广东省耕地资源承载力时空演变及其驱动机理研究.pdf

2023年36 卷8 期Vol.36No.8引用格式：邹美靓，刘洛，王璐，彭一平，李建华，杨颢，王子锦：广东省耕地资源承载力时空演变及其驱动机理研究J：西南农业学报，2 0 2 3，36（8）：157 3158 3.Zou M L,Liu L,Wang L,Peng Y P,Li JH,Yang H,Wang ZJ.Spatial-temporal evolution and driving mechanism of cultivated land resources carryingcapacity in Guangdong provinceJ.Southwest China Journal of Agricultural Sciences,2023,36(8):1573-1583.DOI:10.16213/ki.scjas.2023.8.001.广东省耕地资源承载力时空演变及其驱动机理研究西南农业学报Southwest China Journal of Agricultural Sciences1573邹美靓,刘洛，王璐2,彭一平1.3,李建华4,杨颢3,王子锦（1.华南农业大学资源环境学院，广州510 6 42；2.海南大学公共管理学院，海口57 0 2 2 8；3.广州市华南自然资源科学技术研究院，广州510 6 42;4.广东省土地开发整治中心，广州510 6 35）摘要：【目的】研究耕地资源承载力及其内在驱动机理，为国家制定耕地政策与高效管护耕地，维持耕地资源可持续利用、保障粮食安全提供参考依据。【方法】运用泰尔指数、变异系数、重心模型等方法分析二级区、市级和县级尺度下广东省耕地资源承载力的时空分异特征，在此基础上利用地理探测器探寻其空间分异的驱动机理。【结果】2 0 0 0 2 0 2 0 年，二级区、市级、县级尺度下广东省耕地资源承载力的泰尔指数和变异系数均呈现不断增加的趋势且随空间尺度的降低而加剧，县级尺度的耕地资源承载力失衡最显著。研究期内，广东省整体耕地资源承载力不断下降，县级尺度的变化幅度最大，低值区在珠三角地区形成聚集分布，逐渐形成倒“U”型格局；广东省耕地资源承载力重心呈波浪式不断向西南方向移动。广东省市级尺度的驱动因子作用力整体上大于县级尺度，市级尺度下耕地资源承载力受人均农业生产总值的显著影响，县级尺度下则受人均耕地面积的显著影响；广东省耕地资源承载力整体上受社会经济发展和资源赋条件的驱动作用最大。不同尺度下的因子相互作用均表现为双因子增强和非线性增强，因子相互作用呈协同增强的效果，自然立地条件与生产要素投入水平等因素能显著增强两两因子间的相互作用力。【结论】建议提高广东省农业生产收入，平衡粮食供需矛盾，助力农业发展，为乡村生产体系提供技术、金融资本，加大财政支持，推动粮食生产转型，以提高广东省耕地资源承载力、保障耕地资源可持续利用。关键词：耕地资源承载力；多尺度；时空演变；地理探测器；驱动机理中图分类号：S341.1Spatial-temporal evolution and driving mechanism of cultivatedland resources carrying capacity in Guangdong provinceZOU Mei-lang,LU Luo,WANC Li,PENC Yi-ping,I jan-huat,YANG Haol-,WANC Zijin(1.College of Natural Resources and Environment,South China Agricultural University,Guangzhou 510642,China;2.School of PublicAdministration,Hainan University,Haikou 570228,China;3.South China Academy of Natural Resources Science and Technology,Guang-zhou 510642,China;4.Guangdong Land Consolidation Rehabilitation Center,Guangzhou 510635,China)Abstract:Objective The study aimed to expiore the carrying capacity of cultivated land resources and its internal driving mechanism,for-mulate cultivated land policies and efficiently manage and protect cultivated land,maintain the sustainable utilization of cultivated land re-sources and ensure food security.Method Theil index,coefficient of variation,center of gravity model and other methods were used to ana-lyze the spatial and temporal dfferentiation characteristics of cultivated land resources carrying capacity in Guangdong province at the second-ary,municipal and county levels.On this basis,the geographical detector was used to explore the driving mechanism of its spatial diferenti-ation.Result)(i)From 2000 to 2020,the Theil index and coefficient of variation of the carrying capacity of cultivated land resources inGuangdong province at the secondary district,municipal and county scales showed an increasing trend and increased with the decrease ofspatial scale,and the imbalance of the carrying capacity of cultivated land resources at the county level was the most significant.(i)Duringthe study period,the overall carrying capacity of cultivated land resources in Guangdong province continued to decline,with the largestchange at the county level.The low-value areas formed an aggregated distribution in the Pearl River Delta region and gradually formed an in-收稿日期：2 0 2 3-0 3-2 3基金项目：国家自然科学基金项目（U1901601）；国家重点研发计划子课题（2 0 18 YFD1100103）第一作者：邹美靓（1999），女，硕士，主要从事土地资源利用与评价研究。E-mail：12 99396 8 6 4 q q.c o m通讯作者：李建华（197 9-），男，博士，高级工程师，主要从事土地利用调查评价、规划和整治研究。E-mail:文献标识码：A文章编号：10 0 1-48 2 9(2 0 2 3)8-0 157 3-111574verted U pattern.The gravity center of the carrying capacity of cultivated land resources moved to the southwest in a wave-like manner.(i)The driving factor force at the municipal scale was generlly greater than that of the county scale.The carrying capacity of cultivatedland resources at the municipal scale was significantly affected by the per capita gross agricultural product,and at the county scale was signif-icantly affected by the per capita cultivated land area.The carrying capacity of cultivated land resources in Guangdong province was generallydriven by social and economic development and resource endowment conditions:(iv)The factor interactions at different scales was character-ized by two-factor enhancement and nonlinear enhancement,and the factor interaction showed a synergistically enhanced effect.Factors suchas natural site conditions and production factor input levels can significantly enhance the interaction between two factors.【Co n c l u s i o n Therefore,it is suggested to increase the income from agricultural production in Guangdong province,balance the contradiction between foodsupply and demand,help agricultural development,provide technical and financial capital for rural production system,increase financialsupport,and promote the transformation of food production,so as to improve the carrying capacity of cultivated land resources in Guangdongprovince and ensure the sustainable utilization of cultivated land resources.Key words:Cultivated land resources carrying capacity;Multi-scale;Spatial-temporal evolution;Geographical detector;Driving mechanism【研究意义】耕地是最宝贵的农业资源，长期担负着食物供给、生态调节与质能循环等多种重要功能，对保障国家粮食安全、生态安全以及人类可持续发展具有重要意义1-2 。随着我国工业化、城镇化进程加快，有限的耕地资源与建设用地、生态用地扩张之间的矛盾日益尖锐。一方面耕地资源被大量建设用地占用；另一方面由于生态退耕与环境保护措施政策的实施，导致耕地面积持续减少3，我国人均耕地面积已从19 6 1年的0.16 0 hm减少到2 0 19年的0.0 96 hm,粮食生产空间与城乡发展空间矛盾日益加深4。此外，耕地质量退化、生态污染等问题日益严重，农用地荒、灾害损毁、非农化、非粮化等现象对国家粮食安全构成严重威胁，极大地阻碍了我国农业的可持续发展。而耕地资源承载力研究是对区域耕地、粮食、人口、环境与社会发展的系统透视，是制定区域发展战略和长远规划的重要依据5-7 。由于耕地资源承载力具有时间性、空间限制性、开放性等多重属性，受到自然、经济、社会等多方面要素的耦合影响8-10 ，造成其人地系统的复杂性,因此,解析耕地资源承载力内在机理一直是研究承载力的重点和难点。【前人研究进展】耕地资源承载力被定义为在一定时期内，保证农业生态系统不退化前提下，以预期的技术、经济和社会发展水平、物质生活消费为依据，利用当地耕地资源所能供养的人口数量及社会活动水平，主要关注耕地生产力1-12 、生产条件13、生活水平14 和人口数量15-16 四类要素。耕地资源承载力的研究通常以粮食生产与人口数量为主线，关注粮食产能与人口容量之间的关系等，当前承载力的机理研究主要从分析时空分布特征、寻求主控因子两方面开展17-18 。针对时空分布特征，主要从时间和空间两个角度对其进行刻画，但研究集中于关注国家、省域等单一尺度的时序变化及空间分布，忽视尺度效应引起的耕地资源承载力空间分异格局及其空间关联特征19。此外,对于主控因子识别则主要采用主成西南农业学报分分析2 0-2 1 、DEMATEL2、障碍度模型2 3-2 4、多元回归模型2 5 等方法，探讨人类活动对于资源环境承载力的影响，进而识别限制资源环境承载力发展的因子。这些方法仅简单分析了影响耕地资源承载力的主要因子或障碍因子，鲜少探究因子间相互作用及其驱动机理,如不同影响因素对耕地资源承载力空间格局的影响差异,各类影响因素叠加后是否会相互强化或削弱耕地资源承载力空间格局影响等2 6 。【本研究切入点】当前耕地资源承载力相关研究侧重于关注其时空分布特征与主控因子，忽略因子间相互作用及其驱动机理，而厘清耕地资源承载力驱动机理对保障粮食安全和实现耕地可持续利用尤为重要，可为国家制定粮食安全产能规模与基线、调整农业结构和实施土地政策提供科学依据，进一步推动耕地资源保护2 7-2 9。【拟解决的关键问题)以广东省为研究区，从“二级区市级县级”三级尺度采用差异测度和尺度分解指数分析广东省耕地资源承载力时空演变及格局分异特征，进一步探索驱动耕地资源承载力空间分异影响因子驱动力及因子间的交互作用,以期为耕地保护政策提供参考。1材料与方法1.1石研究区概况广东省地处中国大陆最南部，地貌类型复杂多样，北部以山地丘陵为主，南部则多为平原和台地，地势总体呈现北高南低的分布,素有“七山一水二分田”之称。广东省统计年鉴数据显示,2 0 2 0 年全省耕地面积为2.6 10 hm,占全省土地总面积的14.43%，比2 0 0 9年减少2.510 hm,下降8.7%，人均耕地面积不足0.0 3hm,远低于全国水平（第三次全国国土调查显示全国人均耕地面积为0.0 9hm）。因此,探究耕地资源承载力时空分异驱动机理对支撑广东省经济社会可持续发展，持续推进现代化农业高质量发展具有重要意义。鉴于此，从广东省二级区、市级、县级三级尺度（图1)开展耕地资源承载力时空演变及其驱动机理分析研究，包括736卷8期个二级区、2 1个地级市及12 2 个县级行政区划,考虑到天河区、荔湾区、越秀区、海珠区、黄浦区的行政区划变动及其耕地面积较小，因此将5个县级行政区合并为“广州市区”1.2数据来源采用的数据主要包括粮食作物总产量、常住人口、耕地连片度、田面坡度、土壤有机质含量、农村居民人均可支配收入、劳动力投入量等。其中，耕地连片度、田面坡度等耕地要素数据来源于广东省耕地表1类数据来源Table 1Data sources数据分类数据名称Data classificationData name耕地资源承载力核算数据粮食作物总产量Carrying capacity ofcultivated land resources驱动指标数据Driving indicator data邹美靓等：广东省耕地资源承载力时空演变及其驱动机理研究N韶关市清远市肇庆市广州市惠州市佛山市云浮市东莞市深圳市全市珠海市一中山市茂名市阳江市湛江市图例口市级二级区0100kmFig.1 Distribution of secondary farming system in Guangdong province常住人口耕地连片度田面坡度土壤有机质含量人口密度农村居民人均可支配收人人均农业生产总值人均耕地面积非粮化比例复种指数劳动力投人量机械投人量化肥施用量1575梅州市河源市潮州市揭阳市实布汕尾市东沙群岛珠江三角洲平原区粤北山地丘陵区粤东沿海丘陵台地区粤西南丘陵地区潮汕平原区粤中南丘陵地区图1广东省耕作制度二级区分布情况质量评价成果；土壤有机质含量数据来源于中国科学院南京土壤研究所土壤科学数据中心（http:/da- source2001一2 0 2 1年广东农村统计年鉴广东省各县区统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报广东省2 0 14年度耕地质量等别更新评价成果中国科学院南京土壤研究所土壤科学数据中心（http：/d a t a.i s s a s.a c.c n/）2015年广东农村统计年鉴、各县区统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报雷州半岛丘陵台地区1576数获取广东省耕地资源承载力分级情况。计算不同尺度下耕地资源承载力的泰尔指数和变异系数，探寻其变化特征及差异程度，并进一步分析耕地资源承载力空间格局演变。运用重心模型分析研究区耕地资源承载力重心移动趋势及特征。采用地理探测器探测不同尺度下各驱动因子的作用力及驱动作用机理。1.3.1耕地资源承载力评价方法耕地承载力反映区域耕地、粮食、人口、环境与社会发展的关系，常通过计算耕地资源承载力指数（LCCI）表征耕地资源承载力13,16,31-32 PaLCCI=LCC式中,Pa为现实人口数量（万人）,LCC代表耕地资源人口承载力（万人）。其中，耕地资源人口承载力(LCC）通常基于人粮关系公式计算。GLCC=G式中，G表示耕地资源生产力，以研究单元该年份粮食作物的总产量（kg）表征；Gpc为人均粮食消费需求标准,已有研究表明,当人均粮食消费达到40 0 kg时，即可满足联合国粮农组织公布的人均营养热值标准,实现人口承载33-36 ,因此本研究沿用该标准。1.3.2空间变异分析方法变异系数与泰尔指数常被用来衡量区域发展的差异程度，其值越大代表差异程度越大。本研究利用以人口为比重加权计算的泰尔指数(L)和变异系数(Cv)探究县级、市级及二级区不同尺度下耕地资源承载力的空间差异特征。泰尔指数(L)可以将总体差异分解为组内差异（Lw R）和组间差异（LBR）,以评估区间差异和区内差异对区域总体差异的贡献，其计算公式如下3-8 1：L=LBR+LwR(3)LR=Zi=1 Y,log(4)(5)式中,n表示各尺度下的研究单元总数Y，表示i区域的耕地资源承载力；Y表示区域耕地资源总承载力;P，表示i区域的人口数;P表示区域人口总数。Y,表示i区域j县(市)的耕地资源承载力为i区域总人口;P表示i区域i县（市)的总人口。L值越大，说明各区域间人均耕地资源承载力绝对差异程度越大。变异系数可以消除单位和平均数不同对结果的影响,本研究利用变异系数Cv测算广东省耕地资源承载力的差异系数，分析其变异程度39-40 西南农业学报11CV=1式中,Cv为耕地资源承载力的变异系数；n为各尺度下的研究单元总数，；为第i个研究单元的耕地资源承载力；x为该尺度下研究单元耕地资源承载力的平均值。Cv值越大，说明地区间耕地资源承载力相对差异越大。1.3.3重心模型重心模型是研究区域发展过程中要素空间变动的重要分析工具，通过计量要素重心偏离几何中心的距离与方向，判断耕地资源承载力在空间上的分布规律和演变特征41。重心模型的计算公式42 如下：(1)X=Z-1Gx;/Z-G,Y=Z-1Giy;/Z-1G,(7)式中,n表示研究区域单元数，（X,Y）分别表示研究区的耕地资源承载力重心坐标；（;，y）分别表示第i个研究区域的地理重心坐标；G，为该单元耕地资(2)源承载力的指数或权重大小。重心偏离的方向指示耕地资源承载力的“高密度区域,偏离的距离则表征分布不均衡的程度,其中重心移动的方向（0 m）和距离（dm，单位:km)计算公式如下：m=arctan(dm=Vyi+m-y)+(x1+m-x,)式中,第t年时重心坐标为（xt,y）,第t+m年时重心坐标为（xi+m，y+m）。1.3.4驱动机理分析方法地理探测器是一种从空间异质性视角探测因变量对自变量的解释力的新型空间统计方法，其克服了传统统计方法在处理类别变量的局限性，是研究复杂地理因素驱动作用机理的有效工具43。研究通过引人地理探测器的因子探测及交互探测器探究耕地资源承载力驱动因子的作用机理。因子探测通过计算驱动因子的作用力（q）用于定量表征自变量对因变量耕地资源承载力空间分异性的解释力：-IN,oiq=1.No?h=式中,h为因子的分层,N与Nh分别为研究整体与探测区的样本数，、分别为整体与探测区域的耕地资源承载力的方差。9 取值区间为0,1,其值越大代表驱动因子x对空间分异的作用力越强。交互作用探测。耕地资源承载力的空间异质性受到多种因素的综合影响，本研究利用交互作用探测器分析其驱动因子之间的相互作用，探测交互作用关系结果（表2）。36卷(6)(8)+m-(9)(10)8期表2 2 个自变量和因变量交互作用的类型Table 2 Types of interaction between two independent variablesand dependent variables判据Judgment basisq(xnx2)Ming(x),g(x2)Ming(xi),q(x2)q(xi nx2)Maxg(xi),g(x2)q(xinx2)=g(x1)+g(x2)q(xinx2)g(xi)+q(x2)由于地理探测器数据格式要求为离散型数据，因此本研究利用自然断点法对连续型数据进行离散化处理,该方法是通过减少类内距离、增大类间距离的一种自然聚类方法,被广泛应用于数据离散化处理4。2结果与分析2.1广东省耕地资源承载力时空特征2.1.1时序分异特征2 0 0 0 2 0 2 0 年期间，各尺度耕地资源承载力差异明显（图2），泰尔指数L随时间推移而增大,变异系数Cv则呈“N”型发展,不同的变化趋势映射出人口变化对耕地资源承载力差异加剧的作用。各尺度差异总体呈现县级 市级二级区的尺度格局，体现了耕地资源承载力差异随空间尺度的降低而增大。2 0 0 0 2 0 2 0 县级尺度L增加了0.2 4,变化幅度显著高于市级尺度（0.17)和二级区尺度（0.0 6）。在此期间,县级尺度Cv值均高于市级尺度和二级区尺度,如在2 0 2 0 年县级尺度的Cv值为0.9 3,远高于市级尺度（0.7 0）和二级区尺度（0.40）。表明县级尺度下的人口变化趋势及耕地资源承载力失衡情况较严峻。2.1.2空间演变特征根据耕地资源承载力指数LCCI的计算结果,同时参考相关研究12,16 ,将广东0.6一O二级区市级县级0.50.40.30.20.1O邹美靓等：广东省耕地资源承载力时空演变及其驱动机理研究交互作用结果Interaction result非线性减弱单因子非线性减弱双因子增强独立非线性增强1577表3耕地资源承载力指数分类标准Table 3 Classification standard for carrying capacity indexof culti-vated land resources耕地资源承载力指数Carrying capacity index ofcultivated land resourcesLCCI0.50.5LCCI0.8750.875LCCI1.1251.125 1.5省耕地资源承载力等级划分为5类，划分标准如表3所示。从图3可知,2 0 0 0 2 0 2 0 年广东省耕地资源承载力整体呈降低趋势，空间上呈现由粤东粤西两翼向中心阶梯式递减的分异特征。二级区尺度下承载力的高值区不断由粤北山地丘陵地区向珠江三角洲平原区递减,形成北高南低的格局,珠江三角洲地区经济发展迅速，耕地资源紧张且人口密集制约其耕地资源承载力提升。而市级、县级尺度下的空间演变趋势相似,较高承载区和一般承载区不断由南向北缩减，两翼地区承载力较高，且中高值主要分布在县级尺度，揭示人口流动不以耕地资源承载力高低为导向，而是流向经济快速发展区域。县级尺度变化最显著,总体表现为先降低一再提高一后降低的发展趋势，进而演变为倒“U”型分布格局。2 0 0 0 一2015年广东省耕地资源承载力中高值区域数量不断减少，低值区在珠三角城市核心地带形成集聚格局,辐射作用明显，不断向四周扩张，空间主导作用加强,导致耕地资源承载力中高值不断向粤西和粤东地区偏移缩减。耕地资源承载力较高承载的有廉江区、兴宁区、罗定市、信宜市、化州区、高州市、雷州市和台山市等县区，成块状集中分布，与研究区建立1.0r一O一二级区一市级一县级0.80.60.4F0.2分类标准Standard of classification高承载区较高承载区一般承载区较低承载区低承载区0.02000Fig.2Theil index and coefficient of variation of cultivated land resources carrying capacity in Guangdong province from 2000 to 20200.0L20052010年份Year图2 2 0 0 0 2 0 2 0 年广东省耕地资源承载力的泰尔指数和变异系数20152020200020052010年份Year201520201578西南农业学报36卷(a)2000年二级区(b)2000年市级(c)2000年县级N仙平厦区东沿海丘陵台地区角洲平原区重庆市江门市州市州年陵台地区(a)2005年二级区丘陵地区粤酒南丘陵地州陵台地区(a)2010年二级区曙北山地丘陵区东沿海丘陵台地区粤中南丘陵地区老角洲平原区酒南丘陵西州光陵台地区(a)2015年二级区粤北山地丘陵区东沿海丘陵台地粤中南丘陵地区燃江三角洲光原设酒南丘陵地区东沙群岛(b)2005年市级粤北山地坛陵区第庆市广州市广越州市角洲平原区仙尾机江门市班茂名市东沙鲜岛(b)2010年市级掌庆市广州市广海州市姚山市陈楚市一仙尾市中山江门市城茂名市东沙群岛(b)2015年市级仙平厦肇庆广州市广建州市仙尾#江门市珠茂名市阳东沙群岛(c)2005年县级丽关市清远市韶关市清远市河源市留关市清远市东沙鲜岛梅州市河源市州市东沙群岛(c)2010年县级梅州市湖州市东沙鲜岛(c)2015年县级梅州市河源市东沙鲜岛东沙群岛州半虹丘陵台地区(a)2020年二级区粤中南丘陵地区梦江酒南丘陵地上城岳陵台地区东沙群品(b)2020年市级粤北山地丘陵区云浮市三角洲平原区门市东沙群岛东沙群岛(c)2020年县级韶关市清远市广州市惠州市完市东沙群岛梅州市河源市东沙群岛0100kmLCCI低较低一般较高1.125-1.50.5-0.8750.87-125东沙群岛图3广东省耕地资源承载力空间分布Fig.3 Spatial distribution of cultivated land resources carrying capacity in Guangdong province的粮食生产功能区和重要农产品生产保护区（以下简称“两区”）一致。2 0 15一2 0 2 0 年市县级尺度的低值区数量先增加后减少，耕地资源承载力提升，粤北地区逐渐形成中间低四围高的包围分布。本研究核算得到的广东省耕地资源承载力并不存在高承载区域,其原因可能是耕地资源承载力主要涉及当地粮食产量与人口承载情况，而广东省外来人口较多，且作为缺粮大省其粮食生产供不应求、供需矛盾突出。2.1.3重心演变特征采用重心模型刻画广东省耕地资源承载力重心演变轨迹（图4和表4）。从移动路径上看，2 0 0 0 2 0 2 0 年广东省耕地资源承载力重心整体逐渐向西南方向移动，二级区、市级和县级向西南方向分别移动30.92、38.96、39.7 7 km，市县级变化差异较小，二级区移动距离较短，县级移动速度最快；不同尺度的移动路径相似，总体上呈波浪8期Fig.4Multi-scale gravity center migration path of cultivated land resources carrying capacity from 2000 to 2020 in Guangdong provinceTable4Moving distance and speedofthe gravity centerof multi-scale culivated land resources carrying capacity from 200 to2020 in Guangdong province年份Year20002005200520102010201520152020式运动，可分为持续变化与相对稳定期。其中，2000一2 0 0 5年为相对稳定期，广东省耕地资源承载力重心向西移动，偏移角度变化幅度小;2 0 0 52 0 10年为持续变化期，广东省耕地资源承载力重心不断向西南方向偏移,这一时期研究区经济快速发展,城镇化率提高，建设面积不断占用耕地面积，人口不断由四周向中心汇集，第二产业和第三产业快速发展，粮食作物产量降低，广东省耕地资源承载力整体降低；2 0 10 2 0 15年为相对稳定期，各尺度重心向东北以大约0.4km/年速度移动近2 km，总体变化不大;2 0 15一2 0 2 0 年为持续变化期，广东省耕地资源承载力重心向西南方向快速变化，这归因于南雄市、兴宁市、海丰县、台山市、廉江市、高州市等6 个产粮大县两区试点工作的开展，从而引起重心的大幅迁移。2.2广东省耕地资源承载力驱动因子识别与机理分析2.2.1指标体系构建?耕地资源承载力的发展驱动是由多种因素共同作用的，需要综合考虑自然条邹美靓等：广东省耕地资源承载力时空演变及其驱动机理研究白云区广州市区2015年南海区2010年2020年番禺区禅城区顺德区05km图42 0 0 0 2 0 2 0 年广东省多尺度耕地资源承载力重心迁移路径表42 0 0 0 2 0 2 0 年广东省多尺度耕地资源承载力重心移动距离与速度二级区Secondary district距离(km)8.1411.382.359.051579N2005年2000年N口广东省二级区重心0150km市级重心V县级重心市级Municipal scale速度(km/年)距离(km)1.6312.352.289.920.471.931.8114.76件、社会经济和生产条件等多方面因素，由于二级区空间分异未通过显著性水平检验,因此本研究仅以市县两级尺度为对象，结合上述时序分异和演变特征，进一步剖析其驱动力机理。参考相关文献12.2 0.2 51以及农用地质量分等规程（GB/T284072012）农用地定级规程（GB/T284052012）、农田土壤环境质量监测技术规范（NY/T3952012)等标准中与耕地资源利用相关的指标,并结合研究区耕地资源特点，兼顾指标数据的可获取性,最终构建广东省耕地资源承载力驱动因子的指标体系，包括自然立地条件、地区经济发展、资源赋水平和生产要素投人水平4个维度共计12 个影响因素（表5）。2.2.2驱动力因子识别利用地理探测器的因子探测模型得到广东省耕地资源承载力各影响因子的驱动力（q值,图5）。市级尺度下影响因子驱动力从大到小依次是：x（0.7 55）x（0.6 42）x s(0.605)x4(0.549)x(0.505)x(0.434)x2(0.421)x(0.411)Xi2(0.370)xg(0.270)县级County scale速度(km/年)距离(km)2.4711.881.9810.620.392.052.9515.22速度(km/年)2.382.120.413.041580Socio-economic development资源赋水平Resource endowment level生产要素投人水平Input level of production factors西南农业学报表5耕地资源承载力指标体系Table 5 Crrying capacity index system of cultivated land resources影响因素Influencing factor自然立地条件Site conditions社会经济发展36卷具体指标指标解释Specific indictorIndicator explanation田面坡度田面的倾斜程度耕地连片度2耕地地块之间的相连程度有机质含量x3土壤中含碳有机化合物的占比人口密度x4常住人口/土地面积农村居民人均可支配收人5农村居民人均可自由支配收人人均农业生产总值x6农业生产总值/总人口数人均耕地面积x7耕地资源面积/总人口数非粮化比例x经济作物面积/农作物播种面积复种指数g农作物播种面积/单位耕地面积劳动力投人量10第一产业劳动力/单位耕地面积机械投人量X11农业机械总动力/单位耕地面积化肥施用量12农业化肥施用量/单位耕地面积x（0.2 39）io（0.16 5）。其中人均农业生产总值（x）的驱动力作用最大，表明市级尺度下社会经济发展水平是广东省耕地资源承载力的主要驱动因子，而人均耕地面积、农村居民可支配收入、人口密度和机械投人量也有较强的解释力，其9值均大于0.5。县级尺度下影响因子驱动力依次为：7(0.329)x(0.307)x4(0.256)xg(0.217)xs(0.210)x2(0.201)x(0.170)x2(0.130)x(0.121)xio(0.112)x(0.084)xg(0.084)。县级尺度下人均耕地面积（x）和人均农业生产总值（）是广东省耕地资源承载力的主要驱动因子,其解释力均在30%以上;其次为人口密度和非粮化比例。不同尺度下广东省耕地资源承载力的影响因子驱动力排序差异较大，市级尺度的作用力相比县级尺度下整体上更大，但总的来说，资源赋条件和社会经济发展对广东省耕地资源承载力驱动作用最1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.1X6X7X5X4XX9X2X12X8X1X10影响因子Influencingfactors图5广东省耕地资源承载力影响因子驱动力探测结果Fig.5 Driving force detection results of influencing factors of cultivated land resources carrying capacity in Guangdong province大，这是由于广东省非珠三角地区耕地面积占比较大，农村居民发展小农经济比例大，因此人均农业生产总值和农村居民可支配收人等社会经济发展因素对研究区耕地资源承载力起显著作用，且随着尺度的扩大其作用力越强。随着经济的高速发展，广东省部分地区吸纳了大量的外来务工人口，导致人口密度及人均耕地面积的驱动作用力较大，反映出人地矛盾是制约广东省耕地资源承载力提升的重要问题,且随着城镇化的快速发展以及