區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)特征及其對(duì)種植結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)研究
發(fā)布時(shí)間:2020-05-28 21:15
【摘要】:農(nóng)業(yè)水土資源是維持社會(huì)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的重要資源,是保障糧食生產(chǎn)安全的關(guān)鍵因素。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人口的不斷發(fā)展,農(nóng)業(yè)水土資源受到的干擾日益增強(qiáng),引發(fā)的農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題日益增多,前景不容樂(lè)觀。建三江管理局是我國(guó)重要的糧食儲(chǔ)備基地和商品糧生產(chǎn)基地。在高強(qiáng)度農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)的影響下,地下水水位下降、農(nóng)業(yè)面源污染加劇、水土流失加劇等負(fù)面影響逐步顯現(xiàn),水土資源壓力日漸增加。此種背景下,評(píng)價(jià)地區(qū)水土環(huán)境質(zhì)量,構(gòu)建區(qū)域水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,評(píng)價(jià)區(qū)域水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),篩選區(qū)域水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)演進(jìn)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子,優(yōu)化農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu),可以為區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究提供一定的科學(xué)依據(jù),對(duì)于維護(hù)水土資源可持續(xù)利用和保障糧食安全、生態(tài)安全具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文以建三江下轄的15農(nóng)場(chǎng)為例,評(píng)價(jià)了管理局下轄15個(gè)農(nóng)場(chǎng)的地下水質(zhì)量和土壤質(zhì)量,測(cè)度了區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),分析了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子,并優(yōu)化了當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu),主要研究及內(nèi)容如下:(1)分別建立了基于磷蝦群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地下水水質(zhì)、土壤質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)模型,對(duì)建三江管理局2016年的地下水水質(zhì)、土壤質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià),并根據(jù)2016年相關(guān)數(shù)據(jù)分別建立了地下水質(zhì)量指數(shù)和土壤質(zhì)量指數(shù)的偏最小二乘回歸方程,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行延展,進(jìn)而對(duì)建三江管理局地下水質(zhì)量和土壤質(zhì)量的演化特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明:建三江管理局下各農(nóng)場(chǎng)地下水水質(zhì)基本良好,均處于III類(包括III類)以上,I類水質(zhì)主要集中在管理局西南位置,II類水質(zhì)主要集中在北部和南部,III類水質(zhì)主要分布于中東部和中西部;土壤質(zhì)量總體較好,所有農(nóng)場(chǎng)土壤質(zhì)量均處于III級(jí)以上(包括III級(jí)),土壤質(zhì)量等級(jí)為II級(jí)的農(nóng)場(chǎng)主要分布于管理局西南和東北位置,土壤質(zhì)量等級(jí)為III類的農(nóng)場(chǎng)除主要分布于西北與東南位置,建三江管理局地下水質(zhì)量從1997~2016年呈下降趨勢(shì),但2013~2016年建三江管理局地下水水質(zhì)有好轉(zhuǎn)的跡象,建三江管理局土壤質(zhì)量從1997~2016年逐年下降,但是2013~2016年土壤質(zhì)量指數(shù)還有略微增大的趨勢(shì),說(shuō)明建三江管理局土壤質(zhì)量有好轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。(2)分別建立了基于改進(jìn)魚(yú)群優(yōu)化算法的投影尋蹤農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型和基于實(shí)數(shù)編碼加速遺傳算法的農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型對(duì)建三江管理局15個(gè)農(nóng)場(chǎng)2016年的水土資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度分析,通過(guò)對(duì)比篩選出最優(yōu)評(píng)價(jià)模型,進(jìn)而通過(guò)對(duì)建三江管理局的15個(gè)農(nóng)場(chǎng)1997~2015年的農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了逐年評(píng)價(jià),分析了1997~2016年間各農(nóng)場(chǎng)水土資源風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空變異特征,最后利用主成分分析法篩選出建三江管理局農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子。結(jié)果表明:2016年建三江管理局各農(nóng)場(chǎng)水土資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)均處于III級(jí)以上(包括III級(jí)),AAFSA-PPE模型可靠性、穩(wěn)定性均優(yōu)于RAGA-PPE模型,更適用于區(qū)域水土資源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),從1997~2016年,建三江管理局農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)總體上呈上升的趨勢(shì)。1997年建三江管理局農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為II級(jí)的農(nóng)場(chǎng)主要集中分布于管理局北部以及中部,水土資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為III級(jí)的農(nóng)場(chǎng)主要分布在管理局南部,風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為II級(jí)的農(nóng)場(chǎng)與III級(jí)農(nóng)場(chǎng)比例為3:2,到2016年建三江管理局農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為II級(jí)的農(nóng)場(chǎng)僅剩3個(gè),風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為II級(jí)的農(nóng)場(chǎng)與III級(jí)農(nóng)場(chǎng)比例為1:4。建三江管理局農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子為單位耕地面積水資源量、土地利用率、墾殖率、農(nóng)業(yè)土地利用率、未利用地率、單位耕地面積農(nóng)藥施用量、單位耕地面積化肥施用量、單位面積糧食產(chǎn)量。(3)以建三江管理局各農(nóng)場(chǎng)主要糧食作物種植面積為決策變量,總產(chǎn)值最大、糧食作物總產(chǎn)量最大以及總灌溉用水量最小為目標(biāo),以耕地資源、農(nóng)業(yè)灌溉用水量、種植業(yè)凈產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)等為約束條件,構(gòu)建了基于多目標(biāo)粒子群算法的種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。結(jié)果表明:經(jīng)過(guò)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化,建三江管理局2020、2030和2040年三種主要糧食作物總產(chǎn)量、總凈效益、灌溉用水量3個(gè)目標(biāo)函數(shù)均可得到一定程度的提高,多目標(biāo)粒子群農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)模型具有可行性;經(jīng)過(guò)調(diào)整以后,建三江管理局2020、2030和2040年水稻的種植比例有所下降、玉米、大豆比例有所增加。要實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)、增收以及農(nóng)業(yè)節(jié)水,建三江管理局今后應(yīng)當(dāng)適當(dāng)控制水稻種植比例,穩(wěn)定玉米和大豆種植比例。加入懲罰系數(shù)的多目標(biāo)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型在保證糧食總產(chǎn)量和總效益值增加、灌溉用水量減小前提下,還能夠進(jìn)一步降低農(nóng)業(yè)水土資源壓力,從而降低了建三江管理局農(nóng)業(yè)水土資源風(fēng)險(xiǎn)。
【圖文】:
技術(shù)路線圖
建三江管理局作為黑龍江糧食生產(chǎn)核心區(qū),長(zhǎng)期以來(lái)農(nóng)業(yè)用水效率不高,地下水開(kāi)采強(qiáng)度大,加之土地資源長(zhǎng)期掠奪性經(jīng)營(yíng),農(nóng)民長(zhǎng)期過(guò)量不合理使用化肥、農(nóng)藥,建三江管理局水土環(huán)境遭受巨大的威脅,因此,開(kāi)展對(duì)三江平原的水土環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)勢(shì)在必行。分別建立基于 KHA 優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地下水水質(zhì)、土壤質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)模型,,對(duì)建三江管理局 201年的地下水水質(zhì)、土壤質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),獲取地下水質(zhì)量指數(shù)和土壤質(zhì)量指數(shù),并根據(jù)上述數(shù)據(jù)分別建立地下水質(zhì)量指數(shù)和土壤質(zhì)量指數(shù)的偏最小二乘回歸方程,對(duì)建三江管理局地下水質(zhì)量和土壤質(zhì)量的演化特征進(jìn)行分析。2.1 研究區(qū)域概況建三江管理局位于黑龍江省東北部,地處三江平原腹地,在黑龍江、松花江、烏蘇里江匯流的河間地帶[6]。地理坐標(biāo)為東經(jīng) 132°31′38″㧟134°32′19″,北緯 46°49′47″㧟48°12′58″。轄區(qū)總面積 1.24 萬(wàn) km2,全區(qū)地勢(shì)平緩,西南高、東北低,除少數(shù)山丘外,絕大部分是平原沼澤地帶,其面積為 11291km2。區(qū)內(nèi)水系發(fā)達(dá),河網(wǎng)縱橫交錯(cuò),水資源豐富,其中耕地面積75.3 萬(wàn) hm2。建三江下轄 15 個(gè)國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng),分別為:八五九、勝利、七星、勤得利、大興、青龍山、前進(jìn)、創(chuàng)業(yè)、紅衛(wèi)、前哨、前鋒、洪河、鴨綠河、二道河、濃江。具體行政分區(qū)圖見(jiàn)圖 2-1。
【學(xué)位授予單位】:東北農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F327;S27;S15
【圖文】:
技術(shù)路線圖
建三江管理局作為黑龍江糧食生產(chǎn)核心區(qū),長(zhǎng)期以來(lái)農(nóng)業(yè)用水效率不高,地下水開(kāi)采強(qiáng)度大,加之土地資源長(zhǎng)期掠奪性經(jīng)營(yíng),農(nóng)民長(zhǎng)期過(guò)量不合理使用化肥、農(nóng)藥,建三江管理局水土環(huán)境遭受巨大的威脅,因此,開(kāi)展對(duì)三江平原的水土環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)勢(shì)在必行。分別建立基于 KHA 優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地下水水質(zhì)、土壤質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)模型,,對(duì)建三江管理局 201年的地下水水質(zhì)、土壤質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),獲取地下水質(zhì)量指數(shù)和土壤質(zhì)量指數(shù),并根據(jù)上述數(shù)據(jù)分別建立地下水質(zhì)量指數(shù)和土壤質(zhì)量指數(shù)的偏最小二乘回歸方程,對(duì)建三江管理局地下水質(zhì)量和土壤質(zhì)量的演化特征進(jìn)行分析。2.1 研究區(qū)域概況建三江管理局位于黑龍江省東北部,地處三江平原腹地,在黑龍江、松花江、烏蘇里江匯流的河間地帶[6]。地理坐標(biāo)為東經(jīng) 132°31′38″㧟134°32′19″,北緯 46°49′47″㧟48°12′58″。轄區(qū)總面積 1.24 萬(wàn) km2,全區(qū)地勢(shì)平緩,西南高、東北低,除少數(shù)山丘外,絕大部分是平原沼澤地帶,其面積為 11291km2。區(qū)內(nèi)水系發(fā)達(dá),河網(wǎng)縱橫交錯(cuò),水資源豐富,其中耕地面積75.3 萬(wàn) hm2。建三江下轄 15 個(gè)國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng),分別為:八五九、勝利、七星、勤得利、大興、青龍山、前進(jìn)、創(chuàng)業(yè)、紅衛(wèi)、前哨、前鋒、洪河、鴨綠河、二道河、濃江。具體行政分區(qū)圖見(jiàn)圖 2-1。
【學(xué)位授予單位】:東北農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F327;S27;S15
【參考文獻(xiàn)】
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1 王慧;李靜;李印海;王宏;;基于粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高技術(shù)企業(yè)技術(shù)項(xiàng)目選擇研究[J];科技管理研究;2013年23期
2 劉瀟;郭萍;;基于不確定性的旱作作物種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J];干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究;2013年06期
3 李建芳;粟曉玲;;基于虛擬水細(xì)分的多目標(biāo)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型[J];灌溉排水學(xué)報(bào);2013年05期
4 劉名沖;劉瑞卿;張路路;許v
本文編號(hào):2685848
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