中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異及驅(qū)動因素

陶澤涪， 王世清， 孫丕苓,3， 李凱迪， 田 文， 韓瀟瀟

（1.曲阜師范大學地理與旅游學院，山東 日照 276826；2.日照市國土空間規(guī)劃與生態(tài)建設(shè)重點實驗室，山東 日照 276826；3.中國農(nóng)業(yè)大學土地科學與技術(shù)學院，北京 海淀 100193）

近年來，我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化建設(shè)深入推進，中國國土空間開發(fā)利用格局發(fā)生了劇烈變化，建設(shè)空間、生態(tài)空間及生產(chǎn)空間格局發(fā)生了明顯重構(gòu)［1］。區(qū)域土地利用變化及驅(qū)動因素研究已成為全球變化研究的前沿和熱點問題［1-2］，人類活動與自然環(huán)境對土地利用變化的綜合研究成為土地利用變化驅(qū)動機制研究的重要內(nèi)容［3］。特殊區(qū)域特定土地利用類型的時空變化及驅(qū)動機理成為當前土地利用覆被變化研究的經(jīng)典命題［4］。中國北方農(nóng)牧交錯帶作為我國北方重要的生態(tài)防線，地處干旱、半干旱過渡區(qū)，生態(tài)環(huán)境敏感且脆弱，受人類活動影響顯著，且具有不同于單一農(nóng)區(qū)和牧區(qū)的獨特經(jīng)濟形態(tài)，一直是土地利用覆被變化研究關(guān)注的熱點區(qū)域。耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最基礎(chǔ)的物質(zhì)資料，為人類的生存發(fā)展提供物質(zhì)基礎(chǔ)，同時兼有保障國家糧食安全、促進鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展與生態(tài)維護等重要作用。我國是人口大國，糧食與生態(tài)安全始終是與國家自立、社會穩(wěn)定和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展密不可分的全局性的重大戰(zhàn)略問題。因此，耕地資源變化的動態(tài)監(jiān)測及影響因素識別受到社會各界的廣泛關(guān)注。城市文明建設(shè)迅速推進以及退耕還林等生態(tài)政策的實施對耕地資源變化影響強烈，而人類社會經(jīng)濟活動、政策因素與自然環(huán)境的交互作用對耕地變化的影響難以定量測度，故耕地資源時空格局變化的驅(qū)動因素定量研究一直是研究的難點［5］。

目前，國內(nèi)外學術(shù)界對耕地資源的研究主要集中于耕地質(zhì)量監(jiān)測分析與等級評定、耕地利用效率與形態(tài)研究、耕地功能演變的時空特征及其驅(qū)動機制研究、耕地利用功能轉(zhuǎn)型與土地流轉(zhuǎn)研究、耕地變化與糧食生產(chǎn)耦合關(guān)系研究、耕地資源的時空變化分析、耕地資源的集約利用、耕地撂荒與基本農(nóng)田保護管理等方面的研究［6］。相關(guān)研究主要采用空間誤差模型、超效率數(shù)據(jù)包絡分析模型（SE-DEA）、大尺度土地生產(chǎn)力評估模型（GAEZ）、全球尺度生產(chǎn)力模型（GLO-PEM）、耕地生產(chǎn)力遙感模型（AGRO-VPM）、恩格爾-格蘭杰兩步測算模型、偶合動態(tài)模型等方法模型［7-9］。目前，農(nóng)牧交錯帶已有研究主要側(cè)重于植被覆蓋時空變化及影響因素研究、耕地土壤性狀與質(zhì)量研究、耕地生態(tài)系統(tǒng)服務等方面的研究［10-14］。隨著退耕還林還草等生態(tài)工程的推進，中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空格局及驅(qū)動因素發(fā)生了巨大變化。在生態(tài)文明建設(shè)背景下，系統(tǒng)剖析中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空格局演變規(guī)律對保障糧食安全、改善生態(tài)環(huán)境尤為重要，從自然環(huán)境、社會經(jīng)濟、區(qū)域政策等方面進行宏觀與微觀相結(jié)合定量辨識影響耕地時空分異的關(guān)鍵因子具有重要意義。

基于此，本研究以中國北方農(nóng)牧交錯帶為研究區(qū)域，系統(tǒng)分析生態(tài)退耕政策實施以來2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異特征及驅(qū)動機制，以期為耕地資源的保護與可持續(xù)發(fā)展提供科學參考。

1 研究區(qū)概況

北方農(nóng)牧交錯帶指我國北方傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)區(qū)域的過渡發(fā)展地帶，地處34°43′31″～46°57′46″N，100°57′11″～125°34′11″E之間，包括內(nèi)蒙古、吉林、遼寧、河北、山西、陜西、甘肅、寧夏、青海等9 ?。ㄗ灾螀^(qū)）的226 個縣（旗、市、區(qū)）（圖1）。全區(qū)總面積為699078.78 km2，海拔高程-160～4973 m。地形類型復雜多樣，地勢西南高東北低，呈現(xiàn)出從平原向山地、高原過渡的態(tài)勢。農(nóng)牧交錯帶位于溫帶大陸性氣候區(qū)，年平均降水量為300～450 mm。隨著降水量自東向西減少，植被由森林草原逐步過渡到荒漠草原。中國北方農(nóng)牧交錯帶是保護我國中東部地區(qū)免受風沙侵擾的生態(tài)安全屏障和西部地區(qū)重要的涵養(yǎng)水土地帶［15］。截至2019年底，中國北方農(nóng)牧交錯帶總?cè)丝谶_7000多萬人，其生態(tài)安全的維護對我國可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括遙感影像、地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等。中國北方農(nóng)牧交錯帶2000年和2010年Landsat-TM影像和2020年Landsat-OLI影像主要源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http://www.gscloud.cn/）。結(jié)合ENVI 5.1軟件，根據(jù)研究區(qū)的行政邊界裁剪遙感影像，運用人機交互式解譯法進行信息提取，借助Google Earth和野外抽樣調(diào)查進行數(shù)據(jù)修正和精度檢驗。農(nóng)牧交錯帶3期影像解譯總體精度分別為87.68%、89.72%和88.59%，Kappa 系數(shù)分別為0.85、0.87和0.86，表明解譯結(jié)果能夠滿足本研究的需要。參照國家基本資源與環(huán)境本底動態(tài)遙感調(diào)查數(shù)據(jù)庫的分類體系，將土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6大類［16］。地形數(shù)據(jù)包括海拔、坡度、坡向和地形起伏度，通過ASTER GDEM（30 m分辨率）高程數(shù)據(jù)提取得到；氣象數(shù)據(jù)包括逐年氣溫、降水量等，主要來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)（http://cdc.cma.gov.cn/），基于ArcGIS 軟件平臺運用反距離加權(quán)法進行空間插值；交通道路（含鐵路、公路）源于電子交通地圖（2000 年和2020 年）；人口、地區(qū)生產(chǎn)總值等社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來源于北方農(nóng)牧交錯帶相關(guān)省區(qū)相應年份的統(tǒng)計年鑒，其中2020年相關(guān)數(shù)據(jù)來源于各縣（市、區(qū)、旗）的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，部分缺失數(shù)據(jù)用2019年數(shù)據(jù)替代。依據(jù)氣象數(shù)據(jù)的空間分辨率確定土地利用管制及生態(tài)退耕面積測度的地理格網(wǎng)設(shè)置為1 km×1 km，土地利用管制與生態(tài)退耕數(shù)據(jù)主要來源于各縣（市、區(qū)、旗）自然資源局、林業(yè)局、農(nóng)牧局的相關(guān)生態(tài)工程實施效果統(tǒng)計資料及實施規(guī)劃圖件，土地利用管控范圍通過耕地保護、生態(tài)建設(shè)工程、土地利用用途分區(qū)相關(guān)圖件矢量化獲取?；贏rcGIS 10.4軟件平臺對圖件資料進行格式轉(zhuǎn)換、掩膜裁剪、矢量數(shù)據(jù)柵格化等處理，將所有空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一重采樣為1 km×1 km 空間分辨率，并統(tǒng)一投影到Albers投影系下。

2.2 研究方法

2.2.1耕地變化分析 運用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析中國北方農(nóng)牧交錯帶2000—2020 年耕地與其他土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系，表征耕地來源構(gòu)成和轉(zhuǎn)出去向［17］，其表現(xiàn)形式為：

式中：Sij表示土地利用類型在一定時期內(nèi)由i轉(zhuǎn)移為j的面積（km2）；i、j（i,j=1,2,···,n）分別表示轉(zhuǎn)移前和轉(zhuǎn)移后的土地利用類型；n表示土地類型數(shù)。

2.2.2空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)分析是檢驗某一空間要素或某一空間要素屬性值的空間分布狀況與其臨近空間區(qū)域之間關(guān)聯(lián)程度的方法［18-19］，選取全局空間自相關(guān)分析2000—2020 年中國農(nóng)牧交錯帶耕地空間分布特征，采用局部空間自相關(guān)方法分析耕地分布的空間集聚特征。其計算公式為［20］：

2.3 影響因素實證模型選擇

2.3.1解釋變量的選取 耕地作為最基本的一項自然資源，與人類的生產(chǎn)生活聯(lián)系十分緊密，其動態(tài)變化受到自然環(huán)境、社會經(jīng)濟活動和區(qū)域政策因素的綜合影響［21-22］。據(jù)此，本研究以耕地面積為因變量，從自然環(huán)境因素、社會經(jīng)濟因素、區(qū)域政策因素等方面選取解釋變量分析中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空格局特征的影響因素（表1）。其中，選擇年均降水量、年均氣溫、高程、坡度、坡向、地形起伏度6個解釋變量表征自然環(huán)境因素，選取人口密度、經(jīng)濟密度、路網(wǎng)密度3個解釋變量表征社會經(jīng)濟因素，以生態(tài)退耕政策和土地利用管制來表征區(qū)域政策因素。

表1 耕地時空分異的解釋變量Tab.1 Explaining variables of cropland spatio-temporal differentiation

2.3.2空間計量模型 運用空間滯后模型和空間誤差模型來分析耕地面積與其各個影響因素之間的關(guān)聯(lián)性［23-24］，分辨影響中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空格局演變的關(guān)鍵因子?；贏rcGIS 和GeoDa 軟件平臺，通過耕地分布的空間自相關(guān)性檢驗，并運用Lagrange Multipliter（LM）進行空間計量模型的選擇［25］。耕地的空間分布特征不僅與本地域單元的解釋變量有關(guān)，而且還受到相鄰地域單元耕地資源的影響。

運用空間滯后模型來分析相鄰地域單元的耕地分布對本地域單元耕地分布的影響。其計算公式為：

式中：Y表示本空間地域單元的耕地面積（km2）；ρ表示空間效應系數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣；β表示解釋變量的系數(shù)；X表示解釋變量矩陣；ε表示隨機誤差項。

運用空間誤差模型來探究相鄰地域單元的解釋變量對本地域單元耕地面積的影響，并通過誤差項來體現(xiàn)相鄰地域單元耕地面積之間的關(guān)聯(lián)程度。其計算公式為：

式中：Y表示本空間地域單元的耕地面積（km2）；β表示解釋變量的系數(shù)；X表示解釋變量矩陣；λ表示空間誤差系數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣；ε表示隨機誤差項；μ表示獨立隨機誤差項。

3 結(jié)果與分析

3.1 中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地面積及轉(zhuǎn)化特征

2000—2020 年農(nóng)牧交錯帶耕地面積由268959.49 km2增加到269471.62 km2，耕地面積增加512.13 km2，占地類轉(zhuǎn)換總面積的38.55%。期間，耕地面積先減少后增加。2000—2010年，耕地面積減少4743.05 km2，減少的耕地主要轉(zhuǎn)換為草地、建設(shè)用地等地類，其轉(zhuǎn)換面積分別為11699.20 km2、1730.73 km2，分別占耕地轉(zhuǎn)出面積的80.11%、11.85%；耕地轉(zhuǎn)草地主要分布于張北縣、古交市、阿魯科爾沁旗等區(qū)域；耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地主要分布于內(nèi)蒙古集寧區(qū)、大同城區(qū)、皋蘭縣等區(qū)域（圖2）。新增耕地主要來源于草地和建設(shè)用地，其轉(zhuǎn)換面積分別為7389.44 km2、1036.64 km2，各占新增耕地面積的74.94%、10.51%。草地轉(zhuǎn)耕地主要發(fā)生于阿魯科爾沁旗、扎魯特旗、突泉縣、定邊、鹽池等區(qū)域，建設(shè)用地轉(zhuǎn)耕地零散分布于宜川、鄉(xiāng)寧等區(qū)域。2000年以來，國家大力推行退耕還林還草生態(tài)建設(shè)工程，中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地不斷減少。同時，隨著人口數(shù)量的增加，工業(yè)化與城鎮(zhèn)化進程的快速推進，非農(nóng)建設(shè)大量占用耕地，耕地面積持續(xù)減少。2010—2020 年，耕地面積增加5255.18 km2，新增耕地主要來源于林地和草地，林地和草地轉(zhuǎn)耕地的面積分別為2533.31 km2、33470.63 km2，各占耕地轉(zhuǎn)入總面積的6.62%、87.49%。流失耕地主要轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸睾徒ㄔO(shè)用地，轉(zhuǎn)換面積分別為20878.26 km2、8115.65 km2，各占耕地轉(zhuǎn)出面積的63.27%、24.59%。這種變化主要發(fā)生于固陽縣、武川縣、永登縣等地。隨著人口數(shù)量的增加，糧食安全壓力的增加，毀林（草）開荒現(xiàn)象不斷出現(xiàn)。

圖2 2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地轉(zhuǎn)換變化Fig.2 Mutual transitions of cropland in the agro-pastoral ecotone of northern China during 2000—2020

2000—2020 年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空變化地形梯度差異明顯（表2）。期間，耕地變化主要發(fā)生于1000～2000 m高程梯度區(qū)和0～5°坡度梯度區(qū)，其中1000～2000 m 高程梯度區(qū)耕地變化面積為273.48 km2，占耕地變化總面積的53.40%，0～5°坡度梯度區(qū)耕地變化面積為258.83 km2，占耕地變化總面積的50.54%。受地形因素的限制，高程＞2000 m和坡度＞25°地形梯度區(qū)耕地分布稀少，耕地變化面積分別占耕地變化總面積的4.19%和2.37%。2000—2020 年中國北方農(nóng)牧交錯帶新增耕地向＜500 m高程梯度區(qū)和＜5°坡度梯度區(qū)擴展。

表2 中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地變化地形梯度特征Tab.2 Terrain gradient characteristics of cropland change in the agro-pastoral ecotone of northern China

3.2 中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分布特征

3.2.1中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地總體分布特征 利用ArcGIS 10.4軟件中的趨勢分析工具（Trend analysis tools）對2000、2010、2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶縣域耕地分布的全局趨勢進行三維通視分析，以耕地面積作為Z 軸，X、Y 軸分別為正東、正北方向，得到空間可視化結(jié)果（圖3）。結(jié)果顯示，2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布空間差異顯著，耕地分布整體呈現(xiàn)東高西低、北高南低的空間格局。

圖3 2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布趨勢分析Fig.3 Trend analysis of cropland distribution in the agropastoral ecotone of northern China during 2000—2020

3.2.2中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異特征 利用ArcGIS 10.4 軟件計算2000、2010、2020 年耕地分布全局Moran’sI指數(shù)，由表3 可知，2000—2020 年耕地分布Moran’sI指數(shù)介于0.289～0.294 之間，正態(tài)統(tǒng)計量Z值均大于2.58，通過1%水平的顯著性檢驗，表明中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布具有顯著的空間自相關(guān)性。

表3 2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布全局Moran’s I指數(shù)Tab.3 Moran’s I index of cropland distribution in the agro-pastoral ecotone of northern China during 2000—2020

中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布有明顯的空間集聚特征（圖4）。農(nóng)牧交錯帶耕地資源空間分布分為四大區(qū)域。耕地主要集中分布在研究區(qū)的北部，包括通榆、長嶺、突泉縣等區(qū)域，這里地形較為平坦，農(nóng)業(yè)發(fā)達，形成了耕地分布的高值空間集聚區(qū)。然而，在研究區(qū)西部邊緣的貴德、尖扎、臨夏縣等區(qū)域耕地分布較少，形成了低值空間集聚區(qū)。這主要是因為這里地形復雜，是中國重要的山區(qū)，海拔及坡度相對較高。次熱點區(qū)主要分布在熱點區(qū)周圍，包括原州區(qū)、鹽池縣、西吉縣、翁牛特旗、巴林右旗等區(qū)域。耕地在農(nóng)牧交錯帶西部的湟源、同仁、和政縣等區(qū)域以及位于黃土高原丘陵溝壑區(qū)的汾西、宜川、延長縣等區(qū)域分布較少，形成了耕地分布的次冷點區(qū)?？傮w上，中國北方農(nóng)牧交錯帶中吉林、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏的縣域耕地面積明顯高于青海、山西、陜西等縣域。

圖4 2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地熱點分析Fig.4 Getis-Ord Gi*of cropland in the agro-pastoral ecotone of northern China during 2000—2020

2000—2020 年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布熱點區(qū)先擴展后收縮，冷點區(qū)與熱點區(qū)變化趨勢相反。由圖4可知，2000—2010年熱點區(qū)域由13個縣區(qū)擴張為21 個縣區(qū)，通渭縣、西吉縣成為新的熱點區(qū)，靖遠縣和平川區(qū)成為新的次熱點區(qū)，阿魯科爾沁旗由熱點區(qū)降為次熱點區(qū)，化德縣和?？悼h從次熱點區(qū)中消失；冷點區(qū)變化較小，僅互助土族自治縣從次冷點區(qū)中消失。對比2010年和2020年研究區(qū)耕地分布熱點區(qū)收縮，翁牛特旗由次熱點區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)闊狳c區(qū)，而同心縣、海原縣、西吉縣和通渭縣4 縣由熱點區(qū)降為次熱點區(qū)，固陽縣、靖遠縣、平川區(qū)等地從次熱點區(qū)中消失；冷點區(qū)向東北部擴展，互助土族自治區(qū)重新成為次熱點區(qū)，宜君縣和古交市轉(zhuǎn)出而懷來縣、承德縣和寬城滿族自治縣3 縣轉(zhuǎn)入次冷點區(qū)?？傮w而言，2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布的冷熱點總體變化不大，局部地區(qū)發(fā)生小規(guī)模變化。

3.3 中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的影響因素

基于ArcGIS 和GeoDa 平臺，通過檢驗耕地分布空間自相關(guān)性并運用Lagrange Multipliter（LM）檢驗進行空間計量模型的選擇。普通最小二乘法的診斷結(jié)果表明，2000 年和2020 年空間誤差模型LM 和Robust LM 均通過了1%水平的檢驗。因此，空間誤差模型對中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的影響因素估計效果較好。計算結(jié)果顯示，中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地空間分異是自然環(huán)境、社會經(jīng)濟、政策等多種因素共同作用的結(jié)果。

3.3.1自然因素 氣候與地形因素是影響水熱條件和人類耕作活動的重要因子，直接影響耕地的空間分布格局。由表4 可知，自然因素對中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異具有重要影響。2000 年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地空間分布對氣候、地形條件依賴性較強，其中年平均氣溫、高程、坡向與耕地空間分布呈正向作用，其影響系數(shù)分別為437.466、3.900、8.811，分別通過1%、5%、10%水平的顯著性檢驗。氣溫和高程、坡向在一定程度上反映了區(qū)域宏觀地理背景，干旱、半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)耕作對熱量、降水和光照依賴性較強，光照充足的陽坡，熱量較豐富，較適宜農(nóng)業(yè)耕作，耕地分布較集中。地勢較為低平的區(qū)域，人口密集、人類活動頻繁，建設(shè)密度較大，耕地非農(nóng)流失嚴重，為保障區(qū)域糧食安全耕地分布具有一定的海拔梯度。2020年區(qū)域氣候、地形因子對耕地分布的限制性有所減弱，其中年平均氣溫、地形起伏度對耕地空間分布呈正向作用，其回歸系數(shù)分別為426.409、25.655，分別通過1%、10%水平的顯著性檢驗。2000—2020年，坡度與耕地空間分布均呈負相關(guān)，回歸系數(shù)分別為-5202.760、-5242.810，且均通過1%水平的顯著性檢驗。隨農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平提高，溫室大棚的建設(shè)等設(shè)施農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件的發(fā)展，氣溫、坡向?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的限制減弱，對耕地空間分布的影響降低。坡度作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的制約因素，隨坡度增大，農(nóng)業(yè)機械化、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展受到限制。此外，2000年以來，生態(tài)退耕、退耕還林（草）等生態(tài)政策的實施，坡度對耕地時空分異的影響程度顯著增強。

表4 2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的驅(qū)動因素Tab.4 Driving factors of spatio-temporal differentiation of cropland in the agro-pastoral ecotone of northern China during 2000—2020

3.3.2社會經(jīng)濟因素 社會經(jīng)濟因素是影響中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的重要因素（表4），其中地區(qū)生產(chǎn)總值、路網(wǎng)密度對中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的影響顯著，均通過1%水平的顯著性檢驗。2000 年和2020 年地區(qū)生產(chǎn)總值與耕地時空分異呈負向作用，回歸系數(shù)分別為-29.564 和-2.218，表明經(jīng)濟發(fā)展水平較高地區(qū)人類活動強度大、建設(shè)用地持續(xù)擴張，耕地非農(nóng)流失嚴重；隨人口數(shù)量增加，為滿足人們對糧食的需求耕地向經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)擴展。2000—2020 年受退耕還林還草工程及生態(tài)文明建設(shè)戰(zhàn)略的影響，經(jīng)濟發(fā)展水平對耕地分布的影響逐漸減弱，耕地流失在一定程度上受到控制。2000 年和2020 年路網(wǎng)密度與耕地時空分異呈正向作用，回歸系數(shù)分別為6.080 和3.175。中國北方農(nóng)牧交錯帶地處干旱、半干旱地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平較低，人口外流嚴重，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人口不斷減少且以老人和婦女居多，耕作半徑逐漸縮小，道路通達性對耕地時空分布的影響逐漸減弱。

3.3.3區(qū)域政策因素 區(qū)域政策反映了區(qū)域政府部門對耕地布局與配置的宏觀調(diào)控，是中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的重要推動力。2000 年和2020年土地利用管制政策、生態(tài)退耕政策與耕地空間分布均呈正相關(guān)。其中，土地利用管制政策對耕地時空分異的影響系數(shù)分別為9171.290、8162.700，均通過1%水平的顯著性檢驗，表明區(qū)域土地利用管制措施對耕地空間格局的引導作用顯著；生態(tài)退耕政策對耕地時空分異的影響因素分別為3396.050、1999.360，分別通過了1%、5%水平的顯著性檢驗。2000年以來，中國北方農(nóng)牧交錯帶先后開展了三北防護林四期工程、京津風沙源治理工程、退耕還林還草等生態(tài)建設(shè)工程，經(jīng)過20 a的發(fā)展這些生態(tài)工程空間格局基本形成，生態(tài)退耕政策對耕地空間分布的影響程度逐漸減弱。

空間誤差模型計算顯示，自然因素、社會經(jīng)濟因素和政策因素對農(nóng)牧交錯帶耕地資源時空分布具有顯著影響。2000—2020年，耕地時空格局演變的關(guān)鍵因子由年均氣溫、坡度、地區(qū)生產(chǎn)總值、生態(tài)退耕政策和土地利用管制變?yōu)槟昃鶜鉁?、坡度、生態(tài)退耕政策和土地利用管制，其中坡度因子的影響增強，年均氣溫、地區(qū)生產(chǎn)總值、生態(tài)退耕及土地利用管制的影響減弱。

4 討論

中國北方農(nóng)牧交錯帶位于中國干旱、半干旱區(qū)，受自然條件和人文因素的綜合影響土地利用變化劇烈。氣候條件和宏觀地形條件等自然因素作為耕地分布的基礎(chǔ)條件在一定程度上決定了耕地的總體分布格局。本研究運用趨勢分析、空間自相關(guān)分析、空間熱點探測模型探究2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布的時空格局特征，結(jié)果顯示2000—2020 年研究區(qū)耕地分布整體呈現(xiàn)東高西低、北高南低的空間格局，空間集聚特征顯著。2000—2020年研究區(qū)耕地集中分布于吉林、遼寧和內(nèi)蒙古3 省區(qū)交界的平原地區(qū)以及甘肅、寧夏境內(nèi)的黃河谷地，形成耕地分布的兩大熱點地區(qū)，這主要是由于這些地區(qū)地勢較為低平，灌溉水源較為充足，適宜于農(nóng)業(yè)耕作。青藏高原的東部邊緣區(qū)及山西、陜西交界地區(qū)的黃土丘陵溝壑區(qū)耕地分布較為零散，于青海省湟中、尖扎縣等區(qū)域以及山西、陜西交界處的汾西、鄉(xiāng)寧、婁煩、古交縣等縣域形成耕地分布的冷點、次冷點區(qū)，前者海拔較高、氣溫較低不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，后者山地、丘陵、高原相間分布地形復雜，水土流失嚴重，不適宜進行農(nóng)業(yè)耕作。該結(jié)論與孫丕苓等［26］、劉超等［2］、張翀等［27］的相關(guān)研究結(jié)論基本一致。

耕地是人類生產(chǎn)生活的重要載體，其時空格局變化受人類經(jīng)濟活動與區(qū)域政策的影響。本研究運用空間計量模型分析2000—2020 年中國北方農(nóng)牧交錯帶社會經(jīng)濟因素與政策因素對耕地時空分異的影響。結(jié)果表明：經(jīng)濟密度和路網(wǎng)密度等社會經(jīng)濟因子對耕地時空分異的影響顯著，其中經(jīng)濟密度呈負影響，道路密度呈正影響。21 世紀以來，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的快速推進促使研究區(qū)內(nèi)社會經(jīng)濟發(fā)展水平快速提高，建設(shè)用地持續(xù)擴張，耕地非農(nóng)流失嚴重。這與劉孟竹等［28］的研究結(jié)果一致，具有一定的信服力。與此同時，2000 年以來，該區(qū)域大力推行退耕還林還草政策，三北防護林四期工程、京津風沙源治理工程、太行山綠化工程等生態(tài)建設(shè)工程相繼實施，大量坡耕地逐漸退還為林地、草地，耕地的時空格局發(fā)生明顯變化。受糧食安全保障壓力的驅(qū)動，現(xiàn)有耕地受到大力保護，高標準基本農(nóng)田建設(shè)項目持續(xù)推行，截至2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地空間格局基本穩(wěn)定。該結(jié)論與張翀等［27］對黃土高原植被覆蓋變化的人文影響研究結(jié)果相一致，具有一定的信服力。在社會經(jīng)濟因素和政策因素共同作用下，耕地與林地、草地、建設(shè)用地之間變化明顯，主要表現(xiàn)為耕地向林地、草地、建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化。這與劉孟竹等［29］、黃越等［30］的研究結(jié)果一致。

本文運用空間誤差模型定量分析自然環(huán)境、社會經(jīng)濟、區(qū)域政策等因素對中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異的影響。這部分研究中仍有一些不足之處，如在分析耕地時空分異的政策因素時僅考慮了該區(qū)域退耕還林還草政策及相關(guān)生態(tài)建設(shè)工程的覆蓋范圍，沒有考慮政策實施強度方面的影響，其他政策因素僅在文中進行了簡單的定性描述而未進行定量分析。因此，如何更加準確地分析政策因素對耕地時空分異的影響還有待進一步深入探討。

5 結(jié)論

本文綜合運用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣、GIS 空間分析和空間回歸模型，探究了2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地時空分異特征及影響因素。得出以下結(jié)論：

（1）2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地面積由268959.49 km2增加到269471.62 km2，耕地與草地間的相互轉(zhuǎn)化是耕地變化的主要類型。耕地轉(zhuǎn)草地的面為32577.46 km2，草地轉(zhuǎn)林地的面積為40860.07 km2。耕地的垂直變化主要集中于海拔1000～2000 m以及坡度0～5°的地區(qū)。

（2）2000—2020年中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地分布整體呈現(xiàn)東高西低、北高南低的空間格局。耕地集中分布于吉林、遼寧和內(nèi)蒙古3 省區(qū)交界的平原地區(qū)以及甘肅、寧夏境內(nèi)的黃河谷地，形成耕地分布的兩大熱點地區(qū)；于青海省湟中、尖扎縣等地以及山西、陜西交界處的汾西、鄉(xiāng)寧、婁煩、古交縣等地形成耕地分布的冷點、次冷點區(qū)。耕地分布的冷熱點區(qū)總體變化不大，局部地區(qū)發(fā)生小規(guī)模變化。

（3）中國北方農(nóng)牧交錯帶耕地的時空分異是自然環(huán)境、社會經(jīng)濟因素和政策因素共同作用的結(jié)果。2000—2020年年均氣溫、道路密度以及表征生態(tài)退耕政策和土地利用管制政策等的解釋變量對耕地時空分異呈正向影響；坡度、經(jīng)濟密度等對耕地時空分異的影響均為負向，高程、坡向、地形起伏度等地形因子對耕地時空分異的影響相對較小。