中国土地承载力计算方法研究综述，本文主要内容关键词为：承载力论文,中国论文,计算方法论文,土地论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F301
文献标识码：A
文章编号：1001-8166(2000)06-0705-07
1 引 言
资源、环境、人口三者之间的矛盾随着人口的骤增变得更为突出，由此引起的资源短缺、环境恶化等问题益发受到注目。全球的土地资源生产能力能否满足未来人口的食物需求？这个问题理所当然地为有关国际组织和各国政府所瞩目，土地资源承载力研究便应运而生，并且得到迅速发展。
中国的土地承载力研究兴起于20世纪80年代后期，并迅速呈现蓬勃发展之势，各类论著和研究报告数以千计，其中最有影响的当推《中国土地资源生产能力及人口承载量研究》[1]。该研究项目受全国农业区划委员会委托，由中国科学院自然资源综合考察委员会主持，历时5年完成(1986～1990)。它以资源—资源生态—资源经济科学原理为指导，以综合、协调、持续性为原则，从土地、粮食（食物）与人口相互关系的角度出发，讨论了土地与食物的限制性；从可能性角度出发，回答了我国不同时期的食物生产力及其可供养人口规模，并提出了提高土地承载力、缓解我国人地矛盾的主要措施。
中国科学院自然资源综合考察委员会为土地资源人口承载力下的定义是：“在一定生产条件下土地资源的生产能力和一定生活水平下所承载的人口限度”[2]。这一定义明确了土地承载力的四个要素：生产条件、土地生产力、人的生活水平和被承载人口的限度。它们的关系是：土地承载人口的限度与土地生产力成正比，与人口生活水平成反比，而土地生产力又是由生产条件决定的。因此，“一定的生产条件”和“一定的生活水平”是计算土地资源承载力的关键要素。
2 土地承载力的计算方法
土地承载力的计算可分为两部分，一是根据“一定的生产条件”计算土地生产潜力；二是在第一步完成的基础上根据“一定的生活水平”，计算出土地资源承载人口的数量，即土地资源承载力。由于第二步的计算比较容易，可以认为，土地承载力的核心就是土地生产潜力。
土地生产潜力是通过植物的转化功能，将水分、二氧化碳及养分合成有机物质来实现的，合成能力的大小通常取决于土地的潜力结构。潜力结构大体包括三部分[3]：①气候潜力结构，指与土地生产过程有关的气候转化因素的强度、组合及分布；②土壤潜力结构，即土体内部影响植物生长的各种要素的组成、强度和组合形式；③植被潜力结构。
因此，计算土生产潜力的方法可以分为三类：一是根据环境因子潜力结构，即气候潜力结构和土壤潜力结构来计算土地生产潜力；二是根据植被潜力结构来计算土地生产潜力；三是系统动力学方法，综合考虑影响土地生产潜力的多种因素，把某区域的承载力看作一个整体系统，对人口容量进行动态的定量计算。
2.1 根据环境因子潜力结构计算土地生产潜力
2.1.1 环境因子逐段订正模型
土地生产潜力可以通过以下几个阶段逐步订正来计算：光能生产潜力—光温生产潜力—气候生产潜力—土地生产潜力。即：
Y(Q,T,W,S)=Y(Q)·f(T)·f(W)·f(S)Y(Q、T、W、S)为土地生产潜力，Y(Q)为光能生产潜力，f(T)、f(W)、f(S)分别为温度、水分、土壤影响的订正系数。
(1)光能生产潜力。光能生产潜力Y(Q)指作物的温度、水分和养分等条件下均保持最适宜状态时，由太阳辐射资源所决定的产量，也称光合潜力。
从光能转换原理考虑，竺可桢[4]最早研究我国气候资源与粮食生产的关系，指出以长江流域的辐射能推算，如光能利用率为1%，可达7065kg/hm[2]，如光能利用率提高到3%，则可达21 180kg/hm[2]。
80年代初期许多学者从不同角度计算了光能转换系数[5]，如黄秉维提出了将太阳辐射Q乘以系数0.124便是光合潜力Y(Q)。龙斯玉根据直接辐射(S)和间接辐射(D)，采用莫尔达乌公式Q[,P]=0.43S+0.57D，计算了我国光合有效辐射Q[,P]，并取不同的光合有效辐射利用系数(2%、5.1%、10%)估算了我国气温≥0℃、≥5℃、≥10℃时期的光合潜力。
李继由[6]根据能量转换成产量的系数(K)和不同生育时段的光能利用率(E[,i])对光能生产潜力进行估算，所使用的模型为：Y(Q)=K·E[,i]·Q[,i]
于沪宁[7]以河北栾城为例，根据光合作用原理构建模型如下：
Y(Q)=f(Q[,p])=Q[,p](1-α)(1-β)(1-γ)(1-ω)(1-ρ)Φ(1-χ)[-1]H[-1]
上式中：α、β为植被光合有效辐射的反射率和投射率；γ为光饱和率；ω为呼吸消耗率；ρ为非光合器官无效吸收部分；χ为有机物中含水量；H为干物质含热率；Φ为量子转换率；Q[,p]为光合有效辐射，Q[,p]=0.43Q+0.57q，其中Q、q分别代表直接辐射和间接辐射。
其它采用此模型来计算光合潜力的研究包括：侯光良[8]等计算了我国光合潜力及气候生产潜力并以此为基础为我国进行气候潜力分区；方光迪[9]对三江地区光热资源及作物生产潜力进行估算；刘金铜等[10]、沈思渊等[11]、周锁铨等[12]、张强等[13]分别对河北沧州黑龙港地区、淮北涡河流域、陕西宝鸡地区和黄土高原的光合潜力及生产潜力进行了计算。
邓根云等[14]采用模型：Y(Q)=666.7×10[4]·F·E·Q/C·500（F为光能利用率，E为经济系数，Q为辐射能，C为1g有机物贮存的能量，平均取4.25）估算了我国的光热资源与气候生产潜力。李克煌[15]、刘立华[16]也分别采用邓根云模型对河南省及关中地区生产潜力进行了研究。
估算光能生产潜力，是研究农业生产潜力的起点和依据。显然，直接采取一个系数乘以太阳总辐射的计算方法误差较大，而考虑了光饱和及植被的反射率、投射率等影响因素的模型的计算误差较小。
(2)光温生产潜力。光温生产潜力是指作物在水肥保持最适宜状态时，由光温两个因子共同决定的产量。
计算光温生产潜力的基本思路是：在计算出光合生产力Y(Q)的基础上，用温度订正系数f(T)乘以光合生产力，就得出光温生产力Y(Q,T)。即：
Y(Q,T)=Y(Q)·f(T)
对于温度订正系数f(T)的确定，多数学者通过实验得出了一些经验公式，如：于沪宁等[7]的经验公式为：f(T)=0.04 301 T-0.0005 771 T[2]。
方光迪[9]把作物分为喜温和喜凉作物分别计算其温度影响函数。侯光良等[8]得出公式：
周锁铨等[12]、李玉娥等[18]、沈思渊等[11]也分别采用侯光良等的经验公式计算了陕西宝鸡地区、我国冬麦区及淮北涡河流域的土地生产潜力。
这类模式所需资料一般只有作物的生产期、温度和辐射，极易得到，因此计算容易。但这类方法机理性不强，缺乏理论依据，难以真实地反映某地区的光温资源对作物生产力形成的影响。
(3)气候生产潜力。气候生产潜力是指在养分保持最适宜状态下，由光、温度和水分三个因子共同决定的产量。通常对光温生产和潜力Y(Q,T)进行水分订正就可求得气候生产潜力Y(Q,T,W)，即：
Y(Q,T,W)=Y(Q,T)·f(W)
式中f(W)表征水分对产量影响的订正系数。关于f(W)的表达形式，众多学者总结了许多方法。
龙斯玉[19]降水量与蒸发力的比值，表示水分供应的满足度。分别得出了湿生作物（水稻）及旱生作物（玉米和冬小麦）的f(W)函数的解析形式。
邓根云[20]认为水分对产量的影响表现为土壤的供水量对作物的需水量的满足程度，可用土壤有效水分含量与田间持水量之比来度量，即：
f(W)=(μ-μ[,w])/(μ[,f]-μ[,w])
式中μ为土壤含量，μ[,w]为作物凋菱时的土壤含水量，μ[,f]为田间持水量，均以一定厚度土层所含水分量的mm数表示。
也有学者[21、22]采用Doorenbos的模型，该模型是联合国粮农组织(FAO)所推荐的用于灌溉计划的一种方法，也是众多经验公式中较为适合估算水分对作物产量影响的公式。公式为：
1-Y[,a]/Y[,m]=K[,y](1-ETA/ETM)
式中：Y[,a]为作物在实际供水条件下的作物气候生产力；Y[,m]为作物的光温生产力；ETA为作物生育期内的实际蒸发量；ETM为作物生育期内的潜在蒸散理；K[,y]为产量反映系数，其值一般为0.7～1.25。FAO给出了不同作物不同发育时段和全生育期的K[,y]值，这些K[,y]值是在假定相对产量(Y[,a]/Y[,m])和相对蒸散量(ETA/ETM)之间的关系为线性关系，而且ETA/ETM≥0.5时得出的，若ETA/ETM＜0.5时，所给出的K[,y]值不一定符合实际。
上述方法大多是根据实际资料确定的经验方法，其中Doorenbos等所提出的关系式较为适合于估算水分对作物产量的影响，该模式在我国应用较广。
(4)土地生产潜力。土地生产潜力是指由光、温度、水分和土壤因子共同决定的产是。通常，对气候生产力Y(Q,T,W)进行土壤肥力订正就可求算出土壤生产潜力Y(Q,T,W,S)。即：
Y(Q,T,W,S)＝Y(Q,T,W)·f(S)
f(S)为土壤肥力订正系数，关于f(S)的确定，国内学者提出的有以下几个方面：
梁荣欣等[23]提出：f(S)=φ/A=η(Q′+B′)/A式中：φ为作物从土壤中摄取的养分量，A为需肥量，Q′为施肥量，B′为施肥前土壤化验得到的速效N、P、K的含量，η为利用系数，此方法只注重土壤的养分。
孙玉亭等[24]也仅考虑养分，提出：f(S)=Π(1-10[kx])
式中：k表示土壤肥力因素氮、磷、钾在土壤中的有效含量的作用，取0.8、1.5、1.0；x指土壤中氮、磷、钾的速效养分含量。
杨子生[25]用土壤自然供肥量对形成气候生产潜力所需肥量的满足程度来表示：
f(S)=N·VW·T/1.5NR·Y(Q,T,W)
N代表养分(×10[-6])，指氮磷钾速效养分量，它能较好地反映近期内土壤供应养分的水平，VW和T分别代表耕层容量和耕层厚度，NR为主要作物每100kg产量所需养分量。
最后，还有一些学者[12]考虑到自然灾害对产量的影响，对土地生产潜力作进一步订正。
2.1.2 气候因子综合模式
这类模式主要有迈阿密模型、筑后数学模型、瓦赫宁根(Wageningen)法和农业生态区域法(AEZ)等。
(1)陈国南[26]利用迈阿密模型来初步估算了我国的生物生产力，模型的公式为：
TSP[,(T)]=3 000/(1+e[1.315-0.119T])
TSP[,(P)]=3 000(1-e[-0.000684P])
上两式中TSP[,(T)]、TSP[,(P)]为某地植物气候生产力，T为年平均气温；P为年平均降水量。采用上两式计算出结果后，需用Liebig定律取两者中较低值作为最终结果。
迈阿密数学模型只考虑单因子（年平均气温或年平均降水量），未能综合考虑环境气候因子的影响，实际计算时，热必出现较大误差。
(2)侯光良[27]采用“筑后数学模型”计算我国植物气候生产力(NNP[,m])，公式为：
NNP[,m]=0.29[exp[(-0.216RDI[2])]]
式中：RDI为辐射干燥度，RDI=Rn/Lr，Rn为净辐射量，L为水的蒸发潜热，r为所降水量。
筑后数学模型建立在生理、生态学研究基础上，考虑了较主要的环境气候因子的综合影响，所以计算出的我国各类地区的植物气候生产力比较符合实际情况。
(3)瓦赫宁根法是国际土地开垦与改良协会采用的一种方法[28]，主要适用于苜蓿、玉米、高梁、小麦等。其公式为：
Y[,m]=P[,m]·K·CT·CH·N·ETM/(e[,a]-e[,d])
式中：Y[,m]为作物的光温生产力(kg/hm[2])；ETM为生育期间日平均潜在蒸散；e[,a]、e[,d]分别为生育期内平均饱和水汽压和实际水汽压；K为作物种类订正系数；CT为温度订正系数；CH为收获指数；N为生育期天数；P[,m]为标准作物的总干物质生长率(kg/hm[2]·d)，即：
P[,m]=F·b[,0]+(1-F)·b[,c]
其中：F为一日中阴天占的份数；b[,0]、b[,c]分别为全阴天和全晴天时标准作物的最大作物生长率。
周白等[29]采用此方法计算了内蒙古武川旱农实验区的土地生产潜力。
该方法虽然机理性也比较强，但对作物生长与环境的关系定量化不够，主要表现在没有真实反映出温度条件对作物干物质生长率的影响，只是使用作物种类较正系数来确定标准作物的干物质总产量和作物干物质总产量之间的关系。而且，该模式所适用的作物比较少，不利于推广。
(4)农业生态区域法是由Kassam为联合国粮农组织农业生态区域项目研制的模式[28]，是根据荷兰学者de Wti的概念建立起来的。
该模式有两种表达形式，第一种表达式为：
Y[,m]=0.5b[,gm]·CL·CN·CH·N
式中Y[,m]为光温生产力(kg/hm[2])；CL为叶面积的生长校正系数；CN为作物在生长期间日平均温度下呼吸消耗的净干物质产量的校正系数；CH为收获指数；0.5为假定全生育期内的平均作物生长率为最大作物生长率的一半订正系数；b[,gm]为作物生育期平均白天温度条件下，作物达到光饱和时以最大光合速率(P[,m])，在最大作物生长率出现时的叶面积指数为5以上时，能达到的最大总生物生长率(kg/hm[2]·d)。
当P[,m]≥20kg/hm[2]·d时，b[,gm]=F·(0.8+0.01P[,m])·b[,0]+(1-F)·(0.5+0.025P[,m])·b[,c]
当P[,m]≥20kg/hm[2]·d时，b[,gm]=F·(0.5+0.025P[,m])·b[,0]+(1-F)·(0.05P[,m])·b[,c]
其中b[,0]、b[,c]、F与瓦赫宁根法中的意义相同。
第二种表达式为：
Y[,m]=0.36b[,gm]·CL·CH·N/(1+0.25·N·C[,t])
式中：Y[,m]、b[,gm]、CL、CH、N均与第一种表达式的意义相同，计算也相同；C[,t]为作物呼吸中维持呼吸的比例常数，即：C[,t]=C[,30](0.044+0.0019T+0.001T[2])，其中C[,30]是温度为30℃时C[,t]值，对于豆科植物，C[,30]=0.0283，非豆科植物，C[,30]=0.0108；T为全生育期的日平均气温。两种表达式形式不同，但二者的物理意义和建立模式的机制是相同的，唯一的区别是作物的呼吸订正，后一种表达式中呼吸与温度的关系进一步定量化。
国内很多学者都采用农业生态区域法对土地生产力和人口承载量进行了研究，如：郑剑非[30]对北京市小麦生产潜力的估算；周兆德[31]对海南岛水稻生产力的估算；封志明[32]对甘肃省定西县的土地资源承载能力的研究；王恩利等[33、34]等对黄淮海地区冬小麦、夏玉米的土地生产力的计算；胡芬等[35]对商丘实验室旱地作物生产潜力所作的研究；张永柱[36]估算了甘肃省河西地区的粮食生产潜力；封志明[37]研究了贵州省的土地承载力；王生明等[38]研究了安徽省的主要粮食作物的土地生产力及人口承载量。
农业生态区域法除具有一般综合模式的优点外，还比较全面地考虑了影响作物生长发育候因素，所用的气候指标都是常规气象观测的数据，并且所用的参数可以根据作物的特点进行调整，用于大面积的作物生产力计算比较容易实现。
2.2 根据植被潜力结构估算土地生产潜力
此类方法多是通过遥感手段获得植物的生长信息，并由此推断植被生产力。因而也称为遥感估产方法。研究表明，植物指数与叶面积指数、叶重、叶群数量、生物量、叶绿素含量及植物对光辐射的截留能力都有很好的相关关系。因此，植物指数成为遥感估算生物量的指标，只要能提供区分生物量与生产量之间的参数（如收获指数或分离指数），便可进行作物估产。国内利用遥感手段估产的研究有：
李付琴等[39]以北京顺义县为例，以气象因子与垂直植被指数(PVI)作为参数，用灰色模型G(0,2)和逐段订正模型即阶乘模型，建立了冬小麦遥感信息——气象因子综合模型。
杨星卫等[40]的研究将遥感与动力估产方法相结合，根据水稻生长季内差值绿度指数(DVI)求得叶面积的同步绿度值，再通过绿度值与叶面积对应关系估算水稻群体的叶面积指数，并结合叶片比叶重的变化估算叶片干物重，通过水稻干物重累积过程中的物质分配规律和环境条件的影响，估算水稻总干物质量和产量。
池宏康[41]利用叶面积持久期(LAD)建立LAD——产量模型。LAD通过比值植被指数(NDVI)来计算。此模型具有小麦生育后期（抽穗—灌浆末期）光合面积、光合时间方面的信息。
王乃斌等[42]通过分析冬小麦生长发育过程，在对光、温、水、肥等必须条件需求规律研究的基础上，提出了以绿度指数、温度和绿度变化速率等因子，构建出大面积冬小麦遥感估产模型。
还有些作者进行了遥感估产的系统集成工作，如：方红亮等[43]利用了地理信息系统软件ARC/INFO和ERDAS图像处理系统作二次开发，对NOAA图像进行处理得到PVI和LAI，以及LAI与单产之间的关系模型，进而计算水稻的单产；同时运用高精度的TM数据提取水稻本底面积，建成了江汉—洞庭平原及湖北省水稻遥感估产集成系统。
张养贞等[44]通过传感器获取的玉米及其生长环境的影像特征及波谱信息，结合农学气像学方法，在遥感技术系统（包括地理信息系统）支持下，对玉米面积及产量进行动态估算，并通过植被绿度指数的计算形成图象，划分出当年的玉米不同长势和面积。估产模型是用垂直植被指数PVI得到一个新的遥感估产因子PST，然后用回归模型建立产量与PST之间的关系得出的。
刘湘南等[45]分区分阶段建立了农业信息系统支持下的玉米遥感综合估产模型。他们引入了Idso-Jackson提出的作物水分协迫指数(CWSI)。CWSI是以作物叶面温度与空气温度之差为基础而建立起来的一个能综合反映作物—土壤—大气系统特征的参数。作者运用VIT梯形（植被指数/温度梯形）方法求算CWSI，并以CWSI的大小来代表生态环境条件对平方米生长发育影响的强弱。
利用遥感手段估算土地生产力的优点是，可以快速而准确地获取所需资料，对某区域的土地生产力进行动态估算。但使用遥感手段估算的只是作物的生产量，并不代表作物的经济产量。所以，采用单纯的遥感模型估算的作物产量误差较大，而把遥感信息与其它非遥感信息结合起来建立的综合估产模型能够提高估产的准确度。
根据以上两类方法求得土地生产潜力即作物产量后，确定人均生活标准，便可求出土地人口承载力P：
P=γ/β
P为人口数量，β为一定标准下人均所需热量，γ为土地生产潜力能量值。
如果人们要求有一定的膳食结构，可用线性规划方法[12]或灰色预测法[31]计算。
2.3 系统动力学方法
近年来，英国科学家Malcom Sleeser等提出了承载能力估算的综合资源计量技术，即ECCO(Enhancement of Carrying Capacity Options)模型[46]。它基于联合国教科文组织提出的人口承载力定义，综合考虑区域人口、资源、环境和社会经济发展间众多因子的相互关系，分析系统结构，明确系统因素间的关联作用，画出因果反馈图和系统流图，建立起系统动力学模型，通过模拟不同发展战略得出人口增长、区域资源承载力和经济发展间的动态变化趋势及其发展目标，供决策者比较选用。此法能把包括社会经济、资源与环境在内的大量复杂因子作为一个整体，对一个区域的人口容量进行动态的定量计算，是其它方法所不能及的[47]。
应用系统动力学方法分析某个区域的土地承载力是，大致可分为三大部分：
(1)进行土地承载力系统分析。一般土地承载力系统可分为土地资源子系统、水资源子系统、种植业子系统、畜牧业子系统、渔业子系统、环境子系统、人口子系统、消费水平子系统等。
(2)系统动力学模型的建立。首先要分析模型建立的目的和边界。然后再分析模型的结构，建立主要议程及参数选择。模型结构一般分为四大系统；农业生产系统（农业资源系统）、土地资源系统、消费系统和人口系统。
(3)模型的运行及仿真结果。即对系统的历史状况进行模拟，检验模型与实际状况的吻合程度，以便对模型加以改进。确定了模型的适用性以后，便可对未来不同方案下的土地生产潜力和不同生活水平下的人口承载力进行仿真预测，得出最后的结论。
张志良[47]运用系统动力学方法，对西北五省区进行了土地承载务和城市人口承载量的研究实践。
3 结语
纵观土地承载力的研究现状，可以看出：
(1)以计算土地食物生产力为主题的土地承载力研究是主流，以上所述的土地承载力计算方法几乎都针对土地粮食产量，这方面的计算方法已经相对成熟和完善。
(2)计算方法由静态分析走向动态预测。系统动力学方法的广泛应用，促使土地承载力走向动态预测研究。同时，在计算机支持下，各类数学模型也被广泛应用于承载力研究领域。数学模型的大量采用极大地提高了土地承载力研究的定量化水平和精确程度，促使承载力研究更加综合和深入。
(3)鉴于土地承载力研究仅限于土地资源的生产能力，具有很大的片面性和局限性，因此其它资源承载力（如矿产资源承载力等）研究及综合性的承载力研究（如地理环境的人口承载潜力等）也广泛兴起。
(4)由粮食单一指标走向综合指标体系研究。土地人口承载量的研究在目前多是以粮食为标准定量测算的，但随着人们生活水平的普遍提高，膳食营养日益改善，以粮食为主的事物结构开始改观；而且，国际交流与合作的加强，使粮食的重要性相对下降，单纯以粮食为标志的土地承载力研究已不能客观反映不同国家或地区的人口承载状况。于是，人们开始寻求更加综合的指标体系来反映土地的承载状况。如以热量或蛋白质为指标来衡量土地人口承载量，食物也从粮食扩展到粮、油、糖、水果、肉、蛋、奶、水产品等。
(5)现代技术如遥感(RS)、地理信息系统(GIS)等必将应用到土地承载力的研究领域中。遥中以提供快速、准确的信息，地理信息系统可以对承载力进行空间分析，因此，成熟的模型分析和遥感、地理信息系统方法相结合的分析方法将会对土地承载力的研究提供更准确、更深入、更全面的定量研究结果。
致谢：本文在写作过程中承蒙阿波罗公司陈育峰总工悉心指导，在此谨表谢忱。
收稿日期：1999-10-15；修回日期：2000-03-13。