Please wait a minute...
 
自然资源遥感  2024, Vol. 36 Issue (3): 206-215    DOI: 10.6046/zrzyyg.2023086
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
高原山地区域生态脆弱性研究——以四川省康定市为例
苏悦1(), 刘洪1,2(), 杨武年2, 欧阳渊1, 张景华1, 张腾蛟1, 黄勇1
1.中国地质调查局成都地质调查中心,成都 610081
2.成都理工大学地球科学学院,成都 610059
Ecological vulnerability of highland mountain areas:A case study of Kangding City, Sichuan Province
SU Yue1(), LIU Hong1,2(), YANG Wunian2, OUYANG Yuan1, ZHANG Jinghua1, ZHANG Tengjiao1, HUANG Yong1
1. Chengdu Center of China Geological Survey, Chengdu 610081,China
2. College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
全文: PDF(6631 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

该文基于“暴露度-敏感性-适应性”(vulnerabiliy-scoping-diagram,VSD)模型构建生态脆弱性评价指标体系,利用层次分析-主成分熵权法对康定市2011—2019年共3期数据进行生态脆弱性动态评价,通过时空变化特征分析、空间相关性分析、驱动力分析揭示其时空分异特征以及驱动机制,以期为康定市生态环境的修复、保护和可持续发展提供建议。结果表明:①在整个研究期间脆弱性以潜在脆弱和微度脆弱面积增加、重度脆弱面积减少为主要的变化趋势,整体属于中度脆弱,生态环境变化趋势向好,且具有西部、东南部高-高聚集,中部及东北部低-低聚集的空间分布特征; ②康定市生态脆弱性空间分布特征由内外多种因素共同作用决定,其中植被状况、生物丰贫程度、水土保持条件、气象等自然驱动力起到主导作用。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
苏悦
刘洪
杨武年
欧阳渊
张景华
张腾蛟
黄勇
关键词 生态脆弱性AHP-PCA熵权法莫兰指数地理探测器康定市    
Abstract

This study constructed an assessment index system for ecological vulnerability based on the vulnerability scoping diagram (VSD) model. It dynamically assessed the three-phase ecological vulnerability of Kangding City from 2011 to 2019 using the analytic hierarchy process - principal component analysis - entropy weight method (AHP-PCA-EWM). Through the analysis of spatio-temporal variations, spatial correlations, and driving factors, it revealed the spatio-temporal differentiation characteristics and driving mechanism of Kangding’s ecological vulnerability, aiming to provide suggestions for the ecological restoration, conservation, and sustainable development of Kangding. The results of this study are as follows: ① Throughout the study period, Kangding exhibited an overall moderate ecological vulnerability, with increased potentially- and slightly-vulnerable areas and a decreased severely vulnerable area, suggesting a promising ecological evolutionary trend. Moreover, the ecological vulnerability of Kangding manifested spatial distributions characterized by high-high clusters in the western and southeastern portions and low-low clusters in the northeastern and middle portion; ② The spatial distributions of ecological vulnerability in Kangding were subjected to various internal and external factors, with natural driving factors like vegetation cover, biological abundance, soil and water conservation, and meteorology being the dominant ones.

Key wordsecological vulnerability    AHP-PCA-EWM    Moran’s I    geodetector    Kangding City
收稿日期: 2022-06-10      出版日期: 2024-09-03
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“川西高原植被生水(层)及水分胁迫状况遥感动态监测方法”(41671432);中国地质调查项目“长江流域重点区生态地质调查”(GC20230706);“三峡库区生态地质调查与综合评价”(DD20221776);宁夏自治区地质调查项目“宁夏生态地质调查示范(南部水源涵养区)”(NXCZ20220201)
通讯作者: 刘 洪(1987-),男,博士,高级工程师,硕士生导师,主要从事矿床学、岩石学、生态地质学研究和自然资源综合调查研究。Email: liuh@mail.cgs.gov.cn
作者简介: 苏 悦(1996-),女,硕士,助理工程师,主要从事生态地质研究。Email: ssueyyue123@163.com
引用本文:   
苏悦, 刘洪, 杨武年, 欧阳渊, 张景华, 张腾蛟, 黄勇. 高原山地区域生态脆弱性研究——以四川省康定市为例[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(3): 206-215.
SU Yue, LIU Hong, YANG Wunian, OUYANG Yuan, ZHANG Jinghua, ZHANG Tengjiao, HUANG Yong. Ecological vulnerability of highland mountain areas:A case study of Kangding City, Sichuan Province. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(3): 206-215.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2023086      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2024/V36/I3/206
Fig.1  研究区地理位置
数据名称 分辨率 内容 数据来源
遥感影像 30 m 轨道号为131/39,131/40数据,并进行遥感影像预处理 地理空间数据云、美国地质调查局
DEM数据 30 m ASTER GDEM数字高程数据 地理空间数据云
气象数据 研究区及周边27个气象站点1991—2019年的降水量和温度数据 中国气象数据网
道路及河网矢量数据 地质云
土地利用数据 30 m 土地利用类型主要分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6类 全国地理信息资源目录服务系统
植被数据 依靠完成预处理的遥感影像提取各期归一化植被指数NDVI和植被覆盖度数据
植被含水量及土壤含水量数据 通过已采集的川西高原各区域的植被样本以及土壤样本建立生态水反演模型提取 野外实测和完成预处理的遥感影像提取
土壤类型数据 1 km 对康定市区域范围内1∶100万土壤类型数据进行重采样处理 中国科学院资源环境科学数据中心
GDP数据 查阅康定市及其周边7个县市的经济统计数据,利用ArcGIS进行要素转点以及空间插值 《康定市统计年鉴》及市统计公报
人口密度数据 1 km 对康定市区域范围内1 km×1 km栅格数据进行重采样 WorldPop
Tab.1  数据来源及预处理
准则层 要素层 指标层 单位 相关性
暴露度(A1) 自然暴露(B1) 地震危险度(C1) 正相关
暴雨致灾因子(C2) 正相关
降水距平百分率(C3) 正相关
年均气温(C4) 负相关
距水系距离(C5) km 负相关
人为暴露(B2) 土地综合利用程度(C6) 正相关
耕地占比率(C7) % 正相关
敏感性(A2) 地貌条件(B3) 地形敏感性(C8) 正相关
土壤侵蚀(B4) 土壤侵蚀程度(C9) t/(km2·a) 正相关
生态活力(B5) 植被覆盖度(C10) 负相关
植被含水量(C11) mg/hm2 负相关
土壤含水量(C12) g/cm2 负相关
生物丰度指数(C13) 负相关
适应性(A3) 经济发展(B6) 人均GDP(C14) 万元 负相关
社会发展(B7) 人口密度(C15) 人/km2 负相关
道路密度指数(C16) km/km2 负相关
Tab.2  生态脆弱性评价指标体系
指标 W1j 2011年 2015年 2019年
W2j Wj W2j Wj W2j Wj
地震危险度 0.023 0.123 98 0.066 0.120 66 0.065 0.110 01 0.061
暴雨致灾因子强度 0.103 0.040 11 0.080 0.042 81 0.082 0.042 34 0.080
降水距平百分率 0.059 0.077 37 0.084 0.126 18 0.106 0.109 01 0.097
年均气温 0.035 0.013 41 0.027 0.013 18 0.027 0.012 70 0.026
距水系距离 0.071 0.127 12 0.118 0.129 69 0.118 0.126 08 0.115
土地利用程度综合指数 0.031 0.002 57 0.011 0.003 04 0.012 0.002 80 0.011
耕地占比率 0.010 0.001 25 0.004 0.001 18 0.004 0.000 93 0.004
土壤侵蚀程度 0.065 0.000 20 0.004 0.000 17 0.004 0.000 56 0.007
植被覆盖度 0.046 0.140 20 0.100 0.139 28 0.099 0.138 64 0.097
植被含水量 0.145 0.141 37 0.178 0.085 39 0.137 0.138 62 0.172
土壤含水量 0.081 0.141 72 0.133 0.138 26 0.130 0.136 24 0.127
生物丰度指数 0.021 0.101 37 0.058 0.109 75 0.060 0.106 02 0.058
人均GDP 0.093 0.079 69 0.083 0.081 44 0.107 0.067 36 0.096
人口密度 0.031 0.000 10 0.002 0.000 01 0.001 0.000 01 0.001
道路密度指数 0.015 0.000 09 0.002 0.000 08 0.001 0.000 15 0.002
Tab.3  2011年、2015年、2019年各评价指标权重
依据 交互作用
q ( x 1 ? x 2 ) < m i n ( q ( x 1 ) , q ( x 2 ) 非线性减弱
m i n ( q ( x 1 ) , q ( x 2 ) ) < q ( x 1 ? x 2 ) < m a x ( q ( x 1 ) , q ( x 2 ) ) 单因子非线性减弱
q ( x 1 ? x 2 ) > m a x ( q ( x 1 ) , q ( x 2 ) 双因子增强
q ( x 1 ? x 2 ) = q ( x 1 ) + q ( x 2 ) 独立
q ( x 1 ? x 2 ) > q ( x 1 ) + q ( x 2 ) 非线性增强
Tab.4  交互作用关系
Fig.2  康定市生态脆弱性评价分级结果
脆弱性分级 2011年 2015年 2019年
面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/%
潜在脆弱 18.04 0.16 18.29 0.16 84.42 0.73
微度脆弱 556.11 4.83 995.21 8.63 1 291.37 11.24
轻度脆弱 4 563.38 39.58 5 944.77 51.57 5 202.89 45.15
中度脆弱 6 035.03 52.35 4 297.23 37.28 4 802.10 41.67
重度脆弱 354.71 3.09 271.77 2.36 139.01 1.21
脆弱性指数 0.596 0.544 0.533
Tab.5  康定市3期脆弱性区域面积统计表
年份 Morans I 标准差 Z P
2011年 0.765 8 0.004 5 171.798 4 0.001
2015年 0.832 1 0.004 7 178.792 5 0.001
2019年 0.808 9 0.004 4 182.745 9 0.001
Tab.6  全局莫兰指数
Fig.3  康定市3期生态脆弱性LISA聚类图
Fig.4  康定市生态脆弱性驱动因子q值统计
[1] 田亚平, 常昊. 中国生态脆弱性研究进展的文献计量分析[J]. 地理学报, 2012, 67(11):1515-1525.
Tian Y P, Chang H. Bibliometric analysis of research progress on ecological vulnerability in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(11):1515-1525.
doi: 10.11821/xb201211008
[2] 杨飞, 马超, 方华军. 脆弱性研究进展:从理论研究到综合实践[J]. 生态学报, 2019, 39(2):441-453.
Yang F, Ma C, Fang H J. Research progress on vulnerability:From theoretical research to comprehensive[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(2):441-453.
[3] 杨紫薇, 张慢真, 邢勤锋. 我国近三十年生态脆弱性的发展态势研究[J]. 黑河学院学报, 2022, 13(6):184-188.
Yang Z W, Zhang M Z, Xing Q F. On the development trend of ecological vulnerability in recent thirty years[J]. Journal of Heihe University, 2022, 13(6):184-188.
[4] 姚建, 艾南山, 丁晶. 中国生态环境脆弱性及其评价研究进展[J]. 兰州大学学报, 2003(3):77-80.
Yao J, Ai N S, Ding J. Progress in the studies of eco-environmental fragility and assessment in China[J]. Journal of Lanzhou University(Natural Sciences), 2003(3):77-80.
[5] 赵银兵, 倪忠云, 欧阳渊, 等. 生态地质环境承载力研究进展[J]. 沉积与特提斯地质, 2022, 42(4):529-541.
Zhao Y B, Ni Z Y, Ouyang Y, et al. Research progress of eco-geological environment carrying capacity[J]. Sedimentary Geology and Tethyan Geology, 2022, 42(4):529-541.
[6] 刘洪, 黄瀚霄, 欧阳渊, 等. 基于地质建造的土壤地质调查及应用前景分析——以大凉山区西昌市为例[J]. 沉积与特提斯地质, 2020, 40(1):91-105.
Liu H, Huang H X, Ouyang Y, et al. Soil’s geologic investigation in Daliangshan,Xichang,Sichuan[J]. Sedimentary Geology and Tethyan Geology, 2020, 40(1):91-105.
[7] 张连凯, 覃小群, 黄奇波, 等. 岩溶区矿山污染地下水的水生植物修复初步研究[J]. 中国岩溶, 2017, 36(5):743-750.
Zhang L K, Qin X Q, Huang Q B, et al. Aquatic plants bioremediation to groundwater contaminated by mines in karst areas[J]. Carsologica Sinica, 2017, 36(5):743-750.
[8] 徐洲洋. 基于PSR模型的四川生态系统健康时空动态研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2):251-258.doi:10.6046/gtzyyg.2020.02.32.
Xu Z Y. Spatial-temporal dynamics of ecosystem health in Sichuan Province based on PSR model[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2020, 32(2):251-258.doi:10.6046/gtzyyg.2020.02.32.
[9] Polsky C, Neff R, Yarnal B. Building comparable global change vulnerability assessments:The vulnerability scoping diagram[J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions, 2007, 17(3/4):472-485.
[10] 马丽丽, 田淑芳, 王娜. 基于层次分析与模糊数学综合评判法的矿区生态环境评价[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3):165-170.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.27.
Ma L L, Tian S F, Wang N. Ecological environment evaluation of the mining area based on AHP and fuzzy mathematics[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(3):165-170.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.27.
[11] 潘佩芬, 杨武年, 戴晓爱. 基于主成分分析的植被含水率模型[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3):38-42.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.07.
Pan P F, Yang W N, Dai X A. Vegetation moisture content model based on principal component analysis[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(3):38-42.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.07.
[12] 邵秋芳, 彭培好, 黄洁, 等. 长江上游安宁河流域生态环境脆弱性遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(2):175-181.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.27.
Shao Q F, Peng P H, Huang J, et al. Monitoring eco-environmental vulnerability in Anning River Basin in the upper reaches of the Yangtze River using remote sensing techniques[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016, 28(2):175-181.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.27.
[13] 林雪敏, 李伟峰, 王红, 等. 我国东部沿海三大城市群地下水储量变化与驱动因素分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4):262-271.doi:10.6046/zrzyyg.2022007.
Lin X M, Li W F, Wang H, et al. Analysis of the groundwater storage variations and their driving factors in the three eastern coastal urban agglomerations of China[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(4):262-271.doi:10.6046/zrzyyg.2022007.
[14] 姚昆, 张存杰, 何磊, 等. 雅砻江中上游流域生态环境脆弱性动态评价及预测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4):199-208.doi:10.6046/gtzyyg.2020.04.25.
Yao K, Zhang C J, He L, et al. Dynamic evaluation and prediction of ecological environment vulnerability in the middle-upper reaches of the Yalong River[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2020, 32(4):199-208.doi:10.6046/gtzyyg.2020.04.25.
[15] 周梦云. 干旱半干旱区山地生态系统脆弱性评估方法体系与实例研究[D]. 上海: 华东师范大学, 2017.
Zhou M Y. The method system and case study of a vulnerability assessment of mountain ecological system in semi-arid and arid areas[D]. Shanghai: East China Normal University, 2017.
[16] 郑万模, 巴仁基, 刘宇杰, 等. 四川康定城市地震地质及地质灾害风险评价[J]. 沉积与特提斯地质, 2012, 32(3):75-78.
Zheng W M, Ba R J, Liu Y J, et al. Risk evaluation of urban seismogeology and geological hazards in Kangding,western Sichuan[J]. Sedimentary Geology and Tethyan Geology, 2012, 32(3):75-78.
[17] 李海龙. 基于最小累积阻力模型的川西高原绿道游径系统线路规划方法研究——以康定市为例[J]. 城市发展研究, 2018, 25(11):58-64.
Li H L. Western sichuan plateau greenway trails system planning method based on MCR model[J]. Urban Development Studies, 2018, 25(11):58-64.
[18] 贾佳, 白军红, 邓伟, 等. 近20年来康定市景观格局演变及其驱动力分析[J]. 安全与环境学报, 2017, 17(4):1571-1577.
Jia J, Bai J H, Deng W, et al. On the landscape pattern evolution and its motivating factors in Kangding City in the past two decades[J]. Journal of Safety and Environment, 2017, 17(4):1571-1577.
[19] 周昭琼, 张子瑜. 康定县退化草地空间分布与治理对策浅析[J]. 四川林业科技, 2015, 36(3):55-61.
Zhou Z Q, Zhang Z Y. Analysis of spatial distribution and management measures of degraded grassland in Kangding County[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2015, 36(3):55-61.
[20] 张文朋. 基于AHP-FUZZY的地震危险度评价初探[J]. 华北地震科学, 2018, 36(4):63-72.
Zhang W P. Study on Seismic hazard assessment based on AHP-FUZZY method[J]. North China Earthquake Sciences, 2018, 36(4):63-72.
[21] 樊高峰, 何月, 顾骏强. 基于GIS的浙江省暴雨灾害及其危险性评价[J]. 中国农学通报, 2012, 28(32):293-299.
Fan G F, He Y, Gu J Q. The rainstorm disaster and its risk assessment based on GIS in Zhejiang Province[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2012, 28(32):293-299.
doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.2012-1273
[22] 黄润秋, 李为乐. 汶川地震触发崩塌滑坡数量及其密度特征分析[J]. 地质灾害与环境保护, 2009, 20(3):1-7.
Huang R Q, Li W L. Analysis of the number and density of landslides triggered by the 2008 Wenchuan earthquake,China[J]. Journal of Geological Hazards and Environment Preservation, 2009, 20(3):1-7.
[23] 向明顺. 地震重灾区生态环境遥感动态监测与评价研究[D]. 成都: 成都理工大学, 2018.
Xiang M S. Rremote sensing based on dynamic monitoring and evaluation of Eco-environmental change in earthquake-striken areas—a case study in Beichuan county,Sichuan Province,China[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology, 2018.
[24] 罗新蕊. 岷江上游茂县植被冠层生态水遥感定量反演[D]. 成都: 成都理工大学, 2019.
Luo X R. Quantifying vegetation canopy eco-water using remote sensing in Maoxian,upper reaches of Mingjiang river[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology, 2019.
[25] 张连凯, 杨慧. 岩溶地下河中砷迁移过程及其影响因素分析——以广西南丹县里湖地下河为例[J]. 中国岩溶, 2013, 32(4):377-383.
Zhang L K, Yang H. Transport process of arsenic in karst subterranean stream and analysis on the influence factors:A case in Lihu subterranean stream of Nandan County,Guangxi[J]. Carsologica Sinica, 2013, 32(4):377-383.
[26] 张景华, 张建龙, 欧阳渊, 等. 基于形成机理的石漠化敏感性评价:以贵州省黔西县为例[J]. 沉积与特提斯地质, 2024, 44(1):162-171.
Zhang J H, Zhang J L, Ouyang Y, et al. Sensitivity evaluation of Karst rock desertification based on its formation mechanism:A case study of Qianxi County in Guizhou Province[J]. Sedimentary Geology and Tethyan Geology, 2024, 44(1):162-171.
[27] 刘浩, 周万蓬, 张宇佳, 等. 基于Landsat影像的1999—2019年鄱阳湖面积动态监测[J]. 东华理工大学学报(自然科学版), 2023, 46(1):68-76.
Liu H, Zhou W P, Zhang Y J, et al. Dynamic monitoring of area in Poyang Lake from 1999 to 2019 based on landsat images[J]. Journal of East China University of Technology (Natural Science), 2023, 46(1):68-76.
[28] 李富, 欧阳渊, 刘洪, 等. 高密度电阻率法与地质雷达法在土壤厚度调查中应用效果——以西昌市土壤厚度调查为例[J]. 华北地质, 2021, 44(1):27-32,38.
Li F, Ouyang Y, Liu H, et al. Application of high density resistivity and geological radar in soil thickness survey:A case study of the soil thickness survey in Xichang[J]. North China Geology, 2021, 44(1):27-32,38.
[29] 杨武年, 简季, 李玉霞, 等. 生态水遥感定量研究[J]. 成都理工大学学报(自然科学版), 2008, 147(2):219.
Yang W N, Jian J, Li Y X, et al. Research on remote sensing quantitative of eco-water[J]Journal of Chengdu University of Technology(Science and Technology Edition), 2008, 147(2):219.
[30] 万新南, 杨武年, 吴炳方, 等. “生态水层与生态水”概念及研究意义[J]. 地球科学进展, 2004(s1):117-121.
Wan X N, Yang W N, Wu B F, et al. Conception of eco-water sphere and its application[J]. Advance in Earth Sciences, 2004(s1):117-121.
[31] 黄瑾. 岷江上游生态水遥感定量反演及径流预测模型研究[D]. 成都: 成都理工大学, 2016.
Huang J. Research on remote sening quantitative retrieved eco-water driven runoff forecasting model for the upper reaches of Minjiang River[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology, 2016.
[32] 陈宗杰, 杨武年, 张琬琳, 等. 基于植被冠层含水量反演数据的森林易燃程度评价[J]. 测绘通报, 2023(4):99-105.
doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0111
Chen Z J, Yang W N, Zhang W L, et al. Evaluation of forest flammability based on inversion data of vegetation canopy water content[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2023(4):99-105.
doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2023.0111
[33] 潘佩芬. 植被生态水涵养模数遥感反演及生态水资源量计算——以岷江上游毛尔盖地区为例[D]. 成都: 成都理工大学, 2014.
Pan P F. Remote sensing retriveral about conservation modulus of vegetation eco-water and calculation of eco-water resource quantity:A case study of Maoergai area in upper Minjiang River[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology, 2014.
[34] 陈超. 九寨沟县震后潜在泥石流危险性评价研究[D]. 成都: 成都理工大学, 2019.
Chen C. Risk assessment of potential debris flow after earthquake in Jiuzhaigou County,Aba Prefecture,Sichuan Province[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology, 2019.
[35] 张景华, 欧阳渊, 刘洪, 等. 基于主控要素的生态地质脆弱性评价——以四川省西昌市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4):181-191.
Zhang J H, Ouyang Y, Liu H, et al. Eco-geological vulnerability assessment based on major controlling factors:A case study of Xichang City,Sichuan Province[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, 33(4):181-191.
[36] 林海明, 杜子芳. 主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 统计研究, 2013, 30(8):25-31.
Lin H M, Du Z F. Some problems in comprehensive evaluation in the principal component analysis[J]. Statistical Research, 2013, 30(8):25-31.
[37] 陈朝亮, 彭树宏, 钱静, 等. 基于AHP-Logistic熵权模型的西南浅丘区地质灾害分布特征研究——以内江市为例[J]. 长江科学院院报, 2020, 37(2):55-61.
doi: 10.11988/ckyyb.20181136
Chen C L, Peng S H,Qian,J, et al. Distribution characteristics of geological hazards in southwestern shallow hill based on AHP-Logistic entropy combined weight model:A case study of Neijiang City[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2020, 37(2):55-61.
[38] 于国强, 杜保佳, 刘吉平. 1986—2012年吉林省西部湿地生态系统脆弱性评价[J]. 湿地科学, 2016, 14(3):439-445.
Yu G Q, Du B J, Liu J P. Ecosystem vulnerability assessment of wetlands in western Jilin Province from 1986 to 2012[J]. Wetland Science, 2016, 14(3):439-445.
[39] 汪邦稳, 汤崇军, 杨洁, 等. 基于水土流失的江西省生态安全评价[J]. 中国水土保持科学, 2010, 8(1):51-57.
Wang B W, Tang C J, Yang J, et al. Ecological security assessment of Jiangxi Province based on soil erosion and water loss[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2010, 8(1):51-57.
[40] 茹少峰, 马茹慧. 黄河流域生态环境脆弱性评价、空间分析及预测[J]. 自然资源学报, 2022, 37(7):1722-1734.
doi: 10.31497/zrzyxb.20220705
Ru S F, Ma R H. Evaluation,spatial analysis and prediction of ecological vulnerability in the Yellow River basin[J]. Journal of Natural Resources, 2022, 37(7):1722-1734.
[41] 孙一可, 宫辉力, 陈蓓蓓, 等. 综合莫兰指数和交叉小波的不均匀沉降量化分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2):186-195.doi:10.6046/gtzyyg.2020.02.24.
Sun Y K, Gong H L, Chen B B, et al. Quantitative analysis of uneven subsidence by Moran’s I and cross wavelet[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2020, 32(2):186-195.doi:10.6046/gtzyyg.2020.02.24.
[42] 王劲峰, 徐成东. 地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1):116-134.
doi: 10.11821/dlxb201701010
Wang J F, Xu C D. Geodetectors:Principles and prospects[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(1):116-134.
[1] 吴冰洁, 文广超, 赵梅娟, 谢洪波, 冯雅杰, 贾琳. 基于Landsat的巴音河流域生态环境综合演化分析[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(1): 227-234.
[2] 崔囤月, 王世东, 张学军. 1991—2021年雄安新区土地利用与植被覆盖变化遥感研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 214-225.
[3] 李光哲, 王浩, 曹银璇, 张晓宇, 宁晓刚. 长株潭城市群生态环境质量时空演变及影响因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 244-254.
[4] 田柳兰, 吕思雨, 毋兆鹏, 王娟娟, 史欣鹏. 乌鲁木齐市土地利用变化及其空间冲突测度[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 282-291.
[5] 王叶兰, 杨鑫, 郝利娜. 2001—2021年川西高原植被NDVI时空变化及影响因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 212-220.
[6] 杨雯娜, 周亮, 孙东琪. 基于分区-集成的黄河流域生态脆弱性评价[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 211-218.
[7] 孙一可, 宫辉力, 陈蓓蓓, 周超凡, 陈文锋, 张晓婧. 综合莫兰指数和交叉小波的不均匀沉降量化分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 186-195.
[8] 王伟, 阿里木·赛买提, 吉力力·阿不都外力. 基于地理探测器模型的中亚NDVI时空变化特征及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 32-40.
[9] 熊俊楠, 李伟, 程维明, 范春捆, 李进, 赵云亮. 高原地区LST空间分异特征及影响因素研究——以桑珠孜区为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 164-171.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发