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甘肃白龙江流域生态系统土壤保持功能时空变异及其影响因子 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤保持是生态系统提供的调节服务之一,在缓解区域侵蚀和维持生态安全等方面发挥着重要作用。基于InVEST模型和地理探测器等方法,开展了甘肃白龙江流域生态系统土壤保持功能时空变异及其影响因子分析。结果表明:（1）2002—2014年流域生态系统土壤保持功能不断增强,但空间格局变化不大;（2）各土地利用类型、海拔、坡度及坡向上土壤保持功能均有所提升,且保土功能增幅表现出随海拔抬升而减小,随坡度递增而增加的趋势;（3）降水量变化是流域土壤保持功能变化的主要因素,其与农作物单产变化、土地利用类型变化分别交互后的因子影响力较大。由于降水具有不可控性,因此,降低人类农业活动干扰,增加植被覆盖有利于甘肃白龙江流域土壤保持功能的提高。研究结果可为西北山地流域土壤保持和生态系统管理提供参考。 相似文献
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农田有机碳库是唯一可在较短时间尺度上通过合理利用而进行适度调节的碳库,农田土壤有机碳高精度制图对进一步明析地理环境背景,提升区域土壤固碳潜力,促进碳交易、碳中和等具有重要的意义。本研究以广东省为研究区,在中大空间尺度区域综合特征分区的基础上,基于地理探测器确定农田土壤有机碳空间分异的变量结构,分区构建分层多元复合模型,根据208 503个土壤采样点数据编制研究区高精度农田土壤有机碳密度空间分布图。结果表明：耦合自然地理特征和社会经济特征,引入多距离空间聚类进行中大空间尺度综合特征分区,能够显著收敛样本离散程度,土壤有机碳样本标准偏差均值、方差均值较未分区前分别下降0.55、3.53,Moran''s I指数上升0.08。受自然环境与人为扰动双重影响,农田土壤有机碳空间变异的变量众多,且不同综合特征分区内变量结构差异较大,年均降水量、海拔高度、地形坡度等变量在不同特征分区的影响力存在显著差异,土地利用方式及土壤理化性质等变量对不同特征分区均存在较大的影响力。基于地理探测器构建的分层多元复合模型,较好地解决了中大尺度和复杂情景下土壤有机碳空间分异规律与空间突变的同步表达矛盾,抑制了多变量插值噪声增加,其综合精度较地理加权回归模型（GWRK）、径向基函数神经网络（RBFNN）和普通克里格（OK）分别提升6.45%、10.45%和7.50%。在大密度样本集支持下,综合区域综合特征分区、地理探测器、分层多元复合模型等技术手段编制的广东省高精度农田土壤有机碳空间分布图,预测结果准确,空间细节表达清晰,为编制大空间尺度的土壤有机碳分布图探索了有效路径。 相似文献
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为研究黄土丘陵沟壑区耕地细碎化的特征,提高农业机械化水平,以延安市吴起县为研究区,以行政村为单元,基于ArcGIS与Fragstats软件,运用景观指数、地理探测器等方法评价了吴起县的耕地细碎化程度,分析影响因素,并划分土地整治工程分区。结果表明:(1)吴起县耕地综合细碎化程度总体较高,各程度细碎化的行政村数量排序为中度细碎>重度细碎>轻度破碎。轻度细碎化集中分布于吴起县北部,重度细碎化主要分布在中部、南部、西南部,中部地区的重度细碎化呈现出西北—东南走向的条带状。吴起县耕地细碎化的主要类型为面积细碎化,形状细碎化与分布细碎化程度相对较低。(2)吴起县耕地综合细碎化的主要影响因素为高程、坡度、距河流的距离、距农村居民点的距离,影响力大小排序为距河流的距离>坡度>高程>距农村居民点的距离。坡度、距河流距离分别与距农村道路距离、距农村居民点距离有很强的交互作用。(3)基于耕地细碎化评价与影响因素分析结果,划分土地权属调整区、土地平整工程主导区、农田水利工程主导区、农村道路工程主导区、土地工程综合整治区共5个整治工程分区,为吴起县耕地细碎化整治提供方向性引导。可见,吴起县耕地细碎化水平较高,空间异质性较强,主要受地形、水源、耕作便利性等多因素影响,需要以权属调整、土地整治等手段改善。 相似文献
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东北黑土带是我国重要的商品粮生产基地,土壤质量退化、水土流失等问题直接影响生态与粮食供给安全,为明晰东北黑土带土地利用变化特征及评价生态敏感性,以2000年、2005年、2010年、2015年、2020年东北黑土带5期土地利用数据为基础,采用转移矩阵、地理探测器、综合生态风险评价等方法,研究景观格局及生态风险变化趋势。结果表明：(1)2000—2020年,研究区未利用地面积增加1 035.7km2,水域面积减少975.8 km2,土地利用变化最明显,耕地是阶段性变化较为剧烈的土地利用方式;(2)不同自然因子对研究区土地利用方式的解释力存在显著差异,气温是土地利用方式变化的主导因素,风速与高程、气温、蒸发量、地温、气压、相对湿度、日照时间的交互作用对土地利用方式变化具有显著的协同增强作用;(3)随时间推移,研究区生态敏感性整体改善,高度敏感区域减少,轻度敏感区域增加,并且出现生态敏感高值区向北移动、低值区向南移动趋势,研究区生态敏感性高值区的形成可能与以风蚀为主的侵蚀作用有关。宏观尺度景观格局变化分析与生态风险评价对区域生态环境保护政策制定及实... 相似文献
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为刻画赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分布差异,严格落实耕地保护和科学管控“非粮化”,本研究以江西省寻乌县为例,采用地理探测器因子检测、交互作用检测等方法揭示赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分异特征及其成因。结果表明：2020年寻乌县农业产业结构“非粮化”水平为19.42%,以耕地转为林地和园地为主。农业产业结构“非粮化”空间分异与耕地本底条件、自然资源禀赋、经济区位、政策环境4个维度的因子均显著相关,而地形、农田基础设施条件、耕地连片度是农业产业结构“非粮化”空间分异的主导驱动因子。不同农业产业类型“非粮化”的关键驱动因子不同,多数因子对耕地发展林果业和设施农业的驱动方向相反,农业产业结构“非粮化”因子交互作用均为双因子增强或非线性增强。研究表明,赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分异明显,需要管控农业产业结构“非粮化”总量并客观分类处置,本研究为“非粮化”分类监测和客观处置提供了参考,为低山丘陵区优化农业资源要素配置和农业产业空间布局提出建议。 相似文献
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淮河流域是我国三大商品粮生产基地之一,优化其粮食生产格局对于保障中国粮食安全具有重要意义。基于比较优势理论测度淮河生态经济带安徽段50个区县2006—2020年的粮食生产优势,并采用ESDA模型、地理探测器模型分析其时空分异及其影响因素。研究表明:水稻的优势区域多数为规模主导型,小麦、玉米的生产区域普遍具有综合比较优势且分布逐渐向淮河以北地区聚集,种植面积的减少使豆类部分优势区域变为劣势区域;主要粮食作物的生产比较优势具有较强的空间自相关性,其中水稻、小麦比较优势指数的空间聚集情况较为稳定,玉米的高值聚集区分布由"双核心"变为"带状",而豆类恰好相反,两种作物呈"竞争"态势。此外,早期区域粮食生产优势与灌溉水平高度相关;年降水量与水资源总量解释力逐年增强且成为决定性因素,表明粮食生产布局与自然资源条件的匹配程度有所提高;农民可支配收入解释力处于低位状态且逐年减弱,反映粮食生产的优势区域农户收入反而较低,粮食生产与农民可支配收入"脱钩"程度加剧。 相似文献
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There are eight provinces and autonomous regions (Gansu Province, Ningxia Hui Autonomous Region, Xinjiang Uygur Autonomous Region, Inner Mongolia Autonomous Region, Tibet Autonomous Region, Qinghai Province, Shanxi Province, and Shaanxi Province) in Northwest China, most areas of which are located in arid and semi-arid regions (northwest of the 400 mm precipitation line), accounting for 58.74% of the country's land area and sustaining approximately 7.84×106 people. Because of drought conditions and fragile ecology, these regions cannot develop agriculture at the expense of the environment. Given the challenges of global warming, the green total factor productivity (GTFP), taking CO2 emissions as an undesirable output, is an effective index for measuring the sustainability of agricultural development. Agricultural GTFP can be influenced by both internal production factors (labor force, machinery, land, agricultural plastic film, diesel, pesticide, and fertilizer) and external climate factors (temperature, precipitation, and sunshine duration). In this study, we used the Super-slacks-based measure (Super-SBM) model to measure agricultural GTFP during the period 2000-2016 at the regional level. Our results show that the average agricultural GTFP of most provinces and autonomous regions in arid and semi-arid regions underwent a fluctuating increase during the study period (2000-2016), and the fluctuation was caused by the production factors (input and output factors). To improve agricultural GTFP, Shaanxi, Shanxi, and Gansu should reduce agricultural labor force input; Shaanxi, Inner Mongolia, Gansu, and Shanxi should decrease machinery input; Shaanxi, Inner Mongolia, Xinjiang, and Shanxi should reduce fertilizer input; Shaanxi, Xinjiang, Gansu, and Ningxia should reduce diesel input; Xinjiang and Gansu should decrease plastic film input; and Gansu, Shanxi, and Inner Mongolia should cut pesticide input. Desirable output agricultural earnings should be increased in Qinghai and Tibet, and undesirable output (CO2 emissions) should be reduced in Inner Mongolia, Xinjiang, Gansu, and Shaanxi. Agricultural GTFP is influenced not only by internal production factors but also by external climate factors. To determine the influence of climate factors on GTFP in these provinces and autonomous regions, we used a Geographical Detector (Geodetector) model to analyze the influence of climate factors (temperature, precipitation, and sunshine duration) and identify the relationships between different climate factors and GTFP. We found that temperature played a significant role in the spatial heterogeneity of GTFP among provinces and autonomous regions in arid and semi-arid regions. For Xinjiang, Inner Mongolia, and Tibet, a suitable average annual temperature would be in the range of 7°C-9°C; for Gansu, Shanxi, and Ningxia, it would be 11°C-13°C; and for Shaanxi, it would be 15°C-17°C. Stable climatic conditions and more efficient production are prerequisites for the development of sustainable agriculture. Hence, in the agricultural production process, reducing the redundancy of input factors is the best way to reduce CO2 emissions and to maintain temperatures, thereby improving the agricultural GTFP. The significance of this study is that it explores the impact of both internal production factors and external climatic factors on the development of sustainable agriculture in arid and semi-arid regions, identifying an effective way forward for the arid and semi-arid regions of Northwest China. 相似文献
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[目的] 陕西省神木市是黄河流域生态保护建设的重要地区。分析该地区生态环境质量变化,为资源型城市神木市的生态环境治理、修复及绿色发展提供科学依据。[方法] 选取2010,2015与2020年共3期Landsat遥感影像,利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)作为生态环境评价指标,分析神木市生态环境质量时空演变格局,并通过地理探测器探究该地区生态环境驱动机制。[结果] ①神木市生态环境质量持续恶化,RSEI指数下降幅度达到12.47 %,在2010-2015年间下降最快;神木市生态环境质量很差与较差的面积增加幅度达到15.29 %。②神木市生态环境质量恶化以西北部的风沙区率先增强,随后转向地势较低的东南部和东北部。同时,神木市生态环境质量以较差和一般为主,两者总和占据神木市总面积的67.09 %。③植被覆盖度与绿度、湿度、干度及热度4个指标因素均表现出显著的驱动性,其中植被覆盖度解释力最高(达到62.4 %),是神木市生态环境质量的主要驱动力;多因子交互也均表示出协同增强的作用,夜间灯光、人口密度、热度与植被覆盖度交互作用最强。[结论] 神木市生态环境质量总体仍在进一步恶化,尽管前期退化得到遏制,但恶化区域在逐渐扩大,提高植被覆盖度可以有效增强神木市生态环境质量。为此应进一步落实植被绿化等生态保护措施,提升神木市高品质生态环境质量。 相似文献
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在国际粮食供需环境剧变及国内耕地非农化压力下，保障国家粮食安全，保证健康状态下耕地的粮食产能是全社会的重中之重。但是现有的耕地质量认知仍偏重于“自然环境本底”与“投入-产出”作用的耦合效应，缺乏从健康视角对耕地粮食产能关键限制因子的多维度考量。以广州市从化区为研究区，在大量样本采样检测和实地调研测产的基础上，采用地理探测器识别了健康视角下我国南亚热带水田粮食产能关键限制因子。结果表明：我国南亚热带水田粮食产能受地理环境健康背景、土壤健康状况和农田健康人工环境3个健康维度协同影响，三者贡献力分别为2.702、2.025和1.200，13个影响因素贡献力（q值）介于0.012~0.865之间，36个影响因子贡献力介于0.004~0.537之间。健康视角下我国南亚热带水田粮食产能关键限制因子主要为农田水文条件、土壤物理与微量元素健康状况、土壤侵蚀状况、生产保障措施和人为管理强度中的7个因子，其贡献力介于0.299~0.537之间，贡献力大小依次为：表土质地 > 平均水位变化 > 农作活动频率 > 土壤侵蚀程度 > 灌溉保障能力 > 有效硅含量 > 灌溉方法。受现代农业种植策略影响，我国南亚热带水田中土壤肥力、酸碱度和生物健康水平普遍较高，但土壤有效硅含量严重不足，基于灌溉保障和灌溉方法的农田精准水环境管理措施也亟需重视。可见，农田粮食产能的“木桶效应”仍严重威胁粮食安全，导致粮食产能的不稳定性与空间差异性，建议高度重视不同土壤类型中的微量元素健康状况及农作物生长过程中水环境的精准管理。 相似文献
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贫困山区劳动力转移就业是提高家庭收入和实现脱贫的重要途径,但也造成了农村人才资源流失、社会经济建设缓慢甚至衰退等问题。科学揭示贫困家庭劳动力转移强度空间分异机制,对实施精准扶贫和乡村振兴战略具有重要的现实意义。该文以重庆长寿区为案例区,运用综合评价法对村域贫困家庭劳动力转移强度进行测度,并结合地理探测器、OLS模型等方法,探测出劳动力转移强度地域分异的主导因素,揭示空间分异机制,从而探究乡村发展策略。结果表明:村域贫困家庭劳动力转移强度空间分布具有明显的地域差异性,表现出"两高一低"的空间分布特征,西部明月山区和东南黄草山区高,西南-中部低丘区低,整体呈现北部高,南部低的趋势;影响劳动力转移强度空间分异的主导因素是人口老龄化、人均耕地资源、地面坡度、劳动技能培训,各因素对劳动转移强度分异决定力值分别为0.410、0.396、0.363、0.301;劳动力转移强度是多种因素相互作用的结果,且任何2个因素的交互作用大于单个因素的作用;基于村域贫困家庭劳动力转移分异机制,不同强度区域应因地制宜,从空间、经济、社会等方面制定不同的发展策略,为有序推进精准扶贫实现稳定脱贫和乡村振兴战略提供科学参考。 相似文献