洪雅县退耕还林工程综合效益评价研究
|
摘要
本研究采用RS和GIS技术手段,结合野外调查、室内实验分析等方法,对洪雅县在2000-2010年期间的土地利用／覆被变化及其驱动力、不同退耕还林地特征进行了分析,通过对退耕还林工程的生态、经济、社会效益的定量分析研究,运用层次分析法对四川省洪雅县退耕还林10年来的综合效益进行了全面、系统的评价。主要研究结果如下：
(1)退耕还林工程是引起土地利用／覆被变化的主要因素。通过遥感监测,实施退耕还林后,在2000-2010年期间,林地面积比例呈逐渐增加,耕地面积逐渐减少,植被覆盖度随时间的变化由低植被盖度逐渐向中、高植被盖度转化,土壤侵蚀强度呈逐渐减弱的趋势,其中,林地面积增加了25714.76hm2,水域面积增加了1363.43hm2,城镇居民用地面积增加了227.59hm2,耕地面积减少了16671.38hm2,草地面积减少了11895.88hm2,未利用地面积共减少了1738.53hm2,平均森林覆盖率达到66.9%,增长了17.1%,平均土壤侵蚀模数比退耕还林前减少了4406.95t/km2.a。
(2)退耕还林工程实施后产生了巨大的生态效益。不同退耕还林地的土壤理化学性质、水文效应等方面得到不同程度的改善和提高。在2003-2010年期间,退耕还林产生的生态效益总价值达37.80亿元,其中,退耕还林保护水资源价值19.98亿元,保育土壤价值为7.37亿元,固碳制氧总价值6.47亿元,保护生物多样性价值为3.55亿元；净化环境价值为1545.86万元,改善小气候价值为2794.45万元。
(3)退耕还林工程对经济效益的提高起到了明显的促进作用。退耕还林实施以来,到2010年退耕还林地累计创造的经济收入为9.81亿元,其中林产业总收入1.81亿元,竹业收入3.53亿元,草业收入4.47亿元,平均产投比为2.37。国内生产总值呈逐年递增的趋势,平均每年增长额为3.76亿元,年均增长率为15.60%,第一产业比重减小,第二、三产业比重增加。退耕还林工程对农业总产值有着促进作用,其中,种植业比重减小,林业、牧业、渔业比重增大。2010年粮食总播种面积为2.23万hm2,粮食产量为13.81万t,比退耕前的1998年分别减少了23.10%和21.09%,但粮食单产由1998年的6.03t／hm2增加到6.19t／hm。畜牧业产值逐年增加,2010年畜牧业产值是1998年的2.2倍,在农业产业结构中所占比例为57.79%。农户总收入和人均纯收入总体上均呈上升趋势,农民人均纯收入比退耕前提高了2.73倍。
(4)退耕还林工程对社会效益的贡献在不同方面得到显现。在合理转移劳动力方面,退耕还林有利于劳动力向第二、第三产业转移,2010年从事一、二、三产业生产的劳动力占农村从业人员的比例分别为60.37%、18.35%和21.28%,第二、三产业的人数比退耕前增加了11.1%和8.39%,从事农业生产人数减少19.55%,外出务工人数比退耕前增加了7.81万人。在优化土地利用结构方面,农村土地利用结构发生了一定程度的变化,由较为单一的种植业向多种经营模式转变。在提高居民生活水平方面,城乡居民生活水平明显提高,已经全面进入到小康的发展阶段。
(5)随着退耕还林工程的不断深入发展,退耕还林综合效益呈不断增加的趋势,生态、经济和社会效益也逐渐趋于一种平衡协调性发展。到了2010年,综合效益指数为0.62,生态效益指数、经济效益指数和社会效益指数分别为0.65、0.63、0.52,与退耕初期2003年相比,综合效益较涨幅为63.16%,生态、经济和社会效益涨幅分别为91.18%、65.78%和13.04%,生态效益增加速度明显高于经济和社会效益。
By the techniques of RS and GIS, combined with field investigation, laboratory experiments analysis and other methods, the land use/cover change and its driving forces, different characteristics of Grain for Green Project of Hongya Countyduring2000-2010were analyzed. Through quantitative analyzing method, the ecological, economic and social benefits of Grain for Green Project werestudied. Using the analytic hierarchy process method, the overall efficiency of Grain for Green Project is evaluated comprehensive and systematically in Hongya County of Sichuan Province for this10years. The main results of the study are listed below:
(1) Grain for Green Project is a main fact of land use/cover change. Through remote monitoring, after the implementation of Grain for Green Project, during2000-2010, the proportion of forest area was gradually increasing, arable landdecreasing, vegetation cover changing from low to moderate and high, soil erosion weakening gradually.Forest area increased25,714.76hectares, waters area increased1,363.43hectares, township resident land area increased227.59hectares, cultivated land area decreased13,671.38hectares,grassland area decreased11,895.88hectares.and unutilized land area decreased1,738.53hectares.The average forest coverage rate reached66.9%with an increase of17.1%, andthe average soil erosion modulus reduced4406.95t/km2·a.
(2) It had enormous ecological benefits after the implementation of Grain for Green Project. Physicochemical properties of the soil, hydrological effects and other aspects of forest land returned from farmland were improved and enhanced at different degrees. Between2003and2010, the Grain for Green Project in Hongya County produced a total eco-efficiency value of3.78billion Yuan, of which the water resources protection value of19.98billion Yuan, soil conservation value of7.37billion Yuan, total carbon sequestration and oxygen production value of6.47billion Yuan, biodiversity protection value of3.55billion Yuan, environment cleaning up value of15.46million Yuan, microclimate improvement value of27.94million Yuan.
(3) Grain for Green Project improves the economic efficiency significantly. Since the implementation of the project, the economic income caused by the Grain for Green Project is9.81billion Yuan totally until2010, of which the forest industry181million Yuan, the bamboo industry353million Yuan and the grass industry447million Yuan.The average output-cost ratio is2.37. In the terms of GDP and industrial structure change, the GDP increased gradually, with an average annual growth of376million Yuan and a growth rate of15.60%. The first industry ratio decreased and the secondary and tertiary industries increased proportionately. Grain for Green Project plays a promoting function on agricultural output. Planting proportion decreased, while the proportion of forestry, animal husbandry and fishery increased. The total grain sown area is22,300hm2and the grain production is138,100t in2010, which decreased23.10%and21.09%respectively compared with1998before the Grain for Green Project, but the grain production per hectare increased by0.16t/hm2. The animal husbandry output value grows year by year. The animal husbandry output value in2010is2.2times of1998, and the proportion increased to57.79%in the agricultural structure. The total and per capita income shows an overall upward trend. The per capita income of farmers increased2.73times compared with before the Grain for Green Project.
(4) Grain for Green Project's contribution to societybenefits were revealed in various aspects. In the terms of reasonable labor transformation, Grain for Green Project played a beneficial role in the labor transformation to the secondary and tertiary industries. In2010, the workers in the secondary and tertiary industries is increased by11.1%and8.39%than the year before the project, and the workers in agriculture decreased by19.55%, the number of migrant workers increased by78,100. In the terms of land structure optimization, the rural land using structure had undergone some changes from planting to a variety of business models. In the terms of living standard improvement, urban and rural living standards had been markedly improved, and entered into an overall well-off stage of development.
(5) With the deepening development of Grain for Green Project, comprehensive benefit shows a rising trend, ecological, economic and social benefits are also leading to a more and more balanced development. By2010, overall efficiency index is0.62; ecological efficiency index, economic index and social index are0.65,0.63and0.52. Compared with2003, the early period of the project, the increase of the comprehensive benefits is63.16%; the increases of the ecological, economic and social efficiency are91.18%,65.78%and13.04%. The increasing speed of eco-efficiency is significantly higher than the economic and social efficiency.
(1)退耕还林工程是引起土地利用／覆被变化的主要因素。通过遥感监测,实施退耕还林后,在2000-2010年期间,林地面积比例呈逐渐增加,耕地面积逐渐减少,植被覆盖度随时间的变化由低植被盖度逐渐向中、高植被盖度转化,土壤侵蚀强度呈逐渐减弱的趋势,其中,林地面积增加了25714.76hm2,水域面积增加了1363.43hm2,城镇居民用地面积增加了227.59hm2,耕地面积减少了16671.38hm2,草地面积减少了11895.88hm2,未利用地面积共减少了1738.53hm2,平均森林覆盖率达到66.9%,增长了17.1%,平均土壤侵蚀模数比退耕还林前减少了4406.95t/km2.a。
(2)退耕还林工程实施后产生了巨大的生态效益。不同退耕还林地的土壤理化学性质、水文效应等方面得到不同程度的改善和提高。在2003-2010年期间,退耕还林产生的生态效益总价值达37.80亿元,其中,退耕还林保护水资源价值19.98亿元,保育土壤价值为7.37亿元,固碳制氧总价值6.47亿元,保护生物多样性价值为3.55亿元；净化环境价值为1545.86万元,改善小气候价值为2794.45万元。
(3)退耕还林工程对经济效益的提高起到了明显的促进作用。退耕还林实施以来,到2010年退耕还林地累计创造的经济收入为9.81亿元,其中林产业总收入1.81亿元,竹业收入3.53亿元,草业收入4.47亿元,平均产投比为2.37。国内生产总值呈逐年递增的趋势,平均每年增长额为3.76亿元,年均增长率为15.60%,第一产业比重减小,第二、三产业比重增加。退耕还林工程对农业总产值有着促进作用,其中,种植业比重减小,林业、牧业、渔业比重增大。2010年粮食总播种面积为2.23万hm2,粮食产量为13.81万t,比退耕前的1998年分别减少了23.10%和21.09%,但粮食单产由1998年的6.03t／hm2增加到6.19t／hm。畜牧业产值逐年增加,2010年畜牧业产值是1998年的2.2倍,在农业产业结构中所占比例为57.79%。农户总收入和人均纯收入总体上均呈上升趋势,农民人均纯收入比退耕前提高了2.73倍。
(4)退耕还林工程对社会效益的贡献在不同方面得到显现。在合理转移劳动力方面,退耕还林有利于劳动力向第二、第三产业转移,2010年从事一、二、三产业生产的劳动力占农村从业人员的比例分别为60.37%、18.35%和21.28%,第二、三产业的人数比退耕前增加了11.1%和8.39%,从事农业生产人数减少19.55%,外出务工人数比退耕前增加了7.81万人。在优化土地利用结构方面,农村土地利用结构发生了一定程度的变化,由较为单一的种植业向多种经营模式转变。在提高居民生活水平方面,城乡居民生活水平明显提高,已经全面进入到小康的发展阶段。
(5)随着退耕还林工程的不断深入发展,退耕还林综合效益呈不断增加的趋势,生态、经济和社会效益也逐渐趋于一种平衡协调性发展。到了2010年,综合效益指数为0.62,生态效益指数、经济效益指数和社会效益指数分别为0.65、0.63、0.52,与退耕初期2003年相比,综合效益较涨幅为63.16%,生态、经济和社会效益涨幅分别为91.18%、65.78%和13.04%,生态效益增加速度明显高于经济和社会效益。
By the techniques of RS and GIS, combined with field investigation, laboratory experiments analysis and other methods, the land use/cover change and its driving forces, different characteristics of Grain for Green Project of Hongya Countyduring2000-2010were analyzed. Through quantitative analyzing method, the ecological, economic and social benefits of Grain for Green Project werestudied. Using the analytic hierarchy process method, the overall efficiency of Grain for Green Project is evaluated comprehensive and systematically in Hongya County of Sichuan Province for this10years. The main results of the study are listed below:
(1) Grain for Green Project is a main fact of land use/cover change. Through remote monitoring, after the implementation of Grain for Green Project, during2000-2010, the proportion of forest area was gradually increasing, arable landdecreasing, vegetation cover changing from low to moderate and high, soil erosion weakening gradually.Forest area increased25,714.76hectares, waters area increased1,363.43hectares, township resident land area increased227.59hectares, cultivated land area decreased13,671.38hectares,grassland area decreased11,895.88hectares.and unutilized land area decreased1,738.53hectares.The average forest coverage rate reached66.9%with an increase of17.1%, andthe average soil erosion modulus reduced4406.95t/km2·a.
(2) It had enormous ecological benefits after the implementation of Grain for Green Project. Physicochemical properties of the soil, hydrological effects and other aspects of forest land returned from farmland were improved and enhanced at different degrees. Between2003and2010, the Grain for Green Project in Hongya County produced a total eco-efficiency value of3.78billion Yuan, of which the water resources protection value of19.98billion Yuan, soil conservation value of7.37billion Yuan, total carbon sequestration and oxygen production value of6.47billion Yuan, biodiversity protection value of3.55billion Yuan, environment cleaning up value of15.46million Yuan, microclimate improvement value of27.94million Yuan.
(3) Grain for Green Project improves the economic efficiency significantly. Since the implementation of the project, the economic income caused by the Grain for Green Project is9.81billion Yuan totally until2010, of which the forest industry181million Yuan, the bamboo industry353million Yuan and the grass industry447million Yuan.The average output-cost ratio is2.37. In the terms of GDP and industrial structure change, the GDP increased gradually, with an average annual growth of376million Yuan and a growth rate of15.60%. The first industry ratio decreased and the secondary and tertiary industries increased proportionately. Grain for Green Project plays a promoting function on agricultural output. Planting proportion decreased, while the proportion of forestry, animal husbandry and fishery increased. The total grain sown area is22,300hm2and the grain production is138,100t in2010, which decreased23.10%and21.09%respectively compared with1998before the Grain for Green Project, but the grain production per hectare increased by0.16t/hm2. The animal husbandry output value grows year by year. The animal husbandry output value in2010is2.2times of1998, and the proportion increased to57.79%in the agricultural structure. The total and per capita income shows an overall upward trend. The per capita income of farmers increased2.73times compared with before the Grain for Green Project.
(4) Grain for Green Project's contribution to societybenefits were revealed in various aspects. In the terms of reasonable labor transformation, Grain for Green Project played a beneficial role in the labor transformation to the secondary and tertiary industries. In2010, the workers in the secondary and tertiary industries is increased by11.1%and8.39%than the year before the project, and the workers in agriculture decreased by19.55%, the number of migrant workers increased by78,100. In the terms of land structure optimization, the rural land using structure had undergone some changes from planting to a variety of business models. In the terms of living standard improvement, urban and rural living standards had been markedly improved, and entered into an overall well-off stage of development.
(5) With the deepening development of Grain for Green Project, comprehensive benefit shows a rising trend, ecological, economic and social benefits are also leading to a more and more balanced development. By2010, overall efficiency index is0.62; ecological efficiency index, economic index and social index are0.65,0.63and0.52. Compared with2003, the early period of the project, the increase of the comprehensive benefits is63.16%; the increases of the ecological, economic and social efficiency are91.18%,65.78%and13.04%. The increasing speed of eco-efficiency is significantly higher than the economic and social efficiency.
引文
[1]安培浚,刘树,颉耀文.植被指数遥感定量研究[J].遥感技术与应用,2005,20(6)：574-581.
[2]摆万奇,赵士洞.土地利用变化驱动力系统分析[J].资源科学,2001,23(3)：29-41.
[3]蔡崇法,丁树文,等.应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究[J].水土保持学报,2000,14(2)：19-24.
[4]蔡晓明.生态系统生态学[M].北京：科学出版社,2000.
[5]陈小红.洪雅县退耕还林效益动态研究与综合评价[D].四川农业大学,2008.
[6]陈应发,陈方鸣.国外森林资源环境效益经济价值及其评估[J].林业经济,1995,6(4):65-73.
[7]戴昌达,雷莉萍.TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合[J].环境遥感,1989,4(4)：267-272.
[8]戴广翠,高岚,艾运胜.对森林游憩价值经济评估的研究[J].林业经济,1998(2)：65-74.
[9]戴兴安,胡日利.退耕还林的经济特性及其风险分析[J].林业经济问题,2007,27(1)：62-65.
[10]党安荣,史慧珍,何新东.基于3S技术的土地利用动态变化研究[J].清华大学学报(自然科学版),2003,43(10)：1408-1411.
[11]邓良基,凌静,张世熔,等.四川旱耕地生产、生态问题及水土流失综合治理研究[J].水土保持学报,2002,16(2)：8-11.
[12]邓世宗,韦炳贰.不同森林类型林冠对大气降雨量再分配的研究[J].林业科学,1990,26(3)：271-276.
[13]第一次全国水利普查水土保持情况公报[R].中华人民共和国水利部.2013.
[14]段小燕,廉振民,等.保护中国生物多样性以实现可持续发展的问题与对策分析[J].延安大学学报(自然科学版),2008,27(1)：64-68.
[15]范军祥,程庆荣,等.水源涵养林的效益及其计量[J].广东林业科技,1999(1)：38-41.
[16]范兰,吕昌河,陈朝EPIC模型及其应用[J].地理科学进展,2012,31(5)：584-592.
[17]费鲜芸,高祥伟.土地利用∕土地覆盖遥感分类研究综述[J].山东农业大学学报(自然科学版),2002,33(3)：391-394.
[18]傅涛,倪九派等.坡耕地土壤侵蚀研究进展[J].水土保持学报,2001,15(3)：123-128.
[19]高国雄,张国良,刘美鲜,等.国内外退耕还林研究与实践回顾[J].西北林学院学报2007,22(2)：203-208.
[20]高敏.三峡库区紫色土小流域土壤可蚀性K值研究[D].西南大学,2011.
[21]高志海,李增元,魏怀东,等.干旱地区植被指数(Ⅵ)的适宜性研究[J].中国沙漠,2006,26(3)：243-247.
[22]高志强,刘纪远.基于遥感和GIS的中国植被指数变化的驱动因子分析及模型研究[J].气候与环境研究,2000,5(2)：155-164.
[23]郭铌.植被指数及其研究进展明.干旱气象,2003,21(4)：71-75.
[24]国家环境保护总局.西部地区生态环境现状调查报告[R].2001
[25]韩丽君.土地利用分类中TM影像最佳波段组合选择研究[J].太原师范学院学报(自然科学版),2010,9(1)：126-129.
[26]郝仕龙,曹连海.小尺度土地利用/覆被变化驱动力研究[J].水土保持研究,2007,14(2)：228-230.
[27]何堃.层次分析法的标度研究[J].系统工程理论与实践,1997,17(6)：58-61.
[28]贺金生,马克平.物种多样性.见：蒋志刚,马克平,韩兴国.保护生物学[M].杭州：浙江科学技术出版社,1997：20-33.
[29]侯军岐,张社梅.黄土高原地区退耕还林还草效果评价[J].水土保持通报,2002,22(6)：29-31.
[30]侯宁.从青海大通县看退耕还林效益[J].林业经济,2003(50)：29-30.
[31]侯冗兆.中国森林资源核算研究[M]北京：中国林业出版社,1995.
[32]侯岳衡,沈德家.指数标度及其与几种标度的比较,系统工稗理论与实践,1995,15(10)：43-46
[33]花利忠,贺秀斌,朱波.用中丘陵区小流域土壤侵蚀空间分芹评价研究[J].水土保持通报,2007,27(3)：111-115.
[34]皇甫祯富,成格尔,国润才,等.西北地Ⅸ退耕还林(草)生态工程综合效益分析—以内蒙古和格尔县为例[J].内蒙古林业科技,2003(Z1)：53-55.
[35]黄建文,鞠洪波,赵峰,等.快鸟数据在退耕还林中应用方法的研究[J].林业科学研究,2004,17(3)：267-271.
[36]贾恒义,彭琳,彭祥林,等.黄土高原地区土壤养分资源分区及其评价[J].水土保持学报,1994,8(3)：22-28.
[37]贾俊姝,胡文忠,李文忠,等.北川河流域退耕还林不同配置模式对土壤抗冲性的影响[J].水土保持研究,2006,13(3)：77-79.
[38]江忠善,王志强,等.黄土丘陵区小流域土壤侵蚀空间变化定量研究[J].土壤侵蚀与水土保持学报1996,2(1)：1-9.
[39]江忠善,王志强,等.应用地理信息系统评价黄土丘陵区小流域土壤侵蚀的研究[J].水土保持研究,1996,(2)：84-97.
[40]姜恩来.退耕还林工程管理机制和管理模式研究[D].北京林业大学,2004.
[41]金炎.中国水利印鉴[M].北京：水利电力出版社,1990.
[42]孔忠东.退耕还林工程效益与质量评价研究[D].北京林业大学,2009.
[43]赖亚飞.吴起县退耕还林工程效益评价及其绿色GDP核算[D].北京林业大学,2007.
[44]邮奎建,李长胜,等,林业生态工程10种森林生态效益计量理论和方法[J].东北林业大学学报,2000,28(1)：1-7.
[45]雷加富,国家林业局.西部地区林业生态建设与治理模式[M].北京：中国林业出版社,2000.
[46]李登科,卓静,孙智辉.基于RS和GIS 的退耕还林生态建设工程成效监测[J].农业工程学报,2008,24(12)：120-126.
[47]李濒.遥感图像分类方法及研究进展[J].价值工程,2011(18)：140.
[48]李平,李秀彬,刘学军.我国现阶段土地利用变化驱动力的宏观分析[J].地理研究,2001,20(2)：129-138.
[49]李锐,杨勤科,湍仲明.区域土地利用变化环境效应研究综述[J].水土保持通报,2002,22(2)：65-70.
[50]李石华,王金亮,毕艳,等.遥感图像分类方法研究综述[J].国土资源遥感,2005,64(2)：1-6.
[51]李世东.中国退耕还林研究[M].北京：科学出版社,2004.
[52]李四海,恽才兴.土地覆篇遥感号题信息的分层提取方法及其应用[J].遥感技术与应用,1999,14(4)：23-28.
[53]李卫忠,郑小贤,等.生态公蕊林建没效益评价指标体系初探[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版),2001,22(2)：12-15
[54]李贤伟.退耕还林埋论基础与技术研究[D],四川农业大学,2004.
[55]李学垣.土壤化学[M].北京：高等教育出版社,2001.
[56]李一功.我国农田防护林效益综述[J].水土保持学报,1990,4(4)：1-7.
[57]李智广.中国水土流失现状与动态变化[J].中国水利,2009(7)：8-11.
[58]梁继,王建,王建华.基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究[J].遥感技术与应用,2002,17(6)：299-304.
[59]粱伟,杨勤科.基于RS的黄河中游多沙粗沙K土地利用变化分析[J].水土保持研究,2006,13(5)：90-92.
[60]刘宝元,史培军WEPP水蚀预报流域模型[J].水土保持通报,1998,18(5)：6-12.
[61]刘宝元,谢云,张科利.土壤侵蚀预报模型[M].中国：科学技术出版社,2001.
[62]刘纪远,dls.iogac.on,布和敖斯尔.中国土地利用变化现代过程时空特征的研究-基于卫星遥感数据[J].第四纪研究,2000,20(3)：229-239.
[63]刘纪远,等.中国资源环境遥感宏观调查与动态研究[M].北京：科学技术出版社,1996.
[64]刘丽萍.贵州省退耕还林中农户利益研究[D].北京林业大学,2006.
[65]刘琳.合肥市土地利用及景观格局变化研究[J].资源与产业,2008,10(1)：60-62.
[66]刘琳.基于RS和GIS的合肥市土地利用变化分析[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2008,31(10)：1684-1687.
[67]刘蓉蓉,林子瑜.遥感图像的预处理[J].吉林师范大学学报(自然科学版),2007,11(4)：6-10.
[68]刘旭拢,何春阳,潘耀忠,等.遥感图像分类精度的点、群样本检验与评估[J].遥感学报,2006,10(3)：366-372.
[69]卢玉东,尹黎明,何丙辉,等.利用TM影像在土地利用／覆盖遥感解译中波段选取研究[J].西南农业大学学报(自然科学版),2005,27(4)：479-482.
[70]吕粉桃,高国雄,王荣秀.青海大通山地退耕还林土壤渗透性研究[J].水土保持研究,2006,13(6)：135-138.
[71]吕喜玺,沈荣明.土壤可蚀性因子K值的初步研究[J].水土保持学报,1992,6(1)：63-70
[72]罗亚,徐建华,岳文泽.基于遥感影像的植被指数研究方法述评[J].生态科学,2005,24(1)：75-79.
[73]骆正清,王同煦,周鸿年.关于层次分析法中判断矩阵间接给出法的讨论[J].系统工程,1993,11(3)：34-41.
[74]梅再美,熊康宁.喀斯特地区水土流失动态特征及生态效益评价——以贵州清镇退耕还林示范区为例[J].中国岩溶,2003,22(2)：136-143.
[75]彭利中,葛芳,等.大青沟自然保护区生物多样性的价值和效益[J].内蒙古林业调查设计,2002,25(30)：50-52.
[76]钱易.环境保护与可持续发展[M].北京：高等教育出版社,2000.
[77]沈国舫.森林培育学[M].北京：中国林业出版社,2001.
[78]盛洪.环境保护、可持续发展与政府政策[J].生态经济,1999(6)：10-12.
[79]史东梅.基于RUSLE模型的紫色丘陵区坡耕地水土保持研究[J].水土保持学报,2010,24(3)：39-44.
[80]史良树.遥感技术现状及其在林业中的应用[J].林业资源管理,2004,(2)：50-52.
[81]史文中.空间数据误差处理的理论与方法[M].北京：科学出版社,2000.
[82]宋林,许才万,周军,等.贵州省退耕还林工程效益监测区社会效益和经济效益变化研究[J].现代农业科技,2011(24)：228-234.
[83]孙贵艳,王传胜,肖磊.近20年来北京延庆县土地利用及景观格局变化研究[J].安徽农业科学,2011,39(5)：3024-3027.
[84]孙玉文,邹乐贵,等.三北防护林体系涵养水源效益计帚的研究[J].林业勘杏设计,1999(3)：38-40.
[85]汤国安.遥感数字图像处理[M].北京：科学出版社,2004.
[86]唐华俊,吴文斌,杨鹏,等.土地利用／土地覆被变化(LUCC)模型研究进展[J].地理学报.2009，64(4)：456-468.
[87]腾藤.生态经济与相关范畴[J].生态经济,2002(12)：2-6.
[88]田庆久,闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展,1998,13(4)：327-333.
[89]汪俊三,蔡信德,沈茜.中国典型生态区生态破坏经济损欠分析[J].农村生态环境,1992,V8(3)：14-19.
[90]汪俊三,蔡信德,张更生.中国典型生态区生态破坏经济损失分析和分区[J].环境科学1996,17(6)：5-8.
[91]王飞,李锐,湍仲明,等.陕西省安塞县退耕还林(草)试点调杏分析[J].西北农林科学大学学报(社会科学版),2003,3(1)：60-65.
[92]王礼先,王斌瑞,朱金兆.林业生态T程学[M].北京：中国林业出版社,2000.
[93]王维,王文杰,李俊生,等.基于归一化筹值植被指数的极端干旱气象对西南地区生态系统影响遥感分析[J].环境科学研究,2010,23(12)：1447-1455.
[94]王迎春.退耕还林区不同植被恢复模式的水土保持及土壤改良效果评价[D].四川农业大学,2002.
[95]王宗明,宋开山,刘殿伟,等.地形因子对三江平原土地利用／筱被变化的影响研究[J].水土保持通报,2008,28(6)：10-16.
[96]肖鹏峰,刘顺喜,冯学智,等.中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价[J].国土资源遥感,2004,62(4)：41-45.
[97]谢红梅.简析土地利用／覆被变化驱动力研究[J].贵州教育学院学报(自然科学),2008,19(3)：43-47.
[98]谢运球.恢复生态学[J].中国岩溶,2003,22(1)：28-34.
[99]熊惠波,侯会乔,江源等.扎鲁特旗土地利用变化及其驱动力分析[J].农村生态环境,2002,18(3)：6-10.
[100]徐晋涛,陶然,徐志刚.退耕还林：成本有效性、结构调整效应与经济可持续性——基于西部三三省农户调查的实证分析[J].经济学,2004,4(1)：139-162.
[101]徐孝庆等.森林综合效益计量评价[M].北京：中国林业出版社,1992.
[102]许峰,蔡强国,吴淑安.坡地农林复合系统土壤养分过程研究进展[J].水土保持学报,2000,14(1)：82-87.
[103]许月卿,邵晓梅.基于GIS和RUSLE的土壤侵蚀量计算—以贵州省猫跳河流域为例[J].北京林业大学学报,2006,28(4)：67-71.
[104]薛达元.生物多样性经济价值评估—长白山自然保护区案例研究[M].北京：中国环境科学出版社，1997.
[105]杨建波,王利.退耕还林生态效益坪价方法[J].中国土地科·学,2003,17(5)：54-58.
[106]杨明洪.退耕还林投资模式选择及评价[J].林业经济,2002(2)：38-40.
[107]杨琼,陈章和,沈鸿标.白云山森林生态系统间接经济价值评估[J].生态科学,2002,21(1)：72-75.
[108]杨旭东.退耕还林工程效益评价案例分析—以湖北省秭归县中坝村为案例[J].绿色中国2005(4)：27-29.
[109]杨子生.云南省金沙江流域土壤流失方程研究[J].山地学报,2002,20(S1)：1-9.
[110]姚清亮.河北省退耕还林工程效益评价研究[D].北京林业大学,2009.
[111]叶宗裕,关于多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择[J].浙江统计,2003(4)：24-25.
[112]尹晓波.我国生态安全问题初探[J].经济问题探索,2003(3)：51-55.
[113]于志民,王礼先.水源涵养林效益研究[M].北京：中国林业出版社,1999.
[114]于宗周,李怀甫.小流域森林水文观测方法[M].北京：学苑出版社,1993.
[115]余新晓.水源保护林培育经营管理评价[M].北京：中国林业出版社,2001.
[116]喻锋,李晓兵,陈云浩,等.皇甫川流域土地利用变化与土壤侵蚀评价[J].生态学报,2006,26(6)：1947-1956.
[117]袁玉欣,裴保华,王九龄.国外农林间作研究进展[J].世界林业研究,1998,11(5)26-31.
[118]曾凌云.基于RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究[D].北京大学,2008.
[119]张景哲,刘启明.北京城市气温与下垫面结构关系的时相变化[J].地理学报,1988,43(2)：159-168.
[120]张洪江,程金花,史玉虎等.三峡库区3种林下凋落物储量及其持水特性[J].水土保持学报,2003,17(3)：55-59.
[121]张俊华,常庆瑞,贾科利,等.黄土高原植被恢复对土壤肥力质量的影响研究[J].水土保持学报,2003,17(4)：38-41
[122]张力小,何英.西部大开发退耕还林(草)的政策有效性评析[J].林业科学,2002,38(1)：130-135.
[123]张伟华.不同恢复措施对退化草地土壤水分和养分的影响[J].内蒙古农业大学学报,2000,21(4)：31-35.
[124]张喜,薛建辉,生原喜久雄,等.黔中山地喀斯特森林的水文学过程和养分动态[J].植物生态学报,2007,31(5)：757-768.
[125]张远东,张笑鹤,刘世荣.西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析[J].应用生态学报,2011,22(2)：488-494.
[126]郑明国,蔡强国,秦明周,等.一种遥感影像分类精度检验的新方法[J].遥感学报,2006,10(1)：39-48.
[127]中国科学院南京土壤研究所物理研究室,土壤物理性质测定法[M].北京：科学出版社,1978.
[128]中国可持续发展林业战略研究项目组.中国可持续发展林业战略研究总论[M].北京：中国林业出版社,2002.
[129]中国生物多样性国情研究报告编写组,中国生物多样性国情研究报告[M].北京：中国环境科学出版社,1998.
[130]中华人民共和国环境保护部.从中国环境状况公报[R].2010：29.
[131]钟来元,郝晋珉.粤西低山丘陵区景观演变及其驱动力研究—以高州市新垌镇为例[J].中国生态农业学报,2006,14(2)：227-229.
[132]周冰冰,李忠魁.北京市森林资源价值[M].北京：中国林业出版社,2000.
[133]周红,缪杰,安和平.贵州省退耕还林工程试点阶段社会经济效益初步评价[J].林业经济,2003(4)：23-24.
[134]周映梅.退耕还林(草)工程效益监测与评估技术[J].草业科学,2005,22(1)：12-14.
[135]朱洪波.退耕还林草政策目标效应的分析与评价研究[D].新疆农业大学,2007.
[136]Anderson D., Carbon fixing from an economic perspective [R].Forestry Commission's First Economics Research Conference, York University.1990.
[137]Chen ZJ, Li S.Advance on Chinese land use and land coverage change research[J]. Resour Dev Market.2007,23(10):898-902.
[138]Congalton, R.G. and K. Green, Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data[M]. Principles and Practices, Boca Raton, FL:Lewis Publishers,1999,137.
[139]Dymond J.R., Stephens P.R., Newsome P.F.et al. Percent vegetation cover of a degrading rangeland from SPOT[J]. International Journal of Remote Sensing.1992,13(11):1999-2007.
[140]Freddy Nachtergaele,Harrij van Velthuizen,Luc Verelst,Harmonized World Soil Database,Food and Agriculture Organization of the United Nations,2008, download.
[141]Krause, F., J. De Canio, A. Hoerner, and P. Baer.Cutting Carbon Emissions at a Profit (Part II): Impacts on U. S. Competitiveness and Jobs. Contemporary Economic Policy,2003,21(1).
[142]Leprieur C., Kerr Y. H., Mastorchio S., et al. Monitoring vegetation cover across semi-arid regions: Comparison of remote observations from various scales[J]. International Journal of Remote Sensing.2000,21(2):281-300.
[143]Lunetta, R.S.,Congalton, R.G., et al.Remote sensing and geographic information system data integration:error sources and research ideas[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1991.57(6):677-687.
[144]MeCool D K, Brown L C, Foster G R, et al. Revised slope steepness factor for the universal soil loss equation[J]. TRANSACTIONS of the ASAE,1987,30(5):1387-1396.
[145]Myers Norman. The greenhouse effect: a tropical forestry response[J].Biomass,1990,18:73-78.
[146]Nyakatawa E Z, Jakkula V, Reddy K C, et al. Soil erosion estimation in conservation tillage systems with poultry litter application using RUSLE 2.0 model[J]. Soil & Tillage Research,2007,94:410-419.
[147]Pearce D.W., Assessing the returns of economy and to society from investments in forestry[A].Whiteman A (ed.).Forestry Expansion[C].Forestry Commission, Edinburgh,1990.
[148]RG Congalton.A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data[J]. Remote sensing of Environment,1991,37(1):35-46.
[149]Robert A. Monserud, Rik Leemans.Comparing global vegetation maps with the Kappa statistic[J]. Ecological Modelling,1992,62(4):275-293.
[150]Saaty, T.L., The Analytic Hierarchy Process, New York:McGraw Hill. International,Translated to Russian, Portuguese, and Chinese, Revised editions, Paperback (1996,2000), Pittsburgh:RWS Publications.1980
[151]Titus D.B., Using tropical forestry to fix atmospheric carbon dioxide [J].Ambio.,1992, 19(5):230-236.
[152]USDA Agricultural Research Service. Predicting soil erosion by water:a guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation(RUSLE). Agriculture Handbook No.703,1997.
[153]Wischmeier W H. Mannering J V. Relation of soil properties to its erodibility [J]. Soil Science Society of American Proceedings,1969,33(1):131-137.
[154]Wischmeier W.H., Smith D.D. Predicting rainfall erosion losses. USDA Agriculture Handbook. No.537.1978.
[2]摆万奇,赵士洞.土地利用变化驱动力系统分析[J].资源科学,2001,23(3)：29-41.
[3]蔡崇法,丁树文,等.应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究[J].水土保持学报,2000,14(2)：19-24.
[4]蔡晓明.生态系统生态学[M].北京：科学出版社,2000.
[5]陈小红.洪雅县退耕还林效益动态研究与综合评价[D].四川农业大学,2008.
[6]陈应发,陈方鸣.国外森林资源环境效益经济价值及其评估[J].林业经济,1995,6(4):65-73.
[7]戴昌达,雷莉萍.TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合[J].环境遥感,1989,4(4)：267-272.
[8]戴广翠,高岚,艾运胜.对森林游憩价值经济评估的研究[J].林业经济,1998(2)：65-74.
[9]戴兴安,胡日利.退耕还林的经济特性及其风险分析[J].林业经济问题,2007,27(1)：62-65.
[10]党安荣,史慧珍,何新东.基于3S技术的土地利用动态变化研究[J].清华大学学报(自然科学版),2003,43(10)：1408-1411.
[11]邓良基,凌静,张世熔,等.四川旱耕地生产、生态问题及水土流失综合治理研究[J].水土保持学报,2002,16(2)：8-11.
[12]邓世宗,韦炳贰.不同森林类型林冠对大气降雨量再分配的研究[J].林业科学,1990,26(3)：271-276.
[13]第一次全国水利普查水土保持情况公报[R].中华人民共和国水利部.2013.
[14]段小燕,廉振民,等.保护中国生物多样性以实现可持续发展的问题与对策分析[J].延安大学学报(自然科学版),2008,27(1)：64-68.
[15]范军祥,程庆荣,等.水源涵养林的效益及其计量[J].广东林业科技,1999(1)：38-41.
[16]范兰,吕昌河,陈朝EPIC模型及其应用[J].地理科学进展,2012,31(5)：584-592.
[17]费鲜芸,高祥伟.土地利用∕土地覆盖遥感分类研究综述[J].山东农业大学学报(自然科学版),2002,33(3)：391-394.
[18]傅涛,倪九派等.坡耕地土壤侵蚀研究进展[J].水土保持学报,2001,15(3)：123-128.
[19]高国雄,张国良,刘美鲜,等.国内外退耕还林研究与实践回顾[J].西北林学院学报2007,22(2)：203-208.
[20]高敏.三峡库区紫色土小流域土壤可蚀性K值研究[D].西南大学,2011.
[21]高志海,李增元,魏怀东,等.干旱地区植被指数(Ⅵ)的适宜性研究[J].中国沙漠,2006,26(3)：243-247.
[22]高志强,刘纪远.基于遥感和GIS的中国植被指数变化的驱动因子分析及模型研究[J].气候与环境研究,2000,5(2)：155-164.
[23]郭铌.植被指数及其研究进展明.干旱气象,2003,21(4)：71-75.
[24]国家环境保护总局.西部地区生态环境现状调查报告[R].2001
[25]韩丽君.土地利用分类中TM影像最佳波段组合选择研究[J].太原师范学院学报(自然科学版),2010,9(1)：126-129.
[26]郝仕龙,曹连海.小尺度土地利用/覆被变化驱动力研究[J].水土保持研究,2007,14(2)：228-230.
[27]何堃.层次分析法的标度研究[J].系统工程理论与实践,1997,17(6)：58-61.
[28]贺金生,马克平.物种多样性.见：蒋志刚,马克平,韩兴国.保护生物学[M].杭州：浙江科学技术出版社,1997：20-33.
[29]侯军岐,张社梅.黄土高原地区退耕还林还草效果评价[J].水土保持通报,2002,22(6)：29-31.
[30]侯宁.从青海大通县看退耕还林效益[J].林业经济,2003(50)：29-30.
[31]侯冗兆.中国森林资源核算研究[M]北京：中国林业出版社,1995.
[32]侯岳衡,沈德家.指数标度及其与几种标度的比较,系统工稗理论与实践,1995,15(10)：43-46
[33]花利忠,贺秀斌,朱波.用中丘陵区小流域土壤侵蚀空间分芹评价研究[J].水土保持通报,2007,27(3)：111-115.
[34]皇甫祯富,成格尔,国润才,等.西北地Ⅸ退耕还林(草)生态工程综合效益分析—以内蒙古和格尔县为例[J].内蒙古林业科技,2003(Z1)：53-55.
[35]黄建文,鞠洪波,赵峰,等.快鸟数据在退耕还林中应用方法的研究[J].林业科学研究,2004,17(3)：267-271.
[36]贾恒义,彭琳,彭祥林,等.黄土高原地区土壤养分资源分区及其评价[J].水土保持学报,1994,8(3)：22-28.
[37]贾俊姝,胡文忠,李文忠,等.北川河流域退耕还林不同配置模式对土壤抗冲性的影响[J].水土保持研究,2006,13(3)：77-79.
[38]江忠善,王志强,等.黄土丘陵区小流域土壤侵蚀空间变化定量研究[J].土壤侵蚀与水土保持学报1996,2(1)：1-9.
[39]江忠善,王志强,等.应用地理信息系统评价黄土丘陵区小流域土壤侵蚀的研究[J].水土保持研究,1996,(2)：84-97.
[40]姜恩来.退耕还林工程管理机制和管理模式研究[D].北京林业大学,2004.
[41]金炎.中国水利印鉴[M].北京：水利电力出版社,1990.
[42]孔忠东.退耕还林工程效益与质量评价研究[D].北京林业大学,2009.
[43]赖亚飞.吴起县退耕还林工程效益评价及其绿色GDP核算[D].北京林业大学,2007.
[44]邮奎建,李长胜,等,林业生态工程10种森林生态效益计量理论和方法[J].东北林业大学学报,2000,28(1)：1-7.
[45]雷加富,国家林业局.西部地区林业生态建设与治理模式[M].北京：中国林业出版社,2000.
[46]李登科,卓静,孙智辉.基于RS和GIS 的退耕还林生态建设工程成效监测[J].农业工程学报,2008,24(12)：120-126.
[47]李濒.遥感图像分类方法及研究进展[J].价值工程,2011(18)：140.
[48]李平,李秀彬,刘学军.我国现阶段土地利用变化驱动力的宏观分析[J].地理研究,2001,20(2)：129-138.
[49]李锐,杨勤科,湍仲明.区域土地利用变化环境效应研究综述[J].水土保持通报,2002,22(2)：65-70.
[50]李石华,王金亮,毕艳,等.遥感图像分类方法研究综述[J].国土资源遥感,2005,64(2)：1-6.
[51]李世东.中国退耕还林研究[M].北京：科学出版社,2004.
[52]李四海,恽才兴.土地覆篇遥感号题信息的分层提取方法及其应用[J].遥感技术与应用,1999,14(4)：23-28.
[53]李卫忠,郑小贤,等.生态公蕊林建没效益评价指标体系初探[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版),2001,22(2)：12-15
[54]李贤伟.退耕还林埋论基础与技术研究[D],四川农业大学,2004.
[55]李学垣.土壤化学[M].北京：高等教育出版社,2001.
[56]李一功.我国农田防护林效益综述[J].水土保持学报,1990,4(4)：1-7.
[57]李智广.中国水土流失现状与动态变化[J].中国水利,2009(7)：8-11.
[58]梁继,王建,王建华.基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究[J].遥感技术与应用,2002,17(6)：299-304.
[59]粱伟,杨勤科.基于RS的黄河中游多沙粗沙K土地利用变化分析[J].水土保持研究,2006,13(5)：90-92.
[60]刘宝元,史培军WEPP水蚀预报流域模型[J].水土保持通报,1998,18(5)：6-12.
[61]刘宝元,谢云,张科利.土壤侵蚀预报模型[M].中国：科学技术出版社,2001.
[62]刘纪远,dls.iogac.on,布和敖斯尔.中国土地利用变化现代过程时空特征的研究-基于卫星遥感数据[J].第四纪研究,2000,20(3)：229-239.
[63]刘纪远,等.中国资源环境遥感宏观调查与动态研究[M].北京：科学技术出版社,1996.
[64]刘丽萍.贵州省退耕还林中农户利益研究[D].北京林业大学,2006.
[65]刘琳.合肥市土地利用及景观格局变化研究[J].资源与产业,2008,10(1)：60-62.
[66]刘琳.基于RS和GIS的合肥市土地利用变化分析[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2008,31(10)：1684-1687.
[67]刘蓉蓉,林子瑜.遥感图像的预处理[J].吉林师范大学学报(自然科学版),2007,11(4)：6-10.
[68]刘旭拢,何春阳,潘耀忠,等.遥感图像分类精度的点、群样本检验与评估[J].遥感学报,2006,10(3)：366-372.
[69]卢玉东,尹黎明,何丙辉,等.利用TM影像在土地利用／覆盖遥感解译中波段选取研究[J].西南农业大学学报(自然科学版),2005,27(4)：479-482.
[70]吕粉桃,高国雄,王荣秀.青海大通山地退耕还林土壤渗透性研究[J].水土保持研究,2006,13(6)：135-138.
[71]吕喜玺,沈荣明.土壤可蚀性因子K值的初步研究[J].水土保持学报,1992,6(1)：63-70
[72]罗亚,徐建华,岳文泽.基于遥感影像的植被指数研究方法述评[J].生态科学,2005,24(1)：75-79.
[73]骆正清,王同煦,周鸿年.关于层次分析法中判断矩阵间接给出法的讨论[J].系统工程,1993,11(3)：34-41.
[74]梅再美,熊康宁.喀斯特地区水土流失动态特征及生态效益评价——以贵州清镇退耕还林示范区为例[J].中国岩溶,2003,22(2)：136-143.
[75]彭利中,葛芳,等.大青沟自然保护区生物多样性的价值和效益[J].内蒙古林业调查设计,2002,25(30)：50-52.
[76]钱易.环境保护与可持续发展[M].北京：高等教育出版社,2000.
[77]沈国舫.森林培育学[M].北京：中国林业出版社,2001.
[78]盛洪.环境保护、可持续发展与政府政策[J].生态经济,1999(6)：10-12.
[79]史东梅.基于RUSLE模型的紫色丘陵区坡耕地水土保持研究[J].水土保持学报,2010,24(3)：39-44.
[80]史良树.遥感技术现状及其在林业中的应用[J].林业资源管理,2004,(2)：50-52.
[81]史文中.空间数据误差处理的理论与方法[M].北京：科学出版社,2000.
[82]宋林,许才万,周军,等.贵州省退耕还林工程效益监测区社会效益和经济效益变化研究[J].现代农业科技,2011(24)：228-234.
[83]孙贵艳,王传胜,肖磊.近20年来北京延庆县土地利用及景观格局变化研究[J].安徽农业科学,2011,39(5)：3024-3027.
[84]孙玉文,邹乐贵,等.三北防护林体系涵养水源效益计帚的研究[J].林业勘杏设计,1999(3)：38-40.
[85]汤国安.遥感数字图像处理[M].北京：科学出版社,2004.
[86]唐华俊,吴文斌,杨鹏,等.土地利用／土地覆被变化(LUCC)模型研究进展[J].地理学报.2009，64(4)：456-468.
[87]腾藤.生态经济与相关范畴[J].生态经济,2002(12)：2-6.
[88]田庆久,闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展,1998,13(4)：327-333.
[89]汪俊三,蔡信德,沈茜.中国典型生态区生态破坏经济损欠分析[J].农村生态环境,1992,V8(3)：14-19.
[90]汪俊三,蔡信德,张更生.中国典型生态区生态破坏经济损失分析和分区[J].环境科学1996,17(6)：5-8.
[91]王飞,李锐,湍仲明,等.陕西省安塞县退耕还林(草)试点调杏分析[J].西北农林科学大学学报(社会科学版),2003,3(1)：60-65.
[92]王礼先,王斌瑞,朱金兆.林业生态T程学[M].北京：中国林业出版社,2000.
[93]王维,王文杰,李俊生,等.基于归一化筹值植被指数的极端干旱气象对西南地区生态系统影响遥感分析[J].环境科学研究,2010,23(12)：1447-1455.
[94]王迎春.退耕还林区不同植被恢复模式的水土保持及土壤改良效果评价[D].四川农业大学,2002.
[95]王宗明,宋开山,刘殿伟,等.地形因子对三江平原土地利用／筱被变化的影响研究[J].水土保持通报,2008,28(6)：10-16.
[96]肖鹏峰,刘顺喜,冯学智,等.中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价[J].国土资源遥感,2004,62(4)：41-45.
[97]谢红梅.简析土地利用／覆被变化驱动力研究[J].贵州教育学院学报(自然科学),2008,19(3)：43-47.
[98]谢运球.恢复生态学[J].中国岩溶,2003,22(1)：28-34.
[99]熊惠波,侯会乔,江源等.扎鲁特旗土地利用变化及其驱动力分析[J].农村生态环境,2002,18(3)：6-10.
[100]徐晋涛,陶然,徐志刚.退耕还林：成本有效性、结构调整效应与经济可持续性——基于西部三三省农户调查的实证分析[J].经济学,2004,4(1)：139-162.
[101]徐孝庆等.森林综合效益计量评价[M].北京：中国林业出版社,1992.
[102]许峰,蔡强国,吴淑安.坡地农林复合系统土壤养分过程研究进展[J].水土保持学报,2000,14(1)：82-87.
[103]许月卿,邵晓梅.基于GIS和RUSLE的土壤侵蚀量计算—以贵州省猫跳河流域为例[J].北京林业大学学报,2006,28(4)：67-71.
[104]薛达元.生物多样性经济价值评估—长白山自然保护区案例研究[M].北京：中国环境科学出版社，1997.
[105]杨建波,王利.退耕还林生态效益坪价方法[J].中国土地科·学,2003,17(5)：54-58.
[106]杨明洪.退耕还林投资模式选择及评价[J].林业经济,2002(2)：38-40.
[107]杨琼,陈章和,沈鸿标.白云山森林生态系统间接经济价值评估[J].生态科学,2002,21(1)：72-75.
[108]杨旭东.退耕还林工程效益评价案例分析—以湖北省秭归县中坝村为案例[J].绿色中国2005(4)：27-29.
[109]杨子生.云南省金沙江流域土壤流失方程研究[J].山地学报,2002,20(S1)：1-9.
[110]姚清亮.河北省退耕还林工程效益评价研究[D].北京林业大学,2009.
[111]叶宗裕,关于多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择[J].浙江统计,2003(4)：24-25.
[112]尹晓波.我国生态安全问题初探[J].经济问题探索,2003(3)：51-55.
[113]于志民,王礼先.水源涵养林效益研究[M].北京：中国林业出版社,1999.
[114]于宗周,李怀甫.小流域森林水文观测方法[M].北京：学苑出版社,1993.
[115]余新晓.水源保护林培育经营管理评价[M].北京：中国林业出版社,2001.
[116]喻锋,李晓兵,陈云浩,等.皇甫川流域土地利用变化与土壤侵蚀评价[J].生态学报,2006,26(6)：1947-1956.
[117]袁玉欣,裴保华,王九龄.国外农林间作研究进展[J].世界林业研究,1998,11(5)26-31.
[118]曾凌云.基于RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究[D].北京大学,2008.
[119]张景哲,刘启明.北京城市气温与下垫面结构关系的时相变化[J].地理学报,1988,43(2)：159-168.
[120]张洪江,程金花,史玉虎等.三峡库区3种林下凋落物储量及其持水特性[J].水土保持学报,2003,17(3)：55-59.
[121]张俊华,常庆瑞,贾科利,等.黄土高原植被恢复对土壤肥力质量的影响研究[J].水土保持学报,2003,17(4)：38-41
[122]张力小,何英.西部大开发退耕还林(草)的政策有效性评析[J].林业科学,2002,38(1)：130-135.
[123]张伟华.不同恢复措施对退化草地土壤水分和养分的影响[J].内蒙古农业大学学报,2000,21(4)：31-35.
[124]张喜,薛建辉,生原喜久雄,等.黔中山地喀斯特森林的水文学过程和养分动态[J].植物生态学报,2007,31(5)：757-768.
[125]张远东,张笑鹤,刘世荣.西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析[J].应用生态学报,2011,22(2)：488-494.
[126]郑明国,蔡强国,秦明周,等.一种遥感影像分类精度检验的新方法[J].遥感学报,2006,10(1)：39-48.
[127]中国科学院南京土壤研究所物理研究室,土壤物理性质测定法[M].北京：科学出版社,1978.
[128]中国可持续发展林业战略研究项目组.中国可持续发展林业战略研究总论[M].北京：中国林业出版社,2002.
[129]中国生物多样性国情研究报告编写组,中国生物多样性国情研究报告[M].北京：中国环境科学出版社,1998.
[130]中华人民共和国环境保护部.从中国环境状况公报[R].2010：29.
[131]钟来元,郝晋珉.粤西低山丘陵区景观演变及其驱动力研究—以高州市新垌镇为例[J].中国生态农业学报,2006,14(2)：227-229.
[132]周冰冰,李忠魁.北京市森林资源价值[M].北京：中国林业出版社,2000.
[133]周红,缪杰,安和平.贵州省退耕还林工程试点阶段社会经济效益初步评价[J].林业经济,2003(4)：23-24.
[134]周映梅.退耕还林(草)工程效益监测与评估技术[J].草业科学,2005,22(1)：12-14.
[135]朱洪波.退耕还林草政策目标效应的分析与评价研究[D].新疆农业大学,2007.
[136]Anderson D., Carbon fixing from an economic perspective [R].Forestry Commission's First Economics Research Conference, York University.1990.
[137]Chen ZJ, Li S.Advance on Chinese land use and land coverage change research[J]. Resour Dev Market.2007,23(10):898-902.
[138]Congalton, R.G. and K. Green, Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data[M]. Principles and Practices, Boca Raton, FL:Lewis Publishers,1999,137.
[139]Dymond J.R., Stephens P.R., Newsome P.F.et al. Percent vegetation cover of a degrading rangeland from SPOT[J]. International Journal of Remote Sensing.1992,13(11):1999-2007.
[140]Freddy Nachtergaele,Harrij van Velthuizen,Luc Verelst,Harmonized World Soil Database,Food and Agriculture Organization of the United Nations,2008, download.
[141]Krause, F., J. De Canio, A. Hoerner, and P. Baer.Cutting Carbon Emissions at a Profit (Part II): Impacts on U. S. Competitiveness and Jobs. Contemporary Economic Policy,2003,21(1).
[142]Leprieur C., Kerr Y. H., Mastorchio S., et al. Monitoring vegetation cover across semi-arid regions: Comparison of remote observations from various scales[J]. International Journal of Remote Sensing.2000,21(2):281-300.
[143]Lunetta, R.S.,Congalton, R.G., et al.Remote sensing and geographic information system data integration:error sources and research ideas[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1991.57(6):677-687.
[144]MeCool D K, Brown L C, Foster G R, et al. Revised slope steepness factor for the universal soil loss equation[J]. TRANSACTIONS of the ASAE,1987,30(5):1387-1396.
[145]Myers Norman. The greenhouse effect: a tropical forestry response[J].Biomass,1990,18:73-78.
[146]Nyakatawa E Z, Jakkula V, Reddy K C, et al. Soil erosion estimation in conservation tillage systems with poultry litter application using RUSLE 2.0 model[J]. Soil & Tillage Research,2007,94:410-419.
[147]Pearce D.W., Assessing the returns of economy and to society from investments in forestry[A].Whiteman A (ed.).Forestry Expansion[C].Forestry Commission, Edinburgh,1990.
[148]RG Congalton.A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data[J]. Remote sensing of Environment,1991,37(1):35-46.
[149]Robert A. Monserud, Rik Leemans.Comparing global vegetation maps with the Kappa statistic[J]. Ecological Modelling,1992,62(4):275-293.
[150]Saaty, T.L., The Analytic Hierarchy Process, New York:McGraw Hill. International,Translated to Russian, Portuguese, and Chinese, Revised editions, Paperback (1996,2000), Pittsburgh:RWS Publications.1980
[151]Titus D.B., Using tropical forestry to fix atmospheric carbon dioxide [J].Ambio.,1992, 19(5):230-236.
[152]USDA Agricultural Research Service. Predicting soil erosion by water:a guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation(RUSLE). Agriculture Handbook No.703,1997.
[153]Wischmeier W H. Mannering J V. Relation of soil properties to its erodibility [J]. Soil Science Society of American Proceedings,1969,33(1):131-137.
[154]Wischmeier W.H., Smith D.D. Predicting rainfall erosion losses. USDA Agriculture Handbook. No.537.1978.
© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号 地址：北京市海淀区学院路29号 邮编：100083 电话：办公室：(+86 10)66554848；文献借阅、咨询服务、科技查新：66554700 |