基于GIS和USLE的伊犁河谷土壤侵蚀敏感性评价

伊犁河谷是新疆重要的农牧业生产基地,水土流失是该地区最为严重的生态环境问题之一。本文以通用土壤流失方程USLE为计算模型,借助Arc GIS空间分析功能,选取降雨、植被、土壤、地形因子,并对方程中的可变因子降雨、植被进行季节区分,对伊犁河谷土壤侵蚀敏感性进行综合评价。受可变因子的影响,研究区土壤侵蚀敏感性在季节尺度上差异显著,主要表现为:伊犁河谷土壤侵蚀春季最敏感,秋季次之,夏季土壤侵蚀以轻度敏感为主;土壤侵蚀高敏感地区所占面积随季节推进逐渐缩减,春季、夏季、秋季,所占面积比例分别为32.2%、6.1%、6.0%;空间上,土壤侵蚀轻度敏感地区主要分布在河谷盆地及平原地区,中度、高度敏感地区集中分布在山前坡地,以及海拔1500 m以上、坡度20°左右的山区;在可变因子中,植被因子对土壤侵蚀敏感性的影响程度大于降雨因子。     

三峡库区（重庆段）土壤侵蚀敏感性评价及其空间分异特征

三峡库区(重庆段)具有重要的生态地理位置.土壤侵蚀是这一地区最为严重的生态环境问题.以通用水土流失方程为基础,运用GIS技术,分别分析了土壤可蚀性、降水、地形、植被覆盖因子对研究区土壤侵蚀敏感性的影响程度,并生成单要素敏感性评价图.在此基础上,基于ArcGIS的空间叠加分析,完成单要素的叠加运算,实现研究区土壤侵蚀敏感性的综合评价.探讨了三峡库区(重庆段)这一特殊生态地理区域土壤侵蚀敏感性的高低分布规律及其在不同主导因子作用下的土壤侵蚀的空间分异特征.结果表明:研究区土壤侵蚀敏感性以高度敏感、中度敏感和极敏感为主,轻度敏感和不敏感比例相对较小.空间分布具有水平地域特征,东北部最为敏感、西部最不敏感.研究区土壤侵蚀现状与土壤侵蚀敏感性分布总体上是一致的,表明降雨、地形起伏、土壤可蚀性以及自然植被状况等自然因素是土壤侵蚀发生、发展的潜在条件,而人类活动是土壤侵蚀发生、发展或减弱的主导因素.植被覆盖受人类活动影响最大.因此,转变不合理的土地利用方式,加强植被的保育和植被生态系统的重建是防治土壤侵蚀的关键环节.     

云南省生态环境敏感性评价

分别进行了云南省土壤侵蚀敏感性、石漠化敏感性和生境敏感性评价,其中土壤侵蚀敏感性评价主要考虑了降水侵蚀力、地形、土壤质地和地表覆盖因素;石漠化敏感性评价主要考虑了地形、地貌、植被盖度因素;生境敏感性评价主要根据生态系统类型中物种丰富度,以及国家与省级保护对象的分布数量进行评价。结果表明：土壤侵蚀的轻度敏感、中度敏感地区分别占云南省面积（3.84×105km^2）的35.61%、41.30%。石漠化不敏感地区、敏感地区分别占云南省面积的65.09%、34.91%。生境不敏感地区、高度敏感地区及极度敏感地区分别占全省面积的41.50%、39.69%、14.25%。     

西南喀斯特区域水土流失敏感性评价及其空间分异特征

西南喀斯特地区碳酸盐岩酸不溶物含量很低,成土速率慢、土壤允许流失量小,加上地形起伏大、植被破坏严重,导致该地区水土流失敏感性及其空间分异的独特特征。选取降雨侵蚀力、地形起伏度、土壤类型、植被类型及土壤允许流失量等5个指标,应用GIS技术对西南喀斯特区水土流失敏感性进行单因子和多因子综合分析评价,结果表明西南喀斯特区水土流失敏感性普遍很高,中度敏感以上区域占西南喀斯特区总面积的82.8%,不敏感区域所占面积比例为6.4%;水土流失中度敏感以上区域主要分布于贵州全境、广西峰丛洼地区、云南东南部、重庆东北部、东南部、湖北西南部及湖南西北部等区域;随着岩石中酸不溶物含量的增加,水土流失极敏感和高度敏感区面积比例减少,中度敏感区比例增加。研究结果有助于指导西南喀斯特地区水土流失防治及退化喀斯特生态系统的恢复与重建。     

辽宁省生态系统敏感性评价

根据辽宁主要生态环境问题的形成机制,分析了生态系统敏感性的区域分异规律,并对多种生态环境问题的敏感性进行了综合分析。结果表明,全省处于轻度至高度敏感区域,高度敏感区、中度敏感区、轻度敏感区分别占全省陆域面积的34.00%、62.66%和3.34%。高度敏感区分布在辽东山地丘陵、辽东半岛、辽西低山丘陵、辽西北、柳绕地区和大洼县。辽东山地丘陵、辽东半岛和辽西低山丘陵主要是土壤侵蚀高度敏感。辽西北和柳绕地区主要是土地沙漠化高度敏感。大洼县是土壤盐渍化高度敏感。     

基于RUSLE的环杭州湾地区土壤侵蚀敏感性评价及关键敏感因子识别

基于修正的通用土壤流失方程（RUSLE）以及GIS和RS技术,以环杭州湾地区为例,分别计算了影响土壤侵蚀敏感性的降雨侵蚀因子、土壤可蚀性因子、植被与经营管理因子以及坡长与坡度因子,综合评价了土壤侵蚀敏感性,分析降雨、土壤质地、坡度和高程4个自然因子对土壤侵蚀敏感性的影响,并用叠加排序法对给定敏感区的关键影响因子进行识别.结果表明：环杭州湾地区的土壤侵蚀以不敏感和轻度敏感为主;不同影响因子在不同变化范围内,各土壤侵蚀敏感性等级的面积百分比不同,土壤侵蚀敏感性随降雨量、坡度的增加而增高,而在海拔200～500 m,高敏感等级的土壤侵蚀敏感性的面积百分比最大.叠加排序方法是识别给定敏感区关键影响因子的有效方法,有助于理解土壤侵蚀形成的机制.     

基于GIS的下辽河平原地下水生态敏感性评价

从地下水系统结构特征、区域自然条件、外界压力、资源与保护和生态环境5个方面考虑,构建了下辽河平原地下水生态敏感性评价指标体系.运用GIS空间分析技术,从水量和水质两方面对下辽河平原地下水生态敏感性进行评价.结果表明:在水量敏感性方面,主要以轻度与中度敏感区为主,占研究区总面积的65.14％;在水质敏感性方面,主要以轻度和中度敏感区为主,占研究区总面积的86.56％.综合水量和水质两方面,下辽河平原地下水生态敏感性在中度敏感以上的区域面积占研究区面积的59.62％,生态敏感性较高,容易受到破坏.从空间分布来看,不敏感和轻度敏感区分布在新民一辽中平原、东部山前冲洪积平原;中度敏感区域主要分布在中部平原及西部低山地区;高度敏感和极敏感区分布在辽阳和抚顺城区、平原周围山区.     

基于3S 技术的文昌市铺前镇生态环境敏感性分析与评价

以海南文昌市铺前镇为小尺度研究对象, 在生态环境问题实地调查基础上, 运用3S 技术与敏感性指数模型,从单一类型和多类型综合两方面进行了区域生态环境敏感性研究。结果表明: (1) 研究区当前存在土壤侵蚀、土地沙化、土地盐渍化、气象灾害、特殊生境5 大生态环境敏感性类型; (2) 在单一类型生态环境敏感性中, 土壤侵蚀敏感性较突出, 其极度、高度和中度敏感区分别占研究区总面积的2.21%、56.54%和41.25%, 其中, 极度敏感区主要分布于研究区东南部; 土地沙化敏感性共分不敏感、轻度和中度敏感3 个级别, 其中, 中度敏感区占研究区总面积的25.68%,集中分布于镇域东部滨海地带; 土地盐渍化敏感性共有4 个敏感级, 其中, 中度和高度敏感区主要分布于镇域西部与北部滨海地带; 气象灾害敏感性共分5 个敏感级, 其中, 中度以上敏感区均分布于镇域西南部珠溪河入海口北岸; 生境敏感性仅有不敏感和中度敏感2 个级别, 其中, 中度敏感区主要分布于镇域西部红树林区; (3) 多类型生态环境综合敏感性指数共分不敏感、轻度敏感与中度敏感3 个级别, 其中, 中度敏感区主要分布于西部沿海地带; (4) 中度及以上敏感性分布区意味着其生态环境存在较大的脆弱性和不稳定性, 在区域经济建设和生态环境保护中应受到必要关注和重视。文章为铺前镇合理布局城镇、防治生态环境指供了有益指导。     

黔西南石漠化生态脆弱区水土流失敏感性评价

为探索黔西南州水土流失敏感性空间分布特征, 选取降雨侵蚀力、地形起伏度、植被类型、土壤类型作为水土流失敏感性综合评价指标并建立评价标准, 基于GIS和敏感性评价模型对水土流失敏感性进行多指标及单指标分析评价, 并计算各土壤类型的可蚀性值以加强评价结果的科学性。结果表明: 1. 黔西南州水土流失敏感性普遍较高, 各级敏感性面积比从小到大依次为中度敏感性、轻度敏感性、高度敏感性、极敏感性和不敏感性, 轻度敏感性以上的区域占州面积的83.4%, 水土流失程度严重; 总体呈现中心向四周逐级增加、东部高于西部的分布趋势。九个县市中晴隆县、望谟县和册亨县轻度敏感性以上的面积占各县域面积的90%以上。2. 各评价指标对水土流失敏感性的相关性从高到低依次为地形起伏度、土壤类型、降雨侵蚀力、植被类型。上述研究结果旨在为黔西南州水土流失防治和进一步减缓及防治石漠化提供一定科学依据。     

长汀县水土流失敏感性时空分异研究

长汀县是我国水土流失极为严重的地区, 及时快速地监测区域内水土流失敏感性并开展相关治理显得尤为重要。以长汀县为研究区, 选择1994、2006和2016年三期Landsat遥感影像为主要数据源, 采用熵权法及多因子加权求和模型, 以降雨、地形因子、土壤类型、植被覆盖度与土地利用类型5个指标作为水土流失敏感性评价指标, 构建水土流失敏感性综合评价指标体系及各年份评价模型, 对研究区水土流失敏感性分布情况进行综合评价。再采用自然分界法将其水土流失敏感性划分为不敏感、轻度敏感、中度敏感、高度敏感、极敏感5个等级, 结合海拔、坡度分析其空间分异情况。结果表明: 研究区水土流失敏感性等级以轻度敏感和中度敏感为主, 空间格局表现为内高外低的分布特征。在水土流失敏感性等级变化中, 1994—2016年, 不同敏感性等级均有不同程度的转化, 仅有局部地区敏感性等级有所上升, 但总体呈高等级敏感区向低等级敏感区转移的趋势, 该现象与长汀县政府对水土流失治理的重视密切相关。各年份敏感性等级随着海拔、坡度的上升均表现为增加后减少的趋势, 与人类活动的频繁程度密切相关。研究结果能为研究区生态环境管控措施的制定提供一定的参考与指导。     

贵州省重点生态功能区生态敏感性评价

针对重点生态功能区的生态重要性, 利用地形、地貌、气候等数据和生态环境状况, 运用层次分析方法, 选择荔波县为研究区, 在GIS 空间叠加技术的支持下对其进行生态敏感性评价。结果表明: 荔波生态敏感性较高, 其中不敏感区域面积最小, 仅占8.76%, 轻度和中度敏感地区面积总和约占区域总面积1/2, 二者比例分别为25.63%、26.13%, 高度敏感地区占区域总面积的21.15%; 极度敏感区面积较大, 占总面积的18.33%; 荔波生态敏感性在很大程度上与石漠化相关。总体上, 研究区内生态环境虽然良好, 但在敏感性高的区域易产生生态环境问题, 是生态环境恢复与保护的重点地区。     

近20年粤港澳大湾区生态敏感性变化

生态敏感性评价分析是研究区域生态潜在问题的一个重要方法,对区域的生态规划和管理起着重要的作用。本文从自然生态、城市扩张、生态服务方面选取了7个敏感因子,构建了敏感因子等级指标体系,利用层次分析法(AHP),在GIS分析平台下得到单因子和综合生态敏感性评价分析结果。结果表明:(1)1997—2007年,不敏感、轻度敏感区比重增加了3.91%,中度敏感区比重减少了0.57%,极高、高敏感区比重减少了3.31%,整体生态敏感性降低;(2)2007—2017年,不敏感、轻度敏感区比重增加了2.38%,中度敏感区比重减少了3.71%,极高、高敏感区比重增加了1.32%,整体生态敏感性仍呈下降趋势。(3)敏感性高的地区主要分布在肇庆市、惠州市、江门市的林地及自然保护区,这些地区的生态系统易受干扰,应加强生态环境的保护;敏感性低的地区主要分布在广州市、深圳市、佛山市等中心城市,这些地区的生态系统稳定性强,可以在保证生态系统安全的情况下合理开发利用。研究结果可为粤港澳大湾区绿色可持续性发展和环境管理提供科学依据。     

云南省土地生态敏感性评价

敏感性评价是分析区域生态环境稳定性的主要方法之一.为了促进土地生态环境建设与保护,实施宏观规划和管理,利用2003年生态环境现状调查资料和相关研究成果,在GIS空间分析技术支持下,从土壤侵蚀、石漠化、生物多样性、地质灾害、水环境5个方面,对云南省土地生态敏感性开展了单要素评价和综合评价.研究结果表明:云南省土地生态环境中度敏感地区和高度敏感地区面积较大,分别占总土地面积的36.67%和46.93%,不敏感地区占10.15%,极敏感地区占的份额最小,只占6.25%.从区域分布来看,中度敏感类型区在全省各个地区均有分布,高度敏感的地区主要分布在滇东北、滇西北以及滇西的部分地区.     

长江中上游地区退耕还林成效监测与评价

将长江中上游地区84个地市级区域作为一个整体,利用GIS综合解译分析归一化植被指数(NDVI)、土地利用类型和数字高程模型(DEM),揭示该区域退耕还林工程所取得的成效.结果表明: 2000-2015年,研究区域NDVI持续增长;与2000年相比,2015年长江中上游地区有2.1%的耕地不再耕种,坡度>35°坡耕地的25%实现了退耕,25°~35°坡耕地的2.7%实现了退耕,中坡度耕地绝大部分实现退耕;耕地主要转变为林地和草地.研究期间,林草覆盖度增加显著,增幅达21.9%;低植被覆盖度的土地面积大幅减少,植被覆盖度小于10%的面积减少95.3%,高植被覆盖度的土地面积显著增加;土壤侵蚀强度总体降低,轻度、强度、极强度等级土壤侵蚀的土地面积均减少10%以上,但剧烈土壤侵蚀状况未得到缓解.研究区森林覆盖率达到60%,但不同时段覆盖度的变化比例存在差异,空间分布不均匀,呈现东部高、西部低的特征,需要继续加强治理.     

高时空分辨率植被覆盖获取方法及其在土壤侵蚀监测中的应用

土壤侵蚀是全球性生态问题,准确监测区域土壤侵蚀状况是评估区域生态质量和生态保护成效的基础。准确获取高时空分辨率植被覆盖信息并与降水动态匹配是土壤侵蚀准确监测的关键。然而,受卫星传感器限制,大区域高时间分辨率与高空间分辨率遥感数据无法同时获取,高空间分辨率植被动态遥感监测面临巨大挑战。为解决这一问题,本研究提出了一套多源遥感数据融合的高时空分辨率绿色植被覆盖度(半月尺度,空间分辨率2 m)获取方法,并与半月尺度的降水因子匹配应用于CSLE开展了天津市蓟州区的土壤侵蚀监测。研究结果表明:1)降雨和植被覆盖度因子在一年之内变异较大,半月降雨量的平均值为43.32 mm,变异系数可达150%,绿色植被半月植被覆盖度的平均值为54.74%,变异系数为18%。考虑土地覆盖类型的高时空分辨率绿色植被覆盖度融合方法,可以获取合理的高空间分辨率绿色植被覆盖度动态,为高空间分辨率土壤侵蚀监测提供了一个有效手段;2)土壤侵蚀发生范围与强度与降水及植被因子在年内的动态匹配高度相关,土壤侵蚀发生范围最大为10月上半月,发生面积为137.55 km~2,土壤侵蚀发生强度最为严重为7月下半月,25 t/hm~2以上土壤侵蚀发生面积为12.70 km~2;3)高时空分辨率植被与降水因子耦合下的土壤侵蚀监测结果与地面一致性较好(判定系数可达0.88),明显好于仅用一期高空间分辨率植被因子的土壤侵蚀监测结果(判定系数仅为0.097),采用高时空分辨率植被与降水因子耦合的土壤侵蚀监测方法可以大幅度提高土壤侵蚀监测的准确性,本研究为其他区域准确开展土壤侵蚀监测提供了一套有效的方法。     

南方山区典型小流域桉树人工林种植对水土流失的影响

南方山区人工林的不合理开发导致严重的水土流失。典型人工林小流域土壤侵蚀时空变化研究对于人工林种植和山区生态环境可持续发展具有重要意义。本研究利用地理信息系统结合修正通用土壤流失方程，分析了粤西山区大顶山小流域土壤侵蚀的时空变化及关键驱动机制。结果表明：大顶山小流域侵蚀模数为1948.1 t·km^-2·a^-1,属于轻度侵蚀，但空间变异十分剧烈，变异系数为5.12,最大值可达191127 t·km^-2·a^-1。微度侵蚀(<500 t·km^-2·a^-1)面积占流域总面积的80.6%,中度及以上侵蚀(>2500 t·km^-2·a^-1)主要分布在植被覆盖度小于30%的桉树人工林幼林区，贡献了流域总侵蚀量的75.7%。2014—2019年间，大顶山小流域平均侵蚀年际变化不大，但土壤侵蚀空间分布变化较大，植被覆盖度、坡度和降雨是关键影响因素。桉树人工林种植导致自然植被破坏是引发造林区土壤侵蚀的首要原因。幼林区土壤侵...     

琼北火山熔岩湿地生态安全格局研究

火山熔岩湿地作为湿地系统中重要组成部分,广泛分布于海南岛北部火山岩地区,其生态安全状况直接影响着与其相连的水陆生态系统的安全。基于Landsat遥感影像、DEM数据以及植被覆盖指数,通过构建稳定性及敏感性评价体系,在景观斑块尺度上对海南岛北部火山熔岩湿地分布区1988-2018年的稳定性动态变化及敏感性现状进行分析,旨在探索该区域生态安全分布格局。结果表明：（1）1988和2018年两个时间节点的湿地斑块稳定性均以府城镇、城西镇、龙泉镇等熔岩湿地主要分布区域的稳定性最高,西南部农业用地区域及北部沿海地区斑块稳定性最弱;（2）1988-2018年期间研究区域熔岩湿地稳定性整体呈增长趋势,面积重心和稳定性重心在向南转移的同时在东西方向上呈收缩状态;（3）研究区域极度敏感和高度敏感区域主要分布在湿地密集分布区域,不敏感区域则主要分布在研究区域北部的海口市区及开发利用较多的沿海乡镇;（4）稳定性与敏感性结果呈正相关关系,湿地斑块稳定性低的沿海及城镇地区,在生态上多表现为不敏感和低敏感,而湿地斑块稳定性高的区域通常表现出高敏感性。这也说明自然生态系统相较人工生态系统,虽然其结构更为完善稳定,抗干扰能力相对较强,但也更容易遭到破坏,恢复周期长,因而在城镇发展等人为活动中需要慎重对待高敏感区域。     

退耕还林(草)过程中陕北地区NDVI时空变异及其驱动因子的地理探测

地表植被作为生态环境变化的敏感因子,对维持区域生态稳定性具有重要作用。基于退耕还林(草)生态工程实施过程中2000-2019年陕北地区的MODIS NDVI数据,结合地形、地貌、气候、土壤和植被等环境因子,探究NDVI时空变异特征,并运用地理探测器模型对植被NDVI影响因子及其影响程度进行探测,最终确定主要环境因子对NDVI的驱动机制。结果表明:(1)2000-2019年陕北地区中高和高植被覆盖区面积分别增加了25.64%和11.74%,植被覆盖状况整体良好;NDVI空间分布差异显著,其中,东南丘陵沟壑区植被覆盖度较高,西北风沙区以及城镇建设用地区域植被覆盖度较低;(2)陕北地区植被NDVI主要受年降水量和干燥度指数的影响,其解释力均大于45%;植被类型、≥10℃积温、地貌类型和坡度的解释力在15%-35%之间;土壤类型、年均温、高程和坡向的解释力均小于10%;(3)各环境因子对陕北地区NDVI变化的影响存在相互增强和非线性增强的协同交互关系。结果揭示的中高和高植被覆盖区面积的显著增加、影响NDVI的主要驱动因子年降水量和干燥度指数的适宜阈值以及它们之间交互增强的驱动机制,能够为陕北地...     

珠海市水岸线生态敏感性评价

水岸线对生态环境保护具有重要作用,但过度及不当的利用已造成部分岸线出现侵蚀甚至破坏,如何合理开发与利用水岸线已成为一个十分关注的问题。鉴于此,本研究以珠海市为研究区,选取水岸线500 m范围内影响水岸线功能的坡度、归一化植被指数、生物多样性保护重要性、距离基本农田距离和距离脆弱生态系统距离为评价指标,进行单因子和综合生态敏感性评价,以缓冲区内最大敏感性等级赋值水岸线的综合生态敏感性,使用叠加排序法识别不同敏感区的主要影响因子,并据此提出不同敏感性岸线的开发利用建议。结果表明:(1)研究区水岸线综合敏感性与岸线缓冲区内各单因子和综合敏感性空间分布类似,整体以不敏感和轻度敏感为主,中度和高度敏感相对较少且多集中在香洲区和斗门区;(2)缓冲区内各单因子在不同变化范围内,不同生态敏感性等级的面积百分比不同:在坡度为25°~45°、归一化指数0.45、生物多样性保护中等重要、距离基本农田距离300~500 m和距离脆弱生态系统距离100 m时,中高度敏感区的面积百分比最大;(3)缓冲区内轻度、中度和高度敏感区的关键影响因子分别为:距离基本农田距离、距离基本农田距离与生物多样性保护重要性、距离脆弱生态系统距离与生物多样性保护重要性;(4)针对高度敏感、中度敏感以及轻度和不敏感岸段,建议分别采取严格控制、限制开发建设以及协调保护的开发利用措施。     

2000-2019年四川省植被恢复成效与影响因素

国家实施天然林资源保护工程与退耕还林等生态建设工程,为构筑长江上游生态屏障、促进长江流域经济可持续发展做出了突出贡献;评估退耕还林等生态工程实施后植被恢复成效及影响因素是促进区域植被恢复优化与生态环境改善的关键一步。基于MODIS MOD13Q1数据,应用Theil Sen斜率与Mann-Kendall趋势检验、“基线”评价方法、时空地理加权回归模型等量化不同时间尺度的植被时空变化、恢复成效和恢复机制。结果表明(1)植被覆盖状况良好,截止2019年底,四川省91%的区域植被出现增长,四川盆地东北部、四川省南部地区以及东南部乌蒙山、川西北高原地区植被覆盖较高;成都市内以及周围市区植被覆盖率较低。(2)植被恢复成效时空差异显著,占全省面积98.68%的区域植被恢复成效明显,高值区面积占比71.47%,集中于除成都平原外的四川省绝大部分区域。(3)气候变化对植被变化的影响以不显著为主,气温、降水对四川省植被恢复影响微弱,海拔和>35°坡度面积比等地理环境因子则以弱抑制作用为主。(4)在相对平稳的气候背景下,人均财政支出、耕地面积与人均GDP所代表的社会经济因素是植被恢复成效改善的重要影...