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1.
为定量研究资源型城市城镇化水平及其对中国城镇化发展的贡献性,以全国126个地级市(仅限大陆地区)资源型城市为研究对象,分析改革开放以来资源型城市城镇化发展的基本情况,并籍此为基础研究资源型城市城镇化发展对我国城镇化发展的贡献。结果表明:1)四大区域资源型城市城镇化水平发展不平衡,东北地区城镇化率始终保持领先,但增长幅度最小,东部地区城镇化率增长最快,各地区年均增长率呈下降趋势,增速放缓;2)地级市资源型城市城镇化发展对我国城镇化发展的贡献度为0.48~0.90,其中0.79%资源型城市城镇化对我国城镇化贡献度为中,40.48%资源型城市城镇化对中国城镇化贡献度较高,58.73%资源型城市城镇化对我国城镇化贡献度高;3)类型上,均有超过各自总量50%的非金属、金属、煤炭和油气型资源型城市城镇化对我国城镇化的贡献度高,而森工型资源型城市城镇化对我国城镇化贡献度高的城市数量不到其总量的1/3;空间上,东和中部地区资源型城市城镇化对我国城镇化发展贡献度大于东北地区和西部地区。资源型城市城镇化推动了我国城镇化发展,但资源型城市的不同类型和区位,对我国城镇化的贡献度有差异。 相似文献
2.
3.
为探讨京津冀潮白河区域不同时期内的土地利用变化和生态系统服务(ES)的动态演变情况,采用土地利用动态度模型、当量因子法、敏感性指数法,分析该区域2001、2005、2009、2013年和2017年近20年来的土地利用数据。结果表明:在2001-2017年期间该区域耕地和农村居民点面积明显减少,城镇用地和水域面积明显增加;该区域的主要土地利用类型为耕地、农村居民点和城镇用地,且耕地和农村居民点的比例逐渐减少,城镇用地比例逐渐增大;城镇用地、工矿用地和水域的动态度呈现大幅增加趋势,农村居民点、耕地、草地和林地的动态度呈现较大幅的减少趋势。近20年来该区域的生态系统服务价值(ESV)整体上呈现增加的趋势,水域的生态系统服务价值增加对该流域生态系统服务价值变化起决定性作用。2001-2017年该区域内各地类的敏感性指数(CS)均小于1,敏感性指数从大到小依次为耕地 > 水域 > 林地 > 草地。综上,应根据该区域内土地利用变化对生态系统服务产生的影响,制定合理化政策、构建合理的土地利用格局,从而提升生态系统服务。 相似文献
4.
旨在维护国家稳定,为预判粮食生产前景、提高粮食生产效率、保障粮食安全提供理论依据。利用湖南省统计数据,运用灰色关联分析法筛选关联性较强的影响因素,并建立GM(1,N)预测模型预测粮食产量。2008—2017年与湖南省粮食产量关联度最大的影响因素是粮食作物播种面积和农业机械总动力;科技因素是影响2008—2017年湖南省粮食产量的主要因素,其次是自然因素,社会因素;2018—2027年湖南省粮食产量有较小波动,且农业机械总动力和财政农业支出影响较大;农业机械总动力在前后十年对粮食产量都有较重要的影响,越来越占据主导地位。粮食产量受国家政策的影响,受农业机械总动力影响最大,维持产量水平需高度重视农业机械化水平,稳步提高粮食作物播种面积。 相似文献
5.
6.
7.
李肖华 《农业图书情报学刊》2011,23(4):158-160,169
指出现代公共图书馆开展用户教育的必要性和紧迫性。分析随着公共文化服务体系的完善,读者服务工作的持续推进,公共图书馆的用户教育面临着良好发展机遇。认为公共图书馆应顺势而上,加紧、有效地推动用户教育工作的发展。 相似文献
8.
密云水库为华北地区最大的水库,供给北京市90 % 的生活生产用水,但是面临着严重的生态环境问题,主要表现为水土流失严重、化肥农药不正当使用造成水源污染、库区污染严重等。造成环境污染的主要原因有农林产品供需缺口拉大、过度放牧、基础设施建设等导致资源配置紊乱的宏观经济因素;市场失灵、政策失灵和其它原因。为了保护密水云水库这一重要基础设施,国家先后采取了大力造林,营造水库水源涵养林等,取得了比较明显的生态经济效果。为了更好地保护密云水库,改善生态环境,有必要采取重要措施。环境经济政策为一重要手段,政策设计战略指导为双赢政策,政策设计模式采取政府+ 市场+ 农户的模式,充分发挥市场、政府和农户的作用。并提出了具体宏观、技术、部门环境经济政策。采用回归模型对提出的政策进行模拟,模拟结果表明水源涵养林的收入和补偿费的高低对水源涵养林投资的影响最大,均超过了10 % 。 相似文献
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10.
基于多源数据的村域撂荒驱动力分析及模型模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
耕地撂荒受多重驱动力影响,从多重驱动力中梳理出主要驱动力、次要驱动力或伪驱动力,对撂荒地的研究和管理有重大意义。本研究以内蒙古和林格尔县为研究区,采用高分遥感数据(哨兵二号、资源三号、高分一号)结合土地变更调查数据,利用联合变化检测方法提取撂荒地,提取结果的总体精度为97.6%。在此基础上,结合村干部的问卷调查数据,设计了可能影响区域撂荒的9个自变量。将70个样本村分为训练集(50个)和验证集(20个),用多元线性模型对训练集进行逐步回归,最终进入模型的4个自变量为常户比、地形、耕村比、城市距离。该模型的调整R方为0.811,验证集的预测值与真实值拟合效果良好,说明模型对村域撂荒驱动力的解释能力较强,输出结果较为稳定。模型模拟认为,村域撂荒主要驱动力为村庄地形、人口流失程度、农垦程度和城市距离;次要驱动力为地表水资源;伪驱动力为村庄海拔、乔木林覆盖率、人均收入和小农机普及率。本研究可为判别区域撂荒驱动力、定向提升撂荒地管理提供依据。 相似文献