基于灰色关联分析和遥感信息模型的新疆典型农区非耕地系数研究

非耕地系数反映了人类活动对耕地的影响状况。以2008年QuickBird数据为主要数据源,以伊宁县农耕区为研究区,采用灰色关联分析法研究与非耕地系数有关的因素,并利用相似性准则、量纲分析及多元回归方法建立遥感信息模型,构建单位面积内非耕地数量与其相关因素之间的数学关系。研究结果表明,在地形、土壤类型一定时,影响非耕地系数的主要因素有农区土地利用的斑块破碎度、水网密度、土地的垦殖指数等。遥感信息模型表明斑块破碎度、水网密度、人均生产率、农业人口密度与单位面积内非耕地数量呈正比,且它们对单位面积内非耕地数量的影响由强到弱依次是水网密度、农业人口密度、土地利用的斑块破碎度。耕地生产率、人均耕地与单位面积内非耕地数量呈反比。该模型反映人类活动对农区耕地的干扰状况,对土地利用和整理具有一定的指导意义。     

基于GIS和RS的新疆典型农区非耕地系数的应用研究

耕地中的非耕地是影响耕地面积遥感调查精度的主要因素。以2005年度中巴资源卫星数据和Quick B ird数据为信息源,通过对传统的分层抽样方法进行改进,采用GIS和RS技术对伊宁县耕地中的非耕地进行抽样计算,并利用加权法和平均法得到伊宁县非耕地系数的估计值,计算结果表明:研究区北部地区的非耕地系数为0.142 7,中部地区为0.084 0,南部地区为0.076 1。通过抽样检验,上述结果满足精度要求,可以应用于伊宁县或与伊宁县具有相似状况地区耕地面积的遥感调查,以提高其调查的精度。     

陕北榆林市耕地变化的驱动机制及其情景分析

选取地处北方农牧交错带的陕北榆林市作为典型研究区,利用历年土地利用详查及其变更数据,并结合野外调研资料,对该区近10年来县域耕地资源变化态势,以及土地退化、退耕还林还草、农业结构调整等因素对耕地变化的影响机理进行了系统研究。主要结论是:(1)榆林市耕地面积总量呈减少趋势,且在不同时段和空间上呈现出显著差异性;(2)土地退化、退耕还林还草、农业结构调整与建设占用是榆林市耕地减少的4个主要原因,其贡献率达98%;(3)草地和未利用地开垦是榆林市耕地面积增加的主要原因,分别占耕地增加总量的48%和39%;(4)未来10年榆林市耕地面积仍以减少为主,但耕地质量会有不同程度的提高。     

我国污水灌溉的分布特征及其成因

本文指出利用污水的水肥资源促进农业增产并净化污水是污灌迅速发展的主要原因。作者把全国划分为三大污灌类型区,并重点研究了我国污水灌溉的区域分异及其形成原因;对影响污灌分布的三种主要因素——水肥、耕地和人口因素进行了数值分析。     

中国农业可持续指数评价及类型区划分

从可持续发展的内涵和目标出发,选取能够反映农业生产、农业环境生态和农村社会经济等子系统可持续性的22项综合性指标和主要指标,建立了区域农业可持续发展指标体系、农业可持续能力评价和类型区划分方法。在此基础上,分析了2000—2005年全国各省农业生产、农业环境生态和农村社会经济等子系统的农业可持续指数变化范围、区域差异和制约因素,并且采用系统聚类的方法,将全国农业可持续发展能力划为4个类型区,分析各类型区内3个子系统发展的协调性以及限制因素。最后提出了相应的政策建议。     

长株潭城市群耕地动态变化及驱动力实证研究

利用长株潭城市群近10年的土地利用调查数据及相关社会经济资料,宏观分析了该区域耕地动态变化的趋势,并用主成分分析和多元逐步回归分析法探讨了耕地数量变化的主要驱动力。结果表明,长株潭城市群耕地资源的时空变化特征显著,耕地呈现出逐年减少的总体趋势;得出社会发展因素、经济增长因素、农业科技水平的提高因素以及国家的相关政策是长株潭城市群耕地资源变化的四大类主要驱动因素;总体上,耕地面积与社会经济发展各因素间的相关系数约低于累计耕地面积与各因素之间的相关系数,说明该区域耕地减少与社会经济发展存在时间上的错位性,即经济和社会发展滞后于对耕地资源的占用。     

长江沿线样带土地利用变化时空模拟及其对策

短时期(几年或几十年)的土地利用变化,主要受社会经济因素的驱动和自然因素的约束。各类土地利用变化基本上都能从与人类生产活动密切相关的耕地和城乡建设用地的变化上得到反映。利用修订后的GTR模型,对长江沿线样带未来30年的土地利用变化进行了模拟。研究发现,东部地区的耕地面积将进一步减少,而全区的耕地和建设用地面积将增加。根据研究区未来土地利用变化的时空特点,提出了相关应对策略,以利于区域土地持续利用的实现     

云南省工业试点县耕地数量变化特征及其驱动力分析——以兰坪县为例

根据兰坪县2001～2008年的统计资料,对兰坪县耕地数量变化的影响因素进行了研究。应用灰色关联分析的方法,定量地诊断出各影响因素与耕地数量变化的关联度,然后依据关联度的大小,从诸因素中找出主要影响因素以及次要影响因素,并在此基础上提出建议,以促进耕地资源的可持续利用。研究表明：总人口的增加,农业科技的应用和农业经济结构的调整以及经济的发展是近8年来兰坪县耕地面积变化的主要影响因素。     

基于遥感的呼伦贝尔盟农牧业土地利用变化及其对地区农业持续发展影响的研究

随着人口的增长, 人类活动对土地利用/土地覆盖变化的影响越来越大, “人口-资源-环境”问题越来越突出,因此,土地利用/土地覆盖变化的研究尤为重要。本文利用1986年和1996 年两期陆地卫星TM 数据, 分析探讨了呼伦贝尔盟近十年来农牧业土地利用数量变化及其区域差异,并通过计算耕地重心,分析了近十年来呼伦贝尔盟耕地的空间变化规律, 在此基础上进一步探讨了呼伦贝尔盟农牧业土地利用变化对地区农业持续发展的影响。结果表明： 十年来, 呼伦贝尔盟农牧业土地利用变化很大, 耕地面积大幅度增加,草地与未利用地面积减少;农牧业土地利用变化空间差异非常明显,导致十年来呼伦贝尔盟耕地重心向西北方向移动33.15 km , 耕地生态环境发生了显着变化; 呼伦贝尔盟耕地面积大幅度增加, 对合理开发利用耕地资源, 促进地区农业持续发展起到了积极的作用。     

长三角典型农业区农业现代化水平分区研究——以江苏省兴化市为例

采用因子分析方法,按照兴化市农业现代化水平评价指标体系,以乡镇为评价单元,分析各主因子的空间分布特征及影响因素。根据各主因子得分系数矩阵,采用分层聚类法把兴化市35个乡镇划分为5个农业现代化水平类型区,并对各类型区提出相应的农业发展策略。结果表明:兴化市农业现代化水平具有明显的空间集聚分布特征,以西部的昭阳镇为中心和以东南部戴南镇为中心的区域农业现代化水平程度最高;较高农业现代化水平的地区主要位于南部和东北部的安丰镇、永丰镇和戴窑镇;中等农业现代化水平的区域主要是兴化市区的卫星城镇;较低和低农业现代化水平的区域主要位于兴化市西北和东部,其中,位于西北部的周奋乡和缸顾乡农业现代化水平最低。     

1980-2010年安徽省土壤有机碳密度及储量时空变化分析

利用安徽省第二次土壤普查资料和2010-2011年土壤调查数据,运用GIS技术,研究1980-2010年安徽省表层（0~20 cm）和1 m土体中土壤有机碳（SOC）密度和储量的时空变化,并探讨土地利用变化对SOC储量变化的影响。研究表明：① 1980-2010年安徽省表层和1 m土体中SOC密度平均减少0.37 kg/m²和1.63 kg/m²,但耕地的SOC密度增加。② 1980-2010年,全省SOC密度空间变化呈现北增南减的趋势,且增加幅度由北向南依次减小。表层和1 m土体的SOC密度增加的面积为56.97%和58.21%。③ 1980-2010年,全省表层SOC储量减少34.23×10⁹ kg,1 m土体中SOC储量减少197.26×10⁹ kg。淮北平原、江淮丘陵岗地和沿江平原的SOC储量增加,皖西大别山区和皖南丘陵山区减少。④ 非耕地转换为耕地,比保持用地类型不变或变为其他非耕地类型,SOC密度和储量减少较慢。耕地类型内部转换（水田和旱地间转换）比保持类型不变的SOC密度和储量增加较多。研究成果为区域土壤固碳潜力、土壤肥力变化等研究提供科学依据。     

区域条件对土地制度的约束—以滇西北地区为例

针对中国土地使用制度变革以来东西部经济变化存在差异这一现象,以滇西北地区为例,从区域条件与土地制度角度,分析了同一“家庭联产承包制”下,与其它地区的不同效应;滇西北地区区域内部差异,以及“草地承包”、“四荒有偿出让”实施的效果和存在的问题,提出区域条件对土地制度的约束作用,指出该区域贫困的一个重要原因是非耕地土地制度滞后性。     

农村居民点整理潜力综合修正与测算——以北京市平谷区为例

准确测算农村居民点整理增加耕地潜力是科学编制农村土地整治规划的重要前提.本研究针对当前普遍使用的人均建设用地标准法存在计算简单、测算结果偏离实际等问题,以北京市平谷区为例,统筹考虑农村居民点整理的自然适宜性、生态安全性、经济可行性、社会可接受性和规划导向性5 个方面的因素,建立了潜力逐级修正的测算模型.测算模型的相关修正系数利用农用地分等方法、生态用地一票否决制、经济社会指标评价以及概念赋值等方法设定.研究表明,平谷区各乡镇自然适宜性修正系数为0.4757~0.8628,生态安全性修正系数为0.3004~0.8852,经济可行性修正系数为0.3943~0.8939,社会可接受性修正系数为0.4643~0.8165,规划导向性修正系数为0.2877~0.8858,生态安全性和规划导向性因素对农村居民点整理潜力影响的区域差异较其他3 个方面更加显著;潜力经过综合修正后,平谷区农村居民点整理可净增加耕地面积为614.13 hm2,增加耕地系数为10.77%.     

三峡库区耕地变化研究

三峡工程是世界性的伟大工程,三峡工程的兴建推动了三峡库区的经济发展.在三峡库区经济发展的过程中,耕地成为经济发展的重要资源.本文利用三峡库区1990~2004年的耕地面积和社会经济资料,采用统计分析与实证研究的方法,分析了三峡库区耕地变化的过程,了解库区耕地变化的驱动力,探寻了耕地数量模拟预测的新方法,为库区耕地的保护和经济可持续发展提供参考.结果表明：(1)三峡库区15年来耕地面积及人均耕地面积呈减少的趋势,不同的库区段也如此;(2)三峡库区历年耕地面积与对应年人均GDP的关系曲线呈倒"U"型,并且相关年份耕地的变化与GDP的变化不同步,呈现相对脱钩的状态,三峡库区耕地的变化与城市化的发展及退耕政策休戚相关;(3)在库区耕地模拟预测研究中表明,传统的多元线性回归分析方法的模拟精度不及BP神经网络的模拟精度,并利用BP神经网络预测了三峡库区2010年和2015年的耕地面积,其预测结果具有一定的合理性.     

我国耕地资源利用效益的数量经济分析

耕地数量平衡与质量下降的错位是当前我国耕地资源利用中存在的一个不可忽视的问题。该文构造了耕地产出效益系数、耕地消耗回报系数、耕地污染替代系数、耕地利用集约化系数等指标,对我国现有耕地利用效益进行了定量分析。在此基础上,从观念更新、技术进步、财政投资、产权制度优化等角度,提出提高我国耕地资源利用效益的宏观对策,以缓解我国人地矛盾的压力。     

近年来的黄土高原耕地时空变化与口粮安全耕地数量分析

基于遥感调查数据集定量分析了1990—2015年中国黄土高原地区耕地的时空变化特征和口粮绝对安全最小耕地保障面积的数量变化。结果表明：黄土高原耕地面积从1990年的192 529.65 km²至2015年的182 688.50 km²，净减少了9 841.14 km²，幅度达5.11%，其中2000—2010年的减幅最大，净减少8 483.00 km²；较大的耕地动态变化图斑主要分布于中部和西部区域，细碎的变化图斑广泛分布；耕地地类转出面积（31 875.82 km²）大于转入面积（21 815.25 km²），耕地面积的增加主要由草地和林地转化而来，主要分布在灌溉农业区和东南部平原区，减少的耕地主要转化为草地和林地，主要分布在中部沟壑区的雨养农业区。此外，该时期耕地转化为建筑用地和交通用地等人工表面的面积逐渐增加，主要分布在东南部低海拔平原地区；黄土高原口粮绝对安全所需最小耕地保障面积呈明显减少特征（从1990年的70 913.37 km²下降到2015年的33 981.64 km²），占该区耕地总面积比例呈明显缩减态势（从1990年的36.83%缩减到2015年的18.60%），目前耕地总量的净减少未对口粮绝对安全的耕地保障数量造成大的影响。     

县域耕地保有量目标约束机制及预测研究——以广西灌阳县为例

区域差异性导致各地耕地保护的目标不同,县域耕地保有量预测目标是否合理关系到区域和全局的耕地保护压力程度,影响着耕地保有量的合理预测,对有效遏止圈地现象至关重要。在耕地外部性特征基础上提出耕地保有量外部性连环效应,并据此效应建立县域耕地保有量预测目标约束机制;通过分析灌阳县在上轮规划耕地保护情况和耕地保有量现状,将灌阳县耕地保有量预测目标定位为耕地均量动态平衡;预测规划目标年灌阳县耕地保有量目标及相关单项指标。     

喀斯特山区石漠化耕地遥感精准提取与分析——以贵州省北盘江镇与花江镇为例

选取北盘江镇与花江镇作为研究区,利用谷歌高精度遥感影像,结合分区分层分级思想,基于深度学习与传统约束方法对研究区耕地进行精准提取。结果表明：1）在数量精度上,以视觉形态差异对研究区进行分区并选取不同模型训练获得的精细地块,面积约为9 867 hm ²,与实际数量基本一致,F-Measure主要分布在[0.82, 0.98]之间,受到地形和岩石裸露率的影响,石漠化严重地区耕地提取精度较低。2）在形态精度上,预测耕地与实际耕地的GIOU主要分布在[0.7, 1]之间,分割正确率>0.85,表明预测耕地边界与实际地块边界吻合度高,提取结果符合研究区实际情况。3）利用地貌坡度等约束条件对耕地进行划分发现,研究区以喀斯特耕地为主,占比74%,并且石漠化程度较严重,其中轻度石漠化耕地与中度石漠化耕地占总耕地的32%。在石漠化地区,耕地的狭长程度、破碎程度受人类影响较大;距离居民地越近、可达性越高的地区,其土地利用率越高,斑块越破碎。文章所提出方法可用于耕地破碎、地形复杂地区的耕地提取,能够为地区的发展、耕地治理与研究、环境保护与决策等提供精准数据支持。     

耕地生产力与粮食安全耦合关系与趋势分析——以河南省为例

粮食是社会经济发展的重要保障。运用耕地、粮食安全测度模型对2005~2014年河南省粮食安全状况进行评估。结果表明：① 2005~2014年,农民种粮积极性上升10%,耕地压力指数下降71%,农民经济收益上升 13%,耕地重心向西南移动。 ② 不同指标对耕地生产力的贡献率具有差异性。2005~2009年粮种比对耕地生产力的贡献率最大,2010~2014年贡献率发生转移,粮食播种面积单位产量对耕地生产力的贡献率最大;10 a间,粮种比的贡献（69.77%）相对粮食单产的贡献（39.28%）更能促进河南省耕地生产力的提高。 ③ 耕地压力受到自然、社会等多方面因素影响。各指标间相关关系较强,种粮积极性与农民耕地保护能力的二者呈现负相关关系。