吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性演變及其成因類型劃分研究

周雪巖，李紅，尹婧博

（吉林大學地球科學學院，吉林 長春 130061）

鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)作為鄉(xiāng)村空間體系，由人文、經(jīng)濟、資源和環(huán)境構(gòu)成并且具有一定結(jié)構(gòu)、功能和區(qū)際聯(lián)系[1]。受到全球化、城市化和工業(yè)化的影響，系統(tǒng)穩(wěn)定性受到?jīng)_擊和擾動，結(jié)構(gòu)與功能不斷重構(gòu)，存在著不同程度的脆弱性[2]。當前中國鄉(xiāng)村正處于轉(zhuǎn)型關鍵期，鄉(xiāng)村與城市之間的物質(zhì)運輸、信息傳遞更加頻繁。中國東北地區(qū)鄉(xiāng)村地域仍延續(xù)以糧食生產(chǎn)為主的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，近年來黑土資源流失、土壤有機質(zhì)含量下降，在一定程度上制約農(nóng)業(yè)發(fā)展，進而導致鄉(xiāng)村主導產(chǎn)業(yè)退化，表現(xiàn)為鄉(xiāng)村地域糧食生產(chǎn)功能弱化、缺乏推動鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展的支撐功能。為推動鄉(xiāng)村的全面發(fā)展，中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會明確提出實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，將解決農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民的“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重中之重[3]。因此，了解鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的脆弱性演變過程和機理，并提出差異化調(diào)控措施對確保鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展以踐行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略有重要意義。

針對鄉(xiāng)村地區(qū)發(fā)展面臨的困境，學者圍繞鄉(xiāng)村貧困問題、鄉(xiāng)村空心化問題、鄉(xiāng)村人口流失與糧食安全問題、鄉(xiāng)村聚落演變與生態(tài)環(huán)境問題等展開研究。謝玲等[4]利用ArcGIS和SPSS軟件對西南地區(qū)貧困鄉(xiāng)村類型劃分，探索致貧機理，因地制宜提出減貧和消貧措施。王國剛等[5]分析鄉(xiāng)村空心化演進影響因素和驅(qū)動機制，并對此提出了相應的調(diào)控舉措。譚術(shù)魁等[6]構(gòu)建適用糧食主產(chǎn)區(qū)具有動態(tài)預測功能的休耕最大規(guī)模預測模型來合理確定休耕規(guī)模彈性邊界。當前學者多針對鄉(xiāng)村地區(qū)的特定問題或功能研究，缺少對縣域鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的脆弱性的綜合研究。

脆弱性是指系統(tǒng)內(nèi)在結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定或受外界因素擾動后呈現(xiàn)的一種易變脆弱的屬性特征[7]，用以解釋系統(tǒng)面對外界干擾和變化的易損程度[8]。國外關于脆弱性的研究涉及經(jīng)濟學[9]、公共健康[10]、氣候變化[11]、生態(tài)學[12-13]、災害管理[14]和農(nóng)業(yè)科學[15]等多個領域，對于鄉(xiāng)村脆弱性的研究由關注自然災害和環(huán)境變化到關注人類活動對脆弱性的影響程度，主要涉及生態(tài)環(huán)境脆弱性[16]、貧困脆弱性[17]和生計脆弱性[18]等方面。國內(nèi)脆弱性研究亦涉及生態(tài)環(huán)境、災害、自然資源和金融系統(tǒng)等方面[19-21]。對鄉(xiāng)村地域脆弱性研究側(cè)重于旅游脆弱性[22-23]、景觀脆弱性[24]和干旱脆弱性分析[25]等，關于鄉(xiāng)村脆弱性測度和成因機理的研究相對薄弱。在鄉(xiāng)村脆弱性研究的時間尺度上，王成和何焱洲[3]以2007—2017年為研究時段，采用多年脆弱性主導因素分布結(jié)果疊加方式，對重慶市鄉(xiāng)村生產(chǎn)空間系統(tǒng)脆弱性類型進行劃分，進而提出差異化調(diào)控措施?？紤]到鄉(xiāng)村脆弱性特征具有一定的時效性，對多年平均結(jié)果的鄉(xiāng)村脆弱性分布類型提供改善舉措的可行性會有所降低，因此本文結(jié)合最近年限2019年的鄉(xiāng)村脆弱性分布情況和其脆弱性主導因素，來提供調(diào)控措施，以提高研究結(jié)果的準確性。

針對鄉(xiāng)村脆弱性的不同研究目的，在研究方法上主要可以分為脆弱性指數(shù)評價方法、基于GIS的多元統(tǒng)計評價方法、綜合評價方法等。目前鄉(xiāng)村脆弱性研究多采用單一的主成分分析或者熵值法確定因子權(quán)重[26-27]，由于不同方法具有其固有特征，根據(jù)不同方法特點，組合確定指標權(quán)重，能提高數(shù)據(jù)計算結(jié)果的準確性。在具體方法上，因子分析法能在指標分析中將多個關系錯綜復雜的單項指標綜合為少數(shù)獨立的綜合性指標，熵值法根據(jù)數(shù)據(jù)的離散程度來判斷其權(quán)重。本文根據(jù)因子分析和熵值法的特征組合二者確定指標權(quán)重，提高了指標權(quán)重值的科學性和準確性。

吉林省地處中國東北黑土區(qū)的中心區(qū)域，是中國重要的老工業(yè)基地和商品糧基地，面臨著鄉(xiāng)村振興、促進城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展、推進老工業(yè)基地全面振興的機遇與挑戰(zhàn)。同時吉林省鄉(xiāng)村發(fā)展受到水土資源流失、人口外流和東北現(xiàn)象、新東北現(xiàn)象等慢性因素的影響與制約，面臨糧食安全、生態(tài)安全和經(jīng)濟振興等多重矛盾。鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)結(jié)構(gòu)改善與功能提升是保障國家糧食安全、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興以及區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的根基，開展吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的脆弱性研究和差異化調(diào)控分析，對緩解人地矛盾，改善鄉(xiāng)村生產(chǎn)、生活環(huán)境，提升鄉(xiāng)村抗逆性具有重要作用。因此，本文以吉林省60個縣（縣級市、區(qū)，下同）為研究對象，基于暴露度、敏感性和適應能力3個維度，結(jié)合因子分析法和熵值法確定指標權(quán)重，運用脆弱性評價模型，分析暴露度、敏感性和適應能力三個維度脆弱性，以及2005—2019年吉林省綜合脆弱性變化趨勢。利用主導因素法，探討脆弱性主要影響因素。通過分層次分類型探索吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性特征與成因機理，深入研究不同脆弱程度、不同成因類型的縣域鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的模式與路徑，以期增強鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展能力，助力鄉(xiāng)村振興。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

吉林?。?21°38'~131°19' E，40°50'~46°19' N）位于東北亞地區(qū)的核心地理位置。2021年全省土地總面積18.74萬km2，耕地面積為703萬hm2，總?cè)丝跒? 375.37萬人，其中農(nóng)村人口為870.22萬人。吉林省以中部大黑山為界，可分為中西部平原和東部山地兩大地貌區(qū)，吉林省地貌整體呈現(xiàn)東南高西北低的特點。受地形地貌和地理位置影響，吉林省的氣溫具有明顯的季節(jié)變化和地域差異，從全省的東南向西北區(qū)域由濕潤氣候過渡到半濕潤氣候再到半干旱氣候。吉林省擁有豐富的黑土、森林、牧草和濕地資源，礦產(chǎn)種類較為齊全，是我國重要的商品糧、林業(yè)、牧業(yè)和能源基地。

吉林省西部地處科爾沁大草原，中部地處松遼平原，東部地處長白山區(qū)，大致呈現(xiàn)西部以草原畜牧業(yè)為主、中部以種植業(yè)為主、東部以林業(yè)為主的基本格局。鄉(xiāng)村地域面臨著西部生態(tài)貧困、中部黑土資源流失、東部環(huán)境退化的問題，吉林省經(jīng)濟發(fā)展存在中部經(jīng)濟水平較高、東西部地區(qū)發(fā)展較為落后的空間不均衡問題。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文以2005年（吉林省提出農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移工作）、2010年（中共中央要求統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展夯實農(nóng)業(yè)發(fā)展）、2015年（吉林省開展農(nóng)村人居環(huán)境整治工作）、2019年（吉林省開展鄉(xiāng)村振興“百村引領、千村示范”工程）為研究時點，對吉林省60個縣進行鄉(xiāng)村脆弱性研究。涉及的降水和氣溫數(shù)據(jù)，來自吉林省氣象局網(wǎng)站（http://jl.cma.gov.cn）；水土流失面積數(shù)據(jù)和水資源數(shù)據(jù)來源于吉林省水利廳2005、2010、2015和2019年《吉林省水土保持公報》；城鎮(zhèn)用地、森林和草原面積數(shù)據(jù)來源吉林省自然資源廳網(wǎng)站（http://zrzy.jl.gov.cn/）和吉林省人民政府網(wǎng)站（http://www.jl.gov.cn/）；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于2006、2011、2016和2020年《吉林省統(tǒng)計年鑒》。高程和坡度的原始數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（https://www.gscloud.cn），選取并下載“SRTMDEMUTM 90M分辨率數(shù)字高程和坡度數(shù)據(jù)產(chǎn)品”，經(jīng)過拼接、裁剪操作得到縣域地形起伏度數(shù)據(jù)。部分缺失年限數(shù)據(jù)利用插值法并結(jié)合指標性質(zhì)、變化趨勢和當?shù)貙嶋H情況進行合理取值。

2 研究方法

2.1 鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性指標體系構(gòu)建

基于Polsky等[28]提出的VSD評估框架，結(jié)合相關研究指標內(nèi)容[2-3]，考慮到吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)特征，遵循指標選取的科學性、系統(tǒng)性、可獲取性和針對性，從暴露度、敏感性和適應能力3個維度選取18個脆弱性指標因子（表1）。

表1 鄉(xiāng)村脆弱性評價指標體系Table 1 Rural Vulnerability Evaluation Index System

暴露度維度表征鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)受到外界擾動時呈現(xiàn)的狀態(tài)，取決于鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的氣候特征、水土流失情況、生產(chǎn)活動強度和城鎮(zhèn)化侵入程度等。選取氣溫和降水強度表征當?shù)貧夂蛱匦裕谝欢ㄩ撝捣秶鷥?nèi)，氣溫較低、降水較少的地區(qū)容易發(fā)生冰凍和干旱且影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平及效率；水土流失率的增高會對地區(qū)生產(chǎn)、生活活動造成負面影響，進而增加鄉(xiāng)村系統(tǒng)的暴露度。吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)具有顯著的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)功能，選取化肥施用強度表示鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)生產(chǎn)活動強度，化肥施用量增加會增加土壤系統(tǒng)的壓力；城鎮(zhèn)化入侵程度加大，無疑會造成鄉(xiāng)村系統(tǒng)人口、資源外流，加大“空心村”比率，進一步增加系統(tǒng)的暴露度。

敏感性維度是鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)遭受外部擾動后，其結(jié)構(gòu)與功能發(fā)生改變的難易程度的重要表征，取決于研究單元內(nèi)部自然本底條件以及經(jīng)濟和人口等要素的組合狀況。敏感性選取平均坡度、平均高程、人均水資源量、森林覆蓋度、牧草地覆蓋度、經(jīng)濟水平、社會消費品零售水平和人口密度8項指標。地形起伏度、水資源含量與森林、草原的植被覆蓋情況等自然本底條件是系統(tǒng)敏感性的基礎，過高的坡度和高程、過少的水資源總量和過低的森林、牧草地覆蓋程度都是增加系統(tǒng)敏感性的重要因素。居民收入高、社會購買力強有助于推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，從而提高系統(tǒng)應對外界風險的能力；人口密度越高，意味著鄉(xiāng)村地域承載壓力越大，較高的生產(chǎn)和消費能力有助于創(chuàng)造穩(wěn)定多元的地區(qū)環(huán)境，降低系統(tǒng)的敏感性。

適應能力維度是指鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)利用自身的調(diào)節(jié)能力，來應對不利的外界擾動并逐漸恢復的能力。取決于研究區(qū)的鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的生產(chǎn)技術(shù)水平、教育水平、生活設施水平、生產(chǎn)力水平等。選取農(nóng)業(yè)機械化水平表征地區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)水平，機械化水平的提高有助于節(jié)省人力，提高生產(chǎn)效率，進而增強系統(tǒng)的適應能力。鄉(xiāng)村中小學在校生人數(shù)與研究單元鄉(xiāng)村總?cè)藬?shù)的比值表征教育水平；用水普及率表征地區(qū)的生活設施水平；人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、單位面積糧食產(chǎn)量表征生產(chǎn)力水平。較高的生產(chǎn)技術(shù)水平、教育水平、生活設施水平和生產(chǎn)力水平意味著地區(qū)的居民、政府有能力和資本從不利的環(huán)境中迅速恢復，使得系統(tǒng)脆弱性較低。

2.2 鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性指標計算

1）因子分析。因子分析法是由英國心理學家斯皮爾曼于1904年首次提出[29]，指利用降維的方法將眾多具有錯綜復雜關系的變量歸結(jié)為幾個獨立的綜合因子的統(tǒng)計方法[30]，用于研究多個變量間的相關系數(shù)矩陣（或協(xié)方差矩陣）的內(nèi)部依賴關系。因子分析法通過構(gòu)建因子模型，將原始觀察變量分解為因子的線性組合。進行因子分析時，要先對進行標準化處理后的數(shù)據(jù)建立因子函數(shù)模型，確定獨立的指標值，計算方法為：

式中：Fij為主因子指標數(shù)值，xij為標準化后的因子指標數(shù)值，fj為因子的得分系數(shù)，i為第i研究單元，j為第j項評價指標值。

2）熵值法。熵值法是一種客觀賦權(quán)方法，其利用各項指標數(shù)據(jù)自身數(shù)據(jù)量的大小計算指標權(quán)重，即判斷指標效用價值，在一定程度上避免了主觀因素帶來的偏差，與主觀賦權(quán)法相比均有更高的可信度[31]。對數(shù)據(jù)進行熵值法時，首先要對因子分析得到結(jié)果進行標準化處理后計算指標權(quán)重和最終權(quán)重（表2），計算方法為：

表2 鄉(xiāng)村脆弱性評價指標權(quán)重Table 2 Rural vulnerability evaluation index weight

式中：dj為第j項評價指標的信息熵冗余度，Wj為第j項評價指標的權(quán)重。W2005j、W2010j、W2015j、W2019j分別為2005、2010、2015、2019年第j項指標的平均權(quán)重，Wj為平均權(quán)重。

3）脆弱性分維度評價模型。對上面步驟求取的標準化值和指標權(quán)重進行加權(quán)求和，最終分別計算得到暴露度、敏感性和適應能力得分，計算方法分別為：

式中：Zij表示指標標準化后的結(jié)果，表示平均權(quán)重，Ei、Si、Ai分別為鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)第i個研究單元的暴露度、敏感性和適應能力。

4）脆弱性綜合評價模型。根據(jù)脆弱性概念和本文指標選取方向可知，脆弱性由暴露度、敏感性和適應能力三個維度組成，其與暴露度、敏感性呈正相關性，與適應能力呈現(xiàn)負相關性，參考已有研究[3]，確定本文脆弱性評價模型方法為：

式中：Vi為第i個研究單元鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性。

2.3 脆弱性得分結(jié)果分級

通過計算得到2005、2010、2015和2019年吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)暴露度得分Ei、敏感性得分Si和適應能力得分Ai，利用ArcGIS10.5軟件將其與矢量研究單元進行空間鏈接，運用其中的自然斷點法按照鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)Ei、Si、Ai的大小將其分為5級。進而通過公式計算可得鄉(xiāng)村脆弱性指數(shù)Vi，根據(jù)自然斷點法將其分為5個級別，分別為輕微脆弱型（0.26~0.69）、輕度脆弱型（0.70~0.80）、中度脆弱型（0.81~0.89）、重度脆弱型（0.90~0.96）和極度脆弱型（0.97~1.09）。

2.4 主導因素類型確定

主導因素法是劃分區(qū)域界限的常規(guī)方法[32]，目前廣泛應用于功能類型區(qū)劃、資源空間地域類型劃分多個方面[33-34]，本文采用主導因素法確定各縣脆弱性主導要素成因類型，具體方法為：

3 結(jié)果與分析

3.1 吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性時空演變特征

基于脆弱性評價模型，計算2005、2010、2015和2019年吉林省60個縣鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的暴露度、敏感性和適應能力，綜合計算得到脆弱性分值。據(jù)此結(jié)果，利用ArcGIS將結(jié)果值與矢量格式的研究單元進行空間鏈接，最終繪制形成2005、2010、2015和2019年吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性相關空間分布圖。

1）暴露度。空間上，吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)暴露度由西部向東部逐漸減弱，呈現(xiàn)“局部突出，西高東低”空間格局特征（圖1）。原因在于位于吉林省西部地區(qū)的鎮(zhèn)賚縣、洮北區(qū)、洮南市、通榆縣等區(qū)縣較為干旱，降水強度較低，同時西部地區(qū)受草場被破壞、“三化”等問題影響，生態(tài)環(huán)境較為脆弱，水土流失嚴重，吉林省西部地區(qū)的水土流失率顯著高于全省平均水平，綜合作用使得西部地區(qū)暴露度高于中東部。吉林省中南部的西安區(qū)、龍山區(qū)等區(qū)縣地處低山丘陵區(qū)，屬于“東北漫川漫崗國家級水土流失重點治理區(qū)”，受水力侵蝕影響，水土流失較為嚴重，特別是東遼縣和西安區(qū)，水土流失率高達44.34%和42.60%，位列吉林省水土流失率的第3、4位。吉林省中東部，尤其是東部地區(qū)降水量較為豐足，且受較高森林覆蓋率影響，區(qū)域水土流失水平較低，綜合作用使得吉林省東部地區(qū)暴露度水平較低。

時間上，2005、2010、2015和2019年吉林省暴露度均值分別為0.38、0.35、0.33和0.30，鄉(xiāng)村系統(tǒng)暴露度總體呈現(xiàn)下降趨勢，說明吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)遭受擾動程度在逐年減少。研究期間，為貫徹落實農(nóng)業(yè)部的《到2020年化肥使用量零增長行動方案》精神，吉林省通過出臺相關政策，大面積推廣測土配方施肥技術(shù)等，通過控制化肥施用量增長，使得2005、2010、2015和2019年吉林省化肥施用強度由660 kg/hm2下降到530 kg/hm2。此外，在研究期內(nèi)國家頒布了針對東北黑土區(qū)的《東北黑土區(qū)水土流失綜合防治工程（2006—2008年）》《國家農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)東北黑土區(qū)水土流失重點治理工程（2008—2013年）》等，通過對梅河口市、榆樹市、洮南市、大安市等中東西部重點區(qū)域采取土地整理、復墾以及土地開發(fā)措施，綜合防治水土流失，使得2005、2010、2015和2019年吉林省水土流失率由26.04%降低到22.54%，是系統(tǒng)暴露度程度降低的重要原因。

2）敏感性?？臻g上，吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)敏感性呈現(xiàn)“東南高、西北低”的空間布局（圖2）。吉林省地勢由東南向西北呈現(xiàn)下降趨勢，吉林省東南部坡度、高程高于全省平均水平，特別是東部的長白縣、安圖縣、臨江市的平均坡度分別為32.86°、27.92°和27.62°，位于全省坡度值的前3位，東部的撫松縣、安圖縣和長白縣的平均高程值分別為1 532.50 m、1 458.50 m和1 406.50 m，位于全省高程值的前3位。以大黑山為界，東部為足水區(qū)且多為地表水，西部為缺水區(qū)，地表水匱乏，以地下水為主。受地理位置等因素影響，東部的人均水資源量顯著高于全省平均水平。吉林省作為我國重點林業(yè)省份之一，森林資源豐富，而東部的長白山區(qū)有“長白林?！敝Q，是我國重要的木材戰(zhàn)略基地之一，長白縣森林覆蓋率高達87.22%，遠高于全省森林覆蓋率的41.49%。東南部龍井、和龍、安圖、靖宇等市縣的農(nóng)村常住居民人均可支配收入顯著低于全省平均水平，導致東南部敏感性始終處于較高水平。

時間上，2005、2010、2015和2019年吉林省敏感性均值分別為0.62、0.64、0.64和0.63，鄉(xiāng)村系統(tǒng)敏感性整體呈現(xiàn)波動上升趨勢，說明鄉(xiāng)村系統(tǒng)的穩(wěn)定程度在降低。吉林省屬于中度缺水省份，研究期間吉林省雖始終把水資源保護工作放在重要位置，堅持立法與執(zhí)法并重，制定了《吉林省節(jié)約用水條例》《吉林省地表水功能區(qū)劃》，加強節(jié)約用水管理提高水資源利用效率和效益，對省內(nèi)主要河流和重要河流進行了水功能區(qū)劃，但受水資源開發(fā)程度過高影響，隨著地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市規(guī)模的不斷擴大，吉林省主要河流含水量呈現(xiàn)下降趨勢，缺水問題日益嚴重。吉林省人均水資源占有量由2005年的2 097.69 m3/人下降到2019年的1 881.00 m3/人，是鄉(xiāng)村敏感性水平升高的主要原因。

3）適應能力。空間上，吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)適應能力由中部向周邊地區(qū)遞減，呈現(xiàn)“中部高，東北西南低”的空間格局特征（圖3）。吉林省中部地處位于世界三大黑土帶之一的松遼平原，該地區(qū)集中了全省的優(yōu)質(zhì)耕地，農(nóng)業(yè)機械化水平和單位面積糧食產(chǎn)量方面均高于全省平均水平，其中伊通縣、公主嶺市和梨樹縣的單位面積糧食產(chǎn)量高達8.61 t/hm2、8.42 t/hm2和8.18 t/hm2，位居全省前3位。同時中部地區(qū)作為吉林省經(jīng)濟最發(fā)達、教育資源最豐富的地區(qū)，教育水平顯著高于全省平均水平。吉林省西南地區(qū)主要以黑鈣土為主，土壤有機質(zhì)含量較低，土地肥力不足，致使單位面積糧食產(chǎn)量較低。吉林省東北地區(qū)為白漿土坡耕地區(qū)，水土流失較為嚴重，耕作層厚度較低且土壤肥力不足，使得單位面積糧食產(chǎn)量較低。同時，東部地區(qū)受山地丘陵地形制約，較難使用農(nóng)機等設備，致使農(nóng)業(yè)機械化水平較低。

從時間上看，2005、2010、2015和2019年吉林省適應能力均值分別為0.26、0.24、0.24和0.23，鄉(xiāng)村系統(tǒng)適應能力整體呈現(xiàn)下降趨勢，表明系統(tǒng)在面對不利擾動時恢復能力在逐漸降低。究其原因，隨著城鎮(zhèn)化進程加快，吉林省鄉(xiāng)村地區(qū)人口外流嚴重，研究期間吉林省雖為貫徹落實《國務院辦公廳關于印發(fā)鄉(xiāng)村教師支持計劃（2015—2020年）的通知》精神，不斷加強鄉(xiāng)村教師隊伍建設，出臺了《吉林省鄉(xiāng)村教師支持計劃（2015—2020）》，但受城鄉(xiāng)教師工資差距、學校教師激勵機制不完善等因素影響，鄉(xiāng)村教師流失情況依然嚴重，使得鄉(xiāng)村地區(qū)教學質(zhì)量相對較低，鄉(xiāng)村地區(qū)中小學在校學生紛紛向城鎮(zhèn)流出，致使吉林省鄉(xiāng)村適應能力不斷降低。

4）綜合脆弱性。空間上，吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性由中西部向兩側(cè)逐漸增強，呈現(xiàn)“中西部低，兩邊高”的空間格局特征（圖4）。究其原因，吉林省西部地區(qū)的洮南市、通榆縣、大安市、鎮(zhèn)賚縣等區(qū)縣地處生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)和經(jīng)濟發(fā)展滯后區(qū)，2019年吉林省西部地區(qū)暴露度均值為0.38，吉林省暴露度均值為0.30；西部地區(qū)適應能力均值為0.16，遠低于吉林省0.23的均值水平，較高的暴露度水平，較低的適應能力，是吉林省西部地區(qū)脆弱性較高的原因。吉林省東部地處山地丘陵區(qū)，2019年東部地區(qū)敏感性均值為0.73，高于吉林省當年敏感性均值的0.63；東部地區(qū)適應能力均值為0.17，遠低于吉林省0.23的適應能力均值水平，較高的敏感性水平，較低的適應能力，是吉林省東部地區(qū)脆弱性較高的原因。吉林省中西部地區(qū)地處吉林省經(jīng)濟中心區(qū)和黑土區(qū)，該區(qū)域適應能力均值為0.30，較高的適應能力是中西部地區(qū)脆弱性較低的原因。

時間上，2005、2010、2015和2019年吉林省脆弱性均值為0.84、0.81、0.83和0.78，鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性總體呈現(xiàn)波動下降趨勢，是暴露度、敏感性和適應能力三者相互作用結(jié)果，主要受鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)暴露度下降影響，雖然敏感性上升、適應能力下降，但變化幅度遠不能主導鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性的總體走勢。其中，2005—2019年南關區(qū)、蛟河市、永吉縣等45個縣市區(qū)的鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性呈現(xiàn)下降趨勢，占研究單元的75%，主導了整個研究期間吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性的時序演變特征。農(nóng)安縣、二道江區(qū)、德惠市等15個縣市區(qū)的鄉(xiāng)村脆弱性呈現(xiàn)增長態(tài)勢，占研究單元的25%。

3.2 吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性主導因素類型劃分

基于2019年鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性劃分結(jié)果，經(jīng)過ArcGIS縣域?qū)傩员礞溄覧xcel主導因素結(jié)果，將脆弱性主導因素分為暴露度、敏感性、適應能力、暴露度—敏感性、暴露度—適應能力、敏感性—適應能力，暴露度—敏感性—適應能力7種。吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性度及主導因素類型分布見表3。

脆弱程度屬于極度脆弱和重度脆弱的14個縣域整體上以敏感性—適應能力為主要主導因素類型，其中64.29%的縣以敏感性—適應能力為主導因素。東南部的靖宇縣、長白縣地形起伏度較大，其坡度分別為21.14°和32.86°，高程分別為791.00 m和1 406.50 m，而2019年吉林省的平均坡度為14.64°，平均高程為545.84 m，靖宇縣、長白縣的地形起伏度顯著高于全省平均水平；單位面積糧食產(chǎn)量分別為4.84 t/hm2和4.76 t/hm2，2019年的吉林省平均糧食產(chǎn)量為6.33 t/hm2，靖宇縣、長白縣的單位面積糧食產(chǎn)量均低于全省平均水平；農(nóng)業(yè)機械化水平分別 為2.57 kW/hm2和3.54 kW/hm2，2019年吉林省的平均農(nóng)業(yè)機械化水平為7.22 kW/hm2，靖宇縣、長白縣的農(nóng)業(yè)機械化水平顯著低于全省平均水平，綜合作用導致靖宇縣、長白縣脆弱性程度較高。中部的西安區(qū)水土流失率較高，為42.60%，高于2019年吉林省水土流失率的22.54%；單位面積糧食產(chǎn)量為6.32 t/hm2，低于全省平均水平，綜合作用導致西安區(qū)脆弱性程度較高。西部的洮南市和通榆縣由于水土流失率分別為50.23%和54.47%，位于全省水土流失率的前兩名；兩縣的農(nóng)業(yè)機械化水平較低，分別為4.95 kW/hm2和4.26 kW/hm2，綜合作用導致洮南市和通榆縣脆弱性程度較高。

中度脆弱型的23個縣，在東部地區(qū)以適應能力為主導因素成因類型，表現(xiàn)為水土流失率較高，人均農(nóng)林牧漁產(chǎn)值較低，單位面積糧食產(chǎn)量較低。東部的永吉縣、樺甸市等7個縣，人均水資源占有量的平均值為1 413.45 m3/人，2019年全省人均水資源占有量為1 881.00 m3/人，東部7縣的人均水資源量顯著低于全省平均值；東部7縣的水土流失率平均值為28.14%，顯著高于全省平均水土流失率；綜合作用導致東部的永吉縣、樺甸市等7個縣暴露度較高，東部7縣的的平均高程為656.86 m，平均坡度為17.75°，顯著高于全省平均高程的545.84 m和14.64°的坡度，綜合作用導致東部永吉縣、樺甸市等7個縣的敏感性亦較高。西部洮北區(qū)和大安市屬于暴露度—適應能力主導類型，原因是該地區(qū)降水強度較低，分別為0.05 mm/hm2和0.08 mm/hm2，顯著低于全省平均水平；農(nóng)業(yè)機械化水平分別為4.34 kW/hm2和6.56 kW/hm2，低于全省平均水平；綜合作用致使洮北區(qū)和大安市受暴露度—適應能力主導。

輕度脆弱型的15個縣和輕微脆弱型的8個縣均位于中西部地區(qū)，輕度脆弱主要受到適應能力影響，其中46.67%的輕度脆弱型縣域以適應能力為主導因素，輕微脆弱型主要受到暴露度—敏感性—適應能力的影響，其中75%的輕微脆弱型縣域以暴露度—敏感性—適應能力為主導因素。

4 吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的差異化調(diào)控措施

4.1 極度和重度脆弱地區(qū)

由“暴露度—敏感性—適應能力”綜合主導的東昌區(qū)、西安區(qū)和洮南市，應強化水土保持工作，加強水利設施建設，改善鄉(xiāng)村生產(chǎn)生活環(huán)境；禁止容易造成水土流失的項目建設；控制林木砍伐，推動濕地恢復與保護，建設大型灌區(qū)配套設施等水利工程措施。

以“暴露度—適應能力”為主導因素的龍山區(qū)和通榆縣，要嚴控城鎮(zhèn)用地擴張，加快對城中村、棚戶區(qū)改造，優(yōu)化城鎮(zhèn)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，建設高效城鎮(zhèn)空間，打造特色城鎮(zhèn)聚集區(qū)，推動區(qū)域合作和協(xié)調(diào)發(fā)展；開展河道清淤、水系連通工程，提升水環(huán)境質(zhì)量，修復水生態(tài)修復工程。

以“敏感性—適應能力”為主導因素的靖宇縣、長白縣等縣市區(qū)，應加強培育天然林后備資源、修復退化林、撫育森林，保持并強化森林生態(tài)功能；加強對泥石流、暴雨、冷害、滑坡等地質(zhì)災害治理；研發(fā)可用于山地小型微型農(nóng)機，實現(xiàn)農(nóng)作物機械化生產(chǎn)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?；c產(chǎn)業(yè)化。

4.2 中度脆弱地區(qū)

以“適應能力”為主導因素的鎮(zhèn)賚縣、蛟河市、延吉市等縣市區(qū)，要提高農(nóng)業(yè)機械化水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化；加大中低產(chǎn)田改造力度，積極開展土壤改良研究，建設高標準基本農(nóng)田，提高耕地質(zhì)量。農(nóng)安縣要提高蓄水能力，積極開展水利工程設施建設，改善季節(jié)性缺水問題，保護伊通河、松花江和旱河水環(huán)境。敦化市、汪清縣、琿春市要發(fā)展特色農(nóng)業(yè)，生產(chǎn)土特優(yōu)名產(chǎn)品；推動發(fā)展旅游業(yè)，依托核心景區(qū)和節(jié)點城鎮(zhèn)，推動旅游特色化、差別化、品牌化發(fā)展，建立特色產(chǎn)業(yè)小鎮(zhèn)、美麗鄉(xiāng)村和旅游景區(qū)等，提高鄉(xiāng)村居民整體收入。

以“暴露度—敏感性”為主導因素的榆樹市，應開展全域黑土治理與保護工作，采取輪作、休耕方式對黑土資源進行“用養(yǎng)結(jié)合”；建設水利設施，積極植樹造林，提高鄉(xiāng)村綠化率，改善鄉(xiāng)村生產(chǎn)生活環(huán)境。

以“暴露度—適應能力”為主導因素的洮北區(qū)、大安市和二道江區(qū)，應適當利用地下水資源進行生產(chǎn)生活活動，提高農(nóng)業(yè)機械化水平。以“敏感性—適應能力”為主導因素類型的永吉縣、樺甸市、集安市等縣市區(qū)，要加大資金投入和政策支持，全面提高當?shù)亟?jīng)濟能力。

4.3 輕度和輕微脆弱地區(qū)

對于脆弱性水平較低的地區(qū)，以預防脆弱性加劇為主，定期開展水土保持現(xiàn)狀調(diào)查與評價，對水土流失加劇趨勢及時控制；結(jié)合土地肥力狀況，控制化肥施用量；控制城市擴張，劃定城鎮(zhèn)用地擴展邊界；保護水資源，穩(wěn)定鄉(xiāng)村地區(qū)人口密度；提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平與教育水平，為鄉(xiāng)村發(fā)展注入新的活力。

5 結(jié)論

研究表明，吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性時空差異明顯。在研究期內(nèi)敏感性呈現(xiàn)波動上升趨勢，暴露度和適應能力維度呈現(xiàn)下降趨勢，綜合作用結(jié)果導致整體脆弱性亦呈現(xiàn)波動下降趨勢。從空間分布上看，吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性空間集聚特征顯著，表現(xiàn)為“中西部低，兩邊高”的空間格局。進一步對吉林省脆弱性分布和主導因素分析表明，極度和重度脆弱型縣域敏感性—適應能力是其主導因素；中度脆弱型受適應能力影響較大；輕度和輕微脆弱型主要受到適應能力和暴露度—敏感性—適應能力的影響。

根據(jù)脆弱性主導因素劃分結(jié)果對吉林省鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)提出差異化調(diào)控措施。對于極度和重度脆弱型地區(qū)的具體措施包括：強化水土保持工作，加大水利設施建設；嚴格控制城鎮(zhèn)用地擴張；加強地質(zhì)災害治理，提高農(nóng)業(yè)機械化水平等。對于中度脆弱型，改造中低產(chǎn)田，提高用水普及率，加強黑土地保護，積極建設基礎設施，開展水資源保護，加強政府支持引導等措施。輕度和輕微脆弱型以預防脆弱性加劇為主。

本文充分發(fā)揮了因子分析與熵值法的優(yōu)勢，綜合運用兩種方法得到吉林省鄉(xiāng)村脆弱性綜合得分，拓寬了鄉(xiāng)村脆弱性的研究思路，充分發(fā)揮了因子分析和熵值法的優(yōu)勢。由于鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能具有動態(tài)性特點，利用2019年數(shù)據(jù)分析脆弱性主導因素，可以提高研究中所提對策建議的時效性。受數(shù)據(jù)可獲取性和部分指標難以量化的影響，本研究指標體系有待于進一步完善。構(gòu)建更加科學完備的指標體系，更加全面的反映研究區(qū)鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)脆弱性程度，是接下來的研究任務。對鄉(xiāng)村地域不同系統(tǒng)之間的脆弱性耦合作用與機理研究，也是下一步的研究方向。