农作物空间格局动态变化模拟模型(CROPS)构建

农作物空间格局指特定区域内农作物种植结构、空间分布等信息,是农业土地系统的核心内容之一,也是农业结构调整的重要依据。随着空间模拟技术的发展,农业土地系统的时空动态表达成为可能,但传统模型方法更多关注土地利用类型的转化,而忽视耕地内部农作物格局时空特征的表达。该研究基于CLUE-S土地利用变化模拟模型,进行了概念模型设计、框架和模块重建、参数本底化和校正,研究并提出一个适用于我国农作物空间格局动态变化模拟模型（CROPS,Crop Pattern Simulator）的可行架构,使其能够实现区域尺度土地利用变化与农作物空间格局变化的双层动态模拟。CROPS模型采用了两层次嵌套模拟的模型结构,第一个层次实现对耕地空间格局动态变化过程和状态的表达,第二层次基于第一层次的模拟输出的耕地空间格局,实现耕地内部的农作物空间格局动态变化的有效模拟。CROPS模型主要包括非空间和空间两个大模块,空间模块又包括空间模块I和空间模块II。CROPS模型在东北三省进行了区域应用,结果表明,模型总体模拟效果较好,能够科学合理的表达耕地空间格局和农作物空间格局的动态变化过程。     

泸州市发展空间格局变化驱动力分析

[目的]空间格局既是社会经济发展的支撑,也是区域的自然条件、区位条件的影响产物。研究以地理国情监测数据为基础,分析空间格局的形成因素以及与社会经济发展之间的相互作用。研究提取泸州市的城市发展空间格局,构建空间格局影响因素集,包括中心城镇影响、道路影响、河流影响等。[方法]该研究采用空间非线性方程,识别驱动力的空间异质性,并模拟范围内不同子区域的状态转换差异。建立协方差矩阵,找出与空间格局变化具有相关性的影响因素,识别影响因素对空间格局的影响力大小。[结果]分析发现,2010~2013年间泸州市交通轴线沿线经济社会总量和增长速度的变化较快,泸州市依托轴带发展模式推进经济社会发展的规划已初见成效,沿长江经济带及沿川黔高速公路发展带均已形成并开始对沿线经济社会发展起到积极的带动作用。同时随着泸州市城市总体规划和成渝经济区规划的实施,沿长江经济带即横向发展带对经济社会发展的带动作用将更加显著,并且将在泸州市未来发展中发挥重要作用。[结论]研究结果表明,建立空间格局的空间要素吸引力方程可以准确地表达不同的空间要素对空间格局形成的作用力大小、作用力方向,可以更好地为空间规划地制定提供参考。     

常德市土地利用变化及空间格局研究

依据常德市1998￣2004年土地利用详查数据,运用多种数学模型对该市的土地利用类型及土地空间格局进行了定量、全面的分析研究;研究表明:①在1998￣2004年间,常德市耕地面积每年都在减少,是研究期内面积减少最快的土地利用类型;②武陵区、安乡县、汉寿县、石门县的土地利用处于发展期,而鼎城区、澧县、临澧县、津市市的土地利用处于调整期;③研究期内,该市的多样化指数排序并没有发生变化,武陵区土地类型多样化程度最高,石门的土地类型集中化程度最高。     

常德市土地利用空间格局变化及驱动力分析

1997～2004年,湖南省常德市土地利用现状和空间特征入手,对比,各类土地利用空间格局的数量变化、结构变化和景观特性,可以看出:常德市土地利用变化的主要特征是林地、水域、建设用地面积的增加而耕地相应的减少;利用相关分析方法,分析了土地利用空间格局变化的主要驱动因子,揭示人口增长、农村经济发展、城建扩张、土地管理政策是常德市土地利用变化的主要驱动力。     

近10年崇州市土地利用变化基本特征与空间格局

[目的]土地利用变化研究是揭示土地利用对人类活动响应程度的重要途径,通过对其变化特征及空间格局的研究讨论人地关系在不同地域空间上的强度与作用模式。[方法]基于2002年、2014年TM/ETM+影像,在RS和GIS技术的支持下,采用人机交互图像处理方法提取了崇州市土地利用信息,应用土地利用动态度、土地利用程度、空间转移图谱、城市扩展指数、缓冲分析模型和方法对崇州市近10年来土地利用变化时空特征进行了研究。[结果](1)土地利用类型以林地、耕地、建设用地为主,建设用地动态度最大达到5.72;整体土地利用程度由254.25增长到260.93,各乡镇变动值差异较大。(2)土地空间转换面积达1.850 85万hm~2,占研究区总面积的16.94%;增长面积最大的图谱单元依次是新增建设用地、新增耕地和新增林地;建设用地、耕地、水体与高程、坡度之间负相关性显著,坡度0°~6°是人类活动最频繁的区域。(3)中心城区建设用地面积大幅增长,缓冲范围内建设用地面积增加了2 120.76hm~2,城市中心自河流向东、东南、东北3个方向扩展。[结论]崇州市土地利用整体处于快速发展时期,地域差异明显,受人类活动影响显著。     

重庆梁平县土地利用变化与空间格局研究

分析了梁平县1996～2005年土地利用变化情况和空间格局:①林地面积变化幅度最大,其次是耕地,未利用地得到了一定开发,土地利用率提高;交通用地变化速度最快,全县土地利用变化速度最近3年明显加快;土地利用程度呈现整体下降的斜"W"型变化;②在浅丘、平坝区,土地利用多样性及破碎化程度较高,而集中化程度较低;低山丘陵区,土地多样性低,集中化程度高;全县土地利用以耕地和林地为主。     

191O年以来沈阳城区土地利用空间格局变化

研究目的：量化研究1910—2010年间沈阳城区土地利用数量、结构和景观格局等变化特征,并结合各时期不同的历史背景,分析政策制度对城市土地利用变化的影响。研究方法：空间统计分析和景观格局指数分析方法。研究结果：1910～2010年期间,各土地利用类型面积大幅度增加,其中1910—1931年期间年均变化量最小,平均为0．18km^2／年,1996—2010年间平均变化量迅速增加到2．72km^2／年,尤其是工商业用地增加量最大,为5．83km^2／年;另外,整个研究时段内的景观多样性指数、均匀度指数、分离度指数呈下降趋势,而优势度指数出现上升趋势。研究结论：不同时期土地利用空间格局变化存在较大差异,各组分的复杂性和分离度降低,大斑块的优势度增加。这些变化都直接和间接地与社会宏观经济制度、城市功能定位、土地政策及土地管理等政策制度密切相关。     

山东半岛海岸带区域土地利用变化空间格局特征

以Landsat TM/ETM+影像为主要信息源解译山东半岛2000年和2005年的土地利用数据,应用转移矩阵、动态度、土地利用程度综合指数等方法,对距离海岸线0～100km范围的土地利用分布与变化特征进行分析.表明:海岸带耕地、草地、农村居民点和林地分布广泛;5年间城市、农村、交通工矿和水体的增加比较显著,而耕地、草...     

近20年我国县域耕地物候变化空间格局研究

[目的]耕地物候的时空格局研究可以为生态环境建设、农业生产管理等提供依据。[方法]文章基于2001—2017年全国范围内MODIS EVI时间序列数据,使用Savitzky-Golay滤波函数对EVI时间序列曲线进行重建,然后利用动态阈值法提取出了耕地的生长季始期、生长季末期和生长季长度,通过Sen氏斜率计算出了3项物候参数在2001—2017年的变化趋势。[结果](1)从像素单元来看,全国耕地物候生长季始期变化中有53.07%的像元表现为提前趋势;生长季末期物候变化中有76.78%的像元表现为推迟趋势;生长季长度变化中有70.03%的像元表现为延长趋势。(2)从县域单元来看,我国耕地物候的变化趋势以生长季长度延长为主,这类县域在全国县域单元中的占比为64.2%。(3)从空间格局来看,表现为生长季长度延长趋势的县域主要集中在我国东部三大平原、四川盆地以及东部平原向中部地区的过渡带中。[结论]近20年来我国县域耕地物候生长季长度的延长趋势明显且空间差异显著,这是自然地理要素与人类活动等因素综合作用的结果。     

农作物面积空间抽样调查研究进展

农作物面积信息对于准确估计农作物产量、制定农业政策和确保国家粮食安全具有重要意义。该文主要总结了国内外农作物面积空间抽样调查方法,主要回顾了美国、欧盟和中国的农作物面积空间抽样调查的发展历程。该文还预测了农作物面积空间抽样调查的发展趋势,希望能对农作物面积调查的研究和应用提供指导。     

四川省农业地理集聚格局及演化机制研究

为分析四川省农作物的地理集聚特征,专业化格局,从农业地域系统视角构建分析框架探讨其演化机制。文章以12种农作物为研究对象,基于2000~2014年的四川省21个市州农作物播种面积数据,综合运用重心模型、基尼系数、区位熵进行研究。结果表明:(1)四川省12种农作物生产重心较为稳定,未出现较大范围的地理迁移。(2)四川省大部分农作物地理集聚水平整体较低,且在研究期内集聚过程缓慢。经济作物的区域专业化水平相对于粮食作物较好。烟叶、苹果地理集聚程度较大,已经形成相对明显的区域专业化生产。(3)农业地理集聚格局演变从最初受内部压力驱动形成自然集聚格局,逐步转向为受内外压力驱动的自然社会集聚格局。四川省主要农作物地理集聚处于试错和纠错过程中,尚未形成新一轮的农业生产区域化布局和分工。     

Do farmer,household and farm characteristics influence the adoption of sustainable practices? The evidence from the Republic of Moldova

Drought represents the main constraint on agricultural production in the Republic of Moldova indicating the need to shift from conventional agricultural practices to more sustainable ones. To provide a more comprehensive understanding of the determinants and barriers influencing the adoption of conservation agriculture practices, an analytic framework combining both binary and ordered probit models addressing the potential endogeneity of variables was applied. A survey was conducted among 234 smallholders in three districts in the Republic of Moldova from July to September 2016. The results indicated that the adoption of sustainable practices by small-scale farmers is influenced predominantly by farmer characteristics and by their perception of risk. The findings of this research confirmed that households with lower access to financial resources are less likely to adopt these practices. Consequently, the provision of alternative financing is needed in the promotion of sustainable agriculture practices.     

模型模拟华北地区气候变化对冬小麦产量的影响

该文利用IPCC AR4模式资料和基于多年观测资料生成的格点数据,建立降水、最高/最低气温的统计降尺度关系,获取华北地区高分辨率未来气候情景空间分布;利用作物模型模拟IPCC-B1情景下冬小麦生长期和产量变化。结果表明:最高/最低气温模拟结果与观测值比较,相关系数(R2)大于0.70;降水模拟结果与观测值比较,相关系数最小为0.63;IPCC-B1情景下,华北地区冬小麦生长期总体上变短,产量下降。     

剖线强度梯度变化的作物软硬变化区精确划分

[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。     

城镇居民食物消费结构变动对农业的影响———基于VAR模型的实证检验

文章利用1990~2013年间的城镇居民食物消费数据,在对食物消费结构变动影响农业发展的机制总结基础之上,利用VAR模型针对食物消费结构变动对农业总产值的影响进行了实证检验。检验的结果显示:食物消费结构变动的确会对农业总产值的变化产生影响,并且不同食物消费对农业总产值产生影响的程度与方向也存在差异。     

农作物遥感变化检测识别研究进展

将遥感变化检测技术结合多期遥感影像进行农作物提取,及时、准确地获取作物播种面积信息,对于制定国家/区域农业经济发展规划、指导种植业结构调整,提高农业生产管理水平具有重要的意义。文章根据变化检测方法特点出发,从硬变化检测方法 (HCD)和软检测方法 (SCD)等2个方面入手,以近几十年国内外重要成果为基础,首先,总述了各自的应用领域;接着分别对HCD和SCD各自的方法分类,方法特点、方法适用性进行了总结。分析结果认为:硬变化检测方法 (HCD),侧重于硬变化区域的信息提取,其排他性的二值结果 (0,1)对于中、低分辨率影像,尤其是在作物破碎种植区的识别结果误差较大;而软变化检测方法 (SCD),在混合变化像元区和过渡变化像元区表达出更加丰富的信息,但由于光谱的不稳定性因素,带来类内光谱不稳定性,导致硬变化区域(完全发生变化的区域)的识别造成误差。文章最后结合时空尺度上土地覆盖变化的真实情况,将软、硬相结合的变化检测技术应用前景和发展进行了阐述。     

社会经济因素对农户种植决策行为的影响——基于主体模型的像元尺度模拟

[目的]保证粮食安全关乎国计民生和社会稳定。合理调控种植结构,优化粮食配比和产量,对于稳定粮食安全有着举足轻重的作用。目前,以大豆为主的油料作物多依赖进口,严重威胁我国的粮食安全,为了优化种植结构,提升油料作物自给率,对农户种植决策行为的研究十分必要,具有科学价值和政策意义。[方法]文章选取黑龙江省松嫩平原粮食主产区的主粮种植结构为研究对象,通过农户问卷调查并结合社会经济统计数据以及作物空间分布数据,采用基于主体模型（Agent-based Model,简称ABM模型）模拟了2016—2020年农户作物种植（大豆、水稻、玉米）的决策行为以及作物空间分布格局。[结果]ABM模型模拟的平均总体精度为63%,结果显示种植决策行为与社会规范因素较为相关,例如：农户所处周边社会环境中大多数人种植水稻,该农户有较高的概率选择种植水稻;经济因素也是重要的影响因素,例如：水稻种植收益高则更多人种水稻。根据ABM模型的情景分析结果显示,农户受周围农户种植决策影响程度越高,越倾向于选择周围农户的种植结构;而当大豆补贴金额变化时,农户更倾向于选择种植收入较高的种植结构。[结论]该研究构建的基于农户决策行为的...