京津冀地区城市化与生态环境交互耦合关系定量测度

城市化与生态环境之间客观上存在着极其复杂的交互耦合关系,如何实现城市化与生态环境协调发展将是世界经济社会发展的核心议题,也是近年来国内外研究的热点命题。首先构建了城市化和生态环境系统综合评价指标体系,然后借助物理学耦合模型,构建了城市化与生态环境动态耦合协调度模型,定量分析了1980—2011年京津冀地区城市化与生态环境的耦合过程与演进趋势。结果表明:人口城市化和生态压力分别对城市化子系统与生态环境子系统的贡献份额最大,明显高于其他因素;在耦合协调度测算模型中,城市化子系统与生态环境子系统3种不同贡献份额所得出的耦合协调度的变化趋势是一致的,表明耦合协调度模型受城市化与生态环境子系统贡献份额比例的影响很小;1980年以来京津冀地区的城市化与生态环境耦合协调度呈现出S型曲线变化,协调类型从严重不协调-城市化受阻发展到高级协调-生态环境滞后类型;正确认识城市化与生态环境交互胁迫的时空动态耦合规律,采取恰当的区域发展政策和适当的城市发展战略,对进一步加快区域城市化进程,改善生态环境,实现京津冀地区城市化与生态环境的协调和可持续发展具有重要的指导意义。     

区域生态环境脆弱性评价方法研究综述

随着社会经济的快速发展以及人口压力的不断增长,人类活动正越来越强烈地影响着地球的生态系统平衡,导致当前生态环境的脆弱性进一步加剧,生态环境问题越来越突出。通过对区域生态环境脆弱性评价研究相关文献资料整理,认为生态环境脆弱性是个相对的概念,受到自然地理条件因素、系统自身恢复能力、人为活动干扰因素等多重影响,是自然因素和人为因素共同作用的结果。结合生态环境脆弱性内涵表征及其评价的主要内容、评价指标选取及体系构建、评价方法及分析模型等方面的研究,分析了生态脆弱性评价研究领域的发展状况及其不同区域指标体系和评价方法的差异,讨论了在研究理论方法的创新、评价指标体系及计算模型的构建、自然因素和人为因素评判的定量分析描述、评价结果的应用研究等方面仍存在一些问题,并结合评价模型构建、数据处理分析的有效性、评价结果应用等方面分析了生态环境脆弱性评价研究的发展趋势。总体认为,区域生态环境脆弱性评价在未来研究中:研究思路需要进一步突出综合系统性;数据处理需要进一步突出时空动态性;研究方法需要进一步突出学科融合性;研究结果需要进一步突出实践应用性。     

吉林省中部商品粮地区农村生态发展战略动态仿真模型

农村生态系统是一个极其复杂的大系统,涉及到农、林、牧、渔以及乡镇企业等各个产业部门。描述这样一个大系统的内部结构、总体功能以及这些结构和功能的发展趋势,靠一般的数学规划方法(如线性规划、非线性规划、投入产出等)是很难做到的。而系统动力学则能够解决变量多、关系复杂的大系统的调整结构、强化功能的问题。因此,我们采用系统动力学方法,用DYNAMO语言建立了吉林省中部地区农村生态系统动态仿真模型。通过设计不同的方案,对吉林省中部地区的农村生态环境进行了长时间序列的规划、设计、试验和预测,对未来农村生态环境的发展有了比较清醒的认识和积极的、切实可行的对策。     

宁东能源化工基地生态环境脆弱性评价研究

以宁东能源化工基地为研究对象, 生态环境脆弱性评价为研究目标。依据主客观因素, 利用主成分分析法选取 11 个符合宁东基地实情的评价指标, 构建生态环境脆弱性评价的 SVM 模型。将 GA 嵌入 SVM 中以优化其结构及参数, 利用 SVM 良好的泛化能力和高精度的分类性能进行评价。再利用已有的 BP-ANN 模型进行评价并加以比较分析。结果表明 : 宁东基地的生态环境脆弱性为Ⅱ级 , 属于中度脆弱 ; SVM 模型简单、通用、精度高, 可在生态环境脆弱性评价中推广应用。最后对脆弱性形成的原因进行了分析。     

生态服务功能的动态货币化评价——以南水北调后的湖北省襄樊市为例

生态环境是和社会经济紧密联系、相互影响的复杂大系统 ,且其内部各因子之间存在大量的未知关系 ,神经网络为未知复杂系统的建模提供了一条全新的思路。运用 BP网络 ,就南水北调对湖北省襄樊市生态服务功能价值的影响进行了动态研究。研究显示 ,在调走约 1/3汉江水量后 ,襄樊的生态环境将受到严重的破坏 ,其后果是当地社会经济的可持续发展能力将受到损害和抑制。在分析案例的基础上 ,论证了神经网络在生态建模中的适用性 ,探讨了生态服务功能价值动态评价的技术趋势 ,并进一步提出了生态系统建模的新思路。     

干旱地区经济-生态环境系统规划方法与应用

从干旱地区经济－生态环境系统的动态性,综合性,多目标性和不确定性等特征出发,提出用不确定性多目标规划（IMOP）模型来解决干旱地区以水资源为核心的生态环境规划优化问题,建立了干旱地区经济与生态环境系统不确定性多目标规划模型（IMOPMEES）,应用模型算法退化形式进行多目标规划的求解,并以新疆和墨洛地区为具体研究对象,采用IMOPMEES进行可持续发展规划,应用交互式调整和情景分析的方法得到模型在两种情景下的优化方案,进而对两种情景进行综合分析比较,为决策者提供科学合理的决策依据,研究表明IMOP模型可以充分反映干旱地区经济－生态环境系统的不确定性和动态性,并有效地协调目标之间的冲突,为干旱地区经济－生态环境规划工作提供了一种较为有力的工具。     

吉林省大安市生态环境规划系统动力学仿真模型

生态环境是人类生存和发展的基本条件,经济、社会发展的物质基础。如何保护和建设好生态环境,合理开发利用自然资源,是当今世界所面临的共同问题。针对吉林西部研究区的特点,要使生态环境和经济协调发展,必须统筹规划,突出土地盐碱地治理的重点,实施土、林、水综合治理。根据农业生态环境系统多目标、多层次、多变量、非线性的特点,应用系统动力学的原理与方法,建立系统动力学仿真模型,模拟封闭系统的动态变化,定量预测系统行为。并以吉林省大安市为例,采用系统动力学方法,开展了该区生态环境规划仿真研究,经过模型调控对比,提出了适合经济发展的最佳方案。     

晋陕宁黄土丘陵区生态修复与农林牧业持续发展仿真研究

晋陕宁黄土丘陵区土壤侵蚀严重,生态环境脆弱,不合理利用土地是其主要原因,生态修复与环境重建是该区生态与经济持续发展的重要战略措施。应用系统动力学（System Dynamic,简称SD）和“反馈控制（Feedback control）理论建立了该区生态修复和环境重建的SD模型,它分为人口、农业、林业、牧业、农村经济、土壤侵蚀和生态环境6个模块,仿真时间1990～2080年,步长1a。经检验该SD模型的有效性为93．5％,可用于未来仿真预测。根据该区的生态环境特点和农牧业发展现状,选择生态环境恢复重建的3种典型模式——同步发展模式（A模式）、逐步调整模式（B模式）和现状发展模式（C模式）进行仿真研究,预测3种模式2000～2080年的土壤侵蚀、土地利用的发展动态以及农林牧业和生态环境演化趋势。仿真结果表明：土地利用与农、林、牧业持续发展密切相关,坡耕地和草场退化是制约农林牧业发展的主要因素。合理调整土地利用结构和加速治理侵蚀,可促进生态环境逐步恢复和农林牧业持续发展。同步发展模式（A模式）是该区生态修复和环境重建的3个仿真模式中的最优策略,它可促进农林牧协调发展和生态一经济趋向良性循环,并提出该区生态修复与环境重建的对策措施。该SD模型结构合理,运行功能良好,能较真实的模拟具有多变量、非线性变量的复杂生态系统的动态行为,为生态修复研究提供一种有效工具。     

陕北安塞县生态与经济系统耦合协调发展

协调生态环境与社会经济的均衡发展,是实现县域可持续发展的重要因素。以延安市安塞县为对象,基于社会经济与生态环境的数据,构建安塞县社会经济系统与生态环境系统的指标体系,利用熵权法计算社会-经济-环境综合评价指数,在此基础上利用耦合协调度模型、剪刀差方法和耦合度模型分析了社会经济系统与生态环境系统的耦合协调状态、发展速度差异以及耦合度演变趋势。结果表明:1996—2013年间,安塞县社会经济系统综合评价指数稳定上升,自然生态系统综合水平呈现波动下降趋势,前者发展速度总体上快于后者;耦合协调度指数由0.33增长至0.59,反映了该区域社会经济与生态环境的关系不断改善,较好地实现了二者的协调;剪刀差在0. 032水平范围内波动上升,说明二者发展趋势之间的差异逐渐增大;安塞县社会经济与生态环境的耦合度分布于45°β90°范围内,二者处于协调发展阶段,耦合度β表现为先下降后上升,说明经济与环境之间的矛盾开始显露。研究表明,安塞县应着力加强生态建设的固基和推进作用,缓解社会经济和生态环境的矛盾,实现二者的协调发展。     

土地利用变化模拟研究进展

土地利用变化研究经历了近30年的快速发展,学者基于不同建模目标构建出多种土地利用变化模型,实现了从数量模拟到时空格局模拟,从单一模型向多种模型耦合的跨越。当前研究主要在元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型和CLUE-S (Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent)模型的基础上进行改进,马尔科夫模型、系统动力学(System Dynamics,SD)模型、Logistic回归和随机森林等均可计算CA模型和CLUE-S模型中所需的土地利用需求,多标准评价、地理加权回归、多主体模型以及人工神经网络等方法也多被用于CA模型的扩展,而CLUE-S的改进则存在模型本身系列的升级。这些模型广泛应用于各种区域和尺度土地利用变化预测实例研究并研发软件系统和数据集。驱动力分析主要从自然因素与人文因素两方面进行,人文因素是引发土地利用变化的主要因素。在目前的研究中,由于技术手段的限制,仍然存在时空尺度、数据误差、数据整合的不确定性等问题。未来土地利用变化模拟研究应进一步发挥大数据技术优势,推动土地利用变化模拟研究朝向精细化、多元化方向发展。结合生态环境领域实际问题,深挖土地利用变化与其生态环境效应之间的互馈机制,将研究视角从探究人类活动对土地利用变化的影响逐渐转向二者相互作用,最终促进人地关系协调发展。