黄俊 赖玉莹 郭华松

摘要 为了适应新形势下对耕地产能内涵提出的更高要求，对研究区域内耕地产能核算指标体系及其核算方法进行了调整。以江西省奉新县为研究区域，采用新的指标体系与核算方法对县域内耕地进行重新评价，并将其与原成果进行对比。结果表明：采用新的核算方法，计算出产能指数变化范围为712～2 451，且产能指数较高的乡镇集中在奉新县中东部地区，而指数较低的乡镇集中在奉新县西部;产能指数与国家利用等指数相比基本一致，具有一定的继承性，且更能更加凸显出“好地”与“差地”。

关键词 奉新县;耕地产能;核算方法

中图分类号 F301.2文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2020）24-0218-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.24.062

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research on the Productivity of Cultivated Land in Southern Hilly Areas

HUANG Jun1，LAI Yuying1，GUO Huasong2 （1.Jiangxi Institute of Geology，Mineral Surveying and Mapping，Nanchang，Jiangxi 330030;2. Institute of Land and Resources Planning and Development of Tibet Autonomous Region， Lhasa， Tibet850000）

Abstract In order to adapt the higher requirements of cultivated land productivity，the accounting index system of cultivated land productivity and accounting method were adjusted.Taking Fengxin County of Jiangxi Province as study region， new index system and accounting method were used to reevaluate the intraregional cultivated land and compare with the former results.The results showed that the variation range of productivity calculated by new accounting method was 712-2 451， the towns withhigher productivity were concentrated in the central and eastern areas of Fengxin County， and the towns with lower productivity were concentrated in the west areas of Fengxin County.The productivity index was basically identical with farmland utilization grade and had a certain degree of inheritance， and it could be used to differ good land from bad land.

Key words Fengxin County;Cultivated land productivity;Accounting method

耕地產能即生产能力是指在一定的地域、时期和经济社会条件下，各种农业资源要素综合投入所形成的耕地生产功能。耕地的产能核算工作可以摸清产能的分布和变化趋势，为农业结构、产业布局的调整提供依据的同时可以实现耕地在数量和质量上的保护[1-2]。世界粮农组织（FAO）提出了农业生态区域理论[3]，该理论在粮食生产潜力测算领域非常重要，其将影响到作物生长的气候要素综合考虑的同时，又根据不同作物的特性进行微调，得到的结果比其他理论更为精确。我国自任美锷首先提出农田作物生产力问题后，对作物光合、光温和气候生产潜力的研究逐步开展[4-6]，20世纪80年代后专家学者开始了对土地生产潜力的研究，并取得了一系列的成果[6-11]。目前，随着耕地质量内涵的不断丰富与延伸，对产能也提出了绿色产能这一更高要求，原有的产能评价方法已不太适合目前发展形势，亟需做出相应的调整，以顺应时代的发展。

1 研究区概况

奉新县位于江西省西北部，地处114°44′～115°33′E，28°34′～28°52′N，东接安义，南接高安，西南邻宜丰，西北毗修水，北邻靖安，东西长78.3 km，南北宽32.3 km，总面积1 642 km2，其中耕地总面积39 355.38 hm2。境内地形东西长，南北窄，中部以西三面环山，层峦叠嶂，均属九岭山脉的分支余脉，海拔300 m以上的山岭占37.2%，海拔100～300 m丘陵占33.5%，海拔100 m以下的平原占30.3%。该研究区属于亚热带湿润气候，日照充足、气候温和、四季分明、雨量充沛、无霜期长、年平均气温17.2 ℃，最高气温40.4 ℃，最低气温-15.8 ℃，多年平均降雨量1 665.5 mm，多年平均蒸发量1 555.3 mm。

2 数据获取与方法

2.1 数据来源

2.1.1 农用地分等数据。评价单元是由对耕地产能具有关键影响的各土地要素组成的空间实体，是产能核算最基本单位、对象和基础图斑。农用地分等成果中含有土壤质地、有机质含量、田面坡度等较多耕地地力相关属性信息，是产能核算所需基础数据;同时，农用地分等成果中确定了标准耕作制度、基准作物和指定作物，这是产能核算中标准粮产量的计算基础。奉新县标准耕作制度为早稻—晚稻、油菜—甘薯，复种类型为一年二熟，基准作物为早稻，指定作物为早稻、晚稻、油菜、甘薯。

2.1.2 实地调查数据。评价指标体系中部分定性指标信息需结合实地问卷调查获取。比如，农艺管理水平与病虫害防治水平则通过发放问卷、走访农户的方式获取相关信息;农机装备率则是通过农机柴油使用量与问卷调查方式共同评定;农田防洪标准则通过奉新县水务局获取。

2.2 产能评价方法 该研究在原评价指标体系的基础上调整了部分指标，并采用新的产能计算方法，此次新指标体系下的耕地产能核算用光温生产潜力指数反映气候条件，作为耕地产能评价的基础，再用耕地质量系数与技术水平系数进行修正，得到耕地产能指数。具体计算方法如下：

P=α×q×t（1）

式中，P为产能指数，α为评价单元所在县的光温生产潜力指数，q为耕地质量系数，t为技术水平系数。

各评价单元的气候条件指数计算公式如下：

Cij=αij×βj（2）

Ci=Cij（3）

式（2）～（3）中，Ci为第i个评价单元的气候条件指数;Cij为第i个评价单元第 j 种指定作物的气候條件指数;

αij为第 j种作物的光温（气候）生产潜力指数;βj为第 j 种作物的产量比系数。

耕地质量系数计算采用加权求和法，具体公式如下：

q=ni=1AiBi/100，i=1，2，3，…（4）

式中，q表示评价单元的耕地质量系数，Ai表示对应分值，Bi表示评价指标的权系数（即权重），n为评价指标个数。

技术水平系数计算同样采用加权求和的方式，具体公式如下：

t=ni=1wifi/100（5）

式中，wi为技术水平二级指标标准化分值，fi为二级指标权重。

新的产能评价指标体系主要分为三大块，充分考虑了影响耕地产能的气候条件、质量状况、生产技术水平等方面，选取对耕地产能差异有显著影响的因素因子作为耕地产能评价的指标，各评价指标权重采用特尔菲法确定（表1）。

3 结果与分析

3.1 产能指数评价

3.1.1 耕地质量系数评价。将耕地质量系数以0.2为间隔，分为5等（表2），全县均在中等及以上水平，耕地质量系数在区间[1，0.8）的面积最大，为30 159.86 hm2，占比为76.63%;在区间[0.6，0.4）部分的面积最小，仅为55.23 hm2（图1）。

从空间分布来看，耕地质量系数呈现西低、东高的趋势，且东部仅东风垦殖场、宋埠镇和赤田镇部分区域耕地质量系数得分处于[0.8，0.6）。

奉新县耕地质量整体较高，西部多山且耕地破碎度较高，无法像东部一样形成规模优势，导致耕地质量偏低。

3.1.2 技术水平系数评价。奉新县技术水平均在中等及以上水平（表3），技术水平系数在区间[1，0.8）内的占全县耕地面积的57.78%，在区间[0.6，0.4）内的占全县耕地面积的9.85%。

从空间分布来看，西部较低为中等水平，赤岸镇、澡下镇和东风垦殖场大部分区域为良，其余以优为主。

奉新县东部地势平坦，农用基础设施完善，且有猕猴桃、无公害大棚蔬菜、葡萄等经济作物，因此农艺管理水平、农机装备率等较之奉新县西部地区均有一定的优势，所以技术水平系数在整体呈现西低东高的趋势;猕猴桃、无公害蔬菜等集中于会埠镇、上富镇、赤田镇等乡镇，因此在东部区域这些乡镇的技术水平系数要稍高于周围乡镇。

3.1.3耕地产能指数评价。全县产能指数变化范围为712～2 451，整体分布与正态分布相比，偏向正态分布左边，同时数据分布中间比正态分布更平。同时，为形成全国可比数据，以4 500为最高分，以300为间隔划分产能指数等级，奉新县共分为7个等级，最高等级为7等，最低等别为13等。从各级别面积分布来看，产能指数主要集中于第8、9、10等，其中第8、10等所占面积比例相近，分别为18.26%和19.93%;第9等所占面积比例最高，为47.78%;第13等面积所占比例最小，仅占0.06%（表4）。

从空间分布来看，得分较高区域同样分布在干洲镇、赤田镇、宋埠镇以及会埠镇和上富等;得分较低区域在宋埠镇、东风垦殖场有零星分布，其余则分布在澡溪乡、仰山乡等乡镇。

奉新县西中部多山，耕地细碎，而东部较为平坦，耕地连片度较高，东部的灌排条件、农艺管理水平、农机装备率等均高于西部，使产能指数在空间上呈现西低、东高的现象（图2）。

3.1.4 耕地产能评价。奉新县产能核算数据表明，全县平均单产为13 910.97 kg/hm2，单产最高出现在会埠镇，为16 017.60 kg/hm2;最低出现在石溪办事处，为7 835.09 kg/hm2;超过全县平均水平的乡镇为赤田镇、干洲镇、会埠镇、罗市镇、上富镇和宋埠镇，单产低于10 000 kg/hm2的乡镇为百丈山、东风垦殖场、柳溪乡、石溪办事处、仰山乡和澡溪乡（表5）。

奉新县总产能为54.75万t，最高产能为赤岸镇的9.66万t，最低产能为百丈山的0.24万t;产能处在较高水平的乡镇有赤岸镇、赤田镇、会埠镇、干洲镇以及宋埠镇，产能处在较低水平的乡镇有百丈山、东风垦殖场、冯川镇、甘坊镇、柳溪乡、石溪办事处、仰山乡以及澡溪乡。产能处在较高水平的乡镇基本位于奉新县东中部，产能处在较低水平的乡镇则基本位于奉新县西部。

3.2 与相关成果对比分析

3.2.1 产能指数与国家利用等指数对比分析。产能指数的内涵与农用地分等成果中国家利用等指数基本一致，故选取利用等指数进行对比分析。

产能指数主要分布在第8～10等，国家利用等指数则主要分布在第8、10等，二者第9等均为各自的最高比例且比

例相近，其中产能指数占47.78%，国家利用等指数占46.65%;产能指数占比较国家利用等指数占比更高（图3、表6）。

从空间分布来看，二者在奉新县西部与东部有较大差异。在奉新县东部乡镇，产能指數要稍高于国家利用等指数，主要体现在赤田镇以及赤岸镇和宋埠镇部分地区;在奉新县西部乡镇，产能指数则要稍低于国家利用等指数，主要位于石溪办事处、澡溪乡、仰山乡等乡镇。

3.2.2 产能指数与国家利用等对比分析。将产能指数等别与国家利用等进行分等对比，处在[-4，-2]区间的耕地所占耕地面积最大，为30 391.34 hm2，面积占比达77.22%;上升3等的面积比例与下降7等的面积占比均低于1%，面积分别为3.07和1.02 hm2（图4、表7）。

变化等别处在[-1，+1]区间内的耕地面积为6 439.42 hm2，占全县耕地总面积的16.36%;处在[-3，-1）以及（+1，+3]区间内的耕地面积为24 299.21 hm2，占全县耕地总面积的61.74%;处在（<-3）以及（>+3）区间内的耕地面积为8 616.74 hm2，占全县耕地总面积的21.89%。从空间分布来看，[-4，-2]区间的耕地集中在会埠镇、赤岸镇、干洲镇以及赤田镇。等别差异较大的处在（<-3）以及（>+3）区间内的耕地，主要分布在石溪办事处、澡溪乡、澡下镇、干洲镇以及宋埠镇;中等等别差异即处在[-3，-1）以及（+1，+3]区间内的耕地，主要分布在会埠镇、赤岸镇、赤田镇、罗市镇、甘坊镇、柳溪乡、百丈山以及上富镇等地;等别差异较小的处在[-1，+1]区间内的耕地，主要分布在赤田镇和赤岸镇，其余乡镇有零星分布（图5）。

3.2.3 产能核算结果对比分析。由表8可知，新核算耕地总产能为54.75万t，原核算耕地总产能为46.43万t，实际产能为33.59万t。新核算耕地产能与原核算耕地总产能相比，在奉新县中东部乡镇新核算结果均高于原结果，而在奉新县西部乡镇则刚好相反。

4 结论与讨论

新的指标体系与原产能核算指标体系的不同之处在于新指标体系包含了技术水平，而原产能核算指标仅包含了耕地地力评价相关指标，因此在内涵上新指标体系下的产能指数与原产能核算中的利用等指数一致;在光温生产潜力指数

的计算上，新方法不针对具体的作物，而原方法则需要有具体的作物;在具体的产能计算上，新方法下的产能指数即单产，而原方法需要将农用地分等成果与实际标准粮产量建立函数关系式进行换算，因此在产能的数值上，新方法核算结果与原核算结果差一个函数关系式的转换。

新指标体系下，产能指数内涵与原农用地分等中国家利用等指数内涵一致，因此将该产能指数与国家利用等指数进行比较分析。对比结果显示，二者在一致的等别划分原则下，各等别面积分布比例基本一致，仅第8等和第10等差距为10%，其余均变化较小。在空间分布上，奉新县西部产能指数要低于利用等指数;在东部，产能指数则要高于利用等指数，显现出“差地”越差、“好地”越好的情况，主要原因在于评价指标体系凸显了单个影响因素的重要性，在权重以及计算方法上也是如此，而原指标体系各因素在计算中因一部分影响因素的情况被掩盖，导致评价结果失真。

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