基于PLUS模型的耕地時空演變及驅動因素分析

韓丹燕 樊童生

（1.廣西致達遠土地規劃設計有限公司，廣西 南寧 530201；2.南寧師范大學，廣西 南寧 530001）

PLUS模型為探究耕地時空演變的驅動因素提供了有效工具，可以呈現各類驅動因子對耕地時空演變影響的貢獻程度[1-2]。目前對于南寧市耕地時空演變特征及其驅動因素相關的研究較少，探討南寧市耕地的時空演變特征及其驅動因素對區域耕地資源的可持續發展和保障糧食安全有著重要意義。

1 數據處理

借助ArcGIS 10.8軟件將人口、GDP及土壤類型空間分布數據的空間分辨率重采樣至30 m，與土地利用數據一致；借助ArcGIS 10.8軟件進行歐氏距離分析，得到距離空間分布數據，分辨率為30 m；借助ArcGIS 10.8軟件對DEM進行坡度分析，得到坡度空間分布數據，分辨率為30 m；借助ArcGIS 10.8軟件對年平均氣溫和年平均降水量數據進行克里金插值，得到年平均氣溫和年平均降水量數據的空間分布數據，分辨率為30 m。

2 研究方法

2.1 土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣可以從規模和方向上反映土地利用的轉移情況，基本形式為：

式中：Pij——土地利用轉型的面積；n——土地

利用類型，1為耕地，2為林地，3為草地，4為水域，5為建設用地，6為未利用地。

2.2 標準差橢圓

通過標準差橢圓可進行數據探索和可視化，將一組變量做成多元分布圖，顯示每個變量間的相關性以及每個變量分布的形狀、中心和邊界，創建地理要素的空間特征，即中心趨勢、離散和方向趨勢。

2.3 核密度分析

核密度分析用于反應耕地在空間分布上的聚集程度，計算公式為：

式中：fn——耕地核密度值；n——耕地圖斑的個數；d( )x，xi——耕地圖斑x到耕地圖斑xi的距離；h——帶寬；k——核函數。

2.4 耕地破碎化衡量指標

耕地破碎化程度衡量指標是借助Fragstats軟件定量測算耕地景觀指數信息，選取應基于耕地細碎化的屬性特征，從農戶微觀視角選取斑塊個數、斑塊密度、景觀形狀指數、景觀分割指數、聚類指數、聚集指數、分離度指數、斑塊凝聚度指數等[3]。

2.5 PLUS模型

PLUS模型的土地擴張策略分析模塊（LEAS）采用隨機森林算法對土地利用擴張的驅動因素進行挖掘，得到驅動因子對土地利用擴張的貢獻程度[4]。

3 結果與分析

3.1 耕地格局變化特征分析

3.1.1 耕地數量變化特征分析

借助ArcGIS 10.8軟件提取南寧市各區縣3個年份的耕地面積進并計算變化量，結果如表1所示。

表1 南寧市2000—2020年各區縣耕地面積及變化量

南寧市在研究期內的耕地面積處于持續減少狀態，2010—2020年耕地面積減少量最大。從各區縣的耕地擁有量來看，武鳴區、橫縣和賓陽縣擁有的耕地面積最多，興寧區、青秀區和西鄉塘區擁有的耕地面積最少。除了武鳴區在2000—2010年耕地面積有所增加外，南寧市其余縣在研究區內耕地面積都處于持續減少狀態，耕地面積減少量最大的是江南區，其次是西鄉塘區、良慶區和邕寧區。

3.1.2 耕地空間變化特征分析

（1）耕地空間變化分布分析。

南寧市的西鄉塘區、江南區、良慶區、邕寧區、青秀區、興寧區和武鳴區的耕地變化最劇烈，特別是在2010—2020年時期。7個區處于南寧市的市區部分，經濟發展水平和城市化水平都較高，隨著城市建設的需要占用了大量的耕地。武鳴區積極規劃永久基本農田保護區，對永久基本農田進行嚴格保護，嚴格按照標準要求來開發整理土地，提高耕地質量，因此耕地面積有所增加。賓陽縣和橫縣只有少部分區域存在耕地減少現象，馬山縣、上林縣、隆安縣的耕地變化并不明顯。

（2）耕地轉移矩陣分析。

借助ArcGIS 10.8軟件中的柵格轉面、融合和相交工具結合土地利用轉移矩陣模型，得到南寧市2000—2020年耕地轉移情況。兩個時期耕地轉出都大于轉入，2000—2010年耕地轉出量146.56 km2，轉成建設用地最多，為789.10 km2；其次是林地，為52.64 km2。從耕地轉入量來看，2000—2010年共100.94 km2轉成耕地，林地轉入最多，為46.85 km2；其次是水域，為32.63 km2。2010—2020年相比前10年，耕地的轉移情況較為強烈。耕地的轉出量為360.53 km2，約為前10年的2.45倍，轉成建設用地最多，為215.78 km2；其次是林地，為111.64 km2。從耕地轉入量來看，2010—2020年共有164.51 km2轉成耕地，其中林地轉入最多，為104.48 km2；其次是建設用地，為28.26 km2。從整個研究期來看，未利用地的變化并不明顯，較為穩定，耕地的轉出量為507.09 km2，主要轉向了建設用地和林地。

（3）耕地標準差橢圓分析。

借助ArcGIS 10.8軟件中的標準差橢圓工具，采用一個標準差的距離。耕地重心幾期標準差橢圓空間分布如圖1所示。

圖1 耕地重心及其標準差橢圓空間分布

研究期的3個年份耕地的分布方向一致，都是西北向東南分布，說明南寧市在這片區域耕地的分布較為聚集。2000年、2010年、2020年耕地的重心都落在武鳴區的西南角，耕地重心呈現先向東南遷移再向東北遷回的特征。從扁率來看，2010年（0.384）>2000年（0.382）>2020年（0.380），說明2010年耕地分布的方向趨勢更明顯。

3.2 耕地空間集聚分析

借助ArcGIS 10.8軟件中的要素轉點工具將南寧市2000年、2010年、2020年耕地圖斑轉成點要素，利用核密度分析工具進行核密度分析，運用自然斷裂法將核密度分析結果劃分為低密度、較低密度、中密度、較高密度及高密度5個等級。南寧市耕地核密度等級在空間分布上呈現明顯的異質性，核密度等級空間分布以低密度和較低密度區為主，高密度區分布較少。耕地低密度、較低密度區范圍逐漸擴大，較高密度、高密度區范圍出現收縮趨勢。耕地較高密度、高密度區主要分布在地勢較為平坦的區域，包括武鳴區中南部、江南區北部、邕寧區南部、賓陽縣東北部、橫縣中北部；耕地低密度區主要分布在地勢較高的地區，包括馬山縣，隆安縣、上林縣、武鳴區、興寧區、賓陽縣交界處等。

南寧市3個年份耕地核密度測算值空間分布呈現相似的空間格局，整體呈現中部及中部兩側區域密度高，北部偏上及南部偏上區域密度較低，整體空間分布變化不大。從核密度測算值空間分布變化趨勢來看，整體呈現以高密度區為中心向低密度區逐漸擴散趨勢并為集中連片分布，高密度、中高密度區域范圍逐漸縮小，中、低密度區范圍在不斷擴大。特別是武鳴區等城鎮發展區、經濟發展區的耕地密度變化較為明顯，說明耕地的核密度空間分布不僅受地形、地貌的條件限制，同時還受到城鎮化、工業化等社會經濟因素的影響。

3.3 耕地破碎動態分析

在ArcGIS 10.8軟件的基礎上，通過重分類提取出耕地柵格數據，借助Fragstats軟件對南寧市各區縣3個年份的耕地柵格數據進行計算，得出南寧市耕地破碎化指數。南寧市2000—2020年耕地破碎化指數如表2所示。

表2 南寧市2000—2020年耕地破碎化指數

斑塊個數和斑塊密度均呈現先減后增的趨勢，斑塊個數增加8個，斑塊密度增加0.000 3，說明耕地圖斑有逐漸上升的趨勢；景觀形狀指數逐漸上升，且上升速度逐漸提高，說明耕地圖斑形狀日益復雜且呈現不規則狀；景觀分割指數逐步上升，說明耕地斑塊之間逐步分散，耕地破碎化現象日益加??；聚集指數、聚類指數、斑塊凝聚度指數均呈現逐漸減少的趨勢，同時分離度指數呈現逐漸增長的趨勢，說明斑塊呈較為集聚狀分布，耕地破碎程度逐漸加重，耕地斑塊集聚程度逐漸降低。南寧市耕地空間分布耕地圖斑數有所增加、斑塊呈較為集聚狀分布狀、斑塊的整體聚集程度較高。隨著城鎮化的不斷發展，耕地面積逐漸減少、耕地斑塊集聚程度逐漸降低，從而使耕地破碎化現象日益加劇。

3.4 耕地變化驅動力分析

借助ArcGIS 10.8軟件對南寧市各區縣3個年份的土地利用數據進行重分類分析，再通過PLUS模型分析南寧市耕地變化的驅動力，如圖2所示。

圖2 南寧市耕地擴張驅動因素

耕地增加擴張的主要驅動因子依次為距二級道路距離、距縣政府駐地距離、年平均氣溫、距一級道路距離和距鐵路距離。耕地增加區域主要分布在武鳴區，距二級道路距離較近區域。通過疊加分析耕地轉移情況可知，在耕地總轉出量中約有90.35%耕地轉出成為林地和建設用地，說明耕地面積的轉出是林地和建設用地面積增加的主要因素。

4 結語

本研究運用土地利用轉移矩陣、標準差橢圓分析、核密度分析、耕地破碎化衡量指標、PLUS模型的研究方法，對南寧市2000—2020年耕地空間格局變化特征進行分析，總結出南寧市耕地空間格局變化特征及其驅動因素，為保障耕地的合理、可持續利用提供有力依據。