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基于神经网络模型的耕地撂荒风险评价——以广东兴宁市为例

论文摘要

耕地是农业生产的基础,经过多年的耕地保护,耕地数量和质量获得较大的提升,但受青壮劳动力析出,务农人口老龄化的影响,耕地撂荒问题成为耕地保护亟待关注的新问题。面对日益严峻的耕地撂荒问题以及乡村振兴的发展要求,耕地撂荒风险评价及治理措施研究具有重要现实意义。本文以粤北山区兴宁市为例,从基础条件、自然地理环境、土壤质量和基础设施四个方面选取指标,并构建人工神经网络模型进行撂荒风险测度,探析不同撂荒风险耕地特征,最后提出分类治理对策。结果表明,耕地撂荒风险测度模型PCM系数为72.8%,能较好地测度耕地撂荒风险;兴宁市约三成耕地为高撂荒风险状态,其主要分布在土壤质量较差、基础设施条件不完善、耕作便利性较差的高海拔坡耕地上,且主要为田块细碎、形状不规整的旱地。为避免耕地大规模撂荒,建议建立耕地撂荒风险动态监测体系,加强土地流转,通过扶持种植大户,吸纳外出务工人员返乡创业等方式推广适度规模经营。

论文目录

  • 1 研究区域及数据来源
  •   1.1 研究区域概况
  •   1.2 数据来源与处理
  • 2 研究方法与过程
  •   2.1 研究思路
  •   2.2 撂荒风险测度模型构建
  •     2.2.1 测度模型选取
  •     2.2.2 指标体系构建
  •   2.3 模型验证
  •     2.3.1 撂荒耕地界定
  •     2.3.2 撂荒耕地辨识
  •     2.3.3 模型精度检验
  •   2.4 撂荒风险计算
  • 3 结果与分析
  •   3.1 耕地撂荒风险级别分布
  •   3.2 不同撂荒风险耕地特征
  •     3.2.1 基础特征
  •     3.2.2 自然地理特征
  •     3.2.3 土壤质量特征
  •     3.2.4 基础设施特征
  • 4 结论
  • 5 对策建议

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴茗华,王薇,刘光盛,王红梅

    关键词: 耕地撂荒,地块尺度,撂荒规律,风险评价,人工神经网络模型

    来源: 农业现代化研究 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,经济与管理科学

    专业: 农业基础科学,农业工程,农业经济

    单位: 华南农业大学水利与土木工程学院,广东省土地利用与整治重点实验室,华南农业大学公共管理学院

    基金: 国家自然科学基金项目(41801188),教育部人文社会科学研究项目(18YJCZH096),广东省自然科学基金项目(2018A0303130145)~~

    分类号: S28;F323.211

    DOI: 10.13872/j.1000-0275.2019.0096

    页码: 1002-1010

    总页数: 9

    文件大小: 2489K

    下载量: 269

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/edd9cf724516d8e4f9da53e7.html