成渝城市群景观生态风险与人类活动强度时空关联分析

成渝城市群承担着重要的经济发展与生态安全责任,探讨快速发展背景下景观生态风险受人类活动强度的影响效应及变动趋势,对于地区规划发展及生态治理具有重要意义。基于2000、2010和2020年三期成渝城市群土地利用遥感数据,构建景观生态风险、人类活动强度评价方法,并基于GWR模型、双变量局部空间相关性分析、耦合测度,揭示两者的时空关联特征。结果显示：（1）2000—2020年研究区ERI逐渐改善,风险呈中间高、四周低的特征,且中心城市在2020年降为低风险。（2）研究区HAI显著提高,空间分布与ERI较为统一,主要以中心城市向外辐射扩张为趋势。（3）2000—2020年间负相关系数由中心城市扩张至整个城市群中部,ERI与HAI间空间正相关性不断减弱,高-高聚集区主要集中于研究区中部城市,低-低聚集区分布在山地林区,低-高及高-低聚集区均有增加趋势;两个指标耦合协调度在20年间显著提升,研究区中部高度协调面积扩张明显。妥善治理生态风险、科学规划发展策略可将人地矛盾转为相互促进的新局面,研究结论可为地区生态风险治理、合理谋划发展提供科学参考。     

基于PLUS模型的山区城镇景观生态风险动态模拟

  目的  探究山地重点开发区景观生态风险时空演变特征,模拟预测景观生态风险变化趋势,为缓解中小城镇生态保护和建设开发矛盾、促进中小城镇土地资源可持续利用、发挥中小城镇区域中枢功能、推动区域高质量发展提供支持。  方法  以2000、2010、2020年土地覆被数据为基础,运用基于景观格局指数的景观生态风险评价模型,揭示云南省安宁市景观生态风险时空演变特征,并采用在FLUS模型基础上改进的PLUS模型动态模拟预测安宁市2030年不同情境下景观生态风险空间分布特征和变化趋势。  结果  2000—2020年,研究区人造地表面积呈上升趋势,耕地、草地、灌木地、水域面积总体呈下降趋势,林地面积相对稳定;景观生态风险值空间集聚状态明显,但集聚程度呈下降趋势。景观生态风险等级整体以中等生态风险、较高生态风险为主,占总面积的59.76%~52.95%;2030年3种不同情景中生态保护情景下的高生态风险区面积最小,低生态风险区面积最大,恶化区最少。  结论  山区中小城镇生态风险管控和建设开发矛盾明显,生态风险时空分布特征与人类活动干预强度密切相关,高生态风险区主要分布于各街道城镇扩展的边缘地带,应重点关注城镇用地扩张所导致的景观类型结构及其生态风险的动态变化;基于生态保护情景的安宁市景观生态风险空间分布特征和变化趋势更接近生态安全格局优化路径,更符合安宁市区域经济社会的高质量发展。图5表5参30     

2000-2020年贵州省景观生态风险评估

【目的】探究贵州省景观生态风险时空变化规律。【方法】基于2000、2005和2010年贵州省土地利用数据,利用Markov和CLUE-S复合模型模拟出2020年土地利用状况,并以2000、2010和2020年土地利用数据为基础,通过景观结构构建景观生态风险指数,定量评估了研究区景观生态风险。【结果】结果表明:12000-2020年,研究区景观生态风险水平不断降低。研究区中东部和西部分别以等级较低的生态风险和等级较高的生态风险为主;2低生态风险、较低生态风险和中等生态风险之间转换是该区景观生态风险类型变化的主要特征。生态改善区和生态恶化区分别分布在研究区中部和西部,且都呈增长趋势;3地形起伏梯度上,各景观生态风险类型集中分布于3级以下,整体上呈现出1级>3级>2级>5级>4级的特点,且生态风险变化集中在1级、2级和3级。【结论】研究区景观生态风险趋于改善。自然条件优劣、人口压力以及退耕还林政策是影响研究区景观生态风险时空变化的重要因素。     

基于土地利用变化的洞庭湖生态经济区生态系统服务价值时空演变及相关性分析

土地利用变化是导致生态系统服务价值(ESV)变化的重要原因,以洞庭湖生态经济区为研究区,在3km×3km格网尺度下,基于2000—2020年土地利用变化定量测度洞庭湖生态经济区ESV并分析其时空特征及空间相关性。结果表明：洞庭湖生态经济区土地利用格局总体稳定,耕地、林地以及水域为主要用地类型。耕地在2000—2020年减少规模最大,建设用地始终保持增长态势;2000—2020年,研究区ESV呈先增加后减少趋势,价值总量共增长10.12亿元,水域和林地是ESV主要贡献者。ESV高值区主要集中于中部洞庭湖区及四水流域,四周林地为次高值区;研究区ESV空间分布具有正相关性,存在显著集聚效应,但ESV空间分异效应逐年增强。     

普者黑湖流域景观格局及生态风险时空演变

为探析湖泊流域景观格局及生态风险时空演变规律,改善流域生态环境以及降低流域生态风险,以普者黑湖流域为研究对象,并以6期(1990年,1995年,2000年,2005年,2010年和2015年)遥感影像为基础,基于景观干扰度指数和景观损失度指数构建景观生态风险指数,借助Arc GIS地统计学中的分析方法,对普者黑湖流域景观格局及生态风险时空演变进行分析。结果表明:(1)1990-2015年普者黑流域景观结构发生了较大变化,农地和林地的干扰度较高,建筑用地、园地和湿地的干扰度次之,未利用地的干扰度较小,干扰度指数仅为0.208 7~0.218 0,其中农地干扰度波动较小,其变化范围为0.375 8~0.379 6,建筑用地的干扰度指数波动较大,变化率为-14.10%。(2)20 a来,普者黑流域不同土地利用景观损失度变化显著,其中农地和未利用地损失度较大,依次达到0.542 2和0.551 4,湿地、建筑用地和林地次之,园地损失度最小,损失度指数仅为0.119 7。(3)1990-2015年研究区生态风险空间分布差异较大,1990-2005年较低生态风险所占比例最大,而2005-2015年期间生态风险主要表现为中生态风险等级,生态风险在缓慢增加;流域生态风险时空分布与土地利用强度及人类活动关系密切,加强流域土地综合治理和人类活动调控,促进流域社会、经济与生态保护协同作用,实现区域可持续发展。     

云南省澜沧江流域景观生态风险评估及影响因素研究

云南省澜沧江流域是云南省景观生态建设和修复保护的重点区域,也是国土开发和经济发展主要的南北轴线,兼顾生态与经济两大建设性任务,如何在维持区域生态安全的前提下进行区域开发是区域发展所要解决的重要问题。本研究以云南省澜沧江流域为研究区域,选取2010年、2015年、2020年3个时间节点,计算得出景观生态风险指数,并分析其现状及演变情况;结合影响因素提出调控措施。结果表明：2010—2020年研究区流域景观生态风险水平持续上升,高等级生态风险区域面积不断扩大;其中,2010—2015年期间呈现两极化扩张趋势,高风险和低等级风险区域均有较大的面积增长,2015—2020年则表现为高等级风险区域面积持续性扩大,总体呈现出生态恶化趋势。自然因素决定了研究区景观生态风险的基本格局,但向高等级生态风险转移地区社会经济因素占主导地位;提出实现研究区生态建设与经济建设协同发展的导向性建议。     

基于土地利用变化的鄱阳湖流域生态风险评价

以鄱阳湖流域为研究对象,利用2000年、2005年、2010年、2015年4期遥感影像,分析了2000—2015年鄱阳湖流域的土地利用演变特征;根据景观生态学原理,构建土地利用生态风险评价模型,并借助地统计学、空间自相关、GIS技术等分析方法,对鄱阳湖流域土地利用变化情景下的生态风险进行评价。结果表明:鄱阳湖流域生态风险显现出逐步向高风险发展的趋势。高风险区主要集中在北部南昌市、鄱阳湖附近,南部生态风险较低,形成"北高南低"的局面。空间自相关分析结果显示高值-高值(H-H)聚集区集中分布于高风险区附近,低值-低值(L-L)聚集区主要分布于研究区边界。     

基于空间DID模型的新安江流域生态补偿的减污效果评估

新安江流域生态补偿已实施十年,准确评估政策的减污效果,对进一步完善、推广生态补偿制度具有重要意义。以生态补偿政策的实施为准自然实验,使用2006—2021年皖、浙两省中17个城市的面板数据,构建空间双重差分模型,实证研究新安江流域生态补偿对城市污染排放的影响及作用机制。研究发现:生态补偿政策的实施不仅显著降低了区域的污染排放,对于相邻区域的治污减排也存在显著的促进作用;生态补偿通过加大环境治理投资力度及优化产业结构降低了区域污染排放。以上研究结论为我国进一步完善生态补偿政策,推进生态环境治理提供了经验支撑。     

江苏省绿地生态系统服务价值时空动态变化特征

江苏省作为我国城镇化快速发展的区域之一,土地利用变化剧烈,其绿地空间格局及生态服务价值受建设活动影响显著。探明江苏省绿地空间格局及其生态服务价值时空变化特征,可为绿地空间景观格局规划与国土空间管控提供科学依据。以江苏省为研究区,以2000—2020年中5年为1期的土地利用数据作为基础,运用土地利用动态度和利用土地利用转移矩阵分析研究区土地利用类型的动态变化特征;通过对相应景观格局指数的研究来反映绿地系统的结构与生态过程的联系;通过生态系统服务价值评价方法对江苏省绿地生态系统的服务价值进行评估,由此得到江苏省生态系统服务价值时空动态变化特征。结果表明,研究期间江苏省绿地中有林地和高覆盖度草地为主要优势类型,绿地总面积呈下降趋势,降幅为20.30%;江苏省绿地景观格局指数变化明显,绿地景观分布不均匀,均衡程度被破坏,多样性下降,总体趋于破碎化;江苏省绿地ESV总体呈下降趋势,研究期内共减少15.75%;绿地高ESV地区主要分布在江苏省北部和西南部,2020年江苏省绿地系统ESV最高的城市是南京市;总体下降最多的城市是盐城市。江苏省绿地及其生态系统服务价值时空变化呈现明显的地域差异。研究结果...     

露天矿区景观生态风险空间分异

以露天矿区为研究对象,评价矿区景观生态风险,并采用ESDA方法定量研究矿区生态风险空间分异特征.结果表明,矿区景观生态风险空间分布以高风险区域为核心,由高到低呈环形包围特征.其中,高风险主要分布在矿业生产及城市生活区域,以土地破坏、压占及城市建设为主要风险来源;中等风险主要分布于自然、半自然功能区,以城市生活与农业生产为主要风险来源;低风险区域以林地、荒草地等植被覆盖区域为主,但大面积植被退化、水土流失导致该区域生态基底较差、环境脆弱,加之露天煤矿作业频繁,整体生态环境质量堪忧.同时,不同功能区的风险高低排序(人工区＞半自然区＞自然区)特征符合常规的区域生态风险等级差异规律.此外,基于ESDA分析矿区景观生态风险,其空间自相关性高达0.7521,风险的空间集聚效应明显;而对比矿区景观生态风险的空间分异特征发现,景观干扰度是高、低风险区域的主要驱动因子;而景观脆弱度则是中等风险区域的驱动因子;基于以上研究结果可对矿区环境管理和风险决策提供一定的数据支撑和理论依据.     

长江流域土地利用景观格局时空演变及驱动因子——以2008-2018年为例

分析长江流域土地利用景观格局时空变化,为区域土地利用和生态环境保护提供依据。采用2008、2013、2018年3期Landsat 8 TM遥感影像资料为数据源,依托ENVI与Arcgis技术,对研究区土地利用和景观格局时空演变进行分析,并对产生变化的驱动因子做深入分析。结果表明:1）2008-2018年,长江流域（912 510 km²）林地、耕地与草地面积占据较大优势,2018年林地、耕地与草地面积分别为874 019 km²（49.08%）、428 188 km²（24.04%）、247 435 km²（13.89%）。研究期间,土地利用结构类型总体变化为“林地（0.133%）、草地（0.246%）、湿地（0.319%）、建设用地（5.591%）面积增加明显,耕地面积减少,未利用土地保持相对平稳”的特点。2）斑块类型分析表明,林地景观类型的破碎化程度降低;草地景观类型的破碎化程度增加;建设用地景观类型面积扩大,但在空间布局上更加集中。3）景观格局指数分析表明,人类活动与城镇化建设活动导致土地空间不断分散和破碎化,景观异质性增加。长江流域土地利用景观格局主要驱动因子分别为城镇建设与经济发展、城乡人口结构、工业污染物排放。基于上述分析,对研究区土地利用和生态环境保护提出长江中下游地区土地利用应减量优化与高效;上游、西北与西南等地推进草原景观生态环境保护;城镇化水平较高地区应加强工业用地的整治;科学规划长江流域土地空间布局,构建长江生态大廊道。     

黄河流域耕地生态安全动态演进及时空异质性

耕地生态安全是粮食安全的基础。基于国家公顷生态足迹模型测算2000—2021年黄河流域耕地生态安全，采用标准差椭圆和时空地理加权回归模型，揭示黄河流域耕地生态安全的时空演进特征，识别其驱动因素的时空异质性。结果表明：黄河流域耕地生态安全总体呈现"N"型变动趋势，仍具有较大提升空间。从空间格局来看，黄河流域耕地生态安全呈现"东北—西南"方向收缩、"西北—东南"方向扩散态势，耕地生态安全差距变大。城镇化、财政支农及降水有利于提高黄河流域的耕地生态安全，农村居民收入及化肥施用强度则具有抑制作用，各影响因素存在明显的时空分异性。     

云南高原湖泊杞麓湖动态演变及景观生态风险评价

  目的  探究气候变化背景下杞麓湖动态演变过程及其流域景观生态风险。  方法  基于1975-2015年8期时序Landsat数据,提取湖泊边界,并解译得到3期流域景观类型分类数据。从湖泊面积、轮廓和质心3个方面对杞麓湖动态演变进行研究,通过划分生态风险采样小区,建立生态风险评价模型,定量分析杞麓湖流域的景观生态风险。  结果  ① 近30 a来,杞麓湖流域景观结构变化特征明显,建设用地和滩涂湿地面积显著增加,农地、林地和水体面积持续减少,未利用地面积变化不大;②近40 a来,杞麓湖处于持续萎缩状态,2015年水体面积仅为面积最大年（1985年）的56.05%;杞麓湖形状体现为连续的复杂变化,以西部和南部的河流入湖口处变化最为明显,东部变化最小;杞麓湖质心主要向东北方向迁移,1975和2015年湖泊质心相距1 242 m;③生态风险评价结果表明:流域以较低生态风险为主,所占比为26.75%~35.09%,1985-2015年生态风险均值由0.957 8增加至1.013 9,流域生态风险趋于恶化。  结论  杞麓湖流域生态风险空间分布具有明显的区位性和异质性,高生态风险主要分布于杞麓湖水体部分,低生态风险主要分布于流域的湖盆之中,其余生态风险主要沿湖盆和湖泊呈块状或带状分布。     

近60年挠力河流域生态系统服务价值时空变化

根据1950-2005年挠力河流域土地利用数据,利用中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表,对近60年挠力河流域生态系统服务价值的时空变化进行研究.结果表明,自1950年至2005年,挠力河流域生态系统服务价值逐渐减少,由749.84亿元降低至308.82亿元,损失约58.82％;价值空间格局由以高价值区为主导的状态逐渐转化为以低价值区为主导的状态,且价值质心由北向南发生转移;挠力河流域生态系统服务价值的全局自相关指数逐渐减小,高-高自相关类型沿河流主干道逐渐萎缩,且呈现破碎化趋势,低-低自相关类型呈先减少后增加的“V”趋势,呈现不显著连片化趋势.人为垦殖活动是该流域生态系统服务价值时空动态变化的主要驱动因素.     

典型平原采煤塌陷区景观格局时空动态变化特征及驱动力分析——以淮北市临涣矿为例

为了给淮北市临涣矿区的矿产资源开发、土地资源可持续利用和采煤塌陷区的生态环境修复与重建提供参考.采用临涣矿塌陷区2004年的IKONOS影像和2014年的WorldView-3影像,结合eCongnition分类技术和景观指数分析方法,研究景观格局时空动态变化,并对其驱动力进行了分析.结果表明,2004-2014年临涣矿塌陷区不同景观类型间的转化主要表现为耕地面积净减少43.7％,其中约有236 hm2的耕地转化为塌陷区、126hm2耕地用于堆放粉煤灰与煤矸石和359 hm2耕地转化为工业用地与居民区等;塌陷区的面积由2004年的96 hm2变成2014年的443 hm2,大幅增加了246.6％.该矿区景观格局时空动态变化的主要驱动力因子是煤矿开发、农业发展和生态治理政策.这些驱动因子互相影响、互相制约,共同影响矿区景观格局的动态变化.     

兰白经济区城市群景观生态系统格局演变及驱动因素分析

采用生态系统变化幅度、变化率及景观格局指数分析兰白经济区2010-2020年景观生态系统格局演变特征,定量分析各驱动因素对生态系统类型变化的贡献,对优化区域土地利用格局,降低城镇发展生态风险,促进兰白经济区生态保护和高质量发展具有重要意义。结果表明：1)兰白经济区景观生态系统以草地、农田为主,约占64%,其次为裸地和灌丛,约占20%,森林、湿地、荒漠占比相对较小。研究期内草地和耕地均减少了150 km²,城镇和裸地分别增加了212 km²和60 km²。2)景观生态系统格局整体破碎化程度加剧,生态系统完整性下降。草地破碎化加剧最为明显,增加斑块数量约占研究区斑块总增加数量的97%。3)主要生态系统类型之间相互转换面积420.58 km²,主要表现为耕地、稀疏草地、裸地向居住地、工矿交通用地的转换。4)城镇化建设是兰白经济区景观生态系统格局演变的首要驱动因素,贡献率为53.38%,土地退化是第2驱动因素,贡献率为31.09%,农业开发和生态保护与修复贡献率分别为9.39%和6.14%。     

北京明长城沿线景观生态风险评价

为了解北京明长城沿线周边地区的生态风险状况,以北京市长城普查数据和近期森林资源调查数据为数据源,通过构建景观生态风险指数,以2km×2km的网格进行系统采样,借助空间自相关和半方差分析方法,探讨北京明长城两侧3km范围内的景观生态风险状况。结果表明:各景观类型中,灌木林地所占面积比例最高,达26.58%,但其生态风险程度也最高,无立木林地破碎度和分离度最高,所受干扰程度和自然损失度也最大,农地斑块形状最复杂。研究区生态风险分布存在明显的尺度效应,存在一定数量的高风险和低风险聚集区,聚集现象显著,具有较高的空间相关性,其中高风险区域主要位于八达岭、黄花城、慕田峪、金山岭以及司马台等著名长城段;同时,生态风险在空间上表现出以怀柔东南部与密云接壤处为中心,向研究区东西两侧风险逐渐递减的圈层结构特征。研究区整体风险以中等偏下等级为主,但较高和最高等级风险所占的面积比重达到21.09%,不容忽视。本文较为详细地分析和介绍了北京明长城周边地区的生态风险状况,为日后生态环境的保护和规划建设提供参考。      

基于复杂网络理论的生态空间优化

  目的  快速的城市化发展导致景观破碎化和生态空间网络的破坏，因此合理构建生态空间网络可以促进生态源地之间能量的流动，有效缓解生态环境的恶化。  方法  以松花江流域为研究对象，基于土地利用数据提取生态源地，运用GIS空间分析技术和MCR模型，筛选生态源地及潜在生态廊道；其次，基于复杂网络方法计算生态源地“度”，运用引力模型计算松花江流域潜在生态廊道“边权”，依据复杂网络中“边权”和“度”得到研究区生态源地“权重”；最后，通过权?度相关性对研究区生态空间网络进行模拟增边优化，分析生态空间网络鲁棒性。  结果  （1）松花江流域生态空间网络由450个生态源地和1 019条潜在生态廊道组成。（2）在松花江流域生态空间网络中，齐齐哈尔市、大庆市、松原市生态源地斑块聚集度低，生态廊道结构简单,呼伦贝尔市、牡丹江市斑块聚集度高，生态空间网络错综复杂。研究区生态空间网络出现两极分化，生态环境亟需优化。（3）基于复杂网络理论，对松花江流域进行模拟增边优化。共识别增边节点20个，模拟增边24条，模拟增边优化后，网络连接鲁棒性有了明显的增强，松花江流域生态空间网络连通性以及抗干扰能力有很大提升。  结论  基于MCR模型构建生态空间网络，运用复杂网络理论对松花江流域进行增边优化，提升生态空间网络的鲁棒性，为松花江流域生态空间格局优化奠定了理论基础。