稻魚共生系統(tǒng)的推廣潛力分析*
——以中國南方10省為例

胡亮亮, 趙璐峰, 唐建軍, 郭 梁, 丁麗蓮, 張 劍, 任偉征, 陳 欣

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稻魚共生系統(tǒng)的推廣潛力分析*——以中國南方10省為例

胡亮亮, 趙璐峰, 唐建軍, 郭 梁, 丁麗蓮, 張 劍, 任偉征, 陳 欣**

(浙江大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院 杭州 310058)

稻田淺水環(huán)境為許多水產(chǎn)動物提供了生境, 也為稻魚共生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。但是, 一個區(qū)域的稻田是否適合發(fā)展稻魚共生系統(tǒng), 常常受到當(dāng)?shù)刈匀缓蜕鐣l件的影響, 了解這些影響對有效推廣稻魚共生系統(tǒng)有重要意義。本文以我國南方10省為研究區(qū)域, 從自然和社會經(jīng)濟(jì)因素兩個方面分析了稻魚共生系統(tǒng)的推廣潛力。研究利用氣象資料和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù), 基于地理信息系統(tǒng)構(gòu)建了研究區(qū)域內(nèi)的稻田地理分布數(shù)據(jù)庫, 確定了15個影響稻魚共生系統(tǒng)推廣效率的指標(biāo), 通過指標(biāo)的層級模型和線性加權(quán)評分法對不同稻田的推廣優(yōu)先等級進(jìn)行評估, 并構(gòu)建了基于稻田總面積、推廣率和單產(chǎn)水平下魚產(chǎn)量估算的簡易模型。結(jié)果表明, 綜合自然和社會經(jīng)濟(jì)條件, 研究區(qū)域內(nèi)的稻田可劃分為4個推廣優(yōu)先等級, 面積占比分別為: 等級1占29.6% (3.59×106hm2), 等級2占16.9% (2.05×106hm2), 等級3占24.2% (2.94×106hm2)和等級4占29.4% (3.57×106hm2); 其中湖南、四川、江西和浙江4省的稻田50%以上屬于等級1和等級2, 而在云南和貴州基本上所有的稻田都屬于等級3和等級4。等級1和等級2的稻田適合推廣集約型稻魚共生模式, 這兩個等級的稻田每個生長季可產(chǎn)出最高魚產(chǎn)量分別為3.77×106t和2.15×106t; 而等級3的稻田適合進(jìn)行粗放型和集約型模式相結(jié)合的推廣方式, 粗放型和集約型模式最高魚產(chǎn)量分別為0.62×106t和3.09×106t。本研究主要結(jié)果為合理制定稻魚共生系統(tǒng)推廣策略提供借鑒, 也可為國內(nèi)外稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的制定提供參考。

稻魚共生系統(tǒng); 推廣優(yōu)先級; 地理信息系統(tǒng); 自然因素; 社會經(jīng)濟(jì)因素; 魚產(chǎn)量

耕地和淡水資源是全球糧食可持續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要的基礎(chǔ), 如何提高水土資源的利用效率, 在保障糧食安全的同時減少環(huán)境負(fù)效應(yīng), 是全球農(nóng)業(yè)系統(tǒng)所面對的重大挑戰(zhàn)[1]。對于人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的亞洲大部分國家和地區(qū)而言尤其如此[2-3]。

水稻()和水產(chǎn)品是亞洲國家(尤其是中國)膳食結(jié)構(gòu)的重要組成部分, 隨著社會經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展, 兩者的需求量均在不斷地增加[4]。據(jù)估測, 到2025年中國水稻產(chǎn)量將比2014年提高2.6%, 而水產(chǎn)品產(chǎn)量的增加比例將高達(dá)25.8%[5]。但是, 由于未來全球捕撈業(yè)的發(fā)展空間將會進(jìn)一步縮小, 水產(chǎn)品產(chǎn)量的提高將幾乎全部來自于養(yǎng)殖的方式。然而, 水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的快速崛起卻因水土資源的限制及其集約化發(fā)展所引發(fā)的環(huán)境污染、疾病傳播、生態(tài)系統(tǒng)退化等問題而飽受爭議[6-10]。

稻魚共生是在水稻生長季將水稻和水產(chǎn)動物放置在同一環(huán)境中生長的生態(tài)農(nóng)業(yè)模式, 是稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖(稻漁綜合種養(yǎng))的最主要模式。稻魚共生系統(tǒng)利用種養(yǎng)耦合的方式合理利用稻田生態(tài)系統(tǒng)的水土空間和養(yǎng)分, 發(fā)揮水稻和水產(chǎn)動物之間的生態(tài)互惠作用, 實(shí)現(xiàn)水稻種植和水產(chǎn)養(yǎng)殖雙贏的經(jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)效益[11-15]。稻魚共生系統(tǒng)歷史悠久, 在提高當(dāng)?shù)鼐用裆钏?、保護(hù)生物多樣性和維持農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等方面的作用也早已得到世界范圍內(nèi)的普遍認(rèn)同[16-18]。聯(lián)合國糧農(nóng)組織等自20世紀(jì)50年代開始便在全球范圍內(nèi)持續(xù)地開展推廣工作, 并于2005年將我國南方山區(qū)梯田具有1 200多年歷史的“青田稻魚共生系統(tǒng)”評選為首批“全球重要農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)”[19]。

近年來, 以稻魚共生為主的稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖得到越來越多的關(guān)注, 在許多亞洲國家如孟加拉國、老撾、越南和印度尼西亞都有快速發(fā)展[20-22]。中國在20世紀(jì)的50、80和90年代多次在全國范圍內(nèi)大力推進(jìn)稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展, 成為了全球稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖面積和產(chǎn)量最大的國家[1]。進(jìn)入21世紀(jì)以來, 相關(guān)產(chǎn)業(yè)取得了更多的政策支持和生產(chǎn)管理水平上的提升, 呈現(xiàn)出加快發(fā)展的新趨勢[23-25]。

據(jù)估計, 全球90%以上的稻田處于不同程度的淹水狀態(tài), 約有1.34億hm2的稻田被認(rèn)為能夠開展水產(chǎn)動物的養(yǎng)殖[26]。很早便有觀點(diǎn)認(rèn)為, 如果所有合適稻魚共生系統(tǒng)的稻田都能夠被利用起來, 即使是較低的生產(chǎn)水平也能對水產(chǎn)品供給做出巨大的貢獻(xiàn)[27]。然而, 不論在亞洲其他國家還是中國, 真正實(shí)踐水產(chǎn)養(yǎng)殖的稻田比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于人們的預(yù)期。

在中國, 廣袤的稻田對于水產(chǎn)養(yǎng)殖而言仍舊是有待開拓利用的潛在資源。目前用于水產(chǎn)養(yǎng)殖的稻田有1.51×106hm2, 占總稻田面積的5%左右, 而每年產(chǎn)出的水產(chǎn)品約1.5×106t, 僅占淡水養(yǎng)殖總產(chǎn)量的5%左右[28-29]。一方面, 稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖有著巨大的推廣潛力; 另一方面, 進(jìn)一步的推廣仍需克服基礎(chǔ)理論、人才技術(shù)、經(jīng)營銷售和政策管理等多方面的不足[23,30-31]。從國家和區(qū)域的角度出發(fā), 為了保證稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展, 必須根據(jù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資源條件和要素條件進(jìn)行合理的整體布局, 使其跟上快速發(fā)展的需求[30]。因此, 對全國的稻田資源進(jìn)行科學(xué)的評估, 通過分析不同區(qū)域的稻田分布及其開展水產(chǎn)養(yǎng)殖的適宜性特征以深入了解稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖的推廣潛力, 是有效利用稻田資源、合理制定推廣策略的重要基礎(chǔ)。

目前幾乎未見關(guān)于稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖推廣潛力的評估研究。中國稻作區(qū)內(nèi)不同區(qū)域開展水產(chǎn)養(yǎng)殖的優(yōu)勢差異如何？如何結(jié)合各地區(qū)的特點(diǎn)制定合理的推廣方案？大面積推廣后所帶來的經(jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)效益如何？對于這些問題我們都缺乏科學(xué)的認(rèn)識和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。近年來, 國內(nèi)外研究者越來越多地將地理信息系統(tǒng)(GIS)和多準(zhǔn)則決策分析(MCDA)相結(jié)合開展高精度的土地利用區(qū)劃、適宜性分析和最佳選址等方面的分析,為包括水產(chǎn)養(yǎng)殖在內(nèi)的不同土地利用的效應(yīng)評估和決策制定帶來了便利[32-36]。這些研究為稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖的推廣潛力分析提供了新的思路。

本研究以稻魚共生系統(tǒng)為研究對象, 以涵蓋傳統(tǒng)山區(qū)稻魚共生系統(tǒng)的南方10省(湖南、四川、浙江、福建、江西、貴州、云南、重慶、廣東和廣西)為目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行推廣潛力分析。在構(gòu)建南方10省的稻田空間分布和地理信息數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上, 通過指標(biāo)的層級模型和線形加權(quán)評分的方法, 從自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素兩個方面確定稻魚共生系統(tǒng)不同推廣優(yōu)先等級的地理分布和面積規(guī)模, 并估測了不同推廣情形下稻田的魚產(chǎn)量, 了解南方稻區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖的推廣潛力, 為有效利用稻田資源、合理制定推廣策略提供參考。

1 研究方法

1.1 推廣優(yōu)先級評價指標(biāo)和體系

本研究選取了影響稻魚共生系統(tǒng)推廣優(yōu)先級的15個基礎(chǔ)評價指標(biāo)。根據(jù)指標(biāo)的屬性構(gòu)建反映指標(biāo)隸屬關(guān)系的層級模型(圖1)。第1等級指標(biāo)是自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素。自然因素等級之下可劃分為氣候資源、氣候不穩(wěn)定性和土壤條件3個方面; 而社會經(jīng)濟(jì)因素等級之下可劃分為稻田資源、推廣便利性和經(jīng)濟(jì)水平3個方面。

圖1 稻田用于稻魚共生系統(tǒng)推廣的優(yōu)先級評價指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)(括號內(nèi)數(shù)字代表指標(biāo)的權(quán)重, 灰色格子內(nèi)的是用于計算的基礎(chǔ)指標(biāo), 來源于1.2中的方法構(gòu)建的D1-D15數(shù)據(jù)庫)

氣候資源反映某地區(qū)在正常年份中的稻魚共生系統(tǒng)生產(chǎn)力水平。與其他所有農(nóng)業(yè)系統(tǒng)一樣, 稻魚共生系統(tǒng)生產(chǎn)力的最大影響因素是水熱資源的豐富度, 特別是水資源的多少對稻田養(yǎng)魚的可行性具有重要影響。因此, 選擇了南方地區(qū)稻魚共生系統(tǒng)生長季內(nèi)(基本處在5月1日至10月31日)的有效積溫(1)和降雨量(2)兩個指標(biāo), 并加入了水域面積(3)的指標(biāo)來彌補(bǔ)降雨量在水資源豐富度上代表性的不足。

稻田的水層較常規(guī)水產(chǎn)養(yǎng)殖淺, 魚類更容易受到環(huán)境晝夜變化和季節(jié)波動的影響。氣候的不穩(wěn)定性不僅會增加稻田的改造等成本和田間管理投入, 而且增加了減產(chǎn)甚至絕收的幾率。我們選擇了暴雨概率(4)、高溫概率(5)、干旱概率(6)和日溫差(7)4個指標(biāo)。

稻魚共生系統(tǒng)通常在肥力高、中性偏堿性、保水性能好的田塊上更能實(shí)現(xiàn)魚類的高產(chǎn)。選擇土壤的有機(jī)質(zhì)(8)、全氮(9)和全磷(10)、pH(11)和土壤含沙量(12)來反映土壤條件的適宜性。其中, pH是雙向指標(biāo), pH接近8的環(huán)境最適合大多數(shù)魚類的生長, 酸度或堿度的增加均不利于魚類的生長。

社會經(jīng)濟(jì)因素是對農(nóng)民是否會采用稻魚共生系統(tǒng)(即推廣的難易程度)的考慮, 主要涉及成本、效益、技術(shù)和銷售等多個方面。采用3個復(fù)合型指標(biāo): 1)稻田密度(13), 反映水稻生產(chǎn)在當(dāng)?shù)剞r(nóng)民生計中的重要性, 也反映稻魚共生系統(tǒng)的潛在規(guī)模效益; 2)稻田到縣政府的距離(14), 反映稻田地理位置的優(yōu)劣和交通便利性, 與推廣的難易程度和成功率相關(guān); 3)農(nóng)村人口可支配收入(15), 反映當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的投資能力, 也能反映當(dāng)?shù)厥袌龅南M(fèi)水平。

評價指標(biāo)的權(quán)重是根據(jù)指標(biāo)的等級關(guān)系確定的。所有指標(biāo)的總權(quán)重為1, 按照每個指標(biāo)的下一級指標(biāo)被賦予相同的權(quán)重的方法逐級分解權(quán)重, 所得結(jié)果如圖1所示, 指標(biāo)的具體說明見表1。

1.2 數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

1.2.1 GIS數(shù)據(jù)

中國最新行政區(qū)劃GIS數(shù)據(jù)來自國家地理信息中心(http://www.tianditu.cn/)。

稻田和水域的空間分布數(shù)據(jù)(1 km×1 km柵格)、1 km分辨率高程數(shù)據(jù)和土壤含沙量數(shù)據(jù)分別來自中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所發(fā)布的“2015年土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)”、“全國DEM 1 km數(shù)據(jù)”和“中國土壤質(zhì)地空間分布數(shù)據(jù)”(http://www.resdc. cn)。

各縣縣政府經(jīng)緯度數(shù)據(jù)通過google地圖確定。

在ArcMap 10.2中計算每個稻田柵格(1 km×1 km)與其所在縣縣政府的歐氏距離, 統(tǒng)計每個稻田柵格半徑30 km范圍內(nèi)的水域柵格數(shù)量, 數(shù)據(jù)賦值給稻田柵格后分別建成數(shù)據(jù)庫14和3。

1.2.2 氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象信息中心的“中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)”(http://data.cma.cn/)。在該數(shù)據(jù)集中選取南方10省范圍內(nèi)的氣象站點(diǎn), 提取每個站點(diǎn)1998—2017年5月1日—10月31日的日均溫、日最高溫、日最低溫、每日20:00至翌日20:00降雨量的逐日數(shù)據(jù)。通過日降雨量數(shù)據(jù)計算每個站點(diǎn)生長季降雨量和半月降雨量。

采用局部薄盤光滑樣條法, 以高程數(shù)據(jù)為協(xié)變量, 對日均溫、日最高溫、日最低溫、每日20:00至翌日20:00降雨量、生長季降雨量和半月降雨量進(jìn)行空間插值(ANUSPLIN 4.4)?；诒?中指標(biāo)的說明, 對插值結(jié)果進(jìn)一步運(yùn)算得到6個氣候因子指標(biāo), 賦值給稻田柵格后建成數(shù)據(jù)庫1、2、4、5、6和7。

1.2.3 土壤數(shù)據(jù)

土壤有機(jī)質(zhì)、氮和磷含量來自國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺的土壤科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:// www.geodata.cn/)。土壤pH來自FAO的HWSD土壤數(shù)據(jù)集(https://www.hwsd.org/)。將所有土壤數(shù)據(jù)賦值給稻田柵格, 建成數(shù)據(jù)庫8-12。

1.2.4 統(tǒng)計數(shù)據(jù)

2016年的漁業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自《中國漁業(yè)年鑒2017》?？h農(nóng)村常住人口可支配收入來自各省、市、縣的2017年統(tǒng)計年鑒(如果沒有發(fā)表2017年的統(tǒng)計年鑒, 則用最近年份的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù))。為稻田柵格賦值其所在縣的數(shù)據(jù), 建成數(shù)據(jù)庫D15。

水稻播種面積來源于各省、市、縣的2014年統(tǒng)計年鑒。若遇到某省市2014年數(shù)據(jù)未發(fā)表, 則使用最近年份數(shù)據(jù)替代。為了獲得盡可能高的空間分辨率, 優(yōu)先使用縣級范圍的數(shù)據(jù)。當(dāng)某縣級范圍數(shù)據(jù)缺失時, 依次采用以下3個方法直到獲得數(shù)據(jù): 1)已知水稻產(chǎn)量, 則假設(shè)空間位置接近的地區(qū)水稻單產(chǎn)水平一致, 通過多個已知產(chǎn)量和面積的鄰縣的平均數(shù)據(jù)進(jìn)行估計; 2)合并缺失數(shù)據(jù)的縣, 通過其所屬市與其他縣的播種面積的差值進(jìn)行估計; 3)使用市級范圍空間單元和數(shù)據(jù)。

利用播種面積估算稻田面積。對于單季稻稻作區(qū), 以播種面積作為稻田面積, 而對于種植雙季稻的區(qū)域估算稻田面積時需要扣除復(fù)種面積?？鄢龔?fù)種面積的近似做法為: 對于有早稻(夏收)和晚稻(秋收)統(tǒng)計的區(qū)域, 以早、晚稻中面積較大者作為稻田面積的估計值; 對于有早稻、中稻和一季晚稻、雙季晚稻統(tǒng)計的區(qū)域, 以早稻、中稻和一季晚稻的總和作為稻田面積的估計值。經(jīng)以上方法估計得到10省稻田面積共12.15 ×106hm2。

表1 稻田用于稻魚共生系統(tǒng)推廣的優(yōu)先級評價指標(biāo)說明

1)正向指標(biāo)指該指標(biāo)值越大, 指標(biāo)對應(yīng)的推廣優(yōu)先級得分越高, 負(fù)向指標(biāo)相反, 雙向指標(biāo)指隨著指標(biāo)的增加, 得分先增加后降低。2)氣象指標(biāo)(除了干旱概率)是1998—2017年20個生長季(5月1日—10月31日)的平均值。表土層厚度30 cm。3)干旱的判斷標(biāo)準(zhǔn): 降雨量連續(xù)一個月少于20年平均值的20%, 或連續(xù)兩個月只達(dá)到20年平均值的20%~50%, 或連續(xù)3個月只達(dá)到20年平均值的50%~75%。1) The positive indices refer to that a higher index value means a higher score for extension priority, the negative indices are opposite; while the two-way index mean as the index increases, the score increases first and then decreases. 2) Meteorological indices (except drought probability) are the average of all growth seasons (from May 1stto Oct 31st) from 1998 to 2017. Topsoil refers to a 0-30 cm soil layer. 3) Criterion for drought: precipitation is less than 20% of the average of 20 years for one month, or only 20%-50% of the average of 20 years for two months, or only 50%-75% of the average of 20 years for three months.

根據(jù)以下公式計算各縣的稻田密度, 賦值給其所包含的稻田柵格, 建成數(shù)據(jù)庫13:

式中:r為稻田分布密度,rice為縣域內(nèi)稻田面積,total為縣行政區(qū)域總面積。

1.2.5 稻田面積的柵格化空間分布

在計算柵格內(nèi)稻田面積之前必須先確定柵格的有效性, 即通過1-15數(shù)據(jù)庫的合并對存在空缺值、異常值和無效值的柵格分別進(jìn)行填補(bǔ)、修正和刪除。最終得到有效柵格240 330個和僅含有有效柵格的新數(shù)據(jù)庫1-15。

出于運(yùn)算的可行性, 認(rèn)為各縣內(nèi)的稻田在所有稻田柵格中是均勻分布的?？h稻田面積與縣稻田柵格數(shù)量的比值即為各稻田柵格內(nèi)稻田面積的估計值。

1.3 推廣優(yōu)先級評分

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化得分

各評價指標(biāo)經(jīng)極差法標(biāo)準(zhǔn)化處理計算得分。正向指標(biāo)的得分為:

逆向指標(biāo)的得分為:

式中:為指標(biāo)(數(shù)據(jù)庫)編號,為稻田柵格編號, max和min分別為第類指標(biāo)的最大值和最小值。

土壤pH為雙向指標(biāo), 以pH=8雙向的中心位置, 得分為:

式中:為稻田柵格編號, min為pH最小值。

1.3.2 打分

采用線性加權(quán)法構(gòu)建各層級評價指標(biāo)的得分。指標(biāo)得分越高, 表明在其所指示的方面越適合稻魚共生系統(tǒng), 即推廣優(yōu)先級越高。推廣優(yōu)先級總得分(p)是自然因素得分(n)和社會經(jīng)濟(jì)因素得分(s)的線性加權(quán)之和:

式中: 1/2是n和s的權(quán)重。

自然因素得分(n)是其下屬的12類評價指標(biāo)的加權(quán)總和:

社會經(jīng)濟(jì)因素得分(s)是其下屬的3類評價指標(biāo)的加權(quán)總和:

式中:和是柵格編號,和分別為評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化得分和權(quán)重, 系數(shù)2是為了使n和s取值映射到[0, 1]區(qū)間的轉(zhuǎn)換系數(shù)(等于n和s權(quán)重的倒數(shù))。

1.3.3 推廣優(yōu)先級分類和稻魚共生模式

基于自然因素得分(n)和社會經(jīng)濟(jì)因素得分(s), 可將所有稻田柵格的推廣優(yōu)先級分為4個等級(表2), 并為不同的推廣等級制定相應(yīng)的推廣策略。不同推廣策略的差異主要體現(xiàn)在生產(chǎn)目標(biāo)和所采用的稻魚共生模式的生產(chǎn)力水平上。集約型稻魚共生模式的特點(diǎn)是現(xiàn)代化經(jīng)營、高密度和高投入養(yǎng)殖, 目的是市場供給能力和生產(chǎn)者經(jīng)濟(jì)收入的顯著增加; 而粗放型稻魚共生模式的特點(diǎn)是小農(nóng)戶經(jīng)營、低密度和低投入養(yǎng)殖, 目的是自給自足和農(nóng)戶生活條件的改善[3,12]。

表2 基于自然因素得分(Sn)和社會經(jīng)濟(jì)因素得分(Ss)的稻田用于稻魚共生系統(tǒng)推廣的優(yōu)先級分類

1)平均水平是所有稻田柵格經(jīng)稻田面積加權(quán)的平均值。The average level is the mean of all rice field grids weighted by the rice field area of grids.

1.4 魚預(yù)期產(chǎn)量估算

稻魚共生系統(tǒng)魚年總產(chǎn)出量()由單位稻田面積魚產(chǎn)量和實(shí)行稻魚共生系統(tǒng)的面積決定。從推廣的角度而言, 實(shí)行稻魚共生系統(tǒng)的面積可分解成稻田總面積和推廣率(利用稻魚共生系統(tǒng)的稻田占總稻田面積的百分率)兩個部分。因此, 在我們的研究中, 稻魚共生系統(tǒng)魚的年總產(chǎn)出量()的估算可簡化為所有稻田柵格的年產(chǎn)量之和:

式中:代表柵格編號,、和分別表示柵格內(nèi)稻魚共生模式魚的單產(chǎn)水平(kg?hm-2)、稻田總面積(hm2)和推廣率?；诒?中4類推廣優(yōu)先級的含義可將公式(8)做進(jìn)一步簡化:

式中: 下標(biāo)數(shù)字代表推廣優(yōu)先等級,、和分別表示不同推廣優(yōu)先等級稻田中稻魚共生系統(tǒng)魚單產(chǎn)水平(kg?hm-2)、稻田總面積(hm2)和推廣率。

基于面上調(diào)查數(shù)據(jù)[12]并出于計算方便的考慮, 將集約型模式魚單產(chǎn)目標(biāo)設(shè)定為1 500 kg?hm-2, 粗放型模式為300 kg?hm-2, 再經(jīng)70%的實(shí)現(xiàn)比例折算(在實(shí)際生產(chǎn)中平均可達(dá)到的目標(biāo)產(chǎn)量的比例), 兩種模式的魚單產(chǎn)水平分別為1.05 t?hm-2和0.21 t?hm-2。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素的推廣優(yōu)先級分值

所有稻田柵格的自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素得分值之間具有顯著的弱相關(guān)性(=0.29,<0.001), 但是社會經(jīng)濟(jì)因素得分值比自然因素得分值具有更大的變異, 如稻田柵格自然因素得分值為0.401~0.705 (0.532±0.053), 而社會經(jīng)濟(jì)因素得分值變化范圍為0.033~0.815(0.416±0.094), 表明不同稻田發(fā)展稻魚共生系統(tǒng)的適宜性在社會經(jīng)濟(jì)方面的差異更大。

在南方10省范圍內(nèi), 自然因素在中部和西部地區(qū)的分值較高, 而社會經(jīng)濟(jì)因素在中部和東部地區(qū)的分值較高。四川盆地、長江中下游地區(qū)、沿海地區(qū)在自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素上均有較高的推廣優(yōu)先級, 云貴川高原在自然因素上非常適合稻魚共生系統(tǒng), 但是從社會經(jīng)濟(jì)因素來看不適合推廣(圖2)。

2.2 適于推廣稻魚共生系統(tǒng)的稻田優(yōu)先級的分布

根據(jù)推廣稻魚共生系統(tǒng)的優(yōu)先級分類標(biāo)準(zhǔn)(表2)對南方稻田柵格進(jìn)行分類, 各類型的空間分布如圖3所示。相同等級的稻田柵格具有明顯的聚集分布效應(yīng), 符合臨近地理空間的相似性原理?？傮w上來看, 等級1和2的稻田比等級3和4具有更高的聚集性。

推廣優(yōu)先級得分在所有稻田柵格中的變化范圍為0.249~0.721(0.474±0.060), 經(jīng)分類后形成顯著的等級差異。從等級1到等級4的平均得分體現(xiàn)出推廣優(yōu)先級逐級下降的趨勢(表3)。

屬于最適合推廣稻魚共生系統(tǒng)的區(qū)域(等級1)和最不適合推廣的區(qū)域(等級4)大約各占1/3, 均約為3.6×106hm2, 但是僅有16.9%的稻田屬于等級2, 約為2.0×106hm2(表3)。

不同省份的稻田總面積差異很大, 而各等級稻田所占的比例也有顯著的差異(圖4)。湖南、四川、江西和浙江4省包含了等級1和2的大部分稻田, 在省內(nèi)面積占比都超過50%。重慶的稻田中等級1和2的比例也達(dá)到50%, 不過在總量上顯著小于前4個省份。而在廣西、廣東、福建、云南和貴州, 等級1和2的比例都較小, 尤其是云南和貴州的稻田基本上都屬于等級3和等級4。

南方10省所有稻田目前僅有8%的面積被用于水產(chǎn)養(yǎng)殖。四川、云南、貴州、湖南和浙江是面積最大的前5個省份, 其中, 四川、云南、貴州的比例都超過10%, 遠(yuǎn)高于其他省份。

2.3 稻魚共生系統(tǒng)魚的預(yù)期產(chǎn)量

不同推廣等級的最大魚生產(chǎn)潛力具有很大的差異(表3)。如圖5所示, 魚的預(yù)期產(chǎn)量()與推廣率()成簡單線性關(guān)系。為了說明稻魚共生系統(tǒng)推廣率與魚生產(chǎn)潛力之間的關(guān)系, 我們首先考慮所有魚產(chǎn)量均來自等級1和等級2稻田的情形。圖5從二維的角度充分展示了魚預(yù)期產(chǎn)量與1(等級1稻田內(nèi)稻魚共生系統(tǒng)的推廣率)和2(等級2稻田內(nèi)稻魚共生系統(tǒng)的推廣率)的關(guān)系。從計算結(jié)果看, 等級1和等級2的稻田若完全推廣稻魚共生系統(tǒng), 能產(chǎn)生5.9×106t 魚, 約等于目前10省池塘養(yǎng)殖產(chǎn)量的55%。

等級3稻田適合進(jìn)行粗放型(E)和集約型(I)相結(jié)合的推廣方式, 在不同的推廣率下也能獲得可觀的魚產(chǎn)量。各地區(qū)的實(shí)際情況不同, 在粗放型(E)和集約型(I)比例上可能會有較大的差異, 因此在魚產(chǎn)量預(yù)測上也有很大的變幅(圖6)。從完全采用粗放型模式推廣, 到粗放型和集約型比例相同, 再到完全采用集約型模式推廣, 等級3稻田推廣率(3)與等級1推廣率(1)相比, 將分別具有約5∶1、2∶1和1.25∶1的當(dāng)量比(即兩個等級的稻田產(chǎn)出等量的魚所需要的推廣率的比例)。

3 討論與結(jié)論

3.1 推廣優(yōu)先級的可靠性

地理信息系統(tǒng)(GIS)和多準(zhǔn)則決策分析(MCDA)相結(jié)合是目前大尺度地理空間上進(jìn)行決策分析的主流方法論, 有助于避免片面信息和主觀判斷的不足, 能夠?yàn)橹贫ê侠淼臎Q策方案提供巨大的便捷。評分指標(biāo)的選擇和相應(yīng)權(quán)重的賦予對GIS-MCDA分析結(jié)果的可靠性和客觀性具有重要影響。如何選擇出一套合適的指標(biāo)是具有嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)的, 但是在實(shí)際研究中指標(biāo)的選擇往往受制于多方面的因素, 例如研究者對指標(biāo)的可獲得性[37]。本研究所選的15個指標(biāo)(圖1)顯然不能完全覆蓋影響稻魚共生系統(tǒng)推廣的所有方面, 但已具有較好的代表性。相關(guān)性分析表明各指標(biāo)兩兩之間僅有較小的相關(guān)性, 表明所選的指標(biāo)沒有太大的冗余性問題。對于GIS中常涉及到的地形因素(如坡度、田塊破碎化)沒有加以考慮, 因?yàn)榈匦我蛩赝ǔ＿m合小尺度空間范圍和高分辨率的分析, 而本研究的空間分辨率是更適合大尺度分析的1 km×1 km柵格, 沒有達(dá)到地形因素所需要的精度要求。

圖2 基于自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素的中國南方10省稻田適合推廣稻魚共生系統(tǒng)的得分值空間分布(圖中展示的是以縣為單元的分值, 通過縣內(nèi)所有稻田柵格的平均得到。白色區(qū)域無稻田分布。SC:四川; CQ: 重慶; ZJ: 浙江; HN:湖南; JX: 江西; GZ: 貴州; FJ:福建; YN:云南; GD: 廣東; GX: 廣西)

圖3 中國南方10省內(nèi)稻田適合推廣稻魚共生系統(tǒng)優(yōu)先等級的空間分布

灰色區(qū)域?yàn)榉茄芯繀^(qū)域, 白色區(qū)域無稻田分布。SC: 四川; CQ: 重慶; ZJ: 浙江; HN: 湖南; JX: 江西; GZ: 貴州; FJ:福建; YN: 云南; GD: 廣東; GX: 廣西。The gray portion is out of study area, and the white portion is no rice field. SC: Sichuan; CQ: Chongqing; ZJ: Zhejiang; HN: Hunan; JX: Jiangxi; GZ: Guizhou; FJ: Fujian; YN: Yunnan; GD: Guangdong; GX: Guangxi.

在自然因素指標(biāo)的選擇上, 主要考慮實(shí)行稻魚共生系統(tǒng)的適宜性。由于已將選擇區(qū)域限定在已有的稻田中, 認(rèn)為自然條件已能滿足水稻的正常生產(chǎn), 我們只從水產(chǎn)生物的適宜性角度出發(fā)選擇指標(biāo)。中國南方許多地區(qū)都有開展稻魚共生系統(tǒng)的傳統(tǒng), 總體上而言大部分地區(qū)都能實(shí)行稻魚共生系統(tǒng)的推廣, 但是由于山區(qū)地貌結(jié)構(gòu)復(fù)雜, 氣候和土壤條件具有較大空間異質(zhì)性, 不同地區(qū)間在自然因素適宜性即推廣的優(yōu)先程度上會存在一定程度的差異。這在自然因素總得分值的空間分布上得到了充分的體現(xiàn)(圖2)。

從評價結(jié)果來看, 社會經(jīng)濟(jì)因素與自然因素相比對推廣優(yōu)先級具有更大的影響。不過在本研究中隸屬于社會經(jīng)濟(jì)因素的指標(biāo)僅有3個, 在分析效能上或許存在一定的不足, 為了得到更符合實(shí)際的結(jié)果還有待對更多與推廣效果直接相關(guān)的方面加以分析, 如當(dāng)?shù)氐南M(fèi)習(xí)慣、水產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和市場消費(fèi)度等。

指標(biāo)權(quán)重是在評價過程中不同指標(biāo)對評價結(jié)果貢獻(xiàn)程度的反映, 因此權(quán)重的確定是多準(zhǔn)則決策分析中一個重要的問題。目前比較常用的賦權(quán)法有德爾菲法(Delphi)和層次分析法(AHP)等, 這些方法都需要研究者(或?qū)＜覉F(tuán))對決策目標(biāo)有比較深入的了解, 否則也不易取得符合現(xiàn)實(shí)情況的賦權(quán)效果。但是本研究對各指標(biāo)的重要性差異并沒有前期研究背景支撐, 也缺乏對各指標(biāo)與推廣優(yōu)先級的非線性相關(guān)性的了解, 因此采用了等權(quán)重法, 為同一等級的指標(biāo)賦予相同的權(quán)重, 僅簡單地利用指標(biāo)的層級關(guān)系將權(quán)重進(jìn)行分解, 從而達(dá)到對各指標(biāo)賦權(quán)的目的。等權(quán)重法雖然并沒有體現(xiàn)出指標(biāo)間重要性的真實(shí)差異, 但也排除了由于缺乏對系統(tǒng)的深入了解而帶來的人為主觀性。而逐級分解權(quán)重的過程可有效地避免因同一類型指標(biāo)過多造成權(quán)重分配不均的問題。當(dāng)然, 我們還可以選擇除了德爾菲法和層次分析法以外的其他方法進(jìn)行賦權(quán), 例如基于指標(biāo)自身特征客觀賦權(quán)方法[38]。不同的賦權(quán)法及其對評價結(jié)果的影響還有待進(jìn)一步的分析。

表3 研究區(qū)域內(nèi)稻田不同推廣優(yōu)先等級的面積、平均得分和生產(chǎn)潛力

1)最大魚產(chǎn)量是指所有稻田都推廣稻魚共生系統(tǒng)時的魚總產(chǎn)量。1) The maximum fish production is the total fish yield from the rice fields that are all explored for rice-fish co-culture system.

圖4 不同省份稻田不同推廣優(yōu)先級面積(左Y軸)和2016年稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖面積(右Y軸)

從一些特定地區(qū)來看, 我們的結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況能較好地吻合。例如, 浙江青田縣和貴州從江縣都具有悠久歷史的稻魚共生系統(tǒng), 但是在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展上存在較大的差異, 稻魚共生系統(tǒng)發(fā)揮功能的側(cè)重面也是不同的[39-41]。青田縣經(jīng)濟(jì)稍發(fā)達(dá)、消費(fèi)水平比較高, 而從江縣基本上還處于自給自足的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)。根據(jù)我們的實(shí)地考察, 青田縣主要以種植雜交稻的集約型模式為主, 而從江縣主要以種植傳統(tǒng)水稻品種的粗放型模式。兩地的差異在本研究結(jié)果中能得到很好的體現(xiàn)。青田縣稻田主要屬于等級2, 特點(diǎn)是自然因素得分不高而社會經(jīng)濟(jì)得分高, 適合進(jìn)行集約型模式推廣; 而從江縣稻田主要屬于等級3, 特點(diǎn)是自然因素得分高, 而社會經(jīng)濟(jì)得分低, 可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行集約型和粗放型相結(jié)合的推廣方式。

除了中國南方的稻魚共生系統(tǒng)以外, 我們的評價體系大體上適用于其他的地區(qū)(如中國北方地區(qū)、東南亞熱帶地區(qū))和更多的稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖類型(如稻魚輪作系統(tǒng)), 但是在具體運(yùn)用時需要根據(jù)地區(qū)和模式特點(diǎn)重新構(gòu)建指標(biāo)數(shù)據(jù)庫并適當(dāng)?shù)丶尤敫嘤写硇缘男轮笜?biāo)。

圖5 在等級1和等級2稻田中不同推廣率(r1和r2)的魚預(yù)期產(chǎn)量(左軸)和與其相當(dāng)?shù)?016年池塘養(yǎng)殖產(chǎn)量的比例(右軸)。圖中實(shí)線表示在r1=r2的情形下, 預(yù)期產(chǎn)量隨著r1增加的變化趨勢。其中r1=r2=25%、50%、75%和100%時的產(chǎn)量點(diǎn)已突出標(biāo)注。陰影部分代表預(yù)期產(chǎn)量的可能范圍, 陰影的上、下邊沿分別代表r2=100%和r2=0%時預(yù)期產(chǎn)量隨著r1增加的變化趨勢。虛線為南方10省2016年的稻魚共生系統(tǒng)魚總產(chǎn)量

3.2 稻魚共生系統(tǒng)的推廣策略

中國南方地區(qū)是水稻種植的主要區(qū)域, 也是稻魚共生系統(tǒng)的發(fā)源地和重要分布區(qū)。從目前10省的稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖面積來看(圖4), 稻魚共生系統(tǒng)仍然具有巨大的推廣潛力(表3)。但是, 不同條件的稻田所適合推廣稻魚共生系統(tǒng)的模式(集約型或粗放型)是不同的, 魚的生產(chǎn)潛力也有較大的差異(表3), 因此推廣優(yōu)先級(即推廣的價值和必要性)是不一樣的。推廣工作必須對不同條件的稻田加以區(qū)分, 把握全局重點(diǎn)、科學(xué)規(guī)劃、合理布局, 使推廣效果最大化。這是本研究的主要出發(fā)點(diǎn)。我們的結(jié)果表明, 推廣優(yōu)先級最高(等級1)的稻田比例達(dá)到了1/3。這些稻田應(yīng)該成為推廣的最優(yōu)先選擇目標(biāo)。皮爾森相關(guān)性檢驗(yàn)表明, 等級1稻田面積越大的省份, 其現(xiàn)有稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖面積也越大(=0.671,=0.034), 一定程度上表明了分類結(jié)果的合理性。

圖6 在等級3稻田中基于不同推廣率(r3)和推廣模式比例的魚預(yù)期產(chǎn)量(左軸)和與其產(chǎn)量相當(dāng)?shù)牡燃?稻田的推廣率(r1, 右軸)。E: 粗放型模式的占比; I: 集約型模式的占比。圖中實(shí)線表示粗放型模式和集約型模式等比例推廣時, 魚產(chǎn)量隨r3增加的變化趨勢。陰影部分代表預(yù)期產(chǎn)量的可能范圍, 陰影的上、下邊沿分別代表全部推廣集約化模式和全部推廣粗放型模式下的預(yù)期產(chǎn)量隨著r3增加的變化趨勢。虛線表示南方10省2016年的稻魚共生系統(tǒng)魚總產(chǎn)量。

不同省份的推廣潛力是不同的, 所采取的推廣策略也應(yīng)該加以區(qū)別。湖南、四川、江西、廣東、浙江和重慶6省市現(xiàn)有稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到等級1稻田面積(圖4), 應(yīng)該首先著力在這些稻田上, 大力推廣集約型稻魚模式; 廣西和福建的現(xiàn)有面積與等級1面積之間差距較小, 應(yīng)該在等級1稻田加以推廣的同時, 提高目前已有稻魚共生系統(tǒng)的生產(chǎn)力水平, 從粗放型和半粗放型模式向集約型模式轉(zhuǎn)型。云南和貴州現(xiàn)有面積已經(jīng)大大超過等級1面積, 這主要是因?yàn)閮墒〉纳鐣?jīng)濟(jì)條件相對于其他省份而言處于最低的水平, 而根據(jù)我們的分類標(biāo)準(zhǔn), 兩省的稻田98%以上都屬于等級3和等級4。云南和貴州的少數(shù)民族人口比例大, 稻魚共生系統(tǒng)是他們保障糧食安全和提高生活水平的重要生計方式, 因此在自然條件較好的等級3稻田中大力推廣粗放型和半粗放型為主的模式是目前的重點(diǎn), 而且對現(xiàn)有稻魚共生系統(tǒng)進(jìn)行技術(shù)提升和政府資金支持也是非常重要的[42-43]。

近年來, 隨著稻田養(yǎng)殖技術(shù)的快速發(fā)展, 蟹、蝦、鰍、鱔、鱉等一批經(jīng)濟(jì)價值高、產(chǎn)業(yè)化條件好的名特優(yōu)品種成為不少地區(qū)稻田養(yǎng)殖的主要品種[23]。推廣過程中注重水產(chǎn)品種的選擇搭配, 能夠提高供給側(cè)產(chǎn)品多樣化水平, 緩解單一發(fā)展帶來的負(fù)作用、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化[44]。本研究針對稻魚共生系統(tǒng)的推廣優(yōu)先級結(jié)果基本上也適用于其他水產(chǎn)品種的共生模式, 但是在不同水產(chǎn)品種選擇時仍然需要慎重考慮實(shí)際生產(chǎn)條件(例如苗種供應(yīng)能力和市場需求)和水產(chǎn)品種的生物學(xué)特性。例如, 和鯉魚相比, 鱉需要更高的積溫,河蟹對高溫的耐受能力更差, 而小龍蝦的掘洞習(xí)性對山區(qū)稻田易造成危害。本研究的結(jié)果并不適用于稻田連作為主的模式(水產(chǎn)品生長季不在水稻生長季內(nèi)), 例如目前在湖區(qū)灘地等稻田發(fā)展迅速的稻蝦連作模式。總體而言, 越適合集約型模式的地區(qū)越適合水產(chǎn)品種的多樣化發(fā)展, 可通過養(yǎng)殖更高價值的水產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)更高的經(jīng)濟(jì)效益。因此, 等級1和等級2稻田比等級3稻田更加適合品種的多養(yǎng)化發(fā)展。

基于GIS的分析結(jié)果受到空間尺度的影響[32], 我們的分析是基于10省范圍的大尺度空間, 開展針對各省情況的具體分析很有必要。這將需要更高分別率的稻田空間數(shù)據(jù)和更多的影響因素, 從而得到對各省而言更具有指導(dǎo)性的結(jié)果。

3.3 推廣潛力的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效應(yīng)

決策制定的同時往往需要對決策所帶來的效益進(jìn)行評估。本研究利用稻田魚產(chǎn)量的估計值對稻魚共生系統(tǒng)的推廣效益進(jìn)行初步分析(圖5、圖6)。目前水源地保護(hù)日益受到重視, 水產(chǎn)養(yǎng)殖尤其是污染嚴(yán)重的網(wǎng)箱養(yǎng)殖受到限制。稻魚共生系統(tǒng)在緩解魚產(chǎn)品供給壓力和減輕面源污染方面的重要性顯得更為突出。本研究通過與池塘養(yǎng)殖的產(chǎn)量的比較, 直觀地體現(xiàn)出稻魚共生系統(tǒng)的較大生產(chǎn)潛力。但是我們的估計僅僅基于簡單的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型, 盡管簡潔易懂, 但是仍顯粗糙。更為精準(zhǔn)的估計還應(yīng)該結(jié)合不同水產(chǎn)動物的稻田生產(chǎn)特性[12]以及和其他環(huán)境因子的相關(guān)性進(jìn)行分析。

推廣稻魚共生系統(tǒng)更需要結(jié)合其經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行效益評估。稻魚共生系統(tǒng)能夠顯著提升稻田的經(jīng)濟(jì)價值, 這不僅在水產(chǎn)品價格優(yōu)勢上體現(xiàn)出來, 還能通過增加稻米品質(zhì)從而提高其商品附加值來實(shí)現(xiàn)。但是由于不同地區(qū)生產(chǎn)條件和市場環(huán)境的差異性, 以及在局部區(qū)域推廣后所導(dǎo)致的規(guī)模效應(yīng)和市場競爭等情況的可能出現(xiàn)[44], 準(zhǔn)確地預(yù)測推廣稻魚共生系統(tǒng)所帶來的經(jīng)濟(jì)效益具有很大的難度。精確的效益評估更適合在較小的空間尺度上進(jìn)行分析, 不過仍然可以建立一個通用的評估方法體系和模型, 這有待后續(xù)的進(jìn)一步研究。

除了水產(chǎn)品供給和經(jīng)濟(jì)效益兩個方面外, 稻魚共生系統(tǒng)作為中國生態(tài)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要舉措, 其在水稻生產(chǎn)過程中的化肥農(nóng)藥減量效應(yīng)更應(yīng)該引起重視[13,15,45-47]。農(nóng)藥減量效應(yīng)一方面出于對水產(chǎn)品的保護(hù)和生態(tài)農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求, 另一方面也是因?yàn)轸~對水稻病蟲草害的控制作用降低了水稻對農(nóng)藥的依賴; 而化肥減量效應(yīng)則是因?yàn)榧s化的稻魚共生模式有大量飼料輸入, 飼料中的養(yǎng)分經(jīng)過魚的取食后通過糞便等形式排放后可被水稻利用, 這在一定程度上起到了替代部分化肥投入的作用。農(nóng)藥和化肥的減量效應(yīng)不僅可以降低生產(chǎn)成本, 而且大大減少了稻田面源污染問題。減量效應(yīng)大小與生產(chǎn)條件和技術(shù)環(huán)節(jié)等許多方面密切相關(guān), 預(yù)測需要大量的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。若能開展相關(guān)基礎(chǔ)研究來準(zhǔn)確地估計稻魚共生系統(tǒng)的農(nóng)藥和化肥的減量效應(yīng), 對其推廣工作而言具有重大的理論和實(shí)踐意義。

綜上所述, 本研究基于自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素, 利用地理信息系統(tǒng)和多準(zhǔn)則決策分析的方法, 建立了評估我國南方地區(qū)稻魚共生系統(tǒng)推廣潛力的指標(biāo)體系和產(chǎn)量預(yù)測模型; 并將我國南方10個省市稻田劃分為4個推廣優(yōu)先等級, 其中, 等級1和等級2稻田適合推廣集約型稻魚共生系統(tǒng), 面積分別占29.6%和16.9%, 最大可獲得魚產(chǎn)量5.92×106t; 等級3稻田面積占24.2%, 可根據(jù)實(shí)際條件進(jìn)行集約型或粗放型稻魚共生系統(tǒng)的推廣, 平均能獲得魚產(chǎn)量1.85×106t。這些結(jié)果為合理制定稻魚共生系統(tǒng)推廣策略提供借鑒, 也可為國內(nèi)外稻田水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的制定提供參考。

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Extension potential of rice-fish co-culture system: A case study of 10 provinces in South China*

HU Liangliang, ZHAO Lufeng, TANG Jianjun, GUO Liang, DING Lilian, ZHANG Jian, REN Weizheng, CHEN Xin**

(College of Life Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)

Rice fields can provide habitats for a wide range of aquatic animals, including carps, crabs, crayfish, soft shell turtles, which makes it possible to couple rice culture with fish production. This is referred to as the rice-fish co-culture system. The suitability of rice fields in a specific region for the rice-fish co-culture system often depends on local natural and social economic conditions. An understanding of the potential of rice fields for use in the rice-fish co-culture system would aid effective extension of rice-fish co-culture system and maximize the benefits of this extension. In this study, we assessed the effects of natural and social-economic conditions on the extension of the rice-fish co-culture system in 10 provinces of South China, and predicted the potential of fish yield from rice fields in the rice-fish co-culture system extension. We first built a geographical distribution database of all rice fields in the study area by using a geographic information system (GIS) comprising meteorological data and national statistics. We then assessed the extension priority of different rice fields with a hierarchy model of all assessment criteria and the weighted linear combination method. To assess the extension benefits, we further established a simple model that included rice field area, extension rate, and fish yield. The results showed that rice fields in our study region could be divided into four classes of extension priority based on natural and social-economic scores. The area proportions of four classes were: 29.6% for class 1 (3.59 × 106hm2), 16.9% for class 2 (2.05 × 106hm2), 24.2% for class 3 (2.94 × 106hm2), and 29.4% for class 4 (3.57 × 106hm2). However, the proportions of rice fields in the four classes were different in the ten provinces. For the provinces of Hunan, Sichuan, Jiangxi, and Zhejiang, half of rice fields were grouped into class 1 and 2, whereas all the rice fields of the provinces of Yunnan and Guizhou were grouped into class 3 and 4. The rice fields of class 1 and class 2 were suitable for the extension of the intensive rice-fish co-culture system, and able to produce a maximum yield of 3.77 ×106t and 2.15 ×106t of fish in a growing season, respectively. The rice fields of class 3 were suitable for extension of the extensive or intensive rice-fish co-culture systems, and able to produce a maximum yield of 0.62 ×106t or 3.09 ×106t of fish in a growing season, respectively. The rice fields of class 4 were not suitable for rice-fish co-culture system. Our results may provide an important basis for extending the rice-fish co-culture system in South China. The results may also be a reference for rice-fish co-culture system development in other rice culture areas.

Rice-fish co-culture system; Extension priority; Geographic information system; Natural factors; Social-economic factor; Fish production

, E-mail: chen-tang@zju.edu.cn

Mar. 19, 2019;

Apr. 9, 2019

Q143

2096-6237(2019)07-0981-13

陳欣, 主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)系統(tǒng)中生物的互惠及其效應(yīng)。E-mail: chen-tang@zju.edu.cn

胡亮亮, 主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)系統(tǒng)中生物的互惠及其效應(yīng)。E-mail: zjuhull@126.com

胡亮亮, 趙璐峰, 唐建軍, 郭梁, 丁麗蓮, 張劍, 任偉征, 陳欣. 稻魚共生系統(tǒng)的推廣潛力分析——以中國南方10省為例[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(中英文), 2019, 27(7): 981-993

HU L L, ZHAO L F, TANG J J, GUO L, DING L L, ZHANG J, REN W Z, CHEN X.Extension potential of rice-fish co-culture system: A case study of 10 provinces in South China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(7): 981-993

2019-03-19

2019-04-09

* This study was funded by the Major Projects of the Ministry of Science and Technology of China (2016YFD0300905) and the National Natural Science Foundation of China (31661143001).

10.13930/j.cnki.cjea.190203

* 科技部重大專項(2016YFD0300905)和國家自然基金國際合作與交流項目(31661143001)資助