耕地作为粮食的载体，是保障粮食安全的关键要素。全球人口增长不可避免地导致耕地扩张以满足对食物、纤维和能源日益增长的需求，这给耕地的承载能力带来沉重负担，并加速了土壤退化与流失，对实现联合国可持续发展目标2（SDG 2，即到2030年消除饥饿）构成了重大挑战。
自2015年以来，全球饥饿和粮食不安全问题因疫情、冲突、气候变化及日益加剧的不平衡而恶化。截至2022年，全球仍有近三分之一的人口（约24亿）处于中度或严重的粮食不安全状态。因此，分析1985-2022年长时间序列的耕地面积和人均耕地面积变化趋势，对于评估SDG 2的进展至关重要。
传统耕地变化分析多依赖统计数据。遥感技术凭借其高空间分辨率和广覆盖能力，已成为监测长时间序列耕地变化的有效工具。然而，目前缺乏能够精确捕捉耕地动态信息，特别是能反映耕地变化空间细节的高分辨率遥感数据集。本研究利用新开发的GLC_FCS30D动态数据集，旨在：（1）监测1985-2022年全球耕地的时空动态格局；（2）使用人均耕地面积这一关键指标分析人口与耕地面积的相关性；（3）基于基尼指数和各国人均耕地全球份额，衡量全球不平衡分布与趋势。最终为理解全球耕地动态和SDG 2背后的全球不平衡提供有价值的参考
研究方法
1. 数据来源
GLC_FCS30D动态数据集：本研究使用了1985年至2022年、空间分辨率为30米的GLC_FCS30D土地覆盖动态数据集。该数据集采用精细分类系统，包含四种耕地类型：雨养耕地、草本覆盖耕地、乔木或灌木覆盖耕地以及灌溉耕地。数据时间跨度为1985-2022年，共24个时间节点（1985-2000年每5年一期，之后每年一期）。精度评估表明，该数据集对耕地类型具有优秀的分类性能。
全球人口数据：使用了联合国《2022年世界人口展望》修订版中的数据，计算了1985年至2022年全球、区域和国家层面的人口数据，用于估算人均耕地面积并探究耕地变化与人口增长的关系。
2. 研究方法
耕地变化估算：基于0.05°×0.05°网格聚合像元级耕地面积数据，计算了各国在1985-2022年期间的耕地净变化面积和变化幅度。
人均耕地面积计算：人均耕地面积是SDGs提出的反映不平衡现象的关键指标。本研究通过整合耕地动态数据集与全球人口数据，在国家尺度上计算了人均耕地面积及其变化，并探讨了不同大洲以及发达国家与发展中国家之间的时间趋势。
不平衡性表达：基尼指数：采用基尼指数来分析全球人均耕地的不平衡性及总体趋势。基尼指数取值范围为0到1，0表示人均耕地在各国间完全平衡分布，1表示所有耕地集中在一个国家。
人均耕地全球份额定义：建立了各国人均耕地全球份额指标，即各国人均耕地面积与全球人均耕地平均值的比值，用以说明各国人均耕地的不平衡性以及与全球平均水平的差异。如表1所示，根据PCC值将国家分为四类：人均耕地丰富国、相对丰富国、相对贫乏国和贫乏国。
结 果
1. 耕地的时空动态格局
1985-2022年耕地变化空间格局：如图1(a)和(c)所示，全球耕地扩张和损失分别发生在所有农业生产区。耕地扩张显著的区域包括巴西的热带雨林（大片林地转为耕地）和东南非洲。耕地大规模损失主要发生在南亚的印度河-恒河平原、中国华北平原和南美洲东部等地。如图1(b)所示，从纬度方向看，20°N-40°N纬度带耕地面积处于净损失状态，而耕地面积的净增加主要集中在30°S-10°N范围。如图1(d)和(e)所示，从大洲尺度看，非洲和南美洲的耕地扩张比例较高，而北美和非洲的耕地损失程度较高。亚洲因快速城市化导致大量耕地被侵占。南美洲的耕地净增益最大，占全球净扩张的68.94%。
1985-2022年耕地时间趋势：如图2所示，全球耕地面积总体呈增长趋势，平均变化率为2.42×10⁴ km²/年。具体而言，耕地面积在1985-2000年间略有减少，随后加速增加，在2010-2015年间达到峰值增长率，2015年后增速略有放缓。南美洲的耕地面积增加最大，平均变化率为1.70×10⁴ km²/年。非洲也呈现整体增长趋势。北美、大洋洲和亚洲对全球耕地净增益的贡献相对较小。
2. 人均耕地的时空动态格局
2022年全球人均耕地占有情况：如图3(a)和(b)所示，2022年全球人均耕地面积估计为0.217公顷。大洋洲因人口稀少，人均耕地面积特别高。北美和南美洲也因耕地广阔、人口密度较低而位居前列。相反，亚洲和非洲作为世界上人口密度最高的地区，人均耕地面积较低。在国家层面，尽管中国和印度拥有世界第一和第三大的耕地面积，但由于人口众多，人均耕地面积较低。澳大利亚和哈萨克斯坦则因人口少、耕地多而人均耕地面积最高。发达国家与发展中国家之间也存在差异，欧洲发达国家人均耕地面积相对适中，而非洲发展中国家普遍处于较低水平。
1985-2022年人均耕地变化：如图4(a)和(b)所示，全球人均耕地面积从1985年的0.347公顷下降至2022年的0.217公顷，降幅达37.5%。从大洲尺度看，所有大洲的人均耕地面积在1985-2022年间均呈下降趋势。其中，大洋洲的人均耕地面积下降最大（减少1.372公顷），其次是北美（减少0.252公顷），欧洲下降最小（减少0.014公顷）。在国家层面，澳大利亚的人均耕地面积下降最为显著（减少1.797公顷）。中国、巴西、大西洋沿岸国家以及加拿大、美国的人均耕地面积均有下降。欧洲发达国家因人口规模稳定或下降，人均耕地面积未见显著变化。
3. 全球人均耕地不平衡趋势
基尼指数变化：全球人均耕地的不平衡性在1985-2022年间持续加剧。基尼指数从1985年的0.895上升至2022年的0.909，表明人均耕地资源在国家间的分配越来越不平等。
人均耕地全球份额变化：根据PCC分类（表1），1985年至2022年间，属于“人均耕地丰富国”和“相对丰富国”类别的国家数量减少，而“相对贫乏国”和“贫乏国”的数量增加。这进一步证实了全球人均耕地资源分配不均的加剧。发展中国家的情况尤为严峻，其耕地总面积增加了7.09%，但由于人口增长更快，人均耕地面积大幅下降了37.38%。
讨 论
本研究利用高分辨率遥感数据揭示了全球耕地扩张与人均耕地下降并存，且国家间不平衡加剧的趋势。这种不平衡对实现SDG 2（零饥饿）构成了直接威胁，因为人均耕地资源的减少和分配不均可能加剧粮食不安全，特别是在人口稠密、耕地资源有限的发展中国家。
研究强调，尽管全球耕地总面积在增加，但人口更快的增长速度导致人均耕地面积下降，这在发展中国家尤为明显。全球化背景下，耕地的扩张和人均耕地的占有呈现出空间不平衡，南美洲和非洲的耕地净增加与亚洲等地的耕地损失形成对比。从时间视角看，全球不平衡性（基尼指数上升）稳步增加。
本研究也存在一些局限性，例如GLC_FCS30D数据集虽然精度高，但仍可能存在分类误差；人口数据基于国家统计，可能无法完全反映次国家尺度的情况。未来研究可结合更高时空分辨率的数据，并深入探讨导致这种不平衡的社会经济驱动因素。
结 论
本研究利用GLC_FCS30D数据集分析了1985-2022年全球耕地的时空动态及其与人口的关系，主要结论如下：
全球耕地面积增加，但人均耕地面积下降：1985-2022年间，全球耕地面积净增94.4万平方公里（增长5.33%），但同期人口增长近65%，导致全球人均耕地面积从0.347公顷下降至0.217公顷，降幅达37.5%。
耕地变化存在显著的空间不平衡：耕地扩张主要发生在南美洲和非洲，而损失则集中在亚洲（如印度河-恒河平原、华北平原）和北美等地。
人均耕地占有存在国家间和洲际差异：大洋洲、北美和南美洲人均耕地较高，而亚洲和非洲较低。人口大国（如中国、印度）人均耕地远低于世界平均水平。
全球人均耕地不平衡持续加剧：基尼指数从1985年的0.895上升至2022年的0.909，表明人均耕地资源在国家间的分配越来越不平等。发展中国家在总耕地面积增加的同时，人均耕地面积却大幅下降（-37.38%），面临更严峻的挑战。
对SDG 2的威胁：日益加剧的全球人均耕地不平衡，特别是发展中国家人均耕地的显著减少，威胁到消除饥饿和实现粮食安全（SDG 2）目标的达成。研究呼吁国际社会关注耕地资源的公平分配和可持续利用，以应对全球粮食安全挑战。
原文来自：https://doi.org/10.1016/j.geosus.2024.09.005
