蔡磊 湯江龍

摘要：糧食生產(chǎn)功能區(qū)和重要農(nóng)產(chǎn)品保護(hù)區(qū)是國家保障糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給、推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的重要途徑。耕地細(xì)碎化是影響耕地有效利用的重要因素，研究縣域內(nèi)“兩區(qū)”的耕地細(xì)碎化狀況，分析其空間聚集特征，對(duì)遏制耕地細(xì)碎化水平、穩(wěn)定糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品自給水平和推進(jìn)“兩區(qū)”耕地規(guī)模化經(jīng)營管理都具有重要意義。研究從景觀生態(tài)學(xué)的角度入手，以新建區(qū)為例，借助Fragstats、SPSS和Open GeoDa等軟件，從景觀生態(tài)學(xué)的角度來選取6項(xiàng)景觀格局指標(biāo)，利用主成分分析法計(jì)算綜合景觀指數(shù)，并通過空間自相關(guān)分析，確定景觀水平的耕地聚集特征，最后提出有效的兩區(qū)管理措施建議。

關(guān)鍵詞：景觀格局;兩區(qū)劃定;空間自相關(guān);新建區(qū)

中圖分類號(hào)：S-1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20191215014

“兩區(qū)”是依據(jù)國家主體功能區(qū)規(guī)劃、土地利用總體規(guī)劃和優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域布局等規(guī)劃，以永久基本農(nóng)田為基礎(chǔ)，劃定用于確保國家糧食安全的糧食生產(chǎn)功能區(qū)和保障棉花、油料、糖料及天然橡膠等重要農(nóng)產(chǎn)品有效供給的重要農(nóng)產(chǎn)品保護(hù)區(qū)。作為糧食及農(nóng)業(yè)安全的核心防線，“兩區(qū)”承載著諸如產(chǎn)品供給、生態(tài)保育、增長收入和管理探索等功能[1]?？茖W(xué)合理地劃定 “兩區(qū)”能夠有效地落實(shí)國家糧食安全戰(zhàn)略、推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、優(yōu)化農(nóng)業(yè)區(qū)域布局以及推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)。

土地細(xì)碎化是指由于人類活動(dòng)的干擾以及地形地貌和地質(zhì)災(zāi)害等原因，所形成的耕地被分割為數(shù)量繁多、分布散亂無序且面積大小不統(tǒng)一的若干地塊[2，3]。我國土地細(xì)碎化研究在內(nèi)容上主要包括細(xì)碎化內(nèi)涵研究、細(xì)碎化影響研究、細(xì)碎化評(píng)價(jià)研究和細(xì)碎化對(duì)策研究。例如：我國學(xué)者李功奎[4]等研究得出耕地細(xì)碎化的成因主要包括自然地形地貌因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素兩方面;李賽博，徐麗萍[5]研究表明耕地細(xì)碎化對(duì)耕地利用效率具有負(fù)面影響;王山、奉公[3]提出構(gòu)建農(nóng)地細(xì)碎化整體性綜合治理模式。關(guān)于土地細(xì)碎化的研究技術(shù)方法主要包括改進(jìn)TOPSIS 法[7]、隨機(jī)前沿函數(shù) [8]、DEA模型[9]、GWR模型[10]?等方法。隨著遙感技術(shù)、地理信息科學(xué)等新興技術(shù)的發(fā)展，對(duì)細(xì)碎化程度的測度也從原來的微觀農(nóng)戶尺度逐漸的向利用遙感以及地理信息系統(tǒng)等技術(shù)的中觀尺度發(fā)展[11]。但是耕地細(xì)碎化的研究在中觀層面上研究細(xì)碎化的空間分布特征和細(xì)碎化應(yīng)用的研究較少。關(guān)于“兩區(qū)”的研究也只是探討了一些劃定過程中的方式方法問題，缺乏針對(duì)性的“兩區(qū)”耕地細(xì)碎化狀況的研究以及“兩區(qū)”后期規(guī)?；?jīng)營的改善措施研究。

土地細(xì)碎化是影響糧食產(chǎn)量的重要因素，糧食產(chǎn)量跟土地的土壤質(zhì)量以及地形地勢都具有很大的相關(guān)性，土地過于細(xì)碎化會(huì)影響耕地的高效利用，阻礙農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展與推廣，對(duì)農(nóng)村農(nóng)業(yè)的經(jīng)營集體化存在較大的不利影響[12，13]。為了更好地實(shí)施國家的糧食安全戰(zhàn)略、推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革等要求，有必要研究“兩區(qū)”的土地細(xì)碎化狀況以及空間聚集特征，減少土地細(xì)碎化狀況對(duì)“兩區(qū)”后期的規(guī)?；?jīng)營管理產(chǎn)生的影響。本研究基于景觀格局的角度分析，合理選擇景觀格局指數(shù)，運(yùn)用空間自相關(guān)分析方法，揭示新建區(qū)的土地細(xì)碎化狀況，并在此基礎(chǔ)上針對(duì)新建區(qū)的耕地細(xì)碎化特征提出有效的后期管理措施建議，以期為“兩區(qū)”劃定的后續(xù)保護(hù)及經(jīng)營管理等工作提供一些參考和借鑒。

1研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1研究區(qū)域概況

新建區(qū)地處江西省中部偏北，南昌市西北郊，贛江下游西岸，中國第一大淡水湖——鄱陽湖的南面。三面環(huán)山，一方傍水，地理坐標(biāo)為E115°31′～116°25′，N28°21′～29°10′。全區(qū)常態(tài)地貌類型以沖積平原、濱湖為主，平原占全區(qū)總面積的33.86%，水面占39.76%，丘陵占26.38%。全區(qū)轄區(qū)面積215973.00hm2，縣境狹長，東南到西北約22km，西南至東北約112km。屬亞熱帶溫暖濕潤性氣候，日照充足，雨量充沛。受季風(fēng)的影響，年降雨量分布不均，四季氣溫變化很大，呈現(xiàn)“春寒多雨、夏熱洪澇、秋涼干旱、冬冷霜雪”的氣候特點(diǎn)。

1.2數(shù)據(jù)來源與處理

本研究的數(shù)據(jù)來源于新建區(qū)農(nóng)業(yè)部門提供的“兩區(qū)”空間分布圖。研究利用ArcGIS10.2的空間分析功能對(duì)空間分布圖進(jìn)行分析，提取出新建區(qū)的“兩區(qū)”耕地分布Shape數(shù)據(jù)并柵格化。運(yùn)用Fragsta 4.2軟件對(duì)柵格數(shù)據(jù)計(jì)算新建區(qū)各項(xiàng)景觀格局指標(biāo)的數(shù)值，在此基礎(chǔ)上通過SPSS22.0軟件計(jì)算景觀格局指數(shù)的綜合主成分，得到新建區(qū)耕地細(xì)碎化的綜合景觀格局指數(shù)，最后利用OpenGeoda軟件分析新建區(qū)的耕地細(xì)碎化程度的空間聚集特征。

2研究方法

2.1景觀格局指數(shù)

景觀格局指數(shù)可以高度濃縮景觀格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置某些方面特征的定量指標(biāo)[14]。研究利用ArcGIS10.2將新建區(qū)的“兩區(qū)”空間分布圖轉(zhuǎn)化為10m×10m的柵格圖層，利用Fragsta進(jìn)行景觀格局指數(shù)分析，采用標(biāo)準(zhǔn)法，計(jì)算新建區(qū)不同景觀類型的景觀格局指數(shù)，形成景觀指數(shù)柵格圖。結(jié)合景觀生態(tài)學(xué)的相關(guān)理論，本文選取6個(gè)指數(shù)，其具體公式及含義見表1。

2.2主成分分析法

主成分分析是把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析方法。通過計(jì)算得到能代表反映原來變量的信息量的主成分因子，最終確定各景觀指數(shù)的綜合分值[15]。各主成分Yi的計(jì)算可以用旋轉(zhuǎn)載荷矩陣的數(shù)值除以主成分對(duì)應(yīng)的特征值的平方根為系數(shù)分別乘以對(duì)應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。用所選主成分的方差貢獻(xiàn)率與被解釋的總方差之比為權(quán)重，將各主成分綜合計(jì)算，得到景觀格局指數(shù)的綜合主成分得分Y，其公式如下。

Uij=aij/λi（1）

Yi=∑pj=1UijZj（2）

式中，Uij代表主成分特征向量;aij代表旋轉(zhuǎn)載荷矩陣向量;λi代表主成分的特征值;Yi代表主成分;Uij代表主成分特征向量;Zj代表標(biāo)準(zhǔn)化向量。

2.3空間自相關(guān)分析

2.3.1全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)主要用于描述整個(gè)研究區(qū)內(nèi)的地理要素屬性值之間的空間特征，可以測定出變量在空間中是否具有相關(guān)性，常用莫蘭指數(shù)進(jìn)行衡量[16-18]。全局莫蘭指數(shù)（GlobalMorans I）取值在[-1，1]之間[19]。Global Morans I的取值越接近1，表示研究區(qū)域空間正相關(guān)性越強(qiáng)。其公式如下[20]：

MoransI=n∑ni=1∑nj=1Wij（Xi-X）（Xj-X）∑ni=1∑nj=1Wij∑ni=1（Xi-X）2（3）

式中，n為空間單元個(gè)數(shù);Wij為空間權(quán)重值;Xi和Xj為空間位置的觀測值;X為空間單元的均值。

2.3.2局部空間自相關(guān)

局部空間自相關(guān)分析將數(shù)據(jù)分為 5類表示，分別為：H-H、H-L、L-H、L-L和非顯著型。H-H表示該研究單元及周圍單元的屬性值都較高;L-L表示該研究單元及周圍單元的屬性值都較低;L-H 和 H-L表示其屬性值有較強(qiáng)異質(zhì)性;非顯著型是空間呈隨機(jī)分布的區(qū)域，表示沒有通過顯著性檢驗(yàn)。局部Moran，s I系數(shù)的計(jì)算公式[21]為：

Ii=（Xi-X）S2∑jWij（Xj-X）（4）

S2=1N∑i（Xi-X）2，X=1n∑ni=1Xi（5）

式中，Xi表示景觀類型觀測值，X是變量的平均數(shù)，Wij為權(quán)重矩陣，Moran，s I系數(shù)的取值在[-1，1]之間。

3結(jié)果與分析

3.1景觀格局指數(shù)分析

分析景觀格局指數(shù)的圖表發(fā)現(xiàn)，西山鎮(zhèn)的LSI和DIVISION均達(dá)到最大值，分別為28.848、0.977，LPI值達(dá)到最小為5.438，說明西山鎮(zhèn)的斑塊形狀是所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最復(fù)雜的，斑塊被分割的程度最高，耕地形狀最不規(guī)則，耕地之間的距離也是所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最遠(yuǎn)的。溪霞鎮(zhèn)的PD值最大，MPS值最小，分別為9.313、8.839，代表溪霞鎮(zhèn)的兩區(qū)內(nèi)耕地的斑塊密度最大，平均斑塊面積最小，說明溪霞鎮(zhèn)的兩區(qū)的耕地普遍存在面積小且細(xì)碎的狀況。

此外，朱港農(nóng)場的LSI和DIVISON值最小，分別為6.640、0.735。說明朱港農(nóng)場的“兩區(qū)”內(nèi)耕地的斑塊形狀最規(guī)則，耕地之間的距離也是所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最近的。成新農(nóng)場的PD值最小，MPS值最大，分別為0.871、114.831，說明成新農(nóng)場的耕地的單個(gè)斑塊面積大且農(nóng)場的斑塊個(gè)數(shù)少且分布均衡。在景觀分析當(dāng)中，兩區(qū)地塊的景觀格局得分在連片度和形態(tài)方面越優(yōu)異，越有利于耕種的機(jī)械化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式統(tǒng)籌和管理方式統(tǒng)一。

3.2景觀格局指數(shù)的主成分分析

對(duì)新建區(qū)“兩區(qū)”的耕地細(xì)碎化景觀指標(biāo)進(jìn)行降維處理，得到景觀指數(shù)的主成分因子表（表3）、主成分分析旋轉(zhuǎn)成分矩陣（表4）和綜合主成分分值表（表5）。由表3可以看出，代表景觀格局綜合指數(shù)的第 1 主成分、第 2 主成分的特征值分別為4.024和1.243，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為87.786%>85%，可選第 1 主成分和第2 主成分來量化新建區(qū)綜合景觀格局水平。

由表5可以看出，恒湖墾殖場、朱港農(nóng)場、成新農(nóng)場、南磯鄉(xiāng)和望城鎮(zhèn)的第1主成分值為負(fù)值且較高，說明這幾個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)入選“兩區(qū)”的耕地形狀較規(guī)則且單個(gè)斑塊面積較大。石崗鎮(zhèn)、西山鎮(zhèn)、松湖鎮(zhèn)、流湖鎮(zhèn)、樵舍鎮(zhèn)和金橋鄉(xiāng)這6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)在第1主成分上的值較大，說明這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)的“兩區(qū)”耕地形狀復(fù)雜，小面積斑塊多且分布散亂。第2主成分值較大的代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)有溪霞鎮(zhèn)、石埠鎮(zhèn)和望城鎮(zhèn)，說明其斑塊密度較大，斑塊平均面積較小。從綜合景觀水平的主成分分值來看，西山鎮(zhèn)、石崗鎮(zhèn)、松湖鎮(zhèn)、金橋鄉(xiāng)和樵舍鎮(zhèn)的值比較大，其中西山鎮(zhèn)的綜合主成分值最高為2.269，景觀破碎程度最為嚴(yán)重。在平均水平以下的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要有朱港農(nóng)場、成新農(nóng)場、恒湖墾殖場、昌邑鄉(xiāng)和南磯鄉(xiāng)，其中朱港農(nóng)場最小為-2.178，所反映出來的綜合景觀水平最好，“兩區(qū)”地塊分布集中，耕地斑塊形狀最為規(guī)則。

3.3景觀特征空間自相關(guān)分析

利用 Geoda 軟件計(jì)算得到新建區(qū)Morans I的值為0.529，為正值，且檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值為4.352，P值為0.001小于0.05，表明綜合主成分的計(jì)算結(jié)果置信度高，景觀格局水平在空間上存在正相關(guān)的關(guān)系，空間集聚格局比較明顯，某個(gè)區(qū)域的景觀格局綜合值變化，其相鄰區(qū)域也呈現(xiàn)出相同的變化趨勢。

以Morans I值為基礎(chǔ)繪制空間聚類圖（圖2），可以看出新建區(qū)景觀格局水平指數(shù)的空間分異格局表現(xiàn)得較為顯著。通過檢驗(yàn)的H-H關(guān)聯(lián)型有石崗鎮(zhèn)、松湖鎮(zhèn)、流湖鎮(zhèn)和厚田鄉(xiāng)這4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，呈現(xiàn)局部高值集聚分布格局;L-L關(guān)聯(lián)型的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有鐵河鄉(xiāng)、昌邑鄉(xiāng)、南磯鄉(xiāng)、朱港農(nóng)場、成新農(nóng)場和恒湖墾殖場，屬于局部低值集聚分布格局。整體分析發(fā)現(xiàn)，新建區(qū)的景觀水平聚集特征從東北方向的L-L型過渡到中部地區(qū)的L-H型，然后到西部的H-H型，聚集特征在空間走向上的分布明顯與地形地貌相關(guān)，新建區(qū)西連西山山脈，東南北三面環(huán)水，西南丘陵、平原相間，東北為濱湖平原圩區(qū)。耕地的分布也是隨著地形地貌的走向大致分布的，在山脈和丘陵地區(qū)的耕地分散，破碎程度高。在平原和濱湖地區(qū)，耕地更易耕種，受人類活動(dòng)影響大，農(nóng)田基本上分布集中，破碎程度小，空間分布更規(guī)則。

4結(jié)論

本文基于景觀格局的角度分析新建區(qū)的“兩區(qū)”耕地細(xì)碎化狀況，運(yùn)用空間自相關(guān)分

析來揭示新建區(qū)“兩區(qū)”耕地細(xì)碎化在景觀格局上的空間聚集特征，為后期“兩區(qū)”耕地的規(guī)模化經(jīng)營、推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革等提供措施建議和參考依據(jù)。

4.1景觀格局水平特征

新建區(qū)的景觀指數(shù)表明，西山鎮(zhèn)、石崗鎮(zhèn)和松湖鎮(zhèn)的“兩區(qū)”耕地格局水平最差，最需要通過技術(shù)推廣等手段廣泛改良耕地;朱港農(nóng)場、成新農(nóng)場和恒湖墾殖場的格局水平最好，不僅是新建區(qū)的糧食儲(chǔ)備區(qū)，更是理想的“兩區(qū)”后續(xù)技術(shù)推廣和管理實(shí)踐的實(shí)驗(yàn)田。

4.2空間自相關(guān)特征

新建區(qū)的景觀格局水平的聚集特征與新建區(qū)的地形地貌密切相關(guān)，呈現(xiàn)由區(qū)內(nèi)東部的L-L型過渡到西部的H-H型。L-L型主要分布在東部的昌邑鄉(xiāng)、成新農(nóng)場、朱港農(nóng)場和恒湖墾殖場;H-H型主要分布在西南部的石崗鎮(zhèn)、松湖鎮(zhèn)、西山鎮(zhèn)和流湖鎮(zhèn)。

4.3相應(yīng)的“兩區(qū)”空間管護(hù)措施建議

“兩區(qū)”空間監(jiān)管上，建立及時(shí)的“兩區(qū)”土地細(xì)碎化監(jiān)管機(jī)制，通過衛(wèi)星遙感等信息技術(shù)支撐，在“兩區(qū)”劃定之后的精準(zhǔn)化、動(dòng)態(tài)化管理上，分片區(qū)、有針對(duì)地進(jìn)行耕地細(xì)碎化的監(jiān)測[22]?！皟蓞^(qū)”空間治理措施上，以動(dòng)態(tài)監(jiān)測為基礎(chǔ)，根據(jù)耕地細(xì)碎化程度不同的片區(qū)，采取有效地針對(duì)措施，包括土地整治和土地流轉(zhuǎn)等，來治理耕地細(xì)碎化情況[23]。

參考文獻(xiàn)

[1] 尤飛，周振亞，羅其友.建立“兩區(qū)”：構(gòu)筑糧食及農(nóng)業(yè)安全的核心防線[J].種業(yè)導(dǎo)刊，2017（03）：7-8.

[2]呂曉，黃賢金，鐘太洋，等.中國農(nóng)地細(xì)碎化問題研究進(jìn)展[J].自然資源學(xué)報(bào)，2011，4（3）：530-540.

[3]?王山，奉公.中國農(nóng)地細(xì)碎化及其整體性治理問題研究[J].云南社會(huì)科學(xué)，2016（1）：17-22.

[4]李功奎，鐘甫寧.農(nóng)地細(xì)碎化、勞動(dòng)力利用與農(nóng)民收入——基于江蘇省經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的實(shí)證研究[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2006（4）：42-48.

[5]李賽博，徐麗萍，方曼曼，等.瑪河流域耕地景觀細(xì)碎化與利用效率的關(guān)聯(lián)性探析[J].水土保持研究，2017，24（1）：311-316.

[6]文高輝，楊鋼橋，汪文雄，等.基于農(nóng)戶視角的耕地細(xì)碎化程度評(píng)價(jià)——以湖北省“江夏區(qū)—咸安區(qū)—通山縣”為例[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2016，35（9）：1129-1143.

[7]?Bouchard D，Anderson，McGuire，etl.Evaluating cost of production of mine dairy farms using an on-site interview[C].AAEA&WAEA Joint Annual Meeting，San Francisco，California，2015.

[8]?WadudA，WhiteB.Farm household efficiency in Bangladesh：a comparison of stochastic frontier and DEA methods[J].Applied Economics，2000，32（13）：1665-1673.

[9]韓逸，郭熙，江葉楓，饒磊，孫凱，李婕，王瀾珂.南方丘陵區(qū)耕地景觀生態(tài)安全影響因素及其空間差異研究[J/OL].生態(tài)學(xué)報(bào)，2019（17）：1-12.

[10]蓋樹鵬，陳松林.德化縣土地細(xì)碎化及其空間自相關(guān)性分析[J].云南地理環(huán)境研究，2018，30（04）：44-52.

[11]紀(jì)月清，王許沁，陸五一，等.農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力特征、土地細(xì)碎化與農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2016，37（5）：910-916.

[12]陳春苗，牛海鵬.耕地細(xì)碎化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響———以河南省焦作市為例[J].資源開發(fā)與市場，2012，28（1）：28-30.

[13]尹登玉，張全景，翟騰騰.基于景觀指數(shù)的耕地細(xì)碎化空間特征研究[J].國土資源情報(bào)，2017（11）：30-38.

[14]劉潔，葛志超，尚玲，張蓬濤，朱永明.基于景觀格局分析的昌黎縣基本農(nóng)田分區(qū)[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，41（10）：102-106.

[15]關(guān)小東，何建華.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本農(nóng)田劃定方法[J].自然資源學(xué)報(bào)，2016，31（6）：1061-1072.

[16]熊昌盛，韋仕川，欒喬林，等.基于Morans I分析方法的耕地質(zhì)量空間差異研究——以廣東省廣寧縣為例[J].資源科學(xué)，2014，36（10）：2066-2074.

[17]聶春祺，谷人旭，王春萌，等.城市空間自相關(guān)特征及腹地空間格局研究——以福建省為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2017，37（10）：74-81.

[18]李曉丹. 賓縣耕地細(xì)碎化評(píng)價(jià)及空間集聚特征研究[D].哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

[19]張孝宇，張安錄.武漢市耕地非農(nóng)化的空間自相關(guān)分析[J].長江流域資源與環(huán)境，2015，24（05）：781-788.

[20]馬燕飛，沙占江，郭麗紅，等.基于NDVI及DEM的青海湖北岸景觀格局空間自相關(guān)分析[J].遙感信息， 2010（6）：95-101.

[21]陳科皓.中國耕地細(xì)碎化問題研究[J].農(nóng)業(yè)科技與信息，2018（8）：40-42.

[22]李鑫，歐名豪，馬賢磊.基于景觀指數(shù)的細(xì)碎化對(duì)耕地利用效率影響研究——以揚(yáng)州市里下河區(qū)域?yàn)槔齕J].自然資源學(xué)報(bào)，2011，26（10）：1758-1767.

作者簡介：

蔡磊（1995-），男，碩士。研究方向：土地利用規(guī)劃;

湯江龍（1964-），男，博士，教授，碩士生導(dǎo)師。研究方向：土地利用規(guī)劃與土地信息系統(tǒng)研究。