基于logistic模型的中国自然保护区增长动态分析

中国自然保护区建设已由数量扩张型进入质量效益型的新阶段,运用自然保护区统计年鉴数据,基于logistic模型,借助R语言,对自然保护区发展上限进行了估算。同时,运用高等数据曲线曲率求导方法,对发展阶段进行划分,对持续时长和增长速度进行了测算。结果表明:①面积理论饱和值为15470.00万hm~2;②将自然保护区发展历程分为缓慢起步期(1956—1989年)、快速发展期(1990—2008年)和稳定完善期(2009—至今);③目前则处于稳定完善期,面积已渐近饱和值,数量仍在小幅度增加。希望本研究结果能为自然保护区主管部门制定管理政策、规划以及整合组建以国家公园为主体的自然保护地体系提供参考。     

北京市湿地生态补偿标准研究

确定合理的湿地生态补偿标准是构建有效湿地生态补偿机制的关键。以北京市境内的湿地为研究对象,利用DPSIR模型明晰北京市湿地生态补偿的机理;基于问卷调查数据,分别利用二元Logistic模型和Tobit模型对影响受调查者受偿态度和受偿意愿的相关因素进行分析;运用条件价值法以及考虑时间价值和经济社会发展阶段的修正湿地生态系统服务价值确定最终的生态补偿标准,并对北京市制定湿地生态补偿机制提出了政策建议。研究结果表明：（1）北京市合理的湿地生态补偿标准为2.728×10⁴-4.84×10⁴元hm^-2a^-1;（2）地区差异、受调查者对湿地保护政策的了解程度以及湿地与社区之间的关系显著影响其受偿态度;（3）地区差异、年龄、受教育程度、家庭收入情况、对生态补偿的了解程度显著影响其受偿意愿;（4）为减少将来推进湿地生态补偿过程中可能遭遇的潜在阻碍,北京市应该加强湿地保护相关政策的宣传普及工作,注重对基层政策落实情况的监督,协调湿地政策与社区的关系;（5）有必要结合地区特征制定差异化的湿地生态补偿标准。研究结果可为今后北京市探索建立湿地生态补偿机制、提升湿地保护效率提供科学数据和理论参考。     

基于MaxEnt模型分析广东省鸟类多样性热点分布及保护空缺

随着环境问题日益突出, 生物多样性也面临着挑战。广东省丰富的水土资源孕育了大量的生物物种, 然而快速的城市扩张又对生物多样性的保护带来了一定的压力。明确广东省生物多样性保护空缺, 以便在未来城市规划布局中更好地实施保护, 缓解城市发展与生态保护之间的矛盾。空间分布格局是生物多样性保护规划的基础, 本文以全国第二次陆生野生动物资源调查鸟类数据为基础, 基于MaxEnt模型进行空间化(空间分辨率为100 m × 100 m), 通过识别热点地区, 并与现有国土规划中三条管控线对比, 识别保护空缺。本文主要有以下结果: (1)广东省建模鸟类共有13目45科173种, 其空间丰富度格局主要呈三片区分布: ①南岭片区; ②粤东片区; ③江门、阳江、云浮片区; (2)影响鸟类空间格局的环境因子在不同物种间差异明显, 总体来看土地利用类型、高程、年均温度差等因素占主导地位; (3)保护鸟类与全部鸟类的热点地区分布相似, 但空间上更为聚集, 两者的空间重叠率达63.0%, 主要分布于南岭片区、粤东片区; (4)留鸟类和迁徙鸟类的热点地区存在明显空间差异, 重叠区域仅25.3%, 留鸟类分布相对靠北而迁徙鸟类相对趋南; (5)鸟类热点分区统计对比中, 与永久基本农田的重叠率明显高于生态保护红线, 极少量分布于城镇开发边界内部, 全部鸟类、保护鸟类、留鸟类、迁徙鸟类均存在明显的保护空缺。本研究得到了精细尺度下鸟类多样性空间分布格局与保护空缺结果, 为城镇开发边界、永久基本农田、生态保护红线三条控制线内的生物多样性分区保护、管控政策实施提供了有效支撑, 为广东省的生物多样性保护、生态规划调整提供了有益参考。