張晶晶，丁永軍

（1.蘭州城市學(xué)院電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2.西北師范大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070）

甘肅省地處我國西北內(nèi)陸，自然環(huán)境脆弱，脫貧攻堅難度大、任務(wù)重，截至2019 年7 月，全省尚有38 個貧困縣，111 萬農(nóng)村貧困人口[1]。因此，探究甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值主要影響因素是非常必要的。

近年來，研究學(xué)者對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其影響因素進(jìn)行了深入研究。何博汶等[2]研究表明自然稟賦、經(jīng)濟發(fā)展、社會民生、人力資源和交通區(qū)位是影響甘肅農(nóng)村空間貧困地域分異的主要因素。熊鷹等[3]研究表明化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜使用量，糧食播種占比，人口密度等因素對四川省環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著的影響效應(yīng)。連旭[4]研究表明新疆農(nóng)業(yè)發(fā)展呈北高南低，兩極分化的空間特征，發(fā)展水平相似的縣域呈集聚分布態(tài)勢。石憶邵等[5]應(yīng)用General G指數(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率空間格局進(jìn)行分析，分析指出農(nóng)業(yè)科技化、合作化、老齡化是影響上海郊區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的主要因素。陳江濤[6]分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)建設(shè)、農(nóng)業(yè)投入等因素對我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化分布格局的影響。但對甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值時空格局的研究仍不系統(tǒng)，主要表現(xiàn)為：①在縣域尺度下對全省范圍的研究較為少見，例如劉洋、王婭等[7，8]僅將研究區(qū)域局限于河西走廊或甘肅東部。②多以農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒作為數(shù)據(jù)來源，而兼顧氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)的研究較為少見[9，10]。因此，本研究綜合氣象信息、地形數(shù)據(jù)、統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)值評價指標(biāo)體系，借助主成分分析、GWR 回歸模型，分析了甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值主要影響因素的空間分布規(guī)律。

1 研究區(qū)概況

甘肅省介于32°11’～42°57’N 和92°13’～108°46’E之間，東西最大橫距1655 km，南北最大橫距約530 km，分布有山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁等多種地形地貌。2017 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值1068 億元，耕地總面積537.22 萬hm2，農(nóng)村從業(yè)人員1131.37 萬人，農(nóng)業(yè)機械投入2018.59 萬kW，年平均氣溫9.0°C，年均降水量450.3mm，平均坡度8.26°。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)源于甘肅年鑒數(shù)據(jù)（http://tjj.gansu.gov.cn/）。歷史氣象數(shù)據(jù)源于后知氣象（http://hz.zc12369.com/home/）。DEM 高程數(shù)據(jù)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http://www.gscloud.cn/）。

2.2 研究方法

2.2.1 評價指標(biāo)

文章從人力資源、投入要素、土地資源、自然稟賦等4 個方面構(gòu)建甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值評價指標(biāo)體系，其中共包含14 個評價指標(biāo)，見表1。

表1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值評價指標(biāo)體系

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

應(yīng)用極差法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同量綱和數(shù)量級對模型構(gòu)建的不利影響。

2.2.3 空間插值

歷史氣象數(shù)據(jù)源于后知氣象，包括年最低溫度、年最高溫度、年平均溫度、年平均濕度、年平均風(fēng)速、年平均總降水量等6 個氣象特征，又考慮到在甘肅范圍該網(wǎng)站只提供14 個地級市的氣象數(shù)據(jù)，因此又從甘肅周邊查詢到海西、哈密、漢中、寶雞、榆林、中衛(wèi)、石嘴山、阿拉善、廣元、海北等18 個地區(qū)的氣象數(shù)據(jù)，借助上述32 組數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，從而得到研究所需的甘肅87 個區(qū)縣的歷史氣象數(shù)據(jù)。

2.2.4 地理加權(quán)回歸

地理加權(quán)回歸模型引入空間位置屬性，能很好的解決空間平穩(wěn)性、依賴性問題，其表達(dá)式[11]：

式中：（ui,vi）是第i 個樣點的坐標(biāo)，βj（ui,vi）(j=0,1,…，p)是第個i 樣點的第j 個回歸參數(shù)，εi是隨機誤差，假定服從N（0,σ2）分布。

3 結(jié)果與分析

3.1 主成分分析

首先對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值14 個評價指標(biāo)進(jìn)行共線性診斷，發(fā)現(xiàn)方差膨脹系數(shù)VIF=38.38，條件指數(shù)CI=19.005，說明評價指標(biāo)間存在一定的共線性。為了消除自變量共線性對回歸模型的影響，對評價指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，并根據(jù)因子系數(shù)選取有效灌溉率、地均勞動力人數(shù)、地均機械總動力和平均溫度等4個主要影響因素。見表2。

表2 因子得分矩陣

3.2 GWR 模型

GWR 模型對帶寬的選取極為敏感，本文使用gaussian 核函數(shù)，以交叉驗證法確定寬帶為86，而模型殘差的Moran 指數(shù)為0.08，P 值為0.082，Z 值為1.45，說明殘差在空間上呈現(xiàn)隨機分布。建模結(jié)果見表3。

表3 GWR 模型參數(shù)及檢驗結(jié)果

3.3 影響因素分析

對GWR 模型4 個解釋變量回歸系數(shù)進(jìn)行空間可視化表達(dá)，結(jié)果如圖1 所示。

地均勞動力人數(shù)。甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與地均勞動力人數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，如圖1（a）所示。就回歸系數(shù)數(shù)值分布而言，呈現(xiàn)出由西北向東南方向逐步遞增的趨勢，數(shù)值范圍為0.256～0.264 之間，隴南及慶陽地區(qū)回歸系數(shù)最大，該地區(qū)人口稠密，勞動力因素對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響較大，當(dāng)?shù)卣梢詮奶嵘齽趧恿?shù)量和質(zhì)量兩方面制度一系列惠農(nóng)政策。而西北地區(qū)地廣人稀，勞動力因素對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響較小，有必要提升農(nóng)業(yè)機械化水平，彌補農(nóng)業(yè)人口的不足。

圖1 GWR 模型回歸系數(shù)空間分布圖

地均機械總動力。甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與地均機械總動力呈正相關(guān)關(guān)系，如圖1（b）所示。就回歸系數(shù)數(shù)值分布而言，呈現(xiàn)出由西北向東南方向逐步遞增的趨勢，數(shù)值范圍為0.260～0.313 之間，甘南、隴南及慶陽地區(qū)回歸系數(shù)最大，說明農(nóng)業(yè)總動力對上述地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響較大。其主要原因在于上述地區(qū)溝谷縱橫、地貌復(fù)雜，農(nóng)業(yè)機械化投入水平較低。因此有必要增大山地機械的投入和土地整治力度。

有效灌溉率。甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與有效灌溉率呈正相關(guān)關(guān)系，如圖1（c）所示。就回歸系數(shù)數(shù)值分布而言，呈現(xiàn)兩頭高，中間低的趨勢。數(shù)值范圍為0.455～0.475 之間，酒泉地區(qū)回歸系數(shù)最大，武威地區(qū)回歸系數(shù)最小。酒泉屬大陸性氣候，雨量小，蒸發(fā)量大，灌溉水資源匱乏。武威南部屬祁連山區(qū)，降水豐富，而中部屬平原綠洲區(qū)，自產(chǎn)水資源豐富。

平均溫度。甘肅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與平均溫度呈正相關(guān)關(guān)系，如圖1（d）所示。就回歸系數(shù)數(shù)值分布而言，呈現(xiàn)出由西北向東南方向逐步遞減的趨勢，數(shù)值范圍為0.221～0.231 之間。酒泉、張掖、金昌、武威等地回歸系數(shù)較大，說明平均溫度對上述地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值影響較大。有必要推廣大棚、拱棚、地膜等設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)，以達(dá)到調(diào)節(jié)地溫、保水保肥、延長農(nóng)作物栽培期的目的。

4 結(jié)論

本研究綜合氣象信息、地形數(shù)據(jù)、統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，通過主成分分析提取對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值產(chǎn)生主要影響的4 個評價指標(biāo)，構(gòu)建GWR 回歸模型，發(fā)現(xiàn)在甘肅東南部有必要制定一系列惠農(nóng)政策以提升勞動力數(shù)量和質(zhì)量。慶陽、隴南地區(qū)可以通過投入山地特種機械及土地整治，加強農(nóng)業(yè)機械化程度。酒泉、慶陽地區(qū)應(yīng)該大力推廣節(jié)水農(nóng)業(yè)。酒泉、張掖、金昌、武威等地應(yīng)該加強現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)建設(shè)。