西南地區耕地復種指數的時空格局演變及影響因素

張闖娟, 何洪鳴

(1. 西北農林科技大學水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農業國家重點實驗室，陜西 楊凌 712100；2. 黃河水土保持天水治理監督局(天水水土保持科學試驗站)，甘肅 天水 741000；3. 中國科學院水利部水土保持研究所，陜西 楊凌 712100；4. 華東師范大學地理科學學院，上海 210062)

城市化的發展使得現有的耕地資源在不斷減少，而復種是在耕地資源總量不變的情況下通過增加一年內作物播種面積，在時空尺度上有效利用現有耕地資源，從而提高作物產量的一種作物種植模式[1]，研究表明，全球范圍內有37.55%的耕地面積可以實行復種[2]，復種是增加區域糧食產量最直接且有效的方式[3]。

實際復種指數是對真實耕地復種情況的觀測[4-5]，從研究方法看，其通常是以統計數據為基礎的耕地復種指數計算和以遙感SPOT-NDVI數據為基礎的植物凈初級生產力監測[6-7]?，F有的研究內容主要集中于評估復種指數對糧食增產的貢獻大小、復種指數的時間變化特征和時空差異動因分析及最大復種潛力的計算等方面的研究。如劉巽浩[8]研究發現，1952—1995年中國的實際復種指數由131%上升到158%[9]，且以復種為中心的多熟制耕地上所生產的糧食約占全國的75%[10]。隨后，一些研究者利用統計資料分析較長時間內復種指數的變化特征，得出中國的耕地實際復種指數從北到南逐漸增加，中國各省級行政區的情況在空間上差異明顯[11]。而潛在復種指數是通過多熟種植模式充分利用水、土、光和熱等自然資源所能達到的最大復種指數，是對耕地潛在復種能力的預測[12-13]。Ray等[14]利用溫度閾值法估算了全球10 km空間尺度網格下的最大復種潛力。隨后，一些研究者根據地區的熱量和降水與相應的復種指數的相關關系，建立了“熱量-降水”復種潛力經驗估算模型[9,15]，之后利用農業生態區模型和隨機前沿法，綜合考慮了溫度、降水、土壤、地形和社會經濟等因素[9,16]，估算了中國復種潛力最大值。

從研究區域和尺度來看，目前已有的研究主要集中在糧食主產區華北、華中和長江中下游地區，但是這些地區的復種指數一般比較高，然而，西南地區耕地復種指數面臨的現狀和問題是旱地復種指數普遍較低，地區間發展不協調，冬閑田大量存在。隨著耕地質量和產能的逐步降低，加之氣候變暖造成該區生態環境進一步退化，使高原山地水田多熟種植界限向北、向西推進[17]。同時，農業生產強調發展高效經濟作物，從而在一定程度上忽視糧食生產、壓縮雙季稻種植面積的傾向，致使近年來西南地區耕地復種指數有下降趨勢[18-19]，因此針對該區復種指數的時空變化研究已經成為該區土地利用覆被研究的重要內容，而以往針對西南地區耕地復種指數的時空變化特征研究并不多見，因此本文通過研究西南三省(四川省、貴州省、云南省)實際復種指數整體年際變化特征及空間格局變化，估算各區的增產潛力，評估各區域耕地實際復種指數可提升的不同潛力區域分布，探討對其影響的關鍵因子，為合理調控氣候變化下作物種植模式及制定該區農業發展政策提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

西南3省包括四川、貴州和云南，海拔分布在500～2 000 m之間，區內山川河流密布，降雨較多但各地分布不均，多年來生態嚴重退化，是中國典型的糧油產區，其生產的糧食作物水稻、經濟作物油菜籽產量分別占全國總產量的15.8%和24.2%[20]。氣候從熱帶、亞熱帶至寒帶均有分布，形成垂直的立體景觀，水熱條件優越，年降水量在1 000 mm以上，時空分布均衡，雨熱同季[18,21]，集南方的熱量和北方的光照為一體[22]，可實行一年兩到三熟，但西南地區受季風氣候和地形(圖1)綜合因素的影響，農作物種植主要集中在海拔較高的高山地區，抵抗自然災害的能力較弱，產量不穩定。70%的玉米種植在山區和高海拔地區，自然災害多[23]，年際間差異較大。該區是中國為數不多的多熟制地區，分布有一年一熟、一年兩熟、一年三熟農業資源獨厚，具有提高復種潛力和提高耕地利用率的優越條件，在面臨復雜的“人-地”矛盾，即糧食需求大，生產力水平低、耕地資源有限的情況下，充分利用優越的水熱條件，挖掘耕地復種潛力，成為緩解該地區人增地減矛盾和保障區域糧食安全的重要途徑[18,24]。

1.2 數據來源及處理

本文耕地數據主要來源于西南3個省(四川省、貴州省、云南省)的統計年鑒和國土資源部等部門土地調查修正后的數據，糧食作物產量、糧食作物播種面積、農作物播種面積等糧食生產數據來源于農業部歷年《中國農業統計資料》；2012年后的耕地面積數據為第二次全國土地調查數據及其變更調查數據；氣象數據來源于中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn)的地面氣候日值數據集；DEM數據來源于中國科學院計算機網絡中心的地理空間數據云(http://www.gscloud.cn)。

農業調查數據為1978年之后篩選完耕地面積與播種面積數據中的異常數據后的有效年份數據，然后計算實際復種指數，其理論值在0%～300%之間[25]。針對西南三省各個氣象站點的日值數據轉換成年值數據，計算出各個站點每年的年降水量及≥0℃年活動積溫，然后在ArcGIS軟件ArcView支持下對氣象數據進行克里金插值處理，利用空間分辨率為1 km的圖像得到西南三省積溫和降水量柵格圖，將插值后生成的空間柵格數據通過Geospatial Modelling Environment工具在市、縣級行政單元邊界內平均得到市、縣域單元每年的平均年降水量及≥0℃年活動積溫[15, 25]。

1.3 計算方法

(1)實際復種指數(multiple cropping index，MCI)，是在原有的農作物種植基礎上再增加作物的種植次數，充分利用閑田提高土地利用率的一種作法，其計算的方法為[26]：

(1)

式中，MCI為耕地實際復種指數(%)；AS為全年農作物總播種面積(hm2)；AC為總耕地面積(hm2)。

(2)糧食作物復種指數(grain crop multiple cropping index，MCIG)，是在原有的糧食作物種植基礎上再增加該糧食作物的種植次數，充分利用閑田提高糧食作物土地利用率的一種作法，其計算方法為:

(2)

式中，MCIG為糧食作物實際復種指數(%)；ASG為全年糧食作物總播種面積(hm2)。

(3)經濟作物復種指數(cash crop multiple cropping index，MCIC)，是在原有的經濟作物種植基礎上再增加該經濟作物的種植次數，充分利用閑田提高經濟作物土地利用率的一種作法，其計算的方法為:

(3)

式中，MCIC為經濟作物實際復種指數(%)；ASC為全年經濟作物總播種面積(hm2)。

(4) 潛力復種指數(potential multiple cropping index，PMCI)。任何作物完成生長、發育整個生命過程都需要一定的水、熱條件，因此，水熱條件是影響復種指數高低的基本因素?，F實中的最大復種指數是充分利用光、熱、水資源的結果。但是四川盆地作為中國日照時數最低的地區，部分地區已在實行一年三熟耕作制，實踐證明日照并不是限制復種指數提高的氣象因子，因此本文參照 “熱量-降水”模型[15]計算耕地潛力復種指數，不考慮日照時數。利用式(4)和式(5)分別計算出積溫復種指數潛力和降水復種指數潛力，最后取每一個像元的降水復種指數潛力與積溫復種指數潛力二者中的最小值，通過式(6)計算潛力復種指數[25]。

(4)

(5)

PMCI=Min(MT，MR)

(6)

式中，PMCI代表潛力復種指數(%)，MT代表積溫復種指數潛力(%)，MR代表降水復種指數潛力(%)，T代表≥0℃的積溫(℃)，R代表多年平均降水量(mm)。

(5)耕地可提升復種指數(potential increment of multiple cropping index，PIMCI)是用于量化提升的復種潛力，其計算方法是用潛力復種指數與實際復種指數的差值[15]，計算公式為：

PIMCI=PMCI-MCI

(7)

2 結果與討論

2.1 復種指數隨時間變化特征

如圖1所示為1990—2015年間西南3省不同類型作物復種指數變化情況。由圖1A可知，云南省的耕地復種指數呈波動下降趨勢，其中1998年復種指數達最大值178%，最小值出現在2010年為100.67%；貴州省耕地復種指數除2004—2006年和2012—2014年突然減少外，其他年份均呈緩慢增加趨勢，2010年達到最大，為277.55%；25年里，四川省的耕地復種指數呈先增后減的變化趨勢，耕地復種指數多年平均值為206.05%，2010年達到最大，2012年最小，主要是由于2011年后該省耕地面積減少導致。從圖1B可以看出，糧食作物復種指數與耕地復種指數變化大致相同，主要分2個階段：1990—1998年云南糧食作物復種指數緩慢上升，2000年糧食作物復種指數急劇下降，之后到2006年間糧食作物復種指數變化較為平穩，表明該階段云南省糧食作物的播種次數較為穩定。1990—2005年貴州糧食作物復種指數保持穩定的增長趨勢，2005年達到最大值175.29%，2006年糧食作物復種指數有所降低。而四川省糧食作物復種指數在該時期增長緩慢，年平均增長率為0.65%。2006—2015年是三省糧食作物復種指數波動變化最大的時期，該期糧食作物復種指數年際變動率最大的為四川，其次為貴州，變動最小的是云南省。由圖1C可知，經濟作物近年來一直保持穩步增長的態勢，云南省1994—1995年經濟作物復種指數下降了5.63%，但整體上經濟作物復種指數呈雙峰穩定增長型，最大值出現在2012年，其值為48.39%，貴州省經濟作物復種指數呈波動增長型，年均增長3.00%，四川省經濟作物復種指數呈單峰增長型，年均增長1.88%。三省區經濟作物復種指數的增長說明了農民種植經濟類作物的積極性更高。

圖1 西南三省實際耕地復種指數和不同作物類型復種指數年際變化Fig.1 Interannual variation of the MCI and the MCI for different crop types in three provinces of Southwest China

2.2 復種指數空間分布特征

2.2.1 實際耕地復種指數(MCI)的空間格局變化分析 圖2為不同階段西南三省各市級行政區實際耕地復種指數空間分布情況，從圖2可以看出，東部地區耕地復種指數明顯高于西部地區，而中部地區高于北部和南部地區，總體上呈東高西低的空間格局。從1990年到2015年間，貴州省耕地復種指數近幾十年來增長最為顯著，其中以貴陽、畢節、黔南州和黔東南地區變化最為明顯，25 a來耕地復種指數增加41.19%～80.96%，其余各市級行政區耕地復種指數分別增加12.95%～40.56%。1990—1995年到2000—2005年，貴州省的耕地復種指數增加明顯，以遵義和銅仁兩市耕地復種指數值最大，分別為11.89%和12.07%，而增加最為明顯的為黔南州，耕地復種指數上升約13.84%；2010—2015年，銅仁市耕地復種指數相對于2000—2005年有所下降，降幅為17.88%，而畢節、貴陽、黔東南和黔南州均在2010—2015年耕地復種指數達最大，表明近年來該區對耕地的集約化利用程度也越來越高。

相對于貴州，四川省耕地復種指數最大區域主要分布在四川東部地區，如巴中、達州、南充、廣安一帶，由于海拔較高，氣候條件惡劣，西部和北部的甘孜和阿壩州作物生長周期較長而導致該區復種指數相對較低，且多年來均無明顯變化。從時間序列來看， 1990—1995年、2000—2005年、2010—2015年3個時期四川省耕地復種指數大小依次為188.34%、212.32%和221.39%。從圖2可以看出，在進入21世紀后，與貴州省耕地復種指數變化相似，四川省各地區耕地復種指數明顯增大。相對于1990—1995年，2000—2005年除甘孜藏族自治州外，其余各市耕地復種指數均有所增長，平均增加7.99%，其中以廣元、巴中和南充增長最為明顯，增加15.42%～21.39%。而在2000—2015年，四川省大部分地區復種指數均有所下降，整體上降低的區域主要分布在成都及周邊地區，以達州、攀枝花和雅安下降最為明顯，降幅為11.09%～64.34%。

與東部和北部的貴州和四川不同，南部的云南省25年來耕地復種指數變化相對較小(圖2)。但耕地復種水平低于貴州省和四川省，1990—1995年、2000—2005年、2010—2015年3個時期耕地復種指數分別為155.89%、174.67%和163.72%，同樣，四川省的復種指數在2000—2005年達最大值，2010—2015年復種指數有所降低，其中以楚雄和臨滄減少最為明顯，分別減少37.15%和35.65%，其中各個市耕地復種指數變化最大的為云南省東南部的紅河州，由1990—1995年的147.94%上升至2010—2015年的287.25%，增加1.94倍，表明該區耕地的利用程度遠遠高于其他市級行政區。從1990—1995年及2010—2015年總的來看，云南省內部各州市復種指數總體上為增大的趨勢，但土地集約化利用程度相對較低，云南中部地區復種指數較高，以西雙版納州、普洱市為代表的南部地區耕地復種指數最低，主要是由于該區域耕地棄耕撂荒現象較為嚴重[27]。

圖2 實際耕地復種指數分布特征Fig.2 Distribution characteristics of the MCI

2.2.2 潛力復種指數(PMCI)的空間格局變化分析 耕地和氣候資源是決定一個區域作物復種的基礎條件，西南三省主要以山地丘陵為主，從熱帶、亞熱帶至寒帶均有分布，水熱資源形成垂直的立體景觀，因此氣候資源是制約該區域耕地復種潛力提升的主要制約因素，同時也取決于土地質量和種植的農作物類型。氣候變化對耕地復種潛力的影響是通過改變作物生長過程中光、熱和水的匹配[28]來實現。以1990—1995年和近幾年西南地區溫度和降水數據為基礎，通過“熱量-降水”模型計算出1990—1995年和2010—2015年兩個時期耕地復種潛力并進行對比分析。西南3省耕地平均潛力復種指數時空格局變化情況如圖3所示，1990—1995年和2010—2015年這兩個時期西南地區潛力復種指數均為東部和南部地區顯著高于中部和西北部地區，整體上西南地區潛力復種指數空間差異較明顯而時間差異不顯著。各省情況如下：(1)1990—1995年四川省甘孜和阿壩州潛力復種指數較低，而四川東部地區如巴中、達州、廣安3個市級行政區潛力復種指數均較大，潛力值分別高達288.58%、290.00%和286.25%，遠高于西部地區，其余中部各市區潛力復種指數則在200.00%～277.47%之間波動；隨著氣溫的持續變暖，1990—1995年及2010—2015年近25 a間，西部地區的甘孜、阿壩州和雅安潛力復種指數均無明顯變化，而東部的巴中地區平均潛力復種指數呈下降趨勢，潛力值降低11.06%，其余四川各地區潛力復種指數均為上升趨勢，分別上升1.05%～12.65%。(2)1990—1995年云南省各地區潛力復種指數均較大，其中以西部的德宏、臨滄和普洱3市潛力復種指數最大，均高達300%，可見該地區對光、熱、水資源充分利用的空間很大，相反迪慶市的潛力復種指數最低，是全省唯一的一熟制地區[27]，其次昭通為211.25%，而其他地區則介于238.83%～288.63%之間；在2010—2015年間，除德宏、臨滄、普洱依然保持較高潛力復種指數外，保山、西雙版納兩市潛力復種指數也達最大值300%。云南東部地區潛力復種指數表現為下降趨勢，其中紅河州下降最為明顯，與1990—1995年相比降低30.76%。(3)在1990—2015年近25 a年間，西南東部地區的貴州省除黔南州和遵義潛力復種指數變化較大外，其余各市變化不顯著。兩個時期均以黔東南潛力復種指數最大。

圖3 耕地潛力復種指數分布特征Fig.3 Distribution characteristics of PMCI

2.2.3 耕地復種可提升潛力時空變化特征 圖4為1990—1995年和2010—2015年西南地區耕地復種可提升潛力變化情況。如圖4所示，西南3省中云南省耕地復種可提升潛力值明顯高于貴州和四川兩省，各省潛力變化如下：(1)由圖4A可知，1990—1995年四川省的阿壩州和雅安兩地為無提升潛力地區，而甘孜、德陽、成都、眉山和樂山地區為低提升潛力區，可提升潛力值介于0～25%。同潛力復種指數相同，可提升潛力復種指數同樣以四川東部的廣元、巴中、達州和廣安等地區較大，其中廣元市可提升復種潛力最大，為70.4%，表明廣元市的耕地在未來有更大的利用空間。從圖4B可知，與1990—1995年相比，在2010—2015年阿壩州由無提升潛力區變為低提升潛力區，但可提升潛力值僅為0.77%。巴中市由高提升潛力區驟降為無潛力區，達州、廣安、內江和資陽可提升潛力值均呈下降趨勢。(2)1990—1995年，云南省中除迪慶和曲靖市僅為中潛力區外，其余地區耕地復種可提升潛力均為高潛力區，其中以普洱市可提升潛力復種指數最大，為173.45% 。而在2010—2015年間，曲靖市降為低潛力區，紅河市則由10 a前的高潛力變為無潛力區，其余各市無明顯變化，同樣以普洱市較大。(3)1990—1995年貴州省的黔東南和黔西南為高提升潛力區，畢節市為無提升潛力區，其余各市為中低提升潛力區。相比于1990—1995年，2010—2015年除畢節市、安順和黔西南三市可提升潛力無明顯變化外，其余各市可提升潛力均變為低提升潛力區和無提升潛力區。

注：無潛力區代表可提升潛力值≤0%，低潛力區代表可提升潛力值為0%～25%，中潛力區代表可提升潛力值為25%～50%，高潛力區代表可提升潛力值為≥50%。Note: The potential value of the non-potential area is less than 0%, the potential value of the low-potential area is between 0 and 25%, the potential value of the mid-potential area is 25%～50%, and the potential value of the high-potential area is greater than 50%.圖4 西南三省耕地可提升復種指數變化特征Fig.4 The characteristics of the PIMCI in three Southwestern provinces

3 西南地區復種指數的影響因素

3.1 氣候變化與人類活動對耕地復種指數的影響

表1為1990—2015年西南3省區耕地復種指數與氣候因子和人類活動之間的關系?？芍?，該區年降雨量對耕地復種指數影響較小，年平均溫度和≥0℃積溫與耕地復種指數之間呈極顯著的正相關關系(P<0.01)[29]。資料表明，該區年平均溫度空間格局變化為東部和南部地區明顯高于中部和西北部地區，而實際耕地復種指數空間分布總體上也呈東高西低的空間格局，與溫度變化趨勢保持一致，25 a來氣候持續變暖，導致該區潛力復種指數空間格局變化為東部和南部地區顯著高于中部和西北部地區，整體上潛力復種指數空間差異較明顯而時間差異不顯著。由于潛力復種指數格局主要受氣候資源的影響，迪慶州處于青藏高原的東南邊緣，是橫斷山脈的腹地[30]，屬溫帶和寒溫帶氣候，水資源豐富，雨季頻繁，降水復種指數潛力較高，但氣候寒冷，熱量不足，使得積溫復種指數潛力低，導致最終復種潛力最低，是云南省唯一一個一年一熟制作物種植地區，這與陶文星[27]研究的云南復種潛力特征結果一致，出現這種現象的原因是該地區海拔和緯度較高，水分和熱量條件較差，耕地復種潛力受到限制[31-32]。

表1 西南三省復種指數與各因子相關性

而針對人類活動對復種指數的影響關系可知，人口數量和農業生產總值均與復種指數之間呈顯著正相關關系(P<0.05)，即隨著人口數量和農業生產總值的提高，復種指數呈增大趨勢。隨著人口數量的增大，城鎮化速度也會隨之增加，從而不可避免地需要占用現有的土地資源[33]，針對人多地少的矛盾，只有通過增大復種才是最有效的解決辦法，所以，人類活動因子在一定程度上促進了復種指數的變化[32]。在2006—2010年云南紅河州進行種植業結構的調整，充分利用秋冬光熱條件，發展冬季農業，在低海拔熱河谷區，北部的種植業壩區大力推廣再生稻，間作套種及復種，實現一年三熟[34-35]，是云南省東南部的紅河州及周邊區域實際復種指數變化最大的原因。

3.2 地形對復種指數的影響

就地形和土壤類型而言，四川東部地區主要為平原地形，土壤多為集中且成片分布的紫色土，該土壤養分高，具有優良的生產性能，因此四川省最大耕地復種指數主要分布在四川東部地區，而西北部的高原地區地形起伏較大，土壤類型多為寒凍土和草氈土，造成西部和北部的復種指數相對較低，且多年來均無明顯提升。除了云南省中部地區地形起伏度小、土壤類型為紫色土、復種指數較高外，云南其他地區和貴州省大部分地區多以臺地丘陵為主，土壤類型多為紅、黃壤，農作物主要分布在山間盆地和數千塊河谷平原，復種指數較低。

將圖2B與圖2C做對比，四川省復種指數整體上降低的區域主要分布在成都及周邊地區，經研究發現，2000—2015年四川省坡耕地面積減少了3 263 km2。平緩坡耕地面積(坡度<10°)減少1 467 km2，尤其是在成都及其周邊地區，陡坡耕地面積(坡度>25°)減少302 km2，但占全區耕地面積的比重仍是最大[36]，地形變化是造成復種指數降低的主要原因。進一步通過相關性分析可知(圖5)，西南三省地形起伏度與耕地復種指數之間呈顯著的負相關關系(P<0.01)，進一步證明了地形起伏度(海拔)越高其耕地復種指數越低。

圖5 西南三省地形起伏度與復種指數的關系Fig.5 Relationship between relief amplitude and multiple species index in three Southwest provinces

4 結 論

為了全面評價西南地區耕地資源的集約化利用程度，本文從區域和省級層面上分析了1990—2015年間實際耕地復種指數的變化趨勢和格局演變，并基于復種指數和“熱量-降水”定量化關系模型分析了該地區復種指數的理論潛力，進而研究復種可提升潛力空間格局變化，從氣候、地形變化和人類經濟活動角度探討了耕地復種指數變化的原因。主要結論如下：

(1)三省耕地復種指數年際變化特征為：云南省的耕地復種指數呈波動下降趨勢；貴州耕地復種指數除2004—2006年和2012—2014年突然減少外，其余均呈緩慢增加趨勢；四川省的耕地復種指數為逐年增加趨勢。糧食作物復種指數變化大致分兩個階段，1990—2006年，云南糧食作物復種指數僅2000年為下降趨勢，其他均為緩慢上升，而貴州和四川兩省均為增長趨勢，其中四川增速相對較緩。2006—2015年是3省糧食作物復種指數波動變化最大的時期，該期糧食作物復種指數年際變動率四川>貴州>云南。經濟作物復種指數近年來一直保持穩步增長的態勢。

(2)從內部分布情況看，1990—2015年間西南地區、東部地區實際耕地復種指數明顯高于西部地區，中部地區高于北部和南部地區，總體上呈東高西低的空間格局。1990—2015年西南地區潛力復種指數均為東部和南部地區顯著高于中部和西北部地區，整體上西南地區潛力復種指數空間差異較明顯而時間差異不顯著。四川東部地區潛力復種指數最大，遠高于西部地區。云南各地區除了迪慶市外潛力復種指數均較大，其對光、熱、水資源充分利用的空間很大。云南省耕地復種可提升潛力值明顯高于貴州和四川兩省，以貴州省高提升潛力地區最少。云南省水熱資源豐富，但耕地利用情況較為低效，南部地區是復種指數可提升潛力空間最大的地區。

(3)耕地復種指數與氣象因子的關系中，主要受年均溫度和≥0℃積溫的影響較大，而與人類活動的關系主要受到人口數量和農業生產總值的影響較大。對于受地形的影響而言，丘陵地區耕地復種指數表現為下降，平原地區耕地復種指數呈現上升趨勢。氣候變化對西南地區復種指數有一定的貢獻，但溫度變化是耕地復種指數變化的關鍵因子。

本文采用統計方法可能受到人為因素干擾，在后續的研究中應利用遙感數據和統計數據相結合，嘗試加入作物種類、農業設施等因素，提高耕地復種指數可提升潛力的量化精確度，為各區域耕地資源有效利用和農業優化配置提供更科學的理論依據。