農(nóng)用地利用集約度與昆蟲傳粉服務(wù)之間的關(guān)系研究

李敏婷，劉小玲，羅 杰，孫傳諄，李景剛，杜繼豐，吳順輝

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，廣東 廣州 510642）

【研究意義】農(nóng)用地集約利用會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生正負(fù)雙向效應(yīng)，而人類多關(guān)注于農(nóng)用地的產(chǎn)出效益，如我國(guó)糧食單產(chǎn)水平（每667m2）由2000年284.1 kg增長(zhǎng)到2015年365.5 kg，增幅超20%。從已有的事實(shí)看，過去很多國(guó)家或地區(qū)通過盲目增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的投入來(lái)提高集約利用程度和維持作物高產(chǎn)化，帶來(lái)顯著的環(huán)境效應(yīng)，對(duì)包括昆蟲傳粉服務(wù)在內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)造成較大的負(fù)面影響[1]。傳粉是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的一種基本生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，傳粉者在其中起著至關(guān)重要的作用。然而，近些年來(lái)歐洲、北美洲以及亞洲局部地區(qū)的傳粉者數(shù)量、多樣性以及豐度呈下降趨勢(shì)[2-4]。因此，傳粉服務(wù)減退所帶來(lái)的作物產(chǎn)量降低問題使得明晰集約利用與傳粉服務(wù)之間的關(guān)系，進(jìn)行集約利用的產(chǎn)出功能和環(huán)境效益的科學(xué)權(quán)衡成為研究熱點(diǎn)[5-6]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于傳粉服務(wù)的研究主要集中在傳粉服務(wù)價(jià)值評(píng)估[7-12]，涉及傳粉服務(wù)威脅因子（特別是土地利用）對(duì)傳粉服務(wù)的影響研究較少。國(guó)外相關(guān)研究更多地強(qiáng)調(diào)生境對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，如Tscharntke等[13]對(duì)哥廷根市中心外直徑為500～6 000 m的鑲嵌圓進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，破碎景觀中的生境分配只影響簡(jiǎn)單景觀中的種群，表明小尺度范圍內(nèi)的農(nóng)業(yè)集約化簡(jiǎn)化了農(nóng)業(yè)景觀生境多樣性和可用性導(dǎo)致棲息地質(zhì)量下降進(jìn)而影響傳粉昆蟲數(shù)量；Garibaldi 等[14]收集了5個(gè)洲15個(gè)國(guó)家的29項(xiàng)研究數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，生境隔離會(huì)降低傳粉服務(wù)的供給，使得作物產(chǎn)量減少和產(chǎn)量穩(wěn)定性下降。國(guó)內(nèi)學(xué)者多數(shù)從景觀類型、景觀異質(zhì)性、地貌類型、生境損失的角度研究其對(duì)傳粉服務(wù)的影響[15-18]。丁圣彥等[19]學(xué)者還分析了不同人為干擾梯度下生態(tài)系統(tǒng)對(duì)傳粉昆蟲的影響。【本研究切入點(diǎn)】當(dāng)前，相關(guān)研究主要從生境結(jié)構(gòu)及其演變來(lái)闡述土地利用與傳粉服務(wù)之間的關(guān)系，較少?gòu)耐恋乩贸潭燃捌渥兓蟻?lái)探索兩者之間的關(guān)系，并且不同研究尺度的結(jié)果存在較大差異[20-22]。同一研究尺度上，由于各區(qū)域地理?xiàng)l件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件不同，區(qū)域間生物種群和數(shù)量以及農(nóng)作物存在較大的差異。因此，傳粉服務(wù)與農(nóng)用地集約利用水平的關(guān)系需要更多區(qū)域驗(yàn)證，包括不同地理氣候帶，不同作物類型的進(jìn)一步驗(yàn)證[23]。除此之外，相關(guān)研究對(duì)農(nóng)用地集約度的計(jì)算偏重于自然生態(tài)因素，例如選取作物多樣性、農(nóng)田未施用作業(yè)措施面積和景觀面積等[22]。這些指標(biāo)之間存在交叉性。本研究基于投入產(chǎn)出等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，對(duì)農(nóng)用地集約程度的測(cè)度亦做了一些改進(jìn)?！緮M解決的關(guān)鍵問題】廣東省作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域，人地矛盾突出，農(nóng)業(yè)土地利用集約化程度較高。同時(shí)，因其氣候溫暖，地勢(shì)平坦而擁有豐富的生物資源，是進(jìn)行土地集約利用水平與傳粉服務(wù)關(guān)系研究的理想?yún)^(qū)域。在熱帶氣候條件下的相關(guān)驗(yàn)證研究較少，相關(guān)研究還難以解釋農(nóng)業(yè)土地利用與傳粉服務(wù)的關(guān)系。本研究以廣東?。ㄖ槿欠寝r(nóng)業(yè)市除外）市域農(nóng)用地為研究對(duì)象，選取大豆、柑橘、龍眼、荔枝4種典型作物，基于長(zhǎng)時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用回歸分析方法，揭示廣東省農(nóng)用地集約度與傳粉服務(wù)之間的定量關(guān)系，進(jìn)一步驗(yàn)證生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)政府間科學(xué)政策平臺(tái)（IPBES）評(píng)估報(bào)告中傳粉服務(wù)的相關(guān)結(jié)論，為權(quán)衡土地集約利用的產(chǎn)出效益與環(huán)境效益提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣東省地處中國(guó)大陸最南部，全境位于20°13′～25°31′N、109°39′～117°19′E 之間，下轄21個(gè)地級(jí)市。2015年數(shù)據(jù)顯示，全省境內(nèi)陸地面積為17.98萬(wàn)km2，其中農(nóng)用地約占陸地面積的83%，種植的作物主要有稻谷、大豆、甘蔗、花生、香蕉、荔枝、龍眼和菠蘿等。農(nóng)業(yè)投入上，全省全年的化肥和農(nóng)藥投入量達(dá)247.4萬(wàn)t，參與農(nóng)業(yè)種植人數(shù)為1 351.83萬(wàn)人，高于全國(guó)平均水平。廣東省屬于東亞季風(fēng)區(qū)，從北向南分別為中亞熱帶、南亞熱帶和熱帶氣候，是我國(guó)光、熱和水資源最豐富的地區(qū)之一，適宜多種動(dòng)植物的生存與繁衍。借助優(yōu)越的地理位置和豐富的自然資源，廣東省成為我國(guó)最早實(shí)施改革開放經(jīng)濟(jì)政策的省份之一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展一直位居全國(guó)首列。

1.2 回歸分析

本研究擬通過農(nóng)用地利用集約度水平與作物平均年產(chǎn)量/產(chǎn)量變異性系數(shù)建立一元線性回歸模型，揭示土地利用集約度與傳粉服務(wù)之間的定量關(guān)系。由圖1可知，隨農(nóng)用地集約度的變化，農(nóng)作物平均年產(chǎn)量/產(chǎn)量變異性系數(shù)呈線性遞增或遞減變化。

本研究取各市2008、2015年的農(nóng)用地集約度平均值近似代替各市長(zhǎng)時(shí)間序列（2000—2015年）農(nóng)用地平均集約度。2000—2008年間與集約度相關(guān)的勞動(dòng)力資源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑差異較大[24]，且收集的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明：時(shí)間上，各市年份間的集約度差異較??；空間上，市與市之間集約度差異較大。而后，利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)求出相同時(shí)間段各作物的平均產(chǎn)量及其產(chǎn)量變異系數(shù)。最后，以研究區(qū)各市為基本單位，采用回歸分析方法分析集約度、傳粉依賴度以及平均年產(chǎn)量/產(chǎn)量變異性系數(shù)三者之間的關(guān)系。

圖 1 農(nóng)用地集約度與昆蟲傳粉服務(wù)關(guān)系Fig.1 Relationship between intensity level of agricultural land and pollination service

1.3 農(nóng)用地利用集約度計(jì)算

土地利用集約度是指生產(chǎn)過程中與單位面積土地結(jié)合的資本和勞動(dòng)的相對(duì)量[25]。本研究借鑒張琳等[26]對(duì)“耕地利用集約度”的界定，將農(nóng)用地利用集約度定義為“一定時(shí)間內(nèi)投入到單位面積農(nóng)用地上的資金和勞動(dòng)力的總貨幣額”，計(jì)算公式如下：

式中，I為農(nóng)用地利用集約度，元/hm2；C為投入到農(nóng)用地中的物質(zhì)總額，元；L為投入到農(nóng)用地中的勞動(dòng)力金額，元；S為農(nóng)用地面積，hm2；Qw為投入到農(nóng)用地中的物質(zhì)（主要包括農(nóng)膜、化肥和農(nóng)藥），t；Pw為廣東省的農(nóng)資價(jià)格，元/t；Ql為投入到農(nóng)用地中的農(nóng)村勞動(dòng)力，人；Pl為廣東省的農(nóng)民人均農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入，元；Ri為通貨膨脹系數(shù)，%；CPI15、CPI08分別為2015、2008年的居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（以2000年為基準(zhǔn)），%。

1.4 農(nóng)作物傳粉依賴度數(shù)據(jù)

作物傳粉依賴度即作物缺乏傳粉者時(shí)產(chǎn)量減少的百分比[27]。依據(jù) DEGUINES等[22]對(duì)作物依賴程度的分類，為了滿足所選作物需分布在不同依賴度等級(jí)的要求，參考劉朋飛等[11]整理的我國(guó)作物傳粉依賴度數(shù)據(jù)，本研究選取廣東省4種典型作物進(jìn)行分析：大豆0.10，依賴較??；柑橘橙0.34，中等依賴（由柑橘0.34、橙0.34和其他柑橘類0.34傳粉依賴度的平均值求得）；龍眼0.81，依賴較大；荔枝0.97，高度依賴。

1.5 平均產(chǎn)量和產(chǎn)量變異性系數(shù)

可用平均產(chǎn)量和產(chǎn)量變異性系數(shù)揭示作物的產(chǎn)量和產(chǎn)量穩(wěn)定性水平?；A(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于廣東省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒。為消除作物產(chǎn)量差異、確保數(shù)據(jù)可靠，采用“產(chǎn)量時(shí)間回歸分析殘差法”進(jìn)行計(jì)算，平均產(chǎn)量為殘差的平均值，產(chǎn)量變異性系數(shù)為殘差的標(biāo)準(zhǔn)差除以平均產(chǎn)量乘于100，最后，將16個(gè)地級(jí)市4種作物的平均產(chǎn)量和產(chǎn)量變異性系數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化（即Z-score轉(zhuǎn)換），以便在作物之間進(jìn)行比較，計(jì)算公式如下：

式中，Ap為每種作物平均年產(chǎn)量，無(wú)量綱；為作物產(chǎn)量殘差和，無(wú)量綱；n為作線性回歸的年份個(gè)數(shù)，無(wú)量綱；CVp為產(chǎn)量變異性系數(shù)，無(wú)量綱；SDei為作物產(chǎn)量殘差的標(biāo)準(zhǔn)差，無(wú)量綱。CVp用以反映單位均值上的離散程度，數(shù)值越大說明作物產(chǎn)量越不穩(wěn)定。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)用地利用集約度

由表1可知，廣東省各市的農(nóng)用地利用集約度均有提高，平均增幅達(dá)50%，其中中山、云浮、江門和陽(yáng)江市的增幅依次為270%、60.34%、60.21%和55.71%。各市的集約水平差異顯著，其中潮州市的農(nóng)用地利用集約度最高，為91 929.13元/hm2；中山市、揭陽(yáng)市和梅州市次之，分別為75 255.63、64 507.95、38 805.48元/hm2；汕頭市的農(nóng)用地利用集約度最低，僅9 363.54元/hm2。

表1 廣東省各市的農(nóng)用地利用集約度(元/hm2，以2015年價(jià)格水平為基準(zhǔn))Table 1 Intensification indexes of agricultural land use in various cities of Guangdong province(yuan/hm2, taking the prices in 2015 as criterion)

2.2 集約度與農(nóng)作物平均產(chǎn)量的關(guān)系分析

以廣東省各市的農(nóng)用地利用集約度為X軸，各市作物的平均產(chǎn)量為Y軸，集約度分別與4種農(nóng)作物的平均產(chǎn)量作線性回歸，結(jié)果見圖2，集約度與作物平均產(chǎn)量的回歸方程見表2。從圖2的變化趨勢(shì)可以看出，隨著集約度的變化，作物平均產(chǎn)量的變化取決于作物對(duì)授粉的依賴程度。其中，依賴度較小的農(nóng)作物（大豆）的平均產(chǎn)量與農(nóng)用地利用集約度成正比，即依賴度較小的農(nóng)作物的產(chǎn)量隨著集約度提高呈上升趨勢(shì)；依賴度中等以上的農(nóng)作物（柑橘橙、龍眼和荔枝）的平均產(chǎn)量與農(nóng)用地利用集約度成反比，即依賴度中等以上的農(nóng)作物的產(chǎn)量隨著集約度提高呈下降趨勢(shì)。

依賴度中等以上的農(nóng)作物中，不同傳粉依賴度作物的回歸系數(shù)的絕對(duì)值依次降序，即荔枝0.97（0.000005）＞龍眼0.81（0.000002）＞柑橘橙0.34（0.000001），說明農(nóng)作物傳粉依賴度越大，農(nóng)作物產(chǎn)量隨著集約度提高而下降的趨勢(shì)越明顯。這表明對(duì)于傳粉服務(wù)依賴度較大的作物而言，提高農(nóng)用地的集約水平反而會(huì)造成產(chǎn)量的下降。

圖2 集約度與農(nóng)作物平均產(chǎn)量的關(guān)系Fig.2 Relationship between intensity level and mean crop yield

表2 集約度與農(nóng)作物平均產(chǎn)量的回歸方程Table 2 Regression equation of intensity level and mean crop yield

2.3 集約度與農(nóng)作物產(chǎn)量變異性的關(guān)系分析

通過數(shù)據(jù)處理，以各市的農(nóng)用地利用集約度為X軸，各市的作物產(chǎn)量變異性系數(shù)為Y軸，集約度分別與4種農(nóng)作物的產(chǎn)量變異性系數(shù)作線性回歸，結(jié)果見圖3，集約度與農(nóng)作物產(chǎn)量變異性的回歸方程見表3。

從圖3的變化趨勢(shì)可以看出，隨著集約度的變化，作物產(chǎn)量變異性的變化取決于作物對(duì)傳粉的依賴程度。不同傳粉依賴度作物的回歸系數(shù)依次降序，即荔枝0.97（0.000026）＞柑橘橙0.34（0.000009）＞龍眼0.81（0.000002）＞大豆0.10（0.000001），整體上農(nóng)作物傳粉依賴度越大，農(nóng)作物產(chǎn)量隨著集約度的提高而越不穩(wěn)定。其中，龍眼作物較為特殊，極大可能是由于某些比傳粉更為關(guān)鍵的因素致使龍眼產(chǎn)量較為穩(wěn)定，具體原因有待于進(jìn)一步研究。

圖3 集約度與農(nóng)作物產(chǎn)量變異性的關(guān)系Fig.3 Relationship between intensity level and crop yield variability

表3 集約度與農(nóng)作物產(chǎn)量變異性的回歸方程Table 3 Regression equation of intensity level and crop yield variability

3 討論

本研究結(jié)果與DEGUINES等[22]對(duì)法國(guó)農(nóng)用地利用集約度與54種作物的產(chǎn)量和產(chǎn)量穩(wěn)定性的關(guān)系研究得出的結(jié)論較為相似：農(nóng)業(yè)集約化能夠提高傳粉依賴小的作物的產(chǎn)量，但未能提高傳粉依賴大的作物的產(chǎn)量。同樣，農(nóng)業(yè)集約化有利于提高傳粉依賴小的作物的產(chǎn)量穩(wěn)定性，而不利于提高傳粉依賴大的作物的產(chǎn)量穩(wěn)定性。盡管本研究沒有通過農(nóng)用地集約利用評(píng)估傳粉昆蟲數(shù)量及豐度的變化，但是結(jié)果清晰地表明，農(nóng)用地集約利用的“預(yù)期增值收益”與傳粉服務(wù)的減少存在抵消關(guān)系。歐洲西北部[28-29]、北美洲[30]、非洲[31]的大量案例支持這一結(jié)論，認(rèn)為農(nóng)業(yè)集約化對(duì)傳粉服務(wù)具有負(fù)面影響[32]，孫傳諄等[33]和本研究可代表東亞區(qū)域驗(yàn)證該結(jié)論。目前來(lái)看，授粉短缺或者農(nóng)業(yè)集約化對(duì)全球的依賴授粉的作物生產(chǎn)力沒有任何負(fù)面影響[34]。這可能是由于國(guó)家層級(jí)的氣候、土壤、水資源和本土傳粉昆蟲的疊加效應(yīng)掩蓋了野生傳粉昆蟲的服務(wù)價(jià)值，即局部傳粉群體數(shù)量的減少并不影響全球作物產(chǎn)量。雖然全球糧食安全問題沒有迫在眉睫，但本研究可給種植依賴傳粉作物的重點(diǎn)區(qū)域提出警示作用。

由于研究所用數(shù)據(jù)相對(duì)較少，使得模型擬合檢驗(yàn)中R2值較小，P值較大。值得注意的是，在集約度與作物產(chǎn)量變異性的關(guān)系研究中DEGUINES等[22]發(fā)現(xiàn)依賴度在5%～25%之間的作物隨著集約度提高產(chǎn)量反而越穩(wěn)定，本研究發(fā)現(xiàn)龍眼（傳粉依賴度為0.81，依賴較大）的產(chǎn)量穩(wěn)定性比大豆（傳粉依賴度為0.10，依賴較小）高。因此，集約度與作物產(chǎn)量變異性之間的特殊規(guī)律有待進(jìn)一步證實(shí)和挖掘。

隨著研究的深入和認(rèn)識(shí)的深化，影響機(jī)制和措施仍是研究的重點(diǎn)。有學(xué)者提出“生態(tài)集約化”[35-36]，但如何推進(jìn)實(shí)施生態(tài)集約僅停留在理論概念上[37]。因此，未來(lái)需要結(jié)合傳粉昆蟲—作物網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過建立空間模型或者運(yùn)用遙感等技術(shù)手段，進(jìn)一步通過量化和實(shí)證方法探究傳粉服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)部和傳粉服務(wù)系統(tǒng)與其他生態(tài)系統(tǒng)之間的復(fù)雜反饋過程和機(jī)制。在此基礎(chǔ)上借鑒各國(guó)的研究案例和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出土地管制策略，避免出現(xiàn)全球糧食短缺。

4 結(jié)論

綜上分析，本研究得出以下結(jié)論：（1）傳粉依賴度較小的農(nóng)作物的產(chǎn)量隨著集約度提高呈上升趨勢(shì)，中等傳粉依賴度以上的農(nóng)作物的產(chǎn)量隨著集約度提高呈下降趨勢(shì)；農(nóng)作物傳粉依賴度越大，農(nóng)作物產(chǎn)量隨著集約度提高而下降的趨勢(shì)越明顯。（2）總體上，作物產(chǎn)量變異性的變化取決于作物對(duì)授粉的依賴程度，農(nóng)作物傳粉依賴度越大，農(nóng)作物產(chǎn)量隨著集約度提高而越不穩(wěn)定。