洞庭湖生态经济区生态韧性评估与模拟预测开题报告.docx

毕业论文题目

洞庭湖生态经济区生态韧性评估与模拟预测

研究方案（研究目的、内容、方法、预期成果、条件保障等）

1研究目的

随着洞庭湖生态经济区建设上升为国家战略REF_Ref186407068\r\h[40]，洞庭湖生态经济区作为流域高质量发展的重点区域REF_Ref186122747\r\h[41]，研究和探索洞庭湖生态环境变化不仅对湖南乃至长江中下游经济社会的可持续发展具有深远的影响。然而，近年来洞庭湖生态经济区正面临着水体污染，人地关系矛盾，水土流失等生态问题，逐步成为制约区域可持续发展的瓶颈REF_Ref186122761\r\h[42]。因此，本研究选择洞庭湖生态经济区作为研究对象，对洞庭湖生态经济区2013年、2018年、2023年生态源地、生态廊道及生态节点的韧性进行评估；并通过地理探测器探明生态韧性各影响因素，揭示生态韧性对人地要素变化的空间响应机制；采用R/S分析法预测2030年洞庭湖生态经济区生态韧性的未来发展趋势，为该区域的生态韧性提升提供科学依据和理论支持。

2研究区域

洞庭湖生态经济区涵盖湖南省益阳市、岳阳市、常德市、长沙市望城区和湖北省荆州市，共计33个县（市、区），总面积6.04×104km2REF_Ref186122945\r\h[43]（图1）。洞庭湖生态经济区依靠其北接武汉都市圈南靠长株潭都市区的区位优势，人口和经济快速增长，并引发三生空间剧烈变化REF_Ref186122958\r\h[44]。至2024年末，常住人口约2029.74万，城镇化率为57%，GDP为12830.24亿元，人均生产总值为63211元REF_Ref186122967\r\h[45]。

图1研究区示意图

Fig1Schematicdiagramoftheresearcharea

3研究内容

3.1洞庭湖生态经济区生态韧性测度分析

选取生态源稳定性、生态源复杂性、生态源连通性、生态源内部因素和生态源外部因素五个方面及廊道连通性、廊道内部因素和外部因素三个方面，采用熵权法和构建了生态源地与生态廊道的韧性评估体系。运用ArcGIS10.7软件、ConeforSensinode2.6插件和Fragstats4.2工具，对洞庭湖生态经济区2013年、2018年、2023年生态源地、生态廊道及生态节点的韧性进行评估。

3.2洞庭湖生态经济区生态韧性影响因素分析

基于生态韧性评估体系，运用地理探测器分析洞庭湖生态经济区2013年、2018年、2023年各影响因子对生态韧性的影响程度，剖析各因素在不同时期对生态韧性的影响强度及其相互作用机制。

3.3洞庭湖生态经济区生态韧性模拟预测

采用R/S分析法计算Hurst指数（H值），以判断未来协调度与过往协调度的变化趋势，揭示生态韧性发展变化特征，并预测2030年洞庭湖生态经济区生态韧性的未来发展趋势。

4研究方法

4.1数据获取及处理

本研究采用的数据主要包括：数字高程模型DEM数据（30m分辨率）、土地利用类型数据（30m分辨率，耕地、城乡居民用地平均分类精度85％以上，其余用地75％以上）、归一化植被指数NDVI数据（30m分辨率）、坡度数据（30m分辨率）、土壤数据（100m分辨率）、气象数据（1000m分辨率）、夜间灯光数据（1000m分辨率）、路网数据、水系数据以及中国地级市行政边界数据，具体数据类型、获取时间和来源如表1所示。为了便于分析和处理，以数字高程为底图对其他数据进行配准，并转换到WGS_1984_Albers投影坐标系中。综合考虑基础数据特点和可计算性，将所有数据重采样后转换为30m×30m空间分辨率。

表1研究区数据来源

Table1Datasourcesofstudyarea

数据类型

Datatype

数据时间

Datatime

数据精度

Dataprecision

数据来源

Datasources

数字高程模型Digitalelevationmodel

2013、2018、2023年

30m

地理空间数据云(/)

土地利用类型Landuestype

2013、2018、2023年

30m

中国科学院资源环境科学与数据中心(/)

归一化植被指数

Normalizeddifferencevegetationindex

2013、2018、2023年

30m

国家生态科学数据中心(/)

坡度数据Slopedata

2013、2018、2023年

30m

国家地球系统科学数据中心(/)

土壤数据Soildata

2013、2018、2023年

100m

中国科学院资源环境科学与数据中心(/)

气象数据Climatedata