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基于RM的福建省旅游扶贫重点村生态脆弱性风险评价
林明水1,2,, 林金煌2,3, 王开泳2,, 陈田2, 伍世代1
1. 福建师范大学旅游学院, 福州 350117
2. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101
3.福建师范大学地理科学学院, 福州 350117

作者简介:林明水(1980- ),男,福建漳州人,博士,副教授,研究方向为文化与旅游地理。 E-mail: waterming2003@163.com

通讯作者:王开泳(1980- ),男,山东滕州人,博士,副研究员,研究方向为空间规划与城市治理。 E-mail: wangky@igsnrr.ac.cn
摘要

贫困山区的生态环境较为脆弱,科学地评价扶贫村生态脆弱性风险是保障可持续旅游扶贫的重要前提。以南方红壤丘陵山地生态脆弱区福建省472个旅游扶贫重点村为例,基于风险矩阵法和GIS空间分析法构建重点村生态脆弱性风险矩阵,将重点村生态脆弱性风险划分为五个等级,并提出相应的可持续旅游扶贫的路径与建议。研究发现:重点村生态脆弱性风险的潜在影响程度主要驱动因子是人为因素,自然因素是次要驱动因子;基于风险矩阵法构建的生态脆弱性风险矩阵可以有效地评价重点村生态脆弱性风险等级,进一步验证了“概率—损失”模型的可行性;福建省472个重点村中,64.83%重点村处于生态脆弱性风险等级较高的区域,仅有166个重点村现有的旅游扶贫模式是可持续的。可持续旅游扶贫形势严峻,必须因地制宜地开展旅游扶贫与生态保育。

关键词: 生态脆弱性风险; 可持续旅游扶贫; 风险矩阵法; SPCA; 福建;
Evaluation of sustainable tourism for eliminating poverty in key villages based on risk matrix method: A case study of Fujian province
LIN Mingshui1,2,, LIN Jinhuang2,3, WANG Kaiyong2,, CHEN Tian2, WU Shidai1
1. College of Tourism, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
3. College of Geographic Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China
Abstract

The eco-environment of rural poverty-stricken areas is so fragile to make the relationship between poverty and eco-environment multidimensional, complex and different. Governments, academia and industry have reached a consensus on the importance of avoiding poverty alleviation villages' falling into "poverty trap" and developing tourism and other green industries to get rid of poverty. However, how to maintain the balance between socio-economic development and ecological protection in poor areas has been a hot and tough issue in the research of tourism poverty alleviation. The effective evaluation of the risk of ecological vulnerability in poverty alleviation villages has become the basis and important premise of developing sustainable tourism for eliminating poverty. Therefore, this paper established a risk matrix of ecological vulnerability in key villages based on risk matrix method and GIS spatial analysis method. A survey of 472 key rural poverty alleviation villages in Fujian province was conducted and some data were collected. These key villages were classified into five categories according to the risk level of ecological vulnerability: very high, high, medium, low and very low. This paper also put forward the corresponding countermeasures and suggestions for sustainable tourism poverty alleviation. We identified 7 main driving factors that lead to the risk of ecological vulnerability, among which human factors have gradually replaced the natural factors to become the main leading factors. SPCA analysis shows that there are 4 man-made factors with a cumulative contribution rate (CCR) of 59.21%, while there are 3 natural factors with CCR of only 28.32%. What's more, constructing ecological vulnerability risk matrix can effectively evaluate the sustainability of tourism poverty alleviation in key villages. Some 64.83% of the 472 key villages in Fujian province are at high risk level. In terms of existing tourism poverty alleviation model, only 166 villages are sustainable, while 306 key villages should be changed or improved. This study deepened the theoretical research on sustainable tourism poverty alleviation in the red soil mountainous areas of southern China, and provided the experience for Fujian and even the country's fragile ecosystem to alleviate poverty.

Keyword: ecological vulnerability risk; sustainable tourism for poverty alleviation; risk matrix method; SPCA; Fujian;
1 引言

贫困地区一般处于生态环境脆弱的区域,贫困与生态环境问题呈现强烈的相关性[1,2]。中国14个集中连片特困区与8个生态环境脆弱区在空间分布上呈现高度的一致性,这些生态脆弱区如何既能保持生态平衡和生态安全,又能及时摆脱贫困,成为中国精准扶贫战略实施成败的关键。旅游扶贫(Pro-poor Tourism,PPT)理念自20世纪90年代提出以来,就得到了政府、学界、业界及旅游组织等积极响应[3],尤其对于山高坡陡、土壤肥力较差、植被覆盖率不高、水土流失强度较大的扶贫重点村,引导贫困人口参与旅游成为有效脱贫和杜绝返贫的优选路径[4]。近年来,随着可持续旅游理念在各个国家和地区的广泛传播,中国也适时提出“绿水青山就是金山银山”的绿色发展理念。旅游扶贫研究越来越重视可持续旅游减贫(Sustainable Tourism for Eliminating Poverty,ST-EP)[5],于是有学者提出用ST-EP替代PPT[6],以满足新时代社会经济发展对旅游扶贫的要求。ST-EP理念的核心是把可持续旅游作为减贫的一种重要手段,用以解决扶贫村旅游发展中出现的社会、文化、环境等方面的负面问题。特别是在生态脆弱区开展旅游扶贫,必须将旅游业当作一个整体和系统[7],以扶贫对象参与旅游而脱贫为核心,以扶贫村生态环境承载力为基础,以乡土文化为引领,开展可持续旅游扶贫[8]

南方红壤丘陵山地生态脆弱区是中国8个生态环境脆弱区之一,主要分布在中国长江以南红土层盆地及红壤丘陵山地,范围涉及浙、闽、赣、湘、鄂、苏等六省,同时也是罗霄山、武陵山、大别山(部分)连片特困区[9]。南方丘陵山地生态脆弱区的生态环境特征表现为土层薄、人为活动强烈、土地严重过垦、土壤质量下降明显,丘陵坡地林木资源砍伐严重、植被覆盖度低、暴雨频繁、水土流失严重[10],从而导致脆弱区经济发展严重滞后,农民收入偏低,农户“木料、燃料、饲料、肥料”四料短缺问题突出。农户为摆脱经济欠发达状况而进行不合理地资源开采与利用,又造成地表植被、土壤破坏严重,水土流失加重,进一步加速土地退化和区域生态环境恶化,陷入“贫困—资源环境破坏—贫困加剧”的“贫困陷阱”[11]。在南方红壤丘陵脆弱区开展旅游扶贫,既要评估扶贫村生态脆弱性的等级,又要明确生态脆弱性的发生概率,是一项艰巨、复杂的系统工程,而开展扶贫村生态脆弱性风险评价可以有效解决上述问题。

生态脆弱性风险评价是研究区域生态系统暴露在若干不确定性因素状态下的可能性及其大小的过程[12]。由于旅游活动与生态环境互动不断深入,人为因素逐渐替代自然因素主导生态脆弱性风险的发生过程,因此,旅游活动直接或间接诱发的生态风险事件时有发生[13]。当前,生态脆弱性风险评价多采用“概率—损失”二维模型[12],即从生态脆弱性发生的概率及其可能造成的后果两个方面进行风险评价[14,15],以此为基础提出规避的对策和方案,该方法简便、易行,得到广泛的认可和应用。基于此,本研究以南方红壤丘陵山地生态脆弱区之一福建省472个旅游扶贫重点村为例,基于风险矩阵法(Risk Matrix,RM)构建生态脆弱性风险矩阵,评价重点村生态脆弱性风险等级,并提出相应的可持续旅游扶贫的路径与建议,以期为南方红壤丘陵山地生态脆弱区乃至中国其他生态脆弱贫困区可持续旅游扶贫提供经验和借鉴。

2 研究区概况

福建省位于南方红壤丘陵山地生态脆弱区,素有“八山一水一分田”之称;处于115°50′43″E~120°51′07″E,23°33′20″N~28°19′12″N,气候类型为亚热带季风气候,多年平均降水量约为1654.2 mm。

全国乡村旅游扶贫重点村(以下简称重点村)是原国家旅游局等12部门联合发布的《关于印发乡村旅游扶贫工程行动方案的通知》(旅发[2016]121号)中提出的概念,是中国精准扶贫的主战场。该文件中明确,“十三五”期间中国力争通过发展乡村旅游带动全国25个省(区、市)2.26万个建档立卡贫困村、230万贫困户、747万贫困人口实现脱贫。福建省从除厦门市、平潭综合试验区以外的8个设区市中遴选出旅游资源较丰富、交通区位较好、具有一定旅游基础设施和休闲农业基础的472个贫困村作为重点村(图1),涵盖贫困户10485户、贫困人口37783人,总面积5102.64 km2,约占福建省陆地面积的4.12%。

图1 福建省乡村旅游扶贫重点村分布图 Fig. 1 Distribution of key villages of rural tourism pro-poverty in Fujian province

3 研究方法与数据来源

基于风险矩阵法和GIS空间分析法构建重点村生态脆弱性风险矩阵,以评价重点村生态脆弱性风险等级。生态脆弱性风险矩阵包括风险的潜在影响程度和风险的发生概率两个维度,风险的潜在影响程度通过构建生态脆弱性评价指标体系,采用ArcGIS 10.1中空间主成分分析方法(Spatial Principal Components Analysis,SPCA)加以评价实现;风险的发生概率通过ArcGIS 10.1中空间距离分析加以实现。

3.1 生态脆弱性风险的潜在影响程度

3.1.1 生态脆弱性评价指标体系 生态脆弱性风险的潜在影响程度通过对重点村生态脆弱性评价获得数据。重点村生态脆弱性评价的基础和关键是生态脆弱性评价指标体系的选择,鉴于压力—状态—响应(Pressure-State-Response,PSR)、生态敏感性—生态恢复力—生态压力度(Sensitivity-Resilience-Pressure,SRP)等模型均演变于“成因—结果”模型[16],且重点村生态系统相对完整,即当重点村生态系统自身敏感性较强时,便产生了原生性生态脆弱性;当重点村生态系统受到旅游活动干扰超过其维持自身稳定阈值时,就产生了次生性脆弱性[17]。因此,选择“成因—结果”模型,采用坡度[18]、高程[19]、归一化植被指数[20]、多年平均降水量[18]、土壤侵蚀强度[21]、旅游投资总额[20]、贫困人口数[20]、餐饮和床位数[22]、休闲农业园面积[22]、旅游基础设施状况[22]等10个指标,构建生态脆弱性评价指标体系(表1)。

表1 指标描述及数据来源 Tab. 1 Index description and data source

3.1.2 评价指标标准化 对评价指标进行标准化处理,以解决评价指标的量纲及其物理意义存在差异和参数不可比的问题。采用极差法对评价指标与脆弱性的关系进行赋值,评价指标正向关系越大,脆弱性越高,评价指标负向关系越小,脆弱性越高。正向指标包括坡度、高程、土壤侵蚀强度、旅游投资总额、贫困人口数、餐饮和床位数、休闲农业园面积,负向指标包括多年平均降水量、归一化植被指数和旅游基础设施状况。

根据相关研究成果[23,24],采用分等级赋值法评价土壤侵蚀强度和旅游基础设施现状2个定性指标。遴选生态学、地理学和旅游学等专家,按照专家专业知识和实际生态环境特征对指标因子直接分级赋值进行标准化处理(表2)。

表2 分等级赋值标准 Tab. 2 Standardized value assignment

3.1.3 空间主成分分析 构建生态脆弱性指数(Ecological Vulnerability Index,EVI)以评价重点村生态脆弱性的潜在影响程度。为消除指标信息中的重叠和共线性,利用SPCA对10个评价指标进行分析,根据主成分累积贡献率达到85%以上确定5个主成分。

基于生态脆弱性评价指标体系,综合各评价指标对生态脆弱性的影响,进一步计算EVI。根据SPCA的原理,结合各指标间的相互关系,在尽可能损失较少信息的前提下,将多个指标转换为几个相互独立的综合指标,以确定EVI值,公式如下:

EVI = r 1 Y 1 + r 2 Y 2 + r 3 Y 3 + + r n Y n (1)

式中:EVI为生态脆弱性指数;Yi为第i个空间主成分分析数值;ri为第i个空间主成分对应的贡献率。

此外,依据各主成分贡献率进一步计算重点村生态脆弱性指数的平均值[16]

3.1.4 生态脆弱性分级 对EVI数值进行标准化处理,便于生态脆弱性的潜在影响程度分级和比较。计算方法如下:

E i = EV I i - EV I min EV I max - EV I m in × 10 (2)

式中:Ei为第i个栅格单元生态脆弱性指数的标准化值,变化范围为0~10;EVIi为第i个栅格单元生态脆弱性指数的实际值;EVImax为栅格单元生态脆弱性指数最大值;EVImin为栅格单元生态脆弱性指数最小值。

参照国内外生态脆弱性评价研究的相关评价标准[17,25],并根据福建省生态环境的具体特征,采用自然间断点分级法将重点村生态脆弱性风险的潜在影响程度划分为微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱5个等级,各等级生态特征见表3。

表3 生态脆弱性分级标准 Tab. 3 Classification criterion of ecological vulnerability of key villages
3.2 生态脆弱性风险的发生概率

生态脆弱性风险发生概率的影响因素包括自然和人文两方面。重点村大多位于南方红壤丘陵山地生态脆弱区,自然生态环境脆弱性的影响因素包括地貌、气候、植被、水文、土壤等,人为影响因素主要来自于乡村生产、生活和旅游活动等。SPCA分析的7个主要驱动因子中,人为因素包括餐饮和床位数、旅游基础设施状况、休闲农业园面积、旅游投资总额等4个,累计贡献率达59.21%,而土壤侵蚀强度、多年平均降水量、坡度等3个自然因素累计贡献率仅为28.32%。因此,自然因素是外因,是次要影响因素;人为因素是内因,是主要影响因素,即重点村生态脆弱性风险发生概率的主要影响因素为人为因素。

选择重点村与核心乡镇的空间距离作为重点村生态脆弱性风险发生概率的评价指标,主要原因如下:一是福建省23个省级扶贫开发工作重点县实现“县县通高速、镇镇有干线、村村通客车”,空间距离越短,可进入性越强,开展旅游扶贫活动的概率就越大;二是核心乡镇是人口密集区,为重点村重要的客源地,与核心乡镇空间距离越小,开展旅游扶贫活动的频率就越高。

采用ArcGIS 10.1中空间距离分析、叠加公路网评价重点村生态脆弱性风险的发生概率,对风险的发生概率数值参照式(2)进行标准化处理,采用自然间断点分级法划分生态脆弱性风险的发生概率等级,采用李克特量表(Likert scale)5级表示,分别为非常低、较低、一般、较高、非常高,如表4所示。

表4 生态脆弱性风险的发生概率说明 Tab. 4 A probabilistic description of the risk of ecological vulnerability
3.3 生态脆弱性风险等级

结合生态脆弱性风险的潜在影响程度和发生概率,构建影响生态脆弱性风险等级对照表,分为很低、低、中、高和很高5级风险(表5)。

表5 生态脆弱性风险等级对照表 Tab. 5 Risk rating scale of ecological vulnerability

不同生态脆弱性风险等级重点村所对应的旅游扶贫持续性是不同的,所要求的应对措施也有所差异。很高风险等级反映重点村当前旅游扶贫模式和机制是不可持续的,现有的旅游扶贫模式需要改变,应尽快采取有效措施消除生态脆弱性风险;高风险等级反映重点村当前旅游扶贫模式和机制是不可持续的,现有的旅游扶贫模式需要改进,必须采取综合措施进行管理和防范;中风险等级反映当前重点村现有旅游扶贫模式和机制尚可持续,但需采取重大措施缓解生态脆弱性风险;低风险等级反映重点村当前旅游扶贫是可持续的,仍需采取一些措施缓解生态脆弱性风险;很低风险等级反映重点村当前旅游扶贫是可持续的,可以大力推进和开展旅游扶贫活动。

3.4 数据来源

生态脆弱性评价的10个指标数据来源于数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据提取、Landsat影像数据、国家地球系统科学数据共享平台数据库、福建省气象局气象资料、原国家旅游局全国乡村旅游扶贫重点村数据库等(表1)。

获取数据后,在ArcGIS 10.1软件平台中,以30 m×30 m的栅格作为基本评价单元进行分析。为保证采用的指标具有良好的空间重合性,统一采用Krassovsky椭球体坐标和Albers投影,对多年平均降水量指标则采用克里金插值法(Kriging)进行空间量化处理。

4 结果分析
4.1 生态脆弱性风险的潜在影响程度

重点村生态脆弱性风险的潜在影响程度总体处于中度脆弱(图2)。极度脆弱村有5个,占全部重点村的1.06%,主要分布在南平市、宁德市、漳州市,其中宁德市数量占比最大,达60.00%;重度脆弱村有72个,占比为15.25%,主要分布在三明市、宁德市和龙岩市,其中三明市数量占比最大,达36.10%;中度脆弱村有92个,占全部重点村的19.49%,主要分布在宁德市、龙岩市和三明市,其中宁德市数量占比最大,达26.09%;轻度脆弱村有231个,占全部重点村的48.94%,主要分布在三明市、宁德市和龙岩市,其中三明市数量占比最大,达31.17%;微度脆弱村有72个,占全部重点村的15.25%,主要分布在宁德市、福州市和漳州市,其中宁德市数量占比最大,达12.29%。

图2 重点村生态脆弱性等级空间分布 Fig. 2 Hierarchical spatial distribution of ecological vulnerability of key villages

4.2 生态脆弱性风险的发生概率

重点村生态脆弱性风险的发生概率总体处于较高水平(表6)。风险概率非常高的重点村有86个,占比为18.22%,主要分布在宁德市、三明市、漳州市,其中宁德市、三明市数量占比最大,均达24.42%;风险概率较高的重点村有157个,占比为33.26%,主要分布在宁德市、三明市和南平市,其中宁德市数量占比最大,达29.3%;风险概率一般的重点村有114个,占比为24.15%,主要分布在宁德市和三明市,数量占比均达24.56%;风险概率较低的重点村有67个,占比为14.19%,主要分布在三明市、宁德市和龙岩市,其中三明市数量占比最大,达26.87%;风险概率非常低的重点村有48个,占比为10.17%,主要分布在三明市、龙岩市和福州市,其中三明市数量占比最大,达25%。

表6 重点村生态脆弱性风险的发生概率统计表 Tab. 6 Statistics of risk occurrence probability of ecological vulnerability in key villages
4.3 生态脆弱性风险等级

重点村生态脆弱风险等级总体处于高水平(图3)。风险等级很高的重点村有87个,占比为18.43%,主要分布在宁德市、三明市和漳州市,其中宁德市数量占比最大,达21.84%;风险等级高的重点村有219个,占比为46.40%,主要分布在宁德市、三明市和龙岩市,其中宁德市数量占比最大,达28.31%;风险等级中等的重点村有138个,占比为29.24%,主要分布在三明市、宁德市和龙岩市,其中三明市数量占比最大,达28.99%;风险等级低的重点村有17个,占比为3.60%,主要分布在三明市;风险等级很低的重点村有11个,占比为2.33%,主要分布在三明市和龙岩市。

图3 重点村生态脆弱性风险等级空间分布 Fig. 3 Distribution of risk grade of ecological vulnerability risk level in key villages

重点村生态脆弱风险等级的核密度(Kernel Density,KD)分析结果如图4所示。在区域内形成4处高风险等级核心区,其中宁德市和三明市生态脆弱性风险不仅等级高,而且范围大,并延伸至相邻地区;泉州市和漳州市虽然存在生态脆弱性高风险等级核心区,但风险等级和范围均较小。

图4 重点村生态脆弱性风险等级空间核密度 Fig. 4 Kernel density analysis of ecological vulnerability risk level in key villages

5 结论与讨论
5.1 结论

(1)人为因素逐渐替代自然因素主导生态脆弱性风险的发生过程。重点村生态脆弱性风险的潜在影响程度主要驱动因子是人为因素,自然因素是次要驱动因子;7个主要驱动因子中,人为因素包括餐饮和床位数、旅游基础设施状况、休闲农业园面积、旅游投资总额等4个,累计贡献率达59.21%,而土壤侵蚀强度、多年平均降水量、坡度等3个自然因素累计贡献率仅为28.32%,这与蔡海生等[26]提出的激化潜在危害生态环境脆弱的是人类干扰活动、张德君等[20]提出的人类对生态系统的影响力逐步提高的研究结果吻合。

(2)基于RM构建生态脆弱性风险矩阵可以有效地评价重点村生态脆弱性风险等级,解决可持续旅游扶贫在社会经济发展与生态保育之间的平衡问题,进一步验证了“概率—损失”模型的可行性。在研究区域内形成4处高风险等级核心区,其中宁德市和三明市既是生态脆弱性风险等级高,又是生态脆弱性风险范围大的地区,是生态保育重点关注的地区。

(3)重点村通过比照各自的生态脆弱性风险等级,改进和完善现有旅游扶贫的模式与机制,可以实现社会经济发展与生态保育的协调与统一。福建省472个重点村中,64.83%处于生态脆弱性风险等级较高的区域,仅有166个重点村现有的旅游扶贫模式是可持续的,可持续旅游扶贫形势严峻,必须因地制宜地开展旅游扶贫与生态保育。

5.2 讨论

(1)依据生态脆弱性的主要驱动因子,协调旅游扶贫活动与生态保育的关系。南方丘陵山地生态环境脆弱性的主要成因来自过垦、过樵、流水、侵蚀[27]。本研究主要驱动因子中,餐饮和床位数、旅游基础设施状况、休闲农业园面积、旅游投资总额反映了旅游活动的强度,土壤侵蚀强度、多年平均降水量、坡度反映水土流失的强度。在4个人为驱动因子占据主导作用的前提下,重点村应根据坡度、多年平均降水量、土壤侵蚀强度等生态基底,合理安排餐饮和床位数、休闲农业园面积和旅游基础设施建设,避免高密度、大强度旅游活动对生态环境高强度、长周期地扰动,有效规避生态脆弱性风险。

(2)因地制宜开展旅游扶贫活动,避免千篇一律、生搬硬套导致可持续旅游扶贫效果不佳。具体而言,风险等级处于很高的87个重点村,多处于武夷山脉和鹫峰山—戴云山—博平岭山脉两侧,海拔多在1000 m左右,或处于自然保护区等限制开发区[28],且距离核心乡镇空间平均距离仅为4.82 km,生态脆弱性风险发生概率较高;这些地区不适宜在地开展旅游扶贫活动,宜采用异地旅游扶贫模式,如宁德市“中国扶贫第一村”赤溪村,通过整村搬迁和异地发展乡村旅游成功脱贫,成为南方红壤丘陵山地生态脆弱地区移民脱贫的有效路径。风险等级处于高的219个重点村,依据生态脆弱性风险的主导因子,合理划分生态功能区和科学测算生态环境承载力,严格控制旅游活动的范围和强度,适宜开展生态旅游等对生态环境影响较小的旅游活动。风险等级处于中、低和很低的166个重点村,也应注重对生态系统的保育,通过产业融合方式开展旅游扶贫,如发展民宿、乡村淘宝、森林康养、文创旅游等旅游扶贫项目,借力“旅游+”“+旅游”延长乡村产业链,提高旅游扶贫的成效和可持续发展能力,实现乡村旅游与脱贫攻坚的互动双赢局面。

(3)本研究还存在一些不足之处。首先,由于重点村生态脆弱性潜在的影响程度主要驱动因子是人为因素,自然因素是次要驱动因子,未来可以根据南方丘陵山地生态脆弱区沿海和内陆地区社会经济发展和生态环境特征的差异,完善生态脆弱性评价指标体系,改进SPCA;其次,可以进一步增加风险的发生概率指标的数量,完善生态脆弱性风险矩阵评价方法。

The authors have declared that no competing interests exist.

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<p>扶贫与生态环境保护作为可持续发展的重要组成部分,已经成为全世界共同关注的焦点。然而实践中实现两者协同的案例非常鲜见,迄今对贫困与生态环境退化相互关系的认识仍然比较模糊,甚至还存在较大争论。围绕贫困与生态环境相互关系的理论渊源与研究脉络,梳理了学术界关于其原因与结果的争论的不同思想流派。在此基础上,指出目前研究的特点与趋势:总体层面上将贫困与生态环境问题置于同一分析框架内,微观层面上关注贫困人群并强调对其生计的保护,宏观层面探讨全球气候变化对贫困的影响及贫困人群与扶贫政策的适应,视角上尝试多学科交叉并推进多尺度融合。研究有助于揭示贫困与生态环境演变相互作用的内在机制,并为中国和其他发展中国家制定协同扶贫与生态环境保护的政策提供有益借鉴。</p>
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[本文引用:1]
[Wang Xia, Zhen Feng, Shen Lizhen, et al.Evaluation of poor residents' satisfaction with tourism poverty alleviation. Geographical Research, 2017, 36(12): 2355-2368.]
[9] 田亚平, 刘沛林, 郑文武. 南方丘陵区的生态脆弱度评估: 以衡阳盆地为例. 地理研究, 2005, 24(6): 843-852.
The vulnerability assessment in this paper is based on the following points: 1) The vulnerable eco-environment is that with unstable structure,therefore it is sensitive to outside interfere factor sensitive and is easy to develop deterioration under external interference,and the self-restoring force of the eco-environment is worse.2) The type of vulnerability in the research area belongs to that being liable to be degradated caused by erosion,so the authors choose the key element and major indicator which are easy to cause erosion as the assessment indices.3) The vulnerability of ecosystem includes the potential vulnerability before influenced by human activity and the realistic vulnerability after influenced by human activity.This paper chooses altitude,gradient,soil erosion index K,annual rainfall,the proportion of rainfall in rainy period and the drought index of rainless period as an evaluation system of potential ecological vulnerability.In addition to the above factors,two other factors-forest coverage and sloping land index are added to denote the comprehensive effects of regional human-earth relation,economic development and managing level.The revised system indicates the realistic vulnerability. This paper takes Hengyang Basin as a case to study the evaluated potential vulnerability degree of the relevant counties and the realistic vulnerability degree of the same counties respectively in 1984 and 2000.The calculation results show that the potential environmental vulnerability in most parts of Hengyang Basin is at light degree,among them the vulnerable degree of Hengnan County in the central part of the basin is the biggest and Hengyang County comes second.Either in 1984 or 2000,the realistic ecological the vulnerability degree is the biggest in Hengnan County and Qidong County comes next.Comparing the realistic vulnerability degree in 1984 with that in 2000,the latter of all the counties reduces to various degree,among them,Hengyang County reduces the most and the least is Hengnan County.The assessment results show that the eco-logical vulnerability of Hengyang Basin is relatively low before the environment is destroyed by human activity,tending to be absolute degradation and relative restoration.Among all of the counties,the ecosystem of Hengnan County located in the middle part of the Hengyang Basin is most vulnerable,so the degradation here is serious and the restoration is very difficult.
DOI:10.3321/j.issn:1000-0585.2005.06.003      [本文引用:1]
[Tian Yaping, Liu Peilin, Zheng Wenwu.Vulnerability assessment and analysis of hilly area in Southern China: A case study in the Hengyang basin. Geographical Research, 2005, 24(6): 843-852.]
[10] 周松秀, 田亚平, 刘兰芳. 南方丘陵区农业生态环境脆弱性的驱动力分析: 以衡阳盆地为例. 地理科学进展, 2011, 30(7): 938-944.
生态脆弱性已成为当前全球变化与可持续发展研究的热点问题。南方丘陵区是典型的生态脆弱区,因此,首先,本文给出了农业生态环境脆弱性的概念,并分析了其脆弱性的内涵。然后,以衡阳盆地为例构建南方丘陵区农业生态环境脆弱性的评价指标体系,包括自然、社会、经济因素3 个方面13 个具体指标,以县域为评价单元,采用主成分分析法进行研究。最后,在主成分分析基础上,分析了南方丘陵区农业生态环境脆弱性的驱动力。结果表明:研究区脆弱性有4 大驱动力,自然环境背景和经济发展状况是首要驱动力,农民生活水平和农业水利设施状况次之;从驱动力类型来看,胁迫型脆弱性驱动力为主要驱动力,结构型脆弱性驱动力为次要驱动力,落后的社会、经济生产方式是农业生态环境脆弱性的强大驱动力。
DOI:10.11820/dlkxjz.2011.07.021      [本文引用:1]
[Zhou Songxiu, Tian Yaping, Liu Lanfang.Analysis of driving forces of agricultural eco-environmental vulnerability in the hilly area in southern China: A case study in Hengyang basin. Progress in Geography, 2011, 30(7): 938-944.]
[11] 曾月娥, 伍世代, 王强. 南方丘陵生态脆弱区生态文明区划探讨: 以长汀县为例. 地理科学, 2013, 33(10): 1224-1230.
<p>生态文明建设是以尊重和维护生态环境为前提,以人与自然、人与社会良性循环、全面发展、持续繁荣为核心,旨在寻求生态、经济的双赢。以长汀县作为南方丘陵生态脆弱区生态文明建设研究实例,融合主体功能区划理念及方法,从生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明、生态文化文明和生态制度文明方面选取评价指标,考虑南方丘陵生态脆弱区的生态敏感性,并结合农户调查意见划分生态文明管制区。结果表明,长汀县生态文明管制区可分为生态文明重点管护区、核心发展区、综合治理区、集中修复区;生态文明建设的政策重心应倾向于农户生计变化,加强农业专业化,发展绿色产业,实现绿色产业市场竞争优势和持续发展优势,促使生态效益凸显、持久,最终实现生态、经济的双赢。</p>
[本文引用:1]
[Zeng Yuee, Wu Shidai, Wang Qiang.Ecological civilization construction of ecological fragile region in southern hills: A case study of Changting county. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(10): 1224-1230.]
[12] 杜悦悦, 彭建, 赵士权, . 西南山地滑坡灾害生态风险评价: 以大理白族自治州为例. 地理学报, 2016, 71(9): 1544-1561.
[本文引用:2]
[Du Yueyue, Peng Jian, Zhao Shiquan, et al.Ecological risk assessment of landslide disasters in mountainous areas of southwest China: A case study in Dali Bai Autonomous Prefecture. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(9): 1544-1561.]
[13] 钟林生, 李萍. 甘肃省阿万仓湿地旅游开发生态风险评价及管理对策. 地理科学进展, 2014, 33(11): 1444-1451.
协调好生态环境保护和发展之间关系是生态文明建设的核心,在景区建设初期对旅游开发可能造成的生态风险进行评估有利于防范可能出现的生态环境问题,促进旅游生态环境保护与旅游业可持续发展.本文基于对甘肃省阿万仓湿地生态风险源与风险受体的分析,构建了阿万仓湿地旅游开发的生态风险评价指标体系,运用德尔菲法和风险评估指数法对其旅游开发已经或可能造成的生态风险进行分级,并针对不同风险等级提出管理对策.研究结果表明:旅游开发对阿万仓湿地产生的负面影响中,对当地文化的冲击、植被覆盖率降低、水体污染是最需要重视的问题.
DOI:10.11820/dlkxjz.2014.11.002      [本文引用:1]
[Zhong Linsheng, Li Ping.Ecological risk assessment of tourism development in Awancang wetland, Gansu province. Progress in Geography, 2014, 33(11): 1444-1451.]
[14] 高宾, 李小玉, 李志刚, . 基于景观的锦州湾沿海经济开发区生态风险. 生态学报, 2011, 31(12): 3441-3450.
以辽宁省锦州湾沿海经济开发区为研究区,利用1992、2000和2007年3个时期的TM遥感影像为数据源,通过计算各景观格局指数,引入生态风险指数,利用GIS和地统计学,对生态风险指数进行采样和空间插值,得到基于景观格局的生态风险分布图。运用相对指标法对生态风险指数进行分级,将研究区域划分为低生态风险区、较低生态风险区、中等生态风险区、较高生态风险区和高生态风险区5个等级,在此基础上通过将不同时期的生态风险图层进行叠加运算,分析了研究区景观生态风险的时空变化情况。结果表明:近15a来研究区生态风险主要以中等程度为主;处于低、较低生态风险程度的区域面积变化不大,空间分布也一直位于西部低山丘陵地区;较高生态风险区域面积增加较为显著,主要发生在兴城市和绥中县东南沿海地区;高生态风险区面积随着未利用地和芦苇湿地等高生态脆弱性景观类型面积的减少而略有下降。
[本文引用:1]
[Gao Bin, Li Xiaoyu, Li Zhigang, et al.Assessment of ecological of coastal economic developing zone in Jinzhou Bay based on landscape pattern. Acta Ecologica Sinica, 2011, 31(12): 3441-3450.]
[15] 巩杰, 赵彩霞, 谢余初, . 基于景观格局的甘肃白龙江流域生态风险评价与管理. 应用生态学报, 2014, 25(7): 2041-2048.
<div style="line-height: 150%">流域生态风险评价是流域生态保护与环境管理的重要研究内容.开展以人类活动为风险源的生态风险评价,揭示流域生态风险的空间变化规律,对于促进流域生态保护和环境管理及社会发展具有重要的指导意义.本文基于景观格局指数和生态环境脆弱度构建了流域生态风险综合指数,以甘肃白龙江流域2010年土地利用数据为基础,以ArcGIS和Fragstats软件为平台,通过空间采样和地统计空间插值得到白龙江流域生态风险的空间分布规律.结果表明:白龙江流域生态风险空间分布差异明显,总体而言,白龙江流域西北部和北部的生态风险高于流域的西部和南部山区;在白龙江流域各县区中,武都和宕昌县的生态风险较高,迭部县和文县的生态风险较低.今后应加强流域土地利用综合管理和人类活动调控,开展植被恢复和生态重建,降低不合理人为干扰的生态风险和危害,实现流域经济、社会与生态保护的&ldquo;多赢&rdquo;,促进区域可持续发展.</div><div style="line-height: 150%">&nbsp;</div>
[本文引用:1]
[Gong Jie, Zhao Caixia, Xie Xuchu, et al.Ecological risk assessment and its management of Bailongjiang watershed, southern Gausu based on landscape pattern. Chinese Journal of Applied Ecology, 2014, 25(7): 2041-2048.]
[16] 田亚平, 常昊. 中国生态脆弱性研究进展的文献计量分析. 地理学报, 2012, 67(11): 1515-1525.
以中国学术期刊全文数据库(CNKI)为主要数据源,采用文献计量分析法,分析了中国生态脆弱性研究的现状与发展。结果显示,自1989年以来生态脆弱性在中国逐渐成为研究热点,并形成三个发展阶段:1989-2000年,是以理论初探和区域对策等定性研究为主的初步发展阶段;2001-2007年,是以方法应用与实证评价为主,并以数量大幅度增长为特点的迅速发展阶段;2008年之后开始出现研究总结热潮和综合化研究趋势,进入由单纯数量增长转向理论内涵建设的成熟发展阶段。在脆弱性研究进展中,脆弱性实证评价研究相对发展迅速,其实证研究区域由偏于西南喀斯特地区和北方农牧交错带逐渐趋于广泛和均衡,但总体上脆弱性理论研究发展滞后于其方法应用研究,并导致目前中国生态脆弱性实证评价方法缺乏统一的理论规范;生态脆弱性实证研究仍以生态系统脆弱性评价为主;已有研究成果的脆弱性综合评价指标中,自然和经济类指标的比重和地区差异较大,社会指标的比重和地区差异较小。
DOI:10.11821/xb201211008      [本文引用:2]
[Tian Yaping, Chang Hao.Bibliometric analysis of research progress on ecological vulnerability in China. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(11): 1515-1525.]
[17] Santos C F, Carvalho R, Andrade F.Quantitative assessment of the differential coastal vulnerability associated to oil spills. Journal of Coastal Conservation, 2013, 17(1): 25-36.
The risk associated with a given hazard (natural or technological) generally results from the interaction between the hazard potential and the vulnerability. This paper is centred on the assessment of the vulnerability variable. A quantitative vulnerability assessment and mapping methodology is proposed, with two main specificities: (1) it is hazard- and spatially-centred (respectively, oil spills and coastal areas) and; (2) the spatial segregation level used is the municipality. Due to the geographic context of the Portuguese mainland coast, the proposed methodology was applied in an attempt to illustrate the spatial distribution and the degree of the vulnerability associated to oil spills for mainland Portugal coastal municipalities. A final map is presented together with other informative elements. Analysis and discussion of the results allows for the understanding that: (1) there is a very heterogeneous and differential distribution of the degree of vulnerability to oil spills along the Portuguese coastline; (2) the application of specific hazard-centred and spatially-centred vulnerability assessment methodologies, comprising multi-dimensional indicators (e.g., geographic, ecological, demographic, social and economic), produces more robust and realistic results, highlighted by a thorough and spatially detailed analysis; and (3) future research is required on vulnerability assessment in Portugal; along side, hazard potential assessment methodologies must also be developed in order to create a final risk profile, which can be an extremely useful tool in spatial planning and management.
DOI:10.1007/s11852-012-0215-2      [本文引用:2]
[18] 姚雄, 余坤勇, 刘健, . 南方水土流失严重区的生态脆弱性时空演变. 应用生态学报, 2016, 27(3): 735-745.
<p>生态环境脆弱性评价研究,对生态环境保护与修复具有重要意义.以福建省长汀县为研究区,选择坡度、土壤类型、多年平均降雨量、地形起伏度、归一化植被指数、人口密度、土地利用类型7个指标,通过多重共线性诊断分析,构建生态脆弱性评价指标体系,采用熵权法及综合指数法对1999、2006和2014年长汀县生态脆弱性进行定量评价,分析生态脆弱性时空分布及变化.结果表明: 1999&mdash;2014年,研究区生态脆弱性等级指数总体减小,局部增大.研究区1999、2006和2014年生态脆弱性指数平均值分别为0.4533&plusmn;0.1216、0.4160&plusmn;0.1110和0.3916&plusmn;0.1139,整体处于中等脆弱水平;生态脆弱性等级指数从1999年的2.92下降到2006年的2.38,再下降到2014年的2.13.生态脆弱性的空间格局呈内高外低的分布特征,高脆弱等级区主要分布在坡度&lt;15&deg;、海拔&lt;500 m的河田镇及汀州镇一带.研究期间,生态脆弱性等级指数降幅最大的是三洲乡,最小的是汀州镇.</p>
DOI:10.13287/j.1001-9332.201603.022      [本文引用:2]
[Yao Xiong, Yu Kunyong, Liu Jian, et al.Spatial and temporal changes of the ecological vulnerability in a serious soil erosion area, southern China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016, 27(3): 735-745.]
[19] 朱东国, 谢炳庚, 陈永林. 基于生态敏感性评价的山地旅游城市旅游用地策略: 以张家界市为例. 经济地理, 2015, 35(6): 184-189.
生态环境较脆弱和自然旅游资源较丰富是山地旅游城市的重要特点。在旅游开发中,山地旅游城市的生态敏感性对旅游用地的规模和方式产生影响,旅游用地策略应建立在生态敏感性评价的基础上。以典型山地旅游城市张家界市为例,基于山地生态特征和人为活动状况,选取高程、坡度、植被覆盖、水域和地质灾害易发性等5个因子作为生态敏感性的评价指标,运用遥感和GIS技术,采用因子加权叠加法,得到张家界市域综合生态敏感性空间分布图。结果表明,张家界市域生态敏感性总体较高,区域差异明显,高度敏感区、中度敏感区、低度敏感区和不敏感区面积比重分别为研究区总面积的20.93%、67.16%、11.57%和0.34%。在对生态敏感性分析的基础上,根据不同生态敏感区的实际情况提出了相应的旅游用地措施,为张家界市生态环境保护和建成国际风景旅游城市提供理论依据和实践路径。
DOI:10.15957/j.cnki.jjdl.2015.06.026      [本文引用:1]
[Zhu Dongguo, Xie Binggeng, Chen Yonglin.The strategy of tourism land in mountain tourism city based on evaluation of ecological sensitivity: A case study of Zhangjiajie city. Economic Geography, 2015, 35(6): 184-189.]
[20] 张德君, 高航, 杨俊, . 基于GIS的南四湖湿地生态脆弱性评价. 资源科学, 2014, 36(4): 874-882.
湿地是重要的生物栖息地、水源涵养源和生态保护屏障,也是人类重要的环境资源之一。南四湖作为山东省最大的淡水湖,由于人类的开发与干扰,面临着巨大的生态环境压力。自2003年建立自然保护区以后,南四湖湿地受到了一定的保护,但湿地的生态系统仍旧十分脆弱。本文通过解译高精度遥感影像,利用GIS技术,通过模型对南四湖湿地地区建立湿地生态系统脆弱性评价指标体系,最后运用EVI(Ecological Vulnerability Index)值进行分析、评价。评价的结果表明:①南四湖湿地大部分地区都受到人类干扰,自然湿地受到干扰最大,大部分转化为人工湿地,其中沼泽湿地面积减少占自然湿地面积减少的99.95%;②南四湖湿地系统中29.5%的地区处于四级重度脆弱地区,50.2%的地区属于三级即中度脆弱区,仅10.1%处于二级轻度脆弱区;③半自然半人工湿地地区抗干扰程度较强,水稻田、沼泽湿地抗干扰程度较弱。从量化角度看南四湖湿地生态环境状况不容乐观。
[本文引用:4]
[Zhang Dejun, Gao Hang, Yang Jun, et al.Assessment for the ecological vulnerability of Nansihu wetland based on GIS technology. Resources Science, 2014, 36(4): 874-882.]
[21] 马骏, 李昌晓, 魏虹, . 三峡库区生态脆弱性评价. 生态学报, 2015, 35(21): 7117-7129.
基于遥感和地理信息系统技术,采用"压力-状态-响应"评价模型,选取18个指标,利用空间主成分分析对2001-2010年三峡库区(重庆段)生态脆弱性进行综合定量评价,对生态脆弱性时空分布及动态变化进行分析。根据计算得到的生态脆弱性指数,将生态脆弱性划分为5个等级:微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱。通过统计不同脆弱性等级面积,求算得到生态脆弱性综合指数。结果表明:三峡库区(重庆段)2001-2010年生态脆弱性指数标准化平均值为4.23&#177;1.29,整体处于中度脆弱。生态脆弱性空间分布呈现西高东低的格局特征,高度脆弱地区主要分布在中西部,低度脆弱地区主要分布在东北部和东南部。近10年生态脆弱性综合指数最小值为2002年的2.37,最大值为2008年的2.99,三峡水库蓄水后生态脆弱性综合指数逐年递增,2008年到达峰值后有所降低。三峡库区生态脆弱性是人类活动与自然环境相互作用的结果,城市生活污染、水土流失、植被状况等为主要的驱动因子。研究时段内三峡库区(重庆段)生态脆弱性呈现两极化趋势,高度脆弱地区的脆弱性显著增加,低度脆弱地区脆弱性明显降低。
DOI:10.5846/stxb201309252364      [本文引用:1]
[Ma Jun, Li Changxiao, Wei Hong, et al.Dynamic evaluation of ecological vulnerability in the Three Gorges Reservoir region in Chongqing municipality, China. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(21): 7117-7129.]
[22] 孙道玮, 陈田, 姜野. 山岳型旅游风景区生态脆弱性评价方法研究. 东北师范大学学报: 自然科学版, 2005, 37(4): 131-135.
就山岳型旅游风景区生态脆弱性评价方法进行了研究,筛选建立了山岳型旅游风景区生态脆弱性评价指标体系,制定了脆弱性评价标准体系,构建了山岳型旅游风景区生态脆弱度计算公式,并根据脆弱度值将山岳型旅游区划分成五个不同的脆弱级别.利用建立的评价方法对长白山旅游风景区生态脆弱性进行了案例研究,得出长白山旅游风景区为高度脆弱级旅游区.
DOI:10.3321/j.issn:1000-1832.2005.04.030      [本文引用:3]
[Sun Daowei, Chen Tian, Jiang Ye.Study on the assessment method of eco-environment vulnerability of mountain scenic resort. Journal of Northeast Normal University: Natural Science Edition, 2005, 37(4): 131-135.]
[23] 南颖, 吉喆, 冯恒栋, . 基于遥感和地理信息系统的图们江地区生态安全评价. 生态学报, 2013, 33(15): 4790-4798.
利用遥感及统计数据,基于压力-状态-响应(P-S-R)模型选取22个评价指标构建生态安全评价体系对图们江地区进行基于空间的生态安全评价。结果表明:研究区生态安全水平呈现出明显的空间差异性,表现为区域内东西两端生态安全水平较高并向中部过渡。各生态安全等级的面积大小排序为:较安全>临界安全>安全>较不安全>不安全,所占比例分别为49.56%,33.89%,9.14%,6.48%,0.94%。另外统计了基于行政单元的平均生态安全指数和等级,发现各县市的生态安全水平和等级构成都有所不同,各县市生态安全水平状态排序为珲春>图们>安图>汪清>延吉>龙井>和龙。整体来看,研究区生态环境质量较好,生态系统服务功能及抗干扰能力较强,生态问题较少,生态灾害较少。
DOI:10.5846/stxb201205070663      [本文引用:1]
[Nan Ying, Ji Zhe, Feng Hengdong, et al.On eco-security evaluation in the Tumen River region based on RS & GIS. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(15): 4790-4798.]
[24] 麻素挺, 汤洁, 林年丰. 基于G1S与RS多源空间信息的吉林西部生态环境综合评价. 资源科学, 2004, 26(4): 140-145.
吉林西部地区位于农牧交错带,生态环境比较脆弱,准确认识和定量评价该区的生态环境质量,对社会经济的可持续发展和生态环境的恢复整治具有十分重要的意义。该文采用多源空间信息,结合RS和GIS技术构造以栅格数据为主的数字环境,建立了生态环境综合评价模型。通过模型的空间叠加分析得到综合评价结果,根据评价结果将生态环境质量分为四级,分级结果表明生态环境质量从东南向西北有逐渐变差的态势,这与自然条件、气候因素、资源开发利用状况的变化趋势有很好的相关性,此外,评价结果与实地考察和资料分析结果相吻合,说明该评价模型具有科学合理性与客观准确性。
DOI:10.3321/j.issn:1007-7588.2004.04.020      [本文引用:1]
[Ma Suting, Tang Jie, Lin Nianfeng.Synthetic assessment of eco-environment in the western Jinlin province based on multi-sources GIS and RS spatial information. Resources Science, 2004, 26(4): 140-145.]
[25] 郭宾, 周忠发, 苏维词, . 基于格网GIS的喀斯特山区草地生态脆弱性评价. 水土保持通报, 2014, 34(2): 204-207.
[本文引用:1]
[Guo Bin, Zhou Zhongfa, Su Weici, et al.Evaluation of ecological vulnerability of karst grassland based on grid GIS. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2014, 34(2): 204-207.]
[26] 蔡海生, 张学玲, 周丙娟. 生态环境脆弱性动态评价的理论与方法. 中国水土保持, 2009, (2): 18-22.
[本文引用:1]
[Cai Haisheng, Zhang Xueling, Zhou Bingjuan.The theory and method of dynamic evaluation of ecological environment vulnerability. Soil and Water Conservation in China, 2009, (2): 18-22.]
[27] 赵跃龙, 刘燕华. 中国脆弱生态环境分布及其与贫困的关系. 人文地理, 1996, 11(2): 245-251.
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[Zhao Yuelong, Liu Yanhua.The decision of the region of fragile environment in China and the study on the relationship between fragile environment and poverty. Human Geography, 1996, 11(2): 245-251.]
[28] 祁新华, 叶士琳, 程煜, . 生态脆弱区贫困与生态环境的博弈分析. 生态学报, 2013, 33(19): 6411-6417.
生态脆弱区既是生态环境破坏最典型、最强烈的区域,也是贫困问题最集中的区域。然而,实践中试图摆脱"贫困陷阱"的成功案例并不多见。其中一个重要原因是鲜有协同生态保护与扶贫的研究,尤其是忽视了不同利益主体的相互作用过程与机制。从博弈论的视角,探讨生态脆弱区不同利益主体的两组核心博弈,即政府与民众以及政府与企业的博弈。研究发现,扶贫与生态环境保护相互作用过程事实上就是协调不同利益主体的目标与利益的博弈过程,博弈结果一定程度上决定了扶贫的效果以及生态环境保护的效应。研究为深入理解贫困与生态环境相互作用的过程与机制提供一个理论分析框架,并为中国生态脆弱区可持续发展实践提供有益借鉴。
DOI:10.5846/stxb201304300876      [本文引用:1]
[Qi Xinhua, Ye Shilin, Cheng Yu, et al.The game analysis between poverty and environment in ecologically fragile zones. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(19): 6411-6417.]
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