基于SOM神经网络模型的耕地非农化压力区域差异研究--以湖北省为例
耕地非农化区域差异是土地资源区际优化配置的基础.本文从经济因素、社会因素和资源因素三方面构建指标体系,采用SOM神经网络模型,对湖北省16个城市2006-2012年各地(市)耕地非农化压力的区域差异进行了实证分析.结果表明:(1)SOM神经网络模型具有较强的聚类和容错能力,适合用于开展耕地非农化压力的聚类与区域差异研究;(2)湖北省耕地非农化压力的变化趋势从2006年呈现以西南、东北地区往省内中部地区递减到2010年呈现从西南、东北走向往边缘化发展的格局,2012年湖北省的耕地非农化压力大小呈现以武汉市、宜昌市为耕地非农化高压力中心和连接处,辐射周边城市,使周边城市的耕地非农化级别递减的格局,形成了两条共同发展的平行线;直至2014年,武汉市耕地非农化压力趋于平缓,武汉市周边的小城市的耕地非农化压力有小幅度上升.本研究提出了耕地非农化压力区域差异研究的新思路与新方法,对科学开展土地资源区际优化配置具有重要的意义.
耕地资源 非农化压力 资源配置 区域差异 神经网络
马才学 温槟荧 柯新利
华中农业大学公共管理学院,武汉430070
国内会议
武汉
中文
346-358
2016-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）