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基于土地多功能的黄土丘陵沟壑区生态保护与发展情景评估及多主体模拟

2023-08-24薛智超闫慧敏

生态学报 2023年15期
关键词:土地利用耕地情景

薛智超,甄 霖,闫慧敏

1 北京工商大学国际经管学院,北京 100048

2 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

3 中国科学院大学,北京 100049

人类对有限土地资源的压力随着人口增长和经济发展而日益增加。全球已有60%以上的土地发生了不同程度的退化[1],威胁着土地资源的可持续管理[2—3]。深入理解土地利用变化对可持续发展带来的影响是当前决策者和科学界共同关注的议题[4—5]。2015年联合国提出的全球可持续发展目标(Sustainable Development Goals,SDGs)中,消除贫穷、零饥饿、清洁饮水和卫生设施、产业创新和基础设施、可持续城市和社区、水下生物和陆地生物等主要目标均与土地可持续利用相关[6]。全球土地计划(Global Land Programme,GLP)在土地科学实施计划报告中指出[7],应当在充分理解土地多功能与土地功能的空间分离策略的基础上,开展更加细致的、多尺度的评估,以提出适应未来情景的土地利用方案。基于土地多功能的研究通过合理界定区域土地功能并设定土地利用管理政策情景开展可持续性评估,以充分认识土地资源价值,推动土地资源的合理利用和区域的可持续发展[8]。土地多功能研究框架已经被广泛用于欧洲、中国和其他一些发展中国家,为土地资源的可持续管理与政策制定提供决策支持[9—10]。

黄土高原是世界上水土流失最为严重的地区之一,也是我国生态环境最为脆弱的地区之一。黄土丘陵沟壑区是黄土高原水土流失的主要来源区,具有坡陡沟深、地表破碎等地貌特点[11],大面积坡耕地的开垦是引起区域水土流失的主要原因之一。为有效改善区域生态环境,自1999年起,政府组织实施了三北防护林工程、退耕还林还草工程、天然林保护工程等一系列生态保护和恢复工程,黄土高原的植被覆盖度由1999年的31.6%增加到了2018年的63%,黄河的年输沙量已由1999年的16亿t减少到了2021年的1.7亿t左右。然而,大面积的退耕同样使得山区以及梁峁坡面地区农民的人均耕地大幅度减少,土地资源约束增强,影响着区域的农户生计和粮食安全[12—13]。目前针对梁、塬、峁等黄土丘陵沟壑区不同地貌类型的土地利用与牧户生计差异的关注较少,而开展地貌和村落尺度的分类研究与系统的诊断,深入刻画不同地貌区域土地资源自然-生态-经济社会的综合体特征,可以为在生态环境脆弱的黄土丘陵沟壑区探索平衡生态环境保护与农村经济发展的可持续路径提供精准化支撑。

土地利用系统是人与自然交互作用的复杂系统,受内生因素和外生因素的共同影响,具有非线性的多重稳定状态[14—15]。寻找可持续的土地资源管理策略,需要将区域利益相关者对发展的认知及其影响因素纳入管理。农户土地利用行为受气候等自然条件和土地利用政策等社会因素影响,农户的适应性决策是缓解或加深土地利用问题的主要因素之一[16]。通过利益相关者的参与来探究区域可持续发展方式的转变[14, 17],探究农户及区域土地利用相关主体对自然和社会环境变化的感知和调整机制,可以充分认识和全面分析区域生态系统与社会系统之间的相互作用与响应,并为不同的目标群体制定建议,对区域土地利用决策的调整、适应性行为的引导及粮食安全的保障具有重要意义[14, 18—19]。聚焦剖析人-地关系的土地利用变化模拟研究经历了从传统数据方法或经验统计模型,到复杂适应系统和过程仿真模拟的发展过程。结合多利益相关者的评估有利于对关键政策问题提供支持,也有助于面向现实需求的模型构建[20]。基于主体的建模或多智能体模型(ABM)因其从主体自治性与适应性的独特分析视角出发,以充分体现人类主观能动性改造自然的能力而越来越受到学者的重视[21]。ABM将真实世界的复杂系统抽象化表达,通过整合各种社会和环境因素,模拟个体、政策和生态系统内部相互作用[22—24],尤其在面对不确定性活动对区域的影响评估中,ABM通过预测不同决策可能带来的后果而被广泛应用于基于社会-生态系统情景的决策支持中[25—27]。

本研究以黄土丘陵沟壑区土地可持续利用为背景,从土地多功能出发,构建多层次利益相关者参与式的评估框架,选取黄土丘陵沟壑区典型地貌村落,以农户的耕地利用行为为切入点,以农户行为与社会-生态系统相互作用为核心,构建多智能体模型模拟区域土地利用与土地多功能的时空变化,实现基于土地利用主体行为的自下而上的多尺度时空变化模拟,从而探究土地功能在不同土地管理情景模式下的变化,为脆弱区土地可持续利用与管理提供决策支持。

1 研究区概况与典型区选择

1.1 研究区概况

固原市位于宁夏南部黄土丘陵沟壑区,地处东经105°19′—106°57′、北纬35°14′—36°31′,海拔在1320—2928 m之间,具有沟壑纵横,梁峁交错,山多川少,塬、梁、峁交错的地理特征(图1)。固原市地处暖温带半干旱气候区,是典型的大陆性季风气候,年平均降水量492.2 mm。全市的耕地主要以旱地为主,灌溉难度大,耕地质量较差,耕地产出率低。2015年末固原市农用地为8.9×105hm2,占全市土地总面积的84.67%,而大约有41.64%位于坡度大于15°的坡地。以家庭农业生产中的玉米为例,尽管人均粮食产量在逐步提高,但仍仅占全区平均水平的65.29%(2019年)[28]。自2002年退耕工程在固原市全面启动以来,固原市完成退耕还林3.1×105hm2,其中退耕造林1.7×105hm2、荒山造林1.4×105hm2。全市林草植被大面积恢复,森林覆盖率由退耕前的12.8%增加到22.2%,草原植被覆盖度由退耕前的35%提高到73%[29]。

图1 调研村落地貌及实景特征图Fig.1 The landform and scenes of typical study sites

2021年,固原全年实现生产总值375.13亿元。2021年末,固原市常住总人口为114.8万人,乡村人口占比55.57%[30]。固原市农村居民外出劳动力就业比例呈现逐年上升的趋势,根据宁夏调查调查总队对农村居民家庭住户抽样调查的结果,抽样住户中外出就业劳动力从2010年360人波动上升到2016年的479人,外出就业劳动力在家庭常住人口中的占比从18.5%增加到22.3%。2021年全市共完成劳务输出33.65万人,比上年增长1.54%[30]。2021年农村居民家庭可支配收入为13086.0元,为全国平均水平的69.13%。根据国家统计局宁夏调查总队的调查数据,农村家庭中农业收入占比在逐年下降,由2010年的41%下降到2016年的23%。

1.2 典型村落自然与社会经济特征

综合考虑对黄土丘陵沟壑区典型地貌类型的代表性,选择五个代表性村落进行深入考察与调研(图1,表1)。原州区杨郎村为典型的河谷川地区域村落,彭阳县夏塬村代表塬地村落,西吉县马营村代表梁峁区村落,泾源县胜利村代表土石山地村落,并选择原州区大马庄村代表城郊村。随着社会经济发展以及劳动力转移就业等政策的引导,固原从事农业耕作的劳动人员趋于老龄化,耕地破碎且多位于陡坡,耕地撂荒现象明显。据调研中地方部门专家估算,目前在北部4县域(除南部以土石山地为主的泾原县),约有近20%—30%的耕地均已经发生了不同程度的撂荒。5个典型村落的选择便于从不同地貌类型的角度开展区域耕地管理限制因素及不同区域农户认知与意愿的比较性研究,从而为土地管理决策制定提供更加精准的自下而上的参考信息。

表1 典型村落代表地貌及土地利用基本特征Table 1 Land use and landform characters of representative villages

2 研究方法

多层次利益相关者参与式的土地多功能评估与模拟过程,通过结合在不同时空尺度上与土地利用相关的农户、管理者、政策制定者及专家等利益相关者的共同参与,充分发掘研究区土地利用特征与问题,同时促进政策制定者对区域土地利用措施影响的深入了解。本研究中通过利益相关者参与式的研究方法确定区域的土地功能与评估指标、未来土地利用情景、以及不同利益相关者的土地利用决策特征,提取黄土丘陵沟壑区不同地貌背景下土地利用主体与空间环境作用特征构建多主体模型,结合参与式评估过程得到的情景与指标响应,开展不同情景下土地多功能时空变化模拟(图2)。

2.1 利益相关者参与式调研

2.1.1参与式评估

参与式评估(Framework of Participatory Impact Assessment,FoPIA)的开展共分为3个阶段[31]:准备阶段、评估阶段和结果分析与政策建议阶段。准备阶段主要通过机构专家研讨会以及文献阅读与综述,就固原目前面临的土地利用问题做出判定与讨论,确定固原主要的土地功能和对应指标草稿。参与式评估阶段于2017年5月在固原市开展。共有来自不同的学科背景(经济、社会和生态)的10名成员参与,包含5位政策制定者、2位固原市研究人员和3位相关领域研究人员,政策制定者和当地的研究人员至少已有9年相关工作经验。评估过程包括:(1)确定研究区土地多功能、对应的指标及评估情景;(2)开展两轮制的土地多功能权重打分;(3)针对每个情景分别开展两轮制的情景对土地多功能的影响打分。

(1)情景设定

根据准备阶段研讨会得到的区域重点土地利用问题与政策,讨论与确定本研究中拟开展评估的4个土地利用情景:1)惯性发展情景。固原市土地按照当前的利用方式照常发展。土地流转主要仍以当前速率按照自发的形式进行,耕地撂荒仍旧在随着经济的发展和年轻人就业择业观的转变而不断加剧。2)发展优先兼顾生态情景。由于农户撂荒的耕地一般均选择偏远且耕地地力条件差、生产效益差的土地,农户为追求更高的经济效益而放弃低效益土地对管理等资源的占用,而适当的撂荒一定程度上有利于区域实现不宜耕种土地的生态恢复。因此,情景假设除固原市南部土石山区大力发展苗木种植外,将有更多的低质量耕地被撂荒。3)农业优先兼顾生态情景。将位于缓坡、远离居民区或灌溉设施不足的潜在撂荒耕地集中管理,改善相关基础设施配置,缓解因为劳动力不足带来的撂荒。4)生态优先兼顾发展情景。强调一方面巩固退耕还林成果,对已经开展了退耕还林区域的林地进行补植补播,维持退耕还林工程的生态环境效果;另一方面是大力发展林下经济,衍生退耕还林地的新产业链,例如,林下养殖蜜蜂、山地鸡等。

(2)两轮参与式评估

参与者对土地多功能开展两轮重要性打分,分数范围为0—5,功能对区域的重要性随分数递增。收集每位专家第一轮打分的结果后,按照式(1)现场快速计算并展示各个土地功能所有专家给出的平均得分,专家对照结果展示图讨论各个指标打分结果的考虑因素,意见交流后将专家打分表返回对应的专家手中,进行第二轮打分,与会的各位专家可以选择在讨论的基础上更改或者维持原有打分结果。第二轮结果收集后同样快速计算并展示平均的得分结果并讨论,打分循环直到结果得到所有专家的认可。

(1)

式中,wi为第i(i= 1—9) 个土地功能本轮的重要性得分,n为参与打分专家的数量。j为第j位专家,wij为第j位专家在本轮给出的第i个土地功能的分数。

针对每个情景对区域各土地功能的影响开展两轮评估。评估分数范围为(-3—3),数字绝对值代表影响的大小,绝对值越大,影响越大。正值代表具有积极促进的正面影响,负值代表具有消极抑制的负面影响,0代表没有影响。按照式(2)计算最终综合的情景影响评估结果。

(2)

式中,fki为第i个土地功能在情景k(k=1—4)的评估值,fkij是k情景下j专家在最后一轮中给出的评估值。为方便不同利益相关者群体开展比较,将情景影响评估的结果按照土地功能的经济、社会、生态3个维度进行综合。综合公式如下:

Fki=wi×fki, (k=1,2,3,4)

(3)

(4)

(5)

式中,Fk,d即k情景对d维度的土地功能的影响值,Fk,eco,Fk,soc,Fk,ecg分别是k情景对经济、社会和生态维度的影响。Fk是情景k对区域土地多功能带来的综合影响值。

2.1.2问卷调研

本研究中对农户这一利益相关者群体采取一对一访谈问卷调查的方式。调查问卷主要包含3大部分内容。第一部分为农户家庭基本情况;第二部分为农户对村落土地多功能变化的认识与感知;第三部分为根据FoPIA讨论结果考察农户目前的退耕还林状况、土地撂荒状况和土地流转意愿。其中,第一部分调查的重点内容包括家庭成员的性别、年龄、主要职业、工作地点和文化程度等。用于了解农户基本信息、工作状况以及家庭结构,为土地多功能评估分析与模型模拟时的用户主体特征提取做准备。第二部分的主要内容为农户对近10年来土地各项功能变化的感知。根据FoPIA中判定的固原各项土地多功能指标,采访农户对于指标变化的感知,并与专家的认知做对比。第三部分内容主要包括:对于退耕还林的满意度和退耕意愿;弃耕地数量、质量和弃耕原因;个人土地流转的现状、意愿及原因。这部分内容是对FoPIA中的政策情景从农户角度开展调查与分析,一方面通过文本分析与FoPIA中专家认知的结果做比较,另一方面,通过定量提取土地利用行为的驱动指标以及意愿驱动因素,为土地多功能模拟模型的参数输入做准备。每份问卷需要大约50分钟。农户的选择遵循随机的原则,每个村落样本量的确定参考村落土地管理者的建议,并要求样本数量不低于本村常住户数的10%,以确保其可信度和代表性。调研5个村落最终收集到有效问卷202份。

2.1.3关键人物及机构访谈调研

研究组在固原典型村落开展关键人物访谈以获取典型村落的环境条件、农户生活状况和种植意愿等基本状况与趋势,每个村落调研搜集3份关键人物访谈资料。主要针对村落中代表性利益相关者群体——村干部与村落带头人展开。选择关键人物时考虑:(1)每个典型村落的关键人物必须至少包含一位村落管理者(即村干部)和一位村落带头人;(2)村落管理者需要至少有5年以上的工作经验,并且对村落土地利用具有宏观且直接的管理工作经验;(3)村落带头人需要至少在村中有10年以上的生活经验,直接从事家庭的土地种植与管理工作,不应当是经常外出打工的年轻人或者是主要从事家庭内部工作的人员等。

访谈内容主要包括两大部分,第一部分是半结构式访谈问卷,包括:过去20年间村落土地利用变化状况及主要原因;目前的土地撂荒状况、趋势及原因;村民对土地流转政策实施的理解和意愿等。第二部分是针对调研村落土地多功能的重要性排序,从而与FoPIA中的结果进行对比,了解不同利益相关者群体间认知的差异。

2.2 土地多功能指标

本研究中根据FoPIA准备阶段的专家讨论结果、文献综述对土地多功能的分类与界定以及固原的社会经济与土地利用背景,结合土地多功能和指标确定的原则[32],从平衡区域可持续发展的经济、社会和生态3个维度出发构建黄土丘陵沟壑区土地多功能的评估框架,综合反映土地利用变化对区域可持续发展的影响。通过FoPIA界定得到的固原土地多功能与指标如表2 所示。土地多功能的表征指标为专家开展评估的基础,情景对区域的影响落实到具体的指标上,使专家对区域土地多功能的感知更为具体,评估更为准确。

表2 固原土地多功能与表征指标Table 2 LUFs and corresponding indicators in Guyuan

2.3 多主体模型构建

本研究选取Repast J包搭载Eclipse平台使用JAVA编程语言开展建模。在本研究中采用的模型在耕地利用模型[33]基础上,搭建固原耕地利用变化模拟过程,扩充土地多功能变化子模型,实现了黄土丘陵沟壑区土地多功能模拟多智能体模型。模型具体布局过程中,构建了Model、Space和Agent 3个主要的模块。Model模块实现了模型的构建(buildModel),模型运行的控制(buildSchedule)以及模型结果的展示(buildDisplay)。具体实现了外部数据的读入、地块数据的重新存储与归类、主体的状态的转变与土地利用决策判断的接口、模拟结果输出中地块利用的空间展示以及统计图表展示等。Agent模块实现了主体的基本状态转变与活动,包括主体的出生、死亡、移动、职业、年龄和教育程度等,并赋予其土地租入租出或撂荒的意愿偏好等。Space模块读取栅格地图形式的Agent的活动空间,并以GRID和矩阵的形式存储。土地利用类型、DEM、坡度、道路、NPP等环境与空间信息导入该模块,并标记每个点的坐标,使得主体与地块以及地块的空间属性均实现对应,为模拟主体活动与决策做准备。

本研究将从农户的角度自下而上的模拟土地利用决策,模型设计的概念框架如图3所示。模型有个体、农户、农户组和政府四类主体,包括5个子模型,分别为:个人状态转换子模型,农户分类子模型,空间环境配置子模型,农户耕地利用决策子模型和土地功能变化子模型。

图3 土地多功能性变化模型模拟概念框架图Fig.3 Conception framework of LUFs′ change simulation

模型中,随着时间的推移,个体年龄发生增长,在个体状态转换子模型中完成职业的转换与选择;随着个体状态的转换,农户主体的属性发生变化,即家庭构成根据个体状态的转换而改变,家庭中务农人员所占比例进而决定农户所属的农户组类型,该过程在农户分类子模型中实现。农户组的类型包括非农业兼业户、农业兼业户、农业户和非农业户四大类,不同的农户组类型会有不同的土地耕作能力,面对政府主体制定的不同土地利用与管理决策,会因家庭结构条件做出不同的土地利用决策,在农户耕地利用决策子模型中实现。在某一时间步,当所有农户完成土地利用行为的决策(自种、租出、租入和撂荒)后,耕地在空间上同时呈现出自种、流转和撂荒三种表现形式。不同的土地利用类型,对每一个土地功能的贡献度均不同,而同一土地利用类型针对同一功能在不同的区域贡献度也不相同。本研究中,不同地类的空间功能贡献度矩阵表由FoPIA中参与的当地政府部分工作者与专家根据固原土地利用以及社会经济发展特点而制定,在土地功能变化子模型中实现土地功能的空间变化模拟。个体状态转换机制,农户决策机制以及政府主体的决策制定均为从典型村落问卷与关键人物访谈搜集到的资料与信息中提取。模型中的随机性机制在实现的过程应用蒙特卡洛方法实现。其中各环境影响因子的计算方式分别如下:

(1)土地质量因子(NPP)

土地的NPP值越高,土地生产能力越高。模型运行初始年份为2015年,取2015年的NPP值代表土地质量,NPP范围为0—680 g C m-2a-1。采用标准差分类方式对区域内NPP 值范围进行划分,研究假设选取区域内1倍标准差的上下限作为土地质量因子影响边界值,分别约为150 g C m-2a-1和230 g C m-2a-1。即,正常情况下,农户会优先租入高于区域土地平均水平0.5倍标准差质量的耕地;而当政策促进土地流转的发生,则对于低于区域土地质量平均水平0.5倍的耕地同样有机会被流转。此外,使用区域NPP最大值对NPP值进行归一化(6),得到区域土地质量因子。

(6)

式中,NPPmax为区域最大NPP值,这里取681 g C m-2a-1。Inpp为土地质量因子。

(2)坡度因子

基于固原90 m分辨率的DEM数据计算得到固原土地坡度范围为0— 54.47°。坡度越高,坡地越陡峭,耕地越难以被耕种。根据调研,当坡度小于5°时,没有农户会选择放弃耕种;当坡度大于5°且小于15°时,最多有5%的农户会选择放弃耕种;当坡度大约15°且小于25°时,最多有18%的农户会选择放弃耕种;当坡度大于25°时,最多有45%的农户会选择放弃耕种。因此,本研究中将坡度因子做如下提取:

(7)

式中,Islope为坡度因子,Slope为坡度值。Islope越高,地块越不容易被放弃耕种。

(3)地形起伏度

以固原90 m分辨率的DEM数据为基础,采用窗口分析法计算区域地形起伏度因子Irelief。具体过程为,将ArcGIS加载Spatial Analysis模块,在Spatial Analysis下使用栅格邻域计算工具 Block Statistics计算邻域最大值(maximum),邻域的类型为矩形,邻域的大小为3×3,得到最大值层面A;按照最小值(minimum)进行邻域计算,即可得到DEM数据的最小值层面B;将层面A与B求差得到区域的地形起伏度范围为0—220。根据区域农户调研结果,对于地形起伏度因素,最少的情况下有47%的农户不会撂荒;最多情况下有98%的农户不会受到影响;一般情况下,按照固原市的平均地形起伏度因素,会有74%的农户可以承受。因此,结合地形起伏度与水土流失特征分析[34]的划分标准,我们将固原地形起伏度划分为3个等级,本研究将地形起伏度因子进行如下提取:

(8)

式中,Relief为窗口分析法得到的区域地形起伏度。Irelief越高,地块价值越不容易被放弃耕种。

(4)道路因子

本研究中按照获取的固原省道、国道、铁路和高速公路的道路信息,以1 km、3 km、5 km和10 km分别为缓冲距离形成缓冲区。距离道路越近,耕地条件越好(易于抵达,方便农户开展机器耕种等)。由于研究中没有详细的耕地地块道路信息,因此按照距离道路的远近提取道路产生的隐形因子Iroad,其计算公式如下:

(9)

式中,Roaddis为提取的到主干道路的距离,单位为 km。Iroad越高,地块价值越高。

3 结果分析

3.1 土地多功能及不同情景的影响

从情景的综合影响来看,生态优先兼顾发展情景(29.57)>农业优先兼顾生态情景(26.98)>惯性发展情景(16.19)>发展优先兼顾生态情景(5.71)。综合影响最高的为生态优先兼顾发展情景(29.57),这一情景对土地的社会、经济和生态3个维度的功能均实现了相对均衡的有益影响(图4),退耕还林的继续推进和林下经济的发展,既保证了生态环境的恢复和稳定,也增加了农民在土地上的工作机会和经济产出,综合提高土地的生态、社会和经济效益。

图4 不同情景对固原土地多功能的影响Fig.4 Scenarios′ impact on LUFs in Guyuan

在经济维度,农业优先兼顾生态情景可以显著提升土地产出功能,情景中耕地的流转与土地集约化利用,一方面提高土地质量,另一方面提升了产品的经销方式,避免因为农户个人对市场判断的失误而带来的损失。例如,在杨郎村,根据关键人物访谈获得的信息,土地流转已经在该村开展了较好的试点实施,土地流转使得村内的水浇地比例从50.0%提升到流转后的86.1%,撂荒地比例从流转前的13.9%下降到流转后的4.0‰,并且使得改良后的土地产量相比之前的旱地提升了至少一倍。

在社会维度,惯性发展情景和发展优先兼顾生态情景均对社会维度的功能产生消极负面的影响。其中最重要的原因即为农户对土地依赖性的日益下降。而造成这一现象的重要影响因素为农村劳动力转移就业收入的提升。据统计资料,固原市2003年农村劳动力转移就业年收入为0.64 × 109元,到2015年已经增长到4.62×109元,增长率达到51.8%[35],是参加劳动力转移就业农户可支配收入的主要来源。因此尤其是对于主要农用地在陡坡、干旱且道路条件差区域的农户,艰难的耕作条件和微薄的土地产出使得农户越来越趋向于选择外出务工,而放弃自己的耕地种植。此外,农村教育条件的缺失也是劳动力流失的重要影响因素。根据在村中关键人物访谈,固原市所有的中学(67座)均位于城镇[36],为了使适龄儿童接受到更好的教育,越来越多的父母选择在城镇中兼职务工陪同子女上学。在农业优先兼顾生态情景中,流转后的土地采用机器进行规模化耕作,农户可以选择继续留在自己的土地上从事耕种管理工作,可以获得租金和耕作两份收入。因此,土地流转在一定程度上保留了土地提供就业的功能,同时提高了保障生活质量和食物安全功能。而土地的流转对土地提供就业功能的影响具有不确定性。一方面是机械化种植对劳动力需求的减少[37],另一方面农户同样对于耕地的依赖性减弱。

在生态维度,惯性发展情景和发展优先兼顾生态情景的积极影响主要获益于退耕还林等生态工程和生态系统自然恢复带来的生态环境效益。根据统计资料,自2000年以来,退耕还林使得固原的森林覆盖率从35%提升到了73%,草地面积增加了3.11 × 105hm2,将草地覆盖率从12.8%提升到22.2%。与此同时,发展优先兼顾生态情景中的撂荒土地也一定程度上促进了生态系统过程的维持[38]。然而,土地流转对区域土地生态维度功能带来的影响具有不确定性。一方面是因为土地流转往往意味着大片土地的集约化规模化种植和同质化而使得生态系统过程的维持具有不确定性,另一方面也影响了重新利用的撂荒土地的生态功能[39]。

3.2 不同情景下土地多功能空间变化

3.2.1惯性发展情景土地多功能空间变化

从土地功能的空间变化来看(图5),随着时间的推移,全域的土地多功能整体出现功能减弱的现象,功能出现下降的区域范围内占40.17%。相对功能增加的区域主要分布在中轴线两侧林地较为集中的区域,全区功能增加的范围为59.83%。分维度观察可知,惯性发展情景下,由于撂荒耕地范围的不断扩大,土地的经济和社会维度的功能出现明显的下降,分别有40.17%和90.57%的区域出现了不同程度的功能下降,而生态维度的功能呈现升高趋势,有99.59%的土地均出现了不同程度的生态功能的增加。经济功能较高的区域为中心区域。其次是中轴的北部区域和东南区域,主要是由于部分流转土地带来的土地生产功能提升。社会功能整体较低,是由于惯性发展情景下,耕地的撂荒现象依然严重,因此耕地提供的区域农民的社会功能(例如提供就业功能)减低,而撂荒地有助于区域生态自然恢复带动了生态功能的增加。

3.2.2发展优先兼顾生态情景土地多功能空间变化

与土地利用现状相比,土地多功能的减弱范围与程度更为明显(图6)。固原全域有40.21%的土地功能出现了下降。

图6 发展优先兼顾生态情景土地多功能变化Fig.6 Land use functions change in spatial under development oriented scenarioa图为土地各维度功能的空间变化,显示该情景下功能变化情况的空间分布,图例显示功能变化值表征;b图为土地各维度功能呈现增加与减少的面积比例,以进行数量上的直观对比

土地分维度的空间变化中,土地功能下降幅度最大的是经济维度,大约有96.77%的土地均出现了不同程度的经济维度功能的下降;而功能下降范围最广的是社会维度的功能,下降土地占比为98.54%,而生态维度中,有99.59%的区域均出现了不同程度的生态维度土地功能上升的现象。主要是由于在发展优先兼顾生态情景中,劳动力转移就业带来的劳动力不足现象更为明显和普遍,也使得土地撂荒范围更广。撂荒地的土地多功能降低幅度为28%。因此,撂荒地的广泛分布尽管使得区域生态功能有所增加,但综合经济和社会维度功能的下降而带来区域整体功能的降低。功能增加的区域仍为中轴线区域,主要得益于建设用地和林地等地块的经济功能。

3.2.3农业优先兼顾生态情景土地多功能空间变化

农业优先兼顾生态情景下,全域的土地多功能有明显的提升(图7),土地多功能增加的区域占比为93.45%,且土地多功能增加的区域其相应的经济维度的功能和社会维度的功能也呈现增加趋势。从分维度功能变化空间图可知,功能提升最为明显的是经济维度的功能,其次是社会维度。而对于生态维度,空间统计表明,有99.59%的区域均出现了不同程度的生态维度功能的增加,但增加幅度很小。主要是由于在农业优先兼顾生态情景中,土地的规模化种植程度提高,而流转土地对生态维度影响具有不确定性,因此对于生态维度土地功能的影响也没有明显的变化。而土地流转带来的撂荒耕地比例的下将(由惯性发展情景的21.17%下将为13.14%),使得在经济维度主要表现在自种耕地对土地生产的保证和流转土地对土地产量的提高,而社会维度主要表现在自种耕地和流转耕地对农户就业和区域粮食安全的保证,并进一步提高区域农户的生活质量。

图7 农业优先兼顾生态情景土地多功能变化Fig.7 Land use functions change in spatial under agricultural development oriented scenario土地各维度功能的空间变化图,显示该情景下功能变化情况的空间分布,图例显示功能变化值表征;坐标图为土地各维度功能呈现增加与减少的面积比例,以进行数量上的直观对比

3.2.4生态优先兼顾发展情景土地多功能空间变化

生态优先兼顾发展情景中,区域土地多功能整体呈现增加趋势(图8),有59.83%的土地多功能得到了提升。而在经济维度、社会维度和生态维度中,分别有90.97%、90.97%和99.59%的土地功能是表现为提升的。相对于惯性发展情景,由于退耕还林的继续实施,尽管发生耕地转换为林地或草地的区域面积范围不明显,但退耕地的林下经济发展优势逐渐凸显,尤其是土地生产功能得到了明显提升。林地区域的土地多功能提升幅度为13%,因此不论从综合功能的角度还是经济功能的角度,都有效地提升了区域土地多功能。但退耕还林对于耕地撂荒现象没有起到很好的控制作用,东西两翼等区域由于土地质量差仍然存在着撂荒地增加的趋势,而使得其经济维度和社会维度包括土地生产、提供就业、区域粮食安全以及生活质量的提高等功能均相应的呈现减弱趋势。

图8 生态优先兼顾发展情景土地多功能变化Fig.8 Land use functions change in spatial under ecological protection oriented scenario 土地各维度功能的空间变化图,显示该情景下功能变化情况的空间分布,图例显示功能变化值表征;坐标图为土地各维度功能呈现增加与减少的面积比例,以进行数量上的直观对比

3.3 土地多功能降低区域的空间分析

从土地质量(植被净初级生产力)、坡度、地形起伏度以及道路可达性等因素分别分析发生土地多功能降低区域的空间分布特点(图9)。总体而言,发生土地功能下降的区域在土地质量较好的区域明显减少。对于惯性发展情景和发展优先兼顾生态情景,主要是净初级生产力小于150 gC m-2a-1的耕地发生了功能的下降。而在农业优先兼顾生态情景中,土地质量的差异最为明显,净初级生产力小于150 gC m-2a-1的土地中34.63%均发生了功能的下降,这一比例分别是净初级生产力在150—315 gC m-2a-1和大于315 gC m-2a-1范围的5.14倍和4.96倍。在生态优先兼顾发展情景中,净初级生产力在315 gC m-2a-1以上的土地均没有发生功能的下降。

图9 不同土地质量、坡度、地形起伏度及道路可达性范围内土地多功能降低面积比例Fig.9 Portion of the decreased land use functions in different land quality, slope, relief and road accessibility range

按照耕地所处的坡度统计综合各维度发生土地多功能下降的耕地占该坡度范围内所有耕地的比例(图9)可知,在四种发展情景中,耕地多功能下降比例最大的为坡度处于5—15°范围内的耕地,其次是15°以上的耕地区域。在惯性发展情景、发展优先兼顾生态情景、农业优先兼顾生态情景和生态优先兼顾发展情景中5—15°范围内的耕地出现多功能下降的比例分别为97.05%、97.12%、16.73%和22.81%。一方面是因为有62.78%的耕地处于5—15°的范围内,而大于15°的耕地在区域耕地的占比仅为3%,因此多数农户家庭中坡度最大的耕地为5—15°范围内的耕地,优先发生的撂荒使得这一范围内的耕地的土地多功能发生下降。而对于惯性发展情景和发展优先兼顾生态情景,不论处于何种坡度范围内的耕地,均有至少95.27%的耕地发生了不同程度的功能下降,主要是由于这两种情景中撂荒地的大量增加与广泛分布。

从地形起伏度角度来看,发生土地多功能下降的区域范围均呈现按照地形起伏度为0—30、30—75、75m以上的范围依次变多。在惯性发展情景、发展优先兼顾生态情景、农业优先兼顾生态情景以及生态优先兼顾发展情景中,地形起伏度在75m以上而发生多功能下降的土地占比分别为96.93%、97.12%、16.75%和22.85%。发展优先兼顾生态情景由于撂荒范围最大而功能发生下降的范围最广,而农业优先兼顾生态情景由于土地流转在地力条件较好区域的有效推广而使得在地形起伏度为30°以下的区域发生功能下降的比例最小,约为10.40%。在4个情景中,土地功能发生下降的土地比例在距离道路1 km、3 km、5 km和10 km范围内逐渐增多。

4 结论

本研究着眼于黄土丘陵沟壑区不同的典型地貌类型土地多功能的差异,采用多层次利益相关者参与式的评估框架,通过构建土地多功能空间变化模拟机理,研究实现了空间地块以及耕地内部不同利用状态下土地多功能的变化模拟与分析。主要结果表明:

从情景的综合影响来看,生态优先兼顾发展情景综合影响最高,对土地的社会、经济和生态3个维度的功能均实现了相对均衡的有益影响。而农业优先兼顾生态情景对区域土地的经济维度的功能和社会维度具有更为明显的提升效应,规模化的土地管理有助于提升土地质量,增加耕地对农户的吸引力,但对区域土地生态功能的影响具有不确定性。

根据土地多功能空间变化模拟结果,研究区土地利用破碎化现象明显;耕地撂荒表现出影响全域土地功能的下降,而土地流转与规模种植鼓励措施的实施,也使得土地多功能在全域得到了较好的提升。退耕还林政策的影响的空间范围变化不大,但有效促进了区域土地多功能尤其是经济维度功能的提升。

发生土地功能下降的区域随着土地质量的提升而明显减少;耕地下降比例最大的为坡度处于5—15°范围内的耕地;地形起伏度越大,功能下降越明显;距离道路越远,土地多功能的下降亦越明显。

黄土丘陵沟壑区不同的地貌类型下有着不同的自然环境和人文背景。本研究综合探索了不同区域环境特征和不同利益相关者群体中,土地利用与生态保护工程的影响现状、存在的问题及未来可能的发展情景,可以为开展更加具有针对性的区域可持续土地管理利用政策提供有效支撑。

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