提高耕地产能对于满足中国日益增长的粮食安全需求有重要意义。该研究基于MODIS-EVI数据,通过构建作物EVI生长曲线,利用二次差分法及阈值法提取耕地复种指数并计算最优生长时长(Most Active Day, MAD)表征耕地产能变化,分析了2001-2017...提高耕地产能对于满足中国日益增长的粮食安全需求有重要意义。该研究基于MODIS-EVI数据,通过构建作物EVI生长曲线,利用二次差分法及阈值法提取耕地复种指数并计算最优生长时长(Most Active Day, MAD)表征耕地产能变化,分析了2001-2017年四川省复种指数不变区内单季作物种植区,双季作物的第一、二季种植区内耕地产能变化及潜力特征。结果表明:1)研究期内四川省93.5%的耕地复种指数未发生变化,复种指数不变区内熟制以一年一季(占总耕地面积的88.3%)和一年两季(占总耕地面积的2.7%)为主;2)研究期内四川省单季作物产能显著下降与显著提升区分别占总面积的24.0%和33.2%,产能稳定区占比最大;双季中第一、二季作物产能分别呈先降后升和波动下降趋势,产能变化耕地面积分别占总面积的62.1%和49.4%;3)双季作物产能提升潜力大。研究期内四川省单季作物产能提升区和产能下降区产能提升潜力小于40%的耕地占比分别为83.8%和71.4%;双季作物第一、二季作物产能提升区内产能提升潜力大于40%的耕地分别占89.5%和67.6%。双季作物产能提升潜力大于80%的耕地面积超过一半,表明四川省双季作物的耕地产能仍有较大的提升空间。该研究所提出的耕地产能量化方法,可以应用于大尺度、长时间序列的耕地产能变化监测、耕地产能提升潜力空间识别等,可为优化耕地产能监测方法、促进耕地保护政策与规划制定提供借鉴。展开更多
文摘提高耕地产能对于满足中国日益增长的粮食安全需求有重要意义。该研究基于MODIS-EVI数据,通过构建作物EVI生长曲线,利用二次差分法及阈值法提取耕地复种指数并计算最优生长时长(Most Active Day, MAD)表征耕地产能变化,分析了2001-2017年四川省复种指数不变区内单季作物种植区,双季作物的第一、二季种植区内耕地产能变化及潜力特征。结果表明:1)研究期内四川省93.5%的耕地复种指数未发生变化,复种指数不变区内熟制以一年一季(占总耕地面积的88.3%)和一年两季(占总耕地面积的2.7%)为主;2)研究期内四川省单季作物产能显著下降与显著提升区分别占总面积的24.0%和33.2%,产能稳定区占比最大;双季中第一、二季作物产能分别呈先降后升和波动下降趋势,产能变化耕地面积分别占总面积的62.1%和49.4%;3)双季作物产能提升潜力大。研究期内四川省单季作物产能提升区和产能下降区产能提升潜力小于40%的耕地占比分别为83.8%和71.4%;双季作物第一、二季作物产能提升区内产能提升潜力大于40%的耕地分别占89.5%和67.6%。双季作物产能提升潜力大于80%的耕地面积超过一半,表明四川省双季作物的耕地产能仍有较大的提升空间。该研究所提出的耕地产能量化方法,可以应用于大尺度、长时间序列的耕地产能变化监测、耕地产能提升潜力空间识别等,可为优化耕地产能监测方法、促进耕地保护政策与规划制定提供借鉴。
