2009—2019年山东省耕地生态安全评价及障碍因子诊断

耕地生态安全是国家和区域生态安全的重要组成部分。为了明确认识耕地生态安全及其障碍因子、促进耕地生态与农业发展,利用PSR模型构建耕地生态安全的指标体系,基于第三次国土调查和第二次土地调查数据,评估了山东省2009—2019年的耕地生态安全变化,同时利用障碍度模型,诊断了影响耕地生态安全的障碍因子。结果表明:(1)山东省2009—2019年耕地生态安全整体上呈现下降的态势,生态安全指数由0.27下降至0.14;(2)2009—2019年不同地级市耕地生态安全状况变化不同,5个地级市呈现上升的趋势,4个地级市耕地安全基本稳定,7个地级市出现不同程度的下降;(3)二三产业从业人员比重、二三产业产值比重、农村居民人均可支配收入、耕地平均海拔和复种指数在2009—2019年是影响耕地生态安全的主要障碍因子。综上,2009—2019年山东省耕地生态安全出现下降的趋势,存在多个影响耕地生态安全的障碍因子。研究认为加强耕地污染治理、发展生态农业、缓解产业结构不平衡是改善耕地生态安全的关键措施。     

生态文明视角下的伊犁河谷绿洲土地生态安全评价及障碍因子诊断

[目的]基于生态文明视角对伊犁河谷绿洲生态安全问题进行研究,揭示影响土地生态安全的主要因素,为实现区域土地可持续利用提供合理化建议,促进生态文明建设.[方法]采用PSR—熵权TOPSIS模型对2000-2018年伊犁河谷绿洲土地生态安全进行评价,结合评价结果,建立障碍因子诊断模型,进行障碍度诊断分析.[结果]①总体来看...     

2007-2017年洞庭湖平原耕地生态安全评价及障碍因子诊断

[目的]研究洞庭湖平原耕地生态安全状况,并诊断其障碍因子,为区域耕地合理利用和耕地污染治理提供参考依据.[方法]基于DPSIR模型构建洞庭湖平原耕地生态安全评价指标体系,从县域尺度,采用基于熵权的改进TOPSIS模型测度洞庭湖平原2007-2017年耕地生态安全指数,并采用障碍度模型诊断耕地生态安全状态的主要障碍因子....     

耕地生态安全动态评价及障碍因子诊断——以黄河下游沿黄县区为例

[目的] 对黄河流域下游耕地生态安全进行动态评价,并诊断其人为障碍因子,旨在发现人类不合理行为对下游耕地生态安全造成的危害,为黄河下游生态保护和高质量发展提供现实科学依据。[方法] 以黄河下游沿黄49县区为研究对象,基于PSR模型构建耕地生态安全评价指标体系,运用物元可拓、马尔科夫链模型等方法开展研究。[结果] ①2000—2018年黄河下游沿黄县区耕地生态安全等级整体呈上升趋势,由Ⅳ级提升到Ⅰ级,其中2010年后变化尤为明显; ②2000—2018年各县区耕地生态安全等级由不稳定向稳定过渡,在空间上呈现由东北部高,中西部低向东北—西南部高,中部低转变的特征,且空间差异持续缩小; ③人均耕地面积、人口密度、单位耕地面积化肥使用量是影响黄河下游沿黄县区耕地生态安全等级的主要人为障碍因子。[结论] 研究期内黄河下游沿黄县区耕地生态安全等级总体呈上升趋势,各县区耕地生态安全等级空间差异持续缩小,受人类活动因素影响较大。未来应从壮大新型农业经营主体、实施归雁工程、构建智慧耕地平台三方面促进黄河流域耕地生态安全等级的提高。     

基于PSR模型的生态文明示范区生态安全评价及其障碍诊断

为了探究生态文明示范区生态安全的变化趋势与影响因素,基于PSR构建区域生态安全评价指标体系,运用熵权法对江西省生态文明先行示范区2009-2018年生态安全状况进行评价,结合障碍模型分析了其生态安全障碍因素。结果表明:(1)在2009-2018年江西省各地市生态安全水平总体有所提升,但生态安全等级各地差距较大;(2)江西省生态安全障碍度排序结果为响应因素>压力因素>状态因素,且受到城镇建设用地面积比重、生态环境耗水量、城镇化水平、第一产业占GDP比重以及单位土地面积农药使用量的综合影响;(3)江西省生态安全划分为生态经济发展协调区、生态经济改善区和生态安全脆弱区;(4)应从存量用地再开发、推动区域产业高质量发展和强化生态环境政策响应方面构建生态安全治理体系。可见,生态文明示范区生态安全等级介于临界安全等级(Ⅱ)较多,距离基本安全等级(Ⅲ)状态仍有较大差距,而通过分析生态安全空间与诊断影响因素可为提升生态安全水平提供理论支持。     

广东省旅游生态安全时空测度及障碍因子诊断

以广东省为研究对象,基于压力—状态—响应(PSR)模型构建旅游生态安全评价指标体系,运用熵值法和综合评价模型分析广东省旅游生态安全的时空变化特征,并采取障碍度模型诊断旅游生态安全的主要限制因子。结果表明:(1)2005—2014年,广东省旅游生态安全指数总体呈上升的趋势,安全等级从风险等级提升至比较安全等级;(2)2005—2014年,除揭阳外,广东省其他20市的旅游生态安全水平均有所提升;(3)从指标层来看,2005—2008年广东省旅游生态安全的最大障碍因子是城镇生活污水处理率,2009—2010年其最大的障碍因子是固体废弃物排放量,而2011—2014年其最大障碍因子则是城镇化率,主要影响因子由环境经济方面过渡到了社会经济方面。从目标层来看,目前压力系统成为阻碍广东省旅游生态安全水平提升的主要因素。     

基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价

三峡库区水资源安全关系到库区的生态安全,对库区水资源安全利用进行评价,找出问题较为严重的区域,明确其限制因子,从而为库区水资源可持续发展和水资源安全提供科学的决策依据。结合2000—2014年三峡库区水资源安全数据,选取BP神经网络构建水资源安全利用评价模型,结合ARIMA模型进行指标预测,分析了三峡库区重庆段水资源安全利用的时空差异。研究表明:(1)三峡库区重庆段2014年水资源安全利用总体分布在较不安全到较安全之间,渝中区和大渡口区为较不安全等级,沙坪坝区等7个区县为基本安全,其他区县为较安全等级;在子系统的评价中,主城区的社会安全与供需安全等级均为最低,为极不安全和较不安全等级。(2)2000—2014年水资源安全利用等级主要受生态安全因子制约,供需安全因子次之;2015—2020年水资源安全利用等级主要受供需安全因子限制,生态安全因子次之。2000—2020年水资源安全利用等级总体呈上升趋势。     

粮食主产区耕地生态安全障碍诊断及调控策略

生态安全作为耕地“三位一体化”的核心保护任务,越来越得到政府、公众及学术界广泛关注,耕地生态安全评价视为关键技术及重要依据。基于PSR模型构建耕地生态安全评价指标体系,以国家粮食主产区安徽省为例,综合运用改进熵权法、TOPSIS模型、ESDA模型及障碍诊断模型,评价安徽省2000年以来,以及分市级2000年、2010年、2018年3个年份的耕地生态安全度,剖析耕地生态安全时空分异特征,进一步诊断耕地生态障碍因子及对应调控策略。结果表明：(1)安徽省耕地生态安全度具有一定波动性,总体呈现上升趋势,由2000年的0.234 1增至2018年的0.724 7,大致分为低位震荡阶段、快速增长阶段及高位爬坡阶段;(2)近20年来耕地生态安全状态进一步呈现不平衡、不均衡演变趋势,导致全省耕地生态安全空间格局差异显著,尤其是以高风险、安全两类区域分布空间集中区域发生很大改变,基本呈现皖南地区安全程度高并由皖中地区过渡至皖北地区风险程度高的空间梯度格局,耕地生态安全空间集聚情况并未显著;(3)从全省维度分析,障碍因子以建成区绿化覆盖率、污水处理率等响应准则层为主,逐渐转变至复种指数、单位耕地粮食产量、...     

基于属性识别模型的重庆市生态安全动态评价

根据“压力—状态—响应”模型构建生态安全评价指标体系,采用熵权法与属性识别耦合模型对重庆市九大主城区生态安全状况进行综合评价.评价结果表明:2006-2010年,重庆九大区中沙坪坝区、渝北区及巴南区生态安全状况略有所改善,具有较好的发展趋势,生态安全得分有所增加;但渝中区、江北区及九龙坡区生态安全状况有所下降,由较安全等级向不安全等级转变,生态安全得分下降;大渡口区、南岸区和北碚区生态安全处于波动状况,发展趋势不确定性较大.与其他模型相比,属性识别模型计算过程简单,评价结果精度较高,能进行有效识别和比较分析,为生态安全评价提供一种新的思路.     

基于BP神经网络自动提取沟谷研究

 提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形的最重要因子。在试验样区建立BP神经网络,利用4种地形因子自动提取沟谷,并在检验样区通过了检验。     

基于BP神经网络的葡萄病害诊断方法研究

根据葡萄病害的特点,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型,经测试其诊断结果正确率为100%,BP模型的诊断准确率为95.39%。研究结果表明BP神经网络技术适合应用于解决病害诊断这一复杂问题。     

BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本因子之一。由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度。运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型。对福建省46个地域的降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果。这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路。     

基于BP神经网络的草根加筋土本构模型

用室内三轴试验方法得到了草根加筋土的应力-应变关系,并基于试验结果建立了素土和混和草根加筋土的BP神经网络本构模型.模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力,能充分体现岩土材料的非线性关系.利用莫尔-库仑准则拟合得到的加筋土的强度指标分析了草根加筋土的护坡机理.研究结果对于合理建立草根土的本构关系和深入认识植被护坡机理具有指导意义.     

基于BP神经网络的台风降雨量预测研究

台风登陆所带来的强降雨可引发严重的灾害。依据BP神经网络基本原理,结合台风及降雨特征,建立了台风降雨量BP神经网络预测模型,利用200509号台风"麦莎"期间温州地区88个雨量观测站的连续6h雨量和台风特征参数,对该模型进行了训练和检验。模型检验表明,6h降雨量预测相对误差小于30%的数据组所占比例达到71.1%。为台风期间降雨量时空分布快速预测提供了有益的尝试,对于沿海地区台风灾害预警、损失评估和应急决策具有重要现实意义。     

基于BP神经网络的森林生态系统健康预测

森林的健康状况将直接影响全球生态稳定和全人类的可持续发展,而对森林健康预测是人们了解森林生态状况的重要手段。在选定森林健康评价指标的基础上,建立了一个3层BP神经网络模型,并应用于鹫峰国家森林公园森林健康预测。预测验证结果表明,基于神经网络预测森林生态系统健康具有良好的合理性与可靠性。并为了构建一个准确稳定的森林健康预测模型,给出了一些相关建议。     

基于BP神经网络的辽河源头区水质评价研究

基于辽河源头区水环境问题日益突出的现状,该文开展了辽河源头区水环境质量的研究,旨在对区内的水体质量进行分析评价。通过资料收集与汇总,基于BP人工神经网络结构的思想和理论,利用研究区内13个控制断面的水质监测数据,建立了包括pH、溶解氧、氨氮、化学需氧量、五日生化需氧量、高锰酸盐指数的水质综合评价模型,并应用训练好的模型进行仿真运算及水质综合评价。结果显示,在选取的13个断面中,约76.92%的断面为Ⅴ类—劣Ⅴ类水质,仅有23.08%的断面水质级别在Ⅱ—Ⅲ类之间,研究区上游断面的水质状况较好,中下游的水质较差。将该结果与《环境公报》公布的主要断面水质结果进行对比,81.25%的评价结果相同,采用BP神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性。     

基于DPSIR模型的陕西省水安全评价及障碍因子诊断

水资源安全评价是水资源保护和规划的基础,为了提高区域水安全,迫切需要定量评估水安全情况并对其障碍因子进行诊断。该文基于DPSIR模型建立了水安全评价指标体系,结合单指标量化-多指标综合-多准则综合(SMI-P)的量化方法和耦合协调度模型,对陕西省水安全健康状态做出评估,并运用障碍度模型分析了影响水安全的主要因子。结果表明：2000—2018年陕西省水安全状态经历了从“较不安全”状态向“基本安全”状态发展,但驱动力和影响子系统的安全度有所下降,应加强对水资源有限性以及城市社会发展的重视。水安全子系统耦合协调度逐年提高,实现由中级协调到良好协调的转变,2018年系统耦合度高达0.815,系统间相互依赖相互作用程度较高。人均GDP、恩格尔系数、人均日生活用水量以及人均水资源量是制约陕西省水安全状态提升的主要障碍因子,可以更好地为制定和采取相关措施来提高水安全状态提供科学依据。综上,陕西省水安全状态整体趋势向好,经济与水资源情况为主要制约因素。     

城市土地集约利用评价及障碍因子诊断——基于生态健康与低碳发展视角

[目的]揭示京津冀地区城市土地集约利用状况,为生态健康与低碳发展视域下的城市土地集约利用提供理论基础。[方法]相对熵组合赋权法、多因素综合评价法、协调度测算法和障碍因子诊断法。[结果](1)京津冀地区城市土地集约利用水平呈现出以京津为核心的“十字形”扩散态势。(2)系统协调度与土地集约利用水平之间显著相关,但不同城市间存在相对差异。(3)高度集约区的北京市和天津市,主要障碍因子集中在与生态健康和低碳环保有关的指标上;中度集约区的秦皇岛市和唐山市,主要障碍因子集中在与土地利用程度和布局相关的指标上,石家庄、邯郸和保定地区则集中在与生态健康相关的指标上;低度集约区的沧州、廊坊和邢台地区的主要障碍因子集中在与生态环境和低碳投入相关的指标上,承德和衡水地区集中在与经济发展和土地投入相关的指标上;粗放利用区的张家口,主要障碍因子集中在与经济发展和生态保护相关的指标上。[结论]将生态健康与低碳发展理念纳入城市土地集约利用研究中,可以较为科学全面地刻画出城市土地集约利用状况,为今后城市土地的科学利用提供决策支持。