A new approach to characterising and predicting crop rotations using national-scale annual crop maps.
A new approach to characterising and predicting crop rotations using national-scale annual crop maps.
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使用国家尺度的年度作物地图来描述和预测作物轮作的新方法。
DOI：
10.1016/j.scitotenv.2022.160471
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Upcott EV
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Upcott EV
种植决策影响农业管理战略的性质、时机和强度。特定的作物轮作与不同的环境影响有关，这些影响可能是有益的，也可能是有害的。测绘、监测和准确预测轮换的能力使人们能够在最需要的地方采取缓解措施，并预测潜在的环境风险。使用六年的国家UKCEH土地覆盖：作物地图（2015-2020），我们提取了英国（GB）每个农田地块的作物序列。我们的目标是第一，在旋转属性的基础上，其长度，类型和内部和旋转间的多样性值，第二，测试的方法来预测下一个作物在一个旋转，使用转移概率矩阵，第三，测试这些预测在一系列的空间尺度。严格的循环轮作只占全部农业用地的16%，而长期草地和复合轮作农业各占40%以上。我们的旋转分类显示旋转长度，类型和多样性值之间的各种独特的空间模式。轮伐期大多为5年，短混合作物是最丰富的轮伐期类型，高结构多样性集中在苏格兰东部。最准确的预测时，使用最本地的空间方法（空间尺度），5年的轮换，包括长期的草地。我们建立的预测框架表明，我们的作物预测的准确性为36- 89%，相当于使用地球观测的国家作物和土地覆盖制图的分类准确性，我们建议可以通过额外的上下文数据来改进。我们的研究结果强调，旋转的复杂性是多方面的，但它可以以不同的方式映射，并形成进一步探索的基础上，超越农学，生态学和其他学科。
Cropping decisions affect the nature, timing and intensity of agricultural management strategies. Specific crop rotations are associated with different environmental impacts, which can be beneficial or detrimental. The ability to map, characterise and accurately predict rotations enables targeting of mitigation measures where most needed and forecasting of potential environmental risks. Using six years of the national UKCEH Land Cover®plus: Crops maps (2015–2020), we extracted crop sequences for every agricultural field parcel in Great Britain (GB). Our aims were to first characterise spatial patterns in rotation properties over a national scale based on their length, type and intra- and inter-rotation diversity values, second, to test an approach to predicting the next crop in a rotation, using transition probability matrices, and third, to test these predictions at a range of spatial scales. Strict cyclical rotations only occupy 16 % of all agricultural land, whereas long-term grassland and complex-rotational agriculture each occupy over 40 %. Our rotation classifications display a variety of distinctive spatial patterns among rotation lengths, types and diversity values. Rotations are mostly 5 years in length, short mixed crops are the most abundant rotation type, and high structural diversity is concentrated in east Scotland. Predictions were most accurate when using the most local spatial approach (spatial scaling), 5-year rotations, and including long-term grassland. The prediction framework we built demonstrates that our crop predictions have an accuracy of 36–89 %, equivalent to classification accuracy of national crop and land cover mapping using earth observation, and we suggest this could be improved with additional contextual data. Our results emphasise that rotation complexity is multi-faceted, yet it can be mapped in different ways and forms the basis for further exploration in and beyond agronomy, ecology, and other disciplines.
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