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东北黑土区农业地域系统脆弱性评估与应对策略——以黑龙江省为例

文献类型:学位论文

作者张浩楠
答辩日期2024-06
文献子类专业学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师王介勇 ; 陈正
关键词东北黑土区 农业地域系统 脆弱性 粮食安全 可持续发展
学位名称硕士
学位专业农业管理
英文摘要东北黑土区拥有世界公认的最肥沃的土壤,是我国粮食安全压舱石。黑龙江省位于我国东北黑土区核心区域,是我国第一产粮大省和第一粮食输出大省。然而,近年来东北黑土区由于不合理利用方式和气候变化等因素导致黑土地呈退化趋势。同时,农村人口空心化、老龄化问题严重,乡村人地关系发生显著变化,农业地域系统呈现脆弱性特征。论文以黑龙江省为研究区,通过构建定量模型,分析评价东北黑土区农业地域系统脆弱性时空特征及其障碍因素,提出农业地域系统脆弱性应对策略,有利于促进东北黑土区农业可持续发展。 本研究着眼于我国东北黑土区农业地域系统的脆弱性问题,基于人地关系地域系统综合性视角,以黑龙江省为例,分析农业地域系统构成要素及其演化的空间格局,构建东北黑土区农业地域系统脆弱性内涵的评价指标体系与模型,定量评估了脆弱性程度;综合运用空间自相关分析、Dagum 基尼系数与核密度曲线等方法,分析脆弱性及其组成要素的时空格局;运用障碍度模型分析影响脆弱性降低的准则层和指标,构建了脆弱性预测模型,模拟预测了脆弱性的演化趋势;最后,基于脆弱性类型划分和及其主导障碍因素,提出了分区分类缓解农业地域系统脆弱性的对策建议。主要结论如下: (1)黑龙江省农业地域系统的农业资源环境要素与农业生产活动要素时空变异特征显著。研究期内黑龙江省耕地面积明显增加,但新增耕地自然禀赋条件较差;耕地破碎化问题得到有效缓解。粮食产量与农业产值增长较快,农业产值的区域差异变大;农业机械总动力与农用化肥施用量快速增长,农用化肥施用量增长速度区域差异显著,北部县区的农用化肥施用量增长速度快于南部县区。 (2)从暴露度、敏感性、适应能力的角度出发构建黑龙江省农业地域系统脆弱性评价指标体系,开展了脆弱性评估。结果显示,本研究通过主导要素法初步拟定脆弱性类型,然后结合定性分析将各县区划分为适应能力脆弱型、暴露—敏感脆弱型、暴露—适应脆弱型、敏感—适应脆弱型与强综合脆弱型5 种类型。 (3)2000-2020 年,暴露度评价数值年均增幅约为0.73%,表明农业地域系统遭受外部不利扰动的程度呈上升趋势。暴露度热点区主要分布在松嫩平原等地区,冷点区主要分布在黑龙江省东南部牡丹江市等地区。暴露度的基尼系数先下降然后趋于稳定,核密度曲线函数中心呈现右移的趋势。敏感性评价数值年均增幅约为1.25%,表明农业地域系统整体上受到外界变化扰动时越来越容易发生改变。北部县区和南部县区形成集中连片的敏感性冷点区和热点区。敏感性的基尼系数波动幅度较小,核密度曲线主峰高度先上升后下降。适应能力评价数值年均降幅约为2.59%,表明农业地域系统应对不利扰动并从不利扰动中恢复的能力整体上不断降低。适应能力的空间集聚性不断加强,热点区主要分布在西南部县区。适应能力的基尼系数研究期内较为稳定,核密度曲线宽度整体变小,多峰形态有所弱化。脆弱性评价数值年均增幅约为4.83%,表明农业地域系统“受损的可能性”整体上增加。脆弱性的空间集聚程度波动变化,热点区主要分布在松嫩平原。脆弱性的基尼系数呈略微下降趋势,核密度曲线函数中心右移幅度较大,脆弱性两极分化程度降低。 (4)研究期内各类型农业区的暴露度和敏感性的障碍度均明显大于适应能力的障碍度,但各农业分区暴露度和敏感性的障碍度略有下降,而适应能力的障碍度增长趋势较明显。影响大兴安岭北段林牧业区和小兴安岭农林业区脆弱性的主要障碍因子有建设用地占比和土壤水蚀程度等,影响东南部山地丘陵林果业区脆弱性的主要障碍因子有建设用地占比和单位耕地化肥负荷等,影响三江平原优质农业区和松嫩平原及山前现代农业区脆弱性的主要障碍因子有土壤水蚀程度和建设用地占比等。 (5)组合预测模型基于各个单一模型的相对误差计算各模型的重要度,由重要度计算得到各单一模型的权重,三次指数平滑模型、灰色预测模型、ARIMA模型的权重分别为0.236、0.359、0.405,组合预测模型预测的2025 年和2030 年脆弱性数值分别为0.848 和1.126,未来仍将保持上升态势。根据脆弱性类型划分结果,本研究分类提出针对适应能力脆弱型、暴露—敏感脆弱型、暴露—适应脆弱型、敏感—适应脆弱型与强综合脆弱型的农业地域系统脆弱性应对策略。
语种中文
页码115
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/208041]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
张浩楠. 东北黑土区农业地域系统脆弱性评估与应对策略——以黑龙江省为例[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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