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。     

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DPSIR和GM(1,1)模型的土地生态安全评价与预测——以河南省洛阳市为例

为探究洛阳市土地生态安全现状及主要影响因子,基于DPSIR模型,选取24个评价指标,构建评价指标体系。运用熵权法、障碍度模型（ODM）和灰色系统GM(1,1)模型对2010—2020年洛阳市土地生态安全状况进行评价与预测。结果表明,2010—2020年洛阳市土地生态安全呈上升趋势,2010—2017年波动幅度较小,2018年土地生态安全指数大幅增加,从0.480 5增加至0.602 7;2020年土地生态安全等级从临界安全等级上升至较安全等级,其中人口自然增长率、单位耕地农药消耗、人均公园绿地面积、第三产业产值比重等指标因素是指数上涨的重要动力;权重最大的子系统为响应子系统,权重最大的单一指标为人均公园绿地面积;障碍因素中出现频次最高的指标为生活垃圾无害化处理率;从灰色系统GM(1,1)模型的预测结果来看,洛阳市土地生态安全等级将在2023年达到安全等级。     

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.     

基于PSR-EEES模型的叶尔羌河平原绿洲生态安全预警测度

为客观评价叶尔羌河平原绿洲生态安全警情,基于PSR-EEES模型构建适合研究区的指标评价体系,运用综合指数法测度1990—2016年叶尔羌河平原绿洲生态安全预警状态,并结合GM(1,1)模型预测2026—2032年区域生态安全态势。结果表明:1)1990—2016年叶尔羌河平原绿洲生态安全综合预警指数总体呈增长趋势,综合预警指数从0.255 8增加到0.551 6,生态预警状态由重警转为中警,预警指示灯由橙色变为黄色;2)GM(1,1)预测模型显示,2026—2032年研究区生态安全态势进一步好转,生态安全预警值从0.726 2上升到0.891 3,安全状态由较安全转向安全,安全等级从Ⅱ级上调为Ⅳ、Ⅴ级;3)空间上各县生态安全预警状态差异明显,研究初期西南部地区生态安全状态优于中东部地区,2016年呈现出中部高、东北-西南部低的态势。研究显示,近26年叶尔羌河平原绿洲生态环境得到了一定恢复,但绿洲内部各县生态预警状态差异明显,生态文明建设工作任重而道远。     

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。     

潍坊市耕地资源可持续利用评价及预测

结合DPSIR模型构建山东省潍坊市耕地资源可持续利用评价指标体系,运用多指标加权综合评价法计算2006—2016年综合评价指数,并利用GM(1,1)模型对2017—2022年潍坊市耕地资源可持续利用水平进行预测。结果表明,2006—2016年潍坊市耕地资源可持续利用水平总体呈上升趋势,但仅处于初步可持续性阶段;经预测,2017—2022年潍坊市耕地资源可持续利用水平呈稳定上升趋势,并将在2022年达到一般可持续性水平阶段。     

黄土山丘区耕地生态安全动态评价及预测

基于2003—2012年山西省晋城市耕地生态安全的相关数据,构建了压力-状态-响应(PSR)模型的评价指标体系,采用熵权法确定其指标权重,对晋城市耕地生态安全状况进行动态评价,并采用GM(1,1)模型对未来耕地生态安全状况进行预测。结果表明,晋城市耕地生态安全综合值总体呈上升趋势,耕地生态安全等级从2003年的Ⅲ级变成2012年的Ⅱ级,耕地生态安全状态从2003年的"敏感"状态变成2012年的"较安全"状态;2013—2017年耕地生态安全程度预测将达到"较安全"水平,安全状况上升趋势较为显著;晋城市耕地生态安全状况空间差异明显,不同县(市、区)由于社会经济发展水平、自然资源禀赋、农业科技投入水平、环保投入力度、土地利用结构和耕地质量等因素,导致晋城市耕地生态安全格局分布的差异性和空间演化的异质性。     

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。     

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。     

基于PSR-TOPSIS模型的江西省土地生态安全评价及障碍因子诊断

运用PSR模型,从自然、经济、社会3个层面选出18个指标构建江西省土地生态安全评价指标体系,结合TOPSIS模型和障碍因子模型进行江西省土地生态安全测算。结果表明：江西省土地生态安全状况改善明显,2003—2007年为小幅下降阶段,2007—2013年为缓慢上升阶段,2013—2018年为大幅上升阶段;各子系统发展存在显著差异,准则层主要障碍因子由状态子系统向压力子系统转移;土地生态压力子系统成为主要限制因素,主要障碍因子为工业废水排放量和人口密度等。综合评价结果显示,江西省土地生态安全发展状态良好,但应采取相应措施进一步维护土地生态安全状态。     

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,...     

优化的灰色-马尔可夫模型在呼伦贝尔市年降水量预测中的应用

利用2002—2016年呼伦贝尔市年降水量数据,对GM(1,1)模型进行加权滑动优化,无偏灰色模型改进以及残差序列修正,同时构建出滑动无偏残差修正的灰色-马尔可夫组合模型。结果表明,比较呼伦贝尔市2017年与2018年实际降水量,发现组合模型在预测拟合度、预测精度方面都比较理想,能够对呼伦贝尔市年降水量进行合理预测。2019—2021年呼伦贝尔市年降水量呈上升趋势。2019年最有可能处于评估较为准确状态和高估状态,可能的概率分别为41%和38%,而2020年和2021年最有可能为高估状态,即这2年实际年降水量会低于预测模型预测的结果,可能的概率均为42%;从总体上来看,呼伦贝尔市未来的年降水量较为充沛,这将对呼伦贝尔草原草地生态发展起到积极的促进作用。     

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PSR-TOPSIS模型的三峡库区土地生态安全评价——以丰都县为例

在土地生态安全概念的基础上,基于PSR模型,从压力、状态、响应3方面构建三峡库区土地生态安全评价指标体系,并运用TOPSIS法对丰都县2003-2012年的土地生态安全水平进行综合评价研究。结果表明,人口密度、人均耕地面积、城市人均公园绿地面积、第三产业比重、农民人均纯收入、水土流失治理面积、环保治理投资占GDP比重是影响丰都县土地生态安全的主要因素;丰都县土地生态安全状况整体呈波动上升趋势,从不安全状态过渡到较不安全状态,但距离安全状态仍有较大差距;从各子系统看来,丰都县土地生态安全的压力系统呈下降趋势,状态系统2003-2010年基本处于稳定状态,2011年好转达到较安全状态,而2012年又降到临界安全状态,响应系统呈波动上升趋势。     

基于RS/GIS与GM(1,1)模型的长沙市城市生态安全评估与预测

基于2009和2015年的遥感影像,借助GIS软件分析了长沙市2009～2015年城市空间扩展的主要方向,在PSR模型和熵权法的支持下分别对长沙市2007～2016年的生态安全及长沙市芙蓉区2009～2015年的生态安全进行了评价,并运用无偏GM(1,1)模型对长沙市2017～2021年的生态安全值进行了预测。结果显示:近年来,长沙市城市空间主要朝东南、西和东3个方向扩展;研究期内,长沙市与芙蓉区的生态安全值均呈曲折上升趋势;未来5年长沙市生态安全等级平稳上升并逐步进入生态安全状态;长沙市在城市建设过程中逐渐寻找到了城市发展与生态环境保护之间的平衡。     

基于RS/GIS与GM(1,1)模型的长沙市城市生态安全评估与预测

基于2009和2015年的遥感影像,借助GIS软件分析了长沙市2009～2015年城市空间扩展的主要方向,在PSR模型和熵权法的支持下分别对长沙市2007～2016年的生态安全及长沙市芙蓉区2009～2015年的生态安全进行了评价,并运用无偏GM(1,1)模型对长沙市2017～2021年的生态安全值进行了预测。结果显示:近年来,长沙市城市空间主要朝东南、西和东3个方向扩展;研究期内,长沙市与芙蓉区的生态安全值均呈曲折上升趋势;未来5年长沙市生态安全等级平稳上升并逐步进入生态安全状态;长沙市在城市建设过程中逐渐寻找到了城市发展与生态环境保护之间的平衡。