典型喀斯特地区石漠化演变关键因子阈值研究与预警分析

发布时间：2017-05-18 06:17

  本文关键词：典型喀斯特地区石漠化演变关键因子阈值研究与预警分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：喀斯特石漠化是我国西南地区最严重的生态环境问题,造成地表水土流失,岩石裸露,生态系统调蓄水源的能力不断减弱、旱涝灾害频发。喀斯特石漠化地区人口-资源-环境三者之间的尖锐矛盾,已成为贵州山区生态保护、建设与可持续发展的主要障碍。文章以关岭—贞丰花江示范区为依托,基于Logistic回归模型,研究分析了石漠化演变关键因子的阈值,并建立了石漠化演变关键因子阈值的等级划分,达到对石漠化预警的作用。这对石漠化演变机理的研究、探索更加有效的石漠化治理方式、防治石漠化发生、加快喀斯特地区石漠化生态环境的修复与改善、促进喀斯特地区的发展及实现喀斯特地区资源开发利用与生态环境保护具有一定的理论意义与实际效益,为喀斯特石漠化演变研究提供一定的数据依据。贵州喀斯特石漠化地区的生态环境的研究已经成为了贵州省生态保护、生态建设的主要内容,石漠化这一生态环境现象也成为了生态与社会可持续发展的主要障碍。如何开展治理石漠化,保障喀斯特地区生态环境安全已经越来越受到学术界和国家的高度重视。在喀斯特地区这一环境背景下,探究分析石漠化演变关键因子对石漠化的影响是必要的。文章从一个新的研究方向出发,以石漠化演变关键因子阈值作为研究目标,结合现有的研究理论,通过数学模型与数值分析,依托研究区,分析确定了石漠化演变关键因子,通过Logistic回归模型的构建,确定了研究区石漠化演变关键因子的阈值,并建立了阈值划分等级,并通过2010年与2013年石漠化面积统计值验证了以石漠化演变关键因子阈值等级划分的石漠化面积精度。主要研究结果有:(1)综合分析了现有生态环境阈值的研究成果,选择典型的喀斯特石漠化地区,以“3S”为技术手段,借助文献资料,结合地面调查,确定了以五个影响石漠化演变关键因子为研究对象,分别是基岩裸露率、植被覆盖度、坡度、土地垦殖率、人为干扰度指数,并借助Logistic回归模型,以基岩裸露率为判断依据,对其余四个因子进行了Wald值统计检验。检验结果表明,这四个关键因子对石漠化均有显著程度的影响;(2)建立含哑变量的Logistic回归模型,通过对样本数据进行Logistic回归遍历,计算每个因子对石漠化发生变化影响的危险度与相对危险度,以此作为石漠化演变关键因子阈值的分析指标,结合数值分析,最终确定了石漠化演变关键因子的阈值。其中,植被覆盖度为35%、50%、75%;坡度为15°、25°、35°;土地垦殖率为0.35、0.55、0.85;人为干扰度指数为0.45、0.65、0.8;(3)依据石漠化等级划分依据,进行了石漠化演变关键因子阈值的等级划分,划分结果为轻度阈值、中度阈值与强度阈值三类等级。各因子值小于轻度阈值,为无石漠化;大于轻度阈值小于中度阈值为轻度石漠化;大于中度阈值小于强度阈值,为中度石漠化;大于强度阈值,为强度石漠化;(4)在阈值等级划分基础上,通过决策树分类,模拟了2010年与2013年研究区石漠化分类图,并以实际的石漠化分类图验证了分类结果的精度。结果表明,按照阈值等级判定的石漠化类型,无石漠化的判定精度为84.5%;轻度石漠化的判定精度为74.5%,中度石漠化的判定精度为83.5,强度石漠化的判定精度为72.5%。总体来讲,石漠化演变关键因子阈值具有一定的有效性。并以此对石漠化演变关键因子阈值在石漠化预警中的作用进行了分析。
【关键词】：石漠化 关键因子 Logistic模型 阈值 预警
【学位授予单位】：贵州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X171.1
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1 序言11-18
• 1.1 研究的背景与意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 研究内容、方法与技术路线15-17
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 研究方法16-17
• 1.3.3 技术路线17
• 1.4 拟解决的关键问题17-18
• 2 研究区概况与石漠化18-21
• 2.1 研究区概况18-20
• 2.1.1 研究区自然环境18-19
• 2.1.2 研究区社会经济19-20
• 2.2 研究区石漠化背景及典型性分析20-21
• 2.2.1 研究区石漠化背景分析20
• 2.2.2 研究区典型性与代表性20-21
• 3 石漠化演变关键因子选择与数据处理21-30
• 3.1 石漠化演变关键因子的分析21
• 3.2 石漠化演变关键因子21-23
• 3.2.1 基岩裸露率21-22
• 3.2.2 植被覆盖度22
• 3.2.3 坡度22-23
• 3.2.4 土地垦殖率23
• 3.2.5 人为干扰度指数23
• 3.3 数据的获取与处理23-30
• 3.3.1 数据的获取23-24
• 3.3.2 数据的处理24-30
• 4 基于Logistic回归模型的石漠化演变关键因子阈值计算及等级划分30-39
• 4.1 Logistic回归模型30-31
• 4.1.1 模型的原理和方法30-31
• 4.1.2 Logistic回归的概率公式31
• 4.2 石漠化演变关键因子阈值计算31-38
• 4.2.1 Wald统计量的检验31-32
• 4.2.2 确定石漠化演变关键因子阈值的遍历范围和步长32-33
• 4.2.3 构造哑变量并建立Logistic回归模型33-34
• 4.2.4 计算石漠化演变关键因子阈值34-38
• 4.3 石漠化演变关键因子阈值的等级划分体系38-39
• 4.3.1 阈值分析38
• 4.3.2 石漠化等级划分依据38-39
• 4.3.3 石漠化演变关键因子阈值等级划分体系39
• 5 石漠化演变关键因子阈值的验证与分析39-43
• 5.1 验证方法39-40
• 5.2 验证结果与分析40-42
• 5.3 预警分析42-43
• 6 结论与讨论43-45
• 6.1 结论43-44
• 6.2 讨论44-45
• 参考文献45-48
• 致谢48-50
• 研究生期间发表论文及获奖情况50-51
• 附件51-58

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