基于GIS的玉米品种种植灾害胁迫风险评价与区划制图方法研究

The large number of different new maize varieties, complicated planting environments, and severe frequent natural disasters cause great difficulties for precision application of different varieties, resulting in huge economic losses every year. In this project, base on full cognition of variety resistance and environment stress and the interaction between them, disaster stress risk assessment and regionalization mapping based on GIS will be studied for maize variety planting in target growing environments, by which the risk of variety application can be significantly reduced. The characteristics of this project include: a) a spatio-temporal interpolation method with agricultural phenology characteristics will be established, which can take into account the local farming phenology time when interpolating but common interpolation methods cannot; b) a variety-level disaster stress risk assessment method will be established, which can solve the problem that the crop-level agricultural disaster evaluation cannot guide the extension of a specific variety; c) combined with regional variation of variety disaster stress and scale-space theory, a multi-scale spatial clustering algorithm will be established as the method to realize regionalization mapping, whose clustering results have both space adjacency and attribute similarity. The results of this project have both important practical significance in reducing the risk of application of new varieties and important academic significance in deepening and expanding new research fields of geographic information science.

多样的玉米新品种和复杂的种植环境，加上剧烈频发的自然灾害，给品种精准推广种植造成了巨大困难，由此造成的品种灾害事故每年带来巨大的经济损失。本项目以GIS为技术平台，基于对品种抗逆性和环境灾害胁迫的充分认知，依据品种与环境互作匹配关系，研究面向应用环境的玉米品种种植灾害胁迫风险定量化评价与区划制图方法，是降低品种应用风险的重要手段。其研究特色为：建立具有农业物候特征的异时空插值方法提取面域环境胁迫值，解决普通插值法不能兼顾各地农事物候期相异的缺点；建立品种级别的灾害胁迫风险评价方法，解决作物级别的农业灾害评价不能应用于具体品种推广实践的问题；结合品种灾害胁迫区域分异规律和尺度空间理论，建立多尺度空间聚类算法作为区划制图的实现方法，解决面状要素聚类中空间相邻性与属性相似性的平衡问题。研究结果对降低新品种使用风险具有重要的现实意义，对深化与扩展地理信息科学新的研究领域具有重要的学术意义。

当前玉米新品种越来越多、种植环境越来越复杂、加上自然灾害越发剧烈频发，给品种精准推广种植造成了巨大困难，由此造成的品种灾害事故每年带来巨大的损失。在此背景下，为降低玉米品种种植风险，本课题对品种抗逆性和环境灾害胁迫的量化分析度量方法、品种与目标应用环境适应性匹配关系、面向应用环境的玉米品种种植灾害胁迫风险量化评价与区划制图方法等内容展开了研究。通过研究得出对品种抗性的量化度量，采用分级法更便于与环境胁迫的匹配应用，另外参与分析的品种样本数至少要大于1000才具有较好的准确性；对环境灾害胁迫的量化分析，通过文献调研法、专家分类法、地统计空间插值法等，建立了四类共十种胁迫提取方法，并得出了目标种植区各种植县的病害胁迫侵染源指数、侵染条件概率及病害胁迫概率等数据；对环境胁迫值的空间尺度提升，研究发现从综合效率与精度来看，克里金球状模型的效果最佳，同时对加入物候时间因素的异时空插值方法进行了研究，将空间协方差函数与时间协方差函数通过积和形式就行融合得到时空协方差函数，但其运算量太大效率太低最终限制了其应用；对品种与目标应用环境适应性匹配关系的研究，建立了基于病害发生学与极值概率模型的玉米品种抗性表现与种植灾害胁迫风险评价方法，该方法简单易用，具有较好的实用性；对面向应用环境的区划制图研究，建立了一种基于空间相邻性聚类算法的区划制图方法，较好地体现了面状要素空间位置与属性特征的一体化，并开发了相关的软件程序系统来提高制图的效率；最后结合最新的研究趋势对大数据在农业灾害制图中的应用进行了延伸与展望，促进了本课题的后续深入研究与发展。所得研究结果对降低新品种使用风险具有重要的现实意义，对深化与扩展地理信息科学新的研究领域具有重要的学术意义，有利于在实践中解决传统的作物级别的农业灾害评价不能应用于具体品种推广实践的现实问题。