摘要：近年來(lái)，耕地破碎化現(xiàn)象日益突出，不僅阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展，還易造成資源浪費(fèi)等問(wèn)題，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境以及糧食安全等產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。同時(shí)，碎片化耕地也限制了農(nóng)業(yè)機(jī)械化、專(zhuān)業(yè)化和集約化生產(chǎn)方式的形成與發(fā)展。文章首先針對(duì)四川省碎片化耕地，設(shè)置了基線(xiàn)情景、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景、耕地空間置換情景三種未來(lái)發(fā)展路徑，并開(kāi)展情景分析，從而得到四川省碎片化耕地對(duì)糧食生產(chǎn)、全鏈條氮循環(huán)和溫室氣體排放等方面影響；其次通過(guò)構(gòu)建碎片化耕地可持續(xù)利用綜合評(píng)價(jià)體系，從耕地產(chǎn)出、資源投入、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、空間景觀可持續(xù)性五大方面進(jìn)行評(píng)價(jià)；最后借助熵權(quán)法和TOPSIS等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)比研究不同情景路徑下的可持續(xù)狀態(tài)，期望探索四川省碎片化耕地的可持續(xù)發(fā)展路徑，助力糧食安全和相關(guān)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

碎片化耕地是自然地理、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、土地分配和文化傳統(tǒng)等多種因素綜合作用的結(jié)果，表現(xiàn)為一定區(qū)域內(nèi)的耕地在景觀格局上呈現(xiàn)地塊大小不一、形態(tài)復(fù)雜不規(guī)整、生產(chǎn)利用不便、空間分布離散和破碎，且在所有權(quán)或承包經(jīng)營(yíng)權(quán)上呈現(xiàn)多人共同持有、相鄰地塊權(quán)屬交織的綜合特征和狀態(tài)。近年來(lái)，隨著城市化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的快速發(fā)展，不能實(shí)現(xiàn)規(guī)模生產(chǎn)的碎片化耕地正面臨著生產(chǎn)力低、農(nóng)業(yè)環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn)高、易被撂荒等問(wèn)題，這成為我國(guó)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的制約因素。文章旨在探索我國(guó)碎片化耕地的可持續(xù)發(fā)展路徑，研究各路徑下對(duì)糧食生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)、氣候變化的交叉影響，解決耕地碎片化對(duì)聯(lián)合國(guó)2030年可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)（SDG）構(gòu)成的風(fēng)險(xiǎn)，特別是與“無(wú)貧困”和“零饑餓”相關(guān)的目標(biāo)，為協(xié)調(diào)新時(shí)代我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和相關(guān)政策制定提供一定的科學(xué)依據(jù)。

研究區(qū)概況

四川省位于中國(guó)西南地區(qū)內(nèi)陸，地處長(zhǎng)江上游，是一個(gè)擁有豐富自然資源和深厚歷史文化底蘊(yùn)的省份。其在行政區(qū)劃、耕地資源、自然條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、氣候特征以及地形地貌等方面都具有獨(dú)特之處。

四川省轄21個(gè)地級(jí)行政區(qū)，包括18個(gè)地級(jí)市和3個(gè)自治州。這些地區(qū)進(jìn)一步細(xì)分為183個(gè)縣級(jí)區(qū)劃，包括55個(gè)市轄區(qū)、19個(gè)縣級(jí)市、105個(gè)縣和4個(gè)自治縣。且耕地資源豐富，全省耕地總面積達(dá)到了1.0084億畝，比國(guó)家確定的耕地保有量目標(biāo)多出636萬(wàn)畝。此外，四川省還劃定了永久基本農(nóng)田7 806萬(wàn)畝，并建立了永久基本農(nóng)田標(biāo)志牌和界樁。其自然條件得天獨(dú)厚，擁有豐富的自然資源和多樣的生態(tài)系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

數(shù)據(jù)來(lái)源

土地利用和覆蓋數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)來(lái)源于清華大學(xué)宮鵬課題組數(shù)據(jù)網(wǎng)站（http：//data.ess.tsinghua.edu.cn/），該數(shù)據(jù)為2017年中國(guó)土地覆蓋高分辨率遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（FROM-GLC 2017v1， 30m），數(shù)據(jù)集主要包括耕地在內(nèi)的共10種地表土地覆蓋類(lèi)型，主要用于提取中國(guó)碎片化耕地。

數(shù)字高程模型（DEM）：該數(shù)據(jù)分辨率為90m，范圍覆蓋中國(guó)大陸，該數(shù)據(jù)主要用于坡度和高程等信息的提取，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（http：//www.gscloud.cn/）。

行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)：四川省行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn）。

氮循環(huán)數(shù)據(jù)：包括肥料氮、糞肥氮、生物固氮、灌溉氮、氮排放等數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以計(jì)算碎片化耕地在多情景下，耕地子系統(tǒng)中具體的氮流，主要計(jì)算氮向環(huán)境中排放的變化量。數(shù)據(jù)來(lái)源主要是同行評(píng)議的科研論文、行業(yè)內(nèi)相關(guān)著作以及2017年中國(guó)農(nóng)業(yè)污染源普查（APSCC2017）。

其他數(shù)據(jù)：包括作物產(chǎn)量播種數(shù)據(jù)（《2018年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》Https：//www.yearbookchina.com/-n3021012504-1.html）、參數(shù)數(shù)據(jù)（《2017年四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》http：//tjj.sc.gov.cn/scstjj/c105855/nj.shtml）等。

數(shù)據(jù)處理與研究方法

1.四川省碎片化耕地的識(shí)別與提取

在ArcGIS Pro 3.5軟件中識(shí)別碎片化耕地。筆者使用ArcToolbox和模型構(gòu)建工具，從糧農(nóng)組織全球耕地規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)中提取大型耕地。筆者根據(jù)草原＞建筑用地＞森林＞其他土地的優(yōu)先級(jí)，提取了不同土地類(lèi)型相交的碎片化耕地。使用ArcGIS Pro中的焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)工具對(duì)碎片農(nóng)田進(jìn)行3×3焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，以獲得碎片化耕地8個(gè)鄰近地區(qū)的土地利用類(lèi)型，包括森林、草地、建筑用地和其他土地。

新耕地的空間范圍由大型耕地周?chē)纳趾蛨@林的土地格網(wǎng)決定，這些格網(wǎng)被賦予耕地建設(shè)優(yōu)先權(quán)（PCCi），并通過(guò)ArcGIS Pro 3.5中的焦點(diǎn)統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行模擬。

其中PCCi 是指圍繞100乘100的網(wǎng)格中，以第i個(gè)網(wǎng)格為中心的耕地網(wǎng)格數(shù)。我們按降序?qū)λ芯W(wǎng)格的PCCi進(jìn)行排序，并剔除不適合進(jìn)行耕地建設(shè)（坡度大于25度或海拔高于3 000m）的網(wǎng)格。如果存在多個(gè)相等的PCCi，則按坡度從小到大進(jìn)行排序，一般情況下，坡度較小的區(qū)域更有可能發(fā)展為耕地。

2.情景設(shè)計(jì)

①基線(xiàn)情景（Bussiness as Usual， BAU）

假設(shè)未來(lái)沒(méi)有任何政策或技術(shù)干預(yù)，所有事物將按照當(dāng)前的趨勢(shì)和模式繼續(xù)發(fā)展，在這種情景下，耕地碎片化問(wèn)題可能會(huì)持續(xù)加劇。BAU情景模擬的目的是提供一個(gè)基準(zhǔn)線(xiàn)，以便與其他干預(yù)策略進(jìn)行比較。然而，這種情景通常被認(rèn)為是不可持續(xù)的，因?yàn)樗雎粤速Y源有限性和環(huán)境承載能力。

②種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化（Optimizing Cropping Structure， OCS）情景

具體來(lái)說(shuō)，被草地分割開(kāi)的耕地用來(lái)種植喂牛的牧草和谷物，其中，牧草和谷物籽粒播種的面積比由飼料結(jié)構(gòu)決定。同時(shí)，與林地和居民用地相交的耕地分別種植水果和蔬菜。

③耕地空間置換（Displacement of Cropland， DC）情景

耕地空間置換（Displacement of Cropland， DC）情景模擬提出將耕地轉(zhuǎn)移到更適合耕種的地區(qū)，同時(shí)將生產(chǎn)效率低的耕地退耕，從而提高土地利用效率。它可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)、恢復(fù)生物多樣性和減緩氣候變化的多重效益。

3.各情景氮循環(huán)計(jì)算

①作物生產(chǎn)計(jì)算

耕地的氮素輸入包括作物生物固氮（NBNF）、肥料氮（Nferizer）、糞肥氮（Nmanure）、灌溉氮（Nirrigation）、沉積氮（Ndeposition）和秸稈回田（Nstraw_back）。假設(shè)秸稈燃燒不會(huì)排放氮氧化物。同時(shí)，草地的氮循環(huán)過(guò)程與農(nóng)田基本相同，只是沒(méi)有秸稈生產(chǎn)和返田。NUEcrop計(jì)算方法如下：

在DC情景中，進(jìn)行大規(guī)模生產(chǎn)的新建耕地將減少氮肥和氨的揮發(fā)。在DC下計(jì)算縣級(jí)肥料使用量和NH3排放量的公式如下：

其中DC和BAU分別指耕地空間置換情景和基線(xiàn)情景；F代表合成肥料投入量（kg）。X代表農(nóng)場(chǎng)規(guī)模（ha）；E代表NH3排放總量（kg）；EF代表NH3排放因子（%）；α，β代表大規(guī)模養(yǎng)殖估計(jì)系數(shù)。

②畜牧生產(chǎn)計(jì)算

豬肉生產(chǎn)系統(tǒng)的投入包括谷物產(chǎn)品（Ncrop_feed）和秸稈（Nstraw），牛肉生產(chǎn)系統(tǒng)的投入包括谷物（Ncrop）、秸稈（Nstraw）和草制品（Ngrass），肉類(lèi)生產(chǎn)系統(tǒng)的產(chǎn)出包括肉類(lèi)（Nmeat）、農(nóng)田糞便（Nmanure）和氮損失（Nlivestock_emission）。NUE牲畜計(jì)算如下：

③全鏈條生產(chǎn)計(jì)算

采用NUEfull評(píng)估3種模擬情景下全鏈條生產(chǎn)的總NUE。在OCS情景下，生產(chǎn)的谷物和草用于生產(chǎn)牛肉，而在BAU和DC情景下，生產(chǎn)的谷物用于生產(chǎn)豬肉。

4.各情景溫室氣體排放估算

農(nóng)業(yè)溫室氣體排放量是根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)指南中概述的排放因子確定的。這種方法考慮了六個(gè)關(guān)鍵要素：（1）稻田的CH4排放；（2）農(nóng)業(yè)資本投入的間接排放；（3）施肥的直接排放（N2O）；（4）動(dòng)物腸內(nèi)發(fā)酵產(chǎn)生的CH4；（5）畜禽和糞便管理產(chǎn)生的CH4和N2O；（6）土地利用變化導(dǎo)致的耕地固碳變化。（1）和（2）的計(jì)算使用公式（7），（3）的計(jì)算使用CHANS模型，（4）和（5）的計(jì)算使用公式（8）計(jì)算，（6）參考PAS 205044。

i是指各種排放源，即氮肥、磷肥、鉀肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)灌溉和農(nóng)業(yè)耕作；r是指不同的作物類(lèi)型；EF表示單位排放源釋放的溫室氣體量。

其中g(shù)是指畜牧系統(tǒng)的不同排放源，即動(dòng)物腸胃發(fā)酵產(chǎn)生的CH4、牲畜和糞便管理產(chǎn)生的CH4和N2O；h是指不同類(lèi)型的溫室氣體；GHGLivestock是指畜牧系統(tǒng)溫室氣體的排放總量（Tg CO2-eq）；EF代表每種動(dòng)物釋放的溫室氣體量（公斤頭-1年-1），這些溫室氣體數(shù)據(jù)來(lái)自《省級(jí)溫室氣體清單編制指南（試行）》（2011年）；NCmeat代表畜牧系統(tǒng)生產(chǎn)的肉類(lèi)中所含的氮（kg N）；IPCC代表牲畜的參考重量（kg·head-1）；Nmeat代表牲畜肉中的氮含量（%）；GWP代表全球變暖潛能值（kgCO2-eq）；CH4和N2O分別為27.9和273。

5.綜合評(píng)價(jià)

①指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

對(duì)于指標(biāo)Xij，Xi為第j項(xiàng)指標(biāo)值，Xmax為第j項(xiàng)指標(biāo)值的最大，Xmin為第j項(xiàng)指標(biāo)值的最小值，Yij為標(biāo)準(zhǔn)化值。

若指標(biāo)X為正向指標(biāo)，處理公式如下：

若指標(biāo)X為負(fù)向指標(biāo)，處理公式如下：

若指標(biāo)X為適度指標(biāo)，處理公式如下：

在數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平移，每個(gè)數(shù)值增加Δ=0.0001。

②熵權(quán)法

構(gòu)建初始數(shù)據(jù)矩陣：假設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)應(yīng)n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)矩陣（1≤i≤m，1≤j≤n），記為：

構(gòu)建比重?cái)?shù)據(jù)矩陣Pij：

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)信息熵值eij：

其中k為常數(shù)，k=1/lnn。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)差異系數(shù)gi：

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重wj：

③TOPSIS方法

1）根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣和各指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣：

2）確定正理想解B+和負(fù)理想解B-：

式中，為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在所有評(píng)價(jià)對(duì)象上的最大值，為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在所有評(píng)價(jià)對(duì)象上的最小值。

計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解和負(fù)理想解的歐式距離：

計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的貼近度：

Ci在0到1之間取值，越接近1表示該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最優(yōu)水平；越接近0，說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最劣水平。

結(jié)果與分析

在基線(xiàn)情景、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景、耕地空間置換情景三種未來(lái)發(fā)展路徑下，得出各情景下綜合Ci的變化和空間分布。相對(duì)于基線(xiàn)情景，其余兩種情景均可提高耕地產(chǎn)出、資源投入、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、空間景觀五大方面的可持續(xù)利用水平，為四川省碎片化耕地可持續(xù)利用探求了兩種新的發(fā)展途徑。

省級(jí)創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目“川西農(nóng)林宅復(fù)合系統(tǒng)耕地可持續(xù)生產(chǎn)力評(píng)價(jià)及優(yōu)化”（S202310626078）。

（作者單位：四川農(nóng)業(yè)大學(xué)）