林—耕布局优化及其对系统韧性的影响研究

摘要：研究目的：基于适宜性视角挖掘研究区耕地与林地布局优化潜力，分析空间布局优化对林地和耕地系统韧性的潜在影响。研究方法：随机森林法，适宜性评价与系统韧性评价。研究结果：（1）永康市林地与耕地的空间布局存在较高优化潜力；（2）以适宜性提升和面积平衡为原则，80.81%的陡坡耕地可与平原林地在空间上进行置换；（3）空间布局优化提升了耕地的抵抗性和适应性与林地的抵抗性和稳定性，却在一定程度上降低了耕地的稳定性与林地的适应性。研究结论：林—耕布局优化的实施要在兼顾适宜性的同时，进一步结合耕作条件优化与用途管制制度，以降低对系统韧性的干扰。

关键词：布局优化；耕地；林地；适宜性；韧性

中图分类号：F301.24 文献标志码：A 文章编号：1001-8158（2024）08-0124-11

基金项目：国家自然科学基金项目（42071269）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（S20240008）；浙江省哲学社会科学规划项目（21WZQ H12YB）。

粮食安全是维持世界和平与繁荣的物质基础，也是关系人类命运前途和永续发展的资源保障[1]。耕地安全是粮食安全的“航船舵”，实现粮食安全的根本途径在于维持耕地持续利用[2]。我国实行了最为严格的耕地保护制度，推动了人民由“吃得饱”向“吃得好”的有序转变[3]，然而在农业生产关系转型下，耕地持续利用依然面临诸多威胁。

自然地理环境决定了面积有限的农业生产优势区。城镇化发展占用的优质耕地资源规模愈发显著，而后备耕地资源开垦不仅引发水土资源配置失衡[4-5]，还进一步导致补充耕地呈现显著“上山”趋势。2002—2019年补充耕地坡度达5.1°，明显高于2001年基线耕地的3.4°[6]。鉴于劣势利用条件，此类耕地生产需要投入更多人力物力，使得耕地“边际化”和撂荒等低效现象频繁发生[5，7-8]。另外在平原地区，农户为追求农业生产效率最大化，开始在优质耕地上从事“非粮化”生产，导致林地“下山”趋势蔓延。过去10年间，全国6 200多万亩2°以下的平地被林地所占用①，浪费了农业生产配套设施。高坡度耕地生产边际化与平原耕地利用低效化的普遍存在，引发了水土资源分布与利用不均衡，这显然有违国家“藏粮于地、藏粮于技”的耕地保护理念。为了提升粮食保供能力稳定性，中共中央提出“坚持良田粮用，良田好土要优先保粮食，果树苗木尽量上山上坡”的用地优化原则[9]。在此背景下，有必要开展“山上”耕地与“山下”林地的布局优化研究。

利用有限的土地资源，通过布局优化，重构耕地和生态用地的空间分布，是确保粮食安全和生态安全的重要路径。已有研究多基于土地适宜性开展土地结构或耕地布局的优化模拟研究，以缓解土地利用冲突[10]、协调城镇与农业空间布局[11-12]、提升资源利用效率[13]以及推进优质耕地保护[14-15]等目标。然而，基于系统模拟的研究倾向构建土地适宜的综合性框架，容易忽视具体地类对生存条件的特殊性要求[10，13]。耕地布局优化较少考虑替代覆被的土地适宜性，布局优化是否影响了系统韧性也尚未得到剖析[16-17]。总的来说，人类活动与自然演替的双重作用使得耕地利用系统面临高度不确定性[18]。布局优化不仅要考虑覆被适宜性，还要尽可能维持系统韧性[19-20]。为此，从适宜性视角探索耕地和林地的合理布局，探究布局优化对系统韧性的影响，有利于优化地区水土资源配置。

为科学推进耕地和林地空间布局优化策略，解决农业生产“空间错配、功能错配”的矛盾冲突，2023年浙江省开展耕地“山上”换“山下”的布局优化试点，并编制了《统筹推进陡坡与平原农用地布局优化和整治提升试点方案》（以下简称《试点方案》）[21]。根据第三次国土资源调查，浙江省永康市存在普遍的陡坡耕地低效化与平原耕地“非粮化”现象，以“山上”耕地置换“山下”林地具备较高实施潜力。为此，本文依据《试点方案》要求，以永康市6°以下林地和25°以上耕地为分析对象，借鉴耕地和林地质量评价和分等技术规程，探究林—耕布局优化潜力，并从抵抗性、适应性和稳定性三方面分析布局优化对系统韧性的影响，为土地资源优化配置和可持续利用提供参考。

1 理论框架

布局优化既要考虑覆被适宜性，也要尽可能维持系统韧性。本文以陡坡耕地（25°以上）和平原林地（6°以下）为评价对象，基于适宜性提升和耕地面积平衡原则，构建了林—耕布局优化潜力和韧性影响评估的分析框架（图1）。

适宜性评价是开展林—耕布局优化的基础性工作。借鉴《农用地质量分等规程》（GB/T 28407—2012）、《耕地质量等级》（GB/T 33469—2016）、《林地分等定级技术规范》（T/CREVA 3101—2021）和《自然资源分等定级通则》（TD/T1060—2021）等规范和标准以及相关研究的指标框架，充分考虑数据的代表性、可获得性。本文从土壤性状、地形状况、利用条件以及生产能力4方面构建了耕地农业生产导向的适宜性评价体系[22-23]，从地形状况、气候条件、土壤性状以及覆被特征4方面构建了林地生态保育导向的适宜性评价体系[24-25]。

系统韧性最初用来表示生态系统在外界干扰下，最大程度吸收压力冲击，并逐渐恢复到新的平稳状态的能力[26]。一个系统由若干相互作用和耦合的要素组成，其韧性的强弱主要从组成要素的结构和功能来体现，具体为各要素系统呈现的抵抗性、适应性和稳定性的变化。已有研究多采取指标综合方式开展系统韧性评估[19，27]。然而这种评价模式空间表征能力不足，也容易忽视布局优化对覆被系统韧性的影响[28]。

耕地是人与自然共同干预的半自然生态系统。农户需要根据耕地本底条件调节生产过程，以抵抗和适应外界干扰，实现高产稳产[27，29]。本文从粮食安全视角，以耕地持续耕作、复种潜力和规模经营三方面指标，分别表征耕地系统韧性的抵抗性、适应性和稳定性。具体来说，首先，当农业生产受到内外压力冲击时，若系统抵抗性较差，农户倾向于放弃农业生产，致使耕地撂荒，从而干扰持续耕作能力。其次，农户以追求生产效益最大化为目标来适应生产关系转变，通常在地力优渥、生产高效的地块上最大化生产潜力，这在利用上体现为复种能力的满载。故本文以现状复种指数衡量耕地系统的适应性。最后，耕地布局优化不仅要确保适宜性提升，还要尽可能维持长期利用。随着农业与非农收入差距增大，推进农业规模经营成为提高农业生产稳定性的重要方式，潜在规模经营能力则成为量化耕地系统稳定性的重要参考。

林地系统韧性维持是保障生态系统健康的主要措施。参照已有研究[30-31]，本文从生态安全的视角，以林地的覆被变化、空间连通与人类干扰三方面指标，分别量化林地系统韧性的抵抗性、适应性和稳定性。与耕地系统相似，当受到外界干扰时，若林地能维持原有的生长状态和趋势，则表明其具备较高的抵抗性。本文以覆被变化测度林地生长趋势，以反映林地压力是否超出系统抵抗能力。在适应性层面，自然林地与邻近林地斑块构成错综复杂的生态网络，以发挥提升系统功能的效用。为此，本文借助林地连片性，从空间连通的视角量化林地适应性。从种群结构来看，复杂多样的自然林地具备较高的系统稳定性，主要原因在于这类斑块远离农村居民点，受人类活动干预较弱。居民点周边种植的经济林木，其结构单一，稳定性相对较弱。为此，本文以距居民点距离量化受人类干扰程度，以表征林地系统稳定性。

2 数据与研究方法

2.1 研究区概况

本文以浙江省永康市作为案例区开展林—耕布局优化研究。永康市是金华市代管的县级市，空间上位于浙江省中部，介于北纬28°45′39″～29°06′25″、东经119°53′18″～120°20′41″之间。永康市东邻磐安县，西接武义县，南抵缙云县，北靠义乌市和东阳市，行政区划总面积1 049 km2。截至2022年，永康市下辖11个镇共计户籍人口62.30万人。永康市地形地貌与浙江省相似，均呈“七山一水二分田”的数量结构，仙霞山脉余脉由东北和东南延伸入境，中部的河谷平原与四周的山地丘陵相互连接，构成开口式盆地的整体格局。永康市地处亚热带季风气候区，四季分明，气候温和，年均气温17.5℃，年均降水1 387 mm，年日照时数1 909 h，无霜期245天。

多元的地貌特征和温和的气候条件适合多样化农产品种植和自然林草生长。永康市是全国林业百强县，森林覆盖率从1945年的23.65%增长到2022年的53.4%。市域内盆地区地势平坦，农业生产设施完善，已建成“田成方、树成行、渠成网、路相通”的现代化农业生产格局。鉴于普遍存在的耕地“非粮化”与低效化利用现象，该地区在开展林—耕布局优化研究上具有一定代表性。

2.2 数据来源

本文使用的数据包括土地覆被数据、遥感影像数据以及其他辅助数据等。其中，土地覆被数据来源于2018—2022年ESRI全球土地覆被数据（https：// livingatlas.arcgis.com/landcoverexplorer/），空间分辨率10 m，包含耕地和林地在内的9种覆被类型，整体分类精度超过75%[32]。遥感影像数据来源于GEE平台收录的2019—2023年Sentinel 2与Landsat 8数据集，空间分辨率分别为10 m和30 m，时间分辨率分别为5 d和16 d。土壤数据来源于Harmonized World Soil Database数据集（https：//www.fao.org/），包括土壤类别、表层（0～30 cm）和底层（30～100 cm）土壤的各种理化性质，空间分辨率为1 km。数字高程数据来源于ALOS卫星获取的地形数据（https：//search.asf.alaska.edu/#/），空间分辨率为12.5 m。气温和降水数据来源于国家地球系统科学数据中心（http：//www.geodata.cn/），包括1990—2020年月均降水和气温数据，空间分辨率为1 km[33]。道路数据来源于OpenStreetMap （https：//www. openstreetmap.org/），利用ArcGIS 10.2的欧氏距离工具，制作距道路距离的栅格数据。本文将处理后的数据均重采样为10 m，与土地覆被数据保持一致。

2.3 研究方法

2.3.1 随机森林分类

随机森林分类法（Random Forest）是Breiman基于分类回归树CART（Classification and Regression Tree）提出的一种集成学习方法。其原理是通过自助采样法从训练集有放回地随机抽取样本形成训练决策树，并重复运行多次该步骤，生成多棵相互独立的决策树，进而组成随机森林，根据决策树投票形成分类结果[34]。因对异常值和噪声具有较高的容忍性，随机森林的预测精度更加准确，还可以根据分类结果贡献度计算变量的相对重要性。

本文筛选研究区2018—2022年ESRI覆被数据中未发生变化的像元，提取训练样本数据。首先，根据各类覆被面积，在研究区内随机分层选择耕地、林地、草地、水体、不透水面和裸地6类样本，共计450个样点。其次，为保证验证样本与训练样本间的独立性，本文从Google Earth高分辨率影像上选择相同覆被类型样点，共计200个作为验证数据集（图2）。然后，本文筛选了永康市2023年内云量小于30%的所有可用Sentinel 2影像，经云掩膜等预处理环节，计算各影像的NDVI、NDWI和BSI等指数，以及各波段和指数的年度均值、中值、方差以及分位数等作为分类特征集。最后，应用随机森林法分类研究区2023年土地覆被，计算分类结果的生产者精度、用户精度、整体精度以及Kappa系数。

2.3.2 适宜性评价

本文以陡坡耕地和平原林地为评价对象，分别开展适宜性评价。

（1）耕地适宜性评价。参考耕地质量和分等定级等规程标准，本文构建了耕地适宜性评价体系（表1）。其中，土壤是决定耕地生产能力的本底要素，能直接反映耕地的肥力状况。本文以有效土层厚度、土壤有机质、土壤pH和土壤容重量化土壤性状。地形不仅影响耕作效率，还决定作物种植类型。考虑到市域耕地主要分布在低丘山坡，本文仅以坡度表征地形状况。耕作距离用来代表耕地利用条件。空间距离越短，投入的人力物力成本越低，越适合进行农业生产。本文以距建设用地距离、距道路距离以及距水体距离作为利用条件量化指标。

（2）林地适宜性评价。参考林地质量和分等规程标准，构建了林地适宜性评价体系（表2）。地形状况是反映自然植被分布的重要因素，地势平坦的地貌更多被用于建设开发或农业生产，而山地丘陵区则以林地为主，本文以海拔和坡度表征地形状况。不同程度的水热条件对林木类型、分布和生长产生重要影响，本文以多年年均气温和降水表征地区的气候条件。土壤性状是量化林地适宜性的重要方面，但由于林木类型多样，适宜条件不一，本文以有效土层厚度和有机质含量来表征土壤性状。覆被特征用来反映自然林木生长状况，长势越好的林地其覆盖水平通常越高，本文以近三年林木年NDVI最大值计算的植被覆盖度表征覆被特征。参考已有的赋分准则，指标权重综合规程标准和德尔菲法进行计算[36，38-39]。

2.3.3 布局优化原则

考虑到布局优化前后林—耕系统的抵抗性、适应性和稳定性指标并非正态分布，且数据离散程度较高，本文以Wilcoxon非参数检验法计算林—耕布局优化前后系统韧性差异的显著性。

3 结果分析

3.1 土地覆被分类结果

本文根据随机森林分类结果，结合验证样本构建永康市2023年土地覆被分类混淆矩阵（表4）。结果显示永康市土地覆被分类整体精度达0.91，kappa系数达0.88，表明分类结果具备较高的可信度。其中，草地识别精度相对较低，生产者和使用者精度均仅为0.7，主要原因在于特征相似性使得部分草地被漏分或错分，而其他地类的生产者和使用者精度均超过0.8。图3（a）显示了随机森林分类过程中，相对重要性排名前十的特征波段。各波段年10%分位值在分类中呈现出较高的重要性，波段4（B4_p10）、波段1（B1_p10）、ENDISI（ENDISI _p10）、波段12（B12_p10）以及波段11（B11_p10）的年10%分位值的重要性均排在前列。地形特征也是识别土地覆被类型的重要指标，坡度（Slope）和高程（Elevation）的相对重要性分别为5.76和5.39，处于第4位和第9位。前10位中，年内NDVI方差（NDVI_stdDev）的相对重要性最低，仅为5.35。波段1（B1）及其年50%分位值（B1_p50）的重要性分别为5.43和5.47，略高于年内NDVI方差。

空间分布上（图3（b）），随机森林分类结果显示2023年永康市林地面积最高，达54 687.14 hm2，面积占比52.15%，主要分布盆地四周山区。其次为耕地，面积达23 146.58 hm2，占比22.07%。耕地除了在河谷地带围绕建设用地分布外，也在山区沟谷有明显集聚。建设用地面积为15 594.33 hm2，占行政区划总面积的14.87%。除在市域与乡镇中心集聚分布外，其余建设用地在空间上的分布相对分散。草地、水体和裸地面积相对较小，占比仅为6.05%、2.95%和1.90%，并且只有水体空间分布较为集聚。分类结果与坡度叠加显示，永康市陡坡耕地面积达171.07 hm2，占区域耕地总面积的0.74%；平原林地面积达4 848.29 hm2，占林地总面积的8.87%。从数量对比来看，平原林地面积显著高于陡坡耕地，表明林—耕布局存在较高优化潜力。

3.2 林—耕布局优化潜力

本文将耕地和林地适宜性评价结果按照表3划分为5个等级（图4）。统计结果表明当以耕地适宜性为参照时，陡坡耕地的适宜性级别主要处于在较适宜到不适宜之间。其中较不适宜面积占比最高，达57.65%，不适宜和一般适宜面积占比较为接近，分别为21.89%和19.66%，较适宜的面积占比仅为0.80%。平原林地的一般适宜级别面积占比最高，达46.81%，其次为较不适宜和较适宜，面积占比分别达34.01%和15.75%，不适宜和适宜的占比最少，分别仅为3.29%和0.13%。当以林地适宜性为参照时，平原林地一般适宜级别面积占比更高，为76.42%，其次为较适宜等级的22.96%。陡坡耕地的适宜性级别分布在适宜到较不适宜之间。其中一般适宜的面积占比最高，达67.18%，其次为较不适宜级别，面积占比为29.98%，较适宜和适宜级别面积占比仅为2.84%和0.01%。对比来看，若将全部陡坡耕地置换为林地，平均适宜性等级呈现一定提升，但林地向耕地的置换却没有表现出适宜性的一致提升，这表明并不是所有的平原林地都适合农业生产。

本文依据2.3.3小节布局优化原则，以陡坡耕地为分析对象，计算林地适宜性与耕地适宜性差异，确定拟退出耕地斑块。结果表明138.25 hm2的陡坡耕地转换为林地后，其适宜性等级得到提升，占此类耕地总面积的80.81%。基于此，在平原林地范围内，根据拟退出耕地面积和适宜性提升潜力降序排序，以累加面积与拟退出耕地总面积相等为限制确定拟退出林地。核密度统计结果显示（图5），拟退出耕地主要分布在市域西北山区的花街镇、象珠镇以及唐先镇，以及中部河谷南侧的前仓镇和西溪镇，拟退出的林地则主要分布在中部河谷平原，且下游集聚更加显著，如花街镇、江南街道、前仓镇和石柱镇等。

3.3 系统韧性影响分析

图6为布局优化前后系统韧性差异的显著性分析。拟退出林地年NDVI最大值在过去5年的动态变化呈褐化趋势。林—耕置换尽管没有扭转这一趋势，但显著减缓了林地褐化程度，在一定程度上提升了林地系统抵抗性。空间连通上，拟退出林地距山区林地距离较近，林—耕布局优化显著增加了补充林地距山区林地的距离，降低了系统适应性。此外，林—耕布局优化提高了林地距建设用地距离，即降低了受人为干扰的可能性，增强了林地系统的长期稳定性。拟退出耕地距撂荒耕地的距离相对近于拟退出林地，表明拟退出耕地的耕作条件与已撂荒地块更加相似，因而布局优化将改善耕地利用条件，有利于增强耕地系统的抵抗性。其次，拟退出耕地因耕作条件相对较差，在现代农业生产中难以被完全开发利用，复种程度相对较低，而置换的耕地具备明显的耕作条件优势，适应性得到显著提升。平原地貌区的林地面积是有限的，以适宜性提升为原则的林—耕布局优化将在一定程度上增加置换耕地距平原耕地的距离，从而降低耕地空间连片度，导致系统稳定性有所下降。整体上，林—耕布局优化增强了耕地系统抵抗性和适宜性、林地系统的抵抗性和稳定性，但在一定程度上削弱耕地利用稳定性和林地适应性。

4 结论与政策启示

本文以适宜性提升为原则，从抵抗性、适应性和稳定性三方面，构建林—耕布局优化对系统韧性影响的评估框架，并以永康市为例，开展案例分析。研究的主要结论如下：（1）基于随机森林的分类结果显示永康市存在较多陡坡耕地，平原地貌上也分布大面积林地，表明林—耕布局存在较大优化空间。（2）基于适宜性提升可有效指导林—耕布局优化，但并非所有的耕地都能匹配到置换林地。陡坡耕地中80.81%可通过平原林地置换实现布局优化。（3）林—耕布局优化能在一定程度上改善耕地和林地系统的韧性，但对系统抵抗性、适应性以及稳定性的作用方向和程度存在差异。

在现阶段优质耕地“非粮化”、劣质耕地低效化利用背景下，以有限的土地资源，兼顾粮食安全和生态稳定是促进可持续发展的关键。本文的研究结果，对土地利用布局优化整治有以下政策启示：（1）以适宜性评价结果引导耕地空间布局调整，避免“山上”耕地“一刀切”退出。地形特征和农业分化导致永康市存在大量需退出生产的耕地，然而本文发现部分陡坡耕地的林地适宜性相对较低，且部分平原林地也不具备农业生产的条件，“一刀切”的布局优化方式显然不符合林—耕系统协调发展的理念。因此，布局优化要在评估林地和耕地适宜性的基础上开展，以提高系统整体效益。（2）优化耕地利用与林地保护，提升系统整体韧性。研究发现在土地面积有限性的约束下，以适宜性提升最大化为目标的布局优化削弱了耕地稳定性以及林地适应性，难以全面提升系统韧性。为提高系统长期稳定性，需要在布局优化基础上，进一步改善农业生产配套，提高农业生产效率，并依托优势地形条件，降低林地人为干扰，提高系统恢复自然度，提升系统整体韧性。（3）加强耕地与林地用途管制，避免优质耕地“林—果非粮化”。研究发现盲目追求生产条件提升将导致优化对象利用的低适宜性，这显然有悖于系统可持续发展。为此，未来要在“三区三线”的限制下，利用永久基本农田和生态保护红线等工具，提高耕地和林地监管力度，严格限制土地用途转换。综上，本文构建的林—耕布局优化评估框架，可为指导耕地利用和稳定生态提供借鉴，但研究尚未考虑耕地和林地及其产权主体在空间地域上的对应关系，这需要在未来研究中进一步讨论。

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An Examination of the Layout Optimization of Forest and Farmland and Its Impact on System Resilience： Evidence from Yongkang City， Zhejiang Province

CHEN Hang1，2， XIAO Wu2， TAN Yongzhong2， MENG Fei2， XIONG Wenying2

（1. Carbon Neutrality Institute， China University of Mining and Technology， Xuzhou 221116， China； 2. School of Public Affairs， Zhejiang University， Hangzhou 310058， China）

Abstract： The purpose of the study is to explore the impact of spatial layout optimization on the resilience of both farmland and forest systems from a suitability perspective of the optimization potential of farmland and forest layout. The research methods of random forest classification， suitability evaluation and systematic resilience evaluation are employed. The research results show that： 1） there is high potential for spatial layout optimization of forest and farmland in Yongkang City. 2） Under the principles of suitability improvement and area balance， 80.81% of farmland on steep slope can be replaced spatially with flat forest. 3） Optimizing the layout of forest and farmland enhances the resistance and adaptability of farmland system and the resistance and stability of forest system， while it also leads to a decrease in farmland stability and forest adaptability. In conclusion， the spatial layout optimization of forest and farmland should be implemented， considering its suitability. Additionally， it’s crucial to integrate improvement of utilization conditions with use control to minimize disruptions to system resilience.

Key words： layout optimization； farmland； forest； suitability； resilience

（本文责编：张冰松）

①http：//www.moa.gov.cn/ztzl/gdzlbhyjs/mtbd_28775/mtbd/202202/t20220215_6388699.htm。