基于maxen模型的玉米種植區(qū)分布氣候適宜性研究

基于maxen模型的玉米種植區(qū)分布氣候適宜性研究

植被與氣候的互動主要表現(xiàn)在兩個方面：植物對氣候的適應(yīng)性和植物對氣候的反映作用植物生態(tài)學的觀點，主要植被類型表現(xiàn)了植物界對主要氣候類型的適應(yīng)。植被的類型取決于每個氣候類型或地區(qū)的相應(yīng)植被類型。因此，氣候植被分類的研究一直受到植物學、生態(tài)學、氣候?qū)W和地理學科學家的高度重視。關(guān)于作物種植制度、適宜種植區(qū)和氣候變化之間的關(guān)系，尤其是關(guān)于中國不同氣候區(qū)玉米氣候的適應(yīng)性以及氣候反應(yīng)的研究[3.6]。然而，這些研究僅限于局部區(qū)域，沒有對國家進行分析。不同時期的數(shù)據(jù)長不同，影響因素和植物生長閾值的選擇也不同，導(dǎo)致了研究結(jié)果的很大差異，也限制了國家一級生產(chǎn)布局和應(yīng)對氣候變化政策的制定。玉米是世界上種植最廣泛的谷類作物之一.據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織統(tǒng)計,2003年世界玉米種植面積達1.4268×108hm2,產(chǎn)量6.3804×108t.玉米是三大谷物(水稻、小麥與玉米)之一,其種植面積僅次于水稻、小麥,但總產(chǎn)量居三大谷物之首,是近百年來全球種植面積擴展最大、單位面積產(chǎn)量提高最快的大田作物.我國作為世界玉米生產(chǎn)大國,20世紀末~21世紀初常年種植玉米面積高達2.453×107hm2,總產(chǎn)達1.2318×108t,僅次于美國.當前,玉米已成為食品、飼料、發(fā)酵工業(yè)和數(shù)以千計的精細化工產(chǎn)品重要原料,在全球食品安全和國民經(jīng)濟發(fā)展中具有舉足輕重的地位.氣候是影響玉米生產(chǎn)的重要因素.當前,以氣候變暖為標志的全球變化已經(jīng)發(fā)生,并將持續(xù)到可預(yù)見的將來.研究表明,氣候變化已經(jīng)導(dǎo)致不同熟性玉米品種種植界線明顯北移東擴,早熟品種逐漸被中、晚熟品種取代,中、晚熟品種可種植面積不斷擴大;西北地區(qū)玉米生長期延長;根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(IPCC)2000年發(fā)布的溫室氣體《排放情景特別報告》(SRES)的排放方案中的A2和B2未來氣候情景(A2情景以區(qū)域經(jīng)濟為主,人均經(jīng)濟增長與技術(shù)進步越來越分離,該情景下至21世紀末全球平均溫度將升高3.5℃;B2情景注重強調(diào)區(qū)域性經(jīng)濟、社會和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展,該情景下21世紀末全球平均溫度將升高2.0℃),預(yù)測得到未來我國5個玉米主產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)量多呈下降趨勢.為確保氣候變化背景下我國玉米的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn),迫切需要弄清我國玉米的潛在種植區(qū)域以及氣候變化對我國不同地區(qū)玉米種植區(qū)的影響,以制定我國玉米應(yīng)對氣候變化的策略.解決這一問題的關(guān)鍵在于弄清影響我國玉米種植區(qū)分布的主導(dǎo)氣候因子,并進行我國玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性劃分.本研究將圍繞氣候變化背景下我國玉米生產(chǎn)布局及其應(yīng)對氣候變化政策制定的需求,基于已有研究成果,利用最大熵(MaxEnt)模型,從全國層次和年尺度方面篩選影響我國玉米種植分布的主導(dǎo)氣候因子,并確定各主導(dǎo)氣候因子的閾值;同時,根據(jù)玉米作物在待預(yù)測地區(qū)的存在概率,結(jié)合統(tǒng)計學原理及IPCC第四次評估報告對“可能性”的表述,進行我國玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性等級劃分,以為評估氣候變化對不同玉米種植區(qū)的影響,制定玉米種植應(yīng)對氣候變化策略提供依據(jù).1氣候因子的篩選(ⅰ)數(shù)據(jù)來源.本研究使用的數(shù)據(jù)主要有我國玉米種植區(qū)的地理分布數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù).玉米種植區(qū)的地理分布數(shù)據(jù)取自國家氣象信息中心的農(nóng)作物生長發(fā)育狀況資料數(shù)據(jù)集,包括366個玉米農(nóng)業(yè)氣象觀測站(圖1).氣候數(shù)據(jù)來自于國家氣象信息中心1971~2000年中國基本、基準地面氣象觀測站的日值數(shù)據(jù)集.包括:站點經(jīng)度、站點緯度、日平均氣溫、日最低氣溫、降水量等要素.采用Thornton等人給出的截斷高斯濾波算子空間插值算法,結(jié)合數(shù)字地面高程(DEM)數(shù)據(jù),將日氣候數(shù)據(jù)插值成10km×10km分辨率的空間柵格數(shù)據(jù).(ⅱ)潛在氣候因子選取.作物分布是由各地的熱量資源和水分資源共同決定的,基于已有的玉米氣候區(qū)劃與自然植被區(qū)劃研究成果,從全國層次及年尺度考慮,篩選出10個具有明確生物學意義的可能影響玉米種植區(qū)分布的氣候因子[13~26],包括:年平均溫度、≥0℃積溫、≥10℃積溫、≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)、無霜期、最冷月平均溫度、最熱月平均溫度、最冷最熱月平均溫度差、年降水、濕潤指數(shù)(表1).其中,無霜期和≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)是從持續(xù)時間方面反映熱量資源;年平均溫度、最冷月平均溫度、最熱月平均溫度、最冷最熱月平均溫度差是從熱量強度方面反映熱量資源;≥0℃積溫、≥10℃積溫是從熱量的累積程度方面反映熱量資源.年降水和濕潤指數(shù)用于評價某地的干濕程度.濕潤指數(shù)越大,該地區(qū)的氣候越濕潤,表示當?shù)氐慕邓砍軡M足蒸發(fā)所需的水分外還有剩余.(ⅲ)最大熵(MaxEnt)模型.近年來,已有多種模型被用于物種潛在分布研究,包括生態(tài)位模型(BIOCLIM,BLOMAPPER,DIVA,DOMAIN)、動態(tài)模擬模型(CLIMEX)、廣義相加模型GAM(generalizedadditivemodel)、廣義線性模型GLM(generalizedlinearmodel)、基于檢驗假設(shè)的分布預(yù)測模型GARP(thegeneticalgorithmforrule-setprediction)以及最大熵模型(MaxEnt)等[27~31].其中,最大熵模型(MaxEnt)被證實具有最佳的預(yù)測能力和精度[32~38].該模型是從符合條件的分布中選擇熵最大的分布作為最優(yōu)分布.首先確定特征空間,即物種已知分布區(qū)域;進而尋找限制物種分布的約束條件(環(huán)境變量),構(gòu)筑約束集合;在此基礎(chǔ)上,建立二者之間的相互關(guān)系.2結(jié)果分析2.1模型的驗證數(shù)據(jù)為驗證最大熵模型對我國玉米種植分布區(qū)研究的適用性,首先需要基于訓練子集(將整個數(shù)據(jù)隨機取樣取得總數(shù)據(jù)集的75%作為訓練子集)來訓練模型,獲取模型的相關(guān)參數(shù),構(gòu)建針對我國玉米種植區(qū)分布的最大熵模型;然后,基于沒有參與模型構(gòu)建的所有數(shù)據(jù)用作評估子集(即余下的25%數(shù)據(jù)),用來驗證模型.模型運行需要兩組數(shù)據(jù),一是目標物種的地理分布數(shù)據(jù),即我國玉米種植區(qū)的366個玉米農(nóng)業(yè)氣象觀測站的地理分布數(shù)據(jù);二是全國范圍的環(huán)境變量,即基于已有研究成果從全國層次及年尺度篩選出的10個潛在氣候因子(表1).通常采用ROC曲線(受試者工作特征曲線)對模型的模擬精度進行評價.ROC曲線下的面積即AUC值作為模型預(yù)測準確性的衡量指標.AUC的取值范圍為0.5~1,其評估標準為:0.50~0.60(失敗),0.60~0.70(較差),0.70~0.80(一般),0.80~0.90(好),0.90~1.0(非常好).當AUC>0.75時,認為構(gòu)建的模型可用;AUC值越大,表示該構(gòu)建模型的預(yù)測準確性越好.研究表明,基于潛在氣候因子構(gòu)建的我國玉米種植區(qū)分布的最大熵模型的AUC值達0.818,表明所構(gòu)建模型的預(yù)測準確性達到“好”的標準,可以用于我國玉米種植區(qū)分布的研究.2.2篩選主導(dǎo)氣候因子由于這些影響玉米種植區(qū)分布的潛在氣候因子主要來源于已有的研究成果,并沒有從全國層次和年尺度上定量評價這些潛在氣候因子對我國玉米種植區(qū)分布影響的貢獻程度,從而將影響我國玉米種植區(qū)分布最大熵模型構(gòu)建變量的準確選擇,進而將影響我國玉米種植區(qū)分布模擬的準確性.為此,需要定量評價這些潛在氣候因子對我國玉米種植區(qū)分布影響的貢獻程度,篩選影響我國玉米種植區(qū)分布的主導(dǎo)氣候因子.圖2是基于最大熵模型的Jackknife模塊給出的各潛在氣候因子對玉米種植區(qū)分布影響的貢獻.各潛在氣候因子對我國玉米種植區(qū)分布影響的重要性排序為:無霜期、年平均溫度、≥0℃積溫、≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)、≥10℃積溫、年降水、最熱月平均溫度、濕潤指數(shù)、最冷月平均溫度、最冷最熱月平均溫度差.根據(jù)各潛在氣候因子對我國玉米種植區(qū)分布影響的貢獻程度從大到小選取變量,確定影響我國玉米種植區(qū)分布的主導(dǎo)氣候因子為:無霜期、年平均溫度、≥0℃積溫、≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)、≥10℃積溫、年降水、最熱月平均溫度、濕潤指數(shù).這8個因子的累積貢獻百分率達91.5%.2.3玉米生產(chǎn)地區(qū)的氣候特點基于最大熵模型以及選定的影響我國玉米種植區(qū)分布的8個主導(dǎo)氣候因子,可以給出玉米作物在待預(yù)測地區(qū)的存在概率p,取值范圍為0～1.由統(tǒng)計學原理可知,當玉米作物在某一地區(qū)的存在概率p<0.05時,其出現(xiàn)的概率很小,即小概率事件,在此定義為不能種植玉米區(qū).參考IPCC第四次評估報告中對于“可能性”的表述,對我國玉米種植區(qū)分布作氣候適宜性等級劃分,即:p<0.05為不適宜區(qū);0.05≤p<0.33為次適宜區(qū);0.33≤p<0.66為適宜區(qū);p≥0.66為最適宜區(qū).圖3給出了基于ArcGIS9.3的我國玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性等級劃分,不同顏色代表不同氣候條件下的玉米生長適宜程度.其中,玉米種植的氣候最適宜分布區(qū)面積占我國陸地總面積的4%,適宜區(qū)占25%,次適宜區(qū)占40%,不適宜區(qū)占31%.由于玉米作物的適應(yīng)性強,分布廣泛,我國31個省、直轄市、自治區(qū)均有玉米作物分布;但受氣候條件限制,玉米種植區(qū)主要呈現(xiàn)東北-西南的狹長帶狀分布(圖3).玉米生產(chǎn)主要集中在黑龍江、吉林、遼寧、河北、河南、山西、山東、陜西、湖北、四川、云南等省區(qū),各氣候適宜區(qū)的氣候特征存在一定差異(表2).處在玉米種植氣候最適宜區(qū)的吉林、遼寧、河北、山西、陜西、甘肅、河南等地區(qū)主要屬于中溫帶和寒溫帶半干旱、半濕潤氣候,熱量條件適宜,且沒有高溫危害,自然降水基本滿足玉米生長需求.除玉米種植氣候最適宜區(qū)外,氣候適宜區(qū)包含黑龍江、內(nèi)蒙中西部、青藏高原南部、山東、江蘇、安徽、湖北、重慶、四川、云南等地,大部分為暖溫帶半濕潤氣候,平均溫度適宜,多有灌溉設(shè)施,對保證玉米生產(chǎn)起到重大作用.玉米種植氣候次適宜區(qū)主要包括新疆、內(nèi)蒙西部、甘肅大部、浙江、江西、貴州、湖南、廣西、廣東、福建、海南、臺灣等地.其中,新疆、內(nèi)蒙、甘肅大部光照充足,晝夜溫差大,但自然降水少,氣候干燥,有灌溉條件才能夠種植玉米;而浙江、江西、貴州、湖南、廣西、廣東、福建、海南、臺灣等地雖然具備雨熱條件,但熱害嚴重,降水量過多,不能充分發(fā)揮水資源利用效率,是我國水稻的主產(chǎn)區(qū),玉米處于附屬地位.青海、西藏的大部分地區(qū)、新疆北部和南部、黑龍江北部和內(nèi)蒙古東部、四川西北部屬于玉米種植的氣候不適宜區(qū),這些地區(qū)氣候高寒、干旱、或無灌溉條件,不宜種植玉米.比較中國農(nóng)林作物氣候區(qū)劃協(xié)作組編著的中國玉米氣候區(qū)劃可見,本研究給出的我國玉米種植區(qū)的氣候最適宜區(qū)、適宜區(qū)、次適宜區(qū)和不適宜區(qū)范圍與之基本一致,但最適宜區(qū)的主體南移,包括了河南和山東兩省的大部,而西北內(nèi)陸地區(qū)大部由原來的氣候最適宜區(qū)變成了氣候適宜區(qū)與次適宜區(qū);原內(nèi)蒙西部的氣候不適宜區(qū)變成了氣候適宜及次適宜區(qū).這是因為原有玉米區(qū)劃主要基于生育期長短、降水量與產(chǎn)量,氣候變暖與玉米作物品種的改良使玉米作物的生育期延長、抗旱能力增強,從而造成玉米種植區(qū)分布的氣候最適宜區(qū)南移.高蓉等人研究指出,西北干旱半干旱過渡區(qū)近50年的年降水量呈明顯下降趨勢,且近10年來降水出現(xiàn)劇烈下降,隨著溫度的進一步上升,土壤蒸發(fā)散的增加,未來干旱化將進一步加劇.因此,氣候暖干化使得西北內(nèi)陸地區(qū)大部分玉米種植區(qū)由氣候最適宜區(qū)變成了氣候適宜區(qū)與次適宜區(qū).內(nèi)蒙西部由于氣候變暖使得原來玉米種植分布的氣候不適宜區(qū)變成了氣候適宜及次適宜區(qū).基于同樣的方法,根據(jù)我國216個春玉米、188個夏玉米的農(nóng)業(yè)氣象觀測站資料與10km×10km空間分辨率1971~2000年的氣候資料,給出了我國春玉米和夏玉米種植區(qū)分布的氣候適宜區(qū)劃分,見表3和4.從表2～4可知,影響不同品種玉米種植分布的主導(dǎo)氣候因子重要性及其氣候閾值并不相同.據(jù)比較,本研究給出玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性劃分與已有的研究結(jié)果基本一致、春玉米種植北界與張建平等人根據(jù)歷年玉米種植面積得到的種植界線基本一致.這表明,在實際研究中需要針對不同的品種、熟性開展作物種植區(qū)分布的氣候適宜性研究,以取得更為準確的種植分布區(qū)信息;但關(guān)于已有玉米與春玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性研究表明,最大熵模型方法可以有效地用于玉米作物種植區(qū)分布的氣候適宜性研究.2.4玉米種植區(qū)主導(dǎo)氣候因子的閾值分析作物生長發(fā)育需要一定的氣候條件,氣候條件的差異制約著作物的生長發(fā)育,進而影響作物的布局.采用最大熵模型確定的影響我國玉米種植區(qū)分布的8個主導(dǎo)氣候因子:無霜期、年平均溫度、≥0℃積溫、≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)、≥10℃積溫、年降水、最熱月平均溫度和濕潤指數(shù),結(jié)合我國玉米種植區(qū)分布的適宜性等級劃分,從玉米種植區(qū)分布面積(可采用柵格數(shù)表示)與主導(dǎo)氣候因子的關(guān)系給出各主導(dǎo)氣候因子的閾值,并分析我國玉米種植區(qū)的氣候特征.由圖4(a)~(h)可見,影響我國玉米種植區(qū)分布的主導(dǎo)氣候因子閾值為:無霜期≥62d、年平均溫度-0.51~24.9℃、≥0℃積溫1419.4~7980.7℃d、≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)82~310d、≥10℃積溫291.57~7980.7℃d、年降水53.3~2203.3mm、最熱月平均溫度8.7~30.8℃、濕潤指數(shù)0.01~0.50.3溫度水平均溫度基于已有研究成果,從全國層次和年尺度篩選出的影響我國玉米種植區(qū)分布的10個潛在氣候因子結(jié)合實際玉米種植區(qū)的地理分布信息,分析了最大熵模型對我國玉米種植區(qū)分布研究的適用性.結(jié)果表明:基于最大熵模型構(gòu)建的我國玉米種植區(qū)分布與氣候因子關(guān)系模型的準確性達到“好”的標準(AUC值為0.818),表明最大熵模型可用于研究影響我國玉米種植區(qū)分布的主導(dǎo)氣候因子及我國玉米種植區(qū)分布的氣候適宜性等級劃分.基于我國玉米種植區(qū)的地理分布信息,結(jié)合最大熵模型,根據(jù)各氣候因子的貢獻程度確定了影響我國玉米種植區(qū)分布的8個主導(dǎo)氣候因子,并給出了我國玉米種植區(qū)分布的主導(dǎo)氣候因子閾值:無霜期≥62d,-0.51℃≤年平均溫度≤24.9℃,1419.4℃d≤≥0℃積溫≤7980.7℃d,82d≤≥10℃積溫持續(xù)天數(shù)≤310d,291.57℃d≤≥10℃積溫≤7980.7℃d53.3mm≤年降水≤2203.3mm,8.7℃≤最熱月平均溫度≤30.8℃,0.01≤濕潤指數(shù)≤0.50.針對氣候變化對玉米種植區(qū)的可能影響,基于影響我國玉米種植區(qū)分布的主