Temporal and spatial evolution characteristics, influencing factors and classified management countermeasures of cultivated land abandonment:

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2024.10.20222265

Abstract

Abstract:

In China, a lot of cultivated land is left unused and abandoned. How to control the situation of abandoning land has become the key to ensure food security. By building the "abandonment judgment" model, this paper quantitatively described the types of cultivated land abandonment by calculating the difference between the actual multiple cropping index and the potential multiple cropping index, and use the data of Sichuan in 2006-2018 to describe the spatial and temporal distribution of cultivated land abandonment, and analyzed its influencing factors.The results show that: ① From 2006 to 2013, the degree of cultivated land abandonment in all cities and prefectures showed an expanding trend. After the temporary "singularity effect" in 2014, the degree of cultivated land abandonment continued to increase. ② The perennial wasteland is mainly abandoned in high-altitude areas, while the seasonal wasteland is mainly abandoned in low altitude areas, and there is also perennial wasteland. ③ The cities and prefectures with bad natural conditions are more likely to suffer from perennial cultivated land abandonment, while those with high economic development or urbanization rate are more likely to witness seasonal land abandonment. ④ From the perspective of food security, seasonal abandonment is more threatening than perennial abandonment. Therefore, it is necessary to constantly improve the comprehensive benefits of agricultural production, make grain planting profitable, and solve the key problems of "who will farm", "how to farm", and "what will grow in the field".

Key words: cultivated land abandonment, temporal and spatial characteristics, influencing factors, classified management, Sichuan Province

摘要：

我国人多地少，现实中却有不少耕地被闲置、撂荒，如何治理撂荒成为当下保障粮食安全的关键问题。通过构建“撂荒判定”模型，利用实际复种指数和潜在复种指数的差异来定量刻画耕地撂荒类型，并以四川2006—2018年面板数据来描述其耕地撂荒时空分布规律、分析其影响因素。研究结果表明：①在时间维度上，2006—2013年，各市州耕地撂荒程度呈扩大趋势，在2014年出现短暂的“奇点效应”之后，耕地撂荒程度继续加大。②在空间维度上，高海拔地区以常年性撂荒为主，低海拔地区以季节性撂荒为主，也存在常年性撂荒。③自然条件越差的市州越容易出现常年性耕地撂荒，而经济发达程度越高或城镇化率越高的市州越容易出现季节性耕地撂荒。④站在粮食安全及造成后果角度来看，季节性撂荒较之常年性撂荒更具威胁性，因而要不断提高农业生产综合效益，让种粮有利可图，解决“谁来种地”“怎样种地”“地里种什么”等关键问题。

关键词: 耕地撂荒, 时空特征, 影响因素, 分类治理, 四川省

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Figures/Tables 5

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类型	市州	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	潜力复种指数
平原	遂宁市	190	191	191	190	189	192	193	193	268	153	153	143	143	200
	自贡市	157	160	158	157	156	157	156	155	223	144	145	167	169	200
	内江市	178	182	183	182	182	185	186	186	271	164	166	174	175	200
	南充市	196	184	182	182	181	183	185	187	298	171	172	166	166	200
	资阳市	195	188	189	189	189	189	191	190	275	171	162	121	161	200
	成都市	135	134	136	136	126	131	127	124	220	162	167	175	141	198
	德阳市	161	156	157	159	158	159	159	163	249	184	184	192	192	199
丘陵	泸州市	166	169	169	168	169	170	173	174	229	118	118	132	132	196
	宜宾市	158	161	161	158	157	160	160	160	222	112	112	121	121	199
	广安市	191	195	197	196	191	193	194	195	281	159	159	132	132	199
	乐山市	153	151	151	151	152	152	152	153	238	131	131	124	125	198
	眉山市	166	170	169	171	170	172	173	173	253	180	181	130	130	197
	绵阳市	144	145	146	146	145	146	146	149	234	149	150	149	149	194
	巴中市	177	173	180	170	173	173	175	169	289	139	139	146	155	187
山地	达州市	195	190	185	179	175	177	177	179	267	150	151	147	147	190
	雅安市	200	206	207	207	205	203	201	199	220	173	173	115	115	166
	攀枝花市	117	121	109	95	96	96	97	97	168	94	95	94	95	200
	广元市	155	157	153	151	151	151	152	153	249	121	122	140	156	185
	凉山彝族自治州	129	135	131	129	130	131	132	130	192	119	121	128	127	144
	阿坝藏族羌族自治州	92	88	88	87	86	87	87	87	132	97	97	84	89	103
	甘孜藏族自治州	71	72	71	72	75	77	78	79	94	83	87	83	87	103

类型	市州	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	潜力复种指数
平原	遂宁市	190	191	191	190	189	192	193	193	268	153	153	143	143	200
	自贡市	157	160	158	157	156	157	156	155	223	144	145	167	169	200
	内江市	178	182	183	182	182	185	186	186	271	164	166	174	175	200
	南充市	196	184	182	182	181	183	185	187	298	171	172	166	166	200
	资阳市	195	188	189	189	189	189	191	190	275	171	162	121	161	200
	成都市	135	134	136	136	126	131	127	124	220	162	167	175	141	198
	德阳市	161	156	157	159	158	159	159	163	249	184	184	192	192	199
丘陵	泸州市	166	169	169	168	169	170	173	174	229	118	118	132	132	196
	宜宾市	158	161	161	158	157	160	160	160	222	112	112	121	121	199
	广安市	191	195	197	196	191	193	194	195	281	159	159	132	132	199
	乐山市	153	151	151	151	152	152	152	153	238	131	131	124	125	198
	眉山市	166	170	169	171	170	172	173	173	253	180	181	130	130	197
	绵阳市	144	145	146	146	145	146	146	149	234	149	150	149	149	194
	巴中市	177	173	180	170	173	173	175	169	289	139	139	146	155	187
山地	达州市	195	190	185	179	175	177	177	179	267	150	151	147	147	190
	雅安市	200	206	207	207	205	203	201	199	220	173	173	115	115	166
	攀枝花市	117	121	109	95	96	96	97	97	168	94	95	94	95	200
	广元市	155	157	153	151	151	151	152	153	249	121	122	140	156	185
	凉山彝族自治州	129	135	131	129	130	131	132	130	192	119	121	128	127	144
	阿坝藏族羌族自治州	92	88	88	87	86	87	87	87	132	97	97	84	89	103
	甘孜藏族自治州	71	72	71	72	75	77	78	79	94	83	87	83	87	103

变量	M1（cropind）
海拔	-0.029 7^***(0.000 0)
国内生产总值	-29.025 8^**(0.012 5)
城市化率	-3.602 0^** (0.032 6)
常数	492.239 2^*** (0.000 0)
样本观测值	273
决定系数	0.724 3

变量	M1（cropind）
海拔	-0.029 7^***(0.000 0)
国内生产总值	-29.025 8^**(0.012 5)
城市化率	-3.602 0^** (0.032 6)
常数	492.239 2^*** (0.000 0)
样本观测值	273
决定系数	0.724 3

变量	M2（cropind）
国内生产总值	-46.790 0^*** (0.000 0)
城市化率	-5.309 7^*** (0.000 1)
常数	-94.936 7^* (0.090 8)
样本观测值	273
决定系数	0.594 0