本书在分析农业非点源污染机理、构建畜养产污综合区划指标体系的基础上，利用多种空间统计分析方法、参考多种区划方案进行中国畜养产污的区域区划。以东北区为典型区核算多尺度的指标数据，借助数理统计和空间分析方法进行主要影响因素研究，并探索基于主导因素的类型区划方法。以畜禽养殖数据为基础，进行畜禽养殖及畜养产污空间格局和时间序列特征的核算研究。
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目录
前言
第一篇 中国畜养产污综合区划研究
第1章 中国畜养产污综合区划研究概述 3
1.1 非点源污染及畜禽养殖污染现状与防治 3
1.1.1 非点源污染现状 3
1.1.2 畜禽养殖污染现状 4
1.1.3 污染防治及面临问题 5
1.2 中国畜养产污综合区划研究的意义 6
1.3 畜禽养殖污染相关研究 7
1.3.1 国外的农业非点源污染研究进展 7
1.3.2 国内的农业非点源污染研究进展 9
1.3.3 畜禽养殖污染危害研究进展 11
1.3.4 畜禽养殖污染物估算研究进展 13
1.3.5 畜禽养殖空间分布研究进展 15
1.4 污染空间分析方法相关研究 17
1.4.1 污染空间分布研究进展 17
1.4.2 空间统计与模型分析方法研究进展 19
1.5 综合区划理论及实践研究 21
1.5.1 综合区划研究：区划理论与方法 21
1.5.2 综合区划研究：综合区划实践 24
1.6 中国畜养产污综合区划研究内容 27
第2章 农业源污染机理分析与指标体系构建 28
2.1 借鉴天地人思想的农业源污染机理分析 28
2.2 综合区划指标选取原则 30
2.3 综合区划指标选取依据 31
2.4 自然条件指标体系构建 33
2.5 农业基础条件指标体系构建 34
2.6 农业社会经济条件指标体系构建 35
2.7 农业种养情况指标体系构建 37
2.8 产污情况指标体系构建 38
第3章 中国畜养产污综合区划方案设计 40
3.1 中国畜养产污综合区划的原则及方法 40
3.2 中国畜养产污综合区划的数据源 41
3.3 中国畜养产污综合区划指标标准化 44
3.4 中国畜养产污综合区划指标评分方法 46
3.5 中国畜养产污综合区划的分区方法 47
第4章 中国畜养产污综合区划一级区划分 50
4.1 自然条件指标综合评分分级 50
4.2 农业基础条件指标综合评分分级 51
4.3 中国畜养产污综合区划一级区划分 53
4.4 中国畜养产污综合区划一级区划分的合理性 55
第二篇 中国畜养产污影响因素研究
第5章 基于格数据的影响因素探索性分析 61
5.1 全国范围分省格数据的指标代表性 61
5.2 全国分省尺度的畜养产污影响因素分析 64
5.3 东北区分县格数据的指标代表性 65
5.4 东北区分县尺度的畜养产污影响因素分析 68
第6章 基于格网化数据的影响因素分析 71
6.1 空间抽样准备 71
6.2 东北区格网化数据的空间系统抽样 73
6.3 东北区分省格网化指标的代表性分析 74
6.4 东北区分省格网化数据的影响因素分析 77
6.5 东北区分县格网化指标的代表性分析 78
6.6 东北区分县格网化数据的影响因素分析 80
6.7 方法对比分析 81
第7章 基于影响因素地理加权回归分析的分区研究 83
7.1 东北区分县格数据与格网化数据的空间异质性 83
7.2 东北区分县格数据的影响因素GWR分析 84
7.3 东北区二级分区研究 86
第三篇 畜禽养殖时空趋势及产污核算研究
第8章 中国规模化畜禽养殖量区域差异 91
8.1 中国畜禽养殖业的规模化趋势 91
8.2 标准规模化养殖量核算与锡尔指数方法 91
8.3 中国规模化畜禽养殖量的总体特征 93
8.4 中国规模化畜禽养殖量的区域差异及分解 94
8.5 中国规模化畜禽养殖量区域差异贡献率分析 95
8.6 一些思考与政策建议 96
第9章 河南省畜禽养殖的基本时空趋势 99
9.1 河南省生猪出栏量的时空趋势 99
9.1.1 各地市生猪出栏量的基本时空趋势 100
9.1.2 河南省五大区生猪出栏量的时空趋势 102
9.2 河南省肉牛出栏量的时空趋势 105
9.2.1 各地市肉牛出栏量的基本时空趋势 105
9.2.2 河南省五大区肉牛出栏量的时空趋势 105
9.3 河南省家禽出栏量的时空趋势 108
9.3.1 各地市家禽出栏量的基本时空趋势 108
9.3.2 河南省五大区家禽出栏量的时空趋势 110
第10章 基于时间序列数据的省域畜养产污核算 112
10.1 省域畜养产污核算研究的必要性 112
10.2 省域畜养产污核算及农业消纳与承载负荷核算 113
10.3 2000~2014年河南畜养产污核算 114
10.4 2000~2014年河南畜养产污农田消纳及承载负荷 116
10.5 一些思考与对策分析 117
参考文献 120
附录 土地利用类型及含义 135
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