[发明专利]一种自然保护区景观保护成效计算方法无效
申请号: | 201310376839.0 | 申请日: | 2013-08-27 |
公开(公告)号: | CN103425892A | 公开(公告)日: | 2013-12-04 |
发明(设计)人: | 张建亮;刘方正;崔国发 | 申请(专利权)人: | 北京林业大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人: | 侯蔚寰 |
地址: | 100083 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种自然保护区景观保护成效计算方法,包括景观划分、测量等步骤。本发明具有定量地、客观地反映自然保护区由于人类活动所引起景观的变化,尤其是保护性景观和人工干扰性景观的变化程度得到具体体现,避免了人为的主观判断;实现了自然保护区景观保护成效的定量化判断,可以对自然保护区景观保护成效进行排序,增强自然保护区景观保护成效的可比性,可以有效的应用于自然保护区景观保护成效的评估工作。 | ||
搜索关键词: | 一种 自然保护区 景观 保护 成效 计算方法 | ||
【主权项】:
1.一种自然保护区景观保护成效计算方法,其特征在于,步骤如下:(1)根据自然保护区景观特征和保护成效计算的需求,建立自然保护区景观分类体系,共分8个一级类,33个二级类和85个三级类,所述分类体系适用于自然生态系统类和野生生物类自然保护区;根据自然保护区的性质和类型,确定保护性景观和人工干扰性景观,保护性景观是指自然保护区主要保护的景观类型,包括自然生态系统和珍稀濒危野生动植物的生境;人工干扰性景观是指对自然生态系统和野生动植物生境造成干扰和破坏的人工景观类型;(2)分别统计各类型保护性景观和人工干扰性景观在自然保护区核心区、缓冲区和实验区三个功能区中的面积;(3)根据不同景观类型对自然保护区发挥的生态功能和干扰程度,确定其生态级别,利用黄金分割法,将不同景观类型的生态级别划分为7个等级,分别赋值1.00、0.62、0.38、0、-0.38、-0.62和-1.00,保护性景观生态级别赋值为正,其值越大,生态级别越高;人工干扰性景观生态级别赋值为负,其绝对值越大,生态级别越小;(4)根据上述三个步骤,构建保护性景观质量指数(Q)的计算公式:![]()
为核心区中第i类保护性景观的面积;
为缓冲区中第i类保护性景观的面积;
为实验区中第i类保护性景观的面积;
为第i类保护性景观的生态级别赋值;
为自然保护区总面积;
为保护性景观类型的数量;1.00、0.62、0.38为常数,分别表示保护性景观类型所处核心区、缓冲区及实验区的权重;100为转换常数,即保护性景观质量指数
值域的扩增倍数;保护性景观质量指数(Q)的值域范围为[0,100),当自然保护区中不存在保护性景观时,其值为0,此时自然保护区已不具备任何保护功能;Q值越大,表明自然保护区中保护性景观质量越高;当自然保护区中全部是保护性景观,均分布在核心区且保护性景观的生态级别均为最高时,Q值为100;通过比较评估上期和本期Q值的大小,量化分析自然保护区保护性景观质量的变化状况;(5)利用步骤(1)、(2)和(3),构建人工景观干扰指数(I)的计算公式:![]()
为核心区中第i类人工干扰性景观的面积;
为缓冲区中第i类人工干扰性景观的面积;
为实验区中第i类人工干扰性景观的面积;
为第i类人工干扰性景观的生态级别赋值;
为人工干扰性景观类型的数量;1.00、0.62、0.38为常数,分别表示人工干扰性景观类型所处核心区、缓冲区及实验区的权重;100为转换常数,即人工景观干扰指数(I)值域的扩增倍数;人工景观干扰指数(I)的值域范围为(-100,0],当自然保护区中不存在人工干扰性景观时,取值为0;I的绝对值越大,人工景观干扰程度越强;当自然保护区全部为人工干扰性景观,均分布在核心区且生态级别为最低-1时,I值为-100;通过比较评估上期和本期
值的大小,量化分析自然保护区人工干扰景观干扰程度的变化状况;(6)根据步骤(4)和(5),构建景观保护成效指数(E)的计算公式:
Q为保护性景观质量指数;I为人工景观干扰指数;
为本期,即评估时间段的结束时间点;t-1为上期,即评估时间段的起始时间点;E值为正数时,表示自然保护区景观保护成效总体为好;E值为负数时,表示自然保护区景观保护成效为差,E值绝对值的大小则定量反映自然保护区景观保护成效好与差的程度,根据E值的大小,将景观保护成效划分为6个等级:非常好,
;很好,
;好,
;差,-
;很差,
;非常差,
。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
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