劉澤瑾，焦利民，連喜紅

（1.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.武漢大學(xué)地理信息系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430070）

中國作為人口大國，糧食安全問題一直是國家發(fā)展關(guān)注的重點(diǎn)話題，全球變暖的趨勢對我國糧食安全提出了新的挑戰(zhàn)[1]。氣候變化引起的水熱條件的改變對地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生了不可忽視的影響。溫度上升增加了農(nóng)業(yè)熱量資源，有利于種植制度的調(diào)整，但其帶來的農(nóng)業(yè)災(zāi)害加重、耕地質(zhì)量下降等問題對我國糧食安全構(gòu)成了一定威脅[2-3]。面對氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的雙重影響，如何保障糧食生產(chǎn)安全成為了學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)。此外，土地利用變化作為人類活動(dòng)與自然相互作用的直接體現(xiàn)，通過改變耕地的數(shù)量、質(zhì)量與利用結(jié)構(gòu)等直接影響耕地生產(chǎn)力[4-5]。建設(shè)用地面積的劇增引起的耕地面積的減少與耕地保護(hù)政策推行下土地開發(fā)、整治與復(fù)墾工程帶來的耕地面積的增加都對地區(qū)糧食生產(chǎn)能力具有重要影響[6-8]。氣候變化與耕地利用變化作為影響耕地氣候生產(chǎn)潛力的兩大主要因素，兩者之間復(fù)雜的相互作用共同驅(qū)動(dòng)耕地氣候生產(chǎn)潛力的變化。因此，定量分析兩者對耕地氣候生產(chǎn)潛力的影響，并探討其相對貢獻(xiàn)的空間異質(zhì)性，對未來土地資源配置、農(nóng)業(yè)政策制定以及糧食安全保障具有重要意義。

耕地氣候生產(chǎn)潛力（Cultivated Land Climatic Potential Productivity，CLCPP）作為評(píng)價(jià)糧食生產(chǎn)能力的重要指標(biāo)，指耕地在除氣候條件之外的其他條件都達(dá)到最佳狀態(tài)的情況下，其可能達(dá)到的作物產(chǎn)量的最大值，在一定程度上反映了耕地的生產(chǎn)能力[9-10]。目前，國內(nèi)關(guān)于耕地氣候生產(chǎn)潛力的研究主要可以分為兩個(gè)方面：一方面是對耕地氣候生產(chǎn)潛力的時(shí)空演變特征進(jìn)行研究，許多學(xué)者針對不同時(shí)空尺度（全國[11-12]、分區(qū)[10,13]和省份[14-15]等）開展了耕地氣候生產(chǎn)潛力的地理分異與時(shí)間演變特征研究，現(xiàn)有研究主要集中對局部地區(qū)耕地氣候生產(chǎn)潛力的探究，對全國范圍地域差異的分析相對較少。另一方面則是對耕地氣候生產(chǎn)潛力變化的影響因素進(jìn)行探討，重在探究氣候因子與人類活動(dòng)因子對耕地氣候生產(chǎn)潛力的影響。研究表明降水和溫度是驅(qū)動(dòng)地區(qū)糧食生產(chǎn)格局變化的主要?dú)夂蛞蜃覽16]，也有研究指出建設(shè)占用以及退耕還林還草政策的實(shí)施導(dǎo)致的耕地面積減少是耕地糧食生產(chǎn)潛力總量受損的主要原因[17]。

總體來看，當(dāng)前研究大多基于長時(shí)間序列對耕地氣候生產(chǎn)潛力的變化特征展開分析并進(jìn)行未來氣候情景下的預(yù)測[10-15]。對耕地氣候生產(chǎn)潛力變化影響因素的研究重在土地利用變化具體影響的量化[16-21]，雖有學(xué)者定量分析了氣候變化和耕地利用變化對區(qū)域耕地生產(chǎn)潛力的共同作用[22-24]，但少有研究從全國尺度探究兩者對耕地氣候生產(chǎn)潛力的具體貢獻(xiàn)及區(qū)域差異，氣候變化與耕地利用變化對耕地氣候生產(chǎn)潛力的協(xié)同影響及貢獻(xiàn)程度尚不明確。因此，本文基于1995—2020年中國6期耕地氣候生產(chǎn)潛力的測算，利用情景分析定量化了氣候變化和耕地利用變化對耕地氣候生產(chǎn)潛力變化的相對影響，并從農(nóng)業(yè)區(qū)劃與網(wǎng)格尺度探討不同區(qū)域兩者對耕地氣候生產(chǎn)潛力變化影響的差異，以期為提高氣候變化應(yīng)對效率、實(shí)現(xiàn)糧食生產(chǎn)差異化管理從而保障糧食安全提供一定的理論支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用數(shù)據(jù)包括氣候數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)分區(qū)數(shù)據(jù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。考慮到數(shù)據(jù)的一致性與可得性，選取1995—2020年作為研究的時(shí)間跨度，以5年為間隔，共收集了6期數(shù)據(jù)。其中，氣候數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）（http://data.cma.cn/），選取日降水量（mm）及日均溫度（℃）數(shù)據(jù)，利用專業(yè)氣象插值軟件ANUSPLIN在考慮地形高程差異的條件下進(jìn)行空間插值，得到全國范圍內(nèi)300 m×300 m的年降水量與年平均溫度的空間分布圖，以此作為測算耕地氣候生產(chǎn)潛力（CLCPP）的基礎(chǔ)。土地利用數(shù)據(jù)來源于歐洲空間局氣候變化項(xiàng)目土地覆蓋數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)精度為300 m（https://cds.climate.copernicus.eu/），主要考慮雨養(yǎng)和灌溉的耕地類型，基于此提取相應(yīng)年份的耕地分布數(shù)據(jù)。農(nóng)業(yè)分區(qū)則依據(jù)中科院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/）發(fā)布的中國九大農(nóng)業(yè)區(qū)分布數(shù)據(jù)劃分。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局的《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》（http://www.stats.gov.cn/），用于對耕地氣候生產(chǎn)潛力測算結(jié)果的進(jìn)一步驗(yàn)證[4,11,17]。

1.2 研究方法

1.2.1 耕地氣候生產(chǎn)潛力的測算

（1）Thornthwaite Memorial模型。目前關(guān)于氣候生產(chǎn)潛力測算的研究已建立了較為成熟的模型體系，例如MIAMI[25]、THORNTHWAITE MEMORIAL[26]、CHIKUGO[27]以及 GAEZ[28]等。Thornthwaite Memorial模型在Miami模型的基礎(chǔ)上考慮了植物的實(shí)際蒸散量對植物產(chǎn)量的影響，其測算的耕地氣候生產(chǎn)潛力相較于Miami模型更符合實(shí)際生產(chǎn)情況。此外，該模型所需參數(shù)少，可操作性強(qiáng)，大量研究表明該模型的測算結(jié)果較為精確，適用于大范圍的氣候生產(chǎn)潛力研究[29-31]。模型的具體公式如下[26]：

式（1）—式（3）中：t為年平均溫度（℃）；p表示年降水量（mm）；E0為年最大蒸散量（mm）；ET表示年均實(shí)際蒸散量（mm）；TSP為氣候生產(chǎn)潛力（g·m-2·a-1）。

耕地氣候生產(chǎn)潛力總量的計(jì)算如下：

式（4）中：CLCPP表示某一年的耕地氣候生產(chǎn)潛力總量（t）；S為耕地面積（km2）。

（2） 模型測算結(jié)果的檢驗(yàn)。利用區(qū)縣糧食統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對模型的測算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證[4,11,17]，研究收集了1995—2015年5期區(qū)縣糧食總產(chǎn)量數(shù)據(jù)，與對應(yīng)年份的耕地氣候生產(chǎn)潛力總量進(jìn)行相關(guān)性分析（圖1）?；趨^(qū)縣單元的全國尺度驗(yàn)證結(jié)果表明，實(shí)際糧食產(chǎn)量與測算值之間具有較強(qiáng)相關(guān)性，5期數(shù)據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)均大于0.72，且p＜0.01。基于區(qū)縣單元的省級(jí)尺度驗(yàn)證結(jié)果表明，大部分省份實(shí)際糧食總產(chǎn)量與測算值之間顯著相關(guān)，5期數(shù)據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)均大于0.60，且p＜0.01，由于北京、上海及海南等6個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）區(qū)縣單元的糧食統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較少，因此未對這些地區(qū)進(jìn)行驗(yàn)證。整體來看，測算結(jié)果能夠有效表征地區(qū)耕地生產(chǎn)能力。

圖1 各省份CLCPP總量與實(shí)際糧食總產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)Fig.1 Correlation coefficient between total CLCPP and actual grain yield in each province

1.2.2 基于情景分析的相對貢獻(xiàn)評(píng)估

氣候變化與耕地利用變化作為影響耕地氣候生產(chǎn)潛力變化的兩大主要因素，通過設(shè)定氣候條件不變、耕地利用不變兩種情景測算CLCPP總量（表1）。對于氣候條件保持不變，耕地利用不斷發(fā)生變化的情景，研究假設(shè)1995—2020年全國的氣候狀況并未發(fā)生明顯變化，以1995年的氣候狀況為基準(zhǔn)測算研究時(shí)段內(nèi)的CLCPP總量；對于耕地利用固定不變的情景，則以1995年的耕地分布代替各時(shí)段的耕地利用狀況，測算研究時(shí)段內(nèi)的CLCPP總量。

表1 CLCPP總量測算情景設(shè)置Tab.1 Scenario setting for calculating CLCPP

利用基于時(shí)間的線性回歸分析測算不同情景下CLCPP總量的變化趨勢，從而將氣候變化和耕地利用變化的影響與其他可能影響CLCPP的因素（如農(nóng)藥化肥的施用，農(nóng)業(yè)技術(shù)的改變等）區(qū)分開來，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步區(qū)分氣候變化與耕地利用變化對CLCPP的相對貢獻(xiàn)[32]。根據(jù)下式測算CLCPP總量的變化趨勢：

式（5）中：y表示不同情景下的CLCPP總量（t）；t為相應(yīng)的時(shí)間間隔；α為方程的截距；β則反映不同情景下CLCPP總量的變化趨勢；ε為誤差項(xiàng)。

根據(jù)CLCPP總量的實(shí)際變化與氣候條件恒定不變情景下CLCPP總量的變化之差，可以得到氣候變化對CLCPP總量變化的影響（ΔClim）；同理耕地利用變化對CLCPP總量變化的影響則由CLCPP總量的實(shí)際變化與耕地利用固定不變情景下CLCPP總量的變化之差（ΔCLucc）反映；此外，CLCPP總量的實(shí)際斜率與恒定氣候條件和耕地利用情景下得到的CLCPP總量的斜率之和之間存在一定差異，表明存在氣候變化與耕地利用變化無法解釋的其他因素會(huì)對CLCPP總量產(chǎn)生影響，其他因素的影響則反映在殘差部分（ΔR）。因此，氣候變化、耕地利用變化與其他因素對CLCPP總量變化的相對貢獻(xiàn)計(jì)算公式如下[32]：

式（6）—式（8）中：CClim、CCL與CR分別表示氣候變化、耕地利用變化與其他因素對CLCPP總量變化的相對貢獻(xiàn)。氣候驅(qū)動(dòng)、耕地利用變化誘導(dǎo)與其他因素影響對CLCPP總量變化的貢獻(xiàn)之和為1。利用Maxwell三角形生成合成圖來反映三個(gè)影響因子的貢獻(xiàn)在網(wǎng)格尺度上的地理分布。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國耕地氣候生產(chǎn)潛力的空間格局特征

根據(jù)1995—2020年6期耕地氣候生產(chǎn)潛力的測算結(jié)果可以看出（圖2），中國耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力總體呈現(xiàn)出自北向南逐漸增加的分布格局。1995—2020年，中國耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力為1 159.29 t/km2。其中，2010年之前高值區(qū)（＞2 000 t/km2）主要分布在華南區(qū)西南部，2010—2020年高值區(qū)的范圍明顯擴(kuò)大至云貴高原農(nóng)業(yè)區(qū)的東南部；我國耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力的低值區(qū)（≤500 t/km2）則主要分布在北方干旱半干旱農(nóng)業(yè)區(qū)的西北部。

圖2 1995—2020年中國耕地氣候生產(chǎn)潛力空間分布Fig.2 Spatial distribution of CLCPP in China from 1995 to 2020

以2020年為例，可以看出，各地耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力存在較大差異。從農(nóng)業(yè)分區(qū)來看，華南區(qū)耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力最大，為2 012.67 t/km2，而北方干旱半干旱區(qū)由于水熱條件的限制，其耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力最小，僅為583.84 t/km2。除北方干旱半干旱區(qū)、東北平原區(qū)、黃土高原區(qū)與青藏高原區(qū)等氣候條件較為惡劣的農(nóng)業(yè)區(qū)外，其他農(nóng)業(yè)區(qū)耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力均超過了全國平均水平（圖3（a））。進(jìn)一步探究省級(jí)尺度的耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力可以發(fā)現(xiàn)，耕地氣候生產(chǎn)潛力的分布存在更為明顯的區(qū)域差異，氣候條件優(yōu)越的海南省耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力是生產(chǎn)潛力最低的新疆自治區(qū)的10余倍（前者的耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力高達(dá)2 182.04 t/km2，后者僅為206.24 t/km2）。

圖3 2020年各農(nóng)業(yè)區(qū)及各省耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力和總量情況Fig.3 The mean and the total of CLCPP in each agricultural region and each province in 2020

從耕地氣候生產(chǎn)潛力總量來看，2020年，中國耕地氣候生產(chǎn)潛力總量為25.97億t。長江中下游、黃淮海平原與東北平原區(qū)作為我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，其CLCPP總量遠(yuǎn)超其他農(nóng)業(yè)區(qū)。其中，氣候適宜、耕地資源豐富的長江中下游農(nóng)業(yè)區(qū)的CLCPP總量最大，為6.50億t。而總量最小的青藏高原農(nóng)業(yè)區(qū)受氣候條件與地形地貌等自然因素的限制，其CLCPP總量僅有0.19億t[33]。分省來看（圖3（b）），耕地面積最大的黑龍江省的CLCPP總量要遠(yuǎn)高于其他省份，為2.27億t，雖然黑龍江省的耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力較低（為833.61 t/km2），但在地形土壤等其他自然因素的影響下，豐富的耕地資源使其生產(chǎn)潛力得到了較大提升[34-35]；西藏自治區(qū)受自然條件的約束，其CLCPP總量僅為0.08億t，相較于糧食種植為主的農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，該地更適宜發(fā)展經(jīng)濟(jì)作物與畜牧結(jié)合的高寒農(nóng)業(yè)[36]。此外，河南、山東作為我國重要糧食生產(chǎn)基地，其氣候條件雖弱于南方大部分省份，但其CLCPP總量僅次于黑龍江?。ǚ謩e為2.03億t和1.93億t）。

2.2 1995—2020年中國耕地氣候生產(chǎn)潛力總量的時(shí)間變化特征

從1995—2020年全國耕地氣候生產(chǎn)潛力的總量變化來看（圖4（a））：研究期內(nèi)，中國耕地氣候生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)性上升趨勢，總量由1995年的24.95億t波動(dòng)增長至2020年的25.97億t。研究期內(nèi)，受開墾政策的鼓勵(lì)，耕地增加重心逐漸北移，北部農(nóng)業(yè)區(qū)（東北平原區(qū)與北方干旱半干旱區(qū)）耕地面積顯著增多[37-38]，而氣候變化引起的溫度上升與降水增加，改善了部分區(qū)域農(nóng)業(yè)氣候資源的配置狀況，在兩者的共同影響下，我國耕地氣候生產(chǎn)潛力有明顯提升[17,39]。

圖4 1995—2020年全國及各農(nóng)業(yè)區(qū)耕地氣候生產(chǎn)潛力總量變化Fig.4 Change of Total CLCPP in China and each agricultural area from 1995 to 2020

依據(jù)農(nóng)業(yè)區(qū)劃探究中國耕地氣候生產(chǎn)潛力變化的區(qū)域差異（圖4（b）—（j）），結(jié)果表明，各農(nóng)業(yè)區(qū)的耕地氣候生產(chǎn)潛力總量變化存在明顯差異。1995—2020年，作為我國糧食主產(chǎn)區(qū)的長江中下游地區(qū)CLCPP總量在1995—2010年明顯增加，2010—2020年略有下降，總體呈現(xiàn)增長態(tài)勢。位于我國東南部水熱條件優(yōu)越的華南區(qū)，其CLCPP總量呈一定下降趨勢，2020年該區(qū)CLCPP總量相較于2000年減少0.12億t。黃淮海平原區(qū)的CLCPP總量則在5.10億t～5.25億t范圍內(nèi)上下波動(dòng)。我國北部兩大農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量呈現(xiàn)明顯上升趨勢（東北平原區(qū)與北方干旱半干旱區(qū)CLCPP總量分別增加了12.78%和21.90%）。黃土高原區(qū)與西南部的四川盆地和云貴高原農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量雖有明顯波動(dòng)，但總量在研究期前后的變化較小。青藏高原區(qū)CLCPP總量雖表現(xiàn)出明顯上升趨勢（增幅為17.70%），但由于其獨(dú)特的氣候條件與地理位置，該區(qū)適宜耕作的面積遠(yuǎn)小于其他農(nóng)業(yè)區(qū)，因此，其CLCPP總量始終處于最低水平。

各省耕地氣候生產(chǎn)潛力總量的變化亦存在明顯差異（圖5）。廣東、浙江與江蘇作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份，其CLCPP總量相較于其他省份呈現(xiàn)出明顯的下降態(tài)勢；三省氣候濕潤、地形平坦，其優(yōu)越的自然條件十分適宜糧食作物的生長，但是受快速城市化的影響，耕地面積被擠占，在一定程度上降低了地區(qū)糧食的生產(chǎn)潛力[35,39]。位于中部的湖北、湖南和安徽與北部的河南和山東作為我國五大重要糧食生產(chǎn)地，其CLCPP總量相對穩(wěn)定。黑龍江、吉林、遼寧與內(nèi)蒙古作為北方新增耕地的主要來源地，其CLCPP總量均呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。此外，新疆的CLCPP總量雖較低，但其增長態(tài)勢顯著。

圖5 1995—2020年各省份CLCPP總量變化Fig.5 Changes of Total CLCPP in each province from 1995 to 2020

2.3 氣候變化與耕地利用變化對CLCPP變化的相對貢獻(xiàn)分析

為進(jìn)一步量化氣候變化與耕地利用變化對CLCPP總量變化的相對影響，研究在測算1995—2020年CLCPP總量的實(shí)際變化斜率的同時(shí)，計(jì)算氣候條件恒定與耕地利用狀態(tài)恒定兩種假設(shè)情景下CLCPP總量的變化，利用斜率差分別對氣候變化與耕地利用變化的貢獻(xiàn)進(jìn)行量化，具體的測算結(jié)果見表2。結(jié)果表明，就全國整體來看，氣候變化對CLCPP總量變化的相對貢獻(xiàn)率達(dá)到了69.26%，耕地利用變化對CLCPP總量變化的影響占30.11%，其中，氣候變化提升了我國耕地氣候生產(chǎn)潛力，而耕地利用變化對CLCPP總量具有負(fù)向影響。

表2 不同情景CLCPP總量年變化率及相對貢獻(xiàn)率分析Tab.2 Annual change rate and relative contribution rate of Total CLCPP under different scenarios

不同情景下各區(qū)CLCPP總量的變化率（表2）表明，耕地利用不變情景下，各區(qū)CLCPP總量均呈現(xiàn)正向增加趨勢，說明氣候變化促進(jìn)了各區(qū)CLCPP總量的提升。氣候條件不變情景下，北方干旱半干旱區(qū)、東北平原區(qū)與青藏高原區(qū)CLCPP總量呈增長態(tài)勢，其他農(nóng)業(yè)區(qū)則表現(xiàn)出不同程度的損失，表明大部分農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量的變化受耕地利用變化的負(fù)向影響，其主要原因在于耕地面積的減少與耕地占補(bǔ)的區(qū)域不均衡。1995—2020年，中國耕地面積的凈增加（占少補(bǔ)多區(qū)）主要出現(xiàn)在北部農(nóng)業(yè)區(qū)，耕地侵占則主要發(fā)生在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展地區(qū)（如長三角、珠三角和省會(huì)城市周邊）（圖6，圖中耕地占比分別表示單個(gè)9 km×9 km的格網(wǎng)內(nèi)新增或占用耕地面積的占比）。除長江中下游地區(qū)，其他農(nóng)業(yè)區(qū)占用耕地的單位面積氣候生產(chǎn)潛力均高于新增補(bǔ)充耕地，表明大部分農(nóng)業(yè)區(qū)占用耕地的水熱條件優(yōu)于新增耕地，其中，四川盆地占、補(bǔ)耕地的水熱條件差異最大（圖6（a））。從潛力總量來看（圖6（b）），北部兩大農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量的增補(bǔ)高于損失，表明地區(qū)占、補(bǔ)耕地的水熱條件雖存在占優(yōu)補(bǔ)劣的現(xiàn)象，但耕地面積的凈增加仍有效促進(jìn)了地區(qū)CLCPP總量的增加。此外，耕地的占優(yōu)補(bǔ)劣明顯加劇了黃淮海平原CLCPP總量的減少，而占劣補(bǔ)優(yōu)則縮小了長江中下游平原區(qū)CLCPP總量的損失[9]。

圖6 1995—2020年各農(nóng)業(yè)區(qū)耕地變化及其CLCPP變化Fig.6 Changes of cultivated land and CLCPP in each agricultural region from 1995 to 2020

表2中相對貢獻(xiàn)率的測算結(jié)果顯示，氣候變化和耕地利用變化對CLCPP總量變化的相對影響在不同農(nóng)業(yè)區(qū)中的表現(xiàn)具有明顯差異。華南區(qū)與黃淮海平原區(qū)作為我國城鎮(zhèn)化水平較高地區(qū)，耕地利用變化對地區(qū)CLCPP總量的影響強(qiáng)于氣候變化，其中，耕地利用變化對經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的華南區(qū)CLCPP總量的影響更大（CCL= 60.47%）。作為糧食主產(chǎn)區(qū)的黃淮海平原的氣候條件相對較弱，水熱條件改善帶來的地區(qū)CLCPP總量的增加與耕地面積減少引起的CLCPP總量的減少相對持平，因此氣候變化與耕地利用變化對黃淮海平原區(qū)CLCPP總量的相對貢獻(xiàn)差別較小。長江中下游地區(qū)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對迅速的農(nóng)業(yè)區(qū)，氣候變化對該區(qū)CLCPP總量的影響更大。位于我國北部的東北平原區(qū)與北方干旱半干旱區(qū)是我國近年來耕地?cái)U(kuò)張的兩大熱點(diǎn)地區(qū)[35]，氣候變化帶來的水熱條件的改善提升了兩區(qū)的糧食生產(chǎn)潛力，耕地面積的增加進(jìn)一步提升了地區(qū)CLCPP總量，其中，東北平原區(qū)CLCPP受到氣候變化的顯著影響（CClim= 86.88%）。相較于耕地利用變化，位于西南部的兩大農(nóng)業(yè)區(qū)受氣候變化影響更大，氣候變化對四川盆地CLCPP總量的影響相較于云貴高原更大。黃土高原與青藏高原作為我國重要的生態(tài)敏感區(qū)，氣候變化對兩區(qū)均具有較強(qiáng)影響，其中，人類活動(dòng)強(qiáng)度較弱的青藏高原受氣候變化的影響更大。

進(jìn)一步從網(wǎng)格尺度（3 km×3 km）探究氣候變化與耕地利用變化對CLCPP總量的相對貢獻(xiàn)的空間分布（圖7）。耕地利用變化的高貢獻(xiàn)率主要分布在各省會(huì)城市及周邊地區(qū)，各省會(huì)城市及周圍人口不斷積聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，是耕地面積減少的主要地區(qū)，建設(shè)用地是流失耕地的主要去向，耕地面積的不斷減少導(dǎo)致地區(qū)糧食生產(chǎn)能力受損[31,35]。黃淮海平原與華南區(qū)作為受耕地利用變化影響較大的兩大農(nóng)業(yè)區(qū)，黃淮海平原區(qū)耕地氣候生產(chǎn)潛力總量受耕地利用變化的影響范圍更大，華南區(qū)所受影響則主要集中在珠三角地區(qū)附近。氣候變化貢獻(xiàn)率的分布相較于耕地利用變化要更為復(fù)雜，影響范圍也更為廣泛，其高值主要分布在長江中下游地區(qū)中部與北部、四川盆地和云貴高原農(nóng)業(yè)區(qū)東部以及東北平原和北方干旱半干旱區(qū)的大部分地區(qū)，表明在這些地區(qū)，水熱條件的改善是提升地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力的關(guān)鍵因素。剩余因素的高貢獻(xiàn)率主要分布在新疆西北部局部地區(qū)，表明該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更多的受到農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)業(yè)政策等其他因素的影響[40]。

圖7 耕地利用變化、氣候變化及剩余因素對CLCPP相對貢獻(xiàn)率的空間分布Fig.7 Spatial distribution of relative contributions of cultivated land use change, climate change and residual factors

3 結(jié)論和討論

3.1 結(jié)論

耕地氣候生產(chǎn)潛力作為反映耕地生產(chǎn)能力的重要指標(biāo)，其變化主要受氣候變化與耕地利用變化的綜合影響。本文基于情景假設(shè)，利用趨勢差定量化氣候變化與耕地利用變化對耕地氣候生產(chǎn)潛力變化的相對貢獻(xiàn)，并分別從農(nóng)業(yè)區(qū)劃與網(wǎng)格尺度探究兩者貢獻(xiàn)程度的區(qū)域差異，主要結(jié)論如下：

（1）1995—2020年，耕地單位面積氣候生產(chǎn)潛力總體呈現(xiàn)南高北低的格局，高值區(qū)（＞2 000 t/km2）主要分布在華南農(nóng)業(yè)區(qū)，低值區(qū)（≤500 t/km2）則主要分布在北方干旱半干旱農(nóng)業(yè)區(qū)的西北部。2020年，長江中下游地區(qū)CLCPP總量高達(dá)6.50億t，遠(yuǎn)超其他農(nóng)業(yè)區(qū)，而青藏高原農(nóng)業(yè)區(qū)的CLCPP總量僅有0.19億t。

（2）1995—2020年，全國耕地氣候生產(chǎn)潛力總量呈現(xiàn)波動(dòng)性增長，由1995年的24.95億t變?yōu)?020年的25.97億t，增幅約4.09%。北部農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量呈現(xiàn)明顯上升態(tài)勢（增幅分別為12.78%和21.90%），華南區(qū)近20年來的CLCPP總量則表現(xiàn)出明顯的下降趨勢（降幅約7.31%）。

（3）氣候變化促進(jìn)了耕地氣候生產(chǎn)潛力總量的提升，耕地利用變化則對大部分農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量的變化具有負(fù)向影響。從網(wǎng)格尺度來看，耕地利用變化的強(qiáng)影響區(qū)主要分布在人類活動(dòng)強(qiáng)度高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展更為快速的地區(qū)（如省會(huì)城市），而氣候變化對各農(nóng)業(yè)區(qū)均具有廣泛影響。

（4）從占補(bǔ)耕地CLCPP的差異來看，我國耕地占補(bǔ)總體呈現(xiàn)“占優(yōu)補(bǔ)劣”。耕地的“占多補(bǔ)少”與“占優(yōu)補(bǔ)劣”對水熱條件優(yōu)越的華南區(qū)影響最大（CCL=60.47%），長江中下游地區(qū)耕地的“占劣補(bǔ)優(yōu)”則在一定程度上抵消了耕地面積減少的負(fù)向影響；北部農(nóng)業(yè)區(qū)CLCPP總量的增加受氣候變化與耕地“占少補(bǔ)多”的共同影響。

3.2 啟示與討論

氣候變化引起的氣溫升高與降水格局改變對我國糧食生產(chǎn)具有一定的正面增產(chǎn)作用，耕地氣候生產(chǎn)潛力得到提升[11,39]。但從總量上來看，部分農(nóng)業(yè)區(qū)單位面積生產(chǎn)潛力的提高并不能彌補(bǔ)耕地利用變化帶來的耕地氣候生產(chǎn)潛力總量的損失（如華南區(qū)）。因此，在土地利用快速變化的地區(qū)，推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)的同時(shí)需重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展與耕地保護(hù)之間的關(guān)系[9,41]。此外，氣候變化引起的極端氣候事件頻率增加，增大了自然災(zāi)害（洪澇、干旱）對糧食生產(chǎn)的威脅[42]。因此，在面對全球氣候變暖趨勢的影響時(shí)，地區(qū)要結(jié)合自身實(shí)際情況充分利用氣候變暖帶來的水熱資源優(yōu)勢，在追求耕地占補(bǔ)保量的同時(shí)要注重質(zhì)量的平衡，從而提升區(qū)域糧食生產(chǎn)能力，以緩解氣候變化可能對糧食安全產(chǎn)生的不利影響。

本文利用情景分析的方法量化了氣候變化與耕地利用變化對耕地氣候生產(chǎn)潛力的貢獻(xiàn)程度，對兩者共同作用的定量化分析進(jìn)行了補(bǔ)充。研究由于數(shù)據(jù)限制采用Thornthwaite Memorial模型對耕地氣候生產(chǎn)潛力進(jìn)行測算，總體上雖能反映耕地氣候生產(chǎn)潛力的時(shí)空變化特征，但測算結(jié)果不適用于小尺度研究。后續(xù)研究可考慮在未來多要素氣候情景下，耦合復(fù)雜土地交互過程預(yù)測區(qū)域糧食生產(chǎn)潛力，為農(nóng)業(yè)發(fā)展的分區(qū)管制提供理論支撐。