基于指标自动筛选的新疆开孔河流域生态健康评价

生态健康评价对了解区域生态健康状况和促进区域可持续发展具有重要意义,如何自动筛选出能反映生态系统特性的重要指标,是生态健康定量评估的关键问题。基于压力-状态-响应(PSR,Press-State-Response)框架和生态等级网络框架(EHN,Ecological Hierarchy Network),通过文献调研和因果分析建立要素层与指标层之间的交叉联系,构建了生态健康评价"网状"指标体系;在保证指标体系完备性基础上,通过结合主成分分析和熵权法的候选指标权重的客观计算,基于目标优化理论构建了评价指标的自动筛选模型,并基于中选指标计算了新疆开孔河流域2001—2017年生态健康指数(EHCI,Ecological Health Comprehensive Indexes),分析其空间分异和时间变化特征。结果表明:利用所建立的评价指标自动筛选模型,开孔河流域生态健康评价指标由31个候选指标自动筛选出了17个中选指标,用54.8%的指标表达了85.98%的信息,中选的17个指标在干旱/半干旱区域有关文献中应用较多,使用频次比例都在20%以上,其中归一化植被指数(NDVI,Normalized Difference Vegetation Index)、年降水量和植被覆盖度(FVC,Fractional Vegetation Coverage)3个指标的使用频次百分比均超过了50%,说明指标自动筛选模型的合理性;开孔河流域空间分布差异显著,总体上西北高、东南低,东南部和中部绿洲区外围生态健康状况较差,西北部河谷地带和中部两大绿洲区生态健康状况较好;17年来,流域生态质量整体趋于改善,显著改善区域占10.26%,远高于显著退化的1.61%,显著改善区域以孔雀河绿洲最为明显。开孔河流域生态健康的总体好转趋势说明区域生态综合治理取得一定成效。     

IND综合评价的逻辑结构及成药性评价

基于各学科信息作出安全性、有效性和质量可控性方面的综合评价是新药研究评价的灵魂，是一个多学科、多组织参与的综合决策过程。根据新药评价研究的实际工作经验，介绍一个新药临床试验综合评价的逻辑性、结构性的工作思考模式，有助于将不同专业的技术信息和技术结论有机整合，作出科学决策。     

Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

浅析平时积累对生物教学的作用

平时积累对于学习的重要性人人皆知，但它对教学到底有什么作用呢？笔者平时喜欢积累一些与教学有关的、有趣的、新颖的小资料，并在具体教学时灵活使用，发现效果很好，达到了突破难点、巩固重点、启迪学生思维、创新评价手段、提高教学质量的目的。     

基于可持续发展目标的资源型城市可持续发展评价技术及应用——以湖南省郴州市为例

资源型城市作为我国重要战略保障基地，面临较为突出的不可持续问题，定量化开展可持续发展水平监测评估是推动其绿色转型发展、激活再生动力的重要途径。基于联合国可持续发展目标体系(SDGs),结合行星边界理论，从资源型城市可持续发展特征出发，建立了由2个系统、4个支柱、12个领域和48项指标组成的资源型城市可持续发展评价指标体系。借鉴全球SDGs监测评估实践经验，考虑指标属性，综合确定各指标的阈值，并采用改进的离差标准化、障碍度分析及耦合协调度分析等方法建立综合评价技术体系。以拥有“有色金属之乡”称号的郴州市国家可持续发展议程创新示范区为评价对象，对其2005—2019年连续15年的可持续发展水平进行实证分析。结果表明：(1)郴州市可持续发展水平整体上呈现稳步上升趋势，得分由0.398上升到0.610。(2)4个支柱中，自然资源支柱的得分进步幅度最大，高达71.3%,说明郴州市已经逐步提高对资源利用效率的重视，同时意识到挖掘替代资源的重要性，资源保障与利用能力不断提升；而发展动力支柱得分始终处于较弱或中等水平，已成为制约郴州市可持续发展和绿色转型的主要因素，其中科技创新驱动是该支柱发展关键障碍...     

大型煤电基地开发生态累积效应及定量分析方法研究

大型煤电基地(CEBs)是我国煤基能源和材料集中开发区域和国家能源战略安全重要支撑，合理评价CEBs开发生态影响是CEBs可持续协调开发、科学管理中的难点问题。研究将CEBs开发视为系统工程，与自然生态系统(NES)相关联，深入研究大型煤电基地生态系统(CEBES)的驱动行为、内在结构及主要关系、生态影响途径、生态累积过程和生态累积效应及阈值分析方法。基于CEBs空间和功能定位提出CEBs的概念、内涵和特点，融合构建的CEBES涵盖到自然资源、能源开发行为(煤、电等)、其他人类活动(农、牧、城)和大气、水、土壤及生物域；研究表明CEBES的生态累积状态受三种行为驱动和影响(自然行为、能源开发行为和其他人类活动),通过融合、传导和辐射耦合作用，表现为生态要素损伤、系统结构变化和系统状态失衡三级状态，生态累积具有影响多态性、空间多尺度和过程渐变性特点；明确了生态累积过程、累积效应和阈值及其相互关系，引入反映生态影响累积程度的生态损伤系数，提出四类生态阈值(生态要素、内部结构、系统状态和行为调控);基于系统性和实用性筛选反映生态累积相对状态的60项指标，构建具有“三力”驱动、分区要素耦合和系...     

重庆市生态风险预警等级划分及演化趋势模拟

生态风险预警等级评估和演化趋势模拟，可为生态风险管理提供可靠的辅助决策。以重庆市为研究对象，基于驱动力-压力-状态-影响-响应模型，构建重庆市生态风险预警指标体系，采用正态云模型和集对分析法，定量分析重庆市生态风险时空分异特征和演化趋势。研究结果表明：（1）2013-2019年，重庆市生态风险值呈"上升-下降"的波动趋势，综合生态风险隶属于重警等级，生态风险综合值从0.295下降到0.278，生态环境逐年好转；（2）重庆市生态风险有下降、不变、先上升后降低、先降低后上升以及一直升高5种演化趋势，分别占比39%、16%、5%、21%、24%；（3）重庆市生态风险转移分为两个方向，2013-2016年生态风险空间分异性增大，中警、轻警和无警风险等级不断向东北、东南和西部四周分散转移；2016-2019年生态风险分布格局变化较小，重警风险区在东部聚集；（4）演化趋势模拟结果表明，未来重庆市生态风险降低的区县有13个，占比34%，生态环境有向好发展的趋势；生态风险上升的区县有25个，占比66%，生态环境会有所恶化，但是恶化程度较低。将生态风险等级划分与预警演化趋势相结合，能为城市生态风险管理提供科学依据。     

城市景观生态风险评估框架与实践——以北京天坛地区为例

当前，城市景观生态风险研究缺少科学合理、方便实用的评估框架。作者基于景观生态风险评估基本范式，明确了城市景观生态服务价值的测算方法，分析了引起生态损害的自然因素和人类活动因素，形成了城市景观生态风险评估的技术框架和参数体系；继而以北京天坛地区为研究区，开展了典型城市景观生态风险的定量评估。结果表明：（1）天坛地区景观生态价值总量约为2.41亿元。区域的历史文化价值最高，教育和美学景观价值紧随其后。（2）城市景观生态受损概率呈现"北高南低"的空间分布格局。生态受损概率的高值区面积占整个区域总面积的22.2%，主要分布在珠市口、磁器口和崇文门附近区域。（3）城市景观生态风险呈现"北低南高"的空间分布格局。高风险区主要分布在天坛公园内的文物建筑周边。本研究提供了一个可参考的城市景观生态风险评估应用框架，对生态风险评估中的不确定性进行了讨论，研究针对天坛案例区的具体结论有助于城市管理者避免潜在的风险。     

基于地质灾害敏感性的生态安全格局关键区识别与修复——以济南市为例

区域生态安全格局构建对提升生态系统服务功能提供了重要路径，同时统筹各种生态要素进行生态保护与修复分区也是新时期做好生态修复的重要举措。以济南市为例，基于现状生态系统类型分布，聚焦生态本底和地质灾害敏感性的特征，基于形态学空间格局分析方法和自然保护区结合进行生态源地提取。采用夏季降水、植被覆盖度、坡度3个地质灾害敏感性因子修正基本生态阻力面。并采用最小成本路径方法（Least-Cost Path method，LCP）提取生态廊道，构建了市域的生态安全格局。采用电路理论进行生态关键区域（生态"夹点"和生态障碍点）的识别，进一步划分生态修复改善区，并对此提出针对性的生态保护修复策略和工程措施。研究表明：1）市域生态源地的个数为35个，面积为567.15 km²，主要类型为林地和草地。空间上主要分布南部山区。生态廊道818.42 km，平均廊道长度为12.99 km，廊道分布存在较为明显的空间分布差异性，整体呈现出"一屏、一带、三轴"的生态安全格局。2）识别的生态修复关键区包含生态"夹点"25处，历城区生态"夹点"分布最为密集。全市亟需修复的生态障碍点共34处，面积为6.90 km²，主要分布章丘区。生态改善区共识别2994.84 km²，近期亟需修复的面积为96.1 km²，主要分布在长清区、历城区、莱芜区。3）通过对比生态修复关键区和现状土地利用类型，因地适宜的制定了生态修复策略与工程措施布置指引方向。研究结果可为济南市国土空间生态修复规划提供一定的技术支撑，同时也可为其他地质灾害敏感性区域的生态修复规划提供指引。