农田撂荒作为粮食生产脆弱性的新兴指标：来自二十年土地利用轨迹的启示

《Ecological Indicators》：Cropland abandonment as an emerging indicator of food-production vulnerability: Insights from two decades of land-use trajectories

　　

耕地撂荒由城市化和人口转变驱动，是一种全球性的土地利用变化。尽管其驱动因素、范围和空间格局已被广泛记录，但关于撂荒如何转化为粮食生产能力损失的空间显式且时间连续的估算仍然稀缺，尤其是在国家尺度上。本研究旨在开发一种遥感方法，用于追踪中国大陆2001年基线耕地队列（2001 baseline cropland cohort）内已确认的撂荒，并系统量化其时空特征及其对农业生产力（agricultural productivity）的影响。研究人员利用土地利用轨迹（land-use trajectory）开发了一种遥感识别方法，以追踪2001—2020年间耕地像元的撂荒情况。将这些记录与潜在粮食产量基线耦合，以量化持续性耕地撂荒对农业生产力的影响。在2001年基线耕地队列中，已确认撂荒的年面积介于36,399.30—226,873.77 km²，相当于3.64—22.69 Mha，平均撂荒率为8.25%，呈显著上升趋势。在空间上，基线队列内已确认撂荒遵循“东低西高”的梯度格局，并在生态脆弱区和西部传统农区呈显著集聚。与基线耕地队列内已确认撂荒相关的潜在粮食产量损失呈波动上升，从2004年的1008万吨升至2018年的峰值6760万吨，长期年均损失率为5.24%，表明现有耕地长期撂荒可能损害中国的粮食生产能力并增加其粮食系统脆弱性。本研究的识别方法和定量发现为监测持续性耕地撂荒及支持粮食安全治理提供了经验证据和方法基础。

在全球人口增长、气候变化和国际市场波动的背景下，保障充足稳定的粮食供给成为21世纪的重要挑战。耕地是粮食生产的物质基础，但除转为建设用地外，耕地撂荒（cropland abandonment，农民持续停止耕作的土地利用状态）正日益侵蚀这一基础。已有监测研究多基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）和Landsat时间序列识别撂荒，但存在三点不足：一是多数识别方法未采用连续三年非耕作这一界定真正撂荒而非短期休耕的标准；二是空间格局分析常局限于单一尺度，难以揭示从田块到国家尺度的组织与演化；三是产量损失评估常采用均一产量假设，忽视区域生物物理生产潜力的显著异质性。因此，国家尺度上空间显式且时间连续的撂荒与粮食生产能力损失关联评估仍然缺乏。论文作者Wei Song、Ze Han、Xuyang Zhang和Han Li来自中国科学院地理科学与资源研究所，研究发表在《Ecological Indicators》。研究人员旨在开发田块尺度土地利用轨迹追踪方法，构建中国大陆2001年基线耕地队列2001—2020年逐年确认撂荒记录，并耦合基于全球农业生态区划（GAEZ）的潜在粮食产量数据，系统量化撂荒对粮食生产能力的影响。该研究将固定基线队列追踪、多尺度空间分析与GAEZ生产潜力评估整合于同一框架，为监测持续性耕地撂荒和支持粮食安全治理提供了方法基础。

关键技术方法方面，研究人员以MODIS归一化植被指数（NDVI）产品MOD13Q1的250 m时间序列为主要数据，使用Savitzky-Golay（S-G）滤波重建NDVI曲线并提取13个物候特征；整合MCD12Q1、欧洲空间局气候变化倡议（ESA CCI）和中国土地利用/覆盖变化（CNLUCC）三类土地覆盖产品构建训练样本，采用随机森林（RF）分类器生成2001—2020年逐年土地利用图。以2001年耕地为固定队列，采用连续三年转为非耕地的轨迹判定确认撂荒；利用探索性空间数据分析（ESDA）和新兴热点分析（EHSA）刻画多尺度时空格局；并将确认撂荒图与1 km GAEZ标准生产潜力数据叠加计算潜在产量损失。验证采用30 m CNLUCC和Google Earth历史影像。

研究结果分为三部分。3.1 2001年基线耕地队列内确认撂荒快速增长。通过逐年土地利用分类和固定队列追踪，2004—2020年确认撂荒面积在36,399.30—226,873.77 km²之间波动，平均为148,381.14 km²，平均撂荒率8.25%，呈显著上升趋势。空间上呈现“东低西高”格局，高-高聚类稳定分布于四川、贵州、云南等西南省份，低-低聚类位于山东、河南、江苏等东部产粮大省。3.2 随着累积撂荒识别频次增加，面积比例下降。统计2004—2020年逐年确认撂荒图的累积识别频次，仅被识别1次的像元面积比例最高（5.21%），随后随频次增加逐步下降，识别16次的比例最低（0.27%）。高频撂荒（≥10次）集中在西南山区，该区域68%的识别撂荒面积属于高频类别，而平原地区这一比例低于12%。3.3 2001年基线耕地队列内确认撂荒对应年均5.24%的潜在粮食产量损失率。将确认撂荒记录与GAEZ潜在产量叠加，年均绝对损失4359万吨，损失率5.24%，达同期年均粮食进口量的2.4倍；损失从2004年的1008万吨增至2018年峰值6760万吨，2020年仍达6285万吨。由于撂荒集中于平均生产潜力较低的边际耕地，撂荒率（8.25%）高于产量损失率（5.24%），但2020年2122万公顷的累积撂荒仍带来显著的绝对损失。

讨论部分指出，确认撂荒在西南山区的集中与生态修复区域重叠，但遥感轨迹仅反映土地覆盖变化，无法区分生态退耕与自发撂荒，因而需要结合政策边界、土地利用档案、住户调查和实地验证进行因果识别；研究产出应作为空间筛查工具而非直接治理依据。对复耕而言，需从生态