张连猛，谢元贵，张 迅

(1.贵州省土地开发整治中心，贵州 贵阳 550001；2.贵州省土地绿色整治工程研究中心，贵州 贵阳 550001；3.贵州科学院，贵州 贵阳 550001)

1 引言

在目前土地城镇化快于人口城镇化的背景下，合理安排土地整治项目显得尤为重要。随着贵州省经济的高速发展，其土地利用存在建设用地供需矛盾尖锐、耕地保护压力巨大的问题。科学分析区域内土地整治项目的布局及差异，对未来土地整治重点区域和方向的把握和土地整治战略科学决策具有重要的理论和现实意义。土地整治指在一定的区域内，对未利用地、不合理用地及低效用地开展一系列的整治措施，以达到土地高效、节约集约利用的目的[1]。土地整治起源于德国，在发展过程中，随着土地整治目标的改变，整治内容也随之变化[2～6]。当前国内土地整治研究主要集中于整治理论研究[7～9]、模式研究[10,11]、耕地潜力测算[12,13]、效益测算[14,15]等方面，对于我国典型的经济快速发展地区特定时期内土地整治新增耕地规模、高标准农田建设、投资额等指标的横向、纵向分布规律的研究较少。

因此，本文以2016～2020年贵州省土地整治项目已完成验收项目数据为基础，从时空分异特征角度对“十三五”时期贵州省土地整治项目的总投资、建设规模、新增耕地和高标准农田建设情况进行统计分析，结合空间自相关分析、核密度分析和重心模型探寻了贵州省土地整治项目的时空分异规律及重心移动轨迹，以期为贵州省“十三五”期间土地整治成效进行总结分析以及制定下一阶段土地整治规划提供科学依据。

2 研究区概况

贵州省地处中国西南内陆地区腹地。国土总面积176167万km2，地跨东经103°36′～109°35′，北纬24°37′～29°13′，北接四川和重庆，东毗湖南、南邻广西、西连云南。属亚热带季风气候，地跨长江和珠江两大水系。贵州省是中国西南地区交通枢纽，长江经济带重要组成部分。为首个国家级大数据综合试验区、国家生态文明试验区，内陆开放型经济试验区。贵州省岩溶地貌发育非常典型，喀斯特地貌面积109084 km2，占全省国土总面积的61.9%。

3 数据来源与研究方法

3.1 数据来源

本文研究数据来源于贵州省2011～2015年全部土地整治项目验收后的终期数据，体现了数据的可获取性和准确性。为便于空间运算，以2020年贵州省行政区划为标准，88个县(市、区)为研究单元。经整理，以2016～2020年的88个县(市、区)的统计数据建立属性数据库。综合考虑数据的获取难易程度和真实性，本文选取能从总体角度全面反映土地整治宏观成效的土地整治指标：总投资、建设规模、新增耕地规模和高标准农田建设规模，选取这4个分析指标表征贵州省土地整治空间分异格局特征，具有一定的代表性。

3.2 研究方法

3.2.1 空间自相关分析

空间自相关是一种空间统计分析方法，空间自相关特征可以分为全域空间自相关特征和局域空间自相关特征，常用来衡量经济、城市化水平等指标的扩散效益以及集聚特征。全局空间自相关可反映研究区总体属性值与邻域之间的平均差异程度，但难以探测出聚集位置及区域相关程度。局部空间自相关主要用于分析各属性单元在空间上的分布格局，可度量每个区域与周围地区之间局部空间关联程度[16]，常用指标为空间关联局部指标(local indicators of spatial association，LISA)。

(1)Moran’s I指数：

I(d)=∑wij(xi-x)(xj-x)/s2∑∑wij

(1)

式(1)中：I(d)指数取值范围为[-1，1]，其当为正时表示存在空间正相关，说明在空间上显著集聚，当为负值时表示存在空间负相关，说明区域之间空间差异显著，当值为0时代表不存在空间自相关；s2=∑(xi-x)2/n，x=∑xi/n，xi表示一区域的观测值；xj表示另一区域的观测值；x表示观测值的平均值；wij是空间权重矩阵，区域i和区域j空间相邻为1，不相邻为0。

(2)

(3)

3.2.2 核密度分析法

核密度是计算要素在其周边邻域中密度的非参数方法，被广泛用于探索性空间数据分析。本文用于分析不同属性值(总投资、建设规模、新增耕地规模、高标准农田建设规模)的空间分布格局特征[17,18]。

(4)

式(4)中，K为核函数；xi为数据点i；n为数据点的数量；d为数据的维度；h为确定搜索半径的核心带宽；采用Arcgis自动生成默认宽带，为数据集中最小宽度或长度的1/30。

3.2.3 重心模型法

重心的概念来源于物理学领域的力学研究，目前在地理学研究也有不少应用[19]。要素重心的移动可以反映总要素的空间集聚及其偏移规律。将建设规模、投资规模/新增耕地规模高标准农田建设规模作为各区县的属性，其移动轨迹就反映了贵州省土地整治项目发展的方向和均衡程度。具体模型为:

(5)

(6)

式(5)、(6)中:Xj，Yj分别表示第j年土地整治项目各要素的区域重心坐标;xi，yi分别表示第i个区(县、市)的几何中心坐标;n为行政区个数;Aij表示第i个区(县、市)第j年的某要素的值;d为重心偏移距离[20]。

4 结果与分析

4.1 贵州省土地整治项目空间关联性分析

4.1.1 贵州省土地整治项目全局空间自相关分析

为探究县域尺度下贵州省土地整治项目的整体空间格局特征，基于Geoda软件进行全局空间自相关分析，采用Creating weights模块计算基于Rook邻接原则的空间权重，计算得到Global Moran’s I的值(表1)，结果表明:贵州省土地整治项目的4项指标分布存在较显著的空间正相关性。其中，新增耕地的空间正相关性较弱，表明受自然资源条件的影响，全省县域尺度下新增耕地规模较多的市县，其周边的新增耕地规模不一定大，反之亦然。

表1 贵州省“十三五”时期土地整治项目全局空间自相关指数

4.1.2 贵州省土地整治项目局部空间自相关分析

为克服全局空间自相关指数的局限性，在Geoda软件中进行局部空间自相关分析，得到LISA集聚图，通过LISA集聚图将贵州省“十三五”时期土地整治项目空间异质性可视化(图1)。

(1)4项指标的高—高类型区主要集中分布在贵州省北部的遵义市及其邻近地区。其中：总投资聚集区10个、建设规模聚集区10个、新增耕地聚集区4个、高标准农田建设规模聚集区10个。该地区以低中山丘陵和宽谷盆地为主，一般耕地比较集中连片，土地利用率较高，承担补充耕地任务的土地整治项目也较为集中，因此该地区的总投资、建设规模、新增耕地规模和高标准农田建设规模均存在显著空间正相关性。

(2)4项指标的低—低类型区主要分布在贵州省中西部的贵阳市、毕节市和黔南州的三都县、雷山县。其中：总投资聚集区11个、建设规模聚集区13个、新增耕地聚集区10个、高标准农田建设规模聚集区13个。贵阳市为省会城市，城市化进程较高，人口密度较高，因此可挖掘后备耕地资源较少；毕节市和黔南州的三都县、雷山县地势起伏较大，地质灾害较多，人口密度较低，城市化进程较缓，新增建设用地较少，土地利用仍以传统农业为主，故土地整治项目也较少。

(3)4项指标的低—高类型区被低—低类型区和高—高类型区包围，主要位于中部或北部地区，数量较少。其中：总投资聚集区1个(开阳县)、建设规模聚集区2个(汇川区、瓮安县)、新增耕地聚集区1个(汇川区)、高标准农田建设规模聚集区1个(息烽县)。低—高类型区与相邻高—高类型区在水土资源匹配、建设用地需求和经济发展等方面的差距较大。此外，本类型一般介于省级行政界线边缘，也使得其获得土地整治资金的机会低于高—高类型区。

(4)4项指标的高—低类型区主要分布在贵州省西部和西南部。其中：总投资聚集区2个(水城县、兴义市)、建设规模聚集区1个(兴义市)、新增耕地无高—低聚集、高标准农田建设规模聚集区2个(赫章县、兴义市)。空间格局极为离散、空间分布特征不显著。

4.2 贵州省土地整治项目核密度分析

本研究进一步对各指标密度分级结果数据进行重分类处理，得到贵州省88个市县总投资、建设规模、新增耕地规模和高标准农田建设规模项目点数量分布差异性结果，可视化结果详见图2。

图1 “十三五”时期贵州省土地整治项目空间关联局部指标(LISA)集聚格局

图2 “十三五”时期贵州省土地整治项目核密度

(1)综合4项指标核密度分析图可知，土地整治规模集聚与耕地资源集聚较匹配，投资额集聚与耕地后备资源潜力集聚较一致。但贵州省“十三五”时期土地整治空间分布是不均衡的，不同地区存在着较为显著的差异，全省土地整治核密度主要聚集在北部遵义地区、黔南州和黔西南地区。其中，最高密度区为播州区，较高水平区有仁怀市、习水县、湄潭县、水城县、普定县、关岭县、平塘县等地。

(2)对比新增耕地和高标准农田建设可以发现，全省主要建设资金和建设规模投入于新增耕地建设，新增耕地相比高标准农田更为集中连片，范围更广泛；反观高标准农田建设规模密度图呈明显零星分散状，且处于高密度水平区相较甚少，表明未来全省应因地制宜、统筹安排、加大高标准农田的建设力度。

4.3 贵州省土地整治项目重心移动轨迹

根据重心模型计算2016～2020年贵州省土地整治项目各要素的重心，绘制成重心移动轨迹(图3)，并通过公式计算出其重心点的移动距离。

4.3.1 总投资重心迁移轨迹

贵州省总投资的重心呈波浪式向北迁移的趋势，轨迹为：2017年由乌当区向开阳县迁移42.79 km；2018～2019年重心在开阳县振荡迁移：2018年迁移2.2 km，2019年迁移34.5 km；2020年向湄潭县迁移97.44 km。

4.3.2 建设规模重心迁移轨迹

贵州省“十三五”时期土地整治建设规模的重心呈波浪式向北迁移的趋势，轨迹为：2017年由乌当区向息烽县迁移40.38 km，2018年向开阳县迁移30.55 km，2019年向瓮安县迁移26.83 km，2020年向凤岗县迁移69.68 km。

4.3.3 新增耕地规模重心迁移轨迹

贵州省“十三五”时期土地整治新增耕地的重心呈向北迁移的趋势，轨迹为：2017年由南明区向云岩区迁移7.88 km，2018年向开阳县迁移63.3 km，2019年迁移6.18 km且继续在开阳县振荡，2020年向凤岗县迁移105.79 km。

4.3.4 高标准农田建设规模重心迁移轨迹

贵州省“十三五”时期土地整治高标准农田建设的重心呈波浪式向北迁移的趋势，轨迹为：2017年由乌当区向开阳县迁移43.91 km，2018年继续在开阳县振荡迁移19.61 km，2019年像瓮安县迁移33.49 km，2020年向凤岗县迁移66.33 km。

总体看来，“十三五”时期全省的土地整治重心均从贵阳市出发，向遵义市迁移，且4项指标最后重心均落在凤冈县，这与空间自相关和核密度分析结果相符，遵义市为土地整治高—高类型聚集区和核密度高水平地区。

4 结论

基于2016～2020年贵州省土地整治监测监管数据，运用Arcgis等软件和数理统计方法，本文分析了“十三五”时期贵州省土地整治项目投资强度、建设规模、新增耕地规模和高标准农田建设规模，结合重心分析和空间自相关模型，对投资重心转移和空间格局演变进行了研究，得出以下结论：

图3 “十三五”时期贵州省土地整治项目统计指标重心迁移轨迹

(1)经全局空间自相关分析可知贵州省土地整治项目之间存在较显著的空间正相关性。从局部空间自相关LISA聚集图可知高—高聚集区主要分布在北部的遵义市及其邻近地区；低—低聚集区主要分布在中西部的贵阳市、毕节市和黔南州的三都县、雷山县；低—高聚集区位于中部或北部地区，数量较少；高—低聚集区主要分布在省西部和西南部。

(2)“十三五”时期全省土地整治规模集聚与耕地资源集聚较匹配，投资额集聚与耕地后备资源潜力集聚较一致。但整治空间分布不均衡，不同地区存在着较为显著的差异，全省土地整治核密度主要聚集在遵义、黔南州和黔西南地区。全省主要建设资金和建设规模投入于新增耕地建设，新增耕地相比高标准农田更为集中连片，高标准农田建设规模密度图更零星分散，表明未来全省应加大高标准农田建设的资金投入，着力建设形成集中连片、设施配套、高产稳产、生态良好、抗灾能力强，与现代农业生产和经营方式相适应的高标准农田。

(3)“十三五”时期全省的土地整治重心均从中部贵阳市出发，期间多在开阳县振荡迁移，最后向北部遵义市迁移，且4项指标最后重心均落在凤冈县，这与空间自相关和核密度分析结果相符，遵义市为土地整治高—高类型聚集区和核密度高水平地区。