季詩琪，黃登山

湘潭大學(xué) 土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖南 湘潭 411100

0 引 言

隨著我國大豆生產(chǎn)規(guī)模和消費格局的變化，大豆作為重要的植物 蛋白和油料來源，需求量日益加增，年均消費約1.1 億噸。截至2020 年，我國大豆種植面積和產(chǎn)量已實現(xiàn)“五連增”，總產(chǎn)量約1961 萬噸，但大豆供需仍處于失衡狀態(tài)，需要進口大豆來填補自產(chǎn)大豆供給的不足[1]。另外，國民肉禽蛋奶消費量對動物養(yǎng)殖業(yè)飼料需求增加帶來的豆粕（大豆提取豆油后的副產(chǎn)品，是動物主要的蛋白質(zhì)飼料之一）質(zhì)量要求的改變，使高出油率的進口大豆成為國內(nèi)飼料生產(chǎn)商的普遍選擇[2]。2020年，中國農(nóng)業(yè)展望大會在《中國農(nóng)業(yè)展望報告（2020-2029）》[3]中指出，大豆未來形勢為消費繼續(xù)穩(wěn)定增長，進口為主格局不變。可見在中國大豆進口成為主趨勢的情況下，有必要深入研究大豆進口國生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化，進而預(yù)測進口國大豆市場運作的穩(wěn)定性，實現(xiàn)中國大豆可持續(xù)發(fā)展。

當前，我國大豆進口貿(mào)易伙伴主要有巴西、美國和阿根廷等國家。2013 年，巴西首次超越美國成為我國大豆第一進口國，大豆貿(mào)易占中國總大豆貿(mào)易的50%，直至2019 年，巴西仍然是我國大豆第一進口國，占中國大豆進口額65%。目前，國內(nèi)研究主要集中于對中國大豆產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀[4-5]、影響因素[6]和貿(mào)易安全[7]等方面的研究，關(guān)于進口國大豆生產(chǎn)格局研究尚不多見[8-10]。鑒于此，本文基于2000-2019 年巴西大豆產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以我國大豆第一進口國巴西作為研究對象，對巴西大豆產(chǎn)量的時空演變規(guī)律進行分析，掌握巴西大豆生產(chǎn)趨勢，為中國大豆進口市場份額的合理分配提供重要參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 研究區(qū)概括

巴西位于南美洲東南部，大西洋西岸，國土面積約為851.5 萬km2，是世界國土面積第五大國。據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織統(tǒng)計，2018 年巴西耕地面積約為55.8萬km2，擁有世界上最大的可耕地儲備[11]。地形以平原和高原為主，境內(nèi)主要有亞馬遜河、巴拉那河和圣弗朗西斯科河三大水系，水資源豐富，年均降雨量1500 mm，年平均氣溫18 ～28 ℃。得天獨厚的水熱條件和豐富的自然資源，為巴西大豆產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。

巴西大豆種植歷史悠久，近年來已成為世界上最大的大豆生產(chǎn)國，并在世界大豆產(chǎn)量占比中呈上升趨勢。此外，巴西政府還大力推進大豆科研人才培養(yǎng)，已成功研制出300 多種適合本國生產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)大豆品種，大豆行業(yè)市場優(yōu)勢十分顯著，未來有望繼續(xù)保持其優(yōu)勢地位。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)包括統(tǒng)計數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，2000-2019 年巴西大豆產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來源于巴西國家地理與統(tǒng)計研究所（Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica，IBGE）提供的《巴西統(tǒng)計年鑒》（2000-2019 年），包含巴西26 個州區(qū)和1 個聯(lián)邦區(qū)（巴西利亞聯(lián)邦區(qū)）單位的數(shù)據(jù)。大豆進出口額和耕地面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)源自聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織FAO 統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫FAOSTAT。巴西行政區(qū)劃邊界空間數(shù)據(jù)源自加州大學(xué)戴維斯分校空間科學(xué)中心GADM 數(shù)據(jù)庫。

1.3 研究方法

時空演變分析的目的是基于多年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用時空分析方法及工具，定量化且具象化要素時空演變過程及規(guī)律，揭示其分異特征。因此，本文選用以下方法來進行分析研究。

1.3.1 標準差橢圓

標準差橢圓法（Standard Deviational Ellipse，SDE）是定量描述地理要素空間分布整體特征的空間統(tǒng)計學(xué)方法[12]。本文采用一級標準差生成的標準差橢圓來分析大豆產(chǎn)量的方向分布特征，以橢圓的長軸、短軸、中心點和方向角來揭示大豆產(chǎn)量分布范圍、分布重心、分布方向等空間特征。長短軸差值越大，說明大豆產(chǎn)量分布的方向性越強，值越小，說明方向性越弱。橢圓的長軸、短軸、中心點和方向角的計算公式分別為：

式中，（Xi，Yi）為研究對象的空間區(qū)位；Wi為相應(yīng)的權(quán)重；x?i,y?i為各研究對象區(qū)位到中心點的坐標偏差。

1.3.2 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析反映某區(qū)域位置上同一屬性的相關(guān)程度，本文運用空間自相關(guān)模型來度量大豆產(chǎn)量變化對產(chǎn)區(qū)位置變化的響應(yīng)。根據(jù)研究區(qū)域的不同，可分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩類分析方法。全局空間自相關(guān)（Global Moran's I），是描述某個空間要素屬性值在整個研究區(qū)域內(nèi)的空間分布特征，公式如下：

式中，n為研究區(qū)域內(nèi)空間單元的總個數(shù)，在本文中表示巴西州區(qū)個數(shù)；Xi和Xj分別為第i和第j州區(qū)的大豆產(chǎn)量值；Wij為基于鄰接的二元鄰接矩陣。全局Moran's I 取值為[-1，1]。當I＞0 時，說明存在空間正相關(guān)性，I值越大，大豆產(chǎn)量隨著州區(qū)位置的聚集，相關(guān)性越顯著。當I＜0 時，呈空間負相關(guān)性，值越小，空間分異性越大。當I 趨近0 時，無空間自相關(guān)，表示空間分布呈隨機性。

全局空間自相關(guān)只能判斷大豆產(chǎn)量在空間是否存在有聚集特征，并不能明確地描述聚集區(qū)的分布形態(tài)，而且忽略了空間過程中潛在的不穩(wěn)定性。局部空間自相關(guān)（Local Moran's I）的優(yōu)勢在于尋找可能被掩蓋的局部空間自相關(guān)位置，識別空間異質(zhì)性，能推算出聚集區(qū)的全部范圍，也能發(fā)現(xiàn)被全局空間自相關(guān)掩蓋的局部空間自相關(guān)位置[13]，公式如下：

式中，參數(shù)含義同公式（5）。

2 大豆產(chǎn)量數(shù)量特征分析

2.1 巴西大豆總產(chǎn)量變化分析

分析巴西大豆生產(chǎn)狀況，對比各年份產(chǎn)量數(shù)據(jù)及相應(yīng)的年增長率和平均增長率。由圖1、圖2 可知：近20年巴西大豆產(chǎn)量整體呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢。2000-2008 年，大豆產(chǎn)量呈波動遞增趨勢。2008-2009 年，受金融危機影響，油價下跌，大豆產(chǎn)量下行。2009-2011 年，大豆產(chǎn)量開始回升。2011-2013 年，大豆產(chǎn)量呈V 型增長，其中2012 年大豆產(chǎn)量急劇下降，增長率由9.24%下降至-2.19%，創(chuàng)歷史新低，這是由于南美大豆市場普遍蕭條，第二主產(chǎn)區(qū)南部地區(qū)天氣持續(xù)干旱，嚴重影響大豆生長關(guān)鍵期。2013-2015 年，隨著國際市場糧價上漲以及巴西國內(nèi)因雷亞爾兌美元匯率下跌而上漲的大豆價格，農(nóng)戶預(yù)售和銷售大豆的積極性拉動了大豆產(chǎn)量回升。2015-2016 年，大豆的增長率由12.26%下降至-1.33%，主要原因是2015 年末，厄爾尼諾現(xiàn)象使第一生產(chǎn)州馬托格羅索州降雨緊缺，阻礙大豆初期生長，此外雷亞爾匯率回升使大豆價格優(yōu)勢下降，造成部分農(nóng)戶放棄種植大豆。2016-2018 年，天氣狀況良好，大豆產(chǎn)量回升。2019 年初，第一主產(chǎn)區(qū)中西部地區(qū)大豆播種受天氣干旱的影響，導(dǎo)致該年巴西大豆產(chǎn)量略微下降。

圖1 2000-2019 年巴西大豆生產(chǎn)總量趨勢圖Fig.1 Trend of Brazil's total soybean production from 2000 to 2019

圖2 2000-2019 年巴西大豆產(chǎn)量平均年增長率和年增長率變化圖Fig.2 The average annual growth rates and annual growth rates of Brazil's soybean production from 2000 to 2019

2.2 五大地理分區(qū)大豆產(chǎn)量變化分析

為進一步分析大豆產(chǎn)量格局的變化，根據(jù)地理方位和自然地理特征將研究區(qū)細分為五大地理區(qū)：北部、東北部、東南部、南部和中西部地區(qū)（圖3），分別計算五大地理分區(qū)歷年大豆產(chǎn)量比重，以此來衡量各地理區(qū)大豆生產(chǎn)對巴西的貢獻程度（圖4）。

圖3 巴西地理分區(qū)及各州分布圖Fig.3 A map of Brazil's geographical regions and states

圖4 巴西五大地理分區(qū)歷年大豆產(chǎn)量占比Fig.4 Proportion of soybean yield in five geographical regions of Brazil over the years

由圖4 可看出，大豆生產(chǎn)格局具有明顯的區(qū)域差異性，中西部和南部地區(qū)產(chǎn)量平均占比最高，分別為47.55%和35.23%，東北部和東南部地區(qū)產(chǎn)量比重較為接近，分別為7.30%和7.24%，而北部地區(qū)占比最少，說明中西部和南部地區(qū)是巴西大豆發(fā)展的核心地區(qū)。從時間序列來看，當南部地區(qū)產(chǎn)量占比下降時，中西部地區(qū)占比優(yōu)勢愈易凸顯，2005 年占比達到最高值56%。而北部和東北部地區(qū)產(chǎn)量占比以小幅度上升，反映出該區(qū)域大豆生產(chǎn)規(guī)模逐步擴大，有較好的發(fā)展前景。其他地區(qū)占比變化幅度較小，大豆生產(chǎn)狀況較為穩(wěn)定。從影響因素來看，大豆產(chǎn)量分布規(guī)律與五大地理區(qū)的氣候、種植歷史以及農(nóng)業(yè)政策等因素有關(guān)。中西部地區(qū)是第一大豆主產(chǎn)區(qū)，屬熱帶及亞熱帶草原氣候，該產(chǎn)區(qū)土地平坦開闊，在受政策鼓勵、允許按配額開墾荒地后，農(nóng)戶們大面積擴大耕地種植大豆，形成了較為發(fā)達的大豆種植業(yè)，促使中西部地區(qū)大豆產(chǎn)量穩(wěn)居第一。南部和東南部地區(qū)是第二大豆主產(chǎn)區(qū)，屬亞熱帶濕潤氣候，該產(chǎn)區(qū)一直是巴西大豆傳統(tǒng)的種植區(qū)，土壤肥沃，生產(chǎn)力水平高，但容易受厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象影響，從而引發(fā)干旱和洪水災(zāi)害，導(dǎo)致大豆產(chǎn)量值波動幅度較大。北部和東北部地區(qū)中大多數(shù)產(chǎn)區(qū)為新晉種植區(qū)，種植較為分散，其中北部地區(qū)覆蓋大量的熱帶雨林，耕地數(shù)量阻礙了該地區(qū)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，東北部地區(qū)易受旱災(zāi)影響，水資源僅占全國的6%，在耕地面積一定而水資源短缺的情況下，大部分農(nóng)戶們更愿意選擇其他作物種植。

2.3 各州區(qū)大豆產(chǎn)量變化分析

為探索大豆產(chǎn)量時空分布細節(jié)變化，將研究尺度進一步細分至州區(qū)級小尺度。截至2019 年，在巴西共有19 個州為大豆產(chǎn)區(qū)。因大豆種植歷史不同，大豆產(chǎn)區(qū)可分為：傳統(tǒng)種植區(qū)（2000—2019 年均有大豆種植）和新晉種植區(qū)，分別對應(yīng)13 個州和6 個州?？紤]到新晉種植區(qū)種植歷史較短，數(shù)值波動大，影響總體數(shù)據(jù)分析結(jié)果，因此本文研究對象只針對傳統(tǒng)種植區(qū)（圖5）。

圖5 傳統(tǒng)種植區(qū)大豆產(chǎn)量變化情況Fig.5 Changes in soybean yields in traditional planting areas

由圖5 可以看出，不同傳統(tǒng)種植區(qū)中雖然產(chǎn)量變化有波動差異，但總體呈上升狀態(tài)，大豆產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況較好。從產(chǎn)量分布情況來看，2000 年，馬托格羅索州產(chǎn)量位居第一，其次是巴拉那州和南里奧格蘭德州。馬托格羅索州氣候條件穩(wěn)定，擁有先進的種植技術(shù)與管理措施，具有突出的大豆生產(chǎn)優(yōu)勢。巴拉那州土壤肥沃，種植技術(shù)水平較高，所以大豆單產(chǎn)水平最高[14]。南里奧格蘭德州是20 世紀40年代巴西大豆生產(chǎn)最先試種的州區(qū)，大豆種植歷史最久，播種經(jīng)驗最為豐富。2019 年，馬托格羅索州產(chǎn)量超越第二名數(shù)千萬噸，穩(wěn)居第一主產(chǎn)州的地位，南里奧格蘭德州產(chǎn)量增速較快，超越巴拉那州成為第二大主產(chǎn)州，圣卡塔琳娜州產(chǎn)量排名下降從第十名下降至十二名，馬拉尼昂州和托坎廷斯河州產(chǎn)量各上升一個排名，其他各州產(chǎn)量名次不變。由此看來，巴西各州區(qū)大豆產(chǎn)量漲勢基本同步，產(chǎn)量分布狀況大體一致。

從產(chǎn)量變化幅度來看，托坎廷斯州的大豆產(chǎn)量增幅最大，2000-2019 年，大豆產(chǎn)量值從11 萬噸上升至262 萬噸，增產(chǎn)趨勢愈加明顯。原因在于該州作為北部亞馬孫熱帶雨林森林砍伐最外圍州區(qū)，耕地面積顯著增加，為大豆種植創(chuàng)造了有利條件。大規(guī)模的農(nóng)業(yè)擴張也促使皮奧伊州大豆增產(chǎn)較為明顯。這兩州區(qū)的大部分耕地采用高度機械化耕作生產(chǎn)，與巴西傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的耕作模式形成了鮮明對比，具有顯著的生產(chǎn)潛力，大豆發(fā)展前景較好。其他各州大豆生產(chǎn)呈穩(wěn)定增長態(tài)勢。

3 大豆生產(chǎn)格局空間演變分析

3.1 大豆產(chǎn)量空間變化分析

為闡明巴西各州區(qū)大豆生產(chǎn)格局的空間演化特征，針對2000、2006、2012 和2019 年4 個時間段，依托GIS 空間分析將大豆產(chǎn)量按照自然斷點法劃分為6 個等級，以此來表示各州大豆生產(chǎn)能力的高中低水平（圖6）。以各州區(qū)大豆產(chǎn)量為權(quán)重，計算4 個年份巴西大豆產(chǎn)量的空間分布橢圓及分布中心（圖7、表1）。

圖6 巴西各州大豆產(chǎn)量空間分布Fig.6 Spatial distribution of soybean yield in each state ofBrazil

圖7 不同年份巴西大豆產(chǎn)量分布橢圓及分布中心Fig.7 The distribution ellipse and distribution center ofBrazilian soybean production in different years

圖6 中不同大豆產(chǎn)量等級分別對應(yīng)無、低、中低、中高、高和超高產(chǎn)區(qū)，在時間序列中，中高產(chǎn)及以上區(qū)域數(shù)量增加且大豆產(chǎn)區(qū)不斷擴大。2000 年，大豆高產(chǎn)區(qū)分布于馬托格羅索州、巴拉那州、南大河灣、戈亞斯，中高產(chǎn)區(qū)集中在東北部，而無產(chǎn)區(qū)數(shù)量約占二分之一，集中于北部地區(qū)。隨后受巴西政府政策法令支持、銀行信貸資助和土壤理化性質(zhì)等因素影響，大豆產(chǎn)量分布發(fā)生了從南向北的擴張[15]。2006 年，高產(chǎn)區(qū)新增南馬托格羅索州，中高產(chǎn)區(qū)范圍向東北部和東南部開始擴張，無產(chǎn)區(qū)數(shù)量減少，新晉種植區(qū)帕拉州、塞爾希培州和朗多尼亞州。2012 年，馬托格羅索州成為第一個超高產(chǎn)區(qū)，中高產(chǎn)區(qū)繼續(xù)擴大，新增皮奧伊州和圣卡塔琳娜州。2019 年，巴西一半以上的州區(qū)都處于中高產(chǎn)區(qū)及以上，無產(chǎn)區(qū)數(shù)量明顯減少。無產(chǎn)區(qū)無大豆種植的原因可能在于：圣埃斯皮里圖州和里約熱內(nèi)盧州的農(nóng)戶們主要種植咖啡，且這兩州工業(yè)較為發(fā)達。亞馬遜州包含98%的亞馬遜雨林地區(qū)，耕地面積極其有限，相比大豆種植，農(nóng)戶們更愿意養(yǎng)牛放牧。位于東北部的塞阿拉州、北里奧格蘭德州、帕拉伊巴州、伯南布哥州和塞爾希培州，天氣條件易于棉花生長，且在水資源有限的情況下，農(nóng)戶們優(yōu)先種植耐干旱的腰果。

由圖7 可知，巴西大豆生產(chǎn)的標準差橢圓整體呈北偏東-南偏西的分布格局，橢圓分布區(qū)域主要集中于中西部和南部地區(qū)，說明巴西大豆生產(chǎn)的優(yōu)勢區(qū)域格局較為穩(wěn)定。分布范圍逐步擴大， 2019 年空間分布面積最廣，表明大豆生產(chǎn)整體呈現(xiàn)空間擴張趨勢；長短軸差值呈小幅增加—小幅減小—大幅增加趨勢，表明大豆生產(chǎn)整體水平差距不斷拉大；方位角變化幅度較小，表明大豆生產(chǎn)分布的主趨勢方向一定。

由圖7 和表1 可知，2000 年以來，大豆分布中心在南馬托格羅索州和戈亞斯州區(qū)域內(nèi)移動，這表明中西部地區(qū)大豆生產(chǎn)在巴西始終占據(jù)重要地位。同時分布中心還呈現(xiàn)出向西北方向遷移的演變趨勢，這說明馬托格羅索州以及北部地區(qū)的大豆生產(chǎn)增速超過其他地區(qū)，對巴西大豆生產(chǎn)起著顯著拉動作用。2000-2006 年，往西北方向遷移至戈亞斯州境內(nèi)，可能是因為中西部和北部地區(qū)產(chǎn)量占比增加顯著，其他地區(qū)產(chǎn)量占比下降，從而使中西部和北部地區(qū)大豆生產(chǎn)對巴西的貢獻程度在加速提高。2006-2012 年，分布中心往東北方向偏移至戈亞斯州北部，原因在于東北部地區(qū)產(chǎn)量回升且增速最快，而2012 年受拉尼娜現(xiàn)象影響的南部產(chǎn)區(qū)大豆減產(chǎn)嚴重。2012-2019 年，向西南方向遷移至戈亞斯州南部，偏移速度減緩，原因是南部地區(qū)產(chǎn)量快速回升，且其他地區(qū)產(chǎn)量也有所增長，平緩了大豆分布中心的遷移強度。大豆分布中心平均移動速度為14.39 km/a，可見巴西大豆生產(chǎn)存在一定的區(qū)域波動性，大豆生產(chǎn)的投入與產(chǎn)出不夠穩(wěn)定。

表1 巴西大豆產(chǎn)量分布橢圓參數(shù)Tab.1 Ellipse parameters of Brazilian soybean yield distribution

3.2 大豆產(chǎn)量空間集聚特征分析

3.2.1全局自相關(guān)分析

借助OpenGeoDa 軟件基于單變量的全局空間自相關(guān)模型運算得到大豆產(chǎn)量在不同時間段的全局Moran's I值、P 值和Z 值（表2）。

表2 全局空間自相關(guān)分析結(jié)果Tab.2 Results of global spatial autocorrelation analysis

從表2 可看出，時間序列中巴西各產(chǎn)區(qū)的大豆產(chǎn)量數(shù)據(jù)均未通過顯著性檢驗，P 值大于0.1， Z 值小于1.65，無法拒絕零假設(shè)，說明各州區(qū)之間距離遠近對大豆生產(chǎn)沒有顯著影響，空間依賴關(guān)系較弱。全局Moran's I 是為產(chǎn)量指標在大豆主產(chǎn)區(qū)的空間相關(guān)性提供一個總體描述，該統(tǒng)計量顯示大豆產(chǎn)區(qū)是均勻同質(zhì)的，而各大豆主產(chǎn)區(qū)的同質(zhì)性假設(shè)很難保證，即當不存在全局空間自相關(guān)時，可能存在局部地區(qū)被掩蓋了空間相關(guān)的情況。

3.2.2 局部自相關(guān)分析

為了進一步揭示各產(chǎn)區(qū)大豆生產(chǎn)空間集聚特征及差異演變，更加全面地分析大豆產(chǎn)量在空間上的相關(guān)性，對4 個時間點的大豆產(chǎn)量進行局部自相關(guān)分析，利用LISA 聚集圖（通過5%顯著性檢驗）判斷各州區(qū)的局部相關(guān)類型及聚集區(qū)域是否在統(tǒng)計意義上顯著（圖8）。

由表2 和圖8 可知，盡管大豆產(chǎn)量不存在全局空間自相關(guān)，但在局部空間相關(guān)性上顯著，即高-高聚集區(qū)和低-高聚集區(qū)顯著。南馬托格羅索州和戈亞斯州呈高-高聚集狀態(tài)，說明該區(qū)域?qū)儆跓狳c地區(qū)，大豆生產(chǎn)會帶動周邊產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)量值。大豆產(chǎn)量分布中心也分布在南馬托格羅索州附近，表示巴西大豆生產(chǎn)的地域分布較為清晰，高產(chǎn)區(qū)較為集中，連片分布。圣卡塔琳娜州和托坎廷斯州呈低-高聚集狀態(tài)，說明相對于周邊州區(qū)，該區(qū)域大豆種植業(yè)總體發(fā)展緩慢，產(chǎn)量較低。其他聚集區(qū)域不顯著?？傮w聚集格局的分布特征相似，聚集特征變化程度不大，較為穩(wěn)定。

圖8 不同年份巴西各州大豆產(chǎn)量空間集聚模式圖Fig.8 The spatial agglomeration pattern of soybean production in different Brazilian states in different years

4 結(jié) 論

本文基于2000-2019 年巴西大豆產(chǎn)量數(shù)據(jù)，分別以巴西、五大地理區(qū)和各州區(qū)為研究區(qū)域，定量分析不同尺度下巴西大豆生產(chǎn)的時空動態(tài)特征。在此基礎(chǔ)上結(jié)合各區(qū)域的種植歷史、生產(chǎn)技術(shù)和氣候環(huán)境等解釋說明大豆產(chǎn)量區(qū)域分異的原因，具體結(jié)論如下。

1）20 年間巴西大豆產(chǎn)量總體呈現(xiàn)波動上升趨勢。區(qū)域位置的不同使得巴西農(nóng)業(yè)發(fā)展存在差異，五大地理區(qū)中，中西部和南部地區(qū)大豆生產(chǎn)在巴西始終占據(jù)重要地位。各州區(qū)中，馬托格羅索州產(chǎn)量穩(wěn)居第一，托坎廷斯州和皮奧伊州大豆增產(chǎn)趨勢顯著，具有較好的大豆生產(chǎn)潛力。

2）大豆生產(chǎn)的標準差橢圓中心位置分布較為接近，均在南馬托格羅索州和戈亞斯州區(qū)域內(nèi)移動。受優(yōu)勢區(qū)域影響，大豆生產(chǎn)空間分布方向一定，呈北偏東-南偏西的分布格局。分布范圍逐步擴大，截至2019 年，巴西一半以上的州區(qū)都處于中高產(chǎn)區(qū)及以上，無產(chǎn)區(qū)數(shù)量明顯減少，表明大豆生產(chǎn)整體呈現(xiàn)空間擴張趨勢。生產(chǎn)水平差距較大，總體呈現(xiàn)不均衡性的空間分布特征，這對巴西大豆發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。

3）大豆產(chǎn)量空間相關(guān)性較弱，局部地區(qū)存在兩種空間集聚模式。南馬托格羅索州和戈亞斯州呈高-高聚集狀態(tài)，圣卡塔琳娜州和托坎廷斯州呈低-高聚集狀態(tài)，集聚特征變化程度不大，較為穩(wěn)定，高產(chǎn)區(qū)連片分布，集中于南馬托格羅索州附近。

當下我國大豆對外依存度較高，如果進口貿(mào)易國的供應(yīng)端出現(xiàn)問題，會對我國大豆產(chǎn)業(yè)安全和發(fā)展造成嚴重威脅。巴西作為近年來中國大豆進口第一大國，未來我國自巴西的大豆進口量將會不斷增加，在了解巴西大豆生產(chǎn)在時空上的演變規(guī)律的基礎(chǔ)上，掌握各州區(qū)大豆生產(chǎn)特征，充分利用不同區(qū)域各自的大豆生產(chǎn)優(yōu)勢來實現(xiàn)我國大豆資源供給互補，秉承“穩(wěn)定產(chǎn)區(qū)多合作，新晉產(chǎn)區(qū)互惠合作”的原則建立可靠的進口大豆貨源渠道，保障我國大豆資源供給安全，為中巴大豆貿(mào)易合作提供科學(xué)依據(jù)。同時，巴西大豆產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化改革經(jīng)驗、惠農(nóng)政策以及大力發(fā)展農(nóng)業(yè)進程中生態(tài)保護和可持續(xù)發(fā)展的態(tài)度均值得學(xué)習(xí)和借鑒。