陜西渭北旱塬區耕地時空格局變化分析

夏利恒，劉 京，尉 芳，徐仲偉，龍小翠，張 鈺

·土地保障與生態安全·

陜西渭北旱塬區耕地時空格局變化分析

夏利恒，劉 京※，尉 芳，徐仲偉，龍小翠，張 鈺

（1. 西北農林科技大學資源環境學院，楊凌 712100；2. 農業部西北植物營養與農業環境重點實驗室，楊凌 712100）

渭北旱塬區人地矛盾突出，準確認識該區耕地時空格局演變規律，有利于為耕地資源合理利用，糧食及生態安全保障提供決策依據。該研究基于1995—2020年耕地空間分布信息，采用重心模型、標準差橢圓、空間自相關和地學信息圖譜等方法，從耕地總量變化特征、耕地空間變化特征和耕地LISA頻率圖譜特征3個方面開展，揭示陜西渭北旱塬區耕地空間分布特征與變化趨勢。結果表明：1）與1995年相比，2020年渭北旱塬區耕地面積減少5.58%，耕地凈流失區域不斷擴大。25 a間，研究區耕地變化動態度始終維持在中等水平，全區耕地資源穩定性減弱，位于北部高原區的耕地資源穩定性較差。2）耕地重心總體在東北方向發生偏移。耕地標準差橢圓空間分布格局同研究區分布方向一致，向東北方向偏移，橢圓面積增加1 904.93 km2，標準差橢圓面積主要經歷“增加-減少”的變化過程，耕地空間分布趨于分散，且分散速率減小。3）1995—2020年研究區耕地面積比例局部空間自相關異質性較為顯著，大多區域面積比值呈現高值或低值聚集狀態。LISA頻率圖譜中，穩定不變與低頻區域占比高達89.58%，耕地空間格局呈相對穩定狀態。中高頻區轉變方式主要以“低-低”聚集、“低-高”聚集轉變為不顯著，研究區耕地衰減較為明顯。

土地利用；耕地；重心；時空格局；渭北旱塬區

0 引 言

耕地是土地資源的精華，是農業生產活動得以開展的基本條件和前提[1]。改革開放以來，中國在快速工業化、城市化進程中，大面積占用優質耕地，導致連片耕地日趨破碎化，其生態系統遭到破壞，嚴重制約著耕地資源的可持續發展[2]。近些年，耕地資源逐漸減少，如，福建省耕地面積在1990—2015年間持續減少7.12%，且呈現“占大補小”“占優補劣”的趨勢[3]；湖北省鄂中地區尤其是武漢市周邊隨著人口增多及對耕地產出需求的提高，耕地壓力逐年增大[4]；僅在貴州喀斯特山區，2000—2018年耕地流向林地、草地和建設用地面積達12.19 萬hm2[5]。伴隨城市規模外延式擴張，城市周邊耕地不斷被蠶食、切割，耕地破碎化程度不斷加深，如，北京大興區耕地斑塊的景觀破碎度指數由2000年的2.82增加到2008年的6.53[6]；相類似，北京順義區由1992年東部的局部破碎格局轉變至2009年全區的大面積破碎化格局[7]。近年來，耕地變化致使生態呈現退化態勢成為中國面臨的突出問題[8-11]。2009—2015年，中國耕地利用生態赤字從2.04×107hm2增加至4.29×107hm2[12]；1992—2015年，由于耕地變化導致全球生態服務價值損失1668.2億美元[13]。因此，清晰掌握區域耕地資源現狀是保障國家糧食安全和社會穩定的重要前提，研究耕地及其時空變化具有十分必要的現實意義。陜西渭北旱塬地處黃土高原丘陵溝壑區南部，關中平原北部，是西北地區農業生產的主要基地[14]。由于長期追求經濟效益，對耕地資源的利用不盡合理，導致質量整體下降。因此，揭示其耕地資源動態變化規律以及空間演變趨勢，對資源的保護及其可持續利用具有重要理論依據。

耕地資源的時空變異及其驅動力成為近年來國土資源領域的重點研究內容，主要集中于耕地空間分布[15]、耕地空間格局優化[16]、耕地質量評價與保護[17-18]、耕地變化的驅動機制[19-20]及預測[21]等方面。陜西渭北旱塬區由于光熱資源豐富，學者們將研究重點放在林果業的利用與評價上[22-23]，而對其耕地分布格局的時空變化特征關注甚少。因此，本文以陜西渭北旱塬為研究對象，基于圖斑尺度，通過引入耕地重心模型，將空間聚集與時間尺度進行匹配，構建LISA頻率圖譜，定量分析了1995—2020年研究區耕地空間格局特征及演變規律，以期為區域耕地保護和空間布局優化提供科學理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

陜西渭北旱塬區位于34°22'～36°14'N，106°29'～110°36'E，其中包括寶雞市、咸陽市、渭南市、延安市以及銅川市等5個地市25個區縣（圖1），總土地面積約3.96萬km2，總耕地（包括園地）面積約1.25萬km2。渭北旱塬區海拔331～2 452 m，地貌特征以高原溝壑為主，溝壑面積約占總面積55%以上。該區年均氣溫在8.6～13.5 ℃之間，年降雨量520～650 mm，降水量多集中在7—9月。渭北旱塬農業主要依賴自然降水，旱地約占總耕地面積的75%。

1.2 數據來源與處理

本文使用數據資料包括研究區1995、2000、2005、2010、2015年和2020年6期耕地現狀數據、渭北旱塬區DEM數據和鄉鎮級行政區劃數據。耕地數據由地理空間數據云陸地衛星數據解譯獲得，包括1995、2000、2005、2010年的Landsat-5 TM影像及2015年和2020年的Landsat-8 OLI影像，DEM數據和行政區劃數據來源于地理國情監測云平臺。借助ArcGIS 10.6進行重心模型和標準差橢圓分析，GeoDa 1.14用于局部空間自相關分析。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地凈變化率

耕地凈變化率通常用來反映一定時期內耕地流入或流出的程度，一般用研究期間內耕地凈變化量占研究期初耕地總量的比例表示。計算公式為

式中為耕地凈變化率；為研究區期初耕地總面積，km2；U、U分別為研究期間內耕地增加與減少的面積，km2[3]。

1.3.2 耕地變化動態度

耕地變化動態度是指一定時期內耕地的變化情況，用來反映耕地資源穩定性，動態度越高，耕地資源的穩定性越差。計算公式[24]為

式中為耕地變化動態度；ΔU為研究期內耕地面積的變化量，km2；為研究期間隔時長，a。

1.3.3 重心模型及標準差橢圓

重心模型多用來研究某地理要素在區域發展過程中空間位置的變化過程，該模型通過重心遷移的方向、距離和速度反映空間要素的變化趨勢。本文利用重心模型揭示耕地的空間聚集特征和變化趨勢。計算公式為

標準差橢圓能夠直觀地反映耕地的聚集狀態及偏移趨勢，主要由轉角、沿主軸（長軸）的標準差和沿輔軸（短軸）的標準差構成[26]。橢圓的長半軸表示耕地分布的方向，短半軸表示耕地分布的范圍。本文在重心模型的基礎上，構建標準差橢圓反映耕地的空間格局。

1.3.4 局部空間自相關

局部空間自相關可有效地分析不同空間單元與鄰近區域空間差異程度及其顯著水平，并通過局部空間自相關（LISA）類型圖來體現局部Moran’s的空間自相關水平，分為高-高區域（第1象限）、高-低區域（第2象限）、低-低區域（第3象限）和低-高區域（第4象限）。第1、3象限表示局部空間正相關，第2、4象限則表示局部空間負相關[27]。計算公式為：

2 結果與分析

2.1 耕地總量變化特點分析

2.1.1 耕地整體數量變化特征

由圖2可知，1995—2020年研究區耕地面積呈減少趨勢，與1995年相比，2020年研究區耕地面積減少730.47 km2(5.58%)。其中，2000—2005年和2015—2020年2個時期耕地流失情況較為嚴重，耕地面積分別減少294.74、293.96 km2。

2.1.2 耕地凈變化率特征

由圖3可以看出，1995—2000年與2005—2010年研究區耕地流入與流出基本持平，呈現出東增西減的特點；其余時間段研究區大部分地區處于耕地凈流失狀態，其中2000—2005年與2015—2020年流失情況較為嚴重，大多數地區耕地凈流失率超過2%，主要集中在研究區北部。總體來看，25 a來研究區耕地凈流失面積不斷擴大，北部高原區的耕地流失問題較為嚴重。

2.1.3 耕地變化動態度特征

從圖4可以看出，從1995年開始，除研究區南部外，大部分地區耕地變化動態度超過6%，研究區耕地變化較為活躍，僅2010—2015年耕地變化動態度較低，大部分地區保持在2%以內。1995—2020年研究區耕地變化動態度呈現北高南低的特點，北部大部分地區動態度大于8%，耕地變化非常活躍。總體來看，1995—2020年研究區耕地變化動態度始終維持在中等水平，全區耕地資源穩定性減弱，位于北部高原區的耕地資源穩定性較差，這與耕地凈變化率特征保持一致。

2.2 耕地空間變化特征分析

2.2.1 耕地重心遷移

采用耕地重心模型分別獲取各時期的耕地面積比例重心遷移方向、距離與速度，結果如表1與圖5，可知研究區耕地變化主要分為以下2個階段：

1995—2000年，耕地重心在瑤曲鎮金園村發生變化，耕地重心整體以165.34m/a的速度向東北方向移動。20世紀90年代中期受到水資源、基礎設施建設和耕作技術等因素限制，農業經濟發展速度低，城市擴張緩慢，因此耕地重心移動較小，移動速度較緩。

2000—2020年，由于政府加大農業現代化投入，農業基礎設施逐漸完善與更新，農業新技術普及率提高，使得北部山區農業迅速發展，加之南部城鎮擴張占用耕地現象嚴重，使耕地重心整體向東北方向高原溝壑區偏移。2000—2015年耕地偏移距離和速度有所增加，其中2015—2020年間偏移距離最大，偏移了6 518.88 m，說明該時期耕地南減北增比較大，原因可能在于經濟的快速發展和城鎮的不斷擴張，南部耕地減少較多，而北部延安市治溝造地等耕地保護項目的實施，耕地有所增加，南北雙重作用下，致使偏移距離較大。

表1 1995—2020年研究區耕地重心遷移

綜上可知，25 a以來，研究區耕地重心總體向東北方向發生偏移，移動距離為17 160.84 m，偏移速率整體呈增加趨勢。25 a間研究區耕地重心偏移速率由最初的165.34增至1 303.78 m/a，耕地變動速度呈現增加趨勢。

2.2.2 耕地標準差橢圓

由圖5可以看出，研究區標準差橢圓變化具有一定的方向性，這與耕地重心的轉移存在一定的相關性。1995—2000年轉角由62.26°縮小至61.76°，并且標準差橢圓逐漸向東北方向偏移。2000—2020年轉角變化范圍不大，遞增并具有向東北方向偏移的趨勢，東北方向的空間分布不斷增強。

表2 1995—2020年耕地標準差橢圓參數變化

標準差橢圓空間分布格局同研究區耕地分布方向較為一致，且基本覆蓋了耕地密集區，由西向東分別為寶雞市中部、咸陽市中部以及渭南市富平縣與蒲城縣。從標準差橢圓的變化面積來看，面積增加了1 904.93 km2，標準差橢圓面積主要呈現“增加-減少”變化規律，表明研究區耕地空間分布逐步趨于分散，且分散速率呈減小趨勢。

2.3 耕地LISA頻率圖譜分析

2.3.1 局部空間自相關分析

從圖6可以看出，研究區鄉鎮耕地面積比例的局部Moran’s指數均呈顯著性差異，在0.273～0.529之間，4個象限均有分布。大多數鄉鎮位于1、3象限內，分別屬于“高-高”、“低-低”類型，即區域面積比值呈現高值或低值聚集狀態。位于2、4象限的“高-低”、“低-高”類型區域數量較少，即周圍高值或周圍低值的空間單元較少。研究區耕地大多數呈聚集分布。

為了更加清晰地體現耕地面積比例在空間的聚集狀態及其變化特征，本文利用GeoDa1.14軟件繪制LISA集聚圖（圖7），根據計算的結果，結合其空間分布狀態，可將各鄉鎮劃分為以下4種類型：

1）“高-高類型區域”：該區域表示其鄉鎮耕地面積比例較高，伴隨其周圍鄉鎮面積比例均較高。該類型區域耕地分布最為集中，主要分布在研究區東南部的渭南市以及西部寶雞市鳳翔縣境內，都屬于地勢相對平坦的平原地區，農業發展水平較高，耕地面積比例均較高。隨著時間的推移，“高-高”類型區域耕地集中分布在研究區東南部。

2）“低-低類型區域”：該區域表示其鄉鎮耕地面積比例較低，伴隨其周圍鄉鎮耕地面積比例均較低。該類型區域耕地分布較為集中，主要分布在研究區北部與西部高海拔山區，由于山區地形起伏大，水資源短缺，耕作環境條件較差，不利于農業生產耕種，耕地分布較少。

3）“低-高類型區域”：此類區域表示鄉鎮本身耕地面積比例低，但其周圍鄰近區域鄉鎮耕地面積比例較高。該類型地區較為分散，主要分布在研究區高原溝壑區與平原區交界處。該區主要特征是地勢復雜、灌溉能力差別大，耕作能力較弱。

4）“高-低類型區域”：此類區域表示鄉鎮本身耕地面積比例高，但其周圍鄰近區域鄉鎮面積比例較低。其主要分布在研究區西部，并且伴隨在“低-低類型區域”中。主要是由于西部部分鄉鎮位于山間小盆地，耕地較集中，其相鄰鄉鎮地形復雜，耕地分散。

2.3.2 LISA頻率圖譜分析

以LISA集聚圖為基礎，通過統計空間單元的變化頻率構建LISA頻率圖譜（表3、圖8），直觀地反映空間自相關變化的連續性與差異性。

表3 1995—2020年研究區耕地LISA頻率圖譜特征

穩定不變區：該類型表現為25 a穩定不變的空間單元，占研究區總面積的68.39%。該區域主要由“高-高類型區域”“低-低類型區域”以及不顯著區域組成，即耕地面積比例高值或低值的鄉鎮空間呈現集聚分布態勢。主要分布在研究區南部平原、北部高原溝壑區以及中部區域。低頻區：該區域由空間聚集轉化1～2次的區域組成，占研究區面積的21.19%。主要分布在研究區高-高聚集區與低-低聚集區交匯處，多表現為低-低與不顯著的相互轉化。穩定不變區與低頻區域占比達89.58%。中頻區：該區域分布較為分散，占研究區面積的8.96%。主要表現為“低-低”聚集和“低-高”聚集向不顯著轉變，分布在低頻區的交界處。高頻區：高頻區圖譜僅占研究區面積的1.46%，分布最為分散。該區域轉變次數為4次，最為活躍。主要由“低-高”聚集區轉向不顯著，分布在研究區鳳翔縣橫水鎮、麟游縣招賢鎮、印臺區金鎖關鎮、宜君縣哭泉鄉以及黃龍縣紅石崖鄉。

3 討 論

本研究引入地學信息圖譜構建LISA頻率圖譜，結合耕地總量特征、重心模型以及局部空間自相關分析對耕地空間格局演變特征展開分析，較為全面地、動態地揭示了1995—2020年陜西渭北旱塬區耕地空間格局演變特征，主要分為3個階段：1）1995—2000年，耕地變化較為緩慢，耕地面積基本保持不變。研究區位于典型的黃土高原溝壑區，地形破碎復雜多樣，水土流失嚴重，生態環境脆弱，農業生產條件相對較差[28]。加之水分是渭北旱塬區農業生產的主要制約因素，并且受到灌溉設施以及耕作技術的限制，農業經濟發展較為緩慢[29]，因此耕地數量變化不大，重心移動較小，移動速度比較緩慢。2）2000—2015年，耕地面積開始縮減，耕地重心向東北方向偏移，這與前人的研究結果一致[30]。造成耕地縮減的原因主要有兩個方面，一是隨著城市化、工業化的發展，研究區南部區域城市和村鎮的擴張，其周邊耕作條件好的優質耕地被大量占用或置換[31-32]；二是2000年后，國家關于退耕還林還草政策的實施，研究區北部的高原溝壑區大量坡耕地退耕，2000年至2005年耕地面積不斷下降。2005年底國家出臺了取消農業稅并提高了農業補貼的相關政策，大大減輕了農民負擔，提高了農民耕種的積極性。致使2005年至2010年耕地面積在城鎮建設發展的基礎上，保持耕地面積不變或耕地面積減少不顯著的特征。2011年開始延安提出實施治溝造地工程，截止到2015年，通過此工程共增加耕地43.33 km2，占該區耕地總面積的比例不到1%，對耕地減少趨勢的抑制作用不明顯。但經濟發展中的城鄉建設擴張及退耕還林政策的持續實施，研究區耕地數量持續減少。通過耕地重心向東北偏移可以得知，由于各地政府加大了農業現代化投入、農業基礎設施的逐漸完善與更新，農業新技術普及與提高，延安地區的治溝造地工程的實施，東北部高原區與南部平原區相比，耕地面積比例有增加趨勢[33]。3）2015—2020年，研究區耕地流失嚴重期，空間分布更加分散，僅5 a時間耕地面積減少293.96 km2。本研究將研究區耕地面積與建設用地面積進行相關性分析表明，研究區耕地面積與建設用地面積呈現顯著的負線性相關關系。近5年來，由于區域經濟處于高速發展期，城鎮建設、開發區建設等占用耕地，提升生態環境質量，國家退耕還林還草工程持續實施導致耕地面積減少，地方性的工程性措施所補充的耕地數量有限，截止2020年5月，延安地區的治溝造地工程僅僅補充了78.67 km2，也就是近5年補充了35.34 km2，仍然不能阻止耕地的快速流失[34]。

耕地面積的增減可以在一定程度上反映對區域耕地保護利用情況，但是無法很好地顯示人類活動對耕地變化過程的引導[35]，研究耕地與其他土地利用類型之間的轉換情況有助于更好地掌握耕地時空分布變化過程[36]。本研究以2000—2010年和2010—2020年2個十年期為例，通過構建土地利用轉移矩陣，得到耕地的轉出與轉入量，能夠有效掌握耕地與其他土地利用方式相互轉化規律和特征，從而探析耕地變化的根本原因。由表4可知，2個時期耕地均主要轉化為建設用地，轉出面積分別為461.97 km2（占耕地轉出量的43.65%）和555.29 km2（占轉出量的42.64%），其次轉化為林地和草地。2個時期耕地量的轉入主要來自林地和草地。

通過土地利用轉移矩陣的結果可知，耕地與林地、草地之間相互轉化的原因可能是人口增長的壓力下，使得部分荒草地和林地被開墾為耕地。同時，國家政策的施行，對土地利用方式和程度起著一定的積極作用，例如2000后全面啟動的退耕還林還草工程，使研究區的耕地向林地和草地轉化，能夠減少水土流失，有效保護和改善生態環境，屬于正向演變[37]。耕地向建設用地轉化面積較大，可能是由于經濟的快速增長，居民生活水平提高及部分工業產業發展，建設用地擴張，導致耕地被占用。建設用地在一定程度上轉化為耕地，可能是由于：一是國家頒發的《中共中央國務院關于加強耕地保護和改進占補平衡的意見》和《關于全面實行永久基本農田特殊保護的通知》等管控文件的嚴格執行，對耕地起到了保護作用；二是通過廢棄農村居民地及工業用地的土地復墾等國土整治工程，對工礦建設用地等進行再生利用和系統恢復，在一定程度上使耕地得到一定的補充。國家水土保持工程的措施的實施，主要是防止水土流失，進行生態環境治理，建設淤地壩，補充了耕地數量，對耕地的快速減少起到一定的緩沖作用。但整體來講，耕地面積仍然呈現減少趨勢。

綜上，通過構建LISA頻率圖譜，借助重心模型，動態地揭示了1995－2020年渭北旱塬區耕地空間格局的變化規律，分析了耕地重心具有向東北方向移動的趨勢，直觀反映出區域的耕地變化規律，這與前人的研究成果基本一致[14]。研究結果表明，在全國耕地減少的大背景下，渭北旱塬區的耕地保護工作仍需加強。近年來土地復墾、治溝造地等項目的實施，對耕地的快速衰減具有一定的緩解作用。另外，要協調好城市發展與耕地保護的關系，大力開展高標準農田建設工作，切實保護優質耕地，開發新型耕地迫在眉睫。由于耕地驅動因素的復雜化與差異性，今后還需要深入開展耕地變化的驅動力定量分析及其變化趨勢的模擬預測，從而更好的為耕地保護服務。

表4 2000—2020年研究區耕地轉入轉出量

4 結 論

本研究基于1995—2020年的6期耕地數據，綜合運用重心模型、標準橢圓差模型以及空間自相關和GIS技術相結合的方法，構建LISA頻率圖譜，對陜西省渭北旱塬區的空間格局演變趨勢進行定量研究和探討，主要結論如下：

1）1995－2020年，研究區耕地面積持續下降，較1995年減少5.58%。耕地凈流失區域不斷增加，全區耕地資源穩定性減弱，北部高原溝壑區耕地流失問題始終較為突出且耕地資源穩定性較差。

2）1995—2020年研究區耕地重心與標準橢圓偏移方向一致，主要向東北方向偏移，耕地重心遷移速度經歷“緩慢-加速”過程，橢圓面積增長，耕地空間分布趨于分散。

3）研究區大多數區域的耕地面積比例呈現高值或低值聚集狀態。LISA頻率圖譜中穩定不變與低頻區域占比合計達89.58%，耕地空間格局相對穩定。中高頻區轉變方式主要以“低-低”聚集、“低-高”聚集轉變為不顯著，部分耕地衰減較為明顯。

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Spatiotemporal pattern change of cultivated land in Weibei Dryland of Shaanxi Province

Xia Liheng, Liu Jing※, Wei Fang, Xu Zhongwei, Long Xiaocui, Zhang Yu

(1.,,712100,;2.,,712100,)

Cultivated land is an irreplaceable natural resource for food security and social stability, even human survival. However, a drastic change in the spatial distribution of occupied cultivated land has caused tremendous pressure on agricultural production and the ecological environment. It is necessary to carry out long-term dynamic monitoring for the spatial distribution of cultivated land on a regional scale in the sustainable development of the natural resource. Taking the Weibei Dryland in Shaanxi Province of China as research area, this study aims to investigate the spatial distribution and change trends of farmland since 1995. Digital elevation model (DEM) data was selected at the township-level administrative divisions in six years (1995, 2000, 2005, 2010, 2015, and 2020). ArcGIS 10.6 platform was used for the net change rate of arable land and the dynamics degree, as well as the shift of gravity center and standard deviational ellipses of cultivated land. GeoDa 1.14 software was selected for the plot of local spatial autocorrelation and laser interferometer space antenna (LISA) in the areal proportion. The results showed that: 1) The total area of cultivated land in the Weibei arid highland decreased by 5.58% in 2020, compared with 1995. Specifically, the area of cultivated land decreased by 730.47 km2, while the net loss area of cultivated land continued to expand over the past 25 years. The dynamic degree of cultivated land change maintained at a medium level, where the stability of cultivated land resources weakened in the whole region, particularly relatively low in the northern high plain. 2) The gravity center of cultivated land shifted generally in the northeast direction. Specifically, the moving distance was 17 160.84 m, while the migration rate increased from 165.34 m/a to 1 303.78 m/a. There was a “slow (1995-2000) and accelerating (2000-2020)” variation in the migration speed for the gravity center of cultivated land.The spatial pattern of the standard deviational ellipse shifted also to the northeast in the cultivated land, where the ellipse area increased by 1 904.93 km2. Nevertheless, there was a decreasing trend of cultivated land area only from 2015 to 2020, while the spatial distribution of cultivated land tended to be scattered. The scattering rate of cultivated land was stable, due mainly to the implementation of the ditch reclamation project in Yan'an City. 3) There was a significant difference in the local spatial autocorrelation heterogeneity of area ratio in the cultivated land from 1995 to 2020, ranging from 0.273 to 0.529. Most regions showed an aggregation state of high-high value (HH) or low-low value (LL). The high-high-type areas were concentrated in the southeast of the study area. In the LISA frequency geo-spectrum, the proportion of stable and low-frequency regions were 89.58% in total, indicating a relatively stable pattern of cultivated land. The transition mode was mainly from “low-low” and “low-high” aggregation to stable in the regions with the medium and high frequency. The spatial pattern attenuated more obviously in some cultivated land. Therefore, a combination of the LISA frequency map, the barycenter model, standard deviation ellipse, and spatial autocorrelation can be expected to systematically explore the variation trend of regional spatial patterns in real time. The finding can provide a scientific basis for the optimization of spatial layout in farmland protection.

land use;cultivated land; center of gravity;spatio-temporal pattern; Weibei Dryland

夏利恒，劉京，尉芳，等. 陜西渭北旱塬區耕地時空格局變化分析[J]. 農業工程學報，2021，37(5)：256-264.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.030 http://www.tcsae.org

Xia Liheng, Liu Jing, Wei Fang, et al. Spatiotemporal pattern change of cultivated land in Weibei Dryland of Shaanxi Province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(5): 256-264. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.030 http://www.tcsae.org

2020-12-12

2021-01-19

國家自然科學基金項目（42071240）；中央高校基本科研業務費（2452018143）

夏利恒，主要研究方向為農業資源利用。Email：lhxia@nwafu.edu.cn

劉京，副教授，主要研究方向為信息技術在資源環境領域應用。Email：jingliu@nwafu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.05.030

F301.2

A

1002-6819(2021)-05-0256-09