喀斯特山区耕地细碎化与地貌类型的空间关联性——以贵州修文县为例

任红玉，赵宇鸾，葛玉娟

(贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025)

0 引言

耕地细碎化是中国耕地资源的典型特征[1-2]，是与耕地规模经营相对立的一种耕地资源利用格局[3-4]。耕地细碎化阻碍农业规模化、专业化、机械化发展，增加农业生产成本，影响农业规模效益[5-6]。2017年中央一号文件提出了“建立农业适度规模经营评价指标体系，引导规模经营健康发展”[7]的要求。与此同时，我国正大力实施国土整治和乡村振兴战略，耕地细碎化问题亟待解决。加强耕地细碎化程度的遥感调查、评价等相关研究很有必要。

贵州省特殊的喀斯特地貌，多山地丘陵，少坝地，耕地细碎化格局显著[8]。复杂多样的地形，农业机械化难以推行，耕地劳动生产率较低。作为塑造自然环境的重要因素，地形条件不仅决定地方尺度自然地理综合体的形态特征，重新分配了区域的热量和水分，很大程度上制约了人类土地利用的方式和强度[9]，也对区域耕地资源分布格局的形成具有重要影响[10-11]。贵州山区地貌多样，耕地细碎化程度具有显著差异。揭示耕地细碎化程度与地貌类型的空间耦合关系，对分类制定差异化土地整治规划等具有重要意义。

以贵州省修文县为案例区，以行政村为评价单元，构建耕地细碎化测度模型，厘清坝区、丘陵、山地等不同地貌区耕地细碎化程度及其空间分异特征，探索细碎化耕地资源整治路径，以期为山区细碎化耕地资源合理有效利用与保护提供参考。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

修文县位于贵州省中部，是贵州省省会贵阳市所辖县(图1)，地理坐标：106°21′～106°53′ E，26°45′～27°12′ N，土地总面积1 071.47 km2。全县辖大石乡、谷堡镇、久长镇、六广镇、六桶镇、六屯镇、龙场镇、洒坪镇、小箐乡、扎佐镇共10个乡(镇)，224个村级行政单元，根据土地利用分区和城镇等建设区用途管制要求，避免土地整治资金等资源浪费，不对城镇、工业园区和重点设施等规划建设涉及占用的8个村级行政单元进行耕地细碎化分析[12]，对其余216个行政村进行探讨。修文县属于亚热带湿润季风气候，多年平均气温16 ℃，多年平均降水量在1 250 mm左右；地处云贵高原东部斜坡地带，地形崎岖，地貌类型多样，以丘陵、中低山地和盆地(坝子)为主；地势东北部、东部、东南部较高，西部及西北部较低，海拔介于636～1 589 m之间[13]。2017年修文县耕地面积488.22 km2，通过修文县小坝村耕地细碎化状况抽样调查发现，被调查农户206户，户均耕地总面积0.504 hm2，人均耕地面积0.142 hm2，平均地块面积为0.113 hm2。近年来，修文县大力发展猕猴桃种植等现代山地高效农业，但耕地细碎化制约了农业规模化发展。

图1 研究区区位图Fig.1 Location of the study area

1.2 数据来源及处理

土地利用数据来源于修文县2017年土地利用变更调查数据库；各行政村人口、户数等社会经济数据主要来源于贵阳市统计年鉴、修文县2017年国民经济和社会发展统计公报等资料；各行政村路网运用ArcGIS空间分析工具和网络分析工具进行搭建，进行拓扑检查与拓扑错误处理，实现宅基地到耕作地块的空间连接；DEM数据来自地理空间数据云，坡度数据利用ArcGIS 10.2 空间分析模块中slope命令计算获取，地形起伏度采用GIS移动窗口分析法对DEM数据进行提取获得，空间自相关分析在GeoDa中完成。

1.3 研究方法

1.3.1 地貌类型划分

采用RS和GIS技术提取修文县地形起伏度和坡度等地形因子信息，对修文县地貌类型进行划分。结合蔡运龙[9]、赵宇鸾[14]、李阳兵[15]、盛佳利[16]、钟祥浩[17]对贵州地貌类型以及山地分类的相关研究，将修文县地貌形态划分为坝子、丘陵和山地3类，指标界定标准如表1所示。

表1 修文县山地信息提取与行政村地貌类型划分标准Tab.1 Mountaininformation extraction and classification standard of administrative village landformsin Xiuwen

1.3.2 耕地细碎化测度方法

学者们多选取地块规模、地块密度、地块形状以及地块的空间分散性等变量测度耕地细碎化程度[18-21]。单一指标在一定程度上可以反映耕地细碎化程度，但耕地具有多重属性特征，单一指标不能全面综合反映耕地细碎化程度，综合指标法对耕地细碎化测度更全面、系统[22]。

耕作距离是影响农户行为决策的关键因素。随着耕作距离变长，耕地分布格局变得更加分散[23]。耕作距离增加，运输成本增大，劳动力投入增多，土地利用效率降低[22]。当耕作价值为零时，农户会选择抛荒。地块面积影响耕地生产效率。农户的块均耕作面积每增加1个单位，农户每公顷耕地的劳动力工作日投入将减少117.18个单位[24]。地块形状影响农业机械作业效率。在较小面积的三角形地块上耕翻土地，机械空转率要比相同面积的长方形地块增加1.5倍[22]。地块形状对农业机械效率的影响不容忽视。在贵州山区，地块耕作面积和地块形状和耕作距离是导致农户地块抛荒的主要原因[24]。基于此，研究选用耕作距离指数(F1)、地块面积指数(F2)和地块形状指数(F3)构建耕地细碎化评价指标体系测度耕地细碎化程度。

1)耕地细碎化指数计算公式[25]：

(1)

(1)式中，CFLI为村庄的耕地细碎化指数，Fi为第i个评价因子的标准化数值，Wi为第i个评价因子的权重，n表示评价因子的总个数。结合研究区实际，采用层次分析法[25]计算耕作距离指数、地块面积指数、地块形状指数3个评价因子的Wi值分别为0.398、0.329、0.273。

2)耕作距离指数(F1)计算公式[24]：

(2)

(2)式中，F1为村庄的耕作距离指数，Si为农户i的耕作网络距离(m)，m为村庄内农户户数。F1值越大，表明农户经营耕作地块的通勤时间成本越高，则地块越分散，耕地细碎化程度越高；反之，耕地细碎化程度低。

3)地块面积指数(F2)计算公式[26]：

(3)

(3)式中，F2为村庄的地块面积指数，An为n地块的地块面积(m2)，k为村庄内耕作地块数。F2值越大，耕地细碎化程度越低；反之，耕地细碎化程度越高。

4)地块形状指数(F3)计算公式[10]：

(4)

(4)式中，F3为村庄的地块形状指数，Cn为n地块的周长(m)，An为n地块的面积(m2)。当F3为1时，说明该地块形状为正方形；F3越大，表明形状越不规整，越不适宜机械化耕作。

由于各指标原始数据的量纲不一样，而且各指标间数据量级也存在明显的差异，所以在使用上述指标数据之前，对所有原始数据都进行标准化处理。计算公式[27]如下：

Pij=(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(5)

Pij=(Xmin-Xi)/(Xmax-Xmin)

(6)

(5)、(6)式中，Pij为归一化值，Xi为实际值，Xmax、Xmin分别为实际最大值和实际最小值。公式(5)计算正向指标，即归一化值越大，细碎化程度越高；公式(6)计算负向指标，即归一化值越小，细碎化程度越高。

利用公式(1)～(6)，以修文县行政村为评价单元，计算各评价单元的耕地细碎化指数，使用自然断点法划分修文县各行政村的耕地细碎化等级。

1.3.3 空间自相关分析

空间自相关分析是通过对事物空间分布差异与变化的研究，揭示事物在一定空间范围内的分布规律与运行机制，是空间域内聚集程度的一种量度[28-29]。空间自相关分析包括全局空间自相关和局部空间自相关[30]。空间自相关分析应用于研究区域某单元耕地细碎化程度与邻近区域单元的相关程度。

1)全局空间自相关。通过全局空间自相关分析，判断修文县耕地细碎化在空间上的聚集情况[31]。计算全局空间自相关最常用的指标是Moran′sI，计算公式[30]如下：

(7)

(8)

2)局部空间自相关

局部空间自相关能够反映整个大区域中，局部小区域单元上的某种地理现象或某一属性值与相邻局部区域单元上同一现象或属性值的相关程度[27]。计算公式[30]如下：

(9)

(9)式中，Zi、Zj分别为行政村i与行政村j的属性值的标准化，Wij、n含义与公式(7)、(8)相同。

2 结果与分析

2.1 修文县地貌类型空间分布特征

根据地貌类型划分标准(表1)和农用地整治原则，将修文县地貌类型划分为坝区、丘陵区和山地区3大类型，其中坝区村40个，丘陵村50个，山地村共126个。从图2可以看出，3种地貌类型交互组合。山地村和丘陵村主要分布在修文县东部和西部，坝区村主要分布在修文县中部。六桶镇为山地村-丘陵村组合，大石乡为丘陵村-山地村组合，六广镇为山地村-丘陵村组合，洒坪镇为山地村-丘陵村组合，小菁乡为山地村-丘陵村组合，谷堡镇为山地村-丘陵组村合，久长镇为坝区村-丘陵村组合，龙场镇为山地村-坝区村-丘陵村组合，扎佐镇为山地村-坝区村组合，六屯镇为山地村-丘陵村组合。

图2 修文县行政村地貌类型空间分布图Fig.2 Spatial distribution of landforms in the administrative village ofXiuwen

2.2 耕地细碎化评价结果

2.2.1 耕地细碎化单一指标评价

运用公式(2)～(4)，获取修文县各行政村的耕作距离指数、地块面积指数和地块形状指数，利用自然断点法将各细碎化指数划分为微度细碎化、轻度细碎化、中度细碎化、较重度细碎化和重度细碎化共5个等级(表2)，单一指标各等级的数量占比和空间分布如图3、图4所示。

表2 修文县耕地细碎化指数等级及值域Tab.2 Cultivated land fragmentation index grades and ranges in Xiuwen

1)耕作距离指数评价。从耕作距离指数来看，微度和轻度细碎化等级的行政村占比为72.22%(图3)。细碎化等级为重度的行政村中，山地村占比最大，为5.56%；其次是丘陵区，为4%；坝区占比最小，为2.5%。从分布区域来看(图4(a))，耕作距离指数重度细碎化主要分布于修文县东部，地貌类型主要是丘陵和山地。

2)地块面积指数评价。从地块面积指数来看，微度细碎化、轻度细碎化和中度细碎化的行政村分布最多，3个等级占比达到89.35%(图3)。细碎化等级为重度的行政村中，丘陵村占比最大，为6%；其次为山地区，占比为4.76%；坝区占比为0。从分布区域来看(图4(b))，面积指数重度细碎化主要分布在修文县南部，地貌类型主要是山地和丘陵。

3)地块形状指数评价。从地块形状指数来看，中度和轻度细碎化等级的行政村占研究区的62.03%(图3)。细碎化等级为重度的行政村中，山地村最多，占比为9.52%；其次为丘陵区，占比为6%；坝区占比为0。从分布区域来看(图4(c))，重度细碎化主要分布于修文县东部，地貌类型主要为山地和丘陵。

图3 修文县耕地细碎化指数各等级行政村数量占比Fig.3 Proportion of administrative villages at each level of cultivated land fragmentation index in Xiuwen

图4 修文县耕地细碎化指数各等级空间分布Fig.4 Spatial distribution of each grade of cultivated land fragmentation index in Xiuwen

从图3可以看出，坝区村的3个指数中，耕作距离指数在重度细碎化中占比最高，即耕作距离是造成坝区细碎化程度严重的主要原因；丘陵村中地块面积指数和地块形状指数占比最高，说明3个指数中耕作距离对丘陵区耕地细碎化程度的影响最小；山地村3个指数中地块形状对细碎化程度影响最大，耕作距离次之，地块面积影响最小。

2.2.2 耕地细碎化综合指数评价

根据公式(1)，计算各行政村的耕地细碎化指数，利用自然断点法分等定级，修文县耕地细碎化程度评价结果如图5、图6所示。由表2可以看出，耕地细碎化综合得分中，最高值0.863和最低值0.110，相差0.753，且变异系数为0.80，说明各行政村耕地细碎化程度存在很大差异性。从数量占比来看(图5)，山地村的重度细碎化行政村占比最多，为5.56%，丘陵村占比为4%，坝区村占比为2.5%。可见，从地貌类型来看，山地村的耕地细碎化程度普遍高于丘陵村和坝区村。

图5 修文县耕地细碎化综合指数各等级行政村数量占比Fig.5 Proportion of administrative villages at various levels in the composite index of cultivated land fragmentation in Xiuwen

从综合指数的空间分布来看(图6)，重度细碎化主要分布在小菁乡、谷堡镇和扎佐镇，较重度细碎化主要分布在六桶镇和六屯镇，中度细碎化主要分布于六广镇、洒坪镇、大石乡和龙场镇，微度和轻度细碎化主要分布于久长镇。修文县耕地细碎化分布呈现一定的规律性，耕地细碎化格局受地形地貌影响较为严重。地形地貌越复杂，耕地细碎化程度相对越高。

图6 修文县耕地细碎化综合指数各等级空间分布Fig.6 The spatial distribution of each grade of the comprehensive index of cultivated land fragmentation in Xiuwen

2.3 地貌类型与耕地细碎化程度的空间自相关性分析

利用Moran′sI指数判定修文县耕地细碎化空间聚集程度，测算出耕作距离指数、地块面积指数、地块形状指数、综合指数的Moran′sI指数分别为0.369、0.470和0.299、0.213，结果通过Two-tailed 双侧显著性检测，P≤0.05。可以看出，所有耕地细碎化指数的Moran′sI值均大于0，表明修文县耕地细碎化空间分布具有空间正相关性而非随机分布。

将Moran′sI指数与LISA 显著性水平相结合，可以进一步分析耕地细碎化和地貌类型的局部空间自相关程度。由图7和表3可以看出，耕作距离指数局部正相关类型为高-高型的行政村有14个坝区村，10个山地村，3个丘陵村；局部正相关类型为低-低型的行政村有20个山地村，14个丘陵村，没有坝区村。这表明坝区村的耕作距离更长，其次是山地村，丘陵村相对最短。地块面积指数局部正相关类型为高-高型的行政村有13个山地村，9个丘陵村，没有坝区村；局部正相关类型为低-低型的行政村有22个山地村，20个坝区村，1个丘陵村。这说明坝区村的平均地块面积最大，其次是丘陵村，山地村最小。地块形状指数局部正相关类型为高-高型的行政村有8个山地村，8个丘陵村，没有坝区村；局部正相关类型为低-低型的行政村有13个坝区村，10个山地村，2个丘陵村。说明坝区村的地块形状最为规整，其次是山地村，丘陵村的地块形状最为复杂。耕地细碎化综合指数局部正相关类型为高-高类型的行政村有15个的山地村，3个丘陵村，没有坝区村；局部正相关类型低-低型的行政村有10个坝区村，2个丘陵村，没有山地村。说明山地村的耕地细碎化程度最高，丘陵村次之，坝区村最低。

表3 耕地细碎化指数与地貌类型空间自相关性对应行政村数量Tab.3 Numbers of administrative villages corresponding to the spatial autocorrelation of cultivated land fragmentation index and landform type

图7 修文县耕地细碎化指数空间关联局部指标(LISA)集聚图Fig.7 Aggregation map of spatial correlation local indicators (LISA) of cultivated land fragmentation index in Xiuwen

通过耕地细碎化各指数与地貌类型局部自相关性分析，可以看出耕地细碎化程度严重的区域与山地村空间耦合性最好，其次是丘陵村，耦合性最差的是坝区村。说明山地区耕地细碎化程度更严重，坝区耕地细碎化程度相对较轻。

3 结论与建议

3.1 结论

对贵州修文县进行地貌类型划分，根据山区耕地资源禀赋差异构建测度模型，揭示贵州山区耕地细碎化空间分布差异，分析耕地细碎化的空间集聚格局以及与地貌类型的空间关联性。研究显示：1)修文县坝子、丘陵和山地均有分布，其中，坝区村40个，丘陵村50个，山地村126个。2)修文县耕地细碎化综合指数最高值为0.863，最低值0.110，变异系数为0.80，各行政村耕地细碎化程度存在明显差异，重度细碎化的山地村7个，丘陵村2个，坝区村1个。3)修文县耕地细碎化综合指数、耕作距离指数、地块面积指数、地块形状指数的Moran′sI指数分别为0.213、0.369、0.470和0.299，所有耕地细碎化指数的Moran′sI值均大于0，表明修文县耕地细碎化空间分布具有空间正相关性而非随机分布。4)耕地细碎化综合指数局部正相关类型为高-高类型的行政村有15个的山地村，3个丘陵村，没有坝区村。研究认为，修文县地貌类型复杂，选取耕作距离指数、地块面积指数、地块形状指数3个指标衡量耕地细碎化程度，能够真实的反映山区村庄或土地整治项目区农户耕作地块资源禀赋的差异；耕地细碎化格局受地形地貌影响呈现一定的规律性，地貌越复杂，耕地细碎化程度相对越高；山地村的耕地细碎化程度普遍高于丘陵村和坝区村。

3.2 建议

针对贵州山区耕地细碎化程度的区域差异，应开展基于不同地貌类型区耕地资源禀赋特点的国土整治规划和土地资源综合治理。如，坝区村细碎化耕地治理应以工程措施为主，积极推进高标准基本农田示范项目区的建设，加强耕地的细碎化治理、宜机化改造，充分发挥农业机械的作用，大力促进农业适度规模化经营，提高农业劳动生产率；丘陵村应综合运用土地整治、农业结构调整等工程措施和产业发展政策措施治理细碎化，促进农业适度规模化经营；而山地村细碎化耕地治理应以调整农业结构等非工程措施为主，发展经果林等山地特色高效农行也，提高细碎化耕地土地集约度和开发利用水平。土地整治是一项长期而复杂的工作，认识耕地细碎化空间分异规律，结合不同地貌类型的耕地特征，构建土地整治引导分区体系，是后续研究的重点方向。