粮食作物种植视角下东北粮食耕地利用的时空分

分类：论文范文 发表时间：2021-05-12 09:31

　　摘要：作物种植是耕地最直接的利用方式。基于粮食作物种植视角研究耕地利用问题，是耕地利用领域研究的进一步细化，也是粮食安全的基础。该研究以东北粮食主产区典型地域为研究区，基于主要粮食作物大豆、玉米和水稻的不同耕地利用方式，以乡镇为单元，综合运用标准差椭圆、重心模型及探索性空间数据分析法，阐明2016—2019年研究区粮食作物的耕地利用空间分化特征。结果表明：1）研究区主要粮食作物的耕地利用结构变化明显，大豆与玉米的耕地种植面积出现明显“剪刀差”变化特征，水稻的耕地种植面积基本保持稳定。2）研究区主要粮食作物的耕地利用空间分布呈现“西北-东南”动态格局，种植大豆和玉米的耕地利用重心位于研究区的中东部地区，分别向东偏南和西偏南方向迁移。3）研究区种植主要粮食作物的耕地利用结构具有较强的正负空间关联性，正相关类型聚集性较强，表现出明显的区域一致性；负相关类型无明显聚集区域，面积较小，且零星分布。研究结果较好地反映了种植结构调整政策实施阶段研究区种植主要粮食作物的耕地区域空间布局分化和耕地种植结构的空间关系，为区域种植结构调整及保障粮食结构性安全提供科学依据。

　　关键词：土地利用；遥感；耕地；粮食安全；作物种植；时空分化；东北粮食主产区

　　0引言

　　作物种植是耕地最直接的利用方式，作物与耕地具有唯一的对应性。区域作物耕地利用方式决定着该地域的种植结构。目前，尽管耕地综合生产力和粮食总量呈现逐年提高趋势，但粮食安全存在着结构性矛盾[1-2]，为此，相继出台政策文件，促进种植结构调整。2016—2020年的《全国种植业结构调整规划》和《全国农业现代化规划》中对农业种植结构做出规划，从此开始实施“减玉米、增大豆”的种植结构调整政策；2018年扩大包括黑龙江省在内的试点地区轮作休耕试点规模；2019年一号文件再次指出要调整种植结构，发挥粮食主产区优势。2016—2019年，黑龙江省作为全国耕地轮作休耕制度的重要试点区之一，受作物种植结构调整政策和市场等因素影响，粮食作物种植结构进行了大幅度调整，由玉米主导型转变为大豆玉米轮作型，区域内粮食作物的耕地利用数量、分布、结构发生显著变化，不同粮食作物的耕地利用方式呈现出明显的区域空间分化[3]。适时准确掌握此期间主要粮食作物的耕地利用时空分化特征，可以为区域粮食作物的耕地利用结构进一步优化提供科学依据，也为解决粮食结构性矛盾提供重要参考。

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　　1研究方法与数据来源

　　1.1研究区概况

　　研究区为拜泉县、克山县和依安县，3个县相互邻接，是东北粮食主产区的产粮大县，该区域位于黑龙江省松嫩平原腹地的黑土带，土地总面积10460km2，耕地占79.42%，人均耕地面积0.55hm2/人。2018年末研究区总人口约为148万人，辖46个乡镇，2个农场。研究区主栽作物为玉米、大豆和水稻，受国际转基因大豆市场冲击，大豆贸易自由政策出台后，研究区大豆种植面积2009年至2015年缩减近50%，玉米种植面积2003年到2013年增加6倍。2016—2019年，受种植结构调整政策影响，研究区实施了耕地轮作，主要粮食作物的耕地利用方式发生了很大的变化。基于2016—2019年间种植结构调整的政策背景，选择东北粮食主产区典型地域拜泉县、克山县和依安县作为研究区，阐明主要粮食作物的耕地利用时空分化特征具有一定的现实意义。

　　1.2数据来源

　　本文选取研究区2016—2019年Sentinel-2高分辨率多光谱成像卫星影像数据，分辨率为10m，选择每年5—9月份覆盖研究区的Sentinel-2影像作为原始数据，来源于欧洲航天局的数据共享网站。数据获取时间及其详细信息见表1。土地利用数据来源于依安县、克山县和拜泉县2017年土地利用变更调查矢量数据库，为保证研究时段内耕地范围的一致性，在该矢量数据库中提取乡镇行政区范围、耕地范围以及田块信息，作为本文主要粮食作物的耕地利用空间分化特征研究的基础数据。

　　2结果与分析

　　2.1主要粮食作物的耕地利用数量变化特征

　　研究期内种植结构调整政策实施效果明显，大豆与玉米种植面积出现明显“剪刀差”变化特征，水稻种植面积基本保持平稳，维持在耕地总面积的5%左右，大豆和玉米为研究区主要粮食作物（图2）。数据显示结果表明，研究区2016年大豆种植面积5.79万hm2，占耕地总面积的7.18%，玉米种植面积达到71.20万hm2，占据研究区耕地面积的88.19%，农户倾向于种植收益相对较高的玉米；2017年大豆种植面积小幅度上升，为8.01万hm2，占比仍然较低，为耕地总面积的9.92%；2018年研究区大豆种植面积大幅度提升至36.51万hm2，占比44.94%，是2017年大豆种植面积的4倍，政策实施效果明显，与此同时，研究区玉米种植面积调减至40.40万hm2，占比不足50%；2019年大豆种植面积稍有回落，为32.41万hm2，玉米种植面积44.40万hm2，2种作物仍为研究区主栽农作物。总体而言，研究期内该地区耕地作物种植结构调整特征显著，恰好与东北粮食主产区种植结构变化方向相一致。

　　2.2主要粮食作物的耕地利用空间分布和重心迁移特征

　　2016—2019年研究区主要粮食作物的耕地利用标准差椭圆均呈西北—东南方向，表明研究区大豆和玉米两种主要粮食作物在西北—东南方向较东北—西南方向更为密集。通过图3a可以看出，2016—2019年大豆作物的耕地利用标准差椭圆位于研究区东部地区，前期空间分布较为分散，后期趋于集中再扩大。2016—2019年，大豆作物的耕地利用重心均位于拜泉县境内，重心迁移轨迹总长27.17km，表现为向东偏南方向顺时针移动（图3a），说明该阶段东部地区的种植结构转型较快，东部地区克山县与拜泉县土质条件优越适宜大豆作物生长，受种植结构调整政策影响，区域内实施大豆种植补贴，吸引大量农户进行粮豆轮作，使大豆作物种植比例不断提升，牵动大豆作物的耕地利用重心移动。

　　3讨论

　　本文选取2016－2019年种植结构调整政策实施期间，基于粮食作物种植视角，从耕地利用的数量、空间、结构等方面研究耕地利用的时空分化特征。2016－2019年受到种植结构调整与耕地轮作休耕等多种政策因素的综合影响，玉米、大豆、水稻等主要粮食作物的耕地利用方式与结构呈现出明显的时空分化。东北粮食主产区是作物种植结构调整的重点地区，传统分析作物种植结构调整的方法通常是使用统计数据，这样很难刻画作物种植结构调整的时空特征。本文利用多时相Sentinel-2遥感数据结合随机森林算法提取研究区主要粮食作物的耕地利用信息，改变以往Landsat和MODIS系列卫星重返周期长和分辨率较低的局限性，为客观、准确的获取主要粮食作物的耕地利用信息提供了新的科学方法和手段。同时，运用标准差椭圆和重心迁移模型研究主要粮食作物的耕地利用时空分化特征，能够清晰地从整体上反映出研究区主要粮食作物空间分布的整体轮廓和方向性特征。并以乡镇为基本单元，将研究区48个乡镇单元的种植结构关联性特征在空间上得到充分反映，更加科学准确的描述和分析种植结构的空间集聚性。

　　4结论

　　本文利用Sentinel-2遥感数据结合随机森林分类法提取2016－2019年东北粮食主产区典型区域3种主要粮食作物（玉米、大豆和水稻）的耕地利用空间分布信息，分析主要粮食作物的耕地利用数量、结构、空间分布和空间集聚性等时空分化特征。主要结论如下：

　　1）研究期内，种植结构调整政策实施效果明显，大豆与玉米种植面积出现明显“剪刀差”变化特征，大豆作物的耕地利用占比从2016年的7.18%，提升至2018年的44.94%。此外，研究区水稻种植面积基本保持平稳，维持在耕地总面积的5%左右，大豆和玉米为研究区主要粮食作物。

　　2）2016－2019年研究区主要粮食作物的耕地利用标准差椭圆均呈西北—东南方向，研究期内，2018年大豆的标准差椭圆扁率最大达到0.45，大豆分布呈现较强向心力，玉米作物的空间布局离散程度相对稳定，四年间玉米标准差椭圆变化幅度较小，表明玉米的分布范围变化较小。受种植结构调整政策影响，大豆作物的耕地利用重心向东偏南方向顺时针迁移27.17km，玉米作物的耕地利用重心向西偏南逆时针迁移25.52km。

　　[参考文献]

　　[1]蒋和平，尧珏，蒋黎.新时期我国粮食安全保障的发展思路与政策建议[J].经济学家，2020(1)：110-118.JiangHeping,YaoJue,JiangLi.DevelopmentthoughtsandpolicysuggestionsforChina'sfoodsecurityinthenewera[J].Economist,2020(1):110-118.(inChinesewithEnglishabstract)

　　[2]刘洛，徐新良，刘纪远，等.1990—2010年耕地变化对粮食生产潜力的影响[J].地理学报，2014，69(12)：1767-1778.LiuLuo,XuXinliang,LiuJiyuan,etal.ImpactoffarmlandchangesonproductionpotentialinChinaduringrecenttwodecades[J].ActaGeographicaSinica,2014,69(12):1767-1778.(inChinesewithEnglishabstract)

　　[3]董非非，刘爱民，封志明，等.大豆传统产区种植结构变化及影响因素的定量化评价：以黑龙江省嫩江县为例[J].自然资源学报，2017，32(1)：40-49.DongFeifei,LiuAimin,FengZhiming,etal.Changesofplantingstructureandquantitativeevaluationofinfluencingfactorsintraditional[J].JournalofNaturalResources,2017,32(1):40-49.(inChinesewithEnglishabstract)

　　宋戈，张文琦

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