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1.
阐明主要粮食作物生产格局的区域变化特征,对我国粮食安全战略决策意义重大。以我国大陆31个省、市、自治区生产数据为基础,对1981—2008年我国七大粮食主产区的水稻、小麦、玉米三大作物生产格局的变化特征及其驱动因素进行了分析。结果表明:改革开放以来,我国的粮食生产格局发生了较大变化,水稻产量重心和播种面积重心分别向东北方向偏移了275和218 km,小麦产量重心和播种面积重心则分别向东偏南和正南方向偏移了58和101 km,而玉米的产量重心和播种面积重心向北偏东方向移动了184和123 km;播种面积是影响我国三大粮食作物生产的关键驱动因素,总人口、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥投入量以及旱灾与水灾的成灾面积等社会经济、农业生产投入和气象因素等对粮食生产同样存在影响。保持粮食播种面积稳定,加强农田基础设施建设,增强农田抵御自然灾害能力,是保障粮食增产的关键措施。  相似文献
2.
土壤有机质分解与转化的驱动因素   总被引:3,自引:0,他引:3  
关松  窦森 《安徽农业科学》2006,34(10):2203-2206
概述了土壤微生物、温度、水分、气候、土壤质地、pH值、CO2浓度等驱动因素对土壤有机质分解、转化的影响,并且指出今后应加强研究的方向。  相似文献
3.
浙江省沿海地区耕地变化   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了获取浙江省沿海地区1985-2001年的耕地变化情况,利用1985,1993和2001年的TM/ETM+数据,采用非监督分类、影像融合和目视解译相结合的混合分类法,并以土地利用详查图作为辅助数据,取得了85%左右的影像分类精度.对分类结果分析表明:该地区耕地面积16年共减少了264036 hm2;减少耕地主要是转变为了城市建设用地;大多数县市区在1993年到2001年耕地减少量明显高于1985年到1993年.总之,在不同时期和不同地区耕地变化情况不同,耕地减少的趋势不可避免,要借助土地利用总体规划为农业及其他部门持续发展提供用地保障.  相似文献
4.
土壤腐殖物质形成转化及其微生物学机理研究进展   总被引:2,自引:2,他引:4  
腐殖物质(HS)形成是土壤固碳的重要过程,微生物应该是最主要的劳动者,也是研究土壤固碳机理的核心问题.文中通过对土壤团聚体("硬场所")和土壤环境因素("软场所")以及微生物本身(转化者)对HS形成转化和稳定性作用的研究回顾,试图给出HS形成和组成与微生物组成和团聚体组成之间的关系,以及不同驱动因素对微生物和HS组分的影响.  相似文献
5.
土地利用变化及驱动因素分析——以新疆乌苏市为例   总被引:2,自引:2,他引:2  
以新疆乌苏市为例,对该区土地利用变化及驱动因素进行分析。乌苏市1996~2006年间,土地利用数量变化较快。其中,耕地年变化率为6.31%,城镇及工矿用地年变化率为4.08%,林地年变化率为2.88%,交通用地年变化率为21.14%,园地面积年变化率为-8.03%,未利用土地年变化率为-3.29%,牧草地年变化率为1.05%。土地利用结构发生了较大变化,园地、水利设施用地和未利用土地占比分别减少了0.01%、0.24%和11.02%,其它用地类型占比均有增加。林地和牧草地占比增长较大,分别为2.83%和4.79%。对各项指标进行了相关分析、主成分分析和回归分析,对社会经济和自然驱动力的11个指标综合分析和对比,确定研究区土地利用变化的主要驱动因子,阐明干旱区绿洲土地利用变化的驱动机制,提出了该区土地可持续利用总体发展模式和分区调控方向与措施。  相似文献
6.
湖北省咸宁市土地利用/覆盖变化研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
基于1978、1991和2002年3期的MSS、TM与ETM遥感影像数据,对红壤丘陵北部边缘区的咸宁市1978~2002年20余年来土地利用变化及其驱动因素进行了研究.为充分揭示不同土地利用类型在土地结构整体变化中的地位和作用,利用ARCGIS数据集成分析平台,将不同时段土地利用图叠加,统计了不同土地利用类型在2个比较时段的转移概率矩阵.结果显示,20多年来咸宁市土地利用结构一直是以林地为主导的土地格局,林地、园地、建设用地、水域面积显著增加,耕地、未利用地则明显减少.在定量刻画土地利用变化的基础上,运用逐步回归方法对该市土地利用变化的人为影响因素进行分析,最终筛选出影响该区土地格局变化的主要驱动因素为:政策导向、科技投入、消费水平与人口因素.  相似文献
7.
兴凯湖国家级自然保护区景观格局变化分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据2001、2004和2007年3期的兴凯湖自然保护区TM影像、1∶5万地形图及2007年的50个外业实测点数据,采用景观指数的研究方法,分析了2001—2007年兴凯湖国家级自然保护区景观格局的变化及驱动因素。利用马尔科夫模型对该地区2007—2016年的景观格局变化进行预测,并对预测精度进行检验,得到的2007年模拟结果与实测结果均无显著差异。结果表明:2001—2007年间,兴凯湖地区林地和未利用地受人为干扰逐渐增加;草甸景观的破碎化程度开始变大;沼泽景观变得更加简单、规则;水域景观完整、异质性低,在兴凯湖地区占有绝对的优势地位。从预测结果看,兴凯湖地区天然湿地和林地面积在未来7年内(2010—2016年)将逐渐减少,耕地面积将逐渐增加,居民地、未利用地和水域趋于平稳。这一变化主要是由于人类对湿地的开发、经济驱动和气候变化等自然因素共同作用的结果。  相似文献
8.
基于"3S"的云南省石屏县土地利用动态特点分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用土地利用电子数据和SPOT-5卫星遥感数据,在3S技术的综合应用基础上对石屏县1992、2005年两个时期土地利用变化进行了研究。研究表明:①1992年至2005年,研究区园地变化速度较快,动态度达到了20.23%。未利用土地面积减少18865.48 hm2,耕地、林地面积分别增加了7143.22和6057.07 hm2。但由于未利用土地、耕地、林地在研究初期面总量较大,动态度较小。②在研究时段内,该区土地利用动态转化过程中以耕地、林地、未利用土地三者之间的转化、耕地、林地、未利用土地转化为园地,耕地、林地转化为居民用地及工矿等11种转化为主。③该区土地利用综合指数1992年为193.19,2005年为204.49,土地利用处于发展期,但与全国土地利用综合指数220相比有一定的差距。④农业产业结构调整、地方政府政策导向以及城镇建设用地的扩展等是影响研究区耕地变化的主要原因。  相似文献
9.
【目的】明晰黄土高原植被生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)时空变化特征及其影响因素,为深刻理解生态恢复和气候变化双重背景下黄土高原植被生态系统与水文相互作用研究提供依据。【方法】利用趋势分析和逐步回归方法,对2000—2014年黄土高原植被生态系统WUE时空变化特征及其驱动因素进行了探讨。【结果】近15年黄土高原植被生态系统WUE呈显著增加趋势,增速为0.02 g C·kg-1H2O·a-1(P0.001),不同植被生态系统年内WUE主要呈"双峰"模式,峰值分布在4—5月和9—10月;空间上,黄土高原植被生态系统WUE整体呈现上升趋势,其中上升趋势和显著上升(P0.05)面积分别占研究区的95.04%和66.96%,但不同季节变化趋势特征差异较大;不同植被生态系统WUE均值和趋势差异显著,其中稀疏灌丛和草地WUE均值较低,而针叶林WUE趋势下降明显;进一步对坡度统计表明,25—50°范围内植被生态系统WUE呈持续增加趋势。当年蒸散量小于3 700 mm时,总初级生产力(gross primary productivity,GPP)随着蒸散量(evapotranspiration,ET)的增加而增加,随后GPP则随ET的增加呈下降趋势,且研究区中东部(57.25%)WUE主要由GPP控制,而西部区域(42.75%)WUE则受ET影响。近15年黄土高原植被生态系统WUE与LAI呈显著的正相关关系(P0.001),表明LAI的增加能够有效促进WUE的提升。逐步回归分析表明,降水量、日照时数和相对湿度3种气候因子是导致WUE及其组分GPP和ET变化的主要气候因子。【结论】在气候变化和人类活动双重影响下,2000—2014年黄土高原植被生态系统WUE呈显著上升趋势,且大部分植被类型年内分布呈现双峰结构。生态恢复工程不仅改善了黄土高原植被覆盖状况,同时显著提高了植被生态系统的WUE,成为近年来黄土高原WUE变化的主要驱动因素。  相似文献
10.
吉林省农业碳排放动态变化及驱动因素分析   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
基于农业物质投入的五个方面:化肥、农膜、农药、农用柴油及农村用电,利用农业碳排放量估算模型,计算吉林省1999-2011年的农业碳排放量,分析农业碳排放总量、组成结构以及农业碳排放强度的动态变化,结果表明:吉林省农业碳排放总量变化分为二个阶段,即波动增长阶段和稳步增长阶段。碳排放总量由1999年的205.3632万t增加到2011年的371.7199万t;农业碳排放总量的组成结构保持不变,依次是化肥、农村用电、农膜、柴油、农药碳排放量;农业碳排放强度从1999年的505.2855kg/hm2升高到2011年的711.7935kg/hm2,其与人均GDP 的环境库兹涅茨曲线(EKC)呈三次函数曲线,预计2012年将达到转折点。基于STIRPAT模型,揭示了人口总数、人均GDP、农业贡献值、农用机械总动力、农户固定资产投资等驱动因素的弹性系数分别为2.6806、0.0767、0.2160、0.1247、0.0572。时间序列预测模型显示:2012-2016年,吉林省农业碳排放总量将由392.4663万t增加到494.1911万t,农业碳排放强度由709.1317kg/hm2下降到561.4089kg/hm2。吉林省必须采取切实有效的措施,改变现有的农业生产发展模式、改善农业生产结构,加强农业科学技术发展,否则,吉林省农业减排的形势将更加严峻。  相似文献
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