洞庭湖湿地柳属木本植物变化趋势及成因

柳属(Salix)植物是洞庭湖湿地唯一的原生木本植物,对湿地生态系统功能的维护具有重要意义,而以往研究大多关注草本植物,缺乏对木本植物的认识。本研究通过2008年5月和2013年11月的洞庭湖湿地大面积调查,揭示洞庭湖湿地柳属木本植物的变化趋势。结果表明,洞庭湖湿地柳属木本植物主要分布于东洞庭湖,其次是南洞庭湖,分布形式为小面积点状分布和大面积带状分布。2008年5月,洞庭湖湿地柳属木本植物分布区的面积为993.7 hm2,2013年11月减少至192.9 hm2。2008年5月,洞庭湖湿地柳属木本植物以原生型植物为主,2013年11月,其以种植型植物为主。在2008~2013年间,柳属木本植物呈现分布面积急剧减少、原生型植物减少、种植型植物增加的变化趋势,业已成为本地区的濒危物种。2013年11月,各柳属木本植物分布点的乔木层特征差异明显,树高为4.37~15.2 m,胸径为3.63~68.71 cm,原生型植物树高和胸径明显大于种植型植物。在原生型植物区,林下优势植物主要为短尖薹草(Carex brevicuspis);在种植型植物区,林下优势植物主要为芦苇(Phragmites australis)、荻(Miscanthus sacchariflorus)和短尖薹草。水位降低、淹水时间缩短、水质下降与大面积种植杨树等是导致洞庭湖湿地柳属木本植物退化的主要原因。     

洞庭湖环境系统变化对水文情势的响应

为全面揭示洞庭湖近数十年的水情异常与成因,将湖区视作一个大系统来研究。经水位~流量关系等多种方法研究表明：(1)入湖四水尾闾同水位流量减少1 200~2 800 m³/s,同流量水位抬高0.49~1.28 m;(2) 荆江三口分水比减少19.2%,分沙比减少25.1%;(3) 澧水、松滋、南洞庭湖等主洪道的水位流量关系均发生了较大变化;(4) 天然调蓄能力下降40%,湖口同流量水位抬高1.80~2.50 m;(5) 7~8月湖垸关系常处于危急状态。其主要原因是泥沙淤积恶性循环,导致了湖泊环境系统功能的变化,而由下荆江3处裁弯所引起的江湖水沙调整则加速了其变化过程。这些变化过程对水情的复合响应是：入湖水沙呈逐渐减少趋势变化,洪水位普遍抬高1.50~1.80 m,湖口有时出现江水倒流,洪水涨率增大,高洪水位持续时间长等异常水文现象,且给湖区造成了巨大的洪水压力。     

洞庭湖的冲淤变化和空间分布

在实测的1974，1988，1998年1：2.5万地形图的基础上，利用地理信息系统的数据处理和空间分析方法，分析洞庭湖24年来的冲淤规律，得到了2个时期（1974-1988，1988-1998）洞庭湖冲淤量和冲淤区域的空间分布位置，研究表明，洞庭湖近24个来总的趋势冲淤厚度没有明显的变化，为0.017m/a。以两期冲淤变化的趋势预测了2010年三峡工程全部完工时洞庭湖的冲淤变化状况，结果表明，1998-2010年间洞庭湖将平均淤高0.33m。最后以3年数字地形模型为基础，分析了洞庭湖24年来的不同水位下湖盆容积的变化。     

近20年东洞庭湖冬季水禽栖息地变化研究

利用卫星遥感技术和GIS空间分析功能对1989年、2000年、2013年东洞庭湖的水禽栖息地变化进行了研究。结果表明:1989-2013年水体面积有小幅增长,泥滩地保留率仅24.01%,芦苇滩地和草滩地之间存在相互转化;20年间自然湿地增加明显,其中草滩地演变为芦苇滩地的变化最为突出。1989-2013年适宜栖息地增长率为12.2%,减少率为21.0%,总体呈退化趋势。分析了近20年东洞庭湖湿地变化的原因以及对湿地水禽带来的影响,为东洞庭湖湿地水禽生境保护提供依据。     

基于生态系统服务的洞庭湖湿地生态保护

基于洞庭湖湿地水文监测数据、洞庭湖湿地遥感卫星数据、湿地越冬水鸟观测数据及文献综述,对洞庭湖湿地主要生态环境变化进行了分析。结果表明:1近20年,城陵矶10月水位表现为显著下降趋势(Z=-2.26,p0.05),枯水期其它月份(11月-翌年3月)无显著变化趋势(p0.05);2受人类活动和水位变化影响,各湿地类型在1987-2011年整个时间序列变化较为复杂,而在空间上表现为相对稳定的分布规律;3 2005-2014年越冬水鸟数量和多样性指数无显著变化趋势(p0.05);4湿地退化会影响生态系统服务的供给能力及受益者的实际需求(使用)量。基于以上分析结果,探讨了洞庭湖湿地生态保护的重要性及现有研究在管理层面应用的局限性,并基于文献综述提出使用适合于洞庭湖湿地生态系统管理的驱动力-压力-状态-生态系统服务-响应(DPSER)框架。主要目标是使洞庭湖湿地生态服务由认知走向管理实践。     

联合Sentinel-3雷达测高和光学影像的青藏高原典型湖泊水量变化估算

青藏高原湖泊对气候波动表现出高度的敏感性,其动态监测数据为区域甚至全球气候变化研究提供重要证据。受恶劣自然环境的限制,青藏高原大部分地区缺乏实地观测数据,现有的青藏高原湖泊变化分析,多基于遥感,湖泊水位与面积等数据通常来自不同卫星,数据之间存在时间上的偏离。本研究融合Sentinel-3 SRAL (SAR Radar Altimeter)雷达测高数据与相同卫星搭载的Sentinel-3 SLSTR (Sea and Land Surface Temperature Radiometer)光学影像监测了2016年4月—2022年9月青藏高原四个大型湖泊(阿牙克库木湖、色林错、青海湖、纳木错)的水位及面积变化。通过将监测结果与实测水位及与DAHITI水文产品对比分析,确认Sentinel-3雷达测高数据能够准确地反映高原大型湖泊水位的周际和月际变化特征。结果表明：(1)四个湖泊的水位在监测期内逐年上升,分别上涨了3.01 m、2.04 m、1.62 m、0.28 m。四个湖泊的面积与水位季节变化特征一般表现为：夏季季风期湖面显著增大,非季风期逐渐减小。(2)湖泊水位在第二季度最低,第三季...     

洞庭湖区土地生态系统的服务价值时空变化

采用5期遥感影像数据,在ArcGIS等软件支撑下,运用当量因子法、空间自相关分析法,估算洞庭湖区土地生态系统服务价值,探究其时空变化。结果表明：① 1995—2015年洞庭湖区林地面积持续减少,未利用地面积稳步增加,林地与未利用地面积的增减主导着区域土地利用变化。② 1995—2015年洞庭湖区土地生态系统服务总价值经历1995—2000年的陡增后不断下降,近20年来累计减少21.64亿元,减少幅度为1.06%,林地面积减少是洞庭湖区土地生态系统服务总价值减少的根本原因。③ 从土地生态系统服务价值结构变化来看,1995—2015年洞庭湖区除废物处理价值有小幅增加外,其他各项生态服务价值均有不同程度的下降,但生态环境保育始终是洞庭湖区土地生态系统的主要功能。④ 1995—2015年洞庭湖区土地生态系统服务价值分布的空间自相关性较为显著,格局变化较明显,高值区、低值区趋于集中,高-高类型区在西部的沅江流域常德段有所减少,向东部的汨罗江流域快速扩展,低-低类型区集中在北部、南部、西部的城镇相对密集区并沿城镇发展轴逐步扩张凝结成带片状。     

洞庭湖生态系统非使用价值评估

利用条件价值法(contingent valuation method,CVM),评估了洞庭湖的非使用价值。于2012年和2014年,在洞庭湖区,通过面对面调研的形式,进行问卷调查。研究结果表明,洞庭湖区居民支付愿意率为60.24%,人均支付意愿(willingness to pay,WTP)值为14.12元/(月·人);2013年,洞庭湖生态系统的非使用价值为16.06×108元,其中,洞庭湖的存在价值最大,其它依次为遗产价值、选择价值;受访者不愿意支付洞庭湖生态系统的主要有两个原因,其一是他们认为生态保护的费用应该由政府或旅游企业支付,其二是他们的收入有限;受访者的年龄和教育程度对支付意愿有显著影响,21~30岁年龄段且学历较高者的支付意愿较强;性别对支付意愿值有显著影响,男性支付意愿值较高;研究同时表明,在建设洞庭湖生态经济区的过程中,政府应该对居民最为关注的水质、水量等问题予以重视,同时加强宣传教育,提高居民的生态环境保护意识。     

高原复杂地理参数对雷电活动的影响分析

雷电活动参数作为反映区域雷电活动特征的重要指标,地形对其影响不容忽视。利用2014—2018年青海省地闪数据、数字地形高程数据以及HWSD土壤数据集,定量分析海拔、坡度、坡向以及土壤电阻率对青海省地闪分布特征的影响。结果表明：（1） 青海省地闪主要集中在海拔3150~4850 m、坡度0~35°的地区,其中东北坡向地闪次数最多,东南坡向地闪次数最少,地闪对应的土壤电阻率主要集中于100 Ω·m。（2） 地闪密度随海拔的升高先增大后减小,随坡度的增大而减小;地闪平均强度随海拔的升高先减小后增大,随坡度的增大而增大。（3） 选取92°27′00″~97°44′24″E、31°40′48″~34°16′48″N地闪活跃区域,对其1 km×1 km网格内地闪数据与地理参量平均值进行相关性分析,所选区域内地闪密度与平均海拔呈正相关关系,与平均坡度呈负相关关系;而地闪强度与平均海拔呈负相关关系,与平均坡度呈正相关关系。     

长江三角洲前缘近十余年的冲淤演变及工程影响研究

根据1994-2008年国家专业部门测量的长江口口门区水下地形图及相关数据资料,分析了长江河口三角洲近十余年的冲淤过程:1)在长江来沙显著减少的背景下,三角洲出现了由淤到冲的转换,1994-2000年、2000-2008年,长江口门研究区(1 500 km2)净淤积量分别为7.25亿m3(1.21亿m3/a)和-1.23亿m3(-0.15亿m3/a),冲淤转换的临界输沙率约为2.97亿t(大通站).冲淤转换的时间大约发生在2000-2002年;2)三峡水库蓄水加速了长江来沙的减少,近几年入海泥沙减少和河口口门区出现的冲刷有一半左右归因于三峡工程的运行;3)2000年以来,河口口门外水深超过7 m的大部分区域处于蚀退,尤以10～20m区域侵蚀最为强烈,但0m以上潮间带滩地较前一时段淤积加强,1994-2008年,四大滩地的面积平均增长了约34.2％.研究结果表明:入海泥沙减少是长江三角洲由淤积转为侵蚀的主要原因,三峡水库蓄水加剧了长江入海泥沙的减少及三角洲的侵蚀,河口滩地的逆势淤积是近年一系列的河口重大工程影响的结果.     

基于MODIS/NDVI的新疆伊犁河谷植被变化

利用2000-2010年16 d合成的MODIS/[NDVI]数据,结合植被异常指数、趋势线分析和Hurst指数等分析方法,对新疆伊犁河谷植被覆盖的时空变化特征进行了分析。结果表明：（1） 伊犁河谷内植被覆盖随海拔增高而先增加后减小,最高植被覆盖区位于2 000～2 500 m的高程带;2000-2010年伊犁河谷各高程带内植被覆盖整体下降趋势明显,但海拔低于1 000 m的高程带除外。（2）受干湿环境影响,伊犁河谷全区平均被植异常指数最高值出现在降水最多的2002年,最低值出现在降水最少的2008年,但不同区域植被异常指数的变化存在较大差异。（3）伊犁河谷内植被覆盖增加和减小的区域分别占总面积的4.09%和19.34%,增加区域主要位于伊犁河两岸的平原区,减小区域主要位于乌孙山两端以及伊犁河谷周围海拔2 000 m左右的低山区域;变标度极差分析结果表明,伊犁河谷内植被覆盖年际变化呈现很强的持续性,未来一定时间内将保持现有变化趋势不变。     

应用Terra/MODIS卫星数据估算洞庭湖蓄水量的变化

以洞庭湖为例,利用2002年的美国Terra/MODIS卫星数据,以16天为周期将全年划分为23个时段,分别对湖区水位和蓄水量分布特征和变化规律进行动态监测和综合分析。具体测算方法包括以下4个步骤: (1) 根据湖区特性,将整个洞庭湖分为3个部分：自西向东依此是西洞庭湖 (WDL), 南洞庭湖 (SDL) 和东洞庭湖 (EDL)。这3个部分的蓄水量之和就是整个洞庭湖的总蓄水量。(2) 以水体和陆地的光谱差异为基础,使用Terra/MODIS卫星的NDVI 数据识别并量测湖区水面积。(3) 将湖区水面影像同湖区数字高程模型DEM相叠加,以被监测的湖区水面的平均高度值作为水面高度。水面高度与湖底高度的差即为相应点的水深。(4) 按50 m×50 m网格大小和相应位置的水深的乘积来计算每个水柱体积。最后,将整个湖内的所有水柱的体积值累加便得到洞庭湖的总蓄水量。用上述方法测算的水位和蓄水量与实测资料进行了比较表明,两者具有很好的一致性。     

Potential Impacts of Proposed Chenglingji Hydraulic Project on Wetlands in Dongting Lake

Water level fluctuation of is an important ecological character of lakes in monsoon climate zone.It is the key driver to seasonal change of the wetlands and associated habitats,which provide vital inhabiting conditions for different species in summer and winter,or,wet season and dry season.Due the hydrologic regime changes in the recent years after the operation of Three Gorges Dam,in 2012,the government of Hunan province proposed Chenglingji Hydraulic Project,aiming at water level control in dry season at Chenglingji,where the outlet of Dongting Lake located.Through different operations on water retreat process,five scenarios on the water level control from 21 m to 24 m were set in the plan.The potential ecological impacts of the project are under enormous public concern.To analyze potential impacts from different scenarios of water level control on the wetlands,this paper studied the topography of Dongting Lake bed and wetlands in dry season,by using Digital Elevation Model(DEM)and 15 images from HJ satellite and 1 image from Landsat TM.The wetlands at water levels of 19 m to 27 m were analyzed.The study revealed that there were 4 terrain steps on Dongting Lake bed from the West Dongting Lake to East Dongting Lake.Water level control at Chenglingji would increase area of open water in East Dongting Lake and Hengling Lake areas,while its effect on South Dongting Lake and West Dongting Lake areas due to higher terrain was weaker.Particularly,the area percentages of South Dongting Lake area did not change with water level fluctuation,due to its 2 elevation steps.The area percentages of various types of the wetlands in Dongting Lake area during the processes of water level rising and retreating were quite different,even in the relatively close water level interval.The retreating area of open water in autumn was larger than that during the spring flooding.The 23 m was the key water level,a turning point of the area change of the wetlands in Dongting Lake area.Areas of open water,mudflat,meadows and their percentages changed significantly at water levels above 23 meters,with increasing of open water area and shrinking of meadow area,their areas would decrease 30 000 ha.As the key habitats for wintering geese,the area of meadows was from near 70 000 ha to 10 000 ha.Among 5 scenarios,the impact of the scenario at 21 m elevation on wetlands was the weakest.However,water level dropping was still postponed than that of natural hydrological process in the scenarios.It resulted in longer inundation of large area of lakebed at elevation of 22-23 m,increasing habitats for aquatic biodiversity but reducing area of the meadows,where is the key habitat for wintering geese.All the other water level control scenarios would cause large area of inundation of lakebed in dry season and dramatic change of wetlands.To maintain the natural wetlands in Dongting Lake area,the Chenglingji Hydraulic Project should be considered in a more cautious way and further researches were needed on the response of aquatic biodiversity and wintering water birds.     

流域水热条件和植被状况对青海湖水位的影响

湖泊是陆地水资源的重要组成部分,也是局地气候和全球环境变化的敏感指示器之一。湖泊面积增加和水位的变化直接反映了流域内水量平衡变化过程,对区域和全球的气候变化的反映较为敏感。利用线性趋势法对青海湖流域长时间序列气象、水文资料以及流域水热条件和植被生长状况进行分析研究,利用皮尔逊相关系数法计算了各因素与湖水位的相关关系,旨在定量评估区域气象、水文、植被等要素的变化对和湖泊水位变化过程的贡献,开展细致的青海湖水位变化特征的影响因子探讨与分析。结果表明：该流域气候呈现显著的暖湿化趋势,其中流域年降水量总体上呈现弱的增加态势,气候倾向率为10.8 mm·（10 a）^-1;流域年平均气温呈显著的升高趋势（P <0.01）。流域年可能蒸散率和年实际蒸散波动较大,年实际蒸散虽有波动但增加趋势非常明显（P <0.01）。流域净第一性生产力（P）平均值为2.86 t DM·hm^-2·a^-1,呈现显著的增加趋势（P <0.01）。从1961年开始湖水位呈现逐年波动下降的趋势,到2004年水位最低（P<0.01）;2004—2015年的近10 a连续上升,上升速率达14.4 m·（10 a）^-1（P <0.01）。流域气温升高、降水量增加,流域气候呈显著的暖湿化特征,入湖河流径流量也呈现出弱的增加态势;气候暖湿化特征导致流域生物温度增加,植被生长状况得到改善,[WTBX]NPP[WTBZ]显著增加。年降水量增多,河流径流量增大,湖水位抬升;前一年的降水量、≥0 ℃积温、温度、径流量、NPP和蒸发量对湖水位的影响更大;NDVI和NPP的增加反映流域植被生长状况得到好转,从而增加了流域植被水土保持和水源涵养能力,对湖水位产生间接的影响。降水量、≥0 ℃积温、温度、径流量和NPP对青海湖水位起到正反馈效应,而蒸发量对湖水位主要起负反馈效应,年降水量和年径流量是湖水位变化的最直接的影响因子。     

1982-2006 年中国东部春季植被变化的区域差异

分析了中国东部1982-2006 年4-5 月归一化差值植被指数(NDVI) 的空间格局和变化趋势空间分布,通过聚类分析辨识了植被活动变化过程的主要模态,并探讨了他们与温度和降水变化的相关关系。结果表明：(1) 多年平均的春季植被活动呈现南强北弱的分布特征,由强到弱的过渡带大约位于34°~39°N;(2) 1982-2006 年,华北平原、呼伦贝尔草原和洞庭湖平原的春季植被活动呈显著增强的趋势,其中华北平原NDVI 增速高达0.03/10 年(r² = 0.52;p <0.001),长三角和珠三角地区则呈显著减弱的趋势,其中长三角地区NDVI减速达-0.016/10 年(r² = 0.24;p = 0.014);(3) 1982-2006 年春季植被活动变化过程的区域差异鲜明,并呈现层次性特征,首先是长三角和珠三角与其他地区的差异,前者呈减弱趋势,后者呈增强趋势,其次是呼伦贝尔草地、华北以及江南—华南地区与东北地区、内蒙古东部和东南部及长江下游地区的差异,前者持续增强,后者以1998 年为分界点先增强后减弱,再次是各个模态年际变率的差异;(4) 半湿润—半干旱的草地和农田区植被活动与降水量变化显著正相关,半湿润—湿润的森林区植被活动与温度变化显著正相关,温度或者降水最高能解释NDVI 60%的方差。     

洞庭湖植被对降水的响应

We analyzed the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from satellite images and precipitation data from meteorological stations from 1998 to 2007 in the Dongting Lake wetland watershed to better understand the eco-hydrological effect of atmospheric precipitation and its relationship with vegetation. First,we analyzed its general spatio-temporal distribution using its mean,standard deviation and linear trend. Then,we used the Empirical Orthogonal Functions (EOF) method to decompose the NDVI and precipitation data into spatial and temporal modes. We selected four leading modes based on North and Scree test rules and analyzed the synchronous seasonal and inter-annual variability between the vegetation index and precipitation,distinguishing time-lagged correlations between EOF modes with the correlative degree analysis method. According to our detailed analyses,the vegetation index and precipitation exhibit a prominent correlation in spatial distribution and seasonal variation. At the 90% confidence level,the time lag is around 110 to 140 days,which matches well with the seasonal variation.     

Analysis of vegetation response to rainfall with satellite images in Dongting Lake

We analyzed the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from satellite images and precipitation data from meteorological stations from 1998 to 2007 in the Dongting Lake wetland watershed to better understand the eco-hydrological effect of atmospheric precipitation and its relationship with vegetation. First, we analyzed its general spatio-temporal distribution using its mean, standard deviation and linear trend. Then, we used the Empirical Orthogonal Functions (EOF) method to decompose the NDVI and precipitation data into spatial and temporal modes. We selected four leading modes based on North and Scree test rules and analyzed the synchronous seasonal and inter-annual variability between the vegetation index and precipitation, distinguishing time-lagged correlations between EOF modes with the correlative degree analysis method. According to our detailed analyses, the vegetation index and precipitation exhibit a prominent correlation in spatial distribution and seasonal variation. At the 90% confidence level, the time lag is around 110 to 140 days, which matches well with the seasonal variation.     

1999—2010年中国西北地区植被覆盖对气候变化和人类活动的响应

中国西北地区气候干旱,频繁出现沙尘天气,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,研究其变化对改善西北生态环境具有重要意义.本文利用1999—2010年归一化植被指数(NDVI)以及气象数据研究中国西北地区植被覆盖时空变化,以Sen趋势度结合Mann-Kendall检验、相关和偏相关分析以及残差法分析人类活动和气候变化对植被覆盖变化的影响.结果表明:西北地区植被覆盖整体呈增加趋势,但在局部地区气候干旱少雨和人类活动抑制植被生长.植被变化强度空间差异是人类活动和气候要素共同作用的结果:气温高,降水少,大部分地区植被覆盖与气候要素相关显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在一定滞后时间;蒸发量大于降水量,人类引水灌溉弥补降水不足,使得农业植被呈增长趋势.新疆北部地区植被覆盖呈下降趋势,原因是气候干旱、沙漠化严重会抑制植被生长,人类活动频繁、城市扩建同样会破坏植被生长.     

典型年洞庭湖系统健康综合评价

以洞庭湖各典型年的遥感影像、相关图件、社会经济数据及水沙、水质监测等实测资料为依据,基于湖泊健康 “PSR”响应模型,构建了综合评价指标体系,确定了具体的评价指标、评价标准、指标权重和评价等级,采用主成分分析法评价洞庭湖系统健康状况的空间差异,以模糊综合评判法评价其典型年动态变化特征。结果表明：① 从各典型年来看,1986年和1998年洞庭湖处于不健康状态,1991年为临界健康;而三峡工程蓄水运行之后洞庭湖均处于临界健康状态。② 从空间分布上看,南洞庭湖系统健康状况相对较好,其次是东洞庭湖,最差的是西洞庭湖。③ 从压力-状态-响应健康指数来看,各典型年压力隶属度均为不健康,尤其是三峡工程蓄水运行后;其状态、响应隶属度一直保持在临界健康水平。这说明洞庭湖虽保持了较为完整的自然形态、结构基本合理、生态服务价值稳定,但已出现“病症”。作为国家级自然保护区,洞庭湖健康整体水平仍需进一步提升。     

洞庭湖地区农业功能时空演变的影响机制研究

农业功能的时空演变规律和影响因素研究是引导地区分工、凸显地域价值、促进区域协调发展的科学依据。以洞庭湖地区24个县市区为研究区域,分别从粮食生产功能、就业与社会保障功能、生态保育功能和旅游休闲功能构建评价指标体系,运用熵值法、农业功能变化时空差异诊断模型、地理探测器等方法模型对洞庭湖地区1997—2017年农业功能的动态变化过程、影响因素与作用机制进行研究。结果表明：① 1997—2017年洞庭湖地区农业功能时空变化特征显著：洞庭湖地区粮食生产功能整体呈增强趋势,且中部地区增强明显;就业与社会保障功能整体呈减弱变化趋势,市辖区尤为明显;生态保育功能整体呈减弱趋势且变化幅度大,石门县、安化县等丘陵地区减弱明显,而洞庭湖中部平原区域增强;旅游休闲功能整体呈增强变化态势,石门县、桃江县等地区以及各市辖区旅游休闲功能大幅度提升。② 农业发展基础是农业功能演变的决定性因素,地区发展水平是农业功能演变的重要因素,生产环境质量是洞庭湖地区农业功能演变的基础因素;地区发展水平对农业功能演变的影响程度逐渐上升,生产环境质量因素的影响程度逐渐下降;各影响因子之间存在交互作用,农业功能时空的演变过程及结构受到多个因子共同影响,说明洞庭湖地区农业功能演变的影响因素存在显著的复杂性特征。