基于 GRID 的坡耕地 退耕压力模型研究
坡耕地不同耕作模式下土壤养分流失特征研究
坡耕地不 同耕 作模 式下土壤养分流失特征研究
辛 艳 ， 王 碹 术 邱 野 ， ， 徐 璐 ， 刘 宇
（ 阳 农 业 大 学 水 利 学 院 ， 阳 １０ ６ ） 沈 沈 １ １ １
摘 要 ： 了确 定 辽 宁 省 坡 耕 地 在 不 同 耕 作 模 式 下 土 壤 养 分 流 失 的 特 征 ， 用 ６ 坡 耕 地 ， 取 大 豆 作 为 种 植 作 物 ， 天 然 降 雨 条 件 为 采 。 选 在 下 ． 用 顺 垄 、 垄 、 耕 、 耕 秸 秆 覆 盖 等 耕 作 模 式 进 行 组 合 试 验 ， 测 分 析 降雨 后 氮 、 养 分 流 失 的 变 化 特 征 ， 通 过 回 归 分 析 采 横 免 免 观 磷 并 方法 说 明 了降 雨 对 各 土 壤 养 分 流 失 浓 度 的 影 响 。 果 表 明 ： 统 耕 作 顺 垄 ＋ 翻 模 式 下 ， 、 流失 浓度 最 高 ， 结 传 平 氮 磷 总氮 为 ２ ． ・～， ４２ Ｌ ｍｇ 总磷 为 ２ １ｍ ・～ ． ３ ｇ Ｌ ；免 耕 和免 耕 秸 秆 覆 盖 在 顺 垄 布 置 下 与 传 统 平 翻 耕 作 相 比 ，分 别 减 少 总 氮 流 失 ３ ％和 ３ ％ ，减 少 总 磷 流 失 Ｏ ０ ２ １％和 ３ ％； 顺 垄 耕 作 组 合 模 式 相 比 ， 垄 耕 作 组 合 有 效 地 减 少 径 流 中 的 各 种 养 分 流 失 浓 度 ， 少 总 氮 流 失 ３ ％ ， 少 总磷 流 ８ ０ 与 横 减 ５ 减 失 ３ ．％ ： 态 氮 在 横 垄 ＋ 翻模 式 下 流 失 量 最 低 ， ３ ｍ ・一， 态 氮 在 横 垄 ＋ 耕 秸 秆 覆 盖 模 式 下 流 失 量 最 低 ， ６８ ｇ Ｌ ； ５４ 硝 平 为 ． ｇＬ 铵 Ｏ 免 为 ．ｍ ・～ 径 流 中磷 素浓 度 在 ０１ ０６ ｇ Ｌ 水 体 富 营 养 化 现 象 严 重 ： ．～ ．ｍ ・－ ， 回归 方 程 结 果 表 明 ， 然 降 雨 对 径 流 中各 养 分 的 流 失 浓 度 影 响 显 著 。 天 关键 词 ： 然 降 雨 ； 耕 地 ； 作 模 式 ； 磷 ； 分 流 失 规 律 天 坡 耕 氮 养
耕地压力时空演变分析--以青海河湟谷地为例
耕地压力时空演变分析--以青海河湟谷地为例乔宝华;曲衍波;冶祥【摘要】The pressure index of cultivated land refers to the ratio of minimum amount of cultivated land per capita to the actual arable land area per capita. Grain yield and grain sowing areas are essential influencing factors of this index. This paper analyzes the influen-cing factors of the 2006 to 2012 pressure indexes of the Hehuang Valley in Qinghai Province. Then after converting them into energy in-dexes,it further studies the pressure index of cultivated land of the whole region. The conclusion reveals that the local pressure index of cultivated land changes with the agricultural structure adjustment in the region,and there are variations among those counties in the research area. This research analysis on the regional pressure index of cultivated land plays an important guiding role in the regional land-use planning in the future.%耕地压力指数是最小人均耕地面积与实际人均耕地面积的比值，粮食产量、粮食播种面积的比重是其重要影响因素。
基于Logistic回归算法的滑坡预报模型
M rcr Kcr
(4)
其中，M姿r 和 cr 是对应于 K 的特征值和特征向量。
求得样本 渍( x )在特征向量的投影：
gr ( x j ) ( x j ) vr
M i1
c
r
(
(
xi
)
(
x
j
))
(5)
式中，r = p, p+1 , ... , M，g( x )为对应于 渍( x )的非线性 主元分量，所有投影形成一个矢量。
性进行排序和选择，减少了模型训练时间。由于在
高维空间中成灾因子的选取是一个非线性的问题，
KPCA 方法易于处理非线性问题，特别是对于高维
空间中成灾因子的选取上有一定的优势，在降维筛
选中应用广泛。KPCA 方法实现的具体过程如下： 令样本集为：X = { x1 , x2 , ... , xM }，其中 xk沂RN 为
作者简介：陈曙东（1995—），男，江苏省盐城市人，硕士研究生，主研方向：嵌入式系统开发及应用。 收稿日期：2020-12-25
窑36窑
微处理机
2021 年
在此以陕西省山阳县相关监测数据为研究对 象。山阳县位于陕西省东南部，地处秦岭南麓，是一 个“八山一水一分田”的土石山区。在地形上，呈现 出“三山夹两江”的特点。这也导致了研究区地质灾 害发生较为频繁的特点，地质灾害造成的损失严重 的影响了人民群众的生命财产安全。采用核主成分 分析法选取预报参数，基于 Logistic 回归算法建立 了基于滑坡灾害发生概率预报模型，并将该模型成 功应用于陕西省山阳县滑坡重点灾害实验区，为滑 坡灾害的预报及治理提供了一条新思路。
CHEN Shudong
( School of Electronics and Information, Xi an Polytechnic University, Xi an 710600, China)
基于GIS和RS的土地利用变化分析—以山东省邹城市为例.-毕业论文
本科生毕业设计（论文）题目：基于GIS和RS的土地利用变化分析——以山东省邹城市为例摘要本文以山东省邹城市香城镇、峄山镇、看庄镇、郭里镇、石墙镇五个乡镇为研究区域。
分别基于邹城市2007年LANDSAT7的ETM数据和2017年的高分一号遥感影像数据，利用ARCGIS和ERDAS软件，采用人工目视解译的方法，对邹城市的土地利用类型进行分类和解译。
然后对数据进行统计和对比分析。
以2007年和2017年五个乡镇各种地类的面积变化情况为基础，分析邹城市十年间土地利用情况变化原因。
研究结果表明：（1）草地、建筑用地、交通运输用地、水体和其他用地的覆盖比例减少了，耕地、林地、裸地和园地的覆盖比例增加了；（2）林地的变化幅度最大，减少了1572.00公顷，其次是草地、其他用地、裸地和交通运输用地，其中，草地增加了1411.06公顷，其他用地增加了1377.33公顷，裸地减少了1337.33公顷，交通运输用地增加了1241.16公顷；（3）邹城市土地利用变化的主要原因可归结为国家政策调控、工业发展和人口迁移三个方面。
关键词：GIS；RS；土地利用变化分析；ARCGIS；邹城市AbstractThis paper takes five towns in Zoucheng City,Shandong Province which including Xiangcheng、Yishan、Kanzhuang、Guoli and Shiqiang as its research areas. Basing on the ETM data of Landsat7 in 2007 and the GF-1 data in 2017,the land use types of Zoucheng City can be classified and interpreted by adopting the method of artificial visual interpretation with ArcGIS and Erdas.We give some comparative anaysis through the statistics of the data.On the basis of the area change of all kinds of land in five towns,the reasons for the change of land use in Zoucheng are analyzed in ten years.The results show:(1)the proportion of grassland、construction land、transportation land、water land and other land were reduced,and the proportion of plowland、forest land、bare land and garden plot were increased;(2)the biggest rangeability is forest land which reduced 1572.00 ha,inaddition,the grassland increased 1411.06 ha,the other land increased 1377.33 ha,the bare land reduced 1337.33 ha,the transportation land increased 1241.16 ha;(3)the primary reasons of zoucheng’s land use chang are the national policy,the development of industrialization and the migration of population.Keywords:GIS;RS;the Analysis of Land Use Chang;ArcGIS;Zoucheng City目录摘要 (I)Abstract (I)第一章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2国内外研究动态 (1)1.2.1国外研究现状 (1)1.2.2国内研究现状 (1)1.3研究目的和意义 (2)第二章研究区、数据来源和研究方法 (3)2.1研究区概况 (3)2.2数据来源 (3)2.3研究方法 (4)2.3.1技术路线图 (4)2.3.2影像预处理 (5)2.3.3影像分类 (9)2.3.4影像解译 (10)2.3.5地图成图 (11)2.4数据汇总 (13)第三章结果与分析 (14)3.1结果 (15)3.2分析 (16)结论和建议 (17)参考文献 (19)致谢 (21)第一章绪论1.1研究背景20世纪90 年代以来，土地利用和土地覆被变化已成为全球环境变化研究的重点领域之一，同时也是资源科学、地理学、遥感信息科学等诸多学科的热点研究方向[1]。
多重压力胁迫下东北黑土区耕地韧性研究及其启示—— 以黑龙江省拜泉县为例
第36卷 第5期2022年5月Vol.36 No.5May,2022中国土地科学China Land Science1 引言“零饥饿”是联合国2030年可持续发展议程17项目标之一，聚焦于在全球范围内消除一切形式的饥饿和营养不良，保证所有人——尤其是儿童及弱势群体享有充足且营养的食物。
粮食安全关系到人类永续发展和前途命运，是保障世界和平与发展、构建人类命运共同体的重要基础。
作为粮食生产的载体，耕地保护与可持续利用已成为保障粮食安全、支撑经济社会平稳健康发展的关键途径。
作为世界最大的发展中国家，我国人多地少、人均耕地资源稀缺的基本国情要求实行最严格的耕地保护制度。
自1981年国务院明确提出耕地保护的概念以来，我国构建了耕地doi: 10.11994/zgtdkx.20220411.091944多重压力胁迫下东北黑土区耕地韧性研究及其启示——以黑龙江省拜泉县为例李玉恒1，2，黄惠倩1，2，郭桐冰3，杜国明3（1.中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟重点实验室，北京 100101；2.中国科学院大学资源与环境学院，北京100049；3.东北农业大学公共管理与法学院，黑龙江 哈尔滨 150030）摘要：研究目的：将韧性理论引入耕地保护研究，评价黑土区耕地韧性进而揭示其短板要素，提出黑土区耕地韧性的提升路径与政策建议。
研究方法：基于覆盖黑龙江省拜泉县16个乡镇、154个行政村的问卷调查及土地遥感数据，从韧性发生学视角构建“压力—状态—响应”模型，以村域为单元，利用熵值法综合评价拜泉县耕地韧性。
研究结果：（1）拜泉县耕地韧性为0.421，处于中等偏下水平，耕地韧性不足；（2）立地条件对耕地韧性具有显著负向作用，耕地韧性较高的村庄集中于远离县城且地面坡度较低的地区，靠近县城且地面坡度较大的村庄耕地韧性相对较低；（3）农田排涝设施短缺、耕地劳动力投入不足是制约拜泉县耕地韧性的关键短板因素，耕地集中连片程度、耕地的机械、化肥投入以及粮食产出与收入有效支撑了拜泉县耕地韧性。
探索水土保持工程中的水土流失模型
探索水土保持工程中的水土流失模型在水土保持工程领域，水土流失是一个重要的问题，对环境和生态系统产生巨大的影响。
为了更好地理解和解决水土流失问题，研究学者们提出了各种水土流失模型。
本文将探索水土保持工程中常用的水土流失模型。
一、模型一：USLE模型（通用土壤流失方程）USLE模型是较早建立的水土流失模型之一，它基于土壤流失的基本原理和土壤流失因素之间的相互关系。
USLE模型包含了降雨侵蚀力因子（R）、土壤侵蚀力因子（K）、坡面长度与坡度因子（LS）、作物和植被覆盖因子（C）以及管理措施因子（P），通过计算这些因子的值，可以得出土壤流失量的估计值。
二、模型二：RUSLE模型（修正通用土壤流失方程）RUSLE模型是USLE模型的升级版，它在USLE模型的基础上引入了更多的因素，以提高模型的准确性和适用性。
RUSLE模型考虑了长期降雨侵蚀力因子（R）、土壤侵蚀力因子（K）、坡度和坡长因子（LS）、土壤流失修正因子（C）以及管理措施修正因子（P），同时还考虑了土壤侵蚀的时空变化规律，可以更好地模拟实际情况下的土壤流失过程。
三、模型三：SWAT模型（小流域水文模型）SWAT模型是一种综合型的小流域水文模型，被广泛应用于水资源管理和环境保护中。
该模型结合了气象、土壤、植被和地形等多个要素，能够模拟流域内的地表径流过程和水土流失量。
SWAT模型通过输入不同的参数和数据，可以对不同地区的水土流失情况进行精确的预测和分析，为水土保持工程的实施提供科学依据。
四、模型四：MUSLE模型（修改通用土壤失蚀方程）MUSLE模型是一种基于降雨和径流关系的水土流失模型，它与RUSLE模型十分相似，但将降雨侵蚀力因子（R）替换为了径流侵蚀力因子（R）。
MUSLE模型通过分析地表径流的产生过程，考虑了不同地区的水文条件和土壤物理特性，提出了一种与降雨量相关的地表侵蚀力计算方法，可以更准确地估计水土流失量。
五、模型五：WEPP模型（水土保持评估程序）WEPP模型是一种基于物理过程的水土保持模型，广泛应用于不同地区和不同土地利用类型的水土流失研究。
我国西北地区退耕还林政策失效原因与对策分析——基于“生产率模型”和“目标导向评估模型”
首先 ， 这种结合 是定性与定量 的结合 ； 其次， 通过生产率 三， 将不同领域 的两种模型相结合是对政策评估 的一种创新。
效 的 结 论 ，最 后 将 影 响 因子 进 行 文 字上 的 转述 得 出退耕 还 林 公式人 手 ，分析影 响因子能够快速得 出政策失 效 的原 因 ； 第 政策失效的原 因， 并提 出针 对 性 的 对 策 和 建议 。 关 键 词 ：生 产 率模 型 影 响 因子
标
目标 导 向模 型 政 策 目
３ ． 具体分析
３ ． １从 生产 率 模 型 角 度
３ ． １ ． １ 退耕还林 的投入及各 自的影 响因素分析
１ ． 研究背景及意义
１ ． １ 研 究 背 景
３ ． １ ． １ ． １国家资金投入 （ 用 Ｍ表示 ）
在退耕还林政策的国家资金投入 中 ，钱粮补贴是最为重
行反 思 ， 还引起 了许多专家学者 的重视 ， 纷纷对退耕还林政策 政府不顾当地 自然条件 ， 仅从部门利益 出发 配置林 （ 草） 种， 导 失效 的现象进行研究 ， 并积极 提出对策和建议 。
１ ． ２研 究 意 义
致林草成活率（ 用 ｋ表示 ） 低， 严重影响了退耕还林政策效益 。 此外 ， 经济林 和生态林 的 比重 （ 用 Ｐ表示 ） 也对 产出有很
然还在继续 ； 其次 ， 西北地 区农 业生产结构改 变不明显 ， 经济
林草投入是退耕 还林政策成本 的一个重要方面。 其 中， 由
增 长速度 尚慢 ； 此外 ， 农 民得 到的政策补贴较少 ， 收入 增加较 于西北各地区 自然条件差异大 ，对于种林还是种草必须坚持 少， 生活条件并没有太大提高。 这不仅使得国家政府对政策进 “ 因地 制宜 、 因需制宜 ， 适地适树（ 草） ” 的原则 。但是某些地方
坡耕地整治必要性与技术分析
坡耕地整治必要性与技术分析摘要：当我国农业由土地分散；粗放经营型向集约；精细农业转化之时，本文分析了坡耕地整治的必要性，坡耕地整治基本型式及技术要求等内容。
关键词：坡耕地；整治；必要性；技术Abstract: China’s agricultural land dispersed; extensive operation to an intensive; the fine agricultural transformation, the paper analyzes the the sloping land remediation necessity sloping land remediation basic types and technical requirements.Keywords: sloping land; remediation; necessity; technology1. 坡耕地整治必要性长期以来，我国坡耕地耕作粗放，土地产出率与劳动生产率低下，抵御干旱与洪涝等自然灾害能力不强，水土流失严重。
开展坡耕地整治，对提高农民生活水平、保障区域和国家粮食安全与农业生态平衡具有重大意义。
1.1坡耕地整治是对工业和城镇化发展占用耕地的一种补偿面向未来，由于工业发展与城市扩大，耕地面积比例不断缩减是不可能避免的，我国今后相当时期内工业和城镇化仍将维持较高的发展速度，工业用地的经济效益明显高于农业。
大量耕地被占用，且多是质量较高的水平梯地。
为了保障耕地面积的总量或最低红线，需要对坡耕地进行整治，使其整治后质量接近或达到占用前耕地水平。
1.2坡耕地整治是社会发展的必然要求由于我国农村土地条块分割，土地侵蚀严重，经营粗放，致使农业生产收入很低。
现在重庆出台鼓励和引导农民进行农村人口梯度转移的政策以及土地、房屋、社保、户籍“四个流动”的配套措施，既农村人口向城镇转移（农转非），从条件差的地区向条件好的地区转移（农转农），促进了我国国内人口的自然流动，保护了高山与偏远地区植被的修复和生态的恢复，同时要求平坝和交通方便地区坡耕地进一步提高单产，这就需要对坡耕地进行整治，它是社会发展的必然要求。
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( KZCX2 - 307 - 5)
作者简介 : 王黎明 (1963 - ) , 男 , 四川邻水人 , 博士 , 主要从事区域模拟等领域研究 。Email : wanglm @igsnrr. ac. cn 、wanglm2000 @yahoo . com
王黎明1 , 杨燕风1 , 欧阳宏斌2
(11 中国科学院地理科学与资源研究所 , 北京 100101 ; 21 国家基础地理信息中心 , 北京 100044)
摘要 : 坡耕地退耕还林还草作为保护生态环境的重要措施 , 已于 2000 年在长江上游及黄河中 上游等地区进行大面积试点 。然而 , 坡耕地退耕还林还草也引发一系列局域性和阶段性的复 杂问题 , 如粮食安全保障 、生态移民安置等 。这些问题产生的重要根源是坡耕地空间分布差 异导致的人口压力状况的空间差异 。文章设计了 4 个基于 GRID 的坡耕地退耕人口压力指数 模型 , 并以三峡库区的奉节县为例进行了模拟 。 关 键 词 : 坡耕地 ; 人口压力 ; 模拟 中图分类号 : P208 ; F3231211 文献标识码 : A
引 言
大面积陡坡地开垦是导致我国部分地区水土严重流失及生态环境退化的重要原 因
[ 1 ,2 ]
。1998 年在长江流域发生了特大洪灾 , 其直接原因是气候异常 、降雨集中 , 但长江
上游的水土流失是引发和加剧洪涝灾害的主要原因 [ 3 ,4 ] 。这次造成重大损失的特大洪涝灾 害促使中央政府对生态环境建设 , 特别是林业建设提到了重要议事日程 。2000 年 3 月经 中央政府批准 , 退耕还林还草试点工作在长江上游 、黄河上中游的 13 个省 ( 区 、市 ) 展 开 。2000 年 6 月中旬又启动了湖南 、河北 、吉林和黑龙江 4 省部分县的试点 。2001 年试 点范围比 2000 年进一步扩大 , 涉及 20 个省 、自治区 、直辖市 。 退耕还林还草无疑是一项制止水土流失和保护生态环境的重要措施 , 从全局角度看是 一件利国利民的 大 事 。然 而 , 退 耕 还 林 还 草 也 引 发 一 系 列 局 域 性 和 阶 段 性 的 复 杂 问 题 [ 5～10 ] 。部分学者 [ 5 ] 已开始利用 GIS 技术解决退耕还林还草中出现的问题 。从退耕还林 还草试点中面临问题的复杂程度来看 , 最复杂的往往不是林业工程上的问题而是社会经济 问题 , 如人口安置 、粮食安全等 。而这些问题产生的一个重要根源是坡耕地空间分布的差 异性 。坡耕地分布越集中 , 上述问题就越复杂 。本文设计了四个基于 GR ID 数据结构的退 耕压力指数模型 , 旨在定量表达坡耕地退耕对相邻区域的耕地产生的人口压力 , 并以三峡 库区的奉节县为例进行了模拟分析 。
第 20 卷 第4期 2001 年 9 月
地 理 研 究
GEO GRAPHICAL RESEARCH
Vol. 20 , No. 4 Sept 1 , 2001
文章编号 : 100020585 ( 2001) 0420389208
基于 GR ID 的坡耕地 退耕压力模型研究
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390
地 理 研 究
20 卷
1 坡耕地退耕人口压力的形成机制
每一块坡耕地总是与一定数量的人口相关联 。坡耕地退耕必将导致退耕农户耕地数量 的变化 , 而这部分农民为了获取足够的生产资料将通过一定方式向周围地区施加一定的压 力 。然而 , 并不是每一块坡耕地退耕都要产生严重的人口压力问题 。坡耕地退耕是否产生 严重的人口压力 , 与坡耕地的空间分布状况密切相关 。在坡耕地集中 , 而且耕地数量少的 地区 , 由于退耕的坡耕地占耕地数量的比重大 , 对周围耕地产生的人口压力就大 。当人口 压力超过一定水平值后 , 将产生环境 ( 生态 ) 移民问题 。相反 , 如果坡耕地分布较分散 , 坡耕地占耕地总量的比重小 , 则对周围地区产生的人口压力就小 , 退耕也比较容易 , 而且 不会牵涉到环境移民问题 。 一般来讲 , 坡耕地退耕后人们是通过以下两种方式来解决人口压力问题的 : ( 1) 压力在本地消化 。即通过本地生产安置人口 , 将人口压力分散 。退耕农户耕作的 坡耕地退耕后 , 可以通过在相邻的一定范围内 ( 通常是行政村和村民小组) 农户间承包耕 地的调整而重新获得足够的赖以生存的耕地 。或者通过退耕坡地的非种植业开发 , 例如栽 培果树 、药材等 , 而获得足够的生产资料 。退耕农户只需生产安置 , 而不改变居住地 , 因 此这部分人口不构成环境移民 。 ( 2) 压力向外地转移 。退耕农户耕作的坡耕地退耕后 , 无法在本地通过耕地承包调整 而获得足够的耕地 , 或者无法通过退耕坡地的开发而重新获得足够的生产资料 , 只能迁移 到其他地区 。退耕农户不仅需要生产安置 , 而且需要生活安置 , 从而形成环境移民 。需要 异地安置的人口主要分布于坡耕地分布集中 , 而人均耕地数量有限的地区 。 因此 , 建立退耕压力模型要解决的关键问题就是如何表达坡耕地退耕人口对一定范围 内的耕地产生的压力 。我们用人口压力指数来表征人口压力的水平 。
n k =1 n
213
∑( s
k
× rk × h k ) ×100 %
( 6)
pi =
k =1
∑
( s k × r k × h′ k)
上式中 r k 为第 i 单元的 “耕地 — 人口” 关联系数 ,其意义是与该单元耕地相关联的人口 数。 214 模型四 : 退耕坡地作为经济林开发对基本模型的修正 退耕坡地作为经济林开发 ,在一定程度上可以弥补退耕农户退耕后导致的生产资料损 失 ,比如进行果树 、 药材等开发 。特别是在水热条件优越的地区 ,发展经济林甚至比种粮食
pi = ui × 100 % vi
( 1)
式 ( 1) 中 u i 为坡耕地分布指数 , 其意义是单位土地面积内坡耕地所占百分比 ; v i 为 耕地分布指数 , 其意义是单位土地面积内耕地所占百分比 。 坡耕地分布指数 u i 和耕地分布指数 v i 分别由式 ( 2) 和式 ( 3) 计算 。
n k =1 n
212
∑( s
k
× qk × h k ) ×100 %
( 5)
pi =
k =1
∑
( s k × qk × h′ k)
式 ( 5) 中的 “s k × qk ” 的含义是把耕地面积折算为具有可比性的标准化面积 。 模型三 : 人口分布空间差异对基本模型的修正 人口空间的分布是有差异性的 。一般来讲 , 海拔低地势平坦且区位条件较好的地区人 口分布较密集 ,而高海拔地势崎岖的偏远地区的人口密度较小 。因此在基本模型的基础上 增加一个反映人口分布差异的系数 ,即 “耕地 — 人口” 关联系数 ,公式 ( 5) 被修正为
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392
地 理 研 究
20 卷
公式 ( 1) 可简化为 :
n k =1 n
∑( s
k
× hk) ×100 %
( 4)
pi =
k =1
图1 坡耕地与耕地比值关系分析示意图
Fig11 Sketch map of ratio relationship between slope farmland and farmland
根据上述分析 , 我们建立了以下模型 : 令 p i 表示第 i 土地单元所承受的人口压力 , 则 p i 由下式计算 :
ui 、 v i 数值的计算应用 GR ID 的焦点函数 (focalsum) 。 考虑到行政单元的不规则性 ,
采用圆形邻域更接近实际 。 图 1 b 代表单元 i 和 j 两个单元的圆形邻域 。 实线为 i 土地单元的 邻域 , 虚线为第 j 单元的邻域 。 邻域范围大小取决于两个因素 : 一是退耕后耕地调整范围大小 ; 二是农民从事耕作的 合理出行距离 。耕地承包的调整通常以行政村为基础进行 。因此 , 以行政村面积的大小为 邻域大小进行模拟是合适的 。如果在行政村内的耕地数量无法满足退耕农户的要求 , 就必 须考虑在乡镇级行政单元或县级行政单元之间调整土地 , 由于农民获取的耕地已超过适宜 的耕作出行距离 , 因此必须改变居住地 , 即产生环境移民 。根据统计资料 , 退耕还林还草 试点的重 点 区 域 之 一 的 三 峡 库 区 , 村 级 单 元 的 平 均 面 积 为 417km2 , 其 平 均 半 径 为 1122km 。由于各县 、市 ( 区) 地形条件不一样 , 各地行政村的几何半径也有所差别 。一 般情况下 , 以山地为主的区域行政村的面积及半径比较大 , 以丘陵平坝为主的地区的行政 村面积及半径较小 。 模型二 : 耕地质量差异对基本模型的修正 基本模型是建立在耕地质量均等的假设上 , 即同面积的耕地可以相互置换 。但事实上 由于耕地的土壤状况 、 分布高度 、 坡度大小 、 水热条件等的差异性导致的不同单元耕地生产 力水平存在很大的差异 。尤其是退耕区域多分布于山区 , 其耕地质量的差异就更大 。模型 二在基本模型的基础上增加一项表征土地质量差异的参数 qk 。公式 ( 4) 修正为
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4期
王黎明 等 : 基于 GRID 的坡耕地退耕压力模型研究
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个 25 度以下的耕地单元都要额外承受相当于自身面积 36 %的压力 。换言之 , 如果每一个 单元耕地退耕前承载的人口数为 100 人 , 则退耕后未退耕耕地平均每一个单元要承载 136 人。