中國主要糧食作物虛擬水—虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)利用評價及耦合協(xié)調(diào)分析

王 婷，毛德華

(湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖南 長沙 410081)

1 研究背景

20世紀(jì)末，中國的糧食自給問題曾是國際關(guān)注的焦點。進(jìn)入21世紀(jì)以來中央政府通過實行最嚴(yán)厲的耕地保護(hù)制度等一系列舉措，不僅使我國糧食生產(chǎn)能力得到顯著提高，糧食產(chǎn)量實現(xiàn)大幅度的增長，保障了國家的糧食安全，也讓“中國不能養(yǎng)活自己”的預(yù)言不攻自破。2004-2019年中央一號文件連續(xù)16年聚焦“三農(nóng)”，2019年中央一號文件提到將堅持不懈穩(wěn)定糧食生產(chǎn)作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村工作的首要任務(wù)之一。水土資源既是生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的組成部分，也是社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。隨著城市化推進(jìn)，農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨著水土資源供需矛盾突出及配置效率低等問題，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利用的水土資源是糧食作物的重要物質(zhì)生產(chǎn)要素，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)條件，支撐著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和糧食安全[1-4]。因此，針對性地開展水土資源匹配、承載力、協(xié)調(diào)等研究，有助于實現(xiàn)水土資源可持續(xù)利用和優(yōu)化配置，穩(wěn)定區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展。

目前，國內(nèi)關(guān)于水土資源方向的研究起步較晚但發(fā)展迅速，研究尺度由全國、省域等大尺度區(qū)域延伸至小流域、縣市等小尺度區(qū)域，研究對象由單一水資源或土地資源發(fā)展為對水土資源整體系統(tǒng)的研究，研究內(nèi)容上從水土資源匹配、承載力評價、耦合協(xié)調(diào)分析到水土資源生態(tài)安全等方向不斷融合與深化，研究方法也由過去的定性分析或靜態(tài)的分析方法演變?yōu)橄到y(tǒng)、動態(tài)的綜合定量評價模型，主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、系統(tǒng)動力學(xué)、多目標(biāo)遺傳算法、模糊綜合評判法等[5-13]。這些研究為實現(xiàn)實體水土資源系統(tǒng)的可持續(xù)利用提供重要的理論依據(jù)。

地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力與自然資源稟賦息息相關(guān)，而通過農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易可以實現(xiàn)水土資源在地域間的交換，緩解水土資源缺乏地區(qū)的壓力，同時將水土資源豐富地區(qū)和匱乏地區(qū)、水土資源與糧食安全緊密聯(lián)系在一起[14-15]。因此，虛擬水、虛擬耕地的概念及虛擬水戰(zhàn)略、虛擬耕地戰(zhàn)略的提出為平衡區(qū)域水土資源赤字、保障糧食安全提供了新的對策集。目前，國內(nèi)外關(guān)于虛擬水的研究集中于產(chǎn)品虛擬水核算、虛擬水戰(zhàn)略研究與應(yīng)用、虛擬水變化驅(qū)動機(jī)制及地區(qū)虛擬水消費與貿(mào)易4個方面[16-21]，然而虛擬耕地的研究集中在國內(nèi)，圍繞農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中虛擬耕地資源量化、虛擬耕地戰(zhàn)略探討、區(qū)域虛擬耕地流動以及省際耕地生態(tài)補(bǔ)償?shù)葍?nèi)容[22-25]。值得注意的是，區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易過程中虛擬水和虛擬耕地這兩種資源是同時處于流動狀態(tài)，關(guān)于虛擬水流動的影響因素分析大多集中在國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易，如韓雪等[26]采用PLS模型分析了我國主要農(nóng)產(chǎn)品虛擬水流動格局及形成機(jī)理，車亮亮等[27]采用BP-DEMATEL模型分析了農(nóng)產(chǎn)品虛擬水流動的影響因素；而虛擬耕地流動的影響因素分析多集中于國際農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中，唐洪松等[28]構(gòu)建VAR模型探討了人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長、資源稟賦與虛擬土地進(jìn)口之間的關(guān)系，曹沖等[29]研究了虛擬耕地資源的“尾效”。

以上研究不僅豐富了虛擬水和虛擬耕地相關(guān)研究的理論基礎(chǔ)，還拓寬了水土資源的研究視野和配置途徑，同時可知虛擬水和虛擬耕地是反映地區(qū)水土資源利用水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況的重要指標(biāo)。但現(xiàn)有研究成果大多僅從虛擬水或虛擬耕地單一的角度探討各自的要素變化，鮮有學(xué)者對虛擬水和虛擬耕地之間關(guān)聯(lián)性及協(xié)同性進(jìn)行深入分析。筆者試圖在考慮國內(nèi)糧食基本自給的前提上，測算地區(qū)主要糧食作物虛擬水、虛擬耕地消費量，結(jié)合引起虛擬水和虛擬耕地流動或變化的變量來描述虛擬水系統(tǒng)和虛擬耕地系統(tǒng)，構(gòu)建虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展評價模型，分析1998、2005、2010和2017年中國內(nèi)地31個省域4種主要糧食作物(稻谷、小麥、玉米、大豆)虛擬水系統(tǒng)和虛擬耕地系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀及其耦合協(xié)調(diào)性時空演變趨勢，為促進(jìn)地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源協(xié)調(diào)發(fā)展、保障國家糧食安全的持續(xù)性和穩(wěn)定性提供理論支撐。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文的研究對象為中國31個省(市、自治區(qū)，以下簡稱省域)，中國的香港、澳門和臺灣地區(qū)因數(shù)據(jù)獲取困難，并考慮數(shù)據(jù)來源的一致性，本研究暫未涉及。本文主要采用1997-2017年《中國統(tǒng)計年鑒》中的分地區(qū)年末人口數(shù)，《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國糧食年鑒》中地區(qū)糧食作物播種總面積、產(chǎn)量、各地區(qū)農(nóng)業(yè)分項產(chǎn)值、各地區(qū)耕地面積，《中國水資源公報》中地區(qū)水資源總量等數(shù)據(jù)，部分缺失的數(shù)據(jù)由臨近年份的擬合值替代。由于所構(gòu)建的指標(biāo)體系為復(fù)合評價指標(biāo)體系，必須消除指標(biāo)數(shù)據(jù)間量綱的影響，本文采用無差標(biāo)準(zhǔn)化對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，由于存在正、負(fù)向指標(biāo)，具體計算公式如下：

(1)

(2)

式中：dij為系統(tǒng)i指標(biāo)j的功效數(shù);xij max為系統(tǒng)i指標(biāo)j的最大值;xij min為系統(tǒng)i指標(biāo)j的最小值;xij為系統(tǒng)i指標(biāo)j的值。

2.2 主要糧食作物虛擬水、虛擬耕地的計算

2.2.1 主要糧食作物虛擬水含量、虛擬耕地含量及地區(qū)糧食調(diào)運量

(1)虛擬水含量。本文選取稻谷、小麥、玉米、大豆這4種主要糧食作物作為研究對象，主要糧食作物虛擬水是指糧食生產(chǎn)時所需要的水資源數(shù)量，農(nóng)產(chǎn)品的虛擬水含量計算如下：

VW(j,t)=W(j,t)/C(j,t)

(3)

式中：VW(j,t)為地區(qū)j作物t單位質(zhì)量的虛擬水含量，m3/t；C(j,t)為地區(qū)j作物t的作物單產(chǎn)，t/hm2；W(j,t)為地區(qū)j作物t的需水量，m3/hm2；主要糧食作物單位產(chǎn)品虛擬水含量參考相關(guān)文獻(xiàn)[30]。

(2)虛擬耕地含量。在糧食安全方面，虛擬耕地是指以虛擬形式體現(xiàn)在糧食生產(chǎn)時所需的耕地資源量，虛擬耕地含量的計算公式如下[31]：

VL(j,t)=S(j,t)/B(j,t)

(4)

式中：VL(j,t)為地區(qū)j作物t單位質(zhì)量的虛擬耕地含量，hm2/t；B(j,t)為地區(qū)j作物t的產(chǎn)量，t；S(j,t)為地區(qū)j作物t的總播種面積，hm2。

(3)地區(qū)糧食調(diào)運量。計算公式如下：

(5)

式中：ΔA(j,t)為地區(qū)j作物t的糧食調(diào)運量，t；G(j,t)為地區(qū)j作物t的糧食產(chǎn)量，t；G(N,t)為作物t的全國總產(chǎn)量，t；PN為全國人口數(shù)量；Pj為地區(qū)j的人口數(shù)量。

本文借鑒張啟楠等[32]對糧食調(diào)運量的計算方法，即假定各省的人均糧食消費量相同，并且本年度消費當(dāng)年所有生產(chǎn)的糧食，糧食調(diào)運量表示為區(qū)域糧食總產(chǎn)量與總需求的差值。當(dāng)ΔA(j,t)>0時，表示本地糧食供給量滿足當(dāng)?shù)丶Z食需求量，地區(qū)j為糧食輸出區(qū)；當(dāng)ΔA(j,t)<0時，表示本地糧食供給量不能滿足當(dāng)?shù)丶Z食需求量，地區(qū)j為糧食輸入?yún)^(qū)。

2.2.2 主要糧食作物虛擬水、虛擬耕地消費總量

(1)地區(qū)糧食虛擬水消費總量。一個地區(qū)的糧食實際消費量應(yīng)等于本地的糧食供給量加上地區(qū)糧食調(diào)運量，糧食虛擬水在市場機(jī)制的作用下隨地區(qū)間糧食貿(mào)易而流通，供不同地區(qū)消費。因此，一個地區(qū)的實際糧食虛擬水消費總量應(yīng)該等于該地區(qū)的糧食虛擬水內(nèi)部自給量與糧食虛擬水外部流動量的差值，即：

TVW(j,t)=IVW(j,t)-EVW(j,t)

(6)

式中：TVW(j,t)為地區(qū)j作物t糧食虛擬水消費總量，108m3；IVW(j,t)為地區(qū)j作物t糧食內(nèi)部虛擬水自給量，108m3；EVW(j,t)為地區(qū)j作物t糧食外部虛擬水流動量，108m3，當(dāng)EVW(j,t)>0時，表示該地區(qū)輸出糧食虛擬水，糧食能夠?qū)崿F(xiàn)自給，當(dāng)EVW(j,t)<0時，表示該地區(qū)輸入糧食虛擬水，糧食需要外部補(bǔ)給。

①地區(qū)糧食虛擬水內(nèi)部自給量。糧食虛擬水內(nèi)部自給量等于本地糧食最大供給量生產(chǎn)過程中隱含的水資源量，即對地區(qū)j稻谷、小麥、玉米、大豆4種糧食作物總產(chǎn)量與地區(qū)j各糧食虛擬水含量之積求和，即：

(7)

式中：IVW(j,t)為區(qū)域j作物t糧食虛擬水內(nèi)部自給量，108m3；VW(j,t)為地區(qū)j作物t的虛擬水含量，m3/t；G(j,t)為地區(qū)j作物t糧食產(chǎn)量，t。

②地區(qū)糧食虛擬水外部流動量。地區(qū)糧食虛擬水外部流動量等于地區(qū)糧食外部流動量與糧食虛擬水含量的乘積，本文將地區(qū)糧食調(diào)運量視作糧食外部流動量，表達(dá)式為：

(8)

式中：EVW(j,t)為地區(qū)j作物t糧食外部虛擬水流動量，108m3；VW(j,t)為地區(qū)j作物t虛擬水含量，m3/t；ΔA(j,t)為地區(qū)j作物t糧食作物調(diào)運量，t。

(2)地區(qū)糧食虛擬耕地消費總量。糧食虛擬耕地指糧食生產(chǎn)所消耗的耕地資源通過市場貿(mào)易在地區(qū)間的轉(zhuǎn)移，代表著資源再分配過程。因此，一個地區(qū)的實際糧食虛擬耕地消費總量應(yīng)該等于該地區(qū)的虛擬耕地內(nèi)部自給量與虛擬耕地外部流動量的差值，即：

TVL(j,t)=IVL(j,t)-EVL(j,t)

(9)

式中：TVL(j,t)為區(qū)域j作物t糧食虛擬耕地消費總量，104hm2；IVL(j,t)為地區(qū)糧食虛擬耕地內(nèi)部自給量，104hm2；EVL(j,t)為j地區(qū)糧食外部虛擬耕地流動量，104hm2。當(dāng)EVL(j,t)>0時，表示該地區(qū)輸出糧食虛擬耕地，糧食能夠?qū)崿F(xiàn)自給，當(dāng)EVL(j,t)<0時，表示該地區(qū)輸入糧食虛擬耕地，糧食需要外部補(bǔ)給。

①地區(qū)糧食虛擬耕地內(nèi)部自給量。糧食虛擬耕地內(nèi)部自給量等于本地糧食最大供給量生產(chǎn)過程中隱含的耕地資源量，即對區(qū)域j稻谷、小麥、玉米、大豆4種糧食作物總產(chǎn)量與區(qū)域j各糧食虛擬耕地含量之積求和，表達(dá)式為：

(10)

式中：IVW(j,t)為地區(qū)糧食虛擬耕地內(nèi)部自給量，104hm2；VL(j,t)為地區(qū)j作物t虛擬耕地含量，hm2/t；G(j,t)為地區(qū)j作物t糧食產(chǎn)量，t。

②地區(qū)糧食虛擬耕地外部流動量。地區(qū)糧食虛擬耕地外部流動量等于地區(qū)糧食外部流動量與糧食虛擬耕地含量的乘積，本文將糧食調(diào)運量視作地區(qū)糧食外部流動量，表達(dá)式為：

(11)

式中：EVL(j,t)為地區(qū)j作物t糧食外部虛擬耕地流動量，104hm2；VL(j,t)為地區(qū)j作物t虛擬耕地含量，hm2/t；ΔA(j,t)為地區(qū)j作物t糧食作物調(diào)運量，t。

2.3 指標(biāo)體系構(gòu)建及權(quán)重確定

2.3.1 評價指標(biāo)體系 為了很好地評價兩者的耦合關(guān)系，本文借鑒廣義水資源開發(fā)利用評價體系及關(guān)于水土資源系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)評價研究的文獻(xiàn)[33-37]，結(jié)合區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源可供利用量、糧食生產(chǎn)產(chǎn)值，地區(qū)人口總數(shù)等因子對虛擬水系統(tǒng)、虛擬耕地系統(tǒng)進(jìn)行整體衡量，考慮評價指標(biāo)的科學(xué)性、客觀性、可操作性等特點，擬定虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)評價指標(biāo)體系，見表1。

表1 虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)評價指標(biāo)體系

2.3.2 指標(biāo)權(quán)重的確定 本文采用客觀的熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，能夠兼顧指標(biāo)的變異程度，同時為了消除4個年份權(quán)重差異帶來的影響，將4個年份指標(biāo)權(quán)重的均值作為各年份的統(tǒng)一權(quán)重，熵權(quán)法的計算公式如下：

(12)

2.4 數(shù)學(xué)模型

2.4.1 綜合評價模型 為計算耦合度，首先采用線性綜合評價模型計算各個子系統(tǒng)的綜合評價值，虛擬水系統(tǒng)和虛擬耕地系統(tǒng)的綜合評價函數(shù)分別表示為：

(13)

(14)

式中：i為描述各子系統(tǒng)的指標(biāo)個數(shù);Ai、Bi分別為各子系統(tǒng)的指標(biāo)權(quán)重;Xi、Yi為各子系統(tǒng)的第i個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

2.4.2 耦合度及耦合協(xié)調(diào)模型 本文采用劉新平等[38]提出的耦合評價模型進(jìn)行測度，進(jìn)行多區(qū)域?qū)Ρ妊芯繒r，耦合度(C)在反映復(fù)合系統(tǒng)整體協(xié)調(diào)水平方面具有局限性[39-40]，因此引入耦合協(xié)調(diào)度(D)，公式如下：

(15)

(16)

(17)

式中：C為耦合度，C值越大，則虛擬水系統(tǒng)與虛擬耕地系統(tǒng)之間擬合程度越好；k為調(diào)節(jié)系數(shù)，本文取k=2；T為虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)的綜合發(fā)展水平評價指數(shù)；D為耦合協(xié)調(diào)度，D值越高，表示虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)協(xié)調(diào)程度越好。耦合協(xié)調(diào)度等級劃分見表2。

表2 虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度評判標(biāo)準(zhǔn)和類型

2.4.3 空間自相關(guān)

(1)全局空間自相關(guān)。空間自相關(guān)指的是相鄰區(qū)域中觀測值之間的相似度，Moran'sI指數(shù)常用于全局空間自相關(guān)程度的度量，即探測整個研究區(qū)域的空間自相關(guān)測度，計算公式如下[41-42]：

(18)

(2)局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)測度每個局部單元與相鄰單元間的關(guān)聯(lián)度，常用LISA指標(biāo)來揭示研究區(qū)域是否存在異值集聚的現(xiàn)象，計算公式如下[41]：

(19)

式中：Ii為LISA指標(biāo)，Ii>0表明省域鄰近的空間單元存在相似值集聚，Ii<0表明空間上不存在相似值的集聚。

3 結(jié)果與分析

3.1 虛擬水系統(tǒng)、虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平演變特征

3.1.1 虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平時空格局變化 根據(jù)公式(13)計算得出1998、2005、2010、2017年中國31個省的虛擬水系統(tǒng)發(fā)展評價值，如圖1所示。為便于對不同時間點的得分值進(jìn)行對比，采用四分位法統(tǒng)一對31個省域在4個年份中虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平指數(shù)劃分等級，依次分為高、較高、較低、低4個等級(3.1.2節(jié)中虛擬耕地計算處理方法與此相同)。由圖1整體來看，1998-2017年，省域虛擬水系統(tǒng)發(fā)展平均水平呈下降趨勢。1998、2005、2010、2017年這4個研究時點上，虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平指數(shù)的平均值與中位數(shù)分別為0.376、0.327，0.308、0.272，0.327、0.317，0.314、0.287，虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平呈現(xiàn)先下降后回升、再下降的過程。1998-2005年，省域虛擬水系統(tǒng)發(fā)展平均水平下降17.92%，在經(jīng)歷了2005-2010年虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平回升5.98%之后，2010-2017年虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平減速放緩，減幅為3.87%。

由圖1還可看出，省域虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平總體空間格局基本穩(wěn)定，呈現(xiàn)出東中部高、西部低的特征。1998年，省域虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平極差與變異系數(shù)分別為0.579與0.366；2017年數(shù)值分別為0.678與0.407，說明2017年相比1998年空間分異有所增強(qiáng)，虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平在各省之間的差異呈現(xiàn)逐漸擴(kuò)大的趨勢。

圖1 1998、2005、2010、2017年中國31個省域的虛擬水系統(tǒng)發(fā)展評價值變化曲線

從各省份虛擬水系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r的差異性來看，在4個研究時點(年份)中，處于較高和高水平的省份依次為19、14、16、14個，其中屬于西部地區(qū)的均為3個。通過深入分析指標(biāo)體系中各指標(biāo)歷年的數(shù)值，東部地區(qū)江蘇、山東、上海、北京4個省份的虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平相對較高，且江蘇省一直處于高水平，主要原因在于這4個省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度高，因此地區(qū)主要糧食作物產(chǎn)值高，表明地區(qū)糧食虛擬水帶來的經(jīng)濟(jì)效益水平高，同時地區(qū)糧食虛擬水供給人口數(shù)量多；中部地區(qū)則是吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、湖北等省份具有較高的虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平，其中吉林和黑龍江一直處于高水平，原因在于這兩個省份地區(qū)糧食生產(chǎn)的自給程度高，且單位耕地面積耗用的水資源量較少。西部地區(qū)虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平較高的主要是新疆、西藏、寧夏3個省份，其中新疆和西藏一直保持高水平，西北干旱地區(qū)糧食生產(chǎn)受限于水資源缺乏、生態(tài)環(huán)境脆弱等外部自然資源條件，但地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)水灌溉意識及技術(shù)的推廣等內(nèi)生動力的支撐，使得農(nóng)業(yè)水資源利用效率高，地區(qū)虛擬水危險系數(shù)小于其他水資源豐富地區(qū)，即糧食生產(chǎn)消耗的水資源占地區(qū)當(dāng)年可供用水量比例小，因此其虛擬水系統(tǒng)綜合發(fā)展水平較高。

3.1.2 虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平時空格局變化 根據(jù)公式(14)計算得出1998、2005、2010、2017年中國31個省域的虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展評價值，如圖2所示。分析圖2可知：

圖2 1998、2005、2010、2017年中國31個省域的虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展評價值變化曲線

(1)在時序變化上，1998-2017年省域虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展平均水平與虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平趨勢趨同，整體呈下降趨勢。1998、2005、2010、2017年虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平指數(shù)的平均值與中位數(shù)分別為0.348、0.330，0.317、0.293，0.361、0.332，0.304、0.287，呈現(xiàn)先下降后回升、再下降的過程，但虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平變化波動幅度大于虛擬水系統(tǒng)，1998-2005年下降了9.73%，2005-2010年回升了13.73%，2010-2017年減幅達(dá)15.66%。

(2)在4個研究時點(年份)上，省域虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展水平空間格局呈現(xiàn)出東中部高、西部低的特征。1998年，省域虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平極差與變異系數(shù)分別為0.515與0.297；2017年數(shù)值分別為0.571與0.371，表明省域虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展水平空間分異性明顯增強(qiáng)，呈現(xiàn)出與虛擬水系統(tǒng)發(fā)展水平相同的空間分異趨勢特征。

(3)從各省份虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r的差異性來看，在4個研究時點(年份)中，處于較高和高水平的省份依次為20、12、18、12個，其中屬于西部地區(qū)的依次為4、3、5、4個。以江蘇、山東、浙江、上海為代表的東部地區(qū)虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平相對較高，原因在于上海、江蘇等地糧食作物虛擬耕地資源生產(chǎn)能力較高，即相同單位耕地面積投入下糧食產(chǎn)量更高，加上糧食作物虛擬耕地資源產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益較高，提升了地區(qū)虛擬耕地系統(tǒng)的發(fā)展水平，但以上省份都出現(xiàn)過等級的波動，沒有一直保持高水平的省份；中部地區(qū)則是吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、湖北等省份具有較高的虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平，內(nèi)蒙古、吉林和黑龍江一直處于高水平，其他省份如湖南、河南、安徽等出現(xiàn)過不同等級的波動，這些地區(qū)大多是我國糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食作物虛擬耕地資源的自給率高，本地耕地資源對糧食生產(chǎn)的貢獻(xiàn)度大，同時人均虛擬耕地面積占有量高，因此地區(qū)虛擬耕地子系統(tǒng)評價值明顯較高；西部地區(qū)虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平較高的主要是新疆、西藏、寧夏3個省份，其中僅新疆一直保持高水平，從系統(tǒng)的指標(biāo)值來看，這些地區(qū)當(dāng)年可用耕地面積充足是虛擬耕地子系統(tǒng)發(fā)展水平處于較高等級的主要原因。

3.2 虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)性時空變化分析

3.2.1 虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度時序分析 根據(jù)公式(15)～(17)，計算中國31個省域1998、2005、2010、2017年主要糧食作物虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度值，同時進(jìn)行耦合協(xié)調(diào)度等級劃分，從而反映出1998-2017年省域主要糧食作物虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度變化情況。計算與統(tǒng)計結(jié)果分別見圖3、4和表3。

由圖3中耦合度變化曲線來看，1998-2017年省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合度的平均值變化過程不明顯，研究期內(nèi)耦合度值一直處于0.96～0.98之間，兩者之間耦合性極強(qiáng)，1998、2005年的耦合度值均保持在0.97，2010、2017年耦合度值呈略微下降趨勢，均為0.96，意味著虛擬水系統(tǒng)和虛擬耕地系統(tǒng)的發(fā)展存在相背離的可能性。各省份的虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合度值也基本保持0.8以上，大多數(shù)省份耦合度值高于0.9，這表明在研究期內(nèi)各省份主要糧食作物的虛擬水系統(tǒng)與虛擬耕地系統(tǒng)相互作用而彼此影響，內(nèi)部關(guān)聯(lián)明顯，虛擬水系統(tǒng)與虛擬耕地系統(tǒng)處于同步發(fā)展階段，糧食生產(chǎn)過程中水土資源應(yīng)得到相應(yīng)的重視，因此本文進(jìn)一步對其協(xié)調(diào)發(fā)展的現(xiàn)狀及演進(jìn)趨勢進(jìn)行探討。

圖3 1998、2005、2010、2017年中國31個省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合度變化曲線

由圖4中耦合協(xié)調(diào)度變化趨勢來看，近20年省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的平均值總體呈下降趨勢，1998年全國平均耦合協(xié)調(diào)度為0.587，2005年下降幅度為7.08%，2010年增幅為4.18%，2017年下降幅度為4.97%，降至為0.540。在4個研究時點(年份)上，各省虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度值均處于0.4以上。

圖4 1998、2005、2010、2017年中國31個省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度變化曲線

由表3中耦合協(xié)調(diào)類型來看，中國31省在4個年份中出現(xiàn)了極度協(xié)調(diào)發(fā)展型、良好協(xié)調(diào)發(fā)展型、中級協(xié)調(diào)發(fā)展型、低水平協(xié)調(diào)發(fā)展型、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展型5種狀態(tài)，均處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展型及其以上水平，未出現(xiàn)失調(diào)衰退類的省份，但處于極度協(xié)調(diào)發(fā)展型和良好協(xié)調(diào)發(fā)展型的省份個數(shù)較少，等級結(jié)構(gòu)數(shù)量呈現(xiàn)出類似于鄒君等[43]對區(qū)域虛擬水戰(zhàn)略優(yōu)勢度等級結(jié)構(gòu)的描述，即“兩頭少，中間多”的紡錘型分布。由此可見，我國省域主要糧食生產(chǎn)的虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)狀況較好，各省糧食生產(chǎn)過程中的虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)發(fā)展暫未出現(xiàn)無序的狀態(tài)，但還存在著較大的耦合協(xié)調(diào)空間，需要進(jìn)一步協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間水土資源利用的關(guān)系，使糧食生產(chǎn)中的水土資源消耗保持協(xié)調(diào)一致，實現(xiàn)區(qū)域水土資源系統(tǒng)的良性演進(jìn)發(fā)展，達(dá)到良好協(xié)調(diào)發(fā)展和極度協(xié)調(diào)發(fā)展類型。

表3 1998、2005、2010、2017年中國31個省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)類型統(tǒng)計

3.2.2 虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度空間變化 由表3可知，在空間分布上，1998、2005、2010、2017年一直處于極度、良好協(xié)調(diào)發(fā)展型的省域主要為東北地區(qū)的吉林和黑龍江；中級協(xié)調(diào)發(fā)展型在東部以上海和江蘇為代表，中部為內(nèi)蒙古，西部則是西藏、寧夏和新疆；低水平協(xié)調(diào)發(fā)展型在東部以浙江和福建為主，中部集中于安徽、湖南、湖北、河南和山西，西部則是分布在四川、貴州、云南等西南地區(qū)；勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展類型在北、南部集中于北京、海南和廣東，中部主要為廣西和江西，西部則是分布在青海、甘肅和陜西。

由此可見，地區(qū)主要糧食作物虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展在空間分布上呈現(xiàn)一定的空間聚集現(xiàn)象。為進(jìn)一步揭示其空間差異及分布特點，運用Geoda軟件對中國31個省域4個研究年份的虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行全局空間相關(guān)性分析，其結(jié)果見表4。由表4可以看出，中國31個省域的虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)皆為正值，且均通過5%水平的顯著性檢驗，具有明顯的空間集聚現(xiàn)象，在空間分布上具有明顯的空間正相關(guān)關(guān)系，即耦合協(xié)調(diào)度較高的省份相互臨近，耦合協(xié)調(diào)度較低的省份相互臨近。

表4 中國31個省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)

空間集聚現(xiàn)象反映出臨近地區(qū)在自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平等方面具有相似性，一定地域范圍內(nèi)的省份存在較強(qiáng)的相互帶動作用，能夠影響地區(qū)糧食生產(chǎn)過程中水土資源的利用。通過局部莫蘭指數(shù)研究中國31個省域的虛擬水-虛擬耕地耦合協(xié)調(diào)度是否存在局部集聚現(xiàn)象，具體結(jié)果為：4個研究年份中，1998年出現(xiàn)3個高高集聚區(qū)域，即內(nèi)蒙古、黑龍江、安徽；2005年內(nèi)蒙古和黑龍江仍保持高高集聚，安徽周圍未出現(xiàn)集聚現(xiàn)象，廣東成為高低集聚區(qū)域；2010、2017年高高集聚區(qū)域和高低集聚區(qū)域保持不變。內(nèi)蒙古、黑龍江等東北地區(qū)作為我國糧食高產(chǎn)區(qū)，在保障國家糧食安全方面發(fā)揮著重要作用，地區(qū)糧食生產(chǎn)歷史悠久，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)及經(jīng)驗成熟，因此成為高高集聚的耦合協(xié)調(diào)地區(qū)，而廣東同時與廣西、江西等為較低的耦合協(xié)調(diào)地區(qū)、湖南等較高耦合協(xié)調(diào)地區(qū)相鄰，成為高低集聚地區(qū)。

3.3 討 論

本文圍繞我國4種主要糧食作物(稻谷、小麥、玉米、大豆)生產(chǎn)和服務(wù)中所需要的水資源與土地資源，計算了31個省域主要糧食作物虛擬水、虛擬耕地消費量，考慮地區(qū)人口數(shù)量、糧食生產(chǎn)產(chǎn)值及地區(qū)水土資源可供利用量等影響因素，初步探討了虛擬水與虛擬耕地之間的關(guān)聯(lián)性和協(xié)同性，對認(rèn)知地區(qū)糧食生產(chǎn)中水土資源利用水平、穩(wěn)定地區(qū)糧食生產(chǎn)及優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)有一定的參考價值。隨著我國城鄉(xiāng)居民收入水平的提升，也將帶來自身糧食消費水平的提高和消費結(jié)構(gòu)的變化，因此本文討論的結(jié)果存在一定程度的局限性，將來需要擴(kuò)大研究對象的范圍，綜合考慮其他農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的水土資源消耗情況。我國幅員遼闊，各省域資源稟賦和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異明顯，還需要進(jìn)一步優(yōu)化虛擬水系統(tǒng)、虛擬耕地系統(tǒng)變量的選擇，加強(qiáng)虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合評價指標(biāo)的科學(xué)性和全面性。因此從客觀角度出發(fā)，采用脈沖分析函數(shù)揭示系統(tǒng)變量間的影響關(guān)系，利用空間計量模型探究系統(tǒng)的驅(qū)動機(jī)制的研究將是未來發(fā)展趨勢。

4 結(jié) 論

本文構(gòu)建了中國31個省域主要糧食作物虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)發(fā)展的評價指標(biāo)體系，引入耦合度模型和耦合協(xié)調(diào)函數(shù)，測算了1998、2005、2010和2017年中國31個省域的耦合度、耦合協(xié)調(diào)度和子系統(tǒng)綜合發(fā)展水平，探討了虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合關(guān)系、耦合協(xié)調(diào)的時空變化，得到以下結(jié)論：

(1)1998-2017年省域主要糧食作物虛擬水系統(tǒng)與虛擬耕地系統(tǒng)綜合發(fā)展水平變化趨勢趨于一致，均呈現(xiàn)先下降后回升、再下降的過程；虛擬水系統(tǒng)與虛擬耕地系統(tǒng)空間格局呈現(xiàn)出東中部高、西部低的特征，空間分異有所增強(qiáng)。深入分析不同地區(qū)主要糧食作物虛擬水系統(tǒng)、虛擬耕地系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r的差異及其系統(tǒng)內(nèi)部作用過程，有利于進(jìn)一步認(rèn)知糧食生產(chǎn)過程區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源利用的特點及地域分異性，揭示了虛擬水系統(tǒng)、虛擬耕地系統(tǒng)受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口數(shù)量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)水土資源可利用量及效率等因素的綜合影響，為優(yōu)化地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源利用提供了參考。

(2)各省份虛擬水與虛擬耕地之間耦合性極強(qiáng)，內(nèi)部關(guān)聯(lián)明顯，表現(xiàn)在1998-2017年省域虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合度平均值為0.96～0.98，耦合度值也基本保持0.8以上。而虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的平均值總體呈下降趨勢，耦合協(xié)調(diào)度遠(yuǎn)低于耦合度，各省虛擬水-虛擬耕地復(fù)合系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度值均為0.4以上，屬于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展型及其以上水平，等級分布結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“兩頭少，中間多”紡錘型分布，存在著較大的提升空間；空間分布上，呈現(xiàn)顯著的正向空間自相關(guān)性，但大多數(shù)省域的空間集聚類型處于不穩(wěn)定狀態(tài)。