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甘肅農業產值影響因素研究*

2021-11-25 04:51:48張晶晶丁永軍
甘肅科技 2021年19期
關鍵詞:農業影響模型

張晶晶,丁永軍

(1.蘭州城市學院電子與信息工程學院,甘肅 蘭州 730070;2.西北師范大學計算機科學與工程學院,甘肅 蘭州 730070)

甘肅省地處我國西北內陸,自然環境脆弱,脫貧攻堅難度大、任務重,截至2019 年7 月,全省尚有38 個貧困縣,111 萬農村貧困人口[1]。因此,探究甘肅省農業產值主要影響因素是非常必要的。

近年來,研究學者對農業生產及其影響因素進行了深入研究。何博汶等[2]研究表明自然稟賦、經濟發展、社會民生、人力資源和交通區位是影響甘肅農村空間貧困地域分異的主要因素。熊鷹等[3]研究表明化肥、農藥、農膜使用量,糧食播種占比,人口密度等因素對四川省環境友好型農業生產效率具有顯著的影響效應。連旭[4]研究表明新疆農業發展呈北高南低,兩極分化的空間特征,發展水平相似的縣域呈集聚分布態勢。石憶邵等[5]應用General G指數對農業生產率空間格局進行分析,分析指出農業科技化、合作化、老齡化是影響上海郊區農業生產率的主要因素。陳江濤[6]分析了產業結構、基礎建設、農業投入等因素對我國農業現代化分布格局的影響。但對甘肅省農業產值時空格局的研究仍不系統,主要表現為:①在縣域尺度下對全省范圍的研究較為少見,例如劉洋、王婭等[7,8]僅將研究區域局限于河西走廊或甘肅東部。②多以農業統計年鑒作為數據來源,而兼顧氣象數據、地形數據的研究較為少見[9,10]。因此,本研究綜合氣象信息、地形數據、統計年鑒數據,構建農業產值評價指標體系,借助主成分分析、GWR 回歸模型,分析了甘肅省農業產值主要影響因素的空間分布規律。

1 研究區概況

甘肅省介于32°11’~42°57’N 和92°13’~108°46’E之間,東西最大橫距1655 km,南北最大橫距約530 km,分布有山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁等多種地形地貌。2017 年農業生產總值1068 億元,耕地總面積537.22 萬hm2,農村從業人員1131.37 萬人,農業機械投入2018.59 萬kW,年平均氣溫9.0°C,年均降水量450.3mm,平均坡度8.26°。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

農業統計數據源于甘肅年鑒數據(http://tjj.gansu.gov.cn/)。歷史氣象數據源于后知氣象(http://hz.zc12369.com/home/)。DEM 高程數據源于地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1 評價指標

文章從人力資源、投入要素、土地資源、自然稟賦等4 個方面構建甘肅農業產值評價指標體系,其中共包含14 個評價指標,見表1。

表1 農業產值評價指標體系

2.2.2 數據預處理

應用極差法進行數據標準化處理,以消除不同量綱和數量級對模型構建的不利影響。

2.2.3 空間插值

歷史氣象數據源于后知氣象,包括年最低溫度、年最高溫度、年平均溫度、年平均濕度、年平均風速、年平均總降水量等6 個氣象特征,又考慮到在甘肅范圍該網站只提供14 個地級市的氣象數據,因此又從甘肅周邊查詢到海西、哈密、漢中、寶雞、榆林、中衛、石嘴山、阿拉善、廣元、海北等18 個地區的氣象數據,借助上述32 組數據進行空間插值,從而得到研究所需的甘肅87 個區縣的歷史氣象數據。

2.2.4 地理加權回歸

地理加權回歸模型引入空間位置屬性,能很好的解決空間平穩性、依賴性問題,其表達式[11]:

式中:(ui,vi)是第i 個樣點的坐標,βj(ui,vi)(j=0,1,…,p)是第個i 樣點的第j 個回歸參數,εi是隨機誤差,假定服從N(0,σ2)分布。

3 結果與分析

3.1 主成分分析

首先對農業產值14 個評價指標進行共線性診斷,發現方差膨脹系數VIF=38.38,條件指數CI=19.005,說明評價指標間存在一定的共線性。為了消除自變量共線性對回歸模型的影響,對評價指標進行主成分分析,并根據因子系數選取有效灌溉率、地均勞動力人數、地均機械總動力和平均溫度等4個主要影響因素。見表2。

表2 因子得分矩陣

3.2 GWR 模型

GWR 模型對帶寬的選取極為敏感,本文使用gaussian 核函數,以交叉驗證法確定寬帶為86,而模型殘差的Moran 指數為0.08,P 值為0.082,Z 值為1.45,說明殘差在空間上呈現隨機分布。建模結果見表3。

表3 GWR 模型參數及檢驗結果

3.3 影響因素分析

對GWR 模型4 個解釋變量回歸系數進行空間可視化表達,結果如圖1 所示。

地均勞動力人數。甘肅農業產值與地均勞動力人數呈正相關關系,如圖1(a)所示。就回歸系數數值分布而言,呈現出由西北向東南方向逐步遞增的趨勢,數值范圍為0.256~0.264 之間,隴南及慶陽地區回歸系數最大,該地區人口稠密,勞動力因素對農業產值影響較大,當地政府可以從提升勞動力數量和質量兩方面制度一系列惠農政策。而西北地區地廣人稀,勞動力因素對農業產值影響較小,有必要提升農業機械化水平,彌補農業人口的不足。

圖1 GWR 模型回歸系數空間分布圖

地均機械總動力。甘肅農業產值與地均機械總動力呈正相關關系,如圖1(b)所示。就回歸系數數值分布而言,呈現出由西北向東南方向逐步遞增的趨勢,數值范圍為0.260~0.313 之間,甘南、隴南及慶陽地區回歸系數最大,說明農業總動力對上述地區的農業產值影響較大。其主要原因在于上述地區溝谷縱橫、地貌復雜,農業機械化投入水平較低。因此有必要增大山地機械的投入和土地整治力度。

有效灌溉率。甘肅農業產值與有效灌溉率呈正相關關系,如圖1(c)所示。就回歸系數數值分布而言,呈現兩頭高,中間低的趨勢。數值范圍為0.455~0.475 之間,酒泉地區回歸系數最大,武威地區回歸系數最小。酒泉屬大陸性氣候,雨量小,蒸發量大,灌溉水資源匱乏。武威南部屬祁連山區,降水豐富,而中部屬平原綠洲區,自產水資源豐富。

平均溫度。甘肅農業產值與平均溫度呈正相關關系,如圖1(d)所示。就回歸系數數值分布而言,呈現出由西北向東南方向逐步遞減的趨勢,數值范圍為0.221~0.231 之間。酒泉、張掖、金昌、武威等地回歸系數較大,說明平均溫度對上述地區的農業產值影響較大。有必要推廣大棚、拱棚、地膜等設施農業技術,以達到調節地溫、保水保肥、延長農作物栽培期的目的。

4 結論

本研究綜合氣象信息、地形數據、統計年鑒數據,通過主成分分析提取對農業產值產生主要影響的4 個評價指標,構建GWR 回歸模型,發現在甘肅東南部有必要制定一系列惠農政策以提升勞動力數量和質量。慶陽、隴南地區可以通過投入山地特種機械及土地整治,加強農業機械化程度。酒泉、慶陽地區應該大力推廣節水農業。酒泉、張掖、金昌、武威等地應該加強現代設施農業建設。

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