基于马德拉岛2019年农业普查数据的农业结构类型学与空间分析

《Sustainability》：Agrarian Structure in a Small Island Region: A Typological and Spatial Analysis of Agricultural Systems in Madeira Island Matheus Koengkan, José Alberto Fuinhas and Iyabo Olanrele

　　

马德拉岛的农业部门以显著的结构性异质性、土地碎片化以及日益加剧的社会经济和环境压力为特征。然而，在小岛区域背景下，全面的类型学和空间分析仍然有限。本研究旨在填补这一空白，利用2019年农业普查数据，对葡萄牙马德拉自治区的农业结构进行类型学和空间分析。研究人员采用了一个整合了主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、围绕中心点的分割(Partitioning Around Medoids, PAM)聚类和随机森林(Random Forest)验证的综合框架——这代表了农业类型学研究中的一种新方法——以识别出三种农业模式：集约型亚热带农业(Intensive Subtropical Agriculture)，占24.1%的教区，以小农场和高劳动强度为特征；粗放型传统农业(Extensive Traditional Agriculture)，占64.8%，以中等农场规模和多样化种植为特点；以及基于牧场的农业(Pasture-based Agriculture)，占11.1%，以较大的农场和低劳动投入为主导。研究结果证实了显著的结构性权衡，包括农场规模与劳动强度之间存在强烈的反向关系(r = -0.653)，以及专业化与作物多样性之间存在负相关(r = -0.673)。在空间上，这些模式表现出明显的区域分异，亚热带系统集中在南部沿海地区，而传统系统在北部和内陆地区占主导地位。这些发现支持了混合型农业转型的假设。尽管依赖于横截面数据，但研究结果为共同农业政策(Common Agricultural Policy, CAP)框架下的有针对性和基于地域的政策设计提供了稳健的基础。

马德拉岛农业结构的异质性及其内部组织的量化研究长期缺失。现有研究多为描述性，缺乏经过统计验证和空间显式的类型学分析，导致共同农业政策(CAP)干预可能与地方实际脱节。本研究旨在利用数据驱动的方法，首次对马德拉岛的农业结构进行系统性、空间化的类型学划分，以揭示其内部的生产系统分异和空间格局。

小型岛屿农业普遍面临地形陡峭、土地稀缺、微气候多变以及对气候和市场冲击高度敏感等结构性约束。这些条件限制了机械化与规模经济，倾向于支持小规模、劳动密集型和空间适应性的生产系统。在葡萄牙马德拉自治区，梯田景观塑造了其农业地貌，土地高度碎片化，历史上支持着适应本地生态条件的小农系统。虽然农业对区域产值的贡献有限，但它在农村生计、地域认同和生态系统维护方面仍处于核心地位。近期的结构数据显示，该地区农业数量减少但平均规模略有上升，但超过77%的农场在经济上仍属极小规模，且农业劳动力以家庭劳动为主，占比超过85%。土地利用呈现极化趋势，以亚热带水果为主的永久作物在南部沿海扩张，而多样化种植系统和牧场农业则在内陆和高地持续存在。这些模式共同指向一个由多种地域嵌入的生产模型构成的结构性异质农业系统。然而，对这些模型的统计验证和空间明确的分类尚不完善，这限制了对关键农业经济关系的理解，也影响了差异化政策的制定。因此，本研究提出六个假设，旨在通过实证分析验证马德拉岛农业结构的分异模型、关键权衡关系及空间格局。

为开展这项研究，研究人员主要采用了以下几个关键技术方法：首先，基于2019年马德拉自治区涵盖全部54个教区的农业普查数据，这构成了分析的样本队列来源。其次，通过构建一系列标准化的派生指标（如农场规模、劳动密度、香农多样性指数等）来刻画农业结构特征。核心分析框架结合了三种方法：一是主成分分析(PCA)，用于降低变量维度并识别主导的农业结构变异模式；二是围绕中心点的分割(PAM)聚类算法，基于PCA得分对54个教区进行分组，以识别具有相似特征的农业模型；三是采用随机森林(RF)模型作为监督验证工具，评估聚类结果的稳健性和区分能力，并分析变量重要性。

研究结果主要基于对2019年农业普查数据的统计分析得出。在描述性统计与相关性模式方面，分析揭示了马德拉岛农业部门内部存在显著异质性，平均农场规模仅为0.38公顷，且高度依赖家庭劳动力。关键的相关性分析显示，农场规模与劳动密度之间存在强负相关(r = -0.653)，同时，亚热带水果专业化程度与农业多样性之间也存在强负相关(r = -0.673)。在降维与聚类识别方面，主成分分析(PCA)提取的前三个主成分共同解释了68.68%的总方差，分别代表了专业化-劳动强度维度、多样化-牧场维度和土地利用强度维度。基于PCA得分的PAM聚类分析确定了三个农业集群：集群1为“集约型亚热带农业”，包含13个教区(24.1%)，其特征是极小的农场规模、高劳动密度、低多样性以及对亚热带水果的高度专业化；集群2为“粗放型传统农业”，是主要模式，包含35个教区(64.8%)，特点是中等农场规模、适中的劳动强度、较高的多样性以及以耕地为主的多样化种植；集群3为“基于牧场的农业”，包含6个教区(11.1%)，以最大的农场规模、最低的劳动强度和高比例的永久牧场为特征。在地域专业化模式方面，研究发现这些农业系统在空间上呈现清晰的分化。集约型亚热带农业主要集中在南部沿海的丰沙尔和波塔多索尔等市镇；粗放型传统农业在马希库、圣克鲁斯等北部和内陆市镇占主导；基于牧场的农业则在圣港岛以及波尔图莫尼什等相对边缘的地区更为普遍。全局莫兰指数(Moran's I = 0.412; p < 0.01)证实了显著的空间正自相关性。在模型验证与稳健性检验方面，随机森林(RF)模型以极高的准确率(全数据集预测准确率达98.15%)验证了三集群划分的稳健性。模型的变量重要性分析显示，亚热带水果面积是区分农业系统最重要的预测变量，其次是耕地面积和永久牧场面积。基于随机森林邻近矩阵的多维尺度分析(MDS)也清晰地展示了三个集群的良好可分性。研究结论认为，马德拉岛的农业结构呈现出集约化传统农业、多样化传统农业和牧场化农业三种并存的模式，验证了混合型农业转型的假设。这些发现为制定基于地域差异的农业政策提供了实证基础，强调了在共同农业政策(CAP)框架下实施差异化干预措施的重要性。