基于多源数据融合与DPSIR模型的科尔沁沙地沙漠化生态风险评价

发布时间：2019-05-14 16:06

【摘要】：中国是受沙漠化危害最为严重的国家之一,中国北方地区是我国沙漠化研究和防治重点区域。尽管我国开展沙漠化研究与防治已有半个多世纪,但沙漠化“局部好转、整体恶化”的局势仍没有好转。目前,有关沙漠化的研究主要集中在沙漠化过程自然强度与沙漠化土地类型的判定或评价方面,没有综合考虑到沙漠化自然过程的致灾能力与生态环境、社会经济发展间的相互作用,也未全面考虑到沙漠化灾害对生态环境、人类社会造成的损失。沙漠化是在人地关系不协调产生的典型灾害风险事件,生态风险评价为沙漠化研究提供了新的思路和研究方法。科尔沁沙地是我国北方农牧交错区沙漠化最为严重且生态环境脆弱的地区之一。本文以科尔沁沙地沙漠化典型地区奈曼旗为研究区,对以下三方面内容进行了研究并得到了如下结论。(1)奈曼旗沙漠化时空演变特征对奈曼旗1980、1990、2000和2013年Landsat TM遥感影像进行目视解译后统计获得不同时段不同程度沙漠化土地面积。结果显示,1980-2013年,奈曼旗土地沙漠化经历了逆转-发展-逆转的过程。1980-1990年,沙漠化逆转,沙漠化总面积减少了207.58km2;1990-2000年,沙漠化轻度发展,沙漠化土地面积增加了60.25 km2;1990-2000年,沙漠化明显逆转,沙漠化土地面积共减少了671.92 km2。空间上,1980-1990年,沙漠化土地向西北方向扩展,并且中部及中东地区未沙漠化土地开始发展成沙漠化土地;1990-2000年,北部地区的沙漠化土地开始逆转,但是中部地区未沙漠化土地发展为沙漠化;2000-2013年,中部地区逆转成未沙漠化土地,大部分土地转化成低等级的沙漠化。(2)奈曼旗沙漠化灾害风险评价根据自然灾害风险形成原理,从沙漠化灾害风险机理角度出发,本文构建了沙漠化灾害风险概念框架,在熵组合权重法、模糊综合评价法、综合加权评价法、最优分割法和格网GIS等方法的支持下、基于遥感影像、气象数据、实测数据和社会经济统计数据,从沙漠化灾害风险危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力四个方面选取指标,实现了奈曼旗沙漠化灾害风险评价模型的构建,并对奈曼旗沙漠化灾害风险进行评价与区划。结果显示:高灾害风险地区面积比最高,占整个研究区面积28%,以“S”形分布在研究区;其次是中度灾害风险地区,占研究区面积的23%,以“S”形分布在研究区;低灾害风险地区面积占研究区21%,主要分布在研究中西部地区和西南部地区;极高灾害风险地区面积比也高达18%,分布于东北部地区;极低灾害风险地区则占10%,主要分布在研究中西部地区和西南部地区。(3)奈曼旗生态风险评价以区域灾害系统论、自然灾害风险理论、景观生态学理论为基础,以野外采样、室内测试分析及“3S”技术为手段,融合“天基-地基-空基”多源数据,通过DPSIR模型原理及沙漠化影响因子的作用机理,建立了沙漠化生态风险概念模型,并在此基础上筛选了沙漠化生态风评价指标,利用突变级数法对奈曼旗沙漠化生态风险单因子进行评价,借助综合加权评价法对奈曼旗沙漠化生态风险进行了综合评价。结果显示:1980-2013年,奈曼旗沙漠化生态风险驱动力、压力、状态和响应因子有明显的提升趋势、影响因子有明显的削弱趋势;1980-2013年,奈曼旗沙漠化生态风险总体呈减小趋势,其中极高沙漠化生态风险的面积由457.96 km2减小至48.31 km2,高风险由2724.59 km2下降至780.04 km2,说明奈曼旗经过三十多年的发展,该地区生态环境治理已初见成效。奈曼旗沙漠化生态风险等级重心转移空间分布图显示,沙漠化生态风险重心的空间分布由东到西依次为“低风险→中风险→极低风险→高风险→极高风险”,这与沙漠化的空间分布具有趋同效应。(4)在研究中深刻认识到,选择研究区为县域尺度时,应采用实地抽样调查等方法对基础数据进行完善,同时选择更完善的空间展布模型算法,实现社会经济数据的精细化。对区域性沙漠化的形成机理研究,要进行深层次的系统内部的动力机制研究。实证研究过程采用完善的灾损数据,提高模型的科学性和可信性,以提高研究成果的指导作用。
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【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X826

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