农田生态系统生产力演变及驱动力

 依据农田生态系统水、肥、产量关系长期田间定位试验资料,系统分析了旱作农业区农田生态系统生产力及其限制因子的演变过程,探讨了对限制该区生产力提高的水、肥因子的主次及转化问题。结果表明,生产力水平较低时,肥是首要限制因子;随着化肥投入的增加和生产力水平的提高,水分因子逐渐转化成为首要限制因子。化肥和地膜覆盖栽培是该区生产力跃升和稳定的主要驱动力。     

区域农田生态系统生产力稳定性评价——以河北雄县为例

[目的]评价区域农田生态系统生产力稳定性。[方法]根据雄县17个乡镇的粮食平均产量及平均耕地面积,比较了不同区域及不同年份生产力的稳定性,评价了农田生产力的稳定性。[结果]年度间17个乡镇20年粮食生产力水平可归为3类,第1类的生产力水平为3 060.0 kg/hm2,第2类的生产力水平为4 810.5 kg/hm2,其他为第3类。区域间17个乡镇的粮食生产力水平可归聚成4类。年度间粮食生产力的稳定性分析表明1973年显著低于平均生产力水平,1977年显著高于平均生产力水平。区域间粮食生产力的稳定性分析表明17个乡镇中有10个乡镇的生产力稳定性低于平均稳定性,7个乡镇高于平均稳定性。[结论]雄县农田生态系统生产力稳定性较好。     

甘肃省耕地面积动态演变及驱动力研究

根据1997～2011年甘肃省耕地面积统计资料,运用ArcView软件,分析甘肃省耕地面积时空变化特征,得出甘肃省耕地面积总量呈现先减后增的态势,各州县耕地面积变动情况也大不相同。利用SPSS软件,分析造成这种变化的主要驱动力,结果表明,甘肃省林地面积和耕地面积的相关系数的绝对值最大为0.998,说明国家的"退耕还林"政策是影响甘肃省耕地面积增长的第一因素;全省国民经济生产总值和耕地面积的相关系数的绝对值为0.965,说明经济发展是制约甘肃省耕地面积增长的第二因素;城镇化率和耕地面积的相关系数的绝对值为0.802,说明甘肃省城镇化的发展也从很大程度上制约了耕地面积的增长。     

农田生态系统服务及其价值量化研究进展

农田生态系统是陆地生态系统重要的组成部分,不仅为人类提供各种农产品,还在维系生命的支持系统和环境的动态平衡等方面起着不可替代的重要作用,是人类生存和生产的必要基础。本文综述了农田生态系统服务类型及其内涵、价值量化方法,并简要地阐述了各方法的优缺点及适用范围,高度概括了农田生态系统服务价值在实践中的应用,充分认识到农田生态系统服务量化是进一步农田生态系统服务供给和消费分析、生态补偿、农地市场流转及农村绿色GDP核算的基础和依据。研究结论有助于深刻理解农田生态系统服务功能的量化思路及途径。     

基于标准差变换的农用地产能核算可实现产量校正与建模分析

简要介绍了农用地产能层次划分和核算的基本原理;以柳州市区农用地产能核算项目数据为例,重点分析了可实现产量的数据收集过程和误差来源,运用标准差变换手段对外业数据进行分析处理,详细验证了处理前后数据分布和变化的情况,并对异常数据溯源,简要说明其产生的原因。     

对江西省省级耕地地力评价若干问题的思考

介绍了江西省省级耕地地力评价的实际情况,分析了当前该项工作研究中存在的不足,并提出了相应的对策建议,希望为未来耕地地力评价提供有效参考。     

共和县耕地利用变化驱动力模型建立及驱动因子分析

共和县地处青藏高原东北缘,位于青海湖之南,是以藏族为主的多民族聚居地,总面积1．73万km^2,是一个以牧业为主农牧相结合的县;全县总人口约为12．5万人,农业人口约8万人,占总人口数的62．61％;现有耕地27万hm^2,主要分布于黄河支流河谷冲积地带、环青海湖地区,土质肥沃,灌溉便利,光照充足,非常适宜农作物和经济作物的生长,主要盛产春小麦、马铃薯、青稞、油菜等。     

共和县耕地利用变化驱动力模型建立及驱动因子分析

利用逐步回归分析建立了青海省共和县耕地利用变化的驱动力模型,利用多元统计分析中的通径分析、相关分析、偏向关分析和系统动力学的方法考察了影响耕地变化的驱动力在不同作用状况下的耕地变化情况,从县域规模水平上对土地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行了分析,并提出了相应的政策措施。     

农田生态系统的氮素环境风险评价研究进展

综述了农田生态系统氮素损失的主要途径及影响因素,以及衣田生态系统的氯素环境风险评价方法,以期为今后的相关研究提供参考。     

安徽省耕地变化的驱动力分析

分析了安徽省1978-2005年的耕地数量动态变化,并根据耕地数量变化的驱动机制选取了12个基础指标,采用主成分分析法定量分析了各指标间的相关性.同时提取两组主成分,对各主成分中指标因子的载荷矩阵进行了分析.结果表明,自改革开放以来,影响耕地数量变化的主要因素是人口增加、社会经济发展和产业结构调整.     

刚察县耕地变化驱动力模型及因子分析

利用逐步回归分析建立了刚察县耕地利用变化的驱动力模型,并利用多元统计分析中的通经分析、相关分析、偏相关分析和系统动力学的方法考察了影响耕地变化的驱动力在不同作用状况下的耕地变化情况,从县域规模水平上对土地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行了分析,目的是为了揭示耕地利用变化的驱动机制,探讨区域土地资源可持续利用对策和措施。     

滇西北高寒山区耕地利用变化及驱动力分析——以云南宁蒗彝族自治县为例

对宁蒗县耕地动态变化进行分析发现,1996~2008年该县耕地面积数量呈减少的趋势。依据宁蒗县国土资源局提供的土地变更调查数据和宁蒗县统计局提供的社会经济资料,选取总人口、国内生产总值、县域工业总产值等共计11个指标,结合SPSS统计方法,采用主成分分析方法对滇西北高寒山区耕地利用变化的驱动力因子进行分析。结果表明,经济发展、人口增长2个因子为影响耕地变化的主导驱动因素,同时＂退耕还林＂等政策因素也是影响宁蒗县的重要驱动机制。     

宁夏城乡一体化发展进程及驱动力研究

从城乡一体化的内涵入手,遵循城乡一体化评价指标选择原则,结合宁夏城乡一体化发展的实际情况,建立了宁夏城乡一体化评价指标体系,采用综合评价法对宁夏近10年城乡一体化的发展过程及其特征进行分析,结果表明,2001~2008年宁夏城乡一体化水平总体呈增长态势,随着社会经济的不断发展,城乡一体化综合指数从0.739 2上升到1.222 9,增加了0.483 7,其中2005年受社会一体化水平较低的影响,城乡一体化水平小幅下降,但2006年后快速增长。在此基础上,运用逐步回归分析法研究了宁夏城乡一体化发展的驱动力,结果显示,宁夏城乡一体化主要受经济发展与人口的转变(包括城市化率)影响显著。     

青海湖地区耕地利用变化驱动力模型与驱动因子分析（摘要）

[目的]研究青海湖地区耕地变化驱动力,为该区土地资源可持续利用和管理提供决策依据。[方法]利用多元统计学当中的相关分析、通径分析及偏相关分析对青海湖地区耕地变化驱动力进行研究。利用DPS数据处理软件对青海湖地区1985～2002年国民生产总值（X1）、总人口（X2）、农业人口（X3）、藏族人口（X4）、在校人数（X5）、年末存栏羊数（X6）、年末存栏牛头数（X7）、牲畜商品率（X8）和耕地面积变化（Y）之间的关系进行逐步回归分析,建立该区耕地利用变化驱动力模型,对耕地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行分析,并就各县驱动因子的差异性进行比较。[结果]青海湖地区耕地利用变化驱动力模型为：Y=103 379.48-1.490 1X2＋1.640 5X3-89.3854X7-96.178 3X8。该方程是显著的,Durbin-Watson统计量d=2.705 900 30,说明模型拟合性较强且可用。由相关分析可知：①各驱动因子与耕地变化之间的相关系数绝对值从大到小依次为X3〉X4〉X8〉X1〉X6〉X5〉X2〉X7;X2和X6耕地面积变化呈负相关关系。②X6和X7与其他驱动因子之间呈负相关关系,X7与除X6以外的其他驱动因子之间的负相关绝对值从大到小依次为：X2〉X4〉X3〉X8〉X1〉X5;X6与除X7以外的其他驱动因子之间的负相关绝对值从大到小依次为：X4〉X2〉X3〉X8〉X1〉X5。这说明在青海湖地区人地矛盾、草畜矛盾和人畜矛盾十分严重。③X6和X7在与其他驱动因子之间呈负相关关系的同时,X6与X7之间也呈显著正相关,相关系数为0.87976。说明在青海湖地区制定相关政策和战略措施时,要充分考虑牛羊之间的平衡关系。④X5与X6和X7之间相关性都不显著,相关系数分别为-0.00978和-0.05964;X4与X6和X7之间相关性都比较高,相关系数分别为-0.81282和-0.769 12。说明在校学生人数与牲畜平衡头数关系不大,但藏族人口数与该区牲畜平衡头数有显著关系,与青海湖地区社会经济状况相吻合。⑤X8与X6和X7之间呈负相关关系,而与其他驱动因子呈正相关关系,其中,尤与X3和X4呈显著正相关,相关系数分别为0.94691和0.93483。说明在青海湖地区牲畜商品率与牲畜年末存栏数密切相关,可以通过人为增加牲畜的商品率来控制牲畜年末存栏数,从而达到缓解草畜矛盾的目的。由通径分析可知：①各驱动因子对耕地变化的直接作用大小依次为X3〉X2〉X8〉X7;但对耕地变化的总作用大小依次为X3〉X8〉X2〉X7。②X2、X7、X8、X3 4个驱动因子中,X3对区域耕地面积变化影响极显著,说明农业人口是影响青海湖地区耕地面积变化最重要的因子。③X3对Y主要为直接作用。X2对Y的直接作用为-2.8166,通过其他驱动因子对Y的间接作用之和为2.7959,其绝对值大小无明显变化,说明总人口对耕地面积变化的直接作用是使耕地面积减少,间接作用则是使耕地面积增加,且间接作用和直接作用基本保持平衡（总作用为-0.0207）,其原因可能是人口数量的增加导致建设用地的增加,占用了大量的耕地;而人口数量的增加,必然引起农业人口的增多,从而导致耕地面积增加。X8对Y的直接作用为-0.2919,通过其他驱动因子对Y的间接作用为0.56782。因此,牲畜商品率对耕地面积变化的作用主要为间接作用,这也与牲畜商品率本身的性质有关,而牲畜商品率主要表现为市场对土地利用变化的调节机制。④决定程度分析表明,各驱动因子对耕地变化总作用大小依次为X3〉X8〉X2〉X7。X2对Y的直接作用为负（-2.8166）,X2与X3共同对Y的相对决定程度最大,其次是X3。说明在青海湖地区进行土地可持续利用规划和实施土地政策时,既要注意总人口,还应注意农业人口。在总人口增长的同时,适当控制农业人口,有利于资源、环境和经济的可持续发展。⑤决策系数大小依次为：ε〉X7〉X8〉X2〉X3,且X7、X8、X2、X3均小于0,故ε为主要决策变量,说明青海湖地区耕地面积变化除了农业人口、总人口、牲畜商品率、年末羊存栏数外,还有其他更重要的因子需考虑,这些因子主要为国家宏观土地政策、地方经济调整和自然因子等。由偏相关分析可知：①X3、X8、X2、X7 4个因子中,除X7对Y不显著外,X3、X2与Y呈极显著相关,显著水平为0,X8与Y呈显著相关,显著水平为0.05453。②X2与Y呈显著负相关,说明在青海湖地区总人口的增长会导致耕地面积减少;X3与Y呈显著正相关,说明在该地区农业人口的增长会使耕地面积增多。该结果与通径分析结果相一致。[结论]青海湖地区人地矛盾、草畜矛盾和人畜矛盾十分严重;农业人口是影响青海湖地区耕地面积变化最重要的因子;市场机制对该区耕地利用变化的调节作用相对微弱;国家宏观土地政策、地方经济调整和自然因子等对研究区耕地利用变化影响巨大。     

青海湖地区耕地利用变化驱动力模型建立与驱动因子分析

利用多元统计学中的相关分析、通径分析及偏相关分析对青海湖地区耕地变化驱动力进行研究,利用逐步回归分析建立该区耕地利用变化驱动力模型,对耕地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行分析,并对各县驱动因子的差异进行比较。为该区土地资源可持续利用和管理提供决策依据。     

土地利用变化的驱动力分析

综述了20世纪90年代以来我国土地利用变化驱动力的研究情况,阐述了土地利用变化驱动力的定性、定量研究和土地利用变化驱动力途径等方面的研究进展.     

城市化进程中城郊土地利用变化及驱动力分析——以宝鸡市马营镇为例

利用1990~2006年宝鸡市马营镇土地利用统计数据,在分析土地利用变化特征的基础上探讨其变化的驱动力,并结合GM(1,1)灰色模型预测其未来土地利用变化趋势。结果表明:16年间马营镇土地利用变化以耕地的输出和建设用地的输入为主要特点;面积变化大小为:建设用地>耕地>未利用地>园地;速度变化大小为:建设用地>园地>未利用地>耕地;土地利用程度不断提高;随着城市化进程的加剧,人类活动对区内土地利用变化的整体影响日益强烈,人口增长、经济发展和政策导向是马营镇土地利用变化的主要驱动力;GM(1,1)趋势分析表明,今后一段时间内,在影响因子不变的前提下,耕地、园地和未利用地将持续减少,建设用地仍会增加。     

黄石市土地利用时空演变及其驱动力分析

运用定量分析与定性分析相结合的方法分析黄石市1996~2004年土地利用变化情况,揭示了黄石市土地利用类型变化动态度、速度及区域差异;并结合黄石市实际情况,分析引起这种变化的驱动力。     

河南省农田生态系统碳源/汇研究

采用1992-2007年河南省各地市主要农作物产量、耕地面积及农业投入等数据,对农田生态系统碳源/汇进行了测算,分析了碳源/汇及碳汇强度的时空变化特征,并提出了相应的碳增汇对策和建议。结果表明:1992-2007年,河南省农田生态系统碳吸收、碳排放及其强度均呈明显增加的趋势,碳吸收明显大于碳排放,河南省农田生态系统碳汇功能不断增强;化肥施用带来的间接碳排放成为主要的碳排放源;1992年以来,农田生态系统碳汇量呈明显增加的趋势,区域单位面积产量越大,碳汇强度也越高;河南省农田生态系统碳汇强度自东北到西南逐渐降低,平原地区明显大于山区。     

江苏省吴江市土地利用变化及驱动机制分析

土地利用/覆被变化是全球变化研究的核心内容。对快速城市化背景下的江苏省吴江市1996~2004年的土地利用变化及其驱动机制进行了分析,结果表明:该区土地利用方式以耕地、未利用土地、其他农用地和居民点及工矿用地为主,分别占土地总面积的32.91%2、6.42%、14.83%和13.31%;8年来吴江市土地利用变化主要以耕地的减少和居民点及工矿用地、交通运输用地快速增加为主,其中耕地减少了19.26%,交通运输用地和居民点及工矿用地分别增加了38.23%、22.08%。进一步分析表明,人口因素、比较经济效益和宏观政策因素是吴江市土地利用变化的主要驱动力。