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    四川省碎片化耕地可持續(xù)利用評價及優(yōu)化

    2024-12-31 00:00:00張怡佳冉江游譚煜張琪
    村委主任 2024年18期
    關(guān)鍵詞:四川省耕地情景

    摘要:近年來,耕地破碎化現(xiàn)象日益突出,不僅阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展,還易造成資源浪費(fèi)等問題,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境以及糧食安全等產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。同時,碎片化耕地也限制了農(nóng)業(yè)機(jī)械化、專業(yè)化和集約化生產(chǎn)方式的形成與發(fā)展。文章首先針對四川省碎片化耕地,設(shè)置了基線情景、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景、耕地空間置換情景三種未來發(fā)展路徑,并開展情景分析,從而得到四川省碎片化耕地對糧食生產(chǎn)、全鏈條氮循環(huán)和溫室氣體排放等方面影響;其次通過構(gòu)建碎片化耕地可持續(xù)利用綜合評價體系,從耕地產(chǎn)出、資源投入、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)、空間景觀可持續(xù)性五大方面進(jìn)行評價;最后借助熵權(quán)法和TOPSIS等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對比研究不同情景路徑下的可持續(xù)狀態(tài),期望探索四川省碎片化耕地的可持續(xù)發(fā)展路徑,助力糧食安全和相關(guān)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

    碎片化耕地是自然地理、社會經(jīng)濟(jì)、土地分配和文化傳統(tǒng)等多種因素綜合作用的結(jié)果,表現(xiàn)為一定區(qū)域內(nèi)的耕地在景觀格局上呈現(xiàn)地塊大小不一、形態(tài)復(fù)雜不規(guī)整、生產(chǎn)利用不便、空間分布離散和破碎,且在所有權(quán)或承包經(jīng)營權(quán)上呈現(xiàn)多人共同持有、相鄰地塊權(quán)屬交織的綜合特征和狀態(tài)。近年來,隨著城市化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的快速發(fā)展,不能實(shí)現(xiàn)規(guī)模生產(chǎn)的碎片化耕地正面臨著生產(chǎn)力低、農(nóng)業(yè)環(huán)境污染風(fēng)險高、易被撂荒等問題,這成為我國實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的制約因素。文章旨在探索我國碎片化耕地的可持續(xù)發(fā)展路徑,研究各路徑下對糧食生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)、氣候變化的交叉影響,解決耕地碎片化對聯(lián)合國2030年可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(SDG)構(gòu)成的風(fēng)險,特別是與“無貧困”和“零饑餓”相關(guān)的目標(biāo),為協(xié)調(diào)新時代我國社會經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和相關(guān)政策制定提供一定的科學(xué)依據(jù)。

    研究區(qū)概況

    四川省位于中國西南地區(qū)內(nèi)陸,地處長江上游,是一個擁有豐富自然資源和深厚歷史文化底蘊(yùn)的省份。其在行政區(qū)劃、耕地資源、自然條件、社會經(jīng)濟(jì)、氣候特征以及地形地貌等方面都具有獨(dú)特之處。

    四川省轄21個地級行政區(qū),包括18個地級市和3個自治州。這些地區(qū)進(jìn)一步細(xì)分為183個縣級區(qū)劃,包括55個市轄區(qū)、19個縣級市、105個縣和4個自治縣。且耕地資源豐富,全省耕地總面積達(dá)到了1.0084億畝,比國家確定的耕地保有量目標(biāo)多出636萬畝。此外,四川省還劃定了永久基本農(nóng)田7 806萬畝,并建立了永久基本農(nóng)田標(biāo)志牌和界樁。其自然條件得天獨(dú)厚,擁有豐富的自然資源和多樣的生態(tài)系統(tǒng)。

    數(shù)據(jù)來源與研究方法

    數(shù)據(jù)來源

    土地利用和覆蓋數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)來源于清華大學(xué)宮鵬課題組數(shù)據(jù)網(wǎng)站(http://data.ess.tsinghua.edu.cn/),該數(shù)據(jù)為2017年中國土地覆蓋高分辨率遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)(FROM-GLC 2017v1, 30m),數(shù)據(jù)集主要包括耕地在內(nèi)的共10種地表土地覆蓋類型,主要用于提取中國碎片化耕地。

    數(shù)字高程模型(DEM):該數(shù)據(jù)分辨率為90m,范圍覆蓋中國大陸,該數(shù)據(jù)主要用于坡度和高程等信息的提取,數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.gscloud.cn/)。

    行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù):四川省行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。

    氮循環(huán)數(shù)據(jù):包括肥料氮、糞肥氮、生物固氮、灌溉氮、氮排放等數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)可以計算碎片化耕地在多情景下,耕地子系統(tǒng)中具體的氮流,主要計算氮向環(huán)境中排放的變化量。數(shù)據(jù)來源主要是同行評議的科研論文、行業(yè)內(nèi)相關(guān)著作以及2017年中國農(nóng)業(yè)污染源普查(APSCC2017)。

    其他數(shù)據(jù):包括作物產(chǎn)量播種數(shù)據(jù)(《2018年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》Https://www.yearbookchina.com/-n3021012504-1.html)、參數(shù)數(shù)據(jù)(《2017年四川省統(tǒng)計年鑒》http://tjj.sc.gov.cn/scstjj/c105855/nj.shtml)等。

    數(shù)據(jù)處理與研究方法

    1.四川省碎片化耕地的識別與提取

    在ArcGIS Pro 3.5軟件中識別碎片化耕地。筆者使用ArcToolbox和模型構(gòu)建工具,從糧農(nóng)組織全球耕地規(guī)模數(shù)據(jù)庫中提取大型耕地。筆者根據(jù)草原>建筑用地>森林>其他土地的優(yōu)先級,提取了不同土地類型相交的碎片化耕地。使用ArcGIS Pro中的焦點(diǎn)統(tǒng)計工具對碎片農(nóng)田進(jìn)行3×3焦點(diǎn)統(tǒng)計,以獲得碎片化耕地8個鄰近地區(qū)的土地利用類型,包括森林、草地、建筑用地和其他土地。

    新耕地的空間范圍由大型耕地周圍的森林和園林的土地格網(wǎng)決定,這些格網(wǎng)被賦予耕地建設(shè)優(yōu)先權(quán)(PCCi),并通過ArcGIS Pro 3.5中的焦點(diǎn)統(tǒng)計工具進(jìn)行模擬。

    其中PCCi 是指圍繞100乘100的網(wǎng)格中,以第i個網(wǎng)格為中心的耕地網(wǎng)格數(shù)。我們按降序?qū)λ芯W(wǎng)格的PCCi進(jìn)行排序,并剔除不適合進(jìn)行耕地建設(shè)(坡度大于25度或海拔高于3 000m)的網(wǎng)格。如果存在多個相等的PCCi,則按坡度從小到大進(jìn)行排序,一般情況下,坡度較小的區(qū)域更有可能發(fā)展為耕地。

    2.情景設(shè)計

    ①基線情景(Bussiness as Usual, BAU)

    假設(shè)未來沒有任何政策或技術(shù)干預(yù),所有事物將按照當(dāng)前的趨勢和模式繼續(xù)發(fā)展,在這種情景下,耕地碎片化問題可能會持續(xù)加劇。BAU情景模擬的目的是提供一個基準(zhǔn)線,以便與其他干預(yù)策略進(jìn)行比較。然而,這種情景通常被認(rèn)為是不可持續(xù)的,因?yàn)樗雎粤速Y源有限性和環(huán)境承載能力。

    ②種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化(Optimizing Cropping Structure, OCS)情景

    具體來說,被草地分割開的耕地用來種植喂牛的牧草和谷物,其中,牧草和谷物籽粒播種的面積比由飼料結(jié)構(gòu)決定。同時,與林地和居民用地相交的耕地分別種植水果和蔬菜。

    ③耕地空間置換(Displacement of Cropland, DC)情景

    耕地空間置換(Displacement of Cropland, DC)情景模擬提出將耕地轉(zhuǎn)移到更適合耕種的地區(qū),同時將生產(chǎn)效率低的耕地退耕,從而提高土地利用效率。它可以同時實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)、恢復(fù)生物多樣性和減緩氣候變化的多重效益。

    3.各情景氮循環(huán)計算

    ①作物生產(chǎn)計算

    耕地的氮素輸入包括作物生物固氮(NBNF)、肥料氮(Nferizer)、糞肥氮(Nmanure)、灌溉氮(Nirrigation)、沉積氮(Ndeposition)和秸稈回田(Nstraw_back)。假設(shè)秸稈燃燒不會排放氮氧化物。同時,草地的氮循環(huán)過程與農(nóng)田基本相同,只是沒有秸稈生產(chǎn)和返田。NUEcrop計算方法如下:

    在DC情景中,進(jìn)行大規(guī)模生產(chǎn)的新建耕地將減少氮肥和氨的揮發(fā)。在DC下計算縣級肥料使用量和NH3排放量的公式如下:

    其中DC和BAU分別指耕地空間置換情景和基線情景;F代表合成肥料投入量(kg)。X代表農(nóng)場規(guī)模(ha);E代表NH3排放總量(kg);EF代表NH3排放因子(%);α,β代表大規(guī)模養(yǎng)殖估計系數(shù)。

    ②畜牧生產(chǎn)計算

    豬肉生產(chǎn)系統(tǒng)的投入包括谷物產(chǎn)品(Ncrop_feed)和秸稈(Nstraw),牛肉生產(chǎn)系統(tǒng)的投入包括谷物(Ncrop)、秸稈(Nstraw)和草制品(Ngrass),肉類生產(chǎn)系統(tǒng)的產(chǎn)出包括肉類(Nmeat)、農(nóng)田糞便(Nmanure)和氮損失(Nlivestock_emission)。NUE牲畜計算如下:

    ③全鏈條生產(chǎn)計算

    采用NUEfull評估3種模擬情景下全鏈條生產(chǎn)的總NUE。在OCS情景下,生產(chǎn)的谷物和草用于生產(chǎn)牛肉,而在BAU和DC情景下,生產(chǎn)的谷物用于生產(chǎn)豬肉。

    4.各情景溫室氣體排放估算

    農(nóng)業(yè)溫室氣體排放量是根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會指南中概述的排放因子確定的。這種方法考慮了六個關(guān)鍵要素:(1)稻田的CH4排放;(2)農(nóng)業(yè)資本投入的間接排放;(3)施肥的直接排放(N2O);(4)動物腸內(nèi)發(fā)酵產(chǎn)生的CH4;(5)畜禽和糞便管理產(chǎn)生的CH4和N2O;(6)土地利用變化導(dǎo)致的耕地固碳變化。(1)和(2)的計算使用公式(7),(3)的計算使用CHANS模型,(4)和(5)的計算使用公式(8)計算,(6)參考PAS 205044。

    i是指各種排放源,即氮肥、磷肥、鉀肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)灌溉和農(nóng)業(yè)耕作;r是指不同的作物類型;EF表示單位排放源釋放的溫室氣體量。

    其中g(shù)是指畜牧系統(tǒng)的不同排放源,即動物腸胃發(fā)酵產(chǎn)生的CH4、牲畜和糞便管理產(chǎn)生的CH4和N2O;h是指不同類型的溫室氣體;GHGLivestock是指畜牧系統(tǒng)溫室氣體的排放總量(Tg CO2-eq);EF代表每種動物釋放的溫室氣體量(公斤頭-1年-1),這些溫室氣體數(shù)據(jù)來自《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》(2011年);NCmeat代表畜牧系統(tǒng)生產(chǎn)的肉類中所含的氮(kg N);IPCC代表牲畜的參考重量(kg·head-1);Nmeat代表牲畜肉中的氮含量(%);GWP代表全球變暖潛能值(kgCO2-eq);CH4和N2O分別為27.9和273。

    5.綜合評價

    ①指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

    對于指標(biāo)Xij,Xi為第j項(xiàng)指標(biāo)值,Xmax為第j項(xiàng)指標(biāo)值的最大,Xmin為第j項(xiàng)指標(biāo)值的最小值,Yij為標(biāo)準(zhǔn)化值。

    若指標(biāo)X為正向指標(biāo),處理公式如下:

    若指標(biāo)X為負(fù)向指標(biāo),處理公式如下:

    若指標(biāo)X為適度指標(biāo),處理公式如下:

    在數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行平移,每個數(shù)值增加Δ=0.0001。

    ②熵權(quán)法

    構(gòu)建初始數(shù)據(jù)矩陣:假設(shè)有m個評價對象,每個評價對象對應(yīng)n個評價指標(biāo),構(gòu)建原始數(shù)據(jù)評價矩陣(1≤i≤m,1≤j≤n),記為:

    構(gòu)建比重數(shù)據(jù)矩陣Pij:

    計算第j項(xiàng)指標(biāo)信息熵值eij:

    其中k為常數(shù),k=1/lnn。

    計算第j項(xiàng)指標(biāo)差異系數(shù)gi:

    計算第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重wj:

    ③TOPSIS方法

    1)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣和各指標(biāo)權(quán)重,計算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣:

    2)確定正理想解B+和負(fù)理想解B-:

    式中,為第j個評價指標(biāo)在所有評價對象上的最大值,為第j個評價指標(biāo)在所有評價對象上的最小值。

    計算每個評價對象到正理想解和負(fù)理想解的歐式距離:

    計算每個評價對象的貼近度:

    Ci在0到1之間取值,越接近1表示該評價對象越接近最優(yōu)水平;越接近0,說明該評價對象越接近最劣水平。

    結(jié)果與分析

    在基線情景、種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化情景、耕地空間置換情景三種未來發(fā)展路徑下,得出各情景下綜合Ci的變化和空間分布。相對于基線情景,其余兩種情景均可提高耕地產(chǎn)出、資源投入、生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)、空間景觀五大方面的可持續(xù)利用水平,為四川省碎片化耕地可持續(xù)利用探求了兩種新的發(fā)展途徑。

    省級創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目“川西農(nóng)林宅復(fù)合系統(tǒng)耕地可持續(xù)生產(chǎn)力評價及優(yōu)化”(S202310626078)。

    (作者單位:四川農(nóng)業(yè)大學(xué))

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