基于综合模型的区域粮食作物空间竞争机制及模拟研究

本项目以粮食作物空间竞争典型区域黑龙江富锦县为研究区域，以该区主要粮食作物（玉米、大豆和水稻）为研究对象，综合运用遥感、地理信息系统、空间统计、农业经济学模型、作物生长模型和计算机模拟等技术，探讨研究区粮食作物空间竞争主要影响因子及其影响机制；耦合作物生长模型和农业经济模型建立粮食作物空间竞争综合模型，实现粮食作物空间竞争结果空间化表达；应用遥感、地理信息系统和多源信息源融合的方法提取主要粮食作物种植区域，用以验证并校正综合模型；应用综合模型再现过去三十年（1981-2010）主要粮食作物空间竞争时空特征，设置不同情景模拟未来二十年（2011-2030 年）主要粮食作物空间竞争动态变化趋势。本项目致力于农作物空间格局典型案例研究，旨在为我国乃至全球多时空尺度的粮食作物空间竞争演化研究、优化区域农业生产结构与布局、保障我国粮食生产安全提出切实可行的理论支撑、技术途径和决策建议。

本项目以东北三省（黑龙江、吉林、辽宁）为研究区域，以主要粮食作物（玉米、水稻和大豆）为研究对象，耦合地理信息系统、作物生长EPIC模型和原创的Agent-based类农户作物种植选择模型（FCS）建立区域粮食作物空间竞争模拟综合方法，实现粮食作物空间竞争结果空间化表达，并对模拟结果加以验证；模拟未来二十年（2030年）主要粮食作物空间竞争变化趋势。为了准确的模拟粮食作物空间竞争，作物生长地区被数字化为1千米×1千米的空间网格，网格也是评价的基本空间单元；作为模拟结果，每个空间网格展现一种作物，模拟结果即为粮食作物空间竞争结果图。结果显示，东北三省模拟精度为67%，证明方法可行；在三种作物中，玉米的模拟精度最高，为75%；而三个省份中，吉林省的模拟精度最高，为74.73%；EPIC模型参数、地形地貌和作物种植种类复杂程度被认为是影响结果的三个重要因素。为了便于未来粮食作物空间竞争预测，项目组设置了三种情景：（1）市场变化：相比于研究年份，国际原油价格到2030年增长20%；（2）政府政策方面的变化：相比于研究年份，到2030年三种作物收购价翻两番；（3）城镇化进程影响：相比于研究年份，城镇化率到2030年达到80%。第一种情景玉米所占面积比例由82.3%下降到74.16%，而大豆由7.7%上涨至12.27%，水稻则由10%上涨到13.57%。第二种情景玉米所占面积比例由82.3%下降到75.22%，而大豆由7.7%下降至4.67%，水稻则由10%上涨到20.11%。第三种情景，玉米所占面积比例由82.3%下降到40.06%，而大豆由7.7%上涨至9.01%，水稻则由10%上涨到50.93%。粮食作物竞争机制研究中，项目组引入了粮食作物期货价格、原油期货价格和政策变化量化指标，分省级和县级数据两级研究了作物面积变化与指标体系之间的数量关系。研究表明，影响粮食作物面积变化的因素及数量关系在不同尺度上差异显著。 .本项目致力于粮食作物空间格局典型案例研究，旨在为我国乃至全球多时空尺度的粮食作物空间竞争演化研究、优化区域农业生产结构与布局、保障我国粮食生产安全提出切实可行的理论支撑、技术途径和决策建议。