廣西耕地利用形態時空演變格局與驅動因素研究

梁小麗，屠爽爽，萬詩夢，周星穎

（南寧師范大學，a.地理科學與規劃學院；b.地理與海洋研究院，南寧 530001）

耕地是受人類影響最大的人工復合系統，研究耕地利用轉型是研究土地利用轉型的重要切入點。中國經濟社會的快速發展，對耕地利用方式產生了巨大挑戰：一方面，城市建設面積與工業用地的不斷增長，占用大量的耕地［1，2］，且主要為生產力較高的優質耕地［3］；另一方面，務農機會成本升高，耕地利用邊際化，使得大量農業勞動力析出，造成耕地大量撂荒，全國山區縣2014—2015 年耕地撂荒率達14.32%［4-6］。此外，耕地利用還面臨生態系統退化，土壤污染，耕地質量下降等問題。而受農業結構調整與生態退耕等驅動，耕地數量呈現減少的趨勢，糧食安全面臨著巨大的威脅［7］。為此國家層面先后出臺了嚴守18 億畝耕地紅線、實施城鄉建設用地“增減掛鉤”、實施基本農田保護等一系列政策，以保護耕地資源與國家糧食安全。

在現有耕地局勢趨緊的背景下，開展耕地利用變化研究能更好地為區域耕地管理、土地整治和城鄉規劃提供理論支撐，為區域耕地資源優化配置提供科學依據［3］，耕地利用演變研究已經成為地理學界的研究熱點之一。研究方法的多樣化使研究內容逐步豐富與深化，大量學者從時間序列分析耕地面積變化趨勢，借助空間分析方法從不同空間尺度進行實證研究，刻畫耕地利用變化時空分布特征和采用定性分析的方法探究影響因素［8-14］；一些學者引入計量經濟分析法，將主成分分析、多元回歸分析、Logistic 模型和地理探測器、空間計量回歸分析等方法［15-17］運用于研究中，定量化與空間化識別并分析耕地利用變化的的驅動因子。此外，部分學者在研究耕地利用時空演變規律的基礎上進一步探討了耕地撂荒現象及原因［18-20］、耕地多功能的演化過程與發展規律［21-23］、耕地變化與社會經濟的關系［24，25］、耕地面積與農村宅基地的耦合關系［26］。總體來看，以中國西部地區為研究區域開展耕地利用變化的研究成果相對較少。為此，本研究運用ArcGIS 空間分析與經濟計量分析方法，揭示1995—2015 年廣西耕地利用形態的時空格局，剖析耕地利用形態變化的驅動因素，以期為促進耕地資源的有效利用提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

廣西壯族自治區下轄14 個地級市，111 個區縣，面積23.76 萬km2。地處中國華南沿海地區，地跨北熱帶、南亞熱帶與中亞熱帶，屬于季風氣候，冬短夏長，水、熱資源豐富。西北緊鄰云貴高原，地勢呈現西北高東南低，地形復雜多樣，山地、丘陵和石山約占陸地面積的69.7%，平原與臺地占26.9%，水域約占 3.4%［27］（圖 1）。2018 年末，廣西總人口 5 518 萬人，城鎮化水平50.22%，第一產業生產總值3 019.37億元，占廣西生產總值的13.1%。當前，廣西正處于城鎮化加速發展階段，大量農村人口向城鎮轉移，務農人口不斷減少，鄉村老齡化趨勢不斷增強，耕地撂荒與建設用地占用耕地現象并存，耕地利用形態在悄然發生巨變，是研究中國地形復雜地區耕地利用形態演變特征及其驅動因素的典型地域。

圖1 廣西壯族自治區區位

1.2 數據來源

本研究以2018 年行政區劃為依據，以廣西111個區縣為基本單元開展相關研究。研究涉及的土地利用數據來源于生態環境部（1995 年、2005 年）和中國科學院資源環境科學數據中心（2015 年）提供的Landsat TM 影像（30 m）解譯數據；高程數據、主要道路和縣級、市級與省級行政中心的數據均來源于BIGMAP；地區生產總值、農村居民人均純收入、第一產業增加值、第一產業構成、固定資產投資等數據來源于《廣西統計年鑒》（2016 年），鄉村人口、城鎮化率來源于《廣西要情手冊》（2016 年）。

2 研究方法

2.1 耕地利用形態變化的時空測度

主要從耕地變化率、耕地轉移方向與轉換率、景觀格局3 個方面來分析廣西耕地利用形態的時空演變特征。

2.1.1 耕地面積變化率 以3 期廣西耕地利用數據為基礎，刻畫耕地數量變化的時空特征，構建耕地面積變化率模型，公式如下：

式中，CR表示耕地面積變化率；IA表示研究初期的耕地面積；TA表示研究末期的耕地面積；T為研究期時長。

2.1.2 耕地轉移方向和轉換率 在ArcGIS 和Excel統計獲取的耕地轉移矩陣基礎上，建立其他地類與耕地的轉換率模型：

式中，CLCRi表示研究期地類i與耕地的轉換率，正、負值代表耕地轉移的方向（正值代表其他地類向耕地轉移，負值代表耕地向其他地類轉移），NCLi表示由地類i轉為耕地的面積；CCLi表示耕地轉為地類i的面積；CLAj則表示研究初期的耕地面積。

2.1.3 景觀格局指數 景觀指數是指能夠高度濃縮景觀格局信息，反映其結構組成和空間配置特征的定量指標［28，29］。由于這些定量指標含信息量高、說明能力強，正廣泛地應用于土地科學研究中［30］。不同耕地利用類型斑塊的分布規模、空間結構及其擴張的變動可反映一定區域內耕地利用的結構形態隨時間演變的過程。參考相關文獻［31-33］，選取斑塊平均面積（AREA_MN）、斑塊密度（PD），景觀形狀指數（LSI）、最大斑塊指數（LPI）、聚集度指數（AI）5 個指標，將提取的3 期耕地利用柵格數據導入軟件Fragstats 計算分析，用于反映廣西耕地景觀形態結構變化。其中，AREA_MN和PD可綜合表征斑塊的破碎化程度；LSI用于揭示斑塊形狀復雜程度與形狀不規則程度；LPI體現斑塊優勢景觀的支配作用；AI體現耕地斑塊的聚集度與連通性。

2.2 耕地利用形態變化的驅動因素分析

2.2.1 地形因素的空間量化 依據中國農業區劃委員會頒布的《土地利用現狀調查技術規程》，將耕地坡度等級劃分為5 級：Ⅰ級≤ 2°、2°＜Ⅱ級≤6°、6°＜Ⅲ級≤15°、15°＜Ⅳ級≤25°和Ⅴ級＞25°。利用ArcGIS，對新增耕地和減少耕地的面積與DEM 影像進行疊加分析。

2.2.2 經濟社會因素的定量化 主成分分析法（Principal component analysis，PCA）是考察多個變量間相關性的一種多元統計分析的重要方法，是將多個變量通過線性變換以選出重要變量的一種多元統計分析方法，用這種方法可以找到幾個綜合因子來代表原來眾多的變量［34］。作為一種人工復合系統，耕地利用形態變化與社會經濟發展密切相關。考慮到數據的科學性與可獲取性，結合廣西區域發展的特征，本研究選取地區生產總值、農村居民人均純收入、第一產業增加值、第一產業占比、固定資產投資、鄉村人口、城鎮化率、耕地與主要交通道路距離、與縣（市）級行政中心的距離等指標，先對初始數據標準化處理，借助SPSS 軟件，將耕地變化率分別與各指標進行皮爾遜相關分析，獲取各成分的特征值和成分矩陣，提取主因子。

3 結果與分析

3.1 耕地利用形態變化時空格局

3.1.1 耕地面積變化 根據土地利用矢量數據統計結果，1995—2015 年，廣西耕地面積變化時空差異顯著。①1995—2005 年廣西耕地面積增長率呈“北高南低，東高西低”的空間分布特征，87.39%的區縣耕地面積增長，其中，桂北、桂西北地區、桂東與桂中東部等地區耕地增長速率較高；耕地面積減少的區縣主要為市轄區（圖2a）。②2005—2015 年，耕地變化率高值中心和低值中心空間集聚特征明顯。其中，桂中桂東交界、桂西北地區減少率最大，以上區縣與上一時段高增長率地區具有較強的吻合性；桂西南地區耕地面積增長（圖2b）。③縱觀1995—2015 年，桂北、桂西南地區耕地總面積增加，桂西中部、北海市、梧州市和桂林市轄區等地耕地總面積減少（圖2c）。對比2 個時段來看，桂西南耕地總面積持續增長且增速愈發加快，而桂中東部與桂東交界附近區縣呈前期快速增長后期快速減少的特點。

3.1.2 耕地利用轉移方向和轉換率 1995—2015年廣西耕地與其他地類轉換率空間格局如圖3 所示。

圖2 1995—2015 年廣西耕地面積變化率空間格局

1）林地和草地是耕地轉換的主要來源和去向。1995—2005 年，林地和草地是耕地面積增加的主要來源，全區林地和草地轉換為耕地的面積分別占同期其他地類轉向耕地總量的70.22%和29.06%，其中，桂北、桂西北、桂東以及桂中東部地區的轉換率最大（圖3a、圖 3d）。2005—2015 年，林地和草地是耕地面積減少的主要去向，其中，桂西南地區是轉換的高值中心，桂東中部、桂西地區是低值中心（圖3b、圖3e）。以上2 個研究時段林地與耕地轉換率絕對值的高值中心在空間分布上存在較高的重合性。縱觀1995—2015 年，林地和草地轉換為耕地的高值區分布于桂北、桂西南、桂東及桂中等部分區縣（圖3c、圖3f）。

2）水域和耕地轉換幅度相對較小，呈耕地先向水域轉移、后水域轉向耕地的特點。1995—2005年，全區耕地與水域的轉換率呈南高北低的分布特征，水域向耕地轉移的區縣以沿海地區為中心呈連片分布（圖3g）；2005—2015 年耕地與水域的轉換方向總體上與前一研究時段相反，耕地向水域轉移的縣區主要分布于桂南地區（圖3h）。縱觀1995—2015 年，水域轉移為耕地較為明顯的縣區主要分布于桂南與桂北地區且連片分布（圖3i）。

3）建設用地是耕地減少的重要去向，尤以市轄區表現突出。1995—2005 年，耕地轉向建設用地轉換率較高的地區零散分布于各市轄區和桂南沿海（圖 3j）；2005—2015 年，耕地轉換為建設用地的高值區主要分布在桂林市、柳州市、南寧市轄區及桂東西部等縣區（圖3k）。縱觀1995—2015 年，耕地轉換為建設用地的高值縣區零散分布于桂東、桂東北、沿海地區、市轄區（圖3l）。

圖3 1995—2015 年廣西耕地與其他地類轉換率空間格局

3.1.3 耕地景觀格局 1995、2005、2015 年廣西耕地斑塊的景觀格局指數統計結果表明，廣西耕地破碎化程度呈先降低后升高的趨勢，耕地斑塊復雜程度與不規則程度不斷增強，優勢斑塊在區域中的支配作用強度呈先增強后減弱的趨勢，耕地景觀的集聚度與連通度呈先增強后減弱的趨勢。

從不同經濟區對比的角度（表1）來看，廣西五大經濟區［35］的耕地景觀格局具有顯著的時空差異。①綜合斑塊密度指數（PD）與平均斑塊面積（AREA_MN）數值的變化，桂西、桂北、桂東、桂中、桂南的耕地破碎化程度依次降低。②1995—2015 年，桂東、桂中與桂北地區破碎化程度先減弱后增強，桂中地區耕地破碎化程度變化幅度最大；桂西與桂南地區的耕地破碎化程度呈下降趨勢，桂西地區的耕地破碎化程度變化幅度較桂南地區明顯。③1995—2015 年，景觀形狀指數（LSI）在區域間具有明顯的差異，桂西地區的耕地斑塊復雜程度與斑塊形狀不規則程度最高，然后依次為桂東、桂南、桂北和桂中地區；桂中地區耕地景觀不規則增幅程度較桂北地區大，桂北地區于2005—2015 年耕地景觀不規則程度增強較明顯，而桂中地區的耕地景觀不規則程度于1995—2005 年增強較顯著；桂南與桂西地區的耕地景觀形狀指數先升后降，且升幅均比降幅明顯，表明桂南與桂西地區耕地景觀不規則程度先增強后減弱；而桂東地區與桂南和桂西地區變化趨勢剛好相反。④1995—2015 年，桂中與桂南地區耕地優勢斑塊在區域中的支配作用較強，且桂南地區變化幅度很大，桂西、桂北與桂東的耕地優勢斑塊在區域中的支配作用則較弱，桂西地區優勢斑塊的支配作用最弱，桂東地區優勢斑塊的支配作用呈先減弱后增強的趨勢，且于2005—2015 年增強幅度較明顯。⑤1995—2015 年，五大經濟區的耕地景觀聚集度指數（AI）差異相對較小，變化幅度較低，桂中和桂南地區耕地景觀的集聚度與連通度較桂北、桂東和桂西地區強，桂西和桂北耕地景觀空間聚集度和連通度較差；桂北、桂東和桂中地區耕地景觀聚集度和連通度呈先上升后下降的趨勢，桂西地區持續上升，而桂南地區呈先下降后升高的趨勢。

3.2 耕地利用形態變化驅動因素

3.2.1 地形因素 對1995—2005、2005—2015 年新增耕地和減少耕地的地形起伏度測算（圖4）發現，1995—2005 年，Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ級坡度新增耕地面積分別占同期新增耕地總面積的40.57%、55.79% 和3.65%，而Ⅱ級坡度則出現耕地面積減少的現象，Ⅴ級坡度耕地變化極小；2005—2015 年，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ級坡度耕地減少面積分別占同期耕地總減少量的38.40%、37.30%、22.78% 和 1.51%；1995—2015 年，Ⅰ、Ⅱ級坡度耕地面積均呈現為減少的趨勢，其中，Ⅱ級坡度耕地減少較多；Ⅲ、Ⅳ級坡度耕地表現為增加的趨勢，Ⅲ級坡度耕地增加較多，Ⅴ級坡度耕地變化不大。以上表明在不同地形起伏度范圍內，耕地利用變化具有不同的時空特征。在起伏度較小的平坡、緩坡地區，因農村宅基地擴張和城市建設占用使得耕地減少，而在地勢較陡的山地、丘陵的斜坡、陡坡地區，耕地與林地、草地間轉換率與轉換方向變化顯著。

表1 1995—2015 年廣西五大區域耕地景觀格局指數變化

圖4 耕地利用轉移與地形坡度的關系

3.2.2 社會經濟因素 利用SPSS 軟件進行KMO和Bartlett 檢驗，KMO=0.731＞0.05，P=0.000＜0.05，說明各變量間存在相關性，適合進行主成分分析。對原始數據進行標準化處理，再將標準化值進行主成分分析，得出主成分特征值、貢獻率和累計貢獻率。如表2 所示，F1、F2 的特征值均大于1，且累積貢獻率達71.560%，能較好地反映耕地利用形態變化的驅動力，選取F1 和F2 為主成分。

表2 影響因子的特征值、主成分貢獻率與累積貢獻率

如表3 所示，第一主成分與城鎮化率、地區生產總值、農村居民人均純收入、固定資產投資、第一產業占比、與主要交通道路的距離、與行政中心的距離相關性較大，這些因子反映經濟發展水平；第二主成分與第一產業增加值、鄉村人口密切相關。因此，地區經濟發展、城鎮化水平、農民收入水平、區位條件、第一產業所占比重、鄉村人口數量是廣西耕地利用形態變化的主要驅動因素。

1995—2015 年，廣西城鎮化率由18.45%提升至47.06%，鄉村人口由3 705 萬人減少到2 539 萬人，第一產業從業人員減少156 萬，第一產業在地區經濟總量中所占比值由30.4%減少到15.3%，廣西耕地總面積增加，但時間序列上呈先增加后減少的趨勢，林地、草地、建設用地與耕地轉換劇烈，耕地景觀破碎化程度先降低后升高，連通性、聚集度先增強后減弱。一方面，第一產業和鄉村人口所占比重高，農民收入來源渠道單一，促使農戶拓展耕地利用空間，Ⅲ級及以上坡度的大量林地、草地被開墾為耕地，耕地破碎化程度降低；另一方面，伴隨著城鎮化的持續推進、經濟結構的調整以及農業人口的非農轉移、農民收入來源的日趨多元化，農戶對耕地的依賴性降低，耕地利用的比較效益和經濟價值逐漸走低，農村建房占用耕地、城鎮發展占用耕地等現象普遍，在地形平緩地區、靠近城區和交通主干道地區的大量耕地轉換為建設用地，經濟相對發達的地區表現尤為突出。此外，隨著退耕還林還草國家政策以及石漠化治理、生態環境保護等區域性政策的實施，在人為強烈干預下大規模陡坡地區的耕地轉換為林地與草地，耕地面積大幅度減少，景觀破碎化程度升高。而隨著農用地整治、土地流轉等活動的推進和耕地保護政策的實施，部分地區耕地利用形態趨于規整，連通性、聚集度得以提升。以上分析可知，耕地利用形態變化是地形條件、經濟發展、人為干預等多重因素綜合驅動的結果。

表3 主成分的成分矩陣

4 小結與討論

1）研究期內廣西耕地總面積增加，時間序列上呈先增后減的趨勢，1995—2005 年耕地增長率和2005—2015 年減少率高值中心具有較強的空間吻合性，呈“北高南低，東高西低”的空間分布特征；1995—2005 年新增耕地主要來源于林地和草地，2005—2015 年大量耕地轉換為林地、草地和建設用地；耕地景觀的破碎化程度呈先降低后升高的趨勢，耕地斑塊復雜程度不斷增強，耕地斑塊形狀不規則程度呈升高趨勢，連通性、聚集度及優勢斑塊在區域中的支配作用均呈先增強后減弱的趨勢；桂南、桂中地區的耕地景觀破碎化程度較桂東、桂北、桂西地區低，集聚度與連通度較桂北、桂東與桂西地區強，桂中地區破碎化程度變化幅度最大，呈先降低后升高的趨勢；桂西地區耕地斑塊復雜程度與斑塊形狀不規則程度最高。

2）耕地利用形態變化是地形條件、經濟發展、人為干預等多重因素綜合驅動的結果。在不同地形起伏度范圍內，耕地利用變化具有不同的時空特征。在起伏度較小的平坡、緩坡地區，農村宅基地擴張和城市建設占用使得耕地減少，而在地勢較陡山地丘陵地區，由于受到糧食保障和生態環境保護的雙重壓力，大量開墾耕地后又經歷退耕還林還草，耕地與林地、草地的轉換率及轉換方向變化顯著。地區經濟發展、城鎮化水平、農民收入水平、區位條件、第一產業所占比重、鄉村人口數量是廣西耕地利用形態變化的主要驅動因素。

3）隨著城鎮化與工業化進展的加快，在建設用地需求不斷增加與保護生態環境的雙重壓力下，廣西將面臨耕地資源緊缺與土地撂荒共存的局勢，這就要求主管部門綜合運用經濟、法律和工程技術等手段，進一步優化耕地空間布局，提升耕地質量，并基于產權流轉、新型經營主體培育、農業結構調整等手段科學管控土地利用形態，從而為鄉村振興的實踐提供空間載體。本研究僅從土地利用顯性形態的視角探討了耕地利用變化的動態過程及其驅動因素，今后將加強對耕地質量、經營主體與經營規模、生產成本與收益等隱性形態變化的研究，為耕地資源的有效利用與調控路徑提供理論依據。