基于耕地压力指数和GM（1,1）模型的区域粮食安全状况研究——以甘肃省天水市为例

在分析天水市1996-2005年耕地、人口、粮食动态变化的基础上,计算最小人均耕地面积和耕地压力指数,运用GM（1,1）模型对未来15 a天水市耕地压力指数进行了预测。研究结果显示：1996-2005年,虽然天水人均耕地面积持续减少,但由于耕地生产率不断提高,粮食产量和人均占有量在持续增加,最小人均耕地面积和耕地压力指数呈现降低的趋势,但是耕地压力指数始终在1之上。未来15 a耕地压力指数将进一步降低,耕地生产力的供给水平高于食物消费水平,区域粮食安全隐患较小。     

商洛地区粮食安全时空动态变化及驱动力分析

通过对1949～2006年商洛地区及所辖7个县的耕地压力指数、耕地压力变异系数进行测算和动态分析,研究结果表明：1949～2006年,①商洛地区耕地压力指数在1949～2006年间呈下降趋势,主要原因是由于期间最小人均耕地面积减少速度大于实际人均耕地面积的减少速度;近年来,耕地压力指数波动较大,这主要是由于期间个别年份自然灾害所致。且耕地压力指数大于1,区域粮食安全问题严峻。②商洛地区的人口增长、耕地面积减少,两者之间的矛盾尖锐,通过控制耕地面积减少速度、提高农业科技水平可以有效缓解耕地压力状况。③粮食总产量大幅增加,但距人均粮食消费400kg（小康水平）的差距还很大,耕地压力较大,各县耕地压力指数普遍都大于1。④各县间的同期耕地压力大小存在差异,近年来有加大的趋势。进一步探讨粮食产量与农业生产条件的相关性分析,农业科技的发展与运用直接影响着该区域粮食的产量。图4,表1,参14。     

内蒙古耕地压力的组合预测模型及动态分析

运用耕地压力指数计算了内蒙古1990-2008年间的耕地压力时间序列,选择指数模型、多项式模型和GM（1,1）模型对耕地压力变化趋势进行回归分析,建立了耕地压力的组合预测模型,采用粒子群优化算法求得组合预测模型的最优权重。研究表明：将粒子群优化算法应用到耕地压力组合预测模型的权重求解是可行的;1990-2008年间内蒙古耕地面积、人均粮食占有量都有所增加,耕地压力指数呈现明显下降趋势;预测结果表明2015年内蒙古耕地压力为0.714,未来5a粮食生产处于安全状态。最后提出了减轻耕地压力以确保粮食安全的措施。     

贵州省粮食安全与耕地压力时空动态变化及驱动因素分析

运用耕地压力指数模型、粮食平衡系数和主成分分析的研究方法，对贵州省及9个地市1989—2005年的粮食生产、耕地压力指数、粮食平衡系数作动态变化分析，及对粮食生产的综合条件进行了主成分分析，分析研究结果表明：①贵州粮食产量迅速增加。从1989年的708．25万t增加至2005年的1288万t，通过主成分分析，贵州的粮食产量与投入粮食生产的资本、技术和劳动与粮食产出密切相关。②人口增长与耕地面积减少的矛盾突出。人口数量呈直线型增长，从1989年的3134．94万人增加至3931．12万人，16a间增加了800万人；耕地面积呈减少趋势，从1989年的185．38万hm^2减少至175．35万hm^2。③耕地压力指数下降，从1989年的1．77降至2005年的1．22，主要原因是耕地综合生产力提高的结果，粮食平衡系数相应提高，但仍低于临界水平1，区域粮食生产相对全国平均水平未能自给。④各个地区的耕地压力减小，遵义市耕地压力系数最小，近年来小于1；粮食平衡系数上升，除遵义市外，其他地区仍小于1，人均粮食占有量为达到全国平均水平，同时各地区之间的粮食安全与耕地压力存在差异性。图4，表1，参16。     

陕西省耕地压力时空变化规律分析及预测

根据耕地压力指数理论和模型,分析了陕西省耕地压力的时空变化规律及成因,并对未来变化进行了预测.结果表明:虽然粮食单产和复种指数不断提高,但是由于耕地面积大量持续减少、人口的不断增多,1978～2005年陕西省耕地压力指数较高,耕地压力较大,并且呈上升趋势;2005年区间耕地压力差异不显著,但区间1996～2005年耕地压力变化差异明显,陕北高原区>秦巴山区>关中平原区.通过预测,2015年陕西省耕地压力指数达到2.237,耕地压力非常大.针对陕西省耕地压力指数逐渐增大现状,为减缓耕地压力提出相应的建议.图6,参7.     

江苏省人均粮食地域格局变化特征及其驱动力研究

应用GIS技术和空间自相关分析方法,探讨了1995年以来江苏省县域尺度人均粮食地域格局变化特征及粮食生产与经济发展的空间匹配格局,初步分析了粮食生产地域格局变化的驱动因素.结果表明:县域人均粮食存在显著的空间自相关特征,高高聚集和低低聚集趋势增强,全省粮食生产在经济发展相对滞后的洪泽湖流域、里下河地区和沿海农业区中部得到加强,而逐渐从经济发达的苏锡常地区退出;县域经济发展和粮食生产的地域格局呈现出日益显著的空间差异化特征;县域经济发展和政策导向是人均粮食地域格局变化的重要驱动因素,农业自然地理条件对粮食生产布局的决定性作用已有所减弱,在土地和劳动力等资源的比较优势利用基础上形成的社会经济发展综合驱动力对粮食生产布局产生着日益显著的影响.图4,参21.     

武汉城市圈耕地非农化时空特征及其与粮食产量的关系

城市化和工业化的发展促使部分耕地非农化,必将对粮食安全产生影响。以城市化和工业化发展较快的武汉城市圈为例,探索了1992—2007年间该区域耕地非农化的时空特征及其对粮食产量的影响。研究结论如下：①武汉城市圈耕地非农化速度高于湖北省的整体水平;该区域大部分县域单元的耕地面积和人均耕地面积均呈现减少态势。②各县域单元耕地非农化速度与区位有密切的联系;区位好的县域单元,耕地非农化速度相对较快,反之则反。③从等级划分角度分析,大部分县域单元的耕地非农化规模与耕地非农化速度相一致。④属于高、中产田的县域单元耕地非农化的数量相对较少。⑤耕地非农化不一定会引起粮食产量的减少,还取决于粮食单产的变化方向和变化程度等因素。⑥因耕地非农化而造成的粮食减产规模与耕地非农化规模在空间上基本保持一致;每年武汉城市圈因耕地非农化而造成的粮食减产,相当于147万人的粮食消费量。图2,表4,参16。     

耕地压力评价模型的建立及应用

提出标准人均耕地面积的概念。利用标准人均耕地面积这一指标对华北平原的安阳市1995~2005年耕地压力进行分析、评价。结果表明,该市耕地压力总的趋势逐渐减轻。分析了这一指标在耕地压力评价运用中的优点和存在的不足。图3,表1,参19。     

我国金融业区域发展差异的空间统计分析

本文利用我国31个省（直辖市）1997-2009年的数据，度量了我国金融业的空间集聚情况，并对我国区域金融发展进行了全局Moran Ⅰ检验、局部Moran Ⅰ检验和Moran散点图分析，以探讨我国区域金融发展的空间相似性和动态演变. 实证结果显示：从全局上看我国金融业空间聚集性仍不显著，并不像经济增长已呈现显著的聚集性分布，经济集聚远远先于金融集聚；但是，我国某些相邻的省市间的金融发展具有一定的空间相似性，局部呈现出某种集聚性分布，即金融业发展在局部具有一定的辐射效应.     

黑土区耕地地力综合评价研究

耕地地力的变化对粮食生产、生产力等具有重要的影响,黑土是东北地区重要的土壤资源,黑土耕地面积占东北区总耕地面积的18 08%,但常年粮食总产量占全区粮食总产量的28 1%,占全国粮食总产量的7 8%,具有十分重要的地位[1],但是由于掠夺式的经营,导致黑土不断退化。在分析了德惠市耕地地力等级评价因子的基础上,利用RS和GIS建立了耕地资源数据库,确定了每个评价因子的权重,并利用层次分析法,进行耕地地力的评价,最后利用耕地地力综合评价等级指数确定耕地的级别,为黑土区耕地退化治理和耕地的可持续利用与管理提供决策依据。图1,表1,参9。     

近55年来延安城市化进程与耕地面积变化分析

分析了延安城市化进程和耕地资源的变化趋势以及两者之间的相关关系,结果得出:延安市的城市化进程经历了快速增长、波动、徘徊停滞、稳步上升4个时期;耕地面积变化总体上呈减少趋势,与全省的耕地面积变化基本一致;耕地面积减少量与城市化水平呈现出非典型的“U”型曲线形状。延安城市化进程中必须不断提高城市土地的集约利用程度,变外延扩张为内涵发展,同时要加强耕地保护。图4,参19。     

近57年来新疆哈密耕地变化及驱动力分析

通过1949~2005年的统计资料,研究了近57a来哈密地区耕地的时空动态变化情况及其影响因子,并对其关系做了定量分析。结果显示:57a来哈密地区耕地面积总体呈上升趋势,其中1949年到1960年耕地面积急速增长,1961年至今耕地面积变化处于波动状态。哈密耕地变化的主要影响因子有社会经济因素、人口因素以及农业生产条件等。面对目前人均耕地面积急速下降的问题,应该采取法律、行政、经济、技术等手段,保护优质土地,高效利用土地,达到保护耕地的最终目标。     

太原市耕地资源动态变化及驱动力分析

利用1949—2005年的统计数据，分析了太原市耕地资源动态变化过程，并选取总人口、全社会固定资产投资额、人均GDP、工业总产值、第三产业比例等指标进行主成分分析。研究结果表明：太原市耕地数量经历了较快增长-急剧减少-平稳减少-波状减少的变化过程，太原市各地区的耕地变化也有明显差异性；通过主成分分析以及建立太原市耕地面积与驱动力因子的多元线性回归模型，得到经济因素、人口因素和第三产业发展是影响太原市耕地变化的主要因素。研究内容和分析结论对太原市耕地资源可持续利用具有重要意义。图4，表4，参18。     

居民收入与城市经济水平的空间自回归模型

分别以城市人均GDP和居民可支配收入作为衡量经济发展水平及居民收入水平的指标,根据2001年江浙沪25个城市的数据对其进行研究。研究表明,数据中具有显著的空间相关特征,在综合了空间特性的空间自回归模型中,参数估计值与普通回归模型的估计值相比有显著的不同,研究还发现,居民收入水平除了与当地经济发展水平有关,还与周边城市的居民收入水平以及经济发展水平相关。     

吉林省农民收入变动及影响因素分析

基于农民收入的时序演变、结构转变与空间差异分析,应用变异系数、极差系数和GIS技术研究吉林省农民收入的整体变动情况。研究表明:1986~2003年,吉林省农民收入在经过了稳步、曲线、直线、波形增长后遭遇平台期;家庭经营性收入仍是农民收入的主要来源,年均比例占总收入的80%以上;省内各市县农民收入的高低重心发生显著变化。利用1990~2003年的数据,选取影响农民收入变动的8项因素进行灰色关联分析,发现人均耕地面积是影响吉林省农民收入的首要因素,关联度高达0.893。结合吉林省实际,对8项影响因素进行了系统分析。图3,表2,参5。