长江三角洲地区耕地质量变化的初步研究——以锡山市为例

长江三角洲地区耕地质量变化的监测是区土地可持续利用研究的重点领域。锡山市位于太湖平原北部，其耕地质量变化过程反映了长江三角洲腹地经济发展水平较高地区的耕地现状和发展趋势。本研究以锡山市为典型区，依据第二次土壤普查资料，多年土壤监测数据和有关耕地系统状态的统计数据，结合研究区耕地状况的调查分析，提出了支持压力－状态－响应模型的耕地质量评价指标体系，并据此指标体系分析了该区耕地质量变化趋势。结果表明，该区耕地系统的发展总体上是可控的、有序的、但是耕地系统产出能力的稳定性呈下降趋势，系统高水平投入的维持面临较大的压力。鉴于人口增加和耕地持续减少的态势在很长一段时间内难以逆转，耕地占补的质量差异因素，是该区能否实现耕地总量动态平衡的关键所在。     

长江三角洲地区耕地数量变化及保护对策--以吴江市为例

长江三角洲是我国经济最发达的地区之一,但在经济发展的同时,耕地资源却日益减少,这将严重影响到我国未来的粮食安全问题。吴江市位于长江三角洲中心位置,强大的经济基础和有利的区位条件使土地资源得以高速开发利用,它是长江三角洲地区在耕地数量变化上一个较典型的地区,在土地整理方面也进行了成功的尝试。以吴江市为例,定性和定量地对耕地数量变化的人文驱动力进行分析,得出影响本地耕地数量变化的主要驱动因素为：工业发展,固定资产投资规模扩大和农业产业结构调整。随着经济的发展,这些驱动因素的影响,必然会造成耕地数量的进一步减少。如何保护长江三角洲地区现有的有限的耕地资源,实现国家新的《土地管理法》中所要求的耕地总量动态平衡是本地区面临的一个严峻问题。在进行保护对策研究时,除了采用通常各地已采取的一些措施外,还做了进一步的思考,对本地区在实施耕地总量动态平衡过程中农业产业结构调整存在的问题及本地区如何面以WTO的挑战提出建议。     

湖北省近期土地利用变化的遥感分析

土地利用，覆盖变化研究是全球变化研究的前沿和热点之一。采用遥感、GIS一体化技术．利用1989～1990年和1999～2000年获取的陆地资源卫星图像，建立了湖北省近10年来两个不同时期的同比例尺土地利用动态变化数据库，并对变化的时空特征进行了分析。结果表明，耕地减少了0．68％，林地减少了0．18％，各类建设用地总计增加了。7．92％．水域面积增加的幅度为3．01％。土地利用与土地覆盖变化的转型主要发生于上述4类之中．尤其是耕地与水域相互之间的转变比较频繁。动态度计算表明，土地利用变化最快的区域均处于大中城市及其周边地区；江汉平原、鄂东的大部分地区及鄂西的宜昌．土地利用变化较快；鄂西山区绝大部分、大别山区部分县及鄂东南幕阜山区的通山县，土地利用变化不大。     

我国耕地生态安全评价及障碍因子诊断

耕地生态安全评价及障碍因子诊断是改善耕地生态系统状况、促进耕地可持续利用的重要基础。在界定耕地生态安全内涵的基础上,构建了基于PSR模型的评价指标体系,采用熵值法和障碍度模型,对我国耕地生态安全进行了评价。研究表明：（1）1996~2010年我国耕地生态安全水平总体不断提高,综合指数从0484 4增加到0626 9,安全等级经历了“临界安全-较安全”的演变历程;（2）压力指数总体上呈现下降趋势,状态指数和响应指数总体上呈现上升趋势;（3）长远来看,系统压力是影响耕地生态安全的首要因素,1996~2010年系统压力和系统状态的障碍度分别以年均533%和052%的速度增加,而系统响应的障碍度以年均802%的速度下降;（4）影响耕地生态安全的主要障碍因子包括单位耕地面积农药负荷、单位耕地面积化肥负荷、人均耕地面积、土地垦殖率、水土流失程度等。为了促进耕地生态安全水平不断提高,需要进一步转变经济发展方式,加强土地利用监督管理,降低经济增长对土地资源的过度消耗;大力发展绿色农业,合理施用农药、化肥;积极开展农村土地整治,加强高标准基本农田建设;加大环境治理力度,有效控制水土流失程度     

农地整理项目农户耕地损失补偿额度的实证研究——基于耕地资源价值与农户受偿意愿

从耕地资源价值出发,测算农地整理项目农户耕地损失补偿额度,并基于湖北省孝感市和潜江市的农户调查数据分析农户的受偿意愿及其影响因素。研究表明:基于耕地资源价值体系,测算得到孝感市和潜江市农地整理项目农户耕地损失补偿额度分别为1 449 695.76、1 784 296.17元/hm~2;农户所期望得到的耕地损失补偿标准远低于耕地资源价值体系测算出来的理论值,两市农户对耕地损失的平均受偿意愿额度为336 197.95元/hm~2,可以农户受偿意愿为主、耕地农业生产价值和社会保障价值为辅,制定农地整理项目农户耕地损失补偿标准;受教育程度对补偿标准有显著负向影响,农户文化程度的提高有助于提高其对农地整理事业的认知程度,进而促进我国农地整理事业的发展;土地权属调整是解决农户耕地损失的一项重要措施,做好农地整理项目土地权属调整工作需充分尊重农户的意愿,并以农业现代化作为土地权属调整的目标。     

我国耕地资源安全保障主体的行为倾向与博弈关系

耕地资源安全是耕地保护的上升形式,从耕地资源安全的高度探讨其保障主体行为对于找出当前耕地保护政策失效原因具有重要的意义.文章从耕地资源安全的概念和保障主体分类入手,分析了各保障主体的行为倾向和博弈关系.研究结果表明,我国耕地资源安全保障主体主要包括中央政府、地方政府和农民,在耕地资源数量安全保障方面.中央政府的积极性强于农民,农民的积极性又要强于地方政府;在耕地资源质量和生态安全保障方面,各保障主体的保障积极性都要弱于数量安全,但中央政府的保障积极性仍最高,地方政府和农民均消极应对;各保障主体的行为倾向和博弈关系在一定程度上偏离了耕地资源安全保障政策的总体目标,而从法律上明确保障主体的权利、义务及其行为约束制度有助于规范我国耕地资源安全保障主体的行为.     

航班起飞过程的风险识别与控制

飞机起飞阶段是事故多发阶段,为了进行风险识别与控制,设计了定性判别方法和定量计算仿真算法,并以具体飞机坠毁事故为例分析了安全裕度.分别计算了飞机冲出跑道的速度、距离和逃生时间.中断起飞的速度与时间,是火灾发生后的判断关键,也构成了飞机起飞事故的裕度.结果表明,中断起飞的安全裕度比坠毁的大,且关于中断起飞的规定有矛盾之处;用于逃生的90 s规则高于中断起飞的决断速度的限制规定.该分析方法为处理危急时刻的两难决策问题提供了理论指导.     

江苏省耕地资源利用中存在的问题及对策探讨

根据《江苏统计年鉴 (1 999)》等相关资料 ,对江苏耕地资源利用中存在的一些问题进行了分析与总结 ,在此基础上 ,对实现江苏耕地资源可持续利用的相关对策进行了探讨     

贫困山区耕地利用转型对农业经济增长质量的影响北大核心CSCDCSSCI

贫困山区耕地利用转型发展是推动农业经济增长、助力脱贫攻坚和促进区域协调发展的重要途径。本文基于土地边际报酬递减规律探讨了贫困山区耕地利用转型对农业经济增长质量的影响机理,构建了影响效用实证模型,以鄂西16个贫困县为例开展实证研究,从技术效率和技术进步角度进一步分析了影响发生的具体原因,并针对各县市实际发展情况提出发展建议,以期为贫困山区经济增长和区域协调发展提出科学参考。结果表明:(1)耕地利用转型从功能形态转型和空间形态转型两方面对农业经济增长质量产生影响,其中功能形态包含作物生产、生活保障、生态保护三种形态,空间形态包含景观格局和数量分布两种形态;(2)耕地利用转型在一定时期内可促进农业经济增长质量的提升,但长期来看,耕地利用转型对农业经济增长质量的影响存在边际效用递减性;(3)实证发现,房县、长阳县、建始县、来凤县等4县耕地功能形态转型对农业经济增长质量存在促进效用而空间形态转型存在边际递减效用,郧县和咸丰县则是空间形态转型存在促进效用而功能形态转型存在边际效用递减性;(4)郧西县、竹山县、丹江口市、秭归县、恩施市和巴东县等6县市耕地功能形态转型和空间形态转型对农业经济增长质量均存在促进效用,竹溪县、利川市、宣恩县和鹤峰县等4县则均存在边际递减效用,验证了机理分析的正确性。论文还从利用地租地价杠杆和土地工程技术、完善耕地政策制度等方面提出了贫困山区耕地利用与管理的政策建议。     

中国耕地非农化压力时空格局的演变分析

社会经济和资源禀赋的区域差异导致耕地非农化压力表现出明显的空间异质性。开展耕地非农化压力测算并揭示其时空格局演变,是实现土地资源优化配置的基础。从经济因素、社会因素、产业结构和资源禀赋4个方面构建耕地非农化压力指数评价指标体系,采用熵值法计算各指标权重,继而计算1990~2014年中国31省的耕地非农化压力指数,并在此基础上开展了耕地非农化压力的时空格局分析。结果表明:(1)从空间格局分布来看,中国耕地非农化压力空间分布呈现明显的地理梯度,总体上呈现从东到西依次递减的态势。(2)从时间变化趋势来看,不同地区各省份之间的耕地非农化压力指数变化呈现多元化趋势。东部沿海地区,山东、浙江、江苏的耕地非农化压力指数处于上升阶段,上海、福建的压力指数变化趋势逐渐趋稳,广东的压力指数呈现下降趋势。中部地区,河南、河北、山西、江西的耕地非农化压力指数趋稳,陕西、湖北以及四川、重庆等西南地区省份的压力指数呈上升趋势。西部沿边3省(云南、西藏、新疆)的耕地非农化压力呈现了一致的下降趋势。(3)从时空格局结合来看,耕地非农化压力不同的省份其变化趋势呈现出截然不同的走向。在耕地非农化压力较大的地区,耕地非农化经历了从制度驱动向发展推动的阶段,经济增长的倒"U"型轨迹明显,经济增长与耕地非农化之间的关系逐渐脱钩。在耕地非农化压力居中或较小的地区,产业发展滞后,土地比较收益较低,耕地的社会保障作用、生态作用对耕地非农化的影响较大,从而增加了部分省份的耕地非农化压力。