基于GIS的吉林省水稻產量的空間統計分析

孟凡影

（1. 吉林建筑大學 城建學院，吉林 長春 130111）

吉林省是我國的產糧大省，耕地面積約5.5×106hm2，在全國耕地面積中的比例超過4.5%；常年糧食產量為1 600～2 510萬t，約占全國的4%～5%，糧食綜合生產能力已經達到2 500萬t, 為保證國家糧食安全作出了突出貢獻[1-6]。本文根據吉林省近20 a的水稻產量數據，對產量的重心遷移及趨勢作出分析，以期為該省有效提高水稻產量提供參考。

1 研究區概況

吉林省地處我國東北平原中部，位于121°38'～131°19'E、40°52'～46°18'N 之間，面積 18.74 萬 km2。地貌形態差異明顯，地勢呈現明顯的東南高、西北低的特征。氣候屬于大陸性季風氣候，冬季寒冷漫長，夏季短暫，氣溫變化幅度大。全省多年平均氣溫為 2～6 ℃，全年日照 2 200～2 900 h，雨熱同季，土質肥沃，自然環境優越。吉林省是我國重要的商品糧生產基地，盛產玉米、水稻、大豆，糧食人均占有量、商品率、調出量、玉米出口量連續多年居全國首位。

2 研究方法

2.1 數據來源

研究所用的屬性數據主要來源于1987～2007年的吉林省統計年鑒，主要包括吉林省8個市區、42個縣級行政區在研究期內的水稻產量。在Excel中建立屬性數據庫，并通過ArcGIS軟件實現空間數據與屬性數據的關聯?？臻g數據為ArcGIS處理的吉林省空間地理分布的shape file 數據。在GIS環境下，完成對吉林省各縣市行政區劃圖的坐標配準和數字化工作，并建立拓撲關系。

由于某些年份統計年鑒數據缺失，故將數據缺失年份排除在統計年份之外，如1991、1997～1999及2006年；對于個別地區在某年存在數據缺失的情況，采用回歸擬合法來完善數據系列。

2.2 數據分析方法

2.2.1 重心偏移分析

重心即加權平均中心，是指研究區域某一時刻某一屬性值在空間平面上力矩達到平衡的點。它是通過賦予空間對象集合坐標的不同權重，將空間對象（區域）的其他屬性如人口、土地、GDP等加以考慮，并對其加權平均中心的結果進行比較，直觀地表現研究對象的區域差異。

借助ArcGIS的空間統計分析模塊下的Mean Center功能，以各個縣市的水稻產量為權重，計算各年的重心，將各年的重心加以疊加，從而得到重心坐標遷移路徑圖（圖1），進而通過重心的遷移有效地反映產量重心的逐年變化情況。

圖1 吉林省水稻產量重心變化圖

2.2.2 空間自相關分析

空間自相關性分為全局自相關和局部自相關，分別對應著全局指標和局部指標。全局指標用于探測整個研究區域的空間模式，使用單一的值來反映該區域的自相關程度；局部指標則計算每一個空間單元與其相鄰單元之間某一屬性的相關程度。相關系數通常用Moran值表示。

式中，rxy為要素x與y之間的相關系數；x和y為兩要素的平均值；xi和yi分別表示兩要素的樣本。相關系數rxy介于1和-1之間，即-1≤rxy≤1，rxy﹥0時表示正相關，rxy﹤0表示負相關，rxy=0表示不相關。

2.2.3 局部空間自相關

全局空間自相關指數計算出的指標體現了整個區域的趨勢，然而Global Moran’s I的缺陷也在于此。Global Moran’ s I計算假設整個區域是同質的，也就是說它的計算結果要么相關要么不相關。但實際上，地理空間中的事物或現象，其異質性特征更加明顯。為了進一步明確空間要素的異質性，本文引入局部空間自相關指數(LISA)，它是描述一個空間單元與其鄰域的相似程度,揭示空間異質,說明空間依賴是如何隨位置而變化的指數。這里選用局部指數Local Moran’s I,該指數可以將空間關聯模式細分為4種類型,分別與Moran散點圖中的4個象限相對應。正的空間關聯包括兩種類型:屬性值高于均值的空間單元被屬性值高于均值的鄰域所包圍（HH關聯）和屬性值低于均值的空間單元被屬性值低于均值的鄰域所包圍（LL關聯）；而負的空間關聯也有兩種類型:屬性值高于均值的空間單元被屬性值低于均值的鄰域所包圍（HL關聯）,或者相反（LH關聯）[7]。其計算公式如下：

式中，Zi和Zj分別為區域i與j上觀測值的標準化形式，Wij為空間權重矩陣。

3 結果與分析

從圖1可看出，1987～1993年間，產量重心向西遷移，1994年開始向東遷移，1994到1995年向西遷移，1995～2001年又向東偏移。隨后的幾年又出現過南北向的反復轉折，但大致方向是由南向北遷移，可見吉林省的水稻高產區正在向北遷移。

從1994年吉林省各市縣水稻產量的全局自相關系數（圖2）看出，第二和第四象限的點為負相關點數據，Moran值為-0.036 7，說明該年的水稻產量是負相關，同時也說明該區域內的水稻產量并非隨機分布。從2007年吉林省各市縣的水稻產量的全局自相關系數（圖3）可以看出，大多數的點都分布于第一和第三象限，它們屬于正相關點數據，Moran值為0.293 7，說明這些區域有著較大的空間自相關性。

圖2 1994年水稻產量Moran值

圖3 2007年水稻產量Moran值

如圖4（審圖號：吉S（2011）24號）所示，右邊的圖為局部自相關的散點分布圖，其中第一象限的點數據對應于左邊小圖的紅色區域，說明該區產量較高，并同樣被高產值區所包圍（HH）；第二象限的點數據對應于左圖中的淡藍色區域，說明該區產值較低，并被高產值區域包圍（LH）；第三象限的點數據對應于左圖中的深藍色區域，說明該區與其周圍的區域都是低值區（LL）；第四象限的點數據對應于左圖中的粉色區域，說明產值高值區域被產值低的區域所包圍（HL）。

圖4 1995年吉林省水稻產量全局自相關結果

圖5到圖8（審圖號：吉S（2011）24號）分別為1994、2002、2005、2007四年間吉林省水稻產量的全局自相關結果。從圖中看到，吉林省的高產區主要集中在本省的東北部，特別是2002到2007年，逐漸形成了由德惠、九臺、舒蘭3個區域組成的高產區；而低產區主要集中于本省的南部，并形成了由龍井、通化和白城組成的低產值區。

圖5 1994年吉林省水稻產量全局自相關結果

圖6 2002年吉林省水稻產量全局自相關結果

圖7 2005年吉林省水稻產量全局自相關結果

圖8 2007年吉林省水稻產量全局自相關結果

糧食產量是一個十分復雜的生物學和生態學過程,受氣候條件、灌溉條件、施肥模式、管理措施、作物品種等多種條件影響,是許多因素綜合作用的結果[8,9]。想要實現水稻的優質高產,除了應該具備良好的自然地理條件，良好的土壤環境[10,11]和適宜的灌溉水質[12]同等重要。已有學者對溫度、日照等氣象因子[13]與水稻產量的影響作出分析，認為應該在適應氣象因子演變的水稻生產措施上，增強水稻防范自然災害的能力，以降低極端氣候對水稻產量的威脅。由于德惠等高產區均屬中溫帶大陸性氣候，全年降水量集中在夏季，雨熱同季，有效降水多，能夠滿足一年一熟農作物生產的需要。

除了在水稻適宜插秧期進行插秧外，灌溉水的溫度及成分也是影響水稻產量的主要因素。水溫低會導致水稻低產，水質成分中的鈣、鎂、鈉、碳酸氫根離子、硫酸根離子、氯離子等離子的高含量對水稻產量也具有抑制性。此外，水稻本身的特征，如穗粒數[14,15]、粒重[16-19]、籽粒灌漿[20]、有效穗數[21-23]、株高[24-27]、穗長[28]也對其產量起著決定性的作用。龍井、通化、白城等地的低產現象，可能與灌溉水的理化性質及該區所種植的水稻品種有關。

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