基于PLUS模型的耕地資源時空變化特征及其驅動因素研究

關鍵詞：耕地時空變化；驅動力因子；PLUS模型；馬鞍山市

中圖分類號：F323.211 文獻標志碼：A 文章編號：1003-5168（2025）08-00102-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.08.019

Temporal and Spatial Variation and Driving Factors of Cultivated Land ResourcesBasedonthePLUSModel

-ACaseStudyofMa'anshanCity，AnhuiProvince GAO Jingjing'HE Xuanlei2 （1.School ofLand Engineering，Chang'an University，Xi'an 71OO61，China; 2.Shaanxi Institute of Geological Survey， Xi'an 71Oo68，China）

Abstract： [Purposes] This paper aims to explore the temporal and spatial characteristics of changes in cultivated land resources and the driving factors behind them using the PLUS model.[Methods] Taking Ma'anshan City of Anhui Province as an example，based on the relevant data from 2OOO to 2O2O，the direction and scale of cultivated land change were analyzed by land use transfer matrix，and the change speed and intensity of cultivated land use were evaluated by land use dynamic degree and change range. The standard deviation ellipse and center of gravity migration model were used to reveal the trend of spatial distribution，and thePLUS model was used to simulate the change of cultivated land and accurately identifyitsdriving factors.[Findings] Theresults show thatcropland in Ma'anshan hasgenerally decreased，with a higher reduction in the southeasternareas than in the northwest.Therate of decline is slowing down，and efforts to balance cropland loss and gain are steadily improving. Key driving factors include average annual temperature，distance from the county seat， and GDP.[Conclusions] This study provides a basis for regional cropland planning，protection，and sustainable use，promoting coordinated ecological development.

Keywords： temporaland spatial variationof cultivated land; driving factors;PLUS model ; Ma'anshan City

0 引言

2 數據與方法

耕地是土地資源的核心組成部分，是農業發展的根本支撐，是國家糧食安全的重要保障。第三次全國國土調查顯示，我國耕地面積相較于第二次國土調查時減少了753.333萬 ，糧食安全和農業可持續發展面臨挑戰。因此，分析耕地時空變化特征及其驅動機制，對耕地可持續利用和保障糧食安全至關重要。

近年來，耕地變化研究已經取得了一系列成果，研究尺度從宏觀到微觀不斷擴充。劉紀遠等[2]采用土地利用凈變化等指標，揭示了我國不同區域耕地變化特征：東部減少放緩，中部減少加快，西部和東北耕地有所增加。原晉濤等3通過重心分析、空間統計等方法，量化了1980—2020年我國耕地的時空分異，發現耕地重心向西南移動，并出現“占緩補陡”等現象。許磊等4基于地理探測器發現，宜昌當陽市耕地變化主要受經濟和社會因素驅動，且經濟與自然因素相互作用。當前，耕地驅動力研究方法已由定性轉向定量，常用的有主成分分析、地理加權回歸、系統動力學和空間分析等數學模型[5]

本研究基于馬鞍山市耕地數據，結合ArcGIS和PLUS模型，探討耕地變化的驅動因素，為耕地政策調整、節約集約利用及生態可持續發展提供參考。

1 研究區概況

馬鞍山市位于安徽省東部，緊鄰南京和合肥，屬長江流域。地形以東北至西南的丘陵和平原為主，氣候溫和濕潤，年均溫約 ，年降水量約 1 0 6 0 . 7 m m 。截至2023年，馬鞍山市下轄三區三縣，總面積 ，常住人口219.1萬人，地區生產總值達2590.6億元。馬鞍山市耕地分為稻田耕地類型和蔬菜菜園土耕地兩大類，耕地質量分為六等，呈正態分布。一、二等為高等級，三、四等為中等級，五、六等為低等級，其中主要由二、三等中高等級耕地構成，占比較大[]。

2.1 數據來源

本研究數據涵蓋耕地、自然條件和社會經濟信息。使用中國科學院資源環境科學與數據云平臺的2000年、2010年、2020年土地利用數據，按統一標準分類為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地，通過ArcGIS提取耕地數據。地理空間數據云平臺提供DEM數據，資源環境科學與數據中心提供人口、地區生產總值和土壤類型數據，全國地理信息資源目錄服務系統提供道路、縣政府及水域距離數據。

2.2 研究方法

2.2.1土地利用轉移矩陣。土地利用轉移矩陣是一種可以量化描述系統中土地利用類型的狀態及其轉移情況的研究方法[。行列元素分別代表初期和末期土地利用類型面積，全面體現區域土地覆蓋類型及轉移方向。

2.2.2單一土地利用動態度。單一土地利用動態度是描述研究區內特定土地利用類型在一定時間內變化速率8。計算公式為式（1）。

式中： V 為研究時段內某種土地利用類型的單一土地利用動態度； 為某種土地利用類型起始的面積總量； 為某土地利用類型末期的面積總量； T 為時間段。

2.2.3土地利用變化幅度。土地利用類型面積的變化程度，反映不同土地類型總量上的變化[9]。計算公式為式（2）。

式中： Δ V 為研究區域的土地利用變化幅度； 和 分別為研究地區初期及研究末期某種土地利用類型的面積。

2.2.4標準差橢圓及重心遷移模型。這兩種模型結合使用可全面分析土地利用變化空間特征。標準差橢圓面積表示空間分布的分散程度和趨勢[10]。重心遷移模型分析重心坐標的遷移距離和方向，描述土地利用的時空變化。

2.2.5PLUS模型。基于多類隨機斑塊種子的元胞自動機模型PLUS（Patch-generatingLandUseSimulation）包含土地擴展策略分析模塊和未來土地利用變化模擬模塊，可有效模擬土地利用變化及其驅動因素。其中，土地擴展分析策略模塊（LEAS）基于隨機森林算法，提取并分析各類土地利用的擴展及驅動因素貢獻。本研究選取了12個耕地變化驅動因子，包括DEM、坡度、土壤類型、降雨量、氣溫、人口、地區生產總值及距道路、縣政府、水域的距離，兼顧科學性與合理性，為后續研究奠定基礎。

3結果分析

3.1 耕地利用變化幅度分析

根據式（2）計算得出馬鞍山市2000—2020年耕地利用變化，結果見表1。由表1可知，馬鞍山市耕地總面積始終保持在 以上，約占區域土地總面積的 6 2 % 。20年內，耕地總面積共減少了 ，占2000年耕地總面積的6 . 5 4 % ，呈顯著減少趨勢。其中，和縣耕地面積最大，當涂縣和含山縣次之，花山區最小。所有區縣耕地均呈減少趨勢，其中當涂縣減少最多，達到 ，雨山區減少幅度最大，達到3 6 . 2 3 % 。對比兩個時期，2010—2020年耕地減少速度明顯減緩，尤以花山區最顯著，減少幅度降低了 1 9 . 6 4 % 。

3.2 耕地轉移矩陣分析

基于2000年、2010年、2020年土地利用數據，使用ArcGIS柵格法計算馬鞍山市2000—2010年和2010一2020年土地利用轉移矩陣，提取并整合得到耕地轉移情況（見表2）。

由表2可知，2000—2010年，耕地共轉出了 ，耕地變化劇烈，主要轉向建設用地和水域，轉出率分別為 6 2 . 0 8 % 和 3 6 . 0 8 % ；轉為耕地最多的是水域，面積為 ，轉入率為 6 3 . 4 8 % ；耕地主要轉入來源也是水域，達到了 。2010一2020年內，耕地的轉出量大幅減少 5 4 . 8 2 % ，主要轉出類型是建設用地，共轉出 ，較前期減少 ，林地、草地、水域和未利用地的轉出面積較少；耕地主要來源為建設用地，面積高達 。

3.3 耕地利用動態度分析

根據式（1），計算得出2000—2010年和2010—2020年馬鞍山市各縣區的耕地利用動態度，結果見表3。由表3可知，2000—2010年，雨山區和花山區耕地變化最為活躍，主要轉為建設用地。2010—2020年，耕地變化仍以雨花區最多，花山區次之。總體來看，馬鞍山市耕地動態度逐漸下降，花山區減少最明顯，從 2 . 2 4 1 % 降至 0 . 2 7 7 % ；其次是博望區，減少 1 . 2 8 6 % ;和縣變化最小，為 0 . 0 9 3 % 。2000—2010年耕地變化頻繁，隨后逐漸趨緩，表明城市擴張后，耕地保護與生態環境保護措施逐步加強。

3.4耕地空間變化分析

基于柵格法得到的兩期土地利用轉移矩陣，通過ArcGIS可視化，顯示2000—2020年耕地增減變化（如圖1所示）。在空間上，2000—2010年內，耕地減少主要集中在馬鞍山市中部偏東，包括花山區、雨山區、博望區和當涂縣，轉出類型為建設用地和水域；耕地增加主要發生在當涂縣。2010一2020年，耕地減少集中于雨山區與當涂縣交界處，轉出類型為建設用地，減少區域明顯少于增加區域，反映出耕地占補平衡政策存在不平衡問題。

基于2000年、2010年和2020年的土地利用數據，采用標準差橢圓模型和重心遷移模型分析耕地空間分布變化（見表4和圖2）。結果顯示，耕地標準差橢圓面積不斷減小，2000—2010年減少 表明耕地趨于集中分布；重心明顯向西北遷移，2000—2010年遷移 ，2010—2020年遷移 1 8 3 3 . 4 7 m ，總軌跡高達 。

3.5 耕地變化驅動力分析

通過PLUS模型的“土地擴張分析策略”模塊，分析得出馬鞍山市耕地變化的主要驅動因子是氣溫、距縣政府駐地的距離、地區生產總值，貢獻值分別為 0 . 3 6 9 ， 0 . 2 6 0 和0.248，土壤類型貢獻最小，值為0.129。將耕地增減數據與3個主要驅動因子疊加結果如圖3所示。由圖3可知，耕地減少集中發生在氣溫變化較大、靠近縣政府的經濟增長區域，與馬鞍山市中東部核心發展區域重合。

氣溫成為最主要因素除自然氣候變化外，城市熱島效應也是關鍵原因。將耕地減少與氣溫、距縣政府駐地的距離、地區生產總值3個三大因子疊加分析可知，馬鞍山耕地減少的主要原因是城市發展。城市快速擴張導致了熱島效應。同時，不僅城市中心是熱島，其整體影響周邊郊區，形成更大的熱島。因此氣溫因子揭示了隨著城鎮化加速，馬鞍山市耕地不斷被建設用地占用的事實。

距縣政府的距離作為驅動因素表明，人口密集、交通便捷、經濟發達的區域，建設用地擴張迅速，耕地易被占用。2000一2020年馬鞍山市地區生產總值和人均地區生產總值快速增長，農業用地逐步轉為城市建設用地，耕地需求下降。

4結論

2000一2020年，馬鞍山耕地面積持續減少，各區縣的耕地無增加。相較2000—2010年，2010—2020年耕地減少幅度和變化活躍度有所減緩，主要轉為建設用地和水域，集中分布于中部偏東區域，受城市發展和石白湖生態改造影響；建設用地占用耕地的面積明顯減少了 ，其中 恢復為耕地，耕地占補平衡措施成效顯著。氣溫、距縣政府駐地的距離和GDP是耕地變化的主要驅動因素，城市擴張與人口增長導致耕地轉為建設用地，雖然滿足了發展需求，但對農業生產、糧食安全及生態平衡產生影響，亟須合理規劃以協調城市化與耕地保護。

參考文獻：

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