基于聚落考古信息的中国北方农牧交错带东段历史耕地覆盖格网化重建*

2022-12-05吴致蕾方修琦

古地理学报 2022年6期

关键词：交错带耕地面积格网

吴致蕾方修琦叶瑜

1青海师范大学地理科学学院，青海西宁 810016

2北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875

3北京师范大学地理科学学部地理学院，北京 100875

1 概述

历史人为土地覆盖变化是全球变化研究的核心研究领域之一，其中耕地是最具代表性的人为土地利用类型之一（PAGES①http://pastglobalchanges.org/science/intor），重建长时间序列、高可靠性的耕地覆盖变化，不仅有助于深入认识人类改变地表原始覆盖的全过程，而且能为研究全球环境及气候变化等提供基础数据。过去30年间，在LUCC（Land Use and Land Cover Change，LUCC），GLP（Global Land Progamme）等国际研究计划的推动下，已研发了SAGE（Ramankutty and Foley，1999）、HYDE（Klein Goldewijk，2001；Klein Goldewijk et al.，2007，2010，2017）、PJ（Pongratz et al.，2008）、KK 10（Kaplan et al.，2009，2011）等全球历史土地覆盖数据集，这些数据集已广泛应用于全球气候变化和环境变化的模拟研究中（Pongratz et al.，2009a，2009b；Kaplan et al.，2011；Sterling et al.，2013；Harrison et al.，2019）。然而，诚如上述全球历史土地覆盖数据集作者所言，尽管自其诞生以来一直致力于数据质量的提高，但这些数据集不仅彼此差异较大（Gaillard et al.，2010；Kaplan et al.，2011；Klein Goldewijk and Verburg，2013），也被众多区域尺度的重建结果证明存在很大偏差（Kaplan et al.，2009；He et al.，2013；Li et al.，2013；方修琦等，2020；Zhang et al.，2021）。全球历史土地覆盖数据集使用空间分辨率较低的国家至大洲尺度单元的耕地面积数据，以及仅基于自然因子构建的宜垦性进行耕地格网化重建等，都是影响全球历史土地覆盖数据集可靠性的主要因素。

区域尺度的耕地覆盖重建不仅能真实刻画区域耕地覆盖变化过程，而且也是改进与弥补全球尺度土地覆盖数据集的有效途径（方修琦等，2020）。近年来，中国学者基于可资利用的考古资料和历史文献记录等开展了大量的耕地覆盖变化重建研究，其成果可以概括为如下3个方面：（1）从耕地覆盖重建研究工作流程看，首先重建各历史时段的行政单元尺度的耕地面积；再使用格网化重建方法对耕地面积进行空间表达，获得空间分辨率较高的格网化数据。（2）重建的时段主要集中在过去300年（葛全胜等，2008；Ye et al.，2009；Lin et al.，2009；Li et al.，2016；Wei et al.，2019），部分研究已延伸至过去1000年（He et al.，2012；吴致蕾等，2017；Li et al.，2018a，2018b），全国耕地面积重建可延伸至过去2000年（方修琦等，2021）。（3）重建的区域范围主要可以分为全中国（葛全胜等，2008），中国东部传统农区（Lin et al.，2009；He et al.，2013；Li et al.，2016；Wei et al.，2019），东北、华北等区域或某一流域（Ye et al.，2009，2015；颉耀文等，2013；李士成等，2015；王宇坤等，2015；Li et al.，2017，2019；李俊等，2019；Wei et al.，2019）。

尽管当前中国历史耕地覆盖重建研究成果颇丰，但主要集中在历史文献记录相对丰富的传统农区，而针对农牧交错带等典型区域长时序的研究仍较为薄弱，由于这些区域生态的脆弱性、历史上环境演变的不确定性、土地开垦模式的独特性、土地利用方式的多变性等因素，使得在历史耕地数据的获取、格网化重建方法的构建等方面难度较大。

本研究选择对气候变化的响应敏感，土地利用方式呈现半农半牧、时农时牧特点的中国北方农牧交错带开展研究，并以农牧交错带带宽最宽的东段为研究区，基于聚落考古信息和历史文献记录重建了辽（公元916—1125年）、金（公元1115—1234年）、元（公元1279—1368年）、明（公元1368—1644年）4个朝代的耕地面积以及5′×5′的耕地覆盖数据。需要指出的是，本研究使用的原始聚落数据（贾丹，2017）的时间分辨率仅到朝代，因此，本研究最终获得研究区各朝代1期、共4期的耕地面积以及对应的5′×5′的耕地覆盖数据。

2 研究区概况

2.1 研究区的划定

研究区地处中国北方农牧交错带东段，位于41°58′N～46°53′N、116°25′E～124°38′E之间，总面积约为19.35万平方千米。具体位置如图1所示。

中国北方农牧交错带大致北起大兴安岭西麓的呼伦贝尔，向西南延伸，经内蒙东南、冀北、晋北至鄂尔多斯、陕北，并向西北延伸至甘青的河西走廊以及河湟谷地一带（图1-a）（郑园园等，2014）。整个农牧交错带的土地利用方式和自然背景较为接近（张兰生，1989）。在空间上，农牧交错带地处中国北方半干旱区，是自然环境的过渡地带，以半农半牧为特点；在时间上，该区域受气候变化及农耕人群与游牧人群势力此消彼长的影响，土地利用方式在农业与牧业2种土地利用方式之间反复切换，表现为时农时牧（张兰生等，1997；赵艳霞和裘国旺，2001）。由于气候等自然条件的限制，即便在气候温暖湿润的半农半牧时期，该区域农田空间分布格局呈现“插花式”，与中国东北平原以及华北平原呈现的“集中连片式”差异较大（韩茂莉，2003；方修琦等，2021）。

由于历史时期农牧交错带变化显著，不同时期所属行政单元（省级行政单元）变化频繁，考虑到研究的可行性与资料的可获取性，本研究选择位于中国北方农牧交错带东段的辽代上京道农区作为研究区（图1）。

辽代是游牧民族契丹建立的北方王朝，其疆域广阔，除了包括中国境内的东北三省、内蒙古全部区域、河北及山西外，还包括今俄罗斯、蒙古国部分区域，但其经济政治中心主要集中在中国东北地区（图1-b，1-c）。辽代的行政区主要包括上京道、东京道、南京道、西京道以及中京道共5道（图1-c），其中上京道是辽代建国时都城临潢府所在地，也是辽代农业起步与发展的重要区域，特别是其东南部的西拉木伦河流域，因人口集聚而成为农业的集中发展区（图1-d）（韩茂莉，2004a）。

图1 中国北方农牧交错带东段位置以及基本概况Fig.1 Location and basic information of eastern part of northern China"s farming-pastoral zone

辽代上京道地区受人口组成结构、自然条件等因素的限制，其农业区主要集中在东南部，即本研究区。本研究主要参照辽代古城遗址分布以及中国1∶400万县级行政界线①www.geodata.cn而划定的（图1-d）。行政单元涉及内蒙古自治区东部的通辽市、翁牛特旗、克什克腾旗等16个市县，吉林省的白城市、洮南市、通榆县等共9个市县，以及黑龙江省的泰米县。

2.2 研究区自然与历史概况

研究区地处大兴安岭东侧的辽河冲洪积平原和松嫩冲积平原区，海拔在18～1996 m之间，平均海拔约为450 m，区内河流主要为西拉木伦河、老哈河（图1-d）。该区位于内蒙古高原与东北平原的过渡区域，也是东亚夏季风边缘的半干旱地带，植被以温带草原和疏林灌木草原为主，科尔沁沙地分布其中，自然环境脆弱（王静爱和左伟，2010）。

研究区农业发展历史悠久，但受农牧民族势力的消长和气候变化的影响，历史上农业的进程多次被牧业打断。过去千年中，经历了辽金与现代2个农业时期，及期间持续数百年的牧业时期（韩茂莉，2003；Jia et al.，2018；方修琦等，2020；Wu et al.，2020）。辽金是研究区农业发展史上至关重要的一个时段，辽代初期，统治者耶律阿保机（公元907—926年）意识到农业发展的重要性，在潢河（今西拉木伦河）、土河（今老哈河）流域，通过移民（汉人）、兴建汉城等举措大兴农业（图1-d）。此后，上京道地区广泛建立汉式州、城，这类聚落逐渐发展成为定居式农业居所，开始以牛作为开发土地的主要动力，广泛使用铁锄头、铁铲等铁制农具种植以谷物为主的农作物，农业生产力水平显著提高，出现了“汉人安之，不复思归”的农业稳定发展的局面（傅海波和崔瑞德，1998；韩茂莉，2004a；魏特夫和冯家昇，2019）。公元1271年蒙古族灭金建立元代，由于元代统治阶级不重视农业，该区域由农业区成为了以游牧区为主的地区，并持续长达700余年。清政府解除封禁政策后，农业再次得到发展，并持续至今（Ye et al.，2009；方修琦等，2021）。

3 数据来源与分析方法

3.1 历史聚落数据的收集与处理

中国作为历史悠久的文明古国，考古遗存和历史文献资料丰富，考古记录不仅能再现人类活动分布的真实历史情景，且具有空间分辨率较高的特点。

本研究辽代聚落遗址数据直接使用Wu等（2020）基于中国北方古城遗址数据集（贾丹，2017）和《中国历史地图集：宋·辽·金时期（第六册）》（谭其骧，1996）的聚落数据，共计1834个。

金、元、明时期的聚落遗址数据提取自中国北方古城遗址数据集（贾丹，2017），获取研究区内金代825个、元代72个、明代29个聚落遗址数据。

由于聚落遗址的时间分辨率为朝代，因此上述遗址的数量可视为各朝代聚落分布最广时期的数量，相应地，据此推算的耕地面积可视为各朝代农业最鼎盛时期的耕地数量。

3.2 辽、金、元、明时期耕地面积总量

辽代研究区的耕地面积总量直接使用Wu等（2020）重建的结果。其重建思路为，以区域内生产与消费总量平衡为前提，充分考虑区域粮食单产、耕作制度等因素测算人均耕地面积，结合从历史文献中获得的人口数，进而估算了研究区的耕地面积为0.39万平方千米。

根据辽代研究区的耕地面积总量以及聚落总数，计算单位聚落的耕地面积，为2.13 km2。该区域研究时段内农业生产技术均处于传统农业阶段，农业生产水平相近（韩茂莉，2004b），可以假定在研究区范围内辽、金、元、明各朝代的农业生产力水平保持不变，使用辽代单位聚落的耕地面积与金、元、明各时期的聚落数据重建出金、元、明时期的耕地面积总量。

3.3 采用聚落密度法格网化重建辽、金、元、明时期的耕地覆盖

当前国内外有关历史耕地格网化重建方法大都基于自然因子构建土地宜垦性进行，然而，过去1000年中国北方农牧交错带气候和土地宜垦性等自然环境的变化不容忽视（张兰生等，1997；赵艳霞和裘国旺，2001），使用现代自然环境因子数据构建的宜垦性在历史时期的不确定性有待论证。

本研究选择能指示该区耕地开垦活动的聚落遗址数据构建历史耕地格网化重建方法（韩茂莉，2004a；Wu et al.，2020）。具体步骤为：首先，使用聚落判定格网是否为耕地格网，如果格网内有聚落，则该格网被识别为耕地格网，反之，则被识别为非耕地格网；其次，用格网内的聚落密度，即5′×5′格网内的聚落数量作为耕地面积的分配比重；最后，将估算的研究区辽、金、元、明时期的耕地面积数据按照耕地分配比重分配至5′×5′格网，并计算对应的垦殖率。

4 重建结果分析

4.1 辽、金、元、明时期耕地面积总量

辽、金、元、明时期研究区聚落数量分别为1834、825、72、29个，对应的耕地面积总量分别为3905 km2、1757 km2、154 km2、62 km2（图2），全区垦殖率分别为2.0%、0.9%、0.1%、0.03%。从辽代至明代，研究区聚落数量和耕地面积总量分别减少了98.4%和98.0%，该区土地利用方式由半农半牧转为以牧为主。

图2 中国北方农牧交错带东段辽、金、元、明时期耕地面积总量与聚落数量变化趋势图Fig.2 Trends of total cropland area and number of settlements in Liao，Jin，Yuan and Ming dynasties in eastern part of northern China"s farming-pastoral zone

4.2 辽、金、元、明时期耕地格网化结果

辽、金、元、明时期共4期的5′×5′空间分辨率的耕地覆盖结果（图3）显示，总体来看，耕地范围在辽代最大，金代有所缩小，元代急剧缩减，至明代仅零星分布于该区域；从辽代到明代，耕地格网垦殖率逐渐向低垦殖率区间（0%～5%）转变（表1）。

表1 中国北方农牧交错带东段辽、金、元、明时期5′×5′耕地格网在各垦殖区间的占比Table 1 Percentage of 5′×5′cropland grid of different ranges in Liao，Jin，Yuan and Ming dynasties in eastern part of northern China"s farming-pastoral zone

图3 中国北方农牧交错带东段辽、金、元、明时期的5′×5′耕地覆盖结果Fig.3 Reconstruction of cropland cover in Liao，Jin，Yuan and Ming dynasties in eastern part of northern China"s farming-pastoral zone（spatial resolution is 5′×5′）

辽代研究区的耕地在空间上已具有一定规模，全区耕地格网占研究区所有格网数量的28.3%（图3-a；表1）。但受自然环境和农业生产技术等因素的限制，全区垦殖率总体不高，耕地格网平均垦殖率为6.6%，最高垦殖率为31.4%。在耕地格网中，垦殖率在5%以下的占55.1%，在5%～10%之间的占25.5%，在10%～20%之间的16.9%，在20%～30%之间的占2.4%，仅有0.1%的耕地格网垦殖率在30%以上（表1）。此外辽代耕地垦殖率存在较明显的空间差异。由于自然环境的限制，该区域聚落的分布较为分散，耕地形成“插花式”空间格局（韩茂莉，2004a）。耕地主要沿西拉木伦河、老哈河、狼河等主要河流分布，集中分布在聚落密集分布的区域。从垦殖强度的空间分布看，全区较高垦殖率分布在临潢府附近、东南部的横州以及东部的凤州等聚落分布较为密集的区域。垦殖强度以聚落集中程度相对较高的区域为中心，向外逐渐降低，而各聚落聚集区之间，垦殖强度较低，普遍低于10%。

金代耕地亦保持“插花式”空间分布格局（图3-b）。耕地格网占比为13.4%，较辽代减少了14.9个百分点，耕地格网平均垦殖率为6.3%，最高垦殖率为30.6%。耕地格网主要分布于研究区东部地区，在耕地格网中，垦殖率在5%以下的占58.2%，在5%～10%之间的占21.2%，在10%～20%之间的占18.4%，在20%～30%之间的占2.0%，仅有0.2%的耕地格网垦殖率在30%以上（表1）。

元代耕地格网占比1.8%，较金代减少了11.6个百分点，耕地格网平均垦殖率为4.2%，最高垦殖率为10.3%。耕地格网相对集中分布于研究区南部部分地区（图3-c），在耕地格网中，垦殖率在5%以下的占81.6%，在5%～10%之间的占16.7%，在10%～20%之间的占1.7%（表1）。

明代耕地格网占比0.8%，不足元代的一半，耕地格网平均垦殖率为3.7%，最高垦殖率为6.9%。耕地格网仅零星分布于研究区的西部地区（图3-d），垦殖率在5%以下的占92.6%，在5%～10%之间的占7.4%（表1）。

5 讨论

5.1 辽、金、元、明时期耕地时空变化的影响因素

基于已有的研究成果和历史文献记录，分析可能影响研究区耕地面积以及空间格局变化的因素，主要从自然（气候变化）和人文（王朝更替、移民、政策）2个方面分析。

辽金2代处于中世纪暖期，平均温度在过去千年温度距平的平均值以上，气候相对温暖湿润，是农业发展的相对适宜期，农耕区向北扩展；从金代后期开始，温度开始下降，至元代初期，温度约下降1℃，且元、明、清3代的平均温度均低于千年平均值，处于小冰期，干冷的气候条件使得农耕区逐渐向南退缩；从清代后期开始至今，温度逐渐回升，气候条件相对适宜，农业才得以再次发展，但中世纪暖期与小冰期的气候差异不是决定研究区农业退缩幅度的主要因素（Jia et al.，2018）。

辽金2朝的统治者虽为游牧民族（辽：契丹族；金：女真族），但均通过移民、兴建汉式州、城等举措大兴农业。辽建国时的首都就坐落于农牧交错带东部的西拉木伦河流域，因此，研究区辽代的耕地空间分布广泛（图3-a）（韩茂莉，2003）。从辽中期开始，研究区大量农业人口由上京道向南迁移至中京道；至金中期开始，大量农业人口由老哈河向东迁移至大凌河流域的金代兴中府，至此，以辽代上京为核心的农业重心转移至金代兴中府，故金代研究区耕地面积总量减少、空间分布范围缩小（图3-b）（韩茂莉，2003）。至元代，统治者不重视农业发展，使农业几乎被北方游牧业取代，是耕地面积总量急剧下降、耕地空间范围缩小的主要原因（图3-c）；至明代，中原王朝长期与蒙古高原上的鞑靼等游牧部落形成对峙，一直未能完全控制蒙古高原地区，研究区被划在了明代所修之边墙之外，并且当时蒙古高原也一直未能形成长期稳定的统一政权，造成了明代该区域耕地的大幅度衰退，耕地面积总量降至4个朝代的最低值，农业几乎完全被牧业取代（图3-d）。

5.2 基于聚落信息重建耕地覆盖的优势

选择全球土地覆盖数据集HYDE 3.2中的耕地覆盖数据（图4-a1，4-b1，4-c1，4-d1）作为基于宜垦性进行格网化重建的代表（Klein Goldewijk et al.，2017），与本研究基于聚落考古信息重建的耕地覆盖（图4-a2，4-b2，4-c2，4-d2）进行空间对比，通过两者一致性与差异性的对比分析（图4-a3，4-b3，4-c3，4-d3），阐述本研究使用聚落密度格网化重建方法的优势。

图4 HYDE 3.2数据集与本研究的中国北方农牧交错带东段耕地格网重建结果对比Fig.4 Comparison of reconstruction cropland grids in eastern part of northern China"s farming-pastoral zone in this study and in HYDE 3.2

1）本研究刻画了该区由农转牧的土地利用变化过程，真实、客观地再现了耕地覆盖变化，与该区辽至明期间发生的由农转牧的区域发展史实相吻合（图4-a2，4-b2，4-c2，4-d2）。而HYDE 3.2的耕地重建结果显示，自辽代（1100年）到明代（1400年），耕地分布广泛，耕地格局未发生变化（图4-a1，4-b1，4-c1，4-d1）。

2）本研究呈现了该区域“插花式”的耕地格局，以具有明确地理位置信息的聚落进行定位，以聚落为中心在其周围分配耕地，空间分辨能力较HYDE 3.2明显提高，获得的“插花式”耕地分布格局符合中国北方农牧交错带耕地空间分布的特点。而HYDE 3.2重建的辽、金、元、明时期的耕地覆盖结果呈现“集中连片”，与本研究重建的“插花式”耕地分布差异较大（图4-a3，4-b3，4-c3，4-d3）。