基于GIS的宁夏生态环境敏感性综合评价

生态环境问题是制约区域发展的主要因素,区域生态环境敏感性评价对制定区域环境政策、有效进行区域生态建设具有重要作用。基于宁夏主要生态敏感问题,选取土壤侵蚀、土地沙漠化、土壤盐渍化作为评价因子,运用GIS技术在单因子评价的基础上,采用多因子综合评价模型对研究区生态环境敏感性进行综合分析。结果表明:宁夏生态环境敏感性分不敏感、轻度敏感、中度敏感、高度敏感4个等级,不敏感区主要分布在森林生态系统类型区;轻度敏感区主要分布在宁夏南部黄土丘陵区、盐池南部低山丘陵台地区以及北部引黄灌区;中度敏感区主要分布在宁夏中部干旱带生态环境脆弱区以及贺兰山山前洪积平原区;高度敏感区主要分布在陶乐东部边缘区、中卫北部边缘区以及盐池的土地沙化严重地区。研究进一步明确了宁夏生态环境敏感性的空间分布特征,为宁夏生态环境保护和区域社会经济发展政策的制定提供理论依据,对区域可持续发展具有重要意义。     

基于GIS的星云湖流域生态敏感性评价

基于GIS技术,根据星云湖流域主要生态问题选取6个因子,采用多因子加权求和模型对星云湖流域生态敏感性及其空间分布进行了评价分析,并按生态敏感性评价值将研究区划分为高度敏感区、中度敏感区、低度敏感区和不敏感区4个等级。结果表明:研究区高度敏感、中度敏感、低度敏感和非敏感区域面积分别为104.08km~2,124.52km~2,102.78km~2,39.30km~2;中度及以上敏感区面积约为228.60km~2,占流域总面积的61.67%,生态敏感性总体较高,空间上主要分布在江城镇、星云湖及其湖滨和雄关乡等;建议将高度敏感区划定为生态保护区加以重点保护,中度敏感区划定为控制发展区,低度敏感区和非敏感区为适宜发展区。评价结果能较好地反映流域综合生态敏感性空间分布特征,可作为流域土地资源开发建设和环境规划与保护的依据,并为高原湖泊流域开展类似研究提供参考。     

苏南地区土地利用的生态敏感性分区

[目的]开展土地生态敏感性分区研究,剖析区域不同土地利用方式下土地生态环境状况,为区域土地利用规划等提供依据。[方法]以苏南地区典型城市宜兴市作为研究区,采用USLE与景观安全格局方法划分水土流失敏感区和生物多样性敏感区,进而得到宜兴市土地利用的生态敏感区。[结果]宜兴市土地利用生态敏感程度总体较低,一般敏感区与低敏感区面积接近区域总面积68.17%,极敏感区分布集中,敏感等级由南部山区向北部平原逐步降低。[结论]USLE与景观安全格局相结合进行土地利用的生态敏感性分区研究,可以发挥两者的长处,综合和定量分析不同因素对区域生态环境的影响。     

基于GIS的漓江流域环境敏感性分析

漓江流域水安全和生态安全形势严峻,流域生态环境极易受到外界的影响,环境敏感性分析和评价作为流域生态功能区划的基础性工作,应当引起足够的重视。在综合考虑漓江流域生态环境特点的基础上,建立了适用于漓江流域环境敏感性评价的指标体系,在GIS软件支持下,对漓江流域环境敏感性进行了综合分析与评价,探讨了漓江流域生态环境敏感性的空间分布及分异特征,并将其划分为极敏感区、高度敏感区、中度敏感区、轻度敏感区和一般敏感区5个等级区域,最后按照行政区划对其敏感性区域进行了统计,以期为漓江流域生态修复提供基础支撑。     

老挝沙湾水经济区生态用地利用评价

[目的]探索老挝沙湾水经济区的生态用地特征,为土地利用规划提供依据,并保证在土地合理利用的同时,保障生态环境的健康发展。[方法]从景观格局和生态敏感性2个方面选取适宜的指标,并采用变异系数法,客观确定评价因子权重,综合评价研究区内生态用地的敏感程度和空间分布。[结果]极敏感区、高敏感区、中敏感区、低敏感区、不敏感区分别占研究区总面积的1.42%,19.36%,32.85%,46.01%,0.36%;林地景观类型破碎度相对其他景观类型最低,受人类活动干扰最小;水域和农用地景观类型破碎度最高,形状复杂,受人类活动影响严重;建设用地景观类型由于研究区自身发展条件的制约,面积较小,破碎度相对其他景观类型而言位处于中等水平。[结论]研究区生态用地可划分为生态用地优先建设区、生态用地次优先建设区、生态用地过渡区和生态用地保育区4种生态用地类型。     

基于GIS和RUSLE的滇池流域土壤侵蚀敏感性评价及其空间格局演变

土壤侵蚀是滇池流域重要的生态问题之一,掌握滇池流域土壤侵蚀敏感性的时空变化特征有助于水土保持工作的实施和改进。以降雨量、DEM、土壤类型和Landsat影像为数据源,选择降雨、土壤、坡度坡长、植被覆盖4个因子建立土壤侵蚀敏感性评价体系,对滇池流域进行土壤侵蚀敏感性评价。结果表明:滇池流域土壤侵蚀敏感性以轻度敏感和中度敏感为主。空间分布上,轻度敏感区主要分布在滇池周边。中度敏感区主要分布在滇池流域山地区域,地形陡峭。时间变化上,1999—2014年滇池流域土壤侵蚀敏感程度呈下降趋势。轻度敏感区域面积增加20.18%,中度敏感区域面积减少20.31%,轻度敏感区的增加来源于中度敏感区的转变,转变区域分布于滇池流域西北部和东南部。在土壤侵蚀敏感性影响因子中,降雨是影响滇池流域土壤侵蚀敏感性的关键因子。研究滇池流域土壤敏感性时空变化,识别滇池流域易发生土壤侵蚀的区域,有助于该区域水土保持措施实施、生态治理和土地利用优化。     

基于3S技术的土地生态敏感性分区研究

运用"3S"技术对驻马店市土地生态环境现状及土地生态敏感因子进行了调查,得出了土地生态敏感因子单要素图;采用GIS空间分析技术得到了土地敏感性分区图,指明了各土地生态敏感区的土地利用方向,为驻马店土地利用分区提供了科学依据.研究表明:驻马店市有2个高度敏感区,4个中度敏感区,2个一般敏感区,2个生态敞开区;另外,几乎每个区的主导因子都不同,即每个区的重点土地生态环境问题不同,应该分别对待.     

四川省成都市生态环境敏感性评价

[目的]为了明辨四川省成都市现状自然环境背景下的潜在生态问题,指导区域生态保护和开发。[方法]在GIS空间分析技术的支持下,选择四种省成都市比较突出的土壤侵蚀、生境和酸雨3个生态环境要素建立敏感性评价指标,对成都市生态环境敏感性进行研究。[结果](1)成都市土壤侵蚀以轻度敏感为主,西部盆周山区是土壤侵蚀最为敏感的区域;(2)成都市生境敏感性以高度敏感为主,西部和东部生境敏感性较高,极敏感区域分布于西北部茶坪山、邛崃山一带;(3)成都市酸雨以轻度敏感为主,其次是中度敏感区,极敏感区主要分布在该市西部海拔1 650~3 200m的针阔叶混交林及高山原始针叶林地区;(4)成都市生态环境敏感性以不敏感为主,其次为中度敏感区和极敏感区,极敏感区域主要分布于西部盆周山区的北部和南部,分布有龙溪—虹口、白水河等国家级自然保护区。[结论]研究区高度敏感区和极敏感区主要分布在西部的盆周山区,是区域生态保护的重点区域。     

基于GIS的徐州生态敏感性分析

借助GIS技术手段,根据徐州地区的本底环境特征选用了7个因子,采用取最大值法对徐州地区生态敏感性及其空间分布进行了定量化分析,按生态敏感性的高低将研究区划分为5级:极高敏感区、高敏感区、中敏感区、低敏感区和非敏感区,可为研究区的开发建设和规划提供依据及参考。结果显示:高敏感区和极高敏感区占研究区面积的17.29%,中敏感区占9.85%,非敏感区和低敏感区占72.85%;表明徐州地区的生态敏感性总体上较低。     

北方生态脆弱区土壤侵蚀敏感性空间分异

榆林是我国北方农牧交错带典型的生态脆弱区,土壤侵蚀严重制约着榆林地区人类生存和社会经济的可持续发展。以通用土壤流失方程为理论基础,选取自然因素(包括降雨、地形和土壤因子)和人为参数(包括生物措施、农业措施和社会经济措施因子)构建评估指标体系。在完成单因子敏感性评价的基础上,利用GIS空间叠加分析功能,对榆林市土壤侵蚀敏感性空间分异特征进行了综合研究。结果表明:研究区土壤侵蚀敏感性以中敏感为主,低敏感和高敏感次之,不敏感仅有零星分布。空间上土壤侵蚀敏感性程度呈南部黄土沟壑区向北部风沙草滩区递减趋势,高敏感区主要集中在靖边、定边两县南端,东部黄河沿岸以及南六县的部分地区。修正后的土壤侵蚀敏感性评价结果与前人研究的土壤侵蚀分布规律趋于一致,充分说明人类活动对土壤侵蚀也产生了极大影响。因此,急需转变不合理的土地利用方式,加强水土流失治理和植被恢复,针对不同敏感区实施分区管理,有效控制研究区能源开发建设对土壤侵蚀潜在发生的影响程度。     

黄河三角洲新生湿地景观格局特征及其动态变化——以垦利县为例

基于景观生态学相关理论和方法,以垦利县为例,在"3S"技术、FRAGSTATS3.3软件的支持下,提取黄河三角洲新生湿地生态景观格局信息,并利用景观指数,对近20年垦利县湿地的景观格局演变过程进行了定量分析。结果表明:滩涂和苇地是垦利县最主要的天然湿地类型,湿地面积在研究时段内共减少6155.12hm2,平均每年减少362.07hm2;各种湿地景观之间以及湿地和非湿地之间相互转化和逆转并存,滩涂和苇地与其他地类转换频繁;10种湿地类型除个别外,斑块个数、分维数、斑块密度、最大斑块指数、景观形状指数、景观聚集度指数均增加,聚集度指数减少,其中苇地、滩涂、滩地变化幅度较大;景观多样性指数由1987年的1.7643下降到2004年的1.7105,均匀度指数由0.6873上升到0.6923。景观格局的变化主要是人为驱动因子造成的。     

垦利县冬小麦面积的卫星遥感与分布动态监测技术

应用陆地卫星TM资料和遥感图像处理ENVI3.2软件，以监督分类波谱角法、人机交互等方法提取冬小麦面积及分布信息。采用图像复合分类监测、比值（差值）图像监测、分类结果叠加监测和信息复合人机交互目视提取等方法研究了垦利县1987～1998年冬小麦播种面积及其空间分布的动态变化。结果显示，垦利县冬小麦播种面积呈不断增加的趋势，11年间共增加了11 264.5 hm²，其中从1992～1996年增加幅度较大。麦田面积的增加主要在垦利县中部和靠近黄河口的两侧地区，其减少则主要分布于西南和东北两个原小麦集中分布区。研究结果为该县冬小麦生产的管理及决策提供了科学依据。     

土地利用对生态环境脆弱性的影响评价

土地利用对生态环境脆弱性具有重要影响,该文选择黄河三角洲垦利县典型生态环境脆弱区,从土地利用类型的角度,分析评价土地利用对生态环境脆弱性的影响。研究构建了包括土地利用类型的空间格局、土地利用类型的生态适宜性和土地利用类型的稳定性3方面指标构成的评价指标体系。以遥感手段获取土地利用类型信息,专家打分法进行评价指标量化分级,层次分析法确定其权重,在此基础上,构建了土地利用类型的空间格局指数模型、土地利用类型的稳定性指数模型以及土地利用生态适宜性指数模型,并据此构建了垦利县土地利用的生态环境脆弱性效应综合指数模型。通过评价,得到了垦利县县域整体和乡镇两个尺度上的土地利用类型生态环境脆弱性综合效应值,系统分析了土地利用类型对生态环境脆弱性的影响及其空间分异,并根据评价结果进行了垦利县土地利用的调整分区,提出了各区生态环境建设的措施建议。     

黄河三角洲耕地变化及其驱动力的卫星遥感分析

Taking Kenli County in the Yellow River Delta, China, as the study area and using digital satellite remote sensing techniques, cultivated land use changes and their corresponding driving forces were explored in this study. An interactive interpretation and a manual modification procedure were carried out to acquire cultivated land information. An overlay method based on classification results and a visual change detection method which was supported by land use maps were employed to detect the cultivated land changes. Based on the changes that were revealed and a spatial analysis between cultivated land use and related natural and socio-economic factors, the driving forces for cultivated land use changes in the study area were determined. The results showed a decrease in cultivated land in Kenli County of 5321.8 ha from 1987 to 1998, i.e., an average annual decrement of 483.8 ha, which occurred mainly in the central paddy field region and the northeast dry land region. Adverse human activities, soil salinization and water deficiencies were the driving forces that caused these cultivated land use changes.     

不同轮作制度下土壤中不稳定有机碳组分的变化

Taking Kenli County in the Yellow River Delta, China, as the study area and using digital satellite remote sensing techniques, cultivated land use changes and their corresponding driving forces were explored in this study. An interactive interpretation and a manual modification procedure were carried out to acquire cultivated land information. An overlay method based on classification results and a visual change detection method which was supported by land use maps were employed to detect the cultivated land changes. Based on the changes that were revealed and a spatial analysis between cultivated land use and related natural and socio-economic factors, the driving forces for cultivated land use changes in the study area were determined. The results showed a decrease in cultivated land in Kenli County of 5321.8 ha from 1987 to 1998, i.e., an average annual decrement of 483.8 ha, which occurred mainly in the central paddy field region and the northeast dry land region. Adverse human activities, soil salinization and water deficiencies were the driving forces that caused these cultivated land use changes.     

黄河三角洲典型区域冬小麦播种面积变化与土壤盐分关系研究

【目的】将土壤盐分含量与冬小麦分布变化结合,分析两者之间的时空关系,旨在探索土壤盐碱化对冬小麦种植的影响,为冬小麦生产决策提供科学依据。【方法】以黄河三角洲垦利县为研究区,采用2003年4月、2008年4月和2013年3月三期ETM影像,通过分析典型地物光谱曲线生成决策树模型,提取冬小麦分布信息,将各时相冬小麦种植分布提取结果做空间叠加,分析了近10年来冬小麦面积与分布的变化规律;并结合实地土壤盐分调查分析数据,分析了冬小麦种植面积变化与土壤盐分的关系。一方面,将垦利县冬小麦分布图分别与相应时相的土壤含盐量分布图进行空间叠加分析,并对叠加图的属性进行统计,对比分析冬小麦分布与土壤含盐量分布的关系。另一方面,通过叠加2008和2013年土壤盐分含量分布图,将盐分变化分为盐分升高区和盐分降低区,将其与同时段的冬小麦种植范围变化图进行叠加,分析土壤盐分含量变化对冬小麦分布变化的影响。【结果】1)垦利县冬小麦的分布具有明显的空间特征,主要分布在垦利县域西南部和东北部黄河沿岸两个区域,与土壤低含盐量区具有一致的空间分布特征。2)垦利县冬小麦种植面积呈现2003 2008时段大幅减少和2008 2013时段的少许增加趋势。3)冬小麦种植范围变化与土壤盐分含量的相关性极高,冬小麦种植无变化区域土壤含盐量都集中在1.52.5 g/kg之间,冬小麦种植增加区域的土壤盐分含量集中在2 3 g/kg,而冬小麦种植减少区的土壤盐分含量都在3 g/kg以上,即超过3 g/kg的土壤含盐量已不再适合冬小麦的生长。4)2008 2013年垦利县冬小麦分布区域变化显著受到土壤含盐量的变化。在土壤含盐量降低的小麦区域中,冬小麦种植增加区和不变区的面积占98.07%,而在土壤含盐量升高的小麦区域中,冬小麦种植减少的面积占84.54%。【结论】冬小麦种植范围及其变化显著受到土壤盐分状况及其变化的影响,冬小麦种植减少区的土壤盐分含量都在3 g/kg以上,且随着土壤含盐量的升高冬小麦种植面积骤减,3 g/kg的土壤含盐量是适合冬小麦生长的上限,土壤含盐量调控是维持和扩大冬小麦种植范围的关键手段。     

青海湖流域土壤侵蚀敏感性评价

以青海湖流域为研究区,根据《生态功能区划技术暂行规程》,选择降雨侵蚀力、地形起伏度、土壤质地、植被类型作为土壤侵蚀敏感性的评价指标,在ArcGIS支持下生成单因子敏感性评价图,在此基础上基于ArcCIS的空间叠加分析功能,对土壤侵蚀敏感性进行综合评价.结果表明:研究区域内土壤侵蚀中度敏感区域占大部分,达到62.02％;高度敏感区域其次,为20.82％;轻度敏感区域和极敏感区域较少,分别为16.92％和0.24％.其中,对土壤侵蚀敏感性较高的地方主要有天峻县西北部和海晏县东部.     

基于理想点法的矿区生态环境敏感性评价

[目的]对河北省保定市涞源县13个主要矿区进行生态环境敏感性评价,旨在为矿区生态环境评价和治理提供理论基础和技术保障。[方法]通过PSR框架模型建立矿区生态环境敏感性评价指标体系,并引入理想点(TOPSIS)法。[结果](1)空间布局上,涞源县南部矿区生态环境质量较差,中部矿区中等,而北部矿区较好;(2)具体矿区上,塔崖驿乡矿区、东团堡乡矿区生环境敏感性最好,而乌龙沟乡矿区最差。[结论]引入TOPSIS法进行小尺度县域矿区范围内生态环境敏感性评价,评价过程简便易行,可操作性强,且不受评价指标个数的影响,评价结果更加准确、客观、实用,能很好地反映涞源县各矿区生态环境的优劣程度及区域差异。     

喀斯特山区地形起伏度及其对水土流失敏感性的影响——以贵州省荔波县为例

[目的]探究喀斯特高原山区水土流失的特征与空间变化规律,为制定符合喀斯特山地环境的水土流失防治对策提供科学依据。[方法]以典型喀斯特山区重点生态功能区贵州省荔波县为研究区,综合运用地理空间分析方法,确定提取地形起伏度最佳的分析单元,结合水土流失敏感性评价,分析地形起伏度与水土流失敏感性的空间分布规律及其相互关系。[结果]基于10 m空间分辨率DEM数据,提取地形起伏度的最佳网格大小为54×54,地形起伏度(RDLS)在0.32～2.12之间;荔波县水土流失敏感主要为微度侵蚀,占县域总面积达88.40%;水土流失敏感性区域主要集中在RDLS为0.7～1.7的分级范围内,RDLS在1～1.5区间对水土流失的响应最敏感,为水土流失敏感性的优势因子区间。[结论]研究区内RDLS与不同敏感度的水土流失分布具有一定的一致性,总体上水土流失受地形起伏度变化的影响显著。     

基于光谱指数优选的土壤盐分定量光谱估测

[目的]探索基于光谱指数的盐渍土盐分估测的最佳技术路线,为研究区土壤盐分定量、快速遥感监测提供理论基础和技术参考。[方法]以山东省垦利县为研究区,野外采样,获取盐分及其主要离子(Cl-,Na+,Ca2+)含量及高光谱数据;然后采用2种思路:(1)先选取敏感波段,进而构建常见的5种光谱指数;(2)先任意两波段组合构建光谱指数,进而筛选敏感光谱指数。最后皆采用随机森林方法(random forest,RF)构建土壤盐分及其主要离子的光谱模型。[结果]基于筛选的敏感亮度指数(1 750,1 620nm)的RF模型精度最高,作为研究区土壤盐分的最佳估测模型,亮度指数作为最佳光谱指数;思路(2)明确的特征光谱范围涵盖思路(1)筛选的敏感波段,更有利于光谱特征分析;思路(2)建模的结果明显优于思路(1);确定最佳技术路线为:任意波段两两组合构建光谱指数后,利用相关分析筛选土壤盐分及其主要离子的敏感光谱指数,进而构建其RF模型。[结论]该技术路线适用于黄河三角洲地区土壤盐渍化信息的有效提取。