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基于遥感和GIS技术的生态承载力评价的解决方案

基于遥感和GIS技术的生态承载力评价的解决方案
该方案利用Landsat TM/ETM+ 等遥感影像数据及统计年鉴数据,建立了生态承载力评价指标体系。利用遥感和GIS技术对主要指标(如NDVI 指数等)进行空间数据分析处理,通过主成分分析法筛选指标、层次分析法(AHP)获得各指标权重,从定性和定量的角度分析研究区生态承载力,并提出实现该区良性发展的对策与措施。

1.引言

    生态承载力的概念最早来自于生态学。 1921 年, Park Burgess 在生态学领域中首次应用了生态承载力的概念,即在某一特定环境条件下(主要指生存空间、营养物质、阳光等生态因子的组合),某种个体存在数量的最高极限。生态承载力是生态系统整体水平的主要特征之一,其定量分析已成为生态环境管理和区域可持续发展决策的有效依据。

    该方案利用 Landsat TM/ETM+  等遥感影像数据及统计年鉴数据,建立了生态承载力评价指标体系。利用遥感和 GIS 技术对主要指标(如 NDVI  指数等)进行空间数据分析处理,通过主成分分析法筛选指标、层次分析法(AHP)获得各指标权重,从定性和定量的角度分析研究区生态承载力,并提出实现该区良性发展的对策与措施。具体技术路线图如下:

1  生态承载力评价技术路线

2.数据准备及预处理

    数字高程模型(digital elevation modelDEM)数据;土壤类型数据。

    植被覆盖度以多年归一化植被指数(NDVI)求平均计算得到,公式如下:

    式中:f 为多年旬平均植被覆盖度;NDVI 为多年旬平均归一化植被指数;NDVImaxNDVImin分别多年旬平均 NDVI 的最大值和最小值。

    气象数据包括年均降水量、年均气温等,通过气象站多年数据求平均,借助 ANUSPLIN4.36 件完成插值工作;人口密度、经济密度和 GDP 密度等数据来自统计年鉴。所有数据均栅格化为 1 km

3.研究方法

    3.1 评价指标的选择

    评价体系包括 3 个指标:资源环境指标、生态弹性力指标和人类社会影响力指标。资源环境指标包含人均耕地面积、人均草地面积、人均林地面积、人均粮食占有量、人均水域面积和人均牲畜占有量;生态弹性力指标由平均海拔、起伏度、年均气温、年均江水、景观多样性指标、平均植被覆盖度、草地植被覆盖度和水域面积比构成;人类社会影响力指标包括草地放牧超载率、年造林面积、人均居民地面积、劳动力比重、经济密度和人口密度等。

    3.2 指标归一化处理

    在进行总体评价之前,  由于原始指标数据间存在的量纲不同,  需要指标间各数量级差异。本研究使用极差正规化法,  对第 i 个评价值进行极差正规化处理:

    通过计算后,  将原始数据有效归一化在[ 0, 1]  之间,  使离散度具有一致性。

    3.3 因子筛选和权重确定

    采用主成分分析筛选指标、AHP 确定综合评价指标的权重。首先,根据各主成分的贡献率,确定各主成分之间的重要性。依据层次分析法 1-9 的重要性标度方法,对各主成分的评比给出数量标度。然后,利用统计软件通过 AHP 计算出各评价指标的权重并检验权重的合理性。

    3.4 基于生态健康的生态承载力模型

    根据各评价指标及其权重,参照状态空间法,建立研究区生态承载力的数学模型,计算研究区每个像元的承载力指数,计算公式如下:

4.模拟结果的应用

    基于以上分析,得到研究区生态承载力评价的模拟结果,该结果可为以下分析提供支持:

    (1)研究区生态承载力分级

    (2)研究区资源环境承载力评价

    (3)研究区生态弹性力评价

    (4)研究区人类社会影响力评价

    (5)研究区基于生态健康的生态承载力综合分析评价

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