中国玉米产量增长的驱动因素分析

摘要

近年来，中国玉米单产增长速度表现出明显的放缓趋势，因此研究各驱动因子对玉米单产的影响和贡献，探寻中国玉米单产增速变缓的原因，可为促进中国玉米单产持续增长提供理论支持，为保障国家粮食安全提供有效的途径。本文首先采用集合经验模态分解方法，分析1981-2010年中国玉米单产的变化趋势，发现全国尺度上和24个省（自治区、直辖市）均出现了玉米单产增速变缓的现象。然后利用统计方法和EPIC模型两种方法分析了1981-2010年5个主要的驱动因子（气候、肥料、灌溉、种植面积和品种）对玉米单产增长的影响和贡献。研究得到的主要结论如下:
　　(1)1981-2010年中国玉米单产总体上呈增长趋势，但是随时间变化，单产增加到一定程度出现了增速变缓现象，尤其是在1990年之后。其中31个省（自治区、直辖市）中有24个地区的玉米单产增速出现了逐步变缓现象。
　　(2)统计方法的结果表明，肥料、灌溉、种植面积和降水显著地促进了全国玉米单产的增产，当这4个因子每增加1％时，将分别促进全国玉米单产增长0.27％、0.15％、0.08％和0.09％。而气温和云覆盖率则对全国玉米单产变化产生负面影响，温度每增加1％和辐射每减少1％，将导致全国玉米单产下降0.87％和0.35％。
　　在1981-2010年，肥料的快速增长(148.51％)促使全国玉米单产增产40.10％，综合其他驱动因子的贡献来看，肥料是对全国玉米单产贡献最高的因子，过量施肥会导致肥料利用率显著降低，因此导致玉米单产增速变缓。在区域尺度上，肥料也是两大玉米主产区（北方春玉米区和黄淮海夏玉米区）玉米增产最重要的因子，30a里北方春玉米区和黄淮海夏玉米区肥料平均促使玉米单产分别增长了32.83％和36.77％。相较于肥料，气候变化、玉米种植面积和灌溉的变化对玉米单产增长的贡献较小。受气候变化的影响，全国玉米单产略有降低，其中温度升高导致全国玉米单产下降了2.83％，降水和辐射的减少则导致玉米单产分别下降了0.17％和1.54％。
　　(3) EPIC模型模拟的结果表明，1981-2010年快速增长的肥料投入对玉米单产增长的贡献最高且一直呈逐步增加趋势，但由于肥料的投入量已临近边际效益递减的边缘，贡献的增长速度出现变缓，肥料利用率显著降低，导致玉米单产增速放缓。品种改良对玉米单产增长的贡献仅次于肥料，且在全国尺度上贡献增速出现加快趋势。气候变化和灌溉的变化对全国和北方春玉米区的玉米单产有正面影响，气候变化和灌溉系数的下降不利于黄淮海夏玉米区玉米增产。玉米种植面积的增长整体上对玉米增产有不利影响，相较于其他驱动因子，它的贡献最低。
　　(4)无论是统计方法，还是作物模型方法，都认为肥料是对玉米单产增长贡献最高的驱动因子，过量施肥引起肥料对玉米单产贡献的增速变缓，继而引起玉米单产增速变缓，但统计法下肥料对玉米的贡献总是小于模拟法。对于全国尺度上玉米种植面积的增长和灌溉系数的下降，统计法认为两者分别使玉米单产增长和下降，而EPIC模拟法的结果则完全相反。关于气候变化对玉米的影响，统计方法认为气候变化导致全国和北方春玉米区玉米单产下降，而EPIC模拟结果则认为气候变化促进全国和北方春玉米区玉米单产增长，黄淮海夏玉米的玉米单产下降。EPIC模型模拟法可以研究品种更替对玉米单产的影响，统计方法则无法定量分析品种对玉米单产的影响。
　　由于数据质量、数据种类、模型选择的不同以及简化处理问题等，统计结果还存在一定的不确定性。同样的，空间输入数据、模型的参数化和模型的校准等过程特使作物模型模拟法也存在不确定性。今后将对统计法和EPIC模型模拟的不确定性来源进行研究，通过多个统计模型和作物模型的对比选择最优的模型，更全面和综合地考察更多因子对玉米单产的影响，加强各因子影响的机理方面的研究，提高结果的精准度。

目录

声明

摘要

英文缩略表

第一章 引言

1．1 研究背景与研究意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 利用统计方法研究作物增产的进展

1．2．2 利用作物模型研究作物增产的进展

1．3 研究目标、内容和主要解决的问题

1．3．1 研究目标

1．3．2 主要解决的问题

1．3．3 研究内容

2．1 研究区域

2．2 研究资料及来源

2．2．1 土壤数据

2．2．2 气象数据

2．2．3 农业数据

2．3 研究方法

2．3．1 1981—2010年我国和各省市玉米实际单产的变化趋势

2．3．2 玉米实际单产与各驱动因子的统计模型构建

2．3．3 驱动因子对玉米实际单产的贡献分析方法

2．3．4 利用EPIC模型模拟1981—2010年我国和各省市玉米单产变化趋势

2．3．5 驱动因子对玉米模拟单产的贡献分析方法

第三章 中国及各省市玉米单产变缓现状

3．1 1981—2010年玉米单产的变化趋势

3．2 1981—2010年各驱动因子的变化趋势

第四章 基于生产函数模型的中国玉米增产因素分析

4．1 各驱动因子对中国部分省市1981—2010年玉米单产的影响分析

4．2 各驱动因子对两大玉米主产区1981—2010年玉米单产的影响分析

4．3 小结

4．3．1 结论

4．3．2 讨论

第五章 基于EPIC模型的中国玉米增产因素分析

5．1 全国及分省玉米单产的模拟

5．1．1 EPIC模型的校准和验证

5．1．2 格点尺度上玉米模拟单产的变化趋势

5．1．3 全国尺度上玉米模拟单产的变化趋势

5．2 各驱动因子对全国玉米单产影响的模拟分析

5．2．1 气候变化对全国玉米单产影响的模拟分析

5．2．2 肥料对全国玉米单产影响的模拟分析

5．2．3 面积对全国玉米单产影响的模拟分析

5．2．4 灌溉对全国玉米单产影响的模拟分析

5．2．5 品种对全国玉米单产影响的模拟分析

5．3 各驱动因子对北方春玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．3．1 气候变化对北方春玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．3．2 肥料对北方春玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．3．3 种植面积对北方春玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．3．4 灌溉对北方春玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．3．5 品种对北方春玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．4 各驱动因子对黄淮海夏玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．4．1 气候变化对黄淮海夏玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．4．2 肥料对黄淮海夏玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．4．3 种植面积对黄淮海夏玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．4．4 灌溉对黄淮海夏玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．4．5 品种对黄淮海夏玉米区玉米单产影响的模拟分析

5．5 各驱动因子对全国和两大玉米区玉米单产的贡献大小分析

5．7 小结

第六章 统计和作物模型模拟方法的比较

6．1 方法的比较

6．2 结果的比较

6．3 统计和EPIC模型模拟方法存在的问题

6．4 统计和作物模型模拟方法的未来研究方向

第七章 结论与展望

7．1 主要结论

7．2 讨论及展望

参考文献

致谢

作者简历