[目的]为探明区域耕地非农化时空变化特征及演变路径，实现对安徽省耕地资源的保护及精准管理。[方法]基于1980、1990、2000、2010、2020年安徽省LUCC数据，利用GIS空间分析手段，并借鉴重心迁移模型，探究安徽省县域耕地非农化过程及空间分布关系。[结果]（1）近40年安徽省耕地非农化面积差异明显，４个不同阶段耕地非农化面积呈不断增长态势，耕地非农化强度趋向于皖中最大，皖北次之，皖南最小的格局。（2）县域耕地非农化速度等级空间分布地域差异性显著，皖南速度最快，皖北最慢。耕地非农化速度等级自小到大的重心点密度逐渐降低，整体波动方向为北西-南东方向，且波动幅度逐步提升。耕地非农化速度重心点的轨迹表明近40年安徽省耕地非农化历经了由中心向外围扩散又逐渐收敛的过程。（3）耕地非农化重心向东北方向迁移且距离不断变小，空间形态上呈现Y型，非农化路径表现为先远离后靠近的扩散态势。非农化重心一直偏安徽省几何中心以北。[结论]揭示了安徽省耕地非农化演进过程及扩散路径，为政府部门掌握耕地变化以及保护耕地资源提供对策。

利用安徽省78个气象台站1971~2010年能见度和相对湿度资料,统计出历年各站霾发生日数并分析其时空分布特征,通过历年霾日数变化趋势、EOF分析等方法对安徽省近40a霾的气候变化特征进行分析。结果表明:安徽省霾日数存在显著的增多趋势;霾高发期在秋冬季,1月更是一年中霾发生最多的月份;5~6月是霾发生的次高峰,6月的极重霾为全年中最多;白天出现霾的几率高于夜晚,早上8时是一天中最容易出现霾的时刻。安徽省霾年平均日数的空间分布很不均匀,平原多于山区,主要城市及周边地区的年平均霾日数较多,山区很少;沿淮淮北的极重霾日数最多。2007年前后霾的年平均日数达到40a来的最高值。霾日数EOF前4个模态累...

在5期时间跨度20多年的武汉市土地利用数据基础上,利用ArcGIS的空间统计和空间分析功能,拟合出武汉市耕地非农化的空间洛仑兹曲线并制作了基于耕地非农化速度分级的重心曲线,结合统计数据分析耕地非农化扩散路径及其与经济、人口重心曲线变化的相关关系。研究结果表明:1武汉市是个典型的单中心城市,其耕地分布不均衡,耕地非农化仍是在围绕城市中心进行,耕地非农化在乡镇级别上是非均衡发展的,但非均衡程度在逐年减缓;2基于耕地非农化速度分级的耕地非农化重心曲线表明,耕地非农化速度快的点到速度慢的点的密度有逐步降低的趋势,并且速度快的点到速度慢的点还有向外围扩散的趋势;3武汉市耕地非农化扩散路径、GDP重心变化...

研究目的：在土地利用现状及变更数据的基础上，综合运用多种空间分析法，揭示２００５—２０１３年龙泉驿区耕地非农化空间过程和规律，并通过非农化重心曲线分析其空间扩散路径，从而为耕地资源保护与合理利用提供参考借鉴。研究方法：综合运用空间数据挖掘、ＧＩＳ空间分析、重心模型等数学模型方法。研究结果：（１）龙泉驿区耕地非农化空间分布较为明显，集中分布在西部平原的城镇周边及主要交通干线附近区域，表现出明显的不均衡性，但２００９—２０１３年与２００５—２００９年相比，这种不均衡性有所减弱；（２）以耕地非农化指数为等级划分标准的高等别非农化区的行政村集中分布西部平原城镇周边区域，整体呈现出西高东低的空间分布格局．．．

随着中国人口增加、经济的快速发展,耕地非农化过程加快,建设用地大量侵吞耕地,粮食安全问题引起了高度关注。本文以东北三省为研究对象,应用GIS技术详细地分析了其在1993年～2003年10年间耕地非农化空间特征、耕地非农化与耕地综合质量、高产田的空间关系及由耕地非农化所导致的粮食减产空间分布,研究结果表明:①东北三省耕地非农化面积16.599×104hm2,耕地非农化率为1.012%,吉林省和黑龙江省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份,辽宁省和吉林省耕地非农化区域分别呈"云片状"集团式和平行条带的空间分布特征,处于交通位置优越及沿海的县(市)耕地非农化程度较高;②吉林省耕地非农化面积最大,...

[目的] 耕地非农化加剧使得耕地保护面临巨大压力，探讨耕地非农化的时空特征及演变态势，是进行耕地保护和促进耕地可持续利用的前提。[方法] 基于云南省1990、2000、2010和2020年4期30m分辨率的土地利用数据，利用热点分析、标准差椭圆方法、重心转移分析方法等，揭示云南省近30年来耕地非农化的时空分布特征、立地特征及演变态势。[结果] （1）1990—2020年，云南省耕地非农化面积不断增加且变化率快速增长，耕地非农化分布由主要分布于滇中城市群内县域向滇东、滇西、和滇东北城市群内县域扩张；耕地非农化热点区域主要集中在滇中城市群内的县域，冷点区域集中在滇西北和滇西南地区的县域。（2）立地特征方面，2010—2020年耕地非农化面积在坝区、低丘缓坡区和山区分别较1990—2000年增长了7.21倍、13.53倍和24.17倍，山区增长幅度最快，近十年耕地非农化在政策主导下呈“上山”趋势；1990—2020年各州（市）耕地非农化地区集中分布在距离主要城市中心20km以内地区。（3）1990年以来云南省耕地非农化重心以及空间分布呈现先向东南方向、后向东北方向偏移的态势，重心迁移距离增大，迁移路径呈“V”型形态；标准差椭圆在不同时期内的变化具有一定方向性，但总体呈现出向东北方向偏移的趋势。[结论] 研究揭示了云南省耕地非农化的时空特征及演变态势，可为实现云南省制定耕地保护政策和进行国土空间管控，促进耕地资源的可持续利用提供决策支持。

深入理解和掌握耕地“非农化”的时空演变特征及其原因对保护耕地并确保粮食安全具有重要意义。本文针对中国产粮第二大省河南，以县域为单位，基于河南省1980—2020年土地利用长时序空间数据，采用重心转移模型和空间自相关分析等方法，定量揭示全省158个县级评价单元1980—2020年来耕地“非农化”的空间分布特征、时空迁移路径和集聚特征，以期为河南省耕地资源的保护与可持续利用提供依据。结果表明：（1）河南省耕地资源东西分布差异大，集中连片耕地主要集中在东部，耕地总面积随时间推移呈波动减少。（2）耕地“非农化”等级时空差异较大，豫西地区耕地“非农化”较为缓和，中部和东部地区呈先快速上升后缓慢下降的态势。（3）河南省耕地“非农化”空间不均衡性增强，空间格局小幅波动，耕地“非农化”重心以先向东南和西南后向东北的路径迁移。（4）河南省耕地“非农化”空间分布格局在4个时期均呈现出集聚特性，空间集聚程度先增大后减小，高—高和低—低聚类主导格局变化。本研究揭示了1980—2020年河南省耕地“非农化”的时空演变格局，为政府管控耕地“非农化”现象、实现耕地资源的可持续发展提供参考和借鉴。

耕地非农化现象是实现工业化和城市化所必须付出的一种代价,已经成为经济发展和城市化、工业化进程中的一个普遍现象。根据武汉市1988-2002年来耕地资源变化的详查数据资料,分析其耕地资源非农化过程的时空变化特征。结果表明①1988-2002年武汉市非农建设用地扩张占用耕地面积16394.57hm2,占耕地资源减少面积的48.75%,耕地非农化成为耕地资源减少的一个重要的原因。②近年来城市非农建设基本上是占用质量较好的耕地,以灌溉水田和菜地为主。③随着城市化进程的加快,耕地非农化的速度在加快。④耕地非农化的区域差异明显,主要集中分布在城市主城区的新区及城郊区。⑤耕地非农化的区域指向性变化明显,主城...

[目的]耕地非农化影响18亿亩耕地保护红线现象引起了政府和学界的高度重视，有效掌握耕地非农化演变空间特征是保护耕地的重要前提。[方法]以广西边境3个地级市的23个县域地区为研究区，通过构建重心模型、标准差椭圆模型分析刻画1980—2018年耕地非农化速度与方向，并利用空间自相关分析其空间特征。[结果]结果表明：①1980—2018年，4个时期内耕地非农化面积呈“N”型波动增长的趋势，其中2010—2018年耕地非农化面积最大，为49 367 hm~(2)；1990—2000年耕地非农化面积最小，为 5 270 hm~(2)，耕地非农化面积高值区主要集中在城镇化水平较高的区域城市中心。②耕地非农化速度具有空间非均衡性，标准差椭圆面积往东南方向持续扩张，耕地非农化空间上总体由西北部往东南方向迁移，区域之间的差距逐渐扩大。③广西边境地区耕地非农化面积存在显著的空间正相关关系，但集聚优势逐渐下降，“高-高”聚类的空间变化主导了耕地非农化面积的空间自相关关系的格局演变。[结论]研究揭示了广西边境地区耕地非农化空间格局演变过程，可为边境地区制定耕地非农化管控机制和优化国土空间结构提供参考。

论文在探索安徽沿淮地区梅雨期(包括入梅期、出梅期和梅雨长度)、梅雨量和梅雨强度(包括梅期平均日雨量、雨量梅年比、梅期暴雨日数和梅雨强度指数)特征的基础上,着重分析了安徽沿淮地区梅雨期、梅雨量和梅雨强度的年际变化以及安徽沿淮一带11站梅期雨量和雨强地域分布的差异性。结果发现:①安徽沿淮地区多年平均梅雨期为24d(6月16日入梅,7月10日出梅),梅雨量为221.9mm,梅期日雨量为8.6mm,雨量梅年比为22.3%,暴雨日数为1.3d,梅雨强度指数为4.0;②沿淮历年梅雨特征量均呈明显的波动趋势;③沿淮梅期雨量和雨强年际变化的平均波动周期约为9年,但随年代推移具有振幅减小和频率加快的特点;④安徽...

论文在对安徽省调研村庄耕地流转的基本状况、不同利益主体对耕地流转的意向、制约农村耕地流转的主要障碍、耕地流转的利与弊,以及促进耕地流转的主要举措等分析的基础上,提出了推进安徽省农村耕地流转应进一步明确土地承包经营权的物权性质,让农户敢于自主流转等7项政策建议。

论文基于陇东地区15个气象站点1971—2010年的月降水资料,采用不同尺度的标准化降水指数(SPI)反映不同时间尺度的旱涝状况,并结合GIS空间分析技术和数理统计理论,对其旱涝特征进行定量化分析,阐述其时空演变规律。结果表明:近40 a陇东地区呈干旱化演变趋势;1971—2000年旱涝频繁,30 a间共出现7次干旱事件和5次雨涝事件,而2001—2010年旱涝频率较小。春、夏、冬季干旱呈弱增加趋势,秋季旱涝基本持平。该区降水存在三种空间分布型,并依此划分为三个旱涝区域,即东南部(雨涝区)、北部(干旱区)和中西部(降水适宜区)。季节旱涝存在较大的空间分布差异,其中北部的环县、华池在夏秋冬三季普...

【目的】揭示耕地非农化影响因素作用的时空特征,为耕地资源保护和利用政策制定提供决策支撑。【方法】研究采用2006—2015年耕地非农化的面板数据,通过构建"一般回归模型-面板模型-地理加权回归模型-时空加权回归模型"模型集成(简称OPGT),对耕地非农化影响因素进行计量分析。【结果】一般回归模型、地理加权回归模型(GWR)和时空加权回归模型(GTWR)估计结果显示,城镇人口增长、固定资产投资、经济发展水平、耕地资源禀赋和产业结构变量均通过显著性检验;耕地非农化莫兰指数(Moran’s I)为0.740,并且通过1%水平上显著性检验,表明耕地非农化具有显著的空间正相关性;采用一般回归模型、GWR、GTWR模型估计,方程拟合优度分别为0.689、0.785、0.858,加入时空权重信息的GWR和GTWR模型方程解释能力有显著提升;GWR和GTWR模型方程结果显示,耕地非农化影响因素弹性系数存在时空非平稳特征;空间分析显示,城镇人口增长和耕地资源禀赋对耕地非农化影响在经向上呈现出由西向东递减的状态,在纬向上呈现出倒"U"型状态,固定资产投资与经济发展水平对耕地非农化的影响程度在经向上呈现出由西向东递增的特征,在纬向上呈现出"U"型特征,产业结构对耕地非农化的影响程度在经向上由西向东递增,在纬向上由北向南递减;时序分析显示,城镇人口增长、固定资产与经济发展水平投资系数呈现减小的趋势,耕地资源禀赋系数有所增大,产业结构系数在部分省域有所降低。【结论】(1)OPGT是一个有机整体,各部分相互检验、互为补充,可以更加细致的刻画因素的时空作用;(2)耕地非农化因素总体作用强度方面,弹性系数最大的是产业结构,其次为经济发展水平、固定资产投资和耕地资源禀赋,最小为城镇人口增长;(3)空间特征方面,城镇人口增长和耕地资源禀赋总体呈现出由西向东递减的趋势,而固定资产投资、经济发展水平和产业结构呈现出由西向东递增的趋势;(4)时序演变特征方面,城镇人口增长、固定资产与经济发展水平投资对耕地非农化的影响作用呈现下降趋势,耕地资源禀赋与耕地非农化关联性趋于增强,产业结构的影响虽在部分省域有所降低,但其整体影响程度仍然相对较高。

利用安徽省78个气象台站1971~2010年逐日雷暴大风资料,统计出历年各站雷暴大风日数并分析其时空分布特征,通过M-K突变检验、小波分析、EOF分析等方法对安徽省近40a雷暴大风的时空变化特征进行分析。结果表明:安徽省雷暴大风日数存在显著的减少趋势;夏季6~8月是雷暴大风最为集中的时段,约占全年的69%;雷暴大风的日变化上主要呈现单峰结构,峰值在15~16时。空间分布特征和纬度没有太大的关系,主要是和对流天气系统的影响区域及地形因素有关。安徽省雷暴大风日在1987年存在一次显著突变,小波分析表明存在着准10a和6~8a周期左右的显著振荡,10a的时间尺度上,雷暴大风日数经历了由多到少4个循环...

耕地资源经济价值核算是落实全民所有自然资源资产保护和使用的关键环节。以安徽省105个县级行政单元作为核算单元,运用收益还原法核算耕地资源经济价值,采用动态度、空间自相关、核密度等模型算法分析耕地资源价值时空异质特征,划分不同类型区域并提出差异调控策略。结果表明:耕地资源价值整体呈现波动上升趋势,2020年安徽省耕地资源经济价值相较于2015年增加17.75万元·hm~(-2),增长幅度29.57%,年增长幅度达到5.91%;核算单元耕地资源经济价值范围5.29～297.85万元·hm~(-2),均值98.28万元·hm~(-2),呈现皖北和皖南两侧向内部递增的空间格局;耕地资源经济价值Moran's I指数介于0.102与0.265之间,从2016年以后Moran's I指数持续上升且变化幅度逐渐减小,表明安徽省耕地资源经济价值空间集聚态势不断显著且相对稳定;“高-高”聚集区诸多分布于皖南和皖北地区,“低-低”聚集区以皖中地区为主;核密度分布曲线整体向右平移,进一步表明耕地资源经济价值呈现快速增长趋势;划分为皖北提质增产型、皖中潜力挖掘型、皖西南维护发展型3个区域类型,针对每种类型提出耕地资源精准化保护和精细化管理策略建议。研究成果可为提升耕地资源经济价值及科学确定其补偿标准提供依据。