黃河西岸耕地資源時空演變及承載力研究

藺康莉 紀欣卓 張宇

(1.長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710054；2.長安大學土地工程學院，陜西 西安 710054)

黃河流域是我國重要的生態屏障[1],2019年9月,習近平總書記在河南鄭州考察調研時強調要一起抓好大保護、協同推進大治理,將黃河流域生態保護和高質量發展上升為重大國家戰略[2]。近年來,隨著經濟發展和城鎮化的不斷推進、人口增加,導致黃河西岸耕地資源明顯減少,面臨著經濟發展和農業開發的雙重威脅,研究黃河西岸的耕地資源數量規模、結構、布局及其演變,可為保障生態脆弱區生態安全、促進黃河流域的可持續發展提供理論支持。

在耕地資源數量變化方面,魏洪斌等[3,4]專家學者運用空間統計分析和加權平均等方法,探討了基于不同空間尺度的中部糧食主產區耕地質量分布狀況,并針對其限制因素提出了相關改進措施。孔祥斌等研究了中國西部地區耕地數量、質量的空間分布規律[5]。基于省域尺度,夏建國等研究了四川省耕地數量、質量的變化和原因,并提出了相關措施[6]。田光進等利用遙感數據解析了近10a中國耕地資源的時空變化特征,并進一步明確了耕地資源減少的影響因素[7]。宋艷華等對2002年和2012年河南省耕地質量及其變化規律進行了評價[8]。而耕地資源承載力研究[9-11]則發源在國外,于生態學的承載力中衍生,是20世紀中葉人類面臨的糧食短缺、能源危機、人口爆炸等眾多難題出現以后所開展的研究,其研究的目的是探討人口、糧食和土地之間的關系,并為解決三者相互作用引發的問題提出切實可行的對策。

本文通過數據可視化、動態度等方法對黃河西岸耕地資源利用現狀和時空變化進行分析和評價,并運用地理探測器探測影響耕地面積變化的因子,為合理保護開發利用耕地資源提供參考依據。同時結合黃河西岸各縣(市)糧食生產與食物消費的現狀與趨勢,分析各縣(市)耕地資源的人口承載力,充分反映了區域內人口與糧食的關系。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

黃河西岸區域覆蓋陜北、關中等部分區域。該區地貌類型多樣,位于中溫帶和暖溫帶。研究區涉及榆林、延安、渭南3市,見圖1,具體包括佳縣、府谷縣、吳堡縣、延川縣、神木市、綏德縣、清澗縣、宜川縣、合陽縣、大荔縣、潼關縣、延長縣、韓城市13個縣(市)。

圖1 研究區概況圖

1.2 數據來源

數據包括4大類:耕地面積數據,來源于陜西省土地變更調查數據庫；矢量數據,來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/)；人口數據及糧食產量數據,來源于陜西省統計年鑒(2009—2018)。

1.3 研究方法

1.3.1 動態度模型

運用動態度模型[12]計算黃河西岸2009—2018年耕地資源面積變化率,從而進一步探究耕地資源時空分異特征。計算公式:

式中,P為黃河西岸耕地面積多年平均變化率；Sa為研究期初黃河西岸耕地面積,Sb為研究期末黃河西岸耕地面積；T為研究周期。

1.3.2 地理探測器

耕地資源時空分異演變的影響因素大多為自然、經濟、社會等。通過收集整理相關資料,選取相應指標進行標準化處理,運用地理探測器方法有效探測各驅動因子對黃河西岸耕地時空變化的影響機制。地理探測器是一種統計學方法,用來探測不同地理要素之間的空間差異性特征及其驅動因子間的相互影響[13]。主要利用因子探測器和交互探測器從自然條件方面和社會條件方面來定量地進行分析,計算公式:

式中,SSW為層內方差和；SST為整個研究區的總方差；L是變量Y或者因子X的分類；Nh是層內h個單元的個數；N是區域內單元的個數；σ2h是層h的Y值方差；σ2是整個研究區的Y值方差。q的取值范圍是[0,1],q值越大,耕地資源變化Y的空間分異越明顯。如果是由X引起的,q越大,因子X對耕地變化屬性Y的解釋力就越強,反之則越弱。

1.3.3 承載力模型

耕地承載力是指在一定范圍內,以一定的土地利用方式為基礎,能夠持續穩定地支撐這一區域人口的食物總量[14]。耕地資源人口承載力是在一定糧食消費水平和一定生產條件下,區域糧食生產力所能承載的人口規模,即特定條件下糧食與人口的關系。根據聯合國糧農組織公布的人均營養熱值標準,我國每年人均糧食消費量400kg即可達到營養安全標準。基于此,本文研究了黃河西岸各縣(市)糧食生產和糧食消費的現狀和趨勢,以人均糧食消費量作為營養安全的標準,分析2009—2019年各區域縣(市)的耕地資源人口承載力。

為進一步揭示黃河西岸各縣(市)的耕地資源承載力,本研究引入人口承載力指數的概念來表示各縣(市)的人糧關系。耕地資源人口承載力[15]及其相關指數的計算公式:

式中,LCC為黃河西岸耕地資源人口承載力,人；G為黃河西岸糧食總產量,kg；Gpc為黃河西岸人均糧食消費標準,kg/人；LCCI為黃河西岸人口承載力指數；P為黃河西岸人口數,人。根據盈余或超載的程度差異,可將人糧關系狀況進一步細分為8個級別,如表1所示。

表1 基于人口承載力指數的人糧關系分級評價標準[16]

2 結果分析

2.1 耕地資源數量變化特征

由表2可知,研究區域涉及的13個縣(市)2009—2018年耕地面積總體增加,同時呈現先較快上升后緩慢下降的趨勢。2013年耕地面積增加量最大,到2015年達到峰值,后又緩慢下降。從各縣的角度分析,神木市耕地面積最多,大荔縣次之；韓城市耕地面積最少同時呈現下降趨勢。神木市煤炭資源豐富,礦區分布廣泛。近年來隨著土地復墾政策的逐步完善,礦區復墾后的新增耕地、土地綜合整治等逐漸增加是導致神木市耕地面積逐年攀升的原因；然而韓城市作為陜西省計劃單列市,占用部分耕地面積以滿足經濟和城市發展的需要是造成其耕地面積下降的主要原因。通過對各年份耕地面積做差值可得2009—2018年期間,耕地面積每年變化量,見圖2。從10a變化總量來看,潼關縣、大荔縣、韓城市、府谷縣、綏德縣耕地面積減少,其中大荔縣耕地面積減少量最大；合陽縣、佳縣、吳堡縣、延長縣、宜川縣、神木市、清澗縣、延川縣耕地面積增加,其中,延長縣耕地面積增加最多,神木市次之。這主要是由于潼關縣、大荔縣、韓城市同屬于關中城市群,在城市建設和經濟發展的需求下占用部分耕地；而延長縣位于陜北黃土丘陵溝壑區,土壤貧瘠,降水量少。近年隨著土地整治、土地復墾等工程的實施改善土地狀況,進一步促使延川縣耕地面積增加。運用動態度模型計算可得黃河西岸2009—2018年耕地面積年變化率。總體來看,各市縣耕地面積年變化率幾乎均在正負0%～2%上下波動,變化較小。這說明10a來各市縣耕地面積不存在巨大幅度的變化,真正做到了耕地數量管護,系統地、全方位地保護耕地。但同時也存在突變點,如2013年延川縣耕地面積變化率上升至9.54%,宜川縣上升至3.11%,2018年韓城市下降至2.18%。

圖2 2009—2018年黃河西岸耕地面積每年變化量

表2 2009—2018年黃河西岸耕地面積變化表

2.2 耕地資源變化驅動力分析

耕地資源的時空分布變化的影響因素主要包括自然、經濟、社會等,本次選取第二產業生產總值(X1)、氣 溫(X2)、農 村 居 民 人 均 可 支 配 收 入(X3)、降水(X4)、農村人口(X5)、城鎮人口(X6)、人均GDP(X7)、糧食播種面積(X8)8個驅動因子,來探測黃河西岸耕地時空變化的影響機制。對各因子進行無量綱標準化處理,使用SPSS 25.0軟件采用K-均值聚類法對影響黃河西岸耕地資源時空變化的驅動因子進行類別劃分,運用地理探測器模型,通過因子探測器獲得2009—2018年黃河西岸耕地變化驅動因子的影響強度即地理探測器的q值,q值越大則對耕地變化的解釋能力越強。由表3可知,2009—2018年黃河西岸耕地變化驅動因子按從大到小排列依次為q(X6)＞q(X1)＞q(X2)＞q(X8)＞q(X3)＞q(X5)＞q(X7)＞q(X4),其中城鎮人口的變化起到主導作用,第二產業生產總值起到較強的解釋作用。城鎮化率不斷攀升,在一定程度上影響耕地面積甚至質量的演變。城鎮人口增加意味著農村勞動力減少,這就會導致部分耕地被撂荒,耕地非農化、非糧化現象出現,造成耕地資源流失,面積下降；城鎮化的發展不可避免地占用優質耕地,導致耕地質量下降。黃河西岸耕地資源時空變化是由多種影響因子共同作用的結果,運用地理探測器的交互作用探測器來獲取2009—2018年影響因子之間對耕地資源時空變化的交互作用,見表4。

表3 2009—2018年驅動因子作用強度q值

表4 交互探測作用分析結果

交互探測作用分析結果顯示,任意兩因子交互后對耕地資源影響的作用遠大于單一因子所產生的作用。2009—2018年,黃河西岸耕地資源時空變化的交互作用中沒有單獨起作用的因子,皆是雙因子增強及非線性增強。其中,具有較強解釋力的因子是第二產業生產總值—農村人口,第二產業生產總值—農村居民人均可支配收入,第二產業生產總值—城鎮人口,第二產業生產總值—人均GDP等,均為非線性增強。第二產業生產總值和農村人口的交互作用達到0.90,說明這2個因子的交互作用對研究區耕地影響是最大的。同時,第二產業生產總值—氣溫,第二產業生產總值—降水,第二產業生產總值—糧食播種面積,農村居民人均可支配收入—城鎮人口,氣溫—降水,氣溫—城鎮人口,氣溫—人均GDP,降水—農村人口,降水—城鎮人口,農村人口—城鎮人口,農村人口—糧食播種面積,城鎮人口—人均GDP,城鎮人口—糧食播種面積,人均GDP—糧食播種面積都為雙因子增強,說明第二產業生產總值、城鎮人口、農村居民人均可支配收入、人均GDP等可以增強各個驅動因子對耕地資源時空變化的解釋。

2.3 耕地資源承載力評價

根據耕地資源人口承載力(LCC)及人口承載力指數(LCCI),耕地承載力(LCC)為糧食年產量與人均糧食消費標準的比值；耕地承載力指數(LCCI)為實際人口數與耕地承載力(LCC)的比值。以人均糧食消費400kg·a-1作為黃河西岸人均年消費糧食數量,計算出這一時期黃河西岸的LCC及LCC。

由圖3、圖4可知,2009—2019年黃河西岸耕地承載力指數從1.20減少到0.85,說明人糧關系從大部分地區的超載狀態逐漸演變為大部分地區的過剩狀態。主要原因在于糧食生產力的提升,產量增長的速度超過人口增長水平。從各縣市耕地人口承載力來看,2009年韓城市、潼關縣人口超載問題最為嚴重,按溫飽型生活標準400kg計算的耕地承載力指數達5.77和4.56之高,相比當年實際人口總數超出32.37萬人和12.15萬人。原因是韓城市和潼關縣2009年糧食產量總和僅為黃河西岸總量的3%,人口總量卻占到了研究區總人口的15%,實際糧食產量難以滿足韓城市和潼關縣的溫飽要求,人口呈現嚴重超載狀態。2015年,府谷縣耕地承載力指數高達3.25,較2014年上升了2倍,成為該年人口超載問題最嚴重的縣,人口呈現嚴重超載狀態。2018年和2019年,韓城市再次成為人口超載問題最嚴重的地區,耕地承載力指數高達3.29和3.20。黃河西岸各縣(市)中韓城市耕地面積最少,耕地質量等別處于中等地、質量較差,所以糧食產量較低。同時韓城市是陜西省計劃單列市,城鎮化的發展促使更多人選擇定居此地,但實際糧食產量無法滿足該城市人口的發展,所以韓城市多從其他縣(市)進口糧食來滿足居民的需求。

圖3 2009年黃河西岸各縣(市)耕地承載力指數分布圖

圖4 2019年黃河西岸各縣(市)耕地承載力指數分布圖

從各縣(市)發展趨勢來看,神木市、吳堡縣、綏德縣在2009—2017年耕地承載力指數較高,均處于人口超載和嚴重超載的邊緣,但2018—2019年人糧關系處于糧食盈余的狀態,究其原因是糧食產量增長幅度較大。近些年,土地流轉和規模經營不斷發展,在現代農業產業中神木市施行對于玉米進行增密度提單產,推廣運用水肥一體化、節水灌溉等高效技術手段,全面促進農業現代化發展。佳縣、清澗縣、合陽縣、大荔縣在2009—2019年幾乎都處于人糧平衡和糧食盈余之間。2019年佳縣、清澗縣耕地承載力指數小于0.5,屬于富富有余的狀態,合陽縣、大荔縣耕地承載力屬于盈余和平衡有余的狀態。佳縣和清澗縣糧食產量激增,但供養的人口數較少,所以相對而言耕地承載力大；合陽縣和大荔縣耕地面積較大,糧食產量在黃河西岸中位居前列,同時供養人數和糧食產量成正比,所以耕地承載力相較佳縣等較低。府谷縣、延長縣、延川縣、宜川縣耕地承載力在波動中變化。潼關縣、韓城市2019年耕地承載力相對于2009年有所好轉,但仍然處于嚴重超載狀態。

總體而言,黃河西岸地區人糧關系處于盈余狀態,不同地市耕地承載力差異顯著,且存在糧食流動,因此能夠從整體上滿足整個研究區的糧食消費。

4 結論與討論

4.1 結論

總體來看,2009—2018年黃河西岸耕地面積增加。從各縣(市)的角度來看,神木市耕地面積最多并呈現逐步上升趨勢,大荔縣次之；韓城市耕地面積最少且呈現下降趨勢。同時運用動態度模型計算黃河西岸2009—2018年耕地面積年變化率可以得出,各縣(市)耕地面積年變化率幾乎均在正負0%～2%上下波動,變化較小。

驅動因子探測下城鎮人口的變化起到主導作用,第二產業生產總值起到較強的解釋作用；交互探測中具有較強的解釋力的因子是第二產業生產總值—農村人口,第二產業生產總值—農村居民人均可支配收入,第二產業生產總值—城鎮人口,第二產業生產總值—人均GDP等,且均為非線性增強。這說明第二產業發展和城鎮化率的攀升在一定程度上會影響耕地面積甚至質量的演變。

2009—2019 年黃河西岸耕地承載力指數從1.20減少到0.85,說明人糧關系從大部分地區呈超載狀態逐漸演變為大部分地區呈盈余狀態,這主要得益于糧食生產力的提升,產量增長的速度超過人口增長水平。同時各縣(市)耕地承載力水平差異明顯,但不同地市之間存在糧食的流動,因此能在總體上滿足糧食消費。

4.2 討論

充分保護耕地資源的數量、質量和生態環境,是實現耕地資源可持續利用的關鍵,只有這樣才能有效保障我國的糧食安全和生態安全。基于此,黃河西岸要堅定地執行現有的耕地保護制度,保持耕地資源數量不減。同時,通過對耕地后備資源的調查與評價,發現耕地資源潛力,實現后備資源的合理開發利用。嚴格控制土地利用,堅決控制“非農化”和綜合治理“去糧化”,進一步平衡耕地占補平衡,確保補充耕地在數量和質量上達標。