基于GIS的青藏高原人居环境自然适宜性评价

2021-01-04 05:43许长军金孙梅王英
生态科学 2020年6期
关键词:青藏高原人居高原

许长军, 金孙梅, 王英

基于GIS的青藏高原人居环境自然适宜性评价

许长军1, 金孙梅2,*, 王英3

1. 青海省地理空间信息技术与应用重点实验室, 青海省地理信息中心, 西宁 810008 2. 青海师范大学地理科学学院、青藏高原地表过程与生态保育重点实验室, 西宁 810008 3. 青海省地理信息产业发展有限公司, 西宁 810008

青藏高原自然环境较为极端, 自然环境对人类聚落分布格局影响较大, 在自然环境因素中选取10个准则层和26个次级指标, 运用ArcGIS和SPSS统计分析软件, 对26个指标进行主成分分析, 确定了影响高原人居环境的主要环境因子, 并结合聚类和异常值分析方法, 建立了该区域人居环境自然适宜性评价函数模型, 得到相应适宜性评价指数、分级阈值和区划范围, 探讨了人居环境自然适宜性特征及其空间差异。研究表明: 影响青藏高原人居环境自然适宜性分异的主要因子是气温、蒸发量、海拔、植被NPP分类及坡向, 其累计贡献率达到71.351%。研究区整体上属生态敏感和生态脆弱区, 人居环境适宜性不高, 空间分布不平衡, 高低值聚簇现象显著, 适宜性指数介于0.13—0.63之间, 由高原东南部呈半月形向西北部腹地递减。川西高原和横断山区自然要素最佳组合使其成为高度适宜区, 面积占比12.64%, 为各区最少(326741 km2); 分布于河湟谷地、青南高原及“一江两河”流域的比较适宜区面积占比14.89%, 在各区中的乡镇数量(616个)最多; 一般适宜区分布范围最广, 主要为柴达木盆地、那曲高原及藏南谷地, 面积占比49.30%, 达1274024 km2; 藏北高原自然环境恶劣, 面积占比23.18%, 不适宜人类长期居住; 此外青藏高原乡镇数量、分布范围与人居环境适宜性出现不一致现象揭示高原人居环境适宜性由自然环境与社会人文环境等多种因素共同决定, 不单受自然环境因子制约。

GIS; 青藏高原; 人居环境; 适宜性评价

0 前言

人居环境(human living environment)是与人类生存活动密切相关的一个多层次的地表空间系统, 它是人类在大自然中赖以生存的根基, 是人类利用自然、改造自然的主场所[1]。吴良镛院士认为人居环境是在自然、社会、人类、居住、支撑网络等5大系统基础之上演变而来[2]。20世纪80年代以来, 在人居环境自然适宜性研究方面国内学者按照不同的区域空间进行分析, 其中以全国范围[3-6]、省域尺度[7-9]及城市单元[10-12]为研究区域居多, 通过分析地形、气候等因素, 从而构建对应尺度的人居环境指数模型, 探讨自然环境与人类聚居分布的空间关系; 此外有学者以流域[13-15]和地理单元为例[16-18]分析局部地区生态环境与人居环境的空间分异格局及优化问题; 在构建评价指标体系时多采用多指标综合评价法、层次分析法、熵值法、主成分分析法、全排列多边形指数法[19-22]。同时, 遥感和GIS技术的发展也为多要素、综合定量研究提供了可能。研究过程中人居环境评价内容不断丰富和拓展, 但多数研究针对宏观尺度、行政区域、河流流域以及单个城市等区域, 对自然环境较为复杂的青藏高原研究相对较少[19-20]。青藏高原地形地貌复杂, 自然环境恶劣, 羌塘高原、可可西里等地存在无人区, 加之近年来人类活动强度加大、气候变化频率加快、植被遭到破坏, 如何选择适宜的自然人居环境问题显得尤为重要。因此, 本文在借鉴相关研究成果的基础上以青藏高原为研究区, 运用ArcGIS和SPSS统计分析软件, 结合主成分分析、聚类和异常值分析方法, 选取26个自然因子, 构建该区域1616个乡镇人居环境适宜性评价体系, 揭示研究区人居环境的自然适宜性以及空间格局特征, 以期为青藏高原区域持续协调发展提供科学依据。

1 研究区概况

青藏高原的平均海拔超过4000 m, 面积达250×104km2[25], 空气稀薄, 高寒缺氧, 生态环境极为脆弱, 四周高山环绕, 有世界第三极之称[26](图1)。高原全境气候和环境差异性显著, 自北向南依次为高山极端干旱区、高山亚寒带及高山温带, 自西向东为高原亚寒带气候、高原山地气候与高原温带湿润气候, 东南部分布少量亚热带气候。高原冬季寒冷干燥, 夏季凉爽, 年平均温度为7—8 °C。北部边缘极端干旱区平均年降水量仅10—30 mm, 南部和东南部的高原降雨量较为丰富, 年均降水量达370—1800 mm[27]。多大风且持续时间长, 区内大部分地区年平均风速在3 m·s–1以上, 大风日数 (瞬时风速≥17 m·s–1) 超过50天[28], 高原面上山地和山间盆地与河谷地交错分布, 土壤发育年轻, 以永久性冻土、高寒、干旱土为主, 土壤贫瘠且抗侵蚀能力弱[29]。除了周边山地局部存在森林植被外, 主体为高山草甸、草原和荒漠植被, 生物量低[30]。高原人口稀少, 平均人口密度为5人·km-2, 部分地区不足1人·km-2, 且主要分布在水热条件较好的城镇和河谷地带[28]。总体来讲, 青藏高原地形高耸、气候寒冷干燥、动植物资源贫乏, 紫外线辐射强烈, 氧气稀薄, 对多数生物(尤其是人类)而言, 是极端而严酷的生存环境。

图1 研究区概况图

Figure 1 Overview of the research area

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本研究将各乡镇政府所在位置作为该乡镇的地理坐标, 用以计算各乡镇的地形及气候数据。所使用的数据为: 青藏高原范围与界线数据来自全球变化科学研究数据出版系统(http://www.geodoi.ac.cn/ doi.aspx?doi=10.3974/ geodb.2014.01.12.v1); 青藏高原90m×90m空间分辨率的DEM数据产品来自中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http://www.gscloud.cn); 基于DEM数据, 通过ArcGIS的提取功能计算研究区地形因子: 海拔、坡度、坡向、起伏度及乡镇与河流距离; 土地利用强度根据中国科学院资源环境科学数据中心提供的1km×1km空间分辨率的LUCC数据集 (http://www. resdc.cn/data.aspx?DATAID=145)和相关学者[31-33]对土地利用强度的计算, 对研究区出现的22种土地利用类型根据利用度进行重分类(表1); 土壤类型数据来自1:400万的中国土壤数据集(http://westdc westgis.ac.cn), 其中土壤有机质含量根据土壤发生学[34]进行分类统计。气象数据来自资源学科创新平

台(http://www.data.ac.cn/list/tab_ climate)126个气象站点的1971—2000年平均降水、1951—1980年的0 °C积温、10 °C积温、1月平均气温、7月平均气温、年平均气温, 1961—1990年累年平均最低气温、累年平均最高气温、全年蒸发量、1月蒸发量、7月蒸发量、1月日照、7月日照、1956—1980年平均风速、全年冻土深度和十厘米冻土解冻日; 对于蒸发量、平均风速等记录不全面的数据基于每个气象站点的坐标, 采用克里金(Kriging)插值法将站点气象数据展布到高原面上; 植被覆盖指数 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 数据是由马里兰大学全球植被覆盖实验室提供的分辨率为8km×8km的GIMMS-NDVI数据集(https://ecocast. arc.nasa.gov/data/pub/gimms); 受青藏高原特殊的地理环境影响, 高原中、西部局地缺乏气象台站, 数据方面尚需进一步改善。

2.2 方法

2.2.1 评价指标的选择

自然环境是人居的基础, 人类的生产生活以及具体的人居环境建设活动都离不开广阔的自然环境背景。通过对研究区人居环境的调查和综合分析, 遵循全面性、系统性和可实施性原则, 选取自然环境要素中的26个指标, 利用主成分分析遴选出5个主要指标, 建立了以乡镇为单位的青藏高原人居环境自然适宜性评价指标体系(表2)。

表1 青藏高原土地利用类型强度重分类[31-33]

表2 青藏高原人居环境自然适宜性评价指标

2.2.2 主成分分析

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)主要通过对协方差矩阵进行特征分析, 达到在减少数据维数的同时保持数据集对方差贡献最大的目的, 也就是在数据信息损失最小的情况下, 通过降维把原来的多个指标转化为一个或几个综合的指标, 并尽可能多的保留原来多个变量所反映的信息, 即主成分[35]。在具体应用中主成分载荷矩阵中的数据除了以主成分相对应的特征值开平方根, 得到主成分中每个指标所对应的特征向量, 将初始特征值中各指标的累积贡献率确定为该指标的权重, 具体步骤如下[36]:

(1) 不同指标的量纲可显著影响主成分分析的结果, 首先对原始指标数据进行无量纲化处理, 公式如下:

(3) 求相关系数矩阵:

(7) 确定指标权重:

式中w为第个指标的权重。

2.2.3 建立乡镇人居自然环境宜居性评价函数

采用多目标线性加权函数法对人居环境适宜性水平进行测算, 指数越大说明风险越大, 反之则越小。

2.2.4 聚类和异常值分析

聚类和异常值分析实际上是通过对局部计算和显著性分析, 得出统计显著性的热点、冷点和空间异常值, 局部Moran’s的公式表达为:

3 结果与分析

3.1 主成分特征分析

主成分分析是多元统计中常用的降维方式, 比起人为方法大大降低了权数确定过程的主观性和工作量, 保证了指标体系合成的客观性。在对各乡镇自然因子数据进行标准化处理后, 利用SPSS25软件求出其相关矩阵的特征值和各主成分贡献率(表3)。从表2中可知, 前5个主成分的特征根大于1, 且累计贡献率达到71.351%, 基本可以反映原指标的大部分信息。因此用5个主成分来代替原来的26个原始变量, 可降低原始数据的复杂性, 达到降维的目的。

本研究选用最大方差法对因子进行旋转, 得到因子旋转矩阵。从因子旋转矩阵可以看出, 第一主成分主要包括累年平均最高气温、全年冻土深度、年均温、累年平均最低气温、十厘米解冻日等, 其方差贡献率为40.178%, 主要反映了宜居度中的气温因子; 第二主成分主要包括全年蒸发量、七月植被NDVI、一月蒸发量等, 其方差贡献率为14.667%, 主要反映了蒸发因子对宜居度的影响; 第三主成分主要包括海拔、土壤有机质含量等, 其方差贡献率为8.106%, 主要反映了宜居度评价中的地形、土壤因子; 第四主成分和第五主成分所占比重较小, 主要反映了宜居度中的植被因子和地形因子。按照上述设计思路, 将各指标方差贡献率设定为该指标权重。

3.2 聚类与异常值分析

聚类与异常值分析工具可识别具有高值或低值的要素的空间聚类, 在主成分分析基础上的聚类, 可有效地剔除一些影响程度弱的因子, 利用这一方法可以辨析自然条件适宜性高的乡镇及趋向于高值乡镇的次级乡镇, 同样与适宜性低的乡镇相集聚的亦为不适宜地区, 从而达到划分乡镇人居环境自然适宜性分级的目的。而异常值检测则是为了检测出与其他对象不强相关的数据点予以剔除。为了得到青藏高原乡镇人居环境自然适宜性分级范围, 首先, 需要对青藏高原地区的累年平均最高气温指数、全年蒸发量指数、海拔指数、植被NPP重分类指数、坡向指数进行无量纲化处理; 其次, 根据乡镇人居环境自然适宜性评价函数, 运用SPSS25软件将青藏高原1616个乡镇各指标数据值进行运算, 得到青藏高原乡镇人居环境自然适宜性评价指数。利用ArcGIS10.2的空间统计工具中聚类分布制图的Anselin Local Moran I功能, 将适宜性得分作为聚类和异常值分析的权重, 输出值COType字段将始终指明聚类和异常值置信度为95%的显著性统计, 在反复模拟试验和实证修订的基础上, 通过分析得到青藏高原乡镇适宜性聚类和异常值分布图(图2)。

表3 相关系数矩阵的主成分特征值、贡献率和累积贡献率

注: H-H分布指高值被高值包围, H-L分布指高值被低值包围, L-H分布指低值被高值包围, L-L分布指低值被低值包围。

Figure 2 Suitability clustering and abnormal value distribution of villages and towns in Qinghai-Tibet Plateau

通过聚类与异常值分析得出, 代表中心地乡镇及周边乡镇都具有较高适宜性的H—H分布类型主要集中在青藏高原南部横断山区及川西高原。适宜性无明显聚类特征的乡镇主要分布在河湟谷地、青南高原及“一江两河”(既雅鲁藏布江、拉萨河及年楚河)流域。而代表单一乡镇与周边乡镇呈现适宜性较低的L—L类型主要分布在柴达木盆地、祁连山区、那曲高原及藏南谷地。此外, 少数具有一定的中心意义或中心作用H—L类型的乡镇出现在雅鲁藏布江谷地, 同时青藏高原东南部出现了部分宜居度明显低于周边乡镇的L—H分布类型。在结合聚类与异常值分析特征基础上, 剔除与其他对象不强相关的数据点, 得到适宜区范围。将乡镇适宜性指数计算结果参照《国家人口发展功能分区》中人居环境分区标准, 用自然断点法[37](Arc GIS中该分类方法是利用统计学上的Jenk最优化法得出分界点, 能够使划分各级之间的内部方差之和达到最小)将其划分为4级(高度适宜区0.41—0.63、比较适宜区0.30—0.40、一般适宜区0.14—0.29、不适宜区0—0.13), 利用自然断点法划分出的4个等级范围, 建立乡镇人居环境自然适宜性区域分级和空间格局, 其中Ⅰ为高度适宜区、Ⅱ为比较适宜区、Ⅲ为一般适宜区、Ⅳ为不适宜区(表3, 图3)。

3.3 青藏高原乡镇人居环境自然适宜性评价

总体而言, 青藏高原乡镇人居环境自然适宜性指数介于0.13—0.63之间, 自然适宜分区以带状分布为主, 适宜性由高原东南部呈半月形向西北部腹地递减, 空间分布不平衡, 区域分异明显, 受主成分限制因子的影响, 乡镇数量分布与人居环境适宜性出现不一致的现象。

表3 青藏高原人居环境自然适宜性分级阈值

图3 青藏高原乡镇人居环境自然适宜性空间格局

Figure 3 Spatial pattern of natural suitability of human settlements in villages and towns of Qinghai-Tibet Plateau

青藏高原东南部为高度适宜区, 人居环境指数均值为0.47(表3), 乡镇总数487个, 高度适宜的乡镇共计305个, 占比92.42%, 集中分布在川西高原和横断山区河谷地带, 明显多于其他区高度适宜的乡镇数量(表4)。比较适宜区人居环境适宜性得分介于0.30—0.40之间, 乡镇数量达616个, 为各区中最多, 主要分布在河湟谷地、青南高原及“一江两河”流域; 具有一般适宜性的Ⅲ区面积达1274024 km2, 占高原面积的49.30%, 主要分布在柴达木盆地、祁连山区及那曲高原, 适宜性指数在0.14—0.29之间的乡镇共计432个, 占该区乡镇总数的82.76%; 适宜性得分低于0.13的Ⅳ区主要分布在昆仑山脉和藏北高原, 该区自然条件恶劣, 目前不适宜人口长期居住。

4 讨论

青藏高原做为人类居住的最极端环境区域之一, 具有干旱、寒冷、多风、低氧、辐射强以及昼夜温差大的气候特点[38], 而适宜的人居条件是人类对生存环境长期适应的结果。气温是影响环境适宜性的重要因素之一[39], 对植被和土壤的蒸散发起着重要作用。目前, 青藏高原主要活动人群为藏族, 有调查显示藏族人体热舒适的最佳温度范围为17.87—20.05 °C, 藏族人的冷极限为13.9 °C[40], 而青藏高原年平均温度为7—8 °C, 这就决定了人类在高原上生活趋暖避寒的重要性。此外, 温度的变化还影响着植被的生长发育[41], 进而决定牧草生长和放牧活动。丰富的太阳辐射为抵御寒冷气候提供了最直接的途径, 坡向的变化不仅影响着居住地所接受的太阳辐射量[42], 还决定了植物群落物种多样性, 阳坡的主要功能群落是禾草类, 而阴坡则是杂草类[43]。除了克服寒冷带来的不适, 低氧环境也是人类定居面临的重要挑战, 青藏高原氧含量只有平原地区50%—70%[44]。当海拔高于270 0m时, 人体心血管系统和神经系统已经开始受到缺氧的影响[45], 即使经过较长时间的持续暴露, 人类对低氧环境的适应能力仍处于较低水平[46,47]。就氧气相对含量而言, 植被覆盖度和海拔的方差解释率分别为33.1%和3.9%, 地表植被盖度与氧气相对含量呈现显著的正相关关系, 海拔则相反[44]。因此高原上定居需要考虑水热条件良好、植被覆盖度较高及可接受的太阳辐射量较多的低海拔地区。

表4 青藏高原各区乡镇人居环境自然适宜性数量统计

青藏高原东南部的高度适宜区属于亚热带山地湿润气候和温带湿润、半湿润气候, ≥10 °C期间的天数在120—180天不等, 区域地表水源非常丰富, 水热状况高度适宜[48]。森林覆盖率高, 蒸腾作用旺盛, 氧气充沛。该区南部生产条件十分优越, 水热条件良好的暖湿河谷农作物熟制可达一年一熟或两年三熟。水热、海拔、植被自然要素的最佳组合, 使得高度适宜区自然环境尤为适合人居。比较适宜区温湿状况和水热条件相比高度适宜区指标均有明显下降, 平均海拔与地形起伏度均略高于高度适宜区, 但河谷地区优越的地形和肥沃的土壤条件是Ⅱ区的最大优势, 这类地区气候温和、土壤肥沃, 多为传统人口密集区。此外, 该区受我国北方农业文化的影响, 早在青铜时代已形成以河湟谷地为中心的人口聚居地。至隋唐时期, 高原东部的西宁、乐都及民和等地初具城镇雏形[49]; 同时高原西部在公元637年松赞干布统一高原, 建都拉萨后, 迎来了以拉萨为中心的城镇发展兴盛时期, 而日喀则、当雄、江孜、昌都等自吐蕃时期就是青藏高原的重要城镇[49]。此外, 中央政府实行和亲、军队驻屯及移民等政策加强对青藏高原的统治, 使藏南谷地逐步发展为高原西部的人口和经济中心[50]。随着中心地辐射效应的增强, 河湟谷地和藏南谷地成为高原城市分布的密集区, 进而Ⅱ区出现乡镇数量、分布范围及人居环境适宜性三者不一致的情况, 表明社会人文环境对人口分布的巨大驱动。一般适宜区(Ⅲ区)中阿里—那曲—玉树等地海拔骤增, 气温大幅下降, ≥10 ℃期间天数少于50天, 不宜种植农作物[48]。部分海拔高且降水多的区域常年雪封, 形成了典型的高寒地无人区, 降水量较少的地区发育高寒草甸和灌丛形成了牧区, 畜牧业活动成为当地居民赖以生存的基础[51], 该区仅藏南湖盆谷地水热条件相对良好, 形成农业区或者农林区。Ⅲ区东北部的柴达木盆地是青藏高原地势最低、气候最干的区域, 盆地内重度和极重度沙漠化土地面积占高原沙漠化土地总面积的27.6%, 平均人口密度低于1人·km-2且多分布在盆地边缘的绿洲[28]。Ⅲ区部分差异化极端气候大大降低了区域环境的适宜程度, 高海拔地区恶劣的自然环境、欠发达的基础设施建设水平和医疗卫生体系以及愈来愈多的人口暴露和人类较低的适应能力, 使得这一区域的人口环境风险居高不下。适宜性得分最低的Ⅳ区(主体为藏北高原—昆仑山地)位于高原寒带干旱区, 自然环境恶劣, 平均海拔高度4800—5100米, 不出现或不稳定出现日平均气温10 ℃的天数, 最暖月平均气温6 ℃, 日最低气温几乎全年都维持在0 ℃以下, 这一地区无农作物, 植被稀疏, 土地贫瘠, 目前不适宜人口长期居住。

青藏高原南部地势起伏大, 水土流失和山体滑坡等地质灾害隐患多, 人居地点应选择水热条件良好, 地势平坦开阔的区域。中部植被覆盖度低、生态环境脆弱, 更孕育有三江源, 生态战略地位显著。北部高寒地带气候恶劣, 不适宜人居, 但却是野生动物活动的天然场所, 目前, 人类活动的加剧对生态环境造成了一定压力。因此, 为了保护高原生态系统的稳定性和完整性, 除了需要加强对生态环境保护和治理外, 还需要将人口规模控制在生态环境可承受范围内, 以期达到可持续发展的目的。

5 结论

本文考虑到青藏高原自然环境的极端性, 更注重通过生态建设构建人与自然和谐共处的宜居模式, 在指标选择中侧重自然环境因素, 选取10个准则层和26个次级指标, 运用ArcGIS和SPSS统计分析软件, 结合主成分分析、聚类和异常值分析方法, 建立了该区域乡镇人居自然环境宜居性评价函数模型, 得到相应的评价指数、分级阈值和区划范围。分析结果表明:

(1) 影响青藏高原人居环境自然适宜性分异的主要因子是气温、蒸发量、海拔、植被NPP及坡向, 其累计贡献率达到71.351%。此外, 河流、降水、气流及日照等因子对乡镇分布的适宜或限制性不甚明显。青藏高原整体上属生态敏感和生态脆弱区, 人居环境适宜性不高且空间分布不平衡, 高低值聚簇现象显著, 适宜性指数介于0.13—0.63之间, 由高原东南部呈半月形向西北部腹地递减, 高度宜居的乡镇仅有330个。

(2) 川西高原和横断山区自然要素最佳组合使其成为高度适宜区, 面积占比12.64%, 为各区最少(326741 km2); 分布于河湟谷地、青南高原及“一江两河”流域的比较适宜区面积占比14.89%, 在各区中的乡镇数量(616个)最多; 一般适宜区分布范围最广, 主要为柴达木盆地、那曲高原及藏南谷地, 面积占比49.30%, 达1274024 km2; 藏北高原自然环境恶劣, 不适宜人类长期居住; 自然环境是人类赖以生存、发展的基础, 决定了乡镇分布的基本态势, 然而人类聚居的选择, 除早期易受自然地理条件的根本控制外, 后期更受到历史沿革及社会经济因素等人类系统的综合影响。

[1] DOXIADIS C A. Ecology and Ekistics (Edited by Gerald Dix)[M]. Elek Books Ltd, 1977.

[2] 吴良镛. 人居环境科学的人文思考[J]. 城市发展研究, 2003, 10(5): 4–7.

[3] 李雪铭, 晋培育. 中国城市人居环境质量特征与时空差异分析[J]. 地理科学, 2012, 32(5): 521–529.

[4] 唐焰, 封志明, 杨艳昭. 基于栅格尺度的中国人居环境气候适宜性评价[J]. 资源科学, 2008(5): 648–653.

[5] 封志明, 杨艳昭, 游珍, 张景华. 基于分县尺度的中国人口分布适宜度研究[J]. 地理学报, 2014, 69(6): 723–737.

[6] 尹文娟, 潘志华, 潘宇鹰, 等. 中国大陆人居环境气候舒适度变化特征研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2018, 28(S1): 5–8.

[7] 岳健, 雷军, 马天宇, 等. 关于新疆人居环境自然适宜性评价的讨论[J]. 干旱区资源与环境, 2009, 23(11): 1–7.

[8] 郝慧梅, 任志远. 基于栅格数据的陕西省人居环境自然适宜性测评[J]. 地理学报, 2009, 64(4): 498–506.

[9] 杨艳昭, 郭广猛. 基于GIS的内蒙古人居环境适宜性评价[J]. 干旱区资源与环境, 2012, 26(3): 9–16.

[10] 李帅, 魏虹, 倪细炉, 等. 基于层次分析法和熵权法的宁夏城市人居环境质量评价[J]. 应用生态学报, 2014, 25(9): 2700–2708.

[11] 李雪铭, 张英佳, 高家骥. 城市人居环境类型及空间格局研究——以大连市沙河口区为例[J]. 地理科学, 2014, 34(9): 1033–1040.

[12] 熊鹰, 曾光明, 董力三, 等. 城市人居环境与经济协调发展不确定性定量评价——以长沙市为例[J].地理学报, 2007,12(4): 397–406.

[13] 李月臣, 刘春霞, 张虹, 高鑫. 基于RS与GIS的三峡库区(重庆段)人居环境适宜性评价(英文)[J]. Journal of Geographical Sciences, 2011, 21(2): 346–358.

[14] 魏伟, 石培基, 冯海春, 等. 干旱内陆河流域人居环境适宜性评价——以石羊河流域为例[J]. 自然资源学报, 2012, 27(11): 1940–1950.

[15] 刘立涛, 沈镭, 高天明, 薛静静.基于人地关系的澜沧江流域人居环境评价[J]. 资源科学, 2012, 34(7): 1192–1199.

[16] 张元博, 黄宗胜, 陈旋, 等. 贵州石漠化区布依族传统村落人居环境适宜度[J]. 应用生态学报, 2019, 30(9): 3203–3214.

[17] 李威, 赵卫权, 苏维词. 基于GIS技术的黔中地区人居环境自然适宜性评价[J]. 长江流域资源与环境, 2018, 27(5): 1082–1091.

[18] 张东海, 任志远, 刘焱序, 等. 基于人居自然适宜性的黄土高原地区人口空间分布格局分析[J]. 经济地理, 2012, 32(11): 13–19.

[19] 吴冬宁, 李亚光, 李四高. 自然因素影响下密云县河西小流域居民点空间分布特点及人居适宜性特征[J].中国农业大学学报, 2016, 21(4): 129–136.

[20] 谷永泉, 杨俊, 冯晓琳, 等. 中国典型旅游城市人居环境适宜度空间分异研究[J]. 地理科学, 2015, 35(4): 410–418.

[21] 赵苏琴, 王璐. 基于主成分分析的山西省城市人居环境评价[J].农村经济与科技, 2018, 29(19): 265–267.

[22] 常虎, 王森. 黄土高原村域农村人居环境质量评价研究——以子洲县西北部为例[J]. 农村经济与科技, 2019, 30(9): 27–30.

[23] 崔文河. 青海多民族地区乡土民居更新适宜性设计模式研究[D]. 西安: 西安建筑科技大学, 2015.

[24] 贾鑫, 李峯, 崔梦淳, 等. 河湟谷地藏族和其他主要民族分布的地理环境特征及其生产方式差异[J]. 中国科学: 地球科学, 2019, 49(4): 706–716.

[25] 全球变化科学研究数据出版系统[EB/OL]. http://www.geodoi. ac.cn/doi.aspx?doi=10.3974/ geodb. 2014. 01.12.v1

[26] 陈德亮, 徐柏青, 姚檀栋, 等. 青藏高原环境变化科学评估: 过去、现在与未来[J].科学通报, 2015, 60(32): 3025–3035.

[27] LV Houyuan, WU Naiqin, LIU Kanbiu, et al. Modern pollen distributions in Qinghai-Tibetan Plateau and the development of transfer functions for reconstructing Holocene environmental changes[J]. Quaternary Science Reviews, 2011, 30 (12): 947–966.

[28] 李庆, 张春来, 周娜, 等. 青藏高原沙漠化土地空间分布及区划[J]. 中国沙漠, 2018, 38(4): 690–700.

[29] 罗静, 陈琼, 刘峰贵, 等. 青藏高原河谷地区历史时期耕地格局重建方法探讨——以河湟谷地为例[J]. 地理科学进展, 2015, 34(2): 207–216.

[30] 郑度. 青藏高原自然地域系统研究[J]. 中国科学(D辑: 地球科学), 1996, 3(4): 336–341.

[31] 徐勇, 孙晓一, 汤青. 陆地表层人类活动强度: 概念、方法及应用[J]. 地理学报, 2015, 70(7): 1068–1079.

[32] 刘芳, 闫慧敏, 刘纪远, 等. 21世纪初中国土地利用强度的空间分布格局[J]. 地理学报, 2016, 71(7): 1130–1143.

[33] 刘亚香, 李阳兵, 程星. 区域土地利用强度定量分析方法研究进展[J]. 广东土地科学, 2017, 16(2): 34–43.

[34] 史学正, 于东升, 高鹏, 等. 中国土壤信息系统(SISChina)及其应用基础研究[J]. 土壤, 2007, 12(3): 329–333.

[35] PEARSON K. Principal components analysis[J]. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 1901, 6(2): 559.

[36] 王莺, 王静, 姚玉璧, 等. 基于主成分分析的中国南方干旱脆弱性评价[J]. 生态环境学报, 2014, 23(12): 1897–1904.

[37] 李威, 赵卫权, 苏维词. 基于GIS技术的黔中地区人居环境自然适宜性评价[J]. 长江流域资源与环境, 2018, 27(5): 1082–1091.

[38] 鲁春霞, 谢高地, 肖玉, 等. 青藏高原生态系统服务功能的价值评估[J]. 生态学报, 2004, 3(12): 2749–2755.

[39] 钱妙芬, 叶梅. 旅游气候宜人度评价方法研究[J]. 成都气象学院学报, 1996(3): 35–41.

[40] 张樱子. 藏族传统居住建筑气候适宜性研究[D]. 西安:西安建筑科技大学, 2008.

[41] 张立锋, 张继群, 张翔, 等. 三江源区退化高寒草甸蒸散的变化特征[J]. 草地学报, 2017, 25 (2): 273–281.

[42] 刘洪鹄, 刘宪春, 赵晓辉. 东北漫岗区村落的分布特征分析[J]. 生态与农村环境学报, 2006, 11(1): 15–19.

[43] 刘旻霞, 王刚. 高寒草甸植物群落多样性及土壤因子对坡向的响应[J]. 生态学杂志, 2013, 32(2): 259–265.

[44] 史培军, 陈彦强, 张安宇, 等. 青藏高原大气氧含量影响因素及其贡献率分析[J]. 科学通报, 2019, 64(7): 715–724.

[45] GUGER C, DOMEJ G, LINDNER K, et al. Effects of a fast cable car ascent to an altitude of 2700 m on EEG and ECG[J]. Neuroscience Letters, 2005, 6(3): 377: 53–58.

[46] Xu C L, Xu W, Xu K F, et al. An association analysis between psychophysical characteristics and genome-wide gene expression changes in human adaptation to the extreme climate at the Antarctic Dome Argus[J]. Molecular Psychiatry, 2015, 20(2): 536–544.

[47] PORCELLI S, MARZORATI M, HEALEY B, et al. Lack of acclimatization to chronic hypoxia in humans in the Antarctica[J]. Scientific Report, 2017, 13(7): 1–6.

[48] 林振耀, 吴祥定. 青藏高原气候区划[J]. 地理学报, 1981, 14(1): 22–32.

[49] 傅小锋. 青藏高原城镇化及其动力机制分析[J]. 自然资源学报, 2000, 5(4): 369–374.

[50] 金孙梅, 侯光良, 许长军, 等. 全新世以来青藏高原文化遗址时空演变及其驱动[J]. 干旱区研究, 2019, 36(05): 1049–1059.

[51] 乔富伟, 白永平, 周亮, 等. 西藏城乡居民点空间分异特征与影响因素[J]. 应用生态学报, 2019, 30(10): 3544– 3552.

Natural suitability evaluation of human settlements in Qinghai-Tibet Plateau based on GIS

XU Changjun1, JIN Sunmei2,*, WANG Ying3

1. Qinghai Provincial Key Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Provincial Geomatics Center of Qinghai,Xining 810001, China 2.School of Geography Science, Qinghai Normal University, Key Laboratory of Surface Process and Ecological Conservation of the Qinghai-Tibet Plateau,Xining 810001, China 3. Qinghai Province Geographic Information Industry Development Co., Ltd, Xining 810001, China

The natural environment of the Qinghai-Tibet Plateau isparticularly harsh, and it has a greater impact on the distribution pattern of human settlements. In this study, 10 criterion layers and 26 sub-indicators were selected from natural environmental factors, and the above26 indicators weresummarized and analyzed by ArcGIS and SPSS. This method can determine the main environmental factors that affect the human settlement environment on the plateau. On this basis, combined with clustering and outlier analysis methods, a function model for evaluating the natural suitability of the human settlement environment in the region is established. We Use this model to obtain the corresponding suitability evaluation index, classification threshold and zoning range, and to analyze the natural suitability characteristics and spatial differences of human settlements. The research shows that the main factors affecting the natural suitability of human settlements in the Qinghai-Tibet Plateau are temperature, evaporation, altitude, vegetation NPP classification and aspect, and its cumulative contribution rate reaches 71.351%. Most of the plateaus are ecologically sensitive and ecologically fragile areas with low suitability for human settlements, uneven spatial distribution, and significant clustering of high and low values, and the suitability index is between 0.13-0.63, spatially showing a half-moon in the southeast. The shape decreases toward the hinterland of the northwest declining to the hinterland of the northwest.The best combination of natural elements in the western Sichuan Plateau and Hengduan Mountains makes it a highly suitable area with an area of 12.64%, which is the smallest (326741km2) in each area; a suitable area is distributed in the Hehuang Valley, the Qingnan Plateau and the “One River and Two Rivers” basin. The area accounts for 14.89%, and the number of townships (616) in each district is the most. Generally, the suitable area is the most widely distributed, mainly in the Qaidam Basin, Naqu Plateau and the South Tibet Valley. The area accounts for 49.30%, reaching 1274024km2. The northern Tibetan Plateau has a harsh natural environment with an area accounting for 23.18%, which is not suitable for long-term human habitation. In addition, the inconsistency between the number and distribution of towns and villages on the Qinghai-Tibet Plateau and the suitability of human settlements reveals that the suitability of the human settlements in the plateau is determined by various factors such as the natural environment and the social and cultural environment, and is not only restricted by natural environmental factors.

GIS;Qinghai-Tibet Plateau; human settlements; suitability evaluation

10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.06.013

K903

A

1008-8873(2020)06-093-11

2019-09-09;

2019-11-26基金项目:青海省科技成果转化专项(2018-NK-126), 第二次青藏高原科考-综合灾害风险评价与防御子课题(2019QZKK0906), 青海省地理空间信息技术与应用重点实验室基金(2019-002)

许长军(1976—), 男, 青海西宁人, 博士, 高级工程师, 主要从事GIS与RS处理与应用研究, E-mail:39950625@qq.com

金孙梅(1994—), 女, 甘肃兰州人, 硕士研究生, 主要从事全球变化与人类适应研究, E-mail:jinsunmei@sina.com

许长军, 金孙梅, 王英. 基于GIS的青藏高原人居环境自然适宜性评价[J]. 生态科学, 2020, 39(6): 93–103.

Xu Changjun, Jin Sunmei, Wang Ying. Natural suitability evaluation of human settlements in Qinghai-Tibet Plateau based on GIS[J]. Ecological Science, 2020, 39(6): 93–103.

猜你喜欢
青藏高原人居高原
青藏高原上的“含羞花”
临深置业理想 这座城刷新美好人居标准!
给青藏高原的班公湖量体温
人居一世间 愿得展素顏
青藏高原首次发现人面岩画
高原往事
迸射
高原往事
高原往事
人居环境中的园林绿化设计构建