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【双评价学习笔记】生态敏感性:土地沙化敏感性

数读菌 数读城事 2021-09-20
今年北京的雨水之多让我感觉回到了江南,不过不是烟雨江南,是暴雨江南。
这篇可能是【双评价学习笔记】生态部分最后第二篇文章了,有一种快要大功告成,终于可以摆脱这个噩梦的感觉。
嗯,没错,噩梦==
开始正文吧。

今天这个【土地沙化敏感性】,依然由于没有“地沙化专项调查监测的最新成果”,所以参考的是2019年7月版的双评价指南(其实就是《生态红线划定技术指南》)和2019年6月版指南。其实方法也都一样,只不过阈值区间有所不同,最后主要还是用了6月版。
2019年6月版指南里面相关部分的内容:

来源:自然资源部国土空间规划局《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南(试行)》2019年6月
再来看看,2019年7月版指南里的相关内容:水土流失、石漠化和土地沙化敏感性的具体评价方法参见《生态保护红线划定指南(试行)》;来源:自然资源部《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南(试行)》2019年7月。
好的,从指南A又跳到了指南B,那就看看这个《生态保护红线划定指南(试行)》的相关内容:

来源:环境保护部 国家发展改革委《生态保护红线划定指南》2017年5月
就是,算呗。

(1)干燥度指数:

表征一个地区干湿程度,反映了某地、某时水分的收入和支出状况。采用修正的谢良尼诺夫公式计算干燥度指数。需要计算出区域所有气象站点全年≥10℃的积温和全年≥10℃期间的降雨量,然后利用下述干燥度指数公式计算干燥度指数:

来源:环境保护部 国家发展改革委《生态保护红线划定指南》2017年5月

干燥度指数计算的难点在于不止要得到积温,还要求在计算积温的时期内计算降水量。数据需要使用气候日值数据。(中国气象数据网教育科研实名用户可以下载,地方气象局也不可能没有数据,国外网站或许也有数据?知道的可以在留言里说一下

一个思路是通过在属性表中构建一个“唯一值”字段,来统计积温的同时确定这期间的降水量。“唯一值”字段的值:[区站号]&“站”&[年]&“年”&[月]&“月”&[日]&“日”;计算后的字段内文本的格式形式为:56196站2010年1月1日;通过该字段可以确定唯一一个某站某日的数据。

积温的计算使用【按属性选择】以及【融合】工具就可以实现,【融合】时选择“区站号”以及“年”作为融合字段,气温以及降水作为汇总求和字段。

完成【融合】操作后生成新的要素,建一个新字段代入公式计算干燥度指数,并求得每一个区站历年的平均值。参考《生态保护红线划定指南》中的说法,使用【克里金法】进行插值。对插值结果参照指南(6月)要求进行分级。完事。

分完级后就,不太好看,不理他了!哼!人生就是这样!不可能随时都光鲜亮丽的!只要最后等于没有,那小插曲就都无所谓!(认真脸.jitang)

(2)起沙风天数:

风力强度是影响风对土壤颗粒搬运的重要因素。已有研究资料表明,砂质壤土、壤质砂土和固定风砂土的起动风速分别为6.0、6.6 和5.1m/s,建议选用冬春季节大于6m/s 起沙风天数指标评估土地沙化敏感性。(来源:环境保护部 国家发展改革委《生态保护红线划定指南》2017年5月)

冬春季在气象学上有较为严格的定义,计算较为麻烦,不妨简化,通过查阅历年气象资料确定重庆12月至来年4月为冬春季,统计各气象站每年这几个月中风速≥6m/s的起沙风天数。(瞎说的,没考证,别参考)

其实就是使用【融合】工具,按照“区站号”“年”汇总“起风沙天数”,最后插值。其实想了想,这里是不是可以使用协同克里金插值?不展开了,或许大家可以尝试下。

(3)土壤质地:

不同粒度的土壤颗粒具有不同的抗蚀力,粘质土壤易形成团粒结构,抗蚀力增强;在粒径相同的条件下,沙质土壤的起沙速率大于壤质土壤的起沙速率;砾质结构的土壤和戈壁土壤的风蚀速率小于沙地土壤;基岩质土壤供沙率极低,受风蚀的影响不大。(来源:环境保护部 国家发展改革委《生态保护红线划定指南》2017年5月)

(4)植被覆盖度

直接使用水土流失敏感性评价中已经分好级的植被覆盖度数据。

(5)土地沙化敏感性计算与分级

使用【栅格计算器】,代入公式计算:

公式来源:自然资源部国土空间规划局《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南(试行)》2019年6月

算完后,使用【重分类】工具,将最终的敏感性分值划为5 级,高(>8.0),较高(7.1-8.0),中等(5.1-7.0),较低(3.1-5.0)和低(<3..0)。

阈值分级来源:自然资源部国土空间规划局《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南(试行)》2019年6月

完事,收工。

虽然结果看着不舒服。但是好像对最后集成没啥影响,那就这样吧。

获得成就“随便搞搞”。


那今天就到这里结束啦,欢迎留言讨论。文中的图片文字未经许可不要随便“引用”。

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