四川省生态环境动态数据库建立与应用研究

为建立四川省生态环境本底数据库，实现生态环境动态监测，运用遥感（RS），地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）技术，以2004年中巴资源卫星（CBERS-02）遥感影像为信息源，2000年TM遥感影像解译的数据为基础，对2004年遥感影像进行动态变化解译，修改2000年数据库；手持GPS接收机，在野外对解译成果进行验证，更新数据库，最终建成四川省生态环境本底数据库；最后对四川省土地利用／覆被变化信息进行了分析研究，为四川省生态环境下一步研究指明了方向。     

基于SVM的安宁河流域生态环境脆弱性评价

中国是世界上生态脆弱区分布面积最大、生态脆弱性表现最明显的国家之一。安宁河流域地处中国西南山地农牧交错生态脆弱区的腹心地带,是长江流域重要水源涵养地和生态屏障。该流域由于自然环境的复杂性、脆弱性和长期大规模的不合理人为干扰,造成了生态环境的破坏,严重影响着该流域乃至四川、整个长江流域的生态安全和国民经济可持续发展。该研究采用"3S"技术和PSR模型,应用多平台、多时相遥感图像,结合实地调查,建立了安宁河流域生态环境背景数据库,形成了一套科学实用的研究区生态脆弱性评价指标体系,运用支持向量机模型对研究区生态脆弱性进行了客观评价。该研究对保障安宁河流域生态环境安全具有重要的理论和实践意义,为山地农牧交错生态脆弱区的生态脆弱性研究提供了新的思路和方法。     

烟台市中心镇选择的战略研究

中心镇是指大都市圈内或全省城镇发展轴上具有明显发展潜力和有一定规模基础的乡镇.有所取舍地建设一批中心镇对社会经济发展具有积极地推动作用.在空间结构理论指导下,合理选择中心镇是这项工作的前提和关键.从自然、社会、经济等方面分析了发展中心镇的影响因素,构建了发展中心镇的评价指标体系,以定性和定量相结合的方法确定了烟台市的20个中心镇,指出了它们今后的发展方向,提出了发展中心镇的具体建议.     

长江上游重点流域土地利用变化过程对比研究

在分析了目前广泛使用的土地利用动态度模型存在的不足的基础上,提出了转出速度、转入速度、综合动态度、状态指数模型,并指出只有综合运用这些模型才能全面的描述单一土地利用类型的动态变化情况.在遥感和GIS技术的支持下,以上世纪50年代中期1∶5万地形图、1972年MSS图像、1986年和2000年TM图像为信息源,分1955-1972年、1972-1986年和1986-2000年三个时段,运用所建立的数学模型定量研究了自上世纪50年代中期以来长江上游两个重点流域(岷江上游和嘉陵江中下游)土地利用/覆被变化过程. 结果表明,近50年间的三个时段内岷江上游(前者)和嘉陵江中下游地区(后者)土地利用结构均发生了明显变化.岷江上游林地面积持续减少,减幅分别为2.18%、2.43%和0.60%,目前该区毁林现象得到明显遏制.嘉陵江中下游林地面积变化呈现减-减-增的态势,变化幅度分别为-6.90%、-0.15%和3.30%,"天然林保护"和"退耕还林还草"工程在该流域已初见成效.前者草地面积持续增加,增幅分别为2.16%、2.13%和0.54%;后者草地面积呈现出增-减-减的态势,变化幅度分别为16.89%、-8.27%、-3.70%.前者耕地面积呈现减-增-增的状态,变幅分别为-1.41%、1.67%和0.77%;后者则呈现增-增-减的态势,变幅分别为0.67%、0.88%和-1.21%;两流域建设用地面积均持续增加,前者三个时段增幅分别为1.85%、1.02%和10.34%,后者则为7.27%、5.16%和32.89%,后者三个时段建设用地增幅均远高于岷江上游.最后作者对长江上游生态环境的恢复与重建提出了相应的建议.     

近16年金沙江流域植被覆盖时空特征及其对气候的响应

植被覆盖度是生态系统变化的主要指标之一.改善植被观测的时空尺度和植被动态变化及其驱动因素的方法,能够为我们提供更多植被变化的信息,有利于更好地了解该地区生态环境的特征和变化.基于MODIS-EVI数据,使用Sen和Mann-Kendall模型,结合偏相关分析和灰色关联分析(GRA)等方法,探索了金沙江流域近16年植被覆盖的时空演变特征及其气候驱动力.结果表明:(1)在近16年中,金沙江流域的植被覆盖总体上呈增加的趋势,EVI增速为0.011/10a;(2)植被覆盖改善区和退化区面积分别占总面积的55.53％和28.95％;(3)植被覆盖受气温和降水驱动的区域分别占总面积的32.627％和28.265％.在半干旱区,植被覆盖变化主要受降水的影响,而在半湿润和湿润区主要受温度的影响,但地形和植被类型会改变气候与植被覆盖之间的相关性;(4)半干旱区植被覆盖对气候的响应不明显,在半湿润和湿润区植被覆盖对温度的响应要慢于降水,响应时间也随海拔和植被类型的不同而变化.高海拔地区的植被对气候因素的响应要快于低海拔地区,农作物和草地对气候的响应更快,针叶林和混交林对温度的响应要快于降水.