【摘 要】
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粮食安全是国家安全与社会稳定的重要保障,中国作为一个人口大国,始终把粮食安全问题放在首位。耕地是粮食作物生长的基础与载体,国家一直十分重视耕地保护,出台了耕地保护红线、基本农田划定等政策,在一定程度上保障了耕地的数量与质量。但耕地质量偏低、人均耕地面积较少的事实不能改变,并且随着城市进一步的扩张,耕地资源还会被侵占,这些都对我国的粮食安全造成较大威胁。在耕地面积难以增多的情况下,提高耕地单位面积粮
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粮食安全是国家安全与社会稳定的重要保障,中国作为一个人口大国,始终把粮食安全问题放在首位。耕地是粮食作物生长的基础与载体,国家一直十分重视耕地保护,出台了耕地保护红线、基本农田划定等政策,在一定程度上保障了耕地的数量与质量。但耕地质量偏低、人均耕地面积较少的事实不能改变,并且随着城市进一步的扩张,耕地资源还会被侵占,这些都对我国的粮食安全造成较大威胁。在耕地面积难以增多的情况下,提高耕地单位面积粮食产能是保障我国粮食安全的重要途径。耕地产能是耕地形成是个复杂的过程,是多个影响因素之间相互作用、相互影响的结果。本文对耕地产能的影响因素进行分析,科学揭示影响耕地产能的关键因素,对提高耕地产能,保障国家粮食安全具有重要意义。江西省作为一个农业大省,是我国重要的产粮地之一,对江西省不同地貌类型的耕地产能影响因素进行分析,对提高区域耕地产能具有重要意义。本文以余干县、高安市以及兴国县研究区域,以耕地产能影响因素分析为目的,在耕地产能核算的基础上,运用结构方程模型,构建了潜变量与潜变量、潜变量与观测变量之间的作用关系模型,并对区域耕地产能的多因素综合影响进行了分析,清晰的揭示了主要驱动因素及其影响路径与影响程度。分析结果表明:(1)对于余干县的耕地产能影响因素模型,初始模型中除了假设4不成立,其余6个假设均成立。农田水利、土壤性质与土壤养分对耕地产能都产生显著的直接影响,影响路径分别为0.24、0.16、0.21,农田水利与土壤性质通过土壤养分的中介作用,对耕地产能还存在间接效应,间接影响效应分别为0.067与0.053。地学特征则不直接影响耕地产能,而是对土壤养分有显著的正向影响,从而间接影响耕地产能,间接影响效应为0.053。田面坡度则对耕地产能有反向作用。(2)对于高安市的耕地产能影响因素模型,初始模型中除了假设4不成立,其余6个假设均成立。农田水利、土壤性质与土壤养分是影响耕地产能的主要驱动因素,对耕地产能产生显著的直接影响,影响路径分别为0.23、0.26、0.55,农田水利与土壤性质通过土壤养分的中介作用,对耕地产能还产生间接效应,间接效应分别为0.179与0.131。地学特征对耕地产能不存在直接影响,而是通过土壤养分从而对耕地产能产生间接效应,效应大小为0.276。田面坡度依旧是对耕地产能有反向作用。(3)对于兴国县的影响因素模型,初始模型中除了假设7不成立,其余6个假设均成立。农田水利、土壤性质、土壤养分与地学特征都对耕地产能有显著的直接影响,其中农田水利与土壤性质也存在对土壤养分的中介作用,从而对耕地产能产生间接影响。地学特征对耕地产能产生显著的直接影响,田面坡度这一观测变量对耕地产能有反向作用。耕地产能的影响因素影响程度排序为农田水利与地学特征之间存在较强的相关性。(4)各影响因素对耕地产能的总效应从大到小依次为:余干县,农田水利(0.335)>土壤性质(0.223)>土壤养分(0.221)>地学特征(0.053);高安市,土壤养分(0.545)>农田水利(0.414)>土壤性质(0.39)>地学特征(0.276);兴国县,农田水利(0.494)>土壤性质(0.308)>土壤养分(0.248)>地学特征(0.209)。在三个研究区模型中,耕地产能的主导因素与影响程度都不一样,影响路径也存在差异,余干县与兴国县耕地产能的主导影响因素为农田水利,高安县的主导影响因素为土壤养分。地学特征对耕地产能这一影响路径在不同模型间存在较大差异。(5)耕地产能存在区域差异,从本文这三个研究区的耕地产能来看,余干县产能最高,兴国县产能最低,高安市居中,从地理位置上看,耕地产能呈现从北向南逐渐降低的趋势,从地貌状况上来看,这三个研究区从北向南依次为平原区、丘陵区与山地区,因此,也可以认为,从平原区到山地区,耕地产能是逐渐降低的。
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