从1661年到1996年中国耕地覆盖的空间显性重建外文翻译资料

 2022-12-17 14:28:17

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从1661年到1996年中国耕地覆盖的空间显性重建

李士成，何凡能，张学珍

摘要：对于评估人类对环境的影响耕地覆盖面的重建是至关重要的。在这个研究中，根据有关历史耕地的现有研究、人口数据和政府详细目录，通过收集、修订和重建，我们获得了一个1661-1996年中国省耕地面积的数据集。然后，基于土地适宜种植状况将全省耕面积划分为10times;10公里的网格单元。我们的重建表明耕地从1661年的55.5万平方公里增加到1996年的130万平方公里。从1661年至1873年，四川盆地的耕地面积迅速扩大，华北平原的土地复垦也随之兴起。1873 - 1980年,农业发展主要发生在东北地区。1980年以后，大部分省在传统上中国耕地面积下降的主要原因是人为因素。与2000年卫星数据比较，我们发现我们的重建通常能捕捉到耕地空间分布。同时，误差大约lt;20%(-20 - 20%)。与HYDE 3.1相比数据集是为全球规模而设计的，我们的模型是更适合重建网格比例尺为10times;10km的中国历史作物的覆盖层。我们的重建可以用于气候模型中耕作物覆盖面对气候和碳循环变化影响的研究。

关键字：历史耕地覆盖 空间显性 重建 土地种植适宜性

引言

众所周知人类活动在全球环境变化中起着重要作用(Foley et al. 2005)。其中人类活动最重要的一个方面是农业自然生态系统中的耕地(Vitousek et al. 1997)。目前，世界上超过30％的景观都是在某种形式下演化，而另外的30%则或多或少都有改动 (Ellis et al. 2013)。这种对陆地表面的大规模改造已经导致了地球系统的显著变化，包括大量人为温室气体的排放、生物多样性的丧失、地表能量不平衡和水文循环变化。因此，目前，在量化土地利用和土地覆盖变化（LUCC）以评估其地球系统影响方面付出了大量努力，特别是在工业时期开始以来的气候系统方面(He et al. 2014)。

数值模拟被广泛用于研究土地利用/土地覆盖变化的气候效应 (Pitman et al. 2011)。

气候模型和生态系统模型在空间上是显性的。此外，气候和生物地球物理数据通常以地图形式呈现，也是空间显性的表示。因此，为了模拟自工业时代以来土地利用/土地覆盖变化对气候系统的影响，在政治单元一级开发传统上重建的历史土地利用/土地覆盖变化空间显式数据集势在必行。因此，在长时间尺度上重建空间明确的LUCC数据集的方法越来越多。

利用当代和历史的耕地土地清查和“倒推建模”方法，可持续发展和全球环境中心(SAGE) 1700 - 1992年创建了一个分辨率为0.5°的全球耕地数据集(Ramankutty and Foley 1999)。

SAGE数据集在2010年更新(Ramankutty and Foley 2010)。利用历史人口密度地图作为代理，荷兰环境评估署创建了全球环境历史数据库(HYDE)(Klein Goldewijk 2001)。最新的HYDE 3.1数据集覆盖了过去12，000年期间，网格分辨率为5，是根据2000年农田卫星的地图和六个主要因素将基于政治单位的农田区域划分为网格而生成的(Klein Goldewijk et al. 2011)。在SAGE和HYDE数据集的基础上（Pongratz et al. (2008)），用人口数据作为农业活动的代表，重建公元800年至1992年的最后一个千年农业区。此外，Houghton（2003）基于簿记模型重建了全球范围内不同类型土地覆盖的转换率。利用历史人口数据和作物与牧场的相对土地适应能力图，创建了欧洲过去三千年的空间显性森林覆盖数据集(Kaplan et al. 2009)。还有其他基于数据和建模组合的历史重建(e.g., Lin et al. 2009; Liu

and Tian 2010)。

然而，正如SAGE数据集的创建者所指出的，该数据集捕获了过去300年全球农田变化的一般模式，但没有区域细节(Ramankutty and Foley 2010)。还对HYDE数据集的不确定性进行了五个方面的分析：背景和框架，人口和土地利用的输入数据，模型参数和假设，模型结构和模型技术细节(Klein Goldewijk and Verburg 2013)。对中国的区域评估表明，全球数据集，例如SAGE和HYDE数据集，很难捕捉到区域条件 (He et al.2013; Li et al. 2010; Zhang et al. 2013)。

Liu和Tian(2010)利用基于卫星的土地覆盖数据和基于长期历史文献的估计，创建了一个包含中国耕地、林地和城市地区的10times;10 km分辨率的1700 - 2005年数据集。然而，正如作者所指出的，这个数据集仍然基于这样的假设:历史上的耕地和林地的空间模式遵循当前的模式。正如霍顿和哈克勒(2003)所指出的，这种假设可能是有问题的。最近，几个研究项目取得了进展，使我们能够重新审视这些问题。首先，中国的历史耕地面积数据更加可靠(Feng et al.2005; Ge et al. 2004; Ye et al. 2009)。此外，随着遥感和地理信息系统技术的进步，可以获得更多的数据集，提供更准确的当前作物覆盖和一些自然因素的地图。

因此，本文拟采用一种新颖的方法，为我国1661年至1996年的10 times;10公里耕地空间数据集创建一个新的空间数据集。本文的结构如下：第二部分介绍了“材料与方法”。第三部分介绍了“结果”。第四部分介绍了“不确定性分析”，第五部分分别介绍了“讨论和结论”。

材料和方法

本文的分析大纲如图所示。首先，通过收集耕地面积数据，填补数据空白，重建了1661-1996年中国省级耕地面积数据集。其次，选择海拔、坡度和气候来评估土地适宜耕种的程度。接下来，结合1980年代卫星作物覆盖(Liu et al. 2005)，我们设计了一个省级耕地面积分配模型。随后，基于该模型，将全省耕地面积划分为10times;10公里网格。最后，通过与2000年卫星作物覆盖数据和HYDE 3.1数据集的对比验证了我们的重建。

省级耕地面积数据来源

对我国历史耕地面积进行了大量的研究，但目前还没有覆盖全国100多年的省级耕地面积数据集。本研究在前人研究和政府清查的基础上，通过收集、修订和重建，对1661-1996年中国大陆省级耕地面积数据集进行了重建。

图1.流程图描绘了本研究的分析大纲。有尖角的方框表示政治单位一级的数据，而有圆角的方框表示空间上的显性数据。

图2.研究区域的位置。基于数据来源，研究区域分为三个部分:1683-1940年三个省1-3个单位的数据来自Ye等(2009);1661-1933年18个省4-21个单位的数据来自Ge等(2004);本研究估计了1661-1949年4个省单位22-25的耕地面积。灰色阴影区是中国清代的领土和省级单位。

清代与民国时期(1661-1949)

我们的研究区域是当前的中华人民共和国(图2)。对于东北三省(图2.编号1-3)，叶等人编制了1683-1940年的省级耕地面积(2009; 表 1)。对于中国传统栽培地区的18个省级单位(图2.编号4-21)，由Ge等人编制的1661-1933年省级耕地面积(2004)。Ye et al.(2009)和Ge et al.(2004)利用中国历史档案馆的历史税田面积记录如《文献通考》、《盛京通志》等，对数据进行了严格的估计。这些估计是基于来自国家统计局(SSB)的历史数据和现代数据的统一。因此，他们的估计代表了历史上真实的耕地面积，并有可能直接与现代数据相比较。

表1 1661 - 1996年中国耕地面积数据和人口数据来源

需要注意的是，Ge et al.(2004)所描述的18个省级单位与目前的并不相同。从1661年到1933年，中国的领土和省级单位发生了变化(谭1991;图2)。将数据与现代统计学或临床实验的数据,一些当前省级单位合并成历史单位如下:➀北京、天津和河北合并形成京津冀;➁上海和江苏合并形成沪宁;➂重庆和四川合并形成川渝；➃海南和广东合并形成粤琼;➄宁夏和甘肃合并形成甘宁。这些省级单位与清代的历史记载是一致的。

我国4个沿边省份(图2 22-25)1949年以前没有耕地面积数据。因此，本研究进行了估计。农业与人口有着内在的联系(Houghton，1999)。在这项研究中，我们使用了1776年、1820年、1851年、1880年、1910年、1953年(Cao and Ge 2001)的人口数据和1953年的人均耕地面积数据来估计省级耕地面积。曹和葛(2001)根据中国历史档案资料，如《清实录》和中国历史上的许多人口政策，对历史人口进行了严格的估计。因此，这些数据具有很高的可信度。本文利用1953年的人口与耕地面积数据计算1953年的人均耕地面积(Cao and Ge 2001;SBB 1953)。1953年耕地面积数据的输出是“土地测量和收益率评估”(“查田定产”)政策,可以代表最初阶段的农业条件的中华人民共和国。由于四个省的人口稀少，农业技术在过去的几个世纪里一直处于落后状态，因此，本文假定从清代到中华人民共和国成立初期，人均耕地面积保持不变。最后，根据人均耕地面积计算了1776 - 1910年四个省级单位的耕地面积。1661-1776年，根据1776-1953年的耕地面积变化趋势进行外推。台湾历史耕地面积资料缺失。

中华人民共和国时期(1950-1996年)

1949年以后的耕地面积数据来源主要有两个:SSB数据集和国土资源部数据集(1997; hereafter, MLR)。SSB的数据涵盖的时间最长，没有间断，但可能在很大程度上低估了1960年后中国的耕地面积，这在专家中得到了广泛的认可(Crook 1993; Feng et al. 2005)。本研究利用SSB省耕地面积为1949-1960年。

自1987年以来，MLR每年公布耕地面积变化数据(MLR 1997)。这些数据具有很高的可信度(Feng et al. 2005)。此外，1996年全国土地利用详细调查数据(MLR 1997)也具有较高的可信度，得到了广泛的应用。因此，本研究使用MLR(1997)的耕地面积变化数据和1996年国家土地利用详细调查数据(MLR 1997)检索1986-1995年的实际耕地面积。

Feng et al.(2005)基于粮食产量与耕地面积的相关性分析，估算了1961-1985年中国的国家耕地面积。计算结果表明，该时期粮食产量与耕地面积具有较好的相关性，SSB粮食产量数据比SSB农田数据更准确。此外，这些估计是根据国际来源加以证实的，特别时期和与耕地有关的政策也很好地反映在其结果中。因此，本研究采用Fenget al.(2005)的方法，对1961 - 1985年的省级SSB农田进行了相关分析。

以上收集、重构、修改的数据在时间和空间上都是联系在一起的。最终，我们获得了中国大陆1661-1996年的省级耕地面积数据集。

空间显式分配的方法

由于过去几个世纪的耕地面积不断扩大，历史上的耕地就位于现在的耕地范围内。在这项研究中,由于20世纪80年代的耕地面积达到了最大值，因此用1980年代的土壤数据来表示现在的耕地面积(Feng et al. 2005)。具体来说，我们可以利用Liuet al.(2005)的基于1 km分辨率卫星的农田数据，将10times;10 km网格叠加起来，确定其中是否有农田。因此，我们得到了目前的Booleancrop覆盖范围图Wcrop(i)。对于Wcrop(i)，值1表示给定网格中的耕地，0表示非耕地。

在当前布尔作物覆盖范围图Wcrop(i)，根据每个单元格10times;10 km的耕地空间权重，对省级耕地面积进行空间显式分配。中国的土地耕作史表明，自然条件好的土地先耕种，然后是自然环境恶劣的边际土地(Han 2012; Wang 2005)。也就是说，每个网格的耕地空间权重由土地的自然属性决定。因此，以耕地适宜性为代表，选取一些自然因素对每个网格的耕地空间权重进行评价，将全省耕地面积划分为10times;10公里网格。

一般来说，土地适宜耕种是由地形、气候条件、土壤和河流的存在共同决定的。10times;10km的网格尺度上，土壤主要决定了土地是否适合耕作，其对耕地的影响被纳入了当前的耕地领域(Sun and Shi 2003)。对于中国来说，灌溉甚至在更早的时期就已经发展起来了，尤其是在中国传统的农业地区，所以距离河流的距离只起了很小的作用(Wu1996)。因此，本研究中有三个定量因素，即，海拔、地表坡度和气候的潜在最大生产力被用来评估土地的适宜性。高度会引起水热条件的垂直变化。一般来说,随着高度的增加,积温ge;10°C的速度将减少150 - 200°C / 100 m,和生长季节也会缩短(经济地理学系1980年中国科学院地理研究所)。此外，我们还发现基于卫星的复垦率(即农田面积的比例,总土地面积在1times;1公里网格)在1980年代与高度负相关,与相关系数高于0.5minus;14个省。这一发现表明，耕地适宜性随海拔的升高而降低。此外，由于水热条件的垂直差异，不同海拔的栽培模式也不同。然而，在不同的海拔范围内，这种差异的显著性是不同的。只有当海拔达到一定高度，作物生长受到水热条件的限制时，才会影响农田分布(Lin et al. 2009;孙和史2003)。因此，我们根据Sun和Shi(2003)得出的标准(表2)对海拔值进行了重新分类和重新分配。以下方程式 （1）用于量化省份的高度和耕地适宜性之

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