快速城鎮化背景下耕地城鎮化的時空格局模擬與分析

張永民　程維明

摘要：基于土地利用和主要道路等空間數據，運用地理信息系統（GIS）技術和Logistic回歸模型對河南省鄭州地區耕地向建設用地轉變的時空格局進行模擬與分析。結果表明，構建的模擬2000—2015年及其不同時段（2000—2005、2005—2010、2010—2015年）耕地向建設用地轉變的4個Logistic回歸模型的ROC值皆在0.75以上，能夠較好地解釋和模擬耕地城鎮化的時空格局。2000—2015年耕地鄰域內建設用地的豐富度和耕地所屬城市的中心性是影響耕地向建設用地轉變的穩定因素，建設用地的豐富度越大，所屬城市的中心性越強，耕地向建設用地轉變的發生比越大;反之，發生比則越小。另外，距城鎮居民點和主要道路的距離也是影響耕地向建設用地轉變的重要因素，但是不同時段由于耕地城鎮化模式發生變化，使得它們的作用存在明顯差異。Logistic回歸模型模擬得出的耕地向建設用地轉變概率的空間分布圖，可以為今后的耕地保護提供決策支持，模型模擬概率越大的耕地將來被城鎮擴張占用的可能性越大，因此應該將其作為動態監測與保護的重點。

關鍵詞：耕地;城鎮化;建設用地;Logistic回歸模型;時空格局

中圖分類號：F291

文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）02-0233-06

收稿日期：2018-11-09

作者簡介：張永民（1973—），男，河南延津人，博士，副教授，主要從事GIS與土地變化研究。E-mail：zym0810@aliyun.com。

近幾十年來，隨著城鎮化建設的快速推進，耕地隨之大量減少，耕地保護與城鎮用地擴張大量占用耕地的矛盾已經引起了社會各界的廣泛關注[1-7]。事實上，耕地是城鎮系統的有機組成部分，除了具有糧食生產方面的經濟價值，還具有保育生物多樣性和保持水土等方面的生態價值，以及保障農民就業等方面的社會價值[8]。大量耕地向建設用地轉變不僅影響糧食安全，還會造成生態破壞和環境污染、以及農民失業等社會問題[8-9]。我國的城鎮化發展存在顯著的區域差異，東南沿海和京津冀等發達地區城鎮化水平較高，耕地保護與城鎮化的矛盾出現較早，學術界已經對其開展了大量研究，并取得了豐碩成果[10-12]。但是2000年以來隨著經濟發展轉型，東部發達地區城鎮建設用地的擴張趨勢日趨平穩，并出現了減速的跡象[13-15];相比之下，隨著中部崛起戰略的實施，中部地區城鎮化加速，耕地保護與城鎮化的矛盾日益突出，急需加強研究。因此，本研究以我國中部當前正處于快速城鎮化進程中的鄭州地區為例，對耕地向建設用地轉變（簡稱“耕地城鎮化”）的時空格局進行模擬與分析，一方面為進一步研究耕地城鎮化的未來情景奠定基礎，另一方面為該地區及相似地區的耕地保護和土地管理提供科學決策。

1 研究區概況

研究區是指河南省鄭州市行政轄區內的全部土地，包括鄭州市轄區、中牟縣、鞏義市、滎陽市、新密市、新鄭市和登封市（圖1），位于北緯34°16′～34°58′N，東經112°42′～114°14′E，土地總面積為 7 567.18 km2。2000年以來，鄭州地區城鎮化進程迅速發展，2015年人口城鎮化率已接近70%，較2000年約增長1倍。隨著城鎮化的快速推進，耕地急劇減少，據統計，2015年鄭州地區人均耕地面積已減至約0.03 hm2，遠低于全國約0.09 hm2的平均水平。根據解譯遙感影像得到的土地利用空間數據測算，2000—2015年鄭州地區耕地轉變為建設用地的面積為31 898 hm2（圖2），約占耕地轉出總面積的75%，同時約占新增建設用地總面積的93%，說明耕地是建設用地擴張的主要土地來源，建設用地擴張是耕地減少的主要原因。當前和今后一段時期，鄭州地區仍處于加快推進城鎮化、工業化和農業現代化，以及建設國家中心城市的關鍵時期，城鎮建設用地的需求仍會持續增加，耕地保護面臨的壓力必將更加突出，解決耕地保護與新型城鎮化建設之間的土地供需矛盾依然是土地利用規劃與管理面臨的嚴峻挑戰。

2 數據資料

數據資料主要包括4期土地利用空間數據（2000、2005、2010、2015年）、3期主要道路（國道和省道）矢量數據（2000、2005、2010年）以及社會經濟數據。土地利用數據和道路數據來源于中國科學院地理科學與資源研究所，其中，土地利用數據是根據衛星影像通過人機交互解譯、野外實地考察驗證得出的，數據為100 m×100 m的柵格格式，原始數據包括25種土地利用類型，本研究根據需要將其歸并為耕地、林地、草地、水域（指天然陸地水域和水利設施用地）、城鄉工礦居民用地（簡稱“建設用地”，指城鄉居民點及其以外的工礦等用地）和未利用地共6種類型[16];主要道路數據是根據衛星影像通過人工數字化得到的。人口與社會經濟數據來源于《河南省統計年鑒》。距城市居民點的最近距離等區域因素、耕地鄰域內建設用地的豐富度等局部因素以及各行政區的差異是決定耕地城鎮化的重要因素。為了構建模擬耕地城鎮化的空間Logistic回歸模型，須要對原始數據進行計算和分析。首先，運用地理信息系統（GIS）技術分別對2000年和2015年、2000年和2005年、2005年和2010年、2010年和2015年的土地利用數據進行疊加;其次，從疊加圖上提取反映2000—2015、2000—2005、2005—2010、2010—2015年耕地向建設用地轉變情況的4期二值圖形數據（耕地轉變為建設用地的柵格取值為1，沒有發生變化的耕地柵格取值為0），作為Logistic回歸模型的反應變量數據;最后，為了提取模型的解釋變量數據，對基礎數據進行相關處理（表1）。

Enri=bi，d/adB/A。（1）

式中：Enri表示第i個耕地柵格以d為半徑的圓形鄰域內建設用地的豐富度;bi，d表示第i個耕地柵格以d為半徑的圓形鄰域內建設用地的面積;ad表示以d為半徑的圓形鄰域的面積，本研究選取的d值為2 km;B表示研究地區建設用地的總面積;A表示研究地區的土地總面積，該變量主要反映局地層次上建設用地數量對耕地城鎮化的影響。

3 研究方法

3.1 耕地城鎮化時空格局模擬模型

本研究的耕地城鎮化時空格局模擬模型是根據公式（2）的二元Logistic回歸方程構建而成的。它的反應變量是表示某一時段耕地是否轉變為建設用地的二分類變量，1表示耕地轉變為建設用地，0表示耕地沒有發生變化;而解釋變量包括距城市居民點的最近距離等區域變量，耕地鄰域內建設用地的豐富度等局部變量以及根據行政區劃單元設置的虛擬變量（表1）。建模過程中對解釋變量是按照0.05的顯著水平采用正向逐步選擇法進行篩選，具體計算過程使用軟件SPSS 19.0完成。

式中：P表示指定時段耕地轉變為建設用地的概率，即在給定自變量的取值時耕地轉變為建設用地的條件概率;β表示回歸系數;X表示解釋耕地向建設用地轉變的備選自變量;n表示備選自變量的數目。

模型方程的回歸系數β的顯著性根據Wald統計量進行檢驗，β的含義則通過計算exp（β）進行解釋。exp（β）是β系數的以e為底的自然指數，其值等于事件的發生概率。發生概率是衡量解釋變量對反應變量影響程度的重要指標[17]，本研究的發生概率表示解釋變量發生變化時，耕地向建設用地轉變的發生比（發生轉變的頻數與沒有轉變的頻數之間的比值）的變化情況[exp（β）<1，發生比減小;exp（β）=1，發生比不變;exp（β）>1，發生比增大[18]。

Logistic回歸模型的擬合優度是根據Pontius等提出的ROC（relative operating characteristics）方法進行檢驗[19]。檢驗指標ROC值介于0.5～1.0之間，0.5表示模型的擬合優度最差，與隨機判別效果相當;1.0表示擬合優度最好，可以完全確定耕地向建設用地的轉變與否;ROC值越大，模型的擬合優度越高。

須要說明的是，耕地向建設用地的轉變可能具有一定的空間自相關效應，而空間自相關效應又會對模型的解釋能力造成一定干擾。因此，在建模之前須要對觀測數據進行預處理，本研究根據耕地向建設用地的轉變具有隨距城鎮（包括城市和鄉鎮）居民點距離增加而逐漸減少的特點，使用分層隨機抽樣的方法從總體觀測數據中抽取10 000個樣本柵格進行回歸建模（表2）。

3.2 時空格局模擬

根據公式（3）[由公式（2）推導出來]計算起始年份每個耕地柵格上的耕地在指定時段轉變為建設用地的概率，并運用GIS技術繪制耕地城鎮化概率的空間分布圖。

4 結果與分析

4.1 耕地城鎮化時空格局的模擬模型為了模擬與分析2000—2015年及其不同時段（2000—2005、2005—2010、2010—2015年）耕地城鎮化的時空格局，構建4個Logistic回歸模型（表3）。

在2000—2015年耕地城鎮化的Logistic回歸模型中，距城市居民點的最近距離、距主要道路的最近距離、耕地鄰域內建設用地的豐富度以及根據行政單元劃分的虛擬變量是構成模型的顯著變量，說明它們是影響耕地向建設用地轉變的顯著因素。其中，距城市居民點的最近距離和距主要道路的最近距離對耕地城鎮化具有負作用， 在其他條件相同的情況下，距城市居民地的最近距離和距主要道路的最近距離每增加1 km，耕地向建設用地轉變的發生比分別約減小5%（1-0.949≈0.05）、20%（1-0.816≈0.20）。對于不同的耕地柵格來說，2 km 半徑圓形鄰域內建設用地的豐富度對耕地城鎮化具有正向作用，在其他條件相同的情況下，豐富度每增加1個單位值，耕地向建設用地轉變的發生比約增加97%（1.973-1≈0.97），說明建設用地的分布對耕地的城鎮化具有重要影響，周圍的建設用地越多，耕地城鎮化的發生比越大。另外，在其他條件相同的情況下，相對于鄭州市轄區來說，其他縣（市）耕地城鎮化的發生比偏低85%（登封市：1-0.152≈0.85）至60%（新鄭市：1-0.392≈0.60），這與相關文獻得出的結論是一致的，即城市的行政級別和中心性對耕地的城鎮化具有正向作用，城市的行政級別越高、中心性越強，耕地城鎮化的風險越大[5]。

在2000—2005年的模型中，區域變量距城市居民點的最近距離和距鄉（鎮）居民點的最近距離都是模型的顯著變量，但是距主要道路的最近距離由于顯著性較低而被剔除。這是由于2000—2005年經濟偏熱（和全國的情況相似），城市和鄉（鎮）都建立了開發區，導致距城市居民點和鄉（鎮）居民點越近，耕地向建設用地轉變的發生比越大。可能正是由于大量鄉（鎮）開發區的建立，使得距鄉（鎮）居民點的距離對耕地城鎮化的影響變得顯著，而距主要道路的距離這一變量的作用有所減弱而被剔除，這是該模型和其他3個模型的重要不同之處。另外，該模型中局部變量和虛擬變量的作用和2000—2015年的模型相似。

在2005—2010年的模型中，篩選出的解釋變量及作用性質和2000—2015年的模型相同，但是2個模型中解釋變量對反應變量的作用強度稍有差異，尤其是虛擬變量中，只有中牟縣、新鄭市和登封市這3個虛擬變量是模型的顯著變量，而鞏義市、滎陽市和新密市因顯著性水平較低而被剔除。說明2005—2010年在區域條件和局部條件相同的情況下，各縣級行政區耕地城鎮化的發生比存在顯著差異，使得有些虛擬變量能夠納入模型，而其他虛擬變量卻被剔除。

2010—2015年的模型和其他3個模型明顯不同，區域變量距城市居民點的最近距離和距鄉（鎮）居民點的最近距離皆沒有通過顯著性檢驗，只有距主要道路的最近距離通過了顯著性檢驗而成為模型的解釋變量。這是因為和前期相比2010—2015年耕地城鎮化的模式發生了重大變化，城鎮急劇擴張的勢頭得到一定程度的遏制，耕地轉變為建設用地的指標主要用于國家重點建設項目，導致出現了新的開發熱點，新的開發熱點范圍相對較小，且選址主要考慮交通區位條件，使得這一時段耕地向建設用地的轉變主要受控于距主要道路的最近距離，而整體上和城鎮居民點的空間聯系較弱。虛擬變量中，新鄭市、中牟縣和鞏義市這3個虛擬變量是模型的顯著變量，而滎陽市、新密市和登封市因顯著性水平較低而被剔除，尤其須要指出的是，回歸系數表明，在其他條件相同的情況下，新鄭市和中牟縣耕地城鎮化的發生比分別約超出鄭州市轄區2.2倍和1.4倍，而鞏義市仍然低于鄭州市轄區。這進一步說明，2010—2015年鄭州地區耕地向建設用地轉變的模式已經由城鎮擴張占用轉變為聚焦于新的開發熱點，而新的開發熱點就是位于新鄭市和中牟縣的航空港經濟試驗區和高新技術開發區。另外，該模型中局部變量的作用和其他3個模型皆相似。

綜上，4個Logistic回歸模型中局部變量和虛擬變量的差異較小，而區域變量的差異較大。分析可知，耕地四周一定范圍內建設用地的豐富度、耕地所屬城市的行政級別和中心性是影響耕地向建設用地轉變的穩定因素，建設用地的豐富度越大，所屬城市的級別越高、中心性越強，耕地城鎮化的發生比越大;反之，發生比則越小。另外，距城鎮居民點和主要道路的最近距離也是影響耕地城鎮化的重要因素，但是它們的作用在不同時段存在顯著差異，這些差異實際上反映了耕地城鎮化模式的變化。2000—2005年由于經濟偏熱，開發區“遍地開花”，城市和鄉（鎮）居民點附近的耕地皆出現了向建設用地的大量轉變;2005—2010年受土地調控政策影響，不規范的開發得到遏制，耕地向建設用地的轉變明顯減少，且主要分布于城市居民點附近;2010—2015年受耕地保護和土地調控的雙重影響，耕地向建設用地的轉變主要聚焦于新的開發熱點和沿主要道路蔓延，基本上脫離了和城鎮居民點的空間聯系。

4.2 模型的顯著性檢驗

由表3可知，2000—2015年及其不同時段耕地向建設用地轉變的4個Logistic回歸模型的ROC值皆在0.75以上，能夠較好地解釋和模擬耕地城鎮化的時空格局。但是，2010—2015年模型的ROC值為0.757，擬合優度相對較低，這是因為該時段耕地城鎮化受政策影響主要聚焦于新的開發熱點，導致模擬難度增加的緣故。如何凸顯政策的作用，這是進一步完善模型須要考慮的重要問題。

4.3 耕地城鎮化時空格局的模擬

圖3是使用以上4個模型模擬得到的2000—2015年及其不同時段耕地向建設用地轉變概率的空間分布圖，對比圖3和圖2可知，耕地向建設用地轉變的空間格局與模擬概率的空間分布基本一致，總體上看，發生轉變的位置模擬得到的概率較大，沒有發生轉變的位置模擬得到的概率較小。因此，可以為今后的耕地保護提供決策支持，模型模擬概率越大的耕地將來被建設用地占用的可能性越大，所以應該將其作為動態監測與保護的重點。

但是仔細對比可現，圖3和圖2也存在少量不一致的地方，即模型模擬概率較大的位置上的耕地并沒有發生轉變，而模擬概率較小的位置上的耕地反而發生了轉變。這是因為耕地向建設用地的轉

變是一個復雜過程，除了服從模型揭示的一般模式之外，還會受到一些難以預測的偶然因素的干擾，如政府和投資者行為模式的轉變，新的交通樞紐和開發熱點的建設等，都會打破耕地向建設用地轉變的原有模式，所以耕地保護也必須考慮偶然因素的影響。如2000—2015年的模型模擬結果顯示，新鄭市城區周邊的耕地向建設用地轉變的概率較大，航空港經濟試驗區附近的耕地轉變概率較小，但由圖2可知，城區周邊耕地城鎮化卻沒有航空港區附近顯著，主要是政府從土地供給的角度大力支持航空港經濟試驗區建設的緣故。

5 結論與討論

首先，基于土地利用空間數據，構建的模擬2000—2015年及其不同時段鄭州地區耕地向建設用地轉變的4個Logistic回歸模型的ROC值皆在 0.75 以上，能夠較好地解釋和模擬耕地城鎮化的時空格局。其次，2000—2015年耕地鄰域內建設用地的豐富度和耕地所屬城市的中心性是影響耕地向建設用地轉變的穩定因素，建設用地的豐富度越大、所屬城市的中心性越強，耕地向建設用地轉變的發生比越大;反之，發生比則越小。另外，距城鎮居民點和主要道路的最近距離也是影響耕地城鎮化的重要因素，但是由于不同時段耕地向建設用地轉變模式發生變化，使得它們的作用存在顯著差異。2000—2005年城市和鄉（鎮）居民點附近的耕地皆出現了向建設用地的大量轉變;2005—2010年耕地向建設用地的轉變明顯減少，且主要分布于城市居民點附近;2010—2015年耕地向建設用地的轉變主要聚焦于新的開發熱點和沿主要道路蔓延，基本脫離了和城鎮居民點的空間聯系。最后，2000—2015年及其不同時段的Logistic回歸模型模擬得出的耕地向建設用地轉變概率的空間分布圖，可以為今后的耕地保護提供決策支持，模型模擬概率越大的耕地將來被建設用地占用的可能性越大，所以應該將其作為動態監測與保護的重點。但是，耕地向建設用地的轉變是一個復雜的過程，除了服從模型揭示的一般模式之外，還會受到一些難以預測的偶然因素的干擾，如政府和投資者行為模式的轉變等，因此耕地保護也必須考慮偶然因素的影響。

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