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以西南五省区(四川、重庆、云南、贵州、广西)为研究对象,将岩性、坡度、降水、土地利用、土壤类型、植被覆盖度、与居民点距离、人口密度作为评价指标,研究了石漠化敏感性及西南旱灾导致的变化,并以贵州省兴义市为示范,制定了旱灾后石漠化防治分区. 结果表明:干旱可提高石漠化敏感性,受旱灾程度越深,石漠化敏感性增强越明显. 旱灾导致西南五省区石漠化极重度敏感区和重度敏感区面积分别增加了777和16 484 km2. 贵州省兴义市石漠化敏感性显著变化面积最大,达到石漠化总面积的54%,灾后治理区、监督区、预防区的面积分别为110.9、221.8和509.1 km2,其中需对33.7 km2的石漠化区域进行优先治理. 相似文献
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恢复力被广泛应用于生态学、经济学、社会学、心理学等众多学科。在描述生态系统方面,恢复力有两种相对清晰的描述性定义。一是Holling恢复力,表示系统在不发生状态转一下吸收的最大干扰量;二是Pimm恢复力,表示系统受干扰后恢复至扰动前的速率和时间。生态系统恢复力既可以表示恢复现状,又可以预测恢复趋势,在防灾减灾方面发挥着重要作用。提升生态系统恢复力可减轻灾害发生风险,开展生态系统恢复力评估可提高灾后重建的科学性。进一步探索灾害驱动下的生态恢复力定义,建立灾害生态恢复力评价指标体系以及构建生态恢复力"绝对值"评价方法是未来研究的重点方向。 相似文献
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人类承载力"K值"影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
人类承载力“K值”表示地球能承载人口的极限值。“K值”的影响因素的繁多以及相互间的联系使得“K值”确切数值的计算成为一项非常艰巨的任务。通过分析人类与自然的关系,探讨人类承载力的微观影响因素及其相互关系,从开放生态系统的性质讨论人类承载力的宏观影响因素。从而得出人类承载力受渐变和突变因素的结合控制。以此揭开承载和调控人类种群的机理并预测“K值”的可能发展趋势,达到避免计算“K值”确切数值而又能提出人口增长对策和可持续发展的指导意见的目的。 相似文献
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通过总结得出温室气体静态采样箱设计的基本准则,并以洞庭湖不同湿地类型甲烷排放通量观测为出发点,设计了嵌套式采样箱。该采样箱的优势在于高度和体积可调节,运输和不使用时,顶箱可放入延长箱中不占体积;使用时,顶箱扣在延长箱上增大体积,采样箱高度随延长箱数量的变化而改变。稻田试验性观测发现,洞庭湖区4月早稻甲烷的平均排放通量为10.37mg/(m2·h)。结果表明,应用嵌套式静态采样箱开展湿地甲烷监测结果可靠。但采样操作需在40min内完成,以避免箱体内部环境变化引起甲烷排放不稳定。 相似文献
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基于归一化差值植被指数的极端干旱气象对西南地区生态系统影响遥感分析 总被引:5,自引:2,他引:3
以年际同期归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)作为评价指标,分析极端干旱气象对西南地区生态系统影响的时空分布特征,提出旱灾可能造成的生态影响及应采取的管理和科研措施. 结果表明:2009年8月—2010年3月,西南地区的生态系统受极端干旱天气影响显著,威胁程度呈上升趋势;贵州、广西和云南三省(自治区)受干旱影响的生态系统面积先后超过各省份生态系统总面积的80%,生态系统强度变差区集中在云南的中东部、贵州西南部和广西西北部等地区;农田生态系统受损严重,农作物大面积枯死或绝收;大量水库、池塘干涸,河流水位明显下降,部分河流断流,危及水生生物生存;自然植被影响明显,植被生长明显受到抑制,干热河谷地带和岩溶地形区域植被大面积退化,威胁当地生物多样性. 相似文献
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基于生境适宜度的成都震后大熊猫生境评价 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析大熊猫生境适宜度指标,评价“5\512汶川大地震”对成都地震灾区大熊猫生境的影响并提出恢复措施. 结合大熊猫生境的物理环境、生物环境和压力三方面因素建立评价指标体系,运用层次分析法确定评价指标权重,并利用GIS空间叠加分析对大熊猫生境适宜度进行综合评价,将结果分为最适宜、适宜、较不适宜和不适宜4种类型. 对比地震前后大熊猫生境适宜度变化显示:震后大熊猫生境的景观破碎化程度明显增加,生态廊道受到不同程度的破坏,大熊猫适宜生境面积减少,其中,彭州市龙门山镇变化最大,适宜生境减少2 729.5 hm2;其次为都江堰市虹口乡、龙池镇与彭州市小鱼洞镇,其适宜生境分别减少1 760.4,303.5和241.1 hm2. 针对研究结果,提出恢复重建的优先次序以及需要生态修复的重点区域,给出优先采取工程和生物措施,并辅助以自然恢复的修复手段. 相似文献
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基于线性变换的水质综合评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于多个因子的水质综合评价存在很多不同方法,尚未形成公认的权威评价方法。因而,对水质综合评价方法进行探索有利于积累研究经验,丰富方法手段。在把数据向[0 1]区间标准化的基础上,通过线性空间变换,把水质样本数据与《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)数据转换到同一线性空间。计算水质样本数据向量与5类水质划分等级标准数据向量的欧式距离,把欧式距离的最小值作为水质类别辨别的依据,最终得到水质的综合评价结果。借由已经公开发表的19个断面水质监测数据,运用大型工程计算软件Matlab 2010b进行计算,并与变权欧式距离模型、灰色聚类法、模糊综合指数法和BP神经网络法的评价结果相比较,符合性较好,验证了线性空间变换法应用于水质综合评价的科学性和合理性。方法可用于水质综合评价。在不对污染因子进行加权的情况下,基于线性变换的水质综合评价方法,获得的评价结果较轻。对于被评价为同一类水质的不同监测断面,可以借助"评价单元与5级水质标准的欧式距离矩阵",对评价单元水质差异进一步辨识。 相似文献