森林资源二类调查数据在生态系统服务评估模型InVEST中的应用

以北京市门头沟区为例,分别基于森林资源二类调查数据和遥感解译的土地覆被数据,利用In VEST模型,对研究区内主要生态系统服务的大小和空间分布进行量化和描述。结果表明:森林资源二类调查数据可以与InVEST模型结合用于区域生态系统服务的计量,且与基于遥感数据的评估结果相近;门头沟区总碳储量平均为1 525.05万t,产水量为2.93亿m3/a,N和P保持量分别为112.94 t/a和0.39 t/a,N和P输出量分别为28.89t/a和0.09 t/a,土壤保持量为1.65亿t/a,土壤侵蚀量为51.39万t/a;从空间分布看,植被覆盖好的区域具有较高的碳储量和土壤保持量,N和P保持量与集水区内农地、裸地比例密切相关,产水量则受土地利用/覆被组成和降水分布格局的影响。     

国外森林地上部分碳汇遥感监测方法综述

森林的碳汇功能对缓解气候变化具有重要作用, 森林碳汇的计量和监测方法备受关注, 其中应用遥感方法对森林地上部分碳汇进行监测计量已经成为目前林业遥感的热点。文中基于光学遥感、微波雷达和激光雷达3种常用的遥感数据源综述了国外森林地上部分碳汇遥感监测的主要方法, 并讨论了这些监测方法的精度和不确定性。得出:1)基于光学遥感数据的多元回归分析法在森林地上部分碳汇估算中应用最为广泛, 人工神经网络法具有更高的估算精度; 2)微波雷达系统能够穿透云层, 可用于多云地区森林地上部分碳汇的估算; 3)基于激光雷达数据的估算结果是三者中精度最高的, 可用于高生物量地区森林地上部分碳汇的监测。     

快速城镇化地区的耕地撂荒空间格局、影响机理与治理路径

揭示快速城镇化地区耕地撂荒的空间格局特征和影响机理对保障我国城镇化和工业化进程下的国家粮食安全和社会稳定具有重要意义。该研究首先构建了快速城镇化地区耕地撂荒影响机理的理论框架，然后以溧阳市为研究区，实证分析了耕地撂荒的程度、空间格局等特征，并探究了其影响机理，最后提出了治理快速城镇化地区耕地撂荒的政策建议。结果显示：1） 2019年溧阳市耕地撂荒面积1 344.48 hm2，撂荒率为3.03%，各村撂荒率介于0.01%～54.26%，快速城镇化地区的耕地撂荒现象普遍存在。2） 溧阳撂荒高密度区主要聚集在工业、商业和旅游业等发展水平高和旱地比例高的区域，快速城镇化地区耕地撂荒在空间上具有一定的集聚和带动效应。3） 快速城镇化地区的乡村非农产业发展和劳动力流失加剧了耕地撂荒程度；而高比例水田、道路密度等基础条件和土地流转、基本农田保护政策能有效抑制耕地撂荒。快速城镇化地区的耕地撂荒应引起决策部门的重视，未来一方面应该继续推进土地整治工程，吸引农业资本下乡，创新"旅游业+农业"发展模式；另一方面在非农产业发展水平高和劳动力流失严重的农村积极推行耕地流转，并继续加强永久基本农田管理等举措来预防、治理耕地撂荒。研究结果可为快速城镇化地区小尺度的耕地保护与撂荒治理提供理论支撑和案例借鉴。