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南方丘陵山区耕地“非粮化”特征及其形势与对策探究
——以湘西土家族苗族自治州为例

2023-05-17何贵新黄利红左志良

南方农机 2023年11期
关键词:非粮化粮化湘西

何贵新 ,黄利红 ,左志良

(1.湘西土家族苗族自治州卫星应用技术中心,湖南 湘西州 416000;2.吉首市交通运输局,湖南 湘西州 416000)

0 引言

近年来,随着城镇化、工业化的快速发展,我国出现了严重的耕地“非农化”现象,耕地保护形势愈来愈严峻,耕地保护政策也日趋完善[1-3]。政府和学界在不断完善耕地数量、质量和生态保护政策的同时,也注意到了耕地“非粮化”“撂荒化”“边际化”“非食物化”等现象的发生,并提出如今耕地保护已转入了“新四化”控制阶段[4-5]。事实上,如果任由这些问题发展,将对耕地粮食生产造成很大的冲击,甚至危及国家粮食安全[5]。因此,国务院办公厅在2020 年发布了《关于防止耕地“非粮化”稳定粮食生产的意见》,明确强调要采取有力举措防止耕地“非粮化”,确保粮食生产。之后,自然资源部也多次强调要严格进行耕地“非粮化”管控,并积极推进部署相关工作[6]。

一般认为,耕地“非粮化”指的是在耕地上种植经济作物、林果或进行养殖的行为[7]。但也有学者认为,除此之外,“非粮化”还包含撂荒和种树等行为[8-10]。从内涵上来看,后者提出的耕地“非粮化”包含了“新四化”问题,与现实情况可能更为吻合,并且在实际操作中更加便于对该定义下的耕地非粮化率进行测算,如可采用粮食作物种植面积与区域耕地总面积之比进行估算。否则,若按照前者的定义,在实践中需精细调查耕地上种植经济作物、林果或进行养殖的空间分布情况,这将大大增加耕地“非粮化”管控的技术难度与经济投入。

参考以往研究,对于耕地“非粮化”的计算多采用统计数据作为数据源,这很大程度上限制了研究尺度最小只能到县级[10-13]。幸运的是,遥感技术的快速发展为耕地“非粮化”的有效识别提供了很好的技术支撑,也使得耕地“非粮化”的精细化管控成为可能[7]。另外,梳理文献发现,目前耕地“非粮化”的研究多集中在分析宏观尺度耕地“非粮化”的空间格局和驱动因素[7-10]。然而,中国地域宽广,各地的自然资源、社会经济和人文环境各不相同,耕地“非粮化”形成的机理也存在很大区别[14-17]。因此,有必要专门针对南方丘陵山区、西南喀斯特地区、西北生态脆弱区和东部沿海发达地区等典型地区进行深入研究,以期形成具有地域代表性的相关经验,丰富对不同地区耕地“非粮化”特征、形势和形成原因的认知,为更好地防治耕地“非粮化”提供基础。

南方丘陵山区由于其复杂的地理环境特征给自然资源监测和管理带来了诸多不便,区域内的耕地可持续利用也成为当今土地资源管理的难点。一方面,南方丘陵山区耕地数量庞大,但利用效率不高,且经常面临着水土流失等生态风险,在自然资源管理中需要重点考虑如何协调好耕地保护和生态安全;另一方面,随着城镇化、工业化的快速发展,南方丘陵山区部分地区也出现了较为严重的耕地撂荒、耕地“非粮化”等现象[18-20]。湘西土家族苗族自治州(以下简称“湘西州”)作为典型的南方丘陵地区,近些年农业人口转移速度不断加快,部分地区耕地存在较为严重的“非粮化”“非食物化”“边际化”和“撂荒化”等现象,在一定程度上影响了区域耕地的可持续利用。鉴于此,本文以遥感数据、社会经济空间数据集等为基础,尝试以耕地“非粮化”空间格局—影响因素—对策分析为基本思路,深入探究湘西州耕地“非粮化”的特征、形势与对策,以期为区域耕地“非粮化”管控提供科学依据,并为其他类似地区的耕地管理提供相关经验。

1 数据和研究方法

1.1 研究区概况

湘西州,地处湖南省西北部,位于湘鄂渝黔四省交界处,北接湖北省,西与重庆市为邻,西南与贵州省接壤,位于东经109°10′~110°23′,北纬27°44′~29°38′之间,共辖吉首、泸溪、凤凰、花垣、保靖、永顺、龙山等8 个县(市),行政区域总面积达1.55 万km2。根据第七次人口普查数据,2020 年湘西土家族苗族自治州常住人口为248.81 万人,占全省人口的3.74%,相比2010 年的3.88%略有降低,农业人口转移速度加快。从地形来看,湘西州以山地、丘陵为主,呈现出南低北高的特征,吉首市、泸溪县、凤凰县地势相对平坦。从资源类型来看,湘西州区域内的土地资源以林地资源为主,耕地资源相对匮乏。据统计,2020 年湘西州实有耕地面积2 006 km2,约占土地总面积的12.94%,且多为丘陵耕地,严重影响了耕地的规模化经营水平。而从农业产业的发展情况来看,湘西州在稳定粮食生产的基础上,重点培育以柑橘、猕猴桃、茶叶、烤烟、百合、中药材、蔬菜为主的特色种植业和以湘西黄牛、湘西黑猪、湘西山羊为主的特色畜牧水产业。近年来,湘西州非常重视耕地“非粮化”的治理,在稳步发展水稻种植的同时,充分利用旱土资源、高岸田、天水田以及幼龄茶园、油茶园、柑橘园等推广间作套种模式,大力发展玉米、大豆、甘薯等旱粮生产,以提高耕地利用效率。

1.2 数据来源与处理

本研究所涉及的2000 年、2005 年、2010 年和2015 年的基础数据包括土地分类数据,来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn),空间分辨率为1 km×1 km[21];其对应年份的水稻、玉米种植数据来源于北京师范大学的张朝教授团队的中国三大粮食作物(玉米、小麦和水稻)的种植信息数据集[22],空间分辨率为1 km×1 km;GDP、人口、地形等数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn);行政区数据来源于地方政府。在数据处理过程中,主要利用ArcGIS 软件的分区统计功能获得各个行政区内的耕地面积、作物种植面积以及其他相关指标的数据。

1.3 研究方法

1.3.1 基于遥感数据的耕地非粮化率计算方法

在以往的研究中,耕地非粮化率主要采用统计数据中的非粮食作物种植面积和农作物种植面积之比进行计算获得[10-12]。使用此方法有几点好处:一是数据容易获取,在大区域研究中便于开展延续性研究;二是数据来源于官方,有一定的可靠度。但是,采用该方法的弊端也很明显,比如,统计单元为县级,难以分析县域以下耕地“非粮化”的空间演变特征。然而,在治理耕地“非粮化”和制定遏制耕地“非粮化”的具体措施时,需要乡镇级、村级乃至栅格尺度的精细化分析。因此,本研究采用学界已有的遥感解译数据集对耕地“非粮化”信息进行提取。首先,用土地利用数据裁剪耕地种植数据,减少土地利用分类数据和作物数据空间不重合带来的误差;然后,采用以下公式对各行政区内的非粮化率及其变化进行测算。

式(1)中,R为计算单元内的耕地非粮化率;Si,a为i单元内a粮食作物的面积,Si,b为i单元内b粮食作物的面积,Si为i单元内耕地的面积。式(2)中,RC为单元i在研究时段内耕地非粮化率的变化程度;Ri,t+1、Ri,t分别为单元i在t+1和t时刻的耕地非粮化率。

1.3.2 空间分析与空间统计

空间格局分析是描述地理要素空间特征的重要方法,常被用于分析地理事物的格局演变,采用这种方法可以很直观地描述耕地“非粮化”在不同空间尺度上的变化,探究耕地“非粮化”的演变规律[11-12]。同时,采用空间统计方法也能进一步探究耕地“非粮化”的空间集聚特征,识别耕地“非粮化”的影响因素,以便深入探究耕地“非粮化”的演变机理,本文采用LISA 空间集聚图对此进行分析。

2 结果与分析

2.1 湘西州耕地“非粮化”时空演变特征

2000 年以来,湘西州耕地“非粮化”程度变化较小,各时期耕地“非粮化”程度均在45%左右,且以2010 年为节点,多数地区都呈现出先降低后升高的规律,如表1 所示。具体而言,2000 年、2005年、2010 年、2015 年全州耕地“非粮化”程度分别为44.97%、43.62%、39.78%和46.78%,其值虽然变化不大,但耕地“非粮化”程度及其变化在各县(市)仍呈现出较明显的空间分异和阶段性特征。从耕地“非粮化”的空间分异来看,泸溪县、凤凰县、花垣县的耕地“非粮化”程度相对较低,低于全州平均水平,2015 年耕地“非粮化”程度在29%~40.67%之间;而古丈县、吉首市、保靖县、龙山县和永顺县的耕地“非粮化”程度相对较高,高于全州平均水平(除2005年保靖县略低于全州平均水平),2015 年耕地“非粮化”程度在48.91%~60.00%之间。

表1 湘西州各县耕地非粮化率及其变化情况

从各时期耕地“非粮化”程度的变化来看,2000—2005 年间,西南部的花垣县、凤凰县耕地“非粮化”程度有所升高,其余各县耕地“非粮化”程度均在降低;2005—2010 年间,北部的保靖县、龙山县耕地“非粮化”程度有所升高,其余各县耕地“非粮化”程度显著降低;2010—2015 年间,全州各县耕地“非粮化”程度均呈上升趋势,东南部的古丈县、吉首市、泸溪县的耕地非粮化率显著变大。总体来看,2000—2015 年间,永顺县耕地“非粮化”程度显著降低,古丈县、凤凰县耕地非粮化率也略有减小;其余各县耕地非粮化率均在上升,尤其是吉首市、保靖县、花垣县、泸溪县的耕地非粮化率增长较快。这些现象需引起人们的进一步关注,在认真分析这些现象背后原因的基础上总结经验,以便更好地学习耕地“非粮化”治理模式,并提出更有针对性的调控策略。

2.2 湘西州耕地“非粮化”空间集聚特征

为了进一步探究湘西州耕地“非粮化”的空间集聚特征,本文计算了乡镇尺度的耕地“非粮化”程度,并采用LISA 集聚图对乡镇尺度的耕地“非粮化”的空间自相关性进行了分析。如图1 所示,从空间格局上来看,“非粮化”程度较高的乡镇主要集中在北部龙山县、东部古丈县、吉首市,“非粮化”程度较低的乡镇主要集中在南部花垣县、凤凰县、泸溪县以及永顺县部分乡镇。对比各时期的空间集聚类型可以发现,随着时间推移,耕地“非粮化”的空间格局并没有发生太大的变化,但其集聚程度在不断扩大。比如,随着时间推移,凤凰县低—低类型,古丈县、龙山县的高—高类型的空间在不断扩大。这些现象说明耕地的利用存在很强的空间自相关性。也就是说,假如在某一地区形成了较强的非粮农业经济,它可能就会对周边耕地的粮食产业带来较大冲击,使得耕地出现“非粮化”现象。

图1 乡镇耕地“非粮化”空间自相关分析

2.3 湘西州耕地“非粮化”影响因素分析与对策探究

根据已有的文献分析可知,耕地“非粮化”极易发生在这些地区:一是偏远山区,这些地区由于耕地质量较差,加上地形原因、水利条件、农户追求高经济效益等使得耕地出现撂荒现象或者种植其他特色经济作物;二是城市周边地区,这些地区由于城市人口的膳食结构调整加大了对水果、蔬菜等食品的需求,另外,城市人口对农耕文化的向往也使得周边耕地的文化服务价值不断凸显,这些因素共同导致了城市周边耕地出现“非粮化”现象。那么,湘西州的耕地“非粮化”现象又是如何形成的呢?为了进一步探索耕地“非粮化”的影响因素,本文对湘西州乡镇尺度耕地“非粮化”程度和相关潜在影响因素进行统计分析。根据前文分析已经得知,2010—2015 年间全州各县耕地“非粮化”程度大部分呈上升趋势。因此,本文选取2015 年作为典型时期进行分析,以便探索发现湘西州耕地“非粮化”现象形成的机理。

基于以上内容,本文选取了地形、人口、经济、区位等四方面因素来探究湘西州耕地“非粮化”的形成机理。其中,地形方面选取了耕地高程、坡度作为主要指标;人口方面选取了人口密度作为主要指标;经济方面选取了GDP 作为主要指标;区位条件方面选择了距离最近县城的距离作为主要指标。所有数据均以乡镇为单元取均值。结果表明:1)高程(DEM)和耕地“非粮化”呈复杂的正弦波动关系,当耕地非粮化率小于50%的时候波动较大,但在耕地非粮化率达到50%以上的时候基本呈正相关关系,而在耕地非粮化率到了90%的时候,DEM 与耕地非粮化率呈显著负相关,如图2(a)所示;2)坡度和耕地“非粮化”呈显著正相关关系,随着坡度的增加耕地非粮化率也在不断提升,如图2(b)所示;3)耕地“非粮化”程度在80%之后和经济发展呈显著正相关关系,即经济相对发达地区耕地“非粮化”越明显,如图2(c)所示;4)耕地“非粮化”程度在50%~70%的大部分乡镇位于距县城10 km~25 km,如图2(d)所示;5)当耕地“非粮化”程度在20%~30%时,人口密度与耕地“非粮化”程度呈正相关,而当耕地“非粮化”程度约在30%~40%时,其与人口密度呈负相关,另外可以发现,当耕地“非粮化”程度大于80%时,其与人口密度呈正相关,如图2(e)所示。

图2 “非粮化”和影响因子的相关性分析

综合上述分析可以认为,湘西耕地“非粮化”现象的发生与学者们在其他地方的研究认识基本相同,在经济相对发达、区位条件较好、人口密度较大的平坦地区较易发生耕地“非粮化”现象,而具备这些条件的地方往往是在城市周边;另外,研究组发现距离县城10 km~25 km、人口密度较小的山区,耕地非粮化率出现了快速增加的现象,对具有类似特点的地区需要重点关注。在耕地“非粮化”管控的实践中,可以进一步明确耕地“非粮化”的内涵。随着社会经济的发展,人们的膳食结构在不断调整,人们对食物的需求呈现出多元化特征,这种改变导致一定程度的农业结构调整是必然的。因此,应当把耕地“非粮化”管控向非食物化管控方向调整。同时,在非食物化管控的过程中,应当明确耕地转型应以耕地质量保护为前提,即在不破坏耕地质量的前提下进行食物种植结构调整,以协调人民追求美好生活、保护耕地和生态安全的多重目标需求。

3 结论与讨论

本文以遥感数据、社会经济空间数据集等为基础,采用空间分析与空间统计等方法探究湘西州耕地“非粮化”时空格局特征,并尝试分析湘西州耕地“非粮化”的形势与对策,以期为南方丘陵山区耕地保护实践提供参考。研究主要结论如下:

1)2000 年以来,湘西州耕地“非粮化”程度变化较小,各时期耕地非粮化率均在39%~47%之间,且呈现出以2010 年为节点先缓慢降低后快速升高的规律。同时,耕地“非粮化”存在较明显的时空分异特征,泸溪县、凤凰县、花垣县的耕地“非粮化”程度相对较低,而古丈县、吉首市、保靖县、龙山县和永顺县的耕地“非粮化”程度相对较高。

2)随着时间推移,耕地“非粮化”低—低、高—高类型的空间在不断扩大,说明耕地“非粮化”存在较强的空间自相关性。因此,在治理耕地“非粮化”的时候,需要对农业产业分区进行科学规划,进一步优化非粮产业的空间布局,避免耕地“非粮化”现象的无序扩张。

3)从耕地“非粮化”的形成和变化来看,在经济相对发达、区位条件较好、人口密度较大的平坦地区较易发生耕地“非粮化”现象,而具备这些条件的地方往往是在城市周边;另外,研究团队发现距离县城10 km~25 km、人口密度较小的山区,耕地非粮化率出现了快速增加的现象。因此,治理耕地“非粮化”需要重点关注这些地区,因地制宜地制定有效、可持续的长效管理机制。

虽然本文对湘西州耕地“非粮化”现象及其原因进行了初步探索,并得到了一些浅薄的认识,但仍存在一些不足。在耕地非粮化率计算方面,以往研究多利用统计数据进行计算,可以很快速地对耕地“非粮化”形势进行分析,但是利用统计数据分析缺乏精细的空间特征,难以对耕地“非粮化”管控起到有效的指导作用。本文应用网上共享的作物空间数据集和耕地数据集可以针对此问题进行一定的优化,但数据的时间、空间分辨率仍可进行进一步优化。具体而言,1 km 的空间分辨率仍然不足以精确获取山区的耕地“非粮化”信息。另外,研究选择了2000—2015年,主要原因是这段时期城市化、工业化快速发展,过去长期务农的农村劳动人口出现了大量转移,“非粮化”现象也在这一时期涌现,2015 年后,“非粮化”形势基本稳定,而本文的研究结果也证实了“非粮化”现象主要发生在2000—2015 年间。上述不足有可能影响到研究的应用效果,但研究团队认为,本研究的结果仍然可以为相关管理者提供参考。今后需进一步结合湘西州区域地理、经济及自然资源分布特征,深入依托省级相关平台和高分辨率遥感数据精确提取农作物种植结构、撂荒耕地、耕地复种指数等信息,以便更好地支持区域耕地“非粮化”和耕地“非农化”管控策略制定。

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