耕地生产力隐性退化遥感监测与影响因素分析

以江苏省永久耕地为例,基于2001—2019年中分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)遥感影像,开展耕地生产力隐性退化遥感监测和影响因素分析。BFAST(Breaks for additive seasonal and trend)算法用于建模历史时期耕地生产力变化的预期行为,并以此为基准判断监测时期耕地生产力是否存在隐性退化风险。基于地理探测器,从3个准则层的8项指标变量对耕地生产力隐性退化进行了主导影响因素探测和因子交互分析。研究结果表明:江苏省存在生产力隐性退化的耕地比例为21.9%,具有显著的空间差异。西北地区的徐州市、宿迁市的耕地生产力隐性退化比例最高,分别为47.2%和43.4%,且表现出聚集性。东南地区的苏州市、无锡市和南通市的耕地生产力隐性退化比例较低,均不足10%。因子探测分析表明外流人口数量、种植业从业人员数量和农业机械化总动力3项指标对江苏省耕地生产力隐性退化的解释力最强。多因子交互耦合后,人口因素与生产条件解释力增强最为显著。耕地生产力隐性退化的地域分异类型划分为生产条件约束型、产出效益约束型和人口因素约束型。农业机械化总动力、农业产值和外流人口数量分别为3种约束类型的首要因素。从地域空间来看,人口因素约束型地区在江苏省占比最大,主要集中于苏北地区。对于不同约束类型区域分别提出加强高标准农田建设、实施惠农政策、减缓劳动力析出等相应的政策建议。

科技进步中人文的“隐性退化”

在科技进步过程中,人文得到了相应的启发和开拓,但与此同时,人文世界也伴随着种种相对的停滞、倒退,具体体现在科技、社会、独立的人文个体在不同层次、不同范围内都表现出了对人文的“隐性退化”现象。

“土地退化”研究范畴概述

土地退化问题是社会发展到一定阶段,伴随开发利用土地资源而生的一种限制农业生产、影响生态安全、威胁自然环境的重大科学问题。针对这一科学问题,国内外学者和协会均开展了相关研究,对土壤的显性退化给予了足够的重视,针对各类显性退化问题开展了富有成效的科学研究,取得了显著的成效。然而,截止目前对土壤的隐性退化还缺乏足够的重视,对其发生机理缺乏认知、对其危害性认识不足,对发生机理尚未探明。