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黑龙江省粮食生产与耕地利用耦合分析

2013-09-06雷国平

水土保持研究 2013年1期
关键词:耦合度黑龙江省耕地

倪 超,雷国平

(1.东北农业大学 资源与环境学院,哈尔滨150030;2.哈尔滨学院 地理系,哈尔滨150080)

“民以食为天,食以土为先”,粮食是人类赖以生存和发展的基本保障,耕地是粮食生产的前提。粮食生产与耕地资源之间存在着密不可分的联系,粮食生产离不开耕地资源作为物质支撑,耕地资源是粮食生产必不可少的基本载体。耕地利用通过一定的方式影响粮食总产量[1]。因而,耕地资源的合理利用是粮食增产的有力保障,耕地保育技术的运用可以改善土壤质量、提高耕地的生产潜力,从而为粮食增产提供有利条件。反之,倘若对耕地资源进行不合理的利用,会对生态环境造成一系列不同程度的破坏,严重时将导致土壤肥力下降和土壤质量退化,从而抑制粮食产量的增加,甚至在一定程度上导致粮食减产。黑龙江省是我国重要的商品粮生产基地,也是我国的耕地资源大省,优越的农业生产条件为保障国家粮食安全做出了突出贡献。但极端气候频发对粮食生产造成不利影响的同时,人口的迅速膨胀也给耕地带来了极大的压力。尽管前人对耕地利用与粮食生产已进行过一些相关研究[2-4],但对二者的耦合模型研究还不多见。为实现黑龙江省由农业大省向农业强省跨越,对全省耕地利用系统与粮食生产系统状况进行深入研究,本文在构建黑龙江省耕地利用与粮食生产评价指标体系的基础上,借鉴耦合度模型定量分析研究区粮食生产与耕地利用的耦合关系及发展变化趋势,以期为今后黑龙江省粮食生产和耕地利用的协调发展提供相应的数据支持和科学依据。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

基础数据主要来源于1981—2011年《中国统计年鉴》、1987—2011年《中国农业统计年鉴》、1987—2011年《黑龙江统计年鉴》、黑龙江省部分地市统计年鉴、1995—2010年《黑龙江省国民经济和社会发展统计公报》及有关部门的研究报告等。

1.2 研究方法

“耦合”这一概念来源于物理学,指两个或两上以上系统或运动方式通过各种相互作用而彼此影响以至协同的现象,是在各子系统之间的良性作用下,表现出的相互影响、相互制约、相互促进、相互协调的动态关联关系[5-6]。从协同学的角度看,耦合作用和协调程度决定了系统由无序走向有序的趋势[7]及变化特征和规律[8]。耦合度能描述系统或要素彼此间相互作用的影响程度,反映系统协同作用的量度[9]。当前,系统耦合模型在生态经济[10]、水文环境[11]、城市发展[12]等领域已得到了广泛应用,研究成果也比较丰富。

李雅普若夫第一近似定理指出,非线性系统的运动稳定性取决于一次近似系统特征根的性质[13],借助一般系统论中心系统演化的思想[14],系统耦合动态模型构建步骤如下[15]:

(2)建立预耦合系统的一般函数:

式中:x,y——两系统的元素(均为时间的变量函数);a,b——各元素的权重。

(3)根据一般系统论建立预耦合系统的动态演化方程:

(4)建立预耦合系统因受自身及外界影响下的系统演化速度评价模型:

(5)在二维平面建立以VA与VB为变量的坐标系,因区域系统演化呈现S型发展,故演化速度V的变化轨迹为一个椭圆,则系统耦合状态评价模型为:

式中:θ——区域系统耦合度。

(6)根据θ值确定区域系统演化状态及耦合状态,具体见表1。

表1 系统状态划分及特征描述[15]

2 黑龙江省耕地利用与粮食生产耦合分析

2.1 指标选取

影响耕地利用和粮食生产的驱动因子众多,在借鉴已有研究成果的基础上[16-18],结合研究区实际,构建评价指标体系(表2)。

2.2 结果分析

根据主成分分析法的基本原理及计算步骤[19],采用多元统计分析软件SPSS 15.0,对黑龙江省耕地利用及粮食生产指标体系进行综合评价,并采用协调度指数对系统内各因素的发展速率和协调情况进行分析,结果见图1。

表2 黑龙江省耕地利用和粮食生产指标体系

图1 1980-2010年黑龙江省耕地利用与粮食生产综合评价值及协调度

耕地利用与粮食生产之间存在着相互影响、相互制约的关系。一方面,耕地是粮食生产最基本的物质条件之一,耕地的数量变化会在一定程度上对粮食生产造成影响。另一方面,粮食生产要以一定面积的耕地作为载体,粮食生产的波动在很大程度上取决于耕地的变化。从两系统的综合评价值(图1)可以看出,1980—2010年黑龙江省耕地利用与粮食生产综合评价值除个别年份略有回落外,总体上呈上升趋势,且两条曲线走势相近。根据协调度曲线走势来看,两系统的协调度总体上呈上升趋势,由最初的不协调逐渐向协调方向发展,因此可将耕地与粮食两个系统通过各自指标产生的相互作用和影响程度定义为耕地—粮食耦合度。基于上述思想,从系统论的角度构建黑龙江省耕地利用与粮食生产的动态耦合模型,通过实证分析寻求两者的耦合关系。根据耦合模型原理,并结合图1对耕地利用和粮食生产综合评价值进行非线性模拟,得出二者的耦合度(图2)。

2.2.1 耕地利用与粮食生产的演化速度 黑龙江省耕地系统曲线总体走势呈明显的U型,拐点出现在1994年,演化速度先快速下降后快速上升;而黑龙江省粮食系统曲线走势与耕地系统曲线有一定的相近性,转折点为1987年,但演化速度先缓慢下降后快速上升。两系统曲线在1991年数值点处重合,此处是明显的分界点,表明此时全省耕地利用与粮食生产正好满足人们的需求,但系统开始由良性向不持续方向发展(图2)。1980—1990年耕地利用演化速度大于粮食生产演化速度,二者的耦合度为0°~45°,表明两系统处于协调发展阶段,由于社会经济的平衡发展、物质和科技投入的增加,人们对粮食的需求不断增加,耕地利用方式随之发生改变,但此时粮食生产供给大于需求,余粮较多。1991—2010年耕地利用演化速度小于粮食生产演化速度,两者的耦合度为45°~90°,表明两系统处于不协调发展阶段,由于人口的迅速增长,建设用地需求远大于耕地利用供给,尽管科技和物质投入使粮食生产能力提高且已达到最大,但供给远小于需求。

图2 1980-2010年黑龙江省耕地—粮食耦合态势

2.2.2 耕地利用与粮食生产的耦合态势 从耦合态势上看,两系统经历着“协调—不协调—协调”的发展过程。第一个协调发展阶段主要是指1980—1990年,这11a间黑龙江省耕地面积以年均0.11%的速度增加,而人口却以0.96%的速度膨胀,人口的不断增加导致对粮食的需求增长。但粮食总产量增长速度也较快,由1980年的1 462.4万t增加到1990年的2 312.5万t,11a间共增加850.1万t,年均涨幅达5.28%,因此有足够的余粮满足人们的需求。其中这一阶段又可细分为两个小时段:(1)1980—1986年耦合度缓慢增加。耕地和人口均呈增长态势,二者的年均增长率分别为0.23%和0.81%,此阶段耕地的增长幅度大约为1980—1990年耕地涨幅的2倍,而人口的涨幅却比1980—1990年人口涨幅低0.16个百分点,粮食总产也比1980—1990年低2.22个百分点,因此耦合度曲线总体趋势稍缓;(2)1987—1990年耦合度迅速增加。尽管此阶段粮食总产以年均8.27%的速度在不断增长,但同期耕地面积呈不断减少的趋势,年均降幅为0.08%,人口却以0.87%的速度在不断增长,因此人们对粮食的需求较第一小时段有所增加。

1991—2010年耦合度处于不协调发展阶段,但有逐渐向协调方向发展的趋势。此阶段由于物质和科技投入达到最大,粮食生产能力也达到最大,粮食产量年均涨幅为6.58%,但人口由1991年的3 575.0万人增加到2010年的3 833.4万人,共增加258.4万人,因此粮食对人口和社会经济发展的支撑能力越显不足,人地矛盾严重激化。其中此阶段又可细分为两个小时段:(1)1991—1996年耦合度逐渐走向不协调,直至达到顶峰值,此阶段人均耕地面积年均减少0.09%,人口却以每年0.71%的速度增长,粮食需求逐渐不能满足人们的需求。(2)1997—2010年耦合度不协调性逐渐降低,14a间的人口涨幅仅为0.16%,而粮食年均涨幅却高达4.4%,粮食供给逐渐满足人们的需求,系统有向良性方向发展的趋势。这主要得益于国家出台的农业优惠政策和制度,黑龙江省积极落实最严格的耕地保护措施,加强用地审批管理,贯彻国家的一系列支农惠农政策,加大农业基础设施投入,使农民种粮积极性大大提高,从而促进了粮食增产,因此使耕地—粮食耦合度逐渐趋于协调。

3 结论与讨论

(1)根据耕地利用和粮食生产的综合评价值结果可以看出:1980—2010年间,粮食生产与耕地利用两系统走势比较相近,总体上均呈现稳步增长的趋势。根据协调度指数的走势可知,两系统的协调程度不断增强,由最初的不协调逐渐向协调方向发展。

(2)从耕地利用和粮食生产的耦合结果来看:在演化速度上,两系统总体走势呈现先快速下降后快速上升的特点,1980—1990年间耕地利用演化速度大于粮食生产演化速度,1991—2010年间耕地利用演化速度小于粮食生产演化速度;在耦合态势上,两系统表现为由协调向不协调,再向协调方向发展的特点。尽管研究结果表明系统趋于协调,但随着城市化进程的不断加快,非农业用地需求的增加,人为环境等因素的制约,耕地面临的压力不容忽视。因此,应充分挖掘耕地利用潜力,实现耕地集约、高效、可持续利用,从而提高全省粮食产量以保障国家的粮食安全。

(3)已往对耕地利用与粮食生产耦合研究较少[15,20],以黑龙江省为研究对象的类似成果目前鲜见报道。通过对黑龙江省粮食生产与耕地利用进行耦合研究,对深入挖掘耕地资源潜力、有效提高粮食生产能力、促进耕地利用与粮食生产协调发展具有一定的现实意义。但影响粮食生产与耕地利用的因素众多,鉴于相关数据资料难以获取,在构建评价指标体系时存在一定的主观性,今后还需要对评价指标进行更深入地筛选以逐步改进此体系。

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