗變量空間分布的自相關強度，又可檢測研究區(qū)內變量的分布是否具有結構性［25］。全局自相關描述整體分布情況，判斷某屬性在特定區(qū)域內是否有聚集特征存在，局部自相關能指出顯著的聚集發(fā)生在哪些位置［26］。全局Moran's I的取值在［-1，1］，小于0表示負相關，等于0表示不相關，大于0表示正相關，計算公式為：

局部Moran's I檢驗以確定變量的局部空間自相關特征，計算公式為：

式中，n為變量x的觀測數；xi、xj分別為變量x在位置i和位置j處的觀測值；x為所有觀測值的均值；Wij為空間權重矩陣值。

2 結果與分析

2.1 基本農田平均質量等別及組合類型

以云南省16個州市基本農田分等數據作為基礎數據，計算各州市基本農田比例，用面積加權平均法計算區(qū)域內的平均質量等別（表1）。基本農田平均質量等別最高的地區(qū)數量較少：質量等別最高的前3個地區(qū)為德宏、西雙版納和玉溪，3地基本農田面積之和僅占基本農田總面積的9.19%。怒江、迪慶和昭通的平均質量等別最低，其中昭通基本農田占全省基本農田的10.25%?；巨r田平均質量等別差異大，等別最高的德宏比最低的怒江高近3個等別。

表1 云南省基本農田耕地等別構成Table 1 Composition of quality level of prime farmland in Yunnan province

從坡度看，總體上平緩地區(qū)的基本農田質量優(yōu)于坡地，而坡度級別高但耕地質量也相對較高的有德宏、玉溪、文山和大理，由于在山區(qū)和半山區(qū)分布了一定比例的高等質量耕地，通過耕地綜合整治和中低產田改造，得以保證坡地的耕地質量；從地類和等別分布情況看，灌溉水田和水澆地總體優(yōu)于旱地，其中地類等別變化最大的指標區(qū)有德宏（灌溉水田平均等別比旱地的平均等別高3.53等）、臨滄、楚雄（水澆地平均等別比旱地的平均等別分別高4.21、4.01等），變化最小的是昭通、麗江、怒江和迪慶，地類平均等別范圍在10.04～11.77等；昆明、曲靖、普洱、臨滄、楚雄、紅河、西雙版納和怒江水澆地的平均等別略高于水田，其他各區(qū)水田平均等別高于水澆地。

通過質量等別組合結構可以分析云南省基本農田耕地質量等別的主要類型特征（表2），為進一步直觀表達各指標區(qū)組合類型，利用GIS在表2基礎上繪制耕地質量組合類型分布圖（圖1）。質量等別組合數最低為2，在昭通、麗江、文山、怒江和迪慶，且質量等級較低，主要集中在11、12等級；而大部分州市的耕地質量等別組合數為3；玉溪、楚雄、大理和德宏的組合數最高為5，異質性顯著，質量景觀趨于復雜化?？傮w看來云南省基本農田耕地質量組合類型復雜，各指標區(qū)組合類型有較大差異，11等別耕地均在各指標區(qū)組合類型中。

表2 云南省基本農田耕地質量等別組合類型Table 2 Combination types of quality level of basic farmland in Yunnan province

圖1 云南省基本農田耕地質量組合類型分布Fig. 1 Combination types of quality level of prime farmland in Yunnan province

2.2 省級尺度下基本農田景觀格局

從地類看，省級尺度下基本農田斑塊密度（PD）水田最高，水澆地其次；最大斑塊占景觀面積比例（LPI）也是以水田最高、旱地最低，但總體值均比較小，說明基本農田耕地地類整體比較細碎，空間格局上分布零星。面積加權平均斑塊分維數（FRAC）旱地指標值最小、接近于1，旱地景觀要素斑塊的幾何形狀趨于簡單。臨近度指數（CONTIG）由大到小依次為水田、水澆地、旱地，表明基本農田相同地類耕地間離散和破碎程度由大到小依次為旱地、水澆地、水田。散布與并列指數（IJI）水澆地數值較低、其次為水田、旱地指數相對較高，表明水田和水澆地相對旱地更加受自然條件如地形、水源的制約，生態(tài)系統(tǒng)的分布特征反映顯著，而旱地相對受人為影響更多一些，彼此鄰近，相應散布與并列指數值較高。整體性斑塊凝聚（COHESION）上水田＞水澆地＞旱地，表明3種地類的空間連接性水田最強、水澆地其次、旱地最弱（表1）。

從坡度看，各景觀要素在不同坡度中分布不均（表3），PD最低的為最大坡度下的斑塊，同時結合LPI來看，該坡度下的基本農田耕地對整體景觀影響較大。FRAC反映了不同坡度下基本農田耕地斑塊形狀的總體差異較小，CONTIG在0°～2°坡度下值最大、較為集中，在2°～6°坡度最低，表明該坡度下基本農田耕地間離散和破碎程度較大。IJI在6°～15°最高，其次為0°～2°坡度，相對較低指數的坡度耕地受自然條件影響分布的因素更大。COHESION在0°～2°坡度最大，表明基本農田耕地的景觀連接性最強。

表3 不同地類、坡度、質量下景觀要素的景觀格局指數Table 3 Landscape pattern index of different farmland types, slopes and quality levels

從質量來看，10～12等級上的基本農田斑塊密度、最大斑塊占景觀面積比例最高，臨近度指數、整體性斑塊凝聚指數也較高，面積加權平均斑塊分維數差別較小接近于1，幾何形狀趨于簡單，6～8等級的散布與并列指數較高。

2.3 市級尺度下基本農田景觀格局

由各州市基本農田多樣化和異質性分析結果（表4）可知，多樣性指數以德宏地區(qū)最高、怒江州最低，多樣性指數大于云南省的地區(qū)有昆明、玉溪、楚雄、西雙版納、大理和德宏；集中度指數與多樣性指數呈相反的態(tài)勢，結合二者進行對比，耕地質量多樣性較高的幾個地區(qū)集中性指數均較低，集中性指數最低的為麗江市，其次是迪慶、大理、西雙版納、楚雄，集中度指數較高的是怒江、迪慶；優(yōu)勢度指數高表示該區(qū)域的優(yōu)勢度越明顯，德宏地區(qū)優(yōu)勢度指數最高，說明德宏州基本農田的耕地質量等別對區(qū)域內的耕地資源支配程度較大；均勻度作為描述基本農田景觀由少數幾個主要景觀類型控制程度的指數，從整體來看，迪慶、昭通、怒江值較低，分布相對更不均衡，德宏州的均衡度最高。

通過頻率累計繪制洛倫茲曲線，可以進一步佐證各州市基本農田質量景觀指數情況（圖2）。各州市基本農田等別的集中化程度有較大差異，德宏離絕對均勻分布線最近，其次是西雙版納，可見耕地質量等別分布最均勻：德宏州是以中、低山地為主的低緯山原地區(qū)，盆壩平地河谷較多，基本農田主要分布在山河谷地、盆地和洼地，其耕地質量分布較均勻；西雙版納坡度較緩，谷地淺闊，地處熱帶及南亞熱帶氣候，水熱條件決定適宜的耕地類型多樣，優(yōu)勢度不明顯，耕地質量也比較均勻。迪慶、昭通、怒江平均線較遠，表明耕地質量等別差距較大，該結果與景觀格局指數相吻合：迪慶和怒江處于橫斷山脈和三江并流所在地，山川峽谷縱橫，且坡地多、平地少，水田、水澆地主要集中分布在狹小河谷或山間小盆地，旱地多集中分布在較高丘陵山坡上，受地形、氣候和土壤影響耕地質量等別差距較大，因此呈現(xiàn)出較強的質量分布多樣性和不均勻性；昭通市地處破碎高原，起伏較大，主要為紅壤，水土流失較重，以旱地為主，低質量耕地體現(xiàn)出較強的支配和優(yōu)勢度，因此分布呈現(xiàn)不均勻的特征。

表4 云南省16市（州）景觀格局指數Table 4 Landscape index of 16 cities (states) in Yunnan provice

圖2 云南省基本農田耕地質量等別洛倫茲曲線Fig. 2 Lorenz curve of quality levels of prime farmlands in Yunnan province

2.4 省級尺度下基本農田空間自相關

采用空間自相關分析研究云南省基本農田過程中，從空間鄰接性頻率直方圖的分布特征來看，基于共邊相鄰（Queen）的權重［27］更符合正態(tài)分布，因此本文確定空間權重采用共邊相鄰原則。經計算，基本農田景觀格局指數和耕地質量的全局Moran's I指數值較低（基本農田景觀格局指數＜0.2052，耕地質量為0.0310），表明在省域尺度下基本農田景觀指數和耕地質量上空間自相關性較低。

圖3 云南省基本農田面積比例局部Moran's I散點圖Fig.3 Scatter-plots of local Moran's I for the areal proportion of prime farmland in Yunnan Province

基本農田面積比值的全局Moran's I指數為0.6046、P=0.0010＜0.05，通過顯著性水平檢驗，表明各州市具有較為顯著的空間自相關性，基本農田面積比例（J/A）具有較顯著的聚集分布態(tài)勢（圖3）?；巨r田比例聚類關系中，H-H聚集占基本農田總面積比例最高為51.86%，表明H-H聚集的地區(qū)占主導地位，屬于基本農田比例高，其周圍鄰近區(qū)域基本農田耕地面積比例也相應高的區(qū)域。其次為H-L集聚占26.04%，呈現(xiàn)出負相關性，即基本農田面積比例高，但相鄰區(qū)域基本農田比例卻較低的地區(qū)。然后是L-L聚集，這些地區(qū)的基本農田面積比例低，且周圍相鄰地區(qū)基本農田面積比例也低，其空間分布仍呈現(xiàn)聚集分布，局部性空間差異較小。L-H聚集的數量最少，呈現(xiàn)出負相關性。

表5 云南省基本農田空間面積比例空間自相關分析Table 5 Autocorrelation analysis of spatial area proportion of prime farmland in Yunnan province

在面積比例聚類關系基礎上，對基本農田分布進行核密度值測算，設104hm2為半徑生成省級尺度下基本農田耕地核密度測算值空間分布圖，基本農田核密度變化范圍為0～427823個柵格/hm2（圖4，封三）。基本農田核密度分布差異較大，高值區(qū)域主要集中在滇東、滇東北地區(qū)、西南部分地區(qū)，高值區(qū)與面積比例聚類分布趨于吻合。

2.5 市級尺度下基本農田空間自相關

以各州市基本農田圖斑為基本空間單元計算出基本農田質量的全局Moran's I指數和局部空間自相關類型統(tǒng)計結果，各州市基本農田質量指數P值均小于0.05，通過顯著性檢驗，結果如表6所示。用Arc GIS10.3將各州市LISA集聚圖進行整合（圖5，封三）。

Moran's I指數大部分地區(qū)均大于0.5，表明基本農田質量在不同層次表現(xiàn)出較強的空間正自相關集聚態(tài)勢。從基本農田質量指數Moran's I值來看，曲靖市Moran's I值為0.8145，基本農田質量的空間正相關集聚性最強，相對較強的還有麗江市、保山市、昆明市、楚雄州、大理州，均＞0.7（表6）?？臻g變異性相對較弱的地區(qū)有普洱市、昭通市、文山州、西雙版納州，Moran's I值＜0.5。對基本農田耕地質量指數進行局部空間自相關分析，主要為H-H和L-L集聚，表現(xiàn)了較高的空間聚合性，H-H聚集的地區(qū)主要有昭通市、普洱市、臨滄市，其他的地區(qū)主要為L-L集聚，而各地區(qū)空間負相關的HL和LH集聚相對較少，表明仍有一部分基本農田呈無明顯的集中區(qū)域，呈零星狀分布。

表6 基本農田質量Moran's I值及空間集聚類型統(tǒng)計Table 6 Analysis of quality Moran's I value and spatial cluster types of prime farmland

將各州市LISA集聚圖（圖5，封三）與省域核密度圖（圖4，封三）進行對比分析發(fā)現(xiàn)，二者呈現(xiàn)出密切的關聯(lián)性，空間自相關體現(xiàn)正相關性的H-H和L-L聚集區(qū)，相應的核密度值也較高，空間自相關呈現(xiàn)負相關特征的地區(qū)核密度也較低。H-H集聚主要分在昭通西部、曲靖北部、昆明東北部、紅河北部和南部、普洱西部和臨滄中部，L-L集聚主要分布在曲靖東北和西南部、昆明東南部、文山西部、大理東部等地。

圖4 云南省基本農田核密度測算值空間分布Fig. 4 Nuclear density measurement of prime farmland in Yunnan province

圖5 云南省16（市州）基本農田質量聚類關系Fig. 5 Cluster diagram of prime farmland comprehensive quality of 16 region in Yunnan provice

3 結論

在平均質量等級及組合類型特征方面，各州市基本農田質量等別差距大，質量高的基本農田在數量上較少，云南省基本農田質量構成以中、低等質量耕地為主；基本農田質量組合數以玉溪、楚雄、大理和德宏最高。因此，從質量上看，云南基本農田劃定尚有提升的空間，補充劃定過程中應從高質量地區(qū)優(yōu)先劃定，并在質量組合類型豐富的地區(qū)增加中、高質量基本農田數量。

景觀分布總體特征上，從省級尺度看基本農田整體分布細碎，地類上水田的連接性最高、水澆地其次、旱地最低，表明云南的水田和水澆地更受如地形、水源等因素的制約，旱地分布受人為影響更大。坡度上0°～2°坡度的基本農田景觀連接性最高，隨著坡度增加，耕地間離散和破碎程度較大，6°～15°基本農田分布受人為因素影響相對較大。在市級尺度上，德宏、西雙版納、大理、玉溪等地基本農田質量較高、分布多樣性較高、分布均勻，而迪慶、昭通、怒江的基本農田質量等別差距大，且低等級耕地的優(yōu)勢度明顯。因此，提升基本農田質量，一方面可在全省范圍內適當提高德宏、西雙版納、大理和玉溪等地區(qū)高質量基本農田比重，另一方面進一步優(yōu)化迪慶、昭通、怒江耕地質量。

空間自相關特征方面，省級尺度下基本農田質量的關聯(lián)性較低，面積比例的空間關聯(lián)性較強，面積比例呈H-H聚集的地區(qū)核密度值相對較高。在市級尺度下，昭通、普洱、文山、西雙版納、怒江的基本農田質量全局自相關指數較低、關聯(lián)性弱，其余地區(qū)都體現(xiàn)出較強的空間自相關，根據局部聚類類型，H-H和L-L聚集類型的分布與基本農田核密度分布相近，核密度值較高的地區(qū)空間關系呈正相關，核密度稀疏的低值區(qū)空間關系呈負相關?；巨r田劃定可考慮在高密度值、高空間自相關區(qū)域，增加高質量的基本農田劃定，如在曲靖、保山、昆明、楚雄、麗江、大理等地（Moran’s I值均＞0.7）的高空間自相關區(qū)域集中連片劃定耕地為基本農田，從而實現(xiàn)基本農田景觀格局上的集中性優(yōu)勢。