淮賀舉 李奇峰 王小慧 胡海棠 李存軍

摘要：復(fù)種指數(shù)是衡量耕地資源集約化利用程度的基礎(chǔ)性指標(biāo)，提高復(fù)種指數(shù)是糧食持續(xù)增產(chǎn)的重要途徑之一。為分析全國復(fù)種指數(shù)變化特征、空間差異、重心遷移，系統(tǒng)收集耕地面積、農(nóng)作物總播種面積等數(shù)據(jù)，基于GIS 空間展示與分析，應(yīng)用重心分析法、全局空間自相關(guān)、局部空間自相關(guān)等方法，研究全國復(fù)種指數(shù)時空變化特征。結(jié)果顯示：（1）1998年，全國復(fù)種指數(shù)最高，達(dá)到165%，目前保持在123%左右。（2）從空間上看，復(fù)種指數(shù)呈現(xiàn)從北到南逐漸增加的趨勢;從時間上看，復(fù)種指數(shù)大多數(shù)地區(qū)呈現(xiàn)“上升—降低—上升”的趨勢。1995年，復(fù)種指數(shù)在201%～300%之間的區(qū)域范圍最大，之后2005年和2015年不斷減少，同時有向西北方向移動的趨勢。1985—2015年，全國復(fù)種指數(shù)上升區(qū)域主要集中在東北、黃淮海、西南、四川盆地農(nóng)作區(qū)，下降區(qū)域主要集中在北部低中高原、長江中下游（東南部）、江南丘陵、華南農(nóng)作區(qū)。（3）1985—2005年空間上的聚集態(tài)勢增加，2005—2015年降低。與1985年相比，2015年全國復(fù)種指數(shù)重心向西南移動33 km，其中復(fù)種指數(shù)<100%的重心向東南移動433 km，復(fù)種指數(shù)100%～200%的重心向東北移動104 km，復(fù)種指數(shù)>200%的重心向東北移動 319 km。我國復(fù)種指數(shù)存在空間上的自相關(guān)性，南方地區(qū)復(fù)種指數(shù)降低、重心向西南遷移，是我國復(fù)種指數(shù)變化的最重要特征。

關(guān)鍵詞：復(fù)種指數(shù);時空變化;縣域;空間相關(guān)性;重心

中圖分類號： S126;F326.11? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2021）22-0076-08

收稿日期：2020-12-31

基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)研發(fā)計劃（編號：2016YFD0300201）;北京市農(nóng)林科學(xué)院青年科研基金（編號：QNJJ202126）。

作者簡介：淮賀舉（1983—），男，河北邢臺人，博士，助理研究員，主要從事農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展與農(nóng)業(yè)信息化研究。E-mail：huaihj@nercita.org.cn。

通信作者：李存軍，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)數(shù)字生態(tài)研究。E-mail：licj@nercita.org.com。

糧食安全是關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會穩(wěn)定和國家自立的全局性重大戰(zhàn)略問題。在國內(nèi)外形勢復(fù)雜變化的當(dāng)下，保障糧食安全的戰(zhàn)略地位十分重要。耕地面積、復(fù)種指數(shù)、單位面積產(chǎn)量是決定我國糧食產(chǎn)量的三大關(guān)鍵因素。隨著城市化、工業(yè)化進(jìn)程的加快，我國大量耕地被占用，非農(nóng)化、非糧化問題日益嚴(yán)重。如何在保證耕地面積不減少、糧食單產(chǎn)逐步提高的基礎(chǔ)上，提高復(fù)種指數(shù)，擴(kuò)大農(nóng)作物播種面積，是我國未來實(shí)現(xiàn)糧食持續(xù)增產(chǎn)的重要途徑之一。

多熟種植是我國重要的農(nóng)作制度之一，對于提高耕地生產(chǎn)能力和確保糧食安全具有重要作用[1]。復(fù)種指數(shù)是耕作制度研究中衡量耕地資源集約化利用程度的基礎(chǔ)性指標(biāo)，也是宏觀評價耕地資源利用基本狀況的重要技術(shù)指標(biāo)。復(fù)種指數(shù)分為潛在復(fù)種指數(shù)和實(shí)際復(fù)種指數(shù)[2]，潛在復(fù)種指數(shù)常利用農(nóng)業(yè)氣象法估算充分利用自然資源時能達(dá)到的最大復(fù)種指數(shù)，實(shí)際復(fù)種指數(shù)一般基于不同行政單元播種面積和耕地面積的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算。黃國勤分析了南方復(fù)種指數(shù)的演變與特點(diǎn)，并通過回歸分析法研究了耕地復(fù)種指數(shù)與糧食總產(chǎn)的關(guān)系，提出了提高復(fù)種指數(shù)的途徑與措施[3]。劉巽浩對不同區(qū)域的熟制和水熱資源進(jìn)行了實(shí)際調(diào)查，估算了全國耕地復(fù)種指數(shù)[4]。段紅平分析了1949—1998年湖南省復(fù)種指數(shù)的歷史變化，認(rèn)為提高復(fù)種指數(shù)是必然趨勢，并提出發(fā)展適合大面積種植、高效益的冬種作物等措施[5]。楊曉光等采用公認(rèn)的農(nóng)業(yè)氣候指標(biāo)計算方法，使用ArcGIS繪出了1950—1980年和1981—2007年2個時段全國種植制度北界圖，認(rèn)為一年一熟帶、一年兩熟帶、一年三熟帶都不同程度地向北移動[6]。張志國以市為單元計算了河南省復(fù)種指數(shù)和潛力復(fù)種指數(shù)，建立了河南省復(fù)種指數(shù)和糧食產(chǎn)量之間的函數(shù)關(guān)系，認(rèn)為耕地復(fù)種指數(shù)和糧食產(chǎn)量顯著相關(guān)，且復(fù)種指數(shù)是糧食產(chǎn)量變化的原因，但河南省再依靠提高復(fù)種指數(shù)來增加糧食產(chǎn)量的余地不大[7]。楊丹等基于空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）與GIS技術(shù)，探討江西省縣域尺度復(fù)種指數(shù)的空間格局和演變規(guī)律，認(rèn)為江西省的耕地面積、糧食播種面積、耕地復(fù)種指數(shù)均呈現(xiàn)下降的態(tài)勢，但局部空間集聚顯著，有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性[8]。何堅堅等運(yùn)用區(qū)域差異度量模型、空間自相關(guān)模型對2005—2014年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)復(fù)種指數(shù)的時空差異和驅(qū)動力進(jìn)行研究，認(rèn)為中原經(jīng)濟(jì)區(qū)復(fù)種指數(shù)整體呈現(xiàn)波動下降的趨勢，自然環(huán)境因素對耕地復(fù)種指數(shù)及復(fù)種潛力指數(shù)均起著重要的作用[9]。

總體上看，基于省市統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行全國和省區(qū)等尺度復(fù)種指數(shù)研究較多，縣域單元尺度的全國性研究不足，利用重心模型、空間相關(guān)分析等指標(biāo)進(jìn)行時間維度變化的研究較少。本研究系統(tǒng)收集整理全國縣域耕地面積、農(nóng)作物播種面積等數(shù)據(jù)，分析我國復(fù)種指數(shù)時空變化特征，研究我國縣域復(fù)種指數(shù)的空間差異特征，以期為未來我國糧食安全研究提供理論支撐。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

全國1985—2017年耕地面積，農(nóng)作物、糧食作物、蔬菜播種面積數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。1985、1995、2005、2015年不同縣域的耕地面積、農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)來源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的農(nóng)業(yè)分縣統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并結(jié)合縣級和省級農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行校正?？h域行政區(qū)數(shù)字地圖來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心，中國農(nóng)作制分區(qū)圖（圖1）根據(jù)《中國農(nóng)作制》[10]繪制。

1.2 研究方法

1.2.1 復(fù)種指數(shù)

復(fù)種指數(shù)反映某一種植制度對耕地的利用程度，計算公式[4]如下：

MCI=ASAC×100%。

式中：MCI為復(fù)種指數(shù);AS為農(nóng)作物總播種面積，hm2;AC為耕地總面積，hm2。

1.2.2 復(fù)種指數(shù)變化

復(fù)種指數(shù)變化程度（K）是指某一空間單元復(fù)種指數(shù)從i時期到j(luò)時期發(fā)生的變化。

K=MCIj-MCIi。

1.2.3 重心分析法

借鑒力學(xué)原理，引入?yún)^(qū)域重心的概念來確定區(qū)域復(fù)種指數(shù)重心點(diǎn)在不同年份移動的方向和距離，用來對復(fù)種指數(shù)動態(tài)演化過程進(jìn)行分析。

xj=∑ni=1（Qij×xi）/∑ni=1Qij;

yj=∑ni=1（Qij×yi）/∑ni=1Qij;

dm=（xk+m-xk）2+（yk+m-yk）2。

式中，xj和yj分別為復(fù)種指數(shù)重心的經(jīng)度與緯度;Qij表示復(fù)種指數(shù)在第i個縣域第j年的數(shù)據(jù);dm表示復(fù)種指數(shù)在不同年份間移動距離;yk+m和yk分別表示復(fù)種指數(shù)在第k+m年和k年的緯度坐標(biāo);xk+m和xk分別表示復(fù)種指數(shù)在第k+m年和k年的經(jīng)度坐標(biāo)。P（xj，yj） 代表了研究復(fù)種指數(shù)第j年重心的地理坐標(biāo)。將上述公式在Excel中運(yùn)算之后，將P（xj，yj）在ArcGIS 10.2中進(jìn)行空間顯示。

1.2.4 全局空間自相關(guān) 全局自相關(guān)是復(fù)種指數(shù)間整體的相關(guān)性，主要指標(biāo)有Morans I指數(shù)、Gearys c系數(shù)和Getis-Ord G指數(shù)，本研究采用Morans I指數(shù)，計算公式為：

Morans I=∑ni=1∑nj=1Wij（yi-Y）（yj-Y）S2∑ni=1∑nj=1Wij;

S2=1n∑ni=1（yi-Y）2;

Y=1n∑ni=1yi。

其中，n為樣本量，即空間單元個數(shù);yi、yj是空間單元i和j的復(fù)種指數(shù);Wij為二進(jìn)制的鄰接空間權(quán)值矩陣，即空間權(quán)重矩陣，用以度量空間單元間的依賴程度。在構(gòu)造空間權(quán)重矩陣時，常用的是相鄰原則中的ROOK 標(biāo)準(zhǔn)，即有共同邊界的原則。則有：

Wij=f（x）=1，當(dāng)?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j相鄰

0，當(dāng)?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j不相鄰。

Morans I 指數(shù)的取值范圍是 [-1，1]，取值大于0時表明空間存在正相關(guān)，小于0時表明空間存在，等于0時表明呈獨(dú)立隨機(jī)分布。

1.2.5 局部空間自相關(guān) Morans I 反映的是空間整體上的聚集或者是離散態(tài)勢，并不能反映局部單元的具體情況。而冷熱點(diǎn)分析則解決了這一問題，它反映的是局部空間的關(guān)聯(lián)程度，可以標(biāo)識出變量的空間高值區(qū)和低值區(qū)，其計算公式為：

Gi（d）2=∑nj=1（yi-Y）（yj-Y）S2∑ni=1∑nj=1Wij;

Gi（d）2=∑nj=1Wij（d）Xj∑nj=1Xj。

式中：Xj為基本空間單元j的復(fù)種指數(shù)，Wij（d）是以空間距離d度量的權(quán)重。結(jié)果為正值的時候表明周圍屬于熱點(diǎn)區(qū)域，高值聚集;結(jié)果為負(fù)值的時候表明周圍為冷點(diǎn)區(qū)域，低值聚集。

1.3 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和空間表達(dá)

基于Excel軟件對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用ArcGIS 10.0軟件進(jìn)行空間分析與表達(dá)。

2 結(jié)果與分析

2.1 全國復(fù)種指數(shù)及農(nóng)作物播種面積變化分析

1985年以來，除1996年統(tǒng)計方法進(jìn)一步完善引起的耕地面積增長外，我國耕地面積整體呈減少趨勢（圖2）。農(nóng)作物播種面積整體呈現(xiàn)波動性增長的趨勢，從1985年的14.36×107 hm2持續(xù)增長到目前的16.63×107 hm2左右。其中1992—1994和2002—2004年出現(xiàn)波動性下降。糧食作物播種面積自1985—1998年呈現(xiàn)波動性增長趨勢，1999年播種面積增加到11.38×107 hm2，到2003年僅有9.94×107 hm2;之后在國家政策的支持下，穩(wěn)步增長到2017年的11.80×107 hm2。蔬菜面積呈現(xiàn)整體直線上升的趨勢，從1985年的0.48×107 hm2增加到2017年的2.00×107 hm2，在一定程度上支撐了農(nóng)作物總播種面積的持續(xù)增長趨勢。1985—1995年，我國復(fù)種指數(shù)呈現(xiàn)整體上升趨勢;1999年由于耕地面積統(tǒng)計方法的變化，復(fù)種指數(shù)急劇下降;2000—2007年略有下降;2008年明顯提升;之后2008—2013年略有提升;2013至今比較平穩(wěn)，復(fù)種指數(shù)保持在123%左右。

2.2 全國縣域復(fù)種指數(shù)時空特征研究

我國復(fù)種指數(shù)從空間上看呈現(xiàn)從北到南逐漸增加的趨勢，從時間上看大多數(shù)地區(qū)呈現(xiàn)“上升—降低—上升”的趨勢。1995年，復(fù)種指數(shù)在201%～300%之間的區(qū)域范圍最大，之后2005年和2015年不斷減少，同時有向西北方向移動的趨勢（圖3）。

1985年，復(fù)種指數(shù)≤100%的有389個縣域，占全國的18.12%，主要分布在東北農(nóng)作區(qū)興安嶺亞區(qū)、北部低中高原農(nóng)作區(qū)的內(nèi)蒙古高原北部亞區(qū)、西北農(nóng)作區(qū)、青藏高原農(nóng)作區(qū);復(fù)種指數(shù)在101%～200%的有1 345個縣域，主要分布在黃淮海、西南、東北（南部）、江南丘陵農(nóng)作區(qū)，以及長江中下游、四川盆地農(nóng)作區(qū)局部，占全國的62.65%;復(fù)種指數(shù)在201%～300%的有394個縣域，主要分布在長江中下游、華南（大部）、四川盆地（局部）農(nóng)作區(qū)，占18.35%;復(fù)種指數(shù)>300%的有19個縣域，呈零星點(diǎn)狀分布。

1995年，復(fù)種指數(shù)≤100%的有359個縣域，占全國15.87%，主要分布東北農(nóng)作區(qū)的興安嶺亞區(qū)、北部低中高原農(nóng)作區(qū)的內(nèi)蒙古高原北部亞區(qū)、西北農(nóng)作區(qū)的河套河西亞區(qū)和北疆亞區(qū)、青藏高原農(nóng)作區(qū);復(fù)種指數(shù)在101%～200%的有1 147個縣域，主要分布在黃淮海、西南（西部）、東北（南部）農(nóng)作區(qū)，占50.71%;復(fù)種指數(shù)在201%～300%的有721個縣域，主要分布在長江中下游、江南丘陵、華南、四川盆地農(nóng)作區(qū)，占31.87%;復(fù)種指數(shù)>300%的有35個縣域，呈零星點(diǎn)狀分布。

2005年，復(fù)種指數(shù)≤100%的有551個縣域，占21.75%，主要分布東北農(nóng)作區(qū)的興安嶺亞區(qū)、北部低中高原農(nóng)作區(qū)、西北農(nóng)作區(qū)的河套河西亞區(qū)和北疆亞區(qū)、青藏高原農(nóng)作區(qū);復(fù)種指數(shù)在101%～200%的有1 307個縣域，主要分布在黃淮海、西南（西部）、東北（南部）、西南（大部）農(nóng)作區(qū)以及長江中下游農(nóng)作區(qū)北部，占51.60%;復(fù)種指數(shù)在201%～300%的有599個縣域，主要分布在長江中下游農(nóng)作區(qū)的兩湖平原亞區(qū)、江南丘陵、華南、四川盆地農(nóng)作區(qū)，占23.65%;復(fù)種指數(shù)>300%的有76個縣域，呈零星點(diǎn)狀分布。

2015年，復(fù)種指數(shù)≤100%的有565個縣域，占22.31%，主要分布東北農(nóng)作區(qū)的興安嶺丘陵山地亞區(qū)、北部低中高原農(nóng)作區(qū)大部、青藏高原農(nóng)作區(qū);復(fù)種指數(shù)在101%～200%的有1 248個縣域，主要分布在黃淮海、西南（南部）、東北（南部）、西南（大部）、長江中下游（北部）、江南丘陵、華南（局部）農(nóng)作區(qū)，占49.29%;復(fù)種指數(shù)在201%～300%的636個縣域，主要分布在長江中下游、江南丘陵（北部）、四川盆地農(nóng)作區(qū)，占25.12%;復(fù)種指數(shù)>300%的有83個縣域，呈零星點(diǎn)狀分布（表1）。

2.2 全國縣域復(fù)種指數(shù)變化研究

1985—1995年，全國復(fù)種指數(shù)整體呈現(xiàn)上升趨勢，其中復(fù)種指數(shù)變化在1%～20%的縣域有867個，僅占全國的41.36%，復(fù)種指數(shù)變化>20%的縣域有691個，僅占全國的32.97%。復(fù)種指數(shù)降低的縣域主要分布在北部低中高原、西北、青藏高原農(nóng)作區(qū)，以及長江中下游農(nóng)作區(qū)東部的局部地區(qū)，其中復(fù)種指數(shù)變化≤-20%的縣域有123個，僅占全國的5.84%;復(fù)種指數(shù)變化在-21%～0%之間的縣域有415個，僅占全國的19.80%。

1995—2005年，復(fù)種指數(shù)上升的區(qū)域主要分布在東北、黃淮海、 西南（南部）農(nóng)作區(qū)，復(fù)種指數(shù)降低

的縣域主要分布在長江中下游、江南丘陵、華南、青藏高原農(nóng)作區(qū)，其中復(fù)種指數(shù)變化集中于1%～20%的縣域有542個，僅占全國的24.22%;復(fù)種指數(shù)變化>20%的縣域有456個，僅占全國的20.38%;復(fù)種指數(shù)變化≤-20%的縣域有728個，僅占全國的32.53%;復(fù)種指數(shù)變化在-21%～0之間的縣域有812個，占全國的36.28%。

2005—2015年，全國復(fù)種指數(shù)變化空間差異較大，整體上升區(qū)域主要集中在東北、黃淮海、長江中下游（北部）農(nóng)作區(qū)，整體下降區(qū)域主要集中在長江中下游（南部）、江南丘陵、華南農(nóng)作區(qū)。其中復(fù)種指數(shù)變化在1%～20%的縣域有478個，僅占全國的20.71%;復(fù)種指數(shù)變化>20%的縣域有657個，僅占全國的28.47%;復(fù)種指數(shù)變化≤-20%的縣域有709個，僅占全國的30.72%;復(fù)種指數(shù)變化在 -21%～0之間的縣域有464個，占全國的20.10%。

1985—2015年，全國復(fù)種指數(shù)上升區(qū)域主要集中在東北、黃淮海、西南、四川盆地農(nóng)作區(qū)，整體下降區(qū)域主要集中在北部低中高原、長江中下游（東南部）、江南丘陵、華南農(nóng)作區(qū)。其中復(fù)種指數(shù)變化在1%～20%的縣域有381個，僅占全國的18.05%;復(fù)種指數(shù)變化>20%的縣域有782個，僅占全國的37.04%;復(fù)種指數(shù)變化≤-20%的縣域有617個，僅占全國的29.23%，復(fù)種指數(shù)變化在 -21%～0之間的縣域有331個，占全國的15.68%（圖4、表2）。

2.3 全國縣域復(fù)種指數(shù)空間差異分析

2.3.1 總體空間差異

由表3可見，1985、1995、2005、2015年的全局Morans I分別為0.356 3、0.484 0、0.601 2、0.544 1，在4個年份數(shù)據(jù)中Z值>2.58，且都為正值，P值皆小于0.01，表示此數(shù)據(jù)并不是隨機(jī)生成的，在99.9%的置信度情況下成顯著正相關(guān)，說明我國復(fù)種指數(shù)存在空間上的自相關(guān)性。4個年份中1985年復(fù)種指數(shù)與與空間的相關(guān)性最小;1985—2005年的空間相關(guān)性呈現(xiàn)增長趨勢，表明我國縣域的復(fù)種指數(shù)在空間上的聚集態(tài)勢增加;2005—2015年相關(guān)性降低;與1985年相比，2005年的空間相關(guān)性達(dá)到最大值，表明復(fù)種指數(shù)在空間上的聚集態(tài)勢達(dá)到1985—2005年近20年來的最高狀態(tài)。

2.3.2 局部空間差異

為了更加直觀地表示我國復(fù)種指數(shù)在局部空間的聚集和擴(kuò)散狀態(tài)，對1985、1995、2005、2015年4個時期全國縣域復(fù)種指數(shù)的冷熱點(diǎn)進(jìn)行分析，生成全國地級尺度的冷熱點(diǎn)空間分布圖（圖5），熱點(diǎn)區(qū)域表示復(fù)種指數(shù)高值區(qū)域聚集，冷點(diǎn)區(qū)域表示復(fù)種指數(shù)低值區(qū)域聚集。

由圖5可見，1985年我國復(fù)種指數(shù)的熱點(diǎn)區(qū)主要分布在長江中下游（南部）、江南丘陵（中部）、華南農(nóng)作區(qū)，冷點(diǎn)地區(qū)分布在東北、北部低中高原、西北、青藏高原農(nóng)作區(qū)。1995年我國復(fù)種指數(shù)的熱點(diǎn)區(qū)域進(jìn)一步擴(kuò)大，江南丘陵、華南、西南（東部）農(nóng)作區(qū)均有不同程度增加，呈現(xiàn)出明顯的空間聚集態(tài)勢。2005年，冷熱點(diǎn)聚集程度和分布均有所下降，其中熱點(diǎn)區(qū)域增加了四川盆地農(nóng)作區(qū)，減少了沿海地區(qū)農(nóng)作區(qū);冷點(diǎn)區(qū)域中東北、西北、青藏高原農(nóng)作區(qū)空間聚集程度有所降低。2015年復(fù)種指數(shù)的空間聚集程度進(jìn)一步降低，熱點(diǎn)區(qū)域向西移動，主要分布在長江中下游（西部）、西南（東部、南部）、四川盆地農(nóng)作區(qū)，江南丘陵（中部）、華南農(nóng)作區(qū)不再是熱點(diǎn)區(qū)域;冷點(diǎn)地區(qū)分布在東北、北部低中高原、西北（東部）農(nóng)作區(qū)，西北（西部）、青藏高原農(nóng)作區(qū)不再是冷點(diǎn)區(qū)域。

2.4 全國復(fù)種指數(shù)重心遷移

我國復(fù)種指數(shù)重心1985年位于湖北省樊城區(qū)，1995年向南移動至南漳縣中部，2005年向北移動至南漳縣北部，2015年繼續(xù)北上移動至谷城縣;2015年與1985年相比，重心向西南移動33 km。復(fù)種指數(shù)≤100%的重心在1985年位于內(nèi)蒙古鄂托克旗，1995年北移至杭錦旗，2005年向東南移動至內(nèi)蒙南部與山西北部交界神木縣最北部， 2015年繼續(xù)向東南移動至陜西省祈府區(qū);2015年與1985年相比，重心向東南移動433 km。復(fù)種指數(shù)101%～200%的重心在1985年位于湖北省與河南省交界的丹江口，1995年北移至河南省洛寧縣，2005向東南移動至南召縣，2015年在南召縣內(nèi)又稍微向西移動;2015年與1985年相比，重心向東北移動104 km。復(fù)種指數(shù)>200%重心在1985年位于湖南最東部的瀏陽市，1995年向西南移動至湘鄉(xiāng)市，2005年向西北移動至新化縣，2015年繼續(xù)向西北移動至湖南北部的慈利縣;2015年與1985年相比，重心向東北移動319 km。

3 討論與結(jié)論

復(fù)種是在1塊地上1年內(nèi)種收1季以上作物的種植方式。復(fù)種指數(shù)作為農(nóng)作制中衡量耕地集約化利用程度的重要指標(biāo)，既是農(nóng)學(xué)學(xué)科的研究范疇，也是地理學(xué)科的研究范疇，具有多學(xué)科交叉的特點(diǎn)[2]?；谛姓卧y(tǒng)計數(shù)據(jù)的復(fù)種指數(shù)研究方法具有數(shù)據(jù)容易獲取、計算方便等優(yōu)勢，在國家、區(qū)域、省等不同尺度范圍得到了廣泛應(yīng)用。近年來，隨著對地觀測技術(shù)的快速發(fā)展，利用遙感技術(shù)監(jiān)測從生長到成熟、衰落整個作物周期的活動過程[11-18]受到越來越多的研究人員關(guān)注，復(fù)種指數(shù)監(jiān)測精度達(dá)到了地塊尺度，可以更好地反映復(fù)種指數(shù)的真實(shí)情況。鑒于統(tǒng)計單元內(nèi)部的空間異質(zhì)性，統(tǒng)計方法不能準(zhǔn)確描述種植制度的空間特征，在數(shù)據(jù)獲取上也存在一定的滯后性[19]，加上遙感技術(shù)在監(jiān)測精度、工作量等方面的不足，筆者認(rèn)為融合遙感監(jiān)測技術(shù)與統(tǒng)計方法，進(jìn)一步提高復(fù)種指數(shù)監(jiān)測的精準(zhǔn)性、及時性是未來發(fā)展的重點(diǎn)。

本研究基于縣域統(tǒng)計數(shù)據(jù)對實(shí)際復(fù)種指數(shù)的時空特征進(jìn)行了分析，認(rèn)為從時間上大多數(shù)地區(qū)呈現(xiàn)“上升—降低—上升”的趨勢，這與李卓等對黃淮海地區(qū)耕地復(fù)種指數(shù)的研究結(jié)論[20]一致。研究認(rèn)為1995年我國復(fù)種指數(shù)在201%～300%的區(qū)域范圍最大，之后2005年和2015年不斷減少，這與蔣敏等研究的趨勢[7-8，21]一致。

本研究結(jié)果表明，我國復(fù)種指數(shù)在空間上存在較強(qiáng)的自相關(guān)性，具有空間上聚集的特征，熱點(diǎn)從東南部向西南部轉(zhuǎn)移，冷點(diǎn)在北方地區(qū)范圍縮減，同時復(fù)種指數(shù)重心發(fā)生變化，這可能與我國氣候變暖而導(dǎo)致的種植制度北界北移[6]相關(guān)，也可能與當(dāng)?shù)氐纳鐣?jīng)濟(jì)條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)等有關(guān)，需要進(jìn)一步研究以明確。

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