基于GIS的森林生态环境脆弱性评价研究

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生态脆弱性较好地反映了生态环境对外界干扰的承受程度。一般情况下,脆弱的生态环境导致两方面:一是由于能量守恒定律,生态系统自身发生了不可逆的变化,逐渐失去恢复能力;另一方面是生态环境的恶化,这对人类的生存和生活带来了不可想象的危害。正是由于这样,一个区域生态环境质量的评价至关重要。本文通过研究森林生态系统的脆弱性评价研究反映试验区生态环境质量。生态脆弱性按照影响因素可以分地质脆弱性、水体脆弱性、土壤脆弱性,随之社会的发展,环境和人类的之间的相互作用力越来越大,出现食品脆弱性等概念。同时,国内外对生态脆弱性的评价研究也是非常多且比较成熟的。尤其是随着各个学科相互交叉发展,为一些比较古老的问题提供了先进的理论基础,而且计算机、GIS、遥感等技术的飞速发展,并在该领域得广泛的应用。论文对射洪县地形地貌、气候、水文、土壤、动植物等自然条件和社会经济人口等人文因素的了解和分析。遵循生态学原理,构建射洪县森林生态脆弱性评价的指标体系,将研究对象作为一个生态系统,从地形地貌、土壤、水分、大气、生物多样性等方面出发,选取具有整体性、主导性、适应性和可操作性特点的指标。并在此基础上,选取了主成分分析和层次分析数学模型,利用GIS空间分析功能、计算机编程技术的智能化。实现射洪县森林生态脆弱性的评价和森林生态环境分布特征研究,以及二者相关性分析。论文的主要有如下结论:(1)基于层次分析法,森林综合指标对生态脆弱性影响是逆向的,即在森林覆盖越大,公益林面积越大以及归一化植被指数越高的区域,森林生态环境越好,反之亦然。其他指标对森林生态脆弱性影响是正向的,其中人类活动对生态脆弱性的影响是最大;降雨对生态脆弱性的影响是最小;地形综合指标和土壤综合指标对森林生态脆弱性的影响占据一定的比重。极低脆弱区占28.65%,低等脆弱区占31.74%,中等脆弱区占27.56%、高等脆弱区占11.10%,极脆弱区占0.95%。(2)基于主成分分析法,结合层次分析法对指标机理分析,将预处理后的林地结构指数、NDVI和森林覆盖数据进行转置处理。经过计算,确定前六个主成分,并利用加权主成分方法计算森林生态脆弱性综合评价结果:极低脆弱区占10.46%,低等脆弱区占57.75%,中等脆弱区占27.70%、高等脆弱区占3.84%、极脆弱区总共占0.25%(3)两种评价结果差异性分析,并分别与三个地形因子的综合比较,分析差异性原因和生态脆弱性在高程范围、坡度和坡向的分布,其中脆弱性分布的大致情况:极低脆弱区相对面积并非最大,大致分布在低丘地区,坡度范围在(0,2),坡向为平地;低等脆弱区面积最大,大致分布在中丘地区,坡度范围在6度以上,尤其是斜坡上,除了平地分布较少外,在其他各个坡向均都有分布;中等脆弱区面积相对偏少,大致分布在中丘地区,但是面积比低等脆弱区小,坡度范围在6度以上,尤其是在急坡上面积较大,除了平地外,其他坡向都有分布;高等脆弱区和极脆弱区面积所占比重都比较小,大致分布在高程较高、坡度较大的地方,坡向特征不明显。(4)利用前文两种脆弱性评价结果和森林区划数据,选取特征指标。分析森林生态环境指标特征和脆弱特征,两种森林生态脆弱性评价结果空间分布特征和差异特征,以及各种特征之间关系。从而阐述试验区森林生态环境质量现状和发展趋势。(5)针对射洪县森林生态系统脆弱性评价过程中存在的数据管理混乱问题和数据处理冗长问题,而进行的系统二次设计和部分开发。有助于减少评价过程中中间过程。
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