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71.
耕地作为农作物生长的土地,对农业生产的可持续高效发展具有重要意义.从经济、社会与生态视角利用多因素综合评价模型和协调度模型,并结合GIS空间分析手段探究2000—2015年成都平原及周边区域耕地利用效益时间动态变化与各县(市、区)耕地利用效益空间变异.结果表明:1)2000—2015年成都平原及周边区域耕地利用社会、生态和综合效益指数分别从2000年的103. 24、100. 54和104. 81提高到2015年的103. 89、101. 37和105. 25,整体呈波动上升趋势,经济效益指数出现稍微下降趋势;2)近15年耕地利用各系统之间的协调度从2000年的极不协调转变为2015年的基本协调和比较协调,整体呈波动趋势.总体看来,实现成都平原及周边区域耕地利用效益,需要把耕地的3个效益有效结合起来,加大技术推广、引进人才及农业科研的投入;切实推进农业科技进步;确保耕地数量和质量;保障耕地生态安全,可持续利用耕地资源. 相似文献
72.
城镇化质量的高低对耕地利用水平产生不同影响,对二者演变进行分析有助于促进"城市-农村综合系统"的可持续发展.在综合统计数据、遥感数据和耕地质量评定的数据构建多元数据库的平台基础上,借助LISREL、ARCGIS、GEODA和SPSS等软件,对2000—2014年德阳与绵阳所下属各区市县城镇化质量与耕地利用水平时空演变进行分析,并在此基础上探讨了二者的耦合关系.研究结果表明:1)研究区内各区市县城镇化质量水平在时间序列上整体呈上升趋势,而耕地利用水平随时间变化总体比较平稳;2)在空间上,城市化质量提高程度差异较大,且区域差异越发明显;在耕地利用水平空间上,区市县在向高分值区提升的同时,区域差异不断缩小;3)城镇化质量与耕地利用水平之间存在显著的正向相关性,但耦合方式不尽相同.判定城镇化质量与耕地利用水平之间具体耦合关系,有助于为合理推动城镇化发展和耕地保护提供新思路. 相似文献
73.
高铁对城市间劳动力流动格局会产生较大影响,进而对区域就业密度格局产生影响.采用加权平均中心、地理加权回归方法研究高铁对京津冀县域尺度2010—2017年就业密度格局演变的影响,结果发现:高铁的开通显著改变了区域就业密度格局,劳动力从最初向高铁沿线区县集聚,过渡到向地级市或更发达城市集聚,高铁的虹吸作用促使以衡水为中心的就业密度低值区的形成.高铁背景下经济发达、就业待遇更好的地区更容易吸引劳动力,而社会固定资产的投资对劳动力的吸引力较弱;相对于高铁开通年限而言,高铁班次变量对区县就业密度的影响更为显著,其中正向影响主要分布在北京、天津和位于京广高铁沿线的保定北部区县.总体来说,高铁对京津冀县域就业密度的影响以集聚效应为主.该结论可以为未来高铁建设背景下区域就业格局的优化和调整提供实践参考. 相似文献
74.
时空离群点挖掘作为空间数据挖掘中的一个重要分支,为了找到与时空邻居对象有显著差别的时空对象,他们的数量很少,非常容易被当做数据噪声而被忽略,然而挖掘时空离群点能够发现意想不到的有意义的时空模式。在对现有的时空离群点挖掘进行研究时,我们发现挖掘对象通常是海量空间数据,因此研究合适的并行算法弥补串行算法的效率不足势在必行。 相似文献
75.
在我国,水旱灾害发生频繁,给人们的带来巨大的经济损失,而造成我国水旱灾害频繁发生的主要是受到季风气候的影响,从而使得我国水旱灾害呈现出多发且分布较广泛的特点,而独特阶梯状的地貌特征则是进一步加剧我国空间降水不均的主要原因,并使之呈现出“西北多干旱,南方多雨涝”的特点. 相似文献
76.
从行业污染程度的视角对农村工业进行分类,分析农村工业结构变动的时空分异特征,探讨农村工业结构变动对环境影响的机理,构建环境影响指数,定量评价农村工业结构演进的环境污染效应.主要结论如下:①1988-2010年间农村工业轻度污染行业所占比重呈现增加的趋势,而污染行业呈现下降的趋势.研究期内环境影响指数呈现"增长-下降-增长"的变化趋势,2002年以后又逐步呈现增加的趋势.②农村工业结构区域分异特征明显,在省级层面,江苏、山东、浙江、山西、河北、河南、广东、辽宁、上海等省市重污染行业和中度污染占全国重污染行业的比重较多,环境影响指数也都较大.在区域层面上,污染行业也主要集中在东部发达地区,东部地区环境影响指数远远大于中部和西部地区.在环境管理实践中不同的地区应实行差别化的管理政策. 相似文献
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79.
80.
研究选取海丝核心区——福建省为案例地,从生态韧性、经济韧性、社会韧性3个维度构建旅游可持续发展(tourism sustainable development, TSD)韧性评价指标体系,采用熵值法计算权重并赋值,运用ArcGIS10.2揭示了区域内TSD韧性水平总体和分维度的时空格局差异和特征,并采用模糊集定性比较分析方法(fsQCA)对研究地旅游发展竞争力水平高值与非高值的指标因子组态路径进行分析.结果表明:(1)疫情影响下海丝核心区TSD韧性水平总体格局较疫情发生前有所优化,主要表现为闽南地区的TSD韧性水平提升;(2)总体空间分布格局上,高水平地区位于闽东南沿海一带,构成“C”字形连线,低水平地区则位于闽西北部山区;(3)分维度韧性水平上,生态韧性和社会韧性水平在新冠疫情影响下仍有所上升,但经济韧性水平有所下降.(4)疫情前后,海丝核心区旅游发展竞争力高水平组态路径得到简化,非高水平的组态路径未发生改变;高水平和非高水平的组态路径存在差异. 相似文献