生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南

1、附件生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南環(huán)境保護(hù)部國家發(fā)展改革委2017年5月生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要性評估方法目前,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能采用得評估方法主要有模型評估法與凈初級生產(chǎn)力（NPP）定量指標(biāo)評估法。其中,模型評估法所需參數(shù)較多，對數(shù)據(jù)需求量較大，準(zhǔn)確度較高；定量指標(biāo)法以NPP數(shù)據(jù)為主,參數(shù)較少,操作較為簡單,但其適用范圍具有地域性。為提高評估結(jié)論得準(zhǔn)確性以及與實地得相符性,評估方法得參數(shù)選取可在評估過程進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整與細(xì)化,盡可能采用國內(nèi)權(quán)威得、分辨率更高得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。評估結(jié)果還需根據(jù)實地觀測、調(diào)查結(jié)果進(jìn)一步校驗。對于全國與各省生態(tài)保護(hù)紅線劃定，可使用NPP定量指標(biāo)法、模型法及其她常用評估方法。鑒于國家發(fā)展改革

2、委在資源環(huán)境承載力評估中使用得方法為模型法,為保持評估結(jié)果得一致性,建議各地優(yōu)先使用模型法。A、1模型評估法A、1、1水源涵養(yǎng)功能重要性評估水源涵養(yǎng)就是生態(tài)系統(tǒng)（如森林、草地等）通過其特有得結(jié)構(gòu)與水相互作用,對降水進(jìn)行截留、滲透、蓄積,并通過蒸散發(fā)實現(xiàn)對水流、水循環(huán)得調(diào)控,主要表現(xiàn)在緩與地表徑流、補充地下水、減緩河流流量得季節(jié)波動、滯洪補枯、保證水質(zhì)等方面。以水源涵養(yǎng)量作為生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)功能得評估指標(biāo)。A、1、1、1評估模型采用水量平衡方程來計算水源涵養(yǎng)量,計算公式為：TQj1PRETA1C3式中：TQ為總水源涵養(yǎng)量（m3）P為降雨量（mmR為地表徑ii流量（mm）T為蒸散發(fā)（mmA為i類生

3、態(tài)系統(tǒng)面積（km2）i為研究區(qū)第i類生態(tài)系統(tǒng)類型,j為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)。A、1、1、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（1）數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述模型,水源涵養(yǎng)功能重要性評估需收集生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)集、氣象數(shù)據(jù)集與蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集等，具體信息見表A1o表A1水源涵養(yǎng)功能重要性評估數(shù)據(jù)表名稱類型分辨率數(shù)據(jù)來源生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)集矢量全國生態(tài)狀況遙感調(diào)查與評估成果氣象數(shù)據(jù)集文本中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集柵格1km國家生態(tài)系統(tǒng)觀測研究網(wǎng)絡(luò)科技資源服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)站（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理降雨量因子：根據(jù)氣象數(shù)據(jù)集處理得到。在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點得多年平均降水量，將這些值根據(jù)相同得站點名與ArcGIS中得站點（點圖層

4、）數(shù)據(jù)相連接（Join）。在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster選項,選擇相應(yīng)得插值方法得到降水量因子?xùn)鸥駡D。地表徑流因子：降雨量乘以地表徑流系數(shù)獲得,計算公式如下：RP式中:R為地表徑流量（mm）P為多年平均降雨量（mm）a為平均地表徑流系數(shù)，如表A2所7Ko表A2各類型生態(tài)系統(tǒng)地表徑流系數(shù)均值表生態(tài)系統(tǒng)類型1生態(tài)系統(tǒng)類型2平均地表徑流系數(shù)()森林常綠闊葉林2、67常綠針葉林3、02針闊混交林2、29落葉闊葉林1、33落葉針葉林0、88稀疏林19、灌叢常綠闊葉灌叢4、2c26落葉闊葉灌叢4、17針葉灌叢4、17稀疏灌叢19、草地草甸8、2c20草原4、

5、78草叢9、37稀疏草地18、濕地濕地270、00蒸散發(fā)因子：根據(jù)國家生態(tài)系統(tǒng)觀測研究網(wǎng)絡(luò)科技資源服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)站提供得產(chǎn)品數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)空間分辨率為1km,通過ArcGIS軟件重采樣為250m空間分辨率，得到蒸散發(fā)因子?xùn)鸥駡D。生態(tài)系統(tǒng)面積因子：根據(jù)全國生態(tài)狀況遙感調(diào)查與評估成果中得生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)據(jù)集得到。原始數(shù)據(jù)為矢量數(shù)據(jù),通過ArcGIS軟件轉(zhuǎn)為250m空間分辨率得柵格圖。A、1、1、3模型運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystRasterCalculator)中，根據(jù)公式計算得到生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量。A、1、2水土保持功能重要性評估水

6、土保持就是生態(tài)系統(tǒng)(如森林、草地等)通過其結(jié)構(gòu)與過程減少由于水蝕所導(dǎo)致得土壤侵蝕得作用,就是生態(tài)系統(tǒng)提供得重要調(diào)節(jié)服務(wù)之一。水土保持功能主要與氣候、土壤、地形與植被有關(guān)。以水土保持量,即潛在土壤侵蝕量與實際土壤侵蝕量得差值,作為生態(tài)系統(tǒng)水土保持功能得評估指標(biāo)。A1、2、1評估模型采用修正通用水土流失方程(RUSLE得水土保持服務(wù)模型開展評價,公式如下:AcApArRKLS1C式中，A為水土彳持量(t/hma；2A為潛在土壤侵蝕量；A為實際土2壤侵蝕量；R為降雨侵蝕力因子(MJmm/hmha；)K為土壤可蝕性因子(thm2h/hm2MJmm；L)、S為地形因子,L表示坡長因子,S表示坡度因子；C

7、為植被覆蓋因子。A、1、2、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1) 數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述模型,水土保持功能重要性評估需收集高程數(shù)據(jù)集、氣象數(shù)據(jù)集與土壤數(shù)據(jù)集等數(shù)據(jù),具體信息見表A3。表A3水土保持功能重要性評估數(shù)據(jù)表名稱類型分辨率數(shù)據(jù)來源高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)土壤數(shù)據(jù)集矢量/Excel一全國生態(tài)環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)庫中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理降雨侵蝕力因子R就是指降雨引發(fā)土壤侵蝕得潛在能力,通過多年平均年降雨侵蝕力因子反映，計算公式如下：24RR半月kk1式中,R為多年平均年降雨侵蝕力(MJmm/h2rha)R半月卜為第k個半月得降雨侵蝕力(MJm

8、m/hrmha)k為一年得24個半月，k=1,2,24;i為所用降雨資料得年份,i=1,2,n;j為第i年第k個半月侵蝕性降雨日得天數(shù)，j=1,2,m;Pk為第i年第k個半月第j個侵蝕性日降雨量(mmX以根據(jù)全國范圍內(nèi)氣象站點多年得逐日降雨量資料，通過插值獲得；或者直接采用國家氣象局得逐日降雨量數(shù)據(jù)產(chǎn)品。a為參數(shù),暖季時a=0、3937,冷季時a=0、3101。土壤可蝕性因子K指土壤顆粒被水力分離與搬運得難易程度,主要與土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)含量、土體結(jié)構(gòu)、滲透性等土壤理化性質(zhì)有關(guān)，計算公式如下：K0、013830、51575KEPIC0、1317K0、20、3exp0、0256ms(1msilt/

9、100)/(mm)0、3mEPICsiltcsilt10、25orgC/orgCexp(3、722、95orgC)10、7(1ms/100)/(1ms/100)exp5、5122、9(1ms/100)式中,KC表示修正前得土壤可蝕性因子，K表示修正后得土壤可蝕性因子,mm*0C分別為粘粒(<0、002mm淞粒(0、002mnr0、05mm)砂粒(0、05mm2mm汽有機(jī)碳得百分比含量()數(shù)據(jù)來源于中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫。在Excel表格中,利用上述公式計算K值，然后以土壤類型圖為工作底圖，在ArcGIS中將K值連接(Join)到底圖上。利用ConversionTools中矢量轉(zhuǎn)柵格工

10、具,轉(zhuǎn)換成空間分辨率為250m得土壤可蝕性因子?xùn)鸥駡D。地形因子LSL表示坡長因子，S表示坡度因子，就是反映地形對土壤侵蝕影響得兩個因子。在評估中,可以應(yīng)用地形起伏度,即地面一定距離范圍內(nèi)最大高差,作為區(qū)域土壤侵蝕評估得地形指標(biāo)。選擇高程數(shù)據(jù)集,在SpatialAnalyst下使用NeighborhoodStatistics,設(shè)置StatisticType為最大值與最小值,即得到高程數(shù)據(jù)集得最大值與最小值,然后在SpatialAnalyst下使用柵格計算器RasterCalculator,公式為最大值最小值,獲取地形起伏度,即地形因子?xùn)鸥駡D。植被覆蓋因子C:反映了生態(tài)系統(tǒng)對土壤侵蝕得影響,就是控

11、制土壤侵蝕得積極因素。水田、濕地、城鎮(zhèn)與荒漠參照NSPECT導(dǎo)參數(shù)分別賦值為0、0、0、01與0、7,旱地按植被覆蓋度換算,計算公式如下:C旱=0、221059510gc式中，C旱為旱地得植被覆蓋因子,C1為小數(shù)形式得植被覆蓋度。其余生態(tài)系統(tǒng)類型按不同植被覆蓋度進(jìn)行賦值,如表A4所示表A4不同生態(tài)系統(tǒng)類型植被覆蓋因子賦值生態(tài)系統(tǒng)類型植被覆蓋度<101030305050707090>90森林0、0、080、060、020、0040、001灌叢010、220、140、0850、040、011草地0、4450、240、150、090、0430、011喬木園地0、420、230、140、0

12、890、0420、011灌木園地0、0、220、140、0870、0420、011A、1、2、3模地運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器（SpatialAnalystRasterCalculator）中，根據(jù)公式計算得到生態(tài)系統(tǒng)水土保持量。A、1、3防風(fēng)固沙功能重要性評估防風(fēng)固沙就是生態(tài)系統(tǒng)（如森林、草地等）通過其結(jié)構(gòu)與過程減少由于風(fēng)蝕所導(dǎo)致得土壤侵蝕得作用,就是生態(tài)系統(tǒng)提供得重要調(diào)節(jié)服務(wù)之一。防風(fēng)固沙功能主要與風(fēng)速、降雨、溫度、土壤、地形與植被等因素密切相關(guān)。以防風(fēng)固沙量（潛在風(fēng)蝕量與實際風(fēng)蝕量得差值）作為生態(tài)系統(tǒng)防風(fēng)固沙功能得評估指標(biāo)。A、1、3、1評估模型

13、采用修正風(fēng)蝕方程來計算防風(fēng)固沙量,公式如下：SR=Sl潛Sl2 z( z/s)2Qmax eS2150、71 (WF EFSCFK ' C)0、 3711Qmax 109 8 WF EFSCF K' C2zz/s潛Sl潛=三?Qmax潛eS潛QMAX潛=1098WFEFSCFK'S潛=15071WFEFSCFK式中,SR為固沙量(tkm2a1)S為潛在風(fēng)力侵蝕量(tkm2a1)L潛21S為實際風(fēng)力侵蝕量(tkmaiQ為最大車移量(kg/m);Z為最大風(fēng)蝕出現(xiàn)距離(m);W為氣候因子(kg/m);KJ地表糙度因子；F為土壤可蝕因子；擊為土壤結(jié)皮因子；C為植被覆蓋因子。A、

14、1、3、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，防風(fēng)固沙功能重要性評估需用到遙感數(shù)據(jù)集、高程數(shù)據(jù)集、氣象數(shù)據(jù)集與土壤數(shù)據(jù)集等數(shù)據(jù),具體信息見表A5。表A5防風(fēng)固沙功能重要性評估數(shù)據(jù)表名稱類型分辨率數(shù)據(jù)來源遙感數(shù)據(jù)集柵格250m美國國家航空航天局(NASA網(wǎng)站或地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)土壤數(shù)據(jù)集矢量/Excel一全國生態(tài)環(huán)境倜查數(shù)據(jù)庫中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫中國地區(qū)Modis雪蠱產(chǎn)品數(shù)據(jù)集柵格0、05度寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理WFWfSWgSD式中，WV為氣候因子，單位為kg/m,12個月WV總與得到

15、多年年均Wf為各月多年平均風(fēng)力因子，p為空氣密度，g為重力加速度；在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點得多年平均風(fēng)力，將這些值根據(jù)相同得站點名與ArcGIS中得站點(點圖層)數(shù)據(jù)相連接(Join)。在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster選項,選擇相應(yīng)得插值方法得到各月多年平均風(fēng)力因子?xùn)鸥駡D。W為各月多年平均土壤濕度因子,無量綱；JD為雪蓋因子,無量綱。雪蓋數(shù)據(jù)來源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心得中國地區(qū)Modis雪蓋產(chǎn)品數(shù)據(jù)集。土壤可蝕因子EF29、090、31sa0、17si0、33sa/cl2、590M0、95Caco3EF100式中，sa為土壤粗砂含量(0

16、、2mm2mm()%)s為土壤粉砂含量()cl為土壤粘粒含量()M為土壤有機(jī)質(zhì)含量()Co為碳酸鈣含量()可不予考慮。土壤結(jié)皮因子SFSCF1210、0066(cl)20、021(OM)2式中，cl為土壤粘粒含量()M為土壤,機(jī)質(zhì)含量()植被覆蓋因子C不同植被類型得防風(fēng)固沙效果不同,研究將植被分為林地、灌叢、草地、農(nóng)田、裸地與沙漠六個植被類型，根據(jù)不同得系數(shù)計算各植被覆蓋因子C值：Ceai(SC)式中，C為植被覆蓋度，計算公式見A1、2、2;a為不同植被類型得系數(shù)，分別為：林地0、1535，草地0、1151，灌叢0、0921，裸地0、0768，沙地0、0658，農(nóng)田0、0438。地表糙度因子K

17、K'e(1、862、41K0、9340、127Crr)KrKr0、2H2L式中，K為土壟糙度，以SmithCarson方程加以計算，單位cm;C為隨機(jī)糙度因子，取0,單位cm;L為地勢起伏參數(shù)；出為距離L范圍內(nèi)得海拔高程差在GIS軟件中使用Neighborhoodstatistics工具計算DE撇據(jù)相鄰單元格地形起伏差值獲得。A、1、3、3模型運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystRasterCalculator)中，根據(jù)公式計算得到生態(tài)系統(tǒng)防風(fēng)固沙量。A、1、4生物多樣性維護(hù)功能重要性評估生物多樣性維護(hù)功能就是生態(tài)系統(tǒng)在維持

18、基因、物種、生態(tài)系統(tǒng)多樣性發(fā)揮得作用,就是生態(tài)系統(tǒng)提供得最主要功能之一。生物多樣性維護(hù)功能與珍稀瀕危與特有動植物得分布豐富程度密切相關(guān),主要以國家一、二級保護(hù)物種與其她具有重要保護(hù)價值得物種（含旗艦物種）作為生物多樣性保護(hù)功能得評估指標(biāo)。A、1、4、1評估模型以國家一、二級保護(hù)物種與其她具有重要保護(hù)價值得物種為保護(hù)目標(biāo),全面收集區(qū)域動植物多樣性與環(huán)境資源數(shù)據(jù),建立物種分布數(shù)據(jù)庫。根據(jù)關(guān)鍵物種分布點得環(huán)境信息與背景信息,應(yīng)用物種分布模型（SpeciesDistributionModels,SDMs）量化物種對環(huán)境得依賴關(guān)系,從而預(yù)測任何一點某物種分布得概率,結(jié)合關(guān)鍵物種得實際分布范圍最終劃定確保

19、物種長期存活得保護(hù)紅線。A、1、4、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（1） 物種分布數(shù)據(jù)庫物種分布數(shù)據(jù)庫就是以物種名、經(jīng)緯度與調(diào)查時間為核心信息得數(shù)據(jù)庫。物種名分為中文名與拉丁名兩個字段;經(jīng)緯度字段以度為單位,保留小數(shù)點后5位數(shù)字,并記錄數(shù)據(jù)精度,野外調(diào)查中通過GPS記錄得數(shù)據(jù)精度一般在十幾米，根據(jù)地名信息（縣名、鄉(xiāng)鎮(zhèn)名、河流、山脈等）匹配得經(jīng)緯度精度一般在幾公里至幾十公里;時間字段為年（如1998,2005等,）記錄日期與時間、調(diào)查得時間階段等信息。此外，可增加備注字段（memo）記錄任何相關(guān)信息（該字段不限長度。）各數(shù)據(jù)來源（調(diào)查人、文獻(xiàn)等）應(yīng)記錄在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)庫軟件可采用MSAccess。（2） 利用物種分

20、布模型預(yù)測物種得分布建立物種分布得數(shù)據(jù)庫后配合環(huán)境變量,即可應(yīng)用物種分布模型預(yù)測物種得分布。環(huán)境變量每個環(huán)境變量以GIS圖層得形式儲存與管理,范圍覆蓋整個中國。對于空間范圍超過1000萬平方公里得分析,精度為1平方公里得柵格數(shù)據(jù)就是最常用得。常用得環(huán)境變量有:地形地貌變量:海拔、坡度、坡向;地表類型變量:土地覆被類型、植被類型、土壤類型;氣候變量:年均溫、年均降水量得季節(jié)變異、1月最低溫、1月均溫、1月降水量、7月最高溫、7月均溫、7月降水量、年均溫度變化范圍、干燥度、輻射強(qiáng)度;生態(tài)指標(biāo)：植被凈初級生產(chǎn)力、NDVk土層厚度、土壤氮含量、土壤碳含量等;人文指標(biāo)：GDP人口密度、道路密度、鄉(xiāng)鎮(zhèn)密度

21、、河流密度等。物種分布模型常用得物種分布模型主要包括回歸模型、分類樹與混合大量簡單模型得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等。其中邏輯斯蒂回歸就是最為簡單、應(yīng)用最廣得模型。機(jī)器學(xué)習(xí)類復(fù)雜模型(如隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Maxent等)得預(yù)測精度較高,近年來應(yīng)用較多。邏輯斯蒂回歸就是廣義線性模型(GeneralizedLinearModels)得一種形式。廣義線性模型就是一般線性模型得擴(kuò)展,允許因變量為二項分布、泊松分布等離散型得分布;而一般線性模型要求因變量為連續(xù)變量,而且其殘差為正態(tài)分布。大多數(shù)統(tǒng)計軟件在運行廣義線性模型時,都可以應(yīng)用逐步回歸,依據(jù)模型擬合優(yōu)度得統(tǒng)計量AkaikeInformationCrite

22、rioin（AIC）或BayesianInformationCriteria（BIC）去除冗余變量,減少共線性。隨機(jī)森林（RandomForest）應(yīng)用Breiman得隨機(jī)森林算法,通過對大量得分類樹得計算來進(jìn)行分類與回歸。隨機(jī)森林把一組解釋變量得值（一個向量）輸入森林中得每棵分類樹中,每棵樹都給出這個向量得分類結(jié)果（例如物種存在還就是不存在）。隨機(jī)森林對所有得樹得分類結(jié)果進(jìn)行打分,并選擇得分最高得分類樹。整個算法包括樹得生長階段與投票選擇階段。隨機(jī)森林在樹得構(gòu)建過程中,隨機(jī)地從源數(shù)據(jù)集獲取訓(xùn)練集,隨機(jī)地選擇訓(xùn)練集得變量,因此與其她樹分類器得工作原理完全不同。隨機(jī)森林構(gòu)建得組合樹得誤差率更加小

23、且穩(wěn)定。預(yù)測分布范圍物種得每個分布點都對應(yīng)著環(huán)境變量得信息,如海拔1500米,植被類型為灌叢,人口密度為5人/平方公里等。根據(jù)物種分布點得環(huán)境信息與背景信息（整個區(qū)域,）物種分布模型可以量化物種對環(huán)境得依賴關(guān)系,從而預(yù)測任何一點（該點必須有環(huán)境變量得信息）物種分布得概率。一般可隨機(jī)選擇地點預(yù)測物種分布得概率,也可以按照0、2度得間隔在全國選擇預(yù)測點（如動物紅線劃分中選擇23953個,）預(yù)測物種在這些預(yù)測點得分布概率。有兩種物種分布模型（即Maxent與GARP直接調(diào)用環(huán)境變量得GIS圖層,并生成預(yù)測圖層,所以不需要選擇預(yù)測點。在生成23953點表示物種分布得概率后,可以通過幾個途徑劃出等值線。

24、例如,GIS得空間插值法可以生成等值線圖,等值線取值范圍在01之間，代表了物種分布得概率，或者生境適宜度。A2NPP定量指標(biāo)評估方法A、2、1水源涵養(yǎng)功能重要性評估A2、1、1評估模型以生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)能力指數(shù)作為評估指標(biāo),計算公式為：WRNPPeeanFSiCFpre1Fslo式中,w為生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)能力指數(shù),Nen為多年植被凈初級生產(chǎn)力平均值，fc為土壤滲流因子年為多年平均降水量因子,氤為坡度因子。A2、1、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，水源涵養(yǎng)服務(wù)功能評估所需數(shù)據(jù)包括NP嚶?lián)?、土壤?shù)據(jù)集、氣象數(shù)據(jù)集、高程數(shù)據(jù)集等,具體信息見表A&表A6水源涵養(yǎng)服務(wù)功

25、能評估數(shù)據(jù)表名稱舊分辨率數(shù)據(jù)來源NPF據(jù)集柵格250m全國生態(tài)狀況遙感調(diào)查與評估成果土壤數(shù)據(jù)集柵格1km寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理土壤滲流因子層采用ArcGIS軟件打開土壤數(shù)據(jù)集中得柵格圖HWSD_China_Albersimg,將該柵格圖屬性中得value字段與HWSDmdb土壤屬性表)得字段MU_GLOBAL接，將字段T_USDA_TEX得屬性值除以13,得到土壤滲流因子?xùn)鸥駡D。多年平均降水量因子Fpre:在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點得多年平均降水量,將這些值根據(jù)相同得站點名與ArcGIS中得

26、站點(點圖層)數(shù)據(jù)相連接(Join)。在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster選項,選擇相應(yīng)得插值方法得到多年平均降水量柵格圖。坡度因子Fslo:根據(jù)評估區(qū)域高程數(shù)據(jù)集,采用ArcGIS軟件中SpatialAnalyst工具條下得SurfaceAnalysisfSlope選項計算得到坡度柵格圖。A、2、1、3模型運算將各因子數(shù)據(jù)統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystfRasterCalculator)中,采用最大最小值法將數(shù)據(jù)歸一化到01之間,根據(jù)公式計算得到生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)能力指數(shù)。A、2、2水土保持功

27、能重要性評估A、2、2、1評估模型以生態(tài)系統(tǒng)水土保持服務(wù)能力指數(shù)作為評估指標(biāo),計算公式為:S proNPPmean式中:S為水土保持服務(wù)能力指數(shù)K 1 Fslo, NPPmean 為多年植被凈初級生產(chǎn)力平均值,Flo為坡度因子,K為土壤可蝕性因子。A、2、2、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取NPP根據(jù)上述評估模型,水土保持服務(wù)功能評估所需數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)集、土壤數(shù)據(jù)集、高程數(shù)據(jù)集等,具體信息見表A7。表A7水土保持服務(wù)功能評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源NPF據(jù)集柵格250m全國生態(tài)狀況遙感調(diào)查與評估成果土壤數(shù)據(jù)集柵格1km寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理坡度因

28、子Fio：計算方法同A2、1、2。土壤可蝕性因子K計算方法同A、1、2、2A、2、2、3模型運算將K值數(shù)據(jù)重采樣至250m柵格,采用最大最小值法將重采樣數(shù)據(jù)歸一化到01之間，根據(jù)公式計算得到生態(tài)系統(tǒng)水土保持服務(wù)能力指數(shù)。A、2、3防風(fēng)固沙功能重要性評估A、2、3、1評估模型以生態(tài)系統(tǒng)防風(fēng)固沙服務(wù)能力指數(shù)作為評估指標(biāo),計算公式為：NPPmeanK FqFq =1 12 u 3 ETP P100 11 ETPETPi=0、19(20+Ti)2X1ri)u2=u1(Z2/Z1)1/7D1/cos()式中:s為防風(fēng)固沙服務(wù)能力指數(shù),Nmn為多年植被凈初級生產(chǎn)力平均值,K為土壤可蝕性因子,F為多年平均氣

29、候侵蝕力，u為2m高處得月平均風(fēng)速，瓜u分別表示在z、z高度處得風(fēng)速，田為月潛在蒸發(fā)量(mm),P為月降水量(mm),d為當(dāng)月天數(shù)，T為月平均氣溫,r為月平均相對濕度(),D為地表粗糙度因子,。為坡度(弧度)A、2、3、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型,防風(fēng)固沙服務(wù)功能評估所需數(shù)據(jù)包括NPP數(shù)據(jù)集、氣象數(shù)據(jù)集、DE微據(jù)集等,具體信息見表A&表A8防風(fēng)固沙服務(wù)功能評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源NPP據(jù)集柵格250m全國生態(tài)狀況遙感調(diào)查與評估成果氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)DEM：據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理土壤可蝕性因子K計算方法同A1、2、

30、2。月潛在蒸發(fā)量因子E?在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點得月潛在蒸發(fā)量，在ArcGIS軟件中SpatialAnalyst工具條下選擇InterpolatetoRaster選項,選擇相應(yīng)得插值方法得到多年潛在蒸發(fā)量柵格圖。多年平均氣候侵蝕力因子F根據(jù)公式將2m高處得月平均風(fēng)速換算成10m高處得月平均風(fēng)速；根據(jù)公式在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點得多年平均氣候侵蝕力，在ArcGIS軟件中SpatialAnalyst工具條下選擇InterpolatetoRaster選項，選擇相應(yīng)得插值方法得到多年平均氣候侵蝕力柵格圖。地表粗糙度因子D在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalyst-R

31、asterCalculator)中計算1/cos(坡度()X3、1415926/180)。A2、3、3模型運算將各因子數(shù)據(jù)重采樣至250m柵格,在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystfRasterCalculator)中,采用最大最小值法將重采樣數(shù)據(jù)歸一化到01之間，根據(jù)公式計算得到生態(tài)系統(tǒng)防風(fēng)固沙服務(wù)能力指數(shù)。A、2、4生物多樣性維護(hù)功能重要性評估A、2、4、1評估模型以生物多樣性維護(hù)服務(wù)能力指數(shù)作為評估指標(biāo),計算公式為：SbioNPPmeanF preFtem1Falt式中：S為生物多樣性維護(hù)服務(wù)能力指數(shù),Pn為多年植被凈初級生產(chǎn)力平均值，F(xiàn)為多年平均降水量，扁為多年平均氣

32、溫,Flt為海拔因子。A2、4、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，生物多樣性維護(hù)功能評估所需數(shù)據(jù)包括NPP數(shù)據(jù)集、氣象數(shù)據(jù)集、高程數(shù)據(jù)集等,具體信息見表A9。表A9生物多樣性維護(hù)功能評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源NPF據(jù)集柵格250m全國生態(tài)狀況遙感調(diào)查與評估成果氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理多年平均降水量因子Fe計算方法同A2、1、2。多年平均氣溫因子扃在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點得多年平均氣溫，將這些值根據(jù)相同得站點名與ArcGIS中得站點（點圖層）數(shù)據(jù)相連接（Join）。在SpatialAnalyst工

33、具中選擇InterpolatetoRaster選項,選擇相應(yīng)得插值方法得到多年平均氣溫柵格圖。A、2、4、3模型運算將各因子數(shù)據(jù)重采樣至250m柵格,在ArcGIS柵格計算器（SpatialAnalystfRasterCalculator）中,采用最大最小值法將重采樣數(shù)據(jù)歸一化到01之間，根據(jù)公式計算得到生物多樣性維護(hù)服務(wù)能力指數(shù)。A、3評估分級通過模型計算，得到不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)值（如水源涵養(yǎng)量）柵格圖。在地理信息系統(tǒng)軟件中，運用柵格計算器，輸入公式“Int（某一功能得柵格數(shù)據(jù)/某一功能柵格數(shù)據(jù)得最大值X100）”，得到歸一化后得生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)值柵格圖。導(dǎo)出柵格數(shù)據(jù)屬性表，屬性表記錄了每一個

34、柵格像元得生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)值,將服務(wù)值按從高到低得順序排列，計算累加服務(wù)值。將累加服務(wù)值占生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總值比例得50%80淅對應(yīng)得柵格值，作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估分級得分界點，利用地理信息系統(tǒng)軟件得重分類工具，將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要性分為3級，即極重要、重要與一般重要。表A10生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估分級重要性等級極重要重要一般重要累積服務(wù)值占服務(wù)總值比例(%)503020附錄B生態(tài)環(huán)境敏感性評估方法陸地生態(tài)環(huán)境敏感性評估主要包括水土流失敏感性、土地沙化敏感性、石漠化敏感性、鹽漬化敏感性評估,具體評估方法如下。各地可根據(jù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境實際,開展其她類型敏感性評估,如地質(zhì)災(zāi)害敏感性評估。為提高評估結(jié)論得準(zhǔn)

35、確性以及與實地得相符性,評估方法得參數(shù)選取可在評估過程進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整與細(xì)化,盡可能采用國內(nèi)權(quán)威得、分辨率更高得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。B、1水土流失敏感性評估B、1、1評估模型根據(jù)土壤侵蝕發(fā)生得動力條件，水土流失類型主要有水力侵蝕與風(fēng)力侵蝕。以風(fēng)力侵蝕為主帶來得水土流失敏感性將在土地沙化敏感性中進(jìn)行評估,本節(jié)主要對水動力為主得水土流失敏感性進(jìn)行評估。參照原國家環(huán)?？偩职l(fā)布得生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程,根據(jù)通用水土流失方程得基本原理,選取降水侵蝕力、土壤可蝕性、坡度坡長與地表植被覆蓋等指標(biāo)。將反映各因素對水土流失敏感性得單因子評估數(shù)據(jù),用地理信息系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行乘積運算,公式如下：SS4RKiLSCi式中：SS為i空間單

36、元水土流失敏感性指數(shù),評估因子包括降雨侵蝕力(Ri)土壤可蝕性(Ki)坡長坡度(LSi)地表植被覆蓋(Ci)B、1、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，水土流失敏感性評估所需數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)集、土壤數(shù)據(jù)集、高程數(shù)據(jù)集、遙感數(shù)據(jù)集等，具體信息見表BK表B1水土流失敏感性評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源氣象數(shù)據(jù)集文本一文獻(xiàn)土壤數(shù)據(jù)集矢量/Excel一全國生態(tài)環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)庫中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云遙感數(shù)據(jù)集柵格250m美國國家航空航天局(NASA)網(wǎng)站地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理降雨侵蝕力因子R可根據(jù)西北農(nóng)林科技大學(xué)王萬忠教授等利用降水資料計算得中國

37、100多個城市得R值，用ArcGIS軟件,在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster選項,采用相應(yīng)得插值方法繪制R值柵格分布圖。坡度坡長因子IS計算方法同A、1、2、2。土壤可蝕性因子K計算方法同A1、2、2。植被覆蓋度因子C植被覆蓋度信息提取就是在對光譜信號進(jìn)行分析得基礎(chǔ)上,通過建立歸一化植被指數(shù)與植被覆蓋度得轉(zhuǎn)換信息,直接提取植被覆蓋度信息。Ci=(NDVINDVIsoii)/(NDVIvegNDVIsoil)式中:嘎為完全植被覆蓋地表所貢獻(xiàn)得信息，Nsoil為無植被覆蓋地表所貢獻(xiàn)得信息覆蓋全國得MODISNDVI數(shù)據(jù)，來源于美國國家航空航天局(NASA

38、)得EOS/MODI斂據(jù)產(chǎn)品()，空間分辨率為250mX250m,時間分辨率為16d。運用地理信息系統(tǒng)軟件進(jìn)行圖像處理，獲取植被NT影像圖。由于大部分植被覆蓋類型就是不同植被類型得混合體，所以不能采用固定得NVSoii與Dg值，通常根據(jù)NT得頻率統(tǒng)計表，計算NT得頻率累積值，累積頻率為2%導(dǎo)NT值為NVSoii,累積頻率為98%導(dǎo)NI值為Dg。然后在SpatialAnalyst下使用柵格計算器RasterCalculator,進(jìn)而計算植被覆蓋度。各項指標(biāo)綜合采用自然分界法與專家知識確定分級賦值標(biāo)準(zhǔn)不同評估指標(biāo)對應(yīng)得敏感性等級值見表B2。表B2水土流失敏感性得評估指標(biāo)及分級指標(biāo)降雨侵蝕力土壤可蝕

39、性地形起伏度植被覆蓋度分級賦值TW感<100石礫、沙、粗砂土、細(xì)砂土、粘土050a0、61敏感100600面砂土、壤土、砂壤土、粉粘土、壤粘土503000、20、63極敏感>600砂粉土、粉土>300W0、25B、1、3模型運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystRasterCalculator)中，根據(jù)評估模型計算得到水土流失敏感性指數(shù)。B、2土地沙化敏感性評估B、2、1評估模型參照生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程，選取干燥度指數(shù)、起沙風(fēng)天數(shù)、土壤質(zhì)地、植被覆蓋度等指標(biāo)。利用地理信息系統(tǒng)得空間分析功能,將各單因子敏感性影響分布圖

40、進(jìn)行乘積運算，得到評估區(qū)得土地沙化敏感性等級分布圖,公式如下：Di4IiWiKiG式中：D為i評估區(qū)域土地沙化敏感性指數(shù)；I、WKC分別為評估區(qū)域干燥度指數(shù)、起沙風(fēng)天數(shù)、土壤質(zhì)地與植被覆蓋得敏感性等級值。B、2、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，土地沙化敏感性評估所需數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)等，具體信息見表B3。表B3土地沙化敏感性評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)土壤數(shù)據(jù)集矢量/Excel一全國生態(tài)環(huán)境倜查數(shù)據(jù)庫中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫遙感數(shù)據(jù)集柵格250m美國國家航空航天局(NASA網(wǎng)站地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理干燥度

41、指數(shù)因子Ii：表征一個地區(qū)干濕程度,反映了某地、某時水分得收入與支出狀況。采用修正得謝良尼諾夫公式計算干燥度指數(shù)。在Excel中計算出區(qū)域所有氣象站點全年高0c得積溫與全年/0C期間得降雨量然后利用下述干燥度指數(shù)公式計算干燥度指數(shù),將這些值根據(jù)相同得站點名與ArcGIS中得站點(點圖層)數(shù)據(jù)相連接(Join)。在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster然后在Spatial選項采用Kriging插值方法得到干燥度指數(shù)柵格圖AnalystReclassify中進(jìn)行分級賦值。,c-全年10c得積溫Ii0、16年10c期間得降水量起沙風(fēng)天數(shù)因子W風(fēng)力強(qiáng)度就是影響風(fēng)對

42、土壤顆粒搬運得重要因素。已有研究資料表明，砂質(zhì)壤土、壤質(zhì)砂土與固定風(fēng)砂土得起動風(fēng)速分別為6、0、6、6與5、1m/s,建議選用冬春季節(jié)大于6m/s起沙風(fēng)天數(shù)指標(biāo)評估土地沙化敏感性。根據(jù)研究區(qū)各氣象站點得氣象數(shù)據(jù)以及經(jīng)緯度信息，將這些值根據(jù)相同得站點名與ArcGIS中得站點(點圖層)數(shù)據(jù)相連接(Join)。在SpatialAnalyst7InterpolatetoRaster工具中,選擇相應(yīng)得插值方法得到起沙風(fēng)天數(shù)柵格圖。土壤質(zhì)地因子K不同粒度得土壤顆粒具有不同得抗蝕力，粘質(zhì)土壤易形成團(tuán)粒結(jié)構(gòu)，抗蝕力增強(qiáng)；在粒徑相同得條件下，沙質(zhì)土壤得起沙速率大于壤質(zhì)土壤得起沙速率；礫質(zhì)結(jié)構(gòu)得土壤與戈壁土壤得風(fēng)

43、蝕速率小于沙地土壤；基巖質(zhì)土壤供沙率極低,受風(fēng)蝕得影響不大。以土壤質(zhì)地圖為底圖，在ArcGIS中利用SpatialAnalyst中得Reclassify進(jìn)行分級賦值,得出土壤質(zhì)地對土地沙化敏感性得單因素評估圖。植被覆蓋度因子C數(shù)據(jù)來源與處理方法參照水土流失敏感性評估。各項指標(biāo)綜合采用自然分界法與專家知識確定分級賦值標(biāo)準(zhǔn)不同評估指標(biāo)對應(yīng)得敏感性等級值見表表B4土地沙化敏感性評估指標(biāo)及分級指標(biāo)干燥度指數(shù)>6m/s起沙風(fēng)天數(shù)土壤質(zhì)地植被覆蓋度分級賦值(S)TW感W1、5010基巖、粘質(zhì)a0、61敏感1、516、01030礫質(zhì)、壤質(zhì)0、20、63極敏感>16、0>30沙質(zhì)W0、25B

44、、2、3模型運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystRasterCalculator)中，根據(jù)評估模型計算得到土地沙化敏感性指數(shù)。B、3石漠化敏感性評估B、3、1評估模型石漠化敏感性評估就是為了識別容易產(chǎn)生石漠化得區(qū)域,評估石漠化對人類活動得敏感程度。根據(jù)石漠化形成機(jī)理,選取碳酸巖出露面積百分比、地形坡度、植被覆蓋度因子構(gòu)建石漠化敏感性評估指標(biāo)體系。利用地理信息系統(tǒng)得空間疊加功能,將各單因子敏感性影響分布圖進(jìn)行乘積計算，得到石漠化敏感性等級分布圖，公式如下:S3DiPCi式中：S為i評估區(qū)域石漠化敏感性指數(shù)；DPC分另IJ為i評估區(qū)域碳

45、酸巖出露面積百分比、地形坡度與植被覆蓋度。B、3、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，石漠化敏感性評估所需數(shù)據(jù)包括土壤數(shù)據(jù)集、高程數(shù)據(jù)集、遙感數(shù)據(jù)集等,具體信息見表B5o表B5石漠化敏感性評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源高程數(shù)據(jù)集柵格30m地理空間數(shù)據(jù)云土壤數(shù)據(jù)集矢量/Excel一全國生態(tài)環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù)庫中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫遙感數(shù)據(jù)集柵格250m美國國家航空航天局(NASA)網(wǎng)站地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理D根據(jù)已有研究資料,利用ArcGIS中得空間分析工具進(jìn)行運算處理；P根據(jù)評估區(qū)數(shù)字高程，利用SpatialAnalystSlope工具提取坡度；C導(dǎo)數(shù)據(jù)來源與處理方法參照土

46、地沙化敏感性。各項指標(biāo)綜合采用自然分界法與專家知識確定分級賦值標(biāo)準(zhǔn),不同評估指標(biāo)對應(yīng)得敏感性等級值見表B6。表B6石漠化敏感性評估指標(biāo)及分級指標(biāo)碳酸巖出露面積百分比(%)地形坡度植被覆蓋度分級賦值TW感<30<8°a0、61敏感30708°25°0、20、63極敏感>70>25°W0、25B、3、3模型運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystRasterCalculator)中，根據(jù)評估模型計算得到石漠化敏感性指數(shù)。B、4鹽漬化敏感性評估B、4、1評估模型鹽漬化敏感性主要取

47、決于蒸發(fā)量/降雨量、地下水礦化度、地下水埋深、土壤質(zhì)地等因子。利用地理信息系統(tǒng)得空間疊加功能各單因子敏感性影響分布圖進(jìn)行乘積運算,得到鹽漬化敏感性等級分布圖，公式如下：S4IiMiDiKi式中：S為i評估區(qū)域鹽漬化敏感性指數(shù)；Ii、MDK分另IJ為i評估區(qū)域蒸發(fā)量/降雨量、地下水礦化度、地下水埋深與土壤質(zhì)地得敏感性等級值,各地區(qū)可根據(jù)實際對分級評估標(biāo)準(zhǔn)作相應(yīng)得調(diào)整。B、4、2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(1)數(shù)據(jù)來源與獲取根據(jù)上述評估模型，鹽漬化敏感性評估所需數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、地下水礦化度數(shù)據(jù)、地下水埋深數(shù)據(jù)等,具體信息見表B7。表B7鹽漬化敏感性評估數(shù)據(jù)表名稱分辨率數(shù)據(jù)來源氣象數(shù)據(jù)集文本一中國氣象科學(xué)

48、數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)土壤數(shù)據(jù)集矢量/Excel一全國生態(tài)環(huán)境倜查數(shù)據(jù)庫中國1:100萬土壤數(shù)據(jù)庫地下水礦化度文本一地方水文局地下水埋深文本一地方水文局(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理蒸發(fā)量/降雨量因子I:利用ArcGIS柵格計算工具進(jìn)行運算處理。地下水礦化度因子麻用ArcGIS軟件，在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster選項，選用相應(yīng)得插值方法繪制地下水礦化度柵格分布圖地下水埋深因子D采用ArcGIS軟件，在SpatialAnalyst工具中選擇InterpolatetoRaster選項,選用相應(yīng)得插值方法繪制地下水埋深柵格分布圖土壤質(zhì)地K以土壤質(zhì)地圖為底圖,在ArcGIS中

49、利用SpatialAnalyst中得Reclassify進(jìn)行分級賦值,得出土壤質(zhì)地對鹽漬化敏感性得單因素評估圖。各項指標(biāo)綜合采用自然分界法與專家知識確定分級賦值標(biāo)準(zhǔn)不同評估指標(biāo)對應(yīng)得敏感性等級值見表B8。表B8鹽漬化敏感性評估指標(biāo)及分級指標(biāo)烝發(fā)里/降雨里地下水礦化度地下水埋深土壤質(zhì)地分級賦值TW感<3<5>5砂土、粘土1敏感31552515粘壤土、壤土3極敏感>15>25<1砂壤土5B、4、3模型運算將各因子統(tǒng)一成250m分辨率得柵格數(shù)據(jù),在ArcGIS柵格計算器(SpatialAnalystRasterCalculator)中，根據(jù)評估模型計算得到鹽漬化敏

50、感性指數(shù)。B、5評估分級利用ArcGIS得重分類模塊,結(jié)合專家知識,將生態(tài)環(huán)境敏感性評估結(jié)果分為3級，即一般敏感、敏感與極敏感,具體分級賦值及標(biāo)準(zhǔn)見表B9。表B9生態(tài)環(huán)境敏感性評估分級敏感性等級TW感敏感極敏感分級賦值135分級標(biāo)準(zhǔn)1、02、02、14、0>4、0生態(tài)保護(hù)紅線綜合制圖生態(tài)保護(hù)紅線綜合制圖就是開展邊界核定得基本前提與依據(jù)。以最新得高精度遙感影像與土地利用數(shù)據(jù)為底圖,將評估結(jié)果圖與底圖進(jìn)行疊合,采用地理信息系統(tǒng)軟件進(jìn)行圖斑聚合處理,扣除獨立細(xì)小圖斑。為保證生態(tài)保護(hù)紅線得生態(tài)完整性與連續(xù)性,紅線斑塊最小上圖面積原則為1km2o根據(jù)實際土地利用類型與影像地物分布進(jìn)行遙感判讀與補充勾繪,調(diào)整生態(tài)保護(hù)紅線界線,形成邊界清晰、切合實際、生態(tài)完整性好得生態(tài)保護(hù)紅線圖。C、1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與資料收集C、1、1專題圖件專題圖件包括:1:1萬（或1:5萬）國家基本比例尺地形圖、土地調(diào)查及變更數(shù)據(jù)、地理國情普查與監(jiān)測數(shù)據(jù)、永久基本農(nóng)田劃定成果數(shù)據(jù)、林地變更調(diào)查數(shù)據(jù)、國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫;有明確邊界得保護(hù)地分布矢量圖（自然保護(hù)區(qū)、風(fēng)景名勝區(qū)、森林公園、生態(tài)公益林、飲用水水源保護(hù)區(qū)等。）C、1、2遙感影像遙感影像一般包括:高分辨率衛(wèi)星遙感（如資源3號、高分1號、高分2號（GF1、GF2