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地理科学 >

2016 , Vol. 36 >Issue 4: 580 - 587

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.04.012

基于遥感数据的西藏高原自然生态系统脆弱性评估

  • 高江波 1, 2 ,
  • 侯文娟 1, 2, 3 ,
  • 赵东升 , 1, 2 ,
  • 吴绍洪 1, 2
展开
  • 1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101
  • 2.中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室,北京 100101
  • 3.中国科学院大学,北京 100049
赵东升，副研究员。E-mail:

作者简介高江波（1984-），男，山东临沂人，副研究员，硕士生导师，主要从事地表过程及其资源环境效应研究。E-mail:

收稿日期: 2015-04-15

  要求修回日期: 2015-07-28

  网络出版日期: 2016-07-21

基金资助

国家科技支撑项目（2013BAC04B02，2012BAC19B10）、国家重点基础研究发展计划（2015CB452702）和国家自然科学基金项目（41301089）资助。

收起

Comprehensive Assessment of Natural Ecosystem Vulnerability in Tibetan Plateau Based on Satellite-derived Datasets

  • Gao Jiangbo 1, 2 ,
  • Hou Wenjuan 1, 2, 3 ,
  • Zhao Dongsheng , 1, 2 ,
  • Wu Shaohong 1, 2
Expand
  • 1.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 2. Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received date: 2015-04-15

  Request revised date: 2015-07-28

  Online published: 2016-07-21

Supported by

National Key Technology Research and Development Program (2013BAC04B02，2012BAC19B10), National Key Basic Research Program of China (2015CB452702), National Nature Sciences Foundation of China (41301089).

Copyright

本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
Fold

摘要

基于生态系统结构、功能、生境的脆弱性评价指标体系,以MODIS为基础数据源,评估了西藏高原自然生态系统的脆弱性,并揭示其空间异质性特征。结果表明：① 分别基于气候、结构以及功能指标的西藏高原生态系统脆弱性程度空间分布呈现出相似规律,整体为从东南向西北脆弱性程度逐渐加剧的趋势;而基于地形指标的生态脆弱性则呈现相反的分布格局,说明了相对地形而言,气候因子对于西藏高原生态系统宏观分布状况更为重要;② 综合生态系统结构、功能及气候和地形生境特征对脆弱性的影响,全区呈现从东南向西北综合脆弱性水平逐渐升高的趋势,在评估区范围内综合脆弱性等级为中等及以上的地区共占74%,整体脆弱性程度较大,其中综合脆弱性等级为很高水平的地区占了45.8%。明晰西藏高原自然生态系统的脆弱性程度及其空间分布特征,可为典型脆弱生态系统的监测和综合评估提供科学依据,进而有利于青藏地区生态环境治理工作的顺利进行。

关键词： 脆弱性评估; 自然生态系统; 结构-功能-生境; 西藏高原

本文引用格式

高江波 , 侯文娟 , 赵东升 , 吴绍洪 . 基于遥感数据的西藏高原自然生态系统脆弱性评估[J]. 地理科学, 2016 , 36(4) : 580 -587 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2016.04.012

Abstract

The assessment index system was firstly constructed for ecosystem vulnerability from the viewpoint of ecosystem structure-function-habitat. And then, with MODIS satellite-derived datasets as the main data resource, this paper assessed the ecosystem vulnerability for Tibetan Plateau (TP) and detected its spatial heterogeneity. It is shown that the spatial patterns of TP ecosystem vulnerability, based on climatic factors, structural indices and functional indices, respectively, are consistent. The vulnerability degrees gradually increase from southeast to northwest of TP. However, the changing trend is opposite for topography-based vulnerability assessment. This indicates that compared with topography indices, including slope, relief amplitude, earth’s surface incision and roughness in elevation, climatic factors, such as monthly maximum temperature, monthly minimum temperature and drought severity index, are more important to determine the spatial pattern of ecosystem structure and function. Furthermore, taking the indices for ecosystem structure, function and habit (i.e. climate and topography) into account, both the comprehensive ecosystem vulnerability and its classification present the spatial characterization of increasing from southeast to northwest, similar to the above-mentioned trend. According to the spatial statistics in ArcGIS software, the classes higher than middle of ecosystem vulnerability accounts for 74% of evaluation area, while the very high class accounting for 45.8%, indicating the serious overall conditions for ecosystem vulnerability in TP. Identifying the ecosystem vulnerability degree and its spatial patterns can provide scientific basis for vulnerable ecosystem monitoring and comprehensive assessment, which is further helpful for ecological regulation and management in TP.

Key words： vulnerability assessment; natural ecosystem; ecosystem structure-function-habitat; Tibetan Plateau

近年来,脆弱性越来越多地应用到生态系统评估与资源环境效应研究。生态系统脆弱性概念从最初的对破坏或扰动的敏感性,逐渐发展到系统对刺激的承受能力和反应能力,以及系统适应性对脆弱性的减缓作用[1~4]。脆弱性的概念中也出现一些共同的术语：暴露程度、敏感性和适应性等。生态系统脆弱性评价是诊断区域环境问题、识别关键脆弱环境因子的重要手段,是生态环境整治的必要步骤,因而成为全球环境变化和可持续发展研究的核心问题之一[5,6]。
生态系统脆弱性评价工作大致归纳为2个方面：一是基于表征生态系统状况的指标体系进行脆弱性评估,如在生态系统尺度上,李双成等构建结构、功能和生境状况的指标研究了中国温带落叶阔叶林自然生态系统脆弱性及其动态变化特征[7];在区域尺度上,Brooks从经济、健康与营养水平、教育程度、农业、生态、技术水平等9个指标入手的区域脆弱性评价[8],应用VSD模型的区域生态系统脆弱性评估[9]。二是基于响应过程和关键阈值的生态系统脆弱性评估,目前大多关注对气候变化的响应,如吴绍洪等借助AVIM2、LPJ等生态机理模型对中国自然生态系统的变化状况及其响应气候变化的脆弱性定量研究[10,11]。相对于指标体系法,基于响应过程的生态系统脆弱性评估定量化程度增强,但由于响应过程的不确定性以及评估方法论的薄弱,进一步地从脆弱性概念内涵所包含的暴露、敏感性和适应性三要素出发,借助脆弱性曲线的生态系统脆弱性评估仍很困难[1,12]。Polsky等尝试从“暴露-敏感-适应”3个维度构建模型评价脆弱性,但该模型在生态系统脆弱性评估中的应用实质上是以结构、功能、生境为指标集反映生态系统对外界干扰的敏感性与自身适应能力[13]。
生态系统是生物与无机环境构成的统一整体,结构和功能是表征生态系统特征的主要指标[14],但另一方面,生境条件的优劣对于衡量生态系统总体状况、评估生态系统脆弱性同样至关重要,例如陡坡生态系统常因人类干扰少而保持较好的结构和功能特性,但对陡坡开垦、极端天气/气候事件具有显著敏感性。在地球内力、气候和人类活动等多重因素共同作用下,西藏高原具有海拔高、气温低、降水少、生态系统结构简单、抗干扰能力弱和易受全球环境变化影响的特点,表现出较强的脆弱性[15,16]。针对西藏高原复杂多变的生态环境特征,已有众多研究分别从生态系统结构、功能和生境等角度进行深入探讨,并在一定程度上阐述了三者之间的复杂相互作用关系[17~19],但通过集成结构、功能和生境以综合评估西藏生态系统脆弱性,并揭示其空间变异特征和机制的研究显得欠缺。
本研究从生态系统结构、功能和生境的角度构建生态系统脆弱性评估指标体系,借助均方差决策法和突变级数法,利用具有空间信息表达优势的遥感数据,系统、定量地评估西藏高原生态系统脆弱性程度,揭示生态系统脆弱性的空间分布特征与形成机制。可为生态系统脆弱性分区及典型脆弱生态系统的监测和综合评估提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 生态系统脆弱性评估指标体系

合理的生态系统脆弱性评估指标体系是客观反映脆弱性水平的关键。而脆弱性指标除了客观性、综合性、可操作性等一般性质外,还应具备前瞻性、敏感性和替代性。基于此,本研究构建了西藏高原生态系统脆弱性评估指标体系,包括生态系统结构、功能、生境3个指标集,如表1所示。需要指出的是,本文的评估主要针对西藏高原自然生态系统,但不包括裸地、水体和冰雪。
生态系统结构指标集包括,归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI）、叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）。相对于NDVI,EVI通过消弱土壤背景信号,降低大气噪声,解决饱和度问题等来改善对植被的监测。NDVI和EVI在不同生态系统类型、不同空间尺度与季节互为补充[20]。LAI是反映植被冠层结构的重要参数,而且也是植物光合作用、蒸腾作用等研究的重要参数。生态系统功能指标集包括总初级生产力（Gross Primary Production, GPP）和净初级生产力（Net Primary Production, NPP）。GPP决定了进入陆地生态系统的初始物质和能量,NPP可用以表征陆地生态系统的质量状况,而且是判定生态系统碳汇功能和调节生态过程的主要因子。
Table 1 The assessment indices for ecosystem vulnerability of Tibetan Plateau

表1 西藏高原生态环境脆弱性评估指标体系

指标集 指标 数据源 空间分辨率
西藏高原生态
系统脆弱性		 生态系统结构 归一化植被指数NDVI MODIS/MYD13A3 1 km
增强型植被指数EVI MODIS/MYD13A3 1 km
叶面积指数LAI MODIS/MCD15A2 1 km
生态系统功能 总初级生产力GPP MODIS/MOD17A3 1 km
净初级生产力NPP MODIS/MOD17A3 1 km
生态系统生境 最冷月均温 MODIS/MOD11A1&ANUSPLIN 1 km
最热月均温 MODIS/MOD11A1&ANUSPLIN 1 km
干旱指数DSI MODIS 5 km
坡度 STRM/DEM 1 km
地表粗糙度 STRM/DEM 1 km
地表切割度 STRM/DEM 1 km
地表起伏度 STRM/DEM 1 km
本研究参考生态地理区划以“自上而下”和“自下而上”为原则的气候、地形和植被综合集成的思路[21],确定生态系统生境指标集包括气候和地形环境因子,而且它们也在一定程度上反映了自然扰动的状况。气候指标有最冷月均温、最热月均温和干旱指数（Drought Severity Index, DSI）[22]。此外,选取坡度、地表粗糙度、地表切割度和地表起伏度作为影响脆弱性的地形因子[23]。
MODIS相关产品已在西藏高原生态系统监测、模拟、评估分析中应用广泛[24~26],而且已有研究也证明同类产品的MODIS数据更具准确性[27,28]。选取西藏高原2002~2010年MODIS产品为主要数据源,取各指标（表1）的多年平均值表征生态系统结构、功能和生境特征,其中NDVI和EVI数据取年极大值;借助ArcGIS的空间重采样方法（“双线性插值”规则）获得1 km分辨率的DSI指数; 地形因子是基于STRM高精度DEM数据计算获得的。还结合AUSPLINE样条函数的温度和降水插值数据,共同构建了西藏高原自然生态系统脆弱性评估的基础数据库。

1.2 生态系统脆弱性评估方法

1.2.1 数据的标准化
为消除多因子不同量纲的影响,首先将评价指标进行数据的标准化。本研究所用指标为“效益型”指标,即属性值越大越好的指标。其标准化的方法如下：
式中：,分别为指标的最大值和最小值。
1.2.2 均方差决策法计算权重
本研究中方案集为地理信息系统中分辨率为1 000 m的栅格,在西藏高原除了裸地、湖泊、河流、城市、冰雪之外,共728 314个,指标集包括生态系统结构、功能、生境的标准化数据。计算方法为：各方案在各指标下的无量纲的属性值为该指标的取值,首先求出这些指标的均方差,将这些均方差归一化,其结果即为各指标的权重系数。
1.2.3 突变级数法计算脆弱性指数
突变级数法[29]是在评价目标多层次分解的基础上,利用突变理论同模糊数学相结合产生的突变模糊隶属函数,由归一化公式进行综合量化运算,进而归一为一个参数,即求出总的隶属函数,从而进行评价。在此过程中,我们仅需要知道最下层指标的数据即可。本研究中,脆弱性指数所对应的下级指标有3个（生态系统结构、功能、生境）,因此可视为以该脆弱性指数为状态变量,3个下级指标为控制变量的燕尾突变系统。同样,生态系统结构、功能和生境指标集分别属于燕尾突变系统、尖点突变系统、尖点突变系统。
本研究所选择的各项指标所表征内容各有侧重,指标间均可相互弥补,因此考虑到生态系统脆弱性的全面表征以及指标冗余信息的消减,选择各变量的平均值来衡量生态系统各级脆弱指数。
1.2.4 距标准差分级法
利用以上方法对生态系统综合脆弱性指数进行计算后,用距标准差分级法对其进行分级,以清晰表现该区生态系统综合脆弱性的分区与分级。
1） 首先计算综合脆弱性指数的标准差：
式中,为脆弱性指数的标准差,为第i个方案（即栅格）脆弱性指数,为脆弱性指数的平均数,n为栅格总数。
2） 综合脆弱性指数距标准差的倍数：
式中：α为各栅格脆弱性指数距标准差倍数。
3） 根据脆弱性指数距标准差倍数赋分值,赋值标准见表2。
Table 2 Classification criteria of comprehensive ecosystem vulnerability index for Tibetan Plateau

表2 西藏高原综合生态系统脆弱性指数分级标准

距标准差倍数 相当于脆弱性等级
>1.5 高
0.5~1.5 较高
0.5~-0.5 中
-0.5~-1.5 较低
<-1.5 低

2 结果与分析

2.1 西藏高原生态系统结构、功能与生境指标空间分布特征

西藏高原NDVI总体呈现出东南高、西北低的分布规律,由东南向西北降低。NDVI 指数较大的地区位于西藏高原的东南部,该区水热条件适宜,植被主要以针叶林和阔叶林为主,覆盖度较高[17]。向西北推移,由地势和海拔引起的温度降低、降水减少,植被覆盖度也逐渐降低。EVI与LAI呈现出与NDVI类似的空间分布格局,但在西藏高原中东部地区,由于高寒草原植被群落结构简单,再加上近年来的生态系统退化问题,导致表征植被冠层结构的叶面积指数明显偏低。NPP 是生态系统功能状况的重要指标,直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产和固碳能力。西藏高原NPP由东南向西北逐渐递减,呈现出与NDVI的显著空间相关性,这与张镱锂等人的研究结果是一致的[18]。
西藏高原月最低气温受到海拔高度的控制作用,从东南向西北逐渐降低,月最高气温东南-西北向的变化趋势并不显著,但在羌塘高原表现出极低值区。DSI干旱指数高低值呈现从东南到西北交替出现的规律。在高原山区,地形控制了太阳辐射和降水的空间再分配,能较好地指示局部生境的小气候条件,结果显示从东南到西北,由于坡度的显著作用,地形粗糙度、切割度、起伏度均呈现逐渐降低的趋势。

2.2 基于结构-功能-生境指标体系的西藏高原生态系统脆弱性评估

在上述脆弱性指标体系的基础上,借助标准化方法、均方差决策法和突变级数法,对西藏高原自然生态系统的脆弱性进行了系统评估,并采用距标准差分级法对西藏高原的生态系统脆弱性进行了分级。郑度等[21]的中国生态地理区划将研究区划分为：昆仑高寒荒漠地带（ID1）、阿里山地半荒漠荒漠地带（IID1）、羌塘高寒草原地带（IC2）、藏南山地灌丛草原地带（IIC1）、果洛那曲高寒灌丛草甸地带（IB1）、川西藏东山地针叶林地带（IIAB1）、东喜马拉雅南翼山地常绿阔叶林地带（OA1）,本节将依此介绍生态系统结构、功能以及生境指标体系的生态系统的脆弱性评估结果。
2.2.1 基于生态系统生境的脆弱性空间格局
生态系统的生境条件是生态系统正常运行的基础,而西藏地区生态环境较特殊,其地质地貌基础、气候以及土壤条件不稳定,具备引发生态安全问题的生态系统脆弱性基础[15,30]。
图1显示,基于气候和地形指标的脆弱性指数空间分布格局大体呈现相反的变化趋势,基于气候指标的脆弱性指数呈现从东南向西北逐渐增大的趋势,并在羌塘高原出现极大值。具体来说,基于气候指标的脆弱性指数在东南部的常绿阔叶林带和川西藏东山地的针叶林地带较低,这是由于该区分别为中亚热带湿润地区和高原温带湿润半湿润区,气候条件适宜,使得自然生态系统较稳定,抗干扰能力强;而在羌塘高原湖盆高寒草原区,其基于气候指标的脆弱性程度极高,该区的西部和北部与荒漠区临近,气候条件干旱,不利于生态系统的正向演替,因此指数很高。基于地形指标的脆弱性评价是利用坡度、地表粗糙度、地表切割度和地表起伏度等指标来反应脆弱性。由于西藏地区东南部是东喜马拉雅南翼山地和川西藏东高山深谷区,地势陡峭,地表起伏度较大,因此反映在脆弱性指数上是较高值,逐渐向西北推移是草甸草原区,地形平坦,脆弱性指数降低。
Fig.1 The spatial pattern of ecosystem vulnerability based on climatic(a) and topographical indices(b) in Tibetan Plateau

图1 西藏高原基于气候（a）、地形指标（b）的生态系统脆弱性空间格局

综合气候指标和地形指标,得到基于生态系统生境的脆弱性空间分布格局（图2）。从图中可看出,基于生境的脆弱性程度较高的地区主要分布在东南部分和中部羌塘草原区的东北部地区,显然这2个区域的生境脆弱性特征受到基于地形和气候指标的脆弱性高值分布区的影响。
Fig.2 The spatial pattern of ecosystem vulnerability based on habitat indices in Tibetan Plateau

图2 西藏高原基于生境指标的生态系统脆弱性空间格局

2.2.2 基于生态系统结构的脆弱性空间格局
图3显示,基于结构指标的生态系统脆弱性总体分布趋势为由东南向西北逐渐升高,且在生态地理带的过渡区脆弱性程度较高。从全区来看,位于东南部的东喜马拉雅南翼山地季雨林、常绿阔叶区林,该区植被覆盖度高,植物群落结构复杂,生态系统稳定,抵御外来干扰能力强,因此脆弱性程度较低。而逐渐向西北推移,生态系统中植被变为针叶林、草甸及占西藏高原大部分的高寒草原,群落结构趋向简单,相应地,基于生态系统结构指标的脆弱性指数增大,脆弱性程度加剧。但整体看来,脆弱性指数接近于1的区域较少,这可能是由于大部分地区草甸草原的覆盖度较好。
2.2.3 基于生态系统功能的脆弱性空间格局
整体来看,基于生态系统功能的脆弱性仍呈现一个从东南向西北逐渐增强的趋势（图3）,与基于结构的脆弱性格局大体一致,但是在中部的羌塘高原湖盆高寒草原区,大部分地区的脆弱性程度较高,并出现极高值区,这是由于高寒草原区生产力水平较低[18]。除此之外,位于羌塘高寒平原区西北部的西藏那曲地区,近年来随着人口的增长和过度开垦、放牧现象的发生,加剧了草原退化,严重地破坏了草地生态系统[19],其总生产力以及净初级生产力也势必降低,这也是该区基于生态系统功能的脆弱性程度较高的重要原因。
Fig.3 The spatial pattern of ecosystem vulnerability based on structural(a) and functional indices(b) in Tibetan Plateau

图3 西藏高原基于结构（a）、功能指标（b）的生态系统脆弱性空间格局

2.3 西藏高原自然生态系统综合脆弱性评估

图4为西藏高原自然生态系统综合脆弱性指数及其等级划分的空间分布格局。综合各方面特征对生态系统的影响,综合脆弱性指数仍呈现一个由东南向西北逐渐升高的整体趋势。根据ArcGIS软件的空间统计分析结果,西藏高原自然生态系统的综合脆弱性指数平均值约为0.74,最大值为0.99,最小值为0.43。从图中可以看出,位于东南部的东喜马拉雅南翼山地季雨林、常绿阔叶林地区的综合脆弱性指数较低,而逐渐向西北推移,湿润半湿润地区向半干旱、干旱区过渡,植被变为草甸及草原等,并一直蔓延到昆仑高山高原高寒荒漠区和阿里山地荒漠区,脆弱性增强。
Fig.4 The spatial pattern of comprehensive ecosystem vulnerability(a) and its classes(b) in Tibetan Plateau

图4 西藏高原生态系统综合脆弱性指数（a）与等级（b）空间格局

距标准差法的脆弱性等级划分包括很低、较低、中等、较高、很高5个等级（图4）。综合脆弱性等级的变化趋势是从东南部的季雨林、常绿阔叶林区的较低水平向西北的荒漠区方向逐渐升高。在研究范围内,综合脆弱性等级很低的仍为东喜马拉雅南翼山地常绿阔叶林地区,约占评估区总面积的8.6%;较低水平的综合脆弱性主要分布在川西藏东山地针叶林地带的东部地区,约占17.5%;占据评估区面积18%的为中等水平的脆弱性地区,主要分布在川西藏东山地针叶林地带的西部以及果洛那曲高寒灌丛草甸和藏南山地灌丛草原区的大部分;较高水平的脆弱性主要是在羌塘高寒草原区的南部边缘地区,逐渐向西北推移至那曲大部分地区,综合脆弱性等级达到最高水平,脆弱性等级很高的地区占评估区面积的45.8%。从图中我们还可以看出,脆弱性等级的分界线与生态地理区划的分界线有些部分是相吻合的,且在生态地理区划的过渡带附近脆弱性程度较大。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文从生态系统结构、功能和生境等方面,采用具有空间信息表达优势的遥感数据作为基础数据源,借助具有明确数理意义的均方差决策法和突变级数法得到综合脆弱性指数,进而采用均方差分级法对西藏高原自然生态系统脆弱性进行分级,在一定程度上解决并反映了西藏高原生态环境显著的空间异质性问题。
1） 基于气候指标、结构指标以及功能指标的生态系统脆弱性空间分布呈现出大体一致的特征,表现为从东南向西北脆弱性逐渐加剧的趋势。在东喜马拉雅南翼山地季雨林、常绿阔叶林区,自然生态系统结构复杂,生产能力强,稳定性好,脆弱性程度低;而逐渐向西北方向推移,气候条件恶化,生态系统脆弱程度加剧。基于地形指标的脆弱性分布呈现一个相反的空间格局,这是由于东南部为东喜马拉雅南翼山地,地势陡峭,地面起伏度大,而向西北推移变为地势平缓的草甸草原区。综合而言,西藏高原生态系统结构和功能的宏观分布特征主要受到气候因子的控制作用,坡度等地形因子仅在局部地区有所影响。
2） 综合气候及地形、生态系统结构和功能等特征,对西藏高原自然生态系统的综合脆弱性进行空间分析发现,在评估区范围内综合脆弱性等级为中等及以上的地区共占74%,整体脆弱性程度较大,其中综合脆弱性等级为很高水平的地区占了45.8%的比例;统观全区仍呈现从东南向西北脆弱性水平升高的趋势。

3.2 讨论

本研究综合应用多项指标而构建的生态系统脆弱性评估指标体系及构建思路和逻辑,在一定程度上解决了以往脆弱性评估指标体系不够全面和系统、评估结果不够客观、难以反映空间异质性等问题,因而可供相关脆弱性评估工作借鉴,也可为脆弱生态系统监测、修复及适应性研究提供基础。然而,针对西藏高原生态系统脆弱性评估,仍有诸多问题尚待解决：① 如何在生态系统脆弱性评估中考虑居民点密度、距离道路和城市距离等人类干扰指标,这些指标如何跟生态系统结构、功能和生境纳入到统一范畴中,也就是说人类干扰和自然生态系统特征权重如何确定与配置,仍未有很好的解决途径;② 尽管已初步获得西藏高原自然生态系统的脆弱性空间格局,但脆弱性程度的时空动态变化及其形成和驱动机制如何,是否存在空间异质性,目前仍未明晰;③ 脆弱性等级的划分是对生态系统脆弱性进行系统区划的重要基础,目前初步的等级划分是否可为脆弱性区划提供有力支持还需要进一步探讨。

The authors have declared that no competing interests exist.

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Brooks N, Adger W N, Kelly P M.The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the National level and the implications for adaptation[J]. Global Environmental Change Part A, 2005, 15(2): 151-163.We present a set of indicators of vulnerability and capacity to adapt to climate variability, and by extension climate change, derived using a novel empirical analysis of data aggregated at the national level on a decadal timescale. The analysis is based on a conceptual framework in which risk is viewed in terms of outcome, and is a function of physically defined climate hazards and socially constructed vulnerability. Climate outcomes are represented by mortality from climate-related disasters, using the emergency events database data set, statistical relationships between mortality and a shortlist of potential proxies for vulnerability are used to identify key vulnerability indicators. We find that 11 key indicators exhibit a strong relationship with decadally aggregated mortality associated with climate-related disasters. Validation of indicators, relationships between vulnerability and adaptive capacity, and the sensitivity of subsequent vulnerability assessments to different sets of weightings are explored using expert judgement data, collected through a focus group exercise. The data are used to provide a robust assessment of vulnerability to climate-related mortality at the national level, and represent an entry point to more detailed explorations of vulnerability and adaptive capacity. They indicate that the most vulnerable nations are those situated in sub-Saharan Africa and those that have recently experienced conflict. Adaptive capacity鈥攐ne element of vulnerability鈥攊s associated predominantly with governance, civil and political rights, and literacy.

DOI

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李平星, 樊杰.基于VSD模型的区域生态系统脆弱性评价--以广西西江经济带为例[J].自然资源学报,2014,29(5):779-788.

[Li Pingxing, Fan Jie.Regional ecological vulnerability assessment based on VSD model:a case study of Xijiang River Economic Belt in Guangxi. Journal of Natural Resources, 2014, 29(5): 779-788.]

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吴绍洪, 戴尔阜, 黄玫, 等.21世纪未来气候变化情景(B2)下我国生态系统的脆弱性研究[J].科学通报,2007,52(7):811-817.使用国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)《情景排放特别报告》(SRES)所设定的社会经济发展情景中B2情景下的未来气候变化数据, 应用大气-植被相互作用模型(AVIM2), 对21世纪中国生态系统的状况进行模拟; 在已建立的生态系统脆弱性评价指标体系和评价模型的基础上, 对中国21世纪自然生态系统在气候变化背景下的脆弱性进行了评价. 结果显示中国未来气候变化将对生态系统存在着较为严重的影响, 并将随时间的推移有趋于严重的趋势; 受气候变化影响严重的地区是生态系统本底比较脆弱的地区, 但部分生态系统本底较好的地区也将受到严重的影响; 极端气候的发生将对生态系统产生巨大的影响; 开放灌丛和荒漠草原是受影响最为严重的类型, 极端气候事件的发生则将严重影响到落叶阔叶林、有林草地和常绿针叶林; 气候变化的影响不都是负面影响, 近期的变化对寒冷的地区也可能有利, 但从中、远期的情况看, 气候变化对生态系统的负面影响巨大. <BR>

[Wu Shaohong, Dai Erfu, Huang Mei et al. Ecosystem vulnerability research under the future climate change scenarios(B2)in the 21st century of China. Chinese Science Bulletin, 2007, 52(7): 811-817.]

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赵东升, 吴绍洪.气候变化情景下中国自然生态系统脆弱性研究[J].地理学报,2013,68(5):602-610.本研究以动态植被模型LPJ 为主要工具,以区域气候模式工具PRECIS 产生的A2、B2和A1B情景气候数据为输入,模拟了未来气候变化下中国自然生态系统的变化状况,应用脆弱性评价模型,评估中国自然生态系统响应未来气候变化的脆弱性。结果表明:未来气候变化情景下中国东部地区脆弱程度呈上升趋势,西部地区呈下降趋势,但总体上,中国自然生态系统的脆弱性格局没有大的变化,仍呈现西高东低、北高南低的特点。受气候变化影响严重的地区是东北和华北地区,而青藏高原区南部和西北干旱区受气候变化影响,脆弱程度明显减轻。气候变化情景下的近期气候变化对我国生态系统的影响不大,但中、远期气候变化对生态系统的负面影响较大,特别是在自然条件相对较好的东部地区,脆弱区面积增加较多。

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[Zhao Dongsheng, Wu Shaohong.Responses of vulnerability for natural ecosystem to climate change in China. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(5): 602-610.]

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Moreno A, Becken S A.Climate change vulnerability assessment methodology for coastal tourism[J]. Journal of Sustainable Tourism, 2009, 17: 473-488.Coastal and marine environments are among the most popular areas for outdoor recreation and tourism. Coastal areas have also been identified as the most vulnerable to climate change, for example as a result of extreme events and sea-level rise. It will be increasingly important for coastal tourism destination managers to understand their vulnerability to climatic changes and to devise appropria...

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Polsky C, Neff R, Yarnal B.Building comparable global change vulnerability assessments: the vulnerability scoping diagram[J]. Global Environmental Change, 2007, 17: 472-485.Advancing vulnerability science depends in part on identifying common themes from multiple, independent vulnerability assessments. Such insights are difficult to produce when the assessments use dissimilar, often qualitative, measures. The Vulnerability Scoping Diagram is presented to facilitate the comparison of assessments with dissimilar measures. The diagram is illustrated with recent research on drought vulnerabilities, showing that common insights into vulnerability may emerge if independent research teams use a common structure for organizing information about exposure, sensitivity and adaptive capacity—even if the underlying measures differ between assessments. Broadly adopting this technique, which is grounded in the “Eight Steps” methodological protocol [Schr02ter, D., Polsky, C., Patt, A., 2005. Assessing vulnerabilities to the effects of global change: an eight step approach. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 10(4), 573–595], will enable a vulnerability meta-analysis, the lessons from which may permit places to identify helpful adaptation or mitigation options without first having to conduct their own vulnerability assessments.

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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。

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[Ma Keming, Fu Baijie, Li Xiaoya et al. The regional pattern for ecological security(RPES):the concept and theoretical basis. Acta Ecologica Sinica, 2004, 24(4): 761-768.]

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钟祥浩, 刘淑珍, 王小丹, 等. 西藏生态环境脆弱性与生态安全战略[J]. 山地学报, 2003, 21(增): 1-6.西藏生态环境脆弱性问题突出,具有不稳定性和敏感性特点。随着高原的抬升和全球气候变暖,西藏生态环境脆弱性程度加大,在不合理的人类活动干预下,出现一系列的生态环境退化问题,生态安全面临严重挑战。在对生态环境脆弱性特点和生态环境问题研究基础上,提出西藏生态安全总体战略目标和实现目标的对策。

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[Zhong Xianghao, Liu Shuzhen, Wang Xiaodan et al. Eco-environmental fragility and ecological security in Tibet. Journal of Mountain Science, 2003, 21(S): 1-6.]

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Wang Xd, Zhong Xh, Liu Sz et al. Regional assessment of environmental vulnerability in the Tibetan Plateau: Development and application of a new method[J]. Journal of Arid Environments, 2008, 72(10): 1929-1939.<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Regional environmental evaluation often requires a large amount of spatial information. Remote sensing (RS) and geographic information systems (GIS) are capable of managing large amounts of spatially related datum, and providing the ability to integrate multiple layers and to derive additional information. A methodological reference framework, using RS, GIS, and AHP (the analytic hierarchy process), is developed for environmental vulnerability assessment. Using this proposed method, we carried out a case study in the Tibetan Plateau. An environmental vulnerability index (EVI) proposed incorporates 15 factors covering natural conditions, environmental issues, and human activities. According to the EVI values, the vulnerability was classified into five levels: slight (EVI&lt;2.2), light (2.2?EVI&lt;2.7), moderate (2.7?EVI&lt;3.0), heavy (3.0?EVI?3.4), and extreme vulnerability (&gt;3.4). The case study showed that the majority of the area in the Tibetan Plateau is ecologically lightly (light level; 22% of the total area), moderately (moderate level; 27%), and heavily (heavy level; 30%) vulnerable. Except for a clearly horizontal distribution, the environmental vulnerability increased clearly with increasing elevation (vertical distribution). The case study verified the usefulness and feasibility of the methods developed, for the results gained reflect the reality of the Tibetan environment closely. Further use in other regions should pay attention to what factors seem to be important in determining the local environmental vulnerability, and how is the impact of each factor on the complex environment.</p>

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王小丹, 钟祥浩, 刘淑珍, 等.西藏高原生态功能区划研究[J].地理科学,2009,29(5):715-720.在分析西藏高原生态环境特征,明确生态系统类型的结构与过程及其空间分布特征的基础上,评价不同生态系统类型的生态服务功能及其在区域社会经济发展中的作用和重要性。运用生态系统科学的原理与方法,结合遥感、地理信息系统和综合分析等手段,对西藏高原在生态区、生态亚区和生态功能区3 个级别上进行生态分区,划分为7 个生态区、17 个生态亚区和76 个生态功能区,并用3 级命名法对这些分区进行命名,绘制了西藏高原生态功能分区图,为高原生态保护和区域社会经济发展提供了理论依据。

[Wang Xiaodan, Zhong Xianghao, Liu Shuzhen et al. Ecological function regionalization of Tibetan Plateau. Scientia Geographica Sinica, 2009, 29(5): 715-720.]

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张镱锂, 祁威, 周才平, 等.青藏高原高寒草地净初级生产力(NPP)时空分异[J].地理学报,2013,68(9):1197-1211.基于1982-2009 年间的遥感数据和野外台站生态实测数据,利用遥感生产力模型(CASA模型) 估算青藏高原高寒草地植被净初级生产力(NPP),分别从地带属性(自然地带、海拔高程、经纬度)、流域、行政区域(县级) 等方面对其时空变化过程进行分析,阐述了1982 年以来青藏高原高寒草地植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明:① 青藏高原高寒草地NPP多年均值的空间分布表现为由东南向西北逐渐递减;1982-2009 年间,青藏高原高寒草地的年均总NPP为177.2&#215;10<sup>12</sup> gC&#183;yr<sup>-1</sup>单位面积年均植被NPP为120.8 gC&#183;m<sup>-2</sup>yr<sup>-1</sup>;② 研究时段内,青藏高原高寒草地年均NPP 在112.6~129.9 gC&#183;m<sup>-2</sup>yr<sup>-1</sup> 间,呈波动上升的趋势,增幅为13.3%;NPP 增加的草地占草地总面积的32.56%、减少的占5.55%;③ 青藏高原多数自然地带内的NPP呈增加趋势,仅阿里山地半荒漠、荒漠地带NPP呈轻微减低趋势,其中高寒灌丛草甸地带和草原地带的NPP增长幅度明显大于高寒荒漠地带;年均NPP增加面积比随着海拔升高呈现"升高—稳定—降低"的特点,而降低面积比则呈现"降低—稳定—升高"的特征;④ 各主要流域草地年均植被NPP均呈现增长趋势,其中黄河流域增长趋势显著且增幅最大。植被NPP和盖度及生长季时空变化显示,青藏高原高寒草地生态系统健康状况总体改善局部恶化。

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[Zhang Yili, Qi Wei, Zhou Caiping et al. Spatial and temporal variability in the net primary production(NPP)of alpine grassland on Tibetan Plateau from 1982 to 2009. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(9): 1197-1211.]

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戴睿, 刘志红, 娄梦筠, 等.藏北那曲地区草地退化时空特征分析[J].草地学报,2013,21(1):37-41, 99.利用藏北那曲地区的2000-2011年MODIS-NDVI数据,选用草地植被覆盖度作为草地退化的遥感监测指标,分析了过去10年该区草地退化的时空变化特征,为西藏自治区草原三化遥感监测提供重要参考依据。结果表明:以2000-2002年的3年滑动平均值做"基准",得出2002-2010年那曲地区草地共退化628.7万hm<sup>2</sup>且以轻度退化为主。那曲地区草地退化的面积表现出先增加后减少再增加的一个变化趋势,2002-2005年是那曲地区草地退化的主要阶段。那曲地区草地空间变化主要分布在尼玛县、安多县、班戈县和申扎县。

[Dai Rui, Liu Zhihong, Lou Mengjun et al. Spatial-temporal patterns of grassland degradationinNaqu of Northern Tibet. Acta Agrestia Sinica, 2013, 21(1): 37-41, 99.]

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李红军, 郑力, 雷玉平, 等.基于EOS/MODIS数据的NDVI与EVI比较研究[J].地理科学进展,2007,26(1):26-32.<p>作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比</p>

DOI

[Li Hongjun, Zheng Li, Lei Yuping et al. Comparison of NDVI and EVI based on Eos/MODIS data. Progress in Geography, 2007, 26(1): 26-32.]

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郑度. 中国生态地理区域系统研究[M].北京:商务印刷馆,2008.

[Zheng Du.Study on Eco-geographic regional systems of China.Beijing:The Commercial Press,2008.

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赵东升, 吴绍洪.近40年青藏高原主要生物温度指标的变化趋势[J].地理研究,2010,29(3):431-439.<p>以最热月均温、最冷月均温、&ge;0℃积温及其日数、&ge;5℃积温及其日数和&ge;10℃积温及其日数作为生物温度指标的代表,应用青藏高原地区1966~2005年共87个气象站点逐日观测资料,分析其变化趋势。结果显示:最热月均温与最冷月均温整体均呈上升趋势,而最冷月均温的上升幅度明显大于最热月均温的上升幅度,空间上两者呈非对称变化。&ge;10℃积温、&ge;5℃积温和&ge;0℃积温增幅依次增大,其日数的变化是,&ge;5℃积温日数增幅最大,&ge;10℃积温日数次之,&ge;0℃积温日数最小。总体而言,近40年来青藏高原温度变化为增加趋势,植被的最佳生态空间及生态地理区域界线可能会发生不同程度的变动,生态系统的结构和功能可能也需要进行相应的调整来适应温度的变化。</p>

[Zhao Dongsheng, Wu Shaohong.Variation of bio-temperature indexes on the Tibetan Plateau in the past 40 years. Geographical Research, 2010, 29(3): 431-439.]

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张晖, 王晓峰, 余正军.基于ArcGIS的坡面复杂度因子提取与分析[J].华中师范大学学报:自然科学版,2009,43(2):323-326.

[Zhang Hui, Wang Xiaofeng, Yu Zhengjun.Slope surface complexity factor extract and analysis based on ArcGIS. Journal of Huangzhong Normal University:Natural Sciences, 2009, 43(2): 323-326.]

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除多, 德吉央宗, 姬秋梅, 等.西藏高原典型草地地上生物量遥感估算[J].国土资源遥感,2013,25(3):43-50.<p>准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义。利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法。结果表明: MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82; 对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83; 由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差。MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量。在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92; 对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI。对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算。</p>

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[Chu Duo, De Jiyangzong, Ji Qiumei et al. Aboveground biomass estimate methods for typical grassland types in the Tibetan Plateau. Remote Sensing for Land & Resources, 2013, 25(3): 43-50.]

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王涛, 沈渭寿, 欧阳琰, 等.1982—2010年西藏草地生长季NDVI时空变化特征[J].草地学报,2014,22(1):46-51.利用NDVI数据结合GIS技术，定量分析了西藏草地1982—2010年生长季时空变化特征。结果表明：西藏草地生长季较短，全年仅4个月。研究期内，西藏草地生长季NDVI总体呈现上升趋势，上升速率仅为0.009&#183;（10 a）<sup>-1</sup>，累计增长率为15.24%；西藏草地生长季NDVI在空间上呈现由东南向西北递减的趋势，其高值区位于东北部的那曲-昌都一线。与1982年相比，2010年西藏草地生长季NDVI升高的面积占草地总面积的71.77%，其中位于西藏南部的东喜马拉雅山南翼地区增幅最为显著；而降幅则以雅鲁藏布江中下游部分地区最为显著。因此，近30年间，人类对该地区草地植被覆盖尚未造成破坏性影响。中部地区气候条件逐渐向不利于植被生长方向转变，西藏中北部和西北地区植被则是响应气候变化的敏感区。

DOI

[Wang Tao, Shen Weishou, Ou Yangyan et al. Characteristics of temporal and spatial variations in the grass growing season of Tibet during the period of 1982 to 2010. Acta Agrestia Sinica, 2014, 22(1): 46-51.]

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杨秀海, 卓嘎, 罗布.基于MODIS数据的青藏高原旱情监测研究[J].中国沙漠,2014,34(2):527-534.本文利用温度植被旱情指数（<em>TVDI</em>）和植被供水指数（<em>VSWI</em>）分别对2009、2010年3—10月青藏高原土壤湿度状况进行监测分析，同时利用气象台站实测地面降水资料进行了验证。利用MODIS资料提取的归一化植被指数（NDVI）和地表温度（<em>T</em><sub>S</sub>），构建<em>NDVI</em>-<em>T</em><sub>S</sub>特征空间，依据该特征空间计算出的反映青藏高原土壤湿度的<em>TVDI</em>与同期累积降水相关性显著；<em>VSWI</em>计算过程简单，但所反映的土壤湿度与同期累积降水的相关性较差。因此，对青藏高原这种范围广、下垫面多变复杂区域而言，<em>TVDI</em>能够更好地反映土壤湿度状况，对干旱监测具有一定的科学意义。

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[Yang Xiuhai, Zhuo Ga, Luo Bu.Drought monitoring in the Tibetan Plateau based on MODIS dataset. Journal of Desert Research, 2014, 34(2): 527-534.]

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Tarnavsky E, Garrigues S, Brown M E.Multiscalegeostatistical analysis of AVHRR, SPOT-VGT, and MODIS global NDVI products[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112: 535-549.Global NDVI data are routinely derived from the AVHRR, SPOT-VGT, and MODIS/Terra earth observation records for a range of applications from terrestrial vegetation monitoring to climate change modeling. This has led to a substantial interest in the harmonization of multisensor records. Most evaluations of the internal consistency and continuity of global multisensor NDVI products have focused on time-series harmonization in the spectral domain, often neglecting the spatial domain. We fill this void by applying variogram modeling (a) to evaluate the differences in spatial variability between 8-km AVHRR, 1-km SPOT-VGT, and 1-km, 500-m, and 250-m MODIS NDVI products over eight EOS (Earth Observing System) validation sites, and (b) to characterize the decay of spatial variability as a function of pixel size ( i.e. data regularization) for spatially aggregated Landsat ETM+ NDVI products and a real multisensor dataset. First, we demonstrate that the conjunctive analysis of two variogram properties 鈥 the sill and the mean length scale metric 鈥 provides a robust assessment of the differences in spatial variability between multiscale NDVI products that are due to spatial (nominal pixel size, point spread function, and view angle) and non-spatial (sensor calibration, cloud clearing, atmospheric corrections, and length of multi-day compositing period) factors. Next, we show that as the nominal pixel size increases, the decay of spatial information content follows a logarithmic relationship with stronger fit value for the spatially aggregated NDVI products ( R 2 =0.9321) than for the native-resolution AVHRR, SPOT-VGT, and MODIS NDVI products ( R 2 =0.5064). This relationship serves as a reference for evaluation of the differences in spatial variability and length scales in multiscale datasets at native or aggregated spatial resolutions. The outcomes of this study suggest that multisensor NDVI records cannot be integrated into a long-term data record without proper consideration of all factors affecting their spatial consistency. Hence, we propose an approach for selecting the spatial resolution, at which differences in spatial variability between NDVI products from multiple sensors are minimized. This approach provides practical guidance for the harmonization of long-term multisensor datasets.

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杜加强, 舒俭民, 王跃辉, 等.青藏高原MODIS NDVI与GIMMS NDVI的对比[J].应用生态学报,2014,25(2):533-544.<div style="line-height: 150%">连续一致的NDVI时间序列数据是陆地表面特征长期监测的基础和前提.AVHRR NDVI和MODIS NDVI作为时间记录最长和时空分辨率较高数据的典型代表，是未来植被动态监测极为重要的数据源.深入理解两种数据之间的关系，是延续陆地植被长期监测的关键.利用2000&mdash;2006年重叠时段的GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据，在青藏高原整体、亚区域、植被类型和像元等多尺度对比分析了两种数据的数值差异和动态变化的一致性，并使用495幅20 km&times;20 km的Landsat影像计算的NDVI，独立地评估了两种数据集的性能.结果表明： GIMMS NDVI和MODIS NDVI捕获青藏高原月尺度物候变化的能力基本相同（显著性水平大多达到0.001）；不同植被类型之间两种数据的相似性差异显著，高覆盖的林地一致性较差，均质化较强的草地、农田的一致性较强；像元尺度，两种数据集在82%的研究区域显著一致；在反映植被空间分布方面，MODIS NDVI的数值更接近Landsat NDVI，而GIMMS NDVI在植被动态变化上与Landsat NDVI更相像，不同植被类型之间差异显著，林地MODIS NDVI与Landsat一致性更好，而草地、农田则是GIMMS NDVI更好.融合两种数据，建立一致的NDVI时间序列数据是可行的.在耦合数据时，需要考虑不同植被类型、不同物候期、不同空间尺度对结果的影响.对于针叶林、阔叶林等植被类型，以及物候过渡期的春秋季进行两种数据集成时需要慎重处理.</div><div style="line-height: 150%">&nbsp;</div>

[Du Jiaqiang, Shu Jianmin, Wang Yuehui et al. Comparison of GIMMS and MODIS normalized vegetation index composite data for Qinghai-Tibet Plateau. Chinese Journal of Applied Ecology, 2014, 25(2): 533-544.]

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陈云峰, 孙殿义, 陆根法.突变级数法在生态适宜度评价中的应用——以镇江新区为例[J].生态学报,2006,26(8):2587-2593.《开发区区域环境影响评价技术导则》(HJ/T2003)已将生态适宜度评价列为区域环境影响评价的主要内容，并明确提出了三级指标集成的框架要求，但并未推荐具体的技术方法。在当前的环评工作实际中，出现了多种生态适宜度的评价技术，如排列成比较技术、层次分析、模糊评价法等，然而这些方法却普遍存在着权重分配过程中的主观性问题。而对于生态适宜度评价这类多指标集成的问题，无论采用何种技术方法，只有减少权重赋值的主观性才能体现评价结论的科学性。鉴于此，推荐了一种新型的生态适宜度评价方法——突变级数法。通过镇江新区环评的具体案例分析，突变级数法表现出在生态适宜度评价方面较好的适用性。更为重要的是，通过对前述3种方法的数理分析对比，突变级数法表现出主营以下两方面的比较优势：首先该法不使用权重，只需按指标间的内在逻辑关系对指标的重要程度进行排序，很大限度地避免了人为制定权重的主观性；同时，作为定性与定量相结合的技术方法，突变级数法不仅可以对各地块是否适合其利用类型做出评价，还可以运用模型计算出各个地块生态适宜度的具体数值，对不同地块的生态适宜性程度进行定量的对比。诚然，应该客观地指出，在按指标的重要程度排序过程、以及评价指标的量化分级过程中，突变级数法仍然不能完全避免人为主观性，这也需要今后继续探索整合其他技术方法，加以进一步完善。

[Chen Yunfeng, Sun Dianyi, Lu Genfa.Application of catastrophe progression method in ecological suitability assessment:a case study on Zhenjiang new area. Acta Ecologica Sinica, 2006, 26(8): 2587-2593.]

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钟诚, 何宗宜, 刘淑珍.西藏生态环境稳定性评价研究[J].地理科学,2005,25(5):63-68.通过建立西藏生态环境稳定性评价指标体系和利用AHP法确定评价 因子权重,构建西藏生态环境稳定性综合评价模型,采用栅格GIS的叠加分析功能生成评价结果图,根据结果对西藏生态环境稳定性的空间分布特点做出分析,并 提出相应对策.研究表明,西藏生态环境稳定性的总体状况良好,稳定性差的区域主要分布在雅鲁藏布江中下游地区,约占全区面积的9.78%,因此,对该地区 要加大生态环境建设力度,防止生态环境的进一步退化.

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[Zhong Cheng, He Zongyi, Liu Shuzhen.Evaluation of eco-environmental stability in Tibet. Scientia Geographica Sinica, 2005, 25(5): 63-68.]

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