曹國(guó)豪,張 麗,武紅旗,軒俊偉,董 通,史名杰,朱 磊

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院/新疆草地修復(fù)與環(huán)境信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830052)

【研究意義】隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),土地資源供需矛盾日益突出,耕地后備資源嚴(yán)重不足是我國(guó)面臨的嚴(yán)峻問題之一[1]。因此,如何有效提升耕地產(chǎn)出效益,保護(hù)耕地資源成為國(guó)家糧食安全戰(zhàn)略的重點(diǎn)工作之一。高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)是我國(guó)土地建設(shè)管理和生態(tài)建設(shè)的重要舉措,也是穩(wěn)定國(guó)家糧食安全的基礎(chǔ)[2]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】以農(nóng)村土地整治及中低產(chǎn)田改造為抓手,開展大規(guī)模高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè),已成為我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要突破口之一[3]。并于“十二五”和“十三五”規(guī)劃對(duì)建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田做出一系列部署,使之成為未來(lái)一項(xiàng)長(zhǎng)期系統(tǒng)的工程[4]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)方面的研究較為多樣化。崔勇等[5]從自然、人工構(gòu)筑、經(jīng)濟(jì)發(fā)展三個(gè)方面的影響因子構(gòu)建指標(biāo)體系,運(yùn)用層次分析法、多因素分析法和GIS疊加分析方法,得到北京市懷柔區(qū)的高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)適宜性評(píng)價(jià)等級(jí);王晨等[6]采用實(shí)地采樣法和GIS空間分析法從生態(tài)工程、土地、道路以及灌溉與排水工程4個(gè)方面選擇15個(gè)指標(biāo),構(gòu)建建設(shè)潛力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,將研究區(qū)農(nóng)田劃分為具備條件、輕微整治和全面整治3類區(qū)域;劉元芳等[7]基于能值分析法,從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境三方面測(cè)算太行山山前平原項(xiàng)目區(qū)的生態(tài)效益;信桂新等[8]以山地丘陵區(qū)為研究區(qū)域,以土地整治項(xiàng)目為研究對(duì)象,選取土地流轉(zhuǎn)規(guī)模、經(jīng)營(yíng)主體數(shù)量等多項(xiàng)指標(biāo),構(gòu)建了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)后的經(jīng)濟(jì)-社會(huì)效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,評(píng)價(jià)了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效應(yīng);劉新衛(wèi)等[9]提出通過(guò)結(jié)合創(chuàng)新地方土地整治規(guī)劃、土地整治資金管理機(jī)制以及加強(qiáng)監(jiān)管力度,確?！笆濉逼陂g完成2.67×105km2高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)任務(wù)。以往的研究主要集中在適宜性建設(shè)[5]、區(qū)域劃定[6,10]、建設(shè)時(shí)序[11-12]、生態(tài)服務(wù)響應(yīng)[7]、政策制度[9,13]及建設(shè)效益[8,14]等方面?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】以往研究對(duì)于高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田空間分布格局和影響因素結(jié)合的研究較少,面向不同尺度下高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)影響因子的研究更少。而新疆土地資源豐富,南北差異明顯,是我國(guó)糧食和棉花生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)區(qū),大規(guī)模開展高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)已成為新疆農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的迫切需求?！緮M解決的關(guān)鍵問題】通過(guò)研究新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)現(xiàn)狀,基于全疆范圍和南疆、北疆兩個(gè)分區(qū),分別以縣域尺度和斑塊尺度為研究單元,探索不同分區(qū)下影響新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的主要影響因素及原因,以期為新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田合理建設(shè)和差別化調(diào)控提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

新疆地處73°40′～96°18′ E,34°25′～48°10′ N,面積1.67×106km2,約占中國(guó)陸地面積的1/6,耕地面積5.24×107hm2,屬于典型的干旱綠洲灌溉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)。南疆綠洲呈片狀點(diǎn)綴較多,北疆綠洲成區(qū)連片較多,生態(tài)類型多樣,水土光熱資源豐富,形成了獨(dú)具特色的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)帶。新疆耕地按質(zhì)量等級(jí)由高到低依次劃分為1～10等,平均等級(jí)為5.11等。其中,南疆耕地質(zhì)量平均等級(jí)為5.22等,北疆耕地質(zhì)量平均等級(jí)為5.02等[15]。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

地下水埋深數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http www.resdc.cn);DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái);年均氣溫、年均降雨數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/site);河流、道路、鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政中心數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www.ngcc.cn)的1∶25萬(wàn)中國(guó)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù);社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2020年新疆統(tǒng)計(jì)年鑒;高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田基礎(chǔ)成果的矢量數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源于新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳。使用ArcGIS 10.2對(duì)2011—2020年新疆已建成高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田矢量數(shù)據(jù)分別進(jìn)行疊加匯總,通過(guò)去除不同年份、不同建設(shè)項(xiàng)目類型之間的重疊部分,得到高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)區(qū)域(圖1)。

本圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為 GS (2017)1267號(hào)標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無(wú)修改,下同。This map is based on the standard map number of GS (2017) No. 1267 standard map downloaded from the standard map service website of the National Administration of Surveying, Mapping and Geographic Information, and the base map has not been modified, the same as below.圖1 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)區(qū)域分布Fig.1 Regional distribution of high-standard farmland construction in Xinjiang

1.3 研究方法

1.3.1 核密度估計(jì) 核密度估計(jì)(Kemel density estimation,KDE)作為一種探測(cè)數(shù)據(jù)空間分布特征的研究方法,適用于分析點(diǎn)狀地理要素空間聚集特征,可反映地理現(xiàn)象空間擴(kuò)散的距離衰減規(guī)律[16]。核密度估計(jì)表達(dá)式為:

(1)

式中,n為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),h為閾值,K()為核密度方程;

(x-xi)是估計(jì)點(diǎn)x到事件xi的距離。

柵格數(shù)據(jù)粒度[17]對(duì)KDE計(jì)算效率會(huì)產(chǎn)生很大影響,以500 m × 500 m、1 km × 1 km和2 km × 2 km粒度進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)粒度為1 km × 1 km的運(yùn)算效率和計(jì)算精度綜合最優(yōu)。

1.3.2 建設(shè)潛力值 建設(shè)潛力值(Z):反映各縣市高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田開發(fā)建設(shè)潛力大小的關(guān)鍵指標(biāo),建設(shè)潛力值越大,表明該縣市后備可建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的耕地比例就越高,很大程度上體現(xiàn)了縣市高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的建設(shè)潛力,可為今后高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)選址提供一定的參考方向。建設(shè)潛力值表達(dá)式為:

(2)

式中,S代表縣市耕地總面積,S1代表縣市高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)面積。

1.3.3 地理探測(cè)器模型 地理探測(cè)器主要基于這樣的假設(shè):如果某自變量對(duì)因變量有重要影響,那么它們的空間分布也呈現(xiàn)一定的相似性[18]。用q值來(lái)表示自變量對(duì)因變量的解釋力大小,本文采用因子探測(cè)器與交互探測(cè)器,因子探測(cè)表達(dá)式為:

(3)

交互探測(cè)器:探測(cè)影響因子X1和X2共同作用時(shí)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響是增強(qiáng)、減弱或相互獨(dú)立,設(shè)兩個(gè)影響因子相交時(shí)的q值為q(X1∩X2),交互探測(cè)結(jié)果形成5種作用類型(表1)。

表1 兩個(gè)自變量對(duì)因變量交互作用的類型Table 1 Types of interactions between two arguments on the dependent variable

1.3.4 指標(biāo)選取 綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性、各指標(biāo)間的獨(dú)立性與完整性,本研究結(jié)合自然、交通區(qū)位、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策調(diào)控4個(gè)因素建立完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[19]。利用新疆耕地資源分布特性[20],共選取14個(gè)指標(biāo)作為探測(cè)因子[21](表2)。分別從水平和項(xiàng)目區(qū)斑塊水平兩個(gè)尺度探索不同影響因素對(duì)新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的影響差異。為在空間上匹配多種輸入數(shù)據(jù),利用ArcGIS 10.2軟件提取每個(gè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目區(qū)斑塊的質(zhì)心,進(jìn)而提取每個(gè)數(shù)據(jù)格點(diǎn)質(zhì)心點(diǎn)上影響因子的屬性值,實(shí)現(xiàn)影響因子(X)數(shù)據(jù)與因變量(Y)數(shù)據(jù)在空間上的精確匹配[22]。

表2 影響因素指標(biāo)選取Table 2 Selection of influencing factor indicators

2 結(jié)果與分析

2.1 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田核密度分布特征

從圖2可知,新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田核密度值分布在0～0.526,根據(jù)核密度值將密度分布劃分為3個(gè)等級(jí):低密度區(qū)(<0.175)、中密度區(qū)(0.175～0.350)和高密度區(qū)(>0.526)。按照劃分標(biāo)準(zhǔn),新疆大部分高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田處于低密度區(qū),中密度區(qū)次之,高密度區(qū)比例最小。從核密度空間分布看,主要有4個(gè)顯著的高密度聚集區(qū),南疆和北疆各有2個(gè)。其中,北疆的高密度區(qū)域主要以塔城地區(qū)和昌吉州為“極核”,南疆的高密度聚集區(qū)以阿克蘇地區(qū)和喀什地區(qū)為“極核”的空間格局。這些地區(qū)空間分布集中連片較好,是新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的核心地區(qū)。塔城地區(qū)是新疆重要的糧食生產(chǎn)基地,促進(jìn)了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)發(fā)展。昌吉州光熱資源十分豐富,是新疆重要的棉花生產(chǎn)基地。而喀什地區(qū)和阿克蘇地區(qū)建設(shè)規(guī)模較大,主要是這兩個(gè)地州耕地基數(shù)較大,集中了南疆主要的綠洲資源。新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田高密度聚集區(qū)主要呈以塔城地區(qū)為首,昌吉自治州為拐點(diǎn),喀什地區(qū)為尾的“7字形”路線空間分布格局,且分布重心傾斜在西部地區(qū)。

圖2 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田核密度分布Fig.2 Distribution of nuclear density of high-standard farmland in Xinjiang

2.2 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)潛力分布特征

以縣市為劃分單元使用等比例劃分方法將新疆所有縣市高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)潛力值劃分為4個(gè)分區(qū),依次表示為低建設(shè)潛力區(qū)(Z<25%)、較低建設(shè)潛力區(qū)(25%75%),進(jìn)行可視化分析,新疆各縣市高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)潛力空間分布如圖3所示。

圖3 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)潛力分區(qū)情況Fig.3 Zoning of Xinjiang’s high-standard farmland construction potential

處于低建設(shè)潛力區(qū)的研究單元主要分布在阿勒泰地區(qū)、吐魯番市及和田地區(qū)。處在較低建設(shè)潛力區(qū)的研究單元主要分布在阿勒泰地區(qū)、哈密市、巴州及和田地區(qū)?？傮w來(lái)看,南疆地區(qū)較低建設(shè)潛力的縣市分布最多,也體現(xiàn)了南疆地區(qū)縣市的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)任務(wù)完成度較好。處于較高建設(shè)潛力區(qū)的研究單元在空間上無(wú)明顯的聚集,零散分布于昌吉州、伊犁州、喀什地區(qū)及和田地區(qū)的外圍地區(qū)。處于高建設(shè)潛力區(qū)的研究單元雖然在空間集聚不明顯,但主要還是分布在北疆的塔城地區(qū)和阿克蘇地區(qū)以及南疆的阿克蘇地區(qū)和喀什地區(qū),這些地州后備耕地力量充足,是未來(lái)重點(diǎn)的開發(fā)建設(shè)地區(qū)。

2.3 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響因子探測(cè)

綜合高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田空間分布特征分析結(jié)果可以看出,南疆、北疆地區(qū)存在相似的“極核”聚集模式。根據(jù)地理探測(cè)器要求自變量為類型量,本文使用自然間斷點(diǎn)法對(duì)兩種尺度下各連續(xù)性探測(cè)因子進(jìn)行聚類,為了使各類別之間的差別盡量大[23],將不同尺度和不同分區(qū)內(nèi)影響因子分別劃分為4、5、6、7、8類,輸入地理探測(cè)器進(jìn)行探測(cè),遵循q值越大分區(qū)效果越好的原則選擇最優(yōu)分類[24],各因子最優(yōu)類別劃分探測(cè)結(jié)果如圖4所示。探測(cè)結(jié)果表明不同因子對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響差異明顯。

圖4 斑塊與縣域尺度下各探測(cè)因子影響力Fig.4 Influence of detection factors at the scale of plaque and county

2.3.1 斑塊尺度影響因子探測(cè)分析 斑塊尺度下耕地總面積和人均生產(chǎn)總值對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響最強(qiáng)。除自然因素中耕地總面積外,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和政策因素影響力顯著強(qiáng)于其他因子,表明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和政策因素對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模的影響有顯著決定作用,自然因素也有較強(qiáng)的影響效果,交通因素的影響最弱。而耕地總面積、距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離和農(nóng)業(yè)人員投入水平均與第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān),表明南疆決策者對(duì)耕地基數(shù)大、勞動(dòng)力出行便捷性高和農(nóng)業(yè)措施管理能力強(qiáng)的地區(qū)更重視。而南疆地區(qū)自然因素中各因子的影響力均高于全疆范圍和北疆地區(qū),表明斑塊尺度下南疆地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的建設(shè)規(guī)模受自然環(huán)境條件影響更強(qiáng)烈。北疆的交通因子和政策因子均大于全疆和南疆的影響力,表明北疆地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的建設(shè)規(guī)模受交通因子和政策因子影響更強(qiáng)烈。除南疆地區(qū)距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離外,不同分區(qū)下的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子和政策因子的影響力均明顯大于交通因子和區(qū)位因子的影響力。從圖5-a可知,總體來(lái)看,斑塊尺度下,不同分區(qū)內(nèi)的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模均受經(jīng)濟(jì)因子、資源因子和人文因子影響強(qiáng)烈。

圖5 斑塊與縣域尺度下各因子類別的平均影響力Fig.5 Average influence of various factor categories at the patch and county scales

2.3.2 縣域尺度影響因子探測(cè)分析 北疆地區(qū)年均氣溫和農(nóng)業(yè)人員投入水平對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響力明顯高于全疆和北疆地區(qū)(圖6)。表明縣域尺度下北疆地區(qū)的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)更易受年均氣溫和農(nóng)業(yè)人員投入水平的影響。南疆地區(qū)坡度、地下水埋深和距河流距離對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模的影響明顯高于全疆和北疆地區(qū),可能是因?yàn)槟辖貐^(qū)土地較破碎,耕地本身?xiàng)l件較差,導(dǎo)致南疆地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)對(duì)自然基底條件要求更高。建設(shè)者會(huì)優(yōu)先選擇坡度小、連片程度高的耕地進(jìn)行建設(shè)。地下水埋深影響強(qiáng)烈,可能是由于南疆地區(qū)干旱少雨,而高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田必須有充沛的水資源作為基本保障,而且天然降水對(duì)農(nóng)業(yè)用水的補(bǔ)給有限,降水與地表河流的供水滿足不了農(nóng)業(yè)用水需求,從而導(dǎo)致高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田對(duì)地下水依賴有所增強(qiáng)。從圖5-b可知,縣域尺度下,不同分區(qū)內(nèi)的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)均受政策因子和資源因子影響強(qiáng)烈。

圖6 全疆縣域尺度地理探測(cè)因子類別化空間分布Fig.6 Spatial distribution of categoricalized geographical detection factors at the county level in Xinjiang

2.4 新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響交互探測(cè)

2.4.1 斑塊尺度交互探測(cè)分析 全疆范圍內(nèi)影響力最大的核心交互影響因子為距河流距離∩機(jī)械投入水平,交互影響力超過(guò)0.11(表3),且影響力最大的兩個(gè)主導(dǎo)交互因子均與距河流距離有關(guān),雖然距河流距離單因子對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的建設(shè)格局作用不顯著,但與其他因子交互作用后影響力提升明顯,表明區(qū)位因素和經(jīng)濟(jì)因素的交互共同影響著全疆斑塊尺度高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的建設(shè)格局。北疆地區(qū)影響力最大的核心交互影響因子為距省道距離∩機(jī)械投入水平,交互影響力超過(guò)0.18,且交互結(jié)果前四的主導(dǎo)交互因子均與距省道距離有關(guān),同樣距省道距離在北疆地區(qū)單因子作用強(qiáng)度影響力低微,但與其他因子交互后影響地位顯著升高。可能是由于北疆地區(qū)交通路網(wǎng)較破碎,鄉(xiāng)村道路建設(shè)不夠完善及連通性較差,造成其對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模的影響較弱,閉塞的區(qū)位條件凸顯省級(jí)道路的重要性。南疆地區(qū)影響力最大的核心交互影響因子為距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離∩農(nóng)業(yè)人員投入水平,交互影響力超過(guò)0.18,且交互結(jié)果前四的主導(dǎo)交互因子均與距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離有關(guān),與全疆和北疆地區(qū)不同的是,斑塊尺度下距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距本身單因子影響力就很高,與其他因子交互后影響力也有一定提升。

表3 斑塊尺度下各影響因子核心交互探測(cè)結(jié)果Table 3 Interaction detection results of core impact factors at the plaque scale

表4 縣域尺度下各影響因子核心交互探測(cè)結(jié)果Table 4 Core interaction detection results of each influencing factor at the county scale

2.4.2 縣域尺度交互探測(cè)分析 全疆范圍內(nèi)影響力最大的核心交互影響因子是坡度∩項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)投入水平,交互影響力超過(guò)0.87,且影響力排名前10的主導(dǎo)交互因子均與政策因素有關(guān),表明政策因素對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響顯著且穩(wěn)定。北疆地區(qū)影響力最大的核心交互影響因子是耕地總面積∩項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)投入水平,交互影響力超過(guò)0.98,且排名前四的主導(dǎo)交互因子均與政策因素有關(guān),表明政策因素同樣是北疆地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模的主要影響因子。北疆地區(qū)政策因素與其他因素的協(xié)同增強(qiáng)影響北疆地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)格局。南疆地區(qū)影響力最大的核心交互影響因子與北疆地區(qū)相同,也是耕地總面積∩項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)投入水平,交互影響力超過(guò)0.96,與北疆地區(qū)不同的是,南疆地區(qū)排名前五的主導(dǎo)交互因子均與自然因素有關(guān),表明南疆地區(qū)自然因素與其他因子有較強(qiáng)的交互關(guān)系,交互影響力提升明顯。說(shuō)明自然基底條件是南疆地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的重要影響因素。

3 討 論

從空間分布特征來(lái)看,新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田核心區(qū)主要分布在州府所在地周圍,傾向于離州府較近的范圍,而距離較遠(yuǎn)的地區(qū)受州府資源輻射逐漸減弱,反應(yīng)出建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田時(shí)資金投入不足。湯俊紅等[25]同樣發(fā)現(xiàn)福州市周邊永久基本農(nóng)田空間布局呈現(xiàn)“四周密中間疏,南邊密北邊疏”的特征。由于南疆與北疆的耕地資源稟賦、自然資源狀況、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等存在差異,導(dǎo)致兩個(gè)地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)投入的標(biāo)準(zhǔn)不同,從而造成南、北疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模及主要影響因素存在差異。同樣,張揚(yáng)等[26]使用地理探測(cè)發(fā)現(xiàn),影響貴州省耕地空間分布的主要因子為人口、GDP,次要因子為路網(wǎng)密度、平均坡度。余富祥[27]發(fā)現(xiàn)廣東省高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的實(shí)施協(xié)調(diào)度受自然條件、社會(huì)條件及政策因素的共同影響。

從影響因素探測(cè)結(jié)果來(lái)看,南疆地區(qū)耕地本身較破碎,對(duì)大規(guī)模機(jī)械生產(chǎn)需求較大,而目前南疆地區(qū)物化投入不足,科技投入低,建設(shè)集中連片的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田需要更多的資金投入和農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入;同時(shí)資金投入可為農(nóng)民提供更多農(nóng)技培訓(xùn)機(jī)會(huì),大面積建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田提供穩(wěn)定的技術(shù)支撐。北疆地區(qū)耕地資源較為集中連片,宜采取多中心建設(shè)發(fā)展模式,增強(qiáng)各地州核心區(qū)的發(fā)展建設(shè),進(jìn)而帶動(dòng)小片區(qū)內(nèi)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè);同時(shí)還應(yīng)增強(qiáng)鄉(xiāng)村道路建設(shè),發(fā)揮路網(wǎng)建設(shè)在高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的關(guān)鍵作用,增強(qiáng)農(nóng)民對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的積極性,提升高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模。

借助各地區(qū)的資源稟賦優(yōu)勢(shì),合理利用區(qū)域基底條件,根據(jù)各地種植習(xí)慣和水熱條件,因地制宜立足地區(qū)優(yōu)勢(shì),形成各具特色的地區(qū)建設(shè)路徑。應(yīng)綜合考慮不同尺度、分區(qū)下影響因子的作用強(qiáng)度,加強(qiáng)推廣高效節(jié)水、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、加快土地流轉(zhuǎn)和鄉(xiāng)村路網(wǎng)建設(shè)是今后工作的重點(diǎn)。本研究在進(jìn)行斑塊尺度影響因素分析也存在一定的不足,社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均為縣級(jí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),未來(lái)可收集更詳細(xì)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)或村級(jí)影響因子數(shù)據(jù)進(jìn)一步探索。

4 結(jié) 論

(1)新疆高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田在不同行政區(qū)的分布密度不同,南疆、北疆各有2個(gè)顯著的高密度聚集區(qū),北疆以塔城地區(qū)和昌吉州為“極核”,南疆以阿克蘇地區(qū)和喀什地區(qū)為“極核”。

(2)高建設(shè)潛力縣市主要分布在新疆區(qū)劃的西部地州,低建設(shè)潛力縣市主要分布在新疆區(qū)劃的東部地州。處于較高建設(shè)潛力區(qū)的研究單元在空間上無(wú)明顯聚集,研究單元占比最多,是未來(lái)重點(diǎn)開發(fā)建設(shè)的地區(qū)。

(3)縣域尺度上,政策因素是影響高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模最強(qiáng)的影響因子,不同分區(qū)的核心交互影響因子均與政策因素有關(guān);斑塊尺度上,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模影響力最強(qiáng),核心交互影響因子均與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和交通區(qū)位因素相關(guān)。不同分區(qū)下,各影響因子對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模均具有明顯的交互增強(qiáng)作用。