黄土丘陵区耕地细碎化特征及影响因素研究——以山西省和顺县为例

刘立文，段永红，徐立帅，袁晓梅

（山西农业大学资源环境学院/山西农业科学院农业环境与资源研究所，太原030031）

0 引言

由于改革开放初期农村人口数量高，机械化水平不高，为解决农村人口的温饱问题，1978年家庭联产承包责任制随着时代产生[1]。然而，随着中国城市化不断的深入，以及社会经济的发展，截止到2018年，农村人口占比由1978年的82.10%降到40.42%，由于大量农村人口涌入城市，农民对土地的依赖程度不断降低[2-3]。土地初步具备大规模经营的可能性，耕地细碎化减少了农业用地的有效面积，导致土地管理分散化和精细化，限制了农业的大规模经营，降低了土地的产出效率，弊端日益突出[4-5]。耕地细碎化成因的多样性导致其所产生的影响具有复杂性，如何更好地通过优化耕地的空间分布格局，在增加有效耕地面的同时提高耕地利用效率，从而实现耕地规模化经营，已成为农业生产和发展需要迫切解决的问题之一[6-9]。

由于耕地细碎化现象分布广泛，引起了国内外研究者的关注。国外研究的重点是细碎化耕地对农业生产成本的影响以及利润与技术效率之间的关系，主要采用定量研究方法[10-12]。国内的研究主要集中在耕地细碎化对农民收入、粮食产量和耕地利用效率的影响，如与粮食生产的关系、农地生产规模效应的程度。2009年候方安[13]研究了耕地细碎化对农业机械化发展的影响；2010年李庆东等[14]结合研究区的农户耕地经营现状分析了导致耕地细碎化的原因，认为家庭联产承包责任制下土地市场化流转程度不高是耕地细碎化的主要原因；2018年赵小睿[15]对耕地细碎化背景下农户地块整合意愿进行实证研究，结果表明，农户整合地块意愿强烈；2019年王亚辉等[16]分析耕地地块细碎程度及其对山区农业生产成本的影响，发现优质耕地能缓解地块细碎带来的成本上升，同时扩大地块面积有助于降低生产成本。

然而，耕地细碎化的形成过程和影响是一个复杂的过程，是社会、自然和区位因子导致的农业生产水平不同而形成的综合过程，以前的研究主要集中在空间分布上，对影响因素研究较少，且黄土丘陵区由于其特殊的地理环境因素，耕地分布较为复杂。基于此，笔者以景观格局的方法进行研究区耕地细碎化，利用空间自相关分析和多元线性回归的方法来研究和顺县耕地细碎化与影响农业生产的自然社会经济因素的耦合关系。以期为提高黄土丘陵区耕地利用率进而实现乡村振兴提供科学参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况和数据源

1.1.1 研究区概况 和顺县位于黄土丘陵区东部边界，太行山西侧，隶属于山西省，其地理坐标为东经113.05°—113.56°，北纬37.03°—37.36°，总面积2250 km2。东与河北省邢台市接壤，西与榆社县、榆次市，南与左权县，北与昔阳县和寿阳县接壤。和顺县多为山地丘陵，呈现出西高东低的趋势，主要河流有清樟河、里恩河、松溪河、西清漳河，仅在清樟河沿岸有小块平川。和顺县辖区内有5个镇、5个乡，依高程排序分别是马坊乡、阳光占乡、横岭镇、义兴镇、牛川乡、喂马乡、平松乡、李阳镇、青城镇、松烟镇，其中县城位于义兴镇。研究区属温带大陆性气候。冬冷夏热，四季明显，雨热同期。年平均气温6.3℃，年降雨量为年降水593 mm。2018年和顺县农业总播种面积为12.93 hm2，农作物主要品种有玉米、豆类、薯类、油料。全县共294个行政村。总人口13.99万，农业人口10.90万人。2018年实现地区生产总值58.89亿元，人均生产总值达39864元，农民可支配收入为7197元。

1.1.2 数据源 耕地数据来源于土地承包经营权的调查数据，数据包括245村，占和顺村庄比例的83.33%，区位因子中的道路、耕作半径和灌溉以及行政区域界限均来源于和顺县自然资源局的第二次国土调查数据，地形因子中的海拔高度、地形坡度和坡向数据来源于地理空间数据云的ASTER-GDEM数据，劳动力务工数据来源于和顺县农村经济经营管理中心。

1.2 研究方法和数据处理

1.2.1 耕地细碎化指数 根据和顺县土地承包经营权数据，和顺县10个乡镇耕地研究单元由Fragstats3.3推导得出和顺县耕地面积和周长，计算耕地细碎化指数所需的数据。以乡镇为分析单位，计算斑块面积指数(PAI)、斑块形状指数(PSI)和斑块密度指数(PDI)[17]，分为4个等级。

（1）斑块面积指数(patch area index，PAI)。斑块面积指数是衡量耕地斑块细碎化程度的重要指标，与细碎化程度呈负相关关系，采用式(1)计算斑块面积指数。

式(1)中，PAI表示斑块面积指数(PAI)，CA表示斑块总面积，NP表示斑块总数量，PAI值越大，耕地细碎度越低。

（2）斑块形状指数(patch shape index，PSI)。斑块形状指数是某一不规则的斑块形状与相同面积的规则的图形例如圆或正方形之间的偏离程度。计算如式(2)所示。

式(2)中，PSI表示斑块形状指数，CA表示斑块面积，L表示斑块周长。

PSI值越接近1，实际耕地形状越接近易于耕作的正四边形。否则，则表示斑块形状越不规则，就越难以使用。

（3）斑块密度指数(patch density index，PDI)。斑块密度指数显示了斑块在该区域的分布密集状况，计算如式(3)所示。

式(3)中，PDI表示斑块密度指数，NP表示斑块数量，CA表示斑块总面积。反映单位面积上的斑块数，PDI值越大，耕地细碎化程度越低。

1.2.2 空间自相关性分析 空间自相关分析是反映了某个区域单元上或某个地理现象的属性与相邻区域单元或地理现象上相同属性之间的相关程度，并且是空间域中聚集程度的度量，也是探索性空间数据分析的重要方法之一。常用的空间自相关指数是莫兰指数(Moran’s I)，相应的据空间范围的大小空间自相关测度可分为全局莫兰指数(global Moran’s Index)和局部莫兰指数(local Moran’s Index)[18]。

（1）全局自相关分析。如式(4)所示。

式(4)中，n为撂荒耕地块的样本总数，Wij为邻接空间权重矩阵，Xi、Xj为地块 i、j的地块面积，X 为地块面积的均值，S是所有空间权重的集合公式，如式(5)所示。

（2）局部自相关性分析。局部空间自相关描述的是部分特征统计指标，反映局部空间内差异性，计算如式(6)所示。

式(6)中，Wij为邻接空间权重矩阵，Zi、Zj为撂荒耕地块i、j的面积观测值的标准化值。

对于4个指标，H-H型表明耕地集中，连片，形态规则，密度大，耕地相对较大，便于大规模经营和集中管理。相反，L-L型表明，面积分散，形状不规则，密度较小的耕地集中，分散程度高，分布分散，不利于耕地的集中管理。而H-L型表明大面积耕地集周围有小面积耕地分布，L-H表示小面积周围有大面积耕地分布。

1.2.3 线性回归分析 线性回归分析是研究随机变量和非随机变量之间定量关系的统计分析方法[19-21]。本文将斑块面积指数、斑块形状指数和斑块密度指数作为因变量，以和顺县土地经营权调查数据与耕地细碎化密切相关的因素作为自变量，自变量包括到水域距离、到公路距离、到县城距离、到乡镇距离、到耕地距离、到煤矿距离、坡度、高程、劳动力比例、村庄总户数、村庄总人口、村庄总面积、村庄总耕地面积、村庄总宅基面积、村庄户均人口数、村庄人均耕地面积、村庄宅化率、村庄耕聚比、村庄人均宅基地、村庄户均宅基地、平均地力等级人均纯收入等22个因素。

2 结果与分析

2.1 耕地细碎水平

用3个细碎化指数的标准值来衡量和顺县耕地的细碎化水平。基于GIS工具，运用自然间断法将各乡镇指数值分为4个等级来分析各指数的空间分异情况（图1）。

根据图1(a)斑块面积指数(PAI)可以看出，东部的整体特征高于西部和中部，耕地面积较大的乡镇主要位于和顺县东部，包括青城镇等6个乡镇。和顺县西部的乡镇，包括马坊镇等3个乡镇斑块面积相对较小。而和顺县东部耕地面积大、细碎化程度较低，便于集中管理；西部由于位于山区，耕地面积相对较小，细碎化水平较高，不利于集中管理；而中部位于市区，耕地较多转化为其他建设用地，面积也相对较小，细碎化水平较高，不利于规模化经营和集中管理。

根据图1(b)斑块形状指数(PSI)可知，斑块形状指数分布东部高于西部和中部，和顺县东部的乡镇PSI值相对较大，包括青城镇等3个乡镇。斑块形状指数较小的区域位于西部和中部，包括马坊乡等7个乡镇，其中西部分布高于中部。由计算原理可知，斑块形状指数值越大，表示斑块形状越规则。表明和顺县东部耕地分布较为规则，细碎化程度较低，西部山区地块耕地分布规则度次之，细碎化水平较高，位于市区的中部耕地分布规则度最低，细碎化程度最高。

图1 和顺县耕地斑块面积指数(a)、形状指数(b)和分散指数(c)等级空间分布

从图1(c)斑块密度指数(PDI)的空间分布来看，斑块密度指数东部和西部分布高于中部，东部区域和西部区域PDI相对较大，中部区域斑块密度指数相对较小，由计算原理知，斑块密度指数值越大，表示耕地呈现集中分布，细碎化程度越低，相反，斑块密度指数值越小，代表耕地的分散水平越高、细碎化水平越高。由此看来，和顺县东部区域和西部区域耕地分布较集中，细碎化程度较低，而中部由于位于市区，建设用地占用耕地现象严重，耕地被破碎为许多分散的小块夹杂在建设用地中，细碎化水平较高，为集中化管理带来诸多不便。

2.2 空间自相关性分析

2.2.1 全局自相关性分析 测算斑块面积指数(PAI)、斑块形状指数(PSI)、斑块密度指数(PDI)的莫兰指数值分别为0.1735、0.3185、0.1740，其期望值E(I)为-0.0029。根据计算原理，3个指数的莫兰值均大于期望值E(I)，表明和顺县耕地细碎化空间分布呈空间正相关，而非随机分布。

和顺县各地的耕地细碎度Moran’s I值依次为斑块形状指数(PSI)＞斑块密度指数(PDI)＞斑块面积指数(PAI)，表明斑块形状空间分布较为规律，分布相对均匀。斑块密度和面积在空间分布和高度空间聚集方面具有很强的正相关性。

2.2.2 局部自相关性分析 根据图2可知：（1）耕地细碎化斑块面积指数(PAI)局部正相关的类型（H-H型）的地块主要集中在东部，包括青城镇等乡镇；弱势L-L型的地块主要集中在中部，H-L型主要分布在平松乡、李阳镇和喂马乡，L-H型主要分布在义兴镇。

图2 和顺县耕地细碎化指数的空间关联局部指标集聚状况

（2）耕地细碎化斑块形状指数(PSI)局部正相关（H-H型）分布较均匀，分布面积较小，主要分布在马坊乡等乡镇；L-L型主要分布中部；H-L型主要分布在义兴镇、牛川乡；L-H型主要分布在义兴镇、松烟镇。

（3）耕地细碎化斑块密度指数(PDI)局部正相关（H-H型）主要分布在西部和东北部，包括青城镇等乡镇；弱势L-L型主要分布在中部地区，包括义兴镇等；H-L型分布在喂马乡和李阳镇；L-H型分布在青城镇等乡镇。

总体来看，对于斑块面积指数(PAI)，H-H型主要分布在东部，弱势L-L型主要位于市区的中部，对于斑块形状指数(PSI)，H-H型分布面积较少，均匀分布，LL型同样主要分布在中部，对于斑块密度指数(PDI)，H-H型主要分布在西部和东北部，L-L型主要分布在中部，整体的分布呈现一定的规律性，即接近市区的地块耕地分布分散，形状不规则，耕地密度较低，耕地分布分散，细碎化程度高，不利于耕地的规模化经营和集中管理。远离市区的地块耕地面积大，形状规则，耕地密度高，耕地分布集中，细碎化程度较低，便于耕种和大规模管理。但是由于西部地区存在山区，所以耕地面积较少，耕地密集度却略高于东部。东部地区耕地以大面积地块为主，形状规则，分布集中，最适合集中管理和大规模经营。

表1 全局空间自相关性

2.3 耕地细碎化影响因素分析

利用SPSS 22.0，对实地调查所获得的245个有效样本进行多元线性回归分析，采用输入法将入户调查所获取的22个影响耕地细碎度的变量纳入模型，分别研究22个变量对斑块面积指数(PAI)、斑块形状指数(PSI)、斑块密度指数(PDI)的影响，输出3个自变量的模型摘要表、方差分析表和回归系数表。

2.3.1 斑块面积指数(PAI)的影响因素分析 根据表2中的回归系数，建立斑块面积指数(PAI)和7个影响因子之间的线性回归模型，其回归方程如式(6)所示。

式(6)中，y代表斑块面积指数(PAI)，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7依次代表到县城距离、坡度、村庄总户数、村庄总人口、村庄总面积、村庄人均耕地面积、村庄宅化率。

剔除显著性大于0.05的变量后获得表2。从表2可以看出坡度、村庄总户数和村庄宅化率回归系数均为负数，表明其对斑块面积指数(PAI)具有负向作用，其他4个变量回归系数均为正数，表明其对斑块面积指数(PAI)具有正向作用。表示到县城距离越近，建设用地占用耕地现象越严重，耕地面积小，细碎化程度高。村庄总人口与耕地面积呈正向相关关系，人口越多，基数越大，从事农业劳动力的数量越多，对耕地的需求越大，也会影响到耕地面积。村庄总面积越大，人均耕地面积越大，面积指数也越高。坡度的高低也会影响耕地面积，坡度高的地域耕作难度较高，耕地面积分布较少，村庄居住用地面积越大，耕地面积越少。

表2 斑块面积指数(PAI)回归模型系数表

2.3.2 斑块形状指数(PSI)的影响因素分析 剔除显著性大于0.05的变量后获得表3。根据表3中的回归系数，建立斑块面积指数(PAI)和2个影响因子之间的线性回归模型，其回归方程如式(7)所示。

表3 斑块形状指数(PSI)回归模型系数表

式(7)中，y代表斑块形状指数(PSI)，x1、x2代表劳动力比例、村庄人均耕地面积。

从表3可以看出劳动力比例和村庄人均耕地面积回归系数均为负数，表明其与斑块形状指数(PSI)呈负相关关系。劳动力充足、人均耕地面积越多，耕地被破碎为许多小块可能性越大，斑块形状指数(PSI)越小，耕地形状越不规则，细碎化程度越高。

2.3.3 斑块密度指数(PDI)影响因素分析 剔除显著性大于0.05的变量后获得表4。根据表4中的回归系数，建立斑块面积指数(PAI)和4个影响因子之间的线性回归模型，其回归方程如式(8)所示。

表4 斑块密度指数(PDI)回归模型系数表

式(8)中，y表示斑块密度指数(PDI)，x1、x2、x3、x4表示坡度、村庄总面积、村庄总耕地面积、村庄宅化率。

从表4可以看出村庄总面积、村庄总耕地面积回归系数为正数，表明其对斑块分散指数具有正相关作用，坡度、村庄宅化率回归系数为负数，表明其对斑块密度指数(PDI)具有负相关作用。村庄总面积越大，总耕地面积越大，耕地较易集中分布，即耕地密度大。坡度越高的地块，耕地耕作的难度大，分布容易分散，居住人口多的地方，耕地大多转化为居住用地，耕地分布较少且不集中，即耕地密度小。

3 讨论与结论

耕地细碎化程度对耕地管理和社会经济发展具有重要影响，耕地分布分散，集中关联度低，分散程度高。耕地大规模管理难度较大，许多现代农具没有得到充分利用，农业生产效率低，粮食产量低，难以实现耕地综合效益最大化。相反，细碎水平较低的耕地面积较大，形态规则，分散度低，布局相对集中，在提高粮食产量和生产效率以及优化耕地利用方面，比具有高度分散程度的地区具有更大的发展潜力[22-24]。因此通过研究耕地细碎化的空间分布及其影响因素，可以为提高农业产出和技术效率进而降低农业成本，实现乡村振兴提供科学依据。本研究根据耕地面积指数、耕地形状指数和耕地密度指数来研究和顺县耕地的整体细碎化水平，并采用空间自相关性分析方法研究和顺县整体的空间相关性，用线性回归分析法来探究耕地细碎化水平的影响因素。

结果表明，黄土丘陵区耕地细碎化的形成和内部结构主要地形地貌和社会经济因素的双重影响，这与文高辉等和孙欣等的研究一致[25-26]。其中和顺县海拔较低的东部由于农业基础设施较完善，农业集约程度高，耕地面积较大，细碎程度低，形状以规则地块为主，而大面积耕地集中程度高呈现出H-H型，同时形状指数呈现出L-L型。西部山区，由于海拔坡度较高，村庄和耕地分布较少，耕地面积相对较小，细碎化水平较高，形状最不规则，形状指数聚集呈现出H-H型。而中部位于山区和平川交错区，该区是县城的中心，受到社会和经济因素的双重影响，村庄数量最多，人口集聚程度高，而村庄的总耕地相对面积小，细碎化程度高，形状较不规则，从而导致离县城越近细碎化程度越高。

通过以上结果与讨论，本文得到以下结论：（1）和顺县耕地面积指数总体空间分布是东部高于西部和中部，接近市区和山区的中西部乡镇斑块面积(PAI)较小，形状指数值(PSI)较低，斑块密度指数(PDI)较高，耕地破碎程度高以小斑块为主，且形状不规则。而远离市区和位于平川地区的东部乡镇耕地以大斑块面积为主，斑块形状指数(PSI)值越大，且斑块密度指数(PDI)较低，说明该地区地块分布相对集中且呈现出规整形状，便于集中化经营。

（2）和顺县各地的耕地细碎度Moran’s I值依次为斑块形状指数(PSI)＞斑块密度指数(PDI)＞斑块面积指数(PAI)，且值均大于0并具有显著性。表明斑块密度和面积在空间分布和高度空间聚集方面具有很强的正相关性。

（3）耕地斑块面积指数(PAI)的局部正相关型（H-H型）地块分布在东部，包括青城镇等乡镇。弱势的L-L型地块的分布面积明显小于H-H型地块，主要集中在中部。耕地斑块形状指数(PSI)的局部正相关（H-H型）比较均匀，主要分布在马坊乡等乡镇。L-L型主要分布在牛川乡等乡镇；耕地斑块密度指数(PDI)的局部正相关（H-H型）主要分布在西部和东北部，包括青城镇和其他乡镇。弱势的L-L形式主要分布在中部地区，包括义兴镇等。

（4）在斑块面积指数(PAI)的影响因素中，坡度回归系数、村庄总数和村庄入住率均为负值，表明它们对斑块面积指数(PAI)有负面影响，而其他4个变量的回归系数为正值。表明它们对斑块面积指数(PAI)有正向影响。在影响斑块形状指数(PSI)的因素中，农村人均耕地面积的劳动力比例和回归系数均为负值，表明它们与斑块形状指数(PSI)呈负相关。在斑块密度指数(PDI)的影响因素中，村庄总面积和村庄总耕地面积的回归系数为正，表明它们对斑块密度指数(PDI)有正相关关系，而坡度和村庄居住率的回归系数为负，表明它们对斑块密度指数(PDI)具有负相关效应。