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党的十九大指出,经济要由高速增长的阶段转向高质量发展的阶段,现代经济体系也趋向于质量当先、效益保障的发展形式,在这种高质量发展的前提下,国土资源如何升级?国土资源是处于供给端重要位置,我国耕地的基本国情,可以概括为耕地总量多、人均耕地少、高质量的耕地少、耕地后备资源少[1]。进行耕地数量和质量的保护,前提条件是对我国耕地现状了如指掌,而耕地面积作为耕地现状一个统计指标,其准确性是我们的研究方向。耕地田坎系数测算结果直接影响到耕地面积准确性,进而影响粮食产量统计的准确性。现行的耕地田坎系数的计算,要么是按照“规程”的传统做法,亦或利用DEM数据与DOM数据相结合,来确定田坎样方及测算的新型作业流程,并根据第二次土地调查的系数与历次详查的田坎系数进行对比分析。大量观测数据表明,山区与丘陵区耕地田坎系数基本一致,满足规程要求的耕地田坎系数有效样方明显偏少,各组样方的耕地田坎系数的集中度明显偏低。目前实行的分区测算耕地田坎系数并不完美,单纯按照耕地分布与地形地貌相似性等特征分区是不科学的,因此现行的分区方法需要改进,甚至取消分区。本文借助ARCGIS与SPASS等软件,以十堰市郧西县全域耕地为研究对象,使用变更调查、耕地质量等别数据等,在保证“规程”要求的耕地田坎系数测算流程不变的情况下,将几个关键流程进行改进,并最终得到相应的预测值。首先从变更调查数据以及耕地质量等别数据中提取有效图层,将图层进行规范化处理并合并,得到我们整个研究对象;然后从影响田坎系数的几大条件出发,确定研究因子为灌溉保证率、土壤侵蚀程度、土壤有机质含量、地形坡度等7个因子;最后分析各因子与田坎系数之间的相关性。但是得到现有分区方式太过片面,并没有兼顾到除了地形坡度以外的其他因子,因此本人使用特定的聚类方法,对原有耕地分区进行优化,获得新的分区;然后在新分区的基础上,使用神经网络分析法,对某个样本进行多次训练,得到较为理想的模型,再借助模型推测其他样本的数值,以此得到郧西县全域耕地田坎系数预测值;最后使用置信区间,对预测值进行验证,得出本文较为准确的预测值,并且具有一定的现实意义。研究结果表明,现行的耕地田坎系数较为笼统,郧西县县域地形复杂,不同片区耕地质量差别较大,但耕地分区却相对单一,通过本文的探索,再借助国土资源大数据平台,采用优化的工作流程,使用特定的数学模型,我们完全可以使耕地田坎系数的测算更为实际和准确。