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基于自组织特征映射神经网络的中国耕地生产力分区


2018-5-21 0:00:00 发布人 黄亚捷 曹梦 来自 中国农业科学




【目的】耕地生产力的高低直接关系到国家粮食安全,科学分析不同区域耕地生产力构成要素及其影响机制、摸清耕地资源状况,对于把握耕地资源利用的科学决策、实现耕地产能提升,特别是支撑省域土地整治以及高标准基本农田划定、保障国家粮食安全战略具有重要意义。【方法】基于中国31 个省(自治区/直辖市)的土壤肥力、气候条件、地形地貌等自然条件及经济投入、效益反馈等社会统计数据,建立构成自然要素及社会经济要素的指标体系。根据粮食作物单产对耕地生产力分级,并结合以往区划确定耕地生产力区。在深入剖析耕地生产力与其构成素要素之间的复杂、高维、非线性关系基础上,采用自组织特征映射神经网络模型,通过U-矩阵面板以及变量位面对评价单元耕地生产力6 个自然要素、5 个社会经济要素构成的高维复杂数据进行可视化和空间聚类,识别不同空间格局下耕地生产力的差异性和相似性,直观反映耕地生产力构成要素变化的敏感分布区域,并基于耕地压力指数校正。最后,将聚类结果与耕地生产力分级结果叠加,并结合综合性、相对一致性、区域共轭性、行政单元完整性等原则进行适当调节,确定耕地生产力亚区。【结果】不同省域的土壤肥力、气候条件、地形地貌及经济投入、效益反馈方面有显著的空间差异性和发展的非均衡性,进而将自然要素、社会经济要素均聚为6 类。以此为依据,将中国耕地生产力划分为10 个耕地生产力区、24 个亚区,其中耕地生产力区包括东北平原区、华北平原-丘陵区、黄土高原区、四川盆地、长江中下游平原区、华南丘陵区、云贵高原区、内蒙古高原区、西北内陆区、青藏高原区。耕地生产力亚区是根据自然要素、社会经济要素的可视化特征和空间聚类结果对耕地生产力区的区域优势及限制因素的细化及简要说明,并基于耕地压力指数校正,最终建立起中国耕地生产力分区系统。【结论】分区综合考虑了由自然要素、社会经济要素及耕地压力指数共同构成的区域耕地生产力主导因素及关键问题,分区系统与客观实际相吻合,表明自组织特征映射神经网络模型是一种耕地生产力要素分区与敏感区域识别的科学有效方法,通过空间可视化与要素聚类分析,揭示了不同区域的耕地生产力现有优势、限制因素。