松嫩平原中部農(nóng)作物空間格局時(shí)空變化分析

劉克寶，陸忠軍，宋 茜

（1.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院遙感技術(shù)中心，哈爾濱150086；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京100081；3.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100081）

0 引言

農(nóng)作物空間格局是一個(gè)地區(qū)或生產(chǎn)單位作物種植結(jié)構(gòu)、熟制與種植方式的空間表達(dá)[1-3]，其時(shí)空分布受自然資源條件和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)行為影響，具有空間集聚性和時(shí)序動(dòng)態(tài)性等特征。隨著2014年財(cái)政部《關(guān)于大豆目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼的指導(dǎo)意見(jiàn)》，2015年農(nóng)業(yè)部《農(nóng)業(yè)部關(guān)于“鐮刀彎”地區(qū)玉米結(jié)構(gòu)調(diào)整的指導(dǎo)意見(jiàn)》，2016年《全國(guó)種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整規(guī)劃（2016—2020年）》等一系列種植結(jié)構(gòu)調(diào)整政策的實(shí)施，黑龍江省成為全國(guó)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要省份之一，及時(shí)有效獲取黑龍江農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)及時(shí)空變化信息具有重要的科學(xué)和實(shí)際意義[4-7]，可為作物產(chǎn)量估測(cè)、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)[8-10]。

農(nóng)作物空間格局及其時(shí)空動(dòng)態(tài)變化研究是目前地理學(xué)和生態(tài)學(xué)的熱點(diǎn)問(wèn)題[11]。劉珍環(huán)等[4]利用縣級(jí)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用時(shí)序變化趨勢(shì)、空間集聚分析等方法，從種植結(jié)構(gòu)類型和種植比例變化趨勢(shì)分析了1980年以來(lái)中國(guó)縣域種植結(jié)構(gòu)的時(shí)空特征。夏天等[12]基于CLUE-S土地利用變化模型，提出適用于我國(guó)農(nóng)作物空間格局動(dòng)態(tài)變化模擬模型（CROPS，Crop Pattern Simulator）架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度土地利用變化與農(nóng)作物空間格局變化的雙層動(dòng)態(tài)模擬，并在東北三省進(jìn)行了區(qū)域應(yīng)用。譚杰揚(yáng)[13]、劉珍環(huán)[14]等利用作物空間分配模型（SPAM-China）模擬東北三省作物時(shí)空分布特征。王紅營(yíng)[15]等基于時(shí)序NDVI數(shù)據(jù)對(duì)該地主要作物進(jìn)行遙感分類，并基于TM/ETM數(shù)據(jù)提取蔬菜、水稻等作物分布，揭示2000—2013年華北平原主要作物種植區(qū)域時(shí)空變化及其影響因素。黃青[16]等基于MODIS-NDVI數(shù)據(jù)，提取東北地區(qū)主要作物（水稻、玉米、大豆）的種植結(jié)構(gòu)，利用景觀格局指數(shù)方法分析農(nóng)作物格局動(dòng)態(tài)變化特征和變化規(guī)律。程良曉[17]等基于HJ數(shù)據(jù)，利用NDVI識(shí)別玉米、油菜、大麥和小麥4類農(nóng)作物，分析2012—2014年主要農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)變化。上述研究多從數(shù)量、類型、空間、幅度等方面分析農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)時(shí)空變化，土地景觀格局指數(shù)較少應(yīng)用到分析研究中。景觀格局指某種景觀分類下的空間分布和組合特征[18-20]。景觀指數(shù)是用來(lái)描述個(gè)別斑塊、某種類別的斑塊，或者整個(gè)景觀的空間結(jié)構(gòu)的定量指標(biāo)，可以量化表征景觀要素的空間組成和結(jié)構(gòu)特征，用于研究不同土地利用類型的組成和結(jié)構(gòu)對(duì)生物多樣性和生境的影響等[21]。通過(guò)對(duì)景觀指數(shù)量化分析可以揭示農(nóng)業(yè)土地利用格局的結(jié)構(gòu)組成與空間分布等特征，了解和掌握農(nóng)業(yè)土地利用中存在的問(wèn)題及人類活動(dòng)對(duì)耕地的干擾程度[18，22-23]。然而，目前景觀格局指數(shù)部分用于耕地細(xì)碎化[24]和耕地格局[25]分析，針對(duì)耕地內(nèi)部作物種植結(jié)構(gòu)的變化特征分析研究仍較少，沒(méi)有系統(tǒng)的用景觀指數(shù)分析作物時(shí)空變化特征。

基于此，該研究以黑龍江松嫩平原的克山縣為研究對(duì)象，采取數(shù)理統(tǒng)計(jì)和GIS空間分析方法，深入分析耕地內(nèi)部面積轉(zhuǎn)換，并綜合利用景觀格局指數(shù)分析2011—2016年黑龍江省西部地區(qū)耕地內(nèi)作物（水稻、玉米、大豆、其他作物）空間格局時(shí)空變化規(guī)律。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

該研究選擇黑龍江省克山縣為研究區(qū)域?？松娇h位于松嫩平原的中北部，縣域位于三四積溫帶交界處，處于“鐮刀灣”地區(qū)，是國(guó)家進(jìn)行玉米調(diào)減、種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)供給側(cè)調(diào)整的重點(diǎn)地區(qū)，掌握其種植變化，分析人類活動(dòng)對(duì)耕地內(nèi)部種植結(jié)構(gòu)的干擾程度，對(duì)于西部地區(qū)的種植結(jié)構(gòu)調(diào)整具有積極的指導(dǎo)意義?？松娇h地理坐標(biāo)為47°50′51″N～48°33′47″N，125°10′57″E～126°8′18″E，地處小興安嶺南麓與松嫩平原的過(guò)渡地帶，北部、中部為丘陵漫崗區(qū)，地形起伏變化大，南部是沖積平原，地勢(shì)平坦，全縣地勢(shì)東北高西南低，丘陵漫崗地占80%，平原區(qū)占14%，洼地占6%[26]，旱田占耕地面積的98%左右，是全國(guó)重點(diǎn)商品糧基地縣，大豆和馬鈴薯基地縣[27]。

圖1 克山縣地理位置Fig.1 Geographical position of Keshan Country

行政界線采用2012年全國(guó)1∶100萬(wàn)分縣行政界線；2012年黑龍江省農(nóng)場(chǎng)界限；2011年黑龍江省水稻、玉米種植面積本底調(diào)查，其成果為使用TM5（30m）數(shù)據(jù)，采用人工目視解譯的方式獲得水稻，玉米空間分布，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類輔助人工的方式提取大豆空間分布；2016年黑龍江省主要農(nóng)作物“一張圖”，其成果中耕地使用TM8 （15m）數(shù)據(jù)，采用人工目視解譯的方式獲得，水稻、玉米和大豆空間分布使用TM8（30m）數(shù)據(jù)，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類輔助人工的方式提取。

1.2 分析方法

該文運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)和GIS空間分析等方法，利用景觀格局指數(shù)分別從規(guī)模、分布狀況、異質(zhì)性、形狀特征和連接性5個(gè)方面分析2011—2016年克山縣農(nóng)作物（水稻、玉米、大豆及其他作物）種植結(jié)構(gòu)時(shí)空變化特征，以及作物之間的相互轉(zhuǎn)換。

景觀指數(shù)可以從結(jié)構(gòu)組成和空間分布特征方面來(lái)有效反映景觀格局的信息。目前，景觀指數(shù)的種類繁多，指數(shù)之間有較強(qiáng)的相關(guān)性，但信息重復(fù)率較大，因此，為了反映景觀整體特征，避免信息冗余，研究選擇的指數(shù)包括選取的景觀格局指數(shù)如下[16，18，28-29]。

表1 景觀指數(shù)Table 1 Landscape index

（1）作物類型變化幅度（crop type change range）ΔS。表示某種作物在一段時(shí)期內(nèi)的面積變化比例。

式（1）中，S（i，t1）和 S（i，t2）分別為研究初期 t1和末期 t2某一作物類型 i的面積。

（2）作物類型動(dòng)態(tài)度（crop dynamic degree）K，表示某一類作物的年變化率。

式（2）中，Ua、Ub分別為研究初期及末期某作物類型的面積；T為研究時(shí)長(zhǎng)（a）。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)作物空間分布數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)

根據(jù)2011年和2016年《黑龍江省縣（市）農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)概要》[30-31]，克山縣耕地面積5年間沒(méi)有變化，故兩期耕地分布數(shù)據(jù)均使用2016年克山縣純耕地空間分布。統(tǒng)一將作物空間分布和純耕地?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分辨率為30m的柵格數(shù)據(jù)，并進(jìn)行空間疊加，生成2011和2016年農(nóng)作物空間分布圖（圖2）。兩期精度驗(yàn)證均使用全省數(shù)據(jù)精度，其中純耕地提取精度使用BIGMAP（3.3）數(shù)據(jù)進(jìn)行同區(qū)域比較，面積提取精度為98.41%；作物提取精度使用野外驗(yàn)證點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中2011年水稻、玉米和大豆的制圖精度為98.30%、90.21%、89.59%，2016年水稻、玉米和大豆的定性精度為96.03%，88.14%和82.81%。

圖2 2011、2016年克山縣作物空間分布Fig.2 Spatial distribution of crops in Keshan in 2011 and 2016

2.2 農(nóng)作物面積與空間格局變化特征

根據(jù)圖3（a）顯示：2011—2016年，克山縣大豆總體呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，其中西北部克山農(nóng)場(chǎng)和縣域南部大豆面積略有增加；圖3（b）顯示：玉米總體增加明顯；圖3（c）顯示：水稻總體增加明顯，且呈現(xiàn)區(qū)域性，主要增加區(qū)域?yàn)榭h域北部訥謨爾河流域和南部的烏裕爾河流域；圖3（d）顯示：其他作物面積變化呈現(xiàn)區(qū)域性，即北部和西部面積增加明顯，西北部和南部減少明顯。

圖3 2011—2016年克山縣作物空間變化：a大豆，b玉米，c水稻，d其他作物Fig.3 Spatial distribution of crops changes in keshan from 2011 to 2016

從表2可以看出，5年間克山縣，作物種植面積總體呈現(xiàn)兩增兩減的趨勢(shì)，即玉米、水稻種植面積增加，大豆和其他作物減少。其中，大豆面積增加和減少的面積分別為10 161.87hm2和99 190.83hm2，面積凈減少89 028.96hm2，變化幅度為減少45.71%，動(dòng)態(tài)度為-9.14%；玉米面積增加和減少的面積分別為105 517.41hm2和4 471.23hm2，面積凈增加101 046.18hm2，變化幅度為增加953.74%，動(dòng)態(tài)度為190.76%；水稻面積增加和減少的面積分別為2 978.82hm2和440.1hm2，面積凈增加2 538.72hm2，變化幅度為增加110.16%，動(dòng)態(tài)度為22.03%；其他作物面積增加和減少的面積分別為9 019.92hm2和23 581.59hm2，面積凈減少14 561.67hm2，變化幅度為減少54.30%，動(dòng)態(tài)度為-10.86%。5年間，作物種植變化區(qū)域面積占縣域耕地面積的54.45%。玉米、水稻增加，大豆和其他作物減少是作物面積變化的主要方向，其中，玉米增加區(qū)域占縣域耕地面積的43.09%，變化區(qū)域的82.64%；水稻增加區(qū)域占縣域耕地面積的1.27%，變化區(qū)域的2.33%；大豆減少區(qū)域占縣域耕地面積的37.97%，變化區(qū)域的77.68%；其他作物減少區(qū)域占縣域耕地面積的10.06%，變化區(qū)域的18.47%。

表2 克山縣2011—2016年農(nóng)作物變化對(duì)比表Table 2 Comparision on crops area variation in keshan from 2011 to 2016

2.3 農(nóng)作物類型轉(zhuǎn)移特征

從圖4可以看出，種植類型變化主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：大豆改種玉米變化區(qū)域主要分布在縣域中部和南部；大豆改種其他作物主要分布在縣域西部和北部；其他作物改種玉米區(qū)域主要分布在縣域西北部克山農(nóng)場(chǎng)和南部區(qū)域。疊加分析2011和2016年克山縣作物空間分布數(shù)據(jù)，生成耕地內(nèi)部作物面積轉(zhuǎn)換矩陣（表3）。通過(guò)耕地內(nèi)部作物面積轉(zhuǎn)換矩陣，更加直觀地描述2011—2016年克山縣內(nèi)4類作物的作物面積轉(zhuǎn)換情況。結(jié)果顯示：5年間，克山縣種植作物變化區(qū)域占縣域耕地面積的54.46%，變化區(qū)域中：大豆改種玉米占變化圖斑的70.01%；其他作物改種玉米占12.37%；大豆改種其他作物占6.71%；其他作物改種大豆占4.81%；玉米改種大豆占3.11%；其他作物改種水稻，大豆改種水稻，玉米改種其他作物，水稻改種玉米，玉米改種水稻，水稻改種大豆，水稻改種其他作物合計(jì)占2.73%。不變區(qū)域占縣域耕地面積的45.54%，不變區(qū)域中：大豆不變區(qū)域占未變化圖斑的89.49%，其他作物不變區(qū)域占3.03%，水稻不變區(qū)域占1.75%，玉米不變區(qū)域占6.12%。

圖4 2011—2016年作物種植轉(zhuǎn)換方向Fig.4 Change direction of crops from 2011 to 2016

表3 耕地內(nèi)部作物面積轉(zhuǎn)移矩陣Table 3 Crop area transition matrix in arable land（hm2）

2.4 農(nóng)作物種植格局景觀指數(shù)變化特征

5年間，克山縣縣域總體景觀MPS變大，CI減小，機(jī)械化和規(guī)?；潭瓤傮w提升，AWMSI降低，斑塊形狀更加規(guī)則。其中大豆斑塊比例（LAND%）降低明顯，由83.06降低到45.10，種植規(guī)?？s減近1半；LPI降低，優(yōu)勢(shì)度降低；PD增加，MPS降低，規(guī)?；潭冉档?；MNN和CI變大，分布逐漸離散，且破碎度增大；AWMSI指數(shù)減小，斑塊形狀更加規(guī)則；IJI指數(shù)降低，與其他類型作物的連接性降低。

圖5 景觀指數(shù)對(duì)比Fig.5 Comparison of landscape index

玉米斑塊比例（LAND%）增加明顯，由4.52增加到47.61，種植規(guī)模較2011年擴(kuò)大近10倍；LPI增大，景觀優(yōu)勢(shì)度增加；PD降低，MPS升高，規(guī)?；潭忍岣?；MNN和CI降低，分布逐漸集中，且破碎度降低；AWMSI指數(shù)升高，斑塊形狀更加不規(guī)則；IJI指數(shù)變大，與其他類型作物的連接性升高。

水稻斑塊比例（LAND%）增加明顯，由0.98增加到2.07，種植規(guī)模較2011年擴(kuò)大2倍多；LPI增大，景觀優(yōu)勢(shì)度增加；PD降低，MPS升高，規(guī)?；潭忍岣撸籑NN變大，分布逐漸離散，CI降低，破碎度降低；AWMSI指數(shù)減小，斑塊形狀更加規(guī)則；IJI指數(shù)變大，與其他類型作物的連接性升高。

其他作物斑塊比例（LAND%）降低明顯，由5.23降低到11.43，種植規(guī)模縮減1半；LPI降低，優(yōu)勢(shì)度降低；PD增加，MPS升高，規(guī)?；潭壬撸籑NN變大，分布逐漸離散，CI降低，破碎度降低；AWMSI指數(shù)減小，斑塊形狀更加規(guī)則；IJI指數(shù)降低，與其他類型作物的連接性降低。

3 結(jié)論

（1）克山縣種植結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)由相對(duì)效益較低的大豆向著相對(duì)效益較高的玉米、水稻方向發(fā)展，且玉米以平均每年2倍的動(dòng)態(tài)度增加，水稻平均每年以20%以上的動(dòng)態(tài)度增加，大豆和其他作物每年以10%左右的動(dòng)態(tài)度減少；種植結(jié)構(gòu)由2011年的大豆為主要作物，轉(zhuǎn)變?yōu)橛衩缀痛蠖篂橹饕N植作物，且2016年玉米種植規(guī)模超過(guò)大豆，成為種植規(guī)模最大的作物；水稻受到自然地理?xiàng)l件的制約較大，面積擴(kuò)張集中在縣域的流域附近。

（2）大豆、玉米和水稻的規(guī)?；C(jī)械化程度和破碎化正逐漸趨于一致，其他作物規(guī)?；蜋C(jī)械化程度明顯低于3種作物，破碎化程度高于3種作物；大豆、水稻和其他作物分布逐漸離散，玉米區(qū)域集中且優(yōu)勢(shì)度明顯高于其他3種作物。

（3）利用景觀格局指數(shù)，可以很好地量化反映作物種植格局空間分布變化情況，包括規(guī)模、空間分布、形狀、異質(zhì)性和相關(guān)性情況。

4 討論

研究表明，F(xiàn)ragstats4.2軟件計(jì)算景觀指數(shù)基于柵格數(shù)據(jù)，很好地解決了由于分辨率問(wèn)題，造成的條帶種植（細(xì)碎圖斑）的斑塊數(shù)量的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題，但是當(dāng)作物集中連片種植時(shí)，MPS值增大，斑塊數(shù)量減小，AWMSI變大，線狀地物（道路、溝渠、林帶等）對(duì)AWMSI的作用減小。該研究中由于只是使用4種作物分類，使得IJI指數(shù)與MPS呈現(xiàn)正相關(guān)，即平均斑塊面積（MPS）越大，與該類斑塊相接的其他類型作物斑塊越多，對(duì)描述斑塊類型間的總體散布與并列狀況產(chǎn)生一定影響。目前缺少評(píng)價(jià)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的機(jī)械化程度、規(guī)?；潭染坝^指標(biāo)體系。例如玉米的平均面積從51.99hm2降低到18.58hm2，不能解釋為機(jī)械化和規(guī)?；潭冉档土?4.26%，只是種植的方式發(fā)生了變化，導(dǎo)致了規(guī)?；潭扔兴档?。