基于BP-ANN模型的农村土地生态安全评价及影响因素分析——以重庆市丰都县为例

针对重庆市丰都县土地生态敏感特性和区域实际情况,将土地生态安全评价指标值作为输入,土地生态安全评价得分作为输出,基于多层反向传播人工神经网络（BP-ANN）构建了具有15个隐含层神经元的3层土地生态安全评价模型,通过Matlab R2012b随机选取2013年317个总样本中的200个样本,将其中的70%,30%分别作为网络的训练样本和检验样本用于训练及检验BP-ANN,将剩余117个样本测试网络,再将2014年317个村的相关指标值代入人工神经网络通过模式识别进行评价;在此基础上分析丰都县农村土地生态安全状况的空间分异现象,并使用因子分析法结合多元线性回归分析法研究影响丰都县农村土地生态安全的因素。结果表明:（1） 117个测试样本中相对误差小于5%的样本占98.21%,BP-ANN模型精度良好;（2） 2014年丰都县各村土地生态安全评分为40.47~55.73,平均得分49.19,土地生态安全状况处于中等偏下水平,空间上土地生态安全评分全局Morans’I指数为0.34,空间呈自相关性,县域内西北部的农村土地生态状况较好;（3） 影响丰都县农村土地生态安全的因素按照影响程度大小依次为:植被生物条件、土壤条件、景观多样性、生态建设与发展协调程度、降水条件、水域条件。BP-ANN模型一定程度上克服了传统评价过程中主观因素导致的误差,精确的评价结果对区域土地生态保护提供指导。     

基于耕地—粮食—人口系统的休耕区域耕地压力时空演变及预测——以河北省为例

基于河北省65 a耕地面积、粮食产量和人口数量等统计数据,分析全省耕地—粮食—人口系统随时间变化的特点,结合人均最小耕地面积公式计算耕地压力指数并分析其时空特征,利用灰色预测GM(1,1)模型预测河北省未来11 a耕地压力指数。结果表明:(1)河北省1949—2014年65 a时间内耕地面积由726.58×10~4hm~2下降至653.77×10~4hm~2,人均耕地面积由0.24 hm~2下降至0.09 hm~2,粮食总产量由469.51×10~4t上升至3 360.2×10~4t,人均粮食产量由152.14 kg上升至455.07 kg,总人口数由3 086.06万人上升至7 384万人;(2)耕地压力指数在人均年粮食需求量取值为380、400、420 kg的情景下均呈下降趋势,分别在2005年、2008年、2010年之后持续低于1,65 a中全省11市耕地压力指数均呈现下降趋势,2010年底仅4市耕地压力指数大于1,耕地压力指数的全局Moran’s I指数从弱正相关到弱负相关再到明显的正相关性,其空间聚集性变强;(3)未来11 a全省耕地压力指数保持稳定微弱下降趋势,均小于1,耕地压力较小。针对河北省粮食安全问题提出了建议。     

西藏自治区土地利用/覆被变化时空演变特征及驱动因素

精准把握西藏自治区土地利用/覆被变化特征,探究其驱动因素,对科学预测西藏土地利用变化趋势、节约集约利用土地资源具有重要意义。以2000—2020年5期LUCC数据为基础,从动态度、转化趋势等方面分析西藏自治区LUCC特征。结果表明：(1)研究区LUCC以草地、林地、未利用地为主,时间上2015-2020年变化频率最高,空间上城乡建设用地、耕地及水域用地变化区域较为集中。(2)城乡建设用地持续增长,草地持续缩减,其余地类波动式增长。(3)一江三河流域LUCC种类丰富,成因复杂,其余地区以草地和未利用地变化为主。(4)过去20年间西藏LUCC驱动因素较多,自然因素对耕地、水域的分布等起决定性作用,而社会经济及政策因素对西藏近年来的LUCC起较大影响作用。研究发现,西藏土地利用类型转换复杂,各地类变化特征存在显著差异,其中变化量最大的是草地与未利用土地的相互转换。西藏LUCC的驱动因素较为复杂,气候变化和人类活动对研究区土地利用变化驱动作用显著。