基于GlobeLand30数据的中国耕地与粮食生产的时空变化分析

王佳月，辛良杰



基于GlobeLand30数据的中国耕地与粮食生产的时空变化分析

王佳月1,2，辛良杰1※

（1.中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟重点实验室，北京 100101；2. 中国科学院大学，北京 100049）

21世纪初期，中国耕地与粮食产量变化区域差异明显，为了解21世纪初期中国耕地与粮食生产的时空变化及粮食生产对耕地面积变化的响应，该文利用2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据（GlobeLand30），借助统计分析手段对2000－2010年中国耕地和粮食生产的时空变化和粮食生产对耕地面积的依赖程度进行分析。结果表明：1）中国耕地主要分布在东部地区，研究时段内，耕地与林地、草地和人工表面之间的转换最多，耕地变化的特点是“西增东减，总量减少”，面积净减少了104.03万hm2，年均减少10.4万hm2。2）中国的粮食生产主要集中在东北、华北和南方地区。粮食产量变化的特点是“北增南减，总量增加”。3）中国耕地分布的集中程度会影响粮食生产的集中程度，且粮食生产分布的集中程度普遍高于耕地。中国耕地分布重心和粮食生产分布重心的移动方向相反，耕地面积的分布表现出了“南退西移”的趋势，粮食生产的重心则是“北上东移”，中国的粮食生产格局已转变为“北粮南调”。4）全国有32.24%县（市）的粮食生产都表现出了对耕地数量的依赖，主要分布在东北、华北、西部、长城沿线、西南和东南沿海地区。中国耕地保护政策的制定和粮食生产的可持续发展应该遵循因地制宜的原则，在粮食生产对耕地变化敏感性高的地区，应该加强对耕地数量、质量的保护和农户种粮积极性的提高，更要重视不敏感地区耕地地力的保护和单产水平的提高，以保障中国的粮食安全。

土地利用；遥感；粮食安全；GlobeLand30数据集；耕地变化；粮食生产；时空变化

0 引 言

作为世界上人口最多的发展中国家，中国的粮食安全问题不仅关系到国内社会经济的可持续发展，还起到稳定全球粮食价格的重要作用[1]。然而中国粮食安全问题严峻，粮食供需平衡偏紧的状态将长期存在[2]，主要有2方面原因，一方面，中国人口众多，人均耕地面积不足世界水平的一半，而中国的人口还会持续增长，并将在2030年前后出现峰值，达到16亿[3]，这将激化人地矛盾，进一步放大粮食安全问题。另一方面，伴随经济发展，人民生活水平不断提高，居民膳食结构有了很大改变，谷物的直接消费降低，肉类消费却在不断增长，由居民消费的食物转化得到的居民粮食需求量就将不断增加[4-6]，与此同时，在城镇化的浪潮下，人口从农村向城镇转移的趋势明显，而城镇人均粮食消费水平平均高于农村，也就在整体上提高了居民的膳食水平，增加了对粮食产出的刚性需求[7-8]。有研究表明，2030年中国居民人均粮食消费量将从2012年的327.5 kg增长到386.5 kg，如果纳入工业用粮、损失浪费用粮、种子用粮和政策性收购与出口量，2030年中国居民人均粮食需求总量将达到551.4 kg。粮食人均消费量与总消费量将在长时间内保持增长趋势[2]。

解决粮食安全问题，保证粮食基本自给是基础，而耕地资源又是粮食自给能力的基础[9]，所以中国一直都实行着严格的耕地保护政策，同时，学术界也一直关注耕地保护和粮食安全的研究。学者们主要从3个角度入手研究耕地保护和粮食安全问题，一是研究中国耕地和粮食生产的空间分布特征，认为中国耕地资源与粮食生产在空间上的分布并不匹配，不同地区的耕地变化会对粮食生产带来不同程度的影响，应该重视土地利用变化和粮食生产变化的区域差异研究，因地制宜的制定农业政策[10-12]。二是研究中国耕地空间分布的变化，并分析耕地的变化对中国粮食生产的影响，分别从耕地数量和质量的变化入手，研究其对粮食生产面积、粮食生产环境和粮食生产水平的影响[13-14]。还有研究对未来的耕地面积和粮食生产进行了预测，认为到2020年，中国的耕地和粮食生产面积会降低，但粮食生产能力会继续上升[15]。从数据源上看，已有的研究多以统计数据为数据源，统计数据受统计口径变化和人为因素影响较大，从而影响数据在时间和空间上的可比性，而遥感解译数据能很好地解决数据的时空可比性问题，应该充分重视遥感解译数据在耕地资源与粮食生产研究上的应用。从研究方法上看，以定量的方法描述耕地和粮食生产空间分布的研究还较少。

进入21世纪，为保证中国耕地总量的动态平衡，耕地占补平衡政策开始实施，土地整理、土地复垦等土地整治项目也逐步铺开，耕地数量和质量变化的区域差异明显[16-17]，也由此带来了粮食产量的变化和粮食生产的区域差异[18]。那么21世纪初期的耕地面积和粮食生产的数量和空间分布是如何变化的？耕地数量和分布的变化对粮食生产是否造成了影响？粮食产量与耕地数量之间有多大的依存关系，哪些地区的粮食生产对耕地的数量有较强的依赖？针对上述问题，有必要借助遥感解译数据，并使用定量描述耕地和粮食生产空间分布的方法，更客观的对2000－2010年间中国耕地和粮食生产的时空变化及依存关系进行分析，本文在补充和延伸前人研究的基础上，又从保障粮食生产，保证农业可持续发展的角度对休耕政策的开展做出了理论探索。

1 研究方法与数据来源

1.1 空间分布集中度模型

某省份内种植业的分布取决于其耕地资源的分布，所以一省内耕地资源空间分布的集中程度能反映该省种植业空间分布的集中程度，而粮食产量分布的集中程度可反映出该省粮食来源地分布的集中程度。本文引用测量产业集中度的赫芬达尔—赫希曼指数，分别构建各省耕地分布和粮食产量分布的集中程度指数，以省份内各县的耕地面积占全省耕地面积百分比的平方和，定量测度2000年和2010年间各省内耕地和粮食产量分布的集中程度：

式中HHI为省的耕地空间分布集中程度。为省内县的总数，X是省内第个县的耕地面积，X是省内耕地的总面积。HHI的值域在0～1之间，值越大，表明耕地在省内的分布越集中，极限情况是省内的耕地全部分布在1个县内，此时HHI=1。值越小，则耕地在省内分布的越平均，极限情况是，耕地在省内的个县中完全均匀分布时，HHI=1/，当趋向于无穷大时，HHI就趋向于0。同样地，使用粮食产量数据代替耕地数据，即可得到粮食产量分布的集中程度。按照集中度指数将各省内耕地和粮食产量分布的集中程度分为5个等级：>0.3为高度集中分布、0.2≤<0.3为中度集中分布、0.1≤<0.2为低度集中分布、<0.1为均匀分布，划分标准参考以值对市场结构进行分类的划分标准[19]。

1.2 重心转移模型

土地利用变化的总体特征可用土地利用类型重心的迁移来描述，耕地重心的转移能反映出中国耕地空间分布格局的总体变化趋势[20]。可以通过计算重心坐标来反映重心的移动，重心坐标的计算公式为：

式中X和Y分别为第年耕地分布重心的横、纵坐标。为评价单元的总数，X和Y分别为第个评价单元的地理重心坐标，T为第年县内耕地分布的总量。同样可以完成对粮食生产重心转移的计算。

1.3 敏感度分析模型

为了研究粮食产量对耕地变化响应的敏感性，根据IPCC对敏感性的定义[21]，将粮食产量对耕地变化的敏感性定义为研究时段内粮食产量变化率与耕地面积变化率的比，引用刘彦随等[11]构建的敏感度分析模型。

式中为某县粮食产量对耕地变化的敏感度系数。G和G+1分别为第年和第年该县的粮食产量，L和L+1分别为第年和+1年该县的耕地面积。<0表示研究时段内，粮食产量变化的方向与耕地面积变化的方向相反，定义这种情况下是粮食产量对耕地面积变化不敏感。>0表示研究时段内，粮食产量变化的方向与耕地面积变化的方向相同，定义这种情况下粮食产量对耕地面积的变化是敏感的，且值越大，二者变化的同步程度越高。分别计算各县（市）粮食产量对耕地变化的敏感度系数，按照≤0、0<≤5、5<≤10和>10[11]划分为4大类地区：粮食生产对耕地变化无敏感性地区、低度敏感性地区、中度敏感性地区和高度敏感性地区，再结合粮食产量的实际变化量，为每一大类地区划分出2个子类，Ⅰ类地区为粮食产量增加的地区，Ⅱ类地区为粮食产量减少的地区，如此将各县（市）分为8类地区。

1.4 数据来源

1）土地覆被数据

本文以2000年和2010年两期30 m分辨率的全球地表覆盖数据（GlobeLand30）为基础数据源。该数据集的制作由国家基础地理信息中心联合多个部委的几十家单位，历经2010－2013年4年时间完成，是目前国际上分辨率最高的全球地表覆盖数据。数据集对耕地的概念定义为：“用于种植农作物的土地，包括水田、灌溉旱地、雨养旱地、菜地、牧草种植地、大棚用地、以种植农作物为主间有果树及其他经济乔木的土地，以及茶园、咖啡园等灌木类经济作物种植地”[22]。该数据是目前可以开放获取的空间分辨率最高，分类精度最高的土地覆被数据集。数据申请地址为：http://www.globallandcover.com/。

分别对2000年和2010年两期30 m分辨率全球地表覆盖数据（GlobeLand30）的精度进行验证。对2000年数据的验证，随机选取了1 852个耕地样点，借助卫星影像与航拍数据相结合的高分辨率Google Earth影像，分省对样点的解译精度进行验证，结果表明中国耕地的解译精度总体为83.15%（图1）。分省来看，江苏、辽宁和湖南的解译精度最高，分别能达到96.92%、96.83%和96.55%，而重庆、福建和贵州的解译精度较低，分别为62.30%、65.31%和67.61%。对2010年数据的验证，数据制作方委托第三方开展精度评估，采用空间数据二级抽样检验模型进行精度验证，选取精度验证样本点超过15万个，涉及9种地类，得到2010年GlobeLand30数据的总体精度为83.51%，其中耕地的解译精度达83.06%[22]。

图1 2000年全国耕地数据解译精度

2）粮食产量数据

本文应用2000年和2010年各县粮食产量数据，数据来源于《2001年中国县（市）社会经济统计年鉴》和《2011年中国县(市)社会经济统计年鉴》。

2 结果与分析

2.1 耕地和粮食生产的分布与变化

中国的耕地主要分布在以“大兴安岭-阴山-贺兰山”为界的东部季风区，西部地区耕地分布较少。2000－2010年间，中国耕地变化的基本特点是“西增东减，总量减少”。这期间中国耕地变化区域差异明显，原本耕地资源较少的西部地区耕地面积增加明显，特别是西北、西南地区，耕地增加较多。而东部地区的耕地变化主要表现为面积减少，其中，东北、华北、华中、华东及华南地区的省份耕地减少较多。总的来看，全国耕地面积净减少了104.03万hm2，年均减少10.4万hm2。从省份层面上看，有21个省市自治区的耕地面积表现为减少，其中，内蒙古、河南、山东、江苏和河北的耕地减少最多，达20万hm2以上。从县级层面上看，有38.00%的县耕地有所增加，61.92%的县耕地面积有所减少，只有广西的巴马瑶族自治县和海南的乐东黎族自治县内的耕地数量没有变化。

研究时段内，耕地面积的变动主要表现在其与林地、草地和人工表面的转换上（图2）。耕地与其他地类的转换也表现出了一定的空间集聚。南方地区的耕地主要与林地转换频繁，这些地区的森林资源丰富，给耕地的开垦提供了条件，同时，随着非农就业机会的增多，大量农业劳动力外迁造成劣质耕地的退耕和撂荒，从而有部分的耕地恢复成了林地[23]。东北地区、内蒙古及长城沿线区和青藏地区的草地资源丰富，这些地区的耕地与草地之间的转换最为明显。20世纪90年代以来，随着人口的增多，粮食需求的增大，在地方政府的鼓励和经济利益的驱动下，北方地区出现了大面积草地被开垦成耕地的现象，而在2000年开始的退耕还林还草工程中，又有大量的耕地被恢复为林草植被[17]。生态建设工程的开展在“耕地-草地转换地区”成效明显。在北京、天津、山东、河南、安徽、江苏和上海7个省市内，耕地的变化主要表现为其与人工表面的转换，除上海外，其余6个省市均位于在华北平原内。这7个省市都属于人口密集区，2010年的人口密度都在每平方千米400人以上，这7个省市的人口总和占全国的28.8%，随着城镇化进程的加速，这些地区内建设用地与耕地的转换日益频繁，值得注意的是，华北平原是中国重要的粮食主产区之一，现有的耕作条件和耕地质量都较好，农业发展程度较高，在这些省份内建设用地对耕地的占用会给粮食安全带来更大的影响[24]，城镇化与耕地保护之间的矛盾逐渐凸显。我们还注意到，在新疆自治区，耕地的变化是以和裸地的转换为主的，这主要是由于新疆的未利用地面积大，后备耕地资源约占全国的 15%[25-26]，所以耕地增加的主要途径就是裸地的开荒。

图2 全国耕地主要转换类型

中国的粮食生产在空间上的分布与耕地数量的分布较为一致，且主要集中在东北、华北和南方地区。2000－2010年间，中国粮食产量的空间分布和总量的变化可以概括为“北增南减，总量增加”。其中，广东、浙江、福建和重庆的粮食产量减少最多，粮食减产均达到400万t以上；黑龙江、山东、河南、吉林和内蒙古的粮食产量增加最多，粮食增产均达到1 000万t以上，这些粮食增产较多的省市区也是粮食自给率较高的省市区，国内的粮食流通明显的表现为“北粮南运”格局。从县级层面上看，有64.19%的县粮食产量有所增加，35.81%的县粮食产量有所减少。

2.2 耕地和粮食生产分布的集中程度及重心变化

从耕地面积和粮食产量在全国分布的集中程度来看（图3），耕地分布的集中程度会影响粮食生产的集中程度，且粮食生产分布的集中程度普遍高于耕地。从2000年和2010年耕地在全国分布的集中程度来看（图3），2000年海南省的耕地为中度集中分布，59.20%的耕地都分布在文昌市和琼山市；天津、上海和北京这2 a的耕地均为低度集中分布，天津市有50.00%的耕地分布在武清区、静海区和宝坻区，上海市有40.71%的耕地都分布在奉贤区和崇明区，北京市有42.81%的耕地都分布在大兴区、顺义区和通州区。此外，其他省市区的耕地分布都比较均匀，没有呈现出明显的集中分布状态。将2年的集中程度对比来看，只有上海、江苏、内蒙古、黑龙江、广西、陕西、河南和黑龙江8个省市区耕地分布的集中程度有所提高，其余省市区内耕地的分布都是越来越趋向于均匀分布的。总的来看，中国的耕地资源在各省市区内分布的集中程度为0.05，没有表现出较强的集中趋势，耕地不是集中的分布在某些省市区的。

注：2000年台湾的粮食产量数据缺失，2010年上海和台湾的粮食产量数据缺失。

Note: Data for grain production in Taiwan were absent in 2000, and data for grain production in Shanghai and Taiwan were absent in 2010.

图3 2000年、2010年全国耕地面积和粮食产量分布的集中程度

Fig.3 Concentration degree of cultivated land and grain output in China in 2000 and 2010

受耕地分布集中程度的影响，这2 a粮食产量在各省市区内空间分布的集中程度（图3）表现为：2000年上海和天津的粮食生产高度集中分布在某些县（市）内。天津在2010年，北京在2000年和2010年，粮食产量的分布都表现为中度集中分布。其余省市区的粮食生产都均匀分布在省内的县（市）中。从这两年粮食产量分布集中程度的对比来看，天津、海南、宁夏、北京、山西、甘肃、河北、贵州、湖南、黑龙江和西藏这11个省市区粮食产量空间分布的集中程度有所下降，其余省市区的粮食产量空间分布都有集中的趋势。总的来看，2000年全国粮食产量分布的集中程度为0.05，集中程度在2010年有所提高，为0.06。

2000－2010年间，中国耕地面积分布的重心表现出了“南退西移”的趋势，粮食产量分布的重心则是“北上东移”，两个重心移动的方向恰好相反（图4）。耕地面积的重心由河南省焦作市的修武县向西南方向移动到武陟县，而粮食生产的重心是由河南省驻马店市的西平县向东北方向移动到山东的菏泽市。从重心移动的距离看，粮食生产重心移动的距离远大于耕地重心移动的距离，说明与耕地分布格局的变化相比，中国粮食生产的格局有了较明显的趋势性改变。与刘彦随等人[11]的研究结果对比来看，1990－2005年间粮食生产的重心同样有向北移动的趋势，中国北方粮食生产对全国粮食产量的贡献越来越大，2000－2010年间，粮食生产重心仍然表现为由南向北的趋势性移动，区域性的粮食供求矛盾加大，北方地区的粮食自给率普遍高于南方地区，东北、华北和西北的粮食能保证供求平衡且略有富余，而京津冀地区、青藏地区、西南和东南的粮食则表现为供不应求，粮食生产格局已开始由“南粮北运”向“北粮南调”转变，而且这种格局正在逐步加强。

图4 2000－2010年耕地面积和粮食产量重心移动趋势

2.3 粮食产量对耕地面积变化的敏感性分析

在空间上将粮食生产的变化与耕地的变化结合来看，可以将全国各省市区份划分为4类（图5）。2000—2010年间，新疆、青海、宁夏和湖北属于耕地数量增加，粮食产量也增加了的地区；北京、上海、重庆和浙江属于耕地数量减少，粮食产量也有减少的地区；这些地区的粮食产量变化与耕地数量变化存在正向的关系。而西藏、四川、福建、广西、广东和海南的耕地数量有所增加，粮食产量却有减少，主要由于在这个时期内耕地占补平衡政策的实施过程中，存在耕地的占优补劣现象，建设占用耕地的粮食生产能力总体上优于补充的耕地；同时，福建省作为双季稻作区，研究时段内的水稻种植复种指数有显著的下降，双季稻改种单季稻的现象显著，2000－2010年间，双季稻作面积比例减少了20%左右，也造成了粮食产量的减少[27-28]。其他的省市区则属于耕地数量减少，而粮食产量有所增加的地区，主要原因是技术的进步和耕地利用集约度的提高，使粮食生产效率有所上升[29]。

图5 全国耕地数量与粮食产量变化

从县级尺度来看，2000－2010年期间，粮食生产对耕地变化无敏感性的县（市）有1 732个，其中，耕地面积减少而粮食产量增加的有1 399个，耕地面积增加而粮食产量减少的有333个；低度敏感的县（市）有316个，其中，耕地面积增加，粮食产量也增加的有129个，耕地面积减少，粮食产量也减少的有187个；中度敏感的县（市）有94个，其中，耕地面积增加，粮食产量也增加的有46个，耕地面积减少，粮食产量也减少的有48个；高度敏感的县有414个（图6），其中，耕地面积增加，粮食产量也增加的有239个，耕地面积减少，粮食产量也减少的有175个。全国共计32.24%的县（市）的粮食生产都对耕地面积变化有敏感性。具有敏感性的县（市）在除天津和台湾外的各省市内均有分布，主要分布在东北、华北、西部、长城沿线、西南和东南沿海地区。宁夏、贵州、湖北和新疆都有超过一半的县（市）具有敏感性。刘彦随等人[11]的研究结果显示，1998－2005年粮食生产对耕地变化有敏感性的县（市）占全国的47.6%，2000－2010年间该比例减少了 15.4%，但有敏感性的县（市）的分布是相似的，如果不考虑数据源的影响，则说明1998－2005年间那些具有敏感性的县（市），在2005－2010年间，其粮食生产对耕地变化的敏感性是逐渐降低的。

注：Ⅰ为粮食产量增加的地区，Ⅱ为粮食产量减少的地区。

从直接的影响来看，粮食产量受粮食播种面积和粮食作物单产的影响，也就是受农民种粮意愿和农业发展水平的影响。而随着城镇化的发展和劳动力成本的上升，农民务农的投入成本和机会成本都随之上升，耕地作为农民的生产资料和根本生活保障，其在农户家庭生计中发挥的作用越来越小，所以农户出于利益最大化的考虑，会选择调整自己的种植结构和复种指数，选择种植经济作物，或调整种植制度，当前长江流域的“双改单”现象就是耕地复种指数降低的例证[27]，甚至还会出现耕地的撂荒现象，据不完全统计，1980年以来中国已有21个省市出现了耕地撂荒现象并有相关调研或报道[30]，按照全国常年流动5 000万农民计算，如果外出农民人均荒置0.02 hm2耕地，那么每年因耕地撂荒带来粮食减产就会达到5×108kg以上[31]。农民种粮的意愿本来就是降低的，如果此时耕地面积再减少，就会对粮食生产造成更大影响，粮食生产对耕地面积的依赖程度会更高。社会追求的粮食产出最大化目标和农户追求的家庭收入最大化目标之间的矛盾，导致了粮食种植复种指数降低和用于种植粮食的耕地面积减少，对粮食产量形成了威胁，政府应该制定合理的政策，以保障耕地数量和质量作为基本目标，同时要致力于提高农民种植粮食作物的收益，提高农户种粮的积极性，从而提高真正用于种粮的耕地面积比例及粮食作物种植管理的集约程度，更有效的保障中国的粮食安全。我们还应该注意到，全国67.76%的县（市）的粮食生产对耕地面积变化并不敏感，随着农业专业化、规模化和农业技术的发展，化肥、农药的使用更加合理，用水的管理更加专业，再加上优质高产品种的培育，粮食的单产水平会有很大提高，以此可以降低粮食生产对耕地面积的依赖程度，所以粮食产出不仅受耕地数量的影响，粮食作物的单产水平对粮食产量的影响也是越来越重要的[32]。

3 结论与讨论

通过对2000－2010年期间中国耕地和粮食生产的分布与变化特征的分析，以及对各县（市）的粮食产量对耕地面积变化敏感性的分析，可以得出如下结论：

1）中国耕地主要分布在东部地区，耕地变化的特点是“西增东减，总量减少”，耕地面积净减少了104.03万hm2，年均减少10.4万hm2。耕地与林地、草地和人工表面之间的转换最多，耕地与林地的转换主要集中在南方地区；东北、内蒙古、长城沿线和青藏地区耕地与草地的转换最多，生态建设工程开展的成效明显；华北平原内耕地与建设用地的转换最多；新疆的后备耕地资源丰富，耕地与裸地之间的转换最多。

2）中国的粮食生产在空间上的分布与耕地数量的分布较为一致，主要集中在东北、华北和南方地区，粮食产量变化的特点是“北增南减，总量增加”。

3）从耕地面积和粮食产量在各省内分布的集中程度来看，耕地分布的集中程度影响粮食生产的集中程度，且粮食生产分布的集中程度普遍高于耕地。从中国的耕地和粮食生产分布的重心变化来看，耕地面积重心和粮食生产重心的移动方向相反，耕地面积的分布表现出了“南退西移”的趋势，粮食生产的重心则是“北上东移”。体现出了中国区域性的粮食供求矛盾加大，粮食生产的格局有了较明显的趋势性改变，已转变为“北粮南调”。

4）从2000－2010年耕地和粮食生产的变化情况来看，全国有32.24%的县（市）都表现出了粮食生产对耕地变化的敏感性。具有敏感性的县（市）在除天津和台湾外的各省市内均有分布，主要分布在东北、华北、西部、长城沿线、西南和东南沿海地区。在敏感性高的地区，应该加强对耕地数量、质量的保护和农户种粮积极性的提高，更要重视不敏感地区耕地地力的保护，以保证粮食的产量，保障中国的粮食安全。

从农业生产布局上看，中国耕地的开发应该遵循因地制宜的原则，提高各地区农业产能的同时保证农业的可持续发展。根据2015年农业部等8个部委共同编制发布的《全国农业可持续发展规划（2015－2030年）》，从中国的农业可持续发展分区来看，可以分为保护发展区（青藏区和海洋渔业区）、适度发展区（西北及长城沿线区、西南区）和优化发展区（东北区、黄淮海区、长江中下游区、华南区）3个区域，从农业可持续发展角度考虑，优化发展区的农业生产条件好，应保证该区域的耕地数量，稳定发展农业生产。适度发展区的主要问题是水土资源不匹配，且资源环境承载能力有限，故应按照保护与发展并重的原则，适度开发耕地并提高利用效率。保护发展区在生态文明建设中作用突出，故应限制开发耕地的强度，以免对生态环境造成负面影响。

从耕地保护政策上看，中国有近1/3县（市）的粮食生产对耕地面积的变化是敏感的，也就是说，保障耕地面积还是保障粮食安全的最基本防线，基于保障耕地面积就是保障粮食生产的考虑，中国要求继续严守耕地红线，根据我们的研究，粮食产量对耕地面积变化有敏感性的县（市）主要分布在东北、华北、西部、长城沿线、西南和东南沿海地区，所以在严格保障耕地面积的时候，更应该充分重视粮食生产对耕地面积变化响应的区域差异，分区域划定最低保障面积目标。其次，更多的政策应该着眼于提高农民粮食生产的收益上，提高种植粮食作物的耕地比例和播种面积，才能更高效地保障中国的粮食安全。

从粮食安全上看，我们注意到，全国还有2/3县（市）的粮食产量对耕地的变化不敏感，这样的地区可以划分为2类，第一类是耕地数量减少，而粮食产量增加的地区，第二类是耕地数量增加，而粮食产量减少的地区。为保障粮食安全，在这些地区应该更加重视地力和单产水平的提高，2016年6月，农业部等十部委联合出台了《探索实行耕地轮作休耕制度试点方案》，提出要在部分地区开展耕作轮作休耕试点，这些试点的选择主要是基于耕作对生态的影响，资源的消耗和对耕地地力消耗的严重程度来选取，出于保障粮食安全的考虑，这些试点地区宜选择在粮食产量对耕地变化不敏感的地区内，目前选取的试点省份均位于不敏感地区内，本研究也为轮作休耕指标在这些省份内各县（市）中的分配做了探索性的工作。

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Spatial-temporal variations of cultivated land and grain production in China based on GlobeLand30

Wang Jiayue1,2, Xin Liangjie1※

(1.,,,100101,; 2.,100049,)

To understand the spatial-temporal variations of cultivated land and grain production and the sensitivity of grain production in counties to cultivated land variation in China during 2000-2010, this paper analyzed the distribution, variation and the shifting of barycenter of cultivated land and grain production, and the response of grain production to the change of cultivated land by means of statistical analysis using the 30 m resolution global land cover data (GlobeLand30) in the year of 2000 and 2010. The results showed that: 1) Cultivated land was mainly distributed in the eastern region of China, and the variation of cultivated land was characterized by the increase in the west, the decrease in the east and the decline of total amount of cultivated land. And the net decreased area of cultivated land was 1 040 300 hm2, and the average annual decrease area was 104 000 hm2. In the conversion of other land types to cultivated land, the conversion of forest land, grassland and artificial surface to cultivated land was the most. The conversion between cultivated land and forest land was mainly concentrated in the southern region; the conversion between cultivated land and grassland was mainly distributed in the northeast, Inner Mongolia, Qinghai-Tibet area and the area along the Great Wall, and the ecological construction projects in these areas have achieved remarkable results; the conversion between cultivated land and construction land was mainly distributed in the North China Plain; and the reserve cultivated land resources in Xinjiang were rich, and the conversion between cultivated land and bare land was the most. 2) Grain production was mainly concentrated in Northeast, North China and South China, and the variation of grain yield was characterized by the reduction in the south, the increase in the north and the increase of the total grain output. 3) From the concentration degree of cultivated land and grain production, the concentration degree of cultivated land distribution affected the concentration degree of grain production distribution, and the concentration degree of grain production was generally higher than that of cultivated land. With the opposition of the direction that the barycenter of cultivated land moved, the barycenter of grain production moved toward the north and the east. The contradiction between grain supply and demand in China has increased, and the pattern of grain production in China has changed to “north-to-south grain diversion”. 4) The grain production of 32.24% of counties showed the dependence on the quantity of cultivated land, which was mainly distributed in the northeast, North China, western region, the area along the Great Wall, southwest area and southeast coastal area. Grain output is not only affected by the quantity of cultivated land, but also affected by the sown area and the intensity of grain planting. In the areas with high sensitivity of grain production to cultivated land variation, we should strengthen the protection of the quantity and the quality of cultivated land and improve farmers’ enthusiasm of grain planting, and in the areas with less sensitivity, more attention should be paid to the protection of cultivated land fertility and the improvement of grain yield per unit area, so as to ensure food security in China. At the same time, the rotation and fallow can be implemented in less sensitive areas, to recover the land fertility without losing the grain production. This study also did the exploring work for the selection and allocation of rotation and fallow areas in China.

land use; remote sensing; food security; GlobeLand30 dataset; cultivated land change; grain production; spatial-temporal variation

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.001

F323

A

1002-6819(2017)-22-0001-08

2017-08-21

2017-11-08

国家自然科学基金（41571095）

王佳月，内蒙古赤峰人，博士生，主要从事土地利用变化与效应研究。Email：wangjy.16b@igsnrr.ac.cn

辛良杰，山东潍坊人，博士，副研究员，主要从事土地利用变化与效应研究。Email：xinlj@igsnrr.ac.cn