基于GIS的生态脆弱区林地生态适宜性研究
基于GIS的区域生态功能红线划分
摘要：生态保护红线是指生态空间范围内具有特殊重要生态功能、必须强制严格保护的区域以及生态环境敏感区 和脆弱区等区域划定的严格管控边界，是区域生态安全的底线。以吉林省为例，基于生态系统服务重要性评估和生态 敏感性评估，通过识别去区域生态保护关键区域，划定吉林省生态保护红线区，为吉林省生态保护红线的划定提供思 路和方法。划定吉林省生态保护红线区总面积为 ６．３８万 ｋｍ２（扣除重复面积），占全省总面积的 ３４．０４％，分为 ５类， 分别是水源涵养红线区、水土保持红线区、生物多样性维持红线区、防风固沙红线区、水土流失红线区。 关键词：生态保护红线；生态保护关键区域；生态系统服务重要性评估；生态敏感性评估；划分 中图分类号：Ｘ３２１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０１９）０６－０２６３－０４
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随着全球和地区社会经济发展以及人类对自然生态系统 开发强度的不断增大，人类开发利用自然生态系统的强度越 来 越 大 ［１］，受 人 类 影 响 的 生 态 系 统 面 积 迅 速 增 加，生 态 系 统 的结构和功能受到破坏，导致区域关键生态过程紊乱和生态 完整性破损。我国环境监管仍存在着法制基础薄弱、相关制 度执行不到位、监管能力滞后、信息不够透明等一系列问题亟 待解决［２］。在此背 景 下，划 定 生 态 保 护 红 线，落 实 生 态 保 护 红线边界，有序推进划定工作具有重要意义。通过划线、落地 和严守生态红线，对区域特殊生态服务功能价值以及生态敏 感性极高的区域进行严格的保护和修复，防止规模大、高强度 的工业化和城镇化开发对生态区域的侵占和破坏 。 ［３］
收稿日期：２０１７－１１－２８ 基金项目：吉林省科技可行性研究项目（编号：吉环科字第 ２０１４－０５
如何利用地理信息系统进行生态环境评估
如何利用地理信息系统进行生态环境评估地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种利用计算机技术进行空间数据收集、存储、管理、分析和展示的工具。
在如今环境污染日益严重的背景下，如何利用GIS进行生态环境评估成为了一项重要的任务。
本文将探讨如何利用GIS进行生态环境评估，并展开讨论。
首先，GIS可以提供各种环境因素的空间位置和分布信息。
通过收集和整理环境因素（如气象数据、遥感影像、土地利用信息等）的GIS数据，我们可以建立环境因子的数据库。
利用GIS软件，我们可以将这些数据进行叠加分析，了解环境因子的空间分布和相互关系。
例如，我们可以通过分析气象数据和土地利用信息，评估某个地区的气候特征对生态环境的影响程度。
这种空间分析可以帮助我们更好地理解生态环境的变化和演化。
其次，GIS可以进行生态敏感性评估。
生态敏感性评估是评估一个区域内某种自然要素（如动植物、湿地、水资源等）对环境变化的敏感程度。
借助GIS，我们可以将不同要素的空间分布数据与环境因素数据相结合，从而对环境条件对生态要素的影响程度进行量化分析。
例如，我们可以通过分析湿地空间分布数据和水质数据，来评估湿地对水质污染的敏感程度。
这样的评估结果可以为环境保护和生态恢复提供科学依据。
此外，GIS还可以进行生态风险评估。
生态风险评估是评估某种人为活动或自然灾害对生态系统的潜在影响和风险程度。
利用GIS，我们可以将人类活动和自然灾害的数据与环境要素数据进行空间分析，得出可能造成生态系统损害的区域和程度。
例如，我们可以通过分析土地利用数据和自然灾害数据，来评估某个区域内土地规划对自然灾害风险的影响程度。
这样的评估可以帮助政府和决策者制定相应的风险管理和生态保护措施。
此外，GIS还可以进行环境影响评估。
环境影响评估是评估某种人类活动对环境的直接或间接影响，并提供相应的环境保护措施。
通过将环境要素的数据与人类活动的数据进行空间分析，我们可以了解人类活动对环境的影响程度，评估环境影响的大小和范围。
基于遥感和GIS技术的生态环境脆弱性评估模型研究
基于遥感和GIS技术的生态环境脆弱性评估模型研究发表时间：2020-06-11T16:28:58.937Z 来源：《基层建设》2020年第5期作者：李玉桂[导读] 摘要：通过新兴的遥感技术和地理信息系统技术，获取相关的影像数据、环境监测数据，在这些数据的基础上，建立评估指标体系，确定环境脆弱性评估指标权重。
中国煤炭地质总局航测遥感局陕西西安 710199摘要：通过新兴的遥感技术和地理信息系统技术，获取相关的影像数据、环境监测数据，在这些数据的基础上，建立评估指标体系，确定环境脆弱性评估指标权重。
本文结合所研究地区的生态敏感性，生态性和压力性各方面因素进行生态环境脆弱性评估，构建脆弱性评估模型，通过该模型对生态环境特点进行分析。
关键词：生态环境脆弱性评估模型；遥感技术；地理信息系统引言目前，我国关于生态环境脆弱性的研究成果非常多，有着赵跃龙，赵艺星等前辈在脆弱生态环境方面奠定了研究基础，随着研究的深入，又带给学者新一轮的关于环境研究的思考。
在研究的初级阶段，学者通常局限于县级市级的行政单元，利用遥感影像提取出植被覆盖率和生长状况的数据值，虽然这种方法能够快速准确的完成模型构建，但是评价的因子选择比较单一，所以在本阶段，采用了遥感技术和地理信息系统技术相结合的手法，能够快速提取多种反映生态环境脆弱性的指标因子，利用层次分析法，得到各种指标因素的权重，来完成生态环境脆弱性模型。
1.生态环境脆弱性的简介1.1基本概念在现有社会经济和技术水平的基础上，人类所处的生态环境，已经退化到无法维持人类利用和发展的阶段时，就便称之为脆弱生态环境。
脆弱生态环境的形成是和当地人类的生产活动，历史发展过程，当地原本自然条件密切相关的。
脆弱生态环境也会对自然生态、社会生活、经济发展状况等方面产生重大影响。
1.2生态环境脆弱性的相关表现以福州地区为例，福州地区的气候条件多变，水热资源丰富，该地区的生态环境脆弱性主要表现在水土流失严重、河道洪涝灾害频繁、沿海地区干旱等问题。
基于GIS的用地适宜性评价
基于GIS的用地适宜性评价
基于地理信息系统（GIS）的用地适宜性评价是指通过收集、整理和
分析具有空间属性的地理、环境、社会经济和土地资源等数据，结合专家
知识和经验，对特定地区的用地进行评价和分析，确定其适宜的用途类型，从而实现合理规划、科学利用和可持续发展。
用地适宜性评价的目的是在综合考虑自然环境条件、经济发展需求、
社会资源利用和环境保护要求等因素的基础上，确定区域内不同用途的用
地适宜性，为决策者提供科学的决策依据，确保土地的可持续利用和健康
发展。
用地适宜性评价的过程主要包括以下几个步骤：
1.数据收集：收集地理、环境、社会经济和土地资源等数据，包括地
形地貌、水文水资源、气候环境、土壤类型、土地利用现状、人口分布等。
2.数据整理和处理：对收集到的数据进行整理和处理，包括数据清洗、数据转换、数据插值等，以确保数据的一致性和准确性。
3.评价指标选取和权重确定：根据评价目标和评价对象的特点，选取
适宜的评价指标，如土地承载力、土地利用强度、生态环境适应性等，并
确定各指标的权重，以反映其对评价结果的相对重要程度。
4.空间分析和模型构建：利用GIS工具，将数据按照空间关系进行分析，包括空间叠加、缓冲区分析、属性查询等，构建用地适宜性评价模型，以模拟不同因素对用地适宜性的影响。
5.评价结果分析和展示：根据模型的计算结果，对用地适宜性进行评价和分析，确定不同区域的用地适宜性等级，同时利用GIS技术将结果以可视化形式展示，包括制作适宜性图、统计图表等。
1.空间分析能力强：GIS可以处理具有空间属性的数据，能够分析不同因素在空间上的分布和关系，从而帮助评价人员更好地理解用地适宜性的空间特征和变化趋势。
GIS实验报告：生态敏感性综合评价
《建筑与规划数字技术(2)》课程实验综合实验报告专业名称：城乡规划课程名称：建筑与规划数字技术(2)开课学院：重庆大学建筑城规学院实验室：建筑城规学院计算机实验室学生姓名：王迪沈恩穗指导教师：实验时间：重庆大学建筑城规学院课程名称建筑与规划数字技术(2) 实验项目名称生态敏感性综合评价实验项目类型验证演示综合设计其他指导教师韩贵锋成绩√教师评语教师签名：年月日一、实验目的以重庆某县为例，在对生态敏感性分析的基础上，进行县域的空间管制分区。
通过练习，掌握以下几个方面的基本原理并熟练在ArcGIS环境下的实现矢量和栅格的坐标转换，基于DEM的坡度和地形起伏度的计算，栅格数据的重分类，带权重的空间叠加方法。
二、实验内容县域生态敏感性评价时需要考虑多个要素。
首先，单要素出发，依据对建设的适应性或者对生态环境的保护的重要性出发，进行单要素评估区划。
其次，根据重要性权重进行空间叠加，再对综合评价结果进行分区，结合总规编制的要求，提出管制分区及管制措施。
结合地形和行政区划图对综合叠加结果进行说明，重点说明敏感区评价与空间管制的关系，以及评价结果如何引用到县域城乡规划之中。
结合评价结果说明县域未来发展的方向。
三、实验方法：(使用方法及操作步骤)单因素评价-------确定权重--------综合叠加1.导入文件shp，找到地形的经纬度，在网站上找到四张dem图片，导入。
2.使用mosaic to new raster工具,把四张dem图拼贴在一起。
点击生成的图层，右键data, export data。
3.使用project 工具转化平面坐标系，分辨率默认30米。
4.在工具箱里搜索。
Mask，使用extract mask,第一个下拉菜单加入生成的图层，第二个下拉菜单选择shp，保存输出。
5.使用Special analyst工具，在里面选择surface analysis, slope生成坡度图。
6.打开新生成的坡度图的属性表，点击classify,reclassify,将数据分成四个级别。
基于GIS技术与层次分析法的生态适宜性评价
基于GIS技术与层次分析法的生态适宜性评价摘要：生态适宜性评价需考虑众多影响因素，以GIS为研究工具，利用其强大的空间分析能力，弥补传统景观规划中在此方面能力不足的弱点。
相比等权叠加法，通过层次分析法赋值权重，能够弱化权重赋值过于主观的不足。
在此基础上提出以GIS为应用平台，通过层次分析法赋值因子权重的方法，以评价场地生态适宜性。
关键词：生态适宜性评价GIS 层次分析法1.引言人类社会高速发展，带来了举世瞩目的成就，但随之而来的是对自然资源的消耗及环境的污染超过其所能承受的平衡限度，对整个生态系统造成了巨大的压力，引起一系列环境生态问题。
人们开始反思人类社会与自然环境的关系，努力寻求两者的协调发展。
景观生态规划在解决生态问题中扮演越来越重要的地位，通过应用景观生态学原理及其他相关学科知识，研究景观格局和生态过程以及人类活动的交互作用，在协调和解决人与自然的矛盾冲突，提出可持续发展的方法及建议[1]。
2.生态适宜性评价的内涵生态适宜性评价是景观生态规划的核心，是在生态调研的基础上，寻求最佳可行的土地有效合理利用方案，根据研究区的自然资源与环境特点，分析区域的生态敏感性以及发展的制约因素，划分资源与环境的适宜性等级，提供合理发展和生态环境建设策略[2]。
生态适宜性评价最早由美国宾夕法尼亚大学McHarg教授提出，将其定义为“由土地具有的水文、地理、地形、地址、生物、人文等特征所决定的，对特定、持续性用途的股友适宜性程度”[3]，联合国粮农组织、美国林业局等组织和机构也作出不同的定义。
其内容主要是为最大程度降低人为活动对自然环境的负面影响，对研究区域内的场地进行适宜程度等级评价，并指出适宜用于人为开发利用区域范围和面积。
生态适宜性评价主要应用于以下几大类型：①城乡建设用地评价；②自然保护区选址及评价；③项目选址确定及环境影响评价；④旅游区评价；⑤景观规划。
通过建立生态适宜性的综合评价体系，将研究区域分为最适宜、适宜、基本适宜、不适宜和禁止开发等若干用地等级，并对不同级别提出相应的开发程度要求。
基于最大熵模型和地理信息系统地构叶生态适宜性研究
基于最大熵模型和地理信息系统地构叶生态适宜性研究引言地理信息系统（GIS）和最大熵模型（MaxEnt）是当今生态学研究中常用的工具。
GIS可以对地表信息进行有效的管理和分析，而MaxEnt模型则可以通过输入的环境变量数据预测物种的生态适宜性。
本文将基于这两种工具，对地构叶（Ginkgo biloba）的生态适宜性展开研究。
地构叶是一种古老的落叶乔木植物，拥有漂亮的叶子和枝干，是一种重要的园林树种。
由于生态环境的改变和人为活动的影响，地构叶的种群数量正在逐渐减少。
了解地构叶的生态适宜性对其保护和恢复具有重要意义。
方法1. 数据收集本研究采集了地构叶分布地点的地理坐标信息，并结合卫星影像数据，获取了相关的环境变量数据，如温度、降雨量、海拔高度、土壤类型等。
2. MaxEnt模型MaxEnt模型是一种基于最大熵原理的SDM（种群分布模型），通过最大化信息熵来估计概率分布，以预测物种的分布。
在MaxEnt模型中，我们将环境变量数据和地构叶分布数据作为输入，进行模型训练和预测。
3. GIS空间分析利用GIS软件，我们对地构叶的分布地点进行空间分析，求解出不同地区的适宜性指数，进一步分析其生态环境特征和分布规律。
结果通过MaxEnt模型和GIS空间分析，我们得到了地构叶的生态适宜性分布图。
根据模型预测结果，地构叶在华北地区、长江流域和西南地区拥有较为适宜的生态环境。
在环境因子的影响下，这些地区具有较高的生态适宜性指数，可以为地构叶的生长提供有利条件。
我们还发现，温度、降雨量和土壤类型等环境因子对地构叶的分布具有显著影响。
地构叶更喜欢在温暖湿润的气候环境下生长，对于土壤的适应性也较强。
讨论地构叶的生态适宜性研究对于其保护和恢复具有重要意义。
通过MaxEnt模型和GIS分析，我们能够更好地了解地构叶的生态环境要求和分布规律，为相关保护措施的制定提供科学依据。
我们还发现，一些地理环境条件较差的地区，地构叶的生态适宜性较低。
智慧林业导向下GIS_技术在林业资源管理中的应用
2023年第22期现代园艺智慧林业导向下GIS技术在林业资源管理中的应用靳玉玉（甘肃省洮河生态建设管护中心冶力关林场，甘肃临潭747506）摘要:随着社会的不断发展和科技的进步，智慧林业成为推动林业资源管理与保护的重要战略方向。
在新的发展阶段，GIS技术作为一种强大的信息处理和空间分析工具，在林业资源管理中发挥着不可替代的作用。
探究了智慧林业导向下GIS技术在林业资源管理领域的应用方式，以期为林业资源管理过程提供科学、可靠的数据支持和决策参考。
关键词:智慧林业；GIS技术；森林资源；林业管护地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）技术是一种集成了地理学、地图学、地理信息科学、计算机科学和数据处理技术的跨学科领域，可用于捕获、存储、管理、分析和展示与地理位置相关的数据，使得地理空间信息与非空间属性数据相结合，从而帮助使用者更好地理解地理现象、模式和关系。
在智慧林业导向下，GIS技术作为智慧林业的重要支撑技术，可将其灵活应用于林业资源管理过程中的数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据处理与分析多个关键流程，以提升林业资源管理的效率和质量，实现可持续发展目标。
因此，从林业资源清查、林业空间分析等部分，介绍了GIS技术在林业资源管理中的具体应用步骤，并通过仿真测试验证了本模型的稳定性和数据处理能力，以期构建更加智能、高效、可持续的林业资源管理模式。
1林业资源清查林业资源管理中，林业资源清查是应用GIS技术的第一步。
首先，在GIS中使用多边形、线条或点等形式的绘图工具标定区域边界，明确需要获取的信息内容和清查的地域范围。
其次，收集与林业资源相关的基础数据，包括地形地貌、土壤类型、气候条件、遥感影像数据等，为后续的分析和判断提供依据[1]。
获取林业资源相关的基础数据后，将收集到的各类数据进行整合和处理，剔除数据集中的重复数据，利用平滑技术进行数据去燥，识别和纠正数据中的异常值和错误值，消除异常数据的影响。
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2.1.4 扫描矢量化 将各类原图扫描后，在 ARCGIS 软 件中对此进行数字化处理，获得矢量化文件。 2.1.5 GIS 空间分析 应用 GIS 软件对地形地貌的高 程、坡度、坡向等因素进行分析，提取地形地貌相关数 据。 2.2 林地适宜度评价
林地生态适宜性评价是从生态学的视角，分析区 域开发的有利条件，明确生态环境的制约因素，从而寻 求最佳的土地利用方式和合理的规划方案。决定山地 适宜度的主要因素包括：坡向、坡度、高程、土层厚度、 石砾含量、灌木覆盖度、草本覆盖度和郁闭度。 2.2.1 评价指标 从适宜性的内涵，并考虑到目前国内 外有关评价的各种方法，按照相关指导思想和构建原 则，采用自上而下、逐层分解的方法，把林地生态适宜 性（O）总体水平状况归纳为地形地貌（A1）、土壤（A2） 和植被（A3）3 个准则层及 8 个指标层（坡向 B1、坡度 B2、 高程 B3、土层厚度 B4、石砾含量 B5、灌木覆盖度 B6、草 本覆盖度 B7、郁闭度 B8）。 2.2.2 评价标准 根据广西调查规范及相关文件资料， 结合国内外相关研究的有关标准[26-27]，实事求是地确定 指标标准。笔者将评价标准确定为理想、较好、一般、 较差、差 5 个等级，分别用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ表示（见表 1）。
Abstract: In order to study woodland ecological adaptability evaluation mechanism of ecological fragile region, based on the survey aiming to the typical sample plots totally 41 operation area of Nandan County, Guangxi, comprehensive consideration of some factors relating closely with woodland ecological adaptability, such as landform and physiognomy, soil and vegetation, etc, woodland ecological adaptability of Nandan County was evaluated intangibly synthetically by using ARCGIS analysis method orgnizing and calculating the space data, combining with the AHP method reseaching various evaluation factors Weight and choosing suitable subordinate function and fuzzy algorithm. The results showed that the grade proportion scheduling was as follows: II grade (45.62% ) ＞IV grade (27.84% ) ＞V grade (17.61% ) ＞II grade (8.93% ) ＞I grade (0% ), the overall membership value of 3.5413, in IV grade; the results also showed that the effecting factors scheduling was as follows: slope＞gravel content＞elevation＞soil thickness＞canopy density＞aspect＞shrub coverage＞ herb coverage. Meanwhile, according to the research results, the main reasons of woodland ecological adaptability for poor and the focus of ecological restoration and reconstruction were analyzed. Key words: ecological fragile region; woodland ecological adaptability; GIS; AHP; fuzzy comprehensive evaluation
近年来，专家学者针对各类土地生态适宜性评价 展开了大量研究，研究方向主要集中在方法、模型及应 用性研究方面，而基础性、理论性研究较少[12]。研究方 法及模型主要有 AHP[13]、模糊综合评价法[14-15]、GIS 空 间分析法[16-17]、人工神经网络方法[18]、遗传算法[19]、元胞 自动机[20]、突变级数法[21]、灰色关联投影模型[22]、最小累 积阻力模型[23]；土地适宜性评价的应用性研究主要集 中在城市建设规划 、农 [13,21-23] 林业土地利用[15-24]及各类 公园规划[25]等领域。本研究将从 GIS 技术入手，充分 利用 GIS 的空间数据获取及图形分析能力，结合 AHP、 模糊算法，对生态脆弱区（广西南丹县）林地生态适宜 性进行综合研究，以期从林地生态适宜性评价的角度 出发，为合理区划和集约化经营管理林地提供依据。 1 研究区概况
级水平；影响因子排序为：坡度＞石砾含量＞高程＞土层厚度＞郁闭度＞坡向＞灌木覆盖度＞草本覆盖
度。同时，根据研究结果，分析了林地生态适宜性较差的主要原因及生态恢复重建的重点。
关键词：生态脆弱区；林地生态适宜性；GIS；AHP；模糊综合评价
中图分类号：S757.4
文献标志码：A
论文编号：2011-0540
Research on Woodland Ecological Adaptability of Ecological Fragile Region Based on GIS Li Jun, She Jiyun, Liu Zhaocheng, Tao Shanjun
(Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004)
李 俊等：基于 GIS 的生态脆弱区林地生态适宜性研究
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区，在全球变化和社会经济高速发展的压力下，环境问 题尤为严峻。全球变化是对中国可持续发展的挑战， 同时也是发展的机遇[3-4]。广西南丹县位于中国西部， 为岩溶区地质，属生态脆弱性地区[5]，土壤贫瘠，地表 水漏失严重 。 [6] 为此，如何确定土地的优劣、适用范 围、适合领域、开发强度等都成为当今土地评价的难点 与关键。土地生态适宜性评价有利于全面衡量土地本 身的条件和特性，评定其对各种利用的适宜程度，为充 分、合理、有效地利用土地资源提供科学依据[6-7]，尤其 在生态环境脆弱[8-9]，依据土地适宜性，科学地利用土地 资源，维护和营造植被，使其达到生态上的持续性，从 而保证土地利用程度及效率的可持续性[10-11]。
础上，综合考虑与林地生态适宜性密切相关的地形地貌、土壤、植被等因素，利用 ARCGIS 分析方法对空
间数据进行组织与计算，结合 AHP 方法研究各参评因子权重，并选择适当的隶属函数和模糊算法对南
丹县林地生态适宜性进行模糊综合评判。结果表明：林地生态适宜性各等级比重排序为：III 级
（45.62%）＞IV 级（27.84%）＞V 级（17.61%）＞II 级（8.93%）＞I 级（0%），整体隶属度值为 3.5413，位于 IV
准则层 A1 A2 A3
表 2 指标权重
调查地位于南丹县西南部，地理位置为北纬 24° 42′—25°37′，东经 107°1′—107°55′，海拔 672~ 811 m。 本 区 域 总 面 积 12.43 hm2，其 中 荒 山 荒 地 占 66%，有林地仅占 37%。该区属南中、亚热带气候区， 年降雨量在 1400 mm，年平均蒸发量 1139.1 mm，年均 气温为 17.3~21.8℃，极端最高气温 35.2℃，极端最低气 温-2.9℃，年平均相对湿度 81%。 2 研究方法 2.1 数据来源 2.1.1 搜集资料 搜集研究区的自然、社会和环境资料； 1：10000 地形图、局部放大图（山体、水系、植被、园林 小品及园路的详细布局）；植被现状分布位置图。 2.1.2 地形图绘制 聘请专业测绘人员对规划区域进行 测绘，绘制 1:1000 地形图，并转绘至 AutoCAD 中。 2.1.3 利用 1：1000 地形图 按照广西调查规范要求，对 研究区进行作业细班区划，将区域划分成 9 个小班 41 个作业细班区，并对作业细班区进行实地调查，获取土 壤及植被方面相关数据。
2.2.3 指标隶属度的确定 在模糊数学中一个评价因素 指标实测值属于某一级别的程度称为隶属度，其数值 在 0~1 之间的数越接近 1，隶属于这一级别的程度就越 大。因此，每给一个评价因素指标实测值，就对应一个 隶属度，这种对应关系称为隶属函数[28]。根据上面确 定的评价标准，建立隶属度函数，通过隶属度函数计算 得到对各评价因子隶属 5 种不同级别的可能性大小。 笔者选用升半梯形隶属度函数和降半梯隶属度函数分
0 引言 全球环境变化与可持续发展是当前人类社会面临
的 2 大重要挑战，全球变化实际上是人与自然之间关 系的变化 。 [1-2] 中国处于生存环境脆弱多变的东亚地
基金项目：国家“十一五”科技支撑专项（2006BAD03A1704）；广西南丹县政府专项课题“广西南丹县六个城市生态公园规划设计研究”（8415）；湖南 省重点学科建设计划资助项目“森林经理学科”（2006-028-0015）。 第一作者简介：李俊，男，1975 年出生，江西丰城人，在读博士，主要从事林业信息工程、GIS 和森林可持续经营管理等方面的科研工作。通信地址： 410004 湖南省长沙市韶山南路 498 号 中南林业科技大学学科建设与发展规划处，E-mail：lij75@。 通讯作者：佘济云，男，1966 年出生，湖南邵东人，教授，博士生导师，主要从事森林经理和林业资源管理方面的教学和科研工作。通信地址：410004 湖南省长沙市韶山南路 498 号 中南林业科技大学学科建设与发展规划处，Tel：0731-85623284，E-mail：shejiyun@。 收稿日期：2011-03-04，修回日期：2011-05-16。