吉林省西部地区生态脆弱性的动态评价

以吉林省西部为研究区域,选择人均GDP、人口密度、年末实有耕地面积、土地利用类型、年平均降水量、年平均相对湿度、年平均温度、坡度、高程、植被覆盖度10个指标,通过因子分析,构建了生态脆弱性评价体系,并基于主成分分析法对2000年、2006年、2012年吉林省西部地区生态脆弱性进行了综合定量评价并分级,最后对生态脆弱性的空间分布和动态变化进行了分析。结果表明:研究区2000年、2006年、2012年生态脆弱性指数平均值分别为0.600±0.129,0.531 9±0.111,0.506±0.118,整体处于中度脆弱水平。2000—2012年吉林省西部地区整体生态脆弱性综合指数呈不断下降趋势,说明研究区的整体生态环境呈逐渐好转趋势。吉林省西部地区生态脆弱性呈西高东低的空间分布规律。此外,2000—2012年,研究区生态脆弱度主要受气候因素和人为活动共同影响。     

基于PSR模型的珠江三角洲生态环境脆弱性评价

[目的] 揭示珠江三角洲生态环境脆弱性的时空演变特点及其原因,为区域发展提供理论依据。[方法] 利用生态压力度—生态敏感度—生态恢复力(pressure-sensitivity-restoration,PSR)模型、量化分级法和层次分析法(AHP),构建生态环境脆弱性综合指数,分析珠江三角洲不同时期的生态环境脆弱性特征。在此基础上,借助地理探测器的因子探测工具分析变量因素对生态环境脆弱性时空分布差异的影响程度。[结果] ①2000—2020年珠江三角洲生态环境脆弱性指数的变化范围为1.206 5～4.594 8,呈现微度脆弱等级; ②空间分布上,珠江三角洲中部地区的脆弱等级较高,东西部脆弱等级较低。此外,随着高程的增加,生态环境脆弱性程度减轻,中度和重度脆弱区面积比例减小; ③林地表现为潜在和微度脆弱等级,草地表现为中度脆弱,耕地、水域和未利用地以轻度脆弱等级为主,建设用地主要分布于重度和中度脆弱区; ④珠江三角洲生态环境脆弱性空间分异的主要影响因子为人口密度、植被覆盖指数及生物丰富度指数。[结论] 受人口增长压力的影响,研究时段内珠江三角洲生态环境脆弱等级提升。     

基于AHP-SPCA熵权模型的松花江流域生态脆弱性时空演变及预测

[目的]科学评估松花江流域生态脆弱性动态变化和发展规律,为该区内的生态保护和修复提供科学依据。[方法]从自然和人文角度构建指标体系,运用AHP-SPCA熵权模型、最小相对信息熵以及地学信息图谱等方法,对2005—2020年松花江流域生态脆弱性进行动态评价及时空演变分析,并结合CA-Markov模型对2025年研究区的状况进行预测模拟。[结果](1)2005—2015年研究区生态脆弱性自东向西呈现逐渐降低的趋势,而在2020年,西部生态脆弱程度有所升高;2005—2020年研究区生态脆弱性综合指数的均值为3.006 8,整体处于中等脆弱状态;(2)研究期间,微度—潜在、微度—轻度、轻度—中度、中度—轻度图谱类型最为显著;(3)2020年预测值的kappa系数为0.81,表明CA-Markov模型适用于该模拟预测研究,2025年综合指数为3.265 9,整体脆弱程度呈上升趋势。[结论]松花江流域生态脆弱性呈上升趋势,面临着生态恶化的风险,需加强对生态环境的保护治理。     

贵州省乌江流域生态脆弱性评价及其空间变化特征

[目的]分析贵州省乌江流域生态脆弱性原因及空间变化特征,为该区生态环境建设与保护提供科学参考。[方法]通过构建评价指标体系,采用层次分析法(AHP)对影响流域生态脆弱性因子赋权重值,并利用GIS采用不同分类法对流域生态脆弱性进行综合评价。[结果]①分位数、相等间隔与自然间断点三种分类法对生态脆弱性等级划分影响不大,但面积比例存在明显差异,其极度脆弱与潜在脆弱流域面积比例最小;②流域生态脆弱程度以一般脆弱和中度脆弱为主,其面积占比在50%以上;③人类活动对流域生态脆弱性影响明显,贵阳、遵义市等大中城市周边多为极度脆弱区;④流域一般脆弱区空间分布较为分散,不利于流域生态环境保护治理。[结论]流域生态脆弱性等级大致从上游至下游逐渐降低,脆弱性空间分布特征明显。因地制宜地治理和保护流域生态脆弱区对减轻流域生态脆弱程度作用巨大。     

基于SRP模型的川藏线2010-2020年生态脆弱性时空分异与驱动机制研究

[目的] 探究川藏铁路沿线2010—2020年生态脆弱性时空分布特征,厘清生态脆弱格局规律以及空间相关性,为沿线生态环境保护以及建后可持续发展工作提供科学依据。[方法] 以川藏线（雅安—新都桥段）为例,基于研究区实地特征和SRP模型选取与生态脆弱性密切相关的15个因子构建研究区生态脆弱性评价指标体系。综合运用空间主成分分析、空间自相关、热点分析、地理探测器等方法开展研究。[结果] ①时空分布上,研究区整体脆弱性由西向东呈递减分布,2010—2020年生态状况整体向好,重度与极度脆弱区范围较小,占总面积的3.95%,主要分布在康定市与天全县、泸定县的交界处,此处为高寒地带,冻融侵蚀最为严重; ②研究区生态脆弱性分布具有较强聚类特征,高低值集聚模式共存,西部为热点高度集聚区,东部为冷点高度集聚区; ③高程、年均气温、植被净初级生产力是导致研究区生态脆弱的主要因素。[结论] 川藏线（雅安—新都桥段）施工建设受降水和气温影响较大,地形复杂,要注意地质灾害防控并加强环境保护与生态维持。     

基于SRP模型的甘肃省白龙江流域生态环境脆弱性评价

[目的]综合评估甘肃省白龙江流域生态环境脆弱性,为生态环境的恢复重建和可持续性管理提供理论参考。[方法]基于生态敏感性—生态恢复力—生态压力度模型、层次分析法和GIS/RS软件等,通过计算生态环境脆弱性指数,将研究区生态环境脆弱性程度划分为微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱5个不同等级。[结果]甘肃省白龙江流域中度和重度脆弱区域占研究区总面积比例较大,分别占研究区总面积的28.94%和22.76%。其中,重度与极度脆弱区集中分布在植被覆盖度较低,城镇化较快,工农业发展迅速且人类活动强度较强的流域中部。[结论]研究区总体生态环境压力非常严峻,亟需研究其驱动机制及演变规律,以期为后续的生态恢复重建做准备。     

1980—2020年松嫩平原生态脆弱性时空分异

[目的] 探究1980—2020年松嫩平原生态脆弱性时空变化特征和驱动机制,为该区生态系统管理与可持续发展提供科学依据。[方法] 从自然和人文两个角度出发,采用“压力—状态—响应”(PSR)模型构建评价指标体系,结合主成分分析法和Moran’I指数开展研究。[结果] ①松嫩平原生态脆弱性以极度、重度和中度脆弱性为主,共占81.72%。2000年之前生态脆弱性整体水平呈现上升趋势,2000年之后生态脆弱性整体水平不断下降。②松嫩平原生态脆弱性以轻度和中度脆弱性变化为主,变幅分别为62.19%和91.30%。③生态脆弱性变化是由于草地、水域、未利用地、建筑用地和耕地间的转化。④生态脆弱性存在空间自相关性,低—低集聚主要分布在研究区西部林地区域。[结论] 近40 a松嫩平原生态脆弱性总体呈现波动降低趋势,空间上生态脆弱性自东向西逐渐增加,气温、降水等自然因素和土地利用等人文因素对生态脆弱性影响较大。     

大连市生态脆弱性评价及其不确定性分析

[目的]分析大连市生态脆弱性总体结果和空间分布特征,并识别分析评价体系的敏感性特征。[方法]基于生态敏感性—生态恢复力—生态压力度(SRP模型)构建城市生态脆弱性指标体系评估模型;采用OAT(one-at-a-time)方法评估指标权重不确定性下的结果变异程度。[结果]大连市极度脆弱、重度脆弱、中度脆弱、轻度脆弱、微度脆弱5个等级面积比例分别是4.17%,22.97%,41.00%,23.69%,8.16%;脆弱性最高的地区位于市中心及甘井子区东部,脆弱性最低的地区位于大连市北部地区、甘井子区与旅顺区交界处。土壤有机碳含量指标对结果影响最大,区域绝对平均变化率的最大值及最大像元变化率分别为11.49%和17.27%。[结论]大连市整体生态脆弱性处于中等脆弱水平,对于土壤有机碳含量指标权重应慎重考虑以减少评估结果不确定性。     

基于AHP-PCA熵权模型的大渡河流域中上游地区生态环境脆弱性评价

大渡河流域中上游地区是长江上游重要的生态屏障和功能区,及时掌握其生态环境脆弱性真实状况,有助于实现区域生态环境的保护。研究从地形、气候、植被等方面选择9个指标,同时将GIS技术与AHP-PCA熵组合权重模型相结合,完成了大渡河中上游地区2000—2015年不同时期的生态环境脆弱性评价与分析。结果表明:(1)研究区生态环境脆弱性呈现出明显的垂直梯度变化,由南向北脆弱度逐渐降低。(2)将脆弱性指数分5个等级,各等级间面积比例差异明显,表现为微度轻度潜在中度重度,轻度及以下脆弱区面积比例达到全区的80%以上,其整体处于中等脆弱水平。(3)研究时期内该地区各时段的生态环境脆弱性综合指数分别为2.552 1,2.541 0,2.517 0,2.494 9,其整体呈现明显好转的发展趋势。(4)流域中上游地区生态环境的好转,主要得益于国家系列生态环境保护与重建工程的实施,同时水电资源的大量开发也对其脆弱性的加剧产生一定影响。(5)研究针对该地区生态环境恢复重建,结合区域实际将其分为3个治理区并分别提出相应建议。     

喀斯特山区生态脆弱性与经济贫困的耦合关系——以贵州省荔波县为例

[目的] 对贵州省荔波县的生态脆弱性与经济贫困的耦合关系进行研究，为该区域的生态环境建设和经济发展提供科学参考。[方法] 以荔波县为例，以行政村为评价单元，采用敏感性—恢复力—压力度（SRP）的概念模型构建生态脆弱性评价指标体系，并从经济和社会两个维度，构建村级尺度上的经济贫困的评价指标体系，建立荔波县生态脆弱性和经济贫困耦合模型，由此分析生态脆弱性和经济贫困耦合协调度及其空间分布。[结果] ①荔波县的轻度脆弱和中度脆弱行政村比例较大，中部和南部的生态脆弱性相对较高，东北部的生态脆弱性相对较低。②荔波县中度贫困所占的行政村比例最大，较重度和重度贫困主要分布在东北部和南部。③将荔波县的生态脆弱性与经济贫困的耦合关系分为6种类型，协调同步型的行政村比例仅占10.6%，协调环境滞后型行政村比例最多，主要分布在西部。[结论] 荔波县的生态脆弱性与经济贫困的耦合协调度整体较低，未来发展中，要协调好环境的保护与经济的发展两者之间的关系，促进区域的可持续发展。     

基于GIS和模糊数学的川西地区生态安全评价

[目的] 对川西生态安全进行评价研究，以期为该地区生态环境建设、社会经济发展规划提供科学依据。[方法] 基于GIS和遥感技术，从自然和人为影响两个方面构建评价指标体系，通过模糊数学模型对川西地区2000，2005，2010，2015年和2018年的生态安全状况进行评价。[结果] 川西40%的区域生态安全状况处于较危险状态，呈现出“东高西低”的空间分布格局。川西生态安全2000—2018年总体变化趋势为“上升—小幅度下降—上升”。川西地区生态安全Moran’s I指数在0.5左右，西部白玉、巴塘、理塘一带生态安全状况好转，东部九龙、雅江、木里和若尔盖一带生态安全质量有所下降。地形植被是川西生态安全最主要的影响因子。[结论] 川西整体生态安全状况偏差，但呈现出改善趋势，具有较强的空间聚集性，对川西生态安全状况的治理要充分考虑其空间分异特征。     

基于景观结构的福建省沿海生态风险时空特征

[目的]研究福建省沿海地区区域生态风险变化规律,为该区生态修复工作提供理论依据。[方法]利用ArcGIS和Fragstats软件,基于土地利用变化的生态环境脆弱度和损失度构建景观生态风险评价模型,并利用地统计分析和空间自相关性分析方法,探究研究区生态风险分布特征及生态风险的空间相关性。[结果]建设用地、林地和水域的面积呈上升趋势,灌丛、草地、耕地、滩涂和未利用地的面积均呈现出下降趋势,且碎化程度加深,分离度加大,而建设用地的破碎度和分离度逐渐下降,地域分布逐渐趋于集中;2000—2013年的生态风险空间分布均大致呈带状分布,低、较低及中等生态风险等级的面积均有不同程度的增加,较高、高生态风险等级的面积均有不同程度的减小;研究区内生态风险指数在空间上具有较强的集聚效应,且生态风险指数空间分布均以高—高聚集和低—低聚集为主。[结论]总体生态风险呈下降趋势,生态环境逐步好转,但景观生态问题依然很严峻,因此政府部门要在发展经济的同时注意当地的生态环境,实现经济与生态环境的协调发展。     

三峡库区经济发展与生态环境的时空耦合特征

[目的]研究经济发展与生态环境之间的关系,为长江经济带高质量发展和三峡库区经济与生态协调发展提供政策参考。[方法]以三峡库区重庆段为研究区域,基于脱钩模型对2006—2018年经济与生态环境"脱钩状态"(分为绝对脱钩、相对脱钩、临界状态、耦合状态)进行判定。结合探索性空间数据分析(ESDA)法,运用ArcGIS, OpenGeoDa软件对脱钩状态相关数据进行空间差异及格局演化特征分析。[结果]三峡库区重庆段整体的脱钩系数偏低,空间相关性较弱;在2006—2010年和2014—2018年脱钩系数主要表现出空间正相关,2010—2014年期间主要表现出空间负相关;从局部空间自相关(LISA)图分析得出,研究区各区县之间的脱钩状态显著性较弱;研究区在3个研究时间段的脱钩状态呈现出显著的倒"V"型发展趋势。[结论]2006—2018年来,三峡库区经济发展与生态环境耦合特征波动较大,亟需进一步深入研究并制定相关整治措施。     

基于熵权物元模型的资源型城市脆弱性评价

[目的]测度资源型城市——河北省唐山的城市脆弱性演变状况,为提高唐山和类似资源型城市可持续发展能力提供科学依据。[方法]采用敏感性—应对能力框架,从资源环境、经济和社会三方面构建了城市脆弱性评价指标体系,运用物元分析模型对2000—2014年唐山城市脆弱性开展评价。[结果]研究期间唐山城市脆弱性程度整体呈现下降趋势,警情等级从"向巨警转化"下降为"向无警转化",并分为4个阶段;人均耕地面积、地方财政自给率、城乡平衡指数、资源密集型产业就业比重、第三产业增加值比重、产业结构多样化指数、单位电耗、工业固体废弃物综合利用率、科技支出占地方财政支出比重、第三产业从业人员等仍是制约唐山市脆弱性状况的主要因素。[结论]物元模型可用于城市脆弱性评价。评价结果表明唐山城市脆弱性得到了改善,但未来仍需关注研究的障碍因子。     

江苏省沿海地区土地利用变化及其生态效应

[目的]分析江苏沿海地区的土地利用类型和空间变化,探讨江苏沿海地区土地利用变化产生的生态效应,为土地利用规划提供理论支持。[方法]以江苏沿海地区1990,2000和2010年3期土地利用类型数据为基础,借助GIS技术和Costanza等的生态服务价值计算模型,求取土地利用动态度、综合程度指数、质心变化和生态服务价值量等,并进行剖析。[结果]1990—2010年,研究区内耕地、林地和草地的面积减少,水域、城乡建设用地和未利用地的面积增加。城乡建设用地的扩张占用了耕地,对耕地的补充主要是草地,草地、未利用地和城乡建设用地在空间位置上变化较大。耕地、林地和草地面积的减少使得研究区生态服务价值降低,而水域的面积的增加带来的生态效益弥补了因上述用地类型面积减少造成的损失。[结论]1990—2010年研究区生态服务价值增加了24.34亿元,但从空间上来看,生态增值区分布范围小,主要集中在盐城的东部沿海,而生态减值区分布范围较广且有扩大的趋势,有待通过规划等措施强化土地利用变化的综合调控。     

北部湾经济区土地利用格局模拟及其生态环境效益评价——以广西壮族自治区钦州市为例

[目的]通过对北部湾经济区土地利用格局动态模拟,并对模拟结果进行生态环境效益评估,以期为相关规划及决策部门提供参考资料。[方法]基于2000和2010年两期TM遥感影像数据,运用Logistic逐步回归分析,CLUE-S模型模拟分析和生态环境效益综合评价分析方法。[结果](1)广西壮族自治区钦州市未来城市扩展范围主要集中在钦州市中心城区往南至海滨新城,沿海港口及钦江流域方向;(2)自然增长、规划指标、生态安全3种政策情景的生态服务价值分别为213.01,200.59和226.52亿元,仅与2012年研究区GDP总额相近,未能充分发挥生态环境所应有的作用,且尤其以规划指标情景最为突出。[结论]CLUE-S模型对钦州市土地利用格局模拟准确,在北部湾经济区具有良好的推广应用价值。     

基于熵权TOPSIS模型的江西省土地利用多功能及其障碍因素动态分析

[目的]分析江西省2004—2017年间土地利用多功能状况,为区域土地持续利用提供支撑。[方法]构建评价指标体系,基于熵值法确定各指标权重,运用TOPSIS模型综合评价了江西省土地利用多功能变化状况,并采用障碍度模型剖析了主要限制因素。[结果] 2004—2017年江西省土地利用综合功能变化动态度为297.90%,经济功能、社会功能和生态功能变化动态度分别为224.37%,207.14%,2 021.61%;生态功能障碍度逐年下降,经济功能障碍度波动上升,2010年之后主要障碍因子有综合恩格尔系数、产业结构、经济密度、人均GDP、废水排放强度、人均水资源和城镇登记失业率等。[结论]江西省土地利用功能总体呈现增长变化趋势,但各项功能变化有所差异,其中土地利用生态功能变化最大;土地利用功能实现从经济社会型向生态社会型转变;不同阶段限制土地利用功能发挥的因素有所差异,目前主要为经济障碍因子。     

基于熵权灰色关联法的高寒贫困山区生态脆弱性分析——以青海省海东市为例

[目的]对青海省海东市6个区县的生态脆弱性进行定量研究,为缓解高寒贫困山区贫困状态、提高生态环境保护意识提供参考,为国家深入实施精准扶贫工作提供依据。[方法]选择经济发展状况、社会发展状况和自然生态环境状况3个评价维度构建高寒贫困山区生态脆弱性评价指标体系,运用熵权灰色关联法,对其进行定量分析与评价。[结果]互助县生态脆弱度为0.850 1,属微度脆弱等级,平安区生态脆弱度为0.712 8,属轻度脆弱等级,循化县生态脆弱度为0.557 3,属于中度脆弱等级,乐都、民和及化隆3区县生态脆弱度均小于0.45,属于重度脆弱等级。青海省海东市高寒贫困山区生态脆弱性评价指标的综合关联度从高到低的顺序依次为:互助县平安区循化县化隆县乐都区民和县。[结论]自然生态环境状况和资源禀赋严重制约经济社会发展的同时,对生态脆弱性也有显著的影响。     

浙江省城镇化与生态-经济-环境耦合发展与动态计量

[目的]研究2000—2014年浙江省城镇—环境协调发展的动态计量特征,为浙江省制定新型城镇化可持续发展政策提供决策依据。[方法]基于耦合协调度模型,评价城镇化和生态环境的相互影响程度,并将其划分为4种类型,研究了城镇化和生态环境的协调关系。[结果](1)经济、社会、人口城镇化及其综合发展水平和生态环境响应、状态、压力及其综合发展水平均持续增长;协调度稳定增长,由低度协调发展为良好协调、城镇化滞后转变为生态环境滞后。(2)城镇化和生态环境的协调关系可划分为4种类型:良好协调—生态环境滞后、中度协调—生态环境滞后、良好协调—城镇化滞后、中度协调—城镇化滞后。[结论]各城市必须对应各自协调与滞后的现状,做到在保护生态环境的同时,继续加强城镇化建设,以推动二者协同发展。