基于景观结构的土地利用生态风险空间特征分析_以江西兴国县为例
基于SRP_模型的红壤丘陵区生态脆弱性评价——以江西省赣南地区为例
doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2023.03.016基于SRP模型的红壤丘陵区生态脆弱性评价——以江西省赣南地区为例陆 晴1,2，廖佳婧1,2，胡慧敏1,2（1.东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室，江西·南昌 330013；2.东华理工大学测绘与空间信息工程学院，江西·南昌 330013）摘 要：本研究选取赣南地区作为研究区，利用“敏感度-恢复力-压力度”模型（SRP模型）选取12个指标构建评价指标体系；运用层次分析法确定权重，结合ArcGIS10.2空间分析法从时空尺度、地类尺度、区县尺度对赣南地区生态环境状况进行分析探讨。
研究结论如下：（1）时间维度上，赣南地区微度脆弱、轻度脆弱面积占比达65%以上，2000—2010年中度脆弱、重度脆弱、极度脆弱区面积呈不同幅度增加，增加幅度分别为10.03%、15.98%和53.02%；2010—2020年微度脆弱、轻度脆弱区面积不断增加，增加幅度分别为32.95%和7.99%。
（2）空间分布格局上，赣南地区生态脆弱性整体空间分布态势呈中部高四周低，东北高西南低，重度脆弱、极度脆弱集中分布在中部人口密集、经济发达的城市建成区；微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱主要分布在经济落后、农业为主的周边地区。
（3）区县尺度上，重度脆弱、极度脆弱的区县数量在减少，微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱的区县数量在增加；地类尺度上，2000—2020年建设用地的生态脆弱性指数值最高，林地最低。
关键词：赣南地区；SRP模型；生态脆弱性中图分类号：Q148 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2023)03-0100-06近十年来，随着社会经济高速发展和城市化进程加快，世界范围的生态建设和环境矛盾问题不断突出，人类所处生存环境的脆弱性正逐渐增强[1-2]，如何科学评估区域生态脆弱性成为了研究热题。
生态脆弱性是指在一定时间范围内，特定区域下生态系统在受到外部影响时所显示出来的敏感应变度和恢复能力[3-5]，是生态系统内部的自然属性，具有地域性、典型性以及客观性特点。
南昌市城镇空间扩展与景观生态风险的耦合关系
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： ｕｒｂａｎ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ； ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｉｓｋ； ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ； Ｎａｎｃｈａｎｇ Ｃｉｔｙ
城市涵盖了全球主要的人口，其应对各项风险的能力将影响国家、区域乃至人类的未来发展［１］ 。 伴随着 我国城镇化进入加速发展时期，人口、产业集聚对城市空间产生极大需求，将使我国成为全球城镇用地扩张速 度最快的国家之一。 快速城镇化必然导致城镇空间快速扩展，使区域自然生态系统和农业生态系统不断向城 市生态系统转化，改变着区域物质能量流，直接或间接地改变地面形态及原本自然的生物地球化学过程［２］ ， 从而影响着区域的生态安全。 如何有效、合理地评估城镇化、城镇扩展与景观生态风险之间的关系，实现城镇 空间扩展过程中既降低生态风险、保护生态环境又实现社会经济的可持续发展，受到政府、社会和学者的广泛 关注和重视［３⁃４］ 。
１ Ｊｉａｎｇｘｉ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌａｎｄ， Ｎａｎｃｈａｎｇ ３３００１３， Ｃｈｉｎａ ２ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅａｒｔｈ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｎａｎｃｈａｎｇ ３３００１３， Ｃｈｉｎａ ３ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００２３， Ｃｈｉｎａ
基金项目：江西省自然科学基金 （２０１７１ＢＡＡ２０８０２５） ； 江西省数字国土重点实验室开放基金 （ ＤＬＬＪ２０１６１１） 收稿日期：２０１８⁃ １１⁃ ０８； 修订日期：２０１８⁃ １２⁃ ２６ ∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｙｃｓ５１９＠ １６３．ｃｏｍ
基于景观格局的石林彝族自治县景观生态风险评价
１ ７１
ｂｅｔｔｅｒ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｐｅｒｉｏｄ. Ｉｔ ｉｓ ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｐｒｏｐｅｒｌｙ ｓｅｔｔｌｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｒｅｇｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ
ｌｏｃａｌ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｉｓｋ ａｒｅａｓ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ: ｌａｎｄ ｕｓｅꎻ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎꎻ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｐａｔｔｅｒｎꎻ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｉｓｋꎻ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏ￣
究区划分为 ５ ｋｍ × ５ ｋｍ 的研究小区ꎮ 基于相关资
料分析 [９－１１] 和实地勘察ꎬ 将石林县划分为 ５ 类景
观要素: 耕地、 林地、 草地、 水体、 不透水面ꎮ
２ ２ 土地利用动态分析法
通过对研究区 ２０００—２０２０ 年土地利用数据进
行空间计算ꎬ 得到研究区 ３ 期土地利用类型之间
１ 西南林业大学园林园艺学院 昆明 ６５０２２４
２ 西南林业大学林学院 昆明 ６５０２２４
３ 国家林业和草原局西南调查规划院 昆明 ６５００３１
摘要: 基于石林彝族自治县 ２０００—２０２０ 年遥感影像ꎬ 利用 ＥＮＶＩ、 ＡｒｃＧＩＳ 以及 Ｆｒａｇｓｔａｔｓ４ 景观分析软件对研
ｒｅａｃｈｅｄ ｔｈｅ ｐｅａｋ ａｔ ０ ３１２ ９ ｉｎ ２０１０. Ｔｈｅ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ａ ｈｉｇｈ￣ｒｉｓｋ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｗａｓ ａｓ
基于GIS的土地利用时空动态变化分析——以赣州市寻乌县为例
城市规划·FORUM基于GIS的土地利用时空动态变化分析——以赣州市寻乌县为例胡锦景 郑建文（江西理工大学 建筑与测绘工程学院，江西 赣州 ３４１０００）摘要：土地利用变化是研究全球变化的重要领域之一。
以赣州市寻乌县为研究对象，采用Landsat遥感影像，利用GIS 技术定量分析2009-2013年间寻乌县土地利用各类型之间的相互转化情况,从而分析其土地利用时空演变过程。
关键词：土地利用；GIS；时空演变；寻乌县引言：土地利用是自然基础上的人类活动的直接反映，土地利用具有显著的空间特点和时间特点［１］。
近年来，国内的部分学者在土地利用变化过程分析模型方面做了许多研究工作，如王秀兰提出了土地利用变化单一动态度模型［２］，刘纪远提出了土地利用程度模型［３］，这些模型在国内众多的土地利用研究中得到了广泛应用。
因此， 本文通过遥感手段获取研究区的数据信息， 利用ＧＩＳ软件处理分析的数据， 运用土地利用变化转移矩阵及土地利用动态度模型， 定量分析其演变的特点并预测未来几年的发展规律，以促进研究区土地资源的合理永续的利用。
１ 实验材料与方法1.1 研究区概况赣州市寻乌县（地理坐标：Ｎ２４°３０′４０″—２５°１２′１０″，Ｅ１１５°２１′２２″—１１５°５４′２５″）位于江西省东南端。
全县总占地面积约为２３００余平方公里，地貌多为山地和丘陵。
寻乌属亚热带红壤区，红壤面积多达２７０多万亩，占土壤总面积的８６％。
红壤具有黏性和强酸性，适合种柑桔、脐橙等农作物。
1.2 资料来源本实验收集赣州市寻乌县２０１０年１０月２９号Ｌａｎｄｓａｔ５，２０１３年１０月５号Ｌａｎｄｓａｔ８比例尺为１：５００００－１：１０００００的多光谱全色遥感图像、寻乌行政区划图以及寻乌县土地利用规划图等实验数据。
1.3 实验方法首先参照《土地利用现状分类》［４］，根据研究区的特点和人工初步判读，确定寻乌县的土地利用分类系统；然后利用ＥＮＶＩ５．０软件，采用最大似然分类法将２０１０年和２０１３年寻乌县遥感影像分类；最后利用ＡｒｃＧＩＳ空间分析功能将２０１０年和２０１３年叠加分析，得到２０１０和２０１３年各类土地利用类型转变情况，从而对其进行动态变化分析。
兴国县森林景观格局变化分析
兴国县森林景观格局变化分析陈颖颖;王熙钱;易祖滨;吴自荣;欧阳勋志;宁金魁【摘要】基于江西省兴国县2003年、2009年、2013年3期森林资源二类调查数据,采用景观指数分析法分析其森林景观格局变化.结果表明:研究区的优势景观类型为马尾松林、杉木林景观,两者总面积占森林景观总面积的80％以上.2003～2009年与2009～2013年两个时期内各景观指数变化量差异最大的景观类型分别为:马尾松林景观的斑块数;杉木林景观的景观比例;阔叶纯林景观的破碎度;疏林地景观的平均斑块与分离度;林龄均匀度指数表明,国外松林、其他经济林、混交林与杉木林景观的林龄结构较为合理.综合分析表明,林业产权制度改革及造林绿化“一大四小”工程和2008年南方特大冰冻等自然灾害是引起研究区森林景观变化的主要因素.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】5页(P82-86)【关键词】森林景观;格局;景观指数;兴国县【作者】陈颖颖;王熙钱;易祖滨;吴自荣;欧阳勋志;宁金魁【作者单位】江西农业大学林学院,江西南昌330045;赣州市林业局,江西赣州341000;江西省兴国县林业局,江西兴国342400;江西省兴国县林业局,江西兴国342400;江西农业大学林学院,江西南昌330045;江西农业大学林学院,江西南昌330045;江西农业大学林学院,江西南昌330045【正文语种】中文【中图分类】S757.2景观格局是由自然或人为形成的，一系列大小、形状各异、排列不同的景观要素共同作用的结果，是各种复杂的物理、生物和社会因子相互作用的结果[1]。
森林是陆地生态系统的主体，在人类和各种生物生存与发展中有着重要地位，森林景观格局变化及其驱动力的研究历来备受关注[2-3]，而不同时空尺度上景观格局变化及其驱动力表现出不同的规律[4-6]。
李月辉等对大兴安岭呼中林业局1989～2000年景观变化分析表明采伐活动在该地区景观变化中发挥了主导作用[7]；有学者对京津冀地区LUCC和LPC的驱动因子研究表明，在社会经济发达的大城市驱动因素主要为社会经济，而传统农业区主要受农业生产条件的影响[8]；王艳芳等对盐城国家级自然保护区景观格局变化的驱动力研究表明，核心区内自然因素占主导，而实验区和缓冲区则是人为因素占主导[9]；此外，有研究表明森林景观格局变化与适当的森林管理[10-11]、物种多样性等因子相关[12-13]。
基于景观生态学的区域土地利用结构变化特征——以尤溪县为例
山西师范大学学报 （ 自然科学版 ） 第２ ４卷第 ２期
２１ ０ ０年 ６月
Ｊｕｎ ｌ ｆＳ ａ ｘ ｒ ｌＵｎｖｒｉ ｏ ｒａ ｏ ｈ ｎ ｉＮｏｍａ ｉｅｓｔ ｙ
Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｔｏ ｔ ｒ ｌＳ ｉｎ ｅ Ｅｄｉｉｎ
Ｖｏ． ４ Ｎｏ ２ １２ ． Ｊ ｎ ０ ０ ｕ ｅ２ １
第 ２期
陈国成
张美灵
林翠生 ： 基于景观 生态 学的区域土地利用结构 变化特征
．０ １ １．
表 １ １９ ９ ６年 一２０ ０ ５年尤溪县部分 土地利用类型 面积分布 （ ０ ｈ １ ｍ ）
Ｔ ｂ １ Ｔ ｅｄｓｉｕｉｎｏ ｅｐｒ ｏ ｅｌ ｄｕｅｔｐ ｏ ｘ ｃｕ ｔ ｄ ｒ ｇ１ ９ ２ ０ （０ ｈ ａ ． ｈ ｉｒ ｔ ｎｔ ａｔ ｆｈ ｎ —ｓ ｅｉ Ｙ ｕቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｉ ｏ ｎ ｕ ｎ ９ ６～ ０５ １ ｍ ） ｔｂ ｏ ｈ ｔ ａ ｙ ｎ ｙ ｉ
我 国城 市化进程 的逐 步加快 ， 自然资源 和生 态环境 等产生 较 大的 冲击 和影 响 ， 对 引发一 系列与 之有关 的矛盾 和问题 ， 中尤为重要 的是 土地 利用 问题． 市经 济 的发展 必 然导 致 城市 用 地结 构 的相 应 变化 ， 其 城 其 演 变包括外 延扩 展和 内部重 组两种 形式 ． 当前 我 国城 市 土地利 用普遍 存在外 延式 扩展速 度过 快 、 而 土地利 用效 率低 下 、 结构 不合理 和土 地管 理规 划不 完 善 等 问题 ｒ． ２ 因此 ， 定 时 间序 列 内不 同土 地 利 用 方式 在 ］ 一 空 间上 的置 换与更 替 ， 实现 区域土地 利用 动态优 化配 制 的重 要前 提和 途径 Ｉ４ 是 ３ Ｉ． Ｊ 尤 溪县 位 于 福 建 省 中 部 ， 于 北 纬 ２ 。 ０ 介 ５ ５ ～２ 。 ６ ， 经 １７ ４ 一１８ ３ 县 总 面 积 ６ ２ 东 １。 ８ １ 。 ９．全 ３ ．３×１ ｍ ， ８镇 ７乡 ，５ ４６ ０ ｈ 辖 ２０个行政 村 、１个 居 委会 ， 人 口 ４ １ 总 ２万 ， 三 明市 幅 员 最大 、 口最 多 的 是 人 县， 也是 福建省 面积第 二大 县． 年来 ， 近 由于尤 溪县经 济 的发 展 ， 土 地利 用 的要 求 也越 来 越 高 ， 对 随之 带来 了一系列 社会 和生态 问题． 类驱 动 的土地利用 和土 地覆盖 状况 是 当今 研究 的一 大热点 ， 人 从景 观生态 学角
基于空间统计的珠三角地区土地利用生态风险时空特征
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基于PLUS和MSPA模型的江西省土地利用和景观连通性预测及时空变化分析
基于PLUS和MSPA模型的江西省土地利用和景观连通性预测及时空变化分析张建民【期刊名称】《经纬天地》【年(卷),期】2024()2【摘要】景观连通性对区域生态安全具有重大影响。
以生态大省江西省为研究对象,基于2000、2005、2010、2015、2020年的土地利用数据,应用PLUS模型预测江西省2030年土地利用格局,形态学空间格局分析法识别生态源地,最小累积阻力模型(MCR)提取生态廊道、获取景观连通性空间分布图,分析2020—2030年江西省土地利用和景观连通性时空变化特征。
结果表明:2020—2030年,江西省土地利用变化以耕地和建设用地面积增加,林地减少为主,尤其是宜春市。
这期间,江西省景观格局的核心区面积和孤岛面积同时增加,在景观连通性小幅上升的同时破碎化程度加剧。
2020年和2030年江西省中等级以上连通区面积均占总面积69%以上,整体表现较好,但江西省景观生态廊道总长度和数量均略微减少。
研究结果可以为国土空间规划、城市景观空间格局设计等提供依据和参考。
【总页数】5页(P52-56)【作者】张建民【作者单位】上饶市广丰区城乡规划研究中心【正文语种】中文【中图分类】X37【相关文献】1.基于MSPA的城市绿色基础设施景观格局时空变化分析2.基于MSPA模型的新型城市热景观连通性分析3.基于MSPA和MCR模型的土地利用时空变化和生态网络构建研究——以湖南省沅陵县为例4.基于MSPA和MCR模型的贵阳市2008—2017年景观连通性评价与时空特征5.基于InVEST和PLUS模型的江西省土地利用碳储量时空变化与预测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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中国环境科学 2011,31(4)：688~695 China Environmental Science 基于景观结构的土地利用生态风险空间特征分析 ——以江西兴国县为例 谢花林1,2* (1.江西财经大学鄱阳湖生态经济研究院,江西 南昌 330032；2.中国科学院地理科学与资源研究所,北
京 100101)
摘要：本文以我国典型的红壤丘陵区——江西兴国县为研究对象,基于景观结构中的景观干扰度指数和景观脆弱度指数构建土地利用生态风险指数,并借助空间统计学中的空间自相关和半方差分析方法,进行土地利用生态风险的空间分布和梯度变化特征分析.结果表明,研究区内的土地利用生态风险度存在着一定的空间正相关性,并随着粒度增大,呈现出下降的趋势.1994-2005年的11年中,研究区生态环境质量整体有所上升,土地利用生态风险指数较高的地区有所较少.研究区的中部区域生态风险度高,相邻区域的生态风险度也较高.1994年和2005年,研究区生态风险指数空间分异的步长都比较小,分别为43km和9.3km. 关键词：土地利用；景观结构；生态风险；红壤丘陵区 中图分类号：X826 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2011)04-0688-08
Spatial characteristic analysis of land use eco-risk based on landscape structure: a case study in the Xingguo County, Jiangxi Province. XIE Hua-lin1,2* (1.Institute of PoYang lake eco-economics, Jiangxi University of Finance and
Economics, Nanchang 330032, China；2.Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China). China Environmental Science, 2011,31(4)：688~695 Abstract：In this paper a case study of land use eco-risk assessment was conducted in the Xingguo County, an typical red soil hilly region in Jiangxi Province. The assessment method was based on landscape disturbance index and landscape fragility. Spatial distribution and gradient differentiation characteristics of land use eco-risks in the study area were analyzed by means of spatial statistics like spatial autocorrelation and semi-variance analysis. Conclusions from the study were as follows. Eco-risk degree of land use was positive correlation, and a decreasing trend exits with the increase of grain size of landscape patches. Eco-environment quality mounted up to a small extent while and the area with high eco-risk lessened in the period from 1994 to 2005 in Xingguo County. Eco-risk degree of land use in the east area and its peripheral regions were high. The step length of the eco-risk index’s spatial differentiation is short 43km in 1994 and 9.3km in 2005. Key words：land use；landscape structure；ecological risk；red soil hilly region
土地利用对环境和生态的作用在全球环境变化研究领域受到高度重视[1-4].在人为活动占
优势的景观内,不同土地利用方式和强度产生的生态影响具有区域性和累积性的特征,并且可以直观地反映在生态系统的结构和组成上[5].基于景观结构进行土地利用生态风险分析,可以综合评估各种潜在生态影响类型及其累积性后果.景观格局中沿某一方向的高度自相关可能预示某种生态学过程在起着重要作用[6].因此,进行土地利用的生态风险空间统计分析,能准确地显示出各种生态影响的空间分布和梯度变化特征.目前表征景观格局的指数有多样性指数、镶嵌度指数、距离指数及其景观破碎度指数等[7].景观格局的最大特征之一就是空间自相关性.本研究以我国典型的红壤丘陵区—兴国县为案例区,在基本判别指标的基础上,结合前人的研究成果,构建了干扰度指数和景观脆弱度指数;并通过土地利用格局与生态环境之间的关系,建立景观格局指数与土地利用生态风险之间的定量化表达,借助
收稿日期：2010-08-18 基金项目：国家自然科学基金资助项目(40801106);江西省自然科学基金项目(2008GQH0057);江西省教育厅科技项目(GJJ09557) * 责任作者, 教授, xiehl_2000@163.com 4期 谢花林：基于景观结构的土地利用生态风险空间特征分析——以江西兴国县为例 689 空间统计学空间化变量的方法,研究兴国县土地利用的生态风险空间特征,为区域土地可持续利用提供新的思路和方法. 1 研究区概况 兴国县(26°03′N~26°42′N,115°01′E~115°51′E) 位于江西省南部,总面积3210km2(见图1).海拔130m~1200m,属亚热带季风湿润气候,平均年降雨量1500mm,多集中在4~6月,占全年降雨量的50%以上,年均气温为18.9,1℃月(最冷月) 平均气温3.4,7℃月(最热月)平均气温34.4,℃全年积温6029.9,℃无霜期280~300天.主要地貌类型有河谷冲积平原、红土岗地、红色砂砾岩和紫色页岩丘陵、花岗岩和变质岩山地等.本区于处中亚热带常绿阔叶林生物气候带,母岩主要有第四纪红色黏土、砂页岩、花岗岩、千枚岩等.主要的土壤类型为红壤,但因地形、母质等成土条件较为复杂,导致除红壤外,还有黄壤、紫色土等土类分布.红壤丘陵区是生态稳定性差、生物组织和生产力波动性大,对人类活动及突发性灾害的反应敏感,自然环境易于向不利于人类利用方向演替的一类自然环境类型.近年来,由于人地矛盾突出,自然植被破坏严重,各类开发建设项目增多等一系列不合理的土地利用方式,带来了新的人为水土流失等生态环境问题[8]. 图1 研究区概况 Fig.1 General situation of the study area 2005年末,兴国县农用地295926.89hm2,占土地总面积的92.21%,其中耕地33310.2hm2,园地4631.8hm2,林地245957.83hm2,其他农用地12027.05hm2;建设用地14720.68hm2,占土地总面积的4.59%.根据土壤侵蚀遥感监测成果,兴国县2000年土壤侵蚀面积为726.27km2,占区域总面积的22.60%.其中,土壤侵蚀轻度、中度、强度、极强度和剧烈的面积分别为313.53,167.54, 187.67,46.40,11.13km2.
2 数据来源及研究方法 2.1 数据来源及处理 运用ArcGIS9.0、MGE、ERDAS8.5等GIS和遥感图像处理软件,参照兴国县1:10万地形图、土地利用现状图,对不同时期的区域陆地资源卫星Landsat TM影像进行图像镶嵌、几何纠正、判读解译等工作.根据解译标志把空间栅格数据矢量化并且进行地类编码,在ArcGIS9.0中建立拓扑关系,最终生成土地利用图形库和属性数据库.利用了1994年和2005年的兴国县土地利用解译数据,对建立的空间数据库进行进一步研究,以考察其中的一些土地利用生态风险变化特征.根据基于景观结构的土地利用生态风险空间分析特点,本次遥感解译把土地利用类型分为6个一级类和12个二级类,一级地类包括耕地、林地、草地、居民点及工矿地、水域和未利用地等6个;二级地类包括水田、旱地、有林地、灌木林地、疏林地、其他林地、高覆盖度草地、中低覆盖度草地、水域、居民点及工矿用地和未利用地等12个. 2.2 土地利用生态风险指数的构建 2.2.1 景观干扰度指数 不同的景观类型在维护生物多样性、保护物种、完善整体结构和功能、促进景观结构自然演替等方面的作用是有差别的,不同景观类型对外界干扰的抵抗能力也是不同的.根据前人研究成果[9-11],景观干扰度指数(Ei)
是用来反映不同景观所代表的生态系统受到干扰(主要是人类活动)的程度[9],可通过对景观破
碎度指数(Ci)、景观分离度指数(Si)和景观优势度
指数(DOi)三者赋予权重叠加获得.其中,Ci是表述整个景观或某一景观类型在给定时间和给定性质上的破碎化程度,即指在自然或人为干扰作