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韩小英，杨三维，李文婷，张 蕾
（山西农业大学 农业经济管理学院/省部共建有机旱作农业国家重点实验室（筹），山西 太原 030006）
耕地是粮食生产的命根子，保障粮食安全的根本在耕地[1-3]。2022年中央一号文件中明确“坚决守住18 亿亩耕地红线”、“采取‘长牙齿’的措施，落实最严格的耕地保护制度”、“确保耕地数量不减少、质量有提高”等要求。坚守耕地红线，不仅仅是数量上的，更是质量上的，要真正实现“藏粮于地”，坚决保障高质量的土地。2022年公布的《山西省第三次国土调查主要数据公报》中表明，截至2019年底，山西省耕地面积386.95 万hm2，人均耕地面积仅为0.11 hm2/人。这一现状决定了山西省必须通过提高自身耕地质量来满足不断增长的各种物质需求。因此，深入研究山西平鲁区耕地质量空间分布特征及其分区保护方案，对于提高平鲁区耕地质量、优化耕地保护区具有重要的指导意义，也是间接帮助平鲁区提高当地粮食及农产品产量和品质的重要工作。
目前，全国各地都开展了耕地质量方面的研究。谢晓彤等[4]利用相关分析法、主成分分析法、聚类分析法等方法研究了影响河南省新郑市耕地质量的主要障碍因素及其区域差异，最终明确了不同区域耕地质量提升的主要途径和建设内容。任平等[5]利用四川省成都市龙泉驿区不同年份的土地利用数据提取耕地数据，运用核密度计算、耕地集中度指数、空间自相关等方法研究了耕地空间分布格局及其变化特征。董秀茹等[6]以营口市鲅鱼圈区农用地分等成果为基础，构建了耕地质量提升理论潜力测算方法，并依据耕地质量主导限制因素类型，将待提升耕地质量划分为各类提升型，提出了耕地等别现实提升潜力的测算思路。王婕等[7]基于我国现有的耕地质量评价体系，分析了土地整治工程措施对山地丘陵区耕地质量的影响，提出了一套服务于山地丘陵区土地整治的耕地质量提升潜力测算方法。张杰等[8]基于秦皇岛卢龙县农用地分等定级，构建耕地质量评价指标体系，运用得分因子标识法，确定限制因子组合类型，引入了障碍度模型对限制因子组合进行修正，对卢龙县进行限制因子重点区域划定。黄梦佳等[9]根据长春市九台区2017年的耕地质量数据，利用改进的自然等提等潜力指数模型计算出研究区各耕地单元主导限制型，并确定其主导限制程度，依托GIS 平台划分耕地质量提升区。陈正发等[10]基于云南坡耕地质量评价结果，建立坡耕地质量因子分析模型，在障碍因子诊断、因子可调控分析、因子适宜区间确定及调控潜力测算基础上，提出区域坡耕地质量调控集成模式，据此构建省域尺度坡耕地质量调控体系。
综上，现有的针对耕地质量的研究大部分聚焦于潜力分析、限制因素分析等方面，基于地类图斑及村级区级等尺度的耕地质量研究较少，此方法可以从不同尺度及研究单元来分析确定耕地质量保护分区的可行性及可适性，对于地块比较碎片化的平鲁区更加适合。
本研究以山西省平鲁区为研究区域，利用平鲁区耕地质量分等成果，基于ArcGIS 平台，运用面积加权平均法及空间自相关等算法，以耕地图斑、县、村为研究尺度，探究平鲁区耕地质量现状及其空间分布上集聚及差异特征并对耕地进行分区保护，以期为平鲁区耕地质量的保护与提升、农业资源的可持续利用、农产品数量与质量的提高提供科学依据。
1.1 研究区概况
从图1 可以看出，平鲁区位于山西省西北部，东经111°52"～112°41"，北纬39°21"～39°58"，区内为黄土丘陵地貌，地势北高南低，疆域基本呈正三角形，总面积2 314.5 km2。2019年耕地面积为79 542.72 hm2，占全区总面积的34.37%。全区常住人口 为148 212 人，辖2 镇10 乡352 行政村，区内属北温带大陆性季风气候，年平均气温5.5 ℃。全年雨少风大，无霜期短。
图1 平鲁区位置以及行政区范围示意Fig.1 Location and administrative area of Pinglu district
1.2 数据来源
本研究数据主要包括平鲁区2016年耕地质量等别更新评价数据库数据以及平鲁区县、各乡镇、各村的行政区划数据。
1.3 研究方法
1.3.1 全局自相关 全局空间自相关是对地理要素属性值在整个区域的空间特征描述，通常采用对全局Moran"s I 指数的估计来分析区域总体空间关联和空间差异的平均程度[11-13]。本研究选取全局Moran"s I 指数来测度平鲁区自然村耕地面积比例（耕地面积占自然村面积的比例）的全局空间自相关程度。
式中，n为空间自然村单元总数，xi、xj分别为耕地面积比例在空间地域单元i和j上的观测值，xˉ为平鲁区耕地面积比例，wij为空间权重矩阵。标准化Z值常用于检验全局Moran"s I 指数的显著水平。
式中，E(I)、VAR(I)分别表示Moran"s I的期望值和方差。当Zscore>1.96 或Zscore<-1.96（α=0.05）时，表明空间单元的耕地面积比例在空间上存在显著的空间自相关性。全局Moran"s I的取值介于[-1，1]，在给定的显著性水平下，若Moran"s I>0，表明存在正的空间自相关，即耕地面积比例较高（或较低）的区域在空间上显著集聚；
若Moran"s I<0，则相反。
1.3.2 局部自相关 全局空间自相关是对整个区域耕地分布的空间自相关程度进行描述，但在研究区域范围内不同的空间单元与邻近区域在空间自相关水平上存在一定差异，全局空间自相关并不能对其进行有效表达。局部空间自相关则是研究区域范围内各空间单元在位置上与各自邻近单元属性的相关性，可以有效分析不同空间单元与邻近区域空间差异程度及其显著水平[14-15]。本研究选取与全局空间自相关相对应的局部Moran"s I 指数来测度平鲁区内部自然村耕地的空间分布情况及度量某空间单元与周围邻近单元的空间差异程度。
式中，S2为空间单元耕地面积比例的方差，n为自然村个数，m为空间单元i的邻近单元个数。通常在给定的显著水平下（通常取α=0.05），如果局部Moran"s I>0，则表示耕地分布空间差异小，说明存在空间集聚现象；
若局部Moran"s I<0，则说明耕地分布存在空间显著性差异。
利用ArcGIS 中的局部自相关的工具对平鲁区耕地数据进行计算，得到的新图层将数据分为5 类表示，分别为：HH、HL、LH、LL 和NS 型。其中，HH 是高值与高值关联的聚焦点，表示该对象及周围对象的属性指数都较高；
LL 是低值与低值关联的聚焦点，表示该对象及周围对象的属性指数都较低；
LH 和HL 是异常值关联区，表示该对象与周围对象属性的指数有较强的异质性；
NS（非显著型）是空间呈随机分布的区域，表示没有通过局部的Moran"s I 显著性检验，空间集聚性不强。
1.3.3 耕地质量指数面积加权平均法 基于平鲁区耕地质量图斑面积分别加权平均3类耕地质量指数（自然等指数（ZRDZS）、利用等指数（LYDZS）、经济等指数（JJDZS）），得到各自然村的耕地质量指数[16-18]。
式中，Xi为i自然村的耕地质量指数，Xij和Sij分别为i自然村j图斑的耕地质量指数及其面积，i和j分别为自然村和图斑序号，m为图斑总个数。
2.1 平鲁区耕地质量等级空间分布特征
2016年平鲁区耕地面积91 086.39 hm2，占全区总面积的39.35%，区域内西南地区耕地分布相对较少，主要分布在区域内北部及东部地区，其中旱地90 337.31 hm2，占耕地总面积的99.18%，为平鲁区的主要耕地类型；
水浇地749.08 hm2，占耕地总面积的0.82%，占比极少，主要分布在向阳堡乡及井坪镇东北边缘地区（图2、表1）。
图2 平鲁区耕地类型示意Fig.2 Schematic diagram of cultivated land types in Pinglu district
表1 平鲁区耕地类型Tab.1 Cultivated land types in Pinglu district
此次耕地质量等级评价中平鲁区耕地质量自然等级为6～12 等，平均自然等别为9.8。将全国耕地按照1～4 等、5～8 等、9～12 等、13～15 等划分为优等地、高等地、中等地和低等地，平鲁区内耕地质量处于中等偏上水平，其中高等地仅占耕地总面积的2.9%，零星分布在西南区域；
中等地中10 等级耕地分布范围最广，面积为46 348.67 hm2，占比最大，图斑个数及占全区耕地总面积分别为13 568 个及50.88%；
9 等地次之，面积为28 069.78 hm2，占全区耕地面积的30.88%。全区耕地分布相对较均匀，西北、东南地区耕地集中度高（表2、图3）。
表2 平鲁区耕地质量自然等级面积及占耕地总面积比例Tab.2 Cultivated land quality，natural area and proportion in total cultivated land area in Pinglu district
图3 平鲁区耕地质量自然等级分布Fig.3 Natural grade distribution of cultivated land quality in Pinglu district
2.2 耕地质量全局空间自相关结果分析
本研究利用ArcGIS 10.8 软件分别从区域、村域尺度对平鲁区耕地质量等级情况进行空间自相关性分析，研究其分布规律。由表3 可知，平鲁区区级尺度耕地质量自然等指数（IZRDZS）、利用等指数（ILYDZS）、经济等指数（IJJDZS）的全局自相关Moran"s I值分别为0.512 6、0.819 5、0.830 6，说明耕地质量具有较强的空间正相关性。村级尺度的耕地质量指数的Moran"s I 值与区域尺度的有一定差距，不同尺度的耕地质量自然等指数正相关显著程度有一定差异。由此可知，研究尺度的变化对Moran"s I 值的影响较大，在后期的耕地质量保护分区过程中要考虑好尺度影响。
表3 平鲁区耕地质量指数Moran’s I 值Tab.3 Moran"s I value of cultivated land quality index in Pinglu district
2.3 耕地质量局部空间自相关结果分析
2.3.1 耕地区级指数局部空间自相关 由图4、表4 可知，平鲁区自然等指数呈正相关的HH 和LL 型的耕地总面积和图斑总个数为15 051.81 hm2和3 090个，分别占耕地总面积的16.53%和图斑总个数的10.23%；
负相关型HL 和LH 的耕地面积和图斑总个数为1 971.67 hm2和475 个，分别占耕地总面积和图斑总个数的2.16%和1.57%。耕地质量显著高值集聚区主要分布在高石庄乡西南、向阳堡乡东南等区域，少量零星碎片化分布在榆岭乡、白堂乡、陶村乡、下水头乡等区域，耕地质量县域自然等指数主要在471～582，表明HH 型能够与高指数值保持空间一致性；
显著性低值集聚区零星分布在区域内各个乡镇，耕地质量县级自然等指数主要在284～465，表明LL 型与低指数值的空间分布也保持了很好的一致性；
有极个别显著的HL 型、LH 型以及HL 集聚区散落在下水头乡、西水界乡等区域；
没有显著特征的NS 型总面积和图斑总个数分别为74 062.92 hm2和26 655 个，分别占耕地总面积81.31%和图斑总个数的88.2%，空间分布状态为随机分布。
表4 平鲁区区级耕地质量与集聚类型统计分析Tab.4 Statistical analysis of cultivated land quality and agglomeration types of district level in Pinglu district
图4 平鲁区耕地质量指数LISA 集聚Fig.4 LISA agglomeration map of cultivated land quality index in Pinglu district
耕地区级利用等指数局部空间自相关由图4、表4 可知，平鲁区利用指数呈正相关的HH 和LL 型的耕地总面积和图斑总个数为19 935.8 hm2和3 475 个，分别占耕地总面积的21.88%和图斑总个数的11.50%；
负相关的HL 和LH 型的耕地面积和图斑总个数为413.16 hm2和111 个，分别占耕地总面积和图斑总个数的0.45%和0.37%。耕地质量显著高值集聚区主要分布在陶村乡全域、高石庄乡大部分区域、阻虎乡部分地区等，少量零星碎片化分布在西水界乡、凤凰城镇等区域，耕地质量县域利用等指数主要在107～180，表明HH 型能够与高指数值保持空间一致；
显著低值集聚区碎片化分布在高石庄乡以外的其他乡镇，耕地质量县级利用等指数主要在40～105，表明LL 型与低指数值的空间分布也保持了很好的一致性；
有极个别显著的HL型、LH 型以及HL 集聚区散落在下水头乡、榆岭乡及井坪镇等区域；
没有显著特征的NS 型总面积和图斑总个数分别为70 737.44 hm2和26 634 个，分别占耕地总面积77.66%和图斑总个数的88.13%，空间分布状态为随机分布。
耕地区级经济等指数局部空间自相关由图4、表4 可知，平鲁区经济等指数呈正相关的HH 和LL型的耕地总面积和图斑总个数为22 725.05 hm2和3 509 个，分别占耕地总面积的24.95%和图斑总个数的11.61%；
负相关的HL 和LH 型的耕地面积和图斑总个数为581.2 hm2和158 个，分别占耕地总面积和图斑总个数的0.64%和0.52%。耕地质量显著高值集聚区主要分布在研究区内北部及东南角地区等，耕地质量县域经济等指数主要在16～36，表明HH 型能够与高指数值保持空间一致；
显著低值集聚区主要分布在向阳堡乡、双碾乡及下水头乡等区域，耕地质量县级经济等指数主要在5～15，表明LL 型与低指数值的空间分布也保持了很好的一致性；
有极个别显著的HL 型、LH 型以及HL 集聚区散落在凤凰城镇等区域；
没有显著特征的NS型总面积和图斑总个数分别为67 780.14 hm2和26 553 个，分别占耕地总面积74.41%和图斑总个数的87.87%，空间分布状态为随机分布。
2.3.2 耕地村级指数局部空间自相关 根据图5、表5 可知，平鲁区耕地村级自然等指数的HH 型分别分布在向阳堡乡东南、榆岭乡西北、井坪镇东部、白堂乡东部、陶村乡大部分区域，面积为324 km2，占土地总面积的14.01%，LL 型主要分布在下水头乡与阻虎乡接壤处西侧；
利用等指数的HH 型分别分布在高石庄乡、陶村乡及阻虎乡部分区域，面积为234 km2，占土地总面积的10.12%，LL 型主要零星分布在西水界乡、井坪镇与下水头、双碾乡接壤处区域；
经济等指数的HH 型分别分布在高石庄乡、阻虎乡及陶村乡部分区域，面积为1 497 km2，占土地总面积的64.70%，LL 型主要分布在下水头乡、双碾乡及向阳堡乡部分区域。3 类指数的正相关HH 和LL 型均表现出明显的聚集特征。
图5 平鲁区村级耕地质量指数LISA 集聚Fig.5 LISA agglomeration map of cultivated land quality index of village level in Pinglu district
表5 平鲁区村级耕地质量与集聚类型统计分析Tab.5 Statistical analysis of cultivated land quality and agglomeration types of village level in Pinglu district
2.4 耕地保护分区结果
本研究将耕地质量村级的自然等指数、利用等指数、经济等指数的局部自相关LISA 集聚图在ArcGIS 软件中利用分析工具进行顺序叠加分析，共得到32 种组合[19-21]。根据平鲁区的实际情况将其划分为4 种分区类型：重点保护区、综合改良区、土地整治区、结构调整区（图6）。
图6 平鲁区耕地保护分区Fig.6 Cultivated land protection zoning in Pinglu district
HH 型是耕地质量指数高值集聚区，耕地质量高，需要重点保护，严禁非农建设。LL 型是耕地质量指数低值集聚区，耕地质量差，可进行综合改良，例如进行退耕还林等非农化整治，该区域是较为理想的区域。HL/LH 型呈空间异常分布，易受到空间极化效应的影响，划分为土地整治区。NS 型呈空间随机分布，根据当地的实际情况，需要适度进行农业结构的调整优化（表6）。
表6 基于局部自相关类型组合的平鲁区耕地质量保护分区Tab.6 Cultivated land quality protection zoning table in Pinglu district based on local autocorrelation type combination
重点保护区。该区面积约为556 km2，占土地面积的24.03%，主要分布在平鲁区高石庄乡，陶村乡，白堂乡东部，井坪镇东部，榆岭乡西北部，向阳堡乡东南部等区域。该区的土壤肥沃，耕地自然条件优越，应维持现有的耕地质量水平，并加强耕地保护，同时能够对周边耕地质量低的区域产生扩散效应。
综合改良区。该区面积约为522 km2，占土地面积的22.56%，主要分布在下水头乡及井坪镇西南角等区域。该区耕地质量低下，海拔落差大，农业自然生产条件较差，当地应结合实际情况进行一些非农业化综合改良，例如退耕还林、旅游观光等。
土地整治区。该区面积约为225 km2，占土地面积的9.72%，主要零星分布在井坪镇西北角，凤凰城镇等区域。该区耕地质量异常，有的区域与高值区相交，有的与低值区相交，在实际整治过程中，保护耕地质量高的区域的同时，应继续改善耕地质量低的区域，防止耕地质量低的区域向外扩散。
结构调整区。该区面积约为1 011 km2，占土地面积的43.69%，主要分布在双碾乡，下面高乡，西水界乡，凤凰城镇及阻虎乡等区域。该区可根据当地的实际情况，优化农业产业结构，因地制宜，发展特色农业，突出优势农业，从而实现最大化产投比，间接达到提高耕地质量的目的。
本研究以平鲁区2016年耕地质量等别成果为基础，运用空间自相关分析法等，分析了平鲁区耕地质量空间分布特征并对其进行了耕地保护分区。结果表明，平鲁区耕地质量等级处于中等稍微偏上水平，其中中等级耕地占耕地总面积的97.1%。耕地质量在空间格局呈显著的集聚分布特征，耕地质量较高的地区主要零星分布在西北和东南区域；
耕地质量低的聚集区主要分布在区内西南及中部区域。
不同研究尺度下，耕地质量指数的Moran"s I 值不同，说明研究尺度的大小对Moran"s I 值有一定的影响，在实际的耕地保护分区过程中应考虑尺度的大小，因地制宜，才能更好地保护耕地。
根据平鲁区村级耕地质量局部空间自相关分析结果，将平鲁区耕地划分为4 种保护区：重点保护区、综合改良区、土地整治区、结构调整区，为平鲁区当地政府在耕地保护方面提供了一定的科学依据，在实际的实施过程中，应该结合当地的自然、经济、社会等多方面的因素进行耕地保护。
本研究分析了平鲁区2016年的耕地质量数据，在后续的研究中还可再深入，在研究尺度上，研究了基于行政区划的村级、区级尺度，还可选取多个时间节点的耕地质量数据进行时空分析，深挖平鲁区在时间线尺度上的耕地质量变化及造成这些变化的主要原因，这样更有利于平鲁区耕地质量保护分区方案的科学性、实用性、精确性。在分析方法的选取上，主要利用GIS 空间自相关分析法，其具有一定的局限性，在后续的研究中可探究其他方法对耕地质量分布及保护分区的影响。耕地质量主要受到自然、社会及经济的多方位影响，本研究在结果分析的过程中考虑片面，将在后续的研究中不断完善。
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