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。     

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。     

基于GIS的山地城市生态敏感性分析研究

生态敏感性分析是城市规划布局的重要依据.以典型山地城市谷城县为例,根据山地生态系统特征,选取坡度、高程、植被覆盖、地质灾害、河流水库缓冲区5个因子,将研究区划分为极敏感、高度敏感、中度敏感、轻度敏感和不敏感5个等级.利用AHP确定因子权重,结合GIS空间分析技术,得到综合生态敏感性空间分布图,5个敏感级面积比重分别为23.96％,13.56％,36.68％,17.26％,8.54％.在生态敏感性分析的基础上,对生态功能区进行了划定,并分别提出了相应的保护和发展建议,为城市规划和城市发展用地选择提供了科学依据,减小了城市发展对生态系统破坏的风险.     

基于GIS的陕西省水土流失敏感性评价

在对区域水土流失影响因素分析的基础上，建立了区域水土流失敏感性评价的指标体系，并应用GIS技术的空间分析功能对其进行叠加综合，辩识出陕西省水土流失潜在敏感性和现实敏感性不同等级的空间分布特征，得到了水土流失敏感性分布图。从潜在敏感性看，微—轻度敏感性分布面积较大，占全省总面积的75．77％，中度敏感性分布面积占20．41％，高度—极敏感性分布面积为3．82％。敏感性的区域分异规律十分明显，影响因子也不尽相同。水土流失现实敏感性与潜在敏感性相比发生了较大的变化，微—轻度敏感性分布面积占61．65％，中度敏感性面积明显增大，占34．15％，高度—极敏感性面积也增加，占4．2％。对比潜在敏感性和现实敏感性，在其它自然影响因子不易控制的情况下，植被作为侵蚀动力的重要抑制因子，保护植被，提高覆盖度对控制水土流失具有特别重要的意义。     

基于GIS的西藏自治区冻融侵蚀敏感性评价

通过寻找多年冻土下界与等温线的关系,确定了西藏自治区冻融侵蚀的范围,并运用GIS技术对西藏自治区冻融侵蚀的敏感性作了评价:①加权叠加气温年较差、年均降水量和地形起伏度三个单因素图层,得出冻融侵蚀敏感性指数分布图;②根据敏感性指数的分布情况对冻融侵蚀敏感性进行了分级。评价结果表明,西藏大部分地区属冻融侵蚀敏感区,敏感性总体分布表现为南部高海拔冻融侵蚀区高于北部高纬度冻融侵蚀区。     

基于GIS方法的泸沽湖流域水土流失敏感性评价

泸沽湖流域具有珍贵的高原生物和独特的摩梭族文化,但随着旅游开发的加快,水土流失风险开始显现。研究基于RS和GIS技术,选取土地利用类型、坡度、沟谷密度和土壤4个影响因子,对泸沽湖流域水土流失敏感性空间分布特征进行了分析评价。结果表明:不敏感和轻度敏感区占流域总面积的52.61%,反映泸沽湖流域水土流失保持现状基本良好;但仍存在明显的水土流失风险及空间差异,中部敏感区占流域总面积的38%,而高度和极敏感区占流域总面积的9.39%;高度和极敏感区主要分布在环湖带,影响因素除了坡度较高外,筑路和开垦农田等人类活动导致的土地覆被变化及易侵蚀土壤类型是局部区域重要的影响因素。研究结果可为泸沽湖流域水土流失防治和生态保护提供科学依据。     

基于GIS空间模型的库区生态敏感性评价研究

水电为社会提供了一种取之不竭的清洁能源,但是水电站的建立对于流域的生态环境而言是一个严峻的考验。为了有效的预防和解决水电站建成之后所带来的生态环境的负面影响,开展区域生态敏感性研究,了解其空间分布格局,对问题环境的保护和整治工作提供切实可行的依据。以龙滩库区为研究对象,利用QuickBird影像对库区土地利用类型进行人工区划和判读,建立库区土地利用类型数据库。并在此基础之上建立基于ArcGIS地理处理框（Geoprocessing Framework）的空间数据分析模型,通过对库区空间数据的建模,实现统一空间数据库的建立与管理,对库区生态敏感性和生态区划的方法进行研究,为库区的生态保护决策提供依据。     

基于生态敏感性评价的乌海市土地资源承载力分析

土地资源承载力反映了快速城市化背景下土地资源可持续利用状况。利用GIS空间分析技术,采用多因素加权叠加法,以地形地貌、土地利用类型、土壤侵蚀、距离条件、生态敏感区5类因子进行了生态敏感性评价,并在此基础上分析了其土地资源承载力。结果表明:（1）高度敏感区、中度敏感区、低度敏感区和不敏感区所占比例分别为11.61%,25.70%,37.80%和24.80%,乌海市以不敏感区和低度敏感区为主,占总面积的62.6%。（2）土地利用在生态敏感性评价中最为敏感,区域内土地资源承载了86.03%的城镇村及工矿用地、93.18%的交通运输用地。研究结果将对乌海市可持续发展提供理论支撑。     

基于GIS的绥化市生态安全评价

生态安全评价研究过程中必须处理大量的空间信息,通过GIS在空间分析和空间数据管理上的优势,可以使各环境要素的分布态势及彼此之间的拓扑关系一目了然,并能通过图形展示研究区域的生态安全格局。在调查绥化地区生态环境并收集资料的基础上,确定"P-S-R"框架模型,构建包括图形和属性数据的GIS数据库,对生态安全状况的指标进行量化,采用模糊层次分析法计算各指标权重,建立绥化市生态安全指数栅格数据库,运用GIS的空间运算和分析,阐述生态安全的空间分异特征,最终依据生态安全等级做出该地区生态安全评价。     

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LUCC的生态型城市土地生态敏感性评价

土地生态敏感性评价是分析区域生态安全的重要方法之一,基于Landsat影像解译结果,应用土地利用与覆被变化相关研究方法,对商洛市土地利用程度进行分析,通过水土保持、灾害防治、生境保护3大指标对研究区土地生态敏感性进行分级,并通过灰色模型和变异系数改进分级模式,对比各敏感性等级中土地利用程度变化,分析研究区生态恢复模式。结果表明:1990—2009年商洛市土地利用程度呈衰退趋势,退耕还林面积较大,生态环境逐渐改善;基于指标等级进行敏感性分区,中敏感区面积较大;基于不确定性根据变异系数分区,分区比例较为合理;由于高敏感区土地利用退化量最少,研究区生态建设布局模式仍值得讨论。     

基于地理信息系统的西宁市土壤侵蚀监测的实现

介绍了应用地理信息系统技术,建立西宁市DEM模型,提取地形地貌指标,划分西宁市小流域,并且引进USLE方程对西宁市的土壤侵蚀进行计算分析,得出西宁市土壤侵蚀分布情况。     

基于RS与GIS的龙口市土壤侵蚀评价研究

将研究区分成100 m×100 m的网格,以通用土壤侵蚀方程USLE为模型,利用RS与GIS技术获取土壤侵蚀的各影响因子,计算出每个单元格的年均侵蚀量和侵蚀模数,最终获得龙口市的土壤侵蚀总量和侵蚀强度分级.结果表明,龙口市年均侵蚀模数为982.5 t/(hm2·a),侵蚀强度属轻度;占龙口市总面积63.6%的区域为微度侵蚀,微度侵蚀对总侵蚀量的贡献率为8.1%;而强度以上侵蚀虽然只占土地总面积的4.7%,侵蚀量却占到总侵蚀量的40.6%.     

基于GIS技术的拉萨市城关区荒漠分类研究

[目的]尝试在青藏高原县级尺度上对荒漠化区域进行划分,并分析不同荒漠类型的分布特征,为荒漠区划及荒漠化防治工作提供科学依据.[方法]以西藏自治区拉萨市城关区为例,利用2018年的TM遥感影像,2000-2018年的MODIS影像数据,结合GIS制图技术,通过长期野外调查,探讨高寒区荒漠分类系统.[结果]在分析荒漠形成主...     

基于GIS/RS的榆林市土地利用时空格局动态分析

根据1997年和2010年2期Landsat TM影像数据,运用遥感监督分类方法得到榆林市近13 a土地利用分类图;应用GIS空间分析技术,采用定量和定性相结合的方法,对榆林市能源基地建设以来土地利用类型转换,土地退化时空规律,土地利用格局变化的驱动机制等进行了深入分析.研究表明,1997-2010年,榆林市土地利用时空格局发生了显著变化,其中果园、草地、林地面积大幅增加,增长幅度分别为1 578.8％,108％,84.6％;耕地及未利用地面积显著减少,减幅为57.1％和59.3％.土地利用变化存在明显的区域差异,各类型间的转化总体表现为未利用土地、沙地、耕地通过综合治理及退耕还林还草等措施,转化为有利于改善区域生态环境的林地、草地、果园.     

基于GIS和RS的德令哈市城市扩展研究

借助RS和GIS技术,对德令哈市1989年TM影像数据、1999年ETM影像数据和2009年土地利用现状图进行分析处理,采用人机交互目视解译法提取德令哈市建成区边界图,并将3个时期的建成区范围图叠加;然后从城市扩展强度、重心坐标转移、紧凑度指数、分形维数指数以及城市扩展弹性系数等角度对德令哈市建成区的空间扩展状况进行分析;结果显示:1989—1999年、1999—2009年这两个阶段,德令哈市建成区的面积都在增加,但是1999—2009年,建成区面积的扩展速度和强度都大于1989—1999年;建成区重心坐标第一阶段向西北方向偏移,第二阶段向南偏移,紧凑度指数偏小,并逐渐减小,分形维数指数比合理值1.12大很多,城市空间演变形态趋于复杂;城市扩展弹性系数偏大,并有上升趋势,城市人口增加与城区面积扩展不协调。德令哈市在未来的发展中,需要注重城市内部建设用地填充,合理控制外延扩展规模,尽力确保城市形态紧凑发展。     

基于GIS的慈溪市土壤侵蚀敏感性评价

[目的]对影响浙江省慈溪市土壤侵蚀敏感性的各因素进行评价,为该市进行环境功能区划和各项水土保持措施工程的布局调整提供参考。[方法]借鉴土壤侵蚀流失USLE模型,选取降雨侵蚀力、土壤质地、植被覆盖和地形起伏度4因子构建土壤侵蚀敏感性评价体系,并运用GIS进行土壤侵蚀敏感性分析。[结果]慈溪市土壤侵蚀敏感性在空间格局上呈半圆环状结构分布,并且轻度敏感区面积为733.05km2,占比高达75.70%,广泛分布于平原乡镇地区;不敏感区主要分布于近海滩涂区域,极敏感、高度敏感及中度敏感区则位于南部的丘陵、山地地区。[结论]慈溪市土壤侵蚀敏感性评价结果与水土流失现状空间分布走势大致相符,为此应重视和预防水土保持工作。     

基于RS和GIS的河谷型城市土地利用变化及生态环境效应研究

基于RS和GIS技术,从1990年和2006年兰州市TM和ETM遥感数据和专题矢量数据中提取了土地利用数据,分析了该区16a来的土地利用变化,并从生态系统服务价值的角度,定量评价了该区土地利用变化所产生的生态环境效应。结果表明,1990—2006年兰州市林地增长面积最大,主要来源于草地和耕地的转出,其次为城镇交通用地,主要是对耕地、草地和未利用地的占用;土地利用类型面积减少最大的是草地,主要转变为耕地、林地和城镇交通用地。土地利用变化引起生态服务价值变化表现为1990年为43594.95万元,2006年为44084.16万元,表明该区域生态环境整体向良性方向发展。     

基于RS和GIS的深圳市土地利用/覆被变化及碳效应分析

基于多时相遥感影像数据,结合能源消费数据和相关经验数据,利用RS和GIS技术分析了2005—2013年广东省深圳市土地利用/覆被变化情况及其导致的碳效应变化。结果表明:近9a来深圳市土地利用变化十分显著,作为区域内最大碳汇的林地面积下降14.96%,净减少量为11 524.32hm~2,而最大碳源的建设用地面积上升23.26%,净增加量高达18 565.39hm~2,其他用地类型如耕地、草地、水域面积分别减少37.17%,31.98%,11.56%,未利用地面积增加713.28%;从方向性来看,9a内研究区土地转移过程中既有生态正向演变,也同时存在生态逆向演变过程。既有耕地的非农化,也包括建设用地的复垦退出,整体呈现非单向性的复杂特征;从数量特征来看,林地是最大的转出者,耕地次之,而建设用地是最大的接收者;基于碳效应测算模型,计算得出研究区近9a来土地利用/覆被变化造成的碳排放增量超过碳吸收增量高达85.41万t,说明人为活动和自然因素共同作用下的土地利用格局变化直接影响着区域碳循环过程,深圳市低碳城市建设目标面临严峻挑战。     

基于GIS的衡阳市生态环境脆弱性研究

从研究衡阳市生态环境形成的客观条件入手,研究了衡阳市的7个县或县级市生态环境脆弱性4个方面的影响因素,确定了8个评价指标,利用层次分析法,得到评价指标对应的相对权重,并通过一定的评价模型得出各个评价单元相应的生态环境脆弱性量化值。评价结果将其生态环境分为5类:极端脆弱区（衡阳县）、严重脆弱区（衡南县和祁东县）、中等脆弱区（衡东县）、轻度脆弱区（常宁市）和潜在脆弱区（衡山县和耒阳市）,并借助GIS软件得出了衡阳市生态环境脆弱性综合评价图。最后,针对评价结果提出了衡阳市生态环境管理的对策。