陳實(shí) 黃銀蘭

摘要［目的］分析安徽省耕地生產(chǎn)力時(shí)空變化差異及其變化趨勢(shì)。［方法］以2000—2020年時(shí)序MOD17A3HGF凈初級(jí)生產(chǎn)力為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，采用Theil-Sen Median趨勢(shì)、Mann-Kendall檢驗(yàn)、Hurst指數(shù)以及地理空間分析技術(shù)等方法，探究安徽省耕地NPP的時(shí)空分異特征，并分析其時(shí)空演變趨勢(shì)。［結(jié)果］近21年來(lái)安徽省耕地NPP在時(shí)間上呈波動(dòng)增加的態(tài)勢(shì)［0.331 g/（m2·10 a）］，空間上耕地NPP以增長(zhǎng)趨勢(shì)為主（93%），僅有7%的耕地表現(xiàn)下降趨勢(shì)；與2000—2010年相比，2010—2020年安徽省43%的耕地NPP趨勢(shì)變化類型為降級(jí)，主要分布在滁州市、淮南市和亳州市等城市，10%的耕地NPP趨勢(shì)變化類型為升級(jí)，主要分布在合肥市、宣城市和蕪湖市。未來(lái)安徽省75%的耕地NPP繼續(xù)表現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，分布在合肥市、滁州市、六安市和宿州市等地區(qū)，5%的耕地NPP出現(xiàn)下降趨勢(shì)，依然分布在各個(gè)城市市區(qū)附近，20%的耕地NPP趨勢(shì)不確定，主要分布在皖北大部地區(qū)。［結(jié)論］2000—2020年安徽省耕地NPP在時(shí)空上呈現(xiàn)增加的態(tài)勢(shì)，滁州市、淮南市和亳州市等城市耕地NPP時(shí)空變化較為敏感，合肥市、滁州市、六安市和宿州市等城市耕地產(chǎn)能提升潛力較大。

關(guān)鍵詞耕地；NPP；產(chǎn)能提升；糧食安全；時(shí)空分異

中圖分類號(hào)F 301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2023）24-0069-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.24.015

Spatiotemporal Differentiation and Trend Analysis of Cultivated Land Productivity in Anhui Province Based on Time Series NPP

CHEN Shi， HUANG Yinlan

（School of Geography and Planning，Chizhou University， Chizhou， Anhui 247000）

Abstract［Objective］ The temporal and spatial variation of cultivated land productivity in Anhui Province and variation trend was analyzed. ［Method］ Based on the data set of MOD17A3HGF net primary productivity from 2000 to 2020， the temporal and spatial differentiation characteristics and evolution trend of cultivated land NPP in Anhui Province were explored by using the methods of TheilSen Median trend analysis， Mannkedall test， Hurst index and geospatial analysis technology. ［Result］ In the past 21 years， the NPP of cultivated land in Anhui Province showed a fluctuating increasing trend ［0.331 g/（m2·10 a）］. In terms of space， NPP of cultivated land mainly showed an increasing trend （93%）， and only 7% of that of cultivated land showed a decreasing trend. Compared with 2000-2010， 43% of trend change types of the cultivated land NPP were degraded in 2010-2020， mainly occurred in Chuzhou， Huainan and Bozhou， and 10% of the trend change types of the cultivated land NPP were upgraded， mainly distributed in Hefei， Xuancheng and Wuhu. In the future， 75% of the cultivated land NPP in Anhui Province will continue to show an increasing trend， which will be distributed in Hefei， Chuzhou， Luan and Suzhou. 5% of the cultivated land NPP will show a decreasing trend， which will be still distributed near the urban areas of various cities. 20% of the cultivated land NPP trend is uncertain， mainly distributed in most areas of Northern Anhui. ［Conclusion］ From 2000 to 2020， the NPP of cultivated land in Anhui Province showed an increasing trend in time and space. The spatial and temporal changes of NPP of cultivated land in cities such as Chuzhou， Huainan and Bozhou were sensitive， while cities such as Hefei， Chuzhou， Luan and Suzhou had great potential for cultivated land productivity improvement.

Key wordsCultivated land;NPP;Productivity improvement;Food security;Spatiotemporal differentiation

開(kāi)展安徽省耕地凈初級(jí)生產(chǎn)力時(shí)空變化特征及其趨勢(shì)研究，不僅對(duì)優(yōu)化安徽省種植業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展綠色、優(yōu)質(zhì)、高效特色農(nóng)業(yè)，提高糧食總產(chǎn)量具有重要的指導(dǎo)意義，還在穩(wěn)定我國(guó)糧食供給，保障區(qū)域糧食安全等方面發(fā)揮著重要的戰(zhàn)略作用［1-2］。生態(tài)系統(tǒng)凈初級(jí)生產(chǎn)力（net primary production，NPP）是綠色植被在單位時(shí)間內(nèi)、單位面積所累積的有機(jī)物數(shù)量，在耕地上能夠直接反映現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)能力［3］，可作為各種農(nóng)作物生產(chǎn)能力統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)［4］。NPP與農(nóng)作物產(chǎn)量高度相關(guān)［5］，常被作為耕地糧食產(chǎn)量的指標(biāo)［6］。在縣域尺度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)層面，可將單位耕地面積的糧食產(chǎn)量作為衡量耕地基本生產(chǎn)力的指標(biāo)，綜合耕地壓力指數(shù)、要素轉(zhuǎn)移重心模型、灰色預(yù)測(cè)等方法，通過(guò)ArcGIS、灰色建模軟件等工具，研究縣域耕地生產(chǎn)力與糧食安全的時(shí)空演化特征，并預(yù)測(cè)其未來(lái)變化趨勢(shì)［7-8］。但基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算耕地生產(chǎn)力時(shí)，相應(yīng)指標(biāo)需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)抽樣或地面調(diào)查，信息獲取相對(duì)滯后。MOD17A3HGF的NPP產(chǎn)品已在全球不同區(qū)域研究耕地生產(chǎn)力的時(shí)空變化方面得到驗(yàn)證和廣泛應(yīng)用［9］，數(shù)據(jù)獲取及時(shí)、使用便利。基于逐年NPP數(shù)據(jù)，利用空間自相關(guān)、趨勢(shì)分析和相關(guān)系數(shù)等方法，定性和定量研究耕地NPP的時(shí)空變化特征［5，10］，結(jié)合我國(guó)農(nóng)田耕作制度區(qū)劃，可掌握我國(guó)高中低產(chǎn)田的分布規(guī)律與特點(diǎn)［11］。近年來(lái)，安徽省正快速融入長(zhǎng)三角一體化發(fā)展，土地資源、水資源的開(kāi)發(fā)利用影響著耕地糧食生產(chǎn)［12-14］，尤其是城鎮(zhèn)擴(kuò)張對(duì)區(qū)域糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的影響逐漸加劇［15-17］。因此，筆者以農(nóng)作物種植南北差異顯著且在長(zhǎng)三角具有農(nóng)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)的安徽省作為研究區(qū)，探究其耕地生產(chǎn)力時(shí)空分異與趨勢(shì)特征。該研究基于2000—2020年逐年NPP時(shí)空分布數(shù)據(jù)，在市級(jí)尺度下探究耕地生產(chǎn)力的時(shí)空差異，明晰安徽耕地NPP發(fā)展?jié)摿^(qū)，確定未來(lái)需要重點(diǎn)關(guān)注區(qū)，以期為安徽省耕地產(chǎn)能提升、糧食安全布局調(diào)控和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1研究區(qū)域

安徽省是長(zhǎng)江三角洲最具活力的組成部分，地跨114°54′～119°27′E、29°41′～34°38′N，南北長(zhǎng)約570 km，東西寬約450 km，面積約14.01萬(wàn)km2，約占我國(guó)國(guó)土面積的1.45％（圖1），由皖南（黃山、宣城、池州、銅陵、蕪湖、馬鞍山）、皖中（安慶、六安、合肥、滁州）和皖北（阜陽(yáng)、淮南、蚌埠、亳州、淮北、宿州）16個(gè)地級(jí)市組成。安徽省處于暖溫帶與亞熱帶過(guò)渡地區(qū)，全省年平均降水量800～1 800 mm，年平均氣溫14～17 ℃，年平均無(wú)霜期200～250 d，年平均日照時(shí)數(shù)1 800～2 500 h。安徽省是我國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)和5個(gè)糧食凈調(diào)出省之一，主要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)一直在長(zhǎng)三角地區(qū)占據(jù)舉足輕重的位置，糧食產(chǎn)量占長(zhǎng)三角地區(qū)的48%，正致力打造“長(zhǎng)三角綠色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工供應(yīng)基地”［18-19］。

2數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源

研究采用的凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）數(shù)據(jù)來(lái)源于MOD17A3HGF.v006數(shù)據(jù)集，涉及分幅影像網(wǎng)格為h27v05、h28v05和h28v06，時(shí)間序列長(zhǎng)度為2000—2020年，時(shí)間分辨率為1年，空間分辨率為500 m×500 m，單位是g/m2，縮放尺度為0.000 1。數(shù)據(jù)從Google Earth Engine（GEE）平臺(tái)獲得（https：//lpdaac.usgs.gov/products/mod17a3hgfv006/），該數(shù)據(jù)是由給定年份的8 d凈光合作用（Net Photosynthesis，PSN）產(chǎn)品（MOD17A2H）之和得出的。NPP數(shù)據(jù)的投影坐標(biāo)為Albers投影WGS_1984坐標(biāo)，以Geo TIFF格式輸出［20-21］。另外，耕地?cái)?shù)據(jù)（2000年）來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)共享中心（http：//www.resdc.cn/），空間分辨率為100 m×100 m。

2.2研究方法

2.2.1Theil-Sen Median 趨勢(shì)分析法。

為探究耕地NPP時(shí)間序列變化趨勢(shì)，使用Theil-Sen趨勢(shì)分析與Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)合的Theil-Sen Median趨勢(shì)分析法，計(jì)算公式為：

SNPP表示NPP變化趨勢(shì)，當(dāng)SNPP＞0時(shí)，反映NPP呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，反之則反映NPP呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)［22］。

Mann-Kendall的檢驗(yàn)方法是用來(lái)判斷變化趨勢(shì)的顯著性，計(jì)算公式如下：

設(shè)定{NPPi}，i=2000，2001，…，2020

式中：NPPj和NPPi分別表示柵格第i年和第j年的NPP值；n表示時(shí)間序列的長(zhǎng)度（20年）；sign為計(jì)算符號(hào)函數(shù)；統(tǒng)計(jì)量Z的取值范圍在正負(fù)無(wú)窮之間。在給定顯著性水平α（一般取0.05）下，當(dāng)|Z|>u1-α/2時(shí)，表示研究序列在α（0.05）水平上存在顯著變化［23］。

結(jié)合Sen變化趨勢(shì)程度和MK檢驗(yàn)結(jié)果，對(duì)耕地NPP變化趨勢(shì)類型進(jìn)行分類，當(dāng)Sen≥0.000 5且MK≥1.96時(shí)，表征為耕地NPP明顯增長(zhǎng)；當(dāng)Sen≤-0.000 5且MK≤-1.96時(shí)，表征為耕地NPP嚴(yán)重下降；當(dāng)-0.000 5

2.2.2Hurst指數(shù)分析法。

估算Hurst指數(shù)可以分析耕地NPP的持續(xù)性特征，計(jì)算原理如下：

對(duì)給定的時(shí)間序列{NPP（t）}，t=2000，2001，…，2020，定義均值序列：

累積離差為：

級(jí)差為：

R（T）=maxX（t，T）-minX（t，T）T=2000，2001，…，2020（6）

標(biāo)準(zhǔn)差為：

R、S、T滿足以下關(guān)系式：

R（T）/S（T）=c×TH（8）

式中，R（T）/S（T）為重標(biāo)極差，c為常數(shù)，T為時(shí)間序列，H為Hurst指數(shù)。

log（R/S）T=logc+H×logT（9）

采用最小二乘法，對(duì)logT序列自變量和log（R/S）T序列因變量，計(jì)算Hurst指數(shù)值［24］。

3結(jié)果與分析

3.1耕地NPP的時(shí)間變化特征

從2000—2020年安徽省耕地年均NPP變化特征可看出（圖2）：21年來(lái)耕地NPP均值變化范圍為375.5～512.6 g/m2，平均值為446.4 g/m2，最大值出現(xiàn)在2014年，達(dá)到512.6 g/m2，超過(guò)平均值66.2 g/m2，最小值則在2000年，為375.5 g/m2，低于平均值70.9 g/m2。2000—2020年安徽省耕地NPP均值整體上呈現(xiàn)波動(dòng)增加的態(tài)勢(shì)，增速為0.331 g/（m2·10 a）（P＜0.001）。

3.2耕地NPP的時(shí)空分異分析

該研究結(jié)合Sen變化趨勢(shì)和MK檢驗(yàn)，依據(jù)耕地NPP變化趨勢(shì)劃分類型，2000—2020年安徽省耕地NPP時(shí)空變化整體表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)，占安徽耕地面積的93%，其中明顯增長(zhǎng)面積占50%，輕微增長(zhǎng)面積占43%。僅有7%的耕地出現(xiàn)下降趨勢(shì)，包括5%的輕微下降和2%的嚴(yán)重下降（圖3a）。耕地NPP明顯增長(zhǎng)的區(qū)域主要分布在合肥市、滁州市、六安市和宿州市等地區(qū)，耕地NPP輕微增長(zhǎng)的區(qū)域主要分布在阜陽(yáng)市、亳州市、宿州市和滁州市等地區(qū)，而耕地NPP輕微下降和明顯下降的區(qū)域主要分布在各個(gè)城市市區(qū)附近（圖3b）。

為進(jìn)一步探究安徽省耕地NPP趨勢(shì)變化類型特征，該研究從2000—2010年和2010—2020年2個(gè)時(shí)間段進(jìn)行對(duì)比分析。研究發(fā)現(xiàn)，耕地NPP變化趨勢(shì)主要是向輕微下降、輕微增長(zhǎng)和明顯增長(zhǎng)3個(gè)類型轉(zhuǎn)移（圖4）。趨勢(shì)變化類型降級(jí)的耕地面積較大，體現(xiàn)在輕微增長(zhǎng)向輕微下降轉(zhuǎn)移（16%）、明顯增長(zhǎng)向輕微下降轉(zhuǎn)移（11%）、明顯增長(zhǎng)向輕微增長(zhǎng)轉(zhuǎn)移（16%）。僅有10%的耕地NPP趨勢(shì)變化類型升級(jí)，表現(xiàn)為輕微下降向輕微增長(zhǎng)轉(zhuǎn)移（5%），輕微增長(zhǎng)向明顯增長(zhǎng)轉(zhuǎn)移（5%）。

在空間上，耕地NPP趨勢(shì)變化類型表現(xiàn)為降級(jí)的耕地主要分布在皖北大部和皖中局部地區(qū)（圖5），輕微增長(zhǎng)向輕微下降降級(jí)區(qū)域主要發(fā)生在合肥市、安慶市、滁州市和淮南市；明顯增長(zhǎng)向輕微下降降級(jí)區(qū)域主要發(fā)生在滁州市、淮南市和合肥市；明顯增長(zhǎng)向輕微增長(zhǎng)降級(jí)區(qū)域主要發(fā)生在宿州市、滁州市、亳州市、蚌埠市和阜陽(yáng)市。耕地NPP趨勢(shì)變化類型表現(xiàn)為升級(jí)的耕地主要分布在皖南大部和皖中局部地區(qū)（圖5），輕微下降向輕微增長(zhǎng)升級(jí)區(qū)域主要發(fā)生在安慶市、宣城市、池州市和蕪湖市；輕微增長(zhǎng)向明顯增長(zhǎng)升級(jí)區(qū)域主要發(fā)生在合肥市、宣城市、宿州市和蕪湖市。

3.3安徽省耕地NPP的可持續(xù)性分析

安徽省耕地NPP的Hurst指數(shù)介于0.24～0.76之間，平均值為0.58，其中Hurst指數(shù)＜0.5的像元數(shù)僅占20%，即呈弱反持續(xù)性（0.24≤Hurst指數(shù)＜0.5）；Hurst指數(shù)≥0.5的像元數(shù)約占80％，說(shuō)明安徽省耕地NPP的正向持續(xù)性較強(qiáng)。

將耕地NPP時(shí)空變化趨勢(shì)結(jié)果與Hurst指數(shù)結(jié)果進(jìn)行疊加計(jì)算，得到變化趨勢(shì)與持續(xù)性的耦合信息，以揭示安徽省耕地NPP的時(shí)空變化趨勢(shì)及其持續(xù)性。耦合結(jié)果劃分為6類：①持續(xù)性嚴(yán)重下降；②持續(xù)性輕微下降；③持續(xù)性穩(wěn)定不變；④持續(xù)性輕微增長(zhǎng)；⑤持續(xù)性明顯增長(zhǎng)；⑥未來(lái)變化趨勢(shì)不確定（反持續(xù)性嚴(yán)重下降、反持續(xù)性輕微下降、反持續(xù)性穩(wěn)定不變、反持續(xù)性輕微增長(zhǎng)和反持續(xù)性明顯增長(zhǎng)）。

未來(lái)安徽省耕地NPP時(shí)空變化整體持續(xù)表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)，占安徽省耕地面積的75%，其中明顯增長(zhǎng)面積占49%，輕微增長(zhǎng)面積占26%（圖6）。未來(lái)安徽省有5%的耕地NPP出現(xiàn)下降趨勢(shì)，有20%的耕地變化趨勢(shì)不確定。未來(lái)安徽省耕地NPP明顯增長(zhǎng)的區(qū)域主要分布在合肥市、滁州市、六安市和宿州市等地區(qū)，耕地NPP輕微增長(zhǎng)的區(qū)域主要分布在滁州市、合肥市、淮南市和阜陽(yáng)市等地區(qū)，而耕地NPP輕微下降和明顯下降的區(qū)域依然分布在各個(gè)城市市區(qū)附近。未來(lái)時(shí)空變化趨勢(shì)不確定的地區(qū)分布在皖北大部，主要在阜陽(yáng)市、宿州市和亳州市等地區(qū)。

4討論與結(jié)論

4.1討論

近50年安徽省及所在的長(zhǎng)江中下游地區(qū)氣溫呈上升趨勢(shì)［25］，提高了植被光合作用速率和水分利用效率，加速了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)［26］，使得2000—2010年安徽省耕地NPP增加明顯。但隨著安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局變化、城市都市圈效應(yīng)、退耕還林（草）等方面的影響，土地利用轉(zhuǎn)移變化以耕地轉(zhuǎn)移量最大，主要轉(zhuǎn)移為城鎮(zhèn)用地和水域用地［27］，同時(shí)人類活動(dòng)對(duì)耕地影響加劇，引起耕地NPP下降，導(dǎo)致2010—2020年安徽省耕地NPP增加趨勢(shì)較弱，且在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速的城市出現(xiàn)耕地NPP等級(jí)下降（如滁州市、淮南市和合肥市）。安徽省耕地NPP的時(shí)空差異性逐漸增強(qiáng)，尤其在皖中和皖北地區(qū)，在滿足氣溫的條件下，農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中耕地需水量是否達(dá)到要求，直接影響耕地NPP，應(yīng)以高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)為契機(jī)，加強(qiáng)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)［3］。根據(jù)安徽省耕地NPP的時(shí)空分異及其發(fā)展趨勢(shì)的研究結(jié)果，可為因地制宜改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，科學(xué)合理推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，增強(qiáng)區(qū)域糧食安全保障能力，全面推動(dòng)實(shí)施高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田改造提升工程等提供指導(dǎo)和參考。

相較于已有研究，筆者采用逐年耕地NPP數(shù)據(jù)，研究時(shí)空監(jiān)測(cè)頻率較高、跨度更長(zhǎng)，有效揭示了安徽省耕地NPP時(shí)空分異及其趨勢(shì)變化特征。選擇由凈光合作用計(jì)算獲得的NPP，相較于其他研究使用增強(qiáng)植被指數(shù)（enhanced vegetation index，EVI）更具優(yōu)勢(shì)［28］。研究不僅分析了耕地NPP變化趨勢(shì)，還整合Sen趨勢(shì)和MK檢驗(yàn)數(shù)據(jù)建立了耕地生產(chǎn)力趨勢(shì)變化類型劃分依據(jù)，深入分析了不同時(shí)期安徽省耕地NPP趨勢(shì)變化類型時(shí)空變化格局。該研究還存在一些不足，如文中采用的NPP數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m，能夠揭示安徽省耕地NPP時(shí)空差異及其趨勢(shì)變化規(guī)律，但相較于綜合遙感、土地利用和其他非遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)VPM模型模擬的耕地NPP，精度要低一些［29］。后續(xù)研究將基于中高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)，綜合氣候、土壤、生產(chǎn)條件和科技推廣應(yīng)用等統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，模擬分析耕地NPP空間格局［3］，深入揭示安徽省耕地NPP時(shí)空演變分異的影響機(jī)制。

4.2結(jié)論

基于安徽省2000—2020年時(shí)序耕地NPP數(shù)據(jù)，采用Theil-Sen Median趨勢(shì)分析、Mann-Kendall檢驗(yàn)、Hurst指數(shù)等方法，探究安徽省耕地NPP的時(shí)空分異特征，并分析其時(shí)空演變趨勢(shì)。①2000—2020年安徽省耕地年均NPP整體上呈現(xiàn)波動(dòng)增加的態(tài)勢(shì)，增速為0.331 g/（m2·10 a）（P＜0.001）。②在空間變化上，93%的耕地NPP呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，7%的耕地出現(xiàn)下降趨勢(shì)，相較于2000—2010年，2010—2020年滁州市、淮南市和亳州市等地區(qū)的耕地NPP趨勢(shì)變化類型為降級(jí)，合肥市、宣城市和蕪湖市等地區(qū)的耕地NPP趨勢(shì)變化類型為升級(jí)。③未來(lái)合肥市、滁州市、六安市和宿州市等地區(qū)的耕地NPP繼續(xù)表現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，各個(gè)城市市區(qū)附近的耕地NPP出現(xiàn)下降趨勢(shì)，皖北大部地區(qū)的耕地NPP趨勢(shì)不確定?？傊?0年來(lái)安徽省耕地NPP在時(shí)空上呈現(xiàn)增加的態(tài)勢(shì)，滁州市、淮南市和亳州市等城市耕地NPP時(shí)空變化較為敏感，合肥市、滁州市、六安市和宿州市等地區(qū)耕地產(chǎn)能提升潛力較大。

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