《Food and Energy Security》：Improving Agricultural Spatial Sustainability: Spatial Optimization and Zoning Control Through the Integration of Industrial Advantages and Agricultural Multifunctionality
引言
农业空间发展旨在确保国家粮食安全和重要农产品的稳定供应，以持续提升农业整体生产力。然而，城郊农业当前面临产业同质化、部分产业产能过剩及生产效率普遍偏低等挑战。这些问题制约了农业系统向更高质发展的转型。随着第二、三产业在GDP中占比不断上升，农业在城郊经济中的基础性作用有所减弱。同时，农产品能否发展为优势产业，不仅取决于资源禀赋和市场力量，也显著受到需求侧偏好和消费者行为的影响。公众对特定产品更高的认可度和偏好，可强化其消费基础和市场接受度，从而提升其潜在经济回报。因此，发挥比较优势、转变发展模式，培育符合公众需求的高价值、高效率农业产业，已成为政府和社会共同关注的优先事项，也是构建高质量城郊区域国土空间格局的关键前提。
农业空间利用模式强烈影响着其功能的实现。在高质发展的背景下，国土空间规划正从主要关注土地利用效率转向增强区域协同和功能融合。农业产业的形成与发展受到自然和社会经济因素的双重塑造，它们构成了农业空间的基础并决定了其功能潜力。农业功能反过来不仅反映了空间利用强度和多功能服务能力，也体现了产业自身的发展轨迹。这种关系在空间异质性显著的城郊地区尤为明显，生产要素（如社会资源、气候条件）的差异导致农业产业在结构和质量上存在差异。不同的资源禀赋和多样化的社会需求进一步加剧了产业发展与功能演化之间的不平衡。因此，将农业产业优势与空间多功能属性相结合，实施空间优化与分区，已成为增强城郊地区空间协调性、实现农业因地制宜发展的有效途径。
理论基础分析
农业空间可持续性与农业产业优势和多功能性的深度融合与协调发展密切相关。这种耦合关系是农业空间优化和差异化分区的核心。具有高产量、高效率、专业化和市场竞争力的产业优势，为农业可持续发展提供了必要的经济动力和物质基础。同时，农业多功能性（如生态保育、景观美学、休闲服务）构成了可持续农业空间的生态和社会文化支柱。
两者之间是协同且动态的关系。强大的产业优势创造了支持多功能服务维护和增强的经济回报与投资。例如，高效生产产生的利润可用于资助生态基础设施和景观保护。反过来，良好实现的多功能性通过提高生态系统韧性、降低长期环境风险、通过文化和景观元素提升品牌价值，以及创造新的收入来源（如农业旅游和生态标签产品）来强化产业优势。这种正反馈强化了农业系统整体的稳定性、适应性和竞争力。
这种耦合的空间表现和强度在不同地理单元间存在差异，反映了自然禀赋、社会经济条件和发展阶段的不同。这种异质性为农业空间优化和分区管控提供了基础。将产业优势与多功能活力之间的互补关系嵌入农业空间结构，有助于引导农业系统走向更稳定、包容和持久的可持续发展路径。
材料与方法
研究区域
本研究聚焦杭州城郊区，涵盖150个乡镇。杭州市是浙江省省会及长三角核心城市，位于钱塘江下游流域，优越的气候和自然条件孕育了丰富的农业资源。研究区包含了杭州市99.60%的耕地、99.80%的茶园和99.90%的果园，是杭嘉湖平原这一中国不可或缺的重要粮仓的组成部分。除保障粮食安全外，该区域强调农业与生态环境的和谐共生。近期的国土空间政策也提倡生态高效农业模式及景观化和休闲农业的发展，这些举措促进了农业发展新模式（如都市型、旅游型农业）的形成，从而增强了农业多功能性及其生态、社会和经济效益。
数据来源与预处理
本研究整合了六类多源数据：农业数据、遥感数据、地理空间数据、社会经济数据和开放网络数据。除地形和土壤数据外，所有数据均对应2016年和2024年两个年份。
基于杭州市土地利用调查数据，获得了包含10个类别的综合性土地利用数据集：水田、旱地、果园、茶园、林地、草地、城镇建设用地、农村居民点、水域和未利用地。提取了与农业活动相关的兴趣点（POI）用于农业功能评估，得到2016年6206条和2024年13829条有效条目。利用微博官方API接口，收集了以乡镇名称为主题的超话用户评论，经过去重、删除广告、垃圾信息和官方帖后，保留了2016年10829条和2024年27796条有效评论用于分析。
此外，非空间数据采用不同方法进行了空间化处理。所有空间图层均投影至WGS_1984_UTM_Zone_50N坐标系。为确保一致性，在ArcGIS 10.5软件中创建了一个覆盖研究区的30m × 30m渔网。除夜光数据外，所有空间数据均重采样至该分辨率。
农业优势产业的识别
农业产业类型分类
本研究依据杭州市农业发展结构，选取蔬菜、茶叶、水果和水稻四种主要作物作为研究对象。它们在2016年和2024年分别占据了区域农业总产值74.21%和78.94%的份额。
农业产业竞争力评估
针对水稻和蔬菜这两种对政策依赖度较高的产业，本研究建立了包含种植环境、作物生产、产值和规划管控四个维度的评估指标体系。针对以经济驱动为主的茶和果产业，则从产品生产、产值和市场竞争力三个维度进行评价。各维度下指标的初始权重通过层次分析法（AHP）确定，并依据各乡镇的现有产业结构和官方发展目标进行了调整。各农业产业的竞争力指数通过综合评价法计算，其值介于0-1之间，并分为五个等级。
基于社交媒体数据的公众偏好信息提取
基于从微博收集的用户评论数据，利用R软件和结巴分词工具提取了与四种产业相关的词汇，计算其出现频率以确定公众对各产业的关注度。同时，通过情感分析（积极、消极、中性，分别赋值100、0、50分）来衡量公众对各产业的情感水平。公众偏好从公众关注度和公众情感水平两个权重相等的维度进行评估，结果通过自然断点法分为高、中、低三个等级。
农业优势产业的识别
基于各农业产业的竞争力评估等级和公众偏好等级，通过三步决策流程识别乡镇级的农业优势产业。首先，在最高竞争力至少达到“中等”的乡镇，选择竞争力最高的产业作为优势产业。其次，若有两个或以上产业达到中等或更高竞争力阈值，则选择公众偏好等级最高的产业。最后，在没有任何产业达到高竞争力的乡镇，则在四种产业中选择公众偏好最强的作为优势产业。
农业功能的分类与量化
农业功能类型分类
农业功能主要包括生产功能、生态功能和文化景观功能。生产功能是提供满足人类生存发展物质需求的粮食和非粮作物的能力。生态功能涉及提供人类福祉必需的生态系统服务，并通过与自然系统的相互作用维持农业系统。文化景观功能产生于农业景观与周边社会经济元素的交互界面，涵盖休闲、美学和文化遗产价值。社会安全功能主要源于生产功能，因此本研究未予考虑。
农业功能水平评估
生产功能强度通过耕地（水稻和蔬菜合并产量）、茶叶和水果的产出来反映。生态功能通过选取栖息地质量、水源涵养、土壤保持和碳固存四项关键生态系统服务来评估。文化景观功能从景观美学价值和景观游憩价值两个维度选取指标。采用熵权法对各功能下的指标赋权，并通过突变理论计算各项功能的最终得分，其值介于0-1之间。
主导农业功能类型识别
利用净显性比较优势指数（NRCA）量化各乡镇内各农业功能间的比较优势程度。NRCA > 0表明该功能在所在网格中具有相对优势。在乡镇尺度上，NRCA总和最高的功能类型被视为该乡镇的主导农业功能。共识别出六种主导农业功能类型，包括三种单一优势功能区和三种复合优势功能区。
产业竞争力与农业功能间的权衡/协同分析
采用斯皮尔曼非参数相关分析来考察农业产业竞争力与农业功能之间的相互作用。正相关表示协同，负相关表示权衡，相关系数绝对值反映相互作用的强度。依据相关系数r，将关系划分为强权衡、中等权衡、弱权衡、无相关、弱协同、中等协同和强协同七个等级。
农业空间优化
确定优化优先区
基于2024年的农业优势产业、主导功能及其相互作用结果，将优势产业的竞争力与主导农业功能存在权衡关系的乡镇定义为优化优先区。
优化农业产业数量结构
在优化优先区内，应用多目标规划（MOP）模型优化农业产业的数量结构。该模型在资源可得性、政策要求、生态限制等一系列约束条件下，识别竞争性目标之间的帕累托最优权衡，为空间配置决策提供定量基础。选取生产效率、经济效益和协同效益作为优化目标，分别对应最大化农产品供给、最高农业产业收益和最大化农业产业竞争力与主导农业功能之间的协同指数。设定了两种模拟情景：优先考虑农业产出并整合协同效益的生产效率情景，以及平衡生产效率与经济收益、同时整合协同效益的综合效益情景。
基于农业产业竞争力评估结果及相关文献，初步识别了四个维度（自然背景、地理位置、社会经济条件和政策约束）的潜在驱动因子。利用随机森林分析，识别了与2016年至2024年竞争力变化显著相关的指标。随后采用因子探测器量化各指标对竞争力变化空间异质性的影响，并基于其相对影响力对各产业类型的驱动因子赋权。最后，采用综合评价法评估了2024年农用地范围内各农业产业类型的适宜性，并通过自然断点法划分为四个等级。基于适宜性结果，结合刚性和弹性限制，建立了对总农用地面积、农田保有量以及水稻、蔬菜、茶叶、水果面积分配的约束条件。
优化农业产业空间布局
以MOP模型获得的定量目标为指导，利用GeoSOS-FLUS模型对优化优先区内的农业产业空间布局进行优化。该模型将人工神经网络引入常规元胞自动机，提高了捕捉土地利用变化与其驱动因子之间复杂非线性关系的能力。同时，与CLUE-S等其他空间优化模型不同，它整合了自适应惯性系数和轮盘赌选择算法等创新机制，增强了模拟长期、多情景土地利用变化的性能。这些特性确保了优化方案的空间可行性和稳定性。
基于农业产业竞争力变化的驱动机制，选用自然背景、地理位置和社会经济维度的因子作为驱动因子，通过神经网络算法估算优化优先区内四种农业产业的适宜性概率。同时，为符合国土空间规划中永久基本农田的严格保护要求及区域发展战略，将优化优先区内的所有永久基本农田设为模型中的限制区域，专门用于水稻或蔬菜生产，从而强化了耕地的空间保护。通过总体精度和Kappa系数评估模型精度。
模拟结果的筛选
在生产效率情景下，将每个乡镇农业优势产业识别为总产量最高的类型。在综合效益情景下，选择总产量和总经济价值复合归一化值最高的产业作为优势产业。为增强农业产业竞争力与主导农业功能之间的协同性，计算了各乡镇主导农业功能与优化后农业优势产业竞争力之间的相关系数，以此作为识别农业空间优化整体最优解的依据。
农业空间分区管理
基于优化后的农业优势产业竞争力、主导农业功能及其在各乡镇的相互作用，制定了农业空间分区管控路径。该路径整合了产业、功能和相互作用特征，并利用多维标准划分了不同的农业功能区。具体而言，将具有高农业产业竞争力、高主导农业功能价值且两者协同的乡镇划分为重点发展区。将仅满足以下三项负面标准之一的乡镇划定为潜力提升区，包括低农业产业竞争力、低主导功能价值以及两者间的权衡关系。将仅满足以下三项正面标准之一的乡镇划分为一般发展区，包括高农业产业竞争力、高主导农业功能价值以及两者间的协同关系。
结果
农业优势产业的时空格局
在2016年和2024年，蔬菜生产在乡镇数量占比上均占据主导地位，其次为水稻。但从2016年到2024年，以蔬菜和水稻为主导的乡镇比例下降，而以茶叶和水果为主导的乡镇比例上升。空间上，优势产业的分布在两年间基本一致。水稻主导的乡镇主要集中在研究区中部和北部，蔬菜主导的乡镇在东北部，茶叶主导的乡镇在中部和西南部，水果主导的乡镇主要在南部。
主导农业功能的时空格局
在2016年至2024年间，主导农业功能的数量结构和空间分布发生了显著变化。以生产优势功能区为主的乡镇分布最广，但其占比从2016年的36%下降至2024年的33.33%，主要位于研究区中部和东北部。相反，以复合优势功能区为主的乡镇占比在此期间稳步上升。增长最为显著的是具有生产-生态和生产-文化景观优势功能的乡镇，分别增加了9.33%和7.33%。前者从2016年在中部和西南部的零星分布，演变为2024年在西部形成大面积连片区域。后者最初在东北部聚集，并在同期显示出向邻近乡镇的明显扩张趋势。
在研究期间，有52个乡镇（占研究区面积的34.67%）的主导功能发生了转变。最常见的转变类型是从单一优势功能向复合优势功能转变，占所有转变乡镇的63.46%，主要集中在西部和西南部，形成了大规模连片分布格局，其中从生态优势向生产-生态优势的转变最为常见。第二大转变类型是从复合优势功能向单一优势功能转变，占转变乡镇的19.23%，以从生产-文化景观优势向生产优势的转变为主。
农业产业竞争力与农业功能之间的相互作用
水稻竞争力与生产功能和生态功能均存在权衡关系，分别以中等和弱权衡为主。空间上，前者协同性较高的乡镇集中在中部和北部，而后者协同性水平在东北部较高，西南部较低。相比之下，水稻竞争力与文化景观功能主要是协同关系，占70.67%，以弱协同最为常见。该关系协同性较强的乡镇主要位于中部和东北部。
蔬菜竞争力与生产功能和文化景观功能主要是协同关系，分别占54%和60%，以弱协同为主。相比之下，蔬菜竞争力与生态功能的关系以权衡为特征，占60.67%，也表现为弱强度。空间上，蔬菜竞争力与农业功能协同性较强的乡镇集中在中部和东北部。
茶叶竞争力与生产功能和生态功能均显示出权衡关系，分别以弱协同和弱权衡为主要类型。前者在东部协同性更显著，而后者在中部地区协同性较高。与文化景观功能的关系以协同为主，占68.99%，主要为弱协同，空间上集中在中部地区。
水果竞争力与生产功能和文化景观功能均表现出强协同关系，分别占69.01%和82.39%，以中等协同为主，并集中在南部。与生态功能的相互作用主要是权衡关系，占69.72%，多为弱权衡，协同性较高的地区位于东北部。
农业空间的优化与分区管理
模拟精度的验证
利用优化优先区2016年的农业产业数据，应用GeoSOS-FLUS模型模拟了2024年的区域农业产业格局。通过将模拟结果与2024年实际观测格局进行比较来评估模型性能。验证得到的Kappa系数为0.85，总体精度为87.03%，证实了该模型具有强大的预测能力，适用于模拟不同情景下的农业空间格局。
农业空间优化结果的筛选
在优化优先区内，识别了各情景下的农业优势产业类型，并计算了其产业竞争力与对应乡镇主导农业功能之间的相关系数。在2024年基准情景下，水稻、蔬菜、茶叶和水果的相关系数分别为-0.17、-0.11、-0.08和-0.12，区域总相关系数为-0.13。在生产效率情景下，这些系数改善为0.13、0.08、0.07和0.04，区域总相关系数为0.09。在综合效益情景下，相关系数分别为0.10、0.06、0.03和0.07，区域总相关系数为0.06。
这些结果表明，所提出的空间优化框架有效增强了优化优先区内农业产业竞争力与主导农业功能之间的协同性。生产效率情景产生了最强的改善效果。与2024年基准情景相比，该情景降低了以水稻和茶叶为主导的乡镇比例，同时增加了以蔬菜和水果为主导的乡镇比例。
农业空间分区管理
基于生产效率情景下的农业空间优化结果，并整合农业发展的多维特征，将研究区划分为三类不同的农业功能区：重点发展区、潜力提升区和一般发展区。
重点发展区占区域面积的36.67%，集中在中部、东北部和西南部。作为农业空间的核心，该区域侧重于发展和保护具有竞争力的农业产业，表现出高产业竞争力、强主导农业功能以及两者间冲突最小的特征。其中，重点水稻发展区和重点蔬菜发展区各占15.34%。前者主要位于东部和北部，是保障区域粮食安全的永久基本农田潜在储备区。后者主要分布在西南部。
潜力提升区占区域面积的21.33%，主要分布在东部和北部。其特征是农业竞争力低、主导功能弱或两者间存在权衡关系，该区域在针对性升级后可转变为重点发展区。蔬菜潜力提升区占比最大，为8%，主要集中在北部和东北部，其主要制约因素是主导功能弱，具体表现为北部生态功能低，东北部文化景观功能低。其次是水果潜力提升区，占7.33%，主要位于东部和南部，主要制约因素是水果竞争力弱。
一般发展区占农业空间比例最大，为42%，分散在整个区域，中部和西南部可见更连续的斑块。与前两个区域相比，该区域在促进农业产业发展方面优势有限。蔬菜一般发展区占比最高，为19.33%，集中在中部和东北部；其次是水稻一般发展区，占8.67%，位于中部和东北部。两者面临相似的制约，包括农业产业竞争力低和文化景观功能弱。
讨论
农业空间优化与分区管理的方法
通过发挥比较优势和转变发展模式，发展集约高效的优质农业空间对于推进国土空间可持续性至关重要。农业产业的规模扩张和高质量发展是这一空间发展过程的核心。为此，大量研究采用定性与定量相结合的方法来优化农业产业布局和划定发展区。这些研究不仅考虑了农业自然资源禀赋，也兼顾了农业产业的可持续盈利能力，从而推动了与生产适宜性相匹配的空间配置。此外，研究人员通过利用农业空间的多功能性，识别了多样的功能类型及其相互关系，以明确产业发展路径，并支持具有鲜明农业特色的区域划分。此类方法在划定和管理重要农业区（如重要农产品保护区、粮食生产功能区）方面得到广泛应用，从而成为优化农业布局、提升空间质量的实用工具。
然而，自然资源的空间异质性不仅造成不同农业产业发展水平的区域差异，也驱动了主导农业功能的转变。在推动高质量国土空间发展的背景下，区域目标已逐渐从狭隘地关注单一效益转向强调多目标协同和综合结果的整合路径。在这一转型中，空间竞争力与区域主导功能之间的复杂相互作用日益凸显。然而，现有研究尚未系统地将这些相互作用机制纳入农业空间优化和分区管理框架，限制了所得决策的有效性和实际适用性。基于现有研究，本研究提出了一个通过强化农业产业特征与农业功能之间协同性来提升农业空间可持续性的综合框架。该框架通过整合农业产业竞争力与农业多功能性，优化了乡镇级农业优势产业的空间分布，并明确了因地制宜的发展路径，为完善农业空间规划和政策实施提供了科学依据。
可持续农业空间管理的政策启示
三类不同农业功能区的划分为实施空间差异化管理策略提供了基础。
重点发展区应优先获得战略投资，并防止其向非农用地转化。政策必须通过建立连接本地产业集群与区域市场的整合产业链，来巩固高价值优势产业。同时，应推进多种农业资源的整合，以优化资源配置，并确保这些资源的有效供给。这项努力将为各利益相关方追求其各自利益提供坚实基础，并促进农业空间的整体发展。管理应侧重于根据普遍情况和政策导向，针对具体时空背景，调整农业优势产业的发展定位。这旨在提升农业空间的功能服务能力，同时增强产业竞争力。
潜力提升区是前者的储备区，需要根据其主导功能类型进行针对性干预。在生产主导区，政策应推进“三位一体”策略，即整合农地整治、高标准农田建设和优质品种的采用。这不仅有助于实现可持续稳定的农业生产，也能提高生产功能的服务潜力。在生态主导区，根据生态功能的供给集群和流动特征，有必要划定具有不同生态功能水平的农业生态系统。特别是对于生态功能高的农用地，应朝低能耗、低污染方向调整，以促进农业空间的绿色转型。在文化景观主导区，应发展“农业+”模式，将优势产业与体验式旅游和教育服务相结合。借鉴乡镇悠久的历史和多样的文化，为农业优势产业设计适宜的景观和种植结构，也是缓解文化景观功能滞后和这些产业竞争力不足的有效途径。
一般发展区需要适应性管理，侧重于功能协同和空间联动。对于农业优势产业竞争力低的地区，政策应通过转型补贴和技术支持，促使其逐步转向与当地主导功能协同性更高的农业类型。在主导功能价值低或优势产业与主导功能存在权衡关系的地区，应在保持农业产业发展水平的前提下，基于邻近的重点发展区重新定位发展方向。例如，建立强化区域系统内功能-产业互补性的专门示范区。此外，空间规划应明确促进这些区域与核心发展区之间的连通性，以增强系统的韧性和可持续性。
局限性与研究展望
虽然所提出的框架为在农业空间规划中整合产业优势和多功能性提供了可复制的方法，但也存在几点局限。首先，尽管具有政策相关性，但乡镇尺度的分析可能掩盖了局部异质性和小众农业亚类型，可能错过精细化的“一村一品”机会。其次，虽然AHP权重已根据当地政策和产业数据进行校准，但标准优先次序固有的主观性及权重方案的静态性质引入了不确定性，尤其是在动态变化的城郊环境中。第三，空间优化依赖于多准则叠加分析，这将复杂的功能协同与权衡简化为离散的分区类别，未能完全捕捉非线性相互作用或阈值效应。此外，研究时期相对较短，可能无法完全反映加速的气候和社会经济变化下的长期趋势。
未来的研究应从以下几个途径解决这些局限性。在方法上，整合高分辨率遥感、供应链记录和社交媒体分析，可以将优势产业的识别细化到村庄和田块尺度，更好地捕捉专业化和新兴的农业活动。同时，通过将敏感性和不确定性分析纳入权重过程，并开发模拟不同政策或气候情景下适应性路径的动态模型，可以提高该框架的稳健性。为增强普适性，对具有不同资源禀赋、市场结构和治理体系的区域进行比较研究至关重要。这类工作将检验分区方案的转移适用性，并阐明地方偏好和生态约束如何塑造最佳的农业布局。
结论
在杭州城郊区，蔬菜是主导的农业优势产业。在2016年至2024年间，以经济作物为主导的乡镇比例显著增加，伴随着农业产业空间集聚程度的提高，以及主导功能从单一向复合的转变。观察到特定产业与农业功能之间的关键协同关系，例如蔬菜竞争力与生产功能、文化景观功能之间的协同。通过应用整合的空间优化框架，本研究显著增强了产业竞争力与农业多功能性之间的协同性，其中生产效率情景产生了最优布局。通过整合农业空间发展的多维特征，划分了三类不同的农业功能区，以支持差异化的空间管理策略。本研究为城郊地区协同性农业空间优化和精细化的分区管控提供了实用的路径。
