导读:本文包含了农业旱灾脆弱性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:农业旱灾,旱灾脆弱性,风险评估,辽宁省
农业旱灾脆弱性论文文献综述
郭艳春[1]（2019）在《辽宁省农业旱灾脆弱性风险定量评估研究》一文中研究指出结合区域农业旱灾脆弱性风险评估方法,对辽宁省农业旱灾脆弱性进行风险评估研究。结果表明:全省农业旱灾脆弱性分布以辽东及辽中地区最高,脆弱性风险指数达到0.78以上,辽西地区农业旱灾脆弱性风险指数较低,这与辽西地区的抗旱投入较大,其相应的抗旱能力较强有关。研究成果对于辽宁地区农业干旱规划具有重要的参考价值。(本文来源于《水土保持应用技术》期刊2019年04期）
王琳[2]（2019）在《辽宁省农业旱灾脆弱性评价》一文中研究指出为增强辽宁省农业旱灾风险综合管理水平,对其2005-2016年的农业旱灾脆弱性运用随机权神经网络法进行评价,并检验分析了传统BP网络、RBE网络与随机权神经网络模型的准确性与可靠性。结果显示:经济的快速增强是驱动辽宁省农业旱灾脆弱性的主要趋势,研究期间该区域旱灾脆弱性整体呈现出减弱的变化趋势;相对于其他两种模型,随机权神经网络具有更好的可靠性与准确性,可为区域旱灾风险综合管理和防控提供一定参考价值。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2019年03期）
金菊良,张浩宇,陈梦璐,崔毅,宁少尉[3]（2019）在《基于灰色关联度和联系数耦合的农业旱灾脆弱性评价和诊断研究》一文中研究指出农业旱灾脆弱性评价和诊断是科学防范农业旱灾风险的关键,在区域农业旱灾风险调控实践中具有重要作用。为定量评价区域农业旱灾脆弱性强弱程度、识别影响其强度变化的主要指标,通过改进差异度系数的计算方法,建立了基于灰色关联度和联系数耦合的区域农业旱灾脆弱性评价模型,对区域农业旱灾脆弱性进行动态评估,并根据此模型提出了基于五元减法集对势的区域农业旱灾脆弱性诊断方法,用以识别影响脆弱性的主要指标。在蚌埠市的应用结果表明:蚌埠市农业旱灾脆弱性评价等级从2001-2003年的超3级水平改善到2004-2010年的3级水平,农业旱灾脆弱性呈减弱趋势,农业系统对干旱灾害的承受能力呈逐年提升趋势;通过诊断模型识别出影响蚌埠市农业旱灾脆弱性的主要指标有农民人均GDP、单位耕地面积农机动力、农业万元GDP用水量和单位农业增加值耗水量,其中单位农业增加值耗水量与农业旱灾脆弱性的相关性最大。这些结果可为区域农业旱灾风险调控提供科学依据,对促进农业旱灾风险定量研究具有重要意义。(本文来源于《灾害学》期刊2019年01期）
代永强,王联国,胡斌[4]（2018）在《甘肃省地区农业旱灾脆弱性评价》一文中研究指出农业旱灾脆弱性评价指标呈现多维及互不相关特性,利用混合蛙跳算法投影寻踪模型对农业旱灾脆弱性进行综合评价是一种新的研究方法.引入细菌觅食算法趋化操作至基本混合蛙跳算法中,强化了个体在解空间的精细化搜索能力,有效提高了算法优化投影寻踪模型的精度和稳定性.投影寻踪模型根据样本数据寻求最佳投影方向,进而获取指标影响权重系数,客观上降低了人为赋权对评价结果的影响.使用该方法对甘肃省14个地区主要农业旱灾脆弱性指标数据分析评价,进一步验证了其可行性与有效性.(本文来源于《应用科学学报》期刊2018年03期）
许朗,张维诚[5]（2018）在《区域农业旱灾脆弱性评价及其影响因素》一文中研究指出为加强区域农业旱灾风险管理,对河南、山东省农业旱灾脆弱性进行评价。结合相关文献与区域实际情况,从敏感性和恢复力2个角度选取12个指标,建立评价指标体系;运用熵值法和综合指数法构建旱灾脆弱性评价模型,计算区域内各城市的农业旱灾脆弱性指数;最后采用因子贡献度模型对关键影响因素进行识别。结果表明:研究区农业旱灾脆弱性级差化特征明显,总体处于中脆弱度状态;农业旱灾脆弱性空间差异显着,河南省脆弱性程度高于山东省;河南省农业旱灾脆弱性的主要影响因素有农业人口比重、复种指数和农村居民人均收入,山东省农业旱灾脆弱性的主要影响因素是有效灌溉面积比重、单位耕地面积农业用水量和人均财政收入。(本文来源于《水利水电科技进展》期刊2018年02期）
王立坤,宋瑞丽,裴巍,孙梦欣,杨军明[6]（2018）在《基于改进TOPSIS模型的黑龙江省西部半干旱地区农业旱灾脆弱性评价》一文中研究指出采用灰色关联度分析确定指标权重,改进TOPSIS模型,根据各评价单位无量纲数据列标准差确定灰色关联度分析中分辨系数,不计主观赋值随意性和固定性情况下,农业旱灾脆弱性评价结果客观合理。将改进模型应用于黑龙江省西部半干旱地区2009~2014年农业旱灾脆弱性评价,深度分析区域农业旱灾脆弱性时空异变,了解区域农业旱灾脆弱性影响因素。结果表明,基于改进灰色关联度分析确定指标权重值为动态值,突变数据对指标权重排序影响更具时效性;黑龙江省西部半干旱地区农业旱灾脆弱性多为重度脆弱和中度脆弱,属于极易发生旱灾地区;近年来,该区域实现粮食增产同时,合理调控区域复合体影响因素,大部分农业地区农业旱灾脆弱性强度减弱,少部分地区保持相对稳定。评价结果与实际遭受旱灾损失性质基本吻合,评价模型具有可行性和有效性,可为农业旱灾脆弱性评价提供参考。(本文来源于《东北农业大学学报》期刊2018年01期）
龚艳冰,戴靓靓,杨舒馨[7]（2017）在《云南省农业旱灾社会脆弱性评价研究》一文中研究指出针对云南省近年来旱灾爆发频率、波及范围、持续时间及损失程度等呈现的加重趋势,首先构建干旱扰动下农业旱灾社会脆弱性评价指标体系,运用组合熵-CRITIC法确立指标权重,对云南省近15年来农业旱灾社会脆弱性进行动态评价。结果表明,近年来云南省农业社会经济在干旱扰动下,敏感性和应对能力总体呈现增长趋势,农业社会脆弱性呈现波动下降趋势;旱灾社会脆弱性类型划分结果显示,云南省农业社会脆弱性在干旱扰动下,主要集中于低敏感性、低应对能力,高敏感性、低应对能力和高敏感性、高应对能力3种类型。最后,提出从提高农户防旱抗旱意识,加快农业种植结构调整,积极探索灾后补偿新范式等方面进行农业旱灾风险管理。(本文来源于《水资源与水工程学报》期刊2017年06期）
车四方,舒维佳[8]（2018）在《基于随机权神经网络的农业旱灾脆弱性评价》一文中研究指出农业旱灾脆弱性综合评价是增强农业旱灾风险管理水平的重要方法。运用随机权神经网络法对四川省2000—2015年农业旱灾脆弱性水平进行综合评价分析,检验随机权神经网络评价模型的性能并将其与RBF神经网络和传统的BP网络模型进行比较。研究结论表明:四川省农业旱灾脆弱性水平总体上呈减弱趋势,经济的快速增长是其主要驱动因素;随机权神经网络评价模型的各项性能均优于RBF和BP神经网络,该研究结论为农业旱灾风险管理提供了新思路和新方法。(本文来源于《中国防汛抗旱》期刊2018年02期）
黄路梅[9]（2017）在《贵州省农业旱灾脆弱性评价》一文中研究指出农业旱灾脆弱性评价是农业生产系统中防旱抗灾的一个重要环节,已经在很多地区有所探索和实施。针对贵州省,虽然有局部地区在展开关于农业旱灾脆弱性评价的相关研究,但是目前还没有形成统一的旱灾脆弱性评价的理论和方法。本文分区评价通过构建关于农业旱灾脆弱性的层次分析法数据库模型,把农业旱灾脆弱性分为A(目标层)层,把敏感性因素和恢复力因素各分为B1层和B2层(准则层),把指标分为C层,构建A(目标层)—C(指标层)的总排序矩阵并通过一致性检验计算出脆弱度数值。运用SPSS19.0软件利用K-均值聚类统计分析把脆弱度值等级划分为五个等级,利用GIS软件做出基于脆弱度值的空间分布图。毕节市、遵义市、六盘水市在多个年份处于极重脆弱度区和重脆弱度区,主要与该地区旱地面积比重大,人均水资源量少,地表水资源量少,相对湿度大,农民人均纯收入少,农用水泵少,水利设施条件差有关,且与该地区岩溶地貌广育,土层薄,植被少,保水能力差,生态环境脆弱,抗旱能力小(自然地理的因素)有关。黔东南州、铜仁市和黔南州农业旱灾脆弱度与同时期其他地区相比较低,主要与该地区旱地面积比重较小,降水量较多,相对湿度较小,地表水资源量较多,人均水资源量较多,农民人均纯收入多,农用水泵多,水利设施条件好,抗旱能力强有关,与该地区非岩溶地貌多,植被好,土层相对较好,抗旱性好有关。极重脆弱度区面积比重与重脆弱度区面积比重之和在26.13%~43.59%,多数年份均为38.33%,比重大,表明从整体上看贵州省农业旱灾脆弱性严重。各等级脆弱度区面积比重差异很大,呈现“两头多,中间少”分布。综合性评价通过构建熵值—定量评价模型研究得出贵州连续12年的农业旱灾脆弱度特征值均为高值.脆弱度值均大于0.5,但各年份间脆弱度值也有一定的浮动,大致浮动在0.647附近,表明整体上看贵州省农业旱灾脆弱性严重。本文等级评定通过构建可变模糊—灰色关联分析模型,计算出4(人口占全省百分比、GDP占全省百分比、地表水资源量占全省百分比、喀斯特分布面积占各区百分比)个因素和样本综合评价级别特征值均值的灰色关系系数和关联度。4个因素都对贵州农业旱灾脆弱性具有一定的影响,但影响力不同,且4个因素在不同的地区可以有不同的组合方式,组合方式不同,对农业旱灾脆弱性的影响也不同。其中人口、GDP、地表水资源量占全省百分比是其决定因素,喀斯特的影响程度在减小。(本文来源于《贵州师范大学》期刊2017-06-08）
冯春燕,谭丽荣[10]（2017）在《滨州市农业旱灾脆弱性评价》一文中研究指出滨州市位于黄河叁角洲腹地,是山东省北部重要的商品粮棉基地。受全球变化及地理条件的影响,近年来,滨州市旱灾发生频繁,干旱灾害严重制约了滨州市社会经济尤其是农业的发展,因此研究滨州市农业旱灾脆弱性对滨州市农业经济的发展具有重要意义。本文通过对滨州市旱灾影响因素的分析,选取代表性指标,基于县区尺度建立了农业旱灾脆弱性评价指标体系,并对农业系统旱灾脆弱性程度进行分析与评价,最后提出相应的建议。(本文来源于《城市地理》期刊2017年06期）
农业旱灾脆弱性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为增强辽宁省农业旱灾风险综合管理水平,对其2005-2016年的农业旱灾脆弱性运用随机权神经网络法进行评价,并检验分析了传统BP网络、RBE网络与随机权神经网络模型的准确性与可靠性。结果显示:经济的快速增强是驱动辽宁省农业旱灾脆弱性的主要趋势,研究期间该区域旱灾脆弱性整体呈现出减弱的变化趋势;相对于其他两种模型,随机权神经网络具有更好的可靠性与准确性,可为区域旱灾风险综合管理和防控提供一定参考价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
农业旱灾脆弱性论文参考文献
[1].郭艳春.辽宁省农业旱灾脆弱性风险定量评估研究[J].水土保持应用技术.2019
[2].王琳.辽宁省农业旱灾脆弱性评价[J].黑龙江水利科技.2019
[3].金菊良,张浩宇,陈梦璐,崔毅,宁少尉.基于灰色关联度和联系数耦合的农业旱灾脆弱性评价和诊断研究[J].灾害学.2019
[4].代永强,王联国,胡斌.甘肃省地区农业旱灾脆弱性评价[J].应用科学学报.2018
[5].许朗,张维诚.区域农业旱灾脆弱性评价及其影响因素[J].水利水电科技进展.2018
[6].王立坤,宋瑞丽,裴巍,孙梦欣,杨军明.基于改进TOPSIS模型的黑龙江省西部半干旱地区农业旱灾脆弱性评价[J].东北农业大学学报.2018
[7].龚艳冰,戴靓靓,杨舒馨.云南省农业旱灾社会脆弱性评价研究[J].水资源与水工程学报.2017
[8].车四方,舒维佳.基于随机权神经网络的农业旱灾脆弱性评价[J].中国防汛抗旱.2018
[9].黄路梅.贵州省农业旱灾脆弱性评价[D].贵州师范大学.2017
[10].冯春燕,谭丽荣.滨州市农业旱灾脆弱性评价[J].城市地理.2017