浅山丘陵区土地资源生态安全评价及关键因子识别

基于压力-状态-响应(PSR)模型构建浅山丘陵区土地生态安全评价指标体系,并对研究区2000-2009年的生态安全进行动态评价;应用增量趋势判别法从动态变化中识别生态安全变化关键因子。结果表明:研究区的生态安全综合指数整体呈升高趋势,从2000年的0.485 1增至2009年的0.577 3,生态安全水平整体呈好转态势,安全等级从Ⅳ级(中警)转为Ⅲ级(预警);人口自然增长率、人口密度、水网密度指数、第三产业占GDP比重、植被覆盖指数、土地退化指数、农田旱涝保收率、生物丰度指数8项指标是影响该区域生态安全的关键因子,并针对其提出有利于区域生态安全发展的对策。     

基于DPSIR-KRUSKAL的河北省土地生态安全模糊聚类评价

采用DPSIR-KRUSKAL与模糊聚类分析相结合的方法,对河北省2010、2012、2014、2016、2018年168个县(市、区)建立土地生态安全DPSIR传导与影响框架,运用CRITIC-熵权法确立各评价指标的权重,通过KRUSKAL进行模糊聚类,计算土地生态安全评价综合值,对不同土地生态安全区进行级别划分。结果表明,2018年河北省生态安全区(1级)20个、生态较安全区(2级)21个,生态基本安全区(3级)67个,生态临界区(4级)49个,生态不安全区(5级)11个。2010—2018年河北省168个县(市、区)的土地生态安全状况处于不断转好的趋势,土地生态安全级别不断上升。安全等级1级区域增加13个,5级区域减少51个。其中,2010—2012年河北省南部平原区、中东部区、东部部分沿海区包括石家庄、保定、邢台、衡水、邯郸、廊坊、沧州、唐山等市的62个县(市、区)处于不安全等级,86个县(市、区)处于临界安全或基本安全等级;2014年以后,土地生态安全情况由不安全级别向临界级和基本安全级开始迅速变化,河北省南部平原区、中东部区、东部部分沿海区的土地生态安全等级显著提高,安全、...     

生态文明视角下环首都区域土地利用结构优化研究

以土地生态承载力评价为基础，以环首都县域层面为研究主体，运用多目标规划模型，综合考虑经济社会和生态效益，对环首都区域土地利用结构进行优化。结果表明，2018年环首都区域13县(市、区)的土地生态承载力综合指数介于0.2～0.5,土地生态承载力水平较低，需要分区域进行土地利用结构优化；优化过程中，I区、Ⅱ区以生态效益优先为目标构建优化模型，Ⅲ区、IV区以经济和生态效益并重为目标构建优化模型，最终得到环首都4个区域的优化方案。该方案可实现环首都区域的经济与生态协调发展，对京津冀地区生态文明建设和可持续发展具有指导意义。     

基于主成分聚类分析的山东省土地生态安全评价及其影响因素分析

土地生态安全关系着区域生态环境可持续发展及社会经济系统的良性运行,科学评价土地生态安全是生态文明建设的重要内容。本研究基于经济、社会、生态3个维度,构建土地生态安全评价指标体系,借助主成分聚类组合评价模型,对2015年山东省土地生态安全状况进行综合评价,并结合评价结果进行区域等级划分。结果表明,主成分聚类分析结果与实际情况高度吻合;山东省土地生态安全空间分布极不均衡,风险区划之间差异性大,其中土地生态安全低度风险区(第Ⅰ类区域)2个(济南市、青岛市)、中度风险区(第Ⅱ类区域)14个、高度风险区(第Ⅲ类区域)1个(东营市)。今后,山东省除确保Ⅰ类区域2座城市的生态安全水平外,应将土地生态保护工作的重心放在第Ⅱ类区域,谨防其滑入第Ⅲ类区域,同时也要积极投入相应的人力、物力、财力,制定科学有效的政策措施以提高东营市的土地生态安全水平。     

遵义市雷暴气候要素时空变化特征

认识雷暴气候要素活动的时空分布特征是雷电灾害防御的基础。利用遵义市所辖13个县(区、市)地面气象站1960—2018年的资料,对遵义市整体区域、各县(区、市)的年、春季、夏季、3—8月等时间尺度的雷暴气候要素(雷暴日数、雷暴初日、雷暴终日、雷暴期)进行长期变化趋势分析和突变检验。结果表明:遵义整体区域属于多雷区,13个县(区、市)中9个属于多雷区、4个属于中雷区。遵义整体区域年雷暴日每10年减少4 d,春季雷暴日每10年减少1.6 d,夏季雷暴日每10年减少1.8 d,3—8月各月雷暴日均呈不同程度减少趋势;13个县(区、市)年雷暴日每10年减少3～6 d,春季、夏季雷暴日均呈不同程度减少趋势。遵义整体区域初雷暴日有向后推迟的趋势,12个县(区、市)呈不同程度向后推迟趋势,1个县有提前趋势;遵义整体区域终雷暴日有明显提前的趋势。遵义整体区域雷暴期每10年缩短6.58 d,13个县(区、市)雷暴期均呈不同程度缩短趋势;年雷暴日在1988年左右发生一次减少突变;雷暴初日在2008年发生推迟突变;雷暴终日在2011年有一次提前突变;雷暴期在2009年发生一次缩短突变。     

基于熵权TOPSIS法的湖北省土地生态安全评价

为了有效地开展土地生态安全评价与演变趋势预测,以湖北省为例,基于PSR指标体系,运用熵权TOPSIS法测算研究区土地生态安全的发展状态,并基于测算结果 ,运用分数阶GM(1,1)模型对湖北省2017—2019年土地生态安全的演变趋势进行预测分析。结果表明,2000—2016年湖北省土地生态安全总体水平不断提高,经历了较不安全-临界安全-较安全的演变过程,但2016年的较安全水平不高,具有不稳定性。压力子系统总体呈下降趋势,状态与响应子系统保持逐年增加态势。社会经济、生态环境和土地集约利用水平是土地生态安全提升的关键因素;2017—2019年湖北省土地生态安全区水平将保持上升趋势,处于较安全状态。研究证明分数阶GM(1,1)模型具有较高的预测精度,能够较好地预测湖北省土地生态安全综合值。     

盆周山地土地整理生态安全评价研究——以四川省雅安市上里镇为例

遵循压力-状态-响应(PSR)框架模型和指标选取一般原则,采用层次分析法拟定盆周山地土地整理生态安全评价指标体系,运用Delphi法筛选指标,最终建立盆周山地土地整理生态安全评价指标体系;运用主成分分析和ArcGIS地统计插值相结合的方法对研究区土地整理前后的生态安全进行评价。以四川省雅安市雨城区上里镇土地整理项目为例,进行土地整理前后生态安全评价,评价结果表明:研究区生态安全等级提高,土地整理前项目区92.62%生态安全等级为Ⅱ级,7.38%为Ⅲ级,土地整理后生态安全等级全处于Ⅱ级;研究区生态安全等级提高幅度不大,土地整理前最低分值非常接近Ⅱ级与Ⅲ级的阀值,土地整理后分值靠近Ⅱ级的下限;评价结果与实际相符。该评价指标体系和方法对四川盆地盆周山地土地整理生态安全评价具有一定的指导意义。     

长江经济带土地生态安全综合评价及比较研究

保障区域土地生态安全,对于促进长江经济带经济社会可持续发展具有重要意义。以长江经济带11省(市)为研究样本,基于压力-状态-响应(PSR)模型构建土地生态安全评价指标体系,采用因子分析法和聚类分析法,对长江经济带土地生态安全水平进行综合评价和比较分析。结果表明,长江经济带整体土地生态安全水平不高,具有明显的地区异质性,且呈现"上游地区中游地区下游地区"的空间分布特征。云南省的土地生态安全水平最高,其次是贵州省,四川省排名第3。长江经济带11省(市)的土地生态安全水平可划分为4个不同分区。其中,云南省、贵州省和四川省位于土地生态安全区;安徽省和重庆市位于土地生态相对安全区;江西省和湖北省位于土地生态临界安全区;湖南省、江苏省、浙江省和上海市均位于土地生态不安全区。     

重庆市江津区土地利用景观干扰度时空变化

以重庆市江津区2007、2010、2015、2018年4期土地利用数据为基础，基于景观干扰度指数，借助ArcGIS空间分析功能，研究江津区不同土地分区景观干扰度时空变化，旨在为江津区合理利用和保护土地资源提供理论依据。结果表明:1) 2007-2018年江津区景观干扰度先增加后减小，2015年是干扰度变化的转折点；2007-2015年中、高景观干扰度范围持续扩张，景观干扰度呈增加趋势；2015-2018年中、高景观干扰度范围缩减，景观干扰度呈下降趋势。2) 研究期内江津区景观干扰度北部城镇高度发展区（Ⅰ区）＞中部传统农业发展区（Ⅱ区）＞南部农林生态涵养区（Ⅲ区），Ⅰ区主要以低、中干扰度为主，面积总比例达67.65%，干扰度变化最大，Ⅱ区低干扰度占优势，面积占比达56.75%，Ⅲ区是极低干扰度占比最大的区域，总比例接近30%。3)景观干扰度空间分布受坡度影响，低干扰度在各坡度范围内面积占比均较大，中干扰度主要在Ⅰ区和Ⅱ区S≤15°的范围内，面积占比均接近30%，高干扰度在Ⅰ区2°＜S≤25°的区域分布广泛，总比例近30%，在Ⅱ区和Ⅲ区所占比重较小，均在10%以下。为实现区域可持续发展，Ⅰ区和Ⅱ区应注重土地的集约利用，提高耕地质量，Ⅲ区应重点实施退耕还林，保护生态环境。     

基于PSR模型的兰州市土地生态安全评价

本文基于压力-状态-响应(PSR)模型,从自然、社会经济等方面选取评价兰州市土地生态安全的指标,构建评价体系,运用综合指数模型测算兰州市2015—2020年的土地生态安全综合指数,并对照评价标准对兰州市土地生态安全进行了分析.结果表明,2015年兰州市土地生态安全属于Ⅱ级水平,敏感级;2016—2018年属于Ⅲ级水平,...     

土地利用效益与城市化水平耦合协调时空关系研究——以云南省为例

选取云南16个州市作为研究样本,利用熵权法构建土地利用效益与城市化水平综合评价体系,并利用相对发展度、耦合协调度模型测算土地利用效益与城市化水平的发展水平,利用空间自相关模型分析各州市土地利用效益与城市化水平关联程度,得到以下主要结论:(1)云南省各州市土地利用效益综合得分呈上升趋势,其中昆明市增幅最高,土地利用效益大幅提高;城市化水平综合得分呈波动上升趋势,且差异较大,其中昆明的波动幅度最大,曲靖的增幅最大。各州市相对发展度差异较大,2008～2015年除昆明市外,其他州市相对发展度均1,2018年仅曲靖、丽江、普洱、怒江和迪庆相对发展度1,其他地区均1。(2)云南省绝大数州市土地利用效益与城市化水平的耦合度均处于高水平耦合阶段,而协调程度的变化差异较大。2018年仅昆明、曲靖、玉溪3个州市分别处于良好协调、中级协调、勉强协调阶段,其他各州市均处于濒临失调阶段。(3)云南省各州市土地利用效益与城市化水平具有一定的全局空间关联性。不同州市、不同时间的局部空间自相关差异显著类型不同,昆明、昭通、丽江、楚雄、红河、文山、德宏表现在不同时间段显著聚集,其他州市在4个时间段协调度的局部空间自相关均表现为聚集不显著。并提出云南省各州市要加大推动土地利用效益与城市化进程的均衡发展,优化耦合关系,精准施策,推进云南省各州市整体协调发展。     

基于EES模型的广州市土地生态安全评价分析

本文以广州市为研究区域,结合EES模型从环境、经济及社会3方面选取23个评价指标,构建土地生态安全评价指标体系,运用熵值法确定指标权重,根据土地生态安全综合指数对2000—2019年广州市土地生态安全进行评价分析。结果表明:2000—2019年,广州市土地生态安全指数呈稳中向好的发展趋势,安全等级从Ⅴ级提升到Ⅱ级,生态环境得到明显改善;环境指数呈现先下降后回升的趋势,地垦殖率、工业"三废"等指标是影响环境指数的重要因素;经济指数持续上升,增幅最大;社会指数呈现小幅波动总体平稳上升趋势,科研、教育投入指标影响较为突出。     

元阳县土地生态安全动态评价与预测

云南省元阳县作为哈尼梯田核心区,其土地生态安全不仅关乎该地区土地的可持续利用和发展,还影响着梯田文化的传承。以元阳县土地为研究区,从影响土地生态安全的自然、经济、社会3个方面出发,选取与元阳县土地利用特点密切相关的18项指标,构建区域土地生态安全评价指标体系,并运用熵权法和综合指数法对元阳县2003—2013年土地生态安全进行了评价。结果表明:2003—2013年元阳县土地生态安全综合值偏低,评价等级在较不安全、临界安全、较安全间波动,总体波动呈上升趋势。人均耕地面积逐年减少,化肥施用不合理,人口数量增长过快,均是导致元阳县土地生态处于较不安全状态的主要原因。运用灰色系统GM(1,1)模型预测了未来5年的土地生态安全趋势,土地生态安全达到较安全级以上。通过对元阳县土地生态安全进行动态评价和预测,为元阳县土地的可持续利用和发展提供理论基础。     

2000～2015年吐鲁番市高昌区景观格局及生态风险变化分析

景观格局与生态过程相互作用,景观结构和功能变化引起区域相应生态变化,由于人类对自然资源和环境影响的加剧,生态系统面临着严峻的考验,呈现出结构性破坏和功能紊乱,探索极端干旱区吐鲁番市高昌区景观格局及生态风险变化,为区域合理调整土地利用结构,实现生态、经济协调可持续发展提供理论依据.以3S技术为基础,吐鲁番市高昌区的2000、2005、2010和2015 landsatETM+与landsatOIL的3期的30 m栅格影像数据为基础,采用ENVI5.3软件对图像解译分析,运用Fragstats 4.2对景观格局分析.结果 表明:(1)2000～2015年15 a内7种景观类型斑块数量呈现减少趋势,平均斑块面积增加;斑块密度呈减少趋势,景观完整程度增加;(2) 2000～2015年景观聚集度呈现先减少后增加的变化,蔓延度变化大,聚集度指数增加了1.4838,香农多样性指数总体呈增加趋势,香农均匀度指数整体呈现减少,斑块和景观类型面积呈现均衡的发展,景观丰富度增加,区域生态稳定发展;(3)研究区南部生态风险状态较为稳定,风险等级基本没有明显变化,且风险等级较高,主要为未利用地,大多为荒漠,其生态风险较高主要是与其自身生态脆弱性有关.北部生态风险变化较为明显,风险等级也较为复杂多样,但大部分生态风险等级较低;总体来看,2000～2015年吐鲁番市高昌区高、较高生态风险区面积减少;低、较低生态风险区面积增加;区域整体生态风险呈降低趋势.     

2000～2015年吐鲁番市高昌区景观格局及生态风险变化分析

景观格局与生态过程相互作用,景观结构和功能变化引起区域相应生态变化,由于人类对自然资源和环境影响的加剧,生态系统面临着严峻的考验,呈现出结构性破坏和功能紊乱,探索极端干旱区吐鲁番市高昌区景观格局及生态风险变化,为区域合理调整土地利用结构,实现生态、经济协调可持续发展提供理论依据。以3S技术为基础,吐鲁番市高昌区的2000、2005、2010和2015 landsatETM+与landsat OIL的3期的30 m栅格影像数据为基础,采用ENVI5.3软件对图像解译分析,运用Fragstats 4.2对景观格局分析。结果表明:(1)2000～2015年15 a内7种景观类型斑块数量呈现减少趋势,平均斑块面积增加;斑块密度呈减少趋势,景观完整程度增加;(2)2000～2015年景观聚集度呈现先减少后增加的变化,蔓延度变化大,聚集度指数增加了1.4838,香农多样性指数总体呈增加趋势,香农均匀度指数整体呈现减少,斑块和景观类型面积呈现均衡的发展,景观丰富度增加,区域生态稳定发展;(3)研究区南部生态风险状态较为稳定,风险等级基本没有明显变化,且风险等级较高,主要为未利用地,大多为荒漠,其生态风险较高主要是与其自身生态脆弱性有关。北部生态风险变化较为明显,风险等级也较为复杂多样,但大部分生态风险等级较低;总体来看,2000～2015年吐鲁番市高昌区高、较高生态风险区面积减少;低、较低生态风险区面积增加;区域整体生态风险呈降低趋势。     

陕北黄土高原耕地生态安全的时空格局

研究陕北黄土高原耕地生态安全的时空格局,加强耕地数量、质量和生态三位一体管护,提升耕地可持续利用水平。基于压力-状态-响应(PSR)模型建立评价指标体系,用熵值法计算指标权重,多目标综合评价法研究陕北黄土高原2013、2017年耕地生态安全时空格局,在此基础上,利用障碍度模型计算障碍因子及障碍度。研究结果显示:(1)与2013年比较,2017年陕北黄土高原耕地生态安全水平空间格局呈现发展较好的趋势。(2)2017年陕北黄土高原25个县(区、市)耕地生态安全障碍度存在差异。(3)2017年耕地生态安全分布情况为南部西部中部北部东部。可见,陕北黄土高原耕地生态安全整体上向更安全的方向发展,未来更应从"惠民惠农"政策保护、生态安全知识普及、土地整治等方面来进一步提高研究区耕地生态安全。     

基于改进生态足迹模型的保定市土地利用的生态安全评价

为保定市土地资源的合理开发利用提供依据,运用生态足迹模型及生态压力指数模型,研究了保定市土地利用的生态安全。结果表明:1)2002-2012年保定市土地利用生态安全水平呈下降趋势,生态压力指数年平均增长率为3.57%,2002-2003年土地利用生态系统的生态安全等级处于很不安全状态,2004年以后处于极不安全状态。经对2012年保定市区及22个县(市)安全等级进行分区,由西部山区到东部平原区的生态安全等级依次为较安全→很不安全→极不安全→较不安全。     

集中连片贫困区耕地安全性评价及影响因素分析——以忻州市为例

为评价集中连片贫困区——忻州市的耕地安全性,基于生态足迹模型,测算忻州市及14个县（市、区）的生态足迹和承载力,进而计算生态盈余/赤字、生态压力指数和生态可持续发展指数三个耕地安全性指数,采用权重赋值后的综合安全指数对忻州市及14个县（市、区）2009-2018年的耕地安全性进行分析,并选用多元线性回归模型定量分析其影响因素。结果表明：在时间尺度上,2009-2018年忻州市综合安全指数呈现出时间差异性,整体呈下降趋势;在空间尺度上,忻州市14个县（市、区）综合安全性表现为空间上的不平衡性和区域差异性,综合安全等级趋向于不安全,不安全县（市、区）增多,东、西部综合安全性低于中部,向不可持续方向发展;人口、经济、产业结构、农业投入与产出、资源禀赋对忻州市耕地安全均有影响,逐步多元线性回归分析结果显示,多种因素共同作用下影响忻州市耕地安全的因素是人均GDP（国内生产总值）和农业机械总动力。忻州市耕地安全性发展趋势需要引起重视。     

洪泽湖湿地区土地生态安全评价

从洪泽湖湿地生态系统的重要性出发,以洪泽湖湿地区5县(区)为研究区域,在研究洪泽湖湿地区土地生态安全特征基础上,建立了土地生态安全评价模型,对湿地区5县(区)的土地生态安全进行评价,划定安全等级,并分析影响区域土地生态安全的主要胁迫因子,为该区土地生态安全建设提供借鉴和指导.     

黄土山丘区耕地生态安全动态评价及预测

基于2003—2012年山西省晋城市耕地生态安全的相关数据,构建了压力-状态-响应(PSR)模型的评价指标体系,采用熵权法确定其指标权重,对晋城市耕地生态安全状况进行动态评价,并采用GM(1,1)模型对未来耕地生态安全状况进行预测。结果表明,晋城市耕地生态安全综合值总体呈上升趋势,耕地生态安全等级从2003年的Ⅲ级变成2012年的Ⅱ级,耕地生态安全状态从2003年的"敏感"状态变成2012年的"较安全"状态;2013—2017年耕地生态安全程度预测将达到"较安全"水平,安全状况上升趋势较为显著;晋城市耕地生态安全状况空间差异明显,不同县(市、区)由于社会经济发展水平、自然资源禀赋、农业科技投入水平、环保投入力度、土地利用结构和耕地质量等因素,导致晋城市耕地生态安全格局分布的差异性和空间演化的异质性。