村級(jí)尺度耕地產(chǎn)能空間分異及其影響因子分析*

周璟茹，趙華甫，2※，宋 文，厚欣悅

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083；2.國(guó)土資源部土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100035； 3.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，泰安 271018)

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展以及城市化、工業(yè)化進(jìn)程不斷加速，耕地非農(nóng)化現(xiàn)象日益加劇，糧食安全問題已逐漸成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要阻礙[1-2]。耕地生產(chǎn)能力與糧食安全問題密切相關(guān)。耕地產(chǎn)能作為衡量耕地生產(chǎn)能力的重要指標(biāo)，對(duì)區(qū)域及國(guó)家糧食安全問題具有很強(qiáng)的指導(dǎo)意義。東北地區(qū)作為我國(guó)重要的糧食產(chǎn)區(qū)，在保障國(guó)家糧食安全方面起到了不可替代的關(guān)鍵性作用，因而從該地區(qū)的產(chǎn)能空間分布著手，研究其影響因子及空間分異規(guī)律，進(jìn)而探索提升產(chǎn)能的有效手段，對(duì)緩解目前的糧食安全問題具有重要意義。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)耕地產(chǎn)能影響因子展開了一系列的研究，國(guó)外學(xué)者側(cè)重于研究影響耕地產(chǎn)能的自然作用機(jī)理[3-5]，通過對(duì)氣候、土壤、降水等單因子進(jìn)行情景模擬與對(duì)比分析，從作用機(jī)理與影響方式等角度對(duì)耕地產(chǎn)能的影響因子進(jìn)行分析。國(guó)內(nèi)學(xué)者大多是在農(nóng)用地分等成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行耕地產(chǎn)能核算，并結(jié)合相關(guān)因子對(duì)其影響作用進(jìn)行分析[6-11]，也有部分學(xué)者針對(duì)特定的自然或社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，如氣候[12]、土壤[13]、化肥投入[14]等單因子開展研究。雖然側(cè)重點(diǎn)各有不同，但都對(duì)區(qū)域耕地產(chǎn)能提升提供了參考。在空間尺度方面，大多數(shù)研究集中于省域尺度[6]、縣域尺度[8][9][15]和鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度[11]，暫未涉及村級(jí)尺度耕地產(chǎn)能研究；在影響因子分析方面，多數(shù)研究通過傳統(tǒng)線性回歸的方法建立模型，解釋各因子對(duì)耕地產(chǎn)能的作用方向及強(qiáng)度，較少針對(duì)耕地產(chǎn)能及其影響因子的地理空間的異質(zhì)性展開研究。

有鑒于此，文章以我國(guó)東北糧食主產(chǎn)區(qū)的黑龍江海倫市為案例區(qū)，重點(diǎn)針對(duì)村級(jí)尺度開展研究，旨在彌補(bǔ)現(xiàn)有產(chǎn)能研究偏重宏觀尺度，難以與微觀的耕地資源稟賦基礎(chǔ)相匹配的問題，提出產(chǎn)能提升的可行舉措。該文基于大量的問卷數(shù)據(jù)和高精度的土壤、土地利用現(xiàn)狀等矢量信息，對(duì)村級(jí)尺度的耕地產(chǎn)能進(jìn)行了核算，在此基礎(chǔ)上分析了耕地產(chǎn)能的空間分異規(guī)律。此外，為了識(shí)別耕地產(chǎn)能村級(jí)尺度的關(guān)鍵影響因子，該文嘗試采用空間自相關(guān)模型和地理加權(quán)回歸模型相對(duì)比的方法，對(duì)海倫市耕地產(chǎn)能影響因子進(jìn)行分析建模，探索村級(jí)尺度下耕地產(chǎn)能的影響因子與作用模式，并基于地理加權(quán)回歸模型所識(shí)別的因子差異及其組合特點(diǎn)，進(jìn)行耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)劃分，以此更好對(duì)接村級(jí)尺度的耕地產(chǎn)能提升和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)針對(duì)性，提升建設(shè)效益，為當(dāng)?shù)馗禺a(chǎn)能提升提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

海倫市地處黑龍江中部，綏化市北部，靠小興安嶺西麓，是綏化市所管轄的以農(nóng)業(yè)為主的縣級(jí)市，耕地總面積33.676萬hm2，其中旱地31.109萬hm2，占耕地總面積的92.38%，部分地區(qū)分布有水田和水澆地。海倫市屬東北區(qū)松嫩平原北部溫涼半濕潤(rùn)區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)耕作制度為一年一熟的旱地耕作制度，標(biāo)準(zhǔn)作物為水稻，指定作物為玉米和大豆。

東北黑土區(qū)是世界上僅有的四大黑土區(qū)之一，糧食年產(chǎn)量約占全國(guó)的1/5，是國(guó)家的重要商品糧生產(chǎn)基地。近年來，重種輕養(yǎng)的耕作方式、高強(qiáng)度的耕作制度和農(nóng)藥化肥的大量施放使該地區(qū)土地退化嚴(yán)重，對(duì)區(qū)域耕地產(chǎn)能的實(shí)現(xiàn)構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。因此，該文選擇位于黑龍江中部松嫩平原黑土地帶的海倫市進(jìn)行耕地產(chǎn)能空間分異及影響因子分析，探究其耕地產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)的障礙因素，對(duì)東北黑土區(qū)耕地產(chǎn)能提升具有一定的借鑒意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究采用的村級(jí)產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于村級(jí)產(chǎn)量實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，在各村支部書記和相關(guān)人員填寫的基礎(chǔ)上，經(jīng)過對(duì)村民抽樣調(diào)查訪問核實(shí)，隨后匯總至各土地所進(jìn)一步核實(shí)確認(rèn)。產(chǎn)能核算中應(yīng)用的農(nóng)用地分等數(shù)據(jù)來源于海倫市農(nóng)用地分等成果。

該文在綜合國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究基礎(chǔ)上，針對(duì)海倫市土地利用現(xiàn)狀，兼顧數(shù)據(jù)的可獲取性以及空間化需求，從耕地自然質(zhì)量和耕作條件兩個(gè)基礎(chǔ)維度進(jìn)行指標(biāo)遴選，最終選取了13個(gè)指標(biāo)作為影響海倫市耕地產(chǎn)能的衡量因子，各因子的標(biāo)準(zhǔn)化方式參考相應(yīng)規(guī)程規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)化方式進(jìn)行。

表1 耕地產(chǎn)能影響指標(biāo)選取依據(jù)及來源

2 研究方法

2.1 耕地產(chǎn)能核算

2.1.1 理論產(chǎn)能核算

遵照《農(nóng)用地產(chǎn)能核算技術(shù)規(guī)范》，根據(jù)調(diào)查分等單元指定作物審定品種的區(qū)域試驗(yàn)單產(chǎn)，按照標(biāo)準(zhǔn)糧換算系數(shù)折算為調(diào)查分等單元標(biāo)準(zhǔn)糧理論單產(chǎn)，建立二級(jí)區(qū)調(diào)查分等單元耕地標(biāo)準(zhǔn)糧理論單產(chǎn)和對(duì)應(yīng)單元的耕地自然質(zhì)量等指數(shù)的關(guān)系模型。隨后將各二級(jí)指標(biāo)區(qū)內(nèi)所有農(nóng)用地分等單元的農(nóng)用地自然質(zhì)量等指數(shù)代入函數(shù)方程，可以獲取各分等單元的年均標(biāo)準(zhǔn)糧理論單產(chǎn)。

hi=A·Xi+B

(1)

式(1)中hi為第i個(gè)單元標(biāo)準(zhǔn)糧理論單產(chǎn)樣本值；Xi為第i個(gè)分等單元的自然質(zhì)量等指數(shù)；A、B為回歸系數(shù)。

依據(jù)A和B，將所有農(nóng)用地分等單元自然質(zhì)量等指數(shù)代入式(1)可獲得各分等單元的年均標(biāo)準(zhǔn)糧理論單產(chǎn)(HF)。隨后計(jì)算分等單元的理論產(chǎn)能。

WFi=HFi·Si

(2)

式(2)中，WFi為第i個(gè)分等單元理論產(chǎn)能；HFi為第i個(gè)分等單元理論單產(chǎn)；Si為第i個(gè)分等單元耕地面積。

各村的理論產(chǎn)能即為各鄉(xiāng)鎮(zhèn)村內(nèi)所有分等單元理論產(chǎn)能之和。該文對(duì)耕地產(chǎn)能的核算都為單位耕地面積產(chǎn)能，即計(jì)算耕地理論單產(chǎn)。

(3)

式(3)中，WF為各村理論單產(chǎn)能；Q為各村耕地面積。

2.1.2 實(shí)際產(chǎn)能與耕地利用潛力核算

該文采用的耕地產(chǎn)能特指耕地實(shí)際產(chǎn)能。實(shí)際產(chǎn)能核算是基于實(shí)際生產(chǎn)情況計(jì)算出來的，以國(guó)家確定的指定作物統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)為基準(zhǔn)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)糧換算系數(shù)，把指定作物統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)換算為標(biāo)準(zhǔn)糧實(shí)際單產(chǎn)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)耕作制度核算鄉(xiāng)鎮(zhèn)(村)實(shí)際單產(chǎn)。

E=∑Gj·Kj

(4)

式(4)中，E為標(biāo)準(zhǔn)耕作制度核算鄉(xiāng)鎮(zhèn)(村)實(shí)際單產(chǎn)；Gj為第j種基準(zhǔn)作物統(tǒng)計(jì)單產(chǎn)；Kj為第j種標(biāo)準(zhǔn)糧換算系數(shù)。

耕地利用潛力為為理論單產(chǎn)與實(shí)際單產(chǎn)的差值，描述耕地產(chǎn)能可提升潛力。

P=E-WF

(5)

式(5)中，P為耕地利用潛力。

2.2 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析是檢驗(yàn)樣本要素間是否存在顯著的空間依賴關(guān)系、描述地理現(xiàn)象在研究區(qū)內(nèi)空間分布規(guī)律的空間統(tǒng)計(jì)方法[16-17]。空間自相關(guān)可以量測(cè)空間事物的分布是否具有自相關(guān)性，高的自相關(guān)性代表了空間現(xiàn)象有集聚性的存在[18]。在給定的顯著性水平下，全局空間自相關(guān)值反映在研究區(qū)內(nèi)某一變量的平均集聚程度，可用多種方式表征，其中最常用的是Moran′s I指數(shù)。其計(jì)算公式為：

(6)

在假設(shè)的顯著性水平下，當(dāng)I顯著地大于0時(shí)，表明在整個(gè)分析層面上，該變量具有顯著的集聚性，值越大，集聚程度就越高；當(dāng)I顯著地小于0時(shí)，代表該變量在相鄰地區(qū)存在明顯的差異，值越小，差異越大；當(dāng)該值趨于0時(shí)，表示變量的分布呈無規(guī)律的隨機(jī)分布狀態(tài)[18]。

一般用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量閾值Z進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，當(dāng)|Z|>1.96時(shí)，說明通過P<0.05顯著性檢驗(yàn)，表明該屬性在空間上存在顯著的空間自相關(guān)性。

(7)

式(7)中Z為標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量閾值；E(I)為觀測(cè)變量的自相關(guān)性的期望；VAR(I)為觀測(cè)變量的自相關(guān)性的理論方差。

2.3 地理加權(quán)回歸模型

地理加權(quán)回歸模型(GWR)是一種對(duì)普通線性回歸模型的擴(kuò)展，它將數(shù)據(jù)的地理位置嵌入到回歸參數(shù)中[19-20]。地理加權(quán)回歸模型考慮了自變量的空間分異特征，是一種探測(cè)空間非平穩(wěn)性的有效方法?；貧w參數(shù)不再是以全部自變量值進(jìn)行估計(jì)，而是通過鄰近樣本信息進(jìn)行區(qū)域局部回歸分析得到的，參數(shù)值隨位置的變化而變化。其表達(dá)形式為：

(8)

式(8)中，yi為因變量；xij為第i區(qū)域第j個(gè)自變量的值；β0為常數(shù)項(xiàng)；(ui，vi)為第i個(gè)樣本點(diǎn)坐標(biāo)；βj(ui，vi)為第i個(gè)樣本點(diǎn)上的第k個(gè)回歸參數(shù)，是地理位置的函數(shù)；εi為符合正態(tài)分布的隨機(jī)向誤差。

3 結(jié)果與分析

3.1 海倫市耕地產(chǎn)能空間分布特征

結(jié)合圖1、圖2可以看出，海倫市耕地產(chǎn)能主要呈現(xiàn)中西部相對(duì)較高，北部偏低的態(tài)勢(shì)。究其原因，主要是海倫市中西部地區(qū)地勢(shì)平坦，黑土資源豐富，且多數(shù)耕地位于通肯河流域、聯(lián)豐水庫周邊、東方紅水庫周邊等水熱條件較好的地區(qū)，自然條件優(yōu)越，耕地產(chǎn)能與其他地區(qū)相比呈現(xiàn)一定的優(yōu)勢(shì)，部分地區(qū)如海倫市北部和西部地區(qū)由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件及農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的限制，雖然其耕地自然條件較為優(yōu)越，但仍在實(shí)際產(chǎn)能方面表現(xiàn)出一定程度的劣勢(shì)，存在較大的提升空間，值得進(jìn)一步開展土地整治工程挖掘區(qū)域耕地產(chǎn)能提升潛力。

圖1 海倫市耕地產(chǎn)能空間分布 圖2 海倫市耕地利用潛力空間分布

圖3 海倫市耕地產(chǎn)能空間自相關(guān)散點(diǎn)圖

采GeoDa軟件進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，Moran′s I指數(shù)為0.456，呈空間正相關(guān)，且在p<0.05的顯著性水平下Z值為11.738(p>1.96)，呈高度顯著態(tài)勢(shì)，表明村級(jí)耕地產(chǎn)能具有較強(qiáng)的空間依賴關(guān)系，從散點(diǎn)圖3也能看出，大部分點(diǎn)落在第一、三象限，在空間上表現(xiàn)為聚集形態(tài)，這也為地理加權(quán)回歸模型分析的有效性和準(zhǔn)確性提供了保障。

3.2 海倫市耕地產(chǎn)能影響因子回歸模型構(gòu)建

3.2.1 線性回歸模型構(gòu)建

以耕地產(chǎn)能為因變量，各影響因子為自變量進(jìn)行逐步回歸分析。首先對(duì)各變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，所有變量的一階差分值都在5%的檢驗(yàn)水平上具有顯著性；Cronbach′s Alpha>0.7，表示模型數(shù)據(jù)具有可靠性；通過Jarque-Bera診斷，表示模型無偏，符合線性回歸要求。選取調(diào)整判定系數(shù)最大的模型作為耕地產(chǎn)能和影響因子線性回歸分析結(jié)果。

表2 耕地產(chǎn)能影響因子逐步回歸結(jié)果

從表1中可以看出，海倫市村級(jí)耕地產(chǎn)能與黑土層厚度、出現(xiàn)障礙層深度、耕作距離、田塊狀況和質(zhì)地等5個(gè)變量顯著相關(guān)，且均呈正相關(guān)。其中，黑土層厚度對(duì)耕地產(chǎn)能的影響最大，其余依次為田塊狀況、耕作距離、出現(xiàn)障礙層深度和質(zhì)地。

3.2.2 地理加權(quán)回歸模型構(gòu)建

通過空間自相關(guān)分析可知海倫市村級(jí)耕地產(chǎn)能在空間上存在顯著的自相關(guān)性，為了更好地對(duì)其耕地產(chǎn)能影響因子進(jìn)行分析，采用GWR軟件以海倫市村級(jí)耕地產(chǎn)能為自變量，以逐步回歸分析后得到的影響因子為因變量進(jìn)行地理加權(quán)回歸模型分析，得到表3結(jié)果。

表3 村級(jí)耕地產(chǎn)能影響因子GWR模型回歸參數(shù)統(tǒng)計(jì)

表4 線性回歸模型與GWR模型擬合結(jié)果比較

綜合線性回歸模型與地理加權(quán)回歸模型的結(jié)果(表3)可以看出，采用GWR模型的調(diào)整判定系數(shù)較線性回歸模型略有提高，說明GWR模型擬合優(yōu)度較高，可以對(duì)區(qū)域內(nèi)更多樣本情況進(jìn)行解釋。AIC減少了約18個(gè)單位，說明GWR模型所選擇的帶寬為較優(yōu)帶寬，即用較少的參數(shù)獲得了足夠的擬合度。除此之外，GWR模型得到的殘差平方和略低于線性模型，說明GWR模型回歸的結(jié)果精度略高。相對(duì)而言，應(yīng)用GWR模型進(jìn)行村級(jí)耕地產(chǎn)能影響因子回歸分析的擬合效果更佳。

3.3 海倫市耕地產(chǎn)能影響因子分析

GWR模型與線性回歸模型不同，不能通過單一的系數(shù)反映自變量與因變量之間的相關(guān)作用情況，該模型反映的自變量對(duì)因變量的影響是隨地理空間位置的變化而變化，其分布規(guī)律與變異情況是通過模型估計(jì)系數(shù)進(jìn)行反映，通過影響因子回歸參數(shù)的空間化表達(dá)，得出各影響因子對(duì)耕地產(chǎn)能影響強(qiáng)度的空間模式(圖4)。

圖4 耕地產(chǎn)能影響因子回歸系數(shù)空間分布

從圖4可以看出，質(zhì)地、黑土層厚度、出現(xiàn)障礙層深度、耕作距離和田塊狀況對(duì)耕地產(chǎn)能的影響整體呈正向作用，但是在空間上表現(xiàn)出不同程度的異質(zhì)性。其中，質(zhì)地對(duì)耕地產(chǎn)能的影響從東北向西南遞減，這主要是因?yàn)楹愂袞|北部地區(qū)是重壤土的主要分布地區(qū)，土壤相較其他地區(qū)較為黏重，對(duì)作物生長(zhǎng)造成一定程度的阻礙。與此同時(shí)，海倫市特殊的地形分布同樣也造成了一定的影響，西北部的特殊地勢(shì)條件導(dǎo)致其土壤障礙層較淺，不利于作物的生根和生長(zhǎng)，而東南部地區(qū)地勢(shì)較為平坦，障礙層距地表90cm以上，對(duì)作物的生長(zhǎng)基本無限制作用，這一優(yōu)勢(shì)也在一定程度上造成了耕地產(chǎn)能的提升。除以上兩種自然屬性外，就黑土層厚度而言，海倫市西南部主要分布有破皮黃黑土，該土種主要分布在崗地的陡坡上，由于坡度較陡，水土流失比較嚴(yán)重，黑土層厚度小于10cm，對(duì)耕地自然質(zhì)量的限制作用明顯，從而表現(xiàn)出對(duì)產(chǎn)能的限制作用。

對(duì)于耕作條件而言，耕作距離和田塊狀況對(duì)耕地產(chǎn)能的影響在空間上具有一定的相似性，呈現(xiàn)由西向東遞減的趨勢(shì)，這主要是因?yàn)楹愂形鞑康貐^(qū)位于通肯河流域，耕地自然質(zhì)量條件較為優(yōu)越，近年來在此基礎(chǔ)上海倫市西部地區(qū)開展了多項(xiàng)土地整治工程，主要針對(duì)中西部地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)部分村開展了田間道路建設(shè)、土地平整、林網(wǎng)修建和灌排設(shè)施建設(shè)等諸多整治工程，為耕地產(chǎn)能的實(shí)現(xiàn)提供了優(yōu)越的耕作條件，因而耕作距離和田塊狀況等因子的提升對(duì)耕地產(chǎn)能的提升起到了重要影響。

3.4 海倫市耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)劃分

通過前文對(duì)影響因子的分析，確定了海倫市耕地產(chǎn)能各影響因子的作用范圍與強(qiáng)度，為了探索海倫市耕地產(chǎn)能提升類型，更好地為區(qū)域土地整治服務(wù)，現(xiàn)對(duì)GWR模型估計(jì)的耕地產(chǎn)能影響因子回歸系數(shù)空間分布進(jìn)行分析，提取出各村耕地產(chǎn)能主要影響因子(圖5)將其與耕地利用潛力空間分布(圖2)疊加，將提升潛力較小的區(qū)域劃分為產(chǎn)能保持區(qū)，其余部分根據(jù)主要影響因子類別劃分產(chǎn)能提升類型區(qū)。其中，將耕地利用潛力小于1 500kg/hm2的地區(qū)劃為產(chǎn)能保持區(qū)，將主要影響因子為黑土層厚度的地區(qū)劃為保護(hù)性耕作區(qū)，將主要影響因子為出現(xiàn)障礙層深度的地區(qū)劃為障礙層改良區(qū)，將主要影響因子為質(zhì)地的地區(qū)劃為質(zhì)地改良區(qū)，將主要影響因子為耕作距離和田塊狀況的地區(qū)劃為耕作條件改良區(qū)(圖6)。

圖5 海倫市耕地產(chǎn)能主要影響因子分布 圖6 海倫市耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)

由圖6可見，海倫市耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)可分為產(chǎn)能保持區(qū)、耕作條件改良區(qū)、質(zhì)地改良區(qū)、障礙層改良區(qū)和保護(hù)性耕作區(qū)5類。其中質(zhì)地改良區(qū)是海倫市耕地產(chǎn)能提升的主要類型區(qū)，主要分布在海倫市中北部地區(qū)，在西部地區(qū)也有少量分布。針對(duì)該區(qū)土壤黏度較高的特性，在開展整治工程時(shí)宜采取客土改良表土質(zhì)地法，通過利用客土對(duì)耕地表土進(jìn)行過粘摻砂的改良方法，使土壤質(zhì)地處于壤質(zhì)，從而提升土壤肥力水平和穩(wěn)定性。障礙層改良區(qū)主要分布在海倫市東北和西南部分地區(qū)，在以上地區(qū)的土地整治工程中宜采用深耕、深松、混層耕等方式消除埋藏較淺的障礙層，對(duì)于障礙層埋藏較深的情況，采用障礙層消除法進(jìn)行改良，設(shè)計(jì)將耕作層剝離，對(duì)障礙層進(jìn)行移除，并采用客土或有機(jī)物料填至障礙層處，最后回填耕作層。耕作條件改良區(qū)主要分布在海倫市西部地區(qū)，該類型區(qū)耕地產(chǎn)能的主要影響因子以耕作距離和田塊狀況為主，在開展土地整治工程時(shí)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)對(duì)該區(qū)域?qū)嵤┩恋仄秸吞镩g道路建設(shè)，改善該區(qū)耕地的耕作條件，合理開展農(nóng)村居民點(diǎn)整治工程，加強(qiáng)鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。保護(hù)性耕作區(qū)主要分布在海倫市中部地區(qū)，該類型區(qū)耕地產(chǎn)能的主要影響因子為黑土層厚度，因而該區(qū)的產(chǎn)能提升工作應(yīng)主要以黑土層保護(hù)工作為主，通過開展少耕、免耕、交替耕作等多種耕作模式的試驗(yàn)推廣，加強(qiáng)對(duì)黑土層的保護(hù)工作，積極推動(dòng)秸稈還田，防止裸露地表造成的黑土層侵蝕。此外，海倫市東南部地區(qū)分布有產(chǎn)能保持區(qū)，該部分地區(qū)耕地利用潛力與其他地區(qū)相比較小，證明該區(qū)域當(dāng)前產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)情況較優(yōu)，在下一步土地整治活動(dòng)開展時(shí)，應(yīng)以質(zhì)地改良區(qū)為主，針對(duì)產(chǎn)能保持區(qū)應(yīng)采取合理有效手段，維護(hù)該區(qū)域的自然質(zhì)量狀況和耕作設(shè)施條件，制定有效工程設(shè)施方案，有針對(duì)性地實(shí)現(xiàn)全域耕地產(chǎn)能的提升。

4 結(jié)論與討論

該文以黑龍江海倫市為研究對(duì)象，采用村級(jí)尺度對(duì)耕地產(chǎn)能進(jìn)行核算并對(duì)耕地產(chǎn)能空間變異規(guī)律進(jìn)行分析，隨后分別運(yùn)用線性回歸模型和地理加權(quán)回歸模型對(duì)海倫市村級(jí)耕地產(chǎn)能影響因子進(jìn)行識(shí)別，并針對(duì)各影響因子的作用方向以及作用強(qiáng)度進(jìn)行分析，劃分海倫市耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)，得到了如下結(jié)論。

(1)就耕地產(chǎn)能核算而言，海倫市耕地產(chǎn)能呈現(xiàn)中西部高北部偏低的態(tài)勢(shì)，北部和西部地區(qū)耕地利用潛力較大。此外，產(chǎn)能分布表現(xiàn)出明顯的空間正相關(guān)且具有較強(qiáng)的空間依賴關(guān)系。

(2)海倫市耕地產(chǎn)能與黑土層厚度、出現(xiàn)障礙層深度、耕作距離、田塊狀況和質(zhì)地等5個(gè)變量顯著相關(guān)，且均呈正相關(guān)，但在空間上表現(xiàn)出不同程度的異質(zhì)性。其中，質(zhì)地和出現(xiàn)障礙層深度對(duì)耕地產(chǎn)能的影響從東北向西南遞減，黑土層厚度對(duì)耕地產(chǎn)能的影響呈現(xiàn)東南高西北地的特點(diǎn)，耕作距離和田塊狀況對(duì)耕地產(chǎn)能的影響在空間上具有一定的相似性，呈現(xiàn)由西向東遞減的趨勢(shì)。

(3)海倫市耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)包含海倫市耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)可分為產(chǎn)能保持區(qū)、耕作條件改良區(qū)、質(zhì)地改良區(qū)、障礙層改良區(qū)和保護(hù)性耕作區(qū)5類，在下一步土地整治活動(dòng)開展時(shí)，應(yīng)以質(zhì)地改良區(qū)為主，在維護(hù)各區(qū)的自然質(zhì)量狀況和耕作設(shè)施條件的基礎(chǔ)上，有針對(duì)性地實(shí)現(xiàn)全域耕地產(chǎn)能的提升。

該文的創(chuàng)新點(diǎn)在于首次采用村級(jí)尺度對(duì)耕地產(chǎn)能進(jìn)行研究；同時(shí)針對(duì)村級(jí)耕地產(chǎn)能的空間分布自相關(guān)性較強(qiáng)的特點(diǎn)，運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型對(duì)其影響因子分析和耕地產(chǎn)能提升類型區(qū)劃分。耕地產(chǎn)能是多因素共同作用的產(chǎn)物，受到自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政策等多方面的影響，該文主要選取了涉及自然質(zhì)量和耕作條件的13個(gè)因子進(jìn)行分析，雖然能對(duì)影響耕地產(chǎn)能的因子進(jìn)行分析并提出相應(yīng)的整治措施，但仍未能全面涉及其他類別因子對(duì)耕地產(chǎn)能的影響，值得進(jìn)一步研究。除此之外，區(qū)域耕地產(chǎn)能的研究不僅是空間尺度的研究，還應(yīng)該與時(shí)間尺度相結(jié)合，該文選取同一時(shí)間節(jié)點(diǎn)村級(jí)的耕地產(chǎn)能進(jìn)行核算和影響因子分析存在一定的局限性，如何通過長(zhǎng)時(shí)間序列對(duì)耕地產(chǎn)能影響因子進(jìn)行空間化分析與研究仍值得進(jìn)一步探討。