干旱地区土地资源可持续利用空间差异的评价--以甘肃省为例

从资源、环境、经济和社会4个方面构建了评价干旱、半干旱地区土地资源可持续利用特征的指标体系,选择了23个参评因子,对甘肃省土地资源可持续利用空间差异进行定量分析发现,甘肃省土地资源可持续利用水平有明显的空间差异,并认为甘肃各地在资源开发、经济发展、社会进步和环境保护方面有待进一步协调.     

甘肃省旅游产业集群的构建与发展

对甘肃省旅游产业集群化发展的基础和现状进行了全面系统的分析,指出目前甘肃旅游业已具备了构建旅游产业集群的基本条件,但目前旅游产业集聚的经济效应不强、空间发展不平衡、旅游产业链尚不完善.培育区域旅游品牌、整合地区间资源和进一步完善旅游产业链,是甘肃省构建旅游产业集群的三个基本维度.     

基于ESDA的甘肃省县域经济空间差异分析

基于ESDA全局和局部空间自相关分析,利用甘肃省1992～2006年县域人均GDP数据,对甘肃省县域总体和局部空间差异的变化趋势、特征与成因进行了初步探索。结果表明:甘肃省经济空间自相关特性明显,经济发展水平相似的地区在空间上集聚分布,呈现出"哑铃"形的空间格局,即经济发达地区集中分布在河西地区,经济发展水平较低的地区集中分布在陇中、陇南、陇东地区。     

一个崭新的研究视角:农业生产可持续性对气候变化响应的定量评价

气候条件及其变化是构成地理环境诸要素的最敏感、最活跃的因子,对人类农业生产的发展影响也最为明显。然而,气候变化体现在时间和空间两个尺度上。在时间尺度上,气候变化是同一个地区的不同历史时期的气候特征;在空间尺度上,气候变化是不同地区的同一个历史时期的气候特征。不同的连接区域的气候构成的气候变化序列可以替代同一个区域的历史时期的气候变化序列,因为它们的变化都是连续的。基于此思想,选择气候条件明显不同的两个区域(分别用我国南方的和北方的两个省代替),分别模拟不同的气候条件利用现代的统计数据,构建农业生产可持续性评价指标,利用主成分分析和多元回归等定量方法,并通过对数据进行处理,剔除耕地面积减少、土地利用、管理、地形特征等诸多因素的影响,以定量研究探讨气候变化(可能是渐变或跳跃性的突变转型)对农业生产可持续性的影响。研究表明:当气候条件转好时,自然环境条件对农业生产的作用减小;农业社会和农业产出状况对农业生产的作用也减小;人们会有选择地耕种农业劳动生产率水平相对较高的土地。当气候条件变差时,自然环境条件对农业生产的限制作用增强;农业产出和农业社会状况对农业生产发展的作用增大;人们更多关注农业人均产出水平和农村社会生产状况,对农业劳动生产率状况的关注严重减少。     

甘肃省产业空间结构及其生态效应分析

区域产业空间结构与生态环境之间存在着强烈的交互胁迫关系。本文分析了甘肃省产业空间结构特征、不同产业发展对生态环境的影响及产业空间结构的生态环境效应。得出以下结论:(1)甘肃省第一产业分布分散且与农业资源的空间分布态势基本一致,第二产业发展空间高度集中且与矿产资源分布一致,第三产业集中在大中城市和旅游资源丰富的地区;(2)甘肃省产业空间结构的生态环境效应具有明显的空间差异;(3)甘肃省生态环境地域分异与产业空间结构分异交互胁迫,强化了生态环境的地域分异,加剧了生态环境的脆弱性。     

甘肃农业地域分异及其生态农业产业化模式设计

通过定性与定量分析,认为甘肃自然环境、农业生产条件都具有明显的地域分异特征。甘肃农业地域分异是设计生态农业产业化模式的主要依据,根据甘肃农业地域分异特征,设计了6种不同的生态农业产业化模式,体现了农业因地制宜的基本发展原则,对指导甘肃各地生态农业的发展具有一定的意义。     

甘肃省农业现代化水平区域差异的ESDA-GIS分析

基于ESDA-GIS的空间分析框架,利用甘肃省2005年87个县(市、区)的统计数据,对其农业现代化水平总体和局部空间差异格局进行了研究。首先对统计数据进行了概括性因子分析,抽取的投入、产出与社会发展因子值的频率分布都是偏态的。随后对县域农业现代化水平的空间结构进行了探索性分析,通过空间自相关测度分析得出:产出因子和社会发展因子的空间分布具有正相关性,呈现出空间集聚的特征;投入因子的空间相关特征不明显。最后将小城镇的局域空间自相关系数按县级行政单元进行聚类。研究表明:ESDA-GIS空间分析方法可以清楚地解释农业现代化水平的空间异质性问题,并且具有直观的可视化效果。     

内蒙古城镇化综合水平空间格局演变及驱动因子分析

运用熵值法从人口、空间、经济、社会、劳动就业、基础设施、生态环境六个方面对内蒙古2007年和2013年两个时期的城镇化综合水平进行测度,借助GIS空间自相关及热点区分析法,对内蒙古城镇化综合水平空间格局演变及驱动因子进行分析。结果表明:内蒙古城镇化综合水平在空间上差异较大,"东西部高、中间低"的总体格局在两个时期没有变化。城镇化综合水平空间自相关由弱变强,城镇化综合水平发展的热点区在鄂尔多斯地区,冷点区在乌兰察布市和锡林郭勒盟地区。区域发展条件的空间差异与经济发展的地域差异是内蒙古城镇化综合水平空间格局产生分异和演化的主要驱动因子。     

县域农业经济发展评价及空间分异研究——基于新疆83个县面板数据的实证

新疆县域农业经济发展的水平存在明显的差异。文中通过建立评价新疆县域农业经济发展的指标体系,采用主成分分析法对新疆各县农业经济发展水平进行综合评价,依据所得的农民生活与生产水平、投入产出率、产值、粮食安全与经营多元化、优势产业发展集中度、农业经济结构6个主成分,聚类分析得出新疆农业经济发展水平分为6类,并利用ArcGIS 10.3软件绘制了新疆83个县(市)的发展水平空间分异图,新疆县域农业经济空间结构特征为南北两极分化,北高南低,且县域农业经济发展水平在空间上呈现出明显的相关性,发展水平相似的县域在空间上相互邻近,呈集聚分布态。     

近54 a来甘肃省河东地区气候时空变化特征

用甘肃省河东及其周围地区近54 a来26个观测站气温、降水量资料,分析气温和降水的时空变化特征及其突变情况。结果表明：近54 a来甘肃河东地区气温呈明显的上升趋势,年平均气温倾向率为0.26 ℃/10 a,特别是20世纪90年代以来气温明显升高;空间分布上,年平均气温变化总体上呈增加趋势,以陇东高原中北部和陇中高原北部地区升温幅度最为明显;季节上气温均呈升高趋势,其中以冬季气温升高最为显著。近54 a来全区年平均降水量呈减少趋势,平均每10 a减少12.01 mm,其东南部地区减少的幅度高于西北部。此外,甘肃河东地区气温在1997年发生了由冷到暖的突变,而降水量突变不明显。进而讨论了气温升高和降水减少对该地区农业生产的影响。     

Can climate change influence agricultural GTFP in arid and semi-arid regions of Northwest China?

There are eight provinces and autonomous regions (Gansu Province, Ningxia Hui Autonomous Region, Xinjiang Uygur Autonomous Region, Inner Mongolia Autonomous Region, Tibet Autonomous Region, Qinghai Province, Shanxi Province, and Shaanxi Province) in Northwest China, most areas of which are located in arid and semi-arid regions (northwest of the 400 mm precipitation line), accounting for 58.74% of the country's land area and sustaining approximately 7.84×10⁶ people. Because of drought conditions and fragile ecology, these regions cannot develop agriculture at the expense of the environment. Given the challenges of global warming, the green total factor productivity (GTFP), taking CO₂ emissions as an undesirable output, is an effective index for measuring the sustainability of agricultural development. Agricultural GTFP can be influenced by both internal production factors (labor force, machinery, land, agricultural plastic film, diesel, pesticide, and fertilizer) and external climate factors (temperature, precipitation, and sunshine duration). In this study, we used the Super-slacks-based measure (Super-SBM) model to measure agricultural GTFP during the period 2000-2016 at the regional level. Our results show that the average agricultural GTFP of most provinces and autonomous regions in arid and semi-arid regions underwent a fluctuating increase during the study period (2000-2016), and the fluctuation was caused by the production factors (input and output factors). To improve agricultural GTFP, Shaanxi, Shanxi, and Gansu should reduce agricultural labor force input; Shaanxi, Inner Mongolia, Gansu, and Shanxi should decrease machinery input; Shaanxi, Inner Mongolia, Xinjiang, and Shanxi should reduce fertilizer input; Shaanxi, Xinjiang, Gansu, and Ningxia should reduce diesel input; Xinjiang and Gansu should decrease plastic film input; and Gansu, Shanxi, and Inner Mongolia should cut pesticide input. Desirable output agricultural earnings should be increased in Qinghai and Tibet, and undesirable output (CO₂ emissions) should be reduced in Inner Mongolia, Xinjiang, Gansu, and Shaanxi. Agricultural GTFP is influenced not only by internal production factors but also by external climate factors. To determine the influence of climate factors on GTFP in these provinces and autonomous regions, we used a Geographical Detector (Geodetector) model to analyze the influence of climate factors (temperature, precipitation, and sunshine duration) and identify the relationships between different climate factors and GTFP. We found that temperature played a significant role in the spatial heterogeneity of GTFP among provinces and autonomous regions in arid and semi-arid regions. For Xinjiang, Inner Mongolia, and Tibet, a suitable average annual temperature would be in the range of 7°C-9°C; for Gansu, Shanxi, and Ningxia, it would be 11°C-13°C; and for Shaanxi, it would be 15°C-17°C. Stable climatic conditions and more efficient production are prerequisites for the development of sustainable agriculture. Hence, in the agricultural production process, reducing the redundancy of input factors is the best way to reduce CO₂ emissions and to maintain temperatures, thereby improving the agricultural GTFP. The significance of this study is that it explores the impact of both internal production factors and external climatic factors on the development of sustainable agriculture in arid and semi-arid regions, identifying an effective way forward for the arid and semi-arid regions of Northwest China.     

基于GIS与SPSS的甘肃省县域可持续发展区划

以县(区)为基本研究单元,建立适合甘肃省县域可持续发展的评价指标,运用主成分分析法并借助SPSS软件进行分析,计算出甘肃省87个县(区)在生态、经济、社会3个因子的得分.在GIS空间分析功能的支持下,生成甘肃省环境、经济水平和社会水平区划图.结果表明:甘肃省县域可持续发展水平呈现明显的空间差异性,总体来看环境是东部好,西部差;而经济和社会水平都是西部好,东部差.并依此对甘肃省可持续发展提出了优化策略.     

甘肃省区域经济差异及其发展对策研究

区域经济差异是区域宏观经济格局的量度,已成为科学研究和社会关注的焦点。本文在构建区域经济差异衡量指标体系的基础上,结合2005年甘肃省社会经济统计数据,以SPSS为工具,采用因子分析法,对甘肃省14个地级市(州)的经济发展水平进行了综合评价。采用聚类分析法,将全省划分为四个经济梯度区,分析了各梯度区发展状况、空间分布特点及面临的问题,在此基础上提出了区域协调发展的对策。     

甘肃省水旱灾害时空分布特征及其与粮食产量的关系

全球变暖的背景下,气象灾害呈明显上升趋势,极端干旱事件频繁发生,给农业生产造成严重损失.水旱灾害是对农业生产产生影响最直接、最经常性的灾害类型,其与农业产量关系的研究可为农业生产、防灾减灾、粮食安全评估等提供基础的科学依据.文中以我国西北甘肃省为例,根据1985-2007年全省水旱灾害受灾面积、成灾面积、粮食产量数据,...     

基于能值分析的甘肃农业生态经济系统发展态势及可持续发展对策

运用能值分析方法,对甘肃农业生态经济系统的能值产投结构、能值指标进行了计算,井从纵向和横向的比较中对甘肃农业生态经济系统发展水平进行了诊断.分析表明:(1)甘肃省自然资源相对丰富,经济发展的资源基础相对雄厚,但由于对本地资源的过分依赖,加之购买能值投入的严重不足,导致甘肃本地资源得不到有效的利用,农业经济发展程度不高,是一种高资源消耗型经济发展模式;(2)农业生态经济系统的封闭性较强,不符合农业可持续发展的需求.土地生产力水平较低,人均能值用量较低;(3)经济总量还不够大,经济发展中应用的资源能值有很大部分来自本区环境和资源系统而无需付费.农业生态经济系统仍属于资源消耗型,但由于人口众多,入均占有纯能值量较低,且生产和管理过程的科技含量较低,存在着资源的浪费和破坏,系统对干环境的压力较大.因此必须通过增加系统投入,保护环境资源,优化投入结构,调整农业产业结构,依靠科学技术等,以实现甘肃农业可持续发展.     

甘肃省农业用水效率控制红线研究

以甘肃省及地级行政区2009年农业用水量数据为基础,选取反映农业用水效率的6项指标,分析了农业用水效率现状,为确定控制红线提供依据。分析表明:全省去变异农业用水效率为0.97,农田亩均灌溉用水量为562m3,灌溉水有效利用系数为0.51;总体表现为用水效率较低,地区间差异较大。运用数理统计的趋势分析方法,对农田亩均灌溉用水量和灌溉水有效利用系数红线控制指标进行了分析预测,并考虑综合因素的影响,提出了甘肃省及地级行政区农业用水效率控制红线。结果显示:2015年全省农田亩均灌溉用水量控制红线为492 m3,各地区间在143~691 m3,河西5市仍是全省最高的地区;全省灌溉水有效利用系数控制红线为0.54,各地区间在0.43~0.65;农业用水效率将逐渐提高。     

Dynamic analysis of agricultural green development efficiency in China: Spatiotemporal evolution and influencing factors

Green development of agriculture is important for achieving coordinated and high-quality regional development for China. Using provincial data from 1990 to 2020, this work explored the dynamics of agricultural green development efficiency of 31 provinces in China, its spatiotemporal characteristics, and its driving factors using a super-efficiency slacks-based measure(Super-SBM), the Malmquist productivity index(MPI), spatial autocorrelation, and a geographic detector. Results showed that the ov...     

甘肃省冬小麦干旱灾害风险评估及其区划

为提高西北旱作冬小麦干旱风险管理水平,选用甘肃省41个气象站1971—2016年逐日常规气象观测资料及甘肃省冬小麦农业生产相关资料,基于自然灾害风险理论,从危险性、暴露性、脆弱性、防灾能力4个因子出发,建立了甘肃省冬小麦干旱灾害风险评估模型,并用Arc GIS对甘肃省冬小麦进行干旱风险区划。结果表明:甘肃省冬小麦全生育期干旱高危险区和次高危险区主要位于陇中北部、陇东北部和陇南南部;高暴露区和次高暴露区集中在陇东和陇南地区;高脆弱区和次高脆弱区主要位于陇东大部;次低防灾能力区和低防灾能力区位于陇东大部和陇南北部。甘肃省冬小麦高风险区分布于庆阳市北部和陇南市南部,次高风险区和中度风险区主要位于陇东大部、陇中北部和天水市北部,省内其余冬小麦区属于次低和低风险区。该研究成果将为甘肃冬小麦防灾减灾及可持续发展提供一定理论依据。