规模化经营对优化破碎土地上的作物种植布局的影响

《Agricultural Systems》：The impact of scale operations on optimizing crop distribution in fragmented lands

　　陈慧聪|何英斌|王向义|段益轩|焦一凡|范思杰|冯安冉
中国农业科学院农业资源与区域规划研究所，北方干旱半干旱耕地高效利用国家重点实验室，北京100081

**摘要**
食品消费模式的变化和耕地资源的稀缺日益威胁着中国的粮食安全。作为增强粮食供应的关键途径，储备耕地的利用需要谨慎权衡，尤其是在全球生态退化严重和越来越多的人呼吁限制农田扩张的背景下。本研究旨在寻求在农业生产和环境影响之间取得平衡，同时考虑降低投资成本的需要，开发一种能够在不同运营规模下优化生产力和生态可持续性的种植配置。

**方法**
基于规模经济理论，农业生产和管理成本受到农田空间聚集程度的影响。因此，本研究开发了一个多目标优化框架，以动态优化以规模为导向的作物种植结构。通过应用最小生成树（MST）方法和田块聚合指数（FAI），在充分考虑社会经济、生态和营养目标的前提下，提高高度碎片化储备耕地的土地聚合度。

**结果与结论**
FAI和MST增强了碎片化农田中作物的空间聚集度，尽管FAI对田块间距离的敏感性较低，但其稳定性更强。在作物分布方面，在生态约束下，储备耕地上的大豆和油菜种植面积显著增加。在两种方法中，CU-MST更重视环境绩效，而CU-FAI则更强调经济效益，两者都实现了约20%的水足迹减少。运营规模的扩大增强了成本节约效果，并促进了局部作物专业化。总体而言，研究结果表明，优化空间聚集度可以同时减少储备耕地上的环境水足迹和投入成本，为制定平衡生产效率和可持续性的差异化区域农业政策提供了定量依据。

**意义**
本研究基于自然适宜性、环境影响和饮食健康考虑，构建了一个结合规模效应的食品-能源-生态优化框架。它制定了包括谷物、饲料和油料作物在内的作物种植布局，同时考虑了作物营养多样性的影响。这项研究为优化碎片化农田系统中的作物分布提供了更加可持续的决策途径。

**引言**
尽管中国人口众多，但耕地资源极度稀缺，人均耕地面积仅为0.09公顷（Min等人，2022年）。粮食供应的结构失衡增加了对进口的依赖（Zhao等人，2021年），加大了土地资源高效分配的压力。为了提高粮食自给自足能力和保障国家粮食安全，有两种主要方法：提高单位面积产量和扩大耕地总面积。中国的耕地资源长期受限。尽管实施了复垦计划，但过去十年该国耕地面积减少了约753万公顷（Wang等人，2026年）。此外，在政策限制、环境压力和人口老龄化的共同影响下，新复垦耕地的有效利用率低于60%（Chen等人，2026年）。作为一种由农业政策形成的未耕地类别，储备耕地具有巨大的发展潜力（Chen等人，2024年），为缓解粮食生产压力提供了有希望的途径。这类土地的复垦不仅可以增加粮食产量，还有助于减少对虚拟水和虚拟土地的依赖（Cheng等人，2023年；Li等人，2022年）。然而，虽然复垦带来了经济和粮食安全方面的好处，但也带来了与土地碎片化相关的规划挑战，并不可避免地对环境和生态产生影响（Folberth等人，2020年）。符合可持续农业发展的目标，现代农业生产应遵循环境可持续的原则。将大规模生产系统与现代管理实践相结合（Morchid等人，2024年；Parihar等人，2022年），能够更全面和高效地利用储备耕地资源（Ren等人，2023年）。因此，在开发和利用储备耕地时，必须扩大农业种植的运营规模，以最大化收益并最小化不利环境影响。作物分布的重新分配是提高食物系统可持续性的关键方法（Davis等人，2017年）。优化算法已被广泛用于提高食物、水和土地等关键资源的分配效率。其中，基于智能的算法——特别是遗传算法——比传统的非线性规划方法具有更高的鲁棒性和精度（Shahhosseini等人，2023年；Bateni等人，2015年），并在农业中越来越多地用于水资源分配（Majedi等人，2021年；Morchid等人，2025a；Singh，2012年）以及河流流域和灌溉区的作物种植模式优化。近年来，作物分布优化的目标和约束已扩展到多个维度（Ren等人，2019年；Yu等人，2021年），包括社会经济（Yin等人，2020年）、管理（Abbasi等人，2020年；Cornwell等人，2020年）和环境（Mumo等人，2021年；Younis等人，2021年）维度。随着研究揭示了微量营养素缺乏对农业不可持续性的重要作用（Lipper等人，2020年），后续研究越来越多地将营养考虑（Hawkes和Squires，2021年；Timler等人，2020年）——如热量和钙的供应——纳入优化框架。此外，作物多样性不仅能够稳定产量（Renard和Tilman，2019年），还能为农业生态系统和社会福利带来共同效益（Rasmussen等人，2024年）。然而，优化作物分布通常需要调整局部利益以实现全球多目标权衡，这可能导致土地利用模式的空间碎片化，并忽视潜在的规模经济。规模效应反映了由于农田空间配置（包括地块的聚集或分散）而产生的单位生产或管理成本的变化。虽然扩大耕地的运营规模对提高单位面积粮食产量只有边际效应，但可以显著降低农民的生产成本（Tang等人，2017年）。然而，与规模相关的优势是有局限的，因为气候、地形和其他背景因素共同决定了适当的管理规模（Luo，2024年）。在这种背景下，一个重要问题是：运营规模的变化如何影响作物分布规划？尽管一些研究通过MOIPP（Hu等人，2025年）和元胞自动机（CA）（Hou等人，2023年）等方法纳入了邻域效应，但它们在增强作物布局的空间聚集度方面的有效性存在两个主要限制：（1）大多数研究关注小规模或连续区域，并考虑了有限的作物类型，限制了其在大规模农业系统中的应用；（2）大规模农业和土地碎片化尚未在空间规划或实际实施中得到动态协调。为解决这些差距，本研究将最小生成树（MST）和景观指标引入优化算法作为目标函数，旨在开发一个能够在碎片化农田系统中动态适应运营规模的作物分布优化框架。因此，本研究选择了16种作物类型（包括谷物、饲料、油料作物、糖料作物和蔬菜）作为研究对象，并构建了一个整合经济、生态、能源、营养和规模效率目标的多目标优化框架。研究旨在产生既满足社会经济和生态目标，又提高作物分布运营效率的优化结果，从而提高解决方案的实际应用性，并为碎片化耕地提供更可持续的管理策略。

**研究区域**
更大、更紧凑的农田可以减少肥料、农药、灌溉水和机械等农业投入和管理成本。因此，提高农田的空间聚集度以实现更大的规模经济对于改善碎片化储备耕地的利用效率至关重要。储备耕地是指适合耕作的未利用土地资源。根据（Luo，2024年）提出的中等规模运营框架，中国的耕地根据运营规模分为五类：≤10亩、10–50亩、50–100亩、100–200亩和≥200亩（约0.067公顷/亩）。为了更直观地说明运营规模的变化，将斑块区域进一步分为五类——1（即单个网格单元）、1–5、6–10、11–20和>20，对应于微型、小型、中型、大型和超大规模。

**稳定性与多功能性**
先前关于景观指标的研究（Zou等人，2025年）表明，它们在农业强度互动的空间模式分析中具有鲁棒性。我们的发现证实，FAI在增强作物种植聚集方面也表现出稳定的性能。从第500代到第2000代的优化结果比较显示，FAI在降低PDg和PDc方面表现出可接受的稳定性（S6）。值得注意的是，在CU情景下——以更多目标为特征——FAI表现出更好的稳定性。

**结论**
本研究通过应用最小生成树和景观指数方法，在多目标优化框架内动态提高了规模效率，从而为中国碎片化储备耕地的作物布局规划提供了战略决策基础。MST和FAI都能有效增强作物种植布局的空间聚集度。FAI降低了PDg和PDc，并表现出相对稳定的性能，而MST的效果相对较弱。

**作者贡献声明**
陈慧聪：撰写——原始草稿、软件、方法论、正式分析；
何英斌：撰写——审阅与编辑、资源、项目管理、概念化；
王向义：验证、软件、数据管理；
段益轩：可视化、数据管理；
焦一凡：监督、调查；
范思杰：可视化、验证；
冯安冉：可视化、软件。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争财务利益或个人关系。

**致谢**
本研究得到了中国国家重点研发计划“科技创新保护与利用黑土地”（2023YFD1500201-2）、中央非营利性科学机构基本研究基金（G2025-01-26）、农业科技创新计划（GJ2025-18-4）以及国家自然科学基金“基于动态过程导向的土豆种植适宜性时空精确评估”项目的支持。