四川凉山州孙水河流域耕地撂荒时空格局分析

秦小敏,熊东红,赵冬梅,张宝军,张闻多,刘琳

(1.中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室,成都 610041;2.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都 610041;3.中国科学院大学,北京 100049;4.中国科学院加德满都科教中心山地可持续发展分中心,加德满都 44613)

土地作为人类赖以生存的物质基础,具有承载、仓储、养育等功能[1],在人类社会经济发展中发挥了至关重要的作用。对土地进行规范化管理,可改善土地资源利用方式,提高土地使用率[2]以及增强土地资源对可持续发展的保障能力。近年来随着我国社会经济快速发展,耕地撂荒现象正越发变得普遍,在一定程度上改变了农村土地利用格局。在我国部分经济不发达地区撂荒地的出现往往导致土地不能得到有效利用,种植收益降低,难以实现乡村振兴的目标。有学者研究发现,在当前国际形势下,中国应保证短期(2035年内)可撂荒量不得高于9.29%[3]。因此了解和掌握区域撂荒地时空分布格局,分析土地撂荒产生的主要原因,对于保障土地资源可持续发展与粮食安全具有重要的现实意义。

撂荒是由于社会经济因素[4]、武装冲突[5]、土地管理制度变革[6]、城镇化的快速发展以及政策驱动下[7],土地经营者主动或被动放弃农业耕种而逐步形成的现象。由于撂荒地没有完善的统计信息且定义模糊,研究人员对撂荒地的时空格局信息研究较少。李升发等[7]通过实地抽样调查发现1992—2017年中国的耕地撂荒呈现“T”字形的格局分布;邓欣雨[8]基于时序遥感数据获取黑龙江省撂荒地时空格局信息,分析发现时间上的撂荒分布变化与黑龙江省一系列的气候灾害发生时间有关;综合学者们的研究发现撂荒地多分布在缺乏灌溉设施、距离产业重心近、耕地坡度大、土地肥力低的地块或区域[9-10],耕地立地条件、区位条件、水土流失情况、自然灾害、野生动物破坏均在不同程度上加深了耕地撂荒[11-13]。此外撂荒地造成的影响方面以负面效应居多[14-16]:严重影响国家粮食安全、显著负向影响粮食主产区粮食产量、影响自然物种恢复、降低土壤质量、加速水土流失等方面。

四川作为我国的粮食主产区之一,耕地利用情况一定程度上影响了我国粮食产量。多名学者就四川省内耕地撂荒现象开展过较多研究,如李娟娟等[17]针对川东平行岭谷区撂荒地空间格局的研究中指出地形因素对撂荒地的影响显著;冯茂秋等[18]通过对川中丘陵地区撂荒地的目视解译与实地调查发现农业生产条件是重要影响因素。四川省凉山州孙水河是安宁河的一级支流,长期以来孙水河流域坡耕地分布广泛,近年来随着入城打工、贫困移民搬迁等现象日渐普遍,出现了大量撂荒地,一定程度上改变了当地土地利用空间格局,如何保护、利用好大面积的撂荒地资源,是该区乡村振兴战略实施面临的一个新课题。鉴于此,本文拟通过CART 决策树分类算法获取孙水河流域撂荒地分布数据,从撂荒地动态变化分析其演化趋势与影响因素,以期为当地撂荒地的整治调控、川西南山区撂荒地资源保护利用及粮食安全等提供一定的科学依据。

1 研究区概况

孙水河地处四川省凉山彝族自治州,位于东经102°11′—102°42′,北纬27°54′—28°29′,是金沙江水系安宁河中游左岸的一条支流,也是凉山州境内径流泥沙含量最高河流之一。该河发源于昭觉县尼地乡经喜德县、冕宁县泸沽镇汇入安宁河,流域总面积1 679 km2。孙水河一般为深切河谷,沿岸平坦地带狭窄。流域内多为深切割的中、高山,其最高海拔3 491 m,部分河谷地带海拔低于1 500 m。流域气候属亚热带季风气候,温和湿润,降水丰富,多年平均降雨量为1 069.7 mm,年均气温17～19℃。植被覆盖程度较好,流域内土壤主要为紫色土、水稻土、山地草甸土、红壤等。境内农业人口占90%以上,彝族占据总人口80%左右。高海拔区域“空心村”现象较为普遍,多数居民选择搬迁至农业条件好的河谷地带,导致高山耕地面积逐渐减少。耕地以集中连片的坡耕地为主,河谷农田面积较小,作物多为玉米(ZeamaysL.)、荞麦(Fagopyrum esculentumMoench.)、花椒(Zanthoxylumbungeanummaxim.)、马铃薯(SolanumtuberosumL.)和水稻(OryzasativaL.)。

2 材料与方法

2.1 数据来源与处理

本研究所用的地物识别数据为来源于地理空间数据云(https:∥www.gscloud.cn/)2009—2018 年30 m 分辨率Landsat数据,基础数据包括DEM 数据、全国二调耕地数据、孙水河行政界线矢量数据与水系数据。其中DEM 数据来源于地理空间数据云(https:∥www.gscloud.cn/),全国二调耕地数据来源于国土调查成果共享应用服务平台(https:∥gtdc.mnr.gov.cn/),孙水河行政界线矢量数据与水系数据来源于全国地理信息资源目录服务系统(https:∥www.webmap.cn/)。首先通过遥感影像预处理(辐射定标、快速大气校正),使地物的反射信息从大气和太阳中分离出来。经实地调查发现2009年以前仅有少部分耕地出现撂荒情况,遂使用处理过的二调数据提取耕地范围以排除其他地物对影像识别的干扰。基于ArcGIS平台将预处理后遥感影像与NDVI、非监督分类结果图层、DEM 进行波段组合作为CART决策树数据源,通过已有经验训练样本进行CART决策树自动计算分类,后续根据真实情况进行相应的决策树剪枝,执行决策树模型获得2009—2018年影像分类结果。最后基于变化检测法的撂荒地识别规则[19]:将由耕地图斑转变为非耕地图斑(草地)并持续两年未变更为其他地类的图斑识别为撂荒地,即耕地—草地—草地,由此得到耕地撂荒分布图。

2.2 研究方法

2.2.1 撂荒率 撂荒率可以定量反映研究区当年的撂荒程度,撂荒率是指每年该研究区撂荒面积与本底耕地面积的比值[19],即:

式中:K为撂荒率;Ai为第i年撂荒地面积;A为本底耕地面积。

2.2.2 CART 决策树 Classification and regression tree,即分类回归树算法,简称CART 算法,它是决策树的一种实现。CART 算法采用一种二分递归分割的技术对数据进行处理,利用归纳算法基于数据生成可读的规则和决策树。其最大的特点是数据多源性,使用多种数据可有效消除“异物同谱”“同物异谱”的干扰,从而提高数据分类结果精度[20]。CART 算法采用基尼系数(Gini index)为最佳测试变量选择准则,选择标准即每个子节点所能达到最高纯度,并选取Gini系数最小的属性作为根节点的分裂属性。假定数据集S中的因变量有n个要素类别,则数据集S的基尼系数表示为:

式中:pi为数据集S中元组xi类出现的概率;n为分类的数目为对n个类别计算求和。

2.2.3 标准差椭圆 标准差椭圆(standard deviational ellipse,SDE),用来度量一组数据的方向和分布的,生成的结果会输出一个椭圆。其中SDE 中心表示地理要素空间分布的平均中心在二维空间上的相对位置;方位角反映其在二维空间上分布的主趋势方向;长短半轴的轴长可以反映耕地撂荒在二维空间上分布的主趋势方向;扁率为长、短轴的比值,可以体现耕地撂荒的空间分布的形态,扁率越大表明撂荒数据分布越集聚,反之越分散。标准差椭圆公式如下:

X轴标准差:

Y轴标准差:

平均中心:

方位角:

式中:(xi,yi)为研究对象的空间区位;wi为权重;为加权平均中心;θ为椭圆方位角,由正北方向顺时针旋转到椭圆长轴所形成的夹角;分别为各研究对象区位到平均中心的坐标偏差;σx,σy分别为沿x轴和y轴的标准差[21]。

3 结果与分析

3.1 撂荒地年际变化特征

采用实地调查(20 个样本数据)结合Google Earth(每个年份30个样本数据)采集的方式进行土地利用数据精度验证。经混淆矩阵精度评价法验证(表1),本次试验提取结果平均精度达到87%,符合撂荒地数据提取试验要求,证明CART 决策树分类法对该尺度大小的区域土地利用数据提取具有良好的适用性。孙水河流域撂荒地总体呈现上升趋势,由中低山区零星分布逐步向河谷平原地带汇聚,随着年限延长上、中、下游撂荒地面积均有增加趋势,其中上、中游撂荒面积增加最为显著。如上、中游平均撂荒面积为1 716,2 260.50 hm2,平均撂荒率分别为19%,15%,2009—2011年期间其撂荒面积与撂荒率均呈逐年降低趋势,2012—2016年随年限延长均呈波动增加趋势;下游撂荒面积明显低于上中游,仅2012年时撂荒程度更高(表2)。总体而言上、中游撂荒率提升较大,2013年后高海拔撂荒耕地增加,整体撂荒率大幅提升,2016年时上游撂荒率达到36%,说明此部分区域撂荒现象十分严重。流域下游撂荒率升高幅度较小,总体呈平缓发展趋势,仅增加了7%的撂荒率。

表1 混淆矩阵精度评价结果Table 1 Evaluation results of confusion matrix precision

表2 孙水河流域撂荒地逐年面积Table 2 Abandoned land area of Sunshuihe River Basin hm2

3.2 撂荒地空间演变方向分析

为进一步揭示撂荒地空间分布变化以及重心的迁移,采用SDE法进行补充探讨。由图1可知,孙水河流域撂荒地主要呈现流域中部紧密-四周分散的空间格局,其重心多集中于中上游(且拖乡、依洛乡)。重心的迁移过程可以分为两个阶段:第一个阶段为2009—2012年,该阶段主要表现为撂荒地沿东南至西北方向扩散,扁率较低且呈现缩小趋势,方位角在123°～166°范围内波动;另一个阶段则为2013—2016年,撂荒地中心发生逆向变化,迁移方向由西北方向转为东南方向,扁率呈现增大趋势,方位角波动更为明显(98°～174°)。撂荒地中心的经度变化范围为102.42°～102.5°,纬度变化范围为28.17°～28.27°,其经度、纬度上的变化范围相近,纬度变化范围略大于经度变化范围,说明南北方向上的撂荒势力略大于东西方向。从整体的演变历程上看,其重心以东南部为主,说明该区域东南部(上游)的撂荒势头整体强于西北部,撂荒的变化主要沿水系走向为主,由上游向下游发展。在2013年撂荒范围有明显向南部移动的趋势且后期扁率增加,说明撂荒方向性更为明显,空间分布更为集聚,此时中上游地区撂荒现象明显增多,这可能与移民扶贫政策的实施相关,说明重心的迁移过程与扁率的阶段性变化则由多种因素共同影响。

图1 孙水河流域撂荒地标准差椭圆参数Fig.1 Standard deviation ellipse parameters of abandoned land in Sunshuihe River Basin

3.3 撂荒地变化影响因素分析

流域内撂荒地面积与高程存在明显的线性相关,总体表现为随着海拔的升高,撂荒地面积逐渐减少,撂荒地主要分布在＞2 800 m 范围内(图2),且该范围撂荒率最高,平均撂荒率为35.7%。在此期间该范围撂荒面积由4 096 hm2下降为3 336 hm2,下降比例为18.5%,表明该时段内撂荒现象得到明显遏制。2009—2016年,流域内不同海拔带撂荒面积、撂荒率呈逐渐升高趋势,分布在2 600～2 800 m 范围内的撂荒面积增加量最高,由187 hm2增加至3 397 hm2,增幅为1 715%。在总体海拔较高起伏较大的孙水河流域,特别是高海拔地区,其天气寒冷、热量条件差,农作物产量相对较低,加之耕地面积基数小,因此在海拔2 800 m 以上区域撂荒率最高。

图2 孙水河流域撂荒面积变化Fig.2 Change of abandoned area in the Sunshuihe River Basin

2009—2016 年5 个坡度等级带均有撂荒地分布,各坡度带撂荒面积、撂荒率差异显著,且撂荒面积与撂荒率随年份呈总体增加趋势。其中平地(2°以下)与平坡(2°～6°)撂荒面积最小,年均撂荒面积分别为21,189 hm2。斜坡(15°～25°)撂荒面积最大且增量最高,由1 990 hm2增加至5 018 hm2,增幅为152%。缓坡(6°～15°)撂荒面积增量仅次于斜坡,共计增加1 553 hm2,增幅为114%。平地撂荒率最低,年均撂荒率仅为2%。以平坡为分界点,年均撂荒率维持在15%左右。约45%的撂荒地位于斜坡,撂荒率由12%增加至30%,增幅为150%。缓坡与陡坡(25°以上)年均撂荒率相差不大,分别为15.76%与15.87%。

流域撂荒地不同坡向分布存在差异,阳坡撂荒面积增幅更为明显。根据图2显示,该流域每个坡向都有不同数量的撂荒地分布,阴坡撂荒面积较小,北坡年均撂荒面积为400 hm2,增幅为80%。阳坡撂荒面积相对于整体最大,东南坡年均撂荒面积为1 156 hm2,撂荒面积由675 hm2增加至2 420 hm2。坡向年均撂荒率在18%～21%不等,相差不大且每年撂荒情况各不相同,表明研究区坡向对撂荒地的分布情况影响较小。

孙水河流域水系形状呈树枝状,雨季降雨量大时容易产生超渗产流现象[22],加上土层薄、土体结构松散,导致水系附近洪水、泥石流滑坡等自然灾害频发,对附近耕地农业生产安全造成威胁。2009—2016年不同水系距离范围内撂荒面积均有所增加,随着年份增加,由集中于0.5～2 km 逐渐转变为距水系越远撂荒面积逐渐减少、撂荒率逐渐增加趋势(图3)。0～0.5 km范围内撂荒面积变化最为剧烈,由383 hm2增加至3 260 hm2,增幅为751%;距离水系2～2.5 km 范围内的撂荒面积呈现减少趋势,减少率为14%。流域内年均撂荒率与水系距离呈线性相关关系,即距离水系越远,撂荒率越高。通常距离水系越远的地带,其灌溉与耕作成本相对较高,这可能是撂荒率逐渐升高的主要原因。

图3 孙水河流域撂荒率变化Fig.3 Change of abandonment rate in the Sunshuihe River Basin

4 讨论

孙水河作为川西南山区的典型小流域,其地理环境、农业生产条件相较其他地区更具特色,研究其空间分布特征及影响因素对当地政府施策具有指导意义。本文研究结果表明,撂荒地多分布于坡度大、海拔高的地方,这与文华成[23]2003年对于四川丘区农村耕地撂荒问题的研究结果一致,自然条件差(坡度大、不便机耕)与农村劳动力外出多的地方撂荒情况更为严重,同时陈心佩等[24]也指出山区农业基础设施落后、路况较差、不便耕作等特点,容易出现农民对土地的粗放经营与撂荒行为。此外孙水河流域撂荒地与水系的分布规律与牛继强等[9]在河南省子路镇的研究结果有所出入。河南省子路镇地势起伏较小,灌溉条件的优劣对于耕地作业的影响程度更深。而孙水河流域距离水系近的区域由于土质条件差、地形起伏大、水力侵蚀强且地质灾害沿河流两岸带状分布等[25]原因,加上耕地破碎且耕作条件严重受限,导致撂荒。对于这类生态环境脆弱和水土流失严重的区域,需要正确对待山区撂荒,部分坡耕地撂荒在一定程度上是促进自然生态系统恢复和生物多样性保护的良好契机[26],结合当地气候条件可以适当进行撂荒地再利用以获取更好的生态价值与经济价值。

除了受自然因素的影响,社会影响因素的改变也会使撂荒产生变化。据统计,喜德县2012—2015年人口迁移最为明显(图4),迁移情况与撂荒地重心演变(2012年后撂荒程度明显增强且重心回移)高度相关,说明人口迁移可能会影响撂荒。当地政府考虑到移民扶贫有利于当地生态保护、产业经济发展、教育发展以及移风易俗等[27]因素,遂在2012年左右开始有组织地引导高寒山区居民往河谷平原地区迁移,虽然迁移不是造成耕地撂荒的主要原因,但迁移所产生的农业劳动力短缺现象是山区撂荒的直接原因以及显著特征[28]。经过迁移后,高海拔区域大量土地没有得到及时流转而被闲置,造成短时间内撂荒面积大幅新增。经实地考察发现上游住户极少,随着观念的转变绝大多数居民已经搬迁至河谷平原地区,河谷平原地区出现复垦现象,粮食安全得到保障,因此呈现出撂荒重心回移至上游的规律。由于本研究流域尺度较小,难以获取乡镇级相关数据,未能考虑灌溉条件、经济、农户教育程度等社会影响因素,期待后续的研究中能进一步补充和深化,达到对该区域耕地撂荒更全面的认识。

图4 喜德县人口迁移情况Fig.4 Population migration and emigration in Xide County

5 结论

(1)流域整体撂荒程度较高,撂荒地主要分布在中高山区域,并向河谷平原地区逐渐聚拢。上中下游呈现不同的撂荒情况:中游撂荒面积最大,上游次之,上游撂荒率最高,中游次之,下游撂荒最不明显。2009—2016年流域撂荒情况呈现两个主要阶段:2009—2011年撂荒面积与撂荒率缓慢降低,2012—2016年由于社会经济变化的影响而快速增加。流域上、中游变化情况一致,表现为先缓慢减少后增加趋势,下游总体表现为缓慢增长趋势。

(2)流域撂荒地其重心多集中于中上游,标准差椭圆整体主趋势为两个阶段:2009—2012年表现为“东南—西北”的方向分布,2013—2016年重心回移至下游,主要在“西北—东南”方向移动且空间聚集程度增加。总体来看,流域东南部撂荒明显且更为集聚。

(3)撂荒地倾向于分布在海拔＞2 800 m、坡度15°～25°、距水系500 m 内的地形单元,服从于水系的分布特征。孙水河流域撂荒地受地形变化影响较大,流域撂荒地与坡度和高程之间大致呈现正相关的关系,随着坡度和高程的增大,撂荒率升高。除此之外移民搬迁、水土流失治理工程、农田基础建设等政策的实施都使得该年撂荒面积变化率有所浮动。