基于地形梯度的三峡库区景观生态风险特征

景观生态风险评价可以较好地反映外界压力源对生态系统的负面影响,分析景观生态风险等级在地形梯度上的分布特征,可为三峡库区生态文明建设和人类活动管控提供科学依据。利用Landsat(OLI/ETM+)2000年、2010年、2020年影像数据,采用GIS网格法、克里金插值法构建景观生态风险指数模型,选取高程、坡度、地形位指数,基于地形梯度对三峡库区景观态风险等级特征进行了研究。结果表明：(1)三峡库区景观生态风险等级分布呈现较强的空间分异特征,各景观生态风险等级面积呈现动态变化。整个研究期间,低风险区、中风险区、高风险区面积增加,较低风险区和较高风险区面积减少。(2)景观格局发生改变的区域优势分布集中在地形位指数小于1.24的区域。景观生态风险等级变化类型以稳定型为主,其次是前期变化型、后期变化型、反复变化型、持续变化型,在前期和后期景观生态风险等级转化分别呈现为“较高—高—高”“较高—较高—中”型的转换特征。(3)景观生态风险等级地形梯度特征表现为库区上游的低风险区向地形位指数大于0.62的区域扩散较多,较低风险区的分布向地形位指数小于1.03的区域集中,库区中下游的较高风险区则主要向高...     

浙江省海岸带景观生态风险格局演变研究

海岸带景观生态风险格局演变分析,对建立生态风险预警机制、降低生态风险概率,促进海岸带地区景观格局优化具有重要意义。以1990年、2000年、2010年3个时期的TM遥感影像为景观格局分析主要数据源,构建景观生态风险格局演变模型,分析浙江省海岸带景观生态风险格局时空变化特征。结果表明:(1)1990—2010年,研究区内景观结构发生了较大的变化,耕地、海域、林地以及水域面积均呈现出下降趋势,建设用地、未利用地以及养殖用地呈现出不断增加的趋势;(2)1990年,浙江省海岸带景观以低和较低等级生态风险区为主,分别占全区总面积的50.30%和35.94%,2000年低、较低等级生态风险区面积均有不同程度减少,而中等生态风险区面积则有显著增加。至2010年,低生态风险区面积进一步减少,而高与较高生态风险区面积增加明显;(3)从风险格局演变来看,1990—2010年海岸带景观低和较低等级生态风险区的分布范围不断向陆侧后退,面积呈现下降趋势,中等、较高和高生态风险区在沿海地区不断扩展,侵占生态风险等级相对较低区域,以沿海平原的淤泥质海岸尤为典型;(4)2000—2010年生态风险等级上升的速率明显低于前10a,表明人类在加速海岸带景观开发利用的同时,已开始关注生态环境的保护,正在逐步追求经济与生态环境的协调发展。     

长三角地区景观生态风险时空演变评估

[目的]分析景观生态风险的发生机制,改善风险评估框架进而评估长三角地区各类景观生态风险,为长三角地区生态风险管控和生态文明建设提供参考。[方法]基于适应性循环理论“潜力-连通性-恢复力”三维视角构建生态受损概率指标体系,以生态系统服务为评价终点,从生态系统服务和生态受损概率两方面综合评估了长三角地区2000年、2010年、2020年景观生态风险,并判定研究区所处的风险适应性阶段。[结果](1)长三角地区生态系统服务指数总体表现为升高趋势,并呈现南高北低的空间格局;(2)生态受损概率呈现南低北高、西低东高的空间特征,时序变化特征为围绕城市建成区先扩展后收缩;(3)景观生态风险总体较低,中低风险区域占大比例,高风险区集中在城市建成区周围,部分快速发展城市的生态风险值逐渐升高;(4)从适应性循环阶段来看,长三角地区部分地区已开始从快速发展向稳定可持续发展转变,处于开发阶段的区域减少,处于释放阶段的区域增加。[结论]适应性循环理论能够阐明生态本底、景观格局和动态过程之间的关系及其对景观生态风险的作用机制,可以较好地融入生态风险预测框架,提高景观生态风险预测的有效性、准确性。     

基于景观格局的阿哈湖国家湿地公园景观生态风险评价

为揭示喀斯特地区城市湿地公园生态风险变化规律及为科学管理阿哈湖国家湿地公园提供理论依据,利用阿哈湖国家湿地公园2009年、2013年、2017年遥感影像,基于景观格局指数构建生态风险评价模型,采用空间自相关方法,分析了2009—2017年阿哈湖国家湿地公园景观生态风险时空变化特征和空间相关性。结果表明:2009—2017年,研究区内主要景观类型为林地和水域,不同景观类型的面积均发生明显变化,林地面积增加22.55 hm~2,建设用地面积增加17.63 hm~2,增幅较大,草地面积减少54.02 hm~2;研究区总体景观生态风险呈现上升趋势,高风险区和较高风险区面积分别增加61.12 hm~2,112.11 hm~2,主要集中在研究区北部和南部,较低风险区、低风险区和中风险区域面积减少,低风险区和较低风险区面积分别减少100.73 hm~2,108.80 hm~2,主要集中在研究区西北部和西南部;各时期景观生态风险度的Moran′s I值分别为0.352 9,0.498 0,0.480 1,表现出正空间相关性,空间上趋于聚集。人类活动干扰是导致该区域景观生态风险升高的主要原因。     

基于水土流失敏感性的岩溶地区景观生态风险评价——以黔南州为例

为揭示岩溶地区水土流失与生态格局的相关性,分析水土流失敏感性背景下景观生态风险的空间特征。以黔南州为研究对象,融合RUSLE模型和ERI评价方法,在分析水土流失敏感性的基础上,对县域尺度的景观生态风险进行了定量化评价。结果表明:（1） 黔南州水土流失敏感性以中度、轻度和低敏感区为主,其总面积为22 974.42 km²,比重达88.86%,但重度、极度敏感区面积仅占11.14%,且降水侵蚀力、地表起伏度和石漠化等级的空间相关性高。（2） 低生态风险区主要由水土流失轻度、不敏感区构成,耕地面积比重大（72.07%）,高生态风险区则以中度、重度敏感区为主,且建设用地面积比重大,说明水土流失敏感性就越高,则区域生态风险越高。上述研究表明,从水土流失敏感性的角度评价景观生态风险,融合了景观格局和水土流失状况等信息,不仅丰富了区域生态风险评价方法,也为区域生态保护与修复提供了决策依据。     

基于不透水地表扩展的南昌市景观生态风险评价

[目的]景观生态风险是识别区域生态风险和衡量区域生态安全的有效指标。基于不透水地表构建,可直观判定人类活动对风险形成及恶化的环境响应。分析区域景观生态风险评价及风险加剧区的影响因素,对遏制风险加剧区的滋生与蔓延具有科学意义及实践价值。[方法]以南昌市为例,获取不透水地表信息构建景观生态风险指数,分析其时空演变特征,运用地理探测器对研究区景观生态风险的影响因素进行测度。[结果](1) 2010—2020年南昌市不透水地表面积剧烈增长,由648.63 km²增至1 075.12 km²,农用地及生态用地资源不断下降,不透水地表主要由耕地、林地、水域等景观转换而来,人类活动干扰程度加大;(2) 2010—2020年南昌市景观生态风险指数空间分布以“中间低—两边高”呈现,平均值整体下降。2010年、2015年、2020年南昌市景观生态高风险区面积分别为519.73 km²,324.82 km²,365.04 km²,景观生态高风险区面积先降后升,区域以景观生态中高风险区及中风险区为主;...     

西藏尼洋河流域土地景观格局演变的生态风险分析

针对青藏高原流域生态景观格局的演变所引起的生态风险问题,选取青藏高原生态脆弱区的尼洋河流域为研究区域,以1980年、1995年、2010年、2020年4期土地利用数据为基础,根据景观生态学理论将尼洋河流域划分为814个生态风险评价单元,构建景观生态风险评价模型,对尼洋河流域景观生态风险的时空动态演变特征进行了评价和分析。结果表明：(1)尼洋河流域近40年来的6种土地利用类型面积皆发生了改变,其中水域和建设用地变化幅度最明显;(2) 1980—2020年流域内高生态风险区与中生态风险区面积增加,流域内总体景观生态风险呈增加的趋势,生态恶化的区域主要发生在尼洋河干流河谷区和高海拔区;尼洋河流域各期景观生态风险等级以尼洋河干流为轴线呈现对称式分布,跟随海拔高程的上升生态风险等级增加;(3)尼洋河流域景观生态风险空间分布呈逐年上升的正相关性,在空间上表现为集聚效应。综上,1980—2020年尼洋河流域生态风险总体呈上升的趋势,人类活动和气候变化是驱动生态恶化的重要因素。     

江苏沿海地区景观格局的生态风险研究

以江苏省沿海地区为研究区,利用1989年、1995年和2009年3个时期的TM遥感影像为数据源,计算各风险小区的景观生态风险指数。利用GIS和地统计学方法,对研究区景观风险指数进行采样和空间插值,得到基于景观格局的生态风险分布图。运用相对指标法对景观生态风险指数进行分级,将研究区域划分为低生态风险区、较低生态风险区、中等生态风险区、较高生态风险区和高生态风险区5个等级。叠加不同时期的生态风险区划图层,利用土地覆被重心转移模型以分析景观生态风险的时空变化。结果表明:近20 a来研究区生态风险主要以较高程度为主,处于低、较低生态风险程度的区域面积变化不大,空间分布也一直位于盐城市,高风险区区域面积增加较为显著,主要位于盐城市的滩涂。低生态风险区和高生态风险区偏移量较大,分别为116.6 km和4.9 km。     

时空动态视角下快速城市化地区景观生态风险评价与分区

景观生态风险是区域景观受多种风险源长期干扰的累积结果。立足风险发生的“历史-现期-未来”动态视角探讨景观生态风险分区管控策略可为优化区域生态风险管理提供思路借鉴。为科学认知景观生态风险的空间分异格局，继而制定空间分区管控策略，研究基于快速城市化地区的风险动态管控需求，构建了“历史-现期-未来”时空动态视角下的景观生态风险评价与管控分区框架，并以江阴市为例，探讨其风险变化的时空过程、演变特征、未来趋势及差异化管控策略。结果表明：1）2005—2020年，伴随城市化演进，江阴市耕地减少12.76%，建设用地增加13.53%，景观类型转化剧烈、景观破碎度持续增加。其中，耕地和生态用地转化为建设用地的程度较严重，而建设用地集聚分布态势显著。2）江阴市生态风险呈现“北低南高”的空间分布格局。低风险区集中分布在北部水域及乡镇建设用地核心区，高风险区分布在南部水域、沿江地带及乡镇建设用地扩张边缘区。3）基于风险的动态变化过程，江阴市景观生态风险演变类型可划分为维持型、升级型、缓和型和波动型。继而，依据风险现状和未来趋势进一步分析不同区域的风险控制需求与风险走向，细化具体的防范区，不同区域在风险防范紧迫性、管控重点等方面存在显著差异。总体上，集成景观变化“历史-现期-未来”视角的风险评价和管控框架有益于从时空动态全过程理解城市化地区景观与外界干扰之间的复杂相互作用，研究结果可为城市生态风险管理及促进区域国土空间布局优化提供决策支持。     

秦巴山地景观生态风险的时空分异

[目的] 科学评估秦巴山地景观生态风险,为区域内生态安全建设和可持续发展提供科学依据。[方法] 以秦巴山地2000—2020年3期地表覆被数据为基础,应用空间分析法和地形分布指数法,定量地分析秦巴山地景观生态风险的时空特征,以及其在各地形梯度上的动态变化。[结果] ①秦巴山地景观生态风险整体偏低,空间差异特征显著,且存在着明显的空间集聚效应,呈东西两侧跟中间高,南北低的空间分布格局。②2000—2020年,秦巴山地景观生态风险呈下降趋势,低生态风险区明显扩张,高生态风险区显著缩小。③高生态风险多集中分布于海拔高、地形复杂或海拔低、地形平坦地区,低生态风险在中等地形梯度地区呈优势分布。[结论] 秦巴山地景观生态风险整体呈下降趋势,表明区域内生态环境质量有所提升;秦巴山地景观生态风险的空间分布格局受地形影响较大,且相对稳定。     

安徽省生态系统服务时空变化及权衡-协同关系

探析生态系统服务的变化特征及其权衡与协同关系,为制定生态环境保护政策和区域发展规划提供决策参考。利用1990—2018年4期土地利用数据,运用当量因子法、GIS空间分析与地理探测器模型,基于格网尺度刻画安徽省生态系统服务价值(Ecosystem Service Values, ESV)时空演变特征和权衡/协同关系,探讨了影响ESV空间分异的主要因素及其交互作用。结果表明：(1)在1990—2018年期间安徽省ESV呈不断减少趋势,从研究初期的3 647.37亿元(1990年)减少至3 567.78亿元(2018年),下降了79.59亿元。(2)空间尺度上,ESV空间分布格局变化较小,空间异质性明显,呈现明显的南高北低的空间分异特征。(3)数值关系上,4种典型生态系统服务之间呈现不同强度的协同关系。空间分布上,生态系统服务的空间权衡/协同表现出显著的分异特征,一对生态系统服务的权衡与协同关系因空间尺度不同而存在一定差异。(4)县域尺度ESV空间分异格局是多种因素综合作用的结果,其中人口密度和人为影响综合指数对区域ESV空间差异的决定力显著强于其他因素。两两驱动因子交互作用对ESV的影响力...     

基于显隐性分析的青龙满族自治县景观生态风险评价空间分异研究

景观生态风险评价可揭示区域生态风险的时空变化规律,对维护区域生态安全和优化环境管理有重要意义。从景观生态风险的显隐性角度出发,选取不同的因子作为评价指标,构建了景观生态风险评价指标体系,结合GIS,Geoda等空间分析技术,并以青龙满族自治县为研究区域,进行了景观生态风险评价和空间相关性分析,揭示了景观生态风险时空分布格局。结果表明:景观斑块的破碎化等显性风险是区域风险升高的直接原因,而隐性风险例如长久以往的人类活动干扰而导致的生态系统结构稳定性的破坏无疑是诱因;2001—2013年,青龙满族自治县整体景观生态风险呈下降趋势,但风险指数仍处于较高等级,空间分布上风险等级呈西部高东部低的特征;研究期间景观生态风险指数在空间上存在着较强烈的空间自相关性,且HH聚类和LL聚类呈增强趋势;通过对风险变化区的地类变化分析可知,林地对于区域景观生态风险值的变化起着至关重要的作用,林地面积的增加有效降低了区域景观生态风险值,而未利用地对生态风险指数变化也有重要影响,应控制未利用地合理、适时、适度地开发。研究结果为研究区以及类似地域景观生态风险管理和土地利用生态布局提供参考。     

2000-2020年陕西省植被覆盖时空变化多尺度分析

[目的]退耕还林还草工程实施以来,陕西省植被覆盖度明显提高。然而,省级尺度上植被覆盖度的增加一定程度上掩盖了部分市、县级区域植被覆盖度下降的实事,当前迫切需要加强对不同空间尺度植被覆盖变化及其驱动因素的研究。[方法]基于MODIS NDVI数据计算了陕西省植被覆盖度,分析了2000—2020年陕西省、地区、市和县四级尺度植被覆盖度时空变化趋势。[结果]2000—2020年陕西省植被平均覆盖度为64.3%±2.1%,增长率为0.24%/a;陕北植被覆盖度平均为37.6%±4.4%,增长率为0.63%/a;陕南植被覆盖度平均为89.6%±1.2%,增长率为0.13%/a;关中植被覆盖度平均为70.6%±3.5%,下降率为-0.18%/a。延安市、榆林市、铜川市、宝鸡市、安康市、商洛市的植被覆盖度呈持续增加趋势,而西安市、渭南市、咸阳市和汉中市的植被覆盖度呈先增加后下降趋势;全省有72.3%的区县植被覆盖度呈增加趋势,有22.3%的区县植被覆盖度变化方向与所在市相反。在不同空间尺度上,陕西省植被覆盖度增速均表现为2000—2010年高于2010—2020年,这与两个时期的造林面积差异有关。[...     

京津冀城市群城镇化与生态建设对生态系统服务价值的影响

[目的]评估城镇化和生态恢复双过程共同作用下生态系统服务价值(ESV)的变化量,揭示京津冀城市群城镇化与生态建设对ESV的影响,进而为区域协调发展及可持续发展决策提供理论参考。[方法]以京津冀城市群为研究区,基于1995—2020年的土地利用/覆盖、社会经济统计等数据,识别区域城镇扩张与生态建设信息,并结合生态系统服务单位面积价值当量因子法、空间自相关以及冷热点分析等方法,展开了城镇化与生态建设双过程对区域ESV在时空尺度上的影响研究。[结果](1)京津冀城市群ESV在1995—2020年总体下降,呈现出先下降后上升的趋势,2015—2020年生态环境明显好转。(2)城镇扩张所导致的城镇建设用地占用其他地类是使ESV下降的主要因素,使区域ESV降低了368.2亿元;生态建设使区域ESV上升了225.67亿元。[结论]生态建设带来的ESV增量不足以抵消城镇化带来的下降。城镇化与生态建设对ESV影响较强的地区主要分布在城市群的西部和东北部,对ESV影响较弱的地区主要分布在城市群的东南部。     

基于景观结构的福建省沿海生态风险时空特征

[目的]研究福建省沿海地区区域生态风险变化规律,为该区生态修复工作提供理论依据。[方法]利用ArcGIS和Fragstats软件,基于土地利用变化的生态环境脆弱度和损失度构建景观生态风险评价模型,并利用地统计分析和空间自相关性分析方法,探究研究区生态风险分布特征及生态风险的空间相关性。[结果]建设用地、林地和水域的面积呈上升趋势,灌丛、草地、耕地、滩涂和未利用地的面积均呈现出下降趋势,且碎化程度加深,分离度加大,而建设用地的破碎度和分离度逐渐下降,地域分布逐渐趋于集中;2000—2013年的生态风险空间分布均大致呈带状分布,低、较低及中等生态风险等级的面积均有不同程度的增加,较高、高生态风险等级的面积均有不同程度的减小;研究区内生态风险指数在空间上具有较强的集聚效应,且生态风险指数空间分布均以高—高聚集和低—低聚集为主。[结论]总体生态风险呈下降趋势,生态环境逐步好转,但景观生态问题依然很严峻,因此政府部门要在发展经济的同时注意当地的生态环境,实现经济与生态环境的协调发展。     

景观格局变化下陕西汉江流域生态价值与风险的相关性研究

陕西汉江流域是"南水北调"中线工程的主要水源地,属于国家重点生态功能区。研究流域内景观格局的时空变化特征、生态系统服务价值和景观生态风险的相关性,对保持流域内生态系统稳定性、保障流域生态安全具有指导意义。基于2000年、2005年、2010年、2015年、2020年陕西汉江流域5期土地利用数据,采用景观格局指数计算、生态系统服务价值评估、景观生态风险评估等方法,研究景观格局变化下生态系统服务价值、景观生态风险的时空演变机制及空间相关关系。结果表明:(1)2000—2020年,流域内景观格局斑块破碎程度降低、异质性和连通性减弱、多样性增加,各地类景观向复杂化方向发展;(2)研究时域内,研究区ESV总体增加5.23亿元,气候调节价值最高,占比41.70%,以较低和中等价值等级为主,占比约61.62%;(3)研究时域内,研究区ESR整体呈小幅减少趋势,降幅1.40%,以较低和中等生态风险等级为主,占比约61.55%;(4)陕西汉江流域生态系统服务价值与生态风险之间存在显著负向空间相关性。景观格局变化使陕西汉江流域生态系统服务功能升高,生态风险降低,两者空间自相关性减弱。     

基于景观格局的干旱区绿洲生态风险评价与管理——以青铜峡市为例

干旱区绿洲抗干扰能力弱,开展其生态风险评价具有的重要意义。以景观生态学理论为指导,选取青铜峡市作为研究对象,采用三期遥感数据,运用景观格局指数评估生态风险,并对生态风险指数进行空间化,绘制研究区2006年、2010年、2016年的生态风险空间分布图。在此基础上,结合空间统计法分析了研究区生态风险的聚集模式。结果表明:(1)研究期间,青铜峡市景观格局变化明显。耕地、水域和未利用土地的景观破碎度增加,大斑块破碎化趋势明显,区域的景观稳定性降低。景观格局指数的空间分布显示景观破碎度、损失度较高区分布在人口和经济活动聚集的绿洲核心区。(2)研究区的生态风险时空变化差异较大。其中高风险区面积减少最为显著,并随着风险等级之间的转换,中等风险区成为研究区的主要风险类型。生态风险呈现缓和趋势。(3)研究区的生态风险存在显著空间正相关,"低低"和"高高"聚集是主要的生态风险聚集模式,低值为高值包围或高值为低值包围的空间孤立点表现不显著,高低风险之间严重分化是研究区亟待解决的问题。     

2000-2020年湟水流域植被NDVI变化及其驱动力分析

探究湟水流域植被NDVI时空变化及其驱动因素将有利于地区生态环境的恢复和区域可持续发展。基于多源遥感数据和社会经济数据,利用趋势分析法和皮尔逊相关分析法探究2000—2020年流域植被NDVI时空变化特征,并借助地理探测器分析自然和人为驱动因素对流域内植被空间分异及变化的影响力。结果表明:(1)2000—2020年流域植被NDVI值整体呈现上升趋势,平均增速为0.003 8/a,其中湟水沿岸及下游部分上升趋势最为明显,同时新兴城镇与"引大济湟"工程区存在明显的下降趋势。(2)整个流域内,气温和高程是影响植被NDVI空间分异的主要因素;高程、土壤和植被类型是影响植被NDVI空间变化的主要因素。(3)各驱动因素间的交互作用解释力均高于单因素,呈现出非线性增强与双因子增强的情况,气温与地貌交互作用解释力最高,达到71.6%,对植被NDVI空间分异的解释力最强。(4)流域植被NDVI空间分异及变化受自然因素与人为因素的共同影响,且自然因素的影响起主导作用。随着人们环境保护意识显著提升与地区生态工程逐步落实,流域植被覆盖情况正在转好。