“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用
近年来，国内外学者在生态系统的敏感性、适应能力和潜在影响等方面开展了大量的生态脆弱性研究，他们普遍将生态脆弱性概念与农牧交错带、喀斯特地区、黄土高原区、流域、城市等相结合，评价不同类型研究区的生态脆弱特征，其研究内容主要包括脆弱性的时空演变、动态监测、影响机理和驱动因子等方面的分析。国内外学者从生态脆弱性的要素、系统结构和功能、形成机制等方面提出生态脆弱性研究框架和概念模型。其中SRP模型主要以生态系统稳定性的内涵为依据构建而成，体现自然环境影响和人为活动干扰，与生态系统敏感性和适应性对生态脆弱性的综合影响，其结构系统地涵盖了生态脆弱性的构成指标，已在生态脆弱性评价中得到广泛应用。从不同角度对不同生态脆弱性特征地区的研究，采用的测度模型有所不同，研究所适用的指标体系也不尽相同，目前指标大多来自自然要素和人为要素两个层次。 掌握生态脆弱性变化原因及其内部机理，是脆弱性驱动机制分析的重要任务，可为生态环境的保护和治理提供有针对性的指导和建议。目前国内外学者对生态脆弱性进行了广泛而深入的研究，通过系统梳理相关文献发现，研究多侧重于生态脆弱性的时空格局评价、脆弱性与经济、人口等要素的耦合协调分析、与土地利用的相关性分析等方面，而对其驱动机制的分析和探讨还较为薄弱，主要就驱动因素类别和驱动机制分析方法两个方面展开。随着3S技术和多种学科的交流与发展，相比以往传统生态环境监测分析中，受到数据可视化、数据获取、数据空间分析、时效性、监测范围的限制，3S技术中遥感技术具备观测面积大、时效性强、位置定位精确的优势；地理信息系统技术具备强大的空间统计分析的优势，如对生态环境研究中离散型数据进行区域空间可视化表达，准确进行生态环境评价的空间运算和分析。3S技术在生态环境脆弱性评价发展中，不仅弥补了传统调查方法的不足，还能准确、有效的进行生态环境相关信息提取，和提高生态环境变化监测效率。此外，借助3S技术还能为生态脆弱区及其他非生态脆弱区提供生态保护修复重建决策提供科学支撑利用3S技术进行生态环境脆弱性评价，可使评价指标数据实现空间可视化，使评价结果空间准确化，以及科学识别分析其因子机制和变异规律，有目标性地为地区进行生态保护建设和修复提供科学支撑。
本课程集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析，R语言统计分析的优势，以分析生态环境脆弱性的时空演变为主线。通过本课程的学习，您将掌握：第一，收集各类指标数据，构建的“生态压力度-生态敏感性-生态恢复力”评价体系；第二，通过掌握多源空间数据处理方法，提取景观格局指数、核密度估计、植被反演、水土流失计算、空间插值等技术方法构建评价指标空间数据库；第三，确定权重，计算攀枝花市脆弱度值，进行脆弱等级分级和面积统计，既而完成研究区生态环境脆弱性空间分异特征分析；第四，结合CA-Markov模型、动态度，趋势指数，生态脆弱性综合指数分析攀枝花整体脆弱度变化趋势和变化速度，完成攀枝花市生态环境脆弱时间格局演变规律分析；第五，运用地理探测器找到影响该地区的人文驱动因素，通过生态脆弱水平分级分区为生态文明建设道路提供科学理论支撑。
基于“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用