王 斌 何丙輝 林 娜 王 偉 李天陽 安麗超

(1.西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院， 重慶 400715； 2.重慶市地理信息和遙感應(yīng)用中心， 重慶 401147；3.重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院， 重慶 400074)

0 引言

大規(guī)模種植經(jīng)濟(jì)作物導(dǎo)致原有林地、耕地等被替代，這已成為全球范圍內(nèi)較為典型的土地利用/覆被變化(Land use/cover change, LUCC)過程，尤其在熱帶、亞熱帶地區(qū)比較多見[1]。種植經(jīng)濟(jì)作物可為地區(qū)和農(nóng)戶帶來比糧食作物更可觀的經(jīng)濟(jì)收益，同時(shí)勞力投入也明顯少于種植糧食作物。但是，經(jīng)濟(jì)作物擴(kuò)張會(huì)影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給，帶來諸如生物多樣性降低、土壤肥力下降、CO2排放增加以及水土流失加劇等生態(tài)環(huán)境問題，對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展造成較大的威脅[2-3]。

近年來，對(duì)經(jīng)濟(jì)作物用地變化驅(qū)動(dòng)力的研究逐漸增多[1，3-10]。大多研究認(rèn)為，土地利用擴(kuò)張內(nèi)部驅(qū)動(dòng)機(jī)制具有非線性和復(fù)雜性。目前，在建立驅(qū)動(dòng)因子體系時(shí)大部分研究充分考慮了自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)2方面，但對(duì)政策因子的研究相對(duì)較少，可嘗試將政策因子納入驅(qū)動(dòng)力因子范疇，以探索政策因子在經(jīng)濟(jì)作物擴(kuò)張過程中的重要程度。以往研究采用的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法(Empirical-statistical)依靠先驗(yàn)知識(shí)，不能很好地解釋非線性和復(fù)雜要素的關(guān)聯(lián)關(guān)系[11]。而機(jī)器學(xué)習(xí)方法能更好地解釋非線性要素之間的復(fù)雜關(guān)系，在LUCC建模中更具優(yōu)勢[11-12]。隨機(jī)森林回歸模型作為新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可對(duì)各變量的相對(duì)重要性進(jìn)行排序，并定量分析某特定變量的邊際依賴性，對(duì)經(jīng)濟(jì)作物土地利用驅(qū)動(dòng)力因子有更強(qiáng)的分析和解釋能力[3]，因此，可用來探討奉節(jié)臍橙果園擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力機(jī)制。

臍橙是奉節(jié)縣乃至三峽庫區(qū)的支柱性農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，近年來在鄉(xiāng)村振興、精準(zhǔn)扶貧等相關(guān)背景下，發(fā)展較為迅速，已成為當(dāng)?shù)鼐用衩撠氈赂坏漠a(chǎn)業(yè)。據(jù)奉節(jié)縣年鑒、政府工作報(bào)告、臍橙官方公眾號(hào)及相關(guān)資料顯示，在2000—2020年短短的20年間，奉節(jié)縣臍橙產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模增長約150%，年均增長約7.5%，已成為奉節(jié)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一。同時(shí)，奉節(jié)地形地貌復(fù)雜，是典型的生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)，近年來整體水土流失和滑坡等地質(zhì)災(zāi)害愈發(fā)嚴(yán)重。因此，探討當(dāng)?shù)啬毘裙麍@擴(kuò)張的態(tài)勢和動(dòng)因，對(duì)進(jìn)一步分析其與生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、制定更適宜的可持續(xù)土地利用政策、優(yōu)化未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃及生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文基于Landsat影像、高分二號(hào)、地理國情監(jiān)測等數(shù)據(jù)，利用隨機(jī)森林回歸方法對(duì)2000—2019年期間奉節(jié)縣臍橙果園時(shí)空演變格局和驅(qū)動(dòng)力因子進(jìn)行定量分析，以期為臍橙產(chǎn)業(yè)的科學(xué)發(fā)展、區(qū)域土地可持續(xù)利用提供決策支持。

1 研究區(qū)概況

奉節(jié)縣地處重慶市東部、三峽庫區(qū)腹心地區(qū)，位于東經(jīng)109°1′17″～109°45′58″、北緯30°29′19″～31°22′33″，東鄰巫山縣，南接湖北省恩施市，西連云陽縣，北界巫溪縣，幅員面積4 098.44 km2(《奉節(jié)年鑒·2020》)，如圖1所示。奉節(jié)屬四川盆地東部山地地貌，海拔135～2 123 m，境內(nèi)山地面積占總面積的88.3%，中山(海拔1 000 m以上)占總面積80.01%，北部為大巴山南麓的一部分，東部和南部為巫山和七曜山的一部分，長江橫切七曜山形成著名的瞿塘峽；地貌總體為東南、東北高而中部偏西稍平緩，南北約為對(duì)稱分布，以長江為對(duì)稱軸，離長江越遠(yuǎn)海拔越高，有少量平緩河谷平壩；境內(nèi)長江干流41.5 km，有梅溪河、大溪河、草堂河、朱衣河等主要支流；縣境屬中亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，四季分明，無霜期長，雨量充沛，日照時(shí)間長，年平均無霜期287 d，年平均濕度67%，年平均降水量1 132 mm，常年日照時(shí)數(shù)為1 639 h。

奉節(jié)縣具有臍橙生產(chǎn)的“無臺(tái)風(fēng)、無凍害、無檢疫性病蟲害”的三大獨(dú)特生態(tài)優(yōu)勢，是世界上少有的臍橙特產(chǎn)生態(tài)帶。其臍橙品牌價(jià)值達(dá)182.8億元，位居全國橙類品牌首位。目前，奉節(jié)臍橙核心產(chǎn)區(qū)主要分布在草堂鎮(zhèn)、白帝鎮(zhèn)、汾河鎮(zhèn)、康樂鎮(zhèn)、永安鎮(zhèn)和永樂鎮(zhèn)等地，大多以農(nóng)戶為單位進(jìn)行種植和經(jīng)營管理。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 概念模型

本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)概念模型(圖2)，以引導(dǎo)奉節(jié)縣臍橙果園用地變化的驅(qū)動(dòng)力分析。以往研究大多將驅(qū)動(dòng)因子歸結(jié)為2類：自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)。梁鑫源等[13]認(rèn)為農(nóng)業(yè)政策始終是各驅(qū)動(dòng)因素的主導(dǎo)，SU等[14]認(rèn)為政策因子對(duì)經(jīng)濟(jì)作物種植和擴(kuò)張有著顯著影響，在制定政策時(shí)應(yīng)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)作物種植和保護(hù)自然資源之間取得平衡。本研究將臍橙驅(qū)動(dòng)力因素劃分為3類：自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策，再細(xì)分為不同組別，然后選擇相應(yīng)的潛在因子。自然因素包括地形、土壤、水源和鄰域情況；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素包括人口、可達(dá)性和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況；政策因子根據(jù)自然資源、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)、水利等行業(yè)差異具有不同的特點(diǎn)，本研究為便于定量分析，主要選取農(nóng)業(yè)領(lǐng)域與臍橙發(fā)展有關(guān)的資金因子。各類驅(qū)動(dòng)因子的影響是非線性的，總體影響并不是個(gè)體效應(yīng)簡單的線性加權(quán)之和，而是復(fù)雜的融合、交互、積累和偏移的非線性耦合過程。

臍橙果園不僅受到多種維度的驅(qū)動(dòng)因子影響，也受到不同空間層級(jí)的影響，其相對(duì)重要性與空間尺度、維度和時(shí)間周期等都有著一定的聯(lián)系。根據(jù)研究區(qū)的特點(diǎn)，本研究設(shè)置像元和鄉(xiāng)鎮(zhèn)2個(gè)空間尺度，以更全面地分析臍橙果園土地利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

2.2 采用的數(shù)據(jù)和來源

本研究主要利用Landsat系列衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)(https:∥www.usgs.gov)(表1)和高分2號(hào)影像數(shù)據(jù)，提取了2000、2006、2012、2019年4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的臍橙果園分布數(shù)據(jù)，分別使用地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)和第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)、2012年度土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)以及歷史地理信息數(shù)據(jù)庫對(duì)4年的解譯結(jié)果進(jìn)行輔助校核，通過驗(yàn)證樣本對(duì)臍橙果園提取結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，4期影像提取精度均達(dá)到85%以上。遙感影像的輻射校正、大氣校正、幾何校正、鑲嵌和裁剪等數(shù)據(jù)處理工作采用ENVI 5.3軟件完成。水系、道路、城市建成區(qū)以及30 m分辨率的數(shù)字高程模型(DEM)等數(shù)據(jù)來自于奉節(jié)縣基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫，用于提取高程、坡度、坡向等地形地貌數(shù)據(jù)以及可達(dá)性因子。臍橙果園樣點(diǎn)土壤質(zhì)地類別、土壤pH值和土壤有機(jī)質(zhì)含量來自重慶市林業(yè)普查數(shù)據(jù)。鄰域林地占比、農(nóng)田占比等土地利用數(shù)據(jù)主要來自于地理國情普查和監(jiān)測、國土調(diào)查以及基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫，部分歷史數(shù)據(jù)采用衛(wèi)星影像進(jìn)行解譯提取，鄰域統(tǒng)計(jì)范圍為90 m緩沖區(qū)。鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度年末總?cè)丝凇裆a(chǎn)總值及農(nóng)民人均純收入等數(shù)據(jù)源自奉節(jié)縣年鑒，臍橙產(chǎn)業(yè)專項(xiàng)資金源自奉節(jié)縣臍橙產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心，社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)來自于奉節(jié)縣年鑒、官方網(wǎng)站、官方公眾號(hào)等。各驅(qū)動(dòng)因子采用ArcGIS 10.6軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)特征見表2。

表1 Landsat系列遙感數(shù)據(jù)

表2 臍橙果園擴(kuò)張潛在驅(qū)動(dòng)因子描述性統(tǒng)計(jì)

2.3 潛在因子選擇

根據(jù)圖2所示的概念模型，涉及像元、鄉(xiāng)鎮(zhèn)2個(gè)尺度，自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策3個(gè)維度，地形、土壤、水源、可達(dá)性、資金、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、鄰域情況等類別，一共選擇26個(gè)潛在驅(qū)動(dòng)因子，如表2所示。由于研究區(qū)空間范圍和研究期有限，氣溫、降水等氣候因素變化幅度非常小，對(duì)臍橙果園LUCC的影響可以忽略不計(jì)，因此本研究未選擇氣候因子。

本研究像元尺寸為30 m×30 m,在該空間尺度下，政策因素影響作用有限，因此，該尺度主要包含自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)2個(gè)維度。在自然因素方面，臍橙果園的生長與地形、土壤、水源等自然條件密切相關(guān)[15-16]。根據(jù)奉節(jié)縣山地地貌的特點(diǎn)，本研究選擇高程、坡度、坡向等地形因子作為潛在驅(qū)動(dòng)因子。土壤的類別、酸堿度及有機(jī)質(zhì)含量對(duì)臍橙果園的生長和產(chǎn)量有著重要影響[17-18]，選取土壤質(zhì)地類別、土壤pH值和土壤有機(jī)質(zhì)含量作為潛在驅(qū)動(dòng)因子。另外，考慮到經(jīng)濟(jì)作物L(fēng)UCC與水源可達(dá)性和鄰域土地利用狀況有一定關(guān)聯(lián)[19]，選取了水源可達(dá)性、鄰域林地和農(nóng)田占比等潛在驅(qū)動(dòng)因子。社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件是目前土地利用變化的重要影響因素之一[20-21]，像元尺度下，交通可達(dá)性是主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件。三峽庫區(qū)交通不太便利，交通可達(dá)性對(duì)臍橙生產(chǎn)、管理以及銷售的物流成本和經(jīng)濟(jì)效益有重要影響。由于奉節(jié)縣高速公路數(shù)量少、里程短，對(duì)于臍橙發(fā)展的影響較小，因此本研究選擇與國道距離、與省道距離、與縣道距離、與鄉(xiāng)道距離、與城區(qū)距離這5項(xiàng)潛在驅(qū)動(dòng)因子。

在鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度下，從自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策3方面分別選取潛在因子。在自然方面，選取平均高程、高程標(biāo)準(zhǔn)差、平均坡度、坡度標(biāo)準(zhǔn)差作為潛在驅(qū)動(dòng)因子。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面，選取鄉(xiāng)鎮(zhèn)年末總?cè)丝?、國民生產(chǎn)總值、農(nóng)民人均純收入作為潛在驅(qū)動(dòng)因子。奉節(jié)地處三峽庫區(qū)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)弱、底子薄，臍橙種植基本是以農(nóng)戶為單位從事經(jīng)營管理，因此，產(chǎn)業(yè)幫扶、扶貧等政策因素在臍橙產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中起到了重要的引導(dǎo)和推動(dòng)作用，是一類重要影響因子。

以往很多研究當(dāng)中，對(duì)于政策因子考慮較少，或者僅僅停留在定性分析層面。鑒于政策因子的重要性，本研究在概念模型中引入了政策維度，并選取臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金和臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金作為潛在驅(qū)動(dòng)因子，將3類資金數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化處理，導(dǎo)入到隨機(jī)森林模型當(dāng)中作為自變量參與回歸運(yùn)算，嘗試對(duì)政策因子開展定量分析，為后續(xù)政策研究制定提供客觀和精確的技術(shù)參考依據(jù)。

2.4 果園樣點(diǎn)抽樣策略

已有研究發(fā)現(xiàn)，LUCC在空間上表現(xiàn)出典型的自相關(guān)性，可能會(huì)與獨(dú)立性假設(shè)相沖突[1,22]。本研究Moran’sI指數(shù)為0.2，可以確定臍橙果園擴(kuò)張存在顯著的空間自相關(guān)性，需要采用系統(tǒng)隨機(jī)抽樣的方法來加以解決，通過設(shè)置系統(tǒng)抽樣閾值以保證臍橙果園樣點(diǎn)具有代表性和合理性，規(guī)避偏態(tài)分布[3]。經(jīng)測試得出，當(dāng)X、Y方向抽樣距離均為90 m時(shí)，臍橙果園樣點(diǎn)空間自相關(guān)性大大降低，Moran’sI指數(shù)降低為0.08，所以將臍橙果園樣點(diǎn)抽樣閾值設(shè)置為3個(gè)像元。抽樣點(diǎn)編碼為1表示為擴(kuò)張點(diǎn)，編碼為0表示為不變點(diǎn)，2類樣點(diǎn)采集數(shù)量基本趨于一致。本研究2000—2019年臍橙果園樣點(diǎn)總數(shù)為1 890個(gè)。

2.5 隨機(jī)森林回歸分析

傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)-統(tǒng)計(jì)方法表現(xiàn)出較大的局限性，如過擬合、依賴性強(qiáng)、無法有效處理多維數(shù)據(jù)等，難以滿足本研究的需求。隨機(jī)森林回歸方法(Random forest regression, RFR)最先由BREIMAN[23]提出，是一種基于分類與回歸決策樹(Classification and regression decision tree)的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要思想是聚合若干回歸樹，每個(gè)樹使用獨(dú)立選擇的樣本，最終集成眾多決策樹的結(jié)果對(duì)回歸任務(wù)進(jìn)行統(tǒng)籌分析。該方法首先采用隨機(jī)且有放回的方式從原始樣本中抽取多個(gè)樣本(又稱為bootstrap法)，再對(duì)每個(gè)bootstrap樣本構(gòu)建決策樹，然后將所有決策樹組成隨機(jī)森林，最終通過投票或平均的方式確定預(yù)測結(jié)果[24]。決策樹構(gòu)建過程中，根據(jù)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分裂法從M個(gè)原始變量中隨機(jī)選擇m個(gè)特征變量，后據(jù)方差不純度指標(biāo)對(duì)這m個(gè)特征變量進(jìn)行建樹，共生成N棵決策樹，回歸過程中決策樹數(shù)量N和隨機(jī)選取的特征變量數(shù)m需優(yōu)化來得出最佳擬合結(jié)果[23-25]。

相對(duì)于其他回歸模型而言，隨機(jī)森林具有精確度高、不易過擬合、高維數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[26]，可以對(duì)特征變量進(jìn)行重要性評(píng)分和排序，還可以通過邊際依賴性分析來定量評(píng)估每個(gè)因素的邊際相對(duì)重要性、累積效應(yīng)和變化閾值，但是其計(jì)算量和復(fù)雜度偏高、運(yùn)算時(shí)間較長，不太適合實(shí)時(shí)化的數(shù)據(jù)分析和模擬。隨機(jī)森林回歸模型的可以定量評(píng)估特征重要性和邊際依賴性的特點(diǎn)，適用于開展LUCC驅(qū)動(dòng)因子的量化分析，尤其是在研究經(jīng)濟(jì)作物擴(kuò)張的非線性和復(fù)雜的驅(qū)動(dòng)機(jī)制上具有一定優(yōu)勢，所以，采用隨機(jī)森林回歸算法對(duì)奉節(jié)臍橙果園擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行定量分析，探討其內(nèi)在機(jī)理和規(guī)律。

對(duì)于本研究而言，計(jì)算時(shí)間長短可以不作重點(diǎn)考慮，但需要采取有效的精度控制策略。為盡量避免小樣本場景中可能存在的樣本異常和數(shù)據(jù)噪聲的影響，首先對(duì)隨機(jī)森林回歸模型進(jìn)行參數(shù)配置實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在回歸樹總數(shù)在800～1 200區(qū)間、特征子集個(gè)數(shù)為5～10區(qū)間時(shí)，OOB(Out of bag)誤差較低并保持穩(wěn)定，同時(shí)解耦和降維效果較好，然后對(duì)回歸樹和子集數(shù)量進(jìn)行離散化處理，分別取800、1 000、1 200棵和5、8、10個(gè)進(jìn)行組合，共形成9套參數(shù)組合方案，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了9次模型回歸運(yùn)算，最終發(fā)現(xiàn)基于參數(shù)組合(1 000、10)的運(yùn)算結(jié)果OOB誤差達(dá)到最優(yōu)，所以最終將回歸樹總數(shù)設(shè)定為1 000棵，將特征子集個(gè)數(shù)設(shè)定為10個(gè)(圖3)。此外，為削弱隨機(jī)性的負(fù)面影響，累計(jì)進(jìn)行了25次隨機(jī)森林回歸運(yùn)算，取每個(gè)因子相對(duì)重要性的均值作為最終結(jié)果開展相對(duì)重要性和邊際依賴性分析，以確保模型的精度和可解釋性。研究過程中，采用EnMAP-BOX軟件和Python 3.7開發(fā)語言進(jìn)行隨機(jī)森林回歸模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)處理和精度分析。

3 結(jié)果分析

3.1 精度和誤差分析

ROC(Receiver operating characteristic)曲線適用于評(píng)估和可視化回歸模型的表現(xiàn)性能，ROC曲線下面積(Area under the ROC curve, AUC-ROC)適合定量測算回歸模型精度參數(shù)，故本研究采用ROC、AUC-ROC來分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度。為對(duì)比隨機(jī)森林和其他主流回歸模型的精度情況，采用多元線性回歸模型(Multivariable linear regression, MLR)、邏輯回歸模型(Logistic regression, LR)分別進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并測算了AUC-ROC精度。AUC-ROC取值范圍為0～1，值越大表明回歸模型性能越好，根據(jù)常用的等級(jí)劃分方案，AUC-ROC大于0.90為優(yōu)秀；在(0.80,0.90]區(qū)間為較好；在(0.70,0.80]區(qū)間為一般；在(0.60,0.70]區(qū)間為較差；小于等于0.60則表示失敗。本研究采取了交叉驗(yàn)證策略，交叉驗(yàn)證重復(fù)了25次并對(duì)AUC-ROC取平均值，以準(zhǔn)確掌握模型精度指標(biāo)，經(jīng)測算，隨機(jī)森林回歸模型(RFR)、多元線性回歸模型(MLR)、邏輯回歸模型(LR)的AUC-ROC精度分別為0.81、0.78、0.80(圖4)，可見隨機(jī)森林回歸模型在本研究中具有一定精度上的優(yōu)勢。

研究過程中，將回歸樹的數(shù)量逐步放大進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在回歸樹數(shù)量達(dá)到800以上時(shí)OOB誤差基本收斂，在800～1 200區(qū)間維持在0.14左右，且趨于穩(wěn)定，如圖5所示。

3.2 臍橙果園擴(kuò)張時(shí)空格局分析

根據(jù)2000、2006、2012、2019年奉節(jié)縣臍橙果園分布圖(圖6)可以發(fā)現(xiàn)，2000—2019年期間，奉節(jié)縣臍橙果園規(guī)?？焖僭鲩L，增幅達(dá)150%，呈現(xiàn)出顯著的擴(kuò)張態(tài)勢。由圖6可知，奉節(jié)縣臍橙果園主要沿長江與梅溪河、大溪河、草堂河、朱衣河等水系呈帶狀分布，分布于河谷兩岸一、二級(jí)階地區(qū)域，并沿流域方向逐步擴(kuò)張。2000—2006年期間，大溪河沿岸擴(kuò)張較快，主要集中在五馬鎮(zhèn)、新民鎮(zhèn)、永樂鎮(zhèn)、鶴峰鄉(xiāng)等地，另外，在草堂河流域白帝鎮(zhèn)、草堂鎮(zhèn)，梅溪河流域康樂鎮(zhèn)、石崗鄉(xiāng)，以及朱衣河流域朱衣鎮(zhèn)有少量擴(kuò)張。2006—2012年期間，長江與各支流附近都有一定規(guī)模擴(kuò)張，主要順著流域方向朝縱深發(fā)展，其中，在長江附近沿朱衣鎮(zhèn)、安坪鎮(zhèn)、康坪鄉(xiāng)向西擴(kuò)張，大溪河流域沿鶴峰鄉(xiāng)、新民鎮(zhèn)、五馬鎮(zhèn)向西南發(fā)展，草堂河流域沿白帝鎮(zhèn)、草堂鎮(zhèn)、汾河鎮(zhèn)、巖灣鄉(xiāng)朝東北方向擴(kuò)張，梅溪河流朝康樂鎮(zhèn)、大樹鎮(zhèn)、石崗鄉(xiāng)及西北方向擴(kuò)張。2012—2019年期間，向長江流域和各支流流域延伸速度變緩，但各鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)部臍橙擴(kuò)張速度較快，尤其是朱衣鎮(zhèn)、安坪鎮(zhèn)、永樂鎮(zhèn)、康樂鎮(zhèn)、白帝鎮(zhèn)、草堂鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)臍橙種植規(guī)模增長迅猛，部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)增長率超過40%。目前，奉節(jié)縣臍橙果園主要分布在長江和各支流附近的平壩和淺山地帶，其中長江沿岸占據(jù)了主導(dǎo)地位，是奉節(jié)臍橙的核心產(chǎn)區(qū)。

從時(shí)間維度上來看，2000—2006年增速較緩，為28.5%；2006—2012年增速有所提高，達(dá)到33.3%；2012—2019年增速最快，達(dá)到41.7%，在總增長規(guī)模當(dāng)中占比達(dá)到51%，屬于奉節(jié)臍橙的高速發(fā)展階段，如圖7所示。

3.3 臍橙果園擴(kuò)張驅(qū)動(dòng)力因子分析

采用隨機(jī)森林回歸方法對(duì)各潛在因子的相對(duì)重要性進(jìn)行定量分析，結(jié)果如表3所示，近20年臍橙果園擴(kuò)張過程中排在前8位的驅(qū)動(dòng)因子是平均坡度、平均高程、與水源地距離、臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金、臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金、與城區(qū)距離和土壤pH值，表明臍橙果園擴(kuò)張對(duì)地形、水源、土壤條件和政策因素較為敏感。鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度平均坡度、平均高程和像元尺度與水源地距離、土壤pH值等自然條件因子排序靠前，說明自然因子是臍橙果園擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)力。

表3 2000—2019年各驅(qū)動(dòng)因子相對(duì)重要性

與以往一些研究不同，本研發(fā)發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)層級(jí)的臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金、臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金這3項(xiàng)政策相對(duì)重要性數(shù)值均排序靠前，由此可見，奉節(jié)縣臍橙擴(kuò)張過程中明顯受到了政策因子的影響。奉節(jié)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相當(dāng)薄弱，近年來，在產(chǎn)業(yè)扶貧、對(duì)口幫扶、鄉(xiāng)村振興等政策帶動(dòng)下，臍橙產(chǎn)業(yè)獲得的資金支持力度越來越大，也因此得到更快速的發(fā)展。以朱衣鎮(zhèn)、白帝鎮(zhèn)、草堂鎮(zhèn)等為例，在2013、2017年分別獲得了518、600萬元資金支持，使2012—2016年、2016—2019年2個(gè)階段擴(kuò)張非常迅速。

像元層級(jí)鄰域林地占比、鄰域農(nóng)田占比相對(duì)重要性比較靠前，說明臍橙果園擴(kuò)張對(duì)鄰域土地利用類型較為敏感。與縣道距離、與鄉(xiāng)道距離等因子相對(duì)重要性較高，但與省道距離、與國道距離等因子相對(duì)重要性較低，這與奉節(jié)縣境內(nèi)交通條件有關(guān)，奉節(jié)縣境內(nèi)國道、省道規(guī)模較小，所以臍橙更依賴通達(dá)性更好的縣道、鄉(xiāng)道等公路。年末總?cè)丝谙鄬?duì)重要性偏低，表明人口總規(guī)模對(duì)于臍橙果園擴(kuò)張的影響力并不明顯。

3.4 驅(qū)動(dòng)力因子的邊際依賴性

部分依賴圖(Partial dependence plots)適用于可視化呈現(xiàn)復(fù)雜回歸模型中因變量對(duì)某個(gè)自變量的依賴程度[1]。選取表3中排序位于前9位的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行邊際依賴性分析，定量評(píng)估這些驅(qū)動(dòng)因子對(duì)臍橙果園擴(kuò)張的影響。

如圖8所示，當(dāng)平均坡度在5°～15°時(shí)，其相對(duì)重要性呈增加趨勢，在15°～25°區(qū)間趨于平穩(wěn)，超過25°之后呈下降趨勢，說明坡度25°以上不適宜種植臍橙。平均高程在200 m以下時(shí)，相對(duì)重要性上升較快，在200～450 m區(qū)間緩慢增長，超過450 m以后逐步下降，表明臍橙主要分布在高程450 m以下的低海拔地帶。當(dāng)臍橙果園與水源地距離小于3 km時(shí)，其相對(duì)重要性維持在較高水平，大于等于3 km時(shí)相對(duì)重要性迅速下降到較低水平，可以看出臍橙種植對(duì)水源的依賴性較強(qiáng)。當(dāng)土壤pH值在[5.5,6.6)區(qū)間時(shí)，其相對(duì)重要性呈上升趨勢并在6.6處達(dá)到峰值，在(6.6,7.6]區(qū)間保持較高水平，大于7.6后迅速下降，表明臍橙種植適宜的土壤pH值范圍為[5.5,7.6]。分別采用編碼1～9表示平坡、北、東北、東、東南、南、西南、西、西北等坡向，當(dāng)坡向?yàn)闁|南、南、西南、西的陽坡時(shí)，其相對(duì)重要性保持在較高水平，在北、東北、西北、西方向的陰坡時(shí)，相對(duì)重要性則明顯較低，說明臍橙更傾向于在陽坡進(jìn)行種植。

以鄉(xiāng)鎮(zhèn)場鎮(zhèn)、縣城建成區(qū)為城區(qū)中心，當(dāng)臍橙果園與城區(qū)中心距離在5～20 km區(qū)間時(shí)，其相對(duì)重要性逐步上升，在20～30 km區(qū)間保持較高水平，大于30 km時(shí)，其相對(duì)重要性迅速下降，說明臍橙果園傾向于在距離城區(qū)30 km以內(nèi)擴(kuò)張。

當(dāng)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金小于2千萬元時(shí)，其相對(duì)重要性較低，為2.0～2.5千萬元時(shí)，其相對(duì)重要性迅速上升，上升至7.5千萬元處達(dá)到峰值，在7.5～9.6千萬元區(qū)間其相對(duì)重要性趨于穩(wěn)定?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金相對(duì)重要性隨資金規(guī)模增長而上升，在0～30萬元和360～450萬元區(qū)間上升速度較快，在30～360萬元和大于450萬元兩個(gè)區(qū)間緩慢增長。臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金相對(duì)重要性與資金規(guī)模正相關(guān)，在資金規(guī)模達(dá)到10萬元以前增長較快，超過10萬元之后穩(wěn)步增長。可以看出，鄉(xiāng)鎮(zhèn)層級(jí)的3項(xiàng)資金因子相對(duì)重要性均隨著資金規(guī)模增加而呈上升趨勢，并維持在較高水平，表明資金因子在臍橙擴(kuò)張過程中具有顯著的影響力。

4 討論

研究發(fā)現(xiàn)，在自然因子中，臍橙果園傾向于發(fā)生在鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度平均坡度15°～25°，平均高程為200～450 m，距離水源地3 km內(nèi)，土壤pH值為[5.5,7.6]，土壤質(zhì)地為粘土的區(qū)域，這與奉節(jié)縣臍橙果樹的生長特性相符合。臍橙適宜在25°以下坡度進(jìn)行種植，首選平地，其次為丘陵、山地，而奉節(jié)縣境內(nèi)山地面積占比較高，地形較為復(fù)雜，因此，在奉節(jié)縣種植臍橙需要考慮的重要問題是盡量選擇坡度較緩的區(qū)域，才能獲得更好的經(jīng)濟(jì)效益。高程在一定程度上影響著溫度、濕度、光照和風(fēng)力，臍橙種植需要規(guī)避凍害、風(fēng)害等風(fēng)險(xiǎn)，因此對(duì)高程有一定要求。臍橙對(duì)土壤條件要求較高，pH值適宜的粘土、壤土、沙壤土比較適合臍橙生長，因此，像元層級(jí)的土壤驅(qū)動(dòng)因子相對(duì)重要性較高。由于臍橙經(jīng)濟(jì)效益高于附近其他經(jīng)濟(jì)林和農(nóng)作物，因此臍橙果園擴(kuò)張過程中存在占用鄰域林地、農(nóng)田的現(xiàn)象，像元尺度的鄰域林地占比、鄰域農(nóng)田占比等因子驅(qū)動(dòng)作用力較強(qiáng)，這與ZHANG等[1]研究結(jié)論部分類似。

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素中，與城區(qū)距離、與鄉(xiāng)道距離、與省道距離等可達(dá)性因子相對(duì)重要性較高，這是因?yàn)槟毘鹊倪\(yùn)輸、包裝和銷售需要集中的物流集散地，在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)營銷模式的支持下，由集散地面向全國輻射，以提高臍橙產(chǎn)業(yè)鏈的整體效率。

與以往一些研究有所不同，本研究發(fā)現(xiàn)政策類因子在臍橙果園擴(kuò)張中發(fā)揮了不可忽視的作用。鄉(xiāng)鎮(zhèn)層級(jí)的臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金、臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金這3項(xiàng)政策因子相對(duì)重要性排序位于前6位，可見地方政府扶持臍橙產(chǎn)業(yè)的政策有力地刺激了臍橙果園的開發(fā)。從邊際依賴圖上可直觀看出，臍橙擴(kuò)張更趨向于專項(xiàng)資金和科技資金扶持力度大的地區(qū)，比如朱衣鎮(zhèn)、康樂鎮(zhèn)、白帝鎮(zhèn)、永樂鎮(zhèn)、草堂鎮(zhèn)等。這些扶持資金可以幫助當(dāng)?shù)亟ㄔO(shè)優(yōu)質(zhì)臍橙示范基地、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技研究、強(qiáng)化農(nóng)戶技術(shù)培訓(xùn)以及開發(fā)臍橙旅游業(yè)態(tài)等，能有效地吸引大型果品企業(yè)入駐和開發(fā)臍橙果園，在促進(jìn)臍橙產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)實(shí)現(xiàn)脫貧增收。

上述結(jié)果表明，臍橙果園擴(kuò)張受到自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策因子的綜合作用，這些作用在不同層級(jí)上有顯著的空間異質(zhì)性，同時(shí)具有復(fù)雜性和非線性的特點(diǎn)[27-29]。

5 結(jié)論

(1)建立了涵蓋自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政策3個(gè)維度和像元、鄉(xiāng)鎮(zhèn)2種尺度的概念模型，采用隨機(jī)森林回歸方法定量分析了臍橙果園擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力因子和邊際依賴性。結(jié)果表明，2000—2019年，奉節(jié)縣臍橙果園呈現(xiàn)出快速擴(kuò)張的態(tài)勢，主要向長江及其支流流域方向發(fā)展。

(2)根據(jù)隨機(jī)森林回歸分析的各因子相對(duì)重要性數(shù)值，平均坡度、平均高程、與水源地距離、臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金數(shù)額、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金數(shù)額、臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金數(shù)額、與城區(qū)距離、土壤pH值和坡向等因子排序靠前，說明臍橙果園擴(kuò)張是自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策因子綜合作用的結(jié)果。其中，鄉(xiāng)鎮(zhèn)層級(jí)的臍橙產(chǎn)業(yè)扶貧專項(xiàng)資金、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)柑橘專項(xiàng)資金、臍橙產(chǎn)業(yè)科技項(xiàng)目資金這3項(xiàng)政策因子驅(qū)動(dòng)力顯著。

(3)根據(jù)邊際依賴性分析結(jié)果，臍橙果園擴(kuò)張傾向于發(fā)生在平均坡度為15°～25°、平均高程為200～450 m、距離水源地3 km內(nèi)、土壤pH值為5.5～7.6，有資金支持、區(qū)位條件好的區(qū)域。

(4)隨機(jī)森林回歸模型具有直觀、客觀和高精度的優(yōu)點(diǎn)，能定量分析臍橙果園擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素，是一種實(shí)用和有效的方法。