基于GM(１,１)模型的土地生态安全动态分析与预测———以安徽省池州市为例

基于2001-2011年池州市土地生态安全的相关数据,从压力、状态和响应3个方面构建池州市土地生态安全评价指标体系,运用GM(1,1)模型对2012-2020年池州市土地生态安全演变趋势进行预测,并结合土地生态安全评价标准对池州2001-2020年池州市土地生态安全状况进行了动态分析,结果表明:1 GM(1,1)模型有较高的模拟精度,能够较好地预测2012-2020年池州市土地生态安全各子系统的发展趋势.2就土地生态各子系统而言,呈现出土地生态系统压力上升、状态好转、生态环境的人文响应不断加强的变化特征;总体而言2001-2020年池州市土地生态安全水平呈上升趋势,土地生态安全综合指数由2001年的0.765 9增加到2020年的0.860 8,安全等级由良好级上升到安全级.3影响池州市土地生态安全的主要因素有人均耕地面积、人口密度、人口自然增长率、城镇化水平、水土协调度、农业机械化水平、自然保护区面积比重等,这些因素是今后调控重点.     

基于 GM(1,1)模型的土地生态安全动态分析与预测--以安徽省池州市为例

基于2001－2011年池州市土地生态安全的相关数据,从压力、状态和响应3个方面构建池州市土地生态安全评价指标体系,运用GM（1,1）模型对2012－2020年池州市土地生态安全演变趋势进行预测,并结合土地生态安全评价标准对池州2001－2020年池州市土地生态安全状况进行了动态分析,结果表明：① G M （1,1）模型有较高的模拟精度,能够较好地预测2012－2020年池州市土地生态安全各子系统的发展趋势．②就土地生态各子系统而言,呈现出土地生态系统压力上升、状态好转、生态环境的人文响应不断加强的变化特征;总体而言2001－2020年池州市土地生态安全水平呈上升趋势,土地生态安全综合指数由2001年的0.7659增加到2020年的0.8608,安全等级由良好级上升到安全级．③影响池州市土地生态安全的主要因素有人均耕地面积、人口密度、人口自然增长率、城镇化水平、水土协调度、农业机械化水平、自然保护区面积比重等,这些因素是今后调控重点．     

基于PSR模型的安徽省土地生态安全动态评价

基于PSR框架模型,构建安徽省16个地市土地生态安全评价指标体系,运用熵权法确定各指标权重,计算出安徽省2000—2011年土地生态子系统安全值,并运用灰色预测GM(1,1)模型对安徽省2012—2017年土地生态子系统趋势进行预测。结果表明,安徽省2000—2017年土地生态安全值整体呈波动上升趋势,各地市土地生态安全水平差异明显,平均值由2000年的0.442上升到2017年的0.450,同时,安徽省土地生态安全各子系统中状态指数和响应指数上升;灰色预测GM(1,1)模型有较高的模拟精度,能够较好地预测2012—2017年安徽省土地生态安全等级及其各子系统的发展趋势;影响安徽省土地生态安全的主要因素有人均耕地面积、人口密度、人口自然增长率、城镇化水平、水土协调度、农业机械化水平、自然保护区面积比重等,是今后调控的重点。     

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。     

基于P-S-R模型和灰色预测模型的银川市土地生态安全评价

土地生态安全是实现自然、经济和社会可持续发展的保障,以银川市为研究对象,采用熵权法、P-S-R模型以及灰色预测模型,构建3个准则层15个指标的土地生态安全评价指标体系,对银川市2011—2015年土地生态安全现状进行分析与评价,并对2016—2020年土地生态安全状况进行预测.结果表明:银川市土地生态安全呈总体上升趋势,综合指数从2011年的0.346 5增长到2015年的0.699 4,土地生态安全状态从不安全转变为较安全状态,表明土地生态安全水平不断提高,状况有所改善;压力和响应子系统呈总体上升趋势,状态子系统呈先下降后上升的趋势;预测模型表明,2016—2020年土地生态安全状态呈现上升趋势.     

基于DPSIR和GM(1,1)模型的土地生态安全评价与预测——以河南省洛阳市为例

为探究洛阳市土地生态安全现状及主要影响因子,基于DPSIR模型,选取24个评价指标,构建评价指标体系。运用熵权法、障碍度模型（ODM）和灰色系统GM(1,1)模型对2010—2020年洛阳市土地生态安全状况进行评价与预测。结果表明,2010—2020年洛阳市土地生态安全呈上升趋势,2010—2017年波动幅度较小,2018年土地生态安全指数大幅增加,从0.480 5增加至0.602 7;2020年土地生态安全等级从临界安全等级上升至较安全等级,其中人口自然增长率、单位耕地农药消耗、人均公园绿地面积、第三产业产值比重等指标因素是指数上涨的重要动力;权重最大的子系统为响应子系统,权重最大的单一指标为人均公园绿地面积;障碍因素中出现频次最高的指标为生活垃圾无害化处理率;从灰色系统GM(1,1)模型的预测结果来看,洛阳市土地生态安全等级将在2023年达到安全等级。     

基于PSR-TOPSIS模型的三峡库区土地生态安全评价——以丰都县为例

在土地生态安全概念的基础上,基于PSR模型,从压力、状态、响应3方面构建三峡库区土地生态安全评价指标体系,并运用TOPSIS法对丰都县2003-2012年的土地生态安全水平进行综合评价研究。结果表明,人口密度、人均耕地面积、城市人均公园绿地面积、第三产业比重、农民人均纯收入、水土流失治理面积、环保治理投资占GDP比重是影响丰都县土地生态安全的主要因素;丰都县土地生态安全状况整体呈波动上升趋势,从不安全状态过渡到较不安全状态,但距离安全状态仍有较大差距;从各子系统看来,丰都县土地生态安全的压力系统呈下降趋势,状态系统2003-2010年基本处于稳定状态,2011年好转达到较安全状态,而2012年又降到临界安全状态,响应系统呈波动上升趋势。     

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。     

干旱生态脆弱区土地生态安全评价——以新疆为例

土地是人类赖以生存的基本条件,土地生态安全与人类的生存和发展息息相关。以新疆为研究对象,基于"状态-压力-响应"模型构建土地生态安全评价指标体系,采用熵权系数法确定指标的权重,通过物元分析模型对2003-2012年新疆土地生态安全水平进行评价分析。结果表明:12003-2012年新疆土地生态综合安全水平持续提升,其中2003-2004年处于较不安全水平,2005-2012年处于临界安全水平。2从各准则层来看,压力系统安全水平从较不安全上升至临界安全;状态系统安全水平一直处于临界安全;响应系统安全水平呈稳步上升趋势,经历了较不安全→临界安全→较安全→安全的发展过程。3影响新疆土地生态安全的指标因素主要是人均耕地面积、人均水资源量、耕地面积比例、土地利用率、耕地压力指数。     

基于PSR和GM(1,1)模型的安徽省土地生态安全预警与分析

基于PSR模型和相关统计数据,构建安徽省土地生态安全评价指标体系,采用熵权法对2010—2016年安徽省土地生态安全状况进行评测,运用GM(1,1)模型对2017—2020年土地生态安全状况做出预警。结果表明:安徽省土地生态安全状况从2010年的0.355 (重警)上升到2016年的0.671(中警),土地生态安全状况有所好转,系统压力层、系统状态层以及系统响应层指数均呈上升趋势。2017—2020年的预警值分别为0.776(中警)、0.875(轻警)、0.987(无警)和1.113(无警),表明未来4年安徽省土地生态状况将持续好转。     

基于TOPSIS方法的土地生态安全评价——以神农架林区为例

在寻求经济最大化的同时,对土地、资源、生态、环境等进行保护以使社会经济处在可持续发展的状态,而对土地生态安全进行评价并为其提供基础数据和研究方向。运用专家咨询法和压力—状态—响应模型构建评价指标体系,结合层次分析法和熵权法确定指标权重,使用逼近理想点排序法对2004—2012年间神农架林区及其压力-状态-响应等3个子系统的土地生态安全状况进行研究与分析。结果显示,神农架林区的土地生态状态在2004—2008年呈波动下降趋势,2008—2012年呈上升趋势。就各子系统而言,压力层于2004—2008年急剧下降,2008—2012年回升,状态层呈"W"形,2007年达到顶峰,2006年和2008年为谷底;响应层波动上升。影响评价结果的指标因素主要有单位面积化肥施用量、第一产业增长速度、人均GDP、城市生活污水处理率、工业污染治理项目投资额等。通过对神农架林区的土地生态安全进行评价和研究,可为神农架林区的平衡持续发展提供理论参考。     

江西省土地生态安全状况时空格局研究

采用自然-经济-社会子系统构建土地生态安全评价指标体系,运用熵权法确定指标权重,综合评价了2001～2010年江西省以及其各地级市的土地生态安全状况.结果表明:2001～2010年江西省土地生态安全水平呈上升趋势,总体上处于较为安全级别,土地生态安全值由2001年的0.69上升到2010年的0.82;江西省各地级市的土地生态安全状态较好,其中值最小的是新余市,安全状态最好的是九江市.     

河南省耕地生态安全预警研究

为保障粮食安全和耕地生态系统持续健康发展,系统反映河南省耕地生态系统的健康程度及发展状况,依托驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型构建了耕地生态安全预警评价指标体系,采用综合评价法和障碍度模型评价了河南省2008—2018年耕地生态安全预警DPSIR模型状况,并采用GM(1,1)模型对其发展趋势进行预测.结...     

连云港市土地生态安全动态评价

在国内关于土地生态安全研究成果的基础上,针对连云港市土地资源利用特点,运用"压力─状态─响应"模型,构建了连云港市土地生态安全评价指标体系,采用熵权法确定指标权重,通过加权求和对2000～2009年连云港市的土地生态安全进行了评价。结果表明:土地生态安全综合指数由2000年的0.4139提高到0.6069,土地生态安全状况整体呈上升趋势。从各子系统看,连云港市土地生态压力指数处于波动下降的趋势,土地生态压力不断增大;土地生态安全现状有所恶化;随着投入的增加,响应系统安全状况有逐步上升趋势。耕地面积比重、城市化水平、单位耕地农机动力、人均GDP、人均耕地面积对连云港土地生态安全影响较大。     

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,...     

基于PSR模型的太原市土地资源生态安全评价

以太原市作为研究对象,利用压力—状态—响应(PSR)模型,以国家土地资源安全评价应用性评估指标体系为基础,建立了土地资源生态安全评价指标体系,并对太原市2006—2012年土地资源生态安全水平进行了评价。结果表明,2006—2012年太原市土地资源生态安全水平基本处于较不安全的状态;生态环境、人文社会压力是影响太原市土地资源安全压力重要的因素,而太原市的响应力度不够,土地资源的压力仍有增长的趋势,政府必须采取更多适当的手段和政策来保护土地资源。针对评价结果和影响因素分析结果提出了相应的安全对策。     

基于PSR模型的土地生态安全评价——以淮南市为例

以安徽省淮南市为例,采用压力-状态-响应(pressure-state-response,简称PSR)框架,选取20个指标建立符合研究区域实际情况的土地生态安全评价指标体系,选取层次分析法和熵值法确定权重,最后运用土地生态安全评价模型对2006—2015年的淮南市土地生态安全状况进行评价研究。结果表明:2006—2015年,淮南市的土地生态安全程度总体呈现出波动上升的趋势。2006年研究区域土地生态安全处于恶劣状态,2007—2010年处于敏感级状态,2012年以后有明显改善,处于比较安全的状态。经济发展、产业结构调整以及加强对废弃煤矿的复垦是当地土地生态安全改善的重要原因,但研究区域的土地生态压力依然严峻。     

基于压力指标的生态安全趋向对土地生态安全的影响——以甘肃省庄浪县为例

为促进区域土地生态安全,探寻土地安全利用的有效途径,在甘肃省庄浪县以土地利用变更数据以及其他相关社会经济数据为依据,利用压力-状态-响应(PSR)模型构建了庄浪县土地生态安全动态评价指标体系,对该县1999~2010年土地利用生态安全状况进行了评价.结果表明:庄浪县土地生态安全水平整体较低,平均值仅为0.367,处在较差状态;在时间梯度上,庄浪县土地生态安全值不因压力指标安全趋向的改变而呈下降趋势,决定其生态安全的主要因素是土地生态安全现状和对土地生态安全压力的响应,权重份额分别占到了0.49和0.28;在一定的社会经济基础上,当所有压力指标起正作用时,生态安全水平呈上升趋势;当所有压力指标起负作用时,生态安全状况持续下降.     

基于PSR-TOPSIS模型的江西省土地生态安全评价及障碍因子诊断

运用PSR模型,从自然、经济、社会3个层面选出18个指标构建江西省土地生态安全评价指标体系,结合TOPSIS模型和障碍因子模型进行江西省土地生态安全测算。结果表明：江西省土地生态安全状况改善明显,2003—2007年为小幅下降阶段,2007—2013年为缓慢上升阶段,2013—2018年为大幅上升阶段;各子系统发展存在显著差异,准则层主要障碍因子由状态子系统向压力子系统转移;土地生态压力子系统成为主要限制因素,主要障碍因子为工业废水排放量和人口密度等。综合评价结果显示,江西省土地生态安全发展状态良好,但应采取相应措施进一步维护土地生态安全状态。     

陕西省土地利用碳排放安全评价及预测研究

从土地利用碳排放安全的内涵出发,构建基于压力-响应模型的陕西省土地利用碳排放安全评价指标体系,分析陕西省11个地级市土地利用碳排放安全的时空分异特征,并应用改进的新陈代谢无偏GM(1,1)模型进行预测。结果表明:(1)2005-2014年,陕西省土地利用碳排放安全指数先曲折上升后波动下降,2010年达到最安全状态;(2)陕西省土地利用碳排放安全与自然地理分区呈耦合关系,陕南安全水平最高,关中次之,陕北最低,各地级市安全状况存在一定的空间集聚效应;(3)陕西省大部分地级市处于土地利用碳排放临界安全或不安全状态,压力系统恶化的同时,响应系统好转;(4)2015-2025年,陕西省土地利用碳排放安全状态持续弱化,各地级市未来土地利用碳排放安全均处于临界安全或不安全状态,安全状况不容乐观。应该在认清本区域土地利用碳排放安全情况的前提下,从相对敏感的指标入手采取针对性的碳减排措施。