基于GIS和土地质量地球化学数据的水稻种植适宜性评价——以安徽省青阳县为例

为加快安徽省青阳县的高标准基本农田建设,开展更加精准的水稻种植适宜性评价,本文根据研究区土地质量地球化学数据和当地水稻对生长环境的需求,通过层次分析法（AHP）把水稻种植适宜性评价作为目标层,把影响目标层的立地条件、理化性质、土壤质量、土地管理作为准则层,再把影响准则层中各因素的项目作为指标层,确定研究区水稻种植适宜性评价的层次模型,构建了包括土壤养分、土壤环境、土壤质地、有机质、排水和灌溉能力等在内共计12项指标的评价体系。以研究区二调图斑为评价单元,根据数字高程模型（DEM）数据获取精准的田面坡度数据,同时结合GIS空间分析技术对地球化学数据进行空间插值模拟。利用特尔菲法（Delphi）获取各指标隶属度并构建判断矩阵,使用MATLAB数学软件求出各指标的权重,计算获取水稻种植适宜性综合指数（RSI）,进行适宜性评价。结果显示：“高度适宜”面积为36.89 km²,占基本农田总面积的19.80%,主要分布在研究区中部及南部地区;“适宜”和“勉强适宜”面积分别为61.95 km²和60.89 km²,分别占33.25%和32.68%,分散分布;“不适宜”面积约26.60 km²,占比14.27%,主要位于研究区中部及北部地区。利用实测水稻籽实Cd含量与该评价方法得到的水稻种植适宜性综合指数（RSI）进行分析,发现两者呈显著负相关,随着RSI的增长,水稻籽实中Cd含量逐渐降低,意味着水稻品质的提高,同时也减少了可能通过食物链对生态环境造成的危害。该结果从生态安全方面证明此评价方法的正确性和适用性。本文探讨了土地质量地球化学数据所反映的水稻生产问题,改善了以往农业种植适宜性评价工作中大量使用描述性指标和指标分级模糊不清所导致的主观性较大和评价方法不易推广等问题,不仅为作物种植适宜性评价提供了新的方法,而且为生态农业发展指明了方向。     

板栗树种在中国水土流失区的分布及其环境因子

[目的] 在当前气候背景下预测板栗树种在中国的空间分布和生态特征,为板栗树种的合理引种、产业持续发展以及在水土流失地区的应用提供理论支撑。[方法] 基于261个分布点和40个环境变量,利用MaxEnt模型预测板栗树种的潜在地理分布并确定影响其分布的主要环境因子。通过对比国家级水土流失区和板栗树种的潜在分布确定其应用范围。[结果] 年均降水量、年平均温度、表层土壤酸碱度、平均日温差和温度季节变化方差5个环境变量对板栗树种适生区的分布贡献较大,累积贡献率在83%以上。同时板栗树种喜水怕涝,适合在酸性土壤中生长。潜在适生区面积总计为2.92×10⁶ km²,约占国土总面积的30.46%,其中高度适生区主要分布在四川省和云南省的东北部,湖北省、湖南省和江西省的大部分地区,陕西省、河南省、安徽省、浙江省和山东省的部分地区。中度适生区分布以高度适生区为中心向外扩展。[结论] 对比中国水土流失重点预防和重点治理区,除青藏地区、西北地区和东北地区不太适宜板栗树种的引种外,在其他水土流失区都可以考虑选择板栗树种作为水土保持的经济树种。基于MaxEnt模型的板栗树种潜在分布预测拓展了人们对板栗树种分布和生态特征的认识,同时为水土保持功能区的树种选择提供了科学依据。     

基于“三生”空间的重庆市土地利用演变与城镇化关系研究

[目的] 分析重庆市土地利用时空演变规律,探究土地利用转型及景观格局响应的演变特征与城镇化的关系,为重庆市"三生"土地规划与城镇化可持续发展提供数据支持。[方法] 基于"三生空间"功能分类的视角构建用地分类标准,利用2000,2010,2020年土地遥感影像和夜间灯光数据,采用转移矩阵、相关性分析及回归分析法进行分析。[结果] ①2000-2020年重庆市生产、生态空间总体减少,生活空间持续扩张。2000-2010年,生产、生态空间减少191.87,252.95 km²,生活空间增大446.03 km²;2010-2020年,生产空间面积减少13.76 km²,生态空间减少324.05 km²,生活空间增大314.87 km²。②重庆市生产功能向生活功能转化较为明显。随着城镇化加强,生态空间转向生产空间显著,功能转变明显聚集于重庆市中心区域。③重庆市空间景观破碎度减小,景观复杂度逐渐提高,林草水生态空间占据主导优势。④2000-2010,2010-2020年土地利用面积变化对夜间灯光值的影响存在差异;2000年,城镇生活空间、农村生活空间变化对夜间灯光变化影响起主导作用,而2020年工业生产空间、城镇生活空间变化对夜间灯光变化影响较强。[结论] 重庆市各类空间发生相互转换,利用不同"三生"空间类型变化和城镇化的关系,推动土地规划与城镇化协调发展。     

未来气候变化情景下海南岛绿橙种植气候适宜性分析

基于海南岛主岛19个气象站点连续40a（1980-2019年）逐日气象数据及地形等要素，建立空间分析模型，综合确定海南岛绿橙种植气候适宜区指标。在气候适宜度模型基础上构建海南岛绿橙种植温度、日照、降水以及综合适宜度模型，采用地理信息系统（GIS）技术综合分析，利用自然点断法对绿橙种植气候适宜性进行精细化区划，并利用RCP4.5未来气候情景模式模拟数据探讨未来30a（2020-2049年）气候变化情景下海南岛绿橙种植适宜区变化趋势。结果表明：现阶段海南岛绿橙种植最适宜区主要分布于中部地区，面积0.87×10⁴km²，气候适宜度为0.9～1.0；适宜区主要分布于东部局部地区及中西部大部地区，面积1.83×10⁴km²，气候适宜度为0.7～0.9；次适宜区主要分布于西部沿海及中西部海拔较高地区，面积0.51×10⁴km²，气候适宜度为0.4～0.7；不适宜区主要分布于中部山区，面积0.17×10⁴km²，气候适宜度为0～0.4。未来气候变化情景下海南岛气温、降水分布呈较大变化，温度适宜区由四周向中部逐渐缩小，降水适宜区由东部逐渐迁移至中部地区。未来绿橙种植气候最适宜区主要分布于琼中、屯昌和保亭县大部分地区、万宁市西部及白沙县中东部等地。     

基于最大熵模型研究四川省鲜食葡萄种植潜在分布区及其气候特征

从不同地域鲜食葡萄的生长特性和生理机制出发,基于气候因子对鲜食葡萄区域分布的影响,从时间和空间尺度收集影响其种植分布的气候因子,结合鲜食葡萄种植园区分布信息,利用最大熵模型（MaxEnt）分析四川省鲜食葡萄的潜在空间分布及气候特征,并进行评价分析。结果表明：刀切法筛选出影响四川省鲜食葡萄潜在分布的4个主要环境变量（累计贡献百分率达89.8%）为≥10℃活动积温、气温年较差、年日照时数和年降水量,80%鲜食葡萄潜在分布面积的各影响变量指标范围分别为4145～6283℃·d、6.8～9.0℃、924～1314h和804～1247mm。鲜食葡萄种植高适宜区占全省面积的11.8%,主要分布在广安、成都、乐山西南部、宜宾和泸州北部以及凉山中部地区,气候特征为≥10℃活动积温5197～6082℃·d,气温年较差6.5～7.6℃,年日照时数902～1241h,年降水量861～1124mm;适宜区占全省面积的23.6%,广泛分布于除盆周山区之外的盆地大部分地区以及凉山南部、攀枝花西南部,气候特征为≥10℃活动积温5053～6144℃·d,气温年较差6.7～7.7℃,年日照时数868～1356h,年降水量807～1139mm;低适宜区占全省面积的23.1%,集中在盆北、盆西山区及攀西地区北部,气候特征为≥10℃活动积温3227～5549℃·d,气温年较差7.8～13.4℃,年日照时数948～2049h,年降水量643～1187mm;不适宜区占全省面积的41.5%,主要集中在川西高原和攀西东北部。研究结果说明气候因素仍然是影响四川省鲜食葡萄种植的主要环境因子,4个气候因子主导作用明显,模拟的潜在分布结果能够为四川省鲜食葡萄种植决策提供科学参考。     

基于GIS的宁夏酿酒葡萄种植区划

根据宁夏1∶25万地理信息数据和宁夏各气象站1960年-2005年的气候资料，在运用GIS技术对宁夏气候要素网格推算的基础上，利用全国北方主要酿酒葡萄产区取样化验资料，将7～8月份水热系数作为一级区划指标，7～9月大于等于10℃积温作为二级区划指标，同时考虑了土壤类型和灌溉条件的影响，采用多边形叠置方法对宁夏酿酒葡萄种植区域进行气候精细区划，得到作物农业气候区划空间数据集合。对生成的各种资源空间数据 ,进行多种图形整饰和矢量化处理，制作出250 m空间分辨率的宁夏酿酒葡萄气候区划图和种植区划图。区划结果表明：宁夏开发优质酿酒葡萄基地的潜力很大，宁夏酿酒葡萄种植可分为4个区。酿酒葡萄种植特优区分布在包括贺兰山东麓在内的宁夏灌区周边风沙土区域，面积达1890 km²；优质区主要集中在宁夏平原，贺兰山东麓，清水河流域等，面积约为20580 km²，这一区域光热资源丰富、昼夜温差大、水热系数小于1.0，生长季降水量小于220 mm，有好的灌溉条件。适宜区包括中部干旱带的大部分地区和卫宁平原的中卫；宁南阴湿区光热不足，年积温少于2700℃，不宜种植酿酒葡萄。     

气候变化对甘肃农牧交错带春小麦种植区划的影响

为探索气候变化对甘肃农牧交错带春小麦种植区划的影响，科学合理地调整春小麦种植格局。该研究以甘肃农牧交错带30个气象站点1971—2020年的气温和降水时序数据为基础，用BP神经网络对异常和缺失数据进行了插补，依据春小麦生长关键期和整个生育期对光、热和水的需求选取了年均温（温度因子）、年均降水量（水分因子）和≥0 ℃积温（热量因子）作为春小麦种植适宜性区划指标。采用线性倾向率法、累计距平法及Mann-Kendall突变检验法对3个区划指标进行了时间变化特征分析及突变检验，运用ArcGIS技术对区划指标进行了空间分析。结果表明：研究区多年年均温为6.84 ℃，年均温以0.56 ℃/10 a的速率增加，增温趋势明显，于1998年发生突变；年降水量以6.10 mm/10 a的速率呈略微增加趋势，1980年发生突变；≥0 ℃积温以155.41 ℃/10 a的速率呈显著升温趋势，≥0 ℃积温没有发生突变现象。从空间分布来看，年均温和≥0 ℃积温呈现出西部地区气温低，其他地区气温高的空间格局，而年均温倾向率和≥0 ℃积温倾向率则呈现出由西向东、由北向南逐步递增的变化趋势；年降水量表现为由南向北逐步递减的空间分布格局，而年降水量倾向率则呈现出自南向北逐步递增的趋势。气候变化导致甘肃农牧交错带春小麦可种植区海拔提升了565 m，使适宜春小麦种植的范围显著扩大，空间上向南、西扩展，总面积增加到1.66×10⁶ hm²，比1998年前增加了0.80×10⁵ hm²，占总耕地面积的5.06%，其中最适宜区范围扩大最为显著，增加了24.44个百分点。同时，春小麦种植适宜程度区划的区域分配呈现出明显的差异性，1998年后甘肃农牧交错带春小麦种植最适宜区耕地面积较1998年前增加了4.18×10⁵ hm²，适宜区缩小了2.20×10⁵ hm²，次适宜区缩小了1.17×10⁵ hm²，不适宜区缩小了0.68×10⁵ hm²。研究结果可为气候变化背景下甘肃农牧交错带春小麦种植结构的优化调整提供科学依据，有助于区域决策，制定合理利用气候资源的策略，以促进甘肃农牧交错带农业可持续发展和春小麦高产优质。     

利用交叉信息熵模拟东北地区水稻种植面积空间分布

作物时空分布变化是农业研究的重要内容。近30a来,东北地区水稻种植面积显著增加,为探讨东北地区水稻时空变化特征,进一步丰富和完善作物空间分布信息获取方法,研究作物空间分布对包括气候变化在内的多种影响因素的响应关系,该研究综合80年代以来的作物面积与产量统计数据、耕地数据、农业灌溉数据以及作物生长适宜性分布等多源数据,利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(spatial production allocation model,SPAM)构建了针对中国作物分布特点的SPAM-China模型,模拟了中国东北地区1980-2008年像元尺度上水稻空间分布信息。结果表明,模拟结果能较好地反映出东北地区水稻主要种植区域,近30a东北地区水稻种植时空变化特征显著,水稻种植区域向北向东扩展,种植重心北移了约1.76个纬度,中北部地区水稻种植面积增加且趋势明显,南部地区变化趋势不显著。     

2000-2019年青海省同仁市NDVI时空动态变化

[目的] 研究地处黄土高原最西端,与青藏高原接壤的青海省同仁市植被时空动态变化,为黄土高原与青藏高原过渡地带的生态保护和治理提供参考。[方法] 基于MODIS-NDVI数据,采用线性趋势回归、Hurst指数,从时间和空间尺度分析了同仁市2000—2019年NDVI动态变化特征,对NDVI与土地利用和海拔高度的关系进行初步分析,并对NDVI未来变化趋势进行预测。[结果] ①2000—2019年同仁市NDVI整体呈波动上升趋势,平均增速为0.027/10 a。NDVI高值区域增加明显,主要分布在东西部山区,NDVI值介于0.8～1的区域由2000年的388.63 km²增加到2019年的1 066.92 km²。②NDVI上升的区域为2 925.21 km²,占全市面积的84.42%,广泛分布在隆务河谷地区和周围山区,其中林地626.13 km²,草地2094.11 km²。③NDVI值下降的区域为539.79 km²,占全市面积的15.58%,少部分分布在隆务河河谷地区,大部分在西部和南部山区。以同仁市冻融侵蚀海拔下限3 583 m为界,海拔3 583 m以上区域NDVI下降的面积占全市NDVI下降总面积的70.93%。④未来NDVI值持续上升的区域占全市面积的79.17%,持续下降的区域占13.13%。[结论] 过去20 a,同仁市NDVI整体上升,高覆盖度植被面积明显增加,NDVI下降区域主要分布在高海拔地区。未来同仁市NDVI整体上将持续上升,但仍有部分区域存在下降趋势。     

甘肃省武威市风力侵蚀分区治理规划及措施

[目的] 分析甘肃省武威市风力侵蚀空间动态变化特征,确定风力侵蚀可治理区划及其防治对策,为该市风蚀水土保持工作和生态环境建设提供科学参考。[方法] 基于多源地理信息数据,应用遥感、地理信息系统(ArcGIS)等技术手段,使用修正土壤风蚀方程(RWEQ)计算武威市2000-2020年5期风蚀模数,获得区域风蚀的面积分布和变化特征。结合重点建设工程分布等空间要素叠加分析方法,提出该市风力侵蚀可治理区域划分原则,并将该原则应用于划分武威市风力侵蚀可治理区。[结果] 修正土壤风蚀方程(RWEQ)能较好地估算武威市多年风力侵蚀模数,其多年风力侵蚀模数为5 788.98[t/(km²·a)],多年平均土壤风蚀总量1.92×10⁸ t;研究区风力侵蚀在时间上呈现总体下降,偶有上升趋势,且风力侵蚀强度等级明显减弱;在空间上具有明显的空间异质性,主要分布在民勤县、凉州区、古浪县;依据多要素叠加风蚀分区治理方案,武威市可治理风力侵蚀面积共2 872.66 km²,其中民勤县1 468.48 km²,凉州区708.75 km²,古浪县695.43 km²。[结论] 风力侵蚀分区治理是武威市风蚀水土保持的重点工作,根据风蚀分区治理划分结果,针对不同行政区划,民勤县北部坡度较低的平坦戈壁沙漠地区是其重点关注区域,治理措施应以风沙防治和植被恢复为主,并需要注意控制人为工程建设扰动的影响,明确区域管理范围;凉州区应注意采取工程措施和生物措施结合的方式进行治理;古浪县应以封育措施和对天然植被进行保护为主。同时,在戈壁沙漠地区需特别注意大型光伏电站建设等施工扰动的风沙防治和生态恢复。     

气候变化背景下安徽省冬小麦气候生产潜力和胁迫风险研究

从气候的资源和灾害双重属性出发,构建了冬小麦气候生产潜力和胁迫风险评价指标,以安徽省为例分析了二者对气候变化的响应特征,综合气候对高产和稳产的影响进行研究区冬小麦种植气候适宜性区划。结果表明:采用逐级订正法结合作物生长动态参数估算安徽省冬小麦气候生产潜力多年平均为12 391kg?hm-2,以沿淮和江淮之间最高;1961—2015年淮北和沿淮东部地区为显著上升趋势,而淮河以南地区则以下降为主。通过考虑在冬小麦生长发育过程中气候条件偏离最适区间而导致的胁迫影响,建立了高温、低温、雨涝、干旱4种气候胁迫的评估指标,并基于气候胁迫的超越概率形成了冬小麦气候风险评价方法。气候变暖使研究区冬小麦高温胁迫显著上升,低温胁迫显著下降,水分胁迫无显著的变化趋势。安徽省冬小麦的气候风险呈现中间低,两头高的分布特征,以沿淮和江淮之间风险最低,淮北北部和江南南部风险较高;淮北地区主要以干旱和低温贡献为主,而淮河以南地区则以雨涝风险为主。融合气候生产潜力和气候胁迫风险形成冬小麦的气候适宜性区划,其空间格局呈南北低、中间高的特征,种植分布格局与气候适宜性的空间匹配程度较高,但有一定的优化调整空间。     

中华猕猴桃在中国潜在分布及其对气候变化响应的研究

中华猕猴桃为中国特有果种,由于其独特的口感和较高的经济价值,近年来种植规模逐年扩大。在引种过程中,由于缺乏合理的布局规划和适生性分析,出现了品种单一化、易感病虫害等问题。近年来四川、陕西、贵州、重庆和湖北等猕猴桃主产省份相继开展了猕猴桃气候适宜性区划的研究,但目前的研究多未考虑未来气候变化对猕猴桃种植分布的影响,且伴随着气候变化的加剧,已有的研究结果已不能完全适应实际生产的需求。本文运用生态位模型软件MaxEnt,模拟和预测气候变化背景下大尺度范围中华猕猴桃适生区分布及其变化的可行性,以利于科学地优化产业结构、促进产业发展。基于当前数据和IPCC AR5提出的3种气候情景以及中华猕猴桃的分布信息,采用MaxEnt生态位模型和ArcGIS预测了中华猕猴桃的适生区及未来的变化趋势,用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)检测模型精度、刀切法(Jackknife test)筛选主导环境变量。结果表明,基于当前和未来情景构建的中华猕猴桃地理分布模型的AUC(area under curve)值均达到"极好"的标准,说明模型预测结果可用于本研究。当前气候条件下,中华猕猴桃的高适生区主要在四川、陕西、重庆、湖北、贵州、浙江、湖南、安徽、河南、江苏和甘肃等省份,面积达1.01×10~6 km~2。中适生区则以高适生区为中心向外扩散,包括河南、湖北、安徽、江苏和山东等地,面积为6.79×10~5 km~2。RCP2.6和RCP4.5排放情景下,中华猕猴桃高适生区的分布、面积及中心点位置都有所不同,面积均呈增加趋势;RCP8.5排放情景下,高适生区面积呈减少趋势。RCP4.5和RCP8.5排放情景下,中华猕猴桃高适生区中心点均有向北移动趋势。MaxEnt模型对未来气候变化条件下中华猕猴桃适生区的准确模拟与预测具有潜在应用价值,对该果树的气候适宜性区划具有重要指导意义。     

川西高原错季草莓种植的适宜度分析

基于1986−2015年川西高原48个气象观测站点逐日气象数据，结合草莓的生物学特性和2018年分播期试验观测结果，根据气候生态适宜度理论和模糊数学方法，建立气温、水分以及综合适宜度评价模型，对川西高原草莓生长的逐旬适宜度进行分析，确定适宜草莓生长的时间段，并分析草莓各生育期的生长适宜度，利用综合打分的方法完成草莓综合适宜种植区的区划，以探究川西高原气候条件错季大规模种植草莓的可行性。结果表明：（1）川西高原错季草莓生长气温较适宜期集中在4−10月，同期水分适宜度及综合适宜度均达到次适宜水平及以上，能够满足草莓种植的基本需求，同时也满足草莓鲜果在夏季错季上市的时令需求。（2）川西高原错季草莓的适宜种植区主要集中在凉山州的甘洛、越西、冕宁、喜德、西昌、布施、普格、宁南等地；次适宜区主要覆盖凉山州东部和中西部等海拔3000m以下地区，以及阿坝州中南部和甘孜州东部等海拔2000−5000m地区，并从中部向西侧的高海拔地区呈带状延伸；而石渠、色达、红原、若尔盖等高纬度地区和巴塘、理塘、得荣、乡城、稻城等高海拔地区则不适宜错季草莓的种植。因此，在适宜播期和覆膜等农业技术措施的补充下，川西高原大部分地区的气候条件适宜进行错季草莓的种植栽培。     

气候变暖对新疆核桃种植气候适宜性的影响

基于新疆102个气象台站1961-2015年逐日平均气温、最低气温、最高气温资料,采用线性趋势分析、累积距平、t检验以及ArcGIS的空间插值技术,对影响新疆核桃种植的关键气候因子（≥10℃积温、最低气温≤-25℃日数、最高气温≥40℃日数、终霜冻日早于≥10℃初日天数）的时空变化特征进行分析的基础上,结合核桃种植气候适宜性区划指标,研究了气候变化对新疆核桃种植气候适宜性及其分布的影响。结果表明：新疆≥10℃积温的空间分布总体呈现“南疆多,北疆少;平原和盆地多,山区少”的格局,最低气温≤-25℃日数有“南疆少,北疆多;平原和盆地少,山区多”的特点,夏季最高气温≥40℃日数为“东部多,西部少;平原和盆地多,山区少”的特点;终霜冻日早于≥10℃初日的天数呈现“西部多,东部少;山区多,平原和盆地少”的格局。在上述气候要素空间分异的综合作用下,新疆核桃种植的气候适宜区主要在塔里木盆地西部平原;次适宜区在塔里木盆地大部和吐哈盆地南部;北疆大部,阿尔泰山、天山和昆仑山区以及吐哈盆地、塔里木盆地东部为核桃不适宜种植区。在气候变暖背景下,近55a新疆≥10℃积温、最高气温≥40℃日数和终霜冻日早于≥10℃初日的天数分别以64.7℃·d·10a-1、0.48d·10a-1、0.120d·10a-1的倾向率呈显著（P＜0.05）增多趋势,冬季日最低气温≤-25℃日数以-0.980d·10a-1的倾向率呈极显著（P＜0.001）减少趋势。上述各要素分别于1986年和1997年发生了突变,受其影响,1997年后较其之前,新疆核桃种植的气候适宜区和次适宜区明显扩大,而不适宜区明显减小,气候变暖对新疆核桃种植总体趋于有利。     

基于GIS的台湾青枣在福建引扩种的气候适宜性区划

为合理利用福建气候资源、优化台湾青枣在福建的种植布局,基于GIS开展台湾青枣在福建引扩种的气候适宜性区划。根据台湾青枣的生长气象指标、生命周期和生产管理特点,选取≥10℃年活动积温(∑T≥10℃)、年平均气温(Tavg)、90%保证率年极端最低气温(T90%JDW)、年降水量(R)、年日照时数(S)5个气象因子作为区划指标,构建台湾青枣的气候适宜性区划指标体系;采用专家打分法和层次分析法对区划指标进行权重分析,建立气候适宜指数算法;基于气象要素值、经度、纬度、海拔高度,通过线性回归建立5个区划指标的小网格推算模型;结合小网格推算模型和气候适宜指数算法,开展台湾青枣在福建引扩种的气候适宜性区划;采用前期相关研究成果、青枣种植现状对区划结果的可靠性进行验证。结果表明:台湾青枣的适宜种植区主要分布在泉州市辖区以南的沿海县市和漳州市的部分内陆县市;次适宜区主要分布在福建中部沿海地区及龙岩南部的永定、上杭部分乡镇,该区种植青枣可能遭受寒冻害,应注意低温防护;其余县市为不适宜种植区。区划结果与前期研究成果和青枣种植现状一致。研究结果可为台湾青枣在福建的引种、扩种和种植结构调整提供参考。     

Neural networks in climate spatialization and their application in the agricultural zoning of climate risk for sunflower in different sowing dates

ABSTRACT

Sunflower is a species that is sensitive to local climate conditions. However, studies that use artificial neural networks (ANNs) to evaluate this influence and create tools such as agricultural zoning of climate risk (ZARC) have not been conducted for this species. Due to the importance of sunflower as a human food source and for biodiesel production, and also the necessity of conducting research to evaluate the suitability of this oleaginous species under different climatic conditions. Thus, we seek to construct a ZARC for sunflower in Brazil simulating sowing on different dates and using meteorological elements spatialized by ANNs. Climate data were used: air temperature (T), rainfall (P), relative air humidity (UR), solar radiation (MJ_m^?2_d^?1) and wind velocity (U²). Climatic regions considered suitable for the cultivation of sunflower had average annual values for T between 20 and 28°C, P between 500 and 1.500 mm per cycle, and soil water deficit (DEF) below 140 mm per cycle. A neural network is an efficient tool that can be used in spatialization of climate variables quickly and accurately. Sunflower sowing in the spring and summer are the ones that provide the largest suitable areas in southeastern Brazil, with 58.13 and 64.36% of suitable areas, respectively.     

1980—2010年间安徽省土壤侵蚀动态演变及预测

基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,定量分析了1980年、2000年、2010年安徽省土壤侵蚀空间分布及动态变化特征,并利用马尔柯夫模型预测了未来30年土壤侵蚀变化趋势。利用GIS空间分析方法进一步探讨了土壤侵蚀强度空间变化与高程、坡度等地形因子间的关系。结果表明：(1)1980—2010年安徽省土壤侵蚀状况明显改善,平均土壤侵蚀模数由1980年的461.09 t/(km₂ a)减少为2010年的245.26 t/(km₂ a);相应的侵蚀总量由6 199.92万t/a减少为3 297.84万t/a。全省微度侵蚀面积增加了8 188.65 km₂;强度以上侵蚀面积减少了1 576.93 km₂。(2)安徽省三个时期的土壤侵蚀强度空间分布规律一致,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。(3)1980—2010年全省土壤侵蚀等级减弱面积达11 762.83 km₂,侵蚀等级加剧面积仅811.21 km₂。土壤侵蚀等级空间变化主要分布在200—500 m和15°—25°区域。土壤侵蚀等级转化逐级进行,主要以向侵蚀程度较弱等级转化为主,仅有少量微度侵蚀向侵蚀强度较强等级转化。(4)根据马尔柯夫方法预测,未来30年安徽省土壤侵蚀状况逐渐减轻,微度土壤侵蚀面积逐渐增加,其他侵蚀等级的面积持续减少。