弃耕行为对亚热带农田土壤有机质时空变化作用机理研究

为明晰弃耕行为对耕地质量关键性指标——土壤有机质时空变化的作用机理，以粤东粮食主产区海丰、陆丰和陆河3个县（市）农田为研究对象，2015─2018年连续4年对205个典型亚热带农田样点进行跟踪监测，综合野外调查采样、农户调查走访及室内检测分析，采用统计分析与地理探测器相结合的方法，构建了研究区典型弃耕行为模式，分析了不同地理情境下弃耕行为对农田土壤有机质含量变化的作用机理。结果表明：研究区农田弃耕行为主要表现为季节弃耕、调整弃耕、年轮弃耕、长期弃耕4种模式，在总体监测样点中具有弃耕行为的农田样点173个，占总数的84.39%，其中年轮弃耕和长期弃耕综合占比达59.03%。各种弃耕行为模式农田土壤有机质均呈增长趋势，而长期耕作则导致整体下降，监测样点4年间土壤有机质平均增加量表现为：季节弃耕（1.55 g·kg^-1） > 调整弃耕（1.43 g·kg^-1） > 年轮弃耕（0.27 g·kg^-1） > 长期弃耕（0.24 g·kg^-1） > 长期耕作（-0.42 g·kg^-1）。在不同地理情景下，随着海拔高度增加，弃耕农田的土壤有机质整体下降；田间含水量过大或较少，会导致弃耕行为对农田土壤有机质影响显著；相对于滨海沙土，容重较大的赤红壤和红壤农田土壤有机质对弃耕行为的响应更强，应重点防范台地、水浇地及容重较大的土壤类型农田因弃耕行为导致的耕地质量下降。研究表明，农田弃耕行为在我国部分地区表现异常严重，且弃耕类型在不同地理情景下对土壤有机质含量影响不同，亟需通过制定相关政策制度将无序弃耕规范为有序休耕。     

耕地遥感识别研究进展与展望

快速、准确获取耕地数量及其分布信息是研究耕地时空格局和生态效应的基础，也是及时制定应对粮食问题对策的迫切需求。近年来，随着卫星遥感技术的迅猛发展，遥感以其宏观性、实时性以及经济性为耕地信息快速获取提供了可能性。本文归纳了遥感技术应用于识别耕地信息的研究进展，总结了国内外耕地信息提取研究中常用的数据源、分类算法、时相选择、分类对象，讨论了上述四大类在提取耕地信息过程中的优缺点。随着传感器数量不断增加，遥感影像时间分辨率、空间分辨率及光谱分辨率不断提高，分类算法的不断涌现，基于多源遥感数据，集成智能分类算法识别耕地将成为必然的发展趋势。     

基于大数据背景的高寒草地资源数据库建设与应用 ——以青海省为例

在大数据时代背景下，为实现高寒草地资源的充分开发利用、共享和安全保护，以青海省为例根据高寒草地资源数据特征以及高寒草地资源监管业务需求，制定了高寒草地资源数据库标准。采用XML技术实现数据统一转换，通过Oracle与ArcGIS平台构建了统一管理与控制的高寒草地资源数据库，并阐述了高寒草地资源数据库在草地监管的应用。本研究克服了传统数据管理独立性和共享性差的困难，为高寒草地管理工作提供全面、高度共享的数据支撑与技术支持，加快了高寒草地资源信息化建设进程。     

基于随机森林算法的耕地质量定级指标体系研究

【目的】分析研究区域内的耕地质量差异,优化耕地利用与布局,为耕地保护提供参考依据。【方法】以青海省共和县、都兰县和乌兰县的耕地为研究对象,根据历史及现有文献收集耕地质量的影响因素,采用随机森林算法和相关性分析筛选定级指标并确认权重,通过加权求和法计算定级指数并划分级别,得到定级结果。与常用的特尔菲法定级成果进行比较分析。【结果】随机森林算法得到的变量重要性(I)范围在0.03～11.94,相关性分析结果显示,大部分影响因素间相关性不显著,有8个为显著相关,综合I值和相关性分析结果将30个影响因素收敛为4个纬度下的14个定级指标,其中影响研究区域耕地质量的主要因素为生态系统脆弱性、生长季平均降水和年总太阳辐射量,权重分别为0.11、0.10和0.09,随机森林算法评价结果与实际情况相符。【结论】与常用的特尔菲法比较,随机森林算法稳定性更好,级别指数变幅区间更小,更有利于构建省级空间尺度的耕地级别可比序列。     

基于GIS与灰关联综合评价模型的生态公益林林分质量评价

文章研究探讨了地理信息系统(GIS)技术与层次分析模型和灰关联综合评价模型的结合在生态公益林林分质量评价中的应用。并以广州市白云区为例,应用ArcGIS进行空间数据采取、处理与分析,选取树种组成、林分郁闭度、林层结构、林龄、覆盖度、凋落物层厚度和平均胸径为评价指标;以小班为评价单元;采用层次分析法确定评价因素的权重;构造灰关联综合评价模型,计算各单元的灰关联综合评价值,得出各单元按质量从劣到优排列的序列,根据评价标准将林分质量分为一、二、三等,分别占全区生态公益林总面积的6.19%,28.52%和65.29%;并应用ArcGIS绘制评价结果图。     

青海省高寒草地土壤侵蚀强度及其空间分布特点

开展高寒草地土壤退化评价有助于掌握高寒草地退化的空间分布规律,对维持草地生态安全、保障区域可持续发展具有重要的意义。本研究基于改进的通用土壤侵蚀修订模型对青海省高寒草地土壤侵蚀退化强度和空间分布进行评价,并计算了2005—2014年青海省高寒草地土壤侵蚀评价指数,从而分析其变化趋势。结果表明：2014年度青海省高寒草地土壤侵蚀强度轻度、中度、重度和极度剧烈退化面积及占比分别为166 925 km²（39.5%）,98 729 km²（23.4%）,949 401 km²（22.5%）及61 787 km²（14.6%）。土壤侵蚀强度整体呈现以最剧烈区域为中心,向四周辐射的趋势,主要影响因素包括风蚀、水蚀及放牧强度等。此外,青海省高寒草地2005—2014年土壤侵蚀变化恢复面积为258 495 km²（61.2%）,反映了近年来青海省草地保护工作成效显著,然而在青海省的中东部地区高寒草地土壤退化的形势仍比较严峻,应当引起相关部门的高度重视。     

城市化进程中的农村居民点用地变化分析 ——以广州市为例

随着社会经济的发展,在区域建设用地变化中,占重要地位的农村居民点用地变化,已经成为城乡一体化进程中值得关注的问题。以城市化为角度对广州市农村居民点用地现状和变化进行了分析,研究发现在1997~2002年间,广州市的城市化水平综合指标由68.28增加到75.28,年平均增长的比率为1.92 %,而农村居民点用地的变化非常平稳,在6年间共增长了 796.67 hm2,年平均增长的比率为0.47 %。以上数据反映广州市农村居民点用地变化滞后于经济发展和城市化。广州的城市化是以自组织为主的城镇化,产业与居住的分散化决定了小城镇发展呈现均衡性特征。这样实质上把有限的农村空间割裂为多个不大的发展中心。这种多中心往往导致无中心,即建设无重点、发展无中心、各乡镇过度竞争,造成区域内资源的不合理流动与低效率配置,影响资源向优势区位的流转,无法形成土地资源的集约利用,最终导致农村居民点用地变化滞后于经济发展和城市化。针对农村居民点用地状况,当前对策主要是依托城市化对农村居民点进行土地整理规划使其用地变化向规模减少、集约利用发展。广州市有农村居民点的各区(县级)市,发展情况各不相同,根据不同的社会经济发展条件和地理条件可以对上述区域进行分类,分别采用适合的模式。     

基于无线传感器和RFID的农产品安全全程监控平台

农产品从生产到被人们消费,整个过程涉及生产、加工、运输和消费等环节,每个环节都有可能带来不安全的因素,所以必须进行农产品进行全程监测和追踪。以无线传感器和RFID为基础,提出一个农产品安全监控平台的技术方案,能对农产品进行有效的全程监控,确保农产品的质量安全。     

基于无线图像传感器的太阳能系统设计和实现

【目的】电源决定着无线传感器节点的生命周期,本研究通过软硬件一体化设计最大限度地延长节点寿命。【方法】针对自主研发的无线图像传感器节点,根据公式估算节点总功耗,计算铅酸蓄电池容量,根据电池容量设计太阳能电池板,最后根据太阳能电池板和电池参数,设计太阳能充放电智能控制器。【结果】节点选用阀控式密封高能铅酸蓄电池的容量为10 Ah,额定电压为12 V;选用功率为10 W、输出电压17 V、输出电流0.5 A、尺寸为540mm×350 mm的单晶硅太阳能电池板。【结论】太阳能供电系统运行在该无线图像传感器节点中,能够稳定、可靠、长期工作。     

耕地质量低空遥感-地面传感双重采集系统研究

【目的】将无人机(UAV)低空遥感检测系统与无人机-无线传感器网络(UAV-WSN)集成,实现通过一套系统进行低空遥感监测和地面长期监测的双重监测,为耕地质量的空间和时间变化提供监测数据。【方法】本研究探讨了现有UAV-WSN系统无法实现双重采集的问题,设计了一套用于耕地质量监测的低空遥感-地面传感双重采集系统,提出一套双重采集的工作流程,以及提升性能的基于航线的LEACH算法。仿真分析试验中调整UAV飞行高度和地面节点密度,以比较双重采集系统和UAV-WSN系统总飞行时间的不同。【结果】双重采集系统1次飞行同时采集2种监测数据,无需完成低空遥感监测数据采集后再次走遍所有地面节点,在低空遥感地面图像分辨率变化的情况下,总飞行时间比UAV-WSN系统快165 s;双重采集系统根据无人机航线和地面节点位置进行调整,在地块内节点数量变化的情况下,总飞行时间基本不变,比UAV-WSN系统快129～194 s。【结论】双重采集系统能够减少现场采样所需的总工作时长,降低采样工作的复杂程度,提升耕地质量监测的效率。