哈尔滨市绿色空间碳储量多情景模拟

[目的] 预测黑龙江省哈尔滨市未来绿色空间格局碳储量,分析绿色空间变化对碳储量的影响,为双碳政策下哈尔滨市绿色空间规划提供决策依据。[方法] 基于2010,2020年哈尔滨市绿色空间土地覆盖数据,将双碳产业驱动因子引入FLUS模型预测2030年不同情景的绿色空间土地覆盖变化,利用InVEST模型测算2010,2020,2030年碳储量,比较分析碳储量时空变化规律,探讨绿色空间对碳储量的影响。[结果] ①将双碳产业因子引入FLUS模型后,较原模型的kappa系数提高了1.30%,均方根误差减少了0.21%,改进后的模型模拟精度更高。②2010—2020年,碳储量呈下降趋势,共减少了5.14×10⁶ t,耕地的减少是造成碳储量损失的主要因素。地上生物量碳库和土壤碳库碳储量最多,占总碳储量的88.52%。③2030年自然发展、生态保护和经济发展情景下的碳储量分别为2.58×10⁹,2.58×10⁹,2.58×10⁹ t,同2020年相比均呈下降趋势,其中生态保护情景的下降速率最慢,是自然发展情景下的0.12倍。[结论] 未来应加强生态保护修复措施,减少耕地和林地面积流失,控制非绿色空间的扩张,提高哈尔滨市域碳储量。     

基于InVEST模型的祁连山国家公园碳储量时空分布研究

[目的] 研究祁连山国家公园碳储量及其时空分布,分析土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响,为提升国家公园生态价值、调整生态工程及土地管理政策提供科学依据。[方法] 结合土地利用变化动态指数和土地转移矩阵分析国家公园生态破坏和生态恢复前后的土地利用变化,然后基于InVEST模型Carbon模块,以土地利用遥感影像和碳密度为模型运行数据,计算土地利用变化导致的碳储量变化。[结果] ①祁连山国家公园1980,1990,2000,2010,2018年的碳储量分别为9.07×10⁸,9.07×10⁸,9.07×10⁸,9.16×10⁸,9.17×10⁸ t,呈现“先减后增”的趋势,累计增加9.86×10⁶ t。②碳储量空间分布与土地利用类型有一定联系。碳储量较高的地区主要集中在公园东段和中段东侧,以林地为主;碳储量较低的地区主要集中公园西段和中段西侧,以未利用地为主。③1980—2018年生态正向演变下的土地利用变化（耕地、草地和未利用地转为林地,耕地和未利用地转为草地,未利用地转为水域）是国家公园碳储量增加的主要原因。[结论] 巩固实施生态工程,着重保护草地资源、调整土地管理政策等方式能够有效促进生态系统正向演变,优化土地利用结构,有利于祁连山国家公园陆地生态碳储量的增加。     

未来10年珠江流域土地利用多情景模拟及碳储量评估

[目的] 分析珠江流域过去20年及未来10年土地利用与碳储量的时空变化,以期为该地区的土地利用格局优化和生态系统固碳管理提供参考依据。[方法] 基于2002年、2012年、2022年3期土地利用数据,分析土地利用类型变化,使用PLUS模型模拟2032年自然发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下的土地利用格局,利用InVEST模型评估3种情景下生态系统碳储量变化情况。[结果] 近20年,珠江流域土地类型发生较大变化,耕地向建设用地的单向转化以及耕地与林地间的双向转化是该地区土地利用变化的主要特点;同期陆地生态系统碳储量整体呈下降趋势,降幅为0.52%;2032年碳储量预测显示,生态保护情景下碳储量明显高于耕地保护情景和自然发展情景,分别高出4.81×10⁶,10.22×10⁶ t。[结论] 采取有效的生态保护政策可提高区域碳储量,维系生态系统的健康发展,未来在制定土地利用规划时应考虑经济发展与生态保护的平衡关系,强化流域生态保护和绿色发展理念,增加土地碳存储功能,助力“双碳”目标的实现和区域可持续发展。     

2015—2020年黑龙江省大兴安岭地区蓝绿空间土地利用变化及其对碳储量的影响

[目的] 预测黑龙江省大兴安岭地区蓝绿空间用地变化并分析其对碳储量的影响,为实现大兴安岭"双碳"目标提供科学参考。[方法] 基于2015,2020年黑龙江省大兴安岭地区土地利用数据,通过二元Logistic回归检验的驱动因子引入PLUS模型,预测2030年蓝绿空间用地格局,耦合InVEST模型分析蓝绿空间变化对碳储量的影响,量化并验证蓝绿空间对碳储量波动的主要驱动地类。[结果] ①2015-2030年蓝绿空间持续增长,林地均达蓝绿空间转入的60 %以上,占绝对优势。②2015-2020年蓝绿空间占碳储量增长空间总面积的96.52 %,2030年自然发展、蓝绿空间保护、城镇快速发展情景碳储量分别为1.459 4×10⁹,1.483 1×10⁹和1.464 7×10⁹ t,主要为大量非蓝绿空间向林地、草地的转入,其中蓝绿空间保护对碳储量增加作用最明显。③蓝绿空间中林地、草地、水域聚集程度与碳储量呈显著正相关,林地、草地为碳储量变化第一、第二主导地类。[结论] 未来应延续优良生态政策,对黑龙江省大兴安岭地区蓝绿空间进行重点保护,提高林地、草地结构完整性,助力该地区实现"双碳"目标。     

基于PLUS和InVEST模型的邯郸市碳储量空间分布特征研究

[目的] 分析河北省邯郸市近20 a土地利用格局及碳储量分布,并探讨生态保护政策下未来10 a的土地利用变化趋势,为增加城市碳汇和实现城市可持续发展提供参考依据。[方法] 使用PLUS模型,选取自然、社会驱动因素及生态规划限制因子,分析邯郸市在2000—2020年及自然发展情景和生态保护情景下2030年的土地利用变化规律,并结合InVEST模型,评估邯郸市2000—2030年3期碳储量。[结果] ①邯郸土地利用类型的分布呈现“西部林地,东中部耕地”的总体空间分布特征,耕地和人造地表之间的土地利用转移占总土地利用变化的96.58%; ②邯郸市碳密度空间分布呈现西部高东部低的特点,碳储量总体呈下降趋势,碳损失在2010年突增,耕地的过度侵占是导致邯郸市碳损失的最主要原因; ③与自然发展情景相比,生态保护情景下土地利用变化趋于克制,虽然生态用地的提升潜力一般,但由于人类活动受到限制,避免了生态资源的消耗; ④2020—2030年自然发展情景和生态保护情景下邯郸市碳储量变化分别为减少4.23×10⁶ t和增加2.16×10⁴ t。各区县碳损失风险显著降低,不同区县碳汇潜力差异明显。[结论] 人造地表侵占耕地是导致碳损失的主要原因。生态保护政策干预下,各区县碳损失风险显著降低,不同区县也存在明显差异,碳损失更易发生于东中部平原地区,西南部的太行山东麓县区则具有较强的碳汇潜力,需针对差异化表现灵活布局。     

海南岛海岸带土地利用变化及其对碳储量时空演变的影响

[目的] 预测未来土地利用/覆盖变化(land use and land cover change,LULCC)及其对生态系统碳储量的影响,为区域土地利用决策和碳管理提供科学依据。[方法] 基于30 m分辨率的海南岛1990,2000,2010,2020年土地利用遥感解译数据,运用ArcGIS与InVEST模型,探究土地利用时空演变及碳储量响应状况,并引入GeoSOS-FLUS模型预测研究区2030年土地利用多情景变化特征及其对未来不同情景下生态系统碳储量的影响机制。[结果] ①1990—2020年研究区耕地、林地、草地和未利用地面积减少,水域和建设用地面积增加。未利用地和耕地面积持续减少,建设用地面积持续增加。②30 a间LULCC导致区域碳储量持续减少,达到1.50×10⁶ t且年变化率为5.00×10⁴ t/a。建设用地的大肆扩张及林地退化是导致碳储量下降的重要原因,“未利用地→草地”为碳储量增加中最明显的图谱变化,“草地→林地(人工林地)”是碳储量减少中最显著的图谱变化。③2020—2030年的3种预测情景中,林地仅在生态优先情景下得到了有效保护,且面积增加了11.91 km²。建设用地在3种预测情景中均呈现不同程度扩张态势,且发展优先情景涨幅最大。[结论] 海南岛大面积高碳密度的天然草地转换为低碳密度的人工林地,高碳区转变为低碳区,区域固碳能力削弱。应采取提高林地、草地等地类比重等一系列的土地利用调控政策,加大区域碳源向碳汇转换的优化发展。     

基于InVEST-PLUS模型的郑州市碳储量时空演变及空间自相关分析

[目的] 陆地生态系统碳储量的主要驱动因素之一是土地利用变化,以“过去—现在—未来”的逻辑,分析河南省郑州市土地利用与碳储量时空演变之间响应关系,为实现城市的生态安全可持续发展提供参考。[方法] 首先基于GIS和InVEST模型,对2005—2020年碳储量时空分布进行定量评估,然后结合PLUS模型,模拟2050年自然发展情景和生态保护情景下土地利用和碳储量时空变化特征;并辅以莫兰指数和热点分析在格网尺度下评估其空间关联程度。[结果] ①2005—2020年,耕地不断调整为建设用地,累计转入1 004.98 km²,致使郑州市土地利用结构发生显著变化,生态保护情景下生态用地减少趋势相对自然发展情景得到较好改善。②受城镇化快速扩张的影响,2005,2020年郑州市碳储量分别为6.59×10⁷,5.67×10⁷ t,15 a间高碳密度地类用地转移,碳储量空间分布呈“西高东低,南北中等,中部低”的特点,自然发展情景和生态保护情景下碳储量变化分别减少了8.27×10⁶ t和1.80×10⁶ t,其中耕地发挥着重要碳汇作用。③碳储量空间分布上具有集聚性,冷热点分布不均,生态保护情景下热点破碎化程度缓和。巩义市和登封市始终为碳储量集聚程度较高区域。[结论] 碳储量时空分布特征与土地利用结构变化密切相关,郑州市未来土地利用规划应适当采取生态保护措施,优化土地利用格局,增强生态系统固碳能力。     

黄河流域内蒙古段碳汇演变模拟及驱动因素分析

[目的] 探究黄河流域内蒙古段土地利用变化格局对碳汇空间分布的影响,并找出其主要驱动因素,为研究区生态空间发展方向和增汇政策提供依据。[方法] 以黄河流域内蒙古段为例,基于2000,2010与2020年土地利用数据,使用InVEST-FLUS模型分析各期碳汇能力变化情况,进而模拟2040年自然发展、生态保护及农业优先3种不同情景下碳储量变化格局,并借助地理探测器找出造成碳汇空间分布差异背后的主要驱动因素。[结果] ①2000-2020年,黄河流域内蒙古段碳储量呈先上升后下降态势,碳储量总体增加8.63×10⁶ t,其中,地下生物碳储量增加3.91×10⁶ t,土壤碳储量增加2.28×10⁶ t。②未来自然发展情景下碳储量继续减少3.92×10⁶ t,而在生态保护情景下增长2.21×10⁷ t,高于农业优先情景下4.99×10⁶ t的碳储增量,其中,土壤碳库是造成增量差异的关键。③年平均降雨量、年平均温度的不平衡分布是造成黄河流域内蒙古段各类碳库差异的主要因素。[结论] 合理的生态保护政策更符合未来城镇集约化和生态高质量发展要求,未来应重视荒漠化防治工作,推进林草建设,为提升区域生态安全格局和增汇政策提供保障。     

基于PLUS-InVEST模型的珠三角碳储量时空演变与预测

[目的] 探究珠三角地区2005-2020年土地利用变化及其对碳储量的影响,并对2035年珠三角的土地利用格局和碳储量进行模拟预测,以期为珠三角地区"双碳"目标下的国土空间规划和生态决策提供科学依据。[方法] 基于2005-2020年4期土地利用数据,以珠三角城市群为研究区域,采用PLUS模型和InVEST模型对该区的土地利用变化和碳储量演变进行分析,并预测其2035年土地利用空间格局和碳储量变化趋势。[结果] ①2005-2020年,珠三角地区碳储量先增加后减少,林地、建设用地和未利用地增多促进碳储量增长了4.82×10⁷ t,耕地、草地和水域减少导致碳储量减少了5.10×10⁷ t。②预计2035年,随着建设用地和林地的增加,该区碳储量较2020年增长5.75×10⁷ t,生态环境向好发展。③该区碳储量表现出"四周高,中部低"的空间分布格局,与土地利用空间分布具有显著一致性,即碳储量高值区集中在林地、耕地和草地,碳储量低值区集聚在建设用地。[结论] 随着未来城市发展需要,政府部门应进行土地综合开发利用,采取生物、工程技术等生态修复措施,提升区域固碳能力,助力实现碳中和目标。     

基于InVEST-PLUS模型的陕西省水源涵养量估算及预测

[目的] 为估算陕西省水源涵养量。[方法] 通过耦合InVEST模型和PLUS模型,计算陕西省2000—2020年水源涵养量,并预测未来2030年土地利用变化下的水源涵养量。[结果] 陕西省2000—2020年平均水源涵养量为132.25 mm,空间分布特征为水源涵养量由北向南逐渐增强。从植被类型来看,林地是陕西省水源涵养量的主体,年平均水源涵养量为199.55×10⁸ m³;从行政区来看,安康市水源涵养量最大(308.96 mm)。2030年陕西省水源涵养总量为285.16×10⁸ m³,相比2020年降低8.68×10⁸ m³。[结论] 陕西省未来2020—2030年水源涵养量呈略微下降趋势。     

Winter chilling trends for deciduous fruit trees in Australia

Deciduous fruit trees require exposure to cold winter temperatures to fulfil chilling requirements allowing production of normal harvests. Trends in chill accumulation over the last 100 years were investigated at a number of important horticultural locations in Australia. Historical analysis is a necessary first step when considering potential impacts of climate change. Chill was examined using four chill models; the 0-7.2 °C, Modified Utah, Positive Utah and Dynamic models. Differences between locations were found with notable recent declines at Orange, Lenswood, Tatura, Yarra Valley and Bacchus Marsh. Other locations have remained stable with no location exhibiting a consensus increase in chill across all models. Trends in chill were shown to differ between models with results indicating that the 0-7.2 °C model frequently behaved differently to the other three chill models. These results highlight the need for multi-model analysis for chill trends, especially in a climate change context, to avoid maladaptation.     

点源入渗理论及其模型研究进展

就与滴灌水分动态密切相关的点源入渗过程的数学模拟方法进行了综述，对解析解、数值解和经验解的结构、特点及主要存在的问题进行了论述，并介绍了考虑作物根系吸水的滴灌入渗水分运动模型。在分析国内外研究历史和现状后，指出在点源入渗数值模型中对多维作物根系吸水问题的精确处理是需要进一步研究的关键问题。     

小流域水文循环过程中蒸散发量模拟方法评价

蒸散发(ET)在农业灌溉和水资源管理中起着重要作用。ET可通过FAO-Penman-Monteith方法(ET_(FPM))进行准确估算,ET_(FPM)方法是ET估算的标准参考方法,此方法需要提供更为详实的气象数据。对于ET的估算,需要寻找使用较少的输入数据,而不会影响预测准确性的替代方法。研究运用5个基于辐射的模型,包括Makkink(ET_(MAK))、Priestley和Taylor(ET_(PT))、Abtew(ET_(ABT))、Jensen-Haise(ET_(JH))、McGuinness和Bordne(ET_(MB)),3个基于温度的模型,包括Hargreaves and Samani(ET_(HS))、Hamon(ET_(HAM))和Linacre(ET_(LIN)),以及1个基于空气动力学的模型Penman(ET_(PEN)),通过使用韩仓河流域周边6个气象水文站的长期数据,将选取的模型与ET_(FPM)模型在月尺度和生长季节尺度上进行比较评价。结果表明,ET_(JH)、ET_(HAM)分别是67%,33%研究区域每月ET的最佳预测方法。在研究区域中,基于辐射的方法优于基于温度的方法。植被生长季节ET累积值表明,Jensen-Haise和Hamon方法在暖季和秋冬季生长期表现最佳,而春季生长期最佳预测方法仅包括Jensen-Haise方法。最佳替代方法和ET_(FPM)方法之间的差异表明,最佳替代方法在某些地区的估算可信度不高,因此在使用之前应考虑ET模型可预测性能的时空变化。     

Soil Moisture and Temperature Effects on Nitrogen Mineralization in a High Tunnel Farming System

ABSTRACT

Effects of temperature and moisture on nitrogen (N) mineralization from organic amendments in high tunnel farming systems are rarely studied to assist N fertilizer management for high N-demand crops with short cycles. In this study, soils from a new high tunnel site were incubated at four temperatures (2, 10, 20, & 30°C) and five gravimetric water contents (15, 20, 25, 30, & 35%) with and without a dried and ground alfalfa amendment. Net N mineralization was determined by measuring NH₄⁺-N and NO₃^–-N contents periodically over 84 days. Significant main effects of temperature and moisture were found (p < .0001) and tendencies of a significance of alfalfa amendment (p = .0855) and interaction between amendment and temperature (p = .0842) were observed. Only a significant increase of the net mineralized N at 30ºC in amended soil was observed compared to unamended soil (p = .0043). Estimated from the first-order exponential model, maximum potential mineralized N was 1.2 times greater while mineralization rate was up to 2.1 times greater in amended soil compare to un-amended soil. Q₁₀ estimated from the Arrhenius model ranged from 1.62 to 2.04 in the amended soil and 1.66 to1.85 in the un-amended soil. The average optimal soil water content for maximum N mineralization estimated from the Gaussian function model was 33.8% in amended soil and 35.9% in un-amended soil. The results from this study can be used to suggest soil moisture and temperature management strategies to control N availability in high tunnel systems.     

基于Logistic-CA-Markov与InVEST模型对南京市土地利用与生物多样性功能模拟评价

针对目前国际上应用比较广泛的Logistic模型,在此基础上加入空间自相关变量,应用1985年、1995年、2005年、2015年4期土地利用数据,再结合CA-Markov模型模拟预测了南京市2025年3种不同情景(自然增长情景、生态保护情景和土地优化情景)下的土地利用发展方向;进一步结合InVEST模型,研究以上4年土地利用变化下的生物多样性服务功能分布和变化,以及2025年不同模拟情景下的生物多样性服务功能分布情况。结果表明:Logistic-CA-Markov模型精度Kappa值均在0.80以上,预测效果较好。在不同的情景设置下,土地利用存在明显的空间差异:自然增长情景按原有速率变化,则建设用地快速发展并占用大量耕地,生物多样性受到严重威胁,生态保护情景和土地优化情景对未来土地调控效果较好,生物多样性功能得到很好改善,可以为当地土地利用总体规划提供科学决策参考。     

基于DPSIR-TOPSIS模型的安徽省土地承载力评价及预测

[目的]定量评价和预测土地承载力状况并诊断其障碍因子,为提高安徽省土地承载力提供科学依据,也为区域土地承载力评价研究提供新思路。[方法]基于DPSIR模型构建了安徽省土地承载力评价指标体系,运用TOPSIS方法与障碍度模型评价和诊断了2006—2015年安徽省土地承载力状况和关键障碍因素。基于评价结果,运用GM(1,1)模型预测了未来5a安徽省土地承载力变化趋势。[结果]2006—2015年安徽省土地承载力经历了先下降后上升的变化历程;驱动力、压力、状态子系统承载力均呈先下降后上升的变化态势,影响和响应子系统承载力呈显著波动变化态势;未来5a,压力和状态子系统承载力逐年递减,承载力水平堪忧,需重点关注;研究期内工业废水排放量始终是制约安徽省土地承载力水平提高的首要因素,环境保护投资占GDP比重、工业固体废弃物产生量等是重要制约因素。[结论]虽然安徽省土地承载力水平总体呈上升趋势,但受压力和状态子系统承载力水平低的限制,安徽省土地承载力仍处中级水平。     

APEX模型在淮河流域中上游的适宜性研究

探讨了APEX（Agricultural Policy／Environmental eXtender）模型在淮河流域中上游的适宜性。将APEX模型用于淮河流域中上游监测资料较匮乏的3个径流小区,用日径流／产沙的实测值和模拟值校正和验证模型,用校正过的模型评价不同土地管理措施的长期水土保持效益（1981～2005）。在模型校正阶段,3个小区日径流量和产沙量的平均百分误差绝对值（APE）小于20％,平均纳希-苏特克利夫有效系数（EF）大于0．6,平均尺。大于0．7;在模型验证阶段,3个小区日径流量和产沙量的平均APE小于12％,平均EF大于0．5,平均R^2大于0．7,APEX模型可模拟出径流、产沙的日变异。在水土保持效益评价结果中,与对照（休闲地）相比,管理措施2（林地-水平沟）的径流量平均减少37％,产沙量平均减少89％,管理措施1（林草混交-水平梯田）的水土保持效益要略低于管理措施2,构建水平沟、水平梯田以及增加地表植被是控制该地区水土流失的有效措施。研究结果表明：APEX模型适应性强,可用于预测和评价淮河流域中上游不同土地管理措施下的水土流失,这为资料匮乏地区研究土壤侵蚀提供了一种新的思路和工具。     

APEX模型在淮河流域中上游的适宜性研究

探讨了APEX(Agricultural Policy/Environmental eXtender)模型在淮河流域中上游的适宜性。将APEX模型用于淮河流域中上游监测资料较匮乏的3个径流小区,用日径流/产沙的实测值和模拟值校正和验证模型,用校正过的模型评价不同土地管理措施的长期水土保持效益(1981~2005)。在模型校正阶段,3个小区日径流量和产沙量的平均百分误差绝对值(APE)小于20%,平均纳希-苏特克利夫有效系数(EF)大于0.6,平均R2大于0.7;在模型验证阶段,3个小区日径流量和产沙量的平均APE小于12%,平均EF大于0.5,平均R2大于0.7,APEX模型可模拟出径流、产沙的日变异。在水土保持效益评价结果中,与对照(休闲地)相比,管理措施2(林地-水平沟)的径流量平均减少37%,产沙量平均减少89%,管理措施1(林草混交-水平梯田)的水土保持效益要略低于管理措施2,构建水平沟、水平梯田以及增加地表植被是控制该地区水土流失的有效措施。研究结果表明:APEX模型适应性强,可用于预测和评价淮河流域中上游不同土地管理措施下的水土流失,这为资料匮乏地区研究土壤侵蚀提供了一种新的思路和工具。     

面向控制的温室系统小气候环境模型要求与现状

以往的温室作物生长和小气候环境模型,主要是从面向研究而不是面向实际生产的温室获得的,这二者的最大不同是:面向研究的模型主要考虑的是得到作物生长高产所需的"最优"的温室内部气候环境参数设定值,而较少考虑温室内控制设备的能力（控制动态过程）、生产过程中温室外气候变化情况和达到"最优"所需付出的能量等代价;而后者在面向实际生产的自动化控制的温室系统模型中是必不可少的。当前温室系统自动化控制面临的一个最大困难,就是缺乏一个这样的可靠的温室系统模型,而只能采用面向研究的温室系统模型去进行实际生产的温室系统控制,这种忽视实际生产条件下的温室系统模型与理想条件下的模型之间差异的"纸上谈兵"的做法,必然导致温室控制技术水平低、达不到预期效果。该文介绍了温室系统的整个控制过程,对一个实际生产的温室系统中各种变量和参数作了简要描述,并概括了面向实际的温室生产控制要求的温室系统模型的基本结构,对温室环境模型、作物生长模型和能耗及CO₂消耗模型的研究现状作了详细的回顾。从满足控制需求出发对现有的温室系统模型所存在的问题进行了分析,并指出了其中的不足和局限性。探讨了未来温室系统的建模方法和需要解决的关键问题,提出了面向控制需求的温室系统建模要满足的要求,为温室系统的建模研究提供了一种新的思路和方向。     

基于DPSIR-TOPSIS模型的青海省生态承载力评价

[目的]定量测度青海省以及各市州生态承载力,并揭示其时空演变特征,为青海省可持续发展提供科学参考。[方法]基于DPSIR模型,从驱动力、压力、状态、影响和响应5个方面构建生态承载力评价指标体系,运用熵值法确定指标权重系数,采用TOPSIS模型和障碍度模型,对2008—2019年青海省及其各市州的生态承载力,以及影响因素进行测算与分析。[结果]从时间维度来看,2008—2019年青海省及各市州的生态承载力呈上升趋势,承载水平明显提升;从空间维度来看,青海省各市州间的生态承载力存在一定的差异性,空间分布大致呈现出“东部两市高于其他地区”的特征;从障碍度来看,2008—2019年青海省生态承载力的主要影响因素整体上经历了社会发展—环境污染—人口压力和经济增速的转变。[结论] 2008—2019年青海省生态承载力显著增强,但生态形势仍然严峻。应积极落实生态保护的各项政策,加快社会经济的发展速度,综合提升各市州生态承载力,从而实现青海省高质量的可持续发展。