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陆良县县域耕地质量空间分布特征及影响因素分析

2018-03-04陈颖廖丽君郑宏刚刀剑李梦嫡

山东农业科学 2018年12期
关键词:耕地质量坡度空间分布

陈颖 廖丽君 郑宏刚 刀剑 李梦嫡

摘要:科学了解耕地质量空间分布特征,是提高耕地质量建设和保护的基础。本研究以2016年陆良县耕地质量等别更新数据为观测数据,采用GeoDa软件从陆良县级和乡镇尺度上分析耕地质量的空间差异特征,并基于R语言中的K-means算法,以海拔、坡度两因子对耕地质量进行聚类分析,揭示陆良县耕地质量与海拔和坡度的联系。结果表明:陆良县耕地质量呈现出中部高且向四周逐渐降低的分布规律,耕地质量等别Morans I值显示为:国家经济等>国家利用等>国家自然质量等。耕地质量局部空间自相关的空间分布表现为:高值聚集区(H-H)集中分布在陆良县中部的坝子,低值聚集区(L-L)主要分布在西部和东部,负相关(H-L)区零星分布。陆良县耕地质量空间分布受海拔和坡度的影响成同心圆式的分布规律;但耕地质量分布受海拔影响程度大于坡度。

关键词:耕地质量;空间分布;空间自相关;陆良县;海拔;坡度

中图分类号:F323.211文献标识号:A文章编号:1001-4942(2018)12-0073-07

耕地作为最宝贵的农业资源和重要的生产要素[1],是确保国家粮食安全、社会稳定发展及农业可持续发展的重要基础。近年来,随着我国耕地质量年度监测与更新等工作的不断发展,全国已经形成了较为完整的耕地质量成果。如何依据现有成果,研究分析区域耕地质量分布情况及影响因素,并为量化耕地质量、开展耕地保护等工作提供依据,有着重要意义。

目前基于耕地等别成果对耕地质量空间分布的研究取得了一些进展。从全国范围来看,管栩等[2]基于全国土地整治项目信息,利用空间自相关对全国新增耕地数量及来源结构的空间差异进行分析;从区域研究来看,孔祥斌等[3]以西部12省的农用地分等成果为基础,利用ArcGIS进行空间叠加分析,分析了西部区耕地等别在空间上的分布特征;石玉琼等[4]利用地学统计方法对武功县耕地自然质量等指数、利用等指数和经济等指数的空间变异进行定量分析,认为武功县耕地质量的空间变异由结构性因素引起;党国锋等[5]以陇南市武都区为例研究了山区耕地质量的空间分布特征。随着研究方法的不断进步,对耕地质量空间分布研究也逐渐由大尺度向中小尺度转变[6,7]。

本研究在对比分析前人研究的基础上,利用云南省曲靖市陆良县2016年度农用地分等更新数据,运用全局空间自相关和局部空间自相关方法,从耕地的自然质量等、利用等和经济等来分析陆良县的耕地质量空间集聚性和差异性特征,并运用K-means均值聚类分析耕地质量分布与海拔、坡度的联系,以期为云南省的耕地质量监测与保护和耕地质量提升等提供借鉴参考。

1 研究区概况

陆良县地处云南省东北部,北纬24°44′~25°18′、东经103°23′~104°02′之间,是云南省粮食主产县之一,土地总面积2 096 km2,辖10个乡镇,属于典型的高原山间盆地,平均海拔2 045.95 m,平均坡度7.84°,属亚热带高原季风型气候区。由于地势高低悬殊,地貌类型各异,气温的空间分布有明显差异,坝区较温暖,山区较冷凉[8]。根据2014年度土地利用变更调查数据统计,全县耕地面积759.56 km2,占土地总面积的36.24%,主要分布在中部坝区和浅丘区,山区和半山区有少量耕地散布;平地(≤2°)面积为383.67 km2,占全县耕地总面积的50.51%,主要集中在坝区乡镇;坡地(≥2°)面积为345.69 km2,占全县耕地总面积的45.51%。根据陆良县2016年度农用地分等更新数据,陆良县耕地质量平均利用等为9等,无优等地分布。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

数据主要包括:对遥感影像进行矢量化获取研究区耕地空间数据,DEM 数据采用地理空间数据云下载的30 m分辨率的STRM数据,陆良县2016年度农用地分等更新數据中的耕地图斑面积及其国家自然质量等别、国家利用等别和国家经济等别。

2.2 研究方法

主要采用空间自相关方法,首先根据陆良县农用地分等更新数据进行空间自相关分析,分析耕地质量的空间分布特征,然后通过K-means均值聚类方法分析耕地质量等别分布与海拔、坡度之间的联系。

2.2.1 全局空间自相关 全局自相关(spatial autocorrelation anlysis)是一个区域单元的某种地理现象或某属性值与邻近区域单元的相关程度,可以全面测度区域空间要素属性值聚合和离散的程度。Morans I值是空间自相关指标集聚程度的基本测度,本研究应用ArcGIS和GeoDa软件平台,应用Morans I指数分析陆良县耕地质量空间分布特征。Morans I 取值范围为[-1,1],当I>0时,表示正相关,即某对象与其临近对象的相似性大于差异性,说明相似的观测值趋于空间集聚;反之,则表示研究对象与周边对象存在显著差异;仅当Morans I为零时,表示观测值相互独立,随机分布。空间自相关的显著性通过服从正态分布的统计量Z来检验。具体公式为 :

[JZ]I=[SX(]n∑[DD(]n[]i=1[DD)]∑[DD(]n[]j≠1[DD)]wij(xi-[AKx-])(xj-[AKx-])[]∑[DD(]n[]i=1[DD)]∑[DD(]n[]j≠1[DD)]wij(xi-[AKx-])(xj-[AKx-])2[SX)] 。

式中,n是研究对象的个数; wij表示空间要素i与要素j间的权重; (xi-[AKx-])和(xj-[AKx-])分别是第 i、j个空间单元上的观测值与平均值的偏差。

2.2.2 局部空间自相关 局部空间自相关(local autocorrelation analysis)描述一个空间单元与其领域的相似程度,能够表示每个局部单元服从全局总趋势的程度(包括方向和量级),并能提示空间异质,说明空间依赖是如何随位置变化的。通常采用Moran 散点图、Local Morans I统计量来分析某个区域与周边的空间差异程度。其空间关联模式可细分四种类型:高高关联(即属性值高于均值的空间单元被属性值高于均值的领域所包围)、低低关联,属于正的空间关联;高低关联、低高关联,属于负的空间关联。通过局部Morans I可以知道空间聚集或离散发生的具体位置,在实际应用中比全局Morans I更有政策指导意义[9]。计算公式如下:

2.2.3 K-means均值聚类 K-means均值聚类即通过不断迭代来对数据样本进行聚类,又称作K中心聚类。其基本思想是初始随机给定K簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇,然后按平均法重新计算各个簇的中心,从而确定新的簇心[10]。迭代至簇心的移动距离小于某个给定的值且不再发生变化,或达到最大迭代次数[11]。由于K-means均值聚类应用广泛且易于描述,可有效处理大规模数据,已被广泛应用于土壤分类[12]、污染源划分等。

3 结果与分析

3.1 陆良县耕地质量等别空间分布特征

耕地质量是以耕地的自然质量等、耕地利用等、耕地经济等来具体体现,其反映的分别是耕地的自然状况、利用水平、经济水平。2016年陆良县乡镇级耕地质量等别空间。

受地形影响,陆良县各乡镇国家自然质量等别范围为9~11等,整体处于较低水平,其中9等地集中在中部较为平缓的坝区,10等地围绕坝区分布,主要分布在坝区的边缘地区和坝区向山区的过度地区,11等地主要分布在山区;在空间分布上呈现同心圆式耕地质量自然等别由低到高逐渐扩散的空间分布特征。

全县国家利用等在6~11等之间,6等地利用等最优,集中分布于中部坝区的乡镇:三岔河镇、马街镇、中枢镇,10等地在全县范围内分布最广,11等地分布较少,利用等和自然等在空间分布上趋于一致。

国家经济等整体上处于较高水平,在空间分布上和自然等、利用等呈现同心圆的规律,但略有差异,主要表现在耕地质量低值区主要集中在东部,且低值区分布范围更广。由此可知陆良县耕地质量的经济质量最高,利用质量次之,自然质量最低,且耕地质量等别分布区间最小。

3.2 不同尺度下耕地质量全局自相关分析

本研究以2 km×2 km为基本尺度把陆良县划分为594个基本观测单元,以陆良县的国家自然等、利用等、经济等作为观测值,将Morans I指数与空间距离结合分析,分别以2 000、15 000 m为起点距离、终点距离,并设置1 000 m为增量距离,构建不同的空间权重,利用GeoDa软件得到不同尺度下耕地质量的空间自相关结果。

不同权重下陆良县耕地质量Morans I结果均为正值,说明整个陆良县耕地质量的三类国家等别空间分布不是随机的,而是具有空间集聚特征,即分布呈空间自相关。三类耕地等别的Morans I值分别为:国家经济等>国家利用等>国家自然质量等,表明陆良县耕地质量的经济水平在空间上集聚性最强,耕地自然质量水平的空间集聚性较差,其空间变异性相对较强,耕地质量受自然因素扰动较大。且在阈值距离为2 000 m时,Morans I值最大,分别是0.698、0.873和0.907,此时空间正相关性最高,耕地质量存在显著的空间集聚规律,之后随着阈值距离的增加耕地质量的Morans I值开始呈现逐渐下降趋势,由阈值距离计算得到的显著性统计量P均为0,这表明以2 000 m为阈值距离构建空间权重并对耕地质量进行空间自相关分析具有较高的准确性,因此文本以固定距离2 000 m对耕地质量进行空间分析。

3.3 耕地质量局部空间自相关分析

由于全局空间自相关指数有时会掩盖局部地域的差异性,为了确定陆良县各乡镇耕地质量高值聚集区和低值聚集区,还需要分析研究区局部空间自相关特性。本研究以耕地质量的三类等别和阈值距离2 000 m构建空间权重,运用局部空间自相关对研究区10个乡镇耕地质量等别进行局部空間自相关分析,得到了耕地质量局部空间自相关结果并绘制Moran散点图和LISA分布图,由于国家级等别值越小,代表耕地自然质量越高,故将得到的陆良县三类国家等别LISA 图进行高低转换后得到耕地质量 LISA 图。

根据Moran散点图和LISA图分析,在95%置信水平下,陆良县域耕地质量呈正相关的空间集聚特征,且大部分耕地等别的正相关性非常显著,耕地质量三类等别的全局空间自相关与局部空间自相关显著程度分析一致,表现为国家自然等、国家利用等和国家经济等自相关性逐渐由弱变强的趋势。

通过统计不同类别单元表明:陆良县10个乡镇的国家自然质量等别空间关联类型以耕地质量正相关为主,具有典型的空间集聚模式的单元类型占25.93%,表示该单元和周围其他单元的耕地质量均高或低;其中“HH”型占13.47%,集中在海拔、坡度都较低的坝子上,如板桥镇的南部、中枢镇、三岔河镇和马街镇的北部,“LL”型占12.46%,主要分布在东部海拔较高和地表起伏度较大的龙海乡。耕地质量负相关类型占0.51%,“HL”型分布比例较小,无明显集中分布。

陆良县国家利用等别空间关联类型较自然等别分布更广,说明耕地质量除受自然影响较大外,后期人为的土地整治等活动也会提升土地质量。耕地利用等别正相关单元类型占30.81%,其中“HH”型占14.31%,呈组团状集中分布于中枢镇、山岔河镇、马街镇和板桥镇,这些地区地势起伏较小、交通便利、机械化程度较高,便于耕作和管理;“LL”型占16.50%,集中分布在东部的龙海乡和活水乡,西部和南部有零星分布,这些地区海拔、坡度均较高,耕地自然条件较差,不便于耕作。

陆良县经济等别空间分布较自然等和利用等的分布范围有所扩展,也更为集中,但耕地质量负相关类型没有分布;耕地质量正相关类型占35.52%,“HH”型占13.47%,集中分布在地势平坦、灌溉条件较好中部平坝地区;“LL”型占22.05%,呈组团状集中分布在活水乡和龙海乡的大部分,芳华镇和小百户乡有零星分布,这些乡镇的海拔较高,属于山地丘陵区,农田水利基础设施不完善、经济相对落后。

综上,陆良县10个乡镇的耕地质量局部空间自相关性和陆良县耕地质量局部自相关分布规律一致。耕地质量水平在空间位置的分布大致呈现以陆良坝子中心为圆心的同心圆分布,并呈从圆心向外延伸自然质量水平逐渐降低的态势。

3.4 耕地质量分布与地形的关系

耕地质量受众多因素影响,但在地形差异显著的地区,地形和海拔对耕地质量的影响尤为重要;地形和海拔主要通过影响区域温度、水分和光照的分布进而影响耕地的自然质量等情况。然而云南省第一轮《农用地分等规程》中未将海拔作为分等因素,而后邹玥[13]、余菊[14]等针对这一问题将海拔引入作为耕地质量的修正因子。

本研究基于R语言中的K-means均值聚类函数,以海拔、坡度两因子对耕地质量进行自然等、经济等、利用等的聚类分析。

K-means均值聚类结果将耕地自然等、经济等、利用等分别与坡度和海拔聚类,并将每个聚类结果都分为颜色不同的6个聚类结果,分类解释率均达到94.6%。所以本研究根据聚类分析结果图,将图中聚类顺序从左至右分别表示为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ类。分类结果表明陆良县耕地质量随着海拔和坡度的升高均有变化,且随海拔变化更为明显。

海拔高度是影响区域气候、作物选择、耕种方式等的主要因素。总体上,耕地的自然质量等、利用等、经济等均随着海拔的升高而下降,呈现分层分布。耕地的自然质量等随海拔的升高变化较为显著,当海拔1 700~1 900 m,Ⅰ类耕地自然质量等别主要集中在9.0~10.5等之间,利用等主要介于6~11等,经济等在5~11等均有分布,当海拔在2 200~2 500 m时,Ⅴ、Ⅵ类耕地的自然质量等、利用等、经济等均不同程度下降,利用等和经济等普遍偏低,主要分布在9~11等,这说明在陆良县内海拔是制约耕地质量的主要因子,海拔高的地区多为山丘区,光、温、水等自然因素不利于农作物的生长,且耕地破碎化严重,严重影响耕地的机械化水平以及灌溉、排水设施的修建和使用。

坡度通常被定义为坡面的垂直高度和水平距离的比值,是衡量耕地质量和制约耕地发展的重要指标[15]。總体上,坡度对耕地质量的影响较为显著,随着坡度的增加耕地利用受到限制。但分层现象不明显,仅在当坡度为0~5°时,Ⅰ类耕地的自然质量等、利用等、经济等较高,出现了5~8等的较高等别,原因是这一类坡度较低的耕地较为集中、自然条件和耕作条件便利、距乡镇较近,所以耕地质量较高;但当坡度在5~25°时,Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ类耕地等别随坡度变化的分类结果并不明显,分布比较均匀,趋向偏平化,利用等、经济等等别较低,在8~11等均有分布。这表明:陆良县耕地质量虽然受坡度影响,但当坡度较高时,坡度变化对耕地质量的好坏影响并不显著,这可能是因为在坡度较高的地区,虽然有地形因素的限制,但经过坡改梯等土地整治工程后,完善了灌排设施,增加了农业科技与生产的投入,使得坡度较高地区的耕地质量等别差别不剧烈。

综上所述,陆良县耕地质量分布受海拔和坡度的影响,但受海拔的影响更为显著。随着海拔和坡度的升高,土地利用困难加大,种植农作物的生产成本加大且生产效率通常不高,所以耕地质量自然等、利用等、经济等逐渐下降。

4 结论

本研究运用空间自相关分析方法对陆良县耕地质量分布情况进行研究,揭示了陆良县耕地质量的空间分异特征,也对乡镇耕地质量的空间集聚与孤立进行了分析;并基于K-means均值聚类函数从海拔、坡度因素进一步分析了陆良县耕地质量自然等、利用等、经济等分布特征的形成原因。

(1)全局空间自相关分析表明,陆良县耕地质量分布呈空间正相关,其自相关强度随着阈值距离的增加而减弱,并且国家经济等>国家利用等>国家自然质量等。局部自相关分析表明,陆良县耕地质量分布并不均衡,有局部高质量聚集、局部低质量聚集和局部耕地质量异常三种情况,而且耕地质量的自然等、利用等、经济等在空间上的位置及范围呈较大的相似特征。

(2)陆良县耕地质量空间分异特征明显,高质量地区集中分布于陆良县中部的坝区,低质量地区主要分布于陆良县东、西部的山地丘陵区。10个乡镇的局部空间自相关分析结果与陆良县整体局部自相关规律一致。

(3)K-means聚类函数分析表明海拔、坡度对陆良县耕地质量分布有着重要影响,海拔与耕地质量聚类结果分层明显,随着海拔和坡度的升高,总体上耕地质量等别逐渐递减,但随着坡度的升高,坡度变化对耕地质量的影响程度逐渐减弱;海拔对耕地质量的影响较坡度更大。

此外,本研究先以2 km×2 km单元在不同尺度下进行全局空间自相关分析,后在阈值等于2 km时进行局部空间自相关分析,该结果是否会随研究单元的大小和阈值的变化而产生差异,何种单元大小更加科学,尚需进一步探究。由于资料收集不足,本文仅选取海拔和坡度对陆良县耕地质量分布进行K-means聚类分析,虽然聚类结果显示海拔对耕地质量有显著影响,但未能深入探明海拔与耕地自然质量等变化之间的影响机理,今后可以进一步结合经济、社会等其它因素对陆良县耕地质量情况进行全面分析。

参 考 文 献:

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