2000—2020年南疆地區(qū)棉花種植空間格局及其變化特征分析

劉傳跡，金曉斌,2,3，徐偉義，喬郭亮，楊緒紅，周寅康,2,3

2000—2020年南疆地區(qū)棉花種植空間格局及其變化特征分析

劉傳跡1，金曉斌1,2,3※，徐偉義1，喬郭亮1，楊緒紅1，周寅康1,2,3

（1. 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210023；2. 國(guó)土資源部海岸帶開(kāi)發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210023；3. 江蘇省土地開(kāi)發(fā)整理技術(shù)工程中心，南京 210023）

南疆地區(qū)是中國(guó)棉花的重要產(chǎn)區(qū)。綜合全面了解南疆地區(qū)棉花種植空間格局及其變化特征對(duì)各級(jí)政府部門制定相關(guān)決策、保障國(guó)家糧棉供給、促進(jìn)中國(guó)棉紡織工業(yè)加速發(fā)展具有重要意義。該研究以MODIS EVI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用TIMESAT軟件平臺(tái)集成的Double-Logistic濾波對(duì)棉花生長(zhǎng)曲線進(jìn)行重構(gòu)，根據(jù)曲線特點(diǎn)提取棉花生長(zhǎng)閾值，進(jìn)而提取南疆地區(qū)棉花種植信息，分析其種植空間格局及其變化特征。結(jié)果表明：1）南疆地區(qū)棉花主要分布在天山山脈南側(cè)，形成以阿克蘇地區(qū)為核心，喀什東北部及巴州北部為邊緣的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)；2）近20 a南疆地區(qū)棉花種植面積增加103.17萬(wàn)hm2，年均棉花種植面積增長(zhǎng)5.16萬(wàn)hm2，主要來(lái)源于耕地（76.85%）與草地（11.91%）；3）棉花分布在空間上呈“東北-西南”走向，棉花種植重心近20 a總移動(dòng)距離91.5 km，年移動(dòng)速率4.58 km/a，基本穩(wěn)定保持在阿克蘇市境內(nèi)；4）南疆地區(qū)棉花種植面積冷點(diǎn)主要分布在克州以及和田地區(qū)，2005年后逐漸向西南側(cè)集聚；熱點(diǎn)分布格局年際變化顯著，2005年前主要分布在阿克蘇地區(qū)，2005年后逐漸向南疆地區(qū)東北側(cè)延伸，主要集中在阿克蘇地區(qū)以及巴州地區(qū)北部。研究成果可為制定區(qū)域國(guó)土管理制度和涉棉企業(yè)科學(xué)決策提供參考，對(duì)調(diào)整和優(yōu)化棉花結(jié)構(gòu)布局具有積極作用。

遙感；棉花；空間格局；時(shí)間序列；EVI；種植信息；南疆地區(qū)

0 引 言

棉花是僅次于糧食的第二大農(nóng)作物，是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的戰(zhàn)略物資，亦是全國(guó)1億多棉農(nóng)收入的主要來(lái)源、紡織工業(yè)的主要原料、廣大人民的生活必需品、出口創(chuàng)匯的重要商品[1]。其種植廣泛，涉棉企業(yè)及農(nóng)民眾多，棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)眾多行業(yè)和棉民的切身利益產(chǎn)生重要影響[2]。世界范圍內(nèi)棉花種植區(qū)遍及亞、非、美、歐及大洋洲，主要分布在亞洲與美洲[3]。中國(guó)作為世界最大的棉花生產(chǎn)國(guó)，現(xiàn)已形成長(zhǎng)江流域、黃河流域、西北內(nèi)陸（新疆）三大棉花主產(chǎn)區(qū)[4]。2019年新疆棉花種植面積和總產(chǎn)量分別占全國(guó)的76.08%和84.93%，是中國(guó)種植面積最大、總產(chǎn)量最高的棉花種植區(qū)[5]。南疆地區(qū)（包括巴音郭楞蒙古自治州、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃?，面積103.2萬(wàn)km2）緯度較低，光照條件優(yōu)越，天山和昆侖山融雪帶來(lái)充足水分，使得該地區(qū)棉花種植面積超出新疆棉花種植總面積的2/3，已形成“中國(guó)棉花看新疆、新疆棉花看南疆”的格局。然而，棉花發(fā)展在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和增強(qiáng)社會(huì)保障的同時(shí)，規(guī)模化種植也可能引發(fā)資源退化、環(huán)境惡化、生態(tài)失衡等問(wèn)題，對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成潛在威脅。因此，綜合分析南疆地區(qū)棉花種植格局及其變化特征對(duì)區(qū)域棉花產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)行政管理和涉棉企業(yè)科學(xué)決策，維護(hù)民族團(tuán)結(jié)和地方社會(huì)穩(wěn)定等都具有重要意義。

棉花作為重要的農(nóng)產(chǎn)品和經(jīng)濟(jì)作物，其生產(chǎn)時(shí)空格局研究引發(fā)學(xué)界廣泛關(guān)注。從研究?jī)?nèi)容來(lái)看，學(xué)者們對(duì)棉花生產(chǎn)格局的現(xiàn)狀[6]、產(chǎn)量及品質(zhì)影響因素[7-8]、時(shí)空演變[9]、驅(qū)動(dòng)因素[10]、發(fā)展預(yù)測(cè)[11]等方面進(jìn)行了探究，涵蓋縣域、市域、省域、全國(guó)等尺度[12-14]。從研究方法來(lái)看，對(duì)棉花生產(chǎn)格局變化問(wèn)題研究已經(jīng)歷由描述性分析向空間計(jì)量分析的轉(zhuǎn)變。近年來(lái)，基于棉花生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用時(shí)序變化趨勢(shì)法、GIS、空間面板計(jì)量及情景模擬等新方法探究棉花生產(chǎn)格局變化的研究成果日益增多。如朱啟榮等[15]應(yīng)用地理信息技術(shù)對(duì)1980—2000年縣域棉花生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析中國(guó)棉花種植空間變化趨勢(shì)；馬春玥等[16]綜合運(yùn)用空間分析與時(shí)序變化趨勢(shì)等方法，基于棉花生產(chǎn)分布數(shù)據(jù)解析了中國(guó)棉花生產(chǎn)的時(shí)空變化規(guī)律；Hegazy等[17]基于模型預(yù)測(cè)及空間分析方法探究了氣候變化背景下埃及地區(qū)棉花空間分布的演化過(guò)程；揭懋汕等[18]采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，分析全國(guó)各省份棉花生產(chǎn)的空間分布格局及其演化；王其猛[19]應(yīng)用比較優(yōu)勢(shì)理論，提出了南疆地區(qū)棉花生產(chǎn)布局調(diào)整優(yōu)化方案；張山清等[20]使用線性趨勢(shì)分析及ArcGIS空間分析等方法，研究南疆地區(qū)在氣候變化條件下棉花種植布局的調(diào)整情況。綜合而言，現(xiàn)有研究多以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為信息源，而南疆地區(qū)面積廣闊、行政體制特殊、地形地貌復(fù)雜，采用抽樣調(diào)查或全面統(tǒng)計(jì)難以全面覆蓋，獲得及時(shí)準(zhǔn)確的時(shí)空變化信息面臨困難，綜合全面了解該地區(qū)棉花種植格局及其變化特征存在較大難度。

為克服傳統(tǒng)信息源在數(shù)據(jù)可獲取性、時(shí)間連續(xù)性、覆蓋完整性、及時(shí)準(zhǔn)確性等方面的限制，本研究擬利用MODIS EVI數(shù)據(jù)，以棉花主產(chǎn)區(qū)南疆地區(qū)為研究區(qū)，按照“重構(gòu)生長(zhǎng)曲線-提取種植信息-分析變化特征”的研究思路，應(yīng)用TIMESAT軟件平臺(tái)集成的Double-Logistic濾波對(duì)棉花生長(zhǎng)曲線進(jìn)行重構(gòu)，根據(jù)曲線特點(diǎn)提取棉花生長(zhǎng)閾值，生成南疆地區(qū)棉花種植格局，分析其種植空間格局變化特征，以期為相關(guān)管理部門和涉棉企業(yè)提供決策依據(jù)，促進(jìn)區(qū)域棉花產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

南疆地區(qū)指新疆維吾爾自治區(qū)南部，位于中國(guó)大陸深處（圖1），地處73°20′～96°25′E和34°15′～49°10′N之間，包括巴音郭楞蒙古自治州（以下簡(jiǎn)稱巴州）、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃荩ㄒ韵潞?jiǎn)稱克州）。四周高山環(huán)繞，中部為塔里木盆地，地貌高差明顯，以戈壁灘和沙漠為主，平均海拔在3 500 m以上；屬于溫帶大陸性氣候區(qū)，光熱資源豐富、晝夜溫差大、冬日酷熱、夏日干旱、降水量少、蒸發(fā)量大、無(wú)霜期長(zhǎng)。2019年，全區(qū)土地面積為103.2萬(wàn)km2，人口1 159.26萬(wàn)，其中農(nóng)業(yè)人口827.76萬(wàn)（占比71.40%）。南疆地區(qū)耕地總面積203萬(wàn)hm2，人均耕地面積0.18 hm2，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有獨(dú)特的資源條件；2019年地區(qū)生產(chǎn)總值為3 379.51億元，第一、二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比分別為23.09%：37.68%：39.24%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍占據(jù)重要地位。

1.2 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)

遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空與航天局（NASA）提供的MODIS產(chǎn)品系列中的MOD13Q1數(shù)據(jù)（http:// earthexplorer.usgs.gov），空間分辨率為250 m，時(shí)間分辨率為16 d，已經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、云檢測(cè)、大氣校正和輻射校正等處理。本文選取2000、2005、2010、2015、2020年共5期數(shù)據(jù)，每年13幅影像，總計(jì)65幅，覆蓋棉花的整個(gè)生長(zhǎng)周期（4—10月）。

1.2.2 土地利用與驗(yàn)證數(shù)據(jù)

耕地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/），包括2000、2005、2010、2015、2020年共5期數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m；GlobeLand30數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心（http://www.ngcc.cn/ngcc/），包括2000、2010、2020年3期數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m。

為檢驗(yàn)棉花提取精度，采用《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2001—2019年），以及Google Earth平臺(tái)高分辨率影像。

1.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為提高棉花提取精度，減少其他非耕地地物類型的干擾，本研究將EVI數(shù)據(jù)與耕地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行掩膜提取，得到研究區(qū)耕地EVI數(shù)據(jù)。基于Google Earth高分辨率影像目視解譯的棉花地塊，導(dǎo)出為cotton.kmz文件，導(dǎo)入ArcGIS10.3中，利用Conversion Tool中Kml To Layer工具生成棉花圖層，以棉花圖層對(duì)研究區(qū)耕地EVI數(shù)據(jù)進(jìn)行掩膜提取，得到2000、2005、2010、2015、2020年共5期棉花EVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)。以2010棉花EVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行ASCII轉(zhuǎn)換處理，在TIMESAT中生成棉花原始曲線。

1.3 研究方法

本文按照“重構(gòu)生長(zhǎng)曲線—提取種植信息—分析變化特征”的研究思路。首先，應(yīng)用TIMESAT軟件生成南疆地區(qū)棉花EVI生長(zhǎng)曲線，采用D-L濾波擬合重新構(gòu)建其生長(zhǎng)曲線；其次，分析棉花生長(zhǎng)曲線特征，提取棉花生長(zhǎng)閾值，利用ENVI5.3中的Band Math工具進(jìn)行棉花提取，將提取結(jié)果與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，基于Google Earth高分辨率影像對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行空間分布精度檢驗(yàn)；最后，從多角度分析近20 a新疆南疆地區(qū)棉花種植空間格局變化特征。

1.3.1 棉花生長(zhǎng)曲線重構(gòu)

基于TIMESAT軟件直接生成的EVI時(shí)間序列受噪聲的干擾較為明顯，尤其是在極值方面，易出現(xiàn)驟升驟降的現(xiàn)象，在波峰處存在很大的擾動(dòng)[21]，因此應(yīng)用TIMESAT軟件中集成的D-L濾波重構(gòu)棉花的生長(zhǎng)曲線，消除云和大氣帶來(lái)的擾動(dòng)，反映棉花生長(zhǎng)的變化趨勢(shì)與規(guī)律。

Double-Logistic濾波擬合是一種局部擬合的方法，首先取得時(shí)間序列值，按峰值和谷值分成多個(gè)區(qū)間，分別對(duì)區(qū)間進(jìn)行局部擬合[22-23]，其表達(dá)式見(jiàn)式（1）。

式中1確定左拐點(diǎn)的位置，2控制左拐點(diǎn)斜率；3確定右拐點(diǎn)的位置，4控制右拐點(diǎn)斜率，表示時(shí)間。

1.3.2 精度評(píng)價(jià)

1）相對(duì)誤差分析。為檢驗(yàn)棉花提取數(shù)量精度，引入相對(duì)誤差RE進(jìn)行對(duì)比分析[24]，計(jì)算公式見(jiàn)式（2）。

式中1表示本研究結(jié)果，2表示統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)值。

2）Kappa系數(shù)。為檢驗(yàn)棉花提取空間分配精度，引入Kappa系數(shù)。Kappa系數(shù)基于混淆矩陣來(lái)評(píng)價(jià)分類精度，是分類結(jié)果與參考數(shù)據(jù)吻合程度的綜合反映[25]，取值范圍介于[-1,1]之間，計(jì)算公式見(jiàn)式（3）。

式中代表Kappa系數(shù)值，是混淆矩陣的行，α是混淆矩陣的第行第列（混淆矩陣主對(duì)角線）上的數(shù)值，α與α是混淆矩陣的第行的和與第列的和，是樣本總數(shù)。

1.3.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓（Standard deviational ellipse, SDE）是一種能夠準(zhǔn)確表征研究對(duì)象空間結(jié)構(gòu)與區(qū)位，展示要素空間性、延展性、中心性和方向性的空間統(tǒng)計(jì)方法[26-27]?；谠摲椒梢詮目臻g角度定量分析南疆地區(qū)棉花分布的空間格局及演化趨勢(shì)。其中橢圓的重心坐標(biāo)如式（4）。

式中x、y為棉花樣點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)，為棉花樣點(diǎn)數(shù)量。

1.3.4 空間特征分析

1）全局空間相關(guān)性分析

本文通過(guò)計(jì)算2000—2020年的Moran’s指數(shù)，分析南疆地區(qū)棉花種植面積的空間自相關(guān)性，取值范圍介于[-1,1]之間（正值表示空間正相關(guān)、0表示空間不相關(guān)、負(fù)值表示空間負(fù)相關(guān)，且Moran’s絕對(duì)值越大空間相關(guān)性越強(qiáng)）[28]，計(jì)算公式見(jiàn)式（5）。

2）局部空間自相關(guān)分析

全局空間相關(guān)性分析能反映整體空間特征，但不能有效分析局部空間特征。因此，本文采用Getis-OrdG*來(lái)探究南疆地區(qū)棉花種植在局部空間上的聚集程度，識(shí)別冷熱點(diǎn)分布區(qū)[29]，計(jì)算公式見(jiàn)式（6）。

2 棉花種植信息提取

2.1 棉花生長(zhǎng)閾值

南疆地區(qū)棉花生長(zhǎng)歷程分6階段（圖2，表1），生長(zhǎng)周期約130 d。4月上中旬進(jìn)入播種期，開(kāi)始播種工作；4月下旬到5月上旬期間開(kāi)始出苗；5月中下旬棉花進(jìn)入苗期，隨著氣溫的逐漸回升，日照時(shí)間變長(zhǎng)，晝夜溫差增大，降雨量增加，棉花地上部分莖葉緩慢生長(zhǎng)；6—8月份，是棉花的旺盛期蕾期與花鈴期[30]，棉花的植株體積生長(zhǎng)明顯，各器官迅速增長(zhǎng)；9月，棉花逐漸成熟進(jìn)入吐絮期，果實(shí)趨于成熟，植株葉片葉綠素含量降低，葉黃素含量增高，葉片開(kāi)始變黃脫落，10月中下旬停止生長(zhǎng)。

表1 南疆地區(qū)棉花生長(zhǎng)概況及作物物候特征

注：綜合考慮南疆地區(qū)的棉花生產(chǎn)特征、光譜特征以及可能出現(xiàn)的棉花特殊區(qū)現(xiàn)象確定棉花生長(zhǎng)閾值，T為影像編號(hào)所對(duì)應(yīng)的EVI值。

Note: Cotton growth threshold was determined by comprehensively considering cotton production characteristics, spectral characteristics and possible cotton special area phenomenon in southern Xinjiang. Tmeaned that EVI value corresponding to image No..

棉花生長(zhǎng)的不同階段光譜特征存在顯著差異。出苗后棉花生長(zhǎng)曲線EVI值逐漸增長(zhǎng)，蕾期與花鈴期之間棉花的生長(zhǎng)曲線EVI值始終保持在高值，吐絮期內(nèi)EVI值從高值開(kāi)始下降，逐漸接近于0值。對(duì)比不同作物物候特征發(fā)現(xiàn)棉花達(dá)到峰值期的影像T14與生長(zhǎng)初期影像T10之間的EVI值相差較大，差值大于0.2；棉花的旺盛期在蕾期與花鈴期之間，該時(shí)期對(duì)應(yīng)的影像T13-T15之間EVI差值不足0.1；棉花在影像T10-T13期間EVI值持續(xù)上升；棉花在裂鈴之后仍然會(huì)保持一段時(shí)間的營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)，在其他作物都已經(jīng)成熟時(shí)，棉花的EVI值仍高于0.2。

2.2 棉花種植空間格局

根據(jù)棉花生長(zhǎng)閾值，利用ENVI5.3中的Band Math工具進(jìn)行棉花提取，生成研究區(qū)2000—2020年間棉花種植空間格局（圖3）。南疆地區(qū)棉花分布與水土條件空間分布格局基本一致，主要分布在天山山脈南側(cè)，聚集于南疆地區(qū)東北側(cè)，形成了以阿克蘇地區(qū)為核心，喀什東北部及巴州北部為邊緣的“核心-邊緣”棉花種植格局。2000—2020年間，南疆地區(qū)棉花種植面積呈顯著增加趨勢(shì)，年均棉花面積增加約5.16萬(wàn)hm2。2000年南疆棉花種植面積總計(jì)57.42 萬(wàn)hm2，2020年南疆棉花種植面積總計(jì)160.59萬(wàn)hm2，凈增加103.17萬(wàn)hm2，其中2010—2015年棉花面積增長(zhǎng)最快，棉花面積增長(zhǎng)比例最高，占總增加面積的57.89%。

研究期內(nèi)，阿克蘇地區(qū)始終是南疆最大的棉花種植區(qū)。各地州棉花種植面積變化特征不盡相同；巴州地區(qū)和阿克蘇地區(qū)棉花種植面積持續(xù)增長(zhǎng)，阿克蘇地區(qū)增速最快約為2.40萬(wàn)hm2/a；巴州地區(qū)增長(zhǎng)幅度最大，與2000年相比增幅超300%；克州地區(qū)棉花種植面積基本保持不變；喀什地區(qū)以及和田地區(qū)處于波動(dòng)不穩(wěn)定狀態(tài)。

2.3 精度檢驗(yàn)

2.3.1 數(shù)量精度對(duì)比

本研究將基于棉花生長(zhǎng)曲線重構(gòu)提取的棉花種植信息結(jié)果與中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)（https://data.cnki.net/）公布的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 棉花種植面積對(duì)比分析

基于MODIS EVI數(shù)據(jù)，應(yīng)用TIMESAT軟件平臺(tái)集成的D-L濾波對(duì)棉花生長(zhǎng)曲線進(jìn)行重構(gòu)的方法提取出南疆地區(qū)2000、2005、2010、2015、2020年棉花種植像元個(gè)數(shù)分別為91 874、90 309、125 805、221 383，平均精度差異低于8.10萬(wàn)hm2，相對(duì)誤差為5.70%～12.07%。

2.3.2 空間精度檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)棉花提取空間分配精度，利用Google Earth高分辨率影像進(jìn)行檢驗(yàn)。為保證數(shù)據(jù)可比性，在研究區(qū)范圍內(nèi)2000、2005、2010、2015、2020年分別隨機(jī)采樣80個(gè)，樣本總量共計(jì)400個(gè)，以棉花成熟采摘月份（9月中旬）的高分辨率影像作為參考依據(jù)，進(jìn)行目視判讀，以此來(lái)對(duì)棉花提取空間分配精度進(jìn)行檢驗(yàn)，并采用Kappa系數(shù)[31]作為精度檢驗(yàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

對(duì)不同年份南疆地區(qū)棉花種植面積空間分配精度進(jìn)行檢驗(yàn)（表3，圖4），分析Kappa系數(shù)可知2000、2005、2010、2020年棉花種植信息提取精度較好，2015年棉花種植信息提取精度最好。整體來(lái)看本研究所提取的棉花種植信息Kappa系數(shù)介于0.7～0.9之間，滿足驗(yàn)證要求[32]。

表3 棉花空間精度檢驗(yàn)系數(shù)

3 棉花種植空間格局變化特征分析

3.1 棉花種植用地轉(zhuǎn)移特征

為探究I型耕地（棉花種植區(qū)）和其他土地利用類型之間的轉(zhuǎn)換特征，結(jié)合2000年、2010年、2020年3期南疆地區(qū)GlobeLand30數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示南疆地區(qū)I型耕地和其他土地利用類型之間的轉(zhuǎn)化在不同時(shí)段內(nèi)存在顯著差異，空間分異性較為明顯（表4，圖5）。

表4 2000—2020年南疆地區(qū)棉花用地轉(zhuǎn)換關(guān)系及對(duì)應(yīng)面積

2000—2010年，研究區(qū)I型耕地轉(zhuǎn)移面積86.85萬(wàn)hm2，新增I型耕地54.03萬(wàn)hm2，減少I型耕地32.82萬(wàn)hm2，I型耕地轉(zhuǎn)換以流入為主。其中，新增I型耕地主要來(lái)源于耕地種植類型變化（91.45%），主要集中在阿克蘇、和田以及巴州北部地區(qū)；裸地開(kāi)發(fā)（2.51%）主要集中在巴州中部地區(qū)；草地轉(zhuǎn)換（3.66%）主要集中在喀什以及巴州北部地區(qū)。進(jìn)行分析時(shí)發(fā)現(xiàn)2002、2007這兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)具有重要意義，2002年中國(guó)加入世界貿(mào)易組織（WTO）棉花價(jià)格顯著提高，2007年國(guó)家在新疆實(shí)施良種補(bǔ)貼政策，棉農(nóng)種植意愿增強(qiáng)，棉花種植面積有所增加。減少的I型耕地全區(qū)皆有分布，主要流向Ⅱ型耕地（其他作物種植區(qū)、96.80%），主要集中在喀什地區(qū)以及阿克蘇地區(qū)西部；人造地表（1.63%）全區(qū)皆有分布，阿克蘇地區(qū)占比最多。

a. 2000—2010

b. 2010—2020

注：I型耕地為棉花種植區(qū)；Ⅱ型耕地為其他作物種植區(qū)。

Note: Type I cultivated land means cotton growing area; Type II cultivated land means other crop growing area.

圖5 2000—2020年南疆地區(qū)棉花種植區(qū)土地利用變化

Fig.5 Land use change of cotton planting areas in southern Xinjiang from 2000 to 2020

2010—2020年，區(qū)域I型耕地轉(zhuǎn)移面積153.26萬(wàn)hm2，新增I型耕地117.61萬(wàn)hm2，減少I型耕地35.65萬(wàn)hm2，I型耕地轉(zhuǎn)換以流入為主。與上一階段相比，新增I型耕地主要來(lái)源未發(fā)生變化，但新增來(lái)源的面積發(fā)生了明顯的數(shù)量變化，來(lái)自草地轉(zhuǎn)換以及裸地開(kāi)發(fā)形成的I型耕地增長(zhǎng)超過(guò)5倍，主要集中在阿克蘇、喀什以及巴州地區(qū)；來(lái)自耕地種植類型變化形成的I型耕地面積增長(zhǎng)近一倍，全區(qū)皆有分布。這說(shuō)明棉農(nóng)的種植意愿有了顯著提高，此階段實(shí)行的良種補(bǔ)貼政策及目標(biāo)價(jià)格政策有著正向的推動(dòng)作用。與上一階段相比，減少I型耕地主要流向也未發(fā)生變化，主要流向Ⅱ型耕地（91.26%）流出面積略有增長(zhǎng)（32.53萬(wàn)hm2），主要集中在阿克蘇、和田以及巴州北部地區(qū)；人造地表（5.00%）主要分布在喀什中部，阿克蘇、以及巴州北部地區(qū)。

總體來(lái)看，近20 a南疆地區(qū)棉花種植用地轉(zhuǎn)移特征主要表現(xiàn)在以下2個(gè)方面：1）棉花種植變化的活躍地區(qū)主要分布在阿克蘇、喀什、巴州北部地區(qū)，也是南疆地區(qū)棉花主要種植區(qū)。2）I型耕地與Ⅱ型耕地、草地、人造地表之間的流量轉(zhuǎn)化較為顯著且流轉(zhuǎn)量劇烈增長(zhǎng)。

3.2 棉花種植格局變化特征

為研究南疆地區(qū)棉花種植在地理空間上的規(guī)模分布特征以及變化規(guī)律，分析棉花種植在空間上的集中程度和演變趨勢(shì)，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓（表5，圖6）分析發(fā)現(xiàn)：研究時(shí)段內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的方向角由2000年66.59°波動(dòng)增長(zhǎng)到2020年73.05°，表明南疆地區(qū)棉花種植呈“東北-西南”格局，但這種格局在研究期間逐漸弱化，漸趨近于東西格局；同時(shí)也說(shuō)明南疆地區(qū)棉花種植的主要拉動(dòng)力為東西向，阿克蘇地區(qū)、和田地區(qū)北部，巴州地區(qū)北部、喀什地區(qū)東北部以及克州地區(qū)南部棉花格局的演變對(duì)南疆地區(qū)棉花格局空間變化拉動(dòng)作用顯著。

表5 2000—2020年南疆地區(qū)棉花分布標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)

南疆地區(qū)棉花種植重心在近20 a間發(fā)生過(guò)一次重大遷移之后基本保持穩(wěn)定，2000—2005年棉花種植重心從阿瓦提縣向東北方向遷移68.66 km到達(dá)阿克蘇市。此后，重心保持在阿克蘇市境內(nèi)，總遷移距離91.5 km，年平均遷移距離4.58 km。

棉花種植空間格局先集聚后分散。2000—2010年標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長(zhǎng)軸持續(xù)增長(zhǎng)同時(shí)短軸持續(xù)縮短，長(zhǎng)軸短軸的共同作用下離心率逐漸增長(zhǎng)而標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的面積由2000年516 943.25 km2逐漸縮減到2010年422 881.31k m2，表明此階段棉花空間分布方向趨勢(shì)增強(qiáng)，空間格局趨向集聚化。與之相反，2010—2020年間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)軸與短軸均持續(xù)增長(zhǎng)，長(zhǎng)短軸共同作用下離心率有所降低而標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的面積由2010年422 881.31 km2逐漸增長(zhǎng)到2020年573 078.20 km2，表明此階段棉花空間分布方向趨勢(shì)減弱，空間格局趨向分散化。

圖6 2000—2020年南疆地區(qū)棉花分布標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

3.3 棉花種植熱點(diǎn)演化特征

進(jìn)一步分析棉花種植空間分布特征，創(chuàng)建覆蓋棉花種植區(qū)的5 km×5 km格網(wǎng)，以棉花種植面積為變量進(jìn)行空間特征分析。2000—2020年5個(gè)時(shí)段南疆地區(qū)棉花種植面積Global Moran’s值依次為0.13、0.16、0.22、0.21、0.19，()值均大于2.58臨界值，通過(guò)0.01顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明南疆地區(qū)棉花種植空間格局存在空間正自相關(guān)性，呈現(xiàn)“高-高集聚、低-低集聚”的總體空間分布格局，且南疆地區(qū)棉花種植面積空間關(guān)聯(lián)度呈先增強(qiáng)后減弱趨勢(shì)?；贏rcGIS計(jì)算各格網(wǎng)局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Getis-OrdG*，按照自然斷點(diǎn)法分為熱點(diǎn)區(qū)、次熱點(diǎn)區(qū)、次冷點(diǎn)區(qū)、冷點(diǎn)區(qū)4類，并進(jìn)行可視化。2000—2020年南疆地區(qū)棉花種植空間格局熱點(diǎn)演化如圖7所示。

南疆地區(qū)棉花種植空間格局演化具有以下特征：1）南疆地區(qū)棉花種植面積冷點(diǎn)主要分布在克州以及和田地區(qū)，且2005年后冷點(diǎn)逐漸向西南側(cè)集聚；熱點(diǎn)分布格局年際變化顯著，2005年前主要分布在阿克蘇地區(qū)，2005年后熱點(diǎn)逐漸向南疆地區(qū)東北側(cè)延伸，主要集中在阿克蘇以及巴州地區(qū)北部。2）近20 a，南疆地區(qū)棉花種植面積“冷點(diǎn)”—“熱點(diǎn)”在空間上表現(xiàn)出自西南向東北過(guò)渡的條帶型特征。阿克蘇地區(qū)始終為南疆地區(qū)熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)最大面積聚集區(qū)，呈現(xiàn)棉花種植面積“高—高集聚”的空間格局，并向喀什地區(qū)以及巴州北部逐漸蔓延。巴州地區(qū)次熱點(diǎn)區(qū)向熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)化現(xiàn)象最為顯著，次冷點(diǎn)主要聚集在巴州地區(qū)西北部，2000年巴州東北部均為次熱點(diǎn)區(qū)，截止2020年，巴州地區(qū)半數(shù)以上次熱點(diǎn)區(qū)已轉(zhuǎn)化為熱點(diǎn)區(qū)?？酥菀约昂吞锏貐^(qū)棉花種植面積熱點(diǎn)—冷點(diǎn)未發(fā)生明顯變化?？κ驳貐^(qū)“冷熱”轉(zhuǎn)換發(fā)生顯著變化，西南側(cè)在2005年由次熱點(diǎn)區(qū)變?yōu)槔潼c(diǎn)區(qū)，2020年再次由冷點(diǎn)區(qū)變?yōu)榇卫潼c(diǎn)區(qū)，而東北側(cè)更是經(jīng)歷較大的變化由次冷點(diǎn)逐演化為棉花種植的次熱點(diǎn)區(qū)。

4 討 論

日照時(shí)間長(zhǎng)、晝夜溫差大、干旱少雨的環(huán)境為南疆地區(qū)棉花生長(zhǎng)提供了獨(dú)特的種植優(yōu)勢(shì)，加之良種補(bǔ)貼、臨時(shí)收儲(chǔ)、目標(biāo)價(jià)格等政策因素的影響，南疆地區(qū)近20 a棉花種植面積迅速增長(zhǎng)。盡管棉花產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為南疆地區(qū)的支柱產(chǎn)業(yè)，對(duì)促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，改善當(dāng)?shù)鼐用裆顥l件起到積極作用。但棉花生產(chǎn)的負(fù)外部性效應(yīng)也應(yīng)引起關(guān)注，如水資源壓力增大、環(huán)境污染、土壤肥力下降、生態(tài)多樣性銳減等，對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成潛在威脅。

南疆地區(qū)棉花生產(chǎn)所大量使用的地膜是人工合成的高分子化合物，很難在自然條件下降解，一般情況下，殘膜可在土壤中存留200～400 a，在長(zhǎng)期使用地膜覆蓋的農(nóng)田中地膜殘留量一般在60～90 kg/hm2[33]，近年來(lái)，南疆地區(qū)地膜殘留量迅速增長(zhǎng)，估算2017年殘留量已達(dá)113.81×106kg，所造成的土壤污染直接導(dǎo)致土壤肥力下降，威脅棉花產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展（圖8a）；棉花作為南疆地區(qū)最為耗水作物之一，年需水量達(dá)到1 000 mm[34]。近年來(lái)大面積的棉花種植極大加劇了該地區(qū)水資源壓力，2015年起棉花種植用水量已達(dá)到146.72億m3，超過(guò)南疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水的50%，加快南疆地區(qū)荒漠化進(jìn)程（圖8b）；棉花是南疆種植結(jié)構(gòu)中種植規(guī)模最大的農(nóng)作物，2015年南疆地區(qū)棉花種植面積突破農(nóng)作物種植總面積50%，棉花作物面積首次超越糧食作物種植總面積，與之相反油料作物與糧食作物種植面積呈現(xiàn)下降趨勢(shì)（圖8c，8d）。耕地多年大面積種植棉花不僅造成景觀的單一，也使該地區(qū)生物多樣性銳減，經(jīng)轉(zhuǎn)基因改造的棉花對(duì)本地棉及其他物種的基因造成侵害。

為促進(jìn)南疆地區(qū)棉花產(chǎn)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展，應(yīng)以“控制面積、提質(zhì)增產(chǎn)”為準(zhǔn)則，根據(jù)區(qū)域社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源環(huán)境條件，開(kāi)展棉業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化工作。在南疆地區(qū)東北部棉花種植熱點(diǎn)區(qū)，加強(qiáng)集中連片、穩(wěn)定高產(chǎn)和生態(tài)友好的高標(biāo)準(zhǔn)棉田建設(shè)，落實(shí)嚴(yán)格的水資源管理制度，加強(qiáng)節(jié)水滴灌、水肥一體等農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，提高農(nóng)業(yè)灌溉用水效率，從源頭減緩水資源壓力。在冷點(diǎn)聚集區(qū)克州及和田地區(qū)，建議壓縮種植規(guī)模，用于還草還糧、或改種蔬果和特色經(jīng)濟(jì)作物，改善生物多樣性。針對(duì)南疆地區(qū)棉花種植用地轉(zhuǎn)移趨勢(shì)，對(duì)改種其他作物的農(nóng)戶，須將農(nóng)業(yè)用水配置和農(nóng)戶種植意愿相結(jié)合，選擇相對(duì)效益較高的替代作物，對(duì)完全退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶，則要考慮生計(jì)替代和合理的利益補(bǔ)償問(wèn)題。未來(lái)南疆地區(qū)棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展應(yīng)以規(guī)模化、機(jī)械化、信息化、智能化、服務(wù)社會(huì)化為方向，綜合考慮農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、種植區(qū)環(huán)境污染、水資源承載力及耕地后備資源開(kāi)發(fā)等諸多問(wèn)題[35]。南疆地區(qū)棉花種植已由規(guī)?；圩呦蛞?guī)?；稚?，較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)仍將保持棉花主產(chǎn)區(qū)的地位。綜合全面掌握該地區(qū)棉花種植空間格局，及時(shí)調(diào)整優(yōu)化棉花種植結(jié)構(gòu)任重道遠(yuǎn)。

本研究提出的基于EVI數(shù)據(jù)探究棉花種植時(shí)空格局演變特征方法，可以應(yīng)用于大尺度、長(zhǎng)時(shí)間序列的棉花種植信息變化監(jiān)測(cè)，亦或在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步利用棉花生長(zhǎng)曲線與實(shí)際產(chǎn)量的關(guān)系構(gòu)建估產(chǎn)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)棉花產(chǎn)量的定量遙感預(yù)測(cè)。本研究對(duì)生態(tài)安全視角下的棉花種植結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化方案制定具有一定的參考價(jià)值，對(duì)制定區(qū)域國(guó)土管理制度和涉棉企業(yè)科學(xué)決策具有支撐作用，并為其它地區(qū)開(kāi)展棉花種植空間格局及其變化特征分析研究提供借鑒。

此外本研究尚存在一些問(wèn)題有待在后續(xù)研究中深入：1）受基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和研究方法的限制，本研究暫未探討棉花空間格局演變的影響因素，需要在后續(xù)研究中結(jié)合棉花種植面積與其影響因素關(guān)聯(lián)度對(duì)南疆棉區(qū)種植潛力評(píng)價(jià)分級(jí)，以便與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整相銜接；2）在確定棉花生長(zhǎng)的EVI閾值模型中，往往無(wú)法全面考慮不同品種棉花相同時(shí)間長(zhǎng)勢(shì)不同EVI閾值也不完全相同，以及相同品種棉花不同年份受外界環(huán)境刺激不同長(zhǎng)勢(shì)不同EVI值不完全相同等因素；在對(duì)棉花種植信息空間分配精度進(jìn)行檢驗(yàn)的過(guò)程中，隨機(jī)樣本數(shù)量有限，可能存在著一定的偶然性。因此在日后的工作過(guò)程中，可以結(jié)合野外實(shí)地考察樣本數(shù)據(jù)，對(duì)棉花品種進(jìn)行分類，對(duì)棉花長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行分級(jí)，進(jìn)一步提高提取精度與檢驗(yàn)精度。上述不足，有待后續(xù)研究進(jìn)一步完善。

5 結(jié) 論

本文以南疆地區(qū)為研究區(qū)，按照“重構(gòu)生長(zhǎng)曲線—提取種植信息—分析變化特征”的研究思路，重構(gòu)了棉花的生長(zhǎng)曲線、提取了南疆地區(qū)棉花種植信息、分析了棉花種植空間格局的變化特征，取得以下主要研究結(jié)論。

1）南疆地區(qū)棉花分布與水土條件空間分布格局基本一致，主要分布在天山山脈南側(cè)，聚集于南疆地區(qū)東北側(cè)，形成了以阿克蘇地區(qū)為核心，喀什東北部及巴州北部為邊緣的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)。

2）棉花種植用地轉(zhuǎn)移特征。南疆地區(qū)I型耕地和其他土地利用類型之間的轉(zhuǎn)化在不同年段內(nèi)存在顯著差異，空間分異性較為明顯。棉花種植變化的活躍地區(qū)主要分布在阿克蘇、喀什、巴州北部地區(qū)，也是南疆地區(qū)棉花主要種植區(qū)。I型耕地與Ⅱ型耕地、草地、人造地表之間的流量轉(zhuǎn)化最為顯著且流轉(zhuǎn)量劇烈增長(zhǎng)。

3）棉花種植格局變化特征。南疆地區(qū)棉花種植格局由集聚走向分散，呈“東北-西南”走向，棉花種植重心在近20 a間發(fā)生過(guò)一次重大遷移之后基本穩(wěn)定保持在阿克蘇市境內(nèi)，總遷移距離91.5 km，年平均遷移距離4.58 km。

4）棉花種植熱點(diǎn)演化特征。南疆地區(qū)棉花種植面積冷點(diǎn)主要分布在克州以及和田地區(qū)，且2005年后冷點(diǎn)逐漸向西南側(cè)集聚；熱點(diǎn)分布格局年際變化顯著，2005年前主要分布在阿克蘇地區(qū)，2005年后熱點(diǎn)逐漸向南疆地區(qū)東北側(cè)延伸，主要集中在阿克蘇以及巴州地區(qū)北部。研究時(shí)段內(nèi)，研究區(qū)棉花種植“冷點(diǎn)”—“熱點(diǎn)”在空間上表現(xiàn)出自西南向東北過(guò)渡的條帶型特征。

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Analysis of the spatial distribution and variation characteristics of cotton planting in southern Xinjiang from 2000 to 2020

Liu Chuanji1, Jin Xiaobin1,2,3※, Xu Weiyi1, Qiao Guoliang1, Yang Xuhong1, Zhou Yinkang1,2,3

(1.,,210023,; 2.,,210023,;3.,210023,)

Southern Xinjiang is one of the most important cotton-producing areas in China. It is necessary to fully understand the spatial distribution of cotton and variation characteristics for national grain and cotton supply, particularly on the development of the cotton textile industry in China. Therefore, this study followed the research idea of "reconstructing growth curve - extracting planting information - analyzing changing characteristics". Firstly, TIMESAT software was used to generate the enhanced vegetation index (EVI) growth curve of cotton in Southern Xinjiang. Subsequently, a Double-Logistic filter was selected to rebuild the growth curve. Secondly, the specific characteristics of the cotton growth curve were analyzed further to obtain the cotton growth threshold. Thirdly, a Band Math tool in ENVI5.3 was selected to extract the cotton planting areas. The spatial distribution accuracy of extracted datasets was then verified using Google Earth high-resolution image. Finally, a systematic analysis was made on the temporal and spatial variation characteristics of cotton planting from multiple perspectives. The results showed that: 1) The spatial distribution pattern of cotton was basically consistent with the soil and water conditions, where mainly distributed in the south of Tianshan Mountains and clustered in the northeast of southern Xinjiang, indicating a "core-edge" structure with Aksu region as the core, while Kashgar and Northern Bazhou as the margin. 2) There were significant differences between type I cultivated land and other types in different years, indicating the pretty obvious spatial differentiation. The active regions of cotton planting variation were mainly distributed in Aksu, Kashgar, and northern Bazhou, indicating the main cotton-growing regions in southern Xinjiang. There was the most significant correlation in the flow conversion between type I and type II cultivated land, grassland, and artificial land surface, indicating that the flow increased sharply. 3) The spatial distribution of cotton showed the "northeast to southwest" trend. The cotton planting center basically kept stable in Aksu City after a major migration in recent 20 years, with a total migration distance of 91.5 km and an annual migration rate of 4.58 km/a. 4) In detecting "hot spots" of cotton planting areas, the cold spots were mainly distributed in Kezhou and Hetian in southern Xinjiang, indicating a gradual concentration to the southwest after 2005. Correspondingly, the distribution pattern of hot spots changed significantly from year to year. Furthermore, the hot spots were mainly distributed in Aksu prefecture before 2005. The hot spots gradually extended to the northeast of southern Xinjiang after 2005, where mainly concentrated in Aksu prefecture and the north of Bazhou. Consequently, the temporal and spatial variation characteristics of cotton planting using EVI data can widely be expected for large-scale, long-term information monitoring. The yield estimation model can also be further constructed using the cotton growth curve, as well as the relationship with cotton actual output. Finally, quantitative remote sensing can be realized on cotton yield prediction. The findings can provide sound support to optimize the cotton structure distribution for the decision-making and formulation of regional land management.

remote sensing; cotton; spatial distribution; time series; EVI; planting information; southern Xinjiang

劉傳跡，金曉斌，徐偉義，等. 2000—2020年南疆地區(qū)棉花種植空間格局及其變化特征分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(16)：223-232.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.028 http://www.tcsae.org

Liu Chuanji, Jin Xiaobin, Xu Weiyi, et al. Analysis of the spatial distribution and variation characteristics of cotton planting in southern Xinjiang from 2000 to 2020[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(16): 223-232. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.028 http://www.tcsae.org

2021-05-26

2021-08-07

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41971234、41971235）

劉傳跡，研究方向?yàn)橥恋乩门c國(guó)土整治。Email：664518145@qq.com

金曉斌，博士，教授，博士生導(dǎo)師。研究方向?yàn)橥恋乩门c國(guó)土整治。Email：jinxb@nju.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.028

F323.1

A

1002-6819(2021)-16-0223-10