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2016 , Vol. 18 >Issue 8: 1103 - 1109

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.01103

Assessment Method and Application of Human Disturbance by Remote Sensing in the Biodiversity Conservation Priority Area

  • LIU Huiming , 1 ,
  • LIU Xiaoman 1 ,
  • Li Jing 1 ,
  • CAI Mingyong 1 ,
  • WANG Qiao , 1, * ,
  • PEI Liang 2 ,
  • SHEN Wenming 1
Expand
  • 1. Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094, China
  • 2. Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Process, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
*Corresponding author: WANG Qiao, E-mail:

Received date: 2015-10-21

  Request revised date: 2015-12-10

  Online published: 2016-08-10

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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Abstract

In China, the biodiversity conservation priority area is an ecological protection system that promotes and enhances the ecosystem and biodiversity. Methods, which are based on the remote sensing data with a high temporal/spatial resolution and wide coverage and are designed for the supervision of human disturbance in the biodiversity conservation priority area, are currently expected to be established. The quantification and specialization of human activity intensity are the key issues for a supervision system to the environmental protection department on biodiversity conservation. Human disturbance index was proposed to achieve the fast dynamic monitoring of biodiversity conservation priority area. Through establishing the new index system and assessment method, and extracting and calculating the spatial distribution data by raster calculation function of geographical information system, the degree of human disturbance and dynamic change is assessed by the proposed index system using the GIS method. Firstly, according to the necessity of supervising the biodiversity conservation priority area, the classification system for human disturbance was established to describe its type and spatial pattern. Secondly, the human disturbance index system, which was derived from the classification data, was established to achieve a deeper level of assessment on human disturbance. Then, in order to determine the level of human disturbance, the model and method for disturbance assessment of biodiversity conservation priority area was established. The human disturbance index (HSI) was calculated based on the main monitoring index. The five-level disturbance assessment was used to differentiate the disturbance degree. Finally, the biodiversity conservation priority area in western Guangxi and southern Guizhou was taken as a case study to validate the proposed method. The results revealed the potential of this method to be applied to various biodiversity conservation priority areas. This method and technique process can provide a technical support to biodiversity conservation.

Key words： biodiversity conservation priority area; human disturbance index; monitoring and assessment; western Guangxi and southern Guizhou

Cite this article

LIU Huiming , LIU Xiaoman , Li Jing , CAI Mingyong , WANG Qiao , PEI Liang , SHEN Wenming . Assessment Method and Application of Human Disturbance by Remote Sensing in the Biodiversity Conservation Priority Area[J]. Journal of Geo-information Science, 2016 , 18(8) : 1103 -1109 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.01103

1 引言

中国是世界上生物多样性最丰富的国家之一,也是生物多样性受到严重威胁的国家之一。随着社会的高速发展、人口持续增长和城市化进程加速,人类对自然资源的需求日益增加,加剧了生物多样性保护与开发之间的矛盾。为切实有效地遏制重点区域生物多样性下降的趋势,努力控制生物多样性的丧失与流失,《中国生物多样性保护战略与行动计划（2011-2030年）》划定了中国32个内陆陆地及水域生物多样性保护优先区域,3个海洋与海岸带生物多样性保护优先区域[1]。生物多样性保护优先区域人类干扰的监测与评价是进行保护和监管的基础,宏观、快速、及时、准确地反映优先区域人类干扰空间分布、识别干扰类型、评价干扰程度及动态变化趋势,是进一步实现其业务化监测的基础,为优先区管理和决策部门提供技术支持和信息服务。
如何将区域人类干扰状况空间化和定量化,是建立二者之间定量关系的重要问题[2-3]。国内外学者从不同角度对人类活动进行了空间化和定量化评价的研究工作：（1）基于统计学方法为基础的人类活动强度综合评价[4-7],其思路是利用社会经济统计数据,将其与行政区划边界进行配置,该方法由于受到以行政区为单元的统计数据的限制,在揭示人类活动强度的空间异质性方面存在不足;（2）基于空间数据为基础的评价,能够很好地对人类活动程度进行空间化和定量化的表达,体现了明显优势[8-12]。
当前,遥感技术以其强大的空间信息获取能力,逐步成为区域监管的有力工具。卫星遥感技术在自然保护区、资源开发、饮用水源地、有机食品基地等领域的监管工作中体现了明显的技术优势,已开展了多项遥感监测业务工作[13-20],但卫星遥感数据应用于生物多样性保护优先区人类干扰监测与评价的相关研究还鲜有报道。
本文首次以生物多样性保护优先区为研究对象,充分利用国产环境一号卫星重访周期短、幅宽较宽的数据优势,在明确优先区监管需求的基础上,借鉴已有人类活动综合指标算法的研究思路和研究框架[21-24],从优先区土地覆被类型变化与人类活动关系角度,构建了能够客观反映人类干扰活动的指标体系与评价方法。通过计算生物多样性保护优先区人类干扰指数（Human Disturbance Index）,实现对生物多样性保护优先区人类干扰状况快速、动态评价,并结合历史遥感数据,从定量的角度监测优先区人类干扰动态变化趋势。最后,以桂西黔南生物多样性保护优先区为例进行了方法验证,为生物多样性保护优先区人类干扰遥感监测与评价提供方法,为进一步实现其业务化监测提供技术支撑,并为管理部门提供监管技术方法和依据。

2 生物多样性保护优先区人类干扰指数的评价方法

生物多样性保护优先区人类干扰类型较多,本文基于优先区尺度开展人类干扰状况评价,需要多指标才能进行全面表达,从总体上评价各项人类活动状况,评价过程全面准确,并且可以应用于业务化运行的监测工作。
考虑到人类干扰程度评价指标的选取具有全面性和可操作性的特点,本文在多指标综合反映人类干扰状况的基础上,通过人类干扰各种类型的空间叠加方法,利用地理信息系统的空间分析技术及运算功能,计算人类干扰指数,基于遥感数据对各指标的提取和计算,得出人类干扰指数的现状和历史空间分布数据,并对人类干扰指数的计算结果进行分级,评价优先区人类干扰程度及变化趋势。

2.1 人类干扰评价指标体系

在构建人类干扰程度评价指标体系（表1）的过程中应该遵循全面、易获取、可操作的原则,评价指标体系的构建以生物多样性保护优先区人类活动类型的空间分布数据为基础,且其操作简单,适用于生物多样性优先区尺度、优先区内行政单元（县）尺度,在执行上具有较强的可操作性,以便在业务化工作中加以推广。
Tab.1 Human disturbance remote sensing classification system

表1 人类干扰分类体系及编码[13]

目标层 指标层 代码 参数层
农业发展 耕地 H1 耕地面积
基础设施建设 水库建设 H2 水库面积
城镇用地 H3 城镇用地面积
居民点 H4 居民点面积
交通用地 H5 交通用地面积
工业用地 H6 工业用地面积
人工绿地 H7 人工绿地面积
资源开发 工矿用地 H8 工矿用地面积

2.2 人类干扰的评价方法

2.2.1 人类干扰指数的计算方法
在全国及省级单元人类活动强度变化的调查中,徐勇等[24]提出了客观反映人类活动对陆地表层影响和作用程度的人类活动强度综合指标,采用以人类活动对陆地表层作用程度最高的“建设用地当量”为度量基本单位,将不同土地利用/覆被类型按照人类活动对陆地表层作用的强弱换算成建设用地当量的系数,来反映人类对陆地表层自然覆被利用、改造和开发的程度。基于该思路和方法,本文在构建生物多样性保护优先区人类干扰分类体系的基础上,提取优先区内不同人类干扰类型,按照不同人类干扰类型的“建设用地当量”折算系数（表2）,通过栅格运算方法,计算人类干扰指数（式（1）-（2））[24]。
Tab.2 Conversion index of the construction land equivalent for different types of human disturbance

表2 不同人类干扰类型的建设用地当量折算系数[24]

目标层 指标层 代码 参数层 CI
农业发展 耕地 H1 耕地面积 0.2
基础设施建设 水库建设 H2 水库面积 1
城镇用地 H3 城镇用地面积 1
居民点 H4 居民点面积 1
交通用地 H5 交通用地面积 1
工业用地 H6 工业用地面积 1
人工绿地 H7 人工绿地面积 0.133
资源开发 工矿用地 H8 工矿用地面积 1
HDI = S CLE S × 100 % （1）
S = ∑ i = 1 n S L i × C I i （2）
式中： HDI 是人类干扰指数; S CLE 为建设用地当量面积; S 为区域总面积; S L i 为第 i 种人类干扰类型的面积; C I i 为第 i 种人类干扰类型的建设用地当量折算系数; n 为区域内人类干扰类型数。
区域内人类干扰类型分别为农业用地面积、水库面积、城镇用地面积、居民点面积、交通用地面积、工业用地面积、采矿场面积、人工绿地面积（分别对应表1中各项指标）。
2.2.2 人类干扰指数分级
生物多样性保护优先区人类干扰指数的计算结果介于0-1之间,通过对人类干扰指数的分级表示人类干扰程度,为了便于度量和比较,对其进行标准化处理[25-26]。标准化计算方法如式（3）所示。
S i = HD I i - HD I min HD I max - HD I min （3）
式中： S i 为第 i 个栅格内人类干扰指数的标准化值,变化范围为0-1; HI D i 为第 i 个栅格人类干扰指数的实际值, HI D max 为区域人类干扰指数的最大值, HI D min 为区域人类干扰指数的最小值。
在人类干扰指数标准化的基础上,根据研究区的具体特征,将优先区人类干扰强度划分为5个等级,分别为微度干扰、轻度干扰、中度干扰、重度干扰和极重度干扰（表3）。
Tab.3 Grading standards of human disturbance for biodiversity conservation priority area

表3 优先区人类干扰指数分级标准

分级 参数层 人类活动程度
微度干扰 <0.1 基本无人类干扰
轻度干扰 0.1-0.3 人类干扰活动很少
中度干扰 0.3-0.5 人类干扰活动较少
重度干扰 0.5-0.7 存在较大规模的人类干扰活动
极重度干扰 >0.7 存在大规模的人类干扰活动
2.2.3 人类干扰指数变化
人类干扰指数变化率（Area Change Rate,ACR）指在某一研究时间段内,人类干扰变化趋势及变化的剧烈程度,其表达式为式（4）。
ACR = S e - S i S i × 100 % （4）
式中： S e 是研究末期人类干扰指数值; S i 是研究初期人类干扰指数值。 ACR 大于0,表示人类干扰指数朝增大的趋势发展; ACR 小于0,表示人类干扰指数朝减小的趋势发展; ACR 等于0,表明人类干扰指数不变。 ACR 的绝对值越大,意味人类干扰指数朝增加或减少的变化越明显。
通过栅格计算方法,比较优先区历史和现状的人类干扰指数变化,区分人类干扰指数的增大区、减小区、不变区,并分别统计人类干扰程度增加区、减少区、不变区所占的面积和百分比,综合分析优先区内人类干扰指数的空间变化。

3 实验与结果分析

本文研究区为桂西黔南生物多样性保护优先区,其位于云贵高原东南部,地跨广西壮族自治区的河池市和百色市大部分地区、贵州省的黔南布依族苗族自治州和黔西南布依族苗族自治州部分地区、云南省文山壮族苗族自治州东北部地区（图1）。地理坐标为104°30′~107°46′E,23°45′~25°36′N,总面积约2.78万 km2,海拔在130~2045 m之间,平均海拔1068 m,地势从西到东逐渐降低。
Fig.1 Location of the study area

图1 桂西黔南生物多样性保护优先区地理位置

优先区各类型人类干扰的空间分布数据来自环境保护部和中国科学院联合开展的“全国生态环境十年变化（2000-2010年）遥感调查与评估”项目[27]。该数据基于2000年Landsat TM/ETM30 m空间分辨率卫星遥感数据和2010年HJ-1A/B星CCD30 m空间分辨率遥感数据,采用面向对象的方法对生态系统类型进行遥感分类提取（含表1中各项指标）,并经过野外实地调查和验证,分类精度达到90%以上。
基于优先区30 m空间分辨率的2000年和2010年2期人类干扰活动遥感影像解译结果,设置900 m× 900 m的移动窗口,根据式（1）-（3）的计算法则,分别计算各个移动窗口内的人类干扰指数,得到优先区2期（2000年和2010年）的人类干扰程度空间分布（图2-3）;根据式（4）通过栅格计算,比较2000年和2010年的人类干扰指数的变化,区分人类干扰指数增加区、减少区、不变区（图4）。
Fig.2 Human disturbance index of biodiversity conservation priority area in western Guangxi and southern Guizhou in 2000

图2 桂西黔南优先区2000年人类干扰指数空间分布

Fig.3 Human disturbance index of biodiversity conservation priority area in western Guangxi and southern Guizhou in 2010

图3 桂西黔南优先区2010年人类干扰指数空间分布

Fig.4 The change of human disturbance from 2000 to 2010

图4 优先区人类干扰变化空间分布（2000-2010年）

桂西黔南生物多样性保护优先区内,人类干扰类型主要为耕地、水库建设、建设用地、居民点,分别占优先区面积的9.04%、1.57%、0.27%、0.03%,桂西黔南石灰岩区56.50%的区域处于微度干扰,人类干扰处于重度和极重度干扰的面积共占优先区面积的6.47%。2000-2010年,3.01%的区域人类干扰程度变大,3.27%的区域人类干扰程度变小,93.70%的区域人类干扰程度保持不变,计算结果如表4、5所示。人类干扰程度增加区域主要分布在右江区西北部、西林县、天峨县,而人类干扰程度减少区域主要分布在望谟县、册亨县。
Tab.4 Results of human disturbance assessment in western Guangxi and southern Guizhou

表4 桂西黔南区人类干扰评价结果

年份 微度 轻度 中度 重度 极重度
2000 55.87 27.20 10.45 4.60 1.89
2010 56.50 26.71 10.32 4.53 1.94
Tab.5 Change of human disturbance in western Guangxi and southern Guizhou

表5 桂西黔南区人类干扰变化

时期 减小 不变 增大
2000-2010 3.27 93.70 3.01
本文得到的生物多样性保护优先区人类干扰程度空间分布及动态变化结果,可与其它生物多样性地面调查数据结合和相互补充,为优先区规划、保护和管理提供依据,尤其是人类干扰重度和极重度的区域,以及干扰强度增加的区域,可作为重点区域开展遥感监测,并建议相关管理部门加强监管、保护和修复工作。

4 结论与讨论

本文首先在明确生物多样性保护优先区监管需求的基础上,构建了生物多样性保护优先区人类干扰遥感监管的指标体系,提出了人类干扰指数及其计算方法,为人类干扰程度的判断提供了参考依据,实现优先区人类干扰活动的快速监测和空间定量化评估,全面了解优先区人类干扰程度的现状及其变化趋势,特别是在业务化运行过程中具有较强的可操作性和推广价值,并为优先区规划、保护和常态监管提供技术方法。
为检验方法的适用性,以桂西黔南生物多样性保护优先区为例进行了应用示范。遥感监测结果表明：桂西黔南生物多样性保护优先区内人类干扰类型主要为耕地、水库建设、建设用地、居民点,分别占优先区面积的9.04%、1.57%、0.27%、0.03%、 56.5%的区域处于微度干扰,人类干扰处于重度和极重度的面积共占总面积的6.47%。2000-2010年,3.01%的区域人类干扰程度变大,3.27%的区域人类干扰程度变小,93.70%的区域人类干扰程度保持不变。
通过实际的应用案例验证了本文的方法体系可行性,并具有很好的监测和评价效果。优先区内人类干扰的监测有明确的内容、指标体系和方法,因此、可应用于其他类型生物多样性保护优先区的人类干扰遥感监测工作。本文基于遥感数据宽覆盖、易获取的特点,通过对生物多样性保护优先区域人类干扰指数提取方法及应用,开展了对人类干扰程度及其动态变化遥感监测,为生物多样性保护优先区监管工作提供快速、定量、全面的决策支持。
随着国产高分卫星的成功发射,针对生物多样性保护优先区保护和管理部门进一步的业务需求,结合本文提出的生物多样性保护优先区域人类干扰的遥感监测技术方法和监测结果,后续的应用工作可对人类干扰重度和极重度的区域,以及人类干扰程度增大的区域,开展高分辨率遥感数据进行定期详查,全面提升生物多样性保护优先区域人类干扰遥感监管的定量化和精细化水平,为优先区域保护和监管提供重要的技术支持。

The authors have declared that no competing interests exist.

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
中国生物多样性保护战略与行动计划(2011-2030年)[M].北京:中国环境科学出版社,2011.

[ National biodiversity strategy and action plan (2011-2030)[M]. Beijing: China Environmental Science Press, 2011. ]

[2]
Stella de L T, Charles T S, Monserrat B. Effects of human activities on wild pygmy marmosets in Ecuadorian Amazonia[J]. Biological Conservation, 2000,94(2):153-163.The effects of tourism and human presence on the behavior and reproduction of pygmy marmosets Cebuella pygmaea , were evaluated in northeastern Ecuador. Field work was carried out from September 1996 to May 1998. Six groups of marmosets were observed in sites that differed in the number of tourists and use of motor boats. Reductions in social play and in the use of the lower stratum of the forests were significantly correlated with tourism pressure. Capture by local people of marmosets from two of the studied groups was associated with significant reductions in observability, vocalization rates and use of lower strata in these groups. All these behavioral changes may have allowed the marmosets to avoid contact with humans and were possibly related to differences in the reproductive performance of the groups. Recommendations are given for monitoring indicator species and for a better control of human activities in the area.

DOI

[3]
Quan R C, Wen X J, Yang X J.Effect of human activities on migratory waterbirds at Lashihai Lake, China[J]. Biological Conservation, 2002,108(3):273-279.Surveys on migratory waterbirds and their habitats at Lashihai Lake, China, were conducted from October 1999 to April 2000. Five fixed points, representing different degrees of habitat disturbance and quality, were selected around the lake. We used counts ( n =30) to compare diversity and abundance of waterbirds at each point and evaluate the effects of habitat disturbance. The distribution of waterbirds was affected by disturbance, with more than one-third of the total species and nearly half of the total individuals occurring at the least disturbed point. Species richness was weakly and abundance was strongly correlated to habitat disturbance, but not to habitat quality. Habitat destruction and use of canoes were prominent at the lake. Naxi ethnic fishermen ( n =37) were interviewed. They caught 570 waterbirds between October 1999 and March 2000 in fishing nets. An estimation of the total number of waterbirds been trapped on the lake is 6164. Diving species were most susceptible. Conservation measures that should implement immediately include the cessation of habitat destruction, better plan for the development of tourism, a reduction in the number of canoes and zoning of the non-fishing area.

DOI

[4]
文英. 区域人类活动强度定量评价方法的初步探讨[J].科学对社会的影响,1998(4):55-60.本文在阐述人类活动强度与自然、经济、社会间关系的基础上，建立了评价人类活动强度的指标体系和评价方法，并以１９９５年为例对各省市区的人类活动强度进行了定量计算和分析。

[ Wen Y.Quantitative assessment of human activity intensity in regional scale[J]. Impact of Science on Society, 1998,4:55-60. ]

[5]
张翠云,王昭.黑河流域区域人类活动强度的定量评价[J].地球科学进展,2004,19(1):386-390.人类活动强度的定量评价是分析人类活动对水循环演化影响的基础,也是寻找流域生态环境退化原因的依据。针对黑河流域人类活动对水循环演化影响的特点,选择人口、耕地面积、水库总数、引水渠总长度和开采井总数等因子作为衡量人类活动强度的指标,采用指数加权法定量表达人类活动强度,据此计算的上、中、下游的人类活动强度分别为1％、87％和12％,说明中游人类活动强度最大,对水循环的影响也最大;上游人类活动强度很弱,可以认为上游水循环的演化只受自然因素的影响。而下游人类活动强度较上游大得多,说明影响下游水循环演化的因素中当地人类活动的作用不可忽视。计算的中游平原张掖地区近50年来3个阶段即20世纪50年代、60～70年代和80～90年代的人类活动强度分别为18％、28％和54％,80～90年代人类活动强度是50年代的3倍,60～70年代的2倍。人类活动强度经过50年代和60～70年代2个时段的发展和积累,到80～90年代达到最大,因此,这时段人类活动对水循环的影响也最大。研究方法对类似地区或相似问题具有借鉴作用。

[ Zhang C Y, Wang Z.Quantitative assessment of human activity intensity in the Heihe catchment[J]. Advance in Earth Sciences, 2004,19(1):386-390. ]

[6]
李香云,王立新,章予舒,等.西北干旱区土地荒漠化中人类活动作用及其指标选择[J].地理科学,2004,24(1):68-75.人类活动对环境的负效应在总体上导致以土地荒漠化急剧发展为主的生态环境质量显著下降是目前干旱区突出的矛盾。基于 1994年的《联合国防治荒漠化公约》给出的土地荒漠化概念和干旱区的特点 ,划分土地荒漠化的自然因素和人为因素。探讨人类活动的涵义和特点 ,综合分析了土地荒漠化发展中人类活动因素 ,包括人类活动的驱动作用、人类各种活动方式的作用和人类活动的管理作用等。依据一定原则 ,构建出适用于干旱区人类活动对土地荒漠化作用的指标体系 ,该指标体系多为量化指标并可反映人类活动的动态变化 ,可为人类活动在土地荒漠化中作用的进一步 (定量 )研究提供依据。

DOI

[ Li X Y, Wang L X, Zhang Y S, et al.Analysis of roles of human activities in land desertification in arid area of Northwest China[J]. Scientia Geographica Sinaca. 2004,24(1):68-75. ]

[7]
王金哲,张光辉,聂振龙,等.滹沱河流域平原区人类活动强度的定量评价[J].干旱区资源与环境,2009,23(10):41-44.人类活动强度的定量评价是分析人类活动对浅层地下水系统干扰的基础,也是有意识控制人类行为、涵养地下水的依据。文中以滹沱河流域平原区为研究区,针对人类活动对浅层地下水影响的特点,筛选人口、耕地面积、开采井数量、粮食产量、河道过水量和水渠引水量作为衡量人类活动强度的指标,采用指标加权和专家打分相结合的方法,对滹沱河流域平原区不同区位、不同年代的人类活动进行定量分析,得到如下结论:上游人类活动强度最大,为0.79,中游和下游地区较小,分别为0.38和0.45;在20世纪70、80、90年代和21世纪,研究区人类活动强度分别为0.35、0.46、0.67和0.71,也就是人类活动表现为不断发展、积累和增强的过程。

[ Wang J Z, Zhang G H, Nie Z L, et al.Quantitative assessment of human activity intensity in Hutuohe catchment[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2009,23(10):41-44. ]

[8]
郑文武,邹君,田亚平,等.基于RS和GIS的区域人类活动强度空间模拟[J].热带地理,2011,31(1):77-81.人类活动强度的定量化和空间化是研究人类活动对生态环境影响的重点和难点,传统的统计方法难以实现空间定量化,而忽略社会经济统计数据的空间模拟方法获得的人类活动强度也存在缺陷.文中基于遥感、交通、地形和统计数据,探讨了综合应用统计、遥感和GIS方法模拟区域人类活动强度的方法,并应用该方法对衡阳盆地人类活动强度进行了模拟.定性分析结果表明,该方法能够较准确地获取区域人类活动强度空间分布.

[ Zheng W W, Zou J, Tian Y P, et al.Spatial simulation of human activity intensity based on RS and GIS[J]. Tropical Geography, 2011,31(1):77-81. ]

[9]
郑文武,田亚平,邹君,等.南方红壤丘陵区人类活动强度的空间模拟与特征分析——以衡阳盆地为例[J].地球信息科学学报,2010,12(5):628-633.人类活动强度是地理学、生态学和自然资源学等多学科研究中的重要参数,定量化和空间化是当前人类活动强度研究的重点和难点。本文针对现有的人类活动强度定量化和空间化方法的不足,提出了一种以统计学和空间分析方法的空间模拟方法,对典型的南方丘陵区衡阳盆地人类活动强度的空间分布进行了定量研究。结果表明:衡阳盆地工业活动高强度区呈现一极一带分布,衡阳市市区为极强区,祁东县、常宁市和耒阳市形成了一条南北走向的较强带,工业活动低强度区呈以衡阳市市区为中心的环状分布;农业活动强度分布呈西北向东南逐渐减弱的趋势;交通活动整体分布较为均匀,高值区主要分布在国道和省道沿线;总的人类活动强度整体表现不强,但区域差异明显,衡阳市市区及其周边区域人类活动强度最大,低强度区位于衡东县内。根据研究结果,应采取发展北部工业、加强市区对周边区域工业带动和控制西北部农业等调控策略。

[ Zheng W W, Tian Y P, Zou J, et al.Spatial simulation of human activity intensity in hilly red soil region of Southern China-a case study in Hengyang Basin, Hunan Province[J]. Journal of Geo-information Science, 2010,12(5):628-633. ]

[10]
赵卫,沈渭寿,张慧,等.后发地区生态承载力及其评价方法研究——以海峡西岸经济区为例[J].自然资源学报,2011,26(10):1769-1800.在区域生态承载力及其与资源、环境承载力相互关系的基础上,针对后发地区敏感的生态环境、强烈的发展愿景和以产业区域转移为主的后发优势战略,阐明了后发地区生态承载力的判定标准和衡量对象,构建了后发地区生态承载力概念模型;与区域生态系统健康评价相结合,运用多目标规划,建立了后发地区生态承载力评价模型,对海峡西岸经济区生态承载力进行了综合评价。目前海西区生态系统所承受的人类干扰总体上较轻,重点产业发展尚未对区域生态系统的结构、功能和健康等级构成威胁。若海西区土地产出率升至2007年上海市土地产出率的75%,海西区及其多数分区生态系统可以持续支撑其重点产业中长期发展。海西区生态系统的承载能力和承载状况具有显著的区域差异,有利于该地区经济社会的健康发展、生态服务功能的持续发挥和区域生态安全的有效保障。

DOI

[ Zhao W, Shen W S, Zhang H, et al.Ecological carrying capacity and its assessment method in late-developing regions-a case study in the economic zone on the west side of the straits[J]. Journal of Natural Resources, 2011,26(10):1769-1800. ]

[11]
郭雷,马克明,张易.三江平原建三江地区30年湿地景观退化评价[J].生态学报,2009,29(6):3126-3134.因高强度农业开发，1975~2004年的30a间，三江平原自然湿地景观发生了剧变。评估该湿地景观面临的各种压力、分析其所处状态、揭示其演变规律，对于三江平原的湿地保护和恢复至关重要。选取1975年、1989年和2004年的三期Landsat TM遥感影像，基于压力-状态-响应的生态评价框架，对黑龙江省建三江地区景观演变进行分析。结果表明，(1)从1975年到2004年，建三江地区自然湿地大幅减少，农田大幅增加，景观多样性和破碎度显著提高；农业开发是自然湿地面临的主要压力，其中草甸和沼泽湿地是主要的开发对象。(2) 1975~1989年的农业开发强度高于1989~2004年。1975~1989年，农田、沟渠面积大幅增加，湿地面积大量减少；通过沟渠排水将湿地开发为旱田，导致该区生态环境质量下降，洪涝灾害频繁；1989~2004年，人们意识到湿地保护的重要性，自然湿地开垦减少，沟渠面积略有增加，并把部分旱田转为水田来达到“以稻治涝”的目的；同时，建立了多个湿地自然保护区并制定了相应的湿地保护条例，使得该区的湿地景观得到了一定的保护。(3) 当前三江平原湿地景观面临的问题依然严峻，尤其是排水沟渠的大量存在和旱田转化为水田后导致的水资源短缺和地下水位下降等问题，还将继续威胁现有湿地的存续，基于沟渠系统的综合性水资源管理势在必行。

[ Guo L, Ma K M, Zhang Y.Landscape assessment on wetland degradation during thirty years in Jiansanjiang region of Sanjiang Plain, Northeast China[J]. Acta Ecology Sinica. 2009,29(6):3126-3134. ]

[12]
陈鹏. 基于遥感和GIS的景观尺度的区域生态健康评价-以海湾城市新区为例[J].环境科学学报,2007,27(10):1744-1752.依据PSR概念模型,建立了景观尺度的区域生态健康评价指标体系.以2004年SPOT5影像及其派生数据作为基础信息源,在遥感和GIS技术支持下获取了生态健康评价相关宏观生态指标,评价的指标体系划分为5个等级.采用空间单元网格(2km×2km)作为评价单元,借助GIS的空间分析功能制作出各单项指标和综合指标的空间分布图,并完成对区域生态健康的综合评价.得到了区域生态健康的空间分布,综合评价结果划分为很健康、健康、亚健康、不健康和疾病5个等级.结果表明,生态健康处于亚健康及其以下类型的面积占整个区域的52.76%,生态系统退化有在整个研究区域蔓延的趋势.

[ Chen P.Ecological health assessment at the landscape scale based on RS and GIS, a case study from the new district of a bay-type city[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2007,27(10):1744-1752. ]

[13]
王桥. 区域生态保护的遥感监管方法与应用[M].北京:中国环境出版社,2014:134.

[ Wang Q.Remote sensing methods and application in regional ecological supervision[M]. Beijing: China Environmental Science Press, 2014:134. ]

[14]
刘晓曼,王桥,孙中平,等.基于环境一号卫星的自然保护区生态系统健康评价[J].中国环境科学,2011,31(5):863-870.以生态系统健康及压力－状态响应模型作为研究方法,设计了一套基于环境一号卫星CCD数据的自然保护区生态系统健康评价评价方法、指标体系和技术流程.同时选择向海湿地自然保护区为示范区,以环境一号卫星CCD影像为数据源, 对指标, 对其生态系统健康现状进行了评价.结果表明,向海湿地自然保护区生态系统相对不健康、中等健康、较健康和相对健康的区域面积分别占整个自然保护区总面积的46.49%、18.02%、21.18%、14.31%,整个自然保护区生态系统健康水平一般,人类干扰严重,组织结构不太合理.向海湿地自然保护区生态系统健康水平一般的主要原因是人类活动日益增强和年降水量明显减少.

[ Liu X M, Wang Q, Sun Z P, et al.Assessment of ecosystem health of nature reserve based on HJ-1 remote sensing imagery[J]. China Environmental Science, 2011,31(5):863-870. ]

[15]
孙刚,万华伟,王昌佐,等.蒙陕甘宁能源金三角植被覆盖遥感监测与动态分析[J].农业机械学报,2013,44(2):247-250.蒙陕甘宁能源金三角地区以宁夏宁东、内蒙古鄂尔多斯、陕西榆林为核心,辐射陕西延安和甘肃陇东地区,是正在崛起的中国能源新基地。为了解该区域的植被及其动态变化,采用2000~2009年SPOT卫星VEGTATION遥感数据,对蒙陕甘宁能源金三角地区的植被覆盖变化状况进行了遥感监测和动态分析。结果显示:金三角地区2000~2009年植被覆盖度总体呈增加趋势,这与区域内近年来所实施的生态保护工程有关。其中,2008年最高,为45.45%,2000年最低,为33.74%,2005年和2009年略有下降。部分区域植被盖度降低的主要原因为城市扩张和区域资源开发。

DOI

[ Sun G, Wan H W, Wang C Z, et al.Vegetation monitoring and analyzing of Golden Triangle Energy in Inner Mongolia, Shaanxi, Gansu, and Ningxia region[J]. Transaction of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013,44(2):247-250. ]

[16]
姚延娟,吴传庆,王雪蕾,等.地表饮用水源地安全指数及快速评价方法[J].环境科学与技术,2012,35(1):186-190.饮用水水源保护是关系国计民生的重大问题,水源地安全监测与评价是进行水源地保护的基础,通常采用的‘自下而上’的调查监测方式,时效性不强并且工作量大。结合遥感数据的时空分辨率高、覆盖面积大、获取数据便捷的特点,文章提出的地表水源地的安全指数,从利用地表水体监测数据与遥感数据各自优势的角度出发,实现对水源地进行快速动态监测。通过对地表水源地的水质、水量、水环境、环境安全监管等四个方面进行监测,构建指标体系,运用模糊数学和层次分析方法,基于水源地安全评价指数对水源地安全进行全面评价,实现对水源地全面及时的监测,为管理工作提供依据。并且,本方案在了解水源地整体安全性的基础上,可以进一步掌握水源地的安全隐患,从而制定合理措施对水源地进行有效保护。最后以密云水库水源地流域为例进行了方法验证。

DOI

[ YaoY J, Wu C Q, Wang X L, et al. Technologies for on-site monitoring of eco-environment of drinking water source[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2012,35(1):186-190. ]

[17]
姚延娟,王雪蕾,吴传庆,等.饮用水源地非点源风险遥感提取及定量评估[J].环境科学研究,2013,26(2):1349-1355.基于高空间分辨率卫星数据，以面向对象分类方法结合人工解译方法获得我国25个典型湖库型饮用水源地保护区的非点源风险空间分布，并基于水源地非点源风险指数（NPPRI）对非点源风险进行定量评价．结果表明，我国典型水源地一级保护区与二级保护区内居民点、开采用地、农田类用地等非点源风险普遍存在，部分水源地还存在水产养殖、旅游用地、畜禽养殖等风险源．在监测的25个水源地中，水源地非点源风险隐患为高、较高、偏高、中度、低的比例分别为12％、4％、44％、20％、20％，风险隐患中度及以下的为40％，偏高及以上的为60％，说明水源地中非点源风险隐患总体明显．另一方面，25个水源地中，非点源风险指数最大为42．0，最小为0．8，表明全国水源地非点源风险现状差异较大，需引起重视．水源地非点源风险的大小与保护区面积没有正相关关系，各水源地非点源风险程度在全国的空间分布没有明显的空间分布格局，而主要和水源地与城市距离、当地相关部门对水源地重视程度、配套的管理措施及历史状况等因素相关．

[ Yao Y J, Wang X L, Wu C Q, et al.Non-point source pollution risk mapping and quantitative assessment for surface water source using high spatial resolution satellite data[J]. Research of Environmental Sciences, 2013,26(12):1349-1355. ]

[18]
高彦华,周旭,申文明,等.有机食品基地遥感监管与评价方法体系[J].农业工程学报,2014,30(23):215-223.该文的主要研究目的在于构建基于高分辨率遥感数据监测和评估有机食品基地生态环境和风险源的方法体系。为有机食品基地的审核、复核，以及常规监管提供技术支持与参考。首先，构建有机食品基地及其缓冲区内土地利用分类体系。由于有机食品基地内与有机食品基地缓冲区的监管目标不同，因此，构建了有机食品基地内外差别化的分类体系，分别描述有机食品基地内的结构及功能分区，以及缓冲区内的土地利用与风险源空间格局。在此基础上，构建有机食品基地遥感监管指标体系，并建立有机食品基地风险评估模型。最后，以吉林某有机食品基地为示范区，应用本研究的方法体系对该有机食品基地的生态环境和风险源进行了遥感监测。监测结果表明：该有机食品基地总面积为462.17 hm2，基地规模满足考核管理规定要求。其中，种植区面积461.16 hm2，占有机食品基地总面积的99.78%。种植区中，农膜种植区面积16.22 hm2，占有机食品基地总面积的3.51%，为进一步监管农膜回收提供数据支持。此外，该有机食品基地周边1 km缓冲区内发现风险源1处，为小型工矿企业，面积为1.95 hm2，经计算，该有机食品基地的生态环境风险指数（organic food bases risk index：OFBRI）为0.26，风险源面积与有机食品基地面积比值为0.42%，因此，风险等级为五级，风险程度较小。经应用示范，证明该研究方法是对有机食品基地进行监管的有效技术途径。

[ Gao Y H, Zhou X, Shen W M, et al.Method for supervising and assessing eco-environment of organic food production bases based on high-resolution remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014,30(23):215-223. ]

[19]
张航,仲波,洪友堂,等.近20多年来赣州地区稀土矿区遥感动态监测[J].遥感技术与应用,2015,30(2):376-382.<p>稀土资源是现代科技所需的重要资源,由于其有很高的经济价值,稀土资源的开采活动越来越频繁,过度开采现象严重,对稀土矿区的实时监控成为保护环境资源的重要环节。遥感技术在监测土地利用变化方面已经有了完善的技术方法。相较于普遍使用的Landsat\|TM/ETM+数据,我国研发的HJ卫星(中国环境与灾害监测预报小卫星)数据具有更短的重访周期,能够对稀土矿的开采进行更加有效的检测。通过结合Landsat\|TM/ ETM+与HJ\|1/CCD数据,根据矿区植被覆盖度的变化及时监测稀土矿区活动情况,对江西定南地区20 a来稀土矿区开采变化情况进行监测,并提出保护建议,为实现矿产资源的可持续发展提供理论依据。</p>

DOI

[ Zhang H, Zhong B, Hong Y T, et al.Dynamic monitoring of rare earths mining area in Guangzhou during recent 20 years based on remote sensing[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2015,30(2):376-382. ]

[20]
肖如林,吕杰,付卓,等.张家口市尾矿库环境风险遥感监测应用研究[J].遥感技术与应用,2014,29(1):100-105.<p>尾矿库是一种巨大的环境风险源,一旦发生事故,会给周边环境带来严重危害,因而成为环境应急监管的重点。特别是近年来由尾矿库引起的突发环境事件呈现高发态势,使得尾矿库环境应急管理形势严峻。当前,我国尾矿库环境监管能力薄弱,主要依靠地面调查,信息与技术支撑能力严重不足。为此,面向环境应急管理的工作需求,在分析尾矿库特性及遥感技术特点的基础上,提出了尾矿库环境监管指标体系和监测方法,并以张家口为例,开展了&ldquo;天地&rdquo;一体化的尾矿库环境风险监测应用示范,增强了尾矿库的环境监管能力,同时也拓宽了遥感的应用面,为建立基于&ldquo;天地&rdquo;一体化的尾矿库环境监管技术体系和服务平台奠定了初步的技术基础。</p>

DOI

[ Xiao R L, Lv J, Fu Z, et al.The application of remote sensing in the environmental risk monitoring of tailings pond in Zhangjiakou city, China[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2014,29(1):100-105. ]

[21]
庄大方,刘纪远.中国土地利用程度的区域分异模型研究[J].自然资源学报,1997,12(2):105-111.本项研究工作直接应用&ldquo;国家资源环境遥感宏观调查与动态研究&rdquo;项目和&ldquo;中国资源环境数据库&rdquo;取得的最新数据和资料,研究并提出了土地利用程度综合指数计算方法和指标体系,在此基础上,全面分析了影响中国土地利用程度变化的自然环境因素和社会因素,分析了中国土地利用程度的区域分异规律,提出了中国土地利用程度的&ldquo;极地&rdquo;模式,并建立了中国土地利用程度的经度、高程模型。

DOI

[ Zhuang D F, Liu J Y.Study on the model of regional differentiation of land use degree in China[J]. Journal of Natural Resource, 1997,12(2):105-111. ]

[22]
徐志刚,庄大方,杨琳.区域人类活动强度定量模型的建立与应用[J].地球信息科学学报,2009,11(4):452-460.区域人类活动是生态系统演变发展的重要驱动因子,定量评价区域人类活动强度是分析区域人类活动对生态系统影响的基础。本文提出了一套将区域人类活动强度定量化的方法:首先,通过选取人口密度、经济密度、人均国民生产总值、农业产值和普通中学在校中学生数等17个代表性指标,构建了在社会、经济和文化三方面反映区域人类活动强度的评价指标体系;然后,采用层次分析法获取各指标的权重;最后,利用加权法将各指标综合获取区域人类活动定量化指数。将本方法应用于中国武川县、蒙古达尔汗乌拉省和俄罗斯扎卡缅斯克地区,并验证了其有效性。经计算,2000年前述三地的区域人类活动指数,依次为0.78,0.54,0.16,即,自南向北区域人类活动强度逐渐降低;武川县20世纪80年代中期、1995年及2000年的区域人类活动指数,分别为0.37,0.50,0.78,即,区域人类活动强度随时间逐渐增加。通过对三个研究区的自然环境和区域人类活动的梯度分析,以及武川县区域人类活动的发展过程分析表明,该方法可有效地定量评价区域人类活动强度,为区域人类活动强度定量化相关研究提供技术支持。

[ Xu Z G, Zhuang D F, Yang L.Construction and application of regional quantitative model of human activity intensity[J]. Journal of Geo-information Science, 2009,11(4):452-460. ]

[23]
赵国松,刘纪远,匡文慧,等.1990-2010年中国土地利用变化对生物多样性保护重点区域的扰动[J].地理学报,2014,69(11):1640-1649.基于人类土地利用活动对不同生态系统生物多样性保护服务的影响,构建生态系统综合人类扰动指数,结合不同级别的生物多样性保护区域(一般重要、中等重要、重要、极重要四个级别) 从全国尺度及区域尺度分析了中国1990-2010 年土地利用变化对生物多样性保护重点区域的扰动。结果表明:就2010 年现状而言,我国中东部地区人类扰动程度较大,西部地区人类扰动程度较低,全国生物多样性保护中等重要、重要、极重要区域的人类扰动程度低于全国整体(包括所有级别) 均值。就20 年来人类扰动程度变化态势而言,全国中东部人类扰动程度变化幅度总体高于西部,生物多样性保护中等重要、重要、极重要区域人类扰动程度均呈轻微上升趋势,但增加幅度低于全国整体增加幅度。随着东部地区的快速城市化以及东北、新疆等地区的农田开垦等土地利用活动,生物多样性保护中等重要、重要、极重要区域等重点区域人类扰动程度呈现上升趋势,应引起重视;而随着黄土高原等地区退耕还林还草工程的实施,人类扰动程度整体则呈现一定的下降趋势。青藏高原区扰动变化幅度很小,几乎没有变化。总体而言,中国目前陆地国土开发利用的空间格局与生物多样性保护保护重要区域的空间分布是相互匹配的,这有利于国家生物多样性保护的整体布局。同时,20 年来生态系统综合人类扰动指数变幅的区域分异也与生物多样性保护重要性空间格局相吻合,说明20 年来针对生态保护的各项政策与措施在减少生物多样性保护重点区域人类扰动方面产生了积极的成效。

DOI

[ Zhao G S, Liu J Y, Kuang W H, et al.Disturbance impacts of land use change on biodiversity conservation priority areas across China during 1990-2010[J]. Acta Geographica Sinica, 2014,69(11):1640-1649. ]

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徐勇,孙晓一,汤青.陆地表层人类活动强度:概念、方法及应用[J].地理学报,2015,70(7):1068-1079.<p>人类活动强度是表征人类对陆地表层影响和作用程度的综合指标。在定义陆地表层人类活动强度、建设用地当量等概念的基础上,建立了人类活动强度算法模型和土地利用/覆被类型的建设用地当量系数折算方法,并利用1984-2008年期间6个年份的土地利用数据,对中国进行了实证应用研究。结果表明：中国的人类活动强度变化大致以2000年为界,前期增长相对缓慢,后期增长明显加快,1984年全国的人类活动强度为7.63%,到2008年上升为8.54%。2008年县级单元的人类活动强度按大于27%、16%~27%、10%~16%、6%~10%和小于6%划分为高、较高、中等、较低和低5个等级,其空间分布格局大致以贺兰山&#x02014;龙门山&#x02014;景洪线为界分为东、西两个部分。东部是高、较高和中等类型的集中分布区,低和较低类型呈条带状分布于山地、丘陵区;西部以低和较低类型为主体,在甘肃河西走廊、青海东部及新疆天山南北坡有零散的中等和较高类型分布。</p>

DOI

[ Xu Y, Sun X Y, Tang Q.Human activity intensity of land surface: concept, method and application in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2015,70(7):1068-1079. ]

[25]
欧阳志云,王桥,郑华,等.全国生态环境十年变化(2000-2010年)遥感调查评估[J].中国科学院院刊,2014,29(4):462-466.为摸清全国生态环境状况和变化 趋势,综合评估全国生态系统质量与功能,提出新时期我国生态环境保护对策与建议,服务于生态文明建设,经国务院批准,环保部、中科院联合开展"全国生态环 境十年变化(2000—2010年)遥感调查评估"工作。目前项目进展顺利,初步揭示了我国生态系统格局与构成、生态系统质量、生态系统服务功能、生态环 境问题特征及其变化趋势,明确了我国新时期生态环境所面临的问题,可为我国生态国情调查和新时期宏观生态环境管理提供可靠的科学基础。

[ Ouyang Z Y, Wang Q, Zheng H, et al.National ecosystem survey and assessment of China (2000-2010)[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2014,29(4):462-466. ]

[26]
徐涵秋. 区域生态环境变化的遥感评价指数[J].中国环境科学,2013,33(5):889-897.基于遥感信息技术提出一个新型的遥感生态指数(RSEI),以快速监测与评价区域生态质量.该指数耦合了植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数等4个评价指标,分别代表了绿度、湿度、热度和干度等4大生态要素.与常用的多指标加权集成法不同的是,本研究提出用主成分变换来集成各个指标,各指标对RSEI的影响是根据其数据本身的性质来决定,而不是由人为的加权来决定.因此,指标的集成更为客观合理.将RSEI应用于福建长汀水土流失区,并与国家环境保护部《生态环境状况评价技术规范》中的生态指数EI的计算结果相比较,发现二者的结果具有可比性.不同的是,RSEI不仅可以作为一个量化指标,而且还可以对区域生态环境变化进行可视化、时空分析、建模和预测.因此,可弥补EI指数在这些方面的不足.

[ Xu H Q.A remote sensing index for assessment of regional ecological changes[J]. China Environmental Science, 2013,33(5):889-897. ]

[27]
徐涵秋. 水土流失区生态变化的遥感评估[J].农业工程学报,2013,29(7):91-97.水土流失是世界面临的一个严峻问题，它已给全球的生态造成了严重的威胁，及时快速地监测水土流失区的生态变化已显得尤为重要。为此，该文提出遥感生态指数(RSEI)来监测水土流失区的生态变化。该指数选取了绿度、湿度、热度和干度作为四大生态指标，并分别以遥感植被指数、湿度分量、地表温度和土壤-建筑指数为代表。同时采用主成分变换技术来集成各个指标，使各指标的权重是由数据本身的性质来决定，而不是人为的设定。将RSEI应用于福建长汀水土流失区的结果表明，RSEI指数可以定量地评价水土流失区生态修复的效果。数据显示，该区经过20多年的水土流失治理，RSEI生态指数值上升了17%，生态为优良的等级所占的面积比例从33.9%上升到52.3%，总体反映了该区的生态质量有了较明显的提高。

[ Xu H Q.Assessment of ecological change in soil loss area using remote sensing technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013,29(7):91-97. ]

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