黄河流域农业韧性时空格局与驱动机制研究：基于多尺度分析与政策启示

这篇研究采用熵值法（Entropy Method）、莫兰指数（Moran’s I）、基尼系数（Gini coefficient）和空间杜宾模型（SDM）等方法，系统分析了2012-2022年黄河流域43个地级市农业韧性的时空演变规律。研究发现：上游（如内蒙古）与下游（如山东）因资源禀赋和政策支持形成高韧性集聚区（HH），中游（如陕西、山西）受水土流失制约呈现低韧性（LL）；农业保险强度（x14）、有效灌溉率（x12）和土地生产率（x8）是核心障碍因子，城镇化（URB）与经济水平（INC）则通过空间溢出效应（β=0.1305）显著提升韧性。研究为流域农业可持续发展提供了差异化治理路径。

　　

引言

农业作为中国粮食安全的基石，其韧性（Agricultural Resilience）研究对应对气候变化和资源约束至关重要。黄河流域（YRB）贡献了全国1/3的粮食产量，但生态脆弱性和工业化压力导致区域差异显著。本文基于压力-状态-响应（PSR）框架，首次在流域尺度揭示农业韧性的多维度驱动机制。

材料与方法

研究覆盖43个地级市，数据源自EPS数据库、中国农村统计年鉴和地方年鉴。采用熵值法构建包含压力（如SO₂排放强度）、状态（如城乡收入差距）和响应（如农业保险强度）的指标体系。空间分析结合全局/局部莫兰指数（I_g/I_l）和达古姆基尼系数（G_w+G_nb+G_t），障碍度模型识别内部约束，SDM量化外部因素的空间效应（δ=0.015）。

结果

时间序列：全流域韧性值从0.1993（2012）升至0.3986（2022），内蒙古增速最快（220%），得益于数字农业政策；中游因《十四五农业农村现代化规划》推动韧性提升211%。

空间异质性：上游高韧性区（如鄂尔多斯）与中游低韧性区（如运城）形成“两极分化”，局部莫兰指数显示HH-LL集聚持续强化。

障碍因子：农业保险覆盖率（障碍度28.7%）、灌溉效率（23.4%）和土地生产力（19.8%）是主要瓶颈，尤其中游地区因土壤退化（60%耕地为中低产田）和劳动力外流（河南外流比例达52%）加剧脆弱性。

外部驱动：城镇化（直接效应0.1305**）和经济水平（β=0.118*）通过技术扩散提升韧性，但工业化（θ=-0.092*）因土地侵占产生负向效应；农业人力资本（HCM）的负向空间溢出（-1.52%）揭示区域资源竞争。

讨论

研究发现与Zhou（2024）的数字基础设施理论、Gao（2024）的风险分担机制研究相互印证。上游干旱区需强化节水灌溉（如无人机蒸散发监测），中游应优先治理水土流失（如梯田建设），下游可探索“农业+工业”链式发展。政策建议包括：

1. 差异化保险：针对流域内小麦/玉米主产区设计气象指数保险；
2. 跨区域协同：建立上游-中游技术转移平台（如内蒙古向陕西输出数字农业经验）；
3. 生态补偿：将碳汇收益（见Du等2024研究）反哺农田改良。

结论

研究首次揭示黄河流域农业韧性的“东高西低”梯度格局与空间溢出效应，为《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》提供了实证支持。未来需融合遥感（RS）与水文模型（如ANN），追踪气候变化对流域韧性的长期影响。