基于局部空间自相关的耕地质量空间集聚性和保护分区——以吉林省

郭敏，李淑杰.基于局部空间自相关的耕地质量空间集聚性和保护分区—以吉林省九台市为例[J].江苏农业科学，2017,45(3):206-210. doi：10. 15889/j. issn. 1002 - 1302. 2017. 03. 057基于局部空间自相关的耕地质量空间集聚性和保护分区----以吉林省九台市为例郭敏，李淑杰(吉林大学，吉林长春13〇〇12)—206 — 江苏农业科学2017年第45卷第3期摘要:空间自相关统计量是空间某位置的地理数据与其他位置地理数据相互关联程度的衡量标准。

探讨局部空 间自相关在耕地研究中的应用，将耕地质量等指数作为空间变量,通过局部空间自相关，以A rc G IS软件、Open Geoda 软件为平台，分析了九台市耕地的自然质量、利用质量、经济质量的空间集聚性,提出九台市耕地保护分区的最优方 案。

该方法将耕地自然条件、利用条件、经济条件进行分类考虑，科学合理并具有一定的可行性,为实现耕地的精细化 管理和差异性保护提供基础。

关键词:耕地质量等指数;局部空间自相关;耕地保护分区;九台市中图分类号：F323.211 文献标志码：A文章编号=1002 -1302(2017)03 -0206 -05耕地作为人类生存与发展不可或缺的提供养育功能的土 地资源，其数量和质量备受关注。

保护耕地的一项重要内容 就是耕地的质量管理。

中国先后颁布了《土地管理法》《基本 农田管理条例》《农用地质量分等规程》等法律法规保护耕 地。

耕地的空间分布掌握以及质量评定是耕地质量管理中的 重要措施。

耕地质量差异除了体现在数量上，还体现在空间 分布上，其空间差异性主要表现为一定的空间聚集性和离散 分布性。

本研究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，采用M o m n散点图的方法，结合局部空间自 相关分析，研究吉林省九台市耕地质量的空间聚集性规律，提 出相应的耕地保护分区方案，旨在为更好地保护耕地提供 依据。

1研究区概况九台市位于吉林省长春市东北部，下辖9个镇、2个民族 乡。

九台市境内地势由西南向东逐渐倾斜，西南高、东北低，年平均气温4.7丈，年平均降水量577 m m。

有效积温2 880丈，无霜期140 ~ 155 d。

根据九台市2011年土地利用 变更调查成果显示，该市土地面积33. 7万hm2，其中耕地面 积达21.9万hm2，占土地面积的65%。

2研究方法2.1局部空间自相关空间自相关分析是地统计学中最常用的方法之一，主要 是根据要素位置和要素值来度量空间的相关性。

在给定一组收稿日期=2016 -05 -09基金项目：国家自然科学基金（编号= 71303006);中国科学院知识创 新项目（编号:KZCX2-YW-Q1 -07)。

作者简介:郭敏(1990—），女，内蒙古包头人，硕士研究生，主要从 事土地经济与管理研究。

E - mail:59798l287@ qq. com。

通信作者：李淑杰，博士，教授，主要从事土地经济与管理研究。

E - mail ：450127875@ qq. com0要素及相关属性的前提下，通过计算Momr*I指数值、z得 分、P值对该指数的显著性进行评估，其中局部空间自相关指 数是空间上某一单元与邻接单元相关程度的衡量标准。

本研 究以Local Moran’s I为统计量进行局部空间自相关分析，以其来反映空间单元i与其邻域单元之间的空间差异性及显 著性。

局部空间自相关分析中，主要以M o m n散点图反映空间 格局的可视化程度，4个象限分别代表4种关联类型。

其中，正相关类型分别用第1象限的H H型和第3象限的L L型表 示;负相关类型由第2、4象限代表，分别用H L、L H型表示[1]。

2.2 空间权重空间权重是进行空间自相关分析的基础和先决条件，即空间权重矩阵是对空间关系的建模和理解。

一般情况下W 个位置的区域临近往往用1个二元的空间权重矩阵W表示，关系如式（1)所示：Wn Wu•••W u'W21w22■■■w2nw=(1)式中：％为区域〗与^/的邻近关系。

一般简单的二进制邻近矩阵为式（2)，基于距离的二进 制空间权重矩阵为公式(3):「1当区域i和y的距离小于</时其他 °⑵|1当区域i和J'相连接i〇其他 °3数据来源与处理3.1数据来源本研究区域为九台市，涉及数据的时间节点为2014年，具体资料包括：（1)文本资料，九台市土地利用现状、地形图 等成果文件及相关农田水利建设等统计资料，来源于九台市江苏农业科学2017年第45卷第3期—207 —国土资源局；（2)数据库资料，2014年九台市土地利用变更调 查数据库、2013年九台市耕地质量等别评价成果和九台市第 二次土壤普查数据库等，来源于九台市国土资源局。

3.2 数据处理3.2.1空间权重的确定为了防止出现比例效应，在数据处 理时要求空间权重频率的分布遵循正态分布，根本目的是为 了防止因降低数据估计精确程度而导致的某些结构特征无法 明显表达的问题[2]。

采用局部空间自相关分析研究九台市 耕地质量过程中，依据共边相邻（R ook)、共点或共边相邻(Queen)、阈值权重（Threshlod)、指定周围多边形个数（K - nearest)等原则，构建空间邻接矩阵，从空间邻接性频率直方 图的分布特征来看，只有共边相邻（R ook)符合正态分布，因此本研究中采用共边相邻原则确定空间权重。

3.2.2耕地质量指数的确定不同学者对耕地质量内涵有不同解释，本研究采用G B/T28407—2012《农用地质量分等 规程》中对耕地质量的描述，以自然等、利用等、经济等作为 评价耕地质量的依据，自然等、利用等、经济等分别对应自然 质量等指数、利用等指数、经济等指数，自然质量等指数是在 自然质量分的基础上乘以光温生产潜力指数及指定作物产量 比系数得到，反映耕地自然属性的优劣;在自然质量等指数的 基础上乘以土地利用系数得到利用等指数;经济等指数是在 利用等指数的基础上乘以土地经济系数得到[3_5]。

如果以耕地质量评价数据库最小单元（分等单元）为研 究对象，会造成局部空间自相关分析结果辨识性差，导致统计 结果不够准确。

考虑到九台市研究区域范围较广，在分析九台市局部空间自相关时以行政村为单位。

因此，本研究需要 将地籍库中的分等单元进行合并，合并后的行政村耕地自然 等指数等于各分等单元耕地自然等指数按图斑面积比例求取 加权平均数。

行政村的利用等指数和经济等指数的算法同自 然等指数的算法一致。

参照《中国耕地质量等级调查与评定 (吉林卷）》，在A rc G IS软件平台中[6]，以400分为等别间距 确定国家级自然质量等，以200分为等别间距确定国家级利 用等和经济等。

4结果与分析4.1 耕地等别空间特征2014年九台市村级耕地质量等别空间分布情况如图1所示。

从空间分布上来看，饮马河和松花江沿岸平原区附近 的耕地自然等别较高，主要耕地类型为水田，具有优越的耕地 自然条件;九台市东部、南部、西南部的低山丘陵区集中分布 等别较低的耕地，耕地自然条件相对较差，且耕地类型以旱地 为主。

整体来看，九台市耕地的自然质量呈东西两侧高于中 部的空间分布特征。

其次，利用等别较高的耕地主要分布于 饮马河和松花江沿岸的平原地区，该地区拥有较高的耕地生 产投入和高水平的田间管理技术，土地经营效益高，产投比 高;东南部的低山丘陵区大量分布有低等别的耕地，该地区土 地生产投入和田间管理技术均较差；同自然等别一致，从整体 来看，利用等别呈东西两侧高于中间的空间分布特征。

经济 等别的空间分布与利用等别的空间分布类似，不再赘述，详见 图1。

图12014年九台市村级耕地质量等别空间分布4.2自相关指数分析本研究采用O p e n G e o D a软件对九台市耕地质量指数进 行局部空间自相关分析，得到图2所示的M o m n散点分布图。

其中，Mo r a n’s I值反映了以行政村为单元的局部空间自相关 的特性，提示异常值或集聚所在的区域。

M o r a n’s I指数的取 值范围为[-1，1]，即越接近1，表示正相关性越显著;而越接 近-1，则表示负相关性越显著;越接近〇，表示不存在空间聚 集性[7_8]。

图2中，自然等指数的Momn’s I为0.66，利用等指数的 Moran，s I为0.61，经济等指数的Moran，s I为0.57，可以看出 九台市耕地质量在空间分布上均表现出较为强烈的正相关 性，表明九台市耕地质量自然条件、利用水平、经济状况均具 有较大的空间关联性。

4.3局部空间自相关结果分析对村级耕地自然等指数、利用等指数、经济等指数进行局 部空间自相关分析，得到九台市耕地质量指数局部空间自相关表(表1)。

由表1可知，在95%置信度下，空间上表现为 NS(非显著）型的行政村比例为55 %左右。

由于本研究以行 政村为单元进行局部分析，这便将研究区域的地形地貌、利用 管理、人类活动、基础设施建设以及农村居民点的空间区位等 因素细碎化，在本研究单元上存在一定差异性，进而导致空间 质量相关性不显著，反向观之，行政村之间会存在一定的差异 性，差异即为合理，若大量行政村之间是相同的，在实际中反 而不合理，故即使N S型所占比例为55%，对其进行空间分析 是合理的。

图3为耕地的空间关联聚集图，与表1数据相对应，可以直观反映出相关性的空间分布状态。

自相关类型共 有5种：（1)H H型，表示质量等指数高，且被质量等指数高的 行政村包围的区域;（2)H L型，表示质量等指数高，但被质量 等指数低的行政村包围的区域；（3 )L H型，表示质量等指数 低，但被质量等指数高的行政村包围的区域；（4)L L型，表示 质量等指数低，且被质量等指数低的行政村包围的区域；（5 ) N S型，代表质量等指数不存在显著空间相关性且随机分布的 区域[9]。

表1九台市各种耕地局部空间自相关类型的行政村数量情况自相关类型自然等指数利用等指数经济等指数行政村数量(个）比例(%)行政村数量(个）比例(%)行政村数量(个）比例(%)H H型6519.706820.617522.73HL型4 1.2120.6130.91LH型0010.3010.30LL型8124.557723.337121.52 NS型18054.5518255.1518054.55总计330100.00330100.00330100.004.3.1自然等指数自相关分析结合表1、图3可以看出，域地势不平，且不具有适宜的有效土壤厚度、优良的排水条件自然等指数下的局部空间自相关分析中，正相关类型中H H、L L型的行政村数量共占44. 25% ;然而，负相关类型中有4个 行政村为H L型，没有L H型的行政村，负相关类型的行政村 占行政村总数的1.21%;N S型行政村有180个。