基于地理加权回归的茶叶种植专业化空间格局及影响因素——以福建省安溪县为例

发布时间：2018-05-31 12:30

本文选题：茶叶种植 + 专业化　；参考：《应用生态学报》2017年04期

【摘要】：以专业化茶叶种植大县安溪县为例,通过评估各乡镇茶叶种植专业化水平,结合Pearson相关分析、普通最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),筛选出平均高程、农民人均纯收入、农业从业人口比重、距交通道路距离4个主要影响安溪县茶叶种植专业化程度的因素,并探讨其对茶叶种植专业化影响程度的空间分异规律.结果表明:安溪县各乡镇茶叶种植专业化程度呈现显著的空间自相关,以县城为中心,茶叶种植专业化程度由近及远呈现出"低-中-高"的形似杜能农业区位模型的圈层结构;GWR的拟合度(0.624)高于OLS(0.595),且前者对空间数据的解释力更高;与杜能农业区位模型的市场距离决定机制相悖,茶叶种植专业化程度受山地自然环境因素的影响明显较社会经济因素更大;茶叶种植专业化程度与平均高程、农民人均纯收入、农业从业人口比重呈正相关,而与距交通道路距离总体呈负相关;茶叶种植专业化程度与平均高程、农民人均纯收入的回归系数主要呈现出"南高北低"的空间分布特征,农业从业人口比重则呈相反的规律,而距交通道路距离则主要呈现"西南低、东北高"的空间特征.
[Abstract]:Taking Anxi county as an example, the average height and the average net income of farmers were screened by evaluating the specialized level of tea cultivation in each township, combining with the Pearson correlation analysis, the ordinary least squares model and the geographical weighted regression model. The proportion of agricultural working population and distance from traffic road mainly affect the degree of specialization of tea planting in Anxi County, and discuss the spatial differentiation law of its influence on the degree of specialization of tea planting. The results showed that the degree of specialization of tea cultivation in various towns of Anxi County showed a significant spatial autocorrelation, with the county town as the center. The degree of specialization of tea planting was higher than that of OLS0. 595N from near to far, and the GWR fitting degree was higher than that of OLS0. 595, and the former had higher interpretation power to spatial data. Contrary to the market distance determinant mechanism of Dunon agricultural location model, the degree of tea planting specialization is obviously influenced by the natural environment factors of mountain area than that of social and economic factors, the degree and average height of tea planting specialization, the net income of farmers per capita, and so on. The proportion of agricultural working population is positively correlated, but it is negatively correlated with the distance from traffic road, the degree of specialization of tea planting and the average height, the regression coefficient of peasant's per capita net income mainly shows the spatial distribution characteristic of "south high and north low". The proportion of agricultural working population is opposite, and the distance from traffic road is mainly characterized by "southwest low and northeast high".
【作者单位】：福州大学环境与资源学院;福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室;福建省空间信息工程研究中心;福建农林大学茶产业发展研究中心;
【基金】：国家社会科学基金项目(12CJL063)资助~~
【分类号】：F326.12

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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