黃河流域耕地壓力時(shí)空演變特征研究

趙國(guó)秀，張全景，翟騰騰，滕 淦，賀 飛

（1.曲阜師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，山東 日照 276826；2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 公共管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

0 引言

耕地是人類生存的基礎(chǔ)，是保障糧食安全的前提，耕地?cái)?shù)量的變化對(duì)推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展、促進(jìn)社會(huì)進(jìn)程進(jìn)步有著重大意義［1－3］。在人口持續(xù)增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化水平不斷提高的今天，社會(huì)對(duì)耕地資源需求的增加致使人地矛盾愈加突出［4］。與此同時(shí)，黃河流域作為中國(guó)北方具有豐富耕地后備資源的地區(qū)［5］，其戰(zhàn)略地位不斷提高。中央政府出臺(tái)了《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》等一系列文件，確定以水定田促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的策略，將黃河流域高質(zhì)量發(fā)展與生態(tài)保護(hù)提升到國(guó)家層面。因此，分析黃河流域?qū)嶋H人均耕地面積與最小人均耕地面積的比值關(guān)系，探究時(shí)間序列下耕地壓力變化情況與空間分布特征，對(duì)流域內(nèi)部耕地保護(hù)政策優(yōu)化、糧食增產(chǎn)具有重要意義。當(dāng)前關(guān)于黃河流域耕地資源的研究，學(xué)者多以行政區(qū)為研究單元［6，7］，從耕地?cái)?shù)量變化、耕地質(zhì)量提升、生態(tài)保護(hù)三方面展開(kāi)。具體來(lái)看，主要集中在耕地利用效率與集約利用［5，8］、生態(tài)保護(hù)約束下的耕地利用［9，10］、耕地資源時(shí)空格局演變［11］、耕地資源開(kāi)發(fā)利用［12］等方面。目前關(guān)于耕地壓力的研究已取得較為豐碩的成果，諸多學(xué)者以推進(jìn)耕地保護(hù)與糧食安全［13，14］為研究目的，基于全國(guó)宏觀尺度［4，15］、省市縣尺度［16－18］等多個(gè)研究視角，通過(guò)對(duì)最小人均耕地面積、耕地壓力指數(shù)模型、人均耕地警戒值等指標(biāo)［19－21］的計(jì)算，從耕地壓力的時(shí)空變化與分布規(guī)律［22，23］、未來(lái)預(yù)測(cè)［21，24］、影響因素［25］、與經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化發(fā)展的關(guān)系［26，27］、對(duì)糧食安全的影響［28］5 個(gè)方面展開(kāi)研究。例如，盧新海等從省級(jí)、地市級(jí)尺度出發(fā)，分析湖北省耕地壓力的時(shí)空變化特征［29］；李福奪等運(yùn)用耕地壓力指數(shù)模型對(duì)山東省耕地資源狀況進(jìn)行研究，并以此為基礎(chǔ)對(duì)糧食生產(chǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析及預(yù)測(cè)［24］。綜上可見(jiàn)，關(guān)于耕地壓力的理論研究和方法研究正在逐步加深與完善，但當(dāng)前研究大多是以行政區(qū)為評(píng)價(jià)單元，較少?gòu)牧饔?、城市群等區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行討論。已有研究中，全國(guó)尺度的研究無(wú)法對(duì)地區(qū)內(nèi)部耕地壓力的時(shí)空差異進(jìn)行詳盡分析，容易忽略微小區(qū)域的細(xì)節(jié)變化；在自然與經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)密切的區(qū)域中，省市縣行政區(qū)層面的研究則割裂了區(qū)域內(nèi)部耕地生產(chǎn)要素的聯(lián)系。本文以黃河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，包含甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東7 省的35 個(gè)地市，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)耕地系數(shù)修正的耕地壓力模型，定量分析2005—2021年耕地資源及耕地壓力的時(shí)空演變及內(nèi)部差異特征，以期針對(duì)流域內(nèi)各地市如何緩解耕地壓力提出可行性建議，為流域推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展、加大耕地保護(hù)力度提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

黃河發(fā)源于青海省巴顏喀拉山脈，流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9 個(gè)省級(jí)行政單元，是中國(guó)北方重要的農(nóng)業(yè)用水灌溉來(lái)源。流域全長(zhǎng)5 464km，橫跨中國(guó)西、中、東三階地形階梯。其中，黃河流域上、中、下游的分界點(diǎn)分別為內(nèi)蒙古自治區(qū)托克托縣的河口鎮(zhèn)、河南省鄭州市的桃花峪。流域涉及地理范圍廣，地貌、氣候類型多樣。黃河干流流經(jīng)地市農(nóng)業(yè)灌溉取水更為便利、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平普遍較高，本文選取黃河干流流經(jīng)地市為研究區(qū)域。綜合考慮到四川省在地理學(xué)、政治學(xué)等諸多領(lǐng)域隸屬于長(zhǎng)江流域，青海省作為黃河源區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展以畜牧業(yè)為主、耕地?cái)?shù)據(jù)獲取困難等多種因素，本文研究區(qū)僅選取甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東7 省的35 個(gè)地市（圖1）。

圖1 黃河流域各地市位置Figure 1 Location of cities in the Yellow River region

優(yōu)越的自然條件、國(guó)家政策的扶持與悠久的種植歷史推進(jìn)了研究區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展。2021 年，研究區(qū)耕地面積1 333.92 萬(wàn)hm2，占全國(guó)耕地總面積的10.46%；糧食產(chǎn)量達(dá)7 603.04 萬(wàn)t，占全國(guó)糧食總產(chǎn)量的11.13%；人口數(shù)量13 643.25 萬(wàn)人，占全國(guó)總?cè)丝诘?.66%。全區(qū)人均耕地面積0.097 8hm2，高于全國(guó)人均水平；人均糧食產(chǎn)量0.557 2t，是全國(guó)人均糧食產(chǎn)量的1.15 倍。研究區(qū)具有豐富的能源及礦產(chǎn)資源，使有色金屬冶煉業(yè)及稀土業(yè)成為其重要的支柱產(chǎn)業(yè)。2021 年，全域地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)103 292.18 億元，其中第一產(chǎn)業(yè)9 933.63 億元，第二產(chǎn)業(yè)44 962.90 億元，第三產(chǎn)業(yè)50 232.73 億元。同2020 年相比，研究區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭良好，第一、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

根據(jù)學(xué)者對(duì)耕地保護(hù)政策階段的劃分［30］，選取2005 年為起始年份，以2005—2021 年為研究時(shí)段。研究期間耕地面積、農(nóng)作物播種面積、糧食播種面積、糧食產(chǎn)量、人口數(shù)量等數(shù)據(jù)主要來(lái)源于黃河流域7 個(gè)省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒（2006—2022 年）及35 個(gè)地市統(tǒng)計(jì)年鑒（2006—2022 年），部分年份耕地缺失數(shù)據(jù)由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)第二次土地調(diào)查和第三次國(guó)土調(diào)查的耕地?cái)?shù)據(jù)補(bǔ)足。參考已有研究的指標(biāo)組成與計(jì)算方法［6］，黃河流域數(shù)據(jù)由各地市數(shù)據(jù)匯總得到。

2 模型構(gòu)建

2.1 耕地壓力指數(shù)模型

“耕地壓力指數(shù)”是理論值與實(shí)際值的比值，用來(lái)衡量一定區(qū)域在滿足最低糧食需求的情況下耕地資源的緊張程度［31］。耕地壓力指數(shù)綜合反映了耕地面積與人口數(shù)量之間的關(guān)系，但其忽視了在較大研究尺度下存在的耕地質(zhì)量地理分布差異問(wèn)題。考慮到耕地質(zhì)量的地區(qū)差異性，在耕地壓力指數(shù)模型的基礎(chǔ)上，引入質(zhì)量系數(shù)進(jìn)行模型修正。修正后的耕地壓力指數(shù)模型如下：

式中：Ks為耕地壓力指數(shù)；Smin為最小人均耕地面積（hm2）；Sa為實(shí)際人均耕地面積（hm2）；β 為糧食自給率（%）；Gr為人均糧食需求量（kg）；p 為糧食單產(chǎn)（kg／hm2）；q 為糧食播種面積與農(nóng)作物播種面積之比；k為復(fù)種指數(shù)；K 為標(biāo)準(zhǔn)耕地系數(shù)修正后的耕地壓力指數(shù)；σ為質(zhì)量系數(shù)；pi為各地市糧食單產(chǎn)（kg／hm2）；ki為各地市復(fù)種指數(shù)；pn為流域糧食單產(chǎn)（kg／hm2）；kn為流域復(fù)種指數(shù)。

耕地壓力指數(shù)劃定了耕地保護(hù)的閾值，而K 值屬于動(dòng)態(tài)變量，K值的大小同耕地保護(hù)壓力成正比。基于耕地壓力測(cè)算結(jié)果及對(duì)耕地壓力指數(shù)的內(nèi)涵解讀［14］，將耕地壓力指數(shù)劃分為5 級(jí)：K≤0.9，無(wú)耕地壓力；0.9 ＜K≤1.2，警戒耕地壓力；1.2 ＜K≤1.8，輕度耕地壓力；1.8 ＜K≤3，中度耕地壓力；K ＞3，重度耕地壓力。

人均糧食需求量與糧食自給率是否科學(xué)取值，會(huì)對(duì)耕地壓力指數(shù)值的計(jì)算產(chǎn)生直接影響。人均糧食需求量是測(cè)算區(qū)域內(nèi)部糧食總需求的基礎(chǔ)性指標(biāo)。《國(guó)家糧食安全中長(zhǎng)期規(guī)劃綱要（2008—2020年）》表明，2010 年、2020 年人均糧食需求量為389kg／人、395kg／人；根據(jù)社會(huì)發(fā)展及糧食消費(fèi)趨勢(shì)，魯奇劃定溫飽與小康水平的分界值為400kg／人［32］。綜合理論值與黃河流域?qū)嶋H情況，設(shè)定黃河流域人均糧食需求量為450kg／人。糧食自給率表明區(qū)域糧食供給與需求關(guān)系，借鑒熊啟泉的研究成果［33］，綜合考量黃河流域內(nèi)部農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的差異性，將糧食自給率設(shè)定為95%。

2.2 重心模型

為直觀地呈現(xiàn)研究區(qū)耕地壓力指數(shù)的空間變動(dòng)特征，在力學(xué)重心坐標(biāo)原理的基礎(chǔ)上，引用加權(quán)平均的耕地壓力重心方法，用以反映各地市耕地壓力變化對(duì)流域耕地壓力重心位置的影響程度［34］?；灸Ｐ腿缦拢?/p>

式中：Ki表示各地市的耕地壓力指數(shù)；（Xi，Yi）表示各地市的地理坐標(biāo)；（Xa，Ya）表示第a 年黃河流域耕地壓力指數(shù)的重心坐標(biāo)。

2.3 變異系數(shù)法

變異系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值，一般用來(lái)反映觀測(cè)值的離散程度。本文以黃河流域的耕地壓力平均值作為標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)算各地市與標(biāo)準(zhǔn)的相對(duì)差距［35］。具體公式如下：

式中：CV 表示變異系數(shù)；σ 為黃河流域耕地壓力標(biāo)準(zhǔn)差；μ為黃河流域耕地壓力平均值；xi為第i個(gè)地市的耕地壓力指數(shù)值；n為地市單元數(shù)量。

2.4 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)是在概率論中一種可以產(chǎn)生連續(xù)密度表面的非參數(shù)方法，即通過(guò)連續(xù)的密度曲線描述特定指標(biāo)的空間集聚狀況［29］。具體公式如下：

3 結(jié)果及分析

3.1 耕地資源動(dòng)態(tài)分析

3.1.1 黃河流域耕地資源整體分析

2005—2021 年黃河流域耕地面積呈波動(dòng)變化，整體增加了37.89 萬(wàn)hm2，增長(zhǎng)幅度為2.9%。耕地面積變化表現(xiàn)為“急劇增長(zhǎng)—小幅波動(dòng)增長(zhǎng)—下降后趨于穩(wěn)定”3 個(gè)階段，面積變化由大幅波動(dòng)變向趨于平緩穩(wěn)定。2005—2009 年黃河流域耕地面積增長(zhǎng)速度快，增加128.68 萬(wàn)hm2，增長(zhǎng)率達(dá)9.93%。其中2007 年是耕地面積變化率由負(fù)到正的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，主要是由于2007 年之前我國(guó)生態(tài)退耕執(zhí)行力度較大，導(dǎo)致耕地面積急劇下降，2007 年之后生態(tài)退耕速度放緩；同時(shí)廢除農(nóng)業(yè)稅、耕地質(zhì)量數(shù)量保護(hù)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整［36］等政策的實(shí)行，有效推動(dòng)了流域內(nèi)耕地面積的增加。2009—2018 年，流域耕地面積波動(dòng)緩慢增長(zhǎng)，共增加8.04 萬(wàn)hm2，增長(zhǎng)率0.56%。經(jīng)濟(jì)發(fā)展、耕地保護(hù)政策成為這一階段耕地變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，主要表現(xiàn)為耕地非農(nóng)化、非糧化等情況導(dǎo)致耕地面積減少，土地整治、土地復(fù)墾等工程的實(shí)施補(bǔ)充耕地面積。2018—2021 年，受到第三次國(guó)土調(diào)查中農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和國(guó)土綠化占用耕地等因素的影響，2019 年較2018 年耕地面積減少103.62 萬(wàn)hm2，之后耕地變化平穩(wěn)，呈小幅增長(zhǎng)。在耕地保護(hù)政策的激勵(lì)下，農(nóng)作物播種面積、糧食播種面積呈現(xiàn)波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，農(nóng)作物播種面積由2005 年1 586 萬(wàn)hm2增長(zhǎng)至2021 年1 733 萬(wàn)hm2，增加146 萬(wàn)hm2；糧食播種面積共計(jì)增長(zhǎng)226 萬(wàn)hm2。2016 年是農(nóng)作物、糧食播種面積增幅突變節(jié)點(diǎn)，主要是在國(guó)家耕地政策影響下，耕地補(bǔ)充來(lái)源增多。2005—2021 年，耕種技術(shù)進(jìn)步、土壤肥力改良等原因使傳統(tǒng)意義的小農(nóng)業(yè)逐步向機(jī)械化大農(nóng)業(yè)發(fā)展，耕地單位面積糧食產(chǎn)量整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，由2005 年4 720kg／hm2增長(zhǎng)至2021 年5 719kg／hm2，平均每公頃糧食增產(chǎn)999kg。其中，自然災(zāi)害等不可抗力因素導(dǎo)致2011 年、2013 年、2021 年糧食產(chǎn)量小幅下降。

3.1.2 耕地變化類型區(qū)分析

為進(jìn)一步探究黃河流域耕地資源變化，剖析流域內(nèi)部各地市耕地資源變動(dòng)情況，以2005 年各地市耕地面積作為變化比較基準(zhǔn)，根據(jù)耕地面積變化率（v）設(shè)置間斷點(diǎn)，將35 個(gè)地市劃分為5 個(gè)類型區(qū)（圖2），分別為耕地減少區(qū)（v ＜－2%）、耕地持衡區(qū)（－2% ≤v ＜2%）、耕地低幅增長(zhǎng)區(qū)（2% ≤v ＜11%）、耕地中幅增長(zhǎng)區(qū)（11%≤v ＜21%）、耕地大幅增長(zhǎng)區(qū)（21%≤v），具體如圖2 所示。

圖2 2021 年黃河流域各地市耕地面積變化幅度類型區(qū)分布Figure 2 Distribution of type zones of the magnitude of change of cultivated land area in various cities in the Yellow River Basin in 2021

由圖2 可知，流域內(nèi)部耕地面積減少的地市數(shù)量較多，耕地變化類型區(qū)與黃河流域上中下游的空間分布呈現(xiàn)高度一致性，各地市自然稟賦條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政策環(huán)境條件等因素的差別是導(dǎo)致地市耕地面積變化率差異化的主要原因。①耕地減少區(qū)，主要分布在黃河中下游地區(qū)，包括濟(jì)源、焦作、開(kāi)封、聊城、洛陽(yáng)、呂梁、濮陽(yáng)、三門峽、泰安、渭南、吳忠、延安、榆林、運(yùn)城、鄭州、淄博16 個(gè)地市。2021年全區(qū)耕地面積528.97 萬(wàn)hm2，占流域耕地總面積的39.66%；人均耕地面積0.074 8hm2，為流域人均水平的3／4。耕地減少區(qū)分布地市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，城鎮(zhèn)化、工業(yè)化發(fā)展速度較快，建設(shè)用地占用耕地需求大，致使耕地面積快速減少。②耕地持衡區(qū)，包括濱州、包頭、忻州、新鄉(xiāng)、濟(jì)南5 個(gè)地市。2021 年全區(qū)人口數(shù)量為2 481 萬(wàn)人，耕地面積224.55 萬(wàn)hm2，人均耕地面積不足流域平均水平。③耕地低幅增長(zhǎng)區(qū)：包括呼和浩特、銀川、臨汾3 個(gè)地市，主要分布在黃河中上游地區(qū)。該區(qū)具有耕地資源長(zhǎng)期穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的特點(diǎn)。2021 年全區(qū)人口數(shù)量1 029 萬(wàn)人；耕地面積117.67 萬(wàn)hm2，占流域總面積的9%；人均耕地面積0.114 4hm2，是流域人均水平1.19倍。④耕地中幅增長(zhǎng)區(qū)：包括德州、東營(yíng)、菏澤3 個(gè)地市，主要分布于黃河下游地區(qū)山東省境內(nèi)。2021年全區(qū)人口數(shù)1 652.74 萬(wàn)人，耕地面積162.09 萬(wàn)hm2，人均耕地面積0.0981hm2。該區(qū)主要特點(diǎn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等，農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá)。⑤耕地大幅增長(zhǎng)區(qū)，包括巴彥淖爾、白銀、鄂爾多斯、臨夏、石嘴山、烏海、中衛(wèi)、蘭州8 個(gè)地市。2005—2021 年，耕地面積共計(jì)增長(zhǎng)104.36 萬(wàn)hm2，增長(zhǎng)速率快；2021 年人均耕地面積0.213 4hm2，是流域人均水平的2.23 倍。耕地大幅增長(zhǎng)區(qū)分布的地市耕地后備資源豐富，在國(guó)家大力提倡耕地保護(hù)的政策背景下，耕地面積增長(zhǎng)率可以維持在穩(wěn)定水平。

3.2 耕地壓力時(shí)空動(dòng)態(tài)分析

3.2.1 黃河流域耕地壓力時(shí)序變化特征

在對(duì)耕地壓力指數(shù)相關(guān)要素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，計(jì)算黃河流域2005—2021 年最小人均耕地面積和耕地壓力指數(shù)，用以測(cè)度黃河流域耕地壓力變化狀態(tài)（圖3）。由圖3 可見(jiàn)，2005—2021 年黃河流域最小人均耕地面積和耕地壓力指數(shù)總體上呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)。2005—2011 年為迅速降低階段，此期間耕地壓力指數(shù)大幅下降，下降幅度達(dá)18.14%，最小人均耕地面積也由0.106 4hm2降低至0.090 3hm2；2012—2016 年為波動(dòng)變化階段，此期間耕地壓力指數(shù)和最小人均耕地面積較前一時(shí)期變化幅度小，耕地壓力指數(shù)波動(dòng)增長(zhǎng)，最小人均耕地面積略有減少；2017—2021 年為波動(dòng)降低階段，此期間耕地壓力指數(shù)、最小人均耕地面積較第二階段有明顯下降，耕地壓力指數(shù)累計(jì)減少0.019 3，最小人均耕地面積下降0.008 6hm2。探討耕地壓力指數(shù)變化動(dòng)因發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)科技水平的提高使得2005—2011 年期間單位面積糧食產(chǎn)量得到大幅提升，這是該時(shí)期黃河流域耕地壓力迅速降低的主要原因；其次在一系列耕地保護(hù)政策影響下，耕地面積的增加也在一定程度上緩解了耕地壓力。2011 年之后，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展帶來(lái)的建設(shè)用地占用耕地需求增加與耕地保護(hù)政策實(shí)施之間的博弈，成為該時(shí)期黃河流域耕地壓力呈增長(zhǎng)趨勢(shì)的主要?jiǎng)右?；同時(shí)因自然災(zāi)害導(dǎo)致的糧食單產(chǎn)下降也導(dǎo)致了流域耕地壓力的上升。2017 年以來(lái)，總播種面積與糧食播種面積的大幅上升遏制了流域內(nèi)耕地壓力的增長(zhǎng)。因此政府決策部門可以從提高糧食單產(chǎn)、復(fù)種指數(shù)，增加耕地面積等方面進(jìn)行綜合考慮，達(dá)到約束耕地壓力的目的。

圖3 黃河流域耕地壓力指數(shù)、最小人均耕地面積Figure 3 Cropland pressure index，minimum cultivated land per capita in the Yellow River Basin

3.2.2 各地市耕地壓力空間演變特征

為刻畫(huà)流域內(nèi)各地市耕地壓力的空間分異特征，選取2005 年、2009 年、2013 年、2018 年和2021年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，運(yùn)用ArcGIS繪制地市耕地壓力指數(shù)空間分布圖（圖4）。由圖4 可知，2005—2021 年，在良好的耕地保護(hù)政策背景下，地市數(shù)量在耕地壓力等級(jí)中由中度以上壓力向輕度壓力、警戒壓力、無(wú)壓力傾斜，中度壓力以上地市數(shù)量占總地市數(shù)量比重減少14.29%。

圖4 黃河流域35 個(gè)地級(jí)市耕地壓力狀態(tài)分時(shí)段動(dòng)態(tài)變化Figure 4 Dynamics of cultivated land pressure status by time period in 35 prefecture－level cities of the Yellow River Basin

各地市耕地壓力指數(shù)時(shí)間序列變化異質(zhì)性明顯，壓力下降型地市呈倒“N”型分布，2009 年達(dá)到耕地壓力峰值；壓力上升型地市呈“波動(dòng)”型變化。地市耕地壓力整體空間分布格局表現(xiàn)出從黃河流域中上游壓力集聚向中游壓力集聚轉(zhuǎn)變的特征，空間變化基本態(tài)勢(shì)為“整體布局穩(wěn)定、局部變動(dòng)”。主要表現(xiàn)為：①巴彥淖爾、鄂爾多斯、石嘴山、焦作、濮陽(yáng)、新鄉(xiāng)、開(kāi)封、菏澤、聊城、德州、濱州、泰安為無(wú)壓力區(qū)，主要分布在黃河上游、下游地區(qū)，除泰安、鄂爾多斯、焦作耕地壓力持續(xù)上升外，其余地市壓力指數(shù)均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；②呼和浩特、白銀、吳忠、中衛(wèi)、包頭、忻州、臨汾、運(yùn)城、榆林、渭南、三門峽、濟(jì)源、洛陽(yáng)、東營(yíng)為壓力下降區(qū)，各地市多由中、重度壓力轉(zhuǎn)變?yōu)檩p度壓力、警戒壓力、無(wú)壓力，其中白銀、運(yùn)城、榆林、三門峽4 個(gè)地市的壓力指數(shù)下降幅度均大于1；③臨夏、銀川、鄭州、濟(jì)南、淄博為壓力上升區(qū)，呈多聚集式分布于黃河流域上、下游；④蘭州、烏海、呂梁、延安為重度壓力區(qū)，位于黃河上游邊緣地區(qū)與中游地區(qū)，其中，蘭州、烏海耕地壓力指數(shù)呈波動(dòng)增加，延安、呂梁耕地壓力迅速下降。

從耕地壓力時(shí)空變動(dòng)趨勢(shì)看，黃河流域上游地區(qū)耕地后備資源總體較為充足，隨著土地整治工程的推進(jìn)，部分宜耕且未利用的土地開(kāi)發(fā)復(fù)墾為耕地，極大地緩解了上游部分地市的耕地壓力［37］；但個(gè)別地市如蘭州、烏海、鄂爾多斯、銀川，地處西北內(nèi)陸地區(qū)、溫帶大陸性氣候顯著、降水量少，又位于黃土高原西部、土壤質(zhì)量差，同時(shí)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展伴隨建設(shè)用地占用耕地需求量增大，惡劣的自然條件加上經(jīng)濟(jì)高水平發(fā)展導(dǎo)致地市耕地面積不斷縮減，耕地壓力加重；而臨夏以采礦業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè)，同時(shí)境內(nèi)山谷多、平地小，可利用耕地面積縮減使得耕地壓力增大。黃河流域中游地區(qū)的壓力下降型地市2005 年由于退耕還林等政策的實(shí)施導(dǎo)致耕地面積減少，耕地壓力水平升高，但隨著高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田的建設(shè)、農(nóng)業(yè)科技水平的提高及良種的選擇，糧食產(chǎn)量得到了大幅增產(chǎn)，耕地壓力得到了一定程度的緩解；但基于地市未來(lái)發(fā)展規(guī)劃，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為先的地市，如鄭州、延安、焦作，城鎮(zhèn)化水平穩(wěn)步提升，各種建設(shè)用地對(duì)土地的需求增大［38，39］，占用耕地的數(shù)量不斷增加，同時(shí)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整使耕地復(fù)種指數(shù)下降，雙重原因下耕地壓力加重。黃河流域下游地市耕地壓力普遍偏低，主要原因?yàn)橄掠蔚厥械男姓^(qū)劃均屬于河南省和山東省，是我國(guó)兩個(gè)產(chǎn)糧大省，政府對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展較為重視，農(nóng)業(yè)投入多、農(nóng)民耕種意愿強(qiáng)烈、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平高，糧食單產(chǎn)提升較快；但個(gè)別地市，如濟(jì)南、泰安、淄博，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo)，第二、三產(chǎn)業(yè)為地市支柱產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)發(fā)展為經(jīng)濟(jì)發(fā)展讓步，耕地壓力增加。

3.2.3 區(qū)域耕地壓力空間演變特征

通過(guò)耕地壓力重心轉(zhuǎn)移模型的建立，繪制流域耕地壓力重心轉(zhuǎn)移空間分布圖（圖5），進(jìn)一步揭示黃河流域耕地壓力空間演變規(guī)律。結(jié)果表明，2005—2021 年黃河流域耕地壓力重心位置與流域幾何重心位置存在明顯偏離，始終位于陜西省榆林市與延安市交界處，這說(shuō)明流域幾何重心點(diǎn)以南、以西地市耕地壓力增長(zhǎng)幅度大于以北、以東地市；研究期間重心位置單個(gè)年份遷移距離小、方向變化多，整體向西北方向移動(dòng)，其中經(jīng)向移動(dòng)0.883 3°，緯向移動(dòng)0.083 3°，耕地壓力重心沿著“西—東—西—東北—西南—西北—東”軌跡共遷移了76.77km。

圖5 黃河流域耕地壓力重心轉(zhuǎn)移Figure 5 Shifting center of gravity of cultivated land pressure in the Yellow River Basin

2005—2021 年，黃河下游地市耕地壓力普遍降低，個(gè)別地市壓力升高，而黃河中上游地市單個(gè)年份內(nèi)耕地壓力變化幅度大小是引起流域內(nèi)耕地壓力重心空間變化的主要原因。整體來(lái)看，黃河流域下游多數(shù)地市耕地壓力仍處于安全范圍，但壓力有增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)；中上游地區(qū)耕地壓力整體減緩但仍為中、重度壓力集聚區(qū)。

3.2.4 區(qū)域差異動(dòng)態(tài)分析

在明晰黃河流域耕地壓力整體變化規(guī)律與重心轉(zhuǎn)移特征的基礎(chǔ)上，運(yùn)用變異系數(shù)法與核密度估計(jì)法，進(jìn)一步探究區(qū)域耕地壓力空間變動(dòng)的差異化程度，明確區(qū)域內(nèi)部耕地壓力空間布局變動(dòng)情況，具體如圖6、7 所示?；谧儺愊禂?shù)計(jì)算可得（圖6），2005—2021 年黃河流域耕地壓力指數(shù)變異系數(shù)介于0.85—1.50，變異系數(shù)波動(dòng)增長(zhǎng)，表明各地市的耕地壓力空間分化不均衡、離散程度整體增大，但2010—2014 年變異系數(shù)持續(xù)減小，說(shuō)明這一時(shí)期內(nèi)各地市耕地壓力離散程度減小。

圖6 2005—2021 年黃河流域耕地壓力指數(shù)變異系數(shù)Figure 6 Coefficient of variation of cropland pressure index in the Yellow River Basin，2005－2021

從圖7 可見(jiàn)，核密度曲線位置變動(dòng)趨勢(shì)不明顯，密度曲線由“較平緩波峰”向“高尖波峰”轉(zhuǎn)變，波峰數(shù)量增加，表明黃河流域耕地壓力的內(nèi)部差異增大。同時(shí)，核密度曲線整體向右移動(dòng)，右尾移動(dòng)距離大于左尾移動(dòng)距離，說(shuō)明流域內(nèi)出現(xiàn)更高壓力地市。在耕地壓力核密度曲線的演變過(guò)程中，黃河流域在不同時(shí)段內(nèi)耕地壓力存在多種變動(dòng)趨勢(shì)。2005—2009年，核密度曲線變化較小，耕地壓力區(qū)域差異無(wú)明顯變化；與2009 年相比，2013 年核密度曲線中心位置大幅向左移動(dòng)，峰值增加，出現(xiàn)2 個(gè)波峰，表明這一階段耕地壓力區(qū)域差異呈縮小態(tài)勢(shì)、兩極分化現(xiàn)象更為明顯；2013—2018 年，峰值快速增長(zhǎng)，波峰形態(tài)由較平穩(wěn)轉(zhuǎn)換為陡峭，曲線重心位置右移，且波峰數(shù)量增多，說(shuō)明這一階段耕地壓力區(qū)域差異不斷擴(kuò)張、極化現(xiàn)象明顯；2021 年，核密度曲線較2018 年向左移動(dòng)，變化區(qū)間減小，波峰數(shù)量增加，且核密度主峰峰值達(dá)到研究期間最大值，表明該期間地市數(shù)量向壓力較輕的類型區(qū)偏移，耕地壓力區(qū)域差異減小，多極分化明顯。

圖7 黃河流域耕地壓力核密度Figure 7 Pressure kernel density of cultivated land in the Yellow River Basin

綜合來(lái)看，2005—2021 年核密度計(jì)算結(jié)果與變異系數(shù)計(jì)算結(jié)果趨勢(shì)相同，黃河流域耕地壓力整體空間布局不均衡現(xiàn)象加重，各地市的耕地壓力離散程度加大，流域各地市耕地壓力現(xiàn)狀極化現(xiàn)象明顯，且地市耕地壓力數(shù)量向更低壓力區(qū)傾斜。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文運(yùn)用修正后的耕地壓力指數(shù)模型對(duì)2005—2021 年黃河流域耕地壓力的時(shí)空差異進(jìn)行了定量分析，并利用重心模型、變異系數(shù)、核密度估計(jì)等方法詳細(xì)分析了黃河流域耕地壓力承載能力的整體空間演變特征及區(qū)域內(nèi)部差異變化。主要結(jié)論如下：①?gòu)母孛娣e變化現(xiàn)狀來(lái)看，2005—2021 年黃河流域耕地面積呈波動(dòng)增長(zhǎng)，各地市耕地資源變化異質(zhì)性明顯，地市耕地面積變化幅度類型區(qū)分布特征表現(xiàn)為上游地市增加、中游地市減少、下游地市“增加—減少”類型區(qū)混合分布，說(shuō)明自然資源稟賦不同、省級(jí)行政區(qū)劃不同對(duì)各地市耕地資源變動(dòng)有較大影響。②從耕地壓力時(shí)間序列變化來(lái)看，黃河流域耕地壓力整體呈階梯式下降，但各地市耕地壓力變化情況多樣，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主的地市，如泰安、鄂爾多斯、焦作、臨夏、銀川、鄭州、濟(jì)南、淄博、蘭州、烏海，耕地壓力時(shí)間序列呈倒“N”型增長(zhǎng)，其余耕地補(bǔ)充較多或農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平高的25 個(gè)地市耕地壓力的時(shí)間序列變化呈“波動(dòng)”降低，說(shuō)明地市未來(lái)發(fā)展方向會(huì)很大程度影響耕地壓力變化，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為導(dǎo)向的地市耕地壓力普遍升高。③從耕地壓力重心遷移軌跡、耕地壓力空間分布格局來(lái)看，黃河流域耕地壓力重心呈現(xiàn)東西方向振蕩變化特征，變化幅度小，整體向西北遷移，表明各時(shí)間段內(nèi)上游、中游、下游地市耕地壓力增長(zhǎng)幅度不一；流域內(nèi)各地市耕地壓力空間格局表現(xiàn)出“整體布局穩(wěn)定、局部變動(dòng)”基本態(tài)勢(shì)，研究時(shí)段內(nèi)流域中、上游地市耕地壓力明顯高于下游地市，但在耕地壓力普遍降低的趨勢(shì)下，中游地區(qū)耕地壓力加重的地市數(shù)量增多，推動(dòng)重度耕地壓力集聚中心由黃河上游地區(qū)轉(zhuǎn)移到中游地區(qū)。④從區(qū)域差異現(xiàn)狀來(lái)看，黃河流域內(nèi)部各地市耕地壓力的離散程度不斷增大，重度耕地壓力地市（如蘭州市、烏海市）的耕地壓力持續(xù)增長(zhǎng)，無(wú)耕地壓力地市（如巴彥淖爾、石嘴山等）的耕地壓力波動(dòng)下降，促使流域內(nèi)地市間耕地壓力差距拉大；同時(shí)，黃河流域內(nèi)部耕地壓力空間分布極化現(xiàn)象更加明顯，重度壓力集聚區(qū)由2005 年的“雙核心”轉(zhuǎn)變?yōu)?021 年的“三核心”。

4.2 建議

結(jié)合上述研究結(jié)論，針對(duì)不同地市耕地壓力變化特征，提出增加耕地承載能力，縮減黃河流域內(nèi)部耕地壓力差異的建議：①對(duì)于位于黃河上游地區(qū)的蘭州、烏海、臨夏等耕地壓力較大的地市而言，應(yīng)積極推動(dòng)土地整治項(xiàng)目的實(shí)施，提高耕地質(zhì)量，同時(shí)通過(guò)加大農(nóng)業(yè)技術(shù)研究投入、高產(chǎn)量良種培育等方法，提高單位耕地糧食產(chǎn)量，達(dá)到減緩耕地壓力的目的。②對(duì)于位于黃河中下游的鄭州、延安、濟(jì)南、淄博等耕地壓力加重的地市而言，各個(gè)地市未來(lái)發(fā)展目標(biāo)以第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主，應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行國(guó)家頒布的一系列耕地保護(hù)政策，如耕地占補(bǔ)平衡制度、耕地進(jìn)出平衡制度、基本農(nóng)田保護(hù)政策等，同時(shí)基于地市發(fā)展需求，可以通過(guò)耕地指標(biāo)交易來(lái)增加地市耕地面積，實(shí)現(xiàn)與農(nóng)業(yè)發(fā)展型地市的共同發(fā)展。③對(duì)于鄂爾多斯、銀川、焦作、泰安等耕地壓力持續(xù)增大但壓力水平不高的地市而言，要積極引導(dǎo)農(nóng)村勞動(dòng)力向第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、推動(dòng)耕地向規(guī)?；?jīng)營(yíng)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)高效現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，以期達(dá)到緩解耕地壓力的目的。④對(duì)于黃河流域內(nèi)部耕地壓力下降和始終無(wú)壓力地市，如濮陽(yáng)、新鄉(xiāng)、中衛(wèi)、東營(yíng)等22 個(gè)地市，應(yīng)堅(jiān)持現(xiàn)有耕地保護(hù)力度，確保農(nóng)民耕種意愿不減少，高效利用土地，增加糧食產(chǎn)量；對(duì)于滿足特色農(nóng)業(yè)發(fā)展條件的地市，在保證糧食產(chǎn)量不減少的條件下，推動(dòng)一三產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)耕地保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并行。⑤基于黃河流域內(nèi)部存在以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主的地市耕地壓力過(guò)重、無(wú)或較輕耕地壓力的地市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低等情況，提出可以建立跨地市、跨省的耕地補(bǔ)充指標(biāo)交易平臺(tái)，以此減輕流域內(nèi)部地市之間耕地壓力差異過(guò)大的情況，充分發(fā)揮各地市的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)黃河流域“經(jīng)濟(jì)—農(nóng)業(yè)”并行的高質(zhì)量發(fā)展。