耕地景观破碎化成因及对农村收入影响分析

发布时间：2020-12-24 18:00

　　为了定量分析耕地破碎化的驱动因素,评价其对农村收入水平的影响,该文基于景观指数分析法选取景观指标计算景观指数,使用熵权法计算贵州省遵义市播州区21个乡镇的耕地破碎化综合指数;利用地理加权回归模型,计算耕地破碎化综合指数与各环境因子间的相关性,同时分析耕地破碎化综合指数对农村年人均可支配收入的影响。实验结果显示,该区域耕地破碎化是各类环境因素综合作用的结果,农村收入水平与耕地破碎度呈负相关。由此可见,景观指数分析与地理加权回归分析相结合既能够较好地反映耕地破碎化程度,同时也能清晰地揭示耕地破碎化的驱动因素及其对农村收入水平的影响,有助于我们进一步理解耕地破碎化的内涵,为提升农村收入水平提供理论参考。 

【文章来源】：测绘科学. 2020年04期 北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

播州区地形分布及行政区划

表2 各项耕地破碎化指标权重Tab.2 The Weight of Cultivated Land Fragmentation Metrics 指标名称 与聚合指数的Pearson相关性系数 指标权重 指标属性 斑块总面积 0.253 0.145 9 负向指标 最大斑块指数 0.479 0.136 9 负向指标 斑块密度 -0.174 0.147 1 正向指标 边缘密度 -0.208 0.136 3 正向指标 平均周长面积比 -0.333 0.146 5 正向指标 平均最近邻距离 0.343 0.147 5 负向指标 聚合指数 1.000 0.139 8 负向指标由表2可知,由各项指标的含义及其属性将所选取的指标分为正向指标和负向指标后,代入研究区域的实际数据计算各项指标两两之间的Pearson相关性系数,同类指标间的Pearson相关性系数为正数,不同类指标之间的Pearson相关性系数为负数,这反映了景观指数分析法在耕地破碎化的实际研究中景观指数与耕地破碎化程度之间的一致性。由图2可知,研究地理单元之间的耕地破碎化程度具有空间分布差异,使用地理加权回归模型来分析耕地破碎化的成因及影响是必要的。

耕地破碎化景观格局往往是由多方面的因素造成的,本文从自然环境和社会环境两个方面来选取环境因子。其中自然环境因子有乡镇区域内距河网平均距离、平均坡度和平均海拔3类因子,社会环境因子有乡镇区域内距路网平均距离、农业从业人口所占比例两类因子。使用ArcGIS的“欧氏距离”工具分别基于路网与河流生成距离栅格,每个栅格的属性值分别为距离最近的道路和河流的距离,然后计算各乡镇内路网和河流的距离栅格像元属性值的平均值得到各乡镇内距路网和河流的平均值。类似地,统计各乡镇内DEM和坡度栅格的像元值得到各乡镇的平均海拔和平均坡度,各项因子属性分布如图3、图4所示。图4 社会因子分布

【参考文献】：
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本文编号：2936079