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来源：土地生态课题组公号（2024年5月7日） 本文发表于国际期刊Journal of Environmental Management，2023年第344卷，通讯作者为澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO Environment）的Rodrigo Rojas与河海大学的仇蕾教授。 文章认为，随着环境保护和高效经济要求的提高，全球粮食生产面临更加严格的生态约束和经济压力。了解粮食主产区自然资源与经济、农业要素之间的关系，对保障全球粮食安全至关重要。文章提出了一个探讨水土资源( WSRs )、经济投入要素( EIFs )和粮食生产（GP）之间关系的方法框架。本文以中国东北地区为案例研究，以提高对推动粮食生产能力发展因素的理解。首先构建并计算了区域的水土综合指数( WSCI )来描述水土性质。然后利用热点分析探究WSRs、EIFs和GP的空间集聚特征。最后，使用阈值回归分析，以WSCI为阈值变量来了解EIFs和GP的影响随着水分亏缺指数的提高，施肥和灌溉对农业生产潜力的正向影响在弹性系数上呈U型曲线。农业机械对GP的正向作用显著下降，劳动力投入对GP的影响不显著。这些结果为WSRs、EIFs和GP之间的关系提供了新的见解，并为全球提高GP效率提供了参考。因此，这项工作有助于提高确保粮食安全的能力，同时考虑全球重要粮食生产区可持续农业的各个方面。  （图片来自原文） 本研究提出的研究框架包括五个阶段：(1)数据准备，包括气候数据、土壤数据和土地利用数据等遥感数据的准备，以及社会经济数据的空间处理；(2)WSCI的构建，涉及指标的选取、权重的计算和模型的构建；(3)热点分析，涉及数据分区统计和空间制图；(4)阈值回归分析，包括模型构建、评价与检验；(5)结果分析与政策建议。  （图片来自原文） 文章使用了遥感数据，如气候数据，土地利用/土地覆盖(LULC)数据，土壤数据，归一化植被指数(NDVI)数据，净初级生产力(NPP)数据和社会经济数据。社会经济数据包括2018年研究区域36个地级市的GP、化肥施用量、农业机械总动力、农村劳动力和灌溉用水的报告值。研究基于相关文献和数据可得性来构建水土综合指标，选取降水量减去蒸散量(P-ET)、土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)和全磷(TP)表征耕地的水土属性，用NPP描述当地粮食承载量。土壤有机碳、全氮和全磷是表征土壤养分供应能力的直接而重要的指标。它们可以显著地反映土壤肥力，并对粮食生产产生实质性的影响。为增强数据的稳定性和可靠性，采用2010-2018年不变耕地上各指标的平均值进行计算。首先，在地级尺度上计算了2010-2018年耕地NPP、P-ET、TN、TP和SOC的多年平均值。其次，利用灰色关联分析(Grey Relation Analysis，GRA)计算P-ET、TN、TP和SOC对NPP的影响，并根据灰色关联度的大小对水土要素的重要性赋予权重。最后，在栅格网格上采用多目标线性加权方法计算WSCI。本文采用阈值回归将阈值作为未知变量纳入回归模型，构造分段函数，通过实证检验估计相应的阈值及其影响。本研究采用截面阈值模型，以WSCI为阈值变量，分析不同水土条件(阈值)下EIFs与GP的关系。阈值回归模型的实质是通过阈值将样本分为两组。只有当两组的估计参数存在显著差异时，才使用阈值回归模型。否则，表示不存在阈值，因此必须对模型进行显著性检验，显著性检验为拉格朗日乘数(Lagrange Multiplier，LM)检验。 文章计算并绘制了2018年WSCI在研究区域的分布。可以发现，WSCI呈现由西向东逐渐增大的趋势。文章还计算了聚集到地级尺度的WSCI，白山(0.49)，大兴安岭(0.48)，伊春(0.45)，黑河(0.45)，佳木斯(0.45)，鹤岗(0.42)和鸡西(0.42)显示出相对较高的WSCI值。为了明确..的分布情况 在36个地级市的WSCI中，使用Jenks的方法将WSCI分为5级，从1级到5级分别下降了11.2%，18.5%，25.8%，27.2%和17.4%。这表明优势类为3级和4级，集中在研究区域的中心区域。  （图片来自原文） 研究发现，大兴安岭、白山、伊春、佳木斯等地1级耕地面积占一半以上。5级耕地面积占阜新、白城、锦州、松原的一半以上。1级耕地主要分布在佳木斯市、黑河市和鸡西市。5级耕地主要分布在白城市、松原市和阜新市。1级耕地越多的地区，水土条件越好，越有利于发展农业。但以5级耕地为主的区域，应更加注重推广少耕或免耕技术，加强耕地保护。  （图片来自原文） 研究利用热点分析识别研究区GP、WSCI和EIF的热点(高值)和冷点(低值)区域。GP和EIFs热点区域的空间分布较为相似但WSCI除外。GP和EIFs的热点区域主要集中在研究区的西部和中部，表明这些区域的高EIFs导致了高GP。相比之下，WSCI的热点区域主要位于研究区的北部和东部，WSRs较为丰富。现有冷点区的空间分布较为相似，主要集中在研究区南部的GP、农业机械总动力、灌溉水和WSCI，表明这些区域的WSRs和EIFs都相对匮乏。后者也表现出向研究区域中心区域的空间分布。没有化肥和劳动力的冷点。GP和EIFs的冷点区域与WSCI大部分重叠，但热点区域与WSCI几乎不重叠，因此WSCI、EIFs和GP之间应该存在复杂的非线性关系 。  （图片来自原文） 文章为考察化肥、农业机械、灌溉和劳动力对农业生产潜力的影响，在耕地上随机选取5000个点。以WSCI为阈值变量，提取研究区域内各点对应的变量值，并分析其影响机制。对提取的5000组数据进行预处理，剔除含有空值的组，并对变量进行协方差检验，方差膨胀因子(VIF)值均小于3。利用随机选取的1000组样本数据进行阈值效应检验，通过2000次重复和15%微调百分比的bootstrap方法计算的无阈值效应假设的p值在极显著水平上被拒绝。通过LM检验开发的渐近统计量为61.74(p<0.01)，在1%的显著性水平下拒绝无阈值的原假设，模型至少存在一个阈值。这表明化肥、农业机械总动力、灌溉和农村劳动力投入对农业生产潜力的影响是非线性的，以WSCI为阈值变量时至少存在一个阈值。 在证实了阈值效应的存在后，文章估计了阈值的个数和取值，并计算了不同阈值区间的回归结果。WSCI存在三个阈值：t1=0.205，t2=0.251和t3=0.304，因此将样本分为四个区间。 化肥、农业机械、灌溉和农村劳动力对GP的影响在不同水土条件(不同的阈值区间)下存在显著差异。施肥和灌水对GP有正向影响，但弹性系数随WSCI的增加呈U型变化趋势。当水土条件较差(WSCI<t1当水土条件改善时(t1≤WSCI<t3))时，增施肥料和灌溉水可有效提高GP，EIFs也随之增加，GP所需养分得到满足，增施肥料和灌溉水对GP的提高作用开始下降。对于水土条件相对较好的(WSCI≥t3)区，GP更依赖于自然本底条件，增加化肥和灌溉投入可有效提升GP。此外，回归结果显示，该阈值下化肥施用的弹性系数(3.53)大于第一个阈值下的弹性系数(3.49)，且远大于灌溉(对于所有的阈值)的弹性系数。因此，在水土条件适中的地区，化肥施用和灌溉用水的边际效益较低。 相比之下，在水土条件较差的地区，化肥和灌溉水的边际效益较高，增加化肥施用量可以显著提高GP。随着WSCI的提高，农业机械总动力对农业生产潜力的影响显著下降。在水土条件较差的地区，增加农业机械(例如，耕作、播种、灌溉等)的投入可以有效改善农业生产条件，提高GP。但随着水土条件的改善，农业机械需求开始下降，农业机械投入的边际效益大幅下降。在水土条件较差的地区(WSCI<t1)，劳动力投入对GP的影响不显著。相反，在(WSCI>t1)条件较好的地区，劳动力对GP的影响由正向不显著变为负向显著。随着WSCI的上升，显著性水平从1%下降到5%，影响程度缓慢下降，且远小于农业机械投入对农业生产效率的影响。  （图片来自原文） 为检验门槛回归分析的稳健性，文章分别采用了样本替换和补充变量的方法进行稳健性分析。这样做是为了检验更换样本和加入控制变量是否显著影响模型门槛值的个数以及解释变量系数的符号和显著性水平。两个检验结果均表明模型存在三个阈值。对于不同的门槛区间，化肥、农业机械和灌溉对GP均有显著的正向影响，这与原模型的结果一致，从而证实了门槛回归分析结果的稳健性。 本文的创新点在于，通过集中研究SOC、TN和TP等主要土壤属性，有意地考虑了不同土壤类型中存在的主要和关键营养物质，从而为分析提供了代表性；通过将遥感数据与统计数据相结合，通过回归和空间分析在区域和栅格尺度上实现数据转换，有效地捕捉了GP自然和异质条件的复杂性；使用WSCI作为阈值，探索了肥料、灌溉、农业机械和劳动力对GP的影响，丰富了现有研究结果，对指导可持续农业和政策制定具有重要意义。 本文还存在着一定的局限性：一是WSCI仅考虑了反映土壤养分供应能力的指标，忽略了其他可能影响GP的土壤属性，如土壤的异质性、理化性质（如pH值、质地）和其他生物因素。二是尽管已全面考虑了WSR、EIF和GP之间的非线性关系，但在驱动机制方面仍有改进和进一步研究的空间，例如潜在的因果关系机制。 |
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