隆昌市土壤侵蚀敏感性定量分析研究

以降雨侵蚀力、地形起伏度、土壤质地、植被覆盖度等自然因素及土壤侵蚀敏感性综合指数作为评价指标,利用GIS与RS技术,对隆昌市土壤侵蚀敏感性进行定量分析,并研究其分布特征,为地区水土保持工作提供科学依据.研究表明:隆昌市土壤侵蚀敏感性整体以轻度敏感为主,降雨及土壤质地对土壤侵蚀影响较大,桂花井镇、金鹅镇、李市镇、圣灯镇、石燕桥镇、渔箭镇土壤侵蚀相对较为敏感,是今后水土保持的重点区域.     

辽阳市土壤侵蚀敏感性评价

选择土壤侵蚀进行辽阳市的生态敏感性评价。结果表明：辽阳市生态系敏感性可分为一般地区、轻度敏感、中度敏感和高度敏感4个等级。通过生态系统敏感性评价确定生态环境保护措施,为政府部门制订经济政策提供依据。     

东北林草交错区土壤侵蚀敏感性评价及关键因子识别

土壤侵蚀是造成东北林草交错区生态脆弱的重要原因。论文应用GIS技术,综合降水、地形、土壤可蚀性、植被覆盖等因子,分析和评价了1990—2005年研究区土壤侵蚀敏感性时空变化过程,并通过叠加排序方法定量识别关键因子。结果表明:研究区以中度敏感为主,其次是轻度和高度敏感;中度敏感地区以大兴安岭山地为主,轻度敏感地区分布在东、西部平原地区,高度敏感地区主要分布在燕山山地和大兴安岭南部山地的林草交错区;从时间变化过程看,轻度、中度敏感地区面积增加,高度敏感地区面积减少,生态环境状况总体好转;地形起伏度和植被覆盖作为研究区土壤侵蚀关键因子,起主导作用。     

基于3S的玉溪市土壤侵蚀敏感性评价研究

以玉溪市为研究区域，运用GIS软件对影响土壤侵蚀的因子进行叠加分析，获取玉溪市土壤侵蚀敏感性等级分布图，并与土壤侵蚀现状图加以对比，结果显示：发生土壤侵蚀的地区一定是土壤侵蚀的敏感地区，但土壤侵蚀的敏感地区不一定发生土壤侵蚀：森林覆盖量、质量和人为活动是影响土壤侵蚀的主要原因。     

基于RS/GIS技术的南四湖流域典型市域生态敏感性评价——以济宁市为例

基于RS和GIS技术,利用多源数据,从土壤侵蚀、土壤盐渍化、景观以及采矿塌陷4个方面对研究区的生态敏感性进行了评价,研究了空间分布差异及规律。结果表明:土壤侵蚀敏感性以轻度和中度为主,由东北和西南向中心递减趋势;土壤盐渍化除西部平原区盐渍化高风险突出外,敏感性普遍较低,由西向东递减;景观稳定性主要表现为轻度敏感,由四周向中心递减;采矿塌陷敏感性指标由于受人类活动影响呈现极端分布,高敏感区主要分布在研究区中部地区;研究综合生态敏感性分布空间差异显著,以不敏感区为主,整体上呈由西向东递减的趋势。     

内蒙古生态环境敏感性综合评价

针对内蒙古土地沙化、土壤侵蚀、土壤盐渍化和生物多样性减少等区域自然环境演变过程中出现的生态问题,采用遥感和地理信息系统技术,构建敏感性评价指标体系与评价模型,对内蒙古生态环境敏感性进行综合研究,定量揭示研究区生态环境敏感性程度和空间分布特征.结果表明:土地沙化不敏感区、极敏感区分别占研究区面积35.9%和10.1%;土地沙化敏感性等级高的区域集中分布在内蒙古辖区内主要沙漠边缘和沙地;土壤基质多为沙粒、冬春季节多大风且植被覆盖度较低是土地容易发生沙化的主要原因.土壤侵蚀轻度、中度和高度敏感区分别占研究区面积的43.9%、30.2%和19.2%;受降水空间差异影响,土壤侵蚀敏感性等级自东南向西北呈逐步下降趋势.土壤盐渍化不敏感区、极敏感区分别占研究区面积的57.6%和14.6%,盐渍化明显地区主要分布在内蒙古西北部和东部;蒸发量远大于降水量,人类活动影响较明显,是土壤盐渍化高发的主要原因.生境不敏感、高度和极敏感区分别占研究区面积的30.5%、25.1%和10.6%,敏感性等级高的区域主要分布在大小兴安岭地区;这些区域水热条件相对较好,植被覆盖度高,物种数量较为丰富,是生物多样性重点保护区域.综合生态环境高度和极敏感区分别占研究区面积的27.9%和9.6%;敏感性等级高的区域位于内蒙古中北部,等级较低的区域位于内蒙古西北、东北和东南部.     

地理信息系统与生态系统对酸沉降相对敏感性评价

叙述了地理信息系统在生态系统对酸沉降相对敏感性评价中的应用。通过数字化地图建立一４种生态要素的基础评价数据库。讨论了生态系统因子对酸沉降的敏感分级，敏感性评价系统和评价模型。最后介绍了生态系统对酸沉降敏感指数制图。     

定量遥感支持下的红壤丘陵区土壤侵蚀敏感性评价——以长沙市为例

定量遥感技术的发展为研究区域生态环境敏感性提供了有效的手段.针对红壤丘陵区这一典型的脆弱生态系统,在遥感和地理信息系统的支持下,建立了红壤丘陵区土壤侵蚀敏感性评价信息系统.根据RUSLE方程中的4个自然条件因子对土壤侵蚀敏感性的影响,建立红壤丘陵区土壤侵蚀敏感性定量评价指标体系,并对长沙这一典型红壤丘陵区的土壤侵蚀敏感性进行评价.通过解译Lan出at TM/ETM 影像数据获得长沙市土壤侵蚀敏感性评价的K因子、C因子分布图;利用ARCGIS数字化和空间分析得到R因子以及地形起伏度分布(LS因子).通过主成分分析法确定各评价因子的权重;最后通过加权叠加法获得长沙市土壤敏感性评价结果.研究结果表明,高度敏感以上面积2618km2,占全市面积的20.3%,中度敏感面积4404km2,占全市面积的37.2%,轻度以下敏感面积5073km2,占全市面积的42.5%,这说明长沙市土壤侵蚀敏感性较高.     

基于自组织神经网络的生态敏感性分区——以北京市房山区为例

 采用自组织神经网络(SOM)模型,以北京市房山区为例,对其进行生态敏感性分区.分别以土壤侵蚀、地表水环境、地下水环境和生境为生态敏感性因子,作为SOM 模型的4 个二维输入矩阵,通过多次迭代学习和自组织聚类,使结果在4 维(4 个生态因子)生态敏感性空间内最大限度地逼近房山区生态特征分布.结果表明,房山区西北部山区的敏感性最高;东部平原是地表、地下水非常丰富的地区,属中度敏感;二者之间的丘陵浅山区敏感性相对较弱.     

城市生态敏感性分析

在总结国内外对生态敏感性研究的基础上,应用生态因子评分方法和GIS技术对广州市城市生态系统进行敏感性区划,将广州市划分为最敏感区、敏感区、弱敏感区和非敏感区4个等级,其中北部林区多属于最敏感区,大部分园地属于敏感区,和水源相邻的耕地属于弱敏感区,其他分散的林地和未利用土地则属于非敏感区.并提出了相应的保护对策,为该市今后产业合理布局,区域生态环境保护提供科学依据.     

四川西部山区土壤和大气有机氯污染物的区域分布

为研究持久性有机污染物（POPs）的长距离传输和边远山区POPs的区域分布与来源,于2005年10月—2008年4月在四川西部山区的卧龙自然保护区内沿巴朗山迎风坡1个海拔梯度（1 242～4 475 m）采集表层土壤和大气被动采样样品.对色谱-高分辨质谱（GC-HRMS）的数据分析表明,在卧龙山区2 800 m以上的高海拔地区,土壤和大气中HCB,HCHs和DDTs具有浓度低、分布均匀的特点,这可归因于大气长距离传输的贡献;在有人居住和活动的地区,也观测到HCHs和DDTs的浓度异常和污染情况.通过对有机氯污染物浓度水平、相对化学组成、浓度空间分布特征和季节变化等情况的综合分析,可以区分大气长距离传输和局地污染源排放2种源贡献.大气被动采样技术能够提供边远山区有机氯污染物大气浓度水平和时空分布的信息. 结合大气和土壤的现场数据,可以综合观测和表征山区环境有机氯污染物的浓度异常现象.      

中国生态环境敏感区评价

采用遥感和GIS技术,针对区域自然环境演变过程中出现的土地沙化、土壤侵蚀和石漠化等典型生态环境问题,建立敏感性评价指标体系及评价模型,开展生态环境敏感性综合评价,定量揭示中国生态环境敏感性程度及地域空间差异,划定生态环境敏感区的红线控制区域。研究结果表明：① 土地沙化以轻度敏感为主,敏感性程度高的区域主要位于西北和北方地区的主要沙漠边缘和沙地;土壤基质多为沙粒、冬春季节多大风且植被覆盖率较低是土地容易发生沙化的主要原因。② 土壤侵蚀以轻度敏感和不敏感为主,受降雨强度和地质条件空间差异影响,敏感性等级高的区域集中分布在西南、东南湿润地区和黄土高原丘陵沟壑区。③ 石漠化以不敏感为主,受岩溶地质条件影响,石漠化易发生区域集中分布在西南喀斯特地区。④ 综合生态环境敏感性以轻度敏感、不敏感和中度敏感为主,综合敏感性程度高的区域主要分布在北方干旱半干旱地区、西南湿润地区、东南湿润地区以及黄土高原丘陵沟壑区。⑤ 基于生态环境敏感性综合评价结果,将极敏感区划为生态红线区,在全国尺度上初步划定3大类和23个重点生态红线区域,约占国土面积的12.86%。     

基于网格数据空间分析方法的罗甸县生态环境敏感性评价

喀斯特山区是生态环境相对脆弱的地带,其生态功能受地质环境的影响。以国家重点生态功能区罗甸县为研究区,选取水土流失、石漠化、生境以及气象要素四个评价指标,利用栅格数据GIS空间分析方法对各评价因子进行量化提取,采用层次分析法和综合指标法,对各评价指标进行空间叠加分析,划分出研究区域生态环境敏感性等级,评价和分析了罗甸县域生态环境敏感性程度及其空间分布状况。结果表明:罗甸县生态环境敏感评价以中度以下敏感为主,中度以下敏感区域占县域总面积的98.12%,高度以上敏感区域极少。地质背景、地形地貌以及气候是导致罗甸县生态环境敏感的主导因素。     

太白山植被指数时空变化及其对区域温度的响应

太白山地处陕西秦岭腹地中段,是秦岭最高峰。基于5月的遥感影像提取研究区NDVI数据,结合实际调查,对太白山自然保护区1979-2009年植被指数变化特征进行分析,研究不同植被带NDVI对温度变化的响应。结果表明:近30 a来,太白山5月植被指数NDVI平均值达0.2以上的面积占研究区面积的89.5%,植被整体覆盖较高;但NDVI表现出明显的垂直性差异,中低海拔区NDVI大多分布在0.2以上,而较高海拔区NDVI则主要分布在0.2~0.5区间。有56%以上的区域NDVI基本没有发生变化;NDVI增加极显著和减少极显著区占总面积的4.88%和3.92%。近30 a来,研究区年平均温度呈明显上升趋势,线性增加趋势为0.35 ℃/10 a;随着海拔的升高,各植被带NDVI对温度的变化更为敏感,高海拔植被对温度变化的敏感性远大于低海拔植被,即人为影响相对较小、但海拔相差巨大的太白山植被生态系统,已成为气候变化影响的敏感场所。     

艾比湖湿地土地利用/覆被-景观格局和气候变化的生态环境效应研究

借助Arc GIS与ENVI软件,以1998年、2006年和2014年遥感影像Landsat TM/OLI为数据源,得到3期艾比湖湿地自然保护区土地利用/覆被类型图.在空间尺度上将研究区分为3个特定研究单元来分析土地利用/覆被变化特征,并从景观格局和气候变化两个方面来进行生态环境效应研究.通过计算土地利用/覆被类型生态风险指数,从而获得研究区生态安全指数,最终建立艾比湖湿地自然保护区土地利用/覆被类型与生态环境之间的数量关系,并对整体及局部地区进行生态环境质量动态分析.结果表明,水域和其他(裸地和戈壁)是研究区内的优势景观类型.水域的平均斑块面积最大,水域和其他(裸地和戈壁)的最大斑块指数较高,盐碱地和其他(裸地和戈壁)的分维度指数较高,水域和其他(裸地和戈壁)的聚集度指数较大,林草地空间分布离散,破碎化程度高,连通性差.1998—2014年期间多样性指数增加,说明各景观类型所占比例趋于均衡化,作为优势景观类型的湿地对整个景观的控制作用减小,景观异质性增加.1998—2014年间,艾比湖湿地自然保护区总体生态环境指数呈逐步升高趋势,但生态环境质量的改善与恶化同时存在,并在特定研究单元上出现明显的区域分异特征.盐碱地、其他(裸地和戈壁)向湿地及荒漠向其他(裸地和戈壁)的转化是环境改善的主导因素.湿地向水域和其他(裸地和戈壁)的转变是环境恶化的主导因素.据1998—2014年的气象资料,降水量呈下降趋势,降水减少使植物存活率降低,导致植被覆盖率下降,从而影响生态环境的健康发展.另外,在分析驱动机制的基础上,建立了优选多元线性回归方程,结果表明,在景观指数和年径流量中,艾比湖湿地自然保护区生态环境指数的变化与平均斑块面积和分维度指数均呈显著相关.该研究对艾比湖湿地自然保护区土地利用合理规划管理、生态恢复和经济发展政策的制定有着非常重要的意义.     

基于GIS的黑河流域生态环境敏感性评价与分区

针对黑河流域存在的主要生态环境问题,利用调查资料和相关研究成果,在GIS支持下,对流域生态环境敏感性进行综合评价,明确了生态环境敏感性分布规律及其地域差异,在此基础上,对生态环境功能区进行划分,并对各区存在的主要生态问题提出整治对策,为流域生态环境建设和保护规划方案的制定提供依据。研究结果表明:①黑河流域的生态环境敏感性区域分布比较广泛,其中土壤侵蚀高度敏感区占2.05%,主要集中在祁连山区;②沙漠化极敏感区面积占37.06%,主要集中在流域下游额济纳旗和金塔县;③土壤盐渍化敏感区主要集中在流域中部绿洲,对于这些敏感区域的保护,应该作为生态环境保护和建设的核心。依据评价结果,流域划分为7个生态功能区。     

秦岭中段北坡不同海拔土壤中细菌群落的分布特征及区域差异比较

为深入理解土壤细菌群落沿海拔梯度的分布特征,以秦岭山脉中段的朱雀国家森林公园朱雀山北坡（简称“朱雀北坡”）与太白山自然保护区太白山北坡（简称“太白山北坡”）为研究区域,海拔梯度上每隔400 m设置采样点,通过高通量测序研究土壤细菌群落的海拔变化规律及其关键影响因素.结果表明:研究区域内,随海拔升高,土壤pH趋于降低（太白山北坡不明显）,w（TC）、w（TN）、w（TOC）均显著升高,w（TP）也趋于升高（朱雀北坡不明显）.两个区域土壤细菌中相对丰度最高的均为变形菌门和酸杆菌门,朱雀北坡随海拔梯度变化显著的细菌主要包括变形菌门、硝化螺旋菌门、浮霉状菌门、酸杆菌门、放线菌门,其中,硝化螺旋菌门相对丰度与海拔呈正相关,放线菌门相对丰度与海拔呈负相关;太白山北坡随海拔梯度变化显著的细菌主要包括放线菌门、疣微菌门、浮霉状菌门、绿弯菌门,其中,放线菌门相对丰度与海拔呈负相关,其余三者相对丰度与海拔呈正相关.两个区域土壤细菌多样性指数（如Shannon-Wiener指数、Chao1指数、observed-species指数、PD_whole_tree指数等）沿海拔梯度均无明显变化规律,但太白山北坡数值整体上高于朱雀北坡.典范对应分析（canonical correlation analysis,CCA）结果显示,影响朱雀北坡和太白山北坡土壤细菌群落结构的主要因素均为pH和w（TOC）.研究显示,不同海拔梯度也是导致秦岭中段北坡土壤细菌群落差异的重要因素.