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耕地利用转型的时空格局与转移路径——以沪浙闽为例

2023-01-17倪梦娇李加林艾顺毅何香梅

浙江大学学报(理学版) 2023年1期
关键词:耕地转型利用

倪梦娇,李加林,艾顺毅,何香梅

耕地利用转型的时空格局与转移路径——以沪浙闽为例

倪梦娇,李加林*,艾顺毅,何香梅

(宁波大学 地理科学与旅游文化学院,浙江 宁波 315211)

以沪浙闽案例区耕地为研究对象,基于乡村振兴发展理念与“人—地—业”协调发展观,构建评价指标,对沪浙闽耕地利用进行测度,运用耦合度、空间自相关和标准差椭圆等方法,分析2005—2020年沪浙闽耕地利用指数,探索耕地利用转型的时空分布及转移路径。结果表明:(1)2005—2020年研究区各耕地利用转型指数整体呈下降趋势且耕地利用差异性不断减小。(2)研究区耕地利用空间转型与功能转型耦合度稳定在0.8~0.9,呈现完美协调,但耕地利用空间转型主要集中在北部且研究区耕地利用空间转型减弱,表明耕地数量和结构特征不断变化且渐趋协调。(3)研究区耕地利用功能转型主要集中在南部且耕地利用功能转型呈减弱趋势,表明耕地功能不断变化且渐趋协调。(4)耕地利用空间转型和功能转型在地理空间上较集聚。在空间转型方面,数量特征集聚性强于结构特征。在功能转型方面,生活功能集聚性最强,生态功能集聚性不明显。(5)综合转型重心先向南后向北移动,空间转型重心一直向北移动,功能转型重心先南移后北上。功能转型覆盖区主要集中在南部,空间转型主要集中在北部。

耕地利用转型;时空格局;转移路径;沪浙闽

在工业化、城镇化快速发展背景下,城乡之间空间结构、产业结构等变化显著[1]。农村问题无论是国内还是国外均广受关注,如英国的乡村发展政策[2],法国的“农村振兴计划”,我党十九大提出的“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”乡村振兴发展总体要求[3]。土地承载着人类主要的经济活动,耕地具有重要的经济属性[4],关系十几亿人的温饱问题。保护耕地资源、实现粮食安全是我国“十分珍惜、合理利用土地和切实保护耕地”基本国策的核心要义[5-6]。因此,协调耕地利用转型是乡村振兴战略的重要内容[7-9]。

耕地利用转型,即耕地形态变化的趋势性转折[10],有2个路径。一为空间转型,也称耕地的显性转型,主要指土地的利用结构,如数量结构、种植结构、空间分布结构等[11-12]。二为功能转型,又称隐形转型,涉及隐形形态属性的变化,如质量、产权、经营方式、功能呈现等的变化[13]。国内外学者从农村空心化[14]、生态系统服务变化[15-16]、乡村转型[17]、土地利用转型[18]、农村居民点用地迁移[19]等角度对耕地进行研究并取得了显著成果,耕地利用转型理论体系也日趋完善。有关耕地研究的手段包括“3S”技术、空间计量、空间自相关分析、耦合协调度分析、价值评估法、脱钩理论方法等[20-24],研究内容包括耕地利用转型与其他社会经济现象之间的耦合关系、耕地利用转型的内在驱动机制以及影响因素等。但仍缺乏结合当代时政背景对耕地利用转型区域化差异的分析。基于此,本文基于乡村振兴这一核心思想以及人—地—业协调发展的内在要求,选择沪浙闽作为案例区,运用耦合度、空间自相关和标准差椭圆等方法,解析乡村振兴视角下耕地转型的时空变化特征及转型路径,为耕地可持续发展、人—地—业协调发展提供理论支持。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

上海、浙江和福建属于我国东部沿海经济发达地区,经济发展高于全国平均水平,农村经济与建设水平较高[27]。临近东海,位于亚热带季风气候区,降水充沛,适宜于农业发展。

1.2 数据来源

数据来源于2006年、2011年、2016年、2021年《上海市统计年鉴》《浙江省统计年鉴》《福建省统计年鉴》和沪、浙、闽各地区统计年鉴以及土地利用数据。

1.3 研究方法

1.3.1构建指标体系

在解读耕地利用转型概念的基础上,基于乡村振兴这一核心思想以及人—地—业协调发展的内在要求,结合相关研究成果[11,22,25-26],考虑数据的易得性和沪浙闽耕地资源特点,构建了耕地利用转型评价指标体系(表1)。

表1 耕地利用转型评价指标体系

1.3.2数据标准化处理及熵权法

因选取和搜集的各指标数据其量纲、数量级以及正负取向均存在差异,需对其进行标准化处理[28]。

在信息论中,熵用于度量系统的无序程度;熵权法,即根据指标中携带的信息量大小确定指标权重,其较专家评分法、层次分析法更客观。因此,本文选择熵权法确定指标权重(表1),计算式为[28]:

1.3.3耦合度

耦合是一种物理学现象,指2个或2个以上系统或运动形式通过相互作用产生相互影响的现象[29],影响程度通过耦合度表现。耕地的空间特征(数量、结果)与耕地的生产功能、生活功能、生态功能(“三生”功能)之间相互关联、相互影响、相互约束。耕地空间转移指数以及功能转移指数只能单独反映耕地空间变化以及功能变化,无法反映两者间的关系。为辨识耕地的空间与功能之间相互作用的关系,揭示两者间相互作用的强弱,引入耦合度指数[30]

耦合度指数为0~1。当=0时,表明耕地利用空间转型和功能转型无关;当0<≤0.3时,表明耕地利用空间转型和功能转型处于拮抗状态;当0.3<≤0.5时,表明耕地利用空间转型与功能转型开始出现良性耦合;当0.5<<0.8时,两者处于磨合耦合阶段;当≥0.8时,表明耕地利用空间转型与功能转型相互促进,进入高水平耦合阶段;当=1时,耦合度最大,表明耕地利用空间转型和功能转型之间达到良性共振耦合。

1.3.4空间自相关分析

局部空间自相关可检查数据计算的异质变化,并据此揭示空间单元及临近单元在属性值层面的相关程度,计算式为

根据计算结果可分为高-高(HH)、高-低(HL)、低-高(LH)、低-低(LL)4个区域。本文中,HH或者LL表示区域耕地利用空间或功能转型差异较小,某地区与其周围邻近区域的属性值均较高或均较低;LH/HL表示区域耕地利用功能或空间转型指数较低(较高)的空间单元相较周边邻近区域高(低),而且综合空间差异较大[11]。

1.3.5标准差椭圆法

标准差椭圆反映地理要素的空间分布格局,其中展布范围是要素空间分布的主体区域,其变化主要反映标准差椭圆内外部区域要素的增速[11]。计算式为

由椭圆的展布范围,确定耕地利用转型的主要分布区域,通过椭圆重心分布位置、迁移路径以及速度分析耕地利用转型扩散趋势。

2 结果与分析

2.1 耕地利用时空格局

2.1.1耕地利用综合转型时空格局

2005—2020年研究区耕地利用综合转型指数整体呈下降趋势(表2),2005,2010,2015,2020年综合转型指数平均值分别为0.388,0.371,0.342,0.301。耕地利用综合转型指数高于平均值的城市,2005年有三明、漳州、南平、龙岩、宁德、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、丽水;2010年有三明、漳州、南平、龙岩、宁德、温州、嘉兴、湖州、绍兴、丽水;2015年主要集中在福州、三明、漳州、南平等地;2020年主要分布在福州、三明、漳州、南平等地。

表2 耕地利用综合转型指数

2005,2010,2015,2020年耕地利用转型综合指数极差分别为0.338,0.374,0.346,0.274,极差逐渐缩小,说明研究区耕地利用差异不断减小。

2.1.2耕地利用空间转型时空格局

2005年耕地空间转型指数高值区主要分布在嘉兴、龙岩、南平,低值区主要分布在沿海一侧的台州、莆田、厦门。从整体上看,2005年沿海一侧城市耕地利用空间转型指数较小,靠陆一侧指数较大。2010年,耕地利用空间转型指数高值区减少且主要集中在研究区北部,中值区分布范围扩大,耕地利用空间转型综合指数分布差异较2005年有所减小。2005—2010年,耕地利用空间转型指数负变化较大的城市为杭州、衢州、丽水、南平,正变化主要集中在北部区域。2015年相较于2010年分布格局基本保持不变,分布较为均匀,高值区依旧集中在湖州、嘉兴两地。2010—2015年,耕地利用空间转型指数变化率均为负值,耕地利用空间综合指数下降,可能由人均耕地面积、农作物播种面积等下降导致。2005—2015年,嘉兴(0.032~-0.061)、湖州(0.042~-0.083)、绍兴(0.008~-0.149)、上海(0.242~-0.290)的耕地利用空间转型指数发生了趋势性转折,由正变化转为负变化,表明这些区域发生耕地利用空间转型。2020年,耕地利用空间转型指数高值区增加,且主要集中在偏北部区域,南北差异增加。2015—2020年,研究区耕地利用空间转型指数变化率均为负值,且最高值再次北移至上海,南部地区低值区增加,区域差异更加显著。2010—2020年,仅上海(-0.290~0.200)发生耕地利用空间转型。

注 该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为 GS(2020) 4630号的标准地图制作,底图无修改。

2010—2015年的15 a间,较多城市耕地利用空间转型指数呈下降趋势,原因可能是耕地面积减少或出现“非农化”现象。研究区耕地利用空间转型指数空间分布差异呈先减小后增大趋势。2005—2020年,大部分地区变化率为负值且呈先减小后增大趋势,变化幅度逐渐加大。耕地利用空间转型区域主要集中在北部,且2010年耕地利用空间转型较剧烈。

综上可知,15 a间研究区耕地利用空间转型主要集中在北部,且耕地利用空间转型区域减少,趋势变化幅度降低,说明研究区耕地利用数量和结构特征不断变化且渐趋协调。

2.1.3耕地利用功能转型的时空格局

2005年,耕地利用功能转型指数高值区主要分布在靠陆一侧的中部、南部城市,北部耕地利用功能转型指数较南部略小。2010年,耕地利用功能转型指数高值区和低值区有所消散且均集中在南部,耕地利用功能转型指数差异增加。2005—2010年,大部分城市功能转型指数增大且变化率高值区集中在南部,其中变化率最大的为宁德(0.286),北部变化率普遍较小。2015年,耕地利用功能转型指数高值区分布范围增大且仍集中在南部,南、北部差异显著。2005—2015年,耕地利用功能转型区域集中在福州(-0.026~0.202)、厦门(-0.413~0.131)、莆田(-0.027~0.138)、三明(0.218~-0.014)、漳州(-0.042~0.165)、南平(0.321~-0.093)、杭州(-0.098~0.069)、宁波(-0.014~0.049)、上海(-0.289~0.031)。2020年,耕地利用功能转型指数高值区分布范围缩小且主要集中在南部,正向变化主要集中在北部。2010—2020年,耕地利用功能转型区域减少且主要集中在南部。

注该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为 GS(2020) 4630号的标准地图制作,底图无修改。

总体来说,15 a间研究区耕地利用功能转型主要集中在南部且南部耕地“三生”功能强于北部。2005—2020年,研究区耕地利用功能转型变化趋势减弱,表明耕地利用功能转型减弱,耕地“三生”功能不断变化且渐趋协调。

2.1.4耕地利用转型耦合格局

2005—2020年,研究区耕地利用功能转型指数与空间转型指数耦合度基本维持在0.8~0.9,说明两者之间存在相互促进的积极影响。从分布格局看,2005—2020年,耦合度高值区原主要集中在东部沿海城市,后向内向北聚集且耦合度下降,说明耕地利用空间特征和功能之间相互促进作用减弱,协调性降低。

图3 研究区耕地利用功能转型指数与空间转型指数耦合度时空格局

transition index in the study area

注该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为 GS(2020) 4630号的标准地图制作,底图无修改。

2.2 耕地利用转型空间集聚特征

耕地利用空间转型指数以及功能转型指数仅反映耕地空间特征和功能的总体情况,无法反映数量与结构以及生产、生活、生态功能之间的潜在依赖性。因此,利用GeoDa软件,基于Rook准则计算空间权重矩阵,对耕地利用空间转型和功能转型进行全局空间自相关分析,计算莫兰指数(表3)。

表3 全局空间自相关计算结果

注括号中的为值,**表示≤0.05。

在功能转型方面,2005—2020年,存在正空间自相关且2015年最显著,但生产功能的集聚性逐渐减弱且生态功能集聚性不明显;在空间转型方面,2005—2020年,耕地利用空间转型在空间上集聚且在2015年和2020年较为显著。数量特征在空间分布上集聚性明显,结构特征在空间分布上由分散转为明显集聚。

从表3的莫兰指数变化看,在空间转型方面,2005—2020年,莫兰指数波动加剧,结构特征指数呈不断增加的趋势。在功能转型方面,2005—2020年,莫兰指数先增后减,生产功能指数呈减小趋势,生活功能指数呈波动增大趋势,生态功能指数较生活功能、生产功能指数小,空间集聚弱。

为解释其内在联系与变化规律,对研究区耕地利用转型进行局部空间自相关分析,得到耕地利用转型LISA聚类图(图4、图5),通过耕地利用的HH或LL和LH或HL的时空变化格局,进一步分析耕地利用转型的空间格局及其变化情况。

耕地利用空间转型显著区的主要类型为LH,LL和HH,在地理空间上呈显著的空间差异分布格局,即耕地利用空间转型H(L)区在地理空间上出现集聚的现象,且随着时间的推移,该集聚现象越来越明显。2010—2020年,LH区域始终集中在杭州,杭州在耕地利用空间转型,如人均耕地面积、耕地垦殖率,与周围地区差异显著,LL区域主要分布在南部一带,数量先减少后增多。耕地利用数量特征,2010和2020年,耕地利用数量特征LL区域依旧主要呈现双核集聚的空间格局,主要分布在偏南部地区。耕地利用结构特征,集聚逐渐显著,且LL区域由双核集聚转化为多核集聚。

图4 耕地利用转型LISA聚类分析(Ⅰ)

注该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为 GS(2020) 4630号的标准地图制作,底图无修改。

图5 耕地利用转型LISA聚类分析(Ⅱ)

注该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站下载的审图号为 GS(2020) 4630号的标准地图制作,底图无修改。

耕地利用功能转型,HH区域主要集中在南部且分布格局由双核集聚转为多核集聚,说明南部地区耕地“三生”功能强于北部。生产功能集聚性减弱,HH区域分布格局由多核集聚转为双核集聚。生活功能LL区域消散且由双核集聚变为单核集聚,可能与农村生活水平提高等有关。生态功能LL聚合区消散,可能原因是生物多样性的增加。

2.3 耕地利用转型路径分析

运用ArcGIS软件对研究区耕地利用转型的空间迁移路径进行分析。

2005—2020年,耕地利用转型空间呈由西南向东北迁移的格局。东西方向不断收缩且向南北方向平移,总体上呈先向西南后向东北偏移的趋势,迁移速度逐渐加快(图6、表4),这与耕地功能转型速度加快有关。从标准差椭圆中心看,15 a间,转型重心迁移路径并不显著,仍处在区域中部。其中,综合转型重心先南移后北上。由图1知,2005—2020年,耕地利用空间转型指数高值区分布范围不断增加且主要集中在北部,因此,图5中空间转型重心一直向北移动且2010年与2015年中心位置保持不变,近似于直线。由图2知,耕地利用功能转型指数高值区主要集中在南部,2015—2020年,高值区有一定程度消散但仍集中在南部,因此耕地利用功能转型中心位置偏南且2005—2015年逐渐南移,2015—2020年向北移动。从重心迁移速度看,综合转型重心迁移速度由3.409 km·a-1降至2.329 km·a-1,空间转型重心迁移速度先降至0后增至2.887 km·a-1,且波动较大。由图1知,2010年与2015年耕地利用空间转型指数分布格局基本不变,椭圆重心未发生变化。由图2知,耕地利用功能转型指数变化不断加剧,重心迁移速度也不断加快,功能转型重心迁移速度由2.405 km·a-1增至4.468 km·a-1。2005—2015年,综合转型重心一直在丽水,而空间转型重心2015年后由丽水转移至金华,功能转型重心由丽水转至南平又返回丽水。从覆盖程度看,椭圆覆盖大部分研究区,但功能转型覆盖区主要集中在南部,空间转型覆盖区主要集中在北部。说明研究区耕地利用功能转型和空间转型南北差异较大。

图6 耕地利用转型标准差椭圆及重心迁移路径

表4 耕地利用转型重心迁移速度

3 结论

3.12005—2020年,耕地利用转型指数整体呈下降趋势,2005,2010,2015,2020年的耕地利用转型综合指数极差分别为0.338,0.374,0.346,0.274,极差逐渐减小,说明研究区耕地利用差异性不断减小且空间转型与功能转型耦合度稳定在0.8~0.9,呈现完美协调。

3.22005—2020年,耕地利用空间转型指数大多呈下降趋势,原因可能是耕地面积减小或“非农化”。耕地利用空间转型主要集中在北部,且耕地利用空间转型区域缩小,趋势变化幅度降低,说明研究区耕地利用数量和结构特征不断变化且渐趋协调。

3.32005—2020年,耕地利用功能转型主要集中在南部且南部耕地“三生”功能强于北部;耕地利用功能转型变化趋势减弱,表明研究区耕地利用功能转型减弱,耕地生产、生活、生态功能不断变化且渐趋协调。

3.42005—2020年,耕地利用空间转型在地理空间上呈集聚现象,且随着时间的推移,该集聚现象越来越明显;耕地利用数量特征,南部出现LL双核集聚格局;耕地利用结构特征,集聚逐渐显著,且LL区域由双核集聚转为多核集聚。

3.52005—2020年,耕地利用功能转型,HH区域主要集中在南部且分布格局由双核集聚转为多核集聚;生产功能集聚性减弱,HH区域由多核集聚转为双核聚集;生活功能LL区域消散且由双核集聚转为单核集聚;生态功能LL集聚区消散。

3.6综合转型重心先向南后向北移动,空间转型重心一直向北移动且2010年与2015年中心位置保持不变,近似于直线;耕地利用功能转型重心偏南且2005—2015年逐渐南移,2015—2020年向北移动;功能转型覆盖区主要集中在南部,空间转型覆盖区主要集中在北部。

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Spatial-temporal pattern and transfer path of cultivated land use transition from the perspective of human-land-industry coordinated development: A case study of Shanghai, Zhejiang and Fujian

NI Mengjiao, LI Jialing, AI Shunyi, HE Xiangmei

(,,315211,,)

Based on the concept of rural revitalization and development and the concept of "people land industry" coordinated development, this paper constructs evaluation indexes to measure the cultivated land use in Shanghai, Zhejiang and Fujian for the time period from 2005 to 2020. Coupling degree analysis, spatial autocorrelation analysis and the method of standard deviation ellipse are applied to analyze the cultivated land use index and explore the temporal and spatial distribution and transfer path of cultivated land use transformation. The results show that: (1) From 2005 to 2020, the cultivated land use transformation index of all regions in the study area showed a downward trend, and the difference of cultivated land use was decreasing. (2) The coupling degree of spatial transformation and functional transformation in the study area is stable at 0.8~0.9, showing perfect coordination. However, the spatial transformation of cultivated land use is mainly concentrated in the north of the study area, and the spatial transformation is gradually weakened, indicating that the quantity and structural characteristics of cultivated land are changing and tend to be coordinated. (3) The function transformation of cultivated land use in the study area is mainly concentrated in the south, and the transformation is gradually weakened, indicating that the function of cultivated land is changing and tends to be coordinated. (4) The spatial and functional transformation of cultivated land use gather in geographical space, and the agglomeration of quantitative characteristics in spatial transformation is stronger than that of structural characteristics. In terms of function transformation, the agglomeration of life function is the strongest, and the agglomeration of ecological function is not obvious; (5) The center of gravity of comprehensive transformation moves first to the South and then to the north, the center of gravity of spatial transformation moves all the way to the north, and the center of gravity of functional transformation moves first to the South and then to the north. The coverage area of functional transformation is mainly concentrated in the south of the study area, and the spatial transformation is mainly concentrated in the north.

transformation of cultivated land use; spatio-temporal pattern; transfer path; Shanghai-Zhejiang-Fujian

F 323.211

A

1008⁃9497(2023)01⁃108⁃13

2022⁃03⁃16.

国家自然科学基金资助项目(41976209).

倪梦娇(1999—),ORCID:https://orcid.org/0000-0001-6030-2850,女,硕士研究生,主要从事海洋与海岸带研究,E-mail:781272935@qq.com.

通信作者,ORCID:https://orcid.org/0000-0003-1046-8400,E-mail:nbnj2001@163.com.

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