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,...     

基于主成分分析的长春市土地生态安全评价

结合长春市土地资源现状和社会经济发展的实际情况,从自然、经济、社会3个方面共选取了15个因素作为评价指标,采用主成分分析法,运用SPSS 22.0软件,对2008—2014年长春市的土地生态安全状况进行评价。结果表明,2008—2014年长春市的土地生态安全变化趋势分为3个时期:2008—2009年为下降期;2009—2012年为迅速增长期;2012—2014年为平稳上升期;总体呈现波动递增的趋势,土地生态环境安全状况改善显著,土地生态安全等级由极不安全的Ⅴ级转变至理想安全的Ⅰ级,处于良好发展阶段。     

基于P-S-R模型的湖南省土地生态安全评价

基于P-S-R模型,从环境、社会、经济等方面构建一套土地生态安全评价指标体系,结合熵权赋权法和综合指数法对2011—2015年湖南省土地资源生态安全性进行了分析和评价。结果表明:2011—2015年湖南省整体土地生态安全状态呈现改善趋势,目前已处于良好级别;但仍存在一些威胁湖南省土地生态安全的不安全因素。因此,要求人们必须继续采取积极有效的政策和措施来克服这些不安全因素。     

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.     

广州市土地资源生态安全动态变化分析

采用扩展型PSR模型构建了土地资源生态安全评价指标体系,运用基于层次分析法的综合评价模型计算了广州市土地资源生态安全综合指数,并在此基础上进行了相关性分析。研究表明,1996~2006年广州市土地资源生态安全水平稍有好转;压力、状态、响应指数呈现不同的变化幅度;人类社会经济活动的响应对土地资源生态环境的影响较大。基于此,提出了合理的建议。     

省域土地生态安全评价研究——以江苏省为例

以江苏省为例,从土地生态安全的自然、经济、社会3方面因素中选取了18个指标,运用层次分析法和综合指数法对2000、2004、2008年江苏省土地生态安全状况进行了动态评价。结果表明,2000和2004年江苏省土地生态安全属于Ⅱ级水平,为较差状态（风险级）;2008年属于Ⅲ级水平,为一般状态（敏感级）。总体上看,江苏省土地生态安全状况逐年有所改善,但仍处于较不安全状态。针对评价结果分析,提出了相应的政策建议。     

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。     

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。     

环首都绿色经济圈土地生态安全评价研究

环首都绿色经济圈土地生态安全对京津冀区域生态平衡与可持续发展具有重要意义。根据环首都经济圈土地利用特点,从经济、社会和自然因素三方面构建了生态安全评价体系,并通过层次分析法确定指标权重,对环首都绿色经济圈2000～2015年土地生态安全进行了分析评价。结果发现环首都经济圈2000年的土地生态安全均处于良好级,2015年处于敏感级,土地生态安全的风险在增大,有恶化的趋势。     

基于“自然-经济-社会”模型的土地生态安全评价研究——以黄石市为例

采用“自然一经济一社会”评价指标体系框架确定指标,利用层次分析法进行数据的分析处理,运用综合指数法计算黄石市的土地生态协调程度,评价黄石市2004—2011年土地生态安全状况。结果表明,黄石市土地生态综合系数从2004～2010年呈上升趋势,在2010年达到最大值0．5871,2011年下降到0．3795,均在较安全级以下;不同年份的生态安全的主要影响因素有所差别,影响最大的因素是社会因素,其次是自然因素、经济因素;2004～2011年黄石市土地生态安全协调度均在初级协调及其以下,2005～2007年处于失调状态;2008～2011年协调度较稳定。     

基于DPSIR模型的安阳市土地生态安全评价

运用DPSIR模型进行评价指标体系构建,同时用熵权法对各指标进行赋权,计算出安阳市2011—2019年土地生态安全综合评价值。最后用灰色关联法对影响度进行计算,对安阳市2011—2019年土地生态安全进行评价。结果表明,2011—2019年,安阳市土地生态安全综合值和各个子系统的生态安全水平变化总体上呈现先下降后上升的波动上升趋势。     

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。     

辽宁省土地生态安全评价及生态管理

从自然、经济、社会、生态4个方面选取15个指标测度辽宁省土地生态安全综合水平,运用熵权法从时间序列上对辽宁省土地生态安全演变趋势进行分析。结果表明,2004—2014年辽宁省土地生态安全状况从风险级降为预警级,生态安全水平有所提高但仍然存在较大压力,在此基础上提出:建立土地生态补偿机制,提高土地监测水平;减轻工农业生产对土地的不利影响,加快生态工业与生态农业的发展;严守土地利用规划,突出重点区域的保护与治理,保护湿地、林地、草地等"绿色"土地及公众与利益相关者的广泛参与等土地生态安全保护的生态管理建议。     

基于组合赋权的河南省土地生态安全研究

该研究从自然资源、社会经济、生态环境3个方面构建评价指标体系,采用综合指数法分析2000—2015年河南省土地生态安全状况。结果表明:河南省土地生态安全水平总体呈波动上升的态势;自然资源指数呈震荡下降的态势,社会经济指数呈波动提升的态势,生态环境指数呈稳定提升的态势。     

基于DPSIR模型的郑州市黄河南岸生态安全时序评价

以2015—2019年郑州市沿黄河南岸7个区县为研究对象,基于DPSIR模型,构建郑州市黄河南岸生态安全评价体系,运用Python计算机语言作为研究辅助工具,利用熵权法确定指标权重,采用综合指数法得到郑州市黄河南岸生态安全指数与安全等级。结果表明:1)郑州市沿黄河研究区域巩义市、上街区、荥阳市、惠济区、金水区、郑东新区、中牟县依据生态安全水平可划分为5个等级,研究区整体安全水平呈小幅波动下降趋势。2)5 a来,7个区县生态安全水平变化不大,荥阳市、郑东新区处于Ⅰ级类型,上街区、惠济区处于Ⅱ级类型,中牟县处于Ⅲ级类型,巩义市处于Ⅳ级类型,呈现小幅波动上升趋势,金水区处于Ⅴ级,呈现波动变好趋势。3)DPSIR模型显示,驱动力、状态、影响和响应指标对郑州市黄河南岸生态安全有很大影响。4)郑州市黄河南岸生态安全主要影响因素为经济发展、社会发展、生态状态、经济影响、人文影响、措施响应。     

基于PSR模型及熵权法的土地生态安全评价研究——以兰州市为例

以兰州市为例,运用PSR模型构建兰州市土地生态安全评价体系,选取了16个指标,并运用熵权法计算各项指标的权重,根据综合指数和评价标准划定兰州市土地生态安全等级。结果表明,2007—2016年兰州市土地生态安全综合指数呈波动式上升趋势,且波动幅度较小。2007—2010年安全等级处于临界安全的状态;2011年安全等级变为较不安全的状态;2012—2015年安全等级处于临界安全的状态;经过生态系统的自我调节和社会的不断努力,2016年安全等级变为较安全的状态。因此,为了保证兰州市社会经济能够在稳定的土地生态环境中继续发展,这就要求在未来的发展中解决土地生态压力与土地生态安全之间的矛盾,切实改善兰州市的土地生态安全状态。     

基于耦合协调模型的安徽省城镇化发展与土地生态安全关系评价研究

城镇化是我国社会经济发展的必然产物,土地生态安全是生态文明建设的重要内容之一,城镇化进程的加快使得土地生态安全问题受到越来越多的关注。文章基于熵权法和耦合协调度模型分析安徽省2000—2018年城镇化发展与土地生态安全综合评价指数和耦合协调度,利用灰色预测模型进行预测。结果表明:(1)安徽省城镇化和土地生态安全发展水平在2000—2018年呈明显的上升趋势,现阶段属于土地生态安全滞后型;(2)城镇化和土地生态安全综合评价指数稳步增加,耦合度为拮抗状态,两系统耦合协调类型从极度失调衰退逐渐演变为初级协调发展;(3)预测2019—2023年安徽省城镇化和土地生态安全耦合协调度呈稳步上升的发展趋势,在2023年可能达到良好协调发展的水平。为推动安徽省城镇化与土地生态安全协调发展水平,建议优化产业结构,转变经济发展方式、加大环保投入、树立一体化发展理念等。     

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。     

广州市耕地生态风险评价与预测研究

【目的】开展市域耕地生态风险综合评价与预测,是有效揭示区域性耕地利用格局与生态环境演变关系的重要途径,以期服务于广州市生态文明建设。【方法】基于相对风险模型,构建“问题形成 - 分析阶段 -风险表征 - 分区防控”风险路径的耕地生态风险评价指标体系,对 2000—2018 年广州市耕地生态风险进行综合评价,并运用灰色预测模型,以广州市 2000—2015 年每隔 5 年的各指标数据为初始值,预测 2020—2025 年广州市耕地生态风险,提出相应的调控与优化措施。【结果】2000—2005 年,广州市耕地生态风险处于较低风险状态,其中 2000、2005 年耕地生态风险综合评价的平均指数分别为 0.3327 和 0.3272;2010—2018 年,广州市耕地生态风险处于低风险状态,其中 2010、2015、2018 年耕地生态风险综合评价的平均指数分别为 0.3296、0.3016和 0.3078。综合评价表明,广州市耕地生态风险以低风险等级和较低风险等级占主导地位,较高生态风险区（Ⅳ区）主要分布在天河区、黄埔区,高生态风险区（Ⅴ区）主要分布在白云区东北部和黄埔区西北部。预测广州市 2025 年前耕地生态风险等级均处于低风险,2025 年耕地生态风险预测值为 0.2836。【结论】研究期内广州市耕地生态风险状况呈现转好趋势,从 2000—2005 年的较低风险状态转为 2010—2018 年的低风险状态;未来短中期内,广州市耕地生态风险状况将保持低风险等级,应持续协调自然环境、社会经济发展和耕地景观格局之间的关系。     

基于演化PSR模型的喀斯特地区土地生态安全评价——以广西永福县为例

以永福县为例,基于演化PSR模型,结合EES和PRED模型框架构建评价指标体系,运用熵值法与变异系数法确定指标权重,利用综合指数法分析其土地生态安全变化趋势,并运用灰色关联法探究其影响因素。结果表明,永福县2006—2018年土地生态安全水平总体呈上升趋势,安全等级由较不安全向较安全转变,2006—2010年土地生态安全综合评分起伏变化较大,2010—2018年总体呈上升趋势;各子系统安全指数总体呈波动上升趋势,但一直处于不安全与较不安全状态;人口压力、经济压力、环境压力及资源状态是影响土地生态安全水平的主要因素。