Please wait a minute...
 
自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (2): 220-229    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022131
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
内蒙古段黄河流域景观生态风险分析
滑永春1(), 陈家豪1, 孙小添2, 裴志永2()
1.内蒙古农业大学林学院,呼和浩特 010019
2.内蒙古农业大学能源与交通工程学院,呼和浩特 010018
Analysis of landscape ecology risk of the Yellow River basin in Inner Mongolia
HUA Yongchun1(), CHEN Jiahao1, SUN Xiaotian2, PEI Zhiyong2()
1. College of Forestry, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010019, China
2. College of Energy and Transportation Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China
全文: PDF(3463 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

黄河流域内蒙古段目前的生态屏障功能出现严重的退化现象,诊断其景观格局及生态风险对促进内蒙古黄河流域高质量发展具有重要意义。该研究采用内蒙古黄河流域1980年、2000年和2020年的土地利用数据,计算区域景观格局指数和生态风险指数,分析其生态风险空间分布特征和时空演化规律。结果表明: 1980—2020年草地为主要用地类型,面积占50%以上,耕地、草地、水域和未利用地面积分别减少578 km2,1 911 km2,383 km2和255 km2,林地和建设用地面积增加了1 055 km2和2 072 km2,土地转移的主要方向为草地、耕地和水域转变为建设用地和林地; 2000—2020年综合土地利用动态度1980—2000年上升了0.85百分点; 1980—2020年,斑块数量除水域和未利用地减少外其余用地均增加,景观破碎化程度除建设用地外其余用地均增加,景观干扰度除林地上升外其余用地均减少,景观损失度除建设用地有明显下降外其余用地无明显变化; 黄河流域的生态风险值呈下降趋势,较低风险区和低风险区的面积增加9 000 km2,主要集中在北部和中部地区,高风险区和较高风险区的面积减少1 350 km2,分散布局在东部和北部边缘。

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
滑永春
陈家豪
孙小添
裴志永
关键词 内蒙古段黄河流域土地利用生态景观指数生态风险评价    
Abstract

The Inner Mongolia reach of the Yellow River basin is suffering severe degradation as an ecological barrier at present. Analyzing its landscape pattern and ecological risk is of great significance for promoting the high-quality development of this reach. Based on the land use data of 1980, 2000, and 2020 of the study area, this study analyzed the spatial distribution and spatio-temporal evolution of the ecological risks by calculating the regional landscape pattern index and the ecological risk index. The results show that: ① During 1980—2020, the land in the study area was dominated by grassland, which accounted for more than 50%. In this period, the areas of cultivated land, grassland, water areas, and unused land decreased by 578 km2, 1 911 km2, 383 km2, and 255 km2, respectively. By contrast, the areas of forest land and construction land increased by 1 055 km2 and 2 072 km2, respectively. In terms of land use types, the land in the study area mainly shifted from grassland, cultivated land, and water areas to construction land and forest land. The comprehensive land use intensity during 2000—2020 was 0.85 percentage points higher than that during 1980—2000; ② During 1980—2020, the patch number of all types of land decreased except for water areas and unused land; the degree of landscape fragmentation of all types of land increased except for construction land; the degree of landscape disturbance of all types of land decreased except for forest land; the degree of landscape loss of all types of land did not change significantly except for construction land, for which the degree of landscape loss decreased significantly; ③ The ecological risk value of the Inner Mongolia reach of the Yellow River basin showed a downward trend during 1980—2020. Areas with fairly low and low ecological risks increased by 9 000 km2 in total and were primarily concentrated in the northern and central areas in this period. In contrast, areas with high and fairly high ecological risks decreased by 1 350 km2 in total and were scattered on the eastern and northern edges.

Key wordsYellow River basin in Inner Mongolia    land use    ecological landscape index    ecological risk assessment
收稿日期: 2022-04-06      出版日期: 2023-07-07
ZTFLH:  TP79  
基金资助:内蒙古自治区科技重大专项项目“黄河流域内蒙古段生态水文退化和恢复机制与绿色发展的水资源调控技术示范”(2020ZD0009);国家自然科学基金地区科学基金项目“柳湾林应对干旱胁迫的群落结构效应及种间水分竞争共存机制”(52069018);内蒙古农业大学高层次人才引进项目“沙化土地遥感定量提取”(170014);“双一流”建设项目“森林植被监测评价及驱动机制的研究”(206045)
通讯作者: 裴志永(1979-),男,教授,博士,主要从事灌木林资源开发与环境研究。 Email: peizhiyong@imau.edu.cn
作者简介: 滑永春(1981-),男,讲师,博士,主要从事荒漠化植被遥感研究。Email: 398721962@qq.com
引用本文:   
滑永春, 陈家豪, 孙小添, 裴志永. 内蒙古段黄河流域景观生态风险分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 220-229.
HUA Yongchun, CHEN Jiahao, SUN Xiaotian, PEI Zhiyong. Analysis of landscape ecology risk of the Yellow River basin in Inner Mongolia. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(2): 220-229.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022131      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I2/220
Fig.1  研究区位置图
Fig.2  研究区各年份土地利用分布
Fig.3  历年研究区各种土地类型面积统计
土地利用类型 1980—2000年 2000—2020年
耕地 -0.07 -0.06
林地 0.07 0.75
草地 -0.01 -0.10
水域 -0.47 0.00
建设用地 0.34 2.30
未利用地 0.09 -0.13
综合土地利用 0.09 0.94
Tab.1  研究区1980—2000年、2000—2020年各类土地利用动态度变化
用地类型 耕地 林地 草地 水域 建设用地 未利用地
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
耕地 20 077 93.7 31 0.1 871 4.1 66 0.3 95 0.4 276 1.3
林地 19 0.3 6 250 97.7 113 1.8 3 0 6 0.1 6 0.1
草地 558 0.7 125 0.2 80 498 97.4 118 0.1 118 0.1 1 251 1.5
水域 225 5.4 24 0.6 192 4.6 3 473 84.0 13 0.3 206 5.0
建设用地 0 0 0 0 0 0 0 0 3 713 100 0 0
未利用地 222 0.7 54 0.2 794 2.5 89 0.3 18 0.1 30 250 96.3
Tab.2  研究区1980—2000年土地利用类型转移面积及比例
用地类型 耕地 林地 草地 水域 建设用地 未利用地
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
耕地 10 471 49.6 925 4.4 6 066 28.7 601 2.8 1 886 8.9 1 152 5.5
林地 673 10.4 2 697 41.6 2 487 38.4 105 1.6 233 3.6 289 4.5
草地 6 298 7.6 3 007 3.6 59 820 72.5 1 306 1.6 2 169 2.6 9 868 12.0
水域 546 14.6 104 2.8 1 274 34.0 999 26.6 149 4.0 677 18.1
建设用地 1 547 39.0 177 4.5 1 145 28.9 117 3.0 763 19.3 214 5.4
未利用地 1 303 4.1 542 1.7 9 965 31.2 622 1.9 585 1.8 18 972 59.3
Tab.3  研究区2000—2020年土地利用类型转移面积及比例
土地利用类型 年份 面积 斑块数 景观 景观 景观 景观 景观 景观
/km2 /个 破碎度 分离度 优势度 干扰度 脆弱度 损失度
耕地 1980年 21 416 2 086 0.001 0 0.041 3 0.152 4 0.028 2 0.190 5 0.005 4
2000年 21 101 2 093 0.001 0 0.042 0 0.151 3 0.028 3 0.190 5 0.005 4
2020年 20 838 2 114 0.001 0 0.042 7 0.147 2 0.028 1 0.190 5 0.005 4
林地 1980年 6 397 1 478 0.002 3 0.116 3 0.064 0 0.042 7 0.095 2 0.004 1
2000年 6 484 1 497 0.002 3 0.115 5 0.065 1 0.042 5 0.095 2 0.004 0
2020年 7 452 1 922 0.002 6 0.113 8 0.076 3 0.043 3 0.095 2 0.004 1
草地 1980年 82 668 1 873 0.000 2 0.010 1 0.454 5 0.048 6 0.142 9 0.006 9
2000年 82 468 1 835 0.000 2 0.010 1 0.453 0 0.048 4 0.142 9 0.006 9
2020年 80 757 1 912 0.000 2 0.010 5 0.443 2 0.047 6 0.142 9 0.006 8
水域 1980年 4 133 1 450 0.003 5 0.178 3 0.052 1 0.060 8 0.238 1 0.014 5
2000年 3 749 1 377 0.003 7 0.191 5 0.048 8 0.064 5 0.238 1 0.015 4
2020年 3 750 1 367 0.003 6 0.190 8 0.046 5 0.064 1 0.238 1 0.015 3
建设用地 1980年 3 713 2 287 0.006 2 0.249 2 0.068 1 0.063 0 0.047 6 0.004 1
2000年 3 963 2 334 0.005 9 0.235 9 0.070 7 0.081 4 0.047 6 0.003 9
2020年 5 785 2 677 0.004 6 0.173 1 0.083 2 0.085 3 0.047 6 0.003 0
未利用地 1980年 31 427 2 384 0.000 8 0.030 1 0.209 0 0.030 4 0.285 7 0.008 7
2000年 31 989 2 337 0.000 7 0.029 2 0.211 1 0.030 3 0.285 7 0.008 7
2020年 31 172 2 343 0.000 8 0.030 0 0.203 6 0.029 8 0.285 7 0.008 5
Tab.4  内蒙古黄河流域景观格局指数
风险等级 1980年 2000年 2020年
面积/
km2
比例/
%
面积/
km2
比例/
%
面积/
km2
比例/
%
低风险区 78 300 46.71 78 750 46.98 84 150 50.20
较低风险区 58 500 34.90 58 500 34.90 61 650 36.78
中风险区 22 725 13.56 22 500 13.42 15 075 8.99
较高风险区 2 250 1.34 2 250 1.34 1 800 1.07
高风险区 5 850 3.49 5 625 3.36 4 950 2.95
Tab.5  研究区各生态风险等级的面积及比例
Fig.4  研究区1980—2020年生态风险等级分布
风险等级 低风险区 较低风险区 中风险区 较高风险区 高风险区
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
低风险区 76 275 97.4 2 025 2.6 0 0 0 0 0 0
较低风险区 2 475 4.2 55 575 95.0 450 0.8 0 0 0 0
中风险区 0 0 450 2.0 21 825 98.0 0 0 0 0
较高风险区 0 0 0 0 0 0 2 250 100 0 0
高风险区 0 0 0 0 225 3.8 0 0 5 625 96.2
Tab.6  1980—2000年各生态风险等级转移面积及比例
风险等级 低风险区 较低风险区 中风险区 较高风险区 高风险区
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
低风险区 73 125 92.9 5 625 7.1 0 0 0 0 0 0
较低风险区 10 575 18.1 45 450 77.7 2 475 4.2 0 0 0 0
中风险区 450 2 9 225 41 11 700 52 225 1 900 4
较高风险区 0 0 675 30 450 20 675 30 450 20
高风险区 0 0 675 12 450 8 900 16 3 600 64
Tab.7  2000—2020年各生态风险等级转移面积及比例
Fig.5  研究区1980—2020年各生态风险等级变化区年降水量(退化区+100 mm,改善区+200 mm)
Fig.6  研究区1980—2020年各生态风险等级变化区年降水量(退化区+10℃,改善区+20℃)
Fig.7  2018年和2020年研究区各类型土地面积统计
[1] 陆大道, 孙东琪. 黄河流域的综合治理与可持续发展[J]. 地理学报, 2019, 74(12):2431-2436.
doi: 10.11821/dlxb201912001
Lu D D, Sun D Q. Development and management tasks of the Yellow River basin:A preliminary understanding and suggestion[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(12):2431-2436.
[2] Schmidt P, Morrison T H. Watershed management in an urban setting:Process,scale and administration[J]. Land Use Policy, 2011, 29(1):45-52.
doi: 10.1016/j.landusepol.2011.05.003
[3] Wei S M, Pan J H, Liu X. Landscape ecological safety assessment and landscape pattern optimization in arid inland river basin:Take Ganzhou District as an example[J]. Human and Ecological Risk Assessment, 2020, 26(3):782-806.
doi: 10.1080/10807039.2018.1536521
[4] 王洁, 摆万奇, 田国行. 土地利用生态风险评价研究进展[J]. 自然资源学报, 2020, 35(3):576-585.
doi: 10.31497/zrzyxb.20200306
Wang J, Bai W Q, Tian G H. A review on ecological risk assessment of land use[J]. Journal of Natural Resources, 2020, 35(3):576-585.
doi: 10.31497/zrzyxb.20200306
[5] Preuss T G, Hommen U, Alix A, et al. Mechanistic effect models for ecological risk assessment of chemicals(MEMRisk):A new SETAC-Europe Advisory Group[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2009, 16(3):250-252.
doi: 10.1007/s11356-009-0124-6
[6] Kanwarpreet S, Virender K. Hazard assessment of landslide disaster using information value method and analytical hierarchy process in highly tectonic Chamba region in bosom of Himalaya[J]. Journal of Mountain Science, 2018, 15(4):808-824.
doi: 10.1007/s11629-017-4634-2
[7] Ayre K K, Landis W G. A Bayesian approach to landscape ecological risk assessment applied to the upper Grande Ronde watershed,Oregon[J]. Human and Ecological Risk Assessment, 2012, 18(5):946-970.
doi: 10.1080/10807039.2012.707925
[8] Cui L, Zhao Y, Liu J. Landscape ecological risk assessment in Qinling Mountain[J]. Geological Journal, 2018, 53:342-351.
doi: 10.1002/gj.v53.S1
[9] 黄木易, 何翔. 近20年来巢湖流域景观生态风险评估与时空演化机制[J]. 湖泊科学, 2016, 28(4):785-793.
Huang M Y, He X. Landscape ecological risk assessment and its mechanism in Chaohu basin during the past almost 20 years[J]. Journal of Lake Sciences, 2016, 28(4):785-793.
doi: 10.18307/2016.0411
[10] Andrea D M, Simone C, Maurizio M, et al. Urban-rural ecological networks for landscape planning[J]. Land Use Policy, 2016, 50:312-327.
doi: 10.1016/j.landusepol.2015.10.004
[11] Xie H, Wang P, Huang H. Ecological risk assessment of land use change in the Poyang Lake Ecoeconomic Zone,China[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2013, 10(1):328-346.
doi: 10.3390/ijerph10010328
[12] Paukert C P, Pitts K L, Whittier J B, et al. Development and assessment of a landscape-scale ecological threat index for the Lower Colorado River basin[J]. Ecological Indicators, 2011, 11(2):304-310.
doi: 10.1016/j.ecolind.2010.05.008
[13] Tian P, Li J L, Gong H B, et al. Research on land use changes and ecological risk assessment in Yongjiang River basin in Zhejiang Province,China[J]. Sustainability, 2019, 11(10):1-20.
doi: 10.3390/su11010001
[14] 张玉娟, 曲建光, 叶猛猛. 松花江流域哈尔滨段景观生态风险评价[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2020, 48(3):361-367.
Zhang Y J, Qu J G, Ye M M. Landscape ecological risk assessment of Harbin section of Songhua River basin[J]. Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition), 2020, 48(3):361-367.
[15] Chen W X, Zhao H B, Li J F, et al. Land use transitions and the associated impacts on ecosystem services in the middle reaches of the Yangtze River Economic Belt in China based on the geo-informatic Tupu method[J]. Science of the Total Environment, 2020, 701:134690.
doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.134690
[16] Obery A M, Landis W G. A regional multiple stressor risk assessment of the Codorus Creek watershed the relative risk model[J]. Human and Ecological Risk Assessment, 2002, 8(2):405-428.
doi: 10.1080/20028091056980
[17] 乔蕻强, 程文仕, 乔伟栋, 等. 基于相对风险模型的土地利用变化生态风险定量评价——以石羊河流域为例[J]. 中国沙漠, 2017, 37(1):198-204.
doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2015.00163
Qiao H Q, Cheng W S, Qiao W D, et al. Evaluation of ecological risk of land use change based on the RRM model:A case in the Shiyanghe River basin[J]. Journal of Desert Research, 2017, 37(1):198-204.
doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2015.00163
[18] Tang L, Ma W. Assessment and management of urbanization-induced ecological risks[J]. International Journal of Sustainable Development and World Ecology, 2018, 25(5):383-386.
doi: 10.1080/13504509.2018.1446193
[19] 彭俊, 凌敏, 龚传康, 等. 基于土地利用变化的巢湖流域生态风险分析[J]. 洛阳理工学院学报(自然科学版), 2022, 32(1):4-12.
Peng J, Ling M, Gong C K, et al. Ecological risk of Chaohu Lake basin based on land use change[J]. Journal of Luoyang Institute of Science and Technology (Natural Science Edition), 2022, 32(1):4-12.
[20] 孙丽蓉, 周冬梅, 岑国璋, 等. 基于地理探测器模型的疏勒河流域景观生态风险评价及驱动因素分析[J]. 干旱区地理, 2021, 44(5):1384-1395.
Sun L R, Zhou D M, Cen G Z, et al. Landscape ecological risk assessment and driving factors of the Shule River basin based on the geographic detector model[J]. Arid Land Geography, 2021, 44(5):1384-1395.
[21] Yan Y, Shi S N, Hu B Q, et al. Ecological risk assessment of Guangxi Xijiang River basin based on landscape pattern[J]. Ekoloji, 2018, 27(105):5-16.
[22] 朱娴飞, 陆雨婷, 吴鹏海, 等. 近三十年长江下游升金湖不同季节湿地景观生态风险时空分析[J]. 湖泊科学, 2020, 32(3):813-825.
Zhu X F, Lu Y T, Wu P H, et al. Spatial-temporal analysis of landscape ecological risk in different seasons during the past 30 years in Lake Shengjin wetland,lower reaches of the Yangtze River[J]. Journal of Lake Science, 2020, 32(3):813-825.
[23] Hua L Z, Liao J F, Chen H X, et al. Assessment of ecological risks induced by land use and land cover changes in Xiamen City,China[J]. International Journal of Sustainable Development and World Ecology, 2018, 25(5):439-447.
doi: 10.1080/13504509.2017.1415235
[24] 刘孟竹, 王彦芳, 裴宏伟. 基于土地利用变化的河北省坝上地区景观生态风险评价[J]. 水土保持通报, 2020, 40(4):303-311,345.
Liu M Z, Wang Y F, Pei H W. Landscape ecological risk assessment in Bashang area of Hebei Province based on land use change[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2020, 40(4):303-311,345.
[25] 娄妮, 王志杰, 何嵩涛. 基于景观格局的阿哈湖国家湿地公园景观生态风险评价[J]. 水土保持研究, 2020, 27(1):233-239.
Lou N, Wang Z J, He S T. Assessment on ecological risk of Aha Lake National Wetland Park beased on landscape pattern[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2020, 27(1):233-239.
[26] Zhou S Y, Chang J, Hu T H, et al. Spatiotemporal variations of land use and landscape ecological risk in a resource-based city,from rapid development to recession[J]. Polish Journal of Environmental Studies, 2020, 29(1):475-490.
doi: 10.15244/pjoes/102778
[27] Liu Y C, Liu Y X, Li J L, et al. Evolution of landscape ecological risk at the optimal scale:A case study of the Open Coastal Wetlands in Jiangsu,China[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2018, 15(8):1691.
doi: 10.3390/ijerph15081691
[28] Islam M A. Contamination and ecological risk assessment of trace elements in sediments of the rivers of Sundarban mangrove forest,Bangladesh[J]. Marine Pollution Bulletin, 2017, 7(59):1-11.
doi: 10.1016/0025-326X(76)90274-5
[29] Wang C, Delu P. Zonin of Hangzhou Bay ecological red line using GIS-based multi-criteria decision analysis[J]. Ocean and Coastal Management, 2017, 139:42-50.
doi: 10.1016/j.ocecoaman.2017.01.013
[30] 张文慧, 吕晓, 史洋洋, 等. 黄河流域土地利用转型图谱特征[J]. 中国土地科学, 2020, 34(8):80-88.
Zhang W H, Lyu X, Shi Y Y, et al. Graphic characteristics of land use transition in the Yellow River basin[J]. China Land Science, 2020, 34(8):80-88.
[31] Xu K, Deng X S, Xing C B. Accuracy assessment of zenith tropospheric delay calculated from ERA5 data over China[J]. Engineering of Surveying and Mapping, 2020, 9(6):27-33.
[32] 姚海芳, 师长兴, 顾畛逵. 气候变化和人类活动对黄河上游十大孔兑水沙过程的影响[J]. 干旱区地理, 2018(3):472-479.
Yao H F, Shi C X, Gu Z K. Impacts of climate change and human activities on water discharge and sediment load of ten tributaries (the ten kongduis) of the upper Yellow River[J]. Arid Land Geo-graphy, 2018(3):472-479.
[33] 刘希朝, 李效顺, 蒋冬梅. 基于土地利用变化的黄河流域景观格局及生态风险评估[J]. 农业工程学报, 2021, 37(4):265-274.
Liu X Z, Li X S, Jiang D M. Landscape pattern identification and ecological risk assessment using land-use change in the Yellow River basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(4):265-274.
[1] 阳煜瑾, 杨帆, 徐祯妮, 李祝. 洞庭湖区生态服务-经济发展时空协调分析与优化[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 190-200.
[2] 周石松, 汤玉奇, 程宇翔, 邹滨, 冯徽徽. 郴州市郴江河流域水质与土地利用关联的空间异质性分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 230-240.
[3] 梁锦涛, 陈超, 张自力, 刘志松. 一种融合指数与主成分分量的随机森林遥感图像分类方法[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 35-42.
[4] 熊东阳, 张林, 李国庆. 基于最大熵模型的遥感土地利用多分类研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 140-148.
[5] 史姝姝, 窦银银, 陈永强, 匡文慧. 中国海岸带区域城市扩展遥感监测与内部地表覆盖时空分异特征分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 76-86.
[6] 刘春霖, 夏建新. 基于LSTM-CA模型的土地利用动态模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 122-128.
[7] 杨潋威, 赵娟, 朱家田, 刘雷, 张平. 基于PLUS和InVEST模型的西安市生态系统碳储量时空变化与预测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 175-182.
[8] 吴琳琳, 李晓燕, 毛德华, 王宗明. 基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 127-134.
[9] 宋奇, 冯春晖, 马自强, 王楠, 纪文君, 彭杰. 基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 198-209.
[10] 王娟娟, 毋兆鹏, 王珊珊, 尹慧慧. 干旱区河谷绿洲土地利用冲突格局分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 243-251.
[11] 汪清川, 奚砚涛, 刘欣然, 周文, 徐欣冉. 生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 219-228.
[12] 桑潇, 张成业, 李军, 朱守杰, 邢江河, 王金阳, 王兴娟, 李佳瑶, 杨颖. 煤炭开采背景下的伊金霍洛旗土地利用变化强度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 148-155.
[13] 肖东升, 练洪. 顾及参数空间平稳性的地理加权人口空间化研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 164-172.
[14] 邓小进, 井长青, 郭文章, 闫豫疆, 陈宸. 准噶尔盆地不同土地利用类型地表反照率研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 173-183.
[15] 宋奇, 冯春晖, 高琪, 王明玥, 吴家林, 彭杰. 阿拉尔垦区近30年耕地变化及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 202-212.
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