京津风沙源区NPP时空变化及其对治理工程实施的响应

利用遥感大数据对生态治理工程区域的净初级生产力和固碳能力进行长期动态监测可以实现对治理工程的实施效果的评价,同时为区域“碳中和”目标的实现及可持续发展提供有力支撑。利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于改进的CASA模型对京津风沙源治理工程区域的NPP进行计算。运用Sen斜率分析和MK趋势分析方法对2001—2020年间的NPP进行时空变化分析,并分析NPP对京津风沙源治理工程实施的响应。结果表明:1)在京津风沙源工程治理期间,京津风沙源区NPP总体呈波动上升趋势,平均增速为2.21 gC m^(-2)a^(-1),其中极显著增加区域占38.03%,说明京津风沙源治理工程对我国“碳中和”任务起到了积极作用,增加了区域的固碳能力;2)空间尺度上,京津风沙源区NPP和固碳量空间异质性较大,空间分布上主要呈现东部高,西部低的特点,其中,暖温带落叶阔叶林区域最高,温带荒漠区域最低;3)治理工程的实施所带来的NPP增长的速度在不同的区域并不一致,2001—2020年的NPP增速京津冀地区(4.74 gC m^(-2)a^(-1))>山西地区(4.52 gC m^(-2)a^(-1))>陕西地区(3.53 gC m^(-2)a^(-1))>内蒙古地区(1.55 gC m^(-2)a^(-1));4)生态工程实施所带来的生态环境的改善总体呈现先慢后快的特点,绝大部分区域后十年间的变化速率都显著大于前十年,而在生态环境较为恶劣、荒漠区域广布的内蒙古地区,生态环境的改善则具有一定的滞后性,2001—2010年NPP增速仅为0.04 gC m^(-2)a^(-1),直到2011年,NPP才开始有较为明显的增长,2011—2020年NPP增速为1.67 gC m^(-2)a^(-1)。风沙源治理工程需要长期坚持,才能取得更明显的成效。

植被NPP时空变化及其对气候变化的响应——以黄河内蒙古段为例

研究黄河内蒙古段植被净初级生产力(NPP)时空变化特征及其对气候变化的响应,为黄河流域环境保护、生态修复等提供科学依据。基于MOD17A3和气象站点资料,运用趋势分析、偏差分析、变异系数、相关分析、残差分析等方法,探讨2002—2021年植被NPP时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明:(1)植被NPP呈波动增加趋势,2011年以前以负偏离为主,2012年以后以正偏离为主。(2)植被NPP平均值为169.15 gC·(m~2·a)^(-1),自西向东递增,101~250 gC·(m~2·a)^(-1)区域占总面积的77.0%,裸地﹤灌木﹤其他﹤草地﹤农田﹤林地。69.1%的区域植被NPP变异系数Cv≤0.2,整体稳定性较好。(3)植被NPP与气温平均偏相关系数为0.31,仅有6.7%的区域通过了0.01的显著性检验;与降水量平均偏相关系数为0.62,有81.1%的区域通过了0.01的显著性检验。说明降水量是影响研究区植被NPP显著增加的主要气候因子。(4)气候变化与人类活动共同导致植被NPP的变化。

三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型(Radial Basis Function Neural Network)与CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach)的新方法(RBF-CASA)。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示:RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.730(P<0.01,n=32)。对比原始CASA模型,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)降低10.991,均方根误差(Root mean square error,RMSE)降低了23.861,相对均方根误差(Relative root mean square error,RRMSE)降低5.10%,平均绝对百分误差(Mean absolute percentage error,MAPE)降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期(7—8月份)进行固碳量估算,结果表明:NPP月均值在66.234—134.144g C/m^(2)之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150—155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m^(2),2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m^(2),由于降雨量减少、长江水位下降,在2021—2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。

2001~2020年中国植被NPP对气象干旱的响应特征

准确评估中国不同气候区植被净初级生产力(NPP)对气象干旱的响应特征,对于研究区域生态系统碳循环及气候变化有着重要意义。基于2001~2020年的NPP数据和构建的高分辨率标准化降水蒸散指数(SPEI)数据,采用Theil-Sen斜率估计、Mann-Kendall趋势检验和Pearson相关分析等方法解析全国不同气候区NPP和SPEI的时空变化趋势,探索各气候区NPP对不同尺度气象干旱的响应特征。结果表明,各气候区NPP对气象干旱的响应表现出明显的空间异质性,北方半干旱区和北方半湿润区大部分区域NPP与SPEI-12呈显著正相关,而西南半湿润区多呈显著负相关,同时北方半干旱区NPP与夏季SPEI-3的相关性相较于与SPEI-12的相关性更为显著;各气候区NPP均与中长期SPEI和年中月份的短期SPEI表现出较高的相关性,但因区域气候条件不同,植被对短期干旱和长期干旱的响应特征均有差异。

成渝双城经济圈NPP时空变化及气候因子驱动分析

为探究成渝地区双城经济圈NPP时空变化及与气候的关系,基于MOD17A3产品NPP数据,采用一元线性回归模型模拟2001—2020年植被NPP演变趋势,分析植被NPP变化特征,结合ANUSPLIN插值的气象数据,采用相关性分析法定量分析气候变化对研究区植被NPP变化的影响。研究表明:(1)研究区内植被NPP整体呈现缓慢增长的趋势,增长率为7.53 g C·m^(-2)·a^(-1),同时植被NPP均值分布呈现四周高中间低的空间格局。(2)研究区内气候因子对植被NPP变化的影响存在空间异质性,在眉山市、乐山市、雅安市以及重庆市黔江区、彭水县部分地区气温与植被NPP负相关关系明显,其呈正相关关系的区域广泛分布在成渝城市群的中部和东部;降水与植被NPP呈正相关关系的区域面积占比达到92.46%。(3)研究区主要受非气候因子影响,面积占比高达86.87%,说明人类活动对植被NPP变化的影响愈来愈烈,研究人为影响应是成渝城市群生态修复的重点。

基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜光影像的中原城市群城市扩张的时空演变及驱动力分析

掌握城市扩张空间格局和驱动机制,有助于中原城市群可持续发展。基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光影像,采用统计数据比较法提取了中原城市群1993—2018年间建成区范围;并从整体和地级市2个尺度研究了1993—2018年城市扩张的时空演变特征;在此基础上构建驱动力模型,研究其时空扩张驱动力。结果表明:①空间上,以郑州为中心,东北至西南方向为参考,各城市建成区面积及扩张规模总体上呈现出“中间大、两边小”的分布格局;以2010年为分界点,扩张类型由边缘式转向飞地式,扩张模式由面状扩张向多中心的点状扩张和沿主要交通线路的线状扩张转变;②时间上,不同城市扩张面积、扩张速度、扩张强度差异显著,扩张速度和扩张强度均为正且大体呈“W”型波动式变化;建成区重心经历了“西南-东北-东北-西-西北-东南”的变动过程,重心在郑州市和开封市之间“徘徊游走”;③城市群扩张的主要驱动力来源于经济因素,其次是社会、交通和环境因素。对城市扩张影响前5的驱动指标依次为一般公共预算收入、GDP、实际利用外资额、教育支出和人口密度。

松花江流域NPP时空演变及其对极端气候的响应机制

为探究全球气候变化条件下松花江流域陆地生态系统健康程度的变化特征,基于2000—2020年MODIS MOD17A3HGF数据集,采用趋势分析、相关性分析、M-K检验、地理探测器和相对重要性分析等方法,结合气象站点数据和土地利用数据,分析植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)时空演变特征及其对极端气候事件的响应机制。结果表明:松花江流域年均NPP值为407.45 g/m^(2)(以C计,下同),以年均4.82 g/m的速率显著上升(p<0.01);极端降水事件对植被NPP空间分异性的影响强于极端气温事件,极端气候指数间交互作用的影响大于单一极端气候指数的影响,流域及农田和草地生态系统NPP主要受总降水量(PRCPTOT)与年平均最低气温(TMIN)交互作用的影响,森林、湿地和聚落生态系统NPP分别受中雨日数(R10 mm)与年平均最高气温(TMAX)交互作用、强降水量(R95P)与TMIN交互作用和R10 mm与暖夜日数(TN90P)交互作用的影响;时间尺度上PRCPTOT、TMAX和TMIN是植被NPP的主要影响因素,空间尺度上PRCPTOT和TMIN是多年平均NPP的主要影响因素。研究结果可为量化气候变化背景下区域生态系统健康程度和应对极端气候事件措施的制定提供科学依据。

基于多时间尺度的黄河流域植被NPP时空特征及其对气候变化的响应

[目的]刻画黄河流域植被净初级生产力在不同时间尺度下的变化特征,并揭示气候因子对植被NPP的影响,为黄河流域植被保护和可持续发展提供科学依据。[方法]基于遥感数据和气象数据,利用CASA模型逐月估算2000—2020年期间黄河流域植被NPP,并采用趋势分析、偏相关分析等方法在年度和季度两种时间尺度下探究了黄河流域植被NPP的时空变化特征及其对气候因子的响应。[结果]2000—2020年期间黄河流域年植被NPP以1.68 g/(m^(2)·a)的速度显著增加,黄河中游地区的植被NPP最高,年增长速度最快。夏季植被NPP最高,增长速度最快,特别是黄河中游地区。黄河流域年度NPP显著受降水影响的范围最广,面积占比达31.95%,滞后期较长。气候因子影响季节NPP的滞后期普遍介于0~3个月。降水与夏、秋季植被NPP的关系以正相关为主,面积占比达70%以上;气温和日照时长正向影响冬季NPP的区域面积约占75%。[结论]黄河流域植被NPP呈现明显的空间异质性和季节差异性,气候因子对植被NPP的影响具有不同程度的滞后期,黄河流域植被保护与恢复应从空间和时间两方面进行考量。

基于高时空分辨率数据的上栗县植被NPP估算及分析

针对目前植被净初级生产力(NPP)像素级的研究成果缺乏对地理空间细节的描述这一问题,借助中高分遥感影像,利用深度学习模型获取精确地类图斑,将栅格化结果作为改进的CASA模型的输入参数,最终估算得到上栗县不同植被类型的地块级NPP值。结果表明,1)相比于传统的只利用影像光谱特征提取的方法,深度学习技术获取的地类图斑更为准确。同时,在林地图斑的基础上,结合中分影像对林地类型进行判别,林地分类精度为91.3134%。说明中高分遥感影像结合,能够较好地在区县尺度上开展植被的精细分类。2)以CASA模型理论为基础,对模型中的最大光年利用率的取值进行修正。同时以地类图斑的栅格化结果作为模型的输入参数,剔除了建筑区、道路、裸地等无植被覆盖区对模型计算的影响,并对估算结果与其他模型估算结果进行比较与验证,证明了试验结果的准确性。3)实现了上栗县NPP结果在空间上的精细化表达,研究结果具备良好的空间细节特征,不仅满足了面积统计、定性分析等简单需求,还可为后续碳循环、碳源/汇等研究提供客观、定量化的数据支撑。

基于PIE-Engine云计算平台和CASA模型的植被NPP时空动态遥感监测:以道孚县为例

【目的】为深入了解道孚县的植被固碳水平以及其长期变化趋势,【方法】以MODIS数据、站点气象和土地覆盖等资料为基础,通过PIE-Engine遥感云计算平台建立了CASA模型,估算了2001—2016年道孚县陆地植被净初级生产力(NPP)。同时,结合Theil-Sen Median趋势分析、稳定性分析、分区统计和冷热点分析等手段,探讨了其时空分布和演变特征。【结果】结果显示:(1)基于PIE-Engine云平台模型和CASA模型估算的道孚县2001—2016年的NPP,其精度较高并与MODIS NPP数据有良好的拟合效果。(2)道孚县NPP呈持续上升趋势,其中中部和东南部NPP较高,东北部和中南部NPP较低,同时NPP的低值区正在逐年减少,反映出该地区生态状况正在逐渐改善。(3)所有乡镇的NPP在2001—2016年间均有增长,NPP的空间变化整体稳定,大部分地区NPP波动较小。(4)道孚县的NPP在2001—2016年间总体显著增长,增长区域面积占全县的93%以上。(5)高NPP值区域在空间上形成聚类,“热点”现象明显,这为进一步研究和理解NPP的空间分布和变化规律提供了依据。【结论】研究成果为道孚县的生态环境改善和持续发展提供了科学依据,并提出了一种基于云平台的快速、高效的区域植被NPP评估方法,这对于全面评估可持续发展目标和推动生态文明建设具有积极意义。

广西喀斯特地区植被NPP对高低温气象灾害的响应

高低温气象灾害对广西喀斯特地区石漠化治理和植被修复产生较大威胁。基于2000—2021年广西喀斯特地区植被净初级生产力指数(NetPrimary Productivity,NPP)和气温资料,采用线性趋势法、GIS空间分析法和相关性分析法,分析广西喀斯特地区植被NPP变化趋势和高低温气象灾害对植被NPP的影响。结果表明,2000—2021年,研究区植被NPP增加趋势明显,增长速率为84.7gC·m^(-2)/10a,增加区域面积占比为90.4%,东北和中部地区增加较明显。所有高温灾害指数,包括≥35℃日数、≥37℃日数、≥35℃积温、≥37℃积温和最高气温,对植被NPP均以弱负影响为主;低温灾害指数中,≤0℃积温和最低气温对植被NPP均以弱负影响为主,≤0℃日数以弱正影响为主。高温灾害对研究区中部植被NPP的负影响较强,低温灾害对植被NPP的负影响强度在不同指数间差异较大。高温灾害对各林种NPP的负影响强度和范围多大于低温灾害。发生高温灾害时,竹林NPP受其负影响的强度大于其他林种,桉树类NPP受其负影响的范围大于其他林种,平均面积占比约78.0%。发生低温灾害时,桉树类NPP受其负影响的强度大于其他林种,阔叶林NPP受其负影响的范围大于其他林种,平均面积占比约53.5%。

甘南地区草地NPP空间分布的估算研究

通过使用地理信息系统和遥感技术的数据处理方法,对获取的MODIS多时相遥感数据、气象数据和与其密切的植被生态统计资料,对2020年—2022年5月—9月份的甘南草地使用CASA模型进行了估算,并且在估算验证的基础上,分析了甘南草地的NPP空间分布关系和随时间变化的特征,在建立NPP估算模型的研究基础上,重新建立了甘南草地2020年—2022年不同土地覆盖下NPP年内变化的时空序列及演变模式,分析了2020年—2022年甘南NPP时空变化情况及原因。结果表明:3年甘南草地5月—9月的平均NPP为679.675 gC/(m 2·a);甘南草地植被季节性变化比较明显,成长期主要聚集在第173天~第245天;甘南地区植被NPP呈现逐年增长趋向。

2005—2020年海南岛植被净初级生产力(NPP)时空变化特征分析

基于MODIS遥感数据提取的海南岛NPP数据,结合气象因子数据,统计并对比分析了2005—2020年海南岛主要植被NPP变化及其气候响应关系。结果表明:16年间海南岛植被NPP整体呈现在波动中缓慢增加趋势;NPP空间分布呈现自中南向四周沿海递减,16年间大部分地区NPP值基本不变,沿海地区增长明显,中北部区域有所降低;NPP与气温呈负相关,与降水呈正相关,NPP对温度变化响应的敏感度高于降水,不同植被类型NPP对气温和降水相关性排序为草地>林地>耕地。研究结果可为海南岛植被碳储量状况及生态环境调节与修复提供数据支持。

西南地区植被NPP对多尺度气象干旱的响应

[目的]为研究植被对不同时间尺度干旱的响应机理,明确西南地区极端干旱事件频发对植被生长产生严重的负面影响。[方法]基于西南地区2001—2019年的NPP数据和1~24个月连续尺度的SPEI数据,采用相关分析法、最大值合成法及显著性检验等方法探究西南地区不同地貌类型植被NPP对多尺度SPEI的响应特征,并分析不同植被类型NPP对多尺度SPEI响应的差异性。[结果](1)在年际、季节及生长季尺度,植被NPP与1~24个月尺度SPEI的响应均以1-3月尺度占主导,表明植被NPP对短期干旱变化具有较好的响应,不同地貌分区响应时间表现出差异性。(2)空间上,植被NPP与1~24个月尺度SPEI的最大相关系数呈明显的异质性和季节性差异。年际相关性表现出从东南—西北呈显著正相关—显著负相关的变化趋势,季节相关性表现为夏季均以显著负相关占主导,春季、秋季和冬季均以显著正相关占主导,表明西南地区的夏季温度高且湿润,使植被生长受限,生长季正、负相关关系的区域面积比例相差不大,且呈显著正相关面积最大的地区为广西丘陵,呈显著负相关面积最大的地区为若尔盖高原。(3)不同植被类型NPP对1~24个月尺度SPEI的响应具有一定差异,尽管草地、灌丛、林地对SPEI的响应特征基本相似,但所有植被类型NPP在夏季随SPEI尺度的缩短呈负相关趋势越强烈。表明在夏季高温干旱条件下,各种植被类型都更易受到干旱的影响。[结论]研究结果为西南地区生态系统的保护和修复提供有效的科学支撑,同时,为防灾减灾及应对气候变化提供重要的理论依据,有助于制定更具针对性的政策和措施,推动西南地区的可持续发展。

淮河生态经济带NPP时空演变特征及驱动因素分析

植被净初级生产力(NPP)是陆地生态过程的关键参数,也是调节全球碳循环的主要因子。该文基于NPP、气象、高程、土地利用等数据,分析2000-2022年淮河生态经济带NPP的时空变化趋势、持续形式及其驱动因素。结果表明:研究期内淮河生态经济带NPP总体呈现波动上升趋势,并具有从东南向西北数值逐渐降低的分布特征,空间差异显著;持续性特征显示,反向变化趋势远大于同向变化趋势。NPP与气温、降水的相关性具有明显地域差异,但均以正相关为主,且与降水的相关性更强;NPP随海拔、坡度的递增分别呈现“高-低-高-低”和“高-低-高”的变化态势,主要受温差和人类活动程度的影响;耕地是NPP增长的主要贡献地类,城乡建设用地对NPP增长动力不足。

Responses of Annual Variability of Vegetation NPP to Climate Variables Using Satellite Techniques in Gadarif State, Sudan

Plants play an essential role in matter and energy transformations and are key messengers in the carbon and energy cycle. Net primary productivity (NPP) reflects the capability of plants to transform solar energy into photosynthesis. It is very sensible for factors affecting on vegetation variability such as climate, soils, plant characteristics and human activities. So, it can be used as an indicator of actual and potential trend of vegetation. In this study we used the actual NPP which was derived from MODIS to assess the response of NPP to climate variables in Gadarif State, from 2000 to 2010. The correlations between NPP and climate variables (temperature and precipitation) are calculated using Pearson’s Correlation Coefficient and ordinary least squares regression. The main results show the following 1) the correlation Coefficient between NPP and mean annual temperature is Somewhat negative for Feshaga, Rahd, Gadarif and Galabat areas and weakly negative in Faw area;2) the correlation Coefficient between NPP and annual total precipitation is weakly negative in Faw, Rahd and Galabat areas and somewhat negative in Galabat and Rahd areas. This study demonstrated that the correlation analysis between NPP and climate variables (precipitation and temperature) gives reliably result of NPP responses to climate variables that is clearly in a very large scale of study area.

基于时序NPP-VIIRS夜间灯光和土地利用数据的福州市GDP时空分布研究

基于时序NPP-VIIRS夜间灯光、社会经济统计等数据,构建GDP空间化模型,并结合空间分辨率为30 m×30 m的土地利用数据对模型进行修正,研究2013—2020年福州市经济空间差异性及演变趋势。结果表明:(1)利用土地利用数据对GDP空间化模型进行修正以提高单元网格精度和效度的方法是可行的,对较小尺度的经济空间分析具有意义。(2)将土地利用数据对应的各产业产值用于对GDP空间化模型修正,能够进一步提升单元网格的模拟精度。(3)从共时性比对来看,福州市的经济空间呈现东部GDP较高,西部和北部GDP以低值为主、高值零星分布的格局。从历时性来看,自2015年起,福州市GDP高值区域的扩张与GDP总值的增长速度明显提高,2018年后整体出现略微下降趋势。

气候变化和人类活动对太行山区植被NPP变化的影响

为定量区分气候变化和人类活动对太行山区植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)变化的相对贡献率,基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算得到太行山区2000~2020年植被NPP数据集,通过趋势分析法、偏相关分析法和残差分析法等研究方法,定量分析了气候变化和人类活动对植被NPP变化的影响。结果表明:(1)太行山区植被NPP呈增加趋势,增速为6.13 gC·m^(-2)·a^(-1),在空间上呈现南部高北部低,中部高低交叉分布的空间分布格局且92.57%的区域植被NPP呈现增加趋势。(2)植被NPP与气温和降水的偏相关系数均值分别为0.21和0.42,降水对植被NPP的影响大于气温。(3)气候变化和人类活动的共同作用占主导因素,单一的气候变化和人类活动的占比较低。(4)气候变化和人类活动对改善区植被NPP的相对贡献率分别为42.35%和57.65%,对退化区植被NPP的相对贡献率分别为35.56%和64.44%,人类活动对太行山区植被NPP变化的影响大于气候变化的影响。

商洛地区植被NPP时空变化及其对极端气候的响应

基于2000-2019年NPP数据和气象数据,采用一元线性回归分析方法和相关分析方法,揭示了商洛地区NPP的时空变化特征以及NPP与极端气候指数的响应情况,结果表明:2000-2019年商洛地区NPP总体呈显著增加趋势,年均NPP最高值出现于2015年,最低值出现在2001年;2000-2019年商洛地区植被NPP均值空间分布差异显著,整体上呈现东西部高于中部,中部高于南北的分布格局,研究区近20年来NPP出现正增长的面积占比约98.77%;商洛地区的NPP受极端气温的影响比极端降水明显,与极端气温暖指数(暖昼日数和日最高气温的极高值)、气温日较差多呈正相关,与极端气温冷指数(冷昼日数和日最低气温的极低值)、极端降水指数多呈负相关。

铜仁市植被NPP时空演变及驱动因素分析

【目的】分析铜仁市植被NPP时空演变及驱动因素,为当地制定生态环境治理措施提供参考依据。【方法】采用遥感影像、气象和土地利用等数据,结合变异系数、赫斯特指数、相关性分析和地理探测器等方法,分析2000—2022年铜仁市植被NPP时空演变及未来变化趋势,并探讨气候变化影响及主要驱动因素。【结果】近23 a铜仁市植被NPP整体呈波动上升趋势和明显的空间分异性,均值为752.78 g·C·m^(-2)·a^(-1),整体上呈现西高东低分布。铜仁市植被NPP呈稳定增长趋势,增长面积占比为85.44%,变异系数均值为0.08;未来变化趋势主要呈弱反持续特征,面积占比为81.33%。铜仁市植被NPP与气温、降水均呈正相关关系(通过0.05信度检验),其中气温是影响植被NPP的主要气候因素。自然因素对植被NPP的影响大于人为因素,其中气温、高程和降水是铜仁市植被NPP的主导驱动因素,降水和人口、GDP、高程的交互作用最强。【结论】铜仁市植被NPP总体处于良好水平且上升趋势,但未来发展趋势不容乐观,应综合考虑气候、地形和人类活动等因素,统筹推进生态环境保护和社会经济发展。