陜西關中平原撂荒耕地空間分布格局

摘要：為有效解決陜西關中地區耕地撂荒問題，保障區域糧食安全，以橫貫關中平原東西部的帶狀區域作為研究區，采用撂荒率、核密度分析、空間自相關分析等方法對研究區撂荒耕地空間分布格局進行研究。結果表明，研究區撂荒耕地以旱地為主，整體撂荒率不高，但撂荒率在持續上升；撂荒耕地主要分布在千陽縣、隴縣和鳳翔縣。撂荒耕地主要分布在核密度中高密度區和高密度區；高密度區和中高密度區主要分布在鳳翔縣東北部丘陵和千陽縣北部山地區，中密度區主要分布在隴縣、千陽縣和鳳翔縣，中低密度區主要分布在隴縣，低密度區在各縣均有分布。研究區撂荒耕地存在空間集聚性，撂荒耕地冷點低集聚區主要分布在東部的大荔縣、蒲城縣和富平縣，冷點較低集聚區分布在中部各縣，熱點較高集聚區主要分布在鳳翔縣，熱點高集聚區主要分布在西部的隴縣和千陽縣。可通過大力開展國土綜合整治，制定相關助農、利農政策，嚴格落實國家耕地保護政策等措施解決關中平原耕地撂荒問題。

關鍵詞：撂荒耕地；分布特征；空間自相關；糧食安全；關中平原

中圖分類號：F301.21" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）03-0075-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.03.014 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

The spatial distribution pattern of abandoned farmland in Guanzhong Plain of Shaanxi

XU Xiao-ting1， WANG Si-en2， JIAO Qiao1， XING Dong-xing1

（1. School of Geography and Environment， Xianyang Normal University， Xianyang" 712000， Shaanxi， China；

2. Xi’an Sunward Aeromat Co.， Ltd， Xi’an" 710038， China）

Abstract： In order to effectively solve the problem of farmland abandonment in Guanzhong Plain of Shaanxi， and ensure the food security， the zonal region across the west and east in Guanzhong Plain of Shaanxi was taken as the study area， the abandoned rate， the nuclear density analysis， and spatial autocorrelation analysis were used to study the spatial distribution pattern of abandoned farmland. The results indicated that the abandoned farmland was mainly dry land. The overall abandonment rate was not high， but it continued to rise. The abandoned farmland was mainly distributed in Qianyang County， Long County and Fengxiang County. Most of the abandoned farmland was distributed in the medium-high and high nuclear density areas. The high nuclear density areas and the medium-high nuclear density areas were mainly distributed in the hilly area of the northeast of Fengxiang County and the mountains of the north of Qianyang County. The medium nuclear density areas were mainly distributed in Long County， Qianyang County and Fengxiang County. The medium-low density areas were mainly distributed in Long County， and the low density areas were distributed in all counties. There was spatial agglomeration in the abandoned farmland. The low agglomeration areas of cold spots were mainly distributed in Dali County， Pucheng County and Fuping County in the east area. The relatively low agglomeration areas of cold spots were mainly distributed in the middle area. The relatively high agglomeration areas of hot spots were mainly distributed in Fengxing County. The high agglomeration areas of hot spots were mainly distributed in Long County and Qianyang County in the west area. The problem of abandoned farmland in Guanzhong Plain could be solved by vigorously carrying out comprehensive land improvement， formulating relevant policies to help and benefit farmers， and strictly implementing the national policy of cultivated land protection.

Key words： abandoned farmland； distribution characteristics； spatial autocorrelation； grain security； Guanzhong Plain

耕地是人類賴以生存和發展的基礎與保障，但隨著人口的急劇增加，城鎮化、工業化的快速發展，越來越多的人口從農村涌向城市，使得農村勞動力急劇流失，再加上農業經濟效益較低、農民生活條件較差等多方面因素，造成耕地撂荒現象日益凸顯［1，2］。耕地撂荒不僅威脅耕地保護紅線與糧食安全，還會引發一系列社會、經濟和生態問題，成為中國土地利用亟待解決的重要問題之一［3，4］。因此，很多學者針對耕地撂荒展開了一系列研究，研究內容主要集中在撂荒耕地的識別與提取［5-11］、空間分布［12-16］、驅動因素［17-21］等方面，研究區域主要集中在山地丘陵區域，而關于平原地區撂荒耕地的空間分布格局研究卻相對較少。平原地區土壤肥沃，交通便利，區位優勢明顯，耕地綜合生產能力也較高，因此，相較于山地丘陵區域，平原地區耕地撂荒對耕地保護糧食安全的威脅更為明顯。

陜西關中地區西起寶雞，東至渭南，南接秦嶺，北接渭河北山，地勢平坦，土壤肥沃，自然條件十分優越，灌溉農業自古著名，號稱八百里秦川，是中國重要的商品糧產區。同時，該區域也是中國工業、農業和文化發達地區之一，人口密集，社會經濟發展水平較高。但卻因為各種原因導致該區域耕地撂荒現象日益突出。因此，本研究選取關中平原帶狀區域，分析陜西關中平原撂荒耕地的空間分布格局及其變化，為有效治理區域耕地撂荒問題、保護耕地提供依據。

1 研究區概況

研究區為橫貫陜西關中平原東西部的一條帶狀區域，自西向東分別為隴縣、千陽縣、鳳翔縣、岐山縣、扶風縣、乾縣、禮泉縣、涇陽縣、三原縣、富平縣、蒲城縣和大荔縣，地處東經106°25′21″—110°17′10″、北緯34°5′58″—35°18′29″，土地總面積為13 822.45 km2，其中耕地占土地總面積的83%。研究區整體地勢平坦，平均海拔800 m，屬暖溫帶半干旱大陸性季風氣候區，土層深厚，土壤肥沃，是中國糧食主產區之一。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

影像數據來源于地理空間數據云平臺的Landsat8影像，耕地數據來源于各縣土地利用變更調查成果，撂荒耕地樣點數據來源于實地調查采集。根據關中平原作物生長特點，本研究選取了2014年、2017年和2020年3年春季和冬季共6幅影像，對其進行輻射校正、幾何校正、影像融合等預處理后，運用決策樹法分別提取各年春、冬兩季荒地數據，然后將其轉為矢量圖斑后與耕地圖斑進行空間疊加分析提取撂荒耕地圖斑，最后將春、冬兩季撂荒耕地圖斑進行空間相交分析得到全年最終撂荒耕地圖斑。本研究以圖斑為最小研究單元，以縣為匯總單元。

2.2 研究方法

2.2.1 撂荒率 通過撂荒率反映研究區耕地撂荒程度與變化，用撂荒耕地各地類組成反映撂荒耕地微觀地類變化。撂荒率的計算公式見式（1）。

式中，A為撂荒率；s為撂荒耕地面積；S為對應區域的耕地面積。旱地和水澆地的撂荒率計算方式相同，分別為旱地或水澆地撂荒面積除以旱地面積或水澆地面積。

2.2.2 核密度分析 核密度分析主要用于分析撂荒耕地在整個地類空間中的密度，能夠直觀表達撂荒耕地的空間分布特征，核密度的數值大小反映了撂荒耕地在空間中的聚集程度，數值越大，表示撂荒耕地空間分布密度越大［22］。本研究通過ArcGIS軟件Spatial Analyst Tools中“Density”下的“Kernel Density”分析工具對研究區撂荒耕地點狀數據按搜索半徑為1 km進行核密度分析。然后再在ArcGIS里利用自然裂點法將核密度分析結果重分類成5個級別，按照核密度從小到大依次為低密度區、中低密度區、中密度區、中高密度區和高密度區。

2.2.3 空間自相關分析 空間自相關分析用來分析撂荒耕地的空間集聚性特征。本研究采用全局自相關分析和冷熱點分析來研究區域撂荒耕地空間集聚性，二者分別用Moran’s I和Getis-Ord Gi*指數進行分析。

1）全局自相關分析。全局自相關用來描述撂荒耕地整體的分布狀況，判斷耕地撂荒在空間上是否集聚。全局Moran’s I指數I范圍為-1～1，當I=0時表示不存在空間自相關，I為正時表示存在正相關且分布聚集，I為負時表示存在負相關且呈分散型分布。當標準化值Zgt;1.96或Zlt;-1.96時，表明撂荒率在空間上具有顯著自相關性，反之呈隨機分布。模型見式（2）至式（4）。

式中，zi、zj分別為撂荒耕地圖斑i、j的面積與其平均值的偏差；wij為撂荒耕地圖斑i和j的空間權重；S0為所有空間權重集合；n為撂荒耕地圖斑總數；Z為標準化值；E［I］和V［I］分別為期望值和方差。

2）冷熱點分析。冷熱點分析能夠反映撂荒耕地空間集聚的范圍和集聚程度，采用冷熱點分析工具Getis-Ord Gi*指數進行分析。Gi*為正時，表示出現熱點集聚，Gi*越大說明高值集聚程度越高；當Gi*為負時，表示出現冷點集聚，Gi*越小說明低值聚類緊密。其計算公式見式（5）。

式中，xi、xj分別為撂荒耕地圖斑i和j的面積。

3 結果與分析

3.1 耕地撂荒現狀及變化

3.1.1 研究區耕地撂荒率及其變化 研究區2014年、2017年、2020年耕地撂荒率如圖1所示。由圖1可知，研究區2020年耕地撂荒率為1.06%，旱地撂荒率為2.71%，水澆地撂荒率為0.19%，整體撂荒率不高。但由于研究區位于全國重要糧食產區的關中平原，因此其耕地撂荒對于區域糧食安全依然造成了較大威脅。

從撂荒耕地結構來看，研究區撂荒耕地由旱地和水澆地組成，其中撂荒旱地占撂荒耕地總面積的80%以上，尤其是2017年撂荒旱地占比達95.11%。這是由于一般情況下旱地的灌溉條件無法保證，土壤肥力和產出效益低于水澆地和水田，因此，相較于水澆地和水田，旱地更容易被撂荒。

從耕地撂荒率變化來看，2014—2020年研究區耕地撂荒率持續上升，6年間增長了0.87個百分點，尤其是2014—2017年增長較快，增長了0.71個百分點。這可能是由于隨著社會經濟快速發展，城鄉社會經濟差距變大，農民從事農業生產效益較低，放棄農業生產而進城定居或務工，造成耕地撂荒率持續上升。

從撂荒耕地各地類撂荒率變化來看，由于撂荒旱地占撂荒耕地比重較大，旱地撂荒率的增長趨勢和耕地的基本一致，2014—2020年旱地撂荒率持續上升，共增長了2.25個百分點，尤其是2014—2017年增長了2.03個百分點；水澆地撂荒率較低，增長也比較緩慢，2014—2020年僅增長了0.14個百分點，但在水澆地撂荒率整個增長區間中，后3年間撂荒率增長是前3年間的6倍。這是因為隨著工業化、城鎮化的發展，農村勞動力大量流向城市，留在農村從事農業勞動的人數進一步減少，使得質量和產出效益較高的水澆地的撂荒率也逐漸在上升。

3.1.2 各縣耕地撂荒現狀及變化 從各縣撂荒耕地的規模來看，2014年研究區撂荒耕地主要分布在千陽縣、禮泉縣和隴縣，2017年和2020年撂荒耕地主要分布在千陽縣、隴縣和鳳翔縣，扶風縣和蒲城縣撂荒耕地較少。千陽縣、隴縣和鳳翔縣位于關中地區西部，相比關中平原中東部區域，其灌溉條件較差，土地質量較差和產出效益較低的旱地分布較廣，受丘陵地貌的影響，耕地以坡耕地為主，破碎化程度也較高，水土流失較為嚴重。

研究區各縣2014年、2017年和2020年耕地撂荒率如圖2所示。由圖2可知，2020年耕地撂荒率最低的是扶風縣，其次是蒲城縣，耕地撂荒率最高的是千陽縣，其次是隴縣。2014—2020年耕地撂荒率增長較快的是千陽縣、隴縣和鳳翔縣，耕地撂荒率增長較慢的是扶風縣、蒲城縣，而大荔縣耕地撂荒率不但沒有增加，反而略有降低。這可能是由于大荔縣位于黃、洛、渭三河匯流地區，耕地肥力較高，耕作條件較好，耕地產出效益較高，工業化程度較低，加上政府對于耕地保護力度不斷加大，使得大荔縣耕地撂荒率逐漸降低。

3.2 撂荒耕地核密度分析

研究區撂荒耕地核密度分析結果如圖3所示。由圖3可知，研究區撂荒耕地核密度最大值為10.09點/km2，最小值為0，平均值為0.65點/km2。撂荒耕地高密度區和中高密度區主要集中在鳳翔縣東北部丘陵和千陽縣北部山地區，富平縣東北角也有少量中高密度區分布；中密度區分布在隴縣、千陽縣、鳳翔縣、岐山縣、乾縣、三原縣、富平縣和蒲城縣，隴縣分布最多；中低密度區除大荔縣外，其余各縣均有分布，隴縣分布最多；低密度區在各縣均有分布，大荔縣最多。

從撂荒耕地的空間分布來看，研究區40.83%的撂荒耕地分布在中高密度區，23.50%的撂荒耕地分布在高密度區，20.71%的撂荒耕地分布在中密度區，12.26%的撂荒耕地分布在中低密度區，2.70%的撂荒耕地分布在低密度區。

3.3 撂荒耕地空間自相關分析

3.3.1 全局自相關分析 利用ArcGIS的“Spatial Autocorrelation（Moran’s I）”工具對研究區撂荒耕地進行全局自相關分析，結果顯示，P為0.008 105lt;0.01，Moran’s I為0.616 527，E為-0.090 909，Z為2.647 663。由此可知，研究區撂荒耕地存在顯著的空間正向自相關，表明撂荒耕地存在空間集聚性。

3.3.2 冷熱點分析 利用ArcGIS的“Hot Spot Analysis（Getis-Ord Gi*）”工具對研究區撂荒耕地進行冷熱點分析，結果顯示，研究區撂荒耕地Gi*指數為" " "-1.24～3.15，根據Gi*指數值的大小，利用自然裂點法將冷熱點分析結果重分類成5級，結果如圖4所示。研究區低集聚區和較低集聚區屬于冷點區，高集聚區和較高集聚區屬于熱點區，其中低集聚區主要分布在大荔縣、蒲城縣和富平縣，較低集聚區分布在三原縣、涇陽縣、禮泉縣、乾縣和扶風縣，較高集聚區主要分布在鳳翔縣，高集聚區主要分布在隴縣和千陽縣，不顯著集聚區主要分布在岐山縣。從空間分布來看，熱點區主要分布在關中地區西部，地貌類型多樣，地形破碎復雜，溝壑縱橫，自然災害也較多，耕作條件較差，經濟發展水平相對較低，因農民進城務工勞動力流失較為嚴重，導致耕地撂荒；冷點區主要分布在關中地區中東部，這些區域地形較為平坦，社會經濟發展水平較高，人口密度較大，耕地質量較高，土地產出效益較大，耕地撂荒程度也相對較輕。

4 小結與建議

4.1 小結

以landsat8影像和土地利用變更調查數據為數據源提取研究區撂荒耕地圖斑，采用耕地撂荒率及其變化、撂荒耕地核密度分析、全局空間自相關分析和冷熱點分析方法對研究區撂荒耕地空間分布格局特征進行分析，結果如下。①研究區2020年耕地撂荒率為1.06%，旱地撂荒率為2.71%，水澆地撂荒率為0.19%，整體撂荒率不高，但2014—2020年撂荒率持續上升，前3年間增長迅速，后3年間增速有所減緩。撂荒耕地由旱地和水澆地組成，以較低質量和較低產出效益的旱地為主。旱地撂荒率的增長趨勢與耕地基本一致，整體撂荒率持續上升，前3年間增長較快；水澆地撂荒率較低，增長也比較緩慢。②從耕地撂荒率空間分布來看，研究區撂荒耕地主要分布在西部的千陽縣、隴縣和鳳翔縣，扶風縣和蒲城縣撂荒耕地較少。從各縣耕地撂荒率增長趨勢來看，千陽縣、隴縣和鳳翔縣耕地撂荒率增長較快，扶風縣、蒲城縣耕地撂荒率增長較慢，大荔縣耕地撂荒率略有降低。③從撂荒耕地核密度分析結果來看，研究區多數撂荒耕地分布在中高密度區和高密度區，少數分布在中密度區和中低密度區，極少量的撂荒耕地分布在低密度區。高密度區和中高密度區主要分布在鳳翔縣東北部丘陵和千陽縣北部山地區，中密度區主要分布在隴縣、千陽縣和鳳翔縣，中低密度區主要分布在隴縣，低密度區在各縣均有分布，大荔縣全部為低密度區。④從撂荒耕地空間自相關分析結果來看，研究區撂荒耕地存在空間集聚性，撂荒耕地冷點低集聚區主要分布在關中平原東部的大荔縣、蒲城縣和富平縣，冷點較低集聚區分布在關中平原中部的三原縣、涇陽縣、禮泉縣、乾縣和扶風縣，熱點較高集聚區主要分布在鳳翔縣，熱點高集聚區主要分布在關中西部的隴縣和千陽縣。

4.2 建議

根據前述對撂荒耕地空間分布格局的分析，耕地撂荒與區域地貌、耕地類型、地塊破碎度、灌溉條件、土壤肥力、產出效益、農民收入、耕地保護力度等因素都有關系，因此，解決研究區耕地撂荒問題可采取如下措施。①大力開展國土綜合整治，實施土地平整、灌溉與排水、農田防護、水土保持等工程，減小耕地破碎度和區域水土流失，提高土壤肥力和耕地質量，改善農業耕作條件，提高耕地產出效益。②制定相關助農、利農政策，為農民引進先進農業技術，提高農民收入，提高農民耕作積極性，培育專業化、高素質的新型農業主體，減少農業勞動力轉移對耕地撂荒產生的影響，促進撂荒耕地的有效再利用。③嚴格落實國家耕地保護政策，定期對耕地利用情況進行監督檢查，并將檢查結果納入政府考核體系，防止耕地繼續被撂荒。

參考文獻：

［1］ 陳欣怡，鄭國全.國內外耕地撂荒研究進展［J］.中國人口·資源與環境，2018，28（S2）：37-41.

［2］ 段亞明，周 洪，劉秀華，等.中國耕地撂荒的研究進展與展望［J］.江蘇農業科學，2018，46（13）：13-17.

［3］ 程憲波，楊子生.中國耕地拋荒研究進展與展望［J］.湖北農業科學，2018，57（7）：11-15，31.

［4］ 梁敦恒，魏運鳳，郭 菲.基于遙感影像的耕地撂荒原因研究［J］.管理觀察，2019（5）：58-60.

［5］ 楊 通，郭旭東，岳德鵬，等. 基于聯合變化檢測的耕地撂荒信息提取與驅動因素分析［J］.農業機械學報，2019，50（6）：201-208.

［6］ 韋中暉，靳海亮，顧曉鶴，等.基于多時相協同變化檢測的耕地撂荒遙感監測［J］.遙感技術與應用，2022，37（3）：539-549.

［7］ 羅雅紅，龔建周，李天翔，等.基于MaxEnt模型提取撂荒耕地——以四川省武勝縣為例［J］.農業資源與環境學報，2021，38（6）：1084-1093.

［8］ 王玲玉，陳 全，吳 躍，等.基于地塊級時序NDVI的喀斯特山區撂荒地特征精準識別［J］.國土資源遙感，2020，32（3）：23-31.

［9］ 王紅巖，汪曉帆，高 亮，等.基于季相變化特征的撂荒地遙感提取方法研究［J］.遙感技術與應用，2020，35（3）：596-605.

［10］ 馬引弟，吳 靜，李純斌，等.基于Sentinel-2影像數據的耕地撂荒信息提取——以甘肅省天水市八里灣鎮為例［J］.生產力研究，2020（5）：61-64.

［11］ 史鐵丑，徐曉紅.重慶市典型縣撂荒耕地圖斑的提取與驗證［J］.農業工程學報，2016，32（24）：261-267.

［12］ 馬春玲.2010-2020年延安市安塞區撂荒耕地時空變化特征及驅動因素研究［D］.陜西楊凌：西北農林科技大學，2022.

［13］ 李娟娟，陳國建，李靜幀，等.基于GIS的撂荒地空間分布格局：以四川省渠縣青龍鄉為例［J］.貴州農業科學，2018，46（3）：129-132.

［14］ 李升發，李秀彬，辛良杰，等.中國山區耕地撂荒程度及空間分布——基于全國山區抽樣調查結果［J］.資源科學，2017，39（10）：1801-1811.

［15］ 牛繼強，林 昊，牛櫻楠，等.經濟欠發達地區撂荒耕地空間格局與驅動因素分析［J］.農業機械學報，2017，48（2）：141-149.

［16］ 張天柱，張鳳榮，黃敬文，等.工業化區域撂荒耕地空間格局演變及影響因素分析［J］.農業工程學報，2019，35（15）：246-255.

［17］ 吳 箐.資源稟賦約束和勞動力轉移差異對梯田撂荒的影響研究［D］.南昌：江西財經大學，2021.

［18］ 許曉婷，袁嘉薇，李夏浩祺，等.咸陽市耕地撂荒驅動因素分析及對策［J］.咸陽師范學院學報，2021，36（2）：69-71.

［19］ 游 麗，陳安旭，張 宇，等.我國耕地撂荒驅動因素及對策研究［J］.農村經濟與科技，2020，31（16）：11-12.

［20］ 馮茂秋，潘洪義，朱 芳，等.不同撂荒耕地類型空間格局及影響因素研究——以德陽市中江縣為例［J］.西南農業學報，2018，31（6）：1260-1266.

［21］ 張 亮，丁明軍，殷 悅.鄱陽湖平原耕地撂荒現狀及其驅動因素分析［J］.江西師范大學學報（自然科學版），2018，42（1）：38-44.

［22］ 禹文豪，艾廷華，楊 敏，等.利用核密度與空間自相關進行城市設施興趣點分布熱點探測［J］.武漢大學學報（信息科學版），2016，41（2）：221-227.