江 麗

(遵義水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，貴州 遵義 563002)

0 引言

耕地是人類賴以生存和生活的基本資源和條件，隨著社會(huì)快速發(fā)展，人口不斷增多，耕地處于不斷變化中，而且區(qū)域間由于自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的不同，耕地面積的變化呈現(xiàn)不同的特征[1]。保持農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展首先要確保耕地的數(shù)量和質(zhì)量，隨著人民生活水平的不斷提高，耕地面積卻在逐漸減少，穩(wěn)定和擴(kuò)大耕地面積，維持和提高耕地的物質(zhì)生產(chǎn)能力，預(yù)防和治理耕地的環(huán)境污染，是保證土地得以永續(xù)和合理使用，穩(wěn)定農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位和促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大問(wèn)題。因此本文以萬(wàn)山區(qū)為研究區(qū)域，基于GIS和Fragstats軟件分析萬(wàn)山區(qū)2010年和2018年耕地的動(dòng)態(tài)變化，運(yùn)用斑塊類型面積(CA)、斑塊密度(PD)、邊界密度(ED)、面積加權(quán)形狀指數(shù)(SHAPE_AM)、平均斑塊分維數(shù)(FRAC_MD)、景觀分離度(DIVISION)、景觀脆弱度(FLI)、聚集度指數(shù)(AI)對(duì)耕地的景觀格局進(jìn)行分析研究。

1 研究區(qū)概況

萬(wàn)山區(qū)是貴州省銅仁市下轄區(qū)，位于東經(jīng)109°11′～109°14′、北緯27°30′～27°32′之間，東南臨湖南省芷江侗族自治縣、西南接新晃侗族自治縣和貴州省玉屏侗族自治縣，西與黔東南州岑鞏縣接壤，北與銅仁市碧江區(qū)、江口縣毗鄰。是銅仁市的主城區(qū)，萬(wàn)山區(qū)以喀斯特巖溶地貌為主，屬于中亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，集山、水、林、洞為一體。全境地勢(shì)東低西高，中部隆起。東部山巒起伏，溝壑縱橫，深谷密布，西部丘陵，地勢(shì)開闊平緩。境內(nèi)的地層，絕大部分屬海相沉積，厚度巨大。

截至2017年底，萬(wàn)山區(qū)戶籍人口16.74萬(wàn)人，常住人口11.90萬(wàn)人。全年人口出生率為10.37‰，比上年提升0.71個(gè)千分點(diǎn)，人口死亡率為6.12‰，比上年增長(zhǎng)0.16個(gè)千分點(diǎn)，人口自然增長(zhǎng)率為4.25‰，比上年提升0.55個(gè)千分點(diǎn)。在經(jīng)濟(jì)上根據(jù)2017年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，萬(wàn)山區(qū)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值48.16億元，按可比價(jià)計(jì)算，比上年增長(zhǎng)12.4%。其中：第一產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值9.8億元，比上年增長(zhǎng)6.6%；第二產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值19.88億元，比上年增長(zhǎng)12.1%。其中工業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值14.94億元，比上年增長(zhǎng)10.9%；第三產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值18.47億元，比上年增長(zhǎng)16.1%，就在2018年9月25日，貴州省人民政府同意萬(wàn)山區(qū)退出貧困縣。萬(wàn)山的交通便利，是川渝東出通江達(dá)海、滬杭西進(jìn)黔滇、京津南下桂瓊、廣深北連陜甘的重要交通樞紐，滬昆、杭瑞、環(huán)省3條高速公路穿境而過(guò)；湘黔鐵路、株六復(fù)線、渝懷復(fù)線3條鐵路環(huán)繞四周，10分鐘到達(dá)銅仁火車站，30分鐘到達(dá)大龍、玉屏、新晃火車站和滬昆高鐵銅仁南站，1小時(shí)到達(dá)湖南懷化火車站。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Overview of the research area

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

以萬(wàn)山區(qū)轄區(qū)內(nèi)的耕地為研究對(duì)象，研究數(shù)據(jù)包括2010年萬(wàn)山區(qū)土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)和2018年第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查的初步圖斑數(shù)據(jù)，圖斑數(shù)據(jù)精度相對(duì)較高。根據(jù)第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查的分類標(biāo)準(zhǔn)，分為農(nóng)用地、建設(shè)用地和未利用地三大類，其中耕地劃分在農(nóng)用地里，又劃分為水田、水澆地和旱地三個(gè)二級(jí)類。統(tǒng)一采用投影坐標(biāo)系為CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_36，高斯-克呂格投影。

3 耕地動(dòng)態(tài)變化分析

3.1 耕地變化速率分析

萬(wàn)山區(qū)總面積是842 km2，總共9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其中有2個(gè)街道辦事處，1個(gè)鎮(zhèn)，5個(gè)鄉(xiāng)，49個(gè)行政村，9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別是魚塘鄉(xiāng)、大坪鄉(xiāng)、茶店街道辦事處、謝橋街道辦事處、萬(wàn)山鎮(zhèn)、下溪侗族鄉(xiāng)、敖寨侗族鄉(xiāng)、黃道侗族鄉(xiāng)、高樓坪侗族鄉(xiāng)，總面積分別為145.159222 km2、154.106443 km2、98.889291 km2、101.336398 km2、15.661079 km2、66.376451 km2、92.939237 km2、89.622141 km2、75.179826 km2，其中耕地總面積是184.59 km2，在這8年的時(shí)間里耕地共減少了36.19 km2，耕地的變化率還是挺大的，利用Arcgis的空間分析得到耕地的具體變化情況如表1。

表1 萬(wàn)山區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地情況(單位：km2)Tab.1 Arable land of each village and town of Wanshan District

由表1可知，不管是2018年還是2010年大坪鄉(xiāng)和魚塘的耕地總面積最大的是魚塘鄉(xiāng)和大坪鄉(xiāng)，最小的是萬(wàn)山鎮(zhèn)，原因是它們本身的總面積基數(shù)就是最大和最小，魚塘和大坪分別有11個(gè)村和7個(gè)村，并且城區(qū)面積小，而萬(wàn)山鎮(zhèn)只有2個(gè)村且城區(qū)面積較大。耕地減少率最大的是謝橋街道辦事處，其次是萬(wàn)山鎮(zhèn)，耕地增加率最小的是茶店街道辦事處，自萬(wàn)山區(qū)成立以來(lái)，就是圍繞謝橋?yàn)橹行某菂^(qū)建設(shè)的，所以這些年來(lái)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人類活動(dòng)最頻繁，城區(qū)面積擴(kuò)大，特別是主城區(qū)的大部分耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致謝橋街道辦事處的耕地減少極速。而茶店街道辦事處是老城區(qū)，城區(qū)發(fā)展趨于穩(wěn)定，重心向鄉(xiāng)村土地合理利用轉(zhuǎn)移。

3.2 耕地的轉(zhuǎn)移矩陣分析

借用土地利用/覆蓋變化研究中的轉(zhuǎn)移矩陣，轉(zhuǎn)移矩陣能夠直觀揭示每種景觀斑塊類型的減少面積及分別來(lái)自或轉(zhuǎn)變?yōu)槟男┚坝^斑塊類型[2]?；贕IS的空間分析得到表2中的轉(zhuǎn)移矩陣表，由表2可知，從2010年到2018年大多數(shù)的耕地是保持不變的，不過(guò)還是有9.28 km2的耕地轉(zhuǎn)變成了現(xiàn)在的建設(shè)用地，這是城鎮(zhèn)化建設(shè)的必然趨勢(shì)，有62.09 km2的耕地轉(zhuǎn)換為其他的農(nóng)用地，與這些年國(guó)家的退耕還林政策是相關(guān)的，還有7.14 km2的耕地轉(zhuǎn)換成了未利用地，這就是人類沒(méi)有合理利用土地和耕地荒廢很多年后長(zhǎng)草變成了草地造成的。所以人類應(yīng)該按照規(guī)劃合理利用土地資源，特別是耕地，要以長(zhǎng)久發(fā)展為基礎(chǔ)，別只看眼前的利益和方便。當(dāng)然也有一部分新增耕地，其中就有3.74 km2的建設(shè)用地變成了耕地，現(xiàn)在許多人都往城里轉(zhuǎn)移，從而使農(nóng)村的房子常年沒(méi)人居住，因而拆除了這些舊的房子再恢復(fù)耕地。分別有24.5 km2的其他農(nóng)用地和15.15 km2的未利用地轉(zhuǎn)換成耕地，這些對(duì)土地質(zhì)量都是有提高的。在兩期數(shù)據(jù)中耕地二級(jí)類發(fā)生變化的有23 km2。

表2 萬(wàn)山區(qū)2009年到2018年耕地轉(zhuǎn)移矩陣表Tab.2 Arable land transfer matrix from 2009 to2018 in Wanshan District

4 耕地景觀指數(shù)分析

景觀指數(shù)濃縮了景觀格局信息，能反映景觀格局的結(jié)構(gòu)組成和空間分布特征，是定量化研究景觀格局的基本方法[3]，運(yùn)用Fragstats4.2景觀分析軟件和ARCGIS制圖軟件，將兩期耕地?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)出來(lái)轉(zhuǎn)成柵格格式的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入景觀指數(shù)分析軟件中計(jì)算得到各指數(shù)，并結(jié)合實(shí)際和景觀指數(shù)的生態(tài)意義對(duì)萬(wàn)山區(qū)耕地景觀格局進(jìn)行分析。

表3 耕地景觀指標(biāo)簡(jiǎn)介Tab.3 Introduction of landscape indexes of arable land

景觀格局指數(shù)的選擇要能準(zhǔn)確明了的表現(xiàn)研究目的，其各層次之間的指數(shù)都有高度的相關(guān)性以及自己的側(cè)重點(diǎn)，選擇的時(shí)候切不可冗雜選取，數(shù)據(jù)并不以多取勝[4]。首先選擇斑塊類型面積、斑塊密度和邊緣密度能反映最基本的景觀形態(tài)，是表示景觀異質(zhì)性的指數(shù)，而面積加權(quán)形狀指數(shù)、平均斑塊分維數(shù)、散布與并列指數(shù)和景觀分離度的選擇是為了更深層次去研究景觀形態(tài)及其性質(zhì)。

5 景觀格局的結(jié)果分析

斑塊密度反映景觀整體斑塊分化程度，斑塊密度越高，表明一定面積上異質(zhì)景觀要素斑塊數(shù)量越多，斑塊規(guī)模越小，景觀異質(zhì)性越高[5]。結(jié)合表3、表4可知，2010年斑塊密度最大的是謝橋，為0.14465，最小的是茶店，為0.0742，2018年斑塊密度最大的是敖寨，為0.284767，最小的是萬(wàn)山鎮(zhèn)，為0.10155，無(wú)論是2010年還是2018年斑塊類型面積最大的是魚塘，最小的是萬(wàn)山鎮(zhèn)，總體來(lái)說(shuō)除了萬(wàn)山鎮(zhèn)，其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的斑塊密度都在增大，而下溪、敖寨和黃道的斑塊類型面積在增加，其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的斑塊類型面積都在減少，表明在隨著社會(huì)化進(jìn)程的加快，萬(wàn)山耕地的細(xì)碎化程度總體都變高，景觀異質(zhì)性變高，但耕地面積卻在減少。

表4 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2010—2018年指數(shù)值Tab.4 Landscape indexes of each village andtown from 2010 to 2018

斑塊邊緣密度反映景觀中異質(zhì)性斑塊之間物質(zhì)、能量和物種交換的潛力及其相互影響的程度，可直接表征景觀整體的復(fù)雜程度[6]。由表4中數(shù)據(jù)可知兩期耕地都是高樓坪的邊緣密度較大，萬(wàn)山鎮(zhèn)和謝橋的邊緣密度較小，其中魚塘、大坪和敖寨在增加，茶店、謝橋、萬(wàn)山鎮(zhèn)、下溪、黃道和高樓坪都在減少，說(shuō)明茶店、謝橋、萬(wàn)山鎮(zhèn)、下溪、黃道和高樓坪的景觀的空間拓展能力在變差，但是協(xié)同作用在加強(qiáng)，而魚塘、敖寨和大坪正相反。

面積加權(quán)形狀指數(shù)反映斑塊形狀的復(fù)雜程度。斑塊形狀接近于1，說(shuō)明該斑塊的形狀越接近于圓形或正方形，其數(shù)值越大，說(shuō)明斑塊的形狀越復(fù)雜[7]。從表中可看出，2010年萬(wàn)山鎮(zhèn)的形狀指數(shù)最大，最小是謝橋，2018年茶店的形狀指數(shù)最大，最小是萬(wàn)山鎮(zhèn)，除了大坪和高樓坪，其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的形狀指數(shù)都在減少，表明這些年萬(wàn)山區(qū)的耕地形狀趨于規(guī)則，人類對(duì)耕地的制約和影響力在減小，導(dǎo)致撂荒的耕地增多。

平均斑塊分維數(shù)的生態(tài)學(xué)意義和形狀指數(shù)的有些相似，從數(shù)值上來(lái)看，近幾年斑塊的分型維數(shù)變化并不大，不同的是運(yùn)用了分維理論來(lái)測(cè)量斑塊和景觀的空間復(fù)雜性，這里會(huì)選擇這個(gè)指數(shù)主要是用來(lái)計(jì)算得到景觀脆弱度的。耕地景觀脆弱度的數(shù)值與選擇面積加權(quán)的平均形狀因子、景觀類型分維數(shù)以及景觀類型分離度等3項(xiàng)對(duì)耕地的產(chǎn)出效益、抗干擾能力、連通性、穩(wěn)定性和自身修復(fù)能力有影響[8]。從表4中兩期數(shù)據(jù)可得到景觀脆弱度和斑塊形狀指數(shù)的變化規(guī)律一樣，除了大坪和高樓坪，其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的景觀脆弱度指數(shù)都在減少，萬(wàn)山耕地的抗風(fēng)險(xiǎn)力和自身恢復(fù)力總體在減小，耕地景觀變得越來(lái)越脆弱。

景觀分離度表征的是景觀的破碎化程度，從表4中可知兩期數(shù)據(jù)的景觀分離度指數(shù)都是挺大的，甚至在2018年萬(wàn)山鎮(zhèn)的景觀分離度都達(dá)到了最大值1，多數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的景觀分離度指數(shù)都比2010年的稍大些，說(shuō)明這幾年響應(yīng)國(guó)家的政策，村村通道路，組組通道路，大量的修路使得耕地的破碎化程度變大，從而連通性降低了。兩期數(shù)據(jù)的景觀分離度指數(shù)較大的還有一個(gè)原因就是，用的數(shù)據(jù)是2010年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)和三調(diào)的初步成果數(shù)據(jù)，這兩個(gè)數(shù)據(jù)圖斑的對(duì)于耕地的劃分還是挺細(xì)的，都是人工一個(gè)圖斑一個(gè)圖斑勾畫的。

散布與并列指數(shù)(IJI)是描述景觀空間格局最重要的指標(biāo)之一，IJI對(duì)受到某種自然條件嚴(yán)重制約的生態(tài)系統(tǒng)的分布特征反映顯著，如山區(qū)的各種生態(tài)系統(tǒng)受到垂直地帶性的作用，其分布多成環(huán)狀，IJI值一般較低；而干旱區(qū)的許多過(guò)度植被類型受制于水分的多寡，彼此接近，IJI值一般較高。從表中數(shù)據(jù)看出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的IJI值相差挺大的，在2010年IJI值從大都小的排序依次是黃道>魚塘>高樓坪>茶店>下溪>敖寨>萬(wàn)山>大坪>謝橋，2018年IJI值從大都小的排序依次是敖寨>大坪>魚塘>高樓坪>茶店>下溪>萬(wàn)山鎮(zhèn)>黃道>謝橋，這兩期數(shù)據(jù)相差最大的就是大坪和黃道，大坪的IJI值在這幾年的時(shí)間明顯增大，而黃道在這幾年的時(shí)間劇烈減小，而這兩個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)都是距離中心城區(qū)較遠(yuǎn)的，由于自然和人為因素導(dǎo)致IJI值的變化明顯。

景觀脆弱度指數(shù)反映的是耕地景觀的生態(tài)脆弱性，由表4數(shù)據(jù)可知，除了高樓坪和大坪的在增加，其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的都在減小，萬(wàn)山耕地整體的抗風(fēng)險(xiǎn)力在減小。

6 結(jié)論

本文從兩個(gè)方面綜合分析了萬(wàn)山區(qū)的耕地動(dòng)態(tài)變化情況，先是根據(jù)變化速率和轉(zhuǎn)移矩陣從數(shù)量上進(jìn)行了分析，再?gòu)母鼐坝^指數(shù)格局對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地進(jìn)行分析。綜合兩方面得到萬(wàn)山區(qū)的耕地占比是0.23，其中魚塘鄉(xiāng)耕地占比最大，在8年時(shí)間里耕地的減少率大于增加率，耕地的斑塊密度在增加，邊緣密度減小，面積加權(quán)形狀指數(shù)在減小，平均斑塊分維數(shù)在減小，景觀分離度在增加，散布與并列指數(shù)在減小，景觀脆弱度減小，總體來(lái)說(shuō)萬(wàn)山區(qū)應(yīng)該增加或者保持耕地的數(shù)量，采用相關(guān)政策和措施提高各耕地景觀指數(shù)，讓耕地能為我們帶來(lái)更多資源，并能供人類源源不斷的利用，對(duì)于耕地的利用也要以長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展為基礎(chǔ)，謹(jǐn)慎考慮、合理規(guī)劃。