安徽省耕地壓力指數時空分布特征及趨勢預測

徐京京， 黃建武， 李 丹， 揭 毅， 伍曉陽， 蘭明燦

(1.華中師范大學 地理過程分析與模擬湖北省重點實驗室, 武漢 430079;2.華中師范大學 城市與環境科學學院, 武漢 430079;3.南京師范大學 教師教育學院, 南京 210046)

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安徽省耕地壓力指數時空分布特征及趨勢預測

徐京京1，2*， 黃建武1，2， 李 丹3， 揭 毅1，2， 伍曉陽1，2， 蘭明燦1，2

(1.華中師范大學 地理過程分析與模擬湖北省重點實驗室, 武漢 430079;2.華中師范大學 城市與環境科學學院, 武漢 430079;3.南京師范大學 教師教育學院, 南京 210046)

以安徽省1990年～2010年統計資料為基礎，分析了耕地資源、人數和糧食產量動態變化，根據最小人均耕地面積和耕地壓力指數模型計算了安徽省及其17個地市耕地壓力指數，在此基礎上分析其時空特征，采用GM(1，1)模型對2011年～2020年耕地面積和耕地壓力指數進行預測.結果表明：耕地面積和人均耕地面積總體上呈減少趨勢，伴隨著糧食總量、單產在波動中上升，人均糧食產量也在波動中上升；1990年～2010年，全省耕地壓力指數呈現一個倒“W”型，1991年耕地壓力顯著，1992年～1997年，耕地壓力指數在波動中下降，1997年～2003年，在波動上升，2003年上升到1.109 5，之后呈下降趨勢；總體上，1990年～2010間，皖北地級市耕地壓力在降低，中南部地級市呈現增大的趨勢，2000年耕地壓力達到最大，之后耕地壓力有所下降；近20年，馬鞍山、蕪湖、銅陵、黃山以及安慶耕地壓力指數均大于1，耕地承受著較長時間的壓力，而合肥和池州耕地壓力在不斷加大，在2010年耕地壓力指數均大于1，耕地壓力顯著；通過預測分析，在2011年～2020年，全省耕地面積和人均耕地面積均會持續下降，而耕地壓力在上升，2020年耕地壓力明顯，耕地壓力指數達到1.041 16，基于此，提出了一些減輕耕地壓力的建議.全面分析安徽省耕地壓力指數時空分布特征，這對于保障糧食安全、減輕耕地壓力以及制定保護耕地資源的政策提供了參考.

耕地壓力指數； 耕地壓力； 時空分布特征； GM(1，1)模型； 安徽省

隨著我國工業化和城市化進程的加快，部分耕地資源不可避免地轉化為工業用地和城市用地，據統計，2001年～2005年，我國耕地面積減少高達553.31萬hm2，人均耕地面積從2001年的0.1 hm2減少到2005年的0.089 hm2，安徽省作為人口大省和農業大省，人均耕地面積遠遠低于全國平均水平，耕地面積由1990年的436.5萬hm2減少到2010年的418.4萬hm2，人均耕地由1990年的0.077 1 hm2下降到2010年0.061 2 hm2，即將接近國際人均耕地的0.053 hm2的警戒線[1]，人地關系緊張.耕地的數量和質量對維持糧食安全、社會穩定具有重要的作用，而耕地資源大面積減少已經引起了國家和社會各界的廣泛關注[2].近些年，不少學者關于耕地壓力與糧食安全做了大量理論和實例研究[3-5]，研究尺度[6-11]主要有國家、區域、省份以及市縣等，主要利用最小人均耕地面積和耕地壓力指數模型等方法.但是對安徽省的相關研究不多[12]，安徽省作為農業大省和人口大省，不僅肩負著本省糧食供給的責任，而且也是全國重要的糧食生產區，基于此，本文利用安徽省1990年～2010年統計資料，根據耕地壓力模型計算了安徽省1990年～2010年耕地壓力指數，全面分析安徽省耕地壓力時空分布特征，對于促進耕地資源保護、保障糧食安全具有一定的參考意義.

1 研究區概況

安徽省位于我國東部，長江下游，地理坐標： 114°54′～ 119°37′E， 29°41′～ 34°38′N，省內主要有長江和淮河兩大水系.全省總面積為14.01萬km2，占全國國土面積的1.45%，在全國排名第22位，華東地區第3位，省內平原、丘陵、山區的面積分別占全省總面積的31.3%、29.5%、 31.2%，根據地形起伏狀況，全省可分為淮北平原、沿江平原、江淮丘陵、皖西大別山區、皖南山區5個自然區域.氣候上屬于暖溫帶與亞熱帶過渡地區，淮河以北屬于暖溫帶濕潤季風氣候，淮河以南屬于亞熱帶濕潤季風氣候，溫暖濕潤，四季分明是其主要的氣候特征.全省年平均氣溫在14～17℃之間，1月份平均溫度為0～4℃，7月份為27～29℃.淮北年均降水量在700～800 mm之間，淮南一般為800～1 700 mm.全省農業具有南北過渡特征，淮北以小麥雜糧為主，已經發展成重要的商品糧、生豬生產基地.長江淮河之間農作物主要為水稻、油菜.截止到2010年末，全省戶籍人口為6 862.0萬人，常住人口為5 950.05萬人，省內生產總值12 359.33億元，其中農業生產總值占總產值的12.50%，約1 544.42億元，城市化水平為43.2%.

2 研究方法及數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 最小人均耕地面積 最小人均耕地面積定義為在某一區域內、一定糧食自給水平以及耕地綜合生產能力條件下，能夠滿足每一個人正常生活所需要的耕地面積[13].可通過下面公式進行計算：

(1)

式中，Smin代表最小人均耕地面積，hm2/人；β為糧食自給率，%；Gr為人均糧食需要量，kg；p為糧食面積產量，kg/hm2；q為糧食作物播種面積占農作物播種面積的比重，%；k為復種指數，即一年中各季節農作物播種面積之和與耕地面積之比，%.

2.1.2 耕地壓力指數模型 耕地壓力指數是指最小人均耕地面積與實際人均耕地面積之比，計算公式為：

(2)

式中，K代表耕地壓力指數，Smin為最小人均耕地面積，hm2/人，Sa為實際人均耕地面積，hm2/人.

由于耕地綜合生產能力、人口數量、人均消費水平等因素都處在動態變化之中，因此最小人均耕地面積與實際人均耕地面積都會隨著時間以及空間的變化而變化，耕地壓力指數是一個隨著時空而發生變化的變量.在不同時空下的K值大小可以反映該時段該地區耕地資源面臨的壓力大小.當實際人均耕地面積大于最小人均耕地面積時，即K<1時，表明耕地沒有明顯的壓力；當實際人均耕地面積等于最小人均耕地面積時，即K=1時，此時需要保護耕地資源、提高耕地綜合生產能力；當實際人均耕地面積小于最小人均耕地面積時，即K>1時，此時耕地面臨明顯的壓力，耕地資源不能保證人民正常的生活需求，會威脅糧食安全，應采取及時有效的措施緩解耕地壓力.

2.1.3 灰色模型GM(1，1) 利用灰色模型預測法中的數列預測方法，建立單變量灰色模型GM(1，1)[14]來預測研究區域2011年～2020年耕地面積、人均耕地面積以及耕地壓力指數的變化情況，預測模型記為：

(3)

式中，a，b為常數；k=1，2，3，…，n，表示不同的時間，單位為a.

為了檢驗模型的可信性，利用后驗比C以及小誤差概率P來對模型檢驗，當P>0.95，C<0.35時，預測精度等級為好；當P>0.80，C<0. 5時，預測精度等級為合格；當P>0.65，C<0.65時，預測精度等級為勉強；當P<0.65，C>0. 65時，預測精度等級為不合格.

2.2 數據來源

本文耕地面積、糧食產量以及人口數據主要來源于安徽省統計年鑒(1990年～2010年)，同時參考了《安徽省60年1949年～2009年》部分相關農業基礎數據，2000年安徽省進行了行政區劃的調整，將阜陽市管轄的渦陽縣、蒙城縣、利辛縣劃歸新設立的地級亳州市管轄，為了保證研究行政區劃的一致性，2000年之前，將渦陽縣、蒙城縣、利辛縣數據合并作為亳州市的基礎數據，同時，在計算地級市耕地壓力指數時，為了保證數據的準確性，先采用三次移動平均法對基礎數據進行微調.

3 結果與分析

3.1 耕地、人口、產量動態變化分析

3.1.1 耕地資源動態變化 安徽省近20年耕地面積總體上呈現減少的趨勢.根據統計資料可知，1990年全省耕地面積為436.5萬hm2，而2010年全省耕地面積僅為418.4萬hm2，在此期間耕地面積共減少了18.08萬hm2，平均每年減少了9 040hm2，減少率為4.14%.從圖1可以看出，安徽省近20年耕地面積變化具有階段性特點，大致可以分為2個階段.1) 1990年～2003年，耕地面積減少階段.由于人口的增加，城市化和經濟快速發展，大量耕地變為非農業用地，加上農產品價格低廉，農業收益少，部分耕地撂荒，耕地面積大量流失；1999之后國家推行的退耕還林，這些原因導致耕地面積不斷減少；2) 2003年～2010年，耕地面積緩慢增加階段.這主要得益于近幾年開展的農田整理、土地復墾、居民點整理等工程.從耕地面積構成來看，水田面積呈現微弱的增長趨勢，從1990年的184.8 萬hm2增加到2010年的189.1萬hm2；而旱地面積總體上呈現減少趨勢，從1990年的251.7萬hm2減少到2010年的229萬hm2.

雖然安徽省實行嚴格的計劃生育政策，但是由于人口基數大，部分偏遠農村生育觀念沒有改變，人口出生率下降較慢，加之近10年衛生醫療條件的改善大大降低了死亡率，基于此，全省人數從1990年的5 661萬人增加到2010年的6 827萬人，而耕地面積在此期間減少了18.08萬hm2，導致人均耕地面積在持續下降(圖1).1990年人均耕地面積是0.077 1hm2，2010年僅為0.061 2hm2，人均耕地面積下降了0.015 9hm2.隨著人數的持續增加和耕地面積減少的趨勢，人均耕地面積在未來一段時間內將會進一步減少.

圖1 安徽省1990年～2010年耕地面積及人均耕地面積變化Fig.1 Changes of cultivated land and per capita cultivated land from 1990 to 2010 in Anhui Province

3.1.2 全省人數線性回歸分析 1990年全省人數為5 661萬人，2010年為6 827萬人，凈增加了1 166萬人，年均人口增長率為9.3‰.通過對近20年人數變化情況做線性回歸分析，線性分析方程為：y=56.617x-1069969，r=0.998 6，通過了0.05水平的置信度檢驗，全省人數隨著年份呈線性增長趨勢，利用此回歸方程對分別預測2015年、2020年的人口數為：7 107.5、7 397.34萬人.

3.1.3 糧食產量動態變化 1990年全省糧食總產量為2564.43×104t，而2010年糧食總產量為3481.77×104t，與1990年相比，糧食產量增加了917.34×104t，平均每年增加產量為45.87×104t.但是安徽省屬于暖溫帶與亞熱帶過渡地區，易發生旱澇災害，糧食產量極不穩定.1991年為近20年糧食總產量最低的年份，主要是由于沿淮和淮北“梅雨”提前10～50 d，降水量集中且時間長，造成全省發生尤其是江淮地區發生洪澇，糧食產量銳減；糧食產量也受耕地面積的影響，2003年耕地面積僅有408.5萬hm2，是近20年最少的年份，加上自然災害，與相鄰年份相比，2003年糧食產量較低.2003年～2010年，糧食產量在波動中上升.總體而言，糧食產量沒有因為耕地大面積減少而減少，而是隨著化肥、科技投入的加大帶來的單產和復種指數的提高有大幅度的增加.

從圖2可以看出，人均糧食產量隨著糧食總產量的變化而變化，兩者變化趨勢基本吻合，1990年人均糧食產量為453 kg，2010年為510 kg，在1990年～2010年間，全省人數增加了1 166萬人，耕地面積減少了18.08萬hm2，人均糧食產量增加了57 kg.1990年～2003年，人均糧食產量波動性比較大，時增時減，2003年～2010年，人均糧食產量總體上是增加的.伴隨著糧食總產量在波動中上升，人均糧食產量也隨之波動上升.

1990年全省糧食單產為4 035 kg/hm2，2010年增加到4 656 kg/hm2，糧食單產增加了621 kg，增加幅度較大，與全國同時期糧食單產相比，在1990年～2000年，安徽省糧食單產高于全國同時期糧食單產，而在2000年～2010年，安徽省糧食單產低于同時期全國糧食單產，面對這種對比變化，安徽省要加大農業科技投入、增加水利設施，提高單位面積糧食產量，才能有效面對人口增加和耕地面積減少帶來的耕地壓力.

3.2 耕地壓力指數時空特征分析

3.2.1 全省耕地壓力指數變化分析 在分析全省耕地、人口和糧食產量的基礎上，對全省最小人均耕地面積(Smin)和耕地壓力指數(K)進行了計算分析.在本文中，人均糧食需求量取值為385 kg[15]， 經過調查分析，安徽省作為農業大省，糧食自給率很高，在計算K值時，糧食自給率取100%.全省耕地壓力指數計算參數以及結果如表2所示.從表1可以看出，最小人均耕地面積在1990年為0.067 0 hm2， 2010年下降到0.061 2 hm2，呈現逐漸減小的趨勢.1990年～2010年間耕地壓力指數大致呈現“M”型，1991年由于降水異常，造成全省農作物受災面積高達5 024千hm2，糧食單產為近20年最低值，耕地壓力指數高達1.251 2，耕地壓力顯著，1992年～1997年，耕地壓力指數在波動中下降，1997年耕地壓力降為0.834 5，而1997年～2003年，耕地壓力指數在波動上升，2003年耕地壓力指數上升到1.109 5，之后，隨著耕地面積持續穩定的增加和復種指數的提升，耕地壓力指數呈下降趨勢，到2010年，耕地壓力指數為0.852 3，較1990年還要小0.016 2.

表1 1990年～2010年安徽省最小人均耕地面積及耕地壓力指數變化Tab.1 Changes of the minimum area of cultivated land per capita and pressure index of cultivated land from 1990 to 2010 in Anhui Province

3.2.2 地市耕地壓力指數時空分布特征 根據公式(1)和(2)，以全省地市數據為基礎，計算出了近20年各地市耕地壓力指數.為了能夠清晰地看出各地市耕地壓力指數的差異與變化情況，利用ARCGIS軟件對各地市不同年份的耕地壓力指數進行了可視化表達，結果見圖6.

圖3 1990年～2010地市年耕地壓力指數空間分布圖Fig.3 Space distribution of pressure index of cultivated land from 2000 to 2010 in prefecture-level cities

由圖3可以看出，各地市K值具有明顯的時空差異.總體上，1990年～2010年間，皖北地區耕地壓力在逐漸降低，如阜陽、六安、亳州等地級市，1990年～2000年中南部地級市耕地壓力指數呈增大的趨勢， 2000年耕地壓力達到最大，之后耕地壓力有所下降.在17個地市中，1990年、1995年耕地壓力指數大于1的地級市有8個，主要位于皖北和沿江地區，2000年增加到10個，占全省地市數量近6成，主要位于長江沿岸皖南山區，其中K值最大值出現在銅陵市，達到1.948 7 ，而淮北市、阜陽市、淮南市以及宣城市的K值接近1；隨著農田整理、土地復墾、居名點整理等工程以及糧食單產和復種指數的提高，2005年K值大于1的地級減少到6個，最大值依然出現在銅陵市，為2.080 7，2000年～2005年，耕地壓力指數總體上是下降的，只有銅陵市和黃山市在上升，其他地市均在下降，耕地壓力得到了有效緩解.2010年K值大于1的地市為7個，主要分布在安徽省南部以及中部的合肥市.值得注意的是，近20年，馬鞍山、蕪湖、銅陵、黃山以及安慶耕地壓力指數均大于1，耕地承受著較長時間的壓力，而合肥和池州耕地壓力在不斷加大，在2010年耕地壓力指數均大于1，耕地壓力顯著.

3.3 耕地面積及耕地壓力指數預測

根據表2相關數據，在DPS中建立單變量灰色模型GM(1，1)預測安徽省耕地面積、人均耕地面積以及耕地壓力指數的變化情況，同時根據表1對模型進行檢驗.根據計算結果，耕地面積、人均耕地面積和耕地壓力指數的方差比C均小于0.35(分別為0.088 3、0.013 0和0.160 3)，小誤差概率均為1，可知預測模型精度等級較好，預測結果可信.

耕地面積模型為：

x(t+1)=-4.098119e-0.4300366t+5.088417;

人均耕地面積模型為：

x(t+1)=0.000641e-0.124033t-0.000540;

耕地壓力指數模型為：

x(t+1)=0.000641e-0.124033t-0.000540.

在DPS軟件中對2015年、2020年耕地面積、人均耕地面積以及耕地壓力指數進行預測.2015年耕地面積、人均耕地面積和耕地壓力指數分別為 411.11萬hm2、0.058 2hm2、0.971 7；2020年耕地面積、人均耕地面積和耕地壓力指數分別為407.57萬hm2、0.055 75hm2、1.041 16.從預測結果可以看出，耕地面積和人均耕地面積在持續下降，而耕地壓力指數在上升，K值在2020年大于1，耕地壓力明顯.

4 建議與結論

4.1 建議

為了有效緩解耕地壓力，保障耕地、人口和糧食這個復合系統高效運行，針對安徽省實際情況，提出以下建議.

1) 要合理控制全省人口增長.安徽省作為人口大省，盡管近些年人口增長率較低，但是人口基數大，每年依然有龐大的人口增加，增加了耕地壓力，因此要制定合理的人口政策，把人口控制在合理范圍之內，同時，提高人們的科學文化素質，加強人們保護耕地資源和生態觀念，這是有效減輕耕地壓力的重要途徑.

2) 在保持經濟增長的同時，抑制耕地過度非農化的速度，制定嚴格的耕地保護政策，提高城市土地利用效率，同時廣泛開展農田整理、土地復墾、居名點整理等工程，增加耕地資源數量，減輕全省耕地資源流失的現狀.

3) 加大對中低產田的改造，提高耕地生產能力；加強水利設施建設，減輕旱澇對農業生產的威脅，同時加大農業的科技投入，提高土地利用的集約化程度，走新型化農業道路.

4) 建立完整的耕地資源經濟社會生態的補償機制，通過政府監管和市場運作，有效實現耕地資源高效、可持續綜合利用，同時加強水利基礎設施的建設，提高抗旱澇的能力，減輕因自然災害帶來的耕地壓力.

4.2 結論

安徽省作為農業大省和人口大省，面對人口持續增加，城市化和工業化進程加快，耕地面積不斷減少，人地關系緊張.1990年～2010年間耕地壓力指數大致呈現一個“M”型， 1991年由于降水異常，耕地壓力指數高達1.251 2，耕地壓力顯著，1992年～1997年，耕地壓力指數在波動中下降，1997年耕地壓力降為0.834 5，1997年～2003年，耕地壓力指數在波動上升，2003年耕地壓力指數上升到1.109 5，之后耕地壓力指數呈下降趨勢， 2010年，耕地壓力指數為0.852 3，較1990年還要小0.016 2.全省K值變化是在自然和社會因素綜合作用下造成.在自然因素方面，主要受旱澇影響的影響帶來的糧食減產，在社會因素方面，耕地非農化加速，造成人均耕地面積持續減少，隨著生活質量的提高，人們對蔬菜、瓜果需求量增加，糧食播種面積在總播種面積中的比例下降，這些因素都會造成K值增大；但是，隨著化肥農藥和科技投入的增加、糧食單產以及復種指數的提高，加強生態保護等可以有效緩降耕地壓力.

省內各個地市由于多種原因，K值分布具有明顯的時空差異.總體上，1990年～2010年，皖北地區耕地壓力在逐漸降低，1990年～2000年中南部地級市耕地壓力指數呈增大的趨勢， 2000年耕地壓力達到最大，之后耕地壓力有所下降；近20年，馬鞍山、蕪湖、銅陵、黃山以及安慶耕地壓力指數均大于1，耕地承受著較長時間的壓力，而合肥和池州耕地壓力在不斷加大，在2010年耕地壓力指數均大于1，耕地壓力顯著.經濟較為發達的地市，隨著耕地的非農化、糧食播種比例的減少以及人口的機械增長加快，易出現耕地壓力較大的局面，在發展經濟時，應協調好耕地、人口和糧食這個復合系統，保障糧食安全和耕地資源可持續利用.

通過預測分析，在2011年～2020年，全省耕地面積和人均耕地面積均會持續下降，而耕地壓力在上升，并在2020年K值大于1，達到1.041 16.耕地壓力明顯.

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An analysis of thetemporal and spatial distribution characteristics of pressure index of cultivated land and its trend prediction of Anhui Province

XU Jingjing1，2， HUANG Jianwu1，2， LI Dan3， JIE Yi1，2， WU Xiaoyang1，2， LAN Mingcan1，2

(1.Key Laboratory for Geographical Process Analysis & Simulation，Hubei Province，Central China Normal University， Wuhan 430079；2.College of Urban and Environment Science， Central China Normal University， Wuhan 430079；3.Teacher Education College， Nanjing Normal University， Nanjing 210046)

Firstly， this paper analyzes the changes of the cultivated land resources， population and grain production with the statistical data from 1990 to 2010 in Anhui province. Then pressure index of cultivated land of Anhui and 17 cities is calculated using minimum area of cultivated land per capita and pressure index of cultivated land model. Finally the temporal and spatial distribution characteristics of the pressure index of cultivated land is studied and the cultivated land area and pressure index of cultivated land is predicted using GM (1， 1) model. The results show that， the arable land and per capita cultivated land area are decreasing on the whole. Per capita grain output rose in volatility as the per unit area yield and grain total rising in volatility. The change of cultivated land pressure index was similar to an inverted “W” type from 1990 to 2010. Cultivated land pressure was significantly high in 1991，while decreased in fluctuation from 1992 to1997，and unsteadily rose from 1997 to 2003. After reaching to 1.109 5 in 2003， the cultivated land pressure index started declining. Overall， cultivated land pressure of cities decreased in northwest while increased central and southern from 1990 to 2010. After achieving the maximum in 2000， in the cultivated land pressure decreased. In Ma’anshan， Wuhu， Tongling， Huangshan and Anqing, the cultivated land pressure index was greater than 1， suggesting that the arable land has been under a shrinking pressure for a long time， Hefei and Chizhou’s cultivated land pressure is increasing with the cultivated land pressure index greater than 1 in 2010， indicating that the cultivated land pressure was significantly high. Through the forecast， the cultivated land area and per capita arable land area will continue to fall， and cultivated land pressure will be on the rise in the 2011～2020. Besides, pressure index of cultivated land will reach 1.04116 in 2020， and the cultivated land pressure is obvious. In order to reduce cultivated land pressure， some suggestions are put forward. Thus, analyzing temporal and spatial distribution characteristics of pressure index of cultivated land in Anhui province， provided reference for guaranteeing food security， reducing pressure cultivated land pressure and protecting cultivated land resources．

pressure index of cultivated land; cultivated land pressure; temporal and spatial distribution characteristics; GM (1， 1) model; Anhui Province

2015-03-23.

中央高校基本科研業務費專項(ccnu15ZD001).

1000-1190(2015)04-0615-08

F301.21< class="emphasis_bold">文獻標識碼： A

A

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