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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2025 , Vol. 40 >Issue 2: 514 - 533

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250214

Regular Articles

Multifunctional spatiotemporal evolution and its inter-regional coupling of cultivated land in a typical transect in Northern China

  • YU Sen , 1, 2 ,
  • MA En-pu , 1, 2 ,
  • JI Yi-wen 1, 2 ,
  • YE Wei-yi 1, 2 ,
  • CAI Jian-ming 3
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  • 1. School of Geographical Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
  • 2. Key Laboratory for Urban-Rural Transformation Processes and Effects, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
  • 3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

Received date: 2024-01-29

  Revised date: 2024-06-20

  Online published: 2025-01-23

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Abstract

This study selects a total of 110 counties in Northern China as the research transect, based on the land use data and socio-economic statistics from 2000 to 2022. It adopts the index evaluation method, the coupling degree of coordination and the social network analysis model to reveal the characteristics of the multifunctional spatiotemporal evolution of cultivated land use in the study area and the inter-regional coupling relationship. The results show that: (1) The spatial and temporal patterns of the functions of cultivated land use in the typical transect have changed significantly, with the economic production function showing an upward trend, and the growth of the function in most parts of Southern Hebei and Shandong being more obvious; the social life function has risen significantly as a whole, with the high value areas mainly clustered in the counties in Inner Mongolia in the northern part of the transect; the ecological function has been more stable, with the low and lower values mainly observed in the central part of the transect. (2) During the study period, the coordination degree of multifunctional coupling of cultivated land declined and showed obvious regional differences, with the northern and southern parts of the transect higher than the central part, i.e., showing a pattern of high at the two ends and low in the middle, and the inter-regional differences gradually expanding. (3) In the multifunctional and coupled network of cultivated land, social life, economic production and ecological environment functions have an obvious network structure, but each function is dominated by the overall low intensity linkage; lower centrality of the districts and counties are dominant. Through the spatial clustering analysis, it is found that the internal linkage of the receiving and spillover relationship of each function is relatively strong, and the external linkage needs to be strengthened. (4) The dynamic evolution of multifunctional and coupled coordination of cultivated land needs inter-regional coupled associations such as location and relationship in addition to regional differences. The results of the study can provide theoretical references for the formulation of policies relevant to the regional synergistic development of cultivated land.

Key words： cultivated land function; Northern China transect; coupling networks; spatial and temporal differentiation; social network analysis

Cite this article

YU Sen , MA En-pu , JI Yi-wen , YE Wei-yi , CAI Jian-ming . Multifunctional spatiotemporal evolution and its inter-regional coupling of cultivated land in a typical transect in Northern China[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2025 , 40(2) : 514 -533 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250214

作为满足人类社会生存与发展需要的基本要素，耕地是保障人类社会食物安全、社会稳定以及生态环境安全的重要物质基础[1]，耕地安全也是中国特色现代化的重要保障[2]。随着21世纪以来中国经济高速发展和城镇化的快速推进，城乡关系及地域空间结构发生了较大变化[3]，广大乡村地区出现耕地撂荒、宅基地闲置、农用地利用效率下降等问题[4]，影响着中国农业农村的现代化和粮食安全[5,6]。在此过程中，对经济效益的侧重使得大量农业化学品被投放到耕地上，从而降低耕地肥力和生态环境质量，最终又通过一系列反馈过程影响粮食安全和农业农村的可持续发展[7]。全球土地计划（Global Land Project，GLP）提出通过推进“土地多功能性”的研究来更全面地认知社会经济和生态环境变化的相互作用机制，以促进土地资源的可持续利用[8]。中国耕地正面临着边际化、生态退化、非农化等诸多问题[9]，因此对耕地多功能发展的研究对于改善耕地生态环境、提升耕地质量和促进乡村振兴有着重要的现实意义。
耕地多功能可概括为耕地为人类社会提供所需的食物及满足其生产、生活和发展的系统性功能[10]，随着社会经济发展，过去对耕地单一生产功能的追求已较难满足人类社会日益增长的多样化需求，耕地多功能价值的重要性也日渐凸显[11]。为了深入探讨耕地与社会经济之间的关系，学者们对耕地相关问题的研究从单一的食物生产功能逐步拓展到对耕地生产、经济、生态和景观等多功能的研究[1,12,13]，耕地多功能利用对耕地价值的实现和提升等方面起着重要作用[14,15]。国外学者围绕耕地多功能开展了相关研究，涉及到耕地多功能的内涵、评价和指标构建等多个方面[16⇓⇓-19]。21世纪以来国内学者对耕地功能的关注逐渐增多。宋小青等[11]结合中国实际情况梳理耕地多功能利用的内涵并以珠三角地区为例对耕地多功能的内涵进行了界定和地域分析；曲艺等[20]从土地利用形态出发探讨耕地隐性形态视角下的功能转型；随后张英男等[21]、周贵鹏等[22]以黄淮海粮食主产区的县域为研究单元探析耕地多功能的时空演变格局、驱动因素并深入测度耕地利用隐性形态，进一步拓展了耕地多功能的研究内容。此外，相关学者在耕地指标测度与评价体系的构建[23]、耕地多功能的概念[24]及乡村转型发展与土地利用转型之间的关系[25]等诸多议题上进行了大量研究，产出了丰富的理论成果。从已有研究来看，关注领域从耕地转型动力机制[26]、耕地多功能的评价和管理[27,28]，到微观耕地利用主体的行为，如农户主体差异对耕地利用效率、生态功能等的影响[29⇓-31]及农户主体对耕地多功能综合利用与土地流转之间的联系等[32]；研究尺度多以全国、省域、市域或粮食主产区为主。虽然学术界对耕地多功能已开展了丰富的研究，但对典型样带区耕地多功能的研究仍较为缺乏，对耕地多功能的区域间相互作用考虑较少，针对耕地多功能的耦合协同及耕地多功能之间区际关联关系的探究相对欠缺，在研究方法上多以指数评价法和影响因素分析为主。
据此，本文选取山东、河北、天津、北京、内蒙古5个省（自治区、直辖市）的部分县级行政单元组成研究区域样带，该样带横跨暖温带和中温带以及中国地形的第二和第三阶梯，样带内平原、丘陵、山区和高原等多种地形兼备，土地利用及农业生产方式丰富多样，是开展耕地多功能研究的理想区域。本文以样带县域单元的耕地经济生产功能、社会生活功能和生态环境功能为研究对象，在分析研究期耕地多功能发展演变的时空特征、耕地多功能耦合协调水平的基础上，从耕地多功能区际耦合[33]视角出发，运用社会网络分析法探究样带区耕地多功能的区际耦合关系。通过指数评价法、耦合协调度模型、社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA），对样带耕地多功能演变、耦合协调情况及区际耦合关系开展实证研究，为促进样带区农业农村发展、耕地资源可持续利用、耕地多功能价值的区域协同发展和提升提供科学依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

将山东西南部到内蒙古东北部的一条带状区域设置为样带，作为研究区。样带主要位于35°00′25″N~45°05′37″N、111°09′44″E~120°57′50″E之间，跨山东、河北、北京、天津、内蒙古5个省（自治区、直辖市），从最南端的莒南县到最北端的苏尼特左旗共计23个市辖区和103个县级行政区（图1），总面积21.69万km²。样带内各区域气候和地形等自然条件及社会经济发展水平具有一定的差异性。2020年，样带内总人口为9316.49万人，GDP为78130.8亿元。本文所选取的研究样带，主要特点为地形差异明显，样带跨越中国的二、三级阶梯，样带北部的山地和蒙古高原平均海拔在1000 m以上，燕山山脉以南的样带中部以平原为主，东南部则丘陵、平原相交替，多样化的地形使样带地势整体呈现出西北高、东南低的特点。此外，样带内气候及水热条件差异较大，存在明显的过渡性，样带涵盖中温带和暖温带，从西北到东南跨越干旱区、半干旱区和半湿润区，地理环境和文化的差异形成了不同的农业类型，为游牧文化向农耕文化渐变过渡的地带，西北部畜牧业较为发达，中部和东南部以旱作农业为主，作物类型多样，样带内人口众多，不同民族形成了不同的文化、生活方式和农业生产方式。此外，样带内既有经济发达的大型都市区，也有部分经济相对落后的中小城镇和山区农村，社会经济发展具有差异性。地域差异性使样带内不同区域耕地多功能的利用也有一定差别，选择该样带作为研究对象，有利于对耕地多功能价值在不同地域的时空变化及耦合关系开展深入研究，从而探讨样带内各地域的耕地多功能时空演变特征、耦合协调变化及区际联系。
图1 研究区位置示意图

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统下载的标准地图制作，底图无修改，下同。

Fig. 1 Location of the study area

1.2 数据来源

本研究中，耕地多功能指标体系涉及到的社会经济数据主要来源于2000—2022年北京市、河北省、天津市、山东省、内蒙古自治区统计年鉴、各地市统计年鉴和中国县域统计年鉴。文中使用的土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心的中国多时期土地利用遥感监测数据集（http://www.resdc.cn），分辨率为30 m；DEM数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn）的ASTER GDEM 30 m分辨率数字高程模型。本文根据研究需要将样带内的部分城市市辖区进行合并，并将无耕地利用数据的北京市部分市辖区剔除，最终以样带内110个区县构成研究单元。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地多功能评价体系

耕地多功能性是耕地的重要属性，是耕地在社会、经济、环境等多个方面满足人类生产生活和发展需求的能力。通过借鉴耕地多功能的相关研究[34,35]，本文从经济生产、社会生活、生态环境三个维度出发，遵循科学性和层次性原则构建耕地多功能指标体系（表1）。经济生产功能主要指耕地所提供的相关农产品及其对区域经济发展的推动作用，主要包括耕地的产量、产值和对经济发展的贡献能力。单位面积粮食作物产量[36]和单位面积经济作物产量[37]能够反映耕地的物质生产能力，在保证数据可比性和可获得性的基础上，单位面积经济作物产量统一选择油料、蔬菜单产作为对比；种植业对经济贡献率、地均种植业产值[38]可以衡量耕地所产出的经济效益。社会生活功能则是直接或间接地体现在耕地对社会生活的支持及生活水平的提升，包括耕地为居民带来的收入保障和经济效益[39]、社会稳定保障及生活质量提升等方面。具体指标选取上，农村居民经营性收入能够反映耕地对农村居民收入的保障水平；第一产业从业人员占乡村从业人员的比例[21]可以反映耕地对劳动力的吸纳能力；人均耕地面积[40]主要反映农户所拥有的生产资源，并影响到农户的生活水平；粮食自给水平[39]对居民的基本生活保障起着重要作用，农业机械化则具有劳动力替代效应[41,42]，尤其在农村人口老龄化和空心化背景下，通过提升农业机械化水平为农户减轻重体力劳动的负担，能够确保现有农业劳动力能够参与劳动强度较大的农业生产[42]。生态环境功能即耕地在生产过程中对生态环境的影响及环境景观的协调性，本文选择化学物质施用安全性[43]、单位耕地面积承载人口数量[44]、耕地占非建设用地比例[45]三个指标对耕地利用的环境影响进行测度，用耕地景观破碎度[46]来表征耕地的环境景观价值，耕地景观破碎度利用Fragstat测算。
表1 耕地多功能指标体系

Table 1 Multifunctional index system for cultivated land

决策层 目标层 指标层 单位 计算方式 属性 权重
耕地多
功能		 经济生产功能
0.308		 单位面积粮食作物产量 kg/hm² 粮食作物产量/耕地面积 + 0.175
单位面积经济作物产量 kg/hm² 经济作物产量/耕地面积 + 0.190
种植业对经济贡献率 % 种植业总产值/GDP + 0.262
耕地地均产值 元/hm² 种植业总产值/耕地面积 + 0.373
社会生活功能
0.411		 农村居民经营性收入 元 直接获取 + 0.232
粮食自给水平 % 粮食产量/（常住人口×400 kg） + 0.204
农业机械化水平 kW/hm² 农机总动力/耕地面积 + 0.218
人均耕地面积 hm²/人 耕地面积/乡村常住人口 + 0.216
就业容纳 % 乡村第一产业从业人员/乡村从业人员 + 0.129
生态环境功能
0.281		 化学物质施用安全性 kg/hm² 化肥使用量折纯/作物播种面积—单位面积化肥使用量安全标准上限 - 0.250
单位耕地面积承载人口数量 人/hm² 常住人口/耕地面积 - 0.130
耕地占非建设用地比例 % 耕地占非建设用地（耕地、林地、草地、水域及未利用地）比例 - 0.380
耕地景观破碎度 — 斑块密度（PD） - 0.240

注：指标体系中粮食自给水平参照联合国粮食及农业组织的人均400 kg标准；化学物质施用安全性的标准为国际化肥安全标准上限225 kg/hm²；非建设用地主要包括耕地、林地、草地、水域及未利用地[46]； P D = N P / A， P D为斑块密度（个/m2）； N P为斑块数量（个）； A表示景观或斑块总面积（m2）。

1.3.2 耕地多功能测度

在对耕地各功能指标的原始数据做标准化处理后，采用线性加权模型对各项耕地功能值进行测算，得到经济生产功能、社会生活功能和生态环境功能的评价结果。耕地多功能的综合评价指数则为经济生产功能（ F E C O N）、社会生活功能（ F S O C I）和生态环境功能（ F E C O L）评价值与相应权重乘积的线性加和，各功能的权重通过熵值法计算得出。
（1）经济生产功能
F E C O N = ∑ j = 1 n x i j w i j
（2）社会生活功能
F S O C I = ∑ j = 1 n y i j w i j
（3）生态环境功能
F E C O L = ∑ j = 1 n z i j w i j
（4）耕地多功能综合评价指数
F C O M P = F E C O N × w α + F S O C I × w β + F E C O L × w θ
式中： F E C O N为通过测算指标得到的 i地区特定时期的经济生产功能值； F S O C I为 i地区特定时期的社会生活功能值； F E C O L为 i地区特定时期的生态环境功能值； x i j、 y i j、 z i j分别为 i地区经济生产功能、社会生活功能、生态环境功能指标层第 j个指标的标准化取值； w i j为第 j项指标的权重值； w a、 w β、 w θ分别为经济生产功能、社会生活功能、生态环境功能值的权重； F C O M P为耕地多功能的综合评价指数。

1.3.3 耕地多功能耦合协调度

耕地各功能之间是相互影响和协同演进的，在测算耕地经济生产功能、社会生活功能、生态环境功能和综合功能评价值的基础上，本文通过耦合协调度模型来研究耕地各功能之间的协调程度。
C = F E C O N × F S O C I × F E C O L F E C O N + F S O C I + F E C O L 3 3 1 3
D = ( C F C O M P ) 1 2
式中： C为耦合度，取值范围在0~1； D为耕地各功能的耦合协调度。

1.3.4 社会网络分析模型

本文利用社会网络分析方法，从“耦合关系”角度出发构建中国北方典型样带区县域耕地利用的多功能耦合网络，通过空间联系强度、网络密度、路径长度和中心度等四个指标，对耕地多功能的区际耦合关系进行量化分析。
（1）耕地多功能耦合网络构建
耕地多功能的空间联系反映各地区耕地多功能在地理空间上的关联性，构成了社会网络分析的基础。参考相关研究，在网络结构中，“点”是研究区内的各个县域单元，因此本文将样带内的各个县域设为耕地多功能的空间网络节点，将县域单元之间耕地多功能的空间关联关系抽象为“线”，以此来构建经济生产、社会生活和生态环境功能的耦合网络。
本文运用引力模型，以耕地多功能评价值为基础设置和分析研究区县域单元耕地多功能的空间关系矩阵，矩阵元素即耕地多功能联系强度，按下式计算：
R i j = v i v i + v j × v i v j D i j 2 × k
式中： R i j是研究区县域单元 i对单元 j的耕地多功能联系强度； D i j为 i和 j县域单元的几何中心距离（km），通过ArcGIS软件的点距离计算工具得出； v i和 v j表示研究区县域单元 i和县域单元 j的耕地多功能值； k为常数。
此外，为避免较细微的网络联系对网络结构中主要网络特征与结构的影响，以研究期内年矩阵均值 r -作为网络联系阈值，对网络矩阵做二值化处理。公式如下：
R ( i ,   j ) = 0 ,         R i j < r i ¯ 1 ,         R i j ≥ r i ¯
（2）网络密度
网络密度用以测度网络中各县域单元节点联系的紧密程度，密度越高，则各节点之间的联系越强，公式如下：
D = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m d ( n i ,   n j ) / m ( m - 1 )
式中： D为网络密度； m为节点数量（个）； d ( n i ,   n j )表示节点 n i与节点 n j的关系数量（个）。
（3）平均路径长度
平均路径长度 L为任意两个节点之间距离的平均值，即网络中任意两点之间最短路径长度的平均值，计算公式如下：
L = 1 1 2 N ( N - 1 ) ∑ i ≥ j d i j
式中： d i j表示点 i和点 j之间最短路径的距离（km）； N为节点总数（个）。
（4）点度中心度
点度中心度是网络结构中各节点之间联系的水平，分为点出度、点入度，其中，点出度是该节点影响其他节点的能力，点入度是该节点受其他节点影响的程度，公式如下：
C D O ( n i ) = ∑ j = 1 X i j
C D I ( n i ) = ∑ j = 1 X j i
C D ( i ) = ∑ j X i j n - 1
式中： C D O ( n i )为 i县域单元的点出度中心度； C D I ( n i )为 i县域单元的点入度中心度； C D ( i )为 i县域单元的绝对中心度； X i j表示县域 i与县域 j的联系强度。
（5）中介中心度
中介中心度表现为研究区耕地多功能耦合网络中一个县域单元控制其他县域单元之间相互联系的程度，中介中心度越高，则表示该地区控制其他地区相互联系的能力越强，计算公式为：
C b i = 2 ∑ j n ∑ k n p j k ( i ) n 2 - 3 n + 2
式中： j ≠ i ≠ k，且 j < k； C b i为中介中心度； p j k ( i )为第三个区域 i控制 j和 k关联的能力。
（6）块模型
块模型（Block Models）是一种基于网络结构信息对网络整体的分支进行分块，从而研究网络位置和网络功能角色地位的一种方法，最早由怀特等[47]提出，是社会网络分析的重要手段。参考相关研究[48,49]，利用块模型分析，将耕地多功能耦合网络划分为不同的板块，以分析网络内部结构状况及各县域单元在板块中的位置和角色。

2 耕地多功能时空变化特征

2.1 经济生产功能时空格局演变

运用自然断裂点法将耕地的经济生产功能、社会生活功能、生态环境功能值划分为四个级别。如图2所示，2000—2022年，北方样带县域的耕地经济生产功能整体呈现出先下降后上升的趋势。2000年，北方样带地区经济生产功能整体水平较低，功能指数值较高的区域主要分布在河北南部和山东西部等农业发展条件较好的地区（图2a）。2010年，研究区内的经济生产功能高值区开始涌现，如廊坊和淄博的市辖区（图2b）。与研究初期相比，经济生产功能水平较低的县域主要分布在内蒙古锡林郭勒的苏尼特右旗、北京门头沟区和河北中南部等区域。2022年，样带整体的耕地经济生产功能指数有所回升，并表现出样带中部偏低，南北两侧较高的特征（图2c）。22年间，北方样带地区耕地经济生产功能呈现出先下降后上升的趋势，张家口和乌兰察布等样带北部地区由于传统农业在经济发展中占比较高，因此经济功能在经过中间的过渡期后提升明显。伴随着经济结构的转型和发展演变，北京各区县在此过程中经济生产功能值不断下降，但河北环北京部分区县以及山东大部分区县的经济生产功能值不断上升。分析主要原因，一方面是随着北京城市扩张、要素非农化以及城市功能定位的转变，本地农业不断收缩[50]，耕地的经济功能及产出属性也相对下降；另一方面，经济发展、技术进步和对效率的追求促使河北的环北京区县和山东耕地生产从破碎化、分散化向规模化和产业化转变，因此经济生产效率不断提升，耕地的经济生产功能不断增强。而样带南部和北部的鲁中低值地区及河北张家口部分县域一定程度上受到地形起伏的影响、耕地出现破碎化，因而影响了区域农业经济生产功能的发展。
图2 2000—2022年北方典型样带地区耕地经济生产功能时空变化

Fig. 2 Spatiotemporal changes of economic production function of cultivated land in Northern China transect from 2000 to 2022

2.2 社会生活功能时空格局演变

2000—2022年，北方样带地区耕地社会生活功能变化幅度较大，整体表现为上升趋势。2000年有76%的县域单元社会生活功能值处于较低和低水平，只有样带北部的张家口、锡林郭勒和样带南部有着高值县域零散分布（图3a）。2010年样带内社会生活功能较高和高水平的地区呈集聚状态分布，主要出现在样带北侧内蒙古、河北及中南部的山东德州部分县域（图3b）。与2000年相比，2022年样带内耕地社会生活功能水平全面提升，样带内仅25个县域的社会生活功能处于较低或低水平，主要分布在样带中部的沧州、石家庄和衡水地区，这些区域由于农业人口基数大，而同时对农业的依赖程度较高、农业现代化相对滞后等导致耕地利用的社会生活功能有所下降。高值区域主要分布在样带北部的内蒙古和南部山东的大部分县域（图3c），周围有诸如北京、天津、济南等大都市吸收农业剩余人口就业，这些区域农业人口相对较少，有较大的人均耕地面积。并且随着观光农业、生态农业等农业新业态发展，耕地的附加值也进一步发掘，对农户增收和就业具有较大的推动作用，因而耕地利用的社会生活功能突出。此外，样带中南部地区大部分区域地势平坦，有利于农业机械化的普及，这不仅有利于大规模种植业的发展以提高收入水平，同时农机的普及也使得农户能够从耗时耗力的耕种、打药和收割等环节解脱出来。在研究时段后期，在城市化、现代化和农业科技的推动下，农业产业化、农业新业态及乡村振兴的迅速发展，对农户增收带动作用较大，生活质量也相应提升，进而引起样带内大部分地域耕地社会生活功能的增强，并呈现出持续上升的趋势。
图3 2000—2022年北方典型样带地区耕地社会生活功能时空变化

Fig. 3 Spatiotemporal changes of social life functions of cultivated land in Northern China transect from 2000 to 2022

2.3 生态环境功能时空格局演变

样带生态环境功能总体变化较小，如图4所示，整体呈现出样带北部县域生态环境功能高值集聚的格局。2000年，生态环境功能的高值区主要分布在样带内北京西北部的区县、张家口及锡林郭勒（图4a）。2000—2010年间，生态环境功能的高值区除继续在样带北部集聚外，样带南部山东济南的莱芜区和钢城区等县域的生态环境功能也逐渐上升（图4b）。2022年，生态环境功能的较高值区已在山东中部和西北部的丘陵和平原区集聚分布（图4c），而样带中部地区的河北中南部区域、北京东南部地区及天津静海区和武清区的生态环境功能值则在2000—2022年间一直处于较低水平。具体到样带内各地理空间，高值区所分布的样带北部和南部地区分别有内蒙古高原、太行山脉、燕山山脉和山东丘陵，平均海拔较高且大部分属于生态保护区，如北京的门头沟区、昌平区和延庆区等县域单元都属于生态涵养发展区，主要发展生态农业且森林覆盖率高。样带南部的鲁中南丘陵地区由于地形的影响，大规模的耕地种植开展难度较高，生态系统多样性保持较好，化学物质对耕地生态环境影响程度较低，因而具有较好的生态环境质量。低值区所在的样带中部鲁西、冀南等地为粮食主产区，此类区域耕地生态多样性较低，较多的农业人口也给耕地带来更大的生态承载压力。
图4 2000—2022年北方典型样带地区耕地生态环境功能时空变化

Fig. 4 Spatiotemporal changes of ecological environment functions of cultivated land in Northern China transect from 2000 to 2022

2.4 耕地多功能耦合协调度

耕地的各种功能是相互作用的，经济生产、社会生活和生态环境功能之间存在着密切关联，从而构成耕地多功能的系统整体。由于社会经济发展、政策变化等外部环境的影响，耕地各功能之间的关系可能会呈现出一定的变化或此消彼长的趋势，从而导致耕地多功能出现协调或不协调的情况，本文研究的样带区域在自然环境、社会经济、人口等多方面都存在着差异性和梯度性，区域耕地某单一功能的不平衡发展和演变会导致该区域耕地多功能耦合协调度的下降，因此耕地多功能耦合协调情况的综合分析可为耕地整体综合功能的协同发展提供相应的理论依据。据此，采用耦合协调度模型测度耕地利用各功能之间的耦合协调水平，并参照相关文献[51]，对样带耕地多功能的耦合协调度进行分级（表2）。
表2 耕地多功能耦合协调度等级划分

Table 2 The classification of coordination degree of cultivated land multifunction

耦合协调
等级		 低水平耦合
协调阶段		 拮抗阶段 磨合阶段 成熟阶段
耦合协调度 0.1~0.4 0.4~0.6 0.6~0.8 0.8~1.0
为探析样带内耕地多功能耦合协调度的总体趋势，利用耦合协调度模型对样带内耕地经济生产、社会生活和生态环境功能进行测度的基础上，通过ArcGIS 10.7的地统计分析（Geostatistical Analyst）功能中的趋势分析工具（Trend Analysis Tool），再利用二次多项式拟合生成2000—2022年中国北方典型样带耕地多功能耦合协调度的全局趋势三维透视图。其中X为东南方向；Y为西北方向，蓝色表示样带内南北方向的变化趋势；Z值代表样带耦合协调度指数分值。如图5所示，X轴和Y轴方向上的Z值显示出南北高，中间低的趋势，即所选样带耕地多功能的耦合协调度表现为样带南北地区高于样带中部地区的空间特征。样带内耕地多功能耦合协调度具有明显的地域差异，且差异在不断扩大，样带中部耦合协调度一直处于较低水平。
图5 2000—2022年北方典型样带地区耕地多功能耦合协调度趋势面

Fig. 5 Trend of multifunctional coupling coordination degree of cultivated land in Northern China transect from 2000 to 2022

具体到样带内各地域，研究期内样带的经济生产、社会生活和生态环境的耦合协调关系呈现出明显的区域差异性（图6）。2000—2022年，样带内各县域单元的耦合协调度总体变化较为波动，呈现出下降的趋势特征。主要表现为从拮抗磨合阶段为主的较高耦合协调水平下降到以低水平耦合协调为主，较高功能耦合协调水平的分布逐渐收缩，耦合协调高值区域主要聚集在样带的淄博、德州、潍坊及北部的张家口、锡林郭勒等地区。由于样带内大部分县域耕地多功能协调伴随经济社会发展而逐渐以某单一功能为主导，从而引起研究末期低水平耦合协调度的扩展分布。样带中部的冀中南地区、北京的耕地多功能耦合协调度呈现出两种不同方向的不协调，其中冀中南是较为典型的以传统农业为主导的地区，耕地社会生活功能相对较高，与生态环境功能形成了低水平的耦合协调。而作为样带内的超大城市，北京各县域单元则由于社会经济的发展，耕地经济生产功能的重要性下降，对于生态环境质量的需求提升，耕地以保障社会生活和生态环境功能为主，从而出现经济生产功能相对较低的低水平耦合协调度。从样带耕地多功能耦合协调的整体时空演变来看，低值地区在原来的基础上向样带南部和北部地区扩散，范围明显扩大，主要是由于随着社会经济的发展和对耕地利用需求的变化，如城镇化水平提高、产业结构的转变等，耕地经济生产、社会生活和生态环境功能的重要程度发生变化，这些地区的耕地多功能出现不平衡的情形，耕地各功能在一定程度上形成了制约关系，最终导致耕地多功能耦合协调度呈现出低值区范围扩大的趋势。
图6 2000—2022年北方典型样带地区耕地多功能耦合协调度空间分布

Fig. 6 Spatial distribution of multifunctional coupling coordination degree of cultivated land in Northern China transect from 2000 to 2022

3 耕地多功能耦合网络结构特征

3.1 整体结构特征

本文将耕地多功能耦合关系网络矩阵进行可视化表达，研究期内所选样带的耕地多功能耦合关系网络流动方向和主要节点变化较小。以样带2022年的耕地多功能关联网络为例（图7），样带内各县域的耕地经济生产、社会生活、生态环境功能的耦合关系呈现出明显的网络结构状态。三种功能的耦合网络在联系数量上呈现出较为明显的空间异质性，表现出中部密集、南北两侧逐渐稀疏的分异规律。样带中部从北京到山东西部主要为华北平原，农业人口数量多，耕地利用强度高且通达性好，因此耕地各功能网络联系较强，样带北部以高原和山地为主，表明地形在一定程度上对耕地多功能联系有一定的阻碍；在联系强度方面，样带内耕地多功能耦合网络主要为低强度联系，高强度联系较少，除了生态环境功能联系外，其余联系网络分布较为集中；耕地社会生活功能的高强度联系主要分布在河北南部和山东西部的沧州、衡水、淄博、德州等地区，与密集的低强度联系交织，该区域的乡村人口众多，社会生活来往联系较为密切，社会生活功能网络耦合明显；经济生产功能耦合网络的高强度联系分布在样带中部的廊坊和北京的县域单元较多，北京作为超大城市和国家首都，人口产业密集，对外食物供应依赖度较高，因此河北廊坊及周边地区与北京的食物系统联系较为紧密，形成了“生产—消费”的耕地经济生产功能耦合高强度网络；生态环境功能耦合网络高强度联系分布相对较多，从样带北侧到南部主要分布在内蒙古的镶黄旗和化德县、张家口市辖区与各区县之间、环北京地区以及冀南鲁西地区的衡水、德州等地，这些地区生态环境质量较高，耕地利用的生态要求较为严格，耕地利用对环境污染较少，特别是随着京津冀协同发展战略的实施，环北京周边地区耕地生态环境功能的耦合也愈发紧密，联系强度高，北京西南部和东北部县域单元的耕地生态环境功能相互联系形成环绕态势。
图7 2022年北方典型样带地区耕地多功能耦合网络

Fig. 7 Multifunctional coupling network of cultivated land in Northern China transect in 2022

在耕地多功能耦合网络的整体结构特征方面（图8），从网络密度来看，耦合网络在研究期间的社会生活、经济生产和生态环境功能的网络密度普遍偏小，呈现出微弱且不稳定的增长态势。社会生活和经济生产功能在研究期末网络密度分别为0.092和0.091，均有小幅度增长，反映耕地多功能网络结构中各县域的关系逐渐紧密；生态环境功能则在2015年上升至0.098后，到研究期末又降至0.095。虽然耕地各功能值相比基期均有小幅度增长，但样带内各县域多功能联系紧密程度总体较低，各区县之间的耕地多功能联系强度仍有较大的提升空间。在网络平均路径长度方面，整体呈现出上升态势，但也存在波动，样带耕地社会生活、经济生产和生态环境功能耦合网络的平均路径长度均值低于网络节点数量，呈现出一定的集聚性，具有较高的联系效率。
图8 2000—2022年北方典型样带耕地多功能总体网络结构特征

Fig. 8 Characteristics of multifunctional overall network structure of cultivated land in Northern China transect from 2000 to 2022

3.2 个体结构特征

本文以样带2022年耕地多功能点度中心度和中介中心度为例，揭示样带内各县域单元在社会生活、经济生产和生态环境耦合网络的中心度分布情况（图9）。样带内主要以较低中心度的区县为主，随着中心度上升，数量也逐渐下降，具有较为明显的“核心—边缘”特征。社会生活功能的中心度权力中心主要分布在样带南部德州和济南的县域内，高中心度区县占比为19%。在点入度方面，样带内社会生活功能点入度大于点出度的区县有51个，其中吴桥县、临朐县、沧州和济南市辖区等县域单元近年来点入度明显大于出度，在样带中南部的社会生活功能耦合网络中占据主导地位，上述地区同时也是2022年社会功能高值地区，对周围县域有明显的溢出效应，因而在社会生活功能方面产生了较强的吸引力。样带经济生产功能高中心度区县占比为16%，核心主要分布在廊坊的固安县、永清县及山东的陵城区、宁津县和周边区县，这些地区耕地经济生产能力强，靠近北京和天津等农产品市场区域，且农业在经济生产中地位突出，因而在耦合网络中占据重要地位。因此，通过对点入度分析发现，经济生产功能高中介中心度区县大多点入度小于点出度，在耕地经济生产功能耦合网络中主要扮演了耕地产品的输送主体，而周围点入度大于点出度的区县则是接收者，这些区县经济实力较强、在耦合网络中有较强的掌控能力。生态环境功能高中心度区县分布相对均衡，形成了高唐县、陵城区的高值中心度核心以及北京西北、西南侧的次级核心，高中心度区县占比20%，如环京周围区县耕地生态保护较好，农业绿色发展水平高，化肥用量持续下降，在保障首都食物供应绿色安全的同时也提升了生态环境质量。
图9 2022年北方典型样带地区耕地多功能耦合网络中心度

Fig. 9 Centrality of multifunctional coupling network of cultivated land in Northern China transect in 2022

3.3 耦合网络空间聚类

选取样带2022年截面数据，运用Concor方法（Convergent Correlations），最大分割深度为2，集中标准为0.2，将样带内县域分为四个板块（图10）。为了深入揭示样带耕地多功能耦合网络各板块之间及内部的关系，本文同样基于2022年数据测度板块密度矩阵（像矩阵）和板块内外溢出关系（表3）。
图10 2022年北方典型样带地区耕地多功能耦合网络凝聚子群

Fig. 10 Condensation sub-group of cultivated land multifunctional coupling network in Northern China transect in 2022

表3 2022年北方典型样带耕地多功能耦合网络像矩阵与板块内外互动效应

Table 3 The image matrix and the interaction between inside and outside groups of the multifunctional coupling network of cultivated land in Northern China transect in 2022

像矩阵 接收关系/个 溢出关系/个 期望内
部比例/%		 实际内
部比例/%
社
会
生
活
功
能		 1 2 3 4 板块内 板块外 板块内 板块外
1 1 0 1 0 244 96 244 255 23.15 52.03
2 0 1 1 0 38 38 38 123 10.19 23.60
3 0 0 1 0 44 144 44 55 12.96 44.44
4 0 0 0 0 282 202 282 77 50.93 78.55
经
济
生
产
功
能		 1 2 3 4
1 1 0 0 0 9 68 9 24 5.56 27.27
2 0 1 0 0 252 224 252 112 37.96 69.23
3 1 0 1 0 102 53 102 179 15.74 36.30
4 0 0 0 0 133 142 133 172 37.96 43.61
生
态
环
境
功
能		 1 2 3 4
1 1 0 0 0 195 132 195 221 27.78 46.88
2 0 1 1 0 12 29 12 52 5.56 18.75
3 0 0 1 0 79 141 79 87 16.67 47.59
4 0 0 0 0 241 212 241 154 48.15 61.01

3.3.1 社会生活功能耦合网络空间聚类

社会生活功能中板块1、板块4内部联系较为紧密，板块2、板块3的内部关系相对松散。其中板块1主要分布于样带中南部，包括样带中南部沧州、衡水、德州和聊城等城市的区县，如阜城县、高唐县、故城县和夏津县等，该板块的接收和溢出的内外关系数都位于高值，主要与板块3有溢出关系且内外均有较多的溢出，属于“双向溢出板块”；板块2主要分布在样带中部的廊坊和沧州的部分区县，该板块与板块3的溢出关系明显，具有明显的对外溢出特征，该区域位于京津冀协同发展战略的核心区域，导致板块之间的社会生活联动较为显著，并且板块3的社会资源有一定优势，有较大的吸引力，与板块2的人口、资金和社会交流互动密切；板块3主要分布在北京东南部的区县及天津和河北部分区县，以板块外的接收关系为主要特征，空间溢出效应较弱；板块4的区县数量最多，分布面积广，主要分布在样带南北两侧，该板块相对独立，内部联系较多。总的来说，社会生活功能各板块分布相对聚集，零散分布的情况较少，但各板块之间的联动还需强化。

3.3.2 经济生产功能耦合网络空间聚类

耕地经济生产功能网络像矩阵和内外互动关系显示，2022年经济生产功能板块1的区县分布零散且数量较少，以样带南部济南和淄博市辖区为分布核心，此外还零散分布在样带北部的怀柔区、中部的陵城区和吴桥县以及青岛即墨区，内部关联少，属于“纯接收关系”；板块2主要分布在样带中北部的北京及环北京的天津和河北各区县，既包括粮食生产区县，也拥有以北京各区县为主体的食物消费端，耕地产品和经济生产主要在内部联通，该板块虽主要以“接收关系”为主体且内部联系紧密，但板块内外的接收和溢出关系都显著高于其他板块，拥有较强的内外部关联；板块3集聚分布在样带南部的山东德州、滨州各区县，滨州通过水利工程建设和盐碱化土壤改良，粮食生产能力增强，对外供应能力具有优势，该板块也具有较强的生产功能溢出，且主要与板块1产生溢出联系；第4板块在样带北侧、中部和南侧的胶东半岛均有分布，该板块数量多，接收和溢出关系的内外联系较为均衡。

3.3.3 生态环境功能耦合网络空间聚类

样带2022年生态环境功能的各板块总体分布较为分散，板块1、板块2、板块3内部联系相对紧密，板块4内部联系松散。像矩阵显示，北京西部各区县的板块2和河北南部的板块3之间形成了明显溢出与接收关系，主要是因为该区域作为北京重要的生态功能保障地域，对耕地的生态环境也具有高质量的要求，该区域内北京、廊坊和张家口及天津部分县域在板块间存在着较为强烈的生态要素交流互动。板块1主要分散在河北南部及山东西部，该板块内部联系多。此外，分布于样带北侧山地和南部丘陵沿海地区的板块4的溢出和接收关系在内外部都偏弱，但该板块的耕地生态环境功能相对处于较高水平，可能是由于该区域距离及地形的影响，在样带内成相对孤立板块。生态环境功能的板块接收和溢出关系中，板块内的接收和溢出关系都要高于板块间的关系，表明各板块间的耕地生态绿色交互有待加强。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文基于北方典型样带各县域单元的社会经济数据和土地利用数据，在分析样带各县域单元的耕地经济生产功能、社会生活功能和生态环境功能的基础上，借助耦合协调度模型、趋势面分析、社会网络分析模型等方法和手段对样带耕地多功能的时空变化、各功能间的耦合协调度及耕地多功能区际耦合关系进行了探讨。主要研究结论如下：
（1）从时空演变来看，2000—2022年北方典型样带耕地多功能时空变化较为显著。① 耕地经济生产功能呈现增长态势，样带中部的北京各区县和河北部分区县经济生产功能较弱，冀南和山东大部分区域功能指数增长较为明显；② 社会生活功能在研究末期整体上升明显，高值区主要聚集在样带北部的内蒙古各县域单元、张家口和南部的德州和济南各区县；③ 生态环境功能较为稳定，低值区主要分布在样带中部，高值区集中分布在样带北部的锡林郭勒、乌兰察布、张家口、北京西北侧县域等生态环境较好的地区。
（2）由于社会经济、区域定位和相关政策的发展演变，样带北部山地区的耕地生态功能占据主导地位，具有较高的生态功能值；样带中部大部分平原的耕地社会生活功能突出；位于样带南部的山东大部分县域由于农业产业化发展带动，耕地经济生产功能相对较强。最终样带北、中、南三个区段的耕地利用均形成单一功能占据主导地位的局面，从而导致2000—2022年耕地各功能耦合协调度出现逐渐下降的趋势。通过趋势面分析发现，耕地多功能耦合协调度表现为样带南北部分地区高于样带中部地区，即两头高中间低的空间分布特征，且多功能耦合协调的区域差异呈现出扩大的态势。
（3）在耕地多功能区际耦合网络中，社会生活、经济生产和生态环境功能具有明显的网络结构。虽然存在集聚——即小世界特征，但样带内各县域单元高强度联系数量较少，各功能整体以低强度联系为主，且由于区域经济发展水平、地形、空间距离等自然禀赋和社会经济环境的差异，样带不同地区和板块间的网络联系流及强度存在不均衡性；在耦合网络结构中主要以较低中心度的区县为主，随着中心度的上升，区县数量也逐渐下降，通过对网络空间聚类分析发现，各功能板块的接收和溢出关系的内部联系较为紧密，外部联系较为稀疏，外部联系亟待加强。

4.2 讨论

张英男等[21]在研究黄淮海地区耕地多功能变化时认为，在耕地多功能的演变中，任意单一功能的无序发展都会引起耕地多功能整体的不协调发展；冯颖等[52]发现在耕地食物生产中耦合关联网络的形成受到自然和社会经济等因素的共同作用。在自然和社会经济因素的共同影响下，区域差异会引起不同地区耕地多功能利用侧重及多功能关联网络的特征分异，因而对耕地多功能的演变及耦合协调情况的演变、区际耕地多功能网络联系产生影响。其中所蕴含的启示有：（1）耕地多功能的发展并非是一个线性上升的过程，区域差异的存在会导致各区域对耕地利用的侧重不同，并最终体现到耕地多功能的时空分异上。因此对于耕地经济生产功能较高的区域，应发挥比较优势，进一步通过技术创新和要素替代等途径提升其经济生产能力，以更好地保障食物安全和提升经济效益；对于生活功能高值区域，在社会生活保障的基础上增强耕地社会功能的开发，加强农旅融合和农耕文化产品设计，通过延长产业链来增加当地农户的就业机会、促进农户增收，实现耕地社会生活功能的持续提升；耕地生态功能较强的地区应持续倡导绿色生产，并通过优越的耕地生态环境和绿色、有机农产品提升耕地经营的吸引力和综合效益，以充分发挥生态环境功能的价值。（2）耕地多功能是一个系统整体，需注重耕地多功能利用的协调发展，由于自然环境和社会经济发展阶段的不同，导致了耕地单一功能快速发展而多功能耦合协调的滞后。因此在实现耕地经济效益的同时，应提升对耕地社会生活和生态环境价值的重视，通过提供相应的政策支持，在既有的优势功能基础上，引导耕地多功能的协调发展，从而提升耕地多功能综合质量，实现耕地多功能价值协同提升和农业农村可持续发展。（3）样带内各区域在耕地多功能耦合网络中具有不同的地位，各地区之间通过耕地多功能耦合网络关联互动。例如在耕地多功能耦合网络中，区外对食物的需求变动会对本区域的耕地利用产生影响，同时也对耕地的生态绿色提出更高要求，进而通过“需求变动—供需传导—耕地功能变化”这一路径[33]引起本区耕地的生产、生态和社会等多功能的动态演变。因此在耕地多功能政策的制定中不仅要考虑本地，更要考虑与外部的关联，为耕地多功能的跨区域协同及区际耕地良性互动创造有利条件，促进区域耕地利用协调发展。
在已有的研究中，学者主要关注某一省级或市级行政区的土地利用变化或多功能利用的区域差异，而对耕地多功能的时空分异和耕地多功能耦合关系的研究相对不足，且缺乏在人口、经济、自然条件方面具有一定差异的耕地样带研究。因而本文通过探究具有一定梯度差异的北方样带，在现有研究基础上，以典型样带案例深入探析耕地多功能的区域差异及各区域耕地多功能在耦合网络系统中的关联，通过对经济生产、社会生活和生态环境三类功能在样带的时空演变分析研究，对于区域耕地多功能的利用和优化调控具有重要意义。同时本文基于社会网络分析框架在所选取的样带内分析了耕地多功能耦合关系，拓展了地理学从要素流角度分析耕地多功能区际间联系的研究内容。
在测算样带耕地多功能评价指数时，评价指标体系参考了其他耕地多功能的相关文献，虽权衡了数据可获得性及样带内县域的经济和自然条件选取指标，但实际上耕地多功能具有综合性与复杂性，因为样带内甚至同一省市内各区域的自然地理条件、耕地结构、土地覆被和社会经济发展水平等存在差异或对耕地某一功能有所侧重，可能会在一定程度上对评价结果产生影响。因此后续研究中，拟从微观案例入手，选取典型县域进行耕地多功能评价的深入探索，以构建出更适宜的评价体系。例如，耕地同样也蕴含着社会文化价值，在乡村振兴战略实施中，耕地所蕴含的相关社会文化价值也通过乡村旅游、文旅融合等形式表现出来，并促进乡村经济的发展，未来可以对耕地多功能利用进行更加精细的案例研究。对于耕地多功能耦合网络的构建，由于本文使用的是县域尺度的相关数据，对于县域内耕地多功能之间耦合关系的现实情况还需深入探索。将来也可以通过选取在耕地经济生产、社会生活和生态环境方面具有代表性和关联的区域，通过区域案例研究来进一步揭示县域内外耕地利用的多功能耦合网络，并探讨区域间的人员、信息、食物等要素流交换对耕地利用的影响机制。

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