【摘要】：模型是研究農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)及其變化的主要方法，已有模型研究存在的不足表現(xiàn)在：第一，對(duì)“農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)”的概念認(rèn)識(shí)不夠；第二，對(duì)農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)變化過程中的人類決策行為認(rèn)識(shí)不夠。針對(duì)這兩點(diǎn)不足，本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)概念（即土地權(quán)屬、農(nóng)作物格局、農(nóng)業(yè)集約化），選取黑龍江省賓縣的3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)為研究區(qū)域開展農(nóng)戶調(diào)查，從人類決策行為的角度出發(fā)，研究農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)變化過程及機(jī)理機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)設(shè)計(jì)一個(gè)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的Agent農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)變化動(dòng)態(tài)模擬模型（CroPaDy）。主要研究結(jié)論及創(chuàng)新點(diǎn)如下： (1)利用文獻(xiàn)綜述方法梳理Agent農(nóng)業(yè)土地變化模型（農(nóng)業(yè)ABM/LUCC）的最新研究進(jìn)展，為模型構(gòu)建提供依據(jù)�？茖W(xué)表達(dá)農(nóng)戶決策始終是構(gòu)建農(nóng)業(yè)ABM/LUCC的核心內(nèi)容，但當(dāng)前農(nóng)業(yè)ABM/LUCC一般基于農(nóng)戶屬性構(gòu)建決策模型，很大程度上忽略了態(tài)度在決策過程中的作用。CroPaDy將創(chuàng)新性的利用農(nóng)戶態(tài)度建模。 (2)利用農(nóng)戶調(diào)查獲取的土地利用決策信息分析農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)的時(shí)空特征：研究區(qū)土地流轉(zhuǎn)普遍發(fā)生，戶均土地面積由1980年代初期的1.3公頃增加至2010年代初期的2.6公頃，未來土地流轉(zhuǎn)將更為普遍；作物選擇表現(xiàn)出多樣性減少（小麥、高粱、谷子等不再被種植），以及主導(dǎo)性增加的趨勢（玉米面積持續(xù)擴(kuò)大）；灌溉條件格局與河流的分布極為相關(guān)，而農(nóng)資投入（包括種子、農(nóng)藥、化肥）、土地流轉(zhuǎn)、以及作物選擇的空間的格局與道路通達(dá)性相關(guān)。 (3)利用“農(nóng)戶態(tài)度得分”分析農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制：首先對(duì)各因子的得分進(jìn)行累加并排序，直觀判斷各因子對(duì)土地流轉(zhuǎn)與作物選擇的影響程度；其次利用二元logit回歸模型定量表達(dá)農(nóng)戶態(tài)度與其真實(shí)決策之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。logit模型具有顯著性統(tǒng)計(jì)關(guān)系的因子多數(shù)累加得分較高，表明大多數(shù)被農(nóng)戶認(rèn)為重要的因子對(duì)其真實(shí)的行為產(chǎn)生了影響。其中，內(nèi)部因素是影響土地流轉(zhuǎn)的重要因素，而作物選擇主要受外部因素的影響。 (4) CroPaDy模型嚴(yán)格依據(jù)“ODD程序”等標(biāo)準(zhǔn)化程序進(jìn)行設(shè)計(jì)。概念化方面，將模型設(shè)計(jì)成一個(gè)閉合的環(huán)路（驅(qū)動(dòng)因素分析—決策過程分析—行為結(jié)果分析），并將農(nóng)戶態(tài)度作為影響決策行為的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)機(jī)制；計(jì)算化方面，將模型設(shè)計(jì)成Agent生成模塊、分類模塊、以及決策模塊3大相互聯(lián)動(dòng)的子模塊。建模過程采用蒙特卡洛方法、聚類分析方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、概率方法等諸多方法，確保模擬細(xì)節(jié)的體現(xiàn)。 (5)將空間耕地網(wǎng)格作為個(gè)體Agent，，利用MATLAB編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型模擬與參數(shù)調(diào)試，并在ArcGIS環(huán)境下，完成模擬結(jié)果的空間展示與分析：研究區(qū)2010年與2015年的土地流轉(zhuǎn)率分別為51.85%與58.90%，且空間上看，新甸鎮(zhèn)略高，模擬結(jié)果與時(shí)空特征分析結(jié)果基本保持一致；研究區(qū)2010年玉米、水稻、大豆、烤煙的模擬結(jié)果分別為26055.9、3506.75、5192.2、3983.85（公頃），利用《賓縣統(tǒng)計(jì)年鑒2010》進(jìn)行驗(yàn)證，模型總體模擬精度達(dá)90%以上。
【圖文】：

科學(xué)院博士學(xué)位論文 第農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)地系統(tǒng)（Land system）是基于土地覆蓋與土地利用提出的一個(gè)全新概念（Reenberg包括土地覆蓋與土地利用的共同內(nèi)涵（Turner II et al.，2013），而且包括與土地能與效應(yīng)的綜合（如，經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)等）（Verburg etal.，d Ewert（2011）將農(nóng)業(yè)系統(tǒng)（Agricultural system）定義為人類主導(dǎo)管理的土地利農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)可以認(rèn)為是農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與土地系統(tǒng)的結(jié)合部分，即，人類利用耕地從及其結(jié)果。綜上可以看出，農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)與諸多學(xué)科領(lǐng)域緊密聯(lián)系，需要利用學(xué)isciplinary）的視角開展相關(guān)研究（圖 1-1）。

圖 1-2 農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)時(shí)空格局探測主要研究方法與研究內(nèi)容Fig. 1-2 Methods, data, tools and the research content for agricultural land system studies除遙感數(shù)據(jù)外，地面觀測數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也能夠在一定程度上反映農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)時(shí)空格局。Tao et al.（2012）利用地面觀測數(shù)據(jù)模擬了中國冬小麥物候變化的時(shí)空特征；利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，張莉等（2013）分析了黑龍江省賓縣過去 15 年農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)空間變化規(guī)律，Lobell etal（.2011）分析了氣候變化影響下全球作物產(chǎn)量的時(shí)空格局特征。以現(xiàn)有耕地?cái)?shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，多源數(shù)據(jù)/方法的集成研究是當(dāng)前時(shí)空格局研究的一個(gè)重要趨勢。一些研究結(jié)合歷史資料，完成 300 年前甚至更久時(shí)期的耕地?cái)?shù)據(jù)重建（表 1-2）；另外一些研究結(jié)合綜合模擬方法，進(jìn)一步表達(dá)農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)內(nèi)部時(shí)空分布特征（如集約化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力等，圖 1-2）。部分成果已經(jīng)制作成專題數(shù)據(jù)集，供后續(xù)研究使用（表 1-2）。不同數(shù)據(jù)源之間的差異（如尺度、精度、采集方法等）會(huì)影響多源數(shù)據(jù)的應(yīng)用過程（Verburget al.，2011），例如遙感數(shù)據(jù)獲取的耕地面積可能與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)耕地面積數(shù)量不一致（Frolking etal.，1999），不同耕地?cái)?shù)據(jù)集采取的土地利用分類規(guī)則也可能不相同（Herold et al.，2008）。針對(duì)此問題，吳文斌等（2009）以中國 NLCD 耕地?cái)?shù)據(jù)集為參考，對(duì)比了四類 1km 分辨率全球土地覆蓋數(shù)據(jù)集在中國區(qū)域的制圖精度；Yangetal.（2007）利用地面數(shù)據(jù)與 TM 影像解譯結(jié)果評(píng)價(jià)了 MODIS 數(shù)據(jù)產(chǎn)品在中國華北平原地區(qū)的數(shù)據(jù)精度。這些研究結(jié)果不僅幫助數(shù)據(jù)用戶根
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F301.2;N945.12

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2537022