農(nóng)作物空間格局研究進(jìn)展及發(fā)展探討

李海亮 戴聲佩 胡盈盈 朱鵬錦 李茂芬 鄭倩 羅紅霞 禹萱

摘??要：農(nóng)作物空間格局研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義，已經(jīng)成為地理學(xué)和生態(tài)學(xué)研究的前沿和熱點。本文總結(jié)了農(nóng)作物空間格局重構(gòu)方法、驅(qū)動力分析和模擬預(yù)測等方面的研究進(jìn)展，在討論分析當(dāng)前研究所存在問題和未來發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，提出了農(nóng)作物空間格局研究工作的思維導(dǎo)圖。研究表明，在農(nóng)作物空間信息重構(gòu)領(lǐng)域，統(tǒng)計調(diào)查法、遙感提取法和空間模型分配法均存在優(yōu)勢和缺陷；在農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力分析和模擬預(yù)測領(lǐng)域，僅從自然驅(qū)動力或社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力單一角度來分析往往難以全面理解農(nóng)作物空間格局變化過程。研究認(rèn)為，基于空間模型的區(qū)域農(nóng)作物空間信息復(fù)合重構(gòu)技術(shù)、融合自然和社會經(jīng)濟(jì)多因子多尺度的農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力研究方法、耦合地理模型和社會經(jīng)濟(jì)模型的農(nóng)作物空間格局模擬預(yù)測模型將是農(nóng)作物空間格局研究領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：農(nóng)作物空間格局；空間信息重構(gòu)；驅(qū)動力；模擬預(yù)測中圖分類號：S-1；S17??????文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Research?Progress?and?Development?of?Crop?Spatial?Pattern

LI?Hailiang1，?DAI?Shengpei1，?HU?Yingying1，?ZHU?Pengjin2，?LI?Maofen1，?ZHENG?Qian1，?LUO?Hongxia1，?YU?Xuan1

1.?Institute?of?Scientific?and?Technological?Information，?Chinese?Academy?of?Tropical?Agricultural?Sciences?/?Key?Laboratory?of?Applied?Research?on?Tropical?Crop?Information?Technology?of?Hainan?Province，?Haikou，?Hainan?571101，?China;?2.?Guangxi?Subtropical?Crops?Research?Institute，?Nanning，?Guangxi?530001，?China

Abstract：?The?study?of?crop?spatial?pattern?has?important?theoretical?and?practical?significance，?and?has?become?the?frontier?and?hotspot?of?geography?and?ecology.?This?paper?systematically?summarized?the?current?progress?of?allocation?method，?driving?force?analysis?and?simulation?of?crop?spatial?pattern.?And?in?this?paper，?a?mind?map?of?research?work?is?presented?based?on?the?discussion?of?the?deficiencies?and?the?trends?in?the?study?of?crop?spatial?pattern.?It?is?showed?that?the?methods?of?statistical?investigation，?remote?sensing?and?spatial?model?have?their?advantages?and?disadvantages?in?the?work?of?crop?spatial?information?allocation.?And?it?is?difficult?to?fully?understand?the?process?of?crop?spatial?pattern?change?only?from?the?perspective?of?natural?driving?force?or?socio-economic?driving?force?in?the?work?of?driving?force?analysis?and?simulation?of?crop?spatial?pattern.?It?is?suggested?that?the?spatial?information?comprehensive?allocation?technology?based?on?spatial?model，?the?multi-factor?and?multi-scale?driving?force?analysis?method?combining?natural?and?socio-economic?factors，?and?the?simulation?model?coupling?geographical?model?and?socio-economic?model?will?be?the?important?development?directions?in?the?field?of?crop?spatial?pattern?research.

Keywords：?spatial?pattern?of?crops;?spatial?information?allocation;?driving?force;?simulation?and?prediction

DOI：?10.3969/j.issn.1000-2561.2023.12.020

土地不僅是人類居住、生活的場所，同時又是人類活動最基本的生產(chǎn)資料和對象。人類所需絕大部分的食物和原材料供給均產(chǎn)自農(nóng)業(yè)用地，農(nóng)業(yè)土地利用是人類開發(fā)利用土地資源的活動，是土地系統(tǒng)的重要組成部分[1]。農(nóng)作物空間格局是農(nóng)業(yè)土地利用的一種形式和內(nèi)容，是一個地區(qū)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)和種植方式的空間表達(dá)，是農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)的核心內(nèi)容之一[2]。農(nóng)作物空間格局不僅蘊含了農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、空間分布和熟制等關(guān)鍵信息，還反映了農(nóng)作物生產(chǎn)在空間維度對自然資源和社會資源的利用狀況，是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要依據(jù)[3]。同時，農(nóng)作物空間格局特征和變化信息也是評價全球變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響，研究農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)對陸地碳循環(huán)響應(yīng)的基礎(chǔ)[4]。在全球變化背景下，農(nóng)業(yè)氣候資源和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生了明顯改變，農(nóng)作物空間格局也正在發(fā)生著變化。同時，農(nóng)作物空間格局對全球變化的響應(yīng)又會反作用于農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，比如全球變化引起農(nóng)作物空間格局變化，而農(nóng)作物的生產(chǎn)通過人類活動和自然調(diào)節(jié)影響所在區(qū)域的土壤、氣候、地形和水資源等要素，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生反作用。因此，開展農(nóng)作物空間格局研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義，已經(jīng)成為地理學(xué)和生態(tài)學(xué)研究的前沿和熱點。

自20世紀(jì)90年代以來，國際地圈生物圈計劃（International?Geosphere?Biosphere?Programme，?IGBP）與國際全球環(huán)境變化人文因素計劃（International?Human?Dimensions?Programme?on?Global?Environmental?Change，?IHDP）共同發(fā)起的土地利用/覆被變化（LUCC）研究計劃和全球土地計劃（Global?Land?Project，?GLP）極大地促進(jìn)了土地變化科學(xué)的發(fā)展。作為土地變化科學(xué)的子研究領(lǐng)域，農(nóng)作物空間格局研究在理論、方法和實踐上均取得了快速發(fā)展?？臻g信息重構(gòu)方法從統(tǒng)計調(diào)查法和遙感提取法發(fā)展到了空間模型分配法，有效提高了研究結(jié)果的精度；空間格局驅(qū)動力研究方法從自然因素單一視角發(fā)展成基于自然和社會經(jīng)濟(jì)多因子的研究方法，更加有助于全面理解農(nóng)作物空間格局變化的過程；空間格局模擬預(yù)測隨著地理模型的擴展，趨向于融合社會經(jīng)濟(jì)模型與地理模型的復(fù)合模型模式。本文將重點圍繞農(nóng)作物空間格局信息重構(gòu)、驅(qū)動力分析和模擬預(yù)測等方面的研究進(jìn)行總結(jié)，討論當(dāng)前研究中存在的主要問題，并對未來發(fā)展進(jìn)行探討。

1??農(nóng)作物空間格局重構(gòu)研究

1.1??統(tǒng)計調(diào)查法

農(nóng)作物種植面積傳統(tǒng)提取通常采用人工統(tǒng)計調(diào)查的方法，一般可分為2種，一是生產(chǎn)管理部門統(tǒng)計，通過縣、市、省、國家統(tǒng)計部門分級統(tǒng)計，逐層匯總上報[5]；二是抽樣調(diào)查，調(diào)查人員根據(jù)抽樣統(tǒng)計學(xué)原理，通過代表性樣本，科學(xué)統(tǒng)計區(qū)域農(nóng)作物種植面積[6]。統(tǒng)計調(diào)查法在定量研究中具有明顯優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于長時間序列、大范圍的農(nóng)作物空間格局研究[7-8]。陳浩[9]利用縣級統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析了我國東北地區(qū)水稻時空分布變化特征；范玲玲[10]和王利民等[11]基于我國31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）小麥種植面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了我國小麥不同時間段的空間分布特征及動態(tài)變化規(guī)律；佟越強等[12]基于全球青豌豆統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用一元線性回歸模型以及優(yōu)勢指數(shù)等分析了1961—2018年全球青豌豆生產(chǎn)的時空變化特征；此外，國內(nèi)外學(xué)者也根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的統(tǒng)計范圍，在不同區(qū)域尺度上對農(nóng)作物空間信息開展了定量研究[13-15]。

盡管統(tǒng)計調(diào)查法在農(nóng)作物空間格局定量研究中表現(xiàn)突出，但同時存在明顯的不足。首先，數(shù)據(jù)的獲取成本較高，需要消耗大量的人力、物力和財力；其次，數(shù)據(jù)的獲取程序較多、耗時較長，時效性較差；再次，數(shù)據(jù)獲取過程受人為因素干擾較大，數(shù)據(jù)的一致性難以得到保證；最后，統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅能反映統(tǒng)計單元之間的變化，不能反映統(tǒng)計單元內(nèi)部的差異。

1.2??遙感提取法

遙感技術(shù)作為一種新的探測技術(shù)，可以大范圍、高效率、低成本、跨時空地獲取地表信息，正被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、農(nóng)情監(jiān)測和農(nóng)業(yè)災(zāi)害監(jiān)測等農(nóng)事活動中，在不同時空尺度下的農(nóng)作物空間格局研究中發(fā)揮了重要作用[16-17]。目前，多傳感器、多時間分辨率、多空間分辨率的多源遙感數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物空間格局重構(gòu)。低分辨率遙感影像以NOAA/AVHRR、MODIS和SPOTVEGETATION等類型為主，中分辨率遙感影像主要有LandsatTM、LandsatMSS、SPOT1、SPOT2、SPOT3、SPOT4、ATSER、HJ-1A、HJ-1B和Hyperion等，高分辨率遙感影像主要有航片、QuickBird、IKONOS、OrbView-3、GeoEye-1、EROS-A、EROS-B和SPOT5等[18-20]。識別方法從最初的目視解譯、非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類發(fā)展到結(jié)合數(shù)學(xué)方法的智能分類方法和基于多源數(shù)據(jù)融合的分類方法[21-23]，識別能力得到加強，識別精度不斷提高。

遙感提取技術(shù)根據(jù)分類對象的不同可分為基于像元、亞像元和面向?qū)ο?類?；谙裨姆诸惣夹g(shù)通過農(nóng)作物的光譜特征分析對每個像元進(jìn)行分類，是遙感影像分類的傳統(tǒng)方法，在理論與技術(shù)上發(fā)展相對成熟。遙感影像通常包括混合像元和純凈像元2種類型，混合像元嚴(yán)重限制了對遙感影像進(jìn)行精細(xì)化的識別，使得遙感數(shù)據(jù)存在不確定性因素[24]。亞像元定位技術(shù)針對混合像元問題，可以有效提取目標(biāo)的形狀、輪廓等空間分布特征，提高目標(biāo)識別精度[25]?；谙裨蛠喯裨M(jìn)行農(nóng)作物識別，均是根據(jù)光譜信息進(jìn)行區(qū)分的，分類效果不佳，具有一定的局限性，隨著越來越多高分辨率遙感影像的投入使用，基于像元和亞像元的分類方法難以滿足現(xiàn)實需求[26]。面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)把遙感影像中具有相似特征的對象劃為最小單元，并進(jìn)行分類，面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)更適合于高分辨率遙感影像，在識別精度、效率和完整性上均高于基于像元或亞像元的分類技術(shù)[27]。但面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)中分割對象和分類對象的過程相互獨立，分類精度較依賴于影像分割的效果，同時分類過程需要豐富的先驗知識，并進(jìn)行反復(fù)試驗才能得到滿意的結(jié)果，這些因素阻礙了面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)在更大范圍的高分遙感影像上應(yīng)用[28]。

隨著遙感技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，眾多學(xué)者把多時相、多時序遙感影像結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到農(nóng)作物空間信息提取，大大提高了農(nóng)作物類型識別精度。最初基于深度學(xué)習(xí)的分類精度受圖塊所包含信息的制約，且相近的圖塊存在大量的信息重復(fù)，影響分類結(jié)果的同時降低了計算效率[29]。為解決這一問題，學(xué)者們嘗試在分類研究中引入并改進(jìn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（fully?convolutional?networks，?FCN），形成了一系列語義分割模型[30]。隨著像素級語義分割模型的不斷出現(xiàn)，農(nóng)作物空間信息遙感提取精度明顯提高[31]。雖然基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物遙感提取技術(shù)能夠取得良好的效果，但仍然存在一些問題。一是低分辨率遙感影像邊界處存在許多混合像元，這給農(nóng)作物識別制造了很多困難；二是高分辨率遙感影像單幅覆蓋面積小，在進(jìn)行大范圍農(nóng)作物識別時，所用數(shù)據(jù)量大，需要語義分割網(wǎng)絡(luò)加快模型的運行速度。因此如何對語義分割網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)，使其更好地應(yīng)用于農(nóng)作物遙感分類領(lǐng)域是值得思考的問題[32]。

1.3??空間模型分配法

基于空間模型的方法可以歸納為2類，一類是考慮農(nóng)作物光合、呼吸和蒸騰等一系列生理、生化和生長過程，構(gòu)建基于光、溫、水、土壤和地形等自然條件為參數(shù)的數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)對不同農(nóng)作物空間分布的模擬[33]。另一類是基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，利用現(xiàn)有數(shù)學(xué)模型，結(jié)合統(tǒng)計數(shù)據(jù)、遙感影像和其他模擬結(jié)果數(shù)據(jù)，模擬農(nóng)作物分布變化的復(fù)合方法。WU等[34]利用AiC（action?in?context）模型，結(jié)合統(tǒng)計數(shù)據(jù)和其他模擬結(jié)果數(shù)據(jù)，對亞洲地區(qū)水稻種植區(qū)域變化進(jìn)行了模擬預(yù)測研究。YOU等[35]應(yīng)用SPAM（spatial?production?allocation?model）模型對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉信息熵計算，對南美地區(qū)農(nóng)作物空間分布進(jìn)行了模擬研究。LIU等[36]利用最大熵MaxEnt（maximum?entropy?model）模型和SPAM模型獲得了我國10?km像元尺度的水稻分布信息。唐鵬欽[37]基于交叉信息熵理論，構(gòu)建了農(nóng)作物空間信息重構(gòu)模型SPAM-China，對東北三省1980—2010年水稻、玉米、小麥和大豆的空間分布信息進(jìn)行了重構(gòu)。楊其坡[38]基于MaxEnt模型和多時相Sentinel-2影像開展了花椒識別研究，總體精度較高。

基于空間模型的方法是在各種預(yù)設(shè)的條件下對農(nóng)作物空間分布進(jìn)行研究，是農(nóng)作物空間信息研究的一種重要方法。但是，農(nóng)作物的空間信息變化不只受到模型所設(shè)定條件影響，也受到其他復(fù)雜因素的影響。如作物過程模型，農(nóng)作物的空間分布不只受到模型所設(shè)定的光、溫和水等自然條件的影響，也受到科學(xué)技術(shù)、生產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)政策等社會經(jīng)濟(jì)因子的影響?；诳臻g模型的方法在理論上可以實現(xiàn)對農(nóng)作物空間分布的模擬，但若缺乏對其他復(fù)雜因素的綜合考慮，會影響模擬的效果。

2??農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力研究

農(nóng)作物空間格局的形成和變化是自然因素和人類活動共同作用的產(chǎn)物，農(nóng)作物空間格局的驅(qū)動力一般可分為自然驅(qū)動力和社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力。農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力研究是對農(nóng)作物空間分布變化內(nèi)外部因素的剖析，是農(nóng)作物空間格局模擬預(yù)測的基礎(chǔ)。

2.1??自然驅(qū)動力研究

自然驅(qū)動力作為農(nóng)作物空間格局驅(qū)動機制的子系統(tǒng)，包括氣候、地形地貌、土壤和水文等。國內(nèi)外不少學(xué)者圍繞自然驅(qū)動力與農(nóng)作物的空間格局變化開展了一系列研究。OLESEN等[39]的研究表明，氣候變暖將使歐洲大部分農(nóng)作物種植區(qū)向北移動。ROUNSEVELL等[40]以英國西北部為研究區(qū)，分析了土壤和氣候條件對小麥、玉米和大豆等農(nóng)作物空間格局的影響機制。LOBELL[41]分析了全球氣候變化對農(nóng)作物時空格局的影響。云雅如等[42]研究指出黑龍江省1980—2000年水稻分布向北、向東擴展，小麥分布向北退縮等農(nóng)作物空間格局的變化與氣候變暖密切相關(guān)。李志鵬[43]初步解析了1980—2010年黑龍江省北部區(qū)域水稻空間格局演變對氣候變化的響應(yīng)機理。譚杰揚[44]初步解析了1980—2010年東北地區(qū)玉米種植面積時空格局演變對氣候變暖的空間響應(yīng)關(guān)系。趙彥茜等[45]研究發(fā)現(xiàn)輻射增強和氣溫升高有利于東北地區(qū)水稻種植，而輻射減弱對南方地區(qū)的水稻種植產(chǎn)生不利影響。

2.2??社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力研究

與自然驅(qū)動力的作用機制相比，社會經(jīng)濟(jì)因子對農(nóng)作物空間格局的驅(qū)動機制更加復(fù)雜[46]。楊萬江等[47]發(fā)現(xiàn)中國的水稻種植空間布局受農(nóng)業(yè)勞動力、化肥施用量、有效灌溉面積、水稻單產(chǎn)和耕地面積的影響正在發(fā)生著變化。徐慧等[48]研究了中國大宗農(nóng)作物的種植成本收益與空間格局變化的關(guān)系。王晶等[49]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入、社會經(jīng)濟(jì)、資源環(huán)境、技術(shù)水平和市場要素是影響新疆糧食作物生產(chǎn)空間格局變化的主要因素。胡慧芝等[50]研究發(fā)現(xiàn)長江流域糧食播種面積變化與農(nóng)業(yè)化肥施用量均具顯著性正向效益。

農(nóng)作物空間格局受自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素的雙重作用，僅從自然驅(qū)動力或社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力單一角度來分析農(nóng)作物空間格局的變化過程可能會存在視角狹窄的問題[51]。因此，只有綜合考慮自然和社會經(jīng)濟(jì)多因素，并在不同的時空尺度下進(jìn)行比較研究，才能更全面、深入地理解農(nóng)作物空間格局的動態(tài)變化特征和其背后的原因。基于多因子多尺度的空間統(tǒng)計分析研究方法，正成為農(nóng)作物空間格局動態(tài)變化機理研究的重要方向。陳實[52]綜合農(nóng)業(yè)氣候因子和人類活動因子，定量解析了我國冬小麥種植北界界線形成和變遷的影響機制。王鐸[53]研究發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)冬小麥種植面積受社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力影響顯著大于自然驅(qū)動力。紀(jì)文文[54]以統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過OLS回歸和空間回歸方法分析了蝦稻田空間分布格局的自然驅(qū)動力和社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力。林正雨等[55]采用空間面板回歸模型，對四川省1980—2015年柑橘生產(chǎn)空間演變的自然驅(qū)動力和社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力進(jìn)行了實證分析。安悅[56]通過對2016年湖南省主要農(nóng)作物種植面積的影響因素進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境和農(nóng)業(yè)發(fā)展等是農(nóng)作物空間格局變化的關(guān)鍵影響因素。杜國明等[57]研究發(fā)現(xiàn)2000—2015年三江平原農(nóng)作物的種植面積和種植結(jié)構(gòu)受到自然環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)、科學(xué)技術(shù)等多因素的共同影響。

3??農(nóng)作物空間格局模擬預(yù)測研究

基于農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力研究，借助農(nóng)作物空間格局模型模擬分析農(nóng)作物空間格局變化的時間特征和空間特征，探索未來情景下的可能變化趨勢，已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)土地變化研究的重要組成部分[58]。早期的農(nóng)作物空間格局模型以地理模型為主，如馬爾科夫模型（Markov?Model）、CLUE-S模型（Conversion?of?Land?Use?and?its?Effects?at?Small?Regional?Extent）[59]、元胞自動機模型（Cellular?Automata?Model，?CA）[60]和系統(tǒng)動力學(xué)模型（System?Dynamic?Model，?SD）[61]。其中由適用于大尺度的CLUE模型發(fā)展而來的CLUE-S模型與馬爾科夫模型、系統(tǒng)動力學(xué)模型相比，空間表達(dá)能力更好[62]。地理模型綜合考慮多驅(qū)動因子的影響，將外部模擬的農(nóng)作物面積數(shù)量逐步分配到一定的地理空間單元中，得出農(nóng)作物面積的空間分布和數(shù)量變化結(jié)果，可以用以研究農(nóng)作物空間格局的驅(qū)動機制和變化過程，但不能解釋農(nóng)作物空間格局變化的反饋性和動態(tài)性特征。此外，地理模型基于自然科學(xué)方法，注重對自然環(huán)境要素的研究而忽視對人類活動的研究，往往不能分析個體行為、社會制度和經(jīng)濟(jì)體制等對農(nóng)作物空間格局的影響。

基于主體的ABM模型（Agent-based?Model）被用來評估獨立主體在整個系統(tǒng)中的影響，在社會科學(xué)、計算機科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和商務(wù)等領(lǐng)域有著相當(dāng)廣泛的應(yīng)用，近年來ABM模型開始應(yīng)用于農(nóng)作物空間格局模擬研究[63]。以ABM模型為代表的社會經(jīng)濟(jì)模型可以研究不同層次（個體、家庭、社區(qū)和國家等）的選擇行為對農(nóng)作物空間格局變化的影響，極大地豐富和發(fā)展了傳統(tǒng)研究的理論與方法，有助于更加科學(xué)地理解和解釋農(nóng)作物空間格局變化的復(fù)雜性和動態(tài)性問題。因此，社會經(jīng)濟(jì)模型與地理模型的耦合對農(nóng)作物空間格局模擬預(yù)測研究顯得尤為重要。

4??討論與探討

4.1??關(guān)于現(xiàn)有農(nóng)作物空間格局研究的討論

綜上所述，在農(nóng)作物空間格局重構(gòu)研究領(lǐng)域，統(tǒng)計調(diào)查法、遙感提取法和空間模型分配法均存在優(yōu)勢和缺陷?；诳臻g模型的復(fù)合方法既可以充分利用多尺度、多信息源的數(shù)據(jù)，又可以彌補單一研究方法的缺陷，能大大提高研究結(jié)果的精度，代表了區(qū)域農(nóng)作物空間信息重構(gòu)技術(shù)的重要發(fā)展方向，該方法處于探索階段。在農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力研究領(lǐng)域，僅從自然驅(qū)動力或社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力單一角度來分析農(nóng)作物空間格局的變化過程可能會存在視角狹窄的問題，基于自然和社會經(jīng)濟(jì)多因子多尺度的研究方法，正成為農(nóng)作物空間格局驅(qū)動力研究的重要方向，但相關(guān)研究成果尚少；在農(nóng)作物空間格局模擬預(yù)測研究領(lǐng)域，社會經(jīng)濟(jì)模型是地理模型的完善與補充，但目前社會經(jīng)濟(jì)模型與地理模型結(jié)合的案例還不多見，構(gòu)建耦合地理模型與社會經(jīng)濟(jì)模型、能夠闡明微觀主體決策和宏觀變化互動機理的農(nóng)作物空間格局模擬預(yù)測模型已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)土地變化研究的關(guān)鍵問題之一。

4.2??關(guān)于未來農(nóng)作物空間格局研究的探討

未來，在農(nóng)作物空間格局研究領(lǐng)域，需要建立農(nóng)作物空間格局重構(gòu)的復(fù)合方法，克服農(nóng)作物空間分布信息獲取單一方法的缺陷；在驅(qū)動力研究中引入社會經(jīng)濟(jì)因子，突破自然因子對農(nóng)作物空間變化解釋力度不夠的瓶頸；建立耦合自然和社會經(jīng)濟(jì)因子的農(nóng)作物空間模擬模型，模擬預(yù)測未來的變化趨勢。此將為農(nóng)作物空間格局重構(gòu)及預(yù)測研究提供新方法和新思路，促進(jìn)我國氣候變化科學(xué)、土地變化科學(xué)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)等交叉學(xué)科和領(lǐng)域的發(fā)展。

為此，圍繞“信息重構(gòu)—特征描述—驅(qū)動分析—未來情景”的工作思路（圖1），開展農(nóng)作物空間格局重構(gòu)及預(yù)測研究，積極服務(wù)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化?！靶畔⒅貥?gòu)”板塊的研究可以實現(xiàn)主要農(nóng)作物的種植動態(tài)監(jiān)測，產(chǎn)出農(nóng)作物系列空間分布“一張圖”，相關(guān)研究成果可應(yīng)用于農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力布局，促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，保障國家重要物質(zhì)安全；“特征描述”板塊的研究可以實現(xiàn)對農(nóng)作物及其影響因子變化趨勢的動態(tài)把握，相關(guān)研究成果可應(yīng)用于農(nóng)業(yè)資源利用、農(nóng)業(yè)區(qū)域布局優(yōu)化和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)農(nóng)業(yè)資源高效可持續(xù)利用，保障農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展；“驅(qū)動分析”板塊的研究可以明確自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素對農(nóng)作物空間分布的驅(qū)動機制，相關(guān)研究成果可應(yīng)用于當(dāng)前自然和社會經(jīng)濟(jì)條件下農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)與自然和諧共生，有效保護(hù)和改善農(nóng)業(yè)生態(tài)、社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境；“未來情景”板塊的研究可以實現(xiàn)對農(nóng)作物空間格局未來情景的預(yù)測，相關(guān)研究成果可應(yīng)用于未來自然和社會經(jīng)濟(jì)條件下農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)策略的擬定，提高農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)綜合調(diào)控能力，推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展，為全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興提供有力支撐。

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