沙化土地整治背景下的沙漠化监测预警

• 作者: 于学谦 刘忠 王佳莹 韩已文
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土地利用 整治 遥感 沙漠化监测预警 决策树分类 PSR模型
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 土地整理工程
• 页码范围: 271-277,封4
• 页数: 8页
• 分类号: S127|S288|F301.24
• 字数: 6593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.036

摘要

为保障中国粮食及生态安全,对沙化土地整治开发过程进行沙漠化监测预警尤为必要.该文以科尔沁左翼后旗为例,基于Landsat 8 OLI影像,利用决策树分类实现沙漠化监测,并将监测结果引入"压力-状态-响应"模型,综合沙漠化影响因素和人为响应措施,实现沙漠化预警,最后与各类土地整治项目标准进行比对分析,对研究区土地整治项目实施的效果进行评价.1)研究区沙漠化形势较为严峻,沙漠化面积占研究区总面积的88%,其中以轻度和重度沙漠化为主,两者占研究区总面积的61%,另外极重度沙漠化占6%,主要位于科左后旗西部;2)沙漠化预警警度分为重警、中警、轻警和无警,其中沙漠化中警面积最大,沙漠化重警与极重度沙漠化空间分布大致相同,但前者更趋向于研究区西北方向的牧区,沙漠化无警和轻警则主要位于科左后旗东部的农区;3)在土地整治项目中,高标准基本农田建设项目和农用地整治项目以沙漠化无警面积最大.宜农后备土地开发项目、土地复垦项目以沙漠化轻警和中警为主,而沙漠化重警则主要零星分布于农用地整治项目、宜农后备土地开发项目和饲草料基地建设项目中.总体来看,研究区在土地整治背景下,进一步沙漠化的风险不高,但局部沙漠化重警区须加以关注.研究结果可为研究区后续土地整治规划调整提供决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘忠	中国农业大学资源与环境学院	20	395	11.0	19.0
2	韩已文	中国农业大学资源与环境学院	5	27	2.0	5.0
3	于学谦	中国农业大学资源与环境学院	2	10	2.0	2.0
4	王佳莹	中国农业大学资源与环境学院	5	27	2.0	5.0