贫困不可怕 顺着政策往上爬

正今年53岁的黄秋生,家有4口人。大女儿大学毕业,现在一所学校当老师,儿子2017年初中毕业后,进入职高就读,他本人和妻子经营着1家规模不大的农家乐,全家其乐融融。黄秋生说,"贫困户奔小康,以前想都不敢想。"2014年,黄秋生一家频遭变故。先是房子因年久失修而坍塌,村委会把他们全家临时安置到停办的小学校内住了一段时间,后来该校园被征收,黄秋生一家只好租住到别人家里。     

浙皖交界清凉峰山区野生华南梅花鹿栖息地土地覆被时空变化分析

采用监督分类对浙皖交界清凉峰山区野生华南梅花鹿栖息地1984、2004、2017年3期遥感影像提取土地覆被信息,分析过去35年的土地覆被变化情况,基于CA-Markov模型模拟2030年和2050年的土地覆被情景,分析未来30年土地覆被时空变化趋势.     

基于Kriging估计误差的县域耕地等级监测布样方法

为了监测耕地的质量等级,通常采取抽样调查的方法.由于空间样本间存在不独立性等原因,传统抽样方法效率低、精度不高.为此,该文提出基于Kriging估计误差的布样方法,定义了反映Kriging估计情况的统计量作为评估监测网的标准,通过分析样本量与抽样精度的变化趋势确定最优样本容量,将调整过的方形格网作为监测网的基础,在泰森多边形限制下对监测网优化增密,并选用部分标准样地作为监测点.以北京市大兴区为例对该方法进行验证,结果表明,当监测点数同为48时,该文方法均方根误差小于简单随机抽样、分层抽样以及单一使用格网布样的方法,预测总体均值的相对误差为0.07%.因此,该文方法使用较少的监测点反映县域耕地等级的分布状况和变化趋势,能够满足县域耕地等级监测的需求.     

基于空间模拟退火算法的耕地质量布样及优化方法

耕地质量监测是保障耕地资源的永续利用,实现耕地产能提升、加强耕地资源的管理、保护、合理利用的重要措施,对实现持续粮食安全具有重要意义。该文提出了基于空间模拟退火算法的耕地质量布样优化方法,以空间模拟退火算法为基础生成一组最优样本,构成基础监测网络,在此基础上,通过多期耕地等级成果数据提取属性发生变化的分等因素和对应发生变化的区域,生成潜在变化区,并结合研究区实际情况辅以专家知识和异常监测点,对基础样本点进行增加、删除、替换等优化操作,生成最终监测样点。以北京市大兴区为例,最终确定布设55个监测样点,结果表明,该方法布设的样点在耕地质量预测方面的精度高于传统的随机抽样和分层抽样方法,能有效地预测县域耕地质量并监控耕地质量的变化情况。