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1.
In an attempt to identify solutions to the effects of erratic rainfall patterns and droughts that limit agricultural production growth, the Rwandan government has recently increased investments in irrigation development. In this study, we analyze the adoption of small-scale irrigation technologies (SSITs) and its impact on land productivity using cross-sectional data from a sample of 360 farmers in Rwanda. The study uses the propensity score matching technique to address potential self-selection bias. Our results reveal that adoption decisions are significantly influenced by factors such as education, farm size, group membership, gender, extension services, access to credit, access to weather forecast information, risk perceptions, access to a reliable source of water for irrigation, awareness of rainwater harvesting techniques, and awareness of subsidy programs. In addition, the results show that the adoption of SSITs has a significantly positive impact on land productivity. The study concludes with policy implications that highlight the need to promote the adoption of SSITs among farmers as a strategy to improve agricultural productivity and food security in Rwanda.  相似文献   
2.
库布齐沙漠北缘不同人工灌木林地土壤肥力质量状况   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘江    袁勤    张立欣    代香荣    刘向阳    丁茹    叶丽娜   《西北林学院学报》2021,36(2):46-53
在库布齐沙漠北缘杭锦旗段选择柠条、沙柳、花棒和杨柴等4种人工灌木林为对象,以流动沙地为对照,研究不同人工灌木林下土壤理化性质、微生物数量和酶活性特征及其相互间的关系,并运用综合指数法对各人工灌木林土壤综合质量进行评价。结果表明:1)总体上,各人工灌木林地土壤容重、蒸发速率和pH值低于流沙地,土壤含水量、入渗率、田间持水量、总孔隙度、速效N、速效P、速效K和有机质含量高于流沙地,土壤盐分与流沙地无显著差异,不同人工灌木林对土壤理化特性的改善存在差异。2)各人工灌木林地土壤酶活性均强于流沙地,总体而言,柠条林地和沙柳林地的建植对土壤酶活性影响较大,花棒林地和杨柴林地的建植对土壤酶活性影响较小。磷酸酶与脲酶、蔗糖酶、多酚氧化酶呈极显著正相关,蔗糖酶与脲酶、多酚氧化酶间极显著正相关。3)各人工灌木林土壤微生物数量均显著多于流沙地,柠条和沙柳林地土壤微生物数量多于花棒和杨柴林地;各类人工灌木林地和流沙地土壤中放线菌数量最多,细菌数量次之,真菌数量最少。细菌、真菌和放线菌间无显著相关性;细菌除了与脱氢酶相关性较低外,与其他酶均极显著正相关;真菌仅与多酚氧化酶显著负相关;放线菌与脲酶、蔗糖酶、磷酸酶显著正相关。 4)各人工灌木林地和流沙地土壤肥力高低为柠条林地>沙柳林地>花棒林地>杨柴林地>流沙地,人工灌木林的营造改善了土壤理化特征和生物学性质,显著地提高了流沙地土壤肥力质量,营造柠条林效果最佳。  相似文献   
3.
本文以贵州安顺不同土壤调理粉剂处理下“瀑布毛峰”茶园土壤为供试样品,通过样品测试与理化分析,对CK处理(0 kg/hm2)、A处理(600 kg/hm2)、B处理(750 kg/hm2)和C处理(900 kg/hm2)下茶园土壤重金属含量特征及污染水平进行探讨。结果表明:不同土壤调理粉剂处理下,研究区域土壤重金属Cr、Hg、Pb、Cu、Zn、Ni、As和Cd的变异程度各异,且土壤中这8种重金属含量也各不相同,其中pH、Cr、Pb和Ni含量在C处理中最高,As、Hg和Cd含量在A处理中最高,Cu和Zn含量在B处理中最高;对各重金属元素进行相关性分析可知,Ni与Pb之间存在极显著相关性,表明两者之间的同源性极高,其余元素之间相关性特征不明显;由综合污染指数(P)得出A处理为轻度污染,CK处理、B处理和C处理均为中度污染,不同处理土壤中Cr均在国家Ⅱ级标准(GB15618—2008)规定范围内,样点达标率为100%,在所选定的污染评价因子中,Cu的贡献率最高,为土壤主要影响因子,其次是Cd和Ni;研究区土壤重金属单项潜在生态风险指数($E_{r}^{i}$)中Hg属于强生态风险,其余7种重金属处于轻微潜在生态风险等级;综合潜在生态风险指数(RI)平均值为196.79,总体处于中等潜在生态风险水平,Hg对RI的贡献率最大,是最主要的生态风险元素。  相似文献   
4.
随着近年来我国经济的高速发展,各地生态环境污染和破坏形势日益严重,特别是涉及土壤环境的污染和破坏事件日益增加,需要对发生土壤污染的场地进行损害鉴定评估工作。根据生态环境部《生态环境损害鉴定评估技术指南总纲和关键环节第1部分:总纲》(GB/T39791.1-2020)等技术规范,规定了4种基线确定方法:即历史数据法、对照数据法、标准基准和专项研究等方法。通过相关案例,主要分析了土壤生态环境损害鉴定评估工作中对照数据法中基线值确定方法,为后续开展相关土壤环境损害鉴定评估工作提供一定的参考。  相似文献   
5.
应用硅藻指数来评价龙江与刁江的水生态健康状况,分别在龙江和刁江流域设置16个样点进行调查研究。鉴定结果表明:龙江流域鉴定出硅藻28属121种,刁江流域鉴定出硅藻23属114种,共同优势属为舟形藻属、曲壳藻属、菱形藻属、桥弯藻属、异极藻属。对目前较成熟的16项硅藻指数,通过因子分析、聚类分析、箱型图分析等多种统计分析方法研究硅藻指数的适用性。研究结果表明:大多数硅藻指数与TP、TN、Cond、pH显著相关与V极显著相关,仅WAT指数与NO3-N显著相关。优选出IPS、IDG、CEE 3项指数作为该地区水质评价的参考生物指标。通过硅藻指数综合判别得出龙江样点均为良好及中等水质,刁江样点有少部分处于良好等级水质,73%的样点水质处于中等和差等水质,龙江水质整体水平要好于刁江。  相似文献   
6.
近年来,洪涝灾害是全球发生频繁、危害最严重的气象灾害之一,国内不少学者开始对洪涝灾害进行研究,目前对于洞庭湖区洪涝灾害风险的研究较少。采用综合评价法建立模型对洞庭湖区烂泥湖水系洪涝灾害风险进行评估并提出应对策略,结果表明:新泉寺闸内水位和滞涝水面率的不同导致暴雨对烂泥湖水系的影响程度也不同。同时采取提高滞涝水面率和降低内湖水位,基本可以消除一般年份处于高风险的范围,对于减少低风险范围、增加无风险范围效果更为显著;对于平均风险度为高风险的年份,能够消除大部分高风险区域。  相似文献   
7.
为了降低极端气候事件对农作物产量与经济的损失,本文基于灾害学理论,运用数理统计的趋势分析等方法,分析了1978—2017年旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾4种极端气候事件对广西区农作物成灾、受灾面积的影响。并用极端气候事件的气候因素响应频率来近似代替一定区域极端气候发生的概率,结合1978—2017年4种极端气候事件灾损评估,对广西区旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾进行时空分析,揭示其时空变化趋势。结果表明:(1)研究期内,广西区农作物因灾致损程度为:旱灾>水灾>低温成灾>风雹灾;(2)广西区由旱灾引起的农作物受灾面积与成灾面积呈下降趋势,因灾致损严重区域由中部与西部逐步变化至西南部与东北部;(3)广西区由水灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域由南部向中西部逐渐变化;(4)广西区由风雹灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈下降趋势,因灾致损严重区域由北部与南部向中部与南部逐渐变化;(5)广西区由低温成灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域主要集中在北部。  相似文献   
8.
张峭  王克 《中国农业科学》2021,54(22):4778-4786
鉴于准确厘定农业保险费率在保障农业保险持续健康发展中的重要性,20世纪80年代起学界围绕农业生产风险的科学评估和农业保险精算开展了大量研究,但尚不完善,评估结果仍存在较大不确定性。为提高农业保险定价的可信度,推动我国农业保险精算技术的发展,本文作者对国内外学界关于农业生产风险评估和农业保险费率厘定的最新研究进行了综述,在文献梳理的基础上分析了农业保险费率厘定不确定产生的根源及应对之策。研究发现,数据的稀缺性、技术问题的模糊性以及风险评估和保险定价的空间不匹配性是造成农业生产风险评估和农业保险费率厘定结果存在不确定性的3个主要原因,提高农业保险定价结果的可信度成为国外学者最新研究的努力方向。在大数据时代,降低农业保险费率厘定不确定性、提高农险定价信度最终需要依靠大数据技术,融合多种数据资源,但农业保险的精算定价并不能完全解决逆选择问题,还需要提供更加多样更具有弹性的农业保险产品进行配合。  相似文献   
9.
利用锦州农业气象试验站的作物生长发育和土壤实测数据对WOFOST模型水分胁迫模块进行了调参,适用性验证表明,WOFOST模型适用于辽宁省春玉米生长发育和产量的模拟,辽宁省春玉米受干旱的影响可以利用WOFOST模型较敏感地反映出来。利用调参后的WOFOST模型模拟了全生育期及出苗~拔节、拔节~抽雄、抽雄~乳熟和乳熟~成熟各阶段发生轻、中、重旱情景对辽宁省春玉米产量的影响,并根据模拟结果确定了不同干旱风险等级下辽宁省东、中、西部玉米生产的灾损范围。结果表明:不同生育期发生干旱对产量的影响不同,总体上,抽雄~乳熟期发生干旱的影响最大,其次是拔节~抽雄期,而出苗~拔节期和乳熟~成熟期发生干旱对产量的影响较小,全省春玉米在抽雄~乳熟期发生重旱的减产风险达30%~70%;在相同干旱水平下,不同区域受影响程度也不同,在全生育期及各生育阶段发生轻、中、重旱情景下,干旱导致的减产率总体上表现为由东部向西部地区逐渐加重的趋势,在全生育期重旱情景下,辽宁省东部的春玉米减产率为40%~75%,中部为60%~90%,西部达65%~95%。  相似文献   
10.
HE Qian 《干旱区科学》2020,12(5):865-886
Soil erosion in the Three-River Headwaters Region (TRHR) of the Qinghai-Tibet Plateau in China has a significant impact on local economic development and ecological environment. Vegetation and precipitation are considered to be the main factors for the variation in soil erosion. However, it is a big challenge to analyze the impacts of precipitation and vegetation respectively as well as their combined effects on soil erosion from the pixel scale. To assess the influences of vegetation and precipitation on the variation of soil erosion from 2005 to 2015, we employed the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model to evaluate soil erosion in the TRHR, and then developed a method using the Logarithmic Mean Divisia Index model (LMDI) which can exponentially decompose the influencing factors, to calculate the contribution values of the vegetation cover factor (C factor) and the rainfall erosivity factor (R factor) to the variation of soil erosion from the pixel scale. In general, soil erosion in the TRHR was alleviated from 2005 to 2015, of which about 54.95% of the area where soil erosion decreased was caused by the combined effects of the C factor and the R factor, and 41.31% was caused by the change in the R factor. There were relatively few areas with increased soil erosion modulus, of which 64.10% of the area where soil erosion increased was caused by the change in the C factor, and 23.88% was caused by the combined effects of the C factor and the R factor. Therefore, the combined effects of the C factor and the R factor were regarded as the main driving force for the decrease of soil erosion, while the C factor was the dominant factor for the increase of soil erosion. The area with decreased soil erosion caused by the C factor (12.10×103 km2) was larger than the area with increased soil erosion caused by the C factor (8.30×103 km2), which indicated that vegetation had a positive effect on soil erosion. This study generally put forward a new method for quantitative assessment of the impacts of the influencing factors on soil erosion, and also provided a scientific basis for the regional control of soil erosion.  相似文献   
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