基于GIS的吉林省水稻產(chǎn)量的空間統(tǒng)計(jì)分析

孟凡影

（1. 吉林建筑大學(xué) 城建學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130111）

吉林省是我國(guó)的產(chǎn)糧大省，耕地面積約5.5×106hm2，在全國(guó)耕地面積中的比例超過4.5%；常年糧食產(chǎn)量為1 600～2 510萬(wàn)t，約占全國(guó)的4%～5%，糧食綜合生產(chǎn)能力已經(jīng)達(dá)到2 500萬(wàn)t, 為保證國(guó)家糧食安全作出了突出貢獻(xiàn)[1-6]。本文根據(jù)吉林省近20 a的水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)，對(duì)產(chǎn)量的重心遷移及趨勢(shì)作出分析，以期為該省有效提高水稻產(chǎn)量提供參考。

1 研究區(qū)概況

吉林省地處我國(guó)東北平原中部，位于121°38'～131°19'E、40°52'～46°18'N 之間，面積 18.74 萬(wàn) km2。地貌形態(tài)差異明顯，地勢(shì)呈現(xiàn)明顯的東南高、西北低的特征。氣候?qū)儆诖箨懶约撅L(fēng)氣候，冬季寒冷漫長(zhǎng)，夏季短暫，氣溫變化幅度大。全省多年平均氣溫為 2～6 ℃，全年日照 2 200～2 900 h，雨熱同季，土質(zhì)肥沃，自然環(huán)境優(yōu)越。吉林省是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地，盛產(chǎn)玉米、水稻、大豆，糧食人均占有量、商品率、調(diào)出量、玉米出口量連續(xù)多年居全國(guó)首位。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究所用的屬性數(shù)據(jù)主要來(lái)源于1987～2007年的吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒，主要包括吉林省8個(gè)市區(qū)、42個(gè)縣級(jí)行政區(qū)在研究期內(nèi)的水稻產(chǎn)量。在Excel中建立屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過ArcGIS軟件實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。空間數(shù)據(jù)為ArcGIS處理的吉林省空間地理分布的shape file 數(shù)據(jù)。在GIS環(huán)境下，完成對(duì)吉林省各縣市行政區(qū)劃圖的坐標(biāo)配準(zhǔn)和數(shù)字化工作，并建立拓?fù)潢P(guān)系。

由于某些年份統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)缺失，故將數(shù)據(jù)缺失年份排除在統(tǒng)計(jì)年份之外，如1991、1997～1999及2006年；對(duì)于個(gè)別地區(qū)在某年存在數(shù)據(jù)缺失的情況，采用回歸擬合法來(lái)完善數(shù)據(jù)系列。

2.2 數(shù)據(jù)分析方法

2.2.1 重心偏移分析

重心即加權(quán)平均中心，是指研究區(qū)域某一時(shí)刻某一屬性值在空間平面上力矩達(dá)到平衡的點(diǎn)。它是通過賦予空間對(duì)象集合坐標(biāo)的不同權(quán)重，將空間對(duì)象（區(qū)域）的其他屬性如人口、土地、GDP等加以考慮，并對(duì)其加權(quán)平均中心的結(jié)果進(jìn)行比較，直觀地表現(xiàn)研究對(duì)象的區(qū)域差異。

借助ArcGIS的空間統(tǒng)計(jì)分析模塊下的Mean Center功能，以各個(gè)縣市的水稻產(chǎn)量為權(quán)重，計(jì)算各年的重心，將各年的重心加以疊加，從而得到重心坐標(biāo)遷移路徑圖（圖1），進(jìn)而通過重心的遷移有效地反映產(chǎn)量重心的逐年變化情況。

圖1 吉林省水稻產(chǎn)量重心變化圖

2.2.2 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)性分為全局自相關(guān)和局部自相關(guān)，分別對(duì)應(yīng)著全局指標(biāo)和局部指標(biāo)。全局指標(biāo)用于探測(cè)整個(gè)研究區(qū)域的空間模式，使用單一的值來(lái)反映該區(qū)域的自相關(guān)程度；局部指標(biāo)則計(jì)算每一個(gè)空間單元與其相鄰單元之間某一屬性的相關(guān)程度。相關(guān)系數(shù)通常用Moran值表示。

式中，rxy為要素x與y之間的相關(guān)系數(shù)；x和y為兩要素的平均值；xi和yi分別表示兩要素的樣本。相關(guān)系數(shù)rxy介于1和-1之間，即-1≤rxy≤1，rxy﹥0時(shí)表示正相關(guān)，rxy﹤0表示負(fù)相關(guān)，rxy=0表示不相關(guān)。

2.2.3 局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)指數(shù)計(jì)算出的指標(biāo)體現(xiàn)了整個(gè)區(qū)域的趨勢(shì)，然而Global Moran’s I的缺陷也在于此。Global Moran’ s I計(jì)算假設(shè)整個(gè)區(qū)域是同質(zhì)的，也就是說(shuō)它的計(jì)算結(jié)果要么相關(guān)要么不相關(guān)。但實(shí)際上，地理空間中的事物或現(xiàn)象，其異質(zhì)性特征更加明顯。為了進(jìn)一步明確空間要素的異質(zhì)性，本文引入局部空間自相關(guān)指數(shù)(LISA)，它是描述一個(gè)空間單元與其鄰域的相似程度,揭示空間異質(zhì),說(shuō)明空間依賴是如何隨位置而變化的指數(shù)。這里選用局部指數(shù)Local Moran’s I,該指數(shù)可以將空間關(guān)聯(lián)模式細(xì)分為4種類型,分別與Moran散點(diǎn)圖中的4個(gè)象限相對(duì)應(yīng)。正的空間關(guān)聯(lián)包括兩種類型:屬性值高于均值的空間單元被屬性值高于均值的鄰域所包圍（HH關(guān)聯(lián)）和屬性值低于均值的空間單元被屬性值低于均值的鄰域所包圍（LL關(guān)聯(lián)）；而負(fù)的空間關(guān)聯(lián)也有兩種類型:屬性值高于均值的空間單元被屬性值低于均值的鄰域所包圍（HL關(guān)聯(lián)）,或者相反（LH關(guān)聯(lián)）[7]。其計(jì)算公式如下：

式中，Zi和Zj分別為區(qū)域i與j上觀測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)化形式，Wij為空間權(quán)重矩陣。

3 結(jié)果與分析

從圖1可看出，1987～1993年間，產(chǎn)量重心向西遷移，1994年開始向東遷移，1994到1995年向西遷移，1995～2001年又向東偏移。隨后的幾年又出現(xiàn)過南北向的反復(fù)轉(zhuǎn)折，但大致方向是由南向北遷移，可見吉林省的水稻高產(chǎn)區(qū)正在向北遷移。

從1994年吉林省各市縣水稻產(chǎn)量的全局自相關(guān)系數(shù)（圖2）看出，第二和第四象限的點(diǎn)為負(fù)相關(guān)點(diǎn)數(shù)據(jù)，Moran值為-0.036 7，說(shuō)明該年的水稻產(chǎn)量是負(fù)相關(guān)，同時(shí)也說(shuō)明該區(qū)域內(nèi)的水稻產(chǎn)量并非隨機(jī)分布。從2007年吉林省各市縣的水稻產(chǎn)量的全局自相關(guān)系數(shù)（圖3）可以看出，大多數(shù)的點(diǎn)都分布于第一和第三象限，它們屬于正相關(guān)點(diǎn)數(shù)據(jù)，Moran值為0.293 7，說(shuō)明這些區(qū)域有著較大的空間自相關(guān)性。

圖2 1994年水稻產(chǎn)量Moran值

圖3 2007年水稻產(chǎn)量Moran值

如圖4（審圖號(hào)：吉S（2011）24號(hào)）所示，右邊的圖為局部自相關(guān)的散點(diǎn)分布圖，其中第一象限的點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于左邊小圖的紅色區(qū)域，說(shuō)明該區(qū)產(chǎn)量較高，并同樣被高產(chǎn)值區(qū)所包圍（HH）；第二象限的點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于左圖中的淡藍(lán)色區(qū)域，說(shuō)明該區(qū)產(chǎn)值較低，并被高產(chǎn)值區(qū)域包圍（LH）；第三象限的點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于左圖中的深藍(lán)色區(qū)域，說(shuō)明該區(qū)與其周圍的區(qū)域都是低值區(qū)（LL）；第四象限的點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于左圖中的粉色區(qū)域，說(shuō)明產(chǎn)值高值區(qū)域被產(chǎn)值低的區(qū)域所包圍（HL）。

圖4 1995年吉林省水稻產(chǎn)量全局自相關(guān)結(jié)果

圖5到圖8（審圖號(hào)：吉S（2011）24號(hào)）分別為1994、2002、2005、2007四年間吉林省水稻產(chǎn)量的全局自相關(guān)結(jié)果。從圖中看到，吉林省的高產(chǎn)區(qū)主要集中在本省的東北部，特別是2002到2007年，逐漸形成了由德惠、九臺(tái)、舒蘭3個(gè)區(qū)域組成的高產(chǎn)區(qū)；而低產(chǎn)區(qū)主要集中于本省的南部，并形成了由龍井、通化和白城組成的低產(chǎn)值區(qū)。

圖5 1994年吉林省水稻產(chǎn)量全局自相關(guān)結(jié)果

圖6 2002年吉林省水稻產(chǎn)量全局自相關(guān)結(jié)果

圖7 2005年吉林省水稻產(chǎn)量全局自相關(guān)結(jié)果

圖8 2007年吉林省水稻產(chǎn)量全局自相關(guān)結(jié)果

糧食產(chǎn)量是一個(gè)十分復(fù)雜的生物學(xué)和生態(tài)學(xué)過程,受氣候條件、灌溉條件、施肥模式、管理措施、作物品種等多種條件影響,是許多因素綜合作用的結(jié)果[8,9]。想要實(shí)現(xiàn)水稻的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn),除了應(yīng)該具備良好的自然地理?xiàng)l件，良好的土壤環(huán)境[10,11]和適宜的灌溉水質(zhì)[12]同等重要。已有學(xué)者對(duì)溫度、日照等氣象因子[13]與水稻產(chǎn)量的影響作出分析，認(rèn)為應(yīng)該在適應(yīng)氣象因子演變的水稻生產(chǎn)措施上，增強(qiáng)水稻防范自然災(zāi)害的能力，以降低極端氣候?qū)λ井a(chǎn)量的威脅。由于德惠等高產(chǎn)區(qū)均屬中溫帶大陸性氣候，全年降水量集中在夏季，雨熱同季，有效降水多，能夠滿足一年一熟農(nóng)作物生產(chǎn)的需要。

除了在水稻適宜插秧期進(jìn)行插秧外，灌溉水的溫度及成分也是影響水稻產(chǎn)量的主要因素。水溫低會(huì)導(dǎo)致水稻低產(chǎn)，水質(zhì)成分中的鈣、鎂、鈉、碳酸氫根離子、硫酸根離子、氯離子等離子的高含量對(duì)水稻產(chǎn)量也具有抑制性。此外，水稻本身的特征，如穗粒數(shù)[14,15]、粒重[16-19]、籽粒灌漿[20]、有效穗數(shù)[21-23]、株高[24-27]、穗長(zhǎng)[28]也對(duì)其產(chǎn)量起著決定性的作用。龍井、通化、白城等地的低產(chǎn)現(xiàn)象，可能與灌溉水的理化性質(zhì)及該區(qū)所種植的水稻品種有關(guān)。

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