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基于OWA的大理市土地生态安全评价研究

2024-04-25 21:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

土地是人类赖以生存与发展的物质基础,土地资源的安全与否直接关系到人类的生存发展。随着社会经济的迅速发展和城市化水平的不断提高,人类对生态环境的影响不断加大,水土流失、土壤植被破坏、土地功能退化等土地生态环境问题日益严重,严重制约了土地资源的可持续利用与社会经济的可持续发展[1~4]。因此,土地生态安全问题受到社会各界的广泛关注,越来越多的学者尝试通过土地生态安全评价研究来识别人类对土地生态环境的影响程度及土地生态环境的脆弱区域,以期为土地资源的合理开发利用与生态环境破坏的治理提供参考。

国内外学者在土地生态安全评价方面进行了大量的研究,土地生态安全的评价技术方法也日益成熟[5,6]。目前,国内土地生态安全评价方法尚在探索时期,常借助于其他相关领域的已有模型,大致可以分为生态模型法、景观模型法、数学模型法和数字模型法 4 大类[7]。

当前大多数的土地生态安全方法均为对选取的评价指标进行简单的加权叠加分析,这样导致了部分有明显限制性的因子被其他因子所替代,导致结果无法显示限制性因子的重要性。

有序加权平均算子(OWA)结合地理信息系统(GIS)在国外应用相对较多,在中国OWA多准则决策分析模型多应用于土地适宜性评价、地质灾害防治、设施选址、及水体矿产等资源评价与管理方面[8]。但OWA与GIS结合对土地生态安全进行评价的研究还很少[9]。

总的来说,国内外在土地生态安全评价方面研究成果颇丰。土地生态安全评价是一个典型的多准则决策问题,因此,本文在传统土地生态安全评价方法的基础上,以大理市为研究区,运用OWA算子来模拟决策者不同风险偏好下的土地生态安全评价结果,以期为OWA模型在土地生态安全评价的理论与实践上提供依据,同时为决策者提供更加全面的决策依据。

1 OWA技术原理与方法 1.1 OWA技术原理

有序加权平均算子(OWA)是美国学者Yager 于 1988 年提出的一种控制因子权重合并的方法[10],其通过将各项指标数据按照其属性值的大小重新排序,依据各指标位序赋予不同的次序权重并加权聚合,以反映决策者对各项指标重要度排序不同时的决策结果。公式如下:

OWAi=∑j=1nuivj∑j=1nuivjZij(1)

式中:Zij为第i个像元中第j项指标对应的属性值,uj为准则权重,uj∈[0,1],且 ∑jnuj=1,vj为次序权重,vj∈[0,1],且 ∑jnvj=1。

1.2 OWA算子权重的确定

OWA方法的关键在于次序权重的测算,目前次序权重确定的方法有最大熵规划模型、最小离差模型和模糊量化模型。而模糊量化模型,计算量小,易于理解,应用比较广泛。计算公式如下:

vj=∑k=1jwkα-∑k=1j-1wkα(2)

式中:α为决策风险系数,取决于决策风险,取值范围在0到∞之间,wk为指标重要等级,通常依据指标数值大小确定,可用以下公式计算:

wk=n-rk+1∑lkn-rk+1(k=1,2,…,n) (3)

式中:n表示指标的总个数,rk为根据指标数值大小对指标重要性的取值,最大值取1,次大取2,最小取n。

2 基于OWA的大理市土地生态安全评价过程 2.1 土地生态安全评价指标体系的构建

近年来关于土地生态安全相关概念的研究有很多,本文比较认可刘勇的观点[11],即土地生态安全是指土地资源处于不受威胁或者少受威胁的健康、平衡状态,在这种状态下,土地生态系统具有稳定、均衡且充裕的自然资源可以维持人类的生存与发展,土地生态环境也处于没有破坏或者极少破坏的安全状态。基于此,本文构建相应的指标体系。

建立科学、合理的指标体系,是决定生态安全评价结果准确性和合理性以及保障土地生态安全评价顺利进行的关键。本文在综合考虑上述指标选取原则的基础上,结合大理市土地生态安全现状,参考1996年,世界银行(WB)与联合国粮农组织(FAO)、联合国开发计划署(UNDP)及联合国环境规划署(UNEP)共同发布的《土地质量指标》[12],借鉴国内相关研究[13,14],从自然生态环境角度出发,选取自然、生态环境、景观3个层面共16项评价指标(表1),构建大理市土地生态安全评价指标体系,并运用层次分析法对各指标的准则权重进行测算。

Table 1 表1

表1   大理市土地生态安全评价准则权重计算结果

Table 1   Weight calculation results of land ecological security evaluation criteria in Dali City

目标层(A)要素层(B)要素层权重指标层(C)准则权重大理市土地生态安全评价(A)自然因子(B1)0.4水土流失敏感度(C1)0.1128坡向(C2)0.0226地形起伏度(C3)0.0342地质灾害易发性(C4)0.1291土壤保持重要程度(C5)0.0460植被覆盖度(C6)0.0553生态环境因子(B2)0.4生物丰度指数(C7)0.0229生物多样性保护(C8)0.0757生态环境弹性度(C9)0.0408生态系统服务价值(C10)0.034725°以上耕地面积比重(C11)0.1167水面用地比重(C12)0.1091景观因子 (B3)0.2景观多样性指数(C13)0.0243景观均匀度指数(C14)0.0380景观蔓延度指数(C15)0.0841景观分离度指数(C16)0.0537

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研究所涉及数据主要包括遥感影像数据、土地利用数据及部分专题研究成果数据资料等。其中,遥感影像数据主要是NDVI数据,来自于地理空间数据云的MOD13Q1数据集,全球MOD13Q1数据为16 d合成的250 m的3级网格数据产品,投影为正弦曲线投影,本研究将2009年全年共23份数据求平均值,作为研究区最终的归一化植被指数(NDVI);土地利用数据主要来自于大理市第二次土地调查数据及图件资料;坡度、坡向、地形起伏度数据主要利用ArcGIS软件对DEM进行自动提取得到;地质灾害易发性重要程度、土壤保持重要度、生物多样性保护数据主要来自于大理市国土资源局、城市局提供的专题规划研究成果①(① 《云南省大理市地质灾害防治规划(2011~2020年)》《大理市低丘缓坡土地综合开发利用专项规划2012~2016年》《大理市生态建设规划(2008~2020年)》。)。

依照各指标对土地生态安全的影响作用,将本文所选指标大致划分为正向指标和负向指标2种,为了消除所选指标数量级以及量纲差异造成的影响,使其便于进行数学处理和分析,本文采用极值标准化法对各项指标进行标准化处理。

2.3 次序层权重的测算

选取模糊量化法结合7种不同决策风险系数来进行次序权重的计算,决策风险系数α取值分别为0.000 1、0.1、0.5、1、2、10、1 000。首先按照各个土地生态安全指标数值大小对于指标重要性进行排序,以此确定16个指标的重要性等级rk从大到小依次取值为1、2、3……16,根据公式3计算各指标的重要程度wk的值为16/136、15/136、14/136……1/136。依据公式2计算得到不同决策风险系数α下的次序权重(表2)。

Table 2 表2

表2   大理市土地生态安全评价次序权重计算结果

Table 2   Calculation results of land ecological security evaluation order weight in Dali City

决策风险系数α→0(0.0001)α=0.1α=0.5α=1α=2α=10α→∞(1000)OWA次序权重V110.80730.34300.06250.01380.00000V200.05520.13440.06250.03810.00000V300.03280.09780.06250.05750.00000V400.02300.07780.06250.07240.00020V500.01740.06440.06250.08300.00110V600.01380.05430.06250.08980.00430V700.01110.04630.06250.09300.01240V800.00910.03950.06250.09290.02820V900.00750.03360.06250.09000.05350V1000.00620.02840.06250.08440.08720V1100.00500.02370.06250.07660.12390V1200.00400.01930.06250.06680.15510V1300.00310.01520.06250.05540.17090V1400.00230.01120.06250.04270.16320V1500.00150.00740.06250.02900.12880V1600.00070.00370.06250.01470.07111对应方法OWA(布尔AND)OWAOWAOWA(WLC)OWAOWAOWA(布尔OR)风险态度最悲观,避险悲观比较悲观无偏好,中等风险比较乐观乐观最乐观,冒险

注:IDRISI软件中准则值按升序排列。

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决策风险可以被理解为决策犯错的可能性,在OWA多准则决策中,决策风险取决于决策者对于决策问题的风险态度,当决策者对于风险的态度是最为乐观时,即其愿意承担最大的风险,在决策过程中会将权重主要分配给位序高的因子;当决策者对于风险的态度是最悲观时,那么其在决策过程中会将权重主要分配给位序低的因子,以规避风险;当决策者的风险态度为无明显偏见时,则会选择较为中庸的决策方案。OWA多准则决策为决策者提供多个决策方案,决策者可以根据自身对于风险的不同态度,选择适当的决策方案。

3 大理市土地生态安全评价结果与分析

在IDRISI软件的MCE模块下进行OWA多准则决策评价,得到不同决策风险系数下的大理市土地生态安全评价结果,并研究参考黄翠婷等研究成果[15],将大理市按照土地生态安全指数值进行生态安全状态划分为重警状态(0~0.2)、中警状态(0.2~0.4)、预警状态(0.4~0.6)、较安全状态(0.6~0.8)、安全状态(0.8~1)。

3.1 悲观风险态度下的对比分析

分别以决策风险系数α=0.000 1、0.1、0.5时的土地生态安全评价结果来表征决策者在悲观风险态度下的决策结果(图1)。研究结果表明:当α=0.000 1时相当于执行布尔决策的逻辑交集AND运算,此时的运算是针对同一评价单元求其所有影响因子中的最低值,其决策者是规避风险的态度,即持悲观态度,因而此时的决策风险也相对最小,决策结果也最为乐观。此时,大理市整体生态安全水平非常差,大部分区域处于生态安全重警状态,仅有喜洲镇西部、上关镇东北部少量地区处于预警和中警状态。

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图1   悲观风险态度下的评价结果

Fig.1   The evaluation results of the pessimistic risk attitude

当决策风险系数α=0.1时,大理市整体生态安全水平依旧很差,每个评价单元的次序权重依旧按照属性值大小进行排序赋值,虽然此时已经有少量属性值较大的指标参与评价,但最终结果仍由属性值小的指标决定。此时的土地生态安全结果非常接近于布尔决策的交集运算(AND),相对于决策风险系数α=0.0001时的土地生态安全状况稍有改善,但结果仍旧不乐观,除挖色镇的部分区域土地生态安全水平由重警状态变为中警状态外,其余地区变化不大。

当决策风险系数为0.5时,属性值排位在前几位的几项指标所占的权重较大,对土地生态安全评价结果影响较大,各因子权重之间的差异在逐渐减小,最小属性值所占的次序权重逐渐减小,其最终结果逐渐变大,此时的结果接近于WLC运算。此时,大理市的土地生态安全水平较差,大部分区域处于中警状态和重警状态,仅有8.24%的区域处于预警状态,零星分布在喜洲镇、凤仪镇以及上关镇,而太邑乡、海东镇以及湾桥镇、银桥镇、大理镇、下关镇的西部地区处于重警状态,其他地区如双廊镇、挖色镇虽然零星分布着重警区,但大多数区域处于中警状态。

由此可见,当决策风险系数由0.000 1变为0.5时,决策者对于风险的态度虽然由最悲观转变为比较悲观,决策者虽然愿意承担一定的风险,但愿意承担的风险较小,因而得到决策结果仍旧较为乐观,土地生态安全状况整体有所好转。

3.2 中等决策风险下的结果分析

当决策风险系数α=1时,相当于传统的权重线性组合方法(WLC),此时没有任何指标对于最终的生态安全评价结果起决定性作用,其结果主要取决于准则权重的大小,此时的风险为中等风险。研究结果表明:大理市生态安全整体处于预警状态,生态较安全区大部分连片分布在坝区,少部分分布在上关镇和喜洲镇坝区范围以外的其他区域中(图2),生态安全中警区主要分布在太邑乡,与决策者持悲观态度时的评价结果进行对比,可以发现整个区域的生态安全水平有明显的增长趋势,除少数部分地区维持其原有的生态水平;,大部分区域的生态安全水平有所提升,这说明随着决策风险系数α的递增,生态安全水平值逐渐增大,此时决策者对于风险无明显的偏好,其态度处于保守向冒险过渡的临界点。

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图2   中等决策风险下的评价结果

Fig.2   The evaluation results of the medium decision risk

3.3 乐观风险态度下的对比分析

本研究以决策风险系数分别为α=2、10、1000时的土地生态安全评价结果来表征决策者在乐观风险态度下的决策结果(图3)。研究结果表明:当决策风险系数α=2时,大理市整体生态安全水平处于预警状态和较安全状态,其中预警区面积所占比例较大,较安全状态所占比例较小,其中上关镇、喜洲镇以及凤仪镇的生态安全状况处于预警状态和较安全的状态;湾桥镇、银桥镇、大理镇的大部分地区处于预警状态,其坝区范围内的部分区域处于较安全状态,少数地区为中警区;双廊镇大部分区域为预警区,极少比例的生态中警状态零星分布其中;挖色镇大部分区域呈现出预警状态,少数地区为中警状态;生态安全状况较差的是下关镇,只有极少数地区的生态安全状况处于较安全状态,大多数区域处于预警状态,还有少数区域处于预警状态;生态安全状况最差的是海东镇以及太邑乡,基本处于中警状态。

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图3   乐观风险态度下的评价结果

Fig.3   The evaluation results of the optimistic risk attitude

当决策风险系数α=10时,决策者愿意承担一定的风险,此时的土地生态安全结果非常接近于布尔决策的并集运算(OR),评价结果较之决策风险系数为2时较大,即意味着决策风险在逐渐加大。研究结果显示大理市表现土地生态安全水平较高,95%以上的区域处于较安全和安全状态。将此生态安全评价结果与行政区以及坝区范围叠加对比后发现,该决策风险系数下的生态安全区均在大理市低丘缓坡土地资源综合开发利用专项规划中的坝区范围内,而预警区主要位于上关镇和挖色镇。

当决策风险系数α=1000时的结果表征α无限趋近于∞时的土地生态安全结果,此时该决策相当于布尔决策的逻辑并集OR运算,即针对同一评价单元求其各因子中的最高值,最终的评价结果由次序权重最大的指标的属性值决定,此时决策者对待风险的态度是乐观的,即其愿意承担最大的风险,因而得到的评价结果风险最大。研究结果显示,当决策风险系数无限趋近于0时,大理市除上关镇、双廊镇、挖色镇以及湾桥镇西部部分地区土地生态安全状态处于较安全状态外,其余乡镇均处于安全状态。

4 结论

1) 当决策风险系数α分别取值为0、0.1、∞时,得到的结果是几乎所有区域都处于重警状态或是生态安全状态,这样的评价结果在实际应用中并不具有现实意义,但是可以明显体现出决策者的不同态度对评价结果的影响。

2) 当决策风险系数分别为1、2、10时,土地生态安全评价等级出现上升的趋势,当决策风险系数为1时,整体生态安全水平最好的区域为洱海以西的平坝区范围,生态安全水平最差的为太邑乡,其他区域生态安全水平较好,这主要是由于太邑乡的多项单指标的生态安全指数均处于较差的水平,而坝区相对自然生态环境质量较好。

3) 当决策风险系数由1向10变化时,原本生态安全水平最差的太邑乡的生态安全水平逐渐提升。当决策风险系数为0.5时,洱海以西的乡镇以坝区范围线为分界线,相较于风险系数为1时的预警状态,分界线以西的区域生态安全等级水平呈现为重警状态。

4 )当决策者特别看重生态风险,在做决策时就会选择较为保守的评价方法,规避可能存在的风险,这时选取α为0.5时的土地生态安全评价结果更符合实际及其需求;当决策者既看重生态风险,又注重社会经济等方面的限制性因素,就会结合α为1时的结果进行建设开发选址;当决策者更加注重社会经济等方面的限制性因素并且愿意冒一定的生态风险时,α为2和10时的结果对决策者而言更具现实意义,选择α为10时的评价结果所冒风险要大于α为2时的结果,因为决策者可以根据其愿意承担的风险大小进行选择。

整体而言,随着决策风险系数的加大,大理市的土地生态安全在逐步变好,安全状态或较安全状态面积不断增加,重警区和与预警区面积相应减少。在决策风险系数到达一定值后,大理市的土地生态安全状况都处于安全状态,但这并不意味着在进行开发建设时可以随意开发。城市建设用地选址、低丘缓坡山地建设开发,首先要依据决策者对待风险的态度,计算出此时大理市土地生态安全评价等级,并依据评价等级,优先选择生态安全评价等级较高的地区进行建设与开发,尽量规避生态安全评价等级低、存在生态风险的地区搞大规模建设开发,确保区域生态可持续发展。

5 讨论

大理市进行低丘缓坡土地综合开发必然要考虑建设开发中可能存在的生态风险。本文所做的研究是基于自然生态指标进行的土地生态安全评价,可以为其建设开发提供借鉴意义。

本研究主要针对自然生态方面进行土地生态安全评价,所选取的自然生态指标虽然很多,由于一些指标在数据获取及精度方面存在极大的困难,因此考虑并不全面。低丘缓坡土地开发与建设选址是一个非常复杂的问题,不仅要考虑自然生态指标,还需要考虑社会经济、交通、资源承载力等多方面的问题。因此,基于自然生态指标所做出的土地生态安全评价虽然可以为建设开发提供借鉴意义,但不能完全依照该评价结果进行规划。在实际应用中应尽可能地考虑全面,以保证评价结果的准确性及可借鉴性。除此之外,土地生态安全是一个动态发展演变的过程,本研究虽将多准则空间分析引入土地生态安全评价中,但因数据不足,未能进行更深层的基于时间序列数据的多准则评价;同时本文主要讨论不同决策风险下的大理市土地生态安全状态,并未进一步对影响大理市土地生态安全的主要风险因素进行分析。

The authors have declared that no competing interests exist.

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土地资源生态安全研究进展与展望

[J]. 地理科学进展, 2006, 25(5):77-84.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-6301.2006.05.009      URL      Magsci      摘要

土地资源的生态安全问题日益突出, 土地资源生态安全研究成为当前土地资源可持续利 用研究的前沿课题。文章诠释了土地资源生态安全的概念, 并且对当前土地资源生态安全研究的 主要研究内容及研究进展进行了综述, 提出了将土地资源生态安全机理研究、土地资源生态安全 评价和土地资源生态安全设计研究整合起来进行综合研究的体系框架, 即在系统分析土地资源 生态安全影响机理的基础上, 构建土地资源生态安全评价指标体系, 进行土地资源生态安全评 价, 识别生态危机和生态安全的土地利用模式, 设计生态安全条件下的土地利用结构优化方案和 土地利用安全格局, 这种整合研究将成为区域土地资源可持续利用研究的趋势。其中土地资源生 态安全评价指标体系的构建、生态安全标准的判定以及土地资源生态安全格局构建仍是非常具 有探索性的工作, 也是未来土地资源生态安全研究的主要研究方向。

[Zhang Hongbo, Liu Liming.

Main progress and prospects of land resource ecological security research.

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https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-6301.2006.05.009      URL      Magsci      摘要

土地资源的生态安全问题日益突出, 土地资源生态安全研究成为当前土地资源可持续利 用研究的前沿课题。文章诠释了土地资源生态安全的概念, 并且对当前土地资源生态安全研究的 主要研究内容及研究进展进行了综述, 提出了将土地资源生态安全机理研究、土地资源生态安全 评价和土地资源生态安全设计研究整合起来进行综合研究的体系框架, 即在系统分析土地资源 生态安全影响机理的基础上, 构建土地资源生态安全评价指标体系, 进行土地资源生态安全评 价, 识别生态危机和生态安全的土地利用模式, 设计生态安全条件下的土地利用结构优化方案和 土地利用安全格局, 这种整合研究将成为区域土地资源可持续利用研究的趋势。其中土地资源生 态安全评价指标体系的构建、生态安全标准的判定以及土地资源生态安全格局构建仍是非常具 有探索性的工作, 也是未来土地资源生态安全研究的主要研究方向。

[3] 余健, 房莉, 仓定帮, 等.

熵权模糊物元模型在土地生态安全评价中的应用

[J]. 农业工程学报, 2012, 28(5):260-265.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2012.05.043      URL      Magsci      摘要

针对目前生态安全评价中信息屏蔽和主观性问题,该文运用物元分析法和熵权法对皖江地区马鞍山、合肥、芜湖等9个市土地生态安全水平进行评价,并与多指标综合评价法进行比较。熵权物元分析法包括构建评价指标体系、评价指标经典域、节域,建立土地生态安全评价物元模型,计算评价指标关联度,确定指标权重等内容。研究结果表明:马鞍山的土地生态安全级别为“较不安全”,池州、安庆、的土地生态安全级别向“较不安全”级转化,巢湖、芜湖、铜陵的土地安全级别向“较安全”转化,宣城、合肥、滁州的土地安全级别为“理想安全”,与多指标综合评价结果基本一致。物元分析单指标评价结果表明:皖江地区土地生态安全主要影响因子是单位面积耕地农药负荷、单位GDP二氧化硫排放量、人均水资源量、人口密度、森林覆盖率、大于25°坡耕地面积比例及工业废气处理率等。多指标综合评价能得到综合质量信息,而物元模型既能得到综合质量信息,也能反映评价对象的稳定状态,同时可以揭示评价对象单个评价指标的分异。研究表明熵权物元分析法在土地生态安全评价具一定应用价值。

[Yu Jian, Fang Li, Cang Dingbang et al.

Evaluation of land eco-security in Wanjiang district base on entropy weight and matter element model.

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针对目前生态安全评价中信息屏蔽和主观性问题,该文运用物元分析法和熵权法对皖江地区马鞍山、合肥、芜湖等9个市土地生态安全水平进行评价,并与多指标综合评价法进行比较。熵权物元分析法包括构建评价指标体系、评价指标经典域、节域,建立土地生态安全评价物元模型,计算评价指标关联度,确定指标权重等内容。研究结果表明:马鞍山的土地生态安全级别为“较不安全”,池州、安庆、的土地生态安全级别向“较不安全”级转化,巢湖、芜湖、铜陵的土地安全级别向“较安全”转化,宣城、合肥、滁州的土地安全级别为“理想安全”,与多指标综合评价结果基本一致。物元分析单指标评价结果表明:皖江地区土地生态安全主要影响因子是单位面积耕地农药负荷、单位GDP二氧化硫排放量、人均水资源量、人口密度、森林覆盖率、大于25°坡耕地面积比例及工业废气处理率等。多指标综合评价能得到综合质量信息,而物元模型既能得到综合质量信息,也能反映评价对象的稳定状态,同时可以揭示评价对象单个评价指标的分异。研究表明熵权物元分析法在土地生态安全评价具一定应用价值。 [4] Tegen l, Lacis A A, Fung l.

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AEROSOLS influence the global radiation budget 1 and so changes in the atmospheric aerosol load due to either natural causes or human activity will contribute to climate change 2 . A large fraction of the mass of tropospheric aerosol is wind-blown mineral dust and its contribution to radiative forcing can be locally significant 3,22 . Model calculations indicate that 50 20% of the total atmospheric dust mass originates from disturbed soils 4 (those affected by cultivation, deforestation, erosion and frequent shifts in vegetation due to droughts and rains). Here, using a radiative transfer model embedded in a general circulation model, we find that dust from disturbed soils causes a decrease of the net surface radiation forcing of about lWm -2 , accompanied by increased atmospheric heating that may be a significant forcing of atmospheric dynamics. These findings suggest that mineral dust from disturbed soils needs to be included among the climate forcing factors that are influenced by human activities. [5] Pieri C, Dumanski J, Young A.

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Food security in the East African Highlands is dependent upon the productivity of lands managed by smallholders who face difficult challenges in maintaining the fertility of their soils. A study was conducted to identify indicators of soil fertility status that are consistent with farmers’ perceptions of soil fertility. Physical, chemical and biological properties of soils were measured from paired fields identified as either productive or non-productive by 12 farmers and compared to findings of a household survey on soil fertility management. Special attention was given to the potential of different soil organic matter fractions to serve as diagnostic indicators of soil fertility. Farmers’ criteria for distinguishing soil productivity included crop performance, soil tilth, moisture and colour and presence of weeds and soil invertebrates. All farmers attributed low fertility to inadequate use of organic and inorganic fertilisers (100%) and removal of crop residues (100%). Other causes included continuous cropping (83%), lack of crop rotation (66%) and soil erosion (42%). Productive soils had significantly higher soil pH, effective cation exchange capacity, exchangeable cations, extractable P and total N and P than non-productive soils. Total organic C and several estimates of soil labile C including particulate organic C (POC), three Ludox density separates of POC, KMnO 4-oxidizable C and microbial biomass C were significantly greater in productive soils. Soil microbial biomass N, net N mineralisation and soil respiration were also significantly higher in productive soils. Farmers’ perceptions of soil quality were substantiated through soil chemical analyses and soil organic matter fractions provided precise information on these differences. The similarity of soil physical properties in productive and non-productive fields suggests that differences in chemical and biological indicators may have resulted, in part, from smallholders’ management and are not inherent properties of the soils. [7] 吴未, 谢嗣频.

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[本文引用: 1]     

[Xiu Lina.

Evaluating on regional land ecological security based on OWA-GIS.

Beijng: China University of Geosciences, 2011.]

[本文引用: 1]     

[10] Ronald R.

Yager. On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decisionmaking

[J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics. 1988.

https://doi.org/10.1109/21.87068      URL      [本文引用: 1]      摘要

L'auteur introduit un nouveau type d'opérateur pour l'agrégation multicritères appelé opérateur d'agrégation pondérée ordonnée. Les propriétés de cet opérateur sont étudiées, en particulier, la propriété de l'opérateur 00et03 pour laquelle tous les critères doivent être vérifiés et la propriété 00ou03 pour laquelle au moins un des critères doit être satisfait [11] 刘勇, 刘友兆, 徐萍.

区域土地资源生态安全评价

[J]. 资源科学, 2004, 26(3): 69-76.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-7588.2004.03.011      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

生态安全研究是当前土地资源可持续利用研究的前沿课题,可是对土地利用的生态安全及评价研究尚未真正开展,土地资源生态安全的研究几乎还处于起步阶段。该文在对区域土地资源生态安全概念、内容和目标研究的基础上,探讨了区域土地生态安全评价方法,建立了土地资源生态安全评价的代表性指标体系。实证研究以浙江嘉兴市为例,以嘉兴市土地资源生态安全作为本评价的目标层,从自然、经济、社会3个系统层着手,细化研究的层次,通过对评价指标的科学性与完备性等检验,最终从状态层选择了24项变量层指标,构建了适合区域特征的土地资源生态安全评价指标体系;并运用相关数学方法,计算嘉兴市1991年和1997年各评价指标的安全指数,结合AHP法等确定的指标权重,对嘉兴市1991年和1997年的土地资源生态安全状况进行了综合评价,研究认为嘉兴市土地资源生态安全状况虽稍有好转,但还处于“较差”的安全状态;最后对嘉兴市土地生态安全状况进行了分析,并提出了几点建议。

[Liu Yong, Liu Youzhao, Xu Ping.

Evaluation on ecological security of regional land resources.

Resources Science, 2004, 26(3): 69-76.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-7588.2004.03.011      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

生态安全研究是当前土地资源可持续利用研究的前沿课题,可是对土地利用的生态安全及评价研究尚未真正开展,土地资源生态安全的研究几乎还处于起步阶段。该文在对区域土地资源生态安全概念、内容和目标研究的基础上,探讨了区域土地生态安全评价方法,建立了土地资源生态安全评价的代表性指标体系。实证研究以浙江嘉兴市为例,以嘉兴市土地资源生态安全作为本评价的目标层,从自然、经济、社会3个系统层着手,细化研究的层次,通过对评价指标的科学性与完备性等检验,最终从状态层选择了24项变量层指标,构建了适合区域特征的土地资源生态安全评价指标体系;并运用相关数学方法,计算嘉兴市1991年和1997年各评价指标的安全指数,结合AHP法等确定的指标权重,对嘉兴市1991年和1997年的土地资源生态安全状况进行了综合评价,研究认为嘉兴市土地资源生态安全状况虽稍有好转,但还处于“较差”的安全状态;最后对嘉兴市土地生态安全状况进行了分析,并提出了几点建议。 [12] The World Bank.

LQI news volume 1[R].

Washington D C: The World Bank ,1996.

[本文引用: 1]     

[13] 张建新, 邢旭东, 刘小娥.

湖南土地资源可持续利用的生态安全评价

[J]. 湖南地质, 2002, 21(2): l19-121.

[本文引用: 1]     

[Zhang Jianxin, Xing Xudong, Liu Xiaoe.

Evaluation on ecological security of sustainable utilization of land resource.

Hunan Geology, 2002, 2l(2):l19-121.]

[本文引用: 1]     

[14] 高桂芹, 韩美.

区域土地资源生态安全评价

[J]. 水土保持研究, 2005, 12(5):271-273.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

探讨了区域土地资源生态安全的概念、特性和量化方法,根据参考文献选取24个指标,利用生态安全模型对该区的两个现状年(1998年和2003年)的生态安全值进行了计算,计算结果表明1998年的生态安全值属于第一类"恶劣类",2003年属于第二类"较差类", 该区2003年较1998年土地资源生态安全已有明显的改善.并对计算结果进行了客观评价分析.

[Gao Guiqin, Han Mei.

Evaluation ecological security of regional land resource.

Research of Soil and Water Conservation, 2005, 12(5): 271-273.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

探讨了区域土地资源生态安全的概念、特性和量化方法,根据参考文献选取24个指标,利用生态安全模型对该区的两个现状年(1998年和2003年)的生态安全值进行了计算,计算结果表明1998年的生态安全值属于第一类"恶劣类",2003年属于第二类"较差类", 该区2003年较1998年土地资源生态安全已有明显的改善.并对计算结果进行了客观评价分析. [15] 黄翠婷.

广东省土地利用变化与土地生态安全评价研究[D]

.广东工业大学,2012.

[本文引用: 1]     

[Huang Cuiting.

Study on the change of land use and land ecological security in Guangdong Province.

Guangzhou: Guangdong University of Technology, 2012 .]

[本文引用: 1]     

1 2007 ... 土地是人类赖以生存与发展的物质基础,土地资源的安全与否直接关系到人类的生存发展.随着社会经济的迅速发展和城市化水平的不断提高,人类对生态环境的影响不断加大,水土流失、土壤植被破坏、土地功能退化等土地生态环境问题日益严重,严重制约了土地资源的可持续利用与社会经济的可持续发展[1~4].因此,土地生态安全问题受到社会各界的广泛关注,越来越多的学者尝试通过土地生态安全评价研究来识别人类对土地生态环境的影响程度及土地生态环境的脆弱区域,以期为土地资源的合理开发利用与生态环境破坏的治理提供参考. ... 1 2007 ... 土地是人类赖以生存与发展的物质基础,土地资源的安全与否直接关系到人类的生存发展.随着社会经济的迅速发展和城市化水平的不断提高,人类对生态环境的影响不断加大,水土流失、土壤植被破坏、土地功能退化等土地生态环境问题日益严重,严重制约了土地资源的可持续利用与社会经济的可持续发展[1~4].因此,土地生态安全问题受到社会各界的广泛关注,越来越多的学者尝试通过土地生态安全评价研究来识别人类对土地生态环境的影响程度及土地生态环境的脆弱区域,以期为土地资源的合理开发利用与生态环境破坏的治理提供参考. ... 土地资源生态安全研究进展与展望 0 2006 土地资源生态安全研究进展与展望 0 2006 熵权模糊物元模型在土地生态安全评价中的应用 0 2012 熵权模糊物元模型在土地生态安全评价中的应用 0 2012 The influence on climate forcing of mineral aerosols from disturbed soils 1 1996 ... 土地是人类赖以生存与发展的物质基础,土地资源的安全与否直接关系到人类的生存发展.随着社会经济的迅速发展和城市化水平的不断提高,人类对生态环境的影响不断加大,水土流失、土壤植被破坏、土地功能退化等土地生态环境问题日益严重,严重制约了土地资源的可持续利用与社会经济的可持续发展[1~4].因此,土地生态安全问题受到社会各界的广泛关注,越来越多的学者尝试通过土地生态安全评价研究来识别人类对土地生态环境的影响程度及土地生态环境的脆弱区域,以期为土地资源的合理开发利用与生态环境破坏的治理提供参考. ... Land Quality Indicators[R]. 1 1995 ... 国内外学者在土地生态安全评价方面进行了大量的研究,土地生态安全的评价技术方法也日益成熟[5,6].目前,国内土地生态安全评价方法尚在探索时期,常借助于其他相关领域的已有模型,大致可以分为生态模型法、景观模型法、数学模型法和数字模型法 4 大类[7]. ... Diagnostic indicators of soil quality in productive and Non-Prodective small holdersfields of Kenyas Central Highlands 1 2000 ... 国内外学者在土地生态安全评价方面进行了大量的研究,土地生态安全的评价技术方法也日益成熟[5,6].目前,国内土地生态安全评价方法尚在探索时期,常借助于其他相关领域的已有模型,大致可以分为生态模型法、景观模型法、数学模型法和数字模型法 4 大类[7]. ... 中国土地生态安全评价研究进展与展望 1 2010 ... 国内外学者在土地生态安全评价方面进行了大量的研究,土地生态安全的评价技术方法也日益成熟[5,6].目前,国内土地生态安全评价方法尚在探索时期,常借助于其他相关领域的已有模型,大致可以分为生态模型法、景观模型法、数学模型法和数字模型法 4 大类[7]. ... 中国土地生态安全评价研究进展与展望 1 2010 ... 国内外学者在土地生态安全评价方面进行了大量的研究,土地生态安全的评价技术方法也日益成熟[5,6].目前,国内土地生态安全评价方法尚在探索时期,常借助于其他相关领域的已有模型,大致可以分为生态模型法、景观模型法、数学模型法和数字模型法 4 大类[7]. ... 空间多准则决策及其在资源环境领域中的应用 1 2015 ... 有序加权平均算子(OWA)结合地理信息系统(GIS)在国外应用相对较多,在中国OWA多准则决策分析模型多应用于土地适宜性评价、地质灾害防治、设施选址、及水体矿产等资源评价与管理方面[8].但OWA与GIS结合对土地生态安全进行评价的研究还很少[9]. ... 空间多准则决策及其在资源环境领域中的应用 1 2015 ... 有序加权平均算子(OWA)结合地理信息系统(GIS)在国外应用相对较多,在中国OWA多准则决策分析模型多应用于土地适宜性评价、地质灾害防治、设施选址、及水体矿产等资源评价与管理方面[8].但OWA与GIS结合对土地生态安全进行评价的研究还很少[9]. ... 基于OWA-GIS的区域土地生态安全评价研究[D] 1 2011 ... 有序加权平均算子(OWA)结合地理信息系统(GIS)在国外应用相对较多,在中国OWA多准则决策分析模型多应用于土地适宜性评价、地质灾害防治、设施选址、及水体矿产等资源评价与管理方面[8].但OWA与GIS结合对土地生态安全进行评价的研究还很少[9]. ... 基于OWA-GIS的区域土地生态安全评价研究[D] 1 2011 ... 有序加权平均算子(OWA)结合地理信息系统(GIS)在国外应用相对较多,在中国OWA多准则决策分析模型多应用于土地适宜性评价、地质灾害防治、设施选址、及水体矿产等资源评价与管理方面[8].但OWA与GIS结合对土地生态安全进行评价的研究还很少[9]. ... Yager. On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decisionmaking 1 1988 ... 有序加权平均算子(OWA)是美国学者Yager 于 1988 年提出的一种控制因子权重合并的方法[10],其通过将各项指标数据按照其属性值的大小重新排序,依据各指标位序赋予不同的次序权重并加权聚合,以反映决策者对各项指标重要度排序不同时的决策结果.公式如下: ... 区域土地资源生态安全评价 1 2004 ... 近年来关于土地生态安全相关概念的研究有很多,本文比较认可刘勇的观点[11],即土地生态安全是指土地资源处于不受威胁或者少受威胁的健康、平衡状态,在这种状态下,土地生态系统具有稳定、均衡且充裕的自然资源可以维持人类的生存与发展,土地生态环境也处于没有破坏或者极少破坏的安全状态.基于此,本文构建相应的指标体系. ... 区域土地资源生态安全评价 1 2004 ... 近年来关于土地生态安全相关概念的研究有很多,本文比较认可刘勇的观点[11],即土地生态安全是指土地资源处于不受威胁或者少受威胁的健康、平衡状态,在这种状态下,土地生态系统具有稳定、均衡且充裕的自然资源可以维持人类的生存与发展,土地生态环境也处于没有破坏或者极少破坏的安全状态.基于此,本文构建相应的指标体系. ... LQI news volume 1[R]. 1 1996 ... 建立科学、合理的指标体系,是决定生态安全评价结果准确性和合理性以及保障土地生态安全评价顺利进行的关键.本文在综合考虑上述指标选取原则的基础上,结合大理市土地生态安全现状,参考1996年,世界银行(WB)与联合国粮农组织(FAO)、联合国开发计划署(UNDP)及联合国环境规划署(UNEP)共同发布的《土地质量指标》[12],借鉴国内相关研究[13,14],从自然生态环境角度出发,选取自然、生态环境、景观3个层面共16项评价指标(表1),构建大理市土地生态安全评价指标体系,并运用层次分析法对各指标的准则权重进行测算. ... 湖南土地资源可持续利用的生态安全评价 1 2002 ... 建立科学、合理的指标体系,是决定生态安全评价结果准确性和合理性以及保障土地生态安全评价顺利进行的关键.本文在综合考虑上述指标选取原则的基础上,结合大理市土地生态安全现状,参考1996年,世界银行(WB)与联合国粮农组织(FAO)、联合国开发计划署(UNDP)及联合国环境规划署(UNEP)共同发布的《土地质量指标》[12],借鉴国内相关研究[13,14],从自然生态环境角度出发,选取自然、生态环境、景观3个层面共16项评价指标(表1),构建大理市土地生态安全评价指标体系,并运用层次分析法对各指标的准则权重进行测算. ... 湖南土地资源可持续利用的生态安全评价 1 2002 ... 建立科学、合理的指标体系,是决定生态安全评价结果准确性和合理性以及保障土地生态安全评价顺利进行的关键.本文在综合考虑上述指标选取原则的基础上,结合大理市土地生态安全现状,参考1996年,世界银行(WB)与联合国粮农组织(FAO)、联合国开发计划署(UNDP)及联合国环境规划署(UNEP)共同发布的《土地质量指标》[12],借鉴国内相关研究[13,14],从自然生态环境角度出发,选取自然、生态环境、景观3个层面共16项评价指标(表1),构建大理市土地生态安全评价指标体系,并运用层次分析法对各指标的准则权重进行测算. ... 区域土地资源生态安全评价 1 2005 ... 建立科学、合理的指标体系,是决定生态安全评价结果准确性和合理性以及保障土地生态安全评价顺利进行的关键.本文在综合考虑上述指标选取原则的基础上,结合大理市土地生态安全现状,参考1996年,世界银行(WB)与联合国粮农组织(FAO)、联合国开发计划署(UNDP)及联合国环境规划署(UNEP)共同发布的《土地质量指标》[12],借鉴国内相关研究[13,14],从自然生态环境角度出发,选取自然、生态环境、景观3个层面共16项评价指标(表1),构建大理市土地生态安全评价指标体系,并运用层次分析法对各指标的准则权重进行测算. ... 区域土地资源生态安全评价 1 2005 ... 建立科学、合理的指标体系,是决定生态安全评价结果准确性和合理性以及保障土地生态安全评价顺利进行的关键.本文在综合考虑上述指标选取原则的基础上,结合大理市土地生态安全现状,参考1996年,世界银行(WB)与联合国粮农组织(FAO)、联合国开发计划署(UNDP)及联合国环境规划署(UNEP)共同发布的《土地质量指标》[12],借鉴国内相关研究[13,14],从自然生态环境角度出发,选取自然、生态环境、景观3个层面共16项评价指标(表1),构建大理市土地生态安全评价指标体系,并运用层次分析法对各指标的准则权重进行测算. ... 广东省土地利用变化与土地生态安全评价研究[D] 1 2012 ... 在IDRISI软件的MCE模块下进行OWA多准则决策评价,得到不同决策风险系数下的大理市土地生态安全评价结果,并研究参考黄翠婷等研究成果[15],将大理市按照土地生态安全指数值进行生态安全状态划分为重警状态(0~0.2)、中警状态(0.2~0.4)、预警状态(0.4~0.6)、较安全状态(0.6~0.8)、安全状态(0.8~1). ... 广东省土地利用变化与土地生态安全评价研究[D] 1 2012 ... 在IDRISI软件的MCE模块下进行OWA多准则决策评价,得到不同决策风险系数下的大理市土地生态安全评价结果,并研究参考黄翠婷等研究成果[15],将大理市按照土地生态安全指数值进行生态安全状态划分为重警状态(0~0.2)、中警状态(0.2~0.4)、预警状态(0.4~0.6)、较安全状态(0.6~0.8)、安全状态(0.8~1). ...


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