傅聪颖，郭 熙*，韩 逸，江叶枫，赖昭豪

(1.江西农业大学，江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室，江西 南昌 330045；2.江西农业大学，国土资源与环境学院，江西 南昌 330045)

【研究意义】耕地是关系人类生存和发展的重要物质基础，对保障粮食安全、生态安全以及可持续发展具有重要作用[1]。《中共中央国务院关于加强耕地保护和改进占补平衡的意见》要求坚持最严格的耕地保护政策和最严格的节约用地政策，像保护大熊猫一样保护耕地，着力加强耕地数量、质量、生态“三位一体”保护，牢牢守住耕地红线。由于受复杂自然环境和社会经济的影响，不同地区的耕地质量存在着高低差异，尤其是南方丘陵区，耕地自然质量和耕作条件的空间差异更加明显。近年来，随着高标准基本农田建设、城乡建设用地增减挂和低丘缓坡未利用地开发的不断推进，基本保证了耕地数量稳定，但建成农田质量和耕作条件方面，需要持续关注和研究。耕地质量是耕地各种性质的综合反映，自然因素和社会经济因素是构成耕地质量的两个重要方面[2]。耕地的耕作条件主要体现在农田的基础设施和布置状况上，由人为投入与管理水平决定。在地理学上，耦合是指2种或2种以上活动或现象，在地理时空上的相互影响和相互关联[3]。【前人研究进展】目前，许多学者对耕地质量问题越发重视，研究角度也日趋多样。方琳娜等[4]将研究区耕地分为6个等级，并针对不同等级因地制宜地提出了耕地资源保护的政策建议。秦元伟等[5]考虑农户对耕地质量的影响构建指标体系来评价耕地质量。陈印军等[6]通过对中国耕地质量现状研究，得到中国耕地质量总体上向好的方向发展。段正松等[7]、伍育鹏等[8]以标准样地成果为数据源建立耕地质量预警机制。张鸿辉等[9]在耕地质量评价及其变化特征分析的基础上，进行了耕地质量预警系统的实证研究。杨瑞珍等[10]根据全国耕地土壤长期定位监测点数据得到东北地区耕地质量变化情况。王立为等[11]利用20年历史气候数据和土地利用资料，研究我国北方典型半干旱气候敏感区耕地质量变化情况。段龙龙等[12]、刘荣志等[13]、邝佛缘等[14]分别从从国家、区域和农户层次进行的耕地质量保护研究。【本研究切入点】综合已有的研究成果，基本上揭示了耕地质量的现状与发展趋势，但对耕地自然质量与耕作条件之间联系探究较少，没有阐释清楚两者之间关系。【拟解决的关键问题】因此，本文选择兼具山地、丘陵、平原3种地形的奉新县作为研究区域，通过Pearson相关性分析来研究耕地自然质量与耕作条件的相关程度，在相关性分析的基础上进行空间自相关分析来探究耕地自然质量与耕作条件之间在空间上存在的耦合性，深层次挖掘两者之间相互作用关系，以期为南方地区高标准基本农田建设、土地综合整治等提供科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

奉新县属宜春市辖县，地处江西省西北部，位于东经114°45′～115°31′，北纬28°34′～28°52′之间，辖18个乡镇场、办事处、管委会，人口33万人。全境为东西长、南北窄的长条地域，是一个“七山半水两分田，半分道路和庄园”的地理轮廓。县域土地面积为160 306 hm2，其中耕地为39 355 hm2，占总面积的24.55 %；林地为103 046 hm2，占总面积的64.28 %。全县年平均气温为17.3 ℃，属中亚热带湿润气候。奉新县境内三面环山，形成西高东低的地势，从西向中、东部逐渐倾斜、低落，构成明显的西部中低山地、中部多丘陵、东部低丘河谷平原，属典型的丘陵山区。

1.2 数据来源

本研究以奉新县为研究区域，所涉及数据时间节点主要集中在2016年，包括：①文件资料，主要包括土地利用现状调查、灌溉规划、土壤采样等资料；②图件资料，主要有土壤类型图、地形图、土地利用现状图等；③数据库资料，主要有耕地质量年度更新数据库、耕地地力评价数据库、测土配方施肥数据库、农经权数据库等。

2 耕地自然质量与耕作条件评价系统构建

2.1 耕地自然质量指标选取

本研究在参照农用地分等评价体系，并考虑研究区地域特征的基础上分别从地学条件和土壤特性角度选择地形部位、田面坡度、有效土层厚度、有机质含量、耕层质地、障碍层类型及距地表深度、土体构型、土壤容重、土壤养分元素、砾石含量共10个指标代表耕地自然质量，利用特尔斐法对耕地自然质量各指标进行级别划定与赋分(表1)。

表1 耕地自然质量评价指标Table 1 Evaluation index of natural quality of cultivated land

表2 耕作条件评价指标与权重Table 2 Evaluation index and weight of farming condition

2.2 耕作条件评价系统

本研究在参照农用地分等评价体系[15]与耕地质量调查监测评价规范(使用稿)，并考虑社会经济因素的基础上，构建耕地耕作条件评价系统(表2)。利用特尔斐法对耕作条件各指标进行级别划定与赋分并采用指标量化方法以及分级赋值规则结合层次分析法确定指标权重进行耕作条件系数测算，计算公式如下：

式中，Fi为第i个评价单元指标评价分值；fij为第i个评价单元第j个指标评价分值；wij为第i个评价单元第j个指标评价权重，n为评价指标个数。

3 研究方法

3.1 空间权重

空间权重是进行空间自相关分析的前提和基础[15]。Anselin[16]提出了空间自相关的确定，把空间位置的相邻关系分为距离关系、最近k点关系和邻接关系 3 大类。其中，邻接关系分别基于Rook、Queen和Bishop 3种邻接原则，依据空间单元之间的相邻情况来赋空间权重值，根据实际情况来选择选用何种标准定义空间相邻。本研究选用Queen邻接原则来构建一阶空间权重矩阵。

3.2 全局空间自相关

全局空间自相关是对属性在整个区域空间分布特征的描述，用于判断整个研究区域某一要素或现象在空间上是否存在聚集特征[17]。本文采用Moran’s I 进行全局空间自相关分析。Moran’sI是一个有理数，经过方差归一化之后，它的值会被归一化到-1.0～1.0之间。当 Moran’sI>0时，表示空间正相关性，值越大，空间相关性越明显；当 Moran’sI<0 时，表示空间负相关性，值越小，空间差异越大；当 Moran’sI=0时，空间呈随机性。Moran’sI值的计算公式如下：

表3 奉新县耕作条件系数与耕地自然质量评价指标相关系数及检验Table 3 Correlation coefficient and test of evaluation index of cultivated condition coefficient and natural quality of cultivated land in Fengxin County

注：**表示在0.01的水平上(双侧)显著相关。

Note:** indicates a significant correlation at the level of 0.01 (bilateral).

3.3 局部空间自相关

局部空间关联指标 (Local Indicators of Spatial Association，LISA)用于反映整个区域中，局部范围内某项指标与相邻区域的相关程度[18]。本文选用最为常用的Local Moran’sI来分析研究区局部空间差异特征[18-19]。Local Moran’sI的计算公式如下：

式中：zi、zj为分别表示空间单元i与j内研究对象的标准化值；wij为空间权重矩阵。

利用ArcGIS中的局部空间自相关分析工具对数据进行计算，得到的LISA聚集图将数据分为5类，分别是：H-H、H-L、L-H、L-L和非显著型。其中“H-H”代表高值聚集，“L-L”代表低值聚集，说明该区域观测指标与周围相邻地域指标值类似，表现为同质性的特征；“H-L” 代表低值围绕高值，“L-H” 代表高值围绕低值，说明该区域观测指标与周边地域指标值存在着显著的差异，表现为异质性的特征；非显著型是观测指标值在空间上呈随机分布的区域，说明没有通过局部Moran’sI显著性检验。

4 结果与分析

4.1 耕地自然质量与耕作条件相关性分析

在SPSS24.0的支持下，将耕作条件系数分别与耕地自然质量各评价指标分值进行正态性检验，在确认其符合正态分布的情况下，选择Pearson相关系数进行双变量相关性分析，得到结果如表2。

表3结果研究表明，耕作条件系数与田面坡度分值、有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值之间存在显著正相关关系，即田面越平坦、土层越厚、耕作层壤土含量越高、土体中壤土含量越多且大于2 mm的砂砾含量越少的区域其耕作条件也越好。耕作条件系数与地形部位分值、有机质含量分值、障碍层类型及距地表深度分值、土壤养分元素分值之间相关性显著(P<0.01)，说明耕作条件受地形部位、有机质含量、障碍层类型及距地表深度、土壤养分元素影响，但相关系数较小，说明耕作条件受这些因素的影响有限。耕作条件系数与土壤容重分值两者不存在显著相关性(P>0.05)。

4.2 耕地自然质量与耕作条件全局空间自相关分析

运用ArcGIS软件对奉新县20 603个样本单元的耕作条件系数和耕地自然质量评价指标中相关性较高的有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值、田面坡度分值和砾石含量分值这5个指标，进行全局Moran’sI的计算，并在给定0.05显著水平下进行检验。

从表4可知，田面坡度分值的全局Moran’sI为0.0643，接近0，说明奉新县田面坡度分值虽然呈空间正相关，但集聚特征不明显，因此本文不对其进行局部空间自相关分析。奉新县耕作条件系数和有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值及砾石含量分值的全局Moran’sI均远大于0，且显著性检验P值均为0，表明奉新县耕作条件系数和有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值及砾石含量分值均呈空间正相关，在空间上表现出显著的集聚性。

4.3 耕地自然质量与耕作条件局部空间自相关分析

利用ArcGIS软件对研究区域耕作条件系数、有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值进行局部Moran’sI的计算，并进行检验和绘制LISA集聚图。

表4 奉新县耕作条件系数与耕地自然质量评价指标全局 Moran’s I与检验Table 4 Overall conditions of the farming conditions coefficient and the natural quality evaluation index of cultivated land in Fengxin County Moran’s I and test

根据表5和图1可知，奉新县耕作条件系数以“H-H”和“L-L”类型区的占比为主，高达87.93 %，即奉新县耕作条件系数在空间上表现为正相关。有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值均以“L-L”类型区的占比为主，即奉新县有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值在空间上表现为正相关，呈现低值聚集特征。

从空间位置分布来看，耕作条件系数的“H-H”类型区分布范围较广，在奉新县中部、东部均有分布；“L-L”类型区呈“组团”状，主要分布在奉新县东部；“L-H”和“H-L”类型区占比较少，分布离散，在奉新县东部、北部和西部均有零星分布。有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值的空间分布规律相同： “L-L”类型区分布范围较广，主要分布奉新县东部；“L-H”和“H-L”类型区占比较少，呈零星分布；无样本单元落在“H-H”类型区。

4.4 耕地自然质量与耕作条件耦合分析结果

根据耕地耕作条件系数和耕地自然质量评价指标空间自相关分析结果，将耕地耕作条件系数局部空间自相关类型与耕地自然质量评价指标局部空间自相关类型进行对比。

从表6和图2可以看出，耕作条件系数的“H-H”类型区与有效土层厚度分值、耕层质地分值和土体构型分值的“L-L”类型区的空间耦合程度最高，主要分布在研究区东部，包括赤岸镇和宋埠镇等。耕作条件系数局的“L-L”类型区与有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值的“L-L”类型区的空间耦合程度最高，主要分布在研究区东部，包括赤田镇和宋埠镇等。综合而言，有效土层厚度分值、耕层质地分值和土体构型分值的“H-L”型和“L-H”型与耕作条件系数的“L-L”型，耕层质地分值的“H-L”型与耕作条件系数的“H-H”型，存在微弱的耦合性；耕层质地分值和土体构型分值的“L-L”型与耕作条件系数的“H-H”型存在较弱耦合性；有效土层厚度分值的“L-L”型与耕作条件系数的“H-H”型和“L-L”型，耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值的“L-L”型与耕作条件系数的“L-L”型，存在较强的耦合性，均分布在研究区东部。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文在综合运用SPSS和ArcGIS软件平台的基础上，对耕地自然质量评价指标和耕作条件系数进行了相关性分析和空间自相关分析，得出以下研究结论。

表5 通过显著性检验的奉新县耕作条件系数和耕地自然质量评价指标局部空间自相关类型汇总Table 5 Summary of local spatial autocorrelation types of Fenning County’s tilling condition coefficient and cultivated land natural quality evaluation index through significant test

图1 耕地自然质量与耕作条件系数LISA集聚图Fig.1 LISA concentration map of cultivated land natural quality and farming condition coefficient

(1)奉新县耕作条件系数与耕地自然质量评价指标之间表现出不同程度的相关性。其中，耕作条件系数与田面坡度分值、有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值和砾石含量分值之间存在显著正相关关系。

(2)奉新县耕作条件系数在空间分布上呈现出显著的集聚特征，表现为正相关，以“H-H”和“L-L”类型区的占比为主。其中，L-L类型区主要分布在奉新县东部，呈现出明显的沿平原地区分布特征。

(3)奉新县耕地自然质量评价指标呈现出不同程度的空间正相关性。其中，田面坡度分值的Moran’sI为0.0643，接近0，在空间上的集聚特征不明显。

(4)耕作条件系数与部分耕地自然质量评价指标在空间分布上呈现在趋同性。耕作条件系数与有效土层厚度分值、耕层质地分值、土体构型分值以及砾石含量分值这4个耕地自然质量评价指标在奉新县东部呈现相似集聚性，表现为低值聚集。

5.2 讨论

目前，一些学者[20-27]从土地整治角度对耕地自然质量与耕作条件之间的关系进行了研究，得到耕地自然质量是影响土地整治中田间道路布局的重要因素，土地整治在改善耕地耕作条件的同时提高耕地自然质量。根据前人研究，耕地自然质量与耕作条件之间呈现出：耕作条件的改善能够使耕地自然质量得到提高，同时耕地自然质量也会制约土地整治具体实施，从而影响耕作条件的改善。其中土地整治对耕作条件的改善具体表现在田间道路布局的优化、灌排设施的完善等方面，进而对耕地自然质量产生影响。虽然耕地的有效土层厚度、土壤质地、剖面构型、地形坡度和土壤有机质在短期内难以随着耕作条件的改善产生变化，但土地整治项目对耕地自然质量的影响会随着时间的延长而持续发挥作用。

表6 耕地自然质量与耕作条件局部空间自相关类型对比Table 6 Comparison of local spatial autocorrelation types between cultivated land natural quality and farming conditions

图2 耕地自然质量评价指标与耕作条件系数空间耦合状况Fig.2 Spatial coupling status of cultivated land natural quality evaluation index and farming condition coefficient

本文通过对奉新县耕地自然质量与耕作条件进行Pearson相关性分析和空间自相关研究，得到耕作条件与有效土层厚度、耕层质地、土体构型以及砾石含量在统计学上和空间上都存在较强的正相关性，且“L-L”类型区均分布在奉新县东部。表明区域内耕地耕作条件过差会对耕地的有效土层厚度、耕层质地、土体构型以及砾石含量造成负面影响，进而导致耕地自然质量降低；耕地的有效土层厚度、耕层质地、土体构型以及砾石含量过差也会制约耕作条件改善。根据研究发现，重点关注项目区内耕作条件与有效土层厚度、耕层质地、土体构型以及砾石含量过差区域，针对性进行治理，能够取得更好的效果。这为今后南方丘陵地区高标准基本农田建设、土地综合整治过程中，确定整治项目重点内容，针对性改善区域耕地耕作条件和耕地自然质量方面提供理论支持和思路参考。