多尺度下的珲春市耕地质量空间自相关分析

杜婉婷，李淑杰，曹竞文，齐 鲁

(吉林大学地球科学学院，吉林 长春 130061)

耕地是最宝贵的土地资源，是重要的生产、生活、生态空间，是农业可持续发展的重要物质基础，由于耕地后备资源不断减少，耕地的合理利用与保护成为各级土地管理部门工作的重要内容[1].为统筹不同空间的耕地利用与保护，学术界基于空间关联性在耕地质量方面做出了诸多深入的探索和研究.李武艳等[2]运用Moran’sI指数的空间自相关分析方法，对浙江省的耕地进行了省、市、县级尺度的空间自相关核算，结果表明不同尺度下的耕地质量3类指数均表现出明显的空间正相关，耕地质量指数的Moran’sI值从县、市到省依次增大，研究结果可为不同行政级别的耕地分区利用管理提供科学依据；韦仕川等[3]运用Moran散点图等方法将耕地的空间属性作为第四维，发现耕地在空间分布上表现出一定的集聚性，其结果为耕地精细化管理和差异性保护提供了新思路；郭敏、李淑杰[4]以ArcGIS和OpenGeoda为平台，将耕地自然条件、利用条件、经济条件进行了分类考虑，进一步丰富了耕地细碎化管理的理论依据；任平等[5]运用核密度计算等方法对比分析出龙泉驿区2005—2013年耕地区域差异较为显著，但局部空间异质性有所增强，研究结果对制定耕地保护与优化布局政策具有较高的理论和实践价值.

总体而言，国内基于空间关联性的耕地质量研究日趋完善，为完善耕地管理等提供了科学的理论基础.但现有的相关研究尚有不足：(1)微观尺度下的耕地质量空间集聚规律研究较少.(2)传统的统计分析法难以准确反映区域内耕地质量的空间差异性及演变规律，脱离空间角度来研究耕地质量问题是不科学、不全面的[6-7].(3)国内已有的耕地质量空间研究较少关注尺度变化对耕地质量的影响.目前，基于不同空间尺度分析耕地质量空间集聚规律受到了研究者的广泛关注，为丰富上述成果本文将耕地的自然等指数、利用等指数、经济等指数作为空间变量，基于ArcGIS和GeoDa平台，从市、乡镇、村不同空间尺度出发，采用空间自相关分析的方法，研究了吉林省珲春市耕地质量的空间集聚性规律，旨为不同行政级别的土地管理部门耕地分区利用与保护提供决策依据.

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

图1 珲春市耕地分布图

珲春地处吉林省东部，位于延边朝鲜族自治州东南，地理位置为东经130°03′21″～130°18′33″，北纬42°25′20″～43°30′18″，地处北半球中纬度地带，属于中温带近海洋性季风气候区.行政区位于图们江下游，与俄罗斯陆路接壤，与朝鲜临江相邻，与日本、韩国隔海相望，地理位置独特.“雁鸣闻三国，虎啸惊三疆；花开香三邻，笑语传三邦”是对珲春的真实写照.历史上，珲春有“黄金水道”“海上丝绸之路”之称，现在依然拥有沿图们江出海通航权[8].珲春市地貌按其成因大体分为岩石、构造、山岳和河流4种地貌，实际多表现为混合型，气候温和潮湿、多阴寡照、雨量充沛，土壤肥力多在中等或中下等.2016年末珲春市户籍人口228 320人，比上年增加442人，其中城镇人口占78.4%，乡村人口占21.6%.2016年，全市生产总值比上年增长8.3%，其三次产业结构为3.6∶69.8∶26.6.

珲春市耕地主要分布在珲春市的西部、南部和东部的部分地区(见图1)，中部地区和东部地区多为林地.至2016年底，珲春市耕地总面积35 335.27 hm2，其中水田9 749.06 hm2，水浇地245.15 hm2，旱地25 341.06 hm2.珲春市作为中国唯一处在中、朝、俄三国交界的边境城市，研究该区域耕地质量空间差异具有典型性.

1.2 数据来源

本文以吉林省珲春市为研究对象，研究时点为2016年，涉及的基础数据主要包括：珲春市行政区划图、土地利用现状图、第二次土地资源调查成果、珲春市2016年土地利用现状数据库、耕地质量等别成果数据库、珲春市2016年土地利用变更数据库、统计年鉴及农业统计资料等.

2 研究方法

2.1 空间权重

构建合宜的空间权重是空间自相关分析的基础[9].空间权重主要有3种：邻接权重、距离权重、最近K点权重[10-11].在此基础上，采用“最近K点”方法对研究区域耕地图斑邻接性进行了空间统计分析，具体K值的确定参照基于邻接权重的Queen和Rook原则的空间邻接性频率直方图，取研究区域相邻空间单元个数的中值“6”进行空间自相关分析.

2.2 空间自相关

地理学第一定律指出，事物之间的空间自相关性是客观存在的[12-13]，事物之间的空间要素属性值聚合或离散的程度可由全局空间自相关和局部空间自相关指数来衡量[2].基于ArcGIS和GeoDa平台，本文采用全局Moran’sI指数和局部Moran’sI指数来分析不同尺度下珲春市耕地质量指数的空间依赖程度.相关计算公式如下[11-13]：

全局空间自相关：

(1)

局部空间自相关：

(2)

式中：N为研究对象的个数，Xi为观测值，X为Xi的平均值；W(i，j)为空间要素i与j之间的空间连接矩阵.Moran’sI值介于[-1，1]之间，I0表示空间正相关，空间要素趋于空间聚合特征；I<0表示空间负相关，空间要素趋于空间离散特征；I=0则表示空间要素随机分布，一般用P值进行显著性检验.

2.3 变异系数

变异系数是标准差与平均数的比值，其大小反映了数据之间的集聚或离散程度，且不受研究变量的测量尺度和量纲的影响[14].为了探讨尺度变化与耕地质量空间自相关之间的关系，用变异系数度量不同空间尺度下耕地质量空间自相关的内部差异.一般来说，耕地质量空间自相关性波动幅度与变异系数同方向变化，即变异系数越小，耕地质量空间自相关性波动幅度越小，反之，波动幅度则越大.具体计算公式如下：

(3)

3 结果与分析

3.1 耕地质量空间分布特征

耕地的自然条件、利用状况和经济水平的优劣是衡量耕地质量高低的重要依据[15]，描述耕地质量通常采用国家自然等、国家利用等和国家经济等.由图2可知，珲春市国家自然等耕地在空间上呈现“西部高于东部，南部优于北部”的分布特征，具体来看11等耕地最多，分布在英安镇、敬信镇和近海街，14等耕地最少，分布在马川子乡.国家利用等耕地主要是12等，集中分布在西部，最低的14等地则全部分布在春化镇南部.国家经济等耕地只有12等和13等两种等别，13等耕地面积大于12等耕地面积且分布范围更广泛.

图2 珲春市耕地质量等别空间分布图

3.2 市级尺度下耕地质量空间自相关分析

图3 2016年珲春市级尺度耕地质量全局空间自相关分析Moran’s I值

利用GeoDa软件对珲春市耕地质量进行全局空间自相关分析.选取耕地地块为基本单元，以耕地质量国家自然等指数、利用等指数和经济等指数作为空间属性值，采用最近K点关系(K=6)，参考空间自相关计算公式进行计算，结果如图3所示.

横向比较耕地质量3类指数的Moran’sI值可得：2016年珲春市耕地质量3类指数Moran’sI值从小到大依次为自然等指数、利用等指数、经济等指数，说明在空间格局上珲春市耕地质量的自然等指数在空间分布上空间离散性较强；耕地质量经济等指数则表现出较强的空间集聚性；耕地利用质量居中.珲春市耕地质量表现出显著的空间自相关性，耕地质量经济等、利用等和自然等3类指数的空间集聚程度呈下降趋势.

3.3 乡镇级尺度下耕地质量空间自相关分析

剔除耕地太少而不能进行耕地质量空间分析的珲春市区，以其余乡镇为研究单元，计算其耕地质量的全局空间自相关Moran’sI值，分析不同尺度下的耕地空间自相关性，结果见表1.

表1 2016年珲春市各乡镇Moran’s I值

图4 珲春市各乡镇全局空间自相关分析Moran’s I值

从表1可以看出，乡镇级耕地质量的3类指数平均Moran’sI值与市级全局自相关指数Moran’sI值大小关系一致，均为耕地自然等指数<利用等指数<经济等指数，但各乡镇结果与市级整体水平存在较大差异.哈达门乡、近海街、密江乡3个乡镇的自然等指数Moran’sI值高于市级水平；春化镇、哈达门乡、近海街、杨泡满族乡及敬信镇5个乡镇的利用等指数和经济等指数Moran’sI值均高于市级整体水平.

由图4可见，乡镇间耕地质量的3类指数Moran’sI值存在较大差异.其中各乡镇的自然等指数Moran’sI值均为最小，春化镇、哈达门乡、近海街、杨泡满族乡的利用等指数Moran’sI值大于经济等指数Moran’sI值；而板石镇、敬信镇、马川子乡、密江乡、三家子乡及英安镇的耕地质量3类指数Moran’sI值变化方向与市级结果相同.自然等指数空间自相关主要受自然条件制约，耕地分布集中连片是哈达门乡、近海街、密江乡的自然等指数集聚性高于全市整体水平的主要原因.在自然等指数的基础上考虑利用水平即可得到利用等指数，随着农业技术的提高与推广，区域间耕地生产能力差异性得以改善，从而缩小了耕地利用质量的差异.经济等指数是在基于自然等指数和利用等指数的基础上考虑种植成本和收益，因此总体上经济等指数的变异性进一步减弱[16-17].

3.4 村级尺度下耕地质量空间自相关分析

3.4.1 全局空间自相关分析

图5是珲春市村级耕地质量3类指数全局Moran’sI值空间分布图，其分布特征较镇级和市级复杂.具体来看，耕地质量的3类指数全局Moran’sI值出现了负值，且3类指数最小的全局Moran’sI值均出现在高产村，这是因为高产村耕地数量极少且较为分散，其用地类型主要是政府用地；耕地数量少但分布集中导致3类指数最大的全局Moran’sI值均出现在四道沟村.耕地质量3类指数全局Moran’sI值出现负值的乡镇有哈达门乡、英安镇、敬信镇、近海街和三家子满族乡，其中哈达门乡的村庄最多，有二道沟村、新兴村、杨树沟村、胜利村、中心村、雪岱山村，造成这种结果的原因主要是哈达门乡林地、草地较多，且在二道沟村、杨树沟村、雪岱山村存在采矿用地.

从空间分布上来看，3类指数全局Moran’sI值均以珲春市区为中心向四周扩散增大，高值区主要集中在三家子平原和敬信中部，两地区地势平坦、土壤肥沃，是全市粮食作物和经济作物的主要产地.3类指数Moran’sI值空间分布规律基本一致.

图5 耕地质量指数全局Moran’s I值空间分布图

3.4.2 局部空间自相关分析

耕地质量的空间差异性主要表现为一定的集聚性和离散性分布特征[18].本文用空间LISA分布图来表示基于局部空间自相关分析的珲春市耕地质量集聚或离散的空间位置：NS为非显著型，表示质量等指数随机分布、不存在空间相关性的区域.HH型和LL型表示空间正相关，区域具有集聚特性，其中HH型表示自身和周围地块质量等指数高的区域；LL型表示自身和周围地块质量等指数低的区域.HL型和LH型表示空间负相关，区域具有离散特性，其中HL型表示质量等指数高，但周围地块质量等指数低的区域；LH型表示质量等指数低，但周围地块质量等指数高的区域[19].在95%的置信度下(P<0.05)，珲春市耕地质量局部空间自相关结果如图6所示.

从图6可以看出，自然等指数LL型集中分布在珲春西南部的敬信镇、板石镇、三家子满族乡、哈达门乡；HL和LH型无明显集中区域，零星分布在各个乡镇.利用等指数NS型以组团状分布在三家子乡、板石镇和马川子乡；LL型分布在春化镇、敬信镇和杨泡满族乡；HH型主要分布在英安镇；HL型较LH型分布范围更广泛.经济等指数LL型分布在敬信镇中部、春化镇东部、杨泡满族乡西部及哈达门乡西南部；HH型分布在马川子乡、三家子满族乡、板石镇和英安镇；HL和LH型零星分布在珲春中西部.

图6 局部空间自相关结果图

3.5 不同尺度下耕地质量空间自相关对比分析

不同空间尺度下，自然环境中研究实体的空间异质性可能会增强或减弱[20].本文以不同级别的行政管理单元为研究尺度，探讨耕地质量在不同尺度下的空间差异特征.市级、乡镇级、村级水平各指数的Moran’sI值变化情况见表2.

表2 不同空间尺度下的耕地质量全局Moran’s I值变化表

由表2可见，在不同空间尺度下，珲春市3种类型的耕地质量指数在空间分布上较为相似，但在不同尺度下的同一等别指数存在一定差异，具体情况如下：

(1) 耕地质量Moran’sI值的平均值在不同尺度下有所差异，3类指数的平均Moran’sI值则表现出村级<乡镇级<市级的态势，这说明了耕地质量的空间自相关性随着空间尺度的增大、耕地地块的增加而增强.造成这种现象的原因主要是较大的区域尺度掩盖了小区域的耕地变化.在3类指数的变异系数上表现为，村级远大于乡镇级，即村级尺度下的耕地质量空间正相关性的波动幅度较乡镇级大.

(2) 在同一尺度下，耕地质量3类指数的Moran’sI值均为自然等指数<利用等指数<经济等指数，由此可见，耕地质量自然等指数的空间自相关性最弱，利用等较强，经济等最强；从耕地质量3类指数Moran’sI值的内部差异性看，乡镇级变异系数表现为经济等指数<利用等指数<自然等指数，即空间变异程度最大的是自然等指数，其次是利用等，经济等最小.村级尺度下的耕地质量3类指数空间自相关变化幅度为自然等<经济等<利用等.由此可以说明自然等是利用等和经济等的基础，人为改善耕作条件、提高农业技术等可弱化区域间耕地的利用及产出差异.

4 结论与讨论

(1) 珲春市耕地质量呈现一定的空间集聚性，在每个耕地单元相邻空间单元个数为6时存在显著的空间自相关集聚特性，以K=6构建空间权重矩阵进行空间自相关分析具有较好的合理性.

(2) 空间分布上，珲春市大部分耕地的国家自然等别为11等、12等，广泛分布在珲春市各乡镇；国家自然等别最低的是14等，主要分布在马川子乡电线村，其耕地自然条件较差，耕地类型为旱地，在以后发展过程中可加大对该村的技术投入来改善其耕地的生产能力；利用等别最低的耕地分布在春化镇，经济等别中13等耕地占63.74%，余下全是12等耕地.

(3) 耕地质量空间变异对尺度变化较为敏感.在不同空间尺度下，耕地质量指数的集聚性随空间尺度的增大而增强，即空间尺度越大、耕地质量的空间自相关性越强，其空间变异性越小，这与李武艳等[2]、熊昌盛等[10]的研究结果较为相似，可能由于较小的区域空间内部结构复杂多样，导致其空间自相关性降低.对空间尺度变化最为敏感的是自然等指数的Moran’sI值，利用等次之，经济等最小.

(4) 应重点保护HH型区域内的耕地，积极改良土地利用条件使HL和LH型区域内的耕地向HH型耕地利用条件转化是各乡镇共同面临的问题；LL型区域内的耕地自然条件普遍较差，应给予积极保护，若涉及农地转为建设用地或其他非农用地，LL型区域内的耕地是较为理想的选择.

本文是在不同行政级别上进行的多尺度耕地质量空间自相关分析，不同尺度下耕地质量的区域差异是各行政单元差别化利用与管理的结果.因此，应将耕地质量的空间变异性及其对空间尺度变化的敏感性纳入耕地分区利用与保护体系，区别对待不同行政级别单元的耕地管理工作，从“大水漫灌”转向“精确滴灌”，不搞一刀切.同时，乡镇及村级微观尺度下的耕地质量的空间差异应引起高度重视，综合考虑耕地自然条件、利用水平和产出效益，探索出一条符合珲春实际的耕地利用与保护的道路.在既定的自然条件下，气候的变化、技术的改进及生产水平的提高会极大改善耕地利用条件，因此耕地质量指数应适时调整以适应新的生产环境，这也是接下来需要探索和研究的重要内容.