汉江生态经济带景观生态风险与生态系统服务价值的时空变化及关联性

[目的] 研究汉江生态经济带景观生态风险与生态系统服务价值的时空变化及关联性,不仅为区域生态安全及生态系统的可持续发展提供理论依据,也为经济带景观格局优化和土地资源合理配置提供理论支撑。[方法] 基于生态系统服务价值当量表,对汉江生态经济带土地景观格局及生态系统服务价值进行了评估,分析二者之间的内在联系,揭示景观生态风险与生态系统服务价值的时空变化规律,探析了二者的互馈关系。[结果] ①1990—2020年汉江生态经济带景观破碎度逐渐增强,景观生态风险有微增现象;空间上呈现“上游低风险,中游中高风险与低风险相伴,下游高风险”的格局。②1990—2020年汉江生态经济带生态系统服务价值有微增态势,增加了86.6亿元,年增长率为0.06%,其中调节服务的贡献率高达66.8%,支持服务贡献率为22.2%;空间上呈现“上游山区为中高值区,中游中高价值与低价值相伴生,下游低价值”的格局; ③1990—2020年二者呈现负相关的波动性变化,低生态服务价值面临高生态风险,而高价值存在低生态风险,2005年以前显著性有所下降,2005年以后显著性有所上升。[结论] 总体来看,应重视该经济带的生态系统整体性,加强流域内部的有机协同发展,上游重视生物多样性保护,下游加强生态空间用途管制,综合提高经济带生态系统服务价值。     

鄂尔多斯—榆林地区景观生态风险评价及其驱动因子分析

[目的]对鄂尔多斯—榆林地区(简称“鄂榆地区”)景观生态风险评价及驱动因子进行分析,为该区生态环境治理、修复以及生态安全格局的构建提供科学依据。[方法]以2000,2010和2020年的鄂榆地区土地利用数据为基础,运用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.2等软件,基于景观干扰度和景观脆弱度构建景观生态风险评价模型,从时间和空间上对鄂榆地区景观生态风险进行动态分析,并利用地理探测器方法探测其变化的驱动因素。[结果](1)草地、耕地和未利用地为鄂榆地区主要的土地利用类型,其中在2010—2020年土地利用变化强度和速度最为活跃,草地为主要的转入、转出类型;(2)在2000—2010年,中生态风险、较高生态风险和高生态风险地区面积呈现扩张趋势,低生态风险、较低生态风险呈现收缩趋势。在2010—2020年,中生态风险、较高生态风险和高生态风险低面积呈现收缩趋势,而低生态风险和较低生态风险地区呈现扩张趋势;(3)2000,2010和2020年的全局自相关分析Moran’s I指数均大于0.8,在空间分布上呈显著正相关,绝大多数生态风险单元呈现高—高和低—低分布,少数的生态风险单元在高...     

生态承载力与生态系统生产总值耦合的生态系统服务评估—以福建省长汀县为例

生态系统质量是区域探索生态优先、绿色发展为导向的高质量发展的重要基础.开展区域生态系统服务评估可获取国土空间生态本底特征,为生态系统保护格局构建提供现状底图,明确生态系统修复重点、国土空间优化提供导向.以长汀县为例,基于地区生态典型性、区域生物量差异及公众支付意愿与能力构建特色评价指标,采用生态承载力与生态系统生产总值...     

流域生态系统服务价值、生态风险过程及其关联性——以淮河流域安徽段为例

[目的] 明确流域生态系统服务价值和生态风险的时空格局及相互关系,为保证生态系统健康可持续发展,维护区域生态系统平衡,促进人地关系协调发展提供科学依据,为淮河流域综合治理的政策制定提供科学参考。[方法] 基于淮河流域安徽段2000—2019年的土地利用数据和社会经济统计数据,利用动态当量法构建生态系统服务价值（ESV）动态评估模型,核算研究区各年份ESV,并结合空间探索性数据分析,探讨ESV与生态风险（ER）时空演化过程的异质性和关联性。[结果] ①2000—2019年研究区地类转换频繁,其中建设用地、农田转入转出最多（1 488,1 763 km²）。② ESV总量呈波动上升趋势。2000—2019年ESV总量从3.13×10¹⁰元增至3.58×10¹⁰元,生态系统服务以调节服务为主,农田和水域对ESV总量贡献率达70%以上。ESV高值区主要在六安市以及淮河支干流两侧。③ER指数整体较稳定,研究区ER均值波动幅度在0.01范围内,空间分布整体呈现出中部高、西南低的特征,ER高值区主要在城镇建设用地周围。[结论] 研究区ESV总量呈动态上升趋势,ESV与ER具有空间集聚性,并且二者存在负向空间关联特征。     

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。     

耦合景观格局与生态系统服务的区域生态承载力评价

区域生态承载力评价是国土空间开发与规划的主要依据,其评价结果能反映人类开发与规划影响下的区域生态系统对人类的支撑与承载能力。现有的生态承载力评价方法中,以生态系统服务为主线的评估日渐成熟,但缺乏对生态系统受干扰程度及恢复能力的表征。因此,本研究以石家庄市为例,在生态承载力评价中引入景观格局与植被变化因子来体现生态系统受干扰程度,与生态系统服务构成具有3个准则、11个指标的综合指标体系。评价结果显示：基于栅格处理的石家庄市生态承载力空间分布基本呈现西部山区高,东部低的态势;其中,生态系统服务提供能力分布格局基本与综合生态承载力分布一致,而景观格局指数呈现镶嵌分布,植被变化指数表现为圈层分布,这说明不同指标对综合承载力的贡献存在差异。进一步对比区县及乡镇两级行政尺度的区域分析结果可以看出,小尺度上的指标分布异质性更高,不同级别地方政府的调控、管理方向应当更具有针对性。总体来看,石家庄市西部地区应着重将森林生态系统融入到城市的发展和建设中;东部区县需要处理好生态环境与经济发展的关系,通过生态空间的格局优化提升生态系统服务提供能力,从而提高国土空间综合承载力。     

江苏省生态系统服务供需格局与影响因素

[目的]探析江苏省生态系统服务的供需格局变化特征及其综合影响因素,为区域内生态保护政策的制定和可持续管理提供科学依据和理论支撑。[方法]基于2005—2020年四期土地利用数据,探究江苏省生态系统服务供给、需求及供需匹配比及其时空演变规律,利用地理探测器从自然和社会经济因素方面探究江苏省生态系统服务供需关系的关键影响因素,并进一步利用地理回归模型(GWR)揭示影响因子对供需作用关系的时空分异特征。[结果]江苏省生态系统服务供需匹配分布整体呈现江苏中部地区高,南北低的特征,具有一定的不均衡性; 生态系统服务供需匹配关系高—高集聚区在空间上分布于苏中地区,且随着时间数量呈减少趋势; 低—低集聚区分布于苏南发达县/区,且数量呈增加趋势; 基于GWR分析表明,人口密度、人类影响指数、城镇化率和经济密度四项影响因素对区域内生态系统服务供需变化均有显著的负向抑制作用,年均气温呈现两极化趋势,且均有明显的空间异质性。[结论]江苏省生态系统服务供需格局在空间上差异显著,研究期内生态系统服务供需失衡压力逐渐增大,研究区内生态系统服务供需关系的核心影响因素为人口密度、人类影响指数、城镇化率和经济密度。     

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。     

基于土地利用的景观生态质量评价——以福建省海坛岛为例

景观生态质量评价对于了解区域景观生态系统的质量状况及变化情况具有十分重要的意义,以往单独对区域景观生态质量的评价研究较少。以福建省海坛岛为例,采用2003年和2009年Landsat-7卫星影像数据及部分社会经济统计数据,从土地利用的角度出发,建立研究区景观生态分类系统。从景观稳定性、景观受干扰度和景观产出功能3个方面构建了景观生态质量评价指标体系,采用熵权法赋予指标权重,利用综合分析法建立景观生态质量评价模型,对该区2期的景观生态质量状况进行评价。研究结果表明:从2003-2009年海坛岛景观生态质量综合得分由0.842 0提高到1.158 0,景观生态质量状况有所改善。景观生态系统自身稳定性略有增强,景观产出能力大幅提升,整个景观有向良性发展的趋势,景观干扰和景观产出功能逐渐成为影响研究区景观生态质量提高的主要因素。     

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;...     

2000—2020年福建省土地利用隐性转型的影响因素

[目的] 分析福建省县域土地利用转型主导驱动力与影响因素的时空特征,构建土地利用转型影响因素逻辑分析框架,为福建省土地利用高质量发展提供参考。[方法] 基于2000,2010和2020年福建省土地利用数据和社会经济数据,采用理论分析法、土地利用转移矩阵、综合指数法、地理加权回归（GWR）等方法,构建土地利用转型影响因素逻辑分析框架,并在此基础上对福建省土地利用转型主导驱动力、地类转移、土地利用隐性形态时空特征及影响因素进行系统分析。[结果] ①福建省各地区呈现出以发展型经济—生态安全驱动力为主要动力的发展趋势; ②2000—2020年福建省建设用地增加了2 897.45 km²,主要由耕地转换而来,其次为林地和草地;③福建省县域土地利用隐性形态呈现出“条带状”空间特征,形成福州—莆田—厦门高级形态区以及福鼎—闽侯—仙游—安溪—诏安和武夷山—南平—三明—龙岩中级形态区; ④交通密度和城市化是福建省土地利用转型的主要影响因素。[结论] 福建省应该加强内陆和沿海、偏远地区和市区之间的交通建设,实施新型城镇化战略,同时深入推进新时代山海协作,充分发挥福州、厦门等沿海城市的带动作用。     

喀斯特地区农村居民点时空演变格局及影响因素——以平果市为例

为揭示喀斯特地区农村居民点的时空演变特征及主导因素,基于景观格局指数方法分析了1989—2017年广西百色平果市农村居民点景观格局变化,并分别从自然、区位出发应用地理加权回归模型探究了影响农村居民点演变的主导因素。结果表明:(1)1989—2017年平果市农村居民点规模增长显著,居民点面积、数量的增长均具有阶段性特征;(2)喀斯特村与非喀斯特村在规模、分布、形态上均有差异,喀斯特村农村居民点斑块更破碎、更复杂,规模和聚集程度较高;(3)高程、坡度对研究区域农村居民点影响最为显著。综上,喀斯特村农村居民点规模增长明显、聚集程度增强,时空演变格局受自然地理因素影响较大; 而对于非喀斯特村而言,河流、道路等因素对农村居民点时空演变的影响程度较大。     

辽宁省“三生”功能时空演变及其碳排放效应

[目的] 探究辽宁省\"三生\"功能时空演变及其碳排放效应,为\"双碳\"目标下的国土空间规划提供依据。[方法] 基于土地利用多功能性分类识别辽宁省国土\"三生\"功能,结合直接和间接排放因子法核算碳排放量,探索\"三生\"功能与碳排放量空间关系及其时空分异性,揭示\"三生\"功能时空演变的碳排放效应。[结果] ①2005-2020年辽宁省\"三生\"功能空间分布格局总体变化不大,大部分地区以生产和生态功能为主,生活功能区扩张明显,各地级市中心与周边区域空间差异明显。②2005-2013年,辽宁省各县域碳排放量增长迅速,2013-2020年增速缓慢,但空间差异愈发显著,碳排放高值明显集中在沈阳市和大连市。③辽宁省\"三生\"功能与碳排放量空间布局及数量变化的相关性总体较强,但空间差异明显且影响因素复杂。[结论] 辽宁省各县域需要在自然地理条件约束和经济社会发展需求引导下,在明确各自土地主导功能定位的基础上,依托自身区域优势与资源禀赋,加强区域协作,以实现全域碳减排。     

复杂地形下TRMM降水数据的降尺度研究：以四川省为例

TRMM数据是目前应用最广泛的卫星降水产品,其准确性已得到广泛验证和认可。但其相对较低的空间分辨率制约和阻碍了在各领域的进一步应用。本研究以降水空间分异显著的四川省为例,在综合考虑空间位置、地形等多个影响因素及其空间非平稳性特征的基础上,采用混合地理加权回归（MGWR）与克里格插值（Kriging）相结合的方法,建立一个兼顾多因素空间非平稳性特征的降尺度模型（MGWRK）,对研究区域的TRMM年降水数据进行降尺度研究,并通过41个气象站点的实测数据对不同降尺度方法的结果进行对比验证。结果表明：（1）经过降尺度处理后,TRMM降水数据的空间分辨率从0.25°（约26km）提升至1km,数据的精细程度有了明显提升;（2）MGWRK模型综合运用了空间位置、地形等多个高分辨率的辅助信息,并进一步探究了不同影响因素对TRMM降水影响关系的空间非平稳性类型与特征。从多年平均及两个典型年份的验证结果看,MGWRK法比传统的重采样方法Bilinear法及基于OLS的全局回归克里格法具有更高的精度,降尺度结果的精度更接近TRMM原始数据;（3）构建的降尺度模型兼顾了提升空间分辨率和保持数据精确度两方面的要求,适用于四川省TRMM降水数据的降尺度研究,可为TRMM数据在小尺度的应用研究提供有效的数据支持。     

成渝城市群生态系统服务价值与人类活动强度空间关系

科学揭示生态系统服务价值与人类活动强度的空间关系,对土地管理和城市规划具有重要意义。以成渝城市群为例,基于2000年、2010年、2018年三期土地利用数据,构建土地利用转移矩阵、生态系统服务价值评估模型及流向损益模型、人类活动强度指数评估模型,综合运用双变量空间自相关和多尺度地理加权回归方法,探究了成渝城市群地区人类活动强度与生态系统服务价值的空间关系,揭示人类活动强度对生态系统服务价值的深刻影响。结果显示：(1) 2000—2018年生态系统服务价值由5 064.6亿元下降到5 061.27亿元,建设用地过度侵占耕地已经成为了生态系统服务价值降低的主要原因;(2) 2000—2018年人类活动强度呈现出“双核圈层式”的空间特征,人类活动强度高值区主要集中于成都、重庆两地,边缘地区人类活动强度较弱;(3)人类活动强度增强会导致生态系统服务价值减少,二者存在显著空间负相关,中部地区恶化明显,2000—2018年总体而言负向效应加剧。研究表明退耕还林以及植被恢复对区域生态系统恢复而言至关重要,未来应更加重视区域生态保护,制定合理规划措施,共筑城市群绿色可持续发展一体化。     

甘肃省土地荒漠化时空演变及驱动力分析

[目的]对甘肃省的荒漠化状况及驱动因素进行分析,为该地区荒漠化综合防治及“三北”防护林等生态工程的推进提供科学依据。[方法]基于植被指数及地表反照率构建了荒漠化差值指数,使用趋势分析、空间自相关分析等方法分析了甘肃省2000—2022年23 a间的荒漠化时空分布特征,并利用地理时空加权回归法对其影响因素进行了分析。[结果](1)甘肃省荒漠化整体呈现出“西北荒东南绿”的特点,西北区域同时受风蚀荒漠化和盐渍化影响,荒漠化最严重,向东南方向荒漠化程度逐渐减轻,中部地区受水土流失影响荒漠化程度较严重,南部区域荒漠化程度较轻;时间上,23 a间,甘肃省荒漠化程度逐渐改善,且南部区域改善程度强于北部区域;(2)从空间自相关看,甘肃省荒漠化主要表现出聚集特性,即荒漠化程度表现出明显的空间正相关性;(3)降雨对缓解荒漠化最有益处,且对西北的影响大于东南,风速和人口会加剧荒漠化的发生,西南部气温升高荒漠化程度会加重,其余区域则相反。[结论] 2000—2022年甘肃省荒漠化整体呈改善趋势,西北部荒漠化仍较严重,甘肃省荒漠化的驱动因素存在较明显的时空异质性,最主要的因素为降雨。     

滇中城市群绿色空间生态系统服务价值时空演变及驱动分析

对滇中城市群绿色空间生态系统服务价值(Ecosystem Service value, ESV)进行时空演变及驱动因素的探析,有利于了解区域生态系统服务空间差异,有助于规划者从宏观层面掌握滇中城市群的自然资源情况,合理地制定规划建设策略。研究以滇中城市群49个区、县、市作为研究单元,对2000年、2010年、2019年3期的ESV进行量化,并收集“自然—社会—经济”维度的驱动因子,采用主成分分析与地理加权回归探讨“自然—社会—经济”因素对滇中城市群绿色空间ESV的驱动作用。结果表明：(1) 2000—2019年滇中城市群绿色空间的ESV总体呈现增加状态,一级服务类型中,供给、支持和文化服务小幅度上升,调节服务小幅度下降,二级服务类型中,气候与水文调节对生态系统服务功能的贡献最大,其次为土壤保持、生物多样性和气体调节;(2) 3期ESV空间分布特征较为一致,呈现城市群边缘地区的ESV高于城市群中部地区的ESV的特征;(3)社会因素对滇中城市群绿色空间的ESV的时空演变影响最大、其次为自然因素和经济因素,主要驱动因子为城镇化率、人均GDP、人口密度、森林覆盖率、第二产业占比。(4)城镇化率...     

基于GWR模型的河北省土壤水分空间分异研究

为研究环境因素对土壤水分空间分异的影响,利用2013—2017年SMOS Level-3土壤水分数据,选取降水、DEM、坡度、植被、地表温度为影响土壤水分的环境因子,对河北省土壤水分进行了空间自相关分析,建立了河北省土壤含水量与影响因子之间的地理加权模型,将GWR模型与一般线性回归模型对比,分析了影响因子在空间上对土壤水分作用的异质特征。结果表明:河北省土壤含水量具有空间异质性,集聚特征明显。GWR模型的拟合效果在拟合优度和空间分布上都远远优于OLS模型。GWR模型的拟合优度R2比OLS模型提高了43%,GWR模型对土壤水分影响因子的解释能力比OLS模型提高了34.6%,GWR模型的残差平方和、AIC值均远远小于OLS模型。研究区影响因子对土壤水分的作用参数具有空间分异特征,影响因子的作用程度也不同,DEM影响最大,其次是坡度、地表温度、降水、NDVI。各因子在空间上对土壤水分既有负向又有局部正向的作用,但在大部分范围里都呈负向影响。研究成果对研究区的精准农业发展、水土保持利用和生态建设具有重要意义。     

基于GIS和地理加权回归的砂田土壤阳离子交换量空间预测

土壤阳离子交换量(CEC)反映土壤保水保肥能力,研究CEC空间分布可为土壤改良和田间施肥提供理论依据。本文以宁夏香山地区砂田淡灰钙土为研究对象,在土壤CEC和理化性质相关分析基础上以普通克里格(OK)为对照,探索回归克里格(RK)和地理加权回归克里格(GWRK)在CEC空间插值上的应用,并对三者的插值精度及制图效果进行评价。描述统计表明研究区土壤CEC含量均值为10.145cmol/kg,CEC与有机质含量呈显著正相关,与砂粒含量呈显著负相关;地统计分析表明CEC实测值、OLS残差和GWR残差块金系数分别为8.50%、6.36%和7.02%,比值均小于25%,具有强烈空间自相关;对验证点进行插值精度分析,RK和GWRK的相对模型改进值(RI)分别为40.49%、41.50%,插值精度GWRK>RK>OK;从成图效果看,GWRK中辅助变量参与了局部回归,成图效果更加精细,揭示了更多空间变化细节。本研究结论可为土壤CEC空间预测研究提供可靠的方法借鉴。