杜貴華,冉清紅
(成都師范學(xué)院史地與旅游學(xué)院/西部人文研究所,成都 611130)
我國是糧食消費(fèi)大國,可利用耕地面積少,人均耕地面積少[1]。在保障生態(tài)健康的基礎(chǔ)上,遵循可持續(xù)發(fā)展的原則,科學(xué)合理地提高各地區(qū)耕地復(fù)種指數(shù)對保障我國糧食安全和促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展十分重要。近年來,已有許多學(xué)者對復(fù)種指數(shù)進(jìn)行研究,但仍有許多區(qū)域復(fù)種指數(shù)的相關(guān)研究空缺。
耕地復(fù)種指數(shù)從量化的指標(biāo)指出人類對土地資源的開發(fā)利用程度。從空間上看,國內(nèi)外對耕地復(fù)種指數(shù)的研究既有大區(qū)域尺度的,如王楠楠從全球的視角研究[2-4],也有小區(qū)域尺度的,如申健等[5]人選擇關(guān)中地區(qū)為研究區(qū)域,也有以某個省市為研究區(qū)域的,如宋國英等[6]學(xué)者以西藏主要農(nóng)區(qū)為研究區(qū)域。張闖娟等[7]以我國西南地區(qū)為研究區(qū)域,基于復(fù)種指數(shù)和“熱量-降水”定量化關(guān)系模型,分析了西南3省從1990~2015年間耕地復(fù)種指數(shù)的變化趨勢、格局演變及其影響因素。隨著研究的深入發(fā)展,對耕地復(fù)種指數(shù)的研究也從單一指標(biāo)的研究分析,逐步到多項(xiàng)指標(biāo)綜合分析,從多方面研究影響耕地復(fù)種指數(shù)的因素,提出合理可行的對策建議。也從單一的時間變化或空間變化方面,進(jìn)入到時空變化綜合分析的研究[8]。從研究目的和意義上看,吳文斌等[9]認(rèn)為耕地復(fù)種指數(shù)研究的核心內(nèi)容為功能與效應(yīng)分析,迫切需要建立綜合效應(yīng)分析框架,從不同的學(xué)科、視角和尺度揭示耕地復(fù)種指數(shù)對區(qū)域資源配置、社會經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等的影響和反饋機(jī)制。
較為傳統(tǒng)的耕地復(fù)種指數(shù)研究方法是利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量研究和定量分析。隨著研究的不斷深入,研究方法多樣化,科學(xué)性也十分明顯。張偉等學(xué)者利用遙感技術(shù)從時空動態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)分析上研究耕地復(fù)種指數(shù),并有學(xué)者對復(fù)種指數(shù)遙感監(jiān)測研究進(jìn)展進(jìn)行了研究,指出復(fù)種指數(shù)遙感監(jiān)測客觀、高效、低成本和更佳的獲取空間分布信息的優(yōu)點(diǎn),歸納了幾種復(fù)種指數(shù)遙感監(jiān)測方法,分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)[10]。申健等[5]利用遙感技術(shù)從時間尺度上對關(guān)中地區(qū)2000~2013年的耕地復(fù)種指數(shù)進(jìn)行了遙感動態(tài)監(jiān)測。王楠楠[11]從全球的大區(qū)域尺度上對耕地復(fù)種指數(shù)進(jìn)行了時空上的動態(tài)監(jiān)測與分析。此外,有很多學(xué)者還利用遙感監(jiān)測分析耕地復(fù)種指數(shù),奠定了復(fù)種指數(shù)遙感監(jiān)測分析的基礎(chǔ)。以岷江流域?yàn)檠芯繀^(qū)域,選取主要因子分析耕地復(fù)種指數(shù)的變化,旨在找出岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)的時空變化及其影響,并提出合理的針對性建議,為岷江流域的耕地利用程度的認(rèn)識與人類活動方式的選擇提供一定的參考價值。
岷江是長江上游北側(cè)的一級支流,發(fā)源于岷山南麓,在樂山市與青衣江和大渡河三江合并后,統(tǒng)稱為岷江,是長江上游一段極為重要的支流[12]。岷江上游地區(qū)的地形條件復(fù)雜、地勢起伏大,眾多峽谷連綿起伏,土地面積廣大,人口數(shù)量較少并集中在部分地勢相對平坦的地區(qū),可利用的耕地面積少。中下游地區(qū)地勢較低,多丘陵和平原地形,工業(yè)和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高,交通條件好,人口數(shù)量大且耕地面積廣。氣候的垂直分異明顯,四季氣溫變化明顯,雨季和洪水期集中在6~9月,耕地資源中紫色土分布范圍較廣[13]。岷江豐富優(yōu)質(zhì)的水資源養(yǎng)育著岷江流域大量的土地、人口和產(chǎn)業(yè),為四川盆地四分之一的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供極為重要灌溉用水。岷江上游、中游和下游所經(jīng)區(qū)域在自然和社會經(jīng)濟(jì)方面差異很大,區(qū)域內(nèi)城鎮(zhèn)化水平差異大,對人類活動方式的選擇有著極為不同的影響,對耕地復(fù)種指數(shù)的變化影響也有著較大的影響。岷江流域涉及成都市、自貢市、內(nèi)江市、樂山市、眉山市、宜賓市、雅安市、阿壩州、甘孜州和涼山州10市(州)及其行政轄區(qū)內(nèi)的114個區(qū)(縣),其中,實(shí)際流經(jīng)的區(qū)(縣)共計(jì)69個。
圖1 岷江流域示意圖
截至2019年年末,岷江流域人口總量為1938.66萬人,占四川省全省總?cè)丝跀?shù)量的23.2%,各產(chǎn)業(yè)增加值總和達(dá)14587.8億元,占全省31.3%,岷江流域是人口密度最大、經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域[14]。截至2018年年末,岷江流域第一產(chǎn)業(yè)增加值為1.23×107萬元,第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員882.75萬人。2009~2018年年末實(shí)有耕地面積和農(nóng)作物播種面積見表1。
年末實(shí)有耕地面積(2015~2018年)、城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量數(shù)據(jù)來源于四川省統(tǒng)計(jì)年鑒(2010年~2019年)。自貢市、樂山市和宜賓市各縣(市、區(qū))的年末實(shí)有耕地面積(2015~2018年)、城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量數(shù)據(jù)分別來源于自貢市《統(tǒng)計(jì)年鑒(2010~2019)》《樂山市統(tǒng)計(jì)年鑒(2010~2019)》和《宜賓市統(tǒng)計(jì)年鑒(2010~2019)》。農(nóng)作物總播種面積主要來自于各自市州當(dāng)年的統(tǒng)計(jì)年鑒或者統(tǒng)計(jì)公報以及各縣(市、區(qū))的統(tǒng)計(jì)公報。因從2015年開始,岷江流域各縣(市、區(qū))年末實(shí)有耕地面積波動較大,又因2015年及其以后年份的年末實(shí)有耕地面積更貼近真實(shí)情況,所以對2009~2014年的年末實(shí)有耕地面積作了修正,均采用2015年年末實(shí)有耕地面積。部分縣與部分年的農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)是根據(jù)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理而得。
本次研究采用耕地復(fù)種指數(shù)法、定量研究和定性分析法和地圖可視化的方法。
(1)耕地復(fù)種指數(shù)法
耕地復(fù)種指數(shù)是反映水土光與自然資源利用程度的指標(biāo),實(shí)質(zhì)上反映的是人類農(nóng)業(yè)活動對土地的利用程度。耕地復(fù)種指數(shù)的計(jì)算公式為:
MCI=As/Ac×100%
(1)
式中,MCI為耕地實(shí)際復(fù)種指數(shù)(%);AS為全年農(nóng)作物總播種面積(hm2);AC為年末實(shí)有總耕地面積(hm2)[11]。
(2)定量研究和定性分析相結(jié)合的方法
選取2010~2019年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用定量研究和定性分析方法分析岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)變化對城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的影響,分析岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)變化對農(nóng)業(yè)和社會經(jīng)濟(jì)的影響。
(3)地圖可視化的研究方法
選取各區(qū)縣2009年、2018年、2009~2018年10年平均值和2014~2018年5年平均值的耕地實(shí)際復(fù)種指數(shù)作為參考數(shù)據(jù),利用arcgis10.2軟件將各縣(市、區(qū))對應(yīng)年份的耕地實(shí)際復(fù)種指數(shù)分為5個等級展示在地圖上,進(jìn)而直觀的觀察并分析岷江流域2009~2018年耕地實(shí)際復(fù)種指數(shù)的時空分布特征和變化趨勢。
據(jù)圖2,岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)在2009年有所降低,2010~2011年都在上升,2012~2015年呈下降趨勢,2016年小幅上升后又在2017年和2018年持續(xù)降低??偨Y(jié),岷江流域?qū)嶋H耕地復(fù)種指數(shù)在時間尺度上具有以下變化特征:①2009~2018年,岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)總體呈波動下降趨勢。②2009年和2012年是岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)最高的年份,最高值達(dá)143%。
圖2 2009-2018年岷江流域?qū)嶋H耕地復(fù)種指數(shù)變化
運(yùn)用公式1計(jì)算得出岷江流域各縣(市、區(qū))歷年實(shí)際耕地復(fù)種指數(shù),根據(jù)耕地復(fù)種指數(shù)的數(shù)值范圍,將其劃分為五個等級區(qū)(Ⅰ區(qū):MCI≤100%,Ⅱ區(qū):100%
為了使數(shù)據(jù)更具科學(xué)性和可靠性,也為了使利用公式1計(jì)算所得的耕地復(fù)種指數(shù)能更有代表性的體現(xiàn)岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)的空間分布變化差異,還分別使用公式1計(jì)算了岷江流域各縣(市、區(qū))2009~2018年耕地復(fù)種指數(shù)(10年平均值)和2014~2018年耕地復(fù)種指數(shù)(5年平均值),分析岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)的時空分布情況。利用arcgis10.2軟件制作岷江流域2009年耕地復(fù)種指數(shù)空間分布圖(圖3),岷江流域2018年耕地復(fù)種指數(shù)空間分布圖(圖4),岷江流域2009~2018年年耕地復(fù)種指數(shù)(10年平均值)空間分布圖(圖5)和岷江流域2014~2018年耕地復(fù)種指數(shù)(5年平均值)空間分布圖(圖6)。
圖3 岷江流域2009年耕地復(fù)種指數(shù)
圖4 岷江流域2018年耕地復(fù)種指數(shù)
圖5 岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)(10年平均值)
圖6 岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)(5年平均值)
通過以上數(shù)據(jù)的處理,綜合上述114個縣(市、區(qū))在不同年份的耕地復(fù)種指數(shù)和不同年份間的耕地復(fù)種指數(shù)平均值,能明顯看出岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)總體空間分布情況變化不大,Ⅰ區(qū)(MCI≤100%)是極低耕地復(fù)種指數(shù)區(qū),主要分布在西部和北部,且占全流域縣個數(shù)比例較大。Ⅱ區(qū)(100%
由表2可知,岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)對城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)量都有極大的影響。
岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)在2009~2018年呈波動下降趨勢。流域的耕地復(fù)種指數(shù)空間差異明顯,中東部和南部較高,西部和北部耕地復(fù)種指數(shù)較低,呈現(xiàn)岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)東南高、西北低的空間分布格局。岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)對城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員都有極大的影響。
建議進(jìn)一步研究引起岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)波動下降的具體原因以及對其他方面的影響,合理提高耕地復(fù)種指數(shù),堅(jiān)守耕地紅線的同時,科學(xué)擴(kuò)大農(nóng)作物總播種面積,提高土地利用效率,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展??陀^合理分析岷江流域耕地復(fù)種指數(shù)的具體空間分布差異,平衡生態(tài)保障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系,因地制宜控制耕地復(fù)種指數(shù)。耕地復(fù)種指數(shù)的變化在很大程度上影響了農(nóng)業(yè)發(fā)展和社會發(fā)展,要加強(qiáng)重視耕地復(fù)種指數(shù)變化對城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的影響研究,堅(jiān)持綠色發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展的發(fā)展理念,走好可持續(xù)發(fā)展的道路。