2007—2017年美國大豆產量時空變化與分析

雒藝欣李華，林馮建于中濤，白林徐燕運杰，曹 丹

（1.中國科學院遙感與數字地球研究所，北京100094；2.中國農業科學院農業信息研究所，北京100081；3.中國礦業大學（北京），北京100083）

0 引言

大豆作為含有豐富植物蛋白質的大宗作物，通常用作榨油、食用、飼用等用途[1]。隨著中國經濟的快速發展，中國對大豆的需求不斷增長[2]，大豆消費量穩步上升，2017年我國的大豆消費量超過1.1億t，在全球占據首位[3]。但是，我國大豆產量狀況遠不能滿足國內消費需求，對國外大豆進口的依賴使我國在國際貿易中處于被動狀態。美國作為世界上最大的大豆生產國和出口國[4]，在國際大豆市場交易中具有重要的地位和作用，有研究表明2017年美國出口大豆57%進口到中國[5]；并掌握國際大豆價格的制定，對中國大豆市場及生產產生巨大的影響。因此，為了穩定和滿足我國大豆市場的供需，應對大豆進口的被動狀況，不僅要適當增加國內大豆種植面積和產量，更需要掌握美國大豆種植狀況及產量時間空間動態變化，以此輔助制定我國大豆生產政策、調整大豆種植結構以及確定大豆國際貿易數量[6]。

目前，地理信息技術已成為探索地理空間對象要素地域分布特征及其規律認知以及隱含信息發現的有力工具之一[7]，在農業多源要素信息時空特征分析[8-10]、模型模擬[11-12]、各類評價[13]以及支持農業經營管理[14-15]等方面具有廣泛的應用。該文將美國縣域2007—2017年大豆產量統計數據與行政單元建立空間關聯，探索美國近10年大豆種植及收獲產量在空間上的分布特征，并利用變化率法、空間自相關分析法、重心遷移法分析美國大豆產量時空變化規律，為掌握國際大豆態勢以及我國制定大豆進出口貿易政策提供有力支撐。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

圖1 研究區概況Fig.1 The study area

美國位于太平洋以東，大西洋以西的北美洲，經緯度范圍為25°N～49°N，60°W～130°W。地形以平原為主，西高東低，國土面積約937萬km2（其中，陸地面積約916萬km2，內陸水域面積約20萬km2）。美國地廣人稀，西部平原具有肥沃的土壤和充沛的水源，為農業的發展創造了良好的條件。農業高度發達，機械化程度高，據統計約有農場220萬個，耕地面積3.723億hm2。美國是世界上最大的大豆生產國，但近年來美國在世界大豆的產量占比呈現下降趨勢。該文研究區域為美國本土地區包括艾奧瓦州等49個州。

1.2 數據源

研究數據包括美國縣域矢量邊界數據、美國DEM數據和近10年美國大豆產量縣域統計數據。大豆產量統計數據在美國農業部國家農業統計局USDA（United States Department of Agriculture）快速查詢網站下載（https：//quickstats.nass.usda.gov）。該網站可以查詢動物、作物、人口、經濟支出等統計數據，其中大豆的統計數據包括總產、單產、種植面積等，產量數據單位為蒲式耳（bushel），面積統計數據為英畝（acre），該文已換算為噸（t）和公頃（hm2）。

2 研究方法

該文基于近10年美國大豆產量縣域統計數據，結合美國縣域矢量邊界數據，關聯分層設色呈現美國大豆產量的空間分布特征，并利用全局空間自相關分析法、局部空間自相關分析法和重心遷移法對美國大豆產量的時空變遷進行分析。

（1）變化斜率法

為研究美國大豆產量時間序列變化趨勢，選用變化斜率法對近10年美國大豆產量變化趨勢進行模擬。變化率計算公式為：

式（1）中，KT是代表美國大豆產量在某階段的變化率，Ua和Ub分別是某階段初期和末期的大豆產量。KT大于0表示大豆產量呈現增長的趨勢，KT小于0時，表示大豆產量呈現下降的趨勢，KT的絕對值大小表示增長或下降的快慢程度[16-17]。

（2）全局空間自相關分析法

空間自相關分析（Spatial Auto Correlation Analysis）是對某一地理變量空間分布相鄰位置間的相關性進行檢驗的一種統計方法[18-19]。常用的全局空間自相關（Global Spatial Autocorrelation）度量指標Moran′sI，其計算式為：

式（2）中，n是空間單位數目（變量X的觀測數），Xi，Xj分別為位置i和位置j的觀測值，是觀測值的平均值，Wij是觀測位置i和j之間的空間連接矩陣[20]。

Moran′sI的值介于[-1，1]之間，大于0表示空間正相關，說明統計參量（大豆產量）較高（較低）的區域在空間存在顯著集聚現象；小于0表示大豆產量在空間分布差異顯著，絕對值越接近1，表示大豆產量在空間的集聚性越明顯。當Moran′sI趨于0時，代表大豆產量在空間呈隨機分布。

（3）局部空間自相關分析法

Moran′sI的局部空間自相關（Local Spatial Autocorrelation）度量指標（local indicators of spatial association，LISA），計算公式為：

式（4）中，Moran′sI的局部空間自相關指標Ii用來表征觀測單元特性與周邊單元特性的差異程度，有效地展示指標參量局部空間格局相關關系特性，可進一步研究大豆產量空間轉移規律[21-23]。

（4）重心遷移法

重心原理被廣泛用于研究要素在區域的空間變動情況[24]。大豆種植重心是指某個時期大豆生產要素指標（可用面積或產量來度量，該文選用產量指標）分布在某個區域上的力矩達到平衡的地理位置。每個時期當大豆產量發生變化時，都會引起大豆種植產量重心發生偏移，當大豆重心朝著某個方向移動時，表明在此方向上大豆產量增加較快，對大豆生產系統貢獻相對較大[25]。大豆種植產量重心計算方式如下所示：

式（5）、（6）中，X、Y表示第t年大豆種植產量重心的經度與緯度位置，Xi、Yi表示每一個縣中心的經度與緯度坐標，Ait表示第i個縣第t年的大豆產量，n為縣數目。

3 結果與分析

3.1 美國大豆產量時空分布特征分析

2007—2017年美國大豆產量變化情況（圖2）可知：近10年間美國大豆產量呈增加的趨勢，2017年美國大豆產量比2007年增加了4 666萬t，大豆產量與其種植面積變化具有較好的一致性。2007—2012年間，美國大豆產量呈波動增加狀態，其中2007—2009年產量增加，2009—2012年產量減少；2012—2017年大豆產量增加速率快，產量增加了3 673萬t。對照研究時序內美國大豆種植面積呈波動增加的趨勢，其中2008—2013年相對穩定，而2013—2017年大豆種植面積增加速率較快。

圖2 近10年美國大豆產量和種植面積Fig.2 Changes of soybean yields and areas in the United States from 2007 to 2017

2007—2009年，在美國優厚的大豆政策補貼、轉基因大豆品種產量高和美國大規模機械化生產的驅動下[25]，其大豆產量增加幅度較大。受2011年5月美國低溫潮濕天氣的影響，導致土壤過度潮濕，延誤大豆的播種農機，同時農戶更替其他糧食作物，從而導致2011年大豆產量顯著降低。隨著世界經濟全球化的發展及中國、世界其他國家或地區對大豆需求的不斷增加，是驅動2013—2017年美國大豆產量連續增長的根本原因。

從近10年美國大豆產量空間分布（圖3）可知，大豆產量主要分布在中部平原，密西西比河流域附近，即艾奧瓦州、伊利諾伊州、明尼蘇達州、印第安納州、內布拉斯加州、密蘇里州等，該區域土壤肥沃濕潤，氣候條件好，是大豆重要的生產基地。艾奧瓦州、伊利諾伊州和明尼蘇達州位于密西西比河與密蘇里河之間，屬于溫帶大陸性氣候帶，地理位置特殊。此區為土壤肥沃、土地平整、雨水充沛的開闊平原，耕地占全州面積的96%以上，給大豆的種植創造了得天獨厚的條件。伊利諾伊州地勢平坦，平均海拔182m，西北部較高，有起伏平緩的丘陵，北部和中部的黑土非常肥沃，為世界上最佳耕地之一；明尼蘇達州的平均高度為366m，湖泊眾多，約有1.5萬個湖泊，充沛的水源給大豆的種植提供了生長條件。從產量分布圖可知，南達科他州、內布拉斯加州的大豆產量逐年增長，2015年、2017年的大豆產量顯著增加。

3.2 美國大豆產量變化率分析

該文以相鄰兩年為單位對美國大豆產量變化率進行分析比較（圖4）。變化率大于0表示大豆產量呈現增長趨勢，反之呈現下降趨勢；絕對值越大表示變化速率越快。2010年、2011年、2012年、2015年變化率小于0，大豆產量呈現下降趨勢，且2011年大豆產量下降的最為迅速。主要原因是受自然因素的影響，延誤了當年大豆的播種，使得當年大豆產量顯著降低。其余年份大豆均呈現增長的趨勢。其中，2009年和2014年增長最為迅速；其次，2008年、2013年、2016年增速也較快；而2017年增速較小。總體上來看，近年美國大豆產量的變化率呈現上下波動態勢，主要受自然因素和世界大豆市場價格波動的影響。

圖3 美國大豆產量分布變化Fig.3 Distribution changes of soybean yields in the United States

3.3 全局空間自相關分析

圖4 近10年美國大豆產量變化率Fig.4 Change rates of soybean yields in the United States from 2007 to 2017

圖5 2007—2017年美國大豆產量全局空間自相關系數Fig.5 Global spatial autocorrelation coefficient of soybean yields in the United States from 2007 to 2017

分析美國大豆產量全局空間Moran′sI指標，其大于0表示空間正相關，說明大豆產量較高值（或者較低值）的區域在空間上存在顯著的集聚現象；絕對值越接近1，表示大豆產量在空間地域上的集聚性或者差異性越明顯。由圖5可知：全局空間Moran′sI指數均為正數，且基本介于0.669～0.726之間，說明美國大豆產量空間分布存在顯著的集聚效應。2007—2011年，全局Moran′s I指數基本平穩，并呈小幅度增長趨勢，年均增長率為1.38%；2013—2015年Moran′sI指數呈現下降趨勢，年均增長率為-3.95%；2017年Moran′sI指數有小幅度上升，增長率為4.43%。Moran′sI指數總體波動較大，其中2017年增長率最大為4.43%，2013年增長率最低為-4.62%，存在個別年份指數突然降低現象，2013年、2015年全局Moran′sI指數分別為0.692、0.669，比其他年份都低。這是由于美國地形西高東低，大豆主要分布在中東部大平原區，使得美國境內大豆種植地區分布差異明顯，因此全局Moran′sI指數較高。綜上所述，2007—2017年，美國大豆產量Moran′sI指數波動較大，但值普遍較高，因而大豆產量地域具有良好的空間聚集性。

3.4 局部空間自相關分析

基于Moran′sI的局部空間自相關指標參量LISA的空間聚集模式[22，26]，繪制了2007、2009、2011、2013、2015、2017年美國大豆產量的聚集狀況（圖6），置信水平為95%。可見，美國大豆產量聚集狀況主要有四種類型：高—高（HH）聚集區，表示某一縣范圍內大豆產量與其周圍縣大豆產量均較高；低―低（LL）聚集區，表示某一縣范圍內大豆產量與其周圍縣大豆產量均較低；低―高（LH）聚集區，表示該縣大豆產量較低而周圍縣大豆產量較高；高―低（HL）聚集區，表示該縣大豆產量較高而周圍縣大豆產量較低。

圖6 2007—2017年美國大豆產量聚集變化Fig.6 Spatial-clustering changes of soybean yields in the United States from 2007 to 2017

由圖6可知，2007—2017年美國大豆產量局部空間自相關以HH、LL兩類型區為主，且此兩類聚集區都有不斷擴張的趨勢。HH聚集區是以艾奧瓦州、伊利諾伊州為中心的美國大豆生產的主產區。HH聚集區向西南部擴展，主要原因是北達科他州、南達科他州、密西西比州等的大豆產量顯著增加；LL聚集區分布在美國東部靠近沿海地區，有向南北方向擴張的趨勢，主要原因是該地區大豆種植處于起步發展階段。HL聚集區只在2007年、2009年、2013年在路易斯安那州有小部分分布。LH聚集區在西部大平原有小部分分布，之后向南部的密西西比河流域擴展，主要原因是密蘇里州、阿肯色州、肯塔基州、田納西州、密西西比州等大豆產量增加。

綜上所述，美國大豆聚集區不斷擴展，其中HH聚集區的擴展方向為西南方向，LL聚集區向南北縱向延伸，其他類型區域大豆的種植也有適當的擴展。

3.5 美國大豆產量空間重心遷移分析

2007—2017年美國大豆產量空間重心遷移（表1和圖7），10年間具有明顯向西南方向偏移的趨勢，總體移動距離為87.71km。其中，2013—2015年大豆產量重心位置偏移距離最大，向西偏北方向移動72.73km。2007—2013年大豆產量重心位于伊利諾伊州境內，2015年之后位于艾奧瓦州境內。具體而言，2007—2009年美國大豆產量重心明顯向南偏西方向遷移，偏移距離為61.07km，主要原因是密西西比河流域的密西西比州等大豆產量顯著增加；2009—2011年美國大豆產量重心向北偏東移動，偏移距離為18.52km；2011—2013年美國大豆產量重心向南偏西移動，偏移距離為18.52km；2013—2015年大豆產量重心向西偏北方向移動72.73km，這是因為美國的中北部地區，尤其是北達科他州大豆產量增加；2015—2017年美國大豆產量重心向東偏南移動，偏移距離為6.51km，主要原因是位于伊利諾伊州以南的密西西比州等州的大豆產量增加。

表1 2007—2017年美國大豆產量重心位置及移動情況Table 1 Positions of gravity centers of U.S.soybean yields and their movement from 2007 to 2017

可見，美國大豆產量重心遷移軌跡，反映了美國大豆產量的空間演變過程。2009年、2013年重心偏南，主要原因是艾奧瓦州大豆的產量減少，而包括伊利諾伊州以南的各州（如阿肯色州、密西西比州）大豆產量增加，致使大豆產量重心緯度稍微偏低；艾奧瓦州和伊利諾伊州是美國大豆產量核心區，尤其是伊利諾伊州的大豆種植增幅較大，在2016年、2017年成為美國大豆第一生產州。主要原因是艾奧瓦州和伊利諾伊州自然條件優越，有充足的水源和肥沃的土壤，地勢平坦，適合大豆的種植和生產。另外，由于北達科達州、南達科他州等大豆種植增長迅速，致使大豆產量重心整體向西南方向移動。驅動力原因是多方面，例如受美國政府大豆補貼政策的影響，美國農場主種植大豆積極性增加[26]；美國機械化生產和轉基因大豆的優勢，中西部平原區大豆種植得到了快速發展[26-27]。

圖7 2007—2017年美國大豆產量重心遷移Fig.7 Change of gravity centers of soybean yields in the United States from 2007 to 2017

4 結論

該文利用變化率法、空間自相關分析法和重心遷移法，分析了2007—2017年美國大豆產量的年際變化、波動趨勢及空間變化特征。美國大豆產量高值區域，主要分布于中部平原的密西西比河流域和密蘇里河流域。近10年間，美國大豆產量時空態勢及變化，主要有3方面。

（1）大豆產量呈增加態勢，且近5年增長迅速。2017年大豆產量比2007年增加了4 666萬t；2009年、2014年增速較快。其中，北達科他州大豆產量增幅較大，南達科他州和北達科他州的大豆產量也有所增加，大豆產量高值區域越來越多。在未來一段時間內，大豆產量將可能繼續保持增加的趨勢。其可能受全球氣溫升高[26]、平原耕種機械化水平的提高、國家或州縣農業政策性支持以及國際態勢等綜合影響[27-28]。

（2）大豆產量空間自相關特性，全局Moran′sI指數介于0.669～0.726之間，說明美國大豆產量存在顯著的集聚效應；局域空間自相關Moran′sIi指數顯示，高—高（HH）聚集區和低—低（LL）聚集區分布較廣（以二類型為主），并且二類聚集區有不斷擴張的趨勢。

（3）大豆產量空間重心遷移呈現，先南移后北移再向西南方向遷移。2017年與2007年相比，大豆產量重心向西南方向遷移明顯。

這些對掌握美國大豆生產運行態勢，預測國際大豆價格具有重要意義。同時，可為我國大豆種植模式結構調整、農業生產科學規劃與布局、資源合理利用等提供參考。