天津市抛荒地分布及驱动机理研究

2023-07-12李雨凌姜广辉曹子剑杨勇陈甜倩

天津农业科学 2023年7期

李雨凌姜广辉曹子剑杨勇陈甜倩

摘要：为探明天津市耕地抛荒总体情况和驱动机理，基于MODIS数据，识别并估算2010—2017年天津市耕地抛荒规模，利用核密度分析方法对其空间分布格局进行判定，并基于OLS分析方法系统分析天津市耕地抛荒驱动机理。结果表明：（1）2010—2017年天津市抛荒地规模总体呈减少的态势，年均减少726.26 hm2；（2）天津市抛荒地呈现出明显的“阶梯式”分布规律，主要集中在天津市中部和西南部地区，而位于远郊区的蓟县南部、宝坻区北部和滨海新区是抛荒地分布的冷点区；（3）人均收入和总人口密度对耕地抛荒呈现正向影响，海拔、坡度和距河流距离对耕地抛荒呈现负向影响。整体来看，地理资源条件的影响更为显著。

关键词：抛荒地；时空变化；空间格局；驱动机制；OLS；天津

中图分类号：F301.21 文獻标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006－6500.2023.07.003

Study on the Distribution and Driving Mechanism of Abandoned Cultivated Land in Tianjin

LI Yuling1，2， JIANG Guanghui2， CAO Zijian3， YANG Yong4， CHEN Tianqian2

（1.China Center for Information Industry Development， Beijing 100048， China; 2. School of Natural Resources， Faculty of Geographical Science， Beijing Normal University， Beijing 100875， China; 3. Tianjin Binhai New Area Natural Resources Survey and Registration Center， Tianjin 300456， China; 4. Shandong Provincial Territorial Spatial Ecological Restoration Center， Jinan， Shandong 250014， China）

Abstract： In order to explore the overall situation and driving mechanism of cultivated land abandonment in Tianjin， this study identified and estimated the scale of abandoned cultivated land in Tianjin from 2010 to 2017 based on MODIS data， used nuclear density analysis method to determine its spatial distribution pattern， and systematically analyzed the driving mechanism of cultivated land abandonment in Tianjin based on OLS analysis method. The results showed that：（1） From 2010 to 2017， the scale of abandoned cultivated land in Tianjin showed a general trend of decrease， with an average annual decrease of 726.26 hm2;（2） The distribution of abandoned cultivated land in Tianjin showed an obvious stepped pattern， mainly concentrated in the central and southwestern areas of Tianjin， while the south of Jixian， the north of Baodi District and Binhai New Area， located in the outer suburbs were the cold spot areas of abandoned land distribution; （3） Per capita income and population density had positive effects on farmland abandonment， while elevation， slope and distance from river had negative effects on farmland abandonment. Overall， the influence of geographical resource conditions is more significant.

Key words： abandoned cultivated land; spatio-temporal variation; spatial pattern; driving mechanism; OLS; Tianjin

随着城乡一体化和社会经济发展转型的快速推进，在农业生产效益低下与农村劳动力向外转移等多重因素的影响下，我国农村土地抛荒现象愈发严重，土地抛荒面积也逐年增加。据不完全统计，近20多年来，我国出现耕地抛荒现象的地方多达161个，涉及21个省（区）的107个县（市）[1]，特别是在北京、天津等大都市区域内，农业转型剧烈，农用地流转频繁，土地利用效率低下，耕地抛荒现象尤为严重。尽管国家出台免征农业税、推进耕地流转等一系列农业补偿措施，旨在巩固农业地位，促进农民增收，治理耕地抛荒，推动农村发展[2]，但我国抛荒地仍呈现出数量不断增加、空间零散破碎、利用受生态环境制约大等现实问题，不仅时刻制约着我国土地资源的集约利用和粮食安全的有效保障，而且还对我国的土地生态环境和社会经济发展产生严重的冲击作用。

天津市作为我国四大直辖市之一，区位条件优越，经济社会各项事业发展迅猛，对土地资源的需求也日益增加。当前天津市在农用地利用上仍存在耕地比重高但质量较差、农用地流转频繁但不彻底、土地利用粗放、耕地后备资源匮乏且补充能力不足等问题，时刻制约着天津市土地资源对经济社会全面协调可持续发展的保障能力。同时与天津市“节约集约、统筹发展、环境友好”的土地利用战略相违背，实现天津市土地资源，特别是耕地资源的合理利用与有效管理迫在眉睫。

党的二十大指出，要全方位夯实粮食安全根基，牢牢守住18亿亩耕地红线，确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中。抛荒地治理作为土地整治的重要组成部分，与严格保护耕地红线、有效利用国土资源、科学实施国土综合整治、积极推进生态文明建设、切实保障国家粮食安全等全局性工作关系密切。在耕地保护的新形势、新要求下，本文立足天津市经济发展定位与战略要求，秉承天津市“节约集约、统筹发展、环境友好”的土地利用战略定位，结合多光谱遥感技术的优势，分类识别抛荒地并揭示其空间分布规律；通过对天津市自然环境条件和社会经济发展条件的分析，揭示耕地抛荒的驱动因素及形成机理，从而为提高天津市土地资源优化配置效率，促进天津市协调有序发展提供参考依据。

1 研究方法

1.1 研究区土地利用概况

天津市位于华北平原北部，土地总面积约为119.66万 hm2，其中耕地面积43.68万 hm2，约占全市土地总面积的36.5%，是天津市最主要的土地利用方式。长期以来，天津市土地利用呈现以开发为主、整理为辅的局面，导致其存在耕地比重虽高但总体质量较差、耕地后备资源匮乏且补充能力不足、农村地区耕地抛荒现象普遍存在、耕地沙化盐渍化等一系列问题，阻碍了天津市可持续农业和绿色生态农业的健康发展。

1.2 数据来源与处理

为了定量获取天津市抛荒地的规模和数量，以便为分析时间序列的抛荒趋势及驱动因素做基础，本研究利用遥感影像和土地利用变更数据相结合的方法提取抛荒地信息。其中遥感影像数据基于遥感数据采用美国国家宇航局（NASA）提供的遥感数据MODIS产品，时间分辨率为16 d，空间分辨率为250 m，时间范围为2010年7月至2017年7月，数据格式为TIF，基于ENVI5.3对TM影像数据进行拼接、投影和几何校正，利用最大似然法对天津市2005—2017年耕地、林地、草地、水系等信息进行分类提取，共选取耕地、林地、草地、建筑物、裸地和水系6类土地利用覆盖样本，其中平均每年耕地样本340个，林地样本79个，草地样本128个，裸地样本67个，水系样本55个，建筑物样本446个（图1）。

1.3 抛荒地界定与识别

依据之前学者对于抛荒地的理解和总结，笔者借鉴史铁丑等[3]、程宪波等[4]对于抛荒地概念的理解，将闲置1年以上、不能创造农业价值的耕地称之为抛荒地，同时结合遥感影像的土地利用覆盖样本类别特征，构建抛荒地识别规则。依据最大似然算法得到每年土地利用分类图，以前1年的土地利用现状分类图为本底数据，分别判断该年份每个像元（T）的土地利用类型在本底耕地范围中的变化。若T为耕地，认为土地利用类型没有变化；若T为建筑物、水系或者林地，则认为该像元发生变化，属于土地利用类型的转化；若T为草地和裸地，则认为该像元有可能抛荒[5]。由于耕地荒芜之后，开始状态是裸地，随着时间推移，逐渐变为草地，因此草地也属于疑似撂荒的一部分。然后，结合天津市土地利用变更数据进行校正，最终确定2010—2017年抛荒地分布情况，并在研究区范围内选取10个区的325个地块进行验证，正确率达到89.3%。

1.4 抛荒率测算

若只考虑抛荒耕地的绝对数量，不考虑该区域耕地数量，就不能准确揭示抛荒耕地的空间分布特征，所以本研究借鉴“耕地指数”这一概念，构建抛荒耕地指数，即区域中抛荒耕地面积与耕地面积的比，最终以分级图表示，目的是显示抛荒耕地的区域上相对数量和稀疏程度，进而更好地体现区域内抛荒程度。公式表示为：

式中，Di为第i区的抛荒耕地指数；si为第i区的抛荒耕地面积；Si为第i区的耕地面积。

1.5 核密度分析

核密度分析是通过测算研究对象在空间上的分布密度，以此体现研究对象在地理空间上的分布特征和变化趋势，同时测算结果能够清晰表征出研究对象在空间上的集聚或分散的分布特征。本研究采用核密度分析方法分析天津市抛荒耕地分布集聚特征，并基于ArcGIS平台实现其分布集聚程度的可视化[6]。具体计算公式为：

式中，Fn（x）表示抛荒耕地分布的核密度值；（x－xi）表示抛荒耕地斑块点与xi之间的距离；h表示带宽；n表示带宽范围内的抛荒耕地斑块分布的数量。研究采用ArcGIS10.2软件的Kernel Density工具进行核密度分析，形成抛荒耕地空间分布的核密度图。

2 结果与分析

2.1 天津市抛荒地时空变化分析

基于上述抛荒地识别和提取规则，本研究得到2010—2017年的部分年份抛荒地分布图（图2）。由图2可以看出，天津市抛荒地范圍主要分布在中部和西部地区，而东部地区耕地抛荒程度较轻。随着时间的推移，抛荒地类型的规模和范围也逐渐发生变化：2011年之前，天津市抛荒地类型以裸地为主，并且主要分布在西南部地区；随着时间的推移，裸地逐渐变为荒草地，因此从2012年开始，天津市抛荒地类型变成以草地为主，其范围分布在西南部地区的同时也逐渐向中部地区和东部地区推移。由此可见，2010—2017年天津市抛荒地形成由西部—中部—东部逐渐推移的规模变化规律，同时抛荒地类型变化也符合自然发展规律。

为了更加直观地分析天津市每年耕地抛荒情况，本文利用Arcgis10.2软件统计2010—2017年天津市抛荒耕地规模，并测算抛荒率。结果显示，2010—2017年天津市抛荒地规模总体呈减少的态势，从54 393.48 hm2减少到49 309.68 hm2，全市抛荒耕地净减少了5 083.8 hm2，平均每年减少726.26 hm2，但在不同时期内耕地抛荒规模和抛荒程度存在一定差异。其中2010—2011年为抛荒耕地急剧减少期，共减少抛荒耕地9 055.21 hm2；2011—2015年为缓慢减少期，抛荒地规模年均递减1 670.53 hm2；2015—2017年天津市抛荒耕地有所增加，从38 656.16 hm2增长到了49 309.68 hm2，年均增长5 326.76 hm2（图3）。这表明，虽然在一段时期内天津市耕地抛荒现象有所缓解，抛荒地规模逐年减少，但近几年呈现出规模增长态势，耕地利用效率降低，人地关系逐渐恶化，因地制宜的抛荒地再利用已迫在眉睫。

2.2 天津市抛荒地空间分布格局

为进一步探究天津市抛荒地空间分布格局，本文结合研究区实际情况和数据资料，采用核密度测算方法对天津市抛荒地空间分布的密度进行分析，从而体现出天津市抛荒地的空间分布集聚特征和变化趋势。核密度结果表明，天津市抛荒地分布呈现出明显的“阶梯式”分布规律，即以各区中心区域为圆心，随着半径的增加，抛荒地分布密度逐渐减少。由图4可知，从全域来看，天津市抛荒地分布存在多个高密度区，主要集中在天津市中部和西南部地区，包括北辰区中心区域、西青区中心区域、东丽区北部区域、津南区以及静海区中心区域、蓟州中部区域，其中津南区、北辰区和西青区内部存在多个抛荒地分布高密度核心区。西青区、北辰区、津南区和东丽区毗邻天津中心城区，受城镇化和中心城区经济发展等因素影响，农村人口转移、耕地占而未用等现象明显，使得区域内诸多耕地遭到废弃，耕地抛荒现象严重；其次为武清区南部、宁河区西部和宝坻区南部，区域内抛荒地分布密度也相对较高，而位于远郊区的蓟州区南部和宝坻区北部区域是抛荒地分布的冷点区，该区域地理资源条件有限，限制了人为活动的强度，因此耕地资源利用率较高，集约程度较大，抛荒地规模和程度都相对较小；此外滨海新区也同样位于抛荒地分布冷点区，区域内本身耕地资源相对较少且分布较为分散，因此抛荒地分布密度也较小。

2.3 天津市抛荒地驱动机制分析

抛荒地是在多因素综合影响下形成的，研究抛荒地的驱动因素可以明确不同区域抛荒地形成的重点影响因素，加深对耕地变化形成机制的理解，从而为区域农地保护政策制定与土地资源可持续利用提供依据。本文采用OLS的方法，从地理资源条件、区位条件和社会经济3个方面选取不同的因子，构建回归模型，从整体上分析驱动因子影响力大小。

2.3.1 构建多因素的抛荒地驱动力指标体系通过参考类似研究成果，并基于研究区实际特征和数据的可代表性、可获取性，本文从地理资源、社会经济和区位条件3方面构建天津市耕地抛荒驱动力指标体系。各具体指标数据来源及预处理情况如表1所示。

（1）地理资源驱动力。主要包括海拔、坡度等地形因子以及耕地面积、园地面积和林地面积等土地类型因子。

（2）社会经济驱动力。主要包括总人口、就业人口、人均GDP、人均收入、总人口密度、固定资产投资、工商业产业规模和公共设施完善度。该数据源于天津统计年鉴。

（3）区位条件驱动力。主要包括到市中心的距离、距道路的距离、距河流的距离。其中，空间距离的计算在ArcGIS10.2的Spatial Analyst模块中完成。

為避免指标之间由于量纲和数量级的影响，本研究采取Z-score标准化方法将抛荒地面积及所选全部驱动因子进行标准化处理，同时对所选的16个指标进行了方差膨胀因子（VIF）检验，并基于VIF值剔除了存在共线性的指标因子，最终选取了5个驱动因子用以构建OLS模型，检验结果见表2。各驱动因子容差均大于0.1，且VIF均小于10，说明因子之间不存在高度共线性，可直接进行OLS回归分析[8]。

2.3.2 天津市耕地抛荒驱动机制分析研究采用SPSS进行OLS回归分析，OLS模型结果显示，R2为0.947，调整R2为0.880，F统计量为14.230，P<0.001，表明模型拟合较优。从回归结果可以看出，5个因子都通过了共线性检验，区位条件中的距河流距离对耕地抛荒呈现负向影响，系数为-0.000 417；社会经济条件中的人均收入和总人口密度对耕地抛荒呈正向影响，系数分别为0.000 017、0.000 056；地理资源条件中的海拔、坡度对耕地抛荒呈现负向影响，系数分别为-0.001 168、-0.046 490。从整体看，地理资源条件的影响更为显著（表3）。

从地理资源条件上看，海拔越小的地区抛荒地越多；坡度越小的地区抛荒地越多。地理条件本身具有稳定性，是抛荒地形成的直接和稳定的影响因素，其作用机制主要是通过影响不同自然地理条件下人的行为活动从而影响抛荒地分布的位置和规模等。

海拔较低地区的自然条件相对较好，土地资源也较为丰富，且城市建设大多在低海拔区域，经济发展水平提升较快，经济结构转型及农民就业方式转变都容易造成耕地资源的抛荒现象；而海拔较高区域，自然条件劣势，再加上受地形条件约束，耕地本身规模较小，因此抛荒现象相对较少。

坡度低的地区地势平缓，地形条件较好，不仅适宜耕作且交通优势明显，城市发展速度较快，因此人为因素对耕地的影响强烈，耕地资源更易出现抛荒现象；而坡度较大地区由于自然条件和地形条件的限制，不利于耕地资源的利用及人类生产活动，耕地资源不易转变为其他土地利用类型，因此抛荒程度较低。

从社会经济条件上看，经济条件越好的区域抛荒地的规模越大。区域的社会经济发展水平在很大程度上影响着区域的产业结构及居民的从业方式，在空间上影响了土地的开发与利用结构，进而影响抛荒地的数量及规模。一般情况下，经济发展较好的区域，产业结构较好，农村居民从事非农产业的机会增加，导致从事农业活动的人减少，从而出现抛荒现象，抛荒地的数量增加，而经济水平落后的区域则与此相反。

从区位条件上看，距河流距离越远，抛荒地相对减少。由于受水土资源的限制，早期人类常聚集在河流附近。随着社会的不断发展，人们逐步摆脱河流的限制，定居点随之变化，在河流附近的活动减少，导致抛荒地的增加。

3 讨论与结论

3.1 讨论

为进一步探究和验证天津市耕地抛荒驱动机制，本文就天津市抛荒地的分布与自然地理、区位和社会经济等基础背景因素之间的关系进行探讨，定量分析不同基础条件因素之下抛荒地的规模分布特征。从自然地理条件来看，随着海拔高度的升高，天津市抛荒地规模逐渐减小。天津市抛荒地主要集中分布在海拔100 m以下的空间范围内，其抛荒地规模是49 215.99 hm2，占到了抛荒地总规模的99%以上；而海拔高度在500～800 m以及800 m以上的空间区域内，抛荒地分布零星，规模仅为9.86、4.94 hm2。与不同海拔下抛荒地的分布规律类似，天津市抛荒地的规模随着坡度的增加而减小。其中坡度在2°以下的抛荒地规模达到了48 737.69 hm2，占到了抛荒地总规模的98%以上；而坡度在25°以上的区域抛荒地规模仅为29.59 hm2，约占抛荒地总规模的0.06%，并零散分布于北部山区。

从区位因素来看，抛荒地规模随着距河流距离的增加而减小，体现出河流对于抛荒地分布的控制性。抛荒地主要分布在距河流1 000 m的空间范围内，其规模为24 909.57 hm2，占抛荒地总规模的50.52%，超过了总规模的一半；在1 000～2 000 m、2 000～3 000 m、3 000～4 000 m、4 000～5 000 m和超过5 000 m的河流缓冲区范围内，抛荒地规模分别为11 950.82、6 042.46、2 994.71、1 153.11、1 989.01 hm2。与距河流距离类似，抛荒地规模的分布随着距道路距离的增加而减少。在距离道路1 000 m的缓冲范围内，抛荒地规模达到了21 190.42 hm2，占抛荒地总规模的42.97%；而在超过5 000 m范围内的抛荒地为2 100.36 hm2，仅占抛荒地总规模的4.26%。抛荒地距城镇距离对于抛荒的影响并非呈现直线递减的影响，而是随着距城镇距离的增加，抛荒地规模呈现出由少到多再减少的趋势。

从社会经济因素来看，可支配收入在较高（20 000～22 000元）和高（大于22 000元）的区域更易产生抛荒地，抛荒规模分别为0.137、0.158 hm2；而可支配收入处于较低（18 000～20 000元）和低（小于18 000元）的区域耕地被抛荒的风险较小，抛荒规模仅为0.074、0.080 hm2。同样，区域内就业人员越多，平均抛荒地规模越多。就业人员大于30万人的区域其平均抛荒地规模达到了0.150 hm2，而就业人员小于15万的区域平均抛荒地规模仅为0.080 hm2。

以上研究结论很好地验证了天津市耕地抛荒驱动机制的准确性，对于針对性地提出天津市耕地资源优化利用对策，促进天津市协调有序发展提供了有力参考。

3.2 结论

（1）天津市抛荒地范围主要分布在中部和西部地区，而东部地区耕地抛荒程度较轻。2010—2017年天津市抛荒地规模总体呈减少的态势，从54 393.48 hm2减少到49 309.68 hm2，年均减少726.26 hm2。

（2）天津市抛荒地分布呈现出明显的“阶梯式”分布规律，主要集中在天津市中部和西南部地区，包括北辰区中心区域、西青区中心区域、东丽区北部区域、津南区以及静海区中心区域、蓟州区中部区域，而位于远郊区的蓟州区南部、宝坻区北部和滨海新区是抛荒地分布的冷点区。

（3）社会经济条件中的人均收入和总人口密度对耕地抛荒呈现正向影响，地理资源条件中的海拔、坡度，以及区位条件中的距河流距离对耕地抛荒呈现负向影响。整体来看，地理资源条件的影响更为显著。

参考文献：

[1] 马玲玲. 半干旱地区基于遥感与农户调查的耕地撂荒原因探究——以内蒙古和林格尔县为例[D]. 呼和浩特：内蒙古师范大学， 2010： 1-2.

[2] 史铁丑. 国内外耕地撂荒的过程与影响因素研究进展[J]. 湖北农业科学， 2020， 59（16）： 11-16.

[3] 史铁丑，李秀彬. 欧洲耕地撂荒研究及对我国的启示[J]. 地理与地理信息科学， 2013， 29（3）： 101-103.

[4] 程宪波，杨子生. 中国耕地抛荒研究进展与展望[J]. 湖北农业科学， 2018， 57（7）： 11-15， 31.

[5] 周建设. 资源型农村应在解决耕地抛荒问题上率先作为——以湖南省冷水江市中连乡为例[J]. 湖南人文科技学院学报， 2010（1）： 17-20.

[6] 肖国峰，朱秀芳，侯陈瑶，等. 撂荒耕地的提取与分析——以山东省庆云县和无棣县为例[J]. 地理学报， 2018， 73（9）： 1658-1673.