【摘 要】
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利用统计年鉴中社会经济数据,选取DEA交叉模型对耕地利用效率进行评价,并引入Kohonen神经网络对评价结果进行聚类,分析了河南省耕地利用效率的空间分布特征。结果表明,DEA交
【机 构】
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河南理工大学测绘学院,河南工程学院土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41371524);河南省基础与前沿研究(112300410283);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A630346);河南工程学院博士基金项目(D2013017)
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利用统计年鉴中社会经济数据,选取DEA交叉模型对耕地利用效率进行评价,并引入Kohonen神经网络对评价结果进行聚类,分析了河南省耕地利用效率的空间分布特征。结果表明,DEA交叉效率评价模型可以避免出现伪有效决策单元,且效率评价值相对较低,说明评价结果客观、准确,避免了人为确定分类指标权重的主观性。投入水平对提高耕地利用效率有促进作用,而利用程度对耕地利用效率影响较小。河南省耕地利用效率较高且较为稳定的城市有南阳、商丘、濮阳、三门峡、许昌、新乡6个城市。聚类分析结果显示,河南省耕地利用效率的空间分布呈现明显区域差异,西北部黄河中下游平原地区耕地利用效率较高,而东部和南部地区则相对较低。
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