基于景观结构的北京市顺义区生态风险时空特征

以1997、2001、2005、2009和2013年遥感影像为基础数据,对快速城市化地区——北京市顺义区进行景观分类,构建基于景观干扰度和景观脆弱度的生态风险指数,利用GS⁺和ArcGIS软件进行空间自相关和地统计学分析,研究景观生态风险的时空变化特征.结果表明:研究区内的生态风险指数存在一定的空间正相关关系,随着粒度的增大,呈现下降的趋势;在一定的粒度范围内(<12 km),空间自相关性具有明显的尺度依赖特征.1997—2013年,空间异质性中的随机变异均小于空间自相关变异,由空间自相关部分引起的空间异质性占据主导地位.研究期间,研究区生态风险水平一直以中等生态风险程度为主,较高生态风险和较低生态风险区域面积增加,而中等生态风险区域面积逐渐减少.低生态风险区主要位于顺义区机场区域及东南部的林地;高生态风险区主要位于水域景观区域,如潮白河两岸.     

基于景观结构的城乡结合部生态风险分析——以泰安市岱岳区为例

以2000、2005和2010年的遥感数据为基础,对泰安市岱岳区土地利用类型和景观格局变化进行分析,构建生态风险指数,对研究区域的生态风险指数进行重采样和空间差值,并分析了城乡结合部区域生态风险的时空变化规律.结果表明:2000—2010年,研究区土地利用类型的主要转移方向是自然景观向人工景观转移;耕地、园地、林地的人为干扰强度较大,水域的人为干扰较小;耕地和水域的生态损失度指数有所下降,其他土地利用类型基本上呈上升趋势;2000和2010年,研究区各生态风险小区的生态风险值分布较分散,2005年最集中,2000—2005年,各生态风险小区的生态风险值以增加为主,2005—2010年则以降低为主;2000—2010年,研究区生态风险指数等级以中等程度为主,生态风险指数在空间分布上表现出明显的空间差异,大体上以林地为中心向周围区域呈扩散状递增;研究区域风险等级以中风险区和较高风险区为主,较低风险区面积动态变化明显,最低风险区和最高风险区的面积变化不大.     

云南边境山区景观生态风险时空演变及其影响因素

探究边境山区景观生态风险时空演变特征,揭示自然与人类活动对景观生态风险的影响,对维护国际生态安全和保障区域生态系统的稳定性具有重要意义。以云南25个边境县为例,采用2000、2010、2020年三期土地利用数据,基于景观格局指数构建了景观生态风险评价模型,并分析了风险的时空演变特征,利用地理探测器测度了自然、可达性和社会经济因素对景观生态风险的影响程度。结果表明：2000-2020年研究区景观类型以林地和耕地为主,林地、草地、湿地、冰川和永久积雪面积减少,耕地、灌木地、裸地、人造地表、水体面积增加。景观生态风险平均值持续上升,在空间上表现出显著的自相关性。研究区以较低生态风险、中等生态风险为主,低生态风险、较低生态风险、高生态风险区面积减少,中等生态风险、较高生态风险区面积增加。年降水量、年均气温、距城镇距离、人口地理集中度指数、人口经济地理集中度不一致指数是影响区域景观生态风险的主要因素,在交互探测中年降水量与年均气温、人口地理集中度指数与人口经济地理集中度不一致指数、年降水量与人口地理集中度指数交互作用对景观生态风险的影响较大。     

吉林省生态系统服务价值与景观生态风险关联性及其空间分异

探究生态系统服务价值与景观生态风险之间的相关性及其空间分异的驱动因子,有助于维护区域生态安全的稳定并促进人类福祉的持续创造。本研究以吉林省为例,基于5 km×5 km的评价单元,对2000、2005、2010、2015、2020年土地利用数据进行网格化和重采样,定量评价研究区的景观生态风险和生态系统服务价值,揭示其时空变化特征,并采用双变量空间自相关分析方法和地理探测器模型揭示二者的相关性及其空间分异的驱动因子。结果表明：2000—2020年间,研究区生态系统服务价值总量由3858.95亿元下降至3782.11亿元。研究区东部以极低风险区、中风险区和低风险区为主,西部以极高风险区和高风险区为主。吉林省景观生态风险与生态系统服务价值间呈现出显著的负相关性以及显著的空间负相关性。土地利用类型和人为影响指数是促使研究区生态系统服务价值和景观生态风险产生空间分异的重要驱动因子。未来应通过合理规范土地利用和合理控制人为活动强度对吉林省进行生态环境优化。     

基于景观格局的锦州湾沿海经济开发区生态风险分析

以辽宁省锦州湾沿海经济开发区为研究区,利用1992、2000和2007年3个时期的TM遥感影像为数据源,通过计算各景观格局指数,引入生态风险指数,利用GIS和地统计学,对生态风险指数进行采样和空间插值,得到基于景观格局的生态风险分布图。运用相对指标法对生态风险指数进行分级,将研究区域划分为低生态风险区、较低生态风险区、中等生态风险区、较高生态风险区和高生态风险区5个等级,在此基础上通过将不同时期的生态风险图层的叠加运算,分析了研究区景观生态风险的时空变化情况。结果表明：近15年来研究区生态风险主要以中等程度为主;处于低、较低生态风险程度的区域面积变化不大,空间分布也一直位于西部低山丘陵地区;较高生态风险区域面积增加较为显著,主要发生在兴城市和绥中县东南沿海地区;高生态风险区面积随着未利用地和芦苇湿地等高生态脆弱性景观类型面积的减少而略有下降。     

基于土地利用变化的江苏沿海地区生态风险格局

为探讨经济快速发展地区土地利用变化对生态系统造成的风险,以江苏沿海地区1990、2000、2010和2015年的遥感解译土地利用数据为基础,基于景观格局指数和生态环境脆弱度构建了区域生态风险指数,在Arc GIS和Fragstats软件支持下,借助地统计分析和空间自相关分析方法,定量评价江苏沿海地区1990—2015年区域生态风险的时空分异特征。结果表明:1990—2015年,江苏沿海地区整体生态安全状况有所好转,研究区生态风险平均值从0.1563减少至0.1529,该区主要处于中等级生态风险。生态风险等级降低区在较高风险区、中风险区和较低风险区均有分布,而等级升高区域主要集中在较低风险区与中风险区,即东部草地和水域地区以及西南部耕地地区,其原因主要是临海产业和临海城镇的快速发展造成土地利用变化加剧,导致生态系统平衡遭到破坏,生态风险加强。区域生态风险整体空间分异性增加,局部呈现高-高聚集和低-低聚集,其中高值聚集区主要由研究区西部外围边界处向南聚集,低值聚集区主要分布在研究区东北部和东部沿海地区。耕地、水域和建设用地是整个研究区生态风险的主要来源。研究结果为该区实现土地可持续利用、促进土地利用与生态环境的协调发展以及制定生态风险管理政策提供科学依据与技术支持。     

1975—2018年南四湖流域景观生态风险时空变化及其驱动因素研究

研究区域的景观生态风险变化趋势及其驱动因素,可以更加科学地保护和开发流域生态系统。以南四湖流域1975—2018年9期土地利用数据为基础,借助ArcGIS 10.2和Fragstats 4.2等软件计算景观生态指数,并构建景观生态风险评估模型,通过空间自相关性分析,探究南四湖流域自改革开放40年来生态风险的时空变化,并用地理探测器定量研究驱动因子的贡献量。研究结果表明:流域最大斑块指数不断减小,景观破碎化加剧,且与景观生态风险指数呈正相关;而平均分维数、香浓多样性和香浓均匀度与生态风险指数呈负相关。在空间上,生态风险指数具有较强集聚性,东部草地和林地区域主要是高值区,湖区北部以及西部耕地和建设用地则主要是低值区;总体上,研究区大部分为低风险和较低风险区,且生态风险平均值不断降低;地理探测器分析表明,海拔和人为干扰度因子贡献量在35%以上,对生态风险有显著的解释力。据此,以后应减少人类行为对南四湖流域生态系统的干预,降低流域的景观生态风险,实现经济、社会和生态的可持续发展。     

基于土地利用变化的贵安新区景观生态风险评价

以贵州省贵安新区2000、2005、2010、2015年土地利用数据为基础, 划分2 km×2 km的格网作为评价单元, 借助Fragstats4.2软件计算景观指数, 并构建景观生态风险评价模型, 采用ArcGIS空间分析法, 分析贵安新区生态风险时空分异及其对土地利用变化的响应。结果表明: ①土地利用数量和结构变化明显: 耕地和林地面积减少, 草地和水域面积增加, 建设用地面积显著增加; 耕地主要转变为林地和建设用地; 除水域外, 其他类型分布集中程度增强。②生态风险集聚趋势增强, 热点分布在贵安新区的西部和东部边缘地区, 冷点分布在红枫湖水域; 不同生态风险等级面积变化显著, 低、较低和中生态风险区面积增加, 较高和高生态风险区面积减少, 总体生态环境质量改善。③低、较低生态风险区重心向东部的贵阳方向移动, 中、较高和高生态风险区重心向西部的安顺方向移动, 呈相反的转移方向。④除蔡官镇、城关镇和羊昌乡外, 其他乡镇生态风险对土地利用响应弹性降低, 影响生态风险的因素呈现多样化的特征。     

流域景观结构的城市化影响与生态风险评价

以南京市九乡河流域为研究区域,以2003、2009年两期遥感影像数据为基本信息,在构建生态风险指数的基础上,利用ARCGIS的空间分析功能,揭示了城市化对研究区景观结构的影响,生态风险的时空变化以及城市化与生态风险之间的关系。结果表明：2003-2009年,城市化过程使流域的景观结构发生较大变化,建设用地大幅增加,分离度降低,而耕地则大幅减少,耕地、水域、草地等景观类型的分离度、破碎度增加;流域生态风险程度从中度/低风险向中度/较高风险转变,生态风险有增加的趋势;生态风险的空间差异明显,生态风险较低的区域主要集中在流域南部青龙山一带,较高的区域主要集中在西北部地区,中度风险区集中在流域中部的平原农业区;城市化对生态风险的正效应明显,生态风险随着城市化水平的增加而升高。     

喀斯特断陷盆地景观生态风险演变及其地形分异

景观生态风险评价是构建区域生态安全格局的关键途径。以喀斯特断陷盆地为研究对象,从自然、社会、景观格局三个维度选取11个评价因子构建景观生态风险评价指标体系,通过空间主成分分析的方法评价研究区2000—2020年的景观生态风险时空演变格局,并基于地形位指数系统揭示喀斯特断陷盆地景观生态风险与地形的关系。结果表明：(1)2000—2020年,喀斯特断陷盆地的景观生态风险水平整体呈下降趋势,生态环境整体好转。(2)景观生态风险的变化呈现出较强的时空异质性,南部更甚。2000和2005年,研究区高、较高景观生态风险区主要分布于研究区北部和南部部分地区;2010年及其以后,高风险区面积显著减少,低风险区面积显著增加,但南部个别区县的风险水平未明显改善。(3)20年间,除建设用地外,不同土地利用类型的生态风险水平均显著降低。到2020年,耕地、林地、草地均主要分布在风险水平较低的区域,而建设用地在高风险区的面积仍高达43.43%。(4)景观生态风险在不同地形位梯度的变化随时间推移有显著差异。研究初期,各风险区对地形的选择性较强,低、较低风险区在中、低地形位区间的分布优势较强,高风险区倾向分布在高地...     

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.     

基于土地利用变化的玛纳斯河流域景观生态风险评价

摘要：随着人类活动范围日益扩张和强度增加,景观生态风险评价已经成为预测和衡量生态环境质量和动态演化的重要手段。本文以玛纳斯河流域（简称玛河流域）为研究区,选取2000、2005、2010和2015年4期Landsat TM/ETM遥感影像,运用ENVI软件对研究区土地利用类型进行解译,定量分析流域近15年来土地利用动态变化特征,基于景观格局指数,采用地统计学方法,探究玛河流域景观生态风险程度及时空分异特征。结果表明：（1）2000—2015年,玛河流域景观格局发生了较大变化,耕地景观面积增加最多（2638.31 km^2）,主要由草地和未利用地转入;未利用地景观面积减少最多（2559.99 km^2）,主要转化成了草地、耕地和林地;（2）将流域景观生态风险划分为5个等级,研究期内流域低、中风险区面积增加而较高、高风险区面积减少,整体景观生态风险指数减小,所以研究区生态环境在整体上呈现好转;（3）2000—2005年、2010—2015年玛河流域在景观风险分布格局上发生较小变化,但2005—2010年流域景观风险分布格局发生较大变化,主要是中、较高和高风险区向流域南北方向分散并转移,低风险区向流域北部转移。     

1980—2015年南四湖流域景观格局及其脆弱性

流域景观格局及脆弱性变化对流域生态环境具有重要影响.为保障南四湖流域生态环境安全,本研究以流域1980—2015年7期土地利用数据为基础,通过计算景观格局指数分析南四湖流域景观格局变化,利用景观适应度(LAI)和景观敏感度指数(LSI)构建景观格局脆弱度(LVI),并分析其空间分布与变化.结果表明: 1980—2015年,南四湖流域耕地面积比例下降4.6%,建设用地增加39.7%,其他土地利用类型呈波动变化,林地、草地、未利用地面积减少,水域面积增加.耕地一直是南四湖流域的优势景观类型.耕地和水域破碎度增加,其他地类破碎度降低.流域景观整体破碎度有所缓和,景观类型之间形成了较好的连接性,景观格局的不规则性和复杂性下降并朝着均匀化和多样化方向发展.各时期流域景观脆弱度大体上表现出东部高于西部、北部高于南部的趋势,其空间分布与流域地形,以及景观类型的分布、土地利用变化有关.研究期间,流域LVI整体下降,东部景观脆弱度严重地区的景观格局开始趋于分散,逐渐被低一级脆弱区所取代,西北部地区脆弱度的回升最明显,南部及西南部一直是低脆弱区.     

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。     

基于景观格局-服务的景观生态风险评价——以广州市为例

城市化对景观的结构和功能造成极大干扰,城市景观变化引起的生态风险受到城市生态建设的关注,但景观生态风险评价技术体系尚待深化,以促进风险防范决策。研究选取植被碳固定、土壤保持、水源涵养与提供和栖息地提供等景观服务改进景观脆弱度的评价方法,以广州市为案例研究区,评价了1990—2015年广州市城市景观生态风险及其时空变化特征。研究结果表明:(1)基于景观格局与服务的景观生态风险评价能够有效地评估城市景观生态风险的空间分布,但评价需要关注结果验证和辅助情景分析,方可为景观生态风险的预警和预测提供科学依据。(2)1990—2015年广州市的景观干扰度先增加后降低,2000年是景观干扰度变化的转折点;25年间,景观脆弱度不断增加,中脆弱度和高脆弱度比例之和维持在60%以上;2000年是景观生态风险的转折点,1990—2000年景观生态风险趋于增大,2000—2015年景观生态风险趋向降低;景观干扰度、脆弱度和生态风险在空间上呈现南部高于北部,西部高于东部的分布特征。(3)近25年,广州市景观生态风险与景观变化具有较好的空间一致性。维持低风险的比例为40.74%,基本都分布在北部山区,而维持高风险的比例为6.67%,由低风险向高风险的转变比例为32.28%,由高风险转变为低风险的比例为20.31%。     

密云水库流域多尺度景观生态风险时空演变趋势

密云水库作为北京重要的地表饮用水水源地、水资源战略储备基地受到广泛关注，相关研究多基于流域尺度，缺乏多尺度针对水源保护区的生态风险评价，开展多尺度生态风险评价有利于指导密云水库流域高质量和可持续发展。以1990、2000、2010和2018年4期土地利用数据为基础，基于景观指数，采用地统计学方法，分析流域土地利用类型及变化，从流域尺度、水源保护区尺度构建生态风险评价模型，揭示生态风险时空变化。结果表明：(1)流域内主要土地利用类型为林地和草地，随着城市扩张和“退耕还林”等政策实施，耕地和未利用地面积减少，建设用地面积增加，流域景观趋于复杂和分散，破碎化程度加剧；(2)生态风险区域在流域尺度呈“边缘高、中间低”的空间分布规律，高风险区域面积逐渐向低风险区域转移，高风险区域集中分布在流域边缘的南部密云区、兴隆县、赤城县和流域北部丰宁县，生态安全逐渐提高。(3)水源保护区尺度呈“中间高、边缘低”的空间分布规律，高风险面积逐渐减少且空间分布集中，生态风险趋于减弱。(4)流域景观生态风险呈正相关关系，Moran’s I指数均大于0,分别为0.322、0.305、0.298和0.317,1990年...     

南昌市城镇空间扩展与景观生态风险的耦合关系

为探究城镇用地空间扩展对景观生态风险的影响,以南昌市为例,运用遥感、GIS及数理统计的方法,借助城镇扩展强度指数研究了南昌市2000—2017年城镇空间扩展的时空变化特征,构建了景观生态风险指数,以3 km×3 km的单元网格进行系统采样,探究城镇扩展下南昌市景观格局的动态变化和景观生态风险,最后基于地理加权回归(GWR)模型,定量分析2000—2017年南昌市城镇空间扩展与景观生态风险之间的耦合关系。结果表明:(1)2000—2017年,南昌市城镇用地增加了247.56 km~2,年均扩展速率达17.75 km~2,其中2000—2005年扩展最快,呈现出剧烈扩展的态势,扩展强度达到0.55。城镇扩展主要沿正北和西北方向扩展,分布在青山湖区、南昌县、新建区等,总体上呈快速扩展趋势;(2)南昌市景观格局以耕地为主,建设用地快速扩张,耕地、林地、草地面积持续减少,土地利用的景观格局指数反映此期间人类活动的干扰程度加剧,景观斑块数量增加,整体破碎度提高。借助地统计分析方法,计算得到南昌市景观生态风险由2000年的0.1354上升至2017年的0.1420,景观生态风险呈逐渐升高的趋势;(3)2000—2017年,城镇用地面积与景观生态风险、城镇空间扩展强度指数和景观生态险变化值之间,都呈现负相关影响,后者相关性在减弱。回归系数的空间分布上,由中部向外逐渐升高,低值位于城镇扩展较快的南昌市区,城镇的快速扩展使城镇用面积大幅增加,景观破碎度、损失度降低,景观生态风险随之降低;高值出现在进贤县、安义县等经济发展缓慢的地区,城镇用地扩展幅度小,扩展边界斑块破碎度大,分离度上升,景观生态风险增加。研究结果为促进城市建设与生态环境保护的相互协调,正确评价人类活动对城市生态系统的影响,以及南昌市的可持续发展和科学管理提供借鉴。