京津冀地區耕地利用時空分異與影響機制分析

王雨楓 王 娟

(1.中國海洋大學環境科學與工程學院， 青島 266100; 2.云南省城鄉規劃設計研究院， 昆明 650228)

0 引言

隨著工業化不斷發展，區域城鎮化正深刻影響著土地利用類型的變革，尤其是在經濟轉型過程中，不同土地利用形態格局呈現出不同的演變關系[1]。厘清地區土地利用時空異質性，可以優化土地政策，有效調節土地利用格局及進程，緩和土地利用形態之間的沖突[2]。

土地利用轉移起源于林地轉型研究，文獻[3]通過研究不同國家的森林面積變化趨勢，提出了林地轉型理論。隨后學者對林地轉型的區域差異化、成因及影響機制進行了多層次探討，土地利用轉移研究也進一步擴張到多種類多要素轉移[4-5]。目前國內外關于耕地的研究主要集中在耕地時空演變與驅動機制[6]、耕地多功能評價[7]、耕地動態變化度[8]、耕地糧食安全及耕地保護措施[9]等方面。隨著城市經濟的影響加深，耕地與其他類型用地的轉移、耕地的流失路徑、耕地的多功能協調成為了學術界研究的重要內容。文獻[10]以我國西南山區耕地為例，發現地形與地方政策是影響山區耕地演變的重要因素，文獻[11]研究河南省洛陽市耕地演變，發現耕地空間自相關具有很強的聚集性，且海拔和工業產值對耕地保有量均有顯著影響。文獻[12]以英國城市為對象，分析了耕地梯田邊坡的廢棄程度及其對降雨誘發淺層滑坡的分布及強度的影響。文獻[13]研究長江中下游糧食主產區耕地利用，建議從各鄰近市完備生態農業合作機制、提升整體耕地利用生態效率。 現有成果大多從特征、機制、成因等方面對耕地時空演變及其影響機制進行分析，較少從地區合作與分工、社會經濟發展、多元影響機制等區域異質性視角探討。

京津冀地區主要包括北京、天津、河北等13個城市200個區縣。截至2020年末，京津冀已經利用的土地約占84%，其開發強度遠高于全國平均水平，后備土地資源匱乏，潛力有限[14]，因此，以京津冀地區展開耕地利用研究具有典型的代表性。本文從京津冀地區協調發展視角，構建相關模型測度其耕地利用時空分異及影響機制，以期為深入剖析其發展進程提供可視化參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

采用京津冀地區1990—2020年土地利用數據，采集于1990、2000、2010、2020年夏季LandsatTM/ETM遙感影像，并在GEE地理云平臺上對影像的波段、地面控制點及大地基準等空間信息進行了調整和校正[15]。參考GB/T 21010—2017《土地利用現狀分類》標準，將土地利用類型歸為耕地、林地、草地、水域、建設用地及未利用地共6種類型。對整理后的耕地數據與《中國城市統計年鑒》數據進行對比，其總體精度達到90.34%～96.52%，基本符合本次研究的要求。社會經濟數據來源于北京市、天津市及河北省的《統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》及政府官網。

1.2 研究方法

1.2.1耕地變化動態度

耕地變化動態度K反映研究區域內某種土地利用類型的數量變化情況，并直觀表現不同研究時間段的演變趨勢。其表達式為

(1)

式中Ua、Ub——初期和末期耕地的面積

T——研究時間間隔，取10 a

1.2.2核密度估計

耕地地理分布具有空間離散、點多面廣的特點，常規方法難以識別其時空整體性和地理連續性。核密度F估算是一種用于估算概率密度函數的非參數方法，能以光滑的曲面漸進式傳輸中心強度，并隨著距離衰減，有效識別耕地分布的空間差異性和連續性。核密度表達式為

(2)

式中h——距離衰減閾值

k——空間權重函數

di——位置(x,y)與第i個觀測點的距離

N——觀測點數量

1.2.3土地利用轉移矩陣

精確量化系統中狀態與狀態的轉移，直觀反映各土地利用方式轉化流向與數量，揭示不同土地利用方式面積流轉時空演化關系。其表達式為

(3)

式中n——土地利用類型數

1.2.4局部自相關分析

局部自相關分析反映某個屬性或地理現象在區域和鄰近區的依賴程度，直觀展現耕地流失在空間的相關性及關聯程度。局部莫蘭指數表達式為

(4)

式中Eij——縣區i第j個指標的綜合權重

1.2.5地理探測器模型

地理探測器能結合GIS空間疊加技術和集合論，識別多因子之間交互作用[16]。它的工作原理是不同空間位置地理事物具有差異性，若兩者在空間上的變化表現顯著一致性，則判定該因素對地理事物空間分布具有重要意義。本文將運用其探測自然、經濟及政策等多要素對研究區耕地利用分異影響機制。地理探測器的影響指數q的表達式為

(5)

式中nD,i——層i上的個數

2 耕地時空演變測度

2.1 耕地變化動態度分析

根據京津冀地區200個區縣的耕地面積，利用式(1)得到1990—2020年3個時段耕地變化動態度(圖1)。從時空演化特征分析，1990—2000年間大部分區縣耕地的K為正值，而北京、天津市大部分區縣的K為負值。此階段K的均值為-0.70%，全域耕地面積增加明顯，主要源于改革開放以來，農民收入水平不斷提高，耕地意愿和能力得到不斷提升。而北京、天津市大部分區縣為負值，表明北京、天津市已經率先進入工業化城市建設中。2000—2010年間大部區縣耕地的K為弱負值(K>-0.73%)，而北京、天津市以及河北省保定、石家莊、邢臺及邯鄲市大部分區縣的K為強負值(K<-0.72%)。此階段K的均值為-1.12%，大部分區縣集中在-2.18%～0.39%之間，全域耕地面積呈緩慢減少趨勢。主要源于21世紀初，河北省步入工業化發展階段，全域城鎮建設速度提高，導致耕地面積轉變成城市和工業用地。北京、天津市仍然是本地區的城鎮化、工業化先導，河北省的保定、石家莊市主要源于區位優勢度，城鎮化進程較快，而邯鄲市主要因為礦產資源開發，導致耕地快速減少。2010—2020年間大部分區縣耕地的K為強負值(K<-0.70%)，而北京市的K減弱。此階段的均值K為-0.39%，大部分區縣集中在-3.27%～1.21%之間，全域耕地面積呈快速減少趨勢。主要源于河北省的工業化進程處于加速階段，全域城鎮化建設速度保持高速增長，導致大量的耕地快速轉變成城市和工業用地。其中石家莊、唐山及保定市耕地流失較快，石家莊市具有省會的資源優勢度，近年來大力建設城鎮基礎設施，唐山市靠近北京、天津市，承接了其轉移的部分工業產業，保定市擁有國家級雄安新區，近年來建設較快。此階段，北京、天津市的城鎮化處于后期，城市建設已經較為完善，耕地流失速度減弱。

圖1 耕地變化動態度格局Fig.1 Dynamic attitude patterns of cultivated land change

從地理區位特征分析，北京是京津冀的核心城市，改革開放后，其率先進入工業化城鎮建設，30年間，其K分別為-1.61%、-2.27%及-0.16%，其絕對值先上升后下降，表明其已經完成了城鎮化進程，城市建設已經較為完善。天津是京津冀的第二核心城市，其工業化進程慢于北京，但是快于河北。30年間，其K分別為-0.29%、-0.15%及-1.45%，其絕對值先下降后上升，表明其還未完成城鎮化進程，城市建設仍在快速擴張。河北是京津冀的資源大后方，仍然以農業為主，近年來開始進入工業化城鎮建設。30年間，其K分別為-0.18%、-0.42%及-0.33%。其絕對值一直處于較低水平，表明其正在進行城鎮化建設[17]。

2.2 耕地核密度測度

采用式(2)對京津冀地區耕地分布密度進行計算，運用自然斷點法將耕地F劃分為5級：低密度區、較低密度區、中密度區、較高密度區和高密度區(圖2)。京津冀地區F分布空間差異較為明顯，各年份變化范圍在0～10.77 hm2/km2之間波動變化，變化幅度較大。

圖2 耕地核密度空間分布Fig.2 Spatial distributions of cultivated land kernel density

具體而言，1990年耕地F高值和較高值主要位于京津冀南部、中部及東部的河北省衡水、滄州、石家莊(辛集、晉州市等)、邯鄲(陶館、大名縣等)、邢臺(清河、臨西縣等)、保定(安國市、高陽縣等)、廊坊(大城、文安縣等)市以及天津市(武清、寶坻區)、河北省唐山市(豐南區、灤南縣等)。2000年耕地F高值和較高值地區開始收縮，天津、石家莊及唐山市最明顯。其中天津市東南部靜海及濱海新區大面積的耕地轉變成城市及工業用地，石家莊市西南部的橋西、井陘等地區，唐山市西北部的豐潤、灤州等地區的耕地也轉變成城市用地。2010年耕地F高值和較高值快速收縮，同時部分地區耕地緩慢恢復，北京、邯鄲、石家莊及張家口市最明顯。其中北京市東南部的大興、通州區等，邯鄲市西部的武安市、永年區等，石家莊市西部的平山、井陘礦區等地區的耕地轉變成城市及工業用地。與大部分城市耕地收縮相反的是張家口市西部地區的尚義、張北等區縣的耕地正緩慢恢復。2020年耕地F高值和較高值地區進一步收縮，保定及天津市最明顯。其中保定市主要是雄安新區的大規模建設，使大量耕地快速轉變成城市用地，天津市則是因為濱海新區的進一步開發引起了耕地的減少。

參考2019年《河北經濟年鑒》、北京及天津《統計年鑒》的農耕面積數據，其中京津冀東南地區(保定、石家莊、廊坊、滄州、衡水、邢臺及邯鄲市)的農耕面積為566.53萬hm2，占其總面積的62.73%。西北地區(北京、天津、唐山、秦皇島、承德及張家口市)為236.11萬hm2，占其總面積的18.74%。通過統計數據與本文Landsat監測數據對比，可知4個監測時點京津冀耕地F分異明顯，集聚分布特征顯著，整體核密度呈現“東南密西北疏”的空間分布格局。主要來源于境內西北部及西部太行山脈海拔驟然增高，坡度超出了耕地的適宜度，而南部、中部及東部基本上是平原丘陵，地形及氣候適合耕種。參考已有研究[18]，北京、天津市快速發展，大量耕地轉變成城市及工業用地，而河北省主要以農耕為主。

2.3 土地利用轉移矩陣分析

基于1990、2020年京津冀地區土地利用空間信息，在GIS中進行空間疊置，得到其土地利用轉移矩陣，并分析其土地利用空間變化的規律(圖3、表1)。從圖3、表1可以看出，京津冀地區土地利用結構以耕地、林地、草地與建設用地為主，分別約占總面積的46.35%、21.29%、15.78%及12.62%，水域及未利用地的面積較小，約占總面積的3.96%。1990—2020年間S變化明顯，從各類土地利用類型轉換來看，面積凈增長的主要有建設用地、林地、水域，面積凈減少的主要有耕地、草地及未利用地。建設用地的面積大幅度增加12 593.50 km2，其中主要由耕地流向建設用地，轉移面積13 307.55 km2，耕地的面積劇烈縮減了12 355.86 km2。部分耕地轉移為草地，水體主要流向耕地和建設用地，轉移面積百分比分別為5.35%和22.55%。部分林地草地轉移為耕地，轉移的面積百分比分別是0.94%和1.76%，林地主要流向耕地、草地、建設用地，轉移的面積為942.41、1 640.37、603.19 km2。

圖3 土地利用時空演變Fig.3 Spatio-temporal evolution of land use

表1 土地利用轉移矩陣Tab.1 Land use transfer matrix km2

2.4 耕地流失空間自相關測度

在ArcGIS平臺上以200個區縣為基礎單位，計算4個周期的I，使用自然斷裂點法對計算結果分類，完成京津冀地區耕地流失空間分布圖(圖4)。1990—2000年間，耕地流失的熱點區形成一南一北的兩個區域。其中以北京市為中心，形成了耕地流失的熱點核心區域，周邊的河北省保定、廊坊市及天津市等形成了耕地流失的熱點拓展區域。同時在東部的河北省滄州市形成了耕地流失次熱點區域，而北部的河北省張家口、承德、秦皇島及唐山市都處于耕地流失的冷點區。

圖4 耕地流失空間自相關分析Fig.4 Spatial autocorrelation of cultivated land loss

2000—2010年間，耕地流失的熱點區域面積持續上升，而冷點區域面積持續下降。其中環北京-張家口為中心的耕地流失熱點區域保持快速擴張，而東部的次熱點區轉移到石家莊、邢臺及邯鄲市，且耕地流失的高值區域比重變大。耕地流失的冷點區面積持續下降，其中冷點的低值區面積百分比由18.23%下降到17.14%，主要分布在唐山、天津、滄州等市。2010—2020年，耕地流失的熱點區域面積開始下降，而冷點區域面積逐步上升。其中環北京為中心的耕地流失熱點區域面積開始收縮，北京市已經全部轉冷，熱點轉移到天津市，高值區面積百分比由18.16%下降到16.43%。耕地流失的冷點區面積上升，主要是承德市、張家口市南部、北京市及保定市等城市及其拓展區耕地流失減弱，部分地區轉為冷點區。

耕地的流失與城市經濟發展和城市建設密切相關，其中耕地的流失主要轉變為城市及工業用地，參考1990、2019年京津冀《統計年鑒》數據，其中京津冀東部地區(北京、天津、唐山及滄州市)的市轄區建成區面積增加了1 877 km2，西部地區(石家莊、保定及廊坊市)增加了420 km2，南部地區(邢臺、邯鄲及衡水市)增加了257 km2，北部地區(張家口、承德及秦皇島市)增加了165 km2。通過統計數據與本文Landsat監測數據對比，可知30年來京津冀地區耕地流失熱點區表現出環北京及環渤海地區為中心的聚集式特征，其東部耕地流失的熱度比西部高，南部比北部高。

2.5 耕地利用影響機制分析

耕地利用時空分異主要受到自然、社會經濟及政策等多因素的綜合影響。本文選取平均坡度(X1)、與主要河道距離(X2)、路網密度(X3)、年降水量(X4)、農業技術人員數量(X5)、農業貸款率(X6)、人均GDP(X7)、城鎮化率(X8)等8個影響因子分析耕地利用的時空分異影響機制。自然因素中的平均坡度越大，耕地的可開發度越低，年降水量越充沛的地區，耕地的肥力越高，與主要河道的距離決定了耕地的灌溉能力，而路網密度則影響了耕地的機械化管理能力。社會經濟及政治因素中農業技術人員的技術指導對于耕地的播種及產量具有指導性，農業貸款率提高了農民的經濟承受力，人均GDP及城鎮化率對于農業現代化的提高具有重要影響[19]。首先在ArcGIS平臺上對8個影響因子進行自然斷裂點劃分，再依據地理探測器的工作原理，測算出每個影響因子的決定力q值，q越大代表因子對耕地利用的決定力越強。

通過式(5)分析的結果可知，1990—2020年間不同時期影響京津冀地區耕地利用時空分異的指標因素決定力變化相對較顯著，且主要因素未發生較大變化。總體上看，平均坡度(X1)、與主要河道距離(X2)、路網密度(X3)、年降水量(X4)等自然因子的q從1990年到2020年分別從0.26下降到0.21，0.27下降到0.19，0.18上升到0.23，0.25下降到0.20。其中1990年以來平均坡度、與主要河道距離、年降水量的決定力減弱，而路網密度的決定力小幅增強。農業技術人員數量(X5)、農業貸款率(X6)、人均GDP(X7)、城鎮化率(X8)等社會經濟及政策因子的q從1990年到2020年分別從0.51上升到0.57，0.32下降到0.29，0.41上升到0.52，0.50上升到0.58。其中1990年以來農業技術人員數量、人均GDP、城鎮化率的決定力小幅增強，而農業貸款率的決定力小幅下降?；谏鲜?個影響因子的定量分析，參考已有研究成果[20]，表明研究期間社會經濟、政策因素對其耕地利用的影響力呈現出上升趨勢，自然因素的影響力呈現下降趨勢。

3 結論

(1)北京市率先進入工業化城鎮建設，天津市次之，河北省仍然以農業為主，北京市的K絕對值呈現下降趨勢，天津市先下降后上升，河北省則保持較低水平的穩定狀態。

(2)耕地核密度空間分異明顯，集聚分布特征顯著，從地區來看，F整體呈現“東南密西北疏”的空間分布格局。

(3)土地利用結構改變較為明顯，面積凈增長的主要有建設用地、林地及水域，面積凈減少的主要有耕地、草地及未利用地。

(4)耕地流失主要表現出環北京及環渤海為中心的聚集式特征，且東部流失的熱度比西部高，南部比北部高。

(5)社會經濟、政策因素對耕地利用的影響力呈現出上升趨勢，而自然因素的影響力呈下降趨勢。

(6)建議北京市減緩城鎮擴張的速度，注重耕地保護和環境品質的提升，天津市加快城市產業結構調整，合理安排各土地利用類型的比例，加強對耕地和生態環境的保護，而河北省則應該加強城鎮化建設，承接北京、天津市轉移的產業鏈，積極融入京津冀一體化發展進程。