GIS在农业种植领域的研究应用进展

2022-02-26 所属栏目:论文范文 浏览量393

  摘要:为能够明晰地理信息系统(GIS)在农业现代化推进过程中具体的应用途径,本研究简要归纳了GIS在作物农业气候区划、农业土壤评价、作物适宜性评价、作物病虫害风险评估、气象灾害预警评估等5个领域的应用与研究进展。研究认为,在农业信息化与农业品牌化建设过程中,以GIS为支撑,结合土壤、气象、生态、病虫害等数据,建立单品种农作物综合性评价系统显得尤为重要。对于以品质作为核心特征的名特优产品,利用GIS进行适宜性区划可以避免盲目推广种植导致产品品质下降,进而促进农业品牌化建设。

  关键词:地理信息系统;农业种植;品质;应用;研究进展

  0引言

  地理信息系统(geographicalinformationsystem,GIS)是一个具有收集、储存、计算、管理、绘制、显示地理信息等诸多功能的计算机软件系统[1],主要功能为综合各种图形信息及数据信息并进行分析[2]。该系统由多个用于输入、编辑、管理空间地理数据和非空间地理数据的软件工具组成[3],能够合理并高效地储存和管理大量地理信息,并能够为空间分析和决策制定提供不同模型[4]。GIS于1963年首次被提出并运用在自然资源的规划管理领域[5],目前已广泛应用于资源、环境、国防、农业、卫生、城市及社区规划、地图绘制等领域[6]。

  农业种植是一个高度复杂的综合体,其农业资源与环境要素在时空上具有极强的复杂性和变异性[7]。随着科技的进步,人们对影响作物生长因素的研究更加深入,包括优种繁育、土壤状况、种植技术、气候因子、机械优化、病虫害防治等,只有综合协调控制才能保质增产[8]。GIS凭借其特有的空间信息管理与数据处理分析功能成为了农业信息化及现代化强有力的分析和决策辅助工具。国外于1970年后逐步将GIS应用到了农业领域,而将GIS应用于农业领域的时间较晚,20世纪80年代中期在部分农业实际生产中进行了运用[9]。GIS在现代农业中的运用有效解决了农业生产过程中出现的各种动态问题,在技术层面很大程度上有效推进了现代化农业的可持续发展。笔者就近年来GIS在农业气候区划、农业土壤评价、作物适宜性评价、病虫害评价、气象灾害评价等领域的研究应用做简要综述,以期为进一步利用GIS推进农业种植信息化、品牌化建设提供方法与思路。

GIS在农业种植领域的研究应用进展

  1作物农业气候区划

  随着现代科学技术的进步,传统区划的方法已经不能满足农业现代化的发展要求,许多学者把数理统计方法和GIS相互融合,将不同农作物的农业气候区划研究得更加精细化[10]。

  1.1粮食作物

  赵春芳等[11]利用GIS对阳谷县各乡镇的气象资料进行精细化分析,确定了阳谷县冬小麦的适宜种植区、适播时间以及可能出现的自然灾害。马扶林等[12]基于青海省地理信息数据及省内分布站点多年记录的资料,运用GIS进行运算和分析,确定了积温与日照等区划具体指标,并对青海省大规模种植的农作物进行了气候区划。曹宁等[13]利用宁夏地理信息资料和省内气象站的气候数据,在GIS的支持下根据作物与气候的关系确定了区划指标,进而对宁夏主要农作物做了适宜性气候区划研究。闵程程等[14]采用基于GIS的气候资源小网格推算方法,以苗期降水量和蕾苔期平均气温为区划指标将湖北省分为三大油菜种植适宜区。

  1.2经济作物

  肖秀珠等[15]在对福建省长汀县的烤烟进行区划时,运用GIS以100m×100m为栅格单元将区划图精确绘制到村一级。陆魁东等[16]通过GIS进行细网格插值,参考烟草种植区划指标,对湖南省烟叶生育期内主要气象因子的细网格区域分布进行了推算。林红等[17]基于GIS技术,对大英县甜橙种植进行了农业气候区划,得到甜橙在大英种植的适宜、次适宜及不适宜区。何雨等[18]基于125个气象站历年气候资料和地理信息数据,应用GIS技术和气候要素空间分布回归模型,对云南省茶树种植完成气候精细化区划。朱寿燕等结合GIS和信息技术,对浙江仙居茶叶种植产区进行了生态区划,得出最适宜种植区、适宜区、不适宜区海拔分布及各项气象指标。朱寿燕等[20]基于GIS技术对台州杨梅种植区的生态进行了区划,得到最适宜种植区、适宜区及不适宜区的地域分布及地形特征。

  2农业土壤评价

  土壤是农业生产的根本,耕地土壤品质的好坏直接关系到农业生产的经济收益[21]。土壤肥力是评价土壤生产能力的综合指标,农作物产品产量的高低和质量的好坏与土壤肥力有着紧密的联系[22]。

  2.1土壤肥力

  李春龙等[23]利用GIS结合经典统计学方法研究了山西省襄垣县土壤养分的特征,表明襄垣县的土壤养分速效氮磷钾与有效微量元素的空间分布特征各不相同,从而为该县实施测土配肥政策提供了一定的依据。雷宝佳[24]利用GIS对陕西省周至县农耕区土壤养分空间变异及影响因素进行了系统分析,也为该县精细化施肥提供了技术指导。谢晓彤等[25]运用GIS并且结合耕地地力评价相关数据,将山西省武乡县耕地分成高产区、中产区、杂粮区、果区等,然后结合每个分区的特点有针对性地给出合理种植作物品种建议以及配方施肥方案。胡忠艳等[26]以ArcGISServer为基础平台,开发了黑龙江省宁安市测土配方施肥系统,并生成大豆、玉米等主要作物的配肥方案,有效提高了施肥中属性数据综合管理效率,加快了配肥方案的快速传播与普及,促进推动施肥水平精准化,对耕地养分管理具有现实指导意义。高彬等[27]通过土壤传统调查方法并结合GIS分析了湖北省谷城县土壤养分情况,将谷城县耕地区划为不同的等级。

  2.2水分墒情

  杨达等叫以GIS为支撑,结合遥感图像建立了一个可以提供土壤墒情监测及抗早管理决策的早情信息数据库系统,可提高农业用水利用效率和灌溉分析决策水平。黄浩呼基于GIS技术构建了农田土壤墒情信息系统,可以实时监测采样点土壤含水量的变化情况,将土壤水分与农作物的生育期结合起来进行作物墒情分析,从整体上了解监测区域的土壤墒情趋势。杨康吧基于JavaScript技术与ArcGISServer平台研究设计了一套农田干旱分析评价系统,针对河南地区建立了冬小麦、夏玉米、水稻3种农作物的干旱评价模型,实现对农田旱情实时分析与评价。习永强凹利用GIS技术和数据库技术设计了西安市早情监测信息管理系统,并进行了系统的测试,达到了预期的效果。张宏志叫通过对大面积灌区墒情数据的采集和管理进行系统研究,基于GIS建立起有较高信息化程度的墒情自动监测系统,为区域用水管理和水资源调度提供可靠的依据。2.3重金属污染高琳等[33]运用GIS系统研究了仁化县农田土壤中重金属含量分布及生态风险情况,并提出在农田利用中应该采取的安全及防范措施。刘红斌等[34]利用ArcGIS分析了太原市周边地区5种重金属的分布特征,发现该地区土壤重金属表现为不同程度的污染,均值都大于土壤背景值。刘瑞雪等[35]利用GIS技术分析了湘潭县农田土壤中As、Hg、Zn等8种重金属元素含量和污染特征,评价了该区域农田中土壤重金属的综合潜在生态风险。

  3作物适宜性评价

  作物适宜性评价是生产区划的重要手段,其结果可以反映研究区域实际环境和生产水平[36]。气候条件、地形特点和土壤质量是决定特色作物产品分布及品质的重要因素,对特色经济作物的地域适宜性评价是农业区划研究的一项重要内容[37]。

  3.1粮食作物

  郝君明[38]运用ArcGIS和Matlab软件技术,通过网格分析与模糊推理相结合的方法系统地对山西省玉米气候适宜性作出了评价。李超等[39]基于ArcGIS并结合云南省山区农田的立体分布特征,综合行政区划、农田利用、土质特点划分评价单元,对云南省寻甸县全县耕地进行系统分析,构建出一套针对山地环境特点的玉米生态适宜性评价模型和方法。王丽等[40]利用GIS对江苏省冬小麦种植适宜度进行了分析,结果发现气温、降水、日照、土壤等单因素以及多因素对冬小麦适宜性的影响较大。

  3.2经济作物

  黄伟娇等[41]把杭州市作为研究对象,通过GIS结合数学模型集成系统,构建了杭州市特色经济作物土地适宜性评价体系,提出全市适宜种植茶业、山核桃、香榧的具体区域及面积。杨丽萍等[42]以全国县域为评价单元,利用气候、土壤基础数据在ArcGIS平台中建立生态适宜性评价数据库,根据评价综合指数高低将花生产区划分成最适宜、适宜、次适宜、不适宜4个级别。吕思思等[43]运用GIS方法对贵州省百香果种植区进行适宜性评价,得出不同适宜区分布范围、面积及占比,对贵州省百香果产业化发展具有指导意义。杨帆等[44]通过GIS结合道地药材白芷种植的生境需求,分析了四川省盐亭县白芷种植生境适宜性空间分布规律,结果表明白芷在四川省盐亭县具有广泛的适宜种植区,推算得出最适宜区域面积达165.01km2。张玮玮等[45]利用GIS分析野生北苍术适宜产地空间分布状况,寻找出了适宜北苍术生长特性的区域范围、具体面积及气候特征。

  4作物病虫害风险评估

  病虫害是影响农作物产量及品质的重要因素之一[46],病虫害发生机制及环境气候条件的研究则是防治病虫害的基础[47]。

  4.1粮食作物

  陈继光等[48]基于GIS研发了针对水稻、大豆等作物病虫害的在线监测预警平台,并在黑龙江省多个水稻种植区得到了很好的应用。Bernardi[49]通过GIS对欧洲玉米食根虫病虫害发生风险进行了研究,绘制了虫害发生风险的空间分布图。罗菊花等[50]以GIS为基础,研发了小麦病虫害预警防控平台,并将抽象的数字资料转化成简单明晰的电子地图,使小麦病虫害的发生程度和空间分布特点显示得更加直观明了。杨林楠等[51]基于GIS与反向传播人工神经网络技术,研发了水稻三化螟和蔬菜斑潜蝇等农作物害虫发生预报系统。龚一飞等[52]借助WeiGIS建立了江苏省稻纵卷叶螟虫害检测系统,该系统可以发布稻纵卷叶螟发生动态和分布情况,提高了水稻生产环节害虫管理中预警和决策机制的科学性。Tupper等[53]以澳大利亚纽卡斯尔为研究区域,基于GIS对病虫害、火灾和洪水等农业突发灾害进行了预测和防控研究,完成了病虫害管理、洪水灾害制图和火灾影响评估。

  4.2经济作物

  赵朋等[54]将GIS、互联网及人工神经网络技术相结合,从苹果病虫害管理实际要求和工作特点出发,开发了苹果病虫害管理信息平台,并应用在了山东省烟台市苹果病虫害管理工作中。张冬[55]以广西崇左市的甘蔗地块为对象,基于WebGIS平台开发了一套糖料蔗管理系统,建立模型模拟污染物的扩散情况,从而提升本地区甘蔗产业信息化水平。李小文等[56]依托地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)等现代农业信息技术,研发了宁夏枸杞病虫害网络化监测预警系统。

  5气象灾害预警评估

  由于全球气候变化,春霜、夏热、冬寒等农业气象灾害的发生逐年增多,严重程度也逐步上升,农业气象灾害的发生严重制约农业产业可持续发展[57]。为了提高农业气象灾害的防御能力,应该加大对农业气象灾害的评估研究[58],近年来学者们基于GIS在气象灾害领域做了大量研究。吴歆彦等[59]充分运用GIS的空间分析与图形绘制功能,评价了内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区常见的冰雹、干旱、高温等6种气象灾害发生风险,并制作完成该区6种气象灾害的风险等级区划图。江龙等[60]基于GIS并以安徽省近500年干旱发生概率为指标,将全省分为高、中、低3个干旱分布区,并绘制完成安徽省农业旱灾脆弱性分布图,数据显示旱灾脆弱性较高的为山区或丘陵。朱明月等[61]基于GIS分析了江苏省大风、干旱、暴雨、冰雹等主要气象灾害的气候特征及影响,对全省灾害风险进行了评估和区划分等,且完成了江苏省气象灾害的风险区划图的绘制。莫建飞等[62]在GIS的基础上开发了广西省各作物不同生育期的农业气象灾害预测平台。梁凤娟等[63]基于GIS构建了巴彦淖尔市防灾减灾气象服务系统,根据农业气象灾害时空分布特点,对农业气象灾害所造成的影响进行分析评估,建立了重大农业灾害综合防控体系,促进了气象部门与保险行业的新型合作与融合。

  6展望

  农业作为第一产业,在国民经济发展中的作用不可替代,努力推进实现农业现代化则是确保农业稳定可持续发展的战略举措[64],其中农业信息化和品牌化是农业现代化的重要研究内容[65]。目前国内外有关GIS在农业产业发展中的应用已有许多报道,均证明GIS在农产品保质、增产、增效、增收方面具有一定作用[66]。的农作物资源较为丰富,不同作物具有特定的遗传学、生态学、栽培学、病虫害防治特征,如何利用GIS对复杂的内容进行综合性研究是农业信息化发展的必然趋势。同时,农业品牌化也是未来农业发展的趋势之一[67],多数农作物偏重于考量产量指标,而对品质指标重视不足,在全国范围内可以种植的区域广泛,没有严格的地域限制要求,而对于已形成以品质为优势的农特优品种来说,如何在确保产品品质的前提下有效扩大种植面积是农业品牌化面临的一种挑战。笔者认为充分利用GIS结合相关数据进行综合性分析可以为解决以上问题提供一种新的思路。

  第一,基于GIS建立单品种农作物种植综合性评价系统。该系统应该包括气候区划系统、土壤评价系统、适宜性分析系统、气候灾害预警系统、病虫害预警系统等5个子系统,结合单品种农作物生理学特性、物候期及生态环境要求,从区划布局、科学种植、精细化管理、提升品质等角度出发,促进农作物在生产过程中更加高效利用环境资源,切实提高农作物质量和单位产量。此外,要加强系统运用的便捷性与普及性,加快开发基于Web技术的开放式共享平台及手机终端用户软件,提高系统可操作性,使更多农业生产一线农户受益。

  第二,基于GIS开展名特优产品适宜性区划研究。国内有很多高附加值的植物品种和品质突出的优质资源。作物产品品质的形成与特定生长环境条件有着密切的关系,通过GIS可以为名特优产品的资源保护及种植推广选址提供科学依据,将地产优质产品产区气候相关因子及名特优产品内在品质与企业历史品牌文化内涵相融合,利用GIS二次开发分析计算模型对其进行综合评价,并通过综合决策功能选择对应产品单元最适宜产区。

  参考文献

  [1]邬伦.地理信息系统原理、方法和应用[M].北京:科学出版社,2010:14-38.

  [2]卢瑛,龚子同.土地资源持续利用与信息技术[M].北京:大地出版社,1998:63-66.

  [3]Domazetovi?F,?iljegA,NinaLon?arN,etal.GISautomatedmulticriteriaanalysis(GAMA)methodforsusceptibilitymodelling[J].MethodsX,2019,6:2553-2561.

  [4]JelokhaniniarakiM,HajilooF,SamanyNN,etal.AWeb-basedPublicParticipationGISforassessingtheage-friendlinessofcities:AcasestudyinTehran,Iran[J].Cities,2019,95:102471.

  [5]CoppockJT,RhindDW.ThehistoryofGIS,geographicinformationsystem[M].London:LongmanInc,1991:21-39.

  [6]张鑫.基于GIS的烟田养分管理与施肥推荐系统的设计与开发[D].南昌:江西农业大学,2013.

  秦伟男1,2,闫喜中1,刘宇1,郝赤1

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