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基于縣域尺度的耕地利用轉型影響因素研究

2021-12-02 01:18:35王明巖袁子華劉瀟劉胤璽張鴻森崔云珊夏江龍
科技資訊 2021年24期
關鍵詞:灰色關聯(lián)分析糧食安全

王明巖 袁子華 劉瀟 劉胤璽 張鴻森 崔云珊 夏江龍

摘 ?要:隨著城市化和市場經(jīng)濟的發(fā)展,在城市擴張和種糧比較效益低下的雙重作用下,耕地轉型利用普遍存在,嚴重威脅我國糧食安全。該文利用ENVI5.3和ArcGIS10.5并結合灰色關聯(lián)分析法分析了寬城縣耕地利用轉型的影響因素。結果表明:耕地利用轉型與坡度、坡向和距居民點距離的關系十分密切;影響寬城縣耕地利用轉型的關鍵因子依次為機播面積、農業(yè)機械總動力、食用堅果產量和農村人均可支配收入。

關鍵詞:耕地轉型利用 ? 糧食安全 ? GIS ? 灰色關聯(lián)分析

中圖分類號:F323.211 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A文章編號:1672-3791(2021)08(c)-0057-05

Study on Influencing Factors of Cultivated Land Use Transformation Based on County Scale

— Taking Kuancheng County of Hebei Province as an Example

WANG Mingyan1 ? YUAN Zihua1 ? LIU Xiao1 ? LIU Yinxi1 ? ZHANG Hongsen1 ? CUI Yunshan2

XIA Jianglong1

(1.School of Public Administration, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang, Hebei Province, 050061 China; 2.Business School of Beijing Technology and Business University,

Beijing, 100048 ?China)

Abstract: With the development of urbanization and market economy, under the dual effects of urban expansion and low comparative benefits of grain planting, the transformation and utilization of cultivated land is widespread, which seriously threatens China's food security. This paper analyzes the influencing factors of cultivated land use transformation in Kuancheng County by using ENVI5.3, ArcGIS10.5 and grey correlation analysis. The results show that the transformation of cultivated land use is closely related to slope, slope direction and distance from residential areas; the key factors affecting the transformation of cultivated land use in Kuancheng County are machine sowing area, total power of agricultural machinery, edible nut yield and rural per capita disposable income.

Key Words: Arable land transformation and utilization; Food security; GIS; Grey relational analysis

保護耕地資源,不僅是我國基本國策的題中之義,也是聯(lián)合國2030年可持續(xù)發(fā)展目標(SDGs)之一[1]。隨著城市化進程的加快,城區(qū)邊緣的耕地被大量占用,致使嚴重的耕地非農化。同時,種糧的比較效益偏低,導致農民轉而種植速生楊或一些經(jīng)濟作物,致使耕地轉型利用趨勢明顯[2]。可見,研究耕地利用轉型對于我國耕地保護和糧食安全具有重要意義。

國內外學者關于耕地利用轉型的研究主要集中在轉型利用、非農化及耕地撂荒三方面。李超等研究者認為耕地的轉型利用影響耕地質量,應給予高度關注[3]。許祥云等研究者總結了耕地轉型利用的治理實踐過程中存在的問題,認為林糧爭地矛盾突出[4]。袁曉妮等研究者認為我國目前耕地非農化研究集中在以全國和省市域為主的宏觀地域上,對于微觀層面上的研究相對較少[5]。耕地撂荒現(xiàn)象在我國耕地撂荒已經(jīng)普遍出現(xiàn)[6],嚴重威脅我國糧食安全問題。史鐵丑等研究者通過解譯手段,分析了重慶山區(qū)耕地撂荒風險,認為高撂荒風險的耕地主要集中于海拔高且坡度陡的地區(qū)[7]。李升發(fā)等研究者基于全國山區(qū)抽樣調查數(shù)據(jù)分析了耕地撂荒的空間分布[8]。

目前,對耕地轉型利用、非農化的研究相比對耕地撂荒的研究在內容上、方法上存在明顯不足,同時對三者的共性影響因素研究較少。基于此,該文利用ENVI 5.3對2013—2019年寬城縣的遙感影像進行解譯,運用ArcGIS 10.5分析2013—2019年轉型耕地分布與坡度、坡向和距居民點距離的關系,并通過灰色關聯(lián)分析法分析了寬城縣耕地利用轉型的影響因素。

1 ?研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

寬城滿族自治縣(40°17′N~40°45′N,118°10′E~119°10′E)是河北省承德市下轄縣。半干旱半濕潤大陸性季風型氣候,雨熱同期、四季分明。礦產資源豐富,土壤微量元素豐富,適合板栗的生長,種植板栗的投入遠遠低于務農投入,據(jù)不完全統(tǒng)計,寬城縣人均板栗收入5 000~6 000元,占全年總收入的6成多。

1.2 數(shù)據(jù)來源

該研究的數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)。遙感影像數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云中2013—2019年的河北省寬城縣Landsat 8 OLI_TIRS衛(wèi)星產品。統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2014—2020年的《中國縣域城市統(tǒng)計年鑒》《河北省農村統(tǒng)計年鑒》《河北省統(tǒng)計年鑒》。

2 ?研究方法

2.1 遙感影像分析法

利用Envi5.3軟件對寬城縣2013—2019年的Landsat系列遙感影像數(shù)據(jù)進行土地利用監(jiān)督分類,在谷歌地球中建立檢驗樣本,對分類結果進行檢驗,2013—2019年土地利用分類Kappa系數(shù)依次為0.85、0.91、0.94、0.89、0.86、0.95、0.96,精度可以滿足該研究要求。

2.2 GIS分析法

利用ArcGIS10.5分析2013—2019年寬城縣耕地轉型利用情況,并對寬城縣高程數(shù)據(jù)進行坡度和坡向分析,其中坡度按平坡≤3°、緩坡3°~8°、較緩坡8°~15°、較陡坡15°~25°和陡坡≥25°分為5類,坡向按平坡、半陰坡、陰坡、半陽坡、陽坡分為5類。將谷歌地球中提取的居民點分布導入ArcGIS10.5中,以500 m為間隔進行多環(huán)緩沖區(qū)分析,具體情況見圖1。

2.3 灰色關聯(lián)分析

根據(jù)已有研究所選取的指標[9-11],結合寬城縣統(tǒng)計資料的可獲取性選擇指標因子,將轉型利用耕地面積作為參考數(shù)列;將農業(yè)增加值、林業(yè)增加值、機耕面積、機播面積、化肥施用量、農藥使用量、地膜使用量、食用堅果產量、農用機械總動力、農村人均可支配收入、鄉(xiāng)村人口、城鎮(zhèn)化率作為比較數(shù)列。根據(jù)灰色關聯(lián)分析建模機理[12-13]計算關聯(lián)度。根據(jù)相關研究[14],將關聯(lián)度大于0.75的因子確定為關鍵因子。

3 ?耕地利用轉型結果分析

3.1 耕地利用轉型面積分布與坡度關系

由圖2可以看出,2013—2019年寬城縣轉型利用耕地主要集中在8°~25°,占轉型利用耕地總面積的68.82%,這是因為寬城縣地處山區(qū),平地資源缺乏。耕地轉化為建設用地隨著坡度的增加而遞減,耕地轉化為林地在15°以下隨著坡度增加而增加,15°以上隨著坡度增加而減少。耕地轉化為草地在25°以下隨著坡度增加而增加,25°以上隨著坡度增加而減少。耕地轉化為水域和裸地隨坡度變化并不明顯。

3.2 耕地利用轉型面積分布與坡向關系

由表1中可以看出,轉型利用耕地主要分布在陽坡和半陰坡,占全部轉型利用耕地面積的59.22%。耕地轉為建設用地陽坡最多,占耕地轉為建設用地總面積的34.91%,在陰坡、半陰坡和半陽坡也較多分布。耕地轉為林地主要分布在半陽坡和陽坡,占耕地轉為林地總面積的66.98%。耕地轉為水域主要分布在陽坡,占耕地轉為水域總面積的46.66%。耕地轉為草地主要分布在半陰坡,占耕地轉為草地總面積的36.83%。耕地轉為裸地主要分布在半陰坡和陽坡,分別占耕地轉為裸地總面積的34.58%和38.9%。

3.3 耕地利用轉型面積與距居民點距離關系

由圖3中可以看出,500~1 500 m之間轉型利用耕地面積最多,占轉型利用耕地總面積的61.68%,以1 000 m為分界點,小于1 000 m轉型利用耕地面積呈遞增的趨勢,大于1 000 m呈遞減的趨勢。其中,耕地轉為建設用地隨著距離的增加而減少。耕地轉為林地、草地與轉型利用耕地面積總體變化趨勢相同。耕地轉為裸地和水域變化趨勢并不明顯,可知耕地距居民點距離的遠近對于耕地轉型利用有著非常密切的關系,直接體現(xiàn)了交通通達程度對耕地的影響。

4 ?耕地利用轉型的影響因子分析

由表2可知,寬城縣轉型利用耕地面積的關鍵因子依次為機播面積、農業(yè)機械總動力、食用堅果產量和農村人均可支配收入。

4.1 機播面積與農用機械總動力

寬城縣地處山地丘陵區(qū),山地居多,耕地碎片化嚴重,因此可機播面積較少,導致人工成本增加,使得種糧的比較成本上升。

4.2 食用堅果產量

寬城縣近幾年每棵栗子樹上車均價在500元左右,人均板栗收入5 000~6 000元,占全年總收入的6成多。2009年寬城縣注冊神栗品牌并通過多項國內外權威認證,為板栗種植提供了廣闊的國內外市場,使得種糧的比較經(jīng)濟效益低下,人們對耕地的依賴性下降,導致板栗種植侵占了大量耕地。

4.3 農村人均可支配收入

隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的不斷提高,農村人均可支配收入由2013年的6 716元增加到2018年的12 806元,這就使得人們對娛樂設施、商業(yè)設施及住房的需求增加,同時,由于寬城縣城鄉(xiāng)建設項目投資建設,房地產投資增加,使建設用地的土地需求增加,必然導致耕地向建設用地轉變。

5 ?結語

該文運用ENVI、ArcGis并結合灰色關聯(lián)分析分別對影響寬城縣耕地利用轉型的自然因素及社會經(jīng)濟因素進行了系統(tǒng)分析,分析結果如下。

(1)Gis分析顯示,坡度在25°以下時轉型利用耕地面積隨著坡度增大而增加,坡度在25°以上時轉型利用耕地面積隨著坡度增大而減少。轉型利用耕地在據(jù)居民點1 000 m以內面積隨著距離的增加而增加,距居民點1 000 m以外面積隨著距離的增加而減少。同時,轉型利用耕地主要分布在陽坡和半陰坡。另外,耕地不同的轉型利用與坡度、坡向和距居民點距離的關系存在差異。

(2)灰色關聯(lián)分析顯示,寬城縣影響轉型利用耕地面積的關鍵因子依次為機播面積、農業(yè)機械總動力、食用堅果產量和農村人均可支配收入。

針對以上分析,對寬城縣保護耕地資源,實現(xiàn)糧食安全的建議舉措如下。

(1)通過提高機械化生產水平,降低耕者的人力成本。

(2)緩解經(jīng)濟作物與糧食作物矛盾,加快林下作物種植技術的推廣。

(3)通過創(chuàng)造更多就業(yè)崗位直接以及緩解教育壓力間接的提高農村居民收入。

(4)制定政策,加強對地理位置及自然條件優(yōu)越的耕地的保護。

參考文獻

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基金項目:河北省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目資助《勞動力務農機會成本上升對不同熟制地區(qū)耕地撂荒影響 ? ? ? ? ? ? ? ? 程度研究》(項目編號:S202011832015)。

作者簡介:王明巖(1997—),男,本科,研究方向為土地利用。

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