精準(zhǔn)識別農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境信息和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征,對氣象、土壤和作物等多源數(shù)據(jù)進行綜合分類,是提高農(nóng)業(yè)資源利用效率和優(yōu)化農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。但近些年全球環(huán)境變化影響區(qū)域內(nèi)環(huán)境穩(wěn)定,直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn),從而引發(fā)包括糧食安全在內(nèi)的諸多生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟問題。因此為提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境變異的應(yīng)對能力,本文針對現(xiàn)有種植結(jié)構(gòu),從時間和空間兩個角度精準(zhǔn)分析小麥玉米種植區(qū)劃。華北平原作為我國糧食主產(chǎn)區(qū),對此區(qū)域展開研究對于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局具有非常積極的現(xiàn)實意義。本文的最終目的是完成華北平原小麥、玉米時空型種植區(qū)劃,主要的研究工作包括:1、通過查閱相關(guān)文獻,對氣象指標(biāo)進行選取,最終確定小麥生育期內(nèi)的主要氣候影響因子為降雨量、大于0℃的活動積溫、小于0℃的活動積溫(負積溫)、太陽輻射量、最冷月的平均溫;玉米生育期內(nèi)的主要氣候影響因子為降雨量、大于10℃的活動積溫、日照時數(shù)、太陽輻射量。2、基于華北平原近二十年69個氣象站點數(shù)據(jù),構(gòu)建了華北平原多年環(huán)境特征數(shù)據(jù)庫,利用空間分析方法,得到環(huán)境特征要素多年空間分布圖,七項氣象指標(biāo)均存在顯著的時空變化。3、結(jié)合495個縣的玉米和小麥單位面積產(chǎn)量數(shù)據(jù),通過利用熵權(quán)法計算各指標(biāo)權(quán)重,利用ISOData聚類算法對各指標(biāo)進行空間一體化聚類,實現(xiàn)對作物的精細劃分。將華北平原夏玉米和冬小麥種植區(qū)各分為五大類:極不適應(yīng)區(qū)、不適宜區(qū)、較適宜區(qū)、適宜區(qū)和極適宜區(qū)。4、通過環(huán)境類別歸屬度分析方法,將每一大類分為5小類,并統(tǒng)計分析了概率大于75%的玉米和小麥的相對穩(wěn)定區(qū)域分別約占總面積的63%和90%,小于75%的波動區(qū)域分別約占37%和10%;玉米種植區(qū)中的極不適宜區(qū)、不適宜區(qū)和較適宜區(qū),三類時空分布比較穩(wěn)定,隸屬度為100%的區(qū)域分別占各類面積的87.67、70.41%和84.28%,波動區(qū)主要發(fā)生在適宜區(qū)和極適宜區(qū),以及極適宜區(qū)和較適宜區(qū)之間;小麥種植區(qū)中的極不適宜區(qū)、較適宜區(qū)和適宜區(qū),三類近20年的分布也較為穩(wěn)定,隸屬度為100%的區(qū)域分別占各類面積的87.14%、73.74%和74.79%,波動區(qū)主要發(fā)生在較適宜區(qū)和極適宜區(qū),以及極適宜區(qū)和適宜區(qū)之間。本研究從空間和時間兩個角度,解析了華北平原小麥玉米生產(chǎn)環(huán)境信息,基于此構(gòu)建的華北平原小麥玉米精細區(qū)劃,對提高當(dāng)?shù)刭Y源利用效率和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局具有重要的指導(dǎo)意義。
【學(xué)位單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S127
【部分圖文】：

圖 1 本文研究技術(shù)路線Fig. 1 Research technical route1.6 本文的組織結(jié)構(gòu)本文共分為七章，主要內(nèi)容為：第 1 章，緒論。介紹本文研究背景及意義，借鑒前人研究成果并發(fā)現(xiàn)其中存在的不足，提出本文的研究目標(biāo)及研究內(nèi)容。第 2 章，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理。概述華北平原基本情況，對數(shù)據(jù)來源進行說明，構(gòu)建華北平原多年環(huán)境特征數(shù)據(jù)庫。第 3 章，種植區(qū)劃方法。構(gòu)建華北平原環(huán)境特征柵格數(shù)據(jù)集，并詳細介紹了文中采用的空間聚類方法。第 4 章，華北平原自然資源空間分布。對各項指標(biāo)進行描述性統(tǒng)計，從空間角度識別華北地區(qū)多年環(huán)境特征。

圖 2 研究區(qū)氣象站點空間分布Fig. 2 Spatial distribution of meteorological stations in the study area2.3 數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗就是對數(shù)據(jù)的審查校驗，目的是為了消除數(shù)據(jù)中不合理的部分。本文數(shù)據(jù)不合理的情況主要是數(shù)據(jù)空缺和數(shù)據(jù)異常。數(shù)據(jù)空缺為本該有值的指標(biāo)缺失，數(shù)據(jù)異常是指某些站點的某些時期出現(xiàn)數(shù)據(jù)值過高或過低的情況，是數(shù)據(jù)采集或處理過程中明顯錯誤值或明顯離散值。數(shù)據(jù)清洗過程對氣象環(huán)境數(shù)據(jù)進行以下清洗：1、對所有農(nóng)業(yè)氣站點數(shù)據(jù)，去掉播種日期或收獲日期值為空或為負的站點記錄，得到具有合理播種日期和收獲日期的農(nóng)業(yè)氣象站點；2、對所有氣象站點數(shù)據(jù)，去掉具有特殊地理位置、氣象條件與周邊差距巨大的站點，因其在后面的插值分析中可能會產(chǎn)生干擾；

圖 3 華北五省多年玉米生育期內(nèi)大于 10℃積溫空間分布ig. 3 Spatial distribution of accumulated temperature over 10℃ in maize growth period in five provinces of NChina農(nóng)作物的生長不可缺少的自然資源是水，華北地區(qū)全年降雨不足，但夏季多雨，集中在玉米生長旺季。作為玉米生長期內(nèi)水資源的重要來源，需要考雨量的空間分布情況�；趪覛庀笾行奶峁┑娜A北五省 69 個氣象站點的

【參考文獻】

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本文編號：2818822