,b,c

(重慶師范大學(xué) a.地理與旅游學(xué)院;b.GIS應(yīng)用研究重慶市高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;c.三峽庫區(qū)地表過程與環(huán)境遙感重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶 401331)

1 引言

土地作為人類各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要載體,土地利用過程必會(huì)反應(yīng)出區(qū)域發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題[1]。土地利用不是長期靜止不變的,會(huì)隨著時(shí)間在自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等因素的影響下動(dòng)態(tài)變化。其中，土地利用轉(zhuǎn)型研究是土地利用/覆被變化(LUCC)綜合研究的新途徑[2],已受到當(dāng)今學(xué)術(shù)界和管理決策界的普遍關(guān)注[3-5]。土地利用轉(zhuǎn)型是指在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的影響下,與其轉(zhuǎn)型相對(duì)應(yīng)的土地利用形態(tài)(含顯性形態(tài)和隱性形態(tài))在時(shí)序上的轉(zhuǎn)變過程[1,2,6]。耕地作為土地利用中不可或缺的一部分,對(duì)保障糧食安全、穩(wěn)定人民生活、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的作用,我國早在2006年就確定了關(guān)乎國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展全局性的18億畝耕地“紅線”的重大決策[7],加之城鎮(zhèn)化與工業(yè)化引發(fā)的耕地撂荒等問題的出現(xiàn)[8],對(duì)耕地轉(zhuǎn)型及其影響因素的研究已刻不容緩。

目前,土地利用轉(zhuǎn)型的基本理論與假說已被提出[6],理論體系日趨完善[1,9]。同時(shí),借助“3S”技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、空間計(jì)量等方法,土地利用轉(zhuǎn)型與其他土地利用活動(dòng)得到了全面分析,區(qū)域土地利用的轉(zhuǎn)型特征、規(guī)律、動(dòng)力機(jī)制及其生態(tài)效應(yīng)都被有效揭示出來[10-13]。劉永強(qiáng)、龍花樓[11]等分析了黃淮海平原農(nóng)區(qū)2000—2010年土地利用轉(zhuǎn)型的時(shí)空格局,在構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)型動(dòng)力機(jī)制分析概念框架基礎(chǔ)上,運(yùn)用空間計(jì)量回歸分析方法深入地剖析了黃淮海平原農(nóng)區(qū)5種主要土地利用類型轉(zhuǎn)換的動(dòng)力機(jī)制;李全峰[12]等基于1990—2015年的Landsat TM影像解譯數(shù)據(jù),定量刻畫了長江中游地區(qū)縣域耕地利用形態(tài)時(shí)空特征,揭示出不同時(shí)段耕地利用轉(zhuǎn)型分異的規(guī)律;陳龍[13]等基于“生產(chǎn)—生態(tài)—生活”土地利用主導(dǎo)功能分類體系,定量研究了江蘇省24年來區(qū)域用地轉(zhuǎn)型規(guī)律與驅(qū)動(dòng)力變化?？傮w上看,前期成果系統(tǒng)研究了土地利用轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)內(nèi)容和理論方法,為本文研究提供了諸多可資借鑒的經(jīng)驗(yàn)。鑒于此,本文分析了三峽庫區(qū)重慶段耕地轉(zhuǎn)型的數(shù)量形態(tài)和空間特征,利用基于空間自相關(guān)的地理加權(quán)回歸模型研究了耕地轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制,以期為區(qū)域耕地利用轉(zhuǎn)型模式、預(yù)測和相關(guān)土地政策的制定提供參考。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

2.1 研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)重慶段位于長江上游下段,介于28°31′—31°44′N、105°49′—110°12′E之間,東起巫山縣,西至江津區(qū),南起武隆區(qū),北至開州,東西長約600km,南北寬約80km;東南、東北與鄂西接壤,西南與川黔相鄰,西北緊靠川陜,是長江上游主要的生態(tài)脆弱區(qū)之一[14]。

圖1 研究區(qū)區(qū)位

該區(qū)地處大巴山斷褶帶、川東平行嶺谷和川鄂湘黔隆起褶皺帶三大構(gòu)造單元的交匯處[14],地貌發(fā)育以流水作用為主,地貌特征以山地、丘陵著稱,區(qū)內(nèi)地形高低懸殊,土地利用空間分布以林地與耕地為主,耕地零星分布,建設(shè)用地主要沿著河流分布。由于本文主要研究耕地轉(zhuǎn)型特征及其影響因素,而重慶市主城9區(qū)城鎮(zhèn)化高,其主導(dǎo)功能也以城市建設(shè)為主,所以本文只選取以萬州為中心的12個(gè)區(qū)縣(巫山縣、巫溪縣、奉節(jié)縣、云陽縣、開州區(qū)、萬州區(qū)、忠州、涪陵區(qū)、豐縣、武隆縣、石柱縣、長壽區(qū))為研究范圍,其區(qū)位和范圍見圖1。

2.2 數(shù)據(jù)來源

三峽庫區(qū)重慶段2000年、2015年土地利用/覆被數(shù)據(jù)和1∶50000數(shù)字高程模型(DEM)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。根據(jù)需要將土地利用/覆被分為7個(gè)I級(jí)類:耕地、林地、園地、草地、水域用地、建設(shè)用地、未利用土地,空間格局見圖2。坡度數(shù)據(jù)依據(jù)DEM進(jìn)行提取;道路、水系、行政區(qū)劃、地質(zhì)災(zāi)害等空間數(shù)據(jù)主要來源于重慶市國土資源與房屋管理局;社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于2000年、2015年《重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒》與部分區(qū)縣的統(tǒng)計(jì)年鑒和重慶市各區(qū)縣官方網(wǎng)站。

圖2 研究區(qū)2000年和2015年土地利用空間分布

3 研究方法

3.1 耕地轉(zhuǎn)型

在土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣[15]分析的基礎(chǔ)上,利用土地利用類型轉(zhuǎn)換率的思路,構(gòu)建如下公式開展耕地轉(zhuǎn)型規(guī)律的針對(duì)性研究[11]:

(1)

式中,Plose(g,i)為轉(zhuǎn)移矩陣中耕地轉(zhuǎn)為第i類土地利用類型的面積占耕地轉(zhuǎn)為其他土地利用類型總面積的比例,即轉(zhuǎn)出貢獻(xiàn)率;Pgain(j,g)為第j類土地利用類型轉(zhuǎn)為耕地的面積占其他土地利用類型轉(zhuǎn)為耕地總面積的比例,即轉(zhuǎn)入貢獻(xiàn)率;S(g,i)為耕地轉(zhuǎn)為第i類土地利用類型的面積;S(j,g)為第j類土地利用類型轉(zhuǎn)為耕地的面積;i、j均表示土地利用類型;n表示土地利用類型數(shù)目。

3.2 耕地轉(zhuǎn)型影響因素分析

影響因素的選取與處理方法:在一個(gè)特定區(qū)域內(nèi),自然、區(qū)位、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、法律、制度、政策、工程技術(shù)等因素都會(huì)對(duì)土地利用轉(zhuǎn)型產(chǎn)生一定的作用與約束[11,16],耕地作為土地利用中不可或缺的重要組成部分,耕地轉(zhuǎn)型同樣受到自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)政策等條件的影響與約束。本文主要從自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、區(qū)位來展開論述,選取高程、坡度等11個(gè)因子,具體的因子見表1。

表1 影響因素

地理加權(quán)回歸模型:地理加權(quán)回歸模型的實(shí)質(zhì)是局部加權(quán)最小二乘法,其中權(quán)為待估點(diǎn)所在的地理空間位置到其他各觀測點(diǎn)的地理空間位置之間的距離函數(shù)[17]。該方法不但簡單易行,且明確地展示出估計(jì)參數(shù)隨研究的地理空間位置的變化而變化的情況,表征了空間數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性,在局域尺度上具有空間回歸優(yōu)勢[18],同時(shí)修正了傳統(tǒng)回歸模型[19]。模型表達(dá)式為:

(2)

式中,yi表示(ui,vi)第i個(gè)采樣點(diǎn)的坐標(biāo);βk(ui,vi)表示第i個(gè)采樣點(diǎn)上的第k個(gè)回歸參數(shù),是地理位置的函數(shù);εi～N(0,σ2),Cov(εi,εj)=0(i≠j)。

4 結(jié)果與分析

4.1 轉(zhuǎn)型特征

耕地轉(zhuǎn)型的數(shù)量特征:從提取的耕地轉(zhuǎn)型結(jié)果來看,2000—2015年三峽庫區(qū)重慶段耕地轉(zhuǎn)型的數(shù)量特征為:耕地轉(zhuǎn)型數(shù)量整體處于減少狀態(tài)且轉(zhuǎn)換比較劇烈,凈轉(zhuǎn)出量為740.04km2,占研究區(qū)總面積的1.97%。15年間,三峽庫區(qū)耕地轉(zhuǎn)出總面積為3764.25km2,占研究區(qū)總面積的10.04%?；趯?duì)生態(tài)效應(yīng)和可持續(xù)發(fā)展的重視,三峽庫區(qū)大規(guī)模實(shí)施“退耕還林”政策,以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，大量山區(qū)人口進(jìn)城務(wù)工，導(dǎo)致土地出現(xiàn)撂荒現(xiàn)象日益突出,耕地轉(zhuǎn)出主要以林地為主,面積為2926.48km2,貢獻(xiàn)率達(dá)到77.74%;園地作為耕地的第二大轉(zhuǎn)出,面積為340.46km2,貢獻(xiàn)率為9.04%;建設(shè)用地是耕地的第三大轉(zhuǎn)出,面積為272.08km2。

由于本研究區(qū)去除了重慶市都市區(qū),因此建設(shè)用地的增加不太明顯。三峽庫區(qū)耕地轉(zhuǎn)入總面積為3024km2,占研究區(qū)總面積的8.07%,轉(zhuǎn)入來源類型以林地為主,其面積為2611.71km2,貢獻(xiàn)率達(dá)到86.36%;草地作為耕地轉(zhuǎn)入的第二大來源,面積為269.70km2,貢獻(xiàn)率為8.92%(表2)。

表2 2000—2015年三峽庫區(qū)重慶段耕地轉(zhuǎn)換數(shù)量

耕地轉(zhuǎn)型空間特征:2000—2015年三峽庫區(qū)重慶段的耕地轉(zhuǎn)換數(shù)量空間分布呈現(xiàn)出明顯的“南增北減”地域差異特征(圖3)。耕地轉(zhuǎn)換量小于0的區(qū)域主要分布在研究區(qū)的北部。其中，耕地轉(zhuǎn)換量小于-10km2的區(qū)域主要集中分布在開州的大量鄉(xiāng)鎮(zhèn),如河堰鎮(zhèn)、譚家鄉(xiāng)、大進(jìn)鎮(zhèn)、麻柳鄉(xiāng)、紫水鄉(xiāng)、溫泉鎮(zhèn)、和謙鎮(zhèn)、敦好鎮(zhèn)、大德鎮(zhèn)、九龍山鎮(zhèn)、九龍山鎮(zhèn)、安鎮(zhèn)、漢豐街道、趙家街道、長沙鎮(zhèn)、南門鎮(zhèn)、臨江鎮(zhèn)、鐵橋鎮(zhèn);奉節(jié)縣的草堂鎮(zhèn)、巖灣鄉(xiāng)、白帝鎮(zhèn)、康樂鎮(zhèn)、大樹鎮(zhèn)、竹園鎮(zhèn)、紅土鄉(xiāng)、公平鎮(zhèn)、朱衣鎮(zhèn)、康坪鄉(xiāng)、安坪鎮(zhèn)、五馬鎮(zhèn)、興隆鎮(zhèn)、吐祥鎮(zhèn);巫山縣的福田鎮(zhèn)、雙龍鎮(zhèn)、龍井鄉(xiāng)、曲尺鄉(xiāng)、大溪鄉(xiāng)、廟宇鎮(zhèn)、銅鼓鎮(zhèn)、官渡鎮(zhèn)、三溪鄉(xiāng)、騾坪鎮(zhèn);巫溪的文峰鎮(zhèn)、朝陽洞鎮(zhèn);云陽縣的寶坪鎮(zhèn)、鳳鳴鎮(zhèn)、云陽鎮(zhèn);忠州的白石鎮(zhèn)、涂井鄉(xiāng)、復(fù)興鎮(zhèn)、磨子鄉(xiāng),石柱的沿溪鎮(zhèn)、楓木鄉(xiāng),說明15年間這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地面積減少較突出。耕地轉(zhuǎn)換量大于0的主要分布在研究區(qū)的南部,其中耕地轉(zhuǎn)換量大于15km2的區(qū)域主要集中分布在涪陵區(qū)南部的大量鄉(xiāng)鎮(zhèn),如新妙鎮(zhèn)、增福鄉(xiāng)、大順鄉(xiāng)、龍?zhí)舵?zhèn)、同樂鄉(xiāng)、青羊鎮(zhèn)、馬武鎮(zhèn)、藺市鎮(zhèn)、荔枝街道、白濤街道、江東街道、焦石鎮(zhèn)、羅云鄉(xiāng),石柱縣的南賓鎮(zhèn)、下路鎮(zhèn)、中益鄉(xiāng),武隆區(qū)的仙女山鎮(zhèn)、巷口鎮(zhèn),豐都縣的武平鎮(zhèn),說明15年間這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地面積增加較顯著。無論轉(zhuǎn)入還是轉(zhuǎn)出,絕對(duì)變化量的空間差異明顯,絕對(duì)值越大代表該區(qū)域耕地轉(zhuǎn)型越激烈,說明存在一定的潛在沖突隱患。

圖3 三峽庫區(qū)重慶段耕地變化量空間分布

圖4 耕地轉(zhuǎn)型數(shù)量及其驅(qū)動(dòng)因子的空間自相關(guān)結(jié)果

4.2 影響因素分析

空間回歸分析區(qū)別于傳統(tǒng)回歸分析主要在于考慮空間距離的影響,分析的前提是要證明自變量和因變量都存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)特征[20]。因此,以2000—2015年三峽庫區(qū)耕地轉(zhuǎn)型的數(shù)量作為自變量,以自然因素(高程、坡度、水系、地質(zhì)災(zāi)害)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素(總?cè)丝?、糧食總產(chǎn)量、非農(nóng)業(yè)人口比)和區(qū)位因素(距省道距離、距高速距離、距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離、區(qū)縣中心距離)作為因變量,計(jì)算Moran指數(shù)。通過圖4可見,耕地轉(zhuǎn)換數(shù)量及其驅(qū)動(dòng)因子的空間自變量和因變量都具有空間自相關(guān)性,可進(jìn)行空間回歸分析。

GWR模型計(jì)算結(jié)果:從耕地轉(zhuǎn)入看(表3),林地轉(zhuǎn)耕地、草地轉(zhuǎn)耕地在所有驅(qū)動(dòng)因子組成的模型中效果最好,R2值達(dá)到了0.46,調(diào)整型R2值也分別達(dá)到了0.40、0.41。從耕地轉(zhuǎn)出看(表4),耕地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地在所有驅(qū)動(dòng)因子組成的模型中,R2值分別達(dá)到了0.60和0.57,調(diào)整型R2值分別達(dá)到了0.56、0.53,說明模型的擬合度效果很好。因此,本文將以耕地轉(zhuǎn)出到林地和建設(shè)用地為主要分析變量,分析影響因素在耕地轉(zhuǎn)型中的作用大小和作用區(qū)域。

表3 耕地轉(zhuǎn)入GWR模型結(jié)果

表4 耕地轉(zhuǎn)出GWR模型結(jié)果

GWR模型計(jì)算結(jié)果的空間格局:①耕地轉(zhuǎn)林地的R2高值區(qū)集中分布在研究區(qū)的北部和南部,即開州的中部、云陽縣的西部、萬州的北部、長壽區(qū)的南部、涪陵區(qū)的中部與南部、豐都縣的南部和整個(gè)武隆區(qū)。在R2高值區(qū),局部模型性能較佳,選取的影響因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)為林地現(xiàn)象的解釋效應(yīng)較為理想。R2低值區(qū)主要分布在研究區(qū)的東北部和中部,即巫山縣、巫溪縣、奉節(jié)縣、忠州。在R2低值區(qū),局部模型性能較差,說明該地區(qū)耕地轉(zhuǎn)林地現(xiàn)象的影響因子為其他。②耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的R2高值區(qū)集中分布在研究區(qū)的中部,即開州的南部，萬州、忠州的東北部和石柱縣的北部。在R2高值區(qū),局部模型性能較佳,選取的影響因子對(duì)發(fā)生耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地現(xiàn)象的解釋效應(yīng)較為理想。R2低值區(qū)主要分布在研究區(qū)的東北部,即巫山縣、巫溪縣、奉節(jié)縣、開州區(qū)的東北部和云陽縣的北部與西部。在R2低值區(qū),局部模型性能較差,說明該地區(qū)耕地轉(zhuǎn)林地現(xiàn)象的影響因子為其他。

圖5 耕地轉(zhuǎn)林地、建設(shè)用地的GWR結(jié)果

影響因素的空間差異分析:GWR模型的一個(gè)優(yōu)勢主要是它能夠利用參數(shù)估計(jì)下產(chǎn)生的空間模式進(jìn)行圖形化表示[21],以便能更加清晰地反映出各影響因子隨著地理位置的變化對(duì)耕地轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的不同方向和不同強(qiáng)度的影響狀況,從而判斷出某空間位置上耕地轉(zhuǎn)型主要受到哪些因子的影響。三峽庫區(qū)耕地轉(zhuǎn)林地的影響因子、耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響因子見圖6、圖7。

圖6 耕地轉(zhuǎn)林地的影響因素回歸系數(shù)空間分布

耕地轉(zhuǎn)林地的影響因素空間差異分析：①地質(zhì)災(zāi)害距離因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地的影響整體呈負(fù)值,表現(xiàn)出明顯的區(qū)位差異性,回歸系數(shù)的絕對(duì)值呈由西南向東北逐級(jí)遞減的趨勢,石柱南部、豐都東部和武隆東部受其影響最大。②高程因子的回歸系數(shù)有正有負(fù),區(qū)位差異性明顯。萬州以北耕地轉(zhuǎn)為林地呈正相關(guān)關(guān)系,開州、云陽、奉節(jié)西南部受其影響最大;萬州以南的回歸系數(shù)為負(fù)值,說明該區(qū)域高程對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地?zé)o顯著影響。③坡度因子在開州西部與南部、萬州最西部幾個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的回歸系數(shù)為負(fù)值,說明該區(qū)域的坡度不是影響耕地轉(zhuǎn)林地的顯著因子;在其他區(qū)域呈正向影響,耕地轉(zhuǎn)林地的概率隨著坡度增加而增大,回歸系數(shù)的空間分布不均衡,長壽、涪陵、武隆和豐都受其影響最大。④主要水系的距離因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地的影響呈正向作用,其概率隨著距河流距離增加而增大,回歸系數(shù)的空間分布不均衡,忠州和石柱受其影響相對(duì)較大。⑤非農(nóng)業(yè)人口比因子在整個(gè)研究區(qū)的回歸系數(shù)為負(fù)值,說明該因子對(duì)整個(gè)研究區(qū)的耕地轉(zhuǎn)林地?zé)o顯著影響。⑥糧食總產(chǎn)量因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地的影響整體呈負(fù)向作用,耕地轉(zhuǎn)林地的概率隨著糧食產(chǎn)量增加而減小,回歸系數(shù)的絕對(duì)值呈現(xiàn)出由中部向西南、東北逐級(jí)遞減的趨勢,萬州南部、忠州北部和石柱北部受其影響最大。⑦總?cè)丝谝蜃釉谘芯繀^(qū)南部與耕地轉(zhuǎn)林地呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,耕地轉(zhuǎn)林地的概率隨著總?cè)丝谠黾佣鴾p少,長壽、涪陵、豐都、武隆和石柱縣的南部受其影響最大;在研究區(qū)北部與中部的回歸系數(shù)為正值,表明該區(qū)域總?cè)丝趯?duì)耕地轉(zhuǎn)林地?zé)o顯著影響。⑧高速公路的距離因子在開州南部、萬州西部的回歸系數(shù)為正值,表明該區(qū)域的距離因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地?zé)o顯著影響;其他區(qū)域的距離因子呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,回歸系數(shù)由兩頭向中間逐級(jí)遞增,長壽、涪陵、豐都、武隆和巫山受其影響最大。⑨國道距離因子在忠州西部、長壽北部回歸系數(shù)為正值,表明該區(qū)域的距離因子不是耕地轉(zhuǎn)林地的顯著影響因子;其余區(qū)域的距離因子呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,回歸系數(shù)的空間分布不均衡,石柱東部受其影響最大。⑩距區(qū)縣中心距離因子在開州的義和鎮(zhèn)、南雅鎮(zhèn)、鐵橋鎮(zhèn)的回歸系數(shù)為負(fù)值,說明這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)的距離因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地?zé)o顯著影響;其余區(qū)域的距離因子回歸系數(shù)為正值且由中間向兩頭遞減,長壽、涪陵和武隆的西部受其影響最大。?鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離因子在長壽、涪陵、武隆的回歸系數(shù)為負(fù)值,說明該區(qū)域的距離因子不是耕地轉(zhuǎn)林地的顯著影響因子;其余區(qū)域的回歸系數(shù)為正值且南大北小,開州南部、萬州北部和云陽西南部受其影響相對(duì)最大。耕地轉(zhuǎn)林地的概率隨著距區(qū)縣中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離的增加而增大。由于“退耕還林、耕地占補(bǔ)平衡”等政策,加之山地丘陵地區(qū)務(wù)農(nóng)成本的提高和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益低下,農(nóng)村人口大量向城區(qū)移動(dòng)導(dǎo)致大量耕地撂荒成為林草地現(xiàn)象已成常態(tài)。

圖7 耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響因子回歸系數(shù)空間分布

整體上看,長壽、涪陵、武隆、豐都一帶，坡度、總?cè)丝?、距高速公路距離、距區(qū)縣中心距離對(duì)耕地轉(zhuǎn)林地現(xiàn)象的影響最顯著;在研究區(qū)中部的忠州、石柱，距主要水系的距離、糧食總產(chǎn)量的影響最顯著;在研究區(qū)北部的開州、云陽一帶,高程、距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離的影響最顯著。

耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響因素空間分布分析:①地質(zhì)災(zāi)害距離因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地呈顯著正向影響,耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的概率隨著距地質(zhì)災(zāi)害距離的增加而增大,且存在空間位置的差異性,回歸系數(shù)南小北大,開州、云陽、奉節(jié)西部、萬州北部和巫溪西部受其影響最大。②由于研究區(qū)內(nèi)以山地、丘陵為主,地形起伏大,高程因子的回歸系數(shù)在整個(gè)研究區(qū)為正值,說明高程在該研究區(qū)對(duì)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響效果不顯著。③坡度因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響整體呈負(fù)向作用,坡度越陡的地方越不適宜建設(shè)房屋,其回歸系數(shù)的絕對(duì)值南大北小,長壽、涪陵、武隆、豐都西部、忠州西部與南部、石柱西南部受其影響相對(duì)最大。④距主要水系的距離因子回歸系數(shù)有正有負(fù),巫溪、巫山、奉節(jié)、云陽東部和北部、開州東北部其回歸系數(shù)為負(fù)值,耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的概率隨著距河流距離的減小而增大,城鎮(zhèn)、村莊臨水而建的現(xiàn)象很普遍;其他區(qū)域的回歸系數(shù)呈正值,說明該因子不是耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的顯著影響因子。⑤非農(nóng)業(yè)人口比因子與耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響呈正向作用,其回歸系數(shù)由南向北逐級(jí)遞減,長壽、涪陵、武隆、豐都和石柱西部受其影響最大。⑥糧食總產(chǎn)量因子在整個(gè)研究區(qū)的回歸系數(shù)為正值,說明糧食產(chǎn)量不是研究區(qū)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地現(xiàn)象的顯著影響因子。⑦總?cè)丝谝蜃釉谡麄€(gè)研究區(qū)的回歸系數(shù)為負(fù)值,說明總?cè)丝趯?duì)研究區(qū)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響不顯著。⑧距高速路距離因子在萬州區(qū)(不包括萬州)以南呈顯著負(fù)向影響,長壽、涪陵、豐都、武隆、忠州南部和石柱西南部受其影響最大;萬州區(qū)以北的回歸系數(shù)為正值,說明該因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地?zé)o顯著影響。⑨距國道距離因子在長壽、涪陵、豐都、武隆、忠州西部與南部、石柱西部與南部呈顯著負(fù)向影響;其他區(qū)域的回歸系數(shù)為正值,說明該因子不是影響耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的顯著因子。⑩距區(qū)縣中心距離因子在整個(gè)研究區(qū)的回歸系數(shù)均為負(fù)值,絕對(duì)值呈現(xiàn)“西南與東北大、中部小”的趨勢,長壽、涪陵、豐都、武隆、忠州南部和石柱西南部受其影響最大。?距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離因子在整個(gè)研究區(qū)的影響呈負(fù)向作用,回歸系數(shù)大小分布不均,長壽、涪陵、豐都、武隆、開州西部與南部受其影響最大。耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的概率隨著距高速、國道和距區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政中心距離的增加而減小,農(nóng)村建筑物沿道路修建的現(xiàn)象較普遍,表明在交通便利、區(qū)位條件優(yōu)越的地區(qū)更容易發(fā)生耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的現(xiàn)象。

整體上看,研究區(qū)南部的長壽、涪陵、豐都、武隆、忠縣西南部和石柱西南部受坡度、非農(nóng)業(yè)人口比、距高速公路距離、距國道距離因子、距區(qū)縣中心距離因子、距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離因子對(duì)耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地的影響最為顯著;在研究區(qū)東北部的巫溪、巫山奉節(jié)一帶,距地質(zhì)災(zāi)害距離、距主要水系距離的影響最為顯著?？傊?不管是耕地轉(zhuǎn)為林地還是轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,各個(gè)影響因子在研究區(qū)發(fā)生耕地轉(zhuǎn)型現(xiàn)象的不同局部區(qū)域范圍內(nèi),其影響方向與強(qiáng)度大小均存在著差異。

5 結(jié)論

基于三峽庫區(qū)重慶段的土地利用數(shù)據(jù),借助ARCGIS等分析手段,對(duì)2015年三峽庫區(qū)重慶段的耕地變化形態(tài)進(jìn)行分析,揭示了鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度下2000—2015年三峽庫區(qū)重慶段耕地利用轉(zhuǎn)型時(shí)空分異特征，并在此基礎(chǔ)上利用地理加權(quán)回歸模型分析了耕地轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制。

主要結(jié)論為:①2000—2015年三峽庫區(qū)重慶段的耕地轉(zhuǎn)出接受者以林地為主,其貢獻(xiàn)的面積為2926.48km2,貢獻(xiàn)率達(dá)到77.74%;轉(zhuǎn)入來源以林地為主,其貢獻(xiàn)的面積為2611.71km2,貢獻(xiàn)率達(dá)到86.36%。耕地轉(zhuǎn)型數(shù)量形態(tài)整體處于減少狀態(tài),耕地凈轉(zhuǎn)換減少量為740.04 km2,占研究區(qū)總面積的1.97%。②2000—2015年三峽庫區(qū)重慶段的耕地轉(zhuǎn)換數(shù)量空間分布形態(tài)呈現(xiàn)出明顯的“南增北減”的地域差異特征。從耕地轉(zhuǎn)出看,耕地轉(zhuǎn)為林地的分布最廣,主要分布在研究范圍的北部,集中分布在巫溪縣、開州的北部、巫山縣的東部、忠州的西部、奉節(jié)縣的南部與西北部;從耕地轉(zhuǎn)入看,林地轉(zhuǎn)為耕地的分布最廣,除了巫山縣、奉節(jié)縣、長壽區(qū)與開州的南部,其他各區(qū)縣都存在較大范圍的林地轉(zhuǎn)為耕地的現(xiàn)象。③基于鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的地理加權(quán)回歸模型分析結(jié)果可見,在三峽庫區(qū)重慶段的耕地轉(zhuǎn)型研究中,同一影響因素在不同區(qū)域?qū)Ω剞D(zhuǎn)型的作用方向與作用強(qiáng)度不同;發(fā)生同一耕地轉(zhuǎn)型特征的不同區(qū)域,其影響因素也不一定相同。如耕地轉(zhuǎn)型為林地,坡度、總?cè)丝?、距高速公路距離、距區(qū)縣中心距離對(duì)研究區(qū)南部的長壽、涪陵、武隆、豐都的影響最顯著;距主要水系距離、糧食總產(chǎn)量對(duì)研究區(qū)中部一帶的忠州、石柱的影響最顯著;高程、距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離對(duì)研究區(qū)北部的開州、云陽一帶的影響最顯著。耕地轉(zhuǎn)型為建設(shè)用地,坡度、非農(nóng)業(yè)人口比、距高速公路距離、距國道距離因子、距區(qū)縣中心距離因子、距鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心距離因子對(duì)研究區(qū)南部的長壽、涪陵、豐都、武隆一帶的影響最顯著;距地質(zhì)災(zāi)害距離、距主要水系距離對(duì)研究區(qū)東北部的巫溪、巫山、奉節(jié)一帶的影響最顯著。

三峽庫區(qū)重慶段耕地轉(zhuǎn)型是自然、區(qū)位、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口變化、國家宏觀政策等多種因素共同作用的結(jié)果,不同地理空間位置發(fā)生耕地轉(zhuǎn)型的影響因素存在較大差異。同時(shí),糧食需求隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的提高而逐漸加大,如何充分掌握好耕地的生態(tài)效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)兩者間的平衡,需要各級(jí)地方政府在開展耕地相關(guān)工作時(shí)充分考慮到地域的差異性,針對(duì)不同區(qū)縣因地制宜地采取不同措施,更好地調(diào)控耕地的合理利用水平。