遼寧省耕地利用的時空演變特征分析及對策

王雨楓

(中國海洋大學 環(huán)境科學與工程學院, 山東 青島 266100)

耕地作為人類生存發(fā)展的基本資源,在促進國民經濟發(fā)展、保障國家糧食戰(zhàn)略安全、支撐社會城鎮(zhèn)化建設及生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展等方面具有重要的作用[1].耕地地理空間分布及利用的時空演變能夠反映出區(qū)域農業(yè)發(fā)展的水平,同時也與政府的農業(yè)政策、投入到耕地上的資源和資源多層次配置息息相關.改革開放以來中國城鎮(zhèn)化建設加快,社會經濟水平不斷提高,人口城鎮(zhèn)化導致了農村勞動力流失、耕地面積銳減、生態(tài)環(huán)境退化等一系列問題,嚴重影響了農業(yè)可持續(xù)發(fā)展[2].因此,在中國經濟轉型、耕地問題日益凸顯的背景下,研究耕地利用的時空演變及影響機制,對于政府層面的耕地保護策略及農業(yè)資源配置優(yōu)化具有重要價值.

當前國內外學者從不同視角不同層面對耕地利用展開了研究.在研究內容層面,主要集中于耕地利用效率評價、區(qū)域差異、耕地多功能收斂等研究[3],如Yang等[4]研究了中國農業(yè)耕地利用效率,提出各區(qū)域耕地利用效率提升策略.在研究方法層面,主要采用DEA(data envelopment analysis)模型評價法、動態(tài)度、核密度及轉移矩陣等方法[5],也有學者把DEA模型與SBM(simplified body model)模型及數(shù)理統(tǒng)計模型相結合,測算耕地利用的時空演變及利用效率等,如Yuan等[6]利用DEA、潛在指數(shù)等模型確定各種約束因素在陜西省省級尺度上的空間分布.在研究視角層面,主要集中于省級、地區(qū)及區(qū)縣等層面[7],也有部分學者探究了全國的耕地利用效率及地區(qū)差異化比較,如Ye等[8]使用計量經濟學模型評估了人口增長對中國非法耕地利用的影響.在耕地利用的影響機制層面,學者常采用灰色關聯(lián)法、主成分分析法及Tobit模型等統(tǒng)計模型方法[9],也有學者結合地理數(shù)據(jù),采用地理加權回歸模型及地理探測器等方法,如Jia等[10]使用地理探測器,對新疆石河子區(qū)綠洲景觀變化及驅動力進行了研究.

綜上所述,目前的研究主要基于社會統(tǒng)計數(shù)據(jù),采用數(shù)理模型研究耕地利用狀況,研究結果缺乏空間時效性.本文以遼寧省為對象,結合地理空間及社會經濟等數(shù)據(jù),構建相關模型測度其耕地利用時空動態(tài)及影響機制.研究結果為深入剖析遼寧省發(fā)展進程及現(xiàn)存癥結提供了可視化參考,對于提高中國區(qū)域一體化的深度融合有著重要的現(xiàn)實意義.

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

遼寧省位于中國東部沿海北方,地跨118°53′E—125°46′E,38°43′N—43°26′N,南臨渤海,北接吉林,西靠河北、內蒙古,東近朝鮮,是中國環(huán)渤海重要的組成部分,也是東北亞經貿的重要口岸.遼寧省是中國重要的重工業(yè)基地,礦產、木材及糧食等自然資源來源地.轄區(qū)位于溫帶季風區(qū),氣候濕潤,地形以平原、山地為主,土壤肥沃,水資源充沛,具有成熟的工業(yè)基礎與生態(tài)潛力(圖1).

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

1. 2 數(shù)據(jù)來源

本研究中自然、經濟及政策等社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《遼寧統(tǒng)計年鑒(1990—2020)》及《中國城市統(tǒng)計年鑒(1990—2020)》,而地理空間數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云.遼寧省1990—2020年間土地利用數(shù)據(jù),采集于1990,2000,2010及2020年4個年份的夏季LandsatTM/ETM遙感影像,并在GEE地理云平臺上對影像的波段、地面控制點及大地基準等空間信息進行了一系列的調整和校正[11].對于校正后的影像根據(jù)其光譜反射率、背景及地形等信息,采用人機交互解譯與專家知識確定土地利用類型.對于整理后的耕地數(shù)據(jù)與《中國城市統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)對比,其總體精度達到了90.34%～96.52%,符合本研究的要求.

2 研究方法

2.1 耕地核密度估計

耕地地理分布具有空間離散、點多面廣的特點,常規(guī)方法難以識別其時空整體性和地理連續(xù)性.核密度估計(kernel density estimation,KDE)是一種用于估算概率密度函數(shù)的非參數(shù)方法,能以光滑的曲面漸進式傳輸中心強度,并隨著距離衰減,有效地識別耕地分布的空間差異性和連續(xù)性.其計算公式如下:

(1)

式中:f(x,y)為位置(x,y)的耕地核密度估計,表征單位面積上所承載的耕地面積,hm2/km2;h為距離衰減閾值;k為空間權重函數(shù);di為位置(x,y)距第i個觀測位置的距離,km;n為觀測數(shù)量.

2.2 耕地相對變化指數(shù)

變化指數(shù)能夠表征某一子區(qū)域相對于整個研究區(qū)的耕地面積變化率.其計算公式如下:

(2)

式中:R為耕地相對變化指數(shù);Aa,Ab分別為子區(qū)域期初和期末的耕地面積;Sa,Sb分別為研究區(qū)期初和期末的耕地面積.如R>1,表示某一子區(qū)域耕地變化幅度大于整個研究區(qū),R<1,表示某一子區(qū)域耕地變化幅度小于整個研究區(qū).

2.3 耕地利用影響力模型

耕地利用受到自然條件、區(qū)域發(fā)展水平及地方政策等多種因素的影響.本研究選取1990—2020年的降水量(x1)、平均溫度(x2)、干燥度(x3)、地均產值(x4)、第一產值比重(x5)、農業(yè)人口(x6)、城鎮(zhèn)常住人口(x7)、農業(yè)機械總動力(x8)、社會固投(x9)及復種指數(shù)(x10)為自變量,耕地面積(Y)為因變量.主成分分析中通過Bartlett 球體檢驗和樣本KMO系數(shù)檢驗后,按照累計方差貢獻率大于85.0% 的原則提取主成分.其計算公式如下:

Y=a1x1+a2x2…+a10x10+b.

(3)

式中:an是影響因子的系數(shù)，n=1,2,…,10;b為模型殘差.

3 耕地時空演變測度

3.1 耕地核密度指數(shù)測度

采用式(1)對遼寧省耕地分布密度進行計算,運用自然斷點法將耕地KDE劃分為五級:低密度區(qū)、較低密度區(qū)、中密度區(qū)、較高密度區(qū)和高密度區(qū)(見圖2).遼寧省KDE分布空間差異較為明顯,各年份變化范圍為0～10.17 hm2/km2,變化幅度較大.

圖2 耕地核密度空間分布特征Fig.2 Spatial distribution characteristics of cultivated land kernel density (a)—1990年；(b)—2000年；(c)—2010年；(d)—2020年.

具體而言,1990年耕地KDE高值和較高值地區(qū)主要位于遼寧省西北與中部地區(qū)的沈陽、阜新、盤錦、錦州及鐵嶺(昌圖、調兵山及鐵嶺縣等).2000年耕地KDE高值和較高值地區(qū)數(shù)量呈緩慢增長趨勢,朝陽、錦州最明顯.其中朝陽西部的建平、朝陽縣等,錦州北部的北鎮(zhèn)、義縣等地區(qū)的林地、水域轉變成耕地.2010年耕地KDE高值和較高值地區(qū)緩慢收縮,同時部分地區(qū)耕地緩慢恢復.沈陽、朝陽、阜新及大連最明顯，其中沈陽東部的沈北新區(qū)、渾南區(qū)、于洪區(qū)等大面積的耕地轉變成城市及工業(yè)用地,朝陽北部的建平、朝陽縣等,阜新北部的彰武、蒙古族自治縣等地區(qū),大連西部的瓦房店、普蘭店等地區(qū)的耕地也轉變成城市用地.與大部分城市耕地收縮相反的是丹東南部的東港等區(qū)縣的耕地正緩慢恢復.2020年耕地KDE高值和較高值地區(qū)進一步收縮,沈陽、遼陽、大連最明顯.其中沈陽是渾南、于洪及蘇家屯等地區(qū)的大規(guī)模建設,使大量耕地快速轉變成城市用地,遼陽的燈塔及大連的莊河則是因為新區(qū)的進一步開發(fā)引起了耕地的減少.

參考2020年《遼寧統(tǒng)計年鑒》的農耕面積數(shù)據(jù),其中遼寧中部地區(qū)(沈陽、鐵嶺、阜新、盤錦及遼陽)的農耕面積為1.955×106hm2,占其總面積的46.39%.西部地區(qū)(錦州、朝陽及葫蘆島)為1.194×106hm2,占其總面積的28.10%.東部地區(qū)(撫順、本溪、丹東、鞍山、營口及大連)為1.077×106hm2,占其總面積的25.51%.通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)與Landsat 監(jiān)測數(shù)據(jù)對比,可知4個監(jiān)測時點遼寧省耕地KDE分異明顯,集聚分布特征顯著,從空間分布來看,整體核密度呈現(xiàn)“西北密東南疏”的空間格局.主要原因有自然因素及人工因素兩方面,自然因素層面,遼寧的地勢表現(xiàn)出明顯的河谷特征,西部的松嶺山及東北部的長白山等山脈形成了中部的平原帶,其海拔高程陡然提高,導致西部及東北部很多地區(qū)的坡度超出耕地的適宜度,這些地區(qū)也是地廣人稀;中部基本上是丘陵,地形及氣候非常適合耕種,同時大量人口也聚集于此,形成了遼寧省最大的農副產品生產區(qū).人工因素主要來源于沈陽、大連的快速發(fā)展,導致大量的耕地轉變成城市及工業(yè)用地;盤錦、阜新等資源型城市短期集中開發(fā)也使耕地減少;丹東等地退耕還林,改善了生態(tài)環(huán)境.

3.2 耕地相對變化指數(shù)測度

耕地相對變化指數(shù)可以反映出一個地區(qū)的耕地變化劇烈程度,使用式(2)分析1990—2020年間遼寧省耕地變化情況(見圖3).1990—2000年間,遼寧省耕地相對變化指數(shù)兩極分化明顯,其西部、東部地區(qū)變化指數(shù)高于中部地區(qū),其中朝陽、丹東的大部分區(qū)縣相對變化指數(shù)值大于3.60,此階段遼寧省耕地面積整體呈現(xiàn)增加趨勢,故朝陽、丹東的耕地增長比較劇烈.2000—2010年間遼寧省耕地R值整體增大,均值絕對值由1.97上升至3.21,其R值大于1的區(qū)縣由西部、東部向中部增加,新增了沈陽、鞍山及撫順等城市.這一時期全省耕地面積呈減少趨勢,其中沈陽最明顯,共減少2.7×104hm2,表明遼寧省經濟發(fā)展過程中,沈陽的建設力度較大,大面積的耕地轉變?yōu)槌擎?zhèn)用地及工業(yè)用地.2010—2020年間遼寧省耕地相對指數(shù)變化減緩,R值大于1的區(qū)縣主要位于遼寧中部及大連等地區(qū).表明近年來在遼寧省經濟發(fā)展緩慢、人口外流、產業(yè)僵化等大環(huán)境下,在全省建設停滯、資金收縮的情況下,省會沈陽及海濱城市大連的建設保持了穩(wěn)定的水平,其城市建設持續(xù)擴張,耕地面積持續(xù)轉變?yōu)槌擎?zhèn)用地.

圖3 耕地相對變化指數(shù)Fig.3 Relative change index of cultivated land (a)—1990—2000年; (b)—2000—2010年; (c)—2010—2020年.

時間演化層面(表1),1990—2000年遼寧省耕地總面積從6.315 ×106hm2上升到6.503×106hm2,增長率為2.98%,年均增加1.88×104hm2.主要源于20世紀90年代,中國改革開放不久,城鎮(zhèn)化建設尚未大規(guī)模展開,政府鼓勵開墾荒地,農業(yè)是遼寧主要的產業(yè),農民收入水平較高,從事農業(yè)生產的積極性較強.2000—2010年,耕地總面積下降至6.199×106hm2,增長率為-4.68%,年均減少3.04×104hm2.主要源于21世紀初,遼寧省在國家工業(yè)大發(fā)展進程中獲得了大量的支持,其資源開采及重工業(yè)產業(yè)鏈及產值持續(xù)上升,吸引了大量的農業(yè)人員就業(yè),形成了很多新的定居點,進一步促進了耕地轉變?yōu)槌擎?zhèn)及工業(yè)用地.2010—2020年耕地總面積下降至5.958×106hm2,增長率為-3.88%,年均減少2.41×104hm2.主要源于2008年以后國家實施了更為嚴格的耕地保護措施,遼寧省政府出臺了相關政策,加強了城鎮(zhèn)建設的審批力度,控制了耕地面積減少,且通過加大惠農補助提高了農民的耕地積極性,促使耕地面積流失減緩.地理區(qū)位層面,耕地面積減少的城市主要有沈陽、大連、鞍山及撫順等11個城市,耕地面積增加的城市主要有盤錦和鐵嶺(圖4).

表1 遼寧省耕地面積統(tǒng)計

圖4 遼寧省耕地面積變化Fig.4 Change of cultivated land area in Liaoning Province

3.3 耕地利用影響因素分析

耕地利用變化主要受到自然、經濟及政策等共同作用.其中自然因素是制約耕地利用類型,控制并主導耕地利用狀況變化的先決條件;而社會經濟與地區(qū)政策因素在一定程度上決定著耕地種植類型及利用強度.基于此,本研究對前述10個影響因子進行主成分分析,并提取前3位主成分(其方差貢獻率分別為61.35%,18.32%和13.27%),作為研究區(qū)的耕地利用變化影響因素,見表2.根據(jù)不同主成分在各變量上的載荷,主成分1與人口、產業(yè)值具有很強的關系,主成分2、主成分3與降水、干燥度及溫度有很強的關系.通過對各指標的內涵分析,將各因子歸類為自然環(huán)境因素、社會經濟因素及地區(qū)政策因素.

1) 自然環(huán)境因素.遼寧省的耕地多為旱地,氣候因素是影響研究區(qū)耕地利用動態(tài)變化的重要因素,其中氣溫與降水對研究區(qū)的影響最明顯.30年間,干旱化的氣候以及農業(yè)人口的減少,導致耕地面積減少了3.576×105hm2,草地面積減少了4.799×105hm2.同時遼寧省地理表現(xiàn)出明顯的河谷特征,西部的松嶺山山脈及東北部的長白山山脈形成了中部的平原帶,其海拔高程陡然提高,導致西部及東北部很多地區(qū)的坡度超出了耕地的適宜度.其西部及東北部的經濟發(fā)展滯后,耕地利用動態(tài)變化相對較弱,而中部平原丘陵地帶適合城市開發(fā),其耕地利用變化較為劇烈.

2) 社會經濟因素.城市經濟發(fā)展過程實際上是耕地利用結構不斷調整,耕地集約利用程度不斷提高的過程,在宏觀市場經濟的主導下,低效利用的耕地類型會不斷地向高效利用的建設及工業(yè)用地類型轉移,以實現(xiàn)城市經濟的高效增長.30年間,遼寧地均產值增長了302%,第一產業(yè)總產值雖然不斷增長,但是其比重卻逐年下降,農業(yè)人口減少了102萬人,城鎮(zhèn)化率提高了17.13%,農業(yè)機械總動力也不斷提高.在經濟效益的驅動下,低效的林地、草地會不斷向耕地轉移,再由耕地向更高效益的城鎮(zhèn)建設、工業(yè)等用地轉移.城鎮(zhèn)化對耕地面積及利用方式產生了較大的影響,雖然耕地單產及利用強度不斷提高,但是其生態(tài)環(huán)境遭到了嚴重破壞.基于現(xiàn)狀,政府應該鼓勵耕地多元化種植,加強農產品的補貼,并制定科學合理的耕地流轉政策,實現(xiàn)現(xiàn)代化耕種管理.

3) 地區(qū)政策因素.人類通過改變土地利用類型的結構來滿足社會持續(xù)發(fā)展的物資需求,隨著社會經濟的快速發(fā)展,人類活動的頻率及范圍也大大增強,對土地的經濟效益產出需求日益增長,導致不合理的土地利用頻繁發(fā)生.在地區(qū)政策因素中,30年間社會固定投資增長了9.4倍,復種指數(shù)提高了56.4%.自20世紀90年代以來,隨著城鎮(zhèn)化建設不斷完善,遼寧省的總人口增長了169萬人,其中城鎮(zhèn)常住人口增長了667.2萬人,農業(yè)人口減少了498.2萬人.城鎮(zhèn)建設用地一直以占用耕地、草地、水域等用地的方式快速擴張,導致耕地利用結構發(fā)生了較大的變化.針對當前遼寧城鎮(zhèn)粗放建設,農村人口流失導致耕地荒廢,耕地利用率降低的現(xiàn)狀,政府應該加強新農村建設,包括擴建道路、增加農村公共活動設施,提高農村醫(yī)療水平,提高農業(yè)耕種的財政補貼力度,吸引青年勞動力回鄉(xiāng)發(fā)展科技農業(yè),吸引城鎮(zhèn)退休人員回鄉(xiāng)養(yǎng)老,增加農村的活力.

表2 主成分載荷矩陣

4 結 論

1) 遼寧省耕地集聚特征顯著,整體呈現(xiàn)“西北密東南疏”的空間分布格局,變化范圍為0～10.17 hm2/km2.其耕地KDE高值與較高值地區(qū)位于西北與中部地區(qū),占全省耕地總面積的74.49%.遼寧省東西地勢高、中部地勢低的河谷地形,以及沈陽、大連及資源型城市開發(fā)等因素導致了其耕地不均衡分布.

2) 耕地變化的相對指數(shù)由1990年的西部、東部地區(qū)高逐漸到2020年的中部地區(qū)高.其中20世紀90年代耕地年均增加1.88×104hm2；而21世紀后,遼寧省耕地總面積由6.504×106hm2連續(xù)下降至5.958×106hm2,年均減少2.72×104hm2.其耕地面積減少的城市包括沈陽、大連及鞍山等,而面積增長的城市包括盤錦和鐵嶺等.

3) 自然因素是遼寧省耕地利用演變的先決條件,其中干旱化加劇及農業(yè)人口減少導致耕地面積減少了3.576×105hm2.社會經濟發(fā)揮了驅動作用,其中地均產值增長了302%,城鎮(zhèn)化率提高了17.13%,而地區(qū)政策引導著耕地利用的宏觀方向,其中社會固定投資增長了9.4倍,復種指數(shù)提高了56.4%.

4) 建議沈陽、大連等減緩城鎮(zhèn)擴張的面積,注重耕地保護和環(huán)境品質的提升,次級城市加快城市產業(yè)結構調整,合理安排各土地利用類型的比例,加強對耕地和生態(tài)環(huán)境的保障,而其他中小城市則應該加強城鎮(zhèn)化建設,承接首位、次級城市轉移的產業(yè)鏈,積極融入?yún)^(qū)域一體化發(fā)展進程.政府應該鼓勵耕地多元化種植,加強農產品的補貼,并制定科學合理的耕地流轉政策,實現(xiàn)現(xiàn)代化耕種管理,加強新農村建設,提高農業(yè)耕種的財政補貼力度,吸引青年勞動力回鄉(xiāng)發(fā)展科技農業(yè).