Resources Science ›› 2020, Vol. 42 ›› Issue (10): 1870-1882.doi: 10.18402/resci.2020.10.05
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ZHANG Haiyan1(), FAN Jiangwen1, HUANG Lin1, TANG Yulei2, YUE Ying3, YANG Yu3, LIU Xiaohuang4(
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Received:
2020-09-10
Revised:
2020-10-20
Online:
2020-10-25
Published:
2020-12-25
Contact:
LIU Xiaohuang
E-mail:zhanghaiyan823@163.com;liuxh19972004@163.com
ZHANG Haiyan, FAN Jiangwen, HUANG Lin, TANG Yulei, YUE Ying, YANG Yu, LIU Xiaohuang. Theories and technical methods for the comprehensive regionalization of natural resources in China[J].Resources Science, 2020, 42(10): 1870-1882.
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Table 1
Data type and indicators of the comprehensive regionalization of natural resources"
要素类别 | 数据类型 | 指标名称 |
---|---|---|
环境地理数据 | 气候条件 | 温度、降水、湿度、风速、日照时数、蒸发量等 |
地形地貌 | 地貌类型、海拔、坡度、坡向等 | |
基础地理 | 国界线、中国各级行政边界(包括省、市、县、乡等)、数字高程模型数据库(DEM)等 | |
土壤 | 土壤类型、土壤湿度、土壤养分含量(有机质、氮、磷、钾等)、土壤质地、土壤侵蚀类型及分布等 | |
水文 | 水温、水位、流量、流向、流速、水质、基流量、断流、暴雨径流等 | |
植被生长状况 | 归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、净初级生产力(NPP)等 | |
土地利用 | 耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地 | |
陆地生态系统 | 农田生态系统、森林生态系统、草地生态系统、水体与湿地生态系统、荒漠生态系统、聚落生态系统和其他生态系统 | |
遥感影像数据 | 航天遥感影像(高、中、低分辨率)、航空摄影成果、无人机影像等 | |
自然资源数据 | 土地资源 | 农业地、牧业地、林业地、滩地(沙滩/泥滩)、沙漠(沙地)分布等 |
森林资源 | 森林类型及空间分布等 | |
草地资源 | 草地类型及空间分布等 | |
水资源 | 河川径流量、地下水储量、流域产水模数等 | |
湿地资源 | 湖泊、沼泽、河流、滨海湿地等 | |
矿产资源 | 矿产类型及空间分布等 | |
海域海岛资源 | 岛屿分布、海岸线长度等 | |
相关区划数据 | 主要参考区划 | 生态地理区划、自然地理区划、生态区划、植被区划、气候区划、干湿区划、土壤区划等 |
其他辅助区划 | 综合农业区划、草地资源区划、林业区划、水资源区划、全国生态功能区划、 人文地理区划等 |
Table 2
Commonly used regionalization methods"
区划方法 | 主要内涵 | 优点 | 不足 |
---|---|---|---|
德尔菲法 | 利用函询形式进行的集体匿名思想交流 | 独立思考判断,集思广益,探索性解决问题 | 专家间缺少交流,存在主观影响 |
专家经验法 | 利用专家丰富的实践经验进行判断 | 最大限度发挥专家个人能力,操作简单便捷 | 主观性强,要求具体操作人员熟悉情况 |
古地理法 | 通过对丰富的历史研究资料的深入分析,查明其年龄和发展历史 | 追本溯源,揭示本质 | 应用缺乏成熟经验,古地理资料缺乏时应用困难 |
判别分析法 | 在对对象分类确定的条件下,根据特征值来判别类型 | 可操作性强,不受尺度大小影响 | 划分界限有一定的主观性 |
主成分法 | 通过矩阵转换计算特征值和特征向量得到主成分,从而减少相关指标数量,适用于区划指标繁杂,相关性高的情况 | 消除指标间干扰,简化信息,且能客观评定各指标权重 | 对样本容量要求高,计算过程复杂,极易造成信息损失 |
加权叠置法 | 将所有相关数据层面进行叠加产生一个新的数据层面的操作 | 方便快捷直观实现区划 | 不同图层间尺度精度难以统一 |
3S技术分析法 | 将统计数据、矢量数据和栅格数据等不同数据形式进行空间叠加计算 | 能做指标的时空动态分析、处理速度快、数据管理便捷 | 电脑软硬件和人员专业技术要求高 |
聚类分析法 | 按照相似性或差异性的指标,对要素或样本进行聚类 | 简单、直观、适用性强 | 易受异常值和特殊变量的影响 |
层次分析法 | 通过对比确定各层次指标权重,逐层求和,适用于区划指标复杂,结构清晰 | 层次性强、灵活、简洁 | 无法摆脱定性判断的主观性和随机性 |
地理空间分析法 | 分析各自然要素间的相互关系后进行分区,适用于要素联系紧密,相关度高的区域 | 关注要素间联系,区划系统性强 | 各区划的界线经常会相互矛盾,难以协调 |
深度学习 | 利用多层非线性信息的处理方法来进行无监督学习或者有监督学习 | 自适应提取、人工干预少、适用范围广、挖掘精度深度高 | 多类型数据冲突难以处理,对硬件设施要求高 |
人工智能 | 利用计算机科学技术研究,开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统 | 高效的自学习、自适应和自创造,运算高速、算法优 | 技术体系不够成熟,大量决策需人工参与 |
大数据挖掘 | 通过对大数据聚类、关联分析、分类、预测等,揭示背后隐含的信息、知识、规律 | 有效挖掘隐藏信息,获取、处理大数据的新技术丰富 | 数据多源多格式、大量、价值密度低,统一处理难 |
Table 3
Basic information of the regions delineated by the comprehensive regionalization of natural resources"
自然资源大区 | 面积概况 | 包括行政范围 | 主要资源类型及占比 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
代码 | 名称 | 面积/万km2 | 占比/% | 1990年 | 2018年 | ||
Ⅰ | 东北林耕自然资源大区 | 104.12 | 10.98 | 黑龙江、辽宁、吉林3省及内蒙古东部地区 | 森林(44.71%)、耕地(29.61%)、草地(12.81%)、水体与湿地(3.94%) | 森林(43.41%)、耕地(34.32%)、草地(7.59%)、水体与湿地(9.18%) | |
Ⅱ | 华北草耕自然资源大区 | 118.47 | 12.50 | 河北、山东、北京、天津以及内蒙古东部、河南、安徽、江苏省北部地区 | 草地(41.10%)、耕地(35.07%)、森林(8.86%)、水体与湿地(3.34%) | 草地(38.50%)、耕地(33.40%)、森林(10.3%)、水体与湿地(4.40%) | |
Ⅲ | 华东林耕自然资源大区 | 114.20 | 12.05 | 湖北、湖南、江西、浙江和河南、安徽、江苏南部、福建、广西、广东北部、重庆东部 | 森林(51.62%)、耕地(34.00%)、草地(6.28%)、水体与湿地(5.38%) | 森林(52.52%)、耕地(31.46%)、草地(5.81%)、水体与湿地(4.85%) | |
Ⅳ | 西南林耕自然资源大区 | 102.38 | 10.80 | 云南、贵州以及陕西南部、甘肃南部、重庆西部、广西西部 | 森林(47.93%)、耕地(30.97%)、草地(18.88%)、水体与湿地(0.88%) | 森林(48.39%)、耕地(30.12%)、草地(18.52%)、水体与湿地(1.11%) | |
Ⅴ | 华南森林自然资源大区 | 28.13 | 2.97 | 台湾、海南、广东南部、广西东南部以及福建东南部 | 森林(59.41%)、耕地(27.27%)、草地(3.87%)、水体与湿地(5.24%) | 森林(58.48%)、耕地(24.98%)草地(4.71%)、水体与湿地(4.52%) | |
Ⅵ | 西北荒漠自然资源大区 | 220.34 | 23.24 | 新疆、甘肃、宁夏、以及内蒙古西部、陕西北部和山西南部和河南西北角 | 荒漠(52.42%)、草地(27.278%)、耕地(10.58%)、水体与湿地(1.79%) | 荒漠(54.63%)、草地(26.05%)、耕地(11.99%)、水体与湿地(1.26%) | |
Ⅶ | 青藏草地自然资源大区 | 260.39 | 27.47 | 西藏、青海、四川西部、以及新疆南部、云南西北部 | 草地(58.13%)、荒漠(28.89%)、森林(10.21%)、水体与湿地(8.87%) | 草地(48.97%)、荒漠(30.61%)、森林(12.82%)、水体与湿地(6.41%) |
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