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基于最小覆盖集模型的天目山自然保护区选址研究

发布时间:2017-06-25 20:21

  本文关键词:基于最小覆盖集模型的天目山自然保护区选址研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:自然保护区对于生物多样性的保护具有至关重要的作用。从2008年到2011年,十个经济大国中就有八个国家的濒危物种数增加了,并且其中六个国家的陆地保护区占总陆地面积的比重减少了。这说明随着经济的发展、人口增多,对土地的需求越来越大,现有的保护区并不能很好地保护濒危物种,保护区的扩建存在可能性。为了提高保护区对物种的保护力度,除了完善现有保护区的管理措施外,保护区的扩建是行之有效的方法。本论文以天目山国家级自然保护区为研究对象,对现有保护区边界5公里缓冲区内的地块进行研究,分析哪些地块适宜作为天目山保护区扩建的优先考虑对象。论文基于Marxan软件的最小覆盖集模型,结合QGIS的空间分析功能并加入坡度这一空间约束到最小覆盖集的目标函数中,对研究区域进行选址分析。为了方便土地购置与管理,需要将研究区划分成较小的地块单元。综合考虑计算机运行效率与便于管理的地块尺寸,论文将研究区划分成200m×200m的正方形地块单元共4470个(缓冲区边缘地块单元为不规则图形),并且论文还将研究区划分为边长200米的正六边形地块单元1749个进行选址分析,对比不同地块划分形状的选址结果。本文将最小覆盖集模型应用到选址分析中,该模型是在满足约束条件的前提下,使目标函数最小的一种整数规划模型,即在满足物种保护目标的前提下,使得保护区建设成本(Cost)最小。本文认为在选址过程中应充分考虑地形。坡度大的地块,地势陡峭,通常人类活动影响小,人为干扰少,适宜作为保护区的天然屏障。同时,城市用地竖向规划规范CJJ83-99文件规定城市道路用地的坡度不得大于8%,即7.2°,居住用地最大坡度不得超过25%,即22.5°,公共设施用地最大坡度不得超过20%,即18°。可见坡度大的土地上,建筑物较少,相对的土地购置费用较低。因此论文将坡度这一空间约束引入最小覆盖集模型目标函数的Cost因子中。另外设置参数α,用于平衡地块面积与坡度值对cost值的影响,意在使选址结果中的地块单元综合考虑地块面积与坡度值对cost值的影响,使得选址结果中选取的地块不仅面积尽量小(即地块数量少)而且选取的地块平均坡度尽量高。论文通过对比分析各a值的选址结果,选择α=0.7143作为合适的权重因子。用此α值对研究区域进行选址分析,得到的结果既满足保护大多数物种的要求,又能降低土地购买、管理和维护的成本。确定较优的α值(0.7143)作为权重后,文章还选取不同的边界长度修正(BLM)值进行选址计算,使得选取的地块比较紧凑,不仅能保证保护区的连续性,而且便于地块的购买与维护,作为管理者和开发者扩建天目山自然保护区的参考可行性比较高。本文利用R语言编程实现了选址和出图的自动化。最后文章对选址结果进行详细地分析和总结,阐述本选址研究的不足与可改进之处。另外结合天目山自然保护区现状,对加强物种保护力度、提高管理效率等提出了一些建议。
【关键词】:保护区选址 最小覆盖集模型 坡度 Marxan QGIS
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:X36;P208
【目录】:
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-10
  • 目录10-12
  • 第一章 绪论12-21
  • 1.1 研究背景与研究意义12-14
  • 1.2 国内外研究现状14-19
  • 1.2.1 国外研究现状14-15
  • 1.2.2 国内研究现状15-19
  • 1.3 本文研究工作19-21
  • 1.3.1 研究内容和框架19-20
  • 1.3.2 本文的创新点20-21
  • 第二章 研究区概况及数据准备21-40
  • 2.1 天目山自然保护区概况21-26
  • 2.1.1 保护区地理与资源概况21-22
  • 2.1.2 保护区现状22-23
  • 2.1.3 保护区存在问题23-26
  • 2.2 数据准备26-29
  • 2.2.1 保护区边界数字化与缓冲区分析27-29
  • 2.3 应用软件29-40
  • 2.3.1 QGIS29-30
  • 2.3.2 GRASS GIS30-32
  • 2.3.3 Marxan32-37
  • 2.3.4 R37-40
  • 第三章 模型和方法40-58
  • 3.1 最小覆盖集模型与模拟退火算法40-42
  • 3.1.1 最小覆盖集模型40-41
  • 3.1.2 模拟退火算法41-42
  • 3.2 目标函数与运行参数的设定42-56
  • 3.2.1 两种类型地块单元的划分与数据的汇总42-44
  • 3.2.2 物种保护比例的设定44-45
  • 3.2.3 Cost因子45-52
  • 3.2.3.1 坡度分析45-47
  • 3.2.3.2 Cost因子的公式47-48
  • 3.2.3.3 权重因子α值的选取与计算结果48-52
  • 3.2.4 BLM值的选取与计算结果52-56
  • 3.3 选址自动化56-58
  • 第四章 结论和展望58-61
  • 4.1 结论58-59
  • 4.2 展望59-61
  • 4.2.1 本文研究不足不处59
  • 4.2.2 发展建议59-61
  • 参考文献61-64
  • 后记64-65
  • 附录65-75

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本文编号:483450

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