基于maxen和arcgis的春玉米潛在種植分布與氣候因子關(guān)系研究

基于maxen和arcgis的春玉米潛在種植分布與氣候因子關(guān)系研究

中國(guó)是世界上重要的玉米生產(chǎn)國(guó)。近10a來(lái),我國(guó)玉米種植面積增加了666.7萬(wàn)hm2,總產(chǎn)提高了6000萬(wàn)t,為糧食安全做出了突出貢獻(xiàn)。我國(guó)玉米以四季種植為特點(diǎn),其中春玉米占很大比重,種植面積約占全國(guó)玉米種植面積的36%,而產(chǎn)量占全國(guó)玉米產(chǎn)量的40%,在我國(guó)玉米產(chǎn)業(yè)中占據(jù)重要地位。全球氣候變化已經(jīng)對(duì)自然與農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了廣泛的影響,且可能進(jìn)一步改變生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化非常敏感,氣候變化將增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不穩(wěn)定性、改變種植結(jié)構(gòu)和布局、使局部地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害加劇。近百年來(lái),氣候變暖已經(jīng)顯著地改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時(shí)空格局,氣候變暖對(duì)玉米的影響因產(chǎn)區(qū)而異:溫度升高,對(duì)部分高緯度及高海拔地區(qū)玉米生產(chǎn)總體有利,玉米潛在種植面積擴(kuò)大,如東北地區(qū)玉米原有的次適宜區(qū)和不適宜區(qū)逐漸成為適宜種植區(qū),西藏地區(qū)海拔3840m高處已可種植較早熟玉米;溫度升高同時(shí)也導(dǎo)致部分產(chǎn)區(qū)玉米的生育期和有效灌漿期縮短,極端性天氣事件出現(xiàn)概率增加,病蟲害爆發(fā)幾率升高。因此,氣候變化對(duì)玉米生產(chǎn)總體上仍可能為負(fù)面影響。遵循農(nóng)作物生理狀況,改變種植結(jié)構(gòu)、種植地域以及種植時(shí)間,是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適應(yīng)氣候變化的重要手段,也是人類積極響應(yīng)全球變暖的一種具體表現(xiàn),研究?jī)烧哧P(guān)系及作用機(jī)制具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實(shí)意義。我國(guó)學(xué)者針對(duì)各地氣候特征,已經(jīng)開(kāi)展了不同地區(qū)的春玉米氣候適宜性及其對(duì)氣候的響應(yīng)研究,但這些研究由于采用資料或研究區(qū)域不同,選取的指標(biāo)時(shí)空差異很大,對(duì)作物生長(zhǎng)的影響因子及其閾值選取也不同,從而導(dǎo)致研究結(jié)果存在較大差異。為此,從全國(guó)區(qū)域研究影響春玉米的主導(dǎo)氣候因子,探討我國(guó)春玉米種植區(qū)的氣候適宜性,對(duì)于科學(xué)地規(guī)劃農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及制定應(yīng)對(duì)氣候變化政策具有重要意義。本研究試圖基于已有研究成果,結(jié)合最大熵(MaxEnt)模型,從全國(guó)區(qū)域和年尺度篩選影響我國(guó)春玉米潛在種植分布的主導(dǎo)氣候因子;根據(jù)春玉米存在的概率并參考統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及IPCC(IntergovernmentalPanelonClimateChange,聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì))第四次評(píng)估報(bào)告對(duì)“可能性”的表述,進(jìn)行現(xiàn)有種植制度下我國(guó)春玉米潛在種植分布的氣候適宜性研究,以為評(píng)估氣候變化對(duì)不同春玉米種植區(qū)的影響,制定玉米種植應(yīng)對(duì)氣候變化策略提供依據(jù)。1數(shù)據(jù)和方法1.1農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況數(shù)據(jù)集本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括我國(guó)春玉米種植區(qū)的地理分布數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù),均來(lái)自于國(guó)家氣象信息中心。春玉米種植區(qū)的地理分布數(shù)據(jù)取自我國(guó)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況資料數(shù)據(jù)集,包括216個(gè)春玉米農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站(圖1)。氣候數(shù)據(jù)來(lái)自于1971—2000年756個(gè)中國(guó)基本、基準(zhǔn)地面氣象觀測(cè)站的日值數(shù)據(jù)集,包括:站點(diǎn)經(jīng)度、站點(diǎn)緯度、日平均氣溫、日最低氣溫、降水量等要素。采用Thornton等給出的截?cái)喔咚篂V波算子空間插值算法,結(jié)合數(shù)字地面高程(DEM)數(shù)據(jù),將氣候數(shù)據(jù)插值成10km×10km分辨率的空間柵格數(shù)據(jù)。1.2生態(tài)分布預(yù)測(cè)模型近年來(lái),已有多種模型被用于物種潛在分布研究,包括生態(tài)位模型(BIOCLIM、BLOMAPPER、DIVA、DOMAIN)、動(dòng)態(tài)模擬模型(CLIMEX)、廣義相加模型GAM(generalizedadditivemodel)、廣義線性模型GLM(generalizedlinearmodel)、基于檢驗(yàn)假設(shè)的分布預(yù)測(cè)模型GARP(thegeneticalgorithmforrule-setprediction)以及最大熵(MaxEnt)模型等。其中,最大熵模型以氣候相似性為原理,利用已有的物種分布資料和環(huán)境數(shù)據(jù)產(chǎn)生以生態(tài)位為基礎(chǔ)的物種生態(tài)需求,探索已知物種分布區(qū)的環(huán)境特征與研究區(qū)域的非隨機(jī)關(guān)系。研究表明,最大熵模型的預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于同類預(yù)測(cè)模型,特別是在物種分布數(shù)據(jù)不全的情況下仍然能得到較為滿意的結(jié)果,在諸多研究中被證實(shí)具有最佳的預(yù)測(cè)能力和精度[21,22,23,24,25,26]。2影響我國(guó)春玉米潛在種植分布的主導(dǎo)氣候因子分析2.1氣候因子的影響作物種植區(qū)的地理分布取決于3類氣候因子:(1)能夠忍受的最低溫度;(2)完成生活史所需的生長(zhǎng)季長(zhǎng)度和熱量供應(yīng);(3)用于冠層形成和維持的水分供應(yīng)?；谝延械挠衩讱夂騾^(qū)劃與自然植被區(qū)劃研究成果,從全國(guó)區(qū)域及年尺度考慮,篩選出10個(gè)具有明確生物學(xué)意義的可能影響玉米種植分布的氣候因子,包括:年平均溫度、≥0℃積溫、≥10℃積溫、≥10℃的天數(shù)、無(wú)霜期、最冷月平均溫度、最熱月平均溫度、氣溫年較差、年降水、濕潤(rùn)指數(shù)(表1)[29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41]。其中,最冷月平均溫度代表玉米生長(zhǎng)能夠忍受的最低溫度;≥10℃的天數(shù)和無(wú)霜期表示生長(zhǎng)季的長(zhǎng)度;≥0℃積溫、≥10℃積溫、年平均溫度、最熱月平均溫度、氣溫年較差分別從熱量累積和強(qiáng)度方面反映熱量供應(yīng)情況;年降水和濕潤(rùn)指數(shù)用于評(píng)價(jià)水分供應(yīng)程度。根據(jù)1971—2000年的空間柵格日值氣候數(shù)據(jù)(10km×10km分辨率),采用Fortran編程計(jì)算得到10個(gè)氣候因子的30a平均值,作為利用最大熵模型構(gòu)建我國(guó)春玉米種植分布與氣候因子關(guān)系模型的環(huán)境輸入變量。2.2氣候因子與玉米模型構(gòu)建的合作評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型的性能一般采用ROC曲線(receiveroperatingcharacteristiccurve,受試者工作特征曲線),將ROC曲線下的面積即AUC(areaundercurve)值作為模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的衡量指標(biāo)。AUC的取值范圍為0.5—1,評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為:0.50—0.60(失敗);0.60—0.70(較差);0.70—0.80(一般);0.80—0.90(好);0.90—1.0(非常好)。當(dāng)AUC>0.75時(shí),認(rèn)為構(gòu)建的模型可用,AUC值越大,表示該構(gòu)建模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越好。首先,將春玉米種植地理分布數(shù)據(jù)及計(jì)算得到的10個(gè)氣候因子導(dǎo)入最大熵模型,把整個(gè)數(shù)據(jù)分為兩個(gè)子集:訓(xùn)練和評(píng)估子集。通過(guò)隨機(jī)取樣取得總數(shù)據(jù)集的75%作為訓(xùn)練子集,用來(lái)訓(xùn)練模型,余下的25%作為評(píng)估子集,構(gòu)建我國(guó)春玉米種植分布與氣候因子關(guān)系模型。得到AUC值為0.872,表明所構(gòu)建模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性達(dá)到了“好”的標(biāo)準(zhǔn)。2.3氣候因子對(duì)春玉米種植分布的影響考慮到所選10個(gè)潛在氣候因子間的相關(guān)性,對(duì)3類氣候因子分別做相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)≥0℃積溫與≥10℃積溫,≥10℃的天數(shù)與無(wú)霜期之間高度相關(guān),將這2組因子分別組合成4類,再與其他6個(gè)因子分別構(gòu)建我國(guó)春玉米種植分布-氣候關(guān)系模型,得到AUC值最高(為0.867)的組合為:≥10℃積溫、≥10℃的天數(shù)、最熱月平均溫度、年平均溫度、年降水、濕潤(rùn)指數(shù)、最冷月平均溫度、氣溫年較差。利用基于最大熵模型的Jackknife模塊,分析各氣候因子對(duì)春玉米種植分布影響的貢獻(xiàn)(圖2)。圖中橫坐標(biāo)代表各氣候因子的貢獻(xiàn)程度,縱坐標(biāo)代表各氣候因子。紅色條帶代表所有變量的貢獻(xiàn);藍(lán)色的條帶越長(zhǎng),說(shuō)明該變量越重要;綠色的條帶長(zhǎng)度代表除該變量以外,其他所有變量組合的貢獻(xiàn)。各氣候因子對(duì)我國(guó)春玉米種植分布影響的重要性排序?yàn)?≥10℃積溫、≥10℃的天數(shù)、最熱月平均溫度、年平均溫度、年降水、濕潤(rùn)指數(shù)和氣溫年較差、最冷月平均溫度?？梢?jiàn),對(duì)春玉米種植分布影響最大的是≥10℃積溫(藍(lán)色條帶最長(zhǎng));影響最小的是最冷月平均溫度(藍(lán)色線條最短);氣溫年較差、年平均溫度因包含其他變量不可替代的信息(綠色條帶較短),作用不可忽視。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)前7個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)百分率達(dá)97.5%,由此篩選出影響我國(guó)春玉米種植分布的主導(dǎo)氣候因子為:≥10℃積溫、≥10℃的天數(shù)、最熱月平均溫度、年平均溫度、年降水、濕潤(rùn)指數(shù)和氣溫年較差。由于春玉米是一年一熟種制,受越冬條件的影響較小。3我國(guó)春玉米潛在種植分布的氣候適應(yīng)性分析3.1春玉米可種植地氣制因子閾值判別利用最大熵模型,結(jié)合選定的影響我國(guó)春玉米種植分布的7個(gè)主導(dǎo)氣候因子,可以預(yù)測(cè)我國(guó)春玉米潛在種植分布的氣候適宜性。最大熵模型可以給出作物在待預(yù)測(cè)地區(qū)的存在概率P,取值范圍為0—1。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,當(dāng)作物在某一格點(diǎn)的存在概率P<0.05時(shí)為小概率事件,在此定義為不適宜區(qū);當(dāng)P≥0.05時(shí),為可種植區(qū)。同時(shí),IPCC第四次評(píng)估報(bào)告中對(duì)“可能性”的表述,將春玉米的可種植區(qū)劃分為3個(gè)等級(jí):0.05≤P<0.33為次適宜區(qū);0.33≤P<0.66為適宜區(qū);P≥0.66為最適宜區(qū)。圖3給出了基于ArcGIS9.3的我國(guó)春玉米潛在種植分布的氣