逯璐 李丁 戚禹林 左津榕

(蘭州大學(xué)，甘肅 蘭州 730000)

“十四五”規(guī)劃指出要增強農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，夯實糧食生產(chǎn)能力基礎(chǔ)，保障糧、棉、油、糖、肉、奶等重要農(nóng)產(chǎn)品供給安全。目前國內(nèi)巨大的農(nóng)業(yè)勞動力流失和糧食進口風(fēng)險讓眾多學(xué)者將研究視角逐漸聚焦在糧食安全問題和耕地壓力方面[6]。耕地資源對農(nóng)業(yè)和國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展起著不可替代的基礎(chǔ)作用[1]。隨著新型城鎮(zhèn)化的深入推進和經(jīng)濟的快速發(fā)展，非農(nóng)建設(shè)用地逐漸增加，耕地資源面臨著巨大挑戰(zhàn)，這并不意味著耕地質(zhì)量以及糧食需求會相應(yīng)減少，相反由于社會主要矛盾的變化，使得耕地質(zhì)量和糧食需求不斷增加。耕地壓力指數(shù)的轉(zhuǎn)變趨勢關(guān)乎著糧食安全與社會穩(wěn)定，是保障糧食安全的重中之重。地漸萎縮，糧從何來，耕地面積銳減是我國快速發(fā)展過程中面臨的威脅之一。

2002年，北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)系的蔡運龍等根據(jù)中國耕地資源現(xiàn)狀，首次提出了最小人均耕地面積和耕地壓力指數(shù)概念，能因地制宜地兼顧食物安全和經(jīng)濟發(fā)展對土地的需求，具有顯著的科學(xué)性和可操作性[1]。1990年，王大坤運用灰色理論對降水的pH值進行預(yù)測[21,22]，一直到現(xiàn)在，很多學(xué)者運用灰色系統(tǒng)理論來進行各個方面的預(yù)測。2017年，河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院的袁欣等運用GM(1.1)模型對耕地壓力指數(shù)進行了良好預(yù)測和分析[3]，結(jié)果具有一定的科學(xué)性和借鑒性。本文通過分析耕地壓力指數(shù)，可以為耕地的開發(fā)提供一個閾值，在范圍內(nèi)合理開發(fā)利用，為耕地開發(fā)提供了指標的同時還為耕地的治理提供了指標體系。進行耕地研究，在實際的開發(fā)利用中可以用指標值的大小來制定耕地保護的可行性對策，還可以調(diào)整耕地資源的分配以保證其自身的可持續(xù)發(fā)展；耕地壓力指數(shù)的預(yù)測研究可以更加長久地保障糧食安全和促進經(jīng)濟社會的有續(xù)發(fā)展。很多學(xué)者都會選用一個行政區(qū)劃省來分析耕地壓力指數(shù)，而本文則利用耕地壓力指數(shù)模型與灰色預(yù)測模型對黃淮海平原這個糧食主產(chǎn)區(qū)來進行耕地壓力指數(shù)分析和預(yù)測，對耕地資源保護和緩解糧食安全問題有更加科學(xué)的借鑒性。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

黃淮海平原又稱華北平原，是中國3大平原之一，位于N32°～40°，E114°～121°，囊括了北京和天津2市，河北、山東、河南、安徽、江蘇5省，整體面積約為31萬km2，約占中國陸地總面積的3.1%，地勢起伏小，地形平坦開闊，河湖眾多水資源豐富，交通發(fā)達便利，適宜農(nóng)作物生產(chǎn)，是重要的糧食主產(chǎn)區(qū)。至2018年底，總?cè)丝跒?.5億人，約占中國總?cè)丝诘?2.46%；地區(qū)GDP總值33.23萬億元，占中國GDP總值的36.9%，人均GDP總值85428元，約為2000年的6倍；耕地總面積約為33026200hm2，占全國耕地面積的24.96%；糧食播種面積為39047700hm2，占全國糧食播種面積的33.36%。

本文中涉及到的黃淮海平原的省、市、縣域的耕地總面積、糧食產(chǎn)量、糧食單產(chǎn)、糧食播種面積、農(nóng)作物播種面積、總?cè)丝?、GDP、人均GDP等數(shù)據(jù)主要來源于中國經(jīng)濟社會大數(shù)據(jù)研究平臺和各省市地區(qū)相應(yīng)年份的統(tǒng)計年鑒和經(jīng)濟年鑒；如，中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒、中國經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒、中國財政年鑒、5省2市的統(tǒng)計年鑒、5省2市的經(jīng)濟社會發(fā)展統(tǒng)計公報等，缺失數(shù)據(jù)利用動態(tài)插值法、平均值法等補充完整。

2 研究方法

2.1 最小人均耕地面積

最小人均耕地面積是指在一定的區(qū)域范圍內(nèi)，一定的糧食自給水平和耕地產(chǎn)出糧食能力條件下，為了滿足該區(qū)域每個人正常生活的糧食消費需求所需的耕地面積[1]。

式中，Smin為最小人均耕地面積，hm2/人；β為糧食自給率，%；Gr為人均糧食需求量，kg/人；p為糧食單產(chǎn)，kg·hm-2；q為糧食播種面積與總播種面積之比，%；k為復(fù)種指數(shù)，%。

根據(jù)現(xiàn)階段糧食自給率現(xiàn)狀，糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食自給率高，北京、上海、杭州等經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地方糧食自給率低[20]。因此，本文對省域和直轄市糧食自給率定值為95%。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究所認為，一個國家人均年糧食消費量在250～400kg時處于溫飽階段，人均年糧食消費量在400～600kg時才進入糧食消費的小康水平[9]。將人均年糧食消費量400kg定為滿足溫飽水平的上限和小康水平的下限[8]。因此，綜合考量后將人均糧食需求量統(tǒng)一定為400kg。

2.2 耕地壓力指數(shù)模型

式中，K為耕地壓力指數(shù)；Smin為最小人均耕地面積，hm2/人。

耕地壓力指數(shù)是指最小人均耕地面積與實際人均耕地面積之比[10]。反映了某區(qū)域耕地資源壓力的緊張程度和沖突性，由于計算耕地壓力指數(shù)的指標隨著時間和空間變化，所以耕地壓力指數(shù)也是隨時空而變化的[15]。耕地壓力指數(shù)可以為耕地保護的利用與開發(fā)提供一個合理的闕值，也可以反映糧食安全度，當K<1時，Smin1時，Smin>Sa，耕地有明顯的壓力，糧食供需矛盾逐漸增大，糧食安全問題嚴峻。

2.3 灰色預(yù)測GM(1.1)模型

本文研究利用灰色預(yù)測GM(1.1)模型對實際人均耕地面積、糧食單產(chǎn)、糧食播種面積與總播種面積之比、復(fù)種指數(shù)分別進行預(yù)測后，進行了耕地壓力指數(shù)的預(yù)測?；疑A(yù)測模型就是關(guān)于數(shù)列預(yù)測的一個變量、一階微分的GM(1,1)模型，建模要求原始數(shù)據(jù)必須等時間間距。首先對原始數(shù)據(jù)進行累加生成，用的是弱化原始時間序列數(shù)據(jù)的隨機因素，然后建立生成數(shù)的微分方程。

設(shè)GM(1,1)模型的原始序列為：

X(0)={x(0)(1),x(0)(2)，…，x(0)(n)}

經(jīng)過一次累加生成：

X(1)={x(1)(1),x(1)(2)，…，x(1)(n)}

令Z(1)為X(1)的均值序列：

Z(1)=(Z(1)(1),Z(1)(2)，…，Z(1)(n))

Yn=(X(0)(2),X(0)(3),…,X(0)(n))T

由于GM(1,1)模型得到的是一次累加量，需將所得數(shù)據(jù)經(jīng)過逆生成還原，根據(jù)還原公式，可對原始數(shù)列進行擬合和預(yù)測，殘差相對值在5%之內(nèi)則認為該模型合理。

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地總面積時空動態(tài)

根據(jù)各省市耕地總面積計算得出黃淮海平原耕地總面積，繪制出黃淮海及其各省市耕地面積時空變化圖，如圖1。根據(jù)時空動態(tài)圖，很明顯可以看出耕地面積總量隨著時間變化波動增加，2003年耕地面積總量較多的是保定市、臨沂市、鹽城市、周口市、駐馬店市和南陽市；2006年耕地面積總量較多的是保定市、滄州市、濰坊市、鹽城市、周口市、駐馬店市和南陽市；2009年耕地面積較多的是周口市、駐馬店市和南陽市；2012—2018年耕地面積總量較多的是張家口市、周口市、駐馬店市和南陽市。通過耕地面積總量較多的地級市空間分布變化可以看出，耕地面積較多的省份集中在河南省。河南省處于中部地區(qū)，是重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食產(chǎn)量占全國糧食主產(chǎn)量的比重較高，對于保障糧食安全至關(guān)重要。

圖1中可以清晰看出，黃淮海平原耕地面積在整體上呈現(xiàn)出上升趨勢，在研究時間段內(nèi)共增加了2694943.2hm2。2000—2013年耕地面積呈現(xiàn)較明顯的下降趨勢；2013—2018年耕地面積總量上下變化幅度較大，但相較2000—2013年的耕地面積并沒有明顯的減少。各省市耕地面積變化趨勢，京津兩市的耕地面積較少且逐漸減少，原因是兩市的總體面積小并且其城市發(fā)展中心職能并不是農(nóng)業(yè)。安徽省和江蘇省耕地面積總體變化較為穩(wěn)定，原因是兩省在經(jīng)濟發(fā)展上是重視一體化協(xié)調(diào)發(fā)展，各產(chǎn)業(yè)發(fā)展都占有一定比重。河北省耕地面積基本穩(wěn)定是由于該地區(qū)處于京津冀一體化區(qū)域之中，除了承接部分非首都職能外，也需要保障兩市糧食的基本需求。山東省在前期經(jīng)濟發(fā)展過程中耕地面積有所減少，但后期意識到糧食生產(chǎn)的重要性又有一定的回升，為了更好地保障糧食安全。

3.2 糧食總產(chǎn)量分析

根據(jù)各省市糧食總產(chǎn)量計算得出黃淮海平原耕地總面積并繪制出其各省市糧食總產(chǎn)量時空變化圖，如圖2。各地區(qū)糧食產(chǎn)量都呈現(xiàn)上升的趨勢，河南省變化幅度最為明顯。在研究時間段內(nèi)，黃淮海平原的糧食總產(chǎn)量增加了72434887t，在2000—2018年整體呈現(xiàn)增加的趨勢，2001—2004年有所波動。其主要原因是該時期農(nóng)業(yè)發(fā)展較為穩(wěn)定，個別年份受到自然災(zāi)害影響使得糧食減產(chǎn)，但總體上糧食產(chǎn)量保持增長態(tài)勢，人們對于糧食生產(chǎn)較為重視，重視保障人民基本生活需求，所以糧食產(chǎn)量有所增加。2000—2018年該地區(qū)糧食產(chǎn)量可以看出是增長的趨勢，糧食增產(chǎn)可能原因：國家各項惠農(nóng)政策如糧食直補和良種補貼等；農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施的改進與完善；糧食種植面積的增加以及綜合糧食種植能力的提高[23]。

通過糧食總產(chǎn)量和總?cè)丝跀?shù)據(jù)計算得出人均糧食擁有量，根據(jù)圖3可知，黃淮海平原人均糧食占有量一直大于400kg,并且整體呈現(xiàn)增加的趨勢，2000—2018年人均糧食擁有量增加了131.76kg，糧食安全問題有所保障。北京市的人均糧食擁有量有所下降且下降幅度明顯；天津市人均糧食擁有量較為穩(wěn)定；河北省、河南省、山東省、安徽省和江蘇省人均糧食擁有量有所增加，其中河南省人均糧食擁有量增加幅度最大。這表明黃淮海人均擁有量大于人均糧食需求量，糧食安全壓力和緊張程度?。槐本┦凶鳛檎挝幕行钠渲饕鞘新毮懿皇羌Z食生產(chǎn)，所以北京市人均擁有量小于人均需求量，但是與北京市鄰近的河北省和河南省人均糧食擁有量大，可以及時支援北京市的糧食需求量，因此北京的糧食安全可以得到良好保障。

3.3 最小人均耕地面積和耕地壓力指數(shù)分析

根據(jù)糧食自給率、人均糧食需求量、糧食播種面積與總播種面積之比、糧食單產(chǎn)和復(fù)種指數(shù)計算得出最小人均耕地面積和耕地壓力指數(shù)[16]。為了結(jié)果的準確性和數(shù)據(jù)借鑒的可行性，將2000—2018年黃淮海平原耕地壓力指數(shù)及具體的相關(guān)指標繪制成表1。

表1 耕地壓力指標體系

最小人均耕地面積和耕地壓力指數(shù)變化趨勢基本同步，在2003年之后逐漸下降，實際人均耕地面積有所波動且波動幅度小。2000—2011年的耕地壓力指數(shù)大，威脅糧食安全，向耕地壓力指數(shù)小于1，糧食安全有所保障過渡。2000—2006年耕地壓力指數(shù)呈現(xiàn)倒U型曲線趨勢，2003年耕地壓力指數(shù)達到最高值，主要是因為作為耕地面積總量和糧食總產(chǎn)量大省的河南省遭遇了嚴重的洪澇災(zāi)害，主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量銳減。由此可以明顯看出，黃淮海平原的糧食安全問題中河南省占據(jù)了重要的地位，其耕地壓力指數(shù)受河南省影響較大。

除安徽省和河南省外，其它省份呈現(xiàn)下降趨勢。北京市、河北省和江蘇省的人均耕地面積下降趨勢最為顯著，天津市人均耕地面積較穩(wěn)定，河南省人均耕地面積變化在研究時段里有波動但整體呈現(xiàn)增加趨勢。黃淮海平原的耕地面積整體有下降態(tài)勢，在2013年有所增加后，2018年又出現(xiàn)較小幅度的減少。在研究時間段內(nèi)，黃淮海平原人均耕地面積較為穩(wěn)定，僅減少了0.002hm-2。河北省雖然人均耕地面積總趨勢是減少的，但是在研究期間該省人均耕地面積擁有量比黃淮海整體要高；2018年河北省人均耕地面積為0.086hm2/人，是黃淮海地區(qū)人均耕地面積擁有量最高的省份，這是因為河北省本身平原廣布，耕地面積總量大，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要地區(qū)。河南省、山東省和安徽省在前期與黃淮海發(fā)展趨勢相同，都呈下降趨勢，但是在中后期逐漸回升，并且河南省和山東省超過黃淮海地區(qū)整體人均耕地面積擁有量；原因是這些省份的自然條件好，適于耕作的土地多，雖然前期因為發(fā)展經(jīng)濟耕地面積有所流失，但是為了黃淮海地區(qū)整體協(xié)調(diào)發(fā)展，中后期采取了耕地面積保護和復(fù)墾的措施，使人均耕地面積有所回升。北京市、天津市和江蘇省整體人均耕地面積擁有量較其它省份要少，原因是兩市在“京津冀一體化”戰(zhàn)略中，其主要定位不是農(nóng)業(yè)，并且北京作為首都其主要職能是政治、文化職能；江蘇省與兩市原因相似，在“長三角一體化”戰(zhàn)略中蘇浙滬經(jīng)濟發(fā)展較快，主要發(fā)展產(chǎn)業(yè)不在農(nóng)業(yè)而是其它產(chǎn)業(yè)，所以耕地面積較少；北京市、天津市和江蘇省整體土地面積相比其它省份要小，并且人口總量較大，所以人均耕地面積少。

最小人均耕地面積與復(fù)種指數(shù)、糧食單產(chǎn)、糧食播種面積與總播種面積之比成反比,與人均糧食需求量和糧食自給率成正比[3]。從糧食總產(chǎn)量分析中可以看出，黃淮海平原糧食總產(chǎn)量和單產(chǎn)水平逐漸增加，可見農(nóng)業(yè)科學(xué)和技術(shù)水平有所提高，對保障糧食安全問題起到了至關(guān)重要的作用。根據(jù)耕地壓力指數(shù)模型得出表2，可以看出，2000—2010年K>1，耕地供給量小，糧食生產(chǎn)壓力大,供給量低于需求量，糧食安全保障有壓力；2011年K=1，這說明糧食供給和需求達到了平衡，此時必須要注重防止耕地面積的流失,在提高糧食生產(chǎn)科技水平的基礎(chǔ)上，合理使用耕地[24]；2012—2018年K<1，這表明耕地供給量大，糧食安全問題有所保障，這種情況下可以適度轉(zhuǎn)移耕地用途以保證城市和工礦業(yè)對土地的需求,退耕還林還草以改善生態(tài)環(huán)境,實行耕地休耕以保持耕地的綜合生產(chǎn)能力[13]。劃定耕地壓力指數(shù)平均值在(0,1)為無壓力,[1,1.5)為輕度壓力,[1.5,2)為中度壓力,[2,+∞)為重度壓力[14]。根據(jù)耕地壓力等級分析黃淮海平原耕地壓力在2000—2011年處于輕度壓力階段，這一階段要重點關(guān)注非農(nóng)建設(shè)用地占用耕地現(xiàn)象，保障1.2億hm2耕地紅線；2012—2018年處于無壓力階段，這一階段可以適當進行城市建設(shè)和保護生態(tài)環(huán)境。

表2 耕地壓力指數(shù)K計算

3.4 耕地壓力趨勢預(yù)測

為了研究未來黃淮海平原耕地壓力趨勢，利用灰色預(yù)測GM(1.1)模型對影響耕地壓力指數(shù)的相關(guān)指標進行預(yù)測。與傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計模型相比，灰色預(yù)測模型在耕地壓力指數(shù)預(yù)測方面有明顯的優(yōu)點，無需典型的概率分布[16]；減少時間序列的隨機性；計算簡便，小樣本也可以計算[17，18]。

建立黃淮海平原耕地壓力指數(shù)各指標預(yù)測模型如下。

實際人均耕地面積:

平均殘差相對值：0.0739%

糧食單產(chǎn):

平均殘差相對值：0.1538%

糧食播種面積面積與總播種面積之比：

平均殘差相對值：0.1094%

復(fù)種指數(shù)：

平均殘差相對值：0.0287%

人均糧食需求量統(tǒng)一定量為400kg；糧食自給率為95%。

根據(jù)灰色預(yù)測GM(1.1)模型對各個指標分布進行預(yù)測，用預(yù)測的各個指標的數(shù)據(jù)綜合計算耕地壓力指數(shù)值(K)，得出2019—2033年黃淮海平原耕地壓力指數(shù)的預(yù)測結(jié)果。

3.5 灰色預(yù)測結(jié)果與分析

通過對相關(guān)指標進行分別預(yù)測后，依據(jù)耕地壓力指數(shù)模型得出2019—2033年15a的耕地壓力指數(shù)表，見表3。根據(jù)表中數(shù)據(jù)得出,2019—2033年的最小人均耕地面積和復(fù)種指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，并且最小人均耕地面積下降速度緩慢，說明農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)有所提升，在滿足人均糧食需求量的基礎(chǔ)上所需耕地面積有所減少;實際人均耕地面積小幅度波動但總體變化??；糧食播種面積占總播種面積之比和糧食單產(chǎn)也呈現(xiàn)逐漸上升趨勢，表明在發(fā)展社會經(jīng)濟的同時人們也更多地關(guān)注了生態(tài)和糧食安全問題，始終堅持不逾越耕地保護紅線。根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)的趨勢可以看出，這15a黃淮海平原耕地壓力逐漸減小，耕地壓力指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，下降了0.192，在此期間可以在滿足糧食安全供給量和經(jīng)濟社會穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)上，適當實行退耕還林還草和休耕輪作政策來一定程度地保護生態(tài)環(huán)境。

表3 耕地壓力指數(shù)預(yù)測表

4 結(jié)論和建議

本文采用耕地壓力指數(shù)和灰色預(yù)測GM(1.1)模型,對影響2019—2033年黃淮海平原耕地壓力指數(shù)的指標進行了分析和預(yù)測,可以得出以下結(jié)論。最小人均耕地面積、復(fù)種指數(shù)以及耕地壓力指數(shù)都有所降低；說明黃淮海平原的農(nóng)業(yè)科學(xué)和技術(shù)水平有所提升，該區(qū)域糧食安全問題有良好保障；同時實際人均耕地面積、糧食單產(chǎn)和糧食播種面積占總播種面積之比呈上升趨勢，說明糧食生產(chǎn)水平提高，可以進一步保障該地區(qū)的糧食安全。

如今糧食的供給雖然可以通過貿(mào)易手段進行區(qū)域調(diào)節(jié)，但是區(qū)域間耕地壓力指數(shù)分化嚴重，也是糧食安全的一大威脅。未來應(yīng)該對區(qū)域間耕地壓力分化問題予以關(guān)注，充分認識到此問題對糧食安全的影響，避免大城市糧食供應(yīng)過度依賴糧食絕對安全地區(qū)。在降低耕地壓力問題上，嚴格把控耕地數(shù)量，提高耕地質(zhì)量，在原有耕地數(shù)量的基礎(chǔ)上開墾荒地，增加耕地數(shù)量，進行土地整理，改良可以成為耕地的廢棄土地，增加耕地資源的儲備量。從耕地質(zhì)量入手，提高糧食單產(chǎn)，以減小耕地壓力。從社會經(jīng)濟發(fā)展方面提出減小耕地壓力的辦法，同時鼓勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行創(chuàng)新，從根本上降低耕地壓力，保障糧食安全；在不影響社會穩(wěn)定發(fā)展和糧食安全的基礎(chǔ)上，滿足一部分的非農(nóng)建設(shè)用地需求，提高農(nóng)業(yè)科技水平來保障糧食產(chǎn)量和糧食安全。