乡村振兴视域下农村土地利用利益相关者分析

乡村振兴的实施使得农村土地利用与管理面临更多的挑战。应用利益相关者分析、博弈均衡分析和实证案例分析,探讨乡村振兴视域下土地利用各利益相关者的关系演变。研究结果显示：（1）1949年至今,农村地区土地利用利益相关者主体数量增加,博弈关系呈现复杂化、多样化和多向化;（2）乡村振兴时期主要有六种博弈关系,并探讨了案例村实施下山脱贫、发展乡村旅游、新型经营主体进驻、城市居民促进农村发展四种博弈决策过程;（3）乡村振兴视域下,农村地区发展应关注基础设施配套、土地利用效率与生态环境协调、农户生计可持续性等问题。乡村振兴中应注重实现土地利用各利益相关者的最优均衡,降低各方风险,保护生态环境并寻求多方利益平衡。     

河北坝上与坝下不同土地利用类型土壤入渗特征及其影响因素

为查明河北省坝上与坝下不同土地利用类型土壤入渗能力,选择张北县（坝上风蚀区）和阳原县（坝下水蚀区）作为典型研究区,采用微型圆盘入渗仪测量土壤入渗特性,并分析其主要影响因素。研究结果表明：（1）阳原县不同土地利用类型土壤渗透性能表现为：高盖度草地>低盖度草地>耕地>林地,张北县表现为：草地>耕地>灌木林地>防护林地;（2）不同入渗模型拟合度之间存在显著差异,其中Philip模型拟合效果最佳;（3）土壤初始入渗速率、稳定入渗速率、稳定入渗时间与容重呈极显著负相关关系,而与总孔隙度均呈极显著正相关关系。结果表明,该区草地土壤入渗能力最强,后期开展生态工程建设时应更加重视草地涵养水源的作用。     

基于土地利用与植被恢复情景的土壤侵蚀演变特征

基于土地利用与植被恢复情景,使用USLE和土壤风蚀方程对坝上地区水蚀和风蚀强度进行估算。结果表明：（1）2015年坝上地区风蚀、水蚀和总侵蚀强度均值分别为8.83±5.15 t·ha^-1·a^-1、4.37±6.62 t·ha^-1·a^-1和13.22±8.18 t·ha^-1·a^-1;风蚀占总侵蚀67%,水蚀占33%。（2）土地利用调整情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度分别减少4.9%~9.9%、2.9%~8.3%和4.3%~9.3%;土地利用+植被恢复情景下,风蚀、水蚀和总侵蚀强度则分别减少6.3%~13.8%、5.2%~16.2%和5.9%~14.3%。（3）土地调整面积与风蚀强度减少率呈对数关系,与水蚀强度减少率呈指数关系,与总侵蚀强度减少率呈线性关系（P<0.01）。本文结果可以为土壤侵蚀方程计算及区域土壤侵蚀防治提供数据参考。     

基于土地利用视角的乡村居业协同多尺度分析——以徐州市为例

“乡村振兴”战略是解决城乡发展不协调、乡村发展不充分问题的重要抓手。居业协同作为乡村人居融合发展的高级形态,其程度能够反映乡村振兴的质量与成效。采用土地利用数据从结构和利用两个维度探索淮海经济区中心城市徐州三个尺度下的居业协同格局,结果表明：（1）徐州市土地在供给方面表现出居业失衡,宅基地供给相对于经营性建设用地优势明显;但由于使用中宅基地的空废,二者利用状态表现得更协同。（2）不同空间尺度下,居业协同状态有所差异,其中乡镇尺度居业空间关系较为稳定,基本维持相对平衡,本文认为乡镇是土地资源配置、实施乡村振兴战略的最佳尺度。（3）后续研究中,居业用地适宜的比例及农用地对居业协同的影响都需要进一步探索。     

三江源植被碳利用率动态变化及其对气候响应

本文基于MODIS GPP/NPP数据估算了三江源植被碳利用率（CUE）,结合气象数据和高程数据采用一元线性回归和相关分析法,探讨了2001~2017年三江源植被CUE的时空变化特征及植被CUE对气温、降水量和蒸散量变化的响应.结果表明：（1）三江源植被CUE年内3~10月表现为先增加后降低的变化趋势,其中6月植被CUE最高.（2）三江源年植被碳利用率位于0.73~1,平均水平为0.85;植被CUE空间上呈现北高南低,西高东低的分布特征.（3）整体上,三江源4~10月植被碳利用率与同期气温、降水量和蒸散量分别呈现正相关、负相关和负相关关系,降水量是影响三江源植被CUE变化的主要影响因素,气温为次要因素,蒸散量影响程度最小.     

基于Landsat影像的赤峰市生态环境状况评估

根据国家生态环境状况评价技术规范,基于1990,2000,2010和2015年四期的遥感和地理信息数据对赤峰市生态环境状况进行评估.结果表明：赤峰市的生态环境变化状况可以分为3个阶段,即退化期（1990~2000年）,恢复期（2000~2010年）和平稳期（2010~2015年）.4a生态环境状况指数（EI）分别为70.58、61.21、67.63和68.35,生态环境状况整体为良.赤峰市1990~2015年生态环境状况变化度（△EI）为-2.23,略微变差.从退化时期到恢复时期,△EI由负变正,表明赤峰市生态环境状况在2000~2010年期间有所改善;从恢复时期到平稳时期,｜△EI｜变小,表明2010~2015年间生态环境状况变好趋势减缓.城市化进程和水资源短缺是赤峰市生态环境状况转好趋势减缓的主要原因,因此需要进一步开展生态保护工程,并合理利用地下水资源.     

土地承载力研究范式的变迁、分化及其综论

基于Kuhn范式理论,将现有土地承载力研究成果显化、梳理为4种主要研究范式,即基于限制因子的研究范式、基于多因素综合的研究范式、基于参照区的研究范式、基于生态足迹的研究范式。以范式应用的时代背景、空间尺度为着眼点,对各类范式进行综合比较,结果显示：基于限制因子的土地承载力研究范式起源最早、发展最为成熟,基于多因素综合、基于参照区、基于生态足迹的3种研究范式,均是以前者为基础,按照不同的方向分化而成;范式分化的原因在于时空条件的变化所引致的亟需解释、解决的现实问题的变化。范式本身并无优劣之分,但有其独特的适应性：基于限制因子、基于生态足迹的两种研究范式适用于全球及国家等大尺度土地承载力问题,且发展较为成熟,其成果具有较强的理论和实践指导意义;基于多因素综合及基于参照区的两种研究范式适用于市县等中小尺度,但其研究较为薄弱,所得的承载力分值、承载力相对值对区域土地管理实践的指导价值有限。当前,市县等中小尺度土地承载力研究亟需加强,其指导实践的有效性与可操作性亟待大幅度提高。     

土地利用方式下土壤有机碳特征及影响因素——以后寨河喀斯特小流域为例

为研究喀斯特小流域土壤有机碳空间分布与土地利用之间的关系,基于网格法在后寨河流域挖掘了2 755个土壤剖面,并采集了22 057个土壤样品。分析了后寨河流域不同土地利用方式下土壤有机碳密度特征。结果表明：后寨河流域土壤有机碳密度主要受人为干扰、土壤厚度与岩石裸露率的制约。不同利用方式土壤有机碳密度（0~100 cm）总体上呈现以下规律：水田>旱地>经果林地>园地>草地>弃耕地>坡耕地>乔灌木林地>乔木林地>荒地>灌木林地>灌草地。后寨河流域100 cm土壤有机碳平均碳密度为8.70 kg/m²,低于中国土壤有机碳平均密度10.83 kg/m²,总有机碳储量为5.39×10⁸ kg。科学合理地进行土地利用方式调整与管理,可以增大喀斯特小流域土壤有机碳储量。     

典型铅锌矿化区不同土地利用类型土壤重金属污染特征与评价

选取云南者海典型铅锌矿区周边冶炼区（A）、粮食主产区（B）、保护区（C）三个区域土壤为研究对象,分析三个区域内林地（LD）和耕地（GD）土壤pH、总碳（TC）、总氮（TN）、总磷（TP）和5种重金属（Hg、Cd、Pb、Zn、Cu）含量,利用典范对应分析（CCA）研究不同土地利用类型下它们之间的关系,基于系统熵值与重金属生物毒性改进灰色聚类评价法对研究区重金属污染程度进行评价。结果表明,A、B、C三区土壤的5种重金属均超过云南省土壤背景值,且含量A区 > B区 > C区,所有土壤样品Hg、Cd、Pb、Zn、Cu平均含量分别为7.24、1.53、1 794、2 892、210 mg/kg;LD土壤重金属含量普遍高于GD。研究区土壤pH总体呈弱酸性,但A区土壤受矿业活动影响呈弱碱性。TC、TN含量和C/N值均表现出LD大于GD,但TP含量表现为GD显著大于LD （P<0.05）。CCA分析表明LD和GD土壤pH与Cd和Cu呈负相关,与Zn和Pb呈正相关,且pH对重金属含量的影响最大;TC、TP与重金属Cd和Cu在LD土壤中呈正相关,在GD土壤中呈负相关。改进灰色聚类评价结果表明重金属污染程度均表现为LD大于GD;A区污染最严重且均呈重度污染,B区次之,C区污染程度最轻。经比较本文改进的灰色聚类评价法在准确性和灵敏度方面优于传统方法。     

Land Degradation Monitoring in Namibia: A First Approximation

This paper presents development of a first approximation of a Namibian, national level, land degradation monitoring system. The process involved a large number of stakeholders and led to the definition of four primary indicators that were regarded as related to land degradation in Namibia: population pressure, livestock pressure, seasonal rainfall and erosion hazards. These indicators were calculated annually for the period 1971–1997. Annual land degradation risk maps were produced for the same period by combining the indicators. A time series analysis of results generated by indicators was undertaken at two sites. The analysis revealed a general trend towards an increased land degradation risk over the period 1971–1997. A decrease in annual rainfall and an increase in livestock numbers caused this negative trend at one site, while decreased annual rainfall and increased human population were the causes at a second site. Evaluation of resulting maps through direct field observations and long-term monitoring at selected study sites with different conditions relevant for the indicators defined, is an essential next step.