京津冀地區(qū)縣域耕地景觀多功能性評價

彭　建,劉志聰,劉焱序,陳　昕,趙會娟

1 北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,地表過程分析與模擬教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京　100871 2 北京大學(xué)深圳研究生院城市規(guī)劃與設(shè)計學(xué)院,城市人居環(huán)境科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 深圳　518055 3 民政部地名研究所,北京　100721

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京津冀地區(qū)縣域耕地景觀多功能性評價

彭建1,*,劉志聰2,3,劉焱序1,陳昕2,趙會娟2

1 北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,地表過程分析與模擬教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京100871 2 北京大學(xué)深圳研究生院城市規(guī)劃與設(shè)計學(xué)院,城市人居環(huán)境科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 深圳518055 3 民政部地名研究所,北京100721

摘要:隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化升級,耕地景觀功能由單一的生產(chǎn)功能向經(jīng)濟(jì)功能、生態(tài)功能、文化功能拓展,耕地景觀多功能性成為新的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)。已有研究往往側(cè)重于探討耕地功能的多指數(shù)耦合,缺乏耕地景觀多重功能空間定量化與相互關(guān)聯(lián)的分析。以京津冀地區(qū)為研究區(qū),對耕地景觀的糧食供給功能、生境維持功能、景觀連通功能、土壤保持功能、景觀美學(xué)功能和人口承載功能六項(xiàng)功能及其冷熱點(diǎn)聚集區(qū)分別空間定量化,評價縣域尺度耕地景觀多功能性,并識別耕地景觀多種功能的空間關(guān)聯(lián)。研究結(jié)果表明,京津冀中部平原地區(qū)糧食供給功能顯著,南部平原地區(qū)景觀連通功能突出,燕山與太行山山脈土壤保持功能、維持生境功能最高,山前平原地帶人口承載功能相對重要。2010年京津冀地區(qū)耕地景觀功能總體呈現(xiàn)南高北低的分布格局,但功能高低值分布規(guī)律差異明顯,各功能全部處于高值或低值的樣本極少；耕地景觀不同功能間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系數(shù)量相當(dāng),景觀連通功能與糧食供給功能呈現(xiàn)明顯協(xié)同關(guān)系,而與土壤保持功能呈現(xiàn)較強(qiáng)權(quán)衡關(guān)聯(lián)。

關(guān)鍵詞：耕地景觀；景觀多功能性；空間關(guān)聯(lián)；熱點(diǎn)分析

耕地景觀是在自然景觀的基礎(chǔ)上經(jīng)人們長期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動改造而成的重要景觀類型。耕地的有限性及其供給的稀缺性對我們合理高效地利用耕地提出了要求,而在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,耕地經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)功能之外的其他功能價值往往被忽視,耕地功能評價的不完整性和不準(zhǔn)確性導(dǎo)致了耕地保護(hù)主體和受益主體不對稱、耕地非農(nóng)化無序轉(zhuǎn)變的局面。在此背景下,耕地景觀多功能性作為農(nóng)業(yè)及其發(fā)展的客觀屬性逐漸被學(xué)界關(guān)注。耕地景觀多功能性是集農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)屬性、社會屬性、生態(tài)屬性為一體的農(nóng)業(yè)多元價值屬性的綜合表征[1],主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)景觀、生物多樣性、農(nóng)村生存與就業(yè)、食品質(zhì)量衛(wèi)生、糧食安全保障、農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)以及動物福利等諸多方面[2-4]。伴隨農(nóng)業(yè)多功能性概念逐漸進(jìn)入中國政策制定者的視野,耕地多功能性亦成為解決農(nóng)業(yè)環(huán)境問題、振興農(nóng)業(yè)文化傳承的有效途徑[5],在調(diào)整優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、指導(dǎo)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等方面意義重大[6,7]。

景觀多功能性是指景觀在發(fā)揮其主要生態(tài)功能的同時還兼具社會、經(jīng)濟(jì)、文化、歷史和美學(xué)等其他功能及不同功能相互作用的特性。在社會-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)耦合系統(tǒng)框架下,耕地景觀經(jīng)濟(jì)功能是指耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料所具有的糧食綜合生產(chǎn)能力,是有效耕地面積與作物單產(chǎn)綜合作用的結(jié)果[8]；耕地景觀生態(tài)功能指耕地生態(tài)系統(tǒng)支持人類社會、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的功能,代表人類從耕地生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中獲取的收益,如調(diào)節(jié)氣候及大氣中氣體組成、涵養(yǎng)水源及水土保持、支持生命的自然環(huán)境條件等[9]；而耕地景觀社會功能是指耕地在生活或社會文化等方面的功能,如養(yǎng)育、承載、增值與保值、信用擔(dān)保等[10]。然而,目前耕地景觀功能定量化研究對耕地生態(tài)功能與社會功能的關(guān)注較多[11-14],對多功能耦合研究涉及較少,現(xiàn)有評價結(jié)果往往不能反映現(xiàn)代耕地多功能性的本質(zhì)。尤其是受到空間數(shù)據(jù)的可用性和時空尺度的限制,耕地景觀多功能性空間制圖相關(guān)研究相對較少,對多種功能的相互關(guān)系并不明晰[15]。為此,需要在耕地單功能定量評價的基礎(chǔ)上將單個因素的評價結(jié)果有機(jī)整合,進(jìn)行空間化綜合評價；并對比分析不同功能間的空間關(guān)聯(lián)特征,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化的耕地景觀多功能性評價[16-17]。

京津冀地區(qū)是我國最重要的政治、經(jīng)濟(jì)、文化與科技中心。當(dāng)前,京津冀迎來一體化與區(qū)域人口發(fā)展的重要變革期,是協(xié)調(diào)區(qū)域人口與產(chǎn)業(yè)、社會和經(jīng)濟(jì)、資源和環(huán)境等關(guān)系的重大機(jī)遇期。在這一背景下,如何理解京津冀地區(qū)耕地資源的功能定位,促進(jìn)耕地資源的宏觀調(diào)控使其得以規(guī)范、合理利用,是京津冀地區(qū)國土空間優(yōu)化的重要前提。本研究試圖突破常用的耕地價值定量測算方法,實(shí)現(xiàn)耕地景觀各項(xiàng)功能的空間定量化制圖,探究耕地各項(xiàng)功能間的相互關(guān)系,從而為快速城鎮(zhèn)化背景下鄉(xiāng)村景觀規(guī)劃與生產(chǎn)、生活、生態(tài)空間重構(gòu)提供空間定量指引。

1研究區(qū)概況

京津冀地區(qū)位于36.07—42.65°N, 113.46—119.79′E,總面積約 21.65 萬km2(圖1)。整體上由東南至西北,海岸灘涂、濱海濕地、農(nóng)田、城市、灌叢、森林、森林草原和草原依次更替,地貌形態(tài)豐富多樣。燕山山脈和太行山脈自東向西又向南形成弧形山脈,山脈東部及南部為河北平原區(qū),境內(nèi)海拔相差懸殊,境內(nèi)最高海拔為小五臺山(約2840m),平原地區(qū)多數(shù)海拔為50m以下。京津冀地區(qū)涉及兩市一省,包括北京和天津兩個直轄市以及河北省的石家莊、唐山、秦皇島、保定、滄州、廊坊、邯鄲、承德、張家口、邢臺和衡水 11 個地級市,是我國北方經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度最高的區(qū)域。在本研究中,北京市東城區(qū)、西城區(qū)、海淀區(qū)、朝陽區(qū)、豐臺區(qū)、石景山區(qū)被合并為北京市區(qū)；天津市市內(nèi)六區(qū)和東麗區(qū)、西青區(qū)、津南區(qū)、北辰區(qū)被合并為天津市區(qū)。

圖1　京津冀地區(qū)地理位置與高程Fig.1　The geographical location and DEM of Beijing-Tianjin-Hebei area

2數(shù)據(jù)與方法

2.1數(shù)據(jù)來源

本研究采用的數(shù)據(jù)主要包括：(1)京津冀各縣市人口數(shù)據(jù),源自第六次人口普查；(2)2010年MODIS衛(wèi)星MOD17A3年NPP數(shù)據(jù)集,空間分辨率1km,源自美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)；(3)2010年MODIS衛(wèi)星MOD13Q1植被指數(shù),空間分辨率250m,時間分辨率16d,源自美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)；(4)2010年京津冀土地利用類型數(shù)據(jù),分辨率250m,源自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心；(5)中國土壤類型圖,分辨率1km,源自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心；(6)GDEM數(shù)字高程數(shù)據(jù),分辨率30m,源自地理數(shù)據(jù)云；(7)京津冀道路矢量基礎(chǔ)數(shù)據(jù),源自國家1∶400萬矢量圖。

2.2研究方法

景觀功能與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在實(shí)質(zhì)上是近似的,但景觀功能更強(qiáng)調(diào)非生態(tài)功能的效用。參照目前常見的20余種景觀功能[18],本研究選擇6種代表性功能,即糧食供給、生境維持、景觀連通、土壤保持、景觀美學(xué)、人口承載,分別涵蓋了生態(tài)系統(tǒng)/景觀服務(wù)的供給、支持、文化、調(diào)節(jié)四個方面,包括直接服務(wù)和間接服務(wù),具有代表性且便于計算。

2.2.1糧食供給功能

糧食供給功能是耕地景觀最基本的功能,在人類社會發(fā)展的各個時期都會發(fā)生作用。凈初級生產(chǎn)力(NPP)是植被在固定時間內(nèi)所積攢的干物質(zhì)總量。本研究實(shí)現(xiàn)耕地景觀糧食供給功能空間化的方法為：使用耕地圖斑提取全年NPP,得到各縣域耕地NPP；基于統(tǒng)計年鑒得到縣域糧食產(chǎn)量；換算各縣的單位NPP所對應(yīng)的糧食產(chǎn)量,得到收獲指數(shù)；將收獲指數(shù)乘以每個耕地像元的NPP,從而完成空間制圖。

2.2.2維持生境功能

維持生境功能是耕地景觀能夠提供物種生存繁衍條件的潛力,因而保存生物多樣性成為維持耕地景觀可持續(xù)性的關(guān)鍵指標(biāo)[19]。基于生境質(zhì)量評價表征景觀的維持生境功能已在InVEST模型發(fā)布后得到了廣泛應(yīng)用[20]。在模型計算的具體設(shè)置中,基于土地利用的生境分類包括水田、平原耕地、坡耕地、非耕地,生境敏感性依次賦值0.9、0.8、1.0、0,這主要是考慮坡耕地處于山區(qū)生物多樣性較高,而水田雖然生物多樣性相較之趨于單一,但水生態(tài)系統(tǒng)的敏感程度高于平原旱地。基于土地利用的干擾源則包括城市、農(nóng)村居民點(diǎn)、其他建設(shè)用地、沙地沼澤等未利用地,依據(jù)人類活動強(qiáng)度的大小,干擾強(qiáng)度依次降低；按照城市的空間影響范圍最大而未利用地最小,設(shè)置空間衰減距離10—30 km,半飽和常數(shù)為0.1,構(gòu)建csv文件輸入模塊。代入模型輸出耕地景觀維持生境功能空間分異。該模型可表征為：

(1)

式中,Qxj是自然度類型j中柵格x的生境質(zhì)量；Dxj是自然度類型j柵格x的生境脅迫水平；k是半飽和常數(shù)；Hj是自然度j的生境適宜性。

2.2.3景觀連通功能

景觀連通功能是指耕地景觀與周圍地域耕地的可聯(lián)系程度,代表了斑塊間的物種交流,即各種動植物和微生物的長距離傳播。景觀連通功能往往是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究中被忽視的功能類型,這是由于該功能并不直接參與具體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。但在景觀生態(tài)學(xué)研究中,景觀連通性作為斑塊之間相互作用程度的表征被高度重視。就耕地景觀而言,高度的景觀連通性不僅有利于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)物種基因交流,更為集中連片的機(jī)械化生產(chǎn)提供便利。因此,景觀連通性有必要作為一項(xiàng)潛在功能在耕地景觀功能空間化過程中予以強(qiáng)調(diào)。景觀連通度主要是由斑塊面積大小和斑塊之間的連接情況共同決定的。本研究采用景觀重要性計算方法,遞歸運(yùn)算每個斑塊撤出后對景觀連通度的改變幅度。PascualHortal和Saura提出的整體連通性指數(shù)(IIC)是基于圖論思想的二元連通性模型,計算方式如下[21]：

(2)

式中,n表示景觀中斑塊總數(shù),ai和aj分別表示斑塊i和斑塊j的面積,nlij表示斑塊i和斑塊j之間的連接數(shù),AL是景觀的面積。0≤IIC≤1,IIC 的值為0,表示各生境斑塊之間沒有連接。IIC 等于1,表示整個景觀都為生境斑塊。

(3)

式中,dI(%)表示單個斑塊對整體連通度的貢獻(xiàn)率,IIC,IICremove是去除單個斑塊后剩下的斑塊的連通度。IIC與dI的具體運(yùn)算在Conefor Sensinode2.2軟件中實(shí)現(xiàn)。

2.2.4土壤保持功能

土壤保持功能是指耕地景觀在固持水土、減少土壤肥力損失、控制徑流泥沙量等方面的功能。景觀的土壤保持功能研究往往以森林景觀為對象,而耕地尤其是坡耕地也具備一定的土壤保持能力,這在部分研究中往往被忽視。本研究采用修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE)作為研究土壤保持功能的基本框架,以潛在土壤侵蝕量與實(shí)際土壤侵蝕量的差值計算土壤保持量[22]。其基本公式為：

A=R×K×LS×C×P

(4)

式中,A為實(shí)際土壤侵蝕量(t hm-2a-1),R為降雨侵蝕力因子[23],K為土壤可蝕性因子[24],LS統(tǒng)稱為地形因子,其中L為坡長因子[25],S為坡度因子[26],C為植被覆蓋管理因子[27],P為水土保持措施因子(水田P值取0.01,旱地P值取0.4)[28]。

在RUSLE模型中不考慮植被覆蓋管理因子C與水土保持措施因子P,即將兩項(xiàng)因子的數(shù)值設(shè)為1,則可以評估潛在土壤侵蝕量：

AP=R×K×LS

(5)

式中,AP為潛在土壤侵蝕量(t hm-2a-1),表示沒有任何植被覆蓋管理與水土保持措施下的土壤最大侵蝕量。

土壤保持量則可表示為潛在土壤侵蝕量與實(shí)際土壤侵蝕量之差,計算公式為：

AC=AP-A

(6)

式中,AC表示土壤保持量(t hm-2a-1)。

2.2.5景觀美學(xué)功能

景觀美學(xué)功能是指耕地景觀本身作為一種自然和人文的綜合景觀可以給予人類以美的享受,是景觀多功能性評價的重要組成部分[29]。耕地景觀美學(xué)價值不僅體現(xiàn)在景觀自身的質(zhì)量和景觀美學(xué)信息的多寡,還取決于人類獲取信息的能力及其感官認(rèn)知。因此,度量耕地景觀的美學(xué)價值要從景觀本底美景度和獲取美學(xué)感受的便捷性兩方面綜合度量。就耕地景觀本身而言,通常認(rèn)為有一定地形起伏度的,集中連片的耕地景觀更具美學(xué)價值；從欣賞主體的角度,相較于農(nóng)村居民,耕地景觀對城鎮(zhèn)居民更具吸引力,而他們前往某地觀賞,往往會考慮距離因素和交通可達(dá)性因素。因此,本文綜合考慮地形起伏度、斑塊集聚度、城市距離、公路距離四項(xiàng)要素,利用專家打分法賦予因子權(quán)重,集合各要素得分計算耕地景觀的美學(xué)功能價值。其中,地形起伏度按照封志明等提出的公式計算[30],斑塊聚集度指數(shù)(CONTAG)在Fragstats4.1中運(yùn)算[31]。

表1　耕地景觀美學(xué)價值評價指標(biāo)體系

2.2.6人口承載功能

人口承載功能是指耕地為農(nóng)民提供生計、容納剩余勞動力、維持正常的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的功能。人們對耕地的經(jīng)營過程,其實(shí)也是耕地景觀對人口提供就業(yè)的一種方式,因而耕地景觀是農(nóng)村人口的主要載體。本研究采用地均農(nóng)村人口承載力指標(biāo),即單位耕地上農(nóng)村人口的分布情況,來度量耕地景觀的人口承載功能。顯然,人口不是平均分布在耕地上的,為避免在縣域尺度上出現(xiàn)過度均質(zhì)化,采用NDVI對結(jié)果作以修正,即認(rèn)為植被長勢較好的耕地對區(qū)域內(nèi)部人口承載的正向功能越大。具體是將縣域總?cè)丝诔钥h域耕地年最大NDVI的總和,得到單位NDVI所對應(yīng)的人口,再乘以各柵格的NDVI值得到柵格化的人口承載量。

2.2.7功能冷熱點(diǎn)識別

(7)

(8)

2.2.8功能關(guān)聯(lián)特征分析

目前,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)聯(lián)剖析已經(jīng)被國際生態(tài)學(xué)界廣泛關(guān)注[34],而如何定量生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同兩種關(guān)聯(lián)關(guān)系業(yè)已成為地理學(xué)、生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的最新國際熱點(diǎn)研究議題[35]。在這種關(guān)聯(lián)剖析中,如果一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的升高會同時伴隨著另一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的下降,則二者可被視作權(quán)衡關(guān)系；如果兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在生態(tài)過程交互作用下同時升高,則二者可被視作協(xié)同關(guān)系[36]。作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念延展,景觀功能權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的判定與生態(tài)服務(wù)關(guān)聯(lián)剖析在方法上并無本質(zhì)區(qū)別。其中,Spearman秩相關(guān)是分析景觀功能權(quán)衡關(guān)系的常用方法[37]。這是由于地理空間數(shù)據(jù)分布往往具有非線性和非正態(tài)特征,因而需要應(yīng)用非參數(shù)相關(guān)性分析。

Spearman秩相關(guān)方法將變量從小到大進(jìn)行排序,即編秩；將變量的順序即秩次帶入傳統(tǒng)的相關(guān)系數(shù)定義公式,即得到秩相關(guān)結(jié)果。若為顯著負(fù)相關(guān),則功能之間存在空間權(quán)衡；若為顯著正相關(guān),則功能之間存在空間協(xié)同；若相關(guān)性不顯著,則功能之間呈現(xiàn)空間兼容。

3結(jié)果分析

3.1耕地景觀功能空間化制圖

根據(jù)耕地景觀單一功能歸一化評價結(jié)果可以看出,同一位置不同功能的值域分布特征有明顯差異(圖2)。糧食高產(chǎn)區(qū)主要位于京津冀中部平原地區(qū)、燕山山脈東段山前平原地帶；而地形起伏較大的山區(qū)丘陵地帶因?yàn)楦孛娣e較少且零星分布,糧食供給能力較低。遠(yuǎn)離城鎮(zhèn)的耕地景觀由于受城鎮(zhèn)化影響相對較小,生境質(zhì)量相對較高；而大城市周邊與主干道路周圍的耕地景觀生境質(zhì)量較低。景觀連通功能突出的區(qū)域出現(xiàn)在京津冀中部與南部廣泛的平原地區(qū),這一特征無疑是有利于集中連片農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營的；而北部燕山山脈由于山地的阻隔,即便有零星坡耕地分布,也不具備高連通特征。研究區(qū)土壤保持量與海拔、植被類型密切相關(guān),燕山與太行山山脈所覆蓋的耕地景觀土壤保持功能最高；而平原地區(qū)由于潛在土壤流失量少,耕地景觀土壤保持功能最低。景觀美學(xué)功能較強(qiáng)的區(qū)域出現(xiàn)在地形起伏度較高、距離公路較近的區(qū)域；而農(nóng)耕區(qū)腹地一些遠(yuǎn)離交通干線的耕地景觀觀賞評分相對較低。人口承載功能高值區(qū)位于保定中部、石家莊東部、邢臺中部等地,而張家口市耕地承載人口密度較小,一般小于250人/km2。

圖2　京津冀地區(qū)耕地景觀功能空間化Fig.2　Mapping farmland landscape functions of Beijing-Tianjin-Hebei area

3.2耕地景觀多功能性

耕地景觀多功能性代表耕地各功能相互依存、相互制約、相互促進(jìn)的多功能有機(jī)系統(tǒng)特性,故而有強(qiáng)弱之分。鑒于柵格分布較為零散,不利于對區(qū)域整體耕地景觀特征進(jìn)行認(rèn)識,本研究將評價結(jié)果統(tǒng)計至縣域?qū)用?并以20%為間隔閾值,將耕地景觀功能從低到高劃分為五個等級,并依次賦值1—5(圖3)。從而,可以形成耕地景觀功能得分等級圖。將耕地景觀功能得分等權(quán)重相加,即可得出耕地景觀多功能性得分,且6種功能的景觀多功能性分布區(qū)間應(yīng)為6—30。最終計算得出,縣域景觀多功能性分布區(qū)間為10—23(圖4)。

強(qiáng)多功能性首先意味著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)本身發(fā)展具有巨大潛在價值；其次,鑒于耕地景觀對整個社會、經(jīng)濟(jì)、文化和生態(tài)的基礎(chǔ)支撐作用,多功能性越強(qiáng)表示耕地景觀的外部性和公共性越強(qiáng)。根據(jù)縣域耕地景觀多功能性累加結(jié)果,京津冀耕地景觀多功能性南北分異明顯,呈現(xiàn)南高北低的分布格局；強(qiáng)多功能區(qū)集中在太行山麓與黃淮海平原的接壤地帶,主要位于北京市西部、保定市北部、石家莊南部和邯鄲市西部；弱多功能區(qū)散布在渤海沿岸、北京市,以及壩上草原。在數(shù)量上,得分14及以下的縣域共13個,得分15—17的縣域共51個,得分18—20的縣域共77個,得分21及以上的縣域共26個。其中,多功能性得分大于等于22的10個區(qū)縣分別為涉縣、肥鄉(xiāng)縣、武安市、沙河市、邱縣、內(nèi)丘縣、贊皇縣、高邑縣、新河縣、撫寧縣。

圖3　京津冀地區(qū)縣域耕地景觀功能等級Fig.3　Interval threshold scores of a farmland landscape function of Beijing-Tianjin-Hebei area at county level

圖4　京津冀地區(qū)縣域耕地景觀多功能性　Fig.4　The score of farmland landscape multifunction of Beijing-Tianjin-Hebei area at county level

3.3耕地景觀功能熱點(diǎn)分析

耕地景觀功能有賴于土地、水、光、熱等自然資源,而這些資源又客觀存在地域上的差異性,因此耕地景觀功能分布也具有一定的空間特征。識別在特定區(qū)位空間集中的耕地景觀功能,有利于制定針對性的農(nóng)業(yè)政策,發(fā)揮規(guī)模集聚效應(yīng),擴(kuò)充功能價值總量,提升功能綜合效益。糧食功能熱點(diǎn)區(qū)是優(yōu)先發(fā)展傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的地區(qū),景觀連通功能熱點(diǎn)區(qū)是利于農(nóng)業(yè)集約規(guī)模化生產(chǎn)和斑塊完整性優(yōu)先保護(hù)的區(qū)域,土壤保持功能熱點(diǎn)區(qū)是需要優(yōu)先考慮保護(hù)地表覆被的區(qū)域,景觀美學(xué)功能熱點(diǎn)區(qū)是開發(fā)潛在旅游資源的優(yōu)先區(qū),人口承載功能熱點(diǎn)區(qū)是關(guān)注農(nóng)業(yè)人口生計的重點(diǎn)區(qū)域,維持生境功能熱點(diǎn)區(qū)是生態(tài)環(huán)境保護(hù)意義重大的區(qū)域。反之,各景觀功能冷點(diǎn)區(qū)則是相應(yīng)視角和政策指引的規(guī)避區(qū)域。其中,糧食供給功能和景觀連通功能呈現(xiàn)南熱北冷的分布,土壤保持功能呈現(xiàn)南北熱、中央冷的格局,景觀美學(xué)功能呈現(xiàn)西熱東冷的態(tài)勢，人口承載功能呈現(xiàn)東西冷、中央熱的形態(tài)，維持生境功能熱點(diǎn)集中于北部而冷點(diǎn)集中于中部(圖5)。

3.4耕地景觀功能空間差異與相互關(guān)聯(lián)

一般而言,變異系數(shù)可以有效衡量樣本數(shù)值分布差異性。分別計算研究區(qū)耕地景觀各功能標(biāo)準(zhǔn)差和平均值,得出糧食供給、景觀連通、土壤保持、景觀美學(xué)、人口承載、維持生境6種功能變異系數(shù)依次為0.19、0.45、1.23、0.12、0.59、0.06,可見在縣域單元間的土壤保持功能相對空間分異特征更明顯,這顯然與研究區(qū)地形特征的巨大分異性直接相關(guān)。然而,值得注意的是,這一結(jié)論更側(cè)重于對樣本個體之間相互關(guān)系的宏觀描述,而忽視了高值與低值樣本在空間集聚后形成的區(qū)塊式的分布規(guī)律,例如冷熱點(diǎn)分布形態(tài)所表征的空間差異性。為進(jìn)一步充分定量耕地景觀功能的空間差異,將熱點(diǎn)樣本與冷點(diǎn)樣本作為兩組變量,帶入SPSS19.0中進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。在已知輸入數(shù)據(jù)會存在顯著差異的前提下,t值計算結(jié)果可以表征熱點(diǎn)區(qū)樣本均值和冷點(diǎn)區(qū)樣本均值的差異程度。研究結(jié)果表明,糧食供給、景觀連通、土壤保持、景觀美學(xué)、人口承載、維持生境6種功能的t檢驗(yàn)結(jié)果分別為34.94、12.34、8.03、4.62、6.07、5.87,表明糧食供給功能的冷點(diǎn)和熱點(diǎn)均值差異是最明顯的,而土壤保持、景觀美學(xué)、人口承載、維持生境四種功能冷點(diǎn)與熱點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)分布均值差異相對較小。也就是說,冷點(diǎn)和熱點(diǎn)兩組樣本分類中糧食供給功能的差異是最大的,其南高北低、東高西低的分布對應(yīng)了幾種功能中最顯著的冷熱差異。

應(yīng)用Spearman秩相關(guān),分析縣域耕地景觀功能的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,其中權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系各半(表2)。具體而言,糧食供給功能與景觀連通功能、人口承載功能呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系,與土壤保持功能、景觀美學(xué)功能、維持生境功能呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系；景觀連通功能與土壤保持功能、景觀美學(xué)功能、維持生境功能呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系,而與人口承載功能呈現(xiàn)兼容關(guān)系；土壤保持功能與景觀美學(xué)功能、維持生境功能均呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系,與人口承載功能呈現(xiàn)兼容關(guān)系；景觀美學(xué)功能與人口承載功能呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系,而與維持生境功能呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系；人口承載功能與維持生境功能也呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系。

表2　京津冀地區(qū)縣域耕地景觀功能Spearman秩相關(guān)

**在置信度(雙測)為 0.01 時,相關(guān)性為極顯著

整體而言,耕地景觀功能空間關(guān)聯(lián)結(jié)果揭示了以下三點(diǎn)：(1)由代表經(jīng)濟(jì)功能的糧食供給與代表生態(tài)功能的土壤保持、景觀美學(xué)、維持生境呈權(quán)衡關(guān)系可知,耕地景觀生態(tài)功能與經(jīng)濟(jì)功能的發(fā)揮是一組不可回避的矛盾。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展往往是以犧牲生態(tài)環(huán)境為代價的,而歷史實(shí)踐證明這種增長方式是不可取的,這就要求我們以可持續(xù)的視角盡量平衡耕地景觀的不同功能,將發(fā)揮耕地景觀多功能性納入農(nóng)業(yè)可持續(xù)管理的核心目標(biāo)；(2)由代表耕地景觀是否集中連片的景觀連通功能與糧食供給功能間的協(xié)同關(guān)系可知,規(guī)?；a(chǎn)經(jīng)營更有利于帶來產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng),進(jìn)而產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益；(3)由維持生境與人口承載的并不突出的權(quán)衡關(guān)系可知,人類干擾對耕地景觀的生境質(zhì)量維系造成負(fù)向影響,但這種影響可能是間接的,人類活動不一定對自然生境產(chǎn)生高強(qiáng)度的破壞,關(guān)鍵在于如何將人類活動的負(fù)面影響限定在一定的自然承載閾限范圍之內(nèi)。

4討論

4.1耕地景觀功能分區(qū)

圖6　京津冀地區(qū)耕地景觀功能分區(qū)　Fig.6　Zoning of farmland landscape function of Beijing-Tianjin-Hebei area

根據(jù)京津冀地區(qū)耕地景觀功能冷熱點(diǎn)空間分布,提取熱點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行耕地景觀功能分區(qū)。在分區(qū)中考慮各功能間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系,在有兩個以上功能出現(xiàn)熱點(diǎn)時,考慮其最主要功能。例如,景觀連通功能與糧食供給功能呈現(xiàn)協(xié)同作用,但在分區(qū)命名時糧食供給功能優(yōu)先級更高。同理,土壤保持功能與維持生境功能高度相關(guān),但維持生境功能在定量化過程中的不確定性大于土壤保持功能,命名以土壤保持功能優(yōu)先。最終,將破碎小單元進(jìn)行融合后的分區(qū)結(jié)果如圖6所示。

對于糧食供給功能區(qū),有必要進(jìn)一步發(fā)揮糧食主產(chǎn)區(qū)的優(yōu)勢,依托連通的耕地景觀,建立集中連片的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田,其中水資源的高效利用成為保障糧食供給的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對于景觀連通功能區(qū),其往往緊鄰糧食供給功能區(qū),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是縣域第一產(chǎn)業(yè)競爭力提升的重要方式。景觀美學(xué)功能區(qū)與生境維持功能區(qū)大量重疊,而二者本身也存在一定的依存關(guān)系,加強(qiáng)生物多樣性保護(hù)是維持耕地景觀美學(xué)的重要舉措之一。對于生境維持功能較強(qiáng)的張家口市而言,發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)是發(fā)揮耕地多功能性潛力的有效途徑。承德市與太行山麓土壤保持功能較高,因而合理的種植與耕作方式對于地區(qū)水土保持尤為關(guān)鍵。而保定北部與北京西部上農(nóng)村人口較密集,如何對農(nóng)村勞動力進(jìn)行有效利用值得繼續(xù)探討。此外,京津唐三角地帶無突出功能,該區(qū)域?qū)儆诰┙蚣匠鞘腥旱闹行?發(fā)展集約型的都市農(nóng)業(yè)值得倡導(dǎo)。

4.2不確定性分析

本研究在遙感空間數(shù)據(jù)與GIS算法的支持下,進(jìn)行了京津冀地區(qū)耕地景觀多功能性評價與功能空間關(guān)聯(lián)識別。相比較前人將耕地多功能看作單功能的綜合、不考慮景觀的空間特征,本研究從耕地景觀功能制圖與空間關(guān)聯(lián)分析切入,進(jìn)一步明晰了耕地景觀多功能性定量化的技術(shù)手段,可以有效識別耕地多種功能之間的空間相互關(guān)系。同時,基于熱點(diǎn)分析的耕地景觀功能分區(qū)有助于對可持續(xù)土地規(guī)劃與生態(tài)系統(tǒng)管理的空間指引,并為維護(hù)農(nóng)村自然生態(tài)環(huán)境、完善鄉(xiāng)村社會保障、優(yōu)化耕地景觀美學(xué)、進(jìn)行農(nóng)耕文化傳承等工作提供定量支持。

在景觀尺度的地理生態(tài)過程空間化表征中,仍存在一定的不確定性。例如,在土壤保持功能估算時,靜態(tài)的土壤類型圖在表述土地利用變化時存在誤差；在維持生境參數(shù)確定中,水田與坡耕地的敏感程度尚無定論。同時,評價對象本身的局部不確定性需要被強(qiáng)調(diào)。正如文中敘述,每個地塊的美學(xué)觀賞價值和承載人口結(jié)構(gòu)往往是獨(dú)立的,很難通過少量幾個地理因子的組合對其完成精確識別,因此本文對耕地景觀功能的定量趨于宏觀,難以直接將柵格評價結(jié)果帶入多功能性運(yùn)算,因而通過擴(kuò)大尺度到縣域單元來降低不確定性。而就耕地景觀多功能性本身而言,對多功能性定義標(biāo)準(zhǔn)的不一致決定了評價結(jié)果具有不確定性,將不同功能通過等權(quán)重加權(quán)匯總的方式并非唯一選擇。

5結(jié)論

本研究基于遙感反演數(shù)據(jù)與相應(yīng)統(tǒng)計年鑒,運(yùn)用生態(tài)模型和GIS空間分析手段,進(jìn)行糧食供給、景觀連通、土壤保持、景觀美學(xué)、人口承載、維持生境等6項(xiàng)景觀功能的空間化制圖,在景觀功能冷熱點(diǎn)識別和各功能空間關(guān)聯(lián)探究的基礎(chǔ)上,完成京津冀地區(qū)縣域耕地景觀多功能性制圖與評價。

從耕地景觀單一功能來看,京津冀中部平原地區(qū)和燕山山脈東段山前平原地帶糧食供給功能顯著,京津冀中部與南部平原地區(qū)景觀連通功能突出,燕山與太行山脈所覆蓋的耕地景觀土壤保持、生境維持功能最高,山前平原地帶的耕地景觀人口承載功能相對重要。2010年,京津冀地區(qū)耕地景觀功能總體呈現(xiàn)南高北低的分布格局?？h域樣本顯示土壤保持功能的空間分異最為明顯,而冷熱點(diǎn)分區(qū)中糧食供給功能的區(qū)間差異最顯著。研究同時表明,耕地景觀不同功能間存在顯著協(xié)同或權(quán)衡的關(guān)系,耕地景觀生態(tài)功能與經(jīng)濟(jì)功能間的矛盾難以回避,而景觀連通與糧食供給相互增益,人類干擾會對生境質(zhì)量維系造成負(fù)向影響但強(qiáng)度不一定高。

參考文獻(xiàn)(References):

[1]彭建, 劉志聰, 劉焱序. 農(nóng)業(yè)多功能性評價研究進(jìn)展. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2014, 35(6): 1- 8.

[2]Dobbs T L, Pretty J. Case study of agri-environmental payments: the United Kingdom. Ecological Economics, 2008, 65(4): 765- 775.

[3]Moyer W, Josling T. Agricultural policy reform: politics and process in the EU and US in the 1990s. Ashgate Publishing Ltd., 2002.

[4]Jongeneel R A, Polman N B P. Multifunctionality in agriculture and the contestable public domain: theory and evidence from the Netherlands. New Policies and Institutions for European Agriculture: Programme and Abstracts of the 80th EAAE Seminar. 2003: 67- 68.

[5]孫新章. 新中國60年來農(nóng)業(yè)多功能性演變的研究. 中國人口·資源與環(huán)境, 2010, 20(1): 71- 75.

[6]劉彥隨, 劉玉, 陳玉福. 中國地域多功能性評價及其決策機(jī)制. 地理學(xué)報, 2011, 66(10): 1379- 1389.

[7]李平星, 陳雯, 孫偉. 經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)鄉(xiāng)村地域多功能空間分異及影響因素——以江蘇省為例. 地理學(xué)報, 2014, 69(6): 797- 807.

[8]王璦玲, 胡繼連, 劉文鵬, 李英,紀(jì)廣韋. 基于土地整理的耕地經(jīng)濟(jì)價值評定及其變化. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2010, 26(9): 296- 300.

[9]杜繼豐, 袁中友. 耕地生產(chǎn)、生態(tài)功能視角下巨型城市區(qū)耕地補(bǔ)償分區(qū)與補(bǔ)償金配置研究——以珠三角為例. 中國土地科學(xué), 2015, 29(4): 34- 40.

[10]陳麗, 曲福田, 師學(xué)義. 耕地資源社會價值測算方法探討——以山西省柳林縣為例. 資源科學(xué), 2006, 28(6): 86- 90.

[11]高旺盛, 董孝斌. 黃土高原丘陵溝壑區(qū)脆弱農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價——以安塞縣為例. 自然資源學(xué)報, 2003, 18(2): 182- 188.

[12]楊志新, 鄭大瑋, 文化. 北京郊區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值的評估研究. 自然資源學(xué)報, 2005, 20(4): 564- 571.

[13]蔡運(yùn)龍, 霍雅勤. 中國耕地價值重建方法與案例研究. 地理學(xué)報, 2006, 61(10): 1084- 1092.

[14]李佳, 南靈. 耕地資源價值內(nèi)涵及測算方法研究——以陜西省為例. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2010, 24(9): 10- 15.

[15]彭建, 呂慧玲, 劉焱序, 陳昕, 胡曉旭. 國內(nèi)外多功能景觀研究進(jìn)展與展望. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2015, 30(4): 465- 476.

[16]楊雪, 談明洪. 北京市耕地功能空間差異及其演變. 地理研究,2014, 33(6): 1106- 1118.

[17]施園園, 趙華甫, 鄖文聚, 湯懷志, 徐陽. 北京市耕地多功能空間分異及其社會經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)模式解釋. 資源科學(xué), 2015, 37(2): 247- 257.

[18]Hermann A, Kuttner M, Hainz-Renetzeder C et al. Assessment framework for landscape services in European cultural landscapes: an Austrian Hungarian case study. Ecological Indicators, 2014, 37: 229- 240.

[19]Scherr S J, McNeely J A. Biodiversity conservation and agricultural sustainability: towards a new paradigm of ‘ecoagriculture’ landscapes. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 2008, 363(1491): 477- 494.

[20]楊芝歌, 周彬,余新曉, 樊登星, 張藝, 王奇. 北京山區(qū)生物多樣性分析與碳儲量評估. 水土保持通報, 2012, 32(3): 42- 46.

[21]Saura S L. Pascual-Hortal. Conefor Sensinode 2.2 User′s Manual: software for quantifying the importance of habitat patches for maintaining landscape connectivity through graphs and habitat availability indices. University of Leida, Spain. 2007.

[22]任志遠(yuǎn), 劉焱序. 西北地區(qū)植被保持土壤效應(yīng)評估. 資源科學(xué), 2013, 35(3): 610- 617.

[23]Wischmeier W H. A soil erodibility nomograph for farmland and construction sites. Journal of soil and Water Conservation, 1971, 26:189- 193.

[24]United States Department of Agriculture. EPIC-Erosion/Productivity Impact Calculator 1. Model Documentation. Technical Bulletin Number 1768, Washington D. C., USDA-ARS, 1990.

[25]Wischmeier W H, Smith D D. Predicting rainfall erosion losses: A guide to conservation planting. Agriculture Handbook. 1978: 537.

[26]McCool D K, Brown L C, FosterG R,et al. Revised slope steepness factor for the universal soil loss equation. Transactions of ASAE, 1987, 30: 1387- 1396.

[27]馬超飛,馬建文,布和敖斯?fàn)? USLE模型中植被覆蓋因子的遙感數(shù)據(jù)定量估算. 水土保持通報. 2001, 21(4): 6- 9.

[28]李曉松, 姬翠翠, 曾源, 閆娜娜, 吳炳方. 基于遙感和GIS的水土流失動態(tài)監(jiān)測——以河北省赤城縣為例. 生態(tài)學(xué)雜志, 2009, 28(9): 1723- 1729.

[29]O′Farrell P J, Reyers B, Le Maitre D C, et al. Multi-functional landscapes in semi arid environments: implications for biodiversity and ecosystem services. Landscape Ecology, 2010, 25(8): 1231- 1246.

[30]封志明, 唐焰, 楊艷昭, 張丹. 中國地形起伏度及其與人口分布的相關(guān)性. 地理學(xué)報, 2007,62(10): 1073- 1082.

[31]宮兆寧, 張翼然, 宮輝力, 趙文吉.北京濕地景觀格局演變特征與驅(qū)動機(jī)制分析. 地理學(xué)報, 2011,66(1): 77- 88.

[32]Qiu J, Turner M G. Spatial interactions among ecosystem services in an urbanizing agricultural watershed. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(29): 12149- 12154.

[33]張松林, 張昆. 空間自相關(guān)局部指標(biāo) Moran 指數(shù)和 G 系數(shù)研究. 大地測量與地球動力學(xué), 2007, 27(3): 31- 34.

[34]Bennett E M, Peterson G D, Gordon L J. Understanding relationships among multiple ecosystem services. Ecology Letters, 2009, 12(12): 1394- 1404.

[35]李雙成, 張才玉,劉金龍, 朱文博,馬程,王鈺. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同研究進(jìn)展及地理學(xué)研究議題. 地理研究, 2013, 32(8): 1379- 1390.

[36]Felipe Lucia M, Comín F A, Bennett E M. Interactions among ecosystem services across land uses in a floodplain agroecosystem. Ecology and Society, 2014, 19(1): 20.

[37]Wu J, Feng Z, Gao Y, et al. Hotspot and relationship identification in multiple landscape services: a case study on an area with intensive human activities. Ecological Indicators, 2013, 29: 529- 537.

Assessment of farmland landscape multifunctionality at county level in Beijing-Tianjin-Hebei area

PENG Jian1,*, LIU Zhicong2,3, LIU Yanxu1, CHEN Xin2, ZHAO Huijuan2

1LaboratoryforEarthSurfaceProcesses,MinistryofEducation,CollegeofUrbanandEnvironmentalSciences,PekingUniversity,Beijing100871,China2KeyLaboratoryforEnvironmentalandUrbanSciences,SchoolofUrbanPlanningandDesign,ShenzhenGraduateSchool,PekingUniversity,Shenzhen518055,China3PlaceNamesResearchInstituteofMinistryofCivilAffairs,Beijing100721,China

Abstract：With the development of urbanization and the upgrade of agricultural industrialization, farmland landscape function has developed from a single production function to the function bundle of the economic function, ecological function and cultural function. Thus the farmland landscape multifunctionality has become a hot topic in academic research. However, the existing studies discussed more on coupling the multi indices of farmland function. How to map different functions and the multi-scale correlation analysis on the farmland landscape functions is lack of attention. This study has selected the Beijing-Tianjin-Hebei area as study area, and calculated six farmland landscape functions spatially. The functions are respectively grain provision function, landscape connection function, soil conservation function, landscape scenery function, population capacity function, and habitat sustain function. Remote sensed net primary productivity (NPP), Habitat Quality model in InVEST, Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model, Integral Index of Connectivity (IIC), demographic census data, and Relief Degree of Land Surface (RDLS) are used to quantify these functions. The farmland landscape multifunctionality is quantified by hot spot identification and spatial overlay using spatial autocorrelation method. The result shows that the grain provision function is significant in the middle plain; the landscape connection function is prominent in the south plain; both of the soil conservation function and the habitat sustain function are high in the Yan Mountain and Taihang Mountain; the population capacity function near Beijing City is relatively important. The spatial distribution of different farmland landscape functions differs a lot in Beijing-Tianjin-Hebei Area in the year of 2010. The Beijing-Tianjing-Heibei area has a higher distribution of farmland landscape multifunctionality in the south than the north at county level. There are few counties in high value of all functions. The trade-off and synergy relations between each function are almost equal in number. The functions of landscape connectivity and grain provision are in synergy, while the trade-off between landscape connectivity and soil conservation is apparent. Based on remote sensed images and GIS analysis, this study mapped the farmland landscape multifunctionality and the relationships between different functions, which is an exploration in studying agricultural functions.

Key Words:farmland landscape; landscape multifunctionality; spatial correlation; hot-spot analysis

基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41130534)

收稿日期:2015- 09- 09;

修訂日期:2016- 02- 23

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: jianpeng@urban.pku.edu.cn

DOI:10.5846/stxb201509091856

彭建,劉志聰,劉焱序,陳昕,趙會娟.京津冀地區(qū)縣域耕地景觀多功能性評價.生態(tài)學(xué)報,2016,36(8):2274- 2285.

Peng J, Liu Z C, Liu Y X, Chen X, Zhao H J.Assessment of farmland landscape multifunctionality at county level in Beijing-Tianjin-Hebei area.Acta Ecologica Sinica,2016,36(8):2274- 2285.