长江三角洲典型地区蔬菜生产功能空间分异及布局优化研究 以上海市崇明区为例

许 伟

（1. 上海市地质调查研究院，上海 200072；2. 上海市国土资源调查研究院，上海 200072）

蔬菜生产空间是保障重要农产品均衡稳定供给、维护生态安全和促进乡村文旅产业发展的重要空间载体，具有多功能复合利用特征。长江三角洲地区是我国经济密度最高的区域之一，也是我国重要的农业生产区域。上海市崇明区位于长江三角洲典型地区，受城镇开发建设和生态建设占用、蔬菜产业经济比较效益不高、农用地保护积极性不够等因素影响，蔬菜生产面积和质量持续下降，势必引起现代农业发展不均衡、绿色农产品供给不足、居民生活成本上升、乡村振兴战略实施缓慢等问题。

本世纪初，我国农业产业发展、农业生产地域分工、多功能特性等研究悄然兴起，如：贾兴梅等探讨了农业集聚程度与农业经济增长相关性[1]；韩非等研究了农业多功能性的区位选择和农业发展模式[2]；邓宪兵等分析了全国层面种植业地理空间集聚演变效应[3]；吴建寨、赵霞等开展蔬菜产地集聚特征研究[4-5]。目前相关研究的主要特征是：研究对象多为农业种植业，仅对蔬菜产业空间的研究不多；研究尺度多见于全国、农业发达省份、流域地理空间，并以市县为研究单元，而针对经济密度较高的区（县）域范围，并以公顷地理网格为单元的研究比较少；研究方法以定性方法居多，并局限于从个人行为特征、市场经营条件变化等角度考察蔬菜产业布局，缺乏对蔬菜生产空间综合优势比较的定量研究。

本文基于对国土空间利用和蔬菜生产空间立地条件认识的深化，从资源本底、生产条件、经济活力、休闲功能、生态环境等5个维度，探讨蔬菜生产空间格局变化的影响因子，通过基于蔬菜生产空间自相关的集聚性分析，定量研究蔬菜生产功能空间适宜性，为长江三角洲地区蔬菜生产空间底线划定提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

崇明区位于长江入海口，是上海市重要的生态农业地区，陆域面积1411 km2（占市域面积的21%），由崇明、长兴、横沙三岛组成，下辖16个镇、2个乡。崇明区地势平坦、河流纵横，全区耕地面积42333 hm2，已列入我国第一批国家农业可持续发展试验示范区，区内有上海崇明东滩鸟类国家级自然保护区、上海长江口中华鲟湿地自然保护区等重要生态功能区。同时，崇明区规划定位为建设具有全球引领示范作用的世界级生态岛，长江生态环境大保护的示范区、国家生态文明发展的先行区[6]。

1.2 评价单元划分与数据处理

以崇明区2018年土地利用现状变更调查图斑数据为基础，全区共划分36459个100m×100m地理网格作为评价单元。研究使用的数据包括：

（1）反映土地利用的数据，数据集包含崇明区土地利用年度变更数据（地块总数505 491个，每个地块均有土地用途属性）、永久基本农田图斑（201202个）；（2）代表崇明区经济发展水平及乡镇发展差异的经济数据集，包括各乡镇等行政管理单元的人口、GDP、农业生产总值、城镇化率等，数据来源于《崇明区2019年统计数据》；（3）体现空间规划用途和空间利用限制的规划数据，包括规划旅游景点、生态网络系统等，数据值均对应到空间网格单元；（4）表征蔬菜生产条件和区位环境类数据，包括生产设施条件、耕作半径、交通通达性、文旅资源和自然景观可达性、水密度等，处理此类数据采用“路径距离”“点密度”、现场调查等方法。利用ArcGIS平台将上述数据进行矢量化处理，所有数据均对应到评价单元。

1.3 评价指标及权重值的确定

借鉴以往研究成果[7-9]和本研究的需要，构建蔬菜生产空间优势度评价指标体系，指标权重值采用熵权法确定，指标及权重值见表1。

表1 蔬菜生产空间优势度评价指标及权重Table 1 Evaluation index and weight of vegetable production spatial dominance

采用指标无量纲化处理方法中极值法对指标数据进行归一化处理，其中城镇化率、与旅游景点距离、与主干道路距离、人均GDP这四项指标越小代表地理空间蔬菜生产优势度越强，为负向化指标。公式如下：

式中：yij为某一评价单元第i项因素第j项指标归一化后的指标值，xij为某一评价单元第i项因素第j项指标初始指标值为评价单元指标的最大值、最小值。

熵权法是指用来判断某个指标离散程度的数学方法，具有赋权客观的特点，离散程度越大，对指标评价的影响越大[15]。采用熵权法给评价指标赋权，如下式所示：

式中：n为评价单元个数；pij为第j个指标值在n个单元中的比重；ej为第j个指标的熵值；Wj为指标权重值。

1.4 蔬菜生产空间适宜度指数计算

本 文 以LESA体 系[10-14]（land evaluation and site assessment，土地评价与立地条件分析）为指导思想，从蔬菜生产空间立地条件评价角度，综合自然资源禀赋、生产设施条件、经济发展水平、休闲功能潜力和生态—质量状况5个维度影响因素、15项评价指标，计算各评价单元蔬菜生产空间适宜度指数。

每一个评价单元各维度影响因素分值Qi的计算利用公式（5），各评价单元指标综合分值Gij的计算采用公式（6）。

式中：Qi为第i个影响因素的评价分值，m为影响因素个数；Wj'为该指标对应的权重值，Gij为综合功能的评价分值，Wi为第i项影响因素的综合权重。

1.5 蔬菜生产空间集聚性测度

采用基于蔬菜生产空间优势度的空间自相关性，来分析蔬菜生产空间集聚性。全局自相关[15-20]检验采用全局莫兰指数(Moran’s I)，该指数取值范围为[-1,1]，指数越大，说明蔬菜生产空间分布集聚性越高；当Moran’s I＞0，表明空间正相关；当Moran’s I＜0，表明空间负相关；当Moran’s I=0，表明空间随机分布。局部自相关分析[17]是检验某一空间单元与邻接单元之间的空间差异性及显著性，利用Moran散点图反映空间格局的可视化程度。局部莫兰指数（LISA）的取值为[-1,1]，指数越高，表明该单元与临近单元的相关性越好，反之则越低，若取值为0，则不相关。全局自相关、局部自相关指数的计算方法如公式（7）（8）：

式中：I、Ii为全局莫兰指数、局部莫兰指数，n为单元总数，Wij是空间权重矩阵，xi和xj分别为第i个、第j个单元的蔬菜生产空间优势度指数，¯x为所有蔬菜生产空间优势度指数的平均值，S2为样本方差。

以骨干道路和河道为界，将崇明区内光明农场、上实东滩、滩涂围垦成陆区域进一步进行空间划分，并和行政村组成402个村单元，作为颗粒度更大的分析单元。利用ArcGIS软件工具计算全局和村单元的局部莫兰指数，运用Open GeoDa软件绘制蔬菜生产空间集聚性的Moran散点图，将Moran散点图与LISA显著性水平相结合，将显著性较强的集聚区域绘制LISA聚类图。

2 结果与讨论

2.1 蔬菜生产空间优势度指数分布及影响因素分析

崇明区蔬菜生产空间优势度分布情况见图1。利用ArcGIS中Breakpoint的工具，采取自然间断点分级法，将全区蔬菜生产空间优势度指数划分五种类型，优势度指数一级区106 km2，占比7%；优势度指数二级区256 km2，占比18%；优势度指数三级区353 km2，占比25%；优势度指数四级区481 km2，占比34%；优势度指数五级区218km2，占比15%，优势度指数由一级向五级逐渐递增。

图1 蔬菜生产空间优势度指数分布Fig.1 Index distribution of vegetable production spatial dominance

以《崇明区总体规划暨土地利用总体规划（2017-2035年）》中确定的崇明区功能分区为对象，针对6个功能区蔬菜生产优势度的5个维度因素评价平均值进行雷达图分析（图2、图3），可以看出各功能区的影响因素作用大小和聚类趋势。雷达分析图显示：（1）滨江城镇带的经济发展水平因素评价值均值为0.57，休闲功能潜力影响因素次之。这个区域以街道、城镇居多，农业生产面积较少，因区位和交通条件较好，农用地更多的是起到建设开发间隔、城镇发展“绿心”和都市休闲作用；（2）生态旅游发展区的生态休闲功能潜力影响因素评价均值为0.3，生态—质量状况影响因素次之，农业的生态、文化、休闲等综合功能特征明显，全区重要生态功能区和生态保护红线的比重较高，但到高速公路、轨道交通站点和市区距离较远；（3）乡村野趣带的各项影响因素整体上相对均衡，生产设施条件、自然资源禀赋两项因素评价值略高，现代农业和城镇带的过渡地区，农用地和农业人口均有一定比例；（4）现代农业发展区中自然资源禀赋、生产设施条件影响因素评价均值较高，这个区域耕地比例大、质量等级较高、农业生产配套设施较完善，经济发展水平影响因素评价值较低；（5）长兴岛绿色海洋发展区，经济发展水平影响因素评价值约为0.5，得益于船舶制造产业基地的辐射带动作用，而农用地中园地、果林地面积比例高，由此引发的休闲功能潜力影响因素评价值高于其他影响因素；（6）横沙战略预留区经济发展水平、生态—质量状况影响因素评价值较高，这个区域是上海市功能发展的后备资源区，且生态调节功能较强，其他影响因素处于中等水平。

图3 6个功能区蔬菜生产空间优势度的5个维度因素评价平均值雷达图Fig.3 Radar analysis map of five influencing factors average evlaluation values of vegetable production space dominance in six functional areas

2.2 空间自相关分析结果

全局Moran’I指数为0.613，正态分布统计值Z值为8.76，大于0.01置信水平的临界值为2.58，结果具有可信度，即蔬菜生产空间优势度指数高的区域显著集聚。计算村单元局部自相关指数为0.51，并通过p＜0.05检验，可以看出崇明区蔬菜生产空间优势度指数在空间分布上表现为强烈的正相关性。通过蔬菜生产空间集聚性的Moran散点图（图4）、LISA聚类图（图5）和空间局部自相关表（表2），进一步挖掘蔬菜生产空间集聚格局分异及其演变的可视化信息。

图4 蔬菜生产空间优势度指数Moran散点图Fig.4 Moran scatter diagram of vegetable production spatial dominance index

图5 崇明区蔬菜生产空间LISA集聚图Fig.5 Lisa cluster map of vegetable production space in Chongming District

表2 崇明区蔬菜生产空间局部空间自相关分析Table 2 Local spatial autocorrelation analysis of vegetable production space in Chongming District

结合图4、图5、表2，可以看出蔬菜生产相关性的空间分布状态：（1）正相关HH型表示适宜性指数高，且被周围高值单元包围的区域。该类型单元87个，占单元总数22%。该地区集中连片且呈“团状”分布，土壤肥沃，具有良好的灌排条件和优越的自然条件，是传统的农场地区和新兴农业发展地区，对周边农用地扩散辐射效应将长期存在；（2）正相关LL型表示适宜性指数低，且被周围低值单元包围的区域。该类型单元82个，占单元总数20%。该地区具有两方面特征：一方面崇明岛北部沿江地区地势低洼，存在汛期极易被淹没、土壤盐碱化等蔬菜生产不利条件；另一方面崇明岛南部城镇带受土地开发建设、上海中心城区经济辐射的影响,农业生产功能往往被商业、办公、居住等经济收益功能取代；（3）负相关HL型表示适宜性指数高，且被周围低值单元包围的区域。该类型单元34个，占单元总数8%。由于空间极化效应对区域的影响，优势度强的空间慢慢被同化为优势度弱的空间；（4）负相关LH型表示适宜性指数低，但被周围高值单元包围的区域。该类型有30个单元，占单元总数7%。该地区面积较小、规律性较差，在极化效应的作用下将逐渐演变成HH型；（5）NS型表示指数不存在显著空间相关性且随机分布的区域。该类型单元占单元总数42%，原因有两方面：一是以行政村/空间单位为单元进行局部分析，将研究区域内农田肌理、生产配套设施、经济活动和交通条件等因素细碎化，以及单元与单元之间存在不可避免的割裂，在本研究单元上存在一定差异性。二是村单元之间会存在一定的差异性，差异即为合理，若大量村单元是相同的，在实际中反而不合理，故即使NS（非显著）型所占比例为42%。

2.3 空间适宜性分析结果

综合蔬菜生产空间优势度（5级）和空间集聚性（5类）分布结果，采用“空间点对点匹配”的方法[18-19]，最终得到蔬菜生产功能适宜性等级，并进行归类统计（表3、图6）。

表3 蔬菜生产功能适宜性规模表Table 3 Suitability scale of vegetable production function

图6 崇明区蔬菜生产功能适宜性分布Fig.6 Suitability distribution of vegetable production function in Chongming District

蔬菜生产功能适宜性分布情况见图6、表3，结果显示：（1）蔬菜生产功能最适宜区域包括新村乡域内新北沿公路以北、新海镇域内北沿公路两侧、东平镇镇域内北沿公路以北和北湖公路以北、农业现代园域内新北沿公路以北、前哨农场以南、港西镇域内港西公路以东、庙镇域内江万公路两侧、庙镇域内港庙公路以北、绿化镇域内三华公路以北、横沙岛域内民北路以北等地区。提升蔬菜生产功能的措施建议：加强农用地保护和土地利用用途管制，禁止高污染、高能耗的产业发展，严格限制影响农业生产和生态环境的工程建设；大力发展多功能现代都市农业，促进蔬菜生产空间的农业生产、休闲服务、乡土文化、农耕体验等综合功能发展，努力打造长江下游绿色生态农业发展的示范区；（2）蔬菜生产功能较适宜区域包括新海镇域内北沿公路以北、绿化镇域内绿化西路以西、三星镇域内小星公路以北、东平镇域内北沿公路以北、向化镇域内草港公路以北、陈家镇域内前哨农场以西、崇明东滩南部揽海公路以北、长兴岛域内西部、长兴岛域内北环路以北、横沙岛域内民东路以南等地区。提升蔬菜生产功能的措施建议：加强蔬菜生产空间占用和用途转用管理；加强土地综合整治，减少农业生产化肥农药的使用，整体提高蔬菜生产空间集中连片程度和农用地质量，积极发展农业高附加值产业；（3）蔬菜生产功能中等适宜区域包括绿化镇域内南部、新海域内跃进公路以南、三星镇域内三华公路以北、庙镇域内小星公路两侧、建设镇域内草港公路以南、东平镇域内北新公路以东、港沿镇域内港沿公路以东、中心镇域内北 公路两侧、前哨农场北侧、崇明东滩崇旺路-东团公路以西和新北沿公路以南等地区。提升蔬菜生产功能的措施建议：逐步完善农业生产的基础设施和配套设施，积极开展蔬菜生产空间的建设和保护；加大农业发展和农业从业人员教育培训的政策扶持力度；促进农业发展与城镇化建设相统一，实现蔬菜生产的生态效益和经济效益有机统一；（4）蔬菜生产功能较不适宜区域包括东风西沙、新海镇域内跃新公路以西、农业良种繁殖场北部、城桥镇镇区东西两侧、竖新镇域内环岛景观道之间区域、堡镇南部港沿公路以东、中兴镇南部、崇明东滩南部崇旺路-东团公路以西、长兴岛域内北环路以南等地区。提升蔬菜生产功能的措施建议：加强规划农用地的建设与保护，有计划有步骤培育蔬菜生产功能，适度发展景观农业、休闲农业；（5）蔬菜生产功能不适宜区域包括崇明区陆域内适宜性强、较强、中等、弱的区域之外的其余区域，主要分布在城镇和工业区及周边、生态敏感、农用地零星分布等地区。

3 结论

通过蔬菜生产空间优势度和集聚性的评价测度，有效掌握蔬菜生产功能空间分布差异与集聚状态，以及与自然资源、社会经济发展、国土空间发展权等因素的耦合关系，得出以下结论：

（1）崇明区蔬菜生产空间优势度空间分异特征明显。整体上，耕地的数量质量等自然本底条件因素影响最大，规划生态空间（生态保护红线等）、生产条件、经济区位等空间因素次之，主要是长江河口地区生态环境脆弱性和区域内经济发展水平差异所致。各功能区和影响因素的关系有所差异，利用好这些关系是因地制宜保护耕地资源、发展农业空间的关键。

（2）崇明区蔬菜生产功能空间集聚特征明显（Moran’I=0.51，通过p＜0.05检验），适宜性由北向南逐步降低，部分城镇及周边地区出现了低低集聚区，甚至呈现不显著状态，表明该地区生产功能不适宜性有所加剧。

（3）以公顷网格为评价单元，有效解决研究精度和深度问题。受数据来源和量化方法的局限性，对管理政策、产业经营等影响因素考察较少，时空演变特征分析不足。后续将加强蔬菜生产空间时空变化趋势研究，使得蔬菜生产功能评价理论更丰富、方法更科学。

（4）蔬菜生产功能适宜性研究结果基本符合上海市崇明区客观实际，研究方法科学可行，在经济发达、人多地少、国土空间开发强度大的长三角地区具有推广应用前景，可为合理划分蔬菜生产功能区和国土空间用途区提供依据。