耕地连片化助力中国农业可持续强化
引用
Liu, S., Ling, L., He, F. et al. Cropland concentration powers sustainable intensification of agriculture in China. Commun Earth Environ (2026). https://doi.org/10.1038/s43247-026-03259-8
作者
第一作者：刘世宾
通讯作者：刘世宾
单位
成都理工大学
摘要
在过去的几十年里，中国的耕地布局发生了显著变化，这对粮食安全和农业可持续性产生了重要影响。本文探讨了2000年至2020年间，中国耕地的时空集聚（concentration）与农业集约化（intensification）之间的关系。我们利用Google Earth Engine平台和234,804幅Landsat卫星图像，绘制了五个基准年份的耕地分布图，并对耕地景观格局进行了定量分析。这些数据结合了各省关于作物产量、化肥施用、灌溉用水以及农业机械总动力的统计数据。研究发现，中国耕地在2000年至2015年间经历了收缩期，2015年之后进入恢复期。在收缩阶段，作物产量的增加通常伴随着化肥和机械投入的上升；而在恢复阶段，随着耕地连片性（contiguity）的增强，大多数地区的这些投入有所下降。总体而言，通过减少对化肥和机械投入的依赖，并更加注重耕地利用效率和环境保护，中国的农业集约化已变得更加可持续。
关键图表
图 1 | 评价方法与提取结果。a: 2000年至2020年农业生产指标的变化。b: 遥感提取的耕地面积与国家统计数据中耕地面积的对比。c: 2000年至2020年耕地面积的变化。d: 各项变化模式对可持续农业集约化贡献的评价矩阵。
图 2 | 2000年至2020年九大农业生产区农业生产指标与作物产量之间的关系。注：九大分区分别为：NCP（东北平原）、NASR（北部干旱半干旱区）、HHHP（黄淮海平原）、LP（黄土高原）、QTP（青藏高原）、MLYP（长江中下游平原）、SCB（四川盆地及周边地区）、YGP（云贵高原）、SC（华南地区）。
图 3 | 各种变化模式组合涵盖的地区数量。a: 2000年至2015年的收缩期。b: 2015年至2020年的恢复期。注：X轴和Y轴分别反映了景观指数（landscape indexes）和农业生产指标的变化模式，二者共同决定了一个地区的变化组合。Z轴的高度代表每个组合下的地区数量。颜色映射用于表示这些组合对可持续农业集约化的贡献水平。
图 4 | 省级行政区农业可持续集约化程度。a: 2000年至2015年的收缩期。b: 2015年至2020年的恢复期。
图 5 | 收缩期与恢复期内，耕地景观格局与农业投入强度之间的阶段性相关性。
图 6 | 所有样本的空间分布 (a) 及随机森林 (Random Forest) 分类器中使用的 44 个特征变量 (b)。注：B1, B2, B3, B4, B5, B7 是 Landsat 卫星的蓝、绿、红、近红外 (NIR)、短波红外1 (SWIR1) 和 短波红外2 (SWIR2) 波段的光谱反射率数据；NDVI 为归一化植被指数；B1_P75, B1_P75_1... NDVI_P75_1 等代表每两年一个周期内，对应波段（蓝、绿、红、近红外、短波红外1、短波红外2）以及 NDVI 的 第 75 百分位数 (75th percentiles)；NDWI 为归一化水体指数；diff, min, stddev 分别代表 NDVI 的 极差（值域）、最小值 和 标准差； slope（坡度） 是基于 SRTM 数字高程模型 (DEM) 计算得出的。
