东北地区耕地产能稳定性时空变化格局与归因研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 高润钊 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 蔡红艳 |
| 关键词 | 耕地产能 产能稳定性 时空变化格局 最优参数地理探测器 SHAP值 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 提升耕地产能稳定性是保障国家粮食安全和支撑农业可持续发展的根本基础。东北地区作为世界四大黑土区之一，提供了全国四分之一的粮食产量和三分之一的粮食调出量，是中国重要的商品粮基地。然而，东北地区在气候变化与黑土退化双重胁迫下面临耕地产能稳定性衰退风险，亟需系统揭示其时空演变规律与驱动机制。因此，本研究聚焦耕地产能稳定性，紧扣粮食安全战略需求，基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型计算的2001-2020 年东北地区耕地作物生长季植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）累加值表征耕地产能，统计县域内耕地产能的平均值与总和，反映其粮食单产能力与总产量水平，以10 年为间隔计算耕地平均产能与总产能的稳定性。融合多源遥感与统计数据，本研究使用变异系数、空间自相关分析、重心迁移模型、Theil-Sen中值趋势、Mann-Kendall检验与Hurst指数等方法，对耕地产能时空变化格局进行系统探索。构建基于最优参数地理探测器（Optimal Parameters-based Geodetector，OPGD）和SHAP（Shapley Additive exPlanations）可解释机器学习算法的分析方法，针对气候条件、农业管理与投入、生态环境等多维度的影响因素，利用OPGD探测影响因素及其交互效应对耕地产能稳定性空间分布的解释力，比较超参数优化后的主流机器学习模型，选取最优结果利用SHAP 算法识别耕地产能稳定性的关键影响因素，揭示其影响机制与关键阈值。 本研究得出的主要结果与结论如下： （1）以CASA 模型模拟的生长季NPP 累加值能够表征耕地产能，可有效衡量作物热量产量。将本研究模拟数据与同类数据产品进行比较，通过与东北地区县域实际粮食产量数据进行相关性和线性拟合度分析，本研究模拟的耕地产能数据在相关性和拟合精度均最优，说明该结果可作为衡量东北地区耕地产能的有效代理变量，可为后续耕地产能时空格局演变与稳定性的影响因素分析提供可靠的数据支撑。 （2）东北地区耕地产能呈上升趋势，总体特征为稳定提升，尤其在 2011—2020 年期间增速明显加快，Mann-Kendall 突变检验结果表明 2011—2012 年是主要突变点，前后耕地产能增幅可达 6.62%—19.7%。针对2001-2010 年和2011-2020 年两个时期的产能变化分析表明，超过三分之一的耕地其产能出现了先减后增由减转增的变化趋势。2001—2020 年间耕地产能趋势尚不具备完全一致的持续性，但单个时段内仍以持续型增长为主，超过四分之一的耕地其产能增长的持续性或者趋势增强。 （3）从耕地产能稳定性上来看，在东北核心黑土区，耕地产能高产高稳且在空间上形成集聚，而在西部农牧交错带，耕地产能稳定性相对较弱。从耕地平均产能及其稳定性分类结果来看，低产低稳耕地与高产高稳耕地数量最多，产能与稳定性之间存在正相关关系。三江平原、松嫩平原和辽河平原为主要的高产高稳区域，而中西部农牧交错带生态环境相对脆弱，低产低稳现象突出。此外，空间自相关分析结果同样表明，在县域层面，耕地产能与稳定性在核心黑土区形成高-高集聚区。 （4）本研究基于OPGD 和SHAP 分析方法，识别了耕地产能稳定性的主要影响因子、影响机制与关键阈值。最优参数地理探测器的研究结果表明，耕地平均产能稳定性的关键影响因素依次为：耕地生长季总降水量 > 耕地生长季均温 > 风力侵蚀强度 > 降水不稳定性 > 气温不稳定性 > 机械化水平 > 有效灌溉覆盖率 > 水力侵蚀强度 >化肥施用强度 > 农村用电水平。耕地总产能稳定性的影响因素解释力排序为：耕地生长季总降水量 > 风力侵蚀强度 > 耕地生长季均温 > 降水不稳定性 >气温不稳定性 > 水力侵蚀强度 > 农村用电水平> 机械化水平> 化肥施用强度 > 有效灌溉覆盖率。交互探测结果显示，所有影响因素组合的交互作用显著增加，对稳定性的影响具有放大效应。 对比多种超参数优化后的主流模型，LightGBM 在拟合精度与泛化能力上最优，故本研究选其进行SHAP 值解释。在影响机制和关键阈值识别上，本研究发现，较高的生长季降水总量促进产能稳定性提升，且为最关键的影响因素，在约400 mm 降水处影响作用由负转正，该突变点为半干旱与半湿润区的分界点，表明适宜水分条件对作物生长的决定性作用。化肥施用强度对耕地产能稳定性的影响模式是非线性的，低施用强度不利于稳定耕地产能，而施用强度过高则出现拐点，化肥施用强度继续增加对耕地产能的稳定性产生较大的负面影响，且负面影响的强度随化肥施用强度的增加明显增强，而合理的化肥施用强度能够显著促进耕地产能稳定性的提升。在东北地区，降水不稳定性、水力侵蚀与风力侵蚀为主要的负向影响因素。 为此，本研究提出相关政策建议，以增强东北地区耕地产能稳定性：首先，应对水土流失问题，东北地区应加大黑土地保护政策实施力度，推动农业可持续发展；其次，科学优化化肥施用结构与数量，积极推广测土配方施肥与有机肥替代，改善黑土生态环境，推动耕地产能稳定增长；最后，要建立适应气候变化的农业管理体系，提高有效灌溉覆盖率，增强耕地对降水波动、气温波动等气候变化的适应能力，根据识别的影响因子关键阈值，因地制宜地提升东北地区整体耕地产能稳定性。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 107 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215744]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高润钊. 东北地区耕地产能稳定性时空变化格局与归因研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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