北京师范大学环境学院刘耕源副教授领衔的研究成果在PNAS《Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America》以研究论文形式在线发表（On the Accuracy of Official Chinese Crop Production Data: Evidence from Bio-Physical Indices of Net Primary Production）。该研究创新性地提出利用行星边界理论中的HANPP指标，探索利用国家统计数据中获得的人类收获农产品的净初级生产力（HANPP_harv），结合植物生长因素的遥感卫星反演实际净初级生产力（NPP_act）数据，来估计统计数据存在潜在失真问题。

行星边界理论根据地球的生物物理过程定义人类发展的安全空间，旨在对地球承载能力进行绝对量化。其中HANPP（Human Appropriation of Net Primary Production）是净初级生产力的人类占用，为人类消耗地球的生物资源提供了可衡量的界限。本文探讨利用HANPP指标中的其中两个指标（HANPPharv（人类收获NPP）和NPPact（实际NPP））间的关系，来估计统计数据存在潜在失真问题。研究指出当HANPPharv超过NPPact一定比例（或完全超过NPPact时）将会存在数据失真问题。

研究表明，在省级数据上，我国一些主要的产粮大省可能存在潜在的失真问题，在地级市级别的数据上，存在失真问题的可能性更大。通过2000-2014年际变化分析，发现部分地区实际NPP_act变化趋势并不像人类收获农业HANPP_harv那样持续增长，而是在一定范围内有小幅波动。研究建议在由统计数据得来的人类收获农业HANPP_harv与其遥感监测的实际NPP_act偏差较大的地区，应当加强统计工作的监督和管理。

对中国这样一个14亿多人的发展中大国，粮食的产量是否能满足人民的消费一直是一个存在争议的问题。已有研究通常利用耕地面积的变化趋势、农村劳动人口的变化趋势、产量与消费数据的对比、对进口农产品的依赖程度变化等方法来核对中国粮食产量可能并不是像统计年鉴里记录的那样几乎连年增长。但这些方法同样依赖官方的统计数据，而当前自下而上的统计方法仍存在难以破解的难处，可能存在同样的数据问题。本研究首次提出日益精进的遥感监测数据将成为检验农产品产量统计数据合理性的相对客观的手段。另外，本文还利用中国各地的农作物参数对传统的HANPP研究中所利用的参数进行了校正，并提出各省市的校准系数，以获取更有实际参考意义的数据，经过敏感性分析，计算结果对部分参数较为敏感，这也说明了HANPP作为一个大尺度的研究方法，在降尺度研究时要特别注意数据的选择。各种方法的相互校验能够推动相关理论研究、实验方法、遥感手段、统计方法、监督机制等的共同发展。

尽管当前的结果仍有不确定性，但随着遥感数据的不断发展，提高遥感数据的空间分辨率可以大大提高该方法的可靠性，进而可以帮助改善统计数据的质量。更可靠的农产品产量数据对于依赖该数据的相关研究至关重要，例如粮食安全、碳循环和可持续发展等研究，我们将会有更精准的认识和理解。

本研究由北京师范大学环境学院领衔，广东工业大学、美国马里兰大学、意大利那不勒斯帕耳忒诺珀大学、耶鲁大学、中科院地理科学与资源研究所等单位组成团队共同完成。北京师范大学刘耕源副教授为论文第一作者，杨志峰院士与Giovanni Baiocchi副教授为论文的共同通讯作者。该研究得到国家自然科学基金创新群体等项目的资助。

文章信息：Gengyuan Liu*, Xueqi Wang, Giovanni Baiocchi*, Marco Casazza, Fanxin Meng, Yanpeng Cai, Yan Hao, Feng Wu, and Zhifeng Yang*. On the accuracy of official Chinese crop production data: Evidence from biophysical indexes of net primary production. PNAS. 2020. https://doi.org/10.1073/pnas.1919850117.

文章链接：https://www.pnas.org/content/early/2020/09/24/1919850117

图1 农田HANPP_harv与NPP_act之间的定量关系以及其随时间的变化