基于景观格局指数的天津市蓟州区耕地细碎化评价与预测

张 戈, 马 婕, 徐 嵩

(天津城建大学 建筑学院, 天津 300384)

耕地细碎化是指由于自然或人为因素干扰，耕地由单一、均质和集中连片的整体变为复杂、无序和零散破碎斑块的演变过程[1]。缓解耕地细碎化可以提升农业生产力发展水平，提高农业生产效率，保障粮食安全并改善生态环境[2]，因此，加强耕地细碎化的研究具有重要现实意义。

目前大量文献从耕地细碎化形成的机制[3-8]、产生的威胁[9-12]、评价体系的构建等[13-15]方面进行研究，形成了丰富的理论成果。然而，耕地斑块的收缩、割裂是一个长期动态的过程，目前针对特定地区基于时空维度动态分析耕地细碎化的研究仍较匮乏，单一年份的耕地细碎化研究难以充分反映研究区实际情况，耕地细碎化的缓解与应对方式也会因此产生偏差。因此，本文以蓟州区下辖的26个乡镇作为研究对象，基于景观格局指数构建评价指标体系进行多个年份的耕地细碎化演进评价与模拟预测，以期对耕地资源总量及耕地分布差异性进行全面动态把控，因势利导地提出细碎化整治对策。

1 研究区概况

选定天津市最北部的蓟州区作为研究对象，蓟州区地势北高南低，高差较大(图1a)，是天津市域范围内唯一的半山区县。作为天津市的农业大区、国内首个绿色食品示范区的蓟州，面临着严重的耕地细碎化问题。蓟州区北部山地丘陵地区的自然地理环境为滑坡、雨洪等灾害的孕育提供了必要条件。据统计，1958—2002年，蓟州共发生过一般及以上级别的崩塌、滑坡、泥石流40余起，农田受损严重，加之山地地区坡度较陡(图1b)，土壤保水保肥能力差，适宜耕作的土地不多，耕地资源稀缺；蓟州南部则因为道路、沟渠纵横，建设用地不断蔓延，耕地由此被分割为众多大小不等，形状不一的斑块，对耕地集约发展造成了严重威胁。

依托土地利用和乡镇边界范围等信息，采用ArcGIS， Fragststs， SPSS， Geoda等多软件协同的方式，借鉴景观格局研究思路，选取斑块密度等7项景观格局指标构建耕地细碎化评价体系，对各乡镇耕地细碎化程度进行量化，并运用空间自相关法揭示耕地细碎化水平在空间分布上的集聚特征和异质性。利用IDRISI软件构建CA-Markov模型，基于往期土地利用数据，模拟得到2025年蓟州区土地利用数据，进而展开耕地细碎化评价和空间自相关分析，以把握未来耕地细碎化演变规律。

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

蓟州区土地利用数据(30 m空间分辨率)以及县区与乡镇行政边界矢量范围均来自资源环境科学与数据中心网站(https:∥www.resdc.cn/)，其中研究所需的土地利用数据涉及2000，2005，2010，2015，2020年5期数据。

2.2 评价指标体系构建

在不考虑因土地产权分割而引发的耕地细碎化的前提下，耕地细碎化与景观破碎化在研究步骤与内容方面具有高度一致性。因此，景观指数能很好反映耕地资源空间配置和土地利用格局的特点，可有效表征耕地细碎化特征[16]。

综合已有理论研究[6,15,17]，将天津市蓟州区26个乡镇作为评价单元，运用Fragstats软件，以斑块密度、最大斑块指数、边界密度、平均斑块面积、面积加权形状指数、面积加权分维数、斑块聚集度7个景观格局指数来衡量刻画耕地细碎化程度。

2.3 归一化与指标赋权

2.3.1 归一化 在评价过程中，由于各评价因子原始数据的计量单位、数量级、正负向作用的不同，因此需要对原始数据进行同趋化与无量纲化处理，以确保评价的准确性，具体方式如下：

正向指标：

(1)

负向指标：

(2)

2.3.2 因子赋权 将归一化后的结果导入SPSS软件中进行因子分析赋权，在生成的总方差解释表中(表1)选取特征值大于1的成分因子与评价指标进行相关程度分析(表2)。表2中各数值绝对值的大小反映各指标在成分因子上载荷值的高低，正、负符号代表评价指标与成分因子成正、负相关关系。将表1中旋转后的方差百分比与表2中成分因子的载荷值分别进行归一化，而后相乘求和，最终得到评价指标权重(表3)。

表1 蓟州区耕地细碎化评价因子赋权总方差解释

表2 蓟州区耕地细碎化评价因子赋权旋转后的载荷矩阵

表3 蓟州区耕地细碎化评价因子赋权评价指标权重

2.4 CA-Markov模型预测

CA-Markov模型源于马尔柯夫的随机过程研究，因其综合了CA模型的空间动态演变和Markov模型的时间序列推进优势，可极大提高土地利用模拟预测的精确度，因而被广泛应用于生态学、土地科学等领域。

利用CA-Markov模型，在遵循现阶段蓟州区土地利用格局演变趋势的前提下，对2025年蓟州区耕地分布的全局趋势进行模拟，生成2025年耕地细碎化评价所需的同期土地利用数据。具体方法为： ①转换规则的确定：将2010年以及2015年的土地利用数据作为模拟预测所需的基础数据，生成相应的土地利用面积转移矩阵即转换规则。 ②适宜性图集的创建：选用与耕地斑块分布影响较大的坡度、高程、水系等信息制作适宜性图集，进行2020年模拟预测。 ③准确性检验：用2020年土地利用模拟结果与当年实测数据进行kappa系数检验，以判断二者的拟合程度，此次kappa系数检验结果为0.877 2大于0.75，表示模拟与实测结果拟合程度高，符合开展未来年份模拟预测的要求(图2)。 ④土地利用格局预测：根据2020年实测土地利用数据、面积转移矩阵、适宜性图集等内容进行2025年的土地利用数据模拟预测。

图2 2020年模拟与实测土地利用数据拟合程度比较

2.5 空间自相关分析

空间自相关分为全局空间自相关和局部空间自相关。本文采用研究中最常用的Moran’sI统计法来度量全局空间自相关性。当统计出的Z值大于1.96时，表明蓟州区耕地细碎化量化结果呈现集聚特征，当Z值小于-1.96时，表明蓟州区耕地细碎化属性值呈分散分布，当Z值域为[-1.96,1.96]时，则表征结果呈现随机分布特征。局部空间自相关可以对每个区域以及周边区域关联性进行精准描述，并将研究区某种属性值在异质性空间中的分布格局直观呈现，其本质上是将全域的Moran’sI分解到各个片区单元。本文采用Local Moran’sI来衡量蓟州区耕地细碎化的局部空间自相关性。

3 结果与分析

3.1 2000—2020年蓟州区耕地细碎化演变分析

3.1.1 2000—2020年蓟州区耕地细碎化等级分布时空演化 综合7个景观格局评价指标的量化结果和对应权重，进行乡镇耕地细碎化总体评分，评分结果即可反映耕地细碎化程度。在ArcGIS软件的支持下，运用自然间断点分级法，将蓟州区各乡镇耕地细碎化程度分为高、较高、中、较低和低5个等级并进行可视化显示(图3)，级别越高表示耕地细碎化程度越深。

由表4可知，2000年与2005年耕地细碎化程度高于中等水平的乡镇均为山地乡镇，从2010年开始部分平原乡镇表现出较高和高等级细碎化特征，2020年处于该细碎化水平区间内的山地乡镇和平原乡镇数量基本持平，表明南部耕地细碎化程度较北部严重，耕地集约化发展面临的压力增大。

通过对图3和表4的分析可知： ①2000—2005年耕地细碎化程度总体呈现出由南部平原向北部山地逐渐递增的趋势； ②2005—2010年蓟州北部耕地细碎化程度持续加剧，并且耕地细碎化重心开始南移，低度细碎化乡镇数量减少； ③2010—2015年蓟州区南、北部耕地细碎化程度均有小幅缓解； ④2015—2020年蓟州南北部细碎化程度差异逐渐缩小，南部乡镇耕地细碎化加深程度较北部更为明显。

表4 天津市蓟州区各等级细碎化水平所含乡镇个数及乡镇分布

3.1.2 2000—2020年蓟州区耕地细碎化程度对比分析 对比2000，2005，2010，2015，2020年耕地细碎化评分分值，得到耕地细碎化程度变化结果(表5)，由表5可知： ①2005年较2000年耕地细碎化程度变化较小，邦均镇等14个乡镇的耕地细碎化问题有小幅缓解； ②2010年较2005年的耕地细碎化程度变化剧烈，且26个乡镇的耕地细碎化问题均有不同程度恶化； ③2015年与2010年相比，白涧镇等11个乡镇的耕地细碎化问题得到缓解，其中尤古庄镇的耕地细碎化问题有了较为明显的改善； ④2020年相比于2015年，蓟州区15个乡镇耕地细碎化水平维持有所加深。

表5 天津市蓟州区耕地细碎化程度对比分析

3.1.3 2000—2020年耕地细碎化程度空间自相关分析 运用Geoda软件对2000—2020年耕地细碎化情况进行全局与局部空间自相关分析(图4)。全局自相关分析中Z值均大于1.96，表明耕地细碎化测度呈现出明显集聚特征。由局部空间自相关所反映出的聚类情况的数理特征可知: ①2000年蓟州区5个乡镇呈现出低—低集聚的空间特征，1个乡镇呈现出高—低集聚态势，3个乡镇表现为高—高集聚的空间分布特征； ②2005年蓟州区4个乡镇呈现出低—低集聚的空间特征，3个乡镇表现出高—高集聚的空间分布特征； ③2010年高—高集聚和低—低集聚的乡镇数量均有减少，青甸洼北部3个乡镇表现出低—低集聚特征，于桥水库北部2个乡镇表现出高—高集聚的特征，青甸洼南部侯家营镇表现为高—低集聚的态势； ④2015年4乡镇呈现出低—低集聚特征，5个乡镇表现为高—高集聚特征； ⑤2020年3乡镇呈现出低—低集聚的空间特征，1个乡镇表现出低—高集聚态势。从空间分布情况来看，低—低型集中分布在蓟州西南部，蓟州南部乡镇偶有高—低集聚的分布现象，表明蓟州南部乡镇耕地细碎化程度普遍偏低，仅个别乡镇耕地呈现出高度细碎化特征，2000—2015年蓟州北部于桥水库周边乡镇持续呈现高—高集聚的空间分布特征，到2020年于桥水库西北部渔阳镇呈现低—高集聚态势，表明于桥水库周边乡镇及其临近乡镇耕地细碎化程度普遍较高，而到2020年，渔阳镇耕地细碎化现象有所缓解，但其周边乡镇依旧保持高度细碎化。

图4 天津市蓟州区耕地细碎化空间自相关分析

3.2 2025年蓟州区耕地细碎化结果预测与分析

3.2.1 2025年耕地细碎化预测 以5 a间隔为研究时间区间，探究未来蓟州区耕地细碎化的变化趋势，将基于CA-Markov模型模拟得到的蓟州区2025年土地利用模拟数据作为基础数据(图5a)，在景观格局视角下通过Fragstats软件对耕地细碎化程度进行全面度量，而后运用自然间断点分级法对测度结果分级显示(图5b)。根据图5b的耕地细碎化测算结果的等级分布可知，相较于蓟州南部，北部山地乡镇耕地细碎问题更为凸显，其中孙各庄、马伸桥、穿芳峪、出头岭镇原有耕地面积较小且分布零散，耕地细碎化最为严重，亟待整治。由于南部平原地区更具自然禀赋优势，该区域除洇溜镇、东赵各庄镇外，其余乡镇耕地分布较为集中紧凑。总体而言，2025年蓟州区耕地细碎化情况为：北部和中部细碎化程度高于南部，与2000—2005年耕地细碎化等级的梯度变化较为相似。2025年处于较高、高等级细碎化程度的乡镇共有11个，其中平原乡镇3个，山地丘陵地区乡镇8个。由此可知，未来耕地整治的重心将是蓟州北部乡镇。

3.2.2 2025年耕地细碎化趋势分析 通过蓟州区2025年与2020年耕地细碎化情况对比可知(表6)，大部分乡镇耕地细碎化评分呈现负增长，即较2020年细碎化程度有所降低，耕地细碎化问题得到了不同程度的缓解，其中下仓镇、下窝头镇以及东二营镇耕地细碎化现象有了较为明显的改善；处于北部的官庄镇、下营镇、罗庄子镇、马伸桥镇等8个乡镇耕地细碎化问题进一步加深。

3.2.3 2025年耕地细碎化程度空间自相关分析 通过Geoda软件对2025年的耕地细碎化结果进行空间自相关分析(图4f)，Z值为4.266 3，存在显著正的空间自相关性，耕地细碎化量化结果呈现明显集聚特征。2025年蓟州西南部乡镇仍保持低—低集聚特征，于桥水库周边再次出现高—高集聚特征，且高—高集聚区分布较2000—2015年北移，于桥水库西北部渔阳镇继续维持低—高集聚态势。

4 结论与建议

4.1 结 论

耕地是人类生存的基础，耕地细碎化易产生耕地边际化效应，造成耕地资源利用低效、粮食产量下降、生态环境恶化等问题，对保障粮食安全与促进农业现代化发展极为不利。基于蓟州区5期土地利用数据，通过多软件协同的方式，从时间和空间尺度对蓟州区耕地细碎化程度的空间分布特征、数理特征、空间自相关性进行分析。

(1) 2000—2005年耕地细碎化呈现出由南向北递增趋势，高等级和较高等级耕地细碎化水平的乡镇集中分布在北部山地地区，处于中等耕地细碎化水平的乡镇数量占比最大，占比超过全域乡镇数量的1/3。

(2) 2005—2020年，耕地细碎化重心南移，南部细碎化加剧速率较北部明显，个别南部乡镇耕地细碎化处于较高或高等级水平，从空间分布来看，耕地细碎化水平已无明显“北高南低”的空间差异性。

(3) 2025年蓟州区除马伸桥镇等8个乡镇外，其余乡镇耕地细碎化均有不同程度的缓解，从全域范围来看，北部耕地细碎化程度比南部更为严峻，较高和高等级水平乡镇数量合计约占研究区总乡镇数量的50%，耕地细碎化情况虽有缓解，但问题仍旧突出。

(4) 2000—2025年蓟州西南部耕地细碎化一直保持低—低集聚特征；于桥水库周边乡镇除2020年出现了低—高集聚特征外，其余年份均呈现出高—高集聚的空间分布特征。

4.2 建 议

(1) 南北分治。蓟州北部山地丘陵地区因灾设防，减少位于灾害高敏感性区域的耕地面积，同时，蓟州北部山地乡镇可将坡度小于25°的坡耕地转换为梯田，以有效增加耕种面积，将布局分散的耕地斑块按“等质替代、等量交换”的原则进行耕地规模化整治。蓟州南部平原地区应严守“三区三线”空间管控，保证耕地资源在总量上不因盲目的建设开发行为而减少。在此基础上严格落实耕地占补平衡制度，农房建设应避免占用耕地，充分利用未利用地以及存量建设用地，加强对农民自建房的监督检查力度。

(2) 重点引导。对于2025年耕地细碎化持续加重的乡镇，应作为治理重点，给予一定的政策倾斜。强化农民主体地位，加大农业补贴力度，可以通过转移支付等手段支持蓟州区建立耕地保护基金，将耕地保护与政府业绩和农民收益直接联系。应严防城市资本下乡对农地的侵占，通过政府、市场、农民集体组织三方权责共担，形成相互促进、相互制约的耕地保护体系。