臧 亮, 梁紅穎, 梁文濤, 張春利
(1.廊坊市博泰不動產(chǎn)咨詢評估有限公司, 河北 廊坊 065000; 2.北京博林不動產(chǎn)評估有限公司, 北京 100000)
耕地細(xì)碎化是指由于自然或人為因素干擾,耕地由單一、均質(zhì)和集中連片的整體變?yōu)閺?fù)雜、異質(zhì)和零散的斑塊的動態(tài)演變過程[1]。耕地細(xì)碎化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響具有兩面性,一方面耕地細(xì)碎化可以豐富農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營結(jié)構(gòu),分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險,促進(jìn)種植農(nóng)業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整;但是另一方面,耕地細(xì)碎化不利于農(nóng)業(yè)的規(guī)?;?jīng)營,阻礙著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,造成農(nóng)業(yè)資源的極大浪費(fèi)[2]。我國作為人多地少的發(fā)展中國家,耕地細(xì)碎化現(xiàn)象長期存在,自20世紀(jì)70年代,我國開始施行家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制,在促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的同時,也客觀加劇了我國的耕地細(xì)碎化[3]。隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市化、工業(yè)化進(jìn)程加快,農(nóng)業(yè)人口大量涌入城市,農(nóng)民對土地的依賴性越來越弱,耕地的規(guī)?;?jīng)營條件更加成熟,耕地細(xì)碎化的弊端日益凸顯。如何優(yōu)化耕地的空間格局,增加耕地有效面積,提高耕地利用效率,實(shí)現(xiàn)耕地的規(guī)模化經(jīng)營,已成為亟待解決的問題之一[4]。
目前,眾多學(xué)者已經(jīng)基于不同角度,運(yùn)用多種方法對我國耕地細(xì)碎化進(jìn)行了研究。黃思琴等[4]基于景觀生態(tài)學(xué)角度選取指標(biāo),運(yùn)用主成分分析降維得到能夠代表耕地細(xì)碎化的2個主成分指標(biāo),然后通過空間自相關(guān)分析了耕地細(xì)碎化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的空間相關(guān)性規(guī)律;譚淑豪等[5]運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)模型探討了造成土地細(xì)碎化的主要因素,認(rèn)為目前中國的土地細(xì)碎化主要是由供給面因素引起的,需求面因素也有一定影響;張尹君杰等[6]利用河北全省農(nóng)戶固定觀察點(diǎn)資料通過回歸分析,表明土地細(xì)碎化不但降低了河北省玉米和小麥生產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),而且還影響了它們的產(chǎn)量;李鑫等[7]用SFA方法測度耕地生產(chǎn)技術(shù)效率,用多元線性回歸研究細(xì)碎化對耕地生產(chǎn)技術(shù)效率影響??傮w而言,目前對耕地細(xì)碎化的研究主要集中在耕地細(xì)碎化的評價及其對耕地生產(chǎn)效率的影響,通過空間統(tǒng)計方法對耕地細(xì)碎化影響因素的研究還較少。
本文以盧龍縣為例,基于景觀生態(tài)學(xué)原理選取平均地塊面積指數(shù)(MPS)、斑塊數(shù)量破碎化指數(shù)(FN)、平均最臨近距離(MNN)、邊界密度指數(shù)(ED)、面積加權(quán)形狀指數(shù)(AWMSI)5個景觀指標(biāo)對盧龍縣耕地細(xì)碎化程度進(jìn)行評價,然后通過地理加權(quán)回歸模型對耕地細(xì)碎化的影響因素進(jìn)行分析,為耕地規(guī)?;砗徒?jīng)營提供一定的參考。
盧龍縣地處河北省東北部,燕山南麓,明長城腳下,地理位置為39°43′00″—40°08′42″N,118°45′54″—119°08′06″E。東西橫距28 km,南北縱距47 km。畛域面積961 km2。周圍與五縣為鄰,東連撫寧,南接昌黎,西南隔灤河與灤縣相望,西瀕青龍河與遷安市為鄰,北與青龍滿族自治縣以長城為界,東距秦皇島市區(qū)82 km,西距首都北京225 km。盧龍縣屬低山丘陵區(qū),境內(nèi)山巒叢雜綿亙,起伏絡(luò)繹不絕。地勢北高南低,呈梯狀西北東南向傾斜,海拔22.7~627 m,絕對高差599.3 m。全域主要分低山、丘陵、平原和盆地4種地貌類型,低山、丘陵主要分布在縣境中、北部,占全縣總面積的81.1%;平原主要分布于縣境南部。盧龍縣屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候。年均氣溫10.6°C,年均降水量724.5 mm,晝夜溫差較大。境內(nèi)主要為灤河、西洋河、飲馬河水系。水資源主要由大氣降水形成的地表水和淺層地下水構(gòu)成。
本文數(shù)據(jù)來源于盧龍縣2015年土地利用現(xiàn)狀圖,以行政村為評價單元,通過ArcGIS 10.2軟件提取耕地、河流、交通、居民點(diǎn)等信息,轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù),利用景觀指數(shù)軟件Fragstats 4.2軟件計算平均地塊面積(MPS)、斑塊數(shù)量破碎化指數(shù)(FN)、平均最臨近距離(MNN)、邊界密度(ED)、面積加權(quán)形狀指數(shù)(AWMSI)。然后利用ArcGIS 10.2的空間分析功能計算各村耕地到河流、交通、居民點(diǎn)的平均距離。盧龍縣DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/),通過DEM數(shù)據(jù)提取盧龍縣坡度分布數(shù)據(jù),提取各評價單元耕地平均坡度。盧龍縣耕地、河流、交通、居民點(diǎn)、坡度數(shù)據(jù)如圖1所示。
3.1.1 評價指標(biāo)選取 耕地細(xì)碎化主要表現(xiàn)在耕地空間分布格局的分散和無序性。而景觀指數(shù)可以很好地定量描述土地空間分布格局的特點(diǎn),以及各斑塊間的相互關(guān)系。許多學(xué)者也基于景觀生態(tài)學(xué)視角選取指標(biāo),例如平均斑塊面積指數(shù)、斑塊密度指數(shù)、邊界密度指數(shù)、破碎化指數(shù)等來評價區(qū)域耕地細(xì)碎化水平。但是各景觀指數(shù)間可能存在著重疊信息,甚至共線問題[8],會造成評價結(jié)果存在較大誤差,因此本文在選取指標(biāo)前利用SPSS 18.0對擬選取的評價指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析,選取5個相關(guān)性較低的景觀指數(shù)作為評價指標(biāo),分別是平均地塊面積指數(shù)(MPS)、斑塊數(shù)量破碎化指數(shù)(FN)、平均最臨近距離(MNN)、邊界密度指數(shù)(ED)、面積加權(quán)形狀指數(shù)(AWMSI)。
平均地塊面積指數(shù)(MPS)為研究區(qū)耕地總面積與耕地斑塊數(shù)量的比值,可以直觀表現(xiàn)出研究區(qū)內(nèi)耕地斑塊的細(xì)碎程度,平均地塊面積越小也就表示研究區(qū)耕地越細(xì)碎。
MPS=A/N
(1)
式中:A表示評價單元內(nèi)耕地總面積;N表示評價單元內(nèi)耕地斑塊總數(shù)量。
圖1盧龍縣坡度、耕地、居民點(diǎn)、河流及交通分布
斑塊數(shù)量破碎化指數(shù)(FN)可以表明耕地斑塊的破碎程度,其取值范圍為0~1,0表示不存在破碎化,1表示完全破碎化。
(2)
式中:N表示評價單元內(nèi)耕地斑塊的總數(shù)量;A表示評價單元內(nèi)耕地總面積;amin表示研究區(qū)內(nèi)最小耕地斑塊的面積。
平均最臨近距離(MNN)為斑塊到與最臨近斑塊的距離和,除以臨近斑塊總數(shù)。它體現(xiàn)了耕地斑塊間在空間上的相互關(guān)系。MNN越大表示斑塊間的空間距離越大,也就是分布越離散,反之,則表示斑塊間空間距離小,分布越集中。
(3)
式中:hi表示某斑塊i到其他斑塊的最近距離;N表示斑塊總數(shù)量。
邊界密度指數(shù)(ED)為單位面積耕地的周長值,ED越大表示耕地被切割的程度越大,也就越細(xì)碎。
ED=E/A
式中:E表示耕地斑塊的邊界長度;A表示耕地面積。
面積加權(quán)形狀指數(shù)(AWMSI),一般而言,耕地越細(xì)碎耕地斑塊也會越不規(guī)則,AWMSI可以反映耕地斑塊的形狀規(guī)則程度,AWMSI越大則斑塊形狀越不規(guī)則越復(fù)雜,細(xì)碎化越高。AWMSI越小,則細(xì)碎化程度越低。
(4)
式中:Pi為評價單元內(nèi)各耕地斑塊的周長;ai評價單元內(nèi)各耕地斑塊的面積;A為評價單元內(nèi)耕地的總面積。
3.1.2 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化及權(quán)重確定 為消除各指標(biāo)的量綱,本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對指標(biāo)原始值進(jìn)行處理。極差標(biāo)準(zhǔn)化公式如下:
(5)
式中:Pij表示指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值;Xij表示指標(biāo)的原始值;Ximax表示指標(biāo)原始最大值;Ximin表示指標(biāo)原始最小值。5個指標(biāo)中FN,MNN,ED,AWMSI是正效應(yīng)指標(biāo);MPS是負(fù)效應(yīng)指標(biāo)。
指標(biāo)的權(quán)重對于評價結(jié)果的準(zhǔn)確性起著至關(guān)重要的作用,因此本文結(jié)合其他學(xué)者的相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn),以及盧龍縣實(shí)際情況采用變異系數(shù)法確定各指標(biāo)的權(quán)重,相較于其他權(quán)重確定方法,變異系數(shù)法可以消除主觀因素對權(quán)重的影響,得到的權(quán)重更加客觀真實(shí)[9]。變異系數(shù)法公式如下:
(6)
式中:Wi為指標(biāo)i的權(quán)重;Vi為指標(biāo)i的變異系數(shù);n表示指標(biāo)數(shù)量。
3.1.3 綜合因子評價法 本文采用綜合因子評價法評價各評價單元的耕地細(xì)碎化程度。綜合因子評價法公式如下:
(7)
式中:Yj為第j各評價單元的耕地細(xì)碎化指數(shù);kji表示第j個評價單元第i個評價指標(biāo)的指標(biāo)值;wi表示第i個指標(biāo)的權(quán)重大??;n表示指標(biāo)個數(shù)。
耕地細(xì)碎化的發(fā)展是自然因素和人為因素雙重影響下產(chǎn)生的,而且不同區(qū)域各影響因素的作用強(qiáng)度也是有差異的,為了探究耕地細(xì)碎化的主要影響因素,本文采用地理加權(quán)回歸(GWR)模型分析了村莊、河流、交通、坡度對耕地細(xì)碎化的影響。
傳統(tǒng)回歸分析是在變量間的相互關(guān)系具有同質(zhì)性的假設(shè)下進(jìn)行的,然而很多情況下隨著地理位置的變化,變量間的相互關(guān)系和結(jié)構(gòu)會變化,此時如果按照傳統(tǒng)線性回歸方法很可能會掩蓋變量間的局部特性,會造成較大的誤差。GWR模型是對普通線性回歸模型的擴(kuò)展,將數(shù)據(jù)空間位置嵌入到回歸模型之中。GWR能夠反映參數(shù)在不同空間的空間非平穩(wěn)性,使變量間的關(guān)系可以隨空間位置的變化而變化,可以提高擬合精度[10]。地理加權(quán)回歸模型如下:
(8)
式中:yi表示耕地細(xì)碎化指數(shù);(ui,vi)表示樣本i的空間位置;xik為樣本i的自變量;ai0(ui,vi)和aik(ui,vi)分別為樣本i的常數(shù)估計值和參數(shù)估計值;p為自變量的個數(shù);εi為誤差修正項(xiàng)。
本文應(yīng)用ArcGIS 10.2的地理加權(quán)回歸工具,以各村耕地細(xì)碎化指數(shù)為因變量,以耕地距河流、道路、村莊的平均距離,耕地的平均坡度為自變量。核類型選擇自適應(yīng)法(Adaptive),也就是按照要素樣本分布的疏密,來創(chuàng)建高斯核表面,如果要素分布緊密,則核表面覆蓋的范圍小,反之則大。核帶寬選擇AIC,通過最小信息準(zhǔn)則來決定最佳帶寬[11]。
各景觀指數(shù)權(quán)重為:平均地塊面積指數(shù)(MPS)0.159,斑塊數(shù)量破碎化指數(shù)(FN)0.076,平均最臨近距離(MNN)0.267,邊界密度指數(shù)(ED)0.043,面積加權(quán)形狀指數(shù)(AWMSI)0.455。計算得到耕地細(xì)碎化指數(shù),按照自然斷點(diǎn)法將盧龍縣處于研究區(qū)內(nèi)的582個村分為重度細(xì)碎化(0.406 2~0.654 7) 、中度細(xì)碎化(0.311 0~0.404 4) 、輕度細(xì)碎化(0.181 1~0.310 6)(圖2),其中重度細(xì)碎化村莊61個,主要分布在盧龍縣西南、東南和縣域北部;中度細(xì)碎化村莊232個,主要分布在縣域東南、西南和中北部;輕度細(xì)碎化村莊289個,主要分布在縣域中部和南部。
整體來看盧龍縣耕地細(xì)碎化處于一個較低的水平,大部分村莊屬于中度細(xì)碎化和輕度細(xì)碎化,耕地細(xì)碎化指數(shù)平均值為0.323 2,屬于中度細(xì)碎化,這主要由于盧龍縣以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主,整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般,因此沒有出現(xiàn)大規(guī)模的城市擴(kuò)張等活動,使得盧龍縣耕地得到較好的保護(hù),但是由于盧龍縣屬于低山丘陵,地形復(fù)雜,因此一部分地區(qū)的耕地受地形割裂影響嚴(yán)重,細(xì)碎化程度會較為嚴(yán)重。
當(dāng)數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)呈現(xiàn)隨機(jī)獨(dú)立均勻的特點(diǎn)時,我們只需要通過傳統(tǒng)的回歸模型就可以得到較為合理的結(jié)果,但是耕地細(xì)碎化作為空間數(shù)據(jù),具有較強(qiáng)空間依賴性,通常存在空間相關(guān)性[12]。這種空間自相關(guān)性可以通過全局莫蘭指數(shù)(Moran′sI)來衡量,利用ArcGIS 10.2空間自相關(guān)分析工具計算耕地細(xì)碎化的全局莫蘭指數(shù),分析報表如下,p值為0.00小于0.01表明其具有空間自相關(guān)性的置信度達(dá)到99%,可以肯定耕地細(xì)碎化指數(shù)存在空間相關(guān)性;莫蘭指數(shù)為0.21說明樣點(diǎn)間具有空間正相關(guān)性,即各村耕地細(xì)碎化程度間的相關(guān)程度與空間聚集度成正比;Z得分為11.20大于2.58表明耕地細(xì)碎化呈現(xiàn)出明顯空間聚類特征[13-14]。
圖2盧龍縣耕地細(xì)碎化空間分布
坡度影響程度的空間分布如圖3A所示,從圖中可知坡度影響程度以正影響為主,即坡度越大耕地細(xì)碎化越嚴(yán)重,只有少量地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)影響,主要分布在盧龍縣中部地區(qū),而且相對于正影響而言,負(fù)影響絕對值很小,影響并不明顯。這一現(xiàn)象主要是由于盧龍縣多低山丘陵,隨著坡度增加,地形變化更加復(fù)雜,少有大面積平整的適宜耕作的土地,耕地呈現(xiàn)破碎零散的分布狀態(tài)。而縣域中部地區(qū),地勢平坦坡度較小,雖然呈現(xiàn)一定的負(fù)影響,但并非主要影響因素。
居民點(diǎn)影響程度的空間分布如圖3B所示,居民點(diǎn)對耕地細(xì)碎化的正負(fù)影響區(qū)域各占50%左右,負(fù)影響區(qū)域主要分布在縣域中部,北部和南部區(qū)域主要為正影響,從影響程度看,正影響程度較小,以負(fù)影響為主。這主要是由于居民點(diǎn)周圍,人類活動強(qiáng)度大,土地利用方式更加多樣,如居民點(diǎn)擴(kuò)張,工業(yè)建設(shè)等活動會造成耕地圖斑日益破碎。
距河流距離影響度空間分布如圖3C所示,GWR影響度統(tǒng)計結(jié)果大部分為正影響,即距離河流越遠(yuǎn)耕地細(xì)碎化越嚴(yán)重。河流水系作為自然廊道會切割斑塊,使斑塊趨于破碎,也就是河流水系較為密集的地區(qū)有可能造成耕地圖斑更加細(xì)碎,但是由于河流兩岸土壤較為肥沃,地勢平坦開闊,可以提供充足水源,因此耕地會大量集中河流附近,而且北方地區(qū)河流水系網(wǎng)絡(luò)并不發(fā)達(dá),遠(yuǎn)沒有達(dá)到過度切割耕地圖斑的情況,所以就造成距離河流近的區(qū)域耕地更加集中連片,越遠(yuǎn)的地區(qū)細(xì)碎化越明顯。
交通道路影響度空間分布如圖3D所示,GWR結(jié)果顯示交通因素對耕地細(xì)碎化的正負(fù)影響區(qū)域大體相當(dāng),影響強(qiáng)度也較為相似。在路網(wǎng)密集的地區(qū),道路交通會將耕地圖斑切割破碎,同時這些區(qū)域經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá),人口密集,人類活動強(qiáng)度較大,因此在一定范圍內(nèi),隨著距道路距離的縮短耕地細(xì)碎化程度會逐漸增強(qiáng)。但是為了耕作便利,道路交通又是必不可少的條件,因此在路網(wǎng)并不發(fā)達(dá)的地區(qū),隨著距道路距離的縮短耕地細(xì)碎化程度會逐漸減弱。
圖3坡度、居民點(diǎn)、河流、交通影響度空間分布
(1) 盧龍縣耕地細(xì)碎化整體上處于較低的水平。其中重度細(xì)碎化村莊61個,主要分布在盧龍縣西南、東南和縣域北部;中度細(xì)碎化村莊232個,主要分布在縣域東南、西南和中北部;輕度細(xì)碎化村莊289個,主要分布在縣域中部和南部。
(2) 盧龍縣耕地細(xì)碎化莫蘭指數(shù)為0.21,具有空間正相關(guān)性,各村耕地細(xì)碎化程度間的相關(guān)程度與空間聚集度成正比;Z得分大于2.58耕地細(xì)碎化呈現(xiàn)出明顯空間聚類特征。
(3) 通過地理加權(quán)回歸分析可以發(fā)現(xiàn)坡度、居民點(diǎn)、河流、交通等因素對耕地細(xì)碎化的影響程度具有空間非平穩(wěn)性。其中坡度影響程度以正影響為主,只有少量地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)影響,主要分布在盧龍縣中部地區(qū),負(fù)影響并不明顯。居民點(diǎn)對耕地細(xì)碎化的正負(fù)影響區(qū)域各占50%左右,負(fù)影響區(qū)域主要分布在縣域中部,北部和南部區(qū)域主要為正影響,從影響程度看,正影響程度較小,以負(fù)影響為主。河流以正影響為主,負(fù)影響區(qū)域主要分布在縣域東南部分地區(qū)。交通因素對耕地細(xì)碎化程度的正負(fù)影響區(qū)域大體相當(dāng),影響強(qiáng)度也較為相似。