基于Logistic-CA-Markov模型的青岛市土地利用变化动态模拟

研究经济快速发展的沿海地区土地利用结构的变化并预测其未来发展趋势,可以为区域土地合理利用与配置提供参考。以青岛市为研究区,采用Logistic-CA-Markov耦合模型,基于2000年、2011年土地利用解译数据,结合DEM、人口、GDP、距离等因素模拟出2011年土地利用数据,与2011年解译数据对比,得到模拟精度为94.27%,说明模型拟合精度较高,接着对2022年、2033年土地利用空间格局进行了预测。Logistic-CA-Markov模型模拟的2011—2022年土地利用类型将保持2000—2011年的变化趋势,表现在耕地、水域、未利用土地面积减少,林地、草地以及城乡、工矿、居民用地面积增加,2022—2033年城乡、工矿、居民用地面积仍然增加,但是增加速率明显小于2011—2022年。研究结果表明,Logistic-CA-Markov耦合模型具有较高的模拟精度,可以应用于模拟多类土地利用类型之间的演变。该研究可为青岛市的土地规划、管理和决策提供依据,同时对保护和改善生态环境具有现实的指导意义。     

三峡库区重庆段土地覆盖和生物多样性功能演化及预测

为研究三峡库区(重庆段)2005—2020年土地覆盖和生物多样性功能演化情况,对景观格局进行动态分析,该文结合重庆市生态保护红线划定成果,综合运用CA-Markov模型和InVEST模型对区域2005-2020年的土地覆盖和生物多样性功能的演化及趋势进行研究,在运用CA-Markov模型对2020年土地覆盖进行模拟预测的基础上,运用InVEST模型进行生物多样性功能的定量计算.结果表明:1)2005—2010年和2010—2015年,各类土地覆盖面积和土地覆盖动态度分别呈现"四增二减"和"三增三减"的状态;2)CA-Markov模型模拟预测时Kappa系数达到0.92,表明模型的普适性较好;3)4期生境退化指数最高值变化为:0.1681→0.2071→0.1909→0.1812,城区周边和长江、嘉陵江、乌江沿岸区域的生境退化指数高,东北部大巴山区域的生境退化指数较低;4)大巴山、武陵山、四面山等区域的生境质量较好,长江、嘉陵江沿岸生物多样性功能较差,4期生境质量总得分和平均得分分别为34337710、36829020、36345590、35530500和0.5139、0.5512、0.5439、0.5317;5)15年间生物多样性功能出现不断上升的趋势,由大范围的波动转为小区域变化,整个区域的生物多样性功能逐渐趋于稳定.     

基于PLUS与InVEST模型的昆明市土地利用变化动态模拟与碳储量评估

[目的]评估不同情景下的土地利用变化与碳储量变化,为优化生态服务与可持续性发展提供科学依据。[方法]基于PLUS模型与InVEST模型,模拟和预测不同情景下的土地利用变化与碳储量。[结果](1)在自然发展与生态保护情景下,土地利用变化相似,耕地、草地、水域减少,建设用地急剧扩张,其中建设用地在自然发展情景下扩张更快,变化率达27.70%;在耕地保护情景下,土地利用变化与其他两种情景不同,这是由于林地面积的减少与建设用地的迅速扩张造成的;(2)昆明市2000,2010,2020年的碳储量分别为3.37×10⁸,3.34×10⁸,3.28×10⁸ t,呈现逐年下降的趋势。到2030年,耕地保护与生态保护相较于自然发展情景碳储量较高,说明采取保护措施,能有效控制碳储量的减少;(3)土地利用变化导致碳储量减少9.15×10⁶ t,土地利用变化与碳储量变化呈现高度一致性。[结论]落实耕地保护、生态保护政策,控制建设用地向耕地、林地的扩张,优化土地利用结构,有利于减缓区域碳储量损失。     

基于PLUS与InVEST模型的内蒙古自治区土地利用变化及碳储量评估

为实现内蒙古自治区的“双碳”目标。根据内蒙古自治区2000年、2010年和2020年土地利用数据(LULC),按照内蒙古自治区“十四五”政策规划,建立自然发展、耕地保护与生态保护3种情景,利用PLUS模型对内蒙古自治区2030年土地利用空间分布进行预测分析,并用InVEST模型对内蒙古自治区不同开发情景下碳储量的变化进行分析。结果表明：(1)2000—2020年间内蒙古地区林地与建设用地面积均有增加,耕地、水域、草地与未利用地面积均呈减少态势,且转移方向上主要表现为耕地转为建设用地。(2)自然发展状态下,草地、耕地、水域及未利用地呈下降趋势,林地及建设用地呈上升趋势;在生态保护状态下,林地、草地和水域面积均比自然开发情景有所增加;耕地保护情景下,耕地面积相较于自然发展情景呈扩张趋势,扩张面积达4.69×10⁴ hm²。(3)2000年、2010年、2020年内蒙古地区碳储量分别达到1.371 7×10¹⁰,1.370 9×10¹⁰,1.370 6×10¹⁰ t,呈逐年减少趋势。...     

基于Logistic-CA-Markov耦合模型的彬州市LUCC多情景模拟

土地利用变化多情景模拟可为区域的土地规划、生态城市建设和区域生态环境保护提供科学的参考依据。基于彬州市2009年和2019年土地利用数据,运用GIS软件空间分析功能和土地利用动态模型对研究区土地利用变化进行时空分析,从自然因素和社会经济因素中选取7种驱动因子,用Logistic模型进行回归分析,再运用Logistic-CA-Markov耦合模型,以研究区2009年土地利用为基期,模拟2019年土地利用变化并对预测结果精度验证。最后以2019年为基期数据,在自然发展、生态保护和限制城市过度开发3种情景下,预测了2029年研究区土地利用类型的空间格局。结果表明:研究区10年间的土地利用综合动态度为5.57%,土地利用变化显著; 驱动因子的回归分析通过有效性检验,预测2019年土地利用变化的Kappa系数值为0.761 2,预测结果可信。在自然发展情景下,2029年彬州市建设用地面积增长40.54%,耕地和水域面积分别减少27.31%,3.84%,或对研究区的生态平衡造成威胁; 在生态保护和限制城市过度开发两种情景下,建设用地面积得到控制,水域、耕地等生态用地得到保护,有利于彬州市的可持续发展。     

基于自然保护区面积的森林生物多样性评价模型

森林生物多样性评价研究对促进生物多样性保护、加强生物多样性管理等有重要意义。以全国森林资源统计和林业统计年鉴数据为基础,收集2001—2010年森林生物多样性评价的有关数据,采用经济控制论中最优控制的方法建立有关评价模型,获得基于自然保护区面积的森林生物多样性评价的最优价格。结果表明,我国森林生物多样性评价的最优价格为0.997万元/hm2,并且存在评价的动态模型,提出我国森林生物多样性评价应采用影子价格,并应考虑社会、经济等因素的建议。     

北京山区生物多样性分析与碳储量评估

基于森林资源二类调查数据,应用InVEST模型对北京山区生物多样性和碳储量进行了评估和估算,并讨论了二者之间的相互关系。结果表明,在所有森林生态类型中,单位面积生物多样性得分最高的是天然桦树林,为0.76;得分最小是人工油松林,为0.49。北京山区总碳储量为49 193 742t,总碳储量最大的是人工经济林,为10 402 900t;得分最小的是天然针叶林,为423 132t。各森林类型的单位面积平均碳储量均较高。一般来说,生物多样性较大的森林生态类型碳储量也较大,生物多样性与碳储量有一定的相关性,但并不十分明显。     

基于InVEST模型的商洛市水土保持生态服务功能研究

以南水北调中线工程重要水源地商洛市为研究对象,采用生态系统服务和交易的综合评估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,In VEST)中的土壤保持模块(Sediment Retention Model),从水文角度对商洛市的地块截留、土壤侵蚀与土壤保持进行生态系统功能定量评估和空间异质性分析,进一步探讨该区在水库清淤和保证水质两种情境下的土壤保持效益与空间特征。结果表明:(1)商洛市潜在与实际土壤侵蚀量分别为1.21×109 t、3.4×107 t。该区整体处于轻度侵蚀与中度侵蚀级别,无极强度侵蚀。(2)全区输出的产沙总量为1.61×106 t,土壤保持总量为1.17×109 t,其中泥沙持留量为2.9×107 t。旬河、金钱河与乾佑河泥沙持留能力强。(3)In VEST模型评估排除死库容后在减轻泥沙淤积和保证水质治理花费两种情境下,土壤保持总价值分别为205.5亿元和616.3亿元。单位面积土壤保持价值量分别为313.6元hm~(-2) a~(-1)和824.1元hm~(-2) a~(-1)。     

基于InVEST模型评估土地整治对生境质量的影响

土地整治通过对土地资源及其利用方式再组织和再优化影响生境斑块之间物质流、能量流的循环过程,从而改变区域生境质量和分布格局。该文以大安市土地整治重大项目为例,采用InVEST模型分析了土地整治对生境质量的影响。研究表明:1)土地整治前(2008年)、整治中(2011年)、整治后(2014年),耕地、草地和盐碱地均为项目区的主要土地利用类型;2)土地整治后,大量的盐碱地和草地转变为耕地,耕地面积由整治前的14.43%上升到71.19%;3)土地整治中,项目区的生境质量得分由整治前的0.194下降到0.189,整治后又上升到0.214;4)土地整治工程改善了项目区的生境质量,但整治完成后生境质量改善效果经历了先下降后上升的过程,在整治完成3~4 a时,生境质量仅比整治前提高了0.06左右,整治完成4 a之后,生境质量开始逐渐好转。研究结果可为土地整治工作中的生境及生物多样性保护工作提供科学依据。     

基于CA-Markov与InVEST模型的吉林省生态系统服务价值模拟及预测

[目的] 分析与预测吉林省土地利用演变过程,衡量其对生态系统服务价值的影响程度,为吉林省生态环境保护与改善方针策略的制定提供理论依据。[方法] 基于吉林省2000,2010和2017年3期土地利用数据,采用CA-Markov模型对2024年的土地利用格局进行模拟预测,利用InVEST模型分析吉林省2000-2024年生态系统服务价值变化及生境质量时空演变特征。[结果] ①2000-2024年吉林省耕地、草地、建设用地面积持续增长,林地、水域和未利用土地面积有所减少。②2000-2024年生态系统服务总价值呈下降趋势,其中森林的生态系统服务价值量最大,水文和气候调节是主要的生态服务功能。③吉林省生境质量在空间分布上呈中西部低,东部高的特征,质量在不断退化,城市周边和各大水系流域沿岸退化严重。[结论] 吉林省中部及西部地区生境质量下降较为严重,应注重城市周边及水系的保护与合理利用。     

基于InVEST模型的广西茅尾海土地利用变化与碳储量评估

[目的] 评估广西壮族自治区茅尾海土地利用与碳储量的时空变化特征,为促进增碳汇与可持续发展提供科学依据。[方法] 使用监督分类的方法对茅尾海2009,2015和2021年的3期遥感影像数据进行解译提取,基于ArcGIS软件和InVEST模型对茅尾海土地利用变化与碳储量演化进行研究。[结果] ①茅尾海土地类型主要呈现"大聚居,小杂居"的分布特点,2009-2021年耕地、浅海水域和渔业养殖区面积减少,红树林湿地、建筑用地、林草地、淤泥质滩涂面积增加; ②茅尾海碳储量呈先下降后上升趋势,2009-2015,2015-2021,2009-2021年区域碳储量变化量分别为-1.10×10⁵,3.77×10⁴,-7.29×10⁴ t;碳固定净现值分别为-1.37×10⁸,4.66×10⁷,-9.01×10⁷元; ③2009-2021年,茅尾海主要为渔业养殖区、林草地等高固碳土地利用类型向建筑用地等低固碳类型的转变,转为建筑用地造成的碳储量损失最大,达2.85×10⁵ t;转为渔业养殖区增加的碳储量达1.81×10⁵ t。[结论] 加快推动茅尾海养殖方式转型升级,加强红树林在宜林区域的增殖及加快森林城市建设,有利于研究区域固碳与可持续发展。     

基于InVEST模型的大连市产水量时空变化分析

[目的]研究大连市产水量的时空分布特征和影响因子,为该市水资源的开发与保护提供可视化的评估结果和依据。[方法]基于InVEST模型的产水量模块,探究1980—2015年大连市降雨、气温、潜在蒸散、实际蒸散及土地利用状况变化特征,定量研究1980—2015年大连市产水量的时空分布特征及其成因。[结果]①1980—2015年期间大连市年均降水和潜在蒸散发不显著下降,年均气温和干燥系数显著增加,年均实际蒸散量显著下降。②研究期间大连市耕地、林地面积有所减少。城市建设用地面积有所增加,主要由耕地转移而来。其他用地类型面积变化较小。③研究区平均产水量为226.36 mm,产水总量2.70×10~9 m~3。空间上由东北向西南递减。庄河市年均产水总量最大,达到1.10×10~9 m~3。[结论]研究区产水量的变化是气候变化和土地利用共同作用的结果。气候变化是影响产水量变化的主要驱动力,土地利用变化对产水量的增加有轻微影响。     

基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用格局与生境质量时空演变及预测——以江西省南昌市为例

为揭示土地利用变化对区域生境质量时空演变的影响,促进土地资源的合理利用和生态规划体系的建立健全,以江西省南昌市为例,基于1995年、2005年和2015年的土地利用数据,应用CA-Markov和MCE模型并结合InVEST模型,评价和预测了土地利用演变角度下的生境演化特征。结果表明:(1) 1995—2015年,草地、耕地及水域是南昌市的主要土地利用类别,占比超过90%;建设用地急剧扩张,20 a间涨幅高达96.44%,耕地和林地是流转为建设用地的重要地类。(2)研究区整体景观生境质量显著下降,大量高等级生境景观向低等级生境景观转化;城市附近和各个流域的生境退化比较显著;生境稀缺性高的用地类型大多是耕地和林地。(3) 2015—2025年期间,区内景观格局和生境质量继续保持1995—2015年的演变趋势,建设用地等生境适宜度较低的地类高速扩张,进而侵扰林地、水域和草地等生境质量优质地区,致使威胁源规模和影响范畴急剧扩大,景观破碎度水平升高,稳定性降低,这将引起研究区生境质量的持续下降。1995—2025年研究区生境质量明显退化,城镇化扩张与生态用地缩减是其主要原因。     

基于InVEST模型的伊洛河流域水源涵养能力评估

水源涵养是生态系统最重要的服务功能之一,黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要强调聚焦重点区域,恢复重要生态系统,对强化水源涵养能力提出了新的要求。收集并分析伊洛河流域1975-2019年的气象及下垫面资料,采用InVEST模型产水模块计算1975-2019年伊洛河流域每5年1期共9个时段的产水量,采用流速系数、土壤饱和导水率等对产水量进行修正,估算流域的水源涵养量,具体分析伊洛河流域降水、产水与水源涵养的特征及其相关关系。结果表明:1975-2019年,伊洛河流域多年平均水源涵养量为11.3 mm,多年平均产水量为143.2 mm,产水量及水源涵养量整体呈现先增后减的变化趋势,在1980-1984年达到峰值;流域水源涵养能力空间分布特征为上游植被丰富、土石山区水源涵养能力强,中下游相对较弱;对流域气象要素单相关及复相关分析,水源涵养能力与降水显著正相关,与参考作物蒸散发相关性不显著;流域内土地利用变化在一定程度上影响水源涵养能力空间分布,上游水源涵养高值区及退耕还林还草区受影响显著。研究结果可为相似流域水源涵养能力的评估提供参考。     

基于InVEST模型重庆市建设用地扩张的碳储量变化分析

建设用地的扩张是影响陆地生态系统碳储量变化的重要驱动因素。以重庆市为研究区域,基于重庆市土地利用数据、土壤数据、植被数据,从建设用地扩张的视角,采用InVEST模型,结合收集的碳密度数据,对重庆市2000年、2005年及2010年碳储量的变化进行了分析。结果表明:2000-2010年重庆市土地利用变化显著,建设用地是主要的转入者,共增长1 505.58 km²,其中90%以上的区域来自耕地以及阔叶林,造成碳净损失1.796 Mt。2005-2010年重庆市建设用地变化更加剧烈,这期间建设用地共扩张998.19 km²。建设用地主要是由西部中心逐渐向四周扩张,且增长速率加快。建设用地由2000年的598.88 km²增加到2005年的1 097.27 km²,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t,其中阔叶林的碳损失达到72%;2010年建设用地增加至2 095.46 km²,占用耕地以及阔叶林是主要的扩张形式,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t。可见,建设用地扩张过程中,碳损失的主要来源为耕地及阔叶林,其次是针叶林、草原、草地等。选择固碳能力较弱的裸地与草甸作为建设用地的扩张目标,有利于重庆市碳储量的保护与增长。