柳思, 張軍,2,*, 田豐, 楊峰
1.甘肅農業(yè)大學資源與環(huán)境學院, 蘭州 730070
2.甘肅省節(jié)水農業(yè)工程技術研究中心, 蘭州 730070
21世紀以來, 土地生態(tài)安全問題成為人類經濟社會可持續(xù)發(fā)展所面臨的瓶頸和挑戰(zhàn)[1]。伴隨社會經濟急速發(fā)展, 人類對土地資源掠奪式開發(fā)和粗放式利用, 致使水土流失、土地荒漠化、植被覆蓋減少等生態(tài)惡化現象日益劇增, 人地矛盾突出, 解決土地生態(tài)安全問題已成為可持續(xù)發(fā)展的當務之急[2]。土地生態(tài)安全是指能夠維持原有土地生態(tài)系統(tǒng)結構與功能不退化并維持動態(tài)平衡的土地要素不減少, 功能完善, 持續(xù)為人類提供有效資源的狀態(tài)[3]。土地生態(tài)安全研究備受國內外學者關注, 主要聚焦土地生態(tài)風險評估[4-5], 土地生態(tài)系統(tǒng)健康診斷[6-7], 土地資源承載潛力測算[8-9]和生態(tài)服務價值核算[10-11]等, 從不同視角豐富土地生態(tài)安全研究內涵。評價指標體系構建[12-13]和評價方法應用[14]研究完善了土地生態(tài)安全評價的基本框架, IDRISI[15]等 GIS地理空間技術為精細化土地生態(tài)安全評價及制圖表達提供了技術支持。但以上研究忽略了土地生態(tài)安全在時間序列上的衍化與發(fā)展, 在時間尺度上的發(fā)展規(guī)律揭示不夠; 評價單元大多以市或縣/區(qū)行政范圍為主[16-17], 以城市群、河流流域為評價單元的大空間尺度土地生態(tài)安全評價尚不多見; 指標權重計算以特爾斐法和層次分析法[18]為主, 主觀性較大; 研究方法無法界定單指標與評價級別間的隸屬度, 進而識別其分異信息。物元模型基于可拓數學理論, 從模糊數學的[0,1]拓展到整個實數軸上, 更準確地反映要素之間的隸屬程度, 揭示要素之間的分異規(guī)律[14]。
疏勒河流域是“一帶一路”國家戰(zhàn)略的重要組成部分, 是西北干旱區(qū)沙漠綠洲建設的典型地區(qū),是甘肅省四大生態(tài)安全屏障“河西內陸河屏障區(qū)”不可或缺的一部分, 水資源匱乏, 生態(tài)環(huán)境脆弱。近年來, 氣候變化, 城鎮(zhèn)化建設等人類活動引起的土地生態(tài)安全問題日益凸顯, 因此, 開展疏勒河流域土地生態(tài)安全評價對保障國家“絲綢之路經濟帶”戰(zhàn)略安全及地區(qū)生態(tài)安全具有重要意義。本文借助熵權法和物元模型對疏勒河流域 2005—2014年土地生態(tài)安全進行定量評價, 旨在獲取10年間疏勒河流域土地生態(tài)安全狀態(tài), 探索其發(fā)展方向, 揭示其影響因子作用機制, 為疏勒河流域土地生態(tài)治理決策和人地關系和諧可持續(xù)發(fā)展提供科學依據[19]。
疏勒河流域(93°E—98°E, 39°N—43°N), 位于河西走廊西端, 河流發(fā)源于祁連山脈西段疏勒南山,自東南向西北流經青海、甘肅和新疆三省注入羅布泊, 全長670 km, 流域面積4.13×104km2, 年均徑流量10.31×108m3, 是甘肅河西地區(qū)第二大內陸河, 流域主要覆蓋甘肅省酒泉市肅北縣、玉門市、瓜州縣以及敦煌市(圖1)。地形以高原、平原和盆地為主, 南部阿爾金山及祁連山及北部馬鬃山一帶地形崎嶇,地勢起伏明顯。氣候屬大陸性干旱荒漠, 光熱資源豐富, 無霜期長, 降水少、蒸發(fā)大, 年降水量僅 36.8—61.8 mm, 年蒸發(fā)量高達2490.6—3522.3 mm。土壤以灰棕漠土和棕漠土為主, 砂粒含量大; 以鹽生和沙生植被為主,綠洲邊緣分布有蘆葦草甸、芨芨草甸等植被,覆蓋稀疏,群落結構簡單; 流域內耕地面積占比1.83%, 人均耕地 0.13 hm2, 上游肅北縣以畜牧業(yè)為主, 玉門、瓜州及敦煌主要發(fā)展綠洲灌溉農業(yè)。
評價指標數據主要來源于統(tǒng)計數據和政府部門數據, 其中, 環(huán)境指標數據來源于《甘肅水資源公報》(2004—2014) 和甘肅省疏勒河流域水資源管理局; 經濟指標和社會指標數據來源于《甘肅省統(tǒng)計年鑒》、《酒泉市統(tǒng)計年鑒》、《酒泉市政府工作報告》(2004—2014)及調查數據。
3.2.1 熵權法
熵權法中, 給定一個原始系數矩陣X。一般地,X中有正向指標和逆向指標。首先對X進行同趨勢變換, 對逆向指標量值取倒數, 得出正向系數矩陣Y。其次, 對矩陣Y進行列向歸一化處理,得出矩陣Z。再次, 確定評價指標的熵值, 公式如下:
圖1 疏勒河流域地理位置Fig. 1 The geographic location of the Shule River Basin
式中,k為調解系數n是矩陣的行數,zij表示第i個評價單元中第j個指標的歸一化值。最后, 將熵值轉化成權重值:
式中, 0 ≤wj≤ 1, 且wj滿足
3.2.2 物元模型
物元模型[20]是20世紀80年代提出的, 用于研究解決因子不相容問題, 適用于多因子綜合評價。物元模型的一般步驟是: 設定物元; 確定物元的經典域和節(jié)域; 確定待判物元; 確定關聯函數; 計算綜合關聯度; 判定評價級別。
(1)設定土地生態(tài)安全物元。土地生態(tài)安全物元(R)包括土地生態(tài)安全(N)、土地生態(tài)安全特征(C)和土地生態(tài)安全特征量值(V)。則土地生態(tài)安全物元(R)
可表示為:
(2)確定物元經典域和節(jié)域。土地生態(tài)安全物元經典域是評價指標的參考值, 即特征值的取值范圍。節(jié)域是由經典域最值組成。因此, 土地生態(tài)安全的經典域可表示為:
式中,Rj表示第j個評價等級的經典域物元,Noj表示土地生態(tài)安全評價劃分的第j個評價等級,Ci表示第j個評價等級中的第i個指標,表示
第j個評價等級中某指標量值的取值范圍。
土地生態(tài)安全物元的節(jié)域可表示為:
式中,Vp表示某個指標量值的最值,Vp=P表示土地生態(tài)安全評價全部等級。
(3)確定待判物元。把待評對象Nx表示成物元Rx:
(4)確定關聯度函數。關聯度函數是為了量化評價指標之間的關聯程度, 包括變異程度, 同一程度,對立程度。土地生態(tài)安全評價指標關聯度函數K(x)可定義為:
ρ(x,x0)表示點x到有限區(qū)間的距離, 同理,ρ(x,xp)表示點p到有限區(qū)間的距離是土地生態(tài)安全待判物元指標的量值、經典域物元量值的取值范圍和節(jié)域物元量值的取值范圍。
(5)確定綜合關聯度和評價等級。綜合關聯度函數是用來確定評價對象Nx在評價等級j上的綜合關聯度的數學函數。綜合關聯度函數K(x)數值大小反映某評價對象隸屬于某評價等級的度量。當k(x)≥1.0 時, 表示待評對象超出標準對象的要求上限, 數值越大, 發(fā)展?jié)摿τ? 當 0≤k(x)<1.0 時,表示待評對象符合標準對象的要求程度, 數值越大,愈接近標準上限; 當-1.0≤k(x)<0 時, 表示待評對象不符合標準對象的要求值, 但具備轉化為標準對象的條件, 且數值愈大, 愈易轉化; 當k(x)<-1.0時, 表示待評對象不符合標準對象要求, 又不具備轉化成標準對象的條件[21]。
土地生態(tài)安全評價綜合關聯度函數可定義為:
式中,Kj(Nx)表示待評對象Nx在等級j上的綜合關聯度;Kj(xi)表示待評對象Nx在等級j(j=1,2, …m)上的單指標關聯度,wj表示個指標的權重。若:
則待評對象中第i個指標屬于土地生態(tài)安全等級j。若:
則待評對象Nx屬于土地生態(tài)安全等級j。
3.3.1 評價指標體系構建
評價指標體系構建直接影響著土地生態(tài)安全評價的合理性和準確性。研究利用指標頻次法統(tǒng)計相關文獻[3,5,7,12-15,21]評價指標頻次并篩選高頻次指標, 結合疏勒河流域氣候、水文特征、土壤等自然條件和社會經濟條件實際情況, 構建環(huán)境-經濟-社會(EES)模型構建疏勒河流域土地生態(tài)安全評價指標體系, 并運用熵權法計算指標權重,表1。
3.3.2 物元模型經典域、節(jié)域及待判物元確定
根據物元分析模型的可拓性, 本文對土地生態(tài)安全評價模型建立4個評價等級, 分別是: 安全(No1)、較安全(No2)、臨界安全(No3)、不安全(No4)。結合物元模型, 構建疏勒河流域土地生態(tài)安全評價經典域Rj和節(jié)域
經典域和節(jié)域的確定, 即各評價指標的土地生態(tài)安全標準閾值, 首先參考國家環(huán)保部頒發(fā)的《生態(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設指標》(修訂稿)及全國平均水平; 其次依據疏勒河流域生態(tài)城市建設規(guī)劃、土地利用結構、經濟發(fā)展水平等, 最后結合專家意見所得[13]。因此, 疏勒河流域土地生態(tài)安全評價經典域物元矩陣RNo1、RNo2、RNo3、RNo4和節(jié)域物元矩陣Rp分別為:
疏勒河流域土地生態(tài)安全評價待判物元為:
表1 疏勒河流域土地生態(tài)安全評價指標體系Tab. 1 Evaluation index of land eco-security of the Shule River Basin
將待判物元輸入疏勒河流域土地生態(tài)安全評價物元模型, 即可得到單指標土地生態(tài)安全評價結果。以2005年C1=0.3為例, 代入(1)至(5)式計算得到C1對應No1、No2、No3和No4評價等級的關聯度,分別為K1(C1=0.33,K2(C1)=0,K3(C1)=0,K4(C1)=-0.33, 根據經典域及關聯度判斷標準, C1(0.3)指標屬于較安全(No2)狀態(tài)。同理可以求得各評價年各指標相對應的關聯度, 表2。
表2 評價指標關聯度及其評價級別Tab. 2 The evaluation index correlation degree and evaluation rank
將各指標相對應的關聯度代入(6)至(8)式, 分別計算 2005—2014評價年土地生態(tài)安全評價綜合關聯度, 表3, 據此確定各評價年土地生態(tài)安全狀態(tài)。
4.2.1 影響因子分析
由表 2可得, 疏勒河流域土地生態(tài)安全水平影響因子可分為促進性和阻礙性因子兩種, 其中, 促進性因子有水土流失治理率、機械化耕種面積占比、人均GDP、經濟密度、城市化率、污水處理率、農業(yè)就業(yè)密度、水土協(xié)調度、耕地有效灌溉面積占比和化肥折純施用量10個, 主要為社會經濟條件因子,均實現了“不安全”至“安全”的優(yōu)化轉變, 阻礙性因子有森林覆蓋率、產水模數、人均水資源量、第三產業(yè)產值與GDP占比、耗水率和人均耕地面積6個,多為自然條件因子, 因其具有穩(wěn)定性和長期性均處于“臨界安全”和“較安全”狀態(tài), 成為制約疏勒河流域土地生態(tài)安全水平提升的關鍵因子。
表3 綜合關聯度和評價級別Tab. 3 The comprehensive correlation degree and evaluation rank
表4 主成分荷載矩陣Tab. 4 Principal component load matrix
研究運用主成分分析法量化各指標對土地生態(tài)安全水平的貢獻率和影響程度,采用SPSS19.0對待判物元數據進行處理, 得到相關系數矩陣, 所選指標相關性系數絕對值大于0.30的占61.32%, 說明可以進行主成分分析[16]。利用主成分降維提取了4個主成分, 累計貢獻率達 93.34%, 初始貢獻率分別為53.57%、16.12%、12.24%、11.41%, 表明此4變量基本包含其他變量信息。采用最大方差法對因子成份矩陣進行正交旋轉, 輸出主成分荷載矩陣(表4)。
研究以系數絕對值大于0.80作為因子荷載界線,據此可得, 促進性因子有C5(0.986),C11(0.983),C8(0.972),C9(0.970),C13(0.970),C16(0.932),C14(0.894),C4(0.855),C10(0.817); 阻礙性因子有C2(0.973),C7(0.968)。表明此11個因子對疏勒河流域土地生態(tài)安全影響最大, 其中, 阻礙性因子森林覆蓋率和產水模數成為制約疏勒河流域土地生態(tài)安全綜合水平提升的關鍵限制因子。
4.2.2 土地生態(tài)安全水平分析
從表3可以看出, 2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全狀態(tài)呈上升趨勢, 由“不安全”到“安全”逐漸轉化, 但關聯度均處于[-1, 0], 表明2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全水平不符合相對應評價級別標準對象的要求, 但具備轉化為該級別標準對象的條件。如圖2所示, 函數線表示不同評價級別內土地生態(tài)安全綜合值的變化趨勢, 紅線表示不同年份相對應的評價級別, 箭頭表示生態(tài)安全的發(fā)展方向, 向上箭頭表示土地生態(tài)正向發(fā)展, 向下箭頭表示土地生態(tài)負向發(fā)展。2005—2009年綜合值由-0.30升至-0.01, 安全狀態(tài)由“不安全”轉化至“臨界安全”, 表明這 5年間土地生態(tài)安全評價級別向該級別標準對象要求條件轉化的可能性逐漸增強,說明土地生態(tài)安全水平有好轉趨勢; 2010—2014年綜合值由-0.08降至-0.25, 安全狀態(tài)由“較安全”轉化至“安全”, 表明雖然此 5年間疏勒河流域土地生態(tài)安全水平有所上升, 土地生態(tài)問題逐漸減少,但是評價級別向其標準對象要求轉化的可能性則降低, 說明疏勒河流域土地生態(tài)安全風險依然存在且愈加嚴重。2008和2009年, 土地生態(tài)安全評價級別上升為“臨界安全”狀態(tài), 成為2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全優(yōu)化轉變的“臨界點”。對比2005年, 2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全綜合水平相對于No1、No2和No3等級的隸屬度逐漸減小, 且變化幅度較大, 相對于No4等級的隸屬度增高, 說明10年間疏勒河流域土地生態(tài)安全狀態(tài)向No1、No2和No3等級轉化可能性增強, 向No4等級轉化可能性減弱, 從級別尺度的變化幅度來看,No4至No1逐漸減小; 從時間尺度的變化幅度來看, 2005年至2014年整體上也呈降低趨勢, 表明No4向No1轉化的可能性逐漸增強, 且2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全狀態(tài)呈現好轉的發(fā)展趨勢。由此可見, 在國家西部大開發(fā)戰(zhàn)略支持下, 國家和甘肅省共建河西走廊“一帶一路”經濟帶生態(tài)安全屏障, 對疏勒河流域及河西走廊進行生態(tài)規(guī)劃, 完善生態(tài)補償機制,實施了天然防護林建設、水土流失綜合治理和退耕還林等一系列生態(tài)建設工程, 提升了疏勒河流域土地生態(tài)水平, 土地生態(tài)環(huán)境有所改善。
圖2 2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全評價綜合值及變化趨勢Fig. 2 Comprehensive value and developing trend of evaluation land eco-security in the Shule River Basin from 2005 to 2014
(1)2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全還存在著惡化風險。2005—2007年風險降低, 2007—2008年風險小幅增加, 2008—2009年風險降低,2009—2013年風險大幅增加, 2013—2014年風險有所降低; 發(fā)展方向表現為“不安全→安全”的階梯式上升趨勢, 其中, 2005—2007年土地生態(tài)安全狀態(tài)為“不安全”; 2008—2009年安全狀態(tài)為“臨界安全”, 達到了疏勒河流域土地生態(tài)安全水平的“臨界點”; 2010—2011年安全狀態(tài)為“較安全”; 2012—2014年安全狀態(tài)為“安全”。
(2)主要制約疏勒河流域土地生態(tài)安全水平提升的關鍵因子有 6個, 分別是人均耕地面積、森林覆蓋率、人均水資源量、產水模數、第三產業(yè)產值與GDP占比和耗水率, 其中, 森林覆蓋率和產水模數影響最大, 主成分荷載達0.973和 0.968。
從土地生態(tài)安全狀態(tài)來看, 表明疏勒河流域土地生態(tài)問題得到初步解決, 但從評價綜合值來看,疏勒河流域土地生態(tài)安全還存在著惡化風險。疏勒河流域土地生態(tài)治理還需要進一步加大工作力度,尤其應堅決貫徹國家生態(tài)治理的相關政策, 確保土地生態(tài)安全。疏勒河流域是西北典型的干旱區(qū), 區(qū)域特征明顯, 本文著重考慮疏勒河流域水土協(xié)調度、產水模數等水生態(tài)因子, 綜合環(huán)境、經濟和社會三方面因素完成的疏勒河流域土地生態(tài)安全評價, 時間尺度相對較長, 區(qū)別于土地生態(tài)類型質量評價[23-24], 優(yōu)于單一的短時間尺度水生態(tài)安全研究[25], 對指導區(qū)域中長期土地生態(tài)治理建設規(guī)劃具有重要意義。
自然氣候條件和社會經濟條件共同作用于疏勒河流域土地生態(tài)安全, 有研究[26]表明疏勒河流域生態(tài)惡化的主要促進因素是水域、耕地和草地面積減少及人類活動, 與本文研究結果一致。由此可見, 疏勒河流域土地生態(tài)治理規(guī)劃的調控方向是重點優(yōu)化森林覆蓋率和產水模數。在生態(tài)建設上, 培育保土固沙草種樹種,積極推進以防風固沙涵養(yǎng)水源為重點的山地—沙漠—綠洲復合生態(tài)體系建設。在產業(yè)結構調整上, 優(yōu)化產業(yè)結構, 促進三產融合, 積極扶持第三產業(yè)發(fā)展。在水資源利用上, 完善節(jié)水體系建設, 構建節(jié)水型社會,實現高效節(jié)水, 促使六大限制因素優(yōu)化轉變, 達到疏勒河流域土地生態(tài)安全評價“安全”級別的標準要求,提升疏勒河流域土地生態(tài)安全水平。
本文運用熵權法和物元模型研究了2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全狀態(tài)及其動態(tài)特征, 利用主成分分析法定量探究其主要影響因素, 物元模型將土地生態(tài)安全特征及其特征值作為待判物元,其經典域及節(jié)域的確定需要根據國家和地方政府生態(tài)城市建設指標的要求, 所得結果近乎實際情況,客觀地揭示了疏勒河流域土地生態(tài)安全狀態(tài)變化趨勢及其轉化關系, 具有一定的科學價值。土地生態(tài)安全評價是區(qū)域生態(tài)安全研究的重要內容, 本文完成的 2005—2014年疏勒河流域土地生態(tài)安全評價僅僅是主要影響疏勒河流域生態(tài)安全的土地要素在時間序列上的衍化研究, 在流域內部的空間分布特征分析尚未涉足, 疏勒河流域生態(tài)安全評價及其時空分布特征研究是未來工作方向之一。另外, 疏勒河流域土地生態(tài)水平較之全國平均屬于偏低區(qū), 指標標準閾值的確定與其他區(qū)域沒有直接可比性, 此區(qū)域類似問題未來可采用機器學習方法量化確定; 更加精細化的土地生態(tài)安全評價研究需進一步深入。
[1] 張虹波, 劉黎明. 土地資源生態(tài)安全研究進展與展望[J].地理科學進展, 2006, 25(5): 77-85.
[2] 宋冬梅, 肖篤寧. 石羊河下游民勤綠洲生態(tài)安全時空變化分析[J]. 中國沙漠, 2004, 24(3): 335-342.
[3] 肖篤寧, 陳文波, 郭福良. 論生態(tài)安全的基本概念和研究內容[J]. 應用生態(tài)學報, 2002, 13(3): 354-358.
[4] TRAVIS C C, MORRIS J M. The emergence of ecological risk assessment[J]. Risk Analysis, 1992, 12(2): 167-168.
[5] 李春燕, 南靈. 陜西省土地生態(tài)安全動態(tài)評價及障礙因子診斷[J]. 中國土地科學, 2015, 29(4): 72-81.
[6] KEITH D. S, GEMMA S, MARKUS G. W. Land Health Surveillance and Response: A Framework for Evidenceinformed Land Management[J]. Agricultural Systems, 2015,(132): 93-106.
[7] 路正, 陳英, 魏蘋, 等. 基于熵權可拓物元模型土地利用系統(tǒng)健康診斷—以河西走廊為例[J]. 干旱地區(qū)農業(yè)研究,2017, 35(1): 258-263.
[8] ENRICO B. M, ENRICO F, ROBERTO C. A GIS tool for the land carrying capacity of large solar plants[J]. Energy Procedia, 2014, 48: 1576-1585.
[9] 石巖, 于雷, 萬軍, 等. 基于環(huán)境安全格局的威海市土地承載力評估[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2015, 25(11):213-216.
[10] PAUL C. S, SHAROLYN J. A, ROBERT C, et al. The ecological economics of land degradation: impacts on ecosystem service values[J]. Ecological Economics, 2016,129: 182-192.
[11] 張學斌, 石培基, 羅君. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的生態(tài)經濟協(xié)調發(fā)展研究—以石羊河流域為例[J]. 中國沙漠, 2014, 34(1): 268-274.
[12] 徐美, 朱翔, 李靜芝. 基于DPSIR-TOPSIS模型的湖南省土地生態(tài)安全評價[J]. 冰川凍土, 2012, 34(5):1265-1272.
[13] 齊鵬, 張仁陟, 王曉嬌, 等. 基于物元模型的民勤綠洲土地生態(tài)安全評價[J]. 中國沙漠, 2012, 32(5): 1494-1500.
[14] 王鵬, 況福民, 鄧育武, 等. 基于主成分分析的衡陽市土地生態(tài)安全評價[J]. 經濟地理, 2015, 35(1): 168-172.
[15] 李進濤, 李貽學, 鞏玉玲, 等. 基于 IDRISI的山東省土地生態(tài)安全評價研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2014,24(11): 190-193.
[16] 李明月, 賴笑娟. 基于BP神經網絡方法的城市土地生態(tài)安全評價—以廣州市為例[J]. 經濟地理, 2011, 32(2):289-293.
[17] 丁新原, 周智彬, 馬守臣, 等. 礦糧復合區(qū)土地生態(tài)安全評價—以焦作市為例[J]. 干旱區(qū)地理, 2013, 26(6):1067-1075.
[18] 李玉平, 蔡運龍. 河北省土地生態(tài)安全評價[J]. 北京大學學報(自然科學版), 2007, 43(7): 784-789.
[19] 張軍以, 蘇維詞, 張鳳太. 基于 PSR 模型的三峽庫區(qū)生態(tài)經濟區(qū)土地生態(tài)安全評價[J]. 中國環(huán)境科學, 2011,31(6): 1039-1044.
[20] 蔡文. 物元模型及其應用[M]. 北京: 科學技術文獻出版社, 1994: 10-15.
[21] 余健, 房莉, 倉定幫, 等. 熵權模糊物元模型在土地生態(tài)安全評價中的應用[J]. 農業(yè)工程學報, 2012, 28(5):260-266.
[22] 潘競虎, 董磊磊. 2001-2010 年疏勒河流域生態(tài)系統(tǒng)質量綜合評價[J]. 應用生態(tài)學報, 2016, 27(9): 2907-2915.
[23] 范勝龍, 楊玉珍, 陳訓爭, 等. 基于PSR和無偏 GM(1, 1)模型的福建省耕地生態(tài)安全評價與預測[J]. 中國土地科學, 2016, 30(9): 19-27.
[24] 孫棟元, 胡想全, 金彥兆. 疏勒河中游綠洲天然植被生態(tài)需水量估算與預測研究[J]. 干旱區(qū)地理, 2016, 39(1):154-161.
[25] 賈珍珍, 鞏杰, 張影. 近 35a來疏勒河中下游綠洲化-荒漠化時空變化[J]. 干旱區(qū)研究, 2016, 33(6): 1294-1302.