為了定量分析耕地破碎化的驅動因素,評價其對農村收入水平的影響,該文基于景觀指數分析法選取景觀指標計算景觀指數,使用熵權法計算貴州省遵義市播州區(qū)21個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地破碎化綜合指數;利用地理加權回歸模型,計算耕地破碎化綜合指數與各環(huán)境因子間的相關性,同時分析耕地破碎化綜合指數對農村年人均可支配收入的影響。實驗結果顯示,該區(qū)域耕地破碎化是各類環(huán)境因素綜合作用的結果,農村收入水平與耕地破碎度呈負相關。由此可見,景觀指數分析與地理加權回歸分析相結合既能夠較好地反映耕地破碎化程度,同時也能清晰地揭示耕地破碎化的驅動因素及其對農村收入水平的影響,有助于我們進一步理解耕地破碎化的內涵,為提升農村收入水平提供理論參考。 

【文章來源】：測繪科學. 2020年04期 北大核心

【文章頁數】：8 頁

【部分圖文】：

播州區(qū)地形分布及行政區(qū)劃

表2 各項耕地破碎化指標權重Tab.2 The Weight of Cultivated Land Fragmentation Metrics 指標名稱 與聚合指數的Pearson相關性系數 指標權重 指標屬性 斑塊總面積 0.253 0.145 9 負向指標 最大斑塊指數 0.479 0.136 9 負向指標 斑塊密度 -0.174 0.147 1 正向指標 邊緣密度 -0.208 0.136 3 正向指標 平均周長面積比 -0.333 0.146 5 正向指標 平均最近鄰距離 0.343 0.147 5 負向指標 聚合指數 1.000 0.139 8 負向指標由表2可知,由各項指標的含義及其屬性將所選取的指標分為正向指標和負向指標后,代入研究區(qū)域的實際數據計算各項指標兩兩之間的Pearson相關性系數,同類指標間的Pearson相關性系數為正數,不同類指標之間的Pearson相關性系數為負數,這反映了景觀指數分析法在耕地破碎化的實際研究中景觀指數與耕地破碎化程度之間的一致性。由圖2可知,研究地理單元之間的耕地破碎化程度具有空間分布差異,使用地理加權回歸模型來分析耕地破碎化的成因及影響是必要的。

耕地破碎化景觀格局往往是由多方面的因素造成的,本文從自然環(huán)境和社會環(huán)境兩個方面來選取環(huán)境因子。其中自然環(huán)境因子有鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域內距河網平均距離、平均坡度和平均海拔3類因子,社會環(huán)境因子有鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域內距路網平均距離、農業(yè)從業(yè)人口所占比例兩類因子。使用ArcGIS的“歐氏距離”工具分別基于路網與河流生成距離柵格,每個柵格的屬性值分別為距離最近的道路和河流的距離,然后計算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)內路網和河流的距離柵格像元屬性值的平均值得到各鄉(xiāng)鎮(zhèn)內距路網和河流的平均值。類似地,統(tǒng)計各鄉(xiāng)鎮(zhèn)內DEM和坡度柵格的像元值得到各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均海拔和平均坡度,各項因子屬性分布如圖3、圖4所示。圖4 社會因子分布

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本文編號：2936079