The conflict between residential land and agriculture land in China is increasingly sharpened, especially when some urban development began to sprawl to the suburban and rural areas. In order to plan land resources properly, land suitability assessment is often conducted to determine which type of land use is most appropriate for a particular location. <br /><br /> The main objective of this study is to examine how land suitability assessment methods could be used in land planning processes in the Dianchi Drainage Area (DDA) in Southwest China to identify where future residential development should be located. The 1991 Toronto Waterfront Plan and the more recent 2005 Ontario Greenbelt Plan are examined and used to develop a framework which describes the potential for land suitability assessment in the DDA. Data limitations did not permit a suitability analysis to be completed for the DDA, however a description of methodologies for conducting residential land suitability analysis and required data are presented based on a review of relevant literature. The paper concludes with a discussion of the feasibility of land suitability in the DDA and other areas in China and also suggests opportunities for future research.

The conflict between residential land and agriculture land in China is increasingly sharpened, especially when some urban development began to sprawl to the suburban and rural areas. In order to plan land resources properly, land suitability assessment is often conducted to determine which type of land use is most appropriate for a particular location. <br /><br /> The main objective of this study is to examine how land suitability assessment methods could be used in land planning processes in the Dianchi Drainage Area (DDA) in Southwest China to identify where future residential development should be located. The 1991 Toronto Waterfront Plan and the more recent 2005 Ontario Greenbelt Plan are examined and used to develop a framework which describes the potential for land suitability assessment in the DDA. Data limitations did not permit a suitability analysis to be completed for the DDA, however a description of methodologies for conducting residential land suitability analysis and required data are presented based on a review of relevant literature. The paper concludes with a discussion of the feasibility of land suitability in the DDA and other areas in China and also suggests opportunities for future research.

This research was conducted to determine the main influences and physical factors of land suitability for rubber plantation in the Nam Dong district, Thua Thien Hue province. Six factors such as soil type, soil texture, soil thickness, slope, soil pH and soil organic matter content were considered. Results indicate that soil thickness is has the highest role on the land suitability analysis while soil pH has the lowest. The physical land suitability of rubber plantation was divided into 4 levels: very suitable (10.1%), suitable (15.5%), slightly suitable (3.6%), and currently not suitable (70,8%). This research provides important information for rubber cultivation in projected agricultural land use planning of the Nam Dong district. / Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố tự nhiên đến sự thích nghi đất đai của loại hình sử dụng đất trồng cây cao su trên địa bàn huyện Nam Đông, tỉnh Thừa Thiên Huế. Có 6 yếu tố được xem xét trong nghiên cứu này bao gồm: loại đất, thành phần cơ giới, tầng dày canh tác, độ dốc, độ chua và hàm lượng mùn trong đất. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tầng dày canh tác là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến việc sử dụng đất trồng cây cao su, trong khi đó độ chua là yếu tố có ảnh hưởng ít nhất. Sự thích nghi tự nhiên của loại hình sử dụng đất trồng cây cao su được chia thành 4 mức độ bao gồm rất thích nghi (10,1%), thích nghi (15,5%), tương đối thích nghi (3,6%) và hiện taị không thích nghi (70,8%). Nghiên cứu này cung cấp những thông tin cần thiết và hữu ích cho việc quy hoạch sử dụng đất trồng cây cao su trên địa bàn huyện Nam Đông.

This research compares three approaches to land suitability evaluation, Boolean, Fuzzy AHP and Ideal Point, for barley, wheat and maize crops in the north-western region of Jeffara Plain in Libya. A number of soil and landscape criteria were identified to accommodate the three cash crops under irrigation conditions and their weights specified as a result of discussions with local experts. The findings emphasised that soil factors represented the most sensitive criteria affecting all the crops considered. In contrast, erosion and slope were found to be less important in the study area. Using Boolean logic the results indicated only four suitability classes (highly suitable, moderately suitable, marginally suitable and currently not suitable) for all crops. In contrast, the results obtained by adopting the Fuzzy AHP and Ideal Point approaches revealed that the area of study has a greater degree of subdivision in land suitability classes. Overall, the results of the three approaches indicated that the area under consideration has a good potential to produce barley, wheat and maize under irrigation provided that the water and drainage requirements are met. Comparing the three models showed that each suitability class derived from the Boolean approach is associated with low and high values for joint membership functions when derived from Fuzzy AHP and Ideal Point approaches respectively. In other words, the two fuzzy approaches have shown their ability to explore the uncertainties associated with describing the land properties. The richer overall picture provides an alternative type of land suitability evaluation to Boolean approaches and allows subtle variations in land suitability to be explored. The Fuzzy AHP approach was found to be better than the Ideal Point approach; the latter was biased towards positive and negative ideal values. In the future, field trial plots will be needed to evaluate and validate the results further.

Foram avaliados dois modelos para estimativa do potencial produtivo relativo de cana-de-açúcar. Utilizou-se dados de produtividade (t.ha -1 ) de experimentos, dados de campo da Usina Santa Rita, localizado no município de Santa Rita do Passa Quatro e das áreas de cana-de-açúcar da Usina Costa Pinto em Piracicaba, todas localizadas no Estado de São Paulo, Brasil, para realizar uma comparação entre a produtividade obtida em campo e a produtividade relativa (% da máxima produtividade) estimada pelo modelo matemático. As variáveis de entrada são o fósforo (P, mmolc/kg), potássio (K, mmolc/kg), capacidade de troca de cátions (T, mmolc/kg), saturação por bases (V%) e o teor de argila (Arg%). As avaliações mostraram que o modelo estimou de forma eficiente a produtividade relativa de cana-de-açúcar, com relações altamente significativas (P<0,001) entre produtividade medida no campo e produtividade relativa estimada. Verificou-se que o modelo ganha precisão quando se trabalha em escalas maiores (dados experimentais) em comparação com escalas menores (grandes fazendas). Uma análise de regressão linear múltipla, pelo método stepwise, foi utilizada para verificar quais foram os fatores que influenciaram a produtividade da cana-de-açúcar nos diferentes anos. Verificou-se forte influencia do número de cortes e das variedades, entretanto notou-se que as variáveis do solo utilizados como variáveis de entrada (P,K,T,V,Arg) nem sempre influenciaram a produtividade nos diferentes anos. Constatou-se então que as ferramentas estatísticas podem ser limitadas para elaboração de modelos. Consequentemente o modelo mostrou-se uma ferramenta útil para identificação da capacidade produtiva de áreas para a cana-de-açúcar de maneira holística e integrada em comparação aos métodos estatísticos. O modelo foi aplicado, numa escala regional, no o município de Piracicaba. Através de um sistema de informações geográficas (SIG) foram gerados um mapa de declividade, mapa de distância em relação a 4 usinas da região e uma mapa de produtividade relativa. Os mapas foram úteis na identificação da distribuição espacial da cana-de-açúcar no município. Utilizou-se o modelo climático da FAO para simular a produtividade da cana-de-açúcar mês a mês durante um ano. O mesmo não apresentou correlação com a produtividade média mensal obtida. Este modelo foi concebido para estudos em dimensões continentais com regiões climaticamente contrastantes. Em escala local se mostrou muito sensível ao déficit hídrico para estimar a produtividade da cana-de-açúcar adequado para realizar estimativas, principalmente porque esta cultura é tolerante a períodos de stress hídricos. / Two models of sugarcane were evaluated. The yield (t/ha) out of experimental data, and from fields of the Santa Rita Sugar Mill, located at Santa Rita do Passa Quatro, and from large farms of the Costa Pinto Sugar Mill, located at Piracicaba, all in the State of São Paulo - Brazil were compared to the estimated relative yield (% of the maximum yield) by a mathematical model having as input the soil fertility parameters: potassium content (K, in mol/kg), phosphorus content (P, in mol/kg), cation exchange capacity (T, in mol/kg), base saturation (V, in %) and clay content (Arg, in %), by linear regression. The high significance of the regressions (P<0,001) showed a closed relation between estimated and measured yield. The model gain precision with bigger scales (experimental data) compared to the smaller scales (larger farms). A linear multiple regression statistical analysis, by the stepwise method, were applied to select the soil parameter which most affected the yield. The ratton number and the sugarcane variety were the most important factors determining yield, overcoming the soil fertility parameters which not always affected yield according to this analysis. Consequently, the model was a better tool to identify soil capability for sugarcane yield, in a holistic and integrated manner, than the statistical analysis. The soil model to estimated relative yield were applied tin the regional scale on the Piracicaba county to generate maps of the distance of sugarcane field to the sugar mills, relative sugarcane yield of the fields, and land slopes of the sugarcane fields. The maps were useful to elucidate the sugarcane distribution within the county. An estimation of yield by the FAO model, using weather data as input parameters, showed a large month to month yield variation in discrepancy to the field observations. No significance regressions demonstrated that the yield estimated by FAO model is not related to the field data. This model was created for studies at continental level with contrasting weather differences, but is too sensitive for the water deficit to estimate sugarcane yield at local and regional scale, mainly because this crop is particularly tolerant do periodic water stress.

A Agricultura Familiar brasileira constitui uma categoria diversificada e heterogênea que congrega um conjunto plural de detentores de posse da pequena e média propriedade e que produz parte significativa dos alimentos que vão à mesa das pessoas. A agricultura familiar normalmente concentra-se em locais de maior incidência de pobreza rural e em terras de baixo potencial produtivo, que por vezes, apresenta alto valor para a conservação. Essas características conferem uma capacidade de adaptação dos sistemas de produção familiares frente às restrições do meio físico. Esse contexto faz com que a agricultura familiar torne-se o foco do desenvolvimento de políticas públicas específicas e de estudos acadêmicos e institucionais. O objetivo desse trabalho foi analisar as principais características intrínsecas e extrínsecas da agricultura familiar através de avaliações das dinâmicas estabelecidas em torno da produtividade e do melhor aproveitamento das condições do meio físico. Primeiramente, fizemos um levantamento dessas características de interesse, mobilizando dados oficiais e de livre acesso, avaliando a correlação entre as variáveis através de estatística multivariada, nos seguintes contextos territoriais: nacional, regionais e estaduais. Posteriormente, avaliamos uma proposta de classificação territorial da agricultura familiar que se baseia na resposta produtiva às diferentes condições do meio físico, analisando a distribuição das características em cada classe produtiva. Nesta etapa, os valores municipais de produtividade (R$.ha-1) foram correlacionados com os valores de aptidão física das terras nos três contextos estudados (Estados, Grandes Regiões e Brasil), o que propiciou a classificação dos municípios em quatro classes: Alto desempenho, Baixo desempenho, Adaptado e Pouco Adaptado. As características da agricultura familiar em cada classe foram submetidas à Análise de Componentes Principais e à Análise de Variância com teste de comparação entre as médias. Os resultados mostraram que o método de classificação foi efetivo nos três contextos territoriais estudados, sugerindo que as políticas públicas de fortalecimento da agricultura familiar são de grande importância para a relativização das limitações do meio físico. E ainda, os fatores relacionados ao melhor aproveitamento das terras disponíveis, a inserção destas políticas em municípios mais desenvolvidos, com oferta efetivas de trabalhos fora das propriedades fomentam o melhor desempenho e adaptação produtiva na maioria dos contextos territoriais estudados. / The Brazilian small scale \"Family Farming\" (ScFF) is a diverse and heterogeneous category that brings together a plural set of small and medium property ownership holders and produces significant part of the food available to table the people. ScFF usually focuses on sites with the highest incidence of rural poverty and low productive potential lands, which sometimes has a high conservation value. These characteristics confer adaptability of family production systems facing the constraints of the physical environment. This context makes the ScFF become the focus of development of specific public policies and academic and institutional studies. The aim of this work was to analyze the main intrinsic and extrinsic characteristics of ScFF through the assessment of the dynamics established around productivity and better performance in restricted environments. First, we conducted a survey of these features of interest, using official and free access data, evaluating the correlation between the variables through multivariate analysis in the following territorial contexts: national, regional and state. Subsequently, we evaluated a proposal for territorial classification of ScFF, which is based on the productive response to different conditions of the environment, analyzing the distribution of ScFF characteristics inserted in each productive class. In this step, the municipal productivity values (R$ .ha-1) were correlated with physical performance values of land in the three contexts studied (National, Major Regions and Brazil), which provided the classification of municipalities into four classes: High Performance, Low performance, adapted and Less Adapted. The characteristics of ScFF in each class were subjected to principal component analysis and analysis of variance followed by comparison tests between the means. Results showed that the method was effective in rating the three territorial contexts studied, suggesting that public policies for strengthening ScFF are of great importance to the relativization of the limitations of the physical environment. It also indicates that the factors related to better use of the land available and the inclusion of such policies in most developed municipalities, with effective job offers outside the property, could promote better performance and yield adaptation in most territorial contexts studied.

Foram avaliados dois modelos para estimativa do potencial produtivo relativo de cana-de-açúcar. Utilizou-se dados de produtividade (t.ha -1 ) de experimentos, dados de campo da Usina Santa Rita, localizado no município de Santa Rita do Passa Quatro e das áreas de cana-de-açúcar da Usina Costa Pinto em Piracicaba, todas localizadas no Estado de São Paulo, Brasil, para realizar uma comparação entre a produtividade obtida em campo e a produtividade relativa (% da máxima produtividade) estimada pelo modelo matemático. As variáveis de entrada são o fósforo (P, mmolc/kg), potássio (K, mmolc/kg), capacidade de troca de cátions (T, mmolc/kg), saturação por bases (V%) e o teor de argila (Arg%). As avaliações mostraram que o modelo estimou de forma eficiente a produtividade relativa de cana-de-açúcar, com relações altamente significativas (P<0,001) entre produtividade medida no campo e produtividade relativa estimada. Verificou-se que o modelo ganha precisão quando se trabalha em escalas maiores (dados experimentais) em comparação com escalas menores (grandes fazendas). Uma análise de regressão linear múltipla, pelo método stepwise, foi utilizada para verificar quais foram os fatores que influenciaram a produtividade da cana-de-açúcar nos diferentes anos. Verificou-se forte influencia do número de cortes e das variedades, entretanto notou-se que as variáveis do solo utilizados como variáveis de entrada (P,K,T,V,Arg) nem sempre influenciaram a produtividade nos diferentes anos. Constatou-se então que as ferramentas estatísticas podem ser limitadas para elaboração de modelos. Consequentemente o modelo mostrou-se uma ferramenta útil para identificação da capacidade produtiva de áreas para a cana-de-açúcar de maneira holística e integrada em comparação aos métodos estatísticos. O modelo foi aplicado, numa escala regional, no o município de Piracicaba. Através de um sistema de informações geográficas (SIG) foram gerados um mapa de declividade, mapa de distância em relação a 4 usinas da região e uma mapa de produtividade relativa. Os mapas foram úteis na identificação da distribuição espacial da cana-de-açúcar no município. Utilizou-se o modelo climático da FAO para simular a produtividade da cana-de-açúcar mês a mês durante um ano. O mesmo não apresentou correlação com a produtividade média mensal obtida. Este modelo foi concebido para estudos em dimensões continentais com regiões climaticamente contrastantes. Em escala local se mostrou muito sensível ao déficit hídrico para estimar a produtividade da cana-de-açúcar adequado para realizar estimativas, principalmente porque esta cultura é tolerante a períodos de stress hídricos. / Two models of sugarcane were evaluated. The yield (t/ha) out of experimental data, and from fields of the Santa Rita Sugar Mill, located at Santa Rita do Passa Quatro, and from large farms of the Costa Pinto Sugar Mill, located at Piracicaba, all in the State of São Paulo – Brazil were compared to the estimated relative yield (% of the maximum yield) by a mathematical model having as input the soil fertility parameters: potassium content (K, in mol/kg), phosphorus content (P, in mol/kg), cation exchange capacity (T, in mol/kg), base saturation (V, in %) and clay content (Arg, in %), by linear regression. The high significance of the regressions (P<0,001) showed a closed relation between estimated and measured yield. The model gain precision with bigger scales (experimental data) compared to the smaller scales (larger farms). A linear multiple regression statistical analysis, by the stepwise method, were applied to select the soil parameter which most affected the yield. The ratton number and the sugarcane variety were the most important factors determining yield, overcoming the soil fertility parameters which not always affected yield according to this analysis. Consequently, the model was a better tool to identify soil capability for sugarcane yield, in a holistic and integrated manner, than the statistical analysis. The soil model to estimated relative yield were applied tin the regional scale on the Piracicaba county to generate maps of the distance of sugarcane field to the sugar mills, relative sugarcane yield of the fields, and land slopes of the sugarcane fields. The maps were useful to elucidate the sugarcane distribution within the county. An estimation of yield by the FAO model, using weather data as input parameters, showed a large month to month yield variation in discrepancy to the field observations. No significance regressions demonstrated that the yield estimated by FAO model is not related to the field data. This model was created for studies at continental level with contrasting weather differences, but is too sensitive for the water deficit to estimate sugarcane yield at local and regional scale, mainly because this crop is particularly tolerant do periodic water stress.

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A Agricultura Familiar brasileira constitui uma categoria diversificada e heterogênea que congrega um conjunto plural de detentores de posse da pequena e média propriedade e que produz parte significativa dos alimentos que vão à mesa das pessoas. A agricultura familiar normalmente concentra-se em locais de maior incidência de pobreza rural e em terras de baixo potencial produtivo, que por vezes, apresenta alto valor para a conservação. Essas características conferem uma capacidade de adaptação dos sistemas de produção familiares frente às restrições do meio físico. Esse contexto faz com que a agricultura familiar torne-se o foco do desenvolvimento de políticas públicas específicas e de estudos acadêmicos e institucionais. O objetivo desse trabalho foi analisar as principais características intrínsecas e extrínsecas da agricultura familiar através de avaliações das dinâmicas estabelecidas em torno da produtividade e do melhor aproveitamento das condições do meio físico. Primeiramente, fizemos um levantamento dessas características de interesse, mobilizando dados oficiais e de livre acesso, avaliando a correlação entre as variáveis através de estatística multivariada, nos seguintes contextos territoriais: nacional, regionais e estaduais. Posteriormente, avaliamos uma proposta de classificação territorial da agricultura familiar que se baseia na resposta produtiva às diferentes condições do meio físico, analisando a distribuição das características em cada classe produtiva. Nesta etapa, os valores municipais de produtividade (R$.ha-1) foram correlacionados com os valores de aptidão física das terras nos três contextos estudados (Estados, Grandes Regiões e Brasil), o que propiciou a classificação dos municípios em quatro classes: Alto desempenho, Baixo desempenho, Adaptado e Pouco Adaptado. As características da agricultura familiar em cada classe foram submetidas à Análise de Componentes Principais e à Análise de Variância com teste de comparação entre as médias. Os resultados mostraram que o método de classificação foi efetivo nos três contextos territoriais estudados, sugerindo que as políticas públicas de fortalecimento da agricultura familiar são de grande importância para a relativização das limitações do meio físico. E ainda, os fatores relacionados ao melhor aproveitamento das terras disponíveis, a inserção destas políticas em municípios mais desenvolvidos, com oferta efetivas de trabalhos fora das propriedades fomentam o melhor desempenho e adaptação produtiva na maioria dos contextos territoriais estudados. / The Brazilian small scale \"Family Farming\" (ScFF) is a diverse and heterogeneous category that brings together a plural set of small and medium property ownership holders and produces significant part of the food available to table the people. ScFF usually focuses on sites with the highest incidence of rural poverty and low productive potential lands, which sometimes has a high conservation value. These characteristics confer adaptability of family production systems facing the constraints of the physical environment. This context makes the ScFF become the focus of development of specific public policies and academic and institutional studies. The aim of this work was to analyze the main intrinsic and extrinsic characteristics of ScFF through the assessment of the dynamics established around productivity and better performance in restricted environments. First, we conducted a survey of these features of interest, using official and free access data, evaluating the correlation between the variables through multivariate analysis in the following territorial contexts: national, regional and state. Subsequently, we evaluated a proposal for territorial classification of ScFF, which is based on the productive response to different conditions of the environment, analyzing the distribution of ScFF characteristics inserted in each productive class. In this step, the municipal productivity values (R$ .ha-1) were correlated with physical performance values of land in the three contexts studied (National, Major Regions and Brazil), which provided the classification of municipalities into four classes: High Performance, Low performance, adapted and Less Adapted. The characteristics of ScFF in each class were subjected to principal component analysis and analysis of variance followed by comparison tests between the means. Results showed that the method was effective in rating the three territorial contexts studied, suggesting that public policies for strengthening ScFF are of great importance to the relativization of the limitations of the physical environment. It also indicates that the factors related to better use of the land available and the inclusion of such policies in most developed municipalities, with effective job offers outside the property, could promote better performance and yield adaptation in most territorial contexts studied.

Master of Urban and Regional Planning