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近30年我国谷子生产时空变化与区域优势研究

本站小编 Free考研考试/2021-12-26

刘杰安1, 王小慧1, 吴尧1, 贾浩1, 尹小刚1, 史磊刚2, 褚庆全1, 陈阜,11 中国农业大学农学院/农业农村部农作制度重点实验室,北京 100193
2 北京农业信息技术研究中心,北京 100097

Spatiotemporal Variation and Regional Advantages of Foxtail Millet Production in Recent 30 Years in China

LIU JieAn1, WANG XiaoHui1, WU Yao1, JIA Hao1, YIN XiaoGang1, SHI LeiGang2, CHU QingQuan1, CHEN Fu,11 College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University/Key Laboratory of Farming System, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100193
2 Beijing Research Center of Information Technology in Agriculture, Beijing 100097

通讯作者: 陈阜,E-mail:chenfu@cau.edu.cn

责任编辑: 杨鑫浩
收稿日期:2019-01-2接受日期:2019-02-22网络出版日期:2019-06-01
基金资助:粮食主产区资源要素与作物生产空间匹配特征及优化.2016YFD0300201


Received:2019-01-2Accepted:2019-02-22Online:2019-06-01
作者简介 About authors
刘杰安,E-mail:liu-jiean@qq.com。










摘要
目的 谷子营养丰富、生育期短、抗旱耐瘠,谷子种植对优化干旱半干旱地区农业种植结构和促进农民增收具有重要作用。分析我国谷子生产时空变化特征与区域优势,以期为优化谷子布局和促进谷子生产发展提供建议与理论依据。方法 基于1985—2015年谷子各省、县域生产统计数据,采用产量贡献率、重心迁移、比较优势指数等指标,分析了我国谷子生产时空变化规律。结果 30年间全国谷子播种面积由3.318×10 6hm 2减少至7.88×10 5hm 2后回升至8.39×10 5hm 2,单产由1 801.2 kg·hm -2提高至2 342.9 kg·hm -2,总产量变化中面积贡献率为80.3%,单产贡献率为18.4%,且单产贡献率逐渐增加。全国谷子生产重心年际间变化较小,优势产区稳定在东北地区中西部、黄淮海平原中北部和北部中低高原区东南部,具体集中在内蒙东部、东北三省与内蒙接壤的县域、河北大部、河南西北部、山东中部、山西大部、陕西北部、甘肃东部及宁夏中部。30年间黄淮海平原区、东北地区与西北部分县域单产增加但播种面积大量减少,使该区域表现为单产优势与面积劣势,2000年后北部中低高原区的吉林通榆、内蒙敖汉旗与山西部分县域的播种面积回升。播种面积较大而单产劣势的县域集中在黄土高原地区的陕西和山西中北部部分县域。结论 30年来全国谷子播种面积先减后增,生产集中程度不断增大,优势产区趋于稳定,单产逐步提升。黄淮海地区被夏玉米替代的夏谷较难恢复,东北地区中西部、北方农牧交错区及太行山沿线区谷子生产具有恢复潜力。谷子育种、栽培技术与生产加工机械的进步,对谷子生产提质增效与实现产业化发展至关重要。
关键词: 谷子;县域;ArcGIS;时空变化;贡献率;重心迁移;比较优势

Abstract
【Objective】 Foxtail millet (Setariaitalica (L.) P. Beauv.) is rich in nutrition, has a short growth period, and is resistant to drought and barren. Planting foxtail millet plays an important role in optimizing the agricultural planting structure and promoting farmers’ income in arid and semi-arid areas. It was of great significance for the sustainable development of foxtail millet production to analyze the spatiotemporal characteristics and regional advantages of foxtail millet production in China. 【Method】 Based on the provincial and county production statistics of foxtail millet from 1985 to 2015, the spatial and temporal variation rules of foxtail millet production in China were analyzed by using the yield contribution rate, center of gravity migration, comparative advantage index and other indicators.【Result】 In the last thirty years, the sown area of foxtail millet in China decreased from 3.318×10 6hm 2 to 7.88×10 5 hm 2 and then recovered to 8.39×10 5hm 2. The yield increased from 1 801.2 kg·hm -2 to 2 342.9 kg·hm -2. The area contribution rate of total production change was 80.3%, the yield contribution rate was 18.4%, and the yield contribution rate gradually increased. The center of foxtail millet production in China varied little in recent 30 years. The advantageous production areas were stable in the midwest part of northeast China, the north-central part of the North China Plain and the southeastern part of the middle-low plateau area in the north, which were concentrated in the counties bordering Inner Mongolia and the three provinces in northeast China, most of Hebei, northwest Henan, central Shandong, most of Shanxi, northern Shaanxi, eastern Gansu and central Ningxia. In the last thirty years, the yield increased in the North China Plain, the northeast plain and some counties in the northwest area, but the sown area decreased significantly, which made these regions show efficiency advantage and scale disadvantage. After 2000, the sown area of Jilin Tongyu, Inner Mongolia Aohan banner and some counties in Shanxi province in the middle and low plateau area in the north were recovered. The counties with scale advantage and efficiency disadvantage were concentrated in Shaanxi and parts of north-central Shanxi in Loess Plateau area.【Conclusion】 In the past 30 years, the sown area of millet decreased first and then increased, the concentration of foxtail millet production in China had been increasing, the advantageous production areas tended to be stable, and the yield had been gradually increased. The summer foxtail millet replaced by summer corn in North China Plain was difficult to recover, and the foxtail millet production in the midwest regions of northeast China, the northern agro-pastoral interleaving areas and the areas along Taihang mountain had the potential to recover. The progress of foxtail millet breeding, cultivation technology and production processing machinery were very important for improving the quality and efficiency of foxtail millet production and realizing industrialization development.
Keywords:foxtail millet;county;ArcGIS;spatio-temporal changes;contribution rate;migration of center of gravity;comparative advantage


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本文引用格式
刘杰安, 王小慧, 吴尧, 贾浩, 尹小刚, 史磊刚, 褚庆全, 陈阜. 近30年我国谷子生产时空变化与区域优势研究[J]. 中国农业科学, 2019, 52(11): 1883-1894 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2019.11.004
LIU JieAn, WANG XiaoHui, WU Yao, JIA Hao, YIN XiaoGang, SHI LeiGang, CHU QingQuan, CHEN Fu. Spatiotemporal Variation and Regional Advantages of Foxtail Millet Production in Recent 30 Years in China[J]. Scientia Acricultura Sinica, 2019, 52(11): 1883-1894 doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2019.11.004


0 引言

【研究意义】谷子(Setariaitalica (L.) P. Beauv.)具有生育期短、水分利用率高、抗旱耐瘠薄等特点,特别适宜在干旱半干旱地区种植,是我国北方重要的旱作粮食作物与抗旱救灾战略储备作物[1,2]。在积温不足、水资源相对匮乏的东北、西北地区[3],种植谷子具有减少地下水消耗、减少土壤侵蚀与水土流失[4]的重要生态保护作用。同时,谷子具有良好的食用与饲用价值,随着人们对食物品质需求的不断提升,在老少边穷地区发展有机旱作谷子种植将对当地脱贫增收和优化粮食产量结构起到良好的促进作用。因此,挖掘谷子生产潜力,优化区域布局,对促进我国谷子生产可持续发展意义重大。【前人研究进展】近年来,一些****利用省域或县域作物生产数据,采用多种方法对多种作物生产时空变化与比较优势进行了研究。刘忠等[5]采用贡献因素分解研究了2003—2011年面积、单产和种植结构调整对于粮食增产的贡献率,划定了全国各区域各主要作物增产主导类型。刘彦随等[6]根据规模与效率比较优势指数,对全国省份进行了比较优势指数分类,明确了各省份粮食生产优势特征,并通过分析各省份所属类型年际间变化情况,发现了粮食区域生产重心的“北进中移”,我国粮食产销格局已由“南粮北调”转为“北粮南调”。刘珍环等[7]通过研究我国水稻重心迁移规律发现水稻种植重心因此向东北方向迁移约230 km,产量重心向东北迁移约320 km。徐海亚等[8]利用县域粮食产量数据和粮食生产集中度指标,发现1978年后中国粮食生产重心由800 mm以上雨量带向400—800 mm雨量带偏移,并逐渐向平原地区集中,虽不利于水热资源的高效利用,但却利于发展机械耕作。刘珍环等[9]综合运用时序变化趋势、空间集聚分析等方法,发现中国的种植结构调整从2002年起类型丰富度显著增加,多元种植结构逐渐替代单一型种植结构。三大粮食作物种植所占比例显著减少,水果和蔬菜类种植比例在城市化地区快速增加。【本研究切入点】目前尚无全国县域尺度的谷子生产时空变化的相关研究,也尚无综合运用上述方法对谷子进行分析探讨的报道。【拟解决的关键问题】本研究基于1985—2015年我国省级和县级尺度的谷子生产数据,利用重心迁移、产量贡献因素分解、比较优势分析等方法,分析近30年我国谷子生产要素与比较优势指数的时空分布变化规律,探讨未来谷子生产的优化布局,以期为我国谷子生产可持续发展提供建议和理论依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本文使用数据主要包括农业部种植业司发布的1985—2015年分省农作物生产数据[10],中国农业科学院农业信息研究所提供的1985—2015年每5年1个节点共7个年份的我国县域谷子生产数据,中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)获取的2015年耕地分布1 km×1 km栅格数据。底图以中国农作制综合分区[11]与中国科学院资源环境科学数据中心提供的2012年县级行政分布图为基础,最终整理获得包含10个农作区、31个省(市)(港澳台地区除外)、2 855个县的分布图。

1.2 研究方法

1.2.1 重心轨迹 不同年份的作物播种面积或总产量的重心轨迹采用重心模型法进行计算[7]

xj=$\sum\limits_{\text{i}+\text{1}}^{\text{n}}{\text{(}{{\text{C}}_{\text{ji}}}\times {{\text{X}}_{\text{i}}}\text{)}}\text{/}\sum\limits_{\text{i}+\text{1}}^{\text{n}}{{{\text{C}}_{\text{ji}}}}$
yj=$\sum\limits_{\text{i}+\text{1}}^{\text{n}}{\text{(}{{\text{C}}_{\text{ji}}}\times {{\text{y}}_{\text{i}}}\text{)}}\text{/}\sum\limits_{\text{i}+\text{1}}^{\text{n}}{{{\text{C}}_{\text{ji}}}}$
dt=$\sqrt{{{\text{(}{{\text{x}}_{\text{k}+\text{t}}}-{{\text{x}}_{\text{k}}}\text{)}}^{\text{2}}}+{{\text{(}{{\text{y}}_{\text{k}+\text{t}}}-{{\text{y}}_{\text{k}}})}^{\text{2}}}}$
式中,P(xj, yj)代表了某作物第j年重心的地理坐标。Cji表示某作物在i区域第j年的面积或产量数据;xi与yi表示第i个区域的地理中心的经纬度坐标。dt表示某作物重心在不同年份间移动距离,xk+t和 xk分别表示某作物在第k+t年和k年的经度坐标,yk+t和yk分别表示某作物在第k+t年和k年的纬度坐标。通过ArcGIS 10.5中的平均中心工具计算得到P(xj, yj),并进一步通过点集转线工具将各年重心连接为迁移路径。由于重心计算结果受面积和产量的数值高低和分布影响,计算出的重心常不是真正意义上的生产重心,重心迁移曲线旨在反映年际间全国某作物生产变化趋势,并由面积、产量重心迁移曲线之间的距离与位置关系反映单产的全国分布变化情况。

1.2.2 面积、单产、互作贡献率分解 对谷子总产变化地区进行面积、单产、互作的贡献率分解[12]

RSi+t=$({{\text{S}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{S}}_{\text{i}}})\frac{{{\text{Y}}_{\text{i}}}}{{{\text{P}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{P}}_{\text{i}}}}$
RYi+t=$({{\text{Y}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{Y}}_{\text{i}}})\frac{{{\text{S}}_{\text{i}}}}{{{\text{P}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{P}}_{\text{i}}}}$
RIi+t=$({{\text{S}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{S}}_{\text{i}}})\frac{({{\text{Y}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{Y}}_{\text{i}}})}{{{\text{P}}_{\text{i}+\text{t}}}\text{-}{{\text{P}}_{\text{i}}}}$
RSi+t+RYi+t+RIi+t=1
式中,RSi+t、RYi+t、RIi+t分别表示i时间节点的种植面积贡献率、单产贡献率、面积单产互作贡献率; Si、Si+t分别表示i年和i年之后t年的播种面积;Pi、Pi+t分别表示i年和i年之后t年的总产量;Yi、Yi+t分别表示i年和i年之后t年的单产。

AS=$\frac{\left| \text{R}{{\text{S}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|}{\left| \text{R}{{\text{S}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|+\left| \text{R}{{\text{Y}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|+\left| \text{R}{{\text{I}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|}$
A Y=$\frac{\left| \text{R}{{\text{Y}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|}{\left| \text{R}{{\text{S}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|+\left| \text{R}{{\text{Y}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|+\left| \text{R}{{\text{I}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|}$
AI=$\frac{\left| \text{R}{{\text{I}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|}{\left| \text{R}{{\text{S}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|+\left| \text{R}{{\text{Y}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|+\left| \text{R}{{\text{I}}_{\text{i}+\text{t}}} \right|}$
式中,AS表示面积贡献率的绝对值占三类贡献率绝对值之和的比重,AY表示单产贡献率的绝对值占三类贡献率绝对值之和的比重,AI表示互作贡献率的绝对值占三类贡献率绝对值之和的比重。AS>1/3为面积主导型,AY>1/3为单产主导型,AI>1/3为互作型。

1.2.3 比较优势指数 比较优势指数可分为规模比较优势指数(scale advantage index,SAI)、效率比较优势指数(efficiency advantage index,EAI)和综合比较优势指数(aggregated advantage index,AAI)[13]

(1)规模优势指数反映一个地区某作物的种植规模,可反映作物的比较优势,其计算公式如下:

SAIij=$\frac{\text{G}{{\text{S}}_{\text{ij}}}\text{/G}{{\text{S}}_{\text{i}}}}{\text{G}{{\text{S}}_{\text{j}}}\text{/GS}}$
式中,SAIij为i区j种作物的规模优势指数;GSij为i区j种农产品的播种面积;GSi为i区所有农产品的播种面积之和;GSj为全国j种农产品的播种面积;GS为全国所有农产品的播种面积之和。SAIij<1,说明i区j种作物生产规模较全国平均水平处于劣势;SAIij>1,说明i区j种作物生产规模较全国平均水平处于优势。SAIij值越大,比较优势越明显。

(2)效率优势指数反映某作物在各地区单产较全国平均单产的比较优势,其计算公式如下:

EAIij=$\frac{\text{A}{{\text{P}}_{\text{ij}}}}{\text{A}{{\text{P}}_{\text{j}}}}$
式中,EAIij为i区j种作物的效率优势指数;APij为i区j种作物单产;APj为全国j种作物平均单产。EAIij<1,说明i区j种作物生产效率较全国处于劣势;EAIij>1,说明i区j种作物生产效率较全国处于优势。EAIij值越大,比较优势越明显。

(3)综合比较优势指数综合考虑规模比较优势与效率比较优势,其计算公式如下:

AAIij=$\sqrt{\text{SA}{{\text{I}}_{\text{ij}}}\times \text{EA}{{\text{I}}_{\text{ij}}}}$
式中,AAIij为i区j种作物的综合比较优势指数;AAIij<1,说明同全国平均水平相比,i区j种作物生产处于比较劣势;AAIij>1,说明同全国平均水平相比,i区j种作物生产处于比较优势。AAIij值越大,优势就越明显。

2 结果

2.1 谷子生产时空分布与变化

1985—2015年全国谷子生产规模先减后增,单产波动性提升(图 1)。全国谷子播种面积占农作物总播种面积比重由1985年的2.3%降低至2013年的0.4%,后逐渐回升至2015年的0.5%。全国谷子播种面积占粮食作物播种面积比重由1985年的3.1%降低至2009年的0.7%,后逐渐回升至2015年的0.8%。1985—2009年,播种面积由3.318×106 hm2减少至7.88×105 hm2,减少了76.3%,总产量由5.977×106 t减少至1.225×106 t,减少了79.5%。2009—2015年播种面积回升至8.39×105 hm2,增加了6.5%。总产量回升至1.967×106 t,增加了60.5%。30年间单产由1 801.2 kg·hm-2提高至2 342.9 kg·hm-2,提高了30.1%。

30年间播种面积小于500 hm2的县数先增后减、变化幅度较小,大于500 hm2的县数均持续减少,500—2 000 hm2的县数减幅较小,2 000 hm2以上的县数减幅较大,播种面积前50的县播种面积总和占全国比重由1985年的31.5%增加至2015年的55.9%,生产集中程度逐渐增加。

图1

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图11985—2015年全国谷子播种面积、总产量、单产变化趋势

Fig. 1Change trend of millet sown area, total production and yield from 1985 to 2015 in China



谷子播种面积较高的县域主要分布在甘肃会宁至吉林白城一线(图2)。1985年以河北、黑龙江、内蒙、山西、吉林、山东、河南、辽宁、陕西、甘肃占全国比重较高,大于15 000 hm2的县主要分布在山西北部至东北三省中西部一线,2 000—15 000 hm2县集中在黄淮海地区、黄土高原区、内蒙通辽一带与东北的中部地区。2015年山西、内蒙古、河北、辽宁、陕西、吉林、河南、山东、甘肃、贵州、宁夏谷子生产占全国比重较高,播种面积大于30 000 hm2的县仅有内蒙的敖汉旗,15 000—30 000 hm2的县主要为敖汉旗临近区域、吉林西北部通榆县、河北武安市,2 000—15 000 hm2的县主要集中在陕西北部、山西北部、河北西部与北部、东北地区中部。

图2

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图2全国谷子播种面积和单产的县域分布

a、b、c分别代表1985、2000年、2015年播种面积。d、e、f分别代表1985、2000年、2015年单产
Fig. 2Distribution of millet sown area and yield in different counties of China

a, b and c represent the sown area in 1985, 2000 and 2015, respectively; d, e and f represent the yield in 1985, 2000 and 2015, respectively


30年间黄淮海平原区、东北平原区与西北部分县域播种面积大量减少,2000年后北部中低高原区的吉林通榆、内蒙敖汉旗与山西部分县域的播种面积回升,谷子生产重心由东北向西南方向移动,重心在1985— 1990年间变化较大,其他年间变化较小(图3)。1985—2009年,仅云南增加了253.3 hm2,其余种植省份均呈减少趋势,河北、黑龙江减少了4.6×105 hm2以上、内蒙减少了3.1×105 hm2、吉林、山东、山西和河南减少了2.0×105 hm2左右,辽宁和陕西减少了1.0×105 hm2左右,甘肃减少了5.7×104 hm2,贵州、江西、安徽、广东及新疆减少了1 000—4 000 hm2。2009—2015年间全国大部分地区谷子播种面积继续减少,辽宁、黑龙江及陕西减少了17 860 hm2以上,甘肃减少了5 340 hm2,河南减少了2 280 hm2,北部中低高原区谷子种植大幅回升(图4),内蒙增加了48 026.7 hm2,吉林和山西增加了26 793.3 hm2以上,宁夏、新疆、山东及河北增加了2 000 hm2以上,天津增加了1 073.3 hm2,江西增加了600 hm2,贵州增加了6 946.7 hm2,云南增加了146.7 hm2

图3

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图31985—2015年谷子重心迁移路径

Fig. 3Migration path of millet production gravity center from 1985 to 2015



图4

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图41985—2015年全国不同农作区谷子播种面积(a)、总产量(b)、单产(c)变化情况

Fig. 4Millet sown area (a), total production (b) and yield (c) in different farming system regions from 1985 to 2015



30年间谷子单产增加较多的区域主要分布在黄淮海地区及东北地区中部,东南部产区单产普遍高于西北部,谷子产量重心迁移曲线较面积重心迁移曲线整体偏南(图3)。谷子单产1985年以山东、山西、天津、北京及河北较高,大于3 000 kg·hm-2的县分布在山东中西部、河北南部和山西南部,大于2 000 kg·hm-2的集中在山东、河北、山西、河南北部、内蒙通辽一带与东北中部的个别县。2015年单产以安徽、吉林、黑龙江、云南、湖北、河北、山东及辽宁较高,大于4 000 kg·hm-2的县主要分布在云南东部、山东南部、河北北部与南部、河南南部、山西南部、陕西中部、内蒙与东北三省接壤的县域,2 000—4 000 kg·hm-2的县集中在山东、河北、山西、河南北部及东北地区中部。30年间安徽、黑龙江单产增加了200%以上,吉林、贵州和辽宁增加了100%以上、宁夏、湖北、甘肃和河北增加了50%以上。2000年前单产的增加集中在黄淮海平原,东北三省部分县域,2000年后单产的增加集中在黄淮海平原、内蒙赤峰通辽一带、东北地区中部与云南东部的部分县域(图2)。

30年间谷子产量变化贡献以面积变化为主(80.3%),以单产变化为辅(18.4%),互作贡献对总产量变化影响较小(1.3%)(图5),全国谷子生产面积贡献率逐渐减少、单产贡献率逐渐增加(表1)。1985—2000年,74.5%的谷子种植县产量变化由面积变化主导,24.2%由单产变化主导,1.2%为互作类型;2000—2015年,75.5%的谷子种植县产量变化由面积变化主导,23.1%由单产变化主导,1.4%为互作类型,东北地区与内蒙接壤的县域单产贡献主导比例较1985—2000年增加较多。

Table 1
表1
表1近30年各时段全国谷子产量贡献率变化
Table 1The change of millet yield contribution rate in each period of China in recent 30 years
时段
Period of time
播种面积变化量
Change in sown area (hm2)
总产量变化量
Change in total production (t)
单产变化量
Change in yield (kg·hm-2)
面积贡献率
Area contribution rate (%)
单产贡献率
Yield contribution rate (%)
互作贡献率
Mutual contribution rate (%)
1985-1990-1040000.0-1402.0206.767.524.77.7
1990-1995-756066.7-1556.0-24.995.33.61.2
1995-2000-272400.0-893.9-282.951.541.17.4
2000-2005-400800.0-340.1401.950.737.412.0
2005-2010-40500.0-212.0-156.937.959.32.8
2010-201530673.3393.5397.815.281.73.1

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图5

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图51985—2000年(a)、2000—2015年(b)和1985—2015年(c)不同产量贡献率主导类型分布

AD为面积主导型,YD为单产主导型,,MD为互作型
Fig. 5Distribution of different production dominant during 1985-2000 (a), 2000-2015 (b) and 1985-2015 (c)

AD: area-dominant, YD: yield-dominant, MD: mutual-dominant


2.2 谷子比较优势指数时空分布与变化

全国谷子面积单产均具有比较优势的县域集中在山西南部至吉林白城一线,东北地区与黄淮海地区具有单产优势而不具面积优势,黄土高原部分县域具有面积优势但单产劣势。1985年面积单产均具有优势的区域集中在河北山西全境、山东北部、河南北部、内蒙赤峰通辽一带与东北三省的部分县域,单产具有优势但播种面积不具优势的区域集中在河北东部、山东大部、河南北部与湖北的部分县域,单产不具优势但面积具优势的区域集中在东北地区大部、甘肃、陕西、山西、河北的部分县域。2015年面积单产均具有优势的区域集中在山西南部至东北地区中部一线及云南东部部分县域,单产具有优势但播种面积不具优势的区域集中在山东大部、东北地区大部,单产不具优势但面积具优势的区域集中在陕西北部至吉林西部一线。30年间东北地区与黄淮海地区谷子效率优势增加但面积急剧减少,山西中北部部分临近县域单产不再具有效率比较优势(图6)。

图6

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图61985年(a)、2000年(b)、2015年(c)全国县域谷子生产SAI、EAI分类

Ⅰ为SAI>1、EAI>1型、Ⅱ为SAI<1、EAI>1型、Ⅲ为SAI>1、EAI<1型、Ⅳ为SAI<1、EAI<1型
Fig. 6The SAI and EAI classification of millet production in 1985 (a), 2000 (b) and 2015 (c) in different counties of China

Ⅰ for SAI > 1, EAI > 1 type, Ⅱ for SAI < 1, EAI > 1 type, Ⅲ for SAI > 1, EAI < 1 type, Ⅳ for SAI < 1, EAI < 1 type


1985年,谷子AAI较高的区域集中在河北北部与西南部、山西东南部与中部、陕西东北部与内蒙赤峰通辽一带,2000—2015年AAI较高的区域稳定在河北西南部与北部、河南西北部、山西全境、陕西北部、内蒙赤峰通辽一带、东北三省与内蒙接壤的县域(表2)。30年间东北三省与黄淮海平原大部分县域尽管单产增加较多,但由于播种面积的大量减少,这些区域的AAI指数不断降低(图7)。

Table 2
表2
表2七个年份AAI均值排名前50的县
Table 2The top 50 counties with the highest AAI mean in seven years
省(区)
Province (Region)
县(市)
County (City)
河北省 Hebei武安市 Wuan、赤城县 Chicheng、威县 Weixian、宣化县 Xuanhua、涉县 Shexian、南宫市 Nangong、涿鹿县 Zhuolu 、青龙满族自治县 Qinglong、沙河市 Shahe、蔚县 Weixian、曲阳县 Quyang、下花园区 Xiahuayuan、广宗县 Guangzong、枣强县 Zaoqiang、宽城满族自治县 Kuancheng、新河县 Xinhe、唐县 Tangxian、临西县 Linxi
山西省 Shanxi武乡县 Wuxiang、左权县 Zuoquan、榆社县 Yushe、昔阳县 Xiyang、沁县 Qinxian、和顺县 Heshun、郊区 Jiaoqu、阳城县 Yangcheng、平顺县 Pingshun、陵川县 Lingchuan、襄垣县 Xiangyuan、灵丘县 Lingqiu、平定县 Pingding、阳曲县 Yangqu、沁源县 Qinyuan、米脂县 Mizhi、寿阳县 Shouyang、盂县 Mengxian、壶关县 Huguan、娄烦县 Loufan、岚县 Lanxian、沁水县 Qinshui、长治县 Changzhi、古交市 Gujiao
内蒙古自治区 Inner Mongolia松山区 Songshan、敖汉旗 Aohanqi、喀喇沁旗 Harqin Banner、宁城县 Ningcheng、翁牛特旗 Ongniud Bannar
辽宁省 Liaoning建平县 Jianping
陕西省 Shaanxi延长县 Yanchang、安塞县 Ansai

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图7

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图7全国谷子综合比较优势1985(a)、2000(b)和2015年(c)县域分布

Fig. 7Distribution of millet AAI in 1985 (a), 2000 (b) and 2015 (c) in different counties of China



3 讨论

3.1 比较效益低是谷子生产减少的主要原因

国家对主粮作物的重视、谷子种植费时费工、比较效益低与产品加工滞后是谷子过去在东北与黄淮海平原等单产优势区播种面积减少的主要原因。自2004年起,国家实施了农机具购置补贴与针对水稻、小麦、玉米、大豆、油菜、棉花的粮食直接补贴、良种补贴、农资综合补贴,农户主粮作物生产成本得到降低,增加了农户主粮种植的积极性[14]。根据国家发改委《2008全国农产品成本收益资料汇编》[15]显示,谷子全国平均净利润低于花生、棉花、粳稻、高粱、玉米,高于油菜、大豆、小麦。谷子价格波动较大[16],效益不稳定,在农村劳动力大量外流的背景下,农民更愿意在水肥条件较好的地块种植效益高、种植管理简便、易于规模化机械化作业的小麦、玉米、蔬菜、棉花等作物,谷子抗旱耐瘠的特点促使谷子向山区丘陵水少壤瘠的地块转移。吕超等[17]研究发现我国马铃薯种植的地理集聚区逐渐向西南地区、西北地区和华北地区的内蒙古转移,内蒙阴山北麓种植马铃薯的经济效益远高于谷子[18],农牧交错区的部分谷子被新增的马铃薯所替代。另外,由于谷子淀粉颗粒偏大,口感较差,烹饪制作费时费工,只能作为辅粮,其消费需求远比不上粮食、饲料与工业原料兼用的玉米。

3.2 东北地区中西部、北方农牧交错区及太行山沿线区具有恢复谷子生产的潜力

“镰刀弯”地区生态环境脆弱,玉米产量低而不稳[19]。本研究的比较优势分析表明,谷子在“镰刀弯”地区中的东北地区中西部、北方农牧交错区及太行山沿线区的单产较全国具有比较优势,生育期短且水分利用效率较高的谷子在这些区域的播种面积有望回升。研究显示,东北地区降水量呈下降趋势[20,21],在东北地区中西部种植玉米水稻等作物,不利于当地地下水涵养。唐鹏钦等[22]发现,近30年来东北水稻种植界限北移东扩,向高海拔区扩展[23],中部和北部地区水稻种植增加较多。方福平等[24]发现,2004—2010年间东北水稻面积新增约1.533×106 hm2,其中绝大部分都是井灌稻,造成了地下水位的下降。据李雷[25]和YIN等[26]研究显示,东北地区西部干旱频繁发生,该地区玉米生长阶段需要抽取地下水灌溉,钟新科等[27]研究结果也表明春玉米灌溉需水量较高的区域集中在东北地区中西部。内蒙是最严重的缺水省区之一,每0.067 hm2平均水资源占有量仅为全国的1/4,水资源匮乏,在内蒙等农牧交错区种植耗水较高的作物也不利于当地地下水涵养。胡琦等发现[28]内蒙马铃薯生育期有效降水时空分布不均匀,地区间差异大,在内蒙古东北部正常年无需灌溉,西部和北部降水资源不足以支撑马铃薯生产。郑海春等[29]发现内蒙的部分地区由于马铃薯喷灌圈建设过于集中,过度开采地下水形成“漏斗区”,已影响到了当地的生产生活。而在黄淮海地区,钟新科等[27]研究发现由于当地雨热同期,种植省工高产的夏玉米具有很好的气候适宜性,在黄淮海大部分地区被夏玉米替代的夏谷较难恢复。

3.3 需求增加与技术进步促进谷子种植面积逐步回升

随着干旱发生频率增加,谷子单产的大幅提高和人民群众对健康饮食的重视,谷子的抗旱节水特性、营养保健价值被重新重视起来。高品质小米拥有较高的售价,据调查研究,农民谷子收购价3.4—3.8元/kg、一级批发售价5.2—5.8元/kg、二级批发售价6— 8元/kg、精品小包装售价15—20元/kg、绿色认证谷子25—35元/kg、有机谷子售价约为35.9—44.8元/kg[30]。在水少壤瘠的山区丘陵地带及其他干旱半干旱地区,减少耗水作物的种植,推广林下间作、旱作雨养与全程轻简化生产集成技术三位一体的种植模式,适度扩大了绿色有机谷子种植面积,有利于促进当地居民脱贫增收、优化粮食产量结构及减少地下水消耗。2008年谷子被列入国家现代农业产业技术体系以来,在稳定的科研经费支持下,谷子育种与栽培研究得到快速发展[31]:山西农业科学院研制的MND制剂能够实现谷子化控间苗、省工节支;各地科研院所已培育出一些抗除草剂、株矮紧凑、穗齐易脱粒、适合食品加工的谷子简化栽培品种;配套机械可实现精播免间苗、机械化播种收获。目前谷子单产4 500— 7 500 kg·hm-2(夏谷)已很普遍,据李顺国等[32]调查研究,2012—2017年河北玉米单产为8 032—15 540 kg·hm-2,价格1.6—2.3元/kg,净利润2 481—4 963元/hm2;谷子单产为4 395—4 680 kg·hm-2,价格3.2—10元/kg,净利润5 451—26 270元/hm2,在科研工作者的努力下,河北省谷子利润已较全国平均高2 047元/hm2,较河北省玉米利润高约2 970元/hm2。2005—2010年间冀谷25及其配套简化栽培技术已在河北、河南、山东累计示范推广1.541×105 hm2 [33],该技术节约间苗除草用工劳动日90个/hm2,节约用工费3 420元/hm2,扣除新增种子和除草剂成本375元/hm2,节支增收 3 045元/hm2,促进了谷子生产的恢复和发展。未来,谷子优势生产区还需要进一步在育种、栽培、植保、加工等产业关键环节加大科研支持力度,研发适宜谷子的特种机械,通过实行良种补贴等加强政策支持。同时加强流通企业与加工企业的联合,扶持和壮大现有企业,提升加工规模和水平,实施“名、优、特”品牌战略,不断促进谷子生产向区域规模化、种植标准化、无公害化发展[34,35]

4 结论

本研究结果表明,过去30年全国谷子播种面积先减后增,生产集中程度不断增大,优势产区趋于稳定。谷子产量变化贡献以面积为主、单产为辅,单产贡献率逐年增加。年际间谷子生产重心变化较小,其优势产区稳定在东北地区中西部、黄淮海平原中北部和北部中低高原区东南部,具体集中在内蒙古东部、东北三省与内蒙接壤的县域、河北大部、河南西北部、山东中部、山西大部、陕西北部、甘肃东部及宁夏中部。30年间黄淮海平原区、东北地区与西北部分县域单产增加但播种面积大量减少,使该区域表现为单产优势与面积劣势,2000年后北部中低高原区的吉林通榆、内蒙敖汉旗与山西部分县域的播种面积有所回升。播种面积较大而单产劣势的县域集中在黄土高原地区的陕西和山西中北部部分县域。黄淮海地区被夏玉米替代的夏谷或较难恢复,东北地区中西部、北方农牧交错区及太行山沿线区谷子生产具有恢复潜力。谷子育种、栽培技术与生产加工机械的进步,对谷子生产提质增效与实现产业化发展至关重要。

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文中引用次数倒序
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小杂粮营养丰富 ,极具产业化开发潜力 ,且具有生育期短、适应性强、生产力稳定等特点 ,在当前西部农业种植结构调整中具有不可替代的作用。随着我国加入WTO和人民膳食结构的改变 ,小杂粮生产必将在国民经济中占有愈来愈重要的战略地位。生产规模小 ,生产力低下 ,科研滞后 ,加工工艺落后是目前制约小杂粮生产可持续发展的主要因素。据此 ,提出以区域生产、规模发展、优先发展科学技术 ,大力促进产业化开发为主的措施和对策。
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理清2003年以来中国粮食产量增加的主要贡献因子及其贡献率,对于及时调整农业政策,保持和提升粮食生产能力有重要的意义。该文利用2003-2011年中国粮食及其各构成品种(根据国家统计局,粮食作物包括稻谷、小麦、玉米、薯类、豆类和其他谷物)的产量和播种面积数据,采用贡献因素分解的研究方法,研究了2003年以来中国粮食增产的作物和地区贡献,以及面积、单产和种植结构调整对于粮食增产的贡献率,并对各增产主力省区和主要粮食作物的增产贡献因素进行了分析,划定了增产主导类型。结果显示:研究期粮食增产全部来自3大粮食作物,其中玉米贡献了一半以上的增产量;杂粮、豆类和薯类总产均出现下降,其播种面积则分别下降了25.7%、17.4%和8.2%。地区贡献以黑龙江和河南最为突出,累积贡献率超过1/3;累积贡献率超过90%的13个省区,除新疆外其余都是粮食主产省区。作为传统农区的四川,其粮食增产贡献率仅为1.6%,与山西、陕西和甘肃等非主产区基本相当;全国粮食增产的面积贡献率最大,达到46.3%,其次是单产贡献率(44.2%),结构调整的贡献率将近10%,其中一半以上来自豆类向稻谷和玉米的调整;稻谷、玉米和春小麦的增产为面积主导型,而冬小麦的增产为单产和面积共同作用型;除河南和安徽为单产主导型,吉林和河北为面积单产共同作用型,其他增产主力省区的增产类型均为面积主导型。综合来看,2003-2011年中国粮食增产是以面积增加主导的外延式增产方式。由于粮食消费结构和国际粮食贸易容量的限制,今后结构调整的潜力已经很小。因此,在稳定粮食播种面积的基础上,进一步提高粮食作物的单产水平是今后稳定和提高粮食生产能力的重要举措。研究结果可为今后农业政策的调整提供决策依据。
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中国地域广大,水稻生产气候资源分布的时空差异给中国水稻生产带来了较高的不确定性。基于中国主要稻作区333个气象台站1961~1970年(1960s)和1996~2005年(2000s) 2个10 a历史时期的逐日气象资料,使用ANUSPLIN软件包生成栅格化的逐日气象要素表面值;然后基于栅格逐年计算并比较了2个历史时期水稻生育期内主要气候资源(总日照时数、总有效积温、平均气温日较差、总降水量、总降水天数和平均降水强度)的时空分布特征。结果表明,同1960s相比,2000s中国主要稻作区水稻生育期内的平均总日照时数减少了11.93%,东北、西南地区减少的幅度小于中部和南方;平均总有效积温增加了9.40%,东北和西南地区增加的幅度大于中部和南方,但是在中部和南方存在总有效积温减少的地区;平均气温日较差减少了4.86%,东北和西南地区减少的幅度大于中部和南方,但在中部和南方地区亦存在部分增加的区域;总降水量增加了1.59%,平均降水强度增加了3.22%,平均降水强度的变化率在空间分布上与总降水量基本一致,东北地区和宁夏回族自治区总降水量和平均降水强度呈降低的趋势,而中部和南方大部分地区呈增加的趋势;平均总降水天数减少了1.60%,东北地区和中部地区的降低幅度要小于南方沿海地区。该研究结果为进一步分析中国主要稻作区的水稻增产潜力及增产途径提供了技术支撑。
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应用生态学报, 2009,20(9):2199-2206.

Magsci [本文引用: 1]
<p>基于1961&mdash;2007年中国东北三省72个气象台站的气象资料,分析了东北三省全年及温度生长期内的平均气温、&ge;10 ℃积温、降水量、日照时数和参考作物蒸散量等农业气候资源的变化特征.结果表明:研究期间,东北三省年均气温总体呈升高趋势,其气候倾向率为0.38 ℃&middot;10 a<sup>-1</sup>;温度生长期内&ge;10 ℃积温同样呈上升趋势,且积温带逐渐北移东扩,全区高于3200 ℃&middot;d积温带面积增加了2.2&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>,2800~3200 ℃&middot;d积温带北移0.85&deg;、东移0.67&deg;,2400~2800 ℃&middot;d积温带北移1.1&deg;;东北三省年日照时数显著下降,且以松嫩平原东部、吉林省中西部平原、辽河平原西部的减少尤为明显,全区年日照时数高于2800 h的区域面积由13.6&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>缩小到4.1&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>,2600~2800 h的区域向西推进了1.5&deg;;全区温度生长期内日照时数平均为1174 h,与1961&mdash;1980年相比,1981&mdash;2007年温度生长期内的日照时数高值区明显减少,日照时数1200~1400 h的区域向西推进了0.9&deg;;1961&mdash;2007年间,研究区年降水量及温度生长期内降水量均呈下降趋势;黑龙江省全年参考作物蒸散量整体呈增加趋势,吉林省中西部平原区有所减小、东部山区呈增加趋势,辽宁省均呈减小趋势,与1961&mdash;1980年的年均值相比,1981&mdash;2007年年参考作物蒸散量高于900 mm区域向西推移了约1&deg;;黑龙江省和吉林省绝大部分区域温度生长期内参考作物蒸散量逐年增加,而辽宁省绝大部分区域以小于14 mm&middot;10 a<sup>-1</sup>的幅度在减少.</p>
LIU Z J, YANG X G, WANG W F, LI K N, ZHANG X Y . Characteristics of agricultural climate resources in three provinces of Northeast China under global climate change
Chinese Journal of Applied Ecology, 2009,20(9):2199-2206. (in Chinese)

Magsci [本文引用: 1]
<p>基于1961&mdash;2007年中国东北三省72个气象台站的气象资料,分析了东北三省全年及温度生长期内的平均气温、&ge;10 ℃积温、降水量、日照时数和参考作物蒸散量等农业气候资源的变化特征.结果表明:研究期间,东北三省年均气温总体呈升高趋势,其气候倾向率为0.38 ℃&middot;10 a<sup>-1</sup>;温度生长期内&ge;10 ℃积温同样呈上升趋势,且积温带逐渐北移东扩,全区高于3200 ℃&middot;d积温带面积增加了2.2&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>,2800~3200 ℃&middot;d积温带北移0.85&deg;、东移0.67&deg;,2400~2800 ℃&middot;d积温带北移1.1&deg;;东北三省年日照时数显著下降,且以松嫩平原东部、吉林省中西部平原、辽河平原西部的减少尤为明显,全区年日照时数高于2800 h的区域面积由13.6&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>缩小到4.1&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>,2600~2800 h的区域向西推进了1.5&deg;;全区温度生长期内日照时数平均为1174 h,与1961&mdash;1980年相比,1981&mdash;2007年温度生长期内的日照时数高值区明显减少,日照时数1200~1400 h的区域向西推进了0.9&deg;;1961&mdash;2007年间,研究区年降水量及温度生长期内降水量均呈下降趋势;黑龙江省全年参考作物蒸散量整体呈增加趋势,吉林省中西部平原区有所减小、东部山区呈增加趋势,辽宁省均呈减小趋势,与1961&mdash;1980年的年均值相比,1981&mdash;2007年年参考作物蒸散量高于900 mm区域向西推移了约1&deg;;黑龙江省和吉林省绝大部分区域温度生长期内参考作物蒸散量逐年增加,而辽宁省绝大部分区域以小于14 mm&middot;10 a<sup>-1</sup>的幅度在减少.</p>

唐鹏钦, 陈仲新, 杨鹏, 李正国, 刘珍环, 姚艳敏 . 利用作物空间分配模型模拟近30年东北地区水稻分布变化
// 中国农业资源与区划学会学术年会, 2012.

[本文引用: 1]

TANG P Q, CHEN Z X, YANG P, LI Z G, LIU Z H, YAO Y M . Crop spatial distribution model was used to simulate the variation of rice distribution in northeast China in recent 30 years
//Academic Annual Meeting of China Society of Agricultural Resources and Regionalization. 2012. (in Chinese)

[本文引用: 1]

陈浩, 李正国, 唐鹏钦, 胡亚南, 谭杰扬, 刘珍环, 游良志, 杨鹏 . 气候变化背景下东北水稻的时空分布特征
应用生态学报, 2016,27(8):2571-2579.

Magsci [本文引用: 1]
<p>以受气候变化影响显著的中国东北地区(黑龙江、吉林和辽宁)为研究区域,以水稻为研究对象,利用1980&mdash;2010年东北三省分县水稻播种面积、水田分布以及水稻气候适宜性分布等多源数据,结合作物空间分配模型(SPAM),在5&prime;&times;5&prime;的像元尺度上模拟了东北地区水稻时空变化过程,结合气温、降水等气候因子的空间分异,重点分析了水稻分布在不同积温与降水区间的时空变化特征.结果表明: 水稻分布的核心纬度由北纬39&deg;&mdash;46&deg;推移至41&deg;&mdash;47&deg;,经度则由122&deg;&mdash;127&deg;向东推移至131&deg;,同时还呈现向200 m以上的较高海拔地区扩展的趋势;区域内积温带均向北偏移,新增的水稻面积主要集中在2800~3400 ℃&middot;d的积温区间;研究期间区域内降水量2000年以前呈增加趋势,之后下降,水稻面积变化则主要发生于300~600 mm的降水区间内.</p>
CHEN H, LI Z G, TANG P Q, HU Y N, TAN J Y, LIU Z H, YOU L Z, YANG P . Rice area change in Northeast China and its correlation with climate change
Chinese Journal of Applied Ecology, 2016,27(8):2571-2579. (in Chinese)

Magsci [本文引用: 1]
<p>以受气候变化影响显著的中国东北地区(黑龙江、吉林和辽宁)为研究区域,以水稻为研究对象,利用1980&mdash;2010年东北三省分县水稻播种面积、水田分布以及水稻气候适宜性分布等多源数据,结合作物空间分配模型(SPAM),在5&prime;&times;5&prime;的像元尺度上模拟了东北地区水稻时空变化过程,结合气温、降水等气候因子的空间分异,重点分析了水稻分布在不同积温与降水区间的时空变化特征.结果表明: 水稻分布的核心纬度由北纬39&deg;&mdash;46&deg;推移至41&deg;&mdash;47&deg;,经度则由122&deg;&mdash;127&deg;向东推移至131&deg;,同时还呈现向200 m以上的较高海拔地区扩展的趋势;区域内积温带均向北偏移,新增的水稻面积主要集中在2800~3400 ℃&middot;d的积温区间;研究期间区域内降水量2000年以前呈增加趋势,之后下降,水稻面积变化则主要发生于300~600 mm的降水区间内.</p>

方福平, 徐春春, 李凤博, 周锡跃 . 当前东北水稻生产与市场形势分析
中国稻米, 2010,16(1):44-47.

Magsci [本文引用: 1]
回顾了2009年东北水稻生产和市场情况,并重点对近期东北粳稻的市场形势及其主要影响因素进行了详细分析,最后提出了促进东北水稻生产发展,稳定粳米消费的措施建议。 <BR>
FANG F P, XU C C, LI F B, ZHOU X Y . Analysis of current rice production and market situation in northeast China
China Rice, 2010,16(1):44-47. (in Chinese)

Magsci [本文引用: 1]
回顾了2009年东北水稻生产和市场情况,并重点对近期东北粳稻的市场形势及其主要影响因素进行了详细分析,最后提出了促进东北水稻生产发展,稳定粳米消费的措施建议。 <BR>

李雷 . 东北地区玉米种植范围的水分适宜性研究
[D]. 长春: 吉林大学, 2018: 40-45.

[本文引用: 1]

LI L . Research on water suitability of maize planting area in Northeast China
[D]. Changchun: Jilin University, 2018: 40-45. (in Chinese)

[本文引用: 1]

YIN X G, JABLOUN M, OLESEN J E, ?ZTüRK I, WANG M, CHEN F . Effects of climatic factors, drought risk and irrigation requirement on maize yield in the northeast farming region of China
The Journal of Agricultural Science, 2016,154(7):1171-1189.

DOI:10.1017/S0021859616000150URL [本文引用: 1]

钟新科, 刘洛, 徐新良, 游松财 . 近30年中国玉米气候生产潜力时空变化特征
农业工程学报, 2012,28(15):94-101.

Magsci [本文引用: 2]
气候变化背景下中国玉米气候生产潜力变化趋势及其空间差异值得关注。在1981年-2010年日气象数据、玉米生育期数据和土壤数据基础上,该文采用GIS技术和AEZ模型结合的方法,模拟了30 a平均中国玉米生产潜力和中国玉米生产潜力变化趋势。研究得出:近30 a中国春玉米气候生产潜力变化趋势为每5 a变化?887~1689 kg/hm2,空间差异明显,东北地区西部、黄淮海平原北部和黄土高原部分地区气候生产潜力呈降低趋势,黄淮海地区南部和南方绝大部分地区呈增加趋势。中国夏玉米气候生产潜力变化趋势为每5 a变化?589~1 768 kg/hm2,除黄淮海平原北部呈降低趋势外,其他地区夏玉米气候生产潜力呈增加趋势。中国春玉米、夏玉米气候生产潜力呈下降趋势地区玉米光温生产潜力在近30a显著增加,气候干旱化是主要影响因素。该研究可为中国玉米生产宏观决策提供支持。
ZHONG X K, LIU L, XU X L, YOU S C . Characteristics of spatial- temporal variation of maize climate productivity during last 30 years in China
Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012,28(15):94-101. (in Chinese)

Magsci [本文引用: 2]
气候变化背景下中国玉米气候生产潜力变化趋势及其空间差异值得关注。在1981年-2010年日气象数据、玉米生育期数据和土壤数据基础上,该文采用GIS技术和AEZ模型结合的方法,模拟了30 a平均中国玉米生产潜力和中国玉米生产潜力变化趋势。研究得出:近30 a中国春玉米气候生产潜力变化趋势为每5 a变化?887~1689 kg/hm2,空间差异明显,东北地区西部、黄淮海平原北部和黄土高原部分地区气候生产潜力呈降低趋势,黄淮海地区南部和南方绝大部分地区呈增加趋势。中国夏玉米气候生产潜力变化趋势为每5 a变化?589~1 768 kg/hm2,除黄淮海平原北部呈降低趋势外,其他地区夏玉米气候生产潜力呈增加趋势。中国春玉米、夏玉米气候生产潜力呈下降趋势地区玉米光温生产潜力在近30a显著增加,气候干旱化是主要影响因素。该研究可为中国玉米生产宏观决策提供支持。

胡琦, 潘学标, 邵长秀, 张丹, 杨宁 . 内蒙古降水量分布及其对马铃薯灌溉需水量的影响
中国农业气象, 2013,34(4):419-424.

DOI:10.3969/j.issn.1000-6362.2013.04.007Magsci [本文引用: 1]
马铃薯是内蒙古的优势作物,其生长和产量主要受水分条件的制约。研究内蒙古降水量分布和马铃薯需水规律,可为马铃薯生产合理布局、合理用水以实现稳产提供依据。利用内蒙古1961-2010年46个气象站点的逐日气象资料计算分析了内蒙古马铃薯生育期有效降水量及分布、马铃薯生育期蒸散量和不同年型下马铃薯的灌溉需水量。结果表明:内蒙古马铃薯生育期有效降水量为25~240mm,时空分布不均匀,地区间差异大;马铃薯生育期蒸散量为300~700mm,400mm等值线从呼伦贝尔北部开始,穿过锡林郭勒盟的北部,向东到兴安盟。内蒙古地区马铃薯灌溉需水量由东到西有逐渐增大趋势,需水量等值线呈经向分布。1500m3/hm2等值线在内蒙古东北部,等值线以东的呼伦贝尔市、兴安盟的北部地区有效降水基本能满足马铃薯需求,正常年无需灌溉,适合马铃薯大面积种植;内蒙古西部和北部降水资源不足以支撑马铃薯生产,不适合马铃薯种植。歉水年降水量少、蒸散量大,马铃薯灌溉量比平水年平均增加40.4%。
HU Q, PAN X B, SHAO C X, ZHANG D, YANG N . Distribution of precipitation in Inner Mongolia and its impact on potato irrigation amount
Chinese Journal of Agrometeorology, 2013,34(4):419-424. (in Chinese)

DOI:10.3969/j.issn.1000-6362.2013.04.007Magsci [本文引用: 1]
马铃薯是内蒙古的优势作物,其生长和产量主要受水分条件的制约。研究内蒙古降水量分布和马铃薯需水规律,可为马铃薯生产合理布局、合理用水以实现稳产提供依据。利用内蒙古1961-2010年46个气象站点的逐日气象资料计算分析了内蒙古马铃薯生育期有效降水量及分布、马铃薯生育期蒸散量和不同年型下马铃薯的灌溉需水量。结果表明:内蒙古马铃薯生育期有效降水量为25~240mm,时空分布不均匀,地区间差异大;马铃薯生育期蒸散量为300~700mm,400mm等值线从呼伦贝尔北部开始,穿过锡林郭勒盟的北部,向东到兴安盟。内蒙古地区马铃薯灌溉需水量由东到西有逐渐增大趋势,需水量等值线呈经向分布。1500m3/hm2等值线在内蒙古东北部,等值线以东的呼伦贝尔市、兴安盟的北部地区有效降水基本能满足马铃薯需求,正常年无需灌溉,适合马铃薯大面积种植;内蒙古西部和北部降水资源不足以支撑马铃薯生产,不适合马铃薯种植。歉水年降水量少、蒸散量大,马铃薯灌溉量比平水年平均增加40.4%。

郑海春, 白云龙 . 内蒙古马铃薯节水灌溉技术推广与应用
农业技术与装备, 2011(21):16-19.

[本文引用: 1]

ZHENG H C, BAI Y L . Popularization and application of water-saving irrigation technology for potatoes in Inner Mongolia
Agricultural Technology and Equipment, 2011(21):16-19. (in Chinese)

[本文引用: 1]

张雪峰 . 中国谷子产业发展问题研究
[D]. 哈尔滨: 东北农业大学, 2013: 47-49.

[本文引用: 1]

ZHANG X F . Studies on the issues of millet industry development in China
[D]. Harbin: Northeast Agricultural University, 2013: 47-49. (in Chinese)

[本文引用: 1]

李明哲, 郝洪波, 崔海英 . 谷子规模化高效栽培技术研究. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2016: 7-14.
[本文引用: 1]

LI M Z, HAO H B, CUI H Y. Millet Scale Efficient Cultivation Technology Research. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2016: 7-14. (in Chinese)
[本文引用: 1]

李顺国, 刘猛, 刘斐 . 河北省谷子产业发展研究. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2018: 26-31.
[本文引用: 1]

LI S G, LIU M, LIU F. Research on the Development of Millet Industry in Hebei Province Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2018: 26-31. (in Chinese)
[本文引用: 1]

夏雪岩, 师志刚, 刘正理, 程汝宏 . 栽培方式对简化栽培品种冀谷25生长发育的影响
河北农业科学, 2010,14(11):5-7, 12.

[本文引用: 1]

XIA X Y, SHI Z G, LIU Z L, CHENG R H . Effects of cultivation methods on the growth and development of simplified cultural foxtail millet variety Jigu 25
Journal of Hebei Agricultural Sciences, 2010,14(11):5-7, 12. (in Chinese)

[本文引用: 1]

刁现民 . 中国谷子产业与产业技术体系. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2011: 130-134.
[本文引用: 1]

DIAO X M. China Millet Industry and Industrial Technology System. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2011: 130-134. (in Chinese)
[本文引用: 1]

李顺国, 刘斐, 刘猛, 赵宇, 龚瑞平, 杨振立 . 近期中国谷子高粱产业发展形势与未来趋势
农业展望, 2018,14(10):37-40.

[本文引用: 1]

LI S G, LIU F, LIU M, ZHAO Y, GONG R P, YANG Z L . Recent development situation and future trends of China’s foxtail millet and sorghum industries
Agricultural Outlook, 2018,14(10):37-40. (in Chinese)

[本文引用: 1]

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