基于种植结构的安徽省气候生产潜力估算及粮食安全气候承载力分析

卢燕宇 ，孙维，方砚秋，唐为安，邓汗青，何冬燕

1.安徽省气象科学研究所/大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室，安徽 合肥 230031；2.中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地，寿县国家气候观象台，安徽 寿县 232200；3.安徽省公共气象服务中心，安徽省气象局，安徽 合肥 230031；4.南京信息工程大学应用气象学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室，江苏 南京 210044；5.安徽省气候中心，安徽省气象局，安徽 合肥 230031

气候条件与粮食安全密切相关，近百年来全球正经历一场以变暖为主要特征的气候变化。已有研究表明，尽管气候变暖总体上改善了热量条件等农业气候资源（杨晓光等，2011），在一定程度上有利于粮食生产，但气候变化的不确定性使气象灾害加剧频发（郭建平，2015），进而对农业生产以及粮食安全也构成一定威胁（Piao et al.，2010）。

气候生产潜力是科学评价区域粮食生产能力的重要指标（Bonner，1962；韩荣青等，2014），但由于气候生产潜力仅体现不同地区气候资源对作物生产的支撑情况，具体到粮食安全问题，还需进一步考虑人口数量、需求水平、供需结构等方面（於琍等，2015）。基于“资源-食物供给-人口”的框架（Seidl et al.，1999），即以粮食供给为纽带，可以将气候生产潜力与社会需求相联系，从而反映气候资源对粮食安全的承载能力（卢燕宇等，2017a；姬兴杰等，2020）。当前，在气候生产潜力方面已开展了较多的研究，通过综合考虑光、温、水等多种因子形成了不同的气候生产潜力评价方法（李三爱等，2005；张耀耀等，2015；赵俊芳等，2019；宫丽娟等，2020），并且对气候承载力也进行了一些探索（岳溪柳等，2017；卢燕宇等，2017b）。然而已有的气候生产潜力分析多是针对单一作物，从粮食安全的角度来看，有必要综合考虑不同地区的种植结构（刘珍环等，2016），从整体上来分析各地的粮食生产潜力总量，并基于供需关系来进一步研究气候承载力，从而为有效应对气候变化、保障粮食安全提供科学依据。

安徽是中国粮食主产省，由于地处气候过渡带，冷暖空气交汇频繁，全省作物种植结构南北差异较大，主要作物种类小麦（Triticumaestivum）、玉米（Zeamays）和水稻（Oryzasativa）等对气候变化较为敏感。已有研究表明，在气候变化背景下，该地区的光温水等农业气候条件已发生了显著变化（许莹等，2012；卢燕宇等，2016；阮新民等，2021；褚荣浩等，2021）。但是不同作物气候生产潜力对气候变化的响应特征仍不明确，特别是在考虑种植结构的情况下，对该地区粮食生产潜力总量和粮食安全气候承载力的分析较少。鉴于此，本研究将采用逐级订正法和作物生长动态参数构建气候生产潜力估算模型，分析不同作物气候生产潜力的时空变化特征，并进一步综合种植结构、粮食需求水平和供需状况等因素研究面向粮食安全的气候承载力指标，为科学布局农业生产、合理开发利用气候资源提供支撑。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

安徽地处暖温带与亚热带过渡地区，气候多变。省内地形地貌呈现多样性，长江和淮河自西向东横贯，全境平原、丘陵和山地各占三分之一，根据全省地形地貌特点分成8个分区（图1）。

图1 安徽省地形地貌概况、气象站点空间分布和分区编码Figure 1 Topographic feature, spatial distribution of meteorological stations and zoning code in Anhui Province

小麦、水稻和玉米是安徽省的主要粮食作物，产量约占总产量的95%，因此，本研究主要考虑冬小麦、夏玉米、一季稻和双季早、晚稻等作物类型。图2所示为2000—2015年安徽省小麦、玉米、一季稻和双季稻种植面积比例的空间分布，可以看出安徽省各地作物种植结构差异较大（图 2）。小麦种植主要分布在淮北和沿淮地区，玉米主要种植在淮北地区，一季稻主要分布在沿淮和淮河以南地区，双季稻则以沿江地区为主。

图2 安徽省不同作物种植面积比例的空间分布Figure 2 Spatial distribution of the proportion of planted area of different crops in Anhui Province in 2015

1.2 技术流程

气候生产潜力是指在一定时期内一定土地面积上，假设作物品种、土壤性状和耕作技术都适宜，在当地气候条件下作物可能获得的单位面积最高产量（Lieth et al.，1975）。首先根据不同地区的光温水气候条件计算出不同作物的气候生产潜力，然后基于各地作物种植结构和种植面积求算粮食气候生产潜力总量，之后依据当地粮食自给率和消费水平得到气候条件所能承载的人口规模，最后与现有人口比较得到在保证粮食安全的前提下气候承载力的剩余空间（图3）。

图3 气候生产潜力与粮食安全气候承载力的计算流程Figure 3 Schematic diagram for calculating climate production potential and climate carrying capacity of food security

1.3 气候生产潜力计算方法

本文采用“逐级订正法”来计算气候生产潜力，首先从太阳总辐射出发，求出作物的光合生产潜力；然后根据温度、水分这2个主要限制因子对光合生产潜力进行逐级订正，得到光温生产潜力和光温水生产潜力，其中光温水生产潜力就是通常所称的气候生产潜力（卢燕宇等，2020）。计算方法（式1）如下：

式中：

YC——气候生产潜力（kg·hm-2）；

C——单位换算系数；

ΣQi——不同生育期内的太阳总辐射（MJ·m-2），由日照时数求得（卢燕宇等，2017c）；

f(Q)——光合有效系数（式2）；

f(T)——温度订正函数（式3）；

f(W)——水分订正函数（式4）。

式中各作物参数意义和取值如表1所示。

表1 光合生产潜力作物参数意义及取值Table 1 Values and meanings of photosynthetic potential productivity parameters

式中：

T——某一生育期内的平均气温（℃）；

T0、T1、T2——该时间段作物产量形成的最适温度（℃）、生长发育的下限温度（℃）和上限温度（℃）。采用的作物不同时期三基点温度参照已有研究成果（许艳等，2015；曹卫星，2019），如表2所示。

表2 不同作物各生育期三基点温度Table 2 Three critical points of temperature at different growth stages for different crops

式中：

P——作物生育期降水量（mm）；

MET0——作物生育期潜在蒸散量（mm），由FAO Penman-monteith 方法求得（Allen et al.，1998）；

Kc——作物系数；

Ky——作物水分亏缺的产量敏感系数；

Km——水分过剩的产量敏感系数（卢燕宇等，2020）。

不同作物各生育期的相关参数如表3所示。

表3 不同作物各生育期作物系数和水分敏感系数Table 3 Crop coefficiens and yield sensitivity coefficients of water at different growth stages for different crops

1.4 粮食安全气候承载力计算方法

针对粮食安全，主要基于作物种植结构分布和气候生产潜力得到不同地区的粮食潜在生产能力，然后根据各地区的粮食供需结构和人均粮食消耗水平确定粮食安全水平，最后依据生产能力和粮食安全水平提出不同地区气候条件所能承载的人口规模。主要步骤包括：

（1）粮食生产能力计算。按照光、温、水等气候条件计算不同作物的气候生产潜力，结合行政区内作物播种面积，得到各种作物的潜在产量（式5）。

式中：

G——粮食生产潜在总量（kg）；

YWi——第i种作物的气候生产潜力（kg·hm-2· a-1）；

Ai——第i种作物的播种面积（hm2）。

（2）粮食安全水平设定。根据市和各个区县的土地功能定位（如粮食主产区、工业园区）和粮食供需现状（陈百明等，2005），确定粮食安全水平。参照已有研究结果（唐华俊等，2012；卢燕宇等，2017a），380 kg·P-1·a-1为当前需求水平，420 kg·P-1·a-1为宽裕型需求水平，460 kg·P-1·a-1为小康型需求水平，490 kg·P-1·a-1为富裕型需求水平。

式中：

S——粮食安全水平（kg·P-1·a-1）；

R——粮食自给率，为粮食产量与消费量之比；

L——人均粮食消费水平（kg·P-1·a-1）。

（3）粮食安全气候承载力计算。依据粮食潜在生产能力和粮食安全水平计算人口承载规模（式7）。

式中：

CP——气候条件所能承载的人口规模。

在计算人口承载规模的基础上，为进一步定量评估气候承载力的空间差异及特征，并反映当前社会经济状况对气候承载力的影响，将环境承载力中相对剩余率的概念（常春芝，2007）引入到研究中，评估当地气候条件下粮食生产能否承载现有人口数量，在保障粮食安全条件下是否存有剩余空间等。气候承载力的相对剩余率（Rcp）计算方法（式8）如下：

式中：

CR——现有实际人口数。

1.5 资料来源与处理方法

1.5.1 数据来源

气象数据：来源于安徽省气象信息中心，包括安徽省77个气象台站1961—2015年逐日降水量、气温（平均、最高及最低）、日照时数、相对湿度、平均风速等资料序列。

统计数据：主要包括安徽省各县的作物种植面积、产量和人口等信息，数据来源于安徽省统计年鉴和农业部门。

地理信息数据：主要包括安徽省行政区划边界、地面高程等，数据来源于安徽省基础地理信息中心。

1.5.2 资料处理

变化趋势采用气候倾向率统计，序列的离差程度采用变异系数来表示。空间分布采用站点空间插值形成格点资料，插值方法采用Kriging法，空间分辨率为1 km，并根据县级行政区进行空间统计分析。

2 结果分析

2.1 不同作物气候生产潜力的空间格局

安徽省地表太阳辐射量为北多南少的分布格局（卢燕宇等，2016），而气温和降水则由南向北递减（安徽省气象局，2014），因此在光温水的综合影响下，安徽省冬小麦的气候生产潜力呈南北低、中间高的空间格局（图4a），高值区位于沿淮地区，气候生产潜力基本在 1.3 ×104kg·hm-2·a-1以上；而低值区则以淮北北部和皖南山区为主，气候生产潜力低于 1.1 ×104kg·hm-2·a-1。由于安徽省玉米生长季主要在夏季，因而气温和降水对其生产潜力的限制不明显，安徽省玉米气候生产潜力的空间分布特征为北高南低（图4b），高值区位于淮北北部地区，气候生产潜力基本在 1.6 ×104kg·hm-2·a-1以上；而低值区则以皖南山区为主，气候生产潜力低于 1.45×104kg·hm-2·a-1。一季稻气候生产潜力的空间分布基本呈现由南向北递减的格局（图4c），高值区位于沿江西部和沿江江南地区，气候生产潜力基本在 1.6 ×104kg·hm-2·a-1以上；而低值区则以淮北地区为主，气候生产潜力低于 1.4×104kg·hm-2·a-1。这主要是由于水稻在生长过程中对水分需求较大（马晓群等，2010），气候生产潜力与降水量的空间分布格局基本一致。双季稻气候生产潜力的分布与一季稻类似，均呈南高北低的空间格局（图4d、e），以沿江西部地区最高，淮河以北则普遍较低。

图4 不同作物1961—2015年平均气候生产潜力的空间分布Figure 4 Spatial distribution of annual mean climatic production potential of different crops in 1961-2015

2.2 不同作物气候生产潜力的变化特征

从图5a可以看出，1961—2015年安徽省冬小麦的气候生产潜力呈下降趋势，其多年平均值为1.2391×104kg·hm-2·a-1，气候倾向率为每 10 年下降112 kg·hm-2（图5a），但这一趋势未通过置信度95%的显著性检验。1961—2015年安徽省夏玉米的气候生产潜力多年平均值为 1.5228×104kg·hm-2·a-1，表现出显著下降趋势，线性倾向率为每10年下降576 kg·hm-2（图5b），在所有作物中下降最快。安徽省一季稻的气候生产潜力多年平均值为 1.4982×104kg·hm-2·a-1，下降趋势显著，线性倾向率为每10年下降231 kg·hm-2（图5c）。双季早稻的气候生产潜力多年平均值为 8255 kg·hm-2·a-1，变化趋势在所有作物中最弱，未通过显著性检验（图5d）。双季晚稻气候生产潜力多年平均值为 9272 kg·hm-2·a-1，线性倾向率为每10年下降167 kg·hm-2，下降趋势显著（图5e）。

图5 1961—2015年不同作物气候生产潜力的变化特征Figure 5 Variation characteristics of climatic production potential of different crops in 1961-2015

从各地作物气候生产潜力的变化趋势看，安徽省冬小麦气候生产潜力的趋势系数空间差异较大，在淮北和沿淮东部地区多表现出显著的上升趋势（图 6a）。夏玉米气候生产潜力在全省一致呈下降趋势，下降幅度总体呈北高南低的格局（图6b）。一季稻气候生产潜力也基本在全省一致呈下降趋势（图6c），但降幅相对较小，在沿江、大别山区等地的变化趋势未通过显著性检验，而下降趋势较明显的地区主要分布在沿淮西部和江南东部地区。双季早稻的气候生产潜力在大部分地区变化趋势不显著（图6d），在其主要种植区内的沿江江南零星地区出现了显著上升趋势。双季晚稻气候生产潜力在多数地区变化趋势不显著，下降趋势较明显的地区主要分布在淮北和江南东部地区（图6e）。

图6 1961—2015年不同作物气候生产潜力变化趋势系数的分布Figure 6 Distribution of trend coefficients of climate production potential change for different crops in 1961-2015

从不同地区作物气候生产潜力的变异系数来看，冬小麦的主要种植区淮北北部和沿淮淮北地区变异系数有增大趋势（图7a）。夏玉米气候生产潜力的变异系数以年代际波动为主，但2000s以来有增加趋势（图7b），不利于夏玉米的稳产。一季稻的变化特征与夏玉米类似，对于一季稻种植比例较高的沿淮、江淮之间等地区，变异系数近年来有增加趋势（图7c）。不同区域双季稻气候生产潜力的变异系数没有一致的变化规律，对于双季稻主要种植的沿江西部和江南南部地区，变异系数有所回落（图7d、e），气候生产潜力的波动减小。

图7 1961—2015年不同地区各种作物气候生产潜力变异系数的年代际变化Figure 7 Interdecadal variation of coefficient of variation of climatic production potential of various crops in different regions in 1961-2015

2.3 基于种植结构的粮食生产潜力

根据各地种植结构、播种面积和不同作物的气候生产潜力计算得到安徽省粮食潜在生产量，这里仅考虑气候条件变化以及种植结构的空间差异所带来的影响，未考虑种植结构的年际变化，各地种植面积采用2000—2015年的平均值。从图8可以看出，安徽省粮食潜在生产总量的空间分布呈北高南低特征，主要还是受耕地资源影响，淮北和江淮之间平原多，易于耕种，与气候资源相配合形成了我省乃至全国的粮食主产区（印银银等，2012）；而皖南地形复杂，可耕地较少，限制了农业气候资源的利用和粮食生产（图8a）。

图8 安徽省粮食气候生产潜力总量（a）、地均量（b）和人均量（c）Figure 8 Total (a), land average (b) and per capita (c) food climate production potential in Anhui Province

从地均量来看（图8b），由于沿江地区双季稻种植比例高，复种指数高，因而单产在全省最高，而淮北地区水热条件不足，影响了气候生产潜力，导致地均量较低。从人均量来看（图8c），其空间分布特征主要受人均占有耕地资源的影响，以沿淮和淮北东部地区人均量较高，沿江以及皖南山区则相对较低，城市地区由于人口密度大，人均作物潜在产量最低。

从全省来看，小麦、一季稻、玉米和双季稻对粮食潜在生产总量的贡献依次为 42%、32%、18%和8%。受种植结构差异的影响，安徽省不同地区气候生产潜力的组成类型具有较明显的差异。从图 9可知，淮北地区小麦是当地气候生产潜力最主要的组成，玉米次之，其他作物由于种植较少，对气候生产潜力总量的贡献微乎其微。沿淮地区仍然是以小麦为主要作物，但其以淮河为界，南北气候生产潜力的组成具有明显差异，淮河以北地区气候生产潜力主要由小麦和玉米贡献，而淮河以南地区玉米占比明显缩小，一季稻的贡献仅次于小麦。江淮东部地区一季稻占比进一步增加，超过了小麦，成为占当地气候生产潜力总量最多的作物。江淮中部地区小麦的贡献比例继续缩减，并且在其南部双季稻的贡献逐步增加。大别山区内的作物气候生产潜力空间分布特征与江淮中部的类似，双季稻的占比向南逐步上升。沿江西部地区双季稻已成为气候生产潜力最主要的贡献作物。江南南部和沿江江南东部地区由于种植结构多为混合型，因而该地气候生产潜力的组成也最为多样，其特点是以一季稻和双季稻为主，小麦和玉米在该地区也占有一定比例。总的来看，小麦的分布最为广泛，其占比基本从北向南递减；玉米则主要分布在淮河以北地区；一季稻主要分布在淮河以南，其中占比较高的地区以江淮之间、江南南部和沿江江南东部地区为主；双季稻比一季稻分布更加偏南，贡献较明显的地区主要分布在沿江西部。

图9 不同作物气候生产潜力占总量比例的空间分布Figure 9 Spatial distribution of climate production potential of different crops as a proportion of total

2.4 基于种植结构的粮食安全气候承载力

粮食自给率反映了不同地区粮食供给和需求的情况，小于1说明该地区粮食生产不能满足人口的消费需求，需要外地粮食调入；大于1说明粮食生产在满足当地人口需求的基础上还有富余。从安徽省不同地区的现状水平下粮食自给率来看（图10），大部分地区粮食生产供应能够满足当地需求，特别是沿淮和淮北地区由于耕地资源较多，粮食产量高，自给率可以达到2以上；而大别山区和皖南山区受限于当地的自然条件，土地资源相对较为匮乏，粮食供应不足；城市地区由于土地功能定位不同，农田较少，并且人口聚集，仅依靠当地粮食供给也无法满足需求。总体来看，安徽省是典型的农业大省，粮食自给率可以达到1.5以上，生产的粮食不仅满足省内需求，而且还可以供应省外市场。

图10 现状水平下安徽省不同地区的粮食自给率Figure 10 Food self-sufficiency rate of different regions in Anhui Province under the current level

以小康人均粮食消费水平为粮食安全目标，同时考虑各地的粮食自给率差异，安徽省不同地区气候条件所能承载的人口规模大多超过了现有人口数（图11a）。在空间分布上，全省具有较明显的差异，沿淮及淮北地区耕地面积多，虽然复种指数低于南部，但气候承载力仍显著高于皖南地区；大别山区和皖南山区由于耕地资源少，气候生产潜力也不突出，因此其气候承载力也为全省最低。

从小康水平下全省气候承载力相对剩余率来看，其分布总体呈东北向西南递减的趋势（图11b）。全省大部地区剩余率大于0，总体可达50%以上，气候资源仍有较大潜力可供利用，但需要注意的是，部分地区存在气候承载力剩余空间不足的情况。由于相对剩余率与气候生产潜力、人口规模以及粮食自给率有关，因此对于一些城市地区，例如淮北、淮南、芜湖等城区，工业型城市居多，耕地资源匮乏，人口聚集，粮食产量潜力有限，未来粮食需求承载能力有所不足，需要进一步加大外部粮食调入；而望江、含山等地虽然气候和耕地资源较好，但由于粮食输出量相对较大，加上较高的人口基数，当地气候条件的承载能力也存在一定缺口，需要对粮食供给结构做出一定调整。

图11 安徽省不同地区气候条件承载的人口规模（a）和相对剩余率（b）Figure 11 Climate carrying capacity (a) and its remaining space (b) in different areas of Anhui Province

3 讨论

如果仅从气候条件及其变化本身对作物生产的影响来看，由于到达地面的太阳辐射资源减少（卢燕宇等，2016），各种作物的气候生产潜力总体呈下降趋势（图 5）。但由于不同作物的生育期不同，其气候生产潜力受气候条件约束和对气候变化响应特点也各不相同。对冬小麦而言，其气候生产潜力下降趋势相对较小，这是由于气温对冬小麦生产潜力的约束较为显著，而气候变暖带来的热量资源上升在一定程度上抵消了辐射资源下降的影响。玉米的气候生产潜力在所有作物中下降最快，这是由于玉米生长季主要在夏季，热量条件在气候生产潜力中所起的限制作用较小（不到10%），同时其生育期内气温的变化趋势较弱（陈晓艺等，2018），因此气候变暖对玉米生产潜力的影响较小，而辐射资源的下降对其气候生产潜力的作用更加明显。一季稻的生育期与夏玉米接近，其气候生产潜力变化也具有类似特征，但相比于对玉米，热量和水分条件对安徽省一季稻的限制更加明显，分别为13%和25%，因而一季稻的气候生产潜力受光温水条件的综合影响也更为显著，导致其下降趋势弱于玉米。双季早稻的气候生产潜力在所有粮食作物中下降趋势最弱，这主要是由于热量资源在早稻生长发育中约束性较强（谢远玉等，2016），而在其生长季内太阳辐射资源下降趋势相对较弱，热量资源上升较明显，使得其气候生产潜力变化趋势不显著。对于双季晚稻而言，由于其生长季内热量条件提升相对较弱，其气候生产潜力呈显著下降趋势。

从各种作物的气候生产潜力与现有种植分布格局来看（图2、4），二者总体匹配较好，气候生产潜力的高值区与相应作物的主要种植区较为吻合，有利于气候资源的有效利用和发挥。如果进一步分析种植结构的空间格局与气候变化的综合影响，可以看出不同作物也呈现了各自的特点。对小麦而言，虽然全省平均来看其气候生产潜力呈现一定下降趋势，但其变化格局为南部下降、北部升高（图 6a）。由于安徽省小麦种植主要分布在北部地区，因此气候变化与种植结构的配合使得这种格局反而有利于农业气候资源的利用和小麦的种植生产。而对于玉米，其主要种植的淮北地区恰是玉米气候生产潜力下降最显著的区域（图6b），因此这种格局加剧了气候变化对玉米种植生产的不利影响。一季稻和双季稻气候生产潜力下降最明显的地区（图6c、d、e）其种植相对较少，因此，在一定程度上降低了气候变化的负面作用。同时需要注意的是，对于小麦、玉米和一季稻等作物，其主要种植区的气候生产潜力变异系数近年来有升高趋势，气候生产潜力不稳定性增强，与已有研究结果一致（姚筠等，2017；阮新民等，2021），这可能对粮食稳产造成一定不利影响。

本文在逐级订正法的框架下通过考虑不同作物生长发育的关键参数，建立了小麦、玉米和水稻等粮食作物气候生产潜力的计算方法，综合气候生产潜力、种植结构、粮食供需关系等因素得到各地粮食安全气候承载力。气候生产潜力的计算过程中所涉及的参数选取，大多参考了本地区或相近区域的已有研究成果和相关文献记录（许艳等，2015；姚筠等，2017；曹卫星，2019；卢燕宇等，2020），在参数本地化完善等方面后续还需要开展深入研究。在计算粮食潜在生产总量过程中本文仅考虑了种植结构的空间格局，种植结构的逐年变化对粮食生产的影响仍需进一步研究。由于气候系统与承载对象的相互作用存在复杂的时空变化模式，因而承载力的计算并非简单的数学运算，还涉及多方面的问题（於琍等，2015）。本文所采用的气候承载力计算方法，仍然存在一定的概化和假设，如粮食自给率保持不变等前提条件，这与实际情况有一定出入，因此有必要进一步加强多学科的知识融合，开展多重因素作用下的气候承载力综合研究，实现气候承载力的系统性、定量化的评估分析。

4 结论

安徽省主要粮食作物的气候生产潜力空间分布与种植结构格局匹配较好，主要种植区对应的作物气候生产潜力较高。气候变化对作物生产潜力产生了一定的不利影响，1961—2015年玉米、一季稻以及双季晚稻的气候生产潜力显著下降，每 10年分别减少576、231、167 kg·hm-2，小麦和双季早稻有一定下降趋势，但未通过显著性检验。安徽省粮食种植结构的空间格局在一定程度上缓解了气候变化对小麦、一季稻和双季稻生产的不利影响，但加剧了对玉米生产的负面作用。小麦、玉米和一季稻主产区的气候生产潜力变异系数近年来有升高趋势，不利于粮食稳产。

受粮食种植结构和气候生产潜力空间差异的共同作用，安徽省粮食潜在生产总量呈北高南低的特征，小麦、一季稻、玉米和双季稻对粮食潜在生产总量的贡献从高到低依次为 42%、32%、18%和8%。各地区粮食潜在生产的组成类型主要与种植结构有关，淮北以小麦、玉米为主，江淮之间以小麦、一季稻贡献最显著，沿江西部则以双季稻为主，而江南南部和东部地区多为混合型。

在小康水平下，安徽省粮食安全气候承载力还有较大的剩余空间，相对剩余率可达 50%，但其地域分异显著，空间分布总体呈东北向西南递减的格局，在部分城市地区和资源不足区存在一定的超载情况。为充分保障粮食安全，需进一步调整优化城镇格局和粮食供需结构，以适应气候资源的承载能力。