陜西省耕地壓力時空演變及驅(qū)動因素研究*

程曉瑜，蓋微微，楊振民

(1. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，烏魯木齊市，830052； 2. 東北林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，哈爾濱市，150006； 3. 塔里木大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，新疆阿拉爾，843300)

0 引言

人口多，耕地資源有限的現(xiàn)實情況使耕地資源稀缺問題在過去、現(xiàn)在以及將來都是我國不可避免且必須要解決的問題[1]。當(dāng)前，在復(fù)雜的國際形勢和新冠病毒為社會帶來嚴峻考驗的背景下，我國的糧食安全問題顯得更為重要。糧食的產(chǎn)量以耕地的數(shù)量和質(zhì)量為基礎(chǔ)，隨著近年來我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，經(jīng)濟增長與耕地保護之間的矛盾日益凸顯，耕地資源面臨著城市化占用和糧食增產(chǎn)等多重壓力[2-3]，糧食生產(chǎn)格局的分異規(guī)律也日趨顯現(xiàn)。陜西省是西北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要基地，探索分析其耕地壓力時空演變特征與驅(qū)動因素，對區(qū)域耕地資源有效利用與糧食安全保障有重要意義。

目前國內(nèi)外的眾多學(xué)者從耕地資源利用效率[4-5]、未來趨勢預(yù)測[6-7]、耕地空間格局變化[8-11]、耕地質(zhì)量評價[12-15]、耕地資源動態(tài)變化監(jiān)測[16-18]、耕地變化對糧食生產(chǎn)的影響[19-22]、耕地壓力[2, 23-24]等角度開展了較深入的研究。對耕地壓力相關(guān)研究主要聚焦于其時空演變及預(yù)警、影響因素及對糧食安全的影響三個方面。其中，2002年蔡運龍等[25]提出了耕地壓力指數(shù)的概念，并以此為基礎(chǔ)提出了構(gòu)建耕地資源利用和管理調(diào)控機制的思路，得到學(xué)者的認可并在后續(xù)的研究中得到了廣泛應(yīng)用。從研究區(qū)域看，已有成果的研究對象多為全國范圍或者糧食生產(chǎn)大省，側(cè)重于對耕地與經(jīng)濟、人口、糧食安全之間關(guān)系的分析，對于省域范圍耕地壓力時空演變及驅(qū)動因素問題的探究相對薄弱。

本研究基于陜西省1995—2019年耕地數(shù)量和分布情況，對最小人均耕地面積Smin與耕地壓力指數(shù)P進行測算，對傳統(tǒng)差異指數(shù)(變異系數(shù)CV、泰爾指數(shù)T、總熵指數(shù)GE、阿爾金森指數(shù)A)進行整合，建立總體分異測度指數(shù)GDI，引用重心移動模型和總體分異測度指數(shù)GDI描述區(qū)域內(nèi)耕地壓力的時空變化特征，并借用灰色關(guān)聯(lián)分析法對耕地壓力變動的驅(qū)動因素進行分析與探討，以期為陜西省耕地資源的有效利用及其與社會經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展提供參考建議，為保障國家糧食安全助力。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

陜西省位于我國中部偏北，東經(jīng)105°29′～111°15′，北緯31°42′～39°35′之間，有11個地級市，總面積20 580 khm2，南北長、東西窄，地勢呈南北高，中部低，由西向東傾斜的特征。陜西省地處東部濕潤區(qū)向西部干旱區(qū)過度的地帶，地貌類型復(fù)雜，其中高原占全省土地總面積的45%，山地占36%，平原占19%，具有東西過度，南北兼具的氣候資源特點和不同類型的農(nóng)業(yè)格局。2019年，陜西省耕地面積為3 010 khm2，占全省土地總面積的14.63%?！蛾兾鬓r(nóng)村報》數(shù)據(jù)顯示，陜西省81%的耕地分布在陜北高原和關(guān)中平原，榆林市、渭南市、咸陽市、寶雞市等4個市耕地面積較大，占全省耕地的62.58%。2019年，陜西省GDP為25 793.2億元，占全國GDP的2.6%；糧食總產(chǎn)量為12 311 kt，占全國糧食總產(chǎn)量的1.9%；人口3 876萬人，占全國總?cè)丝诘?.8%。

1.2 數(shù)據(jù)來源

Fisher分類法是對按照一定順序排列的樣本數(shù)據(jù)，在不打亂樣本秩序的情況下，通過尋找最優(yōu)分割點把樣本個體逐個合并成一些子集的聚類方法。本研究采用Fisher分類法對陜西省1978—2019年耕地面積、糧食單產(chǎn)量及總播種面積三項表征耕地情況的代表性指標(biāo)進行分析，在樣本順序不變的前提下對各指標(biāo)進行分類。根據(jù)計算結(jié)果選擇并考慮數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇1995年、2000年、2003年、2010年、2019年數(shù)據(jù)進行分析。

本研究用到的耕地面積、農(nóng)業(yè)、人口、國民經(jīng)濟核算、自然狀況與資源等相關(guān)數(shù)據(jù)來源于各對應(yīng)年份《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《陜西統(tǒng)計年鑒》，陜西省地方志及國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報相關(guān)數(shù)據(jù)整理計算獲得。地類變化數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)運用各期Landsat TM/ETM、OLI影像，根據(jù)人機監(jiān)督分類和實地驗證后，精準(zhǔn)度達到95%以上。

2 研究方法

2.1 最小人均耕地面積

最小人均耕地面積指在區(qū)域范圍內(nèi)的糧食生產(chǎn)力水平和供給能力下，能夠滿足人們正常糧食所需的耕地面積。

Smin=(β×Gr)/(p×q×k)

(1)

式中：Smin——最小人均耕地面積，hm2/人；

β——糧食自給率，%，陜西省由于自然稟賦，不能實現(xiàn)糧食的自給自足，綜合相關(guān)數(shù)據(jù)，本研究中β取85%；

Gr——人均年糧食需求量，kg/人，參照相關(guān)數(shù)據(jù)[26]，故本研究Gr取450 kg/人；

p——糧食單位面積產(chǎn)量，kg/hm2；

q——糧食播種面積與總播種面積的比值，%；

k——復(fù)種指數(shù)，%。

2.2 耕地壓力指數(shù)模型

耕地壓力指數(shù)是用來評估區(qū)域耕地資源緊張程度的指標(biāo)[25]。

P=Smin/So

(2)

式中：P——耕地壓力指數(shù)(無量綱)；

So——人均實際占有耕地面積，hm2/人。

耕地壓力指數(shù)P屬于動態(tài)變量，其值越大，耕地壓力越明顯，給予耕地保護的需要越迫切。基于對耕地壓力內(nèi)涵的剖析和理解，耕地壓力值域可分為5級[1]：P≤0.9時，耕地?zé)o明顯壓力；0.93時，耕地生產(chǎn)嚴重程度不能維持糧食需求。

2.3 重心模型

重心模型用以分析耕地壓力空間分布及位移情況，計算方法[27]如下。

(3)

(4)

式中： (X，Y)——陜西省各地級市耕地壓力指數(shù)幾何中心坐標(biāo)；

D——從b時期到a時期重心位移距離，km；

C——地理坐標(biāo)單位換算平面距離系數(shù)，常取111.111[28]。

2.4 總體測度分異指數(shù)

本研究對傳統(tǒng)差異指數(shù)(變異系數(shù)、泰爾指數(shù)、總熵指數(shù)、阿爾金森指數(shù))進行整合，建立總體分異測度指數(shù)GDI[29]，全面反映陜西省各地級市耕地壓力總體分異的變化程度，計算步驟如下。

1) 分別計算4個傳統(tǒng)差異指數(shù)。

(5)

(6)

(7)

(8)

式中：CV——變異指數(shù)；

T——泰爾指數(shù)；

GE——總熵指數(shù)；

A——阿特金森指數(shù)；

“正常人”是個性之人，坦蕩之人，真誠之人，重情之人，理性之人，有癖之人，可交之人，是身心健康、心智健全之人！

ki——陜西省各地級市耕地壓力指數(shù)；

n——陜西省地級市個數(shù)；

λ——差異靈敏系數(shù)，參閱相關(guān)文獻，本研究取0.5[1]。

2) 構(gòu)建耕地壓力總體分異測度指數(shù)GDI。根據(jù)上述4種傳統(tǒng)差異測度指數(shù)結(jié)果，耕地壓力總體分異測度指數(shù)GDI計算模型如式(9)所示[29]。

GDI=f(CV,T,GE,A)

(9)

采用熵權(quán)法確定上述4個指數(shù)值的權(quán)重，該方法可消除權(quán)重確定的主觀因素。根據(jù)CV、T、GE、A各指數(shù)值的大小，計算變異程度，確定權(quán)重，計算步驟如下[30]。

1) 由于各指數(shù)值的量綱和數(shù)量級可能存在差異，故采用標(biāo)準(zhǔn)化處理方法。上述指標(biāo)均為正向指標(biāo)，計算公式如式(10)所示。

Xij=(yij-yjmin)/(yjmax-yjmin)

(10)

2) 計算第j個指數(shù)值在第i年的比重。

(11)

3) 計算第j個指標(biāo)的信息熵。

(12)

4) 計算第j個指標(biāo)的權(quán)重。

(13)

由上述計算可得第i個年份的GDI指數(shù)

(14)

GDI=W1CV+W2T+W3GE+W4A

(15)

式中：yjmin——第j個指標(biāo)所在矩陣的最小值；

yjmax——第j個指標(biāo)所在矩陣的最大值；

m——年份數(shù)；

n——指標(biāo)的數(shù)量。

2.5 灰色關(guān)聯(lián)分析法

通過灰色關(guān)聯(lián)分析法[31]度量耕地壓力指數(shù)與糧食生產(chǎn)、社會經(jīng)濟因素指標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度，計算出的數(shù)值越大，說明該指標(biāo)的重要和影響程度越大。

1) 原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化變換。分別求出各序列的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后將各原始數(shù)據(jù)減去平均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差，即得到標(biāo)準(zhǔn)化序列。

2) 計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。經(jīng)數(shù)據(jù)變換的母數(shù)列記為{X0(t)}，子數(shù)列記為{Xi(t)}，則在時刻t=k時母序列{X0(k)}與子序列{Xi(k)}的關(guān)聯(lián)系數(shù)L0i(k)計算方式如式(16)所示。

(16)

式中： Δ0i(k)——k時刻兩比較序列的絕對差；

Δmax——所有比較序列各時刻絕對差中的最大值；

Δmin——所有比較序列各時刻絕對差中的最小值；

ρ——分辨系數(shù)。

3) 求關(guān)聯(lián)度。以兩個比較序列各時刻關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值計算兩序列的關(guān)聯(lián)度，計算方式如式(17)所示。

(17)

式中：r0i——子序列與母序列0的關(guān)聯(lián)度；

N——數(shù)據(jù)個數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 陜西省耕地面積時空動態(tài)變化

1995—2019年陜西省耕地面積呈先減后增的變化趨勢，如圖1所示?？梢钥闯觯傮w耕地面積減少383 khm2。1995年，陜西省耕地面積為3 393 khm2，到了2003年，耕地面積減少了598 khm2，下降到近25年的最低值2 796 khm2，然后以平均每年13 khm2的態(tài)勢增加至2019年3 010 khm2。在此期間，實際人均耕地面積動態(tài)變化特征與總耕地面積趨同，從1995年0.12 hm2/人下降至2003年最低點0.1 hm2/人，然后上升到2019年0.11 hm2/人。這是因為陜西省人口自然增長率與耕地面積增減情況的速率大致相同，1995年陜西省人口自然增長率為9.36%，到2003年下降到4.29%，然后在該狀態(tài)小幅度上下波動，人口數(shù)趨于平穩(wěn)，實際人均耕地面積則隨著耕地總面積的增加而增加。根據(jù)式(1)計算陜西省最小人均耕地面積。研究期間，陜西省最小人均耕地面積整體呈下降趨勢，從1995年0.14 hm2/人下降到2000年0.11 hm2/人。2000—2003年趨于平穩(wěn)，到了2010年下降到0.09 hm2/人，然后繼續(xù)趨于平穩(wěn)狀態(tài)。

圖1 1995—2019年陜西省耕地面積變化情況Fig. 1 Change of cultivated land area in Shaanxi Province from 1995 to 2019

1995—2019年，陜西省耕地未改變區(qū)域集中在關(guān)中平原地區(qū)，耕地改變較多區(qū)域集中在黃土高原區(qū)、漢中安康低山丘陵盆地區(qū)及大巴山地區(qū)，有385.39 hm2耕地未改變，367.5 hm2耕地轉(zhuǎn)出為其他地類，283 hm2其他地類轉(zhuǎn)入為耕地(圖2)。這是因為關(guān)中平原地區(qū)集中了陜西全省一半以上的耕地，所處的地理位置在地勢、土壤、水資源等方面有較好的耕作條件；黃土高原區(qū)土地貧瘠，溝壑面積大，漢中安康低山丘陵盆地區(qū)及大巴山地區(qū)多為山區(qū)、丘陵盆地等地貌，耕作條件受限。

圖2 1995—2019年陜西省耕地轉(zhuǎn)變情況Fig. 2 Change of cultivated land in Shaanxi Province during 1995—2019

3.2 陜西省耕地壓力時空演化特征

3.2.1 耕地壓力時間動態(tài)變化

根據(jù)式(2)對陜西省耕地壓力指數(shù)進行測算。1995—2019年，耕地壓力指數(shù)整體呈下降趨勢，但變化幅度較小，仍長期處在“警戒壓力”水平，如圖3所示。1995—2000年，陜西省耕地壓力指數(shù)從1.2下降到1，從耕地生產(chǎn)低程度不能維持糧食需求下降到糧食安全的警戒壓力狀態(tài)。2000—2003年，陜西省耕地壓力從1上升到1.12，2003年之后，耕地壓力持續(xù)下降，2019年耕地壓力下降到0.86，耕地到達無明顯壓力狀態(tài)。

圖3 1995—2019年陜西省耕地壓力變化情況Fig. 3 change of cultivated land pressure in Shaanxi Province during 1995—2019

3.2.2 各地級市耕地壓力變化

選取1995、2000、2003、2010、2019年作為時間斷面，對陜西省10個地級市(由于楊凌行政區(qū)劃問題，陜西統(tǒng)計年鑒關(guān)于楊凌相關(guān)數(shù)據(jù)在2016年后才單獨核算，故本研究楊凌數(shù)據(jù)歸于咸陽市，不單列計算)壓力指數(shù)P進行測算并分級處理，繪制各地級市耕地壓力指數(shù)空間分布圖，如圖4所示。根據(jù)耕地壓力值域，P≤0.9 為無壓力區(qū)，0.9 3為高壓力區(qū)。

咸陽市耕地壓力總體處于不斷增加的趨勢，1995年耕地壓力1.01，處于警戒壓力區(qū)，2000—2010年耕地壓力不斷上升，一直處于中壓力區(qū)，到了2019年，耕地壓力增加到3.4，成為陜西省唯一處在高壓力區(qū)的地級市。渭南市、商洛市耕地壓力總體也呈增加的變化趨勢，1995—2010年一直都在警戒壓力區(qū)波動，到了2019年，均處在中壓力區(qū)。漢中市、安康市在1995—2019年均處于在警戒壓力和低壓力波動的狀態(tài)，2019年均到達低壓力區(qū)。西安市在1995—2010年都處在無壓力區(qū)，到2019年上升到低壓力區(qū)。榆林市、延安市、銅川市、寶雞市耕地壓力情況比較樂觀，耕地壓力總體呈減小的變化趨勢，到2019年，均處于無壓力區(qū)。耕地壓力受制于自然、經(jīng)濟、社會及資源稟賦等多因素的制約，呈現(xiàn)出顯著異質(zhì)性，從整體空間來看，陜西省目前處于陜北無壓力，陜南壓力持續(xù)增加的局面。

(a) 1995年

(b) 2000年

(c) 2003年

(d) 2010年

(e) 2019年

圖4 1995—2019年陜西省耕地壓力時空演變格局Fig. 4 Spatial-temporal evolution pattern of cultivated land pressure in Shaanxi Province from 1995 to 2019

3.2.3 耕地壓力重心移動特征

陜西省耕地壓力重心在關(guān)中地區(qū)，先向北偏西移動，之后逐年向南推移，其中經(jīng)向移動0.051 0°，緯向移動0.306 8°，1995—2019年壓力重心位移直線距離為34.44 km，沿著“西北—西南—東南”的軌跡共移動了66.505 km，如圖5所示。

圖5 1995—2019年陜西省耕地壓力重心與遷移軌跡Fig. 5 Center of gravity and migration trajectory of cultivated land pressure in Shaanxi Province during 1995—2019

陜西省耕地壓力重心在1995—2000年，經(jīng)向移動0.068°，緯向移動0.115 5°，位置向西北方向位移14.265 km。

2000—2003年，經(jīng)向移動0.048°，緯向移動0.218 1°，位置向西南方向位移24.635 km；2003—2010年，經(jīng)向移動0.047 1°，緯向移動0.110 1°，位置向西南方向位移12.975 km；2010—2019年，經(jīng)向移動0.111 5°，緯向移動0.094 2°，位置向東南方向位移14.629 km。

3.2.4 耕地壓力總體分異測度指數(shù)分析

根據(jù)式(5)～式(15)計算陜西省1995—2019年傳統(tǒng)差異指數(shù)與總體分異測度指數(shù)GDI，如表1所示，GDI總體呈上升趨勢。

2003年之前耕地壓力空間分異情況不明顯，且狀態(tài)相對平穩(wěn)，但隨著各區(qū)域資源投入與糧食產(chǎn)出結(jié)果差異顯著，資源條件、發(fā)展戰(zhàn)略、經(jīng)濟水平、人口情況不盡相同，各區(qū)域面臨的耕地資源壓力分化格局日趨明顯。

表1 1995—2019年陜西省耕地壓力分異情況Tab. 1 Cultivated land pressure differentiation in Shaanxi Province during 1995—2019

3.3 陜西省耕地壓力的驅(qū)動因素分析

借鑒已有研究成果，本研究從自然因素、糧食生產(chǎn)能力和社會經(jīng)濟發(fā)展水平三個方面，選取17個指標(biāo)，綜合構(gòu)建陜西省耕地壓力驅(qū)動因素指標(biāo)體系，如表2所示。

表2 陜西省耕地壓力驅(qū)動因素體系Tab. 2 Driving factors system of cultivated land pressure in Shaanxi Province

利用灰色關(guān)聯(lián)度分析，將陜西省耕地壓力指數(shù)和各影響因素指標(biāo)數(shù)值進行標(biāo)準(zhǔn)化變換，將數(shù)據(jù)變換后的耕地壓力指數(shù)設(shè)置為母序列，驅(qū)動因素指標(biāo)設(shè)置為比較序列，以比較序列各時刻關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值計算兩序列的關(guān)聯(lián)度，計算方法見式(16)、式(17)，計算結(jié)果見表3。

表3 陜西省耕地壓力影響因素指標(biāo)關(guān)聯(lián)度排序Tab. 3 Correlation degree ranking of influencing factors of cultivated land pressure in Shaanxi Province

從各指標(biāo)與耕地壓力關(guān)聯(lián)度的數(shù)值可以看出，其影響程度依次為無霜期情況>糧食單產(chǎn)量>化肥使用>農(nóng)村居民收入>降水情況>城鎮(zhèn)居民收入>經(jīng)濟發(fā)展水平>工業(yè)化水平>農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度>灌溉水平>城鎮(zhèn)化水平>復(fù)種指數(shù)>耕地基礎(chǔ)條件>光照情況>人均耕地面積>產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)>氣溫情況。結(jié)果表明，1995—2019年，陜西省耕地壓力變動與無霜期情況的影響作用最為顯著，關(guān)聯(lián)度為0.894。無霜期作為重要農(nóng)業(yè)氣候熱量條件特征量，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中起到至關(guān)重要的作用，與農(nóng)作物的生長周期有著密切的聯(lián)系。糧食單產(chǎn)量和化肥使用情況與陜西省耕地壓力的關(guān)聯(lián)度分別為0.886和0.849，影響作用也很顯著。合理施用化肥是提高農(nóng)作物產(chǎn)量的有效途徑和重要方式，但濫用化肥會使剩余的氮磷養(yǎng)分隨農(nóng)田地表徑流進入水體，造成農(nóng)業(yè)污染，從而影響作物生產(chǎn)，給耕地造成壓力；糧食單產(chǎn)量是綜合反映土地生產(chǎn)能力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作質(zhì)量的指標(biāo)，因此，提高土地生產(chǎn)能力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量對緩解耕地壓力有重要意義。農(nóng)村與城鎮(zhèn)居民收入、經(jīng)濟發(fā)展水平及工業(yè)化水平與陜西省耕地壓力關(guān)聯(lián)度分別為0.841、0.843、0.833、0.827，存在較顯著的影響作用。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)的進步，居民生活水平提高，人口密度增加逐漸讓人地矛盾凸顯，這些都會對耕地壓力的變化造成直接影響。降水情況與陜西省耕地壓力的關(guān)聯(lián)度為0.842，在影響耕地壓力的自然因素中影響作用強度僅次于無霜期情況。降水情況不但影響農(nóng)作物種類、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的類型、耕地類型，對農(nóng)作物的生長也非常重要，且存在滯后效應(yīng)。降水量大會水澇、降水量少則會干旱，都會導(dǎo)致作物的減產(chǎn)，這都使區(qū)域耕地壓力發(fā)生變化。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度、灌溉水平、城鎮(zhèn)化水平、復(fù)種指數(shù)、耕地基礎(chǔ)條件與陜西省耕地壓力關(guān)聯(lián)度分別為0.816、0.776、0.769、0.768、0.735，與耕地壓力變化中度關(guān)聯(lián)，存在較大的影響作用。其中，城鎮(zhèn)化水平屬于社會經(jīng)濟因素，是體現(xiàn)區(qū)域城鎮(zhèn)與農(nóng)村人口分布的指標(biāo)。城鎮(zhèn)化發(fā)展可以刺激農(nóng)產(chǎn)品消費市場，促進糧食生產(chǎn)，對耕地壓力存在一定的作用力；其他指標(biāo)為糧食生產(chǎn)因素，是對糧食生產(chǎn)條件不同方面的表征，是生產(chǎn)能力的體現(xiàn)，其水平的高低直接對糧食作物生產(chǎn)結(jié)果造成影響，故對耕地壓力的變化產(chǎn)生影響較明顯。光照情況、人均耕地面積、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、氣溫情況與陜西省耕地壓力關(guān)聯(lián)度分別為0.689、0.668、0.658、0.603，與耕地壓力變化關(guān)聯(lián)度較低，對耕地壓力存在一定程度的影響。其中，人均耕地面積是直接作用于耕地壓力指數(shù)公式的指標(biāo)，其大小對耕地壓力指數(shù)存在直接影響，但相比于復(fù)種指數(shù)和糧食單產(chǎn)量，人均耕地面積的作用力相對較弱。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

1) 1995—2019年陜西省耕地面積總體呈先下降后上升的趨勢，與1995年相比，2019年耕地總量有所下降；研究期間，陜西省耕地未改變區(qū)域集中在關(guān)中平原地區(qū)，耕地改變較多區(qū)域集中在黃土高原區(qū)、漢中安康低山丘陵盆地區(qū)及大巴山地區(qū)。

2) 1995—2010年陜西省耕地壓力指數(shù)整體呈下降趨勢，但長期處在“警戒壓力”水平，變化幅度較小，2010年之后，耕地壓力指數(shù)向無明顯壓力狀態(tài)過度，2019年達到無明顯壓力狀態(tài)。

3) 2019年，咸陽處于耕地高壓力區(qū)，渭南商洛處于耕地中壓力區(qū)，西安市、漢中市、安康市處于耕地低壓力區(qū)；其他地級市處于耕地?zé)o壓力區(qū)。陜西省目前處于陜北無壓力，陜南壓力持續(xù)增加的局面。1995—2019年，耕地壓力重心在關(guān)中地區(qū)，先向北偏西移動，之后逐年向南推移。

4) 陜西省2003年之前耕地壓力空間分異情況不明顯，且狀態(tài)相對平穩(wěn)，2003年之后，隨著各區(qū)域資源稟賦與發(fā)展情況差異，耕地資源壓力分化格局日趨明顯。

5) 1995—2019年間，各指標(biāo)與耕地壓力關(guān)聯(lián)度大小依次為無霜期情況、糧食單產(chǎn)量、化肥使用、農(nóng)村居民收入、降水情況、城鎮(zhèn)居民收入、經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度、灌溉水平、城鎮(zhèn)化水平、復(fù)種指數(shù)、耕地基礎(chǔ)條件、光照情況、人均耕地面積、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、氣溫情況。自然因素中的無霜期情況和降水情況，糧食生產(chǎn)因素中的糧食單產(chǎn)量、化肥使用，社會經(jīng)濟因素中的農(nóng)村居民收入、城鎮(zhèn)居民收入、經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)水平對陜西省耕地壓力存在不同程度的顯著影響作用，為陜西省耕地壓力的主要驅(qū)動力。

4.2 討論

研究發(fā)現(xiàn)，人均耕地面積、復(fù)種指數(shù)雖然為直接作用于耕地壓力指數(shù)公式的指標(biāo)，在進行耕地壓力驅(qū)動因素測度時，其對耕地壓力的影響力表現(xiàn)并沒一些自然、社會經(jīng)濟因素顯著，這說明耕地壓力指數(shù)的大小不僅取決于糧食生產(chǎn)因素的影響，而是自然、社會經(jīng)濟多方面因素綜合作用的結(jié)果。同時，隨著社會與經(jīng)濟的發(fā)展，各區(qū)域間耕地壓力分異也不斷顯現(xiàn)。因此，在考慮耕地資源的有效利用及其與社會經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展相關(guān)問題時，不可忽視因地制宜的策略。本研究描述了陜西省耕地壓力的時空變化特征，對耕地壓力變動的驅(qū)動因素進行了較全面的分析與探討，但仍存在以下不足：(1)囿于目前樣本數(shù)據(jù)的可取性，本研究以地級市為單位對陜西省耕地壓力問題進行探討，但陜西地形復(fù)雜多樣，若以縣級作為基本研究單元展開研究可更細化、準(zhǔn)確地反映出該區(qū)域耕地壓力的演變特征，這將是下一步研究嘗試的方向。(2)耕地的功能屬性不僅限于糧食的生產(chǎn)供給，還具有調(diào)節(jié)、文化等服務(wù)功能。本研究未對生態(tài)環(huán)境對耕地壓力的影響進行探討，可考慮將本部分內(nèi)容納入模型中進行綜合考慮與探究。