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    基于像元尺度的移民區(qū)資源承載力評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用
    ——以寧夏紅寺堡區(qū)為例

    2016-07-22 08:55:54郭慧秀賈科利
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年14期

    郭慧秀,賈科利

    (寧夏大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,寧夏銀川 750021)

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    基于像元尺度的移民區(qū)資源承載力評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用
    ——以寧夏紅寺堡區(qū)為例

    郭慧秀,賈科利*

    (寧夏大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,寧夏銀川 750021)

    摘要[目的]利用GIS技術(shù)從社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度和可利用資源兩方面構(gòu)建基于像元尺度的資源承載力綜合評(píng)價(jià)模型。[方法]監(jiān)測局部區(qū)域的資源承載力狀況并分析空間變化趨勢,以紅寺堡區(qū)為例研究其資源承載力狀況。[結(jié)果]紅寺堡區(qū)資源承載力存在明顯的區(qū)域差異,中部地區(qū)承載力較高,南部地區(qū)承載力較低,符合紅寺堡區(qū)資源開發(fā)與利用現(xiàn)實(shí)狀況。[結(jié)論]基于像元尺度的資源承載力評(píng)估模型能夠?qū)⒃u(píng)價(jià)單元細(xì)化到像元尺度,有利于彌補(bǔ)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法無法反映區(qū)域內(nèi)部異質(zhì)性的不足。

    關(guān)鍵詞移民區(qū);像元尺度;資源承載力;紅寺堡區(qū)

    資源承載力是區(qū)域資源占有與利用、供給與需求關(guān)系的定量表達(dá),是人類生存與發(fā)展的基礎(chǔ)[1-3],黨的十八大報(bào)告將資源安全提升到國家戰(zhàn)略,納入小康社會(huì)建設(shè)總體布局。在全國總體生態(tài)功能區(qū)劃中,西北生態(tài)脆弱移民區(qū)地處草原生態(tài)系統(tǒng)和荒漠生態(tài)系統(tǒng)的過渡區(qū)域,有限資源與持續(xù)移民遷入之間的矛盾日益突出,資源承載力成為衡量移民區(qū)人口基本生存和發(fā)展支撐能力的重要指標(biāo)[3]。因此,開展生態(tài)脆弱移民區(qū)資源承載力狀況準(zhǔn)確客觀的評(píng)估對推動(dòng)區(qū)域資源可持續(xù)利用、保障移民區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。目前,學(xué)術(shù)界圍繞區(qū)域資源承載力綜合評(píng)估開展了較為廣泛的討論,方法集中在利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過數(shù)學(xué)方法做以行政區(qū)劃為單位的平均值評(píng)價(jià):段新光等[4]應(yīng)用模糊綜合評(píng)判模型評(píng)價(jià)了新疆水資源承載力的現(xiàn)狀平均值變化;王長健等[5]利用改進(jìn)的相對資源承載力模型對塔里木河流域從行政區(qū)劃單位對42個(gè)區(qū)縣的相對資源承載力進(jìn)行了比較;周亮廣等[6]利用主成分分析和熵值結(jié)合的方法對貴陽市水資源承載力的區(qū)域綜合得分和今后發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測;此外,徐朗等[7]、姜秋香等[8]、張軍等[9]、周亮廣等[10]分別利用熵值法、層次分析法、生態(tài)足跡法對江蘇省、三江平原、疏勒河流域和貴陽地區(qū)的資源承載力現(xiàn)狀進(jìn)行了行政單元平均值評(píng)估??v觀以往研究,雖然視角不同,量化方法各異,但均以行政區(qū)為評(píng)價(jià)單位進(jìn)行了深入的研究,從而使移民區(qū)資源承載力評(píng)價(jià)單元細(xì)化研究具有一定的科學(xué)實(shí)踐意義。筆者利用GIS技術(shù),建立社會(huì)經(jīng)濟(jì)-資源綜合評(píng)價(jià)模型,探索以像元為評(píng)估單位的資源承載力評(píng)價(jià)模型,并以寧夏紅寺堡區(qū)為例進(jìn)行實(shí)證分析,旨在為移民區(qū)資源承載力定量評(píng)估工作提供新的思路和方法。

    1資源承載力評(píng)價(jià)模型

    移民區(qū)資源承載力評(píng)價(jià)綜合模型由社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度模型和可利用資源評(píng)估模型2部分組成。其中,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度包括人口聚集度和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),可利用資源包括可利用土地資源和可利用水資源2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見圖1。

    1.1社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度模型

    1.1.1人口集聚度評(píng)價(jià)模型。人口集聚度模型用來評(píng)價(jià)研究區(qū)人口的集聚程度,人口集聚程度越高社會(huì)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),反之發(fā)展程度越低。

    (1)人口集聚度模型。人口集聚度(Population Concentration,PC)主要考慮研究區(qū)的人口密度和流動(dòng)強(qiáng)度2個(gè)指標(biāo)。人口密度(Population Density,PD)是指研究區(qū)內(nèi)單位面積居住的常住人口數(shù)量,流動(dòng)強(qiáng)度(Flow Intensity,F(xiàn)I)是指研究區(qū)內(nèi)移民的遷入遷出狀況。構(gòu)建人口聚集度模型,并進(jìn)行歸一化處理:

    PC=PD*FI

    PC1=(PC-PCmin)/(PCmax-PCmin)

    (1)

    (2)技術(shù)計(jì)算過程。①人口密度。人口密度體現(xiàn)區(qū)域人口的聚集程度,由于人口的分布是以村莊、鄉(xiāng)鎮(zhèn)為聚居中心,距離村鎮(zhèn)中心越近密度越大,且居民點(diǎn)是漸變而非離散,所以利用網(wǎng)格技術(shù)將研究區(qū)劃分為若干等面積的網(wǎng)格,以每個(gè)網(wǎng)格為計(jì)算中心,利用核函數(shù)密度制圖的方法,對研究區(qū)進(jìn)行圓形搜索。②流動(dòng)強(qiáng)度。移民區(qū)村鎮(zhèn)行政邊界變化快,不能以某年行政區(qū)劃作為計(jì)算對象,所以利用網(wǎng)格技術(shù)將多年人口變化數(shù)據(jù)以當(dāng)年的行政中心進(jìn)行離散點(diǎn)插值,使每一個(gè)像元都具備多年人口變化數(shù)據(jù),并利用柵格計(jì)算功能計(jì)算出網(wǎng)格的人口變化強(qiáng)度。

    圖1 資源承載力指標(biāo)體系Fig.1 The index system of resource carrying capacity

    1.1.2經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度評(píng)價(jià)模型。

    (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度模型。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度(Economically developed Level,EDL)反映研究區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平狀況,通過經(jīng)濟(jì)水平(Economic Level,EL)、區(qū)位優(yōu)勢(Location Advantage,UI)以及交通密度(Traffic Density,TD)疊加運(yùn)算并進(jìn)行歸一化處理。

    (2)技術(shù)計(jì)算過程。①經(jīng)濟(jì)水平。是指研究區(qū)經(jīng)濟(jì)總量與人口數(shù)量的比值,一般利用行政區(qū)劃進(jìn)行平均值運(yùn)算導(dǎo)致整個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平不連續(xù)。所以,該研究采用克里金柵格插值技術(shù),以鄉(xiāng)村的平均經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值生成一個(gè)以像元為單位的連續(xù)表面。②區(qū)位優(yōu)勢。區(qū)位優(yōu)勢(UI)是指區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的位置優(yōu)勢,隨著距經(jīng)濟(jì)中心距離增加而逐漸下降,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度隨之下降[11-12]。但由于同一區(qū)域可能處于幾個(gè)經(jīng)濟(jì)中心的影響之下,存在疊加影響,所以要利用GIS的距離制圖功能計(jì)算網(wǎng)格距每一個(gè)經(jīng)濟(jì)中心的距離,再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,建立區(qū)位優(yōu)勢度模型和歸一化處理:

    UI=∑g(x)

    g(x)=ax+max

    UI1=(UI-UImin)/UImax-UImin)

    (2)

    式中,g(x)表示計(jì)算單元距經(jīng)濟(jì)中心的距離,a(a<0)表示經(jīng)濟(jì)中心影響度衰減系數(shù),隨距離增加而減小。MAX代表經(jīng)濟(jì)中心的賦值,經(jīng)濟(jì)水平越高賦值越大。UI1是歸一化之后的區(qū)位優(yōu)勢度。

    (3)交通密度。交通密度(TD)是指研究區(qū)內(nèi)交通網(wǎng)(鐵路、公路、水路)的密集程度以及通達(dá)性,交通線路越密集代表該地通達(dá)性越好,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。利用GIS技術(shù)的密度制圖功能,建立研究區(qū)交通路線的矢量圖數(shù)據(jù)庫,以一定距離R為半徑進(jìn)行搜索,將搜索到的所有交通線路長度之和相加,即該網(wǎng)格的交通網(wǎng)密度。建立交通密度計(jì)算模型,并進(jìn)行歸一化處理:

    TD=L/S

    TD1=(TD-TDmin)/(TDmax-TDmin)

    (3)

    式中,L代表研究區(qū)內(nèi)所有交通線路的長度之和,S為以R為搜索半徑的搜索單元的面積,TD1是歸一化之后的交通密度。

    1.1.3社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度評(píng)價(jià)模型。采用平方根的方法計(jì)算在人口聚集度和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度共同影響下的研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。建立社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)(Socio-Economic Capacity,SEC)評(píng)價(jià)模型,并進(jìn)行歸一化處理:

    SEC1=(SEC-SECmin)/(SECmax-SECmin)

    (4)

    利用GIS中的柵格運(yùn)算進(jìn)行模型的運(yùn)算,得到研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)承載力評(píng)價(jià)結(jié)果,并將最后的結(jié)果進(jìn)行歸一化和重分類。

    1.2可利用資源狀況評(píng)價(jià)模型

    1.2.1可利用土地資源評(píng)價(jià)模型。根據(jù)《全國主體功能區(qū)劃》[13-15]中技術(shù)規(guī)程規(guī)定,可利用土地是指研究區(qū)內(nèi)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而開發(fā)或者繼續(xù)利用的土地,不包括研究區(qū)內(nèi)已經(jīng)被開發(fā)利用的土地。其中,適宜建設(shè)用地面積不包括不適宜利用的坡度、海拔高度、水體荒漠戈壁區(qū)域和退耕還林還草區(qū)域[16-18];已利用建設(shè)用地面積包括研究區(qū)已被開發(fā)的城鎮(zhèn)建設(shè)用地、居民點(diǎn)用地、基本農(nóng)田建設(shè)用地、工礦用地、交通建設(shè)用地等用地類型[19-20]。構(gòu)建可利用土地資源評(píng)價(jià)(Land supporting Capacity,LC)模型:

    LC=AL-UL-BF

    LC1=(LC-LCmin)/(LCmax-LCmin)

    (5)

    式中,AL表示研究區(qū)適宜建設(shè)用地面積,UL表示已有建設(shè)土地面積,BF表示基本農(nóng)田建設(shè)用地面積。

    (2)技術(shù)計(jì)算流程。①適宜坡度、高度提取。利用數(shù)字高程模型(DEM)提取研究區(qū)坡度分級(jí)圖和高程分級(jí)圖,將研究區(qū)坡度按照<4°、4°~8°、8°~15°、15°~25°、>25°分為5個(gè)等級(jí),同時(shí)將研究區(qū)高度按照<1 300、1 300~1 800、1 800~2 000、2 100~3 000、>3 000 m分為5個(gè)等級(jí),并分別賦值為1、2、3、4、5。利用GIS提取25°以下和高度3 000 m以下的研究區(qū)區(qū)域,進(jìn)行交集疊加運(yùn)算作為后期運(yùn)算的底圖。②自然保護(hù)區(qū)面積提取。利用研究區(qū)有關(guān)自然保護(hù)區(qū)域劃分圖,通過GIS矢量工具建立自然保護(hù)區(qū)的矢量數(shù)據(jù)庫,并進(jìn)行柵格化處理并賦予較低的值。③用地類型提取。利用ERDAS軟件監(jiān)督分類,將研究區(qū)內(nèi)土地分為林地、草地、水域、建設(shè)用地、農(nóng)田、荒漠和交通道路建設(shè)7個(gè)土地利用類型,并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際的用地現(xiàn)狀圖以及Googleearth實(shí)景觀測對分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。④基本農(nóng)田面積。根據(jù)我國《省級(jí)主體功能區(qū)區(qū)劃分技術(shù)規(guī)程》規(guī)定,基本農(nóng)田是指研究區(qū)內(nèi)部適宜建設(shè)用地中的耕地面積,基本農(nóng)田面積=(適宜建設(shè)用地內(nèi))耕地面積*β(β取0.8)。⑤通過GIS疊加運(yùn)算保證可利用土地坡度小于25°,高度小于3 000 m,且適宜建設(shè)不含基本農(nóng)田的土地類型,最后與自然保護(hù)區(qū)面積進(jìn)行疊加融合,生成可利用土地資源分布。

    1.2.2可利用水資源評(píng)價(jià)模型??衫盟Y源是指研究區(qū)內(nèi)可供經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展利用的水資源量,體現(xiàn)水資源對本地可持續(xù)發(fā)展的有效支撐能力。綜合考慮研究區(qū)水資源總量、水網(wǎng)密度以及像元距水源地的距離3個(gè)影響因素。

    (1)可利用水資源評(píng)價(jià)模型。由于研究區(qū)可利用水資源(Available water Resources,AW)包括水資源總量(Water resources,WR)、水網(wǎng)密度(Water network Density,WN)、水源可獲得性(Water source Distance,WD)3個(gè)正向評(píng)價(jià)指標(biāo),所以建立基于以上3個(gè)指標(biāo)的可利用水資源評(píng)價(jià)模型,并進(jìn)行歸一化處理。

    AW1=(AW-AWmin)/(AWmax-AWmin)

    (6)

    (2)技術(shù)計(jì)算流程。①水資源總量。由于水資源總量來源于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),若按照行政區(qū)計(jì)算平均值的結(jié)果是離散非連續(xù)的,為方便運(yùn)算以采樣點(diǎn)為中心進(jìn)行插值運(yùn)算,使每一個(gè)像元都擁有不同的值參與后期運(yùn)算[21-22]。②水源可獲得性。水源可獲得性指評(píng)價(jià)單元距離水源地的遠(yuǎn)近,隨距離增加獲取水資源能力下降。由于距離水源地1 km的范圍之內(nèi),農(nóng)業(yè)灌溉和生產(chǎn)生活用水可以獲取,利用研究區(qū)DEM和GIS水文分析工具求研究區(qū)河流數(shù)據(jù)并進(jìn)行矢量化處理后建立河流1km緩沖區(qū)柵格,再計(jì)算像元距離水源地的距離后標(biāo)準(zhǔn)化。③水網(wǎng)密度。評(píng)價(jià)區(qū)域的水網(wǎng)密度是指單元內(nèi)河流數(shù)量的密集程度,密度越大研究區(qū)內(nèi)的可利用水資源越豐富。根據(jù)矢量化的研究區(qū)水網(wǎng)數(shù)據(jù)并利用GIS工具密度制圖工具計(jì)算每個(gè)像元的水網(wǎng)密度值。

    1.2.3可利用資源評(píng)價(jià)模型。研究區(qū)可利用資源(Available Resources,AR)包括可利用土地資源和可利用水資源兩部分,每一個(gè)像元同時(shí)受土地資源和水資源的限制,資源中的最小值是限制該區(qū)域發(fā)展?jié)摿Φ臎Q定因素。

    (1)可利用資源評(píng)價(jià)模型。 根據(jù)最小值法,建立可利用資源的最小值模型并進(jìn)行歸一化處理。

    AR=min(LC,AW)

    AR1=(AR-ARmin)/(ARmax-ARmin)

    (7)

    (2)技術(shù)計(jì)算流程。根據(jù)式(7),利用GIS軟件柵格計(jì)算工具計(jì)算每一個(gè)像元可利用資源的最小值,得到研究區(qū)像元尺度的可利用資源狀況。1.3資源承載力評(píng)價(jià)模型移民區(qū)資源承載力(Resource carrying Capacity,RC)評(píng)價(jià)模型包括正向指標(biāo)可利用資源和負(fù)向指標(biāo)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度,建立評(píng)價(jià)模型,并進(jìn)行歸一化處理。

    RC1=(RC-RCmin)/(RCmax-RCmin)

    (8)

    2案例研究

    2.1研究區(qū)概況紅寺堡自1998年正式列為國家重點(diǎn)生態(tài)移民項(xiàng)目以來,截至2014年搬遷安置貧困人口18.96萬人,所轄4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),59個(gè)行政村,是全國最大的生態(tài)脆弱移民區(qū)。紅寺堡地處黃土溝壑區(qū)向干草原的過渡地帶,地形平坦開闊,由東南向西北傾斜。自然水系少,可利用地表水主要以引黃灌溉的溝渠為主。隨移民大量遷入,區(qū)內(nèi)人口與可利用資源呈現(xiàn)不協(xié)調(diào)的發(fā)展態(tài)勢,資源承載力與人口高速增長之間的矛盾日益尖銳。根據(jù)上述模型,紅寺堡區(qū)資源承載力指研究區(qū)內(nèi)可利用資源對社會(huì)經(jīng)濟(jì)的承載能力。

    2.2評(píng)價(jià)結(jié)果

    2.2.1社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度評(píng)價(jià)。根據(jù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度評(píng)價(jià)模型(4),將人口集聚度和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度2個(gè)指數(shù)進(jìn)行開方運(yùn)算得到每一個(gè)像元的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)結(jié)果見圖2。由圖2可知,紅寺堡區(qū)中西部鎮(zhèn)區(qū)及其周邊有片狀高值區(qū)域,北部交通密集區(qū)帶狀高值區(qū)域,南部特別是東南部是連片社會(huì)經(jīng)濟(jì)低值區(qū)。紅寺堡鎮(zhèn)整體社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度最高,太陽山鎮(zhèn)和大河鄉(xiāng)次之,南川鄉(xiāng)發(fā)達(dá)度最低。

    2.2.2可利用土地資源評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)模型(5),研究區(qū)的可利用土地資源指在研究區(qū)適宜建設(shè)用地面積中剔除掉已有建設(shè)用地面積和基本農(nóng)田建設(shè)用地面積。

    圖2 紅寺堡區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度Fig.2 Social economic development of Hongsibao

    由圖3可知,紅寺堡區(qū)可利用土地資源總量不大且分布不均,西北部局部地區(qū)和東北部局部地區(qū)可利用面積較大,東南部和北部局部區(qū)域可利用程度成片低值。其中,紅寺堡區(qū)西北部可利用土地資源較豐富,鎮(zhèn)區(qū)中部和東南部可利用土地資源較少;太陽山鎮(zhèn)東南部可利用土地資源豐富但北區(qū)區(qū)域出現(xiàn)明顯低值;南川鄉(xiāng)大羅山區(qū)域和西南山區(qū)可利用土地資源匱乏;大河鄉(xiāng)沿河荒漠戈壁出現(xiàn)可利用土地資源0區(qū)域,總體可利用程度低。

    圖3 紅寺堡區(qū)可利用土地資源Fig.3 Available land resources of Hongsibao

    2.2.3可利用水資源評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)模型(6),研究區(qū)可利用水資源同時(shí)受緩沖區(qū)、河流密度和人均水資源量的影響,將結(jié)果圖疊加運(yùn)算得到研究區(qū)可利用水資源分布結(jié)果(圖4)。由圖4可知,紅寺堡區(qū)東北部可利用水資源較多,其中,太陽山鎮(zhèn)中部出現(xiàn)高值。西南部可利用水資源較低,其中,紅寺堡鎮(zhèn)中心可利用程度較高。

    圖4 紅寺堡區(qū)可利用水資源Fig.4 Available water resources of Hongsibao

    2.2.4資源承載力評(píng)價(jià)。紅寺堡區(qū)資源承載力指可利用資源對社會(huì)經(jīng)濟(jì)的承載程度,根據(jù)模型(6)得到資源承載力評(píng)價(jià)結(jié)果(圖5)。由圖5可知,紅寺堡區(qū)資源承載力分布存在地區(qū)差異,中部地區(qū)承載力較高,南部和東北部地區(qū)出現(xiàn)承載力低值區(qū)域。其中,紅寺堡鎮(zhèn)是該區(qū)資源承載力的高值區(qū)域,鎮(zhèn)區(qū)南部承載力較高,北部居民區(qū)集中地區(qū)承載力較低;太陽山鎮(zhèn)西南部資源承載力較高,東部地區(qū)承載能力差;南川鄉(xiāng)北部可利用水資源豐富的地區(qū)資源承載力較高,西南部和東部山區(qū)承載能力較差;大河鄉(xiāng)整體資源承載力較高,但鄉(xiāng)東部承載力出現(xiàn)低值。

    圖5 紅寺堡區(qū)資源承載力Fig.5 Resources carrying capacity of Hongsibao

    3結(jié)論與討論

    (1)該研究利用GIS技術(shù)建立包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)度和可利用資源的承載力評(píng)價(jià)模型,將移民區(qū)資源承載力現(xiàn)狀評(píng)價(jià)單元細(xì)化至像元。通過實(shí)證分析結(jié)果看,評(píng)價(jià)過程較簡便,結(jié)果相對客觀,能夠反映區(qū)域內(nèi)部的差異性,基本符合紅寺堡區(qū)資源開發(fā)與利用現(xiàn)狀。

    (2)該研究獲得的評(píng)價(jià)結(jié)果有一定的不確定性,主要原因:①可利用資源評(píng)價(jià)僅涉及土地和水2種最基本的資源,在具體評(píng)價(jià)工作中應(yīng)更多考慮礦產(chǎn)資源、森林、旅游等影響因素;②統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)利用插值技術(shù)處理成空間數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)有一定偏差,影響精確性。

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    基金項(xiàng)目教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(13YJCZH059);寧夏大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(GIP2015004)。

    作者簡介郭慧秀(1989- ),女,山西大同人,碩士研究生,研究方向:空間信息分析。*通訊作者,副教授,博士,碩士生導(dǎo)師,從事遙感與空間分析。

    收稿日期2016-04-06

    中圖分類號(hào)S 181

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

    文章編號(hào)0517-6611(2016)14-046-04

    Assessment Model for Resource Carrying Capacity in Immigrant Area Based on Pixel Scale and Its Application——A Case Study of Hongsibao Region in Ningixia

    GUO Hui-xiu, JIA Ke-li*

    (College of Resources and Environment, Ningxia University,Yinchuan, Ningxia 750021)

    Abstract[Objective] The comprehensive evaluation model for resource carrying capacity based on pixel scale was constructed from two aspects of economic development degree and available resource by using GIS technology. [Method] The status of resource carrying capacity in local region was monitored and spatial variation trend was analyzed. With Hongsibao Region as example, resource carrying capacity was studied. [Result] There were significant regional differences, the carrying capacity of the central region was higher and southern region was lower, which is in accordance with the reality of resource development and utilization in Hongsibao Region. [Conclusion] Resource carrying capacity evaluation model based on pixel scale can refine evaluation unit, which is conducive to make up for the deficiency that the traditional evaluation method can’t reflect the regional internal heterogeneity.

    Key wordsImmigrant area; Pixel scale; Resource carrying capacity; Hongsibao Region

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