近30年中国水稻种植区域与产量时空变化分析(5)

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图71980-2010年中国水稻总产变化的空间分布

Fig.7ThespatialchangesofriceproductioninChinaduring1980-2010

图81980-2010年中国水稻面积变化对总产影响的空间分布(a)及重心迁移轨迹(b)

Fig.8Thespatialdistributionofriceareachangeimpactonproduction(a)andgravitycentrechange(b)inChina

during

1980-2010

4讨论

4.1水稻面积变化对总产影响的空间特征

近30年中国水稻种植面积与总产量空间变化表明，水稻种植面积变化对总产增减具有决定性影响，面积扩展而增产占全部增产量的54.5%，面积萎缩而减产则占全部减产量的83.2%，水稻总产量增加受面积变化与单产提升、气候变化、农资投入水平等非面积因素的双重影响，而水稻总产量减少则大部分应归因于面积减少(表1)。在省级水平上，种植面积减少而减产有显著差异。种植面积萎缩而总产减少占总产量减少超过50%的地区有13省份，减产地区有两种面积减少类型，即城市化占用耕地包含上海、江苏、浙江、福建、广东、北京，或是更换作物导致种植面积减少包含四川、河北、山西、安徽、河南、陕西、宁夏等。种植面积扩展而总产增加占增产像元数超过50%有11

个地区，包括河

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北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、安徽、福建、山东、河南和宁夏，增加量最大是中国最北端的黑龙江，其次是吉林和江苏。面积萎缩而减产与面积扩张而增产的空间分布具有显著差异性，面积萎缩减产主要分布于珠三角地区、福建、浙江、上海和江苏南部地区，整体位于东南沿海地区，这5个地区的占全国面积萎缩减产变化量的62.3%；面积扩展增产主要分布在东三省的松嫩平原和三江平原地区、山东境内黄河下游部分地区、江苏北部和安徽中南部，整体位于中国北部地区，这6个地区占全国面积扩展增产变化量的71.7%(图8a)。

4.2水稻重心的迁移趋势

水稻种植重心整体向东北移动，30年间移动直线距离达到229.33km，累积距离为255.34km；水稻总产的迁移直线距离为323.38km，而累积距离为324.7km，水稻总产重心的迁移距离和幅度显著高于种植重心(图8b)。1980年水稻种植重心在湖南汨罗境内。1980-1990年水稻种植重心向东北移动83.15km，1990-2000年种植重心继续移动84.84km，2000以来则移动87.35km，到达湖北武汉市武昌境内，3个时期移动距离和幅度大致相近。与之对应的水稻生产重心，1980-1990年向东北迁移75.36km，1990-2000年继续迁移100.76km，2000年以来迁移148.58km，重心从湖南平江县迁移至湖北红安县北部。水稻种植与产量重心同向，这一趋势与我国粮食产量和耕地重心的迁移规律不一致，刘彦随等人[28]研究表明粮食产量重耕地重心表现为“北进中移”，而水稻的迁移规律则表现为“北进东移”态势。我国水稻的分布主要集中于两个端，一是南方秦岭淮河以南的广大南方地区，一是我国东北的三省粮食主产区。总体重心在南部，但随着近30年来东北地区的水稻扩展和产量提升，总产与种植重心在距离上显著拉大，1980年种植重心与产量重心距离为56.83km，而2010年这一距离扩大到112.04km，这与水稻种植面积变化对总产影响的空间分布特征一致。此外我国北方水稻除面积扩展之外，其它生产要素投入，特别是进入21世纪以来单产也大幅提升也极大促进了总产提升，导致种植重心与总产重心的距离扩大。

5结论

本研究运用交叉信息熵原理，建立SPAM-China的作物空间分配模型，获取了1980-2010年间四个时期水稻种植面积与总产的空间分布，并分析了其变化特征：

(1)水稻种植面积和总产的时空变化特征。在全国水稻种植区域内发生变化的地区中有超过50%的地区水稻种植面积出现缩减态势，但仍有近70%的地区水稻产量在增加。种植面积保持持续增长的区域分布于黑龙江、吉林和山东等我国北方地区；持续减少种植区分布于城市化较快的浙江、福建和广东。水稻总产量持续增长和减少受种植区面积变化的影响在空间上较一致，但产量增加表现为面积与非面积因素的共同作用，数据显示种植面积扩展对水稻增产的平均贡献率约54.5%，而在产量减少的区域，面积缩减对减产的贡献率高达80%以上。

(2)空间变化来看，种植面积缩减主要发生在东南沿海的广东、福建和浙江等省，而增加主要出现在东北地区的吉林和黑龙江等省，我国水稻种植重心因此向东北方向迁移约230km，产量重心向东北迁移约320km。水稻种植与产量重心具有同向性，迁移规律表现为“北进东移”态势，但水稻总产重心的迁移距离和幅度显著大于种植面积重心。

此外，研究采用的作物分配模型还有很大改进空间，未来将在这一类问题上继续深化：

(1)SPAM-China模型模拟结果的时空分辨率。SPAM-China模型基于多源数据，为历史农作物数据的空间分布提供了一个有效的平台，但也存在一些问题有待进一步推进其精

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度。本研究中水稻种植面积及总产空间分布的分辨率约为10km，结果略显粗糙，受限于

多源数据的空间分辨率集成，包括耕地数据、作物适宜性空间分布等数据。未来通过提高多源数据的空间分辨率提升模拟结果的空间分辨率。

(2)SPAM-China模型结果的验证与比较。数据精度验证一直是空间数据，特别是历史空间数据验证的难题[29]，目前尚未有较好的我国大尺度农作物空间分布数据，更多是耕地空间分布数据[30]，因此研究结果验证较为困难，本研究中只验证了部分数据的精度，采用与其它数据集进行空间对比方法。未来数据精度验证拟从地面样点布设开始，形成样点空间数据集，长期监测样点变化，以期为数据精度验证提供可靠的基础。参考文献(References)

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