京津冀城市群扩张模式对区域生态安全的影响预测

当前,城市群是推动我国区域发展的增长极,但其快速的扩张模式对区域生态系统安全的胁迫影响越来越大,已经成为制约城市可持续发展的重要问题,科学地预测城市群未来扩张对区域生态安全格局的影响对区域协同发展的战略实施具有指导意义。以我国最具影响力的京津冀城市群为例,结合空间模型模拟方法及生态系统服务功能评估方法,预测了基于当前京津冀城市群的扩张模式对区域生物多样性保护、防风固沙功能、土壤保持功能与水源涵养等重要生态服务功能的胁迫影响。结果表明:(1)京津冀城市群发展速度较快,但存在区域发展不均衡,呈两极化的发展特征;(2)京津冀城市群具有重要级以上的生态服务功能占区域总面积的三分之一,其中同时包含两种及以上服务功能的地区将近一半,且其空间分布也很不均衡;(3)应用CLUE-S模型可以较好地模拟京津冀城市群未来的扩张格局,模型的Kappa指数为0.84。至2020年,预测京津冀城市群将增加3630.24km~2建设用地面积,而其中约六分之一的新增人工表面侵占具有重要及以上生态服务功能的区域,防风固沙和水源涵养为主要被侵占功能,这些区域集中分布在北京、天津与唐山等核心发展城市;(4)京津冀城市群不均衡的区域扩展模式不仅会进一步加剧不同地区间城市化水平的差距,对区域重要生态系统服务功能的潜在胁迫影响也将会增加。本研究结果可为京津冀城市群协同发展规划与区域生态安全格局保障方案的制定提供科学支撑。     

基于CLUE-S模型验证的海岸围垦区景观驱动因子贡献率

基于1990、2000、2009年TM影像、社会统计数据、野外调查数据,采用冗余分析和主成分分析方法对长江口奉贤段围垦区海岸带景观动态变化驱动力因子的贡献度进行分析,并利用Kappa指数对CLUE-S模型所选驱动力模拟效力进行验证.结果表明:海岸带围垦区景观动态变化的人为驱动因子贡献度(57.1％)大于自然驱动因子贡献度(42.9％).CLUE-S模型模拟的正确率达82％,研究区主要景观类型(耕地、未利用地和养殖塘)的Kappa指数均大于0.75,CLUE-S模型的模拟效果较理想,所选驱动力因子很好地模拟了规则景观突变的空间分布特征.     

基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测

由人类活动引起的城市景观格局变化是影响陆地生态系统的重要因素之一,城市景观格局分布对区域生物多样性服务功能的影响极大.为研究城市景观格局和生境质量演化及其变化原因,以武汉市作为典型区,基于武汉市2005、2010和2015年3期景观类型信息,使用马尔柯夫模型分析其景观格局时空变化特征;采用CA-Markov模型模拟预测武汉市2020年自然增长情景下的景观格局发展方向;使用Logistic回归模型分析景观变化的驱动力;结合InVEST模型评价3期景观格局分布下的生境质量分布和变化,以及2020年模拟情景下的生境质量分布特征,探究景观格局变化与人类活动之间的关系.结果表明: 2005—2015年间,研究区景观类型变化以耕地和人工表面为主.耕地面积呈现逐年减少的趋势,主要转变为人工表面.人工表面面积不断增多,主要由水田和旱地转变而来.研究区整体景观生境质量级别下降,大量高生境质量级别的景观向低生境质量级别转化.整体景观生境质量指数减少,生物多样性服务功能降低,生境质量发生退化.2015—2020年间,武汉市景观格局和生境质量继续保持2005—2015年的变化趋势,表现为人工表面增加、景观生境质量指数减少、生物多样性服务功能降低、生境质量退化.研究区景观格局变化的主要驱动因子是国内生产总值变化和地区财政收入变化.人类社会经济活动是影响研究区景观格局变化和生境质量下降的重要驱动力,城镇化扩张和填湖造地是武汉市生态景观变化的主要原因.     

京津冀城市群生态空间固碳服务功能及其与景观格局的关系特征

在全球气候变暖、城市群快速发展导致景观格局破坏与生态系统服务功能受损的背景下，研究城市群生态系统服务功能与景观格局的关系具有重要的意义。基于以上背景与前人研究，选取在中国经济社会发展中最具代表性的城市群京津冀城市群，通过遥感解译、ArcGIS 10.6制图分析及SPSS软件相关性分析等，从土地利用的角度研究其生态空间固碳服务功能及其与景观格局的关系特征，并提出相关探讨。结果表明：1）京津冀生态空间中耕地、林地、草地均为碳汇用地，2000-2018年期间用地面积排序为：耕地 > 林地 > 草地，用地面积减少量排序为：林地 > 耕地 > 草地。耕地为研究区东南半部的主导类型，林地作为区域西北半部的主导类型，草地分布呈与林地相间状态。2018年北京市内西北部大面积的林地转化为耕地。2）2000-2018年期间生态空间三种用地的年固碳量排序为：耕地 > 林地 > 草地，用地年固碳量增长量排序为耕地 > 林地 > 草地。从平均单位固碳量来说，四个时间点均表现为：林地 > 耕地 > 草地。单位固碳量区域分布差异明显且随时间变化量大。3）不同生态空间用地的固碳量与不同景观指数的相关性结果不同。耕地年总固碳量与其各景观指数没有明显相关性；林地年总固碳量与最大斑块指数（LPI）、景观形状指数形状指数（LSI）、景观百分比（PLAND）有0.01级别的显著正相关性；草地年总固碳量与斑块密度（PD）、景观百分比（PLAND）有0.05级别的显著正相关性，与景观形状指数（LSI）有0.01级别的显著正相关性；生态空间总固碳量与LSI有0.01级别的显著正相关性。最后，根据研究结果提出了相关原因讨论，同时基于固碳服务功能与景观格局的关系特征，从土地利用角度提出了京津冀生态空间土地利用优化策略，最后，根据研究结果提出了相关原因讨论，同时基于固碳服务功能与景观格局的关系特征，从土地利用角度提出了京津冀生态空间土地利用优化策略，对全球变暖之下城市群生态环境可持续发展提供了方法指导和借鉴。     

太湖流域建设用地与耕地景观时空演变及驱动力

以2000、2010及2015年的土地利用数据集为数据源,利用格网化、景观梯度、Logistic回归模型及CLUE-S模型研究方法,对太湖流域建设用地与耕地景观时空演变特征及驱动机制进行分析。研究结果表明:2000—2015年间流域内建设用地景观面积增加与耕地景观面积缩减趋势明显,高建设用地景观梯度区主要集中在沪宁线沿途城市地区,并逐渐向周边扩展,尤其是苏州市、无锡市、常州市、上海市以及杭州市周边地区,动态变化程度最为显著,原有大城市中心以及西部和西南部丘陵地区,动态变化幅度相对较小。两种景观类型的变化深受自然环境与社会经济因素的影响,且后者为主要驱动因素。结合CLUE-S模型模拟,不同情境下2030年两种景观类型时空演变存在显著差异,自然发展情景下高景观梯度值区间的建设用地面积最大;生态保护情景下,建设用地增幅明显降低,但耕地仍大幅缩减,多转为生态用地;而耕地保护情景下高景观梯度值区间的耕地面积最大。研究揭示了流域内耕地被建设用地占用过程的空间规律性,从而为太湖流域土地管理决策及城市规划建设提供依据,对解决流域内经济建设与用地矛盾提供一定的借鉴与参考。     

土地利用模型CLUE-S在辽宁省中部城市群规划中的应用

土地利用模型在分析、模拟和预测景观格局和过程中发挥着重要的作用。本文应用CLUE-S模型以辽宁省中部城市群为例,探讨了该模型在规划中的应用。在分析研究区1988—2004年景观格局和景观变化的驱动力基础上,对CLUE-S模型进行了参数设置。根据研究区的实际情况设置了3个规划预案:历史趋势预案、生态保护预案和城市规划预案,分别从2004年一直模拟到2024年;并将城市规划方案的结果与辽宁中部城市群的规划进行了对比,结果表明,CLUE-S模型模拟结果更符合实际情况,是区域规划有力的技术手段和科学支撑,能够对规划结果进行预测和评价。     

京津冀城市群土地利用变化对地表径流的影响

城市化的显著特征之一是地表景观格局被人为改变,大量硬化地表覆盖、取代了原本自然或半自然的土地覆盖类型,极大地干扰了区域水文循环过程。其中,最直接的体现是对地表径流过程的影响。城市群作为当前我国城市化的重要模式,其聚集连片的扩张模式,对区域地表径流过程的干扰尤为严重。以京津冀特大城市群为研究区域,应用长期水文影响评价模型(L-THIA),以1980、1990、2000、2010、2015年5期土地利用数据、土壤数据以及1950—2015年逐日降雨数据为输入,模拟计算了不同土地利用/覆被格局对多年平均地表径流量的影响。结果表明,(1)经过率定的L-THIA模型能够较为准确地模拟京津冀城市群地区的地表径流分布特征,模型模拟误差在±10%内;(2)1980—2015年,京津冀城市群地区不透水地表面积急剧增加,其净增长值为12690.14 km~2。北京与天津等超大城市不透水地表面积增加最明显;(3)随着土地利用格局的变化,京津冀地区地表径流量呈逐年增长趋势。1980—2015年,京津冀城市群地区地表径流量的绝对增长值为17.84亿m~3,增幅11.83%。其中,1990—2000年及2010—2015年期间地表径流年均增长率较大,分别为0.36%与0.46%。对地表径流贡献较大的土地利用类型为耕地和不透水地表,其5期土地利用情景下的平均产流占比分别为35.38%、22.71%;(4)城市尺度上,不同城市的标准化年均径流深(NAARD)存在较大差异。天津、石家庄的产流能力较强,承德、衡水等城市的产流能力较弱,北京市的标准化年均径流深处于中等水平。另一方面,不同城市标准化年均径流深增长规律也存在较大差异。1980—2015年,天津市的NAARD增长最多,承德市增长最少,北京市的NAARD增长处于中等水平。本文对于京津冀城市群水文过程的时空演变研究以及国土空间优化指导具有参考意义。     

京津冀地区城市化对植被覆盖度及景观格局的影响

定量研究了2000—2010年,京津冀地区植被覆盖度及其景观格局的动态变化,揭示了城市化进程对植被景观的干扰过程及生态质量的影响。结果表明:(1)2000—2010年,城市化进程显著是京津冀城市群土地变化的一大特点,人工表面面积从2000年的1.79×10~4km~2增加至2.16×10~4km~2,增幅高达21.16%;(2)京津冀平均植被覆盖度呈增加趋势但不显著(P=0.46),存在明显的时空动态差异。在覆盖度结构上形成了以中低和中植被覆盖度为主导的格局;(3)从景观空间格局变化来看,中低、高覆盖度区域植被景观更加破碎,而低、中等覆盖度区域的植被面积增加,景观破碎度减小;尤其是低植被覆盖度为主的城市区域,景观格局变化幅度大,表现为绿地面积有所增加,景观破碎化程度降低,生态质量有所改善;(4)在整个研究区范围,城市化对区域植被覆盖度存在负面影响,表现为城市化程度与区域平均植被覆盖度存在负相关(P=0.08);但是在低植被覆盖度的区域(主要为城市区域),城市化程度与植被覆盖面积呈显著正相关(P0.001),表明城市区域在城市化进程中植被覆盖面积有所提高,生态质量有所改善,与城市化过程中,日益重视城市绿地的建设有关。     

太湖流域景观空间格局动态演变

基于2000、2010和2015年的土地利用数据集,利用景观格局指数、动态变化模型、景观转移矩阵及CLUE-S模型预测的研究方法,对太湖流域景观空间格局动态演变进行分析.结果表明: 2000—2015年间,流域景观类型始终以耕地、建设用地为主,景观破碎化程度加强,分布呈现均匀趋势.从动态转移变化来看,耕地和建设用地变化显著,分别以2.1%和8.4%的速度减少和增加了6761和6615.33 km²;由景观转移可见,耕地减少部分主要转变为建设用地,有7866.30 km²的耕地转变成建设用地,占耕地变化量的91.6%,对建设用地增加的贡献率达到96.5%.各县市的耕地、建设用地变化趋势与整个太湖流域相同,其中,上海市中心城区、浦东新区、临安市、宝山区、闵行区、嘉定区和常州市的耕地和建设用地面积变化尤为突出.结合总量变化与CLUE-S模型模拟2030年景观格局动态演变表明,自然发展情景下耕地和建设用地的变化幅度最大;在生态保护情景下草地面积猛增,动态度达到54.5%;在耕地保护情景下耕地和建设用地的变化幅度骤减.     

权衡城市扩张、耕地保护与生态效益的京津冀城市群土地利用优化配置情景分析

京津冀城市群作为影响我国经济发展的重要区域,具有多重战略意义。然而,快速的城市扩张在提高社会、经济水平的同时,伴随着资源供求矛盾加深、耕地被侵占、生态退化,以及水、大气环境污染等众多突出问题,如何优化调整城市空间结构与布局,实现社会、经济发展与生态环境保护等多目标的协同优化是京津冀规划管理与决策的关键。从土地覆盖/利用数量和空间布局两个重点方面出发,通过多目标优化模型和CLUE-S模型的构建,提出了多目标权衡下的土地扩张优化情景预案,以期为京津冀城市群扩张布局与土地利用优化配置规划与管理提供科学参考。结果表明:一方面,利用多目标遗传算法(MOGA)可以很好地实现对京津冀土地利用结构优化配置及其与社会、经济及生态效益等多目标的定量化求解,为决策人提供满足不同权衡目标的多种选择,并通过与CLUE-S模型相结合,实现京津冀城市群土地利用格局的空间优化配置情景模拟;另一方面,研究结果表明,综合考虑了社会、经济和生态效益的优化方案中,林地的增加可以相对满足政策要求,增幅较大,耕地较未优化方案减幅放缓,符合耕地保有量的要求,同时,也从空间上减少了对重要生态用地的侵占。本研究的方法与结果可为京津冀城市群土地利用规划与生态安全格局建设提供理论与应用参考。     

CLUE-S模型在长白山自然保护区外围规划中的应用

受自然保护区旅游业快速发展影响,长白山自然保护区外围土地利用变化加剧。因此,对区域土地利用布局进行科学规划具有十分重要的意义。以长白山自然保护区外围30 km区域为研究对象,探讨了CLUE-S模型在小尺度土地利用规划中的应用。在分析研究区1991—2007年土地利用变化的驱动力基础上,根据区域规划预案,模拟2020土地利用布局。利用模拟结果划定空间管制区和乡镇布局,并与现有规划进行了对比。结果表明,基于CLUE-S模型的土地规划明显抑制了区域景观破碎化进程,减弱了人为活动对景观的影响,该方法可以为长白山区域土地利用规划提供有力的技术手段和科学支撑。     

晋北地区土地利用覆被格局的演变与模拟

区域土地利用覆被变化及未来发展情景对区域土地管理和可持续发展具有重要意义。以地处农牧交错带、土地利用覆被变化剧烈的晋北地区为研究区,获取其2010、2015年的土地利用覆被(Land use/land cover,LULC)数据,选取高程、人口、经济、气温、降水等9种影响因素作为驱动因子,采用CLUE-S模型拟合研究区2015年的土地覆被格局并判断拟合精度,在此基础上,分别设置了3种社会经济发展情景,模拟这些情景下研究区2020年的土地利用覆被格局演变。结果表明:1)晋北地区土地利用覆被以耕地、林地和草地为主,各类型土地主要呈西北斜向的条带状分布;2)Logistic回归模型可以很好地提取LULC与驱动因子之间的关系,反映不同的驱动因素对不同的土地利用类型分布格局的影响效果及程度;3)CLUE-S模型在晋北地区土地利用覆被格局的拟合上有较好的精度,模拟Kappa系数值达0.89,表明该模型能够很好地模拟晋北地区的土地利用覆被;4)情景模拟结果表明,研究区生态保护情景(c)下的土地利用覆被格局明显优于维持现状情景(a)和经济优先情景(b),建议在未来土地开发利用过程中,应当减缓工矿用地增加速度,严格控制建设用地规模,优化土地利用格局。     

城市化背景下景观破碎化及连接度动态变化研究——以昆明市为例

城市化不仅改变景观类型和组成,也导致空间形态变化与自然生境连接度的降低,刻画不同城市化过程中人工表面、耕地与自然生境的空间关系对于研究其景观生态效应,尤其是对不同景观之间的相互作用以及结构和功能的变化具有重要意义。以云南省昆明市为研究区,分析了1990—2015年城市扩张导致的破碎化与形态变化对景观连接度的影响。利用城市破碎指数(UFI)刻画景观破碎水平,进一步基于形态学空间格局分析(MSPA)得到耕地和自然生境的七类景观形态要素(核心、岛状斑块、桥接、环岛、孔隙、边缘和支线),选取了3种边缘宽度比较边缘宽度对景观形态的影响差异,然后通过概率连接度指数(PC)和斑块重要值(dPC)评估景观连接度的变化。在4 km×4 km的网格基础上计算平均UFI和dPC,利用三维曲面分析不同变量之间的相关性。结果表明:过去25年间,昆明市人工表面不断扩大,占用大量耕地并导致景观破碎度的增加,速率呈逐年增加的趋势;MSPA结果显示,耕地表现出持续稳定的消减,自然生境景观形态类型前期变化不大,2010年后有较大幅度改变,表现出从稳定、波动到破碎的过程,不同边缘宽度下存在显著差别,边缘宽度越大则连接度变化越为明显,表明城市化对小型绿色斑块影响较大;斑块重要值与UFI的变化表现出一致性,变化集中于东部地区,随着UFI的增加景观连接度逐年降低;相关性分析显示,随着破碎度的增加,景观连接度经历了从波动到稳定下降的过程。总体上,昆明市城市化造成耕地的持续减少,虽未造成大面积自然生境丧失,但在一定程度上降低了连接度,需要从空间格局上加以管控,避免对整体景观连接度产生负面影响。     

基于GIS-Logistic耦合模型的下辽河平原景观格局变化驱动机制分析

以东北三省开发强度最大的辽河中下游地区—下辽河平原为研究对象,从自然因素和人文因素两个方面,构建下辽河平原景观格局演变的驱动机制指标体系,其中自然驱动力包括气候因素、DEM提取值;人文驱动力主要包括人口状况、经济发展、人民生活水平和科学技术进步四大方面。利用美国地质勘探局(USGS)长时间序列的遥感影像数据,获取了下辽河平原1980—2010年地表景观格局的分布特征,提取下辽河平原近30年来各景观类型的空间分布信息,根据各景观类型面积增长和消退的演变规律,利用Logistic回归模型分析不同时间段下景观格局演变的驱动机制,结果表明:1耕地面积的先增后减,林地、草地面积的先减后增,以及建设用地面积的持续增加是研究区景观格局演变的主要特征;2Logistic回归模型分析的结果表明,不同时期内景观类型变化的驱动因子及其影响力存在一定的差异,但是总体来讲,在中小尺度下,自然驱动因素相对于人文驱动因素的影响较弱,人口、经济发展、城市化水平、技术等因子对于下辽河平原各景观类型的变化具有较强的驱动作用。     

川滇生态屏障区景观生态风险评价及影响因素

探究重点生态功能区景观生态风险时空演变特征,揭示人类活动对景观生态风险恶化的潜在影响,对防范和化解景观生态风险、促进区域可持续发展具有重要意义。以2000、2010、2020年土地覆被数据为基础,运用ArcGIS 10.8和Fragstats 4.2等软件,基于景观格局指数和脆弱度指数构建景观生态风险评价模型,借助空间分析方法,揭示川滇生态屏障区景观生态风险时空演变特征,采用地理探测器测度不同区域范围的自然和社会经济因素对景观生态风险的影响。结果表明: 2000—2020年间,研究区人造地表、水体、灌木地面积总体呈上升趋势,林地、耕地、草地、湿地、裸地、冰川永久积雪面积总体呈下降趋势,景观类型转移以林地、草地、耕地间转移为主,其中,耕地转人造地表最显著;景观生态风险平均值有所下降,景观生态风险等级分布与景观类型变化及转移特征较为一致;研究区整体上以低生态风险、较低生态风险和较高生态风险等级为主;景观生态风险的时空演化特征总体受高程、降水等自然因素影响,经济社会及区域可达性对局部风险恶化区的影响较为突出。     

基于GIS的北京市城乡景观格局梯度时空变化研究

利用遥感和GIS的技术手段,对1990年和2000年北京市的土地利用数据进行了景观格局指数计算及景观梯度分析和时空变化分析,从而得出了北京市10年间城市化过程中土地利用景观结构变化特征和城乡景观的梯度变化的时空特点.结果表明,1990年和2000年北京市景观以林地和耕地为主,城镇用地总面积大量增加,2000年其总面积和农村居民点景观面积差别很小,北京的城市化水平已经达到较高程度.城镇用地景观沿样带分布呈典型的"凸"字形,城镇用地比例随距离市中心距离的增大而逐渐减小,城市化过程在10年间继续向郊区推进,向北扩张强度大于向南.城区范围不断扩大,中心城区聚集性大幅度增大,城乡交错带的景观斑块密度增大,景观破碎程度加剧,是景观格局变化最剧烈的区域.利用景观格局指数在样带上的梯度分布和其随时间的变化来分析城市发展特点、模式是一种研究城市化过程的重要手段.