分析灌区地下水与作物布局匹配度,对黄河流域地下水资源可持续利用及灌区高质量发展至关重要。采用创新趋势分析(Innovation Trend Analysis,ITA)方法、Mann-Kendall方法分析了灌区地下水埋深动态特征;基于土地利用和土地覆盖(land Use ...分析灌区地下水与作物布局匹配度,对黄河流域地下水资源可持续利用及灌区高质量发展至关重要。采用创新趋势分析(Innovation Trend Analysis,ITA)方法、Mann-Kendall方法分析了灌区地下水埋深动态特征;基于土地利用和土地覆盖(land Use and Land Cover,LULC)及地下水埋深数据,应用双变量莫兰指数(Moran′s I)分析方法定量探讨了地下水埋深与作物布局的空间自相关关系及空间格局匹配特征;利用空间错配指数(SMI)分析了现状年(2018年)地下水埋深与作物布局的空间错配关系。结果表明:①灌区地下水埋深随时间呈现增大趋势。②全局分析结果表明灌区地下水埋深与作物布局双变量存在空间正相关关系;空间关联局部指标(Local Indicators of Spatial Association,LISA)聚类分析结果表明高-高聚集和高-低聚集的变化最为显著。③灌区现状年地下水埋深与作物分布空间错配严重,需结合匹配关系,合理利用井灌渠灌水量,降低空间错配指数等级。展开更多
文摘分析灌区地下水与作物布局匹配度,对黄河流域地下水资源可持续利用及灌区高质量发展至关重要。采用创新趋势分析(Innovation Trend Analysis,ITA)方法、Mann-Kendall方法分析了灌区地下水埋深动态特征;基于土地利用和土地覆盖(land Use and Land Cover,LULC)及地下水埋深数据,应用双变量莫兰指数(Moran′s I)分析方法定量探讨了地下水埋深与作物布局的空间自相关关系及空间格局匹配特征;利用空间错配指数(SMI)分析了现状年(2018年)地下水埋深与作物布局的空间错配关系。结果表明:①灌区地下水埋深随时间呈现增大趋势。②全局分析结果表明灌区地下水埋深与作物布局双变量存在空间正相关关系;空间关联局部指标(Local Indicators of Spatial Association,LISA)聚类分析结果表明高-高聚集和高-低聚集的变化最为显著。③灌区现状年地下水埋深与作物分布空间错配严重,需结合匹配关系,合理利用井灌渠灌水量,降低空间错配指数等级。
