基于格網(wǎng)和模糊聚類的河南省冬小麥氣象干旱風險區(qū)劃與分析
發(fā)布時間：2021-10-16 04:40
利用河南省110個縣（市）地面觀測點的降水距平百分率數(shù)據(jù),基于格網(wǎng)尺度,采用模糊聚類方法進行冬小麥氣象干旱區(qū)劃和風險概率評估。空間相關分析指標——局域指標（LISA）,Moran’I散點圖（Moran scatter plots）和LISA聚集圖（LISA cluster map）表明,濟源、濮陽和商丘等17個縣（市）落入"高-高"第一象限;信陽、駐馬店和開封等地區(qū)的12個縣（市）落入"低-低"第三象限,這些區(qū)域降水量較大,存在較強的空間正相關關系;信陽、駐馬店等地區(qū)的6個縣（市）,落入"高-低"第四象限;焦作、杞縣和信陽3個縣落入"低-高"第二象限,這些區(qū)域存在較強的空間負相關關系�？傮w來看,縣域降水空間變化的相關性較小。模糊分類結果表明,當模糊性能指數(shù)（FPI）、歸一化分類熵（NCE）二者最小,區(qū)域劃分為5類時,效果最佳。利用單因素方差分析（One-Way ANONA）進行差異顯著性檢驗,不同的區(qū)劃類別之間在0.05水平差異顯著。格網(wǎng)尺度下的制圖結果顯示,干旱可能發(fā)生的區(qū)域具有空間分異規(guī)律,信陽和南陽的西南部屬于濕潤區(qū)域,發(fā)生旱災的風險概率較低;三門峽以及濮陽、安陽和開封部分區(qū)域?qū)?..
【文章來源】：河南農(nóng)業(yè)科學. 2020,49(11)北大核心
【文章頁數(shù)】：9 頁
【部分圖文】：
河南省110個地面觀測點降水距平百分率的空間分布
基于格網(wǎng)的河南省冬小麥干旱風險指數(shù)
為了更清楚地對比不同鄰接準則下降水空間分布的差異性,采用全局相關性指數(shù)Moran"I和局部空間相關性指標LISA對降水距平百分率進行空間自相關分析。Moran"I散點圖(Moran scatter plots))和LISA聚集圖(LISA cluster map)結果見圖3和圖4。全局Moran"I指數(shù)為0.26,Z值為5.49,P值為0,顯著性較高,說明干旱發(fā)生存在空間正相關關系。局部Moran"I指數(shù)為0.27,其Moran"I散點圖用于刻畫空間異質(zhì)性,在笛卡爾直角坐標系散點圖的4個象限按其性質(zhì)分為“高-高”(第一象限)、“低-高”(第二象限)、“低-低”(第三象限)、“高-低”(第四象限)�！案�-高”表示某一空間單元和周圍單元的屬性值都較高,該單元和周圍單元組成的子區(qū)域即為通常所說的熱點區(qū),“低-低”(盲點區(qū))的含義與此相反,落入這2個象限的空間單元存在較強的空間正相關,即有均質(zhì)性;“高-低”表示某一空間單元屬性值較高,而周圍單元較低,“低-高”則剛好與此相反,落入這2個象限的空間單元表明存在較強的空間負相關,即異質(zhì)性突出。結合圖3和圖4,落入“高-高”第一象限的主要有濟源、濮陽和商丘等地區(qū)的17個縣(市),落入“低低”第三象限的主要有信陽、駐馬店和開封等地區(qū)的12個縣(市),這些區(qū)域的降水量較大,存在較強的空間正相關關系,降水分布有均質(zhì)性特征;落入“高-低”第四象限的有信陽、駐馬店等地區(qū)的6個縣(市),落入“低-高”第二象限有焦作、杞縣和淮陽3個縣,這些區(qū)域降水分布存在較強的空間負相關關系,空間異質(zhì)性較大,因此,總體上看,縣域降水空間變化的相關性小。圖4 河南省110個地面觀測的降水距平百分率空間分布空間相關性
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模糊聚類循環(huán)迭代模型的陜西省農(nóng)業(yè)干旱風險評估與區(qū)劃[J]. 吳迪,張海濤,何斌,王全九,周蓓蓓. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2018(05)
[2]干旱指標研究進展[J]. 李柏貞,周廣勝. 生態(tài)學報. 2014(05)
[3]基于多源數(shù)據(jù)和模糊k-均值方法的農(nóng)田土壤管理分區(qū)研究[J]. 郭燕,田延峰,吳宏海,史舟. 土壤學報. 2013(03)
[4]基于格網(wǎng)GIS的豫北地區(qū)干旱災害風險區(qū)劃[J]. 趙靜,張繼權,嚴登華,佟志軍,劉興朋. 災害學. 2012(01)
[5]TRMM降水數(shù)據(jù)在氣象干旱監(jiān)測中的應用研究[J]. 李景剛,阮宏勛,李紀人,黃詩峰. 水文. 2010(04)
[6]北方冬小麥干旱災損風險區(qū)劃[J]. 王素艷,霍治國,李世奎,盧志光,薛昌穎. 作物學報. 2005(03)
[7]華北地區(qū)冬小麥干旱評估指標研究[J]. 朱自璽,劉榮花,方文松,王友賀. 自然災害學報. 2003(01)
博士論文
[1]河南省冬小麥干旱風險分析與評估技術研究[D]. 劉榮花.南京信息工程大學 2008
本文編號：3439167
【文章來源】：河南農(nóng)業(yè)科學. 2020,49(11)北大核心
【文章頁數(shù)】：9 頁
【部分圖文】：
河南省110個地面觀測點降水距平百分率的空間分布
基于格網(wǎng)的河南省冬小麥干旱風險指數(shù)
為了更清楚地對比不同鄰接準則下降水空間分布的差異性,采用全局相關性指數(shù)Moran"I和局部空間相關性指標LISA對降水距平百分率進行空間自相關分析。Moran"I散點圖(Moran scatter plots))和LISA聚集圖(LISA cluster map)結果見圖3和圖4。全局Moran"I指數(shù)為0.26,Z值為5.49,P值為0,顯著性較高,說明干旱發(fā)生存在空間正相關關系。局部Moran"I指數(shù)為0.27,其Moran"I散點圖用于刻畫空間異質(zhì)性,在笛卡爾直角坐標系散點圖的4個象限按其性質(zhì)分為“高-高”(第一象限)、“低-高”(第二象限)、“低-低”(第三象限)、“高-低”(第四象限)�！案�-高”表示某一空間單元和周圍單元的屬性值都較高,該單元和周圍單元組成的子區(qū)域即為通常所說的熱點區(qū),“低-低”(盲點區(qū))的含義與此相反,落入這2個象限的空間單元存在較強的空間正相關,即有均質(zhì)性;“高-低”表示某一空間單元屬性值較高,而周圍單元較低,“低-高”則剛好與此相反,落入這2個象限的空間單元表明存在較強的空間負相關,即異質(zhì)性突出。結合圖3和圖4,落入“高-高”第一象限的主要有濟源、濮陽和商丘等地區(qū)的17個縣(市),落入“低低”第三象限的主要有信陽、駐馬店和開封等地區(qū)的12個縣(市),這些區(qū)域的降水量較大,存在較強的空間正相關關系,降水分布有均質(zhì)性特征;落入“高-低”第四象限的有信陽、駐馬店等地區(qū)的6個縣(市),落入“低-高”第二象限有焦作、杞縣和淮陽3個縣,這些區(qū)域降水分布存在較強的空間負相關關系,空間異質(zhì)性較大,因此,總體上看,縣域降水空間變化的相關性小。圖4 河南省110個地面觀測的降水距平百分率空間分布空間相關性
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模糊聚類循環(huán)迭代模型的陜西省農(nóng)業(yè)干旱風險評估與區(qū)劃[J]. 吳迪,張海濤,何斌,王全九,周蓓蓓. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2018(05)
[2]干旱指標研究進展[J]. 李柏貞,周廣勝. 生態(tài)學報. 2014(05)
[3]基于多源數(shù)據(jù)和模糊k-均值方法的農(nóng)田土壤管理分區(qū)研究[J]. 郭燕,田延峰,吳宏海,史舟. 土壤學報. 2013(03)
[4]基于格網(wǎng)GIS的豫北地區(qū)干旱災害風險區(qū)劃[J]. 趙靜,張繼權,嚴登華,佟志軍,劉興朋. 災害學. 2012(01)
[5]TRMM降水數(shù)據(jù)在氣象干旱監(jiān)測中的應用研究[J]. 李景剛,阮宏勛,李紀人,黃詩峰. 水文. 2010(04)
[6]北方冬小麥干旱災損風險區(qū)劃[J]. 王素艷,霍治國,李世奎,盧志光,薛昌穎. 作物學報. 2005(03)
[7]華北地區(qū)冬小麥干旱評估指標研究[J]. 朱自璽,劉榮花,方文松,王友賀. 自然災害學報. 2003(01)
博士論文
[1]河南省冬小麥干旱風險分析與評估技術研究[D]. 劉榮花.南京信息工程大學 2008
本文編號：3439167
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