黃河故道地區(qū)果園空間分布特征分析

苑惠麗 楊亞楠 陳文君

摘要 基于多時(shí)相中分辨率遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合野外實(shí)地采樣數(shù)據(jù)和面向?qū)ο蟮倪b感影像分析方法，開展黃河故道地區(qū)果園信息提取，結(jié)合地形因子、海岸線分布等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，探討果園空間分布格局，并分析不同空間尺度下果園的聚集度特征。結(jié)果表明：黃河故道果園面積約1 268.30 km，其中碭山縣、豐縣和蕭縣為果園種植的主要地區(qū)；果園主要分布于高程＞20～60 m、坡度≤4°的范圍內(nèi)的地勢(shì)平坦地帶，分別占果園總面積的86.84%和88.43%；果園主要分布于距離海岸線＞280 km的區(qū)域內(nèi)，占果園總面積的91.20%；縣（區(qū)）域、10 km×10 km、5 km×5 km和1 km×1 km格網(wǎng)尺度下的果園種植密度呈顯著空間正相關(guān)，屬于空間聚集分布模式，隨空間尺度降低，聚集度越高。可見黃河故道地區(qū)果園逐漸呈現(xiàn)出種植規(guī)?；?、連片化的特征。

關(guān)鍵詞 果園；空間分布特征；黃河故道地區(qū)

中圖分類號(hào) S181.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2024）02-0063-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.02.013

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Spatial Distribution Characteristics of Orchards in the Ancient Canal of Yellow River

YUAN Hui-li，YANG Ya-nan，CHEN Wen-jun

（1.Architectural Engineering Institute，Jinling Institute of Technology，Nanjing，Jiangsu 211169; 2.State Key Laboratory of Lake Science and Environment，Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Science，Nanjing，Jiangsu 210008;3.Software Engineering Institute，Jinling Institute of Technology，Nanjing，Jiangsu 211169）

Abstract Based on multi temporal and medium resolution remote sensing data，combined with field sampling data and object-oriented remote sensing image analysis methods，information extraction of orchards in the ancient canal of Yellow River was carried out.Combining basic geographic data such as terrain factors and coastline distribution，the spatial distribution pattern of orchards was explored，and the clustering characteristics of orchards at different spatial scales were analyzed.The results showed that the area of orchards along the ancient canal of Yellow River was about 1 268.30 km.Dangshan County，F(xiàn)eng County and Xiao County were the major planting areas.Orchards were mainly distributed in flat terrain areas with an elevation of >20-60 m and a slope of ≤4°，accounting for 86.84% and 88.43% of the total orchard area，respectively;orchards were mainly distributed in areas more than 280 km away from the coastline，accounting for 91.20% of the total area of orchards.The planting density of orchards at the county （district） scale，10 km×10 km，5 km×5 km and 1 km×1 km grid scale showed a significant spatial positive correlation，belonging to a spatial aggregation distribution pattern.As the spatial scale decreased，the aggregation degree increased.It could be seen that orchards in the ancient canal Yellow River were gradually showing the characteristics of large-scale cultivation and contiguity.

Key words Orchard;Spatial distribution characteristic;Ancient canal of Yellow River

基金項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（42101476，42201295）；江蘇省高等學(xué)校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目（21KJB170025）。

作者簡(jiǎn)介 苑惠麗（1981—），女，山東濱州人，講師，博士，從事流域地表要素遙感反演研究。

收稿日期 2022-11-21；修回日期 2022-12-13

黃河故道又稱為故黃河、淤黃河，是歷史上黃河流域的重要組成部分，位于京津冀、黃河流域和長(zhǎng)三角3個(gè)區(qū)域的連接地帶，地理位置重要，發(fā)展?jié)摿Υ蟆?019年，習(xí)近平總書記在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)上的講話指出，黃河流域是打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的重要區(qū)域；黃河流域生態(tài)環(huán)境持續(xù)明顯向好，下游河口濕地面積逐年回升，生物多樣性明顯增加，但流域生態(tài)環(huán)境脆弱。然而，由黃河水淤積形成的土壤有機(jī)質(zhì)含量低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力弱，沿線貧困化程度較高，但其獨(dú)特的氣候特征和砂質(zhì)土壤，適宜果樹生長(zhǎng)。20世紀(jì)50年代開始建起了近百個(gè)國(guó)營(yíng)園藝場(chǎng)，有力推動(dòng)了黃河故道地區(qū)果園產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。然而，經(jīng)過近20年的快速發(fā)展，在2010年左右果園的面積及產(chǎn)量增長(zhǎng)速度變緩甚至有的區(qū)域開始減少種植面積，勢(shì)必會(huì)影響故道周邊的生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，有必要對(duì)黃河故道地區(qū)果園的種植現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查，獲取準(zhǔn)確的果園種植情況，從而為改善生態(tài)環(huán)境和保證周邊經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。

黃河故道果園的研究多集中于果樹的栽培、病蟲害防治、土壤性狀及不同耕作和覆蓋條件下對(duì)果園產(chǎn)量的影響等方面。常規(guī)的統(tǒng)計(jì)方法很難及時(shí)準(zhǔn)確地得到精確的農(nóng)作物種植面積，更無法實(shí)時(shí)獲取農(nóng)作物的空間分布狀況。隨著遙感技術(shù)的出現(xiàn)，快速準(zhǔn)確地獲取果園的空間分布情況成為可能，尤其是大范圍果園信息提取。

因此，該研究擬基于多時(shí)相中分辨率遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合野外實(shí)地采樣數(shù)據(jù)和面向?qū)ο蟮倪b感影像分析方法，開展黃河故道地區(qū)果園信息提取，結(jié)合地形因子、海岸線分布等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，探討果園空間分布格局，并分析不同空間尺度下果園的聚集度特征，為黃河故道地區(qū)果園產(chǎn)業(yè)化規(guī)模健康發(fā)展提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河故道自河南省蘭考縣向東南，途徑3個(gè)省的21個(gè)縣（區(qū)），自西向東依次經(jīng)過民權(quán)縣、商丘市區(qū)、安徽省碭山縣、江蘇省豐縣、徐州市區(qū)、睢寧縣、宿遷市區(qū)、泗陽縣、淮安市區(qū)，過漣水縣后，由濱海縣的大淤尖村套子口入黃海，全長(zhǎng)約728.3 km（圖1）。除安徽蕭縣境內(nèi)、徐州市市轄區(qū)和徐州銅山區(qū)境內(nèi)有小面積山地海拔較高，區(qū)域內(nèi)總體地勢(shì)西高東低，平均海拔31.52 m，該區(qū)域?qū)贇夂蚪缬谂瘻貛Ш捅眮啛釒еg，屬于季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候區(qū)，冬秋無霜期長(zhǎng)，光熱充足，東西跨度較大，由內(nèi)陸到沿海，氣候特征稍有差異，年均氣溫14.0～14.7 ℃，年無霜期213～220 d，年降雨量678～949 mm。其獨(dú)特的氣候特征和砂質(zhì)土壤，適宜果樹生長(zhǎng)。

1.2 基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)

該研究使用的數(shù)據(jù)包括：①黃河故道地區(qū)30 m空間分辨率ASTER GDEM地形數(shù)據(jù)，下載于美國(guó)航天局（NASA）數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)布平臺(tái)Reverb （http：//reverb.echo.nasa.gov/reverb）；②Landsat 8 OLI（operational land image）L1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，該級(jí)別數(shù)據(jù)產(chǎn)品使用地面控制點(diǎn)和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)進(jìn)行了幾何校正，坐標(biāo)精度能滿足該研究要求。

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，覆蓋整個(gè)研究區(qū)需要5景Landsat 8 OLI影像，條帶號(hào)分別為120/36、120/37、121/36、122/36、123/36。據(jù)旱地作物的生長(zhǎng)特征可知，10月中下旬農(nóng)作物已全部收獲，此時(shí)是提取果園的最佳時(shí)相。其中，位于條帶號(hào)為122/36的安徽省碭山縣梨園具有大面積連片分布的特征，且緊鄰農(nóng)村居民點(diǎn)，上覆有落葉林的農(nóng)村居民點(diǎn)與果園有相似的光譜特征和時(shí)相特征，利用IOPT指數(shù)可以將其有效區(qū)分，選取4月初、10月初及12月份影像進(jìn)行該區(qū)域果園提取。因此，該研究中共選取出2017—2020年7景無云影像作為數(shù)據(jù)源（表1）。利用2020年4月獲取的野外調(diào)查樣點(diǎn)進(jìn)行精度的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。

1.3 基于NDVI的果園信息提取

黃河故道地區(qū)東西跨度較大，果園在內(nèi)陸和沿海地區(qū)有明顯不同的分布特點(diǎn)和影像特征。內(nèi)陸地區(qū)果園一般集中分布、面積大，與耕地鄰接，兩者在遙感影像上植被特征極其相似。但因其在生長(zhǎng)期內(nèi)與耕地有明顯的差異，10月中下旬是耕地內(nèi)莊稼的收獲期，NDVI最低，而果園仍然茂盛，因此選取此期間獲取的影像可以有效區(qū)分耕地和果園。沿海地區(qū)多是小型采摘園，面積較小，中分辨率遙感影像上識(shí)別困難，僅利用光譜特征難以從遙感影像上將其提取出來，需結(jié)合Google Earth平臺(tái)的高分辨率衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行驗(yàn)證并糾錯(cuò)。

1.4 地形與區(qū)位特征

在同一空間參考系統(tǒng)下，將同一地區(qū)具有不同地理特征和屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，能夠得到該地區(qū)的多重屬性特征，或建立地理對(duì)象之間的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系。該研究利用空間疊加分析方法，對(duì)黃河故道地區(qū)果園的分布特征進(jìn)行研究，包括：①將提取的果園數(shù)據(jù)與黃河故道地區(qū)縣、區(qū)分布圖進(jìn)行疊加，統(tǒng)計(jì)得到各縣、區(qū)果園的種植面積；②將果園數(shù)據(jù)分別與高程和坡度2個(gè)地形因子進(jìn)行疊加，統(tǒng)計(jì)分析果園在不同高程和坡度下的空間分布情況；③利用海岸線數(shù)據(jù)構(gòu)建多環(huán)緩沖區(qū)與果園數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，統(tǒng)計(jì)分析果園在不同緩沖區(qū)范圍內(nèi)的分布特征。

1.5 基于Moran’s I指數(shù)的果園空間聚集度

相關(guān)位置上的地理數(shù)據(jù)由于空間相互作用和擴(kuò)散的影響，彼此之間相互依賴，具有空間自相關(guān)性。定量化探究空間自相關(guān)性的方法按功能一般分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。前者是從整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)探測(cè)變量在空間分布上的聚集性，后者是從特定局部區(qū)域內(nèi)探測(cè)變量在空間分布上的聚集性。

該研究使用全局空間自相關(guān)指標(biāo)Moran’s I指數(shù)描述黃河故道地區(qū)果園種植密度的空間相關(guān)性及其分布模式。Moran’s I指數(shù)的取值為[-1，1]，Moran’s I<0表示負(fù)相關(guān)，值越小，空間差異越大；Moran’s I=0表示不相關(guān)，空間呈隨機(jī)性；Moran’s I>0表示正相關(guān)，值越大，空間相關(guān)性越大。針對(duì)Moran’s I指數(shù)，使用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z來檢驗(yàn)多個(gè)區(qū)域是否存在空間自相關(guān)關(guān)系。Moran’s I指數(shù)計(jì)算公式如下：

式中：I為Moran’s I指數(shù)；n為研究區(qū)的空間單元總數(shù)；x、x分別為i、j空間單元的屬性值；x為所有空間單元屬性值的均值；w為空間權(quán)重；S為空間權(quán)重矩陣之和。

利用Z檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證：

式中：E（I）為 Moran’s I指數(shù)的期望值；VAR（I）為 Moran’s I指數(shù)的方差。為研究不同空間尺度下黃河故道地區(qū)果園的空間聚集特征，構(gòu)建10 km×10 km、5 km×5 km、1 km×1 km 3種尺度的網(wǎng)格，計(jì)算包括縣（區(qū)）域的4種空間尺度下果園種植密度的全局自相關(guān)指數(shù)Moran’s I。該方法將網(wǎng)格圖與果園分布數(shù)據(jù)相疊加，統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格的果園面積，計(jì)算得到每個(gè)網(wǎng)格果園面積百分比，將計(jì)算結(jié)果賦給對(duì)應(yīng)網(wǎng)格的中心點(diǎn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河故道地區(qū)果園種植規(guī)模

基于遙感影像提取果園結(jié)果（表2和圖2）表明：黃河故道地區(qū)果園種植總面積為1 268.30 km，其中，種植面積超過40 km的縣（區(qū)）有碭山縣、豐縣、蕭縣、虞城縣、寧陵縣和民權(quán)縣，占總種植面積的83.20%，其中碭山縣、豐縣和蕭縣種植面積較大，分別占總種植面積的44.26%、15.46%和8.31%。主要的果園類型包括蘋果園、梨園、桃園和葡萄園，其中梨園面積最大，為1 068.68 km，占果園總面積的84.26%；蘋果園面積為87.06 km，占果園總面積的6.86%；桃園面積為68.06 km，占果園總面積的5.37%；葡萄園面積為44.50 km，占果園總面積的3.51%。

2.2 果園分布的地形特征

地形為土地利用格局的形成提供基礎(chǔ)并影響著土地利用的演變過程。高程和坡度2個(gè)地形因子直接影響著農(nóng)林牧業(yè)的用地分布、水土流失等情況，是土地資源2個(gè)重要的環(huán)境因子。果園數(shù)據(jù)與地形因子疊加結(jié)果（表3）表明，黃河故道地區(qū)果園主要種植的高程為>20～60 m，占總種植面積的86.84%。其中，在>20～30 m高程帶內(nèi)，果園種植面積為193.53 km，占總種植面積的15.26%；>30～40 m高程帶內(nèi)，果園種植面積為428.98 km，占總種植面積的33.82%；>40～50 m高程帶內(nèi)，種植面積為329.22 km，占總種植面積的25.96%；>50～60 m高程帶內(nèi)，果園種植面積為149.68 km，占總種植面積的11.80%。如圖3所示，≤20 m高程范圍主要位于研究區(qū)東部，耕地類型主要為水田，幾乎沒有連片種植果園，果園種植多是采摘園形式，零星分布，面積較小，所占比重不大。>70 m高程范圍主要包含了民權(quán)縣部分園地、安徽蕭縣和徐州市市轄區(qū)范圍內(nèi)的部分山地果園。

黃河故道地區(qū)總體地勢(shì)平坦，統(tǒng)計(jì)表明（圖4），≤4°坡度范圍內(nèi)果園面積有1 121.56 km，占果園總面積的88.43%。

2.3 果園分布的區(qū)位特征

以70 km為間隔，對(duì)黃河故道地區(qū)海岸線構(gòu)建多環(huán)緩沖區(qū)，與果園數(shù)據(jù)疊加后統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。分析表明，隨離海岸線距離的增加，果園種植面積逐漸增大，距離海岸線>280 km范圍內(nèi)果園種植面積為1 156.67 km，占果園總面積的91.20%。

2.4 果園分布的空間聚集特征

構(gòu)建10 km×10 km、5 km×5 km、1 km×1 km 3種不同的空間尺度格網(wǎng)，通過與黃河故道地區(qū)果園數(shù)據(jù)得到的不同空間尺度下的種植密度，分別計(jì)算包括縣（區(qū)）域的4種空間尺度下果園種植密度的全局自相關(guān)指數(shù)Moran’s I，得到研究區(qū)果園種植密度在不同空間尺度下的空間聚集特征（圖5）。統(tǒng)計(jì)表明，黃河故道地區(qū)縣（區(qū)）域、10 km×10 km、5 km×5 km、1 km×1 km 4種尺度下的Moran’s I指數(shù)分別為0.14、0.66、0.79、0.83，均大于0，Z檢驗(yàn)值分別為2.39、24.61、56.84和300.41，均顯著。可見，在這4種空間尺度下，研究區(qū)內(nèi)的果園種植密度在整體空間分布上呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系，表現(xiàn)出顯著的空間聚集模式。通過比較發(fā)現(xiàn)，Moran’s I 指數(shù)隨著空間尺度的變小而逐漸增大，空間分布也更為聚集，相鄰空間單元的果園種植密度差異降低，相似性增大，表明果園種植密度在空間分布的聚集程度與空間尺度的大小有強(qiáng)烈的相關(guān)性。

3 結(jié)論

該研究利用中分辨率遙感影像，基于面向?qū)ο蟮倪b感影像分析方法，進(jìn)行黃河故道地區(qū)果園信息提取；并利用GIS空間分析方法，結(jié)合研究區(qū)地形因子與海岸線分布情況，對(duì)果園的空間分布格局進(jìn)行了分析，結(jié)論如下：

（1）黃河故道地區(qū)果園種植的總面積約為1 268.30 km ，碭山縣、豐縣和蕭縣為該地區(qū)果園種植的主要區(qū)域。

（2）高程>20～60 m、坡度≤4°的區(qū)域是黃河故道地區(qū)果園主要分布地帶，具有典型的平原區(qū)果園種植特征。

（3）黃河故道地區(qū)果園主要分布于距離海岸線>280 m的內(nèi)陸區(qū)域，體現(xiàn)出內(nèi)陸自然條件依賴性。

（4）不同空間尺度下，黃河故道地區(qū)果園種植密度在整體空間分布上呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系，屬于空間聚集分布模式。隨著空間尺度的變小，種植密度的全局自相關(guān)性 Moran’s I 指數(shù)也逐漸增大，空間聚集程度逐漸增高，果園種植密度在空間內(nèi)分布的聚集程度與空間尺度的大小有強(qiáng)烈的相關(guān)性。

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