标准规范下载简介
HJ 1172-2021 全国生态状况调查评估技术规范--生态系统质量评估.pdf简介：
"HJ 1172-2021 全国生态状况调查评估技术规范--生态系统质量评估.pdf" 是一项中国环保部门发布的技术规范，其全称为《全国生态状况调查评估技术规范——生态系统质量评估》。这份规范主要针对全国范围内的生态系统质量评估工作提供了详细的指导和操作标准。它涵盖了评估生态系统健康、稳定性和功能的各种方法、指标体系、数据收集和分析方法，以及质量控制和报告编写的要求。
该规范的目的是为了确保生态状况调查评估工作的科学性、客观性和可靠性，以支持生态政策的制定、生态管理的实施以及环境决策的依据。通过遵循这份技术规范，有关部门和研究机构能够在评估过程中遵循统一的标准，提高评估结果的可比性和权威性。
具体内容包括生态系统类型划分、生态因子分析、生态系统服务功能评估、生态风险评估等方面，是生态环境保护和管理领域的重要参考文件。
HJ 1172-2021 全国生态状况调查评估技术规范--生态系统质量评估.pdf部分内容预览：
HL11722021
全国生态状况调查评估技术规范
JGJ/T 253-2019标准下载本标准规定了区域自然生态系统质量评估的总则、技术流程、指标与方法和生态 求。 本标准主要适用于全国及省级行政区陆域以植被为主的自然生态系统的质量评估 参照本标准执行。
植被覆盖度fractionalvegetationcover 植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，主要表征植社 状况。
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生态系统质量评估应遵循规范性、可操作性、先进性和经济与技术可行性的原则
生态系统质量评估技术规范流程：基于遥感生态参数，分区分生态系统类型开展生态系统质量 估（图1）。
量评估技术规范流程：基于遥感生态参数，分区分生态系统类型开展生态系统质量评
6生态系统质量评估指标与方法
图1生态系统质量评估总体技术流程
生态系统质量评估以遥感生态参数（植被覆盖度、叶面积指数、总初级生产力）作为指标，三个参 数计算方法见附录B，采取分区分生态系统类型选取参照值的方法构建生态系统质量指数，分区参照 《全国生态功能区划》的242个生态功能区边界，生态系统类型参见附录A。具体过程如下：以每个生 态功能区内森林、灌丛、草地和农田四类植被类型生态系统的生态参数最大值作为参照值，依次计算分 区内每个植被类型生态系统参数值与其参照值的比值，得到该分区内该生态参数的相对密度，相对密度 越接近1代表该像元该生态参数越接近参照值。具体计算方法按公式（1）：
式中：RVIj.一一为第i年第分区第k类植被生态系统生态参数的相对密度； Fi.j.一一为第i年第j分区第k类植被生态系统生态参数值； Fmax.j.一一为第i年第j分区第k类植被生态系统生态参数最大值。 依照此方法，对植被覆盖度、叶面积指数、总初级生产力分区分类型选取参照值计算相对密度，将 结果归一化到0～1之间，归一化方法如下：
将各指数值域转换到01之间，归一化具体方深
式中：x一一为归一化处理后指数； x一一为原指数。 生态系统质量反映区域生态系统质量整体状况，由植被覆盖度、叶面积指数和总初级生产力的相对 密度来构建，具体计算方法按公式（3）：
式中：EQI 一为第i年第j分区生态系统质量； L.,——为第i年第j分区叶面积指数相对密度； FVC.,——为第i年第j分区植被覆盖度相对密度； GPP., 一为第i年第分区总初级生产力相对密度
根据生态系统质量评估结果，将生态系统质量分为5级，即优、良、中、低、差，具体可参照HJ192 实施，见表1。 一
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B.1叶面积指数（L)
叶面积指数（leafareaindex，L）反映一个生态系统中单位面积上的叶面积大小，是模拟陆地生 态系统、水热循环和生物地球化学循环的重要参数。目前基于光学数据获取叶面积指数的方法主要包括 两类，一类是统计方法，常用的是建立叶面积指数与植被指数之间经验或半经验关系；一类是基于辐射 传输的遥感反演方法。 （1）统计法 经验法是常用的统计方法，该方法是用植被指数估算叶面积指数JT∕T 688-2022 逆反射术语， 一般过程是建立植被指数和 计面积指数的经验关系，并使用观测数据进行拟合，再使用拟合好的估算叶面积指数，常用表达叶 面积指数和植被指数的经验关系主要有以下几种形式
B.2植被覆盖度（FVC)
是描述生态系统的重要基础数据，被广泛运用于水文、生态、气候、大气污染等研究领域。遥感由于其 大范围的数据获取和连续观测能力已成为估算植被覆盖度的主要技术手段。基于遥感的植被覆盖度估算 方法主要有以下几种： （1）回归（统计）法 回归（统计）法是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据计算的植被指数如归 化植被指数、土壤调节植被指数等与植被覆盖度进行回归分析，建立经验估算。线性回归通 过地面测量的植被覆盖度与遥感图像的波段或植被指数进行线性回归得到研究区域的估算；非线性 回归法主要是通过将遥感数据的波段或植被指数与植被覆盖度进行拟合，得到非线性回归。 （2）混合像元分解法
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遥感图像中每个像元一般由多个组分构成，每个组分对传感器观测到的信息都有贡献，可由此建立 像元分解进行植被覆盖度的估算。混合像元分解主要有线性、概率、几何光学、 随机几何和模糊分析等，其中线性分解应用最为广泛。线性像元分解法中最常用的是像元 二分，是指假定像元由植被和非植被两部分构成，光谱信息为这两个组分的线性组合。计算获得的 植被覆盖所占像元比例即为该像元的植被覆盖度，计算方法如下：
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