服务乌蒙山区农业产业化发展的土地利用分区*——以云南省寻甸县为例

李建华，许懿豪，陈运春，李尤亮，余建新※

(1.云南农业大学水利学院，昆明 650201； 2.云南农业大学国土资源科学技术工程研究中心，昆明 650201； 3.云南省昆明市土地开发整理中心，昆明 650228)

0 引言

农业产业化是我国解决“三农”问题[1]、加快发展农业现代化、有效增加农民收入[2]、开展精准扶贫和落实全面脱贫等工作的重要途径，是当前我国社会经济改革与发展领域中的重要内容。乌蒙山区是集革命老区、民族地区、边远山区、贫困地区于一体的集中连片特殊困难地区，该区域面积为11万km2。2010年末，农村人口占83.31%，城镇化率仅26%，贫困发生率达47%，该区的农业发展相对落后，存在农业用地零星分散、土地集约利用程度低、种植结构单一且规模小、农业产业结构布局不合理、农产品缺乏特色等问题，严重阻碍了农业产业化发展。农业发展离不开土地，发展农业产业化首要解决的是土地利用规模化的问题，即需根据区域现状进行科学合理的土地利用分区，以便形成规模化的农业生产，促进农业资源高效集约以提高土地利用效率[3]，推动区域内的农业产业化发展，故探索服务于农业产业化发展的土地利用分区具有重要理论与现实意义。

土地利用受到自然、社会经济和生态环境规律的制约，形成了不同的利用区域，其区域特征及形成过程决定了土地资源开发利用中需研究分区，以服务于土地利用的宏观调控、结构优化，促进区域协调发展[4]。现有的土地利用分区依据为自然因素[5]、社会经济发展与现实需求[6-7]以及综合考虑土地利用与生态环境的关系[8]，而从农业产业化发展视角研究土地利用分区的较少。国内土地利用分区多采用聚类分析方法以反映土地利用情况[9-12]，可进行有效的定量分析，由于土地利用分区目标、尺度、内容、指标和方法等不同，分区结果间存在显著差异，需结合定性的分析加以修正。因此，文章选择寻甸回族彝族自治县(简称寻甸县)为乌蒙山区的典型县域，构建分区指标体系，应用聚类分析方法并结合定性分析对寻甸县进行土地利用分区，为该区域的农业产业化发展提供合理的策略及建议。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

寻甸县属于乌蒙山区云南省片区，其区域范围在东经102°41′～103°33′、北纬25°20′～26°01′，地处昆明市北部。全县境内四季分明，属于低纬高原季风气候，境内水资源丰富，受海拔与纬度的影响，地带性分布明显。

2009年，寻甸县辖仁德镇、七星镇和先锋镇等16个乡镇，土地总面积为35.883 8万hm2，耕地面积为10.319 4万hm2，占土地总面积的28.76%。2009年末，全县生产总值32.470 0亿元，农业、林业和牧渔业的总产值为18.842 6亿元，占58%。2009年末，全县总人口53.07万人，其中49.49万人为农业人口，占总人口的93.26%。

1.2 数据来源与处理

1.2.1 图件与空间数据

该文以云南省寻甸县为研究对象，所采用数据资料的时间节点主要集中在2009年。图件与空间数据来源主要包括2009年云南省寻甸县第二次土地利用现状调查成果、2009年寻甸县相关统计资料以及实地调研数据。

图1 2009年寻甸县土地利用现状

1.2.2 土地利用现状分析

基于2009年寻甸县第二次土地利用现状调查成果地理空间数据库，根据《土地利用现状分类标准》(GB/T21010-2007)，应用ArcGIS 10.0统计分析得到该县土地利用分类，如图1，土地利用现状分类中包括耕地、草地、园地、住宅用地、林地等10个一级类，有水田、茶园、有林地等26个二级类。

2009年寻甸县土地总面积为35.883 8万hm2，其耕地面积为10.319 4万hm2、占土地总面积的28.76%，集中分布于仁德镇、功山镇和六哨乡，其他各乡镇均匀分布。其中，旱地8.565 8万hm2，水田1.604 9万hm2，水浇地1 487.14hm2。园地4 365.56hm2、占1.22%，主要分布于柯渡镇和鸡街镇； 其中，果园面积最大，为4 247.83hm2，茶园面积最少，仅2.7hm2。林地17.112 3万hm2、占34.43%，其中有林地分布最广，为12.357 3万hm2，其他林地面积最少，为1.800 6万hm2。草地3.246 3万hm2、占9.05%； 其他草地面积最大，为3.032 8万hm2，天然牧草地面积最小，仅53.80hm2。住宅用地9 277.05hm2、占2.59%，农村宅基地8 306.94hm2，城镇住宅用地970.11hm2。交通运输用地2 477.87hm2、占0.69%，农村道路与公路用地面积较多，分别为1 305.19hm2、1 070.28hm2。水域及水利设施用地4 400.74hm2、占1.23%，其中河流水面1 963.67hm2，湖泊水面603.30hm2，坑塘水面618.45hm2，水工建筑用地35.20hm2。其他土地包括裸地、沼泽地等，面积为2.762 3万hm2、占7.70%。

2009年，寻甸县的林地用地面积最大，表明县域内生态环境总体水平较高； 其次是耕地，旱地较多且主要分布在山地、丘陵区，水田较少且集中分布于河流沿岸的平坝地区； 园地分布在离村庄较近的区域，草地零星分布于各乡镇； 该县的农用地占土地总面积的86.72%，为规模化的农业生产，推动农业产业化发展，具备了服务农业产业化发展的土地利用分区基本条件。

表1 土地利用分区指标体系

因素层因子层指标含义土地利用结构指标耕地比重(耕地面积/土地总面积)×100%园地比重(园地面积/土地总面积)×100%林地比重(林地面积/土地总面积)×100%草地比重(草地面积/土地总面积)×100%交通用地比重(交通用地面积/土地总面积)×100%水域比重(水域面积/土地总面积)×100%社会经济指标种植业产值2009年末种植业产值林业产值2009年末林业产值渔业产值2009年末渔业产值畜牧业产值2009年末畜牧业产值城镇化水平(非农业人数/总人数)×100%人均耕地(耕地面积/总人口)×100%农民人均纯收入2009年末农民的人均纯收入

2 研究方法

2.1 构建指标体系

由于土地利用受到众多因素的影响，且数据量大，选取主要影响因子并量化相关因子以建立土地利用分区的指标体系。该文以寻甸县的各乡镇为基本研究单元，其区域差异性主要体现在自然条件、土地利用结构、社会经济、生态环境等方面。

自然条件因素方面，全县境内的气候差异不明显，不予考虑； 全县地形地貌复杂，其海拔影响区域的降雨量和气温，坡度影响土地利用方式，坡向影响地块受到的太阳辐射量，而该类因子直接反映了其土地利用现状，与土地利用结构具有较强的相关性，指标体系未含自然条件方面的指标。

土地利用结构方面，反映了土地利用的总体现状格局，因子选取了耕地比重、园地比重、林地比重、牧草地比重、交通用地比重、水域比重[13]。该类因子充分反映出种植业、渔业、林业、畜牧业利用土地资源的状况，以及城镇的辐射能力和货物的运输能力。其中，水域比重指河流水面、水库水面、湖泊水面、坑塘水面的面积之和占土地总面积的比例，交通用地比重指铁路用地、公路用地、农村道路用地面积之和占土地总面积的比例。

社会经济方面，主要反映农业中各产业土地资源的生产能力，即产生的经济效益。其中，选取了种植业产值、林业产值、渔业产值、畜牧业产值、城镇化水平、人均耕地、农民人均纯收入等因子[14]。

生态环境方面，考虑到森林覆盖率、水域面积指数与土地利用结构指标中的林地比重、水域比重具有相关性，指标体系未含生态环境方面的指标。

故该文选取了土地利用结构、社会经济方面的13个土地利用分区的主导指标因子，构成分区指标体系(表1)。通过土地利用结构、社会经济指标的数据进行收集和整理，以各乡镇为单位对指标进行赋值。

2.2 系统聚类分析

2.2.1 指标数据预处理

由于指标因子数据来源多样，数量级差异大，单位不统一，样本间可比性差。该文对初始数据进行标准化处理。

(1)

(2)

σ为标准差，其公式为：

(3)

该文应用SPSS 19.0软件，进行了Z值标准化，即标准化变换，样本均值为0，标准差为1的标准化处理。

2.2.2 类的合并

以乡镇为样本，选用Q型聚类，将标准化处理的数据输入SPSS 19.0软件，基于土地利用分区常用Ward离差平方和法，反映类内样品间的离散程度，以获得合理的分类结果。其基本原理为假设类GX与GY合并为新类GZ，其离差平方和分别为：

(4)

(5)

(6)

(7)

图2 寻甸县各乡镇聚类树状图

共进行了15次聚类，首次最短距离为鸡街镇和柯渡镇，距离最小为1.116，故将其并为一类； 经过再次计算，其距离最短的两个类是倘甸镇与羊街镇，为2.868，将其合并； 依次进行聚类，最终以1、2为代表的类聚为统一的大类，形成聚类树状图，如图2。

2.2.3 分类个数的确定

所选取的阀值不同，其分类的结果不同。该文采用统计量来确定分类数，以减少人为主观性影响，计算出R2统计量、半偏R2统计量和伪t2统计量。由计算结果，R2的值随NCL而变化，当分为3个类时，R2=0.404，而下一次合并分为2个类时，R2=0.211，下降值为0.193，其值与其他的下降值相比下降幅度最大，通过R2统计量的变化分析得出分3个类较为合适。半偏R2的值越大，说明上一步骤类的归并效果越好； 当NCL=1、2、3时，半偏R2的值最大，分别是0.211 2、0.192 8、0.105 4，说明分为2个类、3个类、4个类均比较合理。伪t2值越大，表示上一次类的合并效果越好； 当NCL=4、2、1时的值较大，其值分别为8.0、4.3、3.7，说明分为5类、3类、2类均比较合适。综合分析取3个统计量分类数的众数，故确定将寻甸县分为3个类。

3 结果与分析

3.1 分区初步结果

通过统计量的分析，将寻甸县16个乡镇分为3个大类，分别用字母A、B、C表示，分类结果如表2。根据初步分类结果，在SPSS 19.0软件中可获得其聚类结果的均值情况，如表3、4。

表2 初步分区

序号类别所辖乡镇特点1A类鸡街镇、柯渡镇、倘甸镇、羊街镇、塘子镇、河口镇林地、园地面积较大,适合板栗、核桃的种植2B类七星镇、金所乡、凤合镇、金源乡、联合乡、六哨乡、先锋镇、功山镇、甸沙乡以种植烤烟、马铃薯为主; 海拔较高,气候适宜马铃薯的种植; 草地面积相对较多,适宜畜牧业的发展3C类仁德镇经济、政治、文化的县域中心,坝区面积较大,水资源丰富,适宜蔬菜种植、养鱼业的发展

表3 聚类结果均值(一)

表4 聚类结果均值(二)

A类包含6个乡镇，该类中耕地面积所占比重在3个类中最小，为27.484%，低于总体平均值30.030%； 与B、C类相比，该类林地与园地面积所占比重较大，类内的均值分别为52.863%、2.028%； 草地比重与交通运输用地比重均较小，均低于平均水平； 该类林地面积多于其他类，生态环境相对较好； 水域面积较小，渔业产值不高； 种植业平均产值较高，林业产值、畜牧业产值均比其他类高，其城镇化水平较低。

B类包含9个乡镇，在土地利用方面，耕地相对较多，类内的平均比重为31.330%，略高于平均水平； 林地与园地较低，草地面积最多且其平均比重为11.289%，园地最少，类内平均比重为0.491%，水域用地比重接近平均水平。种植业、林业、畜牧业、渔业均较低，低于所有乡镇的平均值，其城镇化水平相对较高，人均耕地相对较多，但农民人均纯收入较低。

C类仅含仁德镇，该镇是县城区所在地，该类耕地面积最多，占33.613%，园地最少，其经济林果产出较少； 种植业产值相对较高，畜牧业产值较低，林业产值最低，而渔业产值最高，类内的平均比重为3.497%。该类城镇化水平最高，比重达47.116%，其人均耕地最少，但土地集约程度较高，农民的纯收入相对最高，平均值为2 112元。

3.2 分区修正及对比分析

3.2.1 分区修正

一般而言，指标选取会受到数据局限性的影响，易造成分区结果界线不连续，需结合定性分析修正初步分区结果，以提高分区的科学合理性。虽然指标体系中未考虑自然条件，是规模发展农业产业化的一项重要因素，因此，应用ArcGIS10.0软件，将初步分区结果与等高线叠置，进行栅格统计，结合坡度(图3)、坡向(图4)进行综合分析，对土地利用初步分区结果进行修正。

仁德镇、塘子镇和七星镇大部分的土地坡度在0°～5°，较为平缓； 而羊街镇、河口镇和金所乡在坡度0°～5°、5°～10°的土地较多，其他坡度范围相对较少； 先锋镇、甸沙乡和联合乡大部分的土地坡度为5°～10°，其次为10°～15°； 而鸡街镇、功山镇、倘甸镇、凤合镇和六哨乡土地的坡度集中在5°～10°，其次分布在0°～5°； 金源乡的土地主要分布在10°～20°。

塘子镇大部分土地向西北、东和西方向，而平地较少； 羊街镇向东南方向的土地面积最大，其次向南、西南、西和西北方向的土地相对较多，平地较少； 先锋镇向南方向最多； 七星镇向西方向最多，仁德镇向东方向最多，其次是向东南方向的土地； 柯渡镇向西方向最多； 金所乡向东南方向最多，其次向东方向，平地面积最少； 六哨乡坡向以向西方向、西北方向为主； 鸡街镇大部分土地向西方向、西北方向，甸沙乡向西方向最大，平地最少； 河口镇向东南方向最多，其次向东方向； 功山镇向东方向最多，其次向东南方向； 倘甸镇向西北方向的最多，凤合镇向西北方向最多，金源乡向西方向最多，联合乡向东南、西南方向的较多。

3.2.2 分区对比分析

A类中，由于羊街镇、塘子镇、河口镇与其他3个乡镇界线不连续，其海拔分布存在差异，需对其进行修正。经调整后，A类包含柯渡镇、鸡街镇和倘甸镇。根据实地调研，该类乡镇均种植梨、苹果、板栗、核桃等经济林果，栽植水稻、小麦、烤烟等农作物，其板栗具有口感好、不宜生虫的特色，且已有一定种植规模。该分区的林地、园地面积相对较多，综合分析各乡镇的种植情况及土地利用结构特征，可将该分区定位为特色林果业发展区。

河口镇的平坝地区面积相对较少，海拔相对较高，与A类相似。由于A类与该镇相距太远，导致分区结果不连续。经过综合分析，将该镇归并入B类，该分区大部分所处海拔与功山镇相似，将其归并入B类； B类包括凤合镇、塘子镇、先锋镇、功山镇、金所乡、金源乡、联合乡、六哨乡和甸沙乡。该分区主要栽种水稻、烤烟、小麦、马铃薯和玉米等农作物，其草地突出且有利于发展畜牧业，可将该分区定位为农产品深加工发展区。

羊街镇、塘子镇和七星镇的海拔相对较低，与仁德镇相似，可归并入C类； 羊街镇、七星镇的坝区与仁德镇的坝区相连，有利于耕地的集中连片，形成种植业的规模化。另外，仁德镇为县城中心，适宜形成大面积连片坝区，有利于城镇规模的后续规划与利用，具有一定规模的农产品需求市场，从而增强周边乡镇的带动能力； 该分区主要种植水稻、玉米、蔬菜、小麦等农作物和板栗、核桃、梨等经济林果，区内水资源丰富，适宜发展具有特色的鲟鱼、鳟鱼养殖业，结合现代农业的有机理念，可将该分区定位为有机农业发展区。因此，形成了修正后的分区结果一(图5)。

又由于金所乡的地貌类型属于坝区与山区的结合，其坝区与羊街镇的坝区相连。可与仁德镇和塘子镇的低洼河谷地带相连，形成了县域内较大的盆地，亦可考虑将金所乡归为C类有机农业发展区，形成修正分区结果二(图6)。

图3 各乡镇坡度栅格单元分布

图4 各乡镇坡向栅格单元分布

图5 修正分区结果一 图6 修正分区结果二

金所乡是连接外省及通往其他县域的要塞， 213国道线、嵩待高速公路和东川铁路干线等穿越而过，交通优势明显，能够为商品的运输流通提供了良好的条件。金所乡紧邻仁德镇，将其归为C类有机农业发展区，有利于增大城镇未来的建设规模，增强县城中心的辐射作用。因此，该文选择结果二作为最终分区结果(表5)。

表5 寻甸县土地利用分区

分类分区名称所辖乡镇1特色林果业发展区倘甸镇、鸡街镇、柯渡镇2农产品深加工发展区先锋镇、凤合镇、功山镇、河口镇联合乡、甸沙乡、金源乡、六哨乡3有机农业发展区七星镇、仁德镇、羊街镇、塘子镇、金所乡

3.2.3 农业产业化发展策略及建议

特色林果业发展区，基于粮食安全及生态环境保护的前提条件下，可调整耕地、园地、林地的土地用地结构，以板栗种植业为主导产业，带动区内林果产业的发展。当地政府应进一步合理规划，建立林果批发市场； 加大交通、通讯等基础设施的资金投入力度，积极扶持农业龙头企业的发展； 制定相关的惠农政策，引导农户发展其他林果优势品种，形成“村—乡—区”三级的林果业种植规模。充分发挥农业龙头企业的导向性作用，带动订单农业、特色农业的发展； 积极为农民提供市场信息，进行技术指导和培训，提高林果的质量与产量； 提高企业农业产品的创新能力，增强市场竞争力，打造出本土林果知名品牌。农民学习特色林果种植技术，掌握林果园的科学管理，加大资金与农艺科技投入，增强市场抗风险和竞争的能力。

农产品深加工发展区，该分区种植烤烟和马铃薯已有一定基础，发展烤烟、马铃薯的主导产业，带动畜牧业的发展，以农产品深加工为目标，提升农产品附加值。政府加强土地利用结构调控及优化农业种植布局，避免出现主导产业与粮食种植业争地情况； 出台系列减税等优惠政策，积极引进与扶持马铃薯、烤烟加工企业，带动主导产业的发展； 加快各乡镇交通、通讯等基础设施建设，为农业加工产品向外运输创造便捷的条件； 进一步完善农产品加工的市场机制，建立并完善相关社会服务体系。农业企业增强加工技术创新能力，树立企业品牌，提高农产品加工的品质； 培育和引进专业人才，训练专业化生产技术队伍，促进农业加工产品的标准化发展。农民提升自身科技知识水平，按企业要求种植，标准化生产农产品，结合当地的回族、彝族文化，重点打造清真牛肉干巴的深加工土特产品及品牌，促进畜牧业的发展。

有机农业发展区以有机蔬菜种植为主导产业，有机渔业协同发展，辐射其他区的高山夏秋冷凉蔬菜种植，实现土地资源的可持续利用。政府建立多类型的农产品批发市场，建设信息网络平台，打造农产品集散地的知名品牌； 加强有机蔬菜种植的交通、灌溉等基础设施建设； 培育农业龙头企业、创办有机蔬菜科技示范户、示范村，在资金、政策上给予支持，扩大有机蔬菜的种植规模，严格生态环境保护措施，确保有机蔬菜产业的发展具备良好生态环境。加工企业提高自身的加工工艺，创造有机农业品牌； 实现有机产品的标准化、一体化经营，提高管理水平； 组织培训农民种植技术，提高农民种植积极性。农民积极配合企业，提高有机蔬菜的品质和产量。

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)服务农业产业化发展的土地利用分区综合考虑了寻甸县的自然条件、社会经济条件、土地利用现状等特点，确定土地利用结构、社会经济方面中的耕地比重、林地比重、林业产值、渔业产值、人口密度等13个指标因子，构建科学合理的土地利用分区指标体系。

(2)综合应用系统聚类分析与GIS叠置修正的定量方法，综合考虑区域现状，进行定性分析，确定了分区结果，可将寻甸县的土地利用分区划分为特色林果业发展区、农产品深加工发展区和有机农产品发展区3类区域。

(3)基于分区结果，结合各区的土地利用现状、资源条件和农业基础，需从政府、企业和农民入手共同推动农业产业化发展。

4.2 讨论

土地是综合复杂的自然体，其区域的划分与利用亦是复杂，而农业产业化发展涉及多方面，尤其针对乌蒙山集中连片特殊困难地区，该区域的贫困情况庞杂，产业化发展的阻碍因素较多，尽可能选择所涉及的主要因素，建立适宜当地的分区指标体系，兼顾所采用定量分析方法的局限性，进行必要修正，若要对其进行服务于农业产业化发展的土地利用分区，仍需紧密结合各县市的实际情况，充分发掘土地与农业资源潜力，从而有效指导土地利用分区工作的开展。同时，聚类分析方法虽然能较好解决数据分类问题，所选择的数据样本具有一定影响，需要进一步探究更为科学合理的分类理论与方法，从而有效服务于农业产业化发展的土地利用分析研究。

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