检索结果-内蒙古大学图书馆

农业现代化研究 2023年第6期44卷 1070-1081页

作者：黄佟曲艺舒帮荣黄鹏锦江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院江苏徐州221116

探究耕地利用规模与耕地生态效率的关系,为黄淮海地区农业现代化和耕地可持续利用提供科学依据。本研究基于2007—2020年黄淮海地区地级以上城市面板数据,采用超效率SBM-Undesirable模型测算了耕地生态效率,并借助Tobit模型、门槛模型... 详细信息

探究耕地利用规模与耕地生态效率的关系,为黄淮海地区农业现代化和耕地可持续利用提供科学依据。本研究基于2007—2020年黄淮海地区地级以上城市面板数据,采用超效率SBM-Undesirable模型测算了耕地生态效率,并借助Tobit模型、门槛模型及中介效应模型,分析了耕地利用规模对耕地生态效率的影响。研究发现:1)黄淮海地区耕地生态效率总体呈“波动变化—缓慢下降—逐渐提升”的发展特征,空间上发展不平衡,区域间差异扩大,呈现“高高聚集,低低聚集”现象;2)耕地利用规模与耕地生态效率呈“U”型关系,并存在单一门槛效应,门槛值为0.38 hm^(2)/人,当耕地利用规模低于门槛值时,耕地利用规模的扩大会降低耕地生态效率,反之则会提升耕地生态效率;3)化肥、农药和机械投入强度在耕地利用规模对耕地生态效率的影响中具有中介作用。据此,需加强土地规模经营的政策支持,推动农户耕地利用规模跨过门槛值,构建绿色农业生产经营体系,促进农业向绿色发展转型,以促进耕地生态效率的提升,实现区域耕地可持续利用。

关键词：耕地利用规模耕地生态效率 Tobit模型中介效应门槛模型

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农村居民点集聚下的耕地利用规模影响因素及其效益分析

农村居民点集聚下的耕地利用规模影响因素及其效益分析

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作者：刘吉军南京农业大学

学位级别：博士

随着我国社会经济的高速发展和人口快速增加,资源消耗加剧,建设资源节约型社会的要求迫在眉睫。整合农村资源、提高其利用效率将是建设资源节约集约社会的突破口。农村居民点综合整治是促进农村资源整合利用的有效措施,深入探讨和分析... 详细信息

随着我国社会经济的高速发展和人口快速增加,资源消耗加剧,建设资源节约型社会的要求迫在眉睫。整合农村资源、提高其利用效率将是建设资源节约集约社会的突破口。农村居民点综合整治是促进农村资源整合利用的有效措施,深入探讨和分析当前农村居民点综合整治背景下的耕地资源利用规模问题,对促进耕地资源有效整合利用,探索其发展途径及困难所在,统筹城乡发展,构建资源节约集约社会都有着十分重要的理论和现实意义。关于农村居民点的整治,当前普遍认为农村居民点集聚程度越高,越有利于农用地的规模化整理;耕地利用规模越大,耕地利用的综合效益也越大。然而,现有的农地利用规模及效益研究还未能结合农村居民点集聚程度进行多时空维度的研究,如何构建理论分析框架,研究农村居民点综合整治与耕地利用规模之间的关系,研究不同农村居民点集聚程度下的耕地利用规模驱动机制及如何构建效益的评价体系,是学术界关注的热点。在查阅大量农村居民点集聚程度和耕地利用规模相关文献的基础上,分析江苏省沿海城市大丰市、沿江城市仪征市和内陆城市沛县进行农村居民点时空变化特点,划分农村居民点集聚程度;分析大丰、仪征和沛县耕地利用规模时空变化,从空间结构、耕地质量和耕地生态三方面构建农村居民点集聚程对耕地利用规模的影响因素指标体系,分析其驱动机理。在此基础上,进行耕地利用效益的综合评价,为推进农村居民点配置效率、提高耕地利用效益提供决策基础。主要研究内容如下:①运用GIS手段探索农村居民点和耕地规模的时空发展进程,利用Voronoi图Cv值划分农村居民点集聚程度、景观生态格局指数定量描述近5年农村居民点用地与耕地规模的景观格局变化特征;②建立农村居民点集聚程度下耕地利用规模的影响机制,采取主成分分析法,探讨各驱动因素对耕地利用规模的影响程度,挖掘通过优化农村居民点集聚提高耕地利用规模与效益的关键因素;③构建以不同农村居民点集聚程度为背景、符合综合效益最大化的耕地利用规模效益评价体系,采取AHP法和主成分法确定评价指标权重,并采用线性加权法对研究区的耕地利用规模水平作出科学评价,比较不同集聚程度的耕地利用综合效益,探索其与农村居民点配置的关系,为调整耕地利用规模达到耕地利用综合效益最大化以及调控农村居民点的合理集聚提供理论参考。主要结论如下:(1)通过耕地利用变化的幅度和速度分析,除大丰市的三龙镇外,三市(县)的其余乡镇均呈比较慢或萎缩趋势根据破碎度指数和分离度指数,虽然耕地景观的邻近程度和连接性都有所提高,在空间分布上呈现集中、密集分布的趋势,但耕地面积均逐渐减少。(2)通过农村居民点规模变化和景观格局变化的分析,三市(县)农村居民点分布总体呈现集中发展的趋势,区位因素对农村居民点的分布与演变作用突出,高度集群型乡镇农村居民点基本分布在距耕地400m范围内,距道路lkm范围内,距河流500m范围内,距城镇2000m的范围内。(4)不同农村居民点集聚程度下耕地利用规模的影响因素不同。斑块密度(X2)、斑块面积标准差(X4)对于高、中、低度集群型下的耕地利用规模都有明显的影响;而斑块个数(X1)对高、低度集群下的耕地利用规模影响显著;单位耕地面积化肥施用量(X8)对中度集群下的耕地利用规模、有机质含量(X12)对低度集群下的耕地利用规模的影响比较突出;耕地的质量对中、低集群下的耕地利用规模影响更为重要。(5)根据耕地利用综合效益评价,在其他条件不变的前提下,以乡镇为研究单元,农村居民点集聚程度跟耕地利用规模综合效益存在显著正相关,即农村居民点集聚度越高,耕地利用规模综合效益越高。区位条件对耕地利用综合效益同样有着显著重要性,三市耕地利用规模效益基本以中心镇最高,同心圆式向外延伸。计算大丰市、仪征市、沛县耕地利用规模综合效益的多年平均值,可得知沿海城市大丰市的耕地利用规模综合效益最高,其次为沿江城市仪征市,再是内陆城市沛县;随着内陆城市向东部沿海城市延伸,受到沿江、沿海经济发展的带动及辐射影响,大丰市、仪征市经济发展条件优越,集聚度合理,耕地利用规模综合效益也相对较高。

关键词：农村居民点集聚程度耕地利用规模影响因素综合效益

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基于集成深度学习的耕地利用规模研究

基于集成深度学习的耕地利用规模研究

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作者：程锐中国农业科学院

学位级别：硕士

由于我国农业劳动人口急剧减少,走耕地利用规模化利用道路,是我国未来粮食生产的必然选择。传统的耕地利用规模化利用研究通常基于统计数据与耕地斑块,但统计数据分析耕地利用规模缺乏空间分布信息,基于耕地斑块衡量耕地利用规模缺少耕... 详细信息

由于我国农业劳动人口急剧减少,走耕地利用规模化利用道路,是我国未来粮食生产的必然选择。传统的耕地利用规模化利用研究通常基于统计数据与耕地斑块,但统计数据分析耕地利用规模缺乏空间分布信息,基于耕地斑块衡量耕地利用规模缺少耕地的具体形态特征。地块是农业生产的基本单元,可作为衡量和表征耕地地块利用规模的重要指标。但是目前我国缺乏从高分辨率遥感影像上提取地块,并进行耕地地块利用规模的研究。基于此,本研究着重解决地块提取以及基于地块的耕地利用规模的表征。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为一种应用广泛的深度学习模型,能通过组合低层次特征形成更加抽象的高层次特征,在高分辨率的遥感影像中提取耕地地块可行。但是目前卷积神经网络模型众多,并各有优缺点。考虑到CNN网络的选择困难,以及训练样本的局限性、网络参数设计等问题易引起CNN过拟合,本文使用集成深度学习模型(Ensemble Deep Learning,EDL)综合各个卷积神经网络(FCN、Ps PNet、Seg Net、Unet)的优点,在高分辨遥感影像中实现地块提取并且提高耕地地块的提取精度。EDL首先通过随机可放回的Bagging抽样方法得到不同的训练集,然后将训练集用于上述网络,逐像素计算相应的耕地边界概率,最后将概率图按照平均值进行集成,获得耕地地块边界,进而实现耕地地块的提取。景观指数是耕地利用规模的主要评估方法,但景观指数众多,且各因子具有信息冗余,不能直接用耕地地块表征耕地利用规模化。主成分分析法是一种常用的数据分析方法,能将数目较多、具有相关性的景观指数转为数量较少、互相独立的综合变量,从而通过景观指数来定量表征耕地利用规模。本研究通过对地块的景观指数进行主成分分析,可以得到描述耕地利用规模的CS(Crop Size)值:描述耕地地块的破碎度,进而评估耕地利用规模。基于此,本文选择黑龙江省的富锦市、湖北省潜江市、广西壮族自治区南宁市的武鸣区作为研究区域,这三个研究区自然条件、经济状况和农业机械化水平各有不同。然后使用EDL模型提取耕地地块,并基于耕地地块提取六种景观指数平均地块面积、斑块密度、边界密度、面积加权指数、形状指数、斑块稳定度),并对这些区域耕地地块利用规模进行特征分析,经过数据标准化处理及因子分析适用性检验后,对三个研究区耕地地块进行主成分分析,得到描述耕地利用规模的CS值,最后进行耕地利用规模化的比较研究。实验结果表明:1.本研究提出EDL方法提取耕地地块的总体精度达到96%,相较于FCN、Seg Net、Unet提升了1%,相较于Ps PNet提升了2%。相较于单个分类器,集成深度学习模型可以减小偏差,提高地块提取的准确率。EDL模型能够综合多个卷积神经网络的优点,提高分类精度。2.本研究通过主成分分析,获得富锦市的CS值为1.6。潜江市的CS值为0.82、武鸣区的CS值为-2.42。即富锦市的地块破碎化最低、耕地利用规模最大。潜江市的地块破碎化较低、耕地利用规模较大。武鸣区的地块破碎化最高、耕地利用规模最小。本研究提出的EDL模型可以较好的提取耕地地块,使用主成分分析方法可以定量化描述耕地利用规模,进一步把握耕地利用规模的分布内在规律,为我国土地政策的制定提供决策支持。

关键词：地块提取集成学习景观指数主成分分析耕地利用规模

来源：评论

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耕地流转与规模经营改善了农业环境吗?——基于耕地利用行为对农业环境效率的影响检验

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中国土地科学 2019年第6期33卷 62-70页

作者：马贤磊车序超李娜唐亮南京农业大学中国土地问题研究中心

研究目的:基于2007—2016年26省农业生产数据,测算“面源污染”和“碳排放”两类非期望产出下的农业环境效率,构建“耕地流转—利用规模—利用方式与利用强度—农业环境效率”的传导路径并进行计量检验。研究方法:超效率SBM模型,中介效... 详细信息

研究目的:基于2007—2016年26省农业生产数据,测算“面源污染”和“碳排放”两类非期望产出下的农业环境效率,构建“耕地流转—利用规模—利用方式与利用强度—农业环境效率”的传导路径并进行计量检验。研究方法:超效率SBM模型,中介效应模型。研究结果:(1)耕地流转并未显著提高农业环境效率,但耕地利用规模对农业环境效率的影响呈倒U型;(2)耕地流转有助于扩大耕地利用规模,进而在样本中对农业环境效率呈现负向影响。与此同时,耕地流转对农业环境效率也存在正向的直接效应,正负效应基本抵消;(3)耕地利用规模主要通过改变化肥和机械投入强度进而负向影响农业环境效率。研究结论:农业环境效率受耕地流转、利用规模、利用方式和强度等多重因素影响,呈现明显的传导路径,因此,为了提高农业环境效率,在积极推行土地流转和规模化经营政策时,要注意结合地区农业生产力和地理环境,避免盲目扩大经营规模,同时鼓励规模经营主体引进农业绿色环保技术,注重农业生产资料的合理利用。

关键词：土地经济耕地流转耕地利用规模耕地利用方式耕地利用程度农业环境效率

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