晋中市耕地质量空间分异格局与影响因素研究

耕地质量空间分异格局分析对提升耕地保护有效性具有现实意义。以晋中市2794个行政村为研究单元,基于2017年晋中市国家耕地质量评价结果,采用累积分布函数、空间自相关、地理探测器及GIS分组分析等方法,分析晋中市耕地质量空间分异特征及16个因子对其影响及交互作用。研究表明：耕地规模由晋中西部平原地区向东部山区呈“梯度递减”;耕地质量偏向低值集聚,空间正相关性集聚特征显著,其中HH型主要分布在晋中北部及西部,LL型主要分布在东南部及西南部;集聚类型与耕地国家经济等指数分布保持空间一致性。耕地质量空间分异与影响因子密切相关,是多个因子交互作用的结果;从市域看,自然要素的解释力度较强;双因子交互作用驱动力强于单因子,且以非线性增强为主。基于耕地质量空间分异特征,将晋中市分为耕地高质量区、中质量区和低质量区;高质量区的主导因素为有效土层厚度和田块平整度,属自然要素及工程要素驱动型;中质量区的主导因素为有效土层厚度、单位面积农业机械投入量和灌溉保证率,属综合要素驱动型;低质量区的主导因素为地貌、坡度、耕作距离、灌溉保证率和田块平整度,属综合要素驱动型。     

粮食主产区河南省耕地撂荒特征与影响因素分析

准确把握粮食主产区耕地撂荒特征及其影响因子,对保障粮食安全、强化耕地保护具有重要意义.以河南省为例,在识别撂荒耕地分布的基础上,通过构建撂荒程度指数刻画了撂荒总体特征及其空间分布,并运用地理探测器方法揭示了县域尺度耕地撂荒的形成机制.结果表明:2015年河南省耕地撂荒面积为174 419. 46 hm2 ,整体撂荒率为...     

中国耕地资源流失态势及主要影响因素分析

分析了我国耕地资源流失的态势和耕地流失的主要途径,并在此基础上对影响耕地资源流失的主要因素进行了较为深入的分析.分析结果显示,影响我国耕地资源流失的因素包括自然和社会经济两大因素.其中,社会经济因素则包括城市化的发展和土地资源管理体制两方面.     

西南岩溶地区耕地利用效率及其影响因素

以我国西南岩溶地区为研究区域,从投入和产出2个维度选取耕地利用效率指标,采用数据包络分析（DEA）法对该区112个市2011—2017年耕地利用效率进行分析,以地理探测器模型分析研究影响耕地利用效率的关键因素。结果表明:从时间变化来看,2011—2017年,西南岩溶地区耕地利用综合效率、技术效率和规模效率总体上都呈现“先上升后下降”态势。从空间变化来看,综合效率和技术效率具有中等强度的空间分异性,规模效率具有较弱的空间分异性;耕地利用效率高值区在整个研究区内基本呈连续分布,而低值区呈“插花状”分布。地理探测器分析表明,岩溶比例（q=0.24）、高程（q=0.21）是西南岩溶区耕地利用效率的主要影响因子,影响因素间的交互作用增强了对西南岩溶区耕地利用效率的影响。      

玛纳斯河流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素分析

【目的】探明新疆玛纳斯河流域植被净初级生产力(NPP)的时空变化规律及其影响因素。【方法】基于MODIS遥感数据以及地形、气象因子和人类活动数据,运用Slope趋势分析、相关分析和地理探测器,分析玛纳斯河流域2001—2021年NPP的时空变化特征及其驱动因素。【结果】2001—2021年,玛纳斯河流域年平均NPP为125.63 g C/(m²·a),2008年最低,为98.80 g C/(m²·a),2016年最高,为163.98 g C/(m²·a),NPP呈年际上升趋势。玛纳斯河流域NPP的空间分布格局呈北部和南部区域低而中部区域高的特征,近63.84%的区域NPP呈增加趋势,其中26.98%的区域NPP显著增加(P<0.05);19.31%的区域NPP显著下降(P<0.05)。NPP随着高程和坡度的增加呈上升趋势,最高值出现在玛纳斯河流域的低山林草区;NPP与气温和降水呈正相关。各因子对NPP的影响程度由高到低依次为高程>土地利用>降水>坡度>GDP>气温>人口密度...     

黑龙江省典型县耕地种植结构空间分异特征与影响因素

为阐明微观地理尺度下耕地种植结构空间分异及其影响凶素,以黑龙江省典型产粮大县为研究区,以1 km2地理网格为研究单元,运用分区统计法、空间自相关分析法及地理探测器法分析水稻、玉米和大豆3种主要作物种植结构的空间分异特征,揭示区域耕地种植结构空间分异的影响机理.结果 表明:研究区耕地种植结构以单一大豆型、单一玉米型和玉米...     

基于时序EVI的2000—2019年吉林省耕地生产力时空分析

吉林省是中国重要的粮食主产区和商品粮生产基地,全面、客观地揭示吉林省近20年耕地生产力水平,对挖掘区域增产潜力,推动耕地资源可持续利用,保障区域粮食安全具有重要意义。本文基于Google Earth Engine(GEE)平台提取2000—2019年吉林省MODIS-EVI数据,结合变异系数和Sen-Mann Kendall趋势检验,构建耕地生产力时空分析方法,研究吉林省20年耕地生产力时空变化、稳定性及变化趋势。结果表明：吉林省耕地生产力在20年间整体处于上升趋势,中西部耕地集中连片区生产力的变化趋势好于东部较为破碎耕地片区,西部耕地与东部耕地生产力差距逐渐缩小。吉林省东部山区的耕地生产力高于西部平原区,耕地生产力低值区位于城镇周边和西北部盐碱泡沼分布密集的低洼地带;高值区集中在河流附近耕地连片区域。不同地貌类型成因中,湖成地貌、风成地貌条件下耕地生产力低于流水地貌和火山熔岩地貌。耕地生产力稳定性呈东南高西北低的趋势,其中水田的生产力稳定性优于旱地和水浇地。利用时序遥感数据监测吉林省耕地生产力,可为高标准农田建设、耕地质量提升等工程的开展提供技术支撑。     

村镇尺度下耕地"非粮化"影响因素分析 ——以江苏省溧阳市为例

在我国全面推进乡村振兴和保障粮食安全的双重背景下,结合耕地"非粮化"研究现状,基于社会调查和定量分析,从理论和实证角度研究村镇尺度下溧阳市耕地"非粮化"的影响因素.通过建立耕地"非粮化"及其影响因子的表征指标和分析框架,根据实地调研与农业普查数据,研究村镇尺度下耕地"非粮化"影响因素,并给出管制耕地"非粮化"的发展对策...     

辽宁省耕地质量监测数据分析与研究

以辽宁省耕地质量监测点监测数据为基础,全面分析区域内耕地土壤理化性状。结果表明,2013年～2018年全省耕层土壤有效磷含量呈上升趋势,有机质、全氮、碱解氮、速效钾含量基本稳定,土壤肥力水平稳中有升;肥料投入总量基本稳定,有机肥施用量整体呈下降趋势,施肥结构不尽合理,有必要加大科学施肥技术推广力度,改善施肥结构,促进肥料合理利用。     

耕地健康产能多要素评价体系构建与应用

从耕地及其周边生态系统角度出发,构建了“需求—功能—维度—要素—指标”的耕地健康产能评价框架,该框架包括耕地产能和耕地健康2个维度,以及气候条件、土壤特性、利用状况、环境胁迫状况和有益生态状况5个要素,结合研究区特点建立了耕地健康产能评价指标体系;利用国产GF1遥感数据获取植被覆盖度、生物多样性等关键指标信息,对耕地健康产能进行客观评价;最后,选择我国松嫩平原的吉林省大安市为研究区,进行实例应用。研究结果表明,大安市耕地健康优等和健康低等占总面积的40.35%和52.07%,亚健康优等和亚健康低等比例较低,占7.58%,耕地健康状况总体良好,耕地产能较低;耕地健康产能主要受利用状况、有益生态状况影响,土壤特性影响次之。本文构建的耕地健康产能评价体系是对已有耕地质量评价方法的扩展,可为耕地合理利用与可持续发展提供科学支撑。     

陕西省耕地资源格局变化及驱动力研究

根据陕西省1990—2010年的耕地统计资料,研究耕地利用现状及其时空变化规律,应用主成分分析和多元线性回归模型,探索耕地资源与14个驱动因子之间的关系。结果表明,19年间耕地总面积和人均耕地面积都经历了＂缓慢减少—急速减少—相对稳定并略有上升＂的变化过程。陕西省耕地面积总体呈减少趋势,各地区耕地内部结构变化较大。农业...     

深圳市河流水质退化及其驱动机制

采用1986-2004年的长期观测数据, 探讨了河流水质的演化规律及其驱动机制。研究结果表明: 深圳市河流水体中的主要污染物为CODMn、BOD5、NH3-N、挥发酚、石油类、TP等6个指标。1986-1990年,大沙河、茅洲河、西乡河、观澜河、龙岗河和坪山河年水质尚好阶段,河流水质大多可以达到地表水II或III类水标准; 1991-1994年, 河流水质开始恶化,在这个阶段,除大沙河、茅洲河、观澜河、龙岗河和坪山河在个别年份水质为III级或IV级外, 6条河流的水质在大多年份已经恶化为V类或劣V类水; 1995-2004年, 6条河流水质都已经恶化为劣V类水, 其河流水质已经受到极度污染，其中深圳河在1986年, 其水质就已经为劣V级。目前, 仅有特区内的深圳河和大沙河水质有所好转, 可能已经达到社会经济增长和环境质量逐渐优化的阶段。而工业化、城市化、人口增长和土地利用格局变化是水质退化的主要驱动机制。     

宁夏压沙地西瓜自然降水生产力及障碍因子分析

在水资源缺乏状况下,通过降水模拟对比试验,分析宁夏各压沙地类型在不同自然降水水平下的生产力及主要障碍因子对产量影响度。研究表明,西瓜自然降水生产力大小排序依次为丰水年>平水年>枯水年,新沙地>中沙地>老沙地;障碍因子影响程度为水文条件>压沙类型>肥力水平,为当地压沙地西瓜生产提供科学指导依据。     

黑龙江省耕地数量变化及驱动因子分析

采用趋势分析法和回归分析法,剖析了黑龙江省耕地数量变化的驱动因子,研究了其变化机理.结果表明:黑龙江省经济增长与耕地递减呈明显线性负相关关系,社会经济发展因子是耕地减少的主要内在驱动力,经济利益和有关土地政策是引起耕地变化的外在驱动力,并指出保护耕地和确保粮食安全是土地管理工作的当务之急.     

基于BP神经网络的河北省耕地生产力预测

鉴于BP网络在处理非线性复杂系统的优势,以河北省为研究对象,构建一个9-5-1结构的BP神经网络预测模型,将1987-2005年的相关数据作为模型的训练样本,以2006年的粮价政策、农资投入量和农民收入等数据作为网络的预测输入,对该年的河北省粮食单产进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际粮食单产的相对误差为0.86%,预测精度优于传统的多元回归统计模型。