糧食主產區耕地質量影響因素與糧食產能關系分析*

楊建波， 王 莉， 宋富強，樊 鵬

(1.河南省科學院地理研究所，鄭州 450052； 2.鄭州測繪學校,河南鄭州 450065)

·糧食安全·

糧食主產區耕地質量影響因素與糧食產能關系分析*

楊建波1※， 王 莉2， 宋富強1，樊 鵬1

(1.河南省科學院地理研究所，鄭州 450052； 2.鄭州測繪學校,河南鄭州 450065)

目的分析耕地質量構成要素對糧食產量影響，探討提高糧食生產能力途徑和方法。方法文章選取河南省糧食主產區內近10年來的土地資源調查、農用地分等、耕地地力評價、糧食產能核算等多項成果數據，以4.645 0萬個行政村為評價單元，采用GIS空間分析法，建立了耕地質量單因素變化及因素指標組合與糧食產能關系曲線, 測算了多模型影響下耕地質量因素改變量對糧食產能的影響大小。結果(1)耕地質量影響因素各指標分級變化會引起糧食產能改變，總體上，當耕地所處的環境因素改善后，糧食產能將不斷增加，因素指標分級對糧食增產能力的影響大小各不相同， 11個因素的理論最大增產量和平均增產能力排序大致相當，但最大與最小間相差約8倍； (2)自然質量分充分體現了因素指標組合狀態，四次多項式是表示耕地質量因素組合與糧食產能最佳關系模型，即隨著自然質量總分提高，標準糧產量提升值呈現“倒S”型變化，即自然質量總分每變化0.01個單位，標準糧提升或降低78.15kg/hm2。結論該文成果為糧食核心區內高標準農田建設提供數據支撐。

耕地質量 糧食產能 因素組合 自然質量分 河南省

0 引言

耕地是人類賴以生存和發展的基礎資源，是實現國家糧食安全的基礎和保障。中國近年來糧食產量連續增長，取得了令人矚目的成績。作為一個糧食消費大國，糧食安全，無論何時都是中國社會穩定、參與全球化競爭的一個重大戰略問題[1-4]。依據全國最新的耕地質量等級評定成果：耕地面積中低于全國平均耕地等別的面積比例仍占57%以上，而過1 000kg/667m2的比例僅6.09%，中國耕地質量總體明顯偏低[5]。我國耕地土壤有機質含量不足歐洲土壤的一半，基礎地力產量只占其50%，低于發達國家約20%。南方耕地的酸化問題每況愈下，北方黑土日趨變黃變薄[6-7]。農業面源污染、土壤污染、地下水污染等負面報道越來越多。

圍繞糧食安全，探討耕地質量制約影響因素，揭示提高糧食生產能力的捷徑和方法，是耕地保護研究的難點和熱點。當前，多數學者主要是從加大科技水平和投入能力、改善農業生產條件和優化配置資源等[8-11]角度對耕地進行靜態、定性的分析，而對有關糧食產量與耕地質量影響因素間動態演變、定量變化關系的研究卻很少[12-14]； 學者對耕地質量與糧食產能的研究多集中在綠色產能[15]和綜合質量[16]的探討，其評價因素多側重于宏觀，而對微觀因素層面探討較少[17-18]，且研究周期長、投入多、出成果慢等原因，學者們對于濾除各因素間的交互影響后，單因素指標等級變化后糧食產量的變化能力與因素組合模式下糧食產量的響應能力等問題很少有人進行過相關研究。

耕地質量各構成要素特點和相互間的影響，決定了耕地質量的外在表現。圍繞糧食安全，從構成耕地質量的宏觀自然條件及部分微觀因素入手，分析耕地質量限制影響因素，探討糧食核心區域內耕地質量構成要素與糧食產能的關系，揭示提高糧食生產能力途徑和方法，為實現耕地糧食核心區耕地資源優化配置與高標準農田建設、土地綜合整治提供了決策依據。

1 研究方法與數據

1.1 單因素與產能的量化方法

河南省糧食生產核心區具有相當的典型性[15-17]，針對不同地地域特征劃分不同的因素分級，根據指標與產量的對應關系，獲取單因子各等級分值與糧食產量的分級序列，采用逐級分類匯總法，用指標級別間的差值剔除了因素間的交互影響，獲取單因素對糧食產能影響大小[18]。具體步驟如下。

(1)因素指標分級處理。對因素指標進行分級，依據指標分級情況，以2011年耕地質量分等數據為基礎，利用2013年補充調查的最新行政村糧食產量，計算分指標區耕地利用系數，對2011年耕地分等數據庫糧食產量進行修正，得到能體現當前產量水平的區域糧食單產及標準糧產量，反映糧食單產的代表性和現勢性。

(2)評價單元數據追溯掛接。根據耕地評價單元可追溯性，將單元等別、指數、質量分、因素指標值、各因素作用分值進行連接，得到單元因素指標值； 把修正后的區域糧食水平與單元指標值進行空間合并，求取單元因素指標值與糧食產量的對應序列(因為耕地圖斑糧食產量很難得到，僅能得到行政村的糧食產量，因此以行政村為評價單元)。

(3)因素提升后產能變化值求取。采用分級分類匯總，求取區域單元各因素每一分級值所對應的糧食產量，作為因素分級指標所對應的糧食產量水平。依據因素指標分級中上一分級與下一級的差值，求算指標分級產量提升空間，作為各因素在環境改善時所對應的糧食產量提升值。

1.2 因素組合與產能的量化方法

影響耕地產能因素很多，各影響因素對作物產能的影響都不是單獨的。有直接的、間接的，有主導性不可替代且難以改變的，有可以調劑改善的； 且各個因素之間也是相互關聯、互相交織、互為制約、相互影響的，糧食產量水平高低是影響耕地質量的各個因素綜合作用的結果[19-22]。衡量糧食產量與影響因素組合間關系，可以采用3種方法。第一種為累加法，即在當前糧食產量水平下，將各個因素指標分級在環境改善時所對應的糧食產量增加值相累加，來描述所有因素改變后糧食產量總體變化。第二種為乘積法，即將每一指標修正系數相乘來判斷產量值的變化。第三種是質量分校正法。

這里主要采用質量分校正法，即從耕地評價數據庫提取各單元原始自然質量分，用現實糧食產能對等別評價時所采用糧食產量作時間修正，建立自然質量分與修正后糧食產能關系序列，分析二者變化規律； 在各影響因素改變后，根據評價體系所編制的“指定作物-分等因素-自然質量分”記分規則表，按指標分級，確定發生改變后的因素指標分值，重新計算單元的自然質量分； 將修正后的自然質量分代入曲線，求取因素指標改變后的糧食產能。

累加法和乘積法相對簡單直觀，但因素間的交互影響難以完全剔除，準確性相對較差。質量分校正法充分體現了因素的交互作用，它從因素構成、因素狀態的角度入手，通過各因素作用分值對糧食產能進行描述，分地貌類型構建二者數學模型，使每一個作用分值直接對應一個糧食產量，不必考慮各因素之間交互影響，計算結果較準確。

1.3 研究數據

該文借鑒國土資源部土地資源調查、農用地分等及河南省分縣耕地地力調查、產能核算、耕地質量動態監測試點等成果資料為基礎進行研究。由于河南省耕地分等、產能核算、地力評價等成果數據均是以全省范圍進行的相關研究，因此，為便于社會、經濟、人口等資料可比和銜接，有利于數據收集處理和前后對比，該文將研究范圍拓展為河南省全省范圍。

質量數據：主要采用2011年河南省耕地質量等別完善數據，并對易變因素如灌溉、排水進行更新，其中灌溉和排水采用省水利廳2013年成果，對地形因素根據年度變更調查數據中坡度分級進行調整，對長期內不易變化因素如障礙層次、土壤質地等仍采用原數據。

產能數據：以2011年耕地質量分等前提，采用抽樣補充調查，通過調查部分行政村(包括全部標準樣地所處行政村糧食產量)，補充調查2012～2014年近3年行政村糧食產量，計算分指標區耕地利用系數，以縣域為控制區，對全縣范圍內各行政村2011年糧食產量進行修正，從而作為當年各行政村糧食單產及標準糧產量數據。

耕地質量與糧食產能關系數據庫：各因素指標統一按照從1～7級表示指標由好變差順序排列。同時對質量等別較高、糧食產量卻偏低的區域進行野外調查驗證； 對部分城市郊區有撂荒現象的較低產量數據對照質量相當區域的糧食產量進行糾正； 對部分實驗區糧食過高產量參照種糧大戶產量進行適當下調； 對部分不明原因的“質量因素較優，而糧食產量卻較低及糧食產量較高而質量因素卻較差”的個別行政村數據進行剔除，對修正后數據按行政村入庫。

2 單因素對糧食產能影響

根據單因素分級與產能實際值，在考慮因素分級與產能高度一致的基礎上，構建指標分級變化與產能改變量的對應關系。以分類匯總法為基礎，構建二者的乘冪、指數與線性、對數、多項式等5種關系模型，量化因素指標分級中上一分級與下一級的差值。以標準糧為例，即：當因素分級與標準糧模型相關性均極為顯著時，就采用各相關系數作權重來確定標準糧潛力提升值； 當因素分級與標準糧僅有一種模型呈極為顯著時，就采用匯總值與該模型計算值的平均值來確定其潛力提升值。

表1 因素指標分級變化下標準糧產量的改變值 kg/hm2

如表1所示，隨著因素指標分級變化，標準糧在一定程度上都發生相應改變，且不同因素變化趨勢和變化方向不同，各指標級差間改變量大小也不一樣。如土壤有機質含量、灌溉條件、排水條件、土壤酸堿度、鹽漬化程度、土壤質地等，這些因素伴隨著環境條件改善，指標由末級提升到次末級時，分級由差變好，標準糧產量提升，指標分級間改變值在不斷增大，級與級之間呈現“倒級差”關系，即表現為因素指標由4級提升為3級的變化值要大于由3級提升為2級的變化值。

如地形坡度、礫石含量、障礙層次、土層厚度等，隨著環境狀況逐步由差變好，標準糧總量在相應提高，隨著指標分級變化標準糧提升值在依次減小，即級與級呈“正級差”關系，表現為因素指標由4級提升為3級的變化值要小于由3級提升為2級的變化值。僅剖面構型，其伴隨著指標分級變化，標準糧提升值變化規律不明顯。

單因素指標分級變化(即同一因素的級與級之間改變)后糧食生產能力增產潛力最大的因素是灌溉條件，即灌溉條件由4級提升為3級時(灌溉條件從無灌溉提升為一般灌溉，灌溉保證率從30%以下提高到30%～60%之間時)，作物標準糧提高量最大，達1 733.83kg/hm2； 其次是土壤礫石含量，即土壤中礫石含量從2級提升為1級時(土壤中礫石含量從影響耕作的2%～10%提升為不影響耕作的小于2%)，標準糧食產量改變值為1 610.07kg/hm2。

提升潛力最小的是剖面構型，即剖面構型在指標分級變化時，作物標準糧改變量在2.58～13.03kg/hm2，增產潛力最小。其次是障礙層次，即障礙層次出現的深度從小于30cm提升30～60cm之間時，標準糧產量改變值為7.46kg/hm2。

2.1 各因素標準糧理論最大增產量

當因素均從最差狀態改變為最優水平時，即因素指標從最差級別提升到最優級別時，標準糧達到的改變量稱之為理論最大增產量。單純從標準糧食提升總量上來說，有機質含量理論增產潛力最大，從理論上說，若有機質含量連續提升5個等級，即有機質含量從5級(小于0.6%)提升為1級(大于4%)時，標準糧增產量最大，為3 643.14kg/hm2； 其次為灌溉保證率，當灌溉保證率從4級(無灌溉條件)提升為1級(充分滿足)，標準糧增產量為3 614.63kg/hm2。增產潛力最小的是障礙層次，即當障礙層次出現的深度從3級(小于30cm)提升1級(無障礙， 60～90cm)，標準糧增產量為459.2kg/hm2； 增產量較小的有剖面構型，當土壤從6級(通體砂或通體礫)提升為1級(通體壤或壤/粘/壤)時，標準糧產量提升了630.30kg/hm2。

由圖1可知，各因素分級從最差提升為最優時，各因素理論增產潛力排序為：有機質含量>灌溉保證率>地形坡度>礫石含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質地>鹽漬化程度>剖面構型>障礙層次。在總量上各因素間增產能力量化值為： 7.9>7.9>7.3>6.6>6.1>4.6>4.5>3.6>2.7>1.4>1.0(該值意義：以障礙層次因素增產能力為1.0，其他因素與之比較后所得倍數)。

圖1 指標分級變化下的標準糧理論最大增產量 圖2 因素分級中因素標準糧的平均改變量

2.2 各因素標準糧級別平均增產能力

當因素從下一級別提高到上一級別時，標準糧在級與級之間的變化程度(級差變幅)稱之為因素平均增產能力。在指標分級變化時，平均增產能力最大的因素是灌溉保證率，其級差變化幅度為856.60～1 733.83kg/hm2，標準糧平均級差為1 204.88kg/hm2； 其次為礫石含量，其級差變化幅度在519.58～1 610.07kg/hm2，平均級差為1 015.26kg/hm2。因素間平均級差最小的為剖面構型，級差變化幅度在38.76～195.46kg/hm2之間，平均級差為105.05kg/hm2； 平均級差變化較小的障礙層次，級差變化幅度在111.86～347.35kg/hm2之間，平均級差為229.60kg/hm2。

總體上，因素指標分級平均提升一個級別時，各因素間的平均增產潛力排序為：為灌溉保證率>礫石含量>地形坡度>有機質含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質地>鹽漬化程度>障礙層次>剖面構型。因素間標準糧平均增產能力量化值為： 11.5>9.7>8.0>6.9>6.6>6.6>6.6>5.2>4.0>2.2>1.0。

當影響耕地質量的溉保證率因素分級發生改變后，作物標準糧將有較大幅度的增產空間，即灌溉條件改變一個分級時標準糧增產量大小，基本相當于土層厚度、排水條件改變了兩個分級的增產水平。從另一方面也說明，灌溉條件對糧食產量存在著一個較強的制約空間，當這個因素的指標分級發生改變后，對標準糧增產能力的影響為最大。

3 因素組合對糧食產能影響

耕地質量因素組合的狀態水平可以采用耕地質量評價中自然質量分來表示，即自然質量分越高，表示耕地質量因素組合狀態越好，自然質量分越小，表示耕地質量因素組合水平越差。自然質量分隨著因素指標等級的改變而改變，當分值越高，表明耕地質量因素組合狀態越好。

3.1 最佳關系模型確定

自然質量分是分作物計算的，自然質量總分受小麥自然質量和玉米自然質量分雙重影響，因此，標準糧產能與自然質量總分相關性較強。依據耕地分等中自然質量總分與標準糧數據，分別建立了指數、線性、對數、乘冪、二次、三次和四次多項式等7種常用回歸模型[23-25](y:標準糧產量，x:自然質量總分)，并對模型進行統計學檢驗，具體如表2。

表2 標準糧自然質量分與標準糧產量相關方程

模型相關方程相關系數自然質量總分與標準糧產量指數模型y=3803e0372xR2=0752線性模型y=2378x+3144R2=0766對數模型y=2990ln(x)+5563R2=0718乘冪模型y=5548x0471R2=0714二次多項式y=1464x2-162x+5699R2=0795三次多項式y=-2996x3+1369x2-1759x+1235R2=0807四次多項式y=-2179x4+11561x3-22032x2+18315x-4884R2=0871

由表2知，在自然質量總分與標準糧關系中，指數、對數、線性、二次多項式等回歸模型的相關系數均在0.8以下，而四次多項式回歸模型的相關程度最大，高于四次多項式進行回歸后，自然質量總分與標準糧變得極不明顯。因此，以四次多項式作為河南省耕地自然質量總分與標準糧產量水平關系模型，來度量自然質量總分與標準糧產量的變化狀況。

3.2 自然質量總分對標準糧產能的影響水平

理論上，由四次多項式模型知，河南省自然質量總分的變化范圍在0.50～2.07之間(自然質量總分變化區間與原則應為小麥質量分和玉米質量分變化區間的并集)，對應標準糧理論產量在524.85～1 983.95kg/hm2之間變化(標準糧產量范圍變化區間是小麥產量與玉米產量變化區間并集)，如圖3。自然質量總分在1.57分變化(按0.01分為一個變化區間，共157個標準單位)，標準糧產量變化幅度為18 659.10kg/hm2，即理論上一個單位分值(0.01)變化，將引起作物標準糧變化值約為118.80kg/hm2。

圖3 自然質量總分與標準糧產量關系曲線 圖4 因素組合下質量總分與標準增產能力關系

由圖3知，標準糧產量隨著自然質量總分提高而增加。當自然質量總分從0.50增長到1.06時，自然質量總分變化了0.55分(55個單位)，標準糧變化了1.134 285萬kg/hm2，單位自然質量總分(0.01)的標準糧增產潛力平均達206.25kg/hm2，該階段糧食增產能力呈遞減式增加，如圖4所示。當自然質量總分從1.07增長到1.61時，自然質量總分變化了0.55分(55個單位)，標準量產量變化了4 582.95kg/hm2，單位自然質量總分(0.01)使標準量產量的變化幅度達83.25kg/hm2，該階段糧食產量呈遞增式增加，如圖4所示。當自然質量總分從1.61增長到2.07時，自然質量總分變化了0.46分(46個單位)，標準量總產量變化了2 539.65kg/hm2，單位自然質量總分(0.01)使小麥產量的變化幅度為55.20kg/hm2。該階段隨著自然質量總分進一步提高，標準量總產量達到現狀利用條件的最大值，當自然質量總分達到1.95時，標準量總產量達最大值； 且因素改善后自然質量總分的邊際生產效應逐步下降。理論上，當自然質量總分超過1.95后，單純依靠改善耕地質量影響因素來提高自然質量總分已沒有增產潛力，這時，標準糧產量基本只受土地利用系數[6-28]的影響。按四次多項模型，即自然質量分低于0.50，對應的標準糧產量為負值，即在該質量分狀態下，某因素成為標準糧(小麥和玉米)的強限制因素，作物在該狀態下不能生長； 而自然質量分高于2.00后，標準糧產量不增反減，與現實不符。即該四次多項式模型受應用區間的限制。

3.3 標準糧增產能力的變化特征

實際上，按照耕地自然質量總分與標準糧產量對應關系，河南省自然質量總分在0.72～2.00之間變化。自然質量總分變化幅度為1.28分，而標準糧產量變化幅度為1.001 970萬kg/hm2，即標準糧0.01單位質量分的產量增長潛力平均為78.15kg/hm2。其變化大致分為3個階段：

(1)第1階段：自然質量總分從0.72增長到1.06時，標準糧產量在9 164.25～11 897.10kg/hm2之間變化，標準糧產量提升值從203.10kg/hm2下降到29.40kg/hm2，即自然質量總分變化了0.34分(24個單位)，標準糧變化了2 732.85kg/hm2，單位自然質量總分(0.01)的標準糧增產潛力平均達80.40kg/hm2。在該階段，標準量總產量較低，平均增產幅度卻是最大的，但該階段受強限制因素的影響較大。可以知道，自然質量總分在較低情況下，其產量提升效益最大，但因標準標準糧總產量水平較低，耕地質量多為低產田，環境改善宜受強限制因素制約。對標準糧來說，該階段屬于標準糧增產能力2級潛力區。

(2)第2階段：當自然質量總分從1.07增長到1.61時，標準量產量從1.192 665萬kg/hm2增加到1.650 960萬kg/hm2，即自然質量總分變化了0.55分(55個單位)，標準量產量變化了4 582.95kg/hm2，單位自然質量總分(0.01)使標準量產量的變化幅度達83.25kg/hm2。在該階段，標準糧產量提升值和總產量都呈遞增式增長。標準量總產量在不斷增高，單位分值增產幅度相對也較高，隨著因素改善，自然質量分提高，邊際效應增大，標準量總產量在增長，區間內標準量產量水平高低不一，區域內糧食作物多屬于中產田區，只要對某些土壤制約因素進行適當改良，在投入成本不大情況下，單位自然質量分有所提高，標準量總產量就不斷增加，總體上各因素可改良提高幅度較大，對標準量來說，該階段屬于標準量增產能力1級潛力區。

(3)第3階段：自然質量總分從1.62增長到2.00時，標準糧產量變化區間為1.664 445萬～1.863 000萬kg/hm2，標準糧產量變化幅度在2 539.65kg/hm2，標準糧產量提升值從134.70kg/hm2迅速降低了114.00kg/hm2； 在這一區間內標準糧總產量呈先增后減，標準糧產量提升值呈現遞減式減小為負值。在該階段，自然質量總分提升了0.38分，產量增長潛力總計為1 985.55kg/hm2，即0.01單位質量分的標準糧平均增長潛力約為52.20kg/hm2。該階段即隨著自然質量總分進一步提高，邊際效應呈現遞減，但標準糧產量達到現狀利用條件水平的最大值； 區域內標準糧產量相對較高，糧食作物多屬于高產田區域，產量水平雖然有提升空間，但單位面積要求投入成本較高，區域因素可提升難度較大； 當自然質量總分超過1.95后，邊際增產量為負增長，標準糧產量出現小幅下降。換句話說，即為當自然質量總分1.95后，耕地質量的影響因素對標準糧產量已基本沒有影響。對標準糧來說，該階段屬于標準糧增產能力3級潛力區。

4 結論與討論

4.1 結論

(1)分等因素各指標分級變化會引起糧食產能改變。總體上，當耕地所處的環境因素改善后，作物糧食產量將不斷增加，因素指標分級對糧食產能增產能力的影響大小各不相同。

因素理論最大增產量：指標分級改變引起因素間產能的理論最大增產量(各因素從最差狀態改變為最優狀態時，糧食產能的最大改變量)因素是有機質含量，為3 643.14kg/hm2； 最小的是障礙層次，為459.2kg/hm2； 11個因素的理論增產量排序為：有機質含量>灌溉保證率>地形坡度>礫石含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質地>鹽漬化程度>剖面構型>障礙層次，最大與最小增產量之間相差7.9倍。

因素平均增產能力：當因素從下一級別提高到上一級別時，標準糧平均增產能力最大的因素是灌溉保證率，級差變幅為1 204.88kg/hm2； 最小的為剖面構型，為105.05kg/hm2。因素指標分級平均提升一個級別時，各因素間的平均增產潛力能力為：為灌溉保證率>礫石含量>地形坡度>有機質含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質地>鹽漬化程度>障礙層次>剖面構型，且因素的最大與最小增產能力之間相差11.5倍。

(2)自然質量分(因素綜合作用能力)隨著影響耕地質量的分等因素指標改變而變化。當自然質量分越高，表示耕地質量因素組合狀態越好，反之亦然。四次多項式是表示耕地質量因素組合(自然質量分)與糧食產能最佳關系模型。標準糧是受小麥自然質量分和玉米自然質量分的雙重影響。總體上，隨著自然質量總分提高，標準糧產量提升值呈現“倒S”型變化。

理論上，自然質量總分在0.50～2.07變化，對應標準糧理論產量在524.85～1 983.95kg/hm2之間變化； 單位分值標準糧產量變化值為118.80kg/hm2。實際上，自然質量總分在0.72～2.00變化，對應的標準糧變化范圍為9 161.25～18 630.00kg/hm2，即單位分值標準糧產量變化值為78.15kg/hm2。

4.2 討論

該文以河南省為研究平臺，將影響耕地全部因素均作為研究對象，通過分析，再有針對性的選擇出主導因素，進一步深入研究。伴隨著研究深入，一些問題也相伴產生：如研究的基礎數據更新問題,因素對作物、因素對產能作用的機理,研究模型的適用范圍是針對整個河南省有效還是針對某個指標區更為有效;因素綜合作用模型變動規律能否有效指導土地整治項目,等等。

(1)河南省首次農用地分等于2004年全面完成，等別完善于2012年； 無論是首次分等還是等別完善成果，其中影響耕地質量的部分因素如土壤有機質含量、剖面構型、土壤質地、土層厚度、障礙層次等指標數據，均來源于第一次土地調查，這些年內因缺少第一手數據一直沒有進行更新。這在一定程度上對因素評分造成困難。即使在耕地質量年度更新中(更新的只是局部和部分地塊)，這個問題仍然不能得到妥善解決。

(2)要從根本上把握耕地影響因素對糧食產量關系，就要理清耕地生產質量、環境質量、健康質量等概念，研究各質量因素的變化過程、演變規律及其對糧食產量的作用機理，為進一步探討耕地質量與糧食產能奠定理論支撐。

(3)根據農用地分等規程，按地貌分布特征和耕地質量影響因素體系一致的原則，該文選擇因素指標主要按國家一級指標區進行分析(即黃淮海區、長江中下游區和黃土高原區)； 在構建因素指標與糧食產能關系模型時，卻是按全省一個區域進行模型建立。因此，針對模型的適用性及模型變動規律對土地整治項目的指導，到底是按指標區還是按地貌類型區或是全省一體的模型更為適用是下一步研究重點。

(4)該文僅分析了因素及指標組合對糧食產能影響。對耕地質量即耕地等級水平對糧食產能影響尚無涉及。因此，在下一步研究中，宜加強耕地等別(自然質量等、利用等、經濟等及自然質量指數、利用等指數、經濟等指數)與產能關系分析； 同時，還要進一步探討土地利用系數和土地經濟系數與糧食產量間耦合關系。

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MAJORGRAIN-PRODUCINGAREASOFCULTIVATEDLANDQUALITYINFLUENCEFACTORSANDGRAINPRODUCTIONCAPACITYRELATIONSHIPANALYSIS*

YangJianbo1※,WangLi2,SongFuqiang1，FanPeng1

(1.lnstitute of Geography, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou，Henan 450052, China; 2.Topography Technical Secondary School of Zhengzhou, Zhengzhou,Henan 450065, China)

This paper tries to analyze the effect of the quality of cultivated land on grain yield and to explore the way and method of improving grain production capacity. This paper selects the major grain producing areas in Henan province over the past decade land resources survey, agricultural land classification, evaluation of cultivated land fertility, food production accounted for a number of outcomes data to 46 450 administrative villages as evaluation unit, using GIS spatial analysis method, establishing a single factor charge of cultivated land quality indicators and factors combined with grain production curves; multi-model estimates the impact on food production capacity factors affect the size of the amount of change in the quality of arable land. The results show: (1)Change in classification of each index factors affecting the quality of arable land will cause food production change, in general, when the improvement of the environment in which the factors of arable land, food production will continue to increase, the factors of grain production capacity index grading effect sizes vary, 11 factors the theoretical maximum yield and the average yield increased sorting capacity roughly equivalent, but the difference between the maximum and minimum was about 8 times;(2) Natural quality factor index fully reflects the combination of state and quartic polynomial is a combination of factors and the quality of arable land for food production can be the best relational model, with a natural quality scores improve, the standard grain yield values show "inverted S" change, The natural quality score change every 0.01 units, standard grain raise or lower the 5.21 kg/hm2. This paper concludes that data support is provided for high-standard farmland in the food core.

arable land quality；food production；combination of factors；natural quality；Henan province

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170903

2017-03-28

楊建波(1972—)，男，河南洛陽人，副研究員。研究方向：土地資源調查及評價。Email：yjianbo001@163.com *資助項目：河南省科學院基礎科研項目(20170505)

F301.2;S51

A

1005-9121[2017]09015-08