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地理学报 >

2024 , Vol. 79 >Issue 7: 1804 - 1823

DOI: https://doi.org/10.11821/dlxb202407011

土地利用/土地覆被变化与地表过程

2000—2020年中国青饲料播种面积及供需驱动因素的时空格局

  • 杨彤 , 1 ,
  • 赵雯莉 2 ,
  • 董金玮 3 ,
  • 李愈哲 3 ,
  • 李之超 3 ,
  • 王洁 4 ,
  • 齐雯丽 1 ,
  • 毕健 5 ,
  • 张戈丽 , 1
展开
  • 1.中国农业大学土地科学与技术学院，北京 100093
  • 2.中国农业大学生物学院，北京 100093
  • 3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101
  • 4.中国农业大学草业科学与技术学院，北京 100093
  • 5.兰州大学资源环境学院，兰州 730000
张戈丽(1983-), 女, 山东淄博人, 博士, 教授, 博士生导师, 研究方向为农业与土地资源遥感。E-mail:

杨彤(1996-), 女, 山西阳泉人, 博士生, 主要从事农业土地利用变化研究。E-mail:

收稿日期: 2023-08-05

  修回日期: 2024-06-30

  网络出版日期: 2024-07-30

基金资助

第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK0608)

中国科学院战略性先导科技专项(XDA26010202)

收起

Spatio-temporal patterns of succulence sown area and its driving factors considering forage demand and supply in China during 2000-2020

  • YANG Tong , 1 ,
  • ZHAO Wenli 2 ,
  • DONG Jinwei 3 ,
  • LI Yuzhe 3 ,
  • LI Zhichao 3 ,
  • WANG Jie 4 ,
  • QI Wenli 1 ,
  • BI Jian 5 ,
  • ZHANG Geli , 1
Expand
  • 1. College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100093, China
  • 2. College of Biological Sciences, China Agricultural University, Beijing 100093, China
  • 3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 4. College of Grassland Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100093, China
  • 5. College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Received date: 2023-08-05

  Revised date: 2024-06-30

  Online published: 2024-07-30

Supported by

The Second Tibetan Plateau Scientific Expedition and Research Program(2019QZKK0608)

The Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDA26010202)

Fold

摘要

高产、优质的青饲料对于国家畜牧业发展和食物供给至关重要。然而，当前对于青饲料播种面积时空变化格局及其阶段性特征、区域差异以及影响因素等尚未清楚。本文基于省级面板数据分析了2000—2020年青饲料种植的时空格局变化，结合MODIS-NPP产品和统计数据，揭示了饲料供给与需求对青饲料播种面积的影响。结果表明：① 2020年中国青饲料播种面积为2199×103 hm2，仅占农作物播种面积的1.3%，其中牧业地区占全国的59%。② 2000年以来青饲料播种面积经历了快速增长（2000—2003年，464.2×103 hm2/a）、快速下降（2004—2009年，-399×103 hm2/a）和缓慢增长（2010—2020年，64.3×103 hm2/a）3个时期。牧业地区主导了全国青饲料播种面积的变化。③ 饲料供需因素最多可以解释92%的青饲料播种面积变化。其中，饲料需求每增加1万t，青饲料播种面积最高增加900 hm2。秸秆草饲料产量与青饲料互为补充，以负效应为主（偏回归系数介于-1.2~-0.5之间）。天然草饲料产量则对青饲料播种面积变化影响较小。此外，生态工程和农业政策等因素通过调控奶业、草牧业和种植业对青饲料播种面积的变化有重要影响。本文结果可为制定粮食安全、生态环境保护和作物结构调整等相关政策措施提供科学支持。

关键词： 青饲料; 时空格局; 播种面积; 饲料供需; 中国

本文引用格式

杨彤 , 赵雯莉 , 董金玮 , 李愈哲 , 李之超 , 王洁 , 齐雯丽 , 毕健 , 张戈丽 . 2000—2020年中国青饲料播种面积及供需驱动因素的时空格局[J]. 地理学报, 2024 , 79(7) : 1804 -1823 . DOI: 10.11821/dlxb202407011

Abstract

High-yield and superior-quality succulence is crucial to the development of national animal husbandry and food supply. However, the current understanding of the spatial and temporal variation pattern of succulence sown area needs to be improved, especially the stage characteristics, regional differences and driving factors are not yet clear. Based on the provincial panel data, we analyse the spatial and temporal dynamic patterns of succulence sown area from 2000 to 2020, and reveal its driving factors of forage supply and demand based on natural forage production, crop straw production, and forage demand estimated by MODIS- derived NPP datasets, crop production, and total livestock in each provincial-level region. The main results are that: (1) The sown area of succulence in China was 2199 thousand hectares, accounting for only 1.3% of the crop sown area in 2020. The succulence plantation in China is mainly distributed in pastoral areas, accounting for 59% of the country. (2) Since 2000, the interannual variation of succulence sown area in China has undergone three stages: a rapid growth stage (2000-2003, 464.2 thousand hm2/a), a rapid decline stage (2004-2009, -399 thousand hm2/a) and a slow growth stage (2010-2020, 64.3 thousand hm2/a). The pastoral provinces dominated the dynamics of the whole country. (3) Forage supply and demand factors can explain at most 92% of the dynamic of succulence sown area. Forage demand increases by 10000 tons, the sown area of succulence increases by 900 hectares at most. Straw forage and succulence complement each other, and straw forage production mainly has negative effects (the partial regression coefficients ranges from -1.2 to -0.5) on the sown area of succulence. The natural forage production has little effect on the change of succulence sown area. In addition, ecological engineering and agricultural policy play important roles in regulating the development of dairy, forage, and planting husbandry. Our study on spatial and temporal patterns of succulence sown area and its driving factors considering forage demand and supply can provide scientific support for the formulation of relevant policies and measures such as food security, ecological environment protection and crop structure adjustment.

Key words： succulence; spatio-temporal pattern; sown area; forage supply-demand; China

1 引言

随着社会经济快速发展，中国居民饮食消费结构逐渐由“吃得饱”向“吃得好”转变，肉、蛋、奶等畜产品所占的比重不断增大[1⇓-3]。统计资料显示，2000—2020年中国人均粮食消费量下降了1/4，而人均畜产品消费量几乎翻了一倍，由32.3 kg迅速增长至72.8 kg，2020年畜产品消费总量与粮食消费总量之比接近1∶2（图1）。到2050年人均对动物源卡路里的需求预计将上升23%[4]，这将为饲料供应带来额外的压力，尤其是用于草食性牲畜的草饲料的供应[5]。受到市场因素的影响，主粮作物饲用成为缓解饲料供应压力的主要方式之一，但该方式可能对口粮安全产生影响[6]。青饲料（如紫花苜蓿、青贮玉米、饲用燕麦和黑麦草等）具有更丰富的营养成分和更多的水分含量[7]，是重要的补充性草饲料来源之一。青饲料的种植和使用对于缓解当前草饲料短缺、维持可持续的草地畜牧业发展至关重要，对于“大食物观”下的作物种植结构优化和耕地保护具有重要影响[8⇓-10]。因此，了解青饲料播种面积的时空格局变化对食物供给和生态安全尤为关键。
图1 2000—2020年中国居民粮食及畜产品消费总量和人均消费量年际变化

Fig. 1 Interannual variations of the total consumption and per capita consumption of grain and livestock products in China during 2000-2020

目前在青饲料方面的相关研究主要聚焦青饲料的生产利用方面，例如从生物学、农学视角研究青贮饲料产量和品质提升的相关因素，包括筛选育种[11-12]、种植管理[13-14]、加工工艺等[15]。随着“粮改饲”政策的推进，相关研究还侧重于区域性新型种养模式的研究，如考虑秸秆与牧草资源的种养一体化循环农业模式等[16⇓-18]。在青饲料的时空格局演变方面，已有研究基于产业经济和成本收益的视角，对青贮玉米产业的产业集中情况、牧草种植成本收益变化及其影响因素进行了宏观尺度的分析和探讨[19]。基于地理学视角的关于青饲料种植面积的宏观研究较少，对其播种面积变化的关键时间节点、区域分异及其时空格局变化尚不清楚。此外，青饲料播种面积受到多种因素的影响。已有研究指出，饲料供需等市场经济因素直接主导了青饲玉米产业时空格局的演变[19]。然而，包括天然草地、作物秸秆等多源饲料的产量和需求量等饲料供需因素如何影响青饲料种植规模，还尚未有定论，而这对青饲料产业发展、农作物种植生产布局以及畜牧业生产至关重要。
获取青饲草种植格局变化时空信息的方法主要包括3类：① 野外调查。该方法仅适用于小区域内调查统计，在大尺度范围内开展依赖大量的人力物力资源，耗时耗力； ② 遥感监测。该方法是指通过基于中高分辨率遥感卫星影像，结合青饲料地块的光谱、纹理等特征，提取像元尺度的青饲料空间分布信息。目前仅有针对局部区域的某种特定青饲料作物空间分布制图的研究[20-21]，例如利用数学形态学[22]、非监督分类[21]、植被指数阈值分割[23]等方法，基于Google Earth Engine等遥感云计算平台[20]，在内蒙古、青海省等部分县域尺度开展的苜蓿草饲料和青储燕麦草饲料空间信息提取的试点实验。但由于中国青饲料作物类型复杂，且存在“同物异谱”“异物同谱”的现象，以及缺少关键物候期的高精度、低云覆盖度遥感影像等因素，尚难在大范围内推广以及实现较长时间的连续观测；③ 统计汇总。以行政单元为基本单位，虽然无法在空间细节上描述青饲料种植地块的分布，但因统计数据具有时间上的连续性，对掌握全国尺度青饲料播种面积时空格局的变化具有重要作用。
综上，本文基于省级尺度的统计数据，分别在全国、区域和省级不同尺度、不同时期剖析青饲料播种面积的时序变化和空间格局。结合MODIS净初级生产力产品和统计数据的农作物产量、牲畜饲养量等指标，估算饲料产量和饲料需求量，分析饲料需求和其他饲料供给（包括天然饲草和秸秆饲草）对青饲料播种面积变化的影响及其区域差异，本文为指导农牧业经济发展、种植结构调整提供科学支持。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文青饲料播种面积、农作物产量和播种面积、草食性牲畜存栏量等统计数据来自2000—2020年国家和省级政府出版的官方统计年鉴，包括省级统计年鉴（1999—2020）、《中国统计年鉴（2001—2021）》[24]《中国农业统计资料（2019）》[25]《中国畜牧兽医年鉴（2001—2021）》[26]等，数据暂未含港澳台。
天然草饲料产量是基于MODIS中分辨率遥感的净初级生产力产品MOD17A3HGF V6[27]和中国草原资源图（1∶1000000）[28]，参考行业标准《天然草地合理载畜量的计算（NY/T 635-2015）》[29]估算。其中，MOD17A3HGF V6提供了由8 d尺度净光合作用的总量推算得到的年度净初级生产力，空间分辨率为500 m，逐年净初级生产力反映了在当年气温、降水、辐射等自然条件下草地生态系统的干物质生产能力[30-31]。中国草地资源图提供了19类天然草地亚型及其空间分布，空间分辨率为300 m。本文将栅格数据的空间分辨率统一聚合为500 m。考虑到自然保护区内禁止放牧活动，本文结合全国自然保护区核心区范围矢量边界[32]，确定用于放牧的天然草地范围。以上数据的科学性和可靠性均已在诸多与草地生产力、草畜平衡等相关研究中被证实[33⇓⇓⇓-37]。
此外，气候条件是牲畜生存和植被生长的重要环境因素[38]。本文基于2000—2020年全国2400多个气象站点观测的日平均气温数据集[39]，利用农业气象界限温度阈值确定省级尺度暖季放牧天数，用于估算全年的饲料需求。具体来讲，农业气象界限温度标志着重要物候现象或农事活动之开始和终止，通常用0 ℃、5 ℃、10 ℃和20 ℃来划分[40]。其中，气温稳定通过5 ℃的天数是越冬作物、早春作物和大多数自然植被的生长季长度[41]。当春季日平均气温稳定通过5 ℃时，天然草地进入返青期，产生有机物供牲畜采食。而当秋季日平均气温低于5 ℃时，天然草地进入枯黄期，则不再适合放牧[38,42 -43]。考虑到主要大型牲畜大多数最适宜的草食性牲畜生存温度在5~8 °C以上[38]，最终确定暖季放牧天数为气温稳定通过5 °C以上的天数。采用5 d滑动平均法计算2000—2020年各省逐年的气温稳定通过5 ℃的天数，这是一种常用的统计方法，也是最适合中国气候特点的方法[41]。本文利用气象观测数据得到逐年的冷暖季放牧天数，从理论层面考虑了气候对放牧活动的影响，优化了以往研究中仅使用某个固定常量带来的不确定性[44]。

2.2 青饲料播种面积的时空变化格局

本文采用一元线性回归模型对2000—2020年青饲料播种面积的年际变化趋势进行分析。在全国尺度上结合自动分段线性回归方法和青饲料播种面积的时间序列变化，识别出年际变化的关键节点，并分别从区域和省级尺度上对不同时期的青饲料播种面积的年际变化进行趋势分析。
S l o p e = N × ∑ i = 1 N i × A i - ∑ i = 1 N i   × ∑ i = 1 N A i N × ∑ i = 1 N i 2 - ∑ i = 1 N i 2
式中：Slope表示青饲料播种面积的变化速率；i表示相应时期的年份，i = 1, 2, …, 21；Ai表示第i年青饲料播种面积大小。若Slope > 0，则青饲料播种面积在相应时期呈现增加趋势，否则为减少趋势。F检验的显著性水平p < 0.05，认为增加或减少趋势显著。
为了解青饲料播种面积在区域尺度上的空间分布差异和时间变化特征，根据联合国粮食及农业组织（FAO）发布的全球反刍动物畜牧生产系统[45]、中国九大农业区划[46]、六大区域分布[47]、九大流域片[48]等数据，融合产业分区和地理分区，将中国各省级行政区划分为牧业省份、东北地区、北方地区、长江中下游流域地区和华南地区五大区域，在区域尺度上进一步分析青饲料播种面积分布现状和年际变化趋势（图2b）。
图2 2020年中国、区域以及省级尺度青饲料播种面积及其在农作物播种面积中的占比

注：基于自然资源部标准地图服务系统审图号为GS(2020)4619号的标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 2 The sown area of succulence and proportion in the crops in 2020 at national, regional, and provincial scales

2.3 饲料供需对青饲料播种面积的影响

青饲料作为重要的补饲方式，本文从饲料供给与需求的角度分析青饲料播种面积的影响因素。其中，饲料供给方面考虑天然草饲料和秸秆草饲料两种供给来源[49-50]，饲料需求在各省年度实际饲养总量的基础上估算得到。先估算各省饲料需求、天然草饲料产量、秸秆草饲料产量，基于饲料需求与两种草饲料产量的差异估算饲料缺口。然后，构建青饲料播种面积（因变量）与饲料需求、天然草饲料产量以及秸秆草饲料产量3个饲料供需因子（自变量）之间的多元线性回归模型，结合模型得到的偏相关回归系数与显著性水平确定饲料需求、天然草饲料供给、秸秆草饲料供给对青饲料播种面积的影响及其区域差异。

2.3.1 饲料供需因子

基于统计数据中已有的牲畜年中存栏量（Smid）和年末存栏量（Send）来估算各省年实际饲养量，并在此基础上结合基于气温滑动平均方法得到的暖季放牧天数，标准日食鲜饲草量Qf，估算各省实际供养本省食草性家畜所需的饲草产量[38,42 -43,51 -52]。
F D = ( S m i d × T w a r m 365 + S e n d × 365 - T w a r m 365 ) × Q f
式中：FD为饲料需求量（kg）；Smid为牲畜年中存栏量（SU，标准羊单位）；Twarm为暖季放牧天数；Send为牲畜年末存栏量（SU）；Qf为一个标准羊单位牲畜的日食鲜饲草产量，为4 kg/(SU·d)[50]。
估算各省天然草饲料产量时，首先根据公式（3）基于各类草原亚型的空间分布、净初级生产力（NPP）、植被根冠比（r）、再生率（a）、利用率（URng）以及草原的标准干草转换系数（K）估算并整合不同亚类天然草地可利用的饲料单产（F）。然后统计各省天然草地的总饲料产量（FS_grass）。
F = N P P × ( 1 + a ) × U R n g × K t × 1 + r
式中：F为天然草地饲料单产（kg/hm2），NPP为草地净初级生产力；a为天然草地再生率；URng为天然草地利用率；K为标准干草转化系数；t为生物力转化系数，根据已有研究设为0.45；r为植被根冠比[52]。
F S _ g r a s s = ∑ F × A × 10 - 7
式中：FS_grass为天然草饲料产量（万t）；A为基于像元统计的放牧天然草原的面积（hm2）。结合自然保护区矢量边界数据，扣除了与草地相关的自然保护区核心区内的天然草地。同时，考虑到野生动物与家畜对当地天然草地饲料资源的争夺，扣除了10%的天然草地饲料总产量作为该地区天然草地饲料产量的最终结果[51]。
以农作物秸秆为基础的粗饲料是反刍家畜营养的重要组成部分[18]。本文考虑水稻、小麦、玉米、马铃薯、甘蔗、甜菜等作物，利用其地上茎秆的产量与经济产量之比（即秸秆与籽粒之比[53]）计算出农作物秸秆资源总产量，然后根据已有研究提供的各省秸秆饲用比例[54]估算出作物秸秆供给牲畜的饲料产量（FS_crop）。
F S _ c r o p = W p × S G × f
式中：FS_crop为秸秆草饲料产量（万t）；Wp为农作物经济产量（万t）；SG为作物草谷比；f为秸秆饲用比例。
此外，饲料缺口（Fgap，万t）被定义为饲料需求与天然草饲料、秸秆草饲料两种供给产量的差。
F g a p = F D - F S _ g r a s s - F S _ c r o p

2.3.2 饲料供需因子对青饲料播种面积的影响

在得到饲料供给需求因子的基础上，根据式（7）在省级尺度上构建青饲料播种面积（因变量）与饲料需求、天然草地饲料产量、作物秸秆饲料产量（3个自变量）的多元线性回归模型。模型中偏回归系数表示控制其他自变量不变的条件下，各自变量对因变量的影响方向和影响程度，衡量了自变量每变化一个单位，因变量的平均变化量。由于自变量与因变量的量纲不一致，构建模型之前基于Z-score方法对各变量做标准化处理。
G F ' = b 1 × F S _ g r a s s ' + b 2 × F S _ c r o p ' + b 3 × F D ' + ε
式中：GF'、FS_grass'、FS_crop'、FD'分别为标准化处理后无量纲的青饲料播种面积、饲料需求、天然草地饲料产量和作物秸秆饲料产量；b1、b2、b3分别为天然草饲料产量、作物秸秆饲料产量和饲料需求与青饲料播种面积之间的偏相关系数，表示对青饲料播种面积变化的影响方向和程度；ε为可能存在的其他因素对青饲料播种面积的影响。

3 结果分析

3.1 青饲料播种面积的空间分布特征

2020年中国青饲料总播种面积为2199×103 hm2，仅占农作物播种面积的1.3%，95%以上的青饲料分布在西部牧业地区、长江中下游流域和北方地区（图2a）。其中，牧业地区青饲料播种面积为1295×103 hm2，占全国青饲料总播种面积的59%，且集中分布在新疆、内蒙古、云南等省份。牧业地区中，内蒙古、新疆、云南的青饲料总播种面积最大，均超过180×103 hm2。而西藏、青海青饲料播种面积均不足50×103 hm2，但在当地农作物播种面积中的比例却高达15%和8%。长江中下游流域地区青饲料总播种面积为559.7×103 hm2，仅占当地农作物的1.1%，但贡献了1/4的全国青饲料总播种面积。此外，以旱作农业为主的北方地区青饲料播种面积为181.5×103 hm2，仅占当地农作物的0.4%，贡献了全国8%的青饲料播种面积。华南地区和以粮食作物为主的东北地区青饲料播种面积最少，分别为97.4×103 hm2和65.7×103 hm2，在当地农作物中占比均不足1%，在全国青饲料播种面积中占比均不足5%（图2b）。

3.2 2000年以来青饲料播种面积的时空变化特征

总体上看，2000—2020年中国青饲料播种面积由2142×103 hm2波动增长至2199×103 hm2，年平均播种面积为2216×103 hm2，经历了先快速增长、后下降，再缓慢增长3个阶段（图3）。第一阶段（2000—2003年）为快速上升时期，该时期年平均青饲料播种面积为2823×103 hm2，以464.2×103 hm2/a的速率在短短4 a内增加了2000年的66%（增长了1406×103 hm2）。第二阶段（2004—2009年）为快速下降时期，年平均播种面积为2532×103 hm2，在2003年达到巅峰后，以-399×103 hm2/a的速率在6年内快速下跌至2000年以前水平。第三阶段（2010—2020年）为缓慢增长时期，年平均播种面积为1822×103 hm2，平均增长速率为64×103 hm2/a，约为前两个阶段平均变化速率的1/7（14.8%）。
图3 2000—2020年中国青饲料播种面积年际变化及其阶段性特征

Fig. 3 Interannual trends and the stage characteristics in the sown area of succulence in China from 2000 to 2020

从不同区域青饲料播种面积年际变化趋势来看（图4），2000—2020年各区域青饲料播种面积与全国一致，均减少。其中，东北、北方和长江中下游流域地区青饲料播种面积显著减少。分阶段来看，2000—2003年牧业地区增速最快（253×103 hm2/a），其次为北方地区（87×103 hm2/a）和长江中下游流域地区（47×103 hm2/a）。2004—2009年牧业地区的下降速率也是最快的（-243×103 hm2/a），北方地区、长江中下游流域地区和华南地区也显著下降。2010—2020年牧业地区和北方地区显著增长，且增速明显变缓，分别为52.5×103 hm2/a和6.7×103 hm2/a。华南地区和长江中下游流域地区持续减少。东北地区在3个时期分别的变化均不显著。
图4 2000—2020年区域青饲料播种面积的年际变化及其阶段性特征

注：***代表显著性p < 0.01，**代表显著性p < 0.05。

Fig. 4 Interannual trends and the stage characteristics in the sown area of succulence in the regions of China from 2000 to 2020

在青饲料播种面积空间变化格局上（图5），2000—2020年除辽宁、贵州、云南、青海、西藏、宁夏等省区呈现出显著增长外，其余各省均呈现出下降趋势。分阶段来看，2000—2003年中国3/4的省份青饲料播种面积呈现出增长趋势，尤其是内蒙古和新疆增长率最高，分别是140.7×103 hm2/a和77.5×103 hm2/a。少数省份呈现出轻微的下降趋势（变化率> -5×103 hm2/a）。2004—2009年大部分省份呈现出显著下降趋势，其中内蒙古和新疆的青饲料播种面积下降速率最高，分别为-110.8×103 hm2/a和-83.8×103 hm2/a。个别省份仍保持前一阶段的变化趋势，如西藏、贵州、云南等保持前一阶段的小幅增长趋势，而华南地区的广东、广西和海南等则延续第一阶段的下降趋势，且下降速率大幅增加。2010—2020年中国大部分省份由下降趋势转为轻微增长趋势，增长率均在0.25×103 hm2/a以下。东北地区黑龙江省仍然保持前一阶段的下降趋势，但下降速率有所减缓，由2004—2009年期间的-21.9×103 hm2/a减缓至-14.3×103 hm2/a。
图5 不同时期省级尺度青饲料年平均播种面积及其变化趋势空间格局

注：基于自然资源部标准地图服务系统审图号为GS(2020)4619号的标准地图制作，底图边界无修改；图中阴影部分表示p < 0.05。

Fig. 5 Spatial pattern of annual average sown area and its changes of succulence at provincial scale in different periods

3.3 影响青饲料播种面积的饲料供需因子

由全国和区域尺度青饲料播种面积与饲料供需因子的年际波动情况来看（图6），青饲料种植与饲料的供需平衡情况有关。全国尺度上，2000—2020年饲料供给量有所增加，青饲料播种面积、饲料需求和饲料缺口三者的年际波动态势具有较高的一致性。从区域上看，除华南地区饲料供给量变化不明显以外，各区域天然草饲料和秸秆草饲料产量在20年间均有所增长，饲料供给能力增强。牧业地区、北方地区、华南地区和长江中下游地区的青饲料面积与饲料需求和缺口的年际波动态势也具有较高的一致性。
图6 全国和区域尺度青饲料播种面积与饲料供需因子的年际变化

Fig. 6 Interannual variation of succulence sown area, forage production of natural forage and straw forage and forage demand at national and regional scales

基于在省级尺度上构建的青饲料播种面积与饲料供需因子之间的多元线性回归模型，根据其回归系数和显著性水平，确定了影响各省青饲料播种面积的主要因子（图7）。饲料需求是影响青饲料播种面积变化的最主要因素，以正效应为主，饲料需求越大，青饲料播种面积越多。牧业地区中青饲料播种面积受到饲料需求影响最大是内蒙古（回归系数为1.08、p < 0.05），即饲料需求每增加1万t，青饲料播种面积平均增加1.08×103 hm2。但内蒙古受到作物秸秆草饲料产量的负效应影响更大（回归系数为-1.67、p < 0.05），秸秆草饲料产量每增加1万t，青饲料播种面积平均减少1.67×103 hm2。新疆和宁夏则主要受到饲料需求的影响，回归系数分别为0.68（p < 0.05）和0.62（p < 0.05）。在非牧业为主的省份，如河北、山西、山东、广东，青饲料播种面积受到饲料需求的显著正效应均超过0.9。
图7 天然草饲料产量、秸秆草饲料产量、饲料需求对青饲料播种面积变化的影响和青饲料播种面积变化的主要饲料供需驱动因子的空间格局

注：图中阴影部分表示p < 0.05。

Fig. 7 The spatial pattern of the effects of natural forage production, crop-straw forage production, and forage demand on the variation of succulence sown area, as well as the main driving factors of succulence sown area

在秸秆资源丰富的省份，秸秆草饲料产量是青饲料播种面积变化的重要影响因素，但呈现出差异化的效应。例如，在吉林省（-1.19、p < 0.05）和甘肃省（-0.87、p < 0.05）呈现出显著的负效应；说明秸秆草饲料与青饲料互为补充，秸秆草饲料越多，青饲料越少。相反，秸秆草饲料在云南省则呈现出显著正效应（0.53、p < 0.05），秸秆草饲料产量越高，青饲料播种面积反而越少。模型结果显示，云南省青饲料播种面积与饲料需求呈现不显著负相关，与天然草饲料产量呈现不显著正相关，这意味着对饲料产量的需求越高，就需要更多的秸秆草饲料和天然草饲料去补给，而青饲料在该省的饲料供给体系中作用较小。
此外，西藏和陕西的青饲料播种面积则受到作物秸秆草产量、天然草饲料产量与饲料需求显著的共同作用。在青海、辽宁、黑龙江、安徽、江西等省级行政区，青饲料播种面积与3个饲料供需因子的关系均不显著，模型的解释度不足25%，说明在这些地区可能其他因素主导了青饲料播种面积的变化。

4 讨论

4.1 青饲料播种面积的分阶段时空变化格局

本文首次基于长时间序列的逐年统计数据，在全国尺度上分析了青饲料播种面积的年际变化特征和空间格局。识别出2000年以来中国青饲料播种面积变化的两个关键时间节点（2003年和2009年），将2000—2020年青饲料播种面积的变化分为快速上升（2000—2003年）、快速下降（2004—2009年）和缓慢增长（2010—2020年）3个时期，与中国饲草产业发展态势较一致[55]。区域尺度上，前两个时期各地区与全国变化趋势一致，2010年后呈现出明显的区域差异，具体体现为牧业省份和北方地区显著增长，东北地区、长江中下游流域地区和华南地区不显著下降，总体上呈现出缓慢增长的趋势。

4.2 青饲料播种面积的饲料供需影响因素

本文从饲料供需的角度分析天然草饲料产量、秸秆草饲料产量以及饲料需求对青饲料播种面积的影响，讨论不同区域饲料需求和其他饲料供给对青饲料播种面积年际变化的影响。结果表明，从供需的角度，饲料需求是影响青饲料播种面积年际波动的最主要因素（图7d）。对于部分秸秆资源丰富的省份，秸秆饲料产量与青饲料相互补充，以负效应为主（图7b、7d）。在饲料需求量一定的情况下，秸秆草饲料与青饲料均为天然草饲料以外的补饲来源，是相互补充的关系。当秸秆草饲料产量能够满足当地饲料需求的情况下，利用青饲料作为额外补充性饲料的需求就相对较少，这种情况在一些农牧交错地区会更加明显，例如吉林、内蒙古、山西等。反之，如果秸秆草饲料产量不能满足当地饲料需求，利用青饲料补充的需求就相对更大，尤其是在一些秸秆饲用比例较低的省份，例如河北（4%）、湖南（3%）、浙江（14%）等。天然草饲料产量近年来平稳增长，与青饲料播种面积之间的相关关系不显著[56-57]。已有研究认为，市场需求是区域青饲玉米产业发展的主导因素，奶业对青饲玉米产业的发展具有决定性影响，对新疆、内蒙古、四川等牧业地区的青贮玉米产业的集聚发展具有重要影响[19]。本文聚焦概念更为广泛的青饲料，空间格局上新疆、内蒙古、四川也是中国青饲料播种面积最大的省份（图2），同时识别出饲料需求是这些地区青饲料播种面积变化的关键因素（图7）。
此外，气候条件（气温、降雨）和极端气象灾害通过影响牧民放牧活动（如放牧、接羔）、天然草地资源（草地返青、草地地上生物量等）、作物生长等，间接地通过影响天然草饲料供给量、秸秆饲料供给量以及饲料需求，进而影响青饲料播种面积的变化[38]。本文基于2000—2020年气象站点逐日观测数据，获得各省逐年的冷暖季放牧天数[41-42]，利用来自MODIS遥感观测的草地净初级生产力作为天然草地生产力评估的输入数据[58]，从理论层面考虑了气候对放牧活动的影响[44]。首先，除气候条件与区域牧草资源外，暖季放牧天数通常受到饲养牲畜、牧民习惯和其他因素的调节[42-43]。以往研究的草原监测通常在生长旺盛时期开展，对农牧民的抽样入户调查往往具有主观性和不确定性，很难排除气温、降雨等自然因素对放牧活动的影响[44]。本文基于来自气象站点的20年逐日连续观测，利用农业气象界限温度阈值定量地确定了各省逐年的暖季放牧天数。其次，草地净初级生产力（NPP）反映了当年草地生态系统干物质生产能力，是气温、降水、辐射等自然条件对天然草地生物量综合作用的结果[30-31]。随着遥感技术的发展，基于卫星数据的模型已成为计算陆地生态系统NPP的有力工具[58]。由于遥感净初级生产力（NPP）数据具有较好的分辨率和多年连续观测，在许多研究中被广泛用于估算作物产量和植被生产力[59]。此外，在早期生产方式较为落后的时期，畜牧业几乎完全“靠天吃饭”，极端气候对畜牧业生产的负面影响较大，随着生产技术的提高，极端气候的影响逐渐降低[60]。具体来讲，牧民对极端气候的响应方式较为灵活，当干旱、沙尘等极端天气发生时，牧民通过增加舍饲喂养天数、购买饲草料等方式应对极端气候灾害，尽可能维持牧业生产效率不降低，收入不减少[60-61]。尽管如此，极端天气仍然可能导致牧民生产生活成本增加，再在短期内可能导致收入下降。这就需要各地政府提前部署建立灾害预警机制，促使牧户在极端气候灾害发生前采取有针对性的适应性行为，在极端气候发生时，政府应提供饲草料等补贴方式，助力牧户提高畜牧业生产效率[61]。

4.3 政策因素对青饲料播种面积波动的调控作用

政策因素也是青饲料播种面积变化的重要驱动因素。相关农业补贴政策和奖励机制使得在1997—2016年间青饲料播种面积增加了30%以上[7]，可见政策支持对饲料产业发展影响较大。本文梳理了2000年以来与青饲料产业发展相关的主要政策干预措施（图8），发现中国青饲料播种面积的变化往往与农业、奶业、畜牧业以及生态环境等方面的相关政策和行业发展息息相关。
图8 2000—2020年与青饲料产业发展相关的重要政策及中国青饲料、粮食作物、农作物播种面积饲料进口量的年际变化

Fig. 8 The important policies related to the development of the succulence industry during 2000-2020, and the sown area of succulence, crop, and grain crops as well as fodder import volume from 2000 to 2020

2010年以前中国青饲料播种面积的波动受到畜牧业发展、生态保护与“三农”问题的共同影响。从20世纪70年代以来，草地开垦和过度放牧导致草原出现不同程度的退化沙化。进入21世纪，中国部分省份陆续组织实施了一系列草原生态治理项目，包括生态移民、退牧还草、京津冀风沙源治理、退耕还林（草）工程等[44]。畜牧业的快速发展和草原生态工程的实施共同促进了青饲料种植的扩张，而亟待解决的粮食生产效益低下、农民增收困难等“三农”问题在一定程度上抑制了青饲料的发展。2000年以前中国青饲料播种面积占农作物播种面积的比例不足2%，随着对畜产品需求的增加，尤其是奶业的发展，优质青饲料供应处于短缺状态，导致中国畜牧业对谷物饲用和秸秆饲用的依赖性较大[7]。2000年以来中国政府制定了一系列畜牧业发展议程，旨在促进可持续的、节粮的草食性畜牧业发展。作为退耕还林还草计划的一部分，在青饲料种植补贴的刺激下，农民种植青饲料的积极性提高，促进了2000年前后青饲料播种面积的快速增加，并于2003年达到顶峰。例如新疆、山东和辽宁省2003年青饲料播种面积达到2000—2020年峰值，分别为378.6×103 hm2、30.9×103 hm2和28.0×103 hm2。已有研究指出，该时期中国牧草产业发展较快，特别是在农区和农牧交错带，依托当地自然资源和区位条件，初步形成种植、收获、加工、销售为一体的现代化牧草产业化体系[62]。对于充分利用退耕地种植优质饲草、发展舍饲畜牧业、巩固退耕还林还草政策的成果十分重要[63]。然而也有研究指出，干旱半干旱地区退耕还林还草等生态实践的实际生态效益小于预期，且导致农民直接收入下降，生态效益与经济效益的权衡矛盾突出[64]。2004年在粮食主产区农民增收困难的背景下，为解决“三农”问题，全国范围内开始推行粮食种植补贴政策，很大程度上鼓励了农民种粮的积极性，反而打压了青饲料产业的发展，出现了“毁草种粮”现象[65]。尤其是粮食大省，如辽宁和山东，2004—2009年分别以-1.6×103 hm2/a和-1.96×103 hm2/a的速率快速下降。此外，部分牧业地区青饲料播种面积也受到粮食补贴政策的影响。如甘肃省2004—2009年青饲料播种面积以-18.7×103 hm2/a的速率快速下降。内蒙古、青海等省份在2005年以后青饲料播种面积也大幅下降。同时中国对畜牧业产品的需求仍在持续上涨。2008年是中国奶业发展的重要节点，“三聚氰胺”事件发生以来，对优质饲草料的需求快速增加，导致这一时期（2004—2010年）饲料进口量大幅增长（图8b）[66]。
2010—2015年前后进入生态工程和畜牧业发展的政策调整期，全国各区域青饲料播种面积呈现波动变化或停滞状态。2011年为恢复草原生态环境，国家在新疆、青海、内蒙古等8个主要草原牧区省份和新疆生产建设兵团，全面建立草原生态保护补助奖励机制[67]。《关于促进牧区又好又快发展的若干意见》的颁布标志着草原生态保护补助奖励政策的正式确立（简称“补奖政策”）。此后，草原生态补助奖励的范围不断扩大，到2012年已经覆盖了中国639个牧区半牧区县，涉及全国80%以上的草原面积[44]。补奖政策在减畜方面效果显著，其中人工饲草项目使得一些农户由种粮改为种草，促进了饲草种植业的发展[68]。但同时由于政策规定的补贴标准较低、补贴对象和范围设置仍有缺陷，各地区舍饲养殖基础设施不完善，因此在实现减畜、缓解天然草原载畜压力的同时，补助奖励并没有使得农民收入提升，反而降低了种植业和养殖业收入，生态保护和经济效益之间的平衡、农作物和饲草种植业的结构性优化成为需要长期规划和调整的关键问题[69]。同年发布的《关于完善退牧还草政策的意见》在禁牧休牧、播种草籽、划分轮牧区等政策的基础上增加了人工饲草地建设的相关内容，并提高了补播的补贴标准[70]，促进了牧业地区青饲料播种面积的扩张。例如，青海省青饲料播种面积经历了2005—2011年连续下降后，于2012年触底反弹，仅1年扩张了24.3×103 hm2，迅速恢复至2005年以前水平。这一时期退牧还草、风沙源草原治理、草业良种和草原防灾减灾等生态工程主要针对传统牧区，而东北和华北地区湿润半湿润草原则重点放在全面推行休牧轮牧上，尤其是东北地区推进秸秆养畜，促进粮食就地转化增值[71]。东北三省的青饲料播种面积整体由286×103 hm2（2011年）下降至46×103 hm2（2015年，图6）。另一方面，2012年开始实施“振兴奶业苜蓿发展行动计划”，对种植紫花苜蓿进行补贴[72]，促进高产优质苜蓿基地创建。除关注生态脆弱地区草地生态恢复以外，2014年出台《南方现代草地畜牧业行动计划》，提出合理开发南方的草地草山资源，扶持优质人工饲草地建植等建设项目[73]，促进了南方地区青饲料播种面积的扩张。例如，广西、贵州、安徽等省份青饲料播种面积在2014年以后都出现不同程度的回升趋势。同年9月，“草牧业”的发展理念被首次提出[74]，随后于2015年被写入中央一号文件[75]，草牧业发展被正式提上日程[76]。
2015年也是青饲料变化的关键节点，以中央一号文件为标志，草牧业发展相关扶持政策对青饲料播种面积的回升起到重要作用，尤其是牧业地区经历了近5 a的波动后开始逐步回升（图6b）。2015年发布的《全国农业可持续发展规划（2015—2030年）》和次年发布的《全国种植业结构调整规划（2016—2020）》都提出鼓励人工种草，开展种养结合型循环农业。这为之后5 a青饲料播种面积的稳步增长提供了良好的政策环境。同时，种植业结构调整规划考虑不同区域的自然条件、生产发展现状等，明确了中国六大区域种植结构调整重点[77]，这对各区域青饲料种植面积的年际波动的差异性产生了重要影响。以此为标志，考虑到中国不同区域草地资源和生态系统服务功能的差异性，陆续出台了多项针对不同区域的、促进各类青饲料种植和生产（如青贮玉米、苜蓿、黑麦草、羊草等）的相应政策，明确了不同区域饲草产业发展的重点模式[78-79]。2016年《新一轮草原生态保护补助奖励政策实施指导意见》的颁布，进一步完善了上一轮补奖政策的资金投入、补贴标准和补贴对象等。草原生态保护补助奖励政策已经成为中国投入规模最大、覆盖面积最广、涉及农牧民最多的一项草原生态保护政策[44,80]。同年，农业部颁布中国第一部草食畜牧业发展专项规划《全国草食畜牧业发展规划（2016—2020年）》，明确提出加快产业结构优化，大力发展青贮玉米、苜蓿等优质饲草料[81-82]。相关产业扶持政策的实施直接导致各地区2016年以后青饲料播种面积的回升。此外，中国进口人工种植的苜蓿和燕麦草，饲料进口量等也是宏观上影响青饲料播种面积的外部因素[83]，例如在2010—2015年国内饲料缺口较大的年份，饲料进口量也相对较高（图6、图8）。
青饲料播种面积的变化涉及到草原生态保护和农牧业发展的方方面面，本文仅从饲料供需角度揭示了天然草饲料产量、秸秆草饲料产量以及饲料需求对青饲料播种面积变化的影响。模型解释度在不同省份之间的差异较大（21%~92%），说明在部分地区饲料的供给与需求并不是影响青饲料播种面积变化的最主要因素。政策等其他因素也可能主导了不同地区青饲料播种面积的变化。本文尚未定量揭示政策、市场等因素与青饲料播种面积之间的关系，未来研究应进一步深入探讨青饲料播种面积变化的影响机制。此外，随着中国草原治理体系的逐步完善，青饲料的种植规划、监测和管理将成为草原监测评价、生态保护和修复、执法监管以及现代草业发展等宏观统筹的重要组成部分，未来相关研究应引起重视。

5 结论

本文基于2000—2020年青饲料播种面积省级面板数据，运用分段回归、趋势分析、多元线性回归等方法，分析了2000—2020年中国青饲料播种面积变化的时空格局特征和阶段性变化，揭示了饲料供给与需求对青饲料播种面积的影响。结果表明：
（1）青饲料种植集中分布在新疆、内蒙古、云南等牧业省份，占全国总播种面积59%。
（2）2000年以来青饲料播种面积变化呈现出快速增长（2000—2003年）、快速下降（2004—2009年）和缓慢增长（2010—2020年）3个阶段，牧业地区的变化很大程度上决定了全国青饲料播种面积的变化。
（3）饲料需求的正效应对绝大多数省份的青饲料播种面积变化具有显著影响，饲料需求每增加1万t，青饲料播种面积平均增加600~900 hm2。作物秸秆草饲料产量对青饲料播种面积变化的影响以负效应为主，秸秆饲料与青饲料作为补饲来源，二者相互补充。秸秆草饲料产量每增加1万t，青饲料播种面积平均减少500~1200 hm2。而天然草饲料产量对青饲料播种面积的影响较小。此外，相关政策的颁布和调整也深刻影响着全国和区域青饲料播种面积的波动。因此，除自然条件和农业资源外，国家和区域尺度的政策调控、种植规划等对于青饲料种植扩张和产业发展起着相当重要的作用。

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