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研途榜样 2020年研究生国奖获得者科研成果展示(第3期)
2020-12-22 11:18   审核人:   (点击: )

【研究背景】

耕地细碎化是中国耕地资源开发利用的典型特征,是与耕地规模经营相悖的一种耕地资源利用格局。特别在山地丘陵破碎的地形导致耕地细碎化程度更为显著。耕地细碎化会阻碍机械化,使得农业生产成本增加、效益降低。因此,为保障粮食安全、乡村振兴背景下农业产业发展耕地需求,促进山区耕地科学整治,亟待加强山区耕地细碎化程度遥感调查、评价研究。

贵州省地处中国西南地区,地貌主要以高原、丘陵、山地和盆地(坝子)为主。近年来,贵州省经济社会发展迅速,建设用地需求量持续增长,耕地资源数量不断下降,土地景观进一步破碎化,耕地细碎化问题突出,为耕地细碎化研究提供了典型样本。

本期推送的研究成果,以贵州省典型村为案例区,根据地形起伏梯度差异分别选择坝区沿河县孙家村、丘陵区玉屏县亚鱼村和山地区修文县小坝村作为样本村。通过构建耕地细碎化测度模型,并以无人机高分辨率影像0.1m为基础研究尺度,探讨微观农户视角耕地细碎化现象存在的尺度效应,并分析不同影像分辨率下不同地貌区细碎化遥感调查尺度效应差异,旨在为山区耕地细碎化的调查、评价及整治提供理论依据和实践指导。该作者团队研究工作成果于2020年6月发表在《地理研究》。

 

【成果名称】 基于不同分辨率影像的山区耕地细碎化评价及其尺度效应

【成果作者】 任红玉,赵宇鸾*,等

【成果简介】

近年来,耕地细碎化调查、评价的研究有中观尺度景观视角和微观尺度农户视角,两者的区别在于:一研究视角,前者重视耕地景观斑块尺度研究,是选取一个或者多个景观格局指数反映中观尺度下耕地斑块破碎化的特征;后者强调耕地的经营主体差异,以农户经营耕作地块空间分布状况指标表征农户的耕地细碎化程度。二数据来源,中观尺度景观视角的数据源主要利用TM遥感影像或自然资源部门土地利用数据,其数据获取途径多,适用于较大的研究区域,但空间分辨率较低,解译的耕地多为耕地景观斑块,利于分析耕地景观的生态效应;微观农户尺度多采用参与式调查方法获取土地整治项目区或村庄中农户耕地细碎化数据。

农户是中国耕地最主要的经营主体,农户测度耕地细碎化程度更为合理。近年来随着无人机航拍技术的发展,已有学者尝试采用高分辨率无人机技术获取土地整治项目区或村庄耕地空间分布信息,提取耕作地块空间信息准确,利于分析耕地细碎化对土地利用的影响,但采集影像成本高,且使用的空间范围小。为实现县域乃至更大区域耕地资源细碎化水平快速、准确、经济的遥感识别与动态监测,迫切需要无人机高分辨率影像精度高的优势其他分辨率较低影像数据的成本低、数据易获取、监测范围广的优势相结合,探讨不同空间分辨率的区域耕地细碎化评价的尺度效应。现有尺度效应的研究成果大都分析的是不同分辨率影像耕地景观斑块细碎化的尺度效应,下一步应从高分辨率影像下微观农户耕作地块细碎化入手,探讨不同影像分辨率的耕地细碎化评价的尺度效应。其次,土地整治作为减轻耕地细碎化的有效方式,划定土地整治项目区需要兼顾行政村的完整性,以便政策、工程措施的实施,因此以行政村为评价单元评估耕地细碎化程度利于村庄或土地整治项目区耕地的连片整治和规模化经营。同时,贵州山区地貌类型多样,地貌起伏特征决定了山区内部仍存在坝区、丘陵和山地的地貌差异,并在很大程度上制约着人类土地利用方式和细碎化格局;且前人研究区域中观耕地景观斑块时发现,不同地貌背景下的耕地细碎化存在显著差异。厘清山地区域内坝区、丘陵、山地等不同地貌背景下微观农户耕地细碎化的尺度效应的差异,以期为贵州山区不同地貌特征的区域耕地细碎化评价以及合理利用、耕地资源整治提供参考。

耕地细碎化测度模型

目前,基于农户视角对耕地细碎化程度的测度,学者们多选择用地块规模、地块密度、地块形状以及耕作距离等变量来表述细碎化程度。其中耕地的耕作距离是影响农户行为决策的关键因素,随着耕作距离增加,运输成本提高、劳动力投入增多、土地利用效率降低。当耕作价值下降为零时,农户会选择抛荒。在贵州山区,由于人地关系紧张,相比地块耕作面积和地块形状等指标,耕作距离是导致农户地块抛荒的主要原因。

首先,对于耕作距离的表征,学者们多采用地块间的平均距离进行描述。值得注意的是,农户是耕地的主要经营主体,农宅具有农业生产功能,比如脱粒、晾晒、储存等环节都需要在农宅完成。因此,从农户的角度衡量细碎化水平时,使用农户宅基地到地块的距离更能准确地反映农户层面的耕作地块空间分布。其次,平均距离不能完全反映出农户所有地块的分散程度(图2)。从图2可以看出,农户A拥有3块耕地,通勤距离分别为1000m、800m和1200m,即农户A的平均通勤距离为1000m;农户B拥有1块耕地,平均通勤距离为1000m。虽然农户A和农户B的平均通勤距离相等,但是地块的分散程度不同。因此,所有地块的通勤距离总和对农户耕作地块的细碎、空间分布特征刻画更准确。最后,学者们主要以农户宅基地的中心点到地块中心点的直线距离计算耕作距离,但是在贵州山区,由于地形复杂,农户宅基地到地块之间道路的网络特征明显,因此用直线距离表示耕地地块的分散性低估了农户耕地细碎化程度。

综上,在贵州山区,选取农户宅基地到农户所有耕作地块的道路网络距离总和来测度耕地细碎化程度更为适用。道路网络距离的总和不仅表征了通勤距离,也表征了农户经营的地块数量(农户经营的地块数量越多,道路网络距离越长)和地块形状(地块的形状越规整,道路网越简化,道路网络距离越短)。农户耕地细碎化指数计算公式如下:

式中:为农户耕地细碎化指数;为某农户地块数;为农户地块到其宅基地的道路网络距离;农户宅基地到其耕作地块的道路网络距离越长,农户耕地细碎化程度越高。

村庄或土地整治项目区耕地细碎化指数为农户耕地细碎化指数的平均值。计算公式如下:

式中:为村庄或土地整治项目区耕地细碎化指数;农户的耕地细碎化指数;为村庄或土地整治项目区的农户户数。 的取值范围为(0, +∞),其值越大,该村庄或土地整治项目区的耕地细碎化程度越高。随着影像分辨率下降,耕地地块减少,农户宅基地斑块融合,村庄或土地整治项目区细碎化指数为村庄或土地整治项目区所有农户宅基地的中心点到所有耕地地块的网络距离除以村庄或土地整治项目区农户户数的均值。

不规则的地块形状影响着地块的机械化,本文选择以正方形为标准的形状指数定量描述地块形状。计算公式如下:

式中:为农户的地块形状指数;地块的地块周长;地块的地块面积。当1时,说明该地块形状为正方形,越大,表明形状越不规整,越不适宜机械化耕作。

耕地细碎化损失精度

耕地格局具有典型的空间异质性和尺度依赖性,进行耕地细碎化的尺度效应研究,对不同尺度之间的数据和信息进行尺度转换具有重要意义。尺度转换方法的应用关键在于准确分析研究目的,承担一部分信息歪曲和信息丢失的代价,减少对研究目标有重大影响要素的信息损失量。信息守恒评价方法是以尺度转换前的数据为基准,将尺度转换后各目标尺度下的数据进行比较,得到不同尺度数据损失的绝对值或相对值。损失精度越小,则意味着该尺度转换方法越好,对尺度变化的敏感性越小。计算公式如下:

式中:表示耕地细碎化程度随分辨率变化的损失精度;表示尺度转换前的耕地细碎化程度;表示尺度转换后的耕地细碎化程度。本文计算了不同尺度与其前一尺度、不同尺度与基础尺度的耕地细碎化程度变化度,得到基于耕地细碎化尺度变化的损失精度。

实证分析结果表明:(1)随着影像分辨率下降,不同地貌背景下的耕作地块特征有明显的尺度效应。(2)不同地貌背景下的耕地细碎化程度存在差异,丘陵区的细碎化程度最高,坝区次之,山地区最低。不同影像分辨率下的耕地细碎化程度具有明显的尺度效应,3个典型村的耕地细碎化指数均呈现幂函数式下降;且不同地貌背景的耕地细碎化程度对尺度变化响应程度不同,坝区的耕地细碎化粒度响应最为强烈,丘陵区次之,山地区最弱。(3)以前1个尺度为参照计算耕地细碎化程度的损失精度时,坝区和丘陵区的耕地细碎化程度在影像分辨率由2m变为5m时最敏感,山地区小坝村对尺度变化的敏感度从2m处呈现升高趋势;以基础尺度为参照时,丘陵区的耕地细碎化程度对尺度变化的敏感度最高,山地区次之,坝区最低。

从研究结果来看,运用农户耕作地块到其宅基地的道路网络距离来测度耕地细碎化,能够反映山区村庄或土地整治项目区农户耕作地块资源禀赋的差异。同时,尝试结合高分辨率和其他分辨率影像来探讨耕地细碎化存在的尺度效应,一是为揭示无人机到其他分辨率影像下不同地貌背景下耕地所表现出的细碎化现象评价结果的演变规律,二是在探讨高分辨影像和其他较低分辨率之间的耕地细碎化程度存在的尺度效应,这对利用自然资源部门现有土地影像数据资源较丰富的优势,并运用损失系数修正提高细碎化评价结果,实现较低成本和快速对县域乃至省域进行耕地细碎化遥感精确评估,对规模化导向性的国土整治规划具有较强的实践意义。

【成果图表】

 

1 典型村影像图

1 不同像元分辨率影像来源及获取时间

 

 

2 两种情景的通勤距离描述

2   3个典型村在不同分辨率下的耕地特征

 

3   不同影像分辨率下3个典型村耕地细碎化指数

 

 

3   3个典型村耕地细碎化指数的尺度效应曲线拟合

4  不同尺度耕地细碎化程度损失精度

 

 

【项目资助】

该项目得到了国家自然科学基金项目(41771115);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5726 号);2015 年贵州省“千”层次创新型人才资助项目(111-0317003)等资助。

【期刊简介】

《地理研究》(GEOGRAPHICAL RESEARCH)是中国科地理科学与资源研究所、中国地理学会主办的综合性地理学学术期刊,以展示、交流中国地理科学研究的成果为办刊宗旨,主要刊登地理学及其分支学科、交叉学科的具有创新意义的高水平学术论文,以及对地理学应用和发展有指导性的研究报告、专题综述与热点报道等。《地理研究》创刊于1982年1月,2001年扩为双月刊,2010年扩为月刊,至今共发表各类论文、综述、工作报告、书评、学位论文摘要等约4500篇,这些成果为推动我国地理科学基础理论的研究,加强我国地理科学界对中国经济建设和人口、资源、环境领域出现的重大问题的深入研究与探讨,提供了一个开放性的学术平台;为中央与地方政府为制定相关决策,发展国民经济、产业结构布局与调整、合理利用资源、保护环境生态、促进可持续发展,提供了科学与理论依据。期刊(2020版)复合影响因子7.499,综合影响因子4.997。

 

 

【第一作者简介】

任红玉(1996.10-  ),女,汉族,贵州绥阳人,中共党员。西甲买球-西甲买球app2018级自然地理学专业硕士研究生,担任2018研自然地理学班长。荣获“2020年研究生国家奖学金”、校级“优秀共青团员”、校级“三好学生”、“2018-20192019-2020学年度学业奖学金一等奖” 等荣誉。先后参加“自然地理学与山区生态文明建设学术研讨会”、“第一届全国国土空间优化理论方法与实践学术研讨会”等学术会议并作报告交流。目前在研期间取得研究成果如下:

1.任红玉,赵宇鸾*,等.基于不同分辨率影像的山区耕地细碎化评价及其尺度效应[J].地理研究, 2020,39(06):1283-1294.

2.任红玉,赵宇鸾*.贵阳市岩溶山区快速城市化地区生态脆弱性评价[J].生态科学,2020,39(04):252-258.  

3.任红玉,赵宇鸾*,葛玉娟.喀斯特山区耕地细碎化与地貌类型的空间关联性——以贵州修文县为例[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2020,38(04):1-9.

4.任红玉,周旭,等.快速城市化过程中喀斯特山区城镇生态风险变化——以贵阳市花溪区为例[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2018,36(05):16-23.

5.ZHAO yuluan, REN hongyu, et al. Forest Transition and Its Driving Forces in the Qian-Gui Karst Mountainous Areas [J]. Journal  of  Resources  and  Ecology, 2020,11(01):59-68.  

 

 

【通讯作者简介】

赵宇鸾(1985.05-  ),男,汉族,教授,硕士生导师。2012年毕业于中国科地理科学与资源研究所自然地理学专业,理学博士,2015年入选贵州省“千”层次创新型人才培养计划。学术兼职:中国地理学会山地分会第七届委员会委员(2017.9- )、中国自然资源学会山地资源研究专业委员会委员/副秘书长(2017.3- )、中国自然资源学会资源流动与管理研究专委会委员(2018- )、中国地理学会自然地理专业委员会委员(2019- )等。主要从事土地利用与管理、耕地细碎化与土地整治、国土规划与山区发展方面的研究和教学工作。主持国家自然科学基金面上、地区项目2项及贵州省科技合作计划项目、贵州省“千”层次创新型人才资助项目、中国科陆地表层格局与模拟重点实验室开放基金等项目多项;以第一作者或通讯作者发表论文30余篇,出版专著1部。2019年荣获中国自然资源学会青年科技奖。

 

 

【成果链接】

本期推送“基于不同分辨率影像的山区耕地细碎化评价及其尺度效应”文章原文下载:https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2020&filename=DLYJ202006005&v=MzI1MTN5L2tVTHpLSVNIU1pMRzRITkhNcVk5RllZUjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSN3FlWitadEY=

 

来源:研究生与科研管理科

编辑雷梦婷

责编

审核:赵翠薇

 

 

 

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