基于ESDA的武漢城市圈耕地利用集約度空間差異分析

柯新利, 黃 翔, 楊柏寒

(華中農業大學 土地管理學院, 武漢 430070)

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基于ESDA的武漢城市圈耕地利用集約度空間差異分析

柯新利, 黃 翔, 楊柏寒

(華中農業大學 土地管理學院, 武漢 430070)

通過對武漢城市圈35個縣(區、市)耕地利用集約度全局空間自相關和局部空間自相關分析，剖析了武漢城市圈過去10 a耕地利用集約度差異的時空分異特征，結果表明：(1) 武漢城市圈耕地利用集約度總體上處于不斷上升的趨勢；(2) 耕地利用集約化水平受地形條件影響較大，研究期間局部耕地集約度差異顯著，形成了“東西平原高、南北山區低”的空間格局；(3) 武漢城市圈耕地利用集約度江漢平原高值區逐漸形成，但其對整個武漢城市圈耕地利用集約度的極化效應明顯大于其擴散效應。武漢城市圈縣域耕地集約化水平全面協調發展的道路還需要進一步努力。

空間自相關; 耕地利用集約度; ESDA; 武漢城市圈; 空間差異

隨著我國人口數量和經濟水平的持續增長，人們對耕地產品和服務的需求不斷增加。有兩種途徑可以滿足人們對耕地功能的需求：擴大耕地面積或提高單位面積上的產出[1]。當前我國處于快速城鎮化階段，耕地面積減少是這一階段我國土地利用的主要特征。因此，耕地集約度的提升成為維持耕地產出增加、保證糧食安全的重要途徑[2]。在這一背景下，耕地集約利用研究具有重要的現實意義。目前，有關耕地集約利用的研究主要集中在耕地利用集約度評價[3]、耕地集約利用變化驅動因素分析[4]以及耕地集約利用變化研究[5]三個方面，也有少量的研究開始關注耕地利用集約度的區域差異性[6]。然而，當前有關耕地利用集約度區域差異的研究由于缺乏空間視角、忽視地理位置的影響，無法反映區域間差異變化的空間特征[7]。ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis，探索性空間數據分析)是以空間關聯性測度為核心，用來描述與顯示對象的空間分布，揭示空間聯系、簇聚以及其他異質性的空間分布模式[8-9]。目前ESDA方法主要應用在區域經濟差異[10]、城鄉統籌發展空間差異[11]、住宅價格時空分異[12]等領域。本文以武漢城市圈為例，基于2000—2009年的統計數據，借助GeoDA和ArcGIS空間分析軟件，利用ESDA方法深入剖析武漢城市圈各縣(區、市)耕地利用集約度時空格局的差異性特征，為揭示區域耕地利用集約度的時空特征及空間差異提供科學依據。

1　研究區域與數據來源

1.1研究區概況

武漢城市圈位于湖北省東部，長江中游，東經112°30′—116°07′，北緯29°05′—31°51′，以湖北省省會武漢市為城市圈中心城市，黃石市、孝感市為城市圈副中心城市，涵蓋其周邊約100 km以內的咸寧市、黃岡市、鄂州市、天門市、潛江市和仙桃市。占全省31.2%面積的武漢城市圈，集中了湖北省51.9%的人口、GDP總量的62.4%。該區域不僅是湖北經濟發展的核心區域，也是中部崛起的重要戰略支點。武漢城市圈位于我國長江中下游地區，地勢大部分低平，西部和中東部為開闊的江漢平原和鄂東沿江平原，南部、東北部和北部是山地丘陵崗地區。

武漢城市圈耕地資源十分豐富，“湖廣熟，天下足”，自明朝以來，湖北就是我國糧食主產區之一，在中國糧食生產格局中占有重要地位。而湖北省46個糧食主產區中就有24個在武漢城市圈，所以提高武漢城市圈耕地利用集約化水平對湖北省乃至全國的糧食安全具有重大意義。

1.2數據來源

本研究涉及的數據包括耕地利用投入情況、利用程度、利用效率及持續狀況四個方面的數據。耕地利用的投入情況涉及的數據主要包括武漢城市圈各縣(區、市)化肥施用量、鄉村勞動力、農業機械總動力；利用程度方面涉及的數據主要包括各縣(區、市)農作物總面積、耕地總面積、有效灌溉面積；利用效率方面涉及的數據主要包括各縣(區、市)農林牧漁業總產值、糧食總產量及糧食播種面積；持續狀況方面包括各縣(區、市)人均糧食產量、地區總人口、鄉村勞動力及耕地總面積。這些數據均來源于2000—2009年《湖北農村統計年鑒》。本文所采用的行政區劃數據是從1∶400萬的國家基礎地理信息數據提取的武漢城市圈縣域邊界數據。為了方便分析，本文在ArcGIS平臺上將耕地利用投入情況、利用程度、利用效率及持續狀況四個方面的數據與shape格式的行政區劃數據進行掛接，形成了耕地利用集約度空間差異分析的基礎數據庫。

2　研究方法

2.1耕地利用集約度測算

2.1.1測算指標體系及其權重確定耕地的集約利用是指通過在一定的耕地面積上增加適度的資本、勞動、技術等生產要素，以最大限度獲得耕地利用的效益[13]。耕地利用集約度評估的思路主要有：(1) 基于PSR模型，從壓力、狀態、響應三個方面選取指標構成評價指標體系[14]；(2) 基于耕地利用集約度定義[15]，將耕地利用集約度界定為“一定時間內投入到單位面積耕地上的資金和勞動力的總貨幣額”，認為耕地利用集約度就是資金集約度同勞動集約度兩者之和[16]；(3) 從投入強度、利用程度及利用效益三個方面選取指標構成耕地利用集約度評價指標體系[17]。結合武漢城市圈實際情況以及數據的可得性，本文參考崔麗等[18]的方法進行耕地利用集約度評價，結合武漢城市圈耕地利用現狀，從投入強度、利用程度、利用效率和持續狀況四個層面構建了包含10項指標的武漢城市圈耕地利用集約度評價指標體系。運用極差標準化方法對各指標進行標準化，并采用層次分析法確定指標權重。

表1　武漢城市圈耕地利用集約度評價指標體系

2.1.2耕地利用集約度的計算采用多因素加權分值法計算耕地集約度。具體操作方法：在通過確定個參評因子權重的基礎上，將各評價單元的每一參評因子的標準化值與其權重相乘，之后再進行累加。計算表達式為：

式中：f(w)——耕地利用集約度；wi——評價準則層權重；wj——評價指標層權重；Aj——各評價指標的標準化值。耕地利用的集約化程度越高，計算得到的耕地利用集約度值就越大。

2.2ESDA方法

2.2.1空間權重矩陣通常，需要定義一個二元對稱空間權重矩陣W來定義空間對象間相互作用的空間關系?？臻g權重的確定是進行空間分析的前提和基礎，空間權重有兩種定義方式：一是基于鄰接規則，二是基于距離規則，本文采用的是鄰接規則定義的權重矩陣。空間權重的定義表達式如下所示：

式中:Wij——區域i和j的臨近關系，它可以根據鄰接標準或距離標準來度量。基于鄰接規則定義的權重矩陣為：

2.2.2全局空間自相關全局空間自相關用來反映整個區域的空間集聚程度，是對其屬性值在整個區域空間特征上的描述。通過全局空間自相關來衡量區域間整體上的空間關聯與差異[19]。目前，應用于全局自相關的最主要方法是Moran′sI指數，本文選用Moran′sI指數來對武漢城市圈耕地集約度空間模式整體進行定量描述，其計算公式為：

Moran′s I指數值介于-1，1間，當I值接近于1時，說明相同屬性的縣域集聚在一起(高值與高值相鄰、低值與低值相鄰)；當值接近-1時，說明相異屬性的縣域集聚(高值與低值相鄰、低值與高值相鄰)。若Moran′s I指數值接近于0，代表縣域屬性隨機分布，縣域之間不存在空間相關性[20]。

2.2.3局部空間自相關局部空間自相關是區別于全局空間自相關，其主要分析不同空間位置上可能存在的不同空間關聯模式，以便于發現數據間的空間異質性。本文研究的局部空間相關性主要通過局部莫蘭指數(Local Moran Index)，又稱LISA(Local Indicator of Spatial Association)，可以用來表明空間差異程度的顯著性，度量縣域i和其他區域的關聯程度。

3　結果與分析

3.1全局空間自相關分析

全局空間自相關顯著。利用GeoDA1.4.6軟件計算出武漢城市圈2000—2009年歷年的縣域耕地利用集約度的全局Moran′sI值(圖1)。

圖1　武漢城市圈縣域耕地集約度的全局Moran′s I值

圖1顯示，自2000年以來，武漢城市圈耕地利用集約度的全局Moran′sI計算值在0.25～0.55之間，說明武漢城市圈耕地利用集約度呈現較大的空間正相關性，線性趨勢先平穩，再下降、后上升的態勢。整體上可以分為兩個階段：第一階段自2000—2005年，耕地利用集約度線性趨勢平穩，空間關聯度都較強，空間極化作用明顯；第二階段自2006—2009年，耕地利用集約度線性趨勢先下降后上升，波動性較大，區域內部空間差異變化較大，但總體呈現高度集聚的狀態。為了檢驗各年度Moran′sI是否顯著，在GeoDA中采用蒙特卡洛模擬的方法檢驗，2000年、2003年、2004年、2005年、2009年p-value均小于或等于0.001，其余年度的p-value均小于0.05，通過顯著性檢驗。這說明，武漢城市圈縣域耕地利用集約度相似(高高或低低)的地區的在空間上集中分布(表2)。

表2　武漢城市圈2000-2009年耕地利用集約度的Global Moran′s I估計值

3.2局部空間自相關分析

通過計算全局Moran′s I，可以得到武漢城市圈的耕地利用集約度全局自相關顯著，出現了明顯的集聚現象的結論。但武漢城市圈縣區總體空間差異的縮小，并不能說明這個地區的耕地利用集約化水平已經是全面、健康的發展道路，高高地區和低低地區的集聚同時說明了武漢城市圈耕地利用集約化水平空間分異的反映。為了更具體的表現集聚發生的位置，即耕地利用集約度空間分異現象，利用局部自相關探索集聚發生的位置。運行GeoDA中的Local Moran′s I Map命令得到2000年，2004年，2009年LISA集聚地圖(圖2)。

圖2顯示，耕地利用集約度High—High集聚中心主要出現在武漢城市圈西部的江漢平原(天門，孝感部分區域)，且隨著年份的增長，High—High集聚中心變多，高耕地利用集約度區域集聚性增強；Low—Low集聚中心主要出現在武漢城市圈的南部和東南部黃岡市、咸寧市，且隨著年份的增長，Low—Low集聚由南部向東南部擴散。

圖2　武漢城市圈耕地利用集約度LISA集聚地圖

圖3　武漢城市圈耕地利用集約度空間格局

為了更進一步表現武漢城市圈西北部耕地利用集約度高值區的形成過程，選取間隔大致相當的2000年，2004年，2009年三個年份，按照武漢城市圈2000—2009年平均耕地利用集約度值的75%，100%和125%，依次將縣域耕地利用集約度劃分為低水平、中低水平、中高水平和高水平四個等級(圖3)。圖3顯示在2000年高水平集約度地區只有潛江市和大悟縣2個，沒有明顯連片高值區；到2004年，高水平集約度地區達到了7個，包括潛仙桃、漢川、應城、云夢、安陸、大悟縣和鄂州市轄區，其中6個縣域分布在漢江流域，初步形成了臨江耕地利用集約度高值區；2009年，武漢城市圈高水平集約度地區達到了14個，包括潛江市、仙桃市、天門市、漢川市、蔡甸區、應城市、云夢縣、安陸市、孝昌縣、大悟縣、黃梅縣、鄂州市轄區、武穴市、嘉魚縣，這些縣域大都分布在江漢平原、鄂東沿江平原及其輻射地帶，表明江漢平原縣域之間存在著正的空間效應，從而使得縣域與相鄰地區的耕地利用集約化水平呈現相互聯系和相互影響的態勢，至此形成了江漢平原耕地利用集約度高值區。

通過局部空間自相關分析可以發現，2000年以來，武漢城市圈縣區耕地利用集約化水平發展較快，但局部空間差異卻在增加。近年來，雖然隨著經濟水平和技術水平不斷改善，武漢城市圈縣區間經濟、農業技術的交流明顯增加，促使縣區間耕地利用集約化水平發展不同步的現象大大減少，到2009年低水平耕地利用集約度區域已經沒有。但由于武漢城市圈南部和北部耕地自身條件比較差，導致這些地區及其周邊地區，經過近10 a的發展，依然沒有擺脫耕地利用集約化水平相對滯后的局面。到2009年為止，武漢城市圈的崇陽、通山、陽新等地區依舊處于耕地利用集約度中低水平。這個結果也表明武漢城市圈耕地利用集約化水平全面協調發展的道路還需要進一步努力。

4　結論與討論

(1) 武漢城市圈耕地利用集約度總體上處于不斷上升的階段；(2) 耕地利用集約化水平受地形條件影響較大，研究期間局部耕地集約度差異顯著，形成了“東西平原高、南北山區低”的空間格局；(3) 武漢城市圈耕地利用集約度江漢平原高值區逐漸形成，但其對整個武漢城市圈區域的極化效應明顯大于其擴散效應。武漢城市圈縣域耕地利用集約化水平全面協調發展的道路還需要進一步努力。

本研究揭示了武漢城市圈耕地利用集約度的時空特征及空間差異，對推進武漢城市圈耕地利用集約度的提升具有如下政策啟示：(1) 江漢平原地區的耕地憑借良好的地貌特征，其耕地利用集約度在研究期間內都是處于武漢城市圈領先地位，在此基礎上，應借鑒東北平原大型農業合作社經驗，通過建立合作社、土地流轉等措施，提高農業機械化、現代化，不斷加強其耕地利用集約化經營水平；(2) 應加強對農業技術的投入，通過技術水平的提高減小地形地勢對農業生產的影響，以提高武漢城市圈南部和北部山區耕地利用集約度，減小耕地利用集約度的空間差異。要實現武漢城市圈縣域耕地利用集約化水平的全面協調發展，在保障現有優質耕地利用集約化水平不斷提升的基礎上，應著力改善山區耕地利用條件，最終達到維持耕地產出增加、保障糧食安全的目的。

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Analysis on Spatial Heterogeneity of Cultivated Land Use Intensity in Wuhan City Circle Based on ESDA

KE Xinli, HUANG Xiang, YANG Bohan

(College of Land Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China)

In this paper, both global and local spatial autocorrelation analysis were employed to figure out the temporal-spatial heterogeneity of cultivated land use intensity at county-level in Wuhan City Circle during the past 10 years. The results showed that: (1) generally, the degree of cultivated land intensive use advanced obviously in Wuhan City Circle and increased obviously in the past 10 years; (2) terrain conditions have the significant impact on cultivated land intensive use degree, during the period of this research, there was a significant spatial heterogeneity of cultivated land use intensity in Wuhan City Circle with the characteristics of “higher intensity in eastern and western plain areas and lower intensity in northern and southern mountainous regions”; (3) the high-value area of cultivated land use intensity of Wuhan City Circle has formed in Jianghan Plain. However, for the whole research area, the polarization effect of the high-value area was significantly stronger than its diffusion effect. It can be safely drawn that more attention should be paid to comprehensive and coordinated development of cultivated land use intensity in Wuhan City Circle.

spatial autocorrelation; cultivated land use intensity; ESDA; Wuhan City Circle; spatial hetero-geneity

2015-04-04

2015-04-27

國家社會科學基金項目(13CGL092);國家自然科學基金項目(41371113,41101098);中央高校基本科研業務費專項資金項目(2013QC012);華中農業大學人文社會學科優秀青年人才計劃項目“耕地利用變化與耕地功能演變的互動機理及其調控策略研究—以武漢市為例”

柯新利(1977—),男,湖北天門人,副教授,博士,主要研究方向:土地利用變化建模及土地利用變化效應。E-mail:kexl@mail.hzau.edu.cn

黃翔(1991—),女,湖南長沙人,碩士研究生,主要研究方向:土地利用變化效應。E-mail:hx_0521@webmail.hzau.edu.cn

F301.21

A

1005-3409(2016)02-0287-05