黄淮海地区县域粮食生产空间分异格局及其影响因素探测

刘玉^1,2, 任艳敏^1,2, 潘瑜春^1,2,?

1. 北京农业信息技术研究中心, 北京 1000972. 国家农业信息化工程技术研究中心, 北京 100097

收稿日期:2019-01-17修回日期:2019-03-14出版日期:2020-03-20

基金资助:北京市农林科学院青年科研基金(QNJJ201902)、北京市自然科学基金(9192010)和国家自然科学基金(41471115)资助

Spatial Differentiation Pattern and Influence Factor Detection of County-Level Grain Production in Huang-Huai-Hai Region

LIU Yu^1,2, REN Yanmin^1,2, PAN Yuchun^1,2,?

1. Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 1000972. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097

Received:2019-01-17Revised:2019-03-14Published:2020-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 基于累积分布函数和空间自相关分析方法, 系统地分析2015年黄淮海地区县域粮食产量的空间集聚特征, 并借助地理探测器分析18个因子对黄淮海地区及不同类型县域粮食产量的影响及其交互作用, 提炼出主导因素, 得到如下结果。黄淮海地区县域粮食产量呈现“低值集聚、高值离散”的特征, 并在空间上呈现显著的同质集聚性。其中, 显著高值集聚区主要分布在豫东南、皖北和苏北地区, 显著低值集聚区主要分布在京津冀地区和山东临海县域。综合考虑空间约束和粮食产量分布差异, 将黄淮海地区分为粮食高产区、中高产区、中低产区和低产区4个类型区。18个因子对黄淮海地区县域粮食产量的影响不一, 主要表现为双因子增强型和非线性增强型。其中, 高产区的主导因素为第一产业增加值、化肥施用量(折纯)和农业机械总动力, 属于社会经济及要素投入作用型; 中高产区的主导因素为耕地面积、区域人口、第一产业增加值和农业机械总动力, 表现为综合作用型; 中低产区的主导因素为耕地面积和化肥施用量(折纯), 表现为地理环境及要素投入作用型; 低产区的主导因素为植被指数、耕地面积、第一产业增加值、化肥施用量(折纯)和农业机械总动力, 表现为综合作用型。针对不同区域的研究结果, 提出不同的粮食增产增收策略建议。

引用本文

刘玉, 任艳敏, 潘瑜春. 黄淮海地区县域粮食生产空间分异格局及其影响因素探测[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(2): 315-323.
LIU Yu, REN Yanmin, PAN Yuchun. Spatial Differentiation Pattern and Influence Factor Detection of County-Level Grain Production in Huang-Huai-Hai Region[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2020, 56(2): 315-323.





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