中国耕地中低产田空间分布格局及产能提升潜力（英文）

With a continuously increasing population and better food consumption levels, improving the efficiency of arable land use and increasing its productivity have become fundamental strategies to meet the growing food security needs in China. A spatial distribution map of medium- and low-yield cropland is necessary to implement plans for cropland improvement. In this study, we developed a new method to identify high-, medium-, and low-yield cropland from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) data at a spatial resolution of 500 m. The method could be used to reflect the regional heterogeneity of cropland productivity because the classification standard was based on the regionalization of cropping systems in China. The results showed that the proportion of high-, medium-, and low-yield cropland in China was 21%, 39%, and 40%, respectively. About 75% of the low-yield cropland was located in hilly and mountainous areas, and about 53% of the high-yield cropland was located in plain areas. The five provinces with the largest area of high-yield cropland were all located in the Huang-Huai-Hai region, and the area amounted to 42% of the national high-yield cropland area. Meanwhile, the proportion of high-yield cropland was lower than 15% in Heilongjiang, Sichuan, and Inner Mongolia, which had the largest area allocated to cropland in China. If all the medium-yield cropland could be improved to the productive level of high-yield cropland and the low-yield cropland could be improved to the level of medium-yield cropland, the total productivity of the land would increase 19% and 24%, respectively.     

Chinese Cropland Quality and Its Temporal and Spatial Changes due to Urbanization in 2000-2015

The acceleration of urbanization has led to the occupation of more cropland, especially higher quality cropland, which could pose a huge threat to food security and have other implications for the inadequate cropland resource supply in China. Though the spatial status of Chinese cropland quality has been assessed, its temporal changes since 2000 to 2015 are still not clear. An accumulated probability distribution method was used to determine the criteria of cropland quality using the net primary production data product (MOD17) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Then the cropland quality of higher, median and lower production was spatially mapped and its changes due to occupation by urbanization were analyzed through the land use changes (LUCC) data primarily from Landsat TM images in the three periods of 2000-2005, 2005-2010, and 2010-2015. The results showed that of the total cropland reduction area the proportion taken by urbanization increased from 47.29% in the early stage to 77.46% in the recent period. The quality of Chinese cropland was dominated by low- and medium-yield fields, accounting for 40.81% and 48.74%, respectively, with high-yield fields accounting for only 10.44% of the total cropland in the country in 2000. The high-yield areas have been seriously threatened by the expansion of construction land fields, with the ratio of high-yield area to total area occupied by urbanization increasing from 9.71% in 2000-2005 to 15.63% in 2010-2015. Spatially, this phenomenon has been moving from eastern and southern China to central and western China, especially in Northwest China where the ratio has arrived at the highest proportion, with 52.97% of high-yield cropland in the total land taken by the expansion by 2015. This study not only provides a method to assess cropland quality but also reveals the threatening trend from the expansion of urbanization on high-quality cropland. More attention should be paid to the latter in land use planning and policies made to prevent threats to food security from declines in both cropland quantity and quality.     

基于遥感的中国陕北地区近20年耕地变化及其对农田生产力影响的定量评估

本文以中国退耕还林生态工程重点区域陕北地区作为研究区,对比其前后两个10年的耕地资源空间分布格局,并进一步分析耕地变化对农田生产力的影响。论文基于中高分辨率卫星遥感数据,经人机交互目视解译并结合实地验证,生成陕北地区1990、2000和2010年耕地现状以及前后两个10年耕地变化时空监测数据集。进而运用光能利用率遥感模型,结合中分辨率、长时间序列卫星遥感数据估算陕北地区农田净初级生产力,分析耕地变化对农田生产力的影响。结果表明,陕北地区耕地面积及其生产力在研究期前10年小幅增长,后10年明显减少。耕地增加的主要原因是为满足当地人口的粮食需求以及弥补城市建设对耕地的占用,大面积草地和未利用地被开垦。耕地减少的最主要原因是生态退耕,城市化也是耕地减少的原因之一。总体而言,20年来陕北地区耕地资源总面积净减少42.56%;受耕地面积变化的影响,同期农田净初级生产力下降了41.90%。研究对于评估陕北地区耕地安全和粮食安全,指导区域土地利用科学规划具有重要意义。     

中国农田生产力变化的空间格局及地形控制作用

中国政府高度重视粮食安全, 采取一系列措施提高粮食生产并取得了一定的成效, 但是20 世纪90 年代全球农业生产徘徊不前并不仅是一种由特定政策或市场因素导致的短期现象。因此, 认识在长时间尺度上农田生产力变化的特征及其控制因素对保障国家粮食安全、制定农业政策及调节生态系统服务功能具有重要意义, 研究稳定少动但对农田生产力形成有 重要影响的地形因子对农田生产力变化的作用是其中的一项重要内容。生态系统生产力遥感 机理模型能够清晰地表达国家尺度农田生产力的时空格局, 应用1981~2000 年的NOAA/AVHRR 卫星遥感数据驱动GLO-PEM 模型, 以10 年为时间尺度分析20 世纪80 年代 到90 年代农田生产力变化的空间格局特征。研究结果表明, 在10 年的时间尺度上, 地形特征控制着农田生产力变化空间格局分异规律, 农田生产力降低的几率随地形起伏度增大而增加, 山区耕地发生生产力下降的可能性比平原耕地高10%~30%。在研究时期内尽管中国农田生产力总量增加, 但仍有24%的农田发生农田生产力下降, 其中71%在丘陵山地, 尤其是地形起伏破碎的黄土高原及云贵高原地区。     

太湖流域土地利用变化对耕地生产力的影响研究

以城镇化过程持续加速而耕地流失及粮食供需形势日趋严峻的太湖流域为研究区,结合遥感、土壤、气象及农业统计数据,借助AEZ模型和GIS开展1985~2010年土地利用变化对耕地生产力的影响分析及评价。结果表明：① 流域耕地生产力水平较高,高产耕地分布广泛;② 近30 a来就地城镇化和工业化发展导致流域建设用地快速扩张,耕地数量锐减;③ 由于减少的多为城市周边及交通沿线水土条件优越的优质耕地,新增的则多是来源于土地复垦或整理的低产耕地,“高产耕地锐减-低产耕地缓增”导致流域耕地生产力水平下降,且在不同发展阶段下降格局不同;④ 高产田锐减导致流域粮食大幅减产,不同县域由于经济发展水平和耕地利用条件不同,粮食减幅呈现显著空间差异。     

1700—1978年云南山地掌鸠河流域耕地时空演变的网格化重建

基于多源数据资料重建小尺度区域历史时期土地利用/覆盖变化,对深入理解土地利用变化的驱动力机制及其环境和气候效应具有重要意义。本文利用从流域尺度聚落格局演变重建到聚落尺度耕地数量和空间分布重建,再到流域尺度耕地格局重建的思路,以云南山地典型的中小流域为研究区,以历史文献资料、田野考察资料、历史地理学研究成果、档案资料、现代统计资料、地理基础数据为支撑,综合考虑区域自然因素（坡度、海拔高度）、人文因素（人口、政策、农业技术、耕地与居民点距离）,设计了历史时期山地小尺度区域耕地网格化重建模型,重建了1700—1978年具有明确时间和空间属性的网格化耕地格局。结果表明：① 掌鸠河流域的耕地面积近300 a增长6.3倍,垦殖率从1700年的2.1%上升到1978年的15.6%。② 不同地形区的耕地面积差异较为显著,其中山区和半山区的耕地面积最大,且增长速度最快;平坝区和中下游河谷区的耕地面积增长相对平缓,是自然环境、人口、政策和农业技术等因素综合作用的结果。③ 通过总耕地面积和人均耕地面积等对结果进行验证,证明了重建结果的合理性。本文设计的网格化重建模型可以为模拟具有明确时间和空间属性的小尺度区域历史耕地网格化数据集提供参考。     

新石器时代晚期华北地区耕地重建

全新世以来农业的起源使全球人类活动日益加剧,而新石器时代晚期（在中国大约距今7 ka—5 ka）农业发展正处于从刀耕火种向耒耜翻耕过渡阶段,由此被认为是人类活动改变自然植被的关键时期。中国华北地区丰富的考古遗迹记录了该时期人类活动的状况。基于已发现和挖掘的考古资料,运用考古学关联建模方法推算出新石器时代晚期华北地区各聚落遗址的人口规模与耕地面积,并在此基础上重建了耕地空间分布格局。结果显示：① 新石器时代晚期华北地区的人口规模至少为50.61×10 ⁴人。其中,河南地区人口最多,约为30.46×10 ⁴人,山东地区约13.72×10 ⁴人,河北地区约6.43×10 ⁴人。② 耕地面积至少约102.22×10 ⁴ hm2,约是现代耕地的4.6%,整个华北地区垦殖率达到1.99%。河南地区耕地面积最大,约为61.52×10 ⁴ hm2,垦殖率达3.68%;山东地区次之,约为27.72×10 ⁴ hm2,垦殖率为1.75%;河北地区最少,约为12.98×10 ⁴ hm2,垦殖率为0.69%。③ 遗址周围3 km范围内是个体聚落耕地的主要分布区,约占总耕地面积的83.43%。④ 在地形分布上,63.36%的耕地分布在低海拔的平原和台地,仅2.43%分布在海拔1000 m以上的地区。就耕地分布的坡度而言,81.55%的耕地分布在坡度小于2°的地区;16.61%的耕地介于2°~6°的缓坡地区;6°~15°的坡地地区仅占耕地的1.84%。     

近10年来中国耕地资源的时空变化分析

根据中国资源环境数据库中的耕地数据以及20世纪80年代末期、1995年和2000年3期覆盖全国时间跨度约为10年的遥感数据,对中国耕地时空变化进行分析。总趋势表明,近10年来我国耕地资源总量有所增加;东部及沿海地区优质耕地迅速减少;东北地区和内蒙古自治区耕地大量开垦;水田旱地转换明显。利用GIS方法将耕地变化数据与中国生态环境质量数据进行叠加,表明近10年来耕地的生态环境质量下降了。近10年耕地动态变化的空间分布表现出13种动态格局。对80年代末至1995年 (前5年) 和1995年至2000年 (后5年) 这2个时间段内的耕地变化进行对比分析,表明了前5年与后5年耕地变化的动态格局有空间上的相似性,但前后变化幅度相差较明显。近10年来气温的升高与中国水田北移有较好的一致性,而降水的减少对西北地区耕地的撂荒和开垦有明显作用。中国经济的发展所导致的城市化过程使得大量耕地被占用。近10年来相关的耕地政策对控制耕地面积的减少有作用,但耕地的总体质量却下降了,这直接影响了粮食产量。     

干旱区水资源约束下的生态退耕空间优化及权衡分析——以奇台县为例

干旱区耕地大规模扩张导致水资源超载、生态问题频发,亟须退地还水。因此,探索水资源约束下的生态退耕空间优化方案,不仅有助于解决干旱区面临的问题,还可为土地利用规划和决策提供参考。目前对退耕方案多效益矛盾的研究尚量化不足,有鉴于此,本文建立生态退耕空间优化配置及权衡分析模型,以新疆奇台县为研究区进行模型应用,构建了水资源约束下的生态退耕方案群,并设计保有耕地优先和保护生态优先等两种情景,利用蚁群优化算法实现了生态退耕的空间配置模拟与优化。结果表明：耕地面积在保有耕地优先情景将减至9.94万hm²,保护生态优先情景则为6.96万hm²;在此退耕过程中,河道内生态用水占水资源总量的比例从10%增加到30%,防固沙量由713.22万t增加至816.59万t,经济效益则由34.86亿元下降至24.75亿元。通过比较单位经济效益的减少比例可产生的生态效益增加比例,确定耕地面积退至8.35万hm²时是权衡生态和经济效益下的生态退耕最优方案。退耕还草主要发生在奇台县耕地集中区的东北、西北及西南部边缘,将有利于北部的沙漠化防控和南部的水源保护。本研究实现了干旱区水资源约束下生态退耕方案空间模拟和优化,对农业经营和生态保护具有重要参考意义。     

四川省耕地地力生产潜力及承载力研究

四川省的耕地地力以土壤质量系数衡量,多数在0.70以下。其中在0.70以上的一、二、三等耕地面积为278.17万hm²,占全省耕地面积(第二次土壤普查面积)的42.5%。而四等及其以下的中低产田土占过半数。四川省耕地粮食作物生产潜力,按第二次土壤普查耕地面积计算为10 715.986×10⁷ kg。按现有耕地面积(2001年)计算为6 981.757×10⁷ kg。按耕地最大生产潜力,在2040年后,四川省的粮食产量与人口需求间将出现亏缺,分别以线性模型和指数模型预测,预计分别缺口粮食523.702×10⁷ kg和168.442×10⁷ kg,那时四川将超载人口386.34万人至1 201.20万人。按耕地现实粮食生产力(单产)计算的四川省耕地承载力,从2000年后,出现粮食缺口和人口超载。预计未来50年,粮食亏缺将在887.425×10⁷ kg至2 982.280×10⁷ kg,人口超载达到2 035.4万人至6 840.1万人。表明四川省的耕地超载、粮食危机将不可避免,形势是严峻的。     

粮食安全的耕地保障分析

在对中国粮食生产现状和趋势分析的基础上，综合评述国际上某些有关观点，阐述耕地是粮食生产的物质基础和粮食安全的保障，最后提出粮食安全的4项基本对策，由于耕地增在边缘地区，减在东部沿海和内地；增的多为低产地，减的多为良田，所以，耕地面积增减数量平衡并不意味着能保障耕地产出能力的平衡。文章认为，在我国未来的耕地资源开发中，走高效集约道路，是实施农业可持续发展、提供人口食物安全保障的重要环节。     

近20年中国农业主产区耕地资源质量和产能变化研究

依据全国土地利用图与土地资源质量评价图,分析1980s末至2005年末中国农业主产区内耕地资源数量和空间格局的动态变化,并对由此带来的耕地质量和产能的变化做出宏观评估。主要结论如下:1)2005年农业主产区耕地面积①为9 321.96万hm2,较1980s末增加175.53万hm2。2)耕地在空间上呈现"北增南减"的变化格局。北方的内蒙古东部区、新疆区、松嫩平原区和三江平原区为耕地净增加区,共增加354.41万hm2,各区分别增长10.29%、19.10%、10.91%和14.14%;偏南部的黄淮海区、长江中下游及江淮地区、华南蔗果区和四川盆地区为耕地净减少区,各区分别减少2.17%、2.00%、3.15%和5.61%。3)根据土地资源图对耕地质量的划分结果,20年间农业主产区内耕地面积和空间格局的变化导致一等耕地减少3.24%,二、三等耕地和宜林宜牧地分别增加2.91%、7.81%和14.10%。4)考虑各区耕地复种指数和耕地质量的影响,结合耕地单产数据进行耕地产能的核算,结果显示,在耕地数量净增1.92%的情况下,耕地的总体产能依然下降0.84%。     

20世纪中国耕地格网化数据分区重建

针对中国国家尺度层面耕地历史数据集的缺乏,提出了分区建模的方案.首先,将中国定性划分为四大区域,即传统农区、东北地区、西北地区、青藏地区;在此基础上,分别量化地形、人口要素与耕地分布之间的关系,构建空间格网化模型.利用该方案,重建了中国1913、1933、1950、1970、1990 和2000 年6 个时间断面空间分辨率为10 km的格网化耕地数据.对比1990 年的重建结果与遥感解译结果,发现无论是县域尺度,还是栅格尺度,数据集的准确性都较高.对重建的耕地数据集进行分析发现,近百年来中国的耕地面积出现先增后减的趋势,拐点大体在20 世纪后期,不仅是耕地总量的先增后减,而且垦殖强度也是先增后减,但区域之间并不一致,其中变化较大的是东北和西北地区.     

生态退耕对中国农田生产力的影响(英文)

The changes in cropland quantity and quality due to land use are critical concerns to national food security, particularly for China. Despite the significant ecological effects, the ecological restoration program (ERP), started from 1999, has evidently altered the spatial patterns of China’s cropland and agricultural productivity. Based on cropland dynamic data from 2000 to 2008 primarily derived from satellite images with a 30-m resolution and satellite-based net primary productivity models, we identified the impacts on agricultural productivity caused by ERP, including "Grain for Green" Program (GFGP) and "Reclaimed Cropland to Lake" (RCTL) Program. Our results indicated that the agricultural productivity lost with a rate of 132.67×104 t/a due to ERP, which accounted for 44.01% of the total loss rate caused by land use changes during 2000-2005. During 2005-2008, the loss rate due to ERP decreased to 77.18×104 t/a, which was equivalent to 58.17% of that in the first five years and 30.22% of the total loss rate caused by land use changes. The agricultural productivity loss from 2000-2008 caused by ERP was more attributed to GFGP (about 70%) than RCTL. Although ERP had a certain influence on cropland productivity during 2000-2008, its effect was still much less than that of urbanization; moreover, ERP was already converted from the project implementation phase to the consolidation phase.     

北宋路域耕地面积重建及时空特征分析

基于垦田和户口史料及耕地分布影响因子的分析,本文建立了北宋册载垦田数据的订正方法以及路域耕地分布倾向模型和分配模型,重建了北宋4个时点的路域耕地面积。结果表明：① 北宋开宝九年（976年）、至道三年（997年）、治平三年（1066年）和元丰元年（1078年）的耕地总量分别为468.27×10⁶今亩、495.53×10⁶今亩、697.65×10⁶今亩和731.94×10⁶今亩,百年间耕地面积增加了约2.64亿今亩;垦殖率从开宝九年（976年）的10.8%,增加至元丰元年（1078年）的16.9%,提高了约6个百分点;而人均耕地面积由15.7今亩降至8.4今亩。② 从空间变化特征看,东南地区是北宋土地垦殖发展最快的地区,土地垦殖率增加了约12.0%,北宋中期长江中下游平原局部地区垦殖率高达40%;其次是北方地区,土地垦殖率增加了5.2%,北宋中期黄淮海平原的土地垦殖率也超过了20%;西南地区农业发展相对落后,区域土地垦殖率仅增加1.2%,除成都府路外,各路垦殖率均低于6%。③ 从评估结果看,本文所构建的路域耕地分配模型具有一定的可行性,相对误差绝对值小于20%的路域占总路数的84.2%,结果能较好地反映北宋时期路域耕地面积的时空变化特征。     

The changing patterns of cropland conversion to built-up land in China from 1987 to 2010

Over the past few decades, built-up land in China has increasingly expanded with rapid urbanization, industrialization and rural settlements construction. The expansions encroached upon a large amount of cropland, placing great challenges on national food security. Although the impacts of urban expansion on cropland have been intensively illustrated, few attentions have been paid to differentiating the effects of growing urban areas, rural settlements, and industrial/transportation land. To fill this gap and offer comprehensive implications on framing policies for cropland protection, this study investigates and compares the spatio- temporal patterns of cropland conversion to urban areas, rural settlements, and industrial/ transportation land from 1987 to 2010, based on land use maps interpreted from remote sensing imagery. Five indicators were developed to analyze the impacts of built-up land expansion on cropland in China. We find that 42,822 km² of cropland were converted into built-up land in China, accounting for 43.8% of total cropland loss during 1987–2010. Urban growth showed a greater impact on cropland loss than the expansion of rural settlements and the expansion of industrial/transportation land after 2000. The contribution of rural settlement expansion decreased; however, rural settlement saw the highest percentage of traditional cropland loss which is generally in high quality. The contribution of industrial/transportation land expansion increased dramatically and was mainly distributed in major food production regions. These changes were closely related to the economic restructuring, urban-rural transformation and government policies in China. Future cropland conservation should focus on not only finding a reasonable urbanization mode, but also solving the “hollowing village” problem and balancing the industrial transformations.     

基于MODIS数据网格化重建历史耕地空间分布的方法——以清代云南省为例

建立具有准确空间属性的历史时期土地覆被数据集有助于更好地模拟土地覆被变化的过程及其效应。本文基于我国过去300年耕地面积总体呈持续增加的特点,提出了历史时期耕地分布范围未超出现代耕地范围的合理假设,并以地表高程和坡度为影响土地宜垦程度的主导因子,评估了MODIS土地覆被产品中现代耕地分布区域的宜垦程度,再按宜垦程度从高...     

基于地貌分区的1990-2015年中国耕地时空特征变化分析

地形地貌通过分配地表水分和热量制约耕地的利用形式和成效,对耕地质量具有非常重要的决定意义,以地貌分区的视角研究中国耕地变化具有重要意义。根据1990-2015年中国6期土地利用空间数据和地貌分区数据,运用GIS空间叠加分析方法,分析中国耕地1990-2015年的面积变化和空间分布格局,进一步探讨不同地貌分区下的耕地新增与流失方向。结果表明,中国耕地面积略有增加,但总体变化不大,耕地面积从1990年的17715万hm²增加到2015年的17851万hm²,平均每年增加5.44万hm²,每年增幅仅为0.03%。耕地主要分布在平原地区,台地、丘陵次之;新增耕地主要来源为草地、林地和未利用地。东部平原低山丘陵区（I）耕地面积最大,而西北高中山盆地高原区（IV）耕地动态度明显高于其他地貌区。空间上呈现“南减北增,新增耕地的重心向西北移动”的特征。1990-2015年间,西北高中山盆地高原区（IV）和东部平原低山丘陵区（I）为耕地面积增长区,平均每年增加耕地面积分别为8.9万hm²和5.4万hm²;东南低山丘陵平原区（II）和西南中低山高原盆地区（V）为耕地面积减少区,平均每年减少耕地面积分别为5.9万hm²和2.8万hm²;而华北—内蒙东中山高原区（III）和青藏高原高山极高山盆地谷地区（VI）耕地面积几乎没有变化,平均每年变化仅为0.15 万hm²和0.06万 hm²。耕地流失主要发生在东部平原低山丘陵区（I）和东南低山丘陵平原区（II）,主要原因为城镇化进程加快带来的建设用地对优质耕地的大量占用;而新增耕地主要发生在西北高中山盆地高原区（IV）,多来自于对草地和未利用地的开垦。     

基于分层分区法的中国历史耕地数据的网格化重建

网格化历史耕地数据集能为历史时期耕地变化研究提供更精确的支持,并且为全球环境气候变化研究模型模拟提供驱动数据。本文综合考虑了中国历代土地利用开发的特点及自然人文因子对耕地的影响,设计了一套对中国耕地先分区再分层分配的网格化方法。基于国内3个主流区域耕地数据研究成果,采用上述方法建立了1820年（清仁宗嘉庆二十五年）和1936年（民国二十五年）中国10 km×10 km分辨率的耕地数据集,并绘制了分布图。本文还利用国内具有代表性的区域数据集对重建结果进行对比验证。结果表明,该方法可以保证耕地数量的权威性,并且建立具有区域性的高精度历史耕地数据集。     

Modelling the impacts of cropland displacement on potential cereal production with four levels of China’s administrative boundaries

Cropland displacement, as an important characteristic of cropland change, places more emphasis on changes in spatial location than on quantity. The effects of cropland displacement on global and regional food production are of general concern in the context of urban expansion. Few studies have explored scale-effects, however, where cropland is displaced not only within, but also outside, the administrative boundary of a certain region. This study used a spatially explicit model (LANDSCAPE) to simulate the potential cropland displacement caused by urban land expansion from 2020 to 2040 at four scales of the Chinese administration system (national, provincial, municipal, and county levels). The corresponding changes in potential cereal production were then assessed by combining cereal productivity data. The results show that 4700 km² of cropland will be occupied by urban expansion by 2040, and the same amount of cropland will be supplemented by forest, grassland, wetland, and unused land. The potential loss of cropland will result in the loss of 3.838×10⁶ tons of cereal production, and the additional cropland will bring 3.546×10⁶ tons, 3.831×10⁶ tons, 3.836×10⁶ tons, and 3.528×10⁶ tons of potential cereal production in SN (national scale), SP (provincial scale), SM (municipal scale), and SC (county scale), respectively. Both SN and SC are observed to make a huge difference in cereal productivity between the lost and the supplemented cropland. We suggest that China should focus on the spatial allocation of cropland during large-scale displacement, especially at the national level.