粮食主产区耕地质量影响因素与粮食产能关系分析*

杨建波， 王 莉， 宋富强，樊 鹏

(1.河南省科学院地理研究所，郑州 450052； 2.郑州测绘学校,河南郑州 450065)

·粮食安全·

粮食主产区耕地质量影响因素与粮食产能关系分析*

杨建波1※， 王 莉2， 宋富强1，樊 鹏1

(1.河南省科学院地理研究所，郑州 450052； 2.郑州测绘学校,河南郑州 450065)

目的分析耕地质量构成要素对粮食产量影响，探讨提高粮食生产能力途径和方法。方法文章选取河南省粮食主产区内近10年来的土地资源调查、农用地分等、耕地地力评价、粮食产能核算等多项成果数据，以4.645 0万个行政村为评价单元，采用GIS空间分析法，建立了耕地质量单因素变化及因素指标组合与粮食产能关系曲线, 测算了多模型影响下耕地质量因素改变量对粮食产能的影响大小。结果(1)耕地质量影响因素各指标分级变化会引起粮食产能改变，总体上，当耕地所处的环境因素改善后，粮食产能将不断增加，因素指标分级对粮食增产能力的影响大小各不相同， 11个因素的理论最大增产量和平均增产能力排序大致相当，但最大与最小间相差约8倍； (2)自然质量分充分体现了因素指标组合状态，四次多项式是表示耕地质量因素组合与粮食产能最佳关系模型，即随着自然质量总分提高，标准粮产量提升值呈现“倒S”型变化，即自然质量总分每变化0.01个单位，标准粮提升或降低78.15kg/hm2。结论该文成果为粮食核心区内高标准农田建设提供数据支撑。

耕地质量 粮食产能 因素组合 自然质量分 河南省

0 引言

耕地是人类赖以生存和发展的基础资源，是实现国家粮食安全的基础和保障。中国近年来粮食产量连续增长，取得了令人瞩目的成绩。作为一个粮食消费大国，粮食安全，无论何时都是中国社会稳定、参与全球化竞争的一个重大战略问题[1-4]。依据全国最新的耕地质量等级评定成果：耕地面积中低于全国平均耕地等别的面积比例仍占57%以上，而过1 000kg/667m2的比例仅6.09%，中国耕地质量总体明显偏低[5]。我国耕地土壤有机质含量不足欧洲土壤的一半，基础地力产量只占其50%，低于发达国家约20%。南方耕地的酸化问题每况愈下，北方黑土日趋变黄变薄[6-7]。农业面源污染、土壤污染、地下水污染等负面报道越来越多。

围绕粮食安全，探讨耕地质量制约影响因素，揭示提高粮食生产能力的捷径和方法，是耕地保护研究的难点和热点。当前，多数学者主要是从加大科技水平和投入能力、改善农业生产条件和优化配置资源等[8-11]角度对耕地进行静态、定性的分析，而对有关粮食产量与耕地质量影响因素间动态演变、定量变化关系的研究却很少[12-14]； 学者对耕地质量与粮食产能的研究多集中在绿色产能[15]和综合质量[16]的探讨，其评价因素多侧重于宏观，而对微观因素层面探讨较少[17-18]，且研究周期长、投入多、出成果慢等原因，学者们对于滤除各因素间的交互影响后，单因素指标等级变化后粮食产量的变化能力与因素组合模式下粮食产量的响应能力等问题很少有人进行过相关研究。

耕地质量各构成要素特点和相互间的影响，决定了耕地质量的外在表现。围绕粮食安全，从构成耕地质量的宏观自然条件及部分微观因素入手，分析耕地质量限制影响因素，探讨粮食核心区域内耕地质量构成要素与粮食产能的关系，揭示提高粮食生产能力途径和方法，为实现耕地粮食核心区耕地资源优化配置与高标准农田建设、土地综合整治提供了决策依据。

1 研究方法与数据

1.1 单因素与产能的量化方法

河南省粮食生产核心区具有相当的典型性[15-17]，针对不同地地域特征划分不同的因素分级，根据指标与产量的对应关系，获取单因子各等级分值与粮食产量的分级序列，采用逐级分类汇总法，用指标级别间的差值剔除了因素间的交互影响，获取单因素对粮食产能影响大小[18]。具体步骤如下。

(1)因素指标分级处理。对因素指标进行分级，依据指标分级情况，以2011年耕地质量分等数据为基础，利用2013年补充调查的最新行政村粮食产量，计算分指标区耕地利用系数，对2011年耕地分等数据库粮食产量进行修正，得到能体现当前产量水平的区域粮食单产及标准粮产量，反映粮食单产的代表性和现势性。

(2)评价单元数据追溯挂接。根据耕地评价单元可追溯性，将单元等别、指数、质量分、因素指标值、各因素作用分值进行连接，得到单元因素指标值； 把修正后的区域粮食水平与单元指标值进行空间合并，求取单元因素指标值与粮食产量的对应序列(因为耕地图斑粮食产量很难得到，仅能得到行政村的粮食产量，因此以行政村为评价单元)。

(3)因素提升后产能变化值求取。采用分级分类汇总，求取区域单元各因素每一分级值所对应的粮食产量，作为因素分级指标所对应的粮食产量水平。依据因素指标分级中上一分级与下一级的差值，求算指标分级产量提升空间，作为各因素在环境改善时所对应的粮食产量提升值。

1.2 因素组合与产能的量化方法

影响耕地产能因素很多，各影响因素对作物产能的影响都不是单独的。有直接的、间接的，有主导性不可替代且难以改变的，有可以调剂改善的； 且各个因素之间也是相互关联、互相交织、互为制约、相互影响的，粮食产量水平高低是影响耕地质量的各个因素综合作用的结果[19-22]。衡量粮食产量与影响因素组合间关系，可以采用3种方法。第一种为累加法，即在当前粮食产量水平下，将各个因素指标分级在环境改善时所对应的粮食产量增加值相累加，来描述所有因素改变后粮食产量总体变化。第二种为乘积法，即将每一指标修正系数相乘来判断产量值的变化。第三种是质量分校正法。

这里主要采用质量分校正法，即从耕地评价数据库提取各单元原始自然质量分，用现实粮食产能对等别评价时所采用粮食产量作时间修正，建立自然质量分与修正后粮食产能关系序列，分析二者变化规律； 在各影响因素改变后，根据评价体系所编制的“指定作物-分等因素-自然质量分”记分规则表，按指标分级，确定发生改变后的因素指标分值，重新计算单元的自然质量分； 将修正后的自然质量分代入曲线，求取因素指标改变后的粮食产能。

累加法和乘积法相对简单直观，但因素间的交互影响难以完全剔除，准确性相对较差。质量分校正法充分体现了因素的交互作用，它从因素构成、因素状态的角度入手，通过各因素作用分值对粮食产能进行描述，分地貌类型构建二者数学模型，使每一个作用分值直接对应一个粮食产量，不必考虑各因素之间交互影响，计算结果较准确。

1.3 研究数据

该文借鉴国土资源部土地资源调查、农用地分等及河南省分县耕地地力调查、产能核算、耕地质量动态监测试点等成果资料为基础进行研究。由于河南省耕地分等、产能核算、地力评价等成果数据均是以全省范围进行的相关研究，因此，为便于社会、经济、人口等资料可比和衔接，有利于数据收集处理和前后对比，该文将研究范围拓展为河南省全省范围。

质量数据：主要采用2011年河南省耕地质量等别完善数据，并对易变因素如灌溉、排水进行更新，其中灌溉和排水采用省水利厅2013年成果，对地形因素根据年度变更调查数据中坡度分级进行调整，对长期内不易变化因素如障碍层次、土壤质地等仍采用原数据。

产能数据：以2011年耕地质量分等前提，采用抽样补充调查，通过调查部分行政村(包括全部标准样地所处行政村粮食产量)，补充调查2012～2014年近3年行政村粮食产量，计算分指标区耕地利用系数，以县域为控制区，对全县范围内各行政村2011年粮食产量进行修正，从而作为当年各行政村粮食单产及标准粮产量数据。

耕地质量与粮食产能关系数据库：各因素指标统一按照从1～7级表示指标由好变差顺序排列。同时对质量等别较高、粮食产量却偏低的区域进行野外调查验证； 对部分城市郊区有撂荒现象的较低产量数据对照质量相当区域的粮食产量进行纠正； 对部分实验区粮食过高产量参照种粮大户产量进行适当下调； 对部分不明原因的“质量因素较优，而粮食产量却较低及粮食产量较高而质量因素却较差”的个别行政村数据进行剔除，对修正后数据按行政村入库。

2 单因素对粮食产能影响

根据单因素分级与产能实际值，在考虑因素分级与产能高度一致的基础上，构建指标分级变化与产能改变量的对应关系。以分类汇总法为基础，构建二者的乘幂、指数与线性、对数、多项式等5种关系模型，量化因素指标分级中上一分级与下一级的差值。以标准粮为例，即：当因素分级与标准粮模型相关性均极为显著时，就采用各相关系数作权重来确定标准粮潜力提升值； 当因素分级与标准粮仅有一种模型呈极为显著时，就采用汇总值与该模型计算值的平均值来确定其潜力提升值。

表1 因素指标分级变化下标准粮产量的改变值 kg/hm2

如表1所示，随着因素指标分级变化，标准粮在一定程度上都发生相应改变，且不同因素变化趋势和变化方向不同，各指标级差间改变量大小也不一样。如土壤有机质含量、灌溉条件、排水条件、土壤酸碱度、盐渍化程度、土壤质地等，这些因素伴随着环境条件改善，指标由末级提升到次末级时，分级由差变好，标准粮产量提升，指标分级间改变值在不断增大，级与级之间呈现“倒级差”关系，即表现为因素指标由4级提升为3级的变化值要大于由3级提升为2级的变化值。

如地形坡度、砾石含量、障碍层次、土层厚度等，随着环境状况逐步由差变好，标准粮总量在相应提高，随着指标分级变化标准粮提升值在依次减小，即级与级呈“正级差”关系，表现为因素指标由4级提升为3级的变化值要小于由3级提升为2级的变化值。仅剖面构型，其伴随着指标分级变化，标准粮提升值变化规律不明显。

单因素指标分级变化(即同一因素的级与级之间改变)后粮食生产能力增产潜力最大的因素是灌溉条件，即灌溉条件由4级提升为3级时(灌溉条件从无灌溉提升为一般灌溉，灌溉保证率从30%以下提高到30%～60%之间时)，作物标准粮提高量最大，达1 733.83kg/hm2； 其次是土壤砾石含量，即土壤中砾石含量从2级提升为1级时(土壤中砾石含量从影响耕作的2%～10%提升为不影响耕作的小于2%)，标准粮食产量改变值为1 610.07kg/hm2。

提升潜力最小的是剖面构型，即剖面构型在指标分级变化时，作物标准粮改变量在2.58～13.03kg/hm2，增产潜力最小。其次是障碍层次，即障碍层次出现的深度从小于30cm提升30～60cm之间时，标准粮产量改变值为7.46kg/hm2。

2.1 各因素标准粮理论最大增产量

当因素均从最差状态改变为最优水平时，即因素指标从最差级别提升到最优级别时，标准粮达到的改变量称之为理论最大增产量。单纯从标准粮食提升总量上来说，有机质含量理论增产潜力最大，从理论上说，若有机质含量连续提升5个等级，即有机质含量从5级(小于0.6%)提升为1级(大于4%)时，标准粮增产量最大，为3 643.14kg/hm2； 其次为灌溉保证率，当灌溉保证率从4级(无灌溉条件)提升为1级(充分满足)，标准粮增产量为3 614.63kg/hm2。增产潜力最小的是障碍层次，即当障碍层次出现的深度从3级(小于30cm)提升1级(无障碍， 60～90cm)，标准粮增产量为459.2kg/hm2； 增产量较小的有剖面构型，当土壤从6级(通体砂或通体砾)提升为1级(通体壤或壤/粘/壤)时，标准粮产量提升了630.30kg/hm2。

由图1可知，各因素分级从最差提升为最优时，各因素理论增产潜力排序为：有机质含量>灌溉保证率>地形坡度>砾石含量>土层厚度>土壤酸碱度>排水条件>土壤质地>盐渍化程度>剖面构型>障碍层次。在总量上各因素间增产能力量化值为： 7.9>7.9>7.3>6.6>6.1>4.6>4.5>3.6>2.7>1.4>1.0(该值意义：以障碍层次因素增产能力为1.0，其他因素与之比较后所得倍数)。

图1 指标分级变化下的标准粮理论最大增产量 图2 因素分级中因素标准粮的平均改变量

2.2 各因素标准粮级别平均增产能力

当因素从下一级别提高到上一级别时，标准粮在级与级之间的变化程度(级差变幅)称之为因素平均增产能力。在指标分级变化时，平均增产能力最大的因素是灌溉保证率，其级差变化幅度为856.60～1 733.83kg/hm2，标准粮平均级差为1 204.88kg/hm2； 其次为砾石含量，其级差变化幅度在519.58～1 610.07kg/hm2，平均级差为1 015.26kg/hm2。因素间平均级差最小的为剖面构型，级差变化幅度在38.76～195.46kg/hm2之间，平均级差为105.05kg/hm2； 平均级差变化较小的障碍层次，级差变化幅度在111.86～347.35kg/hm2之间，平均级差为229.60kg/hm2。

总体上，因素指标分级平均提升一个级别时，各因素间的平均增产潜力排序为：为灌溉保证率>砾石含量>地形坡度>有机质含量>土层厚度>土壤酸碱度>排水条件>土壤质地>盐渍化程度>障碍层次>剖面构型。因素间标准粮平均增产能力量化值为： 11.5>9.7>8.0>6.9>6.6>6.6>6.6>5.2>4.0>2.2>1.0。

当影响耕地质量的溉保证率因素分级发生改变后，作物标准粮将有较大幅度的增产空间，即灌溉条件改变一个分级时标准粮增产量大小，基本相当于土层厚度、排水条件改变了两个分级的增产水平。从另一方面也说明，灌溉条件对粮食产量存在着一个较强的制约空间，当这个因素的指标分级发生改变后，对标准粮增产能力的影响为最大。

3 因素组合对粮食产能影响

耕地质量因素组合的状态水平可以采用耕地质量评价中自然质量分来表示，即自然质量分越高，表示耕地质量因素组合状态越好，自然质量分越小，表示耕地质量因素组合水平越差。自然质量分随着因素指标等级的改变而改变，当分值越高，表明耕地质量因素组合状态越好。

3.1 最佳关系模型确定

自然质量分是分作物计算的，自然质量总分受小麦自然质量和玉米自然质量分双重影响，因此，标准粮产能与自然质量总分相关性较强。依据耕地分等中自然质量总分与标准粮数据，分别建立了指数、线性、对数、乘幂、二次、三次和四次多项式等7种常用回归模型[23-25](y:标准粮产量，x:自然质量总分)，并对模型进行统计学检验，具体如表2。

表2 标准粮自然质量分与标准粮产量相关方程

模型相关方程相关系数自然质量总分与标准粮产量指数模型y=3803e0372xR2=0752线性模型y=2378x+3144R2=0766对数模型y=2990ln(x)+5563R2=0718乘幂模型y=5548x0471R2=0714二次多项式y=1464x2-162x+5699R2=0795三次多项式y=-2996x3+1369x2-1759x+1235R2=0807四次多项式y=-2179x4+11561x3-22032x2+18315x-4884R2=0871

由表2知，在自然质量总分与标准粮关系中，指数、对数、线性、二次多项式等回归模型的相关系数均在0.8以下，而四次多项式回归模型的相关程度最大，高于四次多项式进行回归后，自然质量总分与标准粮变得极不明显。因此，以四次多项式作为河南省耕地自然质量总分与标准粮产量水平关系模型，来度量自然质量总分与标准粮产量的变化状况。

3.2 自然质量总分对标准粮产能的影响水平

理论上，由四次多项式模型知，河南省自然质量总分的变化范围在0.50～2.07之间(自然质量总分变化区间与原则应为小麦质量分和玉米质量分变化区间的并集)，对应标准粮理论产量在524.85～1 983.95kg/hm2之间变化(标准粮产量范围变化区间是小麦产量与玉米产量变化区间并集)，如图3。自然质量总分在1.57分变化(按0.01分为一个变化区间，共157个标准单位)，标准粮产量变化幅度为18 659.10kg/hm2，即理论上一个单位分值(0.01)变化，将引起作物标准粮变化值约为118.80kg/hm2。

图3 自然质量总分与标准粮产量关系曲线 图4 因素组合下质量总分与标准增产能力关系

由图3知，标准粮产量随着自然质量总分提高而增加。当自然质量总分从0.50增长到1.06时，自然质量总分变化了0.55分(55个单位)，标准粮变化了1.134 285万kg/hm2，单位自然质量总分(0.01)的标准粮增产潜力平均达206.25kg/hm2，该阶段粮食增产能力呈递减式增加，如图4所示。当自然质量总分从1.07增长到1.61时，自然质量总分变化了0.55分(55个单位)，标准量产量变化了4 582.95kg/hm2，单位自然质量总分(0.01)使标准量产量的变化幅度达83.25kg/hm2，该阶段粮食产量呈递增式增加，如图4所示。当自然质量总分从1.61增长到2.07时，自然质量总分变化了0.46分(46个单位)，标准量总产量变化了2 539.65kg/hm2，单位自然质量总分(0.01)使小麦产量的变化幅度为55.20kg/hm2。该阶段随着自然质量总分进一步提高，标准量总产量达到现状利用条件的最大值，当自然质量总分达到1.95时，标准量总产量达最大值； 且因素改善后自然质量总分的边际生产效应逐步下降。理论上，当自然质量总分超过1.95后，单纯依靠改善耕地质量影响因素来提高自然质量总分已没有增产潜力，这时，标准粮产量基本只受土地利用系数[6-28]的影响。按四次多项模型，即自然质量分低于0.50，对应的标准粮产量为负值，即在该质量分状态下，某因素成为标准粮(小麦和玉米)的强限制因素，作物在该状态下不能生长； 而自然质量分高于2.00后，标准粮产量不增反减，与现实不符。即该四次多项式模型受应用区间的限制。

3.3 标准粮增产能力的变化特征

实际上，按照耕地自然质量总分与标准粮产量对应关系，河南省自然质量总分在0.72～2.00之间变化。自然质量总分变化幅度为1.28分，而标准粮产量变化幅度为1.001 970万kg/hm2，即标准粮0.01单位质量分的产量增长潜力平均为78.15kg/hm2。其变化大致分为3个阶段：

(1)第1阶段：自然质量总分从0.72增长到1.06时，标准粮产量在9 164.25～11 897.10kg/hm2之间变化，标准粮产量提升值从203.10kg/hm2下降到29.40kg/hm2，即自然质量总分变化了0.34分(24个单位)，标准粮变化了2 732.85kg/hm2，单位自然质量总分(0.01)的标准粮增产潜力平均达80.40kg/hm2。在该阶段，标准量总产量较低，平均增产幅度却是最大的，但该阶段受强限制因素的影响较大。可以知道，自然质量总分在较低情况下，其产量提升效益最大，但因标准标准粮总产量水平较低，耕地质量多为低产田，环境改善宜受强限制因素制约。对标准粮来说，该阶段属于标准粮增产能力2级潜力区。

(2)第2阶段：当自然质量总分从1.07增长到1.61时，标准量产量从1.192 665万kg/hm2增加到1.650 960万kg/hm2，即自然质量总分变化了0.55分(55个单位)，标准量产量变化了4 582.95kg/hm2，单位自然质量总分(0.01)使标准量产量的变化幅度达83.25kg/hm2。在该阶段，标准粮产量提升值和总产量都呈递增式增长。标准量总产量在不断增高，单位分值增产幅度相对也较高，随着因素改善，自然质量分提高，边际效应增大，标准量总产量在增长，区间内标准量产量水平高低不一，区域内粮食作物多属于中产田区，只要对某些土壤制约因素进行适当改良，在投入成本不大情况下，单位自然质量分有所提高，标准量总产量就不断增加，总体上各因素可改良提高幅度较大，对标准量来说，该阶段属于标准量增产能力1级潜力区。

(3)第3阶段：自然质量总分从1.62增长到2.00时，标准粮产量变化区间为1.664 445万～1.863 000万kg/hm2，标准粮产量变化幅度在2 539.65kg/hm2，标准粮产量提升值从134.70kg/hm2迅速降低了114.00kg/hm2； 在这一区间内标准粮总产量呈先增后减，标准粮产量提升值呈现递减式减小为负值。在该阶段，自然质量总分提升了0.38分，产量增长潜力总计为1 985.55kg/hm2，即0.01单位质量分的标准粮平均增长潜力约为52.20kg/hm2。该阶段即随着自然质量总分进一步提高，边际效应呈现递减，但标准粮产量达到现状利用条件水平的最大值； 区域内标准粮产量相对较高，粮食作物多属于高产田区域，产量水平虽然有提升空间，但单位面积要求投入成本较高，区域因素可提升难度较大； 当自然质量总分超过1.95后，边际增产量为负增长，标准粮产量出现小幅下降。换句话说，即为当自然质量总分1.95后，耕地质量的影响因素对标准粮产量已基本没有影响。对标准粮来说，该阶段属于标准粮增产能力3级潜力区。

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)分等因素各指标分级变化会引起粮食产能改变。总体上，当耕地所处的环境因素改善后，作物粮食产量将不断增加，因素指标分级对粮食产能增产能力的影响大小各不相同。

因素理论最大增产量：指标分级改变引起因素间产能的理论最大增产量(各因素从最差状态改变为最优状态时，粮食产能的最大改变量)因素是有机质含量，为3 643.14kg/hm2； 最小的是障碍层次，为459.2kg/hm2； 11个因素的理论增产量排序为：有机质含量>灌溉保证率>地形坡度>砾石含量>土层厚度>土壤酸碱度>排水条件>土壤质地>盐渍化程度>剖面构型>障碍层次，最大与最小增产量之间相差7.9倍。

因素平均增产能力：当因素从下一级别提高到上一级别时，标准粮平均增产能力最大的因素是灌溉保证率，级差变幅为1 204.88kg/hm2； 最小的为剖面构型，为105.05kg/hm2。因素指标分级平均提升一个级别时，各因素间的平均增产潜力能力为：为灌溉保证率>砾石含量>地形坡度>有机质含量>土层厚度>土壤酸碱度>排水条件>土壤质地>盐渍化程度>障碍层次>剖面构型，且因素的最大与最小增产能力之间相差11.5倍。

(2)自然质量分(因素综合作用能力)随着影响耕地质量的分等因素指标改变而变化。当自然质量分越高，表示耕地质量因素组合状态越好，反之亦然。四次多项式是表示耕地质量因素组合(自然质量分)与粮食产能最佳关系模型。标准粮是受小麦自然质量分和玉米自然质量分的双重影响。总体上，随着自然质量总分提高，标准粮产量提升值呈现“倒S”型变化。

理论上，自然质量总分在0.50～2.07变化，对应标准粮理论产量在524.85～1 983.95kg/hm2之间变化； 单位分值标准粮产量变化值为118.80kg/hm2。实际上，自然质量总分在0.72～2.00变化，对应的标准粮变化范围为9 161.25～18 630.00kg/hm2，即单位分值标准粮产量变化值为78.15kg/hm2。

4.2 讨论

该文以河南省为研究平台，将影响耕地全部因素均作为研究对象，通过分析，再有针对性的选择出主导因素，进一步深入研究。伴随着研究深入，一些问题也相伴产生：如研究的基础数据更新问题,因素对作物、因素对产能作用的机理,研究模型的适用范围是针对整个河南省有效还是针对某个指标区更为有效;因素综合作用模型变动规律能否有效指导土地整治项目,等等。

(1)河南省首次农用地分等于2004年全面完成，等别完善于2012年； 无论是首次分等还是等别完善成果，其中影响耕地质量的部分因素如土壤有机质含量、剖面构型、土壤质地、土层厚度、障碍层次等指标数据，均来源于第一次土地调查，这些年内因缺少第一手数据一直没有进行更新。这在一定程度上对因素评分造成困难。即使在耕地质量年度更新中(更新的只是局部和部分地块)，这个问题仍然不能得到妥善解决。

(2)要从根本上把握耕地影响因素对粮食产量关系，就要理清耕地生产质量、环境质量、健康质量等概念，研究各质量因素的变化过程、演变规律及其对粮食产量的作用机理，为进一步探讨耕地质量与粮食产能奠定理论支撑。

(3)根据农用地分等规程，按地貌分布特征和耕地质量影响因素体系一致的原则，该文选择因素指标主要按国家一级指标区进行分析(即黄淮海区、长江中下游区和黄土高原区)； 在构建因素指标与粮食产能关系模型时，却是按全省一个区域进行模型建立。因此，针对模型的适用性及模型变动规律对土地整治项目的指导，到底是按指标区还是按地貌类型区或是全省一体的模型更为适用是下一步研究重点。

(4)该文仅分析了因素及指标组合对粮食产能影响。对耕地质量即耕地等级水平对粮食产能影响尚无涉及。因此，在下一步研究中，宜加强耕地等别(自然质量等、利用等、经济等及自然质量指数、利用等指数、经济等指数)与产能关系分析； 同时，还要进一步探讨土地利用系数和土地经济系数与粮食产量间耦合关系。

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MAJORGRAIN-PRODUCINGAREASOFCULTIVATEDLANDQUALITYINFLUENCEFACTORSANDGRAINPRODUCTIONCAPACITYRELATIONSHIPANALYSIS*

YangJianbo1※,WangLi2,SongFuqiang1，FanPeng1

(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

杨建波(1972—)，男，河南洛阳人，副研究员。研究方向：土地资源调查及评价。Email：yjianbo001@163.com *资助项目：河南省科学院基础科研项目(20170505)

F301.2;S51

A

1005-9121[2017]09015-08