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基于EMD的山东省GDP增长与耕地变化的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首次用EMD方法,对山东省的经济增长与耕地面积变化关系进行比较分析,试图找出两者的互动关系,以期对山东省的耕地资源保护有所借鉴。研究结果表明:山东省GDP增长的波动周期为13年、23年、37年和55年;山东省耕地变化的周期为9年、13年、37年和55年。这充分证明了GDP增长的波动对山东省耕地周期性变化的驱动作用。到2015年前后,山东省经济增长的耕地代价性损失将大大减少,耕地数量将维持在一个相对稳定的水平,经济增长和耕地数量减少进入一个良性的发展阶段。最后,本文首次尝试建立有周期的动力学模型,对山东省未来20年的耕地面积变化进行了预测。 相似文献
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四川盆地紫色丘陵区的水土保持林低效化问题已较严重。研究了其土壤方面的成因。通过对土壤构造、土壤肥力特性、土壤结构性评价等研究,指出该区人工林地的土壤构造发育不正常,土壤腐殖质胶体积累量低。土壤结构质量差等林地土壤退化是土壤水土保持功能降低的主要原因。根据研究的初步结果,提出了相应的对策建议。 相似文献
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简述河北省生产力布局现状 ,分析生产力布局条件和国家区域发展战略的变化 ,提出强化石家庄市、唐山市经济中心职能 ;重点开发沿海地带和石黄轴线地带 ;引导生产力布局向京津周围和沿海地区集聚的构想 相似文献
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农地城市流转决策优化研究 总被引:14,自引:1,他引:14
农地保护与城市发展被认为是一对矛盾。农地城市流转决策应协调好二者的关系,以实现土地的可持续利用。而现行决策的片面性从某种程度上助长了农地的盲目流失,直接影响到我国土地资源的后续利用、粮食安全、生态环境等。文章从可持续利用的角度,通过对农地城市流转的选择价值和外部性的分析及评价,优化了农地城市流转决策。 相似文献
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60 a来塔里木河流域耕地面积净增100×104 hm2,在流域内部形成众多生态环境安全问题。通过选取水资源生态环境指数、社会生态环境指数和生态环境压力指数,运用ESDA空间分析方法和GWR模型对塔里木河流域35 a间土地开发与生态时空演变特征和空间响应关系进行研究,构建"土地开发-生态风险预警"模型,得出以下结论:1980-2015年克孜勒苏州和喀什地区生态等级正向转移比例较大,有84.86%的比例由较低等级(I)正向转移为低等级(Ⅱ);和田地区的克里雅河流域,阿克苏北部区域以及塔里木河末端且末县等级退化严重,负向转移比例23.46%。和田、阿克苏、喀什地区每增加1.0×104 hm2未利用地开垦规模,综合生态环境分值下降0.60到0.35,而克孜勒苏州则上升1.3~2.1;上游喀什与中游阿克苏两地区每1.0×104 hm2生态退耕,每年将分别化解32.06×104 t和15.60×104 t化肥污染压力。阿克苏地区与巴音郭楞州土地开发生态风险达到环境资源承载力指数的75%以上,预警程度超过Ⅱ级,而克孜勒苏州土地开发处于生态安全范围。每1.0×104 hm2未利用土地开发,全流域风险指数增长均值为0.003 4,下游巴音郭楞州在增加15×104~20×104 hm2耕地后,生态风险将逼近并超过环境预警界限,上游克孜勒苏州将在15 a之后进入中度警告阶段。 相似文献
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全球导航卫星系统干涉反射测量(global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR)技术能探测浅层地表的土壤湿度。针对多系统组合的土壤湿度反演问题,基于轨迹聚类方法,从全球定位系统(global positioning system,GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略(Galileo)导航系统的信噪比观测数据中提取多径干涉相位,利用经验模型求解轨迹聚类后的土壤湿度估计值,以加权平均方式得到系统组合后的估计结果。结果表明,BDS、Galileo反演精度相当且优于GPS、GLONASS,基于轨迹聚类的多系统组合土壤湿度估计方法的均方根误差为0.041 4 cm3/cm3,相比于单系统的综合反演精度提升约16.3%,相比于单系统的最佳频段反演精度提升约5.2%,所提方法能有效监测土壤湿度的变化。
相似文献240.
对流层延迟是全球导航卫星系统(GNSS)计算的主要误差之一,其模型精度对测站坐标解算有较大影响,在高程方向尤为明显。因此,有必要对不同的对流层延迟改正模型的适用性进行评估。采用SHA解算了中国陆态网GNSS跟踪站的对流层天顶延迟数据,对常用的对流层改正模型EGNOS/UNB3m/GPT/GPT2的天顶延迟量在中国不同区域、不同季节的适用性进行了分析。结果显示,4种模型的RMS均为4~5 cm,各模型RMS之差小于1 cm,其中GPT2模型的RMS最小;4种模型的平均偏差(BIAS)为1 cm左右,GPT2模型的BIAS最大,为1.5 cm;时间上,各个模型在夏季精度普遍较低,这是因为夏季水汽丰富,对流层湿延迟变化较大;空间上,各模型在东南沿海精度较低,因为东南沿海气候湿润,湿延迟变化较大;各模型精度对测站高程不敏感,精度在比较高的测站并无明显降低。通过对不同模型在中国区域的精度分析,验证该改正模型可以为中国区域用户的对流层模型的选择提供一定的参考。 相似文献