基于遥感和GIS技术的生态承载力评价的解决方案

   

       生态承载力的概念最早来自于生态学。1921年,Park和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。

       数字空间利用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:

图1 生态承载力评价技术路线

1、数据准备及预处理

      数字高程模型(digital elevation model,DEM)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;NDVImax、NDVImin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软件完成插值工作;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。

2、研究方法

2.1 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。

2.2 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。

2.3 因子筛选和权重确

       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。

2.4 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:

       式中,ECCr为r 区域生态承载力;Mr为生态承载力空间向量的模;Eir为r区域第i个资源环境指标在空间坐标轴上的投影;Rjr为r区域第j个生态弹性力指标在空间坐标轴上的投影;Hkr为r区域第k个人类社会影响力指标在空间坐标轴上的投影;Wi、Wj和Wk为第i,j ,k个指标对应的权重。

3、模拟结果与分析

      基于以上分析,得到研究区生态承载力评价的模拟结果并进行结果分析。主要分析如下:

      (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