内蒙古林业生物灾害风险评估与区划
发布时间：2021-02-15 19:32
本文以内蒙古自治区为研究对象,基于区域灾论理论框架,运用风险等值线法、多指标综合评价法和VSD脆弱性评价模型等手段,从致灾因子危险性和承灾体脆弱性两个维度揭示林业生物灾害风险内涵,构建包含自然和人为共16个因子在内的评估指标体系,并以旗县为基本评价单元,开展区域尺度上的林业生物灾害风险评价和分区。研究结果表明:（1）2002-2016年内蒙古林业有害生物发生程度时间变化规律表现为发生种数上升,而发生面积缓慢下降;空间分布规律表现为:林业病害发生程度严重区域分布在呼伦贝尔市东部、通辽市南部、鄂尔多斯市中西部和乌兰察布市东北部地区。林业虫害发生区域分布最广,总体上分布在内蒙古东南和西南部地区。林业鼠害高发区域主要分布在鄂尔多斯市、锡林郭勒盟、阿拉善盟和巴彦淖尔市。（2）内蒙古林业有害生物灾害致灾因子危险性和承灾体脆弱性空间分布规律均呈现出东部地区>西部地区>中部地区。采用自然断点法将致灾危险程度和承灾体脆弱程度评价结果划分为五个等级,致灾危险程度划分成危险性高、较高、中等、较低和低五个等级,各等级区面积所占比例为0.13%、50.53%、10.01%、23.72%和15.61%...
【文章来源】：内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区位置图
系的层次框架图；第二步，分析要素间的关系，运用 1~9 标度要性分别进行两两比较，构建指标和要素层的判断矩阵；第三判断矩阵一致性检验；最后，计算组合权重系数。险等值线法般用事件发生概率及其后果严重度来评价，即可表示为：R = F（p，s）p 代表风险发生的概率，s 代表后果严重度。 所示，图中风险曲线上的任何一点对应的 X 轴表示风险发生严重度，与 X 轴和 Y 轴围成的面积表示风险水平大小。以曲险水平大小用矩形 F1、F2、F3的面积来表示，可以看出，这 即 A、B、C 三点的风险为同一水平。同理，在曲线上的所有点。进一步假定图 3 中 A、B、C 确定的风险等值线为风险等级两个区域，等值线以上风险较等值线一下高。由此可以推导出 A = B = C > E。
图 5 内蒙古林业生物灾害风险评估指标体系Fig.5 Risk assessment index system for forest disaster in Inner Mogonlia然科学领域认为脆弱性是系统由于灾害等不利影响而遭受损害的程度对林业生物灾害而言，同等致灾强度下，损害程度会因承灾体脆弱性出较大的差异，承灾体脆弱性越大，受害可能性、损害程度越大，反有关脆弱性研究方法的研究，Polsky 等学者在美国公共空间计划整合，发展了基于“暴露－敏感－适应”的 VSD 脆弱性评价整合模型。该分解为暴露度、敏感性和适应能力 3 个维度，用“方面层－指标层－进、细化的方式组织评价数据。具有较高的实用价值，可以揭示自然双重影响[83-86]。此，本研究引入 VSD 生态脆弱性评价模型框架，从暴露度、敏感性和维度去分析林业生物灾害承灾体脆弱性内涵特征。其中暴露度是指森
【参考文献】：
期刊论文
[1]欧盟林业有害生物防治管理的研究与启示[J]. 何力立,徐平. 环境保护. 2018(Z1)
[2]3S技术在森林病虫害监测预警中的应用与展望[J]. 吴朝辉,肖志高. 测绘与空间地理信息. 2018(02)
[3]红火蚁入侵安徽沿淮地区的风险分析及防控对策[J]. 鲍小莉. 植物检疫. 2018(01)
[4]基于遥感与GIS的青藏高原典型电网工程生态环境敏感性分析[J]. 曾业隆,周全,江栗,张扬建,俎佳星,谭伟. 中国环境科学. 2017(08)
[5]MaxEnt模型下的外来入侵种香丝草在中国的潜在分布区预测[J]. 谢登峰,童芬,杨丽娟,何兴金. 四川大学学报(自然科学版). 2017(02)
[6]红棕象甲在江西省的风险性分析及防控管理对策[J]. 王欽召,曾菊平. 植物检疫. 2017(02)
[7]基于VSD框架的半干旱地区社会—生态系统脆弱性演化与模拟[J]. 陈佳,杨新军,尹莎,吴孔森. 地理学报. 2016(07)
[8]锡林郭勒盟草原雪灾社会影响评价[J]. 董振华,张继权,佟志军,阿荣. 自然灾害学报. 2016(02)
[9]有害生物风险分析研究概述[J]. 吕飞,杜予州,周奕景,杨文晏. 植物检疫. 2016(02)
[10]全力推进林业有害生物社会化防治进程[J]. 周江山,赵文武,徐继峰. 吉林林业科技. 2016(01)
博士论文
[1]基于风险区划的中国森林保险区域化发展研究[D]. 王华丽.北京林业大学 2011
[2]气象因素对黑龙江省三种病虫害的影响及预测预报[D]. 张福丽.东北林业大学 2009
[3]我国林业生物灾害管理的经济学分析与对策研究[D]. 闫峻.北京林业大学 2008
硕士论文
[1]基于生产条件变化的河北省小麦玉米两熟生物灾害风险管理研究[D]. 徐芳.河北农业大学 2012
[2]基于政府层面的黑龙江省森林资源灾害管理研究[D]. 陈文君.东北林业大学 2011
[3]基于气候变化的林业生物灾害风险管理研究[D]. 肖俊豪.兰州大学 2010
[4]内蒙古锡林郭勒盟草原雪灾灾情评价与等级区划研究[D]. 董芳蕾.东北师范大学 2008
本文编号：3035420
【文章来源】：内蒙古农业大学内蒙古自治区
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区位置图
系的层次框架图；第二步，分析要素间的关系，运用 1~9 标度要性分别进行两两比较，构建指标和要素层的判断矩阵；第三判断矩阵一致性检验；最后，计算组合权重系数。险等值线法般用事件发生概率及其后果严重度来评价，即可表示为：R = F（p，s）p 代表风险发生的概率，s 代表后果严重度。 所示，图中风险曲线上的任何一点对应的 X 轴表示风险发生严重度，与 X 轴和 Y 轴围成的面积表示风险水平大小。以曲险水平大小用矩形 F1、F2、F3的面积来表示，可以看出，这 即 A、B、C 三点的风险为同一水平。同理，在曲线上的所有点。进一步假定图 3 中 A、B、C 确定的风险等值线为风险等级两个区域，等值线以上风险较等值线一下高。由此可以推导出 A = B = C > E。
图 5 内蒙古林业生物灾害风险评估指标体系Fig.5 Risk assessment index system for forest disaster in Inner Mogonlia然科学领域认为脆弱性是系统由于灾害等不利影响而遭受损害的程度对林业生物灾害而言，同等致灾强度下，损害程度会因承灾体脆弱性出较大的差异，承灾体脆弱性越大，受害可能性、损害程度越大，反有关脆弱性研究方法的研究，Polsky 等学者在美国公共空间计划整合，发展了基于“暴露－敏感－适应”的 VSD 脆弱性评价整合模型。该分解为暴露度、敏感性和适应能力 3 个维度，用“方面层－指标层－进、细化的方式组织评价数据。具有较高的实用价值，可以揭示自然双重影响[83-86]。此，本研究引入 VSD 生态脆弱性评价模型框架，从暴露度、敏感性和维度去分析林业生物灾害承灾体脆弱性内涵特征。其中暴露度是指森
【参考文献】：
期刊论文
[1]欧盟林业有害生物防治管理的研究与启示[J]. 何力立,徐平. 环境保护. 2018(Z1)
[2]3S技术在森林病虫害监测预警中的应用与展望[J]. 吴朝辉,肖志高. 测绘与空间地理信息. 2018(02)
[3]红火蚁入侵安徽沿淮地区的风险分析及防控对策[J]. 鲍小莉. 植物检疫. 2018(01)
[4]基于遥感与GIS的青藏高原典型电网工程生态环境敏感性分析[J]. 曾业隆,周全,江栗,张扬建,俎佳星,谭伟. 中国环境科学. 2017(08)
[5]MaxEnt模型下的外来入侵种香丝草在中国的潜在分布区预测[J]. 谢登峰,童芬,杨丽娟,何兴金. 四川大学学报(自然科学版). 2017(02)
[6]红棕象甲在江西省的风险性分析及防控管理对策[J]. 王欽召,曾菊平. 植物检疫. 2017(02)
[7]基于VSD框架的半干旱地区社会—生态系统脆弱性演化与模拟[J]. 陈佳,杨新军,尹莎,吴孔森. 地理学报. 2016(07)
[8]锡林郭勒盟草原雪灾社会影响评价[J]. 董振华,张继权,佟志军,阿荣. 自然灾害学报. 2016(02)
[9]有害生物风险分析研究概述[J]. 吕飞,杜予州,周奕景,杨文晏. 植物检疫. 2016(02)
[10]全力推进林业有害生物社会化防治进程[J]. 周江山,赵文武,徐继峰. 吉林林业科技. 2016(01)
博士论文
[1]基于风险区划的中国森林保险区域化发展研究[D]. 王华丽.北京林业大学 2011
[2]气象因素对黑龙江省三种病虫害的影响及预测预报[D]. 张福丽.东北林业大学 2009
[3]我国林业生物灾害管理的经济学分析与对策研究[D]. 闫峻.北京林业大学 2008
硕士论文
[1]基于生产条件变化的河北省小麦玉米两熟生物灾害风险管理研究[D]. 徐芳.河北农业大学 2012
[2]基于政府层面的黑龙江省森林资源灾害管理研究[D]. 陈文君.东北林业大学 2011
[3]基于气候变化的林业生物灾害风险管理研究[D]. 肖俊豪.兰州大学 2010
[4]内蒙古锡林郭勒盟草原雪灾灾情评价与等级区划研究[D]. 董芳蕾.东北师范大学 2008
本文编号：3035420
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