赵齐阳[1]2003年在《基于GIS的雅安市土地生产潜力研究》文中提出以地理信息系统(GIS)为平台，建成雅安市气候、土壤、农业统计属性数据库及基础地理信息库，按唯一标识原则，与相应的空间数据联结，形成雅安市主要农业资源空间和属性一体化数据库。经过空间和属性数据配准、迭加处理，生成雅安市16032个土地生产潜力评价单元；在此基础上，应用“机制法”计算土地生产潜力，其中用“土地生产力综合评价指数(PI)”作为“土壤有效系数”来订正气候生产潜力，得到土地自然生产潜力。研究表明： 1、全市除宝兴外，处于我国东部叁等光温四级气候生产潜力西区。 2、雅安市土壤的有效系数在0.3047～0.8550之间，平均为0.6439，全市土地自然生产力水平为中等偏上，中低产田土占71.28％。 3、雅安市土地自然生产潜力在7843～17335kg/(hm~2·a)之间，土地自然生产潜力的高低与地形、地势以及坡度密切相关，不同土壤间差异较大，一般是地势愈高、坡度愈大、土壤质量愈差，土地的自然生产潜力就愈低，因此，陡坡耕地应退耕还林、还草，对质量差的土地应进一步加以整治和改造，以提高其生产能力。 4、雅安市土地自然生产潜力与目前的实际生产水平比较，其增产潜力平均为23.53％，说明农业技术和管理措施等的增产潜力较大；将目前土地的实际生产水平与15年前比较，土地的实际生产水平逐年上升，年均递增0.64％，显然，土地的自然生产潜力是可以通过各种农技措施来挖掘的。 5、土地自然生产潜力水平的主要土壤限制因素为有机质、全氮，其次为速效磷和土壤质地；区域潜在生产力差异的制约因素，主要为土壤，次为水分，水、土两项衰减合计为45.99％，石棉、汉源两县水、土衰减达到60％左右。 6、林地潜力在3986～15034 kg/hm~2之间，高等级林地比重小，以大相岭为界，北部的各县林地生产力水平高，南部的两县林地生产力水平较低。 7、天然草地生产潜力水平高，潜力在16973～4085kg/(hm~2·a)之间，以高产的一、二、叁级草地为主，且近10年来该比例变化不大。 8、利用新技术手段(GIS)来研究传统问题，可以较全面地考虑影响土地生产潜力的各种因素，反映各种因素的空间分布，能快速有效地进行计算和分析，提高研究结果的可靠性，并能不断补充和更新资料，获取最新的信息，为农业、国土、林业等政府部门进行农业结构调整、土地规划与整治、生态环境建设等提供时效性强、精确度高的基础资料和科学依据。
赵齐阳, 邓良基, 杨成建[2]2005年在《基于GIS的雅安市土地生产潜力研究》文中研究指明以国产MAPGIS6.0软件为平台,对雅安市1∶25万地形图、土地利用现状图、土壤图数字化迭加处理,生成16032个土地生产潜力评价单元,应用“机制法”计算土地生产潜力.研究表明:(1)雅安市大部分处于我国东部叁等光温四级气候生产潜力西区,土地每年自然生产潜力在7843~17335kg/(hm2)之间;(2)全市土地自然生产力水平为中等偏上,中低产田土占71.28%;(3)全市土地增产潜力平均为23.53%.区域潜在生产力差异的制约因素主要为土壤,次为水分;土壤限制因素为有机质、全氮,其次为速效磷和土壤质地.
郭刚[3]2012年在《基于GIS的桦南县土地生产潜力研究》文中研究指明中国是一个人多地少,人均土地尤其是人均耕地非常缺乏、人地矛盾比较突出的国家。同时,中国又是一个发展中国家,需要实现工业化、加快城镇化以及现代化建设,发展经济、促进社会和谐发展以及保护生态环境、科学合理地利用自然资源等任务都非常繁重。如何高效合理地利用自然资源,充分挖掘土地潜力,提高土地(尤其是耕地)的利用效率已经成为当今研究的焦点。在人口—资源—环境系统中,土地资源处于最基本的地位,为了人类的生存和发展,协调好人地关系,就必须对土地进行比较精确的评价,因此土地生产潜力评价便应运而生。本研究通过对国内外土地生产潜力研究进行分析比较,同时已农业生产潜力研究为基础,采用地理信息系统(GIS)以及桦南县的农业空间数据库与属性数据库,研究探讨了桦南县各乡镇的土地生产潜力。就桦南县各乡镇的实际情况采用“机制法”模拟模型,通过对光、温、水、土壤的逐步衰减,进而分析研究区的土地生产潜力,结论如下：1)利用地理信息系统(GIS)研究土地潜力,不仅可以有效而准确地分析计算,并且还能够全面综合地考虑各种自然资源因子对土地生产潜力产生的诸多影响。2)通过借鉴前人对土地生产潜力的研究方法,探讨了计算土地生产力的途径和公式模型,综合分析了桦南县各乡镇的土地生产潜力,为桦南县主要农作物的耕作安排及本县的农业生产提供科学依据。3)由于土壤有效系数是决定研究区农业单产水平高低的重要因素,本研究利用相关系数对土壤有效系数模型进行可行性检验,分析发现,本研究结果与实际情况有较好的相关性,同时证明了本次研究所采用的计算模型是正确的。进而得出桦南县提高土地生产潜力应以改造中低产田为首要目标,同时加强农业基础设施建设,促进合理布局；通过加强旱田灌溉与水源工程,改善灌溉条件；统筹利用好过境水资源,在积极开发地表水资源的基础上,合理利用和保护地下水资源,实现重点粮食产区灌排工程自动化以及智能化,建设旱能灌、涝能排的标准农田。综合来看,本研究结果基本符合桦南县的总体情况,因此,本研究对于合理利用桦南县域农用地以及提高本地区的粮食产量均有较好的指导作用,可以为桦南县的国土、农业、林业等政府职能部门在进行土地规划与整治、农业结构调整以及制定粮食生产发展战略、生态环境建设等时提供科学依据。
吴健[4]2006年在《基于组件技术的城镇土地定级系统开发》文中指出随着我国土地有偿使用制度改革的深入及土地市场体系的不断完善，地产市场逐渐走向规范，土地定级目前已成为我国地产评估的一项基础工作，同时有关城镇土地定级信息系统建设的研究也在不断发展和完善。本研究以国土资源部2001年制定的《城镇土地分等定级规程》中的土地定级原则、程序和方法为依据，采用面向对象的程序设计语言Visual Basic 6.0与ESRI(美国环境系统研究所)开发的GIS二次开发组件MapObjects 2.0相结合设计开发出城镇土地定级系统，并以雅安市雨城区青衣江南岸为例，实例验证了本城镇土地定级系统的实用性。 在程序设计方面，系统以Microsoft公司提出的组件对象模型(COM)为组件标准，以基于ActiveX技术的MapObjects组件实现定级图件资料的管理、空间元素的距离量算、缓冲区分析与迭加分析功能，结合OLE(对象链接与嵌入)技术与Microsoft Excel软件实现单因素与多因素统计图表的生成，采用Visual Basic设计程序界面并结合ACCESS数据库完成程序设计。在算法设计方面，采用极值标准化的方法计算定级指标分值，以指数衰减和直线衰减模型计算指标分值对定级单元的作用分值。在实例验证方面，选取农贸市场、综合商场和公交站点等16个定级指标对雅安市雨城区青衣江南岸约2.25平方公里的区域实施了土地定级操作，对系统的实用性进行了验证。 结果表明，运用GIS组件开发的城镇土地定级系统，指标值的标准化、加权计算、衰减计算由系统自动完成，不但极大地简化了城镇土地定级工作的计算工作量，而且通过修改单个指标图层，能够方便地实现定级成果的更新操作。采用模块化的设计思想和基于COM技术发展起来的组件式GIS技术，能够把GIS的功能、定级业务功能适当抽象，封装成为独立的模块，在实现城镇土地定级与GIS功能无缝集成的同时也有利于系统本身的维护更新。将组件技术应用到城镇土地定级信息系统的建设中，能提高开发效率、节约人力财力资源，克服独立开发模式与宿主开发模式开发难度大、周期长、成本高、兼容性差等问题。
张丽[5]2015年在《新和县土地整治潜力研究》文中认为近年来为确保粮食安全,国家要求坚守18亿亩耕地红线。土地整治是确保耕地数量和质量的一个有效措施,而进行土地整治潜力分析是实施土地整治的前提。新和县地处阿克苏地区,是渭干河流域冲积平原的古老绿洲。研究新和县土地整治潜力,对其及流域内其它绿洲进行土地整治、高标准基本农田建设、富民安居建设和城镇化发展等有重要意义。本文对研究区多光谱遥感影像在进行预处理的基础上,采用监督分类、目视解译与实际相结合的方法对研究区的土地利用现状信息进行提取。在Kqpalanning3.5平台上建立土地整治潜力的基础信息数据库。对研究区处理后DEM影像,运用GIS的3D空间分析功能对研究区的坡度信息进行提取,得到研究区坡度级别图,分析得出研究区坡度主要在0°到6°之间。在可进行整治的农用地范围、已实施的土地整治范围和规划中的农用地整理项目的基础上,以乡镇为评价单元,采用新增耕地系数法和沟、路、坎系数法分别对研究区农用地整理潜力进行分析,并综合两种方法得出新和县农用地整理潜力及潜力分级。研究结果表明,新和县农用地整理潜力为2802.25公顷,其中整治潜力较大的乡镇有渭干乡、玉奇喀特乡和尤鲁都斯巴格镇,整治潜力分别为487.35公顷、447.40公顷、433.05公顷。以新和县耕地面积、农业人口数据为基础,得出2013年其人均耕地面积为0.3421公顷。按《新疆维吾尔自治区农村宅基地管理办法》的规定确定新和县标准人均农村居民点用地面积为267平方米。通过标准人均建设用地法对研究区农村建设用地整理潜力进行分析,以乡镇为评价单元,得出新和县各乡镇农村建设用地整理潜力,并根据可新增耕地面积大小对其进行潜力分级。研究结果表明,新和县农村建设用地整理潜力为1344.36公顷,其中整治潜力较大的乡镇有玉奇喀特乡、渭干乡、塔什艾日克乡,整治潜力分别为352.53公顷、259.54公顷、209.00公顷。综合分析新和县农用地整理潜力和农村建设用地整理潜力可知新和县综合整治潜力为4146.60公顷。其中整治潜力较大的乡镇为玉奇喀特乡、渭干乡、尤鲁都斯巴格镇,其整治潜力依次为799.93公顷、746.89公顷、604.65公顷。研究区的土地整治潜力分析结果可以为其规划、实施土地整治项目提供参考,通过实施土地整治项目而达到增加粮食产量、改善生态环境的目的。可从两方面来安排土地整治项目以增加耕地产量:从可利用空间上增加耕地面积以增加耕地产量,主要可以优先考虑以上整治潜力较大的各乡镇;从质量上增加耕地产量,主要是对已经比较规整的耕地通过提高其亩产从而增加耕地产量,主要为桑塔木农场;此外,新和镇由于城市化发展较快,可补充耕地较少,可以不考虑进行土地整治。
诸丽娟[6]2013年在《基于高分辨率遥感影像的土地整治潜力分析》文中认为土地整治是近年来国家高度重视的一项工作，是保持国家18亿亩耕地保护红线的重要手段，而土地整治潜力分析则是进行土地整治的重要基础和前提。隆昌县是四川省6个国家级高标准基本农田建设示范区之一，采用有效的方法充分挖掘其土地整治潜力空间，对其区域内旱涝保收高标准基本农田建设、新农村建设和城市化发展等有重要意义。本文在隆昌县永久性基本农田划定工作建设项目成果的基础上，依据研究区高分辨率遥感影像，采用内、外业相结合的方法对研究区土地利用现状信息进行精确解译和实地验证，建立基于ArcGIS平台的土地整治潜力基础信息数据库，并运用GIS强大的空间分析功能对研究区土地利用现状进行分析。在充分了解研究区农用地数量、分布情况、利用存在的问题和已实施农用地整治项目成果等的基础上，采用新增耕地系数法和零星地类比例法对研究区农用地整治潜力进行分析测算，然后综合汇总得到隆昌县农用地整治潜力，最后以乡镇为评价单元，根据新增耕地面积大小和新增耕地率大小，采用四象限法对隆昌县农用地整治潜力进行分级。研究结果表明，隆昌县农用地整治潜力为3722.60公顷，其中双凤镇、黄家镇、龙市镇和迎祥镇新增耕地潜力较大，分别为369.27、354.19、352.09和350.98公顷。在充分分析隆昌县农村居民点面积和农业人口数据的基础上，计算隆昌县平均人均建设用地面积为136.73平方米/人。根据四川省新农村建设规范，确定隆昌县标准人均建设用地面积为100平方米/人。通过人均建设用地标准法对研究区农村建设用地整治潜力进行分析测算，然后综合汇总得到隆昌县农村建设用地整治潜力，最后以乡镇为评价单位，根据可腾退空间面积大小对研究区农村建设用地整治潜力进行分级。研究结果表明，隆昌县农村建设用地整治潜力为2192.07公顷，其中石燕桥镇、迎祥镇、界市镇和龙市镇可腾退空间面积较大，分别为281.48、279.43、244.81和208.71公顷。
袁天凤[7]2007年在《基于粮食生产能力的重庆市耕地质量评价研究》文中指出当前农用土地评价强调土地生产力水平和土地持续利用的评价，并向综合化、定量化、精确化、多元化、信息化方向发展。中国的粮食安全倍受国内外社会关注，耕地质量评价成为确保国家粮食安全的一项重要基础工作。中国正处在土地资源由数量管护向数量质量并重管护的转变时期。可持续土地管理，如耕地总量动态平衡、基本农田保护、耕地粮食生产能力的核算等，迫切需要对农用地，尤其是耕地进行等级划分，并形成以计算机技术为主要手段的、多层次、全覆盖、跨区域横向可比的评价体系。农用地分等应用了作物生产潜力模型，是一种土地生产力水平的评价方法，以作物生产力原理、生产要素理论、地租理论为理论基础，通过对光温和气候潜力指数的逐级衰减，计算获得自然质量等指数、利用等指数、经济等指数。本文吸收了专家关于农用地分等的思想和研究成果，针对简单套用农用地分等算法导致各层次等指数可比性差等问题，以重庆市为实证，提出了分模块控制的方法、独立产量数据和统一标准产量核算的检验方法，以实现跨区域和跨耕作制度间等指数的可比性目标。以2003年末更新调查的重庆市39个县域的耕地为评价对象，选用自然质量等和利用等指数模型，在GIS技术支持下，通过参数的确定和基础数据的模型运算、评价成果的宏观和微观检验、等级产能确定，建立了重庆市耕地质量评价体系。在此基础上进行了基于县域耕地质量的分类和分区和耕地质量分布与自然、经济要素的关系分析，揭示了重庆市耕地质量的空间分布规律。从自然资源与经济发展的关系出发，尝试引入空间自相关分析方法，并与常用的相关分析方法相结合，定量揭示重庆市耕地质量与经济发展的空间耦合关系。研究得出如下结果：1重庆市耕地质量评价模型构建在分等区划后获取了光温／气候潜力指数。以地貌形态为主，将重庆市划分为4个2级指标区；通过主要作物的生态适宜性和区域环境指标，将重庆市划分为2个标准耕作制度区，确定重庆市指定作物为中稻、玉米、甘薯、冬小麦、油菜，基准作物为中稻；以县域为单位调查了不同海拔指定作物的播种期—收获期等，提交国土资源部农用地分等办公室初步计算，经实地校核和验证，获得39个县域的光温／气候潜力指数。将最大自然质量等指数模型R_(imax)=∑α_(tj)·β_j析出，作为分模块控制的关键，进行了理论和实证分析以及算法改进。①β系数的产量比算法具有条件性，条件是作物生态条件相似、生育期基本相同；国家提供的重庆市光温潜力指数与实际存在一定偏差；不同2熟标准耕作制度间作物生育期重迭长短存在差异，导致最大自然质量等指数在指标区之间和区内水田和旱地之间出现较大偏差。②将模型改进为R_(imax)=∑α_(tj)·β_j·γ_j。基于β系数的本质是理论标准粮产量折算系数，将其从产量比算法调整为能量比算法；基于气候相同光温潜力指数和相当原理，引入光温潜力协调系数γ，采用产潜比法和参照系法获取，用于调整不同标准耕作制度间光温潜力指数和的偏差。③通过改进的算法获得重庆市5种作物中稻、冬小麦、玉米、甘薯、油菜的β系数为1.00、0.99、1.04、0.23、1.66，γ系数为1.00、1.11、0.90、0.86、1.05；用改进的算法与《农用地分等规程》算法分别计算4个2级指标区最大自然质量等指数，对比分析表明，改进的算法优于规程算法，有效实现了4个2级指标区水田和旱地最大自然质量等指数的可比，有机整合了各作物光温潜力对不同区域农用地质量的贡献，验证了方法的合理性。提取评价单元并获取单元属性数据，确定了自然质量分和利用系数模型的相关参数，建立了自然质量等和利用等指数模型。①在MapGIS环境下采用县域1：50，000—1：100，000土地利用现状图(2003年末)和坡度图迭加划分耕地评价单元，全市共划分142319个单元，耕地总面积2347627.48 hm~2；单元属性数据中，地貌因子采用县域1：50，000—1：100，000数字高程图和坡度图提取，土壤等因子采用第二次土壤普查数据和补充调查数据。②基于5个试点县样点耕作制度、作物产量、投入状况等调查，确定了2级指标区自然质量分8个地貌和土壤等参评因素，分3-6级不等，采用0-100分闭区间赋值，各因素权重不同；经综合协调，确定了全市统一的自然质量分因素—分级—分值表，保留了2级指标区间因素权重的差异性，提高了2级指标区间自然质量分的可比性。③根据村样点产量数据，确定了2级指标区指定作物最高单产，分村进行了利用系数计算。将自然质量分对最大自然质量等指数进行衰减，获得自然质量等指数模型；将利用系数对自然质量等指数进行衰减，获得利用等指数模型。采用100分等间距法将自然质量等和利用等指数划分为12个等级。对县域评价成果图进行制图综合，建立了重庆市1：500，000耕地质量评价成果图和不同尺度单元数据的空间对应关系。2重庆市耕地质量评价结果的宏观检验耕地质量评价结果的初步分析表明，全市自然质量等和利用等2种等级面积分布均以7等地比重最大，基本是向12等和1等地依次递减；同等级最大偏差为2.16个百分点(12等)，利用等5-8等地比重较自然质量等有所增加，1-4等优等地比重有所减少，9-12等劣等地比重减少略大。说明全市2种等级近于正态分布，总体偏差不大。2004-2005年县域粮食播面单产—平均等级检验模型分析表明，①自然质量等和利用等线性相关系数分别为-0.83和-0.87，达极显着相关水平。②25个县域的利用等、14个县域的自然质量等具有更大的合理性，确定了优选等(14个县域为自然质量等、25个为利用等)，播面单产—优选等线性相关系数提高到-0.92。③提出引入修正系数，对14个以自然质量等为优选等的县域的评价单元利用等指数修正的方法。研究表明，从县域层次宏观检验，重庆市自然质量等和利用等具有合理性和区域横向可比性；利用等合理性高于自然质量等，优选等高于利用等。3重庆市耕地等级粮食生产能力的确定典型县耕地质量评价结果分析与比较表明，大足和梁平地势起伏较小，以中优等地为主，缺劣12等地；彭水属光照低值区，地势起伏较大，1等地缺失，8等地比重最大；巫溪属光照高值区，地势起伏最大，具完整的12个等级，自然质量等以11-12等地为主，利用等以9等地为主。县域内不同地貌部位土壤类型不同，耕地质量具有不同的等级特征。典型县样点全年粮食产量—利用等指数关系模型分析表明，①调查共获得836个有效单元的作物产量，分布于不同的耕地类型和等级，具代表性，精度较高。②水田1地全年粮食产量为11625kg／hm~2左右；水田最低等级为8等，全年粮食产量为6750kg／hm~2左右。③旱地最高等地大足和梁平为3等，全年粮食产量为10275 kg／hm~2左右，巫溪为2等，彭水为4等，分别略高于、低于大足和梁平3等地水平；最低等级12等全年粮食产量为3825kg／hm~2左右。典型县样点全年粮食产量-利用等指数关系模型分析表明，①重庆市粮食产量与利用等指数呈极显着的线性正相关关系，4个典型县和全市，水田和旱地之间同等级产能差值低于相邻等间差，等级具有可比性，从单元微观层面检验了耕地质量评价成果的可靠性和跨区域和耕作制度的横向可比性。②重庆市等级粮食产能参数确定为：1等地和12等地的粮食产能为11699kg／hm~2、4006kg／hm~2，等级间平均粮食产能离差为699kg／hm~2；最大等级折算系数为2.92；12等地产能系数为0.34，产能系数相邻等间差平均为0.06。全市平均产能系数为0.682，单产能力为7974 kg／hm~2。4重庆市基于县域耕地质量的分类与分区以县域自然质量等、利用等、优选等为依据，采用聚类分析方法，将重庆市39个县域分为3类。以优选等为例，第1类县域(质量高)11个，1-6等地面积占较大比重；第2类县域(质量中)16个，2-9等地面积占较大比重；第3类县域(质量低)12个，6-11等地面积占较大比重。以县域优选等为依据，空间自相关分析表明，县域耕地质量存在显着的空间自相关性，即耕地质量相似的县域在空间上具有显着的集聚特征。耕地质量局部正相关的县域占87％。强势HH型县域21个、弱势LL型县域13个、过渡的HL型和LH型县域仅5个。HH型、HL型和LH型县域与聚类分类的1-2类县域具有较大的对应关系。以优选等为依据，将重庆市县域归为5个耕地质量区：渝西优质耕地区、都市中优质耕地区、渝中南中质耕地区、渝东南低质耕地区、渝东北低质耕地区，表现出1-4等优质耕地面积比重依次降低、9-12等劣质耕地面积比重依次增加的趋向。重庆市耕地质量呈现自西向东，再向东南和东北降低，耕地质量相似的县域在空间上显着集聚的分布特征。5重庆市耕地质量分布与自然要素的关系分析气候、地貌和土壤对耕地质量的影响主要采用要素图与光温／气候潜力指数分布、耕地质量分布图、耕地质量分区分类图迭加对比分析，耕地质量与景观要素的关系采用相关分析。气候对耕地质量分布的影响分析表明，①重庆市光照以渝东北最高，渝东南最低；光温／气候潜力指数以渝东北最高，以渝东南最低，说明光照对光温／气候潜力指数影响显着。②县级站点年平均气温对光温潜力指数的空间分布偏差总体影响不大。③降水等通过水分影响函数影响气候潜力指数，重庆市渝西西部降水偏低，其次是渝东北东部，水份影响函数以渝西西部较低，其次是渝东北东部；渝东南南部降水最高，水份影响函数亦最高，但区域差异不大。地貌和土壤对耕地质量分布的影响分析表明，长江谷地及其以北，东到万州，地势起伏和坡度较小、以紫色土和水稻土为主，1-4等优质耕地出现较大频率，集中了1-2类县域和HH、HL、LH型县域；此线以东以南，地势起伏和坡度增大，以石灰土、黄壤和黄棕壤为主，1-4等优质耕地出现频率大减，集中了3类县域和LL型县域。重庆市地貌和土壤存在空间耦合性，对耕地质量的空间分布产生决定性影响。耕地质量与耕地数量和结构的相关分析表明，县域耕地质量与垦殖系数呈对数正相关，决定系数R~2=0.6252；与灌溉水田比重呈线性正相关，R~2=0.7431；与旱地比重呈线性负相关，R~2=0.8463，表明耕地质量与垦殖系数、灌溉水田比重、旱地比重等景观结构要素存在显着到极显着的耦合关系，耕地质量与耕地质量与结构具有内在的空间耦合关系。6重庆市耕地质量与经济发展的空间耦合关系分析研究选用县域优选等和2004-2005年县域粮食播面单产、单位耕地面积农业产值、农民人均纯收入、人均GDP等经济指标进行自相关和相关分析。采用Moran’s I指数自相关分析表明，重庆市县域耕地质量和经济指标均存在显着的全局空间自相关关系，特征相似的县域在空间上显着集聚；耕地质量和经济发展的局部自相关存在极大的一致性，耕地质量为HH型的21个县域中，4项经济指标90％以上的HH型县域分布其中；耕地质量为LL型的13个县域中，3项经济指标也为13个LL型县域。1项指标为12个LL型县域。表明耕地质量与经济发展具有极大的空间耦合关系。耕地质量与经济指标的分区相关分析表明，重庆市非都市区县域耕地质量与经济发展存在显着或较显着的正相关关系，都市区县域相关性较低。全市和非都市区县域耕地质量与经济发展4项指标、都市区县域耕地质量与经济发展3项指标相关系数高于最小相关系数，仅都市区农民人均纯收入未通过检验。区域相关性从大到小依次为非都市区、全市、都市区。从全市和非都市区看，指标相关性从大到小依次为：粮食播面单产、农民人均纯收入、人均GDP、单位耕地面积农业产值。说明重庆市耕地质量与经济发展存在空间耦合关系，尤其是非都市区。
张玲[8]2005年在《基于RS和GIS的雅安市雨城区土地利用的时空变化研究》文中研究表明四川省雅安市雨城区是川西地区中、低山地形的代表。为研究1993年该地区土地利用现状详查以来土地利用的时空变化,在RS和GIS技术支持下,对1993年土地利用现状图和2001年Landsat5 TM遥感卫星图像进行处理和分析:使用ERDSA软件处理TM图像,包括进行图像投影变换、采用叁次多项式间接变换的方法对图像进行几何纠正、通过主成分变换对图像进行增强处理、通过掩膜运算利用行政区划栅格图像文件实现TM图像的不规则裁剪、建立雨城区TM影像的遥感判读标志、采用监督分类获得2001年土地利用分类图;使用MapInfo软件和ArcGIS软件,将比例尺为1∶5万的1993年雨城区土地利用现状图及地形图的栅格图像进行纠正、配准、矢量化、拓扑查错、文件转换、建立高程模型,并且进行迭加、统计等空间分析。 根据研究区地形地貌和土地利用的实际情况,以200m为一带,将全区分为第Ⅰ带(500m～700m)、第Ⅱ带(700m～900m)、第Ⅲ带(900m～1200m)和第Ⅳ带(>1200m)四个子研究区。分别讨论各子研究区土地利用的时空变化。研究发现:(1) 从雨城区土地利用空间变化看,旱地数量随海拔高度的上升呈上升趋势,至第Ⅳ带地区急剧减少;水田数量随海拔高度的上升呈减少趋势,但在第Ⅲ带地区数量有少许增加;灌木林地和有林地的分布情况相似,数量均随海拔高度的增加呈上升趋势,但有林地上升幅度更大;建设用地数量随海拔的升高而下降,但在其间有较小的波动。(2) 从各子研究区土地利用动态变化看,通过对各区域中各种土地利用类型的年变化率和相对变化率的分析得知,1993年至2001年,雨城区土地利用总体的动态变化主要表现在耕地向林地和建设用地转换,同时在四个子研究区中,第Ⅳ带的动态变化相对较大,而第Ⅰ带和第Ⅱ带的动态变化则相对较弱。 经过调查分析,本研究认为地形地貌、水热条件等自然因素是雨城区土地利用/覆盖的基本影响因素,在一定程度上起决定性作用,而人口增长、经济发展、城镇建设以及生态退耕等社会经济因素则是该地区土地利用发生时空变化的主导影响因素。因此综合运用土地管理的各种手段进行合理的土地开发和利用,本着兼顾数量质量,保护耕地、增加林地、控制建设用地的原则,施行合理规划、调整产业结构和农业内部结构、改造中低产田等措施,是实现中低山地区土地可持续利用的有效途径。
叶芳毅[9]2010年在《中国南方红壤丘陵区脆弱生态系统水稻生产潜力模型研究》文中研究指明利用作物生产潜力模型,根据环境影响因子来预测特定区域的粮食作物产量,分析环境的变化对作物产量的影响,从而为政府部门实施正确的环境和农业决策提供有效的依据,这对于加快中国农业的现代化进程、保护农业环境和解决中国的粮食安全问题均具有重要的意义。我国南方红壤丘陵区地域广阔,自然条件优越,是我国水稻的重要生产基地,长期以来由于投入不足以及土地利用和管理方式不尽合理,使得该地区土壤环境呈下降的趋势,对我国的粮食安全构成了潜在威胁。基于此,本研究将以南方红壤丘陵区脆弱生态系统为研究对象,通过水稻模型的遴选与应用探讨环境因子及管理措施等与水稻产量的关系。本文选取南方红壤丘陵区的典型区域——中国科学院桃源农业生态试验站为实验站点,对各水稻模型进行筛选验证,得到以“机制法”为基础的水稻模拟模型。结合地理信息系统(GIS)将水稻模拟模型推广应用到洞庭湖区域,收集水稻产量影响因子数据,得到洞庭湖区域2003年-2007年水稻模拟产量和土壤肥力指数,对模拟产量进行时间和空间分布规律研究,结果表明洞庭湖水稻产量高产区主要集中于常德大部、长沙东部及岳阳东北部。根据以上研究结果得到以下结论：(1)以“机制法”为基础的水稻模拟模型基本上能够反映洞庭湖区域水稻的实际产量,模拟产量和实际产量的偏差范围为5%-15%；(2)土壤特性是影响水稻产量的主要因素,其中有机质、速效磷、pH值是影响水稻常量的主要因素。(3)生态环境对水稻产量影响巨大,由环境恶化引起的水土流失、土地酸化及极端气候条件对水稻产量影响巨大,造成当年水稻产量欠收。
韩洁[10]2014年在《雅安市名山区农村建设用地整治潜力研究》文中指出近年来,我国人多地少的矛盾日益严峻,而农村建设用地整治是缓解该矛盾、实现耕地总量动态平衡、提高农民生活质量的有效途径。本文总结了国内外农村建设用地整治方面的研究,在运用相关理论的基础上,结合名山区具体实际情况,通过实地调研、室内分析,可知名山区现有人均耕地面积为0.061hm~2,低于四川省的平均水平,耕地保护和发展建设的矛盾突出,有必要对农村建设用地整治潜力进行研究。通过对名山区农村建设用地整治潜力影响因素的分析,可知整治潜力主要受经济、社会和土地资源叁类因素的影响。在此基础上选择农村人口、农村从事非农业劳动力人数、农民人均纯收入、城镇化增长速率、人均农业机械化总动力、化肥施用总实物量、人均耕地面积、人均农村居民点面积8项指标作为评价因子,采用AHP层次分析法来构建农村建设用地整治潜力评价模型。以人均建设用地标准法测算的理论潜力为基础,利用所构建的农村建设用地整治潜力评价模型来计算挖潜系数,再用该挖潜系数来对理论潜力进行修正得到现实潜力,同时,运用GIS空间分析法测算该地区的规划潜力,将名山区的现状农村居民点图层与规划农村居民点图层进行迭加分析,可得到规划潜力。经测算,名山区2011到2020年农村建设用地整治理论潜力值为1229.2hm~2,现实潜力值为848.15hm~2,而依据GIS空间分析法测算出来的名山区农村建设用地整治潜力值为610.84hm~2。最后,以聚类分析法来对潜力结果进行评价。虽然采用的两种方法测算出的农村建设用地整治潜力结果存在着一些差异,差异主要体现在部分乡镇潜力大小的排序,这更多是由于名山区城市化战略、主体功能定位以及经济实力的原因,但从长远来看,二者之间的差异会逐渐的缩小。依据AHP层次分析法测算的现实潜力以及GIS空间分析测算的规划潜力,名山区2011到2020年农村建设用地整治潜力的释放值在600-850hm~2之间。
参考文献：
[1]. 基于GIS的雅安市土地生产潜力研究[D]. 赵齐阳. 四川农业大学. 2003
[2]. 基于GIS的雅安市土地生产潜力研究[J]. 赵齐阳, 邓良基, 杨成建. 四川大学学报(自然科学版). 2005
[3]. 基于GIS的桦南县土地生产潜力研究[D]. 郭刚. 东北农业大学. 2012
[4]. 基于组件技术的城镇土地定级系统开发[D]. 吴健. 四川农业大学. 2006
[5]. 新和县土地整治潜力研究[D]. 张丽. 新疆大学. 2015
[6]. 基于高分辨率遥感影像的土地整治潜力分析[D]. 诸丽娟. 成都理工大学. 2013
[7]. 基于粮食生产能力的重庆市耕地质量评价研究[D]. 袁天凤. 西南大学. 2007
[8]. 基于RS和GIS的雅安市雨城区土地利用的时空变化研究[D]. 张玲. 四川农业大学. 2005
[9]. 中国南方红壤丘陵区脆弱生态系统水稻生产潜力模型研究[D]. 叶芳毅. 湖南大学. 2010
[10]. 雅安市名山区农村建设用地整治潜力研究[D]. 韩洁. 成都理工大学. 2014