摘要：研究目的：基于新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動(dòng)的背景，分析冬季耕地資源利用現(xiàn)狀，模擬其兼并作物類型和種植窗口的利用潛力空間布局，評(píng)估對(duì)區(qū)域糧食的增產(chǎn)效應(yīng)，并探究空間優(yōu)化方案。研究方法：EcoCrop 模型、全球農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃（GAEZ）模型、文獻(xiàn)歸納法等。研究結(jié)果：（1）鄱陽湖平原近30年冬季作物種植面積比例平均為50%左右，以2007年為突變年份呈顯著減小趨勢(shì)。（2）冬季耕地資源對(duì)提高耕地利用效率和提升糧食產(chǎn)量均具有較大潛力。研究區(qū)97%耕地適合冬種，完全利用可實(shí)現(xiàn)約440萬～490萬t的產(chǎn)量提升，同時(shí)促使水稻增產(chǎn)約42.2萬t。（3）冬種作物在不同種植窗口下的分布和產(chǎn)量均存在空間差異，可細(xì)化作物種植時(shí)空分異性的布局特征，實(shí)現(xiàn)協(xié)同高適宜性和高產(chǎn)量的空間優(yōu)化。研究結(jié)論：本文提出的兼并作物類型和種植窗口的冬季耕地資源利用潛力空間布局和優(yōu)化方案，對(duì)實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更具指導(dǎo)價(jià)值，可為區(qū)域耕地集約化管理和利用、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化和調(diào)整提供路徑選擇和決策建議。

關(guān)鍵詞：作物適宜性；空間布局；EcoCrop模型；冬閑田；糧食安全

中圖分類號(hào)：F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-8158（2024）07-0133-12

基金項(xiàng)目：浙江省自然科學(xué)基金（LQ23D010001）；國(guó)家自然科學(xué)基金（42171271）。

糧食安全是“國(guó)之大者”，是國(guó)家安全的重要基礎(chǔ)[1-4]，2022年中央農(nóng)村工作會(huì)議提出新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動(dòng)，并于2024年頒布《新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動(dòng)方案（2024—2030 年）》。我國(guó)耕地資源有限，現(xiàn)有耕地“非糧化”和拋荒嚴(yán)重，人地矛盾加劇，糧食安全面臨挑戰(zhàn)[5-8]。國(guó)家大力推進(jìn)“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略，如何推進(jìn)現(xiàn)有耕地挖潛增量、科學(xué)提高已有耕地利用率是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要問題[9-10]。

冬閑田為秋季作物收獲之后到第二年播種前未播種的土地[11-12]。冬閑田多發(fā)生在糧食主產(chǎn)區(qū)，尤其是冬春季水熱資源較為豐富的南方地區(qū)，區(qū)別于多因地形限制、機(jī)械化發(fā)展受阻等客觀原因形成的山區(qū)撂荒[13]。其中長(zhǎng)江流域有1億畝左右冬閑田，導(dǎo)致耕地浪費(fèi)，威脅糧食安全[14-15]。2021年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等11部門聯(lián)合發(fā)文，要求充分發(fā)揮冬季光溫優(yōu)勢(shì)，挖掘冬閑田資源；2022年和2023年“中央一號(hào)文件”明確要求“在長(zhǎng)江流域開發(fā)冬閑田擴(kuò)種油菜”。強(qiáng)化冬季耕地資源利用已為共識(shí)，成為國(guó)家糧食安全重大戰(zhàn)略新需求和糧食產(chǎn)能提升新途徑。

各省多措并舉、積極推進(jìn)冬季耕地資源開發(fā)利用，取得了一定成效。目前實(shí)踐過程中多依據(jù)冬種作物種植面積任務(wù)自上而下進(jìn)行指標(biāo)分解分配。“任務(wù)+指標(biāo)”式的路徑依賴導(dǎo)致冬季作物布局多根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定[16-17]：一方面在空間上忽視了資源分布與作物種植需求關(guān)系之間的匹配性；另一方面在時(shí)間上忽略了不同種植窗口光熱資源的差異性，空間尺度的冬季作物布局綜合研究有待深入。種植空間適宜性是農(nóng)作物布局的基本依據(jù)[18-20]，部分研究開展了冬季作物空間適宜性評(píng)價(jià)[21-22]，但多依據(jù)固定生育期進(jìn)行模擬；受農(nóng)戶種植行為、氣候條件變化等因素影響，冬閑時(shí)間存在時(shí)空差異性，這種異質(zhì)性通常在評(píng)價(jià)中被忽略[23]。因此，開展顧及不同種植窗口下的作物適宜性動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，對(duì)指導(dǎo)冬季耕地資源科學(xué)利用至關(guān)重要。此外，冬季作物通常具有耕地競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，即作物生長(zhǎng)季節(jié)存在相互重疊[24]，采用適宜性評(píng)價(jià)生成的作物空間優(yōu)化一張圖，無法解決耕地競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)實(shí)，亟需細(xì)化冬季作物空間布局優(yōu)化科學(xué)研究。

根據(jù)區(qū)域資源差異性，冬油菜、冬小麥、馬鈴薯、綠肥等多種作物可用于南方冬閑田的開發(fā)。在主糧安全不可動(dòng)搖的國(guó)家戰(zhàn)略下，油菜為最具發(fā)展?jié)摿Φ挠土献魑?，冬種油菜在作物持續(xù)增產(chǎn)、地力維持和土壤改良中具有重要價(jià)值[25]；綠肥則成為國(guó)家改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要策略選擇，且可供食用[26]。在新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動(dòng)下，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和供給依然是耕地的首要功能，評(píng)估冬季作物種植對(duì)能源和糧食安全的貢獻(xiàn)尤為重要[21-22]。因此，本文以我國(guó)最為重要的水稻種植優(yōu)勢(shì)區(qū)之一——鄱陽湖平原為研究區(qū)，開展冬季耕地資源利用潛力的空間布局與優(yōu)化研究，具體包括：（1）統(tǒng)計(jì)冬油菜和綠肥兩種典型冬季作物播種面積變化，分析冬季耕地資源利用現(xiàn)狀；（2）開展冬油菜和紫云英（約占江西省綠肥種植面積的90%以上[27]）種植空間適宜性評(píng)價(jià)，獲取兼并作物類型和種植窗口的冬季耕地資源利用潛力空間布局；（3）評(píng)估冬季耕地資源利用下的生產(chǎn)潛力；（4）以冬種作物不同種植窗口下的卡路里產(chǎn)出為約束，實(shí)現(xiàn)協(xié)同種植窗口和種植規(guī)模的空間優(yōu)化。本文可為耕地集約化利用提供切實(shí)可行的技術(shù)途徑和決策建議，對(duì)推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、提升我國(guó)油料供給能力和保障區(qū)域糧食安全具有重要意義。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

本文選擇南昌市區(qū)、南昌縣、新建縣、進(jìn)賢縣等3 3個(gè)縣市區(qū)作為研究區(qū)，經(jīng)緯度范圍為27°25′～30°05′N、114°28′～117°42′E（圖1（a）），土地總面積約9.18 萬km2，其中耕地面積約為2.11 萬km2（據(jù)2015年土地利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)獲得，具體數(shù)據(jù)介紹見數(shù)據(jù)來源部分）。研究區(qū)為長(zhǎng)江中下游平原重要組成部分，不僅是江西省最大的糧食生產(chǎn)基地，也是我國(guó)重要的水稻種植優(yōu)勢(shì)區(qū)之一，對(duì)保障國(guó)家及區(qū)域糧食安全具有重要意義[28-29]。該區(qū)耕地利用強(qiáng)度相對(duì)較高，可實(shí)現(xiàn)一年三熟，但由于城市化發(fā)展、農(nóng)業(yè)比較效益下降等因素，耕地面積減少，農(nóng)戶種糧積極性下降。近30年該區(qū)一季稻面積增加1 000萬余畝，種植結(jié)構(gòu)發(fā)生較大改變，耕地復(fù)種在一定階段呈波動(dòng)降低趨勢(shì)[28]。

研究區(qū)可種植作物種類多，典型作物物候期分布情況見圖（1b）。其中，雙季早稻為3月下旬到7月下旬，晚稻為6月下旬到10月下旬，單季稻則一般從4月下旬播種到8月下旬或9月中上旬收獲。水稻收獲后可種植冬油菜、綠肥等冬季作物。由于多因素影響，該區(qū)域耕地季節(jié)性閑置嚴(yán)重，尤其冬閑現(xiàn)象突出。因此，在糧食安全背景下，選擇該區(qū)域進(jìn)行冬季耕地資源種植空間布局研究具有很強(qiáng)的代表性和實(shí)際價(jià)值。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要包括氣象數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)等。氣象數(shù)據(jù)來源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//data.cma.cn/）的地面氣象觀測(cè)站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫、日降水量等要素。參考相關(guān)研究[20]，選取研究區(qū)及周圍地區(qū)的78個(gè)地面氣象觀測(cè)站點(diǎn)（圖1（a）），以2001—2018年累年平均值來反映區(qū)域氣候平均態(tài)，以規(guī)避短周期下氣候波動(dòng)產(chǎn)生的異常影響。為滿足應(yīng)用需求，將氣象日數(shù)據(jù)合成月數(shù)據(jù)，其中日氣溫?cái)?shù)據(jù)整理為月平均值，日降水量數(shù)據(jù)整理為月總降水量。整理后的數(shù)據(jù)選擇ANUSPLIN進(jìn)行空間插值，得到2001—2018年間的逐月空間分布數(shù)據(jù)，并計(jì)算18年平均值作為該月的氣象條件，形成模型的輸入。ANUSPLIN引入高程為協(xié)變量，在復(fù)雜地表區(qū)域能夠使得插值精度更高，被廣泛應(yīng)用[30]。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（https：//www.stats. gov.cn/sj/ndsj/），涉及農(nóng)作物播種面積、谷物單產(chǎn)、冬油菜及綠肥播種面積等要素。本文使用的2000年、2005年、2010年和2015年土地利用數(shù)據(jù)庫由中國(guó)科學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn）提供。該數(shù)據(jù)集是基于Landsat TM/ETM、Landsat 8等多源遙感影像，通過人工目視解譯生成，精度滿足應(yīng)用要求。為了減少耕地空間變化的影響，本文將4期中的耕地進(jìn)行空間疊加，提取未發(fā)生變化的區(qū)域（約1.54萬km2）作為耕地研究范圍。此外，收集、查閱相關(guān)文獻(xiàn)，整理獲取模型相關(guān)參數(shù)經(jīng)驗(yàn)值。

2 研究方法

2.1 冬季耕地資源利用潛力空間布局

2.1.1 EcoCrop 模型

EcoCrop模型通過分析區(qū)域的溫度和降水條件，可模擬作物在一年12個(gè)不同種植窗口下的適宜性，已用于不同區(qū)域多種作物的模擬研究，并取得良好效果[31-33]，其工作原理如圖2所示。該模型自帶一個(gè)含2 568種作物信息的數(shù)據(jù)庫，包括生長(zhǎng)期長(zhǎng)度、氣溫和降水絕對(duì)范圍、氣溫和降水最優(yōu)范圍等參數(shù)。本文基于該數(shù)據(jù)庫，針對(duì)區(qū)域作物生長(zhǎng)特點(diǎn)，通過文獻(xiàn)資料、專家咨詢和決策等多途徑，對(duì)參數(shù)閾值進(jìn)行本地化（表1）。根據(jù)專家指導(dǎo)建議，對(duì)冬油菜和紫云英的閾值進(jìn)行多次調(diào)整優(yōu)化，直到獲取合理的模擬結(jié)果為止。這種以業(yè)內(nèi)專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)作為結(jié)果優(yōu)劣的評(píng)判依據(jù)得到認(rèn)可并被廣泛采用[32]。

EcoCrop模型計(jì)算過程分3步：（1）溫度適宜性計(jì)算：基于月最低氣溫和月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，依次將每個(gè)月作為種植窗口，評(píng)估該窗口下生長(zhǎng)期內(nèi)所有月份的溫度與參數(shù)閾值的匹配情況（式1），得到12個(gè)種植窗口下的溫度適宜性值。（2）降水適宜性計(jì)算：基于月總降水量，評(píng)估種植窗口下生長(zhǎng)期內(nèi)所有月份的總降水量與參數(shù)閾值的匹配情況。將溫度適宜性值和對(duì)應(yīng)種植窗口下的降水適宜性值進(jìn)行組合，得到12組數(shù)值序列。（3）綜合適宜性計(jì)算：按順序統(tǒng)計(jì)種植窗口下生長(zhǎng)期內(nèi)所有數(shù)組數(shù)值的最小值，作為該窗口下的綜合適宜性結(jié)果；同樣方法得到其他種植窗口下的綜合適宜性。具體計(jì)算過程可參考相關(guān)文獻(xiàn)[31]。

2.1.2 作物特定可行性閾值

以往研究多利用自然斷點(diǎn)法將適宜值范圍分段分級(jí)，進(jìn)而定義為不同的適宜性[20，33]。鑒于不同作物在同一區(qū)域的主導(dǎo)地位存在差異性，且冬油菜和紫云英存在耕地競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，有必要分別確定不同的評(píng)價(jià)閾值。

式（2）—式（3）中：SE為靈敏度，SP為特指度，TP為被模型預(yù)測(cè)為正的正樣本數(shù)，TN為被模型預(yù)測(cè)為負(fù)的負(fù)樣本數(shù)，F(xiàn)P為被模型預(yù)測(cè)為正的負(fù)樣本數(shù)。

2.2 冬季耕地資源生產(chǎn)潛力分析

開發(fā)利用冬季耕地資源，可通過補(bǔ)齊“種植空窗”進(jìn)一步提高土地利用率。本文基于農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃模型（Global Agro-Ecological Zones，GAEZ）模擬冬油菜和紫云英在不同種植窗口下的光溫生產(chǎn)潛力，從直接和間接兩個(gè)視角，評(píng)估冬季耕地資源利用下的產(chǎn)量提升潛力。

2.2.1 GAEZ模型

GAEZ模型是由FAO和國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所共同開發(fā)的農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃模型，由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的易獲得性、計(jì)算過程簡(jiǎn)潔嚴(yán)謹(jǐn)，以及結(jié)果可以較好地反映區(qū)域作物生產(chǎn)潛力的多年平均狀態(tài)，是目前對(duì)氣候條件和糧食產(chǎn)量關(guān)系表達(dá)最好的模型之一[36-37]。本文基于月最高溫度、月最低溫度、月短波輻射等數(shù)據(jù)，模擬光溫生產(chǎn)潛力。短波輻射數(shù)據(jù)采用FAO推薦的彭曼公式[38]進(jìn)行計(jì)算。

式（4）—式（6）為光溫生產(chǎn)潛力計(jì)算過程中的主要公式，具體方法詳見相關(guān)文獻(xiàn)[36]。原始數(shù)據(jù)庫中不包含紫云英，本文選擇和其功能、類屬相近的黑麥草的參數(shù)閾值進(jìn)行代替。結(jié)合GAEZ模型原始經(jīng)驗(yàn)值和查閱相關(guān)文獻(xiàn)[39-40]，分別確定了冬油菜和紫云英的收獲指數(shù)Hi和葉面積指數(shù)Lai兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)值，其中Hi分別為0.26和0.20，Lai分別為3.0和3.5。

式（4）—式（6）中：Bn為作物光溫潛力，單位為kg/hm2；bgmi為日最大干物質(zhì)量，單位為kg/（hm2 ·d）；cbna為平均生產(chǎn)率與最大生產(chǎn)率比；N為作物生長(zhǎng)期長(zhǎng)度，單位為d；Ct為維持呼吸系數(shù)；Hi為收獲指數(shù)；Lai為葉面積指數(shù)；C30為30℃時(shí)Ct對(duì)應(yīng)的值，C30對(duì)于豆科作物為0.028 3，而對(duì)于非豆科作物為0.010 8；T為全生育期平均溫度，單位為℃；iPm為作物最大CO2凈交換率，單位為kg/（hm2 ·h）；fro為一天中陰天小時(shí)數(shù)所占的比重；bo為一定地點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)作物全陰天作物干物質(zhì)總生產(chǎn)率，單位為kg/（hm2 ·d）。

2.2.2 糧食增產(chǎn)效應(yīng)分析

種植冬季作物不僅可以直接增加產(chǎn)量，還可以通過維持地力、改良土壤等間接促進(jìn)水稻等作物增收。因此，本文從直接和間接兩個(gè)角度來評(píng)估冬季耕地資源利用的增產(chǎn)效應(yīng)。

首先，統(tǒng)計(jì)分析冬油菜和紫云英在不同種植窗口下的光溫生產(chǎn)潛力平均情況。依據(jù)平均光溫生產(chǎn)潛力最低和最高值，結(jié)合空間布局結(jié)果，獲得種植冬油菜和紫云英可直接實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)量提升范圍。

其次，分析紫云英翻壓后對(duì)水稻的增產(chǎn)效應(yīng)。在我國(guó)南方稻區(qū)，利用冬閑田種植紫云英等綠肥作物，可為后茬水稻提供大量有機(jī)養(yǎng)分，對(duì)水稻增產(chǎn)已得到廣泛驗(yàn)證[41-43]。本文通過收集綠肥驅(qū)動(dòng)水稻增產(chǎn)的文獻(xiàn)，薈萃分析確定紫云英翻壓后可使水稻增產(chǎn)6.53%（約369.62 kg/hm2，據(jù)江西省2001—2018年間谷物平均單產(chǎn)估算而得）。該數(shù)值是南方稻區(qū)7省9個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)11個(gè)聯(lián)合定位試驗(yàn)連續(xù)12年的觀測(cè)結(jié)果，可靠且適用于研究區(qū)[43]。結(jié)合紫云英潛在種植空間分布，得到對(duì)水稻增產(chǎn)的間接效應(yīng)。該過程假設(shè)紫云英潛在種植區(qū)域都可種植水稻。

2.3 冬季耕地資源空間布局優(yōu)化

由于等產(chǎn)量的不同作物實(shí)際價(jià)值不等價(jià)，作物間的產(chǎn)量高低不能直接用光溫生產(chǎn)潛力結(jié)果進(jìn)行比較。本文使用作物的營(yíng)養(yǎng)轉(zhuǎn)換因子（單位kcal/100g，是研究作物產(chǎn)量?jī)r(jià)值的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和常用單位）將質(zhì)量單位轉(zhuǎn)換為熱量單位卡路里，轉(zhuǎn)換因子來自于FAO數(shù)據(jù)庫中的食物平衡表數(shù)據(jù)，其中紫云英和冬油菜分別為319 kcal/100g和494 kcal/100g。

將紫云英和冬油菜在不同種植窗口下的光溫生產(chǎn)潛力轉(zhuǎn)換為卡路里，疊加空間利用布局結(jié)果，比較同一作物不同種植窗口下、不同作物同一種植窗口下的產(chǎn)量情況，確定最優(yōu)作物類型及最佳種植窗口，得到冬季耕地資源空間利用優(yōu)化方案。

3 結(jié)果分析

3.1 冬季耕地資源利用現(xiàn)狀

選擇冬季作物種植面積比例（冬油菜和綠肥總播種面積與2015年耕地面積的比值）來表征研究區(qū)冬季耕地資源利用現(xiàn)狀（圖3）。2015年耕地面積為4期土地利用數(shù)據(jù)中最小的一期，因此本文中一定時(shí)間階段的冬季作物種植面積比例統(tǒng)計(jì)結(jié)果為高估值。

研究區(qū)近30年冬季作物種植面積以2007年為突變年份呈先減后增趨勢(shì)，總體呈較為顯著的減小趨勢(shì)（R2 = 0.57），由1990年的13 909.7 km2減少到2018年的8 489.2 km2，降幅為38.96%。其中1991年種植面積最大，為14 825.5 km2，種植比例達(dá)70.26%，2007年則最小，面積為7 127.5 km2（33.78%）。具體而言，冬油菜和綠肥播種面積的變化趨勢(shì)較為一致，總體呈先減后增的波動(dòng)變化。其中，冬油菜播種面積在1900—1995年階段增長(zhǎng)；隨后至2004年間持續(xù)減少，由最高的8 641.0 km2（1995年）下降到4 005.0 km2（2004年）；此后階段面積出現(xiàn)反彈態(tài)勢(shì)并保持相對(duì)穩(wěn)定。綠肥播種面積則在1990—2008年階段逐年大幅減少，由8 500.7 km2下降到2 984.5 km2，雖然近階段出現(xiàn)一定增加，但總體呈低水平態(tài)勢(shì)。

3.2 冬季耕地資源利用空間布局

3.2.1 作物種植空間適宜性

依據(jù)研究區(qū)作物種植物候歷，確定9—12月為冬季作物潛在種植窗口，選擇該4個(gè)種植窗口下的適宜性結(jié)果進(jìn)行冬油菜和紫云英種植空間布局。

研究區(qū)冬油菜和紫云英的種植空間適宜性存在較大差異（圖4）。整體來說，冬油菜種植適宜性水平低于紫云英，但其種植窗口多于紫云英。冬油菜種植適宜性在4個(gè)潛在種植窗口下均呈南高北低的空間分布特征。降水量是影響冬油菜種植分布的主要因素，北部由于生長(zhǎng)期內(nèi)總降水量小于種植需求而形成低適宜性，東南區(qū)域則因總降水量過高發(fā)生適宜性低值。紫云英在9—11月3個(gè)種植窗口下表現(xiàn)相同的種植適宜性空間分布，呈西高東低的變化規(guī)律；在12月種植窗口下的適宜性遠(yuǎn)低于其他種植窗口，其中中部完全不適宜種植，主要是由于生長(zhǎng)期內(nèi)溫度高于最高絕對(duì)溫度閾值導(dǎo)致的。

3.2.2 冬季耕地資源空間布局特征

依據(jù)特定可行性閾值，提取適宜性值大于閾值的區(qū)域，作為該窗口下的潛在種植空間?；诳臻g分析，冬油菜和紫云英的潛在種植空間存在重疊，也驗(yàn)證了二者間存在耕地競(jìng)爭(zhēng)的事實(shí)。據(jù)此，將兩種作物潛在種植空間分布關(guān)系進(jìn)行細(xì)化，劃分為冬油菜區(qū)域（僅能種植冬油菜）、紫云英區(qū)域（僅能種植紫云英）及二者皆可區(qū)域（可同時(shí)種植冬油菜和紫云英），得到協(xié)同作物類型和種植窗口的冬季耕地資源利用空間布局方案（圖5）。

冬季耕地資源利用具有種植規(guī)模大、種植窗口多的特點(diǎn)，這也進(jìn)一步表明結(jié)合不同種植窗口進(jìn)行空間布局的必要性。冬油菜區(qū)域面積為3 259.18 km2，主要分布在中東部縣市區(qū)，均可在4個(gè)潛在冬季種植窗口下種植。紫云英區(qū)域面積為9 967.63 km2，占耕地總面積64.57%，西部大部分縣市區(qū)可在9—11月等3個(gè)種植窗口下廣泛種植，只有零星像元可在12月種植窗口下種植。二者皆可種植區(qū)域面積為1 755.31 km2，主要分布在余干縣、進(jìn)賢縣、樟樹市和新余市，在9—11月等3個(gè)種植窗口下均可種植。

綜合來看，研究區(qū)高達(dá)97%的耕地在多個(gè)種植窗口下可開展冬季農(nóng)業(yè)，而統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示研究區(qū)近30年冬季作物種植面積平均占比50.74%，因此，冬季耕地資源存在較大的利用潛力空間，可成為糧食產(chǎn)能提升的重要路徑。

3.3 冬季耕地資源利用產(chǎn)量提升潛力

冬油菜和紫云英全年的光溫生產(chǎn)潛力具有相同變化趨勢(shì)，不同窗口間差異較大，但高值都發(fā)生在冬季種植窗口期，這也與其為冬季作物的現(xiàn)實(shí)吻合。表2為冬油菜和紫云英冬季種植窗口下光溫生產(chǎn)潛力統(tǒng)計(jì)結(jié)果，雖然冬油菜種植空間適宜性水平低于紫云英，但其單產(chǎn)要高于紫云英。從具體種植窗口看，冬油菜和紫云英都在12月種植表現(xiàn)為最高的產(chǎn)量，分別為4 142.22 kg/hm2和2 931.59 kg/hm2，在10月種植窗口下均最低。

基于光溫生產(chǎn)潛力最低窗口情景下估算，研究區(qū)冬季種植紫云英和冬油菜可直接產(chǎn)能約440萬t；在最高窗口下種植二者則可產(chǎn)能約490萬t，約占江西省2018年糧食總產(chǎn)量的22.37%；紫云英種植還可以間接使水稻產(chǎn)量增加約42.2萬t。因此，開發(fā)利用冬季耕地資源對(duì)產(chǎn)量提升具有巨大潛力。

3.4 冬季耕地資源空間布局優(yōu)化結(jié)果

將作物的光溫生產(chǎn)潛力依據(jù)營(yíng)養(yǎng)轉(zhuǎn)換因子轉(zhuǎn)化為卡路里產(chǎn)出（圖6），以此作為空間布局優(yōu)化的依據(jù)。從空間來看，作物高產(chǎn)量與高適宜性分布呈現(xiàn)一致性。例如紫云英區(qū)域，在9—11月種植窗口下，中西部為種植適宜性高值區(qū)，而該區(qū)域也表現(xiàn)為高產(chǎn)量；冬油菜區(qū)域，10—12月種植窗口下，高適宜性區(qū)主要分布在東部，且表現(xiàn)為高產(chǎn)量，這也驗(yàn)證了作物種植適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)準(zhǔn)確性。

通過比較同種作物在不同種植窗口下、不同作物在同一種植窗口下的卡路里產(chǎn)出，篩選產(chǎn)出最大的作物類型和種植窗口，作為冬季耕地資源空間布局優(yōu)化方案（圖7）。冬季耕地資源空間布局優(yōu)化路徑包括4個(gè)：11月種冬油菜、11月種紫云英、12月種冬油菜和12月種紫云英。其中，11月種紫云英配置面積最大，涵蓋絕大部分紫云英區(qū)域，僅有95個(gè)柵格像元在12月種紫云英最優(yōu)。該結(jié)果也和雙季稻收獲后紫云英開始種植的窗口相吻合。冬油菜區(qū)域均為12月種植最優(yōu)，二者皆可區(qū)域則11月種植冬油菜為最佳路徑。

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 結(jié)論

在“藏糧于技、藏糧于地”戰(zhàn)略和新一輪千億斤糧食產(chǎn)能提升行動(dòng)背景下，強(qiáng)化南方冬季閑置耕地資源利用成為國(guó)家糧食安全重大戰(zhàn)略新需求和糧食產(chǎn)能提升新途徑，目前實(shí)踐中忽視了區(qū)域資源稟賦的時(shí)空差異性。本文以鄱陽湖平原為研究區(qū)，通過科學(xué)模擬冬油菜和紫云英兩種典型冬季作物的種植空間適宜性和產(chǎn)量，實(shí)現(xiàn)兼并作物類型和種植時(shí)間的冬季耕地資源空間利用布局及優(yōu)化。

（1）研究區(qū)冬季作物種植面積下降趨勢(shì)凸顯。近30年冬季作物種植面積以2007年為突變年份，總體呈較為顯著的減小趨勢(shì)，由1990年的13 909.7 km2減少到2018年的8 489.2 km2，降幅為38.96%。

（2）冬季耕地資源可利用潛力大，產(chǎn)量提升效果顯著。研究區(qū)高達(dá)97%的耕地可開展冬季農(nóng)業(yè)，其中冬油菜潛在種植面積5 014.49 km2，紫云英11 725.94 km2，而目前冬季作物種植面積比例僅約50%，可提升潛力大。開發(fā)利用冬季耕地資源進(jìn)行種植冬油菜和紫云英可帶來440萬～490萬t的產(chǎn)量提升，同時(shí)還可促進(jìn)水稻增產(chǎn)42.2萬t，產(chǎn)量提升效果顯著。

（3）綜合考慮作物選擇和種植窗口的耕地資源空間布局優(yōu)化更具指導(dǎo)價(jià)值。冬油菜和紫云英間在不同種植窗口下的分布和產(chǎn)量均存在明顯的空間差異，其中11月種植紫云英可優(yōu)化配置面積最大。兼并作物類型和種植窗口的空間布局優(yōu)化方案，可為冬季作物耕地空間利用競(jìng)爭(zhēng)提供解決途徑，對(duì)實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更具指導(dǎo)價(jià)值。

4.2 討論與政策建議

4.2.1 討論

（1）本文基于統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬分別獲取了鄱陽湖平原冬季耕地資源利用現(xiàn)狀及利用潛力空間。研究結(jié)果表明，該區(qū)近30年冬季作物種植面積以2007年為突變年份，總體呈較為顯著的減小趨勢(shì)。由于冬季作物種植直接效益和比較效益均較低，導(dǎo)致種植面積持續(xù)滑坡[44-46]。為鼓勵(lì)利用冬閑田擴(kuò)大油菜和綠肥種植面積，2007年起在長(zhǎng)江流域 “雙低”油菜優(yōu)勢(shì)區(qū)實(shí)施油菜良種補(bǔ)貼，2008年啟動(dòng)公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項(xiàng)綠肥項(xiàng)目[47]。政策實(shí)施時(shí)間與本文冬油菜和紫云英播種面積變化過程相一致（圖3），凸顯政策驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。研究區(qū)冬季耕地資源具有近50%的可利用提升潛力空間。由于研究過程中選擇耕地面積小值作為統(tǒng)計(jì)本底，因此本文的冬季作物種植面積比例統(tǒng)計(jì)結(jié)果為高值，即研究區(qū)會(huì)有超過50%的耕地資源處于冬閑狀態(tài)，合計(jì)13 676.14 km2（根據(jù)江西省第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查結(jié)果估算獲得）。該研究結(jié)果與已有研究或統(tǒng)計(jì)結(jié)果較為一致[48]，這也從側(cè)面突出了本文作物種植適宜性模擬結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。此外，相關(guān)研究已表明合理開發(fā)利用冬閑田對(duì)保障油料安全具有重要價(jià)值[21-22]，本文在此基礎(chǔ)上豐富了作物選擇，全面分析和評(píng)估了冬季種植綠肥的潛力空間以及增產(chǎn)效應(yīng)，這對(duì)豐富種植制度體系、大尺度進(jìn)行種植制度間的效應(yīng)差異研究，最終促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有前瞻性。

（2）本文通過模擬種植空間適宜性和生產(chǎn)潛力，探索性地提出了兼并作物類型和種植窗口的冬季耕地資源利用潛力空間布局和優(yōu)化方案，結(jié)果表明冬季耕地資源利用不僅具有空間廣泛分布的特點(diǎn)，且作物選擇下種植窗口具有多樣性。通過提高耕地利用強(qiáng)度，冬閑田利用在不擴(kuò)大耕地面積的情況下增加糧食產(chǎn)量，而耕地利用強(qiáng)度提升與耕地生育期長(zhǎng)度和作物選擇均有關(guān)系[49-50]，以往研究重點(diǎn)關(guān)注耕地集約化利用潛力地理空間位置[23，37]，結(jié)合具體作物和種植窗口研究較少。本文結(jié)果可為已有理論推斷提供實(shí)例佐證，為推進(jìn)耕地集約化研究提供新視角和新路徑。但總體來說，本文種植空間適宜性和生產(chǎn)潛力結(jié)果多為理論上的潛力高值，并沒有考慮水分、土壤等因素的限制性影響，下一步研究將分析不同限制因素下的適宜性和作物生產(chǎn)潛力，進(jìn)而分析對(duì)布局和優(yōu)化的影響。此外，模型參數(shù)優(yōu)化確定、優(yōu)化目標(biāo)和場(chǎng)景設(shè)置等內(nèi)容仍有提升空間。本文僅通過比較產(chǎn)量進(jìn)行優(yōu)化配置，并沒有考慮大氣、土壤、水分、經(jīng)濟(jì)等影響的差異性，尤其針對(duì)紫云英而言，雖然其具有一定食用價(jià)值，但實(shí)際種植過程中主要發(fā)揮綠肥的作用，從卡路里產(chǎn)出評(píng)價(jià)具有一定片面性。下一步研究將結(jié)合生態(tài)模擬和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出等模型對(duì)溫室氣體排放、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等進(jìn)行空間模擬，精細(xì)化揭示冬季耕地資源利用綜合效應(yīng)機(jī)制，形成多目標(biāo)下的優(yōu)化配置方案，便于政策精準(zhǔn)推廣和落實(shí)。

4.2.2 政策建議

為促進(jìn)冬季閑置耕地資源綠色高效利用，結(jié)合本文研究結(jié)果，提出以下政策建議。

（1）多手段監(jiān)測(cè)，建立冬季閑置耕地資源動(dòng)態(tài)監(jiān)管長(zhǎng)效機(jī)制。建立信息年度報(bào)送制度，保質(zhì)保量將冬閑田開發(fā)面積、利用用途、產(chǎn)量效益等信息逐級(jí)報(bào)送，由農(nóng)業(yè)和統(tǒng)計(jì)相關(guān)部門進(jìn)行匯總分析；基于高分辨率影像，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等遙感分類方法，長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)冬閑田面積底數(shù)、空間變化及質(zhì)量特征，形成數(shù)據(jù)庫，并搭建冬閑田數(shù)字化共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“耕種管收用”全程智慧化監(jiān)管。

（2）多業(yè)態(tài)布局，構(gòu)建冬季閑置耕地資源綠色利用綜合方案。突破現(xiàn)有“任務(wù)+指標(biāo)”式冬閑田開發(fā)利用的路徑依賴，綜合考慮區(qū)域資源稟賦和種植制度特點(diǎn)，全盤考慮冬閑田利用下與已有作物會(huì)產(chǎn)生的對(duì)水、能源、土壤、糧食等的協(xié)同影響，把控用途管制，因地制宜布局冬閑田空間配置方案；堅(jiān)持綠色導(dǎo)向，建立示范區(qū)，發(fā)展示范戶，大力發(fā)展立體型農(nóng)業(yè)和冬季設(shè)施農(nóng)業(yè)。

（3）多途徑保障，健全冬季閑置耕地資源綜合利用管理體系。政府部門要進(jìn)一步落實(shí)責(zé)任，把抓好冬種作為落實(shí)糧食安全黨政同責(zé)的重要內(nèi)容；加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和科技支撐，著力改善耕作條件和提高排灌能力，集成推廣應(yīng)用一批新品種新技術(shù)新模式；優(yōu)化土地流轉(zhuǎn)政策和耕地獎(jiǎng)補(bǔ)政策，發(fā)展“公司+農(nóng)戶+季節(jié)性流轉(zhuǎn)”等新型流轉(zhuǎn)機(jī)制，通過以獎(jiǎng)代補(bǔ)等惠農(nóng)政策，引導(dǎo)農(nóng)民合理安排生產(chǎn)，提升農(nóng)戶冬種積極性。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 唐華俊，吳文斌，余強(qiáng)毅，等. 農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)研究及其關(guān)鍵科學(xué)問題[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，48（5）： 900 - 910.

[2] 曹宇，李國(guó)煜，王嘉怡，等. 耕地非糧化的系統(tǒng)認(rèn)知與研究框架：從糧食安全到多維安全[J] . 中國(guó)土地科學(xué)，2022，36（3）： 1 - 12.

[3] 吳文斌，余強(qiáng)毅，陸苗，等. 耕地復(fù)種指數(shù)研究的關(guān)鍵科學(xué)問題[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2018，51（9）： 1681 - 1694.

[4] 劉航，申格，楊婧，等. 中國(guó)大豆進(jìn)口關(guān)稅調(diào)整對(duì)全球水土資源轉(zhuǎn)移的影響評(píng)估[J] . 自然資源學(xué)報(bào)，2021，36（6）： 1535 - 1544.

[5] 肖鵬，賈心可. 耕地棄耕拋荒下的強(qiáng)制代耕合同制度研究[J] . 中國(guó)土地科學(xué)，2023，37（7）： 11 - 19.

[6] 李升發(fā)，李秀彬. 耕地撂荒研究進(jìn)展與展望[J] . 地理學(xué)報(bào)，2016，71（3）： 370 - 389.

[7] 陳美球. 耕地“非糧化”現(xiàn)象剖析與對(duì)策建議[J] . 中國(guó)土地，2021（4）： 9 - 10.

[8] 謝花林，歐陽振益，陳倩茹. 耕地細(xì)碎化促進(jìn)了耕地“非糧化”嗎——基于福建丘陵山區(qū)農(nóng)戶的微觀調(diào)查[J] . 中國(guó)土地科學(xué)，2022，36（1）： 47 - 56.

[9] 李麗，呂曉，張安錄，等. 農(nóng)戶耕地利用的可持續(xù)集約化——理論框架、水平測(cè)度及其確權(quán)響應(yīng)[J] . 資源科學(xué)，2020，44（6）： 1168 - 1180.

[10] WU W B， YU Q Y， PETER V H， et al. How could agricultural land systems contribute to raise food production under global change [J] . Journal of Integrative Agriculture， 2014， 13：（7）： 1432 - 1442.

[11] 謝六月. 大力開發(fā)冬閑田的建議[J] . 安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，2009，15（11）： 120，167.

[12] 翟孟源，徐新良，姜小三. 我國(guó)長(zhǎng)江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)冬閑田的遙感監(jiān)測(cè)分析[J] . 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，14（3）：389 - 397.

[13] 陳欣怡，鄭國(guó)全. 國(guó)內(nèi)外耕地撂荒研究進(jìn)展[J] . 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2018，28（增刊2），37 - 41.

[14] YAN J Z， YANG Z Y， LI Z H， et al. Drivers of cropland abandonment in mountainous areas： a household decision model on farming scale in Southwest China[J] . Land Use Policy， 2016， 57： 459 - 469.

[15] LI F D， ZHANG K J， REN J， et al. Driving mechanism for farmers to adopt improved agricultural systems in China： the case of rice-green manure crops rotation system[J] . Agricultural Systems， 2021， 192. doi： 10.1016/ j.agsy.2021.103202.

[16] FOLBERTH C， KHABAROV N， BALKOVI J， et al. The global cropland-sparing potential of high-yield farming[J] . Nature Sustainability， 2020， 3（4）： 281 - 289.

[17] 米健，羅其友，高明杰. 南方冬作區(qū)馬鈴薯發(fā)展趨勢(shì)、區(qū)域格局與增產(chǎn)潛力[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2012，33（3）： 73 - 79.

[18] AKPOTI K， KABO-BAH A T， ZWART S J. Agricultural land suitability analysis： state-of-the-art and outlooks for integration of climate change analysis[J] . Agricultural Systems， 2019， 173： 172 - 208.

[19] 陸洲，秦向陽，李奇峰，等. 作物生態(tài)適宜性定量化評(píng)價(jià)方法及通用工具[J] . 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28 （20）： 195- 201.

[20] 宋戈，張紅梅. 東北典型黑土區(qū)耕地輪作休耕的空間重構(gòu)[J] . 自然資源學(xué)報(bào)，2022，37（9）： 2231 - 2246.

[21] LIU L， XU X L， HU Y M， et al. Efficiency analysis of bioenergy potential on winter fallow fields： a case study of rape[J] . Science of the Total Environment， 2018， 628 - 629： 103 - 109.

[22] TIAN Z， JI Y H， XU H Q， et al. The potential contribution of growing rapeseed in winter fallow fields across Yangtze River Basin to energy and food security in China[J] . Resources Conservation and Recycling， 2021， 164. doi： 10.1016/ j.resconrec.2020.105159.

[23] 申格，余強(qiáng)毅，周清波，等. 耕地復(fù)種系統(tǒng)研究進(jìn)展分析[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)信息，2020，32（6）： 1 - 10.

[24] 李燕玲，劉愛民. 長(zhǎng)江流域冬季農(nóng)業(yè)主要作物的耕地競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制及案例研究[J] . 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2009，18（2）： 146 - 151.

[25] 黃得志，盛浩，潘博，等. 雙季稻-冬閑/油菜田長(zhǎng)期種植模式下的土壤肥力質(zhì)量特征[J] . 土壤通報(bào)，2019，50（4）： 913 - 919.

[26] 周國(guó)朋，謝志堅(jiān)，曹衛(wèi)東，等. 稻草高茬-紫云英聯(lián)合還田改善土壤肥力提高作物產(chǎn)量[J] . 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33（23）： 157 - 163.

[27] 夏海林，康麗春，王飛，等.江西綠肥紫云英的研究[J] .草業(yè)科學(xué)，2018，35（11）： 2711 - 2721.

[28] 申格，王聰，余強(qiáng)毅，等. 2001 - 2020 年鄱陽湖平原耕地復(fù)種時(shí)空變化研究[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2021，42（12）： 132 - 143.

[29] SHEN G， YU Q Y， ZHOU Q B， et al. From multiple cropping frequency to multiple cropping system： a new perspective for the characterization of cropland use intensity[J] . Agricultural Systems， 2023， 204. doi： 10.1016/j.agsy.2022.103535.

[30] 譚劍波，李愛農(nóng)，雷光斌. 青藏高原東南緣氣象要素Anusplin 和 Cokriging 空間插值對(duì)比分析[J] . 高原氣象，2016，35（4）： 875 - 886.

[31] RAMIREZ-VILLEGAS J， JARVIS A， L DERACH P. Empirical approaches for assessing impacts of climate change on agriculture： the EcoCrop model and a case study with grain sorghum[J] . Agricultural and Forest Meteorology， 2013， 170： 67 - 78.

[32] RIPPKE U， RAMIREZ-VILLEGAS J， JARVIS A， et al. Timescales of transformational climate change adaptation in sub-Saharan African agriculture[J] . Nature Climate Change， 2016， 6（6）： 605 - 609.

[33] EGBEBIYI T S， LENNARD C， CRESPO O， et al. Assessing future spatio-temporal changes in crop suitability and planting season over West Africa： using the concept of cropclimate departure[J] . Climate， 2019， 7（9）. doi： 10.3390/ cli7090102.

[34] LIU C Y， NEWELL G， WHITE M. On the selection of thresholds for predicting species occurrence with presenceonly data[J] . Ecology and Evolution， 2016， 6（1）： 337 - 348.

[35] YU Q Y， YOU L Z， WOOD-SICHRA U， et al. A cultivated planet in 2010-Part 2： the global gridded agriculturalproduction maps[J] . Earth System Science Data， 2020， 12（4）： 3545 - 3572.

[36] FISCHER G， NACHTERGAELE F O， VAN VELTHUIZEN H T， et al. Global Agro-Ecological Zones v4-Model Documentation[M/OL] . Rome： Food and Agriculture Organization of the United Nations， 2021. doi： 10.4060/ cb4744en.

[37] WU W B， YU Q Y， YOU L Z， et al. Global cropping intensity gaps： increasing food production without cropland expansion[J] . Land Use Policy， 2018， 76： 515 - 525.

[38] ALLEN R G， PEREIRA L S， RAES D， et al. FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56-Crop Evapotranspiration[M] . Rome： Food and Agriculture Organization of the United Nations， 1998.

[39] 張福春，朱志輝. 中國(guó)作物的收獲指數(shù)[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，1990，23（2）： 83 - 87.

[40] 謝光輝，韓東倩，王曉玉，等. 中國(guó)禾谷類大田作物收獲指數(shù)和秸稈系數(shù)[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，16（1）： 1- 8.

[41] GAO S J， ZHOU G P， CHANG D N， et al. Southern China can produce more high-quality rice with less N by green manuring[J] . Resources， ConservationRecycling， 2023， 196. doi： 10.1016/j.resconrec.2023.107025.

[42] LIANG H， ZHOU G P， GAO S J， et al. Exploring sitespecific N application rate to reduce N footprint and increase crop production for green manure-rice rotation system in southern China[J] . Journal of Environmental Management， 2023， 347. doi： 10.1016/j.jenvman.2023.119033.

[43] 高嵩涓，周國(guó)朋，曹衛(wèi)東. 南方稻田紫云英作冬綠肥的增產(chǎn)節(jié)肥效應(yīng)與機(jī)制[J] . 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)，2020，26（12）： 2115 - 2126.

[44] 黃國(guó)勤. “雙碳”目標(biāo)下中國(guó)南方農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[J] . 中國(guó)井岡山干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，16（1）： 62 - 74.

[45] 張亮，丁明軍，殷悅. 鄱陽湖平原耕地撂荒現(xiàn)狀及其驅(qū)動(dòng)因素分析[J] . 江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，42（1）： 38 - 44.

[46] CHANG S H E， YI X Y， SAUER J， et al. Explaining farmers’reluctance to adopt green manure cover crops planting for sustainable agriculture in Northwest China[J] . Journal of Integrative Agriculture， 2022， 21（11）： 3382 - 3394.

[47] 曹衛(wèi)東，高嵩涓. 到 2025年中國(guó)綠肥發(fā)展策略[J] . 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2023，44（12）： 1 - 9.

[48] 陳國(guó)徽，謝國(guó)強(qiáng)，曹國(guó)軍，等. 贛北地區(qū)冬閑田5個(gè)馬鈴薯品種比較試驗(yàn)[J] . 浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，58（3）： 384 -386.

[49] YU Q Y， XIANG M T， SUN Z L， et al. The complexity of measuring cropland use intensity： an empirical study[J] . Agricultural Systems， 2021， 192. doi： 10.1016/ j.agsy.2021.103180.

[50] XIANG M T， YU Q Y， LI Y， et al. Increasing multiple cropping for land use intensification： the role of crop choice[J] . Land Use Policy， 2022， 112. doi： 10.1016/ j.landusepol.2021.105846.

Spatial Distribution and Optimization of Cultivated Land Use Potential in Winter of Southern China from the Perspective of Food Security： A Case Study of Poyang Lake Plain

SHEN Ge1，2， LIU Hang3， YU Qiangyi2， WU Shaohua1， ZHU Jinxia1， WU Wenbin2

（1. School of Public Administration， Zhejiang University of Finance and Economics， Hangzhou 310018， China； 2. State Key Laboratory of Efficient Utilization of Arid and Semi-arid Arable Land / Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing， Ministry of Agriculture and Rural Affairs / Institute of Agricultural Resources and Regional Planning， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China； 3. Dongfang College， Zhejiang University of Finance and Economics， Jiaxing 314408， China）

Abstract： The purpose of this study is to explore the spatial distribution and optimization characteristics of cultivated land use potential in winter in the context of the new round of grain production capacity improvement action. The research methods include the EcoCrop model， GAEZ model and literature review. The research results showed that： 1） the average proportion of crop planting area in winter in the study area is about 50% in recent 30 years， and show a significant decreasing trend in 2007 as a mutation year. 2） The cultivated land resources have great potential to improve the use efficiency in winter and increase grain yield. 97% of cultivated land in the study area is suitable for winter seed， which can achieve a total yield increase of about 4.4 million tons to 4.9 million tons and can indirectly increase rice production by about 0.42 million tons. 3） There are obvious spatial differences in the distribution and yield of winter rape and Chinese milk vetch under different potential winter planting windows， which further refines the spatial and temporal characteristics of crop planting. The optimization scheme combining crop type and planting window realizes the synergy of high spatial suitability and grain yield. In conclusion， this study proposes the spatial distribution characteristics and optimization plan of cultivated land use in winter with more guiding value for agricultural production. It could provide technical support and path selection for intensive management and utilization of regional cultivated land， and optimization and adjustment of planting structure.

Key words： crop suitability； spatial distribution； EcoCrop model； winter fallow fields； food security

（本文責(zé)編：郎海鷗）