광시 카르스트 생태 취약 지역 평가

취약한 생태 지역의 가장 중요한 특징은 내부 구조의 불안정성과 외부 간섭에 대한 민감성이다. 내부 구조의 불안정성은 취약한 지역의 생태 환경과 자원 요인과 관련이 있다. 카스트 환경은 지리 환경 중 특유의 생태 환경 시스템으로 탄소, 물, 칼슘 에너지 순환 변이가 매우 강하고 빠른 상태로, 환경 용량이 낮고, 생물량이 적고, 생태계 변이감도가 높고, 간섭 방지 능력이 약하며, 안정성이 떨어지는 등 일련의 생태적 취약성이 특징이다. 카르스트 환경이 취약한 주된 이유는 다음과 같습니다.

(1) 탄산염암 노출로 인한 성토가 느리고, 토층이 얇고, 흙이 불연속적이며, 생산성이 낮다.

(2) 인구 밀도가 높고, 인구 적재력이 낮아 인곡 갈등이 두드러지고, 인지갈등이 두드러진다.

(3) 지형이 기복이 심하고, 식물 커버도가 낮고, 수토유실과 석막화가 심각하다.

(4) 카르스트 환경에서 독특한 이중층 수문 지질 구조로 인한 심각한 가뭄과 홍수 재해.

취약성을 객관적으로 평가하기 위해서는 통일된 평가 지표 체계를 구축하고 각기 다른 취약 지역의 취약성을 수량화하여 지역 전체의 카스트 생태 취약 지역에 대한 전체적인 객관적 인식을 가져야 한다. 이에 따라 본 책은 카스트 생태 지역의 주요 환경 영향 요인부터 시작해 탄산염 노두 면적, 지형 유형, 지형경사, 석막화 정도 등 5 가지 측면에서 8 가지 영향 요인을 선택해 평가 지표 체계를 세우고 (그림 35) 광시 카스트 생태 환경의 취약성을 평가한다.

그림 35 광시 카스트 지역 생태 환경 취약성 평가 지표 시스템

(b) 각 평가 지표의 가중치

이 기사에서는 분석 계층 구조 프로세스를 사용하여 평가 요소의 가중치를 결정합니다. 계층 분석법은 미국 수학자 (T.L.SE A Y) 가 제시한 질적 분석과 정량 분석을 결합한 종합 평가 방법으로 국내외 사회 경제 과학 기술 등 분야에서 광범위하게 응용되었다. 이 평가는 오랫동안 암용연구에 종사해 온 몇 명의 전문가의 구분에 근거한 것이다. 1 ~ 9 및 그 역수 스케일 방법을 사용하여 판단 행렬을 구성하고 제곱근 방법을 사용하여 판단 행렬의 피쳐 루트와 해당 피쳐 벡터를 계산합니다. 이 고유 벡터는 각 평가 요소의 중요도 순서, 즉 가중치 계수의 분포입니다. 계산 결과는 표 77 에 나와 있습니다.

표 77 각 평가 지표 가중치

(c) g 가 지원하는 평가 지표 데이터 통합

평가 체계에 설정된 평가 요인에 따라 탄산염암 분포, 지형경사, 지형유형, 석막화 등 관련 주제정보도를 제작한다. 그런 다음 G IS 의 공간 분석 기능을 사용하여 평가 요소의 주제 정보를 해당 기본 평가 단위에 통합합니다. 이 데이터 통합 작업은 그리드 구조를 사용합니다. 서로 다른 주제 데이터 레이어의 공간 일치를 보장하기 위해 각 데이터 레이어는 균일한 좌표계와 투영 시스템을 사용합니다.

1. 데이터 계층 생성

지형 경사 레이어는 지표면 등고선으로 구성된 주석 모형이며, 경사 데이터 세트는 표고 데이터 모형에서 파생됩니다.

탄산염암, 지형 유형, 암석 사막화, 삼림 및 관목 커버리지와 같은 벡터 도면층을 디지타이즈하고 벡터 데이터를 그리드 데이터 도면층으로 변환합니다.

2. 데이터 세트를 재분류합니다

탄산염암 분포, 지형경사, 지형유형, 석막화 정도, 지하수 자원은 서로 다른 차원의 데이터 세트이므로 비교가 되지 않기 때문에 이러한 데이터 세트를 통합하기 위해서는 데이터 세트를 정량화하고 재분류해야 합니다. 즉, 각 단위의 취약성을 나타내는 동일한 수준이 부여됩니다.

탄산염 분포, 지형경사, 지형유형, 석막화 정도, 지하수 자원 분포 데이터 세트가 재분류되며, 그 중 취약한 속성에 높은 값이 부여됩니다.

탄산염암 분포층 데이터 재분류: 순회암, 순백운암, 회암과 백운암 상호층, 탄산염암, 부스러기암 상호층에 값을 부여하면 1 으로 탄산염암 함량이 높을수록 취약함을 알 수 있다. 비탄산염암 영역의 빈자리 값은 이번 계산에서 탄산염암 영역만 고려됨을 나타냅니다. 내보낸 재분류된 데이터 세트는 새 도면층이 됩니다.

경사 데이터 재분류: 경사 > 35 도 지정 4,25 ~ 35 도 지정 3, 15 ~ 25 지정 2,5 ~ 1 5 지정/kloc-0-5 지정 기울기가 클수록 취약하다는 것을 설명한다.

지형 유형에 따라 인구 운반 능력에 따라 지형 유형의 취약성을 5 등급으로 나눕니다. 카스트 저지대 지역은 4 급으로, 봉우리 계곡과 카스트 산등성이는 3 급으로, 봉림 계곡은 2 급으로, 곡봉 평원 지역은 1 급으로, 비카스트 지역은 0 급으로 정해져 있습니다.

토양 침식 강도 데이터를 재분류하다. 토양 침식 정도에 따라 극도의 침식선 5, 강도 침식선 4, 중도 침식선 3, 경량침식선 2, 미침식선 1 입니다.

석막화 도면층 데이터를 재분류하여 석막화 정도에 따라 분류하다. 심한 석막화 4, 중등석막화 3, 경경석막화 2, 경경석막화 1, 비석막화 지역 푸 0.

산림 피복 데이터를 재분류하다. 적용 범위가 40% 보다 큰 영역에는 0,30% ~ 40% 할당 1, 20% ~ 30% 할당 2, 10% ~ 20% 할당 3, <

관목 커버리지의 재분류 등급은 삼림 커버리지의 재분류 등급과 동일합니다.

가뭄과 장마반의 데이터 레이어를 재분류하여 가뭄과 장마반의 임무 4, 가뭄반의 임무 2 및 기타 지역의 임무 0 으로 분류한다.

3. 데이터 세트를 가중치와 결합

재분류 후 모든 데이터 세트는 동일한 계층으로 통합됩니다. 분석 계층 프로세스의 결과에 따라 서로 다른 레이어에 가중치를 부여한 다음 데이터 세트에 가중치를 부여합니다. 결과를 계산하는 데이터 세트는 각 bin 의 취약성을 보여 주며 숫자가 높을수록 취약합니다.

4. 카르스트 생태 지역의 취약성 분류

현재 카스트 산간 생태 환경 취약성 분류에는 통일된 기준도 없고 공인된 평가 근거도 없다. 평가 모델에 설정된 규칙에 따라 평가 기준은 잠재적 취약성, 경미한 취약성, 중간 취약성 및 심각한 취약성의 네 가지 취약성 수준으로 나뉩니다. 계산된 값 α < 0.5 는 명백한 취약성 영역이 없음을 나타냅니다. 0.5

(d) 광시 카르스트 지역의 생태적 취약성 평가 결과.

모델 연산을 통해 광시 카스트 지역의 생태적 취약성에 대한 구역 정보를 얻을 수 있으며 그 결과를 그래픽으로 출력할 수 있습니다 (폰 3, 채도 2 참조). 광시 카스트 지역의 생태 환경 취약성은 카스트 지역의 특수한 자연 요인과 인간 활동의 종합 영향을 반영한다. 취약성 평가 결과를 보면 광서암용 지역은 극도로 취약한 지역과 심각한 취약 지역의 면적이 각각 암용 지역 총면적의 3% 와 43% 를 차지하며 주로 순수 탄산염암, 봉우리 웅덩이, 가뭄과 장마가 잦은 지역에 분포한다. 중등도 취약 지역은 전체 면적의 44% 를 차지합니다. 그림 34 에서 볼 수 있듯이 취약성이 높은 지형현은 두현, 대화현, 정서현, 남단현, 신성현, 평과현, 동란현, 천등현, 링운현, 마산현, 봉산현, 바마현, 환강현이다.