【目的】揭示耕地非农化影响因素作用的时空特征,为耕地资源保护和利用政策制定提供决策支撑。【方法】研究采用2006—2015年耕地非农化的面板数据,通过构建"一般回归模型-面板模型-地理加权回归模型-时空加权回归模型"模型集成(简称OPGT),对耕地非农化影响因素进行计量分析。【结果】一般回归模型、地理加权回归模型(GWR)和时空加权回归模型(GTWR)估计结果显示,城镇人口增长、固定资产投资、经济发展水平、耕地资源禀赋和产业结构变量均通过显著性检验;耕地非农化莫兰指数(Moran’s I)为0.740,并且通过1%水平上显著性检验,表明耕地非农化具有显著的空间正相关性;采用一般回归模型、GWR、GTWR模型估计,方程拟合优度分别为0.689、0.785、0.858,加入时空权重信息的GWR和GTWR模型方程解释能力有显著提升;GWR和GTWR模型方程结果显示,耕地非农化影响因素弹性系数存在时空非平稳特征;空间分析显示,城镇人口增长和耕地资源禀赋对耕地非农化影响在经向上呈现出由西向东递减的状态,在纬向上呈现出倒"U"型状态,固定资产投资与经济发展水平对耕地非农化的影响程度在经向上呈现出由西向东递增的特征,在纬向上呈现出"U"型特征,产业结构对耕地非农化的影响程度在经向上由西向东递增,在纬向上由北向南递减;时序分析显示,城镇人口增长、固定资产与经济发展水平投资系数呈现减小的趋势,耕地资源禀赋系数有所增大,产业结构系数在部分省域有所降低。【结论】(1)OPGT是一个有机整体,各部分相互检验、互为补充,可以更加细致的刻画因素的时空作用;(2)耕地非农化因素总体作用强度方面,弹性系数最大的是产业结构,其次为经济发展水平、固定资产投资和耕地资源禀赋,最小为城镇人口增长;(3)空间特征方面,城镇人口增长和耕地资源禀赋总体呈现出由西向东递减的趋势,而固定资产投资、经济发展水平和产业结构呈现出由西向东递增的趋势;(4)时序演变特征方面,城镇人口增长、固定资产与经济发展水平投资对耕地非农化的影响作用呈现下降趋势,耕地资源禀赋与耕地非农化关联性趋于增强,产业结构的影响虽在部分省域有所降低,但其整体影响程度仍然相对较高。

研究目的：探究中国耕地“非农化”时空演变特征及其压力、状态与响应因素的多重并发影响和因果组态复杂机制。研究方法：基于多元线性回归模型、时空地理加权回归（GTWR)模型的影响分析和基于模糊集定性比较法（fsQCA)的组态分析。研究结果：（1)2004—2020年中国耕地“非农化”面积总体呈增长态势，不同地区、不同类型城市和不同单元分别表现出“东多西少”“阶梯递增”“中西扩散”特征。（2)社会经济驱动因素对耕地“非农化”的影响体现出明显时空异质效应，其中人口城镇化、土地城镇化和产业结构是普遍性的因素。（3)压力、状态与响应中单因素并不构成影响耕地“非农化”的必要条件，不同地区耕地“非农化”的实现是诸多因素构成的不同组态构型并发协同作用的结果，但在不同组态构型的核心因素和辅助因素会发生角色和地位的转换。研究结论：耕地“非农化”受经济、社会和资源配置等多重因素影响，地方政府在制定调控管理政策时需着眼于不同组态路径中压力、状态及响应多重条件的适配关系，加强城市建设占用耕地的空间规划管控。

以"STIRPAT"模型为基础,采用地理加权回归模型(GWR)分析人口数量、富裕度、产业结构和城市化水平等社会经济因素对我国31省市的耕地非农化的影响。结果表明,2003—2008年,东、中、西部地区耕地非农化占全国比重由2003年的55.75%、25.62%、18.64%转变为2008年的48.42%、25.95%、25.63%,可见,空间格局由东部向西部扩散。人口数量对耕地非农化的影响均呈现正效应,而富裕度、第三产业比重和城市化水平对耕地非农化的影响既有正效应,也有负效应。在东部沿海地区,随人口数量和富裕度的增加会进一步促进耕地非农化,而随第三产业比重和城市化水平的提高又会在一定程度上减缓耕地非农化;但是在中西部地区,人口数量的正效应和富裕度的正负效应的作用相对较弱,而第三产业比重和城市化水平的正效应作用明显强于东部地区。因此,要通过转变经济发展方式,优化产业结构、严格控制人口数量和土地城市化等措施,以协调东部和中西部发展中的用地矛盾。

[目的] 耕地非农化加剧使得耕地保护面临巨大压力，探讨耕地非农化的时空特征及演变态势，是进行耕地保护和促进耕地可持续利用的前提。[方法] 基于云南省1990、2000、2010和2020年4期30m分辨率的土地利用数据，利用热点分析、标准差椭圆方法、重心转移分析方法等，揭示云南省近30年来耕地非农化的时空分布特征、立地特征及演变态势。[结果] （1）1990—2020年，云南省耕地非农化面积不断增加且变化率快速增长，耕地非农化分布由主要分布于滇中城市群内县域向滇东、滇西、和滇东北城市群内县域扩张；耕地非农化热点区域主要集中在滇中城市群内的县域，冷点区域集中在滇西北和滇西南地区的县域。（2）立地特征方面，2010—2020年耕地非农化面积在坝区、低丘缓坡区和山区分别较1990—2000年增长了7.21倍、13.53倍和24.17倍，山区增长幅度最快，近十年耕地非农化在政策主导下呈“上山”趋势；1990—2020年各州（市）耕地非农化地区集中分布在距离主要城市中心20km以内地区。（3）1990年以来云南省耕地非农化重心以及空间分布呈现先向东南方向、后向东北方向偏移的态势，重心迁移距离增大，迁移路径呈“V”型形态；标准差椭圆在不同时期内的变化具有一定方向性，但总体呈现出向东北方向偏移的趋势。[结论] 研究揭示了云南省耕地非农化的时空特征及演变态势，可为实现云南省制定耕地保护政策和进行国土空间管控，促进耕地资源的可持续利用提供决策支持。

耕地非农化现象是实现工业化和城市化所必须付出的一种代价,已经成为经济发展和城市化、工业化进程中的一个普遍现象。根据武汉市1988-2002年来耕地资源变化的详查数据资料,分析其耕地资源非农化过程的时空变化特征。结果表明①1988-2002年武汉市非农建设用地扩张占用耕地面积16394.57hm2,占耕地资源减少面积的48.75%,耕地非农化成为耕地资源减少的一个重要的原因。②近年来城市非农建设基本上是占用质量较好的耕地,以灌溉水田和菜地为主。③随着城市化进程的加快,耕地非农化的速度在加快。④耕地非农化的区域差异明显,主要集中分布在城市主城区的新区及城郊区。⑤耕地非农化的区域指向性变化明显,主城...

深入理解和掌握耕地“非农化”的时空演变特征及其原因对保护耕地并确保粮食安全具有重要意义。本文针对中国产粮第二大省河南，以县域为单位，基于河南省1980—2020年土地利用长时序空间数据，采用重心转移模型和空间自相关分析等方法，定量揭示全省158个县级评价单元1980—2020年来耕地“非农化”的空间分布特征、时空迁移路径和集聚特征，以期为河南省耕地资源的保护与可持续利用提供依据。结果表明：（1）河南省耕地资源东西分布差异大，集中连片耕地主要集中在东部，耕地总面积随时间推移呈波动减少。（2）耕地“非农化”等级时空差异较大，豫西地区耕地“非农化”较为缓和，中部和东部地区呈先快速上升后缓慢下降的态势。（3）河南省耕地“非农化”空间不均衡性增强，空间格局小幅波动，耕地“非农化”重心以先向东南和西南后向东北的路径迁移。（4）河南省耕地“非农化”空间分布格局在4个时期均呈现出集聚特性，空间集聚程度先增大后减小，高—高和低—低聚类主导格局变化。本研究揭示了1980—2020年河南省耕地“非农化”的时空演变格局，为政府管控耕地“非农化”现象、实现耕地资源的可持续发展提供参考和借鉴。

基于2006-2014年湖北省16市的面板数据,从经济因素、社会因素和资源禀赋三方面构建湖北省耕地非农化压力评价指标体系,运用SOM神经网络模型对湖北省的耕地非农化压力区域差异进行实证分析。结果表明:(1)湖北省16个主要城市的耕地非农化压力存在一定的区域差异。2006年以西南、东北地区往省内中部地区递减;2008年其区域差异变化不大;2010年则从西南-东北走向往边缘化发展;2012年呈现以武汉市、宜昌市为耕地非农化高压中心并辐射周边城市,形成了两条共同发展的平行线;直至2014年,武汉市耕地非农化压力

全面考虑耕地集约利用的综合效益,从投入强度、利用程度、产出效益和持续状况4个方面选取了15个指标,采用均方差决策法确定指标权重,构建了耕地集约利用水平评价指标体系,对江苏省2000～2015年的耕地集约利用水平进行了时空变化规律的探索分析,并运用GWR模型进行了影响因素分析。探究江苏省的耕地集约利用水平及其变化趋势,寻求耕地节约集约利用模式,为缓解我国人地矛盾,保证国家粮食安全提供借鉴。研究表明:(1) 2000～2015年江苏省的耕地集约利用整体水平呈现出先上升后平稳发展的变化趋势,其时序变化可分为两个不同阶段。(2)苏北地区的县(市)多处于中高度集约利用水平且多为高度水平,苏中地区的状况有所好转,但苏南地区的大部分县(市)整体保持低度集约利用水平甚至不集约水平稳定不变。整体来看,江苏省的耕地集约利用水平呈现出北高南低的空间分布特征。(3) GWR模型能够科学准确地进行耕地集约利用影响因素的分析,投入强度是影响江苏省耕地集约利用水平极为重要的因素,其次是持续状况,而利用程度的影响程度存在明显的时空差异,产出效益的影响程度在逐渐增强。

当前中国大部分省份所处的经济发展阶段不同,对土地的需求也不尽相同,耕地非农化的规模和程度也必然存在一定的区域差异。本文主要利用基尼系数、希尔系数、变异系数、Moran I等指标与方法,对我国耕地非农化的区域格局、区域差异的来源及构成、区域收敛的可能性与收敛特征等问题进行分析。结果表明:我国耕地非农化的区域差异较大,耕地非农化的规模和程度基本上呈东、中、西依次递减的空间格局;现阶段我国耕地非农化的全局区域收敛不存在,主要表现为局部收敛,尤其是中东部地区的局部收敛,包括浙江、山东、江苏、河北、河南、安徽等省份;此外,区域经济增长的σ发散与耕地非农化的发散具有协同性。最后提出应通过优化区域经济的产业...

随着中国人口增加、经济的快速发展,耕地非农化过程加快,建设用地大量侵吞耕地,粮食安全问题引起了高度关注。本文以东北三省为研究对象,应用GIS技术详细地分析了其在1993年～2003年10年间耕地非农化空间特征、耕地非农化与耕地综合质量、高产田的空间关系及由耕地非农化所导致的粮食减产空间分布,研究结果表明:①东北三省耕地非农化面积16.599×104hm2,耕地非农化率为1.012%,吉林省和黑龙江省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份,辽宁省和吉林省耕地非农化区域分别呈"云片状"集团式和平行条带的空间分布特征,处于交通位置优越及沿海的县(市)耕地非农化程度较高;②吉林省耕地非农化面积最大,...

【目的】耕地资源生态价值和社会价值长期被忽视是我国耕地保护中最大的不足和缺陷,耕地非农化价值损失远远超过传统意义上的经济价值损失。耕地资源流失、非农化的核心问题之一是对耕地资源非农化价值理论认知的缺失,是对耕地资源(保护)非农化价值构成、体系、方法等科学问题研究还不够透彻、不够深入,这是必须认识到的一个基础理论问题。通过构建耕地价值评价方法与模型,实现耕地资源(保护)非农化价值损失定量评价与模拟,以期为耕地保护、耕地补偿决策等提供理论和实践参考。【方法】以耕地资源价值分类为基础,运用收益还原法、等效替代法、市场价值法构建耕地资源经济价值、社会价值和生态服务价值综合评价模型。耕地资源经济价值主要...

研究目的:分析中国收入差距与耕地非农化之间的关系。研究方法:文献分析法,计量经济分析。研究结果:收入差距会影响耕地非农化进程,(1)收入差距扩大会加速耕地非农化,并且收入差距越大,这种影响效果就会越恶劣;(2)收入差距因素还会通过作用经济增长,促使经济发展对耕地非农化需求加强。研究结论:收入差距使耕地库兹涅茨曲线转折阈值提高,且滞后到达。因此,以社会整体福利提高为目的,协调公平和效率的关系,缩小居民收入差距,构建和谐社会,才有利于耕地保护。

基于交叉学科视角,结合改革开放以来的统计数据,综合运用探索性空间数据分析与偏最小二乘回归分析等方法,对中国农村人口非农化时空演变特征及影响因素进行实证分析。结果表明:①中国农村人口非农化的时间维度具有明显的阶段性特征,自1978以来,全国与"四大板块"先后经历了倒"U"型增长→波动增长→平稳增长3个阶段的演替;②中国农村人口非农化的空间维度具有明显的分异演化特征;③中国农村人口非农化增长的热点区域存在显著的空间极化现象,即增长热点先后历经了"两核集聚"→"一核极化"→"中心辐射递减"的时空演变;④中国农村人口非农化的时空差异主要受工业化水平、城镇化水平、服务业发展水平、受教育水平和农业现代化水平等5个因子影响,并且各因子在不同时期的作用大小存在显著差异;⑤面对转型期中国农村人口非农化新形势与新挑战,地理学界在理论成果及应对措施方面应该作出更多贡献。

研究目的:分析中国耕地非农化与经济增长质量之间是否存在库兹涅茨曲线并进行验证。研究方法:空间计量经济模型。研究结果:常规面板模型和空间面板模型的结果均显示,中国耕地非农化与经济增长质量之间存在明显的倒"U"型关系,验证了"耕地库兹涅茨曲线"假说,且当经济增长质量(全要素生产率指数)达到1.4087时,耕地非农化与经济增长之间的矛盾将逐渐减小;区域间的耕地非农化确实具有较强的正向空间相关关系,即相邻地区耕地非农化数量变动1%,会导致本地区耕地非农化数量平均变动0.1627%。研究结论:系统地识别、评估区域间耕地非农化与经济增长质量的空间联动性,对于促进区域间耕地总量动态平衡具有十分重要的理论和现...

由于我国人地关系紧张,耕地非农化对于耕地总量及粮食安全有一定的影响,因此耕地非农化与粮食产量关系的空间特征已经成为研究焦点。论文以东北三省为研究对象,应用G IS技术详细地分析了耕地非农化、耕地非农化与耕地综合质量关系及耕地非农化与粮食产量关系的空间特征。研究结果表明:①东北三省在1993~2003年10年间耕地非农化面积为16.599×104hm2,耕地非农化率为1.012%,年均耕地非农化率为0.101%,吉林和黑龙江两省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份,耕地非农化率分别为2.138%和0.215%,东北三省交通位置优越及沿海的县(市)耕地非农化程度较高;②吉林省耕地非农化面积最大...