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区域生态环境脆弱性评价方法研究综述-格林娱乐App下载


随着社会经济的缓慢发展和人口压力的快速增长,人类活动对地球生态系统的平衡产生了更加恶劣的影响,导致当前生态环境的脆弱性进一步加剧,生态环境问题更加突出。通过梳理区域生态环境脆弱性评价研究中涉及的文献,指出生态环境脆弱性是一个比较概念,受自然地理条件、系统自身恢复能力、人类活动障碍等多种因素影响,是自然因素和人类因素共同作用的结果。结合生态环境脆弱性内涵与评价主要内容、评价指标选择与体系构建、评价方法与分析模型研究的密切关系,分析了生态脆弱性评价研究领域的发展现状以及不同区域指标体系与评价方法的差异。本文认为,在研究理论和方法的创新、评价指标体系和计算模型的构建、自然因素和人为因素的定量分析和叙述、评价结果在研究中的应用等方面还存在一些问题。

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通过整合评价模型的构建、数据处理和分析的有效性、评价结果的应用,分析了生态环境脆弱性评价研究的发展趋势。总的来说,指出今后应研究区域生态环境脆弱性评价:研究思路必须更加引人注目、全面、系统;数据处理必须更加关注时空动态;研究方法必须进一步吸引对学科整合的关注;研究成果必须在实践中进一步引起重视。人类的一切生产和生活不仅创造生态环境,而且影响生态环境的发展和变化。

科学认识、评价和合理优化生态环境不仅是资源环境领域的热点问题,也是理解生态变化、发展生态经济、建设生态文明的迫切市场需求。因此,科学认识生态环境脆弱性,有效进行土地生态管理和控制,合理利用土地资源,促进区域社会经济、人口、资源和环境的协调发展,已成为生态环境建设面临的严峻而艰巨的任务。自1972年斯德哥尔摩“联合国人类环境会议”上,世界各国政府代表首次就生态环境问题展开辩论以来,已经过去了近半个世纪。人类的眼睛从来没有离开过关乎人类生存和发展的主题。

可持续发展战略、全球气候变化框架条约、新千年生态系统评估、生态优先战略、生态文明建设等重大事件都与之密切相关。随着生态脆弱性研究理论方法、数据提供和科技手段的修订,国内外相关领域的专家学者从专题研究转向综合研究,从单一方法转向方法构建,从数学模型分析转向3S空间分析,极大地促进了对生态环境脆弱性研究的认识。在国内,徐庆勇等人基于遥感和地理信息系统技术,运用空间主成分分析法,对珠江三角洲2004-2008年的生态脆弱性进行了定量评价。魏静等人基于SRP模型,对三江源地区生态环境进行了定量分析和评价;陆亚玲等人以环渤海五省市为研究对象,运用主成分分析法进行相关性分析,对该地区的生态脆弱性及其空间自涉性进行了系统分析;蔡海生等人在分析生态环境脆弱性的内涵和机理的基础上,明确提出生态环境脆弱性具有复杂性、动态性、相对性和可控性的特点,并对生态环境脆弱性的静态和动态评价进行了比较分析 在国外,Lamsal等人从气候变化的角度到达尼泊尔的地形和海拔,分析了气候变化对森林和淡水湿地生态系统脆弱性的影响;普雷斯顿等人指出,气候变化背景下的脆弱性评估涉及“评估的目的是什么”、“如何构建脆弱性评估体系”、“评估的技术方法”、“谁参与评估以及如何利用评估结果促进社会经济发展”等四个关键问题;孔柏格等人通过创造灵活性和适应性解决了生态脆弱性时空变异性的挑战,明确提出了时空尺度和概念的框架:“脆弱性立方”概念;Malik等人从各地区对气候变化的生态暴露、人口对气候变化的敏感性、特定地区人口的适应性三个方面构建了加权气候变化脆弱性指数,分析了气候变化的各种潜在健康影响因素。

Salvati从气候质量、土壤质量、植被质量和土地管理质量四个方面建立了基于ESA方法的评价体系,对意大利土地脆弱性和土地潜力开发能力的演变进行了空间分析和评价;吉拉德等人评估了气候对自然和人类系统的敏感性和适应性;Pham等基于决策树的机器学习方法如RF、LMT、BFDT、CART选取16个条件因子对Pauri Garhwal地区土地敏感性进行评价比较,指出RF模型最好,其次是LMT、BFDT、CART模型;里德尔利用WOWA方法对重要性权重进行分类,利用ORNESS值对重要性权重进行扩展,得到了一种填补脆弱性指数的新方法尝试,并对美国未来的洪水脆弱性进行了分析。综上所述,从生态脆弱性研究来看,研究区域从省级到县级,从湖泊到流域,从区域到经济到世界。研究方法包括模糊综合决策分析与层次分析法融合、地理信息系统与K均值聚类分析方法、模糊多属性方法(FMA)与地理信息系统空间分析方法、3S技术方法、机器学习方法等。研究领域涵盖面广,规模大,研究方法和途径多样。

指出由于区域生态环境脆弱性与人类“第三生命空间”的密切联系,南北区域生态环境脆弱性研究更加规范化。生态环境的脆弱性受到许多因素的阻碍,如自然条件、人为障碍等。它具有类型多、范围广、时空演化慢的特点,已成为21世纪土地资源和生态环境可持续利用的最大障碍。

国家严格实施生态优先发展战略,实施耕地维护红线、水资源维护红线、生态维护红线、城市R&D边界线等管控措施,为建设资源可持续生态利用和社会经济可持续发展做出贡献。然而,尽管国内外许多专家学者对生态环境脆弱性进行了广泛而有益的研究,但尚未形成评价范式。进一步整合国内外生态脆弱性研究方法,从研究对象、评价指标的自由选择和体系构建、计算方法模型、评价结果的应用等方面分析脆弱性评价研究的现状和存在的问题。探索未来的研究思路和发展趋势对土地开发利用、土地空间控制和生态文明建设具有最重要的指导意义。

1区域生态环境脆弱性的内涵及其密切相关性1.1区域生态环境脆弱性的内涵分析脆弱的生态环境具有共性,类型多样,敏感性强,更容易受到外力阻碍,失去原有的系统平衡,向有利于人类利用的方向发展,进而以适当的规模影响区域乃至全球的生态环境和社会经济发展。生态脆弱性评价作为生态学研究的重要内容之一,是在gl基础上的进一步深化 生态环境脆弱性涉及生态学、地理学、土地科学、环境科学等诸多学科,因此对生态环境脆弱性内涵的理解也有其自身的关注。

赵可等人指出,生态脆弱性表现为生态系统偏离了最初的稳定状态,并因不受外来者的阻碍而表现出生态系统的不稳定性;赵桂生指出,生态脆弱性是生态系统在特定时空尺度下脆弱的、完全恢复的响应状态,是生态系统自身属性在外部障碍下的表现;许指出,生态环境脆弱性应从暴露性、敏感性和适应性三个方面进行分析。首先,教师制度受到气候变化的影响;第二,受气候变化影响后对生态系统不利或危害的程度和敏感性;最后,自然和人类活动对其采用的影响措施。虽然学术界对生态脆弱性没有统一的定义,但一般认为:一是生态系统在生态环境本身内部造成的固有脆弱性,如气候变化、滑坡、地震、泥石流等。

二是由于人类活动造成的外部脆弱性,如不合理的人类活动、土地过度开发利用等。破坏生态系统,造成沙漠化、沙尘暴、水土流失等问题。总之,生态环境脆弱性是一个比较概念,是自然因素和人为因素相结合的结果。

无论它的发展原因、形式和弱点如何,它都是生态系统在特定的时间和空间尺度上针对外部障碍所表现出来的生态召唤。只要是更容易向生态发展或者环境改善的方向发展,就不应该被认为是软肋。

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当障碍达到生态环境的承载能力和自我恢复能力时,往往可能出现生态脆弱的症状。1.2区域生态环境脆弱性密切相关分析生态环境脆弱性密切相关主要包括植被发展、土地适宜性降低、土壤侵蚀、地质灾害、荒漠化、盐渍化、环境污染加剧、灾害频率和强度降低、生物多样性发展等。不同时空区域生态环境脆弱性的主导驱动因素及其密切相关性没有显著差异。

陈美秋等人从地质基础、地形地貌、土壤类型、气候条件、植被因素和水文因素6个方面对鄱阳湖区自然脆弱性进行了综合评价;徐庆勇等人指出,影响珠江三角洲地区生态环境脆弱性的原因有四大特点:海拔低、暴雨日多、污染严重、土地利用变化大;魏静等人指出,三江源地区自然生态环境脆弱是该地区大规模衰弱的主要原因,人类活动显著降低了衰弱程度;蔡海生等人从水土流失、河流水质、森林覆盖率、环境保护与管理、生态建设与生物多样性维护、人口快速增长压力、社会经济发展等6个方面分析了江西省生态环境脆弱性特征。邵等基于选择指标体系,计算得出影响安宁河流域的主要原因是人为因素、社会经济因素和“天然林保护”、“绿色食品”等环保政策;贾巴尔利用3S技术分析地表变化,然后通过选择土地开发指标和GIS技术分析区域生态环境变化。结果表明,风蚀是影响伊拉克南部生态环境改善的主要原因。周等人从自然因素、经济因素和社会因素三个方面选取17个指标,计算值,与值和影响因素建立多元线性回归方程,分析影响因素的贡献度,最后指出在改善青藏高原东北缘生态环境的过程中,自然因素的作用优于经济因素和社会因素 基于以上研究,区域生态环境脆弱性从三个方面紧密相关:(1)物理和地理因素:在许多地区,由于海拔高、森林覆盖率低、气候干燥、地质灾害区和生态系统稳定性差的影响,生态环境系统脆弱;(2)系统的自恢复能力:一般生态系统具有潜在脆弱性和再生性的特点,而弱生态系统的自恢复能力较弱。

如果在没有外界阻碍的情况下突破其生态门槛,超越其生态平衡,完全恢复其生态功能是很有可玩性的。(3)人类活动障碍:当经济发展的人口密度和能源需求达到资源承载能力时,更容易造成过度采伐森林、过度利用水资源、随意处理污水等资源不合理利用,导致土地开发、生态环境污染等问题,生态环境非常容易改善。2区域生态环境脆弱性评价指标的选择及体系构建2.1生态环境脆弱性评价指标的选择生态脆弱性评价指标的选择不应与研究区域的脆弱性密切相关,应从造成脆弱性的主导因素中科学选择。

总的来说,地形、地貌、气候、水文、土壤、地质可视为潜在(内部)弱因素,植被覆盖、土壤侵蚀、土地利用、社会经济可视为威胁性(外部)弱因素。不同区域生态环境脆弱性评价指标选择见表1。2.2生态环境脆弱性动态评价指标体系的构建建立生态环境脆弱性评价指标体系是科学客观评价的关键环节。

蔡海生等人为生态环境脆弱性静态评价指标体系构建了三级指标,其中一级指标主要分为两个方面:自然的潜在弱点和人为障碍的弱点。同时,蔡海生等人明确总结了各评价模型指标体系的构建,将生态评价指标体系划分为目标层、准则(因子)层和指标(因子)层三个基本结构。目标层分为生态环境质量评价、生态现代化水平评价、生态文明指数评价、工业生态水平评价、农业现代化发展水平评价、小康社会综合评价等,在一定程度上对区域生态脆弱性评价具有一定的融合意义。结合国内外研究现状,针对生态环境脆弱性的特点,以自然环境因素为主,兼顾人为因素,兼顾指标的可操作性和可比性,基于层次分析法选取自然因素和人为因素两大一级指标,可以构建一个可行的生态环境脆弱性评价指标体系,该指标体系还包括2个一级指标、10个二级指标和28个三级指标。

如表2右图所示。对于各指标权重的确定,主要的方法有主观赋权法和客观赋权法。

主观赋权法要求根据评价者基于经验对每个指标的推崇程度来确定指标的权重,客观赋权法要求根据每个指标客观获得的内部信息来确定指标的权重。方法包括层次分析法、熵值法、多层次模糊综合评价法、熵值法、专家经验法等。在指标选择和体系构建的基础上,还必须考虑动态评价和静态评价的问题。

生态环境脆弱性的计算和分析主要包括静态计算(潜在脆弱性计算、威胁脆弱性计算和实际脆弱性计算)和动态计算(生态环境脆弱性变化的意义度和比较度)。蔡海生等人明确阐述了生态环境脆弱性动态评价的数据收集和处理,将图形数据和属性数据作为两大数据源, 3生态环境脆弱性评价方法和分析模型3.1评价方法分析3.1.1基于经验统计数据的分析方法生态环境脆弱性评价方法有很多。

在生态脆弱性评价过程中,明确评价方法的自由选择至关重要。没有必要根据指标的不同特点和不同的数据,自由选择能够体现系统特征的评估方法。

杨建平等人根据县级行政单位将长江、黄河源区划分为8个区域,并运用主成分分析法对各区域的生态环境进行综合评价;蔡海生等人详细概述了我国脆弱生态环境的脆弱性机制、评价指标的自由选择和脆弱性评价方法,并对脆弱生态环境脆弱性的模糊评价方法、定量评价方法、EFI评价方法、层次分析法评价方法、相关评价方法和综合评价方法进行了较为详细的说明。廖等人创建了鄱阳湖典型湿地生态环境脆弱性评价的原始指标体系,并运用模糊数学对鄱阳湖湿地生态环境脆弱性进行了评价;王将生态位适宜度模型引入脆弱性评价,分析了土地利用变化对生态环境脆弱性的影响机制。Mahapatra等人基于层次分析法(AHP),从物理脆弱性和社会经济变量两个方面构建权重和分值,对印度南古吉拉特海岸的脆弱性进行评价;邵海等基于SPCA选择指标体系,对安宁河流域生态脆弱性进行了系统研究和分析。

里德尔利用WOWA方法和ORNESS值进行脆弱性评估的尝试,分析了美国未来的洪水脆弱性。3.1.2基于3S技术的分析方法遥测、地理信息系统和全球定位系统是当前地球系统中空间信息提供、存储管理、修订、分析和应用的三大支撑技术,统称为“3“s”技术已经广泛应用于空间信息研究领域。

生态环境研究领域的应用发展迅速,利用3S技术提供、处理和动态分析资源环境信息已成为弱生态环境研究的重要趋势之一。廖伟等人基于RS和GIS技术,从土地利用变化的角度出发,应整合土壤类型、气象、道路、土壤侵蚀、年鉴统计数据等特殊数据,利用IDRISI地理信息系统软件创建数据库,利用空间主成分分析法分析丹江口库区生态环境脆弱性的时间生产规律;靖宇公平地结合遥感和地理信息系统技术,以内蒙古自治区奈曼旗近25年来的土地利用变化为基础,根据其景观结构和土地利用结构特征,构建了综合生态脆弱性指数,并对研究区的生态脆弱性进行了评价;陈嘉等人基于VSD框架和SERV模型,利用遥感和地理信息系统空间技术,定量分析了玉林市社会——生态系统脆弱性的空间演化规律,并利用OWA算法模拟和预测了决策者不确定偏好下区域脆弱性的未来情景;Sahana等人基于GIS技术分析了印度Rudraprayag地区的景观脆弱性,探讨森林火灾的敏感性;Rapicetta等人通过模拟Etna火山活动,结合地理信息系统(GIS)制作了生态脆弱性图,为研究火山喷发的环境脆弱性明确提出了新思路。选取土地利用变化和植被覆盖面积等因子,基于遥感和地理信息系统构建了福州市生态环境脆弱性评价体系和模型,并对福州市生态环境脆弱性进行了分析。

3.2生态环境脆弱性评价可分为静态评价和动态评价。静态评价以某一时间点的指标数据为基础,评价结果反映了评价区域内不同单元之间脆弱性的密切相关的差异;动态评价是在多个时间点进行的脆弱性评价,评价结果反映了评价区域脆弱性的发展演变,可以更全面、更紧密地反映区域生态环境的脆弱性。根据蔡海生的研究,生态环境脆弱性动态评价是对静态评价的理解,是基于对不同年份生态环境威胁脆弱性静态评价结果的空间转换分析,得出各生态脆弱性等级的变化和移动情况,从而分析研究区域生态脆弱性的驱动机制、演化过程、发展趋势和空间特征,进而获得有效管理和控制的决策依据。

显式模型要点如下:(1)生态环境脆弱性静态计算:单因子脆弱性(Gi)=等级判断(R)因子权重(W),潜在(内部)脆弱性(Gli)=等级判断(R)因子权重(W)]威胁(外部)脆弱性(GII)=。威胁脆弱性(Gii)评估单元(G)=单因子脆弱性(Gi)面积百分比(P)],其中单因子脆弱性可分别给出1、3、5、7、9;各因素的权重可根据专家咨询法和层次分析法计算确定;潜在脆弱性、威胁性脆弱性和实际脆弱性可分为五个等级:轻微弱势、严重弱势、中度弱势、强烈弱势和接近弱势。单因素评价一般以抽查或大于统计数据面积为评价单位(统计数据);综合评价可以与县乡行政区域相匹配,便于生态环境管理。(2)生态环境脆弱性是动态计算的:生态环境脆弱性是指变化率(Na)=100%[实际脆弱性(Ni)-潜在脆弱性(No)]/潜在脆弱性(No)生态环境脆弱性的比较变化率(Nc)=100%[后期真实脆弱性(Ni2)-早期真实脆弱性(Ni1)]。

因此,可以对多个单元的计算结果进行聚类分析,得出 此外,钟、等人认为生态环境脆弱性是研究区域生态脆弱程度和与之密切相关的生态环境脆弱性程度的最重要指标。他们根据生态环境脆弱的主要原因和结果指标计算生态环境脆弱度,并使用以下公式进行计算。在公式中,Xi是每个指标的初始值;Wi是各指标的权重;g是灾区生态脆弱。也有专家综合空间栅格数据因子综合分析法或层次分析法来评价生态脆弱性(EVI)。

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公式中,fi是ith因子的分值,Wi是ith因子不应该比较的权重值,n是评价因子的个数。EVI值越大,弱点越重。3.3模型法对比分析了综合生态环境脆弱性评价方法模型,主要包括层次分析法、模糊评价法、主成分法、综合评价法和机器学习(PSVM、射频)等12种方法。每种模型方法的特点如表3所示。

不存在问题和发展趋势分析以生态环境脆弱性评价为切入点,以土地利用变化和社会经济发展为基础,开展生态环境脆弱性动态评价,探讨生态环境脆弱性的驱动机制、演化过程和发展趋势,为资源可持续利用和社会经济发展服务,是生态环境脆弱性研究的一般路径。在确定了近30年的发展历程后,仍然存在一些问题和严重不足,这也是密码在未来研究中必须进行改进和完善的地方。4.1不存在问题分析生态环境脆弱性研究涉及领域广泛,包括地学、生态学、生物学等领域,综合性强。

如果研究的切入点和重点不同,研究方法和模型也会有所不同。但无论什么研究对象和研究方法不同,都涉及到五个方面(如图1所示):数据收集;自由选择建立评价指标体系;确定指标体系中各因素的权重;(4)利用模型分析计算弱势指数;评价结果的分析与应用。一般来说,不存在以下常见问题。(1)研究理论和方法的创造性严重不足。

目前,对区域生态环境脆弱性的评估和研究主要集中在实证研究上,主要针对人地系统,而对气候变化和自然灾害等不确定性强的子系统的研究较少且脆弱。脆弱性评估的理论和方法研究还不成熟,基于人地耦合的系统脆弱性研究还处于发展阶段。现代科学研究仍然以生态系统脆弱性评估和多元统计分析为主。

现代科学的脆弱性评价方法还不成熟,对时空动态和未来趋势的预测和评价过于全面。各地在构建现代科学的脆弱性评价指标体系时,层次和问题目标定位不具体,针对性太强。(2)评价指标体系和分析模型不能统一。在生态脆弱性评价的指标自由选择和模型选择方面,不存在外部障碍和原始数据等不确定因素是必然的,自然条件和社会经济指标都没有统一的分析标准。

不同的学者在研究中往往有不同的评价指标体系和不同的计算分析方法,并不构成一个涵盖各种对象和尺度的全面、原始的生态脆弱性评价体系。因此,评价结果不存在不确定性,不同评价区域之间的评价结果不具有可比性,因此必须加强评价模型和方法的标准化。(3)主观因素影响评价结果的有效性。

因为不同的专家和学者对生态脆弱性评价的分类和阈值有不同的理解,而且各不相同 即使对于一定程度的研究对象,不同的专家学者也很难对其评价结果进行对比分析。统一评价指标体系、评价标准和评价等级是提高评价结果有效性的关键环节。(4)评价结果在研究中的应用需要扩大。

生态环境脆弱性评价是基于研究者对生态环境认识数据的实证分析,研究结果只是一些非常简单的数值或数值片段。我们可以通过“3S”技术将这些评价结果应用到时空领域,但这不是全部的研究。

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通过对生态脆弱性的动态分析,可以了解其驱动机制、演化过程和发展趋势,进一步有效地符合研究区的人地耦合模式、土地利用模式、生态保护措施,积极开展区域管理和生态环境的有效管控,从而增强弱生态研究的科学性、有效性和实用性。4.2发展趋势分析生态环境脆弱性评价是自然地理、生态环境和社会经济综合研究的交叉领域,具有很高的现实意义和应用价值。综上所述,在某一研究区域开展生态环境脆弱性评价研究时,指标体系和评价模型可能会有所不同,但在生态脆弱性的驱动机制、演化过程、发展趋势以及生态调控等方面的研究目标是完全相同的。

围绕研究目标,有几个发展趋势。(1)研究思路一定要更加引人注目,全面系统。随着研究方法和技术手段的发展变化,图形数据和属性数据都更加引人注目和全面,数据源更加稳定、可靠和易于提供。它还包括:地质、地形、土壤、水文、气候等主要分析数据,包括生态环境的潜在脆弱性;植被覆盖面积变化、土壤侵蚀、土地利用和社会经济变化是威胁生态环境脆弱性的主要分析数据。

这为生态脆弱性的综合研究提供了良好的数据支持。关于生态环境脆弱性评价的目标,以人地关系为切入点,从完整的生态环境脆弱性评价逐步发展到南北生态环境与经济社会耦合脆弱性的综合评价,再到“土地利用-社会经济-生态效应”的综合研究开发,有助于我们更好地理解生态环境背景下人地耦合的时空特征,获得资源生态与社会经济可持续发展最重要的决策信息和调控依据。

(2)数据处理必须更加关注时空动态。早期生态脆弱性评价中有许多静态分析。

随着“3S”技术的发展和广泛应用,尤其是其数据提供、模型构建、数据分析、空间分析、平台展示等功能。为生态环境脆弱性动态评价提供了有力的技术支持。

在“大数据”背景下,充分发挥“3S”技术优势,与传统研究方法相结合,构建统计数据和空间信息的及时处理,构建具有区域尺度评价、预测和预警功能的生态环境脆弱性评价模型,将是生态环境脆弱性评价最重要的发展方向之一。在“3S”技术的支持下,全球气候变化背景下的宏观研究也发展迅速。通过将遥感影像数据与长期定点观测数据相结合,可以更好地分析生态群落演化和社会经济发展在时空上对生态环境脆弱性的作用机制,构建更加科学客观的时空动态评价。

(3)研究方法必须进一步吸引对学科整合的关注。在大数据背景下,生态脆弱性评价方法已经大大现代化,跨学科研究进展缓慢。 最近的研究表明,数据是由更全面的来源提供的,如遥测数据、实地调查、样地调查、地理条件普查等。

数据分析方法还融合了自然地理、土地生态学、区域经济、社会政策、统计学等学科的方法,通过计算机强大的计算功能和3S技术软件平台技术,将人工智能中的核心机器学习方法应用于生态环境脆弱性评价。超越传统的数学模型方法,可以更深层次地挖掘影响生态环境脆弱性的数据信息。

这种交叉综合的研究方法在应用于区域大尺度时具有更显著的优势。同时,由于基础数据的多源整合和互补,为多年来区域生态环境演变特征的分析获得了新的数据平台,为今后提高训练样本和预测精度提供了条件和保障。

(4)研究成果必须在实践中进一步引起人们的重视。生态脆弱性评价的目标是为资源的可持续利用和社会经济的可持续发展获取信息支持和决策依据。因此,利用评价结果指导土地利用和生态管理与控制是本研究的最终落脚点。整合评价结果,加强区划研究是区域生态环境脆弱性研究未来发展的关键方向。

依靠生态环境脆弱性评价结果合理划分研究区域,并根据不同的划分结果接受不同的修复措施,可以获得优化国土空间研发格局、构建国土维护格局和生态功能区综合修复的最重要信息。根据不同的研究目标,可以选择不同的区划依据:一是根据潜在的脆弱性评价;二是根据胁迫脆弱性的评价进行区分;三是根据实际脆弱性评价进行区分;四是根据变化率来区分;第五,根据比较变化率进行区分。

自然区划、强制区划、现实区划、意义变化程度区划、比较变化程度区划。总体而言,根据评价结果对区域资源生态和社会经济进行综合管理和有效控制,有利于生态优先和可持续发展,是构建生态脆弱性评价最终价值的重要途径。。

本文来源:格林娱乐网手机APP下载-www.ericscalf.com

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