楊建波， 王 莉， 宋富強，樊 鵬

(1.河南省科學(xué)院地理研究所，鄭州 450052； 2.鄭州測繪學(xué)校,河南鄭州 450065)

·糧食安全·

糧食主產(chǎn)區(qū)耕地質(zhì)量影響因素與糧食產(chǎn)能關(guān)系分析*

楊建波1※， 王 莉2， 宋富強1，樊 鵬1

(1.河南省科學(xué)院地理研究所，鄭州 450052； 2.鄭州測繪學(xué)校,河南鄭州 450065)

目的分析耕地質(zhì)量構(gòu)成要素對糧食產(chǎn)量影響，探討提高糧食生產(chǎn)能力途徑和方法。方法文章選取河南省糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)近10年來的土地資源調(diào)查、農(nóng)用地分等、耕地地力評價、糧食產(chǎn)能核算等多項成果數(shù)據(jù)，以4.645 0萬個行政村為評價單元，采用GIS空間分析法，建立了耕地質(zhì)量單因素變化及因素指標(biāo)組合與糧食產(chǎn)能關(guān)系曲線, 測算了多模型影響下耕地質(zhì)量因素改變量對糧食產(chǎn)能的影響大小。結(jié)果(1)耕地質(zhì)量影響因素各指標(biāo)分級變化會引起糧食產(chǎn)能改變，總體上，當(dāng)耕地所處的環(huán)境因素改善后，糧食產(chǎn)能將不斷增加，因素指標(biāo)分級對糧食增產(chǎn)能力的影響大小各不相同， 11個因素的理論最大增產(chǎn)量和平均增產(chǎn)能力排序大致相當(dāng)，但最大與最小間相差約8倍； (2)自然質(zhì)量分充分體現(xiàn)了因素指標(biāo)組合狀態(tài)，四次多項式是表示耕地質(zhì)量因素組合與糧食產(chǎn)能最佳關(guān)系模型，即隨著自然質(zhì)量總分提高，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升值呈現(xiàn)“倒S”型變化，即自然質(zhì)量總分每變化0.01個單位，標(biāo)準(zhǔn)糧提升或降低78.15kg/hm2。結(jié)論該文成果為糧食核心區(qū)內(nèi)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐。

耕地質(zhì)量 糧食產(chǎn)能 因素組合 自然質(zhì)量分 河南省

0 引言

耕地是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)資源，是實現(xiàn)國家糧食安全的基礎(chǔ)和保障。中國近年來糧食產(chǎn)量連續(xù)增長，取得了令人矚目的成績。作為一個糧食消費大國，糧食安全，無論何時都是中國社會穩(wěn)定、參與全球化競爭的一個重大戰(zhàn)略問題[1-4]。依據(jù)全國最新的耕地質(zhì)量等級評定成果：耕地面積中低于全國平均耕地等別的面積比例仍占57%以上，而過1 000kg/667m2的比例僅6.09%，中國耕地質(zhì)量總體明顯偏低[5]。我國耕地土壤有機質(zhì)含量不足歐洲土壤的一半，基礎(chǔ)地力產(chǎn)量只占其50%，低于發(fā)達(dá)國家約20%。南方耕地的酸化問題每況愈下，北方黑土日趨變黃變薄[6-7]。農(nóng)業(yè)面源污染、土壤污染、地下水污染等負(fù)面報道越來越多。

圍繞糧食安全，探討耕地質(zhì)量制約影響因素，揭示提高糧食生產(chǎn)能力的捷徑和方法，是耕地保護(hù)研究的難點和熱點。當(dāng)前，多數(shù)學(xué)者主要是從加大科技水平和投入能力、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和優(yōu)化配置資源等[8-11]角度對耕地進(jìn)行靜態(tài)、定性的分析，而對有關(guān)糧食產(chǎn)量與耕地質(zhì)量影響因素間動態(tài)演變、定量變化關(guān)系的研究卻很少[12-14]； 學(xué)者對耕地質(zhì)量與糧食產(chǎn)能的研究多集中在綠色產(chǎn)能[15]和綜合質(zhì)量[16]的探討，其評價因素多側(cè)重于宏觀，而對微觀因素層面探討較少[17-18]，且研究周期長、投入多、出成果慢等原因，學(xué)者們對于濾除各因素間的交互影響后，單因素指標(biāo)等級變化后糧食產(chǎn)量的變化能力與因素組合模式下糧食產(chǎn)量的響應(yīng)能力等問題很少有人進(jìn)行過相關(guān)研究。

耕地質(zhì)量各構(gòu)成要素特點和相互間的影響，決定了耕地質(zhì)量的外在表現(xiàn)。圍繞糧食安全，從構(gòu)成耕地質(zhì)量的宏觀自然條件及部分微觀因素入手，分析耕地質(zhì)量限制影響因素，探討糧食核心區(qū)域內(nèi)耕地質(zhì)量構(gòu)成要素與糧食產(chǎn)能的關(guān)系，揭示提高糧食生產(chǎn)能力途徑和方法，為實現(xiàn)耕地糧食核心區(qū)耕地資源優(yōu)化配置與高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)、土地綜合整治提供了決策依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 單因素與產(chǎn)能的量化方法

河南省糧食生產(chǎn)核心區(qū)具有相當(dāng)?shù)牡湫托訹15-17]，針對不同地地域特征劃分不同的因素分級，根據(jù)指標(biāo)與產(chǎn)量的對應(yīng)關(guān)系，獲取單因子各等級分值與糧食產(chǎn)量的分級序列，采用逐級分類匯總法，用指標(biāo)級別間的差值剔除了因素間的交互影響，獲取單因素對糧食產(chǎn)能影響大小[18]。具體步驟如下。

(1)因素指標(biāo)分級處理。對因素指標(biāo)進(jìn)行分級，依據(jù)指標(biāo)分級情況，以2011年耕地質(zhì)量分等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用2013年補充調(diào)查的最新行政村糧食產(chǎn)量，計算分指標(biāo)區(qū)耕地利用系數(shù)，對2011年耕地分等數(shù)據(jù)庫糧食產(chǎn)量進(jìn)行修正，得到能體現(xiàn)當(dāng)前產(chǎn)量水平的區(qū)域糧食單產(chǎn)及標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量，反映糧食單產(chǎn)的代表性和現(xiàn)勢性。

(2)評價單元數(shù)據(jù)追溯掛接。根據(jù)耕地評價單元可追溯性，將單元等別、指數(shù)、質(zhì)量分、因素指標(biāo)值、各因素作用分值進(jìn)行連接，得到單元因素指標(biāo)值； 把修正后的區(qū)域糧食水平與單元指標(biāo)值進(jìn)行空間合并，求取單元因素指標(biāo)值與糧食產(chǎn)量的對應(yīng)序列(因為耕地圖斑糧食產(chǎn)量很難得到，僅能得到行政村的糧食產(chǎn)量，因此以行政村為評價單元)。

(3)因素提升后產(chǎn)能變化值求取。采用分級分類匯總，求取區(qū)域單元各因素每一分級值所對應(yīng)的糧食產(chǎn)量，作為因素分級指標(biāo)所對應(yīng)的糧食產(chǎn)量水平。依據(jù)因素指標(biāo)分級中上一分級與下一級的差值，求算指標(biāo)分級產(chǎn)量提升空間，作為各因素在環(huán)境改善時所對應(yīng)的糧食產(chǎn)量提升值。

1.2 因素組合與產(chǎn)能的量化方法

影響耕地產(chǎn)能因素很多，各影響因素對作物產(chǎn)能的影響都不是單獨的。有直接的、間接的，有主導(dǎo)性不可替代且難以改變的，有可以調(diào)劑改善的； 且各個因素之間也是相互關(guān)聯(lián)、互相交織、互為制約、相互影響的，糧食產(chǎn)量水平高低是影響耕地質(zhì)量的各個因素綜合作用的結(jié)果[19-22]。衡量糧食產(chǎn)量與影響因素組合間關(guān)系，可以采用3種方法。第一種為累加法，即在當(dāng)前糧食產(chǎn)量水平下，將各個因素指標(biāo)分級在環(huán)境改善時所對應(yīng)的糧食產(chǎn)量增加值相累加，來描述所有因素改變后糧食產(chǎn)量總體變化。第二種為乘積法，即將每一指標(biāo)修正系數(shù)相乘來判斷產(chǎn)量值的變化。第三種是質(zhì)量分校正法。

這里主要采用質(zhì)量分校正法，即從耕地評價數(shù)據(jù)庫提取各單元原始自然質(zhì)量分，用現(xiàn)實糧食產(chǎn)能對等別評價時所采用糧食產(chǎn)量作時間修正，建立自然質(zhì)量分與修正后糧食產(chǎn)能關(guān)系序列，分析二者變化規(guī)律； 在各影響因素改變后，根據(jù)評價體系所編制的“指定作物-分等因素-自然質(zhì)量分”記分規(guī)則表，按指標(biāo)分級，確定發(fā)生改變后的因素指標(biāo)分值，重新計算單元的自然質(zhì)量分； 將修正后的自然質(zhì)量分代入曲線，求取因素指標(biāo)改變后的糧食產(chǎn)能。

累加法和乘積法相對簡單直觀，但因素間的交互影響難以完全剔除，準(zhǔn)確性相對較差。質(zhì)量分校正法充分體現(xiàn)了因素的交互作用，它從因素構(gòu)成、因素狀態(tài)的角度入手，通過各因素作用分值對糧食產(chǎn)能進(jìn)行描述，分地貌類型構(gòu)建二者數(shù)學(xué)模型，使每一個作用分值直接對應(yīng)一個糧食產(chǎn)量，不必考慮各因素之間交互影響，計算結(jié)果較準(zhǔn)確。

1.3 研究數(shù)據(jù)

該文借鑒國土資源部土地資源調(diào)查、農(nóng)用地分等及河南省分縣耕地地力調(diào)查、產(chǎn)能核算、耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測試點等成果資料為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。由于河南省耕地分等、產(chǎn)能核算、地力評價等成果數(shù)據(jù)均是以全省范圍進(jìn)行的相關(guān)研究，因此，為便于社會、經(jīng)濟、人口等資料可比和銜接，有利于數(shù)據(jù)收集處理和前后對比，該文將研究范圍拓展為河南省全省范圍。

質(zhì)量數(shù)據(jù)：主要采用2011年河南省耕地質(zhì)量等別完善數(shù)據(jù)，并對易變因素如灌溉、排水進(jìn)行更新，其中灌溉和排水采用省水利廳2013年成果，對地形因素根據(jù)年度變更調(diào)查數(shù)據(jù)中坡度分級進(jìn)行調(diào)整，對長期內(nèi)不易變化因素如障礙層次、土壤質(zhì)地等仍采用原數(shù)據(jù)。

產(chǎn)能數(shù)據(jù)：以2011年耕地質(zhì)量分等前提，采用抽樣補充調(diào)查，通過調(diào)查部分行政村(包括全部標(biāo)準(zhǔn)樣地所處行政村糧食產(chǎn)量)，補充調(diào)查2012～2014年近3年行政村糧食產(chǎn)量，計算分指標(biāo)區(qū)耕地利用系數(shù)，以縣域為控制區(qū)，對全縣范圍內(nèi)各行政村2011年糧食產(chǎn)量進(jìn)行修正，從而作為當(dāng)年各行政村糧食單產(chǎn)及標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

耕地質(zhì)量與糧食產(chǎn)能關(guān)系數(shù)據(jù)庫：各因素指標(biāo)統(tǒng)一按照從1～7級表示指標(biāo)由好變差順序排列。同時對質(zhì)量等別較高、糧食產(chǎn)量卻偏低的區(qū)域進(jìn)行野外調(diào)查驗證； 對部分城市郊區(qū)有撂荒現(xiàn)象的較低產(chǎn)量數(shù)據(jù)對照質(zhì)量相當(dāng)區(qū)域的糧食產(chǎn)量進(jìn)行糾正； 對部分實驗區(qū)糧食過高產(chǎn)量參照種糧大戶產(chǎn)量進(jìn)行適當(dāng)下調(diào)； 對部分不明原因的“質(zhì)量因素較優(yōu)，而糧食產(chǎn)量卻較低及糧食產(chǎn)量較高而質(zhì)量因素卻較差”的個別行政村數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，對修正后數(shù)據(jù)按行政村入庫。

2 單因素對糧食產(chǎn)能影響

根據(jù)單因素分級與產(chǎn)能實際值，在考慮因素分級與產(chǎn)能高度一致的基礎(chǔ)上，構(gòu)建指標(biāo)分級變化與產(chǎn)能改變量的對應(yīng)關(guān)系。以分類匯總法為基礎(chǔ)，構(gòu)建二者的乘冪、指數(shù)與線性、對數(shù)、多項式等5種關(guān)系模型，量化因素指標(biāo)分級中上一分級與下一級的差值。以標(biāo)準(zhǔn)糧為例，即：當(dāng)因素分級與標(biāo)準(zhǔn)糧模型相關(guān)性均極為顯著時，就采用各相關(guān)系數(shù)作權(quán)重來確定標(biāo)準(zhǔn)糧潛力提升值； 當(dāng)因素分級與標(biāo)準(zhǔn)糧僅有一種模型呈極為顯著時，就采用匯總值與該模型計算值的平均值來確定其潛力提升值。

表1 因素指標(biāo)分級變化下標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量的改變值 kg/hm2

如表1所示，隨著因素指標(biāo)分級變化，標(biāo)準(zhǔn)糧在一定程度上都發(fā)生相應(yīng)改變，且不同因素變化趨勢和變化方向不同，各指標(biāo)級差間改變量大小也不一樣。如土壤有機質(zhì)含量、灌溉條件、排水條件、土壤酸堿度、鹽漬化程度、土壤質(zhì)地等，這些因素伴隨著環(huán)境條件改善，指標(biāo)由末級提升到次末級時，分級由差變好，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升，指標(biāo)分級間改變值在不斷增大，級與級之間呈現(xiàn)“倒級差”關(guān)系，即表現(xiàn)為因素指標(biāo)由4級提升為3級的變化值要大于由3級提升為2級的變化值。

如地形坡度、礫石含量、障礙層次、土層厚度等，隨著環(huán)境狀況逐步由差變好，標(biāo)準(zhǔn)糧總量在相應(yīng)提高，隨著指標(biāo)分級變化標(biāo)準(zhǔn)糧提升值在依次減小，即級與級呈“正級差”關(guān)系，表現(xiàn)為因素指標(biāo)由4級提升為3級的變化值要小于由3級提升為2級的變化值。僅剖面構(gòu)型，其伴隨著指標(biāo)分級變化，標(biāo)準(zhǔn)糧提升值變化規(guī)律不明顯。

單因素指標(biāo)分級變化(即同一因素的級與級之間改變)后糧食生產(chǎn)能力增產(chǎn)潛力最大的因素是灌溉條件，即灌溉條件由4級提升為3級時(灌溉條件從無灌溉提升為一般灌溉，灌溉保證率從30%以下提高到30%～60%之間時)，作物標(biāo)準(zhǔn)糧提高量最大，達(dá)1 733.83kg/hm2； 其次是土壤礫石含量，即土壤中礫石含量從2級提升為1級時(土壤中礫石含量從影響耕作的2%～10%提升為不影響耕作的小于2%)，標(biāo)準(zhǔn)糧食產(chǎn)量改變值為1 610.07kg/hm2。

提升潛力最小的是剖面構(gòu)型，即剖面構(gòu)型在指標(biāo)分級變化時，作物標(biāo)準(zhǔn)糧改變量在2.58～13.03kg/hm2，增產(chǎn)潛力最小。其次是障礙層次，即障礙層次出現(xiàn)的深度從小于30cm提升30～60cm之間時，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量改變值為7.46kg/hm2。

2.1 各因素標(biāo)準(zhǔn)糧理論最大增產(chǎn)量

當(dāng)因素均從最差狀態(tài)改變?yōu)樽顑?yōu)水平時，即因素指標(biāo)從最差級別提升到最優(yōu)級別時，標(biāo)準(zhǔn)糧達(dá)到的改變量稱之為理論最大增產(chǎn)量。單純從標(biāo)準(zhǔn)糧食提升總量上來說，有機質(zhì)含量理論增產(chǎn)潛力最大，從理論上說，若有機質(zhì)含量連續(xù)提升5個等級，即有機質(zhì)含量從5級(小于0.6%)提升為1級(大于4%)時，標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)量最大，為3 643.14kg/hm2； 其次為灌溉保證率，當(dāng)灌溉保證率從4級(無灌溉條件)提升為1級(充分滿足)，標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)量為3 614.63kg/hm2。增產(chǎn)潛力最小的是障礙層次，即當(dāng)障礙層次出現(xiàn)的深度從3級(小于30cm)提升1級(無障礙， 60～90cm)，標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)量為459.2kg/hm2； 增產(chǎn)量較小的有剖面構(gòu)型，當(dāng)土壤從6級(通體砂或通體礫)提升為1級(通體壤或壤/粘/壤)時，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升了630.30kg/hm2。

由圖1可知，各因素分級從最差提升為最優(yōu)時，各因素理論增產(chǎn)潛力排序為：有機質(zhì)含量>灌溉保證率>地形坡度>礫石含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質(zhì)地>鹽漬化程度>剖面構(gòu)型>障礙層次。在總量上各因素間增產(chǎn)能力量化值為： 7.9>7.9>7.3>6.6>6.1>4.6>4.5>3.6>2.7>1.4>1.0(該值意義：以障礙層次因素增產(chǎn)能力為1.0，其他因素與之比較后所得倍數(shù))。

圖1 指標(biāo)分級變化下的標(biāo)準(zhǔn)糧理論最大增產(chǎn)量 圖2 因素分級中因素標(biāo)準(zhǔn)糧的平均改變量

2.2 各因素標(biāo)準(zhǔn)糧級別平均增產(chǎn)能力

當(dāng)因素從下一級別提高到上一級別時，標(biāo)準(zhǔn)糧在級與級之間的變化程度(級差變幅)稱之為因素平均增產(chǎn)能力。在指標(biāo)分級變化時，平均增產(chǎn)能力最大的因素是灌溉保證率，其級差變化幅度為856.60～1 733.83kg/hm2，標(biāo)準(zhǔn)糧平均級差為1 204.88kg/hm2； 其次為礫石含量，其級差變化幅度在519.58～1 610.07kg/hm2，平均級差為1 015.26kg/hm2。因素間平均級差最小的為剖面構(gòu)型，級差變化幅度在38.76～195.46kg/hm2之間，平均級差為105.05kg/hm2； 平均級差變化較小的障礙層次，級差變化幅度在111.86～347.35kg/hm2之間，平均級差為229.60kg/hm2。

總體上，因素指標(biāo)分級平均提升一個級別時，各因素間的平均增產(chǎn)潛力排序為：為灌溉保證率>礫石含量>地形坡度>有機質(zhì)含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質(zhì)地>鹽漬化程度>障礙層次>剖面構(gòu)型。因素間標(biāo)準(zhǔn)糧平均增產(chǎn)能力量化值為： 11.5>9.7>8.0>6.9>6.6>6.6>6.6>5.2>4.0>2.2>1.0。

當(dāng)影響耕地質(zhì)量的溉保證率因素分級發(fā)生改變后，作物標(biāo)準(zhǔn)糧將有較大幅度的增產(chǎn)空間，即灌溉條件改變一個分級時標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)量大小，基本相當(dāng)于土層厚度、排水條件改變了兩個分級的增產(chǎn)水平。從另一方面也說明，灌溉條件對糧食產(chǎn)量存在著一個較強的制約空間，當(dāng)這個因素的指標(biāo)分級發(fā)生改變后，對標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)能力的影響為最大。

3 因素組合對糧食產(chǎn)能影響

耕地質(zhì)量因素組合的狀態(tài)水平可以采用耕地質(zhì)量評價中自然質(zhì)量分來表示，即自然質(zhì)量分越高，表示耕地質(zhì)量因素組合狀態(tài)越好，自然質(zhì)量分越小，表示耕地質(zhì)量因素組合水平越差。自然質(zhì)量分隨著因素指標(biāo)等級的改變而改變，當(dāng)分值越高，表明耕地質(zhì)量因素組合狀態(tài)越好。

3.1 最佳關(guān)系模型確定

自然質(zhì)量分是分作物計算的，自然質(zhì)量總分受小麥自然質(zhì)量和玉米自然質(zhì)量分雙重影響，因此，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)能與自然質(zhì)量總分相關(guān)性較強。依據(jù)耕地分等中自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧數(shù)據(jù)，分別建立了指數(shù)、線性、對數(shù)、乘冪、二次、三次和四次多項式等7種常用回歸模型[23-25](y:標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量，x:自然質(zhì)量總分)，并對模型進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)檢驗，具體如表2。

表2 標(biāo)準(zhǔn)糧自然質(zhì)量分與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量相關(guān)方程

模型相關(guān)方程相關(guān)系數(shù)自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量指數(shù)模型y=3803e0372xR2=0752線性模型y=2378x+3144R2=0766對數(shù)模型y=2990ln(x)+5563R2=0718乘冪模型y=5548x0471R2=0714二次多項式y(tǒng)=1464x2-162x+5699R2=0795三次多項式y(tǒng)=-2996x3+1369x2-1759x+1235R2=0807四次多項式y(tǒng)=-2179x4+11561x3-22032x2+18315x-4884R2=0871

由表2知，在自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧關(guān)系中，指數(shù)、對數(shù)、線性、二次多項式等回歸模型的相關(guān)系數(shù)均在0.8以下，而四次多項式回歸模型的相關(guān)程度最大，高于四次多項式進(jìn)行回歸后，自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧變得極不明顯。因此，以四次多項式作為河南省耕地自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量水平關(guān)系模型，來度量自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量的變化狀況。

3.2 自然質(zhì)量總分對標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)能的影響水平

理論上，由四次多項式模型知，河南省自然質(zhì)量總分的變化范圍在0.50～2.07之間(自然質(zhì)量總分變化區(qū)間與原則應(yīng)為小麥質(zhì)量分和玉米質(zhì)量分變化區(qū)間的并集)，對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)糧理論產(chǎn)量在524.85～1 983.95kg/hm2之間變化(標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量范圍變化區(qū)間是小麥產(chǎn)量與玉米產(chǎn)量變化區(qū)間并集)，如圖3。自然質(zhì)量總分在1.57分變化(按0.01分為一個變化區(qū)間，共157個標(biāo)準(zhǔn)單位)，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量變化幅度為18 659.10kg/hm2，即理論上一個單位分值(0.01)變化，將引起作物標(biāo)準(zhǔn)糧變化值約為118.80kg/hm2。

圖3 自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量關(guān)系曲線 圖4 因素組合下質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)增產(chǎn)能力關(guān)系

由圖3知，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量隨著自然質(zhì)量總分提高而增加。當(dāng)自然質(zhì)量總分從0.50增長到1.06時，自然質(zhì)量總分變化了0.55分(55個單位)，標(biāo)準(zhǔn)糧變化了1.134 285萬kg/hm2，單位自然質(zhì)量總分(0.01)的標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)潛力平均達(dá)206.25kg/hm2，該階段糧食增產(chǎn)能力呈遞減式增加，如圖4所示。當(dāng)自然質(zhì)量總分從1.07增長到1.61時，自然質(zhì)量總分變化了0.55分(55個單位)，標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量變化了4 582.95kg/hm2，單位自然質(zhì)量總分(0.01)使標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量的變化幅度達(dá)83.25kg/hm2，該階段糧食產(chǎn)量呈遞增式增加，如圖4所示。當(dāng)自然質(zhì)量總分從1.61增長到2.07時，自然質(zhì)量總分變化了0.46分(46個單位)，標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量變化了2 539.65kg/hm2，單位自然質(zhì)量總分(0.01)使小麥產(chǎn)量的變化幅度為55.20kg/hm2。該階段隨著自然質(zhì)量總分進(jìn)一步提高，標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量達(dá)到現(xiàn)狀利用條件的最大值，當(dāng)自然質(zhì)量總分達(dá)到1.95時，標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量達(dá)最大值； 且因素改善后自然質(zhì)量總分的邊際生產(chǎn)效應(yīng)逐步下降。理論上，當(dāng)自然質(zhì)量總分超過1.95后，單純依靠改善耕地質(zhì)量影響因素來提高自然質(zhì)量總分已沒有增產(chǎn)潛力，這時，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量基本只受土地利用系數(shù)[6-28]的影響。按四次多項模型，即自然質(zhì)量分低于0.50，對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量為負(fù)值，即在該質(zhì)量分狀態(tài)下，某因素成為標(biāo)準(zhǔn)糧(小麥和玉米)的強限制因素，作物在該狀態(tài)下不能生長； 而自然質(zhì)量分高于2.00后，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量不增反減，與現(xiàn)實不符。即該四次多項式模型受應(yīng)用區(qū)間的限制。

3.3 標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)能力的變化特征

實際上，按照耕地自然質(zhì)量總分與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量對應(yīng)關(guān)系，河南省自然質(zhì)量總分在0.72～2.00之間變化。自然質(zhì)量總分變化幅度為1.28分，而標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量變化幅度為1.001 970萬kg/hm2，即標(biāo)準(zhǔn)糧0.01單位質(zhì)量分的產(chǎn)量增長潛力平均為78.15kg/hm2。其變化大致分為3個階段：

(1)第1階段：自然質(zhì)量總分從0.72增長到1.06時，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量在9 164.25～11 897.10kg/hm2之間變化，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升值從203.10kg/hm2下降到29.40kg/hm2，即自然質(zhì)量總分變化了0.34分(24個單位)，標(biāo)準(zhǔn)糧變化了2 732.85kg/hm2，單位自然質(zhì)量總分(0.01)的標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)潛力平均達(dá)80.40kg/hm2。在該階段，標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量較低，平均增產(chǎn)幅度卻是最大的，但該階段受強限制因素的影響較大?？梢灾溃匀毁|(zhì)量總分在較低情況下，其產(chǎn)量提升效益最大，但因標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)糧總產(chǎn)量水平較低，耕地質(zhì)量多為低產(chǎn)田，環(huán)境改善宜受強限制因素制約。對標(biāo)準(zhǔn)糧來說，該階段屬于標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)能力2級潛力區(qū)。

(2)第2階段：當(dāng)自然質(zhì)量總分從1.07增長到1.61時，標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量從1.192 665萬kg/hm2增加到1.650 960萬kg/hm2，即自然質(zhì)量總分變化了0.55分(55個單位)，標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量變化了4 582.95kg/hm2，單位自然質(zhì)量總分(0.01)使標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量的變化幅度達(dá)83.25kg/hm2。在該階段，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升值和總產(chǎn)量都呈遞增式增長。標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量在不斷增高，單位分值增產(chǎn)幅度相對也較高，隨著因素改善，自然質(zhì)量分提高，邊際效應(yīng)增大，標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量在增長，區(qū)間內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量水平高低不一，區(qū)域內(nèi)糧食作物多屬于中產(chǎn)田區(qū)，只要對某些土壤制約因素進(jìn)行適當(dāng)改良，在投入成本不大情況下，單位自然質(zhì)量分有所提高，標(biāo)準(zhǔn)量總產(chǎn)量就不斷增加，總體上各因素可改良提高幅度較大，對標(biāo)準(zhǔn)量來說，該階段屬于標(biāo)準(zhǔn)量增產(chǎn)能力1級潛力區(qū)。

(3)第3階段：自然質(zhì)量總分從1.62增長到2.00時，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量變化區(qū)間為1.664 445萬～1.863 000萬kg/hm2，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量變化幅度在2 539.65kg/hm2，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升值從134.70kg/hm2迅速降低了114.00kg/hm2； 在這一區(qū)間內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)糧總產(chǎn)量呈先增后減，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升值呈現(xiàn)遞減式減小為負(fù)值。在該階段，自然質(zhì)量總分提升了0.38分，產(chǎn)量增長潛力總計為1 985.55kg/hm2，即0.01單位質(zhì)量分的標(biāo)準(zhǔn)糧平均增長潛力約為52.20kg/hm2。該階段即隨著自然質(zhì)量總分進(jìn)一步提高，邊際效應(yīng)呈現(xiàn)遞減，但標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量達(dá)到現(xiàn)狀利用條件水平的最大值； 區(qū)域內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量相對較高，糧食作物多屬于高產(chǎn)田區(qū)域，產(chǎn)量水平雖然有提升空間，但單位面積要求投入成本較高，區(qū)域因素可提升難度較大； 當(dāng)自然質(zhì)量總分超過1.95后，邊際增產(chǎn)量為負(fù)增長，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量出現(xiàn)小幅下降。換句話說，即為當(dāng)自然質(zhì)量總分1.95后，耕地質(zhì)量的影響因素對標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量已基本沒有影響。對標(biāo)準(zhǔn)糧來說，該階段屬于標(biāo)準(zhǔn)糧增產(chǎn)能力3級潛力區(qū)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

(1)分等因素各指標(biāo)分級變化會引起糧食產(chǎn)能改變?？傮w上，當(dāng)耕地所處的環(huán)境因素改善后，作物糧食產(chǎn)量將不斷增加，因素指標(biāo)分級對糧食產(chǎn)能增產(chǎn)能力的影響大小各不相同。

因素理論最大增產(chǎn)量：指標(biāo)分級改變引起因素間產(chǎn)能的理論最大增產(chǎn)量(各因素從最差狀態(tài)改變?yōu)樽顑?yōu)狀態(tài)時，糧食產(chǎn)能的最大改變量)因素是有機質(zhì)含量，為3 643.14kg/hm2； 最小的是障礙層次，為459.2kg/hm2； 11個因素的理論增產(chǎn)量排序為：有機質(zhì)含量>灌溉保證率>地形坡度>礫石含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質(zhì)地>鹽漬化程度>剖面構(gòu)型>障礙層次，最大與最小增產(chǎn)量之間相差7.9倍。

因素平均增產(chǎn)能力：當(dāng)因素從下一級別提高到上一級別時，標(biāo)準(zhǔn)糧平均增產(chǎn)能力最大的因素是灌溉保證率，級差變幅為1 204.88kg/hm2； 最小的為剖面構(gòu)型，為105.05kg/hm2。因素指標(biāo)分級平均提升一個級別時，各因素間的平均增產(chǎn)潛力能力為：為灌溉保證率>礫石含量>地形坡度>有機質(zhì)含量>土層厚度>土壤酸堿度>排水條件>土壤質(zhì)地>鹽漬化程度>障礙層次>剖面構(gòu)型，且因素的最大與最小增產(chǎn)能力之間相差11.5倍。

(2)自然質(zhì)量分(因素綜合作用能力)隨著影響耕地質(zhì)量的分等因素指標(biāo)改變而變化。當(dāng)自然質(zhì)量分越高，表示耕地質(zhì)量因素組合狀態(tài)越好，反之亦然。四次多項式是表示耕地質(zhì)量因素組合(自然質(zhì)量分)與糧食產(chǎn)能最佳關(guān)系模型。標(biāo)準(zhǔn)糧是受小麥自然質(zhì)量分和玉米自然質(zhì)量分的雙重影響。總體上，隨著自然質(zhì)量總分提高，標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量提升值呈現(xiàn)“倒S”型變化。

理論上，自然質(zhì)量總分在0.50～2.07變化，對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)糧理論產(chǎn)量在524.85～1 983.95kg/hm2之間變化； 單位分值標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量變化值為118.80kg/hm2。實際上，自然質(zhì)量總分在0.72～2.00變化，對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)糧變化范圍為9 161.25～18 630.00kg/hm2，即單位分值標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量變化值為78.15kg/hm2。

4.2 討論

該文以河南省為研究平臺，將影響耕地全部因素均作為研究對象，通過分析，再有針對性的選擇出主導(dǎo)因素，進(jìn)一步深入研究。伴隨著研究深入，一些問題也相伴產(chǎn)生：如研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更新問題,因素對作物、因素對產(chǎn)能作用的機理,研究模型的適用范圍是針對整個河南省有效還是針對某個指標(biāo)區(qū)更為有效;因素綜合作用模型變動規(guī)律能否有效指導(dǎo)土地整治項目,等等。

(1)河南省首次農(nóng)用地分等于2004年全面完成，等別完善于2012年； 無論是首次分等還是等別完善成果，其中影響耕地質(zhì)量的部分因素如土壤有機質(zhì)含量、剖面構(gòu)型、土壤質(zhì)地、土層厚度、障礙層次等指標(biāo)數(shù)據(jù)，均來源于第一次土地調(diào)查，這些年內(nèi)因缺少第一手?jǐn)?shù)據(jù)一直沒有進(jìn)行更新。這在一定程度上對因素評分造成困難。即使在耕地質(zhì)量年度更新中(更新的只是局部和部分地塊)，這個問題仍然不能得到妥善解決。

(2)要從根本上把握耕地影響因素對糧食產(chǎn)量關(guān)系，就要理清耕地生產(chǎn)質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量、健康質(zhì)量等概念，研究各質(zhì)量因素的變化過程、演變規(guī)律及其對糧食產(chǎn)量的作用機理，為進(jìn)一步探討耕地質(zhì)量與糧食產(chǎn)能奠定理論支撐。

(3)根據(jù)農(nóng)用地分等規(guī)程，按地貌分布特征和耕地質(zhì)量影響因素體系一致的原則，該文選擇因素指標(biāo)主要按國家一級指標(biāo)區(qū)進(jìn)行分析(即黃淮海區(qū)、長江中下游區(qū)和黃土高原區(qū))； 在構(gòu)建因素指標(biāo)與糧食產(chǎn)能關(guān)系模型時，卻是按全省一個區(qū)域進(jìn)行模型建立。因此，針對模型的適用性及模型變動規(guī)律對土地整治項目的指導(dǎo)，到底是按指標(biāo)區(qū)還是按地貌類型區(qū)或是全省一體的模型更為適用是下一步研究重點。

(4)該文僅分析了因素及指標(biāo)組合對糧食產(chǎn)能影響。對耕地質(zhì)量即耕地等級水平對糧食產(chǎn)能影響尚無涉及。因此，在下一步研究中，宜加強耕地等別(自然質(zhì)量等、利用等、經(jīng)濟等及自然質(zhì)量指數(shù)、利用等指數(shù)、經(jīng)濟等指數(shù))與產(chǎn)能關(guān)系分析； 同時，還要進(jìn)一步探討土地利用系數(shù)和土地經(jīng)濟系數(shù)與糧食產(chǎn)量間耦合關(guān)系。

[1] 王靜， 黃曉宇，鄭振源，等.提高耕地質(zhì)量對保障糧食安全更為重要.中國土地科學(xué)， 2011, 25(5): 35～38

[2] 楊建波， 王國強，王莉，等.河南省耕地保護(hù)態(tài)勢與社會責(zé)任問題探討.地域研究與開發(fā)， 2009，28(3)： 101～105

[3] 奉婷， 張鳳榮，李燦，等.基于耕地質(zhì)量綜合評價的縣域基本農(nóng)田空間布局.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2014, 30(1): 200～210

[4] 劉霈珈， 吳克寧，趙華甫.河南省溫縣噸糧田高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田選址研究.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2015， 36(3)： 10～16

[5] 程鋒， 王洪波，鄖文聚.中國耕地質(zhì)量等級調(diào)查與評定.中國土地科學(xué)， 2014, 28(2): 75～81

[6] 黃鴻翔. 關(guān)于加強耕地質(zhì)量建設(shè)的建議.中國農(nóng)業(yè)信息， 2014，(4)： 6～7

[7] 張維理， 徐愛國，張認(rèn)連，等.中國耕地保育技術(shù)創(chuàng)新不足已危及糧食安全與環(huán)境安全.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2015, 48(12): 2374～2378

[8] 牛海鵬， 李明秋.河南省整治后耕地質(zhì)量影響因素分析及其評價指標(biāo)體系構(gòu)建.河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)， 2008, 27(6): 672～675

[9] 袁秀杰， 趙庚星，朱雪欣.平原和丘陵區(qū)耕地地力評價及其指標(biāo)體系銜接研究，農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2008, 24(7): 65～71

[10]吳明發(fā)， 歐名豪.雷州半島耕地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶行為影響因素的實證研究.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2012, 33(4): 54～59

[11]楊建鋒， 馬軍成，王令超.基于多光譜遙感的耕地等別識別評價因素研究.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2012, 28(17): 230～236

[12]徐國鑫， 金曉斌，宋佳楠，等.耕地集約利用對糧食產(chǎn)量變化影響的定量分析——以江蘇省為例.地理研究， 2012, 31(9): 1621～1630

[13]郭毅， 趙景波，咸陽市建國60年來耕地利用因素與糧食生產(chǎn)相關(guān)分析.干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究， 2010, 28(5): 203～210

[14]楊麗霞. 基于C-D函數(shù)和嶺回歸的糧食生產(chǎn)影響因素分析——以浙江省為例.地域研究與開發(fā)， 2013， 32(1)： 147

[15]解宗方， 張偉.提高河南省糧食綜合生產(chǎn)能力的戰(zhàn)略途徑.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2011, 32(4): 395～399

[16]薛劍， 韓娟，劉玉，等.河南省縣域糧食生產(chǎn)格局變化及其影響因素.地域研究與開發(fā)， 2013, 32(4): 150～155

[17]王國強， 宋艷華.基于耕地質(zhì)量數(shù)量的河南省糧食生產(chǎn)能力研究.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2012, 33(1): 49～55

[18]楊建波， 王朝暉，邱士可，等.耕地分等因素對糧食產(chǎn)量的影響.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2010, 26(4): 306～311

[19]牛海鵬， 張安錄，張合兵，等.整治后耕地質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)建立及其應(yīng)用——以河南省為例.資源科學(xué)，2009， 31(1)： 136～141

[20]崔磊， 馬莉莉.基于GIS的河南省縣級耕地地力評價研究.中國農(nóng)學(xué)通報， 2012, 28(17): 252～255

[21]余述瓊， 張蚌蚌，相慧.基于因素組合的耕地質(zhì)量等級監(jiān)測樣點布控方法.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2014, 30(24): 289～297

[22]郭力娜， 張鳳榮，曲衍波.基于分等因素組合的農(nóng)用地整理類型分區(qū).農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2010, 26(9): 308～314

[23]楊麗輝， 吳克寧，金三寶.農(nóng)用地分等中等指數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)糧產(chǎn)量回歸分析模型研究.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2008, 36(19): 7952～7953

[24]劉淑霞， 鄭宏剛，楊紹安，等.基于回歸分析建立補充耕地數(shù)量質(zhì)量實行按等級折算數(shù)學(xué)模型的研究.水土保持研究——以遼寧省為例， 2009, 16(3): 78～181

[25]房阿曼， 陳偉強，程道全.農(nóng)用地自然質(zhì)量等與耕地地力評價結(jié)果一致性分析及銜接.江西農(nóng)業(yè)學(xué)報2015, 27(7): 87～90

[26]姚慧敏, 張莉琴.張鳳榮農(nóng)用地分等中的土地利用系數(shù)計算.資源科學(xué)， 2004， 26(4)：9～95

[27]齊怒濤, 柳炳友.馬培以土地利用、經(jīng)濟系數(shù)評價農(nóng)用地利用現(xiàn)狀與發(fā)展特征——以江西省為例.江西農(nóng)業(yè)學(xué)報， 2008， 20(11)： 124～126

[28]周子健, 吳克寧.馬建輝耕地質(zhì)量等級監(jiān)測中縣域土地利用系數(shù)更新方法研究——以北京市大興區(qū)為例.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2013, 34(3): 66～72

MAJORGRAIN-PRODUCINGAREASOFCULTIVATEDLANDQUALITYINFLUENCEFACTORSANDGRAINPRODUCTIONCAPACITYRELATIONSHIPANALYSIS*

YangJianbo1※,WangLi2,SongFuqiang1，F(xiàn)anPeng1

(1.lnstitute of Geography, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou，Henan 450052, China; 2.Topography Technical Secondary School of Zhengzhou, Zhengzhou,Henan 450065, China)

This paper tries to analyze the effect of the quality of cultivated land on grain yield and to explore the way and method of improving grain production capacity. This paper selects the major grain producing areas in Henan province over the past decade land resources survey, agricultural land classification, evaluation of cultivated land fertility, food production accounted for a number of outcomes data to 46 450 administrative villages as evaluation unit, using GIS spatial analysis method, establishing a single factor charge of cultivated land quality indicators and factors combined with grain production curves; multi-model estimates the impact on food production capacity factors affect the size of the amount of change in the quality of arable land. The results show: (1)Change in classification of each index factors affecting the quality of arable land will cause food production change, in general, when the improvement of the environment in which the factors of arable land, food production will continue to increase, the factors of grain production capacity index grading effect sizes vary, 11 factors the theoretical maximum yield and the average yield increased sorting capacity roughly equivalent, but the difference between the maximum and minimum was about 8 times;(2) Natural quality factor index fully reflects the combination of state and quartic polynomial is a combination of factors and the quality of arable land for food production can be the best relational model, with a natural quality scores improve, the standard grain yield values show "inverted S" change, The natural quality score change every 0.01 units, standard grain raise or lower the 5.21 kg/hm2. This paper concludes that data support is provided for high-standard farmland in the food core.

arable land quality；food production；combination of factors；natural quality；Henan province

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170903

2017-03-28

楊建波(1972—)，男，河南洛陽人，副研究員。研究方向：土地資源調(diào)查及評價。Email：yjianbo001@163.com *資助項目：河南省科學(xué)院基礎(chǔ)科研項目(20170505)

F301.2;S51

A

1005-9121[2017]09015-08