基于交叉信息熵理论的我国东北地区农作物空间分布研究

获取农作物空间分布信息，对于研究区域粮食安全、气候变化、陆地碳氮循环和水资源利用都具有重要意义。本项目以我国最大商品粮基地- - 东北地区（黑龙江、吉林和辽宁）为研究区域，以主要农作物（水稻、玉米和小麦）为研究对象，通过分析影响作物空间分布的自然环境和社会经济因子，应用遥感信息和统计数据为主体的多源数据，基于最小交叉信息熵理论，构建集成自然和社会因子的农作物空间分配模型，获取东北地区三大作物过去30年（1981-2010年）的空间分布信息；应用聚集度和Moran指数等分析作物分布空间变化趋势和特征，研究空间分布变化导致的经纬度差异、生育期平均温度和降水量差异等；同时，与其它全球作物空间分布数据进行交叉验证，以比较不同空间分配函数在中国区域的精度差异。本项目将为作物空间分布研究提供基础数据、新方法和新思路，促进我国土地变化科学、生物地理学和生物地球化学等交叉领域的发展。

获取农作物时空分布信息，对于研究区域粮食安全、气候变化、陆地碳氮循环和水资源利用等都具有非常重要的科学意义。本项目以我国农作物空间格局变化显著的东北地区为研究区域，以主要农作物（水稻、玉米和小麦）为研究对象，综合应用遥感、地理信息系统、空间建模和时空分析等方法和技术，获取作物的时空分布信息，分析其空间分布特征和演变机理。项目取得的主要科研进展包括：（1）构建了基于交叉信息熵理论的作物空间分配模型SPAM-China（Spatial Production Allocation Model-China），在10km像元尺度上，获取了我国东北地区过去30年（1981-2010年）主要农作物的空间分布信息；（2）将SPAM-China反演作物空间分布信息与区域遥感作物分类信息、全球作物空间分布数据集（MIRCA-2000、M3）等进行了交叉验证，定量评价了基于SPAM-China模型获取的主要农作物空间分布信息精度；（3）分析了1981-2010年东北地区主要农作物沿经度、纬度和海拔高程的空间分布规律，以及其过去30年间的动态变化趋势和规律；（4）最后，将研究区域由我国东北地区扩展至全国，研究了近30年我国水稻种植区域、产量和空间分布重心的时空变化特征，初步分析了影响其迁移的自然和社会经济因子。项目在国内外期刊发表论文19篇，含SCI索引论文8篇，EI索引论文3篇，国内核心期刊论文8篇，其中以第一资助在Environmental Science & Technology、Regional Environmental Change、Journal of Applied Remote Sensing、Journal of Geographical Sciences等SCI期刊上发表论文7篇。项目先后培养博士后1名，博士研究生3名，硕士研究生4名。项目研究成果为大区域尺度作物空间分布研究提供了基础数据、新方法和新思路，促进了我国土地变化科学、生物地理学和生物地球化学等交叉领域的发展。