Spatial correlation and impact mechanism analysis of cultivated land fragmentation and quality in the Central Plain of Liaoning Province, Northeast China

耕地 碎片(计算) 空间分布 中国 土地利用 地理 质量(理念) 共同空间格局 自然地理学 环境科学 生态学 统计 数学 遥感 生物 物理 考古 量子力学
作者
Ranran Pang,Huan Xu,Meiyu Zhang,Fengkui Qian
出处
期刊:Land Degradation & Development [Wiley]
卷期号:34 (15): 4623-4634 被引量:11
标识
DOI:10.1002/ldr.4797
摘要

Abstract Further exploration of the spatial correlation and mechanism of action between cultivated land fragmentation (CLF) and quality, which have guiding roles in improving cultivated land quality, is needed. However, the mechanism that determines how CLF affects quality has not yet been thoroughly investigated. The Central Plain of Liaoning Province was utilized as the research's study area, and the spatial autocorrelation analysis method was used to investigate the correlations between CLF and quality. The precise effects of different CLF indices on cultivated land quality have been specifically examined using the spatial error model (SEM). According to the findings, there is a “low in the west and high in the east” distribution tendency for CLF in the Central Plain area, and “high in the middle and low on both sides” for cultivated land quality. Furthermore, CLF and quality have a significant negative spatial link, with a correlation coefficient of −0.186. A rise in some CLF indices may enhance the difficulty of improving land quality. The quality of cultivated land declines by 0.275, 1.306, and 1.085 units for each unit rise in the number of patches (NP), edge density (ED), and aggregation index (AI) values, respectively. Therefore, it is possible to improve the degree of fragmentation of cultivated land according to local conditions, thereby improving the quality of cultivated land. The research results can provide a reference for achieving the trinity protection of cultivated land, in order to better improve the sustainability of cultivated land.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
dui发布了新的文献求助10
2秒前
江清月近人完成签到,获得积分10
3秒前
淇奥完成签到 ,获得积分10
3秒前
凉雨渲完成签到,获得积分10
5秒前
壮观飞鸟完成签到,获得积分10
5秒前
冬月岁寒完成签到 ,获得积分10
6秒前
ff完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
FashionBoy应助smiling采纳,获得30
9秒前
10秒前
科研通AI2S应助狂野元枫采纳,获得10
11秒前
咩咩羊发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
13秒前
ccc发布了新的文献求助10
14秒前
aaaa发布了新的文献求助10
15秒前
humble完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
外向翠萱发布了新的文献求助10
16秒前
开朗的芮发布了新的文献求助10
17秒前
哭泣的恶天完成签到 ,获得积分10
18秒前
WMT完成签到 ,获得积分10
18秒前
18秒前
19秒前
starts发布了新的文献求助30
19秒前
安详的白枫完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
show123发布了新的文献求助10
22秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
23秒前
胡亮亮完成签到,获得积分10
24秒前
斯文败类应助外向翠萱采纳,获得10
24秒前
yunsww完成签到,获得积分10
25秒前
科研通AI6.3应助等待的博采纳,获得10
25秒前
英俊的铭应助ironsilica采纳,获得10
25秒前
胡亮亮发布了新的文献求助10
26秒前
zyt完成签到,获得积分10
26秒前
G蛋白偶联完成签到,获得积分10
27秒前
淡定映之完成签到,获得积分10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6346037
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8160699
关于积分的说明 17163254
捐赠科研通 5402145
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2861031
邀请新用户注册赠送积分活动 1838920
关于科研通互助平台的介绍 1688189