一、贵州省退耕还林工程效益监测系统及监测站点的布局研究（论文文献综述）
刘树西[1]（2021）在《基于天空地一体化的石漠化治理特色林产业效益监测评价研究》文中研究指明喀斯特石漠化是中国南方生态建设中需要面临的最突出地域问题,治理成效是判断该地区实现生态文明建设与可持续发展的主要依据之一。党的十九届五中全会要求科学推进石漠化综合治理,石漠化治理特色林产业是石漠化综合治理工程向纵深发展的重要组成部分,是科学改善石漠化生态环境和社会经济发展的有效措施之一。协同天空地一体化地理空间信息技术挖掘林业资源信息、监测评价综合效益对石漠化治理特色林产业协调发展具有重要意义。根据地理学、生态学、区域经济学有关人地协调发展、生物多样性、目标决策、3S技术等理论,针对石漠化治理特色林产业效益评价指标因子深度挖掘、天空地多尺度协同对林产业效益评价专题信息提取等科学问题和科技需求,在代表南方喀斯特石漠化生态环境类型总体结构的贵州高原山区选择关岭-贞丰花江、毕节撒拉溪和施秉喀斯特为研究区。2018-2021年协同天空地通过对野外考察、定位采集、天空地数据挖掘、资料调查收集等多手段、多数据、多方法为一体,挖掘生态和社会经济指标因子,运用空间分析、熵权法、综合指数模型等方法,构建基于天空地一体的石漠化治理特色林产业综合效益监测评价指标体系和评价模型,通过不同石漠化等级特色林产业“两山”效益、扶贫效益、惠民效益与综合效益实现综合效益动态监测和评价,揭示特色林产业发展的驱动力因素,提出后续可持续发展的对策建议,为国家和地方石漠化治理特色林产业发展和评价提供科技参考。1基于2015-2020年的两期遥感影像和相关地理专题数据,结合天空地一体化多源数据挖掘不同等级石漠化特色林产业专题资源信息,提取石漠化区生态资源时空分布特征表明中国南方喀斯特石漠化治理特色林产业整体改善了石漠化区生态环境状况。近5年来关岭-贞丰花江无石漠化面积比例由2015年的20.62%增长至23.28%,潜在、轻度、中度和重度石漠化动态度分别下降了0.29%、6.64%、5.58%、14.89%;毕节撒拉溪无石漠化面积比例由2015年的11.07%增长至13.55%,潜在石漠化动态度增长了39.94%,但轻度、中度和重度石漠化动态度分别下降了47.88%、34.51%、0.31%;施秉无石漠化面积比例由2015年的49.70%增长至50.81%,潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化动态度分别下降了7.07%、53.85%、1.61%。不同地域石漠化等级总体呈现下降趋势,且不同石漠化等级的演进以重度向轻度过程演进为主。2基于喀斯特石漠化环境背景按照指标选取原则,协同天空地一体化多源数据挖掘特色林产业综合效益评价因子,以层次分析法构建了石漠化治理特色林产业综合效益评价指标体系并采用熵权法确定指标权重,结果表明中国南方喀斯特生态环境改善良好,经济效益和社会效益稳定提升。依据指标体系结构层次的属性特征,即土地覆盖、植被覆盖度、生物多样性、石漠化程度、植被净初级生产力、涵养水源、人均收入、林产值、产业结构变化、人口密度、基础设施覆盖度、恩格尔系数、农村居民生活保障、贫困率。采用熵权法计算生态效益权重为0.426,经济效益和社会效益权重为0.298和0.276。该指标体系及科学指标权重赋值法综合反映了石漠化治理特色林产业的生态经济社会发展变化情况,为中国南方喀斯特石漠化治理林产业综合效益评价提供了参考依据。3基于指标权重通过线性加权求和以确定不同石漠化等级特色林产业的生态和社会经济效益,并构建天空地一体的特色林产业综合效益评价模型。表明特色林产业综合效益随时间提高的变化程度,即石漠化治理特色林产业总体发展效益水平明显提升,但不同石漠化等级之间特色林产业的效益发展程度有所不同。近5年间关岭-贞丰花江（中-强度石漠化区）特色林产业综合得分由2015年的0.156增长至2020年的0.247。毕节撒拉溪（潜在-轻度区）综合得分由0.096增长至0.201。施秉（无-潜在石漠化区）综合得分由0.094提升至0.206。不同地域不同石漠化等级特色林产业发展过程中如何对资源要素进行合理分配以及不同生计策略制约经济社会发展问题值得商榷。4通过线性组合加权函数建立了特色林产业综合效益评价模型表明综合效益增长变化明显。近5年间中-强度石漠化（关岭-贞丰花江）特色林产业综合效益由2015年的0.492提升至0.756,相较于其他两地区增长幅度最小（0.264）,综合效益等级由中等（0.4～0.6）转变为较好。潜在-轻度石漠化（毕节撒拉溪）综合效益由2015年的0.296增长到2020年的0.622,综合效益等级由较差转变为较好（0.6～0.8）。无-潜在石漠化（施秉）综合效益分别为0.283、0.604,综合效益增长了（0.321）,综合效益等级由较差（0.2～0.4）转变为较好（0.6～0.8）。石漠化治理特色林产业在一定程度上足以实现生态恢复与维持农户生计发展促进区域生态-经济-社会可持续发展模式,喀斯特石漠化治理特色林产业实施对生态环境具有直接性影响,而社会经济环境具有间接性和滞后性,未来需建立长效的生态补偿机制及综合效益评价,使其更加科学合理的可持续循环发展。
张吟[2]（2021）在《基于天空地一体化的石漠化治理草地畜牧业效益监测评价研究》文中研究表明喀斯特石漠化是中国南方生态建设中需要面临的最突出地域问题,治理成效是判断该地区实现生态文明建设与可持续发展的主要依据之一。党的十九届五中全会要求科学推进石漠化综合治理,石漠化治理草地畜牧业是石漠化综合治理工程向纵深发展的重要组成部分,是科学改善石漠化生态环境和推动社会经济高质量发展的有效措施之一。进行石漠化草地畜牧业综合效益评价对揭示草地畜牧业的实施与成效间的协调性和畜牧业生产效益具有重要意义。根据地理学、遥感学、草地学、畜牧学等关于空间异质性、地物光谱差异性、草地生态系统整体性等理论,针对草地畜牧业效益监测与信息化融合、因地制宜的定量效益评价指标体系、模型构建等技术需求和科学问题,在代表南方喀斯特石漠化生态环境类型总体结构的贵州高原山区选择关岭-贞丰花江、毕节撒拉溪和施秉喀斯特为研究区。以天空地一体化为技术手段,获取2015-2020年卫星遥感、航空遥感和地面监测等数据,运用频度统计、理论分析、专家咨询、层次分析、静态和动态分析相结合等方法,构建基于天空地一体的石漠化治理草地畜牧业综合效益监测评价指标体系和评价模型,通过不同石漠化等级草地畜牧业“两山”效益、扶贫效益、可持续效益与综合效益实现综合效益动态监测和评价,提出后续可持续发展的对策建议,为国家和地方石漠化治理草地生态恢复与生态畜牧业发展提供科技参考。（1）基于研究目标以及对数据的时间连续性、空间分辨率、数据获取成本等需求,获取了多平台、多时空、多分辨率、多尺度的数据:包括:2015和2020年两期Landsat-8中分辨率遥感影像,2020年的2m分辨率GF和ZY卫星数据,高精度无人机影像数据,地面草地样本数据,社会经济数据,集成了天空地一体化动态监测体系,满足了研究的时间、空间和精度需求,实现草地畜牧业综合效益动态监测评价与信息化技术的融合。在进一步研究中可以引入雷达遥感和高光谱地面监测数据,丰富数据类型和监测手段,更加有利于提升监测精度。（2）植被覆盖度增加速率与石漠化程度成正比,平均草地地上生物量增加速率与石漠化程度成反比,石漠化演变趋势整体呈现由高等级石漠化向低等级石漠化、有石漠化向无石漠化方向发展,石漠化程度越深的区域,石漠化治理取得的成效越显着:从2015-2020年间的植被覆盖度变化来看,关岭-贞丰花江平均植被覆盖度由38.50%提升至57.87%,毕节撒拉溪平均植被覆盖度由53.03%提升至61.19%,施秉喀斯特平均植被覆盖度由58.45%降低至58.20%,不同等级石漠化区域的平均植被覆盖度增长率分别为52.63%、15.09%和0%。从2015-2020年,植被覆盖度随石漠化程度越深,增长速率越快,无-潜在石漠化的施秉喀斯特植被保护较好,潜在-轻度石漠化和中-强度石漠化区域的植被恢复较好,生态环境得到了较大改善。关岭-贞丰花江平均草地地上生物量密度由478.55 g/m2增加至708.52 g/m2,增长率为48.06%;毕节撒拉溪由703.39 g/m2增加至1544.96 g/m2,增长率为119.64%;施秉喀斯特由1632.85 g/m2降低为1035.97 g/m2,增长率为-36.55%,草地地上生物量总体表现为石漠化程度越深密度越小,施秉喀斯特作为世界自然遗产地保护区,草地生物量密度水平较高,关岭-贞丰花江和毕节撒拉溪草地生态系统恢复均较好。针对不同石漠化地区草地生态系统异质性较强特点,政府制定明确的草地治理与保护目标和具体措施,鼓励农民种草养殖可以有效降低地区裸土比率,提升地表植被覆盖度。（3）运用频度统计法、理论分析法、专家咨询法和实地调研法选定指标,构建了包括13个具体指标的指标层和生态效益、经济效益、社会效益3个准则层的综合效益评价指标体系,采用专家打分法和层次分析法给出相应指标权重,构建石漠化草地畜牧业综合效益评价模型:石漠化草地畜牧业综合效益评价模型生态效益:经济效益:社会效益比为0.4934:0.3108:0.1958。轻度及以下石漠化面积占研究区面积比重C4、人均畜牧业产值C6、植被覆盖度C1、平均草地地上生物量C3、人均耕地面积C12等五个指标对综合效益评价的影响最大,这5个指标权重之和达到目标层权重的61.78%,说明石漠化治理草地畜牧业的综合效益主要由这5个指标来体现。针对石漠化治理草地畜牧业效益多尺度评价缺乏因地制宜的规范指导问题,构建了石漠化治理草地畜牧业综合效益评价模型。基于天空地一体化应用层面构建的评价指标体系还具有一定的试探性,后续研究可以尝试结合高光谱遥感,更系统科学地把宏观和微观指标相结合。（4）石漠化治理草地畜牧业在2015-2020年间的生态效益、经济效益、社会效益变化表现为无-潜在石漠化区域的三类效益增长率最小,潜在-轻度石漠化研究区经济效益增长率最大,中-强度石漠化研究区生态效益和社会效益增长率最大:施秉喀斯特生态效益由0.4883下降至0.4503,毕节撒拉溪生态效益由0.3560增长至0.4217,关岭-贞丰花江生态效益由0.2774增长至0.3301。施秉生态效益增长率为负,但在不同时期施秉的生态效益都优于关岭-贞丰花江和毕节撒拉溪生态效益。潜在-轻度石漠化研究区经济效益值在2015年时相对最低（0.1375）,但在2015-2020年间的增长速率最快（85.98%）。在经济发展方面,潜在-轻度石漠化区域比中-强度石漠化区域和无-潜在石漠化区域更具发展优势。社会效益与不同石漠化程度的关系与生态效益变化规律相似,在不同时期都呈现出无-潜在石漠化区域社会效益值最高,但增长率最低。说明石漠化程度越深的区域社会效益发展潜力越大。（5）在综合效益评价基础上,结合国家提出的生态文明建设要求,精准扶贫思想和可持续发展理念,提出“两山”效益、扶贫效益和可持续效益的联动分析手法:从2015-2020年间,无-潜在石漠化研究区综合效益由0.8173提升到0.8270,潜在-轻度石漠化研究区综合效益由0.6109提升到0.8095,中度-强度石漠化研究区综合效益由0.6126提升到0.7589,就综合效益增长率来看,无-潜在石漠化研究区增长率最小,但与同时期不同等级石漠化研究区相比,综合效益值最高。不同等级石漠化区域石漠化治理草地畜牧业的综合效益在均在变好。施秉喀斯特“两山”效益保持为0.6424不变,毕节撒拉溪“两山”效益由0.4935提升到0.6774,关岭-贞丰花江“两山”效益由0.4879提升到0.6168。施秉喀斯特扶贫效益由0.3290提升到0.3766,毕节撒拉溪扶贫效益由0.2549提升到0.3878,关岭-贞丰花江扶贫效益由0.3352提升到0.4287。施秉喀斯特可持续效益由0.6631下降为0.6349,毕节撒拉溪可持续效益由0.4735提升到0.5539,关岭-贞丰花江可持续效益由0.4021提升到0.4722。石漠化治理草地畜牧业的发展对不同等级石漠化区域的生态文明建设,农村人民的贫困扶持,社会的可持续发展均有一定的贡献。要继续鼓励各单位、组织、机构积极参与石漠化治理科技推广,加强石漠化治理与草地畜牧业关键性技术问题的研究和开发。
季传泽[3]（2020）在《喀斯特石漠化治理林灌草修复与高效特色林产业生态效益监测评价》文中认为在当今全球自然资源过度开发利用、生态环境问题趋于严峻的背景下,将林业资源的生态效益与经济、社会效益相统一,结合区域生态恢复和国家扶贫方略发展高效特色林产业,是中国南方喀斯特地区石漠化综合治理的重要途径。根据南方喀斯特生态环境总体结构和喀斯特高原山区实际情况,选取有代表性的毕节撒拉溪喀斯特高原山地潜在-轻度石漠化综合防治混农林业研究区、关岭-贞丰花江喀斯特高原峡谷中-强度石漠化综合治理与生态产业研究区、施秉喀斯特山地峡谷无-潜在石漠化世界自然遗产保护与山地旅游研究区,以地理学、生态学、林学和经济学等多学科理论为指导,结合多目标决策理论、生态系统服务（功能）理论、地球关键带理论和可持续发展理论等,通过生态定位观测法、调查研究法、实验法、系统统计法和综合分析法等研究方法,针对石漠化治理林业资源生态效益评价指标体系空间尺度适用性的不足,以科学性和专一性为前提选取指标,构建适用于研究区空间尺度的生态效益监测评价指标体系;针对生态效益评价模型客观性的不足,将组合评价法引入喀斯特石漠化治理林灌草修复与林产业生态效益综合评价,建立相应生态效益组合评价模型,在2017-2019年对3个研究区15种林业模式30个样地的持续监测调查和课题组本底调查的基础上,甄选具有代表性的李子（Prunus salicina）、核桃（Juglans regia）、枇杷（Eriobotrya japonica）、金银花（Lonicera japonica）、花椒（Zanthoxylum bungeanum）、刺梨（Ribes burejense）、银杏（Ginkgo biloba）和梨（Pyrus spp）8种林产业模式以及研究区6种林灌草修复模式,对其生态效益进行系统监测,利用所建评价模型对研究区不同林草修复和林产业模式的生态效益进行了实证分析并提出优化建议,对评价方法与评价结果的可靠性进行了检验,为石漠化治理林灌草修复和林产业模式发展提供科技参考。（1）按照框架结构指示—候选指标归类—指标筛选—指标体系构建的总体流程,构建了石漠化治理林灌草修复与高效特色林产业相应空间尺度的生态效益监测评价指标体系。该指标体系包括目标层、状态层和指标层3层体系结构,共8类评价指标的15项子指标,将5种土壤养分指标归为土壤肥力综合指数,将乔木层、灌木层和草本层3层生物多样性指数归为群落总体生物多样性指数,并根据该指标体系在3个研究区通过系统监测获取相关数据,加强了指标体系专一化与系统化,为石漠化治理林业资源生态效益评价提供了客观参考。（2）根据多目标决策理论,通过多重统计学检验排除和筛选,依据权重和方法的组合思路选择了层次分析法、变异系数法、综合指数法和功效系数法作为指标赋权法和单一评价法,基于结果的组合建立了石漠化治理林灌草修复与林产业生态效益组合评价模型,通过组合评价法加强了生态效益评价的客观性与科学性,并通过多重一致性检验与兼容度检验,证明该方法具有较高可靠性,其兼容度显着高于单一评价方法（P<0.05）,具有较高参考价值。（3）2017-2019年对研究区林业资源示范规模、植被覆盖度和生态系统结构功能的综合监测表明,监测区域林灌草修复与林产业模式示范规模与结构得到持续优化,关岭-贞丰花江研究区增加值为李子>枇杷>次生林>金银花>核桃>用材林>花椒,毕节撒拉溪研究区为核桃>刺梨>次生林>用材林,施秉喀斯特研究区为梨>银杏>次生林>用材林;3个研究区植被覆盖度分别增加4%、7%和2%;研究区土地利用类型的有林地和灌木林地植被覆盖度有所降低（<4%）,而园地等得益于林产业发展而有所提升（>5%）。石漠化治理林草修复经早期人为干预后,近年以自然恢复为主,而在人类聚居区附近推广发展生态林产业为主,替代部分原有耕作模式以促进生态结构功能优化。（4）对当前3个研究区9种不同林产业模式与6种不同林灌草修复模式的生态效益进行了综合评价,关岭-贞丰花江研究区组合评价结果为次生林（14）>用材林（11.5）>核桃（5.25）>金银花（4.25）>李子（4.25）>枇杷（2.25）>花椒（2）,毕节撒拉溪研究区为次生林（14）>用材林（11.5）>核桃（5.25）>刺梨（3）,施秉喀斯特研究区为用材林（13）>次生林（10.25）>银杏（7.75）>梨（7.25）。3个研究区经济林生态效益均值达到同地区次生林与用材林的72.8%,具有较高生态效益的同时兼具经济效益,能够一定程度上兼顾生态恢复与农户生计,但在生物多样性等方面仍需要进一步改善,在传统耕种区域推广林产业,有助于协调人地矛盾,从根本上维持石漠化治理长效推进。
马俊明[4]（2019）在《基于GIS的京津风沙源林业工程监测与评价系统》文中认为随着我国经济的快速发展,国家对生态环境的保护越来越重视。北京市京津风沙源治理二期林业工程作为保卫空气环境质量的重大林业工程,受到各界的重视,判断该林业工程是否发挥了其作用这一问题便被提出。在此背景下,本文展开了北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价系统设计与开发的研究。本文根据《LY/T 1758-2008京津风沙源治理工程社会经济效益监测与评价指标》和《DB11/T1099-2014林业生态工程生态效益评价技术规程》,建立北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价体系,制定监测内容及监测方法,同时明确效益评价指标计算方法。根据北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价实际需求,从系统使用用户、实现功能和相应数据以及系统运行等方面进行需求分析。确定了 C#结合ArcGIS Engine的集成二次开发方式,并进行了结构设计及数据库设计。根据系统结构设计和数据库设计,对监测与评价系统进行了界面设计及功能实现。界面设计包括登录界面、系统主界面及各功能操作界面;实现了用户管理、数据管理、工程监测、工程效益评价以及统计分析等五个功能模块。其中用户管理主要对系统使用用户进行管理,包括增加用户和删除用户两个子功能,增加用户时会根据使用用户进行权限限制;数据管理主要对系统数据进行管理,包括数据查询、数据更新和图层输出三个子功能,其中数据查询包括工程点查询和监测点查询两个子功能,数据更新包括工程进度更新和基础信息更新两个子功能;工程监测和工程效益评价是该系统的独特和主要的功能,实现了对工程施工进度和样地的监测以及对工程社会效益和生态效益的评价,包括工程进度监测、样地监测、监测样地选择、社会经济效益评价和生态效益评价五个子功能;统计分析主要是对工程施工面积进行统计分析。以2013～2017年林业工程为例,从工程监测、工程效益评价以及统计分析等方面进行系统应用和测试。结果表明系统很好的实现了设计的功能,并对工程的后续实施有一定的指导意义。
邓轲[5]（2019）在《自然生态空间动态监测与系统实现》文中进行了进一步梳理自然生态空间是指具有自然属性、以提供生态产品或生态服务为主要功能的国土空间,涵盖需要保护和合理利用的森林、草原、湿地、河流、湖泊等,是人类发展的基本所在。贵阳市为典型的喀斯特地貌城市,景观较为破碎,水土流失严重。贵阳市目前处于高速发展时期,环境污染、生态破坏、资源短缺等问题突出,迫切需要对贵阳市的自然生态状况进行监测,为城镇发展提供一定的建议。本文以贵阳市为研究区,以三生空间的角度出发,通过对贵阳市2007、2012、2017年遥感图像进行解译,获得了贵阳市三生空间分类图,并对贵阳市自然生态空间变化从转移、景观格局、生态功能状况三个方面进行了分析。同时选取了与三生空间变化相关的驱动因素并使用逻辑回归进行了分析。之后结合驱动因素以及XGBoost方法构建了三生空间预测模型,并对贵阳市2022年的三生空间进行了预测、分析。最后基于上述成果,结合Web、GIS等技术,层次分析法等方法实现自然生态空间动态监测系统。本文主要结论如下:1)贵阳市土地格局以生态空间、生产空间为主,生活空间最少。在生态空间中,自然生态空间占98.8%,生态空间的变化可以反映出自然生态空间的变化。分析表明,过去十年间,贵阳市生态空间面积持续增加,从2007年的57.6%增加到2017年的61.0%,且主要来源为生产空间;其次,生态空间的空间格局保持较好,破碎度保持不变;最后,生态空间功能逐步增强,三年的生态功能区功能状况指数分别为62.0、64.4、65.7,自然生态空间状况良好,且在逐渐好转。2)基于驱动因素与XGBoost方法构建了贵阳市三生空间预测模型,模拟精度为83.6%,Kappa系数为0.757,模拟效果较好。3)对贵阳市2022年三生空间分布进行了预测。预测结果表明,2022年生态空间面积继续增加,预计面积占比为62.4%,同时生态空间破碎度降低,生态功能区功能状况指数为66.6,自然生态空间状况保持良好且继续增强。4)利用层次分析法对贵州省各市的自然生态状况、资源环境承载力、国土开发适宜性三个方面进行评价、展示。评价结果表明,贵阳市自然生态状况良好,国土开发适宜性高,资源环境承载力较低,如何平衡经济发展与环境保护是贵阳市目前主要的问题。最后利用层次分析法构建了基本农田划分指标体系,以耕种适宜性为划分标准,为退耕还林等相关政策提供一定的参考。
喻丹[6]（2019）在《基于水文响应的淮河流域土地利用优化研究》文中研究说明水土流失仍是中国面临的重大生态环境问题之一。水土流失危及人类的生存,阻碍经济、社会的可持续发展。在造成水土流失的众多因素之中,土地利用方式被认为是主要影响因素,因此土地利用的合理规划是控制水土流失最直接、最有效的方法之一。传统对流域土地利用规划方案的评价研究是基于情景分析的方法,即先根据流域特性设置多个土地利用规划情景,再选取相关的指标进行评价分析,进而进行多方案择优。但是这种基于情景分析的方法所设置的情景带有一定的主观性,且设置的规划情景的数量也是有限的,不能从最优化的角度给出具体的土地利用数量和空间调整方案。本文选取我国水土保持重点防治区之一的淮河息县水文站以上流域为研究区,将分布式水文模型模拟的水文响应作为优化目标纳入土地利用优化方法中,采取由粗到细、逐步递进的策略优化研究区的土地利用。本文主要研究内容及成果如下:（1）构建研究区的SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型,以流域出口息县站的径流和泥沙观测数据对模型参数进行率定和验证。结果显示月径流模拟的率定期和验证期的Nash效率系数均在0.80以上,月泥沙模拟的Nash效率系数均在0.70以上。率定和验证结果表明SWAT模型在研究区的径流和泥沙模拟中有较好的适用性。（2）以退耕还林作为研究区的土地利用规划操作,开发了土地利用规划情景模块,该模块通过对SWAT模型输入文件的修改并耦合SWAT可执行程序来进行水文模拟。首先,基于该模块研究了以耕地面积主导和以关键源区主导的两个退耕还林策略下,水土流失控制、流域干旱风险以及耕地资源保护三者之间的关系;研究结果显示退耕还林的实施不会使研究区出现严重的干旱危机,以关键源区主导退耕还林的策略在控制泥沙的同时能够更好地保护耕地资源。然后,从所有可能的子流域退耕还林组合中随机抽取1000个样本,使用土地利用规划情景模块模拟出对应组合的流域产沙结果,据此对BP神经网络进行训练和验证;结果显示BP神经网络模型训练期、验证期和预测期的精度较高。说明建立的BP神经网络模型能够准确地表征土地利用规划情景与水文响应之间复杂的输入输出关系。（3）将子流域退耕还林操作为自变量构造多目标整数规划模型,以建立的BP神经网络模型模拟的土地利用变化与水文响应之间的动态关系作为生态目标,以流域退耕面积作为社会目标,以流域GDP产值降幅作为经济目标,在最小人均耕地面积的约束下使用基本遗传算法求解。根据优化目标侧重点的不同,分别优化了生态目标为主、社会目标为主和经济目标为主的子流域尺度的退耕还林方案。结果显示三种方案优化的退耕子流域都集中分布在研究流域的上游区域;在协调水土流失控制和耕地资源保护之间的矛盾方面,优化出的方案均比以关键源区主导退耕还林策略表现得更优。（4）根据土地适宜性评价因子选择的基本原则和数据的可获得性,选择了DEM、坡度、地貌、土壤有机质含量、土壤排水条件、土壤PH值、年平均降雨量、10℃积温和距水源的距离这9个因子,采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process-AHP）确定各因子的权重,综合评价了研究区耕地的适宜性,揭示了耕地适宜性等级的面积统计特征及空间分布规律:最适宜（S1）、可适宜（S2）、基本适宜（S3）和不适宜（N）的耕地面积分别占全流域总面积的20.52%、48.42%、20.12%和10.94%;耕地的适宜性等级在空间上呈现出一定的过渡性,表现为从河源山地区域的不适宜到淮河干流中下游平原地区的最适宜。（5）依据退耕还林工程“统筹规划、分步实施”的原则,在子流域优化方案上提出进一步优化子流域内部土地利用栅格的空间分布。将生态目标为主的子流域优化方案作为总退耕面积的约束,制定了四个阶段的退耕还林计划,采用二维空间编码的遗传算法,以研究区耕地适宜性评价结果、土地利用系统空间协调度以及基于SWAT模型模拟的子流域退耕还林优先级构造综合适应度函数,优化各个阶段下林地和耕地的空间配置。优化结果显示,优化后的综合适应度函数值均得到了提高,提高的幅度范围为5.88%16.18%。综上所述,本文提出的优化方法,能在子流域和栅格尺度上以层次递进细化的方式明确退耕还林实施的具体区域,为淮河流域水土保持规划及管理提供了客观、科学的决策依据。
赵敬霞[7]（2018）在《贵州省县域退耕还林工程生态效益及空间差异研究》文中研究表明退耕还林工程是我国的一项重大的生态建设工程,在首轮退耕还林工程取得重大成果后,新一轮退耕还林在2014年全面启动,工程转入了成果巩固和实施并重的阶段。贵州是西南地区新一轮退耕还林工程实施的重点对象,同时也是以发展绿色经济为目标的省,在当前脱贫攻坚、同步小康水平的重要阶段,研究现阶段新一轮退耕还林工程生态效益在空间上存在的差异对平衡全省生态文明的发展具有重要意义。本文以贵州省2014-2017年退耕还林工程为研究对象,在退耕还林工程和生态效益相关理论和方法的基础上建立退耕还林工程涵养水源、保育土壤、固碳释氧、净化大气、积累营养物质效益评价模型,根据计算公式模型计算得出全省2014-2017年84个退耕县生态效益为462.76亿元/a,其中,涵养水源效益10.10亿元/a,占全省生态效益的21.83%,保育土壤效益33.31亿元/a,占71.99%,固碳释氧2.58亿元/a,为5.57%,净化大气效益0.24亿元/a,占0.52%,积累营养物质效益0.05亿元/a,占0.1%。在全省范围内,毕节市生态效益最高,为11.74亿元/a,其次为黔西南州9.03亿元/a,贵阳市0.65亿元/a,遵义市5.17亿元/a,安顺市3.06亿元/a,铜仁市5.82亿元/a,黔东南1.81亿元/a,黔南州4.00亿元/a,盘州市四个县域的生态效益共计4.99亿元/a。县域尺度上,七星关区生态效益最高为2.41亿元/a。各项生态效益空间分布图展示了全省2014-2017年退耕还林工程生态效益空间差异特征,涵养水源、保育土壤、固碳释氧、净化大气、积累营养物质效益均呈现西高东低、北高南低的空间特征;2014-2017年县域退耕还林工程生态效益在空间上呈现西高东低的差异,并以贵阳为中心,生态效益向东部、南地区递减,向西、北部地区递增的空间分布特征;单位面积生态效益在空间上呈现东高西低、南高北低的空间差异充分说明省的东部和南部地区在旧一轮退耕还林工程中取得卓越成效,而西部地区和长江流域的赤水河是新一轮退耕还林工程的重点。这也反映了新一轮退耕还林工程的重点应该放在西部地区,以巩固和完善工程不足,使全省退耕还林工程在空间上达到相互平衡。本文根据贵州省及新一轮退耕还林工程的特点选取了25°以上坡耕地面积比例、森林覆盖率等20项影响因素并进行因子分析及相关性分析,以找出影响县域生态效益的影响因子。经过因子分析法求得各县影响因素的综合得分,全省88个县域的综合得分在空间上存在西高东低、北高南低的特征,与前述生态效益空间特征基本一致;综合得分与各县域生态效益相关系数为0.688,与涵养水源效益相关系数为0.604,与保育土壤效益0.656,与固碳释氧效益0.645,净化大气效益0.547,与积累营养物质间的相关系数最高为0.667;利用20项指标与各项生态效益分别进行相关分析,相关系数均在0.5以上的影响因素主要有25°以上坡耕地面积比例、平均海拔、初中以上文化程度人口、石灰岩面积比例、平均降水量、轻度以上侵蚀面积比例,以上影响因素是造成各项效益的重要原因。各县总的生态效益与轻度以上侵蚀面积比例相关系数为0.615,与初中以上文化程度人口相关系数为0.573、与平均海拔相关系数为0.573、与年日照时数为0.471,与石灰岩面积比例为0.463,论证了影响因素对全省各县2014-2017年退耕还林工程生态效益影响较大,同时影响因素的空间差异也影响了生态效益的空间特征。基于以上研究结果,为明确新一轮退耕还林工程-2014-2017年的规划后期更具针对性,克服生态效益影响因素,提高质量起到一定的引导作用。
师贺雄[8]（2016）在《长江、黄河中上游地区退耕还林工程生态效益特征及价值化研究》文中提出退耕还林工程作为我国一项重大林业生态工程,从1999年开始试点实施,至2014年新一轮退耕还林工程启动,历经了15年。工程的开展显着恢复和改善我国中西部,尤其是长江、黄河中上游地区生态环境,不仅增加林地面积,而且保护优良耕地、提高粮食产量、增加农民收入、促进经济转型、社会、经济、生态效益得到综合发展。长江、黄河中上游地区是我国重要的生态功能区,也是退耕还林工程实施和生态效益监测的重点地区。对该地区退耕还林工程生态效益的研究,将为新一轮退耕还林工程实施提供重要的科技支撑。本研究基于截至2013年底研究区退耕还林工程资源面积数据,退耕还林工程生态效益监测站、森林生态系统定位观测研究站及其它辅助观测站点长期定位观测数据和权威部门和机构公布社会公共数据,采用退耕还林工程生态连清技术体系和分布式测算模型,选取涵养水源、保育土壤等7项指标,对我国长江、黄河中上游省份以及流域所在地区退耕还林工程生态效益物质量和价值量进行评估与特征分析;同时对森林生态系统服务评估中物质量转价值量理论方法和森林生态系统功能向生态系统服务的转化率进行探讨;利用数据包络分析和通径分析等模型对研究区退耕还林工程生态效益影响因素进行相关性研究。得出主要结论如下:（1）长江、黄河中上游省份退耕还林工程生态效益物质量:涵养水源307.31亿m3/a、固土4.47亿t/a、保肥1524.32万t/a、固碳3448.54万t/a、释氧8175.71万t/a、林木积累营养物质79.42万t/a、提供空气负离子6.62×1025个/a、吸收污染物248.33万t/a、滞尘3.22亿t/a、防风固沙1.79亿t/a。价值量（按2014年现价）:研究区退耕还林工程生态效益总价值10071.50亿元/a。其中涵养水源3680.28亿元/a、保育土壤941.76亿元/a、固碳释氧1560.21亿元/a、林木积累营养物质143.36亿元/a、净化大气环境1919.77亿元/a、生物多样性保护1444.87亿元/a、森林防护381.25亿元/a。（2）森林生态系统服务物质量向价值量转化时,应符合“等效替代法则”和“权重当量平衡”原则,不仅要考虑经济学和商品市场理论,还应考虑生态系统服务原理和过程,通过在众多合理价格参数中再平衡,使得不同地区不同类型森林的各项服务间比例与森林实际情况一致。（3）以森林生态系统滞纳空气颗粒物为例,探讨森林生态系统功能向服务的转化率。不同树种滞纳颗粒物的能力与其功能向服务转化率存在差异,转化率最高的树种是雪松和矮紫杉,分别为95%和85%,白皮松和侧柏最低,转化率为47%和48%。树种滞纳颗粒物的能力与其功能向服务的转化率无必然联系,其原因主要与叶片微观结构特征有关。（4）退耕还林工程营造林通过地上和地下两部分结构影响水土保持生态效益。保肥效益与工程所在地区土壤条件有关,并与植被地表覆盖度、植被类型、坡度和土壤类型等因子密切相关。固碳释氧能力受树种、林种、林龄等影响。林木积累营养物质生态效益与林分净初级生产力密切相关,而后者又与地区水热条件和树种组成有关。净化大气环境生态效益与植被叶面积、树冠构造、叶片表皮毛、化学成分和叶面蜡质结构等密切相关,具有粗糙表面结构的阔叶树种叶片,在捕获、截留颗粒物方面具有更好的效果。林木通过降低风速、削弱风力、固定沙地和防止风蚀作用在风沙区发挥着显着生态效益。（5）退耕还林工程投入与产出数据包络模型分析表明,研究区省份均为技术有效和规模有效,其政策导向、规模调整方向有一定科学性,盲目性成分较少。水土保持效益（包括涵养水源和保育土壤）在研究区发挥着森林生态系统服务主导作用,碳汇及营养积累、净化大气环境和生物多样性保护服务均与退耕区本底环境、水热条件、树种选择有关,具地域特征性。在退耕林种选择和林木抚育时,应针对性增加技术有效性和规模有效性,继而提升退耕还林工程生态效益价值。（6）利用通径分析模型对影响退耕还林工程各类因素的直接和间接效应研究表明,退耕还林工程生态效益与退耕地还林面积、工程投资金额极显着正相关,与工程资源面积、宜林荒山荒地造林和生态林资源面积显着正相关。退耕还林工程投资金额对研究区退耕还林工程生态效益直接影响效应最大,直接通径系数为2.9074。退耕还林工程资源面积和3种植被恢复类型资源面积均显着影响工程生态效益间接效应,间接通径系数为4.5470、5.0123、5.0592和4.1461。退耕还林工程投资金额,退耕地还林、退耕还林工程、生态林的资源面积及它们之间相互作用为主导因素,共同控制转化过程的强度和方向。
王金龙[9]（2016）在《京冀合作造林工程绩效评估创新研究》文中提出京冀合作造林工程是京冀流域生态保护与修复工程的关键项目,也是京冀区域协同发展的重要合作内容,客观合理的评估京冀合作造林的绩效水平是京冀两地政府持续开展合作造林的基础。在此背景下,本研究在京冀合作造林工程效益监测的基础上,从效益、效果、效率、可持续性四个视角评估了京冀合作造林的绩效水平。在对京冀合作造林绩效全面评估的基础上,提出提升京冀合作造林后续建设工程绩效的政策建议。本研究第一部分主要介绍了论文的写作框架,总结了林业生态工程绩效评估的研究进展与相关理论基础；第二部分概述了京冀合作造林工程区的自然与经济社会概况,并重点总结了京冀合作造林工程的实施概况,以野外调查与实验的数据为基础,对京冀合作造林工程的生态效益进行评估,研究过程中采用市场价格法、影子工程法等对京冀合作造林工程产生的生态效益价值量进行估算并货币化计量,并对京冀合作造林工程的经济与社会效益进行估算；第三部分是本研究的主体研究内容。首先,基于利益相关者理论,以北京市政府、河北省当地政府、工程覆盖区农户为京冀合作造林效益评估的核心利益相关者,并结合效益评估目标及评估阶段构建出京冀合作造林效益评估的效益立方体模型,在对京冀合作造林生态、社会与经济效益计量的基础上,对京冀合作造林综合效益评估立方体模型进行验证。其次,根据农户和当地林业主管部门的调查数据,从农户和政府的视角研究造林工程实施后农户和政府的满意情况,运用非参数检验方法分析农户与政府满意程度的差异程度并通过绘制象限图的方式分析造林过程中农户和政府的利益关注点,并采用Logistic回归模型分析了农户参与后续造林项日的具体影响因素。第三,本文根据京冀合作造林的效率评估指标,运用三角模糊评价方法与模糊DEA效率评价方法比较了研究区内五种林业生态工程的造林效率水平。最后,本研究根据造林工程的成本-收益分析评估出京冀合作造林工程的可持续性,并通过层次分析法与模糊综合评价法评估了京冀合作造林政策的可持续性。对京冀合作造林工程绩效的评估结果表明,尽管京冀合作造林工程产生了8亿多的综合效益,但单纯的效益计量只是反映京冀合作造林某一方面的绩效,而多尺度的绩效评估将对京冀合作造林有着更为全面、客观的深度认识。京冀合作造林的效益评估结果显示对京冀合作造林综合效益的总体评估等级为良好,但偏向中等,且通过对27个具体效益评估模块的效益评估,近一半的效益评估模块等级为不合格；京冀合作造林的效果评估结论表明农户与当地政府对造林工程的效果评估及在造林工程的利益关注点上存在明显的差异,且农户参与后续造林工程的意愿不高；京冀合作造林的效率评估表明相对于区域内的其它造林工程,京冀合作造林在整个工程建设过程中的效率处于较高的水平,但还存在进一步改善的空间；京冀合作造林的可持续性评估结果表明京冀合作造林具备良好的工程可持续性,但政策可持续性为一般。鉴于上述研究结论,本研究提出促进京冀合作造林绩效提升的相关政策。基于跨省流域生态补偿的视角,本研究首先在理论阐述了京冀流域中北京市政府与河北省政府、造林覆盖区域的当地政府与农户、流域生态补偿与生态减贫之间的博弈关系。其次,采用案例分析的方式提出了促进京冀合作造林后续工程建设绩效提升的合作造林模式。通过新安江流域生态补偿的案例分析明确了京冀两地政府的合作造林模式；通过哥斯达黎加森林生态效益补偿的案例分析表明森林生态效益补偿机制的建立可以极大的调动工程区农户参与造林的积极性；通过中德合作造林工程的案例分析表明中德合作造林工程中的社区参与式造林政策可以有效实现京冀流域的生态保护与生态减贫的双重目标。京冀合作造林绩效监测与评估研究的最终目标是实现京冀合作造林生态、社会及经济系统的包容性发展。
薛兰兰,王轶浩,徐卓,徐郑,龙小珉[10]（2015）在《重庆市退耕还林工程社会经济效益研究》文中认为本文对重庆退耕还林工程实施以来的社会经济变化情况做了定量评价和定性分析。通过对13个监测区县入户调查统计研究表明:退耕还林工程的实施优化了土地结构,农业经济稳固发展;促进了农村了剩余劳动力的转移,退耕农户收入持续增长。
二、贵州省退耕还林工程效益监测系统及监测站点的布局研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、贵州省退耕还林工程效益监测系统及监测站点的布局研究（论文提纲范文）
（1）基于天空地一体化的石漠化治理特色林产业效益监测评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 一 研究现状 |
| (一)天空地一体化与林产业效益监测评价 |
| (二)喀斯特环境天空地一体化与林产业效益监测 |
| (三)天空地一体化林产业效益监测评价研究进展及其对石漠化治理的启示 |
| 1 文献论证与获取 |
| 2 研究阶段划分 |
| 3 国内外主要进展与标志性成果 |
| 4 国内外拟解决的关键科技问题 |
| 二 研究设计 |
| (一)研究目标与内容 |
| 1 研究目标 |
| 2 研究内容 |
| 3 研究特色与难点及创新点 |
| (二)技术路线与方法 |
| 1 技术路线 |
| 2 研究方法 |
| (三)研究区选择与代表性 |
| 1 研究区选择的依据和原则 |
| 2 研究区基本特征与代表性论证 |
| (四)数据资料获取及可信度分析 |
| 1 天空地数据 |
| 2 野外调查数据 |
| 3 收集资料数据 |
| 三 数据挖掘与处理 |
| (一)数据挖掘 |
| 1 航天数据 |
| 2 航空数据 |
| 3 地面监测调查数据 |
| (二)数据处理 |
| 1 航天数据处理 |
| 2 航空数据处理 |
| 3 地面监测调查数据处理 |
| 四 产业效益指标信息提取 |
| (一)特色林产业提取 |
| 1 特色林产业分类标准 |
| 2 不同石漠化等级特色林产业时空分布特征 |
| (二)生态环境指标因子 |
| 1 土地覆盖 |
| 2 石漠化类型 |
| 3 植被覆盖度 |
| 4 植被净初级生产力 |
| 5 生物多样性 |
| 6 涵养水源 |
| (三)社会经济指标因子 |
| 1 人口密度 |
| 2 人均收入 |
| 3 林产值 |
| 4 产业结构变化 |
| 5 基础设施覆盖度 |
| 6 恩格尔系数 |
| 7 最低生活保障标准 |
| 8 贫困率 |
| 五 综合效益评价模型构建 |
| (一)指标体系构建 |
| 1 指标选取原则 |
| 2 指标因子选取 |
| 3 指标体系构建方法 |
| 4 指标体系建立 |
| (二)指标数据标准化 |
| 1 标准化方法 |
| 2 极差标准化 |
| (三)指标权重确定 |
| 1 权重计算方法 |
| 2 指标权重计算 |
| (四)综合评价模型构建 |
| 1 综合效益评价模型建立 |
| 2 综合效益评价模型计算 |
| 六 综合效益评价 |
| (一)“两山”效益 |
| 1“两山”理论 |
| 2“两山”效益评价 |
| (二)扶贫效益 |
| 1 扶贫发展 |
| 2 扶贫效益评价 |
| (三)惠民效益 |
| 1 惠民内涵 |
| 2 惠民效益评价 |
| (四)综合效益 |
| 1 综合效益 |
| 2 综合效益评价 |
| 七 结论与讨论 |
| (一)主要结论 |
| (二)主要创新点 |
| (三)讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）基于天空地一体化的石漠化治理草地畜牧业效益监测评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 一 研究现状 |
| (一)天空地一体化与草地畜牧业效益监测评价 |
| (二)喀斯特环境天空地一体化与草地畜牧业效益监测 |
| (三)天空地一体化与草地畜牧业效益监测评价研究进展及其对石漠化治理的启示 |
| 二 研究设计 |
| (一)研究目标与内容 |
| (二)技术路线与方法 |
| (三)研究区选择与代表性 |
| (四)数据获取与可信度分析 |
| 三 数据挖掘与处理 |
| (一)数据挖掘 |
| 1 航天数据 |
| 2 航空数据 |
| 3 地面监测数据 |
| (二)数据处理 |
| 1 航天数据处理 |
| 2 航空数据处理 |
| 3 地面数据处理 |
| 四 石漠化治理草地畜牧业综合效益评价因子分析 |
| (一)生态环境因子 |
| 1 土地利用/土地覆盖变化 |
| 2 植被覆盖 |
| 3 石漠化 |
| 4 草地地上生物量 |
| (二)社会经济因子 |
| 1 人口与GDP |
| 2 畜牧业GDP |
| 3 生产与生活水平 |
| 4 劳动力结构与文化水平 |
| 五 综合效益评价模型构建 |
| (一)指标体系构建 |
| 1 指标体系构建原则 |
| 2 指标筛选方法 |
| 3 指标体系 |
| (二)指标权重确定 |
| 1 指标权重确定方法 |
| 2 指标权重确定 |
| (三)指标因子标准化 |
| 1 指标值标准化方法 |
| 2 指标值标准化结果 |
| (四)评价模型构建 |
| 1 模型建立 |
| 2 模型确定 |
| 六 综合效益评价分析 |
| (一)单一效益评价分析 |
| 1 生态效益 |
| 2 经济效益 |
| 3 社会效益 |
| (二)综合效益分析 |
| 1“两山”效益 |
| 2 扶贫效益 |
| 3 可持续效益 |
| 4 综合效益 |
| 七 结论与讨论 |
| (一)主要结论 |
| (二)主要创新点 |
| (三)讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果及获奖情况 |
（3）喀斯特石漠化治理林灌草修复与高效特色林产业生态效益监测评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 一 研究现状 |
| (一)林灌草修复与林产业生态效益 |
| (二)石漠化治理林灌草修复与林产业生态效益 |
| (三)研究进展及展望 |
| 二 研究设计 |
| (一)研究目标与内容 |
| (二)技术路线与方法 |
| (三)研究区选择与代表性 |
| (四)试验方案与材料数据可信度分析 |
| 三 监测评价指标体系 |
| (一)多层级评价框架指标体系 |
| 1 指标体系构建目标与原则 |
| 2 指标体系构建框架 |
| (二)评价指标选取 |
| 1 指标选取来源 |
| 2 指标选取方法 |
| (三)生态效益监测评价指标体系确立 |
| 1 指标体系 |
| 2 指标内涵及计算方法 |
| 四 效益组合评价模型 |
| (一)组合评价法 |
| 1 单一评价方法 |
| 2 组合法 |
| (二)组合评价模型构建 |
| 1 赋权法选取 |
| 2 单一评价法选取 |
| 3 组合评价流程 |
| 五 生态效益综合评价 |
| (一)评价数据 |
| 1 示范规模 |
| 2 植被覆盖度 |
| 3 水源涵养 |
| 4 保育土壤 |
| 5 固碳释氧 |
| 6 生物多样性 |
| 7 主要指标数据汇总 |
| (二)评价指标权重确定 |
| 1 基于层次分析法 |
| 2 基于变异系数法 |
| (三)生态效益单一评价 |
| 1 综合指数法 |
| 2 功效系数法 |
| 3 单一评价结果 |
| (四)生态效益组合评价 |
| 1 组合评价结果 |
| 2 组合评价检验 |
| 六 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间科研及获奖情况 |
（4）基于GIS的京津风沙源林业工程监测与评价系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 林业工程效益监测与评价国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 地理信息系统(GIS)在林业中的应用 |
| 1.2.4 本文待解决问题 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2. 北京市京津风沙源治理二期林业工程实施现状 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.1.3 土壤植被 |
| 2.1.4 社会经济 |
| 2.2 北京市京津风沙源二期林业工程概况 |
| 2.2.1 北京市京津风沙源二期林业工程规划 |
| 2.2.2 北京市京津风沙源二期林业工程实施情况 |
| 3. 北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价体系建立 |
| 3.1 工程监测目标 |
| 3.2 工程监测体系 |
| 3.2.1 工程施工进度监测 |
| 3.2.2 样地监测 |
| 3.3 工程效益评价体系 |
| 3.3.1 社会经济效益评价 |
| 3.3.2 生态效益评价 |
| 4. 需求分析与系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 用户需求分析 |
| 4.1.2 功能需求分析 |
| 4.1.3 数据需求分析 |
| 4.1.4 系统运行需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统设计原则 |
| 4.2.2 系统设计目标 |
| 4.2.3 系统结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计原则 |
| 4.3.2 数据库详细设计 |
| 5. 北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价系统开发设计与实现 |
| 5.1 系统登录 |
| 5.2 系统主界面 |
| 5.3 图层基本操作 |
| 5.4 用户管理 |
| 5.5 数据管理 |
| 5.6 工程监测 |
| 5.7 工程效益评价 |
| 5.8 统计分析功能 |
| 6. 北京市京津风沙源二期林业工程监测与评价 |
| 6.1 工程监测 |
| 6.1.1 工程进度监测 |
| 6.1.2 样地监测 |
| 6.2 工程效益评价 |
| 6.2.1 社会经济效益评价 |
| 6.2.2 生态效益评价-以生物多样性价值为例 |
| 6.3 统计分析 |
| 7. 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 监测与评价系统主要代码 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（5）自然生态空间动态监测与系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.4 论文的结构安排及创新点 |
| 第二章 方法理论基础 |
| 2.1 转移矩阵与Kappa系数 |
| 2.2 XGBoost原理 |
| 2.2.1 集成学习简介 |
| 2.2.2 GBDT原理 |
| 2.2.3 XGBoost |
| 2.3 逻辑回归原理 |
| 2.4 层次分析法 |
| 第三章 研究区概况与生态空间状况分析 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 自然地理概况 |
| 3.1.3 社会经济概况 |
| 3.2 研究区遥感图像解译 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 遥感图像预处理 |
| 3.2.3 三生空间与遥感图像分类 |
| 3.2.4 遥感图像解译结果及精度 |
| 3.3 研究区自然生态空间分析 |
| 3.3.1 自然生态空间变化分析 |
| 3.3.2 景观格局分析 |
| 3.3.3 生态状况评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 三生空间变化驱动因素处理 |
| 4.1 驱动因素选择 |
| 4.2 地理因素 |
| 4.2.1 高程 |
| 4.2.2 坡度 |
| 4.2.3 坡向 |
| 4.3 自然因素 |
| 4.3.1 年均温度 |
| 4.3.2 年降水量 |
| 4.3.3 植被指数 |
| 4.4 社会因素 |
| 4.4.1 人口密度 |
| 4.4.2 到设施的距离 |
| 4.4.3 到道路的距离 |
| 4.4.4 到铁路的距离 |
| 4.5 邻域因素 |
| 4.6 驱动因素分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 研究区自然生态空间模拟与预测 |
| 5.1 基于XGBoost的生态空间变化模型 |
| 5.2 转换规则设定 |
| 5.2.1 微观因素设定 |
| 5.2.2 宏观因素设定 |
| 5.3 模型训练及检验 |
| 5.3.1 模型训练 |
| 5.3.2 模型校正及精度检验 |
| 5.4 研究区2022 年生态空间模拟与分析 |
| 5.4.1 2022 年三生空间模拟结果 |
| 5.4.2 生态空间变化分析 |
| 5.4.3 景观格局变化分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 自然生态空间动态监测系统实现 |
| 6.1 系统概述 |
| 6.1.1 系统技术路线 |
| 6.1.2 系统总体架构 |
| 6.1.3 系统软件架构 |
| 6.1.4 主要功能模块 |
| 6.2 功能模块实现 |
| 6.2.1 成果展示模块 |
| 6.2.2 指标评价模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 发表的学术论文 |
| 参与的科研项目 |
（6）基于水文响应的淮河流域土地利用优化研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 土地利用变化的水文响应研究 |
| 1.2.2 土地适宜性评价研究 |
| 1.2.3 土地利用优化方法研究 |
| 1.2.4 存在的问题和发展趋势 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 地形地貌特征 |
| 2.2 气候水文 |
| 2.3 土壤植被 |
| 2.4 社会经济状况 |
| 2.5 水土流失现状 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 研究区SWAT模型的构建 |
| 3.1 SWAT模型原理 |
| 3.1.1 气候 |
| 3.1.2 水文 |
| 3.1.3 土壤侵蚀 |
| 3.1.4 主河道演算 |
| 3.2 数据准备及SWAT模型建立 |
| 3.2.1 DEM数据 |
| 3.2.2 土地利用数据 |
| 3.2.3 土壤数据 |
| 3.2.4 气象数据 |
| 3.3 SWAT模型参数敏感性分析 |
| 3.4 SWAT模型参数率定和验证 |
| 3.4.1 精度评价指标 |
| 3.4.2 模型率定和验证结果 |
| 3.5 水文响应的时空分析 |
| 3.5.1 时间尺度水文响应分析 |
| 3.5.2 空间尺度水文响应分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 土地利用规划情景与流域水文响应的定量关系研究 |
| 4.1 SWAT模型土地利用规划情景模块开发 |
| 4.2 主观设定的退耕还林策略研究 |
| 4.2.1 以耕地面积主导退耕还林 |
| 4.2.2 以关键源区主导退耕还林 |
| 4.3 基于BP神经网络的土地利用规划情景与产沙模数定量关系的建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 子流域尺度的土地利用规划情景的优化研究 |
| 5.1 自变量设置 |
| 5.2 目标函数构造 |
| 5.2.1 生态目标 |
| 5.2.2 社会目标 |
| 5.2.3 经济目标 |
| 5.2.4 综合多目标 |
| 5.3 约束条件 |
| 5.4 优化结果 |
| 5.4.1 生态目标为主的优化结果 |
| 5.4.2 社会目标为主的优化结果 |
| 5.4.3 经济目标为主的优化结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 研究区土地适宜性评价研究 |
| 6.1 评价因子的选择和标准化 |
| 6.2 评价因子权重的确定 |
| 6.2.1 建立层次结构 |
| 6.2.2 构造判断矩阵 |
| 6.2.3 判断矩阵一致性检验 |
| 6.2.4 单层次因子权重及层次总权重的确定 |
| 6.3 评价模型 |
| 6.4 评价结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 栅格尺度的土地利用规划情景的优化研究 |
| 7.1 土地利用空间结构优化的遗传算法思路 |
| 7.2 土地利用空间结构优化的遗传算法实现 |
| 7.2.1 染色体空间编码方式 |
| 7.2.2 初始种群的生成 |
| 7.2.3 适应度函数的计算 |
| 7.2.4 空间遗传操作 |
| 7.3 土地利用空间结构优化结果 |
| 7.3.1 第一阶段退耕还林优化结果 |
| 7.3.2 第二阶段退耕还林优化结果 |
| 7.3.3 第三阶段退耕还林优化结果 |
| 7.3.4 第四阶段退耕还林优化结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要研究工作和结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果目录 |
| 致谢 |
（7）贵州省县域退耕还林工程生态效益及空间差异研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 数据来源 |
| 1.4 本文的技术路线 |
| 第二章 理论与方法研究 |
| 2.1 理论 |
| 2.1.1 退耕还林工程理论 |
| 2.1.2 退耕还林工程生态效益的涵义 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 退耕还林工程生态效益评价方法研究 |
| 2.2.2 退耕还林工程生态效益空间差异评价方法研究 |
| 第三章 研究区概括 |
| 3.1 自然概括 |
| 3.1.1 地质地貌 |
| 3.1.2 气候 |
| 3.1.3 水文 |
| 3.1.4 土壤与植被 |
| 3.2 社会经济概括 |
| 3.2.1 行政区划 |
| 3.2.2 人口经济 |
| 3.3 退耕还林工程基本情况 |
| 3.3.1 贵州省退耕还林工程阶段简述 |
| 3.3.2 县域退耕还林情况 |
| 第四章 贵州省县域退耕还林工程生态效益评价 |
| 4.1 评价模型构建 |
| 4.1.1 评价指标选取 |
| 4.1.2 计算公式模型构建 |
| 4.2 生态效益计量参数选择 |
| 4.3 贵州省县域退耕还林工程效益计量研究 |
| 4.3.1 涵养水源效益 |
| 4.3.2 保育土壤效益 |
| 4.3.3 固碳释氧效益 |
| 4.3.4 净化大气效益 |
| 4.3.5 积累营养物质效益 |
| 4.3.6 县域生态效益汇总 |
| 第五章 贵州省县域退耕还林工程生态效益空间差异研究 |
| 5.1 生态效益空间差异研究 |
| 5.1.1 涵养水源效益空间差异研究 |
| 5.1.2 保育土壤效益空间差异研究 |
| 5.1.3 固碳释氧效益空间差异研究 |
| 5.1.4 净化大气效益空间差异研究 |
| 5.1.5 积累营养物质效益空间差异研究 |
| 5.1.6 县域生态效益空间差异研究 |
| 5.2 生态效益影响因素研究 |
| 5.2.1 指标选取依据 |
| 5.2.2 指标确立 |
| 5.2.3 影响因素研究方法 |
| 5.2.4 生态效益与影响因素相关性分析 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）长江、黄河中上游地区退耕还林工程生态效益特征及价值化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 名词术语 |
| 1.3 森林生态系统服务研究进展 |
| 1.3.1 生态系统服务概念及其发展 |
| 1.3.2 国外森林生态系统服务研究进展 |
| 1.3.3 国内森林生态系统服务研究进展 |
| 1.4 退耕还林工程生态效益研究进展 |
| 1.4.1 国内外退耕还林工程进展 |
| 1.4.2 退耕还林工程效益监测进展 |
| 1.4.3 退耕还林工程生态效益研究进展 |
| 1.4.4 目前研究存在的问题 |
| 1.5 研究目的和意义 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 降水条件 |
| 2.1.4 土壤条件 |
| 2.1.5 植被条件 |
| 2.2 工程概况 |
| 2.2.1 长江、黄河中上游省份退耕还林工程资源概况 |
| 2.2.2 长江、黄河流域中上游地区退耕还林工程资源概况 |
| 2.2.3 退耕还林工程植被覆盖度变化 |
| 第三章 研究内容和方法 |
| 3.1 研究内容和技术路线 |
| 3.1.1 研究内容 |
| 3.1.2 技术路线 |
| 3.1.3 拟解决的关键问题 |
| 3.2 退耕还林工程生态连清体系 |
| 3.2.1 观测体系布局 |
| 3.2.2 观测站点建设 |
| 3.2.3 观测标准体系 |
| 3.2.4 观测数据采集传输体系 |
| 3.2.5 分布式测算模型 |
| 3.2.6 测算评估指标体系 |
| 3.2.7 数据源耦合集成 |
| 3.2.8 森林生态功能修正系数集 |
| 3.2.9 评估公式与模型 |
| 3.3 数据包络分析（DEA）模型 |
| 3.3.1 基于工程效率概念的DEA模型 |
| 3.3.2 基于生产函数理论的DEA模型 |
| 3.4 通径分析（PA） |
| 3.5 森林生态系统功能向生态系统服务转化率研究方法 |
| 3.5.1 研究区域和供试树种 |
| 3.5.2 单位叶面积滞纳颗粒物量 |
| 3.5.3 叶片微观结构观察 |
| 3.5.4 森林滞纳颗粒物和吸收污染物转化率计算 |
| 第四章 长江、黄河中上游地区退耕还林工程生态效益及其特征 |
| 4.1 长江、黄河中上游省份退耕还林工程生态效益及其特征 |
| 4.1.1 总物质量和总价值量及其特征 |
| 4.1.2 退耕还林工程不同植被恢复类型生态效益及其特征 |
| 4.1.3 退耕还林工程不同林种类型生态效益及其特征 |
| 4.2 长江、黄河流域中上游地区退耕还林工程生态效益及其特征 |
| 4.2.1 总物质量和总价值量及其特征 |
| 4.2.2 退耕还林工程不同植被恢复类型生态效益 |
| 4.2.3 退耕还林不同林种类型生态效益 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 价值化理论及生态系统功能向服务转换率研究 |
| 5.1 生态系统服务价值 |
| 5.1.1 生态系统服务价值概念及发展 |
| 5.1.2 生态系统服务价值方法 |
| 5.2 价值化理论 |
| 5.2.1 等效替代与权重当量 |
| 5.2.2 森林生态系统各项服务的价值化理论 |
| 5.3 贴现率与价格指数 |
| 5.3.1 贴现率 |
| 5.3.2 价格指数 |
| 5.4 森林生态系统功能向生态系统服务的转化率研究 |
| 5.4.1 不同树种滞纳空气颗粒物转化率 |
| 5.4.2 森林生态系统功能向服务转化率讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 长江、黄河中上游地区退耕还林工程生态效益综合分析 |
| 6.1 退耕还林工程生态效益特征成因分析 |
| 6.1.1 水土保持影响因素分析 |
| 6.1.2 土壤保肥影响因素分析 |
| 6.1.3 固碳释氧影响因素分析 |
| 6.1.4 林木积累营养物质影响因素分析 |
| 6.1.5 净化大气环境影响因素分析 |
| 6.1.6 森林防护影响因素分析 |
| 6.2 退耕还林工程生态效益社会经济关联分析 |
| 6.3 退耕还林工程生态效益投入产出数据包络分析（DEA） |
| 6.3.1 指标确定 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.3.3 数据求解与分析 |
| 6.4 退耕还林工程影响因素通径分析（PA） |
| 6.4.1 因变量正态检验 |
| 6.4.2 生态效益与各因素间相关性分析 |
| 6.4.3 生态效益与各因素逐步多元回归分析 |
| 6.4.4 生态效益与各因素直接和间接通径系数分析 |
| 6.4.5 决定程度分析 |
| 6.4.6 各自变量对回归方程估测可靠程度R2总贡献分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 7.3 创新点 |
| 7.4 不足与展望 |
| 7.4.1 研究中的不足 |
| 7.4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间学术研究 |
| 致谢 |
（9）京冀合作造林工程绩效评估创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究数据来源 |
| 1.5.1 数据来源 |
| 1.5.2 数据获取方法 |
| 2 研究综述与相关理论基础 |
| 2.1 研究综述 |
| 2.1.1 林业生态工程绩效评估研究 |
| 2.1.2 京冀流域林业生态工程实证研究 |
| 2.1.3 研究综述评述 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 “5E”原则 |
| 2.2.2 生态经济学理论 |
| 2.2.3 利益相关者理论 |
| 3 京冀合作造林工程绩效的内涵与评估维度 |
| 3.1 京冀合作造林工程绩效的内涵 |
| 3.2 京冀合作造林工程绩效评估的维度 |
| 4 京冀合作造林工程概况与效益监测 |
| 4.1 京冀合作造林工程概况 |
| 4.1.1 研究区概况 |
| 4.1.2 京冀合作造林工程建设概况 |
| 4.2 京冀合作造林工程效益监测 |
| 4.2.1 造林工程生态效益 |
| 4.2.2 造林工程经济效益 |
| 4.2.3 造林工程社会效益 |
| 4.3 总结 |
| 5 基于利益相关者的京冀合作造林工程效益评估 |
| 5.1 京冀合作造林工程综合效益评估框架 |
| 5.1.1 效益评估主体 |
| 5.1.2 效益评估目标 |
| 5.1.3 效益评估阶段 |
| 5.1.4 效益立方体：京冀合作造林工程综合效益评估模型 |
| 5.2 京冀合作造林工程综合效益计量 |
| 5.2.1 各评估阶段的京冀合作造林工程效益 |
| 5.2.2 不同评估主体在各评估阶段的效益关注点 |
| 5.2.3 基于效益立方体的京冀合作造林工程综合效益计量 |
| 5.3 京冀合作造林工程综合效益评估 |
| 5.3.1 造林工程效益值评估方法 |
| 5.3.2 造林工程效益值评估指标权重 |
| 5.3.3 基于效益立方体的京冀合作造林工程综合效益评估 |
| 5.3.4 结果分析 |
| 5.4 本章研究结论与启示 |
| 6 基于农户和政府视角的京冀合作造林工程效果评估 |
| 6.1 农户与政府对造林工程实施效果的满意度分析 |
| 6.1.1 样本农户与政府满意度的描述统计 |
| 6.1.2 样本农户与政府满意度的均值比较 |
| 6.1.3 样本农户与政府具体指标满意度的两两比较 |
| 6.1.4 农户与政府满意度的相关性分析 |
| 6.1.5 结果与分析 |
| 6.2 农户对京冀合作造林工程后续参与意愿分析 |
| 6.2.1 样本农户的基本情况 |
| 6.2.2 变量设计 |
| 6.2.3 分析方法 |
| 6.2.4 分析结果 |
| 6.2.5 结论与讨论 |
| 6.3 本章研究结论与启示 |
| 7. 基于同类造林工程比较的京冀合作造林工程效率评估 |
| 7.1 造林工程效率评估概述 |
| 7.1.1 造林工程效率评估的目的 |
| 7.1.2 造林工程效率评估的内容 |
| 7.1.3 造林工程效率评估的指标设计 |
| 7.2 造林工程效率评估方法 |
| 7.2.1 三角模糊(TFN)分析方法 |
| 7.2.2 模糊数据包络分析(FDEA)方法 |
| 7.3 造林工程效率评估结果 |
| 7.3.1 三角模糊评价结果 |
| 7.3.2 效率有效性评价结果 |
| 7.4 京冀合作造林效率评估总结 |
| 7.4.1 工程前期准备 |
| 7.4.2 工程建设实施 |
| 7.4.3 工程项目管理 |
| 7.4.4 工程资金管理 |
| 7.4.5 工程效益评估 |
| 8 京冀合作造林可持续性评估 |
| 8.1 京冀合作造林工程的可持续性评估 |
| 8.1.1 京冀合作造林工程主要利益主体的损益分析 |
| 8.1.2 京冀合作造林工程的收益成本比较 |
| 8.2 京冀合作造林政策的可持续性评估 |
| 8.2.1 影响京冀合作造林政策可持续性的因素 |
| 8.2.2 京冀合作造林政策可持续性评估指标设置 |
| 8.2.3 京冀合作造林政策可持续性评估方法 |
| 8.2.4 京冀合作造林政策可持续性评估结果 |
| 8.2.5 结果与分析 |
| 8.3 本章研究结论与启示 |
| 9 借鉴与探索：京冀合作造林工程绩效提升政策 |
| 9.1 生态补偿与跨省流域生态补偿 |
| 9.2 京冀两地政府：流域生态补偿的宏观决策 |
| 9.2.1 京冀流域生态补偿的利益博弈 |
| 9.2.2 京冀合作造林工程的模式创新：基于新安江流域生态补偿模式的案例分析 |
| 9.3 政府与农户：森林生态效益补偿的微观探索 |
| 9.3.1 地方政府与农户在造林工程中的利益博弈 |
| 9.3.2 农户参与京冀合作造林的制度创新：基于哥斯达黎加森林生态效益补偿的案例分析 |
| 9.4 流域生态保护与减贫：京冀合作造林工程的包容性发展目标 |
| 9.4.1 生态系统服务与减贫的权衡 |
| 9.4.2 京冀合作造林工程的包容式发展路径：基于中德合作造林工程的案例分析 |
| 9.5 本章研究结论与启示 |
| 10 研究结论与展望 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 全文展望 |
| 10.2.1 研究创新点 |
| 10.2.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介Ⅰ |
| 导师简介Ⅱ |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）重庆市退耕还林工程社会经济效益研究（论文提纲范文）
| 1 退耕还林工程效益监测进程 |
| 1. 1 国家退耕还林工程效益监测进程 |
| 1. 2 重庆退耕还林工程效益监测进程 |
| 2 监测方法与布局 |
| 2. 1 监测方法 |
| 2. 2 监测站点布局 |
| 3 经济和社会效益监测结果 |
| 3. 1 土地利用结构变化 |
| 3. 2 经济收入状况 |
| 3. 2. 1 退耕还林监测户均总收入变化 |
| 3. 2. 2 退耕还林监测户人均现金收入变化 |
| 3. 3 农产品产出情况 |
| 4 结果分析 |
| 4. 1 优化土地利用方式,农业经济稳定发展 |
| 4. 2 经济林经济效益逐步显现 |
| 4. 3 退耕农户收入保持稳步增长 |
| 4. 4 退耕还林促进了农村劳动力的转移 |
四、贵州省退耕还林工程效益监测系统及监测站点的布局研究（论文参考文献）
- [1]基于天空地一体化的石漠化治理特色林产业效益监测评价研究[D]. 刘树西. 贵州师范大学, 2021
- [2]基于天空地一体化的石漠化治理草地畜牧业效益监测评价研究[D]. 张吟. 贵州师范大学, 2021
- [3]喀斯特石漠化治理林灌草修复与高效特色林产业生态效益监测评价[D]. 季传泽. 贵州师范大学, 2020
- [4]基于GIS的京津风沙源林业工程监测与评价系统[D]. 马俊明. 北京林业大学, 2019(04)
- [5]自然生态空间动态监测与系统实现[D]. 邓轲. 电子科技大学, 2019(01)
- [6]基于水文响应的淮河流域土地利用优化研究[D]. 喻丹. 武汉大学, 2019(06)
- [7]贵州省县域退耕还林工程生态效益及空间差异研究[D]. 赵敬霞. 贵州师范大学, 2018(06)
- [8]长江、黄河中上游地区退耕还林工程生态效益特征及价值化研究[D]. 师贺雄. 中国林业科学研究院, 2016(01)
- [9]京冀合作造林工程绩效评估创新研究[D]. 王金龙. 北京林业大学, 2016(08)
- [10]重庆市退耕还林工程社会经济效益研究[J]. 薛兰兰,王轶浩,徐卓,徐郑,龙小珉. 四川林业科技, 2015(06)