基于GIS的山西省玉米热量资源精细区划

山西省复杂多变的地形客观上要求开展玉米气候资源的精细区划。以省、市/县、镇三级行政区划图、DEM图和30 a历史气象资料为基础,结合玉米对热量资源的要求,采用GIS及其空间分析工具开展山西省玉米热量资源精细区划。结果显示,玉米安全播种期随纬度和海拔的升高而推迟,安全成熟期、安全生育期和10℃始日至15℃终日的积温均随经度、纬度和海拔的升高而提前;安全播种期、安全成熟期和安全生育期均具有明显的空间自相关性,各种热量因子的空间变异性依次为:10~15℃积温安全生育期安全播种期安全成熟期,全省气候变暖趋势明显。热量气象要素的精细区划结果对于山西省玉米的科研和生产具有重要的应用价值。     

宁夏六盘山特色农业示范园规划研究

根据宁夏六盘山当地的土地资源、气候资源、水文资源等优势,遵循标准化、产业化、工业化、信息化的现代农业发展思路,通过调查和规划研究,形成以设施农业、商品苗木花卉、六盘山道地中药材、生态休闲与观光农业四位一体的特色农业示范园。     

我国自然保护区功能区划现状与展望

自然保护区是对野生动植物及其生境等进行就地保护最有效的方式,其功能区划是实现自然保护区可持续发展的重要途径。文中总结了我国自然保护区功能区划现状,以期促进我国自然保护区的规范化建设和管理。目前,我国自然保护区功能区划存在功能区缺失、缓冲区设置不合理和分区片段化等问题。实验区平均比例也要高于核心区和缓冲区,超过其总面积的1/3。在功能区划调整时,超过一半的自然保护区调减了其总面积。功能区划调整的主要原因涉及保护区与周边社区关系、保护区内工程建设项目和矿产资源开发等。未来自然保护区功能区划分或调整应更多地关注于其管理目标、连通性、最小面积、与相邻保护区的协调、功能分区的有效性以及相关科学理论的验证等。     

基于农用地分等的耕地资源安全评价及整治分区

为快速准确的掌握耕地资源安全要素的时空变化信息,推进小尺度耕地资源安全保护实践,文章以昌黎县为研究区域,运用文献研究法对耕地资源安全内涵的构成进行了完善,并构建了县域耕地资源安全评价框架体系.研究以昌黎县2015年农用地分等成果作为数据基础,结合同期土地利用调查、农业地质调查、土壤实地采样检测等数据信息完成数据库建设;运用单指标评价法,对耕地资源安全要素逐一进行评价.评价结果显示:全县有接近15％的耕地粮食单产水平较低,接近10％的耕地灌溉保证不足,接近15％的耕地土体剖面构型处于安全等级以下,接近10％的耕地有效磷的含量偏低;另外,全县耕地有机质含量偏低;铜元素含量出现极小面积的低度不安全;化肥的使用量在全县处于低度不安全级别.文章按照整治技术手段和监测管理措施一致性原则将不安全评价结果图进行分组并叠加,划出综合工程整治区、肥力提升区、退耕区,并对应提出整治及监测管理制度.研究表明:利用农用地质量分等成果能够快速完成耕地资源安全数据建库,并能促进耕地资源安全监测和诊断的常规化,可以高效地推行耕地资源的全要素管控.     

基于自动气象站的乡镇级灾害风险区划初探

以宁夏海原县干旱灾害风险区划为例,利用12个区域站和1个大监站气象观测资料,综合考虑孕灾环境、致灾因子、承灾体和抗灾能力,采用AHP层次分析法赋权重,并将信息栅格化后使用ArcGIS进行重采样、插值及栅格计算,实现250 m格网分辨率的海原县干旱灾害风险区划。结果表明：海城、关桥和甘城3镇为干旱灾害风险高风险区,而保灌率较高的七营、郑旗、李旺和降水量大的关庄为干旱灾害的低发区。此研究为海原县城的迁移提供了佐证,也为海原县未来农业产业结构调整和远景规划提供了技术支撑。     

Improved AHP Assessment Model and Its Practice in Geological Hazard Susceptibility Zoning

Based on the problem during the practice in geological hazard susceptibility zoning, by constructing the three mark (-1,0,1) matrix and introducing optimum transfer matrix, the faintness about weight choice and the consistency check method of judgment matrix for traditional AHP were improved,and the difficult weight quantization problem for each appraise factor of the hiberarchy model had been solved; accordingly, the Improved AHP model had been built. At the last, this method was applied to a concrete zoning practice about geological hazard susceptibility.The application result shows that the zoning practice in Yongchuan region about geological hazard susceptibility is practical and effective.     

菏泽市雷电灾害风险区划研究

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低、防御和减轻雷电灾害,以闪电定位资料和经济社会资料为基础,采取归一化法、层次分析法、加权综合评价法,统筹考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的易损性和防灾减灾能力4个评价指标,选择9个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出菏泽市雷电灾害风险区划图。结果得出：曹县和东明是致灾因子危险性高值区,两地的孕灾环境敏感性同样较高,牡丹区和定陶是承灾体易损性高的区域,防灾减灾能力的高值区在牡丹区和东明。曹县和东明是雷电灾害的高风险区,次高风险区为单县和巨野,中等风险区为定陶,次低风险区为成武和郓城,牡丹区和鄄城由于防灾减灾能力强或致灾因子危险性较低划为低风险区。     

基于两级选择性聚类集成的农用地整治时空配置分区

针对传统聚类算法易陷入局部最优、不兼顾地理空间的问题,该研究以湖南省怀化市为例,从生态敏感性、用地适宜性与整治迫切性3个维度建立分区评价指标体系,应用一种基于混合距离,同时具有聚类方案质量识别功能的两级选择性聚类集成方法对怀化市农用地整治进行时空配置。通过聚类运算,将怀化市300个聚类单元划分为：近期重点整治区、近期适度整治区、中期重点整治区、中期适度整治区和远期限制整治区5个类型,面积比例分别为9.05%、30.48%、22.58%、7.33%、30.56%,符合怀化现状条件;相较于传统聚类方法,两级选择性聚类集成方法具有聚类质量识别与兼顾地理空间的优势,且更适用聚类单元较多、属性空间复杂的情况。研究结果在客观上为未来土地整治工作与聚类方法的创新提供了可供借鉴的思路。     

Neural networks in climate spatialization and their application in the agricultural zoning of climate risk for sunflower in different sowing dates

ABSTRACT

Sunflower is a species that is sensitive to local climate conditions. However, studies that use artificial neural networks (ANNs) to evaluate this influence and create tools such as agricultural zoning of climate risk (ZARC) have not been conducted for this species. Due to the importance of sunflower as a human food source and for biodiesel production, and also the necessity of conducting research to evaluate the suitability of this oleaginous species under different climatic conditions. Thus, we seek to construct a ZARC for sunflower in Brazil simulating sowing on different dates and using meteorological elements spatialized by ANNs. Climate data were used: air temperature (T), rainfall (P), relative air humidity (UR), solar radiation (MJ_m^?2_d^?1) and wind velocity (U²). Climatic regions considered suitable for the cultivation of sunflower had average annual values for T between 20 and 28°C, P between 500 and 1.500 mm per cycle, and soil water deficit (DEF) below 140 mm per cycle. A neural network is an efficient tool that can be used in spatialization of climate variables quickly and accurately. Sunflower sowing in the spring and summer are the ones that provide the largest suitable areas in southeastern Brazil, with 58.13 and 64.36% of suitable areas, respectively.     

基于AHP和ArcGIS的北京市农业节水区划研究

在总结国内外学者农业节水分区先进经验的基础上,结合北京市农业生态节水发展实际,充分考虑自然条件、水资源状况、工程管理和社会经济状况等,构建涵盖干旱指数、地下水超采、土壤类型、节水灌溉率、农民人均收入在内的北京市农业节水分区指标体系,分析各指标空间分布规律,界定各指标的分级标准,并划定相应分区。采用层次分析法(AHP)对各指标分级赋值,利用ArcGIS软件中的叠加分析功能将图层按权重叠加,对分区重分类并相应赋值,将各影响因素的分值和权重相乘并求和得到最终的评分结果,按照评分结果将北京市划分为农业节水优先发展区、农业节水适宜发展区和农业节水鼓励发展区,根据分区结果提出相应工程节水及农艺节水措施。