Sci. Total Environ.丨是什么驱动了东北地区种植模式的空间异质性：自然环境、农业经济还是政策？

论文内容

研究背景：

目前，NEC 作物的主要种植模式分为连作、连作、轮作和轮作四类。 之前的研究提取了 NEC 特定区域的短期种植模式。 尽管如此，这些研究主要集中在三年或更短的研究周期，这限制了对受多种因素影响的种植模式的全面捕捉。 因此，有必要延长研究周期，细化NEC中种植模式的提取，以获得更详细的了解。 自然环境、农业经济和政策因素以复杂的方式相互作用，驱动种植模式的空间异质性，包括地形、气候、 环境压力、种植条件、补贴、市场需求和经济成本。 当前，东北经济区各类种植模式空间分布的驱动因素是多方面的、涉及面广、机制复杂。 因此，迫切需要全面分析种植模式空间变异的驱动力。 分析驱动力的方法主要包括经典的数学/统计方法，如多元统计分析和灰色关联分析，以及空间显式方法，如作为基于空间动力学和地理探测器的逻辑回归。 在这些方法中，地理探测器由于能够解决多个因素之间复杂的相互作用，在分析各种地理环境中的驱动力方面获得了广泛的欢迎。 深入分析种植模式背后的驱动力可以为优化NEC种植模式提供基础。 明确关键驱动因素后，可以在可持续农业的背景下，根据该地区独特的资源条件有选择地优化种植模式，以实现作物产量、经济效益和生态效益的最大化。

本研究结合GEE平台上的多源遥感影像和物候信息，对NEC主要粮食作物覆盖类型进行分类，并分析其2017—2021年的时空动态。根据相关定义提取五年来的NEC，并从多个角度分析这些种植模式的空间异质性。考虑自然环境、农业经济和政策等因素，利用地理探测器揭示种植模式空间异质性背后的驱动机制。 本文旨在为优化种植模式、保障东北经济区粮食安全、促进区域农业生态系统可持续发展提供有价值的见解。

研究内容：

采用NDVI阈值分类系统分为六类：水稻、玉米、大豆、森林、草原和其他农作物（高粱、马铃薯、小米、春小麦、花生、萝卜）。作为一种典型的时空复合体，解释种植模式的空间异质性需要全面考察种植模式空间分布的决定因素，同时还要考虑与这些模式相对应的作物覆盖类型的时间演化因素。 根据现有研究和实地调查获得的通用空间分布因素，筛选出自然环境、农业经济、政策等18个驱动因素，揭示种植模式空间异质性的驱动机制（表1）。

过去五年，从空间格局来看，NEC中出现了从大豆到玉米的转变，而水稻则保持稳定。利用空间叠加分析提取2017年、2019年和2021年粮食作物的六种时空动态（图3）。七种主要种植模式嵌套在NEC内，表现出显着的空间异质性（图5）。在NEC中，连续种植模式是指在一块土地上连续种植三年或三年以上相同作物的做法，如水稻连续种植（RCC），玉米连续种植（MCC）和大豆连续种植（SCC）。轮作是每隔一年在同一块地里种植不同作物的做法。连续交替种植包括连续和交替种植，如玉米连续交替种植（MCAC），大豆连续交替种植（SCAC）和玉米-大豆交替种植（MSAC）。MCC作为主要种植模式，在SNP、LPH和WLP地区广泛分布，从SNP中部向南部连续分布，约占总种植模式面积的44.3%。 RCC集中在SJP，邻近分布在SNP和LPH水系周围，占总耕作面积的21.3%。 SCC和CAC（MCAC、SCAC）广泛分布在SNP和LKM的过渡区以及SNP的中西部地区，合计占总种植面积的28.1%。 MSAC和MSRC集中在SJP南部以及SNP和LKM之间的过渡地带，边界中断明显，仅占总种植面积的6.3%。如图 6a所示，种植模式空间异质性的主要驱动因素是 TGIT、VD、BPI、CNBL 和 ELE。 TGIT 以 0.370 的高 q 统计量脱颖而出，在独立因素中排名第一。它反映了经济因素，特别是粮食收入趋势，对驱动东北经济区种植模式空间异质性的显着影响。自然环境、农业经济和政策因素协同驱动种植模式的空间异质性（图6b）。 总共153对因子中，有90对非线性增强交互因子和63对双变量增强交互因子。 没有一个相互作用的因素表现出独立的关系，这表明每对因素都相互增强驱动力。

研究结论：

了解东北地区农作物覆盖类型的时空动态和种植模式的驱动力对于建立因地制宜、可持续的种植模式，促进黑土资源的优化利用至关重要。 基于谷歌地球引擎（GEE）平台，结合多源遥感影像和物候信息，对NEC中主要粮食作物覆盖类型进行了分类，并研究了它们的时空动态。 定义并提取2017-2021年若干典型种植模式，并分析其空间异质性特征。 使用地理探测器揭示了种植模式空间异质性的驱动机制。 结果表明，过去五年（2017-2021），NEC中出现了从大豆到玉米的转变，而水稻在时空动态方面保持稳定。 七种优势种植模式表现出较高的空间异质性和正空间集聚性。 随着玉米种植频率的增加，种植格局重心南移，随着大豆种植频率的增加，种植格局重心北移，而水稻种植格局保持稳定。 黑土生产力指数（BPI）与粮食总收入趋势（TGIT）之间的交互作用对种植模式的空间异质性影响最为显着，q统计量为0.523。 紧随其后的是大豆补贴趋势（SST）、大米补贴趋势（RST）和玉米补贴趋势（MST）与TGIT的交互作用。 七种优势种植模式中，大豆为主的 TGIT 和 BPI 水平最高，玉米为主的种植模式次之，水稻为主的种植模式最低。建议在东北部中部和南部地区推广玉米-大豆轮作，如玉米-大豆轮作（MSAC）和玉米-大豆轮作（MSRC），以满足农业市场需求并稳定土壤生产力。

期刊信息

期刊：Sci. Total Environ.

影响因子（2022）：9.8

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转自：“农科学术圈”微信公众号

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