□王思琦，楊紹微

（1.西南林業(yè)大學(xué)文法學(xué)院，云南 昆明 650224；2.西南林業(yè)地理與生態(tài)旅游學(xué)院，云南 昆明 650224）

1 研究背景及研究區(qū)域概況

黨的十九大強調(diào)堅持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，全力推動“三農(nóng)”工作高質(zhì)量發(fā)展。云南省是多民族山區(qū)省份，茶葉產(chǎn)業(yè)對解決云南省“三農(nóng)”問題具有十分重要的意義，是影響山區(qū)、半山區(qū)經(jīng)濟收入的重要因素。茶葉產(chǎn)量的空間分布格局可以在一定程度上反映出云南省茶區(qū)的經(jīng)濟收入與茶葉產(chǎn)量的關(guān)系。從時間和空間兩個維度探討茶葉產(chǎn)量的空間分布格局具有十分重要的意義，可以為云南省茶葉生產(chǎn)布局實踐、茶葉產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供一定的實證參考。

云南省是我國四大茶產(chǎn)區(qū)之一，也是世界茶葉的主要產(chǎn)地。云南省優(yōu)越的氣候條件為茶樹營造了良好的生長環(huán)境。目前，全球已發(fā)現(xiàn)的茶樹種類有40 種，其中包含3 種變種類型；云南省有23 個茶樹種，其中1 種變種是云南特有種。經(jīng)過多年的辛勤耕耘，科研人員在云南省獨特的茶葉品種基礎(chǔ)上，培育出一系列優(yōu)質(zhì)茶產(chǎn)品。2016 年，云南省茶園面積達4 萬hm，在全國排名第二，采摘面積達38 萬hm，綜合產(chǎn)值達670 億元，茶葉產(chǎn)量37.5 萬t，茶農(nóng)來自茶產(chǎn)業(yè)的人均純收入為2 900 元。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

文章選取茶葉產(chǎn)量指標，研究云南省茶葉產(chǎn)量的時空演變，數(shù)據(jù)均來源于《云南省統(tǒng)計年鑒（2001—2020 年）》。2000—2019 年云南省行政區(qū)劃發(fā)生了數(shù)次變化，基于時間和空間數(shù)據(jù)的一致性，對部分地級市的縣域進行歸并，最后選取了129 個縣（區(qū)）作為研究對象。云南省地圖矢量數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫。

2.2 研究方法

2.2.1 空間自相關(guān)方法

空間自相關(guān)法包含全局自相關(guān)和局部自相關(guān)，即同時根據(jù)要素位置和要素值度量空間上一個位置的某種地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近位置上同一現(xiàn)象或?qū)傩浴?/p>

Moran’s I 指數(shù)是全局自相關(guān)統(tǒng)計量，用于研究空間對象某一屬性取值的總體分布狀態(tài)，如公式（1）所示。

式中：是樣本數(shù)；y與y表示或縣域的屬性值；代表所有縣域的均值；w為空間權(quán)重矩陣的元素，用以度量地理事物之間的聯(lián)系。

LISA 指數(shù)（Local Moran’s I）是局部自相關(guān)統(tǒng)計量，用于研究空間對象某一屬性取值的局部分布狀態(tài)。Local Moran’s I 可分為4 個區(qū)域：H-H、L-L、H-L、L-H，即高值聚集區(qū)、低值要素聚集區(qū)、高值要素四周被低值要素包圍區(qū)和低值要素四周被高值要素包圍區(qū)，如公式（2）（3）所示。

式中：為樣本數(shù)，y代表要素的屬性，代表對應(yīng)屬性的平均值，w代表要素和之間的空間權(quán)重矩陣的元素。

2.2.2 趨勢面分析

趨勢面分析是指用數(shù)學(xué)曲面模擬地理系統(tǒng)各要素的空間分布和變化趨勢。其實質(zhì)是運用回歸的分析原理，將顯著的變量分解成反映宏觀分布規(guī)律的區(qū)域變化分量、反映宏觀分布規(guī)律的局部變化分量和由隨機因素形成偏差的隨機變化分量。隨機變化分量如公式（4）所示。

式中：Z為觀測值；T為反映區(qū)域性變化的分量；N為反映圍觀局部特征的分量；e是隨機變化分量，即表述隨機因素控制的變化。

2.2.3 克里金插值法

克里金插值法是一種以區(qū)域化變量為研究對象的無偏估計方法，通過變差函數(shù)量化觀測數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，用于估算未采樣位置的屬性值，如公式（5）所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 空間自相關(guān)分析

3.1.1 全局空間自相關(guān)分析

為了探究云南省茶葉產(chǎn)量整體空間分布格局，借助GeoDa 軟件對云南省2000—2019 年6 個截面茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行全局空間自相關(guān)分析，結(jié)果如表1 所示。臨界值均大于2.58，值均為0.001，通過了1%水平下的顯著性檢驗，存在相關(guān)性的可能性大于99%。全局Moran’s I 指數(shù)為0.455～0.623，說明云南省相鄰縣域的茶葉產(chǎn)量存在相關(guān)關(guān)系，高值區(qū)與高值區(qū)相鄰、低值區(qū)與低值區(qū)相鄰。

表1 全局空間自相關(guān)檢驗結(jié)果

茶葉生產(chǎn)的空間分布呈現(xiàn)出顯著的正向空間自相關(guān)性，且具有明顯的區(qū)域集聚特征。2000—2005 年，全局Moran’s I 指數(shù)從0.562 上升到0.623，2015 年由0.623 逐漸下降到0.455，2019 年上升到0.603，可見云南省茶葉產(chǎn)量空間的全局Moran’s I 指數(shù)出現(xiàn)了波動。

從圖1 可以看出，云南省茶葉產(chǎn)量的空間自相關(guān)特征表現(xiàn)為高-高、低-高、低-低3 種空間聚集形式，第一象限的數(shù)據(jù)點多且分布比較散亂，第三象限數(shù)據(jù)點分布比較密集，第二象限的數(shù)據(jù)點數(shù)量較少，且空間聚集程度介于前兩者之間，第四象限有一些零散分布的數(shù)據(jù)，由此可知云南省茶葉高、低產(chǎn)量區(qū)的空間分布比較聚集。

圖1 云南省2000—2019 年茶葉產(chǎn)量Moran's I 散點分布圖

此外，2000—2019 年茶葉產(chǎn)量Moran’s I 散點值在4 個象限的空間分布特征具有一致性，呈現(xiàn)出“高者恒高，低者恒低”的特點，說明云南省茶葉產(chǎn)量不僅表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)，形成空間上的聚集，即整體上云南省茶葉產(chǎn)量存在顯著的聚集特征，而且具有比較穩(wěn)定的空間正相關(guān)，即云南省茶葉產(chǎn)量的顯著聚集特征具有穩(wěn)定性。

3.1.2 局部空間自相關(guān)分析

全局Moran’s I 指數(shù)是總體性指標，反映出區(qū)域觀測值的總體空間差異，掩蓋了局部區(qū)域的差異變化。為進一步揭示云南省茶葉產(chǎn)量在“領(lǐng)域空間”的自相關(guān)性，采用Local Moran’s I 指標測度云南省某縣（區(qū)）與相鄰縣（區(qū)）茶葉產(chǎn)量的相關(guān)性。

結(jié)果表明，其與全局自相關(guān)分析結(jié)果一致，即在局部范圍內(nèi)茶葉產(chǎn)量呈現(xiàn)出較強的空間集聚性。在云南省茶產(chǎn)業(yè)分布特點上，H-H 和L-L 反映了空間聚集性，H-L 和L-H 反映了空間異質(zhì)性，不明顯區(qū)域是未通過顯著性檢驗的區(qū)域，即無法在現(xiàn)有條件下準確判斷其所屬類型。

如表2 所示，某些縣域的空間關(guān)系并不顯著，在顯著的區(qū)域中空間同質(zhì)性的區(qū)域數(shù)占比較大，呈現(xiàn)空間正相關(guān)的縣域數(shù)量較多，H-H 象限的單位數(shù)從2000 年的19 增加到2005 年的20 后基本保持穩(wěn)定，L-L 象限的個數(shù)一直保持在42，L-H 象限的縣域數(shù)量處于波動狀態(tài)，H-L 象限的區(qū)域數(shù)從2000 年的4 逐步下降到2019 的1。LISA 集聚圖中的不顯著縣域，即未通過顯著性檢驗的區(qū)域，表明其與鄰近的縣（區(qū)）沒有密切關(guān)系，在茶葉生產(chǎn)中也沒有相互聯(lián)系。

表2 2000—2019 年云南省茶葉產(chǎn)量Moran 指數(shù)變化

通過計算各時間截面茶葉產(chǎn)量的Local Moran’s I值及其顯著性，在Z檢驗的基礎(chǔ)上（≤0.05）繪制2000－2019 年各縣（區(qū)）茶葉產(chǎn)量LISA 集聚圖，如圖2 所示。從空間格局看，H-H 象限主要位于西雙版納州、臨滄市和普洱市三大茶區(qū)，2000—2019 年這三大茶葉產(chǎn)區(qū)始終保持著顯著的聚集趨勢。2000—2019 年的L-L 象限單元處于滇中東部、北部原上湖盆的溶丘區(qū)以及西北橫斷山區(qū)的“零值區(qū)”，這些區(qū)域大多屬于茶葉種植不適宜區(qū)或低適宜區(qū)。L-H 象限的縣域不同程度地分散在H-H 聚集區(qū)周圍。H-L 象限零散地分布于文山州和紅河州，2010—2015 年的H-L 類型縣域主要分布于滇西南H-H 類型的周圍，到2019 年只分布于廣南縣。從時間和空間兩個維度綜合分析，云南省茶葉產(chǎn)量高-高聚集區(qū)和低-低聚集區(qū)的分布區(qū)域具有穩(wěn)定性，并且云南省茶葉產(chǎn)量有明顯的空間聚集特征。

圖2 云南省2000—2019 年茶葉產(chǎn)量LISA 聚類圖

3.2 趨勢面分析

ArcGIS 10.6 用自然斷點法將茶葉產(chǎn)量分為3 類，并用空間數(shù)據(jù)表示，如圖3 所示。從云南省2019 年茶葉產(chǎn)量空間格局看，茶葉產(chǎn)量的空間分布呈現(xiàn)“雙核心”特征，一個核心區(qū)為西雙版納州的勐?？h，另一個核心區(qū)是昌寧縣、鳳慶縣和云縣形成的區(qū)域。茶葉中產(chǎn)量和低產(chǎn)量區(qū)都以核心區(qū)為中心分布，隨著與雙核心區(qū)距離的增加，茶葉產(chǎn)量逐漸下降。此外，云南省各縣茶葉產(chǎn)量的地域空間差異較大，大致呈現(xiàn)出“西多東少，南多北少”的空間分布特征。

圖3 云南省2019 年茶葉產(chǎn)量空間格局分布圖

通過ArcGIS 10.6 中的趨勢分析模塊可以得知云南省各縣域茶葉產(chǎn)量的空間分布特征及其異向性分布特征參數(shù)，進而更準確地描述研究區(qū)發(fā)展質(zhì)量的空間變異規(guī)律。以云南省各縣級行政單元（X，Y，Z）為空間坐標軸，其中X、Y 軸分別指茶葉產(chǎn)量空間分布所延伸的方向，Z 軸指茶葉產(chǎn)量各數(shù)據(jù)點的高低屬性和空間位置，并通過茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)投影點作出3 次多項式最佳擬合曲線，獲得以茶葉產(chǎn)量點轉(zhuǎn)化的某一屬性值為高度的三維透視圖。

由圖4 可知，從東西方向看，擬合曲線是一條下降的直線，表明茶葉產(chǎn)量在自西向東方向上直線降低至0；從南北方向看，擬合曲線是一條逐漸降低的曲線，表明茶葉產(chǎn)量在自南向北方向上呈現(xiàn)遞減趨勢，直至0 值?？梢姡颇鲜〔枞~產(chǎn)量從西到東方向上的降低速率比自南向北方向上的下降速率快，并且云南省茶葉產(chǎn)量空間分布極其不均衡。

圖4 云南省2019 年茶葉產(chǎn)量分布趨勢圖

3.3 克里格插值法

使用對數(shù)克里格插值法對云南省2019 年茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行空間插值，并使用ArcGIS 10.6 得到云南省茶樹生產(chǎn)等值線圖，如圖5 所示。為使數(shù)據(jù)更加直接、形象，文章通過自然間斷點劃分法把我國云南省的茶產(chǎn)量區(qū)分為極低產(chǎn)區(qū)、低產(chǎn)區(qū)、中產(chǎn)區(qū)、高產(chǎn)區(qū)及較高產(chǎn)區(qū)。

圖5 2019 年云南省茶葉產(chǎn)量等值線

3.3.1 較高產(chǎn)區(qū)

茶葉較高產(chǎn)區(qū)是茶葉產(chǎn)量生產(chǎn)的核心區(qū)，分布于臨滄市的鳳慶縣和云縣、西雙版納州的勐?？h以及保山市的昌寧縣，茶葉產(chǎn)量均在2.21 萬t 以上。這些地區(qū)都是普洱茶產(chǎn)區(qū)和滇西南茶葉交易集中的地區(qū)，擁有發(fā)展較好的茶葉企業(yè)，茶園規(guī)模較大，茶葉品牌市場認知度高，區(qū)內(nèi)的茶文化、自然景觀和民族文化吸引了大量飲茶愛好者和茶商，加上當?shù)卣闹С?，加大了茶葉種植力度，從而增加了茶葉產(chǎn)量。

3.3.2 高產(chǎn)區(qū)

茶葉產(chǎn)量為1.18 萬～2.20 萬t 的高產(chǎn)區(qū)集中分布于滇西南橫斷山帶狀中山寬谷區(qū)，即景洪和勐遮低山丘陵寬谷盆地小區(qū)、瀾滄和鳳慶中山峽谷小區(qū)、施旬和鎮(zhèn)康喀斯特中山峽谷小區(qū)，少部分位于騰沖市。盡管高產(chǎn)區(qū)的茶產(chǎn)量沒有較高產(chǎn)區(qū)多，但隨著茶產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，其競爭能力不斷增強，各類涉茶政策、資金等生產(chǎn)要素迅速集中，持續(xù)推動了茶產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展。此外，高產(chǎn)區(qū)的自然景觀和民族文化在帶動茶葉發(fā)展中具有至關(guān)重要的作用，尤其是景洪市的熱帶景觀和傣族文化推動著茶文化發(fā)展。

3.3.3 中產(chǎn)區(qū)

茶葉產(chǎn)量中產(chǎn)區(qū)分布比較零散，主要分布于高產(chǎn)區(qū)周圍，即紅河州的紅河縣、德宏州的芒市、保山市的龍陵縣、臨滄市的鎮(zhèn)康縣和滄源縣、大理州的南澗縣、西雙版納州的勐臘縣。文山州的廣南縣中產(chǎn)區(qū)被極低產(chǎn)區(qū)包圍，與高產(chǎn)區(qū)和中產(chǎn)區(qū)地理間隔較遠，形成茶葉產(chǎn)業(yè)的“孤島”，地理空間聯(lián)系弱。中產(chǎn)區(qū)茶葉的質(zhì)量和銷量沒有高產(chǎn)區(qū)和較高產(chǎn)區(qū)高，屬于茶葉產(chǎn)量從高產(chǎn)量向低產(chǎn)量轉(zhuǎn)變的過渡區(qū)。

3.3.4 低產(chǎn)區(qū)

低產(chǎn)區(qū)茶葉產(chǎn)量為0.14 萬～0.55 萬t，主要分布于茶葉產(chǎn)量核心區(qū)的外圍，即隴川縣、盈江縣、梁河縣、隆陽區(qū)、施甸縣、永平縣、鎮(zhèn)沅縣、新平縣、元江縣、西盟縣、孟連縣以及形成產(chǎn)業(yè)“孤島”的屏邊縣、鹽津縣。低產(chǎn)區(qū)既沒有大規(guī)模的茶園，也沒有較高的茶葉品牌市場認知度，不具備茶葉產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢。

3.3.5 極低產(chǎn)區(qū)

極低產(chǎn)區(qū)茶葉產(chǎn)量在0.14 萬t 以下，面積約占云南省總面積的3/5，主要分布于三江并流高山峽谷區(qū)、滇中紅層區(qū)和滇董喀斯特山原，即滇西北高山峽谷區(qū)、祿勸和富民高原峽谷小區(qū)、永仁丘狀高原小區(qū)、賓川和永仁中山寬谷胡盤小區(qū)、昆明和通海高原湖盆小區(qū)、滇東喀斯特峰林峰叢區(qū)、滇東喀斯特中山丘陵及峽谷小區(qū)。茶葉產(chǎn)量極低區(qū)氣溫比滇西南低，不利于茶樹生長。滇西北的高原山地氣候氣溫常年在0 ℃以下，極其不適宜茶樹種植，茶葉產(chǎn)量極低甚至為0。

4 總結(jié)與討論

為研究云南省茶葉產(chǎn)量的空間分布格局，文章依據(jù)云南省茶葉產(chǎn)量的空間分布數(shù)據(jù)，以縣級行政單位為基礎(chǔ)，借助GeoDa 軟件對云南省茶葉產(chǎn)量空間格局進行空間自相關(guān)分析，使用ArcGIS 10.6 趨勢面分析了云南省茶葉產(chǎn)量整體空間分布趨勢，利用克里金插值法得到了云南省茶葉產(chǎn)量等值線圖，全面系統(tǒng)地剖析了產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量空間結(jié)構(gòu)的地域變化規(guī)律和差異特征，得到了以下結(jié)論。

2000—2019 年云南省茶園產(chǎn)量空間的全局Moran’s I 指數(shù)均大于0.455 且呈現(xiàn)波動變化，云南省茶葉產(chǎn)量不僅存在顯著的聚集特征，而且具有穩(wěn)定性。2000—2019 年云南省茶葉產(chǎn)量高-高聚集區(qū)位于西雙版納州、臨滄市和普洱市三大茶區(qū)，低-低聚集區(qū)的分布區(qū)域均是滇中東部和北部原上湖盆的溶丘區(qū)和西北橫斷山區(qū)的“零值區(qū)”。

云南省茶葉產(chǎn)量呈“雙核心”空間分布的特征，其空間分布極不平衡，西多東少，南多北少。云南省茶葉產(chǎn)量在自西向東方向上直線降低，在自南向北方向上遞減為0，而且東西方向下降的速率比南北方向的降低速率大。

茶葉產(chǎn)量生產(chǎn)的核心區(qū)在勐海縣、鳳慶縣、云縣和昌寧縣，其茶葉產(chǎn)量均在2.21 萬t 以上；茶葉產(chǎn)量在1.18 萬t 以上的高產(chǎn)區(qū)集中分布于滇西南橫斷山帶狀中山寬谷區(qū)；中產(chǎn)區(qū)和低產(chǎn)區(qū)主要分布于核心區(qū)和高產(chǎn)區(qū)周圍；極低產(chǎn)區(qū)的面積約占云南省總面積的3/5，主要分布于三江并流高山峽谷區(qū)、滇中紅層區(qū)和滇東喀斯特山原。

云南省茶葉產(chǎn)量空間分布格局呈現(xiàn)類杜能模型的圈層結(jié)構(gòu)，以勐?？h以及鳳慶縣、云縣和昌寧縣3個縣區(qū)形成的核心區(qū)為雙中心，茶葉產(chǎn)量很大程度上受地理空間的制約，隨著距核心區(qū)的距離增加而減少。此外，茶產(chǎn)業(yè)屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，從茶樹的種植到茶葉的采摘、加工、銷售都需要大量勞動力。滇西南大部分地區(qū)都屬于貧困山區(qū)，發(fā)展茶產(chǎn)業(yè)可以充分發(fā)揮本地勞動力、土地等方面的比較優(yōu)勢，同時實現(xiàn)云南省茶產(chǎn)業(yè)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，加快云南省解決“三農(nóng)”問題。