张雅杰，闫小爽，张 丰，肖展春



1978—2015年中国多尺度耕地压力时空差异分析

张雅杰1，闫小爽1，张 丰2※，肖展春1

（1. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉 430000； 2. 武汉大学遥感信息工程学院，武汉 430000）

为充分认识中国耕地压力的现状、变化趋势和空间分布差异，以保障中国的粮食安全，该文利用修正的耕地压力指数模型计算了中国31个省级行政区域1978－2015年的耕地压力指数，并在此基础上从国家、四大经济区域、省域3个尺度分析了耕地压力指数的时序变化和空间分布差异；该文借鉴力学原理，引入耕地压力重心的概念，通过计算耕地压力重心坐标，进一步揭示了耕地压力指数的空间变动情况。研究发现，中国耕地压力指数表现出明显的地域差异性，耕地压力重心随时间推移逐渐向东南方向移动，具体表现为东部地区耕地压力逐渐增加，西部地区耕地压力始终较高，而中部和东北地区耕地压力基本稳定在安全状态；通过对各省耕地压力指数进行系统聚类，可将中国31个省级行政区分为4种类型，分别为高压力型、中压力型、低压力型和无压力型。最后该文基于上述研究结果，对于不同耕地压力程度和类型的地区提出针对性的建议来缓解耕地压力，以更有效地保障各地区的粮食供给。

土地利用；粮食；模型；修正耕地压力指数；粮食安全；耕地压力重心；聚类分析

0 引 言

耕地资源作为影响粮食产量最基本的条件，其数量的多寡和质量的优劣必然对粮食生产产生较为深刻的影响，进而将影响国家粮食安全、经济发展以及社会进步[1]。随着中国工业化和城镇化的快速发展，耕地数量逐年减少，耕地质量出现严重退化，这导致中国耕地资源正承载着前所未有的粮食生产压力。此外中国各地区地形气候差异较大，耕地后备资源分布不均衡，耕地补充能力在地区之间差异也较大。因此深入全面的了解中国及各省份的耕地压力状况及其时空差异性，将有助于政府合理规划分配有限的土地资源，有效统筹耕地跨省占补平衡指标，实事求是地解决耕地问题，保护中国耕地资源，进而保障中国的粮食安全[2]。

当前国内外学者对于耕地压力的研究已取得较为丰硕的成果，国外学者主要用土地承载力来反映耕地压力状况，提出许多有关土地承载力的估算方法[3-6]。国内学者常采用最小人均耕地面积，人均耕地警戒值、耕地压力指数模型等方法来研究某一特定地区的耕地压力状况[7-11]，赵素霞等从省域尺度运用耕地压力指数模型研究了河南省耕地面积的变化情况和耕地压力状况[7]；肖俊磊等从省域尺度研究了四川省2000－2015年间的耕地压力指数的变化情况[8]；李倩倩等从区域尺度计算了关中地区的耕地压力指数以了解其耕地利用状况[11]等。通过分析发现已有的研究其研究尺度较单一且局限于某个区域、省份、市县等微观尺度，缺乏对宏观多尺度耕地压力状况的全面综合研究，且对较长时间序列上耕地压力指数时空差异性的研究也较少。此外，国内学者研究耕地压力状况时运用较多的方法是蔡运龙等提出的耕地压力指数模型[12]，该模型能够综合农业生产与经济发展等要素定量衡量一个地区耕地资源的紧张程度，但该模型未考虑到不同地区耕地质量及利用状况的差异性。

为此，本研究综合考虑耕地质量的地区差异性运用修正的耕地压力指数模型计算了1978—2015年中国多个空间尺度的耕地压力指数，并在此基础上从国家、四大经济区域、省域3个空间尺度来分析耕地压力指数的时序变化和空间分布差异，充分认识中国耕地压力现状、变化趋势及其空间分布差异，有助于提高中国未来保障粮食安全的水平，为今后国家开展的农业产业布局、土地利用规划等决策提供参考依据。同时该研究还对国家实施跨省域补充耕地和城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂这一决策提供重要借鉴意义，通过对全国各省份耕地产能及耕地压力现状的全面综合研究，有助于国家合理统筹确定不同地区耕地跨省域占补平衡的指标和跨省域补充耕地资金的收取标准，切实发挥该政策的实际效用，实现全国范围的耕地总量平衡以及耕地保护与经济发展的双赢。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文所用耕地、人口、经济数据来源于国土资源公报和各级统计年鉴，31个省级行政区省会地理坐标数据来源于高德地图。

由于统计技术落后、统计标准不统一等原因，导致中国1978—1995年所统计的耕地面积数据准确性较低，因此为提高数据的精度，本文以1996年全国土地利用详查数据作为基准点，通过耕地资源的增减变化对1978—1995年的耕地面积数据进行重建，得到一套完整连续且准确性较高的耕地面积数据。此外由于本研究涉及数据较多且时间跨度大，导致安徽省和福建省1979年、重庆市1981—1984年的耕地面积数据缺失。为了保证时间序列的延续性和研究结果的全面性，本文运用移动平均的方法将缺失数据补充完整[13]。

1.2 研究方法

1.2.1 修正耕地压力指数

耕地压力指数能够定量反映一个地区耕地资源所承受的压力和能承载的最大人口数量[12]。而常用的耕地压力指数模型仅考虑了耕地数量与人口的关系问题，忽略了耕地质量和利用效率的异质性，因此，本文在耕地压力指数模型的基础上，结合耕地的区域差异性，引入质量系数，将耕地压力指数拓展为集耕地数量和质量为一体的指标[14]，修正后的耕地压力指数模型如（1）所示

式中K为原始耕地压力指数；min为最小人均耕地面积，hm2；S为实际人均耕地面积，hm2；为粮食自给率；G为人均粮食需求量，kg；为粮食单产，kg/hm2；为粮食作物种植面积占农作物种植面积的比例，以下简称粮作比；为复种指数；为修正后的耕地压力指数；为质量系数；P为各省份粮食单产，kg/hm2；k为各省份复种指数；P为全国粮食单产，kg/hm2；k为全国复种指数。

当=1时，说明区域内现有耕地面积能够满足粮食生产的需求，粮食需求与供应基本处于平衡状态。当<1时，实际人均耕地面积占有量大于满足生产所需的最小人均耕地面积，说明现有耕地资源的生产力能够为当地人口提供充足的粮食，耕地基本无压力。当>1时，区域所拥有的耕地面积已不能满足保障粮食安全所需要的最少耕地数量，说明区域耕地资源较为稀缺且压力很大，与1相比，值越大，耕地压力就越大，相应的粮食安全保障程度就越低。此外在计算值时，为了科学地反映区域耕地压力情况并能在全国进行比较，结合相关研究成果，将粮食自给率均设定为95%[15]，人均粮食需求量按照时间序列依次设定为1978－1987年为350 kg，1988－1999年为380 kg，2000－2015年为420 kg[16-17]。

1.2.2 耕地压力重心

为了进一步揭示耕地压力指数的空间变动情况，本文借鉴力学重心坐标原理[18]，引入耕地压力重心的概念，计算方法如式（2）所示。

式中M表示各省份的耕地压力指数，（X，Y）表示各省会的地理坐标，（X，Y）表示第年中国耕地压力指数的重心坐标。

2 结果与分析

2.1 中国耕地压力时序变化分析

在对耕地压力指数相关要素进行分析的基础上，利用修正的耕地压力指数模型，计算1978－2015年中国的耕地压力指数，结果如图1所示。

图1 中国耕地压力指数变化趋势

从图1可以看出，1978－2015年中国耕地压力指数波动较大，根据变动趋势大致可以分为4个阶段：1978－1984年为波动降低期；1985－1997年为相对稳定期；1998－2003年为快速增长期；2004－2015年为迅速降低期。

1）1978－1984年耕地压力指数波动降低期

这一时期，最小人均耕地面积表现出波动降低的态势，最小人均耕地面积由1978年的0.146 9 hm2下降到1984年的0.127 9 hm2。耕地压力指数除1980和1981年有上升，1978－1984年总体上呈现出减少的趋势，与最小人均耕地面积变动趋势基本一致。

2）1985－1997年耕地压力指数相对稳定期

该时期耕地压力指数较为波动，但整体表现为相对稳定的状态，而最小人均耕地面积表现出缓慢降低的态势。耕地压力指数除1988年外其他年份均小于1，且均在0.85～1.0范围内。

3）1998－2003耕地压力指数快速增长期

这一时期，中国耕地压力指数增长迅速，由1998年的0.879 2迅速上升到2003年的1.197 2，较1998年增加0.326 0，耕地状态由无压力转变为压力较明显。最小人均耕地面积也呈现出较大的增长幅度，由1998年的0.091 1 hm2上升至2003年的0.114 3 hm2，累计增加0.023 2 hm2。

4）2004－2015耕地压力指数快速降低期

2004－2015年耕地压力指数呈直线下降，耕地压力指数由2004年的1.1048下降至2015年的0.8826，下降20.11个百分点。最小人均耕地面积也呈现出下降趋势，由2004年的0.104 1 hm2缩减至2015年的0.086 7 hm2，下降幅度为16.71%，与耕地压力指数变化态势大体呈现相似的特点。

2.2 四大经济区域耕地压力时空差异分析

依据《中国区域经济统计年鉴（2010）》，中国可以分为东部、中部、西部和东北4个经济区域，这种划分方式是分析中国人口和社会经济发展的常用分区。由于耕地资源在各经济区域内的分布极不均衡，且区域间自然条件与社会经济发展的差异也较大，因此本文以经济区域为研究单元来分析各个区域耕地压力的时空变化情况。

本文在计算了31个省级行政区域耕地压力指数的基础上，发现各经济区域内所包含省份的耕地压力指数值相差不大，因此取其平均值作为各经济区域的耕地压力指数，则1978－2015年四大经济区域的耕地压力指数如图2所示。

图2 四大经济区域耕地压力指数变化趋势

从图2中可以看出，耕地压力表现出明显的地域差异性，东部地区耕地压力呈现逐渐增加的趋势，而西部地区耕地压力始终较大，中部和东北地区耕地压力基本稳定在安全状态。

其中东部地区耕地压力逐渐增大的原因在于中国东部地区经济发展水平逐渐提高，工业化和城镇化发展速度逐渐加快，导致大量耕地资源被占用。另外东部地区因其良好的社会经济发展基础不断吸引大量人口流入，使得该地区耕地压力面临着严峻的形势。

西部地区的耕地压力始终稳定在较高水平，这主要是受到西部地区自然和社会经济发展以及技术条件的限制，西部地区有着超过中国耕地资源总量1/3的耕地，几乎相当于东北地区和东部地区耕地总量的加和，但这些耕地多以中低产田为主，作物产量很大程度上取决于“天意”[19]。此外西部地区生态环境脆弱，水土流失、土地沙化十分严重，因此耕地生产能力极其低下，耕地压力较大。

而中部和东北地区的耕地压力除个别年份外基本稳定在安全状态，原因在于该区域主要位于中国的平原地区，地势平坦，耕地资源相对丰富，而且土壤肥沃，光照、温度、降水等农业生产的条件适宜，使得耕地粮食产量较高，另外其经济发展水平不及东部地区，建设占用耕地的风险相对较低，因此耕地压力程度相对较小。

2.3 省域尺度耕地压力时空差异分析

中国31个省级行政区自然地理环境差异较大、区域社会经济发展程度极不平衡，致使人口与土地、粮食矛盾地域差异十分明显，因此研究中国31个省级行政区的耕地压力状况及其时空差异性对于有效保护耕地和保障粮食安全具有重要的理论和实践意义。

2.3.1 省域尺度耕地压力时序变化分析

由于本文研究时间跨度较大，数据较复杂，因此依据1978－2015年国家尺度耕地压力指数变化趋势所划分的4个阶段（图1），这里也从1978－1984、1985－1997、1998－2003、2004－2015年这4个时段来分析31个省级行政区耕地压力指数的变化情况，以每个时段各省份耕地压力指数的平均值来反映某一时段耕地所承担的压力，并结合耕地压力水平标准的评判法则，划定耕地压力指数平均值在（0，1）为无压力，[1，1.5）为轻度压力，[1.5，2）为中度压力，[2，+∞）为重度压力。此外，为了进一步揭示耕地压力在4个时段内的空间变动情况，本文还借助重心模型分别计算了4个时段的耕地压力重心坐标，并将其分别展会在相应时段的耕地压力程度分布图中，结果如表1、图3所示。

表1 耕地压力指数和耕地压力重心分时段统计Table 1 Sub-period statistics of cultivated land pressure index and cultivated land pressure barycentric coordinates

图3 31个省级行政区耕地压力程度分时段动态变化

从图3中可以看出，中国耕地压力重心随时间推移逐渐向东南方向移动。从4个时段来看，浙江、福建、广东、海南等东南沿海地区的耕地压力逐步增加，原因在于这些地区耕地后备资源匮乏，且社会经济发展迅速，随着城市化的快速推进，建设用地占用了大量耕地资源，耕地补充能力不足，同时这些地区汇聚了大量的人口，导致耕地压力逐渐增大；而内蒙古、新疆、西藏、甘肃、宁夏等位于中国西北地区的省份的耕地压力在4个时段内均有所下降，原因是这些地区社会经济发展速度远低于东南沿海地区，耕地面积保持相对稳定，且随着科技不断进步、农业投入不断增加以及开展大规模的土地开发整理复垦项目[20]，使得这些地区粮食单产和总产不断提高，耕地压力有所缓解；此外，山西、陕西、青海等耕地压力在4个时段内均较大，原因是这些地区山地高原面积多，地形坡度大，不易于开展大规模的农业生产，且技术水平落后，复种指数较低，粮食产量不高，因此耕地压力一直较大。而河北、山东、江苏、河南、湖北、湖南、安徽、江西、四川、黑龙江、吉林、辽宁等位于中部和东北粮食主产区的省份的耕地压力指数在4个时段内始终为无压力或轻度压力，原因是它们主要位于中国的平原地区，光照、温度、降水等农业生产条件适宜，耕地资源相对丰富，生产率水平较高，且粮食产量随着农业技术的进步而持续显著增加，使得这些地区耕地始终处于轻度压力甚至无压力状态，并呈现出逐渐减小的趋势。

2.3.2 省域尺度耕地压力空间聚类分析

为了在省域尺度上揭示中国耕地压力的空间差异性，本文采用Ward聚类法[21]对31个省级行政区1978－2015年的耕地压力指数进行空间系统聚类分析，根据聚类结果，结合各省份耕地压力指数情况，可将31个省级行政区划分为4种类型，分别为高压力型、中压力型、低压力型和无压力型。本文利用ArcGIS对聚类结果进行空间直观表达，以清楚反映出各省所属的耕地压力类型。

图4 耕地压力分类

从图4中可以看出，京、津、青属于高压力型，其耕地压力指数远大于1，耕地长期承受着巨大压力；甘、陕、蒙、晋、藏、云属于中压力型，这类型耕地压力指数相对大些，多分布在1.5～2.5之间，耕地压力较明显；粤、贵、琼、冀、豫、黑、辽、宁、沪、闽、新、浙属于低压力型，该类型耕地压力指数相对较小，大部分位于1.0～1.5之间，且耕地压力指数波动较大；皖、桂、鄂、湘、吉、苏、赣、鲁、川、渝属于无压力型，这些地方的耕地压力指数较小，多数地方耕地压力指数在1.0以下，耕地基本无压力。

3 结 论

1）从国家尺度来看：1978－2015年中国耕地压力指数的变化趋势大致可以划分为4个阶段：1978－1984年的波动降低期；1985－1997年的相对稳定期；1998－2003年的快速增长期；2004－2015年的迅速降低期。

2）从经济区域尺度来看：耕地压力指数表现出明显的地域差异性，具体表现为东部地区耕地压力逐渐增加，西部地区耕地压力始终较高，中部和东北地区耕地压力基本稳定在安全状态。

3）从省域尺度来看：对31个省级行政区1978－2015年的耕地压力指数进行系统聚类可将其分为4种类型，分别为高压力型、中压力型、低压力型和无压力型；1978－2015年，中国耕地压力重心随时间推移逐渐向东南方向移动。

4 讨 论

从研究结论出发，本文提出以下几点建议：

由于各地区耕地压力程度不同，且造成耕地压力的原因不一，因此需因地制宜，针对不同耕地压力程度和类型的地区分别采取相应的措施来缓解耕地压力，更有效地保障各地区的粮食供给。

对于位于东部地区的北京、上海、浙江、福建、广东等经济较发达的省份而言，应严格实施国家制定的一系列保护耕地的政策规定，如土地用途管制制度，禁止占用基本农田，耕地占补平衡制度等[22-24]，其中由于这些省份经济较发达，人口密度较大，对建设用地的需求较高，导致耕地后备资源已接近枯竭，难以在省域内完成耕地占补平衡的要求，因此可考虑向国务院提出补充耕地国家统筹的申请，经国务院批准后，可通过购买外省耕地占补平衡指标，来保障经济的快速持续发展。此外还应按照各省城镇化发展的阶段适当控制人口流入，以免人均耕地面积逐渐减少[25]。

对于位于西部地区的内蒙古、新疆、西藏、青海、陕西、山西等耕地压力较大的省份而言，应积极开展土地整治，加强农业基础设施建设，加大农业技术投入，不断提高耕地质量，增加粮食产量，以缓解该地区的耕地压力状况[26]。

对于位于中部和东北粮食主产区的河北、山东、江苏、河南、湖北、湖南、安徽、江西、四川、黑龙江、吉林、辽宁等耕地压力较小甚至无压力的省份而言，应当继续实施强农利农惠农政策，确保农民进行农业生产的热情不减退，保证粮食播种面积基础[27]，同时也要继续实施土地整治，完善农田基础设施，以提高粮食产量，对于有条件的省份，还应当通过土地流转实施规模化经营，在满足自身粮食供给的条件下，能够为缺粮地区输送粮食，为国家的粮食安全提供保障[28]。此外，由于这些省份内集中连片的耕地后备资源较充足，可以为建设用地紧张的大城市和缺少耕地的发达地区提供跨省域补充耕地的指标，保证全国范围内耕地总量的动态平衡，并获得经济发展的资金，发挥经济发达地区和资源丰富地区资金资源互补的优势。

本文尚且存在不足之处,对未来的展望如下：1）中国粮食主产区与非主产区之间自然条件与社会经济发展差异较大，两大区域分别具有不同的发展优势[29-30]，其中粮食主产区耕地资源丰富，表现出良好的农作物种植优势，粮食产量较高，其粮食生产状况直接影响着全国十三多亿人的吃饭问题，而非主产区二三产业较发达，经济发展水平较高，耕地资源相对稀缺，相比粮食主产区，粮食安全的风险更易发生在非粮食主产区，由此可见，粮食主产区与非主产区之间耕地压力也表现出明显的差异性，未来可就此展开更加深入细致的研究。2）本文所引耕地质量系数是通过地区耕地与全国耕地的实际平均产能计算而得，该指标反映了耕地的实际粮食产量，较能体现耕地的质量状况。但近来国家倡导实施“藏粮于地”战略[31]，这表明中国不再一味强调耕地实际产量的提升，而是提倡通过土地休耕以提高耕地地力，实现耕地的可持续利用，促进农业的可持续发展，保障国家粮食的稳定供给和安全，因此未来可对耕地质量系数做进一步完善，可以考虑运用耕地地力指数来更好地反映耕地的质量状况。

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Analysis on temporal-spatial difference of cultivated land pressure at multiple scales in China from 1978 to 2015

Zhang Yajie1, Yan Xiaoshuang1, Zhang Feng2※, Xiao Zhanchun1

(1.,,430000,; 2.,,430000,)

This paper aims to investigate the spatial distribution, temporal change and policy proposal of the cultivated land pressure in China. Considering the relationship between the quantity of cultivated land and population, the model of cultivated land pressure index put forward by Professor Cai Yunlong, can quantitatively measure the tension of cultivated land resources in a region. But the difference of cultivated land quality and utilization in different regions was not considered in this model. Therefore, this paper adopted the quality coefficient to expand the cultivated land pressure index, which can reflect both the quantity and quality of cultivated land. Moreover, most of the existing relating studies focused on shorter time series or smaller research fields, few studies have been conducted with long time series data like the years of 1978-2015 in this paper, and little research about spatial-temporal change of cultivated land pressure has been done at different scales across the whole China. So, this paper used the modified model to calculate the cultivated land pressure index at different levels i.e. the whole country, 4 major economic regions and 31 provincial administrative regions from 1978 to 2015. And based on the above-mentioned research data, by using the methods of comparative analysis, clustering analysis and barycenter analysis, this paper analyzed the temporal changes and spatial distribution differences of cultivated land pressure index at the 3 spatial scales and put forward some proposals for cultivated land protection. The study showed that: 1) The changing trend of the cultivated land pressure index in China can be approximately divided into 4 stages: fluctuant declining period from 1978 to 1984, relatively stable period from 1985 to 1997, rapidly rising period from 1998 to 2003 and rapidly declining period from 2004 to 2015. 2) The regional difference of cultivated land pressure is very obvious. In more detail, the cultivated land pressure in the eastern region of China increases gradually, and in the western region of China, the cultivated land pressure is always high, while it is basically stable at a safe state in the middle and northeastern regions of China. 3) The barycenter of cultivated land pressure in China gradually moves to the southeast over time. 4) Thirty-one provincial administrative regions can be divided into 4 types by using the hierarchical clustering method, namely high-pressure type, medium-pressure type, low-pressure type and non-pressure type. 5) Finally, aiming at different types or degrees of cultivated land pressure, suitable countermeasures should be taken to alleviate the cultivated land pressure effectively so as to guarantee the grain supply in all regions of China, such as purchasing the indicators of cultivated land compensation in other provinces or controlling the population inflow moderately for economically developed provinces of high pressure, carrying out land consolidation and rehabilitation actively or increasing agricultural investment for ecologically fragile provinces of high or medium pressure, improving farmland infrastructure or transporting grain to the food shortage areas or offering the indicators of cultivated land compensation to other provinces with insufficient cultivated land reserve resources for low-pressure or non-pressure provinces located in major grain producing areas, and so on.

land use; grain; models; modified cultivated land pressure index; grain security; barycenter of cultivated land pressure; cluster analysis

张雅杰，闫小爽，张 丰，肖展春. 1978—2015年中国多尺度耕地压力时空差异分析[J]. 农业工程学报，2018，34(13)：1－7.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.001 http://www.tcsae.org

Zhang Yajie, Yan Xiaoshuang, Zhang Feng, Xiao Zhanchun. Analysis on temporal-spatial difference of cultivated land pressure at multiple scales in China from 1978 to 2015[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(13): 1－7. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.001 http://www.tcsae.org

2018-01-26

2018-05-08

国家自然科学基金项目—面向城市扩展过程的动态空间格局指标与自组织空间结构分析模型（41571385）；湖北省自然科学基金项目—绿地生态网络与城镇扩张空间协同耦合与优化模拟（2017CFC847）

张雅杰，吉林人，博士，副教授，研究方向为土地利用与经济管理。Email：yjzhang@whu.edu.cn

张 丰，辽宁人，高级实验师，研究方向为GIS与摄影测量。Email：7570056@qq.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.001

F323.21

A

1002-6819(2018)-13-0001-07