县域粮食单产及其生产投入因素的空间异质性——以河南省为例

在当前耕地总量很难增加的总体形势下,粮食单产及其生产投入因素的关系研究对国家粮食安全具有重要意义。Moran’s I指数及散点图显示,粮食单产及其OLS(Ordinary Least Squares)估计的残差存在显著的空间自相关性,因而不满足经典线性回归分析的建模条件,而GWR(Geographically Weighted Regression)模型能够克服这一缺陷,并能进行参数的局部估计。河南省108个县的实践表明,GWR模型有效地降低了残差的空间自相关,各项检验指标均好于OLS估计。4个生产投入影响因素的空间分异规律存在显著差异。灌溉因素在OLS和GWR模型中均为正效应,单位播种面积机械动力、单位播种面积化肥施用量(折纯)、单位播种面积用电量3个变量的系数估计值在OLS模型中为负,而在GWR模型中则有正有负,说明存在空间异质性。黄河以北粮食高产区主要受机械动力、灌溉和用电量3个因素的正向影响,化肥投入的再增加反而引致单产降低。淮河沿岸和信阳的粮食高产区主要受化肥施用量和用电量的正向影响。为提高粮食单产,西部山地、丘陵县的粮食低产区应加强机械动力投入并提高用电效率,最西部的山地县还应适度增加化肥的用量。     

东北地区臭氧浓度空间格局演变规律及影响因素

采用重心模型、空间自相关分析、地理探测器,研究了2016年东北地区O₃浓度的空间分布格局及演变规律,揭示了气象因素和前体物对东北地区O₃浓度空间分布格局及演变的影响.结果表明:东北地区O₃-8 h-P90分布整体呈南高北低的态势,O₃浓度的高值区及超标天数比例较高的地区都集中分布在环渤海地区的沿海城市;气温是影响O₃年均浓度空间格局演变的主导因素,随着气温的变化,O₃年均浓度空间分布格局呈现空间分异不明显-南高北低-空间分异不明显的演变特征;前体物是核心城市形成局部O₃污染的主要原因,其影响力的大小受温度的影响,温度越高,光化学反应越强,前体物的正向影响力越大,温度越低,光化学反应越弱,化学性质活跃的前体物对O₃可能起消耗作用.     

青藏高原粮食生产、消费及安全风险格局变化

青藏高原是中国粮食短缺地区之一,提高其粮食自给能力和确保粮食安全一直受到中央和地方政府的高度重视。在修订牧业区和半农半牧地区人均粮食消费需求量标准的基础上,利用1985-2015年青藏高原县级行政单元粮食产量和消费数据,采用波动系数法、分级法、重心模型以及粮食短缺指数模型,分析青藏高原粮食生产和消费的时空变化特征,并评估114个县市的粮食安全风险状况。结果表明：青藏高原粮食生产与消费空间分布不均衡,粮食生产呈环形分布在青藏高原东部湟黄谷地、藏东和藏南沿江河谷地带,中部和西部粮食产量较低,粮食消费呈东高西低格局;本地粮食生产不能满足居民消费需求,区域粮食缺口量达21.04万~121.69万t,相当于粮食消费需求的8.22%~40.11%,考虑旅游人口的影响,2015年区域粮食缺口达132.92万t;青藏高原粮食安全风险较高的地区广泛分布在藏北高原、青南高原、祁连山地以及城市化水平较高的拉萨市辖区和西宁市辖区,旅游业发展对林芝市的粮食安全风险影响显著;单纯依靠粮食增产不能解决区域粮食问题,建立完善的粮食储备和交通物流体系、加强与内地及周边国家的粮食贸易合作,是保障青藏高原粮食安全的关键。     

21世纪初我国粮食供需的新空间格局

利用2000-2003年县级统计数据,揭示21世纪初我国粮食供需的空间格局。我国粮食供需平衡以东西分异规律为主,其次是南北分异。地势第二级阶梯以东,主要余粮区分布最广,北方明显多于南方;胡焕庸线以西,常年缺粮区为主;两线之间,潜在缺粮区居多。东北地区、华北平原生产全国近70%的余粮。长江中下游以南地区既是我国温饱水平缺粮总数最多的地区,也是第三大余粮生产区。地势第二级阶梯上的农牧交错带,温饱水平缺粮总量列第二位,是我国粮食安全最脆弱的地区。上述地区主要位于环境变化敏感地带,粮食安全自然风险最大。因此,加强环境变化对粮食供需平衡的影响研究,对深入认识我国粮食供需平衡的稳定性具有重要的现实意义和理论价值。     

黑龙江省粮食生产的时空格局及动因分析

采用空间自相关、聚类分析和多元回归模型等方法,论文探讨了2000 年以来黑龙江省粮食生产的时空动态及其主要影响因素.结果表明:① 黑龙江省粮食生产规模持续扩大,其中,大豆播种面积及其占农作物总播种面积的比重均经历了“上升-下降”的波动过程,玉米和水稻播种面积不断扩大,但其占农作物播种面积的比重分别在2009 和2011 年超过大豆;② 黑龙江省粮食生产具有一定的空间相关性,大豆空间集聚最显著,玉米次之,水稻最不明显;③ 粮食生产区域化和专门化态势增强,松嫩平原北部及大小兴安岭地区、松嫩平原东南部和三江平原北部分别形成了以大豆、玉米和水稻为主的粮食生产类型区;④ 多元回归分析表明,农业投入、经济环境、技术水平、市场因素是影响黑龙江省粮食生产及其结构时空变化的主要因素.     

单产提升潜力衰减模型法在河南粮食单产中长期预测中的应用研究

粮食单产水平的提高是河南粮食增产的主要原因,准确预测粮食单产水平,对科学判断河南粮食生产能力、制定粮食生产战略意义重大。论文针对目前直接以单产为变量建立的预测模型未能反映出单产增长的有限性和增速的减缓性之不足,研究提出了一种基于单产提升潜力衰减过程的单产预测方法。该方法利用河南耕地的平均单产潜力和历年实际单产数据,计算得到河南历年单产可提升潜力值;依据单产提升潜力理论上呈逐渐衰减之变化特点,可采用指数衰减函数建立单产提升潜力回归模型,以达到间接预测单产之目的。结果表明：1）单产提升潜力对数值与时间t之间具有高度负线性相关关系,适宜建立指数回归模型;2）回归模型V_q-V_t=e^{-0.009 5t+9.464 7}拟合优度R²=0.973 1,在0.01置信水平上回归显著;3）预测模型反映出了单产提升潜力的有限性和衰减性,即单产潜力对单产水平的限制性,模型理论诠释清晰;4）利用河南1978—2000年的单产数据作为样本建立预测模型,用样本以外2001—2015年的实际单产作为观测值,对预测单产进行模型预测检验,结果表明该模型预测单产绝对误差均值为129.15 kg/hm²,仅为现有方法的0.17~0.82倍,且误差平稳,适宜于单产中长期预测;5）预测得河南2020、2025、2030年的平均单产分别为6 375、6 765、7 155 kg/hm²,年均增幅为85.20~74.55 kg/hm²,增速呈逐渐减缓趋势。     

改革开放以来中国粮食生产空间重构

粮食生产空间重构不仅事关我国粮食安全,而且深刻影响着区域经济发展与生态保护。从数量、生产潜力和空间格局三个维度出发,采用GAEZ模型、景观格局指数与重心迁移模型探讨了1980—2018年中国粮食生产空间重构。研究表明：（1）就数量来看,南减北增,总量基本持衡,但其内部转换频繁。粮食生产空间转出面积约达6458万hm²,其中退耕还林还草与建设用地扩张占到90%左右;粮食生产空间转入面积为6680万hm²,毁林垦草占到75%。（2）从生产潜力上看,其总量整体呈下降趋势,同时表现出由东向西降低的梯度差异。生产潜力总量减少主要是由退耕还林还草与城市扩张所导致,使得中低潜力、中潜力与中高潜力等级的粮食生产空间减少。而增加的主要原因是毁林垦草,使得中潜力与中高潜力等级的粮食生产空间大量增加。（3）由于人类活动的加剧,空间格局发生了显著变化。粮食生产空间的规模逐渐变小,形状趋于复杂,相隔距离逐渐变远。同时,粮食生产空间的数量重心整体向南运动,但迁移距离不大。而生产潜力重心不断向东北移动,迁移幅度相对较大。研究结果丰富了土地系统研究体系,为保障粮食安全及实现粮食生产空间的可持续集约化发展提供依据。     

1949～1992年我国粮食单产的气候影响分析

１９４９～１９９２年我国粮食单产呈持续增长趋势,但年际间有明显的波动。这种波动除受政策因素影响外,主要受气候波动的影响,尤其是单产水平的剧降往往与气候灾害比较严重的年景对应。为此,本文着重分析了气候产量的时空变化特征。结果表明,东部地区单产水平虽然很高,同时波动幅度也很大,应以稳产为主,中、西部地区以增产为主。从全国来看,气候产量变化的一致性特征明显,５０年代和８０年代气候条件对粮食生产比较有利。但个别年份气候产量变化会呈现出南北或东西方向的地域分异特征。     

1949～1992年我国粮食单产的气候影响分析

１９４９～１９９２年我国粮食单产呈持续增长趋势，但年际间有明显的波动。这种波动除受政策因素影响外，主要受气候波动的影响，尤其是单产水平的剧降往往与气候灾害比较严重的年景对应。为此，本文着重分析了气候产量的时空变化特征。结果表明，东部地区单产水平虽然很高，同时波动幅度也很大，应以稳产为主，中、西部地区以增产为主。从全国来看，气候产量变化的一致性特征明显，５０年代和８０年代气候条件对粮食生产比较有利。但个别年份气候产量变化会呈现出南北或东西方向的地域分异特征。     

近20年中国粮食生产变化特征及其对区域粮食供需格局的影响

中国是一个农业大国,用占世界不到9%的耕地养活了占世界近20%的人口。国家及区域尺度粮食安全问题一直备受关注。以省为研究单元,借助GIS空间分析与统计工具,分析了1999—2018年中国粮食生产变化的总体特征、地域格局演变特征及这些变化对区域粮食供需格局的影响。研究结果表明：全国粮食总产量呈现显著增加的趋势,增长率为0.11亿t/年。北方粮食总产量呈显著增长趋势,而南方粮食总产量基本维持稳定。玉米产量的增加对这些变化起到了主导作用。在省域尺度上,近20年五种主要粮食作物（稻谷、小麦、玉米、豆类和薯类）产量时空变化具有较大差异。粮食产量的变化对区域粮食供需格局产生了较大影响。特别是东南沿海地区的广东、浙江、福建三省,从稻谷和小麦两大口粮供过于求型变为了供给不足型省份。但在全国尺度上,人均粮食占有量在Y 1999—2003时段（1999—2003年五年平均情况）和Y 2014—2018时段（2014—2018年五年平均情况）分别为368.0 kg/人和461.5 kg/人;人均两大口粮占有量在Y 1999—2003时段和Y 2014—2018时段分别为220.3 kg/人和247.6 kg/人。播种面积的变化是全国及区域尺度上粮食作物产量变化的直接原因。但其根本原因则更多归因于土地利用价值驱动的属性、功能及质量的变化。此外,根据导致耕地减少的四种主要类型——“非农化”“非粮化”“荒废化”和“生态化”,探讨了其形成原因并提出相应的提高区域粮食生产的对策建议,以期对区域粮食种植格局调整及实现两大口粮需求省份向自给型省份转型提供参考。     

南四湖流域产水量空间格局与驱动因素分析

流域生态系统产水服务功能的空间化和定量化评估,对流域水资源管理、优化配置以及提高流域水生态保护效率具有重要意义。以山东省南四湖流域为研究对象,基于1990-2013年土地利用、降水、蒸散以及土壤属性等基础地理数据,以InVEST模型为基础,评估和模拟南四湖流域近25 a的产水量,并采用ArcGIS分析产水量的空间分布格局以及变化趋势,探讨了降水、地形等自然地理要素以及人口、土地利用和国内生产总值（GDP）等社会经济因素与产水量空间格局动态变化之间的关系,并在此基础上划分出南四湖流域生态系统产水功能区。研究结果表明：流域产水量在空间格局上呈现出由东向西递减的趋势,东部、东北部等山区、丘陵地区产水量高,西部平原地区产水相对较低;受自然地理要素影响,流域产水量空间分布与社会经济发展水平即GDP、人口密度的空间分布格局有较大差异。近25 a来,流域产水量呈现减少趋势,且产水量峰值区域由东北部向偏南地区转移,最低值区由西部向中部地区转移。降水、海拔和坡度等地理环境与产水量的空间变化呈显著正相关,其中降水量的相关程度最强;人口、GDP等社会经济数据与产水量变化也呈显著正相关,主要原因在于城市化的发展,城市建设用地等不透水层增加,促进了流域产水量。研究结果可以为流域水资源政策制定以及社会经济发展规划等宏观决策提供科学支撑。     

近20a来甘肃省县域人均粮食占有量时空格局及其驱动力研究

以甘肃省87个县域为研究单元,基于1991、1996、2001、2006、2011年的统计数据,采用ESDA、重心迁移、GWR等方法对甘肃省县域人均粮食占有量的空间格局进行测定,并分析区域差异的空间异质性及变化的驱动机制。结果表明:1991—2011年间,甘肃省县域人均粮食占有量呈现总体上升、期间波动的态势,重心自西北向东南迁移。人均粮食占有量的空间自相关特征明显,热点区主要集中分布在河西走廊中部,冷点区主要聚集在陇中和甘南,20 a间,冷、热点格局发生了较大变化。人均粮食变化驱动因素的非均衡联动局域性特征显著,人口数量对人均粮食占有变化的影响最大,呈负相关,其次是经济发展水平和城市化率;多个影响因素在空间上存在明显的经度或纬度地带性规律。     

贵州典型矿区10年景观格局变化及驱动力分析

选取贵州六盘水市汪家寨煤矿为研究区域,以2000年的ETM影像、2005年的ASTER影像和2010年的ALOS影像为基础数据源,通过RS、GIS技术和景观生态学方法,对该煤矿区2000-2010年景观格局变化及其驱动力进行了研究。结果表明:2000-2010年汪家寨矿区不同景观类型间的转化主要是耕地转为工矿用地,草地,灌木,森林;景观破碎化程度越来越大,但变化不大;该矿区景观格局变化的主要驱动力是煤矿开发及农业发展及生态治理政策因子。煤矿开发及农业发展是使生态格局恶化的驱动力因子;水土流失治理政策的实施和矿区生态恢复建设的开展是使生态格局改善的驱动力因子。这些驱动因子互相影响、互相制约,共同影响矿区景观格局的变化。旨在为贵州矿产资源开发区土地资源可持续利用、生态环境修复与重建提供参考。     

三峡库区景观格局粒度效应及其对土地利用变化过程的响应

1992—2012年,受大型水利工程建设影响,三峡库区土地利用/覆被发生剧烈变化,论文选取工程建设重要时点1992、2002、2006和2012年的土地利用覆被图,探讨景观格局指数在30~1 000 m粒度范围内的粒度效应及其对土地利用变化过程的响应。结果表明：1）所选取的27个景观指数中,有14个对空间粒度变化高度敏感、3个中度敏感、7个低敏感、3个不敏感;不同类型景观（除裸地外）粒度效应规律相似。2）景观格局指数随粒度变粗呈5种变化规律：单调下降、单调上升、阶梯状上升、无明显变化、先增大后迅速下降。形状指数粒度效应对土地利用变化过程的响应明显,聚集度指数、面积-边缘指数、多样性指数随土地利用变化的特征不受粒度粗细影响。因此,景观格局分析最适宜粒度范围为30~60 m。3）1992—2012年三峡库区整体景观异质性增大、优势度降低、呈小斑块密集格局;耕地面积急剧下降、破碎化加剧,林地面积稳步提升,连通性提高。     

中国暖季近地面臭氧浓度空间格局演变及主要气象驱动因素

中国的近地面臭氧（O₃）浓度在2015~2018年间持续升高,已成为仅次于颗粒物的重要大气污染物.基于中国337个城市2015~2018年暖季（4~9月）的实时O₃浓度数据和气象数据,利用趋势分析、空间自相关、热点分析和多尺度地理加权回归（MGWR）,研究了2015~2018年中国暖季地表O₃浓度的空间演变格局,探讨了气象因素对其驱动的空间差异性.结果表明：①中国暖季O₃浓度整体呈显著升高趋势（P<0.05）,平均升高速率为0.28 μg·（m³·a）^-1,其中超过55%的城市O₃浓度每年升高0.50 μg·m^-3;②O₃浓度存在明显的区域差异,高值区（平均浓度>60 μg·m^-3）分布在华东、华北、华中和西北部分地区;低值区（平均浓度<20 μg·m^-3）分布在华南和西南地区;③O₃浓度变化趋势在空间上存在位于华东、华北、西北以及华中地区的热点区域和位于西南、华南（广西）以及东北地区的冷点区域;④气温是中国暖季O₃变化的主要气象驱动因素,其对华北、西北和东北地区O₃浓度的影响显著高于其他地区;除广西、云南和江西部分地区外,O₃浓度与气温呈显著正相关;O₃浓度在华南、华东和华中大部分地区与风速呈显著负相关,O₃浓度在华北和东北部分地区与风速呈显著正相关;除辽宁、山东、河北、甘肃、广东及西南部分地区外,O₃浓度与云层覆盖度呈显著负相关;除西北和西南部分地区外,O₃浓度与降水呈显著负相关.     

中国城市O3浓度时空变化特征及驱动因素

基于2015～2017年O_3浓度监测数据,采用克里金插值、空间自相关分析、热点分析和地理探测器等方法,研究了中国城市O_3浓度的时空变化特征及驱动因素.结果表明:①2015～2017年中国城市O_3污染逐年加重,年评价指标超标城市由74个增加到121个,平均超标天数比例由5. 2%上升到8. 1%.②O_3污染主要发生在4～9月,超标天数占全年总超标天数的87. 5%～95. 3%. 5～7月O_3浓度上升最快、污染最严重,超标天数比例由2015年的10. 6%上升到2017年的20. 5%,2017年83. 0%的中度污染和91. 0%的重度污染发生在5～7月.③华北平原O_3浓度的持续上升,已将京津冀和长三角地区O_3高污染区连成一片,形成了包括环渤海地区、中原城市群、长三角城市群、山西、关中地区和内蒙古中部集中连片的O_3高污染区,是我国O_3污染最严重的区域.珠三角、成渝城市群和华东地区南部O_3浓度上升也较快,成渝城市群的核心城市已初步形成我国新的O_3污染中心.④O_3浓度空间集聚性逐年增强,年度热点主要分布在华北平原和长江中下游地区,冷点主要分布于东北、西南及华南地区.⑤地理探测器分析表明,气象、工业化、城市化因素和O_3前体物排放量因子对O_3浓度分布均有显著驱动作用,但不同地区O_3浓度的驱动因素存在差别,同一因子在不同季节的驱动作用也不尽相同.     

江苏省粮食生产时空变化及影响因素分析

为了研究江苏省农用地粮食生产的时空变化及其影响因素,论文分析了2000年和2006年江苏省农用地粮食单产和总产的空间格局及其变化情况,同时,分析了人为影响因素和气象因素对江苏省农用地粮食单产的影响。结果表明:江苏省农用地粮食单产空间分布差异表现为由南往北不断减少的格局,这个格局2006年与2000年相比没有发生改变,但是,随着近年表现出苏北和苏中粮食单产增加大于苏南的趋势,苏南地区的粮食单产优势在渐渐消失,苏中地区成为江苏省粮食单产的另一个高值区,局部地区接近苏南的单产水平。2000年粮食总产分布表现为高值区多中心的格局,高值区主要分布在苏中和苏北地区,但到2006年后粮食总产高值区在苏北和苏中连片,其他地方的高值区消失。从论文分析结果来看,人为影响因素和降水变化是江苏省近年农用地粮食生产空间格局变化的主要影响因素。粮食生产格局的时空变化需要引起有关部门的注意,其结论可以为相关部门提供决策参考。     

东北三省碳排放脱钩效应及驱动因素研究

文章利用Tapio模型和LMDI分解方法对东北三省的能源消费碳排放的脱钩关系和影响因素进行了分析。结果表明:2000-2015年东北三省能源消费CO_2排放量表现出先增加后降低的趋势,2000-2012年,黑龙江、吉林、辽宁三省的能源消耗CO_2排放量呈上升趋势,年均增长率分别为6.51%、9.00%和6.49%,2012-2015年,三省的CO_2排放量开始呈下降趋势;脱钩分析得出:2000-2015年,东北三省的脱钩状态呈现波动变化趋势,2000-2012年东北三省整体呈现弱脱钩状态;2012-2015年,东北三省均表现为强脱钩状态;经济因素是东北三省各省能源消费CO_2排放量增加的主要促进因素,能源强度是主要抑制因素,人口规模和能源结构对碳排放变化的影响程度较小。