近10年全国省域农机总动力的区域差异时空特征

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1、近10年全国省域农机总动力的区域差异时空特征　　0引言　　农业机械总动力指主要用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和，是反映农业机械化发展状况的一个重要指标，也是政府部门制定农机化发展规划重要参考数据[1].在发展现代农业、建设社会主义新农村的背景下，全国农业机械化作业水平呈现稳步提升的态势，农业机械总动力也不断增长。因此，从总体上把握和认识农业机械总动力的分布和变化规律，对科学制定农业机械动力发展规划十分必要。当前，在农业机械动力方面的相关研究主要包括农机总动力需求预测、农机总动力影响因素及农机动力对粮食产量的影响等[2-7].这些研究从

2、国家或省级的尺度出发，揭示了农机总动力的时间变化趋势及其影响因素的作用规律；但忽略了农机总动力在区域内部表现出的空间自相关及异质性。探索性空间数据分析（Ex-ploratorySpatialDataAnalysis）是空间数据分析技术的一种，常用来描述研究对象的空间分布规律并用可视化方式进行表达[8].其内容包括探测聚合数据的空间特征和空间模式、识别空间数据的异常值、拟合对应于数据地理方面的假说，以及揭示现象之间的空间相互作用机制等[9].ESDA强调发现数据的空间分布模式，注重数据的空间依赖性和空间异质性，可以用来探索农机动力的空间关联格局问题

3、。目前，将其用于农机动力这一主要农业生产投入要素的空间格局变化的研究还鲜见报道。而我国农业机械化空间区域差异显着[10],东部地区耕地占全国耕地总面积的32.1%,而农机动力拥有量占全国农机总动力的50.2%;西部地区耕地占23.7%,农机动力却只有15.3%.因此，利用探索性空间数据分析技术可以更加深入地分析我国省域农机动力投入的空间格局特征及其演变规律。基于此，本文以中国31个省级行政区为基本研究单元，利用基尼系数与ESDA空间分析技术，对近10年全国省域农机总动力的区域差异时空特征以及空间演变格局进行分析，以期从新的视角为我国农业机械宏观布

4、局与规划决策提供科学依据。　　1材料和方法　　1.1数据　　研究所需的全国农机总动力及农作物播种面积数据于《中国统计年鉴2004-2013》。研究区不包含港澳台地区。中国行政边界数据于中国国家基础地理信息中心发布的1∶400万比例尺基础地理矢量数据集。　　1.2研究方法　　1.2.1基尼系数　　基尼系数是由意大利经济学家CorradoGini提出的一种用于刻画收入分配不均的指标[11].由于该指数能非常方便地反映出总体收入差距状况而成为国际上非常流行的指标。其值介于0~1之间：当值为0时，表明分配完全平均；当值为1时，表明分配极其不平衡[12].

5、本文利用基尼系数来测度全国省域单位农作物面积农机动力投入的差异情况，并在开源的科学统计分析及绘图R语言环境中，利用AchimZeileis等开发的ineq软件包计算得到全国省域农机动力基尼系数。　　1.2.2ESDA方法　　ESDA是基于数据驱动的，注重发现空间数据的分布模式，揭示数据的空间自相关性与空间异质性的可视现象[13].空间自相关是指位于不同空间位置的地理事物属性值之间具有统计相关性，即空间距离临近的地理单元属性值趋于相似[14].空间自相关系数是度量地理单元空间相关性的指标，一般分为全局自相关系数和局域自相关系数两大类。　　　　全局型

6、自相关系数反映了观测变量在整个研究区域内空间相关性的总体趋势，从而判断此现象是否存在聚集特征。在众多全局统计量中，Moran'sI是最常用的评测指标，其取值范围为-1~1之间，正值表示该地理事物属性值呈现聚集分布（高-高聚集，低-低聚集）,负值表示该地理事物属性值为离散分布；指数绝对值越大表示聚集或离散的程度越深，值为0则表示不存在空间相关，即呈现空间随机分布。　　全局空间自相关统计量反应了整体上地理单元之间空间相关的平均程度，但却忽略了可能存在的局部不平稳；而局域指标可反映一个区域单元上的某种属性值与邻近区域单元上同一属性值的相关程度[

7、15].本文采用LocalMoran'sI统计量并结合LISA聚集图，来研究全国省域农机动力的局部空间分布规律。　　2结果与分析　　2.1农机动力区域差异时空特征　　2.1.1农机动力区域差异空间特征　　统计全国各省级行政区2003-2012年单位面积农业机械总动力数据，并利用ARCGIS软件绘制新疆近10年省级尺度的平均单位农业总动力空间分布情况。由图1可知：全国各省域单位农业机械动力差异明显，上海市的单位农业动力最低为2.5koran'sI指数，结果如表1所示。　　由表1可知，全国近10年省域单位农机动力Mo-ran'

8、sI指数均为正值，且通过99%的置信水平检验（Z得分>2.58）,说明各省域单位农机动力投入高的地区和低的地区出现相对集中，即全国