基于模糊认知图的生态风险管理探究

生态风险管理具有不稳定性和不确定性,如何获取和调整不同利益群体对于生态风险和环境管理的看法并把它们定量表示出来、协调其中存在的冲突是生态系统管理亟待解决的问题。以煤矿区生态系统为研究对象,探讨了模糊认知图方法在获取利益相关方认知上的应用,并基于模糊关联矩阵,采用神经网络模型进行不同生态风险管理政策的情景模拟。研究结果为:大气污染和水环境破坏是所有利益相关者最关注的问题,国家政策是最核心的变量;不同利益相关者之间的不同点在于,管理者较多地关注国家政策及煤矿开采给国家带来的财政收入与居民生活水平的提高,而当地居民和矿工更关注自己的身体健康和人身安全。通过对煤矿区生态风险管理的政策模拟,可看出要减少大气污染,政府要加大对企业的治理力度,从保护耕地、林地,增加植被覆盖度,提高生物多样性出发;另外,如果政府制定相关政策提高了次级产物的利用率,矿区生态系统的风险也会大大降低。结果表明:模糊认知图方法用在生态系统管理中,可以真实反映利益相关者对生态系统的风险认知以及风险之间的因果联系强度。神经网络模型用在生态风险管理的情景分析中,可以帮助矿区生态风险管理者选择不同的方案以达到管理目标,为在煤矿区建立资源、环境和人口协调发展的生态环境管理机制奠定了基础,从而为生态风险管理提供了一个新视角。     

基于FLUS-InVEST模型的京津冀多情景土地利用变化模拟及其对生态系统服务功能的影响

研究未来不同情景下土地利用变化对区域生态系统服务的影响,可以为城市可持续发展的规划和决策提供有效支持。以京津冀城市群为研究区域,首先利用未来土地利用模拟（FLUS）模型模拟2045年自然发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下的土地利用空间分布格局,并结合InVEST模型模拟研究区不同情景下的生境质量、产水量、碳储量、土壤保持量和水质净化服务,在此基础上运用层次分析法构建综合生态系统服务指数（CES）,从空间上反映多种生态系统服务的供给总量,研究不同情景下土地利用变化对生态系统服务功能的影响。研究结果表明：①FLUS模型的模拟精度较高,适用于研究区的土地利用模拟。②在生态保护情景下,除产水量相比2015年下降2.47%外,其他几种生态系统服务均有最大幅度的上升,且这4种生态系统服务在西北山区都出现增加的现象;自然发展情景下,城镇用地和农村居民点的扩张引发了大量的碳储量和生境质量损失;耕地保护情景下,水质净化能力出现最大程度的下降。③自然发展情景下京津冀区域CES的损失最大。CES下降幅度最大的区域主要发生在林地被城镇用地侵占,其次是林地被农村居民点侵占的地区,导致生境质量、碳储量和水质净化能力同时下降;在生态保护情景下,林地的增加促进了多种生态系统服务功能同时提升,京津冀区域的CES大幅提高,表明生态保护情景是最有利于可持续发展的土地利用方案。但同时需注意大量造林可能带来的水资源短缺,要因地制宜保护生态环境。研究结果可以为京津冀城市群可持续发展政策的制定提供参考依据,为研究未来不同政策情景下土地利用变化对生态系统服务的影响提供新思路。