基于GridMet模型的浙江省水稻種植適宜性區(qū)劃分析

蔣 茜, 邱新法, 李爽爽, 施國(guó)萍

(1.南京信息工程大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，南京 210044；3.浙江省氣象信息網(wǎng)絡(luò)中心，杭州 310017)

中國(guó)是世界上最大的水稻生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)[1]。水稻的生長(zhǎng)發(fā)育受外界因素影響較大，但近年來(lái)中國(guó)高溫?zé)岷偷蜏貎龊Φ念l發(fā)，導(dǎo)致水稻生長(zhǎng)受到一定限制，因此，調(diào)整水稻區(qū)域分布對(duì)提高水稻品質(zhì)和產(chǎn)量具有重要意義。

目前，已有許多學(xué)者對(duì)中國(guó)水稻種植區(qū)劃進(jìn)行研究。從選取的指標(biāo)上看，早期大多數(shù)學(xué)者主要著重于研究氣候因子對(duì)水稻的影響[2-4]。他們選取的指標(biāo)偏重平均氣溫、通過(guò)10 ℃活動(dòng)積溫、日照時(shí)數(shù)等。隨著研究的逐步深入，學(xué)者們開(kāi)始引入地形因子。Kumhálová等[5]認(rèn)為，對(duì)于作物產(chǎn)量的影響因素的分析非常重要，而地形正是其中影響比較頻繁的一個(gè)因素。王琛智等[6]分析了地形對(duì)水稻生產(chǎn)的影響，研究得出：地形因素對(duì)水田分布的空間格局影響最為明顯。王姣[7]利用相關(guān)分析研究得出高程、坡度、起伏度、地形粗糙指數(shù)、地形濕度指數(shù)與水稻單產(chǎn)存在顯著相關(guān)關(guān)系。在研究各因素對(duì)水稻種植影響的過(guò)程中，學(xué)者們往往只考慮氣候、地形、土壤一方面的因子，或者在研究地形、土壤對(duì)水稻種植影響的過(guò)程中，只保留少數(shù)幾個(gè)氣候因子。因此，首先保證了氣候因子的完整性，又引入地形和土壤因子，綜合考慮了氣候、地形、土壤三方面的多個(gè)因子對(duì)浙江省水稻種植區(qū)劃的影響。

從氣候要素的空間分布上看，已有的研究多利用GIS的空間內(nèi)插方法將氣象要素空間化[8-9]，該方法簡(jiǎn)單可行，但未充分考慮氣象要素的空間分布，忽略了不同地理環(huán)境對(duì)氣象要素的影響，特別是地形復(fù)雜的山區(qū)。由于浙江省境內(nèi)多丘陵，地形復(fù)雜，采用GridMet模型，模擬了浙江省起伏地形下各氣候要素的空間分布，實(shí)現(xiàn)了水稻種植區(qū)氣象要素的細(xì)網(wǎng)格化。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

所用氣象資料為浙江省1970—2015年的71個(gè)氣象觀測(cè)站的觀測(cè)資料，其中包括逐日平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、降雨量、相對(duì)濕度、風(fēng)速、日照百分率等氣象要素?cái)?shù)據(jù)以及各站點(diǎn)的經(jīng)緯度、海拔高度等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。1∶25萬(wàn)土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來(lái)源于浙江省國(guó)土資源廳。土壤數(shù)據(jù)來(lái)源于基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD)的中國(guó)土壤數(shù)據(jù)集[10]。

1.2 研究方法

1.2.1 氣候要素空間化

由于氣象站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)不能夠完全反映氣候資源的空間分布特征，所以利用科學(xué)的模型GridMet模型，模擬起伏地形下氣象要素的空間分布，解決了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)劃的粗略性問(wèn)題，得到精細(xì)化的農(nóng)業(yè)氣候資源空間分布結(jié)果。根據(jù)不同的氣象要素，選擇適宜的方法進(jìn)行空間化。

1.2.2 農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃方法

農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃的劃分方法大致可以分為兩大類，一類是傳統(tǒng)的經(jīng)典區(qū)劃方法，另一類是近年來(lái)出現(xiàn)的新的區(qū)劃方法[11]?，F(xiàn)主要采用新區(qū)劃方法中的權(quán)重法，即先選擇參評(píng)因子，將各因子歸一化，然后按照一定的區(qū)劃原則，將各因子按照相應(yīng)的方法制作空間分布圖，最后將各因子根據(jù)權(quán)重進(jìn)行運(yùn)算疊加，得到最終的區(qū)劃結(jié)果。

1.3 技術(shù)路線

水稻種植適宜性區(qū)劃流程如圖1所示。

圖1 水稻種植區(qū)劃流程Fig.1 Process of rice planting regionalization

2 水稻生長(zhǎng)適宜條件與區(qū)劃指標(biāo)

2.1 水稻生長(zhǎng)適宜性條件

2.1.1 氣候條件

水稻喜高溫、多濕、短日照，對(duì)土壤要求不嚴(yán)，水稻土最好。幼苗發(fā)芽最適溫度為25～30 ℃，最低溫度10～12 ℃，最高40 ℃。出苗期最適溫度為26～32 ℃，最低溫度12～14 ℃，最高溫度40～42 ℃。離乳期環(huán)境溫度>10 ℃，控制淺水層，日照充足。根生長(zhǎng)溫度為13 ℃，最高36 ℃。莖、葉生長(zhǎng)最適溫度為17～31 ℃，最低10～12 ℃，最高45～50 ℃。分蘗期日均20 ℃以上，穗分化適溫度為30～32 ℃；低溫使枝梗和穎花分化延長(zhǎng)。抽穗開(kāi)花期適溫度為30～35 ℃，空氣相對(duì)濕度為70%～80%為宜。灌漿成熟的最適溫度：粳稻為20～21 ℃，秈稻為25～28 ℃[12]。

2.1.2 土壤條件

適合水稻生長(zhǎng)的土壤類型為水稻土。水稻上的pH應(yīng)該在6.0～7.5。

2.1.3 地形條件

適合水稻生長(zhǎng)的地形條件是海拔高度為 600～700 m、坡度小于20°的區(qū)域，其中分布最為集中的區(qū)域?yàn)?°～15°。

2.1.4 影響因子的初選

初步選擇了9個(gè)氣候因子、2個(gè)地形因子和1個(gè)土壤因子共計(jì)12個(gè)因子作為水稻種植的初步評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體為年平均氣溫、年日照時(shí)數(shù)、年降雨量、年平均相對(duì)濕度、≥10 ℃活動(dòng)積溫、生長(zhǎng)季平均氣溫、生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)、生長(zhǎng)季降雨量、生長(zhǎng)季平均相對(duì)濕度、海拔高度、坡度、土壤pH。

2.2 評(píng)價(jià)體系權(quán)重的確定

2.2.1 氣候因子篩選

選擇了9個(gè)氣候因子作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，并采用主成分分析法，定量分析9個(gè)氣候因子對(duì)水稻分布的實(shí)質(zhì)影響，并反映多個(gè)氣候指標(biāo)信息的相互關(guān)系，選取代表性強(qiáng)且能反映各因子特性的指標(biāo)，最終達(dá)到簡(jiǎn)化指標(biāo)數(shù)量的目標(biāo)。利用SPSS 22.0分析軟件對(duì)9個(gè)氣候因子作主成分分析，并采用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)法(Varimax法)簡(jiǎn)化對(duì)因子的解釋，最終得到水稻氣候因子的主成分方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率(表1)。其中，前3個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率高達(dá)89.86%，即反映出89.86%的水稻氣候因子指標(biāo)信息，已能夠代表主要影響信息。

表1 水稻氣候因子主成分方差貢獻(xiàn)率

表2反映了各主因子的載荷系數(shù)，其中，每個(gè)主因子中只有少數(shù)幾個(gè)變量的載荷系數(shù)較大，表明這幾個(gè)變量與該因子的相關(guān)性較強(qiáng)，這些變量能很好地反映該因子的主要信息。第一主因子F1中，年日照時(shí)數(shù)、年降雨量、生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)和生長(zhǎng)季降雨量的因子載荷系數(shù)R較大，這表明這些變量相較于其他變量與主因子F1的相關(guān)性更強(qiáng)，這些變量是第一主成分的主要影響因子。第二主成分的影響因子為生長(zhǎng)季平均氣溫、≥10 ℃活動(dòng)積溫和年平均氣溫。第三主成分的影響因子為年平均相對(duì)濕度和生長(zhǎng)季平均相對(duì)濕度。

表2 主因子載荷系數(shù)

為了簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，從3個(gè)主成分的高載荷變量中選取因子載荷量大且代表性強(qiáng)的變量作為最終參與評(píng)價(jià)的氣候因子，這些因子分別為主因子F1中的年日照時(shí)數(shù)、年降雨量，主因子F2中的生長(zhǎng)季平均氣溫、≥10 ℃活動(dòng)積溫，主因子F3中的年平均相對(duì)濕度。

由于水稻不同生長(zhǎng)期的適宜氣溫有所不同，對(duì)水稻不同生長(zhǎng)期的氣溫因子也進(jìn)行了主成分分析(表3、表4)。

表3 水稻生長(zhǎng)期氣溫因子主成分方差貢獻(xiàn)率

表4 水稻生長(zhǎng)期氣溫主因子載荷系數(shù)

2.2.2 氣候因子權(quán)重確定

根據(jù)表1中各因子的方差貢獻(xiàn)率確定各氣候因子的權(quán)重，具體算法如下。

(1)通過(guò)方差貢獻(xiàn)率確定各主因子Fi的權(quán)重

(1)

式(1)中：λi為主因子Fi的方差貢獻(xiàn)率(表1)。

(2)各氣候因子xi的權(quán)重

Wxi=|aij|WFj，i=1，2，3，4，5；j=1，2，3

(2)

式(2)中：j為xi所屬的主因子類別；WFj為第j個(gè)主因子的權(quán)重；aij為表2中氣候因子xi所在第j主因子的載荷系數(shù)。

(3)對(duì)Wxi進(jìn)行歸一化處理：

(3)

式(3)中：Wi為歸一化處理之后各氣候因子的權(quán)重，結(jié)果如表5所示。

同上，對(duì)水稻生長(zhǎng)各時(shí)期的氣溫進(jìn)行權(quán)重歸一化處理(表6)。

表5 水稻氣候因子權(quán)重

表6 水稻生長(zhǎng)期氣溫因子權(quán)重

2.2.3 評(píng)價(jià)體系權(quán)重確定

由于各因子對(duì)適宜性的影響各不相同，通過(guò)綜合區(qū)劃指標(biāo)判斷矩陣[式(4)]，構(gòu)造層次單排序與層次總排序，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

(4)

式(4)中：Z為判斷矩陣；bij為gi與gj對(duì)目標(biāo)層的重要程度之比；gi與gj為各因子對(duì)目標(biāo)層的重要程度。

結(jié)果表明，排序矩陣通過(guò)了一致性檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的總排序的一致性檢驗(yàn)也通過(guò)了檢驗(yàn)，說(shuō)明表7各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分配合理。

表7 水稻種植區(qū)劃因子權(quán)重

2.2.4 評(píng)價(jià)因子量化處理

結(jié)合已有的水稻種植研究成果和當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的種植經(jīng)驗(yàn)，將水稻種植區(qū)劃因子劃分為不適宜、較適宜和適宜3個(gè)等級(jí)(表8)，水稻生長(zhǎng)期的氣溫因子也劃分為3個(gè)等級(jí)(表9)。

3 水稻種植氣候要素空間建模

3.1 氣候因子分布式模擬

浙江省地形復(fù)雜，多為山地和丘陵，為充分反映復(fù)雜地形對(duì)氣象要素的影響，采用GridMet模型模擬浙江省復(fù)雜地形下的氣象要素空間分布。

表8 各區(qū)劃指標(biāo)等級(jí)量化表

表9 水稻生長(zhǎng)期適宜溫度量化表

3.1.1 日照時(shí)間分布式模擬

水稻是喜陽(yáng)作物，對(duì)光照條件要求較高，充足的日照有利于干物質(zhì)的合成與積累。如果播種、出苗期日照不足，水稻易爛種、爛秧；分蘗期光照不足，則易引發(fā)病蟲(chóng)害；幼穗分化期、抽穗開(kāi)花-灌漿乳熟期光照不足，易造成水稻空殼和籽粒不飽滿，降低結(jié)實(shí)率，導(dǎo)致水稻產(chǎn)量下降。所以準(zhǔn)確地模擬復(fù)雜地形下日照時(shí)間的空間分布顯得尤為重要。山區(qū)日照時(shí)間主要受局地地形起伏和天空狀況(云量等)兩方面的因素影響，采用文獻(xiàn)[13]的研究成果，綜合考慮地形和云量等因素，實(shí)現(xiàn)浙江省年日照時(shí)間的空間化模擬(圖2)。

圖2 年日照時(shí)間空間分布Fig.2 The spatial distribution of theannual sunshine hours

3.1.2 氣溫和積溫分布式模擬

對(duì)于山區(qū)而言，起伏的地形、坡向、地形遮蔽度、接收到的太陽(yáng)輻射等因素都能對(duì)局地氣溫產(chǎn)生影響，因此考慮局地地形、太陽(yáng)輻射和大氣狀況等因素[14]，建立了復(fù)雜地形下浙江省氣溫空間分布模型，獲得了浙江省5—10月平均氣溫空間分布(圖3)，該分布結(jié)果能較好地反映氣溫的宏觀分布趨勢(shì)和局地分布特征。

積溫是活動(dòng)溫度的總和，采用李夢(mèng)潔[15]的研究模型，模擬了復(fù)雜地形下積溫的空間分布(圖4)，該模型反映了積溫與地形等要素的關(guān)系。

圖3 生長(zhǎng)季平均氣溫空間分布Fig.3 The spatial distribution of theaverage temperature in growing seasons

圖4 ≥10 ℃活動(dòng)積溫空間分布Fig.4 The spatial distribution of theaccumulated temperature based on 10 ℃

3.1.3 降水分布式模擬

由于地面氣象站點(diǎn)受設(shè)站條件的制約，中國(guó)大多數(shù)氣象站點(diǎn)多建立在地勢(shì)平坦的平原地區(qū)，而且空間分布不均勻，這導(dǎo)致這些站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)并不能反映中國(guó)復(fù)雜地形下月降水的精細(xì)化時(shí)空分布。因此，采用潘虹等[16]的研究思想，利用中國(guó)地面降水?dāng)?shù)據(jù)集，考慮海拔和地形對(duì)降水的局地影響，模擬了復(fù)雜地形下年降雨量的空間分布(圖5)。

3.1.4 相對(duì)濕度分布式模擬

水分作為限制作物生長(zhǎng)的重要因素之一，對(duì)水稻的生長(zhǎng)發(fā)育、光合作用和滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)積累等生理生化過(guò)程有重要影響。適宜的相對(duì)濕度對(duì)植物的生長(zhǎng)起極大的促進(jìn)作用。Slavik[17]提出空氣中相對(duì)濕度的提高會(huì)導(dǎo)致植物葉片上氣孔的導(dǎo)電性提高，這會(huì)使得葉片吸收二氧化碳的能力增強(qiáng)，從而增強(qiáng)植物的光合作用。利用ArcGIS獲得了浙江省年平均相對(duì)濕度空間分布(圖6)。

圖6 年平均相對(duì)濕度空間分布Fig.6 The spatial distribution of the average relative humidity

3.2 綜合區(qū)劃評(píng)估模型

氣候指標(biāo)為上述模型模擬的氣象要素的空間分布，利用ArcGIS生成的柵格圖；地形指標(biāo)中的海拔柵格圖為數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)數(shù)據(jù)圖，坡度柵格圖從DEM中提取獲得。

將各影響因子的柵格數(shù)據(jù)圖根據(jù)表7和表8的劃分標(biāo)準(zhǔn)，生成各影響因子的柵格等級(jí)圖，并利用加權(quán)求和法計(jì)算最終水稻種植適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果，其計(jì)算公式為

(5)

式(5)中：Ym為柵格m評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合得分；wn為第n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；Xmn為柵格m在第n個(gè)指標(biāo)上的評(píng)價(jià)分值。

4 結(jié)果分析

4.1 氣候適宜性

浙江省水稻種植氣候適宜性分布如圖7所示，其中，氣候適宜區(qū)占參評(píng)總面積的92.28%，這主要是因?yàn)檎憬〈蟛糠值貐^(qū)光照充足、降水充沛，滿足水稻種植需求。氣候較適宜區(qū)占7.43%，主要分布在杭州西部、衢州北部和南部、麗水市和臺(tái)州西南部地區(qū)，這些地區(qū)雖然降水充足但熱量資源和溫度資源較浙江其他地區(qū)偏少，這對(duì)水稻種植產(chǎn)生了一定影響。氣候不適宜區(qū)占0.29%，主要分布在杭州市西北地區(qū)和麗水市西部的遂昌縣、中部的龍泉市和南部的慶元縣，這些地區(qū)雖然降水充足，但年≥10 ℃活動(dòng)積溫普遍小于4 300 ℃·d，且生長(zhǎng)季平均氣溫在15 ℃左右，使得光熱資源不滿足水稻生長(zhǎng)需求，這是這些地區(qū)不適宜種植水稻的重要原因。

圖7 水稻種植氣候適宜性分布Fig.7 The distribution of climate suitability of rice cultivation

4.2 地形適宜性

水稻種植地形適宜性分布如圖8所示，地形適宜區(qū)占參評(píng)面積的56.22%，主要分布在浙江北部，如嘉興市、湖州市區(qū)、德清、安吉、余杭、蕭山、紹興市區(qū)、上虞、慈溪、戎灣、鎮(zhèn)海、秀洲、江山、衢州、龍游、金華、義烏、永康、蘭溪、黃巖、溫嶺等海拔在200～800 m、坡度在9°～20°的地方。地形較適宜區(qū)占25.48%，主要分布在杭州市西部和南部的絕大部分地區(qū)、衢州市北部、麗水市、溫州市和臺(tái)州市，這些地區(qū)由于境內(nèi)多山脈，對(duì)水稻的種植產(chǎn)生了一定的影響。地形不適宜區(qū)占18.3%，主要分布在臨安、桐廬、開(kāi)化、江山市南部、衢州北部和南部、遂昌、松陽(yáng)、龍泉、慶元、景寧畬族自治縣、青田、永嘉、瑞安西部和仙居南部，這些地區(qū)海拔過(guò)高、坡度較大，熱量較少，不適宜種植水稻。

圖8 水稻種植地形適宜性分布Fig.8 The distribution of terrain suitability of rice cultivation

4.3 土壤適宜性

水稻種植土壤適宜性分布如圖9所示，土壤適宜區(qū)占參評(píng)總面積的48.34%，在浙江省各市都有分布，但分布密集區(qū)在浙江省西部，這些地區(qū)土壤pH大多在6～7.5，適合水稻的種植。土壤較適宜區(qū)占42.96%，主要分布在嘉興市、麗水市、臺(tái)州市、紹興市和寧波市。土壤不適宜區(qū)占8.7%，主要集中分布在浙北嘉興市的東北部、湖州市的東部、紹興市的東南部以及寧波市的中部地區(qū)，浙江省其他地區(qū)也有零星分布，這些地區(qū)土壤過(guò)堿或過(guò)酸，不適宜水稻種植。

圖9 水稻種植土壤適宜性分布Fig.9 The distribution of soil suitability of rice cultivation

4.4 水稻種植適宜性

利用ArcGIS的空間分析功能，將空間化的氣候適宜性、地形適宜性和土壤適宜性數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格運(yùn)算，獲得水稻種植適宜性區(qū)劃圖，并將結(jié)果圖中的城鎮(zhèn)工礦居民用地和水域屏蔽，獲得最終的水稻種植適宜性分布(圖10)。

圖10 水稻種植適宜性分布Fig.10 The suitability distribution of rice cultivation

將浙江省水稻種植適宜性區(qū)劃劃分為適宜、較適宜和不適宜。由圖可見(jiàn)，浙江省大部分地區(qū)適宜種植水稻，只有極少數(shù)地區(qū)如麗水市西部和南部、臨安市西部、臺(tái)州市南部等部分地區(qū)不適宜種植水稻，各區(qū)域的基本情況分析如下。

(1)水稻種植適宜區(qū)：浙江省水稻種植適宜區(qū)面積為60 705.52 km2，占參評(píng)面積的60.76%。水稻種植適宜區(qū)主要分布在湖州市的長(zhǎng)興、德清和安吉北部，嘉興市的桐鄉(xiāng)、海寧、海鹽和秀洲南部，杭州市的余杭、富陽(yáng)、蕭山、桐廬縣的大部分地區(qū)和淳安縣的大部分地區(qū)，紹興市的諸暨、嵊泗、紹興、上虞和新昌縣部分地區(qū)，寧波市的余姚、鎮(zhèn)海、秀洲的大部分地區(qū)和奉化的大部分地區(qū)，衢州市的衢州市區(qū)、常山、龍游縣中部地區(qū)和江山市北部地區(qū)，金華市的義烏、東陽(yáng)、永康、金華和武義的北部地區(qū)，臺(tái)州市的黃巖、溫嶺和臨海的大部分地區(qū)，溫州市的瑞安、平陽(yáng)和蒼南。綜合分析這些地區(qū)的氣候資源、地形條件和土壤狀況可以發(fā)現(xiàn)，上述地區(qū)雨量充足，年降雨量普遍大于800 mm，光照充足，熱量資源豐富，滿足水稻生長(zhǎng)需求。與前人研究結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本文研究結(jié)果與前人研究結(jié)果具有較大的一致性。

(2)水稻種植較適宜區(qū)：浙江省水稻種植較適宜區(qū)面積為35 802.77 km2，占參評(píng)面積的35.84%。水稻種植較適宜區(qū)在全省各市都有分布，主要集中在麗水市、臺(tái)州市和溫州市，這些地區(qū)的海拔大都在200～800 m，坡度主要在9°～20°，土壤pH大多處于5～6或7.5～8.5。由于海拔和坡度的原因，這些地區(qū)的熱量資源通常并不是特別充足，對(duì)水稻的生長(zhǎng)產(chǎn)生了一定影響，所以這些地區(qū)較適宜水稻生長(zhǎng)。

(3)水稻種植不適宜區(qū)：浙江省水稻種植不適宜區(qū)面積為3 399.02 km2，占參評(píng)面積的3.4%。浙江省水稻種植不適宜區(qū)分布較為零散，主要分布在臨安西部、遂昌、松陽(yáng)西部、龍泉西北和東南部、景寧畬族自治縣、慶元，且主要分布在這些地區(qū)的高海拔地區(qū)，這些地區(qū)由于海拔過(guò)高，導(dǎo)致溫度較低，熱量資源嚴(yán)重不足，不適宜水稻生長(zhǎng)。此外，這些地區(qū)坡度普遍偏大，多在25°以上，增加了水稻種植的難度。因此，這些地區(qū)不適宜種植水稻。

5 結(jié)論

利用浙江省數(shù)字高程模型和全省71個(gè)氣象站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，利用GridMet模型，實(shí)現(xiàn)了浙江省1970—2015年氣象要素的空間化模擬，并結(jié)合水稻農(nóng)業(yè)種植區(qū)劃指標(biāo)，將氣候、地形、土壤要素進(jìn)行疊加分析，得到浙江省水稻種植區(qū)劃，結(jié)論如下。

(1)通過(guò)主成分分析，篩選各氣候因子，簡(jiǎn)化參評(píng)變量個(gè)數(shù)，且合理地確定各氣候因子的權(quán)重。

(2)充分考慮了復(fù)雜地形對(duì)氣象要素的影響，利用GridMet模型模擬了浙江省各氣象要素的空間分布，為水稻適宜性區(qū)劃奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

(3)浙江省水稻種植區(qū)劃最終劃分為3類：適宜、較適宜和不適宜。適宜區(qū)為60 705.52 km2，占參評(píng)面積的60.76%，較適宜區(qū)為35 802.77 km2，占參評(píng)面積的35.84%，不適宜區(qū)為3 399.02 km2，占參評(píng)面積的3.4%。

本文的分區(qū)描述，可為浙江省優(yōu)化水稻種植布局提供科學(xué)參考。