巖溶山區耕地時空演變及影響因素

施厚軍 王洪 蘭安軍 楊恩林

摘要：以貴州省貞豐縣2010—2020年耕地數據為對象，運用核密度和轉移矩陣法對巖溶山區耕地時空演變及影響因素進行分析。結果表明，2010—2020年，耕地面積由56 754.16 hm2減少至39 715.85 hm2，共減少17 038.31 hm2，破碎化程度加劇。研究期內，耕地主要轉化為林地、園地，主要發生于研究區中部的白層鎮、魯容鄉和魯貢鎮一帶；其次建設用地持續占用耕地，加速耕地面積減少。自然因素和社會因素共同影響耕地面積分布及其變化；耕地主要分布于坡度6°～25°及道路和居民點緩沖帶100 m范圍內。

關鍵詞：耕地；時空演變；影響因素；巖溶山區

中圖分類號：F301.24? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）04-0049-07

Spatial-temporal evolution and influencing factors of cultivated land

in karst mountainous area

Abstracts： The spatial-temporal evolution and influencing factors of cultivated land in the karst mountainous area were analyzed using kernel density and transfer matrix methods with cultivated land data of Zhenfeng County， Guizhou Province from 2010 to 2020 as the object. The results showed that from 2010 to 2020， the cultivated land area decreased from 56 754.16 hm2 to 39 715.85 hm2， a total decrease of 17 038.31 hm2， and the degree of fragmentation increased. During the study period， cultivated land was mainly converted into forest and garden land， which mainly occurred in the central part of the study area around Baiceng Township， Lurong Township， and Lugong Township， followed by the continuous occupation of cultivated land by construction land， which accelerated the reduction of cultivated land area. Natural and social factors jointly influenced the distribution of cultivated land and its changes， and cultivated land was mainly distributed on slopes of 6° to 25° and within 100 m of the buffer zone of roads and settlements.

Key words： cultivated land； spatial-temporal evolution； influencing factors； karst mountainous area

耕地是糧食生產的載體，是決定一個國家或地區人口承載能力和可持續發展能力的關鍵因素［1］。糧食供給平衡問題在短期內可以通過國內或國際市場解決，但是在人多地少且國際環境極為復雜的狀況下，中國如何以相對較少的土地解決較多人口的吃飯難題成為當下重任［2］。人類活動與自然相互作用促使土地利用發生變化，改變了耕地的數量、質量及種植結構等屬性，導致耕地生產力發生改變［3］、面積下降、空間破碎、生態問題加劇［4］。城鄉建設、生態文明建設持續侵占耕地［5，6］，導致耕地面積減少，而耕地保護政策推行下的土地開發、整治帶來的區域耕地面積增加也影響著區域糧食生產能力［7］。尤其是在自然環境復雜多樣的巖溶山區，耕地資源量少、質量差且破碎化程度高，往往是區域保障發展與保護安全的矛盾所在［8，9］。因此，將巖溶山區耕地作為研究對象，探討耕地的時空演變規律及影響因素，已成為政府層面耕地保護策略及農業資源配置優化的重要途徑，對研究區域可持續發展和區域糧食安全具有重要指導意義。

國內外研究成果豐富，內容上，主要集中于耕地時空演變、驅動機制、利用效率評價、區域差異、耕地多功能收斂等研究［10，11］。研究方法主要為模型評價法、動態度、核密度、地理探測器、轉移矩陣等方法［12，13］。研究尺度主要涉及國家、省域、市縣、鄉鎮及流域等尺度［14，15］。巖溶山區地理環境復雜多樣，整體上的土地利用研究理論較豐富，但針對單一的耕地利用情況研究較少，巖溶山區的耕地時空演變規律及影響因素仍是學術界及社會關注的焦點。因此，探討2010—2020 年巖溶山區耕地時空演變及影響因素，對探索巖溶地區社會、經濟、生態協調發展模式，促進巖溶山區協同發展具有重要意義。

1 數據來源與方法

1.1 研究區概況

貞豐縣隸屬于貴州省黔西南州，地處西南巖溶腹地，東鄰鎮寧縣和望謨縣，南部接安龍縣、冊亨縣，西與興仁縣接壤，北與關嶺縣毗鄰［16］。下轄1街道5鎮7鄉，總面積1 511 km2，截至2021年末，常駐人口為30.49萬人。如圖1所示，研究區海拔西北高東南低，西北地勢相對平坦，而研究區南部和中部白層鎮、魯容鄉等區域坡度較大，地形復雜多樣，屬巖溶盆地，低山丘陵帶。域內有北盤江，水資源豐富，土壤肥沃，是區域的糧食主產區。傳統產業有玉米、水稻、豆類等農作物，新型農產品有火龍果、百香果、花椒等。

1.2 研究方法

本研究主要以2010年、2015年、2020年ALOS、高分一號、高分二號遙感影像為數據源，其影像分辨率為1～2 m，DEM數據來源于地理空間數據云，分辨率為30 m。基于ArcGIS平臺，依據《土地利用現狀分類》（GB/T 21010—2017）標準，結合研究區實際情況，采用人機交互提取研究區耕地、園地、林地、草地、建設用地、水域、未利用地7種土地利用類型。為了保證數據的精度，經過內外實地驗證，精度達到95%以上，滿足研究要求。

1.2.1 核密度分析 利用核密度分析方法對耕地的空間分布狀態進行估算，計算式如下。

式中，k為核函數；h為帶寬度（k>0）；（[x-xi]）為估計點到樣本處的距離。估算時，當h增加，空間上點密度的變化更為光滑，但會掩蓋密度的結構；反之，估計點密度變化會突兀不平［17］。

1.2.2 耕地利用轉移矩陣 耕地利用轉移矩陣是指同一區域不同時段耕地利用類型的變化量與各土地利用類型間的轉化量［18，19］，統計耕地利用類型轉移的趨向、面積及轉化率，分析各研究階段耕地利用的轉移特征。其計算式如下。

式中，S為耕地面積；n為轉移前后的土地利用類型數；i、j分別表示轉移為研究初期和末期的耕地利用類型。

2 結果與分析

2.1 耕地區域分布及變化特征

由圖2可知，研究區耕地主要分布于中部的龍場鎮、小屯鄉、永豐街道、白層鎮、魯容鄉一帶，北部次之，南部耕地面積分布相對較少。耕地面積整體呈降低趨勢，2010年耕地面積為56 754.16 hm2，2015年降至47 275.68 hm2，2020年降至39 715.85 hm2，2010—2020年共減少17 038.31 hm2。

從變化程度分析，研究區中部和南部各鄉鎮的耕地面積除挽瀾鄉和沙坪鄉呈波動降低外，其余鄉鎮的耕地面積呈持續性降低。整個研究區內以中部的白層鎮、魯容鄉、魯貢鎮、永豐街道減少最明顯，且主要在研究時段2010—2015年內降低最明顯，分別減少2 900.12、3 528.56、1 990.90、790.33 hm2。北部耕地面積除北盤江鎮波動增長外，平街鄉、長田鄉、者相鎮呈波動降低，減少幅度相對較小，其中北盤江鎮2010—2020年耕地面積增加498.97 hm2。

2.2 耕地核密度分布

將研究區耕地的核密度圖分成低密度（≤10 piont/km2）、較低密度（10～20 point/km2）、中密度（20～30 point/km2）、較高密度（30～40 point/km2）、高密度（>40 point/km2）5個等級，各時間段密度特征差異明顯，如圖3所示。在2010年只有低密度、較低密度和中密度3種類型，且中密度區域極少，相較于北部平街鄉、北盤江鎮、長田鄉等，南部魯貢鎮、沙坪鄉、連環鄉和中部龍場鎮、永豐街鎮、白層鎮等耕地核密度相對較大；到2015年低密度區減少，中密度和較高密度區增加，較高密度區主要位于南部的連環鄉、魯貢鎮和沙坪鄉一帶；2020年研究區耕地核密度的變化在空間和數量上均發生較大變化，北部出現了大面積的較高密度區和高密度區，南部魯貢鎮和沙坪鄉的較高密度區面積有擴大趨勢。但這些區域的耕地面積呈降低趨勢，核密度呈增加趨勢，說明耕地受人為因素影響明顯。現代化種植技術的應用促進種植模式多樣化，生產要素增加，相應的配套設施道路、溝渠、水池等用地增加，導致原有地塊分割成多塊，促使耕地破碎化程度逐漸增加。

2.3 巖溶山區耕地時空演變

由圖4和圖5可知，耕地與各地類的轉換以耕地與林地、園地、草地等地類間的相互轉換為主，但各時期的時空轉移特征差異化明顯。

2010—2015年，耕地主要轉向林地，面積達? ?15 031.46 hm2，空間上主要發生于研究區中部的白層鎮、魯容鄉、魯貢鎮等區域；其次是向草地演化，面積達7 746.11 hm2，空間上以中部的魯容鄉和魯貢鎮最明顯。城鎮建設用地擴張侵占耕地，2010—2015年耕地向建設用地轉移1 770.73 hm2。2010—2015年，耕地的轉入以林地、未利用地和草地為主，轉入面積分別為6 994.99、3 817.21、2 962.60 hm2；在空間上林地除中部的永豐街道、者相鎮外，其余鄉鎮的林地向耕地轉移明顯，草地向耕地的流入以北部平街鄉、北盤江鎮和南部的沙坪鄉最明顯。

2015—2020年，耕地主要流向園地，面積高達? 9 293.47 hm2，其中北部平街鄉、中部永豐街道、連環鄉轉移量較大；其次是耕地流向林地，面積達? ? ? ? ? ?6 733.77 hm2，空間上與2010—2015年相似。與2010—2015年相比，2015—2020年耕地轉向草地的面積較少，僅80.39 hm2。在中部的城鄉結合部，隨著城鎮用地擴張明顯，2015—2020年研究區城鎮建設共占用耕地2 242.63 hm2。2015—2020年，耕地的流入以林地和草地為主，面積分別為5 779.66、? ? ? ? 4 446.99 hm2，其中草地向耕地轉移主要發生在中部魯容鄉。

總體而言，2010—2020年耕地與林地、草地、園地、建設用地頻繁轉移，空間上以中部的白層鎮、魯容鄉和魯貢鎮最明顯，轉出以大面積轉向林地、園地、草地為主，轉入以林地、草地轉為耕地為主，其中研究期內耕地轉為林地、園地面積分別達17 736.89、9 394.23 hm2。隨著城鎮化率提高，城鎮人口增加，城鎮建設用地緊張占用了大量耕地，研究期內建設用地共占用耕地3 635.48 hm2，以城區永豐街道和周邊的龍場鎮、者相鎮最明顯。區域內的生態退耕還林還草、石漠化治理工程等政策促使大量耕地向林地、草地等生態用地轉換，農業產業結構的調整加速了耕作條件較差的耕地流向園地，城鎮和農村建設用地擴張侵占耕地，也導致耕地持續減少。

2.4 耕地變化的影響因素

2.4.1 自然因素對耕地的影響 從表1可以看出，研究區耕地面積在不同坡度上分布差異明顯，耕地面積主要分布在6°～25°的坡度上，其面積占比均超過65.00%。從不同坡度耕地面積變化上來看，2010—2015年耕地面積變化量最大的是在坡度15°～25°上，變化量為4 707.42 hm2，占耕地減少量的49.66%；其次是坡度25°以上的耕地減少量，占44.31%。2015—2020年耕地面積變化與2010—2015年相似。由此可以看出，研究區耕地面積分布和減少主要是在較高的坡度上，其不同坡度上的面積減少體現出研究區退耕還林、還草政策的成效顯著。

2010—2020年研究區耕地面積在不同海拔范圍內的耕地面積分布如表2所示，總體上，各時期的耕地面積在不同海拔范圍內變化不同，1 100～1 400 m海拔范圍內的耕地面積呈先增后減的趨勢，>1700 m海拔的耕地雖呈小幅增加趨勢，但其耕地面積占比較少，其他海拔范圍內的耕地面積都呈減少趨勢。3個時期的耕地面積主要分布在500～1 400 m的海拔范圍內，其中1 100～1 400 m海拔范圍內的耕地面積占比最大，2010年、2015年、2020年分別占耕地總體面積的38.28%、46.61%、46.47%，其次為800～1 100 m海拔和500～800 m海拔范圍。從時間尺度分析，2010—2020年，耕地面積減少最大的在500～800 m的低海拔區，減少了6 401.00 hm2，其次為800～1 100 m海拔區，耕地面積減少了5 622.85 hm2。500～1 100 m海拔帶主要位于研究區中部的白層鎮、魯容鄉、魯貢鄉，這些區域海拔較低、熱量較高，但耕地大面積減少主要是該區域地勢較陡，不利于機械化耕作，加速了耕地的生態退化，說明該區域海拔不是耕地減少的主要因素。

2.4.2 社會因素對耕地的影響 耕作距離對耕地利用的變化具有重要影響，距離道路、居民點越遠，越容易被撂荒［20］。對研究區居民點進行間隔100 m的緩沖區分析，如表3所示，各時期耕地面積主要分布在距離居民點400 m范圍內；其中小于100 m范圍內的耕地面積占比最大，2010年、2015年、2020年分別占總面積的23.59%、31.83%、34.14%；其次為100～200 m范圍內的耕地面積，2010年、2015年、2020年分別占總面積的21.28%、23.53%、22.22%。從時間尺度上看，2010—2020年距離居民點100 m范圍內的耕地面積具有增加趨勢，而大于100 m范圍的耕地面積均呈減少趨勢，且減少最多的是與居民點距離≥600 m的耕地，面積減少3 504.12 hm2。

在距離道路600 m范圍內做100 m的緩沖區分析研究區耕地面積分布及變化情況，如表4所示，從不同距離范圍內的分布面積來看，小于100 m范圍內的耕地面積占比最大，2010年占34.27%，2015年占36.65%，2020年占62.45%；其次為100～200 m范圍內的耕地面積，2010年、2015年、2020年分別占總面積的21.24%、23.34%、22.48%。研究期內除了距道路100 m范圍內的耕地面積呈先減后增的變化趨勢外，其他緩沖范圍內的耕地面積都呈減少趨勢。這說明不同緩沖距離內的耕地面積變化與農村道路設施的逐漸完善有密切關系，隨著緩沖區距離的增加，耕作成本增加，促使農戶自發棄耕行為加劇，緩沖區距離越大，耕地面積越小。

3 小結

本研究以典型巖溶山區貞豐縣為例，對2010—2020年該區耕地面積時空演變進行了縣域尺度的分析，并同時探究自然因素（高程、坡度）、社會因素（與道路距離、與居民點距離）對耕地空間分布的影響，得出如下結果。

1）研究期內，耕地面積由56 754.16 hm2減少至39 715.85 hm2，共減少17 038.31 hm2。2010—2020年耕地面積呈減少趨勢，空間上以中部的白層鎮、魯容鄉和魯貢鎮減少最明顯。耕地受人為影響因素明顯，核密度增加，破碎化程度加劇。

2）研究期內，耕地主要向林地、園地、草地等生態用地轉移，其中轉向林地和園地面積分別達17 736.89、9 394.23 hm2，而耕地與草地轉入與轉出的面積大致相當。建設用地擴張持續侵占耕地，加速耕地面積減少。

3）研究區耕地受自然因素和社會因素共同影響，導致耕地面積迅速減少。從自然因素分析，耕地主要分布于坡度6°～25°和海拔500～1 400 m，中部坡度較大，不利于機械化耕作，促使耕地向生態用地演化，是影響耕地減少的重要因素。從社會因素分析，不同道路和居民點緩沖帶上的耕地分布相似，在距道路和居民點緩沖帶100 m范圍內耕地面積分布最大，當距離增加時增加了交通運輸成本和時間成本，促使耕地極易被退耕或撂荒，逐漸向草地和林地演化。

參考文獻：

［1］ YANG H， LI X. Cultivated land and food supply in China［J］.Land use policy， 2000， 17（2）：73-88.

［2］ 趙姚陽，王 潔，張 莉，等.糧食安全新政背景下保障我國谷物基本自給的耕地需求研究［J］.干旱區資源與環境，2015，29（8）：1-6.

［3］ 劉紀遠，徐新良，莊大方，等.20世紀90年代LUCC過程對中國農田光溫生產潛力的影響——基于氣候觀測與遙感土地利用動態觀測數據［J］.中國科學（D輯：地球科學），2005，35（6）：483-492.

［4］ 周 偉，石吉金，范振林.基于糧食安全和生態安全的耕地生態保護研究［J］.中國土地科學，2023，37（7）：125-134.

［5］ 李陽兵，姚原溫，謝 靜，等.貴州省山地-壩地系統土地利用與景觀格局時空演變［J］.生態學報，2014，34（12）：3257-3265.

［6］ 劉 濤，史秋潔，王 雨，等.中國城鄉建設占用耕地的時空格局及形成機制［J］.地理研究，2018，37（8）：1609-1623.

［7］ 楊 勇，鄧祥征，李志慧，等.2000—2015年華北平原土地利用變化對糧食生產效率的影響［J］.地理研究，2017，36（11）：2171-2183.

［8］ 陳正發，史東梅，何 偉，等.基于“要素-需求-調控”的云南坡耕地質量評價［J］.農業工程學報，2020，36（12）：236-246.

［9］ 劉 晶，金曉斌，徐偉義，等.耕地細碎化對可持續集約利用的影響機理與治理框架［J］.地理學報，2022，77（11）：2703-2720.

［10］ 向敬偉，廖曉莉，宋小青，等.中國耕地多功能的區域收斂性［J］.資源科學，2019，41（11）：1959-1971.

［11］ 戈大專，龍花樓，楊 忍.中國耕地利用轉型格局及驅動因素研究——基于人均耕地面積視角［J］.資源科學， 2018， 40（2）：273-283.

［12］ PANG Y，WANG X. Land-use efficiency in Shandong （China）： Empirical analysis based on a Super-SBM model［J］. Sustainability， 2020， 12（24）：10618.

［13］ 張朝輝，于師琪.基于土地利用情景模擬的和田地區生態系統服務價值時空特征與交互驅動研究［J/OL］.農業資源與環境學報：1-18［2023-12-25］.https：//doi.org/10.13254/j.jare.2023. 0474.

［14］ 張 玥，代亞強，陳媛媛，等.中國耕地多功能耦合協調時空演變及其驅動因素［J］.農業工程學報，2023，39（7）：244-255.

［15］ 尚能飛，唐世凱，湯 利.中國31個省（區、市）21世紀以來耕地利用轉型時空演變分析［J］.西南農業學報，2022，35（10）：2229-2236.

［16］ 馬國璇，周忠發，朱昌麗，等.改進可持續生計框架下易地扶貧搬遷前后農戶生計對比分析——以貴州省貞豐縣者相鎮安置點為例［J］.中國農業資源與區劃，2022，43（5）：207-217.

［17］ 李鵬山，呂雅慧，張 超，等.基于核密度估計的京津冀地區耕地破碎化分析［J］.農業機械學報，2016，47（5）：281-287.

［18］ 劉 瑞，朱道林.基于轉移矩陣的土地利用變化信息挖掘方法探討［J］.資源科學，2010，32（8）：1544-1550.

［19］ 位佳佳，陳學淵，吳永常，等.西北旱區耕地“非糧化”時空演變分析——以陜西大荔為例［J］.中國農業資源與區劃，2023，44（4）：24-34.

［20］ 施厚軍，蘭安軍，易興松，等.巖溶槽谷區撂荒耕地空間分異特征及其驅動因子［J］.浙江農業學報，2021，33（6）：1049-1061.