土地荒漠化的数值分析研究
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土地荒漠化的数值分析研究
第五组：卢嘉慧、冷勇辉、李捷 袁业文、周晓峰、吴宗钒
目录
1.荒漠化现状 2.项目意义 3.研究方案 模型选择 数据来源 数据处理 4.预期效果
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1.荒漠化现状
土地荒漠化，即为土地沙漠化，在1992年的联合国环 境与发展大会上对荒漠化的概念做了以下明确定义： 荒漠化是由于气候变化和人类的不合理经济活动等因 素，使干旱、半干旱和具有干旱灾害的半湿润地区的土地 发生了退化。
Page 3
当前世界的土地荒漠化现状：
1.全球现有12亿人口受到荒漠化的直接威胁，其中有1.35亿人在短期内有失 去土地的危险。
2.到1996年为止，全球荒漠化的土地已经达到了3600万平方千米，占整个地 球陆地面积的1/4，相当于俄罗斯、加拿大、中国、美国的国土面积之和。
Page 4
3.尽管各国人民都在同荒漠化进行着斗争，但荒漠化仍然以 每年5~7万平方公里的速度扩大。 4.中国荒漠化的土地面积为262.2万平方公里，占国土面积 的27.4%，近4亿人口受到荒漠化的影响，因荒漠化造成的 直接经济损失每年高达541亿人民币。
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4.预期效果
根据计算的土地荒漠化的公式，可以得出该区域的土地不 同程度的荒漠化的分布区域。 对比过去和现在的不同程度的土地荒漠化的分布区域可以 有助于预测将来的土地荒漠化的扩张趋势。 可以根据预测的土地荒漠化的趋势来有针对性的制定一些 有效措施来有效应对土地荒漠化的扩张。
谢谢大家
模型中个因子的权重如何确定？能用其它已知的因子进行 确定吗？（矩阵？）
Page 13
参考文献
1.李新，陈国栋，数字黑河的思考3：模型集成。地球科 学进展，2010.8，25（8）. 2.丁火平，北京及邻区土地荒漠化动态演变分析与建模， 中国地质大学（北京），2002.5.
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Mp、Mr、Mw、Mra、Mb为各自因子对应的权重。
Page 9
2.数据来源
遥感图像数据来源于常见遥感图像免费下载网站，采用TM 影像，2、3、4三个波段合成，突出植被，淡化其他因素 的影响。 气候数据（降水、风速）可查询当地环境部门网站上公布 的信息。 风沙的颗粒的平均大小和磨圆度则需要在当地的各个地点 做现场采样和GPS定位，颗粒的平均大小可以用不同目的 筛子进行比对取平均，磨圆度则可在显微镜下观察做数学 上的统计分析。 各影响因子的权重可参考与当地自然环境相似的地方的前 人已做过的研究。
1.模型选择
遥感卫星图像的时间选择在植物生长茂盛的季节，便于对 植被覆盖度做出较准确的判断。植物生长越茂盛，则荒漠 化程度越低，植被覆盖度记做P。
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气候数据（降水量、风速）的地区分布图，降水量R与土 壤荒漠化成反比，降水越多，荒漠化越轻；风速W与土壤 荒漠化成正比，风速越大，荒漠化越严重。 风沙颗粒大小的比率和磨圆度的地区分布图，平均颗粒大 小Ra与土地荒漠化程度成正比，平均颗粒越大，荒漠化越 严重；磨圆度B分为棱角（0.25）、次棱角（0.5）、次圆 （0.75）、圆（1.0）四个等级，与土地荒漠化程度呈正 比，磨圆度越好，土地荒漠化越严重。 则最终得到的土地荒漠化方程为： F=1/P×Mp×1/R×Mr×W×Mw×Ra×Mra×B×Mb
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3.数据处理
植被覆盖度数据 确定P值计算方法 由离散点栅格化
降水、风速数据
确定R、W计算 方法 由离散点栅格化
风沙颗粒大小和磨圆 度 确定Raຫໍສະໝຸດ BaiduB的计算方 法 由离散点栅格化
查找相似地区土地荒漠 化相关资料
参考各影响因素的权数
土地荒漠化程度 F=1/P×Mp×1/R×Mr×W×Mw×Ra×Mra× B×Mb
Page 12
仍存在的疑问
土地荒漠化模型中的各因子不是相互独立的，例如植被覆 盖度与降水，两者是否能同时处在模型之中？需要什么修 正？ 模型中给出的各因子虽然都与荒漠化相关，但有的因素是 原因也是结果，例如植被覆盖度，可以用在模型中吗？ 属性因素（植被覆盖度、砂砾粒径大小、磨圆度）与影响 因素（降雨、风速）可以归并到一个模型中吗？（我们期 望的完美模型总是希望各因子独立）
Page 6
我们尝试着，模仿课本中的水土流失模型 试着去建立一个描述土地荒漠化的混合模型。
比起一次讲课，我们更希望它是一次探讨。。。
3.研究方案
研究思路：以地球系统科学为依据，结合遥感图像、区域 气象资料、社会经济发展和文化水平等资料，做出土地荒 漠化的数值分析。对数据做出时间和空间上的对比分析， 预测将来的土地荒漠化趋势。 重要材料：本地区多年来遥感卫星图像、多年的气候数据 （降雨量、风速）地区分布图、风沙的颗粒大小、磨圆度 地区分布图。
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2.项目意义
由于人口增加和科技进步，人类对自然资源的需求也在增 加，与此同时，各种环境问题诸如土地荒漠化成为挡在发 展面前的一堵高墙。 土地荒漠化是一个重大的生态问题，土地荒漠化的数字化 迫在眉睫，做出适合于当地的描述土地荒漠化的混合模型 至关重要。
土地荒漠化的数字化可以为我们提供最直观准确的荒漠化 程度显示，为相关治理措施的制定提供理论依据。
第五组：卢嘉慧、冷勇辉、李捷 袁业文、周晓峰、吴宗钒
目录
1.荒漠化现状 2.项目意义 3.研究方案 模型选择 数据来源 数据处理 4.预期效果
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1.荒漠化现状
土地荒漠化，即为土地沙漠化，在1992年的联合国环 境与发展大会上对荒漠化的概念做了以下明确定义： 荒漠化是由于气候变化和人类的不合理经济活动等因 素，使干旱、半干旱和具有干旱灾害的半湿润地区的土地 发生了退化。
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当前世界的土地荒漠化现状：
1.全球现有12亿人口受到荒漠化的直接威胁，其中有1.35亿人在短期内有失 去土地的危险。
2.到1996年为止，全球荒漠化的土地已经达到了3600万平方千米，占整个地 球陆地面积的1/4，相当于俄罗斯、加拿大、中国、美国的国土面积之和。
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3.尽管各国人民都在同荒漠化进行着斗争，但荒漠化仍然以 每年5~7万平方公里的速度扩大。 4.中国荒漠化的土地面积为262.2万平方公里，占国土面积 的27.4%，近4亿人口受到荒漠化的影响，因荒漠化造成的 直接经济损失每年高达541亿人民币。
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4.预期效果
根据计算的土地荒漠化的公式，可以得出该区域的土地不 同程度的荒漠化的分布区域。 对比过去和现在的不同程度的土地荒漠化的分布区域可以 有助于预测将来的土地荒漠化的扩张趋势。 可以根据预测的土地荒漠化的趋势来有针对性的制定一些 有效措施来有效应对土地荒漠化的扩张。
谢谢大家
模型中个因子的权重如何确定？能用其它已知的因子进行 确定吗？（矩阵？）
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参考文献
1.李新，陈国栋，数字黑河的思考3：模型集成。地球科 学进展，2010.8，25（8）. 2.丁火平，北京及邻区土地荒漠化动态演变分析与建模， 中国地质大学（北京），2002.5.
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Mp、Mr、Mw、Mra、Mb为各自因子对应的权重。
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2.数据来源
遥感图像数据来源于常见遥感图像免费下载网站，采用TM 影像，2、3、4三个波段合成，突出植被，淡化其他因素 的影响。 气候数据（降水、风速）可查询当地环境部门网站上公布 的信息。 风沙的颗粒的平均大小和磨圆度则需要在当地的各个地点 做现场采样和GPS定位，颗粒的平均大小可以用不同目的 筛子进行比对取平均，磨圆度则可在显微镜下观察做数学 上的统计分析。 各影响因子的权重可参考与当地自然环境相似的地方的前 人已做过的研究。
1.模型选择
遥感卫星图像的时间选择在植物生长茂盛的季节，便于对 植被覆盖度做出较准确的判断。植物生长越茂盛，则荒漠 化程度越低，植被覆盖度记做P。
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气候数据（降水量、风速）的地区分布图，降水量R与土 壤荒漠化成反比，降水越多，荒漠化越轻；风速W与土壤 荒漠化成正比，风速越大，荒漠化越严重。 风沙颗粒大小的比率和磨圆度的地区分布图，平均颗粒大 小Ra与土地荒漠化程度成正比，平均颗粒越大，荒漠化越 严重；磨圆度B分为棱角（0.25）、次棱角（0.5）、次圆 （0.75）、圆（1.0）四个等级，与土地荒漠化程度呈正 比，磨圆度越好，土地荒漠化越严重。 则最终得到的土地荒漠化方程为： F=1/P×Mp×1/R×Mr×W×Mw×Ra×Mra×B×Mb
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3.数据处理
植被覆盖度数据 确定P值计算方法 由离散点栅格化
降水、风速数据
确定R、W计算 方法 由离散点栅格化
风沙颗粒大小和磨圆 度 确定Raຫໍສະໝຸດ BaiduB的计算方 法 由离散点栅格化
查找相似地区土地荒漠 化相关资料
参考各影响因素的权数
土地荒漠化程度 F=1/P×Mp×1/R×Mr×W×Mw×Ra×Mra× B×Mb
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仍存在的疑问
土地荒漠化模型中的各因子不是相互独立的，例如植被覆 盖度与降水，两者是否能同时处在模型之中？需要什么修 正？ 模型中给出的各因子虽然都与荒漠化相关，但有的因素是 原因也是结果，例如植被覆盖度，可以用在模型中吗？ 属性因素（植被覆盖度、砂砾粒径大小、磨圆度）与影响 因素（降雨、风速）可以归并到一个模型中吗？（我们期 望的完美模型总是希望各因子独立）
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我们尝试着，模仿课本中的水土流失模型 试着去建立一个描述土地荒漠化的混合模型。
比起一次讲课，我们更希望它是一次探讨。。。
3.研究方案
研究思路：以地球系统科学为依据，结合遥感图像、区域 气象资料、社会经济发展和文化水平等资料，做出土地荒 漠化的数值分析。对数据做出时间和空间上的对比分析， 预测将来的土地荒漠化趋势。 重要材料：本地区多年来遥感卫星图像、多年的气候数据 （降雨量、风速）地区分布图、风沙的颗粒大小、磨圆度 地区分布图。
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2.项目意义
由于人口增加和科技进步，人类对自然资源的需求也在增 加，与此同时，各种环境问题诸如土地荒漠化成为挡在发 展面前的一堵高墙。 土地荒漠化是一个重大的生态问题，土地荒漠化的数字化 迫在眉睫，做出适合于当地的描述土地荒漠化的混合模型 至关重要。
土地荒漠化的数字化可以为我们提供最直观准确的荒漠化 程度显示，为相关治理措施的制定提供理论依据。