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耦合空间权衡决策与连通性的耕地休耕优先区识别研究——以武汉市汉南区为例
被引量：
2
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作者
程超
陈佑淋
+2 位作者
吴九兴
费罗成
徐玉婷
《中国土地科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第10期82-92,124,共12页
研究目的:建立科学的耕地休耕优先区识别方法,破解现有“任务+指标”式休耕空间选择中入选休耕地块标准模糊、选择技术单一、空间形态破碎等问题。研究方法:以武汉市汉南区为研究区,集成休耕主控因素评价模型和三维魔方模型构建耕地休...
研究目的:建立科学的耕地休耕优先区识别方法,破解现有“任务+指标”式休耕空间选择中入选休耕地块标准模糊、选择技术单一、空间形态破碎等问题。研究方法:以武汉市汉南区为研究区,集成休耕主控因素评价模型和三维魔方模型构建耕地休耕空间权衡决策模型以诊断识别休耕对象,基于种子扩充片区搜索算法和NRCA模型构建耕地休耕优先区识别模型,进而耦合两个模型构建“对象选择、规模约束、连片分区”的耕地休耕诊断识别技术框架,以识别耕地休耕优先区。研究结果:(1)汉南区耕地休耕空间权衡决策的休耕迫切度以“迫切”和“较迫切”为主,空间分布上呈现集中连片分布和零星点状分布并存;(2)识别出汉南区耕地休耕优先区11个,占全区耕地总面积的15.89%,分区结果与同等休耕规模下休耕迫切度原始空间分布相比,休耕地块数量减少30.23%、单位面积增大36.74%、景观形状指数减少22.75%、边界密度降低20.9%;(3)识别出耕地利用强度主控休耕优先区、耕地健康状况主控休耕优先区以及耕地产能潜力主控休耕优先区3类休耕优先区,占比分别达14.68%、11.95%和73.37%,并提出针对性的休耕模式与管控建议。研究结论:基于问题导向的休耕优先区识别,实现了休耕分区兼顾空间决策科学选择休耕地和“集中连片”的现实政策需求,为精准实施休耕以实现耕地可持续利用和保障国家粮食安全提供了政策参考。
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关键词
耕地休耕诊断识别技术框架
耕地
系统健康
耕地
利用强度
耕地
产能潜力
种子扩充片区搜索算法
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题名
耦合空间权衡决策与连通性的耕地休耕优先区识别研究——以武汉市汉南区为例
被引量：
2
1
作者
程超
陈佑淋
吴九兴
费罗成
徐玉婷
机构
安徽师范大学地理与旅游学院
武汉大学经济与管理学院
出处
《中国土地科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第10期82-92,124,共12页
基金
国家自然科学基金面上项目(41871180)
安徽省社会科学创新发展研究课题(2023CX091)
安徽师范大学博士科研启动金项目(762302)。
文摘
研究目的:建立科学的耕地休耕优先区识别方法,破解现有“任务+指标”式休耕空间选择中入选休耕地块标准模糊、选择技术单一、空间形态破碎等问题。研究方法:以武汉市汉南区为研究区,集成休耕主控因素评价模型和三维魔方模型构建耕地休耕空间权衡决策模型以诊断识别休耕对象,基于种子扩充片区搜索算法和NRCA模型构建耕地休耕优先区识别模型,进而耦合两个模型构建“对象选择、规模约束、连片分区”的耕地休耕诊断识别技术框架,以识别耕地休耕优先区。研究结果:(1)汉南区耕地休耕空间权衡决策的休耕迫切度以“迫切”和“较迫切”为主,空间分布上呈现集中连片分布和零星点状分布并存;(2)识别出汉南区耕地休耕优先区11个,占全区耕地总面积的15.89%,分区结果与同等休耕规模下休耕迫切度原始空间分布相比,休耕地块数量减少30.23%、单位面积增大36.74%、景观形状指数减少22.75%、边界密度降低20.9%;(3)识别出耕地利用强度主控休耕优先区、耕地健康状况主控休耕优先区以及耕地产能潜力主控休耕优先区3类休耕优先区,占比分别达14.68%、11.95%和73.37%,并提出针对性的休耕模式与管控建议。研究结论:基于问题导向的休耕优先区识别,实现了休耕分区兼顾空间决策科学选择休耕地和“集中连片”的现实政策需求,为精准实施休耕以实现耕地可持续利用和保障国家粮食安全提供了政策参考。
关键词
耕地休耕诊断识别技术框架
耕地
系统健康
耕地
利用强度
耕地
产能潜力
种子扩充片区搜索算法
Keywords
technology framework of cultivated land fallow diagnosis
cultivated land system healthy
cultivated land use intensity
cultivated land productivity potential
algorithm of seed expansion area search
分类号
F301.24 [经济管理—产业经济]
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1
耦合空间权衡决策与连通性的耕地休耕优先区识别研究——以武汉市汉南区为例
程超
陈佑淋
吴九兴
费罗成
徐玉婷
《中国土地科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
2
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