黃河三角洲生態(tài)脆弱性評價濕地層次分析法專家聚類法碩士論文

1、黃河三角洲濕地生態(tài)脆弱性評價  【關鍵詞】 黃河三角洲; 生態(tài)脆弱性評價; 濕地; 層次分析法; 專家聚類法; 【英文關鍵詞】 Wetland; Ecological vulnerability assessment; AHP; Expert cluster method; Yellow River delta; 【中文摘要】 黃河三角洲是我國最年輕、最廣闊、最完整的濕地,面積達5450平方公里,也是我國生物多樣性最豐富的區(qū)域之一。濕地資源為該區(qū)域帶來巨大的經濟效益,但對濕地生態(tài)的保護的相對遲滯,導致該區(qū)域濕地生態(tài)保護與經濟發(fā)展的矛盾日益尖銳。目前面臨的主要問題有油氣資源過

2、度開采、濕地污染、人類活動程度加強、黃河來水來沙量逐年減少以及粗獷型的農業(yè)工業(yè)發(fā)展建設等。開展黃河三角洲濕地生態(tài)脆弱性評價,可進一步揭示黃河三角洲區(qū)域生態(tài)脆弱性分布情況,闡明造成生態(tài)脆弱性的主要原因,對基于改進黃河三角洲濕地生態(tài)脆弱性的濕地管理、開發(fā)利用和保護政策的制定提供科學的依據。 本文圍繞“黃河三角洲濕地生態(tài)脆弱性評價”這個主題,通過對濕地生態(tài)脆弱性評價的一系列理論、方法進行了討論與研究,最終選定層次分析法(AHP)來確定每個參評指標的權重,而后使用專家聚類分析法對參評指標進行定量化處理。對于評價的方法,引入一種全新的多圖層疊置計算的方法,該方法具有全面、綜合、對于評價結果也較易分區(qū)等優(yōu)

3、點。此區(qū)域生態(tài)脆弱性評價尚屬首次,也是首次利用區(qū)域多圖層疊加進行量化分析后生成最終評價結果。本次評價的結果按照最終疊置加成分數自高向低分為輕度脆弱(7860)、一般脆. 【英文摘要】 Wetlands, honored as the“kidney of nature”, have an important impact on the landscape, which provide numerous beneficial functions for people and wildlife. Some of them include replenishing groundwater, prote

4、cting and improving water quality, providing fish and wildlife habitats, storing floodwaters, and maintaining surface water flow during dry periods. The Yellow River delta is a vast neonatal wetland that is abundant in biodiversity in China. The wetland resources provide remarkable benefits for regi

5、onal.摘要 5-6 Abstract 6 第一章 前言 10-21 1.1 選題背景 10-12 1.2 選題依據與研究意義 12-15 選題依據 12-14 研究意義 14-15 1.3 國內外研究進展 15-19 濕地研究進展 15-18 生態(tài)脆弱性研究進展 18-19 1.4 本研究的技術路線與擬解決的關鍵問題 19-21 總體思路與技術路線 19 擬解決的關鍵問題 19-21 第二章 研究區(qū)概況 21-27 2.1 地理位置與范圍界定 21 2.2 自然地理概況 21-22 2.3 自然資源概況 22-23 2.4 社會經濟狀況 23-24 2.5 地貌與地質背景 24 2.6 現

6、代黃河三角洲 24-25 2.7 黃河三角洲葉瓣的發(fā)育和演化 25-27 第三章 濕地評價方法探討與選取 27-35 3.1 評價方法探討 27-29 諸評價方法優(yōu)缺點 28-29 3.2 評價方法選取 29 3.3 選定研究方法介紹 29-33 基本原理 29-30 層次結構模型 30-31 判斷矩陣的建立 31-32 相對權重的計算 32 判斷矩陣的一致性檢驗 32-33 特點分析 33 3.4 專家聚類法 33-35 第四章 濕地生態(tài)脆弱性評價 35-60 4.1 建立評價指標體系 35 4.2 評價指標選取的標準 35 4.3 指標因子選取及說明 35-60 指標因子選取 35-37 指標因子權重計算 37-39 指標因子的量化標準 39-40 指標分析 40-60 第五章 評價結果及分析 60-68 5.1 數據處理與疊加計算 60-64 數據處理 60 疊加計算 60-64 5.2 評價結果分析 64-68 第六章 結論與建議 68-74 6.1 結論 68-69 本次研究得出的主要結論