简介:中国是一个洪水多发国家,洪水灾害平均每年给中国造成约千亿元的直接经济损失。成功的洪水风险管理离不开公众的参与,了解公众对环境风险的认知是设计有效风险沟通策略的关键,也是促进公众认识提升与行为转变的重要环节。本研究回顾了公众对洪水风险的相关认知,系统梳理了风险认知研究范式、洪水风险认知的测量及其影响因素。现有研究表明,公众居住地的地理特征与洪水风险认知存在显著的相关关系:居住地距离洪水风险源越近,洪水风险认知越高;居住地相对洪水风险源海拔越高,洪水风险认知越低。女性、年龄较高的人群更关注洪水风险,而教育程度、收入水平与洪水风险认知则没有显著相关关系。受灾经历是影响洪水风险认知的重要因素,有过受灾经历的公众会有较高的洪水风险认知和较强的应对灾害的行为。公众对洪水风险管理的信任程度也将影响公众的洪水风险认知。本研究对洪水风险认知的测量指标和测量方法做了梳理和评述,并提出今后洪水风险认知研究可能拓展的方向,如探索公众洪水风险认知对行为改变的作用,以及对洪水风险管理的影响。
简介:植被格局是指植被在生活空间中的位置和布局状况,是物种生物学特性和外界环境因子综合作用的结果。湿地植被在景观上总是沿着某个环境梯度呈较明显的带状分布特点,但是关于带状分布形成的机理目前还不是很清楚。大量事实表明,湿地植被格局不仅受制于湿地自身自然环境状况(包括非生物和生物因素),同时也取决于湿地植物种的生物学特性,并且受到人类干扰活动的影响。具体成因如下:非生物因素主要包括气候、地貌、水文和土壤等,这些因素通过对水、热、光和营养等因子的分配而在不同尺度上影响湿地植被的组成和分布,其中,水位和盐度梯度分别是淡水和盐沼湿地植被格局形成的主导因子。生物因素主要包括竞争和植食作用,高竞争力物种采用迅速繁殖和扩散的策略成为优势物种直接影响植被的分布,植食作用则可能通过改变植物间竞争关系而影响植物分布。物种生物学特性主要包括胁迫忍耐力及繁殖和定居能力等,如洪水忍耐力高的物种往往分布在最高水位的区域,繁殖和定居能力强的物种能使自身在复杂环境下取得竞争优势。人类活动可以通过改变湿地生态系统中的非生物因素和生物因素的相互关系来影响植被分布格局。针对当前研究的现状,今后的研究应在淡水湿地系统植被成因,生物因素如植物间相互作用以及植物自身关系的权衡对格局的影响,微生物作用对植被格局的影响,野外控制实验四个方面进一步加强。
简介:[1]BrownL,1995.WhoWillFeedChina:Wake-upCallforaSmallPlanet.TheWorldWatchEnvironmentalAlertSeries.NortonandCo.,NewYork,USA.[2]CaiYunlong,1990.Land.In:ZuoDakang(eds.),ADictionaryofModernGeography.Beijing:TheCommercialPress,ppl11.(inChinese)[3]CaoM,MaS,HanC,1995.Potentialproductivityandhumancarryingcapacityofanagro-ecosystem:ananalysisoffoodproductionpotentialofChina.AgriculturalSystems,47:387-414.[4]ChenLiding,WangJun,FuBojieetal.,2001.Land-usechangeinasmallcatchmentofnorthernLoessPlateau,China.Agriculture,Ecosystems&Environment,86(2):163-172.[5]DaiFC,LeeCF,ZhangXH,2003.GIS-basedgeo-environmentalevaluationforurbanland-useplanning:acasestudy.EngineeringGeology,61(4):257-271.[6]DingChengri,2003.LandpolicyreforminChina:assessmentandprospects.LandUsePolicy,20:109-120.[7]FuBojie,WangJun,ChenLidingetal.,2003a.TheeffectsoflanduseonsoilmoisturevariationintheDanangoucatchmentoftheLoessPlateau,China.Catena,54:197-213.[8]FuCongbin,2003b.Potentialimpactsofhuman-inducedlandcoverchangeonEastAsiamonsoon.GlobalandPlanetaryChange,37(3-4):219-229.[9]FischerG,SunLaixiang,2001.Modelbasedanalysisoffutureland-usedevelopmentinChina.Agriculture,Ecosystems&Environment,85(1-3):163-176.[10]GuoXiaomin,NiuDekuietal.,2000.TheexplorationofdevelopingfruitindustrymodewithsoilandwaterconservationinsouthJiangxiarea.ResearchofSoilandWaterConservation,7(3):187-218.(inChinese)[11]HeXiubin,LiZhanbin,HaoMingdeetal.,2003.Down-scaleanalysisforwaterscarcityinresponsetosoil-waterconservationonLoessPlateauofChina.Agriculture,EcosystemsandEnvironment,94:355-361.[12]HeiligGK,1999.CanChinafeeditself?Asystemforevaluationofpolicyoptions.ScienceforGlobalInsight,IIASA,Laxenburg(CD-ROMVers.1.1).[13]HuWei,1997.HouseholdlandtenurereforminChina:itsim
简介:Sandydesertificationislanddegradationcharacterizedbywinderosionmainlyresultedfromtheexcessivehumanactivitiesinarid,semiaridandpartofsub-humidregionsinnorthernChina.Theresearchonsandydesertificationhasexperiencedmorethan5decadesofarduouscourseofthestrugglealongwiththeestablishmentanddevelopmentofChina′sdesertscience.Researchesinthisfieldhavemadeagreatcontributiontothenationaleconomicconstruction,andenvironmentalprotection.Thispaperfocusesonpresentingthemajorprogressandachievementsinthesandydesertificationresearchduringthelast50years,includingthestagesofstudyonsandydesertification,backgroundenvironmentofsandydesertificationanditschanges,theconception,causes,process,monitoringandassessmentofsandydesertification,thevegetationsuccession,landscapeecology,plantphysiology,impactsonecosystem,high-effectiveuseofwaterandlandresourcesandsustainabledevelopmentinsandydesertifiedregions,sandydesertificationcontrolmodelsandtechniquesetc.
简介:通过识别三江平原湿地主要生态风险源(气候变化、沟渠建设、农业非点源污染、湿地旅游活动的开展)与风险受体(植物群落退化演替、生物多样性下降、固碳水平降低),发现风险源主要来自于湿地系统外部,而风险受体则依存于单一的湿地生态系统。为了解决尺度矛盾问题,提出尺度上推(将风险受体扩展到区域或流域上,以匹配风险源的空间尺度)与尺度下推(将风险源尺度缩小到局地甚至点上,通过实验设置,模拟风险源发生水平,以匹配风险受体的空间尺度)两种解决方案。在此基础上,探讨了三江平原湿地区域生态风险评价方案和流程的合理构建过程,包括风险源空间化方案(气候变化情景降尺度、沟渠密度制图、农业非点源输出模拟和湿地旅游活动强度的缓冲区表达等)、表征生态系统内在属性的生态资产指数和生态脆弱性指数构建、风险值表征问题。
简介:选取湘东丘陵4种典型母质发育的林地土壤,挖掘土壤剖面并分层采集土壤样品至母质层/母岩,研究深层土壤有机碳(SOC)和溶解性有机碳(DOC)的数量和分布规律,采用紫外-可见光谱技术分析深层土壤DOC的宏观化学结构特征。结果表明,土壤DOC含量(2.33~185.26mg·kg^-1)在板岩红壤和酸性紫色土剖面上某些深层土层出现升高现象。DOC/SOC除第四纪红土红壤在浅层表土最高(1.5%)外,其他3种土壤均在60~80cm深层土层达到最高峰值(1.0%~2.5%)。SOC数量是控制不同母质土壤DOC数量的重要因素。但光谱分析显示,随着土壤剖面的加深,DOC的宏观化学组成、结构趋于复杂,化学稳定性升高。尽管一些深层土层中DOC/SOC升高,但其DOC化学结构更为复杂,评价深层土壤SOC和DOC稳定性还应考虑其化学结构特性。
简介:2007年4-7月,采用野外直接观察和样方法在北京野鸭湖湿地自然保护区对金眶鸻(Choradriusdubius)的巢址进行了调查研究。金眶鸻于4月中上旬迁来野鸭湖,5月初开始产卵。野外共发现金眶鸻的巢45个,其中水库岸边28个,岛上17个。逐巢进行了常规测量,并对巢址及附近无巢区域的生境进行了调查。通过主成分分析和独立样本t检验,结果表明,影响金眶鸻巢址选择的主要因子依次是植被盖度、植物种类、植被密度、距水源的距离、植被高度最大值、干草比例等。这说明金眶鸻倾向于在植被物种丰富度较高、植被较高、密度和盖度较大、距水源较近的地方营巢。巢址选择除了与隐蔽、食物、水、种内竞争等有关外,还与巢的保温性能有关,而巢的隐蔽性与食物是其中的关键因素。
简介:目前,在全球范围内有很多湿地的景观出现破碎化现象,为了探讨未来湿地景观的演化规律,湿地景观模拟模型将成为预测未来湿地景观演化的重要手段之一。分析了湿地景观变化的驱动因子,将湿地景观模拟模型归纳为基于过程的湿地景观模型和基于格局的湿地景观模型。基于过程的湿地景观模型(如PBS、SWEDI、BTELSS和WLS模型等),侧重反映湿地景观变化的生态学过程,但所需基础数据不易监测,建立模型难度大,不易推广;湿地景观格局模型(如CA-Markov、ANN、CLUE-S和GM模型等),一般是基于土地利用变化的通用模型,将湿地作为一种景观类型,侧重考虑湿地景观格局的变化,未能充分考虑其生态过程。对湿地景观模拟模型的研究予以展望,认为需要(1)加强湿地景观驱动机制的定量化研究;(2)促进湿地景观格局-过程模型耦合;(3)注重湿地景观模拟模型的尺度推绎;(4)应该提高湿地景观模拟模型的普适性,使其能够预测全球变化背景下不同区域尺度的湿地景观演化规律。
简介:TheLoesspositiveandnegativeterrains(P-Nterrains),whicharewidelydistrib-utedontheLoessPlateau,arediscussedforthefirsttimebyintroducingitscharacteristic,demarcationaswellasextractionmethodfromhigh-resolutionDigitalElevationModels.Us-ing5m-resolutionDEMsasoriginaltestdata,P-Nterrainsof48geomorphologicalunitsindifferentpartsofShaanxiLoessPlateauareextractedaccurately.Thensixindicatorsforde-pictingthegeomorphologiclandscapeandspatialconfigurationcharacteristicofP-Nterrainsareproposed.ThespatialdistributionrulesoftheseindicatorsandtherelationshipbetweentheP-NterrainsandLoessreliefarediscussedforfurtherunderstandingofLoesslandforms.Finally,withtheintegrationofP-Nterrainsandtraditionalterrainindices,aseriesofun-supervisedclassificationmethodsareappliedtomakeaproperlandformclassificationinnorthernShaanxi.ResultsshowthatP-NterrainsareaneffectcluetorevealenergyandsubstancedistributionrulesontheLoessPlateau.AcontinuouschangeofP-NterrainsfromsouthtonorthinShaanxiLoessPlateaushowsanobviousspatialdifferenceofLoessland-formsandthepositiveterrainareaonlyaccountedfor60.5%inthisregion.TheP-Nterrainsparticipantlandformclassificationmethodincreasesvalidityoftheresult,especiallyintheLoesstableland,Loesstableland-ridgeandtheLoesslow-hillarea.ThisresearchissignificantonthestudyofLoesslandformswiththeDigitalTerrainsAnalysismethods.