中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究.pdf

Journal of Agricultural Resources and Environment农业资源与环境学报 2023,40（4）:965-975http:/Spatio-temporal coupling of agricultural water poverty and grain production vulnerability in the main grain-producing areas in ChinaLI Changsong1,ZHOU Xia1,ZHOU Yuxi2*（1.College of Economics and Management,Shandong Agricultural University,Taian 271018,China;2.College of Public Administration,Shandong Agricultural University,Taian 271018,China）Abstract：To clarify the coordination and adaptation relationship between agricultural water resources and grain production in the maingrain-producing areas in China and to promote the coordinated development of the two and thus enhance the resilience of grain production,we constructed an evaluation index system of agricultural water poverty and food production vulnerability in this study.We used subjectiveand objective weighting methods,coupling coordination degree model,global Moran sindex,and Gini coefficient to analyze thecharacteristics of the spatio-temporal evolution of agricultural water poverty and food production vulnerability and their coupling andcoordination relationship in the main food-producing areas.The results showed that：from 2006 to 2019 the agricultural water povertydecreased by 30.45%,with larger decrease rate in the south than those in the north,showing a trend of high water poverty in the north andlow in the south.The vulnerability of grain production decreased by 71.99%,with larger decreases rate in the north than those in the south,showing a trend of high vulnerability in the south and low vulnerability in the north.The coupling coordination degree between agriculturalwater poverty and food production vulnerability increased by 21.99%,and the regional difference tended to narrow,maintaining the trend ofhigh and low coupling coordination in the north and south,respectively.Based on this,we proposed a way to reduce agricultural waterpoverty and food production vulnerability and to enhance the coupling and coordinated development of the two systems.Keywords：main grain producing areas;agricultural water poverty;grain production;vulnerability;spatio-temporal coupling中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究李长松1，周霞1，周玉玺2*（1.山东农业大学经济管理学院，山东 泰安 271018；2.山东农业大学公共管理学院，山东 泰安 271018）收稿日期：2022-07-13录用日期：2022-11-03作者简介：李长松（1995），男，山东烟台人，博士研究生，研究方向为农业资源与环境管理。E-mail：*通信作者：周玉玺E-mail：基金项目：国家社会科学基金项目（21BJY130，19BGJ171）Project supported：The National Social Science Foundation of China（21BJY130，19BGJ171）摘要：为厘清粮食主产区农业水资源与粮食生产的协调适配关系，促进二者协同发展进而增强我国粮食生产韧性，本研究构建了农业水贫困和粮食生产脆弱性评价指标体系，借助主客观赋权法、耦合协调度模型、全局莫兰指数和基尼系数，分析了20062019年粮食主产区农业水贫困、粮食生产脆弱性及二者耦合协调关系的时空演变特征。结果表明：20062019年农业水贫困程度降低了30.45%，南方降幅高于北方，整体呈现北高南低的态势；粮食生产脆弱性降低了71.99%，北方降幅高于南方，整体呈现南高北低的态势；农业水贫困与粮食生产脆弱性的耦合协调度上升了21.99%，区域差异趋于缩小，但始终保持北高南低的态势。据此，本研究提出了降低农业水贫困和粮食生产脆弱性、提升两个系统耦合协调发展的路径。关键词：粮食主产区；农业水贫困；粮食生产；脆弱性；时空耦合中图分类号：F326.11；F323.213文献标志码：A文章编号：2095-6819（2023）04-0965-11doi:10.13254/j.jare.2022.0459李长松，周霞，周玉玺.中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究J.农业资源与环境学报,2023,40（4）:965-975.LI C S,ZHOU X,ZHOU Y X.Spatio-temporal coupling of agricultural water poverty and grain production vulnerability in the main grain-producing areas inChinaJ.Journal of Agricultural Resources and Environment,2023,40（4）:965-975.http:/农业资源与环境学报 第40卷 第4期我国是世界第一人口大国，解决好14 亿人口的吃饭问题始终是党和国家的头等大事。近年来，我国粮食产量稳步增长，粮食产能基本稳定在6.5 万t以上（数据来源于国家统计局）。但是，我国粮食供求长期处于紧平衡的格局并未改变1-2，粮食生产面临的生态环境污染、资源过量消耗等问题日益突出，资源环境对粮食生产的约束趋紧，脆弱性特征逐渐凸显3。水是粮食生产最重要的物质要素，水资源供求矛盾、水环境污染、水利设施粗放、用水效率低下等问题给水安全和粮食生产能力带来严峻挑战4，严重制约我国社会经济的稳定持续发展。因此，厘清农业水资源与粮食生产的协调适配程度，促进二者的协同发展进而增强粮食生产韧性，仍是全社会广泛关注的焦点。水贫困理论依据一般贫困理论，将水资源禀赋、开发、利用、管理状态以及开发利用主体的水资源利用能力、权利和生计影响有机结合，为集成水资源管理提供了全新视角5。Sullivan等5提出了水贫困指数（WPI）的概念，从水资源状况、供水设施、利用能力、使用效率和环境状况5个维度评价区域相对缺水程度6，更好地反映了水资源本底条件、用水环境、经济社会环境、制度环境及生态环境的情况7。近年来学者们对WPI框架进行了丰富和拓展：为反映水、粮食、贫困间的关系，在WPI体系中加入了食物、健康和生产力指标6；为反映区域气候脆弱性，将空间地理信息和自然灾害指标纳入WPI体系8；为更好地使用WPI评价中国水资源稀缺状况，添加了反映社会适应能力的指标4。随着水贫困理论向农业领域的应用拓展，“农业水贫困”的概念应运而生，即由于农村水资源禀赋不足、用水权利缺失、用水能力不足、水资源管理水平低下，导致农业减产、农民减收所引起的贫困4等。研究表明，我国存在严重的农业水贫困问题4，9-10，表现为农业水资源短缺11、农田水污染7、用水效率低下4等。近年来我国农业水贫困整体呈现出良好的发展和改进态势8，12，农业水贫困程度始终保持着“中-西-东”递减的空间分布格局10，空间差异呈持续扩大的演进趋势8-9。从水贫困驱动因素的空间分异特征来看，资源因素对北方省份的影响较为突出4，设施和能力因素是中、西部地区的主要驱动力12，使用因素对东南、西南和西北地区的影响更为显著6，13，环境要素对东北、东部地区的驱动效果更为明显14。总体来看，学者们丰富拓展了水贫困理论5-8，15，测度了不同尺度的水贫困程度4，9，12，厘清了水贫困驱动要素及空间关联格局6，8，13，16-17，延展分析了水贫困与经济贫困18、社会发展19、幸福感20、农业现代化10的适配协调关系，而对农业水贫困与粮食生产脆弱性协调适配关系缺乏深入研究。为此，本研究以20062019年作为研究时段，构建了农业水贫困和粮食生产脆弱性的评价指标体系，借助主客观赋权法、耦合协调度模型、全局莫兰指数、基尼系数等方法，揭示了粮食主产区农业水贫困、粮食生产脆弱性及二者耦合协调关系的时空演变特征，旨在为制定提升我国粮食生产韧性的政策提供理论依据和参考。1理论分析水资源是粮食生产最重要的自然资源，其合理分配和高效利用对保障粮食持续增产的意义重大。现阶段，我国农业水资源总量不足、时空分布不均匀、结构性稀缺以及水生态环境恶化等问题严重制约粮食生产能力，加剧粮食生产脆弱性21。具体来说，农业水贫困对粮食生产脆弱性的影响可以综合表征为农业水资源短缺、农业用水效率低、农业水污染3个方面。1.1 农业水资源短缺对粮食生产脆弱性的影响农业水资源短缺与自然资源禀赋差、水权缺失和用水能力不足密切相关。当农业供水量难以满足作物需水量时，一方面会加剧作物水分胁迫，降低土地产出能力，提高粮食生产系统的暴露性水平；另一方面，化肥施用效果对水资源具有高度依赖性11，水资源短缺导致肥效发挥受阻，会加剧粮食生产波动，弱化粮食生产系统的适应能力。此外，农业用水短缺、灌溉成本高会导致农民种粮收益减少，青壮年劳动力向非农产业转移，强化劳动力对粮食生产的约束22，使“理性小农”调整种植结构、降低复种指数、减少灌溉次数，导致粮食生产系统的暴露性和敏感性上升，加剧粮食生产脆弱性。1.2 农业用水效率低对粮食生产脆弱性的影响农业水资源的低效利用主要表现为水资源利用能力不足、现代农业节水灌溉技术应用普及性差、作物水分生产率低。农业用水效率低意味着农业水资源供给量与作物生长需水量不匹配、不均衡11，农业水资源存在投入冗余和无益消耗情况11。在农业水资源总量一定的情况下，农业水资源低效投入会导致区域层面的农业用水保障能力弱化，提升粮食生产系统的暴露性水平。1.3 农业水污染对粮食生产脆弱性的影响受工业“三废”、城乡生活垃圾、农业污染的影响，农业水污染事故频发，导致农业生态环境恶化，生态 9662023年7月http:/李长松，等：中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究环境承载力降低。一方面水污染会造成水资源的正常功能受限，弱化水土匹配关系，影响粮食生产数量和质量，加剧粮食生产的暴露性和敏感性水平；另一方面，水污染的扩散和转移会进一步恶化水质23，加剧农业水资源短缺，强化水资源对粮食生产的刚性约束，给粮食生产系统带来冲击和压力。2研究方法与指标体系设计2.1 研究方法2.1.1 主客观赋权法基于构建的农业水贫困和粮食生产脆弱性评价指标体系，采用熵权法（EVM）和层次分析法（AHP）确定各指标权重，借助D-S证据理论合成主客观综合权重，实现两种赋权法有机结合，保证系统指标权重的科学、真实、合理，具体步骤如下。（1）熵权法确定指标权重，公式为：wj=1-eji=1n(1-ej)（1）ej=-ki=1m()yiji=1myij ln()yiji=1myij，k=1lnm（2）式中：wj为第j项指标的权重；ej为第j项指标的信息熵；m为评价年数；n为评价指标数量；k为波尔茨曼常量。（2）层次分析法确定子系统及指标权重。研究邀请了20名资源与环境领域的专家对农业水贫困、粮食生产脆弱性各子系统及指标进行对比赋值，通过层次分析法确定各子系统及指标权重。（3）D-S证据合成理论确定综合权重，公式为：对于A，识别框架上有限个Mass函数m1，m2，m3，mn的Dempster合成规则为：wij=（m1m2）（A）=1kA1 A2=Am1(A1)m2(A2)（3）k=A1 A2 m1(A1)m2(A2)=1-A1 A2=m1(A1)m2(A2)（4）式中：k为归一化因子；m1为熵权法得出的客观权重；m2为AHP方法得出的主观权重；wij为D-S证据理论得出的综合权重。（4）确定农业水贫困综合评价得分：AWP=wrR+wfF+waA+wuU+weEwr+wf+wa+wu+we（5）式中：AWP代表农业水贫困综合评价得分；R、F、A、U、E分别代表资源、设施、能力、使用、环境子系统综合评价得分；wr、wf、wa、wu、we分别代表层次分析法确定的子系统权重。（5）确定粮食生产脆弱性综合评价得分：FPV=xeE+xsS+xaAxe+xs+xa（6）式中：FPV 代表粮食生产脆弱性综合评价得分；E、S、A 分别代表暴露性、敏感性、适应性子系统综合评价得分；xe、xs、xa分别代表层次分析法确定的子系统权重。2.1.2 耦合协调度模型为研究农业水贫困与粮食生产脆弱性的相互影响状态，利用耦合协调度模型21，定量分析农业水贫困与粮食生产脆弱性的相互作用程度，反映两个系统间的协调水平和发展层次，具体算法如下：C=2f(x)g(x)f(x)+g(x)212（7）T=f（x）+g（x）（8）D=C T（9）式中：C为耦合度；T为综合协调指数；D为耦合协调度；f（x）和g（x）分别表示农业水贫困和粮食生产脆弱性得分，数值越大表明对应的贫困和脆弱性程度越轻；、是待定权数，反映农业水贫困与粮食生产脆弱性的影响系数，假定农业水资源和粮食生产同等重要，故令=0.5。2.1.3 全局莫兰指数全局空间自相关常用来分析全局区域总体的聚集、离散和随机分布形式6，本研究采用全局莫兰指数（Global Morans I）测算粮食主产区农业水贫困、粮食生产脆弱性及二者间耦合协调度的空间关联程度。全局莫兰指数计算公式如下：I=i=1nj=1nwij(xi-x)(xj-x)s2i=1nj=1nwij（10）s2=i=1n(xi-x)2n（11）式中：-x为样本均值；s2表示样本方差；wij为空间权重矩阵第i行第j列元素，Global Morans I的取值范围为0，1，当I值大于0时，表示空间正相关，其值越大，空间趋同性越明显；当I值小于0时，表示空间负相关，967http:/农业资源与环境学报 第40卷 第4期其值越小，空间差异性越大；当I值接近于0时，表示空间呈随机性。2.1.4 基尼系数借鉴赵雪雁等10的研究，利用基尼系数反映农业水贫困与粮食生产脆弱性耦合协调度的区域差异。计算公式如下：GD=injn|Dj-Di/n(n-1)/2u（12）式中：GD表示耦合协调度的基尼系数；Di、Dj表示每一年度的耦合协调度；n为粮食主产省份数量；u为各省份当年协调度的平均值。2.2 评价指标体系构建及权重计算2.2.1 农业水贫困指标体系构建及权重计算国际社会常用水贫困指数（WPI）来评价一个国家或地区水资源的相对贫困程度，反映区域水资源本底条件、生态环境状态以及水资源利用和开发能力，该体系由资源、设施、能力、使用和环境5个子系统构成16。结合粮食主产区农业生产实际，从农业领域出发，对水贫困体系适当扩充和更换指标，着重从资源和社会能力角度来考察农业水资源的稀缺性（表1）。资源子系统反映水资源的承载能力，重点关注区域间气候差异和农业水资源的保障程度8。该系统包括年降水量（X1）、单位耕地面积水资源占有量（X2）2个指标，X1表征区域气候差异的年际水资源补给能力，X2表征农业水资源的保障和可利用程度。设施子系统反映与农业灌溉相关的农田水利设施建设发展状态。该系统包括节水灌溉类机械拥有量（X3）、地均水库库容水平（X4）2个指标，X3表征农业节水灌溉设施的应用普及程度，X4表征水资源调蓄的设施水平。能力子系统着重反映政府支持能力、农业用水能力、劳动力禀赋能力对农业水资源利用和管理能力的影响4。该系统包括节水灌溉率（X5）、旱涝保收率（X6）、水利设施投资率（X7）、农村居民人均可支配收入（X8）、农业劳动力老龄化率（X9）、高中及以上农业劳动力占比（X10）6个指标，X5、X6表征农业用水技术能力和综合能力，X7表征政府对农业用水的财政支持力度，X8、X9、X10表征农业劳动力的技术采纳和用水管理行为对农业水资源的影响。使用子系统主要反映农业水资源的用水效率和生产力水平。该系统包括有效灌溉率（X11）、万吨粮食产量平均用水量（X12），X11表征农田水利建设对水资源的适应情况，X12表征农业用水效率。环境子系统反映农业生产经营活动对水资源生态环境的冲击，选用农药施用强度（X13）、化肥施用强度（X14）作为代表指标。2.2.2 粮食生产脆弱性指标体系构建及权重计算参考相关研究成果3，24，结合我国粮食主产区的实际情况，从暴露性、敏感性、适应性3个子系统层面构建了粮食生产脆弱性评价指标体系（表2），反映粮表1 粮食主产区农业水贫困评价指标体系Table 1 Index system of agricultural water poverty evaluation in main grain producing areas注：无标记的指标代表正向指标，即指标值越大，水资源越不贫困；*代表负向指标，即指标值越大，水资源越贫困。Note：Unmarked indicators represent positive indicators，that is，the larger the indicator value，the less poverty；*represents a negative indicator，that is，the larger the indicator value，the poorer the water.系统层System layer资源设施能力使用环境系统层权重System layer weight0.206 90.245 50.258 30.163 30.126 0指标层Index layer年降水量X1单位耕地面积水资源占有量X2节水灌溉类机械拥有量X3地均水库库容水平X4节水灌溉率X5旱涝保收率X6水利设施投资率X7农村居民人均可支配收入X8农业劳动力老龄化率*X9高中及以上劳动力占比X10有效灌溉率X11万吨粮食产量平均用水量*X12农药施用强度X13化肥施用强度X14单位Unitmmm3hm-2万套105m3hm-2%元%108m3kghm-2kghm-2熵权法权重EVM weight0.350 40.649 60.572 80.427 20.312 10.056 50.090 40.342 10.087 80.111 10.551 00.449 00.460 00.540 0AHP权重AHP weight0.454 50.545 50.476 20.523 80.233 60.189 50.181 20.141 30.127 20.127 20.397 60.602 40.500 00.500 0D-S综合权重D-S comprehensive weight0.310 10.689 90.549 30.450 70.419 90.061 70.094 30.278 40.064 30.081 40.447 50.552 50.460 00.540 0 9682023年7月http:/李长松，等：中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究注：无标记的指标代表正向指标，即指标值越大，粮食生产越不脆弱；*代表负向指标，即指标值越大，粮食生产越脆弱。Note：Unmarked indicators represent positive indicators，that is，the greater the index value，the less fragile；*represents a negative indicator，that is，the greater the index value，the more vulnerable.表2 粮食主产区粮食生产脆弱性评价指标体系Table 2 Index system of grain production vulnerability evaluation in main grain producing areas系统层System layer暴露性敏感性适应性系统层权重System layer weight0.333 30.333 30.333 3指标层Index layer单位粮食播种面积劳动力Y1单位粮食播种面积用水量*Y2人均粮食播种面积Y3作物成灾率*Y4农业生产资料价格指数*Y5粮食作物播种面积占比Y6非农业产值比例*Y7人均粮食产量Y8粮食生产机械化水平Y9粮食生产化肥施用强度Y10粮食生产农药施用强度Y11有效灌溉率Y12财政支农强度Y13单位Unit人 hm-2m3hm-2hm2 人-1%kg 人-1kWhm-2kghm-2kghm-2%元 hm-2熵权法权重EVM weight0.213 20.105 70.626 90.054 20.061 70.156 60.127 30.654 40.242 60.139 10.170 40.156 00.291 9AHP权重AHP weight0.221 90.221 90.299 10.257 10.182 10.286 10.218 50.313 30.189 70.178 00.178 00.221 70.232 6D-S综合权重D-S comprehensive weight0.173 80.086 20.688 80.051 20.038 90.155 10.096 30.709 70.226 00.121 60.149 00.169 90.333 5食生产系统在受到自然、社会、经济及环境因素胁迫时的易损性，以及系统在遭到破坏后的恢复能力24。其中，暴露性子系统反映粮食生产系统遭受环境、社会等各种因素的压力和冲击状态，包括单位粮食播种面积劳动力（Y1）、单位粮食播种面积用水量（Y2）、人均粮食播种面积（Y3）、作物成灾率（Y4）4个指标。其中，Y1、Y2、Y3表征劳动力、水、耕地等要素带给粮食生产系统的压力；Y4表征自然灾害对粮食生产的冲击状态。敏感性子系统反映系统受到外界冲击产生的正向或负向影响程度，包括农业生产资料价格指数（Y5）、粮食作物播种面积占比（Y6）、非农业产值比例（Y7）、人均粮食产量（Y8）4个指标。其中Y5、Y6、Y7、Y8分别表征粮食生产系统受到冲击和胁迫对农业生产成本、种植结构、产业结构和粮食产出能力的影响。适应性子系统由经济、技术、基础设施等因素决定，反映系统处理、适应协调变化并从受损状态复原的能力25，包括粮食生产机械化水平（Y9）、粮食生产化肥施用强度（Y10）、粮食生产农药施用强度（Y11）、有效灌溉率（Y12）、财政支农强度（Y13）5个指标。其中Y9表征粮食生产系统对劳动力约束的适应和替代能力；Y10、Y11、Y12表征化肥、农药、水利投入对粮食稳产增产的保障能力；X13表征国家财政夯实粮食生产基础、保障粮食生产能力的资金投入规模21。2.2.3 数据来源本研究所用指标数据来自 20072020年 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 中国水利统计年鉴中国环境统计年鉴 以及20062019年 中国水资源公报，个别年份存在数据缺失，采用相邻年份插值法补齐。为将粮食生产要素从广义农业生产要素中剥离出来，借鉴李明文等26的权重系数法，对劳动力、水、化肥、农药、机械要素投入进行调整。其中，粮食生产劳动力用系数A调整，粮食生产的水、化肥、农药、机械要素用系数B调整。两种权重系数分别为：A=（粮食播种面积/农作物播种面积）（农业产值/农林牧渔业产值）（13）B=粮食播种面积/农作物播种面积（14）3实证分析3.1 农业水贫困的时空格局变化3.1.1 农业水贫困的时间变化20062019年粮食主产区的农业水贫困程度整体呈持续改进态势，农业水贫困平均变化率为30.45%（表3）。整体来看，20062019年南北方地区的农业水贫困程度均呈下降趋势，南方和北方地区的农业水贫困平均变化率分别为33.05%、28.11%，农业水贫困程度始终保持北高南低的态势。由表4可知，20062019年资源、设施、能力、使用和环境5个子系统的得分整体趋于增长，变化率分别为 3.71%、60.84%、59.76%、39.16%、3.97%，对农业水贫困系统改进的影响程度分别为2.28%、23.34%、969http:/农业资源与环境学报 第40卷 第4期40.49%、30.61%、3.28%，表明研究期内粮食主产区的农田水利设施建设和发展速度较快，农业水资源的利用能力和利用效率明显提升，资源和环境子系统改进发展滞后是缓解农业水贫困的关键障碍因素。3.1.2 农业水贫困的空间分布变化为分析粮食主产区农业水贫困的空间分布特征，借助 Stata 17软件计算得到 2006、2013、2019年农业水贫困的 Global Moran s I 值分别为 0.417、0.294、0.204，且 Global Morans I的 P值均通过显著性假设检验（P0.1），说明20062019年农业水贫困具有显著的空间正相关性，即农业水贫困的高-高、低-低聚集程度较高。从 Global Morans I值的变化来看，研究期内农业水贫困的空间趋同性呈逐渐降低的演进特征。利用 ArcGIS 10.8软件，采用自然断点分级法绘制了农业水贫困的空间分布图，将粮食主产省（自治区）分为富裕地区、较富裕地区、中等贫困地区、较贫困地区、严重贫困地区5种等级，如图1所示。20062019年粮食主产区农业水贫困等级始终保持着北高南低的空间分布特征。20062013年，农业水贫困等级的空间分布变化较大，有8个省（自治区）的农业水贫困等级发生转变，农业水贫困等级由较高贫困地区大范围向较低贫困地区转移。其中，内蒙古、辽宁、江苏、湖北、四川、江西 6省（自治区）实现了农业水贫困等级的降低，吉林、河南2省农业水贫困等级提升。北方地区以中等贫困地区和较贫困地区为主；南方地区的农业水贫困等级整体趋于降低，以较富裕地区和中等贫困地区为主。20132019年，农业水贫困等级的空间分布变化较小，仅有2个省的农业水贫困等级发生改变，农业水贫困等级整体趋于提升。其中，辽宁、安徽2省由中等贫困地区转变为较贫困地区。北方地区以中等贫困地区和严重贫困地区为主；南方地区以富裕地区和较富裕地区为主。3.2 粮食生产脆弱性的时空格局变化3.2.1 粮食生产脆弱性的时间变化20062019年粮食主产区的粮食生产脆弱性呈快速改进趋势，由表5可知，粮食生产脆弱性平均变化率为71.99%。整体来看，南北方地区的粮食生产脆弱性水平差异明显，北方地区的脆弱性水平低于南方地区，20062019年南北方地区的粮食生产脆弱性水平均呈快速下降趋势，南方和北方地区的粮食生产脆弱性平均变化率为67.16%、75.27%，粮食生产脆弱性始终保持着南高北低的空间分布特征。由表 4 可知，20062019 年期间，暴露性、敏感性、适应性3个子系统得分均呈持续上升态势，平均变化率为45.33%、49.62%、117.86%，表明在研究期内表3 农业水贫困测度得分及变化率Table 3 Score and change rate of agricultural water poverty地区Area河北内蒙古辽宁吉林黑龙江山东河南江苏安徽江西湖北湖南四川北方南方均值得分Score200620100.333 80.315 20.304 30.280 10.297 90.417 10.338 90.373 30.343 30.365 60.327 40.356 70.312 30.326 80.346 40.335 8201120150.365 00.362 90.356 30.306 20.327 70.450 90.340 40.420 00.362 30.426 60.386 20.382 90.354 50.358 50.388 80.372 4201620190.396 70.399 00.376 10.348 10.332 40.485 40.365 90.449 00.387 80.449 10.423 20.421 20.390 60.386 20.420 20.401 920062019变化率Change rate/%30.7048.2136.3920.3326.8225.6012.1030.3116.8134.5154.2724.5343.2128.1133.0530.45指标Index20062010201120152016201920062019变化率/%影响程度/%农业水贫困系统Agricultural water poverty system资源Resource0.065 40.071 20.063 53.712.28设施Facility0.043 20.054 30.057 660.8423.34能力Ability0.075 00.088 90.102 259.7640.49使用Use0.080 50.092 10.101 439.1630.61环境Environment0.071 70.065 90.077 23.973.28粮食生产脆弱性系统Grain production vulnerability system暴露性Exposure0.084 90.095 40.109 845.3321.71敏感性Sensibility0.072 80.086 90.100 749.6221.06适应性Adaptability0.100 20.140 60.160 5117.8657.23表4 农业水贫困与粮食生产脆弱性子系统得分、变化率及影响程度Table 4 Score，change rate and influence degree of agricultural water poverty and grain production vulnerability 9702023年7月http:/李长松，等：中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究粮食生产系统处理、适应、协调外界冲击和压力的能力显著提升，粮食生产韧性得到稳定提高。暴露性、敏感性、适应性子系统对粮食生产脆弱性系统改进的影响程度分别为 21.71%、21.06%、57.23%，适应性子系统是粮食生产脆弱性改进的主要驱动因素。3.2.2 粮食生产脆弱性的空间分布变化为分析粮食主产区粮食生产脆弱性的空间分布格局，借助 Stata 17软件计算得到2006、2013、2019年粮食生产脆弱性的Global Morans I值分别为0.152、0.378、0.537，且Global Morans I的P值均通过显著性假设检验（P0.01），说明20062019年粮食生产脆弱性的空间正相关性显著，粮食生产脆弱性高-高相邻、低-低相邻的聚集分布较为广泛。从Global Morans I值的变化看，20062019年粮食生产脆弱性的空间变化幅度较大，说明该时期内粮食生产脆弱性的空间趋同性急剧增强，空间关系不稳定。利用 ArcGIS 10.8软件，使用自然断点分级法绘制了粮食生产脆弱性的空间分布图，将粮食主产省（自治区）分为低脆弱地区、较低脆弱地区、中等脆弱地区、较严重脆弱地区、严重脆弱地区5种等级，如图2所示。20062019 年，粮食生产脆弱性等级的空间分布变化大，粮食生产脆弱性整体呈现从东北向西南逐渐增强的空间分布特征。20062013年，有9个省（自治区）的粮食生产脆弱性等级发生改变，粮食生产脆弱性由较低脆弱地区大范围向较高脆弱地区转变。其中，吉林、河北、山东、河南、安徽、湖北、湖南、江西8省的粮食生产脆弱性等级提高，仅内蒙古实现了粮食生产脆弱性等级的降低。北方地区以较低脆弱地区和中等脆弱地区为主；南方地区主要为中等脆弱地区、较严重脆弱地区和严重脆弱地区。20132019年，有10个省（自治区）的粮食生产脆弱性等级发生转变，粮食生产脆弱性由较高脆弱地区大范围向较低脆弱地区转移。其中，内蒙古、吉林、辽宁、河南、安徽、江苏、湖南、江西8省（自治区）实现了粮食生产脆弱性等级的降低，河北、山东2省粮食生产脆弱性呈现加剧趋势。北方地区以低脆弱地区和较低脆弱地图1 农业水贫困的时空格局Figure 1 Temporal and spatial pattern of agricultural water poverty该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）1822号的标准地图制作，底图无修改。下同。地区Area河北内蒙古辽宁吉林黑龙江山东河南江苏安徽江西湖北湖南四川北方南方均值得分Score200620100.266 90.262 50.213 50.310 20.357 80.277 90.286 00.250 50.260 50.244 40.203 40.239 00.180 00.282 10.229 60.257 9201120150.331 40.360 40.261 00.397 20.493 30.318 00.338 50.309 50.315 60.297 20.250 30.290 50.234 90.357 10.283 00.322 9201620190.328 20.463 10.303 50.475 70.627 60.335 90.366 50.340 10.362 40.324 40.293 30.331 70.270 50.414 40.320 40.371 020062019变化率Change rate/%32.12155.6475.6967.89136.1027.8242.1560.9458.1160.7863.9661.13118.7575.2767.1671.99表5 粮食生产脆弱性测度得分及变化率Table 5 Score and