基于PCA的土地生态安全评价研究——以浙江省义乌市为例

依据区域土地生态安全评价一般性指标体系和现有的评价实例,结合义乌市实际情况,建立了由25项指标组成的具有义乌特色的土地生态安全评价指标体系,运用基于SPSS软件的主成分分析(PCA)方法,对义乌市土地生态安全情况进行评价,并运用聚类分析方法对其土地生态安全水平进行分极.结果表明,2008 ～ 2012年义乌市土地生态综合安全得分分别为0.697、0.289、-0.869、0.151和-0.140;义乌市土地生态综合安全水平,共分为3级,2008年为安全级,2009和2011年是良好级,2010和2012年是预警级.义乌市土地生态安全水平总体呈下降趋势,2010和2012年有较高的风险等级.对义乌市土地生态安全状况进行评价,可为义乌市土地资源的可持续利用提供管理经验.     

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。     

基于模糊集对分析法的土地生态安全评价——以扬州市为例

基于2001—2010年扬州市土地生态安全的相关数据,从压力、状态、响应3个方面建立土地生态安全评价指标体系,并采用熵权法确定各评价指标的权重,在此基础上,运用模糊集对分析法对研究期内扬州市土地生态安全状况进行定量评估和变化趋势分析。结果表明,研究期内扬州市土地生态安全状况总体呈趋好态势,其中,2001—2007年扬州市土地生态安全状况持续上升,从Ⅲ级水平迅速转变为Ⅱ级水平,2008年出现波动性下降,又回到Ⅲ级,2009年后土地生态安全状况逐渐开始好转,变为Ⅱ级;运用模糊集对分析法进行土地生态安全评价,结果客观合理,方法简单、易操作,又对土地生态安全评价具有一定的应用价值。     

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。     

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 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 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、...     

海南岛土地生态安全评价

以海南岛为研究区,在介绍研究区概况的基础上,依据1999～2008年《海南统计年鉴》、1999～2008年《海南年鉴》、2000～2004年《海南生态省建设年鉴》等数据,依据科学性、代表性、综合性、简明性、可操作性、适用性等原则,结合海南岛特殊的地理环境特点,基于＂压力—状态—响应＂（P-S-R）概念框架模型,以土地生态压力、土地生态状态、土地生态响应为子系统,共选取18项指标,构建了土地生态安全评价指标体系。运用层次分析原理和综合评价法建立了土地生态安全评价模型,利用此模型对2000～2007年海南岛的土地生态安全状况进行评价和分析,根据评价结果从促进土地资源可持续利用和维护生态安全的角度提出了具体的对策与建议。结果表明,2000～2007年海南岛土地生态安全处于敏感级（预警状态）,2007年处于良好级（较安全状态）,并且土地生态安全水平整体上呈逐年增加的趋势;制约海南岛土地生态安全水平的因素主要是人口自然增长率、单位播种面积粮食产量、城市化水平、人均耕地面积、土地资源后备资源率、全社会固定资产投资增长率、农村居民人均纯收入等。