平魯區耕地質量空間分布特征及保護分區

韓小英，楊三維，李文婷，張 蕾

（山西農業大學 農業經濟管理學院/省部共建有機旱作農業國家重點實驗室（籌），山西 太原 030006）

耕地是糧食生產的命根子，保障糧食安全的根本在耕地[1-3]。2022年中央一號文件中明確“堅決守住18 億畝耕地紅線”、“采取‘長牙齒’的措施，落實最嚴格的耕地保護制度”、“確保耕地數量不減少、質量有提高”等要求。堅守耕地紅線，不僅僅是數量上的，更是質量上的，要真正實現“藏糧于地”，堅決保障高質量的土地。2022年公布的《山西省第三次國土調查主要數據公報》中表明，截至2019年底，山西省耕地面積386.95 萬hm2，人均耕地面積僅為0.11 hm2/人。這一現狀決定了山西省必須通過提高自身耕地質量來滿足不斷增長的各種物質需求。因此，深入研究山西平魯區耕地質量空間分布特征及其分區保護方案，對于提高平魯區耕地質量、優化耕地保護區具有重要的指導意義，也是間接幫助平魯區提高當地糧食及農產品產量和品質的重要工作。

目前，全國各地都開展了耕地質量方面的研究。謝曉彤等[4]利用相關分析法、主成分分析法、聚類分析法等方法研究了影響河南省新鄭市耕地質量的主要障礙因素及其區域差異，最終明確了不同區域耕地質量提升的主要途徑和建設內容。任平等[5]利用四川省成都市龍泉驛區不同年份的土地利用數據提取耕地數據，運用核密度計算、耕地集中度指數、空間自相關等方法研究了耕地空間分布格局及其變化特征。董秀茹等[6]以營口市鲅魚圈區農用地分等成果為基礎，構建了耕地質量提升理論潛力測算方法，并依據耕地質量主導限制因素類型，將待提升耕地質量劃分為各類提升型，提出了耕地等別現實提升潛力的測算思路。王婕等[7]基于我國現有的耕地質量評價體系，分析了土地整治工程措施對山地丘陵區耕地質量的影響，提出了一套服務于山地丘陵區土地整治的耕地質量提升潛力測算方法。張杰等[8]基于秦皇島盧龍縣農用地分等定級，構建耕地質量評價指標體系，運用得分因子標識法，確定限制因子組合類型，引入了障礙度模型對限制因子組合進行修正，對盧龍縣進行限制因子重點區域劃定。黃夢佳等[9]根據長春市九臺區2017年的耕地質量數據，利用改進的自然等提等潛力指數模型計算出研究區各耕地單元主導限制型，并確定其主導限制程度，依托GIS 平臺劃分耕地質量提升區。陳正發等[10]基于云南坡耕地質量評價結果，建立坡耕地質量因子分析模型，在障礙因子診斷、因子可調控分析、因子適宜區間確定及調控潛力測算基礎上，提出區域坡耕地質量調控集成模式，據此構建省域尺度坡耕地質量調控體系。

綜上，現有的針對耕地質量的研究大部分聚焦于潛力分析、限制因素分析等方面，基于地類圖斑及村級區級等尺度的耕地質量研究較少，此方法可以從不同尺度及研究單元來分析確定耕地質量保護分區的可行性及可適性，對于地塊比較碎片化的平魯區更加適合。

本研究以山西省平魯區為研究區域，利用平魯區耕地質量分等成果，基于ArcGIS 平臺，運用面積加權平均法及空間自相關等算法，以耕地圖斑、縣、村為研究尺度，探究平魯區耕地質量現狀及其空間分布上集聚及差異特征并對耕地進行分區保護，以期為平魯區耕地質量的保護與提升、農業資源的可持續利用、農產品數量與質量的提高提供科學依據。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

從圖1 可以看出，平魯區位于山西省西北部，東經111°52'～112°41'，北緯39°21'～39°58'，區內為黃土丘陵地貌，地勢北高南低，疆域基本呈正三角形，總面積2 314.5 km2。2019年耕地面積為79 542.72 hm2，占全區總面積的34.37%。全區常住人口 為148 212 人，轄2 鎮10 鄉352 行政村，區內屬北溫帶大陸性季風氣候，年平均氣溫5.5 ℃。全年雨少風大，無霜期短。

圖1 平魯區位置以及行政區范圍示意Fig.1 Location and administrative area of Pinglu district

1.2 數據來源

本研究數據主要包括平魯區2016年耕地質量等別更新評價數據庫數據以及平魯區縣、各鄉鎮、各村的行政區劃數據。

1.3 研究方法

1.3.1 全局自相關 全局空間自相關是對地理要素屬性值在整個區域的空間特征描述，通常采用對全局Moran's I 指數的估計來分析區域總體空間關聯和空間差異的平均程度[11-13]。本研究選取全局Moran's I 指數來測度平魯區自然村耕地面積比例（耕地面積占自然村面積的比例）的全局空間自相關程度。

式中，n為空間自然村單元總數，xi、xj分別為耕地面積比例在空間地域單元i和j上的觀測值，xˉ為平魯區耕地面積比例，wij為空間權重矩陣。標準化Z值常用于檢驗全局Moran's I 指數的顯著水平。

式中，E(I)、VAR(I)分別表示Moran's I的期望值和方差。當Zscore>1.96 或Zscore<-1.96（α=0.05）時，表明空間單元的耕地面積比例在空間上存在顯著的空間自相關性。全局Moran's I的取值介于[-1，1]，在給定的顯著性水平下，若Moran's I>0，表明存在正的空間自相關，即耕地面積比例較高（或較低）的區域在空間上顯著集聚；若Moran's I<0，則相反。

1.3.2 局部自相關 全局空間自相關是對整個區域耕地分布的空間自相關程度進行描述，但在研究區域范圍內不同的空間單元與鄰近區域在空間自相關水平上存在一定差異，全局空間自相關并不能對其進行有效表達。局部空間自相關則是研究區域范圍內各空間單元在位置上與各自鄰近單元屬性的相關性，可以有效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[14-15]。本研究選取與全局空間自相關相對應的局部Moran's I 指數來測度平魯區內部自然村耕地的空間分布情況及度量某空間單元與周圍鄰近單元的空間差異程度。

式中，S2為空間單元耕地面積比例的方差，n為自然村個數，m為空間單元i的鄰近單元個數。通常在給定的顯著水平下（通常取α=0.05），如果局部Moran's I>0，則表示耕地分布空間差異小，說明存在空間集聚現象；若局部Moran's I<0，則說明耕地分布存在空間顯著性差異。

利用ArcGIS 中的局部自相關的工具對平魯區耕地數據進行計算，得到的新圖層將數據分為5 類表示，分別為：HH、HL、LH、LL 和NS 型。其中，HH 是高值與高值關聯的聚焦點，表示該對象及周圍對象的屬性指數都較高；LL 是低值與低值關聯的聚焦點，表示該對象及周圍對象的屬性指數都較低；LH 和HL 是異常值關聯區，表示該對象與周圍對象屬性的指數有較強的異質性；NS（非顯著型）是空間呈隨機分布的區域，表示沒有通過局部的Moran's I 顯著性檢驗，空間集聚性不強。

1.3.3 耕地質量指數面積加權平均法 基于平魯區耕地質量圖斑面積分別加權平均3類耕地質量指數（自然等指數（ZRDZS）、利用等指數（LYDZS）、經濟等指數（JJDZS）），得到各自然村的耕地質量指數[16-18]。

式中，Xi為i自然村的耕地質量指數，Xij和Sij分別為i自然村j圖斑的耕地質量指數及其面積，i和j分別為自然村和圖斑序號，m為圖斑總個數。

2 結果與分析

2.1 平魯區耕地質量等級空間分布特征

2016年平魯區耕地面積91 086.39 hm2，占全區總面積的39.35%，區域內西南地區耕地分布相對較少，主要分布在區域內北部及東部地區，其中旱地90 337.31 hm2，占耕地總面積的99.18%，為平魯區的主要耕地類型；水澆地749.08 hm2，占耕地總面積的0.82%，占比極少，主要分布在向陽堡鄉及井坪鎮東北邊緣地區（圖2、表1）。

圖2 平魯區耕地類型示意Fig.2 Schematic diagram of cultivated land types in Pinglu district

表1 平魯區耕地類型Tab.1 Cultivated land types in Pinglu district

此次耕地質量等級評價中平魯區耕地質量自然等級為6～12 等，平均自然等別為9.8。將全國耕地按照1～4 等、5～8 等、9～12 等、13～15 等劃分為優等地、高等地、中等地和低等地，平魯區內耕地質量處于中等偏上水平，其中高等地僅占耕地總面積的2.9%，零星分布在西南區域；中等地中10 等級耕地分布范圍最廣，面積為46 348.67 hm2，占比最大，圖斑個數及占全區耕地總面積分別為13 568 個及50.88%；9 等地次之，面積為28 069.78 hm2，占全區耕地面積的30.88%。全區耕地分布相對較均勻，西北、東南地區耕地集中度高（表2、圖3）。

表2 平魯區耕地質量自然等級面積及占耕地總面積比例Tab.2 Cultivated land quality，natural area and proportion in total cultivated land area in Pinglu district

圖3 平魯區耕地質量自然等級分布Fig.3 Natural grade distribution of cultivated land quality in Pinglu district

2.2 耕地質量全局空間自相關結果分析

本研究利用ArcGIS 10.8 軟件分別從區域、村域尺度對平魯區耕地質量等級情況進行空間自相關性分析，研究其分布規律。由表3 可知，平魯區區級尺度耕地質量自然等指數（IZRDZS）、利用等指數（ILYDZS）、經濟等指數（IJJDZS）的全局自相關Moran's I值分別為0.512 6、0.819 5、0.830 6，說明耕地質量具有較強的空間正相關性。村級尺度的耕地質量指數的Moran's I 值與區域尺度的有一定差距，不同尺度的耕地質量自然等指數正相關顯著程度有一定差異。由此可知，研究尺度的變化對Moran's I 值的影響較大，在后期的耕地質量保護分區過程中要考慮好尺度影響。

表3 平魯區耕地質量指數Moran’s I 值Tab.3 Moran's I value of cultivated land quality index in Pinglu district

2.3 耕地質量局部空間自相關結果分析

2.3.1 耕地區級指數局部空間自相關 由圖4、表4 可知，平魯區自然等指數呈正相關的HH 和LL 型的耕地總面積和圖斑總個數為15 051.81 hm2和3 090個，分別占耕地總面積的16.53%和圖斑總個數的10.23%；負相關型HL 和LH 的耕地面積和圖斑總個數為1 971.67 hm2和475 個，分別占耕地總面積和圖斑總個數的2.16%和1.57%。耕地質量顯著高值集聚區主要分布在高石莊鄉西南、向陽堡鄉東南等區域，少量零星碎片化分布在榆嶺鄉、白堂鄉、陶村鄉、下水頭鄉等區域，耕地質量縣域自然等指數主要在471～582，表明HH 型能夠與高指數值保持空間一致性；顯著性低值集聚區零星分布在區域內各個鄉鎮，耕地質量縣級自然等指數主要在284～465，表明LL 型與低指數值的空間分布也保持了很好的一致性；有極個別顯著的HL 型、LH 型以及HL 集聚區散落在下水頭鄉、西水界鄉等區域；沒有顯著特征的NS 型總面積和圖斑總個數分別為74 062.92 hm2和26 655 個，分別占耕地總面積81.31%和圖斑總個數的88.2%，空間分布狀態為隨機分布。

表4 平魯區區級耕地質量與集聚類型統計分析Tab.4 Statistical analysis of cultivated land quality and agglomeration types of district level in Pinglu district

圖4 平魯區耕地質量指數LISA 集聚Fig.4 LISA agglomeration map of cultivated land quality index in Pinglu district

耕地區級利用等指數局部空間自相關由圖4、表4 可知，平魯區利用指數呈正相關的HH 和LL 型的耕地總面積和圖斑總個數為19 935.8 hm2和3 475 個，分別占耕地總面積的21.88%和圖斑總個數的11.50%；負相關的HL 和LH 型的耕地面積和圖斑總個數為413.16 hm2和111 個，分別占耕地總面積和圖斑總個數的0.45%和0.37%。耕地質量顯著高值集聚區主要分布在陶村鄉全域、高石莊鄉大部分區域、阻虎鄉部分地區等，少量零星碎片化分布在西水界鄉、鳳凰城鎮等區域，耕地質量縣域利用等指數主要在107～180，表明HH 型能夠與高指數值保持空間一致；顯著低值集聚區碎片化分布在高石莊鄉以外的其他鄉鎮，耕地質量縣級利用等指數主要在40～105，表明LL 型與低指數值的空間分布也保持了很好的一致性；有極個別顯著的HL型、LH 型以及HL 集聚區散落在下水頭鄉、榆嶺鄉及井坪鎮等區域；沒有顯著特征的NS 型總面積和圖斑總個數分別為70 737.44 hm2和26 634 個，分別占耕地總面積77.66%和圖斑總個數的88.13%，空間分布狀態為隨機分布。

耕地區級經濟等指數局部空間自相關由圖4、表4 可知，平魯區經濟等指數呈正相關的HH 和LL型的耕地總面積和圖斑總個數為22 725.05 hm2和3 509 個，分別占耕地總面積的24.95%和圖斑總個數的11.61%；負相關的HL 和LH 型的耕地面積和圖斑總個數為581.2 hm2和158 個，分別占耕地總面積和圖斑總個數的0.64%和0.52%。耕地質量顯著高值集聚區主要分布在研究區內北部及東南角地區等，耕地質量縣域經濟等指數主要在16～36，表明HH 型能夠與高指數值保持空間一致；顯著低值集聚區主要分布在向陽堡鄉、雙碾鄉及下水頭鄉等區域，耕地質量縣級經濟等指數主要在5～15，表明LL 型與低指數值的空間分布也保持了很好的一致性；有極個別顯著的HL 型、LH 型以及HL 集聚區散落在鳳凰城鎮等區域；沒有顯著特征的NS型總面積和圖斑總個數分別為67 780.14 hm2和26 553 個，分別占耕地總面積74.41%和圖斑總個數的87.87%，空間分布狀態為隨機分布。

2.3.2 耕地村級指數局部空間自相關 根據圖5、表5 可知，平魯區耕地村級自然等指數的HH 型分別分布在向陽堡鄉東南、榆嶺鄉西北、井坪鎮東部、白堂鄉東部、陶村鄉大部分區域，面積為324 km2，占土地總面積的14.01%，LL 型主要分布在下水頭鄉與阻虎鄉接壤處西側；利用等指數的HH 型分別分布在高石莊鄉、陶村鄉及阻虎鄉部分區域，面積為234 km2，占土地總面積的10.12%，LL 型主要零星分布在西水界鄉、井坪鎮與下水頭、雙碾鄉接壤處區域；經濟等指數的HH 型分別分布在高石莊鄉、阻虎鄉及陶村鄉部分區域，面積為1 497 km2，占土地總面積的64.70%，LL 型主要分布在下水頭鄉、雙碾鄉及向陽堡鄉部分區域。3 類指數的正相關HH 和LL 型均表現出明顯的聚集特征。

圖5 平魯區村級耕地質量指數LISA 集聚Fig.5 LISA agglomeration map of cultivated land quality index of village level in Pinglu district

表5 平魯區村級耕地質量與集聚類型統計分析Tab.5 Statistical analysis of cultivated land quality and agglomeration types of village level in Pinglu district

2.4 耕地保護分區結果

本研究將耕地質量村級的自然等指數、利用等指數、經濟等指數的局部自相關LISA 集聚圖在ArcGIS 軟件中利用分析工具進行順序疊加分析，共得到32 種組合[19-21]。根據平魯區的實際情況將其劃分為4 種分區類型：重點保護區、綜合改良區、土地整治區、結構調整區（圖6）。

圖6 平魯區耕地保護分區Fig.6 Cultivated land protection zoning in Pinglu district

HH 型是耕地質量指數高值集聚區，耕地質量高，需要重點保護，嚴禁非農建設。LL 型是耕地質量指數低值集聚區，耕地質量差，可進行綜合改良，例如進行退耕還林等非農化整治，該區域是較為理想的區域。HL/LH 型呈空間異常分布，易受到空間極化效應的影響，劃分為土地整治區。NS 型呈空間隨機分布，根據當地的實際情況，需要適度進行農業結構的調整優化（表6）。

表6 基于局部自相關類型組合的平魯區耕地質量保護分區Tab.6 Cultivated land quality protection zoning table in Pinglu district based on local autocorrelation type combination

重點保護區。該區面積約為556 km2，占土地面積的24.03%，主要分布在平魯區高石莊鄉，陶村鄉，白堂鄉東部，井坪鎮東部，榆嶺鄉西北部，向陽堡鄉東南部等區域。該區的土壤肥沃，耕地自然條件優越，應維持現有的耕地質量水平，并加強耕地保護，同時能夠對周邊耕地質量低的區域產生擴散效應。

綜合改良區。該區面積約為522 km2，占土地面積的22.56%，主要分布在下水頭鄉及井坪鎮西南角等區域。該區耕地質量低下，海拔落差大，農業自然生產條件較差，當地應結合實際情況進行一些非農業化綜合改良，例如退耕還林、旅游觀光等。

土地整治區。該區面積約為225 km2，占土地面積的9.72%，主要零星分布在井坪鎮西北角，鳳凰城鎮等區域。該區耕地質量異常，有的區域與高值區相交，有的與低值區相交，在實際整治過程中，保護耕地質量高的區域的同時，應繼續改善耕地質量低的區域，防止耕地質量低的區域向外擴散。

結構調整區。該區面積約為1 011 km2，占土地面積的43.69%，主要分布在雙碾鄉，下面高鄉，西水界鄉，鳳凰城鎮及阻虎鄉等區域。該區可根據當地的實際情況，優化農業產業結構，因地制宜，發展特色農業，突出優勢農業，從而實現最大化產投比，間接達到提高耕地質量的目的。

3 結論與討論

本研究以平魯區2016年耕地質量等別成果為基礎，運用空間自相關分析法等，分析了平魯區耕地質量空間分布特征并對其進行了耕地保護分區。結果表明，平魯區耕地質量等級處于中等稍微偏上水平，其中中等級耕地占耕地總面積的97.1%。耕地質量在空間格局呈顯著的集聚分布特征，耕地質量較高的地區主要零星分布在西北和東南區域；耕地質量低的聚集區主要分布在區內西南及中部區域。

不同研究尺度下，耕地質量指數的Moran's I 值不同，說明研究尺度的大小對Moran's I 值有一定的影響，在實際的耕地保護分區過程中應考慮尺度的大小，因地制宜，才能更好地保護耕地。

根據平魯區村級耕地質量局部空間自相關分析結果，將平魯區耕地劃分為4 種保護區：重點保護區、綜合改良區、土地整治區、結構調整區，為平魯區當地政府在耕地保護方面提供了一定的科學依據，在實際的實施過程中，應該結合當地的自然、經濟、社會等多方面的因素進行耕地保護。

本研究分析了平魯區2016年的耕地質量數據，在后續的研究中還可再深入，在研究尺度上，研究了基于行政區劃的村級、區級尺度，還可選取多個時間節點的耕地質量數據進行時空分析，深挖平魯區在時間線尺度上的耕地質量變化及造成這些變化的主要原因，這樣更有利于平魯區耕地質量保護分區方案的科學性、實用性、精確性。在分析方法的選取上，主要利用GIS 空間自相關分析法，其具有一定的局限性，在后續的研究中可探究其他方法對耕地質量分布及保護分區的影響。耕地質量主要受到自然、社會及經濟的多方位影響，本研究在結果分析的過程中考慮片面，將在后續的研究中不斷完善。