基于Geodetector的山區耕地種植生產空間優化
——以昭通市為例

李宏溪，鄧春暖，楊 飛，李宇，孫雷剛

(1.云南師范大學地理學部/云南省高原地理過程與環境變化重點實驗室，云南 昆明 650500；2.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；3.河北省科學院地理科學研究所，河北 石家莊 050011)

1 引言

國土資源是國家和人民生存、發展的物質基礎，隨著城鎮化進程加快，人類發展與國土資源矛盾逐漸加大，農業用地受到城鎮建設、生態用地擠壓現象明顯，農業用地上山現象突出。新規劃高質量發展背景下，綜合考慮資源環境本底條件，對區域農業生產的適宜程度進行綜合評價[1,2]，是確定國土空間合理開發與保護的基礎[3,4]。農業生產適宜性評價作為國土空間開發適宜性評價的一部分，國內外學者均已從不同角度展開研究。國外學者Yalew[5]、Memarbashi[6]等結合GIS和層次分析法進行了土地利用適宜性評價；Ayhan等[7]基于GIS和RS通過ELECTRE法對鄉村旅游的土地利用適宜性進行了評價。國內學者在國土空間開發適宜性評價方面已經開展了大量不同尺度的研究，紀學朋[8]、王靜[9]、朱大威[10]等綜合運用特爾斐法和多要素空間疊置分析等方法，從省、市、縣級對國土資源空間開發適宜性進行了研究[11～15]。由于各地區地理環境差異性，尤其是西南山區，耕地種植生產具有顯著的特殊性，需緊密結合當地山高坡陡、坡耕地普遍的實際情況，準確掌握山區耕地種植生產適宜區分布規律，科學進行農業生產中土地開發利用保護。

耕地種植生產適宜性評價常用方法主要是加權疊加法、多要素空間疊置等，同時結合層次分析法、特爾斐法等計算指標權重進行評價[16～18]。但是目前適宜性評價中各指標的權重難以進行科學定量化，尤其是山區耕地種植生產適宜性評價指標權重差異化顯著，更加難以定量化。

因此，本文以昭通市為例，引入地理探測器模型確定各評價指標的權重，結合多因子加權疊加法，構建山區耕地種植生產適宜性評價模型，探索提高山區耕地種植生產適宜性定量評價的準確性和科學性，進而根據耕地種植生產適宜性評價結果，優化山區耕地生產空間格局。

2 研究區概況

昭通市位于云南省東北部，地處云、貴、川結合部的烏蒙山區腹地，介于102°52′～105°19′E，26°55′～28°36′N之間，屬亞熱帶、暖溫帶共存的高原季風立體氣候，四季差異性小。地勢南高北低，是云貴高原走向四川盆地的過渡地帶，海拔落差大，全市平均海拔在1685 m，山脈眾多，坡度陡峭，平地較少。昭通市轄區面積為22440 km2，轄1區、9縣和1縣級市。歷史上是云南省通向四川省和貴州省的重要門戶，素有“鎖鑰南滇，咽喉西蜀”之稱，是云南連接長江經濟帶和成渝經濟區的重要通道。

3 數據與方法

本研究主要基于自然資源、生態環境、氣候、遙感等多源數據，充分考慮生態保護重要性對耕地種植生產的限制，并結合地理探測器(Geodetector)方法合理確定耕地種植生產適宜性評價指標權重，從而對山區耕地種植生產適宜性進行科學評價。

3.1 數據來源與處理

3.1.1 數據來源及預處理

本文中數據包括地形地貌、氣候、土壤質量、土地利用、遙感影像以及植被覆蓋度等數據。其中DEM數據來自地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)，以DEM為基礎，計算得到坡度和地形起伏度，其中地形起伏度計算采用15×15鄰域窗口；土地利用、遙感影像、水源涵養、水土保持、生物多樣性、土壤厚度、土壤有機質數據來自國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn)；氣候數據和植被覆蓋度均來自中國科學院資源環境科學與數據中心(http://www.resdc.cn/)；石漠化、水土流失數據來自昭通市自然資源和規劃局。為了方便疊加運算，將所有空間數據進行坐標系轉化，統一為2000大地坐標系統，并重采樣為30 m×30 m。

生態保護重要性評價參考《雙評價指南》方法，通過生態系統服務功能重要性和生態敏感性評價獲得[18,19]。生態系統服務功能重要性評價選取水源涵養、水土保持、生物多樣性維護等功能重要性作為評價指標，將各項評價指標結果的最高等級作為生態系統服務功能重要性等級，分為極重要、重要和一般。昭通市生態系統服務功能極重要區集中分布于市域西部和東北部的部分地區(圖1a)。生態敏感性評價選取石漠化、水土流失作為評價指標，將其結果的最高等級作為生態敏感性等級，分為極敏感、敏感和一般。昭通市生態極敏感區呈零散分布，各縣(區)均有所分布(圖1b)。采用極大值法綜合生態系統服務功能重要性和生態敏感性評價結果獲得生態保護重要性評價結果，分為極重要、重要和一般。其中，極重要區主要分布在市域西部和東部地區(圖1c)。由于耕地種植生產適宜性評價需在生態保護極重要區以外區域進行，因此本文將其作為一個重要的約束指標。

圖1 研究區生態保護重要性評價

3.1.2 指標選擇

評價過程共選擇12個指標，其中評價指標依據耕地種植生產適宜性評價常用指標[20]和昭通市生態環境及農業生產實際情況進行選取，分別選取了坡度、海拔、年降水量、地形起伏度、土壤有機質、土壤厚度、≥0 ℃積溫作為評價指標。通過自然間斷法對各評價指標進行空間可視化，劃分為5級，并用不同分值進行區分，以便后續地理探測器指標貢獻計算。約束指標均采用極限分析法，將生態保護極重要區、建設用地現狀以及水域和裸地直接列為不適宜區。最后采用修正指標對其結果進行修正。

3.2 研究方法

3.2.1 地理探測器模型

本文通過地理探測器模型獲取各評價指標對昭通市耕地種植生產適宜性的貢獻度，得到相應的值作為各評價指標的權重，準確定量化評價昭通市耕地種植生產適宜性。

地理探測器模型是探測空間分異性、揭示其背后驅動力的一種新的統計學方法，核心思想在于假設如果某自變量對某因變量存在重要影響，那么這個自變量和因變量在空間分布上應該具有相似性[21～24]。地理探測器模型有兩大優勢：一方面，在探測數據上可以是數值型，也可以是定性數據；另一方面，探測兩個因子交互作用于因變量。地理探測器模型由風險探測器、因子探測器、生態探測器和交互探測器組成。其中，因子探測器主要探測某因子對某現象空間分布的影響力[25～28]。其模型的公式表達如下：

(1)

(2)

3.2.2 評價模型

采用多因子加權疊加分析法，構建昭通市耕地種植生產適宜性評價模型：

(3)

式(3)中，E為耕地種植生產適宜性指數；kt為第t種評價指標的分值；ht為第t種評價指標的權重；m為評價指標的數量。

3.2.3 優化思路

根據耕地種植生產適宜性評價結果與耕地現狀疊加對比，識別不適宜區內的耕地，并分析其原因。對處于生態保護極重要區、建設占用、坡度較大以及屬于土壤嚴格管控類的地塊進行優化調整。其中，建設占用、坡度較大和屬于土壤嚴格管控類的地塊直接退出耕地生產空間；對于生態保護極重要區的耕地，將屬于生態保護紅線內的地塊直接調出耕地生產空間，其他地塊在不擴大耕種范圍的前提下，以生態保護為主，適當進行種植。本文依據耕地種植生產適宜性評價結果，通過對不適宜區的耕地優化調整，從而達到優化耕地生產空間的目標。

4 結果與分析

4.1 基于地理探測器確定指標權重

通過地理探測器獲取各評價指標對昭通市耕地種植生產適宜性的貢獻度作為權重。地理探測器模型要求自變量為類型量，需對各評價指標進行離散化。采用Arcgis10.7漁網工具和提取工具獲取地理探測器運行數據，計算各評價指標貢獻度，即指標權重。結果表明，各指標對耕地種植生產適宜性的貢獻度依次為：積溫(0.99)>年降水量(0.97)>土壤厚度(0.76)>坡度(0.65)>土壤有機質(0.58)>高程(0.56)>地形起伏度(0.25)。

4.2 耕地種植生產適宜性評價結果

根據評價模型和評價指標權重，通過Arcgis10.7的空間分析工具對評價指標進行加權疊加獲得耕地種植生產適宜性初步結果。采用自然斷點法將其劃分為5級，分別為好、較好、中等、較差、差，其中等級差為不適宜區，其他等級為適宜區(中等和較差為一般適宜)。首先，將劃分結果分別與約束指標進行疊加扣除，其次使用土壤環境容量對結果進行修正，將嚴格管控類劃入不適宜區，得到耕地種植生產適宜性結果。

結果表明，昭通市耕地種植生產適宜區面積為4550.31 km2，占市域面積的20.28%，受地形影響呈零散分布，集中區位于巧家縣—魯甸縣—昭陽區—彝良縣—威信縣一線以南區域；不適宜區面積為17889.73 km2，占市域面積的79.72%，市域中西部分布相對較廣，其中不適宜區中生態保護極重要區占37.71%(表1、圖2)。各縣(區)中耕地種植生產適宜區面積從大到小依次為鎮雄縣、彝良縣、昭陽區、巧家縣、永善縣、威信縣、魯甸縣、大關縣、鹽津縣、綏江縣、水富市。其中，鎮雄縣適宜區分布面積最大，達1047.75 km2，占鎮雄縣國土的28.35%。綜上，昭通市可用于耕地種植發展用地總量不少，但受地形特征影響，分布相對零散。

圖2 耕地種植生產適宜性評價結果

表1 各縣(區)耕地種植生產適宜性評價結果統計

4.3 昭通市耕地生產空間格局優化

4.3.1 耕地現狀與耕地種植生產適宜性的差異分析

昭通市耕地現狀面積為4651.90 km2，耕地種植生產適宜區面積為4550.31 km2，通過適宜區與耕地現狀對比，適宜種植且為耕地現狀的地塊面積為3853.23 km2，占耕地現狀總面積的82.83%。從各縣(區)對比看，除了巧家縣(72.94%)，其他縣(區)耕地現狀與適宜區符合度均在80%以上，表明耕地種植生產適宜性評價結果能很好的反映昭通市耕地現狀基本情況(表2)。

表2 耕地現狀與適宜性結果差異統計

4.3.2 耕地生產空間格局優化結果

根據耕地現狀與耕地種植生產適宜性評價結果對比分析，發現存在798.67 km2的耕地位于耕地種植生產不適宜區(表2)。通過沖突診斷，處于不適宜區的耕地現狀主要受生態、坡度、土壤環境容量和建設用地的影響。其中，位于生態保護極重要區的耕地現狀面積為271.36 km2；坡度大于25°的耕地現狀面積為417.88 km2；屬于土壤嚴格管控類的耕地現狀面積為53.43 km2；建設占用耕地面積為56 km2。依據耕地種植生產適宜性評價結果 ，識別出需要優化調整和管控的耕地生產空間，如大山包鎮典型區(圖3a和圖3b)，優化前屬于耕地生產空間，但根據評價結果該地塊位于生態保護極重要區且是生態保護紅線區域。因此應將其調整為非耕地生產空間，在生態保護極重要區外、但在生態保護紅線內的區域應以生態保護為主、不再擴大種植范圍、逐步退出；現狀耕地中無法進行農業生產的用地比重大，如坡頭鎮典型區(圖3c和圖3d)，但該地塊屬于土壤嚴格管控類，通過評價后是不適宜種植業生產，應優化后調整為非耕地生產空間。

圖3 耕地生產空間典型區對比

最后，通過對不適宜區內的耕地進行優化調整，結合適宜但為非耕地的區域(即潛力區)，得出優化調整后的耕地生產空間。結果表明，昭通市現狀耕地生產空間總面積約5348.98 km2，占市域的23.84%；優化調整后耕地生產空間面積為4741.18 km2，占市域的21.13%。總體來說，昭通市由于受地形地貌影響，農業發展可利用土地面積較少，分布零散，昭通市耕地種植生產應因地制宜、統籌發展，合理利用土地資源，優化土地利用結構，逐步提高利用效率。

5 討論與結論

5.1 討論

由于區域差異性，應因地制宜地進行指標選擇、閾值和權重確定，充分利用地理探測器等新方法提高評價結果的科學性。本文將地理探測器模型引入耕地種植生產適宜性評價，首先，以此確定各評價指標權重，通過權重計算耕地種植生產適宜性；其次，結合適宜性結果，通過調整耕地現狀，優化耕地生產空間，并將現狀和優化耕地生產空間進行對比，分析造成優化耕地生產空間減少的原因。

采用地理探測器模型確定各評價指標對耕地種植生產適宜性的影響程度(即權重)，通過因子探測器計算結果，說明了每個單獨的評價指標對耕地種植生產適宜性的影響程度，與特爾斐法、專家打分法等常用于確定評價因子權重的方法相比，使用地理探測器模型確定指標權重，如果某評價指標對耕地種植生產適宜性存在重要影響，那么這個評價指標和耕地種植生產適宜性在空間分布上具有相關性。與以往采用相等權重或不采用權重的研究相比，這樣能夠減少權重確定過程中部分主觀成分，保證評價過程切合實際，降低結果的不確定性，提高結果的科學性。

本文評價指標選擇了坡度、海拔、年降水量、地形起伏度、土壤有機質、土壤厚度、≥0 ℃積溫等7個指標，在數據獲取條件可以滿足的其他地區中，可以增加更多的指標進行分析評價。針對部分關鍵指標，可以根據地區實際情況進行統計分析，合理設置部分指標的閾值。

5.2 結論

本研究以昭通市為例，針對西南山區耕地種植生產的特殊性，引入地理探測器空間分析方法，科學計算適宜性評價各指標的貢獻度，進而對耕地種植適宜性進行評價，并提出昭通市山區耕地種植生產空間優化方案。主要研究結論：

(1)通過地理探測器可以科學定量評價指標對耕地生產適宜性的貢獻度依次為：積溫>年降水量>土壤厚度>坡度>土壤有機質>高程>地形起伏度，且能有效提高耕地用地的合理性；

(2)昭通市現狀耕地面積是4651.9 km2，耕地生產適宜區面積為4550.31 km2，通過優化調整后耕地生產空間面積為4741.18 km2，既能夠提出耕地生產空間分布優化方案，又能有效挖掘耕地生產空間潛力；

(3)根據耕地現狀與適宜性疊加分析表明，昭通市現狀耕地受生態保護極重要區、建設占用、土壤風險管控和坡度較大的顯著影響。本研究可為山區耕地生產空間合理開發利用與規劃管控提供準確定量化科學依據。