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辽宁西部北票市生态修复区生态退化驱动力分析
引用本文:王华伟,高鹏,吕圣桥,丁福俊,王亮. 辽宁西部北票市生态修复区生态退化驱动力分析[J]. 水土保持研究, 2011, 18(1): 121-124
作者姓名:王华伟  高鹏  吕圣桥  丁福俊  王亮
作者单位:1. 山东农业大学林学院/山东省土壤侵蚀与生态修复重点实验室,山东,泰安,271018
2. 辽宁朝阳市水土保持局,辽宁,朝阳,122000
基金项目:水利部“生态修复研究”专项(2006-2010); 黄河三角洲重点实验室基金(2008KFJJ06)
摘    要:探讨东北漫岗丘陵水土流失类型区生态退化的主导驱动力因子,为该地区生态修复工程的建设提供科学依据,以辽宁西部北票市生态修复区为典型研究区域,利用1998年、2003年和2008年三期土壤侵蚀遥感解译数据以及相关统计年鉴资料,采用主成分分析与多元回归分析方法,对研究区生态退化的主导驱动力因子进行了研究。主成分分析结果表明,影响生态退化的驱动力因子排序为土地垦殖率>人均养畜量>人均经济林面积>人口密度>人均粮食产量>地面坡度>年均降水量>人均耕地面积>人均农业产值,其中,体现农业结构状况的土地垦殖率、人均养畜量和人均经济林面积等社会经济因子,对该地区生态退化的影响较为明显。多元回归分析结果表明,超载放牧、土地资源的过渡开发等社会经济因子(人为因素)是导致该地区水土流失与生态退化的主导驱动因素,而作为自然环境因子的地面坡度是发生水土流失与生态退化的前提和基础。

关 键 词:生态退化  驱动力  主成分分析  多元回归分析

Driving Factors Analysis of Ecological Degradation in Ecological Restoration Area of Western Liaoning Province-A Case Study of Beipiao City
WANG Hua-wei,GAO Peng,L Sheng-qiao,DING Fu-jun,WANG Liang. Driving Factors Analysis of Ecological Degradation in Ecological Restoration Area of Western Liaoning Province-A Case Study of Beipiao City[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2011, 18(1): 121-124
Authors:WANG Hua-wei  GAO Peng  L Sheng-qiao  DING Fu-jun  WANG Liang
Affiliation:WANG Hua-wei1,GAO Peng1,Lü Sheng-qiao1,DING Fu-jun2,WANG Liang2(1.Shandong Agricultural University,College of Forestry/Shandong Provincial Key Laboratory of Soil Erosion and Ecological Restoration,Tai'an,Shandong 271018,China,2.Water Conservation Bureau of Chaoyang of Liaoning Province,Chaoyang,Liaoning 122000,China)
Abstract:In order to provide the basis for the construction of ecological restoration project,using the method of the principal component analysis and the multiple linear regression analysis,the dominant driving force factors of ecological degradation of the ecological restoration area in Beipiao city of Liaoning Province were studied based on the soil remote sensing interpretation data of 1998,2003 and 2008 and the relative data of statistical yearbook of history.The results showed that the rank of the ecological d...
Keywords:ecological degradation  driving force  principal component analysis  multiple linear regression analysis  
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