東北地區水田分布格局的時空變化分析

杜國明，春香，于鳳榮，張燕，趙雅倩，關桐桐

（1.東北農業大學資源與環境學院，黑龍江 哈爾濱150030；2.黑龍江省農墾科學院科技情報研究所，黑龍江 哈爾濱150038）

東北地區水田分布格局的時空變化分析

杜國明1，春香1，于鳳榮2，張燕1，趙雅倩1，關桐桐1

（1.東北農業大學資源與環境學院，黑龍江 哈爾濱150030；2.黑龍江省農墾科學院科技情報研究所，黑龍江 哈爾濱150038）

東北地區是我國重要的商品糧基地，水稻尤其是粳稻主產區。本文基于東北地區2000-2015年水田空間數據，結合河流數據，采用GIS空間模型和數理統計方法，分析水田分布格局的時空變化，旨在為耕地資源利用與農業現代化研究提供依據。結果表明：1）東北地區水田主要集中分布于東北三大平原的沈陽-長春-哈爾濱一線以及主要河流沿岸區域。2000-2015年東北地區水田由419.15萬hm2增加至603.49萬hm2，增加了184.34萬hm2，年均遞增2.93%。2）遼寧、吉林和黑龍江省水田年均變化率分別為-1.06%、0.11%和6.04%，水田相對變化率分別為0.36、0.04、2.06，黑龍江省水田變化幅度高于東北地區平均水平。近15 a東北地區水田重心由長春市向北偏東移動至哈爾濱市，移動距離為159.92 km，移動速度為10.66 km/a。3）東北地區水田變化面積隨著與主要河流距離增加而減少，但水田變化優勢區在距主要河流35-45 km處。而各省域水田變化河流分異特征也具有一定的差異。

水田；時空格局；區域差異；河流分異特征；東北地區

Abstract：Northeast China is an important grain base for China, especially for rice varieties, like japonica rice. Based on the spatial data of paddy feld from 2000 to 2015 and the data of main rivers in Northeast China and applying the GIS spatial model and mathematical statistics method, this paper analyzed the spatial-temporal patterns of paddy feld change in Northeast China to provide some basic support for the utilization and management of cultivated land resources and research of agricultural modernization. Main results show that: 1) paddy feld of Northeast China are mainly located in the three northeastern plains, including Shenyang, Changchun and Harbin and regions along the rivers. The paddy field in Northeast China increased from 4.191 5 million hm2in 2000 to 6.034 9 million hm2in 2015, increased by 1.843 4 million hm2with an average annual growth rate of 2.93%; 2) the average annual change rates of paddy feld in Liaoning, Jilin, and Heilongjiang were -1.06%, 0.11% and 6.04%, respectively and the relative change degree of paddy feld in Liaoning, Jilin and Heilongjiang were 0.36, 0.04 and 2.06, respectively. The variation range of paddy feld in Heilongjiang Province is higher than that in Northeast China. In recent 15 years, the gravity center of paddy feld in Northeast China moved from Changchun City to Harbin City, with a moving distance of 159.92 km and an average moving speed of 10.66 km/a; and 3) the area change of paddy feld decreased with the increasing distance to rivers and the advantage paddy feld is located at about 35 to 45 km from the rivers. In addition, differences of paddy feld changes exist because of different characteristics of rivers and regions.

Key words：paddy field; spatial-temporal pattern; regional difference; different characteristics of rivers; Northeast China

優質耕地是實施“藏糧于地”戰略的物質基礎，水田是優質耕地的重要組成部分。我國正在大力推進“谷物基本自給、口糧絕對安全”的糧食安全戰略，水稻作為最重要的口糧，一定規模的水田成為該戰略順利實施的重要保障。東北地區是我國重要的商品糧基地，自2008年提出《國家糧食安全中長期規劃（2008—2020年）》以來，東北地區陸續實施土地整理重大工程、基本農田保護示范區和高標準基本農田建設、水利骨干工程建設等工程及項目，逐漸成為我國重要的粳稻主產區和商品糧基地。因此，開展東北地區水田變化研究對于保障國家糧食安全、實施耕地保護與土地整治工程具有重要意義。

耕地利用變化研究是GLP研究的主要內容，也是我國專家學者關心的重點。近年來一些學者專門針對中國[1-3]或區域[4-5]耕地的時空格局變化開展了系列研究。耕地北移被認為是適應氣候變化、緩解糧食安全的重要舉措。氣候變暖背景下的東北地區耕地利用變化研究歷來受到學者們的廣泛關注，內容涵蓋耕地時空格局變化[6-8]、糧食安全[9-11]與生態安全[12-14]等方面，而這些研究主要針對耕地，很少對耕地的單一利用類型進行研究。因受自然條件、糧食生產需求以及農業發展狀況影響，東北地區水田空間分布不斷變化[8,15]，也有少數學者針對東北地區區域水田變化進行研究，如杜國明等[16]探究富錦市區域水田化過程中耕地景觀演化的基本規律；陶軍德等[17]分析黑龍江省水田規模與分布變化，探討了氣候變化對水田的影響。這些研究注意到了東北地區水田快速擴張的現象，但缺乏針對整個東北地區水田變化的綜合分析。

本文基于東北地區水田空間數據，針對其數量變化、區域差異，探究其河流時空分異規律，闡釋東北地區水田發展規律，以期為東北地區水田及農業發展、耕地保護、土地整治與實施“藏糧于地”戰略提供科學依據。

1 研究區概況

廣義的東北地區一般指遼寧、吉林和黑龍江3省以及內蒙古東部4個盟市。由于內蒙古東部4個盟市水田面積較少[3]，本文所述東北地區為狹義概念，僅包括遼寧、吉林和黑龍江3省，地處38°46′-53°33′N、118°53′-135°05′E，土地總面積為78.73萬km2（不包括加格達奇區和松嶺區）。地形以平原、山地為主。研究區縱跨暖溫帶、中溫帶、寒溫帶，以中溫帶為主，大體屬于溫帶季風氣候。區內7、8月份降雨集中，溫度較高，晝夜溫差大，雨熱同季。由三江平原、松嫩平原、遼河平原組成的東北平原居我國三大平原之首，土壤肥沃、土層深厚，土壤中含有豐富的腐殖質，是我國優質粳稻的主要產區。2000-2015年間東北地區水稻總產量由1.8×104t增加到3.3×104t，增長率為83.96%，平均單產由7 230 kg/hm2增加到7 947 kg/hm2，增長率為9.9%。東北地區主要河流有黑龍江、嫩江、烏蘇里江、松花江、東遼河、西遼河、鴨綠江、洮兒河等眾多河流。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

2000年東北地區耕地（包括旱地和水田）空間數據、主要河流數據、行政區劃圖源于中國科學院全國1∶10萬土地利用數據庫和基礎地理數據庫。該土地利用數據庫是結合Landsat TM數字影像、中巴地球資源衛星二號星（CBERS-2）與環境1號衛星（HJ-1）的CCD多光譜數據，進行人機交互式判讀，野外勘察，抽樣驗證，精度達到95%以上[18]。本研究中下載了云量較少且覆蓋全境的2015年Landsat 8 OLI遙感影像，選取分辨率為30 m的綠色、紅色、近紅外波段與15 m的全色波段合成15 m分辨率的標準假彩色影像，經過幾何校正、圖像增強等處理過程，以2000年的耕地數據為基礎數據源進行目視解譯提取2015年耕地數據，并通過野外樣點勘測檢驗，精度不低于94%。

在2期耕地空間分布及行政區劃、主要河流等數據集成的基礎上，首先對水田變化數量特征進行分析，并采用水田利用動態度和水田利用擴展程度綜合指數分析變化程度與速率；其次，通過水田相對變化率與水田重心模型，分析不同省域或地級市水田相對變化程度及水田重心變化；最終結合研究區主要河流的緩沖區，采用分布指數總結水田在不同沿河距離的變化特征。

2.2 研究方法

2.2.1 水田利用動態度模型 該模型可以描述區域水田動態變化的程度和速率，計算公式[19]為：

式中：K為研究時段內水田利用動態度；Ua、 Ub分別為研究初期和末期水田面積；T為研究時間間隔，單位為年。

2.2.2 水田利用擴展程度綜合指數 該指標不僅兼顧水田年均擴展強度指數和單一的水田動態度的綜合影響，而且較為全面的反映水田擴展情況。計算公式[20]如下：

水田利用擴展程度綜合指數：

式中：K為研究期內水田利用動態度；Ua、Ub分別為研究初期和末期水田面積；T為研究時間間隔，單位為年，TU為研究區土地總面積，LII為水田年均擴展強度指數，β為水田利用擴展程度綜合指數。

2.2.3 水田相對變化率 該指標用于反映水田變化的區域差異，計算公式[21]為：

式中：Sa、Sb分別為某省或地級市研究初期和末期的水田面積，Ca、Cb分別表示整個東北地區研究初期和末期的水田面積，R為水田相對變化率。對于R來說，若R＞1，表明該省或地級市水田變化速率超過研究區水田平均變化速率，水田變化強烈，且R值越大，其變化強度越明顯；若R＜1，表示該省或地級市水田變化速率低于研究區平均變化速率，則該區是水田變化較穩定區域。黑龍江省大興安嶺地區研究初期水田面積為零，因此本文不研究大興安嶺地區水田相對變化率。

2.2.4 重心模型 用于比較分析不同時期水田的分布重心，研究其變化情況。不同年份的水田重心計算公式如下[22]：

式中：Xt、Yt為某一年份水田重心的坐標；Cti為該年份任一水田地塊的面積；Xi、Yi為任一水田地塊的重心坐標，n為研究區的水田地塊數量。

設Aa(Xa，Ya)、Ab(Xb，Yb)分別為研究初期和末期的東北地區水田的重心坐標，D為水田重心移動的距離，則a、b年的水田重心距離D為：

2.2.5 分布指數 首先利用ArcGIS緩沖區分析模型對研究區主要河流做10個緩沖區，并為消除不同緩沖半徑的緩沖區面積差異的影響，本文利用分布指數（P）來描述水田變化的空間分異情況，某緩沖區內的水田分布指數P的計算公式[23]如下：

式中：Sie和Se分別為e級緩沖區內的水田變化面積與土地總面積；SI和S分別為區域水田變化面積和土地總面積。當P=1時，表示該區域水田變化面積占該區水田總面積的比重與東北地區水田變化面積占其水田總面積的比重相等；當P＞1時，表示該區域水田變化面積在該區的比重大于東北地區的比重，則該區是水田變化的優勢區，P值越大，其優勢度越明顯；當P＜1時，表示該區域水田變化面積在該區的比重小于東北地區的比重，則該區域是水田變化的非優勢區。

3 結果與分析

3.1 水田變化的總體特征分析

東北地區水田面積統計如表1所示。2000-2015年東北地區水田面積由419.15萬hm2擴張至603.49萬hm2，占耕地總面積的比重由14.12%提升至19.39%。其中黑龍江省水田面積占東北地區的比重最大，15 a內由52.33%增加至69.30%；2000年遼寧與吉林省水田面積占東北地區比重分別為24.35%和23.32%，2015年比重分別降低至14.23%和16.47%，呈相對減少態勢。

表1 2000-2015年東北地區水田面積及變化統計表Table 1 Paddy feld area and change of Northeast China in 2000-2015

2000-2015年東北地區各省水田變化幅度各不相同。其中黑龍江省占東北地區水田絕對變化量的91.77%，而吉林和遼寧省分別占7.46%和0.77%。遼寧省水田面積由102.04萬hm2減至85.87萬hm2，占本省耕地面積比例降低1.64%。吉林省水田面積稍有增加，但占本省耕地面積比例則降低0.61%。黑龍江省近15 a水田擴張最為強烈，由219.34萬hm2擴張至418.19萬hm2，占本省耕地面積比例提高10.37%。

為進一步分析東北地區水田變化程度，對不同省份水田利用動態度、年均擴展強度指數、擴展程度綜合指數及相對變化率進行計算，結果見表2。就水田面積年均變化率而言，東北地區為2.93%，黑龍江省則高達6.04%，吉林和遼寧省分別為0.11%和-1.06%。顯然黑龍江省水田面積變化速率最快，遼寧與吉林省水田面積穩定性較強，且遼寧省水田面積呈現負增長態勢。年均擴展強度指數與擴展程度綜合指數排序為：黑龍江＞遼寧＞吉林。就水田相對變化率R而言，黑龍江省為2.06，遼寧與吉林省分別為0.36和0.04。

表2 2000-2015年東北地區水田變化相關指數統計表Table 2 Correlation index of paddy feld change of Northeast China in 2000-2015

圖1 東北地區2000（a）、2015年（b）水田空間分布圖Fig. 1 Paddy feld distribution of Northeast China in 2000 and 2015

從東北地區水田空間分布特征來看，主要分布于東北三大平原的沈陽-長春-哈爾濱一線以及主要河流的沿岸區域（圖1）。黑龍江省水稻主要分布在三江平原，松嫩平原以及哈爾濱市，綏化市。遼寧與吉林省水田主要分布于全省中部地區。近年來黑龍江省通過大力推進水利建設，耕地灌溉面積增加，水田快速發展，尤其東北部的三江平原；遼河平原，地勢低平、土壤肥沃、氣候溫和，為遼寧省的糧倉，遼寧省水田大多分布于遼河平原。但近15 a其水田面積呈現減少態勢，主要原因為生態退耕、建設用地占用以及農業結構調整等[24-25]；吉林省地勢由東南向西北傾斜，呈現明顯的東南高，西北低的特征。東部山區，半山區生育期短，冷害發生率高，不利于水稻生長，中部地區地勢平坦，是臺地平原區，適合水稻種植與發展，也是水田分布的主要區域。而西部地區白城市與松原市鹽堿地較多，耕地后備資源豐富。原本不利于水稻發展的西部通過實施土地整理和水利工程建設重大項目，如引嫩入白、大安灌區和哈達山水利樞紐三大水利工程，興建河湖連通，使其出現了“鹽堿地里的稻花香”，且水田有繼續發展的潛力與可能性。

3.2 水田變化的區域差異分析

3.2.1 水田動態變化的市域差異 東北地區各市域水田數量變化統計如表3所示，可見各市近15 a水田變化數量有明顯的差異。遼寧省多數地市水田呈負向變化，減少量最大的為沈陽市，減少面積為7.29萬hm2，年均減少率為2.02%。正向變化的市域中葫蘆島市水田面積變化量最大，為0.94萬hm2，年均變化率為6.59%。吉林省水田年均變化率最高的白城市，為40.61%，變化面積為11.57萬hm2，減少量最大的為吉林市，變化量為8.35萬hm2，年均減少率為1.88%。而年均減少率最大的白山市，為3.73%。黑龍江省除了七臺河市和牡丹江市水田面積呈負向變化外其他地市水田均為正向變化，但變化量與變化率有所差異。其中變化量與年均變化率最大的為三江平原東部的佳木斯市，分別為94.53萬hm2和24.44%，哈爾濱市水田年均增加率最低，為0.86%，增加量為7.25萬hm2。

表3 2000-2015年東北地區市域水田變化情況統計表Table 3 Paddy feld area and change of Northeast China in 2000-2015

除了各地市水田數量變化外，還統計了其變化速率，即用相對變化率表示。可見2000-2015年東北地區水田發展不平衡，主要表現為：一是不同省域水田相對變化率高低不同（表2）；二是同一省份不同地級市水田相對變化率差異較大（表3）。遼寧省整體水田相對變化率相對較低，最高的地級市為沿海城市葫蘆島，值為2.25；其次為阜新市，為1.07。而其他地級市水田相對變化速率均低于整個東北地區。吉林省西南部白城市、松原市、四平市與東南部的白山市水田相對變化率R＞1。其中位于嫩江水稻灌區與洮兒河沖積扇地下灌區的白城市R值高達13.85，水田相對變化率高居東北地區榜首。黑龍江省各地級市水田相對變化率較高，大多地級市R＞1，其中最高的為佳木斯市，達到8.33，最低的為哈爾濱市，僅為0.29。佳木斯等地級市水田相對變化率較高是由于三江平原東部地區土地整理重大工程和黑龍江省土地整治示范省建設等土地整治項目工程所致[26]。

3.2.2 水田重心空間變化過程 東北地區幾何重心位于黑龍江省哈爾濱市。經計算，2000-2015年水田重心由吉林市向北偏東移動至哈爾濱市，移動距離為159.92 km，移動速度為10.66 km/a，充分說明東北地區的東北部水田面積增加幅度較快（表4）。

表4 東北地區水田重心變化情況表Table 4 Gravity center changes of paddy feld in Northeast China

同期，遼寧省水田重心向南偏西移動15.94 km，移動速度為1.06 km/a。向西南移動是因位于西南部沿海城市葫蘆島市水田相對變化率相對較高，盤錦與營口的變化幅度較強導致；因吉林省西南部的白城市、松原市與四平市水田相對變化率較高，其水田重心由吉林市向西偏北移動至長春市，移動距離為48.88 km，移動速度為3.26 km/a（圖2）；相比其他兩個省份，黑龍江省水田重心移動距離較大，移動方向與東北地區一致。由幾何重心東南部的哈爾濱市向東偏北移動88.57 km，至位于三江平原的佳木斯市，移動速度為5.90 km/a（圖2）。究其原因，黑龍江省東北部三江平原水田擴張較強，尤其位于三江平原的佳木斯市水田相對變化率最高。

圖2 2000-2015年東北地區水田重心轉移示意圖Fig. 2 Movement of the paddy feld gravity center in Northeast China from 2000 to 2015

3.3 不同沿河距離下水田變化特征

為充分反映水田變化對河流的響應特征，利用ArcGIS的空間分析模塊，沿108條主要河流兩側做緩沖區，間隔寬度為5 km，設定最大距離為50 km，并緩沖區數據與水田空間數據做疊加后，分析東北地區及每個省域河流緩沖區內的水田變化面積與分布指數。

據統計，東北地區2000年和2015年距河流50 km的水田面積為411.43萬hm2和589.31萬hm2，占東北地區水田總面積的比例分別為98.16%和97.65%。從每個緩沖帶來說，水田主要分布在距河流10 km以內。2000年距河流0-10 km兩個緩沖帶水田面積和為256.97萬hm2，占東北地區的61.31%。2015年距河流0-10 km兩個緩沖帶水田面積和為350.85萬hm2，占東北地區的58.14%。各緩沖帶水田面積隨著緩沖距離增加而減少，且隨著緩沖區距離增加，水田變化面積呈現下降趨勢。就水田變化面積的分布指數而言，0-50 km緩沖范圍內，分布指數呈現先增加后下降，再增加再下降的趨勢。在50 km緩沖范圍內，水田變化面積的分布指數均大于0，其中0-15 km和35-45 km緩沖帶的分布指數大于1，表明該區域水田變化優勢度較強，水田變化面積比重大于東北地區的比重。而15-35 km和45-50 km的緩沖帶分布指數小于1（圖3），說明該區為水田變化非優勢區，變化面積比重小于東北地區的比重。由此可見，東北地區水田不僅沿著河流兩邊擴張，距河流遠處的水田面積也有所擴張。

圖3 河流緩沖區帶的水田面積變化與分布指數圖Fig. 3 Area changes and the distribution indices of the paddy felds in the buffer zones of the rivers

不同省域沿河緩沖距離下的水田變化特征具有一定的差異，具體水田變化幅度與分布指數如表5所示，因遼寧省水田總面積呈減少態勢，其正向變化的緩沖帶水田變化分布指數為負數，相反負向變化的緩沖帶變化面積分布指數為正數。近15 a，遼寧省0-25 km緩沖帶水田面積呈現減少態勢，且隨著緩沖距離的增加，其變化面積減少。其中0-15 km緩沖帶水田變化面積分布指數絕對值大于1，說明該區域水田減少比重大于遼寧省減少比重。而25-50 km緩沖區水田面積則呈增加態勢，但變化面積分布指數絕對值小于1，水田變化面積比重小于遼寧省的比重。遼寧省距河流近處水田大面積減少是因老農區水田發展較早，早期水田面積相對較多，而2000年以來因生態退耕與建設用地占用以及地下水位下降導致其水田面積有所下降[24,27-28]。

吉林省水田總面積增加量較少導致其水田變化的分布指數相對較高，其中離河流最近的2個緩沖帶水田面積呈現減少態勢，其水田變化分布指數分別為-9.74、-1.49，水田減少比重高于吉林省水田變化比重。除35-40 km緩沖帶的水田減少且變化分布指數絕對值低于1外，其他緩沖帶水田均呈現增加態勢，且變化分布指數絕對值均大于1，變化比重大于吉林省的比重。吉林省河流近處水田面積減少是因為建設用地擴張與生態環境保護支持退耕還林還濕[8]。

黑龍江省各緩沖帶水田面積均呈增加態勢，其變化面積隨著緩沖帶距離的增加而減少，但其水田變化優勢區域在0-15 km緩沖帶與35-45 km緩沖帶，變化分布指數均大于1。黑龍江省水田變化優勢度在距河流遠處主要是因為通過以重點灌區骨干水利工程為基礎的土地整治項目與建設田間水利配套設施，完善水利設施，為距河流較遠的水田區域提供了有力的水資源條件。

4 結論與討論

4.1 結論

1）2000-2015年東北水田面積增加了184.34萬hm2，年均變化率為2.93%，占耕地面積的比例由14.12%增加至19.39%，增加5.27%。遼寧省、吉林省與黑龍江省年均變化率分別為-1.06%、0.11%和6.04%。年均擴展強度指數與擴展程度綜合指數排序為：黑龍江＞遼寧＞吉林。水田主要集中于三江平原、松嫩平原與遼河平原，以省會為中心的沈陽-長春-哈爾濱一線周邊以及主要河流沿岸兩邊分布。

2）東北地區近15 a各省水田變化存在明顯的區域差異，遼寧、吉林與黑龍江省水田相對變化率分別為0.36、0.04和2.06。黑龍江省各地級市的水田相對變化率普遍高于其他兩個省份。東北地區水田重心由長春市向北偏東移動至哈爾濱市，移動距離為159.92 km，移動速度為10.66 km/a，移動方向與黑龍江省水田重心移動方向幾乎一致。

表5 不同省域河流緩沖區間的水田變化與分布指數統計表Table 5 Paddy feld changes and the distribution index in Northeast China

3）東北地區水田主要分布在距河流50 km以內，近15 a東北地區水田擴張面積主要集中于距河流50 km處，距河流35-40 km和40-45 km緩沖區帶的水田變化分布指數最高，水田由距河流近處向距河流遠處發展且各省域水田河流分異特征也具有一定差異。

4.2 討論

1）通過本研究可以看出，實施2009年國家農業部發布的《水稻優勢區域布局規劃（2008-2015年）》確實促進了東北地區82個糧食生產重點縣水田面積的提升，發揮了政府引導與調控作用。該規劃實施所積累的經驗應為鐮刀灣地區玉米結構調整、農業供給側結構性改革等提供借鑒[29-30]。

2）東北地區水田發展對區域農業經濟發展具有舉足輕重的作用，但強烈的水田面積擴張必然對區域農業氣候、水資源利用與糧食產能產生一定影響。水田分布集中并面積急劇擴張致使個別流域超限發展，局部地下水嚴重超采，水資源供需矛盾增加，將會面臨地下水資源枯竭的危險[31-32]。因此，在水田發展過程中，應在對區域水資源承載力綜合評價的基礎上，對水土資源利用及其耦合協調關系進行科學預警，以科學合理的實施水土資源匹配以及社會經濟與生態環境的健康可持續發展。

[1] Liu L, Xu X L, Liu J Y, et al. Farmland dataset reconstruction and farmland change analysis in China during 1661-1985[J]. Journal of Geographical Sciences, 2015, 21(9): 1058-1074.

[2] 吳文斌, 楊鵬, 唐華俊, 等. 過去20年中國耕地生長季起始期的時空變化[J]. 生態學報, 2009, 29(4): 1777-1786.

Wu W B, Yang P, Tang H J, et al. Spatio-temporal variations in the starting dates of growing season in China’s cropland over the past 20 years[J]. Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(4): 1777-1786.

[3] 關興良, 方創琳, 魯莎莎. 中國耕地變化的空間格局與重心曲線動態分析[J]. 自然資源學報, 2010, 25(12): 1997-2006.

Guan X L, Fang C L, Lu S S. Analysis of spatial distribution and gravity centers curve dynamic cultivated land changes in China[J]. Journal of Natural Resources, 2010, 25(12): 1997-2006.

[4] 鄧楚雄, 李曉青, 向云波, 等. 長株潭城市群地區耕地數量時空變化及其驅動力分析[J]. 經濟地理, 2013, 33(6): 142-147.

Deng C X, Li X Q, Xiang Y B, et al. The spatio-temporal change and driving forces of cultivated land quantity in Chang-Zhu-Tan urban agglomeration[J]. Economic Geography, 2013, 33(6): 142-147.

[5] 劉桂林, 張落成, 張倩. 1985—2010年南京市耕地變化軌跡及驅動力分析[J]. 生態與農村環境學報, 2013, 29(6): 688-694.

Liu G L, Zhang L C, Zhang Q. Trajectory and driving forces of change in farmland in Nanjing during the period from 1985 to 2010[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2013, 29(6): 688-694.

[6] 葉瑜, 方修琦, 任玉玉, 等. 東北地區過去300年耕地覆蓋變化[J]. 中國科學(D輯: 地球科學), 2009, 39(3): 340-350.

Ye Y, Fang X Q, Ren Y Y, et al. Northeast cultivated land cover changes over the past 300 years[J]. Science in China: Series D: Earth Sciences, 2009, 39(3): 340-350.

[7] 杜國明, 李昀, 于鳳榮, 等. 基于遙感的2000-2009年三江平原北部耕地變化特征分析[J]. 農業工程學報, 2012, 28(1): 225-229.

Du G M, Li Y, Yu F R, et al. Change characteristics analysis of farmland in Northern Sanjiang Plain in 2000-2009 based on remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012, 28(1): 225-229.

[8] 滿衛東, 王宗明, 劉明月, 等. 1990-2013年東北地區耕地時空變化遙感分析[J]. 農業工程學報, 2016, 32(7): 1-10.

Man W D, Wang Z M, Liu M Y, et al. Spatio-temporal dynamics analysis of cropland in Northeast China during 1990-2013 based on remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2016, 32(7): 1-10.

[9] 何英彬, 陳佑啟, 姚艷敏, 等. 東北三省耕地非農化時空特征及其與糧食生產能力的關系[J]. 資源科學, 2009, 31(2): 295-302.

He Y B, Chen Y Q, Yao Y M, et al. Temporal and spatial characteristics analysis of relation between arable land nonagriculturalization and food productivity based on GIS technique[J]. Resources Science, 2009, 31(2): 295-302.

[10] 許妍, 吳克寧, 程先軍, 等. 東北地區耕地產能空間分異規律及產能提升主導因子分析[J]. 資源科學, 2011, 33(11): 2030-2040.

Xu Y, Wu K N, Cheng X J, et al. Spatial variation in cultivated land production capacity and analysis of main impact factors for promoting production capacity in Northeast China[J]. Resources Science, 2011, 33(11): 2030-2040.

[11] 石淑芹, 陳佑啟, 姚艷敏, 等. 中國區域性耕地變化與糧食生產的關系研究——以東北地區為例[J]. 自然資源學報, 2008, 23(3): 361-368.

Shi S Q, Chen Y Q, Yao Y M, et al. Correlation analysis between regional cultivated land change and grain production capacity: A case study in Northeast China[J]. Journal of Natural Resources, 2008, 23(3): 361-368.

[12] 李蓓蓓, 方修琦, 葉瑜, 等. 中國東北地區過去300年耕地開墾導致的碳收支[J]. 中國科學: 地球科學, 2014, 44(9): 1987-1996.

Li B B, Fang X Q, Ye Y, et al. Carbon emissions induced by cropland expansion in Northeast China during the past 300 years[J]. Science in China: Earth Sciences, 2014, 44(9): 1987-1996.

[13] 杜書立, 葛翠萍, 付微, 等. 三江平原耕地土壤有機質時空分布特征——以富錦市為例[J]. 農業現代化研究, 2014, 35(6): 810-813.

Du S L, Ge C P, Fu W, et al. Spatial and temporal distribution of soil organic matter in croplands of Sanjiang Plain: A case study at Fujin County[J]. Research of Agricultural Modernization, 2014, 35(6): 810-813.

[14] 楊瑞珍, 陳印軍. 東北地區耕地質量狀況及變化態勢分析[J].中國農業資源與區劃, 2014, 35(6): 19-24.

Yang R Z, Chen Y J. Analysis of quality of cultivated land change trend in Northeast Area[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2014, 35(6): 19-24.

[15] 劉彥隨, 彭留英, 陳玉福. 東北地區土地利用轉換及其生態效應分析[J]. 農業工程學報, 2005, 21(10): 175-178.

Liu Y S, Peng L Y, Chen Y F. Conversion of land use types and ecological effect in Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2005, 21(10): 175-178.

[16] 杜國明, 潘濤, 尹哲睿, 等. 水田化進程中的富錦市耕地景觀格局演化規律[J]. 應用生態學報, 2015, 26(1): 207-214.

Du G M, Pan T, Yin Z R, et al. Cultivated landscape pattern change due to the rice paddy expansion in Northeast China: A case study in Fujin[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(1): 207-214.

[17] 陶軍德, 李艷芳, 曾光建.近30年黑龍江省水田規模與分布變化及其對氣候變化的響應[J].中國土地科學, 2011, 25(4): 26-30, 97.

Tao J D, Li Y F, Zeng G J. Scale and distribution variation of paddy fields and its response to climate change in Heilongjiang Province in recent 30 Years[J]. China Land Science, 2011, 25(4): 26-30, 97.

[18] 劉紀遠, 匡文慧, 張增祥, 等. 20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J]. 地理學報, 2014, 69(1): 3-14.

Liu J Y, Kuang W H, Zhang Z X, et al. Spatiotemporal characteristics, patterns and causes of land use changes in China since the late 1980s[J]. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(1): 3-14.

[19] 宋開山, 劉殿偉, 王宗明, 等. 1954年以來三江平原土地利用變化及驅動力[J]. 地理學報, 2008, 63(1): 93-104.

Song K S, Liu D W, Wang Z M, et al. Land use change in Sanjiang Plain and its driving forces analysis since 1954[J]. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(1): 93-104.

[20] 陳學淵, 唐華俊, 吳永常, 等. 耕地格局時空動態變化過程和差異分析——以浙江安吉為例[J]. 中國農業科學, 2015, 48(21): 4302-4313.

Chen X Y, Tang H J, Wu Y C, et al. Analysis on process and difference of cropland dynamics in Anji County of Zhejiang Province[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(21): 4302-4313.

[21] 譚雪蘭, 鐘艷英, 段建南, 等. 快速城市化進程中農村居民點用地變化及驅動力研究——以長株潭城市群為例[J]. 地理科學, 2014, 34(3): 309-315.

Tan X L, Zhong Y Y, Duan J N, et al. The change and driving forces of rural residential area under the background of rapid urbanization: A case study of the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(3): 309-315.

[22] 楊緒紅, 金曉斌, 管栩, 等. 2006-2012年中國土地整治項目空間特征分析[J]. 資源科學, 2013, 35(8): 1535-1541.

Yang X H, Jin X B, Guan X, et al. The spatial distribution of land consolidation projects in China from 2006 to 2012[J]. Resources Science, 2013, 35(8): 1535-1541.

[23] 李冬梅, 王冬艷, 李紅, 等. 吉中低山丘陵區農村居民點時空演變[J]. 經濟地理, 2016, 36(5): 143-151.

Li D M, Wang D Y, Li H, et al. Analysis of spatial-temporal evolution of rural settlements in the low-hilly area of central Jilin Province[J]. Economic Geography, 2016, 36(5): 143-151.

[24] 侯偉, 陳鋒, 楊春露, 等. 遼寧中部城市群土地利用時空格局遙感分析[J]. 東北林業大學學報, 2011, 39(1): 113-115

Hou W, Chen F, Yang C L, et al. Spatial-temporal pattern of land use change in urban agglomeration of middle Liaoning Province based on re-mote sensing[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2011, 39(1): 113-115.

[25] 劉珍環, 楊鵬, 吳文斌, 等. 近30年中國農作物種植結構時空變化分析[J]. 地理學報, 2016, 71(5): 840-851.

Liu Z H, Yang P, Wu W B, et al. Spatio-temporal changes in Chinese crop patterns over the past three decades[J]. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(5): 840-851.

[26] 杜國明, 張繼心, 于鳳榮, 等. 黑龍江省土地整治項目及新增耕地時空格局分析[J]. 農業現代化研究, 2016, 37(4): 794-801.

Du G M, Zhang J X, Yu F R, et al. Spatial-temporal pattern of land consolidation programs and newly increased cultivated land in Heilongjiang Province[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(4): 794-801.

[27] 杜國明, 孫曉兵, 王介勇. 東北地區土地利用多功能性演化的時空格局[J]. 地理科學進展, 2016, 35(2): 232-244.

Du G M, Sun X B, Wang J Y. Spatiotemporal patterns of multifunctionality of land use in Northeast China[J]. Progress in Geography, 2016, 35(2): 232-244.

[28] 王西琴, 張艷會, 張遠. 遼河流域地下水超采的生態環境效應及治理對策研究[J]. 環境科學與管理, 2006, 31(5): 84-87.

Wang X Q, Zhang Y H, Zhang Y. Study on ecological environment effect and countermeasure of excessive mining of underground water in Liaohe Basin[J]. Environmental Science and Management, 2006, 31(5): 84-87.

[29] 劉珍環, 唐鵬欽, 范玲玲, 等. 1980—2010年東北地區種植結構時空變化特征[J]. 中國農業科學, 2016, 49(21): 4107-4119.

Liu Z H, Tang P Q, Fan L L, et al. Spatio-temporal changes of cropping types in Northeast China during 1980-2010[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2016, 49(21): 4107-4119.

[30] 蔣輝, 張康潔. 糧食供給側結構性改革的當前形勢與政策選擇[J]. 農業經濟問題, 2016, 37(10): 8-17, 110.

Jiang H, Zhang K J, Food supply side structural reforms: The current situation and the main path[J]. Issues in Agricultural Economy, 2016, 37(10): 8-17, 110.

[31] 張兆吉, 雒國中, 王昭, 等. 華北平原地下水資源可持續利用研究[J]. 資源科學, 2009, 31(3): 355-360.

Zhang Z J, Luo G Z, Wang Z, et al. Study on sustainable utilization of groundwater in North China Plain[J]. Resources Science, 2009, 31(3): 355-360.

[32] 趙海卿, 張哲寰, 陳艷麗. 松嫩平原地下水位下降與環境負效應[J]. 干旱區資源與環境, 2010, 24(1): 126-130.

Zhao H Q, Zhang Z H, Chen Y L. Lowering of ground water level and its negative environment effects in the Songnen Plain[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2010, 24(1): 126-130.

（責任編輯：王育花）

Spatial-temporal patterns of paddy feld change in Northeast China

DU Guo-ming1, CHUN Xiang1, YU Feng-rong2, ZHANG Yan1, ZHAO Ya-qian1, GUAN Tong-tong1
（1. College of Resources and Environment, Northeast Agricultural University, Harbin, Heilongjiang 150030, China; 2. Institute of Scientifc and Technical Information, Heilongjiang Academy of Land Reclamation Region, Harbin, Heilongjiang 150038, China）

F301.24 文獻標識碼：A 文章編號：1000-0275（2017）04-0728-09

10.13872/j.1000-0275.2017.0070

杜國明, 春香, 于鳳榮, 張燕, 趙雅倩, 關桐桐. 東北地區水田分布格局的時空變化分析[J]. 農業現代化研究, 2017, 38(4): 728-736.

Du G M, Chun X, Yu F R, Zhang Y, Zhao Y Q, Guan T T. Spatial-temporal patterns of paddy feld change in Northeast China[J]. Research of Agricultural Modernization, 2017, 38(4): 728-736.

國家自然科學基金項目（41571167）；黑龍江省自然科學基金項目（D201401）。

杜國明（1978-），男，內蒙古寧城縣人，博士，教授，主要研究方向為土地資源優化配置，E-mail：nmgdgm@126.com。

2017-03-20，接受日期：2017-06-28

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (41571167); Provincial Natural Science Foundation Project of Heilongjiang Province(D201401).

Corresponding author: DU Guo-ming, E-mail: nmgdgm@126.com.

Received 20 March, 2017;Accepted 28 June, 2017