基于农作制分区的1985—2015年中国小麦生产时空变化

白 冰 杨雨豪 王小慧 贾 浩 吴 尧 史磊刚尹小刚 陈 阜,*

基于农作制分区的1985—2015年中国小麦生产时空变化

白 冰1杨雨豪1王小慧1贾 浩1吴 尧1史磊刚2尹小刚1陈 阜1,*

1中国农业大学农学院 / 农业农村部农作制度重点实验室, 北京 100193;2北京农业信息技术研究中心, 北京 100097

利用1985—2015年间7个节点年份的全国分县小麦种植面积、总产量和单产数据, 运用集中度指数、变化率等指标和重心迁移、单产面积贡献率分解方法, 基于农作制分区, 对过去30年我国小麦生产的时空变化进行分析。东北、西北干旱和华南农作区小麦种植面积明显减少, 而黄淮海平原、长江中下游沿海平原农作区北部迅速增加; 黄淮海平原农作区的海河低平原、黄淮平原和汾渭谷地亚区2015年集中度指数分别达到20.64%、25.77%和21.65%。各农作区的小麦平均单产持续提高, 黄淮海平原和西北干旱农作区提升幅度最大, 每年分别达到103.5 kg hm–2和92.9 kg hm–2。相较于1985年, 2015年黄淮海平原农作区小麦总产量增加4.8×107t, 长江中下游沿海平原农作区增加8.0×106t, 东北农作区减少2.6×106t。在小麦总产增加区域, 黄淮海平原农作区以单产主导型及单产与面积共同作用型为主; 长江中下游沿海平原农作区以面积主导型及单产与面积共同作用型为主; 小麦总产减少地区主要因为种植面积减少。从总产量贡献率变化趋势看, 单产主导型地区减少, 面积主导型地区增加, 单产与面积共同作用型地区较稳定。中国小麦生产越来越向高产地区黄淮海平原农作区集中, 海河低平原、黄淮平原和汾渭谷地亚区为小麦生产集中区域; 小麦单产和种植面积增加共同增加了该区域小麦总产量增加, 而长江中下游沿海平原农作区和新疆地区的小麦总产增加主要靠种植面积扩大。

小麦; 时空变化; 农作区; 集中度指数; 贡献率

中国是全球最大的小麦生产国和消费国, 其总产量常年占全球的17%左右[1]。小麦广泛分布在我国各农作区, 在我国种植业中占重要地位, 其布局优化是我国种植结构调整中重要的一环, 研究小麦生产时空变化特征及其内部驱动因素对于我国种植结构优化具有重要意义。国内外学者对粮食作物生产时空变化做了大量研究工作, 许多研究从气候变化、技术进步和比较效益对小麦生产及布局变化的影响做了评价和预测, 也有研究应用生产集中度、优势度、区位熵和基尼系数等指标对小麦生产时空变化进行了比较分析[2-3], 还有学者运用遥感技术或多源数据融合对种植熟制、种植结构、小麦生产的空间变化进行研究[4-5]。前人研究基本以全国[6]、省级尺度的分析为主[2-3,7-10], 鲜有基于县域尺度的相关研究; 此外前人研究主要关注面积和产量的数量及时间变化, 较少关注空间分布上的变化, 且数据精度较差。本研究利用全国1985—2015年间的7个时间节点年份2850个县级单元的作物生产数据, 基于中国农作制区划, 分析了我国近30年小麦生产的时空变化特征。从小麦总产、单产、种植面积的时空动态变化特征着手, 探讨我国小麦生产时空变化的规律及其内在驱动因素, 为今后小麦布局及种植结构调整提供理论支持和科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究数据来源

本研究数据来源于农业部发布的农业分县生产统计, 综合1985—2015年县级和省级农业统计数据, 整理获得一套全国2850个县(区)级7个时间节点(1985—2015年, 每5年一个节点)的小麦总产、面积和单产统计数据; 以及国家统计局发布的1985— 2015逐年全国小麦总产量、总播种面积以及平均单产数据[11]。以中国科学院环境科学数据中心提供的2012年县级行政区划为基础, 根据历史变化整理合并成包含2855个县的分布图(港、澳、台地区除外), 依据中国农作制综合分区[12]绘制区域分布图(图1)。

1.2 研究方法

1.2.1 集中度指数计算 集中度指数[13]是指某时期各农作区小麦产量(面积)占全国小麦产量(面积)的比重或农作制亚区小麦产量(面积)占农作区小麦产量(面积)的比重, 公式如下:

式中,P为不同农作区(农作制亚区)产量或面积的集中度指数(%),p为农作制区(农作制亚区)小麦总产(t)或面积(hm2),为全国(农作制亚区所在农作区)小麦总产(t)或面积(hm2);

1.2.2 小麦总产和面积变化率的计算 2003年是我国小麦生产的低谷, 因此本研究将1985—2015年分为1985—2000, 2000—2015年2个时期, 对1985、2000和2015年小麦总产、面积的变化进行量化。变化率计算公式如下:

式中, RC为指标变化幅度,2为期末量,1为期初量。

根据变化率的大小, 可将不同地区划分为不同的变化类型[14-15], 根据前人研究基础结合本研究小麦总产和面积的变化程度, 将其划分为6类: 5年变化率大于50%为重度增加区, 介于20%~50%为中度增加区, 介于0%~20%为轻度增加区; 5年变化率小于–50%为重度减少区, 介于–50%~ –20%为中度减少区, 介于–20%~0%为轻度减少区。

图1 中国农作制综合分区图

1: 东北平原山区半湿润温凉雨养一熟农林区; 2: 黄淮海平原半湿润暖温灌溉集约农作区; 3: 长江中下游及沿海平原丘陵湿润中热水田集约农作区; 4: 江南丘陵山地湿润中热水田二三熟农林区; 5: 华南湿热双季稻与热作农林区; 6: 北部低中高原半干旱凉温旱作兼放牧区; 7: 西北干旱中温绿洲灌溉农作区兼荒漠放牧区; 8: 四川盆地湿润中热稻麦二熟集约农区; 9: 西南中高原山地湿热水旱二熟粗放农林区; 10: 青藏高原干旱半干旱高寒牧区兼河谷一熟农林区。

1: Northeast farming region; 2: Huang-Huai-Hai farming region; 3: Yangtze Plain farming region; 4: Jiangnan farming region; 5: South farming region; 6: North farming region; 7: Northwest farming region; 8: Sichuan Basin farming region; 9: Southwest farming region; 10: Tibet Plateau farming region.

1.2.3 重心轨迹的计算 本研究以各县几何中心代表该县坐标, 以小麦产量和面积为权重, 用ArcGIS 10.4.1计算并展示我国和各农作区小麦产量和面积重心位置以及空间移动情况[10]。

1.2.4 单产与面积对总产贡献率分解 本研究中单产与面积对总产贡献率的计算方法主要参考佴军[16]的方法并在此基础上加以改进。

式中, RA、RY分别表示时间节点的小麦种植面积贡献率和单产贡献率;1、2分别表示时段初期及末期的播种面积;1、2分别表示初期和末期的小麦平均总产;1、2分别表示初期和末期的小麦单产;为研究时段。当单产的贡献率超过种植面积贡献率一倍, 即RY/RA大于2, 认为总产的变化主要由单产变化引起, 即单产主导型; 当种植面积的贡献率超过单产贡献率的一倍, 即RY/RA小于0.5时, 认为总产的变化主要由种植面积变化引起, 为面积主导型; 除上述两种情况外, 即RY/RA介于0.5和2.0之间时, 认为种植面积和单产的变化均对总产的变化起到一定作用, 即为共同作用型。

2 结果与分析

2.1 1985—2015年中国小麦总产量时空变化

近30年, 我国小麦产量增加区域主要集中在黄淮海平原、长江中下游沿海平原、西南中高原和西北干旱农作区, 黄淮海平原和西北干旱农作区在30年中总产增加较多, 西南中高原和四川盆地农作区则经历了先增加后降低的过程; 1985—2015年全国小麦总产增加县数量占1985年小麦种植县的44.7%, 比例从1985—2000年的55.7%减少到2000—2015年的34.7%。30年间, 黄淮海平原农作区的小麦总产增加县占1985年小麦种植县数的75.9%, 占同时期全国小麦增加县个数的42.8% (图2)。

图2 我国小麦1985−2000(a)、2000−2015(b)和1985−2015(c)产量变化

NP: 无种植; HD : 重度减少区; MD: 中度减少区; LD: 轻度减少区; LR: 轻度增加区; MR: 中度增加区; HR: 重度增加区。

NP: no planting; HD: highly decrease; MD: middle decrease; LD: lowly decrease; LR: lowly rise; MR: middle rise; HR: highly rise.

30年来黄淮海平原农作区、长江中下游沿海平原农作区和西北干旱农作区集中度指数总体上呈现上升趋势, 2015年, 三者小麦产量之和占全国小麦总产的90.60%。黄淮海平原农作区的集中度指数最大, 增幅也最明显, 近30年集中度由60.88%上升到71.60%, 表明我国小麦生产有向黄淮海平原农作区集中的趋势。黄淮海平原农作区内部, 黄淮海平原亚区集中度指数最大, 1985年超过38%, 此后保持在25%左右, 海河低平原和汾渭谷地亚区在过去30年间增加较多, 2015年3个亚区小麦总产占比超过68%, 在黄淮海平原农作区内部, 小麦生产能力向这3个亚区集中(表1和表2)。

表1 1985−2015年中国各农作区小麦总产集中度变化值

表2 1985−2015年黄淮海农作区小麦总产集中度变化值

2.2 1985—2015年中国小麦种植面积时空变化

30年间, 黄淮海平原农作区、长江中下游沿海平原农作区北部、西南中高原农作区南部和新疆西部地区是我国小麦种植面积增加的主要区域, 小麦种植面积增加的县仅占1985年全国小麦种植县个数的29.4%; 其中2015年有440个县无小麦种植面积, 占1985年小麦种植县个数的19.7%。黄淮海平原农作区的小麦种植面积在过去30年间一直呈现增加趋势, 其余农作区变化均不稳定。小麦种植面积增加县占比从1985—2000年42.3%下降到2000—2015年的28.0%。30年间黄淮海平原农作区小麦面积增加的县占1985年小麦种植县个数的50.8%, 占同时期全国小麦种植面积增加县个数的43.5% (图3)。

各农作区中, 黄淮海平原农作区小麦种植面积集中度指数呈上升趋势, 由1985年的51.64%增长到2015年的62.84%, 黄淮海平原农作区是我国小麦种植面积最大的农作区, 同时全国小麦种植面积也在不断向其集中。其余农作区, 除长江中下游和西北农作区集中度指数有少量增加外, 均呈现减少趋势, 东北农作区减少最明显。黄淮海农作区内部, 海河低平原和汾渭谷地亚区的小麦种植面积集中度指数持续上升; 2015年黄淮平原、海河低平原和汾渭谷地亚区种植面积总和占黄淮海平原农作区小麦种植面积的68.06%, 小麦种植面积向此3个亚区集中(表3和表4)。

图3 我国小麦1985−2000(a)、2000−2015(b)和1985−2015(c)种植面积变化

图例缩写同图2。Abbreviations are the same as those given in Fig. 2.

表3 1985−2015年中国各农作区小麦面积集中度变化值

表4 1985−2015年黄淮海农作区小麦种植面积集中度变化值

(续表4)

2.3 1985—2015年中国小麦单产时空变化

1985—2015年间, 我国大部分地区小麦单产持续增加, 小麦平均单产提高了83.6%, 小麦单产的增加县数占到1985年小麦种植县数的72.9%; 小麦单产增加县数在过去30年间不断减少, 由1985— 2000年间的74.9%减少到2000—2015年的64.6%; 且重度增加县个数由占单产增加县个数的43.5%下降到34.7%。相较于1985—2000年, 2000—2015年小麦单产增加县更加集中于黄淮海平原、长江中下游沿海平原农作区。30年间, 黄淮海平原农作区小麦单产增加县个数占1985年小麦种植县个数的94.7%, 占同时期全国小麦单产增加县的47.2% (图4)。

近30年, 各农作区小麦平均单产除华南沿海农作区外均显著提高, 黄淮海平原农作区单产提高最快, 每年达103.5 kg hm–2。黄淮海平原农作区各亚区单产水平均显著提高, 各亚区之间平均单产水平差距不大。7个亚区单产与时间变化均呈显著线性相关关系, 其中豫西丘陵亚区单产水平提高最快, 每年为133 kg hm–2; 燕山太行山山前平原亚区增速最慢, 年增速为67 kg hm–2, 低于全国平均水平(表5和表6)。

图4 我国小麦1985−2000(a)、2000−2015(b)和1985−2015(c)单产变化

图例缩写同图2。Abbreviations are the same as those given in Fig. 2.

表5 1985−2015年各农作区小麦平均单产变化特征

(续表5)

表6 黄淮海农作小麦平均单产变化特征

2.4 1985—2015年中国小麦生产重心迁移

由图5可看出, 种植面积和产量的重心迁移在方向上具有一定的一致性。我国小麦生产的面积和产量重心30年间均向西南方向移动, 产量重心由陵川县向西南移动48.6 km, 进入吉利区; 面积重心由辉县市向西南移动133.7 km进入武陟县。黄淮海平原农作区内部产量和面积重心均由鄄城县向西南方向进入牡丹区, 产量重心移动29.9 km, 面积重心移动29.4 km。长江中下游沿海平原农作区的产量和面积重心则均向东北方向移动, 产量重心由肥西县向长丰县移动55.9 km面积重心由舒城县移动70.6 km进入肥西县。西北干旱农作区的产量和面积重心移动幅度最大, 产量重心由若羌县向西北方向移动633.5 km进入库尔勒市; 面积重心由若羌县向西北移动509.2 km进入尉犁县。

2.5 1985—2015年中国小麦种植面积与单产对总产量贡献率时空变化

过去30年间, 我国大部分地区小麦总产的变化主要以面积主导型为主, 1985—2015年间, 面积主导型县个数占到1985年小麦种植县个数的58.8%, 其呈现一种先小幅增长后小幅降低的趋势, 1985—1990年间面积主导型占比为62.7%, 后逐渐上升, 在2000—2005年间上升到79.1%, 随后逐渐下降至2010—2015年间的66.0%。在小麦总产减少较多地区, 如东北、西南中高原、四川盆地农作区多以面积主导型为主, 种植面积的减少是造成这些地区小麦产量减少的主要原因。总产增加较多地区, 面积主导型占比较小, 1985—2000年, 黄淮海平原农作区的面积主导型县个数只占全国同时期面积主导型县个数的21.7%, 单产主导型占全国的比例为62.4%, 共同作用型占全国的比例为47.5%。黄淮海平原农作区内部, 共同作用型30年间占比变化较大, 1985—2000年间占比为13.4%, 而2000—2015年间占比上升到18.7%。黄淮海平原农作区内部, 单产主导型县在30年间有逐步南移的趋势(图6)。

图5 全国(a)、长江中下游(b)、黄淮海(c)和西北农作区(d)小麦生产面积和产量重心变化

图6 1985−2000年(a)、2000−2015年(b)和1985−2015年(c)不同产量贡献率主导类型分布

3 讨论

黄淮冬麦区是我国生态条件最适宜小麦生长的地区[17], 同时也是我国小麦种植地区中综合比较优势最大的地区[18]。研究结果表明小麦的生产向黄淮海地区集中, 与前人研究结果一致[2-3]。黄淮海地区内部, 小麦生产向鲁西南、河南省东部和安徽省北部一带集中[19]。优势省份逐渐减少, 呈现逐步向黄淮海平原农作区集中态势, 河南和山东优势最为突出, 江苏、安徽成为2个新兴小麦种植省, 新疆受规模化带动逐步发展成为小麦生产大省[20]。受此影响,小麦产量和面积重心向南迁移, 当前产量和面积重心均位于河南省境内, 这与前人研究一致[3,7-10,21]。前人研究多基于省级数据, 其数据精度低于本研究。何友等[8]利用13个主产省份的逐年数据进行小麦的重心分析, 较本研究结果偏东, 我国小麦主产区主要位于东部, 因而造成其结果偏东; Fan等[9]、徐志宇等[10]认为小麦的产量重心移动距离小于面积重心移动距离, 30年来小麦的产量重心向东南方向移动, 且移动距离与本研究存在一定差异, 数据精度的差别可能是造成结果差异的原因。

近几十年来气候变暖是造成东北农作区小麦面积减少的主要原因, 一方面气候变暖使得玉米种植界限北移, 部分春小麦被相对高产的春玉米代替, 另一方面夏季高温不利于春小麦高产[22-23]。在东北农作区的农业生产中, 春小麦相对于该地区其他作物, 如粳稻、玉米、大豆等比较优势较低, 这也是造成该地区小麦种植面积下降的重要原因[24]。水资源短缺是西北地区小麦种植减少的重要原因[20]。气候变化对小麦的单产具有一定的影响[25]。小麦品种的不断更替使小麦单产逐步提高, 河南省小麦品种的更替延长了抽穗—成熟期的天数, 增加的小麦千粒重, 使小麦单产增加[26]。同时, 机械化水平的提高对小麦单产增加也有一定的作用[27]。

30年间, 除黄淮海平原农作区和长江中下游沿海平原农作区北部一些地区外, 小麦总产量的贡献率在大多数地区以面积主导型为主。在小麦主产区黄淮海平原农作区, 单产对总产的贡献作用逐渐增加, 其小麦种植面积基本不再增加, 小麦产量的增加越来越依赖于单产的增加。前人研究与本研究结果相似。刘忠等[28]通过计算2003—2011年小麦增产前5个省份中, 位于黄淮海平原农作区的河南、河北为单产主导型, 山东为共同作用型; 郝瑞彬等[29]认为近年来小麦单产的提高对总产量具有重要作用; 张志高等[30-31]认为2003—2015年间河南小麦增产的71.29%是由单产增加造成的, 而2007—2015年新疆粮食增产贡献因素中84.36%是由面积增加造成的。闫琰等[32]通过计算2003—2014年小麦产量的贡献因素, 认为单产在产量增加中贡献率为78.2%, 这主要是由小麦生产向黄淮海平原农作区和长江中下游沿海平原农作区集中, 且这些地区小麦种植面积基本没有扩大而单产增加造成的。前人研究多集中在解释产量增加的贡献因素, 较少能够解释产量降低的原因, 本研究结果有助于解释产量降低的主要原因。

用因素分解法可以计算不同阶段粮食总产变化中单产和面积的贡献率[16], 其计算公式RA= (2−1)×2/(2−1)和RP=1×(2−1)/(2−1)在计算面积贡献率和单产贡献率时, 分子分别使用了末期单产和初期面积, 造成两者计算结果的不统一, 使得相同数量面积或单产增加后, 对总产贡献率不同, 因此本研究对其公式进行修改, 分子部分均使用初期单产和初期面积, 使得其单产、面积贡献率地位一致。在单产面积贡献率类型划分标准方面, 本研究将RY/RA大于2规定为单产主导型, RY/RA小于0.5为面积主导型, RY/RA介于0.5和2之间为共同作用型, 是为使得单产和面积贡献率在数值上对总产变化贡献地位相等, 但该阈值标准设定是否合理仍需要深入讨论。

4 结论

1985—2015年间, 我国小麦种植面积总体上呈减少趋势, 单产呈增加趋势。东北和北部中低高原农作区是全国小麦种植面积减少的主要地区。黄淮海平原和长江中下游农作区, 是小麦种植面积和总产增加的主力地区。小麦生产越来越向高产地区, 尤其是黄淮海农作区集中。我国小麦的产量和面积重心迁移在方向上具有一定的一致性, 全国小麦的产量和面积重心均向西南方向迁移, 其余各农作区内部的迁移方向和距离存在一定差异。小麦总产变化的主导因素因地区和年份间不同而存在差异。总产减少地区绝大多数是由于小麦种植面积减少造成的, 而在小麦总产增加的黄淮海、长江中下游和西北农作区单产主导型和共同作用型对总产量的贡献越来越大。当前, 稳定小麦的种植面积是保证小麦总产量的关键, 提高单产是增加小麦总产量的有效手段。

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Spatio-temporal changes of China’s wheat production based on division of farming system during 1985−2015

BAI Bing1, YANG Yu-Hao1, WANG Xiao-Hui1, JIA Hao1, WU Yao1, SHI Lei-Gang2, YIN Xiao-Gang1, and CHEN Fu1,*

1College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University / Key Laboratory of Farming System, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100193, China;2Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China

Comparing spatio-temporal variation characteristics of China’s wheat production, yield, sown area and yield-area-contribution in different farming zones in the past 30 years could help improving wheat planting layout and adjusting planting structure. Concentration index, rate of change, moving of gravity and resolution of yield-area-contribution were used to analyze spatio-temporal changes of China’s wheat production and yield-area-contribution based on county wheat production statistics including sown area, production and yield from 1985 to 2015. The wheat sown area decreased obviously in Northeast farming region, Northwest farming region and South farming region and increased rapidly in Huang-Huai-Hai farming region and Yangtze Plain farming region. In Huang-Huai-Hai farming region, the concentration indexes of Haihe Plain farming region, Huang-huai Plain farming region and Fenwei Basin farming region reached to 20.64%, 25.77%, and 21.65% respectively in 2015. Wheat production increased significantly by more than 48 milliontons in Huang-Huai-Hai farming region, and nearly 8 million tons Yangtze Plain farming region but decreased by more than 2.6 million tons in Northeast farming region. In Huang-Huai-Hai farming region, wheat production was concentrated in Haihe Plain farming region, Huang-huai Plain farming region and Yuxi Hill farming region. The average wheat yield continuously improved during the study period, Huang-Huai-Hai farming region and Northwest farming region had the yield increase up to 103.5 kg hm–2and 92.9 kg hm–2each year. Wheat yield in Yuxi Hill farming region, Fenwei Basin farming region and Haihe Plain farming region was relatively high in Huang-Huai-Hai farming region. The yield-reduced area was mainly caused by the decreasing of sown area, while the yield-area-contribution rate was different in yield-increased area. Yield-dominant counties were reduced, area-dominant counties were increased and yield-area-dominant counties were relatively steady. In production increased area, yield-dominant and yield-area-dominant counties were the main types in Huang-Huai-Hai Farming region, area-dominant and yield-area-dominant counties were the main types in Yangtze Plain farming region. Chinese wheat production was increasingly concentrated in Huang-Huai-Hai farming region which has high and rapid increase of wheat yield over the past three decades. Haihe Plain farming region, Huang-huai Plain farming region and Fenwei Basin farming region were the most concentrated areas in Huang-Huai-Hai farming region for wheat production during this period. Wheat yield and sown area jointly promoted the increase of wheat production in Huang-Huai-Hai farming region, wheat sown area was the crucial factor to increase wheat production in Yangtze Plain farming region, especially in the north of Jiangsu, Anhui province and greater part of Xinjiang.

wheat; spatio-temporal changes; farming region; concentration index; contribution

本研究由国家重点研发计划项目(2016YFD0300200)资助。

This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (2016YFD0300200).

陈阜, E-mail: chenfu@cau.edu.cn

E-mail: baibing@cau.edu.cn

2018-12-29;

2019-05-12;

2019-06-20.

10.3724/SP.J.1006.2019.81094

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20190620.1036.002.html