1994－2018年新疆塔河干流農作物播種面積時空變化及影響因素分析

柯映明，沈占鋒，李均力，白 潔，鄧劉洋，許澤宇

1994－2018年新疆塔河干流農作物播種面積時空變化及影響因素分析

柯映明1,3，沈占鋒1,3※，李均力2,3,4，白 潔2,3,4，鄧劉洋1,3，許澤宇1,3

（1. 中國科學院遙感與數字地球研究所，北京 100101；2. 中國科學院新疆生態與地理研究所荒漠與綠洲生態國家重點實驗室，烏魯木齊 830000；3. 中國科學院大學，北京 100049；4. 新疆維吾爾自治區遙感與地理信息系統應用重點實驗室，烏魯木齊 830000）

基于農作物物候信息和多季相遙感觀測等相結合的方法，分析沙雅縣1994—2018年的農作物播種面積變化的時空特征，并從水資源要素、耕地與胡楊林轉化等分析播種面積變化的原因。研究結果表明：1）沙雅縣農作物播種面積在1994—2018年呈現增長趨勢，尤其在2006年以后加速增長；2）渭干河灌區的播種面積空間上呈現由內向外、由碎片化向集中連片化的趨勢發展，而塔河干流區播種面積增加的區域沿著塔河兩岸不停游移；3）渭干河灌區農作物播種面積的增加與渭干河上游的來水量變化呈現較強的相關性，而塔河干流區二者相關性較低；4）塔河干流的胡楊林區每年被耕地侵占的面積呈現增長趨勢，盡管2006年以后胡楊林保護措施不斷加強，然而林區的農作物播種面積在2008年以后呈現增速加快的趨勢，出現了被侵占的胡楊林未能恢復、新的胡楊林又遭破壞的現象。

遙感；監測；農作物；播種面積；時空變化；新疆沙雅

0 引 言

耕地作為寶貴的自然資源，是人類賴以生存的基礎條件，其數量與質量不僅關系到糧食生產安全，還關系到生態環境保護[1-2]。根據最新土地利用分類，耕地包括熟地，新開發、復墾、整理地以及包括輪歇地、休耕地在內的休閑地[3]。而與耕地面積不同，國家統計局定義的農作物播種面積為農業生產經營者在日歷年度內收獲農作物在全部土地上的播種或移植面積[4]。對農作物播種面積動態變化的研究不僅能更直接地反映土地和糧食之間的關系，還對糧食安全和社會穩定發揮著重要作用[5]。

對于新疆而言，在資源開發和經濟發展的過程中，生態問題日益顯著，而其中農業用水過程中的生態與經濟矛盾尤為顯著[6]，且由于土壤鹽漬化嚴重導致休耕輪作頻繁，各年度耕地面積與農作物播種面積并不一致。因此，利用遙感技術提取農作物播種面積，不僅有利于農業產量的精準預估并有助于農業結構調整，還為農業水資源利用估算及效率評估提供數據基礎。尤其是在胡楊林等生態保護區，農作物播種面積的空間分布信息也能夠幫助監測違法開墾耕地等現象。沙雅縣耕地主要分布于渭干河灌區，其次分布于塔里木河干流流域，其農作物生長主要依靠灌溉。不同于新疆建設兵團農墾團場，沙雅縣胡楊生態林與農作物交錯分布，耕地地塊相對較小且密集，形狀大小不一，地塊邊界難以區分，增加了耕地提取的難度。另外，由于該地區地下水位較高，鹽漬化嚴重，土壤鹽漬化面積占耕地總面積的近一半[7]，耕地輪作休耕現象頻繁。因此，研究沙雅縣的農作物播種面積動態變化對塔河干流區域的農業生產保障和生態環境安全有著重要意義。

目前，大部分學者采用以遙感數據為主、統計數據為輔的方法開展耕地的時空變化研究；而對農作物播種面積的研究主要以統計年鑒等資料為主要數據源。劉紀遠等基于20世紀80年代末、1995、2000、2005、2010共5期全國土地利用變化數據研究其基本特征與空間格局[8-9]，陳紅等利用TM、CBERS遙感影像土地利用數據及野外調查數據對1990－2008年間新疆耕地變化趨勢及其驅動力進行了研究[2]，劉合滿等基于農業統計數據分析了1980－2010年西藏地區農作物播種面積與人口數量變化之間的關系[5]，張志國等基于統計年鑒數據對1978－2008年間河南省農作物播種面積的時序特征趨勢進行了預測等[10]。而塔里木河流域氣候變化響應顯著、環境脆弱，對耕地變化的研究大多從人口、水利工程、氣候與水資源變化的角度進行討論。如陳亞寧等以氣象水文資料為基礎建立綠洲適宜規模數學模型，從水資源等角度測算干旱區綠洲適宜發展規模[11]。常存等結合TM數據及對應水文數據，從水土資源配置的角度研究干旱區耕地擴張過程中的驅動作用[12]。

在研究農作物播種面積的變化過程中，若僅僅基于統計數據進行分析，由于數據方面的限制，在空間尺度上僅能到縣級水平，難以得到更細致的地理單元的變化特征。而如果僅依靠遙感信息提取并進行分析，也容易忽視社會、自然等因素與其之間的關系。據此，本文選取1994－2018年期間Landsat5 TM、Landsat8 OLI等14個年份的遙感影像，結合研究區的社會經濟等統計年鑒、水文數據及胡楊林分布數據和農作物物候信息，開展基于多時相遙感影像的沙雅縣農作物播種面積的時空動態變化研究，并從不同區域討論河流徑流量對農作物播種面積變化的影響，最后從耕地與胡楊的轉化角度討論地區相關政策及生態保護情況。

1 研究區概況

新疆阿克蘇地區沙雅縣地處81°45′－84°47′E，39°31′－41°25′N，位于天山中段以南，塔克拉瑪干大沙漠北緣，塔里木河中游，海拔946－1 050 m[7]。該地區遠離海洋，屬于典型的大陸性暖溫帶干旱氣候，氣候干燥，風沙頻繁，降水稀少，蒸發量大，東、南、西3面被沙漠環繞，生態環境較為脆弱[13]。主要生態問題有沙塵暴、揚沙、浮沉等氣象災害，制約農業發展生產的土壤鹽漬化，河道水力侵蝕，以及由于人類活動導致荒漠植被破壞所導致的風力侵蝕[14]?？h域內由北向南包括渭干河沖積扇平原、塔里木河河谷平原、塔克拉瑪干沙漠3類地貌[14]。塔里木河由西向東流淌，在沙雅縣中部偏北橫穿全縣境內達200 km以上，兩岸分布有全國面積最大、保存最為完好的2.13×105hm2原始胡楊林，同時將沙雅縣分為南北2部分[15]。

本研究區即為沙雅縣包括渭干河沖積扇平原及塔里木河河谷平原在內的北部地區，如圖1所示。根據流域界限將研究區分為渭干河灌區（I區）以及塔里木河干流流域（Ⅱ區）2部分，覆蓋面積達8 848 km2，其中I區面積2 209 km2，Ⅱ區面積6 639 km2。I區隸屬渭干河灌區，為典型綠洲農業區，農作物生長全靠灌溉，由于地勢平坦，地下水位較高，在強烈蒸發作用下導致土壤鹽漬化現象加重[7]。Ⅱ區隸屬塔里木河干流流域，處于由塔里木河干流三源交匯處的肖夾克至英巴扎之間，是沙雅縣胡楊林主要分布區，沿河布有阿拉爾、新渠滿、英巴扎3個水文站[16]。

20世紀90年代以來，各類鼓勵耕地開墾的低息貸款與低稅收政策不斷發布，特別是90年代后期的農業種植補貼政策，這些因素綜合起來使得新疆耕地擴張速度在2000－2005年之間達到頂峰[17-18]。而耕地增長的區域90%以上發生在天然林地與草地區[18]，沙雅縣胡楊林分布區靠近塔里木河干流，水土條件優越，成為耕地擴張的首選。

圖1 沙雅縣示意圖

2 數據來源與研究方法

2.1 研究數據

本文研究數據包括3部分：遙感影像數據、統計年鑒數據、水文數據。遙感數據如表1所示，包括1994－2018年Landsat 5 TM、Landsat 8 OLI的30 m中分辨率影像共計94景，其中Landsat 5 TM數據46景，Landsat 8 OLI數據48景。Landsat系列數據條帶號為145，行編號為31、32。其中超過80景影像數據云量均在10%以下，其余影像數據云量雖然超過10%但主要研究區并未被云覆蓋；統計年鑒數據包括沙雅縣1994－2016年農作物播種面積統計數據，數據來源為1995－2017年《新疆統計年鑒》；水文數據包括黑孜水庫水文站1980－2013年與阿拉爾水文站1980－2017年各年度徑流量數據。

表1 沙雅縣1994－2018年Landsat數據列表

2.2 研究方法

鑒于研究區主要作物一年一熟、不同作物生長季差異較大[19]的特點，對單個年份農作物播種面積的精準提取需要綜合同一年份的多個季節的遙感數據。據此，本文提出一種基于多時相遙感數據的農作物播種面積提取方法：首先，為確保農作物播種面積提取結果包含研究區主要農作物（棉花、冬小麥、春玉米）[19]，本文選擇能夠覆蓋各類農作物生長旺盛期的4－5月、6－8月以及10－11月3期不同時相遙感影像；然后，利用NDWI與MNDWI[20-21]、修正的3波段最大梯度差指數[15,22]、NDVI等指數構建分類決策樹模型，提取各影像包括農作物、自然植被、水體、裸地、人工表面在內的不同地物類別信息；最后，將3期農作物提取結果進行疊加整合和人工編輯，獲取該年度農作物播種面積。如圖2所示，對圖1示范區2018年農作物播種面積提取結果表明，該方法能夠有效避免耕地信息的漏提，解決單期遙感數據提取精度不足的問題。

沙雅縣林地以胡楊為主，包括原始河岸胡楊林、人工河岸胡楊林以及古河岸胡楊林3大類[13]，1980 s和2004－2009年分別開展過2期森林資源調查。在上述2期成果的基礎上，結合中國資源環境遙感數據庫的林區分布圖[23]，疊合1994－2018年14個年份的Landsat數據，通過分類和人工解譯的方法提取胡楊林的分布及面積。

圖2 基于多時相遙感影響的農作物播種面積提取范例

本研究中的精度分析包括2部分：首先對基于決策樹提取的農作物播種面積分類精度進行分析，再將基于遙感提取的農作物播種用地面積與基于統計年鑒的農作物播種面積進行相關性分析。前者通過隨機點驗證的方法計算本研究中各年度農作物播種面積的制圖精度、用戶精度。首先，根據不同年份分類結果利用Arcgis軟件生成400個隨機驗證點，其中農作物播種面積區域與非農作物播種面積區域各均勻分布200個；然后，結合Google Earth與Landsat影像所體現的地物實際信息，采取人工目視判讀手段建立不同年份隨機樣本點數據集。后者通過線性相關分析，計算相關系數與均方根誤差，來判定遙感提取結果與年鑒統計數據之間的相關程度與偏移程度。

為分析研究區農作物播種面積時空變化規律，本文利用基于格網的屬性數據空間化分析方法，以2.5 km× 2.5 km作為農作物播種面積變化空間統計的最小單位，將研究區劃分為1 571個單元。為了充分表現空間的細部差異，在劉紀遠等提出的土地利用類型年變化率的基礎上，提出基于格網的農作物播種面積絕對年變化率，從而對農作物播種面積的時空變化速率進行度量[24-25]。第塊格網的農作物播種用地絕對年變化率K計算公式為

式中ΔS表示起始時間至結束時間塊格網中農作物播種面積增加的大小，km2；Grid表示格網單元面積，在本研究中為6.25 km2。

為討論該地區農作物播種面積的相關因素，本文結合研究區內黑孜水庫水文站及阿拉爾水文站徑流量變化，以徑流量變化為切入點討論水資源變化與不同區域農作物播種面積變化之間的關系。沙雅縣沿塔里木河兩岸分布上百萬畝胡楊林，近年不少研究發現該地區毀林開荒的現象較為嚴重[26-27]。因此，本文最后通過對沙雅縣內各年度胡楊林被侵占面積的變化，從生態資源破壞方面研究耕地擴張與胡楊之間的轉化，并根據相關政策討論其之間的關系。

3 農作物播種面積的時空變化分析

3.1 結果及精度驗證

圖3為基于前面第2部分研究方法進行的1994—2018年份不同時期農作物播種面積與胡楊面積提取結果示意圖，圖4為本次提取的精度驗證結果。由圖4a可知，利用多時相遙感數據提取農作物播種面積各年度制圖精度（PA-Annual）均在88%以上，平均制圖精度（PA-Mean）達94.73%，各年度用戶精度（UA-Annual）均在92%以上，平均用戶精度（UA-Mean）達95.79%。根據圖4b所示的遙感提取與統計年鑒的相關分析圖可知，利用遙感方法所得農作物播種面積（觀測值）與通過年鑒統計數據所得的農作物播種面積（真實值）相關分析所得相關系數為0.94，二者之間高度正相關，說明了本研究中采取多時相遙感影像進行農作物播種面積提取方法的可靠性。二者相關分析中RMSE達25.46，在1994－2013年期間利用遙感方法所得農作物播種面積比通過年鑒統計數據所得的農作物播種面積高大約2×104～5×104hm2，2014年開始2種方式獲取的農作物播種面積差值相對較小（小于5×103hm2）。統計結果由于技術手段限制（主要采取逐層上報的方式）與歷史背景等原因存在瞞報、誤報和漏報的情況，與通過遙感數據直接獲取的農作物播種面積存在一定差異；而全國第二次土地調查（調查結果于2013年12月30日起由國土資源部正式對外公布）開始采取遙感技術等多種手段，該時期之后的統計結果誤差得到極大改善[28]。

圖3 農作物播種面積提取結果示意圖

注：PA為制圖精度，UA為用戶精度

3.2 農作物播種面積的時間變化過程

由圖5與表2可知，沙雅縣農作物播種面積呈持續上升趨勢，根據圖示變化特點，將農作物播種面積變化分為1994—2006、2006—2008、2008—2011、2011—2014、2014—2015、2015—2016與2016—2018年共7個時段，具體變化表現為：

1）在整個研究區，農作物播種面積在各個時段均呈現增長趨勢，但不同時段的增長幅度差異較大。其中，增幅最大出現在1994－2006年與2008－2011年時段，農作物播種面積變化率達40%左右；其次為2011－2014年與2016－2018年時段，變化率約為12%；而2006－2008年、2014－2015年與2015－2016年時段，農作物播種面積增速較為緩慢，變化率均在6%以下。

2）渭干河灌區的農作物播種面積變化分為2個階段，以2011年為節點，從之前的變化率較高向變化率較低發展，甚至在2015－2016年時段變化率出現負值?2.22%。表明渭干河灌區農作物播種面積在經歷初期的較大幅度增長，中心部分由破碎而連接成片，并開始向周圍擴張的過程中，逐步達到相對飽和的狀態。

圖5 農作物播種面積變化示意圖

表2 農作物播種面積分區分時段變化率統計

3）塔里木河干流區農作物播種面積變化大致分為3個階段，分別以2011年、2015年為節點，從開始的面積大幅增長，到中期的增長幅度下降，再到后期的增長幅度重新回升。其中，1994－2006年與2008－2011年時段，該區域農作物播種面積同比將近成倍增長，在2011－2014年、2015－2016年與2016－2018年時段，該區域農作物播種面積也以較為穩定的增速進行增長，增幅分別為14.74%、19.35%與31.03%；而在2006－2008年與2014－2015年時段該區域農作物播種面積處于減少狀態，變化率分別為?20.65%與?7.34%。

3.3 農作物播種面積的空間變化特征

對3.2節中所表述的7個時段，再加上總變化過程的1994－2018年時段，這8個時段進行農作物播種面積的絕對變化率計算與格網化表達。為將分析結果進行更加直觀與可視化展示，結合本研究特征與變化率的空間布局規律，剔除起止時間內農作物播種面積均為0的格網，依據年變化率值分布規律從?0.2到0.6之間以0.1為間隔進行等間隔劃分，并將小于?0.2部分，恒為0部分以及大于0.6部分單獨列出，將農作物播種面積絕對變化率分為11個等級。圖6與圖7示意了不同時間段的農作物播種面積空間變化規律。

從1994－2018年整體時段來看，沙雅縣農作物播種面積呈現增加趨勢的區域約95%，且面積變化率超過0.5的區域主要分布在渭干河灌區東部、西南部以及塔里木河干流流域新渠滿水文站南部，農作物播種面積減少最顯著（即變化率小于?0.2）的區域主要分布于沙雅縣城鎮區，這也表明了沙雅縣城市化建設發展對農業的影響。沙雅縣農作物播種面積呈現由零散分布逐漸連接成片，其耕地逐漸向高質量農田方向發展，對大規模機械化操作起到促進作用[6]。

圖6 基于格網的農作物播種面積絕對變化率空間分布圖

圖7 農作物播種面積變化率格網統計示意圖

依據圖6所示變化規律，將2006、2008、2011、2015年作為時間節點分不同時段分析可知：

1994－2006年間，渭干河灌區農作物播種面積減少（即變化率小于0）部分主要分布于其北緣以及中部部分地區，農作物播種面積增加較明顯（即變化率大于0.4）的區域僅占5%，且分布于其農作物種植區東部邊緣，農田開墾與撂荒成為該時期農作物播種面積變化的一個顯著特征[29]；而塔里木河干流流域農作物播種面積主要呈現增加趨勢，呈增加趨勢的區域超過85%，且增加較明顯（即變化率大于0.4）區域分布于塔里木河干流南部遠離河流地帶。

2006－2008年間，渭干河灌區農作物播種面積呈現增加趨勢的區域約78%，其中中心部分及南部邊緣地帶面積出現輕微減少（變化率在?0.1至0之間）；塔里木河干流流域農作物播種面積呈現減少趨勢的區域超過50%，且主要分布于在其遠離河流地帶，且減少程度較大（變化率小于?0.1）區域分布在新渠滿周邊及其下游中段河流兩岸，而農作物播種面積增加部分主要分布于新渠滿上游河段河流沿岸地帶及其下游西北部地區。

2008－2011年間，沙雅縣整體農作物播種面積均呈現增加趨勢，播種面積增加的區域占比超過80%，達到各時段最高水平。對于渭干河灌區而言，僅最中心區域及東南邊緣地帶共約6%區域處于面積輕微減少（變化率在?0.1至0之間）趨勢，其余部分均呈現平穩增長趨勢（變化率大于0但小于0.4）；對于塔里木河干流流域而言，農作物播種面積減少部分主要分布于塔里木河河流沿岸，且總面積約占23%，而增加部分則主要分布于遠離河流地帶，尤其是新渠滿南部地區出現較明顯的增加（變化率超過0.4）。

2011－2015年間，渭干河灌區農作物播種面積呈現增加趨勢的區域超過80%，且東部邊緣地帶出現較大幅度的增加（變化率大于0.4），而同樣由于輪作休耕的影響，約15%區域呈現農作物播種面積略微減少的趨勢（變化率在?0.1至0之間）；塔里木河干流流域農作物播種面積在此階段呈現減少趨勢，呈現由東向西遷移的現象，面積減少的地區從新渠滿下游河流沿岸向新渠滿上游河流沿岸蔓延，同時在遠離河流地帶減少趨勢有逐漸加重的現象。

2015－2018年間，沙雅縣農作物播種面積減少區域增多，且相對集中于渭干河灌區，根據新疆統計年鑒數據顯示，2015－2016年期間，由于玉米價格大幅下跌，玉米播種面積減少近7×103hm2[4]。渭干河灌區作為沙雅縣主要耕地分布區，其農作物播種面積增速也隨之放緩，甚至于2015－2016年間出現微量減少，其農作物播種面積減小的區域于2015－2016年間達60%，于2016－2018年間達40%，而在這一過程中，農作物播種面積明顯減?。ㄗ兓市∮?0.1）的區域呈現從灌區南部向北移動的趨勢，且主要分布于灌區的中部，其東西兩側農作物播種面積仍舊保持一定程度的增加。塔里木河干流流域農作物播種面積則重新出現大部分區域（增加面積超過70%）呈平穩增加趨勢（變化率小于0.4）的現象，同時農作物播種面積發生減少趨勢的地帶呈現由河流兩岸向遠離河流地區蔓延。

4 討 論

4.1 農作物播種面積與水資源變化的關系

沙雅縣農作物播種面積主要分布在渭干河灌區以及塔里木河干流流域，其中，對于渭干河灌區，其上游黑孜水庫作為最大的控制性水利樞紐工程承擔著下游農業灌溉用水以及人類生活用水的重要責任[30]，而塔里木河干流流域農業用水則主要來自干流水資源[31]。

為了分析徑流量變化對農作物播種面積的影響，本文將黑孜水庫水文站年徑流量、阿拉爾水文站年徑流量的自1980年至今累計距平值分別與渭干河灌區各年度農作物播種面積、塔里木河干流流域各年度農作物播種面積進行相關分析，并分析和比較徑流量變化對兩個區域農作物播種面積的影響。根據圖8可知，黑孜水庫水文站徑流累計距平值與渭干河灌區播種面積之間的相關系數為0.89，而對應的阿拉爾水文站與塔河之間的相關系數為0.31。這表明，渭干河灌區的農業用水主要依靠上游的河川徑流補給，上游來水量豐富的年份，其農作物播種面積也隨之增大。而塔河流域兩岸的新增的耕地來自于毀林開荒的胡楊林地，其水土條件本來就較好，自2010年以后，嚴禁從塔河河道抽水灌溉農田，故塔河區農作物播種面積與徑流量變化的關系就較渭干河弱。

4.2 耕地與胡楊的轉換

以1990年胡楊分布以及1994年農作物播種面積為基礎數據，對1994－2018年間胡楊分布區農作物播種面積與自1994年起各年度由于農作物播種面積的增長而造成的各年度平均新被侵占的胡楊林面積進行統計。由圖3與圖9可知，1994－2006年間，沙雅縣由于農作物播種面積增長，胡楊林被逐年侵占，侵占速率保持相對穩定，胡楊分布區中的農作物播種面積隨時間推移持續穩定增長。

圖8 農作物播種面積與徑流量累計距平相關分析

為了保護塔里木河流域珍貴的生態資源，2005年5月1日開始施行修訂后的《新疆維吾爾族自治區塔里木河流域水資源管理條例》，其中第八條規定：流域內嚴格控制非生態用水，增加生態用水。在塔里木河流域綜合治理目標實現之前，流域內不再擴大灌溉面積。未經自治區人民政府批準，嚴禁任何單位和個人開荒[32]。結合圖6與圖9可知，自條例施行以來，2006－2008年期間雖然塔河干流兩岸超過半數區域農作物播種面積出現不同程度減少，但各年度新被侵占胡楊林的面積依舊不斷增加，每年仍舊有部分胡楊林因農作物播種面積的增長而遭到破壞，而在2008年以后，胡楊分布區農作物播種面積以更加激烈的趨勢增加。

圖9 耕地與胡楊關系示意圖

為落實耕地保護制度與土地宏觀調控政策，新疆維吾爾自治區土地利用總體規劃（2006－2020年）中提出對基本農田保護力度的加大，從而保持耕地總量平衡，并調整土地利用結構，提高農用地在土地利用結構中的所占比例。規劃中指出在阿克蘇地區（包括本研究區）的土地利用方向之一在于結合塔里木河流域綜合治理工程，大力推進土地整治，進行鹽堿地改造。與此同時，重點保護基礎性生態建設和環境保護用地，高度重視天然林、天然草場和濕地等基礎性生態建設和環境保護用地的保護，從而構建生態良好的土地利用格局。由圖3、圖6與圖9可知，自規劃實行以來，耕地集中分布的渭干河灌區農作物播種面積逐年增加，碎片化農田逐漸連接成塊，農田質量得到提高，農用地所占比例也得到加強，但胡楊林分布區農作物播種面積增加態勢依舊存在，胡楊林地不斷被破壞蠶食，胡楊林間的農作物播種面積呈現“增加-減少”交替拉鋸式現象。

此類現象表明，即使生態環境的保護與建設被放置到最“根本”的首要位置，“退耕還林”、“退耕還牧”和嚴格限制耕地開發等措施不斷推行的同時各類不同程度的打擊破壞森林資源和侵占林地的專項行動也同步不斷開展，但由于當地人民對環境保護意識不夠，亂占林地與毀林開荒的現象仍屢禁不絕[33]。由此可見，塔里木河流域胡楊林地保護政策執行力度加強勢在必行，宣傳教育力度應當引起重視，從而使胡楊林分布地區農作物播種面積擴張趨勢得到有效遏制，以實現農業、經濟與生態環境的共同可持續發展。

5 結 論

本文選取1994－2018年期間Landsat5 TM、Landsat OLI的30 m中分辨率影像，結合研究區主要農作物物候信息，使用各年度多時相影像，對沙雅縣農作物播種面積進行提取。同時將研究區按照流域界限分為渭干河灌區以及塔里木河干流流域2部分，根據格網分析的方式通過計算農作物播種面積絕對變化率反映其時空變化，并對不同區域分析農作物播種面積與上游來水量的關系，最后從耕地擴張角度分析其與胡楊林面積變化的關系，得到以下結論：

1）沙雅縣主要農作物為棉花、小麥與玉米，根據其不同的物候規律，在各年度采用4－5月、6－8月以及10－11月共3期影像，不僅能夠大大提高農作物播種面積提取的準確率，避免因主要農作物生長旺盛期不同所造成的漏提現象，同時能夠利用各時相影像間的互補作用提高整體農作物播種面積提取精度。

2）沙雅縣農作物播種面積在1994－2018年期間呈現先持續緩慢增長（1994－2006年）后劇烈增長（2006－2018年），且增幅較大的2個時段為1994－2006年與2008－2011年。從空間上來看，渭干河灌區農作物呈現由內向外、由零散分布朝大塊片狀趨勢發展，除去由于輪作休耕等導致的變化，其面積增加區域分布于東部及西南部外圍，而塔里木河干流流域農作物呈現“增加-減少”交替拉鋸式分布，其面積增加區域主要分布于塔里木河新渠滿水文站上游南岸及其下游北岸。

3）渭干河灌區農作物播種面積的增加與渭干河上游的來水量變化呈現較強的相關性，相關系數達0.89，而塔河干流區相關性較低，相關系數僅0.31。

4）沙雅縣塔河干流的胡楊林區每年被耕地侵占的面積呈現增長趨勢，雖然2006年以后胡楊林保護措施不斷加強，然而林區的農作物播種面積在2008年以后呈現增速加快的趨勢，出現了被侵占的胡楊林地未能恢復、新的胡楊林又遭破壞的現象。

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Temporal and spatial change of sown area of crop and its influencing factors in main stream of Tarim River from 1994 to 2018

Ke Yingming1,3, Shen Zhanfeng1,3※, Li Junli2,3,4, Bai Jie2,3,4, Deng Liuyang1,3, Xu Zeyu1,3

(1.100101,; 2.830000,; 3.100049,; 4.830000,)

Shaya County is located in the upper reaches of the main stream of the Tarim River. As one of the typical agricultural areas, its crop growth water source mainly comes from watershed irrigation. Studying the temporal and spatial changes of crop land not only helps to monitor agricultural land in the region and analyzes agricultural water consumption to provide a decision to rationally allocate water resources in the Tarim River, but also can help to monitor illegal land reclamation. This paper selected 94 medium resolution images of Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI from 1994 to 2018, and used the socio-economic statistical yearbook in the corresponding year, hydrological data anddistribution data, combined with the main crop phenological information in the study area, based on multi-time remote sensing images, the information of the sown area of crops in Shaya County was extracted and the temporal and spatial dynamics were studied. And the reasons for the change of planting area from the aspects of water resources and the relationship between cultivated land andforest were analyzed. The results showed that: 1) The main crops in Shaya County were cotton, wheat and corn. The usage of multi-temporal data to extract the planting area of crops according to their different phenological laws could not only greatly improve the accuracy of the extraction result of the sown areas of crops, but also avoid the leakage phenomenon caused by different growth periods of major crops, and it could be used to improve the extraction precision of the whole crop planting area by using the complementarity between the various time images; 2) The crop planting area in Shaya County showed an increasing trend in 1994-2018, especially showed a rapid growth (2006-2018) after continuous slow growth(1994-2006), and the two periods with larger increase rates were 1994-2006 and 2008-2011; 3) The planting area of the Weigan River Irrigation District had a spatial trend from the inside to the outside, from the fragmentation to the centralized contiguous development, the increased area was distributed in the eastern and southwestern parts, while the area of the sown area of crops in the Tarim River Basin had increased along the main stream of the Tarim River, and its increased area was mainly distributed on the south bank of the upper reaches of the Xinquman Station on the Tarim River and its downstream north bank; 4) The increase of crop planting area in the Weigan River irrigation area had a strong correlation with the change of the inflow water volume in the upper reaches of the Weigan River, with a correlation coefficient of 0.89, while the area in the main stream of the Tarim River had a relatively low correlation, with a correlation coefficient of only 0.31; 5) Theforest area in the main stream of the Tarim River was cultivated every year. The area occupied by encroachment showed a growing trend, although the protection measures forforests continued to strengthen after 2006, The planting area of crops showed a trend of accelerating growth after 2008, and the phenomenon that the invadedforest failed to recover and the newforest was destroyed.

remote sensing; monitoring; crops; sown area; temporal and spatial changes; Xinjiang Shaya

柯映明，沈占鋒，李均力，白 潔，鄧劉洋，許澤宇. 1994－2018年新疆塔河干流農作物播種面積時空變化及影響因素分析[J]. 農業工程學報，2019，35(18)：180－188.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.022 http://www.tcsae.org

Ke Yingming, Shen Zhanfeng, Li Junli, Bai Jie, Deng Liuyang, Xu Zeyu. Temporal and spatial change of sown area of crop and its influencing factors in main stream of Tarim River from 1994 to 2018[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(18): 180－188. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.022 http://www.tcsae.org

2019-04-18

2019-08-27

國家重點研發計劃項目（2017YFB0504204，2016YFB0502502，2018YFB0505000）；天山雪松計劃（2018XS11）

柯映明，博士，研究方向為遙感信息提取。Email：keym@radi.ac.cn

沈占鋒，博士，研究員，研究方向為高分辨率遙感影像信息提取。Email：shenzf@radi.ac.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.022

F301.21; X37

A

1002-6819(2019)-18-0180-09