土地資源利用課程展示

1、Generating global crop distribution maps: From census to gridLiangzhi You, Stanley Wood, Ulrike Wood-Sichra, Wenbin WuAgricultural Systems共十五頁文獻(xiàn)(wnxin)來源Article history:Received 10 February 2013Received in revised form 11 January 2014Accepted 11 January 2014共十五頁研究對象： 世界(shji)糧食生產(chǎn)的空間布局研究方法： 交叉熵法（改進(jìn)）研

2、究結(jié)論： 世界主要糧食空間分布共十五頁研究(ynji)對象及數(shù)據(jù)世界主要(zhyo)作物的空間分布。本文對研究作物分布的原因做了詳細(xì)介紹：1）發(fā)現(xiàn)問題，制定相應(yīng)的農(nóng)業(yè)政策，推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展，提高農(nóng)民福利；2）了解農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域生產(chǎn)特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)比較優(yōu)勢；3）推動(dòng)對該方面研究的發(fā)展。所需數(shù)據(jù)。 具體包括：sub-national crop production statistics, crop production system characteristics, satellite derived land cover images, and map layers of crop-specific agro

3、ecological suitability, irrigation, and rural population density。（省/州的作物產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，作物生產(chǎn)系統(tǒng)的特點(diǎn)，衛(wèi)星派生土地覆蓋的圖像，以及特定作物的農(nóng)業(yè)生態(tài)適宜性，灌溉圖和城鄉(xiāng)人口密度）共十五頁技術(shù)(jsh)路線數(shù)據(jù)搜集(suj)建立空間生產(chǎn)分布模型輸入數(shù)據(jù)作物空間生產(chǎn)分布圖（面積、單產(chǎn)、總產(chǎn)）結(jié)果驗(yàn)證共十五頁研究(ynji)方法交叉(jioch)熵法。目標(biāo)函數(shù)限定條件共十五頁研究(ynji)方法目標(biāo)函數(shù)8：作物面積的比重和它的值交叉熵的總和。公式9：對特定作物面積加和的約束。公式10：在像素(xin s)i中土地使用約束指定

4、在所有作物的生產(chǎn)面積的總和的上限不應(yīng)超過實(shí)際種植面積。 公式11：像素內(nèi)限制分配給每個(gè)作物的面積不超過在該作物區(qū)域內(nèi)作物的適宜種植面積。約束12：在現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與相應(yīng)的次國家單元的統(tǒng)計(jì)信息對等的情況下，設(shè)置每個(gè)次國家單元的分配面積總和。約束13：說明灌溉農(nóng)田的使用，其中像元中所有分配的灌溉面積的總和不得超過灌區(qū)層指示的灌溉面積。 交叉熵方法的實(shí)質(zhì)是利用范圍廣泛的相關(guān)條件數(shù)據(jù)，用最合理，最可行的方式來指導(dǎo)空間分配過程。共十五頁研究(ynji)方法作物(zuw)平均單產(chǎn)作物實(shí)際單產(chǎn)作物總產(chǎn)結(jié)果：通過線性規(guī)劃方程建立了作物空間生產(chǎn)分配模型Spacial Production Allocation M

5、odel (SPAM)共十五頁研究(ynji)結(jié)果本文通過建立SPAM模型，預(yù)測了四個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)（灌溉，高投入旱作，低輸入旱作和維持生計(jì)）下的全球20中主要(zhyo)作物最細(xì)致的空間分布圖，并且包括這些作物的收獲面積，單產(chǎn)和總產(chǎn)。注：灌溉生產(chǎn)系統(tǒng)：配備灌溉設(shè)施具有灌溉條件的耕地高投入旱作生產(chǎn)系統(tǒng)：投入化肥、機(jī)械、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料的雨養(yǎng)耕地。 低投入旱作生產(chǎn)系統(tǒng)：僅靠人力播種，并無其他投入。 維持生計(jì)生產(chǎn)系統(tǒng)：不考慮適宜性播種，全部用來自給。共十五頁結(jié)果(ji gu)驗(yàn)證結(jié)果修正 方法：將研究的初步結(jié)果發(fā)送給相關(guān)的機(jī)構(gòu)和當(dāng)?shù)貙＜?zhunji)，以確認(rèn)研究中存在的不足，并改正。同類對比 為了評估得

6、出的作物分布圖的質(zhì)量，本文將SPAM結(jié)果與其他兩個(gè)全球性降尺度的作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較：M3（Monfreda et al. ，2008）和MIRCA （Portmann et al. ，2010）共十五頁M3、MIRCA與SPAM對比(dub)結(jié)果不同的原因逐個(gè)像素進(jìn)行對比需要大量的細(xì)節(jié)信息。而不同的研究(ynji)由于側(cè)重點(diǎn)的不同，導(dǎo)致細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的不同。輸入的數(shù)據(jù)和方法不同。 M3基于衛(wèi)星的土地覆蓋數(shù)據(jù)，MIRCA主要依靠灌溉數(shù)據(jù)，SPAM綜合多種數(shù)據(jù)。共十五頁共十五頁可借鑒(jijin)之處文章(wnzhng)通過對像元內(nèi)的耕地收益值估計(jì)作物面積，值得思考和借鑒。文章給出了用作物的分布面積計(jì)算產(chǎn)量的公式。文章對結(jié)果進(jìn)行了大量的驗(yàn)證，并不斷地修正和更新，值得我們學(xué)習(xí)借鑒。共十五頁Thanks!共十五頁內(nèi)容摘要Generating global crop distribution maps: From census to gridLiangzhi You, Stanley Wood, Ulrike Wood-Sichra, Wenbin WuAgricultural Systems。作物空間生產(chǎn)分布圖（面積、單產(chǎn)、總產(chǎn)）。目標(biāo)函數(shù)8：作物面積的比重和它的值交叉熵的總和。約束12：在現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與