地形及土壤多樣性與耕地動態(tài)變化的相關分析*

李笑瑩,張學雷**,任圓圓

地形及土壤多樣性與耕地動態(tài)變化的相關分析*

李笑瑩1,2,張學雷1,2**, 任圓圓3

(1. 鄭州大學水利與環(huán)境學院 鄭州 450001; 2. 鄭州大學自然資源與生態(tài)環(huán)境研究所 鄭州 450001; 3. 鄭州輕工業(yè)學院社會發(fā)展研究中心 鄭州 450002)

本文以河南豫北、豫中和豫南3個典型樣區(qū)為研究對象, 運用地統(tǒng)計學方法, 從多樣性、相關性角度定量分析了地形、土壤的多樣性特征及其與耕地變化(2001年、2007年和2017年)面積的空間分布多樣性特征的關系, 以期為耕地資源動態(tài)變化的驅動力分析及合理利用提供新的研究角度。研究表明: 1)豫北和豫中樣區(qū)的地形構成組分多樣性呈現出均勻性, 豫南樣區(qū)表現為相對單一性; 各研究區(qū)的地形空間分布多樣性為平原>丘陵>山地。2)豫南的土壤構成組分最為均勻且豐富, 豫中的土壤構成組分相對單一; 各研究區(qū)的典型土壤各異但總體上分布皆較均勻, 各樣區(qū)的土壤空間分布多樣性的顯著差異與地形條件密切相關。3)研究尺度影響地形、土壤空間分布多樣性特征的表達, 3 km×3 km網格是相對適宜的研究尺度。4)地形和土壤的空間分布多樣性指數與耕地變化面積空間分布都具有明顯的相關性, 其中地形中平原相關性較大, 達0.95左右; 各樣區(qū)典型土壤如豫南的水稻土, 豫中、豫北的褐土以及豫北的潮土的相關性更為明顯, 達0.9以上。綜合來看, 典型樣區(qū)的地形、土壤因子的構成組分多樣性及空間分布格局有顯著差別; 在不同網格尺度下, 耕地的變化面積與地形、土壤因子的空間分布多樣性指數密切相關。

地形多樣性; 土壤多樣性; 耕地面積; 空間分布; 網格尺度

多樣性的概念和分析方法開始于信息論領域, 最先應用在生態(tài)學領域, 但它在土壤學和地學等領域的應用也逐漸被人們熟知[1-3]。20世紀時, Ibá?ez等[4-7]首先提出了土壤多樣性概念后, 使其成為土壤科學的重要研究課題, 眾多國際學者也相繼基于多種數據進行了土壤多樣性的研究。如日本的Yabuki等[8]對日本北海道10個城市的土壤多樣性與土地利用多樣性進行了相關分析, 并提議運用信息論中互熵(mutual entropy)概念來評價兩者之間的關系。21世紀初, 土壤多樣性理論及方法引入國內, 基于山東、海南和江蘇省的數據進行了相關研究, 并將嵌套子集方法運用其中[9-12]。近些年, 又有學者將多樣性引入土地資源因子、水體、地形地貌、母質等地學要素[13-16], 從而使多樣性研究視野更為開闊。

保障糧食質量及安全問題是保證國家安全的重要組成部分, 也是我國地理學、土壤學領域關注的重點問題之一[17-18]。在影響糧食生產的眾多因素中, 耕地變化顯得尤為重要, 耕地資源是農業(yè)生產最基本的物質條件, 也是重要的土地利用類型之一[19-21]。由于城市擴張、人口增長和生態(tài)建設等使耕地資源日益遭到侵占, 全國耕地資源顯著減少, 引發(fā)了國內外學者的關注。隨著“3S技術”的發(fā)展, 許多學者利用CBERS、Landsat TM/ETM+、HJ1A/1B等遙感數據進行全國和區(qū)域尺度的土地利用類型變化研究、地形與土壤等地學要素的變化監(jiān)測與分析。如胡瑩潔等[22]對30年來北京市土地利用時空變化特征進行分析, 發(fā)現城鎮(zhèn)建設用地激增, 耕地銳減, 說明在城市化過程中應該協(xié)調城鎮(zhèn)建設用地與耕地變化的矛盾。也有基于多源衛(wèi)星和地理空間統(tǒng)計對土地利用分類與農作物類型提取的分析、水稻生產時空演變、冬小麥產量差時空特征分析等有關研究[23-26]。這些研究對耕地資源的發(fā)展具有重要意義, 但土地利用類型研究重點關注多地類之間的轉換, 而鮮少有從多樣性、相關性的角度進行分析。本研究側重于運用空間數據信息探索各要素的區(qū)域多樣性及差異性, 地形、土壤等作為影響人類活動和生產方式的重要自然因素, 對其多樣性變化與耕地的動態(tài)變化之間的相關性進行分析, 可為耕地資源動態(tài)變化的驅動力分析及合理利用提供新的研究角度。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

選取河南省豫南、豫北和豫中3個區(qū)域作為典型研究樣區(qū), 各樣區(qū)面積都約為5 000 km2(圖1)。豫南樣區(qū)包括信陽市的固始縣和商城縣, 其西部和南部多為山地, 中部是丘陵崗地, 北部是平原和洼地。豫中樣區(qū)包含汝州市、禹州市、許昌市的襄城縣、平頂山市的郟縣和寶豐縣。汝州市主要地形為山地丘陵, 平原較少; 禹州市地勢呈西北-東南走向, 西部山地為主, 東部平原為主, 從北向南, 形成三山地夾兩平原; 襄城縣的西南部為淺山區(qū), 北部為丘陵地帶, 中東部為平原; 平頂山市位于河南省中南部, 西部多山地, 中部、東部多為丘陵、平原。豫北樣區(qū)包含安陽市的林州市、安陽縣、湯陰縣和鶴壁市的?？h。安陽市地勢西高東低, 位于我國地勢的二、三級階梯的過渡地帶, 地形主要有平原、山地、丘陵; 鶴壁市地勢東西部平緩, 中部稍高, 其中浚縣以平原丘陵為主。

河南省由于適宜的氣候、地貌、水文條件, 及長期的農業(yè)開發(fā), 因而土壤類型多, 涵蓋7個土綱, 15種土類, 39種亞類, 138種土屬。豫南樣區(qū)的主要土壤類型為水稻土、黃褐土、石質土, 水稻土是豫南樣區(qū)面積最大的土壤類型, 占總面積的一半以上, 主要因為豫南地區(qū)多水田、河渠縱橫、塘堰密布; 豫中樣區(qū)的主要土壤類型為褐土、粗骨土、潮土; 豫北樣區(qū)的主要土壤類型為褐土、潮土、石質土, 褐土、潮土主要分布在豫中、豫北樣區(qū)的低山、丘陵。

圖1 河南省典型樣區(qū)分布

1.2 數據來源與處理

遙感數據為Landsat5、7、8的3個時期的OLI數據; 土壤數據來自第2次土壤普查全省數字化土壤圖(河南省土壤肥料站1979—1992年), 本研究中使用土類數據; 地形數據為河南省DEM數據(1∶100萬)。利用ArcGIS10.0、ENVI4.5和EXCEL分別進行地理信息空間處理與統(tǒng)計、監(jiān)督分類預處理及相關性分析等工作。研究區(qū)的數據來源如表1。

表1 研究區(qū)不同時段的遙感數據

數據處理階段主要分為遙感影像預處理、監(jiān)督分類、目視解譯3個過程。首先對遙感影像選取信息量豐富的波段進行融合, 再對影像中存在的畸變進行幾何精校正; 其次選用監(jiān)督分類中的最大似然分類法獲取一定的信息, 由于監(jiān)督分類的初步分類精度一般, 為保證較好的分類精度及效率, 需要人機交互進行目視解譯校正, 目視解譯法在對地物類型的實質性感知方面是優(yōu)于自動圖像判讀的。選擇以Google Earth高分辨率影像為參照對監(jiān)督分類結果進行校正。具體土地利用分類結果如圖2所示。

1.3 研究方法

土壤多樣性測度方法主要有經典的仙農熵公式即豐富度指數、均勻度指數和多樣性指數[27-28], 但經典的多樣性方法存在一定缺陷, 僅可以表示研究地區(qū)內地形(或土壤)的結構組成, 即構成組分多樣性, 對于每種地形(或土壤)類別在空間上的分布, 即空間分布多樣性, 不能給出合理的解釋, 因此選用改進的仙農熵公式。

圖2 2001年、2007年和2017年研究區(qū)各樣區(qū)土地利用監(jiān)督分類

1.3.1 改進的仙農熵

改進的仙農熵公式能較好地評估土壤(地形)分類的空間分布離散情況, 對空間分布多樣性的表達更準確。具體公式及含義如下:

式中:和P的定義為: ①表土壤構成組分多樣性時,為土類個數,P為第個土類占該土類總面積的比例。在這里, 多樣性指數Y表示在研究區(qū)內所有分類單元在數量構成上的均勻程度。②表土壤(地形)的空間分布多樣性時,表示研究區(qū)網格總數目,P表示第個網格里某類土壤(或地形)的面積與該類土壤(或地形)總面積之比。多樣性指數Y表示研究區(qū)內土壤(或地形)類別空間分布的多樣性特征, 它表達了單個土壤(或地形)類別分布的離散程度。Y的取值區(qū)間是[0,1], 當土壤(地形)類別的分布極度不均勻, 即土壤(或地形)類別集中分布在少數網格時,Y趨近于0; 當土壤(或地形)類別在研究地區(qū)空間分布均勻時,Y趨近于1。

從段金龍等[29]關于土壤空間分布多樣性網格尺寸的選取策略的研究中發(fā)現, 在空間分布多樣性里, 不同網格尺度下, 同一土壤(或地形)類別單元的空間分布多樣性指數一般有所差異, 因此選擇合理的網格尺度對空間分布多樣性研究有重要的意義, 本研究選用1 km×1 km、3 km×3 km、5 km×5 km 3種尺度的網格, 在異網格尺度下進行空間分布多樣性分析。

1.3.2 關聯性分析

為探討地形(或土壤)和耕地變化面積的相互關系, 使用如下關聯系數公式:

式中:和分別代表某類地形(或土壤)和耕地變化面積,(,)表示某類地形(或土壤)和耕地變化面積的關聯系數。

(,)的取值范圍為[0,1], 當地形(或土壤)類別和耕地變化面積的空間分布完全相同, 即Y()= Y()=Y(,)時,(,)=1, 即土壤(或地形)類別和耕地變化面積的空間分布關系最為密切; 當(,)=0, 即土壤(或地形)類別和耕地變化面積的空間分布完全沒有關系。

2 結果與分析

2.1 地形和土壤構成組分多樣性特征

3個研究樣區(qū)地形的共同點是均沒有盆地分布, 地形以平原、丘陵為主, 有少量山地分布(圖3); 各研究樣區(qū)的土類數目為8~10個, 主要土壤類別各異(圖4)。

圖3 各研究樣區(qū)地形分類圖

圖4 不同研究樣區(qū)土壤分類圖

HUdA: 棕壤; HAS: 水稻土; SW: 地表水體; HAC: 潮土; StOP: 石質土; SAV: 砂姜黑土; LOP: 粗骨土; PLC: 紫色土; FUA: 紅黏土; YUdA: 黃棕壤; YUsA: 黃褐土; HUsA: 褐土; SaOP: 風砂土。HUdA: Hapli Udic Argosol; HAS: Hapli Stagnic Anthrosol; SW: Water body; HAC: Hapli Aquic Cambosol; StOP: Stony Orthic Primosol; SAV: Shajiang Aquic Vertosol; LOP: Lithic Orthic Primosol; PLC: Purple Lithic Cambosol; FUA: Ferri Udic Argosol; YUdA: Yellow Udic Argosol; YUsA: Yellow Ustic Argosol; HUsA: Hapli Ustic Argosol; SaOP: Sandy Orthic Primosol.

表2是對研究區(qū)地形和土壤構成組分多樣性的分析結果。地形方面, 豫北和豫中樣區(qū)的地形構成組分多樣性均大于0.8, 豫南為0.521, 說明豫北和豫中樣區(qū)的地形分布較均勻, 豫南樣區(qū)的地形構成相對單一。土壤方面, 各研究樣區(qū)的土類數目和土壤構成組分多樣性指數值不僅具有差異性, 且土類數目豐富度越多, 土壤構成組分多樣性相對越大; 就土壤構成組分多樣性而言, 豫南>豫北>豫中, 說明豫南的土壤構成組分最為均勻且豐富, 豫中的土壤構成組分相對最為單一。

2.2 地形和土壤空間分布多樣性特征

2.2.1 地形空間分布多樣性

表3為各研究樣區(qū)在不同網格尺度下的地形空間分布多樣性指數。在各研究樣區(qū)不同地形類別下, 地形面積越大, 多樣性指數越大, 說明地形的空間分布均勻程度為平原>丘陵>山地。在1 km×1 km、3 km× 3 km、5 km×5 km網格尺度下, 各研究樣區(qū)地形類別多樣性均值均呈現平原>丘陵>山地, 且3 km×3 km網格尺度的多樣性指數最接近均值, 說明3 km×3 km網格是相對適宜的研究尺度。各研究樣區(qū)的多樣性指數均隨網格的增大而減小, 說明樣區(qū)地形空間分布較為規(guī)律即研究尺度越小, 地形分布越均勻。

2.2.2 土壤空間分布多樣性

圖5是各研究區(qū)土壤空間分布多樣性指數。豫南樣區(qū)的土壤類型主要有水稻土、黃褐土和石質土, 在1 km×1 km、3 km×3 km、5 km×5 km網格尺度下, 土壤空間分布多樣性指數的均值分別為0.951、0.806和0.768; 豫中樣區(qū)的土壤類型主要有褐土、粗骨土和潮土, 土壤空間分布多樣性指數的均值分別為0.951、0.781和0.751; 豫北樣區(qū)的土壤類型主要有褐土、潮土和石質土, 土壤空間分布多樣性指數的均值分別為0.901、0.829和0.817。豫南以水稻土分布面積大且均勻, 豫中、豫北樣區(qū)褐土呈現相似特征。豫南樣區(qū)的土類豐富度比豫中、豫北高。各樣區(qū)在異網格尺度下土壤的多樣性指數有所不同, 均值趨于接近3 km×3 km網格的指數數值。隨著異網格尺度1 km×1 km、3 km×3 km、5 km×5 km的變化, 土壤空間分布多樣性豫南和豫中樣區(qū)呈下降趨勢, 二者相比豫南下降趨勢平緩; 豫北樣區(qū)先下降后略有上升再下降。結合均值情況, 顯示3 km×3 km網格最穩(wěn)定。

表2 不同研究樣區(qū)地形和土壤構成組分多樣性

表3 各研究樣區(qū)不同網格尺度下地形空間分布多樣性

圖6是各研究樣區(qū)不同土類面積與其空間分布多樣性的關系。土壤面積和土壤類別的空間分布多樣性指數呈顯著性正相關關系。3個研究樣區(qū)的各尺度網格下2均接近于1, 說明函數擬合度好, 且都在1 km×1 km網格下擬合度最優(yōu)。當0 km2<研究區(qū)樣各土類面積≤500 km2時, 各土類的空間分布多樣性指數變化趨勢明顯; 當研究樣區(qū)各土類面積>500 km2時, 多樣性指數變化相對平穩(wěn)。由此推測土壤類型面積越大, 空間分布多樣性相對越均勻。

圖5 各研究樣區(qū)異網格尺度下土壤空間分布多樣性

HUdA: 棕壤; HAS: 水稻土; HAC: 潮土; StOP: 石質土; SAV: 砂姜黑土; LOP: 粗骨土; PLC: 紫色土; FUA: 紅黏土; YUdA: 黃棕壤; YUsA: 黃褐土; HUsA: 褐土; SaOP: 風砂土。HUdA: Hapli Udic Argosol; HAS: Hapli Stagnic Anthrosol; HAC: Hapli Aquic Cambosol; StOP: Stony Orthic Primosol; SAV: Shajiang Aquic Vertosol; LOP: Lithic Orthic Primosol; PLC: Purple Lithic Cambosol; FUA: Ferri Udic Argosol; YUdA: Yellow Udic Argosol; YUsA: Yellow Ustic Argosol; HUsA: Hapli Ustic Argosol; SaOP: Sandy Orthic Primosol.

2.3 耕地的動態(tài)變化

圖7是各研究樣區(qū)2001年、2007年和2017年耕地面積變化的數量特征, 隨時段變化各樣區(qū)耕地總面積均在減少; 豫中樣區(qū)面積減少最多, 為370 km2左右, 豫北次之, 豫南耕地面積減少量最小, 這與豫中工業(yè)化、城鎮(zhèn)化水平較高有關。

提取豫南、豫中、豫北3個研究樣區(qū)在2001—2007年、2007—2017年的耕地面積空間變化量(表4), 豫南樣區(qū)兩個時段耕地變化面積減少, 而豫北和豫中地區(qū)耕地變化面積增加。3個研究樣區(qū)的共同點是在各時期耕地面積的增加量少于減少量; 耕地面積減少量主要表現為耕地轉化為城鎮(zhèn)建筑用地、工礦倉儲用地、交通運輸用地, 增加量變現為耕地轉化成林地、耕地類型。在3種網格尺度下耕地變化面積的空間分布多樣性指數均大于0.9, 說明變化的耕地空間分布整體比較均勻, 即耕地動態(tài)變化的空間普遍性。隨著耕地變化面積的增加其空間分布多樣性指數增大, 說明耕地變化面積與空間分布多樣性相關, 且多樣性平均值同樣與3 km′3 km格網取值相近, 因此在耕地變化面積與地形、土壤的相關性分析中, 選用3 km′3 km網格下耕地變化面積空間多樣性指數進行計算。

圖6 各研究樣區(qū)各土壤類型面積與其異網格尺度下空間分布多樣性指數的關系

HUdA: 棕壤; HAS: 水稻土; HAC: 潮土; StOP: 石質土; SAV: 砂姜黑土; LOP: 粗骨土; PLC: 紫色土; FUA: 紅黏土; YUdA: 黃棕壤; YUsA: 黃褐土; HUsA: 褐土; SaOP: 風砂土。HUdA: Hapli Udic Argosol; HAS: Hapli Stagnic Anthrosol; HAC: Hapli Aquic Cambosol; StOP: Stony Orthic Primosol; SAV: Shajiang Aquic Vertosol; LOP: Lithic Orthic Primosol; PLC: Purple Lithic Cambosol; FUA: Ferri Udic Argosol; YUdA: Yellow Udic Argosol; YUsA: Yellow Ustic Argosol; HUsA: Hapli Ustic Argosol; SaOP: Sandy Orthic Primosol.

圖7 2001年、2007年和2017年不同樣區(qū)耕地面積變化

2.4 地形及土壤與耕地變化面積的相關性分析

2.4.1 地形與耕地變化面積的相關性分析

在3 km×3 km網格尺度下, 計算各研究樣區(qū)地形與耕地變化面積關聯性系數, 結果表明(表5): 耕地變化面積與地形之間的相關性規(guī)律為: 平原>丘陵>山地, 說明耕地主要分布在平原及丘陵區(qū), 山地分布少。其次, 豫南樣區(qū)隨著時間的變化在平原上相關性減小, 在丘陵和山地相關性增大, 這與土地復墾、退林還田、“保經濟增長, 保耕地紅線”等有關。豫中、豫北樣區(qū)隨著時間變化, 在各地形上與耕地變化面積的相關性整體上呈增加趨勢。

表4 2001—2017年各研究樣區(qū)耕地面積變化及其不同尺度下的空間分布多樣性

表5 2001—2017年各研究樣區(qū)耕地變化面積與地形的相關性

2.4.2 土壤與耕地變化面積的相關性分析

由表6可知: 各研究樣區(qū)的典型土壤和耕地變化面積的相關程度高, 如豫南的水稻土、黃褐土, 豫中和豫北的褐土、潮土等。少數土類面積極小, 呈現出弱相關或不相關性情況, 如各研究樣區(qū)的棕壤等。各研究樣區(qū)之間土壤與耕地面積變化相關性有顯著差異, 如黃褐土在豫南與耕地變化面積相關程度大, 在豫中相關性極低。

綜上所述, 地形、土壤是影響耕地變化的重要自然要素, 分布在平原、丘陵上的典型土類與耕地面積變化的相關性更大, 如豫北、豫中的旱耕地的褐土由于受到城鎮(zhèn)化等影響, 耕地面積發(fā)生明顯變化, 使得與土壤、地形的相關性也隨之發(fā)生改變。豫南樣區(qū)平原分布的水稻土與耕地面積變化的相關性也較密切, 而由于自然和人文雙重因素使得地表水資源缺乏造成水田面積縮減, 在研究時期內土壤和耕地面積變化的相關性有所減小。

3 討論

隨著時間和空間的變化, 從土壤多樣性到地多樣性發(fā)生了眾多變異和演化。土壤是人們生產生活過程中不可或缺的重要自然資源之一, 對土壤多樣性進行相關研究引起了人們的高度重視[2]。以往關于土壤多樣性與地多樣性的研究表明: Ibá?ez等[30]和Toomanian[31]指出土壤多樣性和地形多樣性之間呈正相關關系; 任圓圓等[14]通過研究發(fā)現地形、土壤、地表水體3個要素緊密相關, 共同影響地多樣性的空間格局, 進而在此基礎上又探索了成土母質、多級地貌與土壤空間分布多樣性的特征, 發(fā)現各要素的空間分布格局存在一定的相關性。從土壤多樣性與土地利用方式角度進行的相關研究有: 段金龍等[32]對中國中、東部典型區(qū)域的土壤與土地利用多樣性的關聯性進行對比研究; 戚興超等[33]探究不同土地利用方式下黏土礦物組成的變異規(guī)律與影響因素; 郭漩等[27]對不同坡度下水土和土地利用多樣性特征進行探究。上述研究發(fā)現不同的土地利用方式與地形、土壤等地學要素之間具有密切的相關性。

表6 2001—2017年各研究樣區(qū)耕地變化面積與土壤的相關性

本研究與以往研究的角度雖然不同, 但研究結果卻有相近之處, 說明改進的仙農熵測度法及相關性分析法在本研究中同樣適用。運用改進的仙農熵公式從耕地與多地學要素的角度出發(fā), 探究耕地的動態(tài)變化與地形、土壤的空間分布格局及相關性, 發(fā)現地形、土壤因子的構成組分多樣性因研究區(qū)的不同而各有差異, 但整體上構成組分多樣性指數與研究對象的類別數目有關, 這與任圓圓等[16]探究的成土母質及土壤類型的構成組分多樣性相似。由不同尺度下地形、土壤及耕地動態(tài)變化的空間分布格局可知, 改進的仙農熵在空間離散程度上能更好地表達各要素的空間分散性, 且各要素的空間分布多樣性與其面積大小有關; 經進一步探討, 發(fā)現不同地形類別、土壤類別與耕地動態(tài)變化在空間分布上具有不同程度的相關性, 說明地形、土壤要素對耕地的空間分布具有一定的影響, 這與任圓圓等[28]研究以地形為基礎的河南省域土壤多樣性的格局等具有較強的相似性, 從而驗證了不同的地學要素與耕地這一重要的土地利用方式也可以從多樣性的角度進行更廣闊的探索, 為耕地資源的合理分布及利用提供更多的數據支撐。但本研究也具有一定的局限性, 比如只考慮了地形的類別及土類對耕地的影響, 因素較為單一。在以后的研究中可以考慮加入地形的坡度、坡長, 也可以將土壤要素再進行詳細劃分, 比如從土類到亞類再到土屬等。總體上本研究討論了多地學要素與耕地資源的空間分布格局的相關問題, 也說明了改進的仙農熵多樣性測度方法在本研究中具有一定的可行性。

4 結論

本研究運用多樣性理論及定量分析地統(tǒng)計學方法, 研究了地形和土壤的多樣性特征, 計算了在異網格尺度下的地形、土壤和耕地變化面積的空間分布多樣性, 分析了它們之間的關聯性, 探討了地形、土壤對耕地變化面積的空間分布影響, 得出以下主要結論:

1)就地形的構成組分多樣性而言, 豫北和豫中樣區(qū)的地形構成呈現出均勻性, 豫南樣區(qū)的地形構成具有相對單一性。就土壤的構成組分多樣性而言, 豫南的土壤構成組分最為均勻且豐富, 豫中的土壤構成組分相對最為單一, 且土壤構成組分多樣性與土類數目有關。

2)在異網格尺度下, 土壤和地形的空間分布多樣性具有相似的分布規(guī)律, 隨網格尺度增大, 空間分布多樣性指數減小, 而耕地變化面積空間分布多樣性隨尺度變化的規(guī)律不明顯; 另外, 各研究樣區(qū)的典型土壤各異, 但總體上分布都比較均勻。

3)就耕地變化的數量特征而言, 3個研究樣區(qū)的耕地數量整體呈下降趨勢, 且豫中樣區(qū)耕地減少最快; 就耕地變化面積的空間分布多樣性而言, 各網格尺度下不同研究樣區(qū)的耕地整體分布都較為均勻; 隨著耕地面積的增加其空間分布多樣性數值越大, 表明耕地的空間分布多樣性與面積大小有關。

4)從耕地變化面積與地形之間的相關性分析可見, 平原、丘陵更適宜耕種, 山地的耕種條件相對較差; 從耕地變化面積與土壤之間的相關性分析可知, 土類豐富程度與耕地變化面積大小有顯著性相關關系; 各研究樣區(qū)之間的土壤和耕地面積變化相關性有顯著差異, 如豫南的黃褐土相關程度高, 在豫中地區(qū)相關性低。

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Correlation analyses among terrains diversity, soil types diversity, and dynamic change in arable land*

LI Xiaoying1,2, ZHANG Xuelei1,2**, REN Yuanyuan3

(1. School of Hydraulic and Environmental Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China; 2. Institute of Natural Resources and Eco-environment, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China; 3. Social Development Research Center of Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China)

Soil diversity research has been a major focus of the soil science research community since the start of the 21st century. In recent years, some scholars have initiated research on diversity in land resources, water bodies, topographies, and parent materials, which has broadened the field of diversity studies. The exploration of the diversity in arable land is limited. This study focuses on the use of spatial data information to explore the regional diversity and differences of various geo-elements in arable land. Three typical research areas in northern, central, and southern regions of Henan Province, respectively, were selected to calculate the dynamic change (2001, 2007, and 2017) in arable land over time based on the topographic and soil conditions at the scale of 1 km′1 km, 3 km′3 km, and 5 km′5 km grids. And the correlation index was determined using the ArcGIS and SPSS softwares in combination with the correlation analysis method. The purpose of this analysis was to provide a new research perspective on the driving force of the dynamic change in arable land resources and guide their future rational use. The results showed that, first, the diversity of topographic components in the northern and central Henan regions was similar, whereas that in the southern Henan region was relatively unvarying. The terrain’s spatial distribution diversity of each study area was plain > hill > mountain. Second, the soil composition in the southern Henan region was the most homogeneous and abundant, and it was relatively uniform in central Henan. The typical soil was different in each study area, but its distribution was uniform overall. Third, an important factor influencing the diversity of terrain and soil spatial distribution is at what scale it is measured, and the 3 km′3 km grid was suggested as the most suitable research scale. Fourth, the spatial distribution diversity index of the soil and terrain containing arable land changed the area spatial distribution and had obvious relevance.Among the three regions, the plains in the topography had a high correlation of approximately 0.95. In addition, the correlation between the typical soil (such as paddy soil in southern Henan, cinnamon soil in southern and northern Henan, and fluvo-aquic soil in northern Henan) and difference in the arable land within each study area was more discernable, reaching over 0.9. Overall, the compositional diversity and spatial distribution pattern of the topography and soil factors were significantly different in the representative study areas. Using a different grid scale, the difference in the arable land area is closely related to the spatial distribution diversity index of the topography and soil factors.

Terrain diversity; Soil diversity; Agricultural acreage; Spatial distribution; Mesh scale

李笑瑩, 張學雷, 任圓圓. 地形及土壤多樣性與耕地動態(tài)變化的相關分析[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文), 2019, 27(11): 1755-1766

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* 國家自然科學基金項目(41571208)資助

張學雷, 主要從事土壤與土地資源多樣性的分析與研究。E-mail: zxlzzu@zzu.edu.cn

李笑瑩, 主要從事土地資源多樣性研究。E-mail: 15603903230@163.com

2019-04-10

2019-06-24

* This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (41571208).

, E-mail: zxlzzu@zzu.edu.cn

Jun. 24, 2019

Apr. 10, 2019;

S151; S155; S341.1

2096-6237(2019)11-1755-12

10.13930/j.cnki.cjea.190272