基于省级膳食结构与共享社会经济路径的中国未来食物需求预测

本研究针对中国粮食安全与资源分配挑战，创新性地整合省级膳食偏好与SSP（共享社会经济路径）情景，构建了2020-210年13类主要食物的省级需求预测模型。研究团队通过成人男性当量（AMES）指数标准化人口结构，结合中国居民膳食指南（CDGs）与EAT-Lancet饮食建议，首次实现多情景、高分辨率的食物需求时空动态模拟，为区域化粮食政策制定提供数据支撑。

　　

中国作为全球人口最多的国家，其粮食安全问题始终牵动着国际社会的神经。过去四十年间，随着经济发展和饮食结构转型，中国人均粮食消费量激增173%，肉类需求持续攀升。然而，极端气候、耕地减少和水资源短缺等问题正威胁着粮食供给稳定性。更复杂的是，中国各地饮食文化差异显著——北方偏面食、南方重稻米、西部爱牛羊肉，这种"舌尖上的多样性"使得全国统一的粮食政策往往"水土不服"。面对这一困境，中国科学院地理科学与资源研究所的Mulin Chen、Linsheng Yang和Hairong Li团队在《Scientific Data》发表了一项突破性研究，首次基于省级膳食差异和共享社会经济路径（SSP）框架，绘制出2020-2100年中国食物需求的精细图谱。

研究团队采用四大关键技术：1）基于队列要素法（Cohort-Component Method）模拟SSP情景下的人口结构变迁，考虑生育率、死亡率、城镇化等核心参数；2）运用成人男性当量（AMES）指数将不同年龄、性别、城乡人群转化为标准人单位；3）整合第五次中国总膳食研究（2009-2013年20省数据）与国家统计局消费数据，建立省级食物消费基线；4）通过饲料-肉品转化系数（如猪肉2.8:1）将动物性食品需求折算为原粮当量。

主要研究结果

人口结构模拟
通过SSP情景设定（如SSP1低生育率/低死亡率、SSP3高生育率/高死亡率），预测中国人口将在2036-2040年达到峰值（6.08-7.60亿吨粮食需求），此后逐步下降。特别值得注意的是，农村生育率始终比城市高0.2‰，而城镇化率在2035年后增速减半至0.5%/年。

膳食结构演变
研究将SSP情景与膳食指南结合，构建差异化饮食方案：可持续路径SSP1中作物性食品提供65%能量（低肉饮食），而化石燃料驱动路径SSP5仅占50%（高肉饮食）。对比分析显示，本模型推荐的饮食方案在营养平衡性（蛋白质65g/d、碳水280-390g/d）和文化接受度上显著优于EAT-Lancet方案（乳制品250g/d远超中国实际消费）。

省级需求差异
模型揭示出鲜明地域特征：西藏高原大麦需求达151.3g/人/日（全国最高），而东北地区玉米消费占比突出（60.6g/人/日）。动物性食品中，广东禽类消费（133.3g）是新疆（2.8g）的47倍，内蒙古羊肉需求（172g）更达全国均值10倍以上。

环境成本评估
通过资源转化系数（如牛肉生产需13.29m³水/kg）计算发现，SSP1路径的环境压力（土地+水+温室气体）仅为SSP5的60%，证实低碳饮食对可持续发展的关键作用。

这项研究的核心价值在于突破了传统全国统一预测的局限，首次实现"省域定制化"粮食需求模拟。其构建的SSP-AMES耦合框架，不仅能响应人口结构变迁（如老龄化、城镇化），还能捕捉饮食文化的地域传承性（如藏区糌粑、岭南禽肉）。研究提出的"省级粮食安全预警系统"概念，可为《中国食物与营养发展纲要》的修订提供科学依据，特别是在气候变化加剧的背景下，这种高分辨率需求预测将帮助决策者精准调配"北粮南运"等战略资源。正如作者在讨论中指出，当考虑非食品用途（工业用粮、损耗等）时，实际粮食需求可能再增加10.6-23.9%，这提示未来研究需进一步整合供应链数据，以完善"从田间到舌尖"的全链条管理模型。