清代西南地区耕地空间格局网格化重建

本文以现代耕地分布格局为基础, 通过量化地形(海拔、坡度)、气候生产潜力(光照、温度、水分)和人口密度等因子与耕地空间分布的关系, 重建了清代西南地区6 个时点分辨率为10 km×10 km的耕地数据。结果表明:①就整体而言, 清代西南地区耕地空间格局的变化表现在两个方面:一是垦殖范围的扩张, 1661-1911 年土地垦殖率在0~10%的网格占比减少了约24%, 主要分布在四川盆地和云贵高原;二是垦殖强度的提高, 1661-1911 年垦殖率大于30%的网格占比提高了10.3%, 最为显著的是四川盆地和云南中东部地区。②就清代西南地区耕地数量增减来看, 整个时段可划分为3 个阶段:前期(1661-1724 年) “复原性”垦殖, 60 多年间土地垦殖率在0~10%的网格占比减少了11.4%;中期(1724-1820 年)缓慢“拓展性”垦殖, 全区垦殖率在0~10%的网格占比下降约7%, 在30%以上的网格占比提高约7%;后期(1820-1911 年)局部抛荒与再垦, 垦殖率在0~10%的网格占比从75.0%降至72.2%, 在30%以上的网格占比从9.1%提高至10.9%。相关分析表明, 本文网格化重建的清代西南地区的耕地空间格局具有一定的合理性。     

北宋中期路域耕地面积的再估算

基于历史文献研究的方法,利用北宋中期垦田数据及宋代人口粮食需求量、粮食亩产量等史料,考察了北宋中期南北方的垦田隐匿特点、北宋户均垦田数的合理范围及西南五路的户均基本垦田需求,并据此对北宋中期路域耕地面积进行了再估算。主要结论：北宋垦田隐匿比例不具有北高南低的区域分异特征;北宋户均垦田数的合理范围为20~100亩;西南五路的户均基本垦田需求数约为20~30亩;北宋中期境内耕地面积约为731.9×10⁶今亩,土地垦殖率为16.9%,其中,北方耕地面积约占29.7%,南方约占70.3%;黄淮海平原、长江中下游平原、两湖平原和成都平原等是北宋耕地的主要分布区,而西南地区垦殖率较低。合理订正北宋中期路域耕地面积,对重建中国过去千年LUCC数据集具有重要意义。     

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。     

云南省耕地数量空间分布规律探析

云南省地处中国西南边陲,耕地数量空间分布受地形地貌影响较大。基于统计学的次数分布原理,选用耕地总面积、土地垦殖率、水田面积、6°坡耕地面积、25°坡耕地面积以及人均耕地面积作为耕地数量空间分布的分析指标,以SPSS软件和MAPGIS为分析工具,分析云南省耕地数量空间分布规律并划分出云南省多耕地分布区和少耕地分布区。分析结果表明:(1)云南省耕地数量空间分布非常广泛;(2)云南省耕地数量地域分布相对均匀,同时也存在差异;(3)云南省土地垦殖率偏高,坡耕地多。鉴于研究结论,提出相关研究方向。     

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%。     

绿洲土地整合是增加耕地和保护生态的重要措施——以新疆玛纳斯河流域为例

保护耕地资源,“坚决守住1.2×10⁸ hm²(18亿亩)耕地红线”,是中国政府的一项基本国策。以新疆为代表的干旱区绿洲农业,近年来耕地面积增长很快,从1995-2008年均每年增加15.4×10⁸ hm²,这对抑制全国耕地面积下滑和促进新疆农业发展起了重要作用,但同时也对生态环境带来严重影响。如何在保护生态的前提下使耕地面积稳中有增,通过在玛纳斯河流域利用遥感图像解释和实际调查,提出通过绿洲内部土地综合整治,改变现土地利用中的“破碎化”程度,提高净耕地利用系数的思路;在不开荒不增加引水量情况下,耕地面积一般可增加8%~10%,而在一些土地利用规划差和管理粗放地区可增加到15%。通过土地整合使土地化零为整,还为节水灌溉、发展现代农业、实行农业规模化、集约化经营及农民致富创造了条件。     

清代中期苏皖地区耕地数据网格化处理及精度对比

格点化区域历史土地利用数据是进行历史土地利用/土地覆被变化环境效应模拟的基础。本文基于苏皖地区耕地垦殖倾向,分别采用清代中期苏皖地区省域及县域耕地数据进行网格化降尺度处理,分配至10 km×10 km的网格中,并将两种分配结果进行对比评估来定量探讨数据的空间范围大小对格点化数据的精度影响。得到以下结果:①用苏皖省域耕地数据和县域耕地数据模拟的网格化结果之间存在差异,平均差异率为16.61%。相对差异率较小(-10%~10%)的网格有24.55%,较大(>70%或<-70%)的网格有13.3%,主要存在于洪泽湖流域及苏北北部沿江平原(黄河改道前入海口处)。②苏皖地区清代中期耕地的空间分布具有一定的地域差异。耕地垦殖率较高的地区主要集中于苏南平原地区的太仓市和昆山市北部,苏皖西北部的砀山县、丰县和沛县,垦殖率均在80%以上;而苏北北部旧黄河入海口、洪泽湖流域、太湖流域及安徽南部山区丘陵地区垦殖率较低,多在10%左右。③1735 年耕地主要分布于海拔高度≤100 m,坡度≤2°的地区。到1980s 时,不同坡度下的垦殖率有较大增加。     

西藏雅鲁藏布江中游河谷地区1830年耕地格局重建

通过收集、整理《铁虎清册》中记录的雅鲁藏布江中游河谷地区1830年的耕地税收数据,将其换算为现代耕地面积,在此基础上运用网格化模型重建出该区1 km×1 km空间分辨率的耕地格局。结果显示：① 从耕地数量分析,1830年研究区耕地面积约895 km²,其中政府占有耕地39%,贵族占有耕地31%,寺庙占有耕地29%。② 从耕地分布格局分析,研究区内耕地分布较少,只有27.4%的网格具有耕地分布,且呈分散分布状态,耕地主要分布在雅鲁藏布江干流及主要支流宽阔的河谷地区。③ 从垦殖程度分析,全区垦殖程度较低,其平均垦殖率仅有0.6%,其中垦殖率最高的地区是拉萨,平均垦殖率为6.3%;日喀则、江孜、乃东、琼结等地垦殖率均达到3%左右;工布地区和西部县区垦殖率均在1%以下,耕地垦殖率区域差异明显。     

清末耕地空间分布格局重建方法比较

揭示历史时期土地利用/覆盖变化是认识人类活动对气候和环境影响的基础。本文在耕地面积、人口数量、土地利用及森林分布等多源数据基础上,分别以近代耕地空间分布格局和历史时期耕地潜在分布区为边界条件,通过构建耕地垦殖倾向指数模型分配耕地面积,在1 km×1 km象元尺度上重建了清末(1908年)松嫩平原耕地空间格局,并对重建结果进行分析比较。结果表明:1两种方法重建的耕地空间分布范围格局基本一致,耕地空间定位吻合率约为68%。清末(1908年)耕地集中分布在松嫩平原东部和南部地区;2以历史时期耕地潜在分布为边界条件的重建结果,较以近代耕地空间分布格局为限制范围的重建结果更准确,更符合历史事实。     

中国传统农区过去300年耕地重建结果的对比分析

土地覆被变化是气候与生态效应模拟研究的重要参量。SAGE和HYDE两个全球历史土地利用数据集在相关研究中得到广泛应用, 但在区域尺度上的应用, 其可靠性如何, 至今少有论及。以我国学者重建的传统农区历史耕地数据集(CHCD) 为基础, 从全区、省区和网格(60 km×60 km) 三个空间尺度, 对SAGE (2010) 和HYDE3.1 数据集中有关中国传统农区历史耕地重建结果进行对比分析, 结果表明:(1) SAGE (2010) 数据集对中国传统农区耕地数量重建是以单一线性插补而得, 其中1700-1950 年是以0.51%的年均增长率线性递增, 1950 年后是以0.34%年均速率线性递减, 这种“标准化”变化趋势不能客观反映传统农区土地垦殖的真实历史, 耕地面积也明显高估, 与CHCD数据集不具有可比性;(2) HYDE3.1 数据集吸纳了区域性研究成果, 使其在总量上与CHCD数据集较为接近, 具有较好的可比性, 但其在省区和网格尺度上与CHCD存在显著差异, 其中相对差异率超过70% (< -70%或> 70%) 的网格占比高达56%~63%, 超过90% (< -90%或> 90%) 的网格占比也高达40%~45%;而相对差异率介于-10%~10%的网格占比仅为5%~6%, 介于-30%~30%的网格占比也仅为17%左右;(3) 充分利用我国丰富的历史文献, 建立更高精度的中国区域历史土地利用数据集, 是提高区域气候与生态效应模拟研究质量的重要保障。     

历史上冀中平原“塘泺”湖泊群的分布与水系结构

“塘泺”是北宋时期分布在冀中平原中部的巨大湖泊群,由大小数十个湖泊组成,东西绵延260 km,今天的白洋淀、文安洼、东淀、团泊洼、北大港,均属于“塘泺”的残余。本文在实地考察的基础上,综合集成历史文献记载、大比例尺地形图、ETM遥感数据、DEM数据、土壤调查数据、古地图数据,系统复原了北宋“塘泺”的空间分布范围与内部水系结构。研究表明,北宋“塘泺”的自然地理基础是分布在冀中凹陷带上以白洋淀、文安洼、团泊洼为代表的三大洼地,以及分布在这些洼地内的天然湖泊和河流。北宋朝廷出于军事防御目的,利用这些洼地和湖泊,开挖渠道,修筑堤坝,开辟水口,导引水源,调控水位,把位于今大清河以南的各条河流几乎全部导入了各区湖泊,把原有湖泊的水面尽量扩大,并将其串联成为相互连通的湖泊水面,从而形成了历史上冀中平原上最大的湖泊系统。     

北宋中期耕地面积及其空间分布格局重建(英文)

To understand historical human-induced land cover change and its climatic effects, it is necessary to create historical land use datasets with explicit spatial information. Using the taxes-cropland area and number of families compiled from historical documents, we esti-mated the real cropland area and populations within each Lu (a province-level political region in the Northern Song Dynasty) in the mid-Northern Song Dynasty (AD1004-1085). The es-timations were accomplished through analyzing the contemporary policies of tax, population and agricultural development. Then, we converted the political region-based cropland area to geographically explicit grid cell-based fractional cropland at the cell size of 60 km by 60 km. The conversion was based on calculating cultivation suitability of each grid cell using the topographic slope, altitude and population density as the independent variables. As a result, the total area of cropland within the Northern Song territory in the 1070s was estimated to be about 720 million mu (Chinese area unit, 1 mu = 666.7 m2), of which 40.1% and 59.9% oc-curred in the north and south respectively. The population was estimated to be about 87.2 million, of which 38.7% and 61.3% were in the north and south respectively, and per capita cropland area was about 8.2 mu. The national mean reclamation ratio (i.e. ratio of cropland area to total land area; RRA hereafter for short) was bout 16.6%. The plain areas, such as the North China Plain, the middle and lower reaches of the Yangtze River, Guanzhong Plain, plains surrounding the Dongting Lake and Poyang Lake and Sichuan Basin, had a higher RRA, being mostly over 40%; while the hilly and mountainous areas, such as south of Nanling Mountains, the southwest regions (excluding the Chengdu Plain), Loess Plateau and south-east coastal regions, had a lower RRA, being less than 20%. Moreover, RRA varied with topographic slope and altitude. In the areas of low altitude (≤250 m), middle altitude (250-100 m) and high altitude (1000-3500 m), there were 443 million, 215 million and 64 million mu of cropland respectively and their regional mean RRAs were 27.5%, 12.6% and 7.2% respectively. In the areas of flat slope, gentle slope, medium slope and steep slope, there were 116 million, 456 million, 144 million and 2 million mu of cropland respectively and their regional mean RRAs were 34.6%, 20.7%, 8.5% and 2.3% respectively.     

毛烏素沙地南沿的历史演化

据《史记》周本纪、秦本纪、匈奴列传及《汉书》匈奴传等记载, 西周初年(约当公元前11世纪), 武王乘推翻殷王朝之势, 驱逐严允(即匈奴)于泾渭之北, 可知当时泾、渭以北都是玁狁的活动区。严允是游牧民族, 从而可以想见今之陕北及鄂尔多斯在三千多年前乃是严允族的游牧地区而不是周人的农耕地区。     

北京近百年城市用地变化与相关社会人文因素简论

北京是中国的历史名城之一。历史上,其地域范围内的土地利用与土地覆被随人类活动强度而变化,各个时期的城市用地扩张是其中最明显的变化之一。本文将北京的历史发展过程划分为两个阶段,前一阶段从辽代建都到1911年封建王朝的瓦解;第二阶段从1911年到现在。本文围绕后一阶段进行探讨。指出:在过去的大约100年中,通过城市化表现的北京土地利用与土地覆被变化巨大,在过去的50年间尤为明显。北京的城市用地扩张及由此推动的土地利用/土地覆被变化之所以更为显著,与政治及社会意识形态改变、政策和制度变化、以及人口增长、科技进步和经济实力增强等社会、经济、人文因素密切相关。它们与土地利用/土地覆被变化相关关系的量化研究值得深入开展     

北魏至金代科尔沁沙地的变迁

根据史籍记载和考古材料探讨北魏至金代科尔沁沙地变迁。认为北魏至辽代(公元386-1125年)还保持草原景观。辽代晚期由于农垦科尔沁沙地沙漠化面积日益增大。金代(公元1115-1234年)是历史上沙漠化最严重时期。     

Broad scale forest cover reconstruction from historical topographic maps

Land cover change is one of the major contributors to global change, but long-term, broad-scale, detailed and spatially explicit assessments of land cover change are largely missing, although the availability of historical maps in digital formats is increasing. The problem often lies in efficiency of analyses of historical maps for large areas. Our goal was to assess different methods to reconstruct land cover and land use from historical maps to identify a time-efficient and reliable method for broad-scale land cover change analysis. We compared two independent forest cover reconstruction methods: first, regular point sampling, and second, wall-to-wall mapping, and tested both methods for the Polish Carpathians (20,000 km²) for the 1860s, 1930s and 1970s. We compared the two methods in terms of their reliability for forest change analysis, relative to sampling error, point location and landscape context including local forest cover, area of the spatial reference unit and forest edge-to-core ratio. Our results showed that the point-based analysis overestimated forest cover in comparison to wall-to-wall mapping by 1–3%, depending on the mapping period. The reasons for the differences were mainly the backdating approach and map generalisation rather than the point grid position or sampling error. When we compared forest cover trajectories over time, we found that the point-based reconstruction captured forest cover dynamics with a comparable accuracy to the wall-to-wall mapping. More broadly, our assessment showed that historical maps can provide valuable data on long-term land cover trends, and that point-based sampling can be an efficient and accurate way to assess forest area and change trends. We suggest that our point-based approach could allow land cover mapping across much of Europe starting in the 1800s. Our findings are important because they suggest that land cover change, a key component of global change, can be assessed over large areas much further back in time than it is commonly done. This would allow to truly understand path dependencies, land use legacies, and historical drivers of land cover change.     

北宋路域耕地面积重建(英文)

Based on data on taxed-cropland area and on the number of households in historical documents, a probabilistic model of cropland distribution and a cropland area allocation model were designed and validated. Cropland areas for the years AD976, 997, 1066, and 1078 were estimated at the level of Lu(an administrative region of the Northern Song Dynasty). The results indicated that(1) the cropland area of the whole study region for AD976, 997, 1066, and 1078 was about 468.27 million mu(a Chinese unit of area, with1 mu=666.7m2), 495.53 million mu, 697.65 million mu, and 731.94 million mu, respectively. The fractional cropland area(FCA) increased from 10.7% to 16.8%, and the per capita cropland area decreased from 15.7 mu to 8.4 mu.(2) With regard to the cropland spatial pattern, the FCA of the southeast, north, and southwest regions of the Northern Song territory increased by 12.0%, 5.2%, and 1.2%, respectively. The FCA of some regions in the Yangtze River Plain increased to greater than 40%, and the FCA of the North China Plain increased to greater than 20%. However, the FCA of the southwest region(except for the Chengdu Plain) in the Northern Song territory was less than 6%.(3) There were 84.2% Lus whose absolute relative error was smaller than 20% in the mid Northern Song Dynasty. The validation results indicate that our models are reasonable and that the results of reconstruction are credible.     

近2000年来甘肃民勤盆地绿洲的空间变化

在2000多年前的秦汉之际,民勤盆地是北方匈奴的游牧之地。自从西汉王朝驱逐匈奴以后,农耕文化传入本区,使本区由一个纯粹牧业区迅速演变为农业区。伴随着人类开发进程的加快和开发规模的扩大,加之自然环境的变化,民勤盆地从一个“土沃泽饶”、“可耕可渔”的湿生环境演变为“十地九沙,非灌不殖”的干旱荒漠环境。目前,民勤盆地成为干旱区生态环境恶化的典型,其发展的可持续性受到严峻挑战。作者在大量野外实地考察的基础上,综合运用历史文献、考古、遥感和地图资料,通过广泛搜集近2000年来民勤盆地绿洲演化的证据,对典型历史时期的绿洲分布范围进行了复原,并制作了相应的绿洲分布图。结果表明,民勤绿洲的开发始于汉代,繁荣于魏晋,萧条于南北朝至宋元,复兴于明清,鼎盛于现代。绿洲的发展在空间上总体表现为一个自西向东的迁移过程。     

四川盆地农业区的形成历史与地理因素分析

四川盆地农业区最早的农业至少可追溯到新石器时代中期。在其以后的发展过程中,秦汉、隋唐、北宋是三个农业发展的高潮时期。复杂多样的农业自然条件使农业历史悠久且类型多样,而水利建设在不同历史时期的土地开发和农业发展中,都起着先导作用。明末战乱和自然灾害将农业破坏几尽。清康雍时期,外省移民纷至沓来,促进了农业区的全面恢复和发展。