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相似文献
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1.
【目的】探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据。【方法】基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000—2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析。【结果】2000—2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39951.72 hm2,增加主要来源于21.83万hm2耕地转为林地,占林地转入总面积的94%。自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素。海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子。海拔、坡度≥15°~25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子。【结论】退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果。  相似文献   

2.
【目的】厘清山区城市园地时空变化特点及对生态环境的影响,可指导山区园地管理与城市用地的科学规划。【方法】利用ArcGIS软件和生态服务价值系数法,以山地城市贵阳为例,分析了2000—2010年其园地时空变化特征及其对生态服务价值(ecosystem service value, ESV)的影响。【结果】研究期间,园地面积由2000年的14 088.78 hm2增加到2010年的15 255.72 hm2,增加区域多分布于西部和北部。10 a间,耕地转为园地是园地与其他地类之间转化的主要类型。园地面积在坡度、高程、城乡和公路各梯度带均呈增加趋势。各梯度带园地增加速度有所不同。园地ESV由2000年的26 786.15万元增加到2010年的29 004.79万元,增加区域多分布于研究区中北部。耕地和草地转为园地以及园地转为林地使ESV分别增加1 164.88万元、0.09万元和1.12万元,而林地转为园地以及园地转为草地使ESV分别下降0.86万元和0.09万元。【结论】地形、交通和城市区位是影响山区城市园地空间格局的重要因素。在经济快速发展、退耕还林政策影响下大量耕地转为园地是园地面积及其ESV增加的主要原因。  相似文献   

3.
【目的】通过分析中国南水北调中线工程水源地较大空间尺度土壤有机碳密度(SOCD)的空间分布及驱动因素,为该区域的土地资源合理利用及土壤有机碳(SOC)管理提供科学依据。【方法】在考虑海拔、土壤类型、土地利用等空间因素的基础上布设样地,通过野外取样和室内分析,借助GIS研究区域土壤有机碳密度空间分布格局,利用地理探测器模型分析各影响因子对土壤有机碳密度的解释力及各因子之间相互作用程度的差异,判定影响研究区SOCD空间分布的主要驱动因子,揭示其空间差异及随海拔、土壤类型、土地利用及森林类型的变化规律。【结果】①南水北调中线工程水源地0~20 cm与≥20~40 cm土层的SOCD分别为4.18和2.67 kg/m2,其中0~20 cm土层SOCD比全国平均水平(2.67 kg/m2)高出56.55%。②SOCD呈现南北林区高、中间农田和草地低的格局,SOCD大于10 kg/m2的集中在海拔≥1 000~2 000 m的林地,小于1 kg/m2的集中在海拔<500 m的草地。在海拔上,SOCD随海拔梯度升高先增大后减小,0~20 cm与≥20~40 cm土层SOCD均在海拔≥1 500~2 000 m出现峰值(7.32 kg/m2,4.94 kg/m2);在土壤类型上,SOCD最大的是石灰(岩)土,最小的是褐土,黄棕壤和棕壤在0~20 cm土层SOC储量最高,分别为2.005 Pg和0.815 Pg,二者占总储量的72.83%;在土地利用类型上,林地和农田是主要的土地利用方式,0~20 cm与≥20~40 cm林地土层SOCD分别为4.87 kg/m2和3.05 kg/m2,农田分别为2.75 kg/m2和2.00 kg/m2(比林地分别下降77.09%和52.50%);林地碳储量占87.48%,农田占12.02%。③对SOCD空间分布解释力较大的是海拔(0.25)和土地利用(0.20),其次是土壤黏粒(0.11)。不同驱动因子在交互作用下的解释力明显高于单因素的解释力。【结论】海拔和土地利用是影响南水北调中线工程水源地SOCD空间格局的主导因子,不同驱动因子交互后呈现双因子协同增强效应。农田SOCD明显低于林地,因此,应加强生态工程建设,进行林地保护和植被恢复,提高该区域土壤碳固存能力。  相似文献   

4.
以湿地变化较为剧烈的小三江平原为研究区域,结合GIS和RS技术,利用地理探测器方法定量分析了沼泽湿地变化的驱动力,揭示了各驱动因子在沼泽湿地变化中的作用及相互关系.结果表明:1986—2010年小三江平原沼泽湿地丧失严重,湿地丧失较多的地区主要位于研究区中部及东北部的草甸土和沼泽土土壤类型、低河漫滩地貌类型、海拔51~55m及1°~3°坡度处;1986—2010年间,小三江平原沼泽湿地丧失的主要驱动因子按贡献率大小排列依次为土壤类型、坡度、地貌、与河流距离、年降水量和海拔;各驱动因子之间的交互作用大部分是非线性增强,其中与保护区距离、与居民点距离和行政区的交互作用均呈非线性增强作用,坡度、土壤类型、地貌、与河流距离等自然因子之间的交互作用是相互减弱的;自然因子虽然对小三江平原湿地面积丧失的贡献率较大,但它们必须在人为因子的作用下,是与人为因子的相互作用,共同造成小三江平原沼泽湿地的大面积丧失.  相似文献   

5.
基于连清数据的湖南森林碳密度估计及变化特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】通过碳密度时空分析、驱动因素分析,探索科学适用的基于森林资源连续清查资料的大区域森林碳汇功能监测方法。【方法】以湖南省1999—2014年4期6 615块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,采用Pearson相关系数,在5种理论半方差模型精度比较分析基础上,选取预测性能最高的模型进行森林碳密度克里金内插、时空分析、驱动因素分析。【结果】5种理论半方差模型预测精度按照从高到低排序为:球体模型>指数模型>圆形模型>线性模型>高斯模型。1999、2004、2009、2014年湖南省森林碳密度分别为17.156、17.938、18.491、20.489 t/hm2,标准差分别为13.309、15.499、16.211、17.141 t/hm2。1999—2014年,湖南省森林碳密度呈稳步上升趋势,空间聚集性减弱、破碎化趋势增强; 1999—2014年,湖南省森林碳密度在空间分布上整体呈现出西部、南部、东部较高(>20 t/hm2),北部、中部较低(5~20 t/hm2)的空间分布格局。1999—2014年,森林碳密度与植被覆盖度、坡度、土壤厚度始终保持正相关关系,与灯光亮度的相关性在1999、2004年为负相关,在2009、2014年则为正相关。【结论】湖南省碳密度的时空变化受林业政策调整和社会经济条件变化的双重影响,应加强退耕还林、公益林生态效益补偿的力度,巩固集体林权制度改革成果。  相似文献   

6.
【目的】森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。【方法】以河南省西峡县为研究区域,以研究区1993—2013年5期森林资源连续清查固定样地数据,1993年、1998年、2003年、2008年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,通过建立4种遥感估测模型,对研究区域1993—2013年的森林地上部分生物量进行时空动态分析。【结果】①随机森林遥感估测模型综合性能最高,k最邻近算法与装袋算法居中,多元线性回归最低; ②海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数和有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量大小的重要环境因子; ③1993—2013年期间,研究区域单位面积森林生物量经历了先从1993年34.68 Mg/hm2下降到2003年32.59 Mg/hm2、然后上升到2013年44.65 Mg/hm2的复杂变化历程; ④1993—2013年期间,表征空间自相关程度的全局Moran'I 指数不断降低,表明研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势。【结论】乱砍滥伐、毁林开荒行为,退耕还林、天然林保护政策,以及生态廊道、村镇绿化工程建设,是研究区森林地上生物量发生时空变化的主要驱动因素。  相似文献   

7.
海南岛中部山区土地利用变化对碳储量时空分异的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】研究海南岛中部山区土地利用变化与生态系统碳储量之间的时空变化规律,为区域可持续发展及国土空间规划决策提供依据。【方法】采用InVEST模型估算2000—2018年海南岛中部山区碳储量及其时空分异,结合PLUS模型模拟2050年中部山区土地利用及碳储量变化。【结果】2000、2010和2018年海南岛中部山区的碳储量分别为80.44×106、79.96×106和79.82×106t,呈逐年减少趋势,累计减少620 406.31 t。各时期碳储量降低的原因不同:2000—2010年草地的转出是中部山区碳储量减少的主要因素;2010—2018年碳储量减少的原因在于城镇化扩张侵占林地及耕地。林地作为主要地类,贡献大部分的碳储量,是中部山区碳汇的主要来源;同时,草地碳密度远高于其他地类,区域碳储量对其变化较为敏感。基于自然发展状态下的模拟发现,2050年海南岛中部山区的碳储量显著下降,原因在于建设用地和水域面积增加及林地、草地和耕地面积减少。【结论】在城镇化扩张的背景下,生态系统碳储量存在不断下降的风险。未来国土空间规划应...  相似文献   

8.
【目的】探究退耕还林(草)背景下黄土高原不同坡度退耕地的固碳效应及存在的差异,根据不同坡度碳储量的变化优化新一轮退耕还林工程。【方法】基于2000—2020年黄土高原固碳数据和2000—2015年土地利用数据,运用GIS空间分析法,分析了近20年黄土高原固碳量的时空变化,以及不同坡度退耕地的碳汇效应。【结果】2000—2020年黄土高原固碳量前期增幅较大,后期增幅较平缓,固碳量变化与森林覆盖面的走向基本一致,呈现南高北低的现象;2000—2015年黄土高原土地利用结构发生明显改变,耕地显著减少,林、草地覆盖率增长至56.42%,且各土地利用类型单位面积固碳量呈增加态势,林地单位面积上固碳量最多;此外,坡度15°~25°林地单位面积上固碳量最大,约716.93 g/m2,8°~15°草地的单位面积固碳量最大,约748.65 g/m2。【结论】黄土高原退耕还林还草工程带来了巨大的碳汇效应,不同坡度林、草地的固碳能力存在明显差异,缓坡度地带草地固碳能力最强,中高坡度地带林地固碳能力最强。  相似文献   

9.
【目的】利用森林火灾风险图可提高有效巡护,优化有限防火资源,基于地形、人类活动、植被和气象因素数据,采用基于机器学习算法构建了林火发生预测模型,对林火防护提供一定的参考。【方法】以安徽省滁州韭山为研究对象,提取林区的坡度、海拔、坡向、到居住点的距离、到道路的距离、地形湿度指数、归一化植被指数和温度驱动因素,评估火灾发生驱动因子,将潜在驱动因子分成地形、人类活动、植被与气象因素等4类;使用哨兵火灾产品,提取林区内的历史火点,然后采用机器学习算法建立林火发生的预测模型;最后利用混淆矩阵评估指标和接受者操作特征曲线(ROC)进行精度评价。【结果】植被、温度和到道路的距离是研究区域火灾发生的主要驱动因素。两种模型的ROC曲线表明,逻辑回归预测模型准确度为71.07%,曲线下面积(AUC)值为0.717 2;随机森林模型具有较好的准确性,准确度达到84.91%,曲线下面积值为0.850 1。【结论】随机森林模型表现出比逻辑回归模型更好的预测能力。森林火灾风险图表明,随机森林模型预测下,研究区11.91%(29.36 km2)位于高、极高风险级别。森林火灾风险图可有效协助林火...  相似文献   

10.
张玉琪  颜安 《科技资讯》2023,(2):70-74+134
该文以巴楚县邦克尔国家湿地公园为研究对象,基于Landsat遥感影像数据,利用Fragstats软件对景观格局进行分析,并使用SPSS软件对景观格局指数与驱动因素进行分析。结果表明:(1)对景观类型变化分析后可知,邦克尔国家湿地公园的各个土地利用类型在1990—2020年的面积变化明显,水域面积减少了2 229.51 hm2;草地面积在1990—2020年逐渐增加,其面积由616.81 hm2增长到1 748.10 hm2;未利用土地在1990—2020年间面积增加了624.21 hm2;林地面积在1990—2020年期间先减少后增加。(2)对邦克尔国家湿地公园的景观指数分析可知,湿地公园类型分布较为均匀,景观多样性较好,但破碎程度均加剧。(3)对邦克尔国家湿地公园的景观格局指数与驱动因素进行分析,结果说明自然因素对于邦克尔国家湿地公园的水域、林地变化具有显著作用,对于耕地、草地的变化有一定影响。而人为因素对于邦克尔国家湿地公园的建设用地及未利用地影响较大。  相似文献   

11.
【目的】探究南方集体林区的土地利用类型在经济和政策双重作用下的演变特点,加深了解南方集体林区生态环境的变化路径。【方法】以福建、江西、四川、重庆等为代表的10省1市1980、2000、2015 共3期的集体林区遥感影像为基础数据源,以转移矩阵为基础,结合土地利用动态度、土地转变倾向度等指标对南方集体林区土地利用的动态特征进行分析。【结果】1980—2015年,林地、耕地、草地是南方集体林区最主要的3种土地利用类型,其中耕地和草地占比逐阶段减小,林地占比逐阶段增大,其变化速度都有加快趋势:前20年林地面积占比增加了0.09%,耕地、草地分别减少了0.43%和0.07%; 而后15年林地面积占比增加了0.18%,耕地、草地面积分别减少了0.93%和0.56%; 研究区年变化率最显著的地类是城乡建设用地(3.27%),年变化率最不明显的地类是林地(0.02%); 南方集体林区综合土地利用动态度为0.42%,各土地利用类型的土地利用动态度均呈现出前期慢后期快的变化趋势。【结论】近35年间,耕地和城乡建设用地主导了研究区土地利用的净变化,林地主导了研究区土地利用空间位置的变化。受经济和政策等因素的影响,以2000年为分界点,研究区土地利用类型变化速率明显加快,耕地、草地面积减少,林地面积少量增加。  相似文献   

12.
【目的】森林生态体验和森林休闲运动已成为我国森林旅游的重要组成部分,主题特色鲜明的森林运动小镇成为森林旅游的重要发展载体,深入分析其成功因素和未来发展趋势对于促进森林旅游持续发展具有重要意义。【方法】以衢州灵鹫山森林运动小镇为例,采用问卷调查的方式结合回归分析法研究游客游憩动机、游后满意度及其二者之间的关系。【结果】灵鹫山森林运动小镇游客的游憩动机由强到弱依次为:刺激与逃避>机能提升>求知与探索>增进交往。不同人群分类的游憩动机有差异,其中运动技巧、亲情建设、运动类型、处事能力、焕发活力、组织能力6个动机因素受到人口统计学特征变化的影响。游客的游后满意度高低依次为:愉悦心情>整体>增强体质>缓解压力>增加见识,其中增加见识、缓解压力、增强体质满意度均值低于满意度总均值。焕发活力、结识朋友、身心享受3个动机因素对游客评价较低的满意度有影响,因此满足游客身心享受、焕发活力、结识朋友的动机需求可以提高游客满意度。【结论】在改善游客满意度方面建议:打造森林运动特征优势,满足游客主要需求;制订针对性的森林运动菜单,合理分配游客群体;提升森林运动游客体验,吸引更多游客关注森林康养。  相似文献   

13.
【目的】目前关于林型识别的研究区域主要为小范围森林区域和林场,为了探究较大范围内林型的识别方法,本研究使用Sentinel-2光学遥感影像、森林资源二类调查数据、数字高程模型(DEM)和Sentinel-1雷达遥感影像数据建立林型识别模型。【方法】以淳安县作为研究区域,针对淳安县各个小班中的7种林型:毛竹(Phyllosstachys edulis)林、茶树(Camellia sinensis)林、山核桃(Carya cathayensis)林、杉木(Cunninghamia lanceolata)林、马尾松(Pinus massoniana)林、阔叶混交林、其他硬阔林进行识别。研究采用分层的方法对林型进行识别,整体分为3层。第1层使用RF算法建立林地与非林地识别模型;第2层对林地数据进行树种结构识别,分别使用随机森林(random forest, RF)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGBoost)和 轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)方法建立不同模型并对比分析实验结果;第3层将树种结构细分为林型。【结果】第1层RF林地与非林地识别模型总体精度为98.08%;第2层树种结构识别模型中对比了3个模型不同特征组合下的性能,其中LightGBM模型总体精度最高,达到81.43%;第3层模型对林型进行识别,基于所有特征结合雷达遥感因子建模的情况下,LightGBM模型精度为84.51%,经递归特征消除法(recursive feature elimination, RFE)选择特征后,最优精度为83.21%。【结论】通过各个模型的特征重要性图发现,光学遥感中的绿光、红光、近红外波段和红边波段,以及DEM提取的地形因子对研究区域小班林型识别有较好的效果,而Sentinel-1雷达中提取的自变量对林型的识别没有特别明显的帮助。  相似文献   

14.
【目的】在城市化进程不断加速的背景下进行区域景观变化预测,对宜兴市近年来景观格局分布演变情况进行分析,探索城市化水平与景观格局变化之间的联系,为当地以及周边地区的景观规划研究提供借鉴。【方法】选用1996—2016年宜兴市的遥感影像数据,通过利用景观指数、转移矩阵分析在此期间景观分布的演变过程,并采用灰色预测模型估算其未来主要景观类型的变化趋势。【结果】在景观的演变过程中,建设用地、林草地持续扩张,面积分别增加了168.13、375.76 km2,且分布逐渐复杂,耕地、未利用地不断缩减,耕地与林草地在前期变动较大,动态度分别为-4.72%、10.18%,但耕地在后期面积几乎不再减少,分布也趋于规整;在城市化水平不断提升的过程中,耕地、林草地、建设用地的变化与城市化水平之间的联系十分紧密,相关性均高于0.8;在未来景观的发展过程中,耕地面积将处于动态稳定的状态,随着时间的推移,建设用地与林草地不断扩张,预测2016—2024年的涨幅分别为15.1%、35.4%。【结论】宜兴市1996—2016年景观格局变化明显,且城市化进程对建设用地、林草地、耕地的范围和分布产生了较大影响。  相似文献   

15.
【目的】探究云南楚雄小百草岭地区鸟类空间分布格局的特征,分析不同生境及海拔段鸟类多样性差异,为该地区鸟类资源保护措施的制定提供基础资料。【方法】采用样线法对云南省楚雄州小百草岭地区鸟类资源开展了一个完整年度的调查研究,通过计算各生境和海拔段的鸟类多样性指数,进行空间分布格局分析。【结果】在小百草岭地区共记录到鸟类122种,隶属10目43科,包括国家Ⅱ级重点保护鸟类17种。其中,留鸟110种(占90.16%),夏候鸟5种(占4.10%),冬候鸟6种(占4.92%),旅鸟1种(占0.82%)。在115种繁殖鸟类(留鸟和夏候鸟)中,以东洋界物种为主(占50.43%)。季节变化中,鸟类物种丰富度指数由大到小依次为夏季(112)、春季(104)、秋季(79)、冬季(76)。春季鸟类科-属多样性指数最高(0.772),冬季最低(0.662);小百草岭3种生境中,林地的鸟类物种丰富度(117)和科-属多样性指数(0.739)均最高,耕地的鸟类物种丰富度(48)和科-属多样性指数(0.549)最低。鸟类物种丰富度在≥2 100~2 600 m的中海拔地区最高,物种丰富度垂直分布格局为峰值位于中海拔的单...  相似文献   

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