陳逸航 ，黃秋昊 ，鄭錦浩 ，李滿春

（1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院, 南京 210023；2.自然資源部國土衛(wèi)星遙感應(yīng)用重點(diǎn)實驗室, 南京 210023；3.江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實驗室, 南京 210023；4.自然資源部海岸帶開發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實驗室, 南京 210023；5.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心, 南京 210023）

0 引 言

糧食安全事關(guān)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是國家安全的重要基礎(chǔ)，尤其在新冠疫情肆虐及國際地緣政治沖突背景下，全球糧食生產(chǎn)及運(yùn)輸產(chǎn)生巨大波動，新時期糧食安全面臨更大挑戰(zhàn)[1-2]。耕地資源作為糧食生產(chǎn)的命脈，是端牢14億多中國人飯碗的基礎(chǔ)。為保障國家糧食安全與社會穩(wěn)定，黨的二十大報告明確提出要全方位夯實糧食安全根基，牢牢守住18億畝耕地紅線，深入實施“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略[3]。然而隨著城鎮(zhèn)化與工業(yè)化的快速發(fā)展，城市擴(kuò)張中高強(qiáng)度的土地開發(fā)利用導(dǎo)致城市周邊耕地資源緊張、質(zhì)量下降、空間分布零碎等問題日益突出，城區(qū)周邊優(yōu)質(zhì)耕地尤其是永久基本農(nóng)田保護(hù)形勢嚴(yán)峻[4-5]。如何科學(xué)分配有限土地利用資源，合理制定城市周邊耕地分區(qū)管控方案，成為兼顧糧食安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

城市周邊耕地具有地勢平坦、區(qū)位條件好、基礎(chǔ)設(shè)施完善等優(yōu)勢，能有效降低運(yùn)輸損耗、保證食物新鮮，有利于保障城市糧食安全與低成本供應(yīng)，近年來，隨著耕地“三位一體”保護(hù)的推進(jìn)，新型城鎮(zhèn)化背景下城市周邊耕地功能分區(qū)逐漸引起學(xué)者關(guān)注[6-7]。耕地功能是耕地系統(tǒng)提供滿足人類生存與發(fā)展所需產(chǎn)出的能力。耕地功能分區(qū)則是在綜合研究耕地各要素的基礎(chǔ)上，考慮其現(xiàn)狀特征及分異規(guī)律，依據(jù)區(qū)域間差異來進(jìn)行地理分區(qū)，有利于促進(jìn)耕地保護(hù)政策制定，實施耕地的差別化管理[8-10]，研究主要集中在評價體系構(gòu)建與分區(qū)方法選擇上，從評價體系構(gòu)建來看，隨著耕地功能內(nèi)涵不斷被挖掘，耕地的復(fù)合特征逐漸凸顯，評價內(nèi)容從傳統(tǒng)的以耕地質(zhì)量為核心的簡單自然要素評價[11-13]，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閺母刭Y源特征、空間格局形態(tài)和基礎(chǔ)設(shè)施條件等多方面的綜合性評價[14-16]，分區(qū)方法上，除了綜合指標(biāo)評價法外[17-18]，多采用k-means 聚類分析法[19-21]、熱點(diǎn)分析[22-24]、局部Moran’sI指數(shù)[25-26]、自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)[27-29]等方法，以多層次的評價指標(biāo)量化結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合區(qū)域特征進(jìn)行耕地功能空間分區(qū)，以此對區(qū)域耕地資源采取差別化保護(hù)措施。雖然隨著研究的不斷深入，分區(qū)更具全面性與多元性，但基于城市周邊耕地位置特殊性，少有研究在劃分農(nóng)用地時既考慮耕地資源現(xiàn)狀特征，又考慮耕地未來發(fā)展穩(wěn)定性，如何有效降低未來城市化發(fā)展對周邊耕地資源所產(chǎn)生的潛在負(fù)面影響仍是學(xué)者們面臨的重要挑戰(zhàn)。因此，面向未來土地利用演變趨勢，如何從動態(tài)預(yù)測模擬的角度出發(fā)，結(jié)合研究區(qū)未來耕地變化區(qū)域差異，采用科學(xué)高效的評價分區(qū)方法、合理劃定耕地功能分區(qū)，成為優(yōu)化耕地資源配置、保障城市“菜籃子”“米袋子”，兼顧糧食安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。

鑒于此，本研究利用斑塊生成土地利用模擬[30]（patch-generating land use simulation model，PLUS）模型設(shè)置自然發(fā)展、耕地保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展3種情景，模擬常州市主城區(qū)2030年土地利用變化，并且從生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性3個方面構(gòu)建耕地綜合適宜性評價體系。以可持續(xù)發(fā)展為切入點(diǎn)，在對耕地進(jìn)行綜合適宜性評價的基礎(chǔ)上結(jié)合未來耕地變化情況，運(yùn)用集成技術(shù)來解決耕地差異化利用問題，以期實現(xiàn)科學(xué)高效地劃分耕地功能分區(qū)，為因地制宜地進(jìn)行耕地分區(qū)管理、保護(hù)、優(yōu)化提供參考和借鑒。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

江蘇省常州市（圖1）（31°09'N～32°04'N、119°08'E～120°12'E）是長江三角洲地區(qū)的中心城市之一，與上海、南京兩大都市等距相望，區(qū)位條件優(yōu)越。本研究對象選取常州市主城區(qū)，包括新北區(qū)、鐘樓區(qū)、天寧區(qū)、經(jīng)開區(qū)和武進(jìn)區(qū)，為常州市經(jīng)濟(jì)、文化與政治中心。研究區(qū)總面積186 196 hm2，截至2020年，研究區(qū)常住人口390.79萬人，包含城鎮(zhèn)人口318.60萬人，城鎮(zhèn)化率達(dá)81.53%，地區(qū)生產(chǎn)總值7 805.3億元，較2019年增幅4.5%，位列全省第三。2010—2020年，區(qū)域內(nèi)耕地面積由92 606.70 hm2減少到87 299.20 hm2，年均減少530.75 hm2，而城鎮(zhèn)建設(shè)用地由62 702.60 hm2增加到68 256.30 hm2，年均增加555.37 hm2。城鎮(zhèn)擴(kuò)張趨勢與耕地資源高度重疊。近年來，常州市為融入國家“一帶一路”和長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展建設(shè)擠占大批耕地資源，建設(shè)用地與耕地之間矛盾日益凸顯，耕地保護(hù)形勢嚴(yán)峻，其主城區(qū)作為研究區(qū)具有典型性。

圖1 研究區(qū)區(qū)位圖Fig.1 Location map of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源和處理

本研究所采用的2期土地利用數(shù)據(jù)（2010年、2020年）均來自中科院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn），空間分辨率為30 m；高程數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/）；鐵路、公路、河流、城鎮(zhèn)、村莊、永久基本農(nóng)田、生態(tài)保護(hù)紅線數(shù)據(jù)、耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)均來源于常州市自然資源和規(guī)劃局。以上數(shù)據(jù)在ArcGIS 10.5中進(jìn)行投影變換、重采樣、裁剪、歐氏距離等預(yù)處理，柵格數(shù)據(jù)精度統(tǒng)一為30 m×30 m。

1.3 研究思路

1）土地利用多情景模擬：根據(jù)未來城市發(fā)展側(cè)重的方向不同，設(shè)置自然發(fā)展、耕地保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展3種情景，通過PLUS模型模擬3種發(fā)展情景下研究區(qū)未來土地利用結(jié)構(gòu)。

2）耕地綜合適宜性評價：從生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性3個方面構(gòu)建評價體系，基于行政村尺度，綜合加權(quán)各個指標(biāo)權(quán)重得到3種維度評價結(jié)果，運(yùn)用Python中帶輪廓系數(shù)的k-means聚類算法將耕地劃分為Ⅰ級區(qū)、Ⅱ級區(qū)、Ⅲ級區(qū)和Ⅳ級區(qū)。

3）耕地分區(qū)保護(hù)：借助熱點(diǎn)分析（Getis-Ord Gi*）工具識別耕地未來變化冷熱點(diǎn)區(qū)域，在可持續(xù)發(fā)展情景下，耦合耕地綜合適宜性評價結(jié)果，組成不同特征類型耕地分區(qū)，并提出相應(yīng)的管控方案。

2 研究方法

2.1 未來土地利用格局模擬

2.1.1 情景設(shè)置

PLUS模型中，土地利用變化驅(qū)動因子參考現(xiàn)有文獻(xiàn)與研究區(qū)現(xiàn)狀[31-35]，選取高程、坡度、坡向、到城鎮(zhèn)、村莊、河流、鐵路、公路距離8項驅(qū)動因子，綜合考慮土地利用現(xiàn)狀與未來城市發(fā)展戰(zhàn)略，設(shè)置3種發(fā)展情景探究常州市主城區(qū)未來土地利用變化可能存在的不同演變過程與格局，輔助決策者科學(xué)地劃定耕地功能分區(qū)。

1）自然發(fā)展情景。此情景基于研究區(qū)2010—2020年土地利用變化規(guī)律，無政策規(guī)劃等干預(yù)，運(yùn)用Markov模型預(yù)測各用地類型未來規(guī)模，是其他模擬情景的對比基礎(chǔ)。

2）耕地保護(hù)情景。在“藏糧于地”的目標(biāo)下，優(yōu)先保障優(yōu)質(zhì)耕地，嚴(yán)守耕地紅線，強(qiáng)化對非農(nóng)建設(shè)占用耕地的控制和引導(dǎo)?；谧匀话l(fā)展情景，設(shè)置永久基本農(nóng)田為限制轉(zhuǎn)化區(qū)，參考相關(guān)研究[32]，使耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率降低60%，向林地和水域的轉(zhuǎn)移概率降低20%，同時修正轉(zhuǎn)移成本矩陣。

3）可持續(xù)發(fā)展情景。兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展與糧食安全，在落實長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展過程中實現(xiàn)區(qū)域綜合發(fā)展?；谧匀话l(fā)展情景，設(shè)置永久基本農(nóng)田、生態(tài)保護(hù)紅線為限制轉(zhuǎn)換區(qū)，使耕地、林地、草地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率降低20%，水域向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率降低10%。

2.1.2 PLUS模型關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置

PLUS模型是一個以元胞自動機(jī)為基礎(chǔ)構(gòu)建的基于柵格數(shù)據(jù)的斑塊生成土地利用模型。該模型由用地擴(kuò)張分析策略與多類型隨機(jī)斑塊種子的元胞自動機(jī)模型兩部分組成，結(jié)合轉(zhuǎn)化分析策略和格局分析策略的優(yōu)勢，更有利于提高模型對真實景觀格局的模擬和仿真能力，通過定義不同用地類型的鄰域因子與轉(zhuǎn)換規(guī)則來實現(xiàn)各情景土地利用格局變化的模擬預(yù)測[30]。

1）鄰域因子

鄰域因子代表地類的擴(kuò)張能力，其取值范圍為0～1，值越大表示該地類的擴(kuò)張能力越強(qiáng)。根據(jù)2010—2020各土地利用類型的斑塊總面積的變化規(guī)律，基于王保盛等[33]研究，通過反復(fù)試驗后得到模擬精度較高的鄰域因子參數(shù)，耕地、林地、 草地、水域、未利用地、建設(shè)用地鄰域因子參數(shù)分別為0.10、0.49、0.41、0.47、0.41、0.90。

2）轉(zhuǎn)換成本矩陣

轉(zhuǎn)換成本矩陣表示各土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的難易程度，取值為0或1。當(dāng)值設(shè)置為0時，表示不允許該地類向另一種地類轉(zhuǎn)換，反之則允許轉(zhuǎn)換。根據(jù)研究區(qū)2010—2020年土地轉(zhuǎn)移變化實際情況，同時參考相關(guān)研究，根據(jù)不同情景設(shè)置調(diào)整土地利用轉(zhuǎn)換成本矩陣[34]：自然發(fā)展情景中，各地類之間轉(zhuǎn)換根據(jù)2010—2020年土地轉(zhuǎn)移變化實際情況；耕地保護(hù)情景中，除建設(shè)用地以為耕地不能轉(zhuǎn)換為其他土地利用類型；可持續(xù)發(fā)展情景中，調(diào)整用地類型轉(zhuǎn)換等級從大到小依次為建設(shè)用地、林地、耕地、水域、草地、未利用地。各情景成本矩陣設(shè)置如表1所示。

表1 轉(zhuǎn)換成本矩陣Table 1 Conversion cost matrix

2.1.3 熱點(diǎn)分析

熱點(diǎn)分析（Getis-Ord Gi*）作為衡量局部空間自相關(guān)的空間分析工具，以行政村為輸入單元，將未來土地利用變化情景下耕地向其他地類的潛在轉(zhuǎn)換面積占現(xiàn)狀耕地面積比例作為耕地不穩(wěn)定指標(biāo)，通過Z得分和P值識別耕地不穩(wěn)定性局部高值（熱點(diǎn)）或低值（冷點(diǎn)）在空間上的聚類分布情況，熱點(diǎn)為未來耕地不穩(wěn)定指標(biāo)得分較高并被得分較高的單元包圍的聚類區(qū)域，冷點(diǎn)則相反，計算式為

式中xj是樣本j的屬性值；wi,j是樣本i和j之間的空間權(quán)重；n為樣本總個數(shù)，且：

2.2 耕地綜合適宜性評價

2.2.1 評價指標(biāo)權(quán)重確定

耕地綜合適宜性評價指標(biāo)需關(guān)注反映研究區(qū)耕地資源的關(guān)鍵性因子，揭示耕地功能的深層次問題，考慮到耕地資源的現(xiàn)狀特征、指標(biāo)的代表性及數(shù)據(jù)的可獲得性，借鑒已有相關(guān)研究[28,36]，以行政村為評價單元，圍繞功能分區(qū)內(nèi)涵，從生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性3個維度選取耕地綜合適宜性評價指標(biāo)（表2），有利于挖掘耕地質(zhì)量、綜合生產(chǎn)、利用狀況等隱性內(nèi)涵。

表2 耕地綜合適宜性評價指標(biāo)體系Table 2 Cultivated land comprehensive suitability evaluation index system

選擇耕地面積、自然等指數(shù)表示生產(chǎn)適宜性，用以表征耕地資源規(guī)模與自然本底，與耕地綜合生產(chǎn)能力相關(guān)聯(lián)；選擇平均斑塊大小、景觀形狀指數(shù)表示空間集聚性，用以表征耕地資源空間格局狀況，與耕作規(guī)模，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平相關(guān)聯(lián)；選擇耕地距村莊、主要道路的平均距離表示區(qū)位便利性，用以表征農(nóng)業(yè)生產(chǎn)運(yùn)輸過程中的區(qū)位條件，與耕作效率和機(jī)械通行效率相關(guān)聯(lián)。

2.2.2 評價指標(biāo)權(quán)重確定

通過最小相對信息熵原理組合AHP分析法和熵權(quán)法確定各項指標(biāo)綜合權(quán)重，更加全面地挖掘?qū)＜抑饔^經(jīng)驗信息與樣本的客觀差異，實現(xiàn)主客觀內(nèi)在統(tǒng)一[37]，計算式為

式中w1j為主觀權(quán)重；w2j為客觀權(quán)重。

2.2.3k-means空間聚類

k-means是一個簡單、高效的聚類算法，可以很好地分析樣本量大的數(shù)據(jù)。Python中帶輪廓系數(shù)的k-means聚類算法有助于科學(xué)確定最佳聚類數(shù)目，并根據(jù)確定的數(shù)目任意選取樣本點(diǎn)作為分類的初始中心，通過反復(fù)迭代的過程劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，使得同一類別內(nèi)相似性最大化，不同類別間差異最大化，計算式為

式中D為樣本Xm和Xn之間的最小距離；k為聚類數(shù)目；Xmk和Xnk為在聚類數(shù)目為k時樣本集；m、n為聚類要素；z為聚類對象行政村。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用情景模擬與耕地變化空間格局

3.1.1 多情景模擬結(jié)果分析

本研究以2010年土地利用數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，通過驅(qū)動因子數(shù)據(jù)獲取各類用地的適宜性概率，運(yùn)用PLUS模型模擬自然發(fā)展情景下2020年土地利用數(shù)據(jù)，將其與實際情況進(jìn)行精度驗證。結(jié)果顯示，本次模擬Kappa系數(shù)為0.87，總體精度為0.92，均大于0.8，試驗?zāi)M精度達(dá)到較高水平，并且FOM系數(shù)為0.13，在合理范圍內(nèi)[38]，進(jìn)一步表明PLUS模型能較為準(zhǔn)確地反映常州市主城區(qū)未來土地利用變化情況。根據(jù)常州市主城區(qū)的2020年土地利用發(fā)展情況，設(shè)置自然發(fā)展、耕地保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展3種情景，通過PLUS模型預(yù)測2030年常州市主城區(qū)3種情景下未來土地利用情況，其結(jié)果如表3所示。

表3 2020年現(xiàn)狀與2030年多情景模擬用地類型變化Table 3 Status of 2020 and the multi-scenario simulation land use type change in 2030hm2

1）總體變化情況

2020年，常州市主城區(qū)主要地類為耕地、建設(shè)用地，面積分別為87 299.20、68 256.30 hm2，根據(jù)模擬結(jié)果（圖2），選取2處較為典型的城市周邊地帶放大區(qū)域細(xì)節(jié)，2030年3種情境下，用地類型仍以耕地、建設(shè)用地為主，由于城市化發(fā)展的影響，建設(shè)用地擴(kuò)張是耕地流失的主要原因。對比各情景土地利用模擬結(jié)果，建設(shè)用地在3種情景下均呈現(xiàn)出增長態(tài)勢，除耕地保護(hù)情景增幅極小外，其余兩類情景下增幅均較大，這在一定程度上符合中國現(xiàn)階段社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢。各用地類型空間分布總體保持不變，耕地主要分布在中心城區(qū)外圍，在武進(jìn)區(qū)西部、南部、新北區(qū)分布較為集中；建設(shè)用地主要集中在各行政區(qū)交匯處，并且逐漸向外圍呈邊緣式擴(kuò)張；林地在武進(jìn)區(qū)太湖灣地區(qū)有大面積集中分布，另外在新北區(qū)北部以及天寧區(qū)、經(jīng)開區(qū)有小面積零散分布。

圖2 常州市主城區(qū)2030年多情景土地利用模擬結(jié)果Fig.2 Land use simulation results under multi-scenarios in the main urban area of Changzhou City in 2030

2）多情景模擬差異

在自然發(fā)展情景下，耕地面積減少了4 448 hm2，較2020年相比減少5.10%，同時，林地、草地、水域均有小幅度減少，減幅分別為0.15%、0.61%、0.96%，未利用地作為其他用地類型的轉(zhuǎn)入來源之一，減幅10.95%，建設(shè)用地擴(kuò)張最為顯著，面積增加了4 753.31 hm2，增幅6.96%。

可以看出，在不設(shè)置任何限制因素情況下，按照2010—2020年的趨勢進(jìn)行發(fā)展，建設(shè)用地為滿足社會經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展而增加向外擴(kuò)張態(tài)勢，耕地、林地、草地、水域及未利用地均有一部分將會轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，其中大量耕地將被建設(shè)用地所侵占，若不加以限制，將對區(qū)域內(nèi)糧食安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。

在耕地保護(hù)情景下，耕地面積減少了508.50 hm2，減幅比自然發(fā)展情景低4.52%，林地、草地較2020年分別下降了0.90%和1.37%，相較于自然發(fā)展情景減幅更多，未利用地較2020年增幅0.38%，實現(xiàn)小幅度增加，建設(shè)用地擴(kuò)張速率相比于自然發(fā)展情景有了很大程度的減緩，增幅由自然發(fā)展情景的6.96%降低為1.11%。這表明，該情景下大量耕地被侵占的情況得到有效遏制，永久基本農(nóng)田得到有效保護(hù)，但在追求耕地保護(hù)的同時在一定程度上限制建設(shè)用地的擴(kuò)張，從而使建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換更多地指向林地和草地，生態(tài)用地受到擠壓，不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

在可持續(xù)發(fā)展情景下，耕地面積減少了2 882 hm2，較2020年減少3.30%，林地、草地分別減少0.64%、0.23%，減幅相較于耕地保護(hù)情景有所放緩，水域面積為27 726.90 hm2，較2020年相比減少0.72%，建設(shè)用地擴(kuò)張明顯，相比2020年增加了4.56%，但相較于自然發(fā)展情景中建設(shè)用地的無序擴(kuò)張，增幅有所減緩。總的來說，該情景下雖然生態(tài)用地總面積較2020年有所減少，但未出現(xiàn)大面積的生態(tài)用地縮減，生態(tài)保護(hù)紅線內(nèi)高質(zhì)量生態(tài)用地得到了有效保護(hù)，能在一定程度上保障耕地數(shù)量，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，兼顧糧食安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有利于城市區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。

3.1.2 耕地不穩(wěn)定性空間格局分析

基于熱點(diǎn)分析識別未來耕地不穩(wěn)定指標(biāo)的冷熱點(diǎn)空間分布[39]，來反映多情景模擬下耕地的不穩(wěn)定程度。自然發(fā)展、耕地保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展3種情景下耕地不穩(wěn)定性熱點(diǎn)分析如圖3所示。

圖3 3種情景下常州市主城區(qū)未來耕地不穩(wěn)地性冷熱點(diǎn)分布Fig.3 Distribution of cold and hot spots of unstable cultivated land under three scenarios in the main urban area of Changzhou City

總體來看，三者的冷熱點(diǎn)區(qū)域在空間分布上較為相似，熱點(diǎn)區(qū)主要分布在中心城區(qū)周圍，并且圍繞中心城區(qū)數(shù)量上呈現(xiàn)出東多西少、南多北少的趨勢，這些區(qū)域的耕地臨近城區(qū)，在未來發(fā)展中將成為建設(shè)用地轉(zhuǎn)換的主要轉(zhuǎn)出來源；冷點(diǎn)區(qū)主要分布在新北區(qū)北部、鐘樓區(qū)西部以及武進(jìn)區(qū)東部和西部，這些區(qū)域的耕地集中連片、數(shù)量規(guī)模大，未來不易轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型。在自然發(fā)展情景下，冷點(diǎn)和熱點(diǎn)的分布范圍較大，冷點(diǎn)區(qū)占比28.11%，熱點(diǎn)區(qū)占比高達(dá)38.56%，空間集聚性強(qiáng)；在耕地保護(hù)情景下，冷點(diǎn)區(qū)與熱點(diǎn)區(qū)在3種情景中占比均最小，分別為22.34%、27.57%，無99%置信度的冷點(diǎn)區(qū)，耕地不穩(wěn)定性集聚情況不明顯；可持續(xù)發(fā)展情景下，冷點(diǎn)區(qū)與熱點(diǎn)區(qū)占比較為均衡，分別為25.77%、35.13%，且耕地的不穩(wěn)定性在空間上差異顯著。

3.2 耕地綜合適宜性評價結(jié)果

本研究評價單元共計555個，采用自然斷點(diǎn)法將各適宜性評價指標(biāo)劃分為5級，并對其進(jìn)行分級賦分（賦分為20、40、60、80、100），將現(xiàn)狀耕地的生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性劃分為高、較高、較低、低4個等級（圖4）。

圖4 常州市主城區(qū)耕地評價空間差異Fig.4 Spatial differences of evaluation of cultivated land in the main urban area of Changzhou City

就生產(chǎn)適宜性而言，區(qū)域內(nèi)耕地生產(chǎn)適宜性空間分布呈現(xiàn)出中心向四周遞增的趨勢，其中處于高適宜性的行政村數(shù)量最多，共186個，占全部村域單元的33.51%，主要集中在新北區(qū)、鐘樓區(qū)西部、武進(jìn)區(qū)西部和東部。就空間集聚性而言，區(qū)域內(nèi)耕地空間集聚性分布較為零散，不同評級單元交錯分布，其中處于低適宜性的行政村數(shù)量最多，共297個，占全部村域單元的53.51%，在經(jīng)開區(qū)與天寧區(qū)有大面積連片分布。就區(qū)位便利性而言，區(qū)域內(nèi)耕地耕作、運(yùn)輸區(qū)位條件整體較高，處于低適宜性的行政村共15個，僅占全部村域單元的2.70%，主要分布在新北區(qū)長江流域段以及武進(jìn)區(qū)滆湖、太湖灣沿岸。

根據(jù)輪廓系數(shù)得到較優(yōu)聚類數(shù)目，基于耕地各單項指標(biāo)分級賦分值，結(jié)合指標(biāo)綜合權(quán)重，將常州市主城區(qū)555個行政村從耕地生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性3個維度進(jìn)行k-means聚類分析，評價結(jié)果將其劃分為四類（圖5）。通過箱型圖顯示的中位數(shù)和上下四分位數(shù)的間距可以直接觀察耕地生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性3個維度數(shù)據(jù)整體的分布情況，評價為Ⅰ級區(qū)耕地面積占耕地總面積的38.71%，主要集中在新北區(qū)中部、鐘樓區(qū)西部及武進(jìn)區(qū)西部和東部，其生產(chǎn)適宜性最高，空間集聚性與區(qū)位便利性均處于較高水平，區(qū)域內(nèi)耕地集中連片且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力高；Ⅱ級區(qū)耕地面積占耕地總面積的32.73%，在各區(qū)均有小面積零散分布，其生產(chǎn)適宜性與區(qū)位便利性處于較高水平，但空間集聚性較低，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面具有一定優(yōu)勢且運(yùn)輸條件較好；Ⅲ級區(qū)耕地面積占耕地總面積的19.80%，主要集中在經(jīng)開區(qū)、武進(jìn)區(qū)滆湖北部、東部，其區(qū)位便利性較高，在農(nóng)業(yè)耕作運(yùn)輸方面有優(yōu)勢，但生產(chǎn)適宜性與空間集聚性均中等，不利于進(jìn)行規(guī)?；r(nóng)業(yè)生產(chǎn)；Ⅳ級區(qū)耕地面積占耕地總面積的8.76%，主要鑲嵌在城市與建制鎮(zhèn)周邊及內(nèi)部，交通便利，空間集聚性較低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力低下。

圖5 常州市主城區(qū)耕地綜合適宜性評價結(jié)果箱型圖及分布圖Fig.5 Box plot and distribution map of cultivated land comprehensive suitability evaluation results in the main urban area of Changzhou City

3.3 耕地功能分區(qū)方案

通過綜合對比模擬結(jié)果，結(jié)合發(fā)展目標(biāo)，可持續(xù)發(fā)展情景的設(shè)置能在一定程度上保障城市周邊耕地數(shù)量，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，兼顧糧食安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此以可持續(xù)發(fā)展情景為切入點(diǎn)，根據(jù)未來耕地不穩(wěn)定性熱點(diǎn)分析結(jié)果，將耕地劃分為熱點(diǎn)區(qū)、冷點(diǎn)區(qū)、無顯著區(qū)3類；根據(jù)耕地綜合評價聚類分區(qū)，將耕地劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四類；耦合兩類結(jié)果，劃分出Ⅰ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅰ無顯著區(qū)、Ⅰ冷點(diǎn)區(qū)、Ⅱ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅱ無顯著區(qū)、Ⅱ冷點(diǎn)區(qū)、Ⅲ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅲ無顯著區(qū)、Ⅲ冷點(diǎn)區(qū)、Ⅳ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅳ無顯著區(qū)、Ⅳ冷點(diǎn)區(qū)12種組合，根據(jù)不同層次組合特征，從耕地供需匹配及功能間協(xié)同-互補(bǔ)的角度出發(fā)，將常州市主城區(qū)耕地歸并劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、都市農(nóng)業(yè)區(qū)、農(nóng)地改善區(qū)、城鄉(xiāng)過渡區(qū)（表4），耕地功能分區(qū)如圖6所示。

表4 常州市主城區(qū)耕地劃分方法Table 4 Classification method of cultivated land in the main urban area of Changzhou City

圖6 常州市主城區(qū)耕地功能分區(qū)Fig.6 Cultivated land functional zoning in the main urban area of Changzhou City

糧食主產(chǎn)區(qū)：該分區(qū)類型包括Ⅰ無顯著區(qū)、Ⅰ冷點(diǎn)區(qū)、Ⅱ冷點(diǎn)區(qū)3種組合類型，耕地面積45 854.45 hm2，占耕地總面積的52.53%，主要分布于新北區(qū)北部、鐘樓區(qū)西部及武進(jìn)區(qū)西部、東南部。該區(qū)域耕地生產(chǎn)適宜性高，耕作運(yùn)輸條件較好且耕地未來不易轉(zhuǎn)化為其他用地類型，穩(wěn)定性較高，是保障城市糧食安全的核心區(qū)域。

都市農(nóng)業(yè)區(qū)：該分區(qū)類型包括Ⅰ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅱ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅱ無顯著區(qū)3種組合類型，耕地面積16 508.19 hm2，占耕地總面積的18.91%，主要分布于天寧區(qū)東部、經(jīng)開區(qū)東部和南部及武進(jìn)區(qū)中部和東北部。該區(qū)域耕地大部分連片分布、形態(tài)較為規(guī)整，生產(chǎn)條件優(yōu)越，區(qū)位交通條件較好，但臨近城區(qū)，未來耕地非農(nóng)化轉(zhuǎn)換率高。

農(nóng)地改善區(qū)：分區(qū)類型包括Ⅲ無顯著區(qū)、Ⅲ冷點(diǎn)區(qū)、Ⅳ冷點(diǎn)區(qū)3種組合類型，耕地面積13 692.82 hm2，占耕地總面積的15.68%，主要分布于各行政區(qū)建制鎮(zhèn)附近及武進(jìn)區(qū)滆湖四周與西太湖北部，臨近水源、林地等生態(tài)保護(hù)紅線區(qū)域，該區(qū)域未來耕地穩(wěn)定性較高但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面處于劣勢。

城鄉(xiāng)過渡區(qū)：該分區(qū)類型包括Ⅲ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅳ熱點(diǎn)區(qū)、Ⅳ無顯著區(qū)3種組合類型，耕地面積11 243.74 hm2，占耕地總面積的12.88%，主要分布于各行政區(qū)交匯處，位于中心城區(qū)與耕地的過渡地帶。該區(qū)域耕地連片與生產(chǎn)力均較低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與城市發(fā)展矛盾突出，未來耕地轉(zhuǎn)換風(fēng)險較大。

4 討 論

耕地保護(hù)關(guān)系國家糧食安全、生態(tài)安全和社會穩(wěn)定，合理劃分耕地資源是耕地生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展、協(xié)調(diào)糧食安全與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。因此，本研究面向未來土地利用演變趨勢，在耕地未來穩(wěn)定性與綜合適宜性評價的基礎(chǔ)上，運(yùn)用集成技術(shù)來解決城市周邊耕地差異化利用問題，實現(xiàn)科學(xué)高效地劃分耕地功能分區(qū)，對創(chuàng)新制定區(qū)域差別化的耕地保護(hù)措施，優(yōu)化調(diào)整耕地保護(hù)布局尤其是永久基本農(nóng)田布局具有重要意義。

科學(xué)規(guī)劃土地利用資源，明確各分區(qū)耕地主導(dǎo)要素特征，采取差異化的耕地保護(hù)利用措施，實現(xiàn)城市綠色可持續(xù)發(fā)展。1）在糧食主產(chǎn)區(qū)中，應(yīng)嚴(yán)格控制未來耕地非農(nóng)化轉(zhuǎn)換，嚴(yán)格落實耕地占補(bǔ)平衡；積極推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)與萬頃良田建設(shè)；在維持耕地系統(tǒng)可持續(xù)同時注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)革新以發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與規(guī)模農(nóng)業(yè)，提高耕地資源利用效率。2）在都市農(nóng)業(yè)區(qū)中，應(yīng)充分發(fā)揮耕地“紅線”作用，將耕地保護(hù)與城市建設(shè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相融合；健全耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償機(jī)制，激發(fā)農(nóng)民保護(hù)耕地的積極主動性；注重耕地資源的可持續(xù)開發(fā)利用，促進(jìn)一二三產(chǎn)業(yè)深度融合，發(fā)揮耕地多功能綜合價值。3）在農(nóng)地改善區(qū)中，應(yīng)在維護(hù)耕地生態(tài)和布局穩(wěn)定的同時，開展耕地提質(zhì)改造工程，提高耕地生產(chǎn)能力；加大休耕輪耕制度，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局，促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色升級，通過土地綜合整治等工程為適度經(jīng)營和發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)創(chuàng)造條件。4）在城鄉(xiāng)過渡區(qū)中，可將部分鑲嵌于城市深處的低質(zhì)量耕地以及城區(qū)邊緣的細(xì)碎耕地在未來城市發(fā)展中考慮退出，能在一定程度上阻隔城市“攤大餅”式擴(kuò)張，并且通過土地征收補(bǔ)償?shù)戎贫?，改進(jìn)和規(guī)范耕地占補(bǔ)平衡，落實空間戰(zhàn)略，統(tǒng)籌區(qū)域、城鄉(xiāng)建設(shè)用地發(fā)展，在保障糧食安全的同時有利于區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。

本研究有利于促進(jìn)城市周邊耕地資源空間布局優(yōu)化和區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展，同時為劃定永久基本農(nóng)田、選擇土地整治區(qū)域等提供一定的理論參考。但仍有一些局限性，雖然綜合考慮了自然和社會多方面影響因子使得模型盡可能精確、評價盡可能全面，但由于土地利用的復(fù)雜性及數(shù)據(jù)獲取的局限性，仍有一些因素（如區(qū)域政策規(guī)劃、農(nóng)戶行為等）未考慮在內(nèi)，可以在后續(xù)研究中展開進(jìn)一步探討來提高分區(qū)的科學(xué)性和合理性，使其對區(qū)域發(fā)展具有更高的參考價值。

5 結(jié) 論

本研究以耕地功能分區(qū)內(nèi)涵為導(dǎo)向，立足新時代區(qū)域可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，從村域尺度出發(fā)，綜合運(yùn)用斑塊生成土地利用模擬（patch-generating land use simulation model, PLUS）模型和熱點(diǎn)分析法揭示多情景模擬下耕地未來變化時空格局特征，從生產(chǎn)適宜性、空間集聚性、區(qū)位便利性3個維度構(gòu)建耕地綜合適宜性評價體系，運(yùn)用k-means空間聚類識別不同單元的耕地主導(dǎo)要素特征，在此基礎(chǔ)上通過組合分析兩類評價結(jié)果劃定耕地功能分區(qū)，提出了區(qū)域耕地資源差別化管控建議。得到以下結(jié)論：

1）自然發(fā)展、耕地保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展3種情景下，各用地類型空間分布總體保持不變，區(qū)域變化差異較為明顯，自然發(fā)展情景下建設(shè)用地擴(kuò)張顯著，增幅6.96%；耕地保護(hù)情景下耕地面積僅減少508.50 hm2，減幅最低，為0.58%；可持續(xù)發(fā)展情景下各用地類型變化趨勢與自然發(fā)展情景類似，但變化幅度更為緩和，能在一定程度上兼顧糧食安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙重訴求。

2）熱點(diǎn)分析表明，未來耕地變化的熱點(diǎn)區(qū)主要分布在中心城區(qū)周圍，并且圍繞中心城區(qū)數(shù)量上呈現(xiàn)出東、南多，西、北少的趨勢，冷點(diǎn)區(qū)主要分布在新北區(qū)北部以及武進(jìn)區(qū)東部和西部，另在鐘樓區(qū)西部有少量分布，未來耕地變化局部聚類顯著性大小依次為自然發(fā)展情景、可持續(xù)發(fā)展情景、耕地保護(hù)情景。

3）基于耕地綜合適宜性評價體系，運(yùn)用k-means聚類算法將常州市主城區(qū)內(nèi)耕地劃分為四類，綜合適宜性評價為Ⅰ級區(qū)生產(chǎn)適宜性最高，空間集聚性與區(qū)位便利性均處于較高水平；Ⅱ級區(qū)生產(chǎn)適宜性與區(qū)位便利性處于較高水平，但空間集聚性較低；Ⅲ級區(qū)生產(chǎn)適宜性與空間集聚性均中等，耕作運(yùn)輸條件較好；Ⅳ級區(qū)交通便利，但空間集聚性較差，生產(chǎn)適宜性最低。

4）以可持續(xù)發(fā)展為切入點(diǎn)，耦合兩類評價結(jié)果，將耕地劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、都市農(nóng)業(yè)區(qū)、農(nóng)地改善區(qū)、城鄉(xiāng)過渡區(qū)4種類型，面對不同功能分區(qū)有針對性地提出差異化耕地管控措施，有助于實現(xiàn)城市周邊耕地資源的高效管理和利用，優(yōu)化土地管理策略。