川滇生态屏障区生态环境监测与评价研究

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1、国内图书分类号：P237密级：公开国际图书分类号：U528.8西南交通大学研究生学位论文川滇生态屏障区生态环境监测与评价研究年级二〇一五级姓名陈江玲申请学位级别工程硕士专业测绘工程指导老师徐京华教授二零一八年五月ClassifiedIndex:P237U.D.C:U528.8SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisMONITORINGANDEVALUATIONOFTHEECOLOGICALENVIRONMENTINCHUAN-DIANECOLOGICALB

2、ARRIERREGIONGrade:2015Candidate:ChenJianglingAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:SurveyingandMappingEngineeringSupervisor:Prof.XuJinghuaMay.20,2018西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文

3、的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密□，在年解密后适用本授权书；2．不保密使用本授权书。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导老师签名：日期：日期：西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1.运用像元二分模型对川滇生态屏障区进行植被覆盖度的估算，分析了2010年、2015年的植被覆盖情况及变化趋势；2.采用水土流失方程对川滇生态屏障区2010年、2015年的土壤侵蚀状况

4、及其变化情况进行了分析，并制作专题图以直观表达；3.利用生态环境状况指数对川滇生态屏障区2015年的生态环境状况做了综合分析评价。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：日期：西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要生态环境是由水、土、岩石、森林、大气等众

5、多要素构成，其中，水、土、植被与人类的生活息息相关，它是人类赖以生存和发展的前提条件，生态环境的变化时刻影响着人类的生活。面对经济飞速增长和保护生态环境的矛盾不断加剧，生态环境面临着前所未有的严峻挑战。以主体功能区划分的“两屏三带”国家生态安全屏障越来越备受关注，本文的研究对象为川滇生态屏障区（以下简称屏障区），屏障区有着过滤、缓冲、庇护及水土保持的作用，能为一定区域的人们遮风挡雨、防风固沙，为人类生存和发展提供一道生态安全屏障。为了维护屏障区的生态安全，监测与评估屏障区生态环境的植被覆盖度和水土流失成为

6、研究热点，对维持屏障区的良性循环及促进区域稳定发展皆具有重要的意义。本文基于ArcGIS及ENVI软件分别对2010年、2015年该屏障区的植被覆盖度、水土流失进行估算，分析了5年间的变化情况，并针对2015年屏障区的生态环境状况做出了综合评价。研究结果以地图形式表达，便于直观分析，可为相关部门制定相应决策提供参考信息。本文主要研究内容及成果如下：1.植被覆盖度估算：利用Landsat系列卫星影像数据，采用归一化植被指数及像元二分模型对植被覆盖度进行估算，该方法能较好的反应植被的生长状况。研究结果表明：屏

7、障区整体植被覆盖度较好，两期相比略有下降趋势；据统计2010年以高植被覆2盖度为主，占地面积达167827km，高覆盖率达86%；而2015年高植被覆盖度有所下2降，下降面积达45723km，屏障区以中、高覆盖度为主，其覆盖率分别达31%、62%；区域的低覆盖、劣覆盖、水体均不足5%，由于人们对植被的开发利用大于生态环境自身的修复能力导致区域的植被覆盖呈现下降趋势。2.水土流失监测：本文基于地表覆盖数据及相关专题资料作为基础数据，运用CSLE土壤流失模型，在主要考虑水蚀作用条件下，对水土流失情况进行定量分

8、析。首先提取模型需要的土壤可蚀性因子、降雨量因子、地形因子及水土保持措施因子，其次经过计算得到土壤侵蚀模数及侵蚀面积，最终依据土壤侵蚀分类分级标准进行分级得到土壤侵蚀强度。研究结果表明：屏障区的水土流失主要处于轻度和微度状态，2010年其平均土壤侵蚀模数达645.72t/(km²·a)，面积达34305.07km²，年土壤侵蚀总量达1.26亿吨，区内微度和轻度的强度等级分别占据总面积的82.37%、13.72%；2015年平均