基于GWR的重庆市耕地集约利用水平时空演变特征及影响因素分析

摘要 ［目的］探究重庆市2014—2020年耕地集约利用水平时空演变格局及影响因素。［方法］综合考虑耕地集约利用的社会-经济-生态效益，从投入强度、利用程度、产出效益以及可持续状况4个方面选取15个指标，构建综合评价指标体系，利用熵权法确定指标权重计算集约利用度，分析重庆市2014—2020年耕地集约利用水平的时空演变特征，并使用GWR模型探究其影响因子。［结果］重庆市2014—2020年耕地集约利用整体水平呈逐年上升趋势。分区域来看，主城新区、渝东北和渝东南均呈上升趋势，中心城区大部分波动变化，仅有沙坪坝区为下降趋势。影响因素分析发现，投入强度对耕地集约利用水平影响最大，且空间差异明显，产出效益系数值略低于投入强度，其次为可持续状况，最后为利用程度。［结论］中心城区应合理规划城乡布局，整合可利用耕地。主城新区为重庆市耕地集约利用水平增长极，具有联动主城，传递周边的作用，应助力科技农业发展，探索跨区域农业合作新模式，渝东北和渝东南应以绿色发展为生命线，注重生态环境保护工作。

关键词 耕地集约利用；GWR；时空演变；重庆市

中图分类号 F301.24 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2025）06-0066-08

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.06.017

Spatiotemporal Evolution Characteristics and Factors Analysis of Land Intensive Use Level in Chongqing Based on GWR

TANG Kang-peng，CHEN Guo-jian，MAO Yan-bing et al

（College of Geography and Tourism， Chongqing Normal University， Chongqing 401331）

Abstract ［Objective］To explore the spatiotemporal evolution pattern and influencing factors of intensive land use in Chongqing from 2014 to 2020.［Method］Taking into consideration the socioeconomic and ecological benefits of intensive land use， a comprehensive evaluation index system was constructed based on four aspects： input intensity， utilization degree， output efficiency， and sustainability. Fifteen indicators were selected to construct the evaluation index system. The entropy weight method was employed to determine the weights of the indicators and calculate the degree of intensive land use. The spatiotemporal evolution characteristics of intensive land use in Chongqing from 2014 to 2020 were analyzed， and the GWR model was used to explore its influencing factors.［Result］The overall level of intensive land use in Chongqing showed an increasing trend from 2014 to 2020. Regionally， the main urban area， the northeast， and southeast of Chongqing exhibited an upward trend， while most parts of the central urban area showed fluctuating changes， with only Shapingba District showing a downward trend. The analysis of influencing factors revealed that input intensity had the greatest impact on the level of intensive land use， with significant spatial differences. The coefficient of output efficiency was slightly lower than that of input intensity， followed by sustainability， and finally utilization degree.［Conclusion］The central urban area should plan the urban and rural layout rationally and integrate available arable land. The main urban area serves as the growth pole for the level of intensive land use in Chongqing， playing a role in connecting the central urban area and transmitting to the surrounding areas. It should support the development of scientific agriculture and explore new models of cross-regional agricultural cooperation. The northeast and southeast of Chongqing should prioritize green development as their lifeline and focus on ecological environmental protection efforts.

Key words Land intensive use；GWR；Spatiotemporal evolution;Chongqing City

耕地具有生产功能、空间承载功能和环境保护功能，是一个高度耦合的社会－经济－生态复合系统，其在经济可持续发展、国家粮食安全和社会长治久安中承载着关键作用［1］。国家“十四五”规划中明确指出，严守“18亿亩”耕地红线，提升粮食等重要农产品的供给保障水平是推进农业农村现代化的首要任务。我国人均耕地面积不足世界平均水平的40%，人口需求和耕地资源之间与日俱增的矛盾向我们提出了巨大挑战［2］。因此，在耕地资源保质保量的前提下，转变耕地利用方式，提升耕地集约利用水平，对区域可持续发展的实现和国家粮食安全具有重要意义［3］。

早期学者认为，耕地集约利用应以高投入与高产出为主要特征［4］，但随着片面追求投入与产出的土地利用方式引发了土壤退化、环境污染、生态系统破坏、食品安全、害虫杂草抗药性提升等严重问题［5］。人们开始意识到包含社会、经济及生态效益的综合利用方式才是耕地可持续发展的必要条件［6］。目前学术界普遍认为，耕地集约利用是在充分考虑区域的自然条件和社会经济发展水平的前提下，科学合理地配置耕地资源和结构，适度增加劳动、科技等生产投入，最终实现耕地资源可持续发展的一种土地利用方式［7］，这种耕地集约利用理念可以很好地适应当前发展趋势［8］。

早期研究方法多集中于单一指标对耕地利用水平进行测算［9-10］，但单一指标不能充分衡量区域耕地集约利用水平高低，随着多因素综合评价模型在耕地集约利用水平评价中的应用［11-14］，指标体系构建发生了巨大改变，目前较为成熟的评价指标体系是从投入强度、利用程度、产出效益和可持续状况4个方面进行构建［15］。多采用Kernel密度法［15］、PSR系统协调度模型［16］、三角模型［17］等方法进行时空演变分析，地理探测性模型［18］、主成分分析法［19］和回归分析［20］等方法进行影响因素探究。

2012年以来，我国农村改革进入了以全面建成小康社会为目标的全面深化阶段，农业生产持续增长、农村经济协调发展、农民生活水平显著提高，农村基础设施明显改善，但有关重庆市耕地集约利用水平的研究［21］还停留在2013年以前，时间序列出现中断，指标体系构建不够完善且缺少驱动因素分析，政策导向下的重庆市耕地集约利用发展水平及趋势存在研究空白。因此，针对重庆市近年来耕地集约利用水平的时空演变及影响因素分析具有必然性。

鉴于此，该研究以重庆市37个县（区）（渝中区城镇化率100％，故排除）为研究区域，从投入强度、利用程度、产出效益和可持续状况4个方面构建15个指标，采用熵权法综合计算各县（区）2014—2020年耕地集约利用度并分析其时空演变特征。由于全局模式的多元线性回归模型认为空间是均一的，在涉及与空间位置相关的回归问题时，常难以表达自变量与因变量之间的关系。地理加权回归模型考虑了空间异质性，通过建立空间范围内每个点的局部回归方程能够更准确地探索驱动因素。故在影响因素分析中引入地理加权回归（GWR）模型，探究各县（区）耕地集约利用水平变化的影响因素，在此基础上，针对重庆市具体情况提出提升耕地集约利用水平的建议。

1 研究区概况

重庆市（105°11′～110°11′E，28°10′～32°13′N），面积8.24万km2，成渝地区双城经济圈核心城市，根据地貌特征差异分为渝西低山丘陵区、渝东丘陵低山区、渝东北大巴山中低山区和渝东南武陵山中低山区四大地貌单元，东部、南部和东南部地势高，西部地势低，其中山地面积占76％，丘陵占22％，河谷平坝仅占2％。耕地面积占区域土地总面积的22.67％，但其中坡地占比达到61.17％，大于25°不宜耕种的坡地占据耕地总面积的16.25％，近年来由于城镇建设占用耕地以及一些不合理的利用方式，耕地资源更加匮乏，土地破碎化问题严重。区域农林牧副渔全面发展，是我国重要的粮油、柑橘、桑葚、烟叶、药材、油桐、榨菜等农产品生产基地［22］。按照其地理位置和经济社会发展差异，可将重庆市划分为中心城区、主城新区、渝东北三峡库区城镇群、渝东南武陵山区城镇群四大区域（图1）。其中，中心城区所属的渝中区城镇化率为100％，故定为非研究区域。

2 研究方法

2.1 数据来源

该研究涉及的地理信息数据来自国家基础地理信息数据库，社会经济数据来源于《重庆统计年鉴》（2015—2021年）、各县（区）社会统计公报、《中国农村统计年鉴》（2015—2021年）以及各县（区）统计年鉴等，利用ArcGIS 10.8软件进行行政边界提取等操作。

2.2 耕地集约利用水平评价体系

2.2.1

评价指标体系构建。耕地集约利用水平评价是涉及多因素的综合评价，因此，该研究根据各项指标标准化值和相应的指标权重，采用多因素综合评价法计算重庆市2014—2020年的耕地集约利用度。

式中：Ui为第i个评价单元的综合得分，简称“集约度”； Wj为第j个指标的权重值；Iij为指标的标准化值。

基于前人的研究成果［23-25］，从投入强度、利用程度、产出效益和可持续状况4个方面共选取15个指标进行评价（表1）。

2.2.2 数据标准化。采用离差标准化法对各项指标进行标准化处理，计算公式如下：

式中，Yij为第i个评价单元第j个指标的标准化值，Xij表示第i个评价单元第j个指标上的原始值，min{Xj}与max{Xj}分别为第j个指标的最小值与最大值，n为评价单元数量。

2.2.3 指标权重确定。确定指标权重是一种用于分配不同评价指标在评价过程中相对重要性的方法，受地区自然、经济和社会条件等影响，不同地区的各项指标具有不同的影响力和重要性。该研究避免了较为主观的专家打分法、层次分析法等，选择了较客观的熵权法确定指标权重，计算过程如下：