基于分形理论的撂荒耕地和未撂荒耕地空间分布研究

【目的】探讨撂荒地的影响因素和空间格局,为解决撂荒问题提供参考。【方法】借助 分形理论对研究区道路、水系、居民点和不同高程、坡度、坡向范围的撂荒耕地和未撂荒耕 地的信息维数计算,并与撂荒耕地和未撂荒耕地在不同地形要素下的面积、地块百分比对 比。【结果/ 结论】撂荒耕地空间分布比未撂荒耕地的空间分布更均匀;区内撂荒耕地和未 撂荒耕地的空间格局与水系基本一致;不同高程对范围内撂荒耕地和未撂荒耕地的空间格局 不一致;坡度大于25° 的耕地最容易撂荒,且空间范围分布最集中;6°~15° 的地块最不易撂 荒,但空间格局相对较分散;阴坡的耕地撂荒现象最严重,且分布集中;未撂荒耕地不具备 明显的坡向特征。     

不同类型农户耕地撂荒行为及其影响因素研究——以甘肃省通渭县义岗川镇为例

运用多元线性回归的研究方法,探究不同类型农户耕地撂荒行为及其影响因素。结果表明,不同类型农户的耕地撂荒行为及其影响因素存在差异。蜕变型农户的撂荒比重最高、户均撂荒面积最大,生产型农户的撂荒比重最低、户均撂荒面积最小;耕地总面积和耕地质量对每类农户的影响效果较为相似,农户的耕地总面积越多、耕地质量越差,撂荒面积就越大;道路情况和自然灾害对每类农户耕地撂荒的影响普遍较小。     

基于MaxEnt模型提取撂荒耕地——以四川省武胜县为例

在乡镇尺度厘清商品粮生产基地的撂荒耕地问题,对耕地保护和粮食安全具有重要意义。基于国产GF-1号遥感影像,耦合撂荒耕地的影响因子及影像波谱信息,以撂荒耕地问题较为突出的四川省武胜县为案例区域,探索应用MaxEnt模型提取常年性、季节性撂荒耕地信息的潜力,揭示撂荒耕地时空分异规律及其影响因素。结果表明,MaxEnt模型识别撂荒耕地的受试者工作特征曲线下面积（AUC）值均大于0.9,混淆矩阵总精度大于80%,季节性撂荒耕地面积与统计年鉴的相对误差不超过10%。受高程影响,常年性撂荒耕地主要集中分布于海拔超过300 m的丘陵山区,少数零星分散于嘉陵江两岸地势低缓的地区;季节性撂荒耕地各镇均普遍分布,局部呈片状分布特征。在2015—2018年研究时段内,常年性、季节性撂荒耕地面积和撂荒耕地总面积均保持平稳态势。研究认为,MaxEnt模型在提取撂荒耕地信息方面具有较大的应用潜力和优势;常年性与季节性撂荒耕地具有不同的空间分异特征,前者归因于海拔、交通及灌溉条件,后者归因于海拔、耕作半径和灌溉条件。研究丰富了基于遥感影像提取撂荒耕地信息的方法,增强了撂荒耕地时空分异特征与归因的认知,为乡村耕地合理利用与管理的实践提供理论支撑。     

秀山县农村耕地撂荒现状及对策

农村耕地撂荒直接关系着国家粮食安全和农村经济发展,结合秀山县农村耕撂荒的现状,分析了造成耕地撂荒的主要原因,提出了遏制耕地撂荒的对策。     

中国耕地撂荒的研究进展与展望

改革开放以后,中国出现明显的耕地撂荒现象,并展现出愈演愈烈的趋势,众多学者从不同方面对耕地的撂荒现象进行了研究。本研究通过文献资料对比法梳理耕地撂荒的研究成果,结果表明:(1)目前对耕地撂荒没有形成统一的概念,普遍认为耕地撂荒现象具有分布广、数量多的特点。(2)耕地撂荒主要受经济、社会发展驱动;务农机会成本高、种地比较利益低下与耕地边际化是耕地撂荒的根本原因;农村劳动力析出导致的农村农业劳动力减少是耕地撂荒的直接原因。(3)耕地撂荒的影响因素大致可以分为4个方面:社会经济因素、农户自身特征、自然因素、农业生产环境。(4)耕地撂荒的效应研究主要集中在生态和经济2个方面,经济方面以定性研究为主,缺乏定量研究。(5)针对耕地撂荒的建议大致归纳为:改善农业生产环境,因地制宜实施惠农政策,提高土地流转市场化程度,建立耕地撂荒惩罚机制与完善农村社会保障体系等多个方面。(6)在耕地撂荒区域比较与遥感监测技术开发;耕地撂荒时空演变、趋势模拟与风险评估,耕地撂荒的生态、经济效应及政策研究等方面还有待加强。     

基于GIS的静宁县耕地撂荒研究

近年来,随着城镇化进程的加快和农村劳动力的大量输出,农村耕地呈现大面积撂荒.根据静宁县最新土地调查成果,运用GIS技术研究了该县耕地撂荒现状及空间分布特征,以及耕地撂荒产生的原因,据此提出了解决耕地撂荒的对策建议,这对解决静宁县耕地撂荒问题具有借鉴意义.     

秀山县膏田镇农村耕地撂荒现状及对策

结合秀山县膏田镇农村耕地撂荒现状,指出了农村耕地撂荒的主要原因,并提出解决对策,以期为解决农村耕地撂荒提供参考。     

汉中市汉台区农村耕地撂荒成因分析及对策

以陕西省汉中市汉台区为对象,实地考察了汉台区4个乡镇的耕地撂荒情况,分析了农村耕地撂荒情势,总结了耕地撂荒的各种原因,提出应以增加农业基础设施投入,提高耕地产出效益,加快土地流转等多种措施并举,从而减少耕地撂荒的有效对策。     

基于神经网络模型的耕地撂荒风险评价—以广东兴宁市为例

耕地是农业生产的基础,经过多年的耕地保护,耕地数量和质量获得较大的提升,但受青壮劳动力析出,务农人口老龄化的影响,耕地撂荒问题成为耕地保护亟待关注的新问题。面对日益严峻的耕地撂荒问题以及乡村振兴的发展要求,耕地撂荒风险评价及治理措施研究具有重要现实意义。本文以粤北山区兴宁市为例,从基础条件、自然地理环境、土壤质量和基础设施四个方面选取指标：并构建人工神经网络模型进行撂荒风险测度,探析不同撂荒风险耕地特征,最后提出分类治理对策。结果表明：耕地撂荒风险测度模型PCM系数为72.8%,能较好地测度耕地撂荒风险;兴宁市约三成耕地为高撂荒风险状态,其主要分布在土壤质量较差、基础设施条件不完善、耕作便利性较差的高海拔坡耕地上,且主要为田块细碎、形状不规整的旱地。为避免耕地大规模撂荒,建议建立耕地撂荒风险动态监测体系,加强土地流转,通过扶持种植大户,吸纳外出务工人员返乡创业等方式推广适度规模经营。     

关于我区耕地撂荒情况的调查和建立耕地使用权流转机制的设想

关于我区耕地撂荒情况的调查和建立耕地使用权流转机制的设想胡来最近，我们对我区当前耕地撂荒情况进行了一次调查。就此并耕地使用权流转机制问题进行一些探讨。一、总体看来撂荒很少，不必担忧据各县了解，目前耕地撂荒的很少。全区春季耕地撂荒面积１．２万亩，占总耕...     

青藏高原东北部耕地撂荒影响因素分析——以湟水上游为例

随着社会经济的发展和城乡发展快速推进,全球范围内耕地撂荒已成为土地利用和覆被变化的重要趋势之一,深刻改变了农村土地景观,对农村经济可持续发展也产生重要影响。本文利用湟水流域上游36个样本村农户的调查问卷数据,在农户类型划分的基础上,运用logistic多元线性回归模型,从自然、社会等方面分析不同类型农户撂荒耕地的原因,探讨其主要影响因素。结果表明,湟水上游耕地撂荒比较普遍,撂荒农户占比为10.74%,所有农户撂荒面积占总耕地面积比为3.08%,但撂荒农户撂荒面积占撂荒农户耕地面积比高达24.01%,撂荒地主要集中在峡口附近和农牧交错带,平坦地区和距离西宁市较近的地区撂荒较少。耕地撂荒的主要因素为耕地坡陡无法开展机械作业、土地贫瘠和耕地距离远3种;在众多影响因素中自然因素占据主导,其次是农户自身特征因素,最后是社会经济因素。农户会根据耕地特征和自身条件将耕地效益发挥到最大化,同时也会结合现实条件对耕地进行选择性撂荒,故耕地撂荒情况在不同类型农户之间差异明显。不稳定型农户户均撂荒面积最少,稳定型次之,基本型最多。而拥有耕地的数量以及转出面积和退耕面积是不同类型农户撂荒的主要影响因素。同时,研究区内退耕耕地并未完全落实,导致大面积耕地处于荒芜状态。因此,提出需加强耕地保护和补偿、完善土地流转等相关法律制度,大力建设具有农村特色的可持续发展经济模式等建议。     

不同类型村庄撂荒耕地景观格局特征对比分析

耕地撂荒已经成为农业发展的一大问题,利用景观格局研究不同类型村庄撂荒耕地特征。选取和顺县义兴镇西北方向四个村为研究区,采用农村土地承包经营权确权数据成果,利用ArcGIS10.1及景观格局指数,进行不同类型村庄撂荒耕地景观斑块特征及空间特征对比分析。结果表明,撂荒耕地面积占景观总面积比重大、撂荒情况严重、斑块破碎,但形状简单规则且聚集度高,易于开发再利用;与耕作景观相比,撂荒景观破碎、形状复杂、分布离散,但有个别村例外;不同类型村庄撂荒耕地特征存在差异,与村庄的自然环境和社会发展特征对撂荒耕地景观有很大影响。运用承包地确权数据进行撂荒地块的景观格局分析,可以精确掌握撂荒地块特征,提高耕地利用率,支持农地流转和整理工作实现规模化农业生产,发展农村经济。     

耕地撂荒的区域差异及驱动因素分析——基于CFD和CHFS农户调查数据的研究

基于CFD和CHFS微观农户数据,利用Ordered Probit模型实证分析农户耕地撂荒的区域差异及驱动因素。研究发现,非粮食主产区显著高于粮食主产区,西部地区显著高于东中部地区;户主老龄结构和身体健康程度以及耕地细碎化对全国农户耕地撂荒影响正向显著,农业劳动力规模、土地转出规模和撂荒机会成本对全国农户耕地撂荒影响负向显著;驱动各地区农户耕地撂荒的因素存在差别。耕地撂荒的根本原因是我国农业弱势地位和农民的老龄化问题,区域差异的原因是区域发展失衡、人口迁徙和"三农"问题的深层次体现。因此要通过促进区域协调发展、优先发展农业农村和全面推进乡村振兴来解决耕地撂荒。     

我国耕地撂荒驱动因素及对策研究

耕地撂荒是土地利用的负极端化,可能影响我国粮食安全和改变农村面貌。因此,研究耕地撂荒对更新我国农村农业景观有一定促进作用。本文基于CNKI数据库,运用文献分析法,以耕地撂荒原因—影响—对策思路完成。结论:(1)撂荒原因、对策、影响几乎贯穿所有学者的研究,农业效益低是学者普遍认可的内在原因;(2)耕地撂荒在一定程度上表示浪费耕地资源,影响我国粮食安全,但在生态脆弱区,有利于生态环境的自然恢复;(3)土地流转是解决耕地撂荒的有效措施。     

山区农户耕地撂荒特征及代际异质性——基于赣南于都县的实证分析

为探究山区农户耕地撂荒特征及代际异质性,借助代际社会学中的“社会代”理论构建了山区农户耕地撂荒行为代际差异分析框架,基于赣南于都县的微观数据,采用Logit模型和Tobit模型进行了实证检验。结果表明：1)山区农户耕地撂荒行为具有明显的代际差异,老一代、中生代和新生代农户的耕地撂荒行为依次增强,具体而言,代际差异每提升一个等级,农户耕地撂荒概率增加6.6%、撂荒程度增加2.3%;2)代际差异具有通过作用山区农户耕地保护意愿、生计策略和种植结构而影响其耕地撂荒行为的机制,即山区老一代、中生代和新生代农户的耕地保护意愿趋弱、生计策略非农转型趋强、经济作物种植趋减,导致其耕地撂荒行为依次增强。因此,本研究提出如下建议：变革农业经营体系,优化山区不同代际农户农业生产模式;优化山区耕地在农户代际间的配置,提高耕地利用效率;因地制宜建设山区经济作物产业链,促进不同代际农户共同增收。     

丘陵山区耕地撂荒现状分析及建议 ——以重庆市酉阳县为例

本文利用重庆市酉阳县两乡四村共291 户农户土地撂荒情况调查数据，分析山区耕地撂荒 的现状，并从主动撂荒和被动撂荒两个方面提出减少耕地撂荒的相关政策性建议。     

甘肃省农村耕地撂荒问题调查分析

基于甘肃省农村耕地撂荒问题,采用问卷调查及走访的方式对白银市头寨镇等4个市31个乡(镇)的400个农户耕地撂荒问题进行调查分析。调查发现:农业生产比较效益下降、自然条件差、基础设施落后是造成耕地撂荒问题主要因素,另外,村干部指导以及耕地人为破坏也影响了耕地的有效使用。为解决农村耕地撂荒问题,需要加强村干部的领导作用和对相关政策的宣传力度,加大农业基础设施投入,同时确保合理利用耕地,依法强化监管,彻底消除农村耕地撂荒现象。     

陕西关中平原撂荒耕地空间分布格局

为有效解决陕西关中地区耕地撂荒问题，保障区域粮食安全，以横贯关中平原东西部的带状区域作为研究区，采用撂荒率、核密度分析、空间自相关分析等方法对研究区撂荒耕地空间分布格局进行研究。结果表明，研究区撂荒耕地以旱地为主，整体撂荒率不高，但撂荒率在持续上升；撂荒耕地主要分布在千阳县、陇县和凤翔县。撂荒耕地主要分布在核密度中高密度区和高密度区；高密度区和中高密度区主要分布在凤翔县东北部丘陵和千阳县北部山地区，中密度区主要分布在陇县、千阳县和凤翔县，中低密度区主要分布在陇县，低密度区在各县均有分布。研究区撂荒耕地存在空间集聚性，撂荒耕地冷点低集聚区主要分布在东部的大荔县、蒲城县和富平县，冷点较低集聚区分布在中部各县，热点较高集聚区主要分布在凤翔县，热点高集聚区主要分布在西部的陇县和千阳县。可通过大力开展国土综合整治，制定相关助农、利农政策，严格落实国家耕地保护政策等措施解决关中平原耕地撂荒问题。     

基于农户尺度的山区耕地撂荒影响因素分析

近年来,受到多种因素的影响,我国各地均出现了不同程度的耕地撂荒现象,使得本已尖锐的人地矛盾更加突出.本文基于农户尺度,以重庆市东部山区的3个区县为例,采用参与式农户评估法(PRA)对12个典型村进行农户调查,得到有效问卷975份,利用二分类Logistic回归模型分析研究区农户耕地撂荒的影响因素.研究结果表明:1)研究区内耕地撂荒现象大量存在,撂荒耕地总面积占到研究区耕地总面积的21%;2)经济因素是影响耕地撂荒的重要原因;3)丘陵山区的耕地地块破碎、区位条件是影响耕地撂荒的重要原因.     

耕地撂荒问题成因与对策——对南江县耕地撂荒情况的调查

保障粮食安全事关国计民生,耕地撂荒无疑对粮食安全和重要农产品供给敲响了警钟。近年来,国家不断加大对基本农田的保护力度,加快粮食生产功能区和重要农产品生产保护区的划定建设,同时实施耕地地力保护补贴、农机具购机补贴等强农惠农政策,有效调动了农民的生产积极性,加快了农业供给侧结构性调整,土地产出率有所提高,农民保护耕地的意识有所增强,但是,随着城镇化进程加快,农民对耕地的依赖程度正逐步降低,从而在部分地区、部分农户,不同程度地出现了耕地撂荒现象。本文从耕地撂荒情况、撂荒形成原因、对县域经济发展的影响,角度深入剖析了南江县耕地撂荒问题,针对性地提出了解决耕地撂荒的政策建议,以期为南江县耕地撂荒的解决提供理论思路和技术参考。