1994－2018年新疆塔河干流农作物播种面积时空变化及影响因素分析

柯映明，沈占锋，李均力，白 洁，邓刘洋，许泽宇

1994－2018年新疆塔河干流农作物播种面积时空变化及影响因素分析

柯映明1,3，沈占锋1,3※，李均力2,3,4，白 洁2,3,4，邓刘洋1,3，许泽宇1,3

（1. 中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100101；2. 中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室，乌鲁木齐 830000；3. 中国科学院大学，北京 100049；4. 新疆维吾尔自治区遥感与地理信息系统应用重点实验室，乌鲁木齐 830000）

基于农作物物候信息和多季相遥感观测等相结合的方法，分析沙雅县1994—2018年的农作物播种面积变化的时空特征，并从水资源要素、耕地与胡杨林转化等分析播种面积变化的原因。研究结果表明：1）沙雅县农作物播种面积在1994—2018年呈现增长趋势，尤其在2006年以后加速增长；2）渭干河灌区的播种面积空间上呈现由内向外、由碎片化向集中连片化的趋势发展，而塔河干流区播种面积增加的区域沿着塔河两岸不停游移；3）渭干河灌区农作物播种面积的增加与渭干河上游的来水量变化呈现较强的相关性，而塔河干流区二者相关性较低；4）塔河干流的胡杨林区每年被耕地侵占的面积呈现增长趋势，尽管2006年以后胡杨林保护措施不断加强，然而林区的农作物播种面积在2008年以后呈现增速加快的趋势，出现了被侵占的胡杨林未能恢复、新的胡杨林又遭破坏的现象。

遥感；监测；农作物；播种面积；时空变化；新疆沙雅

0 引 言

耕地作为宝贵的自然资源，是人类赖以生存的基础条件，其数量与质量不仅关系到粮食生产安全，还关系到生态环境保护[1-2]。根据最新土地利用分类，耕地包括熟地，新开发、复垦、整理地以及包括轮歇地、休耕地在内的休闲地[3]。而与耕地面积不同，国家统计局定义的农作物播种面积为农业生产经营者在日历年度内收获农作物在全部土地上的播种或移植面积[4]。对农作物播种面积动态变化的研究不仅能更直接地反映土地和粮食之间的关系，还对粮食安全和社会稳定发挥着重要作用[5]。

对于新疆而言，在资源开发和经济发展的过程中，生态问题日益显著，而其中农业用水过程中的生态与经济矛盾尤为显著[6]，且由于土壤盐渍化严重导致休耕轮作频繁，各年度耕地面积与农作物播种面积并不一致。因此，利用遥感技术提取农作物播种面积，不仅有利于农业产量的精准预估并有助于农业结构调整，还为农业水资源利用估算及效率评估提供数据基础。尤其是在胡杨林等生态保护区，农作物播种面积的空间分布信息也能够帮助监测违法开垦耕地等现象。沙雅县耕地主要分布于渭干河灌区，其次分布于塔里木河干流流域，其农作物生长主要依靠灌溉。不同于新疆建设兵团农垦团场，沙雅县胡杨生态林与农作物交错分布，耕地地块相对较小且密集，形状大小不一，地块边界难以区分，增加了耕地提取的难度。另外，由于该地区地下水位较高，盐渍化严重，土壤盐渍化面积占耕地总面积的近一半[7]，耕地轮作休耕现象频繁。因此，研究沙雅县的农作物播种面积动态变化对塔河干流区域的农业生产保障和生态环境安全有着重要意义。

目前，大部分学者采用以遥感数据为主、统计数据为辅的方法开展耕地的时空变化研究；而对农作物播种面积的研究主要以统计年鉴等资料为主要数据源。刘纪远等基于20世纪80年代末、1995、2000、2005、2010共5期全国土地利用变化数据研究其基本特征与空间格局[8-9]，陈红等利用TM、CBERS遥感影像土地利用数据及野外调查数据对1990－2008年间新疆耕地变化趋势及其驱动力进行了研究[2]，刘合满等基于农业统计数据分析了1980－2010年西藏地区农作物播种面积与人口数量变化之间的关系[5]，张志国等基于统计年鉴数据对1978－2008年间河南省农作物播种面积的时序特征趋势进行了预测等[10]。而塔里木河流域气候变化响应显著、环境脆弱，对耕地变化的研究大多从人口、水利工程、气候与水资源变化的角度进行讨论。如陈亚宁等以气象水文资料为基础建立绿洲适宜规模数学模型，从水资源等角度测算干旱区绿洲适宜发展规模[11]。常存等结合TM数据及对应水文数据，从水土资源配置的角度研究干旱区耕地扩张过程中的驱动作用[12]。

在研究农作物播种面积的变化过程中，若仅仅基于统计数据进行分析，由于数据方面的限制，在空间尺度上仅能到县级水平，难以得到更细致的地理单元的变化特征。而如果仅依靠遥感信息提取并进行分析，也容易忽视社会、自然等因素与其之间的关系。据此，本文选取1994－2018年期间Landsat5 TM、Landsat8 OLI等14个年份的遥感影像，结合研究区的社会经济等统计年鉴、水文数据及胡杨林分布数据和农作物物候信息，开展基于多时相遥感影像的沙雅县农作物播种面积的时空动态变化研究，并从不同区域讨论河流径流量对农作物播种面积变化的影响，最后从耕地与胡杨的转化角度讨论地区相关政策及生态保护情况。

1 研究区概况

新疆阿克苏地区沙雅县地处81°45′－84°47′E，39°31′－41°25′N，位于天山中段以南，塔克拉玛干大沙漠北缘，塔里木河中游，海拔946－1 050 m[7]。该地区远离海洋，属于典型的大陆性暖温带干旱气候，气候干燥，风沙频繁，降水稀少，蒸发量大，东、南、西3面被沙漠环绕，生态环境较为脆弱[13]。主要生态问题有沙尘暴、扬沙、浮沉等气象灾害，制约农业发展生产的土壤盐渍化，河道水力侵蚀，以及由于人类活动导致荒漠植被破坏所导致的风力侵蚀[14]。县域内由北向南包括渭干河冲积扇平原、塔里木河河谷平原、塔克拉玛干沙漠3类地貌[14]。塔里木河由西向东流淌，在沙雅县中部偏北横穿全县境内达200 km以上，两岸分布有全国面积最大、保存最为完好的2.13×105hm2原始胡杨林，同时将沙雅县分为南北2部分[15]。

本研究区即为沙雅县包括渭干河冲积扇平原及塔里木河河谷平原在内的北部地区，如图1所示。根据流域界限将研究区分为渭干河灌区（I区）以及塔里木河干流流域（Ⅱ区）2部分，覆盖面积达8 848 km2，其中I区面积2 209 km2，Ⅱ区面积6 639 km2。I区隶属渭干河灌区，为典型绿洲农业区，农作物生长全靠灌溉，由于地势平坦，地下水位较高，在强烈蒸发作用下导致土壤盐渍化现象加重[7]。Ⅱ区隶属塔里木河干流流域，处于由塔里木河干流三源交汇处的肖夹克至英巴扎之间，是沙雅县胡杨林主要分布区，沿河布有阿拉尔、新渠满、英巴扎3个水文站[16]。

20世纪90年代以来，各类鼓励耕地开垦的低息贷款与低税收政策不断发布，特别是90年代后期的农业种植补贴政策，这些因素综合起来使得新疆耕地扩张速度在2000－2005年之间达到顶峰[17-18]。而耕地增长的区域90%以上发生在天然林地与草地区[18]，沙雅县胡杨林分布区靠近塔里木河干流，水土条件优越，成为耕地扩张的首选。

图1 沙雅县示意图

2 数据来源与研究方法

2.1 研究数据

本文研究数据包括3部分：遥感影像数据、统计年鉴数据、水文数据。遥感数据如表1所示，包括1994－2018年Landsat 5 TM、Landsat 8 OLI的30 m中分辨率影像共计94景，其中Landsat 5 TM数据46景，Landsat 8 OLI数据48景。Landsat系列数据条带号为145，行编号为31、32。其中超过80景影像数据云量均在10%以下，其余影像数据云量虽然超过10%但主要研究区并未被云覆盖；统计年鉴数据包括沙雅县1994－2016年农作物播种面积统计数据，数据来源为1995－2017年《新疆统计年鉴》；水文数据包括黑孜水库水文站1980－2013年与阿拉尔水文站1980－2017年各年度径流量数据。

表1 沙雅县1994－2018年Landsat数据列表

2.2 研究方法

鉴于研究区主要作物一年一熟、不同作物生长季差异较大[19]的特点，对单个年份农作物播种面积的精准提取需要综合同一年份的多个季节的遥感数据。据此，本文提出一种基于多时相遥感数据的农作物播种面积提取方法：首先，为确保农作物播种面积提取结果包含研究区主要农作物（棉花、冬小麦、春玉米）[19]，本文选择能够覆盖各类农作物生长旺盛期的4－5月、6－8月以及10－11月3期不同时相遥感影像；然后，利用NDWI与MNDWI[20-21]、修正的3波段最大梯度差指数[15,22]、NDVI等指数构建分类决策树模型，提取各影像包括农作物、自然植被、水体、裸地、人工表面在内的不同地物类别信息；最后，将3期农作物提取结果进行叠加整合和人工编辑，获取该年度农作物播种面积。如图2所示，对图1示范区2018年农作物播种面积提取结果表明，该方法能够有效避免耕地信息的漏提，解决单期遥感数据提取精度不足的问题。

沙雅县林地以胡杨为主，包括原始河岸胡杨林、人工河岸胡杨林以及古河岸胡杨林3大类[13]，1980 s和2004－2009年分别开展过2期森林资源调查。在上述2期成果的基础上，结合中国资源环境遥感数据库的林区分布图[23]，叠合1994－2018年14个年份的Landsat数据，通过分类和人工解译的方法提取胡杨林的分布及面积。

图2 基于多时相遥感影响的农作物播种面积提取范例

本研究中的精度分析包括2部分：首先对基于决策树提取的农作物播种面积分类精度进行分析，再将基于遥感提取的农作物播种用地面积与基于统计年鉴的农作物播种面积进行相关性分析。前者通过随机点验证的方法计算本研究中各年度农作物播种面积的制图精度、用户精度。首先，根据不同年份分类结果利用Arcgis软件生成400个随机验证点，其中农作物播种面积区域与非农作物播种面积区域各均匀分布200个；然后，结合Google Earth与Landsat影像所体现的地物实际信息，采取人工目视判读手段建立不同年份随机样本点数据集。后者通过线性相关分析，计算相关系数与均方根误差，来判定遥感提取结果与年鉴统计数据之间的相关程度与偏移程度。

为分析研究区农作物播种面积时空变化规律，本文利用基于格网的属性数据空间化分析方法，以2.5 km× 2.5 km作为农作物播种面积变化空间统计的最小单位，将研究区划分为1 571个单元。为了充分表现空间的细部差异，在刘纪远等提出的土地利用类型年变化率的基础上，提出基于格网的农作物播种面积绝对年变化率，从而对农作物播种面积的时空变化速率进行度量[24-25]。第块格网的农作物播种用地绝对年变化率K计算公式为

式中ΔS表示起始时间至结束时间块格网中农作物播种面积增加的大小，km2；Grid表示格网单元面积，在本研究中为6.25 km2。

为讨论该地区农作物播种面积的相关因素，本文结合研究区内黑孜水库水文站及阿拉尔水文站径流量变化，以径流量变化为切入点讨论水资源变化与不同区域农作物播种面积变化之间的关系。沙雅县沿塔里木河两岸分布上百万亩胡杨林，近年不少研究发现该地区毁林开荒的现象较为严重[26-27]。因此，本文最后通过对沙雅县内各年度胡杨林被侵占面积的变化，从生态资源破坏方面研究耕地扩张与胡杨之间的转化，并根据相关政策讨论其之间的关系。

3 农作物播种面积的时空变化分析

3.1 结果及精度验证

图3为基于前面第2部分研究方法进行的1994—2018年份不同时期农作物播种面积与胡杨面积提取结果示意图，图4为本次提取的精度验证结果。由图4a可知，利用多时相遥感数据提取农作物播种面积各年度制图精度（PA-Annual）均在88%以上，平均制图精度（PA-Mean）达94.73%，各年度用户精度（UA-Annual）均在92%以上，平均用户精度（UA-Mean）达95.79%。根据图4b所示的遥感提取与统计年鉴的相关分析图可知，利用遥感方法所得农作物播种面积（观测值）与通过年鉴统计数据所得的农作物播种面积（真实值）相关分析所得相关系数为0.94，二者之间高度正相关，说明了本研究中采取多时相遥感影像进行农作物播种面积提取方法的可靠性。二者相关分析中RMSE达25.46，在1994－2013年期间利用遥感方法所得农作物播种面积比通过年鉴统计数据所得的农作物播种面积高大约2×104～5×104hm2，2014年开始2种方式获取的农作物播种面积差值相对较小（小于5×103hm2）。统计结果由于技术手段限制（主要采取逐层上报的方式）与历史背景等原因存在瞒报、误报和漏报的情况，与通过遥感数据直接获取的农作物播种面积存在一定差异；而全国第二次土地调查（调查结果于2013年12月30日起由国土资源部正式对外公布）开始采取遥感技术等多种手段，该时期之后的统计结果误差得到极大改善[28]。

图3 农作物播种面积提取结果示意图

注：PA为制图精度，UA为用户精度

3.2 农作物播种面积的时间变化过程

由图5与表2可知，沙雅县农作物播种面积呈持续上升趋势，根据图示变化特点，将农作物播种面积变化分为1994—2006、2006—2008、2008—2011、2011—2014、2014—2015、2015—2016与2016—2018年共7个时段，具体变化表现为：

1）在整个研究区，农作物播种面积在各个时段均呈现增长趋势，但不同时段的增长幅度差异较大。其中，增幅最大出现在1994－2006年与2008－2011年时段，农作物播种面积变化率达40%左右；其次为2011－2014年与2016－2018年时段，变化率约为12%；而2006－2008年、2014－2015年与2015－2016年时段，农作物播种面积增速较为缓慢，变化率均在6%以下。

2）渭干河灌区的农作物播种面积变化分为2个阶段，以2011年为节点，从之前的变化率较高向变化率较低发展，甚至在2015－2016年时段变化率出现负值−2.22%。表明渭干河灌区农作物播种面积在经历初期的较大幅度增长，中心部分由破碎而连接成片，并开始向周围扩张的过程中，逐步达到相对饱和的状态。

图5 农作物播种面积变化示意图

表2 农作物播种面积分区分时段变化率统计

3）塔里木河干流区农作物播种面积变化大致分为3个阶段，分别以2011年、2015年为节点，从开始的面积大幅增长，到中期的增长幅度下降，再到后期的增长幅度重新回升。其中，1994－2006年与2008－2011年时段，该区域农作物播种面积同比将近成倍增长，在2011－2014年、2015－2016年与2016－2018年时段，该区域农作物播种面积也以较为稳定的增速进行增长，增幅分别为14.74%、19.35%与31.03%；而在2006－2008年与2014－2015年时段该区域农作物播种面积处于减少状态，变化率分别为−20.65%与−7.34%。

3.3 农作物播种面积的空间变化特征

对3.2节中所表述的7个时段，再加上总变化过程的1994－2018年时段，这8个时段进行农作物播种面积的绝对变化率计算与格网化表达。为将分析结果进行更加直观与可视化展示，结合本研究特征与变化率的空间布局规律，剔除起止时间内农作物播种面积均为0的格网，依据年变化率值分布规律从−0.2到0.6之间以0.1为间隔进行等间隔划分，并将小于−0.2部分，恒为0部分以及大于0.6部分单独列出，将农作物播种面积绝对变化率分为11个等级。图6与图7示意了不同时间段的农作物播种面积空间变化规律。

从1994－2018年整体时段来看，沙雅县农作物播种面积呈现增加趋势的区域约95%，且面积变化率超过0.5的区域主要分布在渭干河灌区东部、西南部以及塔里木河干流流域新渠满水文站南部，农作物播种面积减少最显著（即变化率小于−0.2）的区域主要分布于沙雅县城镇区，这也表明了沙雅县城市化建设发展对农业的影响。沙雅县农作物播种面积呈现由零散分布逐渐连接成片，其耕地逐渐向高质量农田方向发展，对大规模机械化操作起到促进作用[6]。

图6 基于格网的农作物播种面积绝对变化率空间分布图

图7 农作物播种面积变化率格网统计示意图

依据图6所示变化规律，将2006、2008、2011、2015年作为时间节点分不同时段分析可知：

1994－2006年间，渭干河灌区农作物播种面积减少（即变化率小于0）部分主要分布于其北缘以及中部部分地区，农作物播种面积增加较明显（即变化率大于0.4）的区域仅占5%，且分布于其农作物种植区东部边缘，农田开垦与撂荒成为该时期农作物播种面积变化的一个显著特征[29]；而塔里木河干流流域农作物播种面积主要呈现增加趋势，呈增加趋势的区域超过85%，且增加较明显（即变化率大于0.4）区域分布于塔里木河干流南部远离河流地带。

2006－2008年间，渭干河灌区农作物播种面积呈现增加趋势的区域约78%，其中中心部分及南部边缘地带面积出现轻微减少（变化率在−0.1至0之间）；塔里木河干流流域农作物播种面积呈现减少趋势的区域超过50%，且主要分布于在其远离河流地带，且减少程度较大（变化率小于−0.1）区域分布在新渠满周边及其下游中段河流两岸，而农作物播种面积增加部分主要分布于新渠满上游河段河流沿岸地带及其下游西北部地区。

2008－2011年间，沙雅县整体农作物播种面积均呈现增加趋势，播种面积增加的区域占比超过80%，达到各时段最高水平。对于渭干河灌区而言，仅最中心区域及东南边缘地带共约6%区域处于面积轻微减少（变化率在−0.1至0之间）趋势，其余部分均呈现平稳增长趋势（变化率大于0但小于0.4）；对于塔里木河干流流域而言，农作物播种面积减少部分主要分布于塔里木河河流沿岸，且总面积约占23%，而增加部分则主要分布于远离河流地带，尤其是新渠满南部地区出现较明显的增加（变化率超过0.4）。

2011－2015年间，渭干河灌区农作物播种面积呈现增加趋势的区域超过80%，且东部边缘地带出现较大幅度的增加（变化率大于0.4），而同样由于轮作休耕的影响，约15%区域呈现农作物播种面积略微减少的趋势（变化率在−0.1至0之间）；塔里木河干流流域农作物播种面积在此阶段呈现减少趋势，呈现由东向西迁移的现象，面积减少的地区从新渠满下游河流沿岸向新渠满上游河流沿岸蔓延，同时在远离河流地带减少趋势有逐渐加重的现象。

2015－2018年间，沙雅县农作物播种面积减少区域增多，且相对集中于渭干河灌区，根据新疆统计年鉴数据显示，2015－2016年期间，由于玉米价格大幅下跌，玉米播种面积减少近7×103hm2[4]。渭干河灌区作为沙雅县主要耕地分布区，其农作物播种面积增速也随之放缓，甚至于2015－2016年间出现微量减少，其农作物播种面积减小的区域于2015－2016年间达60%，于2016－2018年间达40%，而在这一过程中，农作物播种面积明显减小（变化率小于−0.1）的区域呈现从灌区南部向北移动的趋势，且主要分布于灌区的中部，其东西两侧农作物播种面积仍旧保持一定程度的增加。塔里木河干流流域农作物播种面积则重新出现大部分区域（增加面积超过70%）呈平稳增加趋势（变化率小于0.4）的现象，同时农作物播种面积发生减少趋势的地带呈现由河流两岸向远离河流地区蔓延。

4 讨 论

4.1 农作物播种面积与水资源变化的关系

沙雅县农作物播种面积主要分布在渭干河灌区以及塔里木河干流流域，其中，对于渭干河灌区，其上游黑孜水库作为最大的控制性水利枢纽工程承担着下游农业灌溉用水以及人类生活用水的重要责任[30]，而塔里木河干流流域农业用水则主要来自干流水资源[31]。

为了分析径流量变化对农作物播种面积的影响，本文将黑孜水库水文站年径流量、阿拉尔水文站年径流量的自1980年至今累计距平值分别与渭干河灌区各年度农作物播种面积、塔里木河干流流域各年度农作物播种面积进行相关分析，并分析和比较径流量变化对两个区域农作物播种面积的影响。根据图8可知，黑孜水库水文站径流累计距平值与渭干河灌区播种面积之间的相关系数为0.89，而对应的阿拉尔水文站与塔河之间的相关系数为0.31。这表明，渭干河灌区的农业用水主要依靠上游的河川径流补给，上游来水量丰富的年份，其农作物播种面积也随之增大。而塔河流域两岸的新增的耕地来自于毁林开荒的胡杨林地，其水土条件本来就较好，自2010年以后，严禁从塔河河道抽水灌溉农田，故塔河区农作物播种面积与径流量变化的关系就较渭干河弱。

4.2 耕地与胡杨的转换

以1990年胡杨分布以及1994年农作物播种面积为基础数据，对1994－2018年间胡杨分布区农作物播种面积与自1994年起各年度由于农作物播种面积的增长而造成的各年度平均新被侵占的胡杨林面积进行统计。由图3与图9可知，1994－2006年间，沙雅县由于农作物播种面积增长，胡杨林被逐年侵占，侵占速率保持相对稳定，胡杨分布区中的农作物播种面积随时间推移持续稳定增长。

图8 农作物播种面积与径流量累计距平相关分析

为了保护塔里木河流域珍贵的生态资源，2005年5月1日开始施行修订后的《新疆维吾尔族自治区塔里木河流域水资源管理条例》，其中第八条规定：流域内严格控制非生态用水，增加生态用水。在塔里木河流域综合治理目标实现之前，流域内不再扩大灌溉面积。未经自治区人民政府批准，严禁任何单位和个人开荒[32]。结合图6与图9可知，自条例施行以来，2006－2008年期间虽然塔河干流两岸超过半数区域农作物播种面积出现不同程度减少，但各年度新被侵占胡杨林的面积依旧不断增加，每年仍旧有部分胡杨林因农作物播种面积的增长而遭到破坏，而在2008年以后，胡杨分布区农作物播种面积以更加激烈的趋势增加。

图9 耕地与胡杨关系示意图

为落实耕地保护制度与土地宏观调控政策，新疆维吾尔自治区土地利用总体规划（2006－2020年）中提出对基本农田保护力度的加大，从而保持耕地总量平衡，并调整土地利用结构，提高农用地在土地利用结构中的所占比例。规划中指出在阿克苏地区（包括本研究区）的土地利用方向之一在于结合塔里木河流域综合治理工程，大力推进土地整治，进行盐碱地改造。与此同时，重点保护基础性生态建设和环境保护用地，高度重视天然林、天然草场和湿地等基础性生态建设和环境保护用地的保护，从而构建生态良好的土地利用格局。由图3、图6与图9可知，自规划实行以来，耕地集中分布的渭干河灌区农作物播种面积逐年增加，碎片化农田逐渐连接成块，农田质量得到提高，农用地所占比例也得到加强，但胡杨林分布区农作物播种面积增加态势依旧存在，胡杨林地不断被破坏蚕食，胡杨林间的农作物播种面积呈现“增加-减少”交替拉锯式现象。

此类现象表明，即使生态环境的保护与建设被放置到最“根本”的首要位置，“退耕还林”、“退耕还牧”和严格限制耕地开发等措施不断推行的同时各类不同程度的打击破坏森林资源和侵占林地的专项行动也同步不断开展，但由于当地人民对环境保护意识不够，乱占林地与毁林开荒的现象仍屡禁不绝[33]。由此可见，塔里木河流域胡杨林地保护政策执行力度加强势在必行，宣传教育力度应当引起重视，从而使胡杨林分布地区农作物播种面积扩张趋势得到有效遏制，以实现农业、经济与生态环境的共同可持续发展。

5 结 论

本文选取1994－2018年期间Landsat5 TM、Landsat OLI的30 m中分辨率影像，结合研究区主要农作物物候信息，使用各年度多时相影像，对沙雅县农作物播种面积进行提取。同时将研究区按照流域界限分为渭干河灌区以及塔里木河干流流域2部分，根据格网分析的方式通过计算农作物播种面积绝对变化率反映其时空变化，并对不同区域分析农作物播种面积与上游来水量的关系，最后从耕地扩张角度分析其与胡杨林面积变化的关系，得到以下结论：

1）沙雅县主要农作物为棉花、小麦与玉米，根据其不同的物候规律，在各年度采用4－5月、6－8月以及10－11月共3期影像，不仅能够大大提高农作物播种面积提取的准确率，避免因主要农作物生长旺盛期不同所造成的漏提现象，同时能够利用各时相影像间的互补作用提高整体农作物播种面积提取精度。

2）沙雅县农作物播种面积在1994－2018年期间呈现先持续缓慢增长（1994－2006年）后剧烈增长（2006－2018年），且增幅较大的2个时段为1994－2006年与2008－2011年。从空间上来看，渭干河灌区农作物呈现由内向外、由零散分布朝大块片状趋势发展，除去由于轮作休耕等导致的变化，其面积增加区域分布于东部及西南部外围，而塔里木河干流流域农作物呈现“增加-减少”交替拉锯式分布，其面积增加区域主要分布于塔里木河新渠满水文站上游南岸及其下游北岸。

3）渭干河灌区农作物播种面积的增加与渭干河上游的来水量变化呈现较强的相关性，相关系数达0.89，而塔河干流区相关性较低，相关系数仅0.31。

4）沙雅县塔河干流的胡杨林区每年被耕地侵占的面积呈现增长趋势，虽然2006年以后胡杨林保护措施不断加强，然而林区的农作物播种面积在2008年以后呈现增速加快的趋势，出现了被侵占的胡杨林地未能恢复、新的胡杨林又遭破坏的现象。

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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，沈占锋，李均力，白 洁，邓刘洋，许泽宇. 1994－2018年新疆塔河干流农作物播种面积时空变化及影响因素分析[J]. 农业工程学报，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

国家重点研发计划项目（2017YFB0504204，2016YFB0502502，2018YFB0505000）；天山雪松计划（2018XS11）

柯映明，博士，研究方向为遥感信息提取。Email：keym@radi.ac.cn

沈占锋，博士，研究员，研究方向为高分辨率遥感影像信息提取。Email：shenzf@radi.ac.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.022

F301.21; X37

A

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