长江经济带耕地集约利用多尺度时空特征与影响因素分析

科学分析区域耕地集约利用时空分异及影响因素,对于促进耕地资源集约潜力挖掘和高效利用具有重要现实意义。以长江经济带作为研究案例地,从投入强度、利用强度、产出效率及持续状况等维度上构建耕地集约利用评价指标体系,运用投影寻踪模型定量测度1978—2016年长江经济带耕地集约利用水平;基于流域、省域、市域多尺度视角,通过变异系数、ESDA、GIS模型,探究长江经济带耕地集约利用多尺度时空分异格局;运用地理探测器模型揭示长江经济带耕地集约利用分异的影响机制。结果表明:1)1978年以来流域尺度上长江经济带耕地集约利用水平表现提升态势,但演化过程中呈现"东高西低"差异特征;省域、市域尺度上长江经济带耕地集约利用呈现空间集聚特征,并且尺度越小空间集聚越显著。2)研究期间省域、市域尺度空间关联类型均以正向相关为主,且市域尺度上长江经济带耕地集约利用存在空间集聚"俱乐部趋同"现象,表现为H-H(high-high)型主要集聚在上海及苏南地区,并逐渐向绍杭、皖江地区演化;而L-L(low-low)型主要集聚在川西高原区。3)自然因素、人口增长、经济社会发展及制度政策可有效解释长江经济带耕地集约利用时空分异,其中人口因素、经济社会因素对耕地集约利用分异影响显著,而政策因素呈现较强驱动效应。4)最后从开展土地综合整治、加大要素投入力度、优化调整耕地结构、推进农业科技创新等方面提出促进长江经济带耕地集约利用提升政策建议。     

滇中城市群2000—2009年耕地时空变化及驱动力分析

从景观格局视角分析了滇中城市群2000—2009年耕地时空变化特征,结合高程、人口、GDP、距离等自然和社会经济数据,通过构建滇中城市群耕地Logistic回归概率模型,对研究区耕地变化的驱动因素进行了分析。研究结果表明:景观格局指数可以直观地分析耕地时空变化;研究区耕地变化受自然和社会经济因子共同影响。该研究可为耕地政策制定及类似地区城市群尺度的土地时空变化及驱动力研究提供参考和借鉴。     

1990－2013年东北地区耕地时空变化遥感分析

为揭示1990－2013年东北地区耕地变化规律,以Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为数据源,采用面向对象与目视解译相结合的分类方法,提取东北地区1990年、2000年和2013年耕地信息,辅以气候、地形、社会经济等数据,分析耕地时空变化特征及其驱动因素。结果表明：面向对象分类与目视解译相结合的方法能够快速、准确地完成耕地空间分布信息提取,总体分类精度达93%以上;2013年东北地区现有耕地4.17×105 km2,占东北地区土地总面积的33.51%,其中旱田比例为86.24%;1990－2013年耕地总量增加,2000－2013年比1990－2000年耕地增加速度减小,空间上,耕地呈现南减北增的趋势,新增耕地重心逐渐北移,建设用地侵占耕地速度加快,以省会城市为中心,向东北部蔓延;对湿地、林地、草地开垦减弱,对裸地和海面的农业开发增强,退耕还湿、还草、还林效果明显,耕地变化活跃区处于年降水量在500～700 mm、年均气温在2～4℃、坡度小于3°、高程小于200 m的地理环境中;旱田改为水田规模扩大,旱田质心变化不显著,水田质心向东北移207.41 km。23 a间,虽然气候变化对东北地区耕地变化有一定影响,但政策调控、经济发展、科技进步、人口增长、城市扩张等人文因素仍然是耕地变化和时空分异特征的主要驱动因素。农业发展转型、提高单位面积产量和劳动生产效率,将是未来东北地区耕地发展的必由之路。     

黑土区拜泉县耕地破碎化时空变化分析

为识别黑土区拜泉县耕地破碎化类型和评估耕地破碎化程度,基于2000年、2005年、2010年和2015年4期耕地利用数据,利用移动窗口技术,在像元水平上定量反映耕地破碎化过程,揭示了耕地破碎化的基本特征和时空格局,并在县级尺度和村级尺度上分析了耕地破碎化的变化规律和特征。结果表明:(1)2000—2015年拜泉县耕地破碎化程度整体呈现“缓慢—急剧—缓慢”的趋势,2005—2010年是耕地破碎化变化的快速时期;(2)拜泉县耕地破碎化空间上呈现“孔洞耕地为主导,核心耕地分布集中”的特点,2010年后斑块耕地一直处于增加的趋势,耕地破碎化问题日益突出;(3)乡镇级尺度上,2000—2005年西部和东部地区耕地破碎化程度较大,2010—2015年除中部地区外,其余地区斑块耕地比例均稳定增加,核心耕地比例减少,耕地破碎化程度呈上升趋势;(4)村级尺度上,拜泉县各个村的耕地破碎化程度有较大差异;(5)拜泉县耕地破碎化原因主要受自然、利用、设施和管理切割力的影响。综上,自然—人文双重因子作用导致研究区耕地破碎化的时空差异。     

基于土地利用变化的贵州省耕地显性边际化时空演变及其影响因素

[目的]探究贵州省2010—2020年耕地显性边际化的时空演变格局及其影响因素,为山区耕地集约利用提供政策指导。[方法]综合运用土地利用转移矩阵、空间自相关模型和地理探测器,系统分析贵州省耕地显性边际化的总体态势、空间集聚效应以及相关影响因素。[结果](1)2010—2020年,贵州省耕地显性边际化率为10.20%,总体以自然边际化为主,但经济边际化发展较为迅速,并随着经济社会发展,耕地显性边际化速度不断加快。(2)贵州省2010—2020年,耕地显性边际化水平整体呈现出南高北低的格局并逐渐向西部和东南部扩张的趋势,其中2010—2015年呈现出南高北低格局,2015—2020年呈现中部高四周低格局。(3)人均耕地面积、城镇化率、植被覆盖度等因素是贵州省耕地显性边际化空间差异的主要影响因素。[结论]贵州省耕地显性边际化时空演变差异性显著,地势起伏度、坡度、植被覆盖度等自然条件是影响耕地显性变化时空差异性的基础特征,人均耕地面积、城镇化率与GDP密度等社会经济因素是其快速发展的主要推动力。     

三江平原典型区水田时空变化及驱动因素分析

为阐明区域水田时空变化特征及其驱动因素,该文以三江平原典型地区富锦市为例,运用网格单元法和地理探测器模型分析不同时段(1989—2002年、2002—2015年)水田时空变化特征及驱动因素,探讨各驱动因子在水田时空变化中的作用及其相互关系。结果表明:1)1989—2015年富锦市水田扩张明显,新增水田34.99万hm~2,垦区水田化进程早于农区。1989—2002年,东部垦区水田扩张度较高,南部次之;2002—2015年,水田扩张度较高的地区主要分布在西南部农区与北部垦区。2)1989—2002年,水田扩张的主要驱动因素为政策因素和土壤类型,各因子间的交互作用大部分是双因子增强;2002—2015年,自然因素对水田变化影响减弱,水田扩张的主要驱动因素是到河流距离和到铁路距离,各因子间的交互作用大部分是非线性增强,水田化发展到成熟阶段。富锦市水田时空变化差异是由多种驱动因子共同作用的结果,研究结果可为三江平原耕地资源合理利用及水田规模科学管控提供借鉴和参考。     

韩江流域下游耕地变化趋势及其驱动力——以汕头市为例

利用1949-2003年的统计资料，分析了近55年来汕头市耕地面积变化的总体趋势、空间差异和驱动因子。应用GIS进行空间分析，通过建立多元回归模型，对汕头市2010年、2015年和2020年的耕地数量进行了初步预测。分析结果表明；汕头市耕地总面积、人均耕地面积呈明显递减态势，经济发展、人口压力、农业产业结构调整和农业科技进步4类因素是影响耕地数量变化的4个主成分，其结果将为进一步研究粤东北潮汕平原耕地变化提供借鉴，为合理利用和保护耕地、促进区域可持续发展提供科学依据。     

关中地区耕地显性与隐性非粮化的时空变化及对粮食产量的影响

确保粮食安全是中国治国理政的头等大事,当前耕地非粮化对粮食生产产生严重影响。该研究以关中地区为例,研究耕地显性非粮化、隐性非粮化的时空变化及对粮食产量的影响。结果表明,关中地区耕地显性、隐性非粮化程度在加剧。2000—2010年、2010—2020年显性非粮化面积占2010年、2020年耕地面积的比例分别为5.19%、29.10%,2000年、2010年、2020年隐性非粮化面积占当年耕地总面积的比例为51.69%、55.07%、66.69%。耕地显性、隐性非粮化导致的粮食损失量呈增加趋势,且隐性非粮化导致的粮食损失量远大于显性非粮化。2000—2010年、2010—2020年,显性非粮化导致的粮食损失量占2010年、2020年粮食产量的平均值为0.10、0.74。2000年、2010年、2020年隐性非粮化导致的粮食损失量与当年粮食产量的比值的平均值分别为1.37、1.16、1.95。基于此,在当前缺少耕地隐性非粮化有效治理措施的情况下,亟需进行耕地隐性非粮化治理政策措施的研究与制定。耕地隐性非粮化的根本原因是粮食种植的收益低,应当加大种粮补贴力度,通过补贴弥补粮食种植收益低的短板,以提高农民的粮食生产积极性。     

农牧交错带耕地时空动态变化特征及驱动力分析——以乌兰察布市为例

采用乌兰察布市1990—2010年遥感解译获取的土地利用变化数据,研究中国北方农牧交错带中乌兰察布市1990年以来耕地时空动态变化过程。结合土地利用动态度模型对不同类型的耕地转入转出速度进行计算,并采用空间转移矩阵等方法分析了乌兰察布市1990—2010年耕地演化的时空过程,探讨了影响耕地变化的驱动因子。结果表明:1990—2010年期间,乌兰察布市耕地变化主要是以耕地和草地交替变化为主;1990—2000年期间耕地增加,耕地增加以草地变耕地为主,2000—2010年期间耕地减少,减少的耕地以耕地变草地、林地为主;1995—2005年这10a乌兰察布市耕地变化最为显著,平均动态度为0.55%;人口因素、自然因素、政策因素和生态工程的实施是乌兰察布市耕地变化的主要驱动因子。     

2000—2020年河南省耕地利用显性转型时空特征

[目的] 研究河南省耕地利用显性转型时空特征,为北方集约粮食主产区耕地合理优化配置和可持续利用提供科学依据。[方法] 基于2000—2020年5期Landsat TM影像解译数据,构建耕地利用变化贡献度、幅度、速度模型,从显性视角定量刻画耕地数量形态和空间形态时空变化特征,并借助“3S”手段予以空间可视化。[结果] ①2000—2020年河南省耕地利用转型数量形态经历了剧烈的转型过程,耕地净减少量为5 609.93 km²,减少幅度达22.78%。 ②分阶段而言,2015—2020年河南省耕地利用转型数量变化幅度最大。 ③耕地空间形态上整体呈现以郑州为中心向外扩散的分布特征;豫中片区耕地利用转型幅度变化最大,豫西片区耕地利用转型幅度变化最小,豫北、豫南和豫东片区变化适中。[结论] 2000—2020年河南省耕地利用显性转型时空特征存在明显的规律性差异,需要重点关注耕地利用转型数量和豫中片区耕地利用转型幅度。     

综合适宜性与迫切性的非粮化耕地整治分区方法

非粮化耕地治理是实现田块复耕复种的重要措施。科学确定非粮化耕地整治的优先次序及分区对提高非粮化耕地复耕复种治理工程空间布局的合理性具有重要意义。该研究以行政村为评价单元,从立地、耕作和利用状态3个维度建立了非粮化耕地整治适宜性评价模型,以功能管制区内非粮化比率建立了非粮化耕地整治迫切性评价模型,利用四象限分区法,构建了综合整治适宜性和迫切性的非粮化耕地整治分区方法体系,并以陵水县为案例区开展了非粮化耕地整治分区划定和整治策略研究。结果表明：1）恢复耕地用于粮食作物耕作,提高稳定利用耕地规模和质量,满足区域耕地保护任务和保障粮食供给是非粮化耕地整治的核心。2）通过整治适宜性评价筛选出优质耕作地块,利用整治迫切性评价明确整治的优先次序,两者的综合能有效明确复耕复种的工作指向;3）陵水县非粮化耕地整治可分了4个区,即优先整治区、重点整治区、后备整治区和限制整治区,建议基于耕作状态、自然地貌和利用条件的组合差异,制定差别化的非粮化耕地整治策略。研究结果可为编制耕地保护专项规划及引导耕地“进出平衡”空间布局提供科学依据。     

生态退耕背景下甘肃省正宁县耕地保护压力分析

以甘肃省正宁县1995,2000和2010年1∶10万的土地利用图和1995—2008年有关耕地利用的统计数据作为分析依据,以ENVI,ArcGIS和SPSS软件为主要工作平台,对案例区生态退耕前后的耕地分布格局变化及耕地保护压力进行了分析。生态退耕实施后,大部分坡耕地转为林地,建设用地占用平原耕地明显。耕地空间分布表现为由分散向集中,由不规则向规则方向转化。因子分析显示,耕地保护压力主要涉及3方面因素:人们生活和生产水平主导的人文因素,退耕补贴水平体现的政策因素以及成灾面积体现的自然因素。为了缓解生态退耕区的耕地保护压力,需要控制建设用地占用平原耕地,稳定生态补偿水平以避免已退耕地的复垦。同时需注意控制农资投入水平,防止农业面源污染加剧的风险。     

顾及尺度效应的矿粮复合区耕地非粮化空间异质性及其关联因素

深入研究耕地非粮化空间异质性及其关联因素,有助于科学管控耕地非粮化和有效保障粮食安全。该研究以矿粮复合区德兴市为例,从尺度效应和空间近邻效应出发,综合采用莫兰指数、最小二乘法、空间自相关等方法,借助空间自相关模型探讨了耕地非粮化在不同尺度下关联因素的变化情况。结果表明：1）矿粮复合区的耕地非粮化存在3种形式,整体非粮化分布呈现强空间自相关性和强空间异质性,多数尺度下呈现显著的空间溢出效应;2）矿粮复合区耕地非粮化空间异质性存在明显的尺度效应,依据情况可以划分为4个区块尺度等级;3）耕地非粮化关联因素在不同尺度上呈现的显著性不一致,小尺度等级下耕地非粮化回归结果的显著率为90.2%,拟合度平均值为0.236,优于其他尺度等级,集水区尺度优于行政村尺度;4）耕地非粮化的关联因素强弱程度也具有明显的尺度效应,在小尺度下最显著,主要因素的回归系数平均值均大于0.250,显著率达到92%。研究结果可为耕地非粮化管控和农业高质量发展提供依据。     

浙江省耕地多功能价值时空变化与权衡-协同关系

耕地多功能价值的时空演变与权衡-协同关系测度对于深化耕地可持续利用和管理具有重要意义。该研究以经济快速发展地区浙江省为例,采用价值量化方法对2000、2010和2015年浙江省耕地多功能进行价值评估并分析其时空变化特征。运用Spearman秩相关系数法、双变量空间自相关模型以及可拓展随机性环境影响评估(StochasticImpactsby Regression on Population,Affluence and Technology,STIRPAT)模型探究耕地多功能之间的权衡-协同关系及影响因素。结果表明:1)2000—2015年浙江省耕地多功能总价值下降,地均耕地多功能价值呈现先下降后上升的趋势。其中气体调节、水源涵养和社会保障功能价值下降明显,食物生产和美学景观功能价值增加;耕地多功能总价值在空间上呈现北高南低的分布格局,2000—2015年大部分县市耕地多功能总价值均有不同程度的下降,西南山地丘陵区耕地多功能总价值有所提升。2)浙江省耕地多功能之间主要表现为协同关系,各项功能之间的协同-权衡关系存在空间异质性;2000—2015年,浙江省耕地多功能协同关系总体减弱,在空间上主要表现为高值协同区减少。3)城镇居民可支配收入和地均农业机械总动力对耕地多功能总价值有负面影响,农村居民可支配收入增加有助于耕地多功能总价值的提升。该研究成果可为科学划定耕地利用与保护区,促进耕地多功能的协同利用和提升耕地资源价值提供科学依据。     

基于遥感时序物候特征的耕地非粮化多模式监测方法

耕地非粮化对粮食生产和农业可持续发展构成潜在威胁,精准监测不同的耕地非粮化类型对制定针对性的农业管理政策至关重要。该研究以河北省石家庄市藁城区为研究区,首先采用最大类间方差算法（OTSU）提取果园和耕地范围,然后利用Google Earth Engine（GEE）云计算平台构建了基于Sentinel-2遥感数据的特征集,包括光谱特征、物候特征和NDVI（normalized difference vegetation index）时序特征。结合面向对象分割和随机森林（radom forest, RF）、时间加权的动态时间规整（time-weighted dynamic time warping, TW-DTW）算法,构建了4种不同的分类模式用于提取粮食作物和露天蔬菜、大棚种植等非粮食作物。通过选择最优模式,提取了研究区2019-2022年间不同非粮化类型的空间分布信息,并探讨了不同模式的优点和局限性。结果表明：1） 采用面向对象的机器学习模式进行耕地内作物分类的精度最佳,两个生长季内总体精度分别达到93.23%和90.10%,Kappa系数分别达到0.91和0.88;2） 基于时间序列匹配的模式在区分粮食作物和其他地类方面表现出较高的准确性,冬小麦、玉米和大豆的用户精度分别高于95.60%、74.70%、82.70%,制图精度分别高于97.70%、86.40%、93.10%;3） 利用面向对象的机器学习模式进行耕地非粮化信息提取,在两个作物生长季的总体精度为87.00%和81.00%。分析耕地非粮化结果发现,藁城区2019-2022年的年际性非粮化面积为2753.09 hm2,其中果园占比最高;而季节性非粮化结果显示,秋粮非粮化面积（3174.86 hm2）明显高于夏粮非粮化面积（1060.27 hm2）。该研究利用Sentinel-2时序遥感数据,为一年两熟区耕地非粮化监测提供一种新的思路,可以为制定差异化农业管理政策提供依据。     

基于多时相Sentinel-1A的丘陵山区耕地非粮化特征识别及驱动机制

为更加科学地识别丘陵山区耕地非粮化水平特征，探究耕地非粮化驱动机制，该研究采用多时相Sentinel-1A后向散色系数分析、监督分类、空间特征分析、地理探测器等方法，选取江西省典型丘陵山区修水县开展实证研究，探究了丘陵山区耕地非粮化的技术识别、空间特征及影响机制。结果表明：1）修水县耕地非粮化面积17899.59 hm²，耕地非粮化率为57.47%，并呈现东南及西北集聚的特征，且呈现空间正相关性，包括了“低-低”、“高-高”、“低-高”集聚等不同形式。2）在社会经济特征上，修水县耕地非粮化主要呈环工业中心镇分布的特征，分布密度西高东低，逐渐向东北倾斜，且经济作物主导的乡镇非粮化水平显著高于其他地区。3）修水县耕地非粮化受多个因子综合影响，包括到农村道路的距离、坡度、粮食生产功能区、高程、水土流失强度、到城镇中心的距离、到城市公路的距离、到水源的距离。各因子对耕地非粮化的影响呈非线性增强的相互作用关系，其中尤以到农村道路的距离、到城镇中心的距离、粮食功能主产区等3个因素与其他因子的相互作用特征明显。该研究成果可为新形势下推进耕地资源保护利用提供参考，为科学诊断区域耕地非粮化问题提供依据。     

Soil capability as a predictor of cropland change in Alberta,Canada from 1988 to 2010

Understanding the mutual influences between cropland use and soil characteristics is important in anticipating and planning for food production, environmental protection and resource sustainability. Numerous studies focus on the relationship between crop rotations and soil characteristics at a microscale, but fewer studies focus on the relationships between soil capability and cropland use and change at a medium scale. We explore how soil capability has influenced cropland changes over 22 yr, using statistical and land use transition analysis. Landsat images from the years 1988, 2002 and 2010 were used to map cropland changes by soil capability class within a pilot site in Alberta, Canada. Between the late 1980s and 2010: (i) the area of annual crops increased substantially while that of forest and summer‐fallow decreased; (ii) changes in cropland use among annual crops, perennial crops and summer‐fallow differed substantially depending on soil capability; and (iii) a transition from annual crops and summer‐fallow to perennial crops was more likely on land of poorer soil capability, whereas the transition from perennial crops and summer‐fallow to annual crops was more likely on land with higher soil capability. The changes in land use practices identified in this study indicate that producers are actively intensifying production on their best land to optimize profitability while simultaneously reducing the intensity of production on poorer land for either financial or environmental reasons, or both.     

开垦草地对土壤有机碳库构成与来源的效应

以广西西北部喀斯特地区的开垦草地生态系为对象,研究了草地开垦变为不同农田后对土壤有机碳库的效应。结果表明,草地开垦为农田后,土壤可溶性有机碳、微生物生物量碳及总有机碳的含量显著下降。自然草地开垦后,柑桔地土壤有机碳含量高于农作用地土壤。玉米与甘蔗轮作土壤有机碳含量高于甘蔗连作。13C示踪结果表明,柑桔地土壤有机碳中来源于草地的含量高于农田土壤;农田土壤有机碳中来源于草地的随种植年限的增加而降低。在玉米与甘蔗轮作的农田中,土壤有机碳中来源于玉米的高于甘蔗连作土壤有机碳中来源于甘蔗的。