农户土地运用决策行为模拟分析

第1章 引言

 

1.1 农业土地系统相关概念

1.1.1 农业

农业是指人类有目的进行农作物栽培及牲畜饲养，为人类自身发展提供食物、能源、原材料等服务功能的一系列活动（《中国大百科全书》编委会，2009）。农业活动对人类的生存及发展至关重要，一方面，据联合国粮食与农业组织（FAO，Food andAgriculture Organization ofthe United Nations）的统计，农业用地（耕地与牧草地的总和）占据了约 38%的地球陆地表面，是全球面积最大的土地利用类型（Ramankuttyetal.，2008）；另一方面，全球作物产量的 62%直接供人类进行食物消费，35%作为牲畜饲料间接为人类提供食物（合计约占 97%），农业产出直接关乎粮食安全（Foley et al.，2011）。​

1.1.2 粮食安全

民以食为天！粮食是人类生存与发展的基本需求。FAO 将粮食安全（Food security）定义为：“保证任何人在任何时候都能得到为了生存和健康所需要的足够食物”。综合来看，粮食安全一般应包括五个层次：生产安全、流通安全、消费安全、消费结构和生态安全（余强毅，2010）。生产安全位于系统根基部分，其核心内容是粮食产量的稳定供给，粮食供给直接影响粮食流通与消费结构；生态安全是指粮食生产过程需综合考虑区域资源要素与环境承载能力，优化农业生产结构与布局，在实现资源高效利用的同时又不对环境造成太大影响。因此，在不考虑粮食投机（Wahl，2009）等因素的情况下，确保粮食安全即是如何发展可持续农业的问题。

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1.2 农业土地系统当前研究

自 20 世纪 90 年代以来，国际地圈生物圈计划（IGBP，The InternationalGeosphere-BiosphereProgramme）与国际全球环境变化人类行为计划（IHDP，The International Human DimensionsProgramme）共同执行土地利用/覆盖变化研究（LUCC，Land-Use and Land-Cover Change）与后续全球土地计划（GLP，GlobalLandProject），极大促进了“土地（系统）科学”的诞生与发展（Gutman et al.，2004；Rindfuss et al.，2004；Global Land Project，2005；Aspinall，2006；Turner II et al.，2007；Reenberg，2009；Rounsevell et al.，2012）。作为土地科学的重要组成部分，农业土地系统研究的核心目的在于理解和解释农业生产过程中的“人类—自然”综合复杂关系，进而为可持续农业发展提供科学服务（Bezlepkina et al.，2011）。主要研究内容包括时空格局探测（Patten）、变化过程模拟（Process）、以及综合效应分析（Consequence）等方面。​

​农业土地利用时空格局是地理学最为关注问题之一（Hahvey，1966），其反应了人类在空间范围内利用农业生产资源的状况，能够对区域粮食供给、生态环境条件等产生深远影响（GlobalLandProject，2005）。基于遥感数据的耕地分布探测是农业土地系统时空格局研究的核心部分，遥感技术诞生之初以简单解释遥感信息与地表现象间的定性关系为主（宫鹏，2009），根据这种关系，可以在特定时刻较为准确的获取地球表面耕地的位置、形状及面积。一些研究关注热点地区的耕地分布变化情况（多为小尺度，如干旱地区、热带雨林地区、快速城市化地区），利用多期中高分辨率遥感数据（如 Landset TM/ETM+）解译结果，实现多年间耕地面积变化动态监测（Hansen and Loveland，2012）（见表 1-1）。在此基础上，另一些研究综合运用多种数学方法，进一步绘制某一具体时刻，具有一定参考价值的土地利用数据集（一般为大区域或全球尺度），为后续全球环境变化、地标参数反演等研究服务。

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第2章 Agent 农业土地变化模型研究进展

 

​2.1 模型研究：基于微观个体行为的建模

认识复杂系统的方法包括实验观测、理论解释、以及模型模拟（Goldenfeld and Kadanoff，1999）等。多主体系统（MAS，Multi-agent Systems）用数学的概念、方法和理论，将真实世界的复杂系统抽象化表达，并深入分析，从定性或定量的角度来刻画实际问题（图 2-1）。人们可根据不同的理论基础和研究需要来设计 MAS（Jennings，2000；Wooldridgeetal.，2000），其中，MAS 将 Agent 用以表达复杂系统中能动的微观主体，此外将 Agent 所处的外部环境，包括系统规则，以及物质、信息、能量传入等设计在内（Ferber，1999），以增强模型的真实性（McElroy，2000）。值得注意的是，MAS 的设计一般较为复杂，而人们相对更为关注 MAS 中 Agent 的行为特征，因此 MAS 可简化为基于 Agent的模拟，即 ABM。由于 ABM是通过模拟微观主体的行为过程来表达系统宏观层面的作用结果，因此又被称之为“自底而上”（Bottom-up）的建模方法（余强毅等，2011）。

​ABM 已经在不同学科得到广泛应用。例如，生态学研究生物个体（Individual）与环境之间的相互关系，随之 IBM（Individual-based Modeling）便用以代替 ABM 而出现在生物学模拟中（Grimm and Railsback，2005）；地理学关注的是地表二维空间内要素的时空分布及其组合​特征，为此，地表空间内位置固定的等面积网格（Cellular）被定义为复杂系统中的微观主体，这类特殊的 ABMs 被称之为元胞自动机，即 CA，是地理系统空间自组织研究中的重要模型工具（Couclelis，1985）（见图 2-1）。同时，ABM 在研究人类行为复杂性方面已取得重要进展，为深入研究人类社会动态过程提供新的方法变革（Berry et al.，2002）。

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2.2驱动机制：人类行为对环境的动态响应

影响与适应是当前全球变化研究的两大核心内容（Smit and Wandel，2006）。对于农业系统而言，土地利用与覆盖变化既可被当成是全球变化的主要组成部分之一，其与气候变化、社会经济等因素共同对农业结构、布局产出等造成影响；但同时，由于人类活动或其他干预因素的存在，农业土地变化又可被视为人类适应全球变化的动态响应，而这恰恰被传统研究思路所忽视（Yuetal.，2012）。例如，近年来我国东北地区水稻种植面积的扩张并不单纯由气候变暖引起，其中农户适应行为的贡献可能更大（王媛等，2006）。农户适应行为具体指农户在应对自然（或社会经济）环境变化时做出的经营策略调整，以最大限度的满足自身需求。农户适应行为可被视为驱动因子与土地变化结果间的关键内生反馈，原因在于农户往往会以最近的土地系统状态作为其下一步适应决策的基础，这就显著的改变了初始驱动因子的作用效果，使得驱动因子与变化结果之间形成了动态的闭合环路。简而言之，t0时刻的土地系统状态可能是 t1时刻土地变化的驱动因子，通过影响农户决策行为再次作用于农业土地变化过程（图 2-5）。

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第三章 研究区域与数据准备...................23

3.1 研究区域选取........................... 23

3.1.1 东北地区............................ 23

第四章 农业土地系统时空特征及驱动机制.................................... 28

4.1 研究方法与数据处理................... 28​

4.1.1 时空特征分析...................... 28

​第五章 农业土地系统变化模拟模型（CroPaDy）设计...................39

5.1 基于 ODD 的模型框架描述.......................... 39

5.2 模型概念化设计......................... 40

 

第6章 CroPaDy 模型模拟与结果分析

 

6.1 Agent 生成模块模拟与检验

6.1.1 技术流程

Agent 生成模块主要由两步串联的步骤构成：第一，利用蒙特卡洛发随机生成所有 Agent各个因素（变量）的具体值（具体方法见 5.3.1部分），数据生成的关键统计量（如均值、方差等）根据村层面的调查样本参数进行设定。第二，对生成的变量值做多尺度统计检验。统计检验具体包括单变量参数检验与多变量相关性检验两方面内容，参考 Berger and Schreinemachers（2006）的检验准则，单变量参数检验将在总体层次（即整个研究区域）与聚类层次（即乡镇层）开展，而多变量相关性检验将在 Agent 个体层次开展。随机数的生成需要通过所有检验，否则 Agent 生成模块将重新运转，直至生成的所有变量值符合标准为止（图 6-1）。

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第7章 主要结论

 

7.1 创新点及结论

本研究针对当前农业土地变化研究的不足，在两大方面进行了创新性的改进。首先，关注农业土地系统中，土地权属、农作物格局、以及农业集约化的时空特征与动态变化机理机制，将传统的基于土地利用与土地覆盖的农业土地变化研究推向了景观功能层面。第二，本研究从人类决策行为的角度出发，分析个体农户的主观态度对其决策行为的影响，并基于农户开发设计一个具有自主知识产权的农业土地系统变化模型（CroPaDy），CroPaDy模型综合运用自然科学与社会科学的研究方法，能够成功模拟区域尺度土地权属以及作物格局的动态变化过程与结果。主要研究结论如下：

(1) 利用文献综述方法梳理农业 ABM/LUCC 的研究进展，为模型构建提供依据。结果表明，农业 ABM/LUCC 将微观层面的人类个体行为整合进传统的基于自然科学方法的土地变化研究框架，有助于搭建自然科学和社会科学的交叉融合平台，从而更加清楚的认识农业土地系统“人类—自然”综合复杂性的生成和演化机制。不同模型之间虽有差别，但科学表达农户决策及其驱动机制始终是构建农业 ABM/LUCC 的核心内容。

(2) 利用农户调查获取的土地利用决策信息分析农业土地系统的时空特征，以补充传统统计数据的不足。结果表明，研究区土地流转情况普遍发生，户均土地面积由 1980 年代初期的1.3 公顷增加至 2010 年代初期的 2.6 公顷，且未来土地流转将持续增加；作物选择表现出多样性减少（小麦、高粱、谷子等不再被种植），以及主导性增加的趋势（玉米面积持续扩大）；灌溉条件格局与河流的分布极为相关，而农资投入（包括种子、农药、化肥）、土地流转、以及作物选择的空间的格局与道路通达性相关。

参考文献（略）