解 帥，殷冠羿，婁 毅，魏 瑋

（山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，山東 濟南 250358）

1 前言

近年來，隨著城市用地和工業(yè)用地的擴張、耕地后備資源的持續(xù)消耗[1]，耕地數(shù)量和質(zhì)量受到雙重威脅。耕地占補平衡中的占優(yōu)補劣、占平原補山地等耕地保護落實不到位現(xiàn)象及新冠疫情引發(fā)的國際糧食貿(mào)易危機，對我國耕地資源的優(yōu)化利用提出了更高要求?！多l(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022）》和《關(guān)于改進管理方式切實落實耕地占補平衡的通知》的頒布，進一步強調(diào)了耕地利用模式向更高效的形態(tài)演變的重要性[2]。近年來，我國黑龍江、吉林、浙江等地試點了“旱改水提質(zhì)改造工程（以下簡稱“旱改水”）”，將旱地通過水利設(shè)施等配套建設(shè)轉(zhuǎn)為水田。相比旱地的玉米、小麥種植，“旱改水”后不僅可以發(fā)揮水稻的產(chǎn)量優(yōu)勢、價格優(yōu)勢，也可以通過土地整治提升耕地利用的規(guī)?；?。同時，水田轉(zhuǎn)為旱地（以下簡稱“水改旱”）在河北[3]、內(nèi)蒙古[4-5]等地的高標準農(nóng)田建設(shè)中亦有推行，此外，由于部分區(qū)域存在自然資源稟賦差、水利設(shè)施不完善、勞工成本過高等問題，也導(dǎo)致“水改旱”現(xiàn)象頻發(fā)。由于水田和旱地在水土氣熱條件、種植結(jié)構(gòu)及管理模式上的差異，其變化所導(dǎo)致的經(jīng)濟及生態(tài)效益的分異往往隱含著耕地利用變化的隱性機制[6]，所引發(fā)的耕地結(jié)構(gòu)和功能的變化將成為研究耕地利用隱性轉(zhuǎn)型的嶄新視角。

在耕地利用隱性變化的探討中，僅有少量學(xué)者關(guān)注到水田、旱地分異這一特殊視角。如吳文嘉等通過黑龍江省[7-8]水田、旱地的時空變化規(guī)律及耗水凈量空間變化趨勢發(fā)現(xiàn)區(qū)域水田集中性增加；劉彥隨等[9]通過對比分析1990年、2000年和2006年三年土地影像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)江蘇省新增城鎮(zhèn)用地主要來自水田和旱地的轉(zhuǎn)出，農(nóng)村和城鎮(zhèn)新定居點基本來自水田轉(zhuǎn)出；宋戈等[10]發(fā)現(xiàn)黑龍江富錦市旱地轉(zhuǎn)水田的主要驅(qū)動因素為政策、土壤類型及河流等因素；劉某承等[3]基于水質(zhì)和水量構(gòu)建生態(tài)補償標準模型分析中國京冀地區(qū)水稻田改旱地項目（PLDLP），指出水改旱可以提高河流徑流量和水質(zhì)，但農(nóng)民凈收入下降10.99%；羅曉虹等[11]提出1990—2015年三峽庫區(qū)重慶段水田面積占耕地面積的比例減少3.9%，水田分布存在地形坡度較大、轉(zhuǎn)出面積比重大、破碎化顯著等問題。綜上，研究區(qū)域多為東北[12-13]、西南[14]等局部地區(qū)，內(nèi)容多側(cè)重對旱改水適宜性評價、水田—旱地資源的時空變化[15]及水土響應(yīng)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)效率及驅(qū)動因素等。

隨著研究范圍的不斷擴展，以水田—旱地的差異性變化為視角的分析，需在更大時空尺度上為耕地利用的隱性轉(zhuǎn)型提供觀測窗口，例如，水田、旱地利用的變化是否形成了空間差異？二者在用地類型上的轉(zhuǎn)變是否存在一定規(guī)律？其形成機制是否存在政策優(yōu)化的切入點？據(jù)此，本文基于水田、旱地兩種類型細化耕地利用的研究視角，探討水田、旱地利用的時空分異，并剖析水田—旱地的地類轉(zhuǎn)化及其驅(qū)動機制，以明晰耕地隱性轉(zhuǎn)型在水旱分異視角的特征，明確農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展方向，為耕地利用的優(yōu)化重構(gòu)提供科學(xué)依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年及2020年共7期1 km×1 km土地利用柵格數(shù)據(jù)（CNLUCC）。該數(shù)據(jù)集源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，包含耕地、林地、草地、水域、建筑用地、未利用地和海域7種土地利用類型。本文提取耕地類型的兩個二級類進行分析：（1）旱地（包含無灌溉水源及設(shè)施，靠天然降水生長作物的雨養(yǎng)地，以及有水源和澆灌設(shè)施，在一般年景下能正常灌溉的水澆地）；（2）水田（包含具有水源保證和灌溉設(shè)施，在一般年景能正常灌溉，種植水稻，蓮藕等水生農(nóng)作物的耕地）。

2.2 水田、旱地的地類轉(zhuǎn)換分析

1990—2020年水田、旱地的地類轉(zhuǎn)換情況基于分階段土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的思路展開。計算方式如下：（1）將每個階段首、末年的土地利用類型柵格數(shù)據(jù)重分類，如將首年水田、旱地、其他用地分別重分類為1、2、3，末年水田、旱地、其他用地分別重分類為10、20、30；（2）使用ArcGIS柵格計算器對兩期土地利用柵格數(shù)據(jù)求和，導(dǎo)出新圖層的柵格屬性值，結(jié)合各類型的地類轉(zhuǎn)換柵格數(shù)目及精度以獲取不同地類之間相互轉(zhuǎn)換的面積。如11指始終未發(fā)生變化的水田，12指水田轉(zhuǎn)為旱地，13指水田轉(zhuǎn)為其他用地，31指其他用地轉(zhuǎn)為水田。

2.3 地理探測器分析

地理探測器[16]是揭示地理要素空間分異性及其驅(qū)動力的空間統(tǒng)計工具，在定量化驅(qū)動因子中用q統(tǒng)計量值描述，具體表現(xiàn)為q值越大，自變量（X）對因變量（Y）的影響程度越高：

式（1）中：q值是對自變量解釋力的度量；L為因變量或自變量的分層；Nh和分別為層h的單元數(shù)和方差；N和σ2分別為研究區(qū)整體的單元數(shù)和方差。

本文選取各省水田轉(zhuǎn)旱地、旱地轉(zhuǎn)水田面積為因變量，從自然資源稟賦差異和地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平兩方面選取了年均溫、水資源總量等19個自變量（表1）。其中，作為耕地自然屬性的基礎(chǔ)要素，選擇年均溫、水資源總量、年降水量、年日照時數(shù)、農(nóng)田生產(chǎn)潛力代表耕地水熱條件的因子[17]；由于地形條件[18]直接作用于作物采光、水土保持及溫度的差異，因此選擇耕地土壤質(zhì)地、土壤侵蝕、坡度、高程為代表；人力、技術(shù)及資金投入在水田及旱地的利用實踐中具有一定差異，因此選擇農(nóng)業(yè)機械總動力、一產(chǎn)固定投資、農(nóng)業(yè)勞動力占比；由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平對當?shù)馗乩玫默F(xiàn)代化及綜合效率具有間接促進作用[19-20]，因此選擇第一產(chǎn)業(yè)占比、城市化率、農(nóng)民家庭平均收入；考慮到區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的差異對旱地及水田利用模式的形成具有潛在的不同作用，因此選擇糧經(jīng)比、有效灌溉面積、復(fù)種指數(shù)、人均耕地面積。基于表1的因子分層標準，借助地理探測器中的單因子探測和因子交互作用探測工具，探明自變量對因變量的解釋力及自變量之間交互作用的方向、類型。

表1 地理探測器因子選取Tab.1 Factor selection of the GeoDetector

3 結(jié)果與分析

3.1 水田、旱地面積特征變化

1990—2020年，全國水田總量減少12 809 km2，旱地總量增加了23 217 km2。從總面積看，旱地始終高于水田，且二者差距由826 954 km2擴大至862 980 km2。

空間分布顯示（圖1），其一，水田增加最多的是黑龍江?。ㄔ黾?7 030 km2），其水田利用受益于當?shù)卣疇款^的“排蓄結(jié)合、以稻治澇”工程對灌溉條件的改善，發(fā)達的機械化管理和黑土的質(zhì)量優(yōu)勢推高了水稻產(chǎn)品價格，進一步促使當?shù)厮苫ń⒑邶埥?、烏蘇里江沿岸的水田總量增加。

圖1 1990—2020年全國水田、旱地面積Fig.1 Number of paddy field and dryland in China from 1990 to 2020

其二，旱地增加最多的是新疆（增加23 306 km2），其新增旱地主要分布在天山南北地勢平坦、水資源豐富的綠洲，伴隨一帶一路、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深入實施，新疆農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)由單一的糧、棉為主轉(zhuǎn)向多元化特色種植，且農(nóng)田補貼的力度較高[21-22]，為旱地開發(fā)提供了較大優(yōu)勢，新疆作為農(nóng)業(yè)大省的功能定位得到鞏固，為當?shù)睾档乜偭康脑黾犹峁┝税l(fā)展基礎(chǔ)。

其三，水田和旱地減少最多的省份均為廣西省，主要分布在廣西東部、南部（水田、旱地分別減少23 306 km2和14 719 km2）。自2001年廣西被納入全國退耕還林試點，陡坡耕地和石漠化耕地的退耕還林工程，在推動經(jīng)濟林、生態(tài)林種植的同時，也促進了當?shù)厮锖秃档氐膿p失[23-24]。從流向看，當?shù)負p失的水田和旱地的81.2%流向了林地（限于篇幅該數(shù)據(jù)未繪制到圖中）。

3.2 水田、旱地的地類轉(zhuǎn)換趨勢

從水田及旱地的時間變化看（表2）：（1）1990—1995年，水田、旱地向其他用地的轉(zhuǎn)出均大于其他用地向水田和旱地的轉(zhuǎn)入，水轉(zhuǎn)旱面積略高于旱轉(zhuǎn)水；（2）1995—2000年，水田、旱地向其他用地的轉(zhuǎn)出小于其他用地向水田、旱地的轉(zhuǎn)入，旱轉(zhuǎn)水面積略高于水轉(zhuǎn)旱；（3）2000—2015年，各類用地相互轉(zhuǎn)化強度減弱，旱轉(zhuǎn)水面積明顯大于水轉(zhuǎn)旱，且水田轉(zhuǎn)入的來源以旱地為主；（4）2015年后，水田和旱地的轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出面積強度明顯增加，水田與旱地的相互轉(zhuǎn)化成為主要特征，旱轉(zhuǎn)水面積略高于水轉(zhuǎn)旱。

表2 水田、旱地與其他用地類型的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.2 Land use transfermation matrices for paddy field, dryland and other land （km2）

綜上，首先，水田的總轉(zhuǎn)出量大于總轉(zhuǎn)入量，而旱地反之。其次，旱轉(zhuǎn)水在水田的總轉(zhuǎn)入中占31.59%，而水轉(zhuǎn)旱在旱地的總轉(zhuǎn)入中僅占12.13%，可見旱轉(zhuǎn)水的規(guī)模和活躍程度相對水轉(zhuǎn)旱更高。此外，從土地利用穩(wěn)定性看，未轉(zhuǎn)變的旱地在其總面積中占52.76%，而未轉(zhuǎn)變的水田在其總面積中占41.66%，相對來說旱地的利用更為穩(wěn)定。最后，由于旱地相比水田更易整治，其他用地向旱地的轉(zhuǎn)入遠多于其向水田的轉(zhuǎn)入，新增水田的來源相對旱地來說限制性更高。

水田轉(zhuǎn)出的空間分布顯示（圖2），水田轉(zhuǎn)為旱地在四川、遼寧等呈現(xiàn)集聚性分布，季節(jié)性缺水和地下水位的下降可能是導(dǎo)致該類轉(zhuǎn)換的重要原因。水田轉(zhuǎn)為其他用地則多集聚在長三角、珠三角、成渝等城鎮(zhèn)化水平較高的地帶，可見水熱條件較好的、經(jīng)濟區(qū)位較優(yōu)的水田發(fā)生了明顯損失。

圖2 1990—2020年水田、旱地及其他用地之間的地類轉(zhuǎn)換情況Fig.2 Land transformation between paddy field, dryland and other land from 1990 to 2020

從水田的轉(zhuǎn)入看，較為明顯的變化為北方的新增水田多來源于旱地，其中以河南省中部、江蘇中部和黑龍江省東部最為集中。究其原因，河南省作為黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略及南水北調(diào)中線引黃灌區(qū)的樞紐[25]，其地理位置上的優(yōu)勢有助于水資源的補給、降低了灌溉成本，平原耕作優(yōu)勢被充分發(fā)揮，為當?shù)睾缔D(zhuǎn)水提供了基礎(chǔ)。江蘇旱轉(zhuǎn)水在空間上多集中于宿遷及淮安市地域，當?shù)氐耐恋卣螐娬{(diào)將旱地改為稻麥輪作[26-27]，以提高耕地的經(jīng)濟附加值，該類政策支持為當?shù)睾缔D(zhuǎn)水提供了較強動力。黑龍江省旱轉(zhuǎn)水多集中于東部三江平原，主要源于當?shù)睾谕恋氐拈L期開發(fā)和稻田治澇工程，對中低產(chǎn)田的 “旱改水”較為集中連片的優(yōu)勢，為旱轉(zhuǎn)水的集中分布提供了條件。

從旱地的轉(zhuǎn)入看，除水轉(zhuǎn)旱在四川、遼寧聚集性分布外，規(guī)模較大的其他用地轉(zhuǎn)為旱地在新疆和廣西西部較為集中。其中，廣西其他用地轉(zhuǎn)旱地的主要集中于西部的百色市，該地區(qū)廢棄工礦用地的復(fù)墾成為當?shù)匦略龊档刂匾獊碓碵28-29]，新增旱地來源于開發(fā)利用適宜性較差的地區(qū)。

從旱地的轉(zhuǎn)出看，旱轉(zhuǎn)水集中于前文提及的河南中部、江蘇中部和黑龍江東部，而旱地轉(zhuǎn)為其他用地則主要集中在京津冀為主的城市群周邊。可見，較大規(guī)模的旱地損失集中于自然資源稟賦較優(yōu)和經(jīng)濟區(qū)位較強的地帶。

進一步提取各省水轉(zhuǎn)旱面積數(shù)據(jù)可見（圖3）。1990—2000年，各省水轉(zhuǎn)旱變化較為劇烈，且區(qū)域集中度較高，水轉(zhuǎn)旱3 300 km2以上的有黑龍江、四川、湖南、湖北、重慶等；2000—2015年，各省水轉(zhuǎn)旱面積明顯下降，除東北地區(qū)外，水轉(zhuǎn)旱規(guī)模均低于500 km2；2015—2020年，各省水轉(zhuǎn)旱強度增大，以黑龍江、四川為代表的兩省水轉(zhuǎn)旱超過7 500 km2，且超過500 km2的地區(qū)相比1990—2000年新增了陜西、山東兩省。

提取各省旱轉(zhuǎn)水面積數(shù)據(jù)可見，其省域分布與水轉(zhuǎn)旱呈現(xiàn)相似特征（圖4），1990—2000年，各省旱轉(zhuǎn)水變化規(guī)模較大，旱轉(zhuǎn)水面積在3 300 km2以上的有黑龍江、四川、湖北、湖南、重慶、河南等省，其中四川及黑龍江最為顯著；2000—2015年，各省旱轉(zhuǎn)水總量較少、變化較平緩，除黑龍江外，其余地區(qū)旱地轉(zhuǎn)水田的面積低于500 km2；2015—2020年，旱轉(zhuǎn)水面積顯著增加，空間分布特征接近初期（1995—2000年），且黑龍江及四川旱轉(zhuǎn)水規(guī)模超過7 500 km2。

圖4 1990—2020年旱地轉(zhuǎn)水田的省級尺度分布Fig.4 Provincial transformation of dryland to paddy field from 1990 to 2020

3.3 水田、旱地互轉(zhuǎn)的驅(qū)動機制分析

基于地理探測器的單因子分析可得（圖5），對水轉(zhuǎn)旱面積的解釋力始終較高的因子為糧經(jīng)比（o）、水資源總量（b）、土壤侵蝕（g）、年日照時長（e）和有效灌溉面積（q）。此外，解釋力明顯上升的因子有一產(chǎn)固定投資（k）、糧經(jīng)比（o）、復(fù)種指數(shù)（r），屬于地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平指標，說明地區(qū)農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化水平應(yīng)成為水轉(zhuǎn)旱治理和規(guī)劃中需著重考慮的因素。解釋力下降的因子有年降水量（c），可見農(nóng)田保水措施的進一步完善，對提高田間持水量有較大貢獻，使水轉(zhuǎn)旱的變化受到降雨總量的限制有所降低?？梢姡谟绊懰D(zhuǎn)旱的因素中，地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和自然資源稟賦均起到重要作用，但農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的差異對水轉(zhuǎn)旱的解釋力明顯增強，應(yīng)在水轉(zhuǎn)旱規(guī)劃中加強評估。

圖5 水田轉(zhuǎn)旱地的單因子地理探測器分析Fig.5 Results of the factor detector of the transformation from paddy field to dryland

結(jié)合前文結(jié)果分析，水轉(zhuǎn)旱較活躍的區(qū)域以四川、黑龍江為代表。這類地區(qū)的生產(chǎn)資本投入較高、地勢平坦、糧食播種比例較高、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)更加穩(wěn)固、農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競爭力較高，有助于在提升糧食生產(chǎn)能力、轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)上尋求新突破。受到控制性水源工程分布不均和土壤侵蝕的影響，部分地區(qū)開展了節(jié)水型生態(tài)農(nóng)業(yè)的建設(shè)，但相對來說東北地區(qū)受到水資源承載力的約束更大，而四川等長江中上游省份更易受水轉(zhuǎn)旱的農(nóng)作物經(jīng)濟效益的影響[30]。

水轉(zhuǎn)旱不活躍的區(qū)域主要集中在西北干旱缺水省份。由于其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)條件較差，更適合發(fā)展節(jié)水旱地農(nóng)業(yè)，故水田占比較低（＜10%）。該類地區(qū)受到自然環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展雙重掣肘，光照充足但水資源短缺，植被覆蓋率較低，抵抗土壤侵蝕的能力薄弱，導(dǎo)致其水轉(zhuǎn)旱的活躍性相對較低。

對旱轉(zhuǎn)水面積的解釋力始終較高的因子為糧經(jīng)比（o）、有效灌溉面積（q）、水資源總量（b）、復(fù)種指數(shù)（r）和人均耕地面積（s）。代表地形條件和耕地投入的因子對旱轉(zhuǎn)水的解釋力明顯上升，可見在影響旱地轉(zhuǎn)水田面積的因素中，地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和自然資源稟賦均發(fā)揮了較大影響，但耕地坡度和農(nóng)業(yè)投資水平對旱地轉(zhuǎn)水田的解釋力明顯增強，主要原因是水田的整治對地形條件和農(nóng)業(yè)投入的要求更高，在水資源豐富但農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、土壤侵蝕較強的地區(qū)，其水土流失風險較高，其旱轉(zhuǎn)水的適宜差。

結(jié)合前文結(jié)果分析，旱轉(zhuǎn)水較活躍的除了東北和長江中上游地區(qū)，還有江蘇、河南兩省。此類地區(qū)是我國傳統(tǒng)的糧食主產(chǎn)區(qū)，水熱條件較好、機械化投入較高、土壤質(zhì)量高、耕地利用程度高、農(nóng)田水利設(shè)施較完善。在國家糧食安全戰(zhàn)略導(dǎo)向的扶持下，其旱地改造為水田更為便利。此外，黑龍江、吉林、遼寧和河南享有當?shù)睾庸鄥^(qū)的水資源、耕地資源、政策補貼和機械化水平等優(yōu)勢，而江蘇、湖北、四川等省則依靠高新技術(shù)、水利工程配套和土地平整等優(yōu)勢，有效提高土地的產(chǎn)出效益，實現(xiàn)經(jīng)濟效益、生態(tài)效益和社會效益共贏。

旱地轉(zhuǎn)水田不活躍的區(qū)域主要集中西北地區(qū)和華北平原，西北地區(qū)除受到水資源總量掣肘以外，且相對較低的人均耕地面積制約了其大規(guī)模旱改水的變化。山東、河北等華北地區(qū)則受水資源短缺[31]、農(nóng)業(yè)勞動力不足和種糧收益下降三重制約，制約了當?shù)睾档叵蛩锏霓D(zhuǎn)變。

圖6 旱地轉(zhuǎn)水田的單因子地理探測器分析Fig.6 Results of the factor detector of the transformation from dryland to paddy field

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文基于1990—2020年全國1 km土地利用網(wǎng)格數(shù)據(jù)，結(jié)合土地利用轉(zhuǎn)移矩陣及地理探測器等手段，探索了我國耕地利用的水田旱地分異格局及其驅(qū)動機制，結(jié)果表明：（1）水田總量減少與旱地增加同步發(fā)生。水田及旱地的損失多位于自然稟賦較優(yōu)的地區(qū)，而新增多位于開發(fā)利用適宜性較差的地區(qū)，空間分布與自然稟賦優(yōu)質(zhì)地區(qū)呈現(xiàn)錯配。（2）水田及旱地在用地類型上的轉(zhuǎn)變形成了空間集聚，二者的相互轉(zhuǎn)換以黑龍江和四川省最為突出。（3）與旱轉(zhuǎn)水相比，水轉(zhuǎn)旱的變化受自然資源稟賦的影響更強，且農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的人為干預(yù)對水旱互轉(zhuǎn)的影響有所增加。影響水轉(zhuǎn)旱面積的因子主要為糧經(jīng)比、水資源總量、土壤侵蝕、年日照時長和有效灌溉面積，影響旱轉(zhuǎn)水面積的因子主要為糧經(jīng)比、有效灌溉面積、水資源總量、人均耕地面積和復(fù)種指數(shù)。

4.2 討論

首先，本文及相關(guān)研究均指出了水田和旱地的空間區(qū)位變差，新增水田和旱地多位于開發(fā)利用適宜性較差的地區(qū)。1999—2008年經(jīng)濟快速發(fā)展中，我國減少了大量的高產(chǎn)耕地[32]，以東北地區(qū)為代表的糧食主產(chǎn)區(qū)耕地肥力下降[33-34]，耕地質(zhì)量下降情況在九大農(nóng)業(yè)區(qū)占比高達 40.82%[35]，且鄂爾多斯等干旱地區(qū)的耕地儲備資源質(zhì)量也在降低[36]。此外，水田和旱地重心分別向我國西北和東北降水及積溫較差的方向遷移，使耕地適宜性下降了2.6%[37-38]。反之，也有學(xué)者強調(diào)了水田占補平衡政策在湖南等局部地區(qū)提升了水田整體質(zhì)量[39]?？梢姡锖秃档氐臅r空變化特征存在地帶性差異，但均證實自然條件較好的、經(jīng)濟區(qū)位優(yōu)越的水田、旱地發(fā)生了明顯損失。

其次，本文及相關(guān)研究均證實了黑龍江及四川兩地水旱互轉(zhuǎn)的活躍性[19,40]。以黑龍江為例，受氣候變暖導(dǎo)致水田種植線北移的影響[41-42]，平原地貌廣、水資源充足為水田擴張?zhí)峁┝擞欣麠l件，農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)[43]、機械補貼，長日照耐冷新稻種的引進[44-45]等政府支持措施，對當?shù)睾蹈乃纬纱龠M作用。反之，東北大豆振興[46-47]和玉米價格的增高[48-49]促使農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)向旱地作物傾斜[50]，為黑龍江的水改旱提供了一定的市場基礎(chǔ)。以四川為例，其水資源總量豐富、時空分布不均、降水利用率不高、地形復(fù)雜的特點，導(dǎo)致大型引水工程設(shè)施無法全面覆蓋，區(qū)域性和季節(jié)性缺水促使其水田、旱地的轉(zhuǎn)變較為頻繁[51-53]?？梢姡擃惖貐^(qū)由于水旱互轉(zhuǎn)導(dǎo)致耕地類型變化頻繁，其對土壤含水量、肥力、孔隙結(jié)構(gòu)等理化性狀的影響，及當?shù)丶Z食產(chǎn)量波動變化趨勢，需成為長期重點觀察的對象。

最后，相關(guān)研究亦指出，水田及旱地規(guī)模的驅(qū)動力受人為因素的影響增強[54]，與本文形成一致結(jié)論。例如，經(jīng)濟驅(qū)動和生態(tài)政策成為重慶地區(qū)水田和旱地變化的主要原因[55]，三江平原水田擴張受人口增長、技術(shù)進步、氣候變化和政府政策等人為因素的共同推動[40]，而黃河運城段水田及旱地變化受政策的干預(yù)的影響最為強烈[56]。此外，人口增長、土地政策、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和土地管理政策的市場化同樣可以很好地解釋長江三角洲水田利用格局的變化[57]?？梢?，除地形、水土條件等自然稟賦外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的外部社會經(jīng)濟條件已成為水田、旱地利用及變化的重要推動力。

基于此，本文對水田和旱地優(yōu)化利用的建議如下：（1）對種植結(jié)構(gòu)不同的地區(qū)加以區(qū)分，應(yīng)充分評估水田—旱地轉(zhuǎn)換的適宜性，如雙季稻、三季稻地區(qū)水田轉(zhuǎn)旱地后，或旱地輪作高產(chǎn)區(qū)轉(zhuǎn)為單季稻水田后，可能發(fā)生一定的產(chǎn)量損失，應(yīng)視為水旱互轉(zhuǎn)適宜性較差的地帶，耕地利用以穩(wěn)定現(xiàn)狀為主；（2）在地形復(fù)雜、水肥氣熱條件較差、水土流失嚴重區(qū)域，重點加強生態(tài)保護，提高水田、旱地利用的可持續(xù)性，如在云南等耕地相對破碎的丘陵山區(qū)，應(yīng)提高耕地利用與地形地貌的協(xié)調(diào)關(guān)系，高田走旱路，低田走水路，重點加強水土保持；（3）充分發(fā)揮土地整治、高標準基本農(nóng)田建設(shè)等政策支持[58]對提高水田旱地的集中連片程度、基礎(chǔ)設(shè)施水平的作用，對水資源分布不均導(dǎo)致的水旱互轉(zhuǎn)現(xiàn)象，可重點加強水源工程的建設(shè)；（4）針對黑龍江、四川等水田、旱地互轉(zhuǎn)活躍的特殊地區(qū)，應(yīng)評估水田、旱地變化的必要性和耕地類型的穩(wěn)定性，以保障東北黑土、川東優(yōu)質(zhì)紅壤的生產(chǎn)潛力。