随着中国耕地休耕试点工作的深入推进, 休耕试点规模从2016年的7.73×10⁴hm²扩大到2018年的22.67×10⁴hm², 据估计, 2020年休耕规模将比2018年翻一番。当前, 中国已经形成了“中央统筹、省级负责、县级实施”的耕地休耕试点工作机制, 而休耕规模则采用“自上而下”的方式将国家指标逐级分解至县级。下达的县级休耕规模指标的合理性以及县级休耕规模如何在乡镇落实还有待从不同角度进一步研究。美国、欧盟、日本和中国台湾地区等实施休耕制度较早的国家及地区重视休耕规模的调控, 欧盟和日本根据国内外粮食市场状况来调整休耕规模, 从而应对国际粮食市场波动带来的冲击, 欧美制定了休耕规模上限, 这有利于粮食安全、生态保护和土地资源有效利用, 中国台湾地区休耕地面积过大, 加之对休耕地的管护和利用不合理, 造成大批良田闲置、耕地生产力下降和生态环境恶化等负面影响^[1]。然而, 中国幅员辽阔, 地理空间差异大, 并且中国属于小规模农业经济体, 具有耕地细碎化和小农经济突出的特征^[2], 显然, 中国的“自上而下”的休耕规模指标分配方式无法客观反映县级休耕实际情况。因此, 县级休耕规模测算或研究就显得尤为迫切, 这不仅是理论问题也是技术问题。

目前, 主要从粮食安全视角测算大尺度(国家、区域、省域等)休耕规模较多, 例如, 罗婷婷等^[3]通过分析“二调”、退耕还林等数据资料, 认为“二调”新增的0.13×10⁸hm²耕地应主要纳入休耕系统；李凡凡等^[4]采用GM(1, 1)灰色模型、马尔萨斯模型以及趋势预测法等, 定量地预测出2015年中国可休耕规模为97.49×10⁴hm²；龙玉琴等^[5]借鉴增量城镇用地区域配置的方法和原理, 运用最小人均耕地面积模型、趋势预测法及熵权法, 测算出中国31个省份可休耕耕地规模为1690.3×10⁴hm²；Lu等^[6]基于耕地粮食生产潜力测算出2016年可拿6.28%—9.54%比例的耕地用于休耕, 即休耕面积为(850.22×10⁴—1291.57×10⁴)hm², 并预测出在经济低速增长情景和经济中高速增长下, 2030年中国可分别将5.69%和0.53%的耕地用于休耕。也有少量学者从粮食安全视角测算市域和县域等尺度的休耕规模^[7-8]。但现有成果存在以下不足：一是粮食安全一般指国家层面的粮食调控战略, 国家下达给市县级的耕地保有量指标是国家基于国际粮食市场状况、区域粮食生产能力、社会经济发展需求和生态环境保护等多角度综合考量的结果；二是粮食安全视角主要考虑耕地数量, 一定程度上忽略了耕地质量的保障, 尤其是忽略了造成耕地质量下降的诸如重金属污染、土壤退化和地下水超采等问题的生态环境胁迫因素, 比如石漠化和水土流失造成的表土层损失以及农药、化肥和农膜的过量使用导致的地力下降和作物减产等；三是农业供给侧结构性改革, 以及粮食作物种植面积下降而经济作物种植面积上升的变化过程中, 仅考虑粮食作物测算的耕地保有量不一定符合需求。因此, 亟需拓展新的研究视角, 从耕地生态经济系统整体出发, 研究县域休耕规模范围值, 更加符合休耕“县级实施”的需要。

区域耕地休耕规模测算是耕地休耕空间配置的重要组成部分, 是休耕地优选和空间布局的前提。对于石漠化等导致耕地退化区域, 休耕规模确定需要充分考虑耕地资源承载力, 即将耕地资源承载力不足或耕地资源超载区域进行休耕。在当前土地资源承载力研究中, 利用土地生态承载力对区域土地可持续状态进行研判成为重要的方法之一。土地生态承载力指以人口计量为基础, 反映一个区域在稳定的生产力基础上, 有限的资源能够供养的最大人口数, 而生态足迹理论是将一个区域提供给人类的生物生产性面积总和作为该区域的生态承载力, 用来表征区域生态容量^[9-10], 因而可以采用生态足迹模型测算耕地休耕规模。针对传统的生态足迹基本模型存在的一些缺陷或者具有争议的地方, 许多学者根据各自研究领域需要不断修正基本模型和改进方法^[11], 随着Odum^[12]提出能值分析理论, Zhao等^[13]将能值分析引入到生态足迹中, 能值生态足迹法不仅采用的能值转换率、能值密度等参数更加稳定, 而且还考虑了区域实际情况和技术进步^[14], 目前已被广泛应用于区域生态经济系统状况评价^[15-17]、区域生态安全评价^[18-19]、人地关系分析^[20]、重大工程生态效益评价^[21]和耕地可持续利用评价及预测^[22-23]等研究领域。但改进的耕地能值生态足迹模型只考虑了可更新环境资源能值投入和农产品能值产出之间的关系, 忽略了表土损失能、农用机械、农药、化肥和劳动力等其他的能值投入, 无法全面反映整个耕地生态经济系统的可持续状态, 因此, 需要将耕地能值生态足迹方法和能值分析相关指标(如环境贡献率、环境负载率等)相结合, 以便测算出的耕地休耕规模更具实际意义。贵州省松桃县属于中国休耕试点三大类型区之一的生态严重退化地区, 是2016年国家第一批休耕试点县。本文运用能值分析方法和生态足迹方法, 解析该县2016年耕地生态经济系统状况, 进而测算该县耕地休耕规模范围值, 以期为松桃县休耕试点政策提供科学依据和决策支持, 也为生态严重退化地区及其他类似区域“县级实施”休耕提供理论和方法借鉴。

1 研究方法与数据来源 1.1 研究区概况

松桃苗族自治县(简称“松桃县”)地处贵州省东北部、铜仁市东北角, 地理坐标介于108°35′42″E—109°23′30″E, 27°49′40″N—28°30′20″N, 北与重庆市秀山土家族苗族自治县交界, 东与湖南省湘西土家族苗族自治州的花垣县、凤凰县接壤, 素有“黔东门户”之称。全县国土面积2858.94km², 耕地面积742.59km²；喀斯特面积1556.49km², 占国土面积的54.4%, 广泛发育的喀斯特地貌成为了该县石漠化及生态退化的重要基础地理条件；石漠化面积444.81km², 占国土面积的15.56%；水土流失面积1043.44km², 占国土面积的36.5%。该县属中亚热带湿润季风气候, 平均降水量1366mm, 平均气温15.43℃, 年太阳辐射量3.46×10⁹J/m², 地貌类型多样, 有中山、中低山、低山丘陵和河谷与坝子等多种组合形式, 平均海拔730m(图 1)。

全县辖5个街道、17个镇和6个乡, 2018年末, 全县总人口74万人, 其中, 以苗族为主的少数民族占总人口的68.1%, 属于国家级贫困县。松桃县主要种植水稻、玉米、薯类等粮食作物和花生、油菜、烟叶等经济作物, 2016年, 松桃县种植业产值29.39×10⁴元, 农作物播种面积763.47km², 其中, 粮食播种面积505.4km², 粮食产量24.22×10⁴t, 人均粮食产量493.1kg。2016年秋—2019年夏, 松桃县按照“县级统筹、乡镇落实、新型经营主体实施”的工作机制, 在8个乡镇的34个行政村推行休耕试点政策, 27个新型经营主体共完成了28.7km²的休耕任务。

1.2 研究思路

本文以乡镇作为基本研究单元, 以2016年主要数据作为基础数据, 测算松桃县2016年休耕面积范围值。由于部分能值投入-产出要素(如海拔、降水量、有机质含量等)的原始数据在全县或各乡镇都取其平均值, 所以研究结果将得到“全县平均统计(statistic of county average level, SCAL)”和“分乡镇统计(statistic of township level, STL)”2种计算方式的休耕面积范围值。此外, 文中所涉及指标的面积等级空间分布, 均采用arcgis10.2的自然裂点法(Natural Break)划分为5级, 从低到高依次为低、较低、中、较高和高。具体思路如下：(1)绘制松桃县耕地生态经济能量图和编制松桃县能值投入-产出分析表, 作为下文模型或指数分析的基础指标。(2)通过修正耕地能值生态足迹改进模型(能值EC和能值EF, 以下简称“修正模型”), 判定应该休耕的乡镇, 基于此测算最大休耕面积。(3)针对应该休耕的乡镇, 通过修正耕地能值可持续指数(ESI_cl), 安排休耕乡镇时序(优先休耕、适度休耕和暂不休耕), 将优先休耕乡镇的休耕面积之和作为最小休耕面积, 最终得到2种计算方式(SCAL和STL)的休耕面积范围值。

1.3 研究方法 1.3.1 绘制耕地生态经济系统能量图

耕地是一个开放的生态经济系统, 其土壤是大气圈、水圈、生物圈岩石圈和人类圈不断进行物质和能量交换的场所。由于任何形式的能量均来源于太阳能, 在实际应用中可以用“太阳能值”来衡量各种能量的能值, 即任何资源、产品或劳务形成过程中直接或间接消耗的太阳能之量, 就是其所具有的太阳能值, 单位为太阳能焦耳(sej)^[24]。因此, 可以从能量流的角度, 结合松桃县休耕实地调研, 利用能值分析理论, 选取能量投入-产出要素, 绘制出松桃县耕地生态经济系统能量图(图 2)。

能值投入-产出要素分类说明：(1)能值投入包括环境投入和人工投入。①环境投入包括可更新环境资源和不可更新环境资源。可更新环境资源包括太阳辐射能、雨水化学能、雨水势能、农田灌溉用水和3%部分表土能5种, 将3%表层土壤能值视为可再生环境资源^[22], 农田灌溉用水是耕地外源性的雨水能, 也应作为可更新环境资源；不可更新环境资源只有表土损失能1种, 松桃县作为生态退化区, 水土流失严重, 因而应该考虑表土损失能。②人工投入包括不可更新工业辅助能和可更新有机能。不可更新工业辅助能包括农业机械、农用柴油、农用化肥、农药和农膜5种, 农业机械用农用机械总动力表征, 农药包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥4种, 农膜即农用塑料薄膜, 地膜是其主要部分；可更新有机能包括农业劳动力和种子2种, 农业劳动力用农业从业人员表征, 种子用亩均种子量表征。(2)能值产出包括粮食作物和经济作物。①粮食作物包括水稻、小麦、玉米、大豆、马铃薯和甘薯6种, 松桃县豆类几乎来自于主要是大豆, 薯类包括了马铃薯和甘薯。②经济作物包括花生、油菜籽、蔬菜、烟叶和中药材5种, 其中, 蔬菜包括叶菜类、白菜类和根茎类等11类, 近年来松桃县中药材种植规模不断扩大, 包括太子参、百合和白术等一年或多年生草本植物, 不同品种随市场需求变化而及时调整, 种植周期短、见效快。

1.3.2 编制能值分析表

首先, 根据图 2将松桃县耕地生态经济系统各项投入-产出要素转换成原始数据：一是通过折算系数将某些要素折算成能量, 如稻谷、玉米和蔬菜等农产品, 折算系数可以通过查阅有关资料文献获取；二是某些要素的质量可以直接作为原始数据, 如农药、化肥和农膜等农业投入。再次, 将全部要素的原始数据转换成太阳能值(sej), 计算公式为：能值=原始数据×(太阳)能值转换率, 每种要素的能值转换率通过查阅有关文献或者计算获取。最后, 将各类能值投入-产出要素的折算系数、能值转换率、原始数据、能值和数据来源等进行汇总(表 1), 作为能值分析各项指标的基础。原始数据计算公式如下：

(1) 环境资源投入：①太阳辐射能=耕地面积(hm²)×年太阳辐射量(J m^-2 a^-1)；②雨水化学能=耕地面积(hm²)×多年平均降雨量(mm)×雨水密度(10⁶g/m³)×雨水吉布斯自由能；③雨水势能值=耕地面积(hm²)×平均海拔(m)×平均降水量(mm)×雨水密度(10⁶g/m³)×重力加速度(9.8m/s²)；④农田灌溉用水能=农田灌溉用水量(m³/a)×水密度(10⁶g/m³)×河水吉布斯自由能；⑤表土能=耕地面积(hm²)×有效土层厚度(mm)×土壤容重(g/cm)×有机质含量(g/kg)×表土吉布斯自由能；⑥表土损失能=耕地面积(hm²)×表土侵蚀速率(t km^-2 a^-1)－植被演替面积(hm²)×表土形成速率(t km^-2 a^-1)。

(2) 人工投入：①农用机械能和农用柴油能=实物量(t)×折算系数；②农用化肥、农药、农膜=实物量(t)；③农业劳动力能量=农业从业人员(人)×折算系数；④某种子能量=某农产品亩均种子量(kg/hm²)×某农产品播种面积(hm²)×种子折算系数(J/g)。

(3) 农产品产出：某农产品能量=某农产品实物量(t)×种子折算系数(J/g)。

1.3.3 修正耕地能值生态足迹改进模型与判定休耕区域

借鉴已有能值生态足迹改进模型研究成果, 结合本区域耕地利用与农业发展实际, 本文修正了耕地能值生态足迹改进模型即“修正模型”, 以便适用于松桃县休耕地生态经济系统, 修正模型包括耕地能值生态承载力模型(EC)和耕地能值生态足迹模型(EF)。

(1) 耕地能值生态承载力模型(EC)

在传统的生态足迹理论中, 认为耕地生态承载力是研究区域内拥有的生物生产性耕地面积, 是一种真实的耕地面积, 反映了耕地生态系统对人类活动的供给程度。本文从能值理论视角, 把耕地能值生态承载力定义为：为某区域人类提供可再生环境资源(太阳辐射能、雨水能和风能等)消费的生物生产性耕地面积。由于能值生态足迹不能完全反映生物物质的投入产出与流转情况, 应当与基于生物生产的生态足迹相互补充从不同侧面评价生态系统功能^[11], 所以本文加入了产量因子进行修正。公式如下：

(1)

(2)

式中, EC为研究区域耕地生态承载力(hm²)；ec为耕地人均生态承载力(hm²/人)；N为总人口(人)；e为可再生环境资源的人均能值(sej/人), 主要有太阳辐射能、雨水化学能、雨水势能、农田灌溉用水和3%表土能, 其中, 太阳辐射能和雨水化学能由太阳辐射产生的, 为避免重复计算, 取其中最大值, 其余加总计算；P为全球地表能值密度(sej/hm²), 本文采用刘钦普等^[22]计算出的全球陆地表层能值密度, 取值为3.11×10¹⁵(sej/hm²)；y为耕地产量因子, 为研究区域产量与全球平均产量的比率, 反映研究区域内部的耕地利用效率；按照世界环境与发展委员会《我们共同的未来》建议, 在总生物生产性面积中扣除12%作为生物多样性保护地, 因而用常数0.88进行修正。

本文以2016年松桃县和全球相关数据对松桃县耕地产量因子进行了修正(表 2), 计算结果为0.88。公式如下：

(3)

式中, y为耕地产量因子；C_i为松桃县第i种农作物的年平均产量(kg/hm²)；G_i为全球第i种农作物的年平均产量(kg/hm²)；C_i/G_i为第i种农作物产量因子；p_i为第i种农作物的播种面积占全县总播种面积的比例(%)。

(2) 耕地能值生态足迹模型(EF)

传统生态足迹理论中, 耕地生态足迹是指生产其消费的资源和吸纳其消费引起的废弃物所需要的耕地面积^[31-32]。与此不同的是, 基于能值理论的耕地生态足迹计算模型无需考虑均衡因子, 而是将研究区域内耕地生产的人类消费农产品(如稻谷、玉米和蔬菜等)转换成能量流, 并通过太阳能值转换率, 从而转换成可以相加减的太阳能值。此外, 本文结合王书玉等^[33]的研究结果, 用复种指数(CI)对模型进行修正, 以便得到真实的耕地生态足迹。公式如下：

(5)

(6)

式中, EF为研究区域耕地能值生态足迹；ef为人均耕地能值生态足迹；i为农产品能值消费类型, 主要包括水稻、小麦、玉米、大豆、花生、油菜籽、蔬菜、烟叶、马铃薯、甘薯、中药材共11种；E_efi为第i种农产品消费类型的人均能值(sej/人)；CI为2016年复种指数。

(3) 耕地生态盈亏(E_p)与休耕区域判定

通过修正模型的生态盈余或生态赤字可以判定研究区域是否应该休耕, 如果出现生态盈余, 则不应该休耕, 如果出现生态赤字, 则应该休耕。公式如下：

(7)

式中, E_p为区域耕地生态盈亏；当E_p＞0时, 为生态盈余, 表明人均生态足迹小于人均生态承载力, 有利于区域可持续发展, 该区域不应该休耕；当E_p＜0时, 为生态赤字,

表明人均生态足迹大于人均生态承载力, 不利于区域可持续发展, 该区域应该休耕。

1.3.4 测算最大休耕面积

(1) 生态耕地面积(S_e)

在耕地生态承载力范围内, 按照一定人均生态足迹计算的耕地面积, 可以理解为一个区域的生态耕地面积, 或者能够满足区域人类消费所有农产品的可更新、可持续的具有生物生产性能力的真实耕地面积。公式如下：

(8)

式中, S_e为区域生态耕地规模(hm²)；S为区域耕地面积(hm²)。

(2) 最大休耕面积(S_max)

通过式(7)判定休耕区域和式(8)计算出生态耕地面积, 进而得到区域最大休耕面积(S_max)。区域最大休耕面积实质就是耕地面积与生态耕地面积之间的差值, 其差值的耕地面积可以理解可更新环境资源无法提供的非生态耕地面积, 是不可持续发展的, 应该通过休耕措施缓解耕地生态压力, 修正模型则可以测算出生态耕地面积。公式如下：

(9)

1.3.5 确定最小休耕面积与休耕面积范围值

(1) 确定休耕乡镇时序。修正模型测算的休耕面积仅仅是休耕最大极限面积, 然而, 生态退化区的休耕主要针对生态退化严重的耕地, 需要根据休耕区域迫切性程度安排各乡镇的休耕顺序, 亦即确定休耕乡镇时序以及2种计算方式(SCAL和STL)的全县最大休耕面积。本文借鉴能值可持续指数(ESI)(emergy sustainable index, ESI)^[34], 采用耕地能值可持续指数(emergy sustainable index of cultivated land, ESI_cl), 从耕地生态经济系统状态整体去诊断区域休耕迫切性程度, 即净能值产出率与环境负载率的比值。与ESI相比, 修正的ESI_cl在环境负载率中可更新资源既考虑了可更新环境资源(E_mR), 也考虑了可更新有机能(E_mT)。公式如下：

(10)

式中, ESI_cl为区域耕地能值可持续指数, 一般而言, 其值越高表明耕地可持续状态越高, 休耕迫切性程度越低；EYR为净能值产出率, 等于E_mY/(E_mF+ E_mT), 其值越高表明耕地越能获得经济系统的回报效率越高, 农业技术水平和生产力水平越高, 市场竞争力越强, 可持续发展状态越高；ELR为环境负载率, 等于(E_mF+ E_mN)/(E_mR+ E_mT), 其值越高表明耕地生态环境压力越大, 可持续状态越低。标准划分如下(表 3)：当ESI_cl < 1时, 为消费型生态经济系统, 表明系统不可更新资源能值投入较大而环境负载率也较高, 系统处于不可持续状态, 此时, 休耕迫切程度高, 应该优先休耕(priority fallow, PF)；当1≤ESI_cl＜10时, 表明系统富有活力和发展潜力, 处于可持续发展状态, 此时, 休耕迫切程度中等, 应该适度休耕(moderate fallow, MF)；并非ESI_cl值越大, 可持续性越高, 当ESI_cl>10时, 说明耕地资源的开发利用程度不够, 农业经济水平落后, 不利于农业可持续发展, 此时, 休耕迫切程度低, 应该暂不休耕(temporary non-fallow, TNF)。

(2) 确定最小休耕面积和休耕面积范围值。优先休耕乡镇的休耕面积之和便是最小休耕面积(S_min), 再结合休耕乡镇的最大休耕面积(S_max), 可得到2种计算方式(SCAL和STL)的全县休耕面积范围值。

1.4 数据来源与数据处理

(1) 联合国粮农组织统计数据库(FAOSTAT)：2016年全球水稻、小麦、玉米等10种农产品(不包括中药材)的平均产量数据；2016年中国中药材种植面积和产量数据来源：http://www.chyxx.com/industry/201803/615570.html；

(2) 县气象局：因全县年太阳辐射量空间差异小, 故各乡镇年太阳辐射量相同；

(3) 县农业农村局：土壤容重数据；休耕状况、农业生产条件、耕地地力状况和农业产业发展状况等资料来自《松桃县休耕制度试点方案》(2016、2017和2018年)、《松桃县耕地地力评价》、《松桃县33.33hm²以上坝区农业产业结构调整实施方案》等；

(4) 县水务局：各乡镇的降雨量、平均高程、土壤侵蚀速率和表土形成速率等数据来自《铜仁市水土保持规划(2016—2030年)》和《松桃县水土保持规划(2016—2030年)》, 因全县降水主要来自降雨, 故用多年平均降水量代替多年平均降雨量；农田灌溉用水量数据根据《松桃县水利发展“十三五”规划报告》估算得到, 具体估算过程为：按80%的保证率下, 水田净灌溉定额为5550m³/hm², 水浇地2850m³/hm², 农田有效灌溉系数按0.5计算, 即各乡镇的农田灌溉用水量=各乡镇的水田面积(hm²)×5550m³/hm²×0.5+各乡镇的水浇地面积(hm²)×2850m³/hm²×0.5；

(5) 县自然资源局：各乡镇的有效土层厚度和有机质含量数据均来自《2016年松桃县耕地质量更新评价和监测评价》成果, 并求取各乡镇耕地地块的平均值；各乡镇的耕地面积数据来自《松桃县土地利用变更调查》(2016年)成果；

(6) 县统计局：农用机械总动力、农用柴油、农用化肥、农药、农膜、农业从业人员以及11种农产品播种面积和产量均来自于《松桃县2017年统计年鉴》；由于只有全县农用机械总动力数据, 各乡镇的农用机械总动力根据耕播收平均机械化率进行估算, 机耕面积、机播面积和机收面积数据均来自《松桃县2017年统计年鉴》, 具体估算过程如下：各乡镇的农用机械化总动力=全县农用机械总动力×各乡镇的耕播收平均机械化率, 各乡镇的耕播收平均机械化率=(机耕面积/耕地面积+机播面积/耕地面积+机收面积/耕地面积)/3。

(7) 实地调研：笔者于2019年7月18日—9月30日实地走访调研了松桃县5个休耕试点乡镇(黄板镇、甘龙镇、长兴堡镇、木树镇、乌罗镇)的18个行政村, 一是充分了解休耕试点区域的试点实施过程、自然环境、农业产业发展和精准扶贫等情况；二是获取种子用量, 每个村咨询3—5个农户, 记录11种主要农作物的种子用量, 并求取平均值(表 4)。

2 结果分析 2.1 松桃县休耕区域判定

表 5显示, 2016年松桃县平均耕地生态承载力121842.57hm², 人均0.17hm², 平均耕地生态足迹165408.49hm², 人均0.23hm²；松桃县耕地能值生态赤字, 应该休耕, 但耕地能值生态赤字非常小, 仅为0.06, 表明松桃县可更新环境资源供给基本可以满足全县对耕地生产农产品的消费需求, 但依然有休耕的潜力空间。耕地能值生态盈余的乡镇只有乌罗镇、盘石镇和冷水溪镇, 这3个镇可以不休耕：乌罗镇分布有梵净山自然保护区和天马寺国有林场, 自然环境得天独厚, 水土流失较轻, 耕地生态系统稳定, 生态盈余最高(0.029)；盘石镇地形平坦, 光照充足, 农业开发较早, 生态农业发展良好；冷水溪镇社会经济发展水平落后, 耕地利用粗放, 农业发展滞后, 对生态环境破坏小。其余25个乡镇都呈现出不同程度的耕地能值生态赤字, 应该休耕。黄板镇的耕地能值生态赤字最大(0.156), 该镇以坝区农业为主, 近年来大力发展现代特色农业, 如太子参、百合和油菜等, 但由于耕地利用不合理, 造成耕地利用效率低下和耕地质量下降。

2.2 松桃县休耕面积测算 2.2.1 松桃县最大休耕面积测算

表 6显示, 按照全县平均统计(SCAL), 全县最大休耕面积(S_max)为19558.62hm², 占总耕地面积的26.34%, 按照分乡镇统计(STL), 全县最大休耕面积(S_max)为17673.83hm², 占总耕地面积的23.8%, 全县平均最大休耕面积为631.21hm², 有11个乡镇超过了平均值；黄板镇最大休耕面积最大, 为1743.61hm², 占该镇耕地面积的48.21%, 接近于耕地面积的一半, 休耕潜力空间非常大；长兴堡镇最大休耕面积最小, 为209.17hm², 仅占耕地面积的7.05%。从空间分布来看(图 3), 最大休耕面积中等及以上等级的乡镇散布于4个区域的8个乡镇：一是东北部的黄板镇、迓驾镇和世昌街道；二是中部的孟溪镇；三是西部的甘龙镇；四是东南部的盘信镇、牛郎镇和大兴街道。

2.2.2 松桃县最小休耕面积测算和休耕面积范围值确定

(1) 耕地能值可持续指数(ESI_cl)分析

表 7显示, 按照全县平均统计, 松桃县ESI_cl为3.21, 表明全县耕地生态经济系统处于可持续发展状态, 休耕迫切程度中等, 但可持续指数偏低, 应该适度休耕。世昌街道ESI_cl最高(10.95), 太平营街道ESI_cl最低(0.88)。ESI_cl较高的乡镇, 一般净能值产出率较低、环境负载率较高。全县的能值产投比(EROI=E_mY/E_mU)都低于0.7, 表明全县种植业利用程度不高, 较为粗放, 但是存在空间差异：以环境能值贡献率(EEY=(E_mR+E_mN)/E_mU)和购买能值贡献率(EBY=(E_mF+E_mT)/E_mU)分析为例, 全县两个指标平均值分别为48.77%和51.23%, 两者几乎各占一半, 反映出全县种植业商品率不高, 但是, ESI_cl越低的乡镇, 环境能值贡献率偏低和购买能值贡献率偏高：一方面, 环境能值贡献率低导致环境负载率高, 主要在于可更新环境资源利用率低而不可更新工业辅助能值投入过高；另一方面, 虽然购买能值贡献率高, 但是净能值产出率低, 表明技术和管理的投入利用效率低和农产品产出低。

(2) 最小休耕面积(S_min)和休耕面积范围值(S_t)分析

根据表 3和表 7统计制图，得到全县休耕时序空间分布状况(图 4)：迓驾镇和太平营街道应该优先休耕(PF)；蓼皋街道、黄板镇和甘龙镇等23个乡镇应该适度休耕(MF)；世昌街道、牛郎镇和永安乡应该暂不休耕(TNF)。根据表 7统计得到全县休耕面积时序(表 8)：优先休耕面积为1396.10hm², 占总耕地面积的1.88%；适度休耕面积为13838.71hm², 占总耕地面积的18.64%；暂不休耕面积为2439.02hm², 占总耕地面积的3.28%。因此, 全县最小休耕面积(S_min)为1396.10hm², 占耕地总面积的1.88%；按照全县平均统计(SCAL), 全县休耕面积范围值(S_t)为1396.10—19558.62hm², 占全县耕地面积的1.88%—26.34%；按照分乡镇统计(STL), 全县休耕面积范围值(S_t)为1396.10—17673.83hm², 占全县耕地面积的1.88%—23.8%。

3 讨论与结论 3.1 讨论

(1) 与传统模型和其他模型比较

部分学者^[31-32]采用传统模型, 评价了区域耕地生态承载力供需平衡状况, 为区域耕地生态安全预警和国土空间规划提供了科学依据。由于该方法操作简单, 因而应用较为广泛。公式如下：

(11)

(12)

式中, ec为人均耕地生态承载力, 单位：hm²/人；a为人均耕地面积, 单位：hm²/人；y为耕地产量因子, 与本文公式(3)计算结果相同, 取值0.88, 单位：无量纲；常数0.88为扣除12%作为生物多样性保护地。式(12)中, ef为人均耕地生态足迹, 单位：hm²/人；i为农作物消费项目；r为耕地均衡因子, 单位：ghm²/hm²；A_i为人均第i种农作物消费项目经折算后的生物生产性耕地面积, 单位：hm²/人；C_i为人均第i种农作物消费项目的研究区人均消费量, 单位：kg/人；P_i为第i种农作物消费项目的全球平均生产量, 单位：kg/hm²。耕地均衡因子在长时间段内发生的变化较小, 本文采用全球生态足迹网络(Global Footprint Network, GFN)于2016年公布的耕地均衡因子：2.52。

根据传统模型(11)和(12), 计算出2016年松桃县耕地生态盈亏(E_p=ec-ef), 并得到休耕区域判定结果(表 9)。传统模型与修正模型计算结果对比：从全县来看, 都是耕地能值生态赤字, 但两者的生态赤字大小不同, 前者为0.06, 后者为0.0146；从分乡镇来看, 传统模型计算结果为可以不休耕的乡镇达11个, 而修正模型计算结果为可以不休耕的乡镇仅为3个, 两者相同的不应该休耕乡镇为盘石镇和冷水溪镇。然而, 从走访调研来看, 传统模型的结果显然不太符合实际情况：一是较多的可以不休耕乡镇(或耕地能值生态盈余乡镇)不符合实际, 实际上其中许多乡镇都应该休耕, 例如木树镇的石漠化程度在全县居于前列, 石漠化面积及其占比分别达3113hm²和41.75%, 很有必要休耕；二是耕地能值生态赤字的乌罗镇不符合实际, 梵净山自然保护区分布镇内, 生态环境保护良好, 耕地生态系统退化相对较弱, 可以不休耕。

造成研究结果差异的主要原因在于, 相较于传统模型, 修正模型具有如下优势：一是主要运用能值转换系数、能值转换率等参数, 比传统模型中的均衡因子和产量因子更加稳定；二是传统模型没有考虑复种指数, 其结果实际是播种面积, 而修正的生态承载力模型测算结果才是所需要的真实生物生产性面积；三是传统模型中均衡因子和产量因子无法体现区域物质供给源, 修正模型则可以根据区域实际灵活调整指标, 如本文考虑了雨水势能。此外, 与其他的耕地能值生态足迹改进模型(简称“其他模型”)相比：修正模型的可更新环境资源既考虑了3%表土能也考虑了农田灌溉用水, 这样指标体系更加完善；为便于比较, 修正模型的耕地能值生态承载力模型和耕地能值生态足迹模型都采用统一的全球能值密度。因此, 与传统模型和其他模型相比, 修正模型更加合理, 具有参数稳定、考虑复种指数和指标调整灵活等诸多优势。

(2) 与休耕试点情况比较

松桃县在8个乡镇实施休耕试点, 包括黄板镇、甘龙镇、长兴堡镇、木树镇、乌罗镇、冷水溪镇、瓦溪乡和永安乡, 各乡镇休耕试点面积在133—200hm²之间, 其中甘龙镇和黄板镇最先休耕, 并且试点面积相对较大。本文测算出来应该休耕乡镇与实际休耕试点乡镇有5个乡镇不一致：永安乡、迓驾镇、太平营街道、乌罗镇、冷水溪镇。应用修正模型测算, 乌罗镇和冷水溪镇的耕地能值生态盈余, 可以不休耕；永安乡、迓驾镇和太平营街道的耕地能值生态赤字, 应该休耕。应用ESI_cl测算：迓驾镇和太平营街道应优先休耕；乌罗镇和冷水溪镇应适度休耕；永安乡可暂不休耕。然而, 乌罗镇、冷水溪镇和永安乡却是休耕试点乡镇。休耕试点的实际情况与本文研究结果存在差异, 主要受到以下两个方面的因素影响：

第一, 社会经济因素。一方面, 受精准扶贫政策影响。松桃县休耕试点期间正是全面脱贫攻坚的关键时期, 产业扶贫是重要的扶贫措施之一。地方政府将休耕视为一项扶贫产业, 通过下拨国家休耕补助和收获休耕产品可以提高农民收入, 于是选择贫困发生率较高的乡镇和行政村实施休耕试点, 并优先考虑贫困户。以甘龙镇为例, 休耕试点主要在浑泉村、坪上村、官坟村、平会村和石板村等, 休耕试点面积200hm², 与黄板镇一样全县最多, 实际上除了浑泉村石漠化较严重应该休耕以外, 其余行政村不应该休耕, 这些村落山高坡陡、交通不便、劳动力匮乏、撂荒严重, 大部分耕地应该自然退耕而不是休耕, 显然, 甘龙镇不应该优先休耕而应该适度休耕, 与本文研究结果一致。另一方面, 受坝区农业产业发展规划影响。按照《松桃县33.33hm²以上坝区农业产业结构调整实施方案》, 优先发展坝区现代特色农业产业, 通过实施休耕试点, 提升耕地地力, 为复耕对接农业产业打好基础。比如, 黄板镇、长兴堡镇和木树镇3个乡镇紧邻且都处于坝区, 耕地集中连片。但是, 尽管迓驾镇和太平营街道也都处于坝区, 但是农业产业发展潜力相对较小, 并未成为休耕试点乡镇, 实际上这两个乡镇的耕地生态退化严重, 迓驾镇石漠化面积高达31.17hm², 占本镇国土面积比例为43.02%, 占比居全县最高, 该镇近一半土地存在石漠化现象, 应该安排优先休耕, 太平营街道紧邻县城, 是重要的蔬菜种植基地, 农作物复种指数达1.35, 指数居全县最高, 也应该安排优先休耕, 也与本文研究结果一致。

第二, 农机、化肥和农药等总辅助能投入(即为E_mF +E_mT)。①永安乡。总辅助能在所有乡镇中投入最少, 仅为7.41×10¹⁸sej, 净能值产出率(EYR)太高和环境负载率(ELR)太低, ESI_cl≥10, 即耕地资源开发程度不够, 耕地系统不可持续, 反映了总辅助能投入太少不利于耕地生态平衡。②迓驾镇和太平营街道。总辅助能投入太大, 分别为2.94×10¹⁸sej和2.71×10¹⁹sej, 在全部乡镇排名中分别为第1和第3, EYR较低和ELR太高, ESI_cl＜1, 即耕地系统不可持续, 反映了总辅助能投入太多也不利于耕地生态平衡。③乌罗镇和冷水溪镇。总辅助能投入都适中, 分别为1.95×10¹⁹sej和1.59×10¹⁹sej, 在全部乡镇排名中分别为第14和第16, EYR和ELR都较低, ESI_cl在1—5之间, 即耕地系统可持续, 反映了适中的总辅助能投入有利于耕地系统生态平衡。值得注意的是, 全县应该适度休耕的乡镇均呈现耕地能值生态赤字, 但是耕地系统却处于可持续状态, 原因在于总辅助能投入较适中, 使得生产可以持续维持下去。可见, 适量的总辅助能投入, 即使耕地能值呈现生态赤字, 仍然可以使生产持续维持下去, 即通过适量的外部能量输入, 可以维持耕地系统某种程度的生态平衡。基于此, 永安乡应该加大耕地利用程度以增加总辅助能投入, 而不是休耕；迓驾镇和太平营街道应该优先休耕以减少总辅助能投入；乌罗镇和冷水溪镇总辅助能投入适量且耕地能值生态盈余, 可以不休耕。

综上, 本文研究结果不仅符合国家休耕目标的初衷, 而且真实地反映区域耕地生态环境状况, 可以较好地为当地的休耕实践提供指导。修正模型具有参数稳定、考虑复种指数和指标调整灵活等诸多优势, ESI_cl可以准确地刻画区域耕地生态经济系统的可持续状态。

3.2 结论

本文运用能值分析方法和生态足迹方法, 修正了耕地能值生态足迹改进模型(EC和EF)(简称“修正模型”)和耕地能值可持续指数(ESI_cl), 在此基础上, 分别测算了松桃县2016年全县及28个乡镇的最大休耕面积和全县休耕面积范围值。主要结论如下：

(1) 耕地能值生态盈亏可以作为乡镇是否应该休耕的判定标准, 基于此测算的最大休耕面积关键在于测算生态耕地面积。总体来看, 松桃县耕地能值生态赤字, 应该安排耕地休耕：平均耕地能值生态承载力121842.57hm², 人均0.17hm², 平均耕地生态足迹165408.49hm², 人均0.23hm²。从分乡镇来看, 有3个乡镇的耕地能值生态盈余, 可以不休耕；有25个乡镇的耕地能值生态赤字, 应该休耕。按照全县平均统计(SCAL), 全县最大休耕面积19558.62hm², 占总耕地面积的26.34%；按照分乡镇统计(STL), 全县最大休耕面积17673.83hm², 占总耕地面积的23.8%。从空间分布来看, 最大休耕面积中等及以上等级的乡镇散布于4个区域的8个乡镇：东北部的黄板镇、迓驾镇和世昌街道；中部的孟溪镇；西部的甘龙镇和东南部的盘信镇、牛郎镇和大兴街道。

(2) ESI_cl可以作为休耕乡镇时序的判定标准, 其优先休耕乡镇的最大休耕面积之和即为全县最小休耕面积。全县ESI_cl偏低, 应该适度休耕。优先休耕、适度休耕和暂不休耕的乡镇分别有2个(迓驾镇和太平营街道)、23个(蓼皋街道、黄板镇和甘龙镇等)和3个(世昌街道、牛郎镇和永安乡)。全县最小休耕面积1396.10hm², 占耕地总面积的1.88%。按照全县平均统计(SCAL), 全县休耕面积范围值1396.10—19558.62hm², 占总耕地面积的1.88%—26.34%；按照分乡镇统计(STL), 全县休耕面积1396.10—17673.83hm², 占总耕地面积的1.88%—23.8%。