龔 媛, 李飛雪, 王麗妍, 姜朋輝, 黃秋昊, 李滿春
(1.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院, 南京 210023; 2.江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南京 210023)
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耕地空間優(yōu)化配置研究
——以常州市新北區(qū)為例
龔 媛1,2, 李飛雪1,2, 王麗妍1,2, 姜朋輝1,2, 黃秋昊1,2, 李滿春1,2
(1.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院, 南京 210023; 2.江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南京 210023)
如何通過配置耕地的空間布局,緩解城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與耕地保護(hù)之間的矛盾,是國土資源利用過程中必須重視的問題。研究以常州市新北區(qū)為例,首先,從耕地的自然稟賦、質(zhì)量條件、空間形態(tài)、區(qū)位條件和規(guī)劃預(yù)測(cè)五個(gè)方面入手,共選取18個(gè)指標(biāo)因子,構(gòu)建了耕地資源保護(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;然后,利用S型模糊隸屬度函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)值,并綜合運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析和理想點(diǎn)逼近法,以實(shí)際地塊為單元,對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)劣排序;最后,根據(jù)最大相似性原理,將研究區(qū)內(nèi)的耕地分為五級(jí),以預(yù)測(cè)模擬的目標(biāo)年份耕地需求量為基準(zhǔn),確定耕地空間上的最優(yōu)分布位置。研究結(jié)果表明,2020年新北區(qū)耕地需求量的模擬值為10 679.93 hm2,前四級(jí)耕地總量能夠滿足其要求,故將相應(yīng)耕地劃入最優(yōu)區(qū)域。春江鎮(zhèn)和孟河鎮(zhèn)分別以其廣大的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和優(yōu)良的耕地質(zhì)量成為耕地保護(hù)的重點(diǎn)區(qū)域。
耕地; 空間優(yōu)化配置; 灰色關(guān)聯(lián)度;TOPSIS; 新北區(qū)
由于城市擴(kuò)張與耕地保護(hù)之間的矛盾日趨激化[1],中國政府積極出臺(tái)了許多耕地保護(hù)方針政策。然而,這些嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度并未有效緩解二者之間的沖突,城市建設(shè)大面積占用優(yōu)質(zhì)耕地的現(xiàn)象依然存在[2-3],其原因很大程度上歸結(jié)于方針政策執(zhí)行不力[4]。由于不同區(qū)位耕地資源在產(chǎn)能條件和流轉(zhuǎn)風(fēng)險(xiǎn)等方面的差異,導(dǎo)致相應(yīng)保護(hù)價(jià)值、成本和難度各異[5]。若無法準(zhǔn)確掌握耕地資源的保護(hù)價(jià)值和空間定位等信息,即使中央對(duì)各級(jí)地方政府下達(dá)了基本農(nóng)田保護(hù)和耕地紅線等數(shù)量指標(biāo),但在保護(hù)對(duì)象缺乏針對(duì)性的情況下,地方政府對(duì)各項(xiàng)耕地保護(hù)任務(wù)的貫徹落實(shí)也只能達(dá)到事倍功半的效果。因此,如何在綜合考慮耕地?cái)?shù)量與質(zhì)量的前提下,明晰耕地資源的空間定位、實(shí)現(xiàn)耕地的空間優(yōu)化配置將是未來維持耕地?cái)?shù)量、提高耕地質(zhì)量、保持糧食供需平衡的關(guān)鍵所在。
近年來,不乏出現(xiàn)關(guān)于耕地資源需求量的研究,大都以定量研究為主,研究方法各不相同,包括動(dòng)力預(yù)測(cè)模型[6]、擴(kuò)展模型[7]、多目標(biāo)預(yù)測(cè)[8]、基尼系數(shù)[9]等,同時(shí)也存在分析耕地保有量指標(biāo)合理性的定性研究[10],但缺少將其預(yù)測(cè)結(jié)果定位于空間當(dāng)中的研究。而有關(guān)耕地資源質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究則多不勝數(shù),主要是從地質(zhì)條件、土壤狀況、空間形態(tài)、耕作便利程度等方面進(jìn)行評(píng)估[11-12]。由于缺少耕地需求作為導(dǎo)向,通常其分級(jí)定區(qū)的結(jié)果在耕地保護(hù)力度針對(duì)性上稍有欠缺。以耕地作為獨(dú)立地類進(jìn)行空間配置的研究大部分以基本農(nóng)田作為研究對(duì)象[13-14],一般是在耕地資源綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)之上,依據(jù)上級(jí)下達(dá)的基本農(nóng)田數(shù)量指標(biāo),在空間上劃分基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)域。與其相比,以耕地保有量作為配置標(biāo)準(zhǔn)的研究不僅能夠充分響應(yīng)政府對(duì)永久基本農(nóng)田劃定工作的要求,積極促進(jìn)國家糧食安全保障工作的落實(shí),而且可以因地制宜地考慮區(qū)域人口對(duì)于糧食的需求,更加符合以人為本的思想。
針對(duì)上述問題,本文從如何結(jié)合區(qū)域人口的糧食需求確定耕地保有量最低值、如何綜合評(píng)價(jià)耕地資源保護(hù)價(jià)值以及如何實(shí)現(xiàn)耕地資源空間配置等問題出發(fā),以常州市新北區(qū)為例,開展科學(xué)研究與分析。新北區(qū)是1992年經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)最早成立的52個(gè)國家級(jí)高新區(qū)之一,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,城市擴(kuò)張的現(xiàn)象尤為顯著,地理位置、土地利用情況和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r都具有一定的代表性。研究新北區(qū)耕地空間優(yōu)化配置,除了能夠?yàn)樾卤眳^(qū)下一輪土地利用總體規(guī)劃的耕地保護(hù)工作和永久基本農(nóng)田劃定工作提供決策支持之外,對(duì)其他地區(qū)的耕地保護(hù)工作也具有重要的借鑒意義。
1.1研究區(qū)概況
常州市新北區(qū)(31°48′—32°03′N,119°46′—120°01′E),位于江蘇省東部太湖平原地區(qū)。區(qū)位條件優(yōu)越,交通便捷。全區(qū)現(xiàn)轄河海、三井、龍虎塘等三個(gè)街道和春江、孟河、西夏墅、羅溪、薛家、新橋等六個(gè)鎮(zhèn)。截至2013年底,新北區(qū)戶籍人口達(dá)46.94萬人,常住人口近61.75萬人。全區(qū)土地總面積4.53×104hm2,耕地面積1.69×104hm2,占土地總面積的37.30%。新北區(qū)不斷加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),大力改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,基本形成防洪、防澇、防旱、防漬四套工程體系,農(nóng)機(jī)農(nóng)藝逐步配套,為農(nóng)業(yè)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)創(chuàng)造了條件。
1.2數(shù)據(jù)來源與處理
本文采用2011年1∶100 000新北區(qū)土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)作為工作底圖,以耕地斑塊作為評(píng)價(jià)單元。坡度數(shù)據(jù)是由60 m×60 m的新北區(qū)數(shù)字高程模型(DEM)經(jīng)坡度分析獲得。耕地質(zhì)量條件的指標(biāo)數(shù)據(jù)是通過2011年新北區(qū)耕地地力調(diào)查數(shù)據(jù)和農(nóng)用地分等成果獲得。空間形態(tài)方面的數(shù)據(jù)由Fragstats軟件計(jì)算求得。分別以水體、城鎮(zhèn)中心、農(nóng)村居民點(diǎn)、村級(jí)以上道路、農(nóng)村道路作為衡量對(duì)象,通過距離分析,得到耕地斑塊與相應(yīng)對(duì)象之間的距離信息。規(guī)劃數(shù)據(jù)采用的是新北區(qū)土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)的矢量數(shù)據(jù)。將基期耕地斑塊分別與土地整治項(xiàng)目區(qū)域、規(guī)劃基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)域以及2020年耕地斑塊預(yù)測(cè)模擬結(jié)果相疊加計(jì)算,可產(chǎn)生與規(guī)劃預(yù)測(cè)相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。其中,耕地斑塊預(yù)測(cè)模擬結(jié)果是以2005年和2010年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用CA-Markov模型模擬后,提取相應(yīng)耕地區(qū)域而成。將相應(yīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為5 m×5 m的柵格數(shù)據(jù)后,利用ArcGIS 9.3軟件中的分區(qū)統(tǒng)計(jì)(Zonal Statistics)操作,將各指標(biāo)因子位于耕地斑塊范圍內(nèi)的柵格眾數(shù)值賦給相應(yīng)耕地斑塊。
為了保證統(tǒng)計(jì)年鑒中行政區(qū)劃的一致性,本文以2003—2012年常州市統(tǒng)計(jì)年鑒作為農(nóng)業(yè)和人口等數(shù)據(jù)的來源,提取常住人口、糧食作物單產(chǎn)、糧食作物播種面積、農(nóng)作物總播種面積等指標(biāo),用于模擬2020年新北區(qū)耕地保有量下限值。
2.1耕地保有量下限值的計(jì)算
以耕地的生產(chǎn)功能為基礎(chǔ),根據(jù)研究區(qū)人口數(shù)及人均糧食需求量,確定糧食總需求量,再利用糧食自給率、糧食作物單產(chǎn)水平、農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)、糧食作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比例(以下簡(jiǎn)稱“糧農(nóng)比例”)等數(shù)據(jù),計(jì)算得到研究區(qū)相應(yīng)年份的耕地需求量,即為當(dāng)年耕地保有量的下限值。其測(cè)算公式如下[15]:
(1)
式中:Dc代表耕地需求量;Parea代表區(qū)域人口總數(shù);Dper代表人均糧食需求量;Rss代表區(qū)域糧食自給率;Yfc代表糧食作物單產(chǎn);Imc代表耕地復(fù)種指數(shù);Pfc代表糧食作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比例。
2.2耕地保護(hù)價(jià)值綜合評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建
在遵從科學(xué)性與客觀性、綜合性與完整性、主導(dǎo)性與差異性、可操作性與可行性等原則[16-17]的基礎(chǔ)上,總結(jié)相關(guān)耕地綜合評(píng)價(jià)的研究成果[18-19],并參照政府有關(guān)耕地保護(hù)的法規(guī)要求,本文在選取耕地的自然稟賦、質(zhì)量條件、空間形態(tài)和區(qū)位條件四個(gè)常規(guī)因素的同時(shí),將規(guī)劃方針和預(yù)測(cè)結(jié)果作為影響耕地空間配置的因素之一,納入指標(biāo)體系當(dāng)中。在考慮數(shù)據(jù)可獲取性的前提下,共計(jì)18個(gè)指標(biāo)因子入選該評(píng)價(jià)體系(見表1)。
此評(píng)價(jià)體系有別于其他一般耕地評(píng)價(jià)研究的獨(dú)特之處在于,綜合考慮土地整治項(xiàng)目、規(guī)劃期內(nèi)土地利用類型的變更和未來土地利用類型模擬預(yù)測(cè)的結(jié)果對(duì)于耕地斑塊的影響。之所以將土地整治項(xiàng)目對(duì)于耕地斑塊的影響納入指標(biāo)體系中,是因?yàn)橥恋卣文軌驅(qū)Φ托Ю谩⒉缓侠砝?、未利用以及生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)和自然災(zāi)害損毀的土地進(jìn)行整治,故在此范圍內(nèi)的耕地可通過土地整治改善質(zhì)量,從而提高利用效率。后兩個(gè)指標(biāo)因子的選取,既從行政規(guī)劃角度將規(guī)劃者的決策方針考慮其中,又針對(duì)未來土地利用的模擬情況對(duì)是否保留耕地斑塊進(jìn)行取舍。此舉一定程度上降低劃入最優(yōu)區(qū)域的耕地因忽視規(guī)劃者的決策方針或土地利用類型未來發(fā)生變化的機(jī)率而導(dǎo)致用途改變的可能性,從而提高耕地最優(yōu)區(qū)域的穩(wěn)定性與權(quán)威性。
表1 耕地資源保護(hù)價(jià)值的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
2.3耕地資源保護(hù)價(jià)值的優(yōu)劣排序
完成耕地資源保護(hù)價(jià)值綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)因子數(shù)據(jù)的搜集和處理工作后,本文選取了美國學(xué)者L.A.Zadeh于20世紀(jì)60年代提出的模糊隸屬度函數(shù)法[20]標(biāo)準(zhǔn)化各指標(biāo)因子數(shù)值。該方法克服了一般標(biāo)準(zhǔn)化方法存在的缺陷,其優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在:(1) 對(duì)任意指標(biāo)值(無論正負(fù))均適用;(2) 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值能夠較真實(shí)地反映原指標(biāo)之間的差異性;(3) 將正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)皆轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo),即指標(biāo)值越大,越符合評(píng)估條件。模糊隸屬度函數(shù)主要分為四類,分別是S型函數(shù)、J型函數(shù)、線性函數(shù)和自定義函數(shù)。由已有研究[21]和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)可知,S型函數(shù)相比于其他幾類模糊隸屬度函數(shù),更加符合指標(biāo)因子對(duì)耕地空間優(yōu)化配置產(chǎn)生影響的變化趨勢(shì),故采用S型模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
在此基礎(chǔ)之上,本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析與理想點(diǎn)逼近法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)相結(jié)合的灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS組合排序法[22]對(duì)各地塊的耕地資源保護(hù)價(jià)值進(jìn)行優(yōu)劣排序。該方法不僅能夠通過計(jì)算歐式距離和灰色關(guān)聯(lián)度分別從位置和形狀相似性上反映評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的接近程度,而且可以通過衡量評(píng)價(jià)對(duì)象與“正、負(fù)理想解”之間的差異程度體現(xiàn)雙基準(zhǔn)特性;既克服了TOPSIS法無法表達(dá)數(shù)據(jù)序列態(tài)勢(shì)變化的缺點(diǎn),又彌補(bǔ)了灰色關(guān)聯(lián)分析只具備單一基準(zhǔn)的缺陷。
灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS組合排序法當(dāng)中涉及的綜合權(quán)重是通過層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合的主客觀賦權(quán)方法求取[23],一方面將決策者的主觀判斷用定量形式表達(dá)和處理,另一方面保留了指標(biāo)的內(nèi)在性質(zhì),尊重客觀規(guī)律,具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù),一定程度上弱化了研究過程中的主觀隨意性。由于主客觀權(quán)重對(duì)于研究結(jié)果產(chǎn)生的影響相當(dāng),故以二者的平均值作為綜合權(quán)重(表2)。
3.1耕地保有量下限值的計(jì)算結(jié)果與分析
根據(jù)《國家糧食安全中長(zhǎng)期規(guī)劃綱要(2008—2020年)》規(guī)定,到2010年人均糧食消費(fèi)量不低于389 kg,到2020年不低于395 kg。因此,本文將389 kg和395 kg分別作為2010年之前和2010—2020年人均糧食消費(fèi)量的衡量標(biāo)準(zhǔn)。另外,本文利用GM(1,1)模型模擬確定式(1)中其余各變量于2020年的預(yù)測(cè)值(表3)。對(duì)比指標(biāo)模擬的精度值與GM(1,1)模型的精度等級(jí)(表4)可發(fā)現(xiàn),除糧農(nóng)比例外,其余各指標(biāo)模擬精度較高,等級(jí)都達(dá)到1級(jí)標(biāo)準(zhǔn),糧農(nóng)比例的模擬精度勉強(qiáng)符合投入實(shí)際研究的條件。將各變量預(yù)測(cè)值代入公式(1),可計(jì)算求得2020年新北區(qū)耕地需求量為10 679.93 hm2,即當(dāng)年耕地保有量的下限值。
表2 指標(biāo)因子權(quán)重
表3 指標(biāo)模擬結(jié)果及精度
表4 GM(1,1)模型精度等級(jí)
3.2耕地資源保護(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化結(jié)果與分析
本文圍繞耕地的自然稟賦、質(zhì)量條件、空間形態(tài)、區(qū)位條件和規(guī)劃預(yù)測(cè)五個(gè)因素,完成耕地資源保護(hù)價(jià)值綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建后,利用S型模糊隸屬度函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化處理各指標(biāo)因子數(shù)據(jù)的結(jié)果見圖1。
通過綜合觀察可知,新北區(qū)地勢(shì)總體平坦,西南部水網(wǎng)密度較為稀疏。除了耕地的障礙層距地表深度普遍較淺之外,新北區(qū)耕地的質(zhì)量條件整體呈優(yōu)良態(tài)勢(shì),表層土壤質(zhì)地主要為適宜水稻、小麥等作物種植的中壤和輕壤,土壤酸堿度對(duì)于農(nóng)作物種植的適宜性由北向南逐漸減弱,土壤有機(jī)質(zhì)含量較多,有效土層厚度能夠有效維持作物根系的生長(zhǎng)和土壤水分、養(yǎng)分的供應(yīng),灌溉保證率和排水條件都能達(dá)到穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的水平。但在空間形態(tài)方面,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地的集中連片度和形狀規(guī)整度既有高值也存在低值,需要通過土地整治、耕地整理等手段降低耕地破碎化程度,從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化運(yùn)作的完善、耕地利用效率的提高以及耕地生態(tài)景觀完整性的保持。新北區(qū)耕地的區(qū)位條件較為均衡,除了距離城鎮(zhèn)中心和村級(jí)以上主要道路較遠(yuǎn)的耕地外,其余耕地都具有較短的耕作距離,以及良好的道路通達(dá)度和耕作便利度,有利于農(nóng)作物的銷售以及貯存。另外,由于政策傾向作用,新北區(qū)西部耕地相較于東部能夠受到更好的保護(hù),避免其他土地利用類型的侵占,保障耕地的穩(wěn)定性,而且土地整治項(xiàng)目涉及的部分耕地其質(zhì)量或利用效率將通過人為干預(yù)得到改善。新北區(qū)2020年耕地的模擬結(jié)果與研究基期的耕地分布情況大體一致,遠(yuǎn)離耕地集中區(qū)域的破碎耕地未來轉(zhuǎn)換為其他土地利用類型的機(jī)率更大,降低了此類耕地劃入最優(yōu)區(qū)域的可能性。
3.3耕地空間配置的模擬結(jié)果與分析
研究以標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)因子數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用灰色關(guān)聯(lián)度-TOPSIS組合法對(duì)耕地斑塊的保護(hù)價(jià)值綜合排序,取值范圍在0.235 5~0.741 5,并按最大相似原理,采用自然斷點(diǎn)法將其結(jié)果分為五級(jí),結(jié)果見圖2。
統(tǒng)計(jì)各級(jí)耕地面積(表5)可知,等級(jí)Ⅰ耕地是所有級(jí)別耕地中面積最少的,僅有727.58 hm2,占總耕地面積的4.39%,孟河鎮(zhèn)與西夏墅鎮(zhèn)分布較多。等級(jí)Ⅱ耕地分布在孟河鎮(zhèn)的面積高達(dá)1 203.18 hm2,將近Ⅱ級(jí)耕地總面積的三分之一。Ⅱ級(jí)耕地位于春江鎮(zhèn)與西夏墅鎮(zhèn)的面積皆在600 hm2左右,兩者之和基本與孟河鎮(zhèn)Ⅱ級(jí)耕地面積持平。等級(jí)Ⅲ和Ⅳ耕地大都分布在春江鎮(zhèn)與孟河鎮(zhèn),兩鎮(zhèn)相應(yīng)等級(jí)耕地面積之和占新北區(qū)相應(yīng)等級(jí)耕地總面積的一半之多。等級(jí)Ⅴ耕地主要位于春江鎮(zhèn),共2 618.45 hm2,接近春江鎮(zhèn)耕地總面積的二分之一。
圖1 經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理的各指標(biāo)因子數(shù)據(jù)的空間格局
表5 耕地綜合評(píng)價(jià)等級(jí)劃分結(jié)果 hm2
圖2 耕地質(zhì)量分級(jí)
因區(qū)域內(nèi)三個(gè)街道自身行政區(qū)劃小,故耕地?cái)?shù)量相應(yīng)少,河海街道和三井街道的耕地總面積皆不足20 hm2,只有龍虎塘街道耕地面積勉強(qiáng)超過200 hm2。三個(gè)街道內(nèi)等級(jí)Ⅲ和Ⅳ的耕地面積之和超過總量三分之二,體現(xiàn)該區(qū)域的耕地質(zhì)量普遍不高。春江鎮(zhèn)等級(jí)耕地?cái)?shù)量呈梯級(jí)分布,等級(jí)越低,所分布的耕地面積越多。孟河鎮(zhèn)耕地等級(jí)大都為Ⅱ和Ⅲ,相應(yīng)耕地面積皆在1 100~1 200 hm2左右,從而可知孟河鎮(zhèn)耕地質(zhì)量差異不大,較為均衡。新橋鎮(zhèn)和薛家鎮(zhèn)、羅溪鎮(zhèn)和西夏墅鎮(zhèn)這兩個(gè)分組耕地總面積大體一致,各等級(jí)耕地面積分布趨勢(shì)基本相同,但西夏墅鎮(zhèn)等級(jí)Ⅰ耕地與等級(jí)Ⅱ耕地的數(shù)量比羅溪鎮(zhèn)多,說明西夏墅鎮(zhèn)耕地條件略優(yōu)于羅溪鎮(zhèn)。
由于河海街道、三井街道和龍虎塘街道三者位于常州市中心城區(qū)的核心地帶,該范圍內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁,是建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的重點(diǎn)區(qū)域,且三個(gè)街道內(nèi)的耕地?cái)?shù)量極其有限且質(zhì)量不高,因而在確定耕地最優(yōu)區(qū)域時(shí)將此范圍內(nèi)的耕地排除考慮之外。前四級(jí)耕地面積之和為10 895.36 hm2,扣除三個(gè)街道內(nèi)相應(yīng)耕地面積,結(jié)果為10 755.30 hm2,滿足2020年新北區(qū)耕地需求總量10 679.93 hm2,故將這些耕地所在位置確定為新北區(qū)耕地最優(yōu)區(qū)域(圖3)。
圖3 耕地空間優(yōu)化配置模擬結(jié)果
最優(yōu)區(qū)域內(nèi)耕地面積共計(jì)10 755.30 hm2,占研究基期2011年耕地總面積的64.95%(表6)。其中,孟河鎮(zhèn)由于自然稟賦佳、耕地質(zhì)量好、區(qū)位條件優(yōu)等優(yōu)勢(shì),有3 432.19 hm2耕地劃入最優(yōu)范圍,占其比重約為三分之一,位居6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)之首。春江鎮(zhèn)憑借其廣大的行政區(qū)劃囊括了眾多耕地,故劃入最優(yōu)區(qū)域的面積達(dá)到2 593.86 hm2,所占比例為24.12%,但其劃入最優(yōu)區(qū)域的耕地面積僅占研究基期耕地面積的49.76%,不足研究基期耕地面積的一半,是所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最少的,說明雖然春江鎮(zhèn)耕地面積廣寬,但質(zhì)量一般,需提高該鎮(zhèn)耕地的利用效率,改善耕地質(zhì)量,促進(jìn)農(nóng)業(yè)高效發(fā)展。西夏墅鎮(zhèn)劃入最優(yōu)區(qū)域的耕地面積雖然只比羅溪鎮(zhèn)劃入最優(yōu)區(qū)域的耕地面積多了600 hm2左右,但其占基期耕地面積比率卻將近80%,數(shù)新北區(qū)所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)中比值最高的,揭示西夏墅鎮(zhèn)的耕地在自然稟賦、質(zhì)量條件、空間形態(tài)、區(qū)位條件和規(guī)劃預(yù)測(cè)等方面皆有不俗表現(xiàn)。雖然新橋鎮(zhèn)與薛家鎮(zhèn)劃入最優(yōu)區(qū)域的耕地面積均不足700 hm2,所占耕地最優(yōu)區(qū)域總面積比例之和還不及羅溪鎮(zhèn),但其占研究基期耕地面積比值已超過60%,顯示出該區(qū)域內(nèi)耕地整體條件優(yōu)于春江鎮(zhèn)。
表6 耕地最優(yōu)區(qū)域統(tǒng)計(jì)
(1) 本文通過科學(xué)模擬與計(jì)算,得到新北區(qū)2020年最低耕地保有量應(yīng)保持在10 679.93 hm2,以此為數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)的耕地空間優(yōu)化配置結(jié)果,不僅滿足糧食需求對(duì)于耕地?cái)?shù)量的要求,而且因地制宜地考慮耕地自然稟賦、質(zhì)量條件、空間形態(tài)、區(qū)位條件以及規(guī)劃預(yù)測(cè)等因素的影響。
(2) 由新北區(qū)耕地資源保護(hù)價(jià)值綜合評(píng)價(jià)結(jié)果可知,除了障礙層距地表深度這一指標(biāo)因子之外,耕地在自然稟賦、質(zhì)量條件和區(qū)位條件方面整體呈現(xiàn)優(yōu)良態(tài)勢(shì),但在空間形態(tài)方面,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地的破碎化程度高低不一,需要通過土地整治、耕地整理等手段,促進(jìn)農(nóng)機(jī)化程度的提高。另外,由于政策傾向作用,西部耕地資源相較于東部能夠受到更好的保護(hù)。
(3) 最優(yōu)區(qū)域內(nèi)的耕地來源主要位于春江鎮(zhèn)和孟河鎮(zhèn),所占面積達(dá)6 000 hm2之多,超過總面積的半數(shù)。春江鎮(zhèn)以其廣大的行政區(qū)劃為優(yōu)勢(shì),為耕地最優(yōu)區(qū)域的數(shù)量需求提供充足供應(yīng);孟河鎮(zhèn)和西夏墅鎮(zhèn)的耕地則是憑借突出的自然稟賦、優(yōu)良的質(zhì)量條件、規(guī)整連片的空間形態(tài)和便捷的區(qū)位條件等,成為重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域。羅溪鎮(zhèn)、新橋鎮(zhèn)和薛家鎮(zhèn)劃入最優(yōu)區(qū)域內(nèi)的耕地面積較少,但也是其中不容忽視的組成部分。
本文關(guān)于耕地空間優(yōu)化配置的方法和結(jié)果,使決策者能較為準(zhǔn)確掌握耕地的數(shù)量、質(zhì)量和空間分布等信息,從而有的放矢地制定相關(guān)方針政策保護(hù)耕地,確保區(qū)域糧食安全。本文的研究尺度屬于小尺度空間,今后可在中度尺度空間和大尺度空間進(jìn)行深入探討。另外,文中有關(guān)耕地保有量的預(yù)測(cè)并未考慮糧食儲(chǔ)備與市場(chǎng)流通的影響,還有待進(jìn)一步的研究和探討。
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Studies on Spatial Optimization Allocation of Cultivated Land—Taking Xinbei District, Changzhou City as the Example
GONG Yuan1,2, LI Feixue1,2, WANG Liyan1,2, JIANG Penghui1,2, HUANG Qiuhao1,2, LI Manchun1,2
(1.SchoolofGeographicandOceanographicSciences,NanjingUniversity,Nanjing210023,China;2.JiangsuProvincialKeyLaboratoryofGeographicInformationScienceandTechnology,Nanjing210023,China)
The optimal allocation of cultivated land plays a key role in alleviating the contradiction between the urban construction land expansion and cultivated land protection, which is one of important issues for the process of national land and resources development. Taking Xinbei District,Changzhou City, as a case study, we constructed a comprehensive evaluation system of cultivated land protection value from the perspectives of natural endowments, quality condition of cultivated land, spatial pattern, site conditions and planning and forecasting results. Then, based on the results from standardizing 18 index values with S type fuzzy membership function, the optimal allocation of cultivated land was explored by combining with grey correlation model and the ideal point method. The cultivated land in the research area was divided into five parts by depending on the principle of maximum similarity. And the predictive value of the demand for cultivated land in Xinbei District in 2020 was set as the threshold value to determine the optimal distribution for cultivated land. The results show that the number of the cultivated land of the first four ranks exceeded 10 679.93 hm2, the simulation value of the demand of cultivated land of Xinbei District in 2020, so the corresponding cultivated land was regarded as the best area of cultivated land. Chunjiang Town and Menghe Town are the key areas of cultivated land protection because of their large areas or superior quality.
cultivated land; spatial optimal allocation; grey correlation degree; TOPSIS; Xinbei District
2015-08-10
2015-09-11
國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)“基于市域尺度的國土空間利用質(zhì)量提升技術(shù)研究與示范”(201411014-3)
龔媛(1991—),女,福建寧德人,碩士研究生,研究方向?yàn)橥恋乩门c城鄉(xiāng)開發(fā)。E-mail:359929778@qq.com
李飛雪(1983—),女,黑龍江齊齊哈爾人,博士,副教授,研究方向?yàn)镚IS與遙感應(yīng)用。E-mail:njulifeixue@163.com
F321.1
A
1005-3409(2016)04-0199-07