耕地健康产能评价及其空间分异——以济南市为例

王满意， 陈明慧， 李 申， 闫弘文， 殷冠羿， 王文琦

(1.山东师范大学地理与环境学院，山东济南 250358； 2.山东省国土空间生态修复中心，山东济南 250014；3.中国科学院新疆生态与地理研究所，新疆乌鲁木齐 830011)

“地乃粮之母”，耕地是粮食生产的基石，是人类生存和发展的基础。中国用不到全球10%的耕地养活了全世界近1/5的人口[1]，为解决全人类的粮食安全问题做出了巨大贡献，同时也为我国经济社会的发展提供了坚实的后盾。然而，建设占用、农业结构调整以及频繁的自然灾害使得耕地的数量和质量不断下降。据自然资源部发布的耕地数据，我国的耕地总面积已由2009年底的20.307 7亿亩(1亩=667 m2)下降到2019年的19.179 3亿亩[2]，10年间耕地面积缩减1亿亩。与此同时，土地盐渍化、荒漠化、重金属污染等耕地生态问题频发[2-3]，对我国的粮食安全产生严重威胁。这为政府和研究者们提出了一个难题：怎样在耕地数量减少和质量下降的双重挑战下，维持耕地的产能，并同时保证农产品的绿色与安全？党和政府一直高度重视耕地保护，2015年习近平总书记对耕地保护工作做出过重要指示：“要实行最严格的耕地保护制度，要像保护大熊猫一样保护耕地”。2016年中央一号文件提出，要加强农业生态保护和修复，同年我国开始在东北冷凉地等生态脆弱区开展耕地轮作休耕试点工作，着力探寻农业生产质量效益并举之路[4]。在这样的背景下，耕地健康产能问题受到学者的广泛关注[5]。

耕地健康产能的相关研究实质上是国际土壤理化质量的研究与中国可持续发展的有机结合[6]，其渊源可追溯到20世纪40年代。1941年，美国生态学家Leopold曾定义土地健康的概念：土地自身能够抵御外界侵扰实现自我更新是健康的表现。同时使用土地疾病等术语描述土地功能上的紊乱[7]。之后，国际上与耕地健康相关的研究转移到土壤健康上。20世纪80年代，加拿大农业部门在其国内开展土壤健康研究项目，并定义土壤健康为土壤能够支撑作物生长而不危害环境的状态[8]。2011年联合国粮食及农业组织指出：土壤健康是土壤维持植物生长和土壤功能稳定的能力。Bünemann等探讨了土壤质量与土壤健康的区别，并列举了包括土壤有机质含量、pH值等在内的表征土壤健康的常见理化指标[9]。目前，国内对于耕地健康产能的研究主要集中在耕地健康的内涵界定、耕地健康产能评价等方面。李强等认为，耕地健康是一个复杂的综合概念，健康的耕地既要有好的环境、没有污染，又要有可观的产能，二者都不能缺少[10-12]。健康是耕地发挥其正常作物生产功能和生态服务功能等五大功能的外在体现。与此同时，健康的耕地应该是可持续的，不仅包括时间而且也包括空间上的可持续。郧文聚等从4个方面解读健康的耕地的内涵，受到了较多学者的认可：一是耕地能够支持作物的正常生长，保证农产品质量可靠；二是耕地土壤拥有一定的肥力基础和净化污染的能力；三是耕地有能力抵抗正常的化肥、农药、沉降物等的侵害，保持其功能不失调；四是耕地生态系统在物质循环和能量流动过程中不会产生有毒有害物质[13-14]。陈文广等认为，健康的耕地应首先具备持续、稳定的生产能力，其次农业生产的环境绿色无污染，生产的农产品健康无公害，最后还应该对外界干扰有一定的应对能力[15]。随着人们对耕地数量、质量、生态“三位一体”保护的日益重视，对耕地健康的关注也逐步转移到耕地健康产能上。郧文聚等在2015年即提出，耕地健康产能本身是一复合的评价式概念，主要涵盖耕地的生产能力、生产环境、自我恢复能力及其生产的农产品的品质等方面[14]。赵瑞等则从耕地健康和耕地产能2个方面对耕地健康产能的内涵进行界定[16]。但学界目前对于耕地健康产能的内涵尚未形成统一见解，相关研究也较少。本研究在现有研究的基础上结合研究区的特点，将耕地健康产能的内涵界定为：首先耕地要有较高的、稳定的产能，这要求耕地要有一定的地力，质量要可靠，水热条件适合当地作物生长；其次耕地要有良好的健康状况，这不仅要求耕地要有良好的生态环境，还要求耕地对外界侵害具有一定的抵抗能力和自我修复能力。耕地只有满足以上2点，才能满足人们日益增长的美好生活需要。关于耕地健康产能评价的研究则主要围绕指标体系构建与评价方法创新2方面展开，评价尺度以区(县)级为主，缺乏更大尺度范围内的探索。相关学者基于能值分析和模糊评价方法[17]，从耕地质量、耕地产能、耕地环境方面选取指标对县域耕地健康做评价，区分出其健康、亚健康和不健康的状态；赵瑞等将耕地健康与耕地产能分别评价后再将二者耦合得到研究区的耕地健康产能情况[16，18-19，15]。在评价方法上，以《农用地质量分等规程》[20]为指导，通过连乘积法、1+X累加模型、最小限制因子法等对耕地健康产能状况进行测算。但是由于缺乏生物活性指标，使得其评价成果的准确性降低。宏观尺度上，叶思菁等以全国范围内的65个试点县为研究对象对中国的耕地健康产能进行评价，并通过分析各项指标的标准差收敛特征将65个样本的耕地健康产能等级划分为健康、亚健康、不健康3类[21]，实现了跨越自然区的耕地健康产能状况可比。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

研究区(图1)位于36°01′～37°32′N、116°11′～117°44′E之间，地势南高北低，南与泰山相依，北跨黄河与德州、滨州比邻，地处低山丘陵与冲击平原交界处。研究区属暖温带大陆性季风气候，四季分明，日照充足，年均温度13.6 ℃，年均降水量 614.0 mm。研究区属农用地质量分等一级指标区的黄淮海区，二级分区跨越冀鲁豫低洼平原区和山东丘陵区，共计分为鲁西北平原区、泰鲁沂蒙尼山地丘陵区、济潍山前平原区和汶、泗及湖东平原区4个指标区；作物熟制为一年两熟，基准作物为小麦，指定作物为小麦和玉米；共辖历下、市中、槐荫、天桥、历城、长清、章丘、济阳、莱芜、钢城10个区和平阴、商河2个县。2020年地区生产总值为 10 140.9 亿元，户籍总人口达806.7万，常住人口920.24万。研究区系黄河流域生态文明与区域协调的中高点定位，更是我国新旧动能转换的试验高地。以2019年研究区耕地质量等别更新数据库中的耕地图斑为评价单元，处理后的评价单元共计 202 639 个。

1.2 数据来源

行政区划矢量数据来源于2019年济南市土地利用现状变更调查数据库，DEM数据和黄河范围矢量数据来源于地理国情数据云平台。光温生产潜力、产量比系数来源于《农用地质量分等规程》[20]；表层土壤质地、盐渍化程度、障碍层次、排水条件等数据来源于2019年济南市耕地质量等别成果数据库；土壤pH值、生物多样性数据来源于2020年研究区耕地资源质量分类成果数据库；重金属污染状况数据来源于野外采样检测；降水量、年平均温度、农药化肥施用量、粮食产量等数据来源于各年份研究区统计年鉴和统计公报。

2 评价过程

2.1 评价指标体系的构建

耕地拥有包括生产功能和生态服务功能在内的多项功能[10]，并且这些功能仍随着人类社会的发展而不断细化，这是由人类的需求决定的。最初，耕地给人类供给必要的生存要素，仅发挥其生产功能[18]。当人类吃饱以后转而追求更多其他享受，这些享受仍要以耕地能够提供足量农产品供给为前提，于是高度集约化生产成为耕地主要的生产方式。这种高强度、高负荷的作业方式给耕地本身带来了巨大压力[22]，产生了地力下降[23]、土壤板结、面源污染加剧[24]等众多问题。生态环境部2014年发布的调查[25]显示，中国耕地土壤点位超标率近20%。在这种情况下，国民开始意识到保护耕地的重要性，立足于数量、质量、生态的三位一体保护[4]日益受到政府和公众的重视。这意味着耕地不仅要有持续稳定的产能，还要有良好的健康状况，以满足人们日益增长的美好生活需要。因此，耕地的健康状况也逐渐成为人们关注的重点，基于人类需求-耕地供给构建的耕地健康产能评价理论框架见图2。耕地产能状况主要从气候条件、耕层特征、地块状况、技术水平4个方面进行测算，耕地健康状况主要从耕地弹性、生产环境2个方面进行诊断，耕地产能与耕地健康评测结果叠加构成研究区耕地健康产能状况。

根据研究区特点和数据获取难易程度选取指标分别对耕地产能和耕地健康进行评价，指标的选取参考了《农用地质量分等规程》(GB/T 28407—2012)[20]、《耕地地力调查与质量评价技术规程》(NY/T 1634—2008)[26]、《耕地质量等级》(GB/T 33469—2016)[27]、《自然资源分等定级通则》(TD/T 1060—2021)[28]、《第三次全国国土调查耕地资源质量分类工作方案》等。现有研究缺乏生物活性指标，或以蚯蚓条数代替，该指标受外界环境影响较大，且在一定时间内不具有稳定性，使得评价结果的说服力降低。因此，本研究的生物活性选取生物多样指标进行表征，主要依据土壤样点的Chao1指数值在全省中的位次确定其等级再根据各区(县)地类区别赋值到图斑；地块破碎度指标计算参考李文灏等的研究成果[29]；粮食生产变异系数、机械化耕种水平、农药与化肥施用量指标值通过统计各区(县)各年份相应指标值并计算，最终赋值到图斑。耕地产能和耕地健康指标赋分与分级参考了《农用地质量分等规程》(GB/T 28407—2012)[20]、《山东省耕地质量等级成果补充完善技术细则》、《自然资源分等定级通则》(TD/T 1060—2021)[28]。部分指标如地块破碎度、农药化肥施用量等的赋分和分级参考了现有研究[15，19]。详细的指标内容及赋分规则见表1、表2、表3。

2.2 评价方法

本研究将耕地产能与耕地健康分别评价，而后将二者叠加形成耕地健康产能状况结果。分别采用加权求和法、逐级修正法、1+X累加法、叠加法等方法对研究区耕地健康产能进行测算。各指标权重在参考《农用地质量分等规程》(GB/T 28407—2012)的基础上，采用德尔菲法与熵权法相结合确定。最后，采用空间自相关对评价结果的空间分布状况进行探究。

2.2.1 研究区耕地产能评价

(1)计算研究区某一评价单元的某一指定作物的耕地产能指数分值。

Rij=αij×βj×(Wijk×fijk)/100。

(1)

式中：Rij为第i个评价单元内第j种指定作物的耕地产能指数(i=1，2，…，202 639；j=1，2)；αij为第i个评价单元所在县的第j种指定作物的光温生产潜力；βj为第j种指定作物的产量比系数；Wijk为第i个评价单元所在指标区的第j种指定作物的第k个指标的权重(k=1，2，…)；fijk为第i个评价单元所在指标区的第j种指定作物的第k个指标的分值。

(2)计算研究区某一评价单元的年度耕地产能指数。由于研究区内作物熟制为一年两熟，且指定作物为玉米和小麦，故第i个评价单元的耕地产能指数为：

Ri=∑Rij。

(2)

式中：Ri为第i个评价单元的耕地产能指数。

2.2.2 研究区耕地健康评价 耕地健康状况的诊断由耕地弹性和生产环境状况组成，耕地弹性主要表征耕地受到外界侵害时的恢复能力，生产环境主要衡量耕地的生态环境状况。

(1)计算研究区某一评价单元的耕地弹性分值。

(3)

式中：REi为第i个评价单元的耕地弹性分值(i=1，2，…，202 639；)；Wik为第i个评价单元的第k个指

表2 济南市耕地弹性指标体系及赋分规则

表3 济南市耕地生产环境评价指标分级

标的权重(k=1，2，3，4，5)；fik为第i个评价单元第k个指标的分值。

(2)计算研究区某一评价单元的生产环境分值。

(4)

式中：Ei为第i个评价单元的耕地生产环境分值，“1”表示该评价单元的耕地环境没有受到污染的风险，Xik代表着第i个评价单元的第k个指标对耕地环境的威胁等级。

(3)计算研究区某一评价单元的耕地健康状况分值。

Hi=REi×Ei。

(5)

式中：Hi为第i个评价单元的耕地健康状况分值；REi为第i个评价单元的耕地弹性分值；Ei为第i个评价单元的耕地生产环境分值。

2.2.3 研究区耕地健康产能状况 使用Jenks分类法将耕地产能指数划为较优产能、中等产能和较差产能共三等，将耕地健康状况按照从好到坏划分为5级。然后通过叠加耕地产能和耕地健康来划分耕地健康产能状况，参考赵瑞等的研究结果[16，30]，按照以下叠加原则(表4)最终将耕地健康产能状况划分为健康、轻度亚健康、中度亚健康、重度亚健康和不健康共5类。

2.2.4 空间自相关

(1)全局空间自相关。通过Global Moran’s I 对耕地健康与耕地产能状况在各乡镇间的自相关程度进行测算，用以表征研究区评价结果的空间分布特征。公式如下

表4 济南市耕地健康产能评价叠加原则

(6)

(7)

3 评价结果及空间分布特征

3.1 耕地产能

通过查阅《山东省耕地质量等级成果补充完善技术细则》确定各县(区)指定作物的光温生产潜力值，依据前文所述评价方法，对研究区耕地产能状况进行测算。研究区耕地产能指数范围在1 095～3 000 之间，耕地产能指数纵向差距为1 905，差距较大。使用Jenks分类法将耕地产能指数划为较优产能、中等产能和较差产能共3等，其中评价结果为较优产能的耕地数量最大，面积达282 406.22 hm2，占耕地总面积的66.08%；中等产能耕地面积为 111 187.73 hm2，占26.02%；产能较差的耕地数量最小，面积为33 757.69 hm2，占7.90%。

3类耕地产能空间分布情况如图3(左)所示，通过观察图3可以发现，研究区的耕地产能呈现出北高南低、西高东低的总体特征，且在南部平阴县、长清区、历城区、章丘区以及莱芜区具有一条十分明显的低产能集聚带，类别上主要以较差产能为主。这条低产能集聚带跨越了研究区耕地质量分等3级指标区中的泰鲁沂蒙尼山地丘陵区和济潍山前平原区。这一地带与研究区的其他区域相比，地势较为起伏，地形以山地丘陵为主；土壤质地方面沙壤土、砾质土、黏质土杂居分布；土层厚度以60～100 cm为主，部分地区土层厚度小于60 cm，土壤有机质含量不高，生物多样性水平总体一般。这一地带的机械化耕种水平也较低，或因坡度起伏所致。研究区西部、北部连片区域，包括商河县、济阳区、天桥区、市中区、历城区与章丘区的北部，耕地产能普遍较高，仅有少量低产能耕地异质分布。这些区域主要为耕地质量分等指标区中的鲁西北平原区和济潍山前平原区的西部、北部。这一区域地势较为平坦，利于机械化作业。土壤质地以壤质为主，土层厚度普遍大于100 cm，适合作物生长发育。产能分类为中等的图斑不规则分布于研究区各地，其中以济阳区数量最多，总面积达25 047.30 hm2，占该区耕地总面积的35.53%。

3.2 耕地健康

依据前文所述方法，对研究区耕地健康状况进行测算，结果发现，研究区耕地健康状况分值处于38.4～93.1分之间，相差54.7分，分值差距较大。采用Jenks分类法将耕地健康状况从好到坏分为5级，耕地健康状况等级为1级的耕地数量为 229 301.18 hm2，占53.66%，数量最多；2、3、4级耕地数量分别为84 280.91、63 067.81、44 251.16 hm2，分别占19.72%、14.76%、10.35%；耕地健康状况最差的耕地数量最少，为6 450.57 hm2，占1.51%。由图3(右)可知，研究区耕地健康状况呈现出外优内差的分布特征，即研究区中部地区的耕地健康状况较差，外围地区耕地健康状况较好。中部以历城区为代表，连带天桥区、长清区、莱芜区以及章丘区北部，耕地健康状况处于较低水平。历城区耕地健康等级以4级和5级为主，耕地健康状况较差。主要因为其表层土壤质地较差，以砾石土、沙壤土为主，等级过低；其次，该区域的粮食年产量变异系数较大，粮食年产量不稳定，导致其耕地弹性分值偏低；在农业生产过程中，该区域趋向于使用大量农药与化肥，致使耕地生产环境评分也较低，进而影响整体的耕地健康状况。研究区北部的商河县、济阳区和章丘区耕地健康状况以1级为主，明显区别于中部地区。这一地区土壤质地以轻壤土为主，利于作物生长；此外，该地区生物多样性水平亦明显优于其他部位，所有图斑评级皆为丰富。

3.3 空间自相关

表5 研究区耕地产能(健康)全局空间自相关结果

3.3 耕地健康产能状况

通过对研究区耕地产能与耕地健康评价结果进行叠加，得到研究区耕地健康产能评价分级结果。研究区耕地健康产能状况总体良好，健康耕地数量最多，面积为178 912.29 hm2，占41.87%；评级为轻度亚健康的耕地数量排在第2位，面积94 812.94 hm2，占22.19%；紧接着的是重度亚健康、中度亚健康耕地，面积分别为69 235.85、64 607.58 hm2，占比依次为16.20%、15.12%；数量最少的为不健康耕地，面积为19 782.98 hm2，占研究区耕地总面积的4.63%。借助软件将研究区耕地产能评价结果进行可视化表达(图6)，研究区的耕地健康产能空间格局与耕地健康和耕地产能的空间格局具有极强的相关性。首先，研究区北部的商河县、济阳区、章丘区和莱芜区的中西部的耕地产能与耕地健康状况都表现较佳。因此，除少量轻度及中度亚健康图斑杂居分布外，这些区域耕地健康产能的测算结果以健康和轻度亚健康为主。而耕地产能的低产能聚集带和耕地健康的较差区域都覆盖的历城区，其耕地健康产能状况也堪忧。在历城区内部，基本无健康、轻度亚健康图斑分布，全区呈现不健康与重度亚健康图斑交叉布局。不仅如此，耕地产能评级较优的历城区北部，耕地健康产能状况为不健康与重度亚健康。这是因为历城区北部的耕地表层土壤质地较差，而这一指标在耕地弹性评价中占比较高，从而导致该区域耕地弹性分值较低，同时也说明耕地健康状况对耕地健康产能评价结果影响更大；与此同时，历城区农业与化肥施用量较周边区(县)更多，因此其生产环境分值也较低。这样可能导致原本较优的耕地产能被分值较低的耕地健康状况所覆盖，最终该区域耕地健康产能状况较差。平阴县的耕地健康状况对其耕地产能评价结果也有一定的“拖拽”作用，最终使得该县耕地健康产能总体状况较优，不健康耕地仅占该县耕地总面积的5.5%。但其耕地健康产能状况的布局与长清区、钢城区相似，皆为各等级图斑杂居分布，这给耕地的治理带来了一定的难度；最后，研究区市中心周边的耕地健康产能状况较差，而这部分耕地的有机质含量等级偏低，或因郊区高度集约化的农业生产导致其耕地地力下降，最终造成其耕地健康产能状况偏低。

4 结论