雷吉成 李 玲 蔡忠亮 孙俊英 李 刚 李慧莹

1 中电科大数据研究院有限公司，贵州 贵阳，550022

2 武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉，430079

3 贵州省第二测绘院，贵州 贵阳，550004

4 贵州省国土资源技术信息中心，贵州 贵阳，550004

长期以来，生态被认为是诱发或加剧贫困的重要因素之一［1］。贫困与生态的相互作用关系是研究贫困地区可持续发展的重要议题［2，3］。西南喀斯特地区是中国典型的集中连片贫困地区之一。石漠化是该地区普遍存在的生态问题，影响生态系统脆弱性与西部大开发的生态建设［4，5］。有学者研究了西南喀斯特地区石漠化与贫困的作用机制，并提出相应的石漠化治理策略与扶贫开发模式［6⁃8］。而现有研究中关于乡镇等小尺度范围的实证研究较少。缩小研究单元能使研究结果更精细，有利于精准扶贫等政策的制定。

本文以贵州省威宁县为研究区进行分析，通过多端元光谱混合分析法［9，10］提取石漠化信息，并运用空间自相关、耦合理论等方法分析石漠化与贫困的空间分布与耦合关系，探讨扶贫模式，以期为威宁县的扶贫政策提供一定的参考，从而助推其城乡发展。

1 研究方法

1.1 石漠化指数

本文数据为威宁县2015年Landsat影像、30 m地表覆盖数据、行政区划矢量数据，完成粗差剔除、地理校正等预处理，建立水体、人造地表的掩膜，运用多端元光谱混合分析法提取石漠化信息。采用文献［11］中的石漠化指数，基于区域石漠化面积比例与等级权重定量评价乡镇的整体石漠化程度。公式如下：

式中，K为石漠化指数；Wi与Ai分别表示第i类石漠化程度的权重值与面积比例。本文根据无、潜在、轻度、中度、强度、极强度石漠化的基岩裸露率与相对的生物量损失将其权重依次设为0、0、2、4、6、8。

1.2 空间自相关

本文通过乡镇常住人口总数与贫困人口数（来源于《中国县域统计年鉴（乡镇卷）》与当地政府部门）计算贫困发生率。全局Moran’sI描述某现象的整体分布情况，判断是否存在空间聚集性，但不能确切指出聚集的地区。局部Moran’sI描述空间单元对整个研究范围空间自相关的影响程度，指出聚集点。Moran’sI通过z得分和p值进行显著性评估，计算公式如下：

式中，I为全局Moran’sI；n为要素总数；wi.j是要素i和j间的空间权重；zi是要素i的属性xi与该类要素平均值Xˉ的偏差；S0是所有空间权重的聚合。

式中，Ii为局部Moran’sI。

1.3 耦合度与耦合协调度模型

耦合关系反映系统的演变规律与特征，将其推广至空间分析，可以定量评价生态与经济关系的动态变化［12⁃14］。本文采用阈值法的逆指标模型完成数据的无量纲化处理。耦合度越大，系统间发展越有序，要素间互动耦合越良好。根据相关研究，将耦合度分为4级：低水平（0≤C<0.3）、拮抗（0.3≤C<0.5）、磨合（0.5≤C<0.8）、高水平（0.8≤C<1）［14］。耦合度计算公式如下：

式中，U、E分别为无量纲化处理的石漠化指数和贫困发生率。

根据相关研究，在多区域对比时，石漠化与贫困在发展中具有动态、不平衡的特点，故耦合度难以体现两者协调发展程度的高低［14］。根据相关研究，将耦合协调度分为4级：低水平（05）、环境滞后型（E′−U′>5）。石漠化与贫困的耦合协调度计算公式如下：

式中，T为石漠化与贫困协调指数，T=a U+b E，其中，a、b为待定系数，在石漠化与贫困耦合过程中，认为两者同等重要，故a、b均为0.5。

2 结果与分析

2.1 石漠化与贫困的空间格局

利用自然断点法将乡镇石漠化指数与贫困发生率都分为3等。结果表明，威宁县石漠化程度较为严重，77%的乡镇为中、高度石漠化；2015年全县贫困发生率为16.66%。石漠化程度和贫困程度的空间分布分别如图1和图2所示。由图1可知，该县石漠化程度空间分布差异较大，中、高度石漠化主要沿西北⁃东南呈面状分布，西南部石漠化程度较轻。由图2可知，威宁县区域贫困发生率的分布在空间上具有明显差异性：整体上呈东西差异，东部贫困发生率总体高于西部；高度贫困区主要分布于该县东部地区，西部高度贫困区为点状分布，中、低度贫困区呈面状分布。

图1 石漠化程度空间分布图Fig.1 Spatial Distribution of Rocky Desertification

图2 贫困程度空间分布图Fig.2 Spatial Distribution of Poverty

运用Geo Da分别计算石漠化与贫困的全局Mo⁃ran’sI。结果表明，石漠化程度的全局Moran’sI为0.33，置信度为99%，z值为3.14，说明其分布存在正相关性，空间相关性明显，具有较强的聚集性；贫困发生率的全局Moran’sI未能通过显著性检验，说明其为随机分布。运用GeoDa计算石漠化程度的局部Moran’sI，以了解威宁县石漠化程度的聚集情况。由图3可知，威宁县西北部的迤那镇、斗古乡、观风海镇、小海镇的石漠化程度较为严重，形成高⁃高集聚；西南部的黑石头镇、岔河乡、哲觉镇石漠化程度轻，形成低⁃低集聚；由于威宁县东部存在砂页岩隔断，使炉山镇成为中、东部石漠化程度变化的分界点，形成低⁃高集聚。

图3 威宁县石漠化程度聚类分布图Fig.3 Clustering Map of Rocky Desertification in Weining County

2.2 石漠化与贫困的空间耦合关系

运用式（4）和式（5）分别计算石漠化与贫困的耦合度、耦合协调度。结果表明，耦合度、耦合协调度的数值跨度分别为0~0.5与0~0.7，且均含3种类型；两者在空间分布上不具有对应性。

图4为石漠化程度与贫困的耦合度空间分布图。分析图4可知，该县处于拮抗耦合的乡镇最多，含石门乡、云贵乡等31个乡镇，少部分乡镇为低水平耦合、磨合类型，不存在高水平耦合的乡镇。拮抗耦合的乡镇呈面状连片分布，低水平耦合与磨合的乡镇在连片的拮抗乡镇中零散存在，呈“插花式”分布。草海镇石漠化与贫困相互作用较明显，为磨合耦合；迤那镇、观风海镇、大街乡的石漠化程度与贫困紧密度较小，为低水平耦合。

图4 石漠化程度与贫困的耦合度空间分布图Fig.4 Spatial Distribution of Coupling Degree of Rocky Desertification and Poverty

图5为石漠化程度与贫困的耦合协调度空间分布图。由图5可知，石漠化与贫困的耦合协调度主要为中、高度协调，少数为低水平协调，不存在极度协调的乡镇；空间分布上存在地域差异，西部的耦合协调程度明显高于东部地区。高度协调的乡镇主要在该县西北、西南角呈面状连片分布，东部仅有炉山镇、金钟镇等零散分布。中度协调的乡镇主要分布在该县东部，低水平协调的乡镇零散分布于高度协调与中度协调之间的过渡带。

图5 石漠化程度与贫困的耦合协调度空间分布图Fig.5 Spatial Distribution of Coupling Coordination Degree of Rocky Desertification and Poverty

2.3 扶贫模式探讨

对乡镇进行类型划分，得到图6所示的耦合协调类型的空间分布图。由图6可知，威宁县有12个乡镇属于环境滞后型，大多以面状分布于西北部，少量分布于东南角；有14个乡镇属于经济滞后型，主要在正北角、西南角、东南角零散分布；有9个乡镇属于经济环境同步型，主要分布于威宁县中部。

图6 石漠化程度与贫困的耦合协调类型空间分布Fig.6 Spatial Distribution of Coupling Coordination Types of Rocky Desertification and Poverty

对于环境滞后型乡镇，建议遵循“适地适用”的原则，具体如下：在低水平协调环境滞后型乡镇进行林草植被建设与保护；在中度协调环境滞后型乡镇对基本农田进行改造与建设，逐步形成资源节约型生态农业模式；在高度协调环境滞后型乡镇加大当地的农牧业科技投入，以提高农业生产效率。

对于经济滞后型乡镇，建议因地制宜精准扶贫，具体如下：在低水平协调经济滞后型乡镇加强政策资金支持，建设农村基础设施与完善公共服务；在中度协调经济滞后型乡镇拓宽当地农产品等销售渠道，与经济发达地区建立稳定的供销关系；在高度协调经济滞后型乡镇因地制宜发展农家乐等乡村特色旅游项目。

对于经济环境同步型乡镇，建议经济效益与生态效益并重，具体如下：在低水平协调经济环境同步型乡镇提供报酬鼓励当地居民积极加入石漠化治理工程；在中度协调经济环境同步型乡镇适当调整农业产业结构，建立当地的农产品等品牌；在高度协调经济环境同步型乡镇引入发达地区的资金、技术、人才、管理经验等，发展乡镇特色扶贫产业。

3 结束语

本文运用空间自相关、耦合度、耦合协调度模型等方法，探究威宁县石漠化程度与贫困程度的空间分布格局与耦合关系，得出如下结论：①威宁县石漠化程度具有空间集聚性，中、高度石漠化沿西北⁃东南呈面状分布，西南部石漠化程度较轻；高⁃高集聚主要位于西北部，低⁃低集聚主要位于西南部；东部贫困发生率总体上高于西部。②石漠化程度与贫困发生率主要为拮抗耦合，低水平耦合与磨合在连片的拮抗中零散存在；且主要为中、高度耦合协调，西部的耦合协调程度明显高于东部。③建议在环境滞后型、经济滞后型、经济环境同步型乡镇分别遵循适地适用、因地制宜精准扶贫、经济效益与生态效益并重原则设计扶贫模式。