辽宁省不同地貌区耕地景观格局与耕地质量空间关联特征及作用机制*

钱凤魁,逄然然,于洋,徐欢,韩春兰

(沈阳农业大学土地与环境学院/辽宁省自然资源厅耕地立体保护与监测重点实验室/土肥资源高效利用国家工程研究中心 沈阳 110161)

耕地是土地资源的重要组成部分,耕地质量是国家粮食生产安全的基础[1]。我国人均耕地面积少,耕地质量总体偏低,优等地分布较少,耕地面临着越来越大的压力。耕地的数量和质量问题是保障人类可持续发展,社会长治久安的重要因素[2]。因此,提升耕地的数量与质量,加强耕地资源的管理和建设尤为重要[3]。在耕地数量保护方面我国实行18 亿亩耕地保护红线制度。而在耕地质量建设方面,主要围绕耕地质量评价[4]、基本农田划定[5]和高标准基本农田建设[6]等领域展开探讨,运用综合指数法[7]、最小数据集法[8]、LESA 体系[9-10]、主成分分析法[11]、PSR 模型[12-13]和空间自相关[14-15]等方法开展耕地质量评价。耕地景观格局作为耕地生态系统的空间表象,能够直接影响农业生产功能和耕地生态系统的稳定性[16]。不同类型、大小的耕地斑块排列组合在一定程度上影响着耕地质量的优劣,而耕地质量的高低也会在某种程度上在耕地景观格局特征中展现。土地景观格局研究主要运用耕地景观格局指数[17]、遥感(RS)和地理信息系统技术(GIS)[18]等方法分析土地的破碎化、规整性和优势度等景观问题。

目前多数学者选择运用Pearson 相关性分析[19]、空间自相关[20]和地理加权回归模型[21]等方法探索耕地景观格局指数与耕地质量之间的关联性,研究结果发现耕地景观格局指数与耕地质量之间存在显著的相关性[22-23]。综上,耕地质量评价和耕地景观格局的研究领域已经建立较为成熟的方法体系,但对于耕地景观格局指数与耕地质量之间的关联特征与作用机制研究较少,且研究仅局限在二者之间的相关性分析上,而耕地景观格局指数对耕地质量的具体作用机制尚不清晰。同时对于不同地貌区的对比研究也相对较少[24],相关研究仅停留在单独类型的地貌区研究分析上[25]。对耕地景观格局与耕地质量之间的关联性特征以及作用机制进行研究能够为从优化耕地景观格局角度提升耕地质量工作提供理论支撑,有助于发挥耕地多功能价值,对农业可持续发展具有重要的意义。因此,本文以辽宁省不同地貌区耕地为研究对象,探讨不同地貌区耕地景观格局与耕地质量的空间关联特征以及作用机制,为实施区域耕地景观格局建设与耕地质量提升协同发展提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

辽宁省位于中国东北地区南部(38°43′～43°26′N,118°53′E～125°46′E),南濒黄海、渤海二海,西南与河北接壤,西北与内蒙古毗连,东北与吉林为邻,东南以鸭绿江为界与朝鲜隔江相望,总面积为14.86 km2,其中耕地面积占49 774 km2(图1)。辽宁省地形概貌为”六山一水三分田”,地势分别自北向南,自东西两侧向中部倾斜,呈马蹄状,东部山地与西部丘陵分列两侧,平均海拔为800 m 和500 m,中部为平均海拔200 m 的辽河平原。因此,根据地貌特征辽宁省可分为中部平原区、东部山地区和西部丘陵区三大地貌区。中部平原区地势平坦、土壤肥沃,是耕地资源的主要聚集地。东部山地区水资源丰富,森林覆盖率高,是辽宁省的林业基地,也是调节辽宁省自然环境状况的生态屏障。西部丘陵区耕地资源较为破碎,土壤有机质含量低,是辽宁省典型的生态脆弱区。

图1 辽宁省不同地貌区分布示意图Fig.1 Distribution diagram of different geomorphic areas in Liaoning Province

1.2 数据来源

本研究数据来源:1) 2017 年辽宁省土地遥感影像解译数据,提取耕地景观信息以及耕地、农村居民点等基础地类信息。2) 2017 年辽宁省农用地分等数据,提取研究区耕地资源农用地分等指标数据,包括有效土层厚度、土壤酸碱度、表层土壤质地等。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地景观格局指数的确定

耕地景观格局指数是景观格局信息的高度概括,是反映景观结构组成、空间配置特征的量化指标[26]。本文从斑块水平选取耕地斑块密度等6 个耕地景观格局指数综合描述耕地景观格局特征,运用Fragstats 软件计算耕地景观格局指数(表1)。

表1 耕地景观格局指数计算公式及含义Table 1 Calculation formula and meaning of cultivated land landscape pattern indexes

对各个指标进行标准化处理后,运用熵权法确定各个耕地景观格局指数权重:

式中:Pij为第i个样本第j个评价指标标准化后的值,ej为第j个指标的熵值,wj为第j个指标的权重,k为指标数量,m为样本个数。

最后运用综合指数法计算耕地景观格局综合指数:

式中:Ri为 第i个评价单元的耕地景观格局综合指数,Pij为 第i个评价单元的第j个指标分值,wj为第j个指标的权重。

1.3.2 不同地貌区耕地质量评价方法

本文运用美国土壤保持局建立的土地评价和立地条件分析(land evaluation and site assessment,LESA)体系进行不同地貌区的耕地质量评价。该体系分为土地评价(LE)与立地分析(SA)两个部分,LE 反映耕地的自然条件优劣,SA 则反映耕地对立地环境条件的适宜性[27]。耕地自然条件参考农用地分等规程中的不同地貌区指标进行选取,立地条件选取农村居民点距离等5 个指标进行分析,运用层次分析法确定各指标权重(表2、表3)。耕地自然条件或立地条件评价模型公式如下:

表3 辽宁省不同地貌区耕地立地条件指标体系Table 3 Index system of cultivated land site conditions in different geomorphic areas of Liaoning Province

式中:Y为耕地自然或立地条件评价分值,wi为第i个评价指标权重,hi为指标作用分值。

借鉴钱凤魁等[28]的研究成果构建LESA 综合评价体系,对中部平原区、东部山地区和西部丘陵区耕地自然条件和立地条件分别赋值比例系数为6∶4、5∶5 和4∶6。LESA 综合评价模型如下:

式中:LESA 为耕地质量综合评价分值,LE 为耕地自然条件评价分值,SA 为耕地立地条件评价分值,α和β为耕地自然条件与立地条件之间的权重比例关系。

1.3.3 空间自相关分析

空间自相关分析是检验具有空间位置的某变量的观测值是否显著与其相邻空间点上的观测值相关联的方法[29]。本文运用Geoda 软件,选择莫兰指数分析不同地貌区的耕地景观格局与耕地质量的空间集聚特征及关联特征,以K-nearest 最近邻原则构建空间权重系数矩阵。

1)全局空间自相关:全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征描述。全局莫兰指数公式如下:

式中:I为全局莫兰指数,取值范围为[-1,1],I的绝对值越大相关性越强 ;xi、xj分别为在i、j位置的观测值;为平均值 ;wi j为i和j之间的空间权重;n为研究单元数量。

2)局部空间自相关:通过局部莫兰指数对属性值进行局部的空间自相关分析,可以得到研究区内空间上某一点和周围点的空间联系,即正相关类型的HH (高指数值-高指数值)和LL (低指数值-低指数值)以及负相关类型的HL (高指数值-低指数值)和LH (低指数值-高指数值)。局部莫兰指数(Iu)公式如下:

1.3.4 空间误差模型

当属性值存在空间自相关时传统线性回归不再适用,空间回归模型建立在传统线性回归的基础上,将区域间存在的空间效应纳入到分析模型中。本文运用Geoda 软件,选取空间误差模型(SEM)分析耕地景观格局指数对耕地质量的作用机制。空间误差模型的空间相关性反映在随机扰动项中,即空间扰动项和空间总体相关,某一地区的扰动会随着空间效应影响到其他地区,其公式为:

式中 :Q为 耕地质量指数,X为耕地景观格局指数,β为变量的回归系数,ε 为随机误差项,λ表示误差项在空间上的依赖程度,Wε为空间权重矩阵,u为误差项。

2 结果与分析

2.1 不同地貌区耕地景观格局综合指数特征

辽宁省不同地貌区耕地景观格局综合指数分值为22.92～600.95,耕地景观格局综合指数整体呈现中部平原区(139.85)＞西部丘陵区(63.66)＞东部山地区(52.86),中部平原区耕地景观格局综合指数明显高于东部山地区与西部丘陵区。将耕地景观格局综合指数评价结果划分为5 级(图2),1 级为最高,5 级为最低。根据耕地景观格局综合指数分级结果,中部平原区耕地景观格局综合指数整体较高,以3 级为主,面积占25.17%,分布于辽阳县和开原市等区域。东部山地区耕地景观格局综合指数以5 级为主,面积占75.00%,分布于西丰县和清原满族自治县等区域。西部丘陵区以5 级为主,面积占49.16%,分布于朝阳县和建昌县等区域。

图2 辽宁省不同地貌区耕地景观格局综合指数分级图Fig.2 Classification maps of comprehensive index of cultivated land landscape pattern in different geomorphic areas of Liaoning Province

根据公式(7)对不同地貌区耕地景观格局综合指数进行全局自相关分析(表4),结果表明不同地貌区耕地景观格局综合指数在空间上均表现出一定的正相关性。就Moran’sI值来看,东部山地区(0.58)＞中部平原区(0.39)＞西部丘陵区(0.24),说明在空间分布上东部山地区耕地景观格局综合指数集聚性最强,西部丘陵区耕地景观格局综合指数集聚性最弱,中部平原区耕地景观格局综合指数集聚性居中。根据公式(8)对不同地貌区耕地景观格局综合指数进行局部空间自相关分析(图3),结果表明不同地貌区耕地景观格局综合指数以正相关类型的HH 和LL 为主。中部平原区耕地景观综合指数呈“西高东低”的空间集聚特征(图3),其中HH 型占8.89%,零星分布于昌图县和大石桥市等区域;LL 型占20.89%,呈片状分布于开原市和大石桥市南部等区域。中部平原区由于其地势较为平坦,耕地景观格局综合指数较高(图2),耕地破碎化程度较低,斑块集聚连片程度较好且形状趋于平整。东部山地区耕地景观格局综合指数呈“南高北低”的空间集聚特征(图3),其中HH 型占8.66%,呈带状分布于普兰店区和东港市等沿海区域;LL 型占7.90%,零星分布于新宾满族自治县和抚顺县等区域。东部山地区耕地受地形坡度影响,多呈不连续的斑块镶嵌分布于其他土地类型中,斑块形状复杂,耕地景观格局综合指数较低,但由于其南北两极聚合度指数等耕地景观格局指数分化较大导致其空间集聚程度较强。西部丘陵区耕地景观格局综合指数呈“四周高,中间低”的空间集聚特征(图3),其中HH 型占6.65%,零星分布于阜新蒙古族自治县和兴城市等区域;LL 型占13.95%,呈条带状分布于北票市和建昌县等区域。西部丘陵区耕地虽为优势景观类型,但集中连片程度较差,耕地景观格局综合指数低。

表4 辽宁省不同地貌区耕地景观格局综合指数全局自相关分析结果Table 4 Global autocorrelation analysis of comprehensive index of cultivated land landscape pattern in different geomorphic areas of Liaoning Province

图3 辽宁省不同地貌区耕地景观格局综合指数自相关LISA 图Fig.3 Spatial autocorrelation LISA map of comprehensive index of cultivated land landscape pattern in different geomorphic areas of Liaoning Province

2.2 不同地貌区耕地质量特征分析

辽宁省不同地貌区耕地质量评价分值位于47.18～80.39 区间,耕地质量整体呈现中部平原区(64.32)＞东部山地区(63.44)＞西部丘陵区(59.52),中部平原区的耕地质量优于东部山地区与西部丘陵区。将耕地质量评价结果划分为5 级(图4),1 级为最优,5 级为最差。根据耕地质量评价分级结果分析,中部平原区耕地质量整体较优,以1 级为主,面积占41.11%,呈条带状分布于调兵山市和昌图县等区域。东部山地区耕地质量1 级占主体,面积占34.77%,呈团簇状分布于东港市和普兰店区等区域。西部丘陵区耕地质量以3 级为主,面积占30.31%,主要分布于建昌县和朝阳县等区域。

图4 辽宁省不同地貌区耕地质量评价结果Fig.4 Cultivated land quality in different geomorphic areas of Liaoning Province

不同地貌区耕地质量全局自相关分析结果均表现一定的正相关性(表5),就Moran’sI值来看,中部平原区(0.90)＞东部山地区(0.89)＞西部丘陵区(0.85),说明在空间分布上中部平原区耕地质量集聚性相对最强,西部丘陵区耕地质量集聚性最弱,东部山地区耕地质量集聚性居中。

表5 辽宁省不同地貌区耕地质量全局自相关分析结果Table 5 Global autocorrelation analysis results of cultivated land quality in different geomorphic areas

不同地貌区耕地质量局部自相关分析结果以正相关类型的HH 和LL 为主(图5),中部平原区耕地质量呈“中间高,两侧低”的空间集聚特征(图5),其中HH 型占21.88%,分布于昌图县和大洼区等区域;LL 型占19.74%,主要分布于彰武县和开原市东部等区域,土壤有机质含量、排水条件和灌溉水源等自然资源禀赋高。东部山地区耕地质量呈“南高北低”的空间集聚特征(图5),其中HH 型占13.83%,分布于丹东市和普兰店市等沿海区域;LL 型占23.86%,分布于西丰县和本溪县等区域。东部山地区耕地资源较为分散,尤其是北部地区耕地自然条件较差,有机质含量等自然条件指标较低。西部丘陵区耕地质量呈“中间低,两侧高”的空间集聚特征(图5),其中HH 型占19.10%,分布于北票市和凌源市北部等区域;LL 型占18.03%,分布于建平县东部和建昌县等区域。由于长期遭风蚀、水土流失等因素影响导致西部丘陵区的耕地自然条件较差,土壤盐渍化程度较高,土层厚度薄,低等别耕地集聚分布,耕地总体质量较低。

图5 辽宁省不同地貌区耕地质量空间自相关LISA 图Fig.5 Spatial autocorrelation LISA map of cultivated land quality in different geomorphic areas of Liaoning Province

2.3 不同地貌区耕地景观格局综合指数与耕地质量的关联特征分析

耕地景观格局综合指数与耕地质量双变量全局自相关分析结果表明不同地貌区耕地景观格局综合指数与耕地质量之间均存在一定的空间正关联特征(表6),耕地景观格局特征可以在一定程度上反映耕地质量的优劣。总体关联特征表现为景观格局综合指数越高,耕地质量越优。不同地貌区二者总体关联程度为:东部山地区(0.45)＞中部平原区(0.24)＞西部丘陵区(0.17),说明东部山地区耕地景观格局综合指数与耕地质量的关联性最强,中部平原区次之,西部丘陵区最弱。

表6 辽宁省不同地貌区耕地景观格局综合指数与耕地质量双变量全局自相关分析结果Table 6 Bivariate global autocorrelation analysis between comprehensive index of cultivated land landscape pattern and cultivated land quality in different geomorphic areas of Liaoning Province

不同地貌区耕地景观格局综合指数与耕地质量双变量局部自相关分析结果表明,二者关联性以正相关类型的HH (高耕地景观格局综合指数-高耕地质量)和LL (低耕地景观格局综合指数-低耕地质量)为主(图6)。中部平原区的空间关联特征表现为“中间高,两侧低” (图6),HH 型占10.36%,主要分布于昌图县和大洼区等区域;LL 型占17.11%,分布于彰武县和开原市等区域。中部平原区耕地呈现景观优势度较高,斑块规模度较好,同时耕地质量较优的集聚分布态势,应进一步提升耕地资源利用效率,加强高标准农田和粮食基地建设。东部山地区的关联特征表现为“南高北低” (图6),HH 型占8.66%,呈团块状分布于东港市和瓦房店市等区域,呈现耕地斑块的规模度和聚集连片程度较高,耕地质量较优的集聚分布态势;LL 型占20.52%,零星分布于新宾满族自治县等区域,呈现耕地斑块聚集连片程度和景观优势度较低,耕地质量较差的集聚分布态势。东部山地区耕地景观格局综合指数与耕地质量关联性较强,但北部地区耕地质量较南部地区相差较大且北部地区耕地破碎程度较高,不利于农业规模化发展,可通过合并细碎地块,扩大耕地集中连片程度等方式进一步提高农业耕作效率,提升耕地质量。西部丘陵区的关联特征表现为“东高西低”(图6),HH 型占9.01%,零星分布于绥中县和阜新蒙古族自治县等区域;LL 型占16.09%,呈片状分布于建昌县等区域,呈现斑块规模度较小,斑块聚集连片程度较低,耕地质量低的集聚分布态势,不适宜进行大规模农业生产,应适当进行退耕还林还草,提高当地的自然生态空间。

图6 辽宁省不同地貌区耕地景观格局综合指数与耕地质量空间自相关LISA 图Fig.6 Spatial autocorrelation LISA map between comprehensive index of cultivated land landscape pattern and cultivated land quality in different geomorphic areas of Liaoning Province

2.4 不同地貌区耕地景观格局指数对耕地质量的作用机制分析

根据公式(9)和(10)计算结果,表明辽宁省不同地貌区耕地景观格局指数与耕地质量之间均具有正向的空间关联性。基于此,本文将耕地质量作为被解释变量,耕地景观格局指数作为解释变量,引入“边际耕地质量”概念,探究耕地景观格局指数变化对耕地质量作用机制。不同地貌区耕地景观格局指数与耕地质量空间误差模型回归结果如公式(11)-(13):

空间误差模型回归结果表明(表7),中部平原区耕地景观形状指数(LSI)和最大斑块指数(LPI)对其耕地质量具有显著影响。LSI 与耕地质量呈负相关关系,在其他因素不变的条件下,当LSI 减少1 时,耕地质量提升0.1819;当LSI 达4.45 时,边际耕地质量达最低点,耕地质量达到最优值72.49。LPI 与耕地质量呈正相关关系,当LPI 增加1%时,耕地质量提高0.0310;当LPI 达82.49%时,边际耕地质量达最高点,耕地质量达到最优值72.39。因此,加强对中部平原区耕地斑块不规则形状整治和耕地景观优势度建设,有利于耕地质量优化。

表7 辽宁省不同地貌区耕地景观格局指数与耕地质量之间关系性的空间误差模型回归结果Table 7 Regression results of spatial error models about comprehensive index of cultivated land landscape pattern indexes and cultivated land quality in different geomorphic areas of Liaoning Province

东部山地区耕地质量与最大斑块指数(LPI)和平均斑块大小(AREA_MN)显著相关。LPI 与耕地质量呈正相关关系,当LPI 增加1%时,耕地质量提高0.0532;当LPI 为16.26%时,边际耕地质量达到最高点,对应耕地质量为63.71。AREA_MN 与耕地质量呈正相关关系,当AREA_MN 增加1 hm2时,耕地质量提升0.0018;当AREA_MN 达134.89 hm2时,边际耕地质量达最高点,对应耕地质量达到最优值65.39。东部山地区山地、丘陵交错分布,耕地被分割程度高,较为细碎化。因此,对东部山地区耕地景观优势度和斑块规模度进行提升能够促进耕地质量提升。

西部丘陵区的最大斑块指数(LPI)和聚合度指数(AI)对其耕地质量具有显著性影响。AI 与耕地质量呈正相关关系,当AI 增加1 时,耕地质量提高0.3664;当AI 为98.28 时,边际耕地质量达最高点,耕地质量达到最优值68.17。LPI 与耕地质量呈正相关关系,当LPI 增加1%时,耕地质量提高0.0687;LPI达17.98%时,边际耕地质量达最高点,对应耕地质量为69.32。辽西地区的耕地多以丘陵为主,地势起伏较大,耕地分布零散。因此,对西部丘陵区耕地斑块聚集连片程度和景观优势度进行优化,有利于耕地质量提升。

3 结论和讨论

3.1 结论

1)辽宁省中部平原区耕地景观格局综合指数和耕地质量明显优于东部山地区与西部丘陵区。在空间上,不同地貌区耕地景观格局综合指数与耕地质量指数均表现出较强的正相关。东部山地区耕地景观格局综合指数的空间集聚程度最高,中部平原区耕地质量空间集聚程度最高。

2)辽宁省不同地貌区耕地景观格局指数与耕地质量在空间上具有不同程度的正向关联性,耕地景观格局可以在一定程度上代表耕地质量的优劣。中部平原区关联性最强,关联特征表现为“中间高,两侧低”。东部山地区关联性居中,关联特征表现为“南高北低”。而西部丘陵区关联性最弱,关联特征表现为“东高西低”。

3)不同地貌区耕地景观格局指数对耕地质量作用影响不同。最大斑块指数(LPI)对不同地貌区耕地质量均具有正向影响,景观形状指数(LSI)与中部平原区耕地质量负向相关,平均斑块大小(AREA_MN)与东部山地区耕地质量正向相关,而聚合度指数(AI)与西部丘陵区耕地质量正向相关。因此通过不同地貌区耕地景观格局优势度特征分析,因地制宜开展土地综合整治等措施进而提升耕地质量条件和利用水平。

3.2 讨论

本文通过开展辽宁省不同地貌区耕地景观格局指数与耕地质量评价,运用空间自相关分析法对耕地景观格局指数与耕地质量的关联性进行分析,研究表明不同地貌区耕地景观格局与耕地质量之间存在较强的正向关联性特征,尤其是在耕地景观格局指数水平对耕地质量影响分异特征明显。相比已有研究成果[24-25],本文通过运用空间误差模型分析了不同地貌区各类型耕地景观格局指数对耕地质量作用机制和影响程度,突破了小尺度和单一耕地景观格局要素研究的不足与局限,对开展不同地貌区耕地景观要素整治和质量提升具有借鉴作用。本文在耕地质量评价指标选取及分级赋值方面还需要进一步完善,今后研究中可参考借用最小数据集、隶属度函数等方法探讨评价指标精确选取与量化等问题。耕地景观指数对耕地质量影响关联性特征和作用机制已初步明确,今后在土地整治等项目中,合理规划设计耕地景观格局要素空间布局,完善耕地质量提升的具体措施途径,将成为耕地保护和利用研究领域的重要关注点。