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近30年中国农作物种植结构时空变化分析

本站小编 Free考研考试/2021-12-29
刘珍环1,, 杨鹏2,, 吴文斌2, 李正国2, 游良志3
1. 中山大学地理科学与规划学院国土资源与环境系,广州 5102752. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 农业部农业信息技术重点实验室,北京 100081
3. 国际食物政策研究所,美国 华盛顿 20006

Spatio-temporal changes in Chinese crop patterns over the past three decades

LIUZhenhuan1,, YANGPeng2,, WUWenbin2, LIZhengguo2, YOULiangzhi3
1. Department of Land Resources and Environment Studies, Geography and Planning School of Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China
2. Key Laboratory of Agri-Informatics, Ministry of Agriculture/Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China
3. International Food Policy Research Institute, Washington DC 20006, USA
通讯作者:通讯作者：杨鹏(1975-), 男, 湖南冷水江人, 博士, 研究员, 主要从事全球变化与农业遥感方面的研究。E-mail: yangpeng@caas.cn
收稿日期:2015-10-28
修回日期:2016-01-22
网络出版日期:2016-05-25
版权声明:2016《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:中央高校基本科研业务费专项资金资助中山大学青年教师培育项目(15lgpy23)国家自然科学基金项目(41571172, 41101170)
作者简介:
-->作者简介：刘珍环(1982-), 男, 江西泰和人, 博士, 副教授, 中国地理学会会员(S110009900M), 主要从事景观生态与土地利用、全球变化与农业遥感方面的研究。E-mail: zhenhuanliu@gmail.com



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摘要
综合运用时序变化趋势、空间集聚分析等方法,从种植结构类型和种植比例变化趋势分析了1980年以来中国县域种植结构的时空特征。结果表明：① 近30年来中国前10位的种植结构类型有16种,2002年后多元种植结构逐步替代单一型种植结构。粮食作物占优的单一种植结构类型呈逐年递减趋势,其中1980年全国82.7%的县级农业种植结构是水稻、小麦、玉米及其组合种植类型,2002年后的果蔬类型增加改变了种植结构格局。② 全国种植县中有47%的水稻、61%的小麦和29.6%的玉米的种植比例显著减少,其他作物呈现增加趋势。粮食作物由以水稻为主的格局调整为水稻、小麦和玉米共存格局,其中玉米种植面积比例在空间上变化最为显著,在中国形成北东—西南向的“玉米减少带”。种植结构调整热点的城市地区,城市化对种植结构变化影响显著,水果和蔬菜类种植比例在城市化地区快速增加。③ 种植结构变化趋势在1300个县形成空间集聚效应,水稻的高高聚集占全国县数的2.86%、小麦占5.64%、玉米占6.11%、大豆为4.53%、麻类为1.62%、棉花占7.77%、蔬菜占8.24%、薯类占12%、水果占10%、糖料占1.41%、油料占9.35%,主要分布于中国东北、新疆和沿海的城市化地区。

关键词：农作物;种植结构类型;时空变化;中国
Abstract
The study aims to investigate the spatio-temporal changes in crop patterns in China since 1980. In doing so, the analysis methods of time-series trend and spatial cluster were used to cover the major eleven crops at county scale. The results indicate that (1) There are 16 kinds of crop combinations ranking in the China's top 10 during the past 30 years. Yet since 2002, the simplified cropping structure has been gradually replaced by the multiple cropping structure, which suggests an increase in the diversity index of crop patterns. In 1980, about 82.7% of China's counties have a similar crop pattern which is composed of rice, wheat, corn and their combinations, however, this pattern largely changed after 2002 due to the increase in the planting area of fruit and vegetables. (2) In the same period, rice planting area of 47% of the counties, wheat planting area of 61% of the counties of and corn area of 29.6% of the counties experience a significant decrease, while other crops show an increasing trend. As a result, rice-dominated cereal crops in China are slightly adjusted to the coexistence of rice, wheat and maize crops. In particular, maize area proportion shows a significant change, which forms a so-called "corn decreased belt” spanning from northeast to southwest of China. Urbanization had an important impact on crop patterns as fruit and vegetable planting areas rapidly grow so as to meet the increasing demands in urbanized areas. (3) Crop patterns also show an obvious spatial cluster effect in China's 1300 counties. The proportion of high cluster accounts for 2.86%, 5.64%, 6.11%, 4.53%, 1.62%, 7.77%, 8.24%, 12%, 10%, 1.41% and 9.35% of China's counties for rice, wheat, maize, soybean, fibers, cotton, vegetables, potatoes, fruits, sugars and oils, respectively. These crops are distributed in Northeast China, Xinjiang, Northern Shaanxi Plateau, Yunnan-Guizhou Plateau and the metropolis areas. This finding of this study can support the decision making in agricultural restructuring and adaptation to climate change.

Keywords：crop;crop pattern;temporal and spatial change;China

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刘珍环, 杨鹏, 吴文斌, 李正国, 游良志. 近30年中国农作物种植结构时空变化分析[J]. , 2016, 71(5): 840-851 https://doi.org/10.11821/dlxb201605012
LIU Zhenhuan, YANG Peng, WU Wenbin, LI Zhengguo, YOU Liangzhi. Spatio-temporal changes in Chinese crop patterns over the past three decades[J]. 地理学报, 2016, 71(5): 840-851 https://doi.org/10.11821/dlxb201605012

1 引言

农作物种植结构的时空变化信息是农业地理和农业可持续发展的重要研究内容[1],特别是在研究农业生态系统对陆地碳循环贡献,评价全球变化对区域农业生产影响,分析农作物空间格局动态变化机制和建立模拟模型等方面可作为基础信息[2],对国家农业生产管理、国家粮食安全预警和评估等理论与实践问题有重要意义[3]。农作物种植结构变化以各种农作物种植面积变化为基础数据,以作物播种面积占总播种面积的比例表征,其历史变化规律可为调整粮食种植结构[4]和指导农业适应气候变化提供科学规划、合理布局的依据[5-8]。
农作物种植结构的时空分布受自然资源条件和市场经济行为影响,具有空间集聚性和时序动态性等特征[9],因此及时、有效地获取农作物种植结构的时空信息尤为重要[10]。
目前获取农作物种植结构信息的数据源有两类,一是基于国家统计部门的逐级统计上报和抽样估测数据集,另外则是运用遥感技术手段进行作物面积调查[11]。遥感技术因其时效性和空间精度高,越来越多的中、高分辨率遥感数据地被应用于作物种植结构快速调查中,可及时准确地获取全国农业种植结构信息[12-16],遥感获取种植结构技术的进步,为实时监测农业种植结构的变化提供了有效手段,然而遥感监测的种植结构尚难在宏观层面进行长时序、大尺度上的变化分析[17]。尽管基于行政区的统计数据在时效性和空间分辨率方面较差,但统计数据在区域农业生产研究和大尺度时空变化分析方面具有显著的优势,时间序列长和数据高度综合对于掌握国家尺度上的农作物种植结构时空变化规律具有不可替代性,是分析历史时期农业种植结构变化规律的基础数据[18-19]。
改革开放前,中国的粮食种植结构是长期执行计划经济体制以及错综复杂的国际国内政治经济形势综合作用的结果;改革开放后农作物的种植结构随着经济发展进行了调整和优化,但改革开放以来中国的农作物种植结构变化特征尚缺少研究[20]。经济的快速发展导致中国第一产业的比重不断降低,与之同期调整的还有农作物种植结构。中国农业发展虽然取得了巨大成就,但进一步的发展也面临一系列的农业结构调整问题,特别是农业总产量与结构不合理,部分农业种植区面临环境污染问题,作物缺少连茬导致病虫害加重,对中国新一轮的农作物结构调整都带来不小压力[21],新一轮的农作物结构调整亟待总结过去30年的种植结构变化规律。因此,本研究旨在基于全国农作物统计数据库,分析农作物种植结构变化规律,为国家宏观层面的种植结构调整和粮食安全保障提供科学基础。

2 数据和方法

2.1 数据源

（1）县级农业统计数据库。整理农业部种植司发布的农作物数据库,获得了1980-2011年逐年的农作物总产量、面积和单产数据库。由于历史时期行政边界多次变更,研究以2001年国家基础地理信息中心发布的县级行政边界为基础,依据历史时期行政边界变化,将全国的农作物数据库的统计单元整理合并为2341个县,不包含台湾、香港和澳门地区。形成了一套涵盖32年,2341个县的长时序空间数据集。作物种类涵盖38种,最终按照农业统计数据库的统计要求合并为11类：水稻、小麦、玉米、大豆、薯类、油类、麻类、糖料、棉花、蔬菜、水果。
（2）种植结构类型。种植结构类型组合采用作物种植面积占所有作物类型种植面积的百分比组合确定,种植结构类型组合可分两种情况：① 采用作物种植面积占所有作物类型种植面积的百分比超过30%和前三位的组合确定,一般组合不会超过3种作物。例如：某县级行政单元的作物种植面积中前三位只有水稻的种植面积占所有作物种植面积的比例超过30%,则认为该县的种植结构类型为单一水稻型;以此类推,有2类或3类作物超过30%,则以超过的作物进行组合,如水稻—玉米型,水稻—小麦—大豆型。② 所有作物比例都不超过30%时,以前三位作物为组合,例如某县的水稻种植面积为25%,小麦为24%,大豆为19%,玉米为17%,则可将该县的种植结构类型组合为水稻—小麦—大豆型。作物类型的组合考虑作物类型占比和大小排序,前后两者情况的3种作物组合可能存在比例上差距,但排序上如果一致可认为是同一种作物种植结构组合类型。

2.2 研究方法

2.2.1 种植结构类型变化趋势 为考察全国尺度上的作物种植结构类型演变趋势,定义了一个种植类型组合丰富度公式,其含义表示的是某一年份的种植结构类型数量与研究时段内全部出现的类型比例,公式表示如下：
Rt=mtmmax（1）
式中：Rt表示的是某一年种植结构类型的比例,其值域为(0, 1],值越大则种植结构类型越丰富;mt是是某一年种植结构类型的种类数量;mmax是研究时段内所有种植结构组合类型的种类数量。
运用ArcGIS 10.0软件平台将种植结构类型的空间分布作图展示,并统计归纳种植结构的空间分布特征。根据时序上的种植结构类型,分析其变化。
2.2.2 种植结构变化趋势分析 为研究近30年来中国农业种植结构变化的状况以及该结构的变化速率在空间上的差异,对全国2341个县级行政单元内的某种作物对应的比例按年份进行一元回归分析,得到斜率系数（S）,用来表示某种作物的比例状况的变化趋势。斜率为负值,表示该县的某种作物呈减少趋势;斜率为正值区表示该县的某种作物呈增加趋势,如果通过0.05的显著性水平（p < 0.05）,则认为某种作物变化比例增加或减小趋势显著。斜率计算公式如下：
S=n∑t=1ntXtj-∑t=1nt∑t=1nXtjn∑t=1nt2-∑t=1nt2（2）
式中：S表示某类作物种植比例的变化趋势线性斜率;t为研究时段内的年份;n为研究时段内的年份数;Xtj表示的是某年j作物的种植比例。为分析30年来作物类型的种植比例变化,将S的空间分布用图展示出。
2.2.3 种植结构变化的空间聚集 采用局部空间自相关分析（LISA）方法测度农业种植结构是否存在变化趋势高度集聚[22]。局部Moran's I 指数公式：
LISAi=(xi-x?)s2∑wij(xj-x?)（3）
式中：LISAi表示的是种植比例变化趋势的局部自相关指数;s为某类作物种植比例的变化趋势线性斜率的标准差;xi为i省某类作物种植比例的变化趋势线性斜率;xj为j某类作物种植比例的变化趋势线性斜率;x为某类作物种植比例的变化趋势线性斜率的平均值;wij为空间权重,表示省级单元i与j的临近关系,这里根据邻接标准来度量;当i省与j省相邻时,权重wij取1,否则取0。高高（HH）集聚的显著性LISA图可表示农业种植结构变化趋势在县域层面上的连片分布。

3 结果分析

3.1 种植结构类型的年际变化

1980-2011年,按照农作物种植面积占30%或者低于30%的按作物种植面积的前三位组合的标准,中国的种植结构类型数为182种。2000年以前,国家尺度的种植结构类型数量介于21~54种类之间,类型丰富度在0.18;2002年后,种植结构类型组合数量介于84~106之间,类型丰富度指数增长至0.52;种植结构类型的调整表明2000-2002年期间,中国种植结构发生了重大调整,类型丰富度显著增加,更为多样的种植结构逐渐替代简单的种植结构（图1）。从调整类型来看,主要是单一型种植结构被组合型种植结构替代,从以粮食作物种植结构为主的种植格局转变为粮食与经济作物组合的格局。
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图11980-2011年中国种植结构类型丰富度(a)和主要种植结构类型县数占比(b、c)
-->Fig. 1The richness (a) and counties proportion (b, c) of crop combinations in China during 1980-2011
-->

中国的主要种植结构类型有单一水稻型、水稻—小麦组合型、水稻—玉米组合型、单一小麦型、小麦—玉米组合型、单一玉米型、单一蔬菜型、单一水果型等等。图1b列举了中国三大作物及其典型的组合表征的农作物种植结构类型的时序变化趋势。三大粮食作物的占优单一型种植结构呈逐年递减趋势,单一水稻型的县数比例由最高值37.5%（1985年）降至19.0%（2008年）,单一小麦型由23.3%（1985年）降至8.8%（2011年）,单一玉米型相对稳定保持在10%~14%左右;小麦—玉米的组合型在2002年前维持在15%~20%之间,而2002年之后降到10%以下;水稻—小麦型也有类似趋势,2002年前在6%左右,2002年后降为2%以下;水稻—玉米型在2002年前在5%左右,而之后低于1%。图1c展示的是经济作物的单一种植结构型的时序变化趋势。单一蔬菜型、单一薯类型、单一水果型和单一油料型在2002年前比例非常低,2002年后基本都有超过2%。

3.2 种植结构类型的区域分异

表1表示的是种植结构比例数据变化,1980-2011年中国出现的种植面积前10位的主要种植结构类型有16种。1980年时主要的种植结构类型以粮食作物为主,全国82.7%的县级农业种植结构是水稻、小麦、玉米及其相互的组合型,前10位的种植结构类型占全国总县数的93.3%;1990年,前10位的比例略升至95.0%,相比1990年,单一蔬菜型和单一水果型的种植县数替代单一大豆型和单一棉花型进入种植结构前10位;2000年,全国的种植结构尚未发生根本性变化,但前10位县数已降低了近10%,即有209个县通过调整种植作物类型,改变了种植结构比例;2002年,是中国农业种植结构的重大转折时期,以粮食作物为主的种植结构发生了根本性变化,前10位中已种植粮食作物为主要种植类型的县数降至50.7%,单一蔬菜型县数上升至第4位,占9.1%;2011年,中国前10位的县数总量为1699个,只占72.6%,相比1990年减少了524个县（22.4%）,粮食作物与经济作物的混合结构出现,例如水稻—蔬菜组合型。农作物种植结构的调整,不仅是大政策的体现。2002年以后,中国的种植结构趋于丰富,既与国家农业政策的调整有关,也与农户的微观选择有关,例如在大城市周边地区形成的粮食与蔬菜作物组合型或是粮食与水果作物组合型,就是城市化带来的经济作物需求。
Tab. 1
表1
表11980-2011年中国种植结构类型分布的数量和比例
Tab. 1The proportion and amount of cropping structure in China during 1980-2011
排序1980年1990年2000年
类型县数比例(%)类型县数比例(%)类型县数比例(%)
1水稻65928.2水稻71630.6水稻64627.6
2小麦—玉米37315.9小麦43518.6小麦41317.6
3小麦34014.5小麦—玉米42618.2玉米29112.4
4玉米31813.6玉米28912.3小麦—玉米1807.7
5水稻—小麦1365.8水稻—玉米28812.3蔬菜1556.6
6水稻—玉米1114.7蔬菜200.9水果1275.4
7油料1044.4水果150.6薯类753.2
8大豆622.6油料140.6油料713
9薯类562.4薯类110.5小麦—油料391.7
10棉花251.1水稻—小麦—玉米90.4水稻—油料371.6
11其他1576.7其他1185其他30713.1
排序2001年2002年2011年
类型县数比例(%)类型县数比例(%)类型县数比例(%)
1水稻70330.0水稻46619.9水稻46820
2小麦40917.5小麦33014.1玉米35115
3玉米28212.0玉米24710.6小麦—玉米2309.8
4小麦—玉米1677.1蔬菜2149.1小麦2078.8
5蔬菜1195.1小麦—玉米1084.6蔬菜1084.6
6水果944.0薯类934水果974.1
7薯类612.6油料823.5薯类944
8油料542.3水果713水稻—蔬菜592.5
9小麦—油料411.8大豆512.2棉花441.9
10水稻—玉米281.2水稻—小麦—玉米361.5水稻—小麦411.8
11其他38316.4其他64327.5其他64227.4


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图2展示的是5个时期中国县级行政单元内的农作物种植结构类型的空间分布及其变化。从种植结构类型变化上看,1980-2011年中国63.8%的县市（1494个）调整了种植结构,主要改变方向为降低主要粮食作物产量的种植比例,增加经济作物和蔬菜瓜果类作物的种植比例;空间分布来看,改变了种植结构类型的县主要分布于中国沿海和西部地区,未改变种植结构的县主要分布于中国中部地区（图2f）。只有近1/3的县级未改变农业种植结构,其中单一水稻型385个,单一小麦型105个,单一玉米型160个,小麦—玉米组合型130个,尽管如此这些县中的主导作物类型比例还是有不同程度的降低趋势。1980-2011年间,虽然以单一水稻型为典型特征的种植结构县数比例在持续下降,水稻依然是第一大种植作物;空间分布上,1980年中国单一水稻型作物主要分布在中国南方的11个省市,然而到2011年分布省份无变化,但各省内都有不少县调整了单一水稻型的种植结构,以长三角、珠三角和闽三角的城市化地区最为典型。单一玉米型则主要分布在东北至西南的东三省、内蒙古东部至广西等地,从1980-2011年在同一线上有所外扩。1980年单一小麦型则主要分布在山东新疆北部、甘肃、宁夏、内蒙中部、河南、安徽北部和山东南部等地,2011年则相对萎缩至河南、安徽北部和山东南部局部区域。1980年小麦—玉米组合型主要分布在山东中北部、河北南部、河南北部、山西、陕北和新疆中南部、而到2011年则萎缩至山东中北部、河北南部、河南北部、山西南部等地。
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图21980, 1990, 2000, 2002, 2011年中国县级行政区主导种植类型的空间分布
-->Fig. 2The spatial distribution of dominated cropping structure in China in 1980, 1990, 2000, 2002 and 2011
-->

3.3 作物种植比例变化的分布

图3和表2表示的是1980-2011年中国农作物种植比例的年际变化趋势。全国县级尺度上,三大粮食作物所占的农作物种植比例呈减少趋势,47%的水稻、61%的小麦和29.6%的玉米种植县的种植比例呈显著减少趋势（p < 0.05）。结合种植结构类型变化看（图2）,粮食作物由水稻为主的格局调整为水稻、小麦和玉米的种植区域共存的格局;其他作物的种植比例呈现空间上的显著增加。
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图31980-2011年中国11类农作物种植比例变化斜率的空间分布(显著性检验p < 0.05)
-->Fig. 3Spatial distribution of significant annual change of cropping systems in China during 1980-2011 (p < 0.05)
-->

Tab. 2
表2
表21980-2011年中国县级农作物种植结构的变化趋势统计
Tab. 2The characteristic of annual change of cropping structure in China during 1980-2011
作物类型县级样本数无趋势增加趋势减少趋势显著性增加*显著性减少*
县数比例(%)县数比例(%)县数比例(%)县数比例(%)县数比例(%)
水稻234144919.239016.7150264.2462.0110147.0
小麦23411787.62179.3194683.1200.9142961.0
玉米2341883.8108546.3116849.941717.869329.6
大豆23411797.6177876.038416.4117750.3913.9
麻类2341177675.924710.631813.61134.81817.7
棉花2341135357.871830.727011.539416.81114.7
蔬菜2341170.7227197.0532.3205487.730.1
薯类23411245.3198384.723410.0139259.5401.7
水果23411044.4207188.51667.1165670.7401.7
糖料2341104044.457224.472931.1572.4180.8
油料2341341.5207188.523610.1162769.5170.7

注：*：显著性为p < 0.05。
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水稻种植比例显著减少的地区主要集中在福建、广东和浙江等沿海省份,改变了其原始的种植结构类型;传统的水稻种植区的江西、湖南、安徽南部、四川盆地和重庆等地也有减少,但减少程度相对于沿海较轻,该地区主要的农业种植结构调整有别于沿海省份,基本上不改变种植结构类型,但降低种植比例。小麦种植比例显著减少的地区主要集中在黄土高原地区包括甘肃南部、宁夏、陕北高原至山西一带,这些地区的是种植结构类型也发生了显著调整;此外华北平原的传统小麦种植区的种植比例也显著减少,但未改变种植结构类型。
玉米种植比例显著减少的地区在空间上覆盖中国的第二阶梯,在高原区形成北东—西南走向,从东北三省至西南部云贵高原的条带地区,可以称之为种植比例“玉米减少带”（图3b）;其中种植结构类型变化的地区主要分布在云南北部、四川南部、陕西南部、湖北西部、京津冀地区和东北平原区;而种植比例减少包含约650个县级行政单位,覆盖从黑龙江北部至云南西南部的15个省市。
与之相应,经济作物如大豆、蔬菜、薯类、水果和油料作物则呈增加趋势,50.3%的大豆、87.7%的蔬菜、59.5%的薯类、70.7%的水果和69.5%的油料种植县的种植比例增加趋势显著（p < 0.05）（图2）。大豆的种植比例增加区主要分布在中国东北的黑龙江和吉林省南部的少量县,而在中国其他地区都有不同程度的增加;蔬菜种植比例显著增加的地区主要集中在沿海地区,包括京津冀、长三角和珠三角等大城市周边,与城市化需求密切相关,还有一部分分布于山东半岛,山东与江苏交界,广西东北部等县市;薯类种植比例显著增加的地区主要分布于内蒙中部、宁夏南部、甘肃西南以及西南五省市的交界山区;水果种植比例显著增加的地区主要分布于山东烟台、北京周边、陕北黄土高原、新疆和东南沿海的广东、福建等地,油料种植比例显著增加的区域集中分布于中国的西藏南部、新疆北部,青海东部以及长江中下游的湖北至安徽沿岸县市。
此外,棉花、糖料和麻类是区域性种植作物,全国棉花有42.2%的棉花,糖料有55.6%的糖料以及24.2%的麻类种植县存在种植比例变化趋势,其中30.7%的棉花和24.4%的糖料呈增加趋势,13.6%的麻类呈减少趋势,三类作物的分布呈现区域性,棉花的显著增加区主要分布于新疆,华北平原和长江中下游平原;麻类主要分布于长江中下游沿岸;而糖料则零星分布于云南、广西、广东和福建等地。

3.4 城市地区的种植结构变化

为了解城市化对区域性种植结构变化的影响,将中国的城市地区按照市辖区的范围提取了660个城市,共717个县区的农业种植结构变化趋势,分析城市地区种植结构变化趋势。总体趋势表明,城市及其周边地区的种植结构变化表现出两个特征,一是农作物种植面积在过去30年间迅速萎缩,耕地大量转为城市建设用地,粮食作物用地和林地改为经济作物用地,种植结构显著改变,90%的县区范围内农作物种植面积减少,粮食作物面积迅速减少,而水果和蔬菜类种植面积迅速增加;二是种植结构由早期的粮食作物转向蔬菜,水果为主经济作物;68.6%的县区发生了种植结构变化,以经济作物中的单一蔬菜型和单一水果型为主的单一型种植结构随着城市扩展而迅速增加,1980年只有3个县区以蔬菜型种结构植为主,2011年则有54个县区级形状单位以蔬菜为主;1980年只有13个以水果为主要种植类型的县区,2011年为29个。224个县市未发生种植结构类型变化,都是粮食作物为主,112个是单一水稻型,3个水稻—玉米型;6个水稻—小麦型;20个小麦型,48个小麦—玉米型;31个玉米型。

3.5 种植结构变化的空间集聚

运用局部自相关方法,对11种作物进行空间集聚分析,获得了1980-2011年中国种植结构的空间集聚特征（图4）,1300个县级行政单位具有作物的空间集聚效应;其中,水稻的高度增长聚集区占全国县级行政单位的2.86%,主要分布在中国东北地区的吉林和黑龙江的松嫩平原和黑龙江的三江平原地区;小麦的高度集聚区占5.64%,主要分布在东北的辽宁和吉林中部地区,此外在广西地区有显著的连片集聚区。玉米种植结构增长的连片区占6.11%,分布在中国北方的甘肃黑河流域和宁夏,内蒙高原中部附近;大豆的4.53%连片集聚在内蒙古东北,黑龙江和吉林的东南等地;1.62%的麻类集聚区主要分布在湖南,江西和湖北的交界区;棉花的高级聚集区占7.77%,主要分布在新疆全境,山东北部、天津和河北东南以及河南东部部分县市;8.24%的蔬菜类聚集区主要分布在京津冀地区、上海、浙江、福建的沿海县市和珠江三角洲的外围城市如肇庆、清远、从化和惠州等地;12%的薯类种植比例增加的集聚区主要分布在中国的西部省份,包括从内蒙中部,宁夏南部,甘肃南部、四川山区、重庆周边及其与之接壤的贵州、云南等地;10%的水果种植比例集聚区主要分布在北京周边、陕北黄土高原、新疆中南部、江西赣南、福建南部、广州的粤东粤西两轴和广西南部;1.41%的糖料主要分布在贵州南部、广西南部和广东的雷州半岛附近;9.35%的油料作物主要分布在青海东部,西藏南部,湖北东部、湖南北部、河南南部、安徽南部和江西北部的集中区域。
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图41980-2011年中国农作物种植比例变化趋势的空间集聚特征
-->Fig. 4Spatial cluster of significant pattern of cropping structure in China during 1980-2011
-->

4 结论与讨论

4.1 结论

（1）国家尺度上的种植结构类型变化,中国的种植结构调整从2002年起发生重大变化,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。三大粮食作物的占优单一种植结构类型呈逐年递减趋势,其中既有三大粮食作物的组合型结构混合因素,又有三大粮食作物种植面积转换为其他作物种植面积的变化因素。
（2）近30年来中国出现的种植面积前10位的主要种植结构类型有16种。1980年全国82.7%的县级农业种植结构是水稻、小麦、玉米及其相互的组合型;但从2002年起,中国农业种植结构进入调整期,以粮食作物为主的种植结构发生了根本性变化,前10位中以种植粮食作物为主要种植类型的县数降至50.7%。
（3）全国县级尺度上,三大粮食作物所占的农作物种植比例呈减少趋势,47%的水稻、61%的小麦和29.6%的玉米种植县的种植比例减少趋势显著（p < 0.05）。粮食作物以水稻为主的种植格局调整为水稻、小麦和玉米的种植区域共存的格局,其中玉米种植面积比例在空间上变化最为显著,在中国形成东北—西南向的“玉米减少带”,同时该区域也是中国种植结构多样性最丰富的地带。作为种植结构调整最为热点的城市地区,城市化对种植结构变化影响显著,水果和蔬菜类种植比例在城市化地区快速增加。
（4）种植结构变化趋势的空间集聚区域。近30年来中国种植结构在1300个县级行政单位形成了的空间集聚效应;其中,水稻的高度增长聚集区占全国县级行政单位的2.86%;小麦占5.64%;玉米种植结构增长的连片区占6.11%;4.53%的大豆;1.62%的麻类;棉花的高度聚集区占7.77%;8.24%的蔬菜类聚集区;12%的薯类;10%的水果种植比例;1.41%的糖料;9.35%的油料作物。

4.2 讨论

（1）与种植结构密切相关的宏观决策问题是中国粮食安全的保障程度。《国家粮食安全中长期规划纲要（2008-2020年）》设定的2020年粮食自给率为95%,其中谷物为100%,这意味着农作物种植结构变化与粮食供给能力密切相关,中国种植结构变化对粮食安全的影响将涉及到以下几个方面：① 受粮食价格的影响,农户趋向于种植非粮食作物,或者撂荒土地;而主粮作物作为肉类食品的低端原料,受中国人口增长和经济增长带来的肉类食品需求影响,将原有的主粮转作饲料投放,因此未来受粮食消费习惯改变、国内外粮食价格变化、区域水土资源条件等影响,依托调整作物种植结构实现粮食增产的潜力有限,进而影响粮食安全[5];② 为减少温室气体排放,有效保护生态环境,实现可持续发展,越来越多的粮食作物种植区将会因生物质能源需求上升而转种生物质能料作物[23],这将直接占用种植农作物的耕地资源,进而增加粮食供给保障的负荷,因此需要统筹粮食安全保障与生物质燃料种植对种植结构的调整[24];③ 随着城市化发展,越来越多城市周边的农业种植以生态观光农业需求为主,同时因为物流技术的发展,增加对远程经济作物和水果蔬菜类作物的需求,而改变城市近郊和传统农业主产区的种植结构[25],而被置换的农业用地也可能被城市建设用地侵占,进而减少粮食供应能力。
（2）种植结构变化的驱动因素分析。一般研究认为,种植结构变化的驱动是政策、技术进步、社会需求、经济效益、自然条件等多因素综合的作用过程[19]。也有研究选择单一作物水稻的种植面积变化与驱动因素进行定量分析表明,除了上述原因外,城市化和气候变化也是驱动种植结构调整的重要因素[26]。然而,本研究中种植结构变化并不是线性趋势,而是在某一阶段迅速发生突变,因而种植结构演变的驱动因素尚难以定量化,就定性的描述来说,中国种植结构调整的几大重要因素包括：① 城市化水平提升改变了城市周边地区的种植类型,将原有粮食作物改种为水果、蔬菜类经济作物,另外直接减少耕地面积,减少种植面积;② 不同作物的价格差异驱动种植者将经济价值低的作物改种为价值高的作物;③ 技术进步包含两个方面,一是农业技术进步,提升了作物产量和种植面积,另外则是物流成本降低,加大了不同种植区间的作物需求交换;④ 近30年中国农业投入的加大,特别是单位面积的农业投入提升大大增加了总的作物产量,相应地就减少了作物种植面积的需求;⑤ 肉类消耗,增加了饲养作物牲畜所需的主粮作物的供应;⑥ 气候变化的影响,已有研究表明近30年中国的气候变化对作物产量和种植面积都有温和的正效应[27-28];而在过去的50年中,由于气候变暖造成了全国种植制度改变玉米、冬小麦和双季稻种植北界北移,也为结构变化提供了地理空间[29-30]。为此,种植结构变化的影响及驱动因素的时空分异特征将是下一步研究的重点。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
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[1]Tang Huajun, Wu Wenbin, Yang Peng, et al.Recent progresses in monitoring crop spatial patterns by using remote sensing technologies.
Scientia Agricultura Sinica, 2010, 43(14): 2879-2888.https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2010.14.006URLMagsci [本文引用: 1]摘要
<P><FONT face=Verdana>遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括：基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。<BR></FONT></P>
[唐华俊, 吴文斌, 杨鹏, 等. 农作物空间格局遥感监测研究进展
. 中国农业科学, 2010, 43(14): 2879-2888.]https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2010.14.006URLMagsci [本文引用: 1]摘要
<P><FONT face=Verdana>遥感技术因其高时效、宽范围和低成本等优点正被广泛应用于对地观测活动中,为大区域尺度掌握农作物空间格局提供了新的科学技术手段。本文系统总结了近10年来国内外农作物空间格局遥感监测在理论、方法、实践应用等方面取得的新进展,指出了亟待解决的问题,并对今后的发展方向进行了展望。研究认为,农作物种植面积遥感监测主要根据遥感传感器记录的不同农作物光谱特征的差异,进行不同农作物种植面积的识别,方法主要包括：基于光谱特征、基于作物物候特征和基于多源数据的农作物遥感识别方法。遥感技术应用于农作物复种模式监测主要根据时间序列植被指数描述的作物季节活动过程,利用不同的拟合方法得到作物生长曲线,实现作物复种模式有效监测。农作物种植方式遥感监测是更高层次的遥感应用,主要利用时间序列遥感数据,根据作物植被指数的变化规律区分不同作物生育周期,判断不同复种模式下作物的种植顺序和方式。在未来相当长的一段时间内,建立农作物空间格局遥感监测的理论和技术体系、发展和改进遥感影像分类方法、优化时间序列遥感数据平滑技术和提高信息提取的自动化与流程化将是农作物空间格局遥感监测需要重点解决的几个关键问题。<BR></FONT></P>
[2]Tang Huajun, Wu Wenbin, Yu Qiangyi, et al.Key research priorities for agricultural land system studies.
Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(5): 900-910.https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2015.05.08URL [本文引用: 1]摘要
如何科学合理利用土地是实现人 类可持续发展的关键。随着人类对土地利用问题愈发关注,在"土地利用/土地覆盖变化"、"全球土地计划"等国际科学研究计划的推动下,"土地系统科学"的 学科体系逐步形成,农业土地系统研究成为土地系统科学的热点方向之一。本文以全球土地计划与土地系统科学为指引,旨在明晰"农业土地系统"的概念,系统梳 理农业土地系统研究的技术方法、内容对象以及关键科学问题,为进一步丰富和完善土地系统科学学科体系,推动全球变化、粮食安全及农业可持续研究提供参考。 研究认为:第一,多维度格局探测与分析是农业土地系统研究的重要基础:农业土地系统不仅关注耕地与其他土地利用类型之间的相互转换特征、规律和过程,而且 更为关注耕地内部多熟种植制度、农作物空间格局、利用集约度、综合生产能力等结构和功能的多维变化,因此,需要依靠多学科/数据的交汇、融合等手段来揭示 农业土地系统的复杂特征;第二,多模型耦合的过程与机制解析是农业土地系统研究的核心内容:在明晰农业土地系统时空格局特征的基础上,通过建立土地系统格 局与其影响因素之间的关系,并将这种关系在时间维度进行扩展,进而实现农业土地系统变化过程和机制的动态表达,目前,土地变化模型的建模手段已从传统单一 的地理模型或经济模型研究转向模型耦合研究,以反映农业土地系统中"人类-环境"的复杂关系;第三,多内容的综合效应评估与调控是农业土地系统研究的关键 任务:农业土地系统与全球变化、粮食安全及农业可持续发展等问题密切关联,农业土地系统时空格局探测、过程机制解析的最终目的在于通过协调农业土地系统与 农业资源、环境和生态的相互关系,考虑不同系统之间的权衡优化关系,追求土地利用的最佳社会、经济和生态综合效益,以建立人地和谐、可持续的农业土地利用 模式。解决农业土地系统研究的这些关键科学问题,将有力促进自然科学和社会科学的融合,推动土地系统科学及相关研究领域的发展。
[唐华俊, 吴文斌, 余强毅, 等. 农业土地系统研究及其关键科学问题
. 中国农业科学, 2015, 48(5): 900-910.]https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2015.05.08URL [本文引用: 1]摘要
如何科学合理利用土地是实现人 类可持续发展的关键。随着人类对土地利用问题愈发关注,在"土地利用/土地覆盖变化"、"全球土地计划"等国际科学研究计划的推动下,"土地系统科学"的 学科体系逐步形成,农业土地系统研究成为土地系统科学的热点方向之一。本文以全球土地计划与土地系统科学为指引,旨在明晰"农业土地系统"的概念,系统梳 理农业土地系统研究的技术方法、内容对象以及关键科学问题,为进一步丰富和完善土地系统科学学科体系,推动全球变化、粮食安全及农业可持续研究提供参考。 研究认为:第一,多维度格局探测与分析是农业土地系统研究的重要基础:农业土地系统不仅关注耕地与其他土地利用类型之间的相互转换特征、规律和过程,而且 更为关注耕地内部多熟种植制度、农作物空间格局、利用集约度、综合生产能力等结构和功能的多维变化,因此,需要依靠多学科/数据的交汇、融合等手段来揭示 农业土地系统的复杂特征;第二,多模型耦合的过程与机制解析是农业土地系统研究的核心内容:在明晰农业土地系统时空格局特征的基础上,通过建立土地系统格 局与其影响因素之间的关系,并将这种关系在时间维度进行扩展,进而实现农业土地系统变化过程和机制的动态表达,目前,土地变化模型的建模手段已从传统单一 的地理模型或经济模型研究转向模型耦合研究,以反映农业土地系统中"人类-环境"的复杂关系;第三,多内容的综合效应评估与调控是农业土地系统研究的关键 任务:农业土地系统与全球变化、粮食安全及农业可持续发展等问题密切关联,农业土地系统时空格局探测、过程机制解析的最终目的在于通过协调农业土地系统与 农业资源、环境和生态的相互关系,考虑不同系统之间的权衡优化关系,追求土地利用的最佳社会、经济和生态综合效益,以建立人地和谐、可持续的农业土地利用 模式。解决农业土地系统研究的这些关键科学问题,将有力促进自然科学和社会科学的融合,推动土地系统科学及相关研究领域的发展。
[3]Hu Qiong, Wu Wenbin, Song Qian, et al.Recent progresses in research of crop patterns mapping by using remote sensing.
Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(10): 1900-1914.https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2015.10.004URL [本文引用: 1]摘要
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础，归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法，重点评述了不同技术方法的特点及应用情况，讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前，光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单，但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像；基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征，成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中，多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域，基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题，但模型的鲁棒性有待提高。此外，遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势，但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标，充分发挥多源数据组合利用的优势，围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究，重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究，从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度，满足多方位的农业应用需求。
[胡琼, 吴文斌, 宋茜, 等. 农作物种植结构遥感提取研究进展
. 中国农业科学, 2015, 48(10): 1900-1914.]https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2015.10.004URL [本文引用: 1]摘要
农作物种植结构信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义。本文中概括了农作物种植结构遥感提取的理论基础，归类了近10年间不同农作物种植结构遥感提取技术方法，重点评述了不同技术方法的特点及应用情况，讨论和展望了未来农作物种植结构遥感提取研究的发展方向。当前，光谱特征、时相特征和空间特征是农作物种植结构遥感提取的三大理论基础。基于单一影像源的种植结构提取方法操作简单，但往往难以获取种植结构“最佳识别期”的遥感影像；基于多时序影像源的种植结构提取方法可以充分利用农作物季相节律特征，成为当前农作物种植结构遥感提取的主流方法。在基于多时序影像源的种植结构提取方法中，多特征参量法较单一特征参量法更适用于农作物种植结构复杂区域，基于多特征参量的统计模型法一定程度上解决了混合像元问题，但模型的鲁棒性有待提高。此外，遥感与统计数据融合的农作物种植结构提取法在国家及全球大尺度的农作物种植结构提取中具有优势，但较低的制图分辨率使得数据产品的区域适宜性较差。未来农作物种植结构遥感提取将以区域“作物一张图”为目标，充分发挥多源数据组合利用的优势，围绕多类型作物同步提取和大范围作物种植结构提取开展深入研究，重点加强遥感数据预处理、特征参量提取和分类器高效选择等关键技术研究，从而提升农作物种植结构遥感提取的时空尺度，满足多方位的农业应用需求。
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[7]Zhou Guangsheng.Research prospect on impact of climate change on agricultural production in China.
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综述了气候变化背景下中国农业气候资源、农业气象灾害（干旱、洪涝、高温热浪、低温灾害）和农业病虫害的变化趋势与规律,从农业生产潜力变化、作物种植制度变化和作物品质变化等方面阐明了气候变化对中国农业生产的影响事实,分析了气候变化对中国农业生产的可能影响和中国农业生产适应气候变化的对策措施。在此基础上,针对气候变化背景下中国气候资源的时空分布特点及农业生产出现的新情况、新问题,指出了当前中国关于气候变化对农业影响研究存在的不足,提出了未来气候变化对中国农业生产影响研究需要重视的方面,为确保气候变化背景下中国的农业生产安全及粮食安全提供决策支持。
[周广胜. 气候变化对中国农业生产影响研究展望
. 气象与环境科学, 2015, 38(1): 80-93.]URL摘要
综述了气候变化背景下中国农业气候资源、农业气象灾害（干旱、洪涝、高温热浪、低温灾害）和农业病虫害的变化趋势与规律,从农业生产潜力变化、作物种植制度变化和作物品质变化等方面阐明了气候变化对中国农业生产的影响事实,分析了气候变化对中国农业生产的可能影响和中国农业生产适应气候变化的对策措施。在此基础上,针对气候变化背景下中国气候资源的时空分布特点及农业生产出现的新情况、新问题,指出了当前中国关于气候变化对农业影响研究存在的不足,提出了未来气候变化对中国农业生产影响研究需要重视的方面,为确保气候变化背景下中国的农业生产安全及粮食安全提供决策支持。
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Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2006, 27(2): 29-34.https://doi.org/10.3969/j.issn.1005-9121.2006.02.008URL [本文引用: 1]摘要
利用区位商的概念研究了17种农作物大类的空间分布和各地农业种 植结构的演化,从自然因素和经济因素两方面解析了中国农业种植结构分布和变化的原因和动力.得出的主要结论为中国农业种植结构的空间分布主要是由自然条件 决定的,而其分布的变化则主要是经济行为的结果;劳动力密集型的种植比重同人均土地资源的数量呈负相关,土地密集型的种植比重同人均土地资源的数量呈正相 关;城镇化和人口发展决定了蔬菜生产的分布和变化,城镇化还影响着各地的复种指数的变化.提出政府应加强对各种农产品市场的状况分析和信息服务等对策.
[梁书民. 中国农业种植结构及演化的空间分布和原因分析
. 中国农业资源与区划, 2006, 27(2): 29-34.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1005-9121.2006.02.008URL [本文引用: 1]摘要
利用区位商的概念研究了17种农作物大类的空间分布和各地农业种 植结构的演化,从自然因素和经济因素两方面解析了中国农业种植结构分布和变化的原因和动力.得出的主要结论为中国农业种植结构的空间分布主要是由自然条件 决定的,而其分布的变化则主要是经济行为的结果;劳动力密集型的种植比重同人均土地资源的数量呈负相关,土地密集型的种植比重同人均土地资源的数量呈正相 关;城镇化和人口发展决定了蔬菜生产的分布和变化,城镇化还影响着各地的复种指数的变化.提出政府应加强对各种农产品市场的状况分析和信息服务等对策.
[10]Liu Zhenhuan, Li Zhengguo, Tang Pengqin, et al.Spatial-temporal changes of rice area and production in China during 1980-2010.
Acta Geographica Sincia, 2013, 68(5): 680-693.https://doi.org/10.11821/xb201305009URLMagsci [本文引用: 1]摘要
通过综合80 年代初以来的农作物面积与产量统计、耕地分布、农业灌溉分布以及作物生长适宜性分布等多源数据, 利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(Spatial Production Allocation Model, SPAM),获得了我国10 km像元尺度的水稻分布信息。在此基础上,重点分析了80 年代初以来水稻种植面积与产量的时空变化特征。总体来看,在全国水稻种植区域内发生变化的地区中有超过50%的地区水稻种植面积出现缩减态势,但仍有近70%的地区水稻产量在增加。空间变化来看,种植面积缩减主要发生在东南沿海的广东、福建和浙江等省,而增加主要出现在东北地区的吉林和黑龙江等省,我国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。同时,研究还发现我国水稻种植面积变化对产量增减具有重要影响,其中产量增加表现为面积与非面积因素的共同作用,数据显示种植面积扩展对水稻增产的平均贡献率约54.5%,而在产量减少的区域,面积缩减对减产的贡献率高达80%以上。
[刘珍环, 李正国, 唐鹏钦, 等. 近30年中国水稻种植区域与产量时空变化分析
. 地理学报, 2013, 68(5): 680-693.]https://doi.org/10.11821/xb201305009URLMagsci [本文引用: 1]摘要
通过综合80 年代初以来的农作物面积与产量统计、耕地分布、农业灌溉分布以及作物生长适宜性分布等多源数据, 利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(Spatial Production Allocation Model, SPAM),获得了我国10 km像元尺度的水稻分布信息。在此基础上,重点分析了80 年代初以来水稻种植面积与产量的时空变化特征。总体来看,在全国水稻种植区域内发生变化的地区中有超过50%的地区水稻种植面积出现缩减态势,但仍有近70%的地区水稻产量在增加。空间变化来看,种植面积缩减主要发生在东南沿海的广东、福建和浙江等省,而增加主要出现在东北地区的吉林和黑龙江等省,我国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。同时,研究还发现我国水稻种植面积变化对产量增减具有重要影响,其中产量增加表现为面积与非面积因素的共同作用,数据显示种植面积扩展对水稻增产的平均贡献率约54.5%,而在产量减少的区域,面积缩减对减产的贡献率高达80%以上。
[11]Wu Wenbin, Yang Peng, Li Zhengguo, et al.Overview of research progresses in crop spatial pattern changes.
Chinese Journal of Agricultural resources and regional Planning, 2014, 35(1): 12-20.https://doi.org/10.7621/cjarrp.1005-9121.20140103URL [本文引用: 1]摘要
农作物空间格局及其时空动态变化研究具有重要的理论和实际意义, 已经成为地理学和生态学的前沿和热点研究问题.该文从农作物空间格局变化的特征、机理机制和模拟模型等3个方面系统总结了国内外最新研究进展,讨论了研究 中存在的关键问题,并对未来发展趋势和重点进行了展望.研究认为,农作物空间格局变化特征研究主要包括基于统计数据的方法、基于遥感信息的方法和基于空间 模型的方法.农作物空间格局变化机理研究主要围绕不同自然-社会经济驱动因子对农作物格局演变的作用机制开展,剖析农作物空间格局演变的内外部原因.农作 物空间格局变化模拟模型从早期非空间模型发展到空间模型,而且越来较多模型对微观农户的作物选择或决策行为及其对农作物空间格局变化的影响给予了很多关 注.在未来相当长的一段时间内,基于多尺度和多信息源数据融合的农作物空间格局变化特征提取、综合自然-社会经济多因素、宏观和微观多层次、静态和动态多 机制的农作物空间格局变化机理分析、以及多学科和多方法综合的农作物空间格局变化模拟模型构建将是农作物空间格局变化研究的重点发展方向.
[吴文斌, 杨鹏, 李正国, 等. 农作物空间格局变化研究进展评述
. 中国农业资源与区划, 2014, 35(1): 12-20.]https://doi.org/10.7621/cjarrp.1005-9121.20140103URL [本文引用: 1]摘要
农作物空间格局及其时空动态变化研究具有重要的理论和实际意义, 已经成为地理学和生态学的前沿和热点研究问题.该文从农作物空间格局变化的特征、机理机制和模拟模型等3个方面系统总结了国内外最新研究进展,讨论了研究 中存在的关键问题,并对未来发展趋势和重点进行了展望.研究认为,农作物空间格局变化特征研究主要包括基于统计数据的方法、基于遥感信息的方法和基于空间 模型的方法.农作物空间格局变化机理研究主要围绕不同自然-社会经济驱动因子对农作物格局演变的作用机制开展,剖析农作物空间格局演变的内外部原因.农作 物空间格局变化模拟模型从早期非空间模型发展到空间模型,而且越来较多模型对微观农户的作物选择或决策行为及其对农作物空间格局变化的影响给予了很多关 注.在未来相当长的一段时间内,基于多尺度和多信息源数据融合的农作物空间格局变化特征提取、综合自然-社会经济多因素、宏观和微观多层次、静态和动态多 机制的农作物空间格局变化机理分析、以及多学科和多方法综合的农作物空间格局变化模拟模型构建将是农作物空间格局变化研究的重点发展方向.
[12]Wu Bingfang, Fan Jinlong, Tian Yichen, et al.A method for crop planting structure inventory and its application.
Journal of Remote Sensing, 2004, 8(6): 618-627.https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-4619.2004.06.012URLMagsci [本文引用: 1]摘要
现有种植结构的分析都是基于统计数据 ,时效性低及精度差 ,难以及时为各级政府部门提供决策支持。以“中国农情遥感速报系统”使用的GVG农情采样系统和样条采样框架为基础 ,提出了快速获取全国农作物种植结构的技术方法 ,并以 2 0 0 2年为例 ,开展全国夏粮和秋粮种植结构的调查与现状分析。全国夏粮的粮经比例为 5 8%∶2 1% ,秋粮的粮经比例为 79%∶14 % ,粮食作物仍然占有较大的比例。调查表明 ,全国范围的种植结构在时间和空间上变化很大。黑龙江省的大豆种植成数最高 ,达到38% ,是中国的大豆主产区 ;吉林和辽宁两省的春玉米种植成数相差不大 ,高达 71% ;黄淮海地区夏粮以种植冬小麦为主 ,种植成数高达 97% (河北省 ) ,秋粮以夏玉米为主 ,种植成数高达 82 % (河南 ) ;以长江为界 ,冬小麦和油料在长江南北的种植成数变化很大 ,长江以北冬小麦与油料并重 ,以南以油料为主。秋粮则以中晚稻为主 ,种植成数均超过 6 6 % ;华南夏粮和秋粮均以水稻为主 ,其中广东的蔬菜瓜果的种植成数高达 2 9% ;西南地区的秋粮以中稻和夏玉米为主 ,其中云南省的棉麻糖的种植成数高达19% ,说明云南省仍然是中国的烟草大省。经济发达或邻近经济发达地区的省份的蔬菜瓜果的种植成数较大 ,如天津市高达 34%。
[吴炳方, 范锦龙, 田亦陈, 等. 全国作物种植结构快速调查技术与应用
. 遥感学报, 2004, 8(6): 618-627.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-4619.2004.06.012URLMagsci [本文引用: 1]摘要
现有种植结构的分析都是基于统计数据 ,时效性低及精度差 ,难以及时为各级政府部门提供决策支持。以“中国农情遥感速报系统”使用的GVG农情采样系统和样条采样框架为基础 ,提出了快速获取全国农作物种植结构的技术方法 ,并以 2 0 0 2年为例 ,开展全国夏粮和秋粮种植结构的调查与现状分析。全国夏粮的粮经比例为 5 8%∶2 1% ,秋粮的粮经比例为 79%∶14 % ,粮食作物仍然占有较大的比例。调查表明 ,全国范围的种植结构在时间和空间上变化很大。黑龙江省的大豆种植成数最高 ,达到38% ,是中国的大豆主产区 ;吉林和辽宁两省的春玉米种植成数相差不大 ,高达 71% ;黄淮海地区夏粮以种植冬小麦为主 ,种植成数高达 97% (河北省 ) ,秋粮以夏玉米为主 ,种植成数高达 82 % (河南 ) ;以长江为界 ,冬小麦和油料在长江南北的种植成数变化很大 ,长江以北冬小麦与油料并重 ,以南以油料为主。秋粮则以中晚稻为主 ,种植成数均超过 6 6 % ;华南夏粮和秋粮均以水稻为主 ,其中广东的蔬菜瓜果的种植成数高达 2 9% ;西南地区的秋粮以中稻和夏玉米为主 ,其中云南省的棉麻糖的种植成数高达19% ,说明云南省仍然是中国的烟草大省。经济发达或邻近经济发达地区的省份的蔬菜瓜果的种植成数较大 ,如天津市高达 34%。
[13]Xu Mei, Ruan Benqing, Huang Shifeng, et al.Monitoring of crop variety distribution by remote sensing and its application.
Journal of Hydraulic Engineering, 2007, 38(7): 879-885.https://doi.org/10.3321/j.issn:0559-9350.2007.07.018URL摘要
利用卫星图像对青铜峡灌区进行了2004年作物种植结构遥感监测,获得了各类主栽作物的种植面积及其空间分布。监测结果与统计结果比较接近,说明遥感手段是可行和有效的。在此基础上,结合历年的统计数据分析了青铜峡灌区近年作物种植结构变化特征及灌区水资源供给状况,认为水资源是决定灌区作物种植结构的制约性因素,作物种植结构调整应成为灌区主要农业节水手段之一。
[徐美, 阮本清, 黄诗峰, 等. 灌区作物种植结构遥感监测及其应用
. 水利学报, 2007, 38(7): 879-885.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0559-9350.2007.07.018URL摘要
利用卫星图像对青铜峡灌区进行了2004年作物种植结构遥感监测,获得了各类主栽作物的种植面积及其空间分布。监测结果与统计结果比较接近,说明遥感手段是可行和有效的。在此基础上,结合历年的统计数据分析了青铜峡灌区近年作物种植结构变化特征及灌区水资源供给状况,认为水资源是决定灌区作物种植结构的制约性因素,作物种植结构调整应成为灌区主要农业节水手段之一。
[14]Cai Xueliang, Cui Yuanlai.Crop planting structure extraction in irrigated areas from multi-sensor and multi-temporal remote sensing data.
Transactions of the CSAE, 2009, 25(8): 124-130.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2009.08.023URLMagsci摘要
用遥感技术提取灌区作物种植结构需要源影像具有适宜的时空分辨率以适应其动态变化特征。该文综合运用多种遥感影像数据，将Landsat ETM+与MODIS NDVI数据融合区分灌区土地利用类型，由融合后的时间系列数据非监督分类结果提取植被指数变化信息，结合作物系数变化规律运用光谱耦合技术提取作物种植结构。根据该方法将漳河灌区作物种植结构区分为水稻—油菜、水稻—小麦、单季夏季作物以及双季经济作物。由地面统计数据和高分辨率IKONOS影像进行了检验，分类精度达到91%并且与统计数据相吻合。结果表明该法不仅能提供更为准确的灌区作物种植结构时空信息，而且节省影像购买成本，方便灌区尺度遥感应用。
[蔡学良, 崔远来. 基于异源多时相遥感数据提取灌区作物种植结构
. 农业工程学报, 2009, 25(8): 124-130.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2009.08.023URLMagsci摘要
用遥感技术提取灌区作物种植结构需要源影像具有适宜的时空分辨率以适应其动态变化特征。该文综合运用多种遥感影像数据，将Landsat ETM+与MODIS NDVI数据融合区分灌区土地利用类型，由融合后的时间系列数据非监督分类结果提取植被指数变化信息，结合作物系数变化规律运用光谱耦合技术提取作物种植结构。根据该方法将漳河灌区作物种植结构区分为水稻—油菜、水稻—小麦、单季夏季作物以及双季经济作物。由地面统计数据和高分辨率IKONOS影像进行了检验，分类精度达到91%并且与统计数据相吻合。结果表明该法不仅能提供更为准确的灌区作物种植结构时空信息，而且节省影像购买成本，方便灌区尺度遥感应用。
[15]Huang Qing, Tang Huajun, Wu Wenbin, et al.Remote sensing based dynamic changes analysis of crop distribution pattern: Taking Northeast China as an example.
Scientia Agricultura Sinica, 2013, 46(13): 2668-2676.https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2013.13.005URLMagsci摘要
【目的】当前对涉及到耕地内部不同作物空间分布及其变化的研究较少。本文旨在探讨大尺度作物种植面积和分布格局遥感提取方法及景观生态学中景观格局指数在作物格局动态变化分析中的应用。【方法】基于2005年和2010年作物生育期内遥感影像全覆盖的MODIS-NDVI数据，利用RS、GIS技术，通过分析东北地区主要作物（水稻、玉米、大豆）的种植结构、物候历及NDVI曲线特征，建立不同作物面积遥感提取模型，提取大尺度农作物空间分布格局信息。同时，利用景观格局指数方法分析农作物格局动态变化特征和变化规律。【结果】与多年平均统计数据比较，基于MODIS遥感数据提取的作物面积信息，2005年和2010年平均精度达到了90%以上；5年间，东北地区主要作物种植结构发生了较大变化。其中大豆平均斑块面积减少，面积年动态度为-4.47%，水稻和玉米平均斑块面积均增加，且5年的变化幅度均超过20%。【结论】成本和收益是作物面积增加或减少的主要原因；用中等分辨率的遥感数据进行大尺度作物面积提取的方法是可行的；景观生态学中格局指数可以用来分析耕地内部作物格局的动态变化规律。
[黄青, 唐华俊, 吴文斌, 等. 农作物分布格局动态变化的遥感监测: 以东北三省为例
. 中国农业科学, 2013, 46(13): 2668-2676.]https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2013.13.005URLMagsci摘要
【目的】当前对涉及到耕地内部不同作物空间分布及其变化的研究较少。本文旨在探讨大尺度作物种植面积和分布格局遥感提取方法及景观生态学中景观格局指数在作物格局动态变化分析中的应用。【方法】基于2005年和2010年作物生育期内遥感影像全覆盖的MODIS-NDVI数据，利用RS、GIS技术，通过分析东北地区主要作物（水稻、玉米、大豆）的种植结构、物候历及NDVI曲线特征，建立不同作物面积遥感提取模型，提取大尺度农作物空间分布格局信息。同时，利用景观格局指数方法分析农作物格局动态变化特征和变化规律。【结果】与多年平均统计数据比较，基于MODIS遥感数据提取的作物面积信息，2005年和2010年平均精度达到了90%以上；5年间，东北地区主要作物种植结构发生了较大变化。其中大豆平均斑块面积减少，面积年动态度为-4.47%，水稻和玉米平均斑块面积均增加，且5年的变化幅度均超过20%。【结论】成本和收益是作物面积增加或减少的主要原因；用中等分辨率的遥感数据进行大尺度作物面积提取的方法是可行的；景观生态学中格局指数可以用来分析耕地内部作物格局的动态变化规律。
[16]Liu Kebao, Liu Shubin, Lu Zhongjun, et al.Extraction on cropping structure based on high spatial resolution remote sensing data.
Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2014, 35(1): 21-26.https://doi.org/10.7621/cjarrp.1005-9121.20140104URL [本文引用: 1]摘要
农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提，也是进行作物结构调整与优化的依据。该 研究以黑龙江肇东市为研究区域，以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据，基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分 布，利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算，实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取，然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农 作物种植结构进行了精度评价。研究结果表明，利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97．00％，位置精度为96．15％，高空间 分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力，线状及细小地物扣除系数可以有效减小线状及细小地物对高分提取的农作物种植结构的精度。
[刘克宝, 刘述斌, 陆忠军, 等. 利用高空间分辨率遥感数据的农作物种植结构提取
. 中国农业资源与区划, 2014, 35(1): 21-26.]https://doi.org/10.7621/cjarrp.1005-9121.20140104URL [本文引用: 1]摘要
农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提，也是进行作物结构调整与优化的依据。该 研究以黑龙江肇东市为研究区域，以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据，基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分 布，利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算，实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取，然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农 作物种植结构进行了精度评价。研究结果表明，利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97．00％，位置精度为96．15％，高空间 分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力，线状及细小地物扣除系数可以有效减小线状及细小地物对高分提取的农作物种植结构的精度。
[17]Leff B, Ramankutty N, Foley J A.Geographic distribution of major crops across the world.
Global Biogeochemical Cycles, 2004, 18(1): 1-27.https://doi.org/10.1029/2003GB002108URL [本文引用: 1]摘要
ABSTRACT 1] Humans have transformed the surface of the planet through agricultural activities, and today, $12% of the land surface is used for cultivation and another 22% is used for pastures and rangelands. In this paper, we have synthesized satellite-derived land cover data and agricultural census data to produce global data sets of the distribution of 18 major crops across the world. The resulting data are representative of the early 1990s, have a spatial resolution of 5 min. ($10 km), and describe the fraction of a grid cell occupied by each of the 18 crops. The global crop data are consistent with our knowledge of agricultural geography, and compares favorably to another existing data set that partially overlaps with our product. We have also analyzed how different crops are grown in combination to form major crop belts throughout the world. Further, we analyzed the patterns of crop diversification across the world. While these data are not sufficiently accurate at local scales, they can be used to analyze crop geography in a regional-to-global context. They can also be used to understand the global patterns of farming systems, in analyses of food security, and within global ecosystem and climate models to understand the environmental consequences of cultivation.
[18]Li Qifeng, Zhang Hailin, Chen Fu.Changes in spatial distribution and planting structure of major crops in Northeast China.
Journal of China Agricultural University, 2008, 13(3): 74-79.https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-4333.2008.03.013URL [本文引用: 1]摘要
从农作制分区角度，采用聚类分析法研究东北农作区种植结构及其空间分布的演变情况，利用综合 比较优势法探讨种植结构变化的主要影响因素，并对主要作物的发展趋势进行判断。结果表明：1985—2005年粮食作物种植结构变化主要表现为小麦种植比 重的减少和大豆种植比重的增加，种植结构整体上从多元化向专业化方向发展，各农作亚区形成了特色种植结构。主要粮食作物空间变化呈现较强的规律性，生产呈 现集中趋势，形成了各自主要的生产区域。主要变化为：水稻和玉米种植区域增加，小麦种植区域大幅缩减，大豆种植范围重心北移和种植区域增加。资源、技术和 市场等因素共同影响粮食作物种植结构的变化，而作物综合比较优势是种植结构变化的内在动力。
[李奇峰, 张海林, 陈阜. 东北农作区粮食作物种植格局变化的特征分析
. 中国农业大学学报, 2008, 13(3): 74-79.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-4333.2008.03.013URL [本文引用: 1]摘要
从农作制分区角度，采用聚类分析法研究东北农作区种植结构及其空间分布的演变情况，利用综合 比较优势法探讨种植结构变化的主要影响因素，并对主要作物的发展趋势进行判断。结果表明：1985—2005年粮食作物种植结构变化主要表现为小麦种植比 重的减少和大豆种植比重的增加，种植结构整体上从多元化向专业化方向发展，各农作亚区形成了特色种植结构。主要粮食作物空间变化呈现较强的规律性，生产呈 现集中趋势，形成了各自主要的生产区域。主要变化为：水稻和玉米种植区域增加，小麦种植区域大幅缩减，大豆种植范围重心北移和种植区域增加。资源、技术和 市场等因素共同影响粮食作物种植结构的变化，而作物综合比较优势是种植结构变化的内在动力。
[19]Wang Yang, Wang Xinjiang.Driving mechanism of cultivating structural evolutionary in Jilin province.
System Sciences and Comprehensive Studies in Agriculture, 2005, 21(1): 34-36.https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-0068.2005.01.009URL [本文引用: 2]摘要
新中国成立后吉林省的种植业历史可以分为4个阶段,即恢复调整阶 段、波动发展阶段、"玉米型"结构形成阶段、"玉米型"结构完善阶段;形成"玉米型"种植结构的主要驱动力可以概括为国家政策调控力、科技进步推动力、社 会需求拉动力、经济效益驱动力、自然条件支撑力等.今后农作物种植结构调整方向是形成以优质玉米为主,优质水稻、优质大豆为辅,其它粮食作物、经济作物在 小区域内各具特色的种植结构.图1,参9.
[王洋, 王新江. 吉林省种植结构演变的驱动机制研究
. 农业系统科学与综合研究, 2005, 21(1): 34-36.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-0068.2005.01.009URL [本文引用: 2]摘要
新中国成立后吉林省的种植业历史可以分为4个阶段,即恢复调整阶 段、波动发展阶段、"玉米型"结构形成阶段、"玉米型"结构完善阶段;形成"玉米型"种植结构的主要驱动力可以概括为国家政策调控力、科技进步推动力、社 会需求拉动力、经济效益驱动力、自然条件支撑力等.今后农作物种植结构调整方向是形成以优质玉米为主,优质水稻、优质大豆为辅,其它粮食作物、经济作物在 小区域内各具特色的种植结构.图1,参9.
[20]Ban Zhengyao.Crop planting structure adjustment: A food revolution of China in the cross century
. China Food Economy, 2000(1): 13-15.URL [本文引用: 1]

[卞正瑶. 种植结构调整: 我国世纪之交的一场粮食革命
. 中国粮食经济, 2000(1): 13-15.]URL [本文引用: 1]
[21]Luo Qiyou..URL [本文引用: 1]

URL [本文引用: 1]
[22]Deng Zongbing, Feng Yonggang, Zhang Junliang, et al.Analysis on the spatial-temporal features and developing trend and effects of agricultural geographic agglomeration in China.
Scientia Agricultura Sinica, 2013, 46(22): 4816-4828.https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2013.22.020URLMagsci [本文引用: 1]摘要
【目的】认识中国种植业地理集聚的时空特征、演进趋势和集聚效应。【方法】综合利用区位基尼系数、产业集中率、地区平均集聚率、空间相关系数等指标测算中国种植业地理集聚水平，并用引入地理集聚度的C-D生产函数模型分析中国种植业产业的集聚效应。【结果】种植业总体上具有显著的地理集聚特征，但不同行业的地理集聚存在显著差异；中国种植业地理集聚呈现不断增强趋势，并具有明显的阶段性特征；种植业呈现出专业化、连片化的地理集聚特征；种植业产业地理集聚对产业成长具有显著的正效应。【结论】着力提高和完善基础设施建设、搞好区域性的管理和服务，为产业集聚发展创造良好的外部环境；根据比较优势推进具有地区特色的专业化产业区。
[邓宗兵, 封永刚, 张俊亮, 等. 中国种植业地理集聚的时空特征、演进趋势及效应分析
. 中国农业科学, 2013, 46(22): 4816-4828.]https://doi.org/10.3864/j.issn.0578-1752.2013.22.020URLMagsci [本文引用: 1]摘要
【目的】认识中国种植业地理集聚的时空特征、演进趋势和集聚效应。【方法】综合利用区位基尼系数、产业集中率、地区平均集聚率、空间相关系数等指标测算中国种植业地理集聚水平，并用引入地理集聚度的C-D生产函数模型分析中国种植业产业的集聚效应。【结果】种植业总体上具有显著的地理集聚特征，但不同行业的地理集聚存在显著差异；中国种植业地理集聚呈现不断增强趋势，并具有明显的阶段性特征；种植业呈现出专业化、连片化的地理集聚特征；种植业产业地理集聚对产业成长具有显著的正效应。【结论】着力提高和完善基础设施建设、搞好区域性的管理和服务，为产业集聚发展创造良好的外部环境；根据比较优势推进具有地区特色的专业化产业区。
[23]Suramaythangkoor T, Li Zhengguo.Energy policy tools for agricultural residues utilization for heat and power generation.
Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012, 16(6): 4343-4351. [本文引用: 1]
[24]Chen Yangfen, Zhong Yu, Liu Yu, et al.Management situation and policy implications of China's grain security.
Research of Agricultural Modernization, 2014, 35(6): 690-695.https://doi.org/10.13872/j.1000-0275.2014.0080URL [本文引用: 1]摘要
粮食安全是一个系统工程,对于粮食问题的统筹考虑有助于得到更为科学的政策启示。本文从＂种在哪＂、＂谁来种＂、＂种什么＂、＂怎么种＂、＂如何分＂等方面述评了粮食安全治理现状及其存在的主要问题。研究表明,中国已经构建了一个包括生产、消费、分配等多个方面的政策支持体系,通过中低产田改造、提高主产区种粮积极性等途径仍可实现进一步的粮食增产与农民增收,但受粮食属于＂准公共产品＂等因素影响,我国粮食生产仍面临种植区域不稳定、种粮主体积极性不高、种植结构调整滞后、经营方式有待完善、粮食市场配置效率尚需提高等诸多问题。未来的政策调控需要发挥市场在资源配置中的关键性作用,积极引导并促成各类主体按照市场规律与政府调控目标开展相关行为,最终保障并实现国家粮食安全。
[陈秧分, 钟钰, 刘玉, 等. 中国粮食安全治理现状与政策启示
. 农业现代化研究, 2014, 35(6): 690-695.]https://doi.org/10.13872/j.1000-0275.2014.0080URL [本文引用: 1]摘要
粮食安全是一个系统工程,对于粮食问题的统筹考虑有助于得到更为科学的政策启示。本文从＂种在哪＂、＂谁来种＂、＂种什么＂、＂怎么种＂、＂如何分＂等方面述评了粮食安全治理现状及其存在的主要问题。研究表明,中国已经构建了一个包括生产、消费、分配等多个方面的政策支持体系,通过中低产田改造、提高主产区种粮积极性等途径仍可实现进一步的粮食增产与农民增收,但受粮食属于＂准公共产品＂等因素影响,我国粮食生产仍面临种植区域不稳定、种粮主体积极性不高、种植结构调整滞后、经营方式有待完善、粮食市场配置效率尚需提高等诸多问题。未来的政策调控需要发挥市场在资源配置中的关键性作用,积极引导并促成各类主体按照市场规律与政府调控目标开展相关行为,最终保障并实现国家粮食安全。
[25]Jiang Li, Seto K C, Bai Junfei.Urban economic development, changes in food consumption patterns and land requirements for food production in China.
China Agricultural Economic Review, 2015, 7(2): 240-261.https://doi.org/10.1108/CAER-11-2013-0150URL [本文引用: 1]摘要
Purpose – The impact of dietary changes associated with urbanization is likely to increase the demand for land for food production. The purpose of this paper is to examine the impact of urban economic development on changes in food demand and associated land requirements for food production. Design/methodology/approach – Based on economic estimates from the Almost Ideal Demand System, feed conversion ratios, and crop yields, the authors forecast and compare future dietary patterns and land requirements for two types of urban diets in China. Findings – The results show that the expenditure elasticities of oil and fat, meat, eggs, aquatic products, dairy, and liquor for the diet of capital cities are greater than those for the diet of small- and medium-sized cities. The authors forecast that capital city residents will experience a more rapid rate of increase in per capita demand of meat, eggs, and aquatic products, which will lead to much higher per capita land requirements. Projections indicate that total...
[26]Li Zhengguo, Liu Zhenhuan, Anderson W, et al.Chinese rice production area adaptations to climate changes, 1949-2010.
Environmental Science & Technology, 2015, 49(4): 2032-2037.URLPMID:3288760823725750669932292223222225625767813174404361806984459 [本文引用: 1]
[27]Ye Liming, Xiong Wei, Li Zhengguo, et al.Climate change impact on China food security in 2050.
Agronomy for Sustainable Development, 2013, 33(2): 363-374.https://doi.org/10.1007/s13593-012-0102-0URLMagsci [本文引用: 1]摘要
Abstract<br/><p class="a-plus-plus">Climate change is now affecting global agriculture and food production worldwide. Nonetheless the direct link between climate change and food security at the national scale is poorly understood. Here we simulated the effect of climate change on food security in China using the CERES crop models and the IPCC SRES A2 and B2 scenarios including CO2 fertilization effect. Models took into account population size, urbanization rate, cropland area, cropping intensity and technology development. Our results predict that food crop yield will increase +3–11?% under A2 scenario and +4?% under B2 scenario during 2030–2050, despite disparities among individual crops. As a consequence China will be able to achieve a production of 572 and 615 MT in 2030, then 635 and 646 MT in 2050 under A2 and B2 scenarios, respectively. In 2030 the food security index (FSI) will drop from +24?% in 2009 to ?4.5?% and +10.2?% under A2 and B2 scenarios, respectively. In 2050, however, the FSI is predicted to increase to +7.1?% and +20.0?% under A2 and B2 scenarios, respectively, but this increase will be achieved only with the projected decrease of Chinese population. We conclude that 1) the proposed food security index is a simple yet powerful tool for food security analysis; (2) yield growth rate is a much better indicator of food security than yield per se; and (3) climate change only has a moderate positive effect on food security as compared to other factors such as cropland area, population growth, socio-economic pathway and technology development. Relevant policy options and research topics are suggested accordingly.</p><br/>
[28]Liu Zhenhuan, Yang Peng, Tang Huajun, et al.Shifts in the extent and location of rice cropping areas match the climate change pattern in China during 1980-2010.
Regional Environmental Change, 2014, 15(5): 919-929.URL [本文引用: 1]
[29]Liu Zhijuan, Yang Xiaoguang, Chen Fu, et al.The effects of past climate change on the northern limits of maize planting in Northeast China.
Climatic Change, 2013, 117(4): 891-902.https://doi.org/10.1007/s10584-012-0594-2URLMagsci [本文引用: 1]摘要
Northeast China (NEC) is one of the major agricultural production areas in China and also an obvious region of climate warming. We were motivated to investigate the impacts of climate warming on the northern limits of maize planting. Additionally, we wanted to assess how spatial shifts in the cropping system impact the maize yields in NEC. To understand these impacts, we used the daily average air temperature data in 72 weather stations and regional experiment yield data from Jilin Province. Averaged across NEC, the annual air temperature increased by 0.38 A degrees C per decade. The annual accumulated temperature above 10 A degrees C (AAT10) followed a similar trend, increased 66 A degrees C d per decade from 1961 to 2007, which caused a northward expansion of the northern limits of maize. The warming enabled early-maturing maize hybrids to be sown in the northern areas of Heilongjiang Province where it was not suitable for growing maize before the warming. In the southern areas of Heilongjiang Province and the eastern areas of Jilin Province, the early-maturing maize hybrids could be replaced by the middle-maturing hybrids with a longer growing season. The maize in the northern areas of Liaoning Province was expected to change from middle-maturing to late-maturing hybrids. Changing the hybrids led to increase the maize yield. When the early-maturing hybrids were replaced by middle-maturing hybrids in Jilin Province, the maize yields would increase by 9.8 %. Similarly, maize yields would increase by 7.1 % when the middle-maturing hybrids were replaced by late-maturing hybrids.
[30]Ye Qing, Yang Xiaoguang, Dai Shuwei, et al.Effects of climate change on suitable rice cropping areas, cropping systems and crop water requirements in southern China.
Agricultural Water Management, 2015, 159: 35-44.https://doi.org/10.1016/j.agwat.2015.05.022URL [本文引用: 1]摘要
Rice is one of the main crops grown in southern China. Global climate change has significantly altered the local water availability and temperature regime for rice production. In this study, we explored the influence of climate change on suitable rice cropping areas, rice cropping systems and crop water requirements (CWRs) during the growing season for historical (from 1951 to 2010) and future (from 2011 to 2100) time periods. The results indicated that the land areas suitable for rice cropping systems shifted northward and westward from 1951 to 2100 but with different amplitudes. The land areas suitable for single rice-cropping systems (SRCS) and early double rice-cropping systems (EDRCS) decreased, whereas the land areas suitable for middle double rice-cropping systems (MDRCS) and late double rice-cropping systems (LDRCS) expanded significantly. Among the rice-cropping systems, the planting area suitable for SRCS was the largest during the historical period (1951–1980), whereas the suitable planting area for LDRCS was the largest during the future period (2070–2100). Spatially, the water requirement of rice during the growing season exhibited a decreasing trend from southeast to northwest from 1951 to 2010. Temporally, the regional water requirement of rice during the growing season decreased from 720mm (1951–1980) to 700mm (1981–2010) as a result of solar radiation and evapotranspiration. However, the water requirement was predicted to increase from 1027mm (2011–2040) to 1150mm (2071–2100). During the past six decades, the planting area suitable for double rice-cropping systems increased by 2.7×104km2 and, consequently, the CWR and irrigation water requirement (IWR) increased by 1.1×1010 and 8.8×109m3, respectively. In addition, under A1B scenarios, the CWR and IWR of double rice-cropping systems are expected to increase by 1.6×1011 and 1.2×1011m3, respectively, from 2071–2100 compared with the historical period of 1951–1980. The regional CWR and IWR were predicted to increase respectively by 8% and 6% from 2011 to 2040, by 17% and 19% from 2041 to 2070, and by 20% and 24% from 2071 to 2100 compared with 1951–1980. These increases can be attributed to climate warming, which expands the suitable planting area for multiple-cropping systems and extends the growing season for late-maturing rice varieties. Our study aims to provide a scientific guide for planning future cropping systems and optimizing water management in the southern rice cropping region of China.
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