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Change of Planting Structure and Specialization Zoning of Economic Crops in Inner Mongolia Autonomous Region
ZHAOZeyuan, FENGWanze, BIYaqiong, WANGWenle, SHANFeibiao, ZHANGJuan, LYUYanxia, LIMinhui
Journal of Agriculture ›› 2026, Vol. 16 ›› Issue (1) : 99-108.
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Change of Planting Structure and Specialization Zoning of Economic Crops in Inner Mongolia Autonomous Region
To better understand the economic crop planting structure and specialization zoning in the Inner Mongolia Autonomous Region, this study takes league and city as research units, using economic crop planting area data from 2018 to 2022 in the Inner Mongolia Autonomous Region. Six categories of economic crops—vegetables, sugars, amphisarca, edible mushrooms, flowers, and Chinese herbal medicines—were selected as research subjects. Comprehensively utilize the center of gravity model, Gini coefficient, and location entropy, with the assistance of ArcGIS software, to analyze changes in the planting structure of economic crops and their spatiotemporal evolution, as well as the specialization level and specialization zoning of economic crops. The results show that the distribution and migration direction of the barycenter coordinate points of economic crops are basically along the northeast and southwest directions, which is consistent with the regional characteristics of the Inner Mongolia Autonomous Region. The economic crops have formed a certain scale of agglomeration production pattern, albeit with some varieties exhibiting unstable spatial patterns. The specialized division of labor in economic crop planting is relatively obvious, but the level of specialization needs to be improved. The leagues and cities of Inner Mongolia Autonomous Region are divided into eight categories: non-plantable zone, plantable zone, advantage exit zone, non-advantage zone, potential advantage zone, advantage recession zone, comparative advantage zone, and absolute advantage zone, which guide the optimization of economic crop production layout. In the future, the planting of economic crops in Inner Mongolia Autonomous Region should be adapted to local conditions, division of labor and cooperation, thereby promoting agglomeration and specialized production. The research aims to provide a theoretical basis for enhancing the region's economic crops production capacity, optimizing the production structure of economic crops, adjusting the regional layout, and rationally allocating agricultural production resources.
Inner Mongolia Autonomous Region / economic crops / planting structure / temporal and spatial variation / specialization zoning
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高军波, 韩勇, 喻超, 等. 河南省县域农作物生产空间格局演变及专业化分区研究[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(7):152-163.
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吴爱明. 面向经济作物的智能农机开发与应用情况分析[J]. 农机使用与维修, 2022(7):158-160.
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王静, 方锋, 王莺. 中国南方主要经济作物播种面积变化时序特征及驱动因素分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(1):114-124.
作物播种面积是指导农业结构调整和优化的重要依据,及时了解作物播种面积时序变化特征及其驱动因素具有重要意义。笔者利用历史统计资料,选择广东、广西、四川、云南和贵州为代表区,探讨主要经济作物播种面积变化的时序特征及驱动因素。研究表明：（1）广东省油料、花生、糖料和甘蔗播种面积变化呈增-减-平趋势,油菜籽、芝麻和麻类呈增-减-增-减、增-平-减-平和下降趋势,黄红麻、烟叶和烤烟呈先增后减趋势;广西油料和花生播种面积变化呈增加趋势,芝麻、糖料和甘蔗呈先增后减趋势,棉花呈增-减-平趋势,麻类呈下降趋势,烤烟和烟叶波动较大;四川省油料、花生、油菜籽播种面积变化呈增加趋势,芝麻呈下降趋势,棉花、麻类和黄红麻呈先增后减趋势,糖料、甘蔗、烟叶和烤烟呈增-减-增-减趋势;贵州省油料、花生和油菜籽播种面积变化呈增加趋势,芝麻和棉花呈增-减-增-减和增-减-平趋势,麻类和黄红麻呈先增后减趋势,烤烟和烟叶呈增-平-减趋势,糖料和甘蔗变化剧烈;云南省油料、油菜籽和花生播种面积变化呈增-减-平-增趋势,芝麻、棉花、糖料和甘蔗呈先增后减趋势,烟叶和烤烟呈增加趋势。（2）不同省份、不同经济作物播种面积变化主要驱动因素不同,人口数量、农业技术指标以及自然灾害中,风雹灾和水灾灾害程度影响较大。
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林霜霜, 陆佩兰, 张海峰, 等. 福建省农作物种植面积和产量变迁的特征分析[J]. 中国种业, 2022(8):73-79.
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王楚凡, 牛俊. 西北地区主要粮食作物种植的水、碳足迹及布局优化[J]. 中国农业科学, 2024, 57(6):1137-1152.
【目的】 对西北地区主要粮食作物碳足迹和水足迹进行评估，并基于碳足迹和水足迹建立多目标种植结构优化模型，对各省（区）粮食作物进行空间布局调整，为减少碳排放量和强化水资源管理提供理论依据。【方法】 以西北地区小麦、玉米和水稻种植面积、产量和农资投入量等为基础数据，利用生命周期法（LCA）对碳足迹进行评估；以蒸散量和有效降水量为基础数据，利用Penman-Monteith公式对水足迹进行评估；基于熵权法对西北五省（区）三大粮食作物布局进行多目标优化。【结果】 1999—2020年西北地区小麦、玉米、水稻的碳足迹和水足迹在不同省（区）表现出明显的差异性。西北地区3种粮食作物小麦、玉米、水稻碳排放呈现出东西部较高，中部较低的分布特点，其单位产量碳足迹（PCF）的范围分别为：0.36—0.63、0.33—0.56、0.57—0.97 t CO<sub>2</sub>-eq·t<sup>-1</sup>，单位面积碳足迹（FCF）分别为：（2.46±0.77）、（3.21±0.49）、（5.57±0.91）t CO<sub>2</sub>-eq·hm<sup>-2</sup>。2010—2018年西北地区小麦、玉米绿水总量呈平稳上升趋势，水稻绿水总量变化不显著。平均绿水总量较高的地区分布在陕西、甘肃和宁夏。蓝水总量在2010—2015年呈上升趋势，2016—2018年呈现下降趋势，平均蓝水总量较高的地区分布在甘肃、宁夏和新疆。玉米是西北地区三大粮食作物中蓝水足迹最小的作物，平均蓝水足迹为0.45 m<sup>3</sup>·kg<sup>-1</sup>；水稻的蓝水足迹最大，平均蓝水足迹为0.77 m<sup>3</sup>·kg<sup>-1</sup>。基于碳足迹和水足迹进行粮食作物种植结构优化，以各省（区）不同作物种植面积为决策变量，并根据不同权重设置重点减少碳排放（生态效益）和重点增加绿水利用（水资源效益）的优化情景。情景1碳排放总量减少1.9%，绿水利用总量增加5.0%；情景2碳排放总量减少11.8%；情景3绿水利用总量增加6.7%。【结论】 西北地区三大粮食作物碳排放和水总量时空差异显著。碳足迹方面，该地区三大粮食作物平均FCF呈现增加，PCF呈现降低的变化趋势。水足迹方面，该地区三大粮食作物绿水足迹高于全国均值，其中玉米绿水足迹最大，水稻绿水足迹最小。在粮食作物安全保障的前提下，小麦种植面积增加6.7%、玉米和水稻种植面积分别减少5.8%和8.0%，经济、资源和生态效益均有一定的改进。综上所述，多目标优化后可以提高绿水资源利用，减少碳排放量，缓解环境压力。
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| [7] |
葛颖, 吴双双, 段静怡. 2019年—2022年崇明区堡镇水稻品种结构及种植情况的演变分析[J]. 上海农业科技, 2024(2):21-23.
|
| [8] |
吴芳, 潘志芬, 李涛, 等. 西藏县域农作物种植结构时空变化及专业化分区[J]. 应用与环境生物学报, 2022, 28(4):935-944.
|
| [9] |
王泓淯, 房艳刚, 刘建志. 2005—2015年黑龙江省农作物种植结构时空演变[J]. 地域研究与开发, 2020, 39(1):168-174.
|
| [10] |
韦广源, 王西娜, 马永鑫, 等. 1985—2018年宁夏主要粮食作物种植结构变化及其驱动力分析[J]. 农业科学研究, 2023, 44(3):1-9.
|
| [11] |
马惠兰. 区域农产品比较优势理论研究与实证分析—以新疆种植业为例[D]. 乌鲁木齐: 新疆农业大学, 2004.
|
| [12] |
赵向豪, 陈彤, 姚娟. 新疆种植业地理集聚的时空特征与影响因素[J]. 地域研究与开发, 2016, 35(2):153-158.
基于1989—2014年新疆维吾尔自治区14个地州种植业及8类作物的产量数据，运用重心移动模型、区位基尼系数、产业集中率，对新疆种植业地理集聚的时空特征进行分析。整体而言，新疆种植业具有显著的地理集聚特征，呈现出不断增强的趋势，具有明显的拐点和阶段性特征，种植业整体重心呈现出向北偏东的移动趋势，不同作物地理集聚具有显著差异。一些农作物的生产高度集聚在少数地州，地区垄断性不断增强。影响新疆种植业地理集聚的因素日趋多元化和复杂化，主要包括资源禀赋、技术环境、产业环境和制度环境等因素。
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| [13] |
陈太政, 李二玲, 李琬. 1989-2009年河南省农作物地理集聚及其演化机制[J]. 地理科学进展, 2013, 32(8):1237-1245.
以河南省17 种农作物为对象,采用1989-2009 年的地市级数据,对农作物的集聚特点、专业化格局及其演化机制进行分析。研究结果表明:河南省农作物的集聚水平低且整体增长缓慢,尤其是遍在农作物;部分农作物有分散化的趋向,而水稻的集聚程度一直很高,较大程度上影响了河南省农作物整体的集聚水平;经济作物的集聚与区域专业化程度均高于粮食作物,且分布格局变化不大,仍集聚于研究时段初始时的优势区域;蔬菜类作物专业化程度较低,其空间分布与城市化水平高度相关,不断向郑汴地区集聚;水果类作物不断向豫西山地尤其是三门峡市集中,而部分水果类作物如葡萄、桃等则出现分散化的趋势。总体来说,各市域间农作物结构相似度高,分工与专业化生产初现雏形。在此基础上,构建了基于演化经济地理学的“稳定—变化—选择—适应”过程分析框架,对河南省农作物集聚与专业化格局的形成演化机制进行阐释。
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| [14] |
屈艳辉, 李二玲, 范訸嘉. 河南省县域粮食生产格局演化及影响因素[J]. 地域研究与开发, 2017, 36(3):148-153.
|
| [15] |
刘世薇, 张平宇. 东北地区农业产业地理集聚格局研究[J]. 农业现代化研究, 2013, 34(5):591-596.
|
| [16] |
赵泽源, 魏欣欣, 张明旭, 等. 内蒙古自治区第四次与第三次全国中药资源普查药用植物资源物种变化分析[J]. 中国现代中药, 2023, 25(12):2453-2457.
|
| [17] |
赵泽源, 吕国帅, 王凌飞, 等. 内蒙古自治区中(蒙)药材种植统计数据挖掘分析[J]. 中国现代中药, 2023, 25(11):2274-2283.
|
| [18] |
梁莉. 内蒙古西瓜甜瓜生产概况[J]. 中国瓜菜, 2014, 27(S1):177-178.
|
| [19] |
郝瑶. 我国畜牧产业集聚的时空变迁与影响因素分析[J]. 饲料研究, 2023, 46(24):181-186.
|
| [20] |
毛昭庆, 袁媛, 董云峰, 等. 基于县域视角的云南省粮食生产空间布局变迁分析[J]. 西南农业学报, 2023, 36(8):1612-1624.
|
| [21] |
苗晓颖, 胡继连, 王秀鹃. 山东蔬菜生产格局演变及空间集聚效应分析[J]. 山东农业科学, 2021, 53(9):148-156.
|
| [22] |
胡馨月, 孙倩, 黄瑾依, 等. 2007—2020年新疆额敏县野果林时空分布和重心动态变化[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(2):211-218+231.
|
| [23] |
王楠, 陈从喜, 郭文华, 等. 中国耕地面积-粮食产量重心迁移轨迹特征及空间错位关系[J]. 济南大学学报(自然科学版), 2024, 38(1):53-60.
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| [24] |
姚成胜, 杨一单, 殷伟. 中国非主粮生产的地理集聚特征及其空间演化机制[J]. 经济地理, 2020, 40(12):155-165.
非主粮包括豆类、薯类、高粱、谷子、燕麦等众多粮食品种，促进非主粮的生产有利于稳定我国粮食自给率，有利于有效地改善和提高土壤肥力；同时也有利于满足粮食的多元化消费需求，更好地推动我国农业供给侧改革。文章运用区位基尼系数法、区位商指数、产业集中率、地区平均产业集中率、空间面板计量模型等方法，探讨了1997—2017年我国非主粮生产的地理分布特征以及空间集聚演变机制。结果表明：①1997—2017年我国非主粮生产的集聚水平不断上升，不同非主粮品种的集聚水平呈现出豆类>其他杂粮>薯类的变化特征。②北方5省和西南4省市是我国非主粮生产中心，其豆类产量合计占全国豆类产量的71.8%，薯类合计占65.4%，其他杂粮占61.2%，左右着国内非主粮的供给量以及对国外的依存度；比较而言，广大中东部地区非主粮生产则不断萎缩。③自然资源禀赋决定了非主粮生产的基本格局，生产的专业化程度和技术水平进一步强化了这一格局，而人口与经济增长以及城镇化发展则推动着非主粮生产格局的持续演变。
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| [25] |
赵俊伟, 陈永福, 余乐, 等. 中国生猪养殖业地理集聚时空特征及影响因素[J]. 经济地理, 2019, 39(2):180-189.
运用1996—2016年中国生猪养殖业发展相关数据，采用区位基尼系数指标测度中国生猪养殖业时空分布及其演变特征，进一步运用Moran's I指数从空间相关性角度对生猪养殖业的地理集聚效应进行分析，并在此基础上，构建空间动态面板数据模型分析影响中国生猪养殖业地理集聚的主要因素。结果表明：中国生猪养殖业的空间集聚特征显著并呈弱化趋势，且具有一定的阶段性特征，时空分布呈“集—散—集”的变化特征。其中，1996—2005年，中国生猪养殖业空间上呈现稳中有升的集聚态势，2005—2013年，集聚态势逐渐减弱，2013—2016年，集聚现象呈现回升趋稳态势。Moran's I指数表明具有显著的地理集聚效应，发展水平较高的省区对周边省区的辐射带动作用使省区间的差距逐渐缩小。生猪养殖业地理集聚受自然资源、经济、技术等多种要素综合影响，其中，地理因素、土地资源、城镇化率和技术水平等因素对生猪养殖业地理集聚影响较为显著。因此，各省区发展生猪养殖业应因地制宜制定规划，以市场为导向，充分挖掘资源潜力，发挥生猪养殖水平较高省区的辐射带动作用，加大技术支持力度，促进区域协调发展。
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| [26] |
罗海平, 艾主河, 何志文. 基于地理集聚的我国主要粮食作物演化及影响因素分析[J]. 统计与决策, 2021, 37(20):71-75.
|
| [27] |
王伟新, 向云, 祁春节. 中国水果产业地理集聚研究:时空特征与影响因素[J]. 经济地理, 2013, 33(8):97-103.
|
| [28] |
贾云婷, 胡宝贵. 北京市农业产业空间布局及差异评价[J]. 北方园艺, 2022(21):130-137.
|
| [29] |
林正雨, 何鹏, 李晓, 等. 四川省农业地理集聚格局及演化机制研究[J]. 中国农业资源与区划, 2017, 38(1):207-215.
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