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地球信息科学学报 >

2016 , Vol. 18 >Issue 3: 315 - 324

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.00315

扶贫空间信息系统关键技术研究专栏

武陵山区生态安全格局演变分析

  • 张家其 , 1 ,
  • 葛咏 2, 4 ,
  • 吴宜进 , 3, * ,
  • 陈跃红 2 ,
  • 田亚平 1 ,
  • 韩青 1 ,
  • 何磊杨 1
展开
  • 1. 衡阳师范学院资源环境与旅游管理系,衡阳 421008
  • 2. 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
  • 3. 华中师范大学城市与环境科学学院,武汉 430079
  • 4. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023
*通讯作者:吴宜进(1963-),男,博士,教授,博士生导师,主要从事区域资源开发与利用方面研究.E-mail:

作者简介:张家其(1985-),男,博士生,讲师,主要从事区域资源开发与利用方面研究.E-mail:

收稿日期: 2015-07-15

  要求修回日期: 2015-12-16

  网络出版日期: 2016-03-10

基金资助

国家科技支撑计划课题"扶贫空间信息系统关键技术及其应用"(2012BAH33B00)

衡阳师范学院人才引进启动基金项目(15B11)

收起

Analysis on the Evolution of Ecological Security Pattern in Wuling Mountain

  • ZHANG Jiaqi , 1 ,
  • GE Yong 2, 4 ,
  • WU Yijin , 3, * ,
  • CHEN Yuehong 2 ,
  • TIAN Yaping 1 ,
  • HAN Qing 1 ,
  • HE Leiyang 1
Expand
  • 1. Resources Environment & Tourism Management Department, Hengyang Normal University, Hengyang 421008 China
  • 2. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 3. College of Urban and Environmental Science, Central China Normal University, Wuhan 430079, China
  • 4. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China
*Corresponding author: WU Yijin, E-mail:

Received date: 2015-07-15

  Request revised date: 2015-12-16

  Online published: 2016-03-10

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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摘要

本文依据武陵山区遥感调查数据及社会经济统计数据,运用灰色关联度模型计算2000年和2010年生态安全综合指数,并对研究区生态安全综合指数的时空演变特征进行分析.结果表明:(1)2000年研究区生态安全综合指数处于Ⅲ级临界安全和Ⅱ级较差安全水平,2010年生态安全综合指数整体处于Ⅲ级临界安全水平之上;(2)2期Moran's I指数分别为0.3828及0.4411,P值均小于0.01,生态安全综合指数在空间上表现出较强正相关,存在空间聚集性,且2010年聚集性更强;(3)武陵山区2期生态安全综合指数空间分布出现较大变化,且都呈现高值,低值聚集;(4)生态安全综合指数与扶贫人口比例及森林覆盖率呈正相关,与农民人均纯收入没有必然的联系.

关键词： 生态安全综合指数; 灰色关联; 空间格局; 武陵山区

本文引用格式

张家其 , 葛咏 , 吴宜进 , 陈跃红 , 田亚平 , 韩青 , 何磊杨 . 武陵山区生态安全格局演变分析[J]. 地球信息科学学报, 2016 , 18(3) : 315 -324 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.00315

Abstract

With the rapid growth of global economy and population, the ecological environment was severely influenced by the human activity, and the excessive human exploitation of resources has brought continuously increasing pressure to resources and environment. As a result, a series of global ecological problems were caused, such as resource wars, environmental pollution, ecological refugees and environmental health problems. The ecological environmental problem has been a serious threat to our country's economic development and human life security. Meanwhile, the ecological security has gradually become a hot issue which drew increasing attentions of the international communities. Based on the physical, social and economic characteristics of the research area, an evaluation system of ecological security was built up, and the grey relational analysis method was used to calculate the ecological security index of the mountainous area of Wuling. This research analyzed the study area's ecological security pattern, and the results are showed as follow: (1) there was a huge increase in the ecological security index between 2000 to 2010, and the Qiandong area presented the fastest increasing trend; (2) a significant positive correlation was presented between the ecological security index and the space in 2000 and 2010, and the spatial aggregation effect of 2010 was stronger; (3) a high accumulation and a low accumulation pattern was revealed in the spatial distribution of ecological security index within the mountainous area of Wuling, and the spatial distribution pattern of ecological security changed greatly between 2000 and 2010. Because of the rich natural resources of Wuling area, the scientific and reasonable evaluation of the regional ecological environment is necessary to provide specific and feasible suggestions to the relevant functional departments for environmental protection.

Key words： eco-security index; gray correlation; ecological security pattern; the mountainous area of Wuling

1 引言

党的十八大报告明确提出中国要在2020年全面建成小康社会,而要实现这一宏伟目标,急需解决贫困问题.贫困地区生态环境脆弱,经济发展的压力巨大[1],如何实现环境保护的同时,促进经济的快速发展,成为人们密切关注的焦点[2-7].为响应国家"生态扶贫","绿色发展"的扶贫新战略,贫困地区在追求经济发展的同时,越发重视生态安全研究[8-10].2011年颁布的《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》划定了14个连片特困地区,这些地区将是今后扶贫攻坚的主战场.国务院扶贫开发领导小组提出各级政府要针对不同的贫困成因及分布特点,因地制宜地制定扶贫开发措施,以期实现区域发展带动扶贫开发,扶贫开发促进区域发展[11].这需要将生态安全的研究扩展到空间尺度,加强生态安全格局研究.对贫困地区生态安全空间格局进行研究,旨在充分利用研究区生态环境本底优势,强调生态功能区保护,整合各类生态环境要素的服务功能,发挥其空间集聚,协同和链接作用,促进生态保护和经济发展的协调与融合[12].
生态安全格局研究能够为区域空间规划的实施提供理论平台及背景参考,例如,在自然区划基础上开展的主体功能区划[13],生态功能区划[14]等对空间格局规划及调控有积极推动作用.其中,国外学者从景观生态设计[15-16]及土地集约利用[17-18]等角度对区域生态安全格局进行了研究;而国内学者则主要在区域生态安全评价[8],生态系统承载力[9],景观格局优化[19],生态系统服务价值[20],土地资源可持续利用[21]及区域生态安全格局优化与调控[22]等方面作了大量研究.以往的生态安全评价,针对贫困地区构建评价指标体系的很少,且大多参照发达国家,地区的指标值构建安全基准值进行生态安全指数计算[23-27],此类方法不适用于贫困地区的生态安全评价.此外,在国家扶贫开发战略重点已转向连片特困区时[11],对该区开展生态安全格局研究的文献较少.针对上述情况,本文在构建生态安全评价指标体系时,增加了贫困测度的指标,并针对贫困地区经济发展与环境保护之间关系复杂的特点[3],采用灰色关联模型法对研究区生态安全状况进行评价,并采用"国家级生态省,生态市,生态县建设指标"[28],生态文明建设指标[29],小康社会标准[30],"十二五"规划指标[31]作为生态安全安全基准值,以期让贫困地区的生态安全评价有较为全面的评判标准.

2 研究区地理背景

2.1 研究区概况

武陵山区是包括湖南省,湖北省,贵州省及重庆市在内的交汇区,面积为17.18万km2.研究区内山地多,海拔高差大,气候差异明显,水热资源丰富,生物种类多样,被誉为"华中动植物基因库".2010年末,总人口3645万人,其中,城镇人口853万人,乡村人口2792万人[32].武陵山区集革命老区,民 族地区和贫困地区于一体,是跨省交界面大,少数民族聚集多,贫困人口分布广的连片特困地区(图1).
Fig. 1 Location and administrative divisions of the study area

图1 研究区地理位置与行政区划

2.2 武陵山区生态安全格局研究的必要性

根据国务院颁布的《武陵山片区区域发展与扶贫攻坚规划(2011-2020)》要求,武陵山区要建设成为国际知名生态文化旅游区,长江流域重要生态屏障,扶贫攻坚与区域发展试点区[32].国家对武陵山区的生态环境保护提出了很多要求,但不能忽视的是武陵山区是生态退化与经济落后的叠加区[33],在国家积极推动生态文明建设和扶贫开发新形势要求下,武陵山区生态环境保护与社会经济发展之间的关系会更加复杂.《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》提出,扶贫要充分发挥贫困地区生态环境和资源优势,发展特色产业,促进贫困地区经济社会的全面发展[11].对武陵山区进行生态安全格局演变分析,有助于扶贫部门从宏观上了解武陵山区的生态安全状况,探究贫困地区经济发展的环境背景及可行性,避免经济开发对生态脆弱地区造成环境破坏.另外,生态安全格局研究也能有效地检验国家绿色发展,生态扶贫的工作成效,并为今后扶贫决策的制定提供参考.

3 武陵山区生态安全评价方法

武陵山区既有发展经济的压力,又有保护生态环境的重任,其社会,经济及环境之间的关系异常复杂,因此对武陵山区生态安全的研究主要是评价该区生产,生活状态,包括自然,经济,社会的复合人工生态系统[34].武陵山区生态安全评价采用压力-状态-响应(Pressure-State-Respomse,PSR)模型[35]及灰色系统理论[36]对研究区的生态安全状况进行综合评价.PSR模型能够很好地反映人与自然环境之间的复杂关系,较其他方法更系统[37].灰色理论在指标权重的确定上过于主观,因此,采用熵权法来确定各指标的权重,避免主观性,使最终的计算结果能较客观地反映研究区的现状.

3.1 评价指标体系的确定

本文依据PSR模型框架[35],在参考国内外生态安全评价指标体系的基础上[23-25],通过调研,搜集了大量贫困地区开展生态安全评价的数据资料,另外从国家政策层面综合考虑国家级生态省,生态市,生态县建设指标[28],国家生态文明建设标准[29],小康社会标准[30],国家"十二五"规划[31]等,并充分考虑了武陵山区的生态环境现状以及扶贫开发工作成效,最终确定了研究区生态安全评价指标体系(表1),该指标体系已在相关研究中得到论证[8].
Tab.1 The mark-value of regional ecological security assessment

表1 武陵山区生态安全评价指标体系

评价指标 指标代码 基准值来源 基准值 数据来源
研究区生态安全评价指数A 压力B1 人口密度/(人/km2) X1 本底值参考 200 2000,2010年统计年鉴
人口自然增长率/(‰) X2 生态县建设指标[28] 8 2000,2010年统计年鉴
化肥使用强度/(kg/hm2) X3 生态县建设指标[28] 250 2000,2010年统计年鉴
人均GDP/(万元/人) X4 生态县建设指标[28] 2.5 2000,2010年统计年鉴
农药使用强度/(kg/hm2) X5 本底值参考 30 2000,2010年统计年鉴
经济密度/(万元/km2) X6 本底值参考 850 2000,2010年统计年鉴
第三产业比重/(%) X7 生态县建设指标[28] 45 2000,2010年统计年鉴
路网密度/(km/km2) X8 本底值参考 1.11 2000,2010年统计年鉴
城市化水平/(%) X9 生态县建设指标[28] 50 2000,2010年统计年鉴
状态B2 人均粮食产量/(kg/人) X10 国际标准 400 2000,2010年统计年鉴
水土流失面积比重/(%) X11 本底值参考 32.7 湖北省水土保持监测中心站
有效灌溉面积比重/(%) X12 本底值参考 65.8 2000,2010年统计年鉴
森林覆盖率/(%) X13 生态县建设指标[28] 75 中国科学院资源环境科学数据中心遥感数据,分辨率30 m
人均水资源量/(m3/人) X14 本底值参考 2052 2000,2010年各省水资源公报
人均耕地面积/(hm2/人) X15 国际标准 0.08 中国科学院资源环境科学数据中心遥感数据,分辨率30 m
万元GDP能耗/(t/万元) X16 "十二五"能源规划目标 0.81 2000,2010年统计年鉴
万人拥有卫生技术人员 X17 "十二五"规划目标 45 2000,2010年统计年鉴
万人拥有教师数 X18 "十二五"规划目标 100 2000,2010年统计年鉴
万人拥有床位数 X19 "十二五"规划目标 35 2000,2010年统计年鉴
空气质量优良指数/(%) X20 生态县建设指标[28] 90 各省环境公报
水质达标率/(%) X21 生态县建设指标[28] 100 各省环境公报
恩格尔系数/(%) X22 小康社会标准[30] 40 2000,2010年统计年鉴
响应B3 固废无害化处理率/(%) X23 生态县建设指标[28] 100 2000,2010年统计年鉴
废水处理率/(%) X24 生态县建设指标[28] 100 2000,2010年统计年鉴
烟尘排放达标率/(%) X25 生态县建设指标[28] 100 2000,2010年统计年鉴
科教支出占GDP比/(%) X26 生态县建设指标[28] 6 2000,2010年统计年鉴
环保投资占GDP比/(%) X27 生态县建设指标[28] 3.5 2000,2010年统计年鉴
用水普及率/(%) X28 生态县建设指标[28] 100 2000,2010年统计年鉴
建成区绿地率/(%) X29 国家园林城市标准 30 2000,2010年统计年鉴
人均绿地面积/(m2/人) X30 国家园林城市标准 5 2000,2010年统计年鉴
退耕还林完成率/(%) X31 "十二五"规划目标 18.57 2000,2010年统计年鉴
生活垃圾处理率/(%) X32 生态县建设指标[28] 100 2000,2010年统计年鉴
生活污水处理率/(%) X33 生态县建设指标[28] 60 2000,2010年统计年鉴

3.2 评价基准值的确定

结合区域特色,优先选取国际或国家标准,并参照研究区"十二五"规划及生态文明建设要求确定基准值,没有参考值的指标参考本底值[23,26-27].

3.3 评价指标权重的确定

由于生态安全评价指标之间量纲不统一,需对指标值进行规范化处理.生态安全评价矩阵X的m个评价对象包括了n个评价指标(式(1)),逆向指标 y ij n 及正向指标 y ij p 标准化方法[23]如式(2)-(3)所示.
X = x 11 ⋯ x 1 n ⋮ ⋱ ⋮ x m 1 ⋯ x mn , X = x ij m × n 0 ≤ i ≤ m , 0 ≤ j ≤ n (1)
y ij n = ( max x j - X ij ) / ( max x j - min x j ) (2)
y ij p = ( X ij - min x j ) / ( max x j - min x j ) (3)
式中: min x j 和 max x j 表示第j个指标下各评价样本的最小值和最大值.将矩阵X转化为矩阵Y[23],如式(3)所示.
Y = ( y ij ) m × n , y ij ∈ [ 0,1 ] (4)
矩阵Y中,j项指标下第i个评价对象的指标值的比重为 f ij [38],如式(5)所示.
f ij = y ij / ∑ i = 1 m y ij , j = 1,2 , … , n (5)
令 H j 为第j项指标的熵值[38],如式(6)所示.
H j = - k ∑ i = 1 m f ij ln f ij (6)
式中: k = 1 / lnm ;当 f ij = 0 时, f ij ln f ij = 0 .
计算第j个指标的熵权 W j [38],如式(7)所示.
w j = ( 1 - H j ) / ∑ j = 1 n ( 1 - H j ) (7)
其中, w j ∈ 0,1 , ∑ j = 1 n w j = 1 .

3.4 灰色关联评价模型

武陵山区居民生活水平较低,受自然,社会,经济及环境等因素影响,生态环境系统表现出复杂多变的灰色特征.灰色关联分析法是依据指标之间的相似程度,计算指标之间相互距离的函数方法.区别于传统数理统计方法对数据有各种要求,灰色关联分析法不受该限制,使该方法在生态环境评价领域得到广泛运用[38].
第j个评价指标标准化后为 P j [39](式(8)-(9)), X j 表示第j个评价指标, S j 为该指标的基准值.
逆向指标如式(8)所示.
P j = 1 ， X j < S j P j = S j / X j X j > S j (8)
正向指标如式(9)所示.
P j = 1 ， X j > S j P j = X j / S j X j < S j (9)
当逆向指标小于基准值,正向指标大于基准值时,该指标判定为安全.同时,还存在一个进行比较的标准序列,其生态安全等级判定为优,标准化后的标准序列记为 G = ( g 1 , g 2 , ... , g 23 ) ,即 g j = s j / s j = 1 [8].
标准化后的评价指标 P j 与标准序列G的关联系数 ζ i ( P j , G ) [40]如式(10)所示.
ζ i ( P j , G ) = Δmin + ρ × Δmax Δ L ij + ρ × Δmax (10)
式中: Δmax = max i max j P ij - g j , Δmin = min i min j P ij - g j ,Δmax和Δmin分别为两级极大差和两级极小差; Δ L ij = P ij - g j ; ρ ∈ 0 , ∞ 称为分辨系数,当 ρ ≤ 0.563 时,分辨力最好,通常取 ρ = 0.5 .计算标准序列G与第i个评价对象的关联度R,即评价对象的生态安全指数[40],如式(11)所示.
R = ∑ j = 1 n w j × ζ i ( P j , G ) (11)

3.5 生态安全等级划分

与其他地区相比,武陵山区是国家级重点生态功能保护区,承担着为国家提供生态服务的重大责任,其又是连片特困地区,社会经济发展条件相对较差,因此不能照搬其他区域的生态安全等级划分标准.本文研究最终目的是能够为扶贫部门提倡的"生态扶贫","绿色增长"提供理论依据.为使研究区的生态安全评价能够与最终扶贫政策的实施尽量保持空间一致性,在确定生态安全等级标准时考虑了行政区划这一因素,并从武陵山区的自身情况出发,首先通过定性的方法选取研究区各评价指标的最优值做参考值,以这些参考值计算出的安全指数作为界定区域安全与不安全的分级值,最终在结合本文计算结果,咨询相关专家以及参考相关科研成果[23,41-42]的基础上,设计了研究区生态安全分级标准(表2).
Tab. 2 Classification criterion of ecological security

表2 生态安全等级划分

描述等级 取值范围 生态安全特征 评语
Ⅴ >0.75 适合人类生存发展,生态环境优越 优
Ⅳ 0.65-0.75 较适合人类生存发展,生态环境较好 良
Ⅲ 0.55-0.65 基本满足人类生存发展需求,生态环境一般 中
Ⅱ 0.45-0.55 勉强满足人类生存发展需求,生态环境较差 较差
Ⅰ <0.45 不适合人类生存发展,生态环境差 差

4 武陵山区生态安全综合分析

4.1 2期生态安全综合指数对比分析

2000年研究区生态安全处于Ⅲ级临界安全水平及Ⅱ级较差安全水平,而2010年武陵山区生态安全整体处于Ⅲ级临界安全水平之上(图2).10年间武陵山区在保护耕地,发展经济,提高卫生医疗条件,加快城市化进程,加大环保科教投入,加强公共基础设施建设等方面成绩显著(图3).
Fig. 2 Comparison between two classes of ecological security

图2 2期生态安全综合指数对比

Fig.3 Value changes of ecological security evaluation index

图3 生态安全评价指标值变化情况

2000年黔东地区以及湖南的石门县,安化县,武冈市处于Ⅱ级较差安全水平(图2).与处在Ⅲ级临界安全水平的县市相比,处于Ⅱ级较差安全水平的县市人口密度相差20人/km2,人均GDP相差1.33万元,第三产业比重相差7.6%,恩格尔系数相差6.17%,通公路的行政村比例相差2.6%,农村人均居住面积相差2.7 m2.
石柱县,正安县,道真县,务川县,凤冈县及湄潭县从2000年的Ⅱ级较差安全水平提升到2010年的Ⅴ级安全水平,主要是因为该地区人均耕地面积,人均GDP,万人拥有教师数,城市化水平,有效灌溉面积占耕地面积比重,科教支出占GDP比重,第三产业比重,人均公共绿地面积等指标的增长幅度远远高于武陵山区整体增长幅度(图3).

4.2 2期生态安全综合指数空间格局分析

对武陵山区2期生态安全综合指数进行空间自相关分析,结果显示2期Moran´s I指数为0.3828及0.4411,Moran´s I指数大于预期指数,P值均小于0.01(表3),表明2期生态安全综合指数在空间上都表现出较强正相关,存在空间聚集性,且2010年聚集性更强.
Tab. 3 Result of general autocorrelation analysis on ecological security

表3 生态安全综合指数自相关分析结果

年份 Moran's I 指数 预期指数 方差 Z值 P值 结果
2000 0.3828 -0.0167 0.0095 4.1065 0.0000 正相关
2010 0.4411 -0.0167 0.0114 4.2947 0.0000 正相关
对武陵山区2期生态安全综合指数进行异常值及聚集分析,结果显示2期生态安全综合指数空间分布均呈现HH型(高值聚集)和LL型(低值聚集)(图4).
Fig. 4 Spatial distribution pattern of ecological security

图4 生态安全综合指数空间分布格局

2000年生态安全综合指数高值区位于恩施州下辖的恩施市,巴东县,鹤峰县,来凤县及宣恩县;低值区位于遵义市下辖的正安县,务川县,湄潭县,凤冈县,以及铜仁市下辖的德江县,思南县.2010年生态安全综合指数高值区位于咸丰县,黔江区,来凤县,武隆县,道真县及正安县;低值区位于安化县,新化县,涟源县,新邵县,隆回县及邵阳县.2期生态安全综合指数空间分布格局出现较大变化.当同一行政区划内的人文环境差异不大,自然环境也相似时,易出现高值聚类或低值聚类分布的 情况.

4.3 生态安全综合指数与贫困因子相关分析

通过相关分析,得到生态安全综合指数与扶贫人口比例及森林覆盖率成较强正相关,与农民人均纯收入没有必然联系(表4).武陵山区通过推行"整村推进"的扶贫战略,在扩大扶贫范围,增加扶贫人口的同时,大力发展社会公益事业,完善基础设施建设,努力改善贫困居民生活条件,以确保贫困群众收入稳步增长,这样既消除了贫困,也改善了当地的生态环境状况,提高了生态安全综合指数.此外,武陵山区在开展扶贫工作时,若只注重经济发展并不一定能改善当地的生态安全状况.
Tab. 4 Correlation analysis between the comprehensive index of ecological security and poverty factor

表4 生态安全综合指数与各因子相关分析

因子 各因子与生态安全指数的相关系数
扶贫人口比例
农民人均纯收入
森林覆盖率		 0.615*
0.492*
0.565*

注:*表示通过0.05的显著性检验

5 结论

本文针对连片贫困区重新构建评价指标体系,并采用《国家级生态省,生态市,生态县建设指标》,生态文明建设指标,小康社会标准,全国"十二五"规划指标作为生态安全的基准值,以期最终的生态安全评价能够反映当前生态文明建设,小康建设及"生态扶贫","绿色发展"的需求.结果显示,10年间研究区生态安全整体状况明显好转,主要表现在农民人均纯收入,卫生医疗,农村基础设施建设等方面扶贫成效显著;2期生态安全空间格局出现较大变化,生态安全综合指数在空间上都表现出较强正相关,生态安全综合指数空间分布与行政区划较一致,表明区域政策的实施是影响生态安全状况的重要因素,国家扶贫开发的战略重点转向连片特困地区,有利于统筹发展,实现全面脱贫,并最终实现全面小康宏伟目标.对武陵山区进行生态安全评价,有助于扶贫部门了解整个片区的社会经济发展条件,生态环境状况以及检验前期扶贫成效,为今后扶贫措施的制定提供参考.
研究区和研究目不同,生态安全评价指标体系的构建也不同.本文构建的武陵山区生态安全评价指标体系尚属尝试,对其中压力,状况,响应各指标的组成仍需探讨.此外,生态安全等级划分标准主要依据武陵山区自身的生态系统状况确定,缺乏与其他片区的横向可比性.

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
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Pearce D W, Wartord J J.World without end: economics, environment and sustainable development[M]. Oxford: Oxford University press, 1993.

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刘慧,叶尔肯·吾扎提.中国西部地区生态扶贫策略研究[J].中国人口·资源与环境,2013,23(10):52-58.西部地区是我国贫困面最大、贫困程度最深的地区,同时也是生态环境最脆弱的地区.改革开放以来,虽然西部地区社会经济发展水平得到了一定的提高,但与东中部地区的收入差距却在不断的扩大.同时,随着全国贫困人口绝对规模的减少,贫困人口的分布进一步向西部地区集中,生态环境在诸多致贫因素中越来越突出.文章从西部贫困地区与生态脆弱区和重要生态功能区空间分布的关联性以及地区贫困对生态环境的影响等方面深入解析了西部地区贫困和生态环境互为因果的耦合机理;分析了当前西部地区扶贫开发面临的生态环境、资金、人力资本、管理体制等方面的严峻挑战;提出了生态扶贫的概念和基本内涵,即：生态建设与扶贫开发同步进行,生态恢复与脱贫致富相互协调;设计了原地扶贫和离地扶贫两大生态扶贫模式,并提出了不同生态扶贫模式的特点、实施范围和基本内容.原地扶贫通过创造生态管护就业岗位,发展当地特色生态绿色产业体系,实现贫困人口在当地就业,增加贫困人口的收入.同时,通过拓展整村推进和本地教育工程,改善贫困地区生产、生活条件,提高贫困人口稳定脱贫能力.离地扶贫则以生态移民为主,并结合城镇化战略,引导贫困地区劳动力向城镇和东部沿海地区转移,通过异地就业、生活实现脱贫.最后,提出了实施生态扶贫战略的相关政策建议,包括以教育为核心的人力资本开发,以特色农副产品开发、特色生态旅游和绿色品牌建设为核心的特色优势产业发展,以及以生态移民制度和政府管理体制为核心的制度建设创新等.

DOI

[ Liu H, Yerken W.A strategy on eco-poverty alleviation in western China[J]. China Population, Resource and Environment, 2013,23(10):52-58. ]

[3]
尤飞,董锁成,王传胜.黄土高原贫困地区生态经济系统良性演化的条件和对策----以甘肃定西地区为例[J].资源科学,2003,25(6):52-59.长期以来，黄土高原贫困区难以摆脱社会贫困、经济贫困和生态贫困恶性循环的怪圈。由于传统农业占据主导地位，维持系统稳定性的要素比较单一，生态经济系统与自然界的光热水分的交换和循环构成了开放系统平衡的关键环节。系统自身自组织能力不能推动系统向高等级状态演化。生态经济系统的良性演化，既需要区域创新系统的不断完善，更需要外部推力作用。该文以定西为例，剖析了同类地区生态经济系统演化过程中，存在于系统内部的和系统外部环境的有利因素和制约因素。指出了干旱缺水、垦殖砍伐、人口增长、结构单一、现代化水平低是制约区域发展的关键因素；分析了定西生态经济发展的国家宏观政策环境、国际和国内的机遇与挑战，区域创新能力。在此基础之上，提出了人类活动的区域重点创新对策和外部推动战略。具体包括：“教育移民”战略；节水型生态农业战略；优势第三产业发展战略；人力资源战略；生态补偿战略；环境友好型资源配置战略；财政转移支付战略。

[ You F, Dong S C, Wang C S.Conditions and countermeasures for a benigne evolution of poverty-stricken areas in Loese Plateau: a case of Dingxi prefecture, Gansu Province[J]. Resources Science, 2003,25(6):52-59. ]

[4]
付绍春,张新斌,张灿明,等.湖南省贫困地区生态-经济-社会复合系统可持续发展水平综合评价[J].生态学杂志,2005,24(12):1525-1530.为了配合搞好湖南省贫困地区的扶贫攻坚工作,搞好贫困地区的生态 环境建设,确切分析湖南省贫困地区的可持续发展能力,对该区域的可持续发展水平进行综合评价研究.因此,我们根据湖南省31个贫困县现有自然、生态、经 济、社会数据,采用主成分分析和层次分析的方法,确定各级评价指标的权重,用标准指数加权综合法与多元统计分析相结合的方法,分自然资源子系统、经济子系 统、环境子系统和社会子系统对该区域的可持续发展水平进行了综合评价和横向比较.

[ Fu W C, Zhang X B, Zhang C M, et al.Assessment of sustainable development level of social, economic and ecological complex system in poverty-stricken districts of Hunan Province[J]. Chinese Journal of Ecology, 2005,24(12):1525-1530. ]

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刘刚,沈镭,刘晓洁,等.资源富集贫困地区经济发展与生态环境协调互动作用初探----以陕西省榆林市为例[J].资源科学,2007,29(4):18-24. 榆林市是我国最重要的能源化工基地之一，资源富集、经济贫困和生态脆弱三大特性叠加，是典型的资源富集贫困地区。对1990年～2004年榆林市人均GDP与工业三废之间关系进行分析，发现榆林工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废物产生量与人均GDP之间都存在较强的库兹涅茨（EKC）特性。建立环境综合污染水平指标，在对数据进行标准化处理和层次分析的基础上，得出榆林市经济发展和综合环境污染水平的EKC曲线。该曲线具有与西部地区、欠发达地区以及其他资源型城市相似的特点，在现有经济发展模式下，EKC曲线短时间内都还没有出现转折点的可能。新兴资源型城市和西部生态脆弱贫困区两大特点决定了榆林经济发展与生态环境相互作用的复杂性。在分析经济发展和生态环境互动作用一般机制基础上，提出了相关对策建议。

[ Liu G, Shen L, Liu X J, et al.Harmonious interactions between economic development and ecological environment conservation in resource-rich and economy-poor regions: a case in Yulin city, Shanxi Province[J]. Resources Science, 2007,29(4):18-24. ]

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李静怡,王艳慧.吕梁地区生态环境质量与经济贫困的空间耦合特征[J].应用生态学报,2014,25(6):1715-1724.<div style="line-height: 150%">保持贫困地区生态环境与经济发展的基本平衡是新时期扶贫开发的重要战略之一.本文以国家连片特困区&mdash;&mdash;吕梁片区20县及其周边36县为多类型、多尺度典型研究区,研究连片特困区生态环境质量与经济贫困之间的关系.首先系统建立该地区生态贫困角度下的指标体系,利用主客观一体化赋权法评价自然环境视角下的生态环境质量;然后与各县人均可支配收入进行耦合,计算耦合协调度;最后分别在片区-省-市-县尺度上对其耦合特征进行空间分异分析.结果表明： 研究区整体耦合协调度的空间自相关系数较高,东部耦合协调度高于西部;山西省境内研究区整体耦合协调度稍高于陕西省境内研究区;国家级贫困县整体呈现衰退失调,协调发展程度远低于非国家级贫困县.</div><div style="line-height: 150%">&nbsp;</div>

[ Li J Y, Wang Y H.Spatial coupling characteristics of eco-environment quality and economic poverty in Lvliang area[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2014,25(6):1715-1724. ]

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佟玉权,龙花楼.脆弱生态环境耦合下的贫困地区可持续发展研究[J].中国人口·资源与环境,2003,13(2):47-51.研究表明 ,中国贫困地区的分布与脆弱生态环境的分布存在一种地理空间意义上的耦合 ,这种耦合是一种非良性的耦合 ,存在着诸多问题并制约着当地的社会经济发展。要改变这一现状 ,实现区域社会经济可持续发展 ,必须革新现有的贫困人口生存方式和社会经济发展模式。据此 ,本文提出了实现贫困地区社会经济可持续发展的战略措施应是依托现有的资源优势 ,推广生态农业技术 ,发展绿色食品和开展生态旅游

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[ Tong Y Q, Long H L.Study on sustainable development in the poor areas coupled with vulnerable eco-environment[J]. China Population, Resources and Environment, 2003,13(2):47-51. ]

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张家其,吴宜进,葛咏,等.基于灰色关联模型的贫困地区生态安全综合评价----以恩施贫困地区为例[J].地理研究,2014,33(8):1457-1466.将灰色系统理论与熵值赋权法相结合，采用压力&mdash;状态&mdash;响应模型，对恩施贫困地区生态安全状况进行综合评价，并将生态安全综合指数分别与各县农民人均纯收入及贫困村比重进行空间耦合。计算结果表明恩施贫困地区生态安全呈现以下特点： ① 研究区当前生态安全综合指数总体处于较安全水平，生态环境较好；② 研究区各县市生态安全综合指数与农民人均纯收入没有必然的联系，说明在贫困地区开展扶贫工作，若只注重经济发展并不一定能改善当地生态安全状况；③ 各县市生态安全综合指数与贫困村比重存在反相关性，表明扶贫开发在消除贫困的同时，能够改善当地生态环境，提升整体生态安全水平。

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[ Zhang J Q, Wu Y J, Ge Y, et al.Eco-security assessments of poor areas based on gray correlation model: a case study in Enshi[J]. Geographical Research, 2014,33(8):1457-1466. ]

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张家其,王佳,吴宜进,等.恩施地区生态足迹和生态承载力评价[J].长江流域资源与环境,2014,23(5):603-608.<p>以恩施地区2010年统计数据为依据，对其2010年的生态足迹、生态承载力、生态盈余进行计算和分析，并将生态足迹、生态承载力、生态盈余和万元GDP生态足迹分别与恩施地区贫困村分布密度进行空间耦合。研究表明：（1）恩施地区人均生态盈余为0467 hm2，人均生态承载力为0947 1 hm2，人均生态足迹为048 hm2；（2）贫困村分布密度最高的来凤县、建始县人均生态盈余很少，而贫困村分布密度最低的利川市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县，人均生态足迹最高和最低的县分别是咸丰县、宣恩县，鹤峰县的生态承载力最高，人均生态盈余最高的是宣恩县、鹤峰县，万元GDP生态足迹最高和最低的分别是利川市，巴东县；（3）通过生态足迹的研究，提出了恩施贫困地区需放大生态比较优势，〖JP2〗因地制宜，努力将生态盈余转化为直接的经济增长，使之能够有效的帮助贫困地区脱贫致富</p>

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[ Zhang J Q, Wang J, Wu Y J, et al.Ecological footprint and ecological carrying capacity evaluation in Enshi[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2014,23(5):603-608. ]

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谭琪. 少数民族贫困地区粮食安全的生态化推进[J].贵州民族研究,2015,36(7):142-145.生态环境脆弱是民族贫困地区的 普遍问题,保护生态环境是民族贫困地区可持续发展的必然选择。粮食安全是民族贫困地区的头等大事,推进粮食安全必然要影响到民族贫困地区的生态环境。综合 权衡之下,民族贫困地区粮食安全的进程必须要以合理利用资源、采用生态化农业手段、选择合适的农作物、促进粮食生态流通等为基础进行生态化推进。

[ Tan Q.Ecological advance of food safety in poverty-stricken minority areas[J]. Guizhou Ethnic Studies, 2015,36(7):142-145. ]

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国务院扶贫办.中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)[R].北京:中华人民共和国国务院公报,2011.

[ The State Council Leading Group Office of Poverty Alleviation and Development. Outline for development-oriented poverty reduction for China's rural areas (2011-2020)[R]. Beijing: Gazette of the State Council of the People's Republic of China, 2011. ]

[12]
马克明,傅伯杰,黎晓亚,等.区域生态安全格局:概念与理论基础[J].生态学报,2004,24(4):761-768.提出区域生态安全格局概念的提出 ,适应了生态系统恢复和生物多样性保护的发展需求。针对区域生态环境问题 ,通过干扰排除以及空间格局规划和管理 ,能够保护和恢复生物多样性 ,维持生态系统结构、功能和过程的完整性 ,实现对区域生态环境问题的有效控制和持续改善。区域生态安全格局的研究对象具有针对性、研究尺度具有区域性、研究问题具有系统性、研究手段具有主动性。它强调区域尺度的生物多样性保护、退化生态系统恢复及其空间合理配置、生态系统健康的维持、景观生态格局的优化、以及对社会经济发展需求的满足。它更加强调格局与过程安全及其整体集成 ,将生态系统管理对策落实到具体的空间地域上 ,实现管理效果的直观可视。相关理论 ,景观生态学、干扰生态学、保护生物学、恢复生态学、生态经济学、生态伦理学、和复合生态系统理论等为其提供了坚实的理论基础。区域生态安全格局不存在一个固定标准 ,人类对生态系统服务功能需求的不断变化是生态系统管理的根本原因。实现区域生态安全不但要以社会、经济、文化、道德、法律、和法规为手段 ,更要以其不断发展对生态系统服务功能的新需求为目标逐步进行。区域生态安全格局研究对于解决区域生态环境问题具有不可替代的作用 ,具有广阔应用前景。

[ Ma K M, Fu B J, Li X Y, et al.The regional pattern for ecological security (RPES): the concept and theoretical basis[J]. Acta Ecologica Sinica, 2004,24(4):761-768. ]

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樊杰. 我国主体功能区划的科学基础[J].地理学报,2007,62(4):339-350.<p>主体功能区划是构筑我国有序区域发展格局的依据，对经济地理学理论和方法创新提出了紧迫的需求。在分析地域功能基本属性的基础上，首次提出了区域发展的空间均衡模型， 认为标识任何区域综合发展状态的人均水平值趋于大体相等。基于该结论，阐释了功能区形成应有利于实现空间均衡正向(差距缩小) 演变过程，空间均衡的前提是资源要素在区域间的合理流动。探讨了地域功能演替对空间均衡过程的影响，提出了区划方案效益最大化是同区域如何划分和对地域功能随时间变化的正确把握程度相关的。进而分析了主体功能区划的 &ldquo;开发&rdquo;与&ldquo;保护&rdquo;双重功能的复合、指标体系选择、时空属性相关问题的科学基础。探讨了通过立体流和立体空间均衡实现效率与公平并重目标的合理性。并从法律、规划和政策构成的空间管治制度安排层面，对主体功能区划的定位、实施和协调进行了讨论。</p>

[ Fan J.The scientific foundation of major function oriented zoning in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2007,62(4):339-350. ]

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中华人民共和国环境保护部.生态功能区划暂行规程[R].北京: 中华人民共和国环境保护部信息中心,2003.

[ Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China. Tentative specification of ecological function regionalization[R]. Beijing: Information Center of Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China, 2003. ]

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Bolliger J, Lischke H, Green D G.Simulating the spatial and temporal dynamics of landscapes using generic and complex models[J]. Ecological Complexity, 2005,2(2):107-116.<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Landscape patterns originate from exogenous (e.g., climate) and endogenous (e.g., competition) processes and feedbacks that interact spatially and temporally. The resulting dynamics can be analyzed and quantified using spatio-temporal models. Various approaches are currently in use, ranging from generic to process-oriented models. However, strict classifications are difficult as models can be characterized by many different criteria. One important distinction is structural complexity. This may manifest itself in: (1) conceptual complication of the modelling approach, (2) the translation of the system complexity into model formalism, and (3) the level of detail of the simulated output.</p><p id="">Thus, process models that mirror systems by quantifying individual biotic and/or abiotic processes may be referred to as complex models since their simulated output usually identifies explicit system details that require many input parameters mirroring the system bottom-up. Generic models, on the other hand, tend to be structurally parsimonious, usually not accounting for specific system details. They are often applied to study topics of complex systems theory such as emergence, self-organization, scaling, and chaos theory, and involving techniques used in non-linear dynamical systems theory.</p><p id="">This special issue identifies concepts and methods used by models to represent spatially dynamic landscape patterns. It assesses relationships between landscape and model complexity, and discusses approaches to quantify the spatio-temporal pattern dynamics resulting from model simulations. The models presented here address a variety of different research topics, including climate change, urban development, ecological engineering, landscape classification concepts, spatial population dynamics, habitat fragmentation, and conservation. The models account for different biotic levels (individual, population, vegetation patterns), and are driven by both exogenous and endogenous processes.</p><p id="">Identification and quantification of the landscape patterns produced by the simulated output relies on various indicators. Discrete-static indicators include landscape metrics. Static pattern descriptions involve fractal dimensions, whereas dynamic indicators include power spectra, entropy, or indicators of patch aggregation.</p><p id="">Thematically, this special issue contributes to a variety of key topics in landscape ecology, including consideration of anthropogenic impacts on landscapes, or holistic approaches such as self-organization, or the governing role of connectivity in shaping ecological systems.</p>

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Schroder B, Seppelt R.Analysis of pattern process interactions based on landscape models-overview, general concepts and methodological issues[J]. Ecological Modelling, 2006,199(4):505-516.Pattern–process analysis is one of the main threads in landscape ecological research. It aims at understanding the complex relationships between ecological processes and landscape patterns, identifying the underlying mechanisms and deriving valid predictions for scenarios of landscape change and its consequences. Today, various studies cope with these tasks through so called “landscape modelling” approaches. They integrate different aspects of heterogeneous and dynamic landscapes and model different driving forces, often using both statistical and process-oriented techniques. We identify two main approaches to deal with the analysis of pattern–process interactions: the first starts with pattern detection, pattern description and pattern analysis, the second with process description, simulation and pattern generation. Focussing on the interplay between these two approaches, landscape analysis and landscape modelling will improve our understanding of pattern–process interactions. The comparison of simulated and observed pattern is a prerequisite for both approaches. Therefore, we identify a set of quantitative, robust, and reproducible methods for the analysis of spatiotemporal patterns that is a starting point for a standard toolbox for ecologists as major future challenge and suggest necessary further methodological developments.

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Reshmidevi T V, Eldho T I, Jana R.A GIS-integrated fuzzy rule-based inference system for land suitability evaluation in agricultural watersheds[J]. Agricultural Systems, 2009,101(1/2):101-109.ABSTRACT Land suitability evaluation in water scarce agricultural watersheds consists of assessment of land potential for various crops as well as surface water potential to identify the scope for supplementary irrigation. A large amount of information related to the crop land suitability can be conveyed through linguistic terms. Capability of fuzzy sets in modeling involving uncertainty and vagueness is made use of in fuzzy rule-based systems, where various decision making criteria in linguistic terms are expressed as fuzzy rules. In the present study, a fuzzy rule-based inference system is developed in Geographic Information System (GIS) environment to assess the land suitability pertaining to the specified crop, considering both land potential and surface water potential. When large numbers of attributes are involved in decision making, representation of the attributes in a common scale, aggregation of the attributes and design of the rule-base becomes difficult tasks. In order to model the heterogeneous land suitability criteria involving large number of attributes, a new approach is proposed in this study in which the attributes are systematically classified into different groups to estimate the intermediate suitability indices. Weighted linear aggregation method and Yager's aggregation method are used for estimating the aggregated effect of the attributes in each group and the results are compared. Further, the rule-base is developed by using the intermediate land suitability indices. The model has been applied to a subwatershed of Gandheshwari area in West Bengal (India). The input attributes are prepared in raster map format in the GIS environment by using ERDAS IP ver. 9.1 and the output is generated in the form of thematic map showing the suitability of each cell (20&Acirc; m&Acirc; x&Acirc; 20&Acirc; m) for the selected crop. For the land suitability evaluation problem in the case study area, Yager's aggregation method has been found more appropriate than the commonly used weighted linear aggregation method. From the analysis, 23% of the existing paddy fields have been found less suitable/not suitable for paddy due to the poor surface water potential or unsuitable terrain conditions of the area. The method, integrated with GIS, is found efficient in handling large amount of attribute information, and is useful in the land suitability assessment in agricultural watersheds.

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Nidumolu U B, Keulen H V, Lubbers M, et al.Combining interactive multiple goal linear programming with an inter-stakeholder communication matrix to generate land use options[J]. Environmental Modelling & Software, 2007,22(1):73-83.An Interactive Multiple Goal Linear Programming (IMGLP) model is developed that considers objectives of multiple stakeholders, i.e. different farmer groups, district agricultural officers and agricultural scientists for agricultural land use analysis. The analysis focuses on crop selection; considering irrigated and non-irrigated crops such as rice, sugarcane, sorghum, cotton, millet, pulses and groundnut. Interests of the most important stakeholders, farmers, policy makers and water users association are investigated. Important objectives of the farmers are increased income and retaining paddy area; of the policy makers (Agricultural Department) increased farmers' income, maintaining rural employment, improve water-use efficiency, reduce fertiliser and biocide use and discourage farmers from cultivating marginal lands; of the water users association optimising water use. Scenarios have been constructed by combining objectives and constraints. A Stakeholder Communication Matrix (SCM) indicating the level of communication and information flow among stakeholders in the district was generated after a Participatory Rural Appraisal (PRA). Results of the scenarios generated with the IMGLP model were compared with the matrix. The relevance of analysing the results of the scenarios generated with the IMGLP model in the context of the SCM is illustrated for a sample set of scenarios. Scenario 1 (S1), where both the paddy area and the agricultural area are retained at the current level, is preferred by the farmers. However, the Agricultural Department would identify more easily with S10 in which the paddy area is reduced by 50% and the agricultural area by 20%, in accordance with the policy of limiting the area of high water-demanding crops and dissuading farmers from cultivating marginal lands, while the water users association would prefer S12, where water use is minimised by expanding the area of crops that are relatively less water-demanding. Income in S12 is 22% lower than in S1, while water use is 36% lower, and there is a significant reduction in biocide use. The conflict between S1 and S10 is compounded by the fact that communication between small-scale farmers and the Agricultural Department is relatively weak. Analysing the scenarios in the context of the SCM is useful to gain insight into the interactions among stakeholders in the system and take curative measures if required for improved communication. While the IMGLP model considers the bio-economics of the land use system, the SCM describes its social aspects, which may be critical for successful implementation of the IMGLP model.

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冯淑华,沙润.古村落场理论及景观安全格局探讨[J].地理与地理信息科学,2006,22(5):91-94.古村落是个特殊的场源,蕴含着 丰富的历史、文化和自然要素,有其特有的景观解释和认识图式。以场论为基础,提出古村落场理论,基于该理论建立了古村落景观安全格局判别模式。从古村落角 度看,古村落之外的其他现代建筑景观均被视为干扰场源。场可以用物理量“势”来计算,古村落场的势由聚落场的势和基质场的势构成。将场源周围势相等的点连 接起来形成等势面,不同场源的等势面在空间相遇形成切点,通过该点的面称为阻隔面。在基质场中存在若干敏感点,敏感点与阻隔面通过聚落场与基质场的叠加, 形成一定的空间关系,成为景观安全格局判别的关键要素。

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[ Feng S H, Sha R.On ancient village scenery field theory and scenery safety pattern[J]. Geography and Geo-Information Science, 2006,22(5):91-94. ]

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刘兆顺,李淑杰.基于生态系统服务价值的土地利用结构优化----以重庆万州为例[J].长江流域资源与环境,2009,18(7):646-651.<p>基于中国陆地生态系统服务功能价值研究成果，以及重庆市万州区生态环境建设与经济社会发展水平，对不同土地利用类型单位面积生态服务价值进行修正，形成万州区土地利用结构优化灰色线性规划模型中决策变量的生态经济参数。计算结果表明：（1）规划期内万州区耕地面积略有减少，建设用地面积有所增加，林地面积有较大幅度增加，大规模增加湿地面积提高土地生态功能价值则难以实现；（2）地质灾害与水土流失综合治理、草地生态系统修复以及适当增加园地面积，能够提高万州区土地生态功能价值；（3）万州区土地生态经济理论价值为11888亿元/a，修正价值为10644亿元/a，均高于现状值9653亿元/a，土地生态修复与建设的生态经济效益可观；（4）基于生态系统服务价值的土地利用结构优化，能够满足社会经济发展对土地的需求并同步实现生态经济效益的最优，为解决土地利用规划中的关键技术问题提供新的方法。</p>

[ Liu Z S, Li S J.Optimization of land use structures based on ecosystem services value - a case study in Wanzhou, Chongqing[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2009,18(7):646-651. ]

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方淑波,肖笃宁,安树青.基于土地利用分析的兰州市城市区域生态安全格局研究[J].应用生态学报,2005,16(12):2284-2290.中尺度区域生态安全的研究针对区域的实际生态安全问题展开,处于各尺度生态安全概念的核心地位.作为特殊的区域,以生态基础设施建设为核心的城市区域生态安全格局的构建成为城市可持续发展的基础内容.基于土地利用分析的定性、定量相结合的景观格局研究,生态价值评估以及社会经济驱动分析为城市区域生态安全格局的构建提供了一种可能.兰州市区域生态安全格局由生态保障体系、生态缓冲体系以及生态过滤体系所构成,经过分析,认为生态缓冲体系的建设成为兰州市区域生态安全格局构建的关键.城市未来扩展格局的定量分析成为兰州市区域生态安全格局安全级别的判别函数,根据不同的响应,把区域生态安全格局化分为低级、中级和高级3个级别.

[ Fang S B, Xiao D N, An S Q.Regional ecosecurity pattern in urban area based on land use analysis: a case study in Lanzhou[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2005,16(12):2284-2290. ]

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俞孔坚,李海龙,李迪华,等.国土尺度生态安全格局[J].生态学报,2009,29(10):5163-5175.巨大的人口压力和相对有限的资源，脆弱的生态系统，加上史无前例的城市化和经济发展速度与规模，对中华民族的可持续发展和生存问题提出了严峻的挑战。为应对这一挑战，必须明智地进行土地的规划和利用,通过国土生态安全格局的构建为明智的保护和发展提供科学的空间区划依据。国土尺度生态安全格局通过对江河源区水源涵养、洪水调蓄、沙漠化防治、水土保持和生物多样性保护5个维护生态安全最关键的自然过程进行系统分析评价而划定。首先对单一生态过程进行分析与评价，得出各自相应的生态安全格局；在此基础上通过叠加、综合，初步构建基于5种生态过程的国土尺度生态安全格局。结果表明，最低标准安全水平的生态安全格局面积占我国陆地总面积的35.7%，中等安全水平的生态安全格局面积占我国陆地面积的65.1%，高安全水平生态安全格局面积占我国陆地总面积的84.9%。将为国土与区域尺度土地利用规划、生态安全格局规划和主体功能区划工作提供借鉴。

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[ Yu K J, Li H L, Li D H, et al.National scale ecological security pattern[J]. Acta Ecologica Sinica, 2009,29(10):5163-5175. ]

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高长波,陈新庚,韦朝海,等.广东省生态安全状态及趋势定量评价[J].生态学报,2006,26(7):2191-2197.为研究区域生态安全在不同时期的动态变化及发展趋势，在国内外已有的研究基础上，根据压力-状态-响应模型框架，提出了一套完整的区域生态安全水平度量的指标体系和基于熵权法赋权的综合指数评价方法，从时间尺度上（1990～2004年）对广东省生态安全进行定量评估和动态趋势分析。结果表明，广东省生态安全综合指数从1990年的0.125增加至2004年的0.402，生态安全整体水平呈逐年上升趋势，但发展过程中存在的问题是区域生态压力在不断加大及生态安全现状水平仍处于“较不安全”状态。对广东省环境规划的实施效果进行预测评估，得出在实现环境目标的情景下，2010规划年和2020规划年的生态安全综合指数将分别达到0.533（临界安全）和0.691（较安全）。评价方法简单直观，评价结果客观合理。

[ Gao C B, Chen X G, Wei C H, et al.Quantitative evaluation of ecological security status and trends: a case study of Guangdong Province, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2006,26(7):2191-2197. ]

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Spiegel J M, Bonet M, Yassi A, et al.Developing ecosystem health indicators in Centro Habana: a community-based approach[J]. Ecosystem Health, 2001,7(l):15-26.ABSTRACT ABSTRACTA set of interventions was undertaken between 1995 and 1999 to improve the quality of life and human health in Cayo Hueso, an inner city community in Central Havana. The municipality and community organizations contacted the agency responsible for public and environmental health in Cuba (INHEM) to evaluate whether these improvements were as effective and efficient as possible, so as to assist in planning further interventions in this and other communities. With the aid of international researchers, an effort was made to strengthen the community's capacity to apply an ecosystem health approach, adapting the analytical framework (DPSEEA: driving force&ndash;pressure&ndash;state&ndash;exposure&ndash;effects&ndash;action) developed for this purpose by the World Health Organization. A series of workshops and focus groups with community representatives and researchers was conducted in late 1999 and early 2000 to develop appropriate indicators for the analysis. Interventions were grouped into those relating to improved housing, the physical community infrastructure (e.g., water, sewage, street lights), and the socio-cultural environment (e.g., programs for youths and seniors). The DPSEEA framework was embraced by the community and used to define indicators at the individual, household, and neighborhood levels; the community-researcher team then collectively elaborated the methodology to obtain the needed information. Data collection is now underway with the process having triggered a series of new partnerships, including other communities (comparison groups) now eager to learn from the Cayo Hueso interventions. With the capacity to apply this approach strengthened, the community is preparing to use the results of the analyses to set new priorities and pursue longer-term ecosystem health interventions.

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左伟. 基于RS,GIS 的区域生态安全综合评价研究----以长江三峡库区忠县为例[M].北京:测绘出版社,2004:66-89.

[ Zuo W.Based on the RS, GIS comprehensive assessment of the regional ecological security in Three Gorges Reservoir Area of Yangtze River in Zhongxian as an example[M]. Beijing: Surveying and Mapping Press, 2004. ]

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宋永昌,戚仁海,由文辉,等.生态城市的指标体系与评价方法[J].城市环境与城市生态,1999,12(5):16-19.本文从城市生态系统结构、功能和协调度三方面构建了生态城市的指标体系，提出了生态城市的评价方法，并选择上海、广州、深圳、天津、香港等五个沿海城市进行了城市生态化程度的分析

[ Song Y C, Qi R H, You W H, et al. A study on indices system and assessment criterion of eco-city[J]. Urban Environment & Urban Ecology, 1999,12(5):16-19. ]

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肖荣波,欧阳志云,韩艺师,等.海南岛生态安全评价[J].自然资源学报,2004,9(6):769-775.从生态安全涵义理解出发,建立 了包括资源依赖性、生态环境状态、生态系统服务功能三方面在内的区域生态安全评价体系,提出区域生态安全系数概念和计算方法,并以海南岛为例,评价了其陆 地生态系统安全,得出海南陆地综合生态安全系数为0.610,其生态服务功能安全性较高(0.772),而资源依赖性安全系数最低(0.468)。从研究 可知,海南岛生态安全整体情况比较好,尤其是在水土保持、自然灾害抵制、空气净化等方面,但其能源的自给能力、生物多样性维持以及生活垃圾和污水的处理等 方面都存在很大的不安全隐患,应采取科学合理的措施加以改善,从而构建海南岛安全的生态系统,实现区域可持续发展。

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[ Xiao R B, Ouyang Z Y, Hang Y S, et al.Ecological security assessment of Hainan Island[J]. Journal of Natural Resources, 2004,9(6):769-775. ]

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卢平. 武陵山片区区域发展与扶贫攻坚规划[J].今日中国论坛,2012(12):105-107.作为新阶段扶贫攻坚主战场的战 略部署和国家区域发展的总体要求,决定率先启动武陵山片区区域发展与扶贫攻坚试点工作,为全国其他连片特困地区提供示范。武陵山片区跨湖北、湖南、重庆、 贵州四省市,集革命老区、民族地区和贫困地区于一体,是跨省交界面大、少数民族聚集多、贫困人口分布广的连片特困地区,也是重要的经济协作区。

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乔宇. 生态贫困视域下民族生态脆弱地区减贫研究————以武陵山片区为例[J].贵州民族研究,2015(2):125-128.生态脆弱地区,是经济与生态的双重贫困,它使我国民族地区的经济发展处于一种恶性循环状态。本研究属于边缘性和交叉性的研究领域,汇聚了民族学、生态学与经济学的多学科研究方法。在基于生态贫困视角的基础上,对武陵山片区的生态脆弱引发的贫困问题进行了分析,最后提出了三条用以扭转民族生态脆弱地区减贫的路径选择,以期实现民族地区人与自然、人与环境之间的和谐共处。

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刘红,王慧,张兴卫.生态安全评价研究述评[J].生态学杂志,2006,25(1):74-78.<P><FONT face=Verdana>生态安全评价是可持续发展研究的一个新领域，也是建立生态安全预警系统及进行</FONT><FONT face=Verdana>环境管理的基础。首先介绍了与生态安全评价相关的几个概念：生态风险评价、生态系</FONT><FONT face=Verdana>统健康评价、生态系统服务功能评价及生态承载力分析，进而对当前生态安全评价的指标体</FONT><FONT face=Verdana>系进行了评述，并在此基础上总结了国内外生态安全评价的方法，包括数学模型法、生态</FONT><FONT face=Verdana>模型法、景观生态学法及数字地面模型法；最后，提出在评价实践中存在的问题及今后发展</FONT><FONT face=Verdana>的3个方向，静态的现状评价转向动态的预测和预警、与现代科学技术相结合、与基</FONT><FONT face=Verdana>础理论相结合。</FONT></P>

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邹志红,孙靖南,任广平.模糊评价因子的熵权法赋权及其在水质评价中的应用[J].环境科学学报,2005,25(4):552-556.针对模糊综合评价方法中对多因子赋权时计算繁琐、工作量大、未考虑多个评价对象间联系等缺陷,提出利用熵权法对多评价目标因子赋权的新思路.利用三峡库区城市江段13个监测断面的水质监测数据,比较了利用熵权法与传统的评价因子赋权的差异.结果表明,当涉及多个评价对象时,采用熵权法对各因子赋权,只需1次计算即可,无需对每个监测点进行权重计算,从而使模糊评价过程大大简化,评价的结果客观、合理.

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郭秀云. 灰色关联法在区域竞争力评价中的应用[J].统计与决策,2004,5(11):55-56.一、灰色关联法的基本思想及其在区域竞争力评价中的适用性 灰色关联法是一种常用的灰色系统分析方法,所谓灰色系统,是指"部分信息明确、部分信息不明确的贫信息、不确定性系统",对于灰色系统,我们可以利用小样 本数据建模,依据信息覆盖,通过序列生成寻求系统本身存在的规律.灰色关联分析的基本思想就是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线 越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小.该方法既可以用于因素间关联度的分析,又可以用来对由多层次综合指标体系所描述的总体的优劣程度做出评 判.

DOI

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张凤太,苏维词,周继霞.基于熵权灰色关联分析的城市生态安全评价[J].生态学杂志,2008,27(7):1249-1254.<FONT face=Verdana>基于压力状态响应概念模型,构建区域生态安全评价指标体系。采用熵权法对各评<BR>价指标赋权,熵权赋权克服了多指标评价中主观确定权重的不确定性。建立安全评价指标标<BR>准,利用灰色关联方法计算重庆市的生态安全的关联度,以此对重庆市的生态安全做出评估。<BR>结果表明：该方法对城市生态安全进行熵权灰色关联评价的结果与实际相吻合,为区域生态<BR>安全定量化评价提供了新的手段,具有一定的实用价值和推广意义。<BR></FONT>

[ Zhang F T, Su W C, Zhou J X.Assessment of urban ecological security based on entropy-weighted gray correlation analysis[J]. Chinese Journal of Ecology, 2008, 27(7): 1249-1254. ]

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谢花林,李波.城市生态安全评价指标体系与评价方法研究[J].北京师范大学学报(自然科学版),2004,40(5):705-710.从城市生态安全的内涵出发 ,根据压力 (pressure) 状态 (state) 响应 (response)模型 ,从资源环境压力、资源环境状况、人文环境响应 3个方面构建了一个 4层次的城市生态安全评价指标体系 .在此基础上建立了一个综合评价模型 ,并以此对北京、上海、广州、深圳、大连、天津、南京 7大城市进行了分析 .评价结果与实际情况基本相符 ,说明本研究所建立的城市生态安全的评价指标体系和评价方法是可行的 .

DOI

[ Xie H L, Li B.A study on indices system and assessment criterion of ecological security for city[J]. Journal of Beijing Normal University: Natural Science, 2004,40(5):705-710. ]

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刘勇,刘友兆,徐萍.区域土地资源生态安全评价----以浙江嘉兴市为例[J].资源科学,2004,26(3):69-75.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 Y, Liu Y Z, Xu P.Evaluation on ecological security of regional land resources: a case study of Jiaxing city, Zhejiang province[J]. Resources Science, 2004,26(3):69-75. ]

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