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        基于空間聚類的省級糧食應(yīng)急儲備分區(qū)研究

        2021-10-14 09:22:16韓建軍侯紀(jì)偉郭志濤
        糧油食品科技 2021年5期
        關(guān)鍵詞:儲備分區(qū)浙江省

        韓建軍,侯紀(jì)偉,程 玉,郭志濤

        (河南工業(yè)大學(xué) 土木建筑學(xué)院,河南 鄭州 450001)

        糧食應(yīng)急儲備作為調(diào)節(jié)糧食供求的“蓄水池”,不僅能保障受災(zāi)地區(qū)人口的基本生活,還能調(diào)節(jié)糧食市場價(jià)格的波動(dòng)[1-2]。2008 年汶川發(fā)生特大地震,中國儲備糧管理集團(tuán)有限公司(以下簡稱中儲糧)累計(jì)向?yàn)?zāi)區(qū)緊急投放糧油儲備64 萬t,保證了災(zāi)區(qū)群眾的基本生活;2010 年,國內(nèi)糧食價(jià)格快速上漲,中儲糧釋放了4 884.14 萬t 政策性糧油儲備,相當(dāng)于當(dāng)年消費(fèi)量的10%,穩(wěn)定了市場,避免了糧食價(jià)格的大幅波動(dòng)。

        目前,我國省級區(qū)域(省域)糧食應(yīng)急儲備多是依據(jù)“銷區(qū)六個(gè)月消費(fèi)量,產(chǎn)區(qū)三個(gè)月消費(fèi)量”的儲備原則,這種“一刀切”儲備模式的不足在于不能有效解決省域內(nèi)各地區(qū)對于糧食儲備需求的差異問題[3-4]。針對不同地區(qū)特征因素的差異性來劃分糧食應(yīng)急儲備區(qū)域能夠有效的解決這個(gè)問題。

        有學(xué)者利用建立多級評價(jià)指標(biāo)體系、疊置法、聚類分析、定性分析等方法分別針對不同的功能分區(qū)進(jìn)行了研究,其中,空間聚類方法因其能反映地理位置鄰近的特點(diǎn)[5],常用于劃分區(qū)域。有學(xué)者基于此方法,通過設(shè)定有關(guān)應(yīng)急物資儲備的目標(biāo)函數(shù),對應(yīng)急物資儲備的分區(qū)進(jìn)行研究。如王晶[6]以區(qū)域救援效率和儲備成本為目標(biāo)函數(shù)建立了空間聚類的模型,對我國應(yīng)對自然災(zāi)害的應(yīng)急物資儲備區(qū)域劃分進(jìn)行了實(shí)證研究;尹洪兵等[7]基于空間聚類模型,以全面覆蓋各類交通目標(biāo)為基礎(chǔ),平衡保障效率(聚類的數(shù)目)與儲備成本,實(shí)現(xiàn)對國防交通保障物資區(qū)域的劃分。糧食儲備的目標(biāo)不僅僅是應(yīng)對自然災(zāi)害,同時(shí)它也擔(dān)負(fù)著平抑糧價(jià)的功能,但是現(xiàn)有的專門針對糧食的儲備分區(qū)研究較少,個(gè)別有關(guān)糧食分區(qū)的研究也只采用了單一要素分析。

        本研究以糧食應(yīng)急儲備的功能目標(biāo)為導(dǎo)向,引入有關(guān)影響糧食應(yīng)急儲備的特征因素,基于K均值(K-Means)空間聚類算法,建立省級區(qū)域糧食應(yīng)急儲備分區(qū)模型,對省域內(nèi)糧食應(yīng)急儲備區(qū)域進(jìn)行細(xì)分研究,并利用糧食生產(chǎn)重心和人口重心之間的距離來檢驗(yàn)分區(qū)的有效性。根據(jù)各聚類特征提出相應(yīng)的糧食應(yīng)急儲備策略,以期為我國省級糧食應(yīng)急儲備布局提供參考。

        1 材料和方法

        1.1 研究材料

        浙江省多面臨海,港口貿(mào)易發(fā)達(dá)。作為我國的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,其11 個(gè)地級市中有8 個(gè)進(jìn)入2018中國城市GDP(經(jīng)濟(jì)總量)百強(qiáng)排名。長期以來浙江省糧食自給率都很低,如杭州市富陽區(qū)的自給率僅為35.57%,這意味著當(dāng)浙江省受到自然災(zāi)害或者緊急情況的沖擊時(shí),大部分的糧食供給需要?jiǎng)佑脩?yīng)急儲備。另一方面浙江地形自西南向東北呈階梯狀分布,西南以山地為主,中部以丘陵為主,東北部是低平的沖積平原,地形因素較為復(fù)雜,對于糧食的儲備和調(diào)運(yùn)均有影響。因此選擇以浙江省為研究對象。

        相比于單一截面數(shù)據(jù),分析面板數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)出區(qū)域劃分的準(zhǔn)確性,同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,在不破壞行政管理邊界的情況下,選擇2010—2019 年浙江省地級市面板數(shù)據(jù)來研究浙江省糧食應(yīng)急儲備的區(qū)域劃分。

        其中地理坐標(biāo)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來源于百度地圖坐標(biāo)拾取,受災(zāi)面積、受災(zāi)人口、經(jīng)濟(jì)損失、價(jià)格指數(shù)、人口、城鎮(zhèn)化率、糧食產(chǎn)量和公路里程等指標(biāo)均來源于2010—2019 年《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江省自然資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

        1.2 研究方法

        1.2.1 因素選取

        糧食儲備的目的不僅是能夠在發(fā)生自然災(zāi)害時(shí)保障災(zāi)民的基本生活,還能調(diào)節(jié)因供需不平衡導(dǎo)致糧食價(jià)格劇烈波動(dòng)。

        針對應(yīng)急情況,交通便捷的地區(qū)對于緊急調(diào)運(yùn)的反應(yīng)相對更迅速。但糧食與其他應(yīng)急物資儲備所不同的是,糧食儲備不僅要達(dá)到應(yīng)急目的,還需要考慮到它對人民生活的影響,比如人口越多的地區(qū)對于糧食的需求量相對越高,城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口對于糧食的需求結(jié)構(gòu)和需求量也不一樣,不同地區(qū)糧食種植品種和產(chǎn)量也不完全相同等等。

        通過分析地區(qū)之間各要素的差異和前人研究[8-9],篩選出A 災(zāi)害、B 價(jià)格、C 人口、D 經(jīng)濟(jì)、E 產(chǎn)量、F 交通六個(gè)影響糧食應(yīng)急儲備分區(qū)的重要因素,選取經(jīng)緯度T 坐標(biāo)來表示地理位置特征,用來描述劃分對象在空間上鄰近程度。

        其中A. 選取受災(zāi)面積S、受災(zāi)人口H、經(jīng)濟(jì)損失L 三個(gè)指標(biāo)表示地區(qū)受災(zāi)情況的輕重;

        B. 選取糧食價(jià)格指數(shù)R 表示不同地區(qū)糧食價(jià)格的波動(dòng)差異;

        C. 選取人口密度P 指標(biāo)表示人口空間分布的差異;

        D. 選取城鎮(zhèn)化率Q 指標(biāo)表示地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的差異;

        E. 選取谷物產(chǎn)量M 指標(biāo)表示地區(qū)糧食供給差異;

        F. 選取路網(wǎng)密度O 指標(biāo)來衡量地區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)的差異。

        1.2.2 K-means 算法

        K-means 算法是一種基于劃分的經(jīng)典空間聚類方法,應(yīng)用廣泛,收斂速度快[10]。其算法的核心是找出k個(gè)聚類中心令每一個(gè)樣本點(diǎn)和與其最近聚類中心的平方距離和最小化,最終得到對標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)集的劃分結(jié)果。其具體流程如下:

        1.2.3 重心模型

        重心模型是研究空間變動(dòng)的重要分析工具,能夠客觀的描述區(qū)域發(fā)展過程中要素的空間變化特征及規(guī)律[11]。本文采用重心模型計(jì)算區(qū)域糧食生產(chǎn)重心和人口重心位置,以區(qū)域糧食生產(chǎn)重心和人口重心距離來反映區(qū)域應(yīng)急的成本和效率,距離越小,代表區(qū)域糧食產(chǎn)量和人口數(shù)量的重心越靠近,則認(rèn)為該區(qū)域在應(yīng)急狀況下調(diào)運(yùn)糧食和儲備成本越小、應(yīng)急反應(yīng)越快。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 聚類結(jié)果分析

        通過對比結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)k≥5 時(shí),每年的聚類類別中所包含的樣本均不相同,無法根據(jù)各年聚類結(jié)果總結(jié)出有效的劃分結(jié)果,并且依據(jù)聚類內(nèi)相似度最小、聚類間相似度最大原則,選擇k=3為最終聚類數(shù)和聚類類別,最終得出表1 中聚類結(jié)果。

        表1 k=3 時(shí)的聚類結(jié)果Table 1 Clustering results when k=3

        基于表1 的結(jié)果,以頻率≥80%的數(shù)字為該樣本類別,可得寧波、舟山屬于聚類1,紹興、湖州和嘉興屬于聚類2,麗水、衢州和金華屬于聚類3。接下來對三個(gè)聚類的聚類中心進(jìn)行對比分析,如圖1。

        圖1 聚類中心變化趨勢對比Fig.1 Comparison of the changing trends of cluster centers

        由圖1a~1c,發(fā)現(xiàn)三個(gè)聚類的每年自然災(zāi)害造成的損失無明顯規(guī)律,且波動(dòng)較大,但對比浙江省災(zāi)害類型的分布特征[12],發(fā)現(xiàn)聚類1 多發(fā)生臺風(fēng)災(zāi)害,聚類2 無明顯的災(zāi)害特征,聚類3 多是夏季降水量大引發(fā)洪澇災(zāi)(這里的洪澇災(zāi)害不包括因臺風(fēng)引起的洪澇災(zāi))、冬季寒潮引發(fā)低溫冷凍和雨雪災(zāi)。

        由圖1d,發(fā)現(xiàn)三個(gè)聚類每年的價(jià)格指數(shù)變化差異不大,均在2011—2012 年價(jià)格迅速下跌之后基本無大的波動(dòng),故后續(xù)不再將價(jià)格指數(shù)作為區(qū)域儲備的分析指標(biāo)。

        由圖1e 可以看出三個(gè)聚類的人口密度指標(biāo)基本處于平穩(wěn)狀態(tài)。聚類1 和聚類2 的人口密度均值遠(yuǎn)大于聚類3。

        由圖1f 可以看出三個(gè)聚類的城鎮(zhèn)化率指標(biāo)在八年中一直處于上升狀態(tài),其中聚類1 上升相對緩慢,聚類2 和3 上升得相對快一些。

        由圖1g 可以看出各聚類的產(chǎn)量指標(biāo)呈階梯式下降的變化趨勢,尤其是2013—2014 和2016—2017 這兩個(gè)階段下降趨勢較為明顯。

        由圖1h 看出各聚類的路網(wǎng)密度指標(biāo)總體呈曲折上升的狀態(tài)。

        總結(jié)出各聚類特征,如表2。并對比表1 中未呈現(xiàn)明顯所屬類別的城市的屬性特征,按照鄰近城市以及屬性相近的原則,將杭州劃分到聚類2 中,溫州和臺州劃分到聚類1 中。由此,最終確定出浙江省糧食應(yīng)急儲備的三個(gè)儲備區(qū)域,如圖2,同一符號代表同一區(qū)域類型。

        表2 聚類特征表Table 2 Clustering feature table

        圖2 浙江省三個(gè)儲備區(qū)域Fig.2 Three reserve areas in Zhejiang province

        2.2 重心距離分析

        根據(jù)最終得出的三個(gè)儲備區(qū)域,采用公式(3)~(5)計(jì)算2017 年浙江省以及劃分出的三個(gè)區(qū)域的糧食生產(chǎn)重心和人口重心,根據(jù)地理坐標(biāo)通過百度地圖坐標(biāo)拾取器坐標(biāo)反查確定坐標(biāo)位置,如表3。

        由表3 可以看出,劃分的三個(gè)區(qū)域糧食生產(chǎn)重心和人口重心的距離明顯小于浙江省的兩個(gè)重心的距離。如果據(jù)此進(jìn)行分區(qū)儲備,將會大大縮短各區(qū)域糧食生產(chǎn)重心到人口消費(fèi)重心之間的距離,這說明,利用本文所建立的糧食應(yīng)急儲備分區(qū)模型在一定程度上可以有效減少糧食調(diào)運(yùn)的成本、提高糧食應(yīng)急供給的效率。

        表3 重心距離對比Table. 3 Center of gravity distance comparison

        2.3 糧食應(yīng)急儲備策略分析

        依據(jù)各地區(qū)的屬性特征將浙江省的糧食應(yīng)急儲備區(qū)域劃分為三個(gè)區(qū)域,同時(shí)結(jié)合各區(qū)域的災(zāi)害類型及地理位置特征來確定各區(qū)域的儲備策略。

        區(qū)域1 可采取“多處集中”的儲備策略。該區(qū)域夏季多發(fā)生臺風(fēng)災(zāi)害,臺風(fēng)會破壞當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施、交通及其引發(fā)的二次洪澇災(zāi)害,認(rèn)為應(yīng)對儲備庫進(jìn)行加固處理,可以選擇新建儲備庫,也可以選擇和企業(yè)合作收儲,若選擇新建儲備庫則應(yīng)將其建在相對高處的位置。該區(qū)域主要受臺風(fēng)災(zāi)害影響,人口密度相對較大,應(yīng)急情況下會增加對糧食的需求量,所以糧食應(yīng)盡量儲存在人口密集處。區(qū)域形狀呈長條狀,南北距離較長,應(yīng)選擇多處進(jìn)行儲備,并且為盡量避免從外地調(diào)運(yùn)糧食進(jìn)行儲備的情況,還應(yīng)選擇儲存在對外交通聯(lián)系較好的位置。

        區(qū)域2 可采取“合作收儲”的儲備策略。地處平原,沒有表現(xiàn)出某一種特定的災(zāi)害類型,每年受災(zāi)程度相對較輕。人口密度相對較大,總體糧食產(chǎn)量較高,路網(wǎng)密度也比較大,說明在應(yīng)急情況下,供給、調(diào)運(yùn)糧食的能力較強(qiáng)一些,可利用現(xiàn)有的儲備庫,和企業(yè)合作收儲,以達(dá)到迅速應(yīng)急的目的。區(qū)域經(jīng)濟(jì)情況較好,可適當(dāng)增加針對糧食輪換的管理成本,以避免由于儲存時(shí)間過長、儲備量過多而導(dǎo)致大量糧食腐爛的情況。

        區(qū)域3 可采取“集中+分散”的儲備策略。人口密度小但市區(qū)人口相對集中,農(nóng)村人口相對分散,可集中多量儲備在人口密集處,分散少量儲備在農(nóng)戶家里。區(qū)域地形大多屬于山地,極易形成洪澇災(zāi)害,儲備需避開地勢低洼的地區(qū)。各城市區(qū)劃面積較大但路網(wǎng)密度小,尤其是路網(wǎng)大多密集在市區(qū),所以集中儲備應(yīng)選擇在對外交通聯(lián)系較好的位置。

        3 結(jié)論

        本研究提出的省級糧食應(yīng)急儲備分區(qū)模型,開創(chuàng)性引入災(zāi)害、人口、經(jīng)濟(jì)、糧食產(chǎn)量、交通等六大屬性特征因素對分區(qū)的影響。以糧食生產(chǎn)重心和人口重心距離來檢驗(yàn)劃分結(jié)果的有效性,體現(xiàn)了有關(guān)糧食的應(yīng)急儲備特征。

        通過建立省級糧食應(yīng)急儲備分區(qū)K-Means 模型對浙江省的糧食儲備區(qū)域進(jìn)行細(xì)分研究發(fā)現(xiàn),由該模型得出的劃分結(jié)果更貼合區(qū)域的屬性特征分布,并且可以在一定程度上能減少儲備調(diào)運(yùn)成本、提高應(yīng)急效率。為省級糧食儲備區(qū)域劃分、布局優(yōu)化提供參考,下一步將針對省級區(qū)域糧食儲備規(guī)模及品種結(jié)構(gòu)等進(jìn)行研究。

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