导读:本文包含了石漠化敏感性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:石漠化,百色市,敏感性评价
石漠化敏感性论文文献综述
彭贤锋,罗日洪,黄锦林[1]（2019）在《典型石漠化地区敏感性评价及空间分异特征——以广西百色市为例》一文中研究指出石漠化是影响岩溶地区社会经济发展和生态环境建设的重要因素,该文以广西百色市为研究对象,基于调查和遥感数据对其境内石漠化敏感性进行评价,以期为石漠化防治提供科学依据。采用归一化方法处理各项基础数据,结合GIS工具提取、生成专项图层,最后迭加各指标图层获得敏感性综合评价结果图。(本文来源于《广东水利水电》期刊2019年08期）
刘玮珺[2]（2018）在《贵阳市南明区石漠化敏感性评价及动态分析》一文中研究指出贵阳市南明区位于贵州省中部,是首批建设的经济十强县区之一,贵州省政治、经济、文化、科技和教育中心。其特殊的地理位置和历史原因,导致石漠化现象衍变为该地区生态环境建设最为突出的矛盾和问题,对当地的经济发展带来极大危害。石漠化敏感性是研究在自然状况下,土地发生石漠化可能性大小,研究石漠化敏感性现状和其动态变化,是石漠化防治工作的前瞻性研究。本文将石漠化现状、石漠化敏感性及其动态变化叁者相结合并进行分级,对石漠化防治给予理论支撑。主要研究内容及成果:(1)在非“老、少、边、山、穷”为典型的石漠化研究区域以外,以城市及周边石漠化为主要研究对象,设定无石漠化区域判定标准,进一步精确研究范围,规避城区和非喀斯特地形区域对敏感性评价的影响,而数据表明2016年无石漠化区域面积总计8872.9hm2,比2011年增加2356.0hm2,土地发生石漠化的可能性正以城市化建设的形式加以“控制”;(2)从指标检测、数据预处理和权重计算叁个方面,对以往石漠化评价体系进行优化,尤其是数据预处理方面,从权重计算方式反向推到,对实地调查数据进行栅格并转为点数据导出,消除面积对权重计算结果的影响;(3)南明区石漠化监测数据经过评价体系计算,得到石漠化敏感性分布图。2016年南明区石漠化监测区面积为19680.3hm2,其中石漠化不敏感区域面积为2792.9hm2,轻度敏感为6047.9hm2,中度敏感为1767.1hm2,高度敏感为179.3hm2,极度敏感20.2hm2,无石漠化区域面积8872.9hm2。(4)将石漠化敏感性动态分析从等级变化分析调整为指数变化分析,并按变化区间划分为明显减弱型、稍微减弱型、稳定型、稍微增强和明显增强五个类型,在未触发“无石漠化区域”判定的情况下,南明区石漠化敏感性发展趋势较为严峻,敏感性稍微增强型和明显增强型面积的和要比两种减弱型多1056.6hm2;(5)石漠化敏感性变化类型、石漠化敏感性指数(2016年)结合石漠化现状,将南明区石漠化防治工作划分为限制级、监管级和预防级,其中限制级区域面积为1723.0hm2,监管级为7408.8hm2,预防级1675.6hm2,并对每一级的防治措施提出建设性意见。(本文来源于《中南林业科技大学》期刊2018-11-01）
闫利会,周忠发,谢雅婷,黄登红[3]（2018）在《贵州高原石漠化敏感性与宏观地貌的空间关联分析》一文中研究指出以中国南方典型喀斯特高原-贵州高原为研究区,通过构建石漠化敏感性评价指标体系及评价模型,利用GIS空间分析方法,对贵州高原石漠化敏感度的空间分布特征及其与宏观地貌类型的空间关联格局进行探讨。结果表明:(1)贵州高原石漠化敏感性以中高度敏感为主,占国土总面积的45.54%,生态环境脆弱,发生石漠化的概率较高;(2)不同等级敏感性之间均具有显着的正相关关系,不敏感等级与轻度敏感等级相关性在0.05水平上显着相关,轻度与中度、高度和极敏感等级之间相关系数均在0.9以上;(3)不敏感区域主要分布在低海拔平原、丘陵和台地区,轻度和中度敏感区域主要分布在高海拔丘陵、平原和台地,高度以上敏感区域主要分布在高、中、低山和河谷地区;(4)地形起伏度和海拔对于石漠化的敏感性在地貌类型上的空间分布起着重要的作用。(本文来源于《中国岩溶》期刊2018年03期）
郭丽琴[4]（2018）在《基于敏感性分析的文山州石漠化模拟预测研究》一文中研究指出我国西南岩溶地区的石漠化是喀斯特生态系统退化到极端的表现形式,已严重制约当地经济社会发展和生态文明建设。因此,评价和模拟未来区域石漠化发展趋势十分迫切。文山州为云南省石漠化的重灾区,其分布广、程度深、危害大,使得文山州人口、资源及环境不平衡问题更为突出。同时,以往石漠化研究主要集中于分布特征、驱动机制及动态演化趋势分析,基于敏感性分析的长时间序列的石漠化动态演化研究不足。鉴于此,本文分析石漠化影响因子敏感性程度,并开展基于敏感性分析的文山州石漠化模拟预测研究,取得成果如下:(1)创新性地引入石漠化敏感性分区评价思路,重点开展基于敏感性分析的文山州石漠化模拟预测,深化了基于文山州敏感性分区状况和国家相关退耕还林、自然保护区退出机制政策约束的石漠化发育演化研究。(1)选取坡度、岩性、距断裂带距离、土壤类型、植被覆盖度、多年平均降雨量、距居民点距离、距道路距离和土地利用类型等指标,运用地理加权回归(GWR)模型,辨析了2016年文山州石漠化与影响因子的空间分异特征,分析了石漠化影响因子敏感性,深化了坡度15-25°、灰岩、距断裂带、居民点及道路距离500m范围内、石灰(岩)土、植被覆盖度0-0.2、多年平均降雨量1202-1350mm、草地等石漠化发育重要敏感性因素。(2)构建了石漠化敏感性评价指标体系,结合相关系数和层次分析法,运用多因子加权求和模型,进行文山州石漠化敏感性评价。结果表明,文山州石漠化敏感性分区与石漠化发育等级空间分布具有较高一致性。野外验证情况也印证了评价指标体系的构建较为合理。(3)以2000年和2008年文山州石漠化现状数据为基础,运用CA-Markov模型,模拟2016年石漠化空间分布状况,与现状数据对比,结果表明Kappa系数达0.7513,显示基于CA-Markov模型预测文山州石漠化发展演化模拟研究结果有较强的可靠性。根据石漠化转移概率矩阵,以文山州单一、综合敏感性分区状况和国家相关退耕还林、自然保护区退出机制政策为约束条件,构建了石漠化演化适宜性图集,开展了2024年文山州石漠化模拟预测研究。(2)摸清了2000—2008—2016年文山州石漠化的空间分布特征,揭示了长时间序列文山州石漠化动态演变规律,为文山州石漠化防治提供技术支撑。(1)总结了文山州石漠化敏感性空间分布特征。2016年文山州南部、西部和中部地区为敏感性程度较高,如马关县夹寒箐镇及仁和镇、文山市德厚镇、麻栗坡县西洒镇及蚌谷乡等,而东部和北部地区为敏感性程度较低,如富宁县中北部、广南县北部地区。并预测了2024年文山州石漠化发育状况。2024年石漠化面积为4501.39 km~2,以轻度石漠化为主,石漠化主要分布于中部及西部地区,如广南县珠街镇、珠琳镇、八宝镇及黑支果乡、麻栗坡县铁厂乡及董干镇、丘北县舍得彝族乡及平寨乡、砚山县稼依镇等。(2)总结了长时间序列文山州石漠化动态演化规律。2000—2008—2016年文山州石漠化具有面积减少且变化较为显着、主导石漠化类型由重度转为中度和轻度的演变总特征;演变方式以不变型和单变改善型为主;演变方向以重度石漠化转为中度石漠化为主。2016—2024年文山州轻度石漠化减少和石漠化稳定面积最多,而重度石漠化减少和石漠化恶化面积最少。(3)结合文山州石漠化影响因子分析、石漠化敏感性分区和模拟预测的研究成果,针对性提出了文山州石漠化治理的防治建议:(1)充分利用石漠化影响因子分析及敏感性分区成果,分层次规划部署文山州石漠化防治工作,在石漠化高度及极度敏感的广南县八宝镇和麻栗坡县铁厂乡需分别关注土地利用类型、植被覆盖度及距居民点距离等敏感因素,建议以封山育林及人类协助的生态修复为主,适度调整土地利用类型,着力恢复林草植被,提高石漠化区植被覆盖度。(2)高度重视基于长时间序列敏感性分析的石漠化模拟预测研究成果,提出前瞻性措施建议,明确石漠化集中治理方向,对2024年模拟预测中度及重度石漠化区,如广南县珠街镇、八宝镇及黑支果乡、丘北县舍得彝族乡及曰者镇、富宁县归朝镇等,对2016—2024年石漠化恶化区,如广南县八宝镇、黑支果乡、旧莫乡及莲城镇、砚山县干河彝族乡及稼依镇,文山市德厚镇及马塘镇、丘北县树皮彝族乡、腻脚彝族乡及锦屏镇等,重点开展石漠化治理工程的规划及实施,为改善文山州乃至西南岩溶地区生态环境质量奠定坚实基础。(本文来源于《云南大学》期刊2018-06-01）
吴风志,白开梅[5]（2017）在《基于OLI数据的云南禄劝县石漠化敏感性评价》一文中研究指出石漠化敏感性指的是区域在自然状况下发生石漠化现象的可能性大小,开展石漠化敏感性评价对区域生态环境的建设和可持续发展具有重要意义。本文以OLI影像为数据源,选取植被覆盖率、裸岩率和坡度作为评价指标,以地理信息技术为支撑开展禄劝县石漠化敏感性评价。评价结果显示:禄劝县轻度敏感面积为2 091 km~2,占总面积的57.492%;中度敏感面积为1 470 km~2,占总面积的40.418%;重度敏感面积为75.46 km~2,占总面积的2.075%;极度敏感面积为0.533 km~2,占总面积的0.015%。从空间分布上看,轻度敏感区主要分布于中西部地区;中度敏感集中分布于北部及南部地区;重度敏感主要分布于北部金沙江流域、东南部普渡河流域和云龙水库内流河沿线区域;极度敏感区主要分布在普渡河下游地区。总体而言,禄劝县石漠化敏感性相对较高,在区域开发与保护过程中应引起高度重视。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2017年11期）
谢雅婷[6]（2017）在《喀斯特地区石漠化敏感性评价及对人为干预的响应研究》一文中研究指出喀斯特地区是世界也是中国四大生态环境脆弱带之一,在长时期不间断的人类活动影响下,石漠化问题极其突出。石漠化敏感性是评价石漠化发生的敏感程度大小,是判断石漠化发生发展的指示灯,是进行石漠化综合治理和生态环境恢复的理论基础和前提。目前,国内对石漠化敏感性的研究比较单一,采用的数据量较小,多为一期数据,变化规律并不明显,也较少考虑人为干预对石漠化敏感性的影响,不利于指导人为干预下的喀斯特石漠化地区生态环境治理及保护。文章以关岭—贞丰花江示范区为例,针对喀斯特地区自然人文环境的现状以及石漠化发生发展的特点,运用遥感与空间分析的技术方法,结合遥感影像数据、地理基础数据以及社会经济调查数据,构建了人为干预下的石漠化敏感性评价模型以及人为干预强度评价模型,详细分析了区域石漠化敏感性演变轨迹特征及其对石漠化演变的指示作用,分析了石漠化敏感性对人为干预强度的响应情况,最后对石漠化发生的危险性进行了评价。可为人为干预下喀斯特石漠化地区的石漠化恢复以及生态治理提供科学依据,是进行石漠化综合治理和生态环境恢复与建设的理论基础和前提。主要研究成果有以下几方面:(1)文章根据石漠化敏感性的特点及前期研究的成果选取是否为碳酸盐岩、基岩裸露率、坡度、植被覆盖度以及土地利用等5个评价指标对石漠化敏感性进行评价。得出2016年,研究区石漠化敏感性地区面积为3442.83hm~2,占总面积的76.04%。通过GIS空间分析方法得出2000-2016年研究区石漠化敏感性整体向良性发展,下降了16.14个百分点。演变轨迹以持好型为主,转移面积达2437.78 hm~2,占总面积的47.34%。不敏感性区域的演变方式以不变型为主,轻度和中度敏感性以复变型为主,高度敏感以及极敏感区域以持好型为主。(2)通过对人为干扰强度的评价得出示范区的人为干预强度以中度为主,占总面积的33.01%。在人为干扰时空变化上发现2000-2016年微度干预面积稳步升高,轻度干预面积持续下降,中度干预和强度干预虽然变化复杂,但整体呈现减轻的趋势。石漠化敏感性演变与人为干预强度存在高度的相关性,具有很强的针对性,微度、轻度以及中度干预对于石漠化不敏感、轻度敏感以及中度敏感区域作用较为明显,强度以及极强度干预区域对于石漠化高度敏感以及极敏感区域作用较为明显。文章还分析得出不同类型的综合治理工程对于石漠化敏感性的演变也起着不同的作用,主要表现为封山育林>经果林>坡改梯>水保林>防护林>人工种草。可见只要在不同干预强度下采取相应的措施就可以有效的控制石漠化敏感性的恶化。(3)通过对石漠化发生的危险性进行评价,确定石漠化发生危险以及极危险的区域得出,研究区石漠化危险以及极危险的区域的面积在2000-2016年持续下降,共下降了1152.39 hm~2,年均减少72.02 hm~2。极危险区在2016年发生反弹,其分布范围主要在北盘江以南的侵蚀台地上,呈条带状分布。(本文来源于《贵州师范大学》期刊2017-06-06）
甘敬民,迟雨蕾,张天龙,朱红春[7]（2016）在《喀斯特地区石漠化的空间格局及演化敏感性分析》一文中研究指出以石漠化发育典型的贵州省为例,运用多因子综合分析、专家打分和层次分析等方法,建立多因素石漠化强度等级评价及石漠化演化敏感性分析地理模型;获取石漠化研究区的遥感及各类专题数据,在此基础上,定量化处理两种地理模型所需计算因子,计算得到贵州省石漠化等级空间分布及石漠化演化敏感性空间分布结果。通过两模型计算结果发现,贵州省石漠化演化敏感性强度与石漠化强度等级空间分布具有较高一致性。本研究得到石漠化空间分布和演化敏感性规律,可为喀斯特石漠化地区的治理与预警提供科学依据。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
李威,李月臣,唐谊娟[8]（2014）在《基于GIS和RS的石漠化敏感性评价及空间分异特征——以贵州省为例》一文中研究指出石漠化是我国西南地区比较突出的生态问题,严重制约着社会与经济的发展。以贵州省岩溶生态现状为背景,选取影响石漠化主要的地形、植被、坡度和土壤4个自然因子,运用GIS的空间分析将研究区石漠化敏感性划分为不敏感、轻度敏感、中度敏感、高度敏感和极敏感。从结果看,研究区的石漠化敏感性以高度敏感和中度敏感为主;从空间上看,呈现连续不规则的条带状分布,主要分布于东北部、北部、西部、西南部和中部等区域。(本文来源于《资源开发与市场》期刊2014年11期）
赖长鸿,覃家作,张文,刘波,蔡凡隆[9]（2013）在《四川省石漠化敏感性评价及其空间分布特征》一文中研究指出基于石漠化敏感性评价机理,运用GIS技术分别分析了岩溶地貌、坡度、植被覆盖、土壤类型对石漠化敏感性的影响及其空间分布特征。基于此,进行研究区石漠化敏感性的综合评价。结果表明:(1)研究区石漠化中度敏感性区域面积最大,占研究区面积的32.39%,其次为轻度敏感性区域(占26.75%),高度敏感和极敏感性区域也有较大面积的分布,其比例分别为17.50%和21.51%;(2)石漠化敏感性空间分布具有明显的地域差异,金沙江下游、大渡河中游、四川盆地南部周缘和川东平行岭谷是石漠化高度敏感和极敏感集中分布的地区,川西南山地区域内长江上游重要支流木里河、水洛河、雅砻江两岸、盐源盆地以及四川盆地大部分岩溶地区基本以轻度、中度敏感为主;(3)研究区石漠化现状与石漠化敏感性分布基本一致,数量特征表明这二者具有很好的对应关系,但在局部地区强度特征却表现出一定的差异。(本文来源于《水土保持研究》期刊2013年04期）
张晓远,郑悦华,刘协亭[10]（2013）在《粤北石漠化区水土流失敏感性评价——以秀水小流域为例》一文中研究指出本文研究以GIS技术为支撑,选取广东省秀水小流域为研究区,应用GIS软件的空间分析功能对文中建立的小流域水土流失敏感性评价指标进行迭加分析,分析秀水小流域水土流失潜在敏感性和现实敏感性的不同等级空间分布特征,得出水土流失敏感性分布图,对其进行分析评价,从而为小流域水土流失治理提供技术支撑。(本文来源于《水利规划与设计》期刊2013年05期）
石漠化敏感性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
贵阳市南明区位于贵州省中部,是首批建设的经济十强县区之一,贵州省政治、经济、文化、科技和教育中心。其特殊的地理位置和历史原因,导致石漠化现象衍变为该地区生态环境建设最为突出的矛盾和问题,对当地的经济发展带来极大危害。石漠化敏感性是研究在自然状况下,土地发生石漠化可能性大小,研究石漠化敏感性现状和其动态变化,是石漠化防治工作的前瞻性研究。本文将石漠化现状、石漠化敏感性及其动态变化叁者相结合并进行分级,对石漠化防治给予理论支撑。主要研究内容及成果:(1)在非“老、少、边、山、穷”为典型的石漠化研究区域以外,以城市及周边石漠化为主要研究对象,设定无石漠化区域判定标准,进一步精确研究范围,规避城区和非喀斯特地形区域对敏感性评价的影响,而数据表明2016年无石漠化区域面积总计8872.9hm2,比2011年增加2356.0hm2,土地发生石漠化的可能性正以城市化建设的形式加以“控制”;(2)从指标检测、数据预处理和权重计算叁个方面,对以往石漠化评价体系进行优化,尤其是数据预处理方面,从权重计算方式反向推到,对实地调查数据进行栅格并转为点数据导出,消除面积对权重计算结果的影响;(3)南明区石漠化监测数据经过评价体系计算,得到石漠化敏感性分布图。2016年南明区石漠化监测区面积为19680.3hm2,其中石漠化不敏感区域面积为2792.9hm2,轻度敏感为6047.9hm2,中度敏感为1767.1hm2,高度敏感为179.3hm2,极度敏感20.2hm2,无石漠化区域面积8872.9hm2。(4)将石漠化敏感性动态分析从等级变化分析调整为指数变化分析,并按变化区间划分为明显减弱型、稍微减弱型、稳定型、稍微增强和明显增强五个类型,在未触发“无石漠化区域”判定的情况下,南明区石漠化敏感性发展趋势较为严峻,敏感性稍微增强型和明显增强型面积的和要比两种减弱型多1056.6hm2;(5)石漠化敏感性变化类型、石漠化敏感性指数(2016年)结合石漠化现状,将南明区石漠化防治工作划分为限制级、监管级和预防级,其中限制级区域面积为1723.0hm2,监管级为7408.8hm2,预防级1675.6hm2,并对每一级的防治措施提出建设性意见。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
石漠化敏感性论文参考文献
[1].彭贤锋,罗日洪,黄锦林.典型石漠化地区敏感性评价及空间分异特征——以广西百色市为例[J].广东水利水电.2019
[2].刘玮珺.贵阳市南明区石漠化敏感性评价及动态分析[D].中南林业科技大学.2018
[3].闫利会,周忠发,谢雅婷,黄登红.贵州高原石漠化敏感性与宏观地貌的空间关联分析[J].中国岩溶.2018
[4].郭丽琴.基于敏感性分析的文山州石漠化模拟预测研究[D].云南大学.2018
[5].吴风志,白开梅.基于OLI数据的云南禄劝县石漠化敏感性评价[J].测绘与空间地理信息.2017
[6].谢雅婷.喀斯特地区石漠化敏感性评价及对人为干预的响应研究[D].贵州师范大学.2017
[7].甘敬民,迟雨蕾,张天龙,朱红春.喀斯特地区石漠化的空间格局及演化敏感性分析[J].山东科技大学学报(自然科学版).2016
[8].李威,李月臣,唐谊娟.基于GIS和RS的石漠化敏感性评价及空间分异特征——以贵州省为例[J].资源开发与市场.2014
[9].赖长鸿,覃家作,张文,刘波,蔡凡隆.四川省石漠化敏感性评价及其空间分布特征[J].水土保持研究.2013
[10].张晓远,郑悦华,刘协亭.粤北石漠化区水土流失敏感性评价——以秀水小流域为例[J].水利规划与设计.2013