基于GIS的东川区生态环境敏感性分析

利用地理信息系统技术与层次分析法对东川区生态环境进行敏感性分析,本文共选取5个评价指标,首先对其进行单因子评价;然后基于GIS空间分析功能,将东川区综合生态敏感性分为5个等级;最后构建东川区综合生态环境敏感性分布图。研究结果显示:①5个生态评价因子中,坡度因子对东川区生态环境敏感性影响最大,权重值为0.36。根据对生态敏感性影响程度从大到小排序为:坡度、高程、土地利用、NDVI和水域缓冲区。②东川区生态环境敏感性总体偏高,极高敏感区与高敏感区共占区域总面积的44.17%;中敏感区占比最高,为26.1%;低敏感区和极低敏感区两者占比之和为29.73%。③东川区生态环境极高敏感区和高敏感区主要分布在西北部;极低敏感区和低敏感区主要分布在东北部及中部河谷地区。     

台儿庄生态敏感性GIS评价

生态敏感性评价是进行生态规划的重要依据,本文以遥感影像和生态环境调查数据为基础,选取具有代表性的8类生态因子并确定其对生态环境影响的分级标准和权重,使用GIS技术,运用加权叠加的方法,对枣庄市台儿庄区生态敏感性进行评价。通过模糊聚类和小面积图斑自动归类合并处理,将区域土地生态敏感性划分5类。研究结果表明:台儿庄区生态极度敏感区占全区面积的7.04%,高度敏感地区占全区面积的8.5%,中度敏感区占全区面积的21.63%,轻度敏感区占全区面积的51.02%,不敏感区占全区面积的11.82,生态敏感性总体较低。     

基于GIS的西宁市生态敏感性分析

国土优化开发和土地集约型利用是生态文明建设的重要一环,生态敏感性分析为优化国土空间和土地的开发利用提供参考基础,也可促进区域生态环境的可持续发展。借助GIS技术,选取高程、坡度、水域、NDVI和土地利用类型5个生态敏感性因子,利用层次分析法(AHP)确定因子权重,采用空间叠加分析对生态敏感度定量分析,将所得到的生态敏感的高低分为高度敏感区、中度敏感区、低度敏感区和非敏感区,对各个生态敏感区进行综合分析,得到西宁市单因子和综合生态敏感性分析结果,并对西宁城市群的开发提出分区保护与建设的对策建议。     

基于GIS的关中-天水经济区生态敏感性分析

选取坡度、高程、土地利用类型、水域、植被覆盖指数(NDVI)5个敏感性因子,利用层次分析法(AHP)确定因子权重,以像元、行政区划、流域为单元,得到不同尺度上关中-天水经济区生态敏感性的空间分布。结果表明:关中-天水经济区高度、中度、低度和不敏感区面积占比分别为18.81%、31.61%、44.47%和5.11%;行政区划尺度中,生态敏感性最高的为商洛市,最低的为杨凌区;流域尺度中,生态敏感性最高的为乾佑河流域,最低的为渭河流域龙门至三门峡段和咸阳至潼关段。对研究区域生态环境提出分级保护与开发建议,为相关部门制定发展方略提供参考依据。     

基于OLI数据的云南禄劝县石漠化敏感性评价

石漠化敏感性指的是区域在自然状况下发生石漠化现象的可能性大小,开展石漠化敏感性评价对区域生态环境的建设和可持续发展具有重要意义。本文以OLI影像为数据源,选取植被覆盖率、裸岩率和坡度作为评价指标,以地理信息技术为支撑开展禄劝县石漠化敏感性评价。评价结果显示:禄劝县轻度敏感面积为2 091 km~2,占总面积的57.492%;中度敏感面积为1 470 km~2,占总面积的40.418%;重度敏感面积为75.46 km~2,占总面积的2.075%;极度敏感面积为0.533 km~2,占总面积的0.015%。从空间分布上看,轻度敏感区主要分布于中西部地区;中度敏感集中分布于北部及南部地区;重度敏感主要分布于北部金沙江流域、东南部普渡河流域和云龙水库内流河沿线区域;极度敏感区主要分布在普渡河下游地区。总体而言,禄劝县石漠化敏感性相对较高,在区域开发与保护过程中应引起高度重视。     

基于ArcGIS区统计的陇南市生态敏感性评价

近年来,生态环境问题日益突出,生态环境敏感性分析变得非常重要。基于GIS技术的生态敏感性分析评价比传统的分析技术更精确、高效、智能化。本研究针对甘肃省陇南市实际情况,建立了生态环境敏感性指标体系并进行分级,利用DEM、现有地图资料及ENVI、ArcGIS软件计算植被覆盖度、坡度、降水量、高程、土地利用类型等敏感性因子。研究了将GIS空间分析技术用于区域生态环境评价中的理论方法和技术流程,并对影响该区域的主要生态因子进行了单因子评级和综合性评价,得出图例结果。     

威海市格网化自然生态环境评价

本研究以威海市为例,应用ETM+融合影像资料,提取相关生态因子,构建自然生态环境评价模型。模型中对各指标进行实地面积1km×1km尺度下的格网化表达,同时运用基于栅格数据的叠加分析方法,对威海市自然生态环境质量进行定量评价。结果表明:威海市自然生态环境为优和良的面积占全市总面积的76.5%,一般和较差的面积分别占总面积的18.40%和5.1%,整体自然生态环境良好。     

榆林地区景观生态敏感性时空特征

景观生态敏感性分析是生态环境研究的重要内容之一。为了分析榆林地区景观生态敏感性时空特征,用10 km×10 km敏感性分析网格,把榆林地区划分为527个单元样地,采用加权和法,计算每个单元的2000年、2005年和2010年3个时期的景观生态敏感性指数,并在ArcGIS中进行Kriging空间插值,得到3个时期的景观生态敏感性图。结果表明:2000—2005年,轻度敏感区和极度敏感区的面积增大,中度和高度敏感区的面积减小,景观生态敏感性呈减弱趋势;2005—2010年,轻度敏感区的面积大大减小,中度敏感区和极度敏感区的面积均有增加,而高度敏感区的面积显著增加,整体上景观生态敏感性呈增大趋势。     

基于生态敏感性的区域环境时空变化及其驱动因素探究——以定安县为例

生态敏感性是分析区域生态环境稳定性的主要方法之一,其评价结果对于区域生态保护和决策制定具有重要意义。本文以定安县为研究区域,从土壤侵蚀、生境、地形、水资源4个方面选取了9个敏感指标构建生态敏感性评价体系,结合层次分析法(AHP)和熵权法进行组合赋权,分析2013和2021年两个时期生态敏感性时空分布与变化,以及空间集聚性、生态敏感性区域变化,并利用地理探测器分析其主要驱动因素。结果表明：2013—2021年,定安县生态敏感性均是南高北低的分布格局,且整体生态敏感性程度呈下降趋势;生态敏感性空间集聚效应显著,但随着时间推移,空间聚集性降低,高值聚集区和低值聚集区均有收缩的趋势;生态敏感区转移主要发生在中敏感区和高敏感区,变化等级以一级递增、递减为主;土地利用和植被覆盖度较其他敏感指标对生态敏感性的驱动力较大,且随着时间推移,土地利用与植被覆盖度对生态敏感性的驱动力呈主导作用趋势。     

基于遥感和GIS的环境敏感性分区研究

文章在对邹城区域生态环境状况进行分析和判别的基础上,确定了邹城环境敏感性单因子及分级依据。利用SRTM3数据,提取了邹城区域高程分级和坡度数据;利用TM遥感影像,通过监督分类和和人机交互解译方法提取植被要素和土地利用/覆被数据。结合收集到的矿产资源、自然保护及风景区及采煤塌陷风险分布专题信息建立敏感性分析数据库,使用ARCGIS平台进行空间叠加分析,得到邹城区域环境敏感性分区图。发现邹城区域重度敏感区主要分布在坡度较大、易发生水土流失地区以及山地;中度敏感区主要包括地下水源地、贡献较大的水体、自然保护区和部分塌陷风险较大的区域;轻度敏感区多为天然及人工林地。对于不同敏感级别的地区应有针对性地采取保护性开发,并在土地利用中尽量避免对重度及中度敏感区的干预。最后指出了应用RS和GIS空间信息技术进行敏感性分区的作用和意义。     

3S支持的城市土地利用变化与生态安全评价研究

根据地学信息图谱理论与地球空间信息认知理论,利用西安市1988、2000年两期遥感影像,分析了西安市1988-2000年间土地利用时空演变过程;利用PSR模型构建了西安生态安全评价指标体系,借助AHP法确定权重,采用遥感影像确定模型中的自然组分数据,结合社会经济统计数据,对生态安全动态进行了尝试性评价;将土地利用图与生态安全评价图做叠置分析,得到了生态安全状态与土地利用格局间的内在联系。     

投影寻踪法的土地生态安全评价

针对土地生态安全评价所涉及的评价指标众多,数据量较大,评价体系具有明显的高维、非线性的特点.本文采用投影寻踪法构建土地生态安全评价模型,并应用模拟退火算法优化投影方向,将高维数据投影到低维空间上,根据优化出的一维投影值计算评价区域的土地生态安全度及主要影响要素.该模型在实际应用中取得了较为满意的效果,评价结果客观科学,...     

高分一号影像数据城市生态用地监测

针对我国城市化进程不断加快,城市生态用地发生翻天覆地变化的状况下,如何及时准确地获取城市生态用地覆盖信息的问题,该文以北京部分城区高分一号遥感影像数据作为实验数据,提出一种面向对象的城市生态用地信息提取方法。通过分析城市生态用地5种地物类型的光谱信息和几何信息,建立相应的规则集以提取小尺寸遥感影像中生态用地信息;针对建筑物和裸土难以区分的问题,引入纹理信息来提高提取精度,并将含有纹理信息的规则集应用于北京市遥感影像。实验结果表明,该方法提取精度可以满足大面积的城市生态用地信息提取的需求。     

土地生态质量遥感空间分异与主控因子研究——以广安市为例

本文以广安市为研究区,主要依据遥感数据源,以公里网格为评价单元,基于理想点模型,从生态本底、生态结构、生态效益及生态胁迫4个准则层14个评价指标构建评价指标体系。首先应用德尔菲法（主观法）和熵权法（客观法）相结合的方法计算各评价指标权重值。然后根据以理想点模型计算的结果对土地生态质量进行等级划分,并提取了土地生态质量的主控因子,根据热点模型对土地生态质量的空间分异规律与主控因子之间的关系进行了分析,对广安市2000、2005、2010、2015年的土地生态质量进行了综合评价。最后为土地整治部门提出了有效的土地生态质量监管建议。     

海南岛海岸带土地利用强度与生态承载力分析

随着海南省进一步开放发展,海岸带区域的土地利用强度逐渐加强,生态保护需求日益增强。利用4期（1990、2000、2009、2015年）海岸带土地利用分类数据,研究海岸带土地开发利用强度,并分析了其生态承载力。结果表明：①耕地和林地是海南岛海岸带地区的主要土地类型。②25年间,海南岛海岸带土地利用强度整体较高且逐年上升,2000—2009年土地利用强度增速最高,达2.03%;海口市和澄迈县土地利用强度4期均值最大,分别为300.5和286.1。③25年来海南岛海岸带生态状况呈下降趋势,57%的海岸带市县实际生态承载压力增长了1倍以上。     

基于生态重要性评价与最小累积阻力模型的重庆市生态安全格局构建

生态安全格局构建是保障生态系统稳定运行,实现区域生态安全的重要途径。本文以重庆市为例,基于生态服务功能和生态敏感性对重庆市进行生态重要性评价,将生态极重要区域与自然保护地共同作为生态源地。首先从生态本底和生态胁迫两个角度选取高程、坡度、土地利用类型、距道路距离、距水体距离、夜间灯光指数6个阻力因子构建了典型山地动物的生态阻力面,然后利用最小累积阻力模型（MCR）模拟潜在生态廊道,完成市域生态安全格局的构建。研究表明,重庆市生态源地30 751.11 km²,占全市总面积的37.32%,主要分布在渝东北与渝东南的山林地。将识别的73条潜在生态廊道、138个生态节点与生态源地进行叠加,结合重庆的山水格局,构建了"两区、三带、四核、多廊、多点"的多层次生态安全格局,为重庆市生态保护和修复工作提供科学参考。     

基于生态足迹的格网化生态承载力评价——以衡水市为例

针对行政单元生态承载力评价不能精细反映区域内部生态状况的差异和局部细节特征的问题,难以满足精细管控生态承载力的需要,本文提出了格网化生态承载力评价方法。基于生态足迹模型,结合人口空间分布模型,借助GIS空间分析技术,从格网角度对生态足迹和生态承载力进行定量估算与空间格局分析,并以衡水市为例进行试验验证。结果表明,格网尺度生态承载力评价方法与区域生态承载力评价方法相比更符合真实情况。从格网尺度看,衡水市生态足迹分布圈层特点,生态承载力呈离散分布特征。生态赤字状况表现出明显的异质性,沿滏东排河和滏阳河两侧呈条带状分布。衡水市大部分地区处于生态赤字临界状态,生态状况亟须得到保护。     

基于遥感生态指数的神府矿区生态环境评价

采用遥感技术对矿区生态环境进行监测与评价,对矿区生态环境的保护和可持续发展具有重要意义。本文首先提出了一种遥感生态指数（RSEI）改进方案,除了采用原模型的绿度指标、湿度指标、热度指标及干度指标4个生态指标外,引入植被净初级生产力（NPP）指标,并对矿区生态环境进行各单生态指标评价分析,然后采用改进后的遥感生态指数,对神府矿区2000—2016年的生态环境变化进行综合评价。评价结果表明,2000—2016年,神府矿区的遥感生态指数呈整体升高趋势,RSEI增幅约为0.1/10 a,大部分区域植被生产力逐渐增强,生态环境得到恢复,生态环境质量逐渐提升。     

基于生态足迹的江西省可持续发展评价

针对可持续发展定量评价问题,该文提出了将具有空间分析优势的GIS技术与具有定量分析特色的生态足迹理论相结合的方法,并将该方法用于江西省可持续发展评价。文章利用1990年、2000年、2008年3个时期的统计数据与空间信息数据,分别从全区域与其子区域两个层次,计算了生态足迹、生态承载力与生态赤字(盈余)。分析表明,江西省在3个时期均出现了生态赤字,且持续增大,全流域的可持续性向不利的方向发展。在各子区域中,可持续发展水平较差的区域有新余市、萍乡市;较好的区域有赣州市、上饶市。空间分布方面,可持续发展水平较高的区域主要分布在南部与东部,较低的区域主要分布中部与东北部。     

城乡生态质量对经济快速增长区建设用地扩张的响应——以合肥为例北大核心CSCD

21世纪以来,中国经济增长促进了城市化进程的快速发展,也在一定程度上带来一系列环境问题。本文以合肥为例,选用2002、2010、2020年的Landsat系列影像,利用改进的遥感生态指数(MRSEI),并引入城市扩张强度、城市重心转移模型等,探讨了城乡生态变化对建设用地扩张的响应。结果表明:2002—2020年合肥市主城区与周边乡镇生态环境质量总体呈恶化趋势,其中周边乡镇MRSEI均值由2002年的0.747下降至2020年的0.495,降幅为33.7%,主城区MRSEI均值由2002年的0.669下降至2020年的0.491,降幅为28.73%;周边乡镇生态质量下降幅度高于主城区,建设用地扩张强度大于主城区,生态破损更为严重。生态环境恶化区域主要由主城区向周边乡镇放射性分布,生态环境变好的区域主要集中在老城区周围,而城市扩张的区域与MRSEI评价结果显示的生态环境恶化区域基本重合,生态环境变化与城市建设用地扩张强度呈明显的负相关关系。