, 鞠正山, 周伟Regional pattern of grain supply and demand in China
HUTian, JUZhengshan, ZHOUWei通讯作者:
收稿日期:2015-11-18
修回日期:2016-04-7
网络出版日期:2016-08-25
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.
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摘要
关键词：
Abstract
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1 引言
粮食安全是世界性的问题,关系着国家的战略部署[1-2]。Gandhi等在2014年对中国和印度两个人口大国的粮食安全现状进行研究,指出中国的消费结构转变、城镇化对粮食安全的挑战最大[3]。中国坚持把粮食基本自给作为粮食安全的基本方针,现阶段,人口的增加、城镇化推进以及人均粮食消费水平的不断提高,使中国粮食安全保障依然面临严峻的形势。粮食安全受到多方面因素[4]的影响,保障粮食安全的路径可以从粮食生产、粮食消 费[5]、粮食储备[6]、粮食贸易[7] 4个环节考虑。国内外****对粮食安全的研究也基本涵盖了上述4个环节。粮食供需包含了粮食生产和消费两个环节,本质是粮食生产能力和粮食消费水平之间的关系,是粮食安全保障体系的关键组成部分。目前围绕粮食供需的研究主要包括粮食的供需计算、结构分析[8]、影响供需的因素分析[9]、趋势预测[10]等,其中多数研究是从粮食安全视角出发,从粮食生产方面[11]和粮食消费两方面分别进行阐述,从整体上对粮食供需的空间异质性和聚集性研究较少,这样就无法在同一个体系下研究区域差异,不利于实现国家层次上对粮食供需的宏观调控。国外****则更多关注粮食供需模型[12],以期通过历史数据分析中长期粮食供需的规律性变化。其模型预测的结果显示未来中国粮食安全形势非常严峻,需要依赖大量的粮食进口来养活本国人口。
另外,关于粮食供需的研究尺度问题,国内外****还存在讨论,在尺度选择上,目前主要包括地区、国家和省、市等层面,大多数研究是以省为基本单元,对粮食供需在地级市水平考虑的较少。中国地域辽阔,区域间自然和社会条件差异明显,不同区域面对的粮食问题也不同。为此,在考虑资源禀赋基础上,中国实行粮食产销制,通过依赖区域间的粮食调配来保障粮食安全。这一方面造成粮食供需的区域差异不断加强;另一方面因存在的粮食安全的国家责任与地方目标的博弈,使得粮食供给和需求的地区矛盾也不断加剧。大尺度单元的研究容易忽略区域内部粮食供需差异性。因此,为了更准确反映区域内部的粮食供需差异,把握不同区域在粮食安全链条中的生产和消费状态,解决地区间的粮食供需矛盾,有必要在传统的省级单位研究基础上,进行一定程度的区域尺度下沉。
基于以上分析,本研究在全国及区域人口、粮食数据基础上,以地级市为单位建立粮食供需模型,划分供需类型区,运用统计学和空间分析的相关方法,从区域差异和时空动态变化两方面,研究中国区域粮食供需现状,定位区域粮食生产和消费模式,从而为国家和地方政府制定保障粮食安全的政策法规提供依据。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
数据来源主要为全国及各地级市统计年鉴,包括《中国2010年人口普查分乡、镇、街道资料》、《2013中国县域统计年鉴》、《中国统计年鉴》等。主要数据有全国地级市以及省的年末常住人口数、粮食产量。其中人口数、粮食产量选取了2008年、2010年、2012年的3期数据。研究范围总共包括了中国大陆省辖地级行政单位333个,包括283个地级市、17个地区、3个盟、30个自治州。其中广州部分地级市2012年粮食产量数据缺乏,用最近年的粮食产量来代替计算。香港、澳门、台湾地区不在本文的研究范围内。2.2 粮食供需平衡类型的划分
在粮食供给和需求现状分析的基础上,本研究中以地级市为单位,建立粮食供需关系,对粮食供需类型划分。本文所指的粮食供需为粮食需求减供给（表1）。Tab. 1
表1
表1粮食供需平衡分级表
Tab. 1Grain supply-demand classification
| 高缺粮区 | 中缺粮区 | 低缺粮区 | 低余粮区 | 中余粮区 | 高余粮区 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 需求减供给(万t) | > 300 | 100~300 | 1~100 | 0~-100 | -100~-300 | < -300 |
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粮食供需变化可以分为6种类型,其中缺粮变余粮、余粮总量增加、缺粮总量减少3种类型,对保障粮食安全具有正向的调节作用;余粮变缺粮、缺粮总量增加、余粮总量减少3种对保障粮食安全起负向的调节作用。
2.3 空间自相关分析
本文采用Moran's I分析中国地区粮食供需的空间自相关性。Moran's I指数表征的是空间临近单元属性的相似程度。Moran's I系数已经标准化,显著性水平可以得到检验[13]。空间自相关分析包括全局空间自相关和局部空间自相关。式中：I为全局Moran指数;Xi、Xj分别为第i,j个空间单元粮食供需数;n为单元个数;
Moran's I值介于-1与1之间,I > 0表示空间自正相关,空间实体呈聚合分布,I < 0表示空间负相关,空间实体呈离散分布;I = 0则表示空间实体是随机分布的[15]。
式中：Zi、Zj分别为单元i和j的粮食供需数的标准化值。
3 粮食供需的区域差异研究
3.1 粮食供给和需求的点格局分析
粮食供给和需求分析是粮食供需平衡研究的基础。借助ArcGIS平台将中国地级市粮食供需的统计数据赋予地理空间信息,同时将不同地级市单元抽象为空间上的点,分别从粮食供给和需求两个角度研究区域差异,用点的大小表示粮食供给和需求的数量。2012年中国粮食总产量为5895797万t,以2012年粮食产量为标准,依照自然断点法对全国各地级市的粮食供给量进行分级,共分为7级：< 450万t、450~600万t、600~750万t、750~900万t、900~1050万t、1050~1200万t、> 1200万t。
在地级市水平上,中国粮食产量的空间分布呈现局部的聚集性（图1）。主要表现在粮食产量大于1000万t的地级市聚集分布在东北地区和长江流域主产区附近,包括黑龙江省哈尔滨市、齐齐哈尔市、绥化市以及重庆市。粮食产量大于600万t的地级市则以高密度分布的形式聚集在黄淮海平原地区,包括周口市、德州市、保定市、驻马店市等。在中国的西北地区和东南沿海地区,各地级市的粮食生产能力都普遍较低。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图12012年中国地级市粮食供给空间分布
-->Fig. 1Spatial distribution of grain supply at prefecture level in China in 2012
-->
以人均消费400 kg粮食作为标准,结合2012年末全国各地级市的人口数计算得到粮食需求量为54428.8万t。依据粮食需求量,将全国地级市划分为4个分位水平： < 400万t、400~600万t、600~800万t,> 800万t。中国粮食需求量较高的地级市呈现三点式聚集分布（图2）,主要分布在京津冀地区、长江三角洲地区和成都平原地区。粮食消费量大于800万t的地级市有重庆市、上海市和北京市。此外珠江三角洲地区、黄淮海平原区也是主要的粮食需求地区。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图22012年中国地级市粮食需求空间分布
-->Fig. 2Spatial distribution of grain demand at prefecture level in China in 2012
-->
3.2 粮食供需结构分析
通过叠加粮食供给和需求数据,可以得到净余粮量或净缺粮量。从粮食总量来看,2012年中国粮食安全状态为紧平衡,表现为净余粮,余粮量为4796.37万t。进一步研究全国地级市的粮食供需结构,从地级市的数量比例分析粮食供需的区域差异。在全国333个地级市中,粮食供给大于需求的地级市共有173个,所占比例为52%,其中属于余粮量大于300万t的地级市仅有17个,余粮量在100万t以下的有106个（图3）。这意味着在不考虑粮食贸易流通的情况下,中国仅有52%的地级市能依赖本地区的粮食生产保障基本的粮食消费,而且其中有相当大比例的地级市为低度保障。粮食供给小于需求的缺粮区中,粮食缺口大于100万t的地级市有37个,所占比例为11%。中国地级市的供需结构以低水平的余粮和缺粮为主。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图32012年中国地级市粮食供需类型比例
-->Fig. 3The proportion of grain supply-demand at prefecture level in China in 2012
-->
3.3 粮食供需的空间差异分析
从粮食供需的空间分布分析区域差异,全国各地级市粮食供需的地域差异明显（图4）。总体呈现出西缺粮东余粮,南缺粮北余粮的特点。这和中国现阶段北粮南运的粮食流通格局相一致。在未来相当长一段时期,中国的粮食安全模式都将依赖少部分粮食主产区保障粮食需求。通过对比省域尺度上的粮食余粮和缺粮的空间分布可以看出粮食供需类型在空间上的分布是打破省界的,除黑龙江、吉林、安徽、西藏、宁夏5个省份呈现单一的余粮结构;四川、广西、广东、浙江4个省份呈现单一的缺粮结构,其他省份的地级市都具有一定程度的余粮和缺粮的分化。从省域内地级市粮食供需状态的比例结构来看（图5）,中国传统的粮食主产区如辽宁、山东、内蒙古、江西、湖北的缺粮地级市比例都在35%以上。粮食主销区中福建的余粮地级市比例达到33%。通过以上分析可以看出,单纯从省级域划分粮食主产区、主销区存在一定程度的不合理,会导致忽略省域内部的结构差异。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图42012年中国粮食供需空间分布
-->Fig. 4Spatial distribution of grain supply-demand at provincial and prefecture levels in China in 2012
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5中国省域内地级市的粮食供需结构
-->Fig. 5The structure of grain supply-demand at province level in China in 2012
-->
具体从空间上分析,中国的高缺粮区呈聚集分布,主要集中在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲三大经济发展区周围,包括北京、天津、上海、苏州、广州、成都等城市。这些地级市经济发达,有很强的人口吸附能力,耕地、建设用地、生态用地竞争激烈,粮食供需矛盾非常突出,粮食自给水平低。而且随着人口迅速增长,粮食消费需求不断增加,耕地面积不断减少,未来的粮食供需矛盾只会不断扩大。高缺粮区的粮食消费模式需要依赖财政支持,从其他地区调入粮食维持本地的生存和发展需求。2012年,中国的高缺粮区粮食缺口总量达到5738.13万t,占总缺粮量的39.09%。
中缺粮区呈分散分布,主要包括山西、陕西、贵州、云南、甘肃、江苏等省的省会城市;中国的华南主产区沿线是相对集中的地区,沿东南沿海诸河流域呈带状分布。粮食缺口总量3469.65万t（表2）,占总缺粮量的23.64%,地级市数量比例为9%,相对集中分布在广东、福建、浙江三省。中缺粮区几乎都是各区域的经济发展中心,是区域人口的聚集地,经济发达,可以依赖经济手段解决粮食短缺问题。中国的中、高缺粮区都属于人为因素缺粮,其原因一方面是高人口密度导致,另一方面为保证地区经济发展,建设用地不断占用大量的耕地资源,缩减粮食种植比例导致粮食生产总量的减少。
Tab. 2
表2
表22012年中国地级市粮食供需差
Tab. 2The amount of grain supply-demand at prefecture level in China in 2012
| 高余粮区 | 中余粮区 | 低余粮区 | 低缺粮区 | 中缺粮区 | 高缺粮区 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 余粮量(万t) | 10297.74 | 8679.81 | 3482.19 | |||
| 需粮量(万t) | 5469.75 | 3469.65 | 5738.13 |
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低度缺粮区,主要分布在西北、西南、华南的大片区域,集中在内蒙古高原、云贵高原等多山地区以及西北高原山地气候区和温带大陆性气候区,缺粮总量达5469.75万t,占总缺粮量的37.27%,仅次于高缺粮区。这些地区经济欠发达,人口压力小。自然环境条件恶劣,位于常年干旱或季节性干旱区,耕地生产粮食的能力低,属于自然性缺粮。需要改善自然条件,提高耕地地力,来增加粮食产量。
高、中余粮区主要集中在松嫩平原、辽东低山丘陵、河套灌区、内蒙古东部以及西北的天山山地和南疆的部分地区。高余粮区净余粮量为10297.74万t,占余粮区总余粮量的45.85%,属于高余粮区的地级市比例为5%。中余粮区的余粮量为8679.81万t,占余粮总量的38.66%,属于中余粮区的地级市所占比例为15%。其中东北地区的九个高余粮地级市2012年生产粮食9039.01万t,占全国粮食产量的15.33%,总共余粮7356.41万t,占高余粮区余量总量的71.44%,占总余粮量的32.75%。低余粮区主要分布在西北阿拉善河西、内蒙古中部、喜马拉山南坡等地区。余粮总量为3482.19万t,占总余粮量的15.5%,属于低余粮区的地级市所占比例为32%。
3.4 粮食供需的空间自相关分析
基于粮食供需的空间分布特征分析,在Geoda中基于Rook的多边形临接性生成空间权重矩阵,得到以地级市和省为单元的区域粮食供需的Moran散点图（图6）。其中全局Moran's I可以表征整体在空间上的集聚特征。散点图以平均值为中心被分成4个象限。图中点主要分布在第一和第三象限,表现为高—高（H-H）和低—低（L-L）关联类型。计算结果显示,市域尺度的Moran's I指数值为0.55,省域尺度的Moran's I值为0.41。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6中国粮食供需平衡的Moran散点图
-->Fig. 6Moran scatter plots of grain supply-demand in China
-->
对全局Moran's I的显著性进行检验,将序列数量增加到999,检验结果如表3所示,均通过显著性检验（p < 0.01）,即市域和省域单元尺度的粮食供需存在空间正相关关系。这说明中国的粮食供需在地域分布上有一定的规律,呈空间集聚状态。
Tab. 3
表3
表3中国市域和省域尺度的全局相关特征
Tab. 3The global-correlation of grain supply-demand at provincial and prefecture levels in China
| Moran's I | E(I) | Sd. | Z统计量 | p值 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 市域全局相关性 | 0.55 | -0.0029 | 0.0325 | 17.1046 | 0.001 |
| 省域全局相关性 | 0.41 | -0.0313 | 0.1048 | 4.2058 | 0.001 |
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局部Moran's I可以表征具体空间单元的集聚、离散类型和位置。在Local Moran's I 基础上,生成LISA聚集图（图7）。从图7可以看出,在市域尺度上,中国粮食供需类型的空间集聚区域主要在东部沿海,呈带状分布。其中,有31个地级市属于高—高（H-H）集聚区,高值表征的是缺粮区被缺粮区包围,主要包括京津冀经济发展区的北京、天津,环长江三角洲地区的上海、苏州、嘉兴等,以及珠江三角洲的厦门、广州等。在31个高—高集聚地区中,只有宣城、廊坊、唐山的粮食供需类型为低余粮。属于低—低（L-L）聚集区的地级市有31个,表现为余粮区被余粮区包围,主要分布在东北平原地区。另外,河北保定为低—高（L-H）聚集区。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图72012年中国市域粮食供需LISA聚集特征
-->Fig. 7LISA cluster map of grain supply-demand at prefecture level in China in 2012
-->
从省域尺度上分析（图8）,中国粮食供需的空间集聚特征为南北两端分布,北部为低—低聚集区,南部小部分为高—高聚集区。福建、广西为粮食供需的高—高（H-H）聚集区,粮食供需类型为高缺粮。内蒙古、吉林、黑龙江为低—低（L-L）聚集区,为高余粮,余粮量都在1700万t以上。江西、湖南为低—高（L-H）聚集区,粮食供需类型表现为中度缺粮。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图82012年中国省域粮食供需LISA聚集特征
-->Fig. 8LISA cluster map of grain supply-demand at provincial level in China in 2012
-->
4 粮食供需的时空变化分析
2008-2012年,中国粮食供需的变化特征为余粮量和缺粮量都呈增加趋势,且余粮量的增加速度稍高于缺粮量的增长（图9）,净余粮量也有一定程度的增加,从3552.09万t增加到7782.21万t,说明了中国粮食自给能力的提高。从供需类型的结构看（图10）,在各粮食供需类型中,高余粮区、中余粮区、低缺粮区、高缺粮区呈增长趋势,特别是高余粮区粮食总量由5456.74万t增加到10297.74万t,仅这一供需类型区对中国余粮量增长的贡献率就达到了75.24%。高缺粮区粮食缺口总量增加了2021.3万t,对缺粮总量变化的贡献率为91.72%。由以上分析可以看出,高余粮区和高缺粮区在保障中国粮食安全过程中发挥主导作用,需要特别关注。低缺粮区和中缺粮区粮食总量波动变化,前者在2012年有非常明显的增加,后者的缺粮最值出现在2010年,之后减少。从地级市的统计数据分析,整体比较稳定,变化不大。2008-2012年期间,属于高缺粮区的地级市数量由2%增加到3%。高余粮区的地级市数由3%增加到5%。此外,低缺粮区的地级市所占比例由43%下降到37%。总体上,属于余粮区地级市数量增多,由46%增加到52%;缺粮区地级市的数量下降,所占比例由54%减少到48%。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图92008-2012年中国粮食供需变化
-->Fig. 9The amount change of grain supply-demand in Chinafrom 2008 to 2012
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图102008-2012年中国不同类型区粮食供需平衡类型变化
-->Fig. 10The type change of grain supply-demand balance from 2008 to 2012
-->
GIS叠加2008年和2012年粮食供需的矢量数据,按供需类型分级提取变化图斑,得到粮食供需的空间分布变化图,分析该研究时段内全国粮食供需格局的变化规律。
总体来看,2008-2012年,全国粮食供需格局整体稳定,皆呈现西缺粮东余粮,南缺粮北余粮的特点,有少部分地区的变化明显。其中主要的变化形式是余粮增加和缺粮减少,呈现出有利于保障粮食安全的变化趋势。图11为2008-2012年全国分地级市粮食供需平衡类型区的空间分布变化。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图112008-2012年中国分地级市粮食供需类型区空间分布变化
-->Fig. 11The change of spatial distribution of grain supply-demand at prefecture level from 2008 to 2012
-->
缺粮变余粮、余粮量增加、缺粮总量减少有利于保障粮食安全。从图中可以看出,缺粮变余粮的地级市主要分布在藏北高原区、西南云贵高原和滇南间山宽谷盆地地区。其中有7个地级市位于云南省,云南曲靖的粮食总量增加68万t;文山、普洱、大理、德宏的粮食总量变化都超过20万t。从粮食需求和粮食产量分析,导致其变化的主导原因为粮食生产量的增加。另外,河南三门峡粮食供需变化量大于60万t（表4）,甘肃定西市、湖南邵阳市的变化量在30万t以上。导致其变化的原因是粮食供给量的增加。
Tab. 4
表4
表4中国主要变化地区的粮食供给和需求
Tab. 4The amount of grain supply-demand in major change areas of China
| 缺粮变余粮 | 2008年粮食需求 (万t) | 2008年粮食产量 (万t) | 2012年粮食需求 (万t) | 2012年粮食产量 (万t) | |
|---|---|---|---|---|---|
| 云南 | 曲靖市 | 231.28 | 230.53 | 237.44 | 304.98 |
| 普洱市 | 103.24 | 84.84 | 103 | 108.81 | |
| 文山壮族苗族自治州 | 137.2 | 116.32 | 142.44 | 149.15 | |
| 大理白族自治州 | 139.72 | 135.1 | 139.72 | 163.77 | |
| 德宏傣族景颇族自治州 | 47.4 | 46.02 | 49.16 | 73.55 | |
| 河南 | 三门峡市 | 89.364 | 61.49 | 90.4 | 125.49 |
| 甘肃 | 定西市 | 117.404 | 98.15 | 110.768 | 137.37 |
| 湖南 | 邵阳市 | 301.636 | 300.34 | 286.8 | 318.59 |
| 余粮量增加 | |||||
| 黑龙江省 | 绥化市 | 230.88 | 1082.68 | 230.8 | 1665.44 |
| 齐齐哈尔市 | 227.68 | 790.31 | 223.64 | 1344.55 | |
| 哈尔滨市 | 396.04 | 1217.93 | 397.4 | 1735.01 | |
| 佳木斯市 | 100.68 | 452.18 | 95.76 | 842.32 | |
| 大庆市 | 110.88 | 336.65 | 112.68 | 650 | |
| 黑河市 | 69.56 | 202.33 | 69.12 | 404.45 | |
| 新疆 | 伊犁哈萨克自治州 | 176.32 | 231.64 | 185.136 | 499.4 |
| 缺粮量减少 | |||||
| 重庆 | 1302.82 | 1153.2 | 1178 | 1138.5 | |
| 云南 | 昭通市 | 211.8 | 150.42 | 211.84 | 203.2 |
| 红河哈尼族彝族自治州 | 176.48 | 133.73 | 182.44 | 170 | |
| 湖南 | 怀化市 | 201.852 | 165.93 | 191 | 182.26 |
| 余粮变缺粮 | |||||
| 内蒙古 | 呼和浩特 | 105.408 | 119.4 | 117.952 | 117.5 |
| 包头市 | 99.844 | 100.15 | 109.264 | 100.25 | |
| 乌兰察布市 | 85.528 | 125.09 | 85.176 | 85 | |
| 辽宁 | 鞍山市 | 140.32 | 144 | 140.36 | 130.4 |
| 贵州 | 黔南布依族苗族自治州 | 137.312 | 144.76 | 129.056 | 121.1 |
| 铜仁地区 | 133.512 | 154.8 | 123.776 | 121.41 | |
| 河南 | 漯河市 | 102.76 | 166.02 | 109.6 | 103.61 |
| 缺粮量增加 | |||||
| 上海市 | 755.384 | 115.67 | 952 | 121.3 | |
| 北京市 | 678 | 125.45 | 827.6 | 113.8 | |
| 江苏 | 苏州市 | 271.688 | 113.22 | 420.748 | 116.46 |
| 余粮量减少 | |||||
| 吉林 | 吉林市 | 173.432 | 457.66 | 172.316 | 382.3 |
| 河南 | 商丘市 | 331.344 | 585.71 | 358 | 542.39 |
| 信阳市 | 321.12 | 561.21 | 342 | 519.53 | |
| 南阳市 | 436.544 | 569.66 | 466.4 | 545.62 | |
| 贵州 | 遵义市 | 256.652 | 341.97 | 244.68 | 276.22 |
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余粮量增加的地区基本分布在中国的几个粮食主产区,包括东北平原主产区、河套灌区主产区、黄淮海平原主产区、长江流域主产区、甘肃新疆主产区等。特别是黑龙江省的绥化、齐齐哈尔、哈尔滨、佳木斯、大庆等的余粮增加量超过300万t;另外新疆伊犁哈萨克自治州、黑龙江省黑河市的余粮增加量超过200万t。在116个余粮量增加的地级市中,有28个增加量超过60万t。以上地区粮食供需变化是都属于粮食供给增加主导类型,说明中国粮食主产区粮食增产的边际效应非常明显。
缺粮总量减少的地区集中分布在柴达木盆地、内蒙古东部。在67个地级市中,变化量在20万t以下的地级市有63个。重庆市的粮食缺口减少了110万t,云南邵通减少了52万t。从表4可以看出,重庆为粮食消费变化主导类型,表现为粮食需求量的降低;云南昭通则为粮食供给主导,表现为粮食产量的增加。
余粮变缺粮、缺粮量增加、余粮量减少不利于保障粮食安全。余粮变缺粮主要有内蒙古包头、呼和浩特、乌兰察布,辽宁鞍山,贵州黔南、铜仁,河南漯河7个地级市。从变化强度分析,乌兰察布和漯河的变化量最大,超过40万t。二者发生变化的主导原因都是粮食产量的下降。2008-2012年,在人口总数变化不大的情况下,乌兰察布的粮食产量减少了40.09万t,漯河市的粮食产量从2008年的166.02万t减少为2012年的103.61万t。其余几个地级市的粮食产量也都有一定程度的下降。都表现为粮食供给性缺粮。
缺粮量增加的地区主要分布在青藏高原东部青海、四川交界地带,华中川黔亚区以及闽、粤、桂南部地区。增加量超过60万t有上海、北京、江苏苏州等15个地区,其中包括广东省的8个地级市。这些区域普遍经济发达,人口密度大。粮食缺口主要由人口增加带来的粮食消费量的增加导致。而且随着城市化进程的推进,该类地区人口增加的趋势不会改变,需要一定的粮食安全空间。
余粮量减少的地区主要分布在中国的中部平原区。集中在河南、贵州、吉林三个省份。其中吉林省吉林市、河南商丘市、信阳市的余粮减少量大于60万t。普遍表现为粮食产量的降低。
5 结论与讨论
5.1 研究结论
（1）中国粮食供需结构为余粮量多于缺粮量,从比例上来看中国的300多个地级市,仅有52%能通过粮食生产保障基本的粮食需求。属于高余粮区的16个地级市,提供了10297.74万t的余粮量,在保障中国粮食安全、控制粮食供给风险中起了关键的支撑作用。在缺粮区中有11%的市（区）属于高度和中度缺粮;在一段时间内,中国的粮食安全保障模式是依赖部分粮食主产区的余粮满足经济发达区的粮食消费。（2）粮食供需类型的空间分布具有区域差异性,表现为供给和需求在空间上的不匹配。缺粮区呈现两种空间分布规律。一是集中在大中城市和各省会城市,经济发达、人口密集,属于消费性缺粮,主要供需类型为高度和中度缺粮;第二类集中在西北、西南等自然环境恶劣、经济欠发达地区,缺粮的原因是土地沙化、盐碱化、水土流失等耕地地力不足,属于供给性缺粮,主要的供需类型为低度缺粮。
（3）从空间聚集特征分析,在省域和地级市两种空间单元尺度上具有规律性,表现出明显的相关性,呈现集聚状态。在市域尺度上,中国粮食供需类型的明显集聚地区主要在东部沿海,呈带状分布。从省域尺度上分析,中国粮食供需类型的集聚特征为南北两端分布,北部为低—低聚集区,南部小部分为高—高聚集区。
（4）2008-2012年,中国的净余粮量增加了4230.12万t,主要原因是高余粮区粮食供给量的增加,其对余粮增长的贡献率达到75.24%。此外,高缺粮区对缺粮总量变化的贡献率为91.72%。说明高余粮区和高缺粮区是粮食供需变化的主要区域。从空间分布变化角度分析,余粮总量增加和缺粮总量减少是主要的变化形式,呈现出有利于保障粮食安全的变化趋势,这些地区变化的主导原因多是粮食供给量的增加。
5.2 讨论
通过本文研究结果可以看出,中国粮食供需类型在空间上的分布是打破省界的,说明中国长期以来按省域划分粮食主产区、主销区存在一定程度的不合理,会导致忽略省域内部的结构差异。而且随着时间推移,地区的余粮和缺粮状态会发生转换。因为数据获取的原因,本文对时空动态变化的研究,选取了2008-2012年时间段,缺少长时间的序列分析,在规律总结提炼方面还有所不足,下一步还需选取典型时段进行对比研究。另外中国粮食总产从2004年开始连续10年增长,连年增产带来的后果就是各种生产要素弹性几乎消失殆尽。这些二阶因素也影响到粮食供需的变化。本文对影响粮食供需变化的机制分析主要从粮食供给和需求的层面展开,对影响粮食供给和需求的二阶因素,特别是影响粮食产量如耕地数量、劳动力、投资等因素的解析还存在欠缺,需要进一步深入研究。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
被引期刊影响因子
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| [2] | . We explore the poverty ood security nexus, using an experience-based indicator of food security constructed using a cross-section sample of slum households in Kolkata, within the framework of a simultaneous ordered probit model. We find, a poor household is also likely to be food insecure. Additionally education, gender, and household composition are major drivers of food insecurity among low-income urban households, with the policy implication that anti-poverty policies should be successful in eliminating household food insecurity, however, they need to be complemented with human capital investment and gender empowerment to be most effective. |
| [3] | . China and India, with their huge populations (37% of the world total), have been experiencing high economic growth rates of 7 to 12% in the last two decades. This has led to major changes in the levels and patterns of their food consumption and food buying behavior. This paper examines the rise and transformation of food demand in these two large emerging economies and the possible implications for the food security challenge. Data from the latest consumer surveys of the Government of India covering about 100,000 households and similar data from China are used. Tabulation and econometric analysis indicate that food demand is undergoing a huge transformation and will undergo further change. Consumers are rapidly increasing their consumption of animal products, vegetables and fruits, and reducing their consumption of cereals. Results show high income elasticities of demand for many food products such as animal products, processed foods, and also eating-out-of-home in both rural and urban areas. In India, given the vegetarian diets, the biggest component emerges to be dairy products, but the consumption of vegetables, meat and eggs is also growing rapidly. Supply is frequently unable to keep pace with the demand, resulting in high food price inflation. In China, the demand for foods of higher value, such as meats, dairy products and aquatic products is growing strongly. Urbanization is also having a significant impact. The numerous challenges include not only managing the supply but also the food supply chain, marketing, food safety and food processing. The changes pose an opportunity as well as a new food security challenge for these countries and the world. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved. |
| [4] | . The term “risk” here mainly refers to the possible impacts of future climate change on food crops supply-demand balance. Based on the simulated results of food crops production under scenario B2 of climate change in RCMCA (regional crop model for Chinese agriculture), this study developed the food crops consumption scenario and set the criteria on food crops risks under climate change. It also analyzed the future variation in food crops supply and demand to determine the effect of climate change on food crops security in the short, medium and long terms at the county scale with the support of GIS. The results show that the climate change will hinder the food crops supply in general. With higher living standard, the gap between food crops supply and demand will be enlarged in the future, resulting in the increase of risk. The highest may occur in the medium term, the lowest in the near future, and the medium in the far future. Particularly in the medium term, 66.99% of the counties in China will face risks. Among them, 29.5%, occupying the largest area, will be with high and moderate risks; in the short-term, however, the situation will be easier, i.e. 25.54% counties in moderate (14.82%) and high risks (10.72%). Moreover, counties with high risks are distributed mainly in Huang-Huai-Hai Region, Loess Plateau, Southwest China, and Eastern Margin of Qinghai-Tibet Plateau Region. The areas with lower risks are in Northeast Region, Gansu Province and Xinjiang Uygur Autonomous Region, and Inner Mongolia Autonomous Region and areas along the Great Wall. |
| [5] | . 以河南省为研究区，分析了其在1991—2008年期间的粮食消费结构变化，在此基础上构建了河南省对我国粮食安全的贡献系数，并分析了其对我国粮食安全贡献程度的变化。研究结果表明：（1）研究期内河南省粮食消费总量平均增长速度为3．61％，高于同期粮食产量平均增长速度0．15％；其中口粮消费量保持相对稳定，并呈略微下降的趋势；（2）1991—2008年期间，河南省饲料粮和工业粮消费量保持持续快速增长的趋势，其年均增长速度分别达7．94％和12．06％，分别为粮食产量增长速度的2．20倍和3．34倍；2004年之后饲料粮消费量首次超过口粮消费量，成为粮食消费的最大主体；（3）畜牧业、水产养殖业和食品工业是河南省促进农民增收和提高区域经济发展水平的重要产业，今后一段时间河南省饲料粮和工业用粮必将保持持续增长的态势，这将对其粮食安全构成威胁；（4）研究期内，河南省对我国粮食安全的贡献系数经历了下降、波动、下降和快速上升四个发展阶段，其平均值为4．43％，表明18年来河南省不但维护了人口大省自身的粮食安全，而且还为维护国家粮食安全做出了显著贡献。 . 以河南省为研究区，分析了其在1991—2008年期间的粮食消费结构变化，在此基础上构建了河南省对我国粮食安全的贡献系数，并分析了其对我国粮食安全贡献程度的变化。研究结果表明：（1）研究期内河南省粮食消费总量平均增长速度为3．61％，高于同期粮食产量平均增长速度0．15％；其中口粮消费量保持相对稳定，并呈略微下降的趋势；（2）1991—2008年期间，河南省饲料粮和工业粮消费量保持持续快速增长的趋势，其年均增长速度分别达7．94％和12．06％，分别为粮食产量增长速度的2．20倍和3．34倍；2004年之后饲料粮消费量首次超过口粮消费量，成为粮食消费的最大主体；（3）畜牧业、水产养殖业和食品工业是河南省促进农民增收和提高区域经济发展水平的重要产业，今后一段时间河南省饲料粮和工业用粮必将保持持续增长的态势，这将对其粮食安全构成威胁；（4）研究期内，河南省对我国粮食安全的贡献系数经历了下降、波动、下降和快速上升四个发展阶段，其平均值为4．43％，表明18年来河南省不但维护了人口大省自身的粮食安全，而且还为维护国家粮食安全做出了显著贡献。 |
| [6] | . 农户粮食储备是我国粮食储备体系的重要组成部分,虽然有关我国粮 食安全问题的研究文献较多,但有关农户粮食储备问题的研究文献甚少,笔者从农户粮食储备概念、衡量标准、储备量估算、品种结构、储备动机、影响因素、农户 粮食储备模型、对粮食市场和粮食安全的影响和作用、农户粮食储备行为研究意义几个方面对我国农户粮食储备问题进行系统综述,最后提出农户粮食储备有待于继 续深入研究的问题。 . 农户粮食储备是我国粮食储备体系的重要组成部分,虽然有关我国粮 食安全问题的研究文献较多,但有关农户粮食储备问题的研究文献甚少,笔者从农户粮食储备概念、衡量标准、储备量估算、品种结构、储备动机、影响因素、农户 粮食储备模型、对粮食市场和粮食安全的影响和作用、农户粮食储备行为研究意义几个方面对我国农户粮食储备问题进行系统综述,最后提出农户粮食储备有待于继 续深入研究的问题。 |
| [7] | . 通过对1961年-2006年全球粮食贸易时空格局和区域差异的定量分析，发现全球粮食贸易格局无论是时空分布还是地域格局都有了显著改变。研究表明，这种格局转变一方面与各区域人粮对比关系的变化有关，另一方面还与发达国家和发展中国家在国际粮食贸易格局中的角色转换有关。从粮食数量上看，尽管发展中国家已取代发达国家而成为全球最大的粮食进出口贸易区，但对粮食净贸易额的分析表明，这种单纯的数量分析并不能揭示贸易量背后的真实经济涵义。事实上，从贸易额看，发达国家始终是全球粮食贸易的净收益地区，而发展中国家和低收入国家则维持了一贯的粮食贸易逆差态势。区域尺度的分析则进一步表明，这种差距水平仍在继续扩大。 . 通过对1961年-2006年全球粮食贸易时空格局和区域差异的定量分析，发现全球粮食贸易格局无论是时空分布还是地域格局都有了显著改变。研究表明，这种格局转变一方面与各区域人粮对比关系的变化有关，另一方面还与发达国家和发展中国家在国际粮食贸易格局中的角色转换有关。从粮食数量上看，尽管发展中国家已取代发达国家而成为全球最大的粮食进出口贸易区，但对粮食净贸易额的分析表明，这种单纯的数量分析并不能揭示贸易量背后的真实经济涵义。事实上，从贸易额看，发达国家始终是全球粮食贸易的净收益地区，而发展中国家和低收入国家则维持了一贯的粮食贸易逆差态势。区域尺度的分析则进一步表明，这种差距水平仍在继续扩大。 |
| [8] | . 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。 . 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。 |
| [9] | . 提出了适用于年内动态平衡的中国粮食供需平衡模型 ,利用遥感估产数据和统计数据 ,对中国世纪之交的粮食供需平衡的现状进行研究。结果表明文中的模型是合理可行的 ,同时通过比较基于遥感估算产量和基于统计产量计算的粮食供需平衡状况结果 ,表明遥感估产信息可以有效提高粮食供需平衡分析的可靠性和时效性 ,遥感估产应作为中国区域粮食供需平衡监测的重要信息源纳入国家粮食宏观管理的日常工作。通过对中国 1999― 2 0 0 2年粮食供需状况的计算分析 ,认为世纪之交中国年内粮食的供需大致平衡 ,但因为 2 0世纪末政府和农户存粮数量较高 ,近 3年来农户库存持续下降 ,造成粮食市场供大于求的局面。因此 ,对于中国粮食的供需平衡面临的问题决不能掉以轻心。 . 提出了适用于年内动态平衡的中国粮食供需平衡模型 ,利用遥感估产数据和统计数据 ,对中国世纪之交的粮食供需平衡的现状进行研究。结果表明文中的模型是合理可行的 ,同时通过比较基于遥感估算产量和基于统计产量计算的粮食供需平衡状况结果 ,表明遥感估产信息可以有效提高粮食供需平衡分析的可靠性和时效性 ,遥感估产应作为中国区域粮食供需平衡监测的重要信息源纳入国家粮食宏观管理的日常工作。通过对中国 1999― 2 0 0 2年粮食供需状况的计算分析 ,认为世纪之交中国年内粮食的供需大致平衡 ,但因为 2 0世纪末政府和农户存粮数量较高 ,近 3年来农户库存持续下降 ,造成粮食市场供大于求的局面。因此 ,对于中国粮食的供需平衡面临的问题决不能掉以轻心。 |
| [10] | . 由于我国人地关系紧张，耕地非农化对于耕地总量及粮食安全有一定的影响，因此耕地非农化与粮食产量关系的空间特征已经成为研究焦点。论文以东北三省为研究对象，应用GIS技术详细地分析了耕地非农化、耕地非农化与耕地综合质量关系及耕地非农化与粮食产量关系的空间特征。研究结果表明：①东北三省在1993~2003年10年间耕地非农化面积为16.599×10<sup>4</sup>hm<sup>2</sup>，耕地非农化率为1.012%，年均耕地非农化率为0.101%，吉林和黑龙江两省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份，耕地非农化率分别为2.138%和0.215%，东北三省交通位置优越及沿海的县（市）耕地非农化程度较高；②吉林省耕地非农化面积最大，但以占用中下等耕地为主，中下等耕地非农化面积占该省总耕地非农化面积64.2%；而辽宁省和黑龙江省耕地非农化区域绝大部分都是上等地，分别占本省耕地非农化面积的90.9%和52.2%；③东北1993~2003年10年间因耕地非农化共导致粮食减产9.106×10<sup>8</sup>kg，以吉林省为最，占总量的59％。建议禁止辽宁省和黑龙江省建设用地占用上等耕地，而严格控制吉林省的建设用地过快发展，注重经济发展与耕地保护之间的协调，是落实东北三省未来“耕地总量动态平衡”政策的关键所在。 . 由于我国人地关系紧张，耕地非农化对于耕地总量及粮食安全有一定的影响，因此耕地非农化与粮食产量关系的空间特征已经成为研究焦点。论文以东北三省为研究对象，应用GIS技术详细地分析了耕地非农化、耕地非农化与耕地综合质量关系及耕地非农化与粮食产量关系的空间特征。研究结果表明：①东北三省在1993~2003年10年间耕地非农化面积为16.599×10<sup>4</sup>hm<sup>2</sup>，耕地非农化率为1.012%，年均耕地非农化率为0.101%，吉林和黑龙江两省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份，耕地非农化率分别为2.138%和0.215%，东北三省交通位置优越及沿海的县（市）耕地非农化程度较高；②吉林省耕地非农化面积最大，但以占用中下等耕地为主，中下等耕地非农化面积占该省总耕地非农化面积64.2%；而辽宁省和黑龙江省耕地非农化区域绝大部分都是上等地，分别占本省耕地非农化面积的90.9%和52.2%；③东北1993~2003年10年间因耕地非农化共导致粮食减产9.106×10<sup>8</sup>kg，以吉林省为最，占总量的59％。建议禁止辽宁省和黑龙江省建设用地占用上等耕地，而严格控制吉林省的建设用地过快发展，注重经济发展与耕地保护之间的协调，是落实东北三省未来“耕地总量动态平衡”政策的关键所在。 |
| [11] | . This paper examines the global food security picture through 2020, using a model that incorporates 35 individual countries and regions and 17 commodities to estimate supply and demand for food. It concludes that if governments and the international community maintain current levels of commitment to agricultural growth through cost-effective investment in agricultural research, extension, irrigation and water development, human capital, and rural infrastructure, the world as a whole will not experience overwhelming pressure but food security in many developing countries, particularly in South Asia and Sub-Saharan Africa, will improve little. The paper also presents a more pessimistic scenario brought about by cuts in investment in agriculture and a more hopeful scenario based on increased investment. |
| [12] | . <p>用传统统计学方法模拟和解释土地利用变化的前提条件是研究分析的数据在统计上必须独立且均匀分布。但是空间数据相互之间通常具有依赖性 (即空间自相关),某一变量的值随着测定距离的缩小而变得更相似或更为不同。由于经典线性回归方法未能抓住数据的空间自相关特征,而空间自相关包含一些有用的信息,为了克服这一缺点,利用Moran的I系数自相关图来描述研究区土地利用变化的空间自相关,并且建立了不仅考虑回归而且又考虑空间自相关的混合回归—空间自相关回归模型 (即空间滞后模型)。研究得到：① 研究区土地利用变化模型中不但自变量之间而且因变量之间存在空间正自相关,这表明土地利用变化数据的空间自相关很强;② Moran的I系数随着尺度的变粗而减小,这是由于数据平均时的滤波特性和Moran的I系数对距离的非线性特征造成的;③ 经典线性回归模型的残差也表现出正相关,这表明标准的多元线性回归模型未能考虑土地利用数据所存在的空间依赖性;④ 混合回归—空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 的残差未存在空间自相关,并且有更好的拟合度;⑤ 相对于经典线性回归模型,混合回归—空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 对于存在空间自相关性的数据来说有着统计上的合理性,而经典线性回归模型未能考虑这些因素。</p> . <p>用传统统计学方法模拟和解释土地利用变化的前提条件是研究分析的数据在统计上必须独立且均匀分布。但是空间数据相互之间通常具有依赖性 (即空间自相关),某一变量的值随着测定距离的缩小而变得更相似或更为不同。由于经典线性回归方法未能抓住数据的空间自相关特征,而空间自相关包含一些有用的信息,为了克服这一缺点,利用Moran的I系数自相关图来描述研究区土地利用变化的空间自相关,并且建立了不仅考虑回归而且又考虑空间自相关的混合回归—空间自相关回归模型 (即空间滞后模型)。研究得到：① 研究区土地利用变化模型中不但自变量之间而且因变量之间存在空间正自相关,这表明土地利用变化数据的空间自相关很强;② Moran的I系数随着尺度的变粗而减小,这是由于数据平均时的滤波特性和Moran的I系数对距离的非线性特征造成的;③ 经典线性回归模型的残差也表现出正相关,这表明标准的多元线性回归模型未能考虑土地利用数据所存在的空间依赖性;④ 混合回归—空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 的残差未存在空间自相关,并且有更好的拟合度;⑤ 相对于经典线性回归模型,混合回归—空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 对于存在空间自相关性的数据来说有着统计上的合理性,而经典线性回归模型未能考虑这些因素。</p> |
| [13] | . 依据中国第五次、第六次人口普查分区县的户籍人口、常住人口数据,借助空间自相关分析、重心曲线、空间分布图系等方法,对中国县域人均粮食占有量的时空格局及其变化强度进行对比分析。结果表明:① 中国人均粮食占有量存在明显的地域分异规律,东西分异和南北分异突出。两种人口统计口径下人均粮食占有量的全局和局部自相关特征显著,空间集聚趋势不断加强。高高集聚区向东北方向汇集,低低集聚区向东南方向汇集。② 两种人口统计口径下人均粮食占有量空间分布特征存在明显差异且有增大趋势,差别较大的县区主要集中在800 mm等降水量线以南,尤以华南区和西南区最为显著。③ 人均粮食占有量变化重心曲线呈“L”形,越向北增幅越大,越向东南减幅越大;基于分布图系、重心曲线将人均粮食占有量变化区域划分为高度增加区、中度增加区、低度增加区、基本不变区、低度减少区、中度减少区、高度减少区等7 种类型,人均粮食占有量变化格局在两种人口统计口径下存在明显差异。 . 依据中国第五次、第六次人口普查分区县的户籍人口、常住人口数据,借助空间自相关分析、重心曲线、空间分布图系等方法,对中国县域人均粮食占有量的时空格局及其变化强度进行对比分析。结果表明:① 中国人均粮食占有量存在明显的地域分异规律,东西分异和南北分异突出。两种人口统计口径下人均粮食占有量的全局和局部自相关特征显著,空间集聚趋势不断加强。高高集聚区向东北方向汇集,低低集聚区向东南方向汇集。② 两种人口统计口径下人均粮食占有量空间分布特征存在明显差异且有增大趋势,差别较大的县区主要集中在800 mm等降水量线以南,尤以华南区和西南区最为显著。③ 人均粮食占有量变化重心曲线呈“L”形,越向北增幅越大,越向东南减幅越大;基于分布图系、重心曲线将人均粮食占有量变化区域划分为高度增加区、中度增加区、低度增加区、基本不变区、低度减少区、中度减少区、高度减少区等7 种类型,人均粮食占有量变化格局在两种人口统计口径下存在明显差异。 |
| [14] | . 城市规模的空间集聚与分散和中心城市影响区域划分是城市体系中不同规模等级城市之间相互作用的两个传统研究视角。本文将二者结合起来,提出自下而上考察中心城市影响力的新视角,通过空间自相关分析,从区域和地方两个尺度综合考察了中心城市的影响力和城市规模的空间聚散特征。基于中国637个城市的实证研究表明,东部大城市的区域影响力逐渐由沿海向内陆渗透;中部大城市的区域影响力有限,但地区性影响力可以覆盖整个区域;西部大城市的影响力十分有限,大量的边缘性小城市处于自生发展的状态。对城镇密集地区的考察发现,长三角是中国最成熟的都市连绵区;京津冀、珠三角、山东半岛和辽中南都市连绵区正逐步走向成熟,但城市规模和空间组织特征差异较大;以长株潭、武汉、郑州和成渝等为中心的内陆型大都市区域也很可能较快形成,中心城市间的功能整合、空间优化和区域影响力的提升至关重要;而西部大部分地区可能并不适合发展大都市区域,而应考虑新的城市规模和空间组织形式。 . 城市规模的空间集聚与分散和中心城市影响区域划分是城市体系中不同规模等级城市之间相互作用的两个传统研究视角。本文将二者结合起来,提出自下而上考察中心城市影响力的新视角,通过空间自相关分析,从区域和地方两个尺度综合考察了中心城市的影响力和城市规模的空间聚散特征。基于中国637个城市的实证研究表明,东部大城市的区域影响力逐渐由沿海向内陆渗透;中部大城市的区域影响力有限,但地区性影响力可以覆盖整个区域;西部大城市的影响力十分有限,大量的边缘性小城市处于自生发展的状态。对城镇密集地区的考察发现,长三角是中国最成熟的都市连绵区;京津冀、珠三角、山东半岛和辽中南都市连绵区正逐步走向成熟,但城市规模和空间组织特征差异较大;以长株潭、武汉、郑州和成渝等为中心的内陆型大都市区域也很可能较快形成,中心城市间的功能整合、空间优化和区域影响力的提升至关重要;而西部大部分地区可能并不适合发展大都市区域,而应考虑新的城市规模和空间组织形式。 |
| [15] | . <p>依据2000 年全国第五次人口普查数据, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 将人口密度图分层显示, 并形成中国人口分布图系。在此基础上, 建立人口重心曲线, 根据人口重心曲线 上点的邻近性实施人口密度再分级, 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明： 随着人口密度增大, 人口分布重心逐渐由西北向东南移动, 由稀疏趋于稠密, 中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明, 人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的, 其中在低密度中也有高密度地区分布, 高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明, 中国人口密度可以适度划分 为9 级, 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度 集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9 大类型区。 统计表明, 中国3/4 以上的人口集中分布在不到1/5 的国土面积上, 半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口, 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。</p> . <p>依据2000 年全国第五次人口普查数据, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 将人口密度图分层显示, 并形成中国人口分布图系。在此基础上, 建立人口重心曲线, 根据人口重心曲线 上点的邻近性实施人口密度再分级, 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明： 随着人口密度增大, 人口分布重心逐渐由西北向东南移动, 由稀疏趋于稠密, 中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明, 人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的, 其中在低密度中也有高密度地区分布, 高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明, 中国人口密度可以适度划分 为9 级, 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度 集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9 大类型区。 统计表明, 中国3/4 以上的人口集中分布在不到1/5 的国土面积上, 半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口, 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。</p> |
