基于模糊预测对象的证据权方法及其在土地沙漠化评价中的应用

为了使在地理信息系统中被广泛用于点事件预测的证据权方法能对面事件进行评价和预测,提出了一种新的基于模糊训练层的证据权方法.它是一种更广泛的证据权方法,与普通证据权方法所不同的是,它的训练层是模糊集合,其取值是它的隶属度.通过适当的变换也可以把点训练层转换为模糊集合.因此,该方法可以对面事件、点事件和线事件进行评价和预测.该方法可以处理训练层和证据层均为模糊集合的情况,被称为双重模糊证据权方法.作为该方法的一个应用实例,本文介绍毛乌素沙漠边缘的晋陕蒙地区土地沙漠化评价的应用实例.

鄂尔多斯地区沙漠化遥感定量评价

利用Landsat TM遥感光谱信息,构建了多维向量空间下的14个遥感定量指标,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与沙漠化现状(非沙漠化、潜在沙漠化、沙漠化)密切相关的指标(氧化铁、地表反照率、植被指数)和反映水与植物特性的5个波段(波段1,2,4,5,7),又分辨出6个与沙漠化程度密切相关的变量(氧化铁、地表反照率、植被指数和反映土壤水分和植物水分的2个波段(波段5,7)).利用这些指标建立的判别方程对鄂尔多斯地区沙漠化程度进行了评价,并与2000年的沙漠化程度评价结果对比,发现判别方程的精度达68.9%.结合遥感光谱信息和Fisher分类器可以在遥感图像处理软件下实现沙漠化现状与程度的自动识别,与单纯使用遥感光谱信息进行分类相比,引入遥感代用指标,对于沙漠化现状与程度的分类和分级具有更好的效果.

区域沙漠化程度评价研究进展、问题及分析

通过回顾景观尺度及区域尺度的沙漠化程度评价发展过程,概括了国内外典型的区域沙漠化程度评价方法,通过假设各种情景分析、总结了目前各类区域沙漠化程度评价方法中存在的典型共性问题:(1)当被比较评价的几个区域中各类沙化土地面积相等时,目前所有的评价模型失去比较能力;(2)忽略了不同类型沙化土地空间分布的生态学意义及其对区域沙化整体程度的影响;(3)目前考虑了不同类型沙化土地空间分布的模型由于指标因子选择不恰当其评价结果在有些情况下与实际情况有距离。提出了在现有评价方法的基础上根据景观生态学原理引进景观生态学方法,特别是景观格局分析的方法,可以弥补现有区域沙漠化程度评价方法中存在的缺陷和不足,并且可以使区域沙漠化程度评价具有生态学意义。

中国土地沙漠化经济损失评估

以1999年国家荒漠化监测数据为基准,采用灾害经济评价方法,20世纪末我国沙漠化造成的直接经济损失每年约为1 281.41亿元。其中,土地沙漠化造成资源损失955.71亿元,占总损失的74.58%;对农牧业生产造成损失266.99亿元,占总损失的20.84%。研究表明,全国每年因土地沙漠化所造成的经济损失占当年全国GDP的1.41%,占我国土地沙漠化土地主要分布省区(内蒙古、甘肃、新疆、青海、宁夏、陕西)当年GDP的23.64%,相当于上述五省区1999年财政收入的3.