基于SOM神经网络的宜城市耕地健康评价

该文基于2021年、2022年宜城市耕地实地调查数据,对宜城市耕地的26个指标采用主成分分析法去除冗余因子,并运用SOM神经网络模型对剩余因子聚类分析,得到宜城市耕地健康状况。研究发现,宜城市耕地整体状况良好,耕地大多建立在平地上,配套的基础设施较为完善,富硒土壤分布广泛,Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级耕地要远多于Ⅳ级耕地。研究区内耕地资源质量等级分布存在空间分布特征,小河镇和南营街道耕地健康状况略差于其他区域,板桥店镇和流水镇耕地健康状况最好。

内蒙古农牧交错带县域耕地健康评价及障碍因素分区研究

基于RS和GIS技术,利用层次分析法、物元可拓模型和障碍度模型,从“耕地质量—耕地产能—耕地环境”角度探讨了内蒙古农牧交错带耕地健康水平及限制耕地健康的因素,并进行了不同健康等级耕地障碍因素类型分区.结果表明:研究区耕地健康状态中等偏下.耕地可分成健康、亚健康和不健康3个等级,健康耕地占52.69%,无极健康耕地.耕地健康水平空间分布与地形保持一致性.健康耕地分布在北部平原区、中部黄土丘陵区的樊家夭盆地与浑河流域两岸;亚健康耕地分布在黄土丘陵区和山区;不健康耕地分布在南部山区.健康耕地障碍类型区有灌溉保证率、有机质和有效磷障碍区,有机质障碍区面积最大;亚健康耕地有交通便捷度、水土流失程度、田面坡度、灌溉保证率和有效土层厚度5类障碍区,有效土层厚度和水土流失障碍区占亚健康耕地的60.73%;不健康耕地分为水土流失程度、田面坡度和有效土层厚度3类障碍区,其最主要的影响因素是有效土层厚度和水土流失程度.提出了耕地障碍因素类型分区和管护方向,为内蒙古农牧交错带粮食产量的提高和耕地资源分区利用与管护提供了参考.

耕地健康产能评价及其空间分异——以济南市为例

为厘清耕地健康产能的内涵,丰富市级尺度耕地健康产能评价的研究,以山东济南市为研究区,构建包括气候条件、耕地弹性、生产环境等6个要素在内的耕地健康产能评价指标体系。采用加权求和法、逐级修正法等对研究区耕地产能状况进行测度,采用1+X累加法、乘积法对研究区耕地健康状况进行诊断,而后将二者叠加得到研究区耕地健康产能评价结果,并通过空间自相关对评价结果的空间分异特征进行探究。研究结果表明,研究区耕地产能较差的耕地面积占全区耕地总面积的7.90%,主要分布于济南南部山区;耕地健康状况较差的耕地面积仅占全区耕地总面积的1.51%,主要分布于济南历城区。耕地产能与耕地健康的全局莫兰指数分别为0.602、0.632,即二者结果均存在显著的空间正相关性,且耕地健康的空间集聚效应更强。进一步的局部空间自相关测量结果显示,耕地产能热点区可能为耕地健康冷点区,即二者集聚结果不同质。济南市耕地健康产能评价结果分为健康、轻度亚健康、中度亚健康、重度亚健康和不健康5类,耕地健康产能状况总体较优,不健康耕地仅占全区耕地的4.63%,且地域分异显著,整体上呈现北优南劣的特征;研究区耕地健康产能的总体评价结果受耕地健康状况的影响较大。本研究针对济南市耕地健康产能状况进行了评价,为较大尺度范围的耕地健康产能评价提供一定的参考价值。

耕地健康视角的耕地休耕空间配置研究——以贵州省松桃县为例

耕地休耕制度是落实“藏粮于地”战略的重要举措,对保障我国粮食安全和实现农业可持续发展具有深远意义。立足于探索耕地休耕空间配置的内涵和技术方法,以此解决因休耕地错配而导致休耕的效率和效益受损问题。以生态严重退化地区、国家第一批休耕试点的贵州省松桃县为例,采用基于休耕目标的耕地健康综合评价法诊断识别休耕地,并按照休耕要求优选休耕地。结果表明:(1)广义上的耕地休耕空间配置的内涵本质,就是将休耕规模、休耕区域、休耕时序和休耕技术模式进行优化组合,实现对休耕地的“定量、定位、定序、定术”宏观调控。(2)休耕区域空间布局的重要基础是基于耕地健康综合评价的休耕地诊断识别,耕地健康程度由耕地质量目标和耕地产能目标共同决定;休耕区域空间布局的核心内容是空间约束,以集中连片作为主要约束条件。(3)松桃县耕地健康程度一般,休耕潜力较大且旱地明显比水田休耕潜力大,适度休耕为主、优先休耕为辅。(4)水田休耕区域主要分布在东北部、西部和南部乡镇,旱地休耕区域全县皆有分布,主要集中在东部和中部乡镇。