基于最大熵模型和ArcGIS的陕西省单季稻种植分布预测及适宜性

发布时间：2017-09-24 22:05

  本文关键词：基于最大熵模型和ArcGIS的陕西省单季稻种植分布预测及适宜性

  更多相关文章： 单季稻 种植分布 MaxEnt模型 ArcGIS

【摘要】：依据陕西省4个定点单季稻农气观测站长期观测数据、87个单季稻地理分布数据和14个与单季稻生长有关的环境指标(8个气候指标、4个土壤指标和3个地形指标)数据,运用ArcGIS空间分析模块与最大熵模型(MaxEnt),建立陕西省单季稻种植适宜性分布模型,对单季稻在陕西省的种植分布和适宜性进行预测。研究表明:单季稻最适宜种植区(适宜系数P≥0.69)面积为8 949.24km2;适宜种植区(0.38≤P0.69)面积为21 637.68km2;边缘适宜区(0.07≤P0.38)面积为73 351.66km2,不适宜区(P0.07)面积101 804.22km2,陕西省单季稻生长区域狭窄,对生态环境要求苛刻,其中适宜种植区域主要集中在陕南的河谷川道、关中盆地的渭河冲积平原区域,适宜区内土层肥沃、水土资源好,土壤pH为弱酸性到中性,地形平坦、海拔高度为230~800 m。ROC曲线的AUC=0.916,表明预测结果可信度高。影响陕西省单季稻种植分布的主要环境指标有≥10℃积温(贡献率28.97%)、年降水量(贡献率25.99%)、年平均气温(贡献率16.87%)、海拔(8.27%)、年日照时数(5.66%)和年湿润指数(4.12%),陕西省单季稻最适宜区环境参数为≥10℃积温4 865℃·d、年降水量762mm、年平均气温15℃、海拔436m、年日照时数1 573h和年湿润指数1.6。结果显示基于最大熵模型与ArcGIS构建的种植适宜性分布模型可以准确地对陕西单季稻的种植适宜性做出科学综合评价。
【作者单位】： 陕西省农业遥感信息中心;
【关键词】： 单季稻 种植分布 MaxEnt模型 ArcGIS
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31070293) 国家“863”计划(2002AA2121493)
【分类号】：S511.41;S127
【正文快照】： 单季稻在我国播种面积最大、分布范围最广,我国60%以上的人口以稻米为主食[1]。光温水等影响单季稻生长发育的环境资源时空分布差异显著,单季稻的高产种植的不确定性增加。近年来,全球气候变暖促使单季稻种植范围向高纬度和高海拔地区推进[2],单季稻的生长发育、产量和种植区

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 柳生吉;杨健;;基于广义线性模型和最大熵模型的黑龙江省林火空间分布模拟[J];生态学杂志;2013年06期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 赵伟;赵法兴;王东海;韩达奇;;一种基于改进的最大熵模型的汉语词性自动标注的新方法[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2006年

2 王素格;张武;李德玉;杨军玲;彭其伟;;基于最大熵模型的汉语动词与动词搭配识别[A];中文信息处理前沿进展——中国中文信息学会二十五周年学术会议论文集[C];2006年

3 林红;胡欣;;最大熵模型的应用[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“地球气候和环境系统的探测与研究”分会论文集[C];2003年

4 李济洪;王凯华;王瑞波;;基于最大熵模型的中文阅读理解技术研究[A];第四届全国学生计算语言学研讨会会议论文集[C];2008年

5 李军辉;朱巧明;李培峰;;一个基于最大熵模型的文本分类方法[A];第二届全国信息检索与内容安全学术会议（NCIRCS-2005）论文集[C];2005年

6 谷波;刘开瑛;;决策树模型和最大熵模型在文本分类中的比较研究[A];全国第八届计算语言学联合学术会议（JSCL-2005）论文集[C];2005年

7 朱江涛;赵丽奎;蔡东风;;基于最大熵模型的中文姓名识别方法初探[A];第二届全国学生计算语言学研讨会论文集[C];2004年

8 刘方舟;施勤;陶建华;;基于最大熵模型的多音字消歧[A];第九届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2007年

9 王凯华;李济洪;张国华;王瑞波;;基于最大熵模型的中文阅读理解问答系统技术研究[A];内容计算的研究与应用前沿——第九届全国计算语言学学术会议论文集[C];2007年

10 游斓;周雅倩;黄萱菁;吴立德;;基于最大熵模型的QA系统置信度评分算法[A];语言计算与基于内容的文本处理——全国第七届计算语言学联合学术会议论文集[C];2003年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 孙承杰;基于判别式模型的生物医学文本挖掘相关问题研究[D];哈尔滨工业大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 王梦;基于主题情感纺一最大熵模型的观点挖掘研究[D];华中师范大学;2015年

2 杨振磊;基于最大熵模型的智能提问系统研究[D];天津大学;2008年

3 贾丽洁;基于最大熵模型的分词技术研究[D];山东师范大学;2007年

4 刘大保;基于最大熵的智能提问系统及其在审计中的应用[D];哈尔滨工程大学;2013年

5 付琳;利用非广延最大熵模型进行文本分类[D];天津大学;2009年

6 步海慧;基于最大熵模型的中文姓名识别研究[D];山东大学;2006年

7 梅灿华;基于最大熵模型的迁移学习算法研究[D];合肥工业大学;2011年

8 谭文堂;基于统计模型的汉语句子主干分析[D];国防科学技术大学;2008年

9 杨芹;基于最大熵模型的中文网页分类器设计和实现[D];苏州大学;2010年

10 王慧;最大熵模型的语义句法分析在问答系统中的应用研究[D];大连交通大学;2010年

，

本文编号：913707