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      近20年中國耕地?cái)?shù)量變化趨勢(shì)及其驅(qū)動(dòng)因子分析*

      2019-09-19 11:07:34王靜怡李曉明
      關(guān)鍵詞:耕地面積增加值校正

      王靜怡,李曉明

      (1.西安石油大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,陜西西安 710065; 2.陜西省土地工程建設(shè)集團(tuán)有限責(zé)任公司,西安 710075)

      0 引言

      我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國,耕地資源直接關(guān)系到國家糧食安全問題,是確保“中國人的飯碗牢牢端在自己手中”的重要基礎(chǔ)。同時(shí),在加快推進(jìn)我國社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程中,經(jīng)濟(jì)建設(shè)對(duì)土地的旺盛需求也對(duì)耕地保護(hù)帶來了極大的挑戰(zhàn)[1]。對(duì)于我國耕地的變化趨勢(shì)及其影響驅(qū)動(dòng)力的研究,一直都是一個(gè)熱點(diǎn)問題,甚至有專家學(xué)者通過史冊(cè)文獻(xiàn)資料的查證對(duì)過去300年我國部分省區(qū)耕地資源數(shù)量變化及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了研究[2]。

      目前,對(duì)于我國耕地變化趨勢(shì)的研究,多基于對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從空間尺度上可以分為國家尺度和區(qū)域尺度的研究。其中,對(duì)于國家尺度上的研究,由于統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)手段等多種因素的限制, 2008—2009年數(shù)據(jù)發(fā)生明顯的跳躍式變化,所以絕大部分的研究均處于2008年之前的部分時(shí)間段內(nèi),如畢于運(yùn)等[3]通過對(duì)我國建國至1996年實(shí)有耕地面積的收集整理研究分析了其變化分析; 李秀彬[4]對(duì)1999年我國前20年耕地面積變化的總體趨勢(shì)、空間特征和驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行了研究; 曹銀貴[5]研究分析了1996—2005年全國耕地變化的情況及其影響的主要因子; 黃忠華、吳次芳等利用1978—2007年我國耕地、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化、地方財(cái)政收入數(shù)據(jù)分析了社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)耕地變化的影響[6]。以上研究均將時(shí)間局限在2008年之前,而回避了2008—2009年耕地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)跳躍的現(xiàn)象,這不利于科學(xué)研究我國耕地的變化趨勢(shì)和指導(dǎo)耕地保護(hù)工作。對(duì)于區(qū)域尺度,如省級(jí),甚至市縣級(jí)尺度,由于統(tǒng)計(jì)基數(shù)較小,受統(tǒng)計(jì)方法、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等因素的影響不大,幾乎各個(gè)省份區(qū)域都有專家對(duì)其耕地變化和驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行了大量研究,如郭麗英等[7]分析了1996—2008年我國沿海地區(qū)耕地變化的基本態(tài)勢(shì)、時(shí)空特征及其主導(dǎo)成因; 吳霞等[8]選取1997—2014年寧夏耕地面積數(shù)據(jù)分析耕地面積變化趨勢(shì)及其驅(qū)動(dòng)因子; 武江民等[9]專門針對(duì)甘肅蘭州市研究其耕地動(dòng)態(tài)變化與驅(qū)動(dòng)力的定量關(guān)系。還有學(xué)者則基于基于國家、區(qū)域、省域、市縣不同尺度研究了中國耕地變化的驅(qū)動(dòng)力[10];

      20世紀(jì)80年代以來,隨著遙感等3S技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用,諸多學(xué)者開始不僅僅局限于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用,開始借助遙感信息技術(shù)對(duì)耕地變化進(jìn)行研究。如張國平、劉紀(jì)元等[11]利用中國資源環(huán)境數(shù)據(jù)庫及遙感影像對(duì)20世紀(jì)80年代末至2000年的中國耕地時(shí)空變化進(jìn)行了分析; 田光進(jìn)、莊大方等[12]通過對(duì)遙感圖像解譯研究80年代末與90年代末10年間耕地時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征; 劉旭華,王勁峰等使用中國1987—1989年和2000年兩期土地利用遙感調(diào)查數(shù)據(jù),探索定量化研究國家尺度土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力[13, 14]; 許麗麗等[15]基于中分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),深入分析了2000—2010年中國耕地變化及其空間差異,并對(duì)中國耕地占補(bǔ)平衡政策的實(shí)施效果進(jìn)行了評(píng)估; 李景剛等[16]選取1983—2001年NOAA等遙感數(shù)據(jù)分析了北方13省的耕地變化與驅(qū)動(dòng)力。遙感信息技術(shù)的應(yīng)用開拓了耕地變化研究的新途徑,但是由于遙感解譯的精度仍有待于進(jìn)一步提高,所以一定程度上制約了對(duì)于耕地變化的研究。

      多來以來,我國對(duì)于耕地?cái)?shù)量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)有多種來源,其中以國土資源部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被認(rèn)為最權(quán)威[17]。由于遙感影像解譯精度,與實(shí)地調(diào)查統(tǒng)計(jì)相比仍有一定差距,所以大部分學(xué)者仍采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,而且大多避開了數(shù)據(jù)有明顯變化的過渡年份。目前僅有極少數(shù)學(xué)者對(duì)過渡年份前后時(shí)間段的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)變化一并進(jìn)行了相關(guān)的分析[17, 18]。針對(duì)兩次全國土地調(diào)查的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的跳躍式變化,文章研究提出了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究分析兩個(gè)時(shí)間段的數(shù)量關(guān)系,以更科學(xué)地反映耕地?cái)?shù)量的變化趨勢(shì),同時(shí)基于校正數(shù)值研究影響耕地變化的驅(qū)動(dòng)因子,這在目前的研究中尚未見到,對(duì)于科學(xué)反映我國耕地變化趨勢(shì)具有積極的意義。

      1 數(shù)據(jù)與方法

      1.1 數(shù)據(jù)獲取

      1.1.1 全國耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù)

      我國耕地?cái)?shù)量,尤其是歷史時(shí)期的耕地?cái)?shù)量,長(zhǎng)期以來難以確定。國家土地管理部門從1986年開始,每年統(tǒng)計(jì)并公布我國耕地的增減情況,雖然還有其他職能部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),但仍以國土資源部的數(shù)據(jù)最為權(quán)威[17]。為準(zhǔn)確掌握全國耕地?cái)?shù)量,1984—1996年國務(wù)院安排開展了全國第一次大規(guī)模的土地利用現(xiàn)狀調(diào)查,數(shù)據(jù)成果統(tǒng)計(jì)到了1996年10月31日,結(jié)果表明,1996年全國耕地面積約為1.300億hm2(19.51億畝)[18],這一統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被認(rèn)為具有最高可信度[19]。隨后, 1996—2008年耕地面積數(shù)據(jù)均可直接從統(tǒng)計(jì)公報(bào)中查得。

      為進(jìn)一步準(zhǔn)確掌握耕地土地基礎(chǔ)數(shù)據(jù),國家于2007年7月1日起,啟動(dòng)了第二次全國土地調(diào)查,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2009年12月31日,統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示2009年我國耕地面積為1.354億hm2(20.31億畝)[18]。隨后的每年都有二調(diào)變更調(diào)查, 2007—2016年每年的全國耕地面積都可以從國家土地調(diào)查成果服務(wù)平臺(tái)直接查得。由于第二次全國土地調(diào)查采用的技術(shù)方法的改進(jìn)等原因, 2008年與2009年的耕地?cái)?shù)量存在“跳躍”現(xiàn)象,為科學(xué)分析耕地的變化趨勢(shì),這一現(xiàn)象問題在后文中進(jìn)行了著重的研究處理。

      1.1.2 驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)

      土地與人類社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展密不可分,全國耕地變化是在地理背景制約下、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件、災(zāi)害等自然條件共同驅(qū)動(dòng)下發(fā)生的[1],為探索研究耕地變化的驅(qū)動(dòng)因子,該文主要選取了3方面共17個(gè)因子指標(biāo)做遴選分析:一方面是反映全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合類指標(biāo),包括國民總收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)增加值及比例、第二產(chǎn)業(yè)增加值及比例、第三產(chǎn)業(yè)增加值及比例、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值; 另一方面是反映社會(huì)城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo),包括年末總?cè)丝?、城?zhèn)人口、鄉(xiāng)村人口; 還有第三方面是反映自然災(zāi)害的指標(biāo),包括受災(zāi)面積和糧食產(chǎn)量[20]。上述因子指標(biāo)近20年的數(shù)據(jù)均直接從國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站查得。

      1.2 研究方法

      該文研究通過對(duì)近20年全國耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù)的分析處理,研究其變化趨勢(shì),進(jìn)而通過與選取的因子進(jìn)行相關(guān)性分析,研究其變化的驅(qū)動(dòng)因子。其中,在對(duì)1996—2016年耕地面積的數(shù)據(jù)分析中,針對(duì)2008—2009年數(shù)據(jù)的跳躍現(xiàn)象,通過數(shù)據(jù)挖掘,一方面利用1996—2008年數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2009年數(shù)據(jù),另一方面利用2009—2016年數(shù)據(jù)反推2008年數(shù)據(jù),基于上述兩種相互預(yù)測(cè)或反推得出的數(shù)值,分析2008年和2009年耕地?cái)?shù)量的數(shù)據(jù)比例關(guān)系,進(jìn)而對(duì)1996—2016年耕地面積數(shù)據(jù)進(jìn)行比值歸一化,以探索研究耕地面積的變化趨勢(shì)。

      該文在數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)中,通過遴選對(duì)比最終采用的為ARIMA模型,即自回歸積分滑動(dòng)平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)提出的著名時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,主要是指將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列,然后將因變量?jī)H對(duì)它的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值進(jìn)行回歸所建立的模型,適用于該文的研究。

      2 近20年耕地?cái)?shù)量變化趨勢(shì)分析

      2.1 基于耕地?cái)?shù)量原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)及分析

      圖1 1996—2016年基于原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的耕地?cái)?shù)量變化趨勢(shì)

      圖2 1996—2016年基于校正后相對(duì)數(shù)據(jù)的耕地變化趨勢(shì)

      通過對(duì)收集整理的1996—2016年耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù)分析,如圖1,可以看出, 1996—2008年全國耕地面積逐年減少,其中以2000—2004年遞減速度最快; 2008—2009年耕地面積數(shù)據(jù)出現(xiàn)跳躍,由1.217億hm2(18.26億畝)增至1.354億hm2(20.31億畝); 2009—2016年耕地面積遞減速度非常緩慢。

      1996年國家完成了第一次大規(guī)模的土地利用現(xiàn)狀調(diào)查; 2009年第二次全國土地利用現(xiàn)狀調(diào)查完成。由此可見, 2008—2009年耕地面積數(shù)據(jù)的跳躍正是一調(diào)與二調(diào)數(shù)據(jù)的分界年份。全國耕地面積是否真的增多了約0.14億hm2(2億畝),經(jīng)文獻(xiàn)查閱分析[17, 18, 21],主要原因在于二調(diào)采用了更為先進(jìn)的技術(shù)手段,將以往少報(bào)的耕地面積統(tǒng)計(jì)入庫,進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。所以,近20年全國耕地?cái)?shù)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是基于兩次不同的技術(shù)水平,可直接分別研究各自時(shí)段內(nèi)的變化趨勢(shì),但如果要研究連續(xù)20年時(shí)間段內(nèi)的變化趨勢(shì),就須對(duì)兩個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,使之具有可對(duì)比性。

      2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的耕地?cái)?shù)量校正

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在時(shí)間序列上具有強(qiáng)有力的預(yù)測(cè)功能,該文首先利用1996—2008年耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)2009年的耕地?cái)?shù)量,由此得出2009年與2008年耕地?cái)?shù)量的比值關(guān)系α; 然后利用2009—2016年耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù),反推2008年的耕地?cái)?shù)量,由此得出2009年與2008年耕地?cái)?shù)量的比值關(guān)系β; 為更為科學(xué)地反映2009年與2008年耕地?cái)?shù)量的比值關(guān)系,取利用正向預(yù)測(cè)與反向反推兩種方法得出的α與β的算數(shù)平均值ρ作為實(shí)際的數(shù)量比值關(guān)系。

      該文研究在預(yù)測(cè)過程中,利用SPSS軟件,通過比較分析,在正向預(yù)測(cè)2009年數(shù)值和反向反推2008年數(shù)值中均選用ARIMA模型,其中正向預(yù)測(cè)選用的模型為ARIMA(1, 1, 2)(r2=0.975**),反向反推選用的模型為ARIMA(1, 1, 4)(r2=0.966**),兩者均在0.01水平呈現(xiàn)顯著性。由此,基于1996—2008年數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得出的2009年耕地?cái)?shù)量為1.213 387億hm2(18.200 8億畝),基于2009—2016年數(shù)據(jù)反推得出的2008年耕地?cái)?shù)量為1.353 987億hm2(20.309 8億畝),進(jìn)一步可得出α=996 899.887 E-6,β=999 895.617 E-6,則ρ=998 397.752 E-6,由此推測(cè)2009年與2008年耕地?cái)?shù)量的比值為998 397.752 E-6,即可為兩個(gè)時(shí)間段數(shù)據(jù)的校正系數(shù)。

      2.3 基于耕地?cái)?shù)量校正相對(duì)值的變化趨勢(shì)分析

      為進(jìn)一步客觀的反映近20年的耕地?cái)?shù)量變化趨勢(shì),對(duì)全部年份數(shù)據(jù)進(jìn)行比值歸一化及系數(shù)校正,在前文研究基礎(chǔ)上,首先對(duì)1996—2008年全部原始耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù)以2008年耕地?cái)?shù)量為基數(shù)計(jì)算得到的比值即為其耕地?cái)?shù)量相對(duì)值,對(duì)2009—2016年全部原始耕地?cái)?shù)量數(shù)據(jù)以2009年耕地?cái)?shù)量為基數(shù)計(jì)算得到的比值,再乘以校正系數(shù)ρ,即為其相應(yīng)年份的耕地?cái)?shù)量相對(duì)值。由此可以得出1996—2016年耕地?cái)?shù)量的變化趨勢(shì),如圖2所示,可以看出,近20年全國耕地?cái)?shù)量是呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)的,其中2004年以前,遞減速度較快, 2004年以后耕地?cái)?shù)量遞減速度較緩,尤其是2006年以后耕地?cái)?shù)量遞減速度趨于穩(wěn)定。

      3 耕地?cái)?shù)量變化驅(qū)動(dòng)因子分析

      該文研究共收集了1996—2016年共17個(gè)因子指標(biāo),首先進(jìn)行描述性特征統(tǒng)計(jì),如表1所示; 然后,通過分析耕地?cái)?shù)量與各因子指標(biāo)的相關(guān)性(表2),進(jìn)行對(duì)比分析,以此遴選出耕地?cái)?shù)量變化的驅(qū)動(dòng)因子。

      表1 1996—2016年各因子指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)特征

      因子最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差國民總收入(億元)70 780741 140304 446.950225 956.601國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)71 814744 127305 718.670226 519.843第一產(chǎn)業(yè)增加值(億元)13 87863 67131 240.71017 742.619第一產(chǎn)業(yè)增加值占比(%)8.55619.32512.1143.280第二產(chǎn)業(yè)增加值(億元)33 828296 236135 629.24094 949.577第二產(chǎn)業(yè)增加值占比(%)39.81047.55945.3271.999第三產(chǎn)業(yè)增加值(億元)24 107384 220138 848.860114 605.836第三產(chǎn)業(yè)增加值占比(%)33.56951.63442.5604.472人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)5 89853 98022 87216 332.770工業(yè)增加值(億元)29 530247 860116 532.76079 508.293建筑業(yè)增加值(億元)4 39349 52219 62315 992.727年末總?cè)丝?萬人)122 389138 271131 047.7104 702.171城鎮(zhèn)人口(萬人)37 30479 29858 413.24012 989.267鄉(xiāng)村人口(萬人)58 97385 08572 634.4808 313.397農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)13 54059 28828 842.62016 570.347糧食產(chǎn)量(萬t)43 07062 14452 326.4805 812.061受災(zāi)面積(萬hm2)2 1775 468.84 100.948 01 070.630

      表2 耕地面積與各因子的相關(guān)系數(shù)矩陣

      原始統(tǒng)計(jì)耕地面積校正后耕地面積相對(duì)值原始統(tǒng)計(jì)耕地面積校正后耕地面積相對(duì)值原始統(tǒng)計(jì)耕地面積1-0.142人均國內(nèi)生產(chǎn)總值0.651-0.749校正后耕地面積相對(duì)值-0.1421工業(yè)增加值0.638-0.784國民總收入0.649-0.746建筑業(yè)增加值0.688-0.716國內(nèi)生產(chǎn)總值0.652-0.745年末總?cè)丝?.433-0.918第一產(chǎn)業(yè)增加值0.663-0.736城鎮(zhèn)人口0.488-0.896第一產(chǎn)業(yè)增加值占比-0.2740.959鄉(xiāng)村人口-0.5180.88第二產(chǎn)業(yè)增加值0.647-0.774農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值0.686-0.709第二產(chǎn)業(yè)增加值占比-0.5190.259糧食產(chǎn)量0.752-0.524第三產(chǎn)業(yè)增加值0.649-0.717受災(zāi)面積-0.5140.708

      由表2可以看出,基于原始統(tǒng)計(jì)的耕地面積研究其與各因子指標(biāo)的相關(guān)性,由于數(shù)據(jù)的跳躍不足以反映耕地變化的實(shí)際趨勢(shì),與各因子指標(biāo)的相關(guān)性均不高?;谛U蟮母?cái)?shù)量的相對(duì)值,研究其與各因子指標(biāo)的相關(guān)性,可以發(fā)現(xiàn),與第一產(chǎn)值增加值占比的相關(guān)性最高,相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.959; 與年末總?cè)丝诘南嚓P(guān)性次之,為負(fù)相關(guān),系數(shù)為-0.918,城鎮(zhèn)人口和鄉(xiāng)村人口與之的相關(guān)性也較高,即第一產(chǎn)業(yè)增加值占比,總?cè)丝谝约俺擎?zhèn)人口數(shù)量與耕地?cái)?shù)量的變化相關(guān)性較好,是重要的驅(qū)動(dòng)因子。由此,可以推論出國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局調(diào)整、我國城鎮(zhèn)化建設(shè)水平是影響我國耕地?cái)?shù)量變化的重要因素條件。耕地作為第一產(chǎn)業(yè)的最重要的載體之一,與第一產(chǎn)業(yè)增加值密切正相關(guān),我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)布局要求會(huì)直接誘使我國耕地的變化。而城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中,一方面由于城鎮(zhèn)建設(shè)會(huì)直接占用大量的耕地,另一方面,城鎮(zhèn)化建設(shè)中大量的農(nóng)民人口直接進(jìn)入城鎮(zhèn)生活,或者進(jìn)城務(wù)工而導(dǎo)致耕地撂荒,所以城鎮(zhèn)化建設(shè)水平與耕地變化呈現(xiàn)密切的負(fù)相關(guān)。

      4 結(jié)論與討論

      土地本身既有自然屬性,又有社會(huì)屬性,對(duì)于耕地?cái)?shù)量的統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)期以來受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政策等諸多因素的影響,導(dǎo)致難以對(duì)其進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的趨勢(shì)研究。該文研究的時(shí)間序列跨度全國兩次土地調(diào)查的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),兩個(gè)時(shí)間階段的數(shù)據(jù)具有明顯的跳躍性,但并不代表2009年耕地?cái)?shù)量真的比2008年大幅度增長(zhǎng)。究其原因,主要是由于第二次全國土地調(diào)查中應(yīng)用遙感等新方法、統(tǒng)一了標(biāo)準(zhǔn),提高了調(diào)查的技術(shù)水平和準(zhǔn)確度,使原來因少報(bào)、漏報(bào)、瞞報(bào)等各種原因未被統(tǒng)計(jì)到的耕地重新統(tǒng)計(jì)入庫,所以要研究跨兩個(gè)階段的整體變化趨勢(shì),就必須研究建立其數(shù)值量化關(guān)系。該文通過數(shù)據(jù)挖掘,并對(duì)耕地?cái)?shù)量進(jìn)行校正和比值歸一化,研究結(jié)果比較準(zhǔn)確地反映了我國耕地變化趨勢(shì)的實(shí)際情況。

      研究結(jié)果表明,近20年,我國耕地?cái)?shù)量呈現(xiàn)遞減趨勢(shì),其中2004年以前遞減速度較快, 2004年以后遞減速度趨緩,我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局方面,主要是第一產(chǎn)業(yè)增加值占比,以及我國人口總數(shù)方面,主要是城鎮(zhèn)化人口數(shù)量是影響變化的主要驅(qū)動(dòng)因子。由于1999年后開始生態(tài)退耕導(dǎo)致耕地?cái)?shù)量迅速減少[17, 22], 2004年國家《土地管理法》修訂后強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)耕地保護(hù),實(shí)行占補(bǔ)平衡,對(duì)我國耕地的數(shù)量變化產(chǎn)生了積極作用。該文僅對(duì)近20年我國耕地?cái)?shù)量的變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析; 現(xiàn)在國家加強(qiáng)耕地保護(hù),不僅以數(shù)量為基礎(chǔ),更關(guān)注質(zhì)量,以產(chǎn)能為核心,實(shí)現(xiàn)數(shù)量、質(zhì)量和生態(tài)的三位一體保護(hù)[23],下一步將對(duì)全國耕地質(zhì)量的變化趨勢(shì)進(jìn)一步分析研究。同時(shí),該文研究通過相關(guān)性分析研究提出了主要驅(qū)動(dòng)因子,下一步還將進(jìn)一步對(duì)驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)率進(jìn)行量化分析研究。

      該文研究?jī)H對(duì)1996—2016年耕地?cái)?shù)量的變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析研究,由于對(duì)諸多指標(biāo)因子數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的完整性需求,未對(duì)更長(zhǎng)時(shí)間的耕地變化趨勢(shì)進(jìn)行研究。下一步,將在對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,通過對(duì)遙感影像的數(shù)據(jù)挖掘,深入研究更長(zhǎng)時(shí)間序列的變化趨勢(shì)。

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