周璟茹，趙華甫，2※，宋 文，厚欣悅

(1.中國地質大學(北京)土地科學技術學院，北京 100083；2.國土資源部土地整治重點實驗室，北京 100035； 3.山東農業大學資源與環境學院，泰安 271018)

0 引言

隨著我國經濟社會快速發展以及城市化、工業化進程不斷加速，耕地非農化現象日益加劇，糧食安全問題已逐漸成為我國經濟社會發展的重要阻礙[1-2]。耕地生產能力與糧食安全問題密切相關。耕地產能作為衡量耕地生產能力的重要指標，對區域及國家糧食安全問題具有很強的指導意義。東北地區作為我國重要的糧食產區，在保障國家糧食安全方面起到了不可替代的關鍵性作用，因而從該地區的產能空間分布著手，研究其影響因子及空間分異規律，進而探索提升產能的有效手段，對緩解目前的糧食安全問題具有重要意義。

近年來，國內外學者針對耕地產能影響因子展開了一系列的研究，國外學者側重于研究影響耕地產能的自然作用機理[3-5]，通過對氣候、土壤、降水等單因子進行情景模擬與對比分析，從作用機理與影響方式等角度對耕地產能的影響因子進行分析。國內學者大多是在農用地分等成果的基礎上進行耕地產能核算，并結合相關因子對其影響作用進行分析[6-11]，也有部分學者針對特定的自然或社會經濟因素，如氣候[12]、土壤[13]、化肥投入[14]等單因子開展研究。雖然側重點各有不同，但都對區域耕地產能提升提供了參考。在空間尺度方面，大多數研究集中于省域尺度[6]、縣域尺度[8][9][15]和鄉鎮尺度[11]，暫未涉及村級尺度耕地產能研究；在影響因子分析方面，多數研究通過傳統線性回歸的方法建立模型，解釋各因子對耕地產能的作用方向及強度，較少針對耕地產能及其影響因子的地理空間的異質性展開研究。

有鑒于此，文章以我國東北糧食主產區的黑龍江海倫市為案例區，重點針對村級尺度開展研究，旨在彌補現有產能研究偏重宏觀尺度，難以與微觀的耕地資源稟賦基礎相匹配的問題，提出產能提升的可行舉措。該文基于大量的問卷數據和高精度的土壤、土地利用現狀等矢量信息，對村級尺度的耕地產能進行了核算，在此基礎上分析了耕地產能的空間分異規律。此外，為了識別耕地產能村級尺度的關鍵影響因子，該文嘗試采用空間自相關模型和地理加權回歸模型相對比的方法，對海倫市耕地產能影響因子進行分析建模，探索村級尺度下耕地產能的影響因子與作用模式，并基于地理加權回歸模型所識別的因子差異及其組合特點，進行耕地產能提升類型區劃分，以此更好對接村級尺度的耕地產能提升和高標準農田建設針對性，提升建設效益，為當地耕地產能提升提供科學依據。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

海倫市地處黑龍江中部，綏化市北部，靠小興安嶺西麓，是綏化市所管轄的以農業為主的縣級市，耕地總面積33.676萬hm2，其中旱地31.109萬hm2，占耕地總面積的92.38%，部分地區分布有水田和水澆地。海倫市屬東北區松嫩平原北部溫涼半濕潤區，標準耕作制度為一年一熟的旱地耕作制度，標準作物為水稻，指定作物為玉米和大豆。

東北黑土區是世界上僅有的四大黑土區之一，糧食年產量約占全國的1/5，是國家的重要商品糧生產基地。近年來，重種輕養的耕作方式、高強度的耕作制度和農藥化肥的大量施放使該地區土地退化嚴重，對區域耕地產能的實現構成巨大挑戰。因此，該文選擇位于黑龍江中部松嫩平原黑土地帶的海倫市進行耕地產能空間分異及影響因子分析，探究其耕地產能實現的障礙因素，對東北黑土區耕地產能提升具有一定的借鑒意義。

1.2 數據來源

研究采用的村級產量數據來源于村級產量實地調研數據，在各村支部書記和相關人員填寫的基礎上，經過對村民抽樣調查訪問核實，隨后匯總至各土地所進一步核實確認。產能核算中應用的農用地分等數據來源于海倫市農用地分等成果。

該文在綜合國內外相關研究基礎上，針對海倫市土地利用現狀，兼顧數據的可獲取性以及空間化需求，從耕地自然質量和耕作條件兩個基礎維度進行指標遴選，最終選取了13個指標作為影響海倫市耕地產能的衡量因子，各因子的標準化方式參考相應規程規定的標準化方式進行。

表1 耕地產能影響指標選取依據及來源

2 研究方法

2.1 耕地產能核算

2.1.1 理論產能核算

遵照《農用地產能核算技術規范》，根據調查分等單元指定作物審定品種的區域試驗單產，按照標準糧換算系數折算為調查分等單元標準糧理論單產，建立二級區調查分等單元耕地標準糧理論單產和對應單元的耕地自然質量等指數的關系模型。隨后將各二級指標區內所有農用地分等單元的農用地自然質量等指數代入函數方程，可以獲取各分等單元的年均標準糧理論單產。

hi=A·Xi+B

(1)

式(1)中hi為第i個單元標準糧理論單產樣本值；Xi為第i個分等單元的自然質量等指數；A、B為回歸系數。

依據A和B，將所有農用地分等單元自然質量等指數代入式(1)可獲得各分等單元的年均標準糧理論單產(HF)。隨后計算分等單元的理論產能。

WFi=HFi·Si

(2)

式(2)中，WFi為第i個分等單元理論產能；HFi為第i個分等單元理論單產；Si為第i個分等單元耕地面積。

各村的理論產能即為各鄉鎮村內所有分等單元理論產能之和。該文對耕地產能的核算都為單位耕地面積產能，即計算耕地理論單產。

(3)

式(3)中，WF為各村理論單產能；Q為各村耕地面積。

2.1.2 實際產能與耕地利用潛力核算

該文采用的耕地產能特指耕地實際產能。實際產能核算是基于實際生產情況計算出來的，以國家確定的指定作物統計單產為基準，根據標準糧換算系數，把指定作物統計單產換算為標準糧實際單產，根據標準耕作制度核算鄉鎮(村)實際單產。

E=∑Gj·Kj

(4)

式(4)中，E為標準耕作制度核算鄉鎮(村)實際單產；Gj為第j種基準作物統計單產；Kj為第j種標準糧換算系數。

耕地利用潛力為為理論單產與實際單產的差值，描述耕地產能可提升潛力。

P=E-WF

(5)

式(5)中，P為耕地利用潛力。

2.2 空間自相關分析

空間自相關分析是檢驗樣本要素間是否存在顯著的空間依賴關系、描述地理現象在研究區內空間分布規律的空間統計方法[16-17]。空間自相關可以量測空間事物的分布是否具有自相關性，高的自相關性代表了空間現象有集聚性的存在[18]。在給定的顯著性水平下，全局空間自相關值反映在研究區內某一變量的平均集聚程度，可用多種方式表征，其中最常用的是Moran′s I指數。其計算公式為：

(6)

在假設的顯著性水平下，當I顯著地大于0時，表明在整個分析層面上，該變量具有顯著的集聚性，值越大，集聚程度就越高；當I顯著地小于0時，代表該變量在相鄰地區存在明顯的差異，值越小，差異越大；當該值趨于0時，表示變量的分布呈無規律的隨機分布狀態[18]。

一般用標準化統計量閾值Z進行顯著性檢驗，當|Z|>1.96時，說明通過P<0.05顯著性檢驗，表明該屬性在空間上存在顯著的空間自相關性。

(7)

式(7)中Z為標準化統計量閾值；E(I)為觀測變量的自相關性的期望；VAR(I)為觀測變量的自相關性的理論方差。

2.3 地理加權回歸模型

地理加權回歸模型(GWR)是一種對普通線性回歸模型的擴展，它將數據的地理位置嵌入到回歸參數中[19-20]。地理加權回歸模型考慮了自變量的空間分異特征，是一種探測空間非平穩性的有效方法。回歸參數不再是以全部自變量值進行估計，而是通過鄰近樣本信息進行區域局部回歸分析得到的，參數值隨位置的變化而變化。其表達形式為：

(8)

式(8)中，yi為因變量；xij為第i區域第j個自變量的值；β0為常數項；(ui，vi)為第i個樣本點坐標；βj(ui，vi)為第i個樣本點上的第k個回歸參數，是地理位置的函數；εi為符合正態分布的隨機向誤差。

3 結果與分析

3.1 海倫市耕地產能空間分布特征

結合圖1、圖2可以看出，海倫市耕地產能主要呈現中西部相對較高，北部偏低的態勢。究其原因，主要是海倫市中西部地區地勢平坦，黑土資源豐富，且多數耕地位于通肯河流域、聯豐水庫周邊、東方紅水庫周邊等水熱條件較好的地區，自然條件優越，耕地產能與其他地區相比呈現一定的優勢，部分地區如海倫市北部和西部地區由于社會經濟條件及農業發展水平的限制，雖然其耕地自然條件較為優越，但仍在實際產能方面表現出一定程度的劣勢，存在較大的提升空間，值得進一步開展土地整治工程挖掘區域耕地產能提升潛力。

圖1 海倫市耕地產能空間分布 圖2 海倫市耕地利用潛力空間分布

圖3 海倫市耕地產能空間自相關散點圖

采GeoDa軟件進行全局空間自相關分析，Moran′s I指數為0.456，呈空間正相關，且在p<0.05的顯著性水平下Z值為11.738(p>1.96)，呈高度顯著態勢，表明村級耕地產能具有較強的空間依賴關系，從散點圖3也能看出，大部分點落在第一、三象限，在空間上表現為聚集形態，這也為地理加權回歸模型分析的有效性和準確性提供了保障。

3.2 海倫市耕地產能影響因子回歸模型構建

3.2.1 線性回歸模型構建

以耕地產能為因變量，各影響因子為自變量進行逐步回歸分析。首先對各變量進行ADF檢驗，所有變量的一階差分值都在5%的檢驗水平上具有顯著性；Cronbach′s Alpha>0.7，表示模型數據具有可靠性；通過Jarque-Bera診斷，表示模型無偏，符合線性回歸要求。選取調整判定系數最大的模型作為耕地產能和影響因子線性回歸分析結果。

表2 耕地產能影響因子逐步回歸結果

從表1中可以看出，海倫市村級耕地產能與黑土層厚度、出現障礙層深度、耕作距離、田塊狀況和質地等5個變量顯著相關，且均呈正相關。其中，黑土層厚度對耕地產能的影響最大，其余依次為田塊狀況、耕作距離、出現障礙層深度和質地。

3.2.2 地理加權回歸模型構建

通過空間自相關分析可知海倫市村級耕地產能在空間上存在顯著的自相關性，為了更好地對其耕地產能影響因子進行分析，采用GWR軟件以海倫市村級耕地產能為自變量，以逐步回歸分析后得到的影響因子為因變量進行地理加權回歸模型分析，得到表3結果。

表3 村級耕地產能影響因子GWR模型回歸參數統計

表4 線性回歸模型與GWR模型擬合結果比較

綜合線性回歸模型與地理加權回歸模型的結果(表3)可以看出，采用GWR模型的調整判定系數較線性回歸模型略有提高，說明GWR模型擬合優度較高，可以對區域內更多樣本情況進行解釋。AIC減少了約18個單位，說明GWR模型所選擇的帶寬為較優帶寬，即用較少的參數獲得了足夠的擬合度。除此之外，GWR模型得到的殘差平方和略低于線性模型，說明GWR模型回歸的結果精度略高。相對而言，應用GWR模型進行村級耕地產能影響因子回歸分析的擬合效果更佳。

3.3 海倫市耕地產能影響因子分析

GWR模型與線性回歸模型不同，不能通過單一的系數反映自變量與因變量之間的相關作用情況，該模型反映的自變量對因變量的影響是隨地理空間位置的變化而變化，其分布規律與變異情況是通過模型估計系數進行反映，通過影響因子回歸參數的空間化表達，得出各影響因子對耕地產能影響強度的空間模式(圖4)。

圖4 耕地產能影響因子回歸系數空間分布

從圖4可以看出，質地、黑土層厚度、出現障礙層深度、耕作距離和田塊狀況對耕地產能的影響整體呈正向作用，但是在空間上表現出不同程度的異質性。其中，質地對耕地產能的影響從東北向西南遞減，這主要是因為海倫市東北部地區是重壤土的主要分布地區，土壤相較其他地區較為黏重，對作物生長造成一定程度的阻礙。與此同時，海倫市特殊的地形分布同樣也造成了一定的影響，西北部的特殊地勢條件導致其土壤障礙層較淺，不利于作物的生根和生長，而東南部地區地勢較為平坦，障礙層距地表90cm以上，對作物的生長基本無限制作用，這一優勢也在一定程度上造成了耕地產能的提升。除以上兩種自然屬性外，就黑土層厚度而言，海倫市西南部主要分布有破皮黃黑土，該土種主要分布在崗地的陡坡上，由于坡度較陡，水土流失比較嚴重，黑土層厚度小于10cm，對耕地自然質量的限制作用明顯，從而表現出對產能的限制作用。

對于耕作條件而言，耕作距離和田塊狀況對耕地產能的影響在空間上具有一定的相似性，呈現由西向東遞減的趨勢，這主要是因為海倫市西部地區位于通肯河流域，耕地自然質量條件較為優越，近年來在此基礎上海倫市西部地區開展了多項土地整治工程，主要針對中西部地區鄉鎮部分村開展了田間道路建設、土地平整、林網修建和灌排設施建設等諸多整治工程，為耕地產能的實現提供了優越的耕作條件，因而耕作距離和田塊狀況等因子的提升對耕地產能的提升起到了重要影響。

3.4 海倫市耕地產能提升類型區劃分

通過前文對影響因子的分析，確定了海倫市耕地產能各影響因子的作用范圍與強度，為了探索海倫市耕地產能提升類型，更好地為區域土地整治服務，現對GWR模型估計的耕地產能影響因子回歸系數空間分布進行分析，提取出各村耕地產能主要影響因子(圖5)將其與耕地利用潛力空間分布(圖2)疊加，將提升潛力較小的區域劃分為產能保持區，其余部分根據主要影響因子類別劃分產能提升類型區。其中，將耕地利用潛力小于1 500kg/hm2的地區劃為產能保持區，將主要影響因子為黑土層厚度的地區劃為保護性耕作區，將主要影響因子為出現障礙層深度的地區劃為障礙層改良區，將主要影響因子為質地的地區劃為質地改良區，將主要影響因子為耕作距離和田塊狀況的地區劃為耕作條件改良區(圖6)。

圖5 海倫市耕地產能主要影響因子分布 圖6 海倫市耕地產能提升類型區

由圖6可見，海倫市耕地產能提升類型區可分為產能保持區、耕作條件改良區、質地改良區、障礙層改良區和保護性耕作區5類。其中質地改良區是海倫市耕地產能提升的主要類型區，主要分布在海倫市中北部地區，在西部地區也有少量分布。針對該區土壤黏度較高的特性，在開展整治工程時宜采取客土改良表土質地法，通過利用客土對耕地表土進行過粘摻砂的改良方法，使土壤質地處于壤質，從而提升土壤肥力水平和穩定性。障礙層改良區主要分布在海倫市東北和西南部分地區，在以上地區的土地整治工程中宜采用深耕、深松、混層耕等方式消除埋藏較淺的障礙層，對于障礙層埋藏較深的情況，采用障礙層消除法進行改良，設計將耕作層剝離，對障礙層進行移除，并采用客土或有機物料填至障礙層處，最后回填耕作層。耕作條件改良區主要分布在海倫市西部地區，該類型區耕地產能的主要影響因子以耕作距離和田塊狀況為主，在開展土地整治工程時應當重點對該區域實施土地平整和田間道路建設，改善該區耕地的耕作條件，合理開展農村居民點整治工程，加強鄉村基礎設施建設。保護性耕作區主要分布在海倫市中部地區，該類型區耕地產能的主要影響因子為黑土層厚度，因而該區的產能提升工作應主要以黑土層保護工作為主，通過開展少耕、免耕、交替耕作等多種耕作模式的試驗推廣，加強對黑土層的保護工作，積極推動秸稈還田，防止裸露地表造成的黑土層侵蝕。此外，海倫市東南部地區分布有產能保持區，該部分地區耕地利用潛力與其他地區相比較小，證明該區域當前產能實現情況較優，在下一步土地整治活動開展時，應以質地改良區為主，針對產能保持區應采取合理有效手段，維護該區域的自然質量狀況和耕作設施條件，制定有效工程設施方案，有針對性地實現全域耕地產能的提升。

4 結論與討論

該文以黑龍江海倫市為研究對象，采用村級尺度對耕地產能進行核算并對耕地產能空間變異規律進行分析，隨后分別運用線性回歸模型和地理加權回歸模型對海倫市村級耕地產能影響因子進行識別，并針對各影響因子的作用方向以及作用強度進行分析，劃分海倫市耕地產能提升類型區，得到了如下結論。

(1)就耕地產能核算而言，海倫市耕地產能呈現中西部高北部偏低的態勢，北部和西部地區耕地利用潛力較大。此外，產能分布表現出明顯的空間正相關且具有較強的空間依賴關系。

(2)海倫市耕地產能與黑土層厚度、出現障礙層深度、耕作距離、田塊狀況和質地等5個變量顯著相關，且均呈正相關，但在空間上表現出不同程度的異質性。其中，質地和出現障礙層深度對耕地產能的影響從東北向西南遞減，黑土層厚度對耕地產能的影響呈現東南高西北地的特點，耕作距離和田塊狀況對耕地產能的影響在空間上具有一定的相似性，呈現由西向東遞減的趨勢。

(3)海倫市耕地產能提升類型區包含海倫市耕地產能提升類型區可分為產能保持區、耕作條件改良區、質地改良區、障礙層改良區和保護性耕作區5類，在下一步土地整治活動開展時，應以質地改良區為主，在維護各區的自然質量狀況和耕作設施條件的基礎上，有針對性地實現全域耕地產能的提升。

該文的創新點在于首次采用村級尺度對耕地產能進行研究；同時針對村級耕地產能的空間分布自相關性較強的特點，運用地理加權回歸模型對其影響因子分析和耕地產能提升類型區劃分。耕地產能是多因素共同作用的產物，受到自然、經濟、社會、政策等多方面的影響，該文主要選取了涉及自然質量和耕作條件的13個因子進行分析，雖然能對影響耕地產能的因子進行分析并提出相應的整治措施，但仍未能全面涉及其他類別因子對耕地產能的影響，值得進一步研究。除此之外，區域耕地產能的研究不僅是空間尺度的研究，還應該與時間尺度相結合，該文選取同一時間節點村級的耕地產能進行核算和影響因子分析存在一定的局限性，如何通過長時間序列對耕地產能影響因子進行空間化分析與研究仍值得進一步探討。