2000-2010年非洲耕地利用格局变化及其生态环境背景分析

【目的】科学探明世界第二大洲--非洲的耕地资源禀赋、准确揭示2000-2010年耕地动态变化规律和过程,服务全球粮食安全。【方法】采用全球首套30 m空间分辨率地表覆盖数据GlobeLand30 的 2000年和 2010年耕地数据产品,在不同分析指标和空间尺度上分析10年间非洲耕地利用格局的总体变化、地理差异特征及其生态环境背景。【结果】2000-2010 年,非洲耕地总面积增加了1 540.63×10⁴ hm²,变化率为 7.42%;5个区域10年间耕地面积变化率从大到小依次是：中非（10.42%）、东非（9.49%）、西非（7.55%）、北非（6.74%）和南部非洲（4.86%）;耕地面积数量增加排在前10位的国家是尼日利亚、坦桑尼亚、苏丹、肯尼亚、莫桑比克、乍得、阿尔及利亚、赞比亚、津巴布韦和布基纳法索;耕地面积数量减少排在前10位的国家是科特迪瓦、马里、安哥拉、加纳、马拉维、突尼斯、布隆迪、卢旺达、刚果（金）和南非。2010年,非洲耕地复种指数为98.11%,10年间变化率为13.54%;2010年,5个区域的复种指数从大到小依次是西非（163.75%）、中非（148.01%）、东非（76.64%）、北非（75.20%）和南部非洲（57.56%）。耕地空间格局变化区域差异明显,耕地在各经纬度带上以增加为主,以东半球和北半球面积增加较多;新增耕地主要由林地、草地和灌木地等植被类型开发利用转入,分别占转出总量的 15.19%、66.37%和 11.20%,减少耕地主要转成为林地、草地和灌木地,转出面积分别占转出总量的 21.15%、61.19%和11.78%,新增的耕地面积远大于减少的面积。从耕地变化与生态环境因子之间的关系来看,耕地增减变化主要发生在年均温度为20-30℃区域和年均降水为600-1 200 mm的区域,以及500-1 000 m高原区间和坡度小于2°的平缓地带。【结论】2000-2010年,非洲耕地面积数量和空间变化剧烈,不同区域和国家的耕地变化存在明显差异。研究结果揭示了非洲耕地空间分布及时空变化特征,不仅可为分析全球耕地空间分布格局、揭示其地域差异和时空波动规律提供重要基础参考,也可为耕地增减变化比较集中的区域的政策导向、土地产权制度调整提供科学依据,服务全球粮食安全问题解决。     

全球耕地利用格局时空变化分析

【目的】分析2000-2010年全球耕地时空分布及变化特征,为中国粮食安全国际化战略决策制定以及全球生态环境监测等研究提供信息支撑。【方法】基于全球首套30 m地表覆盖产品数据集GlobeLand30,利用耕地总面积、面积变化量、人均耕地面积占有量、面积变化幅度、面积变化量标准差、复种指数、复种指数变化量和复种指数变化幅度等8个指标,从大洲、国家、1°×1°经纬网3个统计单元,分析2010年全球耕地空间分布现状、2000-2010年全球耕地时空变化特征以及全球耕地利用强度变化特征。【结果】2010年全球耕地面积总量为193 890.00×10⁴ hm²,占全球陆表面积14.31%。全球人均耕地占有量为0.28 hm²。其中,大洋洲以人均1.71 hm²位列第一,亚洲以人均0.17 hm²排名最后。[10^oN-45^oN, 65^oE-125^oE]、[40^oN-55^oN, 15^oE-55^oE]和[15^oS-45^oS, 45^oW-70^oW]是全球耕地分布最密集的区域。耕地面积最大的前10名国家依次是：中国、美国、印度、俄罗斯、巴西、阿根廷、澳大利亚、加拿大、哈萨克斯坦和乌克兰,其中俄罗斯、加拿大、阿根廷和澳大利亚还是人均耕地占有量全球前10名的国家。2000-2010年,全球耕地面积总量略微变化,总体增加2.19%;美洲是耕地面积增长最大的大洲,增长达2 128.14×10⁴ hm²;非洲是耕地面积和空间变化最剧烈的大洲,增长幅度为7.42%。全球耕地面积总量前10名国家中,中国是唯一出现耕地面积减少的国家,10年间减少0.95%,巴西和阿根廷是耕地面积增加和空间波动性最大的国家。美国是耕地面积变化总量和变化幅度均最小的经济大国。全球耕地高强度种植区域主要集中在东南亚、中美洲以及西非地区,复种指数均达200%以上。2000-2010年,全球耕地面积最大的10个国家中有5个国家复种指数呈上升趋势,其中巴西和哈萨克斯坦复种指数增加最显著,俄罗斯复种指数下降最明显。【结论】2000-2010年,全球耕地总量变化不大,但不同区域和国家的耕地变化差异较大。本研究利用30 m分辨率遥感数据产品揭示了全球耕地分布状况、10年变化特征和区域差异,研究结果可为全球水土资源利用、粮食产量和粮食安全分析研究提供重要数据和信息支持。     

美洲耕地利用格局及其时空变化特征

【目的】耕地时空格局变化特征分析是地表覆盖研究的热点问题之一。美洲作为全球重要的粮食生产区,其耕地数量和分布具有全球性战略地位,科学分析美洲耕地时空格局变化特征、过程和规律为耕地可持续发展提供科学参考。【方法】基于GlobeLand30数据集,运用数理统计和GIS空间分析等方法,系统分析了2000-2010年美洲耕地面积数量变化、空间分布及类型转化特征,并重点分析了亚马逊地区耕地格局变化状况。【结果】2010年美洲耕地总面积为52 875.05×10⁴ hm²;2000-2010年的10年间,美洲耕地总面积总体增加,面积增加约2 128.14×10⁴ hm²,增幅约4.19%。耕地面积增加最大国家为巴西,幅度达到9.51%,位居美洲国家之首,其次为阿根廷;减少最大国家为厄瓜多尔,面积减少101.14×10⁴ hm²。10年间美洲耕地复种指数增加2.42%,变化最为显著国家为巴拉圭、波多黎各。从耕地变化类型看,美洲新增耕地主要来源于林地、草地,而耕地减少主要是由于人造地表的侵占。美国耕地总量最多,但10年间耕地增长率较低,仅为0.08%,绝大部分损失的耕地转为人造地表,由于收获面积的减少导致复种指数减少了0.89%;巴西耕地总量仅次于美国,耕地大幅度增加主要来源于林地和草地,同时复种指数有较大程度提高。亚马逊地区作为美洲重要的生态和农业区域,10年间耕地增长8.41%,耕地增长伴随着森林、草地被大量破坏,尤其在巴西西南和厄瓜多尔表现最为剧烈。【结论】2000-2010年美洲耕地整体上呈现增加态势,国家间耕地利用格局变化差异明显;耕地主要来源于林地、草地和灌木,增长集中在巴西和阿根廷,耕地主要转出为人造地表,集中在美国。作为美洲重要的粮食生产区,亚马逊地区耕地面积和耕地复种指数都提高,两者同步增加一定程度上提高区域或全球粮食产量,但其带来的生态环境效益需要深入关注。     

亚洲耕地利用格局十年变化特征研究

【目的】亚洲作为全球人口最多、耕地面积最大、发展中国家众多的大洲,其耕地利用格局变化特征关系到各国乃至全球的粮食产量波动,影响世界粮食安全。本研究旨在通过分析亚洲耕地利用格局变化,加深对亚洲耕地利用现状的认识,科学把握其变化特征及规律,为亚洲的农业土地系统研究提供依据。【方法】采用中国最新研制的2000年和2010年两期全球30 m地表覆盖遥感数据产品（GlobeLand30）及FAOSTAT统计数据,建立耕地面积数量和耕地利用格局指标群,选取耕地面积及其变化幅度、复种指数及其变化幅度、耕地破碎度及其变化幅度等指标,在国家、地理分区和县级等三个尺度上,综合分析2000-2010年亚洲耕地的数量、复种指数及耕地破碎度变化特征。【结果】2010年亚洲耕地面积69 827.94×10⁴ hm²,10年间面积增加62.62×10⁴ hm²,增幅达到0.09%。除东亚耕地数量减少外,其他区域耕地增加;东南亚耕地涨幅最大,西亚是耕地增减最为活跃的地区。亚洲有60%的国家耕地增加,80%的国家耕地面积变化幅度为-5.00%-5.00%。2000-2010年,亚洲复种指数提升7.77%,增幅达9.00%,五大地理分区的复种指数均呈现增加状态。超过2/3的国家耕地复种指数增加,沙特阿拉伯、卡塔尔、塞浦路斯等国家耕地复种指数减少明显。亚洲耕地地块细碎的区域主要集中在中国南方、日本、菲律宾、阿富汗,而印度、中国华北平原及东北农垦区则耕地连片、地块大。亚洲耕地破碎度总体上增加1.12%,中亚和南亚耕地破碎度大幅下降,东南亚耕地破碎程度加剧。超过半数的国家耕地破碎度降低。2000-2010年,中国耕地面积减少0.95%,复种指数增幅较大,达到6.01%,耕地破碎度小幅增加,增幅达2.17%。中国南方地区耕地破碎度高,华北平原、东北农垦区、成都平原等粮食主产区耕地破碎程度低;东部及华北经济发达地区耕地破碎程度增加剧烈;湖南、江西等地耕地破碎度降低。【结论】总体来说,亚洲耕地面积变化平稳,略有增加。复种指数分布呈现“南高北低”的特点,复种指数变化“东南增西北减”,耕地利用程度有较大提升。亚洲的耕地破碎度10年间略有增长,半数以上国家的耕地向规模化发展。中国作为亚洲农业重点区域,10年间其耕地数量减少并伴有破碎化加剧的趋势,但耕地利用率大幅提升。     

基于GlobeLand30的大洋洲耕地利用格局变化分析

【目的】大洋洲区域气候差异明显,地表覆盖和土地利用类型多样,耕地变化较为剧烈。分析大洋洲耕地利用格局的时空变化,科学把握其特征及规律,为耕地集约利用和粮食政策制定提供参考。【方法】采用最新研制的2000年和2010年全球30 m地表覆盖遥感数据产品（GlobeLand30）,建立耕地面积数量、利用强度和转换特征3个指标群,在国家尺度、10 km网格和30 m像元尺度综合分析大洋洲2000-2010年耕地利用格局变化特征。【结果】（1）2000-2010年大洋洲耕地面积总体增加约3.79%,耕地面积增幅最大的国家为澳大利亚,增幅5.39%。新增耕地主要集中在澳大利亚大分水岭山脉以东墨累-达令河流域上游。耕地面积减少的区域主要在新西兰北部岛屿,澳大利亚东部沿海和巴布亚新几内亚东部岛屿。主要国家人均耕地平均减少21.47%,人均耕地减少幅度最大国家为新喀里多尼亚。（2）从耕地利用强度格局变化来看,主要国家复种指数平均增加20.63%,耕地破碎度平均减少22.83%。耕地面积-复种指数协调度弹性较大。新西兰与澳大利亚两国耕地破碎度变化驱动机制差异明显。（3）从耕地类型转换特征来看,2000年耕地转出和2010年耕地转入面积最大的国家均为澳大利亚,2000年共计转出630.25×10⁴ hm²,其中转为草地占比所有其他转出地类的74.77%,2010年共计从草地转入544.95×10⁴ hm²,占所有转入地类面积的59.72%;全大洲耕地与草地之间转换面积最大,但对净增加耕地贡献最大的是灌木地,转入耕地165.03×10⁴ hm²。【结论】10年间大洋洲耕地面积变化较为剧烈,耕地利用强度整体提高,耕地与草地相互转换最为频繁。     

2000—2015年山东省耕地产能的时空格局

为探索实时监测耕地产能和估算耕地粮食产量的可靠手段,对山东省省级尺度的耕地产能进行估算,并分析其耕地NPP(Net Primary Productivity)和产能的时空分布特征和动态变化状况,采用MODIS遥感数据、土地利用数据和其他非遥感数据驱动VPM模型模拟出山东省耕地NPP,通过耕地NPP与耕地作物单产之间的线性关系,利用线性回归模型拟合两者之间的数量关系,实现耕地NPP到耕地产能的转换,并评价2000—2015年山东省耕地产能的时空分布和动态变化特征。主要结论如下:1)2000—2015年山东省耕地NPP均值和总量均呈波动上升趋势,其中黄淮平原南阳盆地两熟区耕地生产力均值在4个农业区划中最高,菏泽、聊城、德州和济宁市的耕地NPP均值在17个地级市中属较高水平。2)利用VPM模型计算2000—2015年山东省耕地总体产能,结果表明总产能呈上升趋势,耕地产能>14 000 kg/hm²的耕地明显增多,<12 000 kg/hm²的耕地面积逐渐减少,鲁西南平原、鲁西北平原、潍坊东部、青岛中部地区的耕地产能较高,山东半岛丘陵区、鲁中南山地区的耕地产能次之,黄河三角洲周围的沿海地区耕地产能最低。     

粤港澳大湾区 2010—2020 年耕地时空变化研究

【目的】及时准确地提取耕地空间分布与变化信息是科学保护和有效管理耕地资源的重要技术手段,对保障区域粮食安全、制定耕地保护政策具有重要指导意义。研究粤港澳大湾区耕地时空变化,可以为粤港澳大湾区耕地保护和粮食安全保障提供数据支撑。【方法】以多时相的Landsat遥感影像为数据源,利用支持向量机方法进行土地覆盖分类,获取粤港澳大湾区2010、2015和2020年的耕地空间分布信息,分别从数量变化、空间转移和景观格局3个方面分析2010—2020年粤港澳大湾区耕地时空变化特征。【结果】数量变化上,2010—2020年粤港澳大湾区耕地表现为先少量减少后缓慢增加的变化趋势,从2010年的16 155.56 km²减少至2015年的15 740.54 km²,再增加至2020年的16 473.93 km²,其中江门耕地净增加量最多、为176.99 km²,东莞耕地净减少量最多、为74.68 km²。空间转移上,新增耕地60.25%来源于林地,35.85%来源于水体;减少的耕地有49.53%转...     

松嫩平原中部农作物空间格局时空变化分析

【目的】在国家\"玉米调减\"、\"粮豆轮作\"、\"大豆目标价格\"等种植结构调整政策背景下,分析2011~2016年松嫩平原中部地区农作物空间格局变化,为黑龙江省西部地区种植结构调整提供数据参考和科学基础。【方法】选择克山县为研究区域,利用2016年黑龙江省主要农作物一张图、2011年黑龙江省水稻、玉米本底数据,采取遥感手段提取2011年大豆分布,生成2011和2016年作物空间分布图;选取水稻、玉米、大豆和其他作物为研究对象,分别对农场和县域进行5年内种植结构变化、耕地内部4类作物面积转换分析和景观格局指数评价。【结果】(1)克山县种植结构发生了巨大的改变,55%左右的耕地种植作物发生变化,目前均以玉米、大豆为主,主要变化方向为大豆改种玉米。(2)克山县县域总体景观MPS变大,CI减小,机械化和规模化程度总体提升,AWMSI降低,斑块形状更加规则。【结论】(1)克山县种植结构的发展趋势由相对效益较低的大豆向着相对效益较高的玉米、水稻方向发展,种植结构由2011年的大豆为主要作物,转变为玉米和大豆为主要种植作物,且2016年玉米种植规模超过大豆,成为种植规模最大的作物;水稻受到自然地理条件的制约较大,面积扩张集中在县域的流域附近。(2)大豆、玉米和水稻的规模化、机械化和破碎化程度正逐渐趋于一致,其他作物规模化和机械化程度明显低于3种作物,破碎化程度高于3种作物;大豆、水稻和其他作物分布逐渐离散,玉米区域集中且优势度明显高于其他3种作物。(3)利用景观格局指数,可以很好地量化反映作物种植格局空间分布变化情况,包括规模、空间分布、形状、异质性和相关性情况。     

江苏省耕地空间分布与变化研究

揭示耕地空间分布与变化规律,可为制定合理有效的耕地保护和区域发展政策提供依据.以往关于耕地空间分布与变化研究大多以单元间相互独立为假设条件,忽视单元之间相关性,这可能致使结果不能客观揭示耕地空间分布与变化特征.本文构建耕地指数与耕地变化指数,借助空间自相关与重心分析模型,对江苏省1980-2009年耕地空间分布与变化进行分析.研究结果表明:江苏省耕地空间分布与变化表现出严重不均衡,2009年耕地稀疏区与减少区主要分布在苏锡常,耕地集聚区、增加区和基本稳定区主要分布在苏中与苏北;耕地空间分布与变化具有空间自相关现象,2009年江苏耕地分布形成包括苏州、无锡市区在内的低—低相关区和沭阳、涟水在内的高—高相关区相对应的空间分布格局,2000-2009年耕地变化的低—低相关区包括苏州全部县(市),高—高相关区包括盐城中东部与宝应县、兴化市;相比1980年,2009年耕地分布重心向东北方偏移.     

阜平县耕地质量时空演变分析

土地资源是人类社会持续发展的要素支撑,耕地资源作为土地资源的精华,其质量变化将显著影响粮食安全、社会稳定。基于阜平县耕地质量等别评价成果,使用耕地质量综合指数和等别模型、ArcGIS空间分析工具研究阜平县耕地质量变化。结果表明:时间上,阜平县耕地数量呈增长趋势,等别构成稳定,耕地变化集中在自然等10等、利用等12等和经济等13等上,耕地整体质量向好但经济利用水平有待提升;空间上,阜平县耕地等别空间分布与地势变化高度契合,破碎化程度高,耕地空间整体由西北向东南移动。高等地、中等地主要分布在东南一侧,低等地分布在西北地区;减少耕地分布较为分散,东部地区减少耕地比西部地区数量较多,新增耕地相对集中在东南部。     

新型城镇化与耕地集约利用协调发展时空演变研究

本文通过构建新型城镇化与耕地集约利用协调发展评价指标体系,运用熵权TOPSIS、协调发展、重心迁移等模型,以广东省为实证,揭示两者间协调发展时空演变规律。结果表明：新型城镇化与耕地集约利用呈较强正相关,本质上属互促共进关系,但受发展阶段和地区差异影响,两者间仍存在矛盾;户籍城镇化率是协调发展等级优化的重要影响因素,后者随前者同向变化;经济发展较好的地区协调发展等级较高,协调发展类型对经济实力依赖较小,主要受产业结构、耕地资源禀赋等影响;协调发展度重心大体向创新驱动、产业升级、城乡统筹发展的地理空间转移;促进协调发展应结合地区特色及所处协调阶段,采取差异化创新驱动发展策略,注重加大农业机械投入、深化户籍制度改革和加速区域一体化发展。     

基于投影寻踪法的湖南省耕地利用集约度时空特征研究

从耕地投入强度、耕地利用程度和耕地产出效益3个方面,选取9个单项指标,构建耕地利用集约度评价指标体系,运用投影寻踪方法,结合GIS技术,研究湖南省县域耕地利用集约度时空特征。研究结果表明:1从时序看,1949-2009年湖南省耕地利用集约度呈现出阶段性上升趋势。根据其变化特点,可以划分为\"波动增长(1949-1963)-快速增长(1964-1977)-持续增长(1978-1999)-缓慢增长(2000-2009年)\"4个阶段。2从空间看,2009年湖南省耕地利用集约度空间差异显著。耕地利用集约度评价均值呈现出\"洞庭湖地区长株潭地区湘南地区大湘西地区\"的空间格局。3单位耕地面积农业从业人员数、单位耕地面积化肥施用量和粮耕指数是耕地利用集约度时序动态变化的主要影响因素;农业从业人员人均农业产值、耕地有效灌溉率和单位耕地面积化肥施用量是耕地利用集约度空间分异的主要影响因素。     

基于GIS的小麦籽粒品质空间分布特征和影响因子分析

【目的】分析小麦籽粒品质不同年份空间分布特征和变化规律,以及影响籽粒品质的因子。【方法】选用种植时间长、范围广的济麦22,利用地理信息系统（GIS）选择最优模型,绘制其2010—2015年6省历年籽粒品质空间分布图,筛选籽粒形成期的温、光、水和经纬度关键因子。【结果】不同年份、麦区间小麦籽粒品质存在差异,变异系数为蛋白质含量＞硬度＞容重。籽粒硬度6年总趋势呈东北低西南高分布,并逐年下降,不同年份、纬度间呈多态分布,华北北部强筋麦区（Ⅰ）和黄淮北部强筋中筋麦区（Ⅱ）多数年份高于黄淮南部中筋麦区（Ⅲ）,硬度与灌浆期总降水、成熟期总降水、成熟期光照数和纬度呈显著负相关,其中灌浆期总降水和纬度是主要因子。容重总体也呈东北低西南高分布,并逐年小幅上升,其中2013年明显低于其他年份,黄淮北部强筋中筋麦区（Ⅱ）西部和中部多数年份好于其他区域,其与成熟期平均温度、≥10℃积温、日较差和灌浆期日较差呈显著正相关,而成熟期日较差是主要因子。蛋白质含量总趋势呈东北高西南低分布,并逐年下降,6年间多呈带状分布,北方整体高于南方,纬度是主要影响因子。【结论】灌浆期总降水、成熟期气温日较差和纬度是影响籽粒品质不同年份空间分布变化的主要因子。灌浆期总降水逐年下降及纬度间变化不规律导致籽粒硬度下降并呈多态分布;受成熟期气温日较差影响容重逐年小幅上升并区域间变化;受纬度影响蛋白质含量年份间分布规律一致。黄淮北部强筋中筋麦区（Ⅱ）中冀、鲁、豫交界处灌浆期总降水较低、成熟期日较差大,有利于籽粒品质提高。