雅魯藏布江流域生長(zhǎng)季NDVI對(duì)濕季降水的響應(yīng)

張嘉琪, 任志遠(yuǎn)

(陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院, 西安 710119)

?

雅魯藏布江流域生長(zhǎng)季NDVI對(duì)濕季降水的響應(yīng)

張嘉琪, 任志遠(yuǎn)

(陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院, 西安 710119)

運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)和奇異值分解法對(duì)2000—2010年雅魯藏布江流域生長(zhǎng)季植被覆蓋與降水量的時(shí)空分布及時(shí)空相關(guān)性進(jìn)行研究。結(jié)果表明：研究期間，雅魯藏布江流域濕季降水的主要空間分布型是東西差異分布型，每年7，8，9月份這一特征逐漸顯著，且長(zhǎng)期變化趨勢(shì)的顯著性逐漸增強(qiáng)。植被覆蓋的主要模態(tài)貢獻(xiàn)率達(dá)到55.7%。東部米林寬谷地區(qū)植被覆蓋度較高，時(shí)間系數(shù)震蕩周期明顯且呈微弱的上升趨勢(shì)。研究區(qū)內(nèi)的植被覆蓋與濕季降水的耦合模態(tài)基本成正相關(guān)，最大耦合貢獻(xiàn)率達(dá)到61.8%。植被覆蓋受季風(fēng)氣候的影響最為直接，其次受地形地貌因素以及土地利用類型特征的影響較大。

生長(zhǎng)季NDVI; 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù); 奇異值分解; 雅魯藏布江流域

歸一化植被指數(shù)(Normal Difference Vegetation Index,NDVI)常用于不同尺度植被覆蓋的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),它是對(duì)氣候因子響應(yīng)研究的重要指標(biāo)，是目前最為常用的表示植被覆蓋狀況的有效手段，已被廣泛應(yīng)用在環(huán)境、生態(tài)、農(nóng)業(yè)研究當(dāng)中[1]。近年來，國內(nèi)外學(xué)者利用不同區(qū)域不同尺度的NDVI對(duì)相關(guān)氣候因子的響應(yīng)進(jìn)行了研究，結(jié)果表明NDVI與降水因子基本呈現(xiàn)正相關(guān)[2-4]，但多數(shù)方法是通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)得到二者的相關(guān)性。由于NDVI的變化具有很強(qiáng)的季節(jié)性，所以將經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(Empirical Orthogonal Functions,EOF)和奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)應(yīng)用在植被對(duì)降水量的響應(yīng)上具有一定的可行性。該兩種方法可直接運(yùn)用于降水和植被兩個(gè)氣象場(chǎng)的交叉相關(guān)系數(shù)場(chǎng)的分解及計(jì)算，可最大限度地分離出兩場(chǎng)的相互獨(dú)立耦合模態(tài)的高相關(guān)區(qū)，進(jìn)而揭示二者之間存在的時(shí)空相關(guān)性及成對(duì)變量場(chǎng)之間相關(guān)系數(shù)場(chǎng)的空間結(jié)構(gòu)[5]。雅魯藏布江是世界上海拔最高的河流，流域內(nèi)是獨(dú)特的高寒氣候，屬于氣候變化的敏感地帶，加之人類活動(dòng)的加劇，使得土地沙化退化較為嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境十分脆弱。因此地表植被覆蓋變化的研究對(duì)該地的生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有十分重要的意義[6-10]。本文基于經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)和奇異值分解方法對(duì)雅魯藏布江流域生長(zhǎng)季NDVI對(duì)濕季降水的響應(yīng)進(jìn)行分析，進(jìn)一步解釋二者的變化機(jī)理，為該區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)及修復(fù)提供參考依據(jù)及理論支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

雅魯藏布江流域位于28°00′—31°16′N，82°00′—97°07′E。流域內(nèi)海拔差異較大，由上游的高原寒溫帶半干旱氣候—中游的高原溫帶半干旱氣候—下游山地亞熱帶、熱帶氣候橫跨4個(gè)氣候帶。流域內(nèi)東西狹長(zhǎng)，南北窄短，其南面為喜馬拉雅山脈，北面為岡底斯山和念青唐古拉山脈，南北間為藏南谷地。按河谷寬窄特征和行政界線，將雅魯藏布江流域自上而下劃分為4個(gè)寬谷段，即馬泉河寬谷、日喀則寬谷、山南寬谷和米林寬谷。流域內(nèi)多年平均降水量300～500 mm，且區(qū)域間差異大，年內(nèi)分配不均。夏半年和冬半年的氣候差異較大：夏半年日照充足、降水集中、多夜雨和冰雹；冬半年寒冷干燥、降水稀少、多大風(fēng)。

1.2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

本文所用數(shù)據(jù)包括雅魯藏布江流域2000—2010年SPOT VEGETATION旬值NDVI數(shù)據(jù)及15個(gè)氣象站點(diǎn)(貢嘎、當(dāng)雄、拉孜、南木林、日喀則、尼木、拉薩、澤當(dāng)、江孜、浪卡子、嘉黎、波密、加查、米林)2000年至2010年的旬值降水資料。NDVI數(shù)據(jù)來自于互聯(lián)網(wǎng)(http:∥free.vgt.vito.be/home.php)，降水?dāng)?shù)據(jù)來自于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。由于流域內(nèi)降水量的變化與NDVI的變化在時(shí)間上基本上同步[11]，所以植被生長(zhǎng)季與降雨濕季在時(shí)間上劃分上大體一致，二者的時(shí)間序列均采用了每年的5—10月。

研究中采用的方法為經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)和奇異值分解法(SVD)。EOF是一種分析矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，提取主要數(shù)據(jù)特征向量的方法。具體做法是將時(shí)空數(shù)據(jù)變量矩陣進(jìn)行正交函數(shù)展開，將變量場(chǎng)的時(shí)空變異特征分解，實(shí)現(xiàn)給定模態(tài)的時(shí)空變化規(guī)律。該方法的優(yōu)點(diǎn)是展開收斂速度快，比較容易集中大量資料信息，能在優(yōu)先區(qū)域內(nèi)對(duì)不規(guī)則分布的站點(diǎn)進(jìn)行分解[12-13]。它把原變量分解為很少的不相關(guān)典型模態(tài)，每個(gè)典型模態(tài)都含有盡量多的原始場(chǎng)的信息。同時(shí)，典型模態(tài)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)代表了由特征向量所表征的分布型式的時(shí)間變化特征。SVD是對(duì)氣候要素耦合場(chǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法之一，用來分析要素場(chǎng)序列之間的相關(guān)關(guān)系。它能夠最大限度地從2個(gè)要素場(chǎng)中分離出多個(gè)相互獨(dú)立的耦合模態(tài)，進(jìn)而揭示二者之間存在的時(shí)域相關(guān)性和空間聯(lián)系。SVD分析結(jié)果可以了解兩變量場(chǎng)的空間相關(guān)程度[14]。EOF與SVD分解后的空間分布模態(tài)均基于ArcGIS 10.1平臺(tái)采用徑向基函數(shù)插值法處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 濕季降水的時(shí)空分布特征

雅魯藏布江流域濕季降水4個(gè)主要EOF模態(tài)的空間分布型如附圖11所示。附圖11a是雅魯藏布江流域的主要空間分布型，方差貢獻(xiàn)率達(dá)到87.7%。表征東西差異的分布情況。從該模態(tài)的空間分布和時(shí)間系數(shù)(圖1a)來看，2000—2010年雅魯藏布江流域濕季降水呈西部偏少東部偏多的特點(diǎn)，尤其是在喜馬拉雅山脈最東端米林寬谷地帶降水最為豐富，每年7月，8月，9月份這一特征逐漸增強(qiáng)，以2005年、2010年9月最為典型。而在5月，6月，10月份空間分布的典型性較弱，且空間分布型處于交替變化中。從長(zhǎng)期變化趨勢(shì)來看，該種分布型的顯著性逐漸增強(qiáng)。濕季降水的第一模態(tài)主要反映了這一時(shí)期季風(fēng)氣候和印度洋孟加拉灣的暖濕氣流對(duì)東部影響較大，西部由于海拔高，水汽難以到達(dá)，導(dǎo)致降水較少。

EOF的第二模態(tài)如附圖11b所示，正值中心分布在雅魯藏布江中下游山南寬谷和米林寬谷的西部，從正值中心向東西擴(kuò)展，數(shù)值逐漸減小，負(fù)值中心在東部的波密附近。時(shí)間系數(shù)(圖1b)在2003—2006年震蕩非常明顯，其中2004年出現(xiàn)了正值最典型分布，2005年出現(xiàn)負(fù)值最典型分布。其他年份的濕季降水的時(shí)間系數(shù)負(fù)值震蕩顯著性減弱，空間分布典型性相比第一模態(tài)較弱。

EOF的第三模態(tài)如附圖11c所示，在東部的米林寬谷呈現(xiàn)出南北差異的分布態(tài)。米林寬谷南部為正值中心，北部為負(fù)值中心，中心吻合度較好。時(shí)間系數(shù)(圖1c)正負(fù)震蕩較為明顯，但正值波動(dòng)性不大，最大值出現(xiàn)在2007年。2003年出現(xiàn)了負(fù)值最典型分布，2008年、2010年次之，且負(fù)值的典型性比正值顯著。

EOF的第四模態(tài)如附圖11d所示，第四模態(tài)的正負(fù)值區(qū)域與第二模態(tài)大致呈相反分布。負(fù)值中心吻合度較好。從時(shí)間系數(shù)來看(圖1d)，除了2003年出現(xiàn)一次正值最典型分布以外，其他年份時(shí)間震蕩不明顯，相對(duì)于其他模態(tài)來講典型性較小，2007年的反向空間分布最為典型。

圖1 濕季降水主要EOF模態(tài)的時(shí)間系數(shù)

2.2 生長(zhǎng)季NDVI的時(shí)空分布特征

NDVI的4個(gè)主要EOF模態(tài)空間分布型如附圖12所示。第一模態(tài)(附圖12a)的方差貢獻(xiàn)率為55.7%。正值中心主要分布在東部米林寬谷地區(qū)，負(fù)值中心主要分布在雅魯藏布江的中上游及源頭地帶。可以看出，雅魯藏布江流域整個(gè)研究區(qū)植被覆蓋與第一模態(tài)的濕季降水在空間分布上匹配程度很好。結(jié)合圖2中第一模態(tài)的折線圖可知，正值區(qū)分布的植被帶主要有熱帶雨林性常綠闊葉林、熱帶常綠闊葉雨林及次生植被、熱帶亞熱帶常綠針葉林等，由于東部的水分條件較好，植被類型較為豐富；負(fù)值區(qū)域分布的植被帶有溫帶、亞熱帶亞高山落葉灌叢、溫帶亞熱帶高山灌木、草本植被、溫帶亞熱帶高寒草原以及溫帶高寒草本沼澤，植被覆蓋相對(duì)較低，主要是由于孟加拉灣的暖濕氣流不能深入內(nèi)陸的結(jié)果。時(shí)間系數(shù)震蕩周期明顯且呈微弱的上升趨勢(shì)，基本在每年的7—9月份時(shí)間系數(shù)均為正向分布型特征，2003年，2004年，2005年這種分布特征最為顯著。

第二模態(tài)(附圖12b)的方差貢獻(xiàn)率為32.4%。正值范圍相比第一模態(tài)要小，植被類型分布種類也少；負(fù)值分布范圍集中在中游山南寬谷北部靠近念青唐古拉山脈的地區(qū)。該地由于海拔較高，高山深谷分布較為明顯，植被的垂直地帶分布較為明顯。時(shí)間系數(shù)的下降趨勢(shì)較為明顯，雖然年內(nèi)震蕩不顯著但呈正負(fù)交叉分布，2007年的6月、7月份出現(xiàn)最典型分布。

第三模態(tài)(附圖12c)的方差貢獻(xiàn)率為7.7%。與濕季降水的第三模態(tài)匹配較好。正值區(qū)分布在峽谷東南部，植被類型有熱帶亞熱帶常綠針葉林；熱帶雨林性常綠闊葉林；熱帶常綠闊葉雨林及次生植被；負(fù)值的時(shí)間系數(shù)占主導(dǎo)地位且分布在峽谷東北部，植被類型有亞熱帶山地常綠針葉林；溫帶、亞熱帶亞高山落葉灌叢以及溫帶、亞熱帶高山墊狀矮半灌木草本植被等。時(shí)間系數(shù)的線性趨勢(shì)呈下降趨勢(shì)。

第四模態(tài)(附圖12d)的方差貢獻(xiàn)率為3.9%。這一分布模態(tài)的最大值分布在東部米林峽谷河流拐彎處的南部周邊，比起前三個(gè)模態(tài)正值的分布范圍更小。時(shí)間系數(shù)呈現(xiàn)出正負(fù)交替分布，但震蕩幅度不明顯，呈上升趨勢(shì)，只有2010年7月、8月份出現(xiàn)正值顯著分布型。

1.亞熱帶、熱帶常綠針葉林;2.亞熱帶、熱帶山地常綠針葉林;3.亞熱帶山地酸性黃壤常綠闊葉;4.熱帶雨林性常綠闊葉林;5.熱帶常綠闊葉雨林及次生植被;6.亞熱帶高山，亞高山常綠革質(zhì)葉灌叢矮林;7.溫帶、亞熱帶亞高山落葉灌叢;8.溫帶、亞熱帶高山墊狀矮半灌木、草本植被;9.溫帶、亞熱帶高寒草原;10.溫帶、亞熱帶高寒草甸;11.溫帶高寒草本沼澤;12.一年一熟糧作和耐寒經(jīng)濟(jì)作物;13.無植被地段;14.湖泊

圖2 NDVI 4種模態(tài)不同植被類型特征向量

2.3 生長(zhǎng)季NDVI與濕季降水的空間相關(guān)分析

附圖13為NDVI 與濕季降水的兩個(gè)主要SVD模態(tài)的空間分布型。由第一模態(tài)空間分布圖(附圖13a)可以看出：NDVI的正值區(qū)主要分布于雅魯藏布江中下游的山南寬谷和米林寬谷。負(fù)值主要分布于上游及源頭區(qū)的日喀則寬谷和馬泉河寬谷。降水分布的正值的高值區(qū)主要分布在米林寬谷北部靠近唐古拉山脈的地區(qū)，并有兩個(gè)正值中心。降水的正值中心從東北部向西南部逐漸遞減，在日喀則和山南寬谷交界的附近向東北方向發(fā)生彎曲，在江孜附近形成一個(gè)負(fù)值中心。NDVI和濕季降水的此種分布格局表明：1) 雅魯藏布江流域中下游地區(qū)NDVI與降水之間呈現(xiàn)正相關(guān)趨勢(shì)，即降水變化呈正值時(shí)，NDVI也呈上升趨勢(shì)。該地的降水量在5月，6月，7月逐月上升，之后有所下降；NDVI的變化規(guī)律也是在5月份后增加較快，6—8月份達(dá)到峰值，此后逐月遞減[12]。生長(zhǎng)季NDVI的正值區(qū)域正是由于受到西側(cè)高原季風(fēng)和印度洋孟加拉灣的暖濕氣流影響，以及念青唐古拉山東段的阻礙，成為降雨的水汽通道，植被數(shù)量以及種類較為豐富。米林寬谷和山南寬谷的植被類型主要以高山森林及山地灌叢草原為主：包括熱帶雨林性常綠闊葉林，亞熱帶、熱帶山地常綠針葉林；亞熱帶山地酸性黃壤常綠闊葉；熱帶常綠闊葉雨林及次生植被；亞高山常綠革質(zhì)葉灌叢矮林；溫帶、亞熱帶亞高山落葉灌叢等等。2) 馬泉河寬谷和日喀則寬谷的植被類型主要有高山草原、高山草甸、高山灌叢和高山沼澤草甸等類型，以高寒草原和草甸生態(tài)系統(tǒng)為主。上游及水源區(qū)的降水較少，NDVI以負(fù)值為主。3) 第一模態(tài)的主要影響因素為受季風(fēng)氣候影響導(dǎo)致的降水量的不同。

NDVI與濕季降水的空間相關(guān)性的第二模態(tài)空間分布圖如附圖13b所示：NDVI的負(fù)值區(qū)域主要分布在東南部米林寬谷，雅魯藏布江峽谷拐彎處以南的地區(qū)。正值區(qū)域主要分布于河源區(qū)及上中游地區(qū)的馬泉河寬谷、日喀則寬谷以及山南寬谷的峽谷兩側(cè)，其高值中心分布在中游北岸靠近念青唐古拉山地區(qū)。靠近雅魯藏布江邊的地區(qū)零星分布著負(fù)值區(qū)。該場(chǎng)降水的空間分布狀況較為不規(guī)律：在中游拉薩和日喀則附近的地區(qū)分布著兩個(gè)高值中心區(qū)，在山南寬谷雅魯藏布江的南部又分布著一個(gè)次高值中心。其余各地均為負(fù)值控制。從NDVI和濕季降水的空間相關(guān)型分布格局可見：1) 米林寬谷拐彎處以南的地區(qū)植被覆蓋與降水變化呈正相關(guān)，該地區(qū)結(jié)論與第一模態(tài)相同。2) 中上游及源頭地區(qū)的NDVI與降水量的變化基本呈負(fù)相關(guān)，該區(qū)域的植被帶主要以高寒草原和草甸為主，這可能是由于靠近源頭區(qū)域海拔較高，深山峽谷區(qū)太陽光照不足，水汽越多反而使這里的氣溫更低，更不適宜植被的生長(zhǎng)。加之這里的植被受地貌的影響較為突出，垂直地帶性分布特征表現(xiàn)明顯，尤其是在深切高山峽谷接近垂直的地區(qū)植被很難生長(zhǎng)。在拉薩和日喀則附近相關(guān)性規(guī)律不明顯，這一帶人類活動(dòng)較明顯，對(duì)土地利用格局的影響較大[15]。3) 植被覆蓋與降水的此種相關(guān)格局主要與地形地貌及其土地利用類型變化特征有關(guān)，從而變化規(guī)律較為復(fù)雜。

3 結(jié) 論

1) 雅魯藏布江流域濕季降水的主要空間分布型是“東—西差異分布”，即西部偏少東部偏多的特點(diǎn)，尤其是在喜馬拉雅山脈最東端米林寬谷地帶降水最為豐富，7月，8月，9月份這一特征最為顯著，且從長(zhǎng)期變化趨勢(shì)來看，該種分布型的顯著性逐漸增強(qiáng)。

2) 雅魯藏布江流域植被覆蓋與第一模態(tài)的濕季降水在空間分布上匹配程度很好。植被覆蓋度較高的地區(qū)主要分布在東部米林寬谷地區(qū)，主要植被類型以熱帶亞熱帶常綠闊葉林及常綠針葉林為主；植被覆蓋較低的地區(qū)主要分布在雅魯藏布江的中上游及源頭地帶，植被帶以溫帶高山灌木草本植被以及高寒草原為主。時(shí)間系數(shù)震蕩周期明顯且呈微弱的上升趨勢(shì)，基本在每年的7，8，9月份時(shí)間系數(shù)均為正向分布型特征。

3) 雅魯藏布江流域的植被覆蓋與濕季降水的耦合主要成正相關(guān)，受季風(fēng)氣候的影響最為直接。東南部受到孟加拉灣的暖濕氣流影響使雅魯藏布江成為降雨的水汽通道，植被數(shù)量以及種類較為豐富。其次植被覆蓋變化也會(huì)隨著地形地貌因素以及土地利用類型特征的不同而變化。

[1] Tucker C J. Red and photographic infrared linear combination for monitoring vegetation[J]. Remote Sensing of Environment,1979(8):127-150.

[2] Xin Zhong Bao, Xu Jing Xin, Zhang Wei. Spatiotemporal variations of vegetation cover on the Chinese Loess Plateau(1981—2006):Impacts of climate changes and human activities[J]. Science in China Series D:Earth Sciences,2008,51(1):67-78.

[3] 張翀,任志遠(yuǎn).黃土高原地區(qū)植被覆蓋變化的時(shí)空差異及未來趨勢(shì)[J].資源科學(xué),2011,33(11):2143-2149.

[4] Zhao Mao sheng, FU Cong bin, YAN Xiao dong, WEN Gang. Study on the Relationship Between Different Ecosystems and Climate in China Using NOAA/AVHRR data[J]. Acta Geographica Sinica,2001,56(3):287-296.

[5] 張翀,任志遠(yuǎn),李小燕.黃土高原植被對(duì)氣溫和降水的響應(yīng)[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,45(20):4205-4215.

[6] 杜子濤,占玉林,王長(zhǎng)耀.基于NDVI序列影像的植被覆蓋變化研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2008,23(1):47-50.

[7] 李杭燕,頡耀文,馬明國.時(shí)序NDVI數(shù)據(jù)集重建方法評(píng)價(jià)與實(shí)例研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2009,24(5):596-602.

[8] 王桂鋼,周可法,孫莉,等.近10a新疆地區(qū)植被動(dòng)態(tài)與R/S分析[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2010,25(1):84-90.

[9] 王燦,任志遠(yuǎn),張翀.陜北地區(qū)NDVI對(duì)水熱條件年內(nèi)變化的響應(yīng)及其空間特征[J].水土保持研究,2014,21(1)：173-177.

[10] 韋振鋒,任志遠(yuǎn),張翀.近12a廣西植被覆蓋與降水和氣溫的時(shí)空響應(yīng)特征[J].水土保持研究,2013,20(5)：33-38.

[11] 付新峰,楊勝天,劉昌明.雅魯藏布江流域NDVI變化與主要?dú)夂蛞蜃拥年P(guān)系[J].地理研究,2007,26(1):60-66.

[12] Rencher A C. Methods of multivariate analysis[M]. New York:John Wiley&Sons, INC. Publication,2002.

[13] 魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計(jì)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)[M].北京:氣象出版社,2007.

[14] 付新峰,楊勝天,劉昌明.雅魯藏布江流域NDVI時(shí)空分布及與降水量的關(guān)系[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2006,42(5):539-542.

[15] 劉江偉.拉薩市土地利用結(jié)構(gòu)變化及其生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值響應(yīng)[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2010.

Responses of Vegetation Changes in Growing Season to Precipitation in Yarlung Zangbo River Basin

ZHANG Jiaqi, REN Zhiyuan

(CollegeofTourismandEnvironmentalSciences,ShaanxiNormalUniversity,Xi′an710119,China)

Using empirical orthogonal functions(EOF) and singular value decomposition(SVD), this paper analyzed the temporal and spatial distribution characteristics and the spatial-temporal correlation between vegetation cover in growing season and precipitation in Yarlung Zangbo River Basin in 2000—2010. The results are shown as follows. During the period of 11 years, the characteristics are becoming more significant in July, August and September each year, and the spatial distribution of the trends is becoming ever more obvious in recent years. The contribution rate of the main mode of vegetation reached up to 55.7%. The vegetation coverage in eastern millin wide area is higher than other regions, and time coefficient oscillation cycle is obvious and presents the rising trend. The coupling mode relationship between vegetation cover and wet season precipitation shows a positive correlation, and the highest contribution rate is 61.8%. Monsoon climate has the direct influence on vegetation cover, the landscape factors and the land use type characteristics were the secondary factors affecting the vegetation cover.

NDVI in growing season; empirical orthogonal functions; singular value decomposition; Yarlung Zangbo River Basin

2014-09-22

2014-10-05

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“我國生態(tài)脆弱區(qū)能源開發(fā)生態(tài)效應(yīng)測(cè)評(píng)與調(diào)控研究”(41371523)

張嘉琪(1989—),女,山西侯馬人,碩士生,主要從事景觀生態(tài)學(xué)與GIS的相關(guān)研究。E-mail:1005766384@qq.com

任志遠(yuǎn)(1953—),男,陜西興平人,博士生導(dǎo)師,主要從事國土資源開發(fā)與生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)研究。E-mail:renzhy@snnu.edu.cn

P463.22

1005-3409(2015)02-0209-04