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基于空间信息重构技术的东北三省作物种植结构时空演变研究

发布时间:2021-01-05 12:53
  作物种植结构是农业生产结构的重要组成部分,是农业绿色发展和可持续发展的重要内容,对农业高质量发展和国家粮食安全具有重要意义。本研究针对东北三省长时间序列栅格尺度上作物种植结构时空演变的难题,基于交叉信息熵理论,构建了基于作物统计数据的空间信息重构模型SPAM-China,对东北三省1980-2010年水稻、玉米、小麦、大豆四大作物统计面积进行了空间重构,开展了作物种植面积空间分布、时空变化、重心迁移及结构调整等相关研究。主要研究结果如下:(1)构建了作物空间信息重构模型SPAM-China。综合考虑我国作物种植特点和影响因素,开展了融合多源数据和多影响因子的区域作物空间信息重构技术研究,基于交叉信息熵理论,构建了以土地利用/覆被数据集、耕地灌溉数据、经济社会数据、气候气象数据等多源数据为基础数据的适合我国作物种植特点的作物空间信息重构模型。(2)东北三省作物种植面积空间分布增加显著。1980-2010年,水稻、玉米、大豆种植面积分别增加263万公顷、690万公顷、224万公顷,空间栅格数量分别从1987个增加到5249个、6526个增加到8029个、6703个增加到7214个;小麦是唯... 

【文章来源】:中国农业科学院北京市

【文章页数】:119 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于空间信息重构技术的东北三省作物种植结构时空演变研究


研究区域Figure2-1Studyarea

空间分布,总体框架,模型,栅格


与省级统计数据一致;iIRA 表示灌溉数据,采用 FAO 全球灌溉分布数据;iAvail 表示栅格中的总耕地面积,采用 GLC-2000 中的耕地分布数据;通过建立交叉信息熵获得各栅格内各种作物的分布概率,进行空间优化配置,获得作物最大可能的最终分布概率ijls 。模型输出结果为 i 栅格内水稻、玉米、小麦和大豆的种植面积分布信息。3.3 模型总体框架本研究结合中国农业特点和作物空间分布,将该模型应用于我国长时间序列、大空间尺度的作物种植面积空间分布研究。图 3-1 是该模型的基本流程框架,分为三个层:(1)模型输入层。主要包括作物面积分县统计数据,耕地空间分布数据,耕地灌溉空间分布数据,农业适宜性数据;通过模型参数校正与输入模块,进行多源数据的一致性检验和分析,输入数据要求唯一编码,栅格格网代码一一对应,输入数据格式为 CSV 格式。(2)模型运行层。主要进行概率运算与分布优化,期间需要选择运算区域(如东北三省),设置运行置信区间和需要优化的作物,运行环境为数据库管理系统 Visual Foxpro 9.0 和一般性代数仿真系统 GAMS 2.7(GeneralAlgebraic Modeling System)软件平台。(3)模型输出层。输出结果为栅格内的作物种植面积,进行逐栅格的区域合并并提取,输出结果为 dbf 格式,后期处理需要结合地理信息处理软件 ArcGIS 进行空间化和制图。

空间分布图,东北三省,水稻种植面积,种植面积


中国农业科学院博士学位论文 第四章 东北三省水稻空间分布及时空变化特征省面积为 75.06 万公顷,辽宁省面积为 96.16 万公顷,比 2000 年增加 1 倍左右。按县(市、区)种植面积统计,在种植面积较大的前 10 位中,黑龙江省占据了 3 席,辽宁省沈阳市位居各县(市、区)之首。但在种植面积较大的前 30 位中,黑龙江省占据了 16 席,超过了一半以上,水稻在黑龙江省大面积种植。

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
[1]未来气候变化情景下中国主要粮食作物生产模拟[D]. 熊伟.中国农业大学 2004



本文编号:2958698

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