EN中文

地理学报 >

2024 , Vol. 79 >Issue 5: 1265 - 1285

DOI: https://doi.org/10.11821/dlxb202405011

土地利用与生态系统

乡村聚落与耕地共生理论模型及案例区情景模拟

  • 马利邦 , 1, 2, 3 ,
  • 张文博 1 ,
  • 王祥 1 ,
  • 陈贤斐 1 ,
  • 白静 1
展开
  • 1.西北师范大学地理与环境科学学院，兰州 730070
  • 2.甘肃省绿洲资源环境与可持续发展重点实验室，兰州 730070
  • 3.西北师范大学西北城乡发展与协同治理研究院，兰州 730070

马利邦(1984-), 男, 甘肃酒泉人, 教授, 博士生导师, 研究方向为城乡发展与空间规划、乡村转型与重构。E-mail:

收稿日期: 2023-04-19

  修回日期: 2024-04-30

  网络出版日期: 2024-05-31

基金资助

国家自然科学基金项目(42271222)

国家自然科学基金项目(42261033)

收起

Theoretical model of symbiosis between rural settlements and cultivated land and scenarios simulation in case area

  • MA Libang , 1, 2, 3 ,
  • ZHANG Wenbo 1 ,
  • WANG Xiang 1 ,
  • CHEN Xianfei 1 ,
  • BAI Jing 1
Expand
  • 1. College of Geography and Environmental Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China
  • 2. Key Laboratory of Resource Environment and Sustainable Development of Oasis, Lanzhou 730070, China
  • 3. Institute of Urban and Rural Development and Collaborative Governance of Northwest, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China

Received date: 2023-04-19

  Revised date: 2024-04-30

  Online published: 2024-05-31

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42271222)

National Natural Science Foundation of China(42261033)

Fold

摘要

乡村聚落与耕地作为描述乡村发展的重要子系统，两者互利共生对于乡村可持续发展至关重要。在甘肃省环境异质性背景下，以1384个乡（镇）为研究单元，引入共生理论构建乡村聚落与耕地共生框架，构建乡村聚落、耕地、共生环境评价指标体系，借助Lotka-Volterra模型识别其共生模式。新一轮国土空间规划背景下，借助SD-FLUS耦合模型对比分析2035年惯性发展情景（BD）和规划发展情景（PD）下共生模式演变趋势。研究发现：① 2000—2020年甘肃省乡村聚落、耕地发展水平呈先增后减趋势，共生环境容量呈持续下降趋势；五大农业区划3个指标差异显著，河西灌溉农业区（IA）具有明显发展优势。② 2000—2020年甘肃省乡村聚落与耕地共生模式整体呈互利共生向互害共生转变，互利共生占比由59.80%下降至38.97%；区域间主导模式差异显著，高寒牧区（AP）、陇南山地农业区（MA）、IA以互利共生为主，陇中旱作农业区（DA）、陇东雨养农业区（RA）分别以聚落偏害、耕地偏利为主；2000—2020年各区域主导模式均趋于多元化且呈现出由互利共生向互害共生转移的发展共性。③ 不同情景下共生模式差异显著，BD情景下五大区域延续历史粗放发展模式，互利共生模式占比均持续减少，而PD情景下因共生单元、环境容量水平的提升，共生模式向互利共生进化。

关键词： 乡村聚落; 耕地; 共生模式; 多维情景模拟; 甘肃省

本文引用格式

马利邦 , 张文博 , 王祥 , 陈贤斐 , 白静 . 乡村聚落与耕地共生理论模型及案例区情景模拟[J]. 地理学报, 2024 , 79(5) : 1265 -1285 . DOI: 10.11821/dlxb202405011

Abstract

As an important subsystem describing rural development, the mutually beneficial symbiosis of rural settlements and cultivated land is crucial for sustainable rural development. Under the heterogeneous physical environment of Gansu province, 1384 townships were taken as the research units, and the symbiosis theory was introduced to construct a framework for the symbiosis between rural settlements and cultivated land. We construct a system of indicators for evaluating rural settlements, cultivated land, symbiosis environments, and identify their symbiosis patterns with the help of the Lotka-Volterra model. In the context of the new round of territorial spatial planning, the SD-FLUS coupled model is used to compare and analyze the evolutionary trends of symbiosis patterns under the baseline development scenario (BD) and the planning development scenario (PD) in 2035. The study found that: (1) The development level of rural settlements and cultivated land in Gansu shows a trend of first increasing and then decreasing, and the symbiosis environmental capacity shows a continuous decreasing trend. Three indicators of the five agricultural zones have significant differences. The irrigated agriculture area of the Hexi Region (IA) has an obvious advantage in the regional development. (2) The overall pattern of symbiosis between rural settlements and cultivated land in the province showed a shift from mutually beneficial symbiosis to mutually detrimental symbiosis, with the proportion of mutually beneficial symbiosis decreasing from 59.80% to 38.97%. There were significant differences in dominant patterns between regions. Alpine pastoral area (AP), mountainous agricultural area (MA), and IA are dominated by mutually beneficial symbiosis, while dry agricultural area (DA) and rain-fed agricultural area (RA) are dominated by rural settlements-bias and cultivated land-bias. During the 21-year period, the dominant pattrens of each region tended to be diversified and showed a commonality in the transformation from mutually beneficial symbiosis to mutually detrimental symbiosis. (3) The symbiosis relationship between rural settlements and cultivated land varies significantly under different scenarios. In the BD scenario, the five regions continue the historical rough development pattern, and the proportion of mutually beneficial symbiosis continues to decrease. In the PD scenario, the symbiosis pattern evolves to mutually beneficial symbiosis due to the improvement of symbiosis unit and environmental development level.

Key words： rural settlements; cultivated land; symbiosis patterns; multidimensional scenarios simulation; Gansu province

1 引言

鉴于传统农业在中国的重要性，乡村地区在国家可持续发展中扮演着重要角色[1-2]。土地是人类社会经济活动的空间载体，乡村聚落与耕地（以下简称乡村“聚—耕”）被认为是描述乡村发展最重要的两种土地利用类型[3]。一般而言，农业耕作是乡村聚落存在和发展的经济基础，人口与耕地关系的变化又影响着聚落的形成和演化[4-5]，二者之间天然地存在一种共生关系[6]。1978年改革开放以来，中国大量农村人口永久或季节性迁移至城市，城市化水平由1978年的17.92%上升至2023年的66.16%。快速城镇化促进了城乡关系、人地关系和土地利用方式的巨大变革[7]。受城乡二元体制的长期影响，城乡发展不平衡、乡村发展不充分问题突出，主要表现为生产要素非农化、建设用地空废化、留守主体老弱化等结构性“乡村病”[8-9]。一方面，受比较利益驱使，大量劳动力非农转移导致农业生产和发展的弱化，农业经营向粗放型或弃耕转变，威胁着耕地系统可持续、乡村发展韧性等[10-11]。另一方面，受宅基地退出制度影响，农村转移人口在城乡“两头占地”，农村地区出现“人减地增”逆向扩张现象[12]。在此背景下乡村聚落无序扩张、耕地保障功能弱化、人地矛盾突出等现象在中国农村地区普遍存在[13]，已成为制约乡村“聚—耕”互利共生、农村转型发展的主要障碍。
土地作为一种集经济、社会、生态价值于一体的稀缺性资源[14-15]，不同发展目标表征不同利益诉求，如何针对不同目标调整用地结构实现用地空间合理布局、功能互补以及农村地区可持续发展是亟需解决的问题。2024年1月26日，国务院对《甘肃省国土空间规划（2021—2035年）》（简称《规划》）进行了批复（国函〔2024〕15号），该《规划》旨在促进形成生产、生活、生态相协调的空间格局，落实最严格的耕地保护制度和节约用地制度，通过优化国土空间开发保护格局促进加快形成绿色发展方式和生活方式。积极协调人地关系，也为甘肃省乡村“聚—耕”互利共生、农村可持续发展创造了契机。
共生概念起源于生物学，指不同种属按某种物质联系生活在一起，形成共同生存、协同进化或相互抑制的关系[16]。由海因里希·安东·德·巴里（Heinrich Anton de Bary）于1879年首次定义为“不同生物共存”[17]。在国外，共生理论已广泛应用于生物学以外的领域，包括产业共生[18]、城市管理[19]、产业发展和城乡一体化[20]等。例如：Mirata Murat认为在工业生产中，各企业间应通过交换、共享和再利用过剩原材料，共同合作以达到产业共生的目的，同时减少各企业对环境的总体影响。透过生物共生现象，人们逐渐认识到共生是人与自然之间形成的一种相互依存、和谐、统一的命运关系。在国内，自20世纪中期以来，共生理论作为一种理论范式在社科邻域迅速发展[21-22]，并逐步应用到城乡融合[23]、区域协调[24]、保护与协同发展[25]等研究中。随着国土空间规划和土地综合整治的全面推进，共生理论近期才被应用于乡村地理研究。例如：王成等[26]在农户层面运用共生理论，验证了农户之间存在共生关系。田雅思等[27]则运用共生理论分析乡村聚落斑块之间的共生关系，在斑块层面识别需要搬迁的聚落并提出重构建议。运用共生理论探究农户、乡村聚落之间的共生关系尚处于起步阶段，将乡村聚落与耕地同时纳入到共生理论的研究近乎空白。乡村“聚—耕”作为乡村地域系统的重要组成部分，两者相互依存[28]。一方面，从功能上看聚落发展依赖于耕地物质产出，耕地发展则需要必要劳动力、农田管理措施[29]。绿色农业、新型经营主体的出现促进了耕地高质量发展[30]。反之，过度开发、非农化等耕地利用方式又会造成环境污染，进而反过程抑制聚落发展[31]。另一方面，两者在空间布局上密切相关。在快速城镇化背景下，乡村聚落无序扩张占用大量优质耕地，有研究发现约90%以上乡村聚落增量来自耕地[4]。受宅基地退出制度影响，“一户多宅”、乡村聚落侵占耕地等问题普遍存在，乡村聚落与耕地的空间格局与互动成为常态。
目前相关学者就乡村聚落与耕地的互动关系已做了有效探索。国外相关研究主要集中在单一土地类型转型发展。耕地转型主要关注耕地资源变化与保护，关于农业种植面积变化[32]、非农化[33]以及耕地占用与经济增长、粮食安全和农村发展的关系[34]等。乡村聚落转型主要关注农村宅基地变迁的数量[35]、空间分布[36]、利用现状[37]等。随着乡村振兴战略深入推进，为破解“乡村病”难题，国内学者做了大量工作，主要集中在农村住区扩展[38]、建设用地侵占耕地[39-40]、土地利用时空演变及其空间耦合[41]、两者的分化与重组[4]。现有研究大多基于两者空间布局探究其数量、结构、演变模式等显性特征，而对于两者功能、双向互动效应等隐形特征关注较少。基于历史现状多聚焦于两者时空演变和空间耦合，尚未对用地类型的发展趋势进行模拟和预测，一定程度上影响了众学者研究成果的实践性。基于此，本文以甘肃省为例，引入共生理论，借助Lotka-Volterra物种竞争模型，构建乡村聚落、耕地子系统以及共生环境容量发展指标体系，探究2000—2020年甘肃省1384个乡（镇）的共生单元、环境容量时空演变特征，进而总结异质性背景下（五大农业区划）乡村“聚—耕”共生模式时空演变差异。在此基础上，借助SD-FLUS（系统动力学—未来土地利用模拟）耦合模型设置2035年惯性发展情景（Baseline Development, BD）和规划发展情景（Planning Development, PD），进而探究甘肃省国土空间规划对于乡村“聚—耕”共生关系发展的影响，以期为推进甘肃省乡村“聚—耕”互利共生、乡村可持续发展提供参考。

2 理论框架及模型构建

2.1 理论基础

共生单元、共生环境、共生模式是共生理论的三要素[16]。共生单元是共生关系的基本能量生产与交换单位。共生单元间相互影响、相互依存是共生关系也称共生模式。共生环境是条件，是共生单元以外所有影响因素的总和[42]。美国微生物学家Margulis依照利弊关系将共生模式划分为6种[43]。① 互利共生：两种生物共同生活，双方互相依靠，彼此受益；② 偏利共生：物种间相互作用对其中一方有益，对另一方没有影响；③ 寄生：一生物寄附于另一种生物体，一方受益，另一方受害；④ 偏害共生：对其中一方有害，对另一方没有影响；⑤ 互害共生：双方都受损；⑥ 无关共生：两者之间无益无损。共生理论的启发意义在于超越了适者生存法则，强调优势互补、互利共赢是系统演化应遵循的基本原则[44]。乡村“聚—耕”作为与农民关系最为密切的生产、生活空间，两者并非独立存在而是相互依存。一方面，乡村聚落发展依赖于耕地粮食生产，耕地则依赖于聚落提供的劳动力、农业管理措施。绿色农业的普及又会促进耕地可持续发展[45]，反之过度开发耕地会产生环境污染进而胁迫聚落发展；另一方面，两者均依赖于优质土地资源，而优质土地的有限性和人类发展的无限性决定了两者空间布局的竞争关系。基于此，本文认为乡村“聚—耕”共生是指乡村聚落、耕地在同一共生环境中通过功能互补、空间协调布局实现和谐发展，进而达到整个共生系统的可持续发展。

2.1.1 共生单元

乡村聚落是人口居住、生产和生活的场所，是农业劳动力的载体。耕地是在特定环境下人类长期劳作的结果，因此二者之间就天然地存在共生关系。聚落为土地开发利用提供了劳动力，而耕地则为劳动力和抚养人口提供了各种产品，村民的生计来源几乎全部来自耕地。由于中国的耕地是以自然村为权属单位进行配置的，一般来说聚落位于所属耕地的几何中心，由此形成了一个典型乡村“聚—耕”共生单元[46]。人类选择什么样的聚落，其目的都是在特定环境下最大程度地利用资源和最小限度地耗费人力。耕地资源的空间格局影响着乡村聚落的空间分布，耕作半径则是刻画耕地与乡村聚落空间关系的有效指标[47]。合理的耕作半径是提高农耕效率的关键，而耕作半径的形成是乡村聚落与土地利用长期相互作用的结果。对于耕地的“强依附”决定了传统乡村聚落基本单元形态，农民的生产生活圈范围、生计方式与耕地有着内生性关系。前者在内在上决定了聚落的宏观尺度，后者在根本上影响了其微观形态[48]。在长期自组织过程中，乡村“人”与“地”在宏观上形成一种平衡关系，即村庄内可耕地的规模产出和与之相对应的聚落人口总量是相匹配的，聚落对土地条件的需求与耕地适宜性对土地条件的需求之间的权衡博弈也是互为平衡的[49]。

2.1.2 共生环境

乡村聚落是农民与环境发生联系的最直接、最密切的时空单元，聚落与其周边环境成为聚落人群生存基础、生活质量和发展条件的重要内容。聚落不停地与外界环境进行着物质和能量交换，从而维持聚落生存和人口繁衍[50-51]。从聚落所处地理环境特征来看，一般包括了平坝、坡地和沟壑谷地聚落三种类型[48]。由于生产关系与土地条件决定了系统内聚落的规模，且不同的农业种植类型对人力耕作的频率与半径要求不同。因此，不同的农业种植类型的聚落单元规模与形态往往有所差异。自然环境是决定耕地数量和质量的关键因素，耕地潜力和适宜性是直观的表达。乡村聚落空间在不同地域空间尺度上又有不同的体现，与聚落关系最密切的共生环境包括自然村域、行政村域、乡镇域空间。随着空间尺度的放大，共生环境组元趋多，结构和功能趋于复杂化，由单纯的物质环境逐渐叠加上社会环境、制度环境等变量。物质环境和后期置入的人工环境优劣以及制度环境就决定了对耕地的开发强度、利用方向以及聚落居民的生计替代能力，进而影响共生模式。根据甘肃省农业物质环境大致可以划分为高寒牧区、陇南山地农业区、陇中旱作农业区、陇东雨养农业区、河西灌溉农业区五大区域。

2.1.3 共生模式

总体而言，乡村“聚—耕”之间的关系是村民长期选择的结果，理应是一种互利共生关系，不存在无关共生、寄生模式。并往往形成不同的水田、旱作、雨养、灌溉农业模式，或形成农业生计、兼业生计、非农业生计模式，以调整适应共生单元、共生环境变化而引致的系列性变化。由于区域间共生环境存在异质性，共生环境的脆弱性和承载力不同，乡村“聚—耕”之间的共生关系及其演化过程并不总是朝着互利共生的方向发展，而是潜在着各种偏利、偏害、互害模式。一般而言，① 在平原、河谷灌溉农业区，较低海拔、坡度、丰富灌溉水源等自然禀赋使得该地区拥有天然农业发展优势。耕地产出能力较强，农民也依赖于耕地并投入几乎全部劳动力，农民采用耕地保护措施，此时属于互利共生；受部门收入差异影响农业劳动力大量外流，剩余劳动力增加农业外部投入、调整种植结构（非粮化）等措施以保证农业产出效益，致使耕地质量趋于下降。由于耕地本身的调节能力导致负向作用并未显现，此时属于聚落偏利共生；随着农业化学用品持续增加、聚落无序扩张侵占耕地，耕地调节能力趋于崩溃，粮食保障能力、农业收入效益持续下降，耕地系统对于乡村聚落发展的支撑越发微弱，此时属耕地偏害；随着农业种植收益持续下降，乡村聚落发展受限导致人口外流严重，农业化学品过量使用也影响其生存环境，此时属互害共生。② 在旱作、雨养农业区，地形沟壑纵横、降水少等环境背景决定了这两区域不存在大规模农业且大多沿河谷布局。耕地生产潜力有限虽投入大量劳力进行适宜农田管理措施，但可耕地土地资源有限导致乡村聚落发展受限，属于耕地偏利。为提高耕地供给能力，沿山地进行梯田化改造，聚落产出效益得以提升，属互利共生模式。相反，如果不断提高土地垦殖率，就会引发耕地质量下降、水土流失等问题，反过程影响聚落稳定性，形成聚落偏害。③ 在山地农业区，耕地生产潜力较弱。耕地产出效益难以维持聚落发展，农民存在兼业现象，同时特殊地形导致耕地开垦受限，属于聚落偏利。随着城市化推进，人口流失、耕地撂荒现象严重，乡村“聚—耕”发展均受到限制，属互害共生。④ 在高寒牧区，高海拔、低气温导致该地区不适宜农业种植，乡村发展更多依赖于高原牧业，乡村聚落与草地之间属于寄生关系。由此可见，不同物质环境会对共生单元产生正向激励、中性以及逆向约束等不同导向。从制度环境看，国土空间规划旨在优化“三生空间”，支持农业规模经营和现代化发展，促进建设用地集约利用，保护和修复生态环境，即拓展了乡村“聚—耕”共生环境容量，这将有利于共生模式向互利共生进化。
从共生理论上讲，乡村聚落提供的劳动力和村庄所属的耕地构成了共生单元。共生环境即为内生性立地条件和外部性环境。共生模式即为不同环境背景下的耕地利用模式和对应的生计模式以及由此生成的互利共生、偏利模式等。

2.2 共生模型构建

当生物界的两物种共同利用空间时，可利用Lotka-Volterra物种竞争模型（L-V模型）对两者共生关系进行模拟分析，该模型被广泛应用于共生模式判定研究[52]。乡村“聚—耕”共生源自共生理论，其共生也可看作是L-V模型中竞争关系的广义体现，因此L-V模型也适用于对乡村“聚—耕”共生模式的判定。乡村聚落子系统和耕地子系统的竞争共生过程既可能存在相互阻抑作用，也可能存在相互促进作用。本文基于L-V模型，构建乡村“聚—耕”共生模型：
d J (t) d t = r J (k) J (t) C (k) - J (t) - α (k) G (t) C (k) d G (t) d t = r G (k) G (t) C (k) - G (t) - β (k) J (t) C (k)
式中：J(t)为某区域乡村“聚—耕”共生系统中乡村聚落子系统的发展水平指数；G(t)为该系统中耕地子系统的发展水平指数；C(k)为两者共同依赖的共生环境的第k年环境容量指数；rJ(k)为第k年乡村聚落发展水平增长率；rG(k)为第k年耕地发展水平增长率；α(k)为第k年耕地对乡村聚落发展的竞争系数；β(k)为第k年乡村聚落对耕地的竞争系数；t为第k年附近的时间变量。

2.2.1 竞争系数的计算

对公式（1）进行离散化处理，离散化时间变量仍取年份k：
J ( k + 1 ) - J ( k ) = J ( k ) - J ( k - 1 ) J ( k - 1 ) J ( k ) C ( k ) - J ( k ) - α ( k ) G ( k ) C ( k ) G ( k + 1 ) - G ( k ) = G ( k ) - G ( k - 1 ) G ( k - 1 ) G ( k ) C ( k ) - G ( k ) - β ( k ) J ( k ) C ( k )
由此解得：
α ( k ) = φ J ( k ) C ( k ) - J ( k ) G ( k ) β ( k ) = φ G ( k ) C ( k ) - G ( k ) J ( k )
式中：φJ(k)和φG(k)分别为乡村聚落与耕地子系统的稳定性系数，反映子系统达到稳定状态的程度。公式如下：
φ J ( k ) = 1 - r J ( k + 1 ) / r J ( k ) φ G ( k ) = 1 - r G ( k + 1 ) / r G ( k )

2.2.2 由竞争系数向共生受力系数转换

参考已有研究[53]，可以建立乡村“聚—耕”共生系统的竞争系数α(k)和β(k)与共生模式的对应关系。由图1可知，共生作用的受力方向与竞争系数的符号正好相反。由此，定义共生受力系数：
S J ( k ) = - α ( k ) = - φ J ( k ) C ( k ) - J ( k ) / G ( k ) S G ( k ) = - β ( k ) = - φ G ( k ) C ( k ) - G ( k ) / J ( k )
图1 乡村“聚—耕”共生模式判别标准

Fig. 1 Criteria for determining the symbiosis patterns of "rural settlements-cultivated land"

式中：SJ(k)为乡村聚落发展受到耕地共生作用的受力系数；SG(k)为耕地受到乡村聚落共生作用的受力系数。

2.2.3 由共生受力系数构造共生度指数

根据共生受力系数的正负号可以判断出乡村“聚—耕”共生关系的模式，但无法从数量上判断某种模式下共生关系的优劣程度。为了便于分析比较，利用共生受力系数构造出共生度指数S(k)。公式如下：
S (k) = S J ( k ) + S G ( k ) S J 2 ( k ) + S G 2 ( k )
式中：SJ(k)和SG(k)不能同时为0，S(k)的数值越大越趋于互利共生状态，越小则趋于互害共生状态。

2.3 共生系统评价

借鉴已有研究[53]以及前文理论分析，依次从乡村聚落、耕地以及承载二者发展的共生环境3个方面进行指标选择。① 乡村聚落子系统从产出效益、空间集约度2个维度评价，主要从人均居民点用地面积、单位面积农业生产值、斑块集聚指数等7个指标进行衡量；② 耕地子系统从耕地质量、产出能力、空间规模化3个维度进行评价，主要从非粮化程度、粮食自给率、斑块集聚指数等12个指标进行衡量；③ 共生环境容量主要体现区域物质环境（耕地立地条件）、“三生”空间特征，主要从DEM、土壤类型、生产用地占比等12个指标进行衡量。为了进一步确定指标选取的合理性，根据R聚类和变异系数法原理[53]，用SPSS软件对指标进行定量筛选，最终得到25个指标。为了消除各指标间的量纲影响，对数据进行标准化处理。根据熵权法的计算原理，对上述指标进行权重确定，如表1所示。
表1 乡村“聚—耕”共生系统评价指标体系

Tab. 1 Indicators for evaluating the symbiosis system of "rural settlements-cultivated land"

共生系统 准则层 指标层 单位 符号 权重
乡村聚落子系统 产出效益 农村居民人均收入 元/人 ＋ 0.115
单位面积农业生产值 元/m2 ＋ 0.175
空间集约度 人均农村居民点用地面积 m2/人 － 0.449
平均斑块分维数 － － 0.091
斑块集聚指数 － ＋ 0.170
耕地子系统 耕地质量 非粮化程度 % － 0.107
从事第一产业劳动力占比 % ＋ 0.101
有效灌溉面积占比 % ＋ 0.222
产出能力 粮食自给率 % ＋ 0.112
每百人拥有农业合作社数量 个 ＋ 0.063
粮食单产 kg/hm2 ＋ 0.104
空间规模化 人均耕地面积 m2/人 ＋ 0.185
平均斑块分维数 － － 0.054
斑块集聚指数 － ＋ 0.052
共生环境容量 物质环境 DEM m － 0.112
坡度 ° － 0.071
土壤类型 － － 0.118
气温 ℃ ＋ 0.090
降水 mm ＋ 0.052
耕地生产潜力 kg/hm2 ＋ 0.139
聚落距耕地距离 m － 0.050
国土空间 生产用地占比 % ＋ 0.217
生活用地占比 % － 0.048
生态用地占比 % ＋ 0.103

2.4 共生情景模拟

本文采用模型模拟的方式对2035年甘肃省不同情景下的社会经济、土地利用进行预测。模拟预测过程如下：① 利用SD（系统动力学）模型根据人口、社会经济以及自然条件等建立宏观土地利用需求模拟模型，预测不同情景下研究区用地需求面积；② 基于FLUS（未来土地利用模拟）模型的空间部分完成土地利用空间布局。

2.4.1 情景设置

本文设置了惯性发展、规划发展2种情景来探究甘肃省2035年乡村“聚—耕”共生关系演变趋势及差异。
（1）惯性发展情景（BD）。基于2000—2020年历史数据（如经济、人口增长趋势等）设置的参考情景，该情景假设在没有新的经济或环境政策变动的情况下，区域未来社会经济、土地利用需求将延续过去的趋势，具体参数见表2。
表2 情景模拟参数设置

Tab. 2 Scenario simulation parameter setting

情景参数 人口增长率(%) 城镇化率(%) GDP增长率(%) 年均降雨量变化(mm/a) 年均气温变化(℃/a) 耕地保有量(104 km2) 生态保护面积(104 km2) 城市开发边界控制倍数
BD 0.50 1.72 5.00 0.10 0.02 无 无 无
PD 0.80 1.04 7.50 0.12 0.03 5.10 12.50 1.30
（2）规划发展情景（PD）。在当前环境下结合《规划》及政府对于未来三生空间和谐发展愿景进行设定。① 《规划》对区域社会经济发展产生了积极的影响，另外由于政府对于生态环境保护的重视也会对区域的人口、经济增长以及气候变化等产生影响。② 《规划》规定2035年甘肃省耕地保有量不低于5.10×104 km2，其中永久基本农田保护面积不低于4.30×104 km2，依据耕地后备资源评价成果，统筹考虑全省未利用地资源且生态保护红线面积不低于12.50×104 km2；③ 根据《规划》中合理腾退废旧宅基地，以空心村整治为重点开展村庄建设用地整治，规划预测2035年常住人口2410万，城镇化率70%，即借助宅基地有偿退出政策最多可腾退0.24×104 km2；④ 2035年甘肃省城镇开发边界扩展倍数控制在基于2020年城镇建设用地规模的1.3倍以内。⑤ 根据历史土地利用转移情况对相应类型的土地利用需求做出调整获得最终该情景下的区域土地利用需求数据，具体参数见表2。

2.4.2 SD模型构建

本文利用VENSIM软件构建了区域土地需求系统动力学模型（图2），主要驱动因素有人口、GDP、气温、降水、城镇化率等。人口、经济、气候因素同时作用于土地利用系统，模拟各土地利用类型的未来发展趋势及需求量的内在联系。状态、速率以及影子变量之间的反馈及相互作用经验公式根据研究区历史统计数据拟合获取。
图2 系统动力学模型构建

Fig. 2 System dynamics model construction

本文将2000—2020年作为模拟历史期，此阶段运用所收集数据进行模型的校正和检证，以2020—2035年作为模型预测期，模拟2种情景下的土地利用情况，模拟步长设置为1年。通过2000—2020年的结果进行模拟验证，模拟值与实际值之间相对误差均小于5.00%。总量模拟精度较高，模型能够较好地反映研究区土地利用的需求变化，模拟结果能够作为下一步区域土地利用变化空间模拟模型的需求输入。

2.4.3 FLUS模型构建

FLUS模型是刘小平等[54]基于元胞自动机（CA）原理，引入人工神经网络算法（Artificial Neural Network, ANN）对基期土地利用数据和各驱动因子数据进行运算的基础上，估算出区域内各土地利用类型的发展概率，然后将发展概率与领域因子、自适应惯性系数和转换成本结合，得出元胞的总体转换概率，经过轮盘竞争机制最终得出模拟结果。① 邻域因子可由历史斑块总面积（Total Area, TA）变化规律表现，本文利用FRAGSTATS软件计算各地类TA变化量并进行无量纲化处理后得到：耕地（0.31）、林地（0.43）、草地（0.28）、水域（0.53）、城市建设用地（1.00）、未利用地（0.01）、乡村聚落（0.59）；② 转换成本则用来表征从当前用地类型转换为需求类型的困难度，0表示不能转化，1表示允许转化，其中，BD情景转移成本矩阵不受限制；PD情景设置耕地不能向其他地类转移且其他地类不能向乡村聚落转移，并添加耕地保护红线、生态保护红线、城镇开发边界作为限制区域；③ 空间精度验证，使用2020年真实土地利用情况进行采样，用于FLUS模型预测2020年结果验证。构建模拟土地利用数据与实际土地利用数据之间的逐格混淆矩阵，得到Kappa系数为0.935，总体精度达到0.952，即该模型能较好反映研究区未来土地变化。

3 案例区及数据来源

3.1 案例区概况

甘肃省位于32°11′N~42°57′N、92°13′E~108°46′E，海拔介于525~5772 m之间（图3），横跨中国三大地理单元（西北干旱区、东部季风区和青藏高寒区），四大干湿区（湿润区、半湿润区、半干旱区、干旱区），囊括了除海洋以外的所有地貌类型，共生环境极为多样，是中国地貌类型最为丰富的省份之一。发育了雨养、绿洲灌溉农业以及传统游牧业，是多元民族聚居区、多元文化的“缝合线”。甘肃省现辖12个地级市、2个自治州，87个县（市、区）。根据《甘肃省“十四五”推进农业农村现代化规划》（甘政发〔2022〕17号）关于耕地资源和农业立地条件的判定，将甘肃省划分为高寒牧区（简称AP）、河西灌溉农业区（IA）、陇东雨养农业区（RA）、陇中旱作农业区（DA）、陇南山地农业区（MA）。共生单元的丰富性、共生环境的复杂性和异质性，造就了共生模式的多样性，可以作为研究乡村“聚—耕”共生关系研究的样本区域。
图3 甘肃省地形及土地利用和农业区划概况

Fig. 3 Overview of topography, land use and agricultural zoning in Gansu Province

3.2 数据来源

本文涉及数据主要包括土地利用、社会经济、自然环境、交通路网、政策规划数据5部分（表3）。数据预处理中，根据需要将2000年、2010年、2020年甘肃省土地利用数据重分类为耕地、林地、草地、水域、城市建设用地、未利用地、乡村聚落7种类型，分辨率为30 m，地理坐标系统一采用GCS_WGS_1984。涉及FLUS模型输入的相关数据需要以土地利用数据为基准统一坐标系、分辨率和行列数。距国道距离、乡村聚落距耕地距离等均采用欧氏距离进行计算。
表3 数据来源、属性及用途

Tab. 3 Sources, attributes and uses of data

类别 数据名称 数据类型/分辨率 数据用途 数据来源
土地利用数据 甘肃省土地利用 栅格/30 m SD、FLUS模型的输入和验证 中国科学院资源环境科学数据中心
社会经济数据 人口密度 栅格/1 km FLUS模型输入 中国科学院资源环境科学数据中心
GDP 栅格/1 km FLUS模型输入 中国科学院资源环境科学数据中心
人口统计数据、农业收入、非粮作物播种面积、第一产业人数、灌溉面积、水产品需求等 统计数据 共生单元评价、SD模型构建 甘肃省发展年鉴(乡镇篇)；各县(区)统计年鉴；中国县域统计年鉴(乡镇)
自然环境数据 年均降水 栅格/30 m FLUS模型输入 国家地球系统科学数据中心
年均气温 栅格/30 m FLUS模型输入 全国地理信息资源目录服务系统
未来气候 栅格/1 km SD模型构建 国家地球系统科学数据黄土高原分中心
DEM 栅格/30 m 共生环境评价、FLUS模型输入 地理空间数据云
坡度 栅格/30 m 共生环境评价、FLUS模型输入 由DEM计算获得
土壤类型 栅格/30 m 共生环境评价、FLUS模型输入 中国科学院资源环境科学数据中心
耕地生产潜力 栅格/30 m 共生环境评价 中国科学院资源环境科学数据中心
交通路网数据 铁路、省道、县道、乡道、乡村聚落距耕地距离 矢量 共生环境评价、FLUS模型输入 国家基础地理信息中心
政策规划数据 甘肃省国土空间规划(2021—2035年) 文本数据库 情景设置 甘肃省自然资源厅

注：中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn/）；地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）；中国气象网（https://www.cma.gov.cn/）；全国地理信息资源目录服务系统（http://www.webmap.cn/）；国家基础地理信息中心（http://ngcc.sbsm.gov.cn/）；国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn/），其黄土高原分中心（http://www.loess.geodata.cn/）发布了2021—2100年中国1 km的逐月降水量、平均气温数据。

4 结果分析

4.1 共生系统时空演变

4.1.1 时间变化

2000—2020年甘肃省乡村聚落子系统（J）、耕地子系统（G）指数均呈先增后减趋势，而乡村“聚—耕”共生环境容量（C）指数呈持续下降趋势（图4）。① 2000—2020年甘肃省J值由0.009上升至0.065再下降至-0.022，年均下降16.40%，21年间甘肃省域内70.14%的乡（镇）J值呈下降态势，仅有29.86%呈上升趋势从而导致省域尺度的快速下降；② 2000—2020年甘肃省G值由-0.014上升至-0.002再降至-0.006，年均上升2.72%，21年间甘肃省域内63.21%的乡（镇）G值呈下降态势，36.79%呈上升趋势从而导致省域尺度的缓慢上升；③ 2000—2020年甘肃省C值由0.140持续下降至0.093，年均下降1.60%，21年间甘肃省域内超过95%的乡（镇）C值呈持续下降态势。
图4 2000—2020年甘肃省乡村“聚—耕”共生系统时空演变

Fig. 4 Temporal and spatial evolution of symbiosis system of "rural settlements-cultivated land" in Gansu province, 2000-2020

从乡村“聚—耕”共生系统分指标看，① J系统分指标中，甘肃省产出效益呈先增后减态势，而聚落集约度呈持续下降态势，2000—2020年五大区域产出效益整体变化较小，而五大区域聚落集约度指数均呈下降趋势（表4），农业技术提升使得局部地区聚落产出能力有所提升，但聚落的无序扩张致使布局趋于分散，进而导致乡村聚落发展整体呈下降趋势；② G系统分指标中，甘肃省耕地质量呈先增后减态势，规模化指数呈持续下降态势，而耕地产出能力呈上升趋势。究其原因，五大区域耕地质量、规模化指数均呈下降趋势，而耕地产出能力均有不同程度提升，即农业投入的增加在提升农业产出的同时也使得耕地质量下降，同时耕地趋于破碎化，从而制约了耕地子系统的高质量发展；③ C系统分指标中，甘肃省物质环境、国土空间指数呈持续下降态势，年均下降1.19%、1.13%。究其原因，五大区域物质环境、国土空间指标均呈持续下降趋势，生产、生态用地占比的下降，生活用地占比上升使人地矛盾愈发突显，乡村“聚—耕”共生环境容量被持续压缩。
表4 2000—2020年甘肃省共生单元、环境容量分指标变化

Tab. 4 Changes in symbiosis units, environmental capacity sub-indicators in Gansu province, 2000-2020

年份 区域 乡村聚落子系统 耕地子系统 共生环境容量
产出效益 聚落集约度 耕地质量 产出能力 规模化指数 物质环境 国土空间
2000 AP 0.015 -0.320 -0.003 0.015 0.014 -0.150 0.085
MA 0.065 -0.160 -0.006 0.035 0.023 -0.120 0.099
DA 0.125 -0.100 -0.005 0.095 0.024 -0.050 0.199
RA 0.207 -0.065 -0.015 0.094 0.040 -0.077 0.213
IA 0.333 -0.103 -0.040 0.166 0.020 -0.011 0.287
甘肃省 0.149 -0.150 -0.014 0.081 0.024 -0.082 0.177
2010 AP 0.011 -0.350 -0.003 0.010 0.011 -0.170 0.065
MA 0.075 -0.180 -0.006 0.032 0.022 -0.130 0.089
DA 0.131 -0.095 -0.007 0.104 0.021 -0.051 0.185
RA 0.206 -0.058 -0.001 0.103 0.036 -0.097 0.201
IA 0.334 -0.097 -0.029 0.171 0.016 -0.014 0.271
甘肃省 0.151 -0.156 -0.009 0.084 0.021 -0.092 0.162
2020 AP 0.009 -0.370 -0.003 0.011 0.012 -0.210 0.055
MA 0.055 -0.200 -0.006 0.033 0.023 -0.144 0.079
DA 0.128 -0.103 -0.006 0.124 0.020 -0.058 0.159
RA 0.195 -0.075 -0.002 0.123 0.032 -0.077 0.141
IA 0.332 -0.106 -0.043 0.173 0.011 -0.019 0.239
甘肃省 0.144 -0.171 -0.012 0.093 0.020 -0.102 0.135

4.1.2 空间变化

2000—2020年甘肃省乡村“聚—耕”共生系统发展空间格局较为稳定（图4）。J系统高值区主要集中在甘肃省中、东部及河西走廊地区；G系统高值区主要集中在甘肃省中、东部地区，低值区集中在南部高寒区和祁连山脉周边；C系统高值区集中在甘肃省东部地区且随时间推移省域范围内整体呈下降态势。从分区视角看，2000—2020年五大区域共生系统发展差异显著。① 在J系统发展方面，IA区具有显著发展优势，但随时间推移优势逐渐弱化下降幅度最大，由0.045下降至-0.073，下降了262.22%。AP、RA区J值分别由-0.104、-0.029上升至-0.094、-0.120，其他两大区域均有不同程度下降；② 在G系统发展方面，总体呈现IA>DA>RA>MA>AP的排序特征，除MA区呈先减后增，其余4大区域均呈先增后减趋势；③ 在C系统发展方面，五大区域均呈持续下降趋势，其中IA下降幅度最大，由0.219下降至-0.012，下降了105.48%。区域间共生系统的发展差异性归根结底是由于区域间物质环境异质性导致的，自然本底特征再结合社会经济发展现状从而导致甘肃省乡村“聚—耕”共生系统的多元化。

4.2 共生模式时空演变

4.2.1 时间变化

2000—2020年甘肃省乡村“聚—耕”共生模式整体呈现从第一象限（互利共生）到第三象限（互害共生）的转移趋势（图5）。互利共生、耕地偏利模式占比呈下降趋势，互害、耕地偏害、聚落偏利、聚落偏害均有不同程度上升。经统计，互利共生模式占比下降最快，2000年甘肃省域内有59.80%的乡（镇）为互利共生模式，到2020年快速下降为38.79%，年均下降1.66%。而互害共生占比由16.41%上升至24.89%，年均上升2.45%。21年间耕地偏利模式占比由7.54%下降至5.19%，年均下降1.49%。而耕地偏害、聚落偏利、聚落偏害分别由5.45%、5.25%、5.85%上升至7.65%、13.30%、10.01%，年均上升1.92%、7.30%、3.42%。由此可见，互利共生和互害共生模式是甘肃省乡村“聚—耕”的主要模式且随时间推移主导地位趋于弱化。
图5 2000—2020年甘肃省乡村“聚—耕”共生模式时间演变

Fig. 5 Temporal evolution of the symbiosis patterns of "rural settlements-cultivated land" in Gansu province, 2000-2020

分区域来看，五大区域主导模式差异显著且均呈多元化发展趋势（图5）。2000年时，AP、MA、IA区域均以互利共生模式为主，占比分别为87.07%、72.82%、83.82%。而DA区以聚落偏害和互害共生模式为主，占比分别为36.70%、27.34%。RA区以耕地偏利和互害共生为主，占比分别为31.93%、26.47%；2010年时，AP、IA仍以互利共生模式为主，但占比下降至83.23%、76.47%。MA区主导模式呈现多元化，互利共生、聚落偏利、互害共生模式占比分别为51.28%、22.05%、20.01%。DA、RA主导模式变化不大，前者互利共生模式持续减少至23.49%、互害共生占比持续增加至32.84%，而后者耕地偏利占比减少至23.53%；2020年时，AP、IA主导模式也出现多元化现象，互利共生占比持续下降至62.39%、57.72%。MA、DA、RA主导模式聚落偏利、聚落偏害、耕地偏利、互害占比持续上升，互利共生占比进一步被压缩，仅保持在20%左右。区域之间主导模式的差异归根结底是由于区域之间共生环境的差别所导致的，共生环境容量的大小决定共生单元发展的趋势，进而决定其共生模式。

4.2.2 空间变化

2000年甘肃省乡村“聚—耕”共生度指数（S）呈西高东低、南北高中部低的空间分布格局（图6）。即越偏向西北、西南越趋于互利共生，越偏向中部、东部越趋于互害共生。到2010年共生度指数在南部地区有所下降，到2020年省域全境均呈下降态势，互害共生模式蔓延至全省呈均质化分布。究其原因，甘肃省西北、西南部为河西走廊和高原山地，地广人稀使得该区域人地矛盾冲突较小，乡村聚落与耕地发展更容易达到平衡状态。而中、东部正好相反，人多地少使得人地矛盾突出，乡村聚落发展对于土地的需求和耕地发展对于土地的需求处于失衡状态。同时，随着城市化的快速发展，城市外扩侵占耕地现象普遍存在，进一步限制了乡村“聚—耕”的互利共生发展。
图6 2000—2020年甘肃省共生度指数空间变化趋势

Fig. 6 Spatial variation trend of symbiosis index in Gansu province, 2000-2020

分区域看，五大区域互利共生转移、互害共生来源路径差异显著（图7）。① 从互利共生模式转移路径来看。2000—2020年AP区101个互利共生模式乡（镇）主要转向互利共生模式75个（占比74.26%），MA区互利共生模式主要转向互利共生模式61个（40.13%）。DA区互利共生模式主要转向互利共生74个（48.68%）、聚落偏害34个（22.37%），RA区互利共生模式主要转向互害共生25个（37.88%），IA区互利共生模式主要转向互利共生117个（50.87%）、聚落偏利35个（15.22%）；② 从互害共生模式来源来看，21年间AP区互害共生模式的转移来源主要来自互利共生9个（40.90%）、互害共生12个（54.55%）。MA区互害模式主要来自互利共生27个（58.70%）、互害共生15个（32.61%），DA区互害模式主要来自聚落偏害52个（28.26%）、互害共生101个（54.89%）。RA区互害模式主要来自互利共生25个（27.17%）、聚落偏利13个（14.13%）、耕地偏利23个（25.00%）、互害共生29个（31.52%），IA区互害模式主要来自互利共生117个（91.18%）。识别区域之间互利共生模式转移路径差异以及互害共生模式来源差异是分区治理的前提，进而提出针对性优化策略。
图7 2000—2020年分区域共生模式转移路径

Fig. 7 Subregional symbiosis patterns transfer pathways, 2000-2020

4.3 共生情景模拟

4.3.1 模拟结果

基于情景模拟参数设置，得到2035年甘肃省不同情景下的土地利用格局（图8）。不同情景下土地利用差异显著，其中BD情景延续甘肃省历史社会经济、土地利用变化规律，城乡建设用地面积持续增加、耕地面积持续减少。城市建设用地面积、乡村聚落面积分别由2020年的0.21×104 km2、0.34×104 km2上升至0.32×104 km2、0.36×104 km2，分别是基期年的1.50倍、1.05倍。该情景下城市建设用地面积超出了城镇开发边界扩展倍数控制在2020年1.3倍以内的要求。而耕地面积由6.36×104 km2下降至6.16×104 km2，年均下降0.20%。相较于BD情景建设用地无序扩张，PD情景考虑城市开发边界、农村宅基地流转政策，城乡建设用地无序扩张得到有效控制，城市建设用地、乡村聚落面积分别为0.25×104 km2、0.14×104 km2。PD情景下城市扩张倍数为基期年1.16倍，满足《规划》要求。面对耕地面积的持续减少，PD情景考虑耕地保护红线并合理开发耕地后备资源，到2035年面积增至6.74×104 km2，年均增加0.38%。总体而言，PD情景不仅满足《规划》中对于乡村聚落集约利用和耕地规模化发展的双重发展目标，而且还满足了对于未利用地的开发和对城市建设的控制要求。
图8 不同情景甘肃省土地利用模拟

Fig. 8 Simulation of land use in different scenarios in Gansu province

4.3.2 情景对比分析

到2035年不同情景下乡村聚落、耕地以及共生环境容量发展差异显著（图9）。① BD情景下，五大区域乡村聚落发展水平均呈下降趋势，分别由2020年的-0.094、-0.085、0.025、0.120、-0.073下降至-0.116、-0.102、0.013、0.062、-0.079，其中RA区下降最快，年均下降3.02%。而PD情景下，五大区域乡村聚落发展水平均呈上升趋势，分别增至0.012、-0.015、0.102、0.181、0.162，其中，IA增长最快，年均增加20.12%；② BD情景下，五大区域耕地发展指数均呈下降趋势，其中IA下降最快，年均下降2.79%。而PD情景下均呈上升趋势，分别由-0.103、-0.063、0.043、0.039、0.056上升至0.015、0.121、0.093、0.078、0.126，其中MA增长最快，年均增加18.25%；③ BD情景下，五大区域共生环境容量均呈下降趋势，分别由-0.018、0.056、0.129、0.148、0.064下降至-0.128、-0.129、0.032、0.022、-0.012。而PD情景下分别增至0.008、0.178、0.201、0.221、0.247。
图9 不同情景下乡村“聚—耕”共生关系发展趋势

Fig. 9 Trends in the symbiosis relationship "rural settlements-cultivated land" under different scenarios

不同情景共生单元、环境容量的差异进而导致共生模式的差异发展（图10）。① BD情景下，AP区互利共生占比进一步减少至52%，而聚落偏利、聚落偏害、互害共生模式占比进一步增长。MA区聚落偏利大幅增加至35%，成为该区域占比最多的模式。DA区聚落偏害、互害模式占比分别增至36%、39%，而互利共生模式占比仅为14%。RA区各模式占比变化较小，耕地偏利占比由19%上升至24%。IA区互利共生由2020年的58%下降至52%，而互害共生占比由10%上升至14%；② 而PD情景下，互利共生逐渐成为甘肃省的主导模式，互害共生占比大幅下降，各区域主导模式也趋于单一化。五大区域互利共生模式占比均呈上升趋势，平均增加34%，其中MA区增幅最大，增加了51%。互害共生模式占比均呈下降趋势，平均减少17%，其中RA区减幅最大，减少了22%。国土空间规划的实施显著促进乡村“聚—耕”共生关系向互利共生进化。
图10 不同情景下乡村“聚—耕”共生模式演变趋势

Fig. 10 Trends in the "rural settlements-cultivated land" symbiosis patterns under different scenarios

5 结论与讨论

5.1 结论

乡村“聚—耕”的互利共生发展不仅是中国农村可持续发展的重要组成部分，也是城乡融合发展的必要条件。本文基于共生理论，在甘肃省异质性背景下系统分析了两者共生关系及作用机制，构建了乡村聚落、耕地、共生环境容量评价指标体系，以甘肃省1384个乡（镇）为评价单元，采用情景模拟对比分析了不同情景下的乡村“聚—耕”共生关系发展差异。主要结论如下：
（1）2000—2020年甘肃省乡村聚落子系统（J）指标呈先增后减态势，年均下降16.40%且省域内70.14%的乡（镇）J值呈下降趋势。耕地子系统（G）发展也呈先增后减态势，年均增长2.72%且省域内36.79%的乡（镇）G值呈上升趋势。共生环境容量（C）呈持续下降趋势，年均下降1.60%且省域内超过95%的乡（镇）C值呈持续下降趋势。甘肃省乡村“聚—耕”共生系统发展空间格局较为稳定，共生系统高值区集中在自然禀赋更好的中、东部及河西走廊地区，低值区集中在南部高寒区和祁连山脉周边。
（2）受共生单元、环境容量变化影响，互利共生模式占比大幅下降且主导模式呈多元化发展趋势。2000年甘肃省1384个乡（镇）中有59.80%为互利共生模式，到2020年快速下降为38.79%，而互害共生、聚落偏利、耕地偏害占比分别增至24.89%、13.30%、7.65%。分区域看，五大农业区划主导模式各有差异，AP、MA、IA区以互利共生为主，DA、RA区分别以聚落偏害、耕地偏利为主。随时间演变主导模式均趋于多元化且呈现出互利共生模式向互害共生模式转移的发展共性。
（3）不同情景下乡村“聚—耕”共生关系差异显著。BD情景中，五大区域延续历史粗放发展模式，导致省域尺度互利共生模式占比持续减少至29.00%，且主导模式越发复杂；而在PD情景中，因共生单元、共生环境发展水平的提升，共生模式也向互利共生转移，占比达到63.15%。表明甘肃省国土空间规划的实施显著促进乡村“聚—耕”共生关系向互利共生进化。

5.2 讨论

乡村聚落系统与耕地系统在功能上相互依存，在空间分布上相互制约，两者的协调发展对于农村可持续发展至关重要。在国土空间规划背景下，如何准确描述两者共生发展现状及未来发展趋势是亟需解决的问题。因此，本文引入共生理论构建乡村“聚—耕”共生系统，在乡镇尺度评价共生单元、共生环境发展水平，通过L-V模型识别其共生模式，最后模拟了2035年不同情景下共生发展趋势及差异。研究结果对于乡镇土地管理具有重要参考价值。
一方面，学术界和政府决策部门要明晰国土空间规划不仅能促进“三生”空间协调发展，而且能促进乡村“聚—耕”共生模式向互利共生进化。基于研究结论，本文强调乡村聚落子系统应提升产出效益、空间分布集约化发展，这与曲衍波等[53]认为“集约化是农村居民点高质量利用的关键点，实现由土地单维开发利用向系统功能多维融合提效的转变”的结论相一致。耕地子系统应向绿色生产、提升粮食保障能力、规模化方向发展，这与许彩彩等[13]得出的“因地制宜开发利用耕地或进行废弃居民点的整理以保障耕地面积，实现耕地规模经营从而促进耕地产出效益最大化”的结论相一致。共生环境容量中应保障耕地、生态用地比例，这与冯雨柯等[15]发现的“中原城市群生态环境质量改善的主要原因可能是农村生活用地向农业生产用地的转移，以及部分偏远耕地退还为林草地”的结论相一致。
另一方面，不同区域乡村“聚—耕”共生主导模式不同。① 对于AP区应保持现有互利共生模式乡镇，重点解决互害共生模式乡镇存量问题。② 对于MA区应重点关注聚落偏利模式乡镇占比的快速增加，严格控制新建聚落扩占耕地现象并提倡农业绿色发展，减量使用农药、化肥等。③ 对于DA区应重点关注聚落偏害模式增加，严格禁止毁林开垦现象，降低土地垦殖率，对于部分偏远荒地可还林还草以扩大共生环境容量。④ 对于RA区应重点关注耕地偏利模式乡镇增加，在增加生态用地占比提升环境容量基础上，合理开发未利用地进行耕地梯田化改造。⑤ 对于IA区应重点关注乡村聚落集约化发展，该区域人口密度大，严格控制聚落扩占耕地、弃耕现象；最后，到2035年甘肃省城市化率将达到70%左右，大约477万农民迁移至城市。户籍制度在农村产生的双重土地浪费可能为加强城乡一体化管理、释放潜在耕地资源另辟蹊径。不同于发达国家已近乎完成了城市化且大部分耕地已经在大规模生产中。然而，在发展中国家非农迁移是一种普遍现象，城市化不一定涉及耕地净损失。随着农村土地综合整治、农民外移，人均耕地面积增加，农业趋向规模化生产。因此，应重视国土空间规划所产生的作用和价值，积极推动乡村“聚—耕”互利共生发展，以期实现甘肃省乡村可持续发展。
本文尚存在一些不足之处。一方面，在共生单元、环境容量指标选取中，受限于数据可获取性，选取乡镇尺度统计数据进行表征。因中国的耕地权属边界为自然村域，后续研究可以选取一定数量自然村，进行有针对性的调研访谈，从村域尺度进一步细化研究；另一方面，本文在模型模拟过程中虽综合考虑了气候变化、人类活动影响，但对于生物及地质环境因素未能充分考虑，将在今后研究中进一步探讨。总之，由于学术研究对“三农”问题的关注，中国农村发展在丰富研究视角方面有很大的研究和讨论空间。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Liu Yansui, Chen Baiming. The study framework of land use/cover change based on sustainable development in China. Geographical Research, 2002, 21(3): 324-330.

DOI

[刘彦随, 陈百明. 中国可持续发展问题与土地利用/覆被变化研究. 地理研究, 2002, 21(3): 324-330.]

[2]
Long H L, Liu Y S, Li X B, et al. Building new countryside in China: A geographical perspective. Land Use Policy, 2010, 27(2): 457-470.

[3]
Long H L, Liu Y S, Wu X Q, et al. Spatio-temporal dynamic patterns of farmland and rural settlements in Su-Xi-Chang region: Implications for building a new countryside in coastal China. Land Use Policy, 2009, 26(2): 322-333.

[4]
Yang Yu, Li Xiaoyun, Dong Wen, et al. Comprehensive evaluation on China's man-land relationship: Theoretical model and empirical study. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(6): 1063-1078.

DOI

[杨宇, 李小云, 董雯, 等. 中国人地关系综合评价的理论模型与实证. 地理学报, 2019, 74(6): 1063-1078.]

DOI

[5]
Jia Kaiyang, Qiao Weifeng, Hu Xiaoliang, et al. The evolution modes of town-villages construction pattern of typical counties: A comparative case study of three counties in Jiangsu province. Acta Geographica Sinica, 2022, 77(12): 2954-2971.

DOI

[贾铠阳, 乔伟峰, 胡晓亮, 等. 江苏省典型县域村镇建设格局演化模式. 地理学报, 2022, 77(12): 2954-2971.]

DOI

[6]
Gao J L, Jiang W X, Chen J L, et al. Housing-industry symbiosis in rural China: A multi-scalar analysis through the lens of land use. Applied Geography, 2020, 124: 102281. DOI: 10.1016/j.apgeog.2020.102281.

[7]
Tu S S, Long H L, Zhang Y N, et al. Rural restructuring at village level under rapid urbanization in metropolitan suburbs of China and its implications for innovations in land use policy. Habitat International, 2018, 77: 143-152.

[8]
Li Tingting, Long Hualou, Wang Yanfei, et al. The spatio-temporal characteristics and consolidation potential of rural housing land in farming area of the Huang-Huai-Hai Plain: The cases of five villages in Yucheng city. Journal of Natural Resources, 2020, 35(9): 2241-2253.

DOI

[李婷婷, 龙花楼, 王艳飞, 等. 黄淮海平原农区宅基地扩展时空特征及整治潜力分析: 以禹城市5个村庄为例. 自然资源学报, 2020, 35(9): 2241-2253.]

DOI

[9]
Liu Yansui. Scientifically promoting the strategy of reclamation and readjustment of rural land in China. China Land Science, 2011, 25(4): 3-8.

[刘彦随. 科学推进中国农村土地整治战略. 中国土地科学, 2011, 25(4): 3-8.]

[10]
Liu Yansui. Research on the urban-rural integration and rural revitalization in the new era in China. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(4): 637-650.

DOI

[刘彦随. 中国新时代城乡融合与乡村振兴. 地理学报, 2018, 73(4): 637-650.]

DOI

[11]
Ge Dazhuan, Lu Yuqi, Sun Pan. The logic of rural spatial governance and revitalization. Acta Geographica Sinica, 2022, 77(4): 777-794.

DOI

[戈大专, 陆玉麒, 孙攀. 论乡村空间治理与乡村振兴战略. 地理学报, 2022, 77(4): 777-794.]

DOI

[12]
Gao J L, Liu Y S, Chen J L. China's initiatives towards rural land system reform. Land Use Policy, 2020, 94: 104567. DOI: 10.1016/j.landusepol.2020.104567.

[13]
Xu Caicai, Lv Chunjuan, Chen Zhuo, et al. The spatial pattern and influencing factors of cultivated land natural quality from the perspective of province. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2022, 43(3): 253-264.

[许彩彩, 吕春娟, 陈卓, 等. 省域视角下耕地自然质量空间格局与影响因素. 中国农业资源与区划, 2022, 43(3): 253-264.]

[14]
Zhang Xiao, Gu Renxu. Spatio-temporal pattern and multi-scenario simulation of land use conflict: A case study of the Yangtze River Delta urban agglomeration. Geographical Research, 2022, 41(5): 1311-1326.

DOI

[张潇, 谷人旭. 土地利用冲突的时空格局刻画与多情景模拟研究: 以长江三角洲城市群为例. 地理研究, 2022, 41(5): 1311-1326.]

DOI

[15]
Feng Yuke, Zhai Shiyan, Jiang Xintong, et al. Simulating spatio-temporal pattern of production-living-ecological space and evaluating eco-environmental effects in Zhongyuan Urban Agglomeration based on FLUS model and shared socioeconomic pathways. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(20): 8292-8308.

[冯雨柯, 翟石艳, 姜昕彤, 等. 中原城市群“三生”空间模拟及生态效应评估: 基于未来土地利用模拟模型和共享社会经济路径情景. 生态学报, 2023, 43(20): 8292-8308.]

[16]
Hong Limin. Historical review survey and prospect for development of symbiosis concept. Chinese Journal of Microecology, 1996, 8(4): 50-54.

[洪黎民. 共生概念发展的历史、现状及展望. 中国微生态学杂志, 1996, 8(4): 50-54.]

[17]
Martin B D, Schwab E. Symbiosis: "Living together" in Chaos. Studies in History of Biology, 2012, 4(4): 7-25.

[18]
Mirata M, Emtairah T. Industrial symbiosis networks and the contribution to environmental innovation: The case of the Landskrona industrial symbiosis programme. Journal of Cleaner Production, 2005, 13(11): 993-1002.

[19]
Beers D, Bossilkov A, Corder G, et al. Industrial symbiosis in the Australian minerals industry: The cases of kwinana and gladstone. Journal of Industrial Ecology, 2007, 11(1): 55-72.

[20]
Kim S J. Korean waste management and eco-efficient symbiosis: A case study of Kwangmyong city. Clean Technologies and Environmental Policy, 2002, 3(4): 371-382.

[21]
Wu Feichi. Thinking about the concept of symbiosis. Philosophical Trends, 2000(6): 22-25.

[吴飞驰. 关于共生理念的思考. 哲学动态, 2000(6): 22-25.]

[22]
Hu Shoujun. Social Symbiosis. 2nd ed. Shanghai: Fudan University Press, 2012.

[胡守钧. 社会共生论. 2版. 上海: 复旦大学出版社, 2012.]

[23]
Li H, Dong L, Ren J. Industrial symbiosis as a countermeasure for resource dependent city: A case study of Guiyang, China. Journal of Cleaner Production, 2015, 107: 252-266.

[24]
Liu Yubang, Sui Haixia. Research on the urban and rural ecological integration and symbiosis in China from the perspective of green development. Rural Economy, 2020(8): 19-27.

[刘玉邦, 眭海霞. 绿色发展视域下我国城乡生态融合共生研究. 农村经济, 2020(8): 19-27.]

[25]
Sun Bo, Wang Guangcheng. Stability analysis of mine ecological industrial symbiotic system. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(10): 3296-3302.

[孙博, 王广成. 矿区生态产业共生系统的稳定性. 生态学报, 2012, 32(10): 3296-3302.]

[26]
Wang C, Huang B, Deng C, et al. Rural settlement restructuring based on analysis of the peasant household symbiotic system at village level: A case study of Fengsi village in Chongqing, China. Journal of Rural Studies, 2016, 47: 485-495.

[27]
Tian Y S, Liu Y F, Kong X S. Restructuring rural settlements based on mutualism at a patch scale: A case study of Huangpi district, central China. Applied Geography, 2018, 92: 74-84.

[28]
Li Hongbo, Zhang Xiaolin, Wu Qiyan, et al. Characteristics and mechanism of rural settlements spatial reconstruction in developed areas: A case study of southern Jiangsu. Journal of Natural Resources, 2015, 30(4): 591-603.

[李红波, 张小林, 吴启焰, 等. 发达地区乡村聚落空间重构的特征与机理研究: 以苏南为例. 自然资源学报, 2015, 30(4): 591-603.]

[29]
Liang X Y, Li Y B, Zhou Y L. Study on the abandonment of sloping farmland in Fengjie county, Three Gorges Reservoir area, a mountainous area in China. Land Use Policy, 2020, 97: 104760. DOI: 10.1016/j.landusepol.2020.104760.

[30]
Ding Huanfeng, Zhang Rui, Tan Yifan. Innovative agricultural production and marketing system: Promoting the organic connection between small farmers and modern agricultural development. Issues in Agricultural Economy, 2024(2): 121-134.

[丁焕峰, 张蕊, 谭一帆. 创新型农产品产销体系: 促进小农户与现代农业发展有机衔接. 农业经济问题, 2024(2): 121-134.]

[31]
Wang Quanxi, Song Ge, Sui Hongjun. Spatial-temporal pattern evolution of cultivated land conversion and its driving factors: A twofold perspectives of impact analysis and configuration analysis. China Land Science, 2023, 37(5): 113-124.

[王全喜, 宋戈, 隋虹均. 耕地“非农化”的时空格局演变及其驱动因素研究: 基于影响分析与组态分析的双重视角. 中国土地科学, 2023, 37(5): 113-124.]

[32]
Wang H, Zhang D N, Zhang X W, et al. Does settlement land expansion necessarily induce the decrease of cultivated land? Differences in national scale and local counties of China. Journal of Environmental Management, 2024, 358: 120948. DOI: 10.1016/j.jenvman.2024.120948.

[33]
Conrad C, Rudloff M, Abdullaev I, et al. Measuring rural settlement expansion in Uzbekistan using remote sensing to support spatial planning. Applied Geography, 2015, 62: 29-43.

[34]
FAO. The state of food and agriculture 2016: Climate change, agriculture and food security. United Nations, 2016. DOI: 10.18356/32576202-en.

[35]
Johnson J, Maxwell B. The role of the conservation reserve program in controlling rural residential development. Journal of Rural Studies, 2001, 17(3): 323-332.

[36]
Clark J K, McChesney R, Munroe D K, et al. Spatial characteristics of exurban settlement pattern in the United States. Landscape and Urban Planning, 2009, 90(3): 178-188.

[37]
Siciliano G. Urbanization strategies, rural development and land use changes in China: A multiple-level integrated assessment. Land Use Policy, 2012, 29(1): 165-178.

[38]
Ge Yujuan, Zhao Yuluan, Li Xiubin. Farmland fragmentation and land use intensity in mountain areas: A case study of Yayu village, Guizhou province. Progress in Geography, 2020, 39(7): 1095-1105.

DOI

[葛玉娟, 赵宇鸾, 李秀彬. 山区耕地细碎化对土地利用集约度影响: 以贵州省亚鱼村为例. 地理科学进展, 2020, 39(7): 1095-1105.]

DOI

[39]
Liu Jiyuan, Ning Jia, Kuang Wenhui, et al. Spatio-temporal patterns and characteristics of land-use change in China during 2010-2015. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(5): 789-802.

DOI

[刘纪远, 宁佳, 匡文慧, 等. 2010—2015年中国土地利用变化的时空格局与新特征. 地理学报, 2018, 73(5): 789-802.]

DOI

[40]
Xi F M, He H S, Clarke K C, et al. The potential impacts of sprawl on farmland in Northeast China: Evaluating a new strategy for rural development. Landscape and Urban Planning, 2012, 104: 34-46.

[41]
Ma L B, Liu S C, Tao T M, et al. Spatial reconstruction of rural settlements based on livability and population flow. Habitat International, 2022, 126: 102614. DOI: 10.1016/j.habitatint.2022.102614.

[42]
Zhang W B, Ma L B, Wang X, et al. The impact of non-grain conversion of cultivated land on the relationship between agricultural carbon supply and demand. Applied Geography, 2024, 162: 103166. DOI: 10.1016/j.apgeog.2023.103166.

[43]
Cao Hui, Zhang Yichi, Li Pingxing, et al. Recognition and evaluation of city-lake symbiosis under the background of high-quality development: A case study of Hefei and Chaohu Lake in Yangtze River Delta. Journal of Natural Resources, 2022, 37(6): 1626-1642.

DOI

[曹辉, 张亦弛, 李平星, 等. 高质量发展背景下的城湖共生关系识别与评价: 以长三角合肥与巢湖为例. 自然资源学报, 2022, 37(6): 1626-1642.]

DOI

[44]
Wang Caicai, Xi Wei, Xu Hong, et al. Research on mechanism and path of rural tourism development promoting common prosperity: Based on a symbiotic perspective. Journal of Natural Resources, 2023, 38(2): 335-356.

DOI

[王彩彩, 袭威, 徐虹, 等. 乡村旅游开发促进共同富裕的机制与路径: 基于共生视角的分析. 自然资源学报, 2023, 38(2): 335-356.]

DOI

[45]
Yuan Chunqing. Harmony and Symbiosis. Beijing: Social Sciences Academic Press (China), 2008.

[袁纯清. 和谐与共生. 北京: 社会科学文献出版社, 2008.]

[46]
Jiao Yuanmei, Hu Wenying, Su Shaohua, et al. Spatial pattern and farming radius of Hani settlements in the Ailao mountain. Resources Science, 2006, 28(3): 66-72.

[角媛梅, 胡文英, 速少华, 等. 哀牢山区哈尼聚落空间格局与耕作半径研究. 资源科学, 2006, 28(3): 66-72.]

[47]
Li Hongbo. Rural settlements research from the perspective of resilience theory. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(4): 556-562.

DOI

[李红波. 韧性理论视角下乡村聚落研究启示. 地理科学, 2020, 40(4): 556-562.]

DOI

[48]
Liu S C, Ma L B, Yao Y, et al. Man-land relationship based on the spatial coupling of population and residential land: A case study of Yuzhong county in Longzhong loess hilly region, China. Land Use Policy, 2022, 116: 106059. DOI: 10.1016/j.landusepol.2022.106059.

[49]
Li Xiaojian, Yang Huimin. The change of rural settlements and their future development patterns. Economic Geography, 2017, 37(12): 1-8.

[李小建, 杨慧敏. 乡村聚落变化及发展型式展望. 经济地理, 2017, 37(12): 1-8.]

[50]
Jin Qiming. Geography of Rural Settlements. Beijing: Science Press, 1988.

[金其铭. 农村聚落地理. 北京: 科学出版社, 1988.]

[51]
He Yanhua, Zhou Guohua, Tang Chengli, et al. Theory on the spatial organization of urban-rural integration in urban agglomeration areas. Geographical Research, 2017, 36(2): 241-252.

DOI

[贺艳华, 周国华, 唐承丽, 等. 城市群地区城乡一体化空间组织理论初探. 地理研究, 2017, 36(2): 241-252.]

DOI

[52]
Wu Yanxia, Jiang Kun, Feng Rui. Study on regional ecological security measure based on L-V symbiosis model. Ecological Science, 2018, 37(4): 168-177.

[吴艳霞, 姜锟, 冯蕊. 基于L-V共生模型的区域生态安全测度研究. 生态科学, 2018, 37(4): 168-177.]

[53]
Qu Yanbo, Dong Xiaozhen, Ping Zongli, et al. Quality evaluation and improvement strategies of rural residential areas utilization from the perspective of human and land coordination. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(18): 252-262.

[曲衍波, 董晓珍, 平宗莉, 等. 人地协调视角下农村居民点利用质量评价与提升策略. 农业工程学报, 2021, 37(18): 252-262.]

[54]
Liu X P, Liang X, Li X, et al. A future land use simulation model (FLUS) for simulating multiple land use scenarios by coupling human and natural effects. Landscape and Urban Planning, 2017, 168: 94-116.

Options
文章导航

/

〈 〉