中国生猪价格周期波动的特征与成因分析

"猪周期"问题一直是困扰生猪产业健康发展的难题,以往研究大都是建立在谱分析和滤波分析方法基础上的,本文则采用三区制马尔科夫区制转移模型方法,对中国生猪价格周期波动的特征与成因进行了深入分析。研究结果表明,中国生猪价格周期波动中表现出显著的非对称性特征,即生猪价格在"下跌阶段"、"稳定阶段"和"上涨阶段"上的方差、区制转移概率、自持续概率和平均持续期存在着显著差异。此外,"猪周期"产生的主要原因在于疫病、政策、自然灾害等外界冲击导致的供需关系失衡,而生猪饲养是生猪产业链上抵御外界冲击能力最差,遭受损失可能性最高的环节。因此,为了缓解猪周期,一方面应该依据区制的非对称性特征来制定价格调控政策,另一方面可以通过完善牲畜疾病防疫体系和价格风险预警机制,以及提升生猪产业规模化和一体化水平等措施来增强生猪产业的抗风险能力。     

基于光声光谱法检测盐酸克伦特罗的研究

采用光声光谱法进行测量,利用加权修正的方法建立了盐酸克伦特罗光声光谱实时在线测量模型,分析了猪肉中水对其测量的干扰机制,为盐酸克伦特罗测量仪的设计提供理论基础。设计了猪肉中盐酸克伦特罗光声光谱检测试验系统,并将光声光谱法和传统的紫外光谱法进行对比,绝对误差明显降低,验证了该方法可行性及快速性。     

长江三角洲生态系统服务价值分析及趋势预测

[目的]对长江三角洲生态系统服务价值进行分析及趋势预测,以期为该区未来城市发展以及制定生态环境建设补偿政策提供支持。[结果]以长江三角洲16个地市2000—2014年的土地利用数据和相关统计资料为数据源,采用Costanza生态系统服务价值计算方法,参照修正后的生态系统单位面积生态服务价值系数,结合敏感性分析,探讨生态系统服务价值的时空演化规律,并利用马尔科夫模型对其未来3a的发展趋势进行了预测分析。[结果]区域生态系统总服务价值从2000年的1 303.89亿元减少到2014年的1 294.25亿元,变化率为-0.74%,水源涵养、废物处理和娱乐文化生态系统服务功能价值上升;在空间上,常州、南京、宁波、泰州、台州、扬州的生态系统服务价值不断增加,而其他城市的则处于下降趋势;对长江三角洲2015和2017年的土地利用构成和生态系统服务价值进行预测,呈现耕地、林地持续减少,建设用地持续增加的趋势,生态系统总服务价值将减少276.65亿元。[结论]在未来土地调整中应更多地考虑到生态服务价值的重要意义,格外注意对耕地、水域的保护,控制建设用地占用耕地和林地,继续加大植树造林力度,提高土地利用集约度,维持生态系统的功能。     

基于“三生空间”协调的农村居民点布局优化研究

开展农村居民点布局优化研究,对集约利用土地资源、重塑村落景观格局具有重要的现实意义。选取典型丘陵区重庆市荣昌区河包镇为研究区,以农村居民点“共生斑块”为研究单元,基于“三生空间”协调理念,研究了农村居民点布局优化的策略和方向。结果表明:（1）基于共生关系建立农村居民点“共生斑块”更加符合丘陵区的实际情况。将研究区相距50 m以内的农村居民点斑块进行合并处理后,其数量由2 584个减少到1 047个,实现了具有共生关系的农村居民点斑块一体化。（2）依据“三生空间”协调理念,对农村居民点“共生斑块”等级进行评价,其在空间上呈现出由内向外的差序格局,根据斑块等级、斑块规模、三生空间协调度、城镇规划,采取“城镇化、重点建设、规模管控、迁移合并”的差异化布局优化策略。（3）将重点建设型居民点中的优势斑块作为发生元,生成加权Voronoi图,可指导全镇农村居民点空间格局趋于合理化。研究认为,“三生空间”协调理念与空间分析工具的有机结合,既完成了农村居民点布局优化,又维持了其空间结构的稳定,有助于实现乡村转型与乡土文化传承。     

基于马尔科夫模型的大凌河流域土地利用/覆被变化趋势研究

本文通过对大凌河流域2010年、2013年和2016年三期遥感影像进行分类,得到流域土地利用分布现状。对分类结果进行叠加分析可以获得大凌河流域2010~2013年的地类转移概率矩阵,再运用马尔科夫原理预测出2016年流域土地利用分布情况,将其与实际情况对比分析,证明马尔科夫模型适用于大凌河流域未来土地利用/覆被变化趋势的预测。进而本文分别对大凌河流域2019年、2022年和2025年的土地利用情况进行预测,发现未来近10年流域建设用地面积持续增长,变化率为38.96%;农林用地面积从2016年开始减少,总体下降了0.77%;水域面积稳定增长,到2022年之后趋于稳定值,变化率为17.21%;旱地及其他未利用地面积继续缩减,到2019年开始趋于稳定,整体下降了1.71%。研究结果明晰了大凌河流域农林用地和建设用地之间的矛盾,可以为流域水土资源管理有关部门提供科学依据。     

林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理

林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。     

残差修正模型在森林火灾预测中的应用

基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.     

基于Markov和GM(1,1)模型的土地利用变化预测

为了探索莱芜市土地利用变化规律,论文分别基于Markov模型与GM(1,1)模型对莱芜市进行了2015-2050年土地利用变化预测,分析讨论了预测结果。结果表明:(1)2种预测模型得出各地类变化趋势一致,短期内相应年份预测值吻合度高,说明短期内预测结果可信,中长期预测的趋势可作参考。(2)耕地在2015-2020年之间基本保持不变,2020-2050年呈小幅度减少趋势;而园地、林地、草地自始至终都为减少趋势,其中草地的减少幅度最大;城镇村及工矿用地、交通运输用地为增加趋势,其中城镇村及工矿用地增幅最大;水域及水利设施用地、其他土地略有减少,幅度很小。2种模型预测的短期内预测结果是可信的,可为莱芜市土地利用规划提供科学依据,预测方法可为土地利用变化预测提供参考。     

基于MGWRK的土壤有机质制图及驱动因素研究

【目的】空间预测是一种获得有机质空间局部细节的重要方法,其准确性对于农田合理管理有着重要意义。本研究通过对比不同的土壤有机质空间制图方法以获得更优的预测精度,在预测的同时揭示环境协变量的空间非平稳性特征及不同环境协变量关系的空间尺度。【方法】选取晋中盆地的7个乡镇作为研究区,对比普通克里金（OK）、回归克里金（RK）、地理加权回归克里金（GWRK）和多重尺度地理加权回归克里金（MGWRK）4种不同方法对土壤有机质的预测能力和效果,并探究影响因子在空间分布中对有机质的影响效应变化和这种影响效应的空间尺度。MGWRK是一种多重尺度地理加权回归（MGWR）与普通克里金方法相结合的方法。【结果】选取坡向、坡度、年均降水量、年平均温度、海拔、植被年总初级生产力、年蒸散量、地形湿度指数、平面曲率、汇流动力指数、地形指数、地形粗糙指数、年平均NDVI为环境协变量参与建模,在多元线性回归建模中,模型统计学意义显著,这表明模型具备统计学意义。从Radius指数来看,各模型模拟效果由好到差依次为RK、OK、GWRK、MGWRK;从制图效果来看,MGWRK与GWRK制图效果相当,从有机质的空间预测图可以看出,土壤有机质在研究区呈现东西两侧偏低、中部偏高的空间格局,其中汾河以东、昌源河流经区域土壤有机质普遍偏高。坡向、年均降水量、年平均温度、海拔、地形指数、年平均NDVI对研究区东部有机质的影响强于西部,而坡度、植被年总初级生产力、年蒸散量、平面曲率、汇流动力指数、地形粗糙指数则表现出截然相反的空间非平稳性特征,地形湿度指数对有机质的影响则体现为北部强南部弱。【结论】MGWRK方法的空间预测精度分别达到了RK方法的69%、OK方法的71.74%、GWRK方法的71.17%。MGWRK在空间非平稳性特征的解释能力和空间可视化表现良好,为有机质的预测和空间非平稳性特征的描述提供方法借鉴。     

黄河流域耕地生态安全动态演进及时空异质性

耕地生态安全是粮食安全的基础。基于国家公顷生态足迹模型测算2000—2021年黄河流域耕地生态安全，采用标准差椭圆和时空地理加权回归模型，揭示黄河流域耕地生态安全的时空演进特征，识别其驱动因素的时空异质性。结果表明：黄河流域耕地生态安全总体呈现"N"型变动趋势，仍具有较大提升空间。从空间格局来看，黄河流域耕地生态安全呈现"东北—西南"方向收缩、"西北—东南"方向扩散态势，耕地生态安全差距变大。城镇化、财政支农及降水有利于提高黄河流域的耕地生态安全，农村居民收入及化肥施用强度则具有抑制作用，各影响因素存在明显的时空分异性。