基于DPSIR模型的京津冀耕地利用轉(zhuǎn)型及驅(qū)動(dòng)因素研究

李 強(qiáng)，油 暢*，何小松，崔 駿

(1．首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)城市經(jīng)濟(jì)與公共管理學(xué)院，北京 100070；2．中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012)

土地資源是“自然-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)”協(xié)同發(fā)展的基礎(chǔ)，對(duì)土地可持續(xù)利用具有重大意義[1].土地利用轉(zhuǎn)型是社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素影響下的土地利用形態(tài)變化，作為分析土地利用/覆被變化(LUCC)的新途徑，其核心是探討如何管理好土地資源，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)土地可持續(xù)利用與發(fā)展[2].耕地資源是鄉(xiāng)村區(qū)域最主要和可變性最強(qiáng)的土地利用類型，耕地利用轉(zhuǎn)型的研究有助于推動(dòng)人地關(guān)系協(xié)調(diào)發(fā)展[3].國(guó)內(nèi)學(xué)者在農(nóng)村土地利用、綜合整治等方面開展了較多應(yīng)用研究[4]，對(duì)耕地利用轉(zhuǎn)型格局及驅(qū)動(dòng)因素開展了不同程度的探討[5].

DPSIR模型是由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(1994)和歐洲環(huán)境署(1995)開發(fā)的一種較為系統(tǒng)的評(píng)估模型，綜合考慮了自然生態(tài)系統(tǒng)與人類活動(dòng)之間的潛在關(guān)系，與其他研究環(huán)境與人類活動(dòng)相互作用的同類模型相比，能夠更加突出人類活動(dòng)給自然環(huán)境帶來(lái)的影響[6].本研究運(yùn)用DPSIR模型，構(gòu)建京津冀的耕地利用轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)體系，確定影響區(qū)域耕地利用覆被變化的關(guān)鍵因素[7-9]，探究京津冀協(xié)同發(fā)展背景下2005—2018年耕地利用轉(zhuǎn)型的時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)要素，解析耕地利用轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，以期為京津冀耕地利用轉(zhuǎn)型的科學(xué)調(diào)控提供理論依據(jù)與參考．

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域概況

京津冀一體化發(fā)展體現(xiàn)了3省市“一盤棋”的思想，該區(qū)域既是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的第3極，又是華北地區(qū)重要的棉糧生產(chǎn)基地[10-13].當(dāng)前，京津冀土地供給壓力較大，人地關(guān)系矛盾突出，耕地與基本農(nóng)田保護(hù)形式嚴(yán)峻，耕地質(zhì)量較差，改良任務(wù)艱巨，補(bǔ)充耕地后備資源能力不足[14].經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好的市區(qū)會(huì)對(duì)周邊形成正向的外部效應(yīng)，可推動(dòng)耕地利用轉(zhuǎn)型；京津冀尚沒(méi)有健全的農(nóng)村土地制度，卻推動(dòng)了耕地利用轉(zhuǎn)型；村域農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)供需不平衡，進(jìn)一步推動(dòng)耕地利用轉(zhuǎn)型．

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

京津冀土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)(CNLUCC，http://www.resdc.cn/DOI， 2005,2010,2018年)；社會(huì)經(jīng)濟(jì)與自然資源環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2018年)、《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2011年)、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2018年)、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2018年)、《中國(guó)水利統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2018年)．

2 研究方法

2.1 耕地利用轉(zhuǎn)型分析

依據(jù)2005,2010,2018年的土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)，將京津冀土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地6類，土地利用類型的轉(zhuǎn)換增減變動(dòng)及轉(zhuǎn)換貢獻(xiàn)率計(jì)算公式為[15]162

(1)

其中，Pi為i土地利用類型的增減率；ΔXi為i土地利用類型的總轉(zhuǎn)入與總轉(zhuǎn)出之差；Yi為i土地利用類型的總面積．

(2)

其中，Qj為j類型土地對(duì)i類型土地的轉(zhuǎn)換貢獻(xiàn)率；mj為i類型土地轉(zhuǎn)換為j類型土地的面積；Xj為j類型土地的總轉(zhuǎn)出面積．

2.2 耕地利用轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素

2.2.1 DPSIR理論框架 耕地轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素DPSIR模型中，“驅(qū)動(dòng)力”指影響耕地利用轉(zhuǎn)型的潛在驅(qū)動(dòng)因素；“壓力”指人類活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展給耕地帶來(lái)的直接壓力；“狀態(tài)”指耕地利用系統(tǒng)的一般表現(xiàn)；“影響”指耕地轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的外部效應(yīng)；“響應(yīng)”指耕地利用系統(tǒng)的改善與修復(fù)(圖1)[16-18].

圖1 京津冀耕地轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素DPSIR理論模型

2.2.2 驅(qū)動(dòng)因素DPSIR指標(biāo)體系 耕地利用系統(tǒng)是一個(gè)較為綜合的系統(tǒng)，文中構(gòu)建DPSIR模型[19-20]，共選取19個(gè)驅(qū)動(dòng)因素，分析耕地利用系統(tǒng)以及各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互作用(表1)．

表1 耕地轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素DPSIR指標(biāo)體系

2.3 空間計(jì)量模型

構(gòu)建計(jì)量模型前，首先需要運(yùn)空間數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)的空間分布特征進(jìn)行檢驗(yàn)與度量．其中，Moran指數(shù)I是最經(jīng)典的空間自相關(guān)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，計(jì)算公式為[21]157

(3)

將驅(qū)動(dòng)因素做自變量，耕地轉(zhuǎn)型做因變量，運(yùn)用3種空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸分析，探究驅(qū)動(dòng)因素對(duì)耕地轉(zhuǎn)型的影響．

1)普通最小二乘模型(OLS)[21]157：

y=Xβ+ε,

(4)

其中，y為n×1的因變量；X為n×k的自變量；β為k×1的待估計(jì)自變量系數(shù)；ε為n×1的誤差項(xiàng)．

2)空間滯后模型(SLM)[21]157：

y=ρWy+Xβ+ε,

(5)

其中，ρ為待估計(jì)空間子回歸系數(shù)；W為n×n的空間權(quán)重矩陣．

3)空間誤差模型(SEM)[21]157：

y=Xβ+ε,ε=λWε+v,

(6)

其中，λ為待估計(jì)誤差項(xiàng)空間滯后項(xiàng)系數(shù)，也為空間自相關(guān)系數(shù)；v為空間自相關(guān)模型誤差項(xiàng)的誤差項(xiàng)，用于解釋誤差項(xiàng)．

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用轉(zhuǎn)型特點(diǎn)

由表2可知，京津冀土地利用特點(diǎn)為：

表2 2005—2018年京津冀土地利用轉(zhuǎn)型

1)2005—2018年，草地、耕地、未利用地減少的同時(shí)，建設(shè)用地、林地、水域有所增加，其中耕地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地、草地、林地的比重較大，表明建設(shè)用地占用耕地的情況較為嚴(yán)重.此外，退耕還林還草的現(xiàn)象也相對(duì)較多，導(dǎo)致耕地面積減少．

2)2005—2010年，草地、耕地、未利用地減少的同時(shí)，建設(shè)用地、林地面積有所增加，表明這一時(shí)段內(nèi)建設(shè)用地占用耕地的情況非常嚴(yán)重；未利用地期內(nèi)減少80.8%，耕地貢獻(xiàn)率為54.8%，表明耕地面積被占用的同時(shí)，又有新增，耕地總量穩(wěn)定．

3)2010—2018年，除草地、耕地外，其余類型用地均增加；耕地對(duì)建設(shè)用地增加的貢獻(xiàn)率為45.6%，對(duì)林地增加的貢獻(xiàn)率為46.3%，對(duì)未利用地增加的貢獻(xiàn)率為13.6%．

隨著京津冀發(fā)展定位明確，功能明晰，各類型用地總面積可保持相對(duì)穩(wěn)定．

3.2 耕地利用轉(zhuǎn)型空間分布

從空間分布來(lái)看(圖2-3)，2005—2018年，京津冀市轄區(qū)主要存在耕地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)型．天津市及近郊區(qū)存在耕地向水域的轉(zhuǎn)型，2010—2018年轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)較為明顯，天津市已形成濕地功能區(qū)與具有生態(tài)功能的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)[22].2005—2018年，冀東北平原對(duì)農(nóng)業(yè)整體投入較高，主要存在耕地與林草地之間的轉(zhuǎn)型；冀中平原區(qū)存在耕地與建設(shè)用地的轉(zhuǎn)型．冀西太行山區(qū)主要存在草地與耕地之間的轉(zhuǎn)型；太行山以南耕地轉(zhuǎn)出比重較大．壩上地區(qū)主要存在耕地向林草地、未利用地的轉(zhuǎn)出．

圖2 京津冀耕地轉(zhuǎn)出空間分布

3.3 耕地利用轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素

3.3.1 耕地利用轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因子的空間效應(yīng) 自然環(huán)境與區(qū)位是耕地利用轉(zhuǎn)型的潛在驅(qū)動(dòng)因素，在京津冀的不同地域類型中呈現(xiàn)出不同的變化特征[23].

圖3 京津冀耕地轉(zhuǎn)入空間分布

冀東北、京津近郊、冀西太行山及鄰近地區(qū)的坡度均較高(>10°)；冀東北、冀南的多年平均降雨量較大為550～700 mm；壩上地區(qū)以北、冀東北地區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)型的耕地距主要公路的距離較遠(yuǎn)(>117 km)且海拔較高(>500 m)；京津冀市轄區(qū)、近郊區(qū)、冀東以北、冀中平原區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)型的耕地距離主要鐵路的距離(<50 km)及距縣級(jí)行政中心的距離較近(<22 km)，如圖4所示．

圖4 耕地利用轉(zhuǎn)型微觀尺度空間性驅(qū)動(dòng)因子

3.3.2 耕地利用轉(zhuǎn)型空間分析檢驗(yàn) Moran指數(shù)I值表明(表3)，京津冀2005—2018年的耕地轉(zhuǎn)型均存在顯著的空間效應(yīng)，建立空間計(jì)量模型對(duì)影響因素分析具有必要性[24].

表3 耕地轉(zhuǎn)型全域空間自相關(guān)分析

將耕地利用轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素分為區(qū)域性因素與空間性因素，構(gòu)建空間計(jì)量模型來(lái)分析其對(duì)耕地轉(zhuǎn)型的影響[25-28].在空間性指標(biāo)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，首先以省市為范圍，生成10 km×10 km的網(wǎng)格，空間統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格中各類用地的面積．將屬性表與空間性指標(biāo)關(guān)聯(lián),運(yùn)用Geoda軟件對(duì)耕地轉(zhuǎn)型與區(qū)域性因素、空間性因素分別做進(jìn)行空間計(jì)量分析，將對(duì)數(shù)似然值、赤池準(zhǔn)則、施瓦茨準(zhǔn)則與空間依賴性檢驗(yàn)相結(jié)合，綜合考慮模型優(yōu)劣(表4-5)[29].

表4 區(qū)域性因素與耕地轉(zhuǎn)型空間依賴性檢驗(yàn)

3.3.3 耕地利用轉(zhuǎn)型空間計(jì)量 將耕地與草地、林地、建設(shè)用地、水域、未利用地之間的轉(zhuǎn)型分別與DPSIR模型中的耕地轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因子做空間計(jì)量分析，包括普通最小二乘模型(OLS)、空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)，來(lái)研究不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)耕地轉(zhuǎn)型的影響強(qiáng)度(表6-7).其中，W-Y值表示空間滯后模型的因變量，即耕地轉(zhuǎn)型的空間滯后項(xiàng)系數(shù)，除耕地轉(zhuǎn)林地的W-Y值不顯著外，其余W-Y值均在10%的水平下拒絕了“W-Y值=0”的原假設(shè)，且W-Y值為負(fù)表明，核心地區(qū)耕地轉(zhuǎn)型數(shù)量與周邊地區(qū)耕地轉(zhuǎn)型數(shù)量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系.lgl為對(duì)數(shù)似然值，值越大模型的擬合效果越好.AIC值為赤池信息準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量，SC值為施瓦茨準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量，這兩個(gè)值越小，模型擬合程度越好.

表5 空間性因素與耕地轉(zhuǎn)型空間依賴性檢驗(yàn)

表6 宏觀尺度區(qū)域性指標(biāo)的空間計(jì)量

續(xù)表6

表7 微觀尺度空間性指標(biāo)的空間計(jì)量結(jié)果

將區(qū)域性指標(biāo)、空間性指標(biāo)與耕地轉(zhuǎn)換面積分別做空間計(jì)量分析，所得結(jié)果如下.

1)耕地向草地的轉(zhuǎn)換中，第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重(P4)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平(I2)、土地整治面積(R3)、農(nóng)藥使用量(P5)、單位耕地糧食產(chǎn)量(I4)均與該轉(zhuǎn)型顯著相關(guān)；坡度(S1)、高程(S2)、耕地面積(I1)均與該轉(zhuǎn)型顯著相關(guān)．

2)耕地向林地的轉(zhuǎn)換中，除農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平(I2)外，其余因素均與該轉(zhuǎn)換顯著相關(guān)，城市化率提高，農(nóng)藥、農(nóng)業(yè)機(jī)械的濫用均使耕地質(zhì)量下降，驅(qū)使耕地轉(zhuǎn)型；建設(shè)占用耕地(P3)、坡度(S1)、耕地面積(I1)均與該轉(zhuǎn)型顯著相關(guān)．

3)耕地向水域的轉(zhuǎn)換中，城市化率(D2)、耕地保護(hù)(R1)、土地整治(R3)等因素對(duì)該轉(zhuǎn)換存在正向驅(qū)動(dòng)，人口(D3)、農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出(I2)等因素對(duì)該轉(zhuǎn)型存在負(fù)向驅(qū)動(dòng)；坡度(S1)、耕地面積(I1)、年平均降水量(S3)均與該類耕地轉(zhuǎn)換顯著相關(guān)．

4)耕地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換中，人口自然增長(zhǎng)率(D3)、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重(P4)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平(I2)均對(duì)該轉(zhuǎn)型存在正向驅(qū)動(dòng)；農(nóng)藥使用量(P5)、機(jī)耕面積(S4)、耕地保護(hù)財(cái)政支出(R1)、土地整治面積(R3)、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量(R2)均對(duì)該轉(zhuǎn)型有負(fù)向驅(qū)動(dòng)．

5)耕地向未利用地的轉(zhuǎn)換中，大多數(shù)區(qū)域性因素與該轉(zhuǎn)換顯著相關(guān)，表明城市化發(fā)展人類活動(dòng)都會(huì)導(dǎo)致耕地退化，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與糧食產(chǎn)量的與耕地資源可持續(xù)利用正相關(guān)；坡度(S1)、耕地面積(I1)與該轉(zhuǎn)型顯著相關(guān)．

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1)2005—2010年城市化加速的背景下建設(shè)用地在耕地轉(zhuǎn)出中貢獻(xiàn)率最高．2010—2018年，京津冀城市發(fā)展定位明確，其余用地在耕地轉(zhuǎn)出的貢獻(xiàn)率也有所增加，各類用地面積相對(duì)穩(wěn)定．

2)2005—2018年，京津冀市轄區(qū)與冀中平原區(qū)主要存在耕地與建設(shè)用地的轉(zhuǎn)型；冀東北與冀西太行山區(qū)主要存在耕地與林草地之間的轉(zhuǎn)型；壩上地區(qū)主要存在耕地與林草地及未利用地之間的轉(zhuǎn)型．

3)在耕地轉(zhuǎn)型中，來(lái)自驅(qū)動(dòng)力、壓力維度的區(qū)域性指標(biāo)與耕地轉(zhuǎn)出顯著相關(guān)，影響程度與方向存在差異；空間性指標(biāo)中，耕地轉(zhuǎn)出的共性驅(qū)動(dòng)因子主要包括系統(tǒng)狀態(tài)與影響維度的坡度、耕地面積，表明地形地勢(shì)在耕地轉(zhuǎn)型中起較大作用．

4.2 建議與展望

京津冀的耕地轉(zhuǎn)型是多重因素的驅(qū)動(dòng)結(jié)果，與其他區(qū)域相比，耕地轉(zhuǎn)型規(guī)模更大，轉(zhuǎn)換類型更多元．空間計(jì)量模型分析結(jié)果可看出政府對(duì)耕地保護(hù)采取相應(yīng)政策措施的執(zhí)行與落實(shí)情況，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)耕地保護(hù)轉(zhuǎn)移性支出的監(jiān)管，確保資金落實(shí)到位，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員相關(guān)知識(shí)技能的培訓(xùn)，提高耕地利用效率，確保耕地?cái)?shù)量；在農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度提高的同時(shí)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)田土壤質(zhì)量的監(jiān)督檢查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)制約耕地質(zhì)量提升的隱形因素，包括土壤酸化、鹽堿化、土壤板結(jié)、重金屬含量超標(biāo)等問(wèn)題，有針對(duì)性地改良與修復(fù)，確保耕地質(zhì)量；土地利用覆被變化是人類活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、地形地勢(shì)等因素作用下的必然結(jié)果，應(yīng)加強(qiáng)各類用地的數(shù)量監(jiān)測(cè)，并對(duì)京津冀各類用地做好規(guī)劃，使土地利用覆被變化貼近預(yù)期，不斷優(yōu)化土地資源配置，提高土地利用效率．