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| 基于动态QCA的耕地“非农化”时空演变格局及驱动机制分析——以广州市为例 |
| Dynamic QCA-Based Analysis of the Spatiotemporal Evolution Pattern and Driving Mechanism of Cultivated Land Conversion to Non-Agricultural Uses: A Case Study of Guangzhou |
| 投稿时间：2026-03-31 修订日期：2026-06-03 |
| DOI： |
| 中文关键词: 耕地利用非农化 时空变化 动态QCA 驱动机制 广州市 |
| 英文关键词: Cultivated Land Conversion to Non-Agricultural Uses Spatiotemporal Change Dynamic QCA Driving Mechanism Guangzhou City |
| 基金项目:河北省科学技术厅技术创新中心《河北省燕山晚熟桃技术创新中心》 |
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| 中文摘要: |
| 【目的】耕地是人类赖以生存的重要资源，耕地“非农化”问题直接影响粮食安全与农业可持续发展。探究耕地“非农化”时空演变特征，分析其格局演变驱动机制，有利于耕地合理配置利用。【方法】本研究针对广州市2005至2021年间耕地“非农化”情况，综合利用核密度分析、标准差椭圆、重心迁移分析等方法，深入剖析了耕地“非农化”时空分布特征，基于PSR框架构建驱动因子体系，借助R语言工具，利用动态QCA方法探索广州市耕地“非农化”驱动机制。【结果】通过核密度分析，发现广州市非农化在空间上具有一定的聚集性，主要集中在海拔较低的地区。利用标准差椭圆和重心迁移分析，得出广州耕地“非农化”的重心整体呈西南－东北向分布，较西北－东南方向离散特征更明显。从组态分析结果得出，两类组态可以导致高“非农化”水平，包括城镇化—农业现代化协同驱动型和资源驱动型，同时发现高“非农化”组态3具有较明显的时间效应，主要原因在于2018年土地政策的收紧和极端降雨气候的影响。在高、低“非农化”组态中，案例效果均不明显。【结论】研究表明广州市耕地“非农化”具有一定的空间聚集性，“非农化”问题受资源、人口、经济发展、农业现代化水平等多重影响，在制定土地管理、耕地保护政策过程中，应着重考虑导致高“非农化”组态中的核心压力因子，及其相互间的协同效应。 |
| 英文摘要: |
| 本研究综合利用核密度分析、标准差椭圆、重心迁移分析等方法，深入剖析了耕地“非农化”时空分布特征，基于PSR框架构建驱动因子体系，利用逐步回归分析和动态定性比较分析法进行耕地利用变化驱动机制分析，突破了传统驱动机制研究“单一方法、单维解析”的局限，首次将净效应识别与组态效应解析进行系统集成，从“变量中心”与“案例中心”双重视角揭示了耕地“非农化”“非粮化”的阶段性驱动机制。同时发现同一变量在不同组态中的作用不同，这一发现突破了传统回归“系数正负”的线性认知，揭示了变量作用的组态效应。 |
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