改进的TOPSIS模型在陕西省农业干旱脆弱性区划中的应用

以陕西10个地市作为研究对象,从暴露性、敏感性以及恢复能力三个方面选取12个指标构建农业干旱脆弱性评价指标体系,应用改进的TOPSIS模型计算得出各市区的相对贴近度,对陕西省农业干旱脆弱性进行综合评价。结果表明:陕西省农业干旱脆弱性存在地域性差异,10个市区的农业干旱脆弱性由高到低排序依次为安康(0.7841)商洛(0.7650)汉中(0.6939)西安(0.5977)榆林(0.4657)延安(0.4605)渭南(0.4555)铜川(0.4319)宝鸡(0.3525)咸阳(0.2996),整体呈现"南高北低"的分布格局;从暴露性来看,陕西省农业干旱暴露性指数最高为渭南,其次为咸阳和西安,其它市区均较低;从敏感性来看,陕西省农业干旱敏感性分布两极分化严重,主要表现为陕南地区敏感性总体偏高,关中地区和陕北地区除铜川市和延安市敏感性较高外,均处于较低水平;从恢复能力来看,陕西省农业干旱的恢复力分布无明显规律,按其恢复力由高到底排序依次为:延安渭南榆林咸阳西安铜川宝鸡汉中安康商洛。改进的TOPSIS模型能较合理地从整体上对农业干旱脆弱性进行评价分区,符合实际情况,为其他多属性综合评价提供了一个新的思路和算法。     

GIS支持下的陕西省粮食生产时空变异研究

综合应用变异系数、重心迁移模型、比较优势模型以及统计学和GIS分析方法,探讨了1980-2009年陕西省粮食生产时空格局演进过程。结果表明:陕西省粮食生产总体变化显著,粮食产量呈波动增长趋势,但粮食种植面积不断减少将危及区域粮食安全;根据粮食产量高低和生产稳定性特征,将陕西省分为高产低变型(宝鸡、咸阳、渭南、汉中)、低产低变型(安康、商洛)、高产高变型(西安)、低产高变型(榆林、延安、铜川)四个粮食类型区;各地区人均粮食产量差异较大,铜川、西安和商洛粮食紧缺,宝鸡、咸阳、渭南和榆林粮有盈余,延安、汉中和安康粮食基本自给;粮食生产总体分布不均衡,南北差异较大,重心移动的阶段性明显,总体呈"北上东进"的移动趋势;各类粮食作物具有比较优势的区域分布具有一定规律,小麦、玉米和大豆、稻谷生产具有优势的地区分别在关中、陕北、陕南。研究结果以期为粮食安全背景下的区域粮食生产宏观布局与优化以及农业的结构调整提供较为科学的决策依据。     

加强综合治理 有效控制小麦条锈病为害--对陕西省2002年、2003年小麦条锈病防治工作的思考

2002～2003年,小麦条锈病连续2a在陕西偏重流行,局部区域大流行。发生区域涉及汉中、安康、商洛、宝鸡、西安、咸阳、渭南等7市的60个以上县(市、区),其中重发区域集中在汉中、安康、商洛及宝鸡等市的沿江、河川道的40个以上县区。2a发生面积分别为62.15万hm2和44.03万hm2,分别     

基于熵权法的陕西省农业干旱脆弱性评价及影响因子识别

以陕西省10个城市为研究对象,从农业干旱的敏感性和恢复力2个角度选取14个指标,对全省的农业干旱脆弱性进行评价。利用熵权法和贡献度模型,根据陕西省2014年水资源、气象与社会经济统计数据,对10个城市的农业干旱脆弱性及主要贡献因子进行分析。结果表明:(1)陕南的3个城市安康、商洛和汉中的农业干旱脆弱性水平较高,分别为0.7128、0.7110和0.5897,关中和陕北的7个城市农业干旱脆弱性处于中等水平;(2)陕西省农业干旱脆弱性的空间差异与城市社会经济发展水平和气候条件不完全一致,陕南地区敏感性总体较高,其中最高为安康(0.4238),关中和陕北地区敏感性总体较低,其中最低为宝鸡(0.2123);陕南地区三个城市的恢复力水平最低,关中和陕北对于干旱的恢复能力差异不大,其中咸阳(0.0992)、渭南(0.1301)、榆林(0.1554)3市的恢复力最强。(3)从影响因子来看,西安、咸阳和渭南的主要影响因子为人口密度,贡献度分别为27.11%,15.11%和14.18%;安康、汉中和商洛的主要影响因子为旱地面积比重,贡献度分别为29.36%,17.20%和18.38%;延安和榆林的主要影响因子为旱地面积比重和耕地灌溉率,前者贡献度分别为32.18%和29.36%,后者贡献度均为17.24%;铜川的主要影响因子为耕地灌溉率,贡献度为16.49%;宝鸡的主要影响因子为水库调蓄率,贡献度为10.76%。最后,根据评价结果提出不同城市控制农业干旱脆弱性的相应措施。     

陕西省水资源承载力综合评价研究

文中以陕西省水资源承载力综合评价为中心展开研究,通过构建涵盖水资源、社会、经济及生态等方面的水资源承载力综合评价指标体系,运用TOPSIS综合评价方法,实证测算研究了陕西省及各城市水资源承载力的动态变化及区域差异。结果表明:样本考察期内,陕西省水资源承载力整体呈现较为明显的上升趋势,其中生态子系统和社会子系统的贡献最大;从区域差异看,陕南水资源承载力最大,陕北次之,关中最小;从城市差异看,水资源承载力由高到低依次为汉中、安康、延安、商洛、宝鸡、西安、榆林、铜川、咸阳和渭南。总体来看,陕西省水资源承载力仍处于较低的水平,其原因可归结为水资源整体匮乏、人口压力大、产业结构不合理以及节水意识不足等方面。根据实证研究结果,提出了相应的提高水资源承载力的对策建议。     

基于空间错位理论的陕西省旅游资源与入境旅游质量研究

陕西省是我国西部的旅游大省,旅游资源丰富、种类齐全.文中基于空间错位理论,运用重力模型、二维矩阵等方法,探讨了陕西省10地市旅游资源与入境旅游之间的错位程度.研究发现:陕西省A级旅游景区和入境旅游流流质重心存在空间错位,两者重心错位0.25个纬度,0.13个经度.二维组合矩阵来看,陕西省60％的城市发生错位,发生明显空间错位的区域都集中在陕西地形最狭窄的地方,如延安、渭南和咸阳.具体错位可以分为5种类型,双高区,双低区,双中低区,正错位区和负错位区.西安为双高区,榆林为双低区,双中低区为商洛和安康,正错位区为铜川、咸阳和汉中,负错位区为渭南、宝鸡和延安.总体研究表明,陕西关中城市群总体高质量错位,陕南和陕北城市群低质量匹配,陕西省旅游发展两极分化较严重.     

陕西省耕地变化驱动力区域差异分析

根据陕西省以及11地市(区)1997-2006年耕地变化和社会经济数据,采用主成分分析法探讨陕西省各地市(区)耕地面积变化的驱动力及其差异。结果表明:陕西省省域耕地面积变化第一驱动力为社会经济因素,第二驱动力为退耕还林政策;根据驱动因子内容划分,咸阳、宝鸡、渭南、榆林、商洛属于产业拉动型,铜川和延安属于投资推动型;西安、汉中和安康属于社会经济综合驱动型;10个地级市均受到退耕还林政策的驱动,杨凌示范区则由于特定的发展时期受到固定资产投资的驱动影响。陕西省11地市(区)耕地变化的第一驱动力存在区域上的差异,第二驱动力差异较小。     

基于生态平衡视角的陕西碳通量时空演变分析

采用MOD13A1和MCD12Q1遥感数据、气温和降水数据以及一次能源消费、水泥生产量、生物质能源消费等统计数据,基于生态平衡视角,运用CASA模型、碳排放测算模型,分别估算2000-2010年陕西省及各市地表植被NPP和人类活动碳排量,并进行差量分析,进而探讨其碳通量和碳平衡演变过程。结果表明：陕西省地表植被每年NPP总量在5.00×107~8.00×107 t,波动中呈现升高趋势,NPP总量空间分布为：陕南>关中>陕北;陕西省人类活动碳排放从2.61×107 t增加到了7.76×107 t,碳排放空间分布为：关中>陕北>陕南;2000-2010年西安和渭南一直处于碳赤字状况,宝鸡、延安、汉中、安康和商洛碳盈余,承载着陕西省大部分碳吸收功能,在维持省域碳盈余中起关键作用,铜川、咸阳和榆林则由碳盈余逐渐变为碳赤字。最后提出陕西省应逐步着手建立碳排放权交易市场等建议。     

近500年陕西旱涝序列重建与趋势分析

本研究旨在运用历史文献资料和降水资料恢复重建陕西省各气象站1470—2008年旱涝等级,分析其变化的基本特征及其演变趋势,为将来的旱涝预测提供依据。选取榆林、延安、西安、汉中、安康5个有代表性的站点,分析这5个站1470—2008年长达539年的旱涝等级序列发现:榆林和延安有由旱向正常发展的趋势;宝鸡和西安旱涝交替阶段性变化显著,存在偏旱向偏涝转变的趋势;而陕南的汉中和安康539年来主要以偏涝为主。17世纪40年代前后陕北、关中和陕南先后出现了旱涝突变点,其中,陕北1640年前后有由偏旱转为正常的突变;1643年前后宝鸡和西安发生偏旱转为偏涝的突变;而汉中和安康在1648年前后发生了正常向偏涝的突变。对陕西5个站点539年的旱涝级别的时间序列进行EOF分解,前三模态方差贡献达91%,反映了陕西全省旱涝时空分布的主要特征;第一模态方差贡献为60.3%,这539年陕西全省旱涝一致型占主导地位;第二模态方差贡献为19.8%,即南北旱涝相反型;第三模态方差贡献较小,为10.9%。     

陕西省主要城市生态活度位评价与差异分析

文章选择黄土高原地区,颇具生态地理意义的陕西省为研究对象,在借鉴杨志峰等将生态活度位理论从自然生态系统推演到社会经济生态系统这一思想基础上,结合研究区域特点,采用层次分析法,构建生态活度位评价指标体系;消除原始数据量纲的影响,拟定标准化原则,对陕西省省辖各地市的总生态活度位及其属性进行分析评价;在SPSS统计软件环境中,以各区域总生态活度位为分类实体,进行模糊动态聚类,提出市域生态活度位的三种发展模式。评价结果表明:宝鸡、咸阳、汉中的总生态活度位为优越型,其综合值界于0.774~0.847之间;西安、安康、商洛、延安的总生态活度位为过渡型,其综合值界于0.497~0.706;铜川、榆林、渭南的总生态活度位为贫乏型,其综合值界于0.295~0.427。