中国耕地利用变化的研究方法分析：立足驱动与模拟研究*

苏锐清，曹银贵，2※

(1.中国地质大学(北京)土地科学技术学院，北京 100083； 2.自然资源部土地整治重点实验室，北京 100035)

0 引言

20世纪90年代以来，土地利用/覆被变化(LUCC)受到越来越多的关注，成为全球变化研究的核心领域之一[1]。耕地作为土地利用结构中最重要的主要组成部分之一，具有自然和经济双重属性，其变化受经济发展的巨大影响，同时耕地的变化和流向也反映着目前社会经济发展的基本态势[2-3]。耕地的时空变化研究已经成为土地利用覆被研究的重要内容[4]。耕地资源是保障农业可持续发展、维护国家粮食安全的根本所在[5]。耕地利用变化的研究关系到不同尺度区域的粮食安全，而加强耕地利用变化驱动和模拟的方法研究，找到适合不同尺度、不同区域的研究方法，更高效、快捷地解决有关耕地利用的问题，预测未来耕地利用的发展变化趋势，对合理利用自然资源，促进区域可持续发展，有着重要意义[6]。

中国是一个耕地资源相对短缺的国家，中国在人口持续增长、经济高速发展、工业化城市化不断推进的过程中耕地流失十分严重，人均耕地面积不足1 000m2，面临的耕地问题十分严峻[7]。为了中国的1.2亿hm2(18亿亩)耕地红线不被突破，人民群众的粮食供给得到保障，必须保护和合理利用耕地。国内外学者对耕地利用驱动机制[8-9]、耕地数量变化趋势[10-11]、耕地利用方式的变化[12-13]、耕地利用模拟[14-16]等都进行了深入的研究，研究方法众多，但至今未形成系统的耕地利用驱动与模拟的方法体系。近年来，国家对耕地利用问题愈加重视，不少学者在耕地利用变化特征的基础上，对驱动和模拟进行研究。鉴于此，文章对耕地利用变化驱动和模拟方法在空间尺度上的进行了比较研究，目的在于为初步进行耕地利用变化驱动和模拟研究的学者提供不同空间尺度不同区域上的研究方法参考。对文献进行整理分析后发现，我国对于耕地方面的研究成果颇为丰富，但对于耕地利用变化驱动和模拟预测的研究大多都基于省级、城市群、地级市和县级尺度的相应地区，对于国家和乡镇尺度地区开展的研究较少，而且基于文献分析对耕地利用变化驱动和模拟方法进行比较的研究成果较少。掌握耕地利用变化规律，对有效利用耕地资源具有重要意义[17]。该文主要通过文献分析法和分类统计法对2000—2018年学者在有关耕地利用变化驱动和模拟的文献内所使用的研究方法进行对比，以期对不同尺度的耕地利用变化驱动和模拟所采用的方法进行深度剖析，有利于学者对不同方法的优势与不足进行把握，为后来有关耕地利用变化的研究提供方法参考。

1 数据来源

由于中国学者在国际期刊上发表文献的主题与国内文献主题类似，因此该文以中国期刊全文数据库(CNKI)为研究载体[18]，“耕地利用变化”为主题词、篇名、关键词等分别进行检索分析(表1)，对初步检索后的文献进行整理、分类和统计，对不同尺度上研究耕地利用变化驱动和模拟所采用的方法进行统计和比较。经过初步检索分析可知，以“耕地利用变化”为主题词进行检索筛选出的文献数量最多，因此在进行初步筛选时，以“耕地利用变化”为主题词进行检索。

表1 耕地利用变化相关文献数量

对2000—2018年期间以“耕地利用变化”作为主题词的文献进行初步检索共有744篇，其中学术期刊发表314篇，博硕士学位论文393篇，发表在国内会议上的有关论文31篇。由于学术期刊发表的文章更具有普遍性和层次性，因此该文主要对学术期刊上发表的主题词为“耕地利用变化”的文献进行详细的统计和分析。

2 结果与分析

2.1 研究区域尺度划分

耕地利用变化是很复杂的过程，为了减少研究过程中的片面性，必须进行综合的、有层次的研究。土地变化中的格局、过程、驱动力、效应与管理都具有尺度依赖性[19]，耕地利用变化作为土地变化中的重要部分，其驱动和模拟的研究也具有尺度依赖性。只有多尺度的综合才能反映土地变化的实质，并预测土地变化的未来情景[20-24]。

该文研究区域主要以空间尺度进行划分，对筛选后的文献进行仔细整理、分类和统计后，对耕地利用变化驱动和模拟的研究方法分析分别划分了各自的空间尺度。对于耕地利用变化驱动的研究方法分析，大致将尺度划分为省级尺度、城市群尺度、地级市尺度、县级尺度； 对于耕地利用变化模拟的研究方法分析，大致将尺度划分为国家尺度、省级尺度、城市群尺度、地级市尺度、县级尺度、乡镇尺度。其中流域跨越多个地市的归为城市群尺度，流域在某市境内的归为地级市尺度。

2.2 耕地利用变化驱动研究方法分析

土地利用变化驱动力的研究可以揭示土地利用变化的内在机制，预测未来的变化方向，因而成为土地利用变化的核心内容[25]。影响耕地利用变化的驱动因子既有自然因子，也有社会经济因子。在短时间内，自然因子相对稳定，对耕地变化影响较小； 社会经济因子因其发展变化较快，因而耕地变化受到其强烈的影响[26]。因此进行耕地利用变化驱动研究的文献，主要研究的驱动因子都是社会经济因子。以“耕地变化驱动”为主题词进行筛选，得到143篇相关文献，筛选后得到的文献主要以省[7-34]、城市群[5-38]、地级市[9-44]、县[5-53]等作为研究对象，原因是土地变化的驱动因子复杂多样，并且具有动态性、综合性、多层次性、反馈作用和非线性特征，任一驱动因子对土地变化的影响必须放在大的区域背景下和相互作用的动态过程中考虑[19]。

表2 耕地利用变化驱动有关文献的方法分析

续表2

经过统计发现，主成分分析法以及与该方法相结合的研究方法使用频率最高，原因是主成分分析法主要的研究对象是人文因子，而人文因子是耕地利用变化的主要驱动因子，与此同时该方法也可以使复杂系统简单化，与主成分分析法相叠加的方法既可以弥补主成分分析法的不足又可以展现出新方法的优势，同时此方法适用于任何尺度，但依然存在着伪回归现象； 运用单纯的数理统计法进行耕地利用变化驱动因素分析时，由于初始驱动因素是主观决定的，因此该方法受研究者主观因素影响较大； 单纯的相关分析法可能会造成一定的误差冗余，因此一般与其他方法结合使用； 灰色关联度分析法能够非常客观地分析出影响因素间的主次关系，但是过于依赖数学定量分析，忽视了指标的实际影响。

2.3 耕地利用变化模拟研究方法分析

耕地变化是土地利用变化的核心类型[54]，对耕地利用变化的研究方法进行分析，可以合理预测各类用地的规模，为土地利用规划提供依据[55]，因此研究耕地利用变化模拟可以更好地预测未来耕地利用变化的趋势。以“耕地变化模拟/预测”为主题词进行筛选，得到的文献主要以国家[56]、省[55，57-58]、城市群[59]、地级市[39，59-60]、县[51，61]、乡镇[62]为区域进行研究。

表3 耕地利用变化模拟文献与方法分析

续表3

续表3

经过统计发现，BP神经网络模型主要适用于省级以上尺度地区的耕地利用模拟变化研究，该方法预测能力非常强但是精度一般； 灰色动态模型GM(1，1)、Markov模型以及这两种模型结合形成的新模型所需数据量小，在中小尺度上的预测效果更加精确，在选用Markov模型时要根据要求确定选择中阶或高阶的模型； 土地利用变化动态模型比较完美的对连续性因素进行了模拟，但是对非连续性因素的突然导入还不能进行有效的模拟； 系统动力学模型可以解决非线性的复杂系统的问题，但是预测得出的只是一种可能性； CLUE-S模型已经比较成熟，更加适合中小尺度上耕地利用变化模拟； 与CLUE-S模型相比，CLUE模型更加侧重于城市土地利用变化预测，CLUE模型集成了“自上而下”和“自下而上”的土地系统模拟方法，此外还增加了土地利用连续变化的动态过程模拟机制[83]。

3 研究方法发展趋势分析

目前，中国耕地利用变化驱动和模拟方法研究已经取得了丰硕成果，但是依然存在研究结构单一，研究人员比较分散； 研究区域尺度比较单一，在国家和乡村尺度上的研究较少； 研究时间比较短，很少有基于长时间序列进行的研究等问题。通过综合分析，未来耕地利用变化驱动与模拟研究方法的发展趋势主要集中在以下几个方面：(1)耕地利用变化驱动与模拟的研究方法总体上会由单向、静态的转变为双向、动态的方法。在现有方法的基础上，结合技术进步、现实生活、生产力提高和对生态环境的新要求，对不同研究区域，不同研究尺度上适用的研究方法予以进一步细化及外延拓展，注重多种方法组合应用，取长补短。(2)耕地利用变化驱动的研究方法会朝着定性和定量相结合的方向逐步发展，逐渐向全定量的方向发展。目前多数有关耕地利用变化驱动的研究通过主成分分析、因子分析或相关性分析得到驱动因子后建立耕地变化线性回归模型，但驱动力与土地利用变化之间普遍存在非线性反馈关系[25]，据计量经济学有关的理论可知，当前研究中采用数学方法都暗含其变量都是平稳时间序列的假定，但大多数变量都是非平稳的，运用这样的数据进行分析可能会导致伪回归现象出现[92]。因此，利用线性回归的方法进行耕地利用变化驱动研究结果的真实性还值得商榷。(3)耕地利用变化模拟的研究会运用更多的综合模型，单一尺度单个模型不能解决跨尺度因素对耕地变化的影响。双向耦合土地变化模型与其他地球系统模型以解释人地系统机制是土地变化模型的重要发展方向之一[93]。耕地利用变化模拟模型大多是预测耕地变化过程，模拟模型通过人类价值判断进行优化后，有助于为区域管理和政策制定提供支持[94]。从成因的角度对耕地利用变化进行预测，涉及耕地利用变化原因的研究方法应是以后重点考虑的模拟方法。未来综合模型跨尺度融合将成为耕地利用变化模拟研究方法的发展方向。

4 结论与讨论

该文在系统总结已有耕地利用变化驱动与模拟研究方法的基础上，对各种方法在研究中存在的优势和不足以及其空间尺度适宜性进行了分析，明确了研究方法未来的发展方向与趋势。主要结论如下。

耕地利用变化驱动与模拟的研究方法众多，但使用时相对单一且方法适用尺度的局限性较大。耕地利用变化驱动研究中学者们更倾向于使用定性与定量相结合的研究方法，主成分分析法及与该方法相结合的研究方法使用频率最高，基本适用于所有尺度，但依然存在着伪回归现象，未来耕地利用变化驱动的研究方法将逐渐朝着全定量的方向发展。耕地利用变化模拟研究中学者们更倾向于单一模型的使用，CLUE-S模型或灰色动态模型GM(1，1)与Markov模型的复合模型在中微观尺度上已经比较成熟，但宏观尺度上的模拟研究方法还需要进一步探索。未来综合模型跨尺度融合将成为耕地利用变化模拟研究方法的发展方向。总体来看，未来耕地利用变化驱动与模拟研究方法将朝着双向、动态的复合型研究方法方向发展。

该文重点在于从不同空间尺度上综述耕地利用变化驱动与模拟研究方法的适宜性以及方法本身的优劣势，故并未基于时间尺度对相关研究方法进行分析，对耕地利用变化驱动与模拟研究方法在时间轨迹上的变化未做深入分析。后续研究将考虑基于时间尺度对耕地利用变化驱动与模拟研究方法进行纵向比较，探索研究方法在不同时间尺度上的适宜性。