耕地变化时空特征及驱动力分析——以宜昌当阳市为例

许 磊，王 恒，鲁长亮

（长江大学城市建设学院，湖北 荆州 434000）

土地是人类主要经济社会活动的空间载体［1］。土地利用是社会的一面镜子。乡村的土地利用能够反映出各种各样的社会经济问题，通过土地利用形态的变化可以研究出乡村的发展［2］。耕地不仅是重要的生产要素，也是人类生存的根基［3］。随着工业化和城镇化的发展，中国人口逐渐增多，人均耕地面积逐年减少，耕地数量结构正在不断变化，众多学者对耕地的变化展开了一系列研究。不同学者对村域、镇域、市域和全国范围［4］的耕地变化都有研究，借助土地转移矩阵、景观格局指数［5］、核密度分析［6］等方法，引入空间自回归模型及空间滞后模型［7］、地理探测器模型［8］、PLUS模型［6］，从农业生态和地缘整治两个角度［9］，分析耕地利用的时空演变特征以及影响驱动力分析。

基于现有文献研究理论，本研究基于30 m土地利用栅格数据，利用ArcGIS计算出研究期内土地利用转移矩阵，定量研究近20年的土地利用数量结构变化，再提取出各镇在两个研究时间段里耕地转入转出面积，得出研究区耕地数量结构变化表。引入耕地利用动态度模型，定量描述不同时期各镇耕地利用变化的活跃程度、耕地变化的区域差异以及耕地利用变化趋势。通过核密度分析，分析耕地空间分布的集聚情况。选取13个因子作为影响耕地变化的驱动力，利用地理探测器定量分析当阳市各镇耕地利用时空变化的驱动因子。

1 研究区概况

当阳市位于宜昌市的东部，地处鄂西山地向江汉平原过渡地带，跨东经111°32＇—112°04＇，北纬30°30＇—31°11＇。南接宜昌市区，北临远安县，东与荆门市接壤。地势西北高，东南低。当阳市处于中纬度地区，属亚热带季风性湿润气候，四季分明，雨热同季，兼有南北过渡的特点。本研究将当阳市玉阳、坝陵、玉泉3个街道办事处，淯溪镇、河溶镇、王店镇、半月镇、草埠湖镇、两河镇、庙前镇7个镇作为研究对象。

2 数据与方法

2.1 研究数据来源与数据预处理

以研究区2000、2010、2020年30 m栅格土地利用数据为基础（见图1），提取用地类型信息。通过ArcGIS按属性提取工具，得到研究区耕地栅格数据。GlobeLand30数据研制所使用的分类影像主要是30 m多光谱影像，包括美国陆地资源卫星（Landsat）的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星（HJ-1）多光谱影像，2020版数据还使用了16 m分辨率高分一号（GF-1）多光谱影像（http：//www.globallandcover.com/home.html？type=data）。人口和经济数据来源于当阳市统计局提供的2000、2010和2020年《统计年鉴》数据。降水量空间插值数据集来源于中国科学院资源环境科学与数据中心。

图1 当阳市土地利用

2.2 研究方法

对当阳市2000—2020年耕地利用时空变化特征及驱动因子展开研究，主要使用了以下分析方法。

1）土地利用转移矩阵。土地利用转移矩阵（Land use change matrix）具体描述研究区域期初和期末的土地利用变化的数量结构特征与研究时间段内各地类的转移变化情况［10］，转移矩阵的数学式：

式中，S为面积；n为转移前后的土地利用类型数；i、j分别为研究期期初与期末的土地利用类型；Sij为期初的i地类转换成期末的j地类的面积。

2）耕地利用动态度。耕地利用动态度可定量描述区域耕地利用变化的速度［4］，对区域耕地利用动态的总体状况及其区域分异进行分析，对比较耕地变化区域差异和预测未来耕地利用趋势具有重要作用，其计算公式：

式中，S为耕地利用动态度，Si为监测开始时期第i类耕地利用类型总面积，ΔSi-j为监测开始至监测结束时间内第i类耕地利用类型转换为其他土地利用类型面积总和，T为研究时间段。

3）核密度分析。核密度分析是用以估计概率密度函数的非参数方法，能很好地分析观察研究期内耕地空间分布的集聚情况［11］。将原始耕地数据重采样至像元大小为30 m的栅格数据，再将栅格数据转变为点数据，用ArcGIS进行核密度估计，计算公式：

式中，fn为耕地核密度估计值为核密度函数；h为带宽；n为带宽范围中耕地点数据的个数；x-xi为耕地点x到样本点xi的距离。

4）地理探测器模型。地理探测器（Geographical detector）是一种能够探测地理要素空间分异性及其驱动因子的统计学方法，被广泛应用于生态环境变化以及社会经济发展等方面的研究中［12］。本研究主要利用分异因子探测器以及交互作用探测器，定量分析当阳市耕地利用时空变化的驱动因子以及因子之间的相互影响。

空间分异及因子探测：用q度量某探测因子X对Y空间分异的解释，公式：

式中，SSW是层内方差和，SST是全区总方差。L是变量Y或因子X的分类；Nh为层h单元数，N为全区的单元数；σ2h为层h的Y值方差，σ2为全区的Y值方差。q的范围是［0，1］，q的数值越大，说明耕地变化Y的空间分异性就越明显。如果分类是由因子X造成的，则q值越大，表示因子X对耕地变化属性Y的解释力就越强，反之则越弱。

因子交互作用探测：识别不同因子之间的交互作用，评估两因子共同作用和独立作用时对因变量Y的解释力。首先，分别计算2种因子x1和x2的q，其次，计算2因子交互的q，对q(x1)、q(x2)与q(x1∩x2)进行比较。

3 结果与分析

3.1 耕地时空动态变化分析

总体看来2000—2020年当阳市的耕地总量保持在11万hm2以上，占当阳市市域国土面积的50%以上。从图2、表1可知，2010—2020年耕地变化较为显著，耕地面积减少了7 297.26 hm2。从耕地持有量看，河溶镇和半月镇耕地面积较多。从耕地变化量看来，研究期内各镇的耕地面积呈减少的趋势，只有半月镇的耕地面积一直保持增加的趋势。

表1 2000年—2020年当阳市各镇耕地面积 （单位：hm2）

图2 2000—2020年当阳市各镇耕地面积

对比2010年前后10年，前10年，耕地转出面积最多的是坝陵街道，共计502.36 hm2，其次是两河镇；草埠湖镇耕地转出面积最少。耕地转入面积最多的是河溶镇，其次为半月镇和淯溪镇；耕地面积转入面积最少的王店镇，为115.58 hm2。后10年，玉泉街道耕地转出量最多，为1 568.18 hm2；耕地转出量最少的为两河镇，只有玉泉街道的1/5。耕地转入面积最多的是草埠湖镇，为309.38 hm2；半月镇耕地转入面积较少。

利用ArcGIS软件，计算出当阳市2000—2010年和2010—2020年2个时期内土地利用转移矩阵，得出研究期间各用地的变化情况，提取出各时期当阳市每个镇耕地转成其他用地以及其他用地转成耕地的面积，分析得出研究区耕地及20年的数量结构变化情况。

由表2、表3可知，2000—2010年，耕地共转出了6 919.48 hm2，绝大部分转入了建设用地和林地，分别有2 661.38 hm2的建设用地和2 360.51 hm2的林地。耕地转入量为6 922.91 hm2，主要来源于林地和水体，建设用地转入量较少，只有70.46 hm2，约占总转入量的1%。水体和建设用地比较稳定，总量基本未发生变化。

表2 2000—2010年当阳市土地利用转移矩阵 （单位：%）

表3 2000—2010年当阳市耕地结构变化 （单位：hm2）

由表4、表5和图3可知，相比前10年，2010—2020年耕地变化比较显著。耕地转出量为13 464.29 hm2，转入量为6 175.38 hm2。这10年期间有53.25%的耕地转出到建设用地，有23.63%转出到林地；耕地的转入量主要来自林地，有3 272.86 hm2林地转入，建设用地转为耕地量最少，只有309.44 hm2。

图3 2000—2020年耕地变化

表4 2010—2020年当阳市土地利用转移矩阵 （单位：%）

表5 2010—2020年当阳市耕地结构变化 （单位：hm2）

3.2 耕地空间集聚分析

为了进一步分析当阳市2000—2020年耕地的空间变化以及耕地的空间集聚情况，将各时期耕地30 m栅格图像转成点要素数据，再通过ArcGIS核密度分析工具，计算研究区耕地的核密度值。运用自然断点法将核密度值划分为5个等级：低密度区、中低密度区、中密度区、中高密度区和高密度区。

从图4可知，不同阶段当阳市耕地空间分布具有差异性，但是整体看来当阳市耕地分布在空间上呈现北疏南密的趋势。耕地分布高密度区主要分布在当阳市地势平坦的东南部地区为主。低密度区主要分布在西北部地区，以淯溪镇、庙前镇和坝陵街道北部为主。这些地区海拔高，地势较高，耕地所占的比重较小。对比近20年当阳市3个时期耕地核密度的空间分布情况，高密度区的分布范围在逐年缩小，低密度区在空间上呈现逐渐扩张的趋势。在城镇发展较好的当阳市区以及镇区区域范围内耕地的变化较为显著，说明当阳市耕地集聚程度不仅受地形地貌等自然条件的影响，同时城镇化建设等社会因素也对耕地的分布产生影响。

图4 2000—2020年核密度等级空间分布

3.3 耕地利用动态度

引入耕地利用动态度模型，计算当阳市各镇在研究期内耕地利用动态度，研究耕地动态变化的活跃程度。

由表6可知，2000—2010年玉泉街道、王店镇和淯溪镇耕地变化较活跃，这些区域主要分布在当阳市的西部地区，耕地变化主要以转入为主。河溶镇耕地利用动态度最低，为2.89%。2010—2020年，玉泉街道、王店镇和淯溪镇耕地利用动态度仍然保持着较高水平，当阳市2010—2020年耕地变化活跃程度只有草埠湖镇呈现下降的趋势，其他地区活跃程度都有增加，其中河溶镇的变化最为显著，耕地利用动态度增加至10.84%。根据上述分析可以得出，2个时期耕地利用动态度呈现出升高的趋势，2010—2020年是耕地利用动态度较为活跃的时期。随着社会经济的发展，城镇的建设、工业的发展、城市发展对于用地的需求逐渐增加。

表6 当阳市2000—2020年土地利用动态度 （单位：%）

3.4 当阳市耕地时空变化驱动因素

1）驱动因子探测。当阳市耕地利用时空变化受到自然、经济、社会等因素的影响，本研究选取高程（x1）、坡度（x2）、年降水量（x3）、河流密度（x4）、人口密度（x5）、农村人口密度（x6）、城镇化率（x7）、地方财政收入（x8）、农业生产总值（x9）、乡村劳动力资源数（x10）、外出从业人员（x11）、粮食总产量（x12）、人均耕地（x13）作为影响耕地变化的驱动因子。通过Arc-GIS软件，利用自然断点法将2000—2020年13个驱动因子进行分级，分为5级，运用地理探测器模型对不同时期驱动因子的影响强度q进行分析，q越大，则该因子对耕地变化的解释能力越强。

由表7可知，2000—2010年当阳市耕地变化驱动因子q按从大到小排序：q(x12)、q(x11)、q(x9)、q(x1)、

表7 2000—2020年驱动因子探测

q(x13)、q(x10)、q(x8)、q(x7)、q(x4)、q(x5)、q(x6)、q(x3)、q(x2)。其中粮食总产量和外出从业人员起主导作用，农业生产总产值和高程具有较强的影响力。2010—2020年当阳市耕地变化驱动因子q按从大到小排序：

q(x12)、q(x9)、q(x10)、q(x7)、q(x1)、q(x4)、q(x6)、q(x13)、q(x11)、q(x8)、q(x5)、q(x3)、q(x2)。粮食总产量和农业生产总值处于主导地位，其他解释力较强的因子为乡村劳动力资源数和城镇化率。这一时期影响耕地时空变化的驱动因子q较上一时期都有明显的提高，耕地的变化也较为显著。地方财政收入和外出从业人员的因子影响力明显降低，城镇化率的影响力有显著的提高。自然因子对当阳市近20年耕地的时空变化影响趋势较平稳，经济和社会因素对耕地的变化影响程度比较强烈。

2）驱动因子交互作用探测。当阳市耕地时空变化情况是由多种驱动因子共同作用的成果，本研究运用地理探测器获取2000—2010年和2010—2020年13个驱动因子对耕地时空变化的交互作用。地理探测器通过计算比较单因子和双因子叠加后的q，判断因子交互作用的强弱、线性还是非线性等。由表8、表9分析可知，部分驱动因子双因子交互比单因子作用强，交互作用类型以双因子增强为主。与单因子作用相比，每个影响因子共同作用时的q有不同程度的减少。

表8 2000—2010年驱动因子交互探测结果

表9 2010—2020年驱动因子交互探测结果

研究期内，坡度对因子交互作用影响最强，其他驱动因子和坡度交互作用时q与单独作用时成倍数增长。年降水量x3对因子交互作用的影响仅次于坡度x2，与其他因子共同作用时q增长较多。从交互类型看高程和坡度（x1∩x2）、高程和年降水量（x1∩x3）、坡度和年降水量（x2∩x3）均为自然因子，年降水量和人口密度（x3∩x5），年降水量和地方财政收入（x3∩x8），河流密度和人口密度（x4∩x5）对耕地利用变化的解释力显著提高，两两之间呈现非线性增强关系。其他影响因子两两交互时q值都有小幅度的减小，交互作用的驱动力相对较弱，交互作用类型均为双因子增强。

4 小结与讨论

1）当阳市2000—2020年，随着人口的增加，工业化以及城镇化的发展，耕地变化显著，整体呈现减少的趋势，共减少了7 292.77 hm2。坝陵街道和玉泉街道耕地减少量较多，坝陵街道的耕地减少量最多达2 055.64 hm2，草埠湖镇和半月镇耕地总量增多。当阳市大部分耕地转入到了建设用地和林地中，当阳市中部地区是耕地变化最显著的区域。

2）当阳市耕地分布呈现东南密西北疏的分布格局，耕地密度高值区主要分布在区域东南部平原丘陵地区，当阳市的庙前镇和淯溪镇是主要的低密度分布区。近20年来，高密度区面积逐渐缩小，低密度区的范围不断扩大，城镇的发展使得耕地的分布逐渐减少。

3）当阳市的耕地时空变化格局是自然因素和社会因素共同作用的结果。同一时期下，单因子作用下，2个研究时间段，粮食总产量解释能力最强。随着时间的变化，城镇化率对耕地的变化影响较大，自然因素影响力的变化较小，社会因素的影响力逐渐强烈。影响力因子在交互作用下，不同时期的驱动因子交互作用对耕地变化的影响具有差异性。2000—2010年驱动因子的交互作用主要表现为双因子增强。2010—2020年驱动因子的双因子增强有所减少，非线性增强作用增多。