自然资源遥感, 2023, 35(2): 287-294 doi: 10.6046/zrzyyg.2022068

技术应用

贵州500亩以上坝区遥感识别与空间分布特征研究

胡锋,1,2, 李雪1,2, 左晋3, 宋善海1,2, 唐红祥1,2, 谷晓平,1,2

1.贵州省生态气象和卫星遥感中心,贵阳 550002

2.高分辨率对地观测系统贵州数据与应用中心,贵阳 550002

3.贵州省山地环境气候研究所,贵阳 550002

Remote sensing identification and spatial distribution of dam areas with an area over 33.33 hm2 in Guizhou Province, China

HU Feng,1,2, LI Xue1,2, ZUO Jin3, SONG Shanhai1,2, TANG Hongxiang1,2, GU Xiaoping,1,2

1. Guizhou Ecological Meteorology and Satellite Remote Sensing Center, Guiyang 550002, China

2. Guizhou Data and Application Center for High-resolution Earth Observation Systtem, Guiyang 550002, China

3. Guizhou Institute of Mountainous Climate and Environment, Guiyang 550002, China

通讯作者: 谷晓平(1968-),女,正研级高工,主要从事生态遥感与农业气象研究。Email:16114331@qq.com。

责任编辑: 李瑜

收稿日期: 2022-03-3   修回日期: 2022-08-12  

基金资助: 2021年区域特色应用项目“风云三号03批气象卫星工程地面应用系统”(FY-3(03)-AS-12.13)

Received: 2022-03-3   Revised: 2022-08-12  

作者简介 About authors

胡 锋(1990-),男,硕士研究生,主要从事GIS与遥感应用研究。Email: hufengdxzy@163.com。

摘要

贵州山多平地少,耕地资源紧缺,坝区成了现代农业高质量发展和农民增收致富的主要载体,开展坝区提取与特征研究可为农业产业结构调整和土地资源的可持续利用提供科学参考。以2020年2 m分辨率的国产高分卫星影像为主要数据源,借助“3S”技术手段,对500亩①(①1亩=666.67 m2。) (33.33 hm2)以上的坝区进行了遥感提取、验证与分析。遥感监测结果表明: 贵州省500亩以上坝区大约1 749个,土地面积约337 080.14 hm2,占耕地面积的9.71%。全省主要以小面积坝区为主,其中等级2(66.67~133.33 hm2)和等级1(33.33~66.67 hm2)的坝区个数占比较高,占比分别为36.88%和26.13%; 而等级11(万亩大坝)的坝区面积占比最多(32.05%),且坝区个数与面积之间不成对应比例关系。500亩坝区主要聚集分布在沿东北—西南一线的中部区域,黔南州、遵义市和安顺市坝区面积位列前三; 坝区海拔主要分布在1 000~1 500 m之间,面积占比为46.68%,丘陵和山地区域坝区分布多,盆地和台地区域分布较少。

关键词： 500亩坝区; 高分辨率; 信息提取; 空间分布; 贵州

Abstract

Featuring many mountains and few flatlands, Guizhou Province has scarce cultivated land resources. Consequently, dam areas become a main carrier for developing high-quality modern agriculture and increasing farmers’ income in Guizhou. The information extraction and characteristic research of dam areas can provide a scientific reference for the adjustment of the agricultural industrial structure and the sustainable utilization of land resources in Guizhou. With the domestic high-resolution satellite images of 2020 with a resolution of 2 m as the main data source, this study extracted, verified, and analyzed the remote sensing images of the dam areas with an area over 500 mu (33.33 hm2) using the global navigation satellite system (GNSS), the geographical information system (GIS), and remote sensing (RS). The remote sensing monitoring results are as follows: ① Guizhou has about 1 749 dam areas with an area of over 33.33 hm2 each, covering a total area of about 337 080.14 hm2, which account for 9.71% of the cultivated land; ② The dam areas with an area of 33.33~66.67 hm2 and 66.67~100 hm2 each account for the highest two proportions and account for 46.65% in total; ③ The dam areas mostly have small areas, with 32.05% on a scale of 10 000 mu (666.67 hm2). Moreover, there is not a proportional relationship between the number of dam areas and their area. The dam areas with an area of over 33.33 hm2 each are mainly distributed in the central region along the northeastern-southwestern area in Guizhou, with Qiannan Buyi and Miao Autonomous Prefecture, Zunyi City, and Anshun City ranking the top three in terms of area. The dam areas are dominated by those at altitudes of 1 000~1 500 m, which account for 46.68%. In addition, the dam areas are largely distributed in hilly and mountainous areas, with a few of them spreading in basins and platforms.

Keywords： dam area over 33.33 hm2; high resolution; information extraction; spatial distribution; Guizhou

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本文引用格式

胡锋, 李雪, 左晋, 宋善海, 唐红祥, 谷晓平. 贵州500亩以上坝区遥感识别与空间分布特征研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 287-294 doi:10.6046/zrzyyg.2022068

HU Feng, LI Xue, ZUO Jin, SONG Shanhai, TANG Hongxiang, GU Xiaoping. Remote sensing identification and spatial distribution of dam areas with an area over 33.33 hm2 in Guizhou Province, China[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2023, 35(2): 287-294 doi:10.6046/zrzyyg.2022068

0 引言

山地精准扶贫和山区可持续发展一直是学界关注的焦点[1]。贵州由于特殊的喀斯特地貌发育特征,土地利用格局深受地形、地貌条件影响[2],土地资源类型表现为山地和丘陵多、坝地少,可开发和规模利用的耕地资源有限。耕地主要分布在山间盆地、峰丛洼地、河流阶地及河谷地带[3],通常把这类坡度较小、地势相对平坦的区域俗称为“坝区”或“坝子”。坝区作为人类活动和农业生产生活最为重要的地貌单元载体,具有土表平整、土壤肥沃、承载力和利用率较高等优势,经济和社会效益显著,尤其是万亩大坝备受外界关注[4⇓-6]。2019年省委省政府决定把全省500亩(33.33 hm2)以上的坝区种植土地(下称“500亩坝区”)作为农业产业结构调整和农业现代化发展的龙头抓手,重点培育特色优势产业,助推脱贫攻坚和乡村振兴[7]。长期以来,随着工业化和城镇化的快速发展,建设用地对坝区的侵占现象日益突出,致使非农用地增多,耕地面积减少。坝区土地面临既要保证“吃饭”又要保证“建设”和“生态”的三难局面[8]。因此,系统分析和揭示贵州500亩坝区的数量关系特征和空间分布格局,对全省农业生产布局、产业结构调整及土地资源可持续利用等都具有重要意义。

近年来,关于坝区的研究以中国西南地区较为多见,研究内容主要包括坝区内涵特征与成因研究[9]、坝区划定与类型划分[8,10⇓⇓-13]、万亩大坝信息提取与调查研究[14⇓-16]、云贵两省坝区可用面积估算[17]、坝区土地利用变化与驱动力分析[18⇓-20]、大坝子土地利用转型[21-22]与景观格局演变研究[23⇓-25]。李阳兵等[26]从地形地貌角度探究了贵州不同规模等级坝子的空间分布特征,重点分析了坡度在6°以下平地的空间分布特征; 韩德军等[27]认为土地利用与区域经济之间存在很强的耦合关系,两者互为影响; 张满姣[28]认为贵州坝区农业现代化水平显著提升,经营管理模式呈多样化态势等特点。

上述成果极大地丰富了坝区基础理论和应用研究,意义重大,但大多研究主要集中在典型、独立的坝区,未系统地对全省范围内集中连片的耕地大坝开展研究。关于500亩坝区的数量关系特征和空间分布格局等资料缺乏确切的记录,如坝区分布状况、数量、面积等目前尚无一套完整的数据资料。因此,本文充分利用国产高分辨率的卫星遥感影像,借助遥感与GIS定量分析技术,对贵州500亩以上同时兼有现代农业功能价值的坝区连片地块进行定量化提取剖析和空间表达,旨在探究贵州耕地大坝的数量、规模面积和空间分布格局特征,填补关于500亩坝区数据资料的不足,以期能够为山区粮食生产安全、种植结构调整以及土地资源的合理利用与优化配置等提供数据支撑和决策参考。

1 研究区概况及数据源

1.1 研究区概况

贵州地处中国西南部云贵高原的东斜坡地带,境内地势西高东低,自中部向北、东、南三面倾斜,平均海拔1 100 m左右,土地总面积17.62万km2(图1),属亚热带高原湿润季风性气候,降水年际变化较大,易发生春旱和伏旱[29]。北部大娄山、东北部武陵山、西部乌蒙山和横亘中部的苗岭等4大山脉构成了贵州高原的地形骨架。境内地貌类型十分复杂,大致可分为高原、山地、丘陵和盆地4种基本类型,其中山地和丘陵占全省总面积的92.5%[4]。贵州还是世界上岩溶地貌发育最典型的地区之一,碳酸盐岩广泛分布,据统计喀斯特出露面积占73.6%以上[30](有的资料为61.9%[31])。因此,贵州是典型的喀斯特山地省份,地形起伏大,地块破碎化程度高,耕地总量较少且质量不高,坝区成为了重要的粮食生产基地和政治、经济、文化中心,对人口承载、经济发展和生态建设起着重要作用。

图1

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图1   贵州省地势高程分布图

Fig.1   The topographic elevation distribution map of Guizhou Province


1.2 数据源及预处理

主要包括高分一号(GF-1)、高分二号(GF-2)及高分六号(GF-6)卫星遥感影像数据,其中GF-1和GF-6空间分辨率为2 m,GF-2空间分辨率为1 m,影像时间主要为2020年,局地为2019年或2021年,数据来源于高分辨率对地观测系统贵州数据与应用中心。卫星载荷指标如表1所示。

表1   卫星数据有效载荷技术指标

Tab.1  The technical index of satellite data payload

参数波段GF-1GF-2GF-6
光谱
范围/
μm		10.45 ~ 0.900.45~0.900.45~0.90
20.45 ~ 0.520.45~0.520.45~0.52
30.52 ~ 0.590.52~0.590.52~0.60
40.63 ~ 0.690.63~0.690.63~0.69
50.77 ~ 0.890.77~0.890.76~0.90
空间分辨率/m全色: 2
多光谱: 8		全色: 1
多光谱: 4		全色: 2
多光谱: 8
宽幅/km6045≥ 90
周期/d452

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同时收集了来源于日本宇宙航空研究所发布的ALOS12.5 m分辨率DEM地形数据以及来自清华大学宫鹏教授团队在2017年发布的10 m分辨率全球土地覆盖产品数据,作为研究的辅助数据参考。

主要采用泰坦航空航天数据处理超算系统平台进行数据预处理,内容包括几何纠正、正射校正、波段融合、运算及拉伸,以及色彩平衡、拼接与裁剪等,最终得到研究区域的高分卫星底图数据,以此作为坝区遥感识别提取的主要数据源。

2 研究方法

2.1 500亩坝区的定义与识别

根据省委办公厅印发的《贵州省500亩以上坝区种植土地保护办法》[7]和省农业农村厅印发的《关于500亩以上坝区农业产业结构调整的指导意见》中明确指出: 500亩坝区种植土地是指地形坡度小于6°且面积大于等于500亩的相对集中连片的耕地和园地。因此,本文研究的坝区均指耕地面积大于等于500亩且坡度在6°以下的连片地块。

2.2 技术路线

土地利用/土地覆盖数据是坝区识别提取的重要基础数据。以2017年10 m分辨率的贵州省土地利用/覆盖产品数据为基础,结合2020年的高分卫星影像,解译更新得到2020年全省的耕地和园地土地利用现状数据。将DEM数据按照坡度6°为界的分级标准,生成坡度等级数据。借助GIS软件平台进行坝区遥感提取模型构建,基于该模型可快速完成全省或各市(州)500亩坝区矢量数据的初提取,然后结合GF-2及Google高清影像和无人机航飞影像等对坝区边界进行精细化修正。技术路线如图2所示。

图2

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图2   研究技术路线

Fig.2   Research technical route


2.3 坝区的等级划分

因本研究提取的坝区数量相对较多,面积大小不一,为便于更加清楚地分析500亩坝区之间的数量关系特征,揭示不同面积大小坝区的空间分布格局,本文将坝区按照面积属性划分为11个等级,划分标准如表2所示。

表2   坝区不同等级划分

Tab.2  The different grades of dam area(hm2)

等级面积等级面积
1[33.33, 66.67)7[400.00, 466.67)
2[66.67, 133.33)8[466.67, 533.33)
3[133.33, 200.00)9[533.33, 600.00)
4[200.00, 266.67)10[600.00, 666.67)
5[266.67, 333.33)11≥666.67
6[333.33, 400.00)

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3 结果分析

3.1 500亩坝区遥感监测结果分析

根据卫星遥感监测结果显示(图3),贵州省500亩坝区个数大约1 749个,其土地种植面积为337 078.14 hm2(505.62万亩),占全省耕地面积(第三次国土调查贵州省耕地面积为5 208.93万亩)的9.71%,相当于平均每个坝区192.73 hm2(2 890.89亩)。通过利用GF-2、无人机和Google高清影像以及实地调查等方式,在惠水、平坝、播州、兴义、麻江、榕江、德江、凤冈、贵定等多县(市、区)实地验证了265个坝区,经对比研判,其中有261个坝区识别准确,坝区位置遥感识别精度达98%以上,并针对地形和人居环境复杂区域的坝区边界进行了修正,数据总体精度较高。由此可见,国产高分卫星影像较传统常用的Landsat系列等卫星影像具有高空间分辨率、高时间分辨率等优势,可解译度高,为坝区遥感识别提供了关键数据支撑,是坝区提取较为理想的数据源。

图3

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图3   贵州省500亩坝区的空间分布

Fig.3   The spatial distribution of 33.33 hm2 dam area in Guizhou Province


3.2 500亩坝区的数量关系特征

3.2.1 坝区数量关系特征分析

图4(a)反映了不同面积大小的坝区个数占坝区总数的百分比,以[33.33,66.67) hm2的坝区个数占比最高(26.13%),其次是[66.67,100) hm2和[100,133.333) hm2,分别占21.27%和15.61%,其余面积区间的坝区个数百分比均不足10%; 随坝区面积增加,个数占比逐渐降低,当面积增加至333.33 hm2(5 000亩)以上时,坝区个数占比均在1%左右,备受关注的万亩以上大坝(666.67 hm2)个数占比也仅为4%。可见,坝区面积在5 000亩以下的个数占比达到了89.88%,尤其以[33.33(500亩),133.33 hm2(2 000亩))之间的坝区个数分布最多,其个数占比达到63.01%。

图4

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图4   贵州省500亩坝区的数量分布

Fig.4   The quantity of 33.33 hm2 dam area in Guizhou Province


3.2.2 坝区数量分布与面积特征相互关系

将500亩坝区按面积从小到大排列,基于坝区个数统计坝区面积累计比(图4(b))。结果显示当坝区数量分别达100和1 000个时,其面积累计百分比也仅为1.09%和21.61%; 当坝区数量达1 700个时,其面积累计百分比为72.59%。说明500亩坝区大多以小面积坝区为主,面积主要集中在少数相对较大的坝区,这也充分反映了贵州山区耕地资源破碎化、零星分布的特征。

按坝区等级(图5),以等级2坝区个数最多 (645个),占比为36.88%,其次是等级1,3和4,坝区个数占比分别为26.13%,15.15%和7.26%; 等级11(万亩大坝)约有70个,个数占比仅为4.00%。从面积上,等级11面积最多(10.80万hm2),面积占比达32.05%,其次是等级2,3和4,面积占比分别为18.53%,12.80%和8.62%; 其他等级的坝区个数和面积分布相对较少(表3),且坝区个数与面积占比之间不成线性比例关系,即坝区个数多,其面积不一定多。

图5

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图5   不同等级坝区个数与面积分布

Fig.5   Number and area distribution of dam areas of different grades


表3   不同等级坝区面积分布

Tab.3  The area distribution of dam areas of different grades

等级数量/个数量百分比/%面积/hm2面积百分比/%
等级145726.1322 833.616.77
等级264536.8862 464.8718.53
等级326515.1543 136.8912.80
等级41277.2629 059.458.62
等级5784.4623 161.596.87
等级6412.3415 100.794.48
等级7211.208 856.432.63
等级8201.149 827.612.92
等级9170.979 650.112.86
等级1080.464 945.621.47
等级11704.00108 041.1732.05
合计1 749100.00337 078.14100.00

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3.3 500亩坝区的空间分布特征

3.3.1 坝区省级空间分布特征

根据卫星遥感监测显示,全省500亩坝区总体呈现南多北少、西多东少的空间分布格局(图3),主要集中分布在贵州省中部区域。从坝区分布核密度图(图6(a))可看出,坝区在遵义凤冈—湄潭交汇处、红花岗—汇川交汇处以及安顺平坝—西秀交汇处分别形成了高密度分布核心区,其次在铜仁万山—岑巩交汇处、黔南惠水—长顺交汇处和独山—荔波交汇处、黔西南兴义—兴仁交汇处也形成次高密度分布核心区。除中部外,坝区还沿东北—西南一线区域分布。黔东南州由于地形地貌以山地丘陵为主,耕地以梯田分布较为多见,集中连片的坝区分布相对甚少; 六盘水北部、遵义西北部和北部边缘由于地形切割强烈,地形起伏大,坝区少且呈零星分布。

图6

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图6   坝区个数与面积的密度空间分布

Fig.6   Spatial distribution of number and area density of dam area


从坝区面积核密度图(图6(b))可知,面积较大的坝区主要分布安顺平坝和西秀,其次是黔南惠水、遵义绥阳和播州、黔西南安龙、毕节威宁和金沙等,即安顺著名的高峰大坝、夏云大坝、马场大坝和白云大坝,贵州最大的惠水涟江大坝,绥阳有旺草大坝等,不同高密度区均有不同面积的连片大坝分布。

3.3.2 坝区市级空间分布特征

根据市州的坝区个数、面积统计图(图7(a))可知,面积分布位列前三的分别是黔南州、遵义市和安顺市,其占比分别为19.52%,15.67%和15.36%; 然后依次是毕节市、贵阳市、黔东南州、黔西南州、铜仁市和六盘水市,其中六盘水是所有市州中面积分布最少的,面积占比仅为2.45%(图7(b))。

图7

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图7   各市州坝区数量、面积和密度关系

Fig.7   The relationship between quantity, area and density of dam areas in cities


坝区数量分布最多的是黔南州(373个),然后依次是遵义市(259个)、毕节市(233个)、铜仁市(221个)、黔东南州(182个)、黔西南州(152个)、安顺市(136个)、贵阳市(129个)、六盘水市(64个),其中六盘水坝区数量最少,且各市州坝区数量与面积之间也不形成对应的比例关系(图7(a))。从密度分布(图7(b))上,黔南州坝区密度最高,其次是遵义市、毕节市、铜仁市、黔东南州等地。因此,各市州坝区差异性分布较大,面积大小不一。

3.3.3 坝区地形地貌特征分析

从高程分布上(图8(a)),500亩坝区主要集中分布在[1 000~1 500)m和[500~1 000)m之间,两者的面积占比分别达到46.68%和37.08%。然后依次是<500 m,[2 000~2 500)m和[1 500~2 000)m,其面积占比分别为7.36%,4.81%和3.92%。海拔在2 500 m以上的坝区分布面积较少,面积仅占0.15%。可见,500亩坝区主要集中主要分布在海拔高度为[500~1 500) m之间的区域。

图8

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图8   不同高程、地貌形态区域坝区面积分布

Fig.8   The area distribution of dam area in different elevation and landform


从地貌形态上(图8(b)),500亩坝区主要集中分布在丘陵和山地地貌形态区域,其中丘陵地貌形态区面积170 521.67 hm2,占坝区总面积的50.63%。其次是山地地貌形态区143 259.11 hm2,面积占比42.53%,盆地和台地地貌形态区域仅占6.61%和1.03%%,坝区分布相对较少。

4 结论

本文主要利用国产高分卫星影像,借助遥感信息技术手段,完成了全省500亩坝区的遥感识别监测,并对坝区的个数、面积和空间分布特征等进行了探讨研究。

1)根据卫星遥感监测,贵州省500亩坝区大约1 749个,土地面积约337 078.14 hm2(505.62万亩),占全省耕地面积的9.71%,相当于平均每个坝区面积为192.73 hm2(2 890.89亩)。利用国产高分数据识别的坝区精度达98%以上,较传统常用的Landsat系列等数据具有高空间、高时间分辨率等优点,可解译度高,是坝区遥感监测较为理想的数据源。

2)全省以等级2坝区的个数占比最高,为36.88%,其次是等级1坝区(26.13%)和等级3坝区(15.15%),坝区个数随面积的增加而逐渐减少;坝区大多以小面积的坝区为主,坝地面积主要集中在少数相对较大的坝子,其中万亩以上大坝(等级11)面积占到了32.05%;各等级、市州的坝区个数与其面积之间不存在对应的线性比例关系特征。

3)贵州省500亩坝区主要集聚分布在沿东北—西南一线的中部区域,总体呈南多北少、西多东少的空间分布格局。坝区面积位列前三的是黔南州、遵义市和安顺市,个数占比最多的3个市州是黔南州、遵义市和毕节市,面积和个数均分布最少的是六盘水。

4)坝区海拔主要集中在[1 000,1 500) m和[500,1 000) m,其面积占比分别为46.68%和37.08%,2 500 m以上基本无坝区分布; 丘陵地貌形态区域坝区面积占比达50.63%,山地地貌形态区域占42.53%,盆地和台地地貌形态区域坝区分布相对较少。

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科学界定山地和山区类型是认识山地、因地制宜促进山区可持续发展的基础,可为山区分类开发、分类施策提供依据。本文采用均值变点法确定滑动窗口尺寸,运用空间分析工具对SRTM进行处理以获取山地坡度、起伏度,并提取了黔桂喀斯特各类山地空间范围和规模,以此对县级层面黔桂喀斯特山区类型进行了划分。主要结论如下：①二次使用均值变点法确定移动窗口面积与平均地形起伏度拟合的对数曲线拐点,其表征的是黔桂喀斯特山区地形起伏度最佳统计单元—移动窗口面积为6.50 km<sup>2</sup>。②黔桂喀斯特山地占比大,山地与非山地面积之比约为89:11,且山地省际空间分异明显,贵州喀斯特山地以中山、中低山为主,占贵州部分的57%;而广西喀斯特山地以丘陵为主,占广西部分的59%。③黔桂喀斯特山地区均为山区县,其中,18个纯丘陵县、10个半山区县、15个准山区县、21个显山区县、32个整山区县。整山区县个数多,多分布于乌蒙山区和黔桂峰丛洼地山区,多数为国家扶贫开发工作重点县。

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[J]. 测绘通报, 2005, 10:48-53.

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Kou J M, Yi Z.

Survey of 10 000 mu cultivated flatlands of Province Guizhou and atlas compilation

[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2005, 10:48-53.

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贵州省国土资源厅. 贵州省万亩耕地大坝图集[M]. 长沙: 湖南地图出版社, 2005.

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Department of Land and Resources of Guizhou Province. Atlas of 10 000 mu cultivated flatland of Guizhou Province[M]. Changsha: Hunan Map Press, 2005.

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贵州省人民政府办公厅.

贵州省500亩以上坝区种植土地保护办法

[J]. 农技服务, 2019, 36(2):7.

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General Office of Guizhou Provincial People’s Government.

Measures for the protection of planting land in dam areas of more than 500 mu in Guizhou Province

[J]. Agricultural Technology Service, 2019, 36(2):7.

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盛佳利, 李阳兵.

贵州省坝子的空间分布及不同地貌区坝子-山地组合类型的探索性划分研究

[J]. 贵州师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(2):15-21,32.

[本文引用: 2]

Sheng J L, Li Y B.

The basins distribution of space and exploratory divide basin-mountain combination form different landforms in Guizhou Province

[J]. Journal of Guizhou Normal University(Natural Sciences), 2018, 36(2):15-21,32.

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童绍玉, 陈永森, 王学良.

云南坝子的成因与特征研究

[J]. 云南地理环境研究, 2007, 19(5):129-133,122.

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Tong S Y, Chen Y S, Wang X L.

A study on thecause of formation for flatland in Yunnan

[J]. Yunnan Geo-Graphic Environment Research, 2007, 19(5):129-133,122.

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张述清, 王爱华, 王宇新, 等.

云贵高原地区坝子划定技术与方法研究——以云南省为例

[J]. 地矿测绘, 2012, 28(4):1-4,8.

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Zhang S Q, Wang A H, Wang Y X, et al.

Study on techniques and methods in demarcation of Bazi in Yunnan-Guizhou Plateau:Taking Yunnan Province as an example

[J]. Surveying and Mapping of Geology and Mineral Resources, 2012, 28(4):1-4,8.

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童绍玉.

云南山区与坝区农业利用划分方法探析

[J]. 贵州农业科学, 2011, 39(11):89-91.

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Tong S Y.

Analysis on divion methods of mountain area and flatland area in Yunnan

[J]. Guizhou Agricultural Sciences, 2011, 39(11):89-91.

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杨智谋, 赵宇鸾, 薛朝浪.

岩溶区山-坝系统土地利用演化及其空间分异特征

[J]. 中国农业资源与区划, 2020, 41(7):153-162.

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Yang Z M, Zhao Y L, Xue C L.

Land use evolution and spatial differentiatio characteristics of mountain-basin system in karst area

[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2020, 41(7):153-162.

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杨子生, 赵乔贵.

基于第二次全国土地调查的云南省坝区县、半山半坝县和山区县的划分

[J]. 自然资源学报, 2014, 29(4):564-574.

DOI:10.11849/zrzyxb.2014.04.002      [本文引用: 1]

云南是我国西部的典型山区省份，地形坡度2</sup>坝子的调查和核定成果，选取坝区耕地面积比例、坝区土地面积比例、&ge;100 km<sup>2</sup>坝子数等3 个单项指标，并构建了综合指标&mdash;&mdash;坝区土地综合指数，采用主导指标与综合分析相结合的方法，对全省129 个县（市、区） 进行坝区县、半山半坝县和山区县的划分。结果表明，全省有21 个县属于坝区县，37 个县属于半山半坝县，71 个县属于山区县。这一研究修订了以往云南省仅以坝区耕地面积比例为指标而划分出的坝区县、半山半坝县和山区县方案，为云南省及各地合理地进行产业布局（尤其是农业生产布局）、保护坝区优质耕地资源提供科学依据和基础支撑。

Yang Z S, Zhao Q G.

Study on dividing flatland county,Semi-mountainous & semiflatland county and mountainous county in Yunnan Province based on the second national land survey

[J]. Journal of Natural Resources, 2014, 29(4):564-574.

[本文引用: 1]

杨广斌, 安裕伦, 张雅梅, 等.

基于3S的贵州省万亩大坝信息提取技术

[J]. 贵州师范大学学报(自然科学版), 2003, 21(2):93-110.

[本文引用: 1]

Yang G B, An Y L, Zhang Y M, et al.

Thetechnology of discovering over 10 000 mu basins based on 3S in Guizhou Province

[J]. Journal of Guizhou Norrmal University(Natural Sciences), 2003, 21(2):93-110.

[本文引用: 1]

李军英, 张亚亚, 胡琨菠.

基于航空影像的万亩大坝土地现状调查技术方法探讨

[J]. 北京测绘, 2017(6):68-71.

[本文引用: 1]

Li J Y, Zhang Y Y, Hu K B.

Discussion on the technical method of the present situation investigation of ten thousand mu dam land based on aerial images

[J]. Beijing Surveying and Mapping, 2017 (6):68-71.

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叶玮.

GIS和DEM技术在贵州万亩耕地大坝调查中的应用探讨

[J]. 测绘通报, 2007(1):60-61.

[本文引用: 1]

Ye W.

Application of GIS and DEM technology in dam survey of ten thousand mu cultivated land in Guizhou

[J]. Surveying and Mapping Bulletin, 2007 (1):60-61.

[本文引用: 1]

李倩, 刘毅, 许开鹏, 等.

基于生态空间约束的云贵地区可利用坝区面积与空间分布

[J]. 中国环境科学, 2013, 33(12):2215-2219.

[本文引用: 1]

Li Q, Liu Y, Xu K P, et al.

Research of area and distribution of flatland in Yunnan and Guizhou based on ecological spatial constraints

[J]. China Environmental Science, 2013, 33(12):2215-2219.

[本文引用: 1]

姚原温, 李阳兵, 金昭贵, 等.

贵州省大坝土地利用变化及驱动力分析

[J]. 长江流域资源与环境, 2014, 23(1):67-74.

[本文引用: 1]

Yao Y W, Li Y B, Jin Z G, et al.

Analysis on land use change and driving forces of dam in Guizhou Province

[J]. Resources and environment of Yangtze River Basin, 2014, 23 (1):67-74.

[本文引用: 1]

杨兴艳, 赵宇鸾, 李秀彬.

黔桂岩溶山区土地利用变化的社会经济因素分析

[J]. 中国岩溶, 2019, 38(1):88-99.

[本文引用: 1]

Yang X Y, Zhao Y L, Li X B.

Analysis of land-use changes and Socio-economic factors in Karst mountainous areas of Guizhou and Guangxi

[J]. Carsologica Sinica, 2019, 38(1):88-99.

[本文引用: 1]

陈文华, 甘淑.

云南山地坝区土地利用变化及其驱动分析——以保山坝子为例

[J]. 云南地理环境研究, 2009, 21(6):34-39.

[本文引用: 1]

Chen W H, Gan S.

Lucc and its driving forces in mountain basins of Yunnan Province:A case study in Baoshan basin

[J]. Yunnan Geographic Environment Research, 2009, 21(6):34-39.

[本文引用: 1]

刘亚香, 李阳兵.

乡村转型背景下贵州坝子土地利用生产功能的空间演变

[J]. 地理研究, 2020, 39(2):430-446.

DOI:10.11821/dlyj020180650      [本文引用: 1]

基于6期高分影像数据和实地调查,定量分析贵州惠水涟江大坝1966—2016年乡村转型发展进程中土地利用生产功能时空演变规律。结果表明：① 坝子生产功能定量诊断体系可有效识别坝子生产功能空间格局;动态演变监测模型敏感反映坝子生产功能由&#x0201C;单一路径&#x0201D;主导向&#x0201C;多元路径&#x0201D;时空动态演化过程。② 研究区生产功能空间整体由传统向非传统农业生产主导功能转向,2010年为坝区生产功能转型拐点。③ 坝区传统农业生产功能呈&#x0201C;小幅增加-平稳减少-快速缩减&#x0201D;,非传统农业生产功能呈&#x0201C;波动维稳-小幅增加-快速增加&#x0201D;演变特征,且功能多样性不断增加。研究结果提供了贵州典型坝子土地功能转型微观案例,对当地土地资源优化配置具有现实意义。

Liu Y X, Li Y B.

Spatial evolution of land use and production function in Bazi,Guizhou Province under the background of rural transformation

[J]. Geographic Research, 2020, 39 (2):430-446.

[本文引用: 1]

陈会, 李阳兵, 唐家发.

贵州坝子现代农业功能分布特征研究

[J]. 地球科学进展, 2019, 34(9):962-973.

DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2019.09.0962      [本文引用: 1]

农业现代化是乡村发展的引擎，而贵州地貌以山地和丘陵为主，利于现代农业发展的平坝区少，研究坝子现代农业功能分布可以为贵州农业产业结构调整提供科学参考。利用ArcGIS10.2对2016年高清遥感影像进行解译，识别贵州省现代农业功能地块与现代农业功能坝子，利用核密度、双变量局域空间自相关分别分析地块、坝子个数空间分布特征、地块与坝子的局域空间自相关关系。结果表明：①遵义市、黔南州和毕节市现代农业功能地块面积与个数均位于全省前三，且地块与坝子区域空间自相关关系最为强烈；②坝子在遵义市播州区与红花岗区交汇处形成一个高密度核心区，地块在惠水县、长顺县、平坝区与花溪区交汇处形成一个高密度核心区;③地块面积与坝子面积呈强正相关关系；④地块占所在坝子比例为0~10%。

Chen H, Li Y B, Tang J F.

Distribution characteristics of modern agricultural functions in Bazi,Guizhou

[J]. Progress in Earth Sciences, 2019, 34 (9):962-973.

[本文引用: 1]

李阳兵, 姚原温, 谢静, 等.

贵州省山地—坝地系统土地利用与景观格局时空演变

[J]. 生态学报, 2014, 34(12):3257-3265.

[本文引用: 1]

Li Y B, Yao Y W, Xie J, et al.

Spatial-temporalevolution of land use and landscape pattern of the mountain-basin system in Guizhou Province

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(12):3257-3265.

[本文引用: 1]

刘亚香, 李阳兵, 易兴松, 等.

贵州典型坝子土地利用强度空间演变及景观格局响应

[J]. 应用生态学报, 2017, 28(11):3691-3702.

DOI:10.13287/j.1001-9332.201711.019      [本文引用: 1]

基于坝子(喀斯特山区受人类活动影响最明显的特殊地貌)尺度较小的特征,运用系统网格法,结合半方差变异函数修正模型,分析贵州省境内3种类型共15个坝子2005、2010、2015年土地利用强度的空间演变特征,揭示贵州岩溶山区典型坝子土地利用强度空间演变的一般规律及其与坝子内部景观格局变化的相互关系.结果表明: 贵州坝子土地利用强度空间动态演变和景观格局响应模式展现出明显的类型差异.总体上,土地利用强度随坝子经济水平由高到低呈梯度递减.微观演变上,市县中心坝子的土地利用强度围绕坝地中心外围呈同心带状先减后增,空间演变趋势为稳定-扩张型;市县周围坝子的土地利用强度以单一“极-轴”为高强度中心,变化兼具增减,演变趋势为波动型;偏远地区坝子的土地利用强度基本稳定不变,甚至小幅减弱,演变趋势为稳定-衰弱型;坝子景观格局与土地利用强度变化因坝区主导功能差异存在5种不同的响应关系模式.研究期间,3种类型坝子土地利用强度的空间演变受自然和人文因子双重控制,各因子之间相互作用形成其空间演变的典型特征.

Liu Y X, Li Y B, Yi X S, et al.

Spatial evolution of land use intensity and landscape pattern response of the typical basins in Guizhou Province,China

[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(11):3691-3702.

[本文引用: 1]

姚原温, 李阳兵, 龙东妹.

贵州省黄家坝万亩大坝土地覆被及景观格局变化

[J]. 贵州农业科学, 2015, 43(1):179-184.

[本文引用: 1]

Yao Y W, Li Y B, Long D M.

Land cover change and landscape pattern of Guizhou Huangjia 10 000-Mu basins

[J]. Guizhou Agricultural Sciences, 2015, 43(1):179-184.

[本文引用: 1]

李阳兵, 陈会, 罗光杰.

贵州不同规模等级坝子空间分布特征研究

[J]. 地理科学, 2019, 39(11):1830-1840.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2019.11.018      [本文引用: 1]

以1∶5万地形图和高清遥感影像为数据源,系统研究了贵州省面积在1 hm <sup>2</sup>以上坝子的空间分布规律。研究发现：① 贵州省1 hm <sup>2</sup>以上的坝子,仅占贵州省国土面积的3.99%,低于山间坝子占全省总面积7.51%的传统认识;② 以10~20 hm <sup>2</sup>的坝子个数占比最高,随坝子面积增加,坝子个数占比也逐渐降低;③ 贵州坝子集中于贵州省中部,沿东北到西南一线;④ 贵州坝子体系等级结构较松散,相互之间等级规模差异存在差异。

Li Y B, Chen H, Luo G J.

Spatial distribution of different scale flatland in Guizhou Province,China

[J]. Scientia Geographica Sinica, 2019, 39(11):1830-1840.

[本文引用: 1]

韩德军, 朱道林.

贵州省土地利用与区域经济耦合关系分析

[J]. 农业工程学报, 2012, 28(15):1-8.

[本文引用: 1]

Han D J, Zhu D L.

Coupling relationship analysis of land use and regional economy in Guizhou Province

[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012, 28(15):1-8.

[本文引用: 1]

张满姣.

贵州500亩以上坝区产业发展现状分析

[J]. 安顺学院学报, 2021, 23(4):38-41.

[本文引用: 1]

Zhang M J.

Analysis on the present situation of industrial development in dam area of more than 500 mu in Guizhou

[J]. Journal of Anshun University, 2021, 23(4):38-41.

[本文引用: 1]

王永明, 王美霞, 吴殿廷, 等.

贵州省乡村贫困空间格局与形成机制分析

[J]. 地理科学, 2017, 37(2):217-227.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2017.02.007      [本文引用: 1]

以贫困态势严峻、区域内部贫困差异大的贵州省为研究区,分析了贵州省区县层面乡村贫困的空间异质性和空间依赖性格局,定量测度了乡村贫困空间差异的影响因素和因素效应的空间差异性,进而归纳了贵州省乡村贫困的形成机制。结果发现,贵州省区县乡村贫困具有时空稳定性,呈现出东、南、西部高而中、北部低的“马蹄”形空间异质性格局。区县贫困存在较强的空间依赖性,“高-高”型贫困地域即空间贫困陷阱区域,集聚分布在贵州省的东南部、南部。定量模型发现,坡度、到所在市中心的距离、青少年人口占比、少数民族人口占比是导致贵州区县层面乡村贫困空间差异的显著因素,且这些因素的效应水平呈现出不同的空间模式。产业发展受限、劳动力流动性差、金融和人力资本积累不足是贵州贫困空间形成的主导机制。最后建议扶贫政策层面应将基于地方和基于人的政策相结合。

Wang Y M, Wang M X, Wu D T, et al.

Spatial patterns and determinants of rural poverty:A Case of Guizhou Province,China

[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(2):217-227.

[本文引用: 1]

杨明德.

论贵州岩溶水赋存的地貌规律性

[J]. 中国岩溶, 1982,(2):85-91.

[本文引用: 1]

Yang M D.

The geomorphological of Karst water occurences in Guizhou plateau

[J]. Carsologica Sinica, 1982,(2):81-91.

[本文引用: 1]

李宗发.

贵州喀斯特地貌分区

[J]. 贵州地质, 2011, 28(3):177-181.

[本文引用: 1]

Li Z F.

Division of Karst landform in Guizhou

[J]. Guizhou Geology, 2011, 28(3):177-181,234.

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