發(fā)布時(shí)間：2020-11-22 07:01

　　 眾所周知農(nóng)業(yè)是耗水大戶,而現(xiàn)今人口增加、GDP高速增長(zhǎng)導(dǎo)致的水污染及水環(huán)境承載力下降等問題日益凸顯,因此保障農(nóng)業(yè)用水安全不僅關(guān)乎國(guó)計(jì)民生,更是迫在眉睫。本文以我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)開發(fā)重點(diǎn)區(qū)域:中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的其農(nóng)作物真實(shí)耗水的時(shí)空差異特征及影響因素的變化規(guī)律,研究工作及成果主要表現(xiàn)在:(1)基于水足跡理論核算了中原經(jīng)濟(jì)區(qū)2003~2017年稻谷、小麥、玉米、豆類、油料、棉花的生產(chǎn)水足跡;其次利用空間趨勢(shì)面分析、ESDA空間探索性分析方法中的全局莫蘭指數(shù)、局部莫蘭散點(diǎn)圖、熱點(diǎn)分析等方法分析了農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡的時(shí)空分異及空間關(guān)聯(lián)格局;采用全局空間計(jì)量回歸、地理加權(quán)回歸模型,研究了氣象、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)兩類因素對(duì)農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡的影響差異變化規(guī)律。(2)研究發(fā)現(xiàn):6類作物及構(gòu)成均呈波動(dòng)下降趨勢(shì);玉米、豆類、油料、棉花以消耗綠水為主;稻谷、小麥生以藍(lán)水為主;各市作物生產(chǎn)水足跡空間分異特征明顯:東西方向大致呈U型曲線,西部遠(yuǎn)高于中東部、中部略高于東部;南北方向上呈倒U型曲線,中部高、南北低;整體上空間集聚呈減弱-增強(qiáng)-減弱趨勢(shì);各市空間二元結(jié)構(gòu)突出、冷熱點(diǎn)區(qū)域接連交錯(cuò)分布,熱點(diǎn)區(qū)由中部逐漸向西北轉(zhuǎn)移、冷點(diǎn)區(qū)由北部向東南移動(dòng)、次熱、次冷區(qū)主要在中部地區(qū);氣象、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素對(duì)作物生產(chǎn)水足跡的影響存在空間異質(zhì)性:整體上,農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動(dòng)力、農(nóng)用柴油使用量與作物生產(chǎn)水足跡呈顯著空間負(fù)相關(guān);有效灌溉面積、氮肥施用量、有效降雨量為正向作用;不同城市間:農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力以負(fù)作用為主,由南高北低轉(zhuǎn)換為北高南低,差異變動(dòng)明顯;有效灌溉面積的影響較大且出現(xiàn)了正、負(fù)相關(guān)性轉(zhuǎn)換,由自西南向東北漸增轉(zhuǎn)變?yōu)橛蓶|南向西北減弱;農(nóng)用柴油使用量以負(fù)作用為主,差異較小,由東南向西北漸增轉(zhuǎn)變?yōu)槲髂舷驏|北部漸增;氮肥施用量為正向作用,差異較小且穩(wěn)定;有效降雨量的影響較大且差異明顯,由負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)為為正相關(guān)作用為主,自西向東漸增轉(zhuǎn)變?yōu)樽员毕蚰蠞u增。(3)根據(jù)以上研究,為降低作物生產(chǎn)水足跡提出了調(diào)整農(nóng)作物種植布局及結(jié)構(gòu)、高效利用綠水及藍(lán)水、合理控制施肥量、提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、健全農(nóng)業(yè)節(jié)水管理措施、兼顧水資源保護(hù)與開發(fā)等具體建議。
【學(xué)位單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：S271
【部分圖文】：

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文13圖1-1技術(shù)路線圖1.4創(chuàng)新點(diǎn)本文的創(chuàng)新主要有以下兩個(gè)方面：（1）研究?jī)?nèi)容的創(chuàng)新：目前有關(guān)區(qū)域農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡涉及的研究對(duì)象作物種類少，多數(shù)只研究了兩到三種代表性作物，難以反映區(qū)域內(nèi)農(nóng)作物水資源利用的真實(shí)現(xiàn)狀；影響因素方面，學(xué)者們只研究了相關(guān)變量對(duì)水足跡造成的整體性影響，或者各變量分別對(duì)各市造成的具體變動(dòng)，本文豐富了農(nóng)業(yè)重點(diǎn)區(qū)域的研究

2研究方法與數(shù)據(jù)來源20圖2-1LM檢驗(yàn)流程圖2.1.4地理加權(quán)回歸模型通常，空間滯后和空間誤差模型難以表現(xiàn)研究的空間單元之間的異質(zhì)性，原因在于他們假設(shè)研究的空間區(qū)域內(nèi)回歸模型的系數(shù)不變，即與研究數(shù)據(jù)所處的空間地理位置無關(guān)，但是，實(shí)際上回歸模型系數(shù)是隨著樣本數(shù)據(jù)地理位置的變動(dòng)發(fā)生變化。為解決這一問題，英國(guó)地理學(xué)家A.StewartFortheringham提出了地理加

2研究方法與數(shù)據(jù)來源22圖2-2中原經(jīng)濟(jì)區(qū)氣象站點(diǎn)分布圖農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)：中原經(jīng)濟(jì)區(qū)五個(gè)省30個(gè)地級(jí)市的6種主要作物生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自2004～2018年《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》及各市統(tǒng)計(jì)年鑒。水資源數(shù)據(jù)來自各識(shí)水資源公報(bào)》（注：部分城市缺失數(shù)據(jù)采取回歸預(yù)測(cè)的補(bǔ)差值方法保證數(shù)據(jù)科學(xué)性）
【參考文獻(xiàn)】

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2 鄭曉雪;吉林省農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡變化及影響因素研究[D];東北師范大學(xué);2019年

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5 周天娃;未來氣候情境對(duì)作物生產(chǎn)水足跡的影響研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2017年

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7 李亞婷;基于水足跡的寧夏中部干旱帶農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化[D];寧夏大學(xué);2016年

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9 楊茜;我國(guó)省域居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)影響因素的空間計(jì)量分析[D];浙江財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

10 蔣琳;2000-2010年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)逐年土地利用與碳儲(chǔ)量變化研究[D];河南大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2894316