向敬伟，李江风，曾　杰（中国地质大学（武汉）公共管理学院，武汉430074）



鄂西贫困县耕地利用转型空间分异及其影响因素

向敬伟，李江风※，曾杰
（中国地质大学（武汉）公共管理学院，武汉430074）

摘要：耕地利用转型对推动乡村转型发展，促进乡村社会经济水平的提高具有重要意义。为准确分析鄂西贫困县耕地利用转型的空间分异特征及其影响因素，该文从空间形态和功能形态2方面测度了耕地利用转型状况，利用空间自相关模型分析了耕地利用转型的空间分异特征，并利用径向基神经网络模型从人口、经济和产业结构3方面分析了耕地利用转型空间分异的影响因素效用。结果表明：从全局空间自相关来看，鄂西16贫困县2002-2013年耕地空间转型具有显著正相关效应，其中在2002-2005年正相关效应最强；而耕地功能形态转型呈现出逐渐减弱的空间正相关效应。从局部空间自相关来看，鄂西16贫困县耕地空间形态转型的低-低区分布主要在鄂西北地区，高-高区和低-高区主要分布在鄂西南地区；耕地功能转型的局部空间自相关性较低，空间异质性不明显，仅来凤县处于高-高区。在影响因素效用方面，人均固定资产投资和城市化率对耕地空间形态转型的影响效用最大，人口密度和第一产业占比影响效用最低；人口密度和人均固定资产投资对耕地功能形态转型的影响效用最大，城市化率、人均GDP、第一产业占比等影响因素效用较低。在影响因素的调控过程中，因素的影响效用与耕地利用转型调控程度呈正相关，因素的影响效用越高，对耕地利用转型调控力度越大。

关键词：模型；土地利用；农业；耕地利用转型；空间分异；影响因素；鄂西贫困县

向敬伟，李江风，曾杰.鄂西贫困县耕地利用转型空间分异及其影响因素[J].农业工程学报，2016，32（01）：272-279.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.038 http://www.tcsae.org

Xiang Jingwei, Li Jiangfeng, Zeng Jie.Spatial difference and its influence factors of cultivated land transition of poverty counties in west of Hubei[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering（Transactions of the CSAE）, 2016, 32（01）: 272－279.（in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.038 http://www.tcsae.org

0　引言

近年来，中国城乡人口流动和经济社会发展要素的不断交替与重组，以及社会经济形态和地域空间格局重构变化，持续推动着乡村转型发展[1]。土地作为人类社会经济活动的主要载体，转型发展进程中暴露出来的社会经济问题均可在土地利用转型上得以反映。耕地作为乡村地区重要的用地类型，耕地转型发展无疑是乡村土地利用转型的重要部分，对乡村经济增长有重要的促进作用，具有“牵一发而动全身”的地位[2]。开展乡村地区耕地利用转型研究，对保障耕地的持续利用，推动乡村转型发展，促进乡村社会经济水平的持续提升具有重要的理论和现实意义。

目前关于耕地利用转型的研究已有较为丰富的成果。在耕地变化方面，主要研究了耕地面积变化[3]、质量变化[4-5]、景观格局变化[6]、开发强度变化[7]、耕地非农化变化[8]等内容；在研究方法上，主要采取了人工智能算法[9]、空间自相关[10]、以及结合GIS和RS[3]等方法；在耕地变化与经济社会发展关系研究上，主要从建设用地占用耕地与经济发展关系[11-12]、耕地与宅基地转型耦合关系[13]、耕地变化与城乡结构变化的关系[14]、耕地转型的多功能变化[15]和多功能管理[16]等方面开展。在耕地利用转型的影响因素研究中，较多地考虑了经济[17]、地形和气候环境[18]、粮食产量及人口[19]、距离道路或城镇的通达性[20]等对耕地数量和质量变化的影响。这些研究采用了多种方法从耕地数量变化和质量变化角度对耕地利用转型进行了有益探索，但较少对区域耕地利用转型空间分异特征及其影响因素进行专项研究。而准确把握耕地利用转型空间分异特征及其影响因素，不仅可为后期耕地转型的调控方向提供指导，有效推动乡村转型发展和城镇化建设，还可为促进乡村经济可持续发展提供科学参考。

鉴于此，本文以鄂西16个贫困县2002-2013年面板数据为样本，从空间形态和功能形态两方面对耕地利用转型进行测度，利用空间自相关模型分析其空间分异格局，并利用径向基神经网络模型从人口、经济和产业结构3方面测度耕地利用转型空间分异的影响因素效用。以期明确鄂西16个贫困县耕地利用转型情况及其影响因素效用，为后期发展提供调控导向，为乡村转型和社会经济可持续发展提供参考。

1　研究区概况与数据来源

1.1研究区概况

鄂西贫困县包括16县市：郧县、郧西县、竹山县、竹溪县、房县、丹江口市、秭归县、长阳县、恩施市、利川市、建始县、巴东县、宣恩县、咸丰县、来凤县、鹤峰县。该区域主要为山区及岗地丘陵区，经济来源主要以农业生产为主，近3年农业生产总值占GDP的均值接近50%，经济发展相对落后。近年来，随着年轻劳动力的大量涌出，农用地荒废，耕地质量下滑，农业生产能力出现降低态势。为保障区域耕地有效利用，促进城镇化和城乡一体化的有效推进，并推动社会经济的持续发展，开展该地区耕地利用转型测度并分析其空间分异的影响因素显得十分必要。

1.2数据来源

研究数据主要涉及各县市2002-2013年耕地面积、国民生产总值、第一产业总值、第二产业总值、第三产业总值、人口总数、城镇人口数、乡村人口数、土地总面积、社会资产固定投资额等。其中农业总产量以粮食、油料、棉花3者总产量表征，国民生产总值和社会资产固定投资额以2002年为基期年，利用可比价格计算得出。数据均来源于2003-2014年《湖北省统计年鉴》和《中国县（市）经济统计年鉴》。由于各统计口径的量纲不一致，采用极差标准化法对各原始数据进行标准化处理。

2　研究方法

2.1耕地利用转型空间分异测度

2.1.1耕地利用转型度测度

由于土地利用转型可以理解为土地利用在形态上的变化，同理，耕地利用转型也可以理解为耕地利用在形态上的变化，而耕地形态又可分为空间形态和功能形态2方面[21]，因此本文从空间形态转型和功能形态转型2个方面来测度耕地利用转型状况。

耕地的空间形态变化可分为数量变化和格局变化2方面。一方面，耕地数量是影响农业生产的重要因素之一，数量的多少直接影响到农业产量；另一方面，耕地格局变化可体现在经营格局和景观格局[21]，其中景观格局主要体现耕地斑块或密度的变化，而耕地经营格局体现为耕地利用者经营耕地地块的集中程度，更多的考虑了人的因素，更适宜从人类需求角度分析格局变化。因此选用耕地经营格局来衡量耕地空间形态变化（STC，space transition of cultivated land），既考虑了人的因素，又可体现数量的变化性。具体测度上，利用乡村人均耕地面积进行衡量。

耕地功能形态可表示为耕地生产能力变化，也可理解为耕地地力变化。《耕地地力调查与质量评价技术规程》认为耕地质量包括耕地地力和土壤环境质量2个方面[22]。事实上，土壤环境作为耕地生产的基本要素，其质量变化对耕地生产力有着重要影响，耕地质量在耕地地力上得以体现，因此可将耕地地力看成是耕地功能形态变化的一个集中表现。具体测度上，利用单位耕地面积农作物产量来衡量耕地功能形态变化（FTC，function transition of cultivated land）。

2.1.2耕地利用转型空间分异测度

耕地利用转型的时空分异格局表现为时空分布的集聚性和相关性等，可利用全局空间自相关和局部空间自相关分析[23]进行测度。其中全局空间自相关用来验证区域的空间模式和度量属性值在整个区域空间的分布态势，常用Moran′s I指数来测度，公式如下：

式中xi，xj为空间单元耕地转型观测值，即耕地功能形态转型和耕地空间形态转型；x-为xi的平均值；Wij为空间单元i与空间单元j的空间权重邻接矩阵（i，j=1，2，3，…，n）。全局Moran′s I取值一般在[-1，1]之间，大于0表示正相关，空间分布相对集聚，小于0表示负相关，空间分布相对分散，等于0表示不存在空间自相关，常用P值进行显著性检验。

除全局空间自相关外，为揭示空间单元与其邻近空间单元属性值之间的相关性，检查数据的异质性，还需利用局部空间自相关（Local Moran′s I）进行分析，计算公式为：

根据Local Moran′s I指数，计算结果中High-High （Low-Low）表示空间差异较小，且与周围县市的属性值均较高（较低）；Low-High（High-Low）表示空间差异大，研究单元属性值较低（较高）而周边县市较高（较低）。

2.2耕地利用转型空间分异的影响因素测度

2.2.1影响因素识别

探讨耕地利用转型空间分异的影响因素对指导耕地利用转型具有较强的现实意义。本文从人口、经济、产业结构3方面来分析耕地利用转型空间分异的影响因素。

首先，由于中国人多地少的特殊情况，人地矛盾一直是比较突出的问题。耕地作为重要的地类之一，对其实行集约节约利用和转型发展也是缓解人地矛盾的一个重要手段。人类作为耕地利用的直接参与者，对耕地功能形态变化和空间形态变化有着直接影响，而且耕地利用的最终服务对象也是人类，因此人口因素是影响耕地利用转型的一个重要因素。本文选用人口密度和城镇化水平2项指标来衡量人口因素对耕地利用转型空间分异的影响。

其次，耕地利用转型作为乡村地区土地利用转型的重要组成部分，通常也与区域的社会经济发展阶段相对应[2]，社会经济发展呈现出的经济形态或产业结构的变化推动着耕地利用转型，而耕地利用转型通过改变耕地质量或数量又反过来影响着社会经济发展，两者有着较强的相互影响作用。因此，经济因素也是影响耕地利用转型空间分异的重要因素，本文选用人均GDP、地均GDP、人均固定资产投资3项指标来进行衡量。

再次，对于鄂西贫困县来说，农业生产值在国民生产总值中占有相当大比重，目前仍维持在50%左右。近年来，随着工业化和城镇化进程的加快，以及鄂西生态文化旅游圈建设的有效实施，经济结构和产业结构正逐步发生改变，二三产业的比重逐渐加大，在影响着耕地利用的效益的同时，也促使着耕地利用向更适宜的方向转型，因此产业结构也是影响耕地利用转型空间分异的重要因素。本文采用第一产值比重、二三产业产值比2项指标测度。2.2.2影响因素的效用测度

本文选用径向基函数神经网络（RBFNN，radial basis function neural networks）进行影响因素的效用测度。RBFNN具有输入层、隐含层和输出层3层结构[24]，运行时先由输入层节点传递输入信号到隐含层，再由隐含层传递到输出层，可以看成是将原始的非线性可分的特征空间，通过合理变换到另一线性可分的高维空间，从而实现非线性输入空间向线性输入空间隐射的目的，据此可模拟出输入层影响输出层的内在结构，影响过程更为清晰，且有明确的目标导向。依据上述原理，将各影响因子作为输入层，将耕地空间转型和功能转型的评价指数作为目标层，可分析出各影响因素对耕地利用转型的影响效用。具体运算中利用K-均值聚类方法求取基函数中心ci（i=1，2，…，h），选用高斯函数作为径向基函数：

此时方差可由下式求解：

式中cmax表示所选取中心之间的最大距离；θp（p=1，2，…，P）为输入样本的各个聚类集合；h为训练样本个数；xp为训练样本集合。测度隐含层至输出层之间神经元的连接权值可以用最小二乘法计算，公式如下：

3　结果及分析

3.1耕地利用转型全局空间自相关特征

利用GeoDa软件，构建邻接权重矩阵，从耕地空间形态转型和功能形态转型2方面计算出耕地利用转型的全局空间自相关系数（表1）。

分析发现耕地功能形态转型（FTC，function transition of cultivated land）在2002-2005、2010-2013以及2002-2013时段通过显著性检验，表明存在明显的空间正相关效应，其中2002-2005年正相关性最强，Moran′s I指数达0.5900，表明此时段耕地功能形态转型的空间集聚性最明显，2010-2013年Moran′s I指数略有降低，表明其空间集聚性相对稍弱。整体上，2002-2013年间耕地功能形态转型存在明显的正相关效应，表明研究时段内空间分布集聚性较为明显。这可能是由于近年来随着社会经济的快速发展，耕地生产技术的得到明显发展，推动了耕地生产力提高，促进了耕地功能的整体提升。

表1　耕地利用转型全局自相关系数Table 1 Moran′s I of cultivated land use transition

耕地空间形态转型（STC，space transition of cultivated land）在2002-2005、2006-2009以及2002-2013年间均存在显著的正相关效应，表明这3个时段内鄂西贫困县的耕地空间转型的空间分布并非表现出完全随机性，而是表现出一定的空间聚集。但这种正相关效应有逐渐减弱趋势，虽然近年来国家“18亿亩耕地红线”和耕地“占补平衡”等计划不断实施，但由于城乡一体化进程中引起的城乡人口大量流动，耕地的部分流失，引起人均耕地面积集聚性逐渐减弱。

另外，2006-2009年耕地功能形态转型和2010-2013年的耕地空间形态的全局自相关未通过显著性检验。究其原因，2006-2009年集聚性下降可能是由于本世纪初大范围的进城务工潮，引起鄂西贫困县人口流动较大，导致部分耕地面积荒废，生产能力下降从而引起耕地功能形态转型降低。2010-2013年可能与“占补平衡”实施成效显现，促进了耕地的有效流转，致使空间集聚性改变有关。

3.2耕地利用转型局部空间自相关特征

本文将2002-2013年耕地利用转型划分为2002-2005、2006-2009和2010-2013共3个时段，分别从耕地空间转型和功能转型两方面进行耕地利用转型的局部空间自相关分析。在Z检验（P=0.05）的基础上，利用ARCGIS绘制出各年份转型指数的LISA聚集图如图1所示。

耕地功能形态转型（FTC）整体上的局部空间自相关性较低，在3个时段内呈现出的空间异质性不明显。2002-2005年时段内仅丹江口市呈现出低-低状态，2010-2013年时段内仅利川市处于低-高状态，而2006-2009时段内所有县市耕地功能转型情况均不显著。总体上仅来凤县处于高-高区，表明其耕地功能转型情况与周边县市均较好。分析发现，来凤县地处鄂西南咽喉，近年来以“首届中国藤茶文化节”为契机，开展特色基地建设，不断引进农产企业，提升农业生产技术，带动农业产量快速上升，从而推动了耕地功能形态的快速转型。而其他县市由于农业产业类别、地形地貌等特征较为相似，相关性并不显著。

2002-2005年在耕地空间形态转型（STC）方面，鹤峰县处于高-高（High-High）区，表明鹤峰县与周边县市耕地空间形态转型情况均较好；房县处于高-低（High-Low）区，表明房县耕地空间形态转型情况比周边区域要高；郧县处于低-低（Low-Low）区，表明郧县与周边县市耕地空间转型度均较低。2006-2009年间，秭归县处于低-高（Low-High）区，表明秭归县比周边县市耕地空间转型情况较差；而郧县与丹江口市处于低-低区，表明其与周边县市的耕地空间转型情况均较差。而在2010-2013年间，仅郧县耕地空间转型情况与周边县市均较差。总体来看，鄂西南耕地空间形态转型值（0.919）优于鄂西北（0.804）地区，低-低区集中分布在鄂西北地区，包含郧县和房县两县，占总数的12.5%，其与周边耕地空间形态转型情况均较差。而高-高区和低-高区呈现零星分布，分别仅有鹤峰县和秭归县一个，占总数的6.25%。分析发现，秭归县为三峡移民县城，人员流动较大且由于三峡大坝的建成耕地数量相对减少，由此引起乡村人均耕地面积减少，导致耕地空间形态转型度比周边县市相对较低。鹤峰县所属的鄂西南地区地处武陵山区，地形地貌对耕地利用的限制相对严重，且不利于建设用地占用，耕地面积变化相对稳定，加之近年来农村人口的外流，导致农村人均耕地面积增加，使得耕地空间形态转型程度较大。丹江口市作为国家南水北调工程的重要水源地，近年来对耕地数量的调整变化并不明显。

图1　鄂西贫困县耕地利用转型LISA聚集图Fig.1 LISA aggregation map of cultivated land use transformation in poor counties in west of Hubei

3.3耕地利用转型空间分异的影响因素

本文利用DPS软件进行RBFNN建模来分析鄂西16贫困县耕地利用转型空间分异的影响因素效用。以鄂西16县市2002-2013年7种评价因子的原始功效值作为输入层，即输入层节点为7；以各年度的耕地利用空间形态转型和功能形态转型评价值为输出层，即网络输出节点数为2。隐含层节点数依据经验公式[25]确定：N=√ n+m +a，其中N为隐含层神经元个数，取整数；n为输入层神经元个数；m为输出层神经元个数；a为1～10之间的常数，然后通过试算选定误差最小的隐含层神经元个数为6。计算时训练速率取0.45，加权种子数取2，训练控制过程中迭代次数取100次。计算结果如表2所示，可以看出对各县市影响因素测度的模型精度都在0.95以上，平均拟合度达到0.971，拟合度较好，可有效反映出实际情况。

从表2看出，不同影响因子在不同目标导向下的影响效用不同。总体来看，在耕地空间形态转型方面，鄂西16贫困县人均固定资产投资和城市化率占据前两位，表明近年来城乡一体化快速发展带动的人均固定资产投资和城市化率的提高，以及引起建设用地占用耕地和乡村人口的减少等情况，推动了耕地空间形态的快速转型。而人口密度和第一产业占比影响效用最低，一方面，第一产业占比反映出了第一产业产值对经济发展的贡献，目前城乡一体化进程的加快促使经济结构不断转型，第一产业虽占主导地位，但比重呈降低态势，对耕地空间转型影响效用也呈减弱态势；另一方面，人口密度反映出了人口的集聚程度，而人口集聚程度对人均耕地的影响效用并不明显。

表2　各指标对各贫困县耕地利用转型空间分异的影响系数Tab.2 Impact factors of different indexes on spatial heterogeneity of cultivated land transition of 16 poverty counties

在耕地功能形态转型方面，人口密度和人均固定资产投资占据前2位。分析发现，耕地功能变化需要人类的直接参与，因此人口密度因素对其有直接影响，而全社会固定资产投资增加推动的农业生产性固定资产投资的增加，为耕地功能形态变化提供了良好的基础条件，可有效推动农业产值的提升。城市化率、人均GDP、第一产业占比等因素对耕地功能转型的影响效用一般，虽然经济增长和耕地功能变化存在较强相互影响关系，经济发展推动的产业技术进步对耕地质量有一定提升，但由于山区地形地貌的限制，一定程度上阻碍了经济对耕地质量提升的进一步发展，因此对耕地功能转型的影响相对不明显。

对比各县市的情况来看，各影响因素对不同的县市也有着不同的影响效用。在耕地空间形态转型方面，人口密度对竹山县和来凤县的影响效用最大，对秭归和长阳地区的影响效用最小。城市化率对咸丰、利川和长阳3县市的影响作用最大，而对房县和鹤峰县相对较低。人均GDP、地均GDP和人均固定资产投资3项因素的影响效用具有较强的同步性，均是对鹤峰、咸丰、利川和长阳四县市的影响效用较大，而对鄂西北地区的郧县、竹山县和竹溪县的影响效用较小。第一产业占比对来凤县影响效用最大，其次是丹江口、宣恩、建始等县市，影响效用最低的是鄂西北地区的郧县、郧西和竹山等县市。二三产业比值对郧县、恩施市、建始县和巴东县的影响效用具有较大优势，而对长阳、利川和宣恩等县市的影响效用较小。

在耕地功能形态转型方面，人口密度的影响效用较大的县市有宣恩县、长阳县和来凤县，影响效用较低的有咸丰县和郧县。城市化率对咸丰、利川两县市影响效用较大，对房县、建始县和鹤峰县影响效用较小。人均GDP、地均GDP和人均固定资产投资三项因素对各县市的耕地功能形态转型的影响效用也具有较强的同步性，均是对鹤峰县和咸丰县影响效用较高，对来凤、宣恩和竹溪等地区的影响效用较低。第一产业占比对恩施市和来凤县耕地功能转型的影响作用较大，而对郧县和郧西县的影响作用较小。二三产业比值对郧县影响效用最高，其次是房县和丹江口市，而对宣恩、咸丰和鹤峰等县市影响作用较低。

4　讨论

径向基神经网络分析法揭示了各影响因素对耕地利用转型的影响效用，可为后期鄂西贫困县耕地转型发展提供科学参考。这种影响因素效用反映了在转型发展过程中所表现出的调控弹性，弹性越强，对转型发展的适应能力越高，因此在不同的发展目标下各影响因素效用会出现差异。这种差异体现了对耕地利用空间形态转型和功能形态转型进行调整的驱动力的不同，在耕地利用转型发展过程中，因素的影响效用越大，在调控中对转型目标的驱动程度越大，即影响效用与调控力变化呈正相关。因此需根据各因素影响效用的高低对具体县市采取不同的应对策略。依据前文分析，在耕地空间形态转型方面，郧县需加强第二产业的生产力度，提高第二产业比重，促进耕地空间形态转型；竹山县应通过提高人口数量、增加人口的集聚性来调整，来凤县应重点加强人口密度和第一产业占比的影响等。在耕地功能形态转型方面，鹤峰县和咸丰县可通过经济发展推动农业生产技术的提高来促进耕地功能形态转型的改善，恩施市仍可通过提高第一产业产值来促进耕地功能的提升。而不论是在耕地功能形态还是空间形态转型，来凤县都可通过提高人口集聚性和加大第一产业发展力度来促进转型发展。

从现有测度影响因素的研究方法来看，主要从客观和主观两方面进行，大多采用传统的层次分析法、专家打分法、熵值法等方法进行，虽考虑了多种主客观因素的影响，但忽略了原始指标因子与评价结果之间的内在联系以及评价目标的导向作用。本文利用径向基函数神经网络自学习、自组织、自适应的特点，在知晓输出层和输出层的原始值情况下，依据两者间的映射关系，模拟指标因子影响耕地利用转型的内在结构，计算出在功能形态转型和空间形态转型等不同目标导向下的因子影响能力，以此来阐明影响因子的效用。比较来看，利用径向基函数神经网络确定的影响因素效用，不仅考虑了指标因子的原始功效，还考虑了指标因子影响耕地转型的内在结构关系和目标导向性，分析的因素更为全面，结果更为可靠。

由于耕地利用转型主要体现在耕地形态变化上，主要包括功能形态和空间形态两方面。本文基于这两方面对鄂西16贫困县耕地利用转型进行了测度，选用的指标为乡村人均耕地面积和单位耕地农作物产量两项指标，纳入了人的影响因素并考虑了耕地质量禀赋，从形态变化视角对耕地利用变化的相关研究提供一种参考。然而，空间景观格局变化作为空间形态变化的一项重要研究内容，对耕地空间形态变化有重要影响，由于数据的限制，本文仅利用人均耕地面积变化这一单一指标来测度耕地转型情况，后期还应结合景观格局变化来研究耕地空间转型情况，丰富形态视角下的耕地转型研究。

5　结论

本文从空间形态和功能形态两方面对鄂西贫困县2002-2013年耕地利用转型进行了测度，利用空间自相关分析法分析了其空间分异特征，并利用径向基神经网络分析了人口、经济和产业结构3个方面影响因素的效应，得出如下结论：

1）从全局空间自相关来看，鄂西16贫困县2002-2013年耕地空间转型呈现出明显的正相关效应，存在一定的空间集聚性，其中在2002-2005年空间正相关效应最强。耕地功能形态转型也呈现出较明显的空间正相关效应，但这种效应呈现出逐渐减弱的趋势。

2）从局部空间自相关来看，鄂西16贫困县在耕地空间转型上低-低区分布在鄂西北地区，耕地空间形态状态较差，高-高区和低-高区分布在鄂西南地区。耕地功能转型的局部空间自相关性较低，空间异质性不明显，仅来凤县处于高-高区。

3）影响因素的效用上，在耕地空间形态转型方面的人均固定资产投资和城市化率影响效用较大，而人口密度和第一产业占比影响效用较低。在耕地的功能形态转型方面的人口密度和人均固定资产投资影响效用较强，而城市化率、人均GDP、第一产业占比等影响因素效用较低。

4）在不同的目标导向下，各影响因素的效用不同，这种差异体现了影响因子对耕地利用空间形态转型和功能形态转型进行调整的驱动力的不同。在耕地利用转型发展过程中，影响系数的大小与转型发展的调控程度呈正相关，因子的影响效用越大，在调控中对转型目标的调控程度越大，因子影响效用越小，对转型目标的调控程度也就越小。因此需针对各因素不同的影响效用采取不同的策略，以达到对耕地利用转型的最优调控。

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·农产品加工工程·

Spatial difference and its influence factors of cultivated land transition of poverty counties in west of Hubei

Xiang Jingwei, Li Jiangfeng※, Zeng Jie
（School of Public Administration, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China）

Abstract:With the rapid development of industrialization and urbanization, many problems around cultivated land such as illegal occupation and non -agriculture use come into being, leading to the contradiction between human beings and cultivated land, which finally promotes the cultivated land use transition.It is of great significance to carry out the research on the transition of cultivated land use in the rural areas for the transition of rural areas and social-economic development.In order to analyze the spatial difference and its influence factors of cultivated land transition of poverty counties in west of Hubei Province, this paper measures the transition of cultivated land use from 2 aspects: spatial form and function form.It analyzes the spatial distribution characteristics of the spatial autocorrelation model, and discusses the effect of the factors from 3 perspectives: population, economy and industrial structure by the radial basis function neural networks（RBFNN）model.The results show that: from the perspective of global spatial autocorrelation, the spatial transition of cultivated land in the 16 poverty counties in the west of Hubei Province from 2002 to 2013 has a clear positive correlation effect, which is the strongest from 2002 to 2005, and there is a certain spatial clustering.Also the function of cultivated land transition has a clear positive correlation effect.However, the influence is gradually weakened.From the perspective of local spatial autocorrelation, the low-low regions of cultivated land are mainly distributed in the northwest of Hubei, and high-high and low-high regions are distributed in the southwest of Hubei.The local spatial correlation of function transition of cultivated land is in a lower situation.The spatial heterogeneity is not obvious, and only Laifeng is in high-high areas.In terms of the influence factors of spatial difference of cultivated land use transition, the investment and urbanization rate have a greater impact, while the effects of the population density and the first industry are less.For the utility of functional transition, the influences of population density and per capita fixed -asset investment have the strongest effect, while the effects of urbanization rate, per capita GDP（gross domestic product）and the first industry are comparatively lower.It can be seen that the impacts of different factors vary a lot for different objectives, which reflects that influence factors have different driving forces for space transition and function transition of cultivated land.In the process of the transition and development of cultivated land use, there is a positive correlation between influence factors and their driving forces.Therefore, it is necessary to adopt different strategies according to the driving force of different factors, in order to achieve the optimal solution of cultivated land use transition.Above all, the spatial autocorrelation model can be used in analyzing the spatial autocorrelation effectively for cultivated land use transition in poverty counties in western Hubei.The RBFNN model can measure the influence factors' driving forces in the target of space transition and function transition of cultivated land effectively, which takes into account both original effect of influence factors and internal structure of cultivated land use transition affected by influence factors, carries out more comprehensive analysis, and provides a scientific reference for relevant research.

Keywords:models；land use; agriculture; cultivated land use transition; spatial difference; influence factors; the poverty counties in west of Hubei Province

通信作者：※李江风（1957-），男，湖北武汉人，教授，博士生导师，主要研究方向为土地利用规划、国土资源调查评价及地质公园规划。武汉中国地质大学（武汉）公共管理学院，430074。Email：jfli0524@163.com

作者简介：向敬伟（1987-），男，湖北宜昌人，博士生，主要研究方向为土地利用规划和国土资源调查与评价。武汉中国地质大学（武汉）公共管理学院，430074。Email：xjingwei@126.com

基金项目：国家公益性行业科研专项“土地利用转型经济社会效应评价关键技术集成研究”（201511004-4）；湖北省国土资源科技项目“湖北省土地利用可持续性评价及时空格局演变研究”（ETZ2015A07）。

收稿日期：2015-09-05

修订日期：2015-11-17

中图分类号：F301.2

文献标志码：A

文章编号：1002-6819（2016）-01-0272-08

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.038