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耕地是土地资源中的精华,人们获取农产品的基础条件。结合我国人多地少的国情,以及城市化过程中不可避免占用耕地的状况,更加凸显了耕地保护研究的重要性。通过选取西部地区具有典型代表的银川市作为研究区,结合遥感和GIS,分析了在快速城市化背景下区域耕地变化规律性特点,识别耕地变化关键驱动因子,预测耕地变化趋势,并提出了结合LUCC研究成果的基本农田布局优化方法,为耕地保护与区域可持续发展提供理论依据和科学支撑,本研究主要结论如下：(1)在快速城市化的背景下,通过对银川市耕地数量、空间与质量变化规律分析表明：1989-2009年间,耕地表现出持续快速膨胀式扩张的特点。1999年前,耕地增加主要位于新城区(西夏区),1999年后,耕地增加主要位于东部老城区(兴庆区)和北部郊区县(贺兰县)。从耕地空间和结构变化的特点来看,1999年前,耕地转换主要为市区西部大面积的未利用地开发;1999年后,主要表现为中心城区城镇用地迅速扩张占用周边耕地,以及农业生产圈外围的土地开发和整个区域内开展的土地整治。全市耕地重心向西北部移动,长期农业生产中形成了局部稳定性区域,并且城市扩张“贴边建设”占耕比例过高这一现象在1999年后表现得更为显著。全市耕地平均自然质量持续性降低,在1999年前表现的更加明显。结合耕地景观指数分析表明,耕地的破碎化程度经历了先升高后降低的过程,而耕地集约利用水平则持续提高。40cr钢板
(2)通过乡镇统计面板数据与遥感分类数据相结合,探索1999-2009年间银川市耕地变化驱动力分析表明：耕地自然质量以及城镇距离构成了耕地减少的重要驱动因子,从数量关系上证明了耕地减少对于自然与区位条件具有偏好性;移民开发引起的人口总量增加以及快速城市化是这一时期内耕地数量增加的主要驱动因子;社会经济条件对于耕地数量变化具有两方面作用,利用经济措施调控耕地数量,从宏观上看,需要调整产业结构,逐步降低第二产业产值比例,从微观上看,则需要保障农民收益水平；种植粮食作物对于促进耕地面积增加,抑制耕地面积减少具有双重作用,表明银川市作为引黄灌区重要商品粮基地这一战略定位对于保障耕地面积产生了积极影响。(3)在土地利用规划约束下实现了2020年耕地空间布局预测。利用遥感影像反映出的规律性,结合银川市级土地利用规划空间布局和规划约束性指标的限制,通过CA-Markov模型得出了2020年土地利用图。预测结果分析表明,未来时期内耕地仍是土地利用变化的核心地类,耕地数量将会继续增加。可供开发的耕地后备资源已经接近枯竭,由于开发生态性用地以及劣质耕地退化,耕地平均质量稳中略有提升。同时过度开发引起的耕地退化现象会进一步凸显,因此在耕地利用中需要强调对生态环境的保护,重点协调区域水资源供给平衡,实行优质耕地保护策略是实现区域耕地保护与可持续发展的关键。(4)在综合银川市耕地变化相关研究成果的基础上,针对区域特点,构建了基于耕地自然质量、经济驱动、规划预测以及生态安全的基本农田质量综合评价体系,同时设置了质量 、经济 以及生态 3种不同的情景模式,通过选取图斑为评价单元,将耕地的质量区位、图斑属性及利用方式相结合,创新提出了基于耕地图斑综合排序模型划定基本农田的方法,实现了优质耕地的集中连片保护,并通过该模型确定了不同情景模式下基本农田划定的范围。对比分析表明,当前银川市的基本农田保护区划定方案,统筹考虑了自然质量、经济驱动以及生态环境风险三个不同方面,整体布局具有合理性。40cr钢板
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准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration，ET0）的影响，对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。65锰冷轧钢板
利用中国粮食主产区258个气象站点 1961―2013 年的逐日气象资料，采用 Penman-Monteith 公式计算 ET0，通过 M-K 趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法，分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明，1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势，而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势；1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II 区）、亚热带湿润地区（III 区）及暖温带半湿润地区（IV 区）多年平均气温均呈增大趋势，平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势；1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降，且ET0在四季呈现出夏季>春季>秋季>冬季的特征；多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关（P＜0.05），而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关（P＜0.01）；1961—2013年中国粮食主产区全区及I～IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献，其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子，其次为平均气温和风速；而II区ET0变化的主要驱动因子为风速，其平均贡献率WII（风速）为0.37；综上所述，中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应，均呈现出区域性、季节性差异。65锰冷轧钢板
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