向敬偉，李江風(fēng)，曾　杰（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院，武漢430074）

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鄂西貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異及其影響因素

向敬偉，李江風(fēng)※，曾杰
（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院，武漢430074）

摘要：耕地利用轉(zhuǎn)型對(duì)推動(dòng)鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展，促進(jìn)鄉(xiāng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的提高具有重要意義。為準(zhǔn)確分析鄂西貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型的空間分異特征及其影響因素，該文從空間形態(tài)和功能形態(tài)2方面測(cè)度了耕地利用轉(zhuǎn)型狀況，利用空間自相關(guān)模型分析了耕地利用轉(zhuǎn)型的空間分異特征，并利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從人口、經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3方面分析了耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素效用。結(jié)果表明：從全局空間自相關(guān)來(lái)看，鄂西16貧困縣2002-2013年耕地空間轉(zhuǎn)型具有顯著正相關(guān)效應(yīng)，其中在2002-2005年正相關(guān)效應(yīng)最強(qiáng)；而耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)出逐漸減弱的空間正相關(guān)效應(yīng)。從局部空間自相關(guān)來(lái)看，鄂西16貧困縣耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型的低-低區(qū)分布主要在鄂西北地區(qū)，高-高區(qū)和低-高區(qū)主要分布在鄂西南地區(qū)；耕地功能轉(zhuǎn)型的局部空間自相關(guān)性較低，空間異質(zhì)性不明顯，僅來(lái)鳳縣處于高-高區(qū)。在影響因素效用方面，人均固定資產(chǎn)投資和城市化率對(duì)耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型的影響效用最大，人口密度和第一產(chǎn)業(yè)占比影響效用最低；人口密度和人均固定資產(chǎn)投資對(duì)耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型的影響效用最大，城市化率、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)占比等影響因素效用較低。在影響因素的調(diào)控過(guò)程中，因素的影響效用與耕地利用轉(zhuǎn)型調(diào)控程度呈正相關(guān)，因素的影響效用越高，對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型調(diào)控力度越大。

關(guān)鍵詞：模型；土地利用；農(nóng)業(yè)；耕地利用轉(zhuǎn)型；空間分異；影響因素；鄂西貧困縣

向敬偉，李江風(fēng)，曾杰.鄂西貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異及其影響因素[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32（01）：272-279.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.038 http://www.tcsae.org

Xiang Jingwei, Li Jiangfeng, Zeng Jie.Spatial difference and its influence factors of cultivated land transition of poverty counties in west of Hubei[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering（Transactions of the CSAE）, 2016, 32（01）: 272－279.（in Chinese with English abstract）doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.038 http://www.tcsae.org

0　引言

近年來(lái)，中國(guó)城鄉(xiāng)人口流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展要素的不斷交替與重組，以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)形態(tài)和地域空間格局重構(gòu)變化，持續(xù)推動(dòng)著鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展[1]。土地作為人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要載體，轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程中暴露出來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題均可在土地利用轉(zhuǎn)型上得以反映。耕地作為鄉(xiāng)村地區(qū)重要的用地類型，耕地轉(zhuǎn)型發(fā)展無(wú)疑是鄉(xiāng)村土地利用轉(zhuǎn)型的重要部分，對(duì)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有重要的促進(jìn)作用，具有“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的地位[2]。開(kāi)展鄉(xiāng)村地區(qū)耕地利用轉(zhuǎn)型研究，對(duì)保障耕地的持續(xù)利用，推動(dòng)鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展，促進(jìn)鄉(xiāng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的持續(xù)提升具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

目前關(guān)于耕地利用轉(zhuǎn)型的研究已有較為豐富的成果。在耕地變化方面，主要研究了耕地面積變化[3]、質(zhì)量變化[4-5]、景觀格局變化[6]、開(kāi)發(fā)強(qiáng)度變化[7]、耕地非農(nóng)化變化[8]等內(nèi)容；在研究方法上，主要采取了人工智能算法[9]、空間自相關(guān)[10]、以及結(jié)合GIS和RS[3]等方法；在耕地變化與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展關(guān)系研究上，主要從建設(shè)用地占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系[11-12]、耕地與宅基地轉(zhuǎn)型耦合關(guān)系[13]、耕地變化與城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)變化的關(guān)系[14]、耕地轉(zhuǎn)型的多功能變化[15]和多功能管理[16]等方面開(kāi)展。在耕地利用轉(zhuǎn)型的影響因素研究中，較多地考慮了經(jīng)濟(jì)[17]、地形和氣候環(huán)境[18]、糧食產(chǎn)量及人口[19]、距離道路或城鎮(zhèn)的通達(dá)性[20]等對(duì)耕地?cái)?shù)量和質(zhì)量變化的影響。這些研究采用了多種方法從耕地?cái)?shù)量變化和質(zhì)量變化角度對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型進(jìn)行了有益探索，但較少對(duì)區(qū)域耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異特征及其影響因素進(jìn)行專項(xiàng)研究。而準(zhǔn)確把握耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異特征及其影響因素，不僅可為后期耕地轉(zhuǎn)型的調(diào)控方向提供指導(dǎo)，有效推動(dòng)鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設(shè)，還可為促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)參考。

鑒于此，本文以鄂西16個(gè)貧困縣2002-2013年面板數(shù)據(jù)為樣本，從空間形態(tài)和功能形態(tài)兩方面對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型進(jìn)行測(cè)度，利用空間自相關(guān)模型分析其空間分異格局，并利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從人口、經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3方面測(cè)度耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素效用。以期明確鄂西16個(gè)貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型情況及其影響因素效用，為后期發(fā)展提供調(diào)控導(dǎo)向，為鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型和社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1　研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1研究區(qū)概況

鄂西貧困縣包括16縣市：鄖縣、鄖西縣、竹山縣、竹溪縣、房縣、丹江口市、秭歸縣、長(zhǎng)陽(yáng)縣、恩施市、利川市、建始縣、巴東縣、宣恩縣、咸豐縣、來(lái)鳳縣、鶴峰縣。該區(qū)域主要為山區(qū)及崗地丘陵區(qū)，經(jīng)濟(jì)來(lái)源主要以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，近3年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值占GDP的均值接近50%，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后。近年來(lái)，隨著年輕勞動(dòng)力的大量涌出，農(nóng)用地荒廢，耕地質(zhì)量下滑，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力出現(xiàn)降低態(tài)勢(shì)。為保障區(qū)域耕地有效利用，促進(jìn)城鎮(zhèn)化和城鄉(xiāng)一體化的有效推進(jìn)，并推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，開(kāi)展該地區(qū)耕地利用轉(zhuǎn)型測(cè)度并分析其空間分異的影響因素顯得十分必要。

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源

研究數(shù)據(jù)主要涉及各縣市2002-2013年耕地面積、國(guó)民生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)總值、第二產(chǎn)業(yè)總值、第三產(chǎn)業(yè)總值、人口總數(shù)、城鎮(zhèn)人口數(shù)、鄉(xiāng)村人口數(shù)、土地總面積、社會(huì)資產(chǎn)固定投資額等。其中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)量以糧食、油料、棉花3者總產(chǎn)量表征，國(guó)民生產(chǎn)總值和社會(huì)資產(chǎn)固定投資額以2002年為基期年，利用可比價(jià)格計(jì)算得出。數(shù)據(jù)均來(lái)源于2003-2014年《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)縣（市）經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于各統(tǒng)計(jì)口徑的量綱不一致，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)各原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2　研究方法

2.1耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異測(cè)度

2.1.1耕地利用轉(zhuǎn)型度測(cè)度

由于土地利用轉(zhuǎn)型可以理解為土地利用在形態(tài)上的變化，同理，耕地利用轉(zhuǎn)型也可以理解為耕地利用在形態(tài)上的變化，而耕地形態(tài)又可分為空間形態(tài)和功能形態(tài)2方面[21]，因此本文從空間形態(tài)轉(zhuǎn)型和功能形態(tài)轉(zhuǎn)型2個(gè)方面來(lái)測(cè)度耕地利用轉(zhuǎn)型狀況。

耕地的空間形態(tài)變化可分為數(shù)量變化和格局變化2方面。一方面，耕地?cái)?shù)量是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素之一，數(shù)量的多少直接影響到農(nóng)業(yè)產(chǎn)量；另一方面，耕地格局變化可體現(xiàn)在經(jīng)營(yíng)格局和景觀格局[21]，其中景觀格局主要體現(xiàn)耕地斑塊或密度的變化，而耕地經(jīng)營(yíng)格局體現(xiàn)為耕地利用者經(jīng)營(yíng)耕地地塊的集中程度，更多的考慮了人的因素，更適宜從人類需求角度分析格局變化。因此選用耕地經(jīng)營(yíng)格局來(lái)衡量耕地空間形態(tài)變化（STC，space transition of cultivated land），既考慮了人的因素，又可體現(xiàn)數(shù)量的變化性。具體測(cè)度上，利用鄉(xiāng)村人均耕地面積進(jìn)行衡量。

耕地功能形態(tài)可表示為耕地生產(chǎn)能力變化，也可理解為耕地地力變化?！陡氐亓φ{(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)程》認(rèn)為耕地質(zhì)量包括耕地地力和土壤環(huán)境質(zhì)量2個(gè)方面[22]。事實(shí)上，土壤環(huán)境作為耕地生產(chǎn)的基本要素，其質(zhì)量變化對(duì)耕地生產(chǎn)力有著重要影響，耕地質(zhì)量在耕地地力上得以體現(xiàn)，因此可將耕地地力看成是耕地功能形態(tài)變化的一個(gè)集中表現(xiàn)。具體測(cè)度上，利用單位耕地面積農(nóng)作物產(chǎn)量來(lái)衡量耕地功能形態(tài)變化（FTC，function transition of cultivated land）。

2.1.2耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異測(cè)度

耕地利用轉(zhuǎn)型的時(shí)空分異格局表現(xiàn)為時(shí)空分布的集聚性和相關(guān)性等，可利用全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)分析[23]進(jìn)行測(cè)度。其中全局空間自相關(guān)用來(lái)驗(yàn)證區(qū)域的空間模式和度量屬性值在整個(gè)區(qū)域空間的分布態(tài)勢(shì)，常用Moran′s I指數(shù)來(lái)測(cè)度，公式如下：

式中xi，xj為空間單元耕地轉(zhuǎn)型觀測(cè)值，即耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型和耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型；x-為xi的平均值；Wij為空間單元i與空間單元j的空間權(quán)重鄰接矩陣（i，j=1，2，3，…，n）。全局Moran′s I取值一般在[-1，1]之間，大于0表示正相關(guān)，空間分布相對(duì)集聚，小于0表示負(fù)相關(guān)，空間分布相對(duì)分散，等于0表示不存在空間自相關(guān)，常用P值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

除全局空間自相關(guān)外，為揭示空間單元與其鄰近空間單元屬性值之間的相關(guān)性，檢查數(shù)據(jù)的異質(zhì)性，還需利用局部空間自相關(guān)（Local Moran′s I）進(jìn)行分析，計(jì)算公式為：

根據(jù)Local Moran′s I指數(shù)，計(jì)算結(jié)果中High-High （Low-Low）表示空間差異較小，且與周圍縣市的屬性值均較高（較低）；Low-High（High-Low）表示空間差異大，研究單元屬性值較低（較高）而周邊縣市較高（較低）。

2.2耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素測(cè)度

2.2.1影響因素識(shí)別

探討耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素對(duì)指導(dǎo)耕地利用轉(zhuǎn)型具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。本文從人口、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3方面來(lái)分析耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素。

首先，由于中國(guó)人多地少的特殊情況，人地矛盾一直是比較突出的問(wèn)題。耕地作為重要的地類之一，對(duì)其實(shí)行集約節(jié)約利用和轉(zhuǎn)型發(fā)展也是緩解人地矛盾的一個(gè)重要手段。人類作為耕地利用的直接參與者，對(duì)耕地功能形態(tài)變化和空間形態(tài)變化有著直接影響，而且耕地利用的最終服務(wù)對(duì)象也是人類，因此人口因素是影響耕地利用轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要因素。本文選用人口密度和城鎮(zhèn)化水平2項(xiàng)指標(biāo)來(lái)衡量人口因素對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響。

其次，耕地利用轉(zhuǎn)型作為鄉(xiāng)村地區(qū)土地利用轉(zhuǎn)型的重要組成部分，通常也與區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段相對(duì)應(yīng)[2]，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出的經(jīng)濟(jì)形態(tài)或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化推動(dòng)著耕地利用轉(zhuǎn)型，而耕地利用轉(zhuǎn)型通過(guò)改變耕地質(zhì)量或數(shù)量又反過(guò)來(lái)影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，兩者有著較強(qiáng)的相互影響作用。因此，經(jīng)濟(jì)因素也是影響耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的重要因素，本文選用人均GDP、地均GDP、人均固定資產(chǎn)投資3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行衡量。

再次，對(duì)于鄂西貧困縣來(lái)說(shuō)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)值在國(guó)民生產(chǎn)總值中占有相當(dāng)大比重，目前仍維持在50%左右。近年來(lái)，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，以及鄂西生態(tài)文化旅游圈建設(shè)的有效實(shí)施，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正逐步發(fā)生改變，二三產(chǎn)業(yè)的比重逐漸加大，在影響著耕地利用的效益的同時(shí)，也促使著耕地利用向更適宜的方向轉(zhuǎn)型，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是影響耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的重要因素。本文采用第一產(chǎn)值比重、二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比2項(xiàng)指標(biāo)測(cè)度。2.2.2影響因素的效用測(cè)度

本文選用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN，radial basis function neural networks）進(jìn)行影響因素的效用測(cè)度。RBFNN具有輸入層、隱含層和輸出層3層結(jié)構(gòu)[24]，運(yùn)行時(shí)先由輸入層節(jié)點(diǎn)傳遞輸入信號(hào)到隱含層，再由隱含層傳遞到輸出層，可以看成是將原始的非線性可分的特征空間，通過(guò)合理變換到另一線性可分的高維空間，從而實(shí)現(xiàn)非線性輸入空間向線性輸入空間隱射的目的，據(jù)此可模擬出輸入層影響輸出層的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，影響過(guò)程更為清晰，且有明確的目標(biāo)導(dǎo)向。依據(jù)上述原理，將各影響因子作為輸入層，將耕地空間轉(zhuǎn)型和功能轉(zhuǎn)型的評(píng)價(jià)指數(shù)作為目標(biāo)層，可分析出各影響因素對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型的影響效用。具體運(yùn)算中利用K-均值聚類方法求取基函數(shù)中心ci（i=1，2，…，h），選用高斯函數(shù)作為徑向基函數(shù)：

此時(shí)方差可由下式求解：

式中cmax表示所選取中心之間的最大距離；θp（p=1，2，…，P）為輸入樣本的各個(gè)聚類集合；h為訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)；xp為訓(xùn)練樣本集合。測(cè)度隱含層至輸出層之間神經(jīng)元的連接權(quán)值可以用最小二乘法計(jì)算，公式如下：

3　結(jié)果及分析

3.1耕地利用轉(zhuǎn)型全局空間自相關(guān)特征

利用GeoDa軟件，構(gòu)建鄰接權(quán)重矩陣，從耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型和功能形態(tài)轉(zhuǎn)型2方面計(jì)算出耕地利用轉(zhuǎn)型的全局空間自相關(guān)系數(shù)（表1）。

分析發(fā)現(xiàn)耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型（FTC，function transition of cultivated land）在2002-2005、2010-2013以及2002-2013時(shí)段通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明存在明顯的空間正相關(guān)效應(yīng)，其中2002-2005年正相關(guān)性最強(qiáng)，Moran′s I指數(shù)達(dá)0.5900，表明此時(shí)段耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型的空間集聚性最明顯，2010-2013年Moran′s I指數(shù)略有降低，表明其空間集聚性相對(duì)稍弱。整體上，2002-2013年間耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型存在明顯的正相關(guān)效應(yīng)，表明研究時(shí)段內(nèi)空間分布集聚性較為明顯。這可能是由于近年來(lái)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，耕地生產(chǎn)技術(shù)的得到明顯發(fā)展，推動(dòng)了耕地生產(chǎn)力提高，促進(jìn)了耕地功能的整體提升。

表1　耕地利用轉(zhuǎn)型全局自相關(guān)系數(shù)Table 1 Moran′s I of cultivated land use transition

耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型（STC，space transition of cultivated land）在2002-2005、2006-2009以及2002-2013年間均存在顯著的正相關(guān)效應(yīng)，表明這3個(gè)時(shí)段內(nèi)鄂西貧困縣的耕地空間轉(zhuǎn)型的空間分布并非表現(xiàn)出完全隨機(jī)性，而是表現(xiàn)出一定的空間聚集。但這種正相關(guān)效應(yīng)有逐漸減弱趨勢(shì)，雖然近年來(lái)國(guó)家“18億畝耕地紅線”和耕地“占補(bǔ)平衡”等計(jì)劃不斷實(shí)施，但由于城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程中引起的城鄉(xiāng)人口大量流動(dòng)，耕地的部分流失，引起人均耕地面積集聚性逐漸減弱。

另外，2006-2009年耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型和2010-2013年的耕地空間形態(tài)的全局自相關(guān)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。究其原因，2006-2009年集聚性下降可能是由于本世紀(jì)初大范圍的進(jìn)城務(wù)工潮，引起鄂西貧困縣人口流動(dòng)較大，導(dǎo)致部分耕地面積荒廢，生產(chǎn)能力下降從而引起耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型降低。2010-2013年可能與“占補(bǔ)平衡”實(shí)施成效顯現(xiàn)，促進(jìn)了耕地的有效流轉(zhuǎn)，致使空間集聚性改變有關(guān)。

3.2耕地利用轉(zhuǎn)型局部空間自相關(guān)特征

本文將2002-2013年耕地利用轉(zhuǎn)型劃分為2002-2005、2006-2009和2010-2013共3個(gè)時(shí)段，分別從耕地空間轉(zhuǎn)型和功能轉(zhuǎn)型兩方面進(jìn)行耕地利用轉(zhuǎn)型的局部空間自相關(guān)分析。在Z檢驗(yàn)（P=0.05）的基礎(chǔ)上，利用ARCGIS繪制出各年份轉(zhuǎn)型指數(shù)的LISA聚集圖如圖1所示。

耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型（FTC）整體上的局部空間自相關(guān)性較低，在3個(gè)時(shí)段內(nèi)呈現(xiàn)出的空間異質(zhì)性不明顯。2002-2005年時(shí)段內(nèi)僅丹江口市呈現(xiàn)出低-低狀態(tài)，2010-2013年時(shí)段內(nèi)僅利川市處于低-高狀態(tài)，而2006-2009時(shí)段內(nèi)所有縣市耕地功能轉(zhuǎn)型情況均不顯著?？傮w上僅來(lái)鳳縣處于高-高區(qū)，表明其耕地功能轉(zhuǎn)型情況與周邊縣市均較好。分析發(fā)現(xiàn)，來(lái)鳳縣地處鄂西南咽喉，近年來(lái)以“首屆中國(guó)藤茶文化節(jié)”為契機(jī)，開(kāi)展特色基地建設(shè)，不斷引進(jìn)農(nóng)產(chǎn)企業(yè)，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量快速上升，從而推動(dòng)了耕地功能形態(tài)的快速轉(zhuǎn)型。而其他縣市由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)類別、地形地貌等特征較為相似，相關(guān)性并不顯著。

2002-2005年在耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型（STC）方面，鶴峰縣處于高-高（High-High）區(qū)，表明鶴峰縣與周邊縣市耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型情況均較好；房縣處于高-低（High-Low）區(qū)，表明房縣耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型情況比周邊區(qū)域要高；鄖縣處于低-低（Low-Low）區(qū)，表明鄖縣與周邊縣市耕地空間轉(zhuǎn)型度均較低。2006-2009年間，秭歸縣處于低-高（Low-High）區(qū)，表明秭歸縣比周邊縣市耕地空間轉(zhuǎn)型情況較差；而鄖縣與丹江口市處于低-低區(qū)，表明其與周邊縣市的耕地空間轉(zhuǎn)型情況均較差。而在2010-2013年間，僅鄖縣耕地空間轉(zhuǎn)型情況與周邊縣市均較差?？傮w來(lái)看，鄂西南耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型值（0.919）優(yōu)于鄂西北（0.804）地區(qū)，低-低區(qū)集中分布在鄂西北地區(qū)，包含鄖縣和房縣兩縣，占總數(shù)的12.5%，其與周邊耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型情況均較差。而高-高區(qū)和低-高區(qū)呈現(xiàn)零星分布，分別僅有鶴峰縣和秭歸縣一個(gè)，占總數(shù)的6.25%。分析發(fā)現(xiàn)，秭歸縣為三峽移民縣城，人員流動(dòng)較大且由于三峽大壩的建成耕地?cái)?shù)量相對(duì)減少，由此引起鄉(xiāng)村人均耕地面積減少，導(dǎo)致耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型度比周邊縣市相對(duì)較低。鶴峰縣所屬的鄂西南地區(qū)地處武陵山區(qū)，地形地貌對(duì)耕地利用的限制相對(duì)嚴(yán)重，且不利于建設(shè)用地占用，耕地面積變化相對(duì)穩(wěn)定，加之近年來(lái)農(nóng)村人口的外流，導(dǎo)致農(nóng)村人均耕地面積增加，使得耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型程度較大。丹江口市作為國(guó)家南水北調(diào)工程的重要水源地，近年來(lái)對(duì)耕地?cái)?shù)量的調(diào)整變化并不明顯。

圖1　鄂西貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型LISA聚集圖Fig.1 LISA aggregation map of cultivated land use transformation in poor counties in west of Hubei

3.3耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素

本文利用DPS軟件進(jìn)行RBFNN建模來(lái)分析鄂西16貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響因素效用。以鄂西16縣市2002-2013年7種評(píng)價(jià)因子的原始功效值作為輸入層，即輸入層節(jié)點(diǎn)為7；以各年度的耕地利用空間形態(tài)轉(zhuǎn)型和功能形態(tài)轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)值為輸出層，即網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為2。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式[25]確定：N=√ n+m +a，其中N為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，取整數(shù)；n為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；m為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；a為1～10之間的常數(shù)，然后通過(guò)試算選定誤差最小的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為6。計(jì)算時(shí)訓(xùn)練速率取0.45，加權(quán)種子數(shù)取2，訓(xùn)練控制過(guò)程中迭代次數(shù)取100次。計(jì)算結(jié)果如表2所示，可以看出對(duì)各縣市影響因素測(cè)度的模型精度都在0.95以上，平均擬合度達(dá)到0.971，擬合度較好，可有效反映出實(shí)際情況。

從表2看出，不同影響因子在不同目標(biāo)導(dǎo)向下的影響效用不同。總體來(lái)看，在耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型方面，鄂西16貧困縣人均固定資產(chǎn)投資和城市化率占據(jù)前兩位，表明近年來(lái)城鄉(xiāng)一體化快速發(fā)展帶動(dòng)的人均固定資產(chǎn)投資和城市化率的提高，以及引起建設(shè)用地占用耕地和鄉(xiāng)村人口的減少等情況，推動(dòng)了耕地空間形態(tài)的快速轉(zhuǎn)型。而人口密度和第一產(chǎn)業(yè)占比影響效用最低，一方面，第一產(chǎn)業(yè)占比反映出了第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)，目前城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程的加快促使經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型，第一產(chǎn)業(yè)雖占主導(dǎo)地位，但比重呈降低態(tài)勢(shì)，對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型影響效用也呈減弱態(tài)勢(shì)；另一方面，人口密度反映出了人口的集聚程度，而人口集聚程度對(duì)人均耕地的影響效用并不明顯。

表2　各指標(biāo)對(duì)各貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型空間分異的影響系數(shù)Tab.2 Impact factors of different indexes on spatial heterogeneity of cultivated land transition of 16 poverty counties

在耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型方面，人口密度和人均固定資產(chǎn)投資占據(jù)前2位。分析發(fā)現(xiàn)，耕地功能變化需要人類的直接參與，因此人口密度因素對(duì)其有直接影響，而全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增加推動(dòng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)投資的增加，為耕地功能形態(tài)變化提供了良好的基礎(chǔ)條件，可有效推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升。城市化率、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)占比等因素對(duì)耕地功能轉(zhuǎn)型的影響效用一般，雖然經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和耕地功能變化存在較強(qiáng)相互影響關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)的產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)耕地質(zhì)量有一定提升，但由于山區(qū)地形地貌的限制，一定程度上阻礙了經(jīng)濟(jì)對(duì)耕地質(zhì)量提升的進(jìn)一步發(fā)展，因此對(duì)耕地功能轉(zhuǎn)型的影響相對(duì)不明顯。

對(duì)比各縣市的情況來(lái)看，各影響因素對(duì)不同的縣市也有著不同的影響效用。在耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型方面，人口密度對(duì)竹山縣和來(lái)鳳縣的影響效用最大，對(duì)秭歸和長(zhǎng)陽(yáng)地區(qū)的影響效用最小。城市化率對(duì)咸豐、利川和長(zhǎng)陽(yáng)3縣市的影響作用最大，而對(duì)房縣和鶴峰縣相對(duì)較低。人均GDP、地均GDP和人均固定資產(chǎn)投資3項(xiàng)因素的影響效用具有較強(qiáng)的同步性，均是對(duì)鶴峰、咸豐、利川和長(zhǎng)陽(yáng)四縣市的影響效用較大，而對(duì)鄂西北地區(qū)的鄖縣、竹山縣和竹溪縣的影響效用較小。第一產(chǎn)業(yè)占比對(duì)來(lái)鳳縣影響效用最大，其次是丹江口、宣恩、建始等縣市，影響效用最低的是鄂西北地區(qū)的鄖縣、鄖西和竹山等縣市。二三產(chǎn)業(yè)比值對(duì)鄖縣、恩施市、建始縣和巴東縣的影響效用具有較大優(yōu)勢(shì)，而對(duì)長(zhǎng)陽(yáng)、利川和宣恩等縣市的影響效用較小。

在耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型方面，人口密度的影響效用較大的縣市有宣恩縣、長(zhǎng)陽(yáng)縣和來(lái)鳳縣，影響效用較低的有咸豐縣和鄖縣。城市化率對(duì)咸豐、利川兩縣市影響效用較大，對(duì)房縣、建始縣和鶴峰縣影響效用較小。人均GDP、地均GDP和人均固定資產(chǎn)投資三項(xiàng)因素對(duì)各縣市的耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型的影響效用也具有較強(qiáng)的同步性，均是對(duì)鶴峰縣和咸豐縣影響效用較高，對(duì)來(lái)鳳、宣恩和竹溪等地區(qū)的影響效用較低。第一產(chǎn)業(yè)占比對(duì)恩施市和來(lái)鳳縣耕地功能轉(zhuǎn)型的影響作用較大，而對(duì)鄖縣和鄖西縣的影響作用較小。二三產(chǎn)業(yè)比值對(duì)鄖縣影響效用最高，其次是房縣和丹江口市，而對(duì)宣恩、咸豐和鶴峰等縣市影響作用較低。

4　討論

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法揭示了各影響因素對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型的影響效用，可為后期鄂西貧困縣耕地轉(zhuǎn)型發(fā)展提供科學(xué)參考。這種影響因素效用反映了在轉(zhuǎn)型發(fā)展過(guò)程中所表現(xiàn)出的調(diào)控彈性，彈性越強(qiáng)，對(duì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的適應(yīng)能力越高，因此在不同的發(fā)展目標(biāo)下各影響因素效用會(huì)出現(xiàn)差異。這種差異體現(xiàn)了對(duì)耕地利用空間形態(tài)轉(zhuǎn)型和功能形態(tài)轉(zhuǎn)型進(jìn)行調(diào)整的驅(qū)動(dòng)力的不同，在耕地利用轉(zhuǎn)型發(fā)展過(guò)程中，因素的影響效用越大，在調(diào)控中對(duì)轉(zhuǎn)型目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)程度越大，即影響效用與調(diào)控力變化呈正相關(guān)。因此需根據(jù)各因素影響效用的高低對(duì)具體縣市采取不同的應(yīng)對(duì)策略。依據(jù)前文分析，在耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型方面，鄖縣需加強(qiáng)第二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)力度，提高第二產(chǎn)業(yè)比重，促進(jìn)耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型；竹山縣應(yīng)通過(guò)提高人口數(shù)量、增加人口的集聚性來(lái)調(diào)整，來(lái)鳳縣應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)人口密度和第一產(chǎn)業(yè)占比的影響等。在耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型方面，鶴峰縣和咸豐縣可通過(guò)經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的提高來(lái)促進(jìn)耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型的改善，恩施市仍可通過(guò)提高第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值來(lái)促進(jìn)耕地功能的提升。而不論是在耕地功能形態(tài)還是空間形態(tài)轉(zhuǎn)型，來(lái)鳳縣都可通過(guò)提高人口集聚性和加大第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展力度來(lái)促進(jìn)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

從現(xiàn)有測(cè)度影響因素的研究方法來(lái)看，主要從客觀和主觀兩方面進(jìn)行，大多采用傳統(tǒng)的層次分析法、專家打分法、熵值法等方法進(jìn)行，雖考慮了多種主客觀因素的影響，但忽略了原始指標(biāo)因子與評(píng)價(jià)結(jié)果之間的內(nèi)在聯(lián)系以及評(píng)價(jià)目標(biāo)的導(dǎo)向作用。本文利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的特點(diǎn)，在知曉輸出層和輸出層的原始值情況下，依據(jù)兩者間的映射關(guān)系，模擬指標(biāo)因子影響耕地利用轉(zhuǎn)型的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，計(jì)算出在功能形態(tài)轉(zhuǎn)型和空間形態(tài)轉(zhuǎn)型等不同目標(biāo)導(dǎo)向下的因子影響能力，以此來(lái)闡明影響因子的效用。比較來(lái)看，利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的影響因素效用，不僅考慮了指標(biāo)因子的原始功效，還考慮了指標(biāo)因子影響耕地轉(zhuǎn)型的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系和目標(biāo)導(dǎo)向性，分析的因素更為全面，結(jié)果更為可靠。

由于耕地利用轉(zhuǎn)型主要體現(xiàn)在耕地形態(tài)變化上，主要包括功能形態(tài)和空間形態(tài)兩方面。本文基于這兩方面對(duì)鄂西16貧困縣耕地利用轉(zhuǎn)型進(jìn)行了測(cè)度，選用的指標(biāo)為鄉(xiāng)村人均耕地面積和單位耕地農(nóng)作物產(chǎn)量?jī)身?xiàng)指標(biāo)，納入了人的影響因素并考慮了耕地質(zhì)量稟賦，從形態(tài)變化視角對(duì)耕地利用變化的相關(guān)研究提供一種參考。然而，空間景觀格局變化作為空間形態(tài)變化的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容，對(duì)耕地空間形態(tài)變化有重要影響，由于數(shù)據(jù)的限制，本文僅利用人均耕地面積變化這一單一指標(biāo)來(lái)測(cè)度耕地轉(zhuǎn)型情況，后期還應(yīng)結(jié)合景觀格局變化來(lái)研究耕地空間轉(zhuǎn)型情況，豐富形態(tài)視角下的耕地轉(zhuǎn)型研究。

5　結(jié)論

本文從空間形態(tài)和功能形態(tài)兩方面對(duì)鄂西貧困縣2002-2013年耕地利用轉(zhuǎn)型進(jìn)行了測(cè)度，利用空間自相關(guān)分析法分析了其空間分異特征，并利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析了人口、經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3個(gè)方面影響因素的效應(yīng)，得出如下結(jié)論：

1）從全局空間自相關(guān)來(lái)看，鄂西16貧困縣2002-2013年耕地空間轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)效應(yīng)，存在一定的空間集聚性，其中在2002-2005年空間正相關(guān)效應(yīng)最強(qiáng)。耕地功能形態(tài)轉(zhuǎn)型也呈現(xiàn)出較明顯的空間正相關(guān)效應(yīng)，但這種效應(yīng)呈現(xiàn)出逐漸減弱的趨勢(shì)。

2）從局部空間自相關(guān)來(lái)看，鄂西16貧困縣在耕地空間轉(zhuǎn)型上低-低區(qū)分布在鄂西北地區(qū)，耕地空間形態(tài)狀態(tài)較差，高-高區(qū)和低-高區(qū)分布在鄂西南地區(qū)。耕地功能轉(zhuǎn)型的局部空間自相關(guān)性較低，空間異質(zhì)性不明顯，僅來(lái)鳳縣處于高-高區(qū)。

3）影響因素的效用上，在耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)型方面的人均固定資產(chǎn)投資和城市化率影響效用較大，而人口密度和第一產(chǎn)業(yè)占比影響效用較低。在耕地的功能形態(tài)轉(zhuǎn)型方面的人口密度和人均固定資產(chǎn)投資影響效用較強(qiáng)，而城市化率、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)占比等影響因素效用較低。

4）在不同的目標(biāo)導(dǎo)向下，各影響因素的效用不同，這種差異體現(xiàn)了影響因子對(duì)耕地利用空間形態(tài)轉(zhuǎn)型和功能形態(tài)轉(zhuǎn)型進(jìn)行調(diào)整的驅(qū)動(dòng)力的不同。在耕地利用轉(zhuǎn)型發(fā)展過(guò)程中，影響系數(shù)的大小與轉(zhuǎn)型發(fā)展的調(diào)控程度呈正相關(guān)，因子的影響效用越大，在調(diào)控中對(duì)轉(zhuǎn)型目標(biāo)的調(diào)控程度越大，因子影響效用越小，對(duì)轉(zhuǎn)型目標(biāo)的調(diào)控程度也就越小。因此需針對(duì)各因素不同的影響效用采取不同的策略，以達(dá)到對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型的最優(yōu)調(diào)控。

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·農(nóng)產(chǎn)品加工工程·

Spatial difference and its influence factors of cultivated land transition of poverty counties in west of Hubei

Xiang Jingwei, Li Jiangfeng※, Zeng Jie
（School of Public Administration, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China）

Abstract:With the rapid development of industrialization and urbanization, many problems around cultivated land such as illegal occupation and non -agriculture use come into being, leading to the contradiction between human beings and cultivated land, which finally promotes the cultivated land use transition.It is of great significance to carry out the research on the transition of cultivated land use in the rural areas for the transition of rural areas and social-economic development.In order to analyze the spatial difference and its influence factors of cultivated land transition of poverty counties in west of Hubei Province, this paper measures the transition of cultivated land use from 2 aspects: spatial form and function form.It analyzes the spatial distribution characteristics of the spatial autocorrelation model, and discusses the effect of the factors from 3 perspectives: population, economy and industrial structure by the radial basis function neural networks（RBFNN）model.The results show that: from the perspective of global spatial autocorrelation, the spatial transition of cultivated land in the 16 poverty counties in the west of Hubei Province from 2002 to 2013 has a clear positive correlation effect, which is the strongest from 2002 to 2005, and there is a certain spatial clustering.Also the function of cultivated land transition has a clear positive correlation effect.However, the influence is gradually weakened.From the perspective of local spatial autocorrelation, the low-low regions of cultivated land are mainly distributed in the northwest of Hubei, and high-high and low-high regions are distributed in the southwest of Hubei.The local spatial correlation of function transition of cultivated land is in a lower situation.The spatial heterogeneity is not obvious, and only Laifeng is in high-high areas.In terms of the influence factors of spatial difference of cultivated land use transition, the investment and urbanization rate have a greater impact, while the effects of the population density and the first industry are less.For the utility of functional transition, the influences of population density and per capita fixed -asset investment have the strongest effect, while the effects of urbanization rate, per capita GDP（gross domestic product）and the first industry are comparatively lower.It can be seen that the impacts of different factors vary a lot for different objectives, which reflects that influence factors have different driving forces for space transition and function transition of cultivated land.In the process of the transition and development of cultivated land use, there is a positive correlation between influence factors and their driving forces.Therefore, it is necessary to adopt different strategies according to the driving force of different factors, in order to achieve the optimal solution of cultivated land use transition.Above all, the spatial autocorrelation model can be used in analyzing the spatial autocorrelation effectively for cultivated land use transition in poverty counties in western Hubei.The RBFNN model can measure the influence factors' driving forces in the target of space transition and function transition of cultivated land effectively, which takes into account both original effect of influence factors and internal structure of cultivated land use transition affected by influence factors, carries out more comprehensive analysis, and provides a scientific reference for relevant research.

Keywords:models；land use; agriculture; cultivated land use transition; spatial difference; influence factors; the poverty counties in west of Hubei Province

通信作者：※李江風(fēng)（1957-），男，湖北武漢人，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橥恋乩靡?guī)劃、國(guó)土資源調(diào)查評(píng)價(jià)及地質(zhì)公園規(guī)劃。武漢中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院，430074。Email：jfli0524@163.com

作者簡(jiǎn)介：向敬偉（1987-），男，湖北宜昌人，博士生，主要研究方向?yàn)橥恋乩靡?guī)劃和國(guó)土資源調(diào)查與評(píng)價(jià)。武漢中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院，430074。Email：xjingwei@126.com

基金項(xiàng)目：國(guó)家公益性行業(yè)科研專項(xiàng)“土地利用轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)社會(huì)效應(yīng)評(píng)價(jià)關(guān)鍵技術(shù)集成研究”（201511004-4）；湖北省國(guó)土資源科技項(xiàng)目“湖北省土地利用可持續(xù)性評(píng)價(jià)及時(shí)空格局演變研究”（ETZ2015A07）。

收稿日期：2015-09-05

修訂日期：2015-11-17

中圖分類號(hào)：F301.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-6819（2016）-01-0272-08

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.01.038