姚俊娜, 秦 奮

(河南大學(xué) 黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)實(shí)驗(yàn)室, 河南 開封 475000)

基于GIS和RS的砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

姚俊娜, 秦 奮

(河南大學(xué) 黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)實(shí)驗(yàn)室, 河南 開封 475000)

以Landsat TM影像數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(DEM)、土壤類型數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地圖和統(tǒng)計(jì)資料為數(shù)據(jù)源，以GIS和RS為技術(shù)手段，采用主成分分析法評(píng)價(jià)模型，對(duì)砒砂巖區(qū)2000年和2010年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：砒砂巖區(qū)2000年和2010年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體情況一般，但與2000年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量情況相比，2010年有明顯的改善。GIS和RS相結(jié)合的手段是進(jìn)行大范圍、條件復(fù)雜和數(shù)據(jù)難以獲取地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的有效手段。

地理信息系統(tǒng); 遙感; 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量; 綜合評(píng)價(jià); 砒砂巖

砒砂巖分布區(qū)是黃河粗泥沙的主要來源區(qū)，被稱為“世界上水土流失之最”和“環(huán)境癌癥”。近年來，為了改善該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，國(guó)家和地方投入了大量的人力和物力，并且高標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施了“國(guó)家水土保持重點(diǎn)建設(shè)工程”、“黃河上中游水土保持重點(diǎn)防治工程”、“黃土高原地區(qū)水土保持淤地壩試點(diǎn)工程”、“晉陜蒙砒砂巖去沙棘生態(tài)工程”等一大批生態(tài)建設(shè)重點(diǎn)工程，該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到了明顯的改善。但是砒砂巖地區(qū)生態(tài)環(huán)境依舊非常脆弱，生態(tài)環(huán)境問題依舊異常突出，特別是水資源短缺、水土流失、土地荒漠化等生態(tài)環(huán)境問題逐步加劇，生態(tài)環(huán)境治理工作面臨嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。

采用GIS和RS技術(shù)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行了研究和嘗試。早在1994年加拿大就建立了生態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估網(wǎng)絡(luò)，并利用該網(wǎng)絡(luò)獲得的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了評(píng)估[1];Basso等基于GIS和RS對(duì)意大利南部Agri流域的環(huán)境脆弱性進(jìn)行了評(píng)價(jià)[2]；國(guó)內(nèi)學(xué)者中鄭新奇[3]、王宏偉[4]、劉建[5]等都曾基于GIS和RS技術(shù)分別對(duì)區(qū)域、流域和縣級(jí)行政區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。但是他們的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)工作，以行政區(qū)和流域邊界為研究邊界的居多，涉及到像砒砂巖地區(qū)這種跨流域、跨行政區(qū)的研究相對(duì)較少。本文采用GIS和RS技術(shù)進(jìn)行砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)，探索生態(tài)環(huán)境治理工作取得的成果和不足，為以后的工作提供意見和建議。

1 研究區(qū)概況

砒砂巖分布區(qū)位于東經(jīng)108°45′—111°31′、北緯38°10′—40°10′的晉、陜、蒙三省交界處，集中分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市的東勝區(qū)、準(zhǔn)格爾旗、伊金霍洛旗、達(dá)拉特旗、杭錦旗以及陜西省的神木、府谷兩縣，還有山西省的河曲、保德兩縣，在內(nèi)蒙古的清水河縣也有零星的分布，分布區(qū)總面積約1.67萬km2[6]。砒砂巖分布區(qū)人口密度相對(duì)較低，截至2010年，研究區(qū)內(nèi)人口約69萬。砒砂巖分布區(qū)地處內(nèi)陸，屬典型的干旱、半干旱大陸性氣候，年平均氣溫6～9℃，降水保證率低，并且年際變化較大，汛期主要集中在6—9月，多年平均降水量為306～453 mm。研究區(qū)地勢(shì)西高東低，海拔高度73～1 625 m，境內(nèi)大部分地區(qū)溝網(wǎng)縱橫密布，地表被切割呈支離破碎狀，地貌以風(fēng)沙地貌和丘陵溝壑地貌為主。地表土壤主要是黃土、礫土等三種，植被種類較多，以耐旱耐瘠、蓄水保土的植被為主，如：沙棘、檸條、油松、油蒿等。

2 數(shù)據(jù)來源和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源

砒砂巖分布幅員遼闊、地質(zhì)地貌情況復(fù)雜、溝道縱橫、河網(wǎng)密布、植被種類多樣，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)工作復(fù)雜而艱難。本文考慮到研究區(qū)的具體情況，在進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)時(shí)以多元遙感數(shù)據(jù)、地形圖及其它專題數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，采用遙感和地理信息技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建研究區(qū)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)。表1是本研究所用到的數(shù)據(jù)及其來源。

表1 本研究所用數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)來源

2.2 指標(biāo)體系

生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)是一個(gè)龐大而復(fù)雜的綜合系統(tǒng)，包含了自然、社會(huì)等很多因素。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的基本尺度和衡量標(biāo)準(zhǔn)，是生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)的根本條件和理論基礎(chǔ)。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇應(yīng)遵循科學(xué)性、代表性、全面性和可操作性的原則[7]。本文在參考周小成[8]和朱遠(yuǎn)輝等[9]研究的基礎(chǔ)上，建立包括水熱氣象、地形地貌、土地覆蓋和土壤侵蝕在內(nèi)的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，其中又容納了歸一化水汽指數(shù)(NDMI)、歸一化差異水體指數(shù)NDWI、積溫指數(shù)、降雨量指數(shù)、高程指數(shù)、坡度指數(shù)、坡向指數(shù)、植被指數(shù)NDVI、土壤亮度指數(shù)、土地利用和土壤侵蝕強(qiáng)度在內(nèi)的11個(gè)二級(jí)指標(biāo)，見表2。

表2 砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)以及計(jì)算方法

2.2.1 水熱氣象因子 影響生態(tài)環(huán)境狀況的水熱氣象因子是多方面的。本研究充分利用遙感數(shù)據(jù)快速而準(zhǔn)確提取水熱氣象因子的優(yōu)勢(shì)，從遙感數(shù)據(jù)中提取歸一化水汽指數(shù)和歸一化差異水體指數(shù)，方法見表2。積溫和降雨量指數(shù)提取時(shí)采用的數(shù)據(jù)源為研究區(qū)周圍57個(gè)氣象站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)。在積溫指數(shù)的計(jì)算過程中，首先以57個(gè)氣象站2000年和2010年的積溫?cái)?shù)據(jù)為分析樣本，以積溫為因變量，以氣象站的經(jīng)度、緯度和海拔高度為自變量進(jìn)行多元線性回歸，分別得到2000年和2010年積溫與海拔高度和經(jīng)緯度的回歸方程，然后再進(jìn)行插值和殘差的空間內(nèi)插等工作，最終獲得研究區(qū)的積溫?cái)?shù)據(jù)。降雨量指數(shù)的計(jì)算參考孟慶香等[10]的研究成果，直接以氣象站的觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用克里金插值方法進(jìn)行空間內(nèi)插而得到。

2.2.2 地形地貌因子 地形地貌影響著土壤和植被的形成和發(fā)育過程，也是造成小氣候差異的重要原因。本文選取地形中最具有代表性的高程、坡度和坡向作為地形地貌因子指標(biāo)。高程指數(shù)、坡度指數(shù)和坡向指數(shù)因子的提取直接以研究區(qū)經(jīng)過處理的DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理而獲得，方法見表2。

2.2.3 土地覆蓋因子 土地覆蓋情況的差異是造成環(huán)境狀況差異的重要因素，本文選取歸一化植被指數(shù)、土壤亮度指數(shù)和土地利用情況三個(gè)能夠反映研究區(qū)植被覆蓋情況、土地裸化程度和土地利用情況的指標(biāo)作為土地覆蓋因子指標(biāo)。提取到的歸一化植被指數(shù)、土壤亮度指數(shù)和土地利用數(shù)據(jù)年際間的差異與采用的遙感影像的月份有著直接的聯(lián)系，為了消除影像時(shí)間差帶來的影響，本研究所采用的影像均是7月份。歸一化植被指數(shù)和土壤亮度指數(shù)的提取方法見表2?？紤]到研究區(qū)的實(shí)際情況，本研究將研究區(qū)土地利用類型劃分為6大類，分別為：耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域和裸地。在土地利用分類體系的基礎(chǔ)上，采用目視解譯和手動(dòng)糾正的方法獲得研究區(qū)的土地利用數(shù)據(jù)。

2.2.4 土壤侵蝕因子 土壤侵蝕是全球性的主要問題之一，不但導(dǎo)致土地退化、土地生產(chǎn)力降低，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和食物安全，而且隨徑流泥沙運(yùn)移的污染物質(zhì)對(duì)異地生態(tài)、環(huán)境、人類生存和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來嚴(yán)重影響。砒砂巖分布區(qū)存在著嚴(yán)重的水土流失問題。目前土壤侵蝕模型方面的研究成果很多，本文結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況及其可操作性，參考齊清等[11]的研究，選用RUSLE計(jì)算土壤侵蝕量，見式(1)，得到研究區(qū)2000年和2010年的土壤侵蝕量。

A=RKLSCP

(1)

式中：A——土壤侵蝕量；R——降雨侵蝕因子；K——土壤可侵蝕性因子；L——坡長(zhǎng)因子；S——坡度因子；C——作物覆蓋與管理因子；P——水土保持措施因子。

3 砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

3.1 評(píng)價(jià)模型的選擇

目前國(guó)內(nèi)外應(yīng)用的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法主要有層次分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法、灰色綜合評(píng)估法、物元分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、主成分分析法等[12]，本研究選取主成分分析法建立評(píng)價(jià)模型。主成分分析法是一種基于線性變換，找到一組新的替換指標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)降維和評(píng)估的方法[13]。這種分析方法在保證原始數(shù)據(jù)信息損失最小的前提下，經(jīng)過線性變換和舍棄部分信息，以少數(shù)的綜合變量取代原有的多維變量，這樣既抓到了重點(diǎn)，又簡(jiǎn)化了工作，并且在整個(gè)過程中不再需要專家打分，使評(píng)價(jià)的結(jié)果更加客觀和真實(shí)。

3.2 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)所采用的指標(biāo)數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、來源不一致并且量綱也不統(tǒng)一，這就使得生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的各項(xiàng)指標(biāo)之間不具有直接的可比性，不能直接進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)。因此首先應(yīng)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，從而消除量綱以及量綱單位的不同帶來的不可公度性[14]。本文所用到的標(biāo)準(zhǔn)化公式見式(2)。

(2)

式中：Ai——第i個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；Xi——第i個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)的原始值；Xmin——研究區(qū)域內(nèi)該指標(biāo)的最小值；Xmax——研究區(qū)域內(nèi)該指標(biāo)的最大值。

3.3基于主成分分析的砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

利用標(biāo)準(zhǔn)化后的各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)在ArcGIS中執(zhí)行空間主成分分析，提取出累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的主成分因子，具體過程如下：

(1) 將標(biāo)準(zhǔn)化后的歸一化水汽指數(shù)NDMI、降雨量指數(shù)、歸一化差異水體指數(shù)NDWI、積溫指數(shù)進(jìn)行主成分分析，生成水熱氣象因子；將標(biāo)準(zhǔn)化后的高程指數(shù)、坡度指數(shù)、坡向指數(shù)進(jìn)行主成分分析，生成地形地貌因子；將標(biāo)準(zhǔn)化后的植被指數(shù)NDVI、土壤亮度指數(shù)NDSI和土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，生成土地覆蓋因子。

(2) 在上述分析的基礎(chǔ)上，將水熱氣象因子、地形地貌因子、土地覆蓋因子、土壤侵蝕因子進(jìn)行第二次主成分分析，并且按照公式(3)計(jì)算出砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)。

(3)

式中：E——生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)；E4CI——由三項(xiàng)地形指標(biāo)進(jìn)行主成分分析提取的主因子；Wci——對(duì)應(yīng)主因子的貢獻(xiàn)率；r——提取的主因子的數(shù)量。

由主成分分析的結(jié)果可知(表3)，在對(duì)水熱氣象因子、地形地貌因子以及土地覆蓋因子的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行第一次主成分分析時(shí)，前兩個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率均達(dá)到92%以上，因此計(jì)算水熱氣象因子、土地覆蓋因子和地形地貌因子時(shí)均選取前兩個(gè)主成分，就可以保證保存了大部分的數(shù)據(jù)信息，滿足分析的需要，由于篇幅有限，第一次主成分分析的特征向量在此不再列出。在對(duì)水熱氣象因子、地形地貌因子、土地覆蓋因子和土壤侵蝕因子進(jìn)行第二次主成分分析后可知，前三個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到92%以上，因此在進(jìn)行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)計(jì)算時(shí)，選取前三個(gè)主成分，就可以達(dá)到較高的可信度，滿足分析的需要。有第二次主成分分析特征向量值(表4)的大小可知，土地覆蓋因子、土壤侵蝕因子和地形地貌因子的特征向量值比較大，說明砒砂巖分布區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量受土地覆蓋、地形地貌和土壤侵蝕的影響比較大，受水熱氣象的影響相對(duì)較小。

表3 主成分分析的特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

表4 各主成分特征向量

4 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果分級(jí)和原因分析

4.1生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)分級(jí)

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)代表環(huán)境質(zhì)量的狀況，為了便于比較分析，將環(huán)境質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行分級(jí)處理，把生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)結(jié)果劃分為良好(>70)、較好(60～70)、一般(50～60)、較差(40～50)、惡劣(≤40)共5級(jí)，見表5。不同等級(jí)綜合指數(shù)的分級(jí)空間分布特征，體現(xiàn)了生態(tài)環(huán)境狀況的區(qū)域性差異，經(jīng)過以上分析處理得到的砒砂巖區(qū)2000年和2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級(jí)圖分別見附圖10，分級(jí)結(jié)果面積統(tǒng)計(jì)見表6。

表5 砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

表6 砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)分級(jí)結(jié)果統(tǒng)計(jì)對(duì)比表

4.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果分析

4.2.1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化信息的提取 只有合理地提取生態(tài)環(huán)境的變化信息才能更好地研究本研究區(qū)生態(tài)環(huán)境在時(shí)間上和空間上的變化情況。本文參考土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的計(jì)算方法[15]，提取出生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)變化圖，并將其分為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)不變、提高和降低三類，等級(jí)提高的面積2 330.89 m2，等級(jí)降低的面積1 636.21 m2，等級(jí)未變化的面積13 024.80 m2，等級(jí)提高和等級(jí)降低的面積只差694.69 m2。

4.2.2 結(jié)果分析 將兩個(gè)時(shí)期生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提高和下降的面積比較，如提高的面積大于下降的面積，則認(rèn)為后一時(shí)期的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體優(yōu)于前一時(shí)期的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。整體上來看，砒砂巖分布區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體一般，2000年和2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好所占的比例不足5%，而生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般以下的區(qū)域所占據(jù)的比例超過40%。

從時(shí)間變化上來看，2010年研究區(qū)中生態(tài)環(huán)境惡劣的面積占研究區(qū)總面積的0.03%，相比2000年的0.3%，有了相應(yīng)的提高；生態(tài)環(huán)境較差的面積2010年所占的比例為2.28%，相對(duì)2000年的5.12%有了明顯的降低；2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般的面積占研究區(qū)總面積的39.39%，與2000年相比基本保持不變；研究區(qū)域2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好的區(qū)域面積占總面積的56.05%，與2000年的50.72%相比有了較大幅度的提高。

從空間分布來看，一方面，砒砂巖分布區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的共同特點(diǎn)是中部好于東、西部，北部好于南部；另一方面，砒砂巖分布區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)分布不平衡，具有明顯的區(qū)域分布特點(diǎn)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好的地區(qū)分布在海拔相對(duì)居中的鄂爾多斯市的準(zhǔn)格爾旗和伊金霍洛旗，以及達(dá)拉特旗的東南部地區(qū)，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況較差和惡劣的區(qū)域2000年主要分布在南部和東北部，而在2010年生態(tài)環(huán)境狀況較差和惡劣的區(qū)域主要分布在西北部和東部。2010年和2000年相比研究區(qū)的東南部和西北部的生態(tài)環(huán)境狀況有著明顯的好轉(zhuǎn)，這可能與當(dāng)?shù)氐沫h(huán)保措施有著直接的關(guān)系，也反映了砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境建設(shè)工作取得了一定的成效。

5 結(jié) 論

(1) 砒砂巖分布區(qū)2000—2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況整體較差，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)以一般和較差為主，從空間分布上來看，砒砂巖分布區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量中部好于東、西兩端，北部好于南部。

(2) 采用主成分分析法作為砒砂巖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)模型，避免了人為賦權(quán)重值帶來的誤差，并且保留了絕大部分的信息，分析過程更加簡(jiǎn)便、快捷和準(zhǔn)確。

(3) GIS與RS技術(shù)相結(jié)合的技術(shù)手段，能夠使評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)易于獲取，并且信息量豐富，非常適合大范圍、條件復(fù)雜的區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)工作，并且評(píng)價(jià)的結(jié)果能夠客觀準(zhǔn)確。

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ComprehensiveAssessmentonEco-environmentalQualityoftheAreaofSandstonBasedonRSandGIS

YAO Jun-na, QING Fen

(LaboratoryofGeospatialTechnologyfortheMiddleandLowerReachesofYellowRiver,He′nanUniversity,Kaifeng,He′nan475000,China)

In this paper, Landsat TM image data, digital elevation model DEM, soil type data, base maps and statistical information were used as data source. By using GIS and RS techniques, this paper comprehensively evaluated the ecological environment quality of the sandstone area in 2000 and 2010 by using principal component analysis evaluation model. The results showed that eco-environmental quality of the sandstone area in 2000 and 2010 was ordinary, but it had been improved in 2010 compared with 2000. Assessing eco-environmental quality by using GIS and RS is an effective means for the area with large range, complicated condition, or difficulty to gain the necessary data.

GIS; RS; eco-environmental quality; comprehensive assessment; sandstone

2013-12-02

：2013-12-25

十二五國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(黃河中游砒砂巖區(qū)抗蝕促生技術(shù)集成與示范2013BAC05B01)

姚俊娜(1987—),女,河南洛陽(yáng)人,碩士,主要研究方向?yàn)榈乩硇韵⑾到y(tǒng)應(yīng)用。E-mail:yaojunna_07@163.com

秦奮(1966—),男,河南開封人,教授,博士,GIS軟件研究與應(yīng)用、虛擬地理環(huán)境、數(shù)據(jù)集成與共享。E-mail:qinfun@126.com

X171.1;TP79

：A

：1005-3409(2014)06-0193-05