中国耕地资源安全模式识别的PNN神经网络方法

编号 zgly0000773281

文献类型 期刊论文

文献题名 中国耕地资源安全模式识别的PNN神经网络方法

作者 李春华  李宁  骆华莹  王斌年 

作者单位 中南林业科技大学理学院  北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室/民政部/教育部减灾与应急管理研究院/环境演变与自然灾害教育部重点实验室 

母体文献 中国农学通报 

年卷期 2011,27(26)

页码 181-186

年份 2011 

分类号 TP181 

关键词 耕地安全  指标阈值  模式识别  PNN网络 

文摘内容 耕地资源安全不仅事关中国的粮食安全,而且影响中国的生态安全和社会安全。为了分析各地区耕地安全的特点和影响因素,笔者首先选取评价指标,构建区域耕地资源安全风险评价模型,然后应用安全预警理论建立耕地安全风险评价指标阈值标准,最后利用PNN神经网络模型,对中国区域耕地风险进行分析。结果表明,中国耕地安全风险分为5类地区: 高度危险区: 四川、云南、内蒙古、福建、重庆、陕西、贵州、甘肃、青海,主要是生态脆弱区;危险地区: 山东、北京、上海、天津、广西;值得关注地区: 宁夏、江苏、浙江、西藏、广东,既有经济发达地区又有相对落后地区;安全区: 辽宁、山西、河南、河北;高度安全区: 安徽、湖南、湖北、新疆、海南、江西、吉林、黑龙江,安全和高度安全区中,大部分是中国的粮食主产区。这意味着中国耕地保护政策要转向耕地生态背景和质量的保护,经济发展对耕地资源的压力也不容忽视,同时要继续加强对粮食主产区耕地保护的倾斜政策,确保中国的粮食安全。