(鄭州大學(xué) a.公共管理學(xué)院;b.水利與環(huán)境學(xué)院,河南 鄭州 450001)
基于高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的鶴壁市耕地預(yù)測(cè)分析
田潔玫a,陳 杰b
(鄭州大學(xué) a.公共管理學(xué)院;b.水利與環(huán)境學(xué)院,河南 鄭州 450001)
鶴壁市作為河南省高標(biāo)準(zhǔn)糧田示范區(qū),肩負(fù)著保證糧食安全與實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重?fù)?dān)。運(yùn)用IDRISI軟件的CA-Markov方法,通過(guò)對(duì)2003年、2013年土地利用動(dòng)態(tài)變化的處理,得到鶴壁市2023年的土地利用模擬預(yù)測(cè)圖。結(jié)果表明:“十三五”期間鶴壁市耕地?cái)?shù)量小幅下降,但仍具有面積優(yōu)勢(shì),平均減少動(dòng)態(tài)度僅0.93%;耕地重心30年間均在??h內(nèi),未來(lái)??h將成為高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的核心區(qū)域;到2023年,耕地在內(nèi)部挖潛與占補(bǔ)平衡的作用下日益集中連片,且灌溉水平提高,注重綠色化發(fā)展,高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)水平提升;未來(lái)耕地質(zhì)量退化減少,占補(bǔ)質(zhì)量趨于均衡,有利于高標(biāo)準(zhǔn)糧田區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。
高標(biāo)準(zhǔn)糧田;鶴壁市;耕地;利用變化;預(yù)測(cè)分析
河南省作為我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)核心區(qū),肩負(fù)著實(shí)現(xiàn)耕地保護(hù)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重?fù)?dān)。2008年制定的《國(guó)家糧食戰(zhàn)略工程河南核心區(qū)建設(shè)規(guī)劃綱要》,占鶴壁市總面積約70%的浚縣、淇縣兩縣位列其中;2012年出臺(tái)的《河南省人民政府關(guān)于建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)糧田的指導(dǎo)意見(jiàn)》對(duì)2012—2020年河南省的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展提出了要求,其中將鶴壁市作為典型示范區(qū)[1]。根據(jù)“十三五”規(guī)劃中提出的2015—2020年要大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、促進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的要求,耕地保護(hù)可看作是我國(guó)未來(lái)高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的熱點(diǎn)[2]。過(guò)去10年鶴壁市的耕地受到工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響,糧田建設(shè)較差。未來(lái)耕地利用變化情況與高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)密切相關(guān),因此對(duì)耕地動(dòng)態(tài)變化的分析可反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程[3]。
本研究基于鶴壁市2003年、2013年兩個(gè)年份的土地利用圖,使用CA-Markov模型對(duì)未來(lái)2023年鶴壁市土地利用情況進(jìn)行了預(yù)測(cè),并在此基礎(chǔ)上從數(shù)量、空間和質(zhì)量三方面分析了鶴壁市作為高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)示范區(qū)的耕地特點(diǎn)與存在問(wèn)題,以期為今后該市以耕地保護(hù)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化為目標(biāo)的高標(biāo)準(zhǔn)糧田優(yōu)化配置和各項(xiàng)利用規(guī)劃提供有價(jià)值的參考和依據(jù)。
鶴壁市位于河南省北部,113°59′—114°44′E、35°26′—36°3′N的太行山東麓向華北平原過(guò)渡地帶,地勢(shì)上呈現(xiàn)西高東低的趨勢(shì),屬暖溫帶半濕潤(rùn)型季風(fēng)氣候,適宜種植,歷史上就是糧食盛產(chǎn)地,糧食播種面積比重居全河南省第一位,糧食單產(chǎn)和復(fù)種指數(shù)也高于一般城市,是河南省高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)試點(diǎn)市。近年來(lái),鶴壁市城鎮(zhèn)人口增加迅猛,目前城鎮(zhèn)化率已高達(dá)52.8%,經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。鶴壁市約占整個(gè)河南省總面積的1.3%,東部、西部、北部與安陽(yáng)市相接,南與新鄉(xiāng)市相鄰,北距我國(guó)首都北京475km,南至省會(huì)鄭州110km,京廣鐵路、京港高速鐵路、京港澳高速公路、G107、G515、G230、G342等4條國(guó)道縱貫全境南北,濮陽(yáng)高速公路東西聯(lián)通京港澳高速與大廣高速公路;國(guó)家西氣東輸工程、南水北調(diào)工程西傍城區(qū)而過(guò)。作為本文研究區(qū)的鶴壁市下轄兩縣(淇縣、??h)、三區(qū)(淇濱區(qū)、山城區(qū)、鶴山區(qū))。
2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理
數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括:鶴壁市耕地動(dòng)態(tài)變化方面的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于對(duì)1993年、2003年、2013年的Landsat5 TM、Landsat7 ETM+、Landsat8 OLI-TIRS三期衛(wèi)星遙感影像使用ENVI軟件分類解譯空間數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)果[4];耕地質(zhì)量變化數(shù)據(jù)主要來(lái)源于河南省第二次土壤普查數(shù)據(jù)庫(kù)和河南省耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史資料,是3893個(gè)樣本數(shù)據(jù)在ArcGIS中建立耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)果。其他輔助性數(shù)據(jù)源包括:地形地貌數(shù)據(jù)(鶴壁市30m分辨率數(shù)字地形圖);矢量數(shù)據(jù)(鶴壁市行政區(qū)劃圖、鶴壁市土地利用現(xiàn)狀圖);其他統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)(《鶴壁市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《鶴壁市土地利用總體規(guī)劃》等)。
2.2 CA-Markvo模型
CA模型是元胞自動(dòng)機(jī)模型(Cellular Automata,CA)的簡(jiǎn)稱,其概念最早由兩位學(xué)者于1940年提出。CA模型屬于經(jīng)驗(yàn)/統(tǒng)計(jì)模型,是一種典型的貝葉斯分析,在空間結(jié)構(gòu)上屬于自下而上形式,基本思路是基于鄰域關(guān)系來(lái)分析元胞之間的相互關(guān)系。Markov模型主要使用概率方法預(yù)測(cè)隨機(jī)事件未來(lái)的變化狀態(tài)。在對(duì)土地利用變化進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),常以各種地類之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣或轉(zhuǎn)移面積矩陣為依據(jù),以某一初始時(shí)刻的土地利用類型面積為基礎(chǔ),預(yù)測(cè)未來(lái)某一時(shí)刻各種土地利用類型數(shù)量的變化[5]。
CA-Markov模型是在CA原有模型基礎(chǔ)上增加了Markov預(yù)測(cè)模型,將CA模型依據(jù)元胞空間關(guān)系模擬空間變化特性與Markov模型在時(shí)間范圍內(nèi)預(yù)測(cè)數(shù)量變化的能力相互結(jié)合。用Markov運(yùn)行得出的土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣可作為約束CA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的準(zhǔn)繩,同時(shí)CA-Markov模型的轉(zhuǎn)變適宜性圖集能充分考慮影響因素和有效提高模擬精確度[6]。CA-Markov模型在世界范圍內(nèi)被廣泛運(yùn)用于LUCC研究:陳龍泉對(duì)Markov-CA模型的研究表明,它能模擬預(yù)測(cè)效果,比單純的Markov模型更強(qiáng)[7];肖明等對(duì)模型的運(yùn)用也證明其可信度較高[8];汪佳莉使用該方法對(duì)山東省臨沂市的土地利用格局進(jìn)行了研究和預(yù)測(cè)[9];Adhikari S等運(yùn)用該模型對(duì)印度政策干預(yù)下的LUCC進(jìn)行了預(yù)測(cè)[10];Kityuttachai K研究了泰國(guó)海濱城市的土地利用類型變化情況[11]。
本文對(duì)鶴壁市2023年土地利用變化的模擬預(yù)測(cè)是基于CA-Markov模型在ArcGIS和IDRISI軟件中進(jìn)行的。在CA模塊中對(duì)2003年和2013年鶴壁市的遙感解譯柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行了100×100重分類,將其轉(zhuǎn)為ASCII格式的兩期影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入IDRISI并去除-9999,使用IDRISI中的Markov模塊計(jì)算2003—2013年的轉(zhuǎn)移面積和與轉(zhuǎn)移概率矩陣。由于運(yùn)用MCE或Logistic法均存在較大的主觀性[12],因此研究使用的轉(zhuǎn)變適宜性圖像集為Markov模塊自動(dòng)生成的.rgf文件,以2013年作為起始期,在運(yùn)算中采用5×5的CA濾波器,以10為CA循環(huán)次數(shù)的基數(shù),運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖1(封四)。模擬預(yù)測(cè)2023年耕地圖使用ArcGIS統(tǒng)計(jì)出各區(qū)域耕地面積(表1),將其與《鶴壁市土地利用總體規(guī)劃2006—2020年》[13]中2020年耕地保有量從面積和比例兩方面進(jìn)行比較,證明預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。
表1 鶴壁市2023年、2020年各區(qū)域預(yù)測(cè)耕地面積與比例
3.1 耕地?cái)?shù)量預(yù)測(cè)分析
耕地區(qū)域總量分析:比較2013年與2023年鶴壁市各區(qū)域耕地?cái)?shù)量情況(表2),各區(qū)域和鶴壁全市的耕地面積未來(lái)呈現(xiàn)減少趨勢(shì),且減少動(dòng)態(tài)度除浚縣以外均超過(guò)1%,說(shuō)明未來(lái)十年鶴壁市耕地整體受到城鎮(zhèn)化與工業(yè)化建設(shè)的強(qiáng)烈影響?;诟邩?biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的分析可知:①鶴壁市耕地動(dòng)態(tài)度平均減少0.93%,各區(qū)域內(nèi)僅??h的耕地減少動(dòng)態(tài)度小于平均值,達(dá)到0.65%。與此同時(shí),??h的耕地減少量最大,高于其他縣區(qū),達(dá)1.70—4.78倍,說(shuō)明??h在耕地受到工業(yè)化與城鎮(zhèn)化嚴(yán)重影響的情況下依然具備建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)糧田的面積優(yōu)勢(shì)。②淇縣與淇濱區(qū)耕地動(dòng)態(tài)度相近且較低(均在1%左右),此兩區(qū)域肩負(fù)“鶴淇一體化”進(jìn)程的重?fù)?dān),在注重城市發(fā)展協(xié)調(diào)性的同時(shí)并未忽略耕地保護(hù)。③山城區(qū)與鶴山區(qū)則顯示出鶴壁市西部山地丘陵區(qū)不利于耕種的特點(diǎn)。為了生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化,退耕還林還草工程在此區(qū)域應(yīng)繼續(xù)大力推行。
表2 鶴壁市兩期各區(qū)域耕地面積減少量與動(dòng)態(tài)度
耕地轉(zhuǎn)移數(shù)量分析:通過(guò)對(duì)2013年解譯圖與2023年預(yù)測(cè)圖的疊加分析,可得到2013—2023年的轉(zhuǎn)移面積矩陣,從中了解鶴壁市耕地的面積變化情況。表3中行與列的數(shù)值分別表示2013年與2023年各地類的面積情況。從表3可見(jiàn),2023年耕地面積中93.41%來(lái)源于2013年的固有耕地,不同于前期單純依靠對(duì)未利用地粗放式挖潛與開(kāi)荒式增加耕地面積,鶴壁市在“十三五”期間著力加強(qiáng)土地整理與復(fù)墾,將有2.41%的建設(shè)用地通過(guò)增減掛鉤與占補(bǔ)平衡手段轉(zhuǎn)變?yōu)楦?未利用地轉(zhuǎn)變?yōu)楦卣伎偭康?.33%。
表3 2013—2023年鶴壁市土地利用轉(zhuǎn)移面積矩陣(km2)
基于高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)分析可見(jiàn):①2023年建設(shè)用地占用耕地175.863km2,這些占用主要實(shí)現(xiàn)了鶴壁市城市群的集聚,有利于功能分區(qū)的明確和中原經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)。②林地占用耕地的面積較之2003—2013年增加了4倍,說(shuō)明鶴壁市在未來(lái)會(huì)更加積極推進(jìn)西部山區(qū)退耕還林還草工程的力度,這符合高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的“綠色化”要求。③未利用地占用耕地的面積比前期減少了約兩倍,說(shuō)明未來(lái)耕地退化情況明顯好轉(zhuǎn),耕地高產(chǎn)潛力巨大。
3.2 耕地空間預(yù)測(cè)分析
耕地重心位置分析:耕地的重心變化受到耕地本身自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的約束,對(duì)耕地重心的研究有助于看清一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的耕地空間變化情況以及空間集中特征[14]。在ArcGIS軟件中將四期鶴壁市耕地圖融合并分別使用Calculate Geometry功能統(tǒng)計(jì)重心點(diǎn)坐標(biāo),結(jié)果見(jiàn)表4。運(yùn)用Feature to Point模塊,將重心點(diǎn)表示在鶴壁區(qū)域圖內(nèi),最終形成重心變化示意圖(圖2)。由表4結(jié)合圖2可見(jiàn),1993—2023年鶴壁市耕地重心點(diǎn)均處在??h縣界之內(nèi),說(shuō)明??h長(zhǎng)期以來(lái)承擔(dān)著鶴壁市高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的主導(dǎo)區(qū)域之職。
表4 1993—2023年鶴壁市耕地重心坐標(biāo)
圖2 1993—2023年鶴壁市耕地重心變化
基于高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)分析可見(jiàn):①30年間耕地重心點(diǎn)不斷向東遷移,說(shuō)明耕地重心對(duì)??h的依賴性不斷加強(qiáng)。②先向北后向南的發(fā)展趨勢(shì)反映出北部城市擴(kuò)張對(duì)耕地發(fā)展的限制作用以及在鶴壁市南部廣大區(qū)域中建立高標(biāo)準(zhǔn)糧田的可能性。③從平面距離的變化可見(jiàn),1993—2023年鶴壁市受到“三化”協(xié)調(diào)發(fā)展的影響,耕地重心遷移經(jīng)歷了“劇烈—緩慢—?jiǎng)×摇比齻€(gè)階段,其中2013—2023年遷移平面距離遠(yuǎn)大于前兩階段,表明未來(lái)浚縣的高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)將不斷加強(qiáng),鶴壁市耕地重心將繼續(xù)向??h內(nèi)部深入。
耕地轉(zhuǎn)移圖譜分析:耕地的空間變化受到建設(shè)用地?cái)U(kuò)張、耕地占補(bǔ)等多種因素的制約,對(duì)耕地與其他地類的轉(zhuǎn)移圖譜分析可明確耕地轉(zhuǎn)移空間變化的趨勢(shì)與范圍。我們對(duì)2013年耕地遙感解譯圖和對(duì)2023年預(yù)測(cè)圖進(jìn)行處理可得到與耕地相關(guān)的9種不同類型的轉(zhuǎn)移圖譜[15]。由轉(zhuǎn)移圖譜可得到2013—2023年鶴壁市耕地增減變化的空間趨勢(shì)。其中,11為耕地—耕地,即耕地不變;有4類屬于耕地減少類型,即耕地轉(zhuǎn)移為其他地類;12為耕地—林地,13為耕地—建設(shè)用地,14為耕地—水域,15為耕地—未利用地;另外4類為耕地增加類型,即其他地類轉(zhuǎn)為耕地,21為林地—耕地、31為建設(shè)用地—耕地、41為水域—耕地、51為未利用地—耕地。依據(jù)此種分類方法可繪制耕地轉(zhuǎn)移圖譜見(jiàn)圖3(封四)。
基于高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)分析可知:①總體來(lái)說(shuō),耕地減少趨于集中、耕地增加趨于分散;②在耕地減少圖中,減少主要源自建設(shè)用地的占用,且主要以圍繞原基點(diǎn)向外圍擴(kuò)張以及成片連接多個(gè)基點(diǎn)的方式進(jìn)行,變化最明顯的是“鶴淇一體化”區(qū)域;③耕地不變與增加圖中,耕地不變區(qū)域仍占絕大多數(shù),說(shuō)明鶴壁市的耕地面積優(yōu)勢(shì)在未來(lái)發(fā)展中依然突出,且主要以填補(bǔ)方式存在,這是鶴壁市土地實(shí)施挖潛與占補(bǔ)平衡的結(jié)果,有利于耕地連片和高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)。
3.3 耕地質(zhì)量預(yù)測(cè)分析
耕地質(zhì)量情況分析:根據(jù)耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)中得到的鶴壁市耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)圖,將其與shp.格式的2023年耕地圖使用ArcGIS的Zonal Statistics工具進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)。以2013—2023年中耕地不變、增加與減少的區(qū)域圖為基礎(chǔ),可以統(tǒng)計(jì)出不同變化情況下各區(qū)域的平均耕地質(zhì)量,匯總結(jié)果見(jiàn)表5。
表5 鶴壁市各區(qū)域耕地質(zhì)量統(tǒng)計(jì)
耕地質(zhì)量水平會(huì)直接影響高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)。整體上看:①除山城區(qū)以外其他各區(qū)域的耕地質(zhì)量均大于80,呈現(xiàn)出較高的生產(chǎn)力水平。②雖然各區(qū)域耕地質(zhì)量較前20年呈現(xiàn)下降趨勢(shì),但仍符合當(dāng)?shù)氐母N需求。③淇縣與淇濱區(qū)耕地質(zhì)量最高,??h次之,說(shuō)明此三區(qū)域不僅數(shù)量有優(yōu)勢(shì),質(zhì)量同樣高于其他兩區(qū),能夠滿足高標(biāo)準(zhǔn)糧田的建設(shè)要求。從不同變化類型上看:一是鶴壁市五個(gè)區(qū)域2013—2023年增加耕地的質(zhì)量均小于減少耕地的質(zhì)量,這也是未來(lái)耕地質(zhì)量退化的原因;二是五個(gè)區(qū)域減少耕地的質(zhì)量均大于不變耕地的質(zhì)量,反映出優(yōu)質(zhì)耕地的流失與轉(zhuǎn)移,該情況不利于耕地保護(hù)。
表6 2013—2023年鶴壁市耕地質(zhì)量轉(zhuǎn)移統(tǒng)計(jì)
耕地質(zhì)量轉(zhuǎn)移分析:由前文的分析可得到鶴壁市2013—2023年耕地轉(zhuǎn)移圖譜,通過(guò)統(tǒng)計(jì)能得出與耕地相關(guān)的9種轉(zhuǎn)移類型各自的質(zhì)量情況見(jiàn)表6?;诟邩?biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的分析可見(jiàn):①轉(zhuǎn)入質(zhì)量(21與51)gt;轉(zhuǎn)出質(zhì)量(12與15),說(shuō)明林地與未利用地的轉(zhuǎn)移并未造成耕地退化,且有利于生態(tài)與環(huán)境優(yōu)化。②轉(zhuǎn)出質(zhì)量(13)gt;轉(zhuǎn)入質(zhì)量(31),說(shuō)明建設(shè)用地?cái)U(kuò)展侵占了較優(yōu)質(zhì)的耕地,然而兩者僅相差0.497,這表明土地整理與復(fù)墾可在一定程度上補(bǔ)償耕地?fù)p失。③農(nóng)田水利設(shè)施占用耕地質(zhì)量(14)gt;水域變?yōu)楦刭|(zhì)量(41),說(shuō)明高標(biāo)準(zhǔn)糧田要求較高的灌溉保證率,雖然暫時(shí)看似耕地質(zhì)量下降,但這對(duì)未來(lái)農(nóng)業(yè)種植而言將有長(zhǎng)遠(yuǎn)利益。④轉(zhuǎn)入質(zhì)量(21、31、41、51)與轉(zhuǎn)出質(zhì)量(12、13、14、15)趨勢(shì)類似,說(shuō)明未來(lái)鶴壁市各種地類與耕地的質(zhì)量交換趨于平穩(wěn),耕地占補(bǔ)平衡趨于均衡。
由以上分析可見(jiàn):①“十三五”期間鶴壁市耕地受到城鎮(zhèn)化與工業(yè)化的影響,耕地?cái)?shù)量均呈小幅下降趨勢(shì),然而這種下降主要集中在減少動(dòng)態(tài)度高于1.8%的山城區(qū)與鶴山區(qū),主要的高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)區(qū)域仍然具有面積優(yōu)勢(shì)。由土地轉(zhuǎn)移矩陣可知,耕地變?yōu)榱值啬艽龠M(jìn)鶴壁市西部山區(qū)退耕還林還草的綠色發(fā)展,耕地變?yōu)樗蛴欣诟邩?biāo)準(zhǔn)糧田的灌溉保障。②通過(guò)30年間鶴壁市耕地重心的位置分析,可明顯看出??h是鶴壁市的耕地核心區(qū)域,未來(lái)也將擔(dān)負(fù)起高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)的重?fù)?dān)。由耕地轉(zhuǎn)移圖譜可見(jiàn),未來(lái)鶴壁市的耕地減少趨于集中、耕地增加趨于分散,說(shuō)明土地挖潛與占補(bǔ)平衡到位,集中連片的耕地將成為高標(biāo)準(zhǔn)糧田的建設(shè)基石。③2023年鶴壁市整體耕地質(zhì)量較高,但減少耕地的質(zhì)量大于不變耕地的質(zhì)量將導(dǎo)致耕地質(zhì)量退化,在未來(lái)的建設(shè)中要予以重視;對(duì)耕地轉(zhuǎn)移質(zhì)量的分析可知,未來(lái)鶴壁市耕地占補(bǔ)平衡不僅數(shù)量上有保證,質(zhì)量上也日益趨于均衡,這將有利于高標(biāo)準(zhǔn)糧田的可持續(xù)發(fā)展。
以糧食安全為目標(biāo)的耕地保護(hù)問(wèn)題是土地資源管理學(xué)科的研究熱點(diǎn),也是國(guó)家長(zhǎng)治久安的重心。隨著發(fā)展與建設(shè)的不斷深入,耕地資源的可持續(xù)利用必然承受工業(yè)化與城鎮(zhèn)化進(jìn)程的威脅,鶴壁市同時(shí)受到國(guó)家糧食安全保護(hù)政策與河南省中原經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)的雙重影響,其未來(lái)耕地利用變化情況對(duì)鞏固高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)、促進(jìn)糧食安全和耕地可持續(xù)利用意義重大。本文不僅分析耕地?cái)?shù)量,更加考慮耕地空間與質(zhì)量,充分重視耕地占補(bǔ)平衡與綠色可持續(xù)發(fā)展,基于此的耕地預(yù)測(cè)分析符合政府規(guī)劃與可持續(xù)發(fā)展的要求。
[1]河南省糧食生產(chǎn)核心區(qū)建設(shè)規(guī)劃(2008—2020年)[R].河南省委省政府,2008.
[2]新華社.中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議[J].當(dāng)代貴州, 2015,(11)∶16-29.
[3]王成軍,吳厚純,費(fèi)喜敏.城市化加速期維持我國(guó)耕地?cái)?shù)量穩(wěn)定的可行性分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2015,36(3)∶79-84.
[4]鄧清海,張丹丹,張麗萍,等.日照市土地利用變化遙感監(jiān)測(cè)及驅(qū)動(dòng)力分析[J].水土保持研究,2015,22(2)∶185-186.
[5]霍明明,張軼瑩,陳偉強(qiáng).基于CA-Markov的土地利用變化及預(yù)測(cè)研究——以鞏義市魯莊鎮(zhèn)為例[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2015,(12)∶279-284.
[6]Behera M D,Borate S N,Panda S N,etal.Modelling and Analyzing the Watershed Dynamics Using Cellular Automata(CA)-Markov Model-A Geo-information Based Approach[J].Journal of Earth System Science,2012,121(4)∶1011-1024.
[7]陳龍泉,鄭海金.基于Markov-CA的土地利用/土地覆蓋變化動(dòng)態(tài)模型研究[J].測(cè)繪信息與工程,2004,(1)∶36-38.
[8]肖明,吳季秋,陳秋波,等.基于CA-Markov模型的昌化江流域土地利用動(dòng)態(tài)變化[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(10)∶231-238.
[9]汪佳莉,吳國(guó)平,范慶亞,等.基于CA-Markov模型的山東省臨沂市土地利用格局變化研究及預(yù)測(cè)[J].水土保持研究,2015,(1)∶216-220.
[10]Adhikari S,Southworth J.Simulating Forest Cover Changes of Bannerghatta National Park Based on a CA-Markov Model:A Remote Sensing Approach[J].Remote Sensing,2012,4(10)∶3215-3243.
[11]Kityuttachai K,Tripathi N K,Tipdecho T,etal.CA-Markov Analysis of Constrained Coastal Urban Growth Modeling:Hua Hin Seaside City,Thailand[J].Sustainability,2013,5(4)∶1480-1500.
[12]孟成,盧新海,彭明君,等.基于 Markov-C 5.0的CA城市用地布局模擬預(yù)測(cè)方法[J].中國(guó)土地科學(xué),2015,29(6)∶82-88.
[13]鶴壁市人民政府.鶴壁市土地利用總體規(guī)劃2006—2020年[R].2006.
[14]郭麗英,李剛.環(huán)渤海地區(qū)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中耕地面積及其重心轉(zhuǎn)移格局分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2013,34(4)∶32-36.
[15]Zhang R,Song N,Wang X,etal.Visual Analysis of Saline Soil Spatio-temporal Variation Using Geo-information TuPu[J].Nongye Gongcheng Xuebao/transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2012,28(9)∶230-235.
ForecastAnalysisofCultivatedLandinHebiCityBasedonConstructionofHighStandardGrainArea
TIAN Jie-meia,CHEN Jieb
(Zhengzhou University a.School of Public Administration;b.School of Water Conservancy and Environment, Zhengzhou 450001,China)
Hebi City as the demonstration area of the construction of high standard grain area in Henan Province,it bore the burden of ensuring food security and realizing the modernization of agriculture.With the use of CA-Markov model in the IDRISI software,through the treatment of the dynamic changes of land use in 2003 and 2013,we could get the land use simulation forecast map in Hebi City in 2023.And the analysis of prediction could be found in the period of the“13th Five-Year Plan",the quantity of cultivated land in Hebi City were declined slightly,but it still had the advantage,and the average decrease of dynamic degree only 0.93% of cultivated land in Hebi City.The next study could be found that the center of gravity in during 30 years were maintained in the territory of Xunxian County of Hebi City,and within the next few years,Xunxian County would become the core area.In 2023,the cultivated land would become increasingly focus on concentrated in Hebi City with the function of tapping the potential of the interior of the land and realizing the balance of cultivated land requisition and compensation,and the level of cultivated land irrigation would increase significantly.For the development of ecology and environment,the local government would pay more attention to green development.All in all,the construction of the high standard grain level would be improved.As a conclusion,the quality degradation of cultivated land would be reduced in Hebi City,the quality balance of cultivated land requisition and compensation would tend to be more balanced,and this would be conducive to sustainable development of high standard grain area.
high standard grain;Hebi City;cultivated land;land use change;forecast analysis
2016-11-12;
2016-12-27
國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):40971128);科技部“十二五”農(nóng)村領(lǐng)域國(guó)家科技計(jì)劃課題項(xiàng)目(編號(hào):2012BAD05B02-7)。
田潔玫(1988-),女,河南省焦作人,博士研究生,主要從事土地可持續(xù)利用與信息化管理方面研究。
陳杰(1966-),男,河南省長(zhǎng)垣人,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)橥恋乜沙掷m(xù)利用與信息化管理。
F301.21
A
1005-8141(2017)01-0045-04
資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)2017年1期