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    其他數據論文 II 區論文(已發(fā)表) ? 版本 ZH2 Vol 9 (2) 2024
    下載
    2020年中國1 km格網(wǎng)耕地破碎度數據集
    A dataset of 1 km-grid cultivated land fragmentation in China (2020)
    ?>>
    : 2022 - 11 - 22
    : 2023 - 05 - 24
    : 2023 - 01 - 31
    : 2024 - 06 - 11
    617 16 0
    摘要&關(guān)鍵詞
    摘要:耕地破碎度是對耕地破碎化的定量描述,破碎化不僅會(huì )影響耕地生態(tài)系統的結構和功能,同時(shí)不利于提高耕地資源的利用效率及糧食生產(chǎn)的規模效應。本文利用2020年度變更調查柵格數據,使用公里格網(wǎng)耕地破碎度計算軟件,通過(guò)斑塊密度指數、分離度指數及景觀(guān)耕地類(lèi)型分離度指數等3種景觀(guān)指標格網(wǎng)空間計算,得到2020年中國1 km格網(wǎng)耕地破碎度數據集。在耕地圖斑讀取、公里格網(wǎng)破碎度計算、對比驗證等數據處理階段均進(jìn)行了嚴格的質(zhì)量檢查和質(zhì)量控制,保證了數據的正確性、完整性和可比性。本數據集可用于耕地資源保護與農業(yè)可持續發(fā)展等方面研究。
    關(guān)鍵詞:破碎度;耕地;景觀(guān)格局;斑塊密度;中國
    Abstract & Keywords
    Abstract:?Cultivated land fragmentation is a quantitative description of cultivated land fragmentation, which not only affects the structure and function of cultivated land ecosystem, but also is not conducive to improving the utilization efficiency of cultivated land resources and the scale effect of grain production. In this paper, based on the grid data of the 2020 annual change survey, the 1 km grid farmland fragmentation data set of China in 2020 was obtained by grid space calculation of three landscape indicators, such as patch density index, separation index and landscape farmland type separation index. Strict quality inspection and quality control are carried out in the data processing stages such as farmland map reading, kilometer grid fragmentation calculation and comparison verification, which ensures the correctness, integrity and comparability of the data. This data set can be used to study the protection of cultivated land resources and the sustainable development of agriculture.
    Keywords:?fragmentation degree;?cultivated land;?landscape pattern;?patch density;?China
    數據庫(集)基本信息簡(jiǎn)介
    數據庫(集)名稱(chēng)2020年中國1 km耕地破碎度數據集
    數據作者張定祥,王榮彬,張嘉
    數據通信作者張定祥(dingxiang_zhang@163.com)
    數據時(shí)間范圍2020年
    地理區域中國(不含港澳臺數據)
    空間分辨率1 km
    數據量40.75 MB
    數據格式*.tif
    數據服務(wù)系統網(wǎng)址https://doi.org/10.57760/sciencedb.06521
    基金項目第三次新疆綜合科學(xué)考察項目(2021xjkk0200)
    數據庫(集)組成本數據集為1個(gè)壓縮文件,文件內包含:2020年中國1 km格網(wǎng)耕地斑塊密度.tif、2020年中國1 km格網(wǎng)耕地分離度.tif、2020年中國1 km格網(wǎng)耕地景觀(guān)空間分離度.tif,共3種耕地破碎度數據集。文件名對應不同耕地破碎度指數,每個(gè)tif文件value值代表耕地破碎度值,其中2020年中國1 km格網(wǎng)耕地斑塊密度.tif的數據單位為(斑塊個(gè)數/公頃),其余兩個(gè)tif文件無(wú)量綱。
    Dataset Profile
    TitleA dataset of 1 km-grid cultivated land fragmentation in China (2020)
    Data corresponding authorZHANG Dingxiang (dingxiang_zhang@163.com)
    Data authorsZHANG Dingxiang, WANG Rongbin, ZHANG Jia
    Time range2020
    Geographical scopeChina (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan)
    Spatial resolution1 km
    Data volume40.75 MB
    Data format*.tif
    Data service system<https://doi.org/10.57760/sciencedb.06521>
    Sources of fundingThird Xinjiang Scientific Expedition Program (2021xjkk0200)
    Dataset compositionThis dataset is a compressed file of three cultivated land fragmentation subsets: the 2020 1km-grid farmland patch density in China.tif, the 2020 China 1km-grid farmland separation degree.tif, and the 2020 China 1km-grid farmland landscape spatial separation degree.tif. The file names corresponds to different certain cultivated land fragmentation indices, and the value of each tif file represents the value of cultivated land fragmentation. Among them, the data unit of the 1km-grid cultivated land patch density.tif in China in 2020 is “(number of patches/hectare)”, and the other two tif files are dimensionless.
    引 言
    近年來(lái),隨著(zhù)社會(huì )經(jīng)濟的快速發(fā)展,城市化進(jìn)程加快,大量耕地被建設用地占用,不合理的土地開(kāi)墾增加了田坎、道路的土地使用面積,造成土地資源浪費,耕地破碎度化程度加劇,嚴重阻礙了中國農業(yè)機械化的發(fā)展進(jìn)程[1-3]。耕地破碎化不僅會(huì )影響生態(tài)系統的結構和功能,同時(shí)也影響著(zhù)農業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調整,不利于提高耕地資源的利用效率及糧食生產(chǎn)的規模效應,破碎化的定量描述即為破碎度。
    耕地破碎化是一個(gè)長(cháng)期發(fā)展的動(dòng)態(tài)過(guò)程,而耕地景觀(guān)變化是耕地破碎度變化最直觀(guān)的反映,能夠全面揭示其景觀(guān)格局空間特征,有助于有效掌握區域的耕地利用狀況[4]。因此破碎度計算多依據景觀(guān)格局分析,涉及多種維度和指數的綜合運用,如平均斑塊面積(MPS)、最大斑塊指數(LPI)、斑塊類(lèi)型面積(CA)、斑塊數量(NP)和斑塊密度(PD)、破碎化指數(FS)、斑塊數量破碎化指數(FN)、聚集度指數(AI)[4-13]等,這些方法簡(jiǎn)單明了、數據易獲取、易于解釋?zhuān)瑢W(xué)者認為有效粒度尺寸能有效地反映景觀(guān)面積權重和結構上的差異性特征。不同指標的測度方法結果差異大,如平均斑塊面積(MPS)、斑塊類(lèi)型面積(CA)、斑塊數量(NP)、最大斑塊指數(LPI)等指數只體現了地塊自身的面積、數量等某一方面的破碎化特征,并未體現地塊之間的空間特征。
    目前相關(guān)研究較多聚焦于小尺度,省、小流域、城市群、市、縣(區)、鄉或礦區、自然保護區等典型區域均有涉及[14-18],但是全國尺度的耕地破碎度定量化研究存在空白。并且破碎度的計算模型并未統一,難以形成區域可比或全國可比的數據成果,眾多學(xué)者的研究成果較難得到進(jìn)一步利用?;诖?,本數據集采用斑塊密度(PD)、分離度指數(SPLIT)和景觀(guān)類(lèi)型分離度(DIVISION)進(jìn)行全國耕地破碎度計算。斑塊密度為最基礎的破碎度衡量指標,斑塊數量越多則破碎度越高;分離度指數和破碎化指數都是逐圖斑計算,同時(shí)考慮了圖斑的面積、數量、破碎化指數以及圖斑形狀。
    1 ? 數據采集和處理方法
    1.1 ? 數據來(lái)源
    本文使用的土地利用柵格數據來(lái)自中國國土勘測規劃院提供的2020年度全國國土變更調查土地利用柵格產(chǎn)品,圖像大小為5.68 GB,分辨率為30 m[19]。全國土地利用柵格數據依據三調工作分類(lèi)將土地類(lèi)型分為濕地、耕地、種植園用地、林地、草地、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地、工礦用地、住宅用地、公共管理與公共服務(wù)用地、特殊用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地及其他土地等13個(gè)景觀(guān)類(lèi)型。本文主要研究全國尺度的耕地景觀(guān)類(lèi)型。
    1.2 ? 數據處理
    本文通過(guò)選取的耕地斑塊密度指數、耕地分離度指數及耕地景觀(guān)空間分離度指數?;?020年土地利用30 m柵格,以1 km格網(wǎng)為研究范圍,借助自主研發(fā)的耕地景觀(guān)指數計算軟件逐個(gè)格網(wǎng)計算覆蓋全國區域的1 km格網(wǎng)耕地破碎度。主要流程包括:選取景觀(guān)指數指標、獲取耕地斑塊范圍、公里格網(wǎng)耕地破碎度計算及產(chǎn)品質(zhì)檢4部分(見(jiàn)圖1)。


    圖1 ? 數據集生產(chǎn)技術(shù)流程
    Figure 1 Technology process of the dataset production
    (1)選取景觀(guān)指數指標
    景觀(guān)程度能在一定程度上表征耕地破碎化特征,本研究借鑒耕地破碎度已有成果,從面積類(lèi)指標中選取耕地斑塊密度(PD)、從空間布局類(lèi)指標中選取耕地分離度指數(SPLIT)和耕地景觀(guān)空間分離度指數(DIVISION)對全國尺度耕地破碎度進(jìn)行評價(jià)研究。
    ①耕地斑塊密度指數(PD)
    耕地斑塊密度是某用地類(lèi)型單位土地面積上的地塊數量,除以地塊總面積。該指標是土地面積破碎的具體量化,不僅可以用于同類(lèi)土地,也可以用于不同類(lèi)型土地破碎化程度的比較。其值越大,表明破碎化程度越高。
    \(PD=n/A\) (1)
    式中:n為研究單元內耕地斑塊總數,A為研究單元內耕地總面積。
    ②耕地分離度指數(SPLIT)
    本項目利用耕地分離度指數這一景觀(guān)指數量化全國耕地破碎度。當景觀(guān)由一個(gè)斑塊組成時(shí),分離度指數為1,隨著(zhù)景觀(guān)細分為更小的斑塊而增加,用于說(shuō)明耕地景觀(guān)空間結構的復雜性,從數量和面積兩個(gè)層面進(jìn)行逐圖斑計算。
    \(SPLIT=\frac{{A}^{2}}{{\sum }_{i=1}^{n}{a}_{i}^{2}}\) (2)
    式中:\({a}_{i}\)表示耕地斑塊i的面積,A為區域內耕地總面積。
    ③耕地景觀(guān)空間分離度指數(DIVISION)
    耕地分離度指數突出耕地斑塊整體的分散程度,而耕地景觀(guān)空間分離度指數指耕地中不同斑塊個(gè)體分布的分離度,其值介于0到1之間,0代表完全沒(méi)有破碎,而1代表完全破碎。
    \(DIVISION=1-{\sum }_{i=0}^{n}{\left(\frac{{a}_{i}}{A}\right)}^{2}\) (3)
    式中:\({a}_{i}\)為耕地類(lèi)型中斑塊i的面積,A為研究單元內耕地面積。
    (2)獲取耕地斑塊參數
    全國范圍內,以1 km×1 km柵格大小為單元開(kāi)辟研究柵格區,本文利用Java編程語(yǔ)言及開(kāi)源的柵格數據GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)接口,開(kāi)發(fā)了公里格網(wǎng)耕地景觀(guān)指數計算軟件。在計算耕地景觀(guān)指數時(shí),需要在柵格圖像中識別出耕地斑塊,一個(gè)耕地斑塊實(shí)際是由多個(gè)屬性相同且相鄰的柵格單元組成,本文按四鄰域方法確定像元的鄰接關(guān)系,確定耕地斑塊范圍(見(jiàn)圖2)。首先,按照標準公里格網(wǎng)框架范圍生成1 km×1 km柵格底圖,初始值域填充為0。按上述格網(wǎng)范圍逐個(gè)遍歷1 km格網(wǎng)對應的30 m土地利用柵格數據,篩選耕地地類(lèi),記錄耕地地類(lèi)編碼柵格的索引,存儲在列表中。接著(zhù)遍歷索引列表,若索引列表中包含鄰接上下左右鄰域柵格的索引值,則標記該索引值,繼續判斷索引列表中是否包含該索引值的四鄰域的索引,若包括則加入索引列表,對以上操作進(jìn)行遞歸,進(jìn)而獲取耕地斑塊參數信息。


    圖2 ? 四鄰域算法示意圖
    Figure 2 Schematic diagram of the four-neighborhood algorithm
    (3)公里格網(wǎng)耕地破碎度計算
    公里格網(wǎng)耕地破碎度計算的基本步驟是提取耕地斑塊的基本信息作為參數,再將其代入公式計算特定的景觀(guān)指數。根據已標記過(guò)斑塊標識序號的圖像,將斑塊索引及對應柵格像元數量存儲于字典中。然后遍歷字典,獲取每個(gè)斑塊包含的柵格像元數量,計算斑塊面積,將斑塊索引、面積、包含柵格像元個(gè)數存放到斑塊對象中,將斑塊對象存放于斑塊對象集合中。依據此斑塊對象集合,代入三類(lèi)景觀(guān)指數計算公式,在對象集合中取出公式所需的值進(jìn)行計算,最后得出此公里格網(wǎng)的破碎度柵格值。
    (4)產(chǎn)品質(zhì)檢
    借助Fragstats 4.2軟件同步計算以上三種景觀(guān)指數的耕地破碎度,通過(guò)對比分析兩種軟件計算出的柵格值檢驗1 km格網(wǎng)耕地破碎度的正確性。
    2 ? 數據樣本描述
    本數據集包含2020年全國(港澳臺除外)1 km耕地破碎度柵格信息,涵蓋三種景觀(guān)指數,采用CGCS2000坐標系橢球,投影方式為Albers投影。從圖3中可以看出,耕地斑塊密度(PD)介于0–1111之間,耕地分離度指數(SPLIT)介于0–95之間,耕地景觀(guān)空間分離度(DIVISION)介于0–1之間。不同指標的含義及量綱不具可比性,但總體分布趨勢一致。整體而言,中國耕地破碎度分布趨勢為東部高于西部,南部高于北部,從圖3中可看出西北區域耕地分布較少。








    圖3 ? 全國1 km格網(wǎng)耕地破碎度空間分布圖﹝不包含港澳臺數據,審圖號:GS京(2023)0567號﹞
    Figure 3 Spatial distribution map of cultivated land fragmentation in 1 km-grid across China (excluding Hong Kong, Macao and Taiwan data)
    3 ? 數據質(zhì)量控制和評估
    本數據集以2020年全國30 m土地利用柵格數據為基礎,借助自主研發(fā)的耕地破碎度指標計算工具進(jìn)行1 km格網(wǎng)生產(chǎn)。因此,土地利用柵格的精度及耕地破碎度指標計算軟件決定了本數據集的質(zhì)量和精度。
    3.1 ? 土地利用柵格產(chǎn)品精度
    土地利用柵格數據來(lái)源于2020年縣級國土變更調查數據庫,而縣級國土變更調查數據庫采用1∶2000、1∶5000等大比例尺,數據精度高,且土地利用柵格產(chǎn)品從空間精度及地類(lèi)面積統計分析兩方面驗證柵格產(chǎn)品精度。結果表明,采樣大小為30 m時(shí),村莊圖形邊界平滑,道路出現鋸齒,但仍可保留大部分線(xiàn)物的空間位置關(guān)系(見(jiàn)圖4),且主要地類(lèi)匯總面積與縣級國土變更調查數據庫矢量數據統計面積的比值仍接近1[19]。因此,本文采用的2020年全國30 m土地利用柵格數據能較好保存地類(lèi)信息,滿(mǎn)足應用需求。
    圖4 ? 地類(lèi)圖斑矢量(a)與30米采樣柵格(b)對比圖

    (a)

    (b)
    3.2 ? 耕地景觀(guān)指數的精度驗證
    Fragstats是一款為揭示分類(lèi)圖的分布格局而設計的、計算多種景觀(guān)指數的桌面軟件程序,算法精確,被各類(lèi)研究者廣泛使用。本文將耕地破碎度計算軟件計算出的景觀(guān)指數值與Fragstats 4.2軟件計算的景觀(guān)指數值做對比以驗證計算結果的正確性。通過(guò)隨機選取3000多個(gè)格網(wǎng)作為實(shí)驗數據,實(shí)驗計算的景觀(guān)指數包括耕地斑塊密度、耕地分離度及耕地景觀(guān)空間分離度三種指數。此處將Fragstats計算結果設置為X軸,耕地景觀(guān)指數計算軟件得到的景觀(guān)指數值為Y軸,對其進(jìn)行線(xiàn)性擬合,擬合結果如圖5所示。從驗證結果可以看出,Fragstats 4.2計算的三種景觀(guān)指數與本文耕地景觀(guān)指數計算軟件的計算結果100%一致,證明了本文開(kāi)發(fā)的軟件中景觀(guān)指數算法可靠,保證了本數據集的正確性。






    圖5 ? 耕地景觀(guān)指數驗證圖
    Figure 5 Verification diagram of farmland landscape index
    4 ? 數據價(jià)值
    耕地破碎度在不同空間分辨率及重采樣粒度下差異很大,本研究以土地利用30 m柵格為基礎,劃定1 km格網(wǎng)作為研究范圍,有效保證了耕地破碎度的數據精度。從全國尺度計算三種不同類(lèi)型的耕地破碎度,可從不同維度評價(jià)耕地破碎度,為我國耕地空間格局優(yōu)化、耕地資源集約規模利用及制定耕地保護政策提供參考。通過(guò)多年份的耕地破碎度計算,可開(kāi)展全國耕地空間格局演變特征分析等。在當前耕地保護日趨嚴峻形勢下,加強對耕地破碎化的研究,對促進(jìn)耕地資源集約規模利用、耕地可持續利用及糧食安全保護具有重要意義。
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    數據引用格式
    張定祥, 王榮彬, 張嘉. 2020年中國1 km格網(wǎng)耕地破碎度數據集[DS/OL]. Science Data Bank, 2024. (2024-06-11). DOI: 10.57760/sciencedb.06521.
    稿件與作者信息
    論文引用格式
    張定祥, 王榮彬, 張嘉. 2020年中國1 km格網(wǎng)耕地破碎度數據集[J/OL]. 中國科學(xué)數據, 2024, 9(2). (2024-06-11). DOI: 10.11922/11-6035.csd.2023.0005.zh.
    張定祥
    ZHANG Dingxiang
    技術(shù)路線(xiàn)設計,數據質(zhì)檢,論文撰寫(xiě)。
    dingxiang_zhang@163.com
    (1969—),男,安徽省南陵人,博士,研究員,研究方向為空間大數據技術(shù)與數據產(chǎn)品研發(fā)等。
    王榮彬
    WANG Rongbin
    數據質(zhì)量控制,數據處理。
    (1978—),男,山西省大同人、碩士,研究員,研究方向為國土信息化與土地資源管理。
    張嘉
    ZHANG Jia
    軟件開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品制圖。
    (1984—),男,山東省濟寧人,碩士,高級工程師,研究方向為自然資源調查監測、地理空間分析。
    第三次新疆綜合科學(xué)考察項目(2021xjkk0200)
    Third Xinjiang Scientific Expedition Program (2021xjkk0200)
    出版歷史
    I區發(fā)布時(shí)間:2023年1月31日 ( 版本ZH1
    II區出版時(shí)間:2024年6月11日 ( 版本ZH2
    參考文獻列表中查看
    中國科學(xué)數據
    csdata