我國農(nóng)藥施用的時空演變

郭利京 王穎

摘要：基于1991—2015年31個省級行政單位的農(nóng)藥施用量數(shù)據(jù)，研究我國農(nóng)藥空間使用水平及時空演變特征。運用ArcGIS軟件和Slope分析、空間自相關(guān)、空間冷熱點分析等方法，研究了我國農(nóng)藥施用的空間自相關(guān)性、施用量變化的區(qū)域遷移和空間冷熱點情況。結(jié)果表明：（1）1991—2015年，27個省份農(nóng)藥施用量呈現(xiàn)出增長的態(tài)勢，由1991年的76.5萬t增長至2015年的178.3萬t，年均增速3.44%，遠遠快于在此期間我國糧食產(chǎn)量年均1.4%的增幅;（2）1991—2015年，我國農(nóng)藥施用的空間自相關(guān)性逐年減弱，農(nóng)藥施用空間分布由東部沿海的高聚集區(qū)向中西部和東北部地區(qū)離散化演變。農(nóng)藥施用增量的空間演變特征表現(xiàn)為東南沿海地區(qū)→中部地區(qū)→東北、西南地區(qū);（3）東北地區(qū)取代東南沿海地區(qū)成為農(nóng)藥施用的熱點地區(qū)，農(nóng)藥施用的冷點地區(qū)由東南沿海向中部地區(qū)遷移。根據(jù)我國農(nóng)藥施用量的空間和時間變化特征，應采用不同的農(nóng)藥減量化措施，對東部沿海和東北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適宜采用統(tǒng)防統(tǒng)治的規(guī)模化病蟲害防治方式，生態(tài)脆弱的西部地區(qū)應以生態(tài)環(huán)境保護為重心施用低毒、高效的低毒農(nóng)藥和生物農(nóng)藥。

關(guān)鍵詞：農(nóng)藥施用;時空演變;空間自相關(guān);空間冷熱點;生態(tài)環(huán)境;區(qū)域遷移

中圖分類號： F062.2;F323.22 ?文獻標志碼： A ?文章編號：1002-1302（2019）14-0327-05

作者簡介：郭利京（1981—），男，河南洛陽人，博士，副教授，研究方向為農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境。E-mail：guolijing0379@163.com。

我國農(nóng)藥過量施用的情況嚴重，2017年我國農(nóng)藥施用量高達178.3萬t，農(nóng)藥施用量為11.7 kg/hm2，是世界平均水平的 2.5倍。較低的農(nóng)藥施用效率導致了較高的農(nóng)藥殘留率。當前我國每年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用的農(nóng)藥只有三成直接作用于目標生物體，剩下七成進入土壤、空氣和水域中[1]。農(nóng)藥殘留對耕地、水資源和食品安全構(gòu)成嚴重威脅，給人體和生態(tài)環(huán)境帶來巨大風險。2011年我國啟動低毒農(nóng)藥價格補貼試點，2015年中央安排財政支出996萬元，將低毒農(nóng)藥試點推廣至北京等18個?。ㄊ?、區(qū)）。2017年黨的十九大報告提出，要防治農(nóng)業(yè)面源污染，實施食品安全戰(zhàn)略和生態(tài)宜居的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。在此背景下，研究我國農(nóng)藥空間使用水平及時空演變特征，對于控制農(nóng)藥施用量、減少農(nóng)藥使用風險具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

我國是農(nóng)藥生產(chǎn)大國，2017年我國糧食產(chǎn)量高達6.17億t，是世界上糧食產(chǎn)量最高的國家[2]。但同時我國也是農(nóng)業(yè)病蟲害多發(fā)國家，且呈現(xiàn)逐年加重的趨勢，2017年我國病蟲害面積比2016年增長9.7%，預計2018年病蟲害發(fā)生面積還會繼續(xù)增加[3]，為防控農(nóng)業(yè)病蟲害，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥的施用必不可少。雖然農(nóng)藥能有效抑制農(nóng)業(yè)病蟲害，但農(nóng)藥過量施用會對人體健康、食品安全和生態(tài)環(huán)境造成嚴重危害，我國農(nóng)藥平均利用率僅為30%，農(nóng)藥施用的環(huán)境危害十分嚴重。

我國農(nóng)藥施用量時空分布與不同地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率密切相關(guān)。梁盛凱等以廣西省為例，研究了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的時空演變特征，發(fā)現(xiàn)廣西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率逐年下降，其中南部和北部農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較高，且農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入與生產(chǎn)效率呈顯著負相關(guān)[4]。張麗娜等研究了我國玉米生產(chǎn)效率的時空分布，發(fā)現(xiàn)西南、西北、東部沿海和東北地區(qū)玉米生產(chǎn)的規(guī)模效率較高，對農(nóng)藥松弛量測算發(fā)現(xiàn)，農(nóng)藥施用已過量且增長空間越來越小[5];曹慧等對我國糧食主產(chǎn)區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較高的地區(qū)分布于東部沿海、中部和東北地區(qū)[6]。由此可知，我國各地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在區(qū)域化差異，但可以看出，西南、西北、東部沿海和東北地區(qū)生產(chǎn)的規(guī)模效率較高，因此探討農(nóng)藥施用量的空間分布有利于研究不同區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與農(nóng)藥施用量的關(guān)系，合理控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥的施用水平。

關(guān)于農(nóng)藥殘留的空間分布，國內(nèi)文獻中大多運用環(huán)境科學方法進行實地采樣分析。馬瑾等分別對廣東省惠州市和湛江市農(nóng)藥殘留的空間分布進行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)惠州市土壤中農(nóng)藥殘留檢出率在80%以上，且農(nóng)藥殘留分布存在明顯的趨勢性和島狀分布特征，而湛江市土壤中農(nóng)藥殘留檢出率高達90%，且殘留量較高區(qū)域主要分布于該市的北部和南部[7-8];瞿程凱等對福建戴云山區(qū)土壤中農(nóng)藥殘留分布研究發(fā)現(xiàn)，有機氯農(nóng)藥殘留（包括HCHs、DDTs和硫丹硫酸脂等）分別分布于戴云山區(qū)的北部、中部和南部[9];蓋利亞等對華北某地分析發(fā)現(xiàn)，不同農(nóng)藥殘留分布存在明顯差異，且分布趨勢與土壤和水流量等因素密切相關(guān)[10]。

基于以上研究可知，以往文獻多數(shù)以農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)為研究對象，分析某一地區(qū)農(nóng)藥殘留的空間分布，并未從宏觀層面對農(nóng)藥施用量及其時空變化趨勢進行研究。因此，從宏觀層面研究農(nóng)藥施用量空間分布演化趨勢，有助于掌握農(nóng)藥總體施用水平，對我國農(nóng)藥施用量空間分布的預測和農(nóng)藥污染的防治大有裨益。為彌補已有文獻對農(nóng)藥施用空間變化研究的不足，本研究利用我國1991—2015年共31個省級行政單位的面板數(shù)據(jù)，從空間上分析農(nóng)藥施用量聚集和變化情況，為我國農(nóng)藥污染治理提供參考。

1 農(nóng)藥施用時空變化特征

1.1 研究方法

空間冷熱點分析主要通過Z（G）得分（Gi*的標準差得分）和P值（概率值）描述變量的空間聚集程度，當Z（G）得分高、P值低時，變量分布具有空間聚集趨勢，此時該區(qū)域變量值相對較高，為熱點區(qū)域;反之，變量表現(xiàn)為隨機分布，該地區(qū)變量值較低，為冷點區(qū)域。

2 實證結(jié)果與分析

本研究選取了1991—2015年全國31個省級行政單位（除港澳臺）的農(nóng)藥施用量數(shù)據(jù)，分別分析了農(nóng)藥施用量的空間分布、隨時間的分布變化和空間冷熱點分布，研究了我國農(nóng)藥施用的時空演變格局，其中數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。

2.1 農(nóng)藥施用量空間分布演變

從全國農(nóng)藥施用總量上看，我國農(nóng)藥施用量逐年增長，由1991年的76.5萬t增長至2015年的178.3萬t，增幅達1.3倍，年均增速為3.44%，遠遠超過了同時期我國糧食產(chǎn)量年均1.4%的增速。從1991—2015年農(nóng)藥施用的空間自相關(guān)性變化（圖1）看，我國農(nóng)藥施用量區(qū)域分布逐漸由高聚集狀態(tài)向隨機分布演變。1991—2010年我國農(nóng)藥使用區(qū)域表現(xiàn)為高聚集分布，Morans I值均在0.11以上，其中1991年Morans I值為0.178，是近25年來的最高值，這樣的高聚集分布一直持續(xù)到2010年。自2011年起，我國加強了對農(nóng)藥質(zhì)量和農(nóng)藥市場的監(jiān)管，農(nóng)藥施用區(qū)域分布趨于分散化，特別是2015年我國實施農(nóng)藥“零增長”政策后，Morans I值為0.057，達到歷史最低點，我國農(nóng)藥施用的區(qū)域聚集狀態(tài)大大減弱，農(nóng)藥施用量分布更加離散。

2004年起我國農(nóng)業(yè)稅逐步減免，由此導致的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本降低有效刺激了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)藥的投入，因此，本研究以農(nóng)業(yè)稅減免政策實施節(jié)點為劃分依據(jù)，選取1991、2004、2015年的農(nóng)藥施用量水平，以此反映我國農(nóng)藥施用量隨時間延長的變化趨勢。從我國農(nóng)藥使用量空間分布上看，1991年我國大分部分省份農(nóng)藥施用量處在低水平（0～0.25萬t）和次低水平（0.251萬～1.07萬t）。低水平地區(qū)（天津、寧夏、青海、重慶和西藏）和次低水平地區(qū)（東北部、西北部和西南地區(qū)）分別占全部省級行政單元的16.1%、35.7%，兩者合計所占比重為51.8%;中等水平（1.071萬～2.42萬t）地區(qū)所占比重為9.6%，該范圍涉及區(qū)域相對較少，僅為上海、廣西和遼寧3?。ㄊ小^(qū)）;高水平（5.121萬～8.07萬t）和次高水平（2.421萬～5.12萬t）地區(qū)占總統(tǒng)計省級行政單元的16.1%、22.5%，合計占比為38.6%，超過總統(tǒng)計省級行政單元的1/3，其中次高水平地區(qū)主要分布于中西部省份（如安徽、河南、江西等），高水平地區(qū)主要集中于我國東南沿海的農(nóng)業(yè)種植大?。ㄉ綎|、江蘇、浙江和廣東）和中部（湖南）省份。

2004年我國開始逐步實施農(nóng)業(yè)稅減免、農(nóng)產(chǎn)品最低收購價等惠農(nóng)政策[14-23]，為追求農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高產(chǎn)量和高利潤，農(nóng)戶增加了對農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，致使我國農(nóng)藥施用量激增至138.6萬t，與1991年相比增幅高達0.8倍。其中，低水平（0～1.23萬t）地區(qū)和次低水平（1.231萬～2.91萬t）省級行政單元數(shù)量占比分別為25.8%、19.3%，兩者合計共占比45.1%，與1991年相比總體下降了6.7百分點。然而農(nóng)藥施用量出現(xiàn)了新增長點：黑龍江由農(nóng)藥施用量次低水平地區(qū)增長為中等施用量水平地區(qū);農(nóng)藥中等施用量水平（2.911萬～6.63萬t）地區(qū)由1991年的3個省份（遼寧、廣西、上海）增加至7個（黑龍江、遼寧、浙江、福建、江西、四川和廣西）;此外，農(nóng)藥施用量高水平（10.121萬～15.39萬t）省份數(shù)量回落至3個（山東、湖北和湖南），其中江蘇和浙江分別由農(nóng)藥施用量高水平地區(qū)演變?yōu)榇胃叩群椭械仁┯盟降貐^(qū);次高水平地區(qū)（6.631萬～10.12萬t）減少至6個省份，主要分布于華北平原（河北、河南、安徽和江蘇）和南部沿海地區(qū)（廣東和海南）。由此可知，我國農(nóng)藥使用量高水平地區(qū)正向中高水平趨勢演變，且逐漸由東部沿海向中部平原和東北平原地區(qū)遷移。此外，由于農(nóng)藥施用量低水平地區(qū)行政單元總量基數(shù)較大，農(nóng)藥施用量整體表現(xiàn)為“高水平省份少、中低水平數(shù)量逐步增加”的金字塔型分布。

2015年，我國農(nóng)藥施用量低水平（0～1.82萬t）和次低水平（1.821萬～3.98萬t）地區(qū)范圍持續(xù)縮減，其中吉林、甘肅和云南農(nóng)藥施用量增長為中等施用水平;中等水平（3.981萬～6.23萬t）地區(qū)縮減至6個省份，主要分布于東北（遼寧、吉林）、東南（浙江、福建）和西南（四川、云南）地區(qū);高水平（9.391萬～15.1萬t）和次高水平（6.231萬～9.39萬t）省份數(shù)量快速增長，新增省份包括甘肅、黑龍江、江西和廣西，同時中部（河南、安徽）和南部沿海地區(qū)（廣東）共有3個省份農(nóng)藥施用量由次高水平迅速增長為高水平地區(qū)，農(nóng)藥施用量增速明顯（圖2）。

從1991—2015年農(nóng)藥施用空間變化量上來看，僅有4個省份（北京、上海、浙江和青海）農(nóng)藥施用量有所下降，有27個省份農(nóng)藥施用量明顯增加，增加省份占全國行政單位總量的87.1%。其中，增幅較大（4.051%～8.98%）的省份大多集中于東北平原（黑龍江、吉林）、華北平原（山東、河南）、長江中下游平原（安徽、湖北、湖南、江西）、河套平原（甘肅）和云貴高原（云南、廣西）等農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)，占全部行政單元的35.5%;農(nóng)藥施用量變化居于中等水平（2.361%～4.05%）的省份（內(nèi)蒙古、遼寧、山西、河北、廣東和海南）共計6個，占全部省份數(shù)量的19.4%;農(nóng)藥施用量低增長（0.01%～2.36%）和施用量減少（-0.98%～0）省份大多集中于東部沿海農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)、中部農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重較低地區(qū)及西部生態(tài)保護區(qū)，占全國總數(shù)的45.3%（圖3-a）。從農(nóng)藥隨時間延長而變化趨勢上看，圖3-a與圖3-b反映的內(nèi)容比較一致，農(nóng)藥施用增量較高的地區(qū)Slope值（0.141～0.35）也較高，即該地區(qū)農(nóng)藥增量與時間顯著正相關(guān)，農(nóng)藥施用量增量較低的區(qū)域Slope值較?。?.001～0.14），增量減少的地區(qū)Slope為負。

2.2 空間冷熱點分析

2004年起我國農(nóng)業(yè)稅逐步減免，由此導致的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本降低有效地刺激了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)藥的投入;2008年后，我國開始實施農(nóng)產(chǎn)品最低收購價政策，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益得到極大保證。因此，本研究以這2個政策實施節(jié)點為劃分依據(jù)，選取1991—2004、2005—2008、2009—2015年的農(nóng)藥施用量變化水平，分析我國農(nóng)藥施用變化量的冷熱點地區(qū)隨時間的遷移趨勢。

從農(nóng)藥施用變化量的冷熱點演變趨勢（圖4）看，1991—2004年我國農(nóng)藥施用量熱點（高值）區(qū)域表現(xiàn)為高聚集狀態(tài)，集中分布于長江中下游平原（江西）和東部沿海地區(qū)（江蘇、浙江）。此時，東部沿海地區(qū)經(jīng)濟開始快速崛起，農(nóng)戶的純收入也增長較快，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥投入增長迅速。此外，由于20世紀90年代初期，我國農(nóng)藥整體施用水平不高，冷點區(qū)域分布不明顯，次冷點地區(qū)主要分布于多高山丘陵、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比重較低的西部地區(qū)（甘肅）。

2005—2008年，隨著各項惠農(nóng)政策的頒布實施（農(nóng)業(yè)稅減免、農(nóng)產(chǎn)品補貼和最低收購價等），熱點地區(qū)分布逐步向我國糧食主產(chǎn)區(qū)東北平原（黑龍江、吉林）遷移，同時冷點地區(qū)逐漸顯現(xiàn)，主要分布于華北平原地區(qū)（河南）。2009年起，我國開始實行農(nóng)藥市場監(jiān)管年計劃，國家對農(nóng)藥質(zhì)量、農(nóng)藥價格監(jiān)管加強，因此在2009—2015年期間，我國農(nóng)藥施用量變化的冷熱點分布更加突出，東南沿海（山東、上海、江蘇、浙江、福建和廣東）和中部地區(qū)（河南、山西、安徽、湖南、湖北和江西）受國家農(nóng)藥監(jiān)管政策和經(jīng)濟增長動力多樣化的影響，農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟中的貢獻率下降，致使該地區(qū)由最初農(nóng)藥施用變化量熱點區(qū)域逐步演變?yōu)槔潼c區(qū)域，農(nóng)藥施用量熱點區(qū)域最終聚集于自然條件適宜、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比高的東北地區(qū)（黑龍江和吉林）。

3 結(jié)論及對策

本試驗利用1991—2015年共25年的省級面板數(shù)據(jù)，以我國31個省級行政單位為研究對象，研究了我國農(nóng)藥施用空間分布、施用量空間演化和空間冷熱點分布，結(jié)論如下：（1）結(jié)合農(nóng)藥施用量的Morans I值可知，1991—2010年我國農(nóng)藥施用量分布處于較高的聚集狀態(tài)，Morans I值均在0.11以上;2011年后，我國農(nóng)藥施用地區(qū)分布向離散化發(fā)展，不同施用水平區(qū)域分布更加分散。

（2）從農(nóng)藥施用量的空間分布趨勢看，近25年間我國農(nóng)藥施用水平較高的區(qū)域由東部沿海向中西部和東北地區(qū)遷移。1991年，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥投入水平整體較低，農(nóng)藥施用量僅為76.54萬t/年，其中農(nóng)藥施用水平較高的地區(qū)（2.42萬～8.07萬t）集中分布于東南沿海地區(qū)、長江中下游平原地區(qū)和四川盆地等農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū);東北、西部地區(qū)由于受干旱、嚴寒等極端自然條件和經(jīng)濟條件的制約，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較低，農(nóng)藥施用量相對較少（0～1.07萬t）;2004年后，為促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，我國陸續(xù)出臺了農(nóng)業(yè)稅減免、農(nóng)產(chǎn)品最低收購價等惠農(nóng)政策，極大地刺激了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥投入的增加，1991—2015年農(nóng)藥施用量增長了0.8倍。此外，由于東南沿海地區(qū)經(jīng)濟增長動力更加多元化，消費者對農(nóng)產(chǎn)品的需求出現(xiàn)多樣化（更偏愛無公害、綠色、有機農(nóng)產(chǎn)品等），致使農(nóng)藥施用量較高的地區(qū)開始由東部向中部省份轉(zhuǎn)移。2015年，農(nóng)藥施用量遷移趨勢加劇，農(nóng)藥施用水平較高地區(qū)除中部省份外，西北、西南地區(qū)和東北地區(qū)也逐步演變?yōu)檗r(nóng)藥施用量的新增長點。

（3）從農(nóng)藥施用量空間變化趨勢看，中部、東北部和西北部地區(qū)農(nóng)藥施用量增速迅猛，逐步替代東部沿海地區(qū)成為農(nóng)藥施用的新增長點;東部沿海、青藏高原農(nóng)藥施用量增幅較小，農(nóng)藥施用量總體變化不大。其中，北京、浙江由于自身經(jīng)濟較為發(fā)達、消費者需求的改變及農(nóng)藥施用技術(shù)的不斷成熟，其農(nóng)藥施用量呈現(xiàn)遞減趨勢;另外，青海省作為國家重要的自然保護區(qū)，生態(tài)環(huán)境較為脆弱、污染后修復比較困難，出于對自然環(huán)境的保護，農(nóng)藥施用量也出現(xiàn)了負增長。

（4）從農(nóng)藥使用的空間冷熱點分布看，20世紀90年代初期，東部沿海地區(qū)作為當時經(jīng)濟改革的先發(fā)地區(qū)，經(jīng)濟得到快速發(fā)展，人均收入開始增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥投入比重緩慢上升，成為我國農(nóng)藥施用的熱點地區(qū);西北部省份受自身經(jīng)濟條件和自然條件的制約，農(nóng)藥投入水平較低，表現(xiàn)為農(nóng)藥施用的冷點地區(qū)。進入21世紀后，農(nóng)藥施用的冷熱點分布發(fā)生改變，以河南為中心的冷點地區(qū)逐步顯現(xiàn)，西南地區(qū)和東北地區(qū)取代東部沿海地區(qū)成為農(nóng)藥施用量的新增長點。2015年，農(nóng)藥施用的冷熱點分布更加明顯，中部省份的農(nóng)藥施用水平在全國各地區(qū)中逐漸達到頂峰，農(nóng)藥施用量增長空間變得極為有限，因此中部地區(qū)逐步開始向農(nóng)藥施用的冷點方向演變，農(nóng)藥投入的冷點地區(qū)由河南省擴散至我國東部和中部地區(qū);東北地區(qū)由農(nóng)藥投入的次熱點地區(qū)演變成為熱點地區(qū)。

結(jié)合我國各地區(qū)農(nóng)藥施用的空間分布情況，通過區(qū)分冷點和熱點地區(qū)采用不同的農(nóng)藥施用減控措施：作為冷點地區(qū)，東部沿海地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達，對以農(nóng)戶為單位的小農(nóng)經(jīng)濟依賴程度較小，適合發(fā)展集約型的農(nóng)業(yè)，應逐步提高農(nóng)業(yè)集約化生產(chǎn)，采用統(tǒng)防統(tǒng)治的方式科學高效的施用農(nóng)藥，實現(xiàn)規(guī)?；慕?jīng)營方式、合理控制農(nóng)藥用量;對于農(nóng)藥施用量增長的新熱點地區(qū)（中部地區(qū)），應適時控制農(nóng)藥施用規(guī)模，中部地區(qū)作為我國糧食主產(chǎn)區(qū)，應在保證糧食產(chǎn)量基礎(chǔ)上兼顧當?shù)剞r(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境;對于干旱災害頻發(fā)、地形地貌多樣、自然條件相對惡劣的西部地區(qū)，當?shù)丨h(huán)境不適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，應把當?shù)刈匀画h(huán)境的保護放在優(yōu)先位置，推廣使用低毒、高效的生物農(nóng)藥，降低對環(huán)境的污染程度;對于農(nóng)藥施用的熱點地區(qū)，東北地區(qū)的農(nóng)藥施用量增長空間相對較大，可在原有的機種機收的基礎(chǔ)上采用規(guī)模化噴灑的方式合理提高農(nóng)藥施用效率。

參考文獻：

[1]世界糧農(nóng)組織統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫. Food and agriculture data[EB/OL]. [2017-12-08]. http：//www.fao.org/faostat/en/home.

[2]國家統(tǒng)計局. 中國統(tǒng)計年鑒 2017[M]. 北京：統(tǒng)計出版社，2017.

[3]龍 新. 今年農(nóng)作物病蟲害呈重發(fā)趨勢預計發(fā)生面積比上年增加9.7%[J]. 農(nóng)民文摘，2017（3）：36-37.

[4]梁盛凱，陸宇明，莫良玉，等. 廣西農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率空間分布特征及其影響因素分析[J]. 南方農(nóng)業(yè)學報，2015，46（5）：929-935.

[5]張麗娜，陳 志，楊敏麗，等. 我國玉米生產(chǎn)效率時空特征分析[J]. 農(nóng)業(yè)機械學報，2018（1）：183-193.

[6]曹 慧，趙 凱. 糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率時空特征分析[J]. 華東經(jīng)濟管理，2017（12）：82-90.

[7]馬 瑾，邱興華，周永章，等. 基于多元地統(tǒng)計和GIS的珠江三角洲典型區(qū)域土壤有機氯農(nóng)藥殘留狀況及其空間分布研究——以惠州市為例[J]. 土壤學報，2010，47（3）：439-450.

[8]馬 瑾，邱興華，周永章，等. 湛江市土壤有機氯農(nóng)藥殘留狀況及空間分布特征[J]. 地理學報，2010，65（1）：103-112.

[9]瞿程凱，祁士華，張 莉，等. 福建戴云山脈土壤有機氯農(nóng)藥殘留及空間分布特征[J]. 環(huán)境科學，2013，34（11）：4427-4433.

[10]蓋利亞，馮文娟，丁艷梅，等. 典型污染場地土壤農(nóng)藥含量的空間分布[J]. 地球與環(huán)境，2014，42（4）：484-488.

[11]Pianka E R. Ecology and natural history of desert lizards：analyses of the ecological niche and community structure[M]. New Jersey：Princeton University Press，2017：236-239.

[12]Shen C H，Li C L，Si Y L. Spatio-temporal autocorrelation measures for nonstationary series：a new temporally detrended spatio-temporal Morans index[J]. Physics Letters，2016，380（1/2）：106-116.

[13]Ge Y，Dou W，Liu N. Planning resilient and sustainable cities：identifying and targeting social vulnerability to climate change[J]. Sustainability，2017，9（8）：1394.

[14]康金莉. 20世紀中國二元經(jīng)濟模式變遷與比較研究——基于三農(nóng)視角[J]. 財經(jīng)研究，2017，43（9）：98-109.

[15]Torrent X，Garcerá C，Moltó E，et al. Comparison between standard and drift reducing nozzles for pesticide application in citrus：Part Ⅰ. Effects on wind tunnel and field spray drift[J]. Crop Protection，2017，96：130-143.

[16]吳思齊，吳永常. 中國傳統(tǒng)規(guī)劃布局理論與農(nóng)業(yè)園區(qū)“規(guī)劃五綱”之辨析[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（5）：161-166.

[17]王冼民，楊 鋒，楊少瑕，等. 糧食安全視角下的農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境要素的效用分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（2）：72-75.

[18]Grella M，Marucco P，Manzone M，et al. Effect of sprayer settings on spray drift during pesticide application in poplar plantations （Populus spp.）[J]. Science of the Total Environment，2017，578：427-439.

[19]王瑞波，孫煒琳，黃圣男，等. 基于農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的農(nóng)業(yè)面源污染防治法律研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（6）：7-12.

[20]哈斯圖亞，陳仲新. 農(nóng)田覆膜效益、環(huán)境影響與監(jiān)測研究進展分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（4）：1-8，16.

[21]Martinez-Valenzuela C，Waliszewski S M，Amador-Munoz O，et al. Aerial pesticide application causes DNA damage in pilots from Sinaloa，Mexico[J]. Environmental Science and Pollution Research，2017，24（3）：2412-2420.

[22]喬玉輝，吳文良，李花粉，等. 華北高產(chǎn)糧區(qū)基于環(huán)境保護的農(nóng)產(chǎn)品安全生產(chǎn)服務(wù)體系現(xiàn)狀及改進建議——以山東桓臺縣為例[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（1）：1-6.

[23]Wang C，He X，Wang X，et al. Testing method of spatial pesticide spraying deposition quality balance for unmanned aerial vehicle[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2016，32（11）：54-61.