黑龍江省典型縣耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異特征與影響因素

張紅梅 宋 戈

(東北大學(xué)文法學(xué)院，沈陽 110169)

0 引言

耕地種植結(jié)構(gòu)是在一定區(qū)域或生產(chǎn)單位內(nèi)所種植的農(nóng)作物種類、面積比例及其組合關(guān)系[1]，反映不同耕作制度和社會經(jīng)濟(jì)條件下人類對耕地資源的差別化利用方式。在自然因素和人文因素的共同作用下，耕地種植結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出明顯的空間分異特征，探究耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響因素是研究作物時(shí)空變化機(jī)制及模擬的基礎(chǔ)[2]，也是種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整及其政策制定的重要依據(jù)。21世紀(jì)以來，隨著農(nóng)業(yè)發(fā)展內(nèi)部因素和國際環(huán)境的變化，中國耕地及糧食種植格局發(fā)生明顯變化[3]，區(qū)域糧食種植結(jié)構(gòu)失衡嚴(yán)重，對耕地生態(tài)安全和糧食安全造成了一定威脅[4]。準(zhǔn)確掌握耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的成因，對探明耕地種植結(jié)構(gòu)形成機(jī)理、推進(jìn)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，進(jìn)而保障耕地生態(tài)及糧食安全具有重要意義。

近年來，隨著中國耕地種植結(jié)構(gòu)失衡及糧食供求結(jié)構(gòu)性矛盾的不斷突出，關(guān)于耕地種植結(jié)構(gòu)影響因素的研究受到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。在微觀層面上，相關(guān)研究多基于農(nóng)戶視角，運(yùn)用農(nóng)戶數(shù)據(jù)和多種計(jì)量模型[5-6]，分析農(nóng)戶特征、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、農(nóng)地產(chǎn)權(quán)、農(nóng)地流轉(zhuǎn)和土地細(xì)碎化程度等因素對種植結(jié)構(gòu)的影響[7-9]。在宏觀層面上，則多以省、市或縣級行政區(qū)為研究單元，基于長時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型和空間計(jì)量分析模型，分析人力資本、技術(shù)進(jìn)步、政策環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)區(qū)位等社會經(jīng)濟(jì)因素[10-12]，以及氣候、水資源等自然因素[13]對種植結(jié)構(gòu)時(shí)空變化的影響。耕地種植結(jié)構(gòu)形成和變化的影響因素較為復(fù)雜，自然條件是影響耕地種植結(jié)構(gòu)的先決因素，隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，社會經(jīng)濟(jì)因素、政策導(dǎo)向和市場等因素的作用也越發(fā)突顯。已有研究成果在分析種植結(jié)構(gòu)格局變化規(guī)律及其影響機(jī)制方面發(fā)揮了重要作用，但在研究尺度上多基于農(nóng)戶個體或宏觀空間尺度，難以揭示微觀地理尺度下的種植結(jié)構(gòu)空間分異特征及影響機(jī)理，且較少考慮因子交互作用對種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響。大量研究表明，微觀地理網(wǎng)格尺度能夠較為細(xì)致地刻畫農(nóng)田分布特征[14]，1 km2是作物及多種耕地利用要素空間表達(dá)的適宜尺度[14-15]，探究該尺度下多因子交互作用對種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響，將有助于更深入細(xì)致地闡明宏觀尺度種植結(jié)構(gòu)布局特征及原因，有利于更好地理解不同地理背景下農(nóng)戶微觀主體的種植決策行為。

鑒于此，本文以黑龍江省典型產(chǎn)糧大縣為研究區(qū)，基于作物遙感解譯及多種耕地利用要素空間數(shù)據(jù)，以1 km2地理網(wǎng)格為研究單元，分析2018年水稻、大豆和玉米3種主要糧食作物的種植結(jié)構(gòu)空間分異特征，從氣候、地形、土壤、管理和區(qū)位條件選取影響因子，運(yùn)用地理探測器模型探究單一因子和因子交互作用對耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響，為研究農(nóng)作物格局變化的機(jī)理機(jī)制奠定基礎(chǔ)，并為種植結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

以黑龍江省齊齊哈爾市的克山縣、依安縣、拜泉縣3個相互鄰接的糧食大縣為研究區(qū)，其位于松嫩平原北部的黑土帶，地處東經(jīng)124°50′～126°41′，北緯47°16′～48°34′，是黑龍江省重要商品糧基地和大豆生產(chǎn)基地。研究區(qū)屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候，處于黑龍江省第三積溫帶，年均降水量500 mm左右，地貌類型以平原和丘陵漫崗為主，土壤類型主要為黑土和黑鈣土，耕作制度為一年一熟制。2018年，研究區(qū)耕地總面積8 307.43 km2，占行政轄區(qū)土地總面積的79.42%，主要作物為水稻、大豆和玉米，種植比例約為1∶8.71∶8.64，3種作物播種總面積8 000.70 km2，占耕地面積的96.31%。21世紀(jì)以來，研究區(qū)耕地作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生較大變化，玉米種植比例大幅度增加，大豆種植比例減少。2015年，《農(nóng)業(yè)部關(guān)于“鐮刀彎”地區(qū)玉米結(jié)構(gòu)調(diào)整的指導(dǎo)意見》發(fā)布，2016年農(nóng)業(yè)部印發(fā)了《全國種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整規(guī)劃(2016—2020年)》，研究區(qū)處于種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的重點(diǎn)區(qū)域，研究該地區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)影響因素對于優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)和保障糧食安全具有重要的實(shí)踐參考價(jià)值。

1.2 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)的中國地面累年值月值數(shù)據(jù)集(1981—2010年)和中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)的中國氣象背景數(shù)據(jù)集，獲取氣象站點(diǎn)氣溫、降水量及積溫?cái)?shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS進(jìn)行空間插值分析，獲得研究區(qū)氣象100 m×100 m柵格數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)來源于美國奮進(jìn)號航天飛機(jī)的雷達(dá)地形測繪數(shù)據(jù)(SRTM)，運(yùn)用ArcGIS提取30 m坡度矢量數(shù)據(jù)。土壤數(shù)據(jù)來源于黑龍江省1∶1 000 000土壤類型圖和黑龍江省耕地質(zhì)量主要性狀數(shù)據(jù)集，按照土壤類型對相應(yīng)的土壤理化性質(zhì)賦值，獲得研究區(qū)土壤屬性空間矢量數(shù)據(jù)。耕地管理?xiàng)l件數(shù)據(jù)來源于二調(diào)年度變更數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用ArcGIS空間計(jì)算及分析功能獲取耕地灌溉潛力、排澇能力、耕作便利度、防護(hù)林密度及田塊形狀系數(shù)等空間數(shù)據(jù)。Landsat8(OLI)衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘探局(USGS)官網(wǎng)，結(jié)合研究區(qū)作物物候特征及遙感影像質(zhì)量、云量等情況，選取2018年8月18日、6月24日和5月30日3期Landsat8(OLI)衛(wèi)星遙感影像區(qū)分水稻、大豆和玉米3種主要耕地作物。在對3期遙感影像輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正等的基礎(chǔ)上，分別進(jìn)行6、5、2波段融合，運(yùn)用2018年5月30日影像區(qū)分耕地中的水田與其他作物類型，運(yùn)用其他兩期影像區(qū)分耕地中的玉米、大豆與其他作物類型，通過人工目視解譯獲取研究區(qū)耕地主要作物現(xiàn)狀分布信息。

2 研究方法

2.1 分區(qū)統(tǒng)計(jì)法

分區(qū)統(tǒng)計(jì)法(Zonal statistics)是運(yùn)用分區(qū)統(tǒng)計(jì)函數(shù)，以某個數(shù)據(jù)集的分類區(qū)作為統(tǒng)計(jì)單元，對另一個數(shù)據(jù)集中相應(yīng)位置的單元值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最終輸出為分類區(qū)數(shù)據(jù)集的每個分區(qū)對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值圖表。本文基于ArcGIS構(gòu)建研究區(qū)矢量地理網(wǎng)格[16]，將地理網(wǎng)格與作物分布、氣候、地形、土壤等要素空間柵格數(shù)據(jù)分別進(jìn)行空間疊加，運(yùn)用平均值函數(shù)計(jì)算各地理網(wǎng)格內(nèi)對應(yīng)各要素的空間統(tǒng)計(jì)值，計(jì)算式為

(1)

式中Aij——第i個地理網(wǎng)格單元第j個空間要素的平均統(tǒng)計(jì)值

akj——第k個柵格第j個空間要素的觀測值

m——某地理網(wǎng)格覆蓋范圍內(nèi)的柵格個數(shù)

2.2 局部空間自相關(guān)分析法

局部空間自相關(guān)反映某一空間單元與鄰近單元屬性值的相關(guān)程度，本文采用局部空間自相關(guān)分析方法測度耕地作物種植結(jié)構(gòu)空間分布的空間依賴性和集聚性[17]。依據(jù)Moran’sI指數(shù)，局部空間自相關(guān)類型分為高高(HH)、低低(LL)兩種正相關(guān)類型和高低(HL)、低高(LH)兩種負(fù)相關(guān)類型。zi檢驗(yàn)可對局部自相關(guān)關(guān)系進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，在0.05的置信度水平下|zi|=1.96，zi>1.96表示顯著正相關(guān)；zi<-1.96表示顯著負(fù)相關(guān)；|zi|<1.96表示自相關(guān)性不顯著。局部Moran’sI指數(shù)計(jì)算公式為

(2)

式中I——空間自相關(guān)指數(shù)

s2——方差n——空間單元總數(shù)

xi、xj——經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的空間單元觀測值

wij——空間權(quán)重(Queen鄰接空間權(quán)重)

2.3 地理探測器法

地理探測器是探測空間分異性，以及揭示其驅(qū)動力的一組統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，能夠探測單一因子以及兩因子交互作用對因變量的影響，并檢驗(yàn)其統(tǒng)計(jì)顯著性[18]。本文運(yùn)用地理探測器的分異及因子探測和交互作用探測功能，分析各類單一因子和兩因子交互作用對耕地作物分布的影響。分異及因子探測可探測Y的空間分異性，以及某因子X對Y空間分異的解釋程度，用q度量。q的取值范圍為[0，1]，q表示自變量對因變量的解釋程度，q值越大表示自變量X對屬性Y的解釋力越強(qiáng)，反之則越弱，q的計(jì)算公式為

(3)

式中L——因變量Y或自變量X的分類

Nh、N——第h層和全區(qū)的單元數(shù)

交互作用探測可評估兩個不同因子X1和X2共同作用時(shí)對因變量Y空間分異的解釋力，評估的方法是分別計(jì)算兩種因子對Y的解釋力q(X1)和q(X2)，并計(jì)算它們交互時(shí)對Y的解釋力q(X1∩X2)，再對q(X1)、q(X2)與q(X1∩X2)進(jìn)行比較以判定交互作用類型。若q(X1∩X2)Max(q(X1),q(X2))，則為雙因子增強(qiáng)；若q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2)，則為獨(dú)立；若q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2)，則為非線性增強(qiáng)，非線性增強(qiáng)下的因子交互作用影響增加幅度最大。

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地種植結(jié)構(gòu)的空間分異特征

本文對各地理網(wǎng)格內(nèi)的水稻、玉米和大豆3種主要作物播種面積占耕地面積比例，即種植比例進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，借鑒相關(guān)研究的分類標(biāo)準(zhǔn)[19]，依據(jù)不同作物種植比例劃分研究區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)類型。為進(jìn)一步定量描述作物種植結(jié)構(gòu)在空間上的依賴關(guān)系和空間集聚性，對主要耕地作物種植結(jié)構(gòu)的空間自相關(guān)性進(jìn)行分析。

3.1.1耕地種植結(jié)構(gòu)的空間分布特征分析

研究區(qū)水稻種植面積相對較小，種植水稻的網(wǎng)格比例僅為14.8%，而水稻種植比例50%以上的網(wǎng)格比例僅為3.16%。水稻種植比例高值區(qū)主要集中在依安縣中部偏北，零星分布于依安縣南部、克山縣北部和南部，以及拜泉縣中部和東南部。玉米和大豆種植面積相對較大，種植玉米和大豆的網(wǎng)格比例分別為88.98%和86.70%，種植比例大于50%的網(wǎng)格比例分別為30.99%和31.89%。玉米種植比例高值區(qū)集中分布在依安縣，零星分布在克山縣西部和南部，以及拜泉縣西北部和西南部。大豆種植比例高值區(qū)則集中分布在克山縣和拜泉縣，零星分布于依安縣北部和中部(圖1a～1c)。

研究區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)類型以單一大豆型、單一玉米型和玉米-大豆型為主，所占網(wǎng)格比例分別為34.70%、32.38%和22.58%，單一水稻型和大豆-玉米-水稻型為次要類型，網(wǎng)格比例分別為4.90%和1.76%，大豆-水稻型和水稻-玉米型種植結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格比例較小(表1)。其中，單一大豆型、單一玉米型和單一水稻型種植結(jié)構(gòu)的空間分布與各作物種植比例較高的網(wǎng)格分布特征相似。玉米-大豆型種植結(jié)構(gòu)主要集中分布在拜泉縣北部、西北部和西南部，零星分布于克山縣和依安縣。大豆-玉米-水稻型、大豆-水稻型和水稻-玉米型種植結(jié)構(gòu)的空間分布較為分散，多分布在單一水稻型種植結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的邊緣(圖1d)。

表1 研究區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)類型統(tǒng)計(jì)

3.1.2耕地作物種植結(jié)構(gòu)的空間自相關(guān)特征分析

研究區(qū)水稻種植結(jié)構(gòu)的局部空間自相關(guān)類型多為不顯著型，主要由于其水稻種植面積較小，大部分地區(qū)未種植水稻。在顯著型區(qū)域，水稻種植結(jié)構(gòu)的空間集聚特征以HH型為主，集中分布于依安縣的新興鄉(xiāng)、依安農(nóng)場、太東鄉(xiāng)、新發(fā)鄉(xiāng)一帶，克山縣北興鎮(zhèn)北部和拜泉縣三道鎮(zhèn)東南部水稻種植結(jié)構(gòu)的HH型集聚特征也較為明顯，LH型則主要分布在HH型邊緣，邊緣區(qū)域易受其中心區(qū)域影響，水稻種植比例增加，導(dǎo)致該區(qū)域水稻種植具有向外擴(kuò)張趨勢。玉米和大豆種植結(jié)構(gòu)的局部空間自相關(guān)類型多為顯著型。其中，玉米種植結(jié)構(gòu)的空間集聚特征以HH型和LL型為主，HH型成片集中分布在依安縣中部的三興鎮(zhèn)、中心鎮(zhèn)、陽春鄉(xiāng)、解放鄉(xiāng)、依龍鎮(zhèn)和雙陽鎮(zhèn)。此外，依安縣先鋒鄉(xiāng)、新屯鄉(xiāng)、太東鄉(xiāng)和富饒鄉(xiāng)，以及拜泉縣愛農(nóng)鄉(xiāng)玉米種植結(jié)構(gòu)的HH型集聚特征也較為明顯，LH型主要被HH型包圍，區(qū)域內(nèi)部玉米種植比例極易受周圍影響，玉米種植比例增加，進(jìn)而產(chǎn)生玉米種植的集中連片效應(yīng)。LL型玉米種植結(jié)構(gòu)呈帶狀分布于依安縣新興鄉(xiāng)、依安農(nóng)場、新發(fā)鄉(xiāng)，呈片狀分布于克山縣東北部的北興鎮(zhèn)、曙光鄉(xiāng)、向華鄉(xiāng)、河北鄉(xiāng)，以及拜泉縣東部的興農(nóng)鎮(zhèn)、興華鄉(xiāng)、上升鄉(xiāng)、國富鎮(zhèn)、三道鎮(zhèn)、興國鄉(xiāng)，HL型則主要分布于LL型之間，易被成片的LL型種植結(jié)構(gòu)同化，導(dǎo)致玉米種植比例減少。大豆種植結(jié)構(gòu)以HH型和LL型集聚為主，但在空間分布上與玉米具有一定的相反特征，拜泉縣HH型大豆種植結(jié)構(gòu)分布與LL型玉米種植結(jié)構(gòu)分布基本相同，HH型零星分布于克山各鄉(xiāng)鎮(zhèn)，LL型則集中連片分布在依安縣除紅星鄉(xiāng)以外的多數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。LH型大豆種植結(jié)構(gòu)主要分布于HH型內(nèi)部及邊緣，HL型則主要分布于LL型內(nèi)部及邊緣，HH型和LL型大豆種植結(jié)構(gòu)均有向內(nèi)增加和向外擴(kuò)張趨勢，大豆種植的集中連片效應(yīng)較明顯(圖2)。

3.2 耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響因素分析

耕地種植結(jié)構(gòu)的空間分異是自然、社會經(jīng)濟(jì)、市場、技術(shù)及政策等多因素共同作用的結(jié)果，由于研究區(qū)地域跨度不大，區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)種植技術(shù)水平相差不大，農(nóng)業(yè)政策也基本一致，因此假設(shè)技術(shù)和政策因素對研究區(qū)內(nèi)種植結(jié)構(gòu)的影響無差異，不進(jìn)行該影響因素分析。綜合考慮耕地作物生長的必要條件、耕地利用條件和空間數(shù)據(jù)的可獲取性，本文從氣候條件、地形條件、土壤條件、管理?xiàng)l件和區(qū)位條件5方面選取17個影響因子。為滿足地理探測器對自變量類型的要求，對因子值進(jìn)行離散化處理，結(jié)合作物的生長需求及各影響因素特點(diǎn)，運(yùn)用手動分類和自然斷點(diǎn)法進(jìn)行差別化的變量分類(表2)。其中，X13～X17空間計(jì)算方法為首先生成要素柵格圖，再運(yùn)用ArcGIS工具箱生成每個像元到最近源的歐氏距離柵格圖，最后以網(wǎng)格為單元統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格內(nèi)要素的平均值。河流和溝渠為二調(diào)年度變更數(shù)據(jù)庫中的線狀及面狀河流、溝渠數(shù)據(jù)，公路包括國道、省道、縣道和鄉(xiāng)道。

表2 耕地種植結(jié)構(gòu)影響因素的變量選取及分類

3.2.1單一因子對耕地種植結(jié)構(gòu)的影響

各單一因子對水稻、玉米和大豆3種主要作物種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響存在較大差異，結(jié)果均通過了顯著性檢驗(yàn)(表3～5)。

表3 研究區(qū)水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用探測結(jié)果

影響水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的主導(dǎo)因子為高程(X4)和地貌類型(X6)，影響程度(q)分別為0.13和0.17，地貌類型對水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最大，說明水稻種植結(jié)構(gòu)空間分布與地形條件密切相關(guān)。此外，土壤速效鉀含量(X10)、土壤有效磷含量(X11)和排澇能力(X14)對水稻種植結(jié)構(gòu)也有一定影響，其他因子的影響程度較小。影響玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的主導(dǎo)因子為生育期日均溫(X1)、生育期降水量(X2)、大于等于10℃積溫(X3)、土壤速效鉀含量(X10)和土壤有效磷含量(X11)，其中生育期日均溫對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最大。高程(X4)、坡度(X5)、土壤有機(jī)質(zhì)含量(X9)、土壤pH值(X12)和灌溉潛力(X13)對玉米種植結(jié)構(gòu)也有一定影響，其他因子的影響程度較小。玉米種植結(jié)構(gòu)的空間分異受氣候影響最大，土壤條件也是重要的影響因素，但地形條件、管理?xiàng)l件和區(qū)位條件的影響程度相對較小。影響大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的主導(dǎo)因子較多，各主要影響因子影響程度由大到小依次為：生育期日均溫(X1)、高程(X4)、生育期降水量(X2)、土壤速效鉀含量(X10)、大于等于10℃積溫(X3)、土壤有效磷含量(X11)、土壤pH值(X12)、土壤有機(jī)質(zhì)含量(X9)、地貌類型(X6)，其他因子對大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響程度都很小。氣候和土壤是影響大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的關(guān)鍵性因素，地形條件也對其產(chǎn)生一定影響，但管理和區(qū)位條件的影響程度較小。

總體來看，氣候和土壤是影響玉米和大豆種植結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵要素，區(qū)域水熱條件和土壤肥力在很大程度上決定了該區(qū)域內(nèi)玉米和大豆的種植比例。水稻種植結(jié)構(gòu)則受地形影響最大，這與水稻種植的實(shí)際情況也較為相符，受地貌類型和坡度等地形要素的限制，研究區(qū)水稻種植比例較小。自然條件是耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異過程中的關(guān)鍵性影響要素。

表4 研究區(qū)玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用探測結(jié)果

表5 研究區(qū)大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用探測結(jié)果

3.2.2因子交互作用對耕地種植結(jié)構(gòu)的影響

在因子探測的基礎(chǔ)上，對水稻、玉米和大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用進(jìn)行探測。雙因子交互作用的影響均比單因子影響程度大，交互作用類型為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)，不存在相互獨(dú)立起作用的因子(表3～5)。

(1)對水稻種植結(jié)構(gòu)的影響

水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用探測結(jié)果表明，灌溉潛力(X13)對因子交互作用的影響最強(qiáng)，其他因子和灌溉潛力的交互作用均表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)，其中，灌溉潛力與生育期日均溫、生育期降水量(X13X1、X13X2)因子交互作用的q增長幅度較大。市場區(qū)位(X16)對因子交互作用的影響僅次于灌溉潛力。此外，管理?xiàng)l件和區(qū)位條件中的大部分因子與其他因子的交互作用也以非線性增強(qiáng)為主。高程(X4)和地貌類型(X6)兩個地形因素對水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的單一因子作用最強(qiáng)，但與其他因子的交互作用以雙因子增強(qiáng)為主，其中地貌類型與有效磷含量(X6X11)的交互作用在眾多因子交互作用中對水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最大，q為0.24。可以看出，氣候條件、土壤條件、管理?xiàng)l件及區(qū)位條件中因子的交互作用對水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響與單一因子影響相比均大幅度增強(qiáng)，而地形條件中各因子與其他因子交互作用的影響增幅相對較小，說明地形是影響水稻種植結(jié)構(gòu)的決定性因素。

(2)對玉米種植結(jié)構(gòu)的影響

玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用探測結(jié)果表明，市場區(qū)位(X16)和交通區(qū)位(X17)兩個區(qū)位因素對因子交互作用的影響最強(qiáng)，與其他因子的交互作用均表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)。坡度(X5)、地貌類型(X6)、排澇能力(X14)和耕作便利度(X15)對因子交互作用的影響僅次于市場區(qū)位和交通區(qū)位。坡度與生育期日均溫(X5X1)交互作用在眾多因子交互作用中對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最大，q為0.36。土壤條件各因子與氣候條件各因子的交互作用以雙因子增強(qiáng)為主?？梢钥闯觯匦闻c氣候因素的交互作用對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最大，管理和區(qū)位條件中各因子與其他因子的交互作用對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異影響的解釋力明顯增強(qiáng)。說明區(qū)位因素與自然因素的綜合作用大大增加了對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響程度，良好的管理和區(qū)位條件可在一定程度上提升玉米種植優(yōu)勢，有助于增加玉米種植比例。

(3)對大豆種植結(jié)構(gòu)的影響

大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的因子交互作用探測結(jié)果與水稻和玉米的差異較大，其因子交互作用以雙因子增強(qiáng)為主。市場區(qū)位(X16)對因子交互作用的影響較強(qiáng)，與氣候、地形、管理及部分土壤因素的因子交互作用均表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)，灌溉潛力對因子交互作用的影響強(qiáng)度僅次于市場區(qū)位。其他因子之間的交互作用以雙因子增強(qiáng)為主，其中，生育期日均氣溫與地貌類型(X1X6)的因子交互作用在眾多因子交互作用中對大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最大，q高達(dá)0.4?？梢钥闯觯瑔我灰蜃訉Υ蠖狗N植結(jié)構(gòu)空間分異的影響較為明顯，因子交互作用對大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異影響的提升程度不明顯。

4 討論

針對當(dāng)前研究較少關(guān)注微觀地理尺度下多因素交互作用對耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響，本文以1 km2地理網(wǎng)格作為研究的空間尺度，揭示多種耕地利用空間要素交互作用下耕地種植結(jié)構(gòu)的空間分異特征及影響機(jī)理，以豐富種植結(jié)構(gòu)空間分異的相關(guān)研究，為耕地種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整提供一定依據(jù)。

通過研究發(fā)現(xiàn)，地形條件是導(dǎo)致水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的關(guān)鍵性因素，水稻特殊的生長特點(diǎn)導(dǎo)致其對地形的要求較高，研究區(qū)坡度及地貌類型條件在一定程度上限制了水稻種植。地形不僅通過地勢起伏的物理特征影響水稻種植，也可以對水分和熱量再分配，以及影響地表物質(zhì)的遷移和生態(tài)演替改變土壤理化性質(zhì)[20]，進(jìn)而影響水稻種植。水資源對水稻種植的作用不可忽視，結(jié)果顯示，灌溉潛力與其他因子的交互作用對水田分布的影響程度提升最為明顯。氣候因素對玉米和大豆種植結(jié)構(gòu)的空間分異起主導(dǎo)作用，對比作物種植適宜性標(biāo)準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)的氣溫、降水及積溫等條件對玉米和大豆的種植均不具有限制作用，但不同水熱條件下作物的光溫生產(chǎn)潛力不同，將導(dǎo)致糧食產(chǎn)量存在差異[21]，進(jìn)而影響糧食產(chǎn)值及收益的區(qū)域差異，這是導(dǎo)致玉米和大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的重要原因。從因子交互作用結(jié)果可以看出，管理和區(qū)位條件中各因子與其他因子的交互作用對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響程度明顯增強(qiáng)，但對大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響程度提升不大。因此，在考慮單一氣候和土壤因子的同時(shí)，可通過市場區(qū)位和交通區(qū)位等社會經(jīng)濟(jì)因素的空間選擇，調(diào)整玉米布局及種植結(jié)構(gòu)。大豆種植結(jié)構(gòu)空間分布則更依賴于單一因子的影響，主要通過氣候、地形和土壤等自然因素中單一因子的空間選擇調(diào)整大豆布局及種植結(jié)構(gòu)。

耕地種植結(jié)構(gòu)的影響因素可從空間維度和時(shí)間維度兩方面闡釋，本文僅是基于空間截面數(shù)據(jù)，探究微觀尺度空間差異下各因素對耕地種植結(jié)構(gòu)的影響，未考慮時(shí)間變化下耕地種植結(jié)構(gòu)的演變規(guī)律及影響因素。不同時(shí)期及社會背景下的耕地種植結(jié)構(gòu)具有明顯差異，探究時(shí)間維度下的耕地種植結(jié)構(gòu)影響因素，將有助于更好地揭示社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步、政策等因素對種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響。因此，耦合時(shí)間和空間維度的耕地種植結(jié)構(gòu)影響因素，進(jìn)而更全面地揭示耕地種植結(jié)構(gòu)時(shí)空變化的影響機(jī)理將是下一步深入探究的重點(diǎn)。

5 結(jié)論

(1)研究區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)類型以單一大豆型、單一玉米型和玉米-大豆型為主，單一水稻型和大豆-玉米-水稻型為次要類型，大豆-水稻型和水稻-玉米型種植結(jié)構(gòu)比例較小。各類作物種植結(jié)構(gòu)的空間集聚性特征存在一定差異，水稻以HH型為主，玉米和大豆以HH型和LL型為主，LH型主要分布于HH型內(nèi)部或邊緣，HL型主要分布于LL型內(nèi)部或邊緣，HH型和LL型種植結(jié)構(gòu)具有一定的向內(nèi)增加或向外擴(kuò)張趨勢，從而產(chǎn)生作物種植的集中連片效應(yīng)。

(2)各單一因子對不同耕地作物種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響存在一定差異。影響水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的主導(dǎo)因子為高程和地貌類型，影響玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的主導(dǎo)因子為生育期日均溫、生育期降水量、大于等于10℃積溫、土壤速效鉀含量和土壤有效磷含量，大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異主要受生育期日均溫、高程、生育期降水量、土壤速效鉀含量、大于等于10℃積溫、土壤有效磷含量、土壤pH值、土壤有機(jī)質(zhì)含量和地貌類型的影響。玉米和大豆種植結(jié)構(gòu)的空間分異主要受氣候條件和土壤條件影響，水稻種植結(jié)構(gòu)則受地形條件影響最大，而管理?xiàng)l件和區(qū)位條件中各因子的影響相對較小，自然條件仍是耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的關(guān)鍵性影響要素。

(3)雙因子交互作用對研究區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響程度均大于單一因子，交互作用類型為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)。因子交互作用對不同作物種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響程度存在明顯差異，灌溉潛力與其他因子的交互作用對水稻種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響明顯增強(qiáng)，區(qū)位條件與因子交互作用對玉米種植結(jié)構(gòu)空間分異的影響最為明顯，而因子交互作用對大豆種植結(jié)構(gòu)空間分異影響的提升程度不明顯。