貴州師范大學地理與環境科學學院 瞿紹懂
從地形地貌差異角度來看,山區是耕地撂荒最主要的發生地,而平原只有少數耕地撂荒。耕地不斷撂荒將導致耕地收縮,威脅到我國“三農”發展與糧食安全等。在耕地撂荒研究方法上,大多數國內外學者關于撂荒的研究主要從耕地撂荒的提取、時空特征、驅動因素以及對策等方面進行研究。根據國內研究的現狀發現,我國地形復雜和農業生產條件相對落后的丘陵、山區的耕地撂荒程度相對較高,尤其像四川、重慶、貴州等巖溶地貌廣布的地區更為嚴重。在近幾年對耕地撂荒的研究中,學者針對如何用更準確、更直觀的方法分析耕地撂荒的特征及驅動力分析方法上作了大量實踐創新,比如,楊通等人的研究中引入了聯合變化檢測方法,并用多線性模型提出耕地撂荒的主要驅動力,以及通過構建撂荒程度指數等方法,更好地描繪出撂荒的空間特征和空間分布。本文立足于鄉級尺度,對貴陽市花溪區久安鄉各村耕地撂荒基礎數據統計、空間布局以及驅動因子等進行研究分析。以2017年遙感影像為數據基礎,識別提取久安鄉撂荒地,結合GIS空間分析,得到久安鄉撂荒地的空間分布特征。
久安鄉(東經106°35′26″,北緯26°31′1″)位于黔中腹地,花溪區的西北面。整個區域東西寬19公里,南北長14公里,行政區域面積為48.66平方公里。全鄉人口總數為13444人,轄7個行政村、60個村民組,居住人口主要為布依族、苗族和漢族。久安鄉海拔1090—1402米之間,相對高差100—310米之間,地勢中部高、東部低,區內山地丘陵占總面積的95%以上。氣候系亞熱帶季風溫潤區,具有較明顯的高原性氣候特點(見圖1)。

圖1 研究區地理位置圖
本研究以貴陽市花溪區久安鄉2017年9月Landsat-8遙感影像(坐標系統WGS_1984_UTM_Zone_48 N,空間分辨率30 m×30 m)為主要數據源,開展研究區耕地撂荒的空間分布特征分析。遙感影像和30m空間分辨率的DEM數據均來源于地理空間數據云網站(http://www.gscloud.cn/),遙感影像含云量不到5%,數據質量較好。其他統計數據來源于花溪區人民政府官網(http://www.huaxi.gov.cn/)與久安鄉年度政府工作報告。
撂荒地的識別與提取是本研究的關鍵步驟,其結果的精確性對后續撂荒地空間分布特征研究具有決定性作用。本文利用不同地物光譜特征的差異和紋理特征分析,使用基于See5.0的決策樹分類方法,利用ENVI5.3軟件建立決策樹,進行研究區土地利用的遙感實驗,再結合地表實際情況進行撂荒地的識別提取。本研究根據區域影像的紋理特征,進行圖像紋理解譯分析,其特征量通過Variance(方差)來表示,公式如下:

式中,Xij表示像元(i,j)的灰度值DN,M表示平均值,其公式如下所示:

1.撂荒耕地區位特征
通過計算久安鄉撂荒率,可以初步了解研究區耕地撂荒現狀。撂荒率(Ari)是指各村的撂荒地面積占該村耕地面積的百分比。下式(3)中,Ari是指第i個村或社的撂荒率,mi是第i個村或組的撂荒地面積,M i是指第i個村或組的耕地面積,i是村或組的個數,分別為7個村和60個組。

2.撂荒耕地地理要素分析
坡度和地形起伏度是衡量二維地理空間分布特征的重要因子。地形起伏度指區域最高點與區域最低點之差,從宏觀上反映了地形的起伏特征,是定量描述地表形態、劃分地貌類型的重要指標。計算公式如(4)。研究結合實驗獲取的DEM數據,進行坡度分析和地形起伏度分析,從而分析久安鄉耕地和撂荒地的地表分布特征。

式中,R表示區域內的地形起伏度值,Hmax、Hmin分別為分析區域內的最高點和最低點高程。
通過ENVI計算,得到決策樹的總體分類結果,精度達到90%以上,Kappa系數為0.932,精度滿足本研究需要。研究結合ArcGIS10.2從分類結果中提取久安鄉7個村、60個村民組的撂荒地分布數據,隨機生成100個隨機點,均勻分布在整個研究區域,包括喀斯特地區、非喀斯特地區等級的耕地。地面調查中采用空間分辨率較高的影像核驗,走訪當地村民進行輔助驗證,總體調查精度達到87%。
統計分析研究區耕地撂荒面積特征,可以看出,久安鄉耕地面積為1053.82hm2,撂荒面積為229.55hm2,撂荒率為21.78%,撂荒地塊總數為1343塊。從整體上看,無論是撂荒塊數還是撂荒率,久安鄉都存在嚴重的耕地撂荒問題。從撂荒地的空間分布上來看,久安鄉撂荒地主要集中在中部和西部地區,按照不同的村域來看,打通村撂荒率最高,達到了41.79%,撂荒面積為39.79hm2。主要是因為打通村自然資源條件和社會經濟條件相對較差,隨著城市化的擴張,大量勞動力從山上轉移到城鎮,導致耕地大量撂荒。其次是拐耳村,撂荒面積為31.56hm2,撂荒率為37.46%。
久安鄉地形地貌復雜,地勢起伏度最大達到了57m。由圖2可知,撂荒率呈“V”字型變化,撂荒率最高的是坡度小于6度的區域,這是由于研究區域坡度小于6°的耕地基數較小,而大部分的撂荒地集中在坡度為6-15度之間的坡耕地中,撂荒面積為136.66hm2,撂荒率為22.31%。撂荒率在坡度15°-25°之間出現了轉折,此時的撂荒率達到最低點,隨著坡度繼續增加,撂荒率也相應增大。

圖2 不同坡度下撂荒地分布特征
研究發現,撂荒地大多分布在坡度較大、距離經濟區較遠的區域。導致撂荒地產生的原因有人為棄耕和自然撂荒,給農業生產經濟和生態環境帶來不利影響,逐漸吸引政府和許多專家學者的注意和重視。研究中撂荒地識別的誤差主要有:未能進行識別和人工目視解譯有誤。經過現場調查發現,導致判斷有誤的主要因素為一部分多年持續撂荒的耕地中雜草覆蓋度密集,容易誤判為草地或是灌木林地,另一部分撂荒地面積很小,只有十幾平方方米,有些甚至還達不到這個數值,導致決策樹識別時不能有效判斷。這兩種情況產生的誤差通過決策樹分類識別通常不能略過,還需要結合現場調研來進一步確認。喀斯特山地脆弱的生態特征往往容易產生耕地撂荒,在實地的調研中發現巖石裸露現象較多,耕地土層較薄。針對喀斯特山地撂荒地研究,分析耕地撂荒分布特征,為指導耕地保護提供借鑒依據。