长江三角洲四城市城镇化过程景观动态变化格局比较

以1990、1995和2000年三期Landsat-TM/ETM⁺遥感影像解译的江苏省土地利用图为数据源,运用GIS的缓冲区分析和景观格局指数等方法,对南京、苏州、无锡和常州4市10年来的城市扩张规律和动态格局变化模式进行了定量研究,并在时间和空间维度上进行比较。结果表明：4市在1990—2000年的快速城市化过程中既有相似的发展规律又各自表现出不同的特点。10年间,4市城市用地面积都不断增加,但前5年增长规模和速度远大于后5年;1990—1995年,4市城市扩张以城市中心建成区不断外扩,摊大饼发展模式为主,而1996—2000年城市扩张则以城乡交错带新增城市用地斑块为主。南京最活跃的地带是距城市中心3～6 km地区;无锡的活跃带从距城市中心9～12 km处内移到6～9 km处;常州城市形态结构简单化最为明显;苏州景观破碎化趋势在1996—2000年间加剧。     

烟台市城镇空间扩展及区域景观生态风险

采用遥感、GIS及数理统计方法,引入城市扩展强度指数研究了烟台市区1974—2009年城镇空间扩展时空变化特征,并利用景观指数和生态风险指数,研究了1990—2009年在城镇扩展下的烟台市区城镇景观格局动态变化和区域生态风险空间特征。结果表明:1974—2009年,烟台市区城镇用地面积增幅189.77 km2,其中2004—2009年城镇用地扩展强度指数是1974—1990年的3.92倍。城镇和耕地分别是研究区土地利用面积变化最显著的两大类型,土地利用格局景观指数变化反映出该期间人类活动干扰强度逐渐加剧。研究区景观生态风险呈圈层状分布,靠近海岸线的区域生态风险较高,远离海岸线的内陆生态风险则较低。2009年高生态风险区和较高生态风险区比例是1990年的2.23倍,城镇扩展强度与区域生态风险之间呈现良好的线性关系。     

北京城市景观格局时空变化及驱动力

2004—2020年城市总体规划以来,北京经历了快速的城市化发展期,城市景观格局发生了很大变化。采用TM遥感影像为信息源,通过RS解译建立了2003、2007和2011年北京市土地利用覆盖空间数据,利用Fragstats对景观格局特征指数进行了计算和分析,分别从全市域和六环内城市化典型地区两个尺度研究了北京市城市景观格局时空变化特征,结合社会经济、城市总体规划和城市发展政策因素,分析了北京城市景观格局变化的驱动力因素。研究结果表明,过去近10年,市域景观特征发生了深刻变化,建设用地保持较快的增长速度,其比例由15.0%上升至18.0%,相反耕地面积比例由21.3%下降至18.8%。林地一直是市域的优势景观类型,比例维持在51%以上。而六环内城市化典型地区的景观变化更加明显,建设用地比例增加近10%,是六环地区的优势景观类型,耕地比例相应减少10%。建设用地的增长主要以耕地占用为主。景观格局指数的分析表明,大尺度和小尺度的景观格局变化表现出不同的特征,市域大尺度建设用地斑块破碎化程度高,景观蔓延度、聚合度下降,景观多样性增加;而小尺度六环内的建设用地斑块破碎化趋势降低,景观蔓延度和聚合度上升,但景观多样性下降迅速。大小两个尺度的景观空间形态均表现出复杂性增加的趋势。通过景观格局变化的驱动因素分析,人口规模的增加、产业结构调整、城市总体规划的实施以及城市发展政策的变化是导致景观格局变化的主要因素。     

城镇化流域“源-汇”景观格局对河流氮磷空间分异的影响——以天津于桥水库流域为例

随着流域城镇化的加速,流域城镇化景观格局对流域水质的影响逐渐加剧。以城镇化趋势明显的于桥水库流域为例,基于流域"源-汇"景观特征指数,并结合于桥水库流域2013、2014和2015年33个子流域的水质数据,采用空间分析、相关分析和冗余分析等方法,探讨了在城镇化影响下,于桥水库流域景观特征指数和水质指标的定量关系。结果表明:整个流域从上游到下游呈现"汇"景观面积减小,"源"景观面积增大的趋势,居民建设用地面积比在中下游子流域达34.6%,"汇"型景观中林地面积为33.5%;景观空间负荷对比指数(LWLI)全局Moran′s I的值为0.637,P0.01,在空间上存在趋于集群的现象,LWLI高-高聚集区与城镇化集中区域具有一致性。LWLI与流域氮、磷空间分布存在极显著的相关性,平水期TN与LWLI的复相关系数R_2为0.811,丰水期LWLI与TP的复相关系数R_2为0.741;子流域所有水质参数NH_4~+-N、TN、NO_3~--N、TP及LWLI均集中在同一象限,与其它景观特征指数相比,LWLI对河流中氮、磷的影响最大。城镇居民用地与水质指标存在极显著的相关性,是流域水质污染重要的贡献源。流域城镇化发展中,建议提高村镇的景观连通性,便于污染物集中处理,同时增加林地、草地面积,改善流域的生态水文功能。     

惠州市景观格局空间分异特征的梯度分析

本文将景观指数、梯度分析和移动窗口法相结合,分析了惠州市景观格局的空间分异特征.以中心城区为起点,向外等距设置辐射状梯度带;同时结合研究区的特点,设置了4个不同方向的样带.综合运用景观指数粒度效应分析和土地面积变化评价指数模型,确定适合研究区的分析粒度;考虑到景观格局的各向异性,计算不同方向的半变异函数和相应的块基比,...     

毛乌素沙地南缘植被景观格局演变与空间分布特征

以1991、1999和2007年TM/ETM+影像为数据源,利用RS和GIS技术提取研究区植被覆盖度信息,将其按地貌分区,计算景观格局指数,分析植被景观格局变化特征.结果表明:(1) 1999年是研究区16a植被景观结构变化的转折点,植被覆盖状况前期恶化后期好转.1991-1999年两区极低和低级植被覆盖度占绝对优势,继续增强,风沙区55％-70％,丘陵区70％-80％.高等级比例均在5％以下,持续下滑.2007年两区的优势级别提升为低级和中级,风沙区比例55％,丘陵区70％.极低级别比例减小,风沙区40％-20％,丘陵区50％-15％.高级比例不同程度增大.(2)1999年前后植被景观格局反向演变,两区变化趋势基本相同程度不同.植被多样性和均匀度先减小后增大,等级问交替分布规律先弱后强.风沙区景观形状由复杂到简单,破碎度先增后减;丘陵区破碎度持续增大,形状变化微小.整体上来看,风沙区植被多样性高整体性好,植被均匀度指数大,交替分布规律明显,丘陵区植被格局较差.但外界对风沙区的干扰比丘陵区强烈.(3)植被景观格局演变过程中始终保持多核心模式,核心面积、形状甚至类型发生不同程度的变化.风沙区核心多为无植被斑块,丘陵区多为高植被覆盖度斑块.核心外围植被分布具有梯度性.     

农村土地经营权流转对区域景观的影响——以北京市昌平区为例

中国农村土地经营权流转产生的影响是多方面的,但目前对于土地流转在景观方面的研究尚比较匮乏,而土地权属对于景观影响的重要性在近些年的相关研究中已经得到印证。因此全面考量土地流转在景观上的影响,能为相关政策提供依据。以北京市昌平区为例,对比分析了土地流转后所形成的流转经营权类型与尚未发生流转的农户家庭经营权类型、集体经营权类型以及它们的土地利用类型在景观格局上的特征及差异。结果表明:土地流转明显偏向经济较发达区域,呈现出多样化的土地利用方式,农业土地规模化经营程度有所提高,但建设性地类的大量分布也导致部分土地零碎化;流转后土地斑块整体上较为方正,但粮食作物用地依然有大量狭长斑块;流转后建设性地类斑块呈现分散布局特征,而农业性地类的斑块连片程度相对较低。因此昌平区农村土地流转虽然一定程度上提高了农业土地的经营规模,但流转后大量土地的非粮化、非农化的利用,影响了区域粮食生产安全。其次建设用地等非农用地的斑块导致农田景观基质的破碎化,在降低了农田生态环境效应的同时,也带来了环境污染风险。     

城镇化过程中福建省山区县农村聚落景观格局变化特征

农村聚落是农村居民与其周围环境相互作用的现象与过程,是城乡二元关系发展的重要一环,科学评估山地型农村聚落景观时空变化及影响因素对山地城镇化发展具有重要意义。选取了城镇化迅速发展的福建省上杭县作为案例,使用2004年与2014年高分辨率遥感影像、DEM等数据,运用RS、GIS及Fragstats技术,定量分析了上杭县农村聚落景观变化过程、格局趋势。研究表明:(1)2004—2014年上杭县农村聚落数量出现大幅下降,空间分布态势并没有发生太大变化,主要集中在西部汀江水系与东北部,并有进一步加强的趋势,Voronoi模型Cv值结果表现出这一趋势,但最近邻分析结果却显示出2014年相对2004年略微分散。(2)Ripley's K函数显示山地型农村聚落集聚与分散存在尺度效应,65km以内都表现出集聚趋势,2004年在35km处出现最高集聚状态,2014年则在15km集聚达到最高之后出现缓慢下降,并且在30km尺度范围内集聚程度大于2004年。(3)坡度、水系与道路对山地型农村聚落有显著影响,坡度5°是最为关键的因素,10°是一个阈值,80%的农村聚落都分布在10°以内;67%以上的农村聚落分布在距河流湖泊2km范围内;交通对农村聚落影响愈发显著,98.28%聚落分布在交通道路500m范围,未来推进山地城镇化应更加重视交通的作用。(4)乡镇政府所在地中心村镇面积扩大了4.59倍,远高于一般聚落,是山地城镇化过程中景观变化最剧烈的地区,也是为来应重点发展的地区。研究可为山地型农村聚落建设、山地型城镇化村镇规划理论与决策提供一定借鉴。     

传统景观格局指数在城市热岛效应评价中的适用性

以北京部分城区为研究对象,以QuickBird影像制作景观类型图,基于同年4个季节的Landsat ETM+数据反演地表温度;将120 m×120 m作为固定窗口,计算其中的景观格局指数,探寻传统景观格局指数解释地表温度的适用性.结果表明：在景观水平计算的24个景观格局指数中,只有景观组成百分比(PLAND)、斑块密度（PD）、最大斑块指数(LPI)、欧氏距离变异系数（ENN_CV）和分离度(DIVISION)与3月、5月、11月的地表温度具有稳定的显著相关.在类型水平计算的24个景观格局指数中,PLAND、LPI、DIVISION、相似邻接百分比、分散与并列指数与4个时相(3月、5月、7月和12月)的温度显著相关,且与7月温度的相关性最强;斑块密度、边界密度、聚簇度、凝聚度、有效MESH大小、分裂度、聚合度、归一化景观形状指数依据不同景观类型而与地表温度呈现相关性.传统景观格局指数可能并不适合评估河流对地表温度的影响.一些景观格局指数可以用来表征城市地表温度,辅助分析城市地表热岛效应,但需要对其进行筛选和甄别.     

赤水河中上游坡景观特征动态变化研究

近十多年来, 随着退耕还林政策的实施, 喀斯特地区坡地景观特征发生了重大变化。以典型喀斯特流域赤水河中上游为研究区, 选用覆盖研究区2003年及2016年Landsat系列数据, 使用面向对象的分类方法及GIS的空间分析功能等, 分别探讨了研究区的景观组成、景观利用强度及景观格局的演变特征。结果表明: 经过十多年的发展, 研究区的坡景观特征发生了很大的变化。1)坡建设用地增加了30 km²。坡耕地转出量为498 km², 其中82.93%转为坡林地和11.85%转为坡灌草, 而仅有5.22%转为坡建设用地, 陡坡耕地减少了40.66%, 其中有36 km²转为陡坡林地, 46 km²转为陡坡灌草; 2)在该时间段, 坡地景观的土地利用强度大于陡坡景观, 且2003年的坡地景观及陡坡景观的景观利用强度均大于2016年; 3)在景观水平上, 陡坡景观及坡景观的邻接性增强, 多样性减小, 陡坡景观连通性增强, 破碎程度减小, 坡景观趋于破碎, 斑块形状复杂。在类型水平上, 陡坡耕地及坡耕地斑块形状变得复杂且破碎, 连通性差, 坡建设用地破碎程度减小, 斑块形状变的简单, 连通性变好。     

锦州湾及附近河口沉积物中砷含量、分布及形态

对葫芦岛3条河流和锦州湾水体、沉积物中As的含量、分布和形态进行了研究。结果表明：葫芦岛的连山河和五里河未受到明显的As污染,沉积物总As含量低于10 mg·kg^-1,河水As含量低于10 μg·L^-1,茨山河下游紧邻葫芦岛锌厂,受到了一定程度的As污染,沉积物As含量达75.2 mg·kg^-1;五里河口区As污染非常严重,锌厂在该区排污口处沉积物As含量高达3176.1 mg·kg^-1,超过国家沉积物As标准158倍;受锌厂排污的影响,锦州湾As污染也很严重,沉积物中As最高含量达到569.5 mg·kg^-1,沉积物和孔隙水含量在剖面上具有相似的变化趋势,表明孔隙水As含量主要受沉积物As含量影响;锦州湾沉积物中As主要以可交换态存在,残渣态次之,盐酸提取态最少,表明锦州湾沉积物中As的活性很强,有大量的可交换态As随时会进入上覆水体,是重要的As释放源,而铁对As行为的影响占次要地位;沉积物中大量As的释放可能会对葫芦岛和锦州湾地区生态系统造成严重的威胁。     

Urbanization impact on landscape patterns in Beijing City,China: A spatial heterogeneity perspective

The temporal and spatial characteristics of landscape pattern change can reflect the spatial impact of urbanization on the ecological environment. Studying the relationship between urbanization and landscape patterns can provide supports for urban ecological management. Previous studies have examined the quantitative relationship between the social economy and landscape patterns of an entire region, but have not considered the spatial non-stability of this relationship. In this study, we characterized the landscape patterns in Beijing City, China during 2000 and 2010 using four landscape metrics, i.e. patch density (PD), edge density (ED), Shannon’s diversity index (SHDI) and the aggregation index (AI). Geographically weighted regression (GWR) was employed to identify the spatial heterogeneity and evolution characteristics of the relationship between the urbanization of population density (POP), gross domestic production (GDP) and nighttime lighting (NTL), and landscape patterns. The evolution of urban landscape patterns indicated a decentralized, aggregated, and fragmented change from the downtown to the suburb and outer suburb. During the 10-year period, the average PD in the downtown increased by 100.6%, and the increase of AI in the suburb was the largest. The PD, ED and SHDI increased by different degrees in the outer suburb. The influences of different urbanization modes on landscape patterns were also different. Infilling mode made the landscape patterns more regular and integrated. The landscape was more broken and complicated under the edge-expanding mode, and the leapfrog mode made PD and SHDI increase slightly. In the relationship interpretation, GWR effectively identified the spatial heterogeneity, and improved the explanatory ability compared to ordinary least squares (OLS). The most intense response to urbanization was the forest landscape and the forest-cultivated land ecotone in the northwest of Beijing City, indicating that this region was ecologically fragile. The population density in the urbanization index had a direct effect on landscape patterns, while the PD affected by urbanization was greater than the shape, aggregation and diversity index. Affected by development policy, urban planning and other factors, the explanation degree of social economy to landscape patterns decreased in 2010. GWR is an effective method for quantifying the spatial differentiation characteristics of urbanization impacts on landscape patterns, which can provide more spatial information and decision criteria for the green development of a compact city.     

上海浦东新区城市化过程景观格局变化分析

利用1994和2000年航空遥感影像资料解译的土地利用与覆盖数据,在GIS支持下,采用景观格局指数和梯度方法分析了上海市浦东新区城市化过程中景观格局的变化.结果表明,随着城市化程度的推进,浦东新区由原来以农业为主的格局逐渐转变成以居民地、公共设施和工厂为主的城市景观格局,农田占地比例由1994年的71.45%下降到2000年的41.32%,居民地、公共设施和工厂总占地由1994年的18.2%上升到2000年的41.9%.整体景观格局的破碎化程度和异质性都有所增加,斑块个数由1994年的4.08个·km^-2上升至2000年28.65个·km^-2,面积平均加权由24.43 km²减少到1.75 km²,聚集度由98.31下降为95.09,多样性和均匀性指数分别由0.4697和0.5284增至0.7509和0.8343.在样带梯度分析中,景观格局指数能检测出城市化梯度及城市化程度不断向郊区递减的趋势,城市化水平较高地区以人工景观为主,表现出斑块个数多且面积小、斑块形状简单和景观多样性高等景观特征.景观格局动态变化分析是了解城市化过程中城市形态、结构及生态过程的基础.     

Comparing urbanization patterns in Guangzhou of China and Phoenix of the USA: The influences of roads and rivers

Examining the similarities and differences in urbanization pattern between cities in developed and developing countries may enhance our understanding of urbanization processes and mechanisms. Using a buffer analysis approach, we compared the long-term spatiotemporal patterns of urbanization between Guangzhou of China and Phoenix of the United States during the 20th century, with a particular emphasis on the impacts of major roads and rivers. The development of Guangzhou was relatively compact, whereas the development of Phoenix was much more dispersed. The two metropolitan areas were characterized mainly by two types of urban expansion processes. Guangzhou experienced a diffusion–coalescence–diffusion–coalescence process while Phoenix experienced a diffusion–coalescence process. The buffer analysis indicated that the impacts of roads and rivers on the urbanization of Guangzhou and Phoenix were similar in terms of urban area, the number of urban patches, the mean patch size, but different in terms of the complexity of urban patches. The urban area declined with increasing distances to roads, but it increased when the distance was close to the rivers and then declined with the increment of distances to rivers. In general, the impacts of roads are stronger in Phoenix than in Guangzhou, while the impacts of rivers are greater in Guangzhou than in Phoenix. These similarities and differences between the two metropolitan regions are reflective of those in both physical conditions and land use policies in the two countries. By comparing these similarities and differences, we can improve our understanding of the urbanization processes in both developed and developing countries, which is necessary for achieving global urban sustainability.     

A multivariate analysis integrating ecological,socioeconomic and physical characteristics to investigate urban forest cover and plant diversity in Beijing,China

Understanding the factors driving the variation in urban green space and plant communities in heterogeneous urban landscapes is crucial for maintaining biodiversity and important ecosystem services. In this study, we used a combination of field surveys, remote sensing, census data and spatial analysis to investigate the interrelationships among geographical and social-economic variables across 328 different urban structural units (USUs) and how they may influence the distributions of urban forest cover, plant diversity and abundance, within the central urban area of Beijing, China. We found that the urban green space coverage varied substantially across different types of USUs, with higher in agricultural lands (N = 15), parks (N = 46) and lowest in utility zones (N = 36). The amount of urban green space within USUs declines exponentially with the distance to urban center. Our study suggested that geographical, social and economic factors were closely related with each other in urban ecological systems, and have important impacts on urban forest coverage and abundance. The percentage of forest as well as high and low density urban areas were mainly responsible for variations in the data across all USUs and all land use/land cover types, and thus are important constituents and ecological indicators for understanding and modeling urban environment. Herb richness is more strongly correlated with tree and shrub density than with tree and shrub richness (r = −0.472, p < 0.05). However, other geographic and socioeconomic factors showed no significant relationships with urban plant diversity or abundance.     

北京通州平原生态林空间结构特征

林分空间结构直接反映林木间资源竞争情况和生长空间分配状况,对掌握生态林生长状况、制定林分结构调控措施,提升森林质量和生态服务具有重要作用。本文以北京市通州区油松林、白蜡林、旱柳林、毛白杨林、国槐林、刺槐林和垂柳林7种平原生态林为对象,采用聚集度、角尺度、大小比数、开敞度、树冠指数、竞争指数、边缘效益和空间结构综合指数评价了平原生态林的空间结构特征。结果表明: 研究区林分水平分布格局良好,聚集度处于0.32～1.41,角尺度都分布在0.4左右,大小比数主要分布在0.5附近。林分垂直分布格局有待改善,开敞度介于0.19～0.52,大部分树冠指数在0.7左右,竞争指数均大于50,整体居于高位状态。除刺槐林空间结构综合评价指数为Ⅲ级外,其他6种林分均为Ⅱ级,林分开阔程度较低,生活力一般,各林分空间结构综合评价指数从大到小为刺槐林>垂柳林>油松林>旱柳林>白蜡林>国槐林>毛白杨林。     

基于TM影像的景观空间自相关分析——以北京昌平区为例

格局与尺度之间的关系是景观生态学的核心研究内容。景观格局发生在不同的尺度 ,而尺度又影响格局的研究 ,因而 ,在景观生态学研究中应用多种量化研究方法于一系列尺度来确定和特征化空间格局研究 ,并探求空间格局与生态学功能和生态学过程之间的关系是非常必要的。以北京昌平区为例 ,从 TM影像中选取 5个具有突出自然和社会经济背景差异的景观 ,即林地景观、农田景观、都市边缘景观、卫星城景观和灌丛景观为研究对象 ,基于归一化植被指数 (N DVI) ,采用常用空间自相关指数 ,即 Moran的 I系数和 Geary的 c系数进行一系列的空间自相关分析 ,旨在阐明 :变化的空间粒度如何影响空间分析 ?以及空间分析如何响应划区效应 ?此外 ,基于 N DVI和数字高程模型 (DEM)也探讨了对于不同的数据类型 ,格局的尺度依赖性如何变化。研究结果表明 :空间粒度的变化对于景观分析有着显著的影响 ,随着空间粒度的增加 ,空间自相关均呈下降趋势 ;不同景观类型对于空间粒度的变化有着不同的响应 ,人为干扰较多的景观具有较低的空间自相关 ,但对空间粒度的变化表现出较强的敏感性 ;对于不同的数据类型 ,格局分析对空间粒度变化的响应是不同的     

Effects of urbanization intensity on forest structural-taxonomic attributes,landscape patterns and their associations in Changchun,Northeast China: Implications for urban green infrastructure planning

Understanding the associations between urbanization intensity and urban forest structural-taxonomic attributes is a central theme of urban ecology, biodiversity conservation and forest management for maximizing ecological services to design proper urban green infrastructure. By selecting a typical provincial capital city of Changchun as an example, the effects of urbanization intensity (low, medium and heavy urbanization as measured by impervious surface area, ISA) on landscape patterns and structural-taxonomic attributes of urban forests were investigated in this study. The results showed that the urban forest Patch Density (PD), Landscape Shape Index (LSI), Interspersion & Juxtaposition Index (IJI), Tree Density (TD), Canopy Density (CD), Species Richness (SR) and Species Diversity (H’ index) exhibited strictly monotonic increases with urbanization intensity, increasing by 162%, 60%, 44%, 37%, 50%, 85%, and 84% from low to heavy urbanization areas, respectively. In contrast, the forest Mean Euclidian Nearest Neighbor Distance (ENN-MN) and Health Condition grade (HC) monotonically decreased by 12% and 37%, respectively. Furthermore, regression analysis suggested that structural-taxonomic attributes were closely associated with forest-related landscape patterns, but urbanization intensity dramatically influenced these associations. Our findings highlight that the planning of urban green infrastructure, in particular, urban afforestation and associated management, should be different at different urbanization intensities. In low urbanization areas, low Total area (TA, forest area) requires construction of larger forest patches and the protection of large remnant trees, and TD and above ground biomass (AGB) could be increased by enhancing the Mean Fractal Dimension (FRAC-MN) and PD, respectively. In medium urbanization areas, the same increases in TD and AGB could be more effectively achieved by decreasing the IJI and Area-Weighted Mean Contiguity (CONTIG-MN). Moreover, in heavy urbanization areas, more attention should be paid to increasing forest patch aggregation and contiguity, and both tree diversity and evenness could be increased by enhancing the FRAC-MN index. Because these structural-taxonomic attributes are the basis of various forest ecological services, our findings indicate that regulation of some of these landscape metrics could improve urban forest services in Changchun.     

城市化对北京市景观格局的影响

利用1997年与2002年北京地区遥感资料,对北京六环以内的景观进行分类.用Fragstats3.3计算的景观水平上的各种指数对5年来北京市区的景观格局变化进行分析.结果表明,1997～2002年间北京市区斑块数量增加106.6%,斑块平均大小下降51.6%,分离度指数增加93.3%,景观多样性指数增加17.8%.景观呈破碎化趋势并且景观类型变得多样化.北京市区景观格局变化的驱动力为人口的快速增加和生活水平的提高所带来的房地产用地和城市基础设施用地的快速建设.本文进一步讨论了北京市区景观格局变化对城市生态系统物质流和能量流变化的影响,并结合北京城市规划,为北京市城市发展规划提供一些景观尺度建议.     

北京海淀区绿色空间PM2.5滞尘服务模拟

绿色空间能够有效吸附空气中的颗粒悬浮物,具有极其重要的PM_2.5滞尘作用.本研究基于植被的PM_2.5滞尘机理,提出了绿色空间的滞尘服务量化方法,并对北京市海淀区绿色空间的PM_2.5单日累积滞尘量,以及不同景观类型冬季、夏季和年滞尘总量进行了空间量化和对比研究.结果表明:海淀区绿色空间冬季的滞尘服务频率和最大单日滞尘量均低于夏季.全年来看,海淀区西部山林景观平均滞尘服务值最高;北部平原区由零散的林地斑块和农田斑块构成的田园景观年滞尘服务总量则最大;而南部城区除几个零星的公园绿地斑块外,大部分区域的滞尘服务是全区的最低水平.PM_2.5滞尘服务模型能够快速定量化绿色空间的滞尘量及其空间分布,对城市绿化建设及PM_2.5大气污染治理具有重要作用.