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    丘陵區(qū)耕地細(xì)碎化與種植多樣性的空間相關(guān)性分析

    2023-04-29 14:15:59吳勇徐亞瓊曾俞森邱曉燕

    吳勇 徐亞瓊 曾俞森 邱曉燕

    摘 要:利用2019年分辨率為20 m的航拍影像矢量數(shù)據(jù),獲得武勝縣鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村的耕地細(xì)碎化景觀指數(shù),運(yùn)用主成分降維分析方法,獲取能夠代表耕地細(xì)碎化的3個(gè)主成分(F1、F2、F3)指標(biāo),對(duì)鳴鐘鄉(xiāng)耕地細(xì)碎化與農(nóng)戶種植多樣性的空間自相關(guān)規(guī)律進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:(1)主成分F1、F2、F3累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于90%,能夠表達(dá)10個(gè)原始景觀指數(shù)的大部分信息,代表耕地細(xì)碎化程度;(2)耕地細(xì)碎化Moran's散點(diǎn)圖顯示,19個(gè)離散點(diǎn)中有12個(gè)離散點(diǎn)落入第一象限和第三象限,表明這些范圍內(nèi)的耕地細(xì)碎化程度與農(nóng)作物種植多樣性具有較強(qiáng)的空間正相關(guān),局部集聚顯著;(3)F1、F2、F3與農(nóng)戶種植多樣性空間聚集度指數(shù)顯示,高值聚集區(qū)由中華村、響水灘村和龍廟村組成,低值聚集區(qū)由大鑼山村、大石村和高升村組成。由此可見,耕地細(xì)碎化與農(nóng)戶種植多樣性呈現(xiàn)空間正相關(guān)性,空間耦合度較好。

    關(guān)鍵詞:耕地細(xì)碎度;景觀指數(shù);空間相關(guān)性;種植多樣性

    中圖分類號(hào):F327 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-5072(2023)03-0305-06

    耕地細(xì)碎化是指受人為或自然因素的影響,土地利用處于插花、分散、無(wú)序的狀態(tài),難以形成集中連片規(guī)模經(jīng)營(yíng),在空間上表現(xiàn)為細(xì)碎化[1-3]。耕地細(xì)碎化起因于各種政治、歷史以及社會(huì)等因素,與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、地理景觀密切相關(guān),在世界范圍內(nèi)分布,在我國(guó)尤為突出。耕地細(xì)碎化是一個(gè)頗具爭(zhēng)議的話題,通常認(rèn)為土地細(xì)碎化會(huì)提高生產(chǎn)成本,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,不利于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用,是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的主要障礙和棄耕、土地撂荒的主要原因。然而,也有相關(guān)研究證實(shí),土地細(xì)碎化有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物種植的多樣性,降低生產(chǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn),增加勞動(dòng)力需求,分散農(nóng)戶的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和就業(yè)壓力[4-6]。為此,一些學(xué)者呼吁在土地整治過程中,不應(yīng)該只追求集中連片和增加可耕種面積,忽略農(nóng)業(yè)收益中作物品種多樣性的作用,應(yīng)該尊重農(nóng)業(yè)生物多樣性與地塊異質(zhì)性之間的密切聯(lián)系,注重創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)和非農(nóng)就業(yè)選擇。

    在已有的研究報(bào)道中,耕地細(xì)碎化主要集中于對(duì)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率、農(nóng)戶收入、耕地生產(chǎn)效率、土地利用景觀格局變化等方面的研究[7-9]。學(xué)者從農(nóng)戶的財(cái)富水平、交易成本、農(nóng)戶特征、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的機(jī)會(huì)成本等角度分析了影響農(nóng)戶及耕作田塊內(nèi)的農(nóng)作物種植多樣性的因素[10-14],但關(guān)注耕地細(xì)碎化對(duì)農(nóng)作物種植多樣性影響的研究還不多見,鑒于此,本研究以全國(guó)商品糧大縣武勝縣鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村為例,采用地理空間分析和景觀生態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法,從斑塊形狀、結(jié)構(gòu)、面積等多角度來(lái)探討鳴鐘鄉(xiāng)耕地細(xì)碎化對(duì)農(nóng)戶種植多樣性的影響,以期為農(nóng)村耕地的區(qū)域土地整治、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高和生態(tài)環(huán)境的改善方面提供借鑒。

    1 研究區(qū)概況

    鳴鐘鄉(xiāng)是四川省廣安市武勝縣轄鄉(xiāng),位于縣境東北部,屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候;年平均氣溫17.6 ℃,年平均降水量1 046 mm,年平均相對(duì)濕度82%;年平均日照時(shí)數(shù)1 280.8 h,年平均日照率39%;海拔210~420 m,坡度15°~35°;土壤為紫色沖積土,厚度20~120 cm,PH值為6.5~7.0。該鄉(xiāng)面積34.48 km2,人口1.49萬(wàn),轄19個(gè)村,以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主,主產(chǎn)水稻、小麥、玉米、油菜等,果樹和畜禽養(yǎng)殖業(yè)正在逐步發(fā)展中。

    2 方 法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

    本文原始數(shù)據(jù)源為武勝縣鳴鐘鄉(xiāng)2019年分辨率為20 m的航拍影像。首先,經(jīng)過輻射糾正、幾何校正,參考1∶10 000地形圖,根據(jù)地表景觀特征建立土地利用解譯標(biāo)志,并對(duì)分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化。其次,使用ArcGIS 10.2空間分析將提取出來(lái)的耕地shape數(shù)據(jù)柵格化,并應(yīng)用Fragstats 3.4計(jì)算景觀指數(shù),并運(yùn)用Matlab 7.0對(duì)所選取的景觀指標(biāo)進(jìn)行分析。

    鑒于研究目的是為了分析耕地細(xì)碎化對(duì)農(nóng)作物種植多樣性的影響,因而對(duì)鳴鐘鄉(xiāng)農(nóng)戶種植多樣性的狀況以二分變量來(lái)賦值定性,即如果農(nóng)戶在2018年秋收作物只種植1種,其多樣性數(shù)值為 “0”;如農(nóng)戶秋收農(nóng)作物種植2種及以上農(nóng)作物,其多樣性數(shù)值為“1”。

    2.2 景觀指數(shù)的選取

    本研究在借鑒已有的研究成果,綜合考慮耕地的形狀、聚散性等因素的基礎(chǔ)上,在景觀類型尺度上,選取了斑塊密度(PD)、聚集度指數(shù)(AI)、斑塊平均面積(MPS)、面積加權(quán)形狀指數(shù)(AWMSI)、面積加權(quán)分維數(shù)(AMMPFD)、斑塊數(shù)量(NP)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、斑塊相似毗鄰百分比(PLADJ)、斑塊結(jié)合度指數(shù)(COHESION)、邊緣密度(ED)共10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析[15-18],從而全面衡量鳴鐘鄉(xiāng)各村耕地細(xì)碎化程度。

    2.3 主成分分析

    在景觀指數(shù)中,大部分景觀指數(shù)之間景觀格局信息重復(fù),而主成分分析法能夠減少指數(shù)數(shù)量[19],避免信息重復(fù)。主成分分析法是一種降維方法,針對(duì)給定的一組變量通過線性變換轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的變量,新變量按照方差遞減的順序排列。在實(shí)際應(yīng)用中,通常選取累計(jì)貢獻(xiàn)率較高的(大于85%)前幾個(gè)主成分[20-21],用少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的主成分代替綜合指標(biāo)信息,避免指標(biāo)信息的重復(fù)。

    2.4 空間自相關(guān)分析

    空間自相關(guān)分析是探索性空間數(shù)據(jù)分析研究中的一種重要方法,用以反映一個(gè)區(qū)域單元上某種地理現(xiàn)象與鄰近區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩韵嚓P(guān)程度,包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩大類型。全局自相關(guān)用于描述某種地理現(xiàn)象的整體分布,局部自相關(guān)用于描述某種地理現(xiàn)象與相鄰局部小區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾档南嚓P(guān)程度。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 耕地細(xì)碎化景觀指數(shù)主成分分析

    鐘鳴鄉(xiāng)各村耕地細(xì)碎化指標(biāo)如表1所示。主成分分析結(jié)果顯示:主成分F1、F2、F3的特征值分別為4.862、2.405、1.815,所解釋的方差分別為48.618%、24.046%、18.154%,其解釋的總方差貢獻(xiàn)率為90.818%。通過得分矩陣得到主成分的得分公式:

    F1= -0.152X1+0.302X2-0.140X3+0.066X4-0.112X5-0.073X6-0.095X7+0.304X8+0.237X9+0.004X10,

    F2= 0.126X1+0.089X2-0.338X3+0.115X4-0.040X5+0.222X6-0.286X7+0.095X8+0.064X9+0.264X10,

    F3= -0.027X1-0.070X2-0.039X3+0.482X4+0.432X5+0.080X6-0.034X7-0.065X8+0.232X9+0.013X10,

    F= 53.54%F1+26.48%F2+19.98%F3,

    式中,F(xiàn):綜合得分,F(xiàn)1:第一主成分得分,F(xiàn)2:第二主成分得分,F(xiàn)3:第三主成分得分。其中,X1:斑塊密度,X2:聚集度指數(shù),X3:斑塊平均面積,X4:面積加權(quán)形狀指數(shù),X5:面積加權(quán)分維數(shù),X6:斑塊數(shù)量,X7:蔓延度指數(shù),X8:斑塊相似毗鄰百分比,X9:斑塊結(jié)合度指數(shù),X10:邊緣密度。

    將鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村的數(shù)據(jù)帶入公式,可得到各村耕地細(xì)碎化綜合得分(表2),最高得分為1.218,最低得分為-1.088,相差2.306,說明鳴鐘鄉(xiāng)不同村的耕地細(xì)碎化程度存在很大的差異。9個(gè)村的耕地細(xì)碎化程度在平均水平以上,得分值為正值,10個(gè)村的耕地細(xì)碎化得分為負(fù)值,細(xì)碎化程度在平均水平以下。得分較高的村(玉橋村、玉黃樓村、響水灘村等)耕地?cái)?shù)量較多,集中程度、連通性和蔓延度、各斑塊之間毗鄰程度低,形狀較不規(guī)則,不利于規(guī)模、集中、機(jī)械化運(yùn)作;相反,得分為負(fù)值且絕對(duì)值較大的村(打鐵鋪村、大石村、申家洞村等)耕地細(xì)碎化程度低,有利于規(guī)模、集中經(jīng)營(yíng),具備相對(duì)較好的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展條件。

    3.2 耕地細(xì)碎化與農(nóng)戶種植多樣性空間相關(guān)性分析

    空間自相關(guān)分析結(jié)果顯示:全局Moran's I指數(shù)值為0.219(P<0.05),表明鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村耕地細(xì)碎化在空間上不是隨機(jī)分布,而是存在空間相關(guān)性。

    基于局部空間自相關(guān)的空間聚集結(jié)果,利用GeoDA軟件測(cè)算鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村耕地細(xì)碎化與種植多樣性耦合協(xié)調(diào)度的聚集圖(圖1)。測(cè)算結(jié)果顯示:鳴鐘鄉(xiāng)耕地細(xì)碎化與種植多樣性表現(xiàn)出多種類型,形成以華嚴(yán)村為代表的7個(gè)H-H(高-高集聚)村,其耕地細(xì)碎化與農(nóng)作物多樣性種植呈正相關(guān);以龍廟村為代表的4個(gè)L-H(低-高集聚)村,其耕地細(xì)碎化與種植多樣性在空間上呈負(fù)相關(guān);以大鑼山村為代表的5個(gè)L-L(低-低集聚)村,其耕地細(xì)碎化與種植多樣性呈正相關(guān),其代表耕地細(xì)碎化越低,農(nóng)作物種植多樣性越少;以龍?chǎng)棿鍨榇淼?個(gè)H-L(高-低集聚)村,其耕地細(xì)碎化與種植多樣性在空間上呈負(fù)相關(guān)。

    3.2.1 F1與農(nóng)戶種植多樣性指數(shù)值空間自相關(guān)性分析

    根據(jù)主成分景觀指數(shù)載荷矩陣,F(xiàn)1代表的耕地景觀水平結(jié)構(gòu)與農(nóng)作物種植多樣性指數(shù)值在空間上具有耦合性。由圖2(a)可知,F(xiàn)1與農(nóng)戶種植多樣性正相關(guān)的村有1個(gè)(龍廟村),負(fù)相關(guān)的村有1個(gè)(高升村)。

    3.2.2 F2與農(nóng)戶種植多樣性指數(shù)值空間自相關(guān)性分析

    根據(jù)主成分景觀指數(shù)載荷矩陣,F(xiàn)2所代表的耕地細(xì)碎化的斑塊數(shù)量、斑塊密度與農(nóng)作物種植多樣性指數(shù)在空間上具有耦合性。由圖2(b)可知,F(xiàn)2與農(nóng)戶種植多樣性正相關(guān)的村有3個(gè),負(fù)相關(guān)的村有2個(gè)。高升村、大鑼山村、大石村表現(xiàn)為L(zhǎng)-L型,龍?chǎng)棿灞憩F(xiàn)為H-L型,中華村表現(xiàn)為L(zhǎng)-H型。

    3.2.3 F3與農(nóng)戶種植多樣性指數(shù)值空間相關(guān)性分析

    根據(jù)主成分景觀指數(shù)載荷矩陣,F(xiàn)3所代表的耕地形狀與農(nóng)作物多樣性指數(shù)值在空間上具有較好的耦合性。由圖2(c)顯示,F(xiàn)3與農(nóng)作物種植多樣性指數(shù)值空間正相關(guān)的4個(gè)。以響水灘村、中華村、大鑼山村、大石村為中心的區(qū)域F3與農(nóng)戶種植多樣性指數(shù)值正相關(guān)。其中響水灘村與中華村表現(xiàn)為強(qiáng)勢(shì)H-H型,大鑼山村和大石村表現(xiàn)為弱勢(shì)L-L型。

    4 結(jié)論和討論

    4.1 結(jié) 論

    通過景觀指數(shù)測(cè)算鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村的耕地細(xì)化水平,主成分降維分析獲取代表耕地細(xì)碎化的3個(gè)主成分指標(biāo),運(yùn)用空間自相關(guān)分析研究耕地細(xì)碎化與農(nóng)作物種植多樣性的相關(guān)性,得出如下結(jié)論:

    (1)鳴鐘鄉(xiāng)19個(gè)村耕地細(xì)碎化程度存在很大的差異,綜合得分中,最高分為1.218,最低分為-1.088,相差2.306,且有10個(gè)村都在細(xì)碎化均值以下。得分高表現(xiàn)較為明顯的區(qū)域有玉橋村、玉黃樓村、響水灘村,這些片區(qū)的耕地?cái)?shù)量較多,且各個(gè)板塊之間的集中程度、連通性和蔓延度、毗鄰程度也較低,形狀呈現(xiàn)也較不規(guī)則。

    (2)片區(qū)耕地細(xì)碎化與農(nóng)作物種植多樣性在空間上存在較強(qiáng)的耦合性。以耕地細(xì)碎化程度較高的響水灘村為代表,片區(qū)耕地形狀復(fù)雜性相對(duì)較低,農(nóng)作物種植多樣性反而越多;以大石村為代表的耕地破碎化程度相對(duì)較低的片區(qū)也會(huì)和農(nóng)作物種植多樣性存在相關(guān)性,但表現(xiàn)為正相關(guān),即代表耕地?cái)?shù)量越多、斑塊密度越大,農(nóng)作物種植多樣性越高。

    4.2 討 論

    普遍認(rèn)為耕地細(xì)碎化是制約鄉(xiāng)村振興產(chǎn)業(yè)興旺的瓶頸,但在西南丘陵山區(qū),耕地細(xì)碎化卻和當(dāng)?shù)赝恋?、勞?dòng)、資本乃至技術(shù)要素互相適應(yīng),耕地細(xì)碎化與片區(qū)農(nóng)作物種植多樣性在空間上存在較強(qiáng)的耦合性。當(dāng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后,農(nóng)民對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下的信息獲取和認(rèn)知鑒別能力相對(duì)有限,多樣化的農(nóng)作物種植有利于幫助農(nóng)民抵抗市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。

    在保護(hù)生物多樣性基礎(chǔ)之上,如何發(fā)動(dòng)區(qū)域農(nóng)民主體作用和公眾參與,規(guī)整地塊形狀,開展片區(qū)產(chǎn)業(yè)化種植和鄉(xiāng)村的融合,實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村品牌的發(fā)展仍需村內(nèi)能人帶領(lǐng),但這樣的村內(nèi)能人在當(dāng)?shù)厝允乔啡钡?。此外,區(qū)域農(nóng)作物產(chǎn)業(yè)多樣化種植實(shí)踐實(shí)施仍面臨相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)投入,后期仍需省級(jí)政府層面發(fā)文進(jìn)行相關(guān)政策支持和資金支持;亦或是通過企業(yè)及相關(guān)部門工作的介入,形成區(qū)域新的發(fā)力點(diǎn),實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村品牌的發(fā)展,積極實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

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    Abstract:The land fragmentation landscape indexes of 19 villages in Mingzhong township is obtained by employing the aerial image vector data with a resolution of 20 m in 2019.The 3 principal components(F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3) representing land fragmentation are determined by the analysis method of principal components dimension reduction,which is then used to analyze the spatial autocorrelation regularity between land fragmentation and plant diversity.The results show as follows:(1)the cumulative variance contribution rate of principal components(F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3) is more than 90%,expressing most of the 10 original landscape indexes and representing the degree of land fragmentation;(2)Moran's scatter plot reveals that 12 of the 19 scattered points fall into the first and third quadrants,indicating that the degree of land fragmentation in these areas has a strong spatial positive correlation with crop planting diversity and the local concentration is significant;(3)the spatial aggregation index values of F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3 and diversified planting space of farmers indicate that the high-value aggregation areas are Zhonghua village,Xiangshuitan village and Longmiao village while the low-value aggregation areas are Daluoshan village,Dashi village and Gaosheng village.It can be seen that there is a spatial positive correlation between land fragmentation and plant diversity of farmers ,and the degree of spatial coupling is comparatively better.

    Keywords:land fragmentation;landscape Index;spatial correlation;plant diversity

    基金項(xiàng)目:四川省自然資源廳科技項(xiàng)目(KJ2018-15)

    作者簡(jiǎn)介:吳勇(1970—),男,博士,教授,主要從事土地資源管理研究。

    通信作者:吳勇,Email:540851765@qq.com

    引文格式:吳勇,徐亞瓊,曾俞森,等. 丘陵區(qū)耕地細(xì)碎化與種植多樣性的空間相關(guān)性分析:以武勝縣鳴鐘鄉(xiāng)為例[J].西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,44(3):305-310.

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