基于计量地理模型的黑龙江省土地利用状况分析

黑龙江省土地利用数据引言概述：黑龙江省位于中国东北地区，是我国重要的粮食生产基地之一。

土地利用数据是指对土地利用现状、变化、规划等情况进行调查、监测和分析，为土地资源合理利用和保护提供科学依据。

本文将对黑龙江省土地利用数据进行详细介绍。

一、土地利用现状1.1 黑龙江省总体土地利用情况黑龙江省总面积约为45.48万平方公里，其中耕地面积占比较高。

根据最新数据显示，黑龙江省的耕地面积为XX万公顷，占总面积的XX%；林地面积为XX 万公顷，占总面积的XX%；草地面积为XX万公顷，占总面积的XX%。

1.2 不同地区土地利用特点黑龙江省地域辽阔，不同地区的土地利用情况存在明显差异。

东部地区以耕地为主，主要种植水稻、大豆等作物；西部地区以林地为主，森林资源丰富；南部地区以草地为主，适宜畜牧业发展。

1.3 土地利用变化趋势随着经济社会的发展，黑龙江省土地利用也在发生变化。

农业现代化推进，农田面积逐渐减少；城市化进程加快，建设用地不断扩大；生态环境保护意识增强，草地和湿地保护力度加大。

二、土地利用监测2.1 土地利用监测技术黑龙江省采用遥感技术、地理信息系统等现代技术进行土地利用监测。

遥感技术可以实现对土地利用类型、面积等信息的快速获取，地理信息系统可以实现对土地利用数据的存储、管理和分析。

2.2 监测结果应用土地利用监测结果广泛应用于土地规划、资源管理、环境保护等领域。

政府部门可以根据监测结果制定土地利用政策，农民可以根据监测结果选择种植作物，企业可以根据监测结果进行用地规划。

2.3 监测数据更新土地利用监测是一个持续的过程，监测数据需要不断更新。

黑龙江省政府每年都会进行土地利用监测，及时更新数据，为土地资源的合理利用和保护提供科学依据。

三、土地利用规划3.1 土地利用总体规划黑龙江省根据土地资源分布情况和经济社会发展需求，制定土地利用总体规划。

规划包括土地利用结构、功能区划、用地政策等内容，为土地资源的合理利用和保护提供指导。

《计量地理学》实验报告学院：理学院班级：2017土管1班学号：20171018060姓名：夏雨一、实验目的研究影响农民收入的七个影响因素间相互依赖的定量关系，掌握回归分析在地理学中的应用二、实验方法回归分析法三、实验内容影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。

但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。

二是农业剩余劳动力转移水平。

三是城市化、工业化水平。

四是农业产业结构状况。

五是农业投入水平。

因此影响农民收入因素引入 7个解释变量。

即： x2 -财政用于农业的支出的比重， x3 - 第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，x4 - 非农村人口比重， x5 - 乡村从业人员占农村人口的比重， x6 - 农业总产值占农林牧总产值的比重， x7 - 农作物播种面积， x8 —农村用电量。

（1）求农民收入的回归模型Y=β+β1X2+β2X3+β3X4+β4X5+β5X6+β6X7+β7X8四、实验步骤1、确定回归方程中的解释变量（自变量）和被解释变量（因变量）2、确定回归模型3、建立回归方程4、对回归方程进行各种检验5、利用回归方程进行预测五、实验过程及分析1、确定回归方程中的解释变量（自变量）和被解释变量（因变量）此次我们实验的主要内容是研究影响农民收入增长的因素，并且已知引入 7个解释变量。

即： x2 -财政用于农业的支出的比重， x3 - 第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，x4 - 非农村人口比重， x5 - 乡村从业人员占农村人口的比重， x6 - 农业总产值占农林牧总产值的比重， x7 - 农作物播种面积， x8 —农村用电量。

那么我们以农民收入Y做因变量，以以上7个因素为自变量建立我们实验的回归模型。

5、确定回归模型我们利用偏相关系数检验因变量Y与各自变量之间的线性关系。

操作：Analyze-Correlate-Partial Correlation选择分析变量：农民收入Y、财政用于农业的支出的比重X2选择控制变量：其他变量结论：T值的显著性水平为0.620，接受农民收入Y和财政用于农业的支出的比重X2不相关的假设。

黑龙江省土地利用数据一、背景介绍黑龙江省位于中国东北地区，是中国最大的边疆省份之一，拥有广阔的土地资源。

土地利用数据是对土地资源进行科学管理和合理利用的重要依据，对于制定土地规划、保护生态环境、推动经济发展具有重要意义。

本文将介绍黑龙江省土地利用数据的获取方式、数据内容以及数据的应用。

二、数据获取方式1. 政府部门发布：黑龙江省国土资源厅、农业农村厅等政府部门定期发布土地利用数据，包括土地利用总体规划、土地利用现状调查等。

可以通过相关部门的官方网站或者数据发布平台获取相关数据。

2. 数据调查和监测：黑龙江省进行定期的土地利用调查和监测工作，通过对土地利用类型、土地利用强度、土地利用变化等指标进行采集和统计，形成土地利用数据。

可以通过参预相关调查和监测项目或者购买相关数据报告获取数据。

3. 遥感影像解译：利用遥感技术获取土地利用数据是一种常用的方法。

通过获取高分辨率的遥感影像，并结合地面调查和现场验证，进行土地利用类型的解译和分类，得到土地利用数据。

可以通过购买遥感影像数据或者与遥感技术公司合作获取相关数据。

三、数据内容1. 土地利用类型：黑龙江省土地利用数据包括各类土地利用类型的统计数据，如耕地、林地、草地、水域、建设用地等。

数据中会包含各类土地利用类型的面积、分布情况等信息。

2. 土地利用强度：土地利用强度是指单位面积上的土地利用程度，反映了土地利用的集约程度。

黑龙江省土地利用数据中会包含各类土地利用类型的利用强度指标，如耕地的粮食产量、林地的木材蓄积量、草地的牧草产量等。

3. 土地利用变化：土地利用数据还包括土地利用变化的情况，即不同时间段内土地利用类型的变化情况。

通过比较不同年份的土地利用数据，可以了解土地利用变化的趋势和原因。

四、数据应用1. 土地规划：土地利用数据是土地规划的重要依据。

政府部门可以利用土地利用数据制定土地利用总体规划，合理规划土地利用结构，推动城乡发展和产业布局优化。

2. 生态环境保护：土地利用数据可以用于生态环境保护和修复工作。

黑龙江省土地利用数据一、引言土地利用数据是指对土地利用现状和变化进行统计和分析的数据，它是研究土地资源利用和管理的重要基础。

本文将针对黑龙江省的土地利用数据进行详细的描述和分析，包括土地利用类型、面积分布、变化趋势等内容。

二、土地利用类型根据国家土地利用分类系统，黑龙江省的土地利用类型可分为耕地、林地、草地、水域、城镇建设用地等。

具体数据如下：1. 耕地：黑龙江省耕地面积约为XXX万亩，主要分布在齐齐哈尔、哈尔滨等地。

耕地主要用于粮食作物的种植，如小麦、玉米等。

2. 林地：黑龙江省林地面积约为XXX万亩，主要分布在大庆、佳木斯等地。

林地主要用于林木的种植和森林资源的保护。

3. 草地：黑龙江省草地面积约为XXX万亩，主要分布在牡丹江、绥化等地。

草地主要用于牧草的生长和畜牧业的发展。

4. 水域：黑龙江省水域面积约为XXX万亩，主要包括江河、湖泊等水域。

水域主要用于水资源的调配和水生生物的保护。

5. 城镇建设用地：黑龙江省城镇建设用地面积约为XXX万亩，主要分布在哈尔滨、齐齐哈尔等城市。

城镇建设用地主要用于城市建设和居民生活。

三、土地利用面积分布根据黑龙江省土地利用数据统计，不同类型土地的面积分布如下：1. 耕地：耕地面积主要分布在齐齐哈尔市、哈尔滨市等地，占黑龙江省总耕地面积的XX%。

2. 林地：林地面积主要分布在大庆市、佳木斯市等地，占黑龙江省总林地面积的XX%。

3. 草地：草地面积主要分布在牡丹江市、绥化市等地，占黑龙江省总草地面积的XX%。

4. 水域：水域面积主要分布在黑龙江、松花江等河流以及齐齐哈尔市、哈尔滨市的湖泊，占黑龙江省总水域面积的XX%。

5. 城镇建设用地：城镇建设用地面积主要分布在哈尔滨市、齐齐哈尔市等城市，占黑龙江省总城镇建设用地面积的XX%。

四、土地利用变化趋势根据黑龙江省历年土地利用数据统计，土地利用发生了一定的变化趋势。

具体表现为：1. 耕地面积变化：近年来，黑龙江省耕地面积有所减少，主要原因是农业现代化进程加快，部分耕地转为城镇建设用地或者林地。

2021.04科学技术创新城市的快速扩张使区域下垫面性质发生变化,导致地表温度(Land Sur f ace Tem per at ur e)的变化[1]。

地表温度是评价城市热环境和人类活动强烈影响的生态变化的重要指标,其发展与社会经济活动密切相关[2]。

城市热环境重要表现形式是城市热岛效应(U r ban H eat I s l and Ef f ect )[3]。

城市热岛效应是在人类活动的影响下,大量的人为热排放、建设用地等蓄热体的存在使城市的气温明显高于周围郊区温度的现象,在近地面温度图上主要表现为城市内部的温度很高,周围温度低,就像海面上的岛屿一样,因此被称为城市热岛[4]。

城市环境和空气质量被持续上升的城市地表温度影响,人类健康受到严重威胁[5]。

土地利用变化是地表温度上升的驱动力之一,因而研究和解决城市热岛效应可以从土地利用类型的变化入手[6]。

由于不同的土地利用类型的热特性存在显著差异,因此对不同土地利用类型的热特性进行分析具有重要意义。

随着地理信息科学的发展,越来越多国内外学者关注基于遥感影像的热岛效应等城市热环境问题的研究[7]。

如M i ddel A 等利用三维小气候模式EN V I -m et 模拟了亚利桑那州凤凰城典型居民区的近地面气温。

利用亚利桑那州立大学理工学院北沙漠村(N D V )景观实验的气象观测数据验证了该模型[8]。

V i t anova L L 等利用观测网络数据和水平分辨率为1km 的天气研究与预报(W R F )模型,研究了保加利亚索非亚市城市热岛(U H I )的特征以及城市化对温度分布的影响[9]。

N as t r an M 等为在欧洲范围内确定城市热岛规模与城市绿色基础设施规模、形状和分布之间的相互关系,对欧洲近10年来的城市热岛进行了分析,结果表明:城市热岛强度和城市纬度成正相关;城市热岛与森林的组成和构成有关[10]。

裴欢等将Lands at TM 数据结合提取南京市下垫面类型,分析了不同地表覆盖类型的热辐射特征并定量地分析了土地利用及植被对地表温度的影响[11]。

黑龙江省土地资源变化浅析黑龙江省，作为中国东北地区的重要省份，拥有广袤的土地和丰富的自然资源。

土地资源的变化对于该省的经济发展、生态环境以及社会稳定都具有深远的影响。

过去几十年间，黑龙江省的土地资源经历了显著的变化。

其中，耕地面积的变化尤为引人注目。

随着农业现代化的推进和农业技术的不断进步，黑龙江省的耕地面积有所增加。

大规模的农田开垦和农业基础设施的建设，使得原本的荒地和未利用地被转化为耕地，为保障国家粮食安全做出了重要贡献。

然而，这种耕地面积的增加并非毫无代价。

在开垦过程中，一些湿地和草原遭到了破坏，影响了生态平衡。

湿地作为重要的生态系统，具有蓄水、调节气候和保护生物多样性等多种功能。

其面积的减少，不仅削弱了生态服务功能，还可能导致水土流失和洪涝灾害的风险增加。

城市化进程也是影响黑龙江省土地资源变化的重要因素。

城市的扩张使得建设用地需求不断增长。

大量的农田和农村宅基地被征用，用于建设工厂、住宅和基础设施。

这在一定程度上促进了城市的发展和经济的繁荣，但也带来了一系列问题。

例如，城市周边的耕地减少，导致粮食自给能力受到一定影响；同时，城市扩张过程中的土地浪费和不合理规划现象也时有发生。

在土地利用结构方面，黑龙江省的林地面积总体保持稳定，但局部地区也存在着过度采伐和森林破坏的情况。

森林资源的保护对于维持生态平衡、防止水土流失和调节气候至关重要。

此外，草地资源的变化也值得关注。

由于过度放牧和不合理的开发利用，部分草地出现了退化现象，影响了畜牧业的可持续发展和生态环境质量。

黑龙江省的土地资源变化还受到气候变化的影响。

气温升高和降水格局的改变，可能导致土地的干旱化和荒漠化趋势加剧。

这对于农业生产和生态系统的稳定都构成了潜在威胁。

为了应对土地资源变化带来的挑战，黑龙江省采取了一系列措施。

加强土地资源的规划和管理，严格控制建设用地的扩张，划定生态保护红线，加强对湿地、森林和草原等重要生态系统的保护。

同时，推广农业可持续发展模式，提高耕地质量和利用效率，减少土地的浪费和破坏。

《GIS与地统计学支持下的哈尔滨市土壤重金属污染评价与空间分布特征研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，土壤重金属污染问题日益严重，成为当前环境科学领域关注的重点。

哈尔滨市作为东北地区的经济、文化中心，其土壤重金属污染问题同样不容忽视。

本研究利用地理信息系统（GIS）与地统计学方法，对哈尔滨市土壤重金属污染进行评价，并探讨其空间分布特征，旨在为该地区的土壤环境保护和治理提供科学依据。

二、研究区域与数据来源1. 研究区域概况哈尔滨市位于中国东北部，是一个以工业、农业为主导的综合性城市。

由于历史和地理原因，该地区土壤重金属污染问题较为突出。

2. 数据来源本研究采用的数据包括哈尔滨市土壤样品检测数据、地理信息系统数据以及相关文献资料。

土壤样品检测数据包括重金属元素（如铅、汞、镉等）的含量；地理信息系统数据用于空间分析和地图制作；文献资料则用于背景信息分析和研究方法参考。

三、研究方法1. GIS技术应用利用GIS技术对土壤重金属含量数据进行空间可视化处理，通过空间插值和空间分析方法，揭示土壤重金属的空间分布特征。

2. 地统计分析方法采用地统计分析方法，包括描述性统计分析、相关性分析、聚类分析和空间自相关分析等，对土壤重金属含量数据进行深入分析，评价土壤重金属污染程度。

四、研究结果1. 土壤重金属含量描述性统计分析结果通过对土壤样品中重金属元素的含量进行描述性统计分析，发现哈尔滨市土壤中铅、汞、镉等重金属元素含量超过国家土壤环境质量标准的区域占比较大。

2. 空间分布特征利用GIS技术进行空间插值和空间分析，发现哈尔滨市土壤重金属含量在高工业区和交通要道附近呈现明显的高值聚集现象，而农村和郊区则相对较低。

空间分布呈现出一定的规律性，与工业布局和交通状况密切相关。

3. 污染评价结果通过地统计分析方法，对哈尔滨市土壤重金属污染进行评价。

结果表明，该地区土壤重金属污染程度较高，部分区域已达到中度污染水平。

第37卷第6期2023年12月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .37N o .6D e c .,2023收稿日期:2023-06-07资助项目:国家重点研发计划项目(2021Y F D 1500803) 第一作者:晋一然(2000 ),男,在读硕士研究生,主要从事水土保持与G I S 空间分析研究㊂E -m a i l :U l i s s e s 623@163.c o m 通信作者:郭忠录(1980 ),男,教授,博士,主要从事土壤侵蚀与土壤质量研究㊂E -m a i l :z l gu o h z a u @163.c o m 东北黑土带土地利用变化特征及生态敏感性评价晋一然,澹腾辉,唐琪,华丽,郭忠录(华中农业大学资源与环境学院,武汉430070)摘要:东北黑土带是我国重要的商品粮生产基地,土壤质量退化㊁水土流失等问题直接影响生态与粮食供给安全,为明晰东北黑土带土地利用变化特征及评价生态敏感性,以2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2020年东北黑土带5期土地利用数据为基础,采用转移矩阵㊁地理探测器㊁综合生态风险评价等方法,研究景观格局及生态风险变化趋势㊂结果表明:(1)2000 2020年,研究区未利用地面积增加1035.7k m2,水域面积减少975.8k m 2,土地利用变化最明显,耕地是阶段性变化较为剧烈的土地利用方式;(2)不同自然因子对研究区土地利用方式的解释力存在显著差异,气温是土地利用方式变化的主导因素,风速与高程㊁气温㊁蒸发量㊁地温㊁气压㊁相对湿度㊁日照时间的交互作用对土地利用方式变化具有显著的协同增强作用;(3)随时间推移,研究区生态敏感性整体改善,高度敏感区域减少,轻度敏感区域增加,并且出现生态敏感高值区向北移动㊁低值区向南移动趋势,研究区生态敏感性高值区的形成可能与以风蚀为主的侵蚀作用有关㊂宏观尺度景观格局变化分析与生态风险评价对区域生态环境保护政策制定及实施具有重要意义㊂关键词:土地利用变化;地理探测器;生态风险评价;聚类分析;东北黑土带中图分类号:X 171.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2023)06-0341-09D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2023.06.043L a n dU s eC h a n g eC h a r a c t e r i s t i c s a n dE c o l o g i c a l S e n s i t i v i t yE v a l u a t i o n i n t h eB l a c kS o i l B e l t i nN o r t h e a s tC h i n aJ I N Y i r a n ,T A N T e n g h u i ,T A N G Q i ,HU A L i ,G U OZ h o n gl u (C o l l e g e o f R e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n t ,H u a z h o n g A g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,W u h a n 430070)A b s t r a c t :T h eN o r t h e a s tB l a c kS o i lB e l t i sac r u c i a l c o mm e r c i a l g r a i n p r o d u c t i o nb a s e i nC h i n a ,i nr e c e n t y e a r s ,s o i l q u a l i t y d e g r a d a t i o n ,s o i l e r o s i o na n do t h e r i s s u e sh a v e ad i r e c t i m p a c t o nt h e s e c u r i t y o f e c o l o g ya n d s e c u r i t y o f f o o ds u p p l y .I no r d e r t o c l a r i f y t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f l a n du s ec h a n g ea n de v a l u a t e t h ee c o l o gi c a l s e n s i t i v i t y o f t h eN o r t h e a s tB l a c kS o i l B e l t ,w e t a k e t h e f i v e p e r i o d s o f l a n du s e d a t a o f t h eN o r t h e a s tB l a c k S o i l B e l t i n t h e y e a r s o f 2000,2005,2010,2015a n d 2020a s t h e b a s i s ,a n du s e t h em e t h o d s s u c h a s t r a n s f e rm a t r i c e s ,g e o d e t e c t o r ,a n dc o m p r e h e n s i v ee c o l o g i c a lr i s ke v a l u a t i o nt os t u d y t h el a n d s c a pe p a t t e r na n d e c o l o g i c a l r i s kc h a n g e t r e n d s .T h e r e s u l t sw e r e a sf o l l o w s :(1)D u r i n gt h e p e r i o d o f 2000 2020,u n u s e d l a n d a n dw a t e r l a n du s e i n t h e s t u d y a r e a c h a n g e dm o s t o b v i o u s l y ,i n c r e a s i n g a n dd e c r e a s i n g b y 1035.7a n d 975.8k m 2,r e s p e c t i v e l y ,a n da r a b l el a n d w a st h el a n du s e w i t h m o r ed r a s t i cc h a n g e s i n p h a s e s ;(2)D i f f e r e n t n a t u r a l f a c t o r s e x h i b i t e ds i g n i f i c a n td i f f e 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v i n g s o u t h w a r d ,t h eh i g h -v a l u ee c o l o g i c a l s e n s i t i v i t y r e g i o n s m a y b er e l a t e dt oe r o s i o n w h i c hd o m i n a t e db y w i n d e r o s i o n .T h e a n a l y s i s o fm a c r o -s c a l e l a n d s c a p e p a t t e r nc h a n g e s a n de c o l o g i c a l r i s k a s s e s s m e n t a r e o f g r e a t s i g n i f i c a n c e t o t h e f o r m u l a t i o na n d i m p l e m e n t a t i o no f r e g i o n a l e c o l o gi c a l e n v i r o n m e n t a l pr o t e c t i o n p o l i c i e s .K e y w o r d s:l a n du s e c h a n g e;G e o d e t e c t o r;e c o l o g i c a l r i s ka s s e s s m e n t;c l u s t e r a n a l y s i s;t h eb l a c ks o i l b e l t i n N o r t h e a s tC h i n a21世纪以来,随着经济快速发展,人类对生活空间的需求也在随之增长,其中最为明显的特征是土地利用方式的转变[1]㊂在土地利用方式变化的过程中,往往出现生态空间被挤压㊁生态过程被干扰的现象,导致水土流失㊁生物多样性下降等一系列问题产生㊂党的二十大报告强调,必须牢固树立与践行生态环境保护的理念与措施,站在人与自然和谐共生的角度谋求发展㊂东北黑土带是中国重要的粮食生产基地,但耕地㊁建设用地对林地㊁草地的侵占导致生态用地占比下降,人类改变土地利用方式严重制约自然生态系统发挥其应有的功能㊂因此,进行景观生态风险评估可以将区域已存在或潜在生态风险可视化[2],为进一步生态环境保护与优化工作提供科学依据㊂景观生态风险评价指以景观格局指数为依据,建立区域景观结构与生态过程间的相关关系,反映此区域景观格局中的生态风险[3]㊂不同于传统生态风险评价,景观生态风险评价在景观生态过程与空间格局的耦合机制下,更注重风险的时空异质性与尺度效应所产生的结果,成为区域生态风险评价的重要部分[4]㊂国外研究集中于探究生态过程与空间分布格局间的关联,有学者[5-6]通过结合生态指标与其他指标,建立基于生态视角的评价体系,也有学者[7-8]在物种群落层面研究特定种群对生态系统的敏感性及响应机制;国内有学者[9]针对黄土高原生态环境恶化现状,使用地理探测器探究植被覆盖度与地理因子的耦合机制;诸多学者针对国内东北沙地[10]㊁青藏高原[11]等进行生态风险评价,探究不同自然本底下的生态风险时空分异规律,为宏观生态环境治理提供参考依据㊂东北黑土区是我国重要的商品粮生产基地,以生态视角进行区域环境风险评价具有重要意义㊂松嫩平原地处我国东北内陆,与大㊁小兴安岭以及长白山脉接壤,中部地势平缓,边缘地势起伏多变,生态环境极易发生变化㊂以东北黑土带作为研究区,探究2000 2020年间土地利用时空分异及驱动因素,进一步结合景观指数与土壤流失量进行生态敏感性评价,揭示生态风险时空特征,为松嫩平原生态环境保护以及水土流失防治提供理论支撑,为我国东北黑土区科学管理规划提供决策依据㊂1材料与方法1.1研究区概况中国东北典型黑土区包括蒙东黑土区㊁松嫩黑钙土区㊁松嫩典型黑土区(即东北黑土带)与三江黑土区,研究区(42ʎ58' 50ʎ15'N,122ʎ22' 127ʎ59'E)位于东北黑土带[12](图1)㊂东北黑土带位于松嫩平原东部,总面积10.1k m2,北至大㊁小兴安岭,南至长白山脉,地貌类型主要由较低海拔的台地(即漫川漫岗)构成,西北㊁东北以及南部存在低海拔丘陵[13]㊂气候类型属温带大陆性气候,年降水量400~600mm,年均气温2~6ħ,土地利用方式以耕地为主,是中国商品粮生产基地之一㊂研究区主要位于全国水土保持区划表(试行)二级区划中,由北到南分别为大兴安岭东南低山丘陵土壤保持区㊁东北漫川漫岗土壤保持区(黑龙江省)㊁东北漫川漫岗土壤保持区(吉林省)㊂1.2数据来源使用2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2020年土地利用㊁高程㊁坡度㊁气象数据(年降水量㊁年均气温㊁年均相对湿度㊁0c m年均地温㊁年日照时间㊁年蒸发量㊁年均气压㊁年均风速)㊁土壤侵蚀数据以及研究区基础信息数据㊂土地利用数据与气象数据均来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(h t t p s:// w w w.r e s d c.c n),其中,土地利用数据分辨率为30mˑ30m,对原始数据重分类为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地㊁未利用地一级地类,气象数据分辨率为1k mˑ1k m;高程数据来自地理空间数据云(h t t p:// w w w.g s c l o u d.c n),分辨率为30mˑ30m;坡度数据使用A r c G I SP r o软件以D E M数据为基础进行计算提取㊂1.3研究方法1.3.1风险小区划分为更准确地计算各区域具体景观生态指数,根据研究目的,将研究区划分为风险小区进行生态风险评价,参考前人[14]研究并结合区域尺度及数据精度,最终将研究区划分为1.5k mˑ1.5k m的格网,基于A r c G I S软件进行采样提取,并使用F r a g s t a t s软件进行景观指数计算㊂1.3.2地理探测器地理探测器以统计学原理为基础,探究事物间的空间分异性并揭示其背后的驱动因素,包括因子探测㊁风险探测㊁交互探测㊁生态探测4种探测模式㊂选用因子探测和交互探测来解析影响研究区土地利用方式的自然因子,因子探测公式为:q=1-ðL h=1N hσ2hNσ2(1)式中:q为地理因子的解释力(%),取值范围为[0,1],q 值越大,说明地理因子对土地利用方式的解释力越大;L 为因变量或地理因子的分区分类;h为分区变量(h=1, ,L);N h和σ2分别为研究区整体的单元数和方差㊂q 交互探测用于识别地理因子间的交互作用,评估2个243水土保持学报第37卷地理因子共同作用时是否增加或减弱对土地利用方式的解释力,或对其影响是相互独立的㊂图1研究区概况1.3.3景观生态风险指数景观生态风险指数(e c o-l o g i c a l r i s k i n d e x,E R I)用来反映外界环境对不同景观类型的影响程度,不同景观类型对区域生态环境的作用存在差异㊂使用景观结构反映研究区生态风险敏感性,表达式为:E R I i=ðn i=1A k i A kˑR i(2)R i=E iˑV i(3)E i=a C i+b N i+cF i(4)式中:E R I i为第i类景观生态风险指数;n为景观类型;A k i为第k个风险小区中第i类景观类型的面积;A k为第k个风险小区总面积;R i为景观损失度指数;E i为景观干扰度指数;V i为景观脆弱指数,在借鉴前人研究成果[15]的基础上采用专家打分法[14],将景观类型的易损度分为6级,荒地㊁草地㊁耕地㊁林地㊁水域㊁建设用地分别为6,5,4,3,2,1,并进行归一化得到景观脆弱度指数的权重;C i为景观破碎度指数;N i 为景观分离度指数;F i为景观分维数指数;a㊁b㊁c分别为C i㊁N i和F i的权重,且a㊁b㊁c之和为1,结合实际情况分别赋值为0.5,0.3和0.2㊂1.3.4水土流失敏感性指数采用修正的通用土壤流失方程(r e v i s e d u n i v e r s a ls o i ll o s s e q u a t i o n, R U S L E)计算的土壤流失量表征水土流失敏感性,其表达式为:A=RˑKˑL SˑCˑP(5)式中:A为土壤侵蚀量[t/(h m2㊃a)];R为降水侵蚀力因子[(M J㊃mm)/(h m2㊃h㊃a)];K为土壤可蚀性因子[(t㊃h m2㊃h)/(h m2㊃a㊃M J㊃mm)];L S 为地形起伏度因子(无量纲);C为植被覆盖因子(无量纲);P为水土保持措施因子(无量纲)㊂1.3.5综合生态敏感性指数通过计算其他点到敏感性最高点之间的距离来构建综合生态敏感性指数(c o m p r e h e n s i v e e c o l o g i c a l s e n s i t i v i t y i n d e x,C E S I),指数越小,则表示生态敏感性越高㊂生态敏感性最高点以景观生态风险敏感性指数㊁水土流失敏感性指数各自归一化后的最大值表示㊂计算公式为:C E S I=(E R I-E R I m a x)2+(A-A m a x)2(6)式中:E R I为像元的景观生态风险敏感性指数;A为像元的水土流失敏感性指数㊂1.3.6空间自相关分析空间自相关分析可以衡量空间数据之间的相互依赖程度㊂使用全局M o r a n's I指数与局部M o r a n's I指数对研究区综合生态敏感性空间特征进行分析,公式为:全局M o r a n's I指数:I=ðn i=1ðnj=1w i j(x i-x)(x j-x)ðn i=1ðnj=1w i jðn i=1(x i-x)2(7)局部M o r a n's I指数:I=(x i-x)S2ðj w i j(x j-x)(8)343第6期晋一然等:东北黑土带土地利用变化特征及生态敏感性评价式中:I代表M o r a n's I指数;x i㊁x j代表第i㊁j个格网的综合生态敏感性指数均值;x为全部格网敏感性均值;w i j为生态敏感性空间邻接权重;S为空间权重矩阵之和㊂全局M o r a n's I指数采用Z检验,当|Z|>2.58时,说明通过p<0.01显著性检验㊂2结果与分析2.1土地利用空间格局变化东北黑土带2000 2020年土地利用空间格局未发生较大变化,具有较为明显的空间差异性㊂总体来看,2000 2020年研究区内耕地㊁林地㊁水域3类土地利用面积占比呈下降趋势,水域㊁耕地面积变化较大,分别减少975.8,727.1k m2,林地面积减少172.9 k m2;草地㊁建设用地㊁未利用地3类土地利用面积占比呈上升趋势,未利用地㊁建设用地面积变化较大,分别增加1035.7,791.2k m2,草地面积增加48.9k m2;水域面积下降幅度最大,其中110.2k m2净转化为耕地,942.0k m2净转化为未利用地;东北黑土带中扎兰屯市㊁绥化市㊁齐齐哈尔市㊁黑河市以及松原市耕地面积呈上升趋势,阿荣旗㊁鄂伦春自治旗㊁莫力达瓦达斡尔族自治旗㊁哈尔滨市㊁四平市以及长春市耕地面积呈下降趋势(图2,图3)㊂分时段来看,研究区在2000 2005年㊁2010 2015年土地利用方式未发生明显变化,2000 2005年未利用地面积降幅最大,减少105k m2,2010 2015年耕地减少面积最多,减少80.4k m2,2个时期内面积增加最多的均为建设用地,分别增加98.7,159.9k m2㊂2005 2010年㊁2015 2020年研究区土地利用方式变化剧烈, 2005 2010年,研究区北部出现聚集状土地利用变化,南部土地利用变化分布相对均匀,净转化量最大的为草地与耕地,分别增加㊁减少931.9,930.5k m2,转入转出变化最大的为耕地,耕地转为草地2112.3 k m2,林地转为耕地1875.8k m2㊂2015 2020年,研究区南部出现小规模聚集性转化,北部转化分布则相对均匀,净转化量最大的为未利用地与水域,分别增加㊁减少1285.2,1644.5k m2,转入转出变化最大的为耕地,耕地转为未利用地1711.8k m2,草地转为耕地2066.8k m2㊂图22000-2020年土地利用方式转移图32000-2020年各土地利用方式占比2.2地理因子对土地利用格局变化的贡献从自然条件角度分析,选取高程㊁坡度㊁年均气温㊁年蒸发量㊁年均地温㊁年降水量㊁年均气压㊁年均相对湿度㊁年日照时间㊁年均风速10个自然因子,利用自然间断点法进行分类,使用地理探测器模型计算自然因子对土地利用方式的解释力㊂因子探测结果(表1)表明,东北黑土带的自然因子对土地利用方式的解释力(%)从大到小依次为年均气温(1.49)>年均相对湿度(1.29)>年均地温(1.15)>年日照时间(1.04)>年蒸发量(0.99)>年均气压(0.84)>高程(0.51)>年均风速(0.35)>坡度(0.27)>年降水量(0.07)㊂其中,年均气温㊁年均相对湿度㊁年均地温和年日照时间对土地利用方式的解释力>1%,为主要驱动因子,年蒸发量㊁年均气压㊁高程的解释力>0.5%,为次要驱动因子,年均风速的因子解释力相对较弱,坡度㊁年降水量未通过0.05显著性检验㊂根据交互探测结果(表2),选取主要驱动因子与次要驱动因子间探测结果发现,高程ɘ年均气压㊁高程ɘ年日照时间与年均气温ɘ年均气压表现为非线443水土保持学报第37卷性增强,其余因子交互探测结果表现为双因子增强㊂年均气温与各因子交互探测的解释力除年均地温外,均大于其余因子间交互探测的解释力,年蒸发量㊁年均气压㊁高程与不同因子间的交互探测解释力相比其单因子解释力有较为明显的提高,年均风速与各因子交互作用结果均表现为非线性增强㊂不同自然因子对研究区土地利用方式空间分布的影响差异较为显著,且因子间存在增强影响效果的协同作用㊂表1地理探测器因子探测结果单位:%D E M T E M E V P G S T P R E P R S R HU S L O P E S S D W I Nq s t a t i s t i c0.511.490.991.150.070.841.290.271.040.35 P v a l u e00000.602000.13900.001表2地理探测器交互探测结果单位:%D E M T E M E V P G S T P R S R HU S S D W I ND E MT E M1.87*E V P1.42*2.26*G S T1.56*2.15*2.06*P R S1.44#2.40#1.76*2.00*R HU1.70*2.17*1.92*2.14*1.18*S S D1.62#2.35*1.77*1.93*1.56*1.95*W I N1.10#2.13#2.03#2.37#1.35#2.14#2.02# 注:*表示双因子增强,即q(X1ɘX2)>M a x(q(X1),q(X2));#表示非线性增强,即q(X1ɘX2)>q(X1)+q(X2); 表示无数值㊂2.3生态敏感性时空变化特征分析2.3.1单一指标生态敏感性时空变化特征本研究将单因子指标归一化,采用自然间断点法进行分级,得到各生态指标敏感性时空分布图㊂由图4可知,研究区景观生态风险敏感性分布呈北高南低的模式,高敏感区集中分布在研究区北部大㊁小兴安岭山地丘陵与松嫩平原的交错地带,地形较为复杂,土地开发利用受到的限制条件较多,景观系统分布较为破碎;长白山脉与松嫩平原交汇处整体高程变化不大,以平原㊁台地和低丘陵为主[16],地势较为单一,景观系统种类丰富且分布均匀,导致其景观生态风险敏感性较低㊂2005 2010年间,研究区景观生态风险敏感性呈下降趋势,主要表现为北部高敏感区范围缩小,南部较高敏感区转变为中㊁低敏感区;2015 2020年间,研究区北部高敏感区由聚集状向条带状转化,存在向中部移动的趋势㊂总体而言, 2000 2020年研究区景观生态风险敏感性存在显著的阶段性变化,敏感性与地势的空间分布一致,地势较为复杂的区域敏感性较高㊂图42000-2020年景观生态风险敏感性分布研究区水土流失敏感性时空变化(图5)表明,水土流失敏感性空间分布受到年降水量㊁高程的影响,研究区南北两端水土流失敏感度相对较高㊂由于大兴安岭㊁小兴安岭与长白山脉海拔较高,阻挡水汽输送,研究区内形成了3个年降水量高值区,分布于研究区北部㊁中部和南部,年降水量高值区中存在山地丘陵与平原的过渡地带,地形较为复杂,高程变化较大㊂上述区域长期受降水径流冲刷,水土流失情况最为严重㊂水土流失敏感性较低的区域主要分布于松嫩平原,此区域地形起伏小㊁年降水量较低,受径流冲刷的影响较小㊂2000 2005年,大兴安岭山麓水土流失敏感性普遍降低,长白山脉附近出现水土流失敏感性升高的区域㊂2005 2010年,研究区中部敏感性普遍下降,南北两端高敏感聚集区出现向中部移动543第6期晋一然等:东北黑土带土地利用变化特征及生态敏感性评价的趋势㊂2010 2015年,大兴安岭山麓敏感性回升,其余地区敏感性总体呈下降趋势㊂2015 2020年,研究区内高值区域向内收缩,在西㊁南两端出现小范围敏感性高值区域㊂图5 2000-2020年水土流失敏感性分布2.3.2 综合生态敏感性时空变化特征 将研究区各年份综合生态敏感性采用自然间断点[17]法进行分级,将生态敏感性分为高度敏感㊁较高敏感㊁中度敏感㊁较轻敏感㊁轻度敏感5个等级(图6),统计各年份不同敏感程度的面积及比例表明(表3),2000 2020年,研究区内轻度敏感㊁较轻敏感区面积之和占比在44%左右波动,轻度敏感区主要分布于松嫩平原地带,为常年低敏感区;中度敏感㊁较高敏感区面积之和在2005 2020年出现下降趋势,高度敏感区面积呈先增加后减少趋势,在2005 2015年面积呈增加趋势,2015 2020年面积大幅下降,减少2184.4k m 2,生态环境整体呈改善趋势㊂图6 2000-2020年综合生态敏感性分布表3 2000-2020年综合生态敏感性面积占比综合生态敏感性2000年面积占比/%2005年面积占比/%2010年面积占比/%2015年面积占比/%2020年面积占比/%高度敏感6051.06.06672.66.66788.56.77490.87.45306.45.2较高敏感15248.615.024516.424.214837.714.612312.612.122454.922.1中度敏感28874.628.538012.537.534037.133.636969.536.529141.528.7较轻敏感34936.134.521187.120.932969.532.534764.134.329721.029.3轻度敏感16274.016.110995.710.812751.612.69847.39.714760.414.6 从空间分布来看,2000年研究区高度敏感区主要集中于大兴安岭山麓,较高㊁中度敏感区呈聚集状均匀分布,轻度㊁较轻敏感区呈条带状分布㊂2005年研究区内轻度㊁较轻敏感区出现收缩趋势,中度㊁较高敏感区出现向四周扩散的现象,高度敏感区略微扩张,长白山脉及大㊁小兴安岭区域生态敏感性上升㊂2010年研究区高度敏感区域基本没有变化,较高敏感区向大㊁小兴安岭山麓转移,研究区轻度㊁较轻敏感区增多,中度敏感区分布趋于集中㊂2015年研究区南㊁北两端的较轻敏感区㊁中度敏感区均出现向外扩张趋势,整体分布结构趋于单一㊂2020年研究区低敏感区向南转移,中部较轻㊁中度㊁较高敏感区穿插分布,高度敏感区范围收缩较为明显,小兴安岭以及长白山脉区域生态敏感性得到改善㊂643水土保持学报 第37卷2.4生态敏感性空间聚集特征2.4.1全局空间自相关分析使用A r c G I SP r o软件对研究区多年份生态敏感性进行全局空间自相关分析,由表4可知,各年份综合生态敏感性M o r a n's I指数均>0,表明综合生态敏感性在空间上呈现正相关㊂检验全局M o r a n's I指数,p值均为0,通过99%置信度检验,说明综合生态敏感性空间自相关显著,相邻度高的区域综合生态敏感性较为相似㊂Z统计量均>2.58,说明可拒绝零假设㊂研究区综合生态敏感性的空间分布存在正相关关系,表现出聚集分布模式,Z得分随时间变化先上升后略微下降,说明聚集程度总体升高,空间趋同性相对升高㊂表42000 2020年研究区综合生态敏感度全局M o r a n s I指数统计量指标2000年2005年2010年2015年2020年M o r a n's I0.9820.9870.9940.9950.992 Z统计量85.04585.50586.07186.16685.921p值00000 2.4.2局部空间自相关分析使用A r c G I SP r o软件在计算研究区综合生态敏感度M o r a n s I指数的基础上进行空间聚类,得到L I S A空间聚类图㊂在99%置信区间内,划分为5种不同聚集类型,分别为高高聚集区(H-H)㊁高低聚集区(H-L)㊁低高聚集区(L-H)㊁低低聚集区(L-L)和不显著区(N o t S i g-n i f i c a n t),最终得到研究区4041个分区,2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2020年的综合生态敏感性局部空间自相关聚类图(图7)㊂总体而言,研究区生态敏感性在空间尺度呈聚集状分布,聚集程度随时间推移出现升高趋势㊂综合生态敏感性低值聚集区主要分布于大㊁小兴安岭区域, 2000年㊁2005年㊁2010年长白山脉附近存在小部分低值聚集区,低低聚集区与高度㊁较高敏感区域存在空间分布轻度㊁较轻相似性㊂高值聚集区主要分布于松嫩平原部分,高高聚集区与轻度㊁较轻敏感区域存在空间格局上的相似性㊂由L I S A聚类图可知,研究区生态敏感性随时间推移表现出同一化趋势,生态敏感性高值区向北部聚集,低值区向南部聚集㊂图72000-2020年综合生态风险指数3讨论东北黑土带综合生态风险敏感性的空间分布格局由2000年的总体分散㊁局部聚集转变为2020年的南北分段㊁交错穿插,随时间推移聚集程度出现上升趋势,表明研究区生态环境可能受到规律性的调控㊂中华人民共和国水利部从2003年起针对东北地区实行水土流失综合防治工程,对东北黑土区提供工程以及生态修复方面的技术支持;与此同时,中央及地方政府陆续出台关于东北地区土地利用方式的调控政策以及针对耕地土壤质量的保护政策[18],对东北地区的生境质量产生积极影响㊂3.1综合生态敏感性时空分异特征及归因2000 2010年间,研究区内高度敏感区主要集中于大兴安岭东南低山丘陵土壤保持区中,东北漫川漫岗土壤保持区(黑龙江省)以中度敏感及以下区域为主,存在少量高度敏感区域,东北漫川漫岗土壤保持区(吉林省)内中度㊁较高敏感区占比较大;2010 2020年间,东北漫川漫岗土壤保持区(吉林省)内生态风险明显降低,以中度㊁较轻敏感为主,东北漫川漫岗土壤保持区(黑龙江省)内高度敏感区逐渐减少,较高敏感区域面积相对升高,中度敏感区域面积呈先升高,后降低趋势,较轻及轻度敏感部分变化不明显,大兴安岭东南低山丘陵土壤保持区内高度敏感区呈收缩趋势,中度㊁较轻敏感区稍有改善㊂综合生态高度敏感区持续存在于大兴安岭东南低山丘陵土壤保持区,可能由于其地处山脉与平原之间的过渡地带,地形较为复杂,导致自然因素㊁人为干扰对生态环境的影响被扩大;东北漫川漫岗土壤保持区(黑龙江省)与东北漫川漫岗土壤保持区(吉林省)由于地形相对简单,地势较为平缓,综合生态敏感程743第6期晋一然等:东北黑土带土地利用变化特征及生态敏感性评价度相对较低㊂国家发改委于2015年出台‘农业环境突出问题治理总体规划(2014 2018)“[19],将黑土地区域土壤质量保护工程纳入重点项目,大兴安岭区域综合生态高敏感区得到有效控制,松嫩平原区域综合生态敏感程度得到改善㊂根据聚类图可知,2000 2020年综合生态敏感性高值区出现南移趋势,低值区出现北移趋势,并且均趋于聚集㊂说明研究区南部生态环境改善程度高于北部,且生态敏感性可能受到周围地区影响,出现同化趋势㊂2005 2010年㊁2015 2020年研究区北部土地利用方式转化区域较为集中,不同景观类型间相互转化导致景观格局稳定性下降,生态敏感性上升[11]㊂3.2土地利用方式及综合生态敏感性变化归因土地作为地表景观的宏观表征,景观生态风险的时空分布与其构成或动态变化具有高度的关联性[4]㊂土地利用方式是人类可以宏观调控的过程因子,反映景观生态对人类活动的响应㊂2000 2020年,研究区土地利用转移较为剧烈的部分为东北漫川漫岗土壤保持区(黑龙江省)区域北部与大兴安岭东南低山丘陵土壤保持区相交的地带,以及南部与东北漫川漫岗土壤保持区(吉林省)相交的地带(图1㊁图2)㊂北部发生剧烈变化的原因可能是此部分处于2个水土保持功能区划的交界处,其土地利用方式易发生变化,导致景观格局稳定性下降,出现景观生态高敏感性聚集区;南部发生剧烈变化可能由于城镇的城市化进程加快,不同土地利用方式转化为建设用地的过程中破坏原本较稳定的景观格局体系,从而导致该区域景观破碎度升高,出现景观生态高敏感区域㊂本研究根据地理探测器结果,将年均气温㊁年均相对湿度㊁年均地温和年日照时间划分为主要驱动因子,对土地利用方式改变产生较为显著的独立影响;年蒸发量㊁年均气压㊁高程与其他因子交互探测结果相比于其单因子探测结果有明显提高,表明次要因子之间存在较为显著的协同作用关系;年均气温与除年均地温外各因子交互作用解释力均为最大,侧面表明土地利用方式对年均气温的响应较为明显;年均风速与各因子交互探测结果均表现为非线性增强,说明年均风速与其他因子的交互作用对研究区土地利用方式变化存在较为显著的影响,针对土地利用方式变化导致景观生态恶化升高的状况,中央政府出台‘全国土地利用总体规划纲要(2006 2020年)“[20]等相关政策,结合各地区自然因素,因地制宜,以土地利用为媒介,对生态风险进行动态调控㊂导致东北地区土壤侵蚀的因素通常有冻融侵蚀㊁风力侵蚀㊁水力侵蚀等,更主要的情况是由多种外营力复合侵蚀导致水土流失[21]㊂地理探测器结果显示,年均气温的单因子解释力显著,年均风速㊁年均气温同其他各因子共同作用的解释力均出现升高趋势,说明气温与风速在景观层面与土壤侵蚀层面均存在较为显著的复合影响作用㊂杨婉蓉等[22]对东北地区风蚀现象进行长时间序列的研究发现,东北地区发生风蚀较为严重的区域与本文中大兴安岭东南低山丘陵土壤保持区重合;任景全等[23]研究结果表明,吉林省风蚀程度自西向东逐渐减弱㊂研究区南北两端出现生态风险高值区的原因可能是受以风蚀为主的侵蚀作用,而吉林省颁布‘吉林省耕地质量保护条例“[24]‘黑土耕地土壤肥力评价技术规范“[25]等针对黑土地保护的专项政策,使得东北漫川漫岗土壤保护区(吉林省)在2010 2020年综合生态敏感度显著下降,生态环境质量得到明显改善㊂现有研究[26-27]表明,土地利用方式是土壤保持功能变化的主导因子,通过影响土壤结构改变土壤侵蚀情况㊂总体来说,研究区综合生态敏感性变化由土地利用方式及土壤侵蚀的复合作用导致,人类通过政策调控[18]㊁技术支持[28]等宏观㊁微观结合的方式均可以对综合生态敏感性进行有效改善㊂4结论(1)研究区2000 2020年土地利用整体格局未发生较大变化,转化最明显的是未利用地和水域,未利用土地面积增加1035.7k m2,水域面积减少975.8 k m2,水域与未利用地之间发生明显的转化㊂2005 2010年㊁2015 2020年2个时期土地利用方式发生较为剧烈的变化,且变化主要发生于耕地部分,2005年 2010年间,耕地主要转为林地㊁草地与建设用地,转出总面积5386.2k m2,耕地由林地转入最多,转入面积1875.8k m2;2015 2020年,耕地主要转出为林地㊁建设用地与未利用地,转出总面积4951.0 k m2,耕地由草地转入最多,转入面积2066.8k m2㊂(2)不同自然因子对研究区土地利用方式的解释力存在显著差异,年均气温㊁年均相对湿度㊁年均地温和年日照时间是土地利用变化的主要驱动因子,因子解释力均>1%;气温是土地利用方式变化的主导因素,风速与高程㊁气温㊁蒸发量㊁地温㊁气压㊁相对湿度㊁日照时间的交互作用对土地利用方式变化均具有显著的协同增强作用㊂(3)随时间推移,研究区生态敏感性整体改善,高度敏感区域减少,轻度敏感区域增加;高度敏感区域843水土保持学报第37卷。

基于地力评价的四方山农场耕地利用研究
吴芳; 王磊; 蔡德利
【期刊名称】《《吉林农业C版》》
【年(卷),期】2013(000)003
【摘要】四方山农场为农垦哈尔滨管理局下属农场,农场耕地均为旱地,主要种植玉米等农作物。

在农场耕地地力调查和相关资料收集与整理的基础上,采用GIS技术、模糊综合评价等方法,对农场的耕地地力进行了评价。

结果表明:四方山农场耕地面
积70725亩,基本农田耕地可分为三级。

其中,一级地面积为8019亩,占耕地总面积的11.34%;二级地面积为53739亩,占耕地总面积的75.98%;三级地面积为8967亩,占耕地总面积的12.68%。

【总页数】1页(P40-40)
【作者】吴芳; 王磊; 蔡德利
【作者单位】黑龙江八一农垦大学农学院，黑龙江大庆 163319; 黑龙江省红旗项目农场土壤化验室，黑龙江哈尔滨 150078
【正文语种】中文
【中图分类】S158
【相关文献】
1.基于耕地地力评价成果的条山农场中低产田划分研究 [J], 杨义荣;周彦芳;董博;
董青松
2.基于模糊物元法的耕地地力评价研究r——以黑龙江八五○农场为例 [J], 陈争光;
王淑云;冯惠妍;尹淑欣;王雪
3.基于模糊物元法的耕地地力评价研究——以黑龙江八五○农场为例 [J], 陈争光;王淑云;冯惠妍;尹淑欣;王雪;
4.基于GIS的八五五农场耕地地力评价研究 [J], 王璐; 于文; 苏俊; 孙涛; 吴家富
5.基于GIS的前哨农场耕地地力评价 [J], 冯晓娟;雷国平;张慧;周浩
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黑龙江省土地利用数据一、引言土地利用数据是指对黑龙江省土地利用状况进行调查、监测和统计所得到的数据。

该数据涵盖了土地利用类型、面积、分布等信息，对于土地资源管理、生态保护、农业发展等方面具有重要的参考价值。

本文将详细介绍黑龙江省土地利用数据的标准格式，包括数据来源、数据内容、数据格式等方面。

二、数据来源黑龙江省土地利用数据的主要来源包括以下几个方面：1. 土地调查机构：黑龙江省土地资源调查院、黑龙江省农业农村厅等机构通过实地调查和遥感影像解译等方式获得的数据。

2. 统计数据：黑龙江省统计局、国家统计局等机构发布的相关统计数据。

3. 环境监测数据：黑龙江省环境保护厅、黑龙江省自然资源厅等机构通过监测站点和遥感技术获取的数据。

三、数据内容黑龙江省土地利用数据的内容包括以下几个方面：1. 土地利用类型：包括耕地、林地、草地、水域、建设用地等不同类型的土地利用情况。

2. 土地利用面积：统计各类土地利用类型的总面积和各个地区的具体面积。

3. 土地利用分布：描述各个地区不同类型土地利用的分布情况，例如耕地主要分布在农业发达地区，林地主要分布在森林资源丰富的地区等。

四、数据格式黑龙江省土地利用数据的标准格式如下：1. 数据表格：土地利用类型 | 面积（万公顷） | 分布情况---------------------------------------------------耕地 | 100 | 农业发达地区林地 | 200 | 森林资源丰富地区草地 | 50 | 牧业发达地区水域 | 20 | 河流、湖泊等水域建设用地 | 30 | 城市、工业区等建设用地2. 数据图表：图表说明：该图表展示了黑龙江省各类土地利用类型的面积情况，以及各个地区的土地利用分布情况。

五、数据分析根据黑龙江省土地利用数据，可以进行以下几个方面的数据分析：1. 土地利用结构分析：通过统计各类土地利用类型的面积比例，了解黑龙江省土地利用结构的特点，判断土地资源的利用效率和合理性。

计量地理—地理建模方法概述计量地理是地理学中的一个分支，它研究了地理现象的测量、分析和建模方法。

地理建模是计量地理的一个重要领域，它试图通过建立数学模型来描述和解释地理现象的发生机制和空间分布规律。

本文将概述地理建模的方法，并讨论其在地理学研究中的应用。

地理建模方法可以分为定量模型和定性模型两类。

定量模型是利用数学和统计方法，从数量化的角度来描述地理现象。

这些模型通常包括基于统计分析的空间回归模型、地理信息系统（GIS）和遥感技术的空间分析模型、以及脆弱性评估模型等。

定量模型能够提供具体的数值结果，对地理现象的分析和预测具有较高的准确性和可靠性。

空间回归模型是地理建模中的常用方法之一、它基于空间关联性原理，通过数学统计方法来分析地理现象之间的相关关系。

该模型通常建立在其中一种规律的基础上，例如引起出生率变化的因素，如文化、经济和社会因素等，并利用现有的统计数据进行分析和预测。

空间回归模型在城市规划、经济区域分析和环境管理等领域得到广泛应用。

地理信息系统（GIS）是另一种常用的地理建模方法。

GIS利用计算机技术和地理空间数据存储和管理方法，对地理现象进行可视化和空间分析。

它可以实现地理数据的整合、分析和展示，为地理问题的研究和决策提供有效的支持。

GIS在土地利用规划、自然资源管理和城市规划等领域得到广泛应用。

遥感技术也是地理建模方法中的重要组成部分。

它通过获取地球表面的遥感影像数据，对地理现象进行监测和分析。

遥感技术可以获取多光谱、高分辨率的地表数据，用于研究地表类型、植被覆盖、城市扩展等地理现象的变化和分布。

遥感技术在环境监测、自然资源管理和灾害风险评估等领域具有重要的应用价值。

定性模型是另一种常用的地理建模方法。

它主要关注地理现象的非数量特征和人类活动的影响。

定性模型一般使用描述性和解释性方法，通过对地理现象的观察和理解，提供对地理现象的洞察和解释。

例如，建立质性模型来分析和解释城市空间结构的形成原因、社区发展的影响因素等。

第31卷第2期2024年4月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .31,N o .2A pr .,2024收稿日期:2023-07-05 修回日期:2023-07-19资助项目:国家重点研发计划项目(2021Y F D 1500800);国家自然科学基金项目(42107356);博士后科学资助项目(2021T 140663,2020M 681062);黑龙江省自然科学资助项目(Y Q 2021C 036) 第一作者:万兆凯(1996 ),男,内蒙古呼伦贝尔人,硕士研究生,主要研究方向为水土保持与沟道侵蚀㊂E -m a i l :20221709@m a i l s .jl a u .e d u .c n 通信作者:郭明明(1991 ),男,安徽省阜阳人,博士,副研究员,主从事沟道侵蚀机理与防控研究㊂E -m a i l :g u o m i n g m i n g @i ga .a c .c n h t t p :ʊs tbc y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2024.02.046.万兆凯,宋庆臣,万普强,等.东北黑土区沟蚀研究进展与热点 基于C i t e S pa c e 计量分析[J ].水土保持研究,2024,31(2):454-463.W a nZ h a o k a i ,S o n g Q i n g c h e n ,W a nP u q i a n g ,e t a l .R e s e a r c hP r o g r e s s a n dH o t s p o t s o fG u l l y E r o s i o n i n t h eB l a c kS o i l R e gi o no fN o r t h e a s t :B i b -l i o m e t r i cA n a l y s i sB a s e do nC i t e S pa c e [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,31(2):454-463.东北黑土区沟蚀研究进展与热点基于C i t e S pa c e 计量分析万兆凯1,2,宋庆臣3,万普强4,郭明明2,张兴义2,刘欣2,5(1.吉林农业大学资源与环境学院,长春130118;2.中国科学院东北地理与农业生态研究所黑土区农业生态院重点实验室,哈尔滨150081;3.阿荣旗市水利局,内蒙古阿荣旗162750;4.扎兰屯市水利局,内蒙古扎兰屯162650;5.中国科学院大学,北京100049)摘 要:[目的]直观把握东北黑土区沟蚀研究进展与热点,推进东北黑土区沟蚀研究领域的发展㊂[方法]以C N K I 与W e b o f S c i e n c e 数据库中245篇相关文献为对象,利用文献计量的方法,使用C i t e S p a c e 软件绘制东北黑土区沟蚀研究知识图谱㊂[结果]结果表明:(1)黑土区沟蚀研究起步较晚,近十年发文量显著增加,但国际期刊发表成果较少,仅占26%㊂(2)该领域研究力量主要分布在我国东北,其中水利部松辽流域委员会㊁北京师范大学㊁中国科学院东北地理与农业生态研究所㊁东北农业大学㊁沈阳农业大学等机构贡献突出㊁影响较大;张树文是该领域中文发文量最多的学者,刘宝元和伍永秋是英文发文量最多的学者㊂(3)关键词共现表明,目前对东北黑土区沟蚀的关注重点主要集中在侵蚀沟发育特征㊁影响因素和沟蚀防治措施等方面㊂[结论]东北黑土区沟蚀尚未形成完整的研究框架和全面的认识,在未来的研究中,需进一步注重东北黑土区沟蚀形成和发育过程及机理研究,并深入分析地质㊁地形㊁水文㊁人类活动等因素的影响㊂关键词:东北黑土区;沟蚀;热点;文献计量学;C i t e S pa c e 中图分类号:S 157.1 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2024)02-0454-10R e s e a r c hP r o g r e s s a n dH o t s p o t s o fG u l l y Er o s i o n i n t h e B l a c kS o i lR e gi o no fN o r t h e a s t -B i b l i o m e t r i cA n a l y s i sB a s e do nC i t e S pa c e W a nZ h a o k a i 1,2,S o n g Q i n g c h e n 3,W a nP u q i a n g 4,G u oM i n g m i n g 2,Z h a n g X i n g yi 2,L i uX i n 2,5(1.C o l l e g e o f R e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n t ,J i l i nA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,C h a n gc h u n 130118,C h i n a ;2.N o r t h e a s t I n s t i t u t e o f G e o g r a p h y a n dA g r o e c o l o g y ,C h i n e s eA c ade m y of Sc i e n c e s ,H a r b i n 150081,C h i n a ;3.A r o n g q iW a t e rR e s o u r c e sB u r e a u ,A r o n g q i ,I n n e rM o n g o l i a 162750,C h i n a ;4.Z h a l a n t u nC i t y Wa t e rR e s o u r c e sB u r e a u ,Z h a l a n n t u n ,I n n e rM o n g o l i a 162650,C h i n a ;5.U n i v e r s i t y o f C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100049,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ].T h e a i m s o f t h i s a r t i c l e a r e t o i n t u i t i v e l y g r a s p t h e p r o g r e s s a n d h o t s po t s i n t h e f i e l d o f r e s e a r c ho f g u l l y e r o s i o n i n t h en o r t h e a s t o fC h i n ab l a c ks o i l r e g i o n ,a d v a n c e t h e d e v e l o pm e n t o f r e s e a r c h i n g u l l y e r o s i o n i n t h e b l a c k s o i l r e g i o no f n o r t h e a s tC h i n a .[M e t h o d s ]245p a p e r s i nC N K I a n d W e bo f S c i e n c e d a t a b a s e sw e r eu s e d t o c r e a t e a k n o w l e d g em a p o f g u l l y e r o s i o n i n t h e b l a c k s o i l r e g i o n o f n o r t h e a s t u s i n g t h e b i b l i o m e t r i cm e t h o da n d C i t e S p a c es o f t w a r e .[R e s u l t s ](1)R e s e a r c ho n g u l l y er o s i o ni nb l a c ks o i la r e a s t a r t e d l a t e ,a n dt h en u m b e ro f p u b l i s h e d p a p e r sh a s i n c r e a s e ds i g n i f i c a n t l y int h e p a s t10y e a r s ,b u t t h e r e s u l t s p u b l i s h e d i n i n t e r n a t i o n a l j o u r n a l s a r e f e w ,a c c o u n t i n g f o r o n l y 26%.(2)T h e r e s e a r c h i n s t i t u t i o n s i nt h i s f i e l d m a i n l y d i s t r i b u t ei n n o r t h e a s t e r n C h i n a,o f w h i c h s e v e r a li n s t i t u t i o n si n c l u d e S o n g l i a o B a s i n C o mm i t t e e o fM i n i s t r y o f W a t e rR e s o u r c e s,B e i j i n g N o r m a lU n i v e r s i t y,N o r t h e a s t I n s t i t u t eo fG e o g r a p h y a n dA g r o e c o l o g y o f C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s,N o r t h e a s tA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y,a n dS h e n y a n g A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y h a v em a d e t h e o u t s t a n d i n g c o n t r i b u t i o n s a n ds h o w n t h e g r e a t i n f l u e n c e i n t h e f i e l d;P r o f.Z h a n g S h u w e n i s t h e s c h o l a rw i t h t h em o s t p u b l i c a t i o n s i nC h i n e s e,a n dP r o f.L i uB a o y u a n a n dW uY o n g q i u a r e t h e s c h o l a r sw i t h t h em o s t p u b l i c a t i o n s i nE n g l i s h i n t h i s f i e l d.(3)T h e c o-o c c u r r e n c eo f k e y w o r d sb e t w e e n t h e p u b l i s h e d l i t e r a t u r e s i n d i c a t e s t h a t t h ec u r r e n t f o c u so f a t t e n t i o no n g u l l y e r o s i o ni nt h eb l a c ks o i l a r e ao f n o r t h e a s tC h i n a i sm a i n l y o n t h e d e v e l o p m e n t c h a r a c t e r i s t i c s,i n f l u e n c i n g f a c t o r s a n d p r e v e n t i o na n dc o n t r o l m e a s u r e s o f g u l l y e r o s i o n.[C o n c l u s i o n]T h e c o m p r e h e n s i v e r e s e a r c h f r a m e w o r ka n d a f u l l u n d e r s t a n d i n g o n g u l l y e r o s i o n i n t h e b l a c k s o i l r e g i o no f n o r t h e a s t e r nC h i n a h a v e n o t y e t b e e n e s t a b l i s h e d.I n f u t u r e r e s e a r c h, t h e r e i s a n e e d t o f u r t h e r e m p h a s i z e t h e s t u d y o f t h e f o r m a t i o n a n d d e v e l o p m e n t p r o c e s s e s a n dm e c h a n i s m s o f g u l l y e r o s i o ni nt h e b l a c k s o i lr e g i o n o f N o r t h e a s t e r n C h i n a,a n dt oc o n d u c ti n-d e p t h a n a l y s e so ft h e i n f l u e n c e s o f g e o l o g i c a l,t o p o g r a p h i c a l,h y d r o l o g i c a l,a n dh u m a na c t i v i t i e s,a m o n g o t h e r f a c t o r s.K e y w o r d s:b l a c ks o i l r e g i o no f n o r t h e a s t e r nC h i n a;g u l l y e r o s i o n;h o t s p o t;b i b l i o m e t r i c s;C i t e S p a c e东北黑土区总面积达109万k m2,约占全球黑土总面积的12%,该区粮食总产量占全国总量的1/4,粮食调出量占全国总量的1/3,是我国重要的商品粮基地,由于其土地肥沃㊁地域辽阔㊁人口相对较少,被誉为 耕地中的大熊猫 [1-3]㊂近几十年来,由于人类活动和自然因素的影响,黑土区的水土流失日益加剧,其中以沟道侵蚀最为严重㊂据全国第1次水利普查侵蚀沟专项调查,东北黑土区是我国除黄土高原外,沟道侵蚀程度最为严重的区域,现有>100m侵蚀沟29.6万条[4]㊂另据调查,尚有相近数量<100m的侵蚀沟,侵蚀沟总数量高达60万条,仅侵蚀沟自身就损毁土地5000k m2以上[5-6]㊂沟道侵蚀不仅导致珍贵的黑土层 变瘦㊁变硬㊁变薄 ,还使作物显著减产,生态功能退化,严重威胁国家粮食安全和生态安全[7]㊂近年来,围绕黑土地保护和利用的问题,土壤侵蚀和水土保持领域的学者们在沟道侵蚀的过程与机理㊁侵蚀沟的时空变化㊁分布特征㊁影响因素以及防治对策等方面取得了一定的研究成果[8-12]㊂然而,关于该领域研究主题的演化㊁研究方向和发展趋势等方面的定量化可视化梳理的研究成果相对较少,难以直观地把握该领域的研究动态和未来研究需求㊂因此,本文利用文献计量学和科学知识图谱的方法,运用C i t e S p a c e等软件,对中国知网(C N K I)数据库中的东北黑土区沟道侵蚀中文文献以及W e bo f S c i e n c e核心数据中的英文文献进行定量化和可视化分析㊂旨在深入探究文献所包含的深层次知识,揭示该领域的研究发展历程,分析不同时期的研究热点和发展趋势,并直观地展示研究主题领域的发展状况㊂为进一步推进东北黑土区沟道侵蚀研究领域的发展以及黑土区侵蚀沟的防治提供参考和借鉴㊂1材料与方法数据源于W e bo f S c i e n c e(WO S)核心合集和中国知网(C N K I)数据库,检索日期截至2023年4月30日㊂WO S数据库以 b l a c ks o i l o rm o l l i s o l g u l l y e r o s i o no r g u l l y t h eN o r t h e a s to fC h i n a 组合检索,C N K I数据库以 东北 东北黑土区 黑土 ㊁ 沟道 沟蚀 侵蚀沟 沟道侵蚀 组合检索,再对所获文献剔除重复文献㊁会议论文后,最终筛选文献共计245篇,其中C N K I数据库文献181篇,W e bo f S c i e n c e 数据库文献64篇㊂基于C N K I和WO S核心数据集,利用C i t e S p a c e软件进行关键词(标题㊁摘要和关键词)分析,关键词出现频率可用于衡量关注度,以揭示某一领域的热点问题㊂通过研究热门关键词并运用突现图的可视化展示,能更清晰地显示这些热点问题,呈现东北黑土区沟蚀研究领域的当前研究热点以及未来的潜在研究热点㊂中介中心性是用来表征节点在网络中重要性的指标,并以此来发现和衡量文献的重要程度㊂中介中心性的计算公式(1)如下:B C i=ðsʂiʂt n i s t g s t(1)式中:g s t为节点s到节点t的最短路径数目;n i s t为从节点s到节点t的g s t条最短路径中经过节点i的最短路径数目[13]㊂2结果与分析2.1东北黑土区沟蚀主题发文数量及时间特征中文和英文文献发文数量统计结果显示(图1),554第2期万兆凯等:东北黑土区沟蚀研究进展与热点 基于C i t e S p a c e计量分析中文文献数量远大于英文文献,而中文发文量呈波动变化,英文发文量呈逐步增长的趋势㊂中文文献发文量可分为两个阶段:20世纪90年代中期至21世纪初,我国开始对东北黑土区的沟蚀进行了探索性研究,1996年发表了第一篇文献,自至2003年开始,才陆续有论文发表㊂该阶段的学者主要以沟道治理以及沟道动态变化为研究重点㊂2012年开始,随着国家颁发了一系列黑土地保护政策,投入了大量资金,推动了黑土区沟蚀防治工作,该时期科研成果突出㊂在2012年至今的10年间,中文发文量呈现显著上升趋势㊂英文文献发表起步较晚,但后期发展趋势较好,第一篇论文为胡刚在C a t e n a发表的 S h o r t-t e r m g u l l y r e t r e a tr a t e so v e rr o l l i n g h i l la r e a si n b l a c ks o i l o fN o r t h e a s tC h i n a ㊂2007 2017年发展缓慢,但在2018年后发文量明显增加,2021年发文量高达15篇㊂中文文献和英文文献发文量均在近五年内增高,表明东北黑土区沟蚀的关注度和研究热度在不断升高㊂图1中英文文献发文时间及数量F i g.1T i m e a n dn u m b e r o f t h e p u b l i s h e da r t i c l e s i nE n g l i s ha n dC h i n e s e2.2机构发文量分析图2中的每个节点表示一个研究机构,节点间的连线反映着不同机构之间的合作关系㊂其中,中文文献发文机构为150个,连线为155条,连线多于节点,密度较高,这表明我国在该研究领域具有紧密的合作关系,且交流程度较高㊂同时,为确保数据的准确性,避免文献出现交叉统计的情况,在整理和统计数据时只保留文献的第一发文机构㊂由图2可知,东北黑土区沟蚀的研究机构较少,且发文层次及研究力度差别较大,发文量在10篇以上的机构仅有4个,其余均在6篇以下㊂总体来看,仅有少数机构对东北黑土区沟蚀研究进行深入的探讨和研究,而多数机构的研究相对较单一㊂图谱以水利部松辽水利委员会(中心性0.33)为中心,表明了政府部门在研究中的重要性和主导地位,并在资源㊁资金和政策方面具有重要的支持和引导作用,能够推动相关研究的开展和治理措施的实施㊂此外,政府还可以促进学术界㊁科研机构和社会各界的合作,形成多方参与的研究格局㊂英文文献发文机构共52个,连线75条,相对于中文文献发文机构较少,这表明了东北黑土区沟蚀问题在国际学术界的关注度较低,一方面是由于黑土区沟蚀过程与机理研究起步较晚导致发文量较少;另一方面可能是因为该问题在全球范围内并不普遍存在,仅限于特定地理区域,国际学术界的关注点可能更多地集中在全球性的环境和土地退化问题上㊂图谱以B e i j i n g N o r m a l U n i v e r s i t y(北京师范大学)为中心(中介中心性1.02),表明了北京师范大学在世界范围内具有较强的影响力,而C h i n e s eA c a d e m y o fS c i e n c e s(中国科学院)㊁I n-s t i t u t e o f S o i l&W a t e rC o n s e r v a t i o n(中国科学院水利部水土保持研究所)㊁N o r t h e a s t I n s t i t u t eo fG e o g-r a p h y&A g r o e c o l o g y C h i n e s eA c a d e m y o fA g r i c u l-t u r a l S c i e n c e s(中国科学院与东北地理与农业生态研究所)㊁U n i v e r s i t y o fC h i n e s e A c a d e m y o fS c i e n c e s (中国科学院大学)中介中心性分别为0.77,0.63, 0.37,0.27,0.22㊂以上机构均属于中国科学院,这些机构反映了在东北黑土区沟蚀研究中的紧密联系和协作,推动了该领域沟蚀研究的发展和创新㊂2.3作者发文分析参与中文文献发表的学者共309位,其中张树文发文最多,共计18篇㊂参与英文文献发表的作者共196位,其中刘宝元与伍永秋发文最多,均为9篇㊂利用C i t e S p a c e软件构建作者合作网络(图4,5),节点的大小表示发文量的多少,节点越大代表发文量越多;节点之间的连线越多代表作者之间的联系越紧密㊂中文文献发文量前五的学者分别是张树文㊁张兴义㊁范昊明㊁王文娟㊁李浩,英文文献发文量前五的作者分别是刘宝元㊁伍永秋㊁张树文㊁张兴义㊁范昊明㊁胡刚(并列)㊂从图4,5中可知,国内外对该领域有重要贡献的学者具有较为紧密的合作关系,且交流程度较高㊂654水土保持研究第31卷注:图中B C i为中介中心性;N为发文数量;Y为发文年份,下同㊂图2中文文献发文机构F i g.2I n s t i t u t i o n s p u b l i s h i n g t h e l i t e r a t u r e s i nC h i n e s e图3英文文献发文机构F i g.3I n s t i t u t i o n s p u b l i s h i n g t h e l i t e r a t u r e s i nE n g l i s h2.4东北黑土区沟蚀主题研究高频关键词分析关键词是作者用于概括论文主题的精炼词汇,它们承载着作者在特定研究领域的学术思想㊁研究主题和内容的高度概括和提炼㊂因此,关键词不仅是分析研究主题的一种途径和方法,也是了解和掌握特定领域研究动态的重要手段㊂通过考察该领域中关键词的频率出现,可以了解该领域的研究热点,判断该领域研究内容的更新速度以及学科研究的活力水平[14]㊂通过C i t e S p a c e软件进行关键词共现分析,得到以下图(图6,7),其中除主题词外,中文关键词 水土流失 土壤侵蚀754第2期万兆凯等:东北黑土区沟蚀研究进展与热点 基于C i t e S p a c e计量分析遥感 的出现频次高于其他关键词,英文关键词 s o i l e r o s i o n a r e a r e t r e a t r a t e s c a t c h m e n t 出现频次高于其他关键词㊂目前对于东北黑土区沟蚀的关注重点主要集中在水土流失以及土壤侵蚀机理的探究㊂然而,尽管已经取得了一定的研究成果,但对于该领域的研究还没有形成完整的框架和全面的认识㊂图4中文作者合作网络F i g.4C o l l a b o r a t i o nn e t w o r kb e t w e e nC h i n e s e a u t h o r s图5英文作者合作网络F i g.5C o l l a b o r a t i o nn e t w o r kb e t w e e nE n g l i s ha u t h o r s854水土保持研究第31卷图6中文文献关键词共现F i g.6K e y w o r d s c o-o c c u r r e n c e s f r o ml i t e r a t u r e s i nC h i n e s e图7英文文献关键词共现F i g.7K e y w o r d s c o-o c c u r r e n c e f r o ml i t e r a t u r e s i nE n g l i s h 954第2期万兆凯等:东北黑土区沟蚀研究进展与热点 基于C i t e S p a c e计量分析2.5东北黑土区沟蚀主题关键词聚类分析关键词聚类分析是使用C i t e S p a c e对提取的所有关键词进行分类,一般认为当聚类当平均轮廓值(S值)>0.7时,聚类是高效率且令人信服的[15]㊂将中英文文献分别导入C i t e S p a c e软件进行分析,共得到中文文献关键词聚类12个,英文文献关键词聚类8个(图8,9,表1,2),聚类编号越小,则表示聚类范围越大㊂选取中英文前4个聚类分析㊂聚类0:以侵蚀沟为中心,主要关键词为成活率㊁治理对策㊁水土流失㊁东北黑土区等,通过提高柳桩㊁灌木等成活率和采取相应的治理对策,可以有效减缓水土流失速率,保护土壤资源,维护生态平衡[16]㊂这些研究为东北黑土区侵蚀沟治理提供了重要的参考和支持㊂聚类1:以黑土区为中心,主要关键词为治理㊁工程措施㊁植被措施㊁发育等㊂针对黑土区的治理,学者们提出了一系列的工程措施㊂其中包括但不限于梯田建设㊁水土保持工程㊁水资源管理等㊂通过修建梯田,可以有效减缓水流速度,延缓沟道发育㊂水土保持工程的建设,如构筑护坡㊁设置排水系统等,可以减少沟道侵蚀,保护耕地资源㊂除了工程措施,植被措施在黑土区治理中也起到重要作用㊂学者们研究发现,适当选择并种植具有固土㊁抗旱的植被物种,可以有效地减缓沟道侵蚀速率㊂通过建立植被覆盖系统,增加植被的根系和地上部分,可以提高土壤的结构稳定性,防止沟道侵蚀的发生㊂聚类2:以临界条件为中心,主要关键词为沟道侵蚀㊁遥感解译等㊂学者们通过研究发现,沟道侵蚀的临界条件包括降雨㊁地形㊁土壤性质等因素[17]㊂为了监测和评估沟道侵蚀的情况,学者们采用了遥感解译技术㊂遥感解译能够获取大范围的地表信息,包括沟道的形态特征㊁植被覆盖度等[18]㊂通过分析遥感图像和提取沟道特征参数,学者们能够定量化地评估沟道侵蚀的程度,并为沟道侵蚀的防治提供科学依据㊂聚类3:以水土保持为中心,主要关键词为比较㊁水土流失治理㊁趋势等㊂学者们通过比较不同沟蚀治理措施的实施效果,评估其对水土保持和沟道侵蚀的控制㊂评估其对水土保持和沟道侵蚀的控制效果,并关注治理后效益分析[19]㊂这些研究成果为深入了解侵蚀沟治理的效果提供了重要的科学依据,为保护土壤资源㊁实现可持续发展提供了有益的支持㊂聚类0以b l a c ks o i l为中心,关键词为c r i t i c a l w a t e rc o n t e n t,r o o t m a s sd e n s i t y,s o i lc o l l a p s e等㊂学者们关注黑土中的临界含水量,对植物生长和土壤保持起着重要作用㊂他们通过实地采样和研究,深入分析其对土壤水分调控和植物生长的影响㊂通过野外调查和试验测定,学者们对在黑土中的根系质量密度进行了研究,以评估其对土壤结构的影响和保持能力[20]㊂另外,学者们还关注黑土沟道崩塌问题,通过对土壤物理性质和水分变化的监测,学者们探讨了黑土的沟道崩塌机制和相应的保护措施[21]㊂图8中文文献关键词聚类F i g.8K e y w o r d s c l u s t e r i n g f r o mC h i n e s e l i t e r a t u r e s聚类1以s l o p e g r a d i e n t为中心,关键词为a s p e c t a n d s h a p e,c r o p y i e l d,s l o p e-g u l l y s y s t e m等㊂学者们的研究揭示了坡度与坡向对于沟道发育的重要性[22]㊂通过深入分析坡向和坡形的影响机制,提出了相应的水土保持和管理策略,以减少沟道侵蚀发生的风险㊂聚类2以g l o b a l p o s i t i o n i n g s y s t e m为中心,关键词为d i g i t a l t e r-r a i nm o d e l,b l a c ks o i l r e g i o n-n o r t h e a s t e r nC h i n a等,学者们通过G P S和D T M的应用,能够测量和描述沟道侵蚀的特征和演变趋势,为东北黑土区的沟道侵蚀治理提供科学依据[23]㊂聚类3以l a n d d e g r a d a t i o n 为中心,关键词为t o p o g r a p h i c a lv a r i a t i o n,r a i n f a l l e r o s i v i t y,c l i m a t e c h a n g e等㊂不同地形的坡度㊁坡向和地貌形态会影响水分的分布和径流流动路径,进而影响沟道侵蚀的程度[24]㊂同时,降雨和气候变化也是沟道发育的重要条件之一[25]㊂2.6国内研究前沿分析研究前沿作为研究领域中最活跃的部分,有助于把握学科领域未来的研究方向和发展趋势,促进学术研究的理论升华㊂研究前沿是相对于特定研究领域㊁特定时间来说的,具体指某一领域中被科学家们积极引用的文献所表征的研究主题,关键词突现是指某研究领域在某一特定时期内对某种主题关注程度的变064水土保持研究第31卷化情况[26]㊂使用C i t e S p a c e软件提取中文文献中S t r e n g t h(突现强度)前15个突现关键词,按照突现开始的年代由远到近排列,分析结果如下:由图10可知,突现强度较高的关键词有 水土保持 水土流失 黑土区 综合治理 等,说明这些关键词在其所对应的时间段里都是学者们较为关注的前沿主题㊂从突现持续时间的跨度来看,持续时间较长的有 水土保持 (16a)㊁ 水土流失 (5a)㊁ 坡耕地 (5a),说明这些关键词在很长一段时间内都是学者们关注的焦点㊂按照时间划分,总体可分为两个阶段:1996 2012年,90年代末爆发了特大洪灾,归因于极端天气和人类乱砍滥伐,引起了水利部的重视,因此学者们更多注重于水土保持㊁水土流失及侵蚀沟的治理㊂2011年我国进行了全国第一次水利普查, 2013年水利部松辽流域委员会利用遥感影像在东北黑土区解译出了共29.6万条侵蚀沟,引起了学术界的广泛关注,而基础研究无法满足侵蚀沟治理的需求,缺乏基础研究支撑,因此在2013年后,学者们更多注重于沟道侵蚀机理等基础研究㊂图9英文文献关键词聚类F i g.9K e y w o r d s c l u s t e r i n g f r o ml i t e r a t u r e s i nE n g l i s h表1中文文献关键词聚类T a b l e1K e y w o r d s c l u s t e r i n g f r o mC h i n e s e l i t e r a t u r e s聚类S值平均年份关键词00.9422017侵蚀沟;成活率;治理对策;水土流失;东北黑土区10.9582012黑土区;治理;工程措施;植物措施;发育20.9642016临界条件;辽宁省;沟道侵蚀;遥感解译30.9282011水土保持;比较;中国东北;水土流失治理;趋势40.9452014黑土;空间格局;演变过程;格局;遥感50.9062013沟蚀;耕作垄向;侵蚀沟;无人机遥感;团聚体流失60.9622014切沟;浅沟;人类活动;地貌临界;降雨侵蚀70.8712011防治对策;土壤侵蚀;拜泉县;穆棱市;克东县80.8892014黑龙江省;竣工验收;降水特征参数;成因;耕地保护90.8342011治理措施;三岔河流域;效益评价;分类分级;坡耕地侵蚀沟100.9952012水土流失;治理模式;治理成果;开源;水土保持措施110.9922020复垦;腐解;导排水;秸秆;黑土区120.9122017危害;专项治理;分布;发展现状;辽宁表2英文文献关键词聚类T a b l e2K e y w o r d s c l u s t e r i n g f r o ml i t e r a t u r e s i nE n g l i s h聚类S值平均年份关键词00.8682017b l a c ks o i l;c r i t i c a lw a t e r c o n t e n t;c s-137;r o o tm a s s d e n s i t y;s o i l c o l l a p s e10.8222013s l o p e g r a d i e n t;a s p e c t a n ds h a p e;c r o py i e l d;s l o p e-g u l l y s y s t e m;b l a c ks o i l r e g i o no f n o r t h e a s t e r nC h i n a 20.9162012g l o b a l p o s i t i o n i n g s y s t e m;d i g i t a l t e r r a i nm o d e l;b l a c k s o i l r e g i o n-n o r t h e a s t e r nC h i n a;r o o t d e n s i t y;r u n o f f a n d s e d i m e n t 30.8582018l a n dd e g r a d a t i o n;t o p o g r a p h i c a l v a r i a t i o n;r a i n f a l l e r o s i v i t y;10-f o l dc r o s s v a l i d a t i o n;c l i m a t e c h a n g e 40.8682015s m a l l c a t c h m e n t;s p a t i a l c o n f i g u r a t i o n;s o i l c o n s e r v a t i o nm e a s u r e;s e d i m e n t d e l i v e r y r a t i o50.882014m o l i s o l;s o i l l o s s;o r g a n i cm a t t e r;e r o s i o nc o n t r o l s t r a t e g i e s;a g r i c u l t u r a l s u s t a i n a b i l i t y60.912019t o p o g r a p h i c a t t r i b u t e;m a c h i n e l e a r n i n g m e t h o d s;n o r t h e a s tC h i n a;s n o w m e l t e r o s i o n;g o o g l e e a r t h i m a g e s 70.9032016r a d i o n u c l i d e s;t e m p o r a l v a r i a t i o n;s e d i m e n t d e p o s i t;c a t c h m e n t;c s-137-t i m em a r k80.8872016r a i n f a l l c h a r a c t e r i s t i c s;b l a c ks o i l;K e b a i r e g i o n-C h i n a;r e c o n s t r u c t i n g c a t c h m e n t r e s p o n s e;c r a c kd y n a m i c s 90.9592013e p h e m e r a l g u l l y;s o i l n u t r i e n t s;g u l l y f i l l i n g;s o i l c o n s e r v a t i o n;c l a s s i c a l g u l l y 164第2期万兆凯等:东北黑土区沟蚀研究进展与热点 基于C i t e S p a c e计量分析图10中文文献突现关键词F i g.10K e y w o r d sw i t h t h e s t r o n g e s t c i t a t i o nb u r s t s i n l i t e r a t u r e s i nC h i n e s e3结论(1) 东北黑土区沟蚀 主题文献随着时间的变化总体呈上升趋势,中文发文量从2012年快速增长,其中最大年发文量是2021年的18篇,英文发文量起步较晚,后期发展趋势较好,2021年发文达15篇㊂(2)该领域研究力量主要分布在我国东北部,水利部松辽流域委员会㊁北京师范大学㊁中国科学院东北地理与农业生态研究所㊁东北农业大学㊁沈阳农业大学等机构贡献突出㊁影响较大;张树文是该领域中文发文量最多的学者,刘宝元和伍永秋是英文发文量最多的学者㊂(3)文献关键词共现表明,东北黑土区沟蚀的关注重点主要集中在侵蚀沟分布㊁发育特征㊁影响因素㊁沟蚀防治措施等方面,但对于该领域的研究还没有形成完整的框架和全面的认识㊂(4)在未来的研究中,要进一步注重于东北黑土区沟蚀的过程和机理研究,深入分析地质㊁地形㊁水文和人类活动等因素的影响,并揭示其在沟蚀形成和发展中的作用机制㊂同时,结合遥感技术和地理信息系统分析,定量监测和评估沟蚀的时空演化规律㊂最终,结合沟蚀治理技术的研发和应用,为侵蚀沟的治理提供更加全面的解决方案㊂参考文献(R e f e r e n c e s):[1]张兴义,刘晓冰.东北黑土区沟道侵蚀现状及其防治对策[J].农业工程学报,2021,37(3):320-326.Z h a n g X Y,L i uXB.C u r r e n t s c e n a r i oo f g u l 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黑龙江省土地利用数据一、背景介绍黑龙江省位于中国东北地区，是我国面积最大的省份之一。

土地利用数据是对黑龙江省土地资源利用情况的统计和分析，对于科学合理地规划和管理土地资源具有重要意义。

本文将详细介绍黑龙江省土地利用数据的相关内容。

二、数据来源黑龙江省土地利用数据的来源主要包括黑龙江省国土资源厅、黑龙江省统计局、黑龙江省农业农村厅等相关部门提供的数据。

这些数据经过严格的统计和审核，具有较高的可靠性和权威性。

三、数据内容1. 土地利用类型分布根据黑龙江省土地利用数据，黑龙江省的土地利用类型主要包括耕地、林地、草地、水域、建设用地等。

具体分布情况如下：- 耕地：占总土地面积的40%，主要分布在哈尔滨市、齐齐哈尔市等农业发达地区。

- 林地：占总土地面积的30%，主要分布在大兴安岭地区和松花江流域。

- 草地：占总土地面积的20%，主要分布在牡丹江市、佳木斯市等地。

- 水域：占总土地面积的5%，主要分布在黑龙江、松花江等河流和湖泊附近。

- 建设用地：占总土地面积的5%，主要分布在哈尔滨市、齐齐哈尔市等城市地区。

2. 土地利用变化情况根据黑龙江省土地利用数据，近年来黑龙江省土地利用发生了一系列变化。

具体变化情况如下：- 耕地面积逐年减少：由于城市化进程加快和工业用地扩张，黑龙江省的耕地面积逐年减少，农业用地减少对粮食生产和农业发展带来了一定的挑战。

- 林地面积增加：为了保护生态环境和推动林业发展，黑龙江省加大了林地的保护力度，林地面积逐年增加。

- 建设用地扩张：随着城市化进程的推进，黑龙江省的建设用地面积逐年扩张，城市化进程给土地资源带来了一定的压力。

3. 土地利用效益评价黑龙江省土地利用数据还包括土地利用效益评价指标。

根据相关指标，对黑龙江省各地的土地利用效益进行评价和排名，以便为土地资源的合理利用提供科学依据。

四、数据应用黑龙江省土地利用数据的应用主要包括以下几个方面：1. 土地规划和管理：黑龙江省土地利用数据为土地规划和管理提供了重要的参考依据，可以科学合理地规划和管理土地资源，保护生态环境，促进可持续发展。

一、实验背景空间计量学是一门研究空间数据、空间关系及其在地理信息系统（GIS）中的应用的科学。

随着科技的进步和地理信息技术的普及，空间计量学在资源管理、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。

本实验旨在通过实践操作，使学生掌握空间计量学的基本原理和方法，提高空间数据处理和分析能力。

二、实验目的1. 理解空间计量学的基本概念和原理；2. 掌握空间数据的采集、处理和分析方法；3. 学会使用GIS软件进行空间计量分析；4. 培养空间计量思维和解决问题的能力。

三、实验内容1. 空间数据采集与处理- 使用全球定位系统（GPS）采集实地空间数据；- 利用GIS软件对采集到的空间数据进行预处理，包括坐标转换、拓扑校正、数据压缩等。

2. 空间计量分析方法- 空间自相关分析：使用Geostatistical Analyst工具箱进行空间自相关分析，探究空间数据的分布规律；- 空间回归分析：利用Spatial Analyst工具箱进行空间回归分析，研究空间变量之间的关系；- 空间聚类分析：运用ArcGIS软件进行空间聚类分析，识别空间数据的分布模式。

3. 实例分析- 以某地区土地利用数据为例，分析土地利用变化对环境的影响；- 以某城市交通流量数据为例，研究交通拥堵的时空分布特征。

四、实验步骤1. 实地数据采集- 准备GPS设备，选择合适的测量区域；- 按照规定的路线进行实地测量，记录坐标数据；- 将采集到的数据导入GIS软件进行预处理。

2. 空间自相关分析- 使用Geostatistical Analyst工具箱中的Get Spatial Statistics工具，计算空间自相关系数；- 分析空间自相关系数的分布规律，判断空间数据的分布类型。

3. 空间回归分析- 选择合适的空间回归模型，如多元线性回归、广义线性回归等；- 利用Spatial Analyst工具箱中的Spatial Regression工具，进行空间回归分析；- 分析回归模型的拟合效果，评估模型的可信度。