气候变化及人类活动对喜马拉雅旱獭分布的影响研究——以“一江两河”地区为例
文献类型：学位论文
| 作者 | 程晖 |
| 答辩日期 | 2024-06 |
| 文献子类 | 专业学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 任红艳 ; 扎西 |
| 关键词 | 喜马拉雅旱獭 一江两河地区 气候变化 人类活动 农牧交错带 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 资源与环境 |
| 英文摘要 | 鼠疫既属于国际检疫传染病之一，也是我国法定的甲类管理传染病，喜马拉雅旱獭是其主要宿主之一，了解旱獭分布情况及其影响因素是展开监测及有效防控鼠疫疫情的关键。喜马拉雅旱獭的宿主密度调查工作为本研究了解和掌握旱獭密度时空分布创造了条件。西藏自治区是喜马拉雅旱獭鼠疫自然疫源地，也是全国受鼠疫威胁最严重的省（自治区）之一；雅鲁藏布江及其两大支流拉萨河、年楚河的中部流域地区（简称为“一江两河”地区）是西藏自治区耕地最多、人口最多、人类活动最为频繁的地区，并且近年来青藏高原气候变化明显，因此，了解气候变化及人类活动影响下喜马拉雅旱獭分布变化情况十分重要。 旱獭适生区受气候特征、土地覆被和人类活动干扰影响明显，而农牧交错带是主要受人类活动影响而产生的土地利用类型，故本研究旨在将其作为影响旱獭的重要人类活动特征。通过高分辨率遥感影像实现土地利用分类，在1km 格网尺度下，以耕地覆盖度大于5%，草地覆盖度大于10%作为农牧交错带判断标准，识别出一江两河地区1990-2019 年农牧交错带分布情况；通过选取农牧交错带在内的多种旱獭生境特征要素，建立回归模型并进行精度评价，筛选出最佳回归模型，预测并得到一江两河地区喜马拉雅旱獭密度时空分布；利用相关性分析和地理探测器分析，探究气候变化和人类活动因子对喜马拉雅旱獭密度的单一驱动以及交互影响作用；最后，通过国家气象站点数据进行气候变化趋势分析，探究气候变化趋势对于旱獭密度分布的影响。 本研究主要结果和结论如下： （1）基于土地利用要素提取得到较为可靠的长时序农牧交错带分布。土地利用分类总体准确率达到85%以上，kappa 系数大于0.78，草地和耕地平均分类精度均超过80%，三十年间农牧交错带面积总体呈波动上升的状态，变化范围为5510 km²~6352 km²，平均面积达到5785 km²，占整个一江两河地区6%左右，主要沿一江两河及其支流分布，且海拔不超过4500m；从行政区划来看，桑珠孜、林周、南木林等县具有更多的交错带面积。 （2）流域尺度上，一江两河地区喜马拉雅旱獭密度呈现出显著空间聚集特征。使用所有年份调查点数据时，考虑农牧交错带作为训练集的随机森林回归模型精度较高，决定系数R²提升了0.11。旱獭密度分布在不同年份之间相对一致，总体表现出“北高南低”和“东西高，中部低”的空间分布特征。旱獭高密度区域与高密度聚集区紧密对应，一江两河北部地区是主要集中分布区，从行政区划来看主要分布于谢通门县西北部、墨竹工卡县东北部、南木林县北部区域。 （3）气候变化及人类活动因子对喜马拉雅旱獭密度交互作用大于单因子驱动，气候变化趋势会对旱獭密度造成影响。高程、平均湿度、最低气温、最高气温、平均气温、平均降水、NDVI、人口密度、农牧交错带都与旱獭密度显著相关，其中气候变化因子的驱动力大于人类活动因子，因子间交互作用对喜马拉雅旱獭密度的解释能力显著提高，说明旱獭密度更多地受到驱动因子间交互作用影响。根据风险区探测结果，适合旱獭生存以及广泛分布的条件具有明显规律性：当海拔不超过5500m 时，海拔高于5000m、平均气温低于7.5℃、日均降水超过2mm 以及更低的人类活动强度，会使得旱獭密度升高。一江两河地区气温一直呈增长趋势，降水则呈现波动，整体气候变化趋势可以分化为暖湿化和暖干化阶段。暖湿化阶段各气象站点所在流域的旱獭密度明显大于暖干化阶段，暖干化趋势更有可能导致喜马拉雅旱獭密度降低。 综上所述，本研究受前人成果启发，构建了一套农牧交错带识别方案，以及暖湿化趋势判定方法，未来可尝试推广至其他区域和相关研究；本研究探索出的气候变化和人类活动对于旱獭密度分布的单一驱动和交互影响，也能为旱獭生境及适生区研究提供了新的思路。然而，本研究也存在旱獭密度调查数据质量有限、人类活动特征要素选取较少等不足，后续研究可在收集到更多数据的基础上，围绕融合多源数据刻画人类活动特征、获取精细尺度上旱獭密度分布等方面进一步开展。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 85 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/208047]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 程晖. 气候变化及人类活动对喜马拉雅旱獭分布的影响研究——以“一江两河”地区为例[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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