共享社会经济路径下中国城镇用地扩展对耕地面积的影响

祝正康^1,2, 孙健^1,3,*, 潘天石¹, 左丽君^1,2

(1. 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094
2. 中国科学院大学, 北京 100049
3. 北京市遥感信息研究所, 北京 100006)

摘要: 城镇用地和耕地是受人为活动影响最为剧烈的两种土地利用类型, 是联合国可持续发展目标SDG11 (可持续城市和社区) 和SDG2 (零饥饿) 的承载体。中国作为一个快速发展的经济体, 近年来城镇化进程加快, 城镇用地扩展与耕地保护矛盾突出, 反映出SDG11与SDG2之间的交互与权衡。本文基于中国土地利用变化遥感监测数据和2030年城镇用地扩展预测数据, 采用GIS空间分析方法和指标分析法, 从中国国家尺度和粮食主产区两个层次, 分析可持续发展目标提出元年 (2015年) 前后, 城镇扩展对耕地占用的潜在时空特征差异。研究发现: ①相比2000—2015年, 预测的2015—2030年中国城镇用地扩展对耕地的占用将会明显减缓, 降幅为59%~65%; 长江中下游地区的城镇扩展导致耕地面积减少量最多, 东北区降幅最大, 不同规模城镇Ⅰ类城镇降幅最大。②与全国平均状况相比, 未来粮食主产区中城镇扩展给耕地面积造成的影响预估将愈发严重, 其中黄淮海区、西南区、黄土高原区的粮食主产区, 还有粮食主产区里的Ⅰ类、Ⅳ类城镇表现得最为显著。③不同共享社会经济路径中, 可持续发展情景对耕地资源的保护未见成效, 城镇扩展占用耕地现象较为严重, 且耕地对城镇扩展的贡献最大, 因而综合考虑粮食安全的情况下应当对可持续发展情景进行适当修正。本研究可为中国新型城镇化背景下的耕地可持续化发展提供支撑。

关键词: 中国, 粮食主产区, 共享社会经济路径, 城镇扩展, 耕地流失

DOI: 10.48014/csdr.20250128001

引用格式: 祝正康, 孙健, 潘天石, 等. 共享社会经济路径下中国城镇用地扩展对耕地面积的影响 [J]. 中国可持续发展评论, 2025, 4(2): 70-82.

文章类型: 研究性论文

收稿日期: 2025-01-28

接收日期: 2025-03-07

出版日期: 2025-06-28

1　引言

城镇用地是人口密集、社会经济活动集中的核心区域，同时是人类对自然环境影响最显著的空间。城镇化过程中，城镇用地的扩展被视为其空间表现最显著特征之一^[1]，并且是联合国可持续发展目标11(SDG11，可持续城市和社区)的重要关注区域^[2,3]。随着社会经济的快速发展和人口的持续增长，全球城镇化进程加速，导致大规模农田被占用，城镇用地扩张与耕地保护之间的矛盾日益加剧，难以调和，进而对实现SDG 2(零饥饿目标)构成威胁^[4,5]。中国目前正在经历快速城镇化过程，城镇用地扩展作为城镇化最直接的体现，正深刻影响中国的土地利用系统。遥感监测结果显示，在1980年至2015年期间，中国耕地面积出现了一定程度的缩减，城乡工矿以及居民用地空间不断向外拓展形成对耕地的占用是重要原因。并且，以时间发展为脉络来看，耕地流失到城镇用地的比例逐渐增加^[6,7]。城镇用地扩展对耕地面积的侵占不仅会影响耕地的可持续化发展^[4]，同时也会加剧中国粮食安全的压力^[8]。研究城镇用地扩展对耕地占用的时空特征对于土地可持续利用具有重要价值。

近年来学者对各种尺度的城镇扩展占用耕地的时空变化和未来不同情景分析进行了大量研究，尺度从单个城市到区域、国家，甚至全球^[9,10]。在城镇扩展占用耕地的变化过程研究中，赵晓丽等基于中国土地利用变化遥感监测数据库，分析了1980—2010年这三十年间耕地的变化情况。研究结果表明，建设用地对耕地的侵占现象持续加剧，并呈现出日益增强的趋势，反映出城镇化进程对土地资源压力的不断升级^[11]。Xu等利用植被指数和夜间灯光数据，解析出了20世纪90年代至2015年的中国城镇扩展情况，基于时空变化分析，发现边缘扩展模式是导致耕地流失的主要因素^[12]。在未来预测研究中，Tu等利用结合了SD和CA模型生成的未来城市用地扩张(FULE)数据集，分析了中国九大农业区的土地利用变化模式，估算出到2050年将有390万~490万公顷的现有耕地被未来的城市用地扩张所取代;在全球范围内，学者们基于全球耕地分布、农作物产量数据以及主要城市未来城镇用地预测结果，开展了系统性的综合研究。研究结果表明，到2030年，全球因城镇扩张而导致的耕地损失中，约80%将发生在亚洲和非洲，这一趋势可能对区域粮食安全和生态平衡带来重大挑战^[13]。

未来，中国面临着经济水平提升和人口结构变化带来的粮食需求增加，粮食自给面临挑战。城镇扩展对耕地的占用将使得这一挑战更加严峻。共享社会经济路径(SSPs)提供了未来不同社会经济的发展路径，将其与城镇发展相结合，探究未来城镇用地变化对耕地的影响，对于评估我国粮食安全能否得到切实保障意义重大。本文基于中国土地利用变化遥感监测数据^[14]和SSP模拟下的中国城镇用地扩展预测数据^[15]，采用GIS空间分析方法对其进行交互应用分析，在中国以及粮食主产区这两个尺度下，针对 2000 年至2015年和2015年至 2030 年两个时间段，城镇用地不断扩展对耕地面积造成影响所呈现出的时空特征展开深入分析，并在此基础上讨论未来各类发展情景中，城镇扩展对耕地的占用的差异。研究结果一方面可为中国城镇化发展相关政策的拟定提供科学支撑，另一方面能够为城镇化背景下耕地的可持续发展提供有力保障。

2　数据与方法

2.1　数据介绍

本文使用的数据包含2015年中国耕地现状栅格数据，2000—2015年中国耕地-城镇用地动态栅格数据^[14]和共享社会经济路径下2030年中国城镇用地预测数据集^[15]。前两者提取自中国1∶10万比例尺土地利用时空数据库^[14]，后者多情景下的城镇用地预测数据是基于改进的城镇用地预测模型(Dinamica EGO模型)模拟得出的，其优势在于充分考虑了多种影响因素，预测了未来不同情景下城镇用地的规模。以上的所有数据空间分辨率为1km×1km，投影方式采用双标准纬线等面积割圆锥投影。

2.2　研究方法

本研究基于不同情景(SSPs)下的中国城镇用地预测结果和耕地数据，采用GIS空间分析方法开展交互处理，随后，依据定量指标，从不同农业区划以及各异规模的城镇这两个维度出发，系统剖析城镇用地持续扩展对耕地面积的影响及其时空演变特征，并深入探讨未来不同情景下城镇扩展对耕地影响的差异。之后进一步聚焦粮食主产区，作为核心研究区域展开深入分析，着力挖掘粮食主产区中，不同规模城市城镇用地向外扩展所展现出的区域性特征以及对耕地的影响差异。

2.2.1　共享社会经济路径(SSPs)

共享社会经济路径(SSPs)^[16]是IPCC提出的新一代情景组合，旨在描述不同社会经济发展路径下的未来情景。近年来，SSPs已被广泛应用于全球或国家层面的城镇用地扩展预测研究^[17-19]。SSPs在设定时参考了大量社会经济发展指标，这些指标与城镇用地扩展背景相似。因此，将SSPs与中国城镇用地扩展对耕地面积的影响分析结合起来，有助于深入探讨未来城镇化进程对耕地资源的潜在影响，为土地利用规划和政策制定提供参考。SSPs框架描绘了五种不同的发展模式，每种模式代表了一种可能的社会经济发展路径，涵盖了人口增长、经济结构、政策导向及环境治理等关键因素，具体描述如表1所示^[16]。

表1　共享社会经济路径情景描述

Table 1　Description of Shared Socioeconomic pathway(SSP)scenarios

情景	情景描述
SSP1	可持续发展情景。强调尊重环境界限，推动低碳技术的发展，国家层面加大教育和卫生的资金投入，逐步淡化经济增长目标，转而更广泛地关注人类福祉，促进人口的转型。消费模式趋向低材料增长，资源和能源的强度也逐步降低，促进可持续经济发展的实现。
SSP2	延续历史情景。社会、经济与技术的走向基本未脱离历史轨道。部分国家发展顺遂，成果显著，而另一些国家则没有达到预期。全球及各国机构为实现可持续发展目标奋力拼搏，然而进程迟缓。总体而言，资源、能源使用强度降低，全球人口增长平缓，本世纪下半叶将趋稳，收入不平等状况依旧，改善艰难。
SSP3	区域竞争情景。各国更加关注国内和地区问题，政策逐渐倾向于安全而非广泛发展。各国专注于能源和粮食安全，牺牲教育、技术开发和更广泛的社会发展，导致经济增长缓慢、消费物质密集，不平等加剧。工业化国家人口增长低，而发展中国家人口增长高。环境问题国际重视不足，部分地区环境恶化。

续表

情景	情景描述
SSP4	不均衡发展情景。人力资本投资的不平等以及经济和政治差距的扩大加剧了国家间及国内的不平等和分层。全球经济中，知识和资本密集型部门与劳动密集型、低收入、低教育水平的社会之间差距加大，导致社会凝聚力下降、冲突增多。高科技行业发展迅速，全球能源行业多元化，既投资碳密集型燃料，又推动低碳能源。
SSP5	化石燃料为主的发展情景。全球市场一体化，卫生、教育和机构投资增强人力和社会资本。经济和社会发展与化石燃料资源开采和资源密集型生活方式结合，推动全球经济快速增长，全球人口在21世纪达到峰值并开始下降。空气污染等地方性环境问题得到有效管理，社会和生态系统的管理能力增强，必要时通过地球工程来推进环境改善。

2.2.2　区域划分

(1)城镇分类

本研究选取“城镇单元”作为研究单元，涵盖地级行政区和直辖市。城镇单元分类是城镇用地扩展预测和后续分析的基础，分类结果如图1所示。其中，Ⅰ类城镇单元7个，Ⅱ类城镇单元29个，Ⅲ类城镇单元106个，Ⅳ类城镇单元195个。

图1　城镇单元分类和粮食主产区分布(自制)

Fig.1　Classification of urban units and distribution of major grain-producing areas(self-made)

(2)农业区和粮食主产区分布

依据中国综合农业区划，划分出九大农业区(图1b)，涵盖东北、内蒙古及长城沿线、黄淮海、黄土高原、长江中下游、西南、华南、甘新、青藏等区域。而粮食主产区涉及十三个省级单位，包括河南、内蒙古、河北、山东(青岛除外)、辽宁(大连除外)、吉林、黑龙江、江西、湖南、四川、湖北、江苏以及安徽。这些区域内的耕地资源丰富，集中程度较高，总面积约为114万平方千米，占全国耕地总面积的64.54%^[16]，粮食产出量在全国总产量中的占比超75%。

2.2.3　城镇用地扩展对耕地面积影响的分析指标

为了量化城镇扩展对耕地面积的影响，本文选用了两个分析指标:每个城市因城镇扩展而损失的耕地面积以及城镇扩展占用的土地中耕地的比例。参考其他学者的研究^[20-21]，指标的选取主要基于每个城市年均因城镇扩展占用的耕地面积和耕地对城镇扩展的贡献率，采用单位城市进行指标计算主要为了方便对比不同类型城市之间和不同时间段之间指标的差异。鉴于研究时段2000年至2015年、2015年至2030年皆间隔15年，故而选定(市均)城镇扩展占用耕地面积(UEC或UECC)与城镇扩展总面积里耕地所占比例(CR)作为指标。UECC直观反映耕地被城镇扩展侵占的绝对规模，CR体现耕地于城镇用地总扩展中的占比情况，即耕地对城镇扩展的贡献。公式(1)、(2)为两个指标通用计算方式，其中，表示t1至t2时段新扩展的城镇用地侵占的耕地面积，、分别为t1、t2时刻城镇用地的面积。

(1)

(2)

3　结果分析

3.1　中国城镇扩展对耕地面积影响的时空特征和未来情景分析

相较2000—2015年，各种SSP情景下，2015—2030年间中国城镇扩展对耕地面积的占用显著减少，降幅在59%~65%。耕地对城镇扩展的贡献率基本保持稳定，略有降低，从前期的66% 降至64%。总体来说，未来中国城镇扩展对耕地的影响将显著降低(图4)。在不同情景下，城镇扩展对耕地面积的影响呈现出较大差异。在以化石燃料为主的SSP5情景下，城镇扩展占用的耕地面积为16252km²，是所有情景中的最大值;而在SSP3情景下，占用的耕地面积最少，体现了这一情景设计中对粮食安全的关注。耕地在城镇扩展中的占比值在SSP1情景下达到最高(64.41%)，而绝对面积略少于SSP5情景。SSP1(可持续发展情景)对耕地造成的影响不利主要是由于SSP1情景下，区域内部的不平等大幅降低，大型城市用地受到限制，而中等城市用地得到发展，整体用地面积有所增加，导致相比其他情景，SSP1的城市扩展面积较大，从而对耕地的占用也更加显著。可见，虽然SSP1作为可持续发展情景，专注低碳经济发展对气候系统和社会经济发展的贡献，但一定程度上未从土地利用变化的角度将粮食安全的影响纳入考虑。

3.1.1　中国不同农业区划的城镇扩展对耕地面积影响的差异

依照中国综合农业区划里的9大一级农业区，依序针对2000年至2015年、2015年至2030年，以及两个阶段展的对比展开分析，深入探究中国各大农业区中城镇扩展占用耕地面积时空过程。

在2000—2015年间，中国九大农业区的城镇用地扩展主要依赖于耕地转化，耕地成为城镇扩张的首要土地来源。在这九个农业区中，有六个区域的城镇扩展总面积的耕地转化比例超过50%，表明城镇化进程对耕地资源的占用尤为显著。同时各区之间存在一定差异。黄土高原区城镇扩展占用的耕地面积较少，但耕地占比却较高;青藏区、甘新区和内蒙古沿线地区城镇扩展的土地耕地占比相对较低，不到50%，主要与这两个区城镇周边草地分布较多有关。由于各区城镇发展速度和土地利用类型有所不同，城镇扩展对耕地面积的影响在不同农业区之间也存在较大差别，占用的耕地面积最大农业区是最小农业区的10.87倍。作为我国粮食主要生产基地的长江中下游区和黄淮海区，这两个区域的城镇化对耕地资源的影响非常突出，对农业生产和粮食安全带来较大挑战。

图2　2000—2015年中国城镇用地占用耕地空间分布概况(自制)

Fig.2　Spatial distribution of cropland encroached by urban expansion in China from 2000 to 2015(self-made)

不同情景下，2015年之后15年间城镇扩展幅度在24.03%~28.13%，占用耕地约占全国耕地面积的5.07%~5.95%，SSP5(化石燃料为主)情景下最为明显。各农业区城镇扩展占用耕地面积表现出两侧高(SSP1、5)中间(SSP3)低的U字型特征，反映出区域竞争情景下，最小城镇化和最小省际人口迁移的影响。各情景下，不同农业区城市扩展占用耕地面积极端差值最大的也出现在SSP5情景下，为4870km²，表明SSP5情景下，城镇扩展对耕地面积侵占的区域分化最明显。各情景下，耕地对城镇扩展贡献率最高值均出现在黄淮海区，贡献率在77%~78%;最小值则出现在华南区，贡献率在49%~51%。

与前一个15年相比，2015年之后的15年间城镇占用耕地的面积预计将大幅减少。各农业区内，城镇扩展对耕地的影响普遍显著降低(图5)。其中，长江中下游区的耕地占用面积减少最大(UEC减少10316km²)，而降幅最大的是东北区，达到76.33%。尽管如此，在UEC和CR方面，长江中下游区和黄淮海区仍然位居所有农业区的前列(表2、图5)，这表明，未来阶段黄淮海区的城镇扩展对耕地的侵占依然较大。考虑到这两个区域是我国重要的粮食主产区，值得引起高度关注。

图3　5种SSP情景下2015—2030年未来中国城镇用地占用耕地空间分布概况(自制)(a)SSP1;(b)SSP2;(c)SSP3;(d)SSP4;(e)SSP5

Fig.3　Projected spatial distribution of cropland occupied by urban expansion in China from 2015 to 2030 under five SSP scenarios(self-made)(a)SSP1;(b)SSP2;(c)SSP3;(d)SSP4;(e)SSP5

3.1.2　中国不同规模城镇的扩展对耕地面积影响的差异

在2000—2015年间，不同规模城镇的扩展对耕地面积的影响总体上与城市规模呈正比(表3)。其中，I类城镇单元人口规模最大，其市均城镇扩展占用耕地面积达到625.57km²，而人口规模最小的Ⅳ类城镇单元，平均每个城市的扩展占用耕地面积仅为I类城镇单元的8%，这一差异表明大型城镇在扩展过程中对耕地资源的占用远高于小型城镇。但从耕地对城镇扩展的贡献来看，Ⅲ类城镇单元的贡献率最高，为69%，而Ⅳ类城镇单元仅为58%;前两级规模城市贡献率略小于Ⅲ类，为68%。总体来说，所有类型的城市中，耕地均为城镇扩展的主要来源，贡献率超过50%。

图4　各阶段中国城镇扩展对耕地面积造成影响的展开对比分析(注:SSP1-5为2015—2030年阶段所涉及的五种情景)(自制)

Fig.4　Comparative analysis of the impact of urban expansion on cropland areas in China across different time periods(Note:SSP1-5 correspond to the five scenarios from 2015 to 2030)(self-made)

表2　中国各大农业区划之间的UEC和CR(注:在同一行内黄色值越大，绿色值越小)

Table 2　Comparison of Urban-encroached Cropland(UEC)and Contribution Rate(CR)among Major Agricultural Regions in China(Note:Within each row，larger yellow values and smaller green values indicate greater impact)

农业区划	指标	东北区	内蒙古及 长城沿线区	黄淮海区	黄土 高原区	长江 中下游区	西南区	华南区	甘新区	青藏区
2000—2015	UEC	2412	1261	10548	2063	14968	3934	3365	1297	140
	CR	0.57	0.46	0.73	0.68	0.72	0.69	0.52	0.49	0.41
SSP1	UEC	584	370	4874	1246	5148	1576	1852	396	2
	CR	0.71	0.6	0.77	0.67	0.63	0.56	0.51	0.63	1
SSP2	UEC	566	360	4402	1133	4350	1548	1772	414	2
	CR	0.72	0.62	0.78	0.67	0.61	0.57	0.49	0.64	0.67
SSP3	UEC	544	319	4139	1072	4259	1545	1586	395	2
	CR	0.74	0.62	0.77	0.67	0.61	0.55	0.5	0.64	1
SPP4	UEC	559	324	4573	1186	4278	1569	1652	393	3
	CR	0.7	0.6	0.78	0.67	0.61	0.56	0.49	0.64	0.75
SSP5	UEC	602	357	4915	1216	5227	1510	2014	408	3
	CR	0.72	0.59	0.77	0.68	0.63	0.57	0.49	0.62	0.6

图5　两个时间段间中国不同农业区划的UEC和CR对比(自制)

Fig.5　Comparison of UEC and CR in Different Agricultural Regions of China between Two Time Periods(self-made)

表3　中国不同规模城镇之间的UECC和CR(注:在同一行内黄色值越大，绿色值越小)

Table 3　Comparison of Urban-Encroached Cropland per city(UECC)and Contribution Rate(CR)across different city sizes in China(Note:Within each row，larger yellow values and smaller green values indicate greater impact)

规模层面	指标	Ⅰ类城镇单元	Ⅱ类城镇单元	Ⅲ类城镇单元	Ⅳ类城镇单元
2000—2015	UECC	625.57	391.07	142.22	47.41
	CR	0.68	0.68	0.69	0.58
SSP1	UECC	95.57	142.31	89.06	12.76
	CR	0.6	0.65	0.66	0.58
SSP2	UECC	96.29	122.79	81.25	12.32
	CR	0.62	0.64	0.65	0.58
SSP3	UECC	82.5	115.93	79.03	12.33
	CR	0.6	0.64	0.65	0.58
SSP4	UECC	90.29	122.52	82.01	12.2
	CR	0.61	0.64	0.66	0.57
SSP5	UECC	125.29	147.97	88.03	12.61
	CR	0.59	0.64	0.66	0.57

预测结果显示，与2000—2015年不同，2015—2030年期间，市均城镇扩展占用的耕地面积最大的是Ⅱ类城市，占用面积在115.93~147.97km²;而SSP5情景下城镇扩展占用的耕地面积最多，SSP3情景下最小。耕地对城镇扩展贡献率最高的为Ⅲ类城市，不同情景下该贡献率均在65%以上。从不同规模城市的降低幅度来看，最大的是Ⅰ类城镇单元，达到84.34%。同时，Ⅰ类城镇单元耕地对城镇扩展的贡献率也显著下降，从2000—2015年的68%降至未来阶段的59%~62%，表明Ⅰ类城镇单元未来城镇扩展中对耕地资源的影响将显著减少。此外，未来阶段中，Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类城镇单元之间的差距有所缩小，Ⅱ类和Ⅲ类城镇单元的UECC与Ⅰ类城镇单元的差距大幅缩小，Ⅱ类城镇单元甚至超过Ⅰ类城镇单元;而CR也明显超过了Ⅰ类城镇单元。这表明，未来阶段中等城市的扩展将成为影响耕地面积的主要来源。

3.2　粮食主产区内城镇扩展对耕地面积影响的时空特征和未来情景分析

整体来看，2015—2030年间，粮食主产区城镇扩展对耕地的占用幅度预计比2000—2015年显著降低，降幅介于37%~43%之间，略低于全国平均水平。这表明，相较于全国范围，粮食主产区的城镇扩展对耕地资源的影响在未来阶段可能相对增强。从前后两个时间阶段粮食主产区内城镇扩展占用的耕地面积占全国总量的比例来看，将从此前的63%升至64%~67%(图6);值得注意的是，与全国城镇扩展过程中耕地占比呈下降趋势不同，未来粮食主产区城镇扩展对耕地资源的影响可能进一步加剧(图6)。总体来看，UEC和CR的对比均表明，未来粮食主产区中城镇扩展侵占耕地的现象将比其他地区更加显著。

3.2.1　城镇扩展对耕地面积影响在不同农业区划粮食主产区的差异

不同农业区划内，城镇扩展占用耕地面积分布在粮食主产区内的比例大部分都高于50%，除了黄土高原区和甘新区，这与不同农业区粮食主产区面积比例有较大关系(图7)。从不同阶段的比例变化来看，黄淮海区、长江中下游区、黄土高原区等区的占比呈现上升趋势，分别从2000—2015年的89%、65%、21%升高至2015—2030年的96%、75%、35%，说明在这些区域，未来城镇扩展对耕地的占用将更多地发生在粮食主产区范围内，值得关注。

图6　不同时间阶段粮食主产区和全国范围的UEC和CR对比(自制)

Fig.6　Comparison of UEC and CR in major grain-producing areas and nationwide across different time periods(self-made)

图7　两个时间段间不同农业区划内粮食主产区城镇扩展占用耕地在全区的比例(自制)

Fig.7　Proportion of cropland occupied by urban expansion in major grain-producing areas within different agricultural regions across two time periods(self-made)

表4　不同农业区划间粮食主产区和全区的UEC和CR对比

Table 4　Comparison of UEC and CR between major grain-producing areas and the whole region across different agricultural divisions

农业区划	指标	东北区		内蒙古及 长城沿线区		黄淮海区		黄土高原区		长江中下游区		西南区		甘新区
		全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区
2000—2015	UEC	2412	2326	1261	971	10548	8881	2063	424	14968	9766	3934	1966	1297	91
	CR	0.57	0.59	0.46	0.44	0.73	0.76	0.68	0.77	0.72	0.72	0.69	0.71	0.49	0.25
SSP1	UEC	584	557	370	273	4874	4699	1246	442	5148	3883	1576	691	396	20
	CR	0.71	0.74	0.60	0.59	0.77	0.78	0.67	0.72	0.63	0.64	0.56	0.64	0.63	0.61
SSP2	UEC	566	549	360	257	4402	4235	1133	395	4350	3205	1548	678	414	22
	CR	0.72	0.75	0.62	0.60	0.78	0.78	0.67	0.73	0.61	0.62	0.57	0.68	0.64	0.69
SSP3	UEC	544	533	319	247	4139	4051	1072	416	4259	3359	1545	649	395	9
	CR	0.74	0.77	0.62	0.61	0.77	0.78	0.67	0.74	0.61	0.62	0.55	0.67	0.64	0.60
SSP4	UEC	559	530	324	228	4573	4412	1186	402	4278	3204	1569	683	393	14
	CR	0.70	0.73	0.60	0.57	0.78	0.78	0.67	0.71	0.61	0.61	0.56	0.67	0.64	0.67
SSP5	UEC	602	578	357	261	4915	4621	1216	404	5227	3705	1510	652	408	22
	CR	0.72	0.76	0.59	0.56	0.77	0.78	0.68	0.73	0.63	0.64	0.57	0.68	0.62	0.59

从耕地对城镇扩展的贡献来看(表4)，2000—2015年，东北区、黄淮海区、黄土高原区、西南区粮食主产区内的耕地贡献率均较全区的要高，增加量最大的是黄土高原区，提高9个百分点。甘新区耕地贡献率降低最多，全区贡献率为49%而粮食主产区贡献率仅为25%。2015—2030年，除西南区、长江中下游区和黄土高原区外，其余农业区粮食主产区内的耕地对城镇扩展的贡献均较2000—2015年有所提升。特别是甘新区，从2000—2015年的25%，提升至59%~67%。此外，不同的农业区，粮食主产区内耕地贡献率最高出现的情景也有所不同，甘新区和西南区贡献率最高出现在SSP2情景中，黄土高原区、内蒙古及长城沿线区、东北区则出现在SSP3情景，而长江中下游出现在SSP5情景，黄淮海区由于整体耕地面积分布较为广泛，各情景中耕地贡献率相差不大，基本都在78%左右。

3.2.2　城镇扩展对耕地面积影响在粮食主产区内不同规模城镇单元的差异

总体来看，各等级城镇类型内的粮食主产区范围内，城镇扩展占用耕地面积均大于整体城镇的平均情况，即粮食主产区内城镇扩展占用耕地现象更为严重。Ⅰ类城镇单元的UECC和CR的变化程度在所有类别均为最大(表5)，2000—2015年间增幅分别为37%和19%;2015—2030年间预计差异将进一步扩大，粮食主产区的UECC和CR将较全国高出53%和37%，表明大型城市用地扩展对耕地的影响虽然总体在减小，但粮食主产区和非主产区的差异将扩大。Ⅳ类城镇单元市均UECC在粮食主产区内较全国高15%，但耕地对城镇扩展的贡献率却低2%，表明在小城市中，粮食主产区内的城镇扩展更为剧烈，同时影响的土地利用类型更为广泛。与这两类城市相反，无论是粮食主产区，还是全国范围内的 Ⅱ 类、Ⅲ 类城镇单元，耕地的被侵占状况均呈下降态势。即在2015—2030年间，CR呈现减小的趋势(表5)。

4　结论与建议

本文基于SSPs下中国城镇用地预测结果的数据集和耕地数据，分别从全国层面与粮食主产区这两个尺度，针对城镇用地扩展给耕地面积带来影响的时空特性及未来走向展开分析，研究发现:

表5　粮食主产区和全国不同规模城镇单元间的UECC和CR对比

Table 5　Comparison of UECC and CR between major grain-producing areas and the whole country across different urban unit sizes

规模层面	指标	Ⅰ类城镇单元		Ⅱ类城镇单元		Ⅲ类城镇单元		Ⅳ类城镇单元
		全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区	全国	主产区
2000—2015	UECC	625.57	854.00	391.07	407.85	142.22	152.52	47.41	54.65
	CR	0.68	0.81	0.68	0.73	0.69	0.72	0.58	0.57
SSP1	UECC	95.57	154.00	142.31	150.80	89.06	92.86	12.76	12.32
	CR	0.60	0.79	0.65	0.71	0.66	0.70	0.58	0.61
SSP2	UECC	96.29	151.00	122.79	126.80	81.25	83.38	12.32	11.91
	CR	0.62	0.84	0.64	0.71	0.65	0.70	0.58	0.61
SSP3	UECC	82.50	144.00	115.93	124.30	79.03	82.81	12.33	12.15
	CR	0.60	0.83	0.64	0.71	0.65	0.70	0.58	0.61
SSP4	UECC	90.29	150.00	122.52	128.90	82.01	85.16	12.20	11.84
	CR	0.61	0.83	0.64	0.70	0.66	0.70	0.57	0.59
SSP5	UECC	125.29	151.00	147.97	152.00	88.03	89.11	12.61	11.79
	CR	0.59	0.84	0.64	0.72	0.66	0.71	0.57	0.61

(1)与2000—2015年相比，在2015—2030年的未来时段，中国城镇扩展给耕地面积造成的影响预估会大幅减弱，降幅为59%~65%。其中，长江中下游区城镇扩展对耕地面积的减少量最大，降幅最大的是东北区;而不同规模的城镇单元中，Ⅰ类城镇单元的降幅最为显著。在SSP5情景下，城镇扩展对耕地的占用面积最大，而在SSP1情景下，城镇扩展总面积中，耕地的贡献率最高，达到64.41%，并且对耕地的绝对占用量仅次于SSP5化石燃料为主情景。这主要是因为从土地利用变化的角度来看，SSP1代表了区域内部的不平等大幅降低的发展模式，对用地需求较大，使得相比其他情景，SSP1对耕地的占用较为显著。可见，虽然 SSP1 属于可持续发展情景范畴，但在耕地资源保护方面，未得到充分重视。因此，未来在政策制定时，应将耕地资源的保护纳入考虑，对可持续发展情景进行适当的调整。

(2)与全国平均水平相比，未来阶段粮食主产区内城镇与耕地的交互预计将有所增加，尤其在黄淮海区、长江中下游区、黄土高原区等区，城镇扩展占用耕地面积在粮食主产区内的占比呈现上升趋势，分别从2000—2015年的89%、65%、21%升高至2015—2030年的96%、75%、35%。在 “高标准农田建设” 政策背景下，黄淮海区广阔且平坦的连片耕地将面临更高的保护要求。因此，除了关注耕地数量外，还应注重耕地质量，特别是加强对城镇周边可能被城镇扩展侵占的优质耕地的保护。黄土高原区的粮食主产区范围相对有限，但面临更加严峻的生态环境，城镇扩展不仅会减少耕地面积，还可能恶化当地的生态环境，因此应给予更多的关注和保护。此外，五种情景之间的对比显示，SSP1和SSP5仍然是对耕地影响最大的情景。在SSP1情景下，粮食主产区内耕地被城镇扩展占用的面积绝对量最大，达10686平方千米;而在SSP5情景下，粮食主产区的耕地占比最大，达到70.45%。

(3)从不同等级城市来看，在未来阶段，不同规模城镇的面积扩展差距趋于缩小，Ⅳ类小型城镇分布广泛，将成为未来城镇化的主力。同时预测结果发现，未来粮食主产区里人口规模最小城镇单元的城镇扩展总面积中，耕地占比将会升高。未来城镇化的加速发展和耕地对城镇用地扩张的贡献提升，都将影响到这些区域的粮食生产。因此，城镇化背景下，对小型城市扩展占用耕地的现象应当格外重视。

利益冲突: 作者声明没有利益冲突。

---

^[①] *通讯作者　Corresponding author:孙健，sunnyallen@126.com
收稿日期:2025-01-28;　录用日期:2025-03-07;　发表日期:2025-06-28
基金项目:国家自然科学基金项目(T2261129473)资助。

参考文献(References)

[1] Liu J, Zhan J, Deng X. Spatio-temporal patterns and driving forces of urban land expansion in China during the economic reform era[J]. AMBIO: A Journal of the Human Environment, 2005, 34(6): 450-455.
https://doi.org/10.1579/0044-7447-34.6.450
[2] Mahtta R, Fragkias M, Güneralp B, et al. Urban land expansion: the role of population and economic growth for 300+ cities[J]. Npj Urban Sustainability, 2022, 2(1): 5.
https://doi.org/10.1038/s42949-022-00048-y
[3] Estoque R C, Ooba M, Togawa T, et al. Monitoring global land-use efficiency in the context of the UN 2030 Agenda for Sustainable Development[J]. Habitat International, 2021, 115: 102403.
https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2021.102403
[4] Zuo L, Zhang Z, Carlson K M, et al. Progress towards sustainable intensification in China challenged by land-use change[J]. Nature Sustainability, 2018, 1(6): 304-313.
https://doi.org/10.1038/s41893-018-0076-2
[5] Huang Q, Liu Z, He C, et al. The occupation of cropland by global urban expansion from 1992 to 2016 and its implications[ J]. Environmental Research Letters, 2020, 15(8): 084037.
https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab858c
[6] 顾行发, 李闽榕, 徐东华, 等. 中国可持续发展遥感监测 报告(2019)[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2020.
https://doi.org/10.16418/j.issn.1000-3045.20210729002
[7] Ju H, Zhang Z, Zhao X, et al. The changing patterns of cropland conversion to built-up land in China from 1987 to 2010[J]. Journal of Geographical Sciences, 2018, 28(11): 1595-1610.
https://doi.org/10.1007/s11442-018-1531-8
[8] Liu L, Xu X, Liu J, et al. Impact of farmland changes on production potential in China during 1990-2010[J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 25(1): 19-34.
https://doi.org/10.1007/s11442-015-1150-6
[9] Gibson J, Boe-Gibson G, Stichbury G. Urban land expansion in India 1992-2012[J]. Food Policy, 2015, 56: 100-113.
https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2015.08.002
[10] He C, Liu Z, Xu M, et al. Urban expansion brought stress to food security in China: Evidence from decreased cropland net primary productivity[J]. Science of the Total Environment, 2017, 576: 660-670.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.10.107
[11] 赵晓丽, 张增祥, 汪潇, 等. 中国近30a耕地变化时空特 征及其主要原因分析[J]. 农业工程学报, 2014, 30(03): 1-11.
[12] Xu M, He C, Liu Z, et al. How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis[J]. PLoS One, 2016, 11(5): e0154839.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0154839
[13] Bren D􀆳amour C, Reitsma F, Baiocchi G, et al. Future urban land expansion and implications for global croplands[ J]. Proc Natl Acad Sci U S A, 2017, 114(34): 8939-8944.
https://doi.org/10.1073/pnas.1606036114
[14] Zhang Z, Wang X, Zhao X, et al. A 2010 update of National Land Use/Cover Database of China at 1: 100000 scale using medium spatial resolution satellite images[J]. Remote Sensing of Environment, 2014, 149: 142-154.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.04.004
[15] 孙健, 张增祥, 左丽君, 等. 多情景模拟下的中国城镇用 地扩展预测[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(13): 142.
[16] Riahi K, Van Vuuren D P, Kriegler E, et al. The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview [J]. Global environmental change, 2017, 42: 153-168.
https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
[17] Chen G, Li X, Liu X, et al. Global projections of future urban land expansion under shared socioeconomic pathways[ J]. Nat Commun, 2020, 11(1): 537.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-14386-x
[18] Gao J, O􀆳neill B C. Mapping global urban land for the 21st century with data-driven simulations and Shared Socioeconomic Pathways[J]. Nat Commun, 2020, 11(1): 2302.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-15788-7
[19] O’neill B C, Kriegler E, Ebi K L, et al. The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century[J]. Global Environmental Change, 2017, 42: 169-180.
https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004
[20] Liu F, Zhang Z, Zhao X, et al. Chinese cropland losses due to urban expansion in the past four decades[J]. Sci Total Environ, 2019, 650(Pt 1): 847-857.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.091
[21] 孙健. 中国城镇用地扩展对耕地面积的影响研究[D]. 北京: 中国科学院大学, 2021

The Impact of Urban Land Expansion on Cropland under Shared Socioeconomic Pathways in China

ZHU Zhengkang^1,2, SUN Jian^1,3,*, PAN Tianshi¹, ZUO Lijun^1,2

(1. Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3. Beijing Institute of Remote Sensing Information, Beijing 100006, China)

Abstract: Urban land and cropland are two land-use types most significantly affected by human activities, serving as critical indicators for the United Nations’ SDG11 (Sustainable Cities and Communities) and SDG2 (Zero Hunger) . As a rapidly developing major economy, China has experienced accelerated urbanization in recent years, resulting in intensified conflicts between urban expansion and cropland protection, thereby reflecting the trade-offs between SDG11 and SDG2. Using remote sensing-based change data and projections of urban land expansion by 2030, this study applies GIS spatial analysis and indicator-based methods to explore the spatial and temporal characteristics of cropland occupation by urban expansion around the baseline year 2015, both at the national level and within major grain producing region. The study finds that: 1) The most significant cropland loss due to urban expansion is projected in the middle and lower reaches of the Yangtze River, while the Northeast shows the highest rate of decline. Among cities of different sizes, Type-I municipalities exhibit the greatest reduction. 2) In contrast to the national trend, urban expansion in major grain-producing areas is projected to exert an increasingly severe impact on cropland, particularly in the Huang-Huai-Hai Plain, the Southwest, and the Loess Plateau. Type-I and Type-IV municipalities within these regions show the most pronounced effects. 3) Under various Shared Socioeconomic Pathways, the sustainable development scenario has not effectively curbed cropland loss. Urban expansion continues to encroach upon cropland substantially, with cropland being the primary contributor to land conversion. These findings suggest that sustainable development scenarios should be adjusted to better incorporate food security concerns.  

Keywords: China, major grain-producing regions, Shared Socioeconomic Pathways(SSPs), urban expansion, cropland conversion

DOI: 10.48014/csdr.20250128001

Citation: ZHU Zhengkang, SUN Jian, PAN Tianshi, et al. The impact of urban land expansion on cropland under shared socioeconomic pathways in China[J]. Chinese Sustainable Development Review, 2025, 4(2): 70-82.