楊鳳海，趙燁榮，赫軒，李玉琢

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，哈爾濱　150030）

黑龍江省耕地利用生態(tài)可持續(xù)性研究

楊鳳海，趙燁榮，赫軒，李玉琢

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，哈爾濱150030）

以黑龍江省耕地利用生態(tài)可持續(xù)為目標(biāo)，生態(tài)足跡模型和GIS技術(shù)為方法，采用生態(tài)可持續(xù)指數(shù)評(píng)價(jià)分析2013年13個(gè)地市耕地利用生態(tài)可持續(xù)性。結(jié)果表明，黑龍江省耕地資源總體呈現(xiàn)生態(tài)盈余；總體上由北向南呈現(xiàn)耕地利用可持續(xù)狀態(tài)逐漸減弱的空間分布態(tài)勢(shì)，臨界可持續(xù)地區(qū)與弱可持續(xù)地區(qū)的生態(tài)安全得到重視；修正可持續(xù)狀態(tài)分析得出，哈爾濱、大興安嶺地區(qū)、黑河的耕地生態(tài)可持續(xù)程度下降或改善不明顯；耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)預(yù)警值為0.449。該研究可為黑龍江省耕地利用生態(tài)可持續(xù)發(fā)展、耕地生態(tài)安全預(yù)警和政府部門土地利用總體規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。

生態(tài)可持續(xù)性；耕地利用；能值分析

楊鳳海，趙燁榮，赫軒，等.黑龍江省耕地利用生態(tài)可持續(xù)性研究［J］.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，47（9）：77-84.

Yang Fenghai，Zhao Yerong，He Xuan，et al.Study on ecological sustainability of cultivated land usein Heilongjiang Province［J］.Journal of Northeast Agricultural University，2016，47（9）：77-84.（in Chinese with English abstract）

耕地可持續(xù)利用是實(shí)現(xiàn)環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展必然途徑。耕地資源生態(tài)可持續(xù)是農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)與重要保障，也是實(shí)現(xiàn)耕地利用可持續(xù)和社會(huì)可持續(xù)必要前提［1］。研究耕地資源利用生態(tài)可持續(xù)程度對(duì)于區(qū)域內(nèi)耕地資源整治與保護(hù)、耕地資源高效可持續(xù)利用及區(qū)域糧食生產(chǎn)安全具有重要意義［2］。

目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于耕地資源利用可持續(xù)性研究多集中于可持續(xù)性評(píng)價(jià)、生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)及驅(qū)動(dòng)力分析等方面［3-6］。劉宗強(qiáng)采用PSR模型，選取評(píng)價(jià)指標(biāo)、劃分不同評(píng)價(jià)單元，對(duì)哈爾濱耕地利用可持續(xù)性進(jìn)行評(píng)價(jià)［7］。劉欽普把能值分析理論引入生態(tài)足跡模型中，提出“可持續(xù)發(fā)展指數(shù)”概念并構(gòu)建區(qū)域耕地生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)模型［5］。劉秀麗采用ARIMA模型對(duì)甘肅省耕地可持續(xù)發(fā)展容量預(yù)測(cè)［8］。考慮理論模型與實(shí)際情況間復(fù)雜關(guān)系，以研究區(qū)實(shí)際情況為基礎(chǔ)對(duì)耕地生態(tài)可持續(xù)性結(jié)果修正及改進(jìn)研究較為少見?；谀苤捣治錾鷳B(tài)足跡模型是一種定量研究區(qū)域可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)方法，在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究中應(yīng)用廣泛，學(xué)者通過修正及完善相關(guān)模型參數(shù)增強(qiáng)模型應(yīng)用普遍性［9-13］。黑龍江省是我國(guó)重要商品糧基地。耕地資源質(zhì)量相對(duì)較高，但耕地集約利用和建設(shè)占用帶來耕地生態(tài)壓力不容忽視，以黑龍江省作為研究區(qū)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

本研究采用基于能值分析生態(tài)足跡模型，分析耕地資源稟賦、耕地生態(tài)足跡和生態(tài)承載力，以生態(tài)可持續(xù)指數(shù)評(píng)價(jià)耕地利用生態(tài)可持續(xù)性，并借助GIS空間分析功能進(jìn)行生態(tài)可持續(xù)指數(shù)空間展布，借助耕地生態(tài)可持續(xù)狀態(tài)修正體現(xiàn)其動(dòng)態(tài)變化過程，建立相應(yīng)預(yù)警區(qū)間，研究對(duì)實(shí)現(xiàn)區(qū)域耕地利用生態(tài)可持續(xù)性具有借鑒意義，并為黑龍江省耕地資源生態(tài)系統(tǒng)安全保障提供理論依據(jù)。

1　研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1研究區(qū)概況

黑龍江省位于我國(guó)東北部，地理位置為43° 26'N～53°33'N，121°11'E～135°05'E。氣候?yàn)闇貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候。全省橫跨第一到第六積溫帶，年均太陽輻射量約為4.7×109J·m-2，年平均日照時(shí)數(shù)2 300～2 800 h，年平均降水400～650 mm，無霜凍期全省平均100～150 d。

土壤類型主要有黑土、黑鈣土、暗棕壤、草甸土等。區(qū)域內(nèi)地形地貌復(fù)雜，平原、山地、丘陵交錯(cuò)分布，主要種植水稻、玉米、小麥、大豆等農(nóng)作物。2013年土地面積47.3萬km2，全省人口3 835萬人，GDP總值達(dá)14 454.9億元。全省耕地面積1 586.6萬hm2，占土地總面積33.5%。中低產(chǎn)田面積比重大，耕地?cái)?shù)量與質(zhì)量發(fā)展不協(xié)調(diào)，耕地利用效率總體上處于較低水平，實(shí)現(xiàn)耕地資源可持續(xù)利用具有重要意義。

1.2數(shù)據(jù)來源

黑龍江省各地市稻谷、玉米、豆類、蔬菜、食用菌播種面積、單產(chǎn)以及各地市人口、降雨量、糧食播種面積等相關(guān)數(shù)據(jù)源自《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》，各地市耕地面積、農(nóng)機(jī)總動(dòng)力、化肥施用量源自《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)來源于各地市相關(guān)部門統(tǒng)計(jì)資料。

2　研究方法

2.1基于能值耕地生態(tài)足跡計(jì)算

基于能值分析耕地生態(tài)足跡研究是將生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中不同種類、不可比較能量通過能值轉(zhuǎn)換率換成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、可比較太陽能用于研究和分析［5］。

關(guān)于生態(tài)足跡計(jì)算，以研究區(qū)內(nèi)不同種類消費(fèi)項(xiàng)目總能量，即糧食、棉花、油料、蔬菜等人均消費(fèi)項(xiàng)目所含能值除以全球地表能值密度，折合成生態(tài)生產(chǎn)性土地面積，選取黑龍江省稻谷、玉米、豆類、蔬菜、食用菌等具有代表性農(nóng)作物計(jì)算人均耕地生態(tài)足跡，一般公式［5］如下：

其中，ef為人均耕地生態(tài)足跡（hm2·人-1）；Ei為第i種消費(fèi)項(xiàng)目含有有效能（J）；Mi為第i種消費(fèi)項(xiàng)目太陽能值轉(zhuǎn)換率（sej·J-1）；N為區(qū)域人口總數(shù)；D為全球地表能值密度，根據(jù)劉欽普［2，5］、藍(lán)盛芳［3］等研究，D值為3.1×1015sej·hm-2。

2.2基于能值耕地生態(tài)承載力計(jì)算

關(guān)于生態(tài)承載力計(jì)算，需要考慮糧棉油蔬等農(nóng)作物生產(chǎn)所需可更新能源能值，亦即耕地地表可更新三大類資源：太陽輻射能、3%表層土壤能和降水化學(xué)能，分別根據(jù)黑龍江省各地市耕地面積、太陽輻射量、年降雨量計(jì)算出三大基本能源有效能，再通過能值轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一太陽能值。人均耕地承載力一般計(jì)算公式［5］如下：

式中，ec為人均耕地生態(tài)承載力（hm2·人-1）；E為耕地地表可更新資源能值（sej）；N為區(qū)域人口總數(shù)；D為全球地表能值密度（sej·hm-2）；Y為耕地產(chǎn)量因子為1.66［14］。

2.3生態(tài)可持續(xù)指數(shù)計(jì)算

僅用生態(tài)足跡和生態(tài)承載力結(jié)果值不能客觀反映研究區(qū)耕地利用程度，因此引入相對(duì)指標(biāo)，即生態(tài)可持續(xù)指數(shù)。生態(tài)可持續(xù)指數(shù)（Ecological sustainable index，ESI）是一定區(qū)域生態(tài)可持續(xù)供給滿足人類生態(tài)需求程度。該指數(shù)與耕地生態(tài)足跡和耕地生態(tài)承載力結(jié)合，可合理反映研究區(qū)耕地可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r［3］。

可用下式表示：

ESI值為0～1，理論上值越大，表明耕地利用可持續(xù)性越強(qiáng)。當(dāng)ESI=0.5時(shí)，ef和ec相等，兩者平衡狀態(tài)，供需平衡，為可持續(xù)發(fā)展與不可持續(xù)發(fā)展閾值；＜0.5，該區(qū)域耕地利用處于不可持續(xù)狀態(tài)；＞0.5，耕地利用處于可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)［15-17］。在劉欽普等［2，5］劃分可持續(xù)發(fā)展指數(shù)等級(jí)基礎(chǔ)上，結(jié)合黑龍江省耕地生態(tài)可持續(xù)發(fā)展指數(shù)計(jì)算情況，把耕地利用可持續(xù)發(fā)展程度劃分為4個(gè)等級(jí)，以0.1為變化范圍，見表1。

表1　耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)分級(jí)Table 1Classification based on ecological sustainability index of cultivated land

2.4“3σ法則”

“3σ法則”是應(yīng)用數(shù)學(xué)方法中小概率事件原理劃分某些區(qū)間的簡(jiǎn)易操作法則［18］。經(jīng)計(jì)算得出某一系列指標(biāo)平均值與標(biāo)準(zhǔn)差后，可以利用偏離期望值1倍標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)間作為正常范圍區(qū)間，偏離1～2倍區(qū)間作為基本正常范圍區(qū)間，偏離2倍以上區(qū)間則作為異常區(qū)間［19］，以此劃分預(yù)警區(qū)間，達(dá)到預(yù)警功能。

3　耕地生態(tài)可持續(xù)性評(píng)價(jià)

3.1黑龍江省耕地資源條件

耕地資源稟賦研究是耕地生態(tài)可持續(xù)性評(píng)價(jià)重要前提，良好耕地資源稟賦有利于耕地生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。黑龍江省是中國(guó)主要黑土分布區(qū)，土壤肥沃，降水充沛，日照時(shí)數(shù)較充足，但熱量條件稍不足，無霜期較長(zhǎng)，積溫較低。

耕地?cái)?shù)量上，整體而言，黑龍江省耕地資源數(shù)量較多，其中，齊齊哈爾明顯占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，哈爾濱、綏化、佳木斯及黑河其次；耕地質(zhì)量上，尤其是位于松嫩平原和三江平原地區(qū)的耕地平坦而肥沃，耕地資源稟賦水平較高，具有較好耕地資源優(yōu)勢(shì)度。而大興安嶺地區(qū)及黑河地區(qū)由于緯度較高受熱量條件限制，自然條件優(yōu)勢(shì)不明顯。

3.2黑龍江省耕地生態(tài)足跡和耕地生態(tài)承載力評(píng)價(jià)

根據(jù)公式（1）（2），計(jì)算黑龍江省各地市人均耕地生態(tài)足跡和人均耕地生態(tài)承載力，結(jié)果見表2。

由表2可知，2013年黑龍江省人均耕地生態(tài)足跡平均值為0.8179 hm2·人-1，人均耕地生態(tài)承載力平均值為1.0541 hm2·人-1，耕地生態(tài)承載力均值大于耕地生態(tài)足跡，總體上處于生態(tài)盈余。哈爾濱、齊齊哈爾人均耕地生態(tài)足跡（需求）大于該地區(qū)人均耕地承載力（供給），處于生態(tài)赤字，其中以哈爾濱生態(tài)赤字最大，不利于耕地資源利用生態(tài)可持續(xù)發(fā)展；大慶、牡丹江以及綏化耕地生態(tài)足跡與耕地承載力接近，處于生態(tài)平衡；其余8個(gè)地市處于生態(tài)盈余，其中以雞西生態(tài)盈余最大。生態(tài)赤字區(qū)與生態(tài)平衡區(qū)多為經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地市，人口較多，消耗產(chǎn)品能值較大，耕地生態(tài)足跡越大；同時(shí)，這些地區(qū)人口密度較大，對(duì)耕地資源產(chǎn)生較大壓力，其承載力相對(duì)較弱；生態(tài)平衡區(qū)處于臨界區(qū)間，若耕地資源利用不當(dāng)，供求失衡，同樣面臨生態(tài)安全問題。雞西、鶴崗、雙鴨山、伊春、七臺(tái)河與大興安嶺地區(qū)人口相對(duì)較少，人均耕地資源相對(duì)豐富，人均耕地生態(tài)足跡較小，人均耕地生態(tài)承載力較大，出現(xiàn)生態(tài)盈余。分別以0.2和0.15為浮動(dòng)值對(duì)人均耕地生態(tài)足跡和人均耕地生態(tài)承載力劃分等級(jí)，用Arc GIS 10.0空間分析功能反映全省耕地生態(tài)足跡和人均耕地生態(tài)承載力區(qū)域差異見圖1。

3.3黑龍江耕地生態(tài)可持續(xù)性評(píng)價(jià)

根據(jù)耕地生態(tài)足跡和耕地生態(tài)承載力可以進(jìn)一步由公式（3）計(jì)算生態(tài)可持續(xù)發(fā)展指數(shù)，并且按照分級(jí)表可以判斷各地市不同耕地資源利用生態(tài)可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，見表3。

表2　2013年黑龍江省耕地生態(tài)足跡和耕地生態(tài)承載力Table 2Cultivated land ecological footprint and ecological carrying capacity of cultivated land in Heilongjiang Province in 2013

圖2　黑龍江省人均耕地生態(tài)足跡（左）與人均耕地承載力（右）分級(jí)Fig.2Classification based onef（left），ec（right）in Heilongjiang Province

表3　耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)Table 3ESI of the sustainability of cultivated land

對(duì)照表1等級(jí)劃分，由計(jì)算結(jié)果可以得出，黑龍江省耕地生態(tài)可持續(xù)程度有三個(gè)等級(jí)，分別是臨界可持續(xù)、弱可持續(xù)和中等可持續(xù)，生態(tài)可持續(xù)指數(shù)從小到大依次是：哈爾濱、齊齊哈爾、大慶、牡丹江、綏化、佳木斯、黑河、雙鴨山、伊春、鶴崗、大興安嶺、七臺(tái)河、雞西，與當(dāng)年黑龍江省GDP數(shù)值有較高吻合度，說明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生耕地壓力對(duì)生態(tài)可持續(xù)性有直接影響。黑龍江省耕地利用臨界可持續(xù)與弱可持續(xù)地區(qū)多集中于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)南部地區(qū)，主要有哈爾濱、齊齊哈爾、大慶、綏化、牡丹江等城市，其中哈爾濱和齊齊哈爾是生態(tài)赤字區(qū)，其余為生態(tài)平衡區(qū)，這5個(gè)地市占全省耕地面積62%，土地總面積42%。主要由于人口密度較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，對(duì)耕地資源需求較大，耕地承載生態(tài)壓力過高，相對(duì)不利于耕地可持續(xù)利用。哈爾濱作為省會(huì)城市，是全省人口數(shù)最多城市，人口壓力最大，同時(shí)GDP值全省最高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)耕地資源壓力巨大，處于生態(tài)可持續(xù)性最弱底端；黑龍江省北部城市耕地利用基本處于可持續(xù)狀態(tài)，這部分地區(qū)人口密度相對(duì)較小，經(jīng)濟(jì)不如南部地區(qū)發(fā)達(dá)，供求基本平衡，耕地利用可持續(xù)性較好地市有大興安嶺、伊春、鶴崗、雙鴨山、雞西、七臺(tái)河。七臺(tái)河是全省土地面積最小地市，人口數(shù)、地區(qū)總產(chǎn)值均較低，對(duì)耕地資源壓力、擾動(dòng)程度較小，承載力較大，可持續(xù)性最優(yōu)。利用Arc GIS10.0空間分析功能展現(xiàn)全省耕地可持續(xù)程度區(qū)域差異見圖3。

圖3　黑龍江省耕地利用可持續(xù)程度分級(jí)Fig.3Classification based on ESI in Heilongjiang Province

3.4耕地生態(tài)可持續(xù)狀態(tài)修正

基于能值分析生態(tài)可持續(xù)指數(shù)的不足是僅考慮稻谷、玉米、豆類、蔬菜、食用菌等消耗能值及所需可更新資源能值，并未考慮影響耕地資源利用生態(tài)可持續(xù)性驅(qū)動(dòng)因素以及動(dòng)態(tài)變化。影響耕地生態(tài)可持續(xù)利用因素較多，本文將選取具有代表性13個(gè)影響因素構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，分別是油料總產(chǎn)、油料播種面積、耕地面積、人均耕地、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、豬牛羊肉產(chǎn)量、人口數(shù)、人口密度、化肥施用量、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、糧食作物播種面積、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)作物播種總面積等指標(biāo)，以期更好地分析動(dòng)態(tài)因素對(duì)耕地利用可持續(xù)性影響。

結(jié)合黑龍江省實(shí)際情況，利用SPSS22.0對(duì)黑龍江省2009～2013年間上述指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣作統(tǒng)計(jì)處理分析，求取每項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重值，如表4所示，負(fù)向指標(biāo)含義即該指標(biāo)與耕地利用可持續(xù)性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，正向指標(biāo)含義即該指標(biāo)與耕地利用可持續(xù)性呈正相關(guān)關(guān)系。

表4　耕地利用可持續(xù)性評(píng)價(jià)體系Table 4Appraisal system of sustainability of cultivated land use

考慮到上述13個(gè)影響因素動(dòng)態(tài)變化，為使評(píng)價(jià)結(jié)果更加合理，修正耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)做出，構(gòu)建如下耕地生態(tài)可持續(xù)狀態(tài)浮動(dòng)百分比計(jì)算模型：

式中，p為耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)浮動(dòng)百分比，R （xi）為某市第i個(gè)指標(biāo)較上一年百分比變化浮動(dòng)值，Wi為第i個(gè)指標(biāo)權(quán)重。若該項(xiàng)為負(fù)向指標(biāo)，相對(duì)上一年增加若干值，則不利于耕地利用可持續(xù)性，該項(xiàng)指標(biāo)修正值符號(hào)為負(fù)；若相對(duì)上一年減少若干值，則有利于耕地利用可持續(xù)，符號(hào)為正。最后得出耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)修正值，如表5所示，修正后指數(shù)值在一定程度上反映耕地生態(tài)可持續(xù)性動(dòng)態(tài)性，結(jié)果更加客觀。

3.5修正后耕地利用可持續(xù)性評(píng)價(jià)

修正后黑龍江省耕地利用可持續(xù)狀態(tài)有五種程度：哈爾濱和大興安嶺地區(qū)耕地生態(tài)可持續(xù)性下降，黑河耕地生態(tài)可持續(xù)性無明顯變化，雞西和綏化耕地生態(tài)可持續(xù)性輕微改善，齊齊哈爾、雙鴨山、大慶、七臺(tái)河和牡丹江耕地生態(tài)可持續(xù)性改善，而鶴崗、伊春、佳木斯耕地生態(tài)可持續(xù)性明顯改善。其中大興安嶺地區(qū)下降幅度最大，佳木斯改善程度最為明顯。

表5　修正前耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)與修正后耕地生態(tài)可持續(xù)狀態(tài)Table 5Original ESI and revise status of the sustainability of cultivated land

哈爾濱市承載省會(huì)職能，耕地生態(tài)可持續(xù)性相對(duì)較弱，相比2012年，農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加，油料產(chǎn)量增產(chǎn)幅度大，而油料作物作為資源消耗作物，播種面積與產(chǎn)量越多，對(duì)耕地生態(tài)壓力越大，不利于耕地利用可持續(xù)發(fā)展，導(dǎo)致哈爾濱耕地生態(tài)可持續(xù)性降低；大興安嶺地區(qū)對(duì)比其他12個(gè)地市，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力及油料作物播種面積增幅明顯成為耕地生態(tài)可持續(xù)降低主要原因，而該地區(qū)耕地資源稟賦值較低，應(yīng)重視耕地生態(tài)安全，提高耕地生態(tài)可持續(xù)發(fā)展程度；佳木斯耕地生態(tài)可持續(xù)性顯著改善得益于油料作物播種面積及油料作物產(chǎn)量大幅度減少，該地區(qū)耕地資源稟賦值較好，具有耕地可持續(xù)利用優(yōu)勢(shì)；七臺(tái)河耕地利用中化肥施用量減少約一倍，可持續(xù)性狀態(tài)為改善；黑河耕地資源稟賦處于劣勢(shì)，修正后耕地生態(tài)可持續(xù)狀態(tài)不明顯，耕地利用方式急需合理化與科學(xué)化；大部分地市耕地生態(tài)可持續(xù)性改善源自油料作物產(chǎn)量明顯減少。牡丹江、綏化、大慶、齊齊哈爾修正后可持續(xù)狀態(tài)有所改善。

3.6耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)預(yù)警區(qū)間劃分

生態(tài)可持續(xù)指數(shù)可為耕地生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供預(yù)警功能。根據(jù)2013年黑龍江省13個(gè)地市耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)計(jì)算，得出該年ESI平均值μ以及標(biāo)準(zhǔn)差σ，利用“3σ法則”劃分耕地生態(tài)可持續(xù)性預(yù)警區(qū)間，根據(jù)實(shí)際情況，劃分出偏低、基本正常和完全正常、較高四個(gè)預(yù)警區(qū)間。理論上，生態(tài)可持續(xù)指數(shù)越高越有優(yōu)勢(shì)，因而對(duì)高于0.623范圍不再細(xì)分，而對(duì)低于0.507范圍區(qū)間進(jìn)一步劃分：生態(tài)可持續(xù)指數(shù)若低于0.449則將面臨生態(tài)安全隱患，以0.449作為預(yù)警值，0.449～0.507為基本正常范圍，但ESI略低，需要重視耕地生態(tài)系統(tǒng)安全問題。如表6所示，可將耕地利用可持續(xù)狀況作為決策制定與實(shí)施重要依據(jù)，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)與耕地利用協(xié)調(diào)發(fā)展。

表6　黑龍江省耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)預(yù)警區(qū)間Table 6Warnigng zone of ESI in Heilongjiang Province

由表6可知，低于0.449時(shí)，該地區(qū)耕地生態(tài)安全不容樂觀，需要及時(shí)制定改良措施保證耕地利用可持續(xù)發(fā)展。黑龍江省整體上ESI值處于正常范圍內(nèi)，處于無警區(qū)間，但哈爾濱、齊齊哈爾ESI略低。該預(yù)警區(qū)間可為黑龍江省耕地生態(tài)可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)判斷提供警示。

4　討論

a.評(píng)價(jià)結(jié)果與劉欽普等［1，5］針對(duì)江蘇省研究具有相似性：研究區(qū)人口越多、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，耕地生態(tài)承載力越小，越不利于耕地資源利用可持續(xù)發(fā)展。劉欽普等還針對(duì)耕地生態(tài)利用可持續(xù)性時(shí)空序列進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，但缺少對(duì)多情景因素分析［5］；本文2013年哈爾濱人均耕地生態(tài)足跡計(jì)算結(jié)果1.0299 hm2·人-1與林增等哈爾濱2013年人均耕地生態(tài)足跡計(jì)算結(jié)果0.9459 hm2·人-1較接近，生態(tài)赤字狀態(tài)一致。林增等通過耕地因子修正進(jìn)一步完善生態(tài)足跡模型，但缺少對(duì)動(dòng)態(tài)變化因素考慮［20］。本文選取影響耕地生態(tài)可持續(xù)利用驅(qū)動(dòng)因子，修正ESI，使結(jié)果更具動(dòng)態(tài)性和合理性，并采用ESI劃分耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)預(yù)警區(qū)間，對(duì)耕地資源利用生態(tài)安全有借鑒意義。

b.在耕地資源數(shù)量有限情況下，隨著人口以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)耕地壓力增加，耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)降低，需要進(jìn)一步研究更科學(xué)預(yù)測(cè)、預(yù)警模型，利用3S等技術(shù)手段加強(qiáng)耕地生態(tài)系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)管力度，提高耕地投入產(chǎn)出效率，實(shí)現(xiàn)耕地可持續(xù)發(fā)展是必然趨勢(shì)［21-24］。

c.研究存在不足：數(shù)據(jù)獲得簡(jiǎn)易性和局限性；研究區(qū)選取范圍較大，未來可針對(duì)某一區(qū)域具體分析，并考慮時(shí)間動(dòng)態(tài)變化；耕地資源稟賦分析和生態(tài)可持續(xù)指數(shù)預(yù)警較簡(jiǎn)單，今后需采用更加精準(zhǔn)模型方法研究分析。研究計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確度有待提高。

5　結(jié)論

研究結(jié)果表明，①2013年黑龍江省人均耕地生態(tài)足跡平均值為0.8179 hm2·人-1，人均耕地生態(tài)承載力平均值為1.0541 hm2·人-1，耕地資源供給大于需求，屬于生態(tài)盈余狀態(tài)；②耕地利用生態(tài)可持續(xù)程度在空間分布上表現(xiàn)出不平衡性，黑龍江省總體上由北到南呈現(xiàn)耕地利用生態(tài)可持續(xù)性逐漸減弱態(tài)勢(shì)，且臨界可持續(xù)地區(qū)、弱可持續(xù)地區(qū)與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)具有較高吻合性。哈爾濱、牡丹江、綏化、大慶、齊齊哈爾等地區(qū)應(yīng)兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展和耕地生態(tài)利用協(xié)調(diào)性；③修正后哈爾濱、大興安嶺地區(qū)、黑河耕地利用生態(tài)可持續(xù)性較其他地市處于劣勢(shì)，亟待提高耕地利用生態(tài)可持續(xù)水平，保證經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展；④ESI預(yù)警值為0.449，生態(tài)可持續(xù)指數(shù)過低將影響耕地生態(tài)利用發(fā)展水平，目前黑龍江省ESI處于無警區(qū)間范圍。因此，協(xié)調(diào)人地關(guān)系、加大耕地保護(hù)監(jiān)管制度、監(jiān)測(cè)耕地利用生態(tài)可持續(xù)程度動(dòng)態(tài)變化、預(yù)防耕地生態(tài)可持續(xù)指數(shù)惡化尤為必要。

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Study on ecological sustainability of cultivated land use in Heilongjiang Province

YANG Fenghai，ZHAO Yerong，HE Xuan，LI Yuzhuo
（School of Resources and Environmental Sciences，NortheastAgricultural University，Harbin，150030，China）

Sustainable use of Cultivated land resource is the basis of social economic sustainable development and food production security.In order to achieve sustainability of cropland use in Heilongjiang Province，applying the Ecological Footprint Model and the GIS method，taking the data of the 2013 as an example，and made a systematic evaluation of sustainability of cultivated land use in Heilongjiang Province's 13 cities.The results indicated that：cultivated land resource in Heilongjiang Province showed ecological surplus on the whole；at the aspect of space，sustainability of cropland use range from high to low from north to south，the area in weak sustainability and critical sustainability should be paid attention to；the revised status of sustainability of cropland use in Harbin，Daxinganling and Heihe was reduced and no obvious change.The warning value of ecological sustainability index in Heilongjiang Province was 0.449.All in all，the research could provide the ecological security of the area cultivated land，the overall plan of land use and sustainable development of the regional land with scientific evidence and decision support.

ecological sustainability；cultivated land use；energy analysis

X22

A

1005-9369（2016）09-0077-08

2016-06-16

黑龍江省自然科學(xué)基金（D201401）；東北農(nóng)業(yè)大學(xué)博士啟動(dòng)基金（2012RCB67）

楊鳳海（1967-），男，教授，博士，研究方向?yàn)閲?guó)土/氣候資源信息化。E-mail：yfhneau@163.com