基于地理加权回归模型探究环境异质性对秦岭大熊猫空间利用的影响

环境异质性对野生动物分布的影响具有明显的空间不均匀性。传统分析中多采用经典线性回归模型来量化野生动物分布与环境变量之间的关系,难以准确反映物种-环境关系的空间异质特征。地理加权回归(GWR)是近年来提出的一种新的空间分析方法,通过将空间结构嵌入线性回归模型中,以此来探测空间关系的非均匀性。以秦岭大熊猫为例,应用GWR模型分析大熊猫空间分布与环境异质性特征之间的潜在关系,并同经典的全局最小二乘回归法(OLS)进行比较。结果表明,GWR模型的AIC、R~2和校正R~2均显著优于OLS模型,GWR模型的局部回归系数估计能够更加深刻地揭示大熊猫空间分布与环境变量间的复杂空间关系,且GWR模型能够为物种的科学保护提供更加有效的理论支撑。因此,GWR模型可为探究物种-环境关系的空间异质特征提供一种新的方法,在物种栖息地选择与利用研究中具有一定的应用前景。     

水生态功能分区研究中的基本问题

重点流域水生态功能一级二级分区研究是当前我国正在开展的一项重要工作,如何进行科学、合理的分区是值得深入探讨且亟待回答的重要问题。从水生态功能分区与水生态区划的关系、水生生物在分区中的应用、以及如何选取合适的定量分析方法等方面入手,阐述了对分区目的、指标体系和技术方法等关键问题的理解。并建议:(1)统一选用流域水生态系统结构、功能空间差异的环境驱动因子作为分区指标体系;(2)用生境尺度的水环境、水生生物指标来验证分区结果;(3)尽可能统一定量分析方法,以便为不同流域间分区结果的比较,以及为将来在全国尺度上开展分区工作奠定基础。     

福州市土壤铬含量高光谱预测的GWR模型研究

通过系统分析不同光谱分辨率和光谱变换对土壤铬高光谱预测模型的不确定性影响,筛选出最优的光谱分辨率及光谱变量进行土壤铬含量预测的地理权重回归(GWR)模型构建,利用该模型进行福州市土壤铬含量预测,并将预测结果与普通最小二乘法回归(OLS)结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤铬高光谱预测中的适用性及局限性。结果表明:(1)在10 nm分辨率尺度下,以土壤全铬含量为因变量,反射率的二阶微分和反射率倒数的二阶微分为自变量构建的GWR模型对土壤铬预测的效果最好。GWR模型的R~2和调节R~2分别为0.821和0.716,较OLS模型分别提高了0.529和0.450,而AIC值为720.703,较OLS模型减少了22个单位,残差平方和仅为OLS模型的1/4,说明GWR模型的预测效果较OLS模型有了显著提高。(2)土壤铬预测模型的精度受光谱分辨率影响。对于OLS预测模型来说,3 nm分辨率的模型预测效果最好,而对于GWR预测模型来说,10nm分辨率的模型不仅预测效果最好,其相较于OLS模型的改善作用显著,为土壤铬含量GWR预测的最佳光谱分辨率。(3)光谱的一阶微分变换可以有效增强土壤铬的光谱特征,而其余的光谱变换对土壤铬的光谱特征则未起到增强作用,但可以很好地提高模型的预测效果。(4)研究得出土壤铬GWR模型预测的最佳光谱分辨率为10 nm,为EO-1 Hyperion影像的光谱分辨率,而且随着采样点的增加,GWR模型的预测效果趋于稳定,适合空间异质性大的区域尺度土壤铬预测。故该模型与高光谱影像结合,实现模型从实验室尺度向区域尺度的推广,为格网尺度土壤铬的空间预测提供可能。     

基于不同空间模型的马尾松林生态系统碳密度研究

以江西省马尾松林生态系统为研究对象,基于样地调查及样品碳含量测定结果计算其碳密度,并选取立地、植被及气象等方面的15个因子,采用多元线性逐步回归方法筛选出对生态系统碳密度影响显著的因子,然后分别利用最小二乘模型(OLS)、空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SLM)和地理加权回归模型(GWR)构建生态系统碳密度与其影响因子之间的关系模型,筛选出最优的拟合模型。结果表明:对马尾松林生态系统碳密度影响显著的因子分别为海拔、坡度、土层厚度、胸径、年均温度和年均降水量。4种模型拟合结果均显示碳密度与坡度呈负相关,与海拔、土层厚度、胸径呈正相关。模型的决定系数(R~2)由大到小分别为GWR(0.8043)SEM(0.6371)SLM(0.6364)OLS(0.6321),模型均方误差(MSE)与赤池信息准则(AIC)最大的均为OLS模型,最小的均为GWR模型;残差检验表明GWR模型能有效降低模型残差的空间自相关性。综合分析得出GWR模型的拟合效果最优,更适用于江西省马尾松林生态系统碳密度的估测。     

水生态一、二级分区技术框架

水生态功能分区是流域水环境分类、分级、分区、分期管理的基础。回顾总结国内外水生态功能分区工作的基础上,针对我国流域水生态功能一、二级分区工作,提出了一个可供参考的分区指标体系,探讨了流域尺度水生态分区技术框架的构建以及可能存在的问题。该技术框架主要由3部分内容组成:环境要素对水生态因子的驱动机制、分区指标体系和分区技术。作为技术框架的理论依据,驱动机制分析首先以水-陆生态水文耦合模型为框架对环境要素如何影响水生态系统功能进行阐述。指标体系是技术框架的基础部分,主要包括水生态因子和环境要素两大类,其中一级分区指标包括气候、水文和地貌等要素,二级分区指标包括水质、水生动植物、藻类、土壤、植被、土地利用和社会经济要素。针对一、二级水生态功能区采用"自上而下"和"自下而上"的分区方法,为技术框架付诸现实提供了保障。为正在进行的各大流域水生态功能分区工作提供一定的参考依据,同时也希望在这些具体分区工作的基础上能进一步完善本分区技术框架。     

东江流域突发水污染风险分区研究

东江流域突发水污染事故频发,对区域人群健康和生态安全造成严峻挑战。环境风险分区是环境风险管理的基础和有效工具。以2015年为基准年,基于环境统计数据、DEM数据、水质监测断面数据和基础地理数据,引入地理信息系统空间分析法、区域生长法,综合考虑了水系流向、水系级别及水质等因素,以1 km×1 km的网格为基本单元,对东江流域开展突发水污染风险分区。结果表明:(1)高风险区面积为696.7 km~2,占评估区总面积的1.99%;较高风险区面积为1458.4 km~2,占比4.17%;中风险区面积为2762.0 km~2,占比7.90%;低风险区面积为30031.7 km~2,占比85.93%;(2)从各子流域平均风险值来看,石马河流域风险最高,其次为淡水河流域、公庄水流域;(3)从沿东江干流两岸分布来看,高风险区面积沿东江上游至下游呈逐渐增加趋势,主要集中分布在龙川县、博罗县、东莞市、深圳市等地;从沿东江主要支流两岸分布来看,高风险区主要分布在惠州市、深圳市等地。研究结果可为东江流域生态环境管理提供理论支撑。     

宁夏中宁枸杞林地粉壤土阳离子交换量空间分布预测方法对比

土壤阳离子交换量(CEC)是土壤施肥、改良的主要依据和土壤质量的评价指标,研究土壤CEC的空间分布及模型预测可为土壤养分监测、管理及精准农业实施提供科学依据。本研究以中宁枸杞林地粉壤土为对象,在自相关、交互相关等分析基础上,采用协同克里格(CoKriging)、普通最小二乘法(OLS)、地理加权回归(GWR)和随机森林(RF)模型对土壤CEC进行回归分析,比较了制图效果及模型预测精度。结果表明:中宁枸杞林地粉壤土CEC平均值为13.12 cmol·kg~(-1),属中等肥力;土壤CEC的空间分布具有自相关性,并与土壤pH、有机质、黏粒和电导率在不同滞后距离上存在不同的空间相互关系; RF模型预测图避免了CoKriging、OLS和GWR模型预测图中土壤CEC图斑边界两侧破碎程度大、突变明显的缺陷,使土壤CEC在空间变化上表现为自然、平缓的过渡; RF模型RMSE值分别比CoKriging、OLS和GWR模型减少33.82%、20.55%和19.81%,R~2分别提高8.84%、51.92%和7.69%。RF模型考虑了样点空间位置,明显提高了插值精度且制图效果更加平缓。     

基于GWR模型的土地覆盖与地表温度的关系——以京津唐城市群为例

基于Landsat TM土地覆盖分类数据和MODIS地表温度数据,探讨京津唐城市群不同土地覆盖的地表温度(7日),并采用常用的普通线性回归(OLS)和地理加权回归(GWR)方法分别拟合土地覆盖比例与地表温度的关系.结果表明: 研究区不同土地覆盖类型的地表温度差异明显,人工表面(40.92±3.49 ℃)和耕地(39.74±3.74 ℃)的平均温度较高,林地(34.43±4.16 ℃)和湿地(35.42±4.33 ℃)的平均温度较低;土地覆盖比例与地表温度显著相关,且两者之间的定量关系存在空间非稳定性,地理位置以及周围环境影响的差异是空间非稳定性产生的主要原因;GWR模型的拟合结果优于OLS模型(R_GWR²>R_OLS²),并且GWR模型可以量化土地覆盖比例与地表温度两者关系的空间非稳定性特征.     

基于带宽优选地理加权回归模型的深圳市植被碳储量反演

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关关系。研究以Landsat 8 OLI影像为数据源提取遥感变量,结合植被碳储量实测调查数据,利用最小信息准则(AICc)、最大空间自相关距离(MSAD)和交叉验证(CV)分别确定最优带宽,组合Gaussian、Bi-square和Exponential核函数构建地理加权回归(GWR)模型估算深圳市植被碳储量,并与多元线性回归(MLR)进行比较,选择最优模型绘制深圳市植被碳储量空间分布图。研究结果表明,GWR模型整体精度优于MLR模型,GWR模型的决定系数(R~2)均高于MLR模型,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)显著降低。带宽和核函数的选择对GWR模型估测结果产生了显著影响。以CV确定带宽、Exponential为核函数组合构建的GWR模型效果最佳,其R~2为0.697,RMSE为10.437 Mg C/hm~2,相比其它模型精度上升了13.87%—32....     

面向湖泊生态系统健康维护的生态管控分区研究——以红枫湖流域为例

以湖泊生态系统健康维护为目标的生态管控分区成为水环境保护与治理的重要手段,有助于全面掌握流域生态状况,对流域生态经济可持续发展具有重要参考价值。以红枫湖流域为例,从水文水资源、物理结构、水质、生物、社会服务功能5个方面对湖泊生态系统健康进行评价。运用ArcGIS空间分析工具,以200 m×200 m格网为评价单元辨析流域生态敏感性和生态服务功能空间分异特征,进而运用SOFM聚类方法优选聚类方案,划定生态管控分区。结果表明：1）红枫湖湖泊生态系统健康评分为68.4分,属健康状态,物理结构是当前威胁红枫湖湖泊生态系统健康的主要因子;2）红枫湖流域生态敏感性及生态服务功能空间差异明显,生态环境脆弱,生态服务功能较低;3）红枫湖流域生态管控分区划为优先控制区、重点控制区、缓冲控制区及一般控制区,应实施差异化管理,重点任务是调结构、转方式,逐步修复生态系统。     

Application of a geographically-weighted regression analysis to estimate net primary production of Chinese forest ecosystems

Aim The objective of this paper is to obtain a net primary production (NPP) regression model based on the geographically weighted regression (GWR) method, which includes spatial non‐stationarity in the parameters estimated for forest ecosystems in China. Location We used data across China. Methods We examine the relationships between NPP of Chinese forest ecosystems and environmental variables, specifically altitude, temperature, precipitation and time‐integrated normalized difference vegetation index (TINDVI) based on the ordinary least squares (OLS) regression, the spatial lag model and GWR methods. Results The GWR method made significantly better predictions of NPP in simulations than did OLS, as indicated both by corrected Akaike Information Criterion (AIC_c) and R². GWR provided a value of 4891 for AIC_c and 0.66 for R², compared with 5036 and 0.58, respectively, by OLS. GWR has the potential to reveal local patterns in the spatial distribution of a parameter, which would be ignored by the OLS approach. Furthermore, OLS may provide a false general relationship between spatially non‐stationary variables. Spatial autocorrelation violates a basic assumption of the OLS method. The spatial lag model with the consideration of spatial autocorrelation had improved performance in the NPP simulation as compared with OLS (5001 for AIC_c and 0.60 for R²), but it was still not as good as that via the GWR method. Moreover, statistically significant positive spatial autocorrelation remained in the NPP residuals with the spatial lag model at small spatial scales, while no positive spatial autocorrelation across spatial scales can be found in the GWR residuals. Conclusions We conclude that the regression analysis for Chinese forest NPP with respect to environmental factors and based alternatively on OLS, the spatial lag model, and GWR methods indicated that there was a significant improvement in model performance of GWR over OLS and the spatial lag model.     

东江流域森林水源涵养功能空间格局评价

东江流域森林水源涵养功能对于保障流域可持续发展具有重要作用。应用In VEST模型,结合东江流域土地覆盖分类数据、气候数据、土壤数据评估了东江流域森林水源涵养功能的空间分布。结果表明:东江流域森林生态系统水源涵养总量为47.29×10~8m~3,水源涵养功能最高为572.6 mm,平均水源涵养功能为204.15 mm。东江流域森林水源涵养功能在空间上呈现出不同的分布特征,流域内森林水源涵养功能随海拔升高呈现先上升后降低的趋势,在海拔900—1200 m范围,水源涵养功能平均值达到最大值270 mm;流域内森林水源涵养功能随坡度升高呈增加趋势,在坡度大于50°的区域,森林水源涵养功能平均值增加到327.2 mm,高于流域平均水平60%。流域水源涵养功能呈现中游下游上游的空间格局,流域上、中、下游地区的水源涵养总量占流域的比例分别为11%、72%、17%。     

东江下游流域突发性重金属复合污染生态风险评价

流域突发性重金属污染事件发生不确定性较高，难以预测和防控，严重威胁流域生态安全、人群健康乃至社会稳定。本研究以东江下游流域为研究区开展生态风险评价，基于“多风险源(危险性)-多胁迫因子(联合暴露)-多风险受体(脆弱性)-生态风险”的风险传递框架，运用贝叶斯网络，计算东江下游流域突发性Cr⁶⁺-Hg²⁺复合污染生态风险，概率化表征风险不确定性，进而提出流域风险防控与管理措施。结果表明：(1)东江下游深莞惠地区67家涉重金属风险源均会对其子流域造成生态风险，惠州市的生态风险明显高于深圳市和东莞市；(2)东江下游西枝江子流域的生态风险最为显著，其次是东江下游干流子流域和东江下游河网区子流域；(3)基于敏感性分析，“河流水体脆弱性”是造成东江下游流域生态风险的主导因子。研究结果可为东江下游流域生态风险防控与管理提供理论支持。     

景观生态视角下草地生态质量的空间差异及其影响因素——以内蒙古四子王旗为例

科学评价北方荒漠草原的生态质量,有助于草地景观的生态修复与荒漠化防治。以内蒙古四子王旗为例,采用景观生态视角,通过构建生态质量评价体系,结合综合指数法和自然间断法,对研究区内130个行政村域的草地生态质量进行综合评价及类别划定;通过引入地理加权回归模型并对比最小二乘回归模型,评估外源压力对草地生态质量的影响。结果表明:(1)2016年四子王旗村域草地生态质量的指数变化幅度为0.003—0.765,呈现出北高南低的区域差异;在空间分布上,高高集聚、低低集聚和低高集聚的空间特征反映出村域草地生态质量的非均衡特征及空间依赖;(2)对比模型估计参数,地理加权回归模型具有解释草地生态质量空间异质性和处理数据非平稳性的优势,预测精度优于最小二乘回归模型;(3)6种变量对草地生态质量的回归系数表明,经济压力和环境压力的影响效应明显高于人口压力和资源压力。与草地生态质量变化呈正相关的因素依次为:生态用地比、人均耕地面积和草地载畜量,而与至城镇中心距离、劳动人口比和人均GDP则依次呈现出负相关关系。研究结果可为草地生态保护与治理提供参考。     

基于地理加权回归模型的武汉城市圈生态用地时空演变及影响因素

生态用地对城市圈可持续发展至关重要。本研究以武汉城市圈32个研究单元生态用地为对象,采用土地利用转移矩阵、探索性回归分析和地理加权回归模型(GWR),首先利用遥感影像解译成果对2000—2005、2005—2010和2010—2015年各个单元生态用地的时空演变进行统计,然后利用公司企业、生活服务等点位及数量大数据完善传统影响因素指标体系,并进行探索性回归分析,精选最优回归模型,最后基于GWR模型对不同时期影响因素及空间分异规律进行分析。结果表明: 2000—2015年,城市圈内生态用地非生态转化呈现先升后降的倒“U”形变化规律,空间上呈现由点到面的扩张趋势;城市圈内共有8.4%的土地利用类型发生了转化,其中,耕地、林地、草地、水体和未利用地向非生态用地转型量占41.9%;空间格局由武汉中心城区逐渐向市级次中心、县级城镇周边扩展。探索性回归分析3期的通过模型数为326个,对所有模型进行GWR和普通最小二乘法(OLS)回归比较分析,3期最优模型的调整R²分别为0.83、0.91和0.76,前者较后者提高了0.02、0.03和0.02,AICc值分别减小2.88、3.42和0.83。GWR模型结果表明,武汉城市圈内生态用地转化影响因素的空间分异明显,影响模式在空间上以不同方向的逐渐过渡为主,兼有“V”形分布等其他模式。空间因素影响效果显著,空间数据潜在信息增强了城市圈内生态用地演化的解释力度。     

基于生态系统多维特征的粤港澳大湾区国土空间生态保护修复分区研究

我国国土空间生态保护修复已进入“山水林田湖草”系统治理和建设阶段。开展生态保护修复的分区研究，正确认识生态系统的地域组合特征及其分异规律，可以为落实系统治理理念提供空间指导。当前生态保护修复分区研究逐渐重视生态系统的完整性，但对于生态系统表征维度相对单一，导致对国土空间系统性综合认知受限。基于此，基于生态安全理论以及生态系统综合评估框架，构建生态保护修复分区的多维度指标体系，以提升对国土空间的系统性综合认知。以流域为基本单元，在评估粤港澳大湾区生态现状本底和退化特征的基础上，采用空间聚类方法划分两级生态保护修复分区。结果表明：(1)各流域生态现状质量和退化程度空间分异较为明显。生态现状质量呈现出外部高、中部低的圈层式分异特征。而生态退化空间分布则相对分散。(2)以生态现状综合指数与一级分区指标数据的空间异质性为基础，可将研究区划分为5个在空间上连续的生态保护修复一级区。以生态退化综合指数与二级分区指标数据的空间异质性为基础，可在一级区内部划分出11类29个生态保护修复二级区。研究方案可为国土空间的“山水林田湖草”系统治理提供生态分区优化路径。同时也为研究区生态保护修复提供了空间决策支持...