基于MaxEnt模型的四川省一季稻种植适宜性区划

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2026.06.008

湖北农业科学 ›› 2026, Vol. 65 ›› Issue (6): 44-51.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2026.06.008

基于MaxEnt模型的四川省一季稻种植适宜性区划

邹雨伽^1,2, 蒲长林³, 张玉芳^1,2,4

1.四川省农业气象中心,成都 610072;
2.丘区农业绿色高效节水技术与装备四川省重点实验室,成都 610066;
3.四川省气候中心,成都 610072;
4.北京师范大学地理科学学部,北京 100875

收稿日期:2025-02-06 出版日期:2026-06-25 发布日期:2026-06-26
通讯作者: 张玉芳（1981-）,女,福建闽清人,正高级工程师,硕士,主要从事农业气候资源开发利用和农业气象防灾减灾研究,（电子信箱）75963549@qq.com。
作者简介:邹雨伽（1992-）,女,四川成都人,工程师,硕士,主要从事农业气象服务与应用气象研究,（电话）028-87345251（电子信箱）zyjxyyj@163.com。
基金资助:
四川省水稻复合灾害动态监测及评估技术研究项目（SCQXKJYJXZD202408）; 四川省气象局重点创新团队项目（SCQXZDCXTD202403）; 长江流域粮油主产区主要作物气象灾害预警及防控关键技术研发与应用项目（2024YFD2301305）; 四川省科普培训项目《气象防灾减灾宣传科普行》（2025JDKP0028）

Suitability zoning of single cropping rice planting in Sichuan Province based on maximum entropy（MaxEnt） model

ZOU Yu-jia^1,2, PU Chang-lin³, ZHANG Yu-fang^1,2,4

1. Sichuan Provincial Agro-meteorological Center, Chengdu 610072,China;
2. Environment-friendly and Efficient Water-Saving Technology and Equipment for Hilly Agriculture Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610066,China;
3. Sichuan Provincial Meteorological Center, Chengdu 610072, China;
4. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875,China

Received:2025-02-06 Published:2026-06-25 Online:2026-06-26

摘要/Abstract

摘要： 为四川省水稻产业发展布局及结构调整提供依据,基于四川省一季稻(Oryza sativa L.)生产地理信息和相关环境变量,应用最大熵模型(MaxEnt)模拟一季稻生产适宜性分布,识别影响其生产的主要生态因子,并采用ROC曲线对模型精度进行检验。结果表明,模型评价精度AUC为0.931,模拟准确性较高,结果可靠。影响四川省一季稻生产的主导气象因子包括6月最低气温、9月平均气温、年平均气温、9月降水量、年降水量、7月降水量及年日照时数;主导地形因子为海拔与坡度。四川省一季稻生产主要分布在四川盆地及攀西地区,边缘适宜区、适宜区和最适宜区面积分别为90 268.84、42 507.84、2.14 km²,最适宜区及适宜区主要分布于四川盆地西部、东南部、东北部部分区域以及攀西地区的金沙江和安宁河流域;不适宜区面积为354 021.06 km²,主要分布于川西北高原的甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州以及川西南山地和盆周山区的部分区域;一季稻生产适宜性分区结果与单产分布情况吻合。

关键词: 一季稻(Oryza sativa L.), MaxEnt模型, 适宜种植区, 主导生态因子, 四川省

Abstract: To provide a basis for the development layout and structural adjustment of the rice industry in Sichuan Province, the suitability distribution of single cropping rice (Oryza sativa L.) production was simulated using the maximum entropy model (MaxEnt) based on geographic information and relevant environmental variables of single cropping rice production in Sichuan Province, the main ecological factors affecting its production were identified, and the model accuracy with ROC curves was verified. The results showed that the model evaluation accuracy AUC was 0.931, indicating high simulation accuracy and reliable results. The dominant meteorological factors affecting single cropping rice production in Sichuan Province included minimum temperature in June, average temperature in September, annual average temperature, precipitation in September, annual precipitation, precipitation in July, and annual sunshine hours, and the dominant topographic factors were altitude and slope. Single cropping rice production in Sichuan Province was mainly distributed in the Sichuan Basin and Panxi region. The areas of marginally suitable, suitable, and most suitable regions were 90 268.84 km², 42 507.84 km², and 2.14 km², respectively. The most suitable and suitable regions were mainly located in the western, southeastern, and northeastern parts of the Sichuan Basin, as well as the Jinsha River and Anning River Basins in the Panxi region. The unsuitable region covered 354 021.06 km², primarily distributed in the Garzê Tibetan Autonomous Prefecture and Aba Tibetan and Qiang Autonomous Prefecture on the Northwest Sichuan Plateau, as well as parts of the Southwest Sichuan Mountainous Areas and the mountainous areas surrounding the basin. The zoning results of single cropping rice production suitability were consistent with the distribution of per-unit yield.

Key words: single cropping rice (Oryza sativa L.), maximum entropy（MaxEnt） model, suitable planting area, key ecological factors, Sichuan Province

中图分类号:

S162.2
S511

邹雨伽, 蒲长林, 张玉芳. 基于MaxEnt模型的四川省一季稻种植适宜性区划[J]. 湖北农业科学, 2026, 65(6): 44-51.

ZOU Yu-jia, PU Chang-lin, ZHANG Yu-fang. Suitability zoning of single cropping rice planting in Sichuan Province based on maximum entropy（MaxEnt） model[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2026, 65(6): 44-51.

参考文献

[1] 周虹. 四川省水稻产业现状及发展对策[J].四川农业科技,2015(9):46-48.
[2] 庞艳梅,陈超,郭晓艺,等.1961—2015年西南区域单季稻生长季气候年型及其生产潜力分析[J].自然资源学报,2021,36(2):476-489.
[3] 秦大河,STOCKER T.IPCC第五次评估报告第一工作组报告的亮点结论[J].气候变化研究进展,2014,10(1):1-6.
[4] 许吟隆,赵运成,翟盘茂.IPCC特别报告SRCCL关于气候变化与粮食安全的新认知与启示[J].气候变化研究进展,2020,16(1):37-49.
[5] 李宁,王明辉,迟晓元,等.黄冈地区不同气象因子对高油酸花生农艺性状、产量及品质的影响[J].花生学报,2025,54(4):402-411.
[6] 周忠文,齐月,刘英,等.播期调整对黄土高原半干旱区春玉米产量和品质的影响[J].农学学报,2025,15(9):6-13.
[7] BARBIERI P, PELLERIN S, SEUFERT V, et al.Changes in crop rotations would impact food production in an organically farmed world[J]. Nature sustainability, 2019, 2(5): 378-385.
[8] 张钤. 基于MaxEnt模型未来我国水稻种植适宜性预测[D].南京:南京信息工程大学,2023.
[9] 段居琦. 我国水稻种植分布及其对气候变化的响应[D].南京:南京信息工程大学,2012.
[10] 吉星星,毛世平,刘瀛弢.基于优势区域视角的我国水稻产业生产空间布局变迁分析[J].农业科技管理,2016,35(4):58-61.
[11] 徐春春,周锡跃,李凤博,等.中国水稻生产重心北移问题研究[J].农业经济问题,2013(7):35-40.
[12] 杨万江,陈文佳.中国水稻生产空间布局变迁及影响因素分析[J].经济地理,2011,31(12):2086-2093.
[13] 孙园园,徐富贤,孙永健,等.四川稻作区优质稻生产气候生态条件适宜性评价及空间分布[J].中国生态农业学报,2015,23(4):506-513.
[14] 何广体. 基于GIS视角下对四川省水稻适宜性种植区域评价研究[D].四川雅安:四川农业大学,2020.
[15] 郭翔,胡蓉,李旭毅.近50年四川盆区再生稻气候适宜区时空分布特征[J].生态学杂志,2025,44(5):1653-1661.
[16] 赵艺,秦宁生,卢杰,等.四川盆地水稻产量构成要素与气象要素的相关性分析[J].西南农业学报,2015,28(6):2343-2347.
[17] 刘琰琰,张玉芳,王明田,等.四川盆地水稻不同生育期干旱频率的空间分布特征[J].中国农业气象,2016,37(2):238-244.
[18] 曹萌萌. 气候变暖背景下黑龙江省水稻种植适宜性区划[D].哈尔滨:东北农业大学,2014.
[19] 石小倩,沈金祥,和春兰,等.基于MaxEnt模型的滇金丝猴生境适宜性及保护空缺分析[J].野生动物学报,2025,46(1):14-23.
[20] 江厚志,曹春香,陈伟,等.基于Maxent模型的美国西海岸树流感暴发风险时空分析[J].世界林业研究,2017,30(4):68-72.
[21] 方铧,陈星彤,刘明月,等.基于Maxent模型的互花米草潜在生境适宜性分析[J].草地学报,2023,31(11):3514-3524.
[22] 何奇瑾,周广胜.我国玉米种植区分布的气候适宜性[J].科学通报,2012,57(4):267-275.
[23] 李响,张成福,贺帅,等.MaxEnt模型综合应用研究进展分析[J].绿色科技,2020,22(14):14-17.
[24] 高蓓,高茂盛,董金芳.基于最大熵模型和ArcGIS的陕西省单季稻种植分布预测及适宜性[J].中国农业大学学报,2016,21(3):8-15.
[25] 谢佰承,杜东升,陆魁东,等.基于MaxEnt模型湖南双季稻种植气候适宜性分布研究[J].中国农学通报,2015,31(9):247-251.
[26] 吕彤,郭倩,丁永霞,等.基于MaxEnt模型预测未来气候变化情景下中国区域水稻潜在适生区的变化[J].中国农业气象,2022,43(4):262-275.
[27] 郑昊,王明田,张菡,等.气候变化背景下四川省设施农业气候资源特征分析[J].江苏农业科学,2019,47(17):292-300.
[28] 周丽,谢舒蕾,吴彬.基于CI和强度分析方法的四川冬春季干旱事件变化特征[J].自然灾害学报,2020,29(3):36-44.
[29] 林正雨,陈强,邓良基,等.四川柑橘适宜分布及其对气候变化的响应研究[J].中国生态农业学报(中英文),2019,27(6):845-859.
[30] 甘书龙. 四川省农业资源与区划上篇[M].成都:四川省社会科学院出版社,1986.
[31] 王茹琳,王明田,罗家栋,等.基于MaxEnt模型的美味猕猴桃在中国气候适宜性分析[J].云南农业大学学报(自然科学),2019,34(3):522-531.
[32] GRAHAM M H.Confronting multicollinearity in ecological multiple regression[J]. Ecology, 2003, 84(11): 2809-2815.
[33] 徐浩原,李文峰,任永建,等.未来气候情景下湖北烤烟潜在适生区的模拟预估[J].中国农业气象,2025,46(7):999-1011.
[34] 杨继周,谢新乔,朱安琪,等.玉溪烤烟气候适宜性分析的方法研究[J].云南农业大学学报(自然科学),2021,36(5):832-840.
[35] 王红阳,马文琪,景志贤,等.基于最大熵模型和地理信息系统的苍术生态适宜性及品质区划[J].世界中医药,2023,18(13):1847-1856.
[36] 李秀玉,唐继敏,殷晓洁,等.应用优化最大熵模型的珍稀濒危玉兰属物种适生区预测[J].东北林业大学学报,2025,53(1):64-72.
[37] 董光,何兰,程武学.基于MaxEnt和GIS技术的桔梗适宜性分布区划研究[J].中药材,2019,42(1):66-70.
[38] 邵扬,叶丹,欧阳臻,等.薄荷的生境适宜性区划及品质区划研究[J].中国中药杂志,2016,41(17):3169-3175.
[39] 尹永飞,景志贤,张珂,等.华东覆盆子生态适宜性区划研究[J].中国现代中药,2019,21(10):1342-1347.
[40] 王健,曾丹丹,樊凯,等.气候变化背景下基于最大熵模型(MaxEnt)预测黄连的适生区分布[J].植物学研究,2018(1):7-14.
[41] 马国辉. 环境生态对中国稻米品质的影响[J].农业现代化研究,1998,19(3):146-149.
[42] 尹新芳,尹鑫军,王鑫澳,等.主要气象因子对水稻产量与糙米重金属含量的影响[J].作物研究,2022,36(5):411-416,463.
[43] 张玉芳,刘琰琰,赵艺,等.四川水稻产量及其构成要素对不同生育期气候因子的响应分析[J].西南农业学报,2016,29(6):1459-1464.
[44] 马树庆,王琪,沈享文,等.水稻障碍型冷害损失评估及预测动态模型研究[J].气象学报,2003,61(4):507-512.
[45] 杨军,章毅之,张方亮,等.灌浆期高温对早稻光合性能和产量品质的影响[J].中国生态农业学报(中英文),2025,33(1):80-94.
[46] 赵海燕,姚凤梅,张勇,等.长江中下游水稻开花灌浆期气象要素与结实率和粒重的相关性分析[J].中国农业科学,2006,39(9):1765-1771.
[47] 段居琦,周广胜.中国水稻潜在分布及其气候特征[J].生态学报,2011,31(22):6659-6668.
[48] 吴婧,梁巧,童新华.地形因素对广西水稻分布和产量的影响研究[J].陕西理工大学学报(自然科学版),2020,36(6):85-92.
[49] 王琛智,张朝,张静,等.湖南省地形因素对水稻生产的影响[J].地理学报,2018,73(9):1792-1808.
[50] PERSSON A, PILESJÖ P, EKLUNDH L.Spatial influence of topographical factors on yield of potato (Solanum tuberosum L.) in central Sweden[J]. Precision agriculture, 2005, 6(4): 341-357.
[51] DANVI A, JÜTTEN T, GIERTZ S, et al. A spatially explicit approach to assess the suitability for rice cultivation in an inland valley in central Benin[J]. Agricultural water management, 2016, 177: 95-106.

基于MaxEnt模型的四川省一季稻种植适宜性区划

Suitability zoning of single cropping rice planting in Sichuan Province based on maximum entropy（MaxEnt） model

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	徐聪, 邓丽丽, 熊忠臣, 史艳财. 基于MaxEnt模型的土茯苓潜在适生区预测[J]. 湖北农业科学, 2026, 65(5): 167-171.
[2]	马晨, 李瑾, 李泽欣. 乡村治理数字化转型的学理逻辑、评价与策略——以四川省为例[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(8): 289-295.
[3]	郭耀辉, 况嘉欣, 谢蕾, 杨万宝. 四川省共同富裕进程测度及其时空演变分析[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(5): 250-257.
[4]	张迪, 薛明珂, 刘明, 尚晓峰, 张旭彤, 刘金娜. 基于生态位模型的南、北五味子潜在适生区预测及其影响因子研究[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(1): 116-121.
[5]	景云云, 许仲林. 雪岭云杉的生境适宜性评价及其重要影响因子[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(6): 11-17.
[6]	赵金鹏, 王庆, 郑程莉, 胡婧媛, 王茹琳, 姜淦. 气候背景下林麝适宜生境的最大熵模型（MaxEnt）研究[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(3): 218-223.
[7]	熊钰丹. 气候变化下独一味的地理潜在分布区预测[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(11): 88-92.
[8]	薛孟春. 四川省藏区村庄旅游开发背景下的环境保护研究——以阿坝县神座村为例[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(7): 74-76.
[9]	罗魁, 周丽, 郭彩, 付雪薇. 四川省贫困县农民幸福指数实证研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(4): 129-133.
[10]	肖蕊, 邵怀勇, 李峰, 谢洪斌. 四川省“三生空间”分类评价与时空格局分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(11): 146-152.
[11]	唐笛, 陈昌洪, 蒲洋华. 循环农业发展效率评价探析 ——以四川省绵阳市为例[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(16): 172-175.
[12]	朱建义, 郑仕军, 蒲颇, 赵浩宇, 刘胜男, 杨晓蓉, 向运佳, 周小刚. 四川省稻田稗属杂草对二氯喹啉酸的敏感性测定[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(14): 88-90.
[13]	唐亮, 曾庆双. 基于均方差权值法的泸州市农业现代化发展水平研究[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(3): 136-139.
[14]	李璐佳, 张俊霞. 四川省冰雪旅游景区空间分布格局研究[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(22): 222-225.
[15]	吕黎朝, 胡茂, 陈世平. 发展特色农产品电子商务的推进路径及其与乡村振兴的逻辑关系—基于四川省的分析[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(19): 61-65.