格网尺度下典型旅游城市生态服务价值估算和时空分异特征——以三亚为例

以典型旅游城市三亚市为案例地,利用2006-2018年4期Landsat遥感影像数据,借助ENVI、ArcGIS平台定量识别土地利用演变特征,在1km×1km格网尺度下估算旅游地生态系统服务价值,并结合空间探索性数据分析揭示生态系统服务价值时空分异特征及其与旅游地发展的时空耦合关系。结果表明：（1）2006-2018年间,三亚市生态系统服务价值总量呈逐年下降趋势,由6.73×10⁹元降至5.76×10⁹元,累计减少9.78×10⁸元;（2）空间格局上,三亚市呈"南低北高"空间分异格局,2006-2018年增值区域连片分布于崖州区、天涯区、吉阳区南部区域,且呈逐年减少趋势,减值区域集聚于天涯区东北部、海棠区;（3）空间集聚上,生态系统服务价值截面各年份均呈显著空间正相关且相关性先降后增。高高集聚区位于天涯区北部区域,低低集聚区分布于沿海、海湾地区;（4）旅游发展与生态系统服务价值时空演化特征关联性较强。三亚市天涯区北部林地生态环境良好,生态系统服务价值略有下降但绝对数值稳定,是生态系统服务价值主要来源;旅游发展较为迅速的三亚湾、崖州湾以及海棠湾,相对增值区域较多,但绝对生态系统服务价值损失显著,严重滞后于其他区域。     

基于InVEST模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究

研究区域土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系,对于区域生态系统保护及经济社会可持续发展具有重要意义。利用InVEST模型碳储量模块和CA-Markov模型,探究并预测疏勒河流域1990-2015及2015-2040年流域生态系统碳储量时空变化特征及其与土地利用方式之间的关系。结果表明：疏勒河流域1990、1995、2000、2005、2010、2015年碳储量分别为7.994×10⁸、7.996×10⁸、7.998×10⁸、8.038×10⁸、8.064×10⁸、8.071×10⁸t,呈逐年增加趋势,累计增加7.7×10⁶t。土地利用类型变化是导致生态系统碳储量变化的主要因素,未利用地向耕地和草地转化有利于碳储量增加,而草地向耕地和未利用地的转化则导致碳储量减少。疏勒河流域碳储量存在显著的空间格局,碳储量较高区域呈现"北部点状-中部带状-南部点状片状"特征,这种分布格局与流域土地利用类型紧密联系。预测表明至2040年疏勒河流域碳储量为9.128×10⁸t,较2015年增加13.1%,主要原因是草地、耕地和林地面积较大幅度增长,提高了流域内的碳储量。     

耕地占补面积时空变化对碳储量的影响测度——以湖北省为例

基于InVEST模型定量评估湖北省2000-2020年耕地占补面积时空变化对陆地生态系统碳储量的影响,在县级行政单元尺度探究由耕地占补导致的碳储量变化量在空间上的集聚程度,并运用PLUS模型模拟区域未来四种发展情景下的土地利用格局及碳储量变化趋势。结果表明：（1）2000年至2020年,湖北省耕地面积净变化率为-3.89%,耕地面积略微下降,基本实现耕地占补数量平衡。（2）2000-2005年、2005-2010年、2010-2015年、2015-2020年耕地占用和补偿导致的碳储量变化值占该时段碳储量变化值的比例分别为68.45%、59.45%、57.86%、55.46%,二十年整体占比为61.38%。耕地碳储量的变化对陆地生态系统碳储量的影响巨大。碳固持的地块面积为1.29×10⁵ hm²,碳损失的地块面积为3.88×10⁵ hm²。（3）2000-2020年,湖北省耕地占补导致的碳储量变化值具有明显的空间集聚性,"高高聚集"区主要分布在西部和西南部山区,"低低聚集"区分布在中南部的江汉平原。（4）2020-2030年,湖北省陆地生态系统碳储量在自然发展情景下减少5.50×10⁶ t,在耕地保护情景下减少1.22×10⁶ t,在城镇开发情景下减少8.89×10⁶ t,在生态保护情景下增加2.43×10⁶ t。与其他三种情景相比,生态保护情景是未来发展的最优情景。研究通过定量评估耕地占补平衡背景下湖北省耕地面积时空变化对区域碳储量的影响为未来的国土空间规划以及增汇政策的制定提供决策依据和科学参考,对于实现土地资源的可持续利用和生态环境保护具有重要意义。     

陕北农田作物生产碳源/汇及碳足迹空间特征

农作物生产过程既是碳源,也是碳汇。研究作物生产过程中碳吸收、碳排放特征对区域农业碳减排具有重要意义。以陕北区域为例,采用高分辨率遥感数据,结合GEE遥感云平台和随机森林算法,获取了作物种植分布信息,并建立碳吸收排放测算模型,分析了陕北地区2021年农田作物的碳源/汇效应、碳足迹及其空间分布格局。结果表明:①陕北种植的粮食作物主要为玉米、稻谷、薯类、豆类,经济作物主要为蔬菜、苹果、枣树,这七类作物集中分布在延安南部河谷区域和榆林西北部区域。②除枣类外,陕北地区其余作物的碳吸收量均高于碳排放量,以碳汇功能为主,其中,玉米和苹果分别对该地区碳吸收、碳排放的贡献率最高,碳吸收、排放量分别达到了189.74×10⁴ t和11.41×10⁴ t,苹果、薯类和枣类碳足迹较高,分别达到了9.92×10⁴ hm²、8.77×10⁴ hm²和21.65×10⁴ hm²,其余作物碳足迹处于0.26-1.49×10⁴ hm²之间。③从空间上看,研究区单位面积农田碳吸收量呈现西北高、南部低的分布格局,而碳排放量、碳足迹分布正好相反,南部高、西北低。④研究区可通过培育高产品种、优化施肥量、控制农膜农药用量、调整作物种植结构等措施,提高作物固碳效应,促进农业生产碳减排。     

基于InVEST模型的金沙江流域干热河谷区水源涵养功能评估

以金沙江流域干热河谷区1990年、2000年、2010年和2019年4期Landsat遥感影像为基础数据,通过目视解译和最大似然相结合的方法进行土地利用类型分类,定量分析金沙江流域干热河谷区土地利用类型的时间变化与空间转移过程;采用InVEST模型,结合气象、土壤和地形等数据评估了1990-2019年金沙江流域干热河谷区及不同土地利用类型的产水功能和水源涵养功能。结果表明：1）1990-2019年金沙江流域干热河谷区土地利用类型以草地、乔木林地和耕地为主;近30年来,灌木林地、建设用地、交通运输用地和水域的面积不断增加,建设用地面积增幅最大;草地、乔木林地、耕地和裸地面积均减少。2）1990-2019年,建设用地、灌木林地、交通运输用地和水域面积的增加来源于草地、耕地和乔木林地。3）金沙江流域干热河谷区多年平均产水量为26.09×10⁸ m³,水源涵养量为7.26×10⁸ m³,产水量的变化与分布直接影响着区域的水源含养量;平均水源涵养能力68.74 mm,呈现上升-下降-上升的波动变化趋势。4）1990-2019年不同土地利用类型的水源涵养量变化明显,不同地类平均水源涵养量的大小依次为耕地 > 草地 > 建设用地 > 乔木林地 > 交通运输用地 > 灌木林地 > 裸地 > 水域。     

黄河流域水源涵养服务功能动态演变及驱动因素

黄河流域是中国重要的生态屏障,研究其水源涵养服务功能对推动黄河流域生态保护与高质量发展具有重大意义。采用InVEST模型量化黄河流域1980-2020年水源涵养服务功能,使用空间自相关分析黄河流域水源涵养服务功能空间分布模式,并运用地理探测器分析黄河流域水源涵养服务功能的驱动因素。结果表明:(1)1980-2020年黄河流域水源涵养量为174.8639亿m³-378.4538亿m³,多年平均水源涵养量265.0475亿m³,其中草地与林地多年平均水源涵养量分别占黄河全流域水源涵养总量的52.94%和24.27%。全流域水源涵养量呈现上下游地区较高,中游地区较低的分布格局。(2)全局莫兰指数为0.875,表明黄河流域水源涵养服务在空间上呈现聚集分布,以低-低聚集与高-高聚集为主。(3)1980-2020年不同地类平均水源涵养能力排序:灌木林>有林地>高覆盖草地>其他林地>中覆盖草地>低覆盖草地>旱地>建设用地>未利用地>水田>水域。(4)降水量是影响黄河流域水源涵养量变化的主要驱动因子,降水量与土地利用间交互作用对黄河流域水源涵养服务功能空间分异解释力显著增强。研究结果可为黄河流域生态系统管理与高质量发展提供重要参考。     

2000—2015年青海高原植被碳源/汇时空格局及变化

陆地生态系统碳循环能够综合反映全球气候变化及区域响应,是全球及区域气候变化及人类活动影响研究的重要内容。青海高原作为青藏高原的重要组成部分,在全球及区域气候与环境变化中具有极其重要的作用。因此,研究青海高原植被碳源/汇时空变化及气候因子的影响具有重要意义。采用土壤呼吸模型和改进的CASA模型,结合MODIS、气象数据估算了青海高原2000-2015年植被净生态系统生产力（NEP）,分析了植被NEP、碳汇的年际时空分布、年际动态变化、多年累积空间分布与植被NEP变异系数,定量分析了降水量、气温对植被NEP的影响。结果表明：1）2000-2015年,青海高原植被年NEP空间分布特点呈东高西低、南高北低,由西北向东南逐步增加趋势,年NEP多年平均值为128.40 gC m^-2a^-1;2）青海高原不同生态区植被NEP与碳汇量空间分异显著,碳汇区约占植被分布区面积的73.11%,其中,祁连山生态区和三江源生态区为主要的碳汇区;3）2000-2015年,青海高原植被碳汇功能逐步增强,年固碳量为-3.2-64.42 TgC,年际变化呈平稳上升;4）受自然与人为因素的协同影响,青海高原年NEP呈现逐步好转的趋势,平均趋势系数为1.52,NEP增加的区域占植被总面积的25.72%;5）青海高原植被NEP变异系数空间分布以较低、中等波动为主,稳定性颇高;6）降水量对植被NEP以促进作用为主,气温以抑制作用为主,气温对青海高原植被NEP的影响占主导地位。     

2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004-2008年和2009-2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004-2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004-2008年的156.12×10⁴hm²、34.75Tg C和22.26Mg C/hm²增加到2009-2013年161.44×10⁴hm²、43.98Tg C和27.24Mg C/hm²。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为：幼龄林 > 中龄林 > 成熟林 > 近熟林 > 过熟林。森林碳汇经济价值从2004-2008年的243.37亿元增长到2009-2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。     

1980-2010年北京市农用地碳储量对土地利用变化的响应

分析北京市农用地碳储量对土地利用变化的响应,对快速城市化和工业化区域及全国农用地低碳利用调控具有重要意义。利用1980年第二次土壤普查数据与2010年测土配方施肥项目成果土壤数据核算北京市农用地表层土壤碳储量,利用生物量遥感信息（NDVI）模型反演林地、草地植被碳储量,对北京市土地利用变化造成的农用地碳储量变化进行研究,结果表明：1）1980-2010年,北京市农用地碳储量由75.29 Tg-C增至81.13Tg-C,增加5.83 Tg-C,其中,土壤碳储量减少7.51 Tg-C,植被碳储量增加13.34 Tg-C;2）30年间,北京市农用地面积减少14.11×10⁴ hm²,其中,耕地流失最为显著,主要去向为建设用地和林地,林地面积略有增加;3）北京市用地类型保持不变的农用地土壤碳储量减少297.63×10⁴ t,植被碳储量增加1095.21×10⁴ t,共计增加797.58×10⁴ t,其中,用地类型保持不变的耕地、林地碳储量增加,草地碳储量减少;4）30年间,土地利用类型转化使北京市农用地土壤碳储量减少75.71×10⁴ t,植被碳储量增加212.49×10⁴ t,共计增加136.78×10⁴ t,其他用地类型转为林地使碳储量增加,有利于碳汇的形成,林地转出为其他用地类型均会造成一定碳排放;5）平原造林、退耕还林等工程有利于增加北京市农用地固碳量。未来北京市可通过控制农用地面积减少量,优化农用地内部结构,降低用地类型间的转换频率以提高农用地碳储量。研究可为其他区域及全国在快速城市化工业化过程中提升农用地碳储量提供一定参考。     

黄河流域陆地生态系统碳储量测算及其影响因素

准确估算陆地生态系统碳储量,科学制定生态环境保护和土地利用政策,对促进区域低碳可持续发展,实现"碳中和"目标具有重要意义。基于大量碳密度样点数据,将其与生态地理分区和土地利用类型图空间叠置,采用克里金插值法得到黄河流域碳密度空间分布数据集。应用InVEST模型对2000年、2010年和2020年黄河流域陆地生态系统碳储量的时空演变测度,提高了碳储量估算结果的准确性。利用Pearson相关性分析和多尺度地理加权回归模型(MGWR)对自然、社会经济和景观格局指数等因素对县级行政单元尺度单位面积碳储量的影响进行分析。主要结论如下:(1)黄河流域碳密度空间分布呈西部大于东部、东部地区自东南向西北递减的格局;(2)2000-2020年黄河流域陆地生态系统碳储量增加0.02%(7.011×10⁹-7.012×10⁹t),空间分布与碳密度相同,空间集聚特征显著,"高高集聚区"主要分布在黄河上游西南部的青藏高原地区, "低低集聚区"主要分布在黄河上游北部和黄河下游大部分地区;(3)Pearson相关性分析得出与碳储量呈正相关的影响因素为Pr(降水)、NDVI(归一化植被指数)和Slope(坡度);呈负相关的影响因素为TEM(温度)、HAI(人类影响指数)、SHDI(香农多样性指数)、DN(夜间灯光数据像素值)和PPOD(人口密度)。(4)MGWR模型得出TEM、Pr、NDVI和SHDI空间异质性强,HAI在2010年后异质性强;Slope空间异质性中等;DN和PPOD为全局尺度变量,空间影响平稳;(5)MGWR模型得出NDVI对黄河流域县级单位面积碳储量作用强度最大。NDVI、Slope对县级单位面积碳储量的影响呈正效应,TEM、HAI、DN和PPOD呈负效应,Pr、SHDI呈正、负双向效应。     

1997-2016年中国农业碳排放率的时空动态与驱动因素

研究农业碳排放率时空格局演变及驱动因素对指导农业碳减排和实现农业低碳化发展具有重要意义。对1997-2016年中国31个省域的农业碳排放率进行测度,在此基础上采用ESTDA框架和GWR模型从时空关联视角对其时空动态演变特征及驱动因素进行分析。研究结果表明：（1）中国农业碳排放率空间正相关性呈减弱趋势,农业碳排放率空间差异逐渐扩大。（2）中国农业碳排放率的时空格局动态变迁路径差异明显,局部空间结构和空间依赖方向上都具有较强的稳定性。（3）协同增长型省域数量呈现减少趋势,表明中国农业碳排放率的空间格局整合性下降且由协同增长主导型向协同与竞争并存的格局转变。（4）农业碳排放率具有较强的局部空间关联模式和空间转移惰性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征。（5）农业碳排放率驱动因素的空间非均衡联动局域性特征显著,农村经济发展水平的影响程度从南向北依次递减,居民收入状况和种植结构的分布趋势为从东向西依次递增,耕地面积构成状况对东北地区农业碳排放率的提升作用高于中西部地区,耕地规模对农业碳排放率具有负向作用,回归系数从东南向西北依次递增。     

区域碳源碳汇的时空格局——以长三角地区为例

长三角地区是世界第六大也是我国综合实力最强的城市群地区,其快速而大规模的城市化也产生了一系列的生态环境问题.本文核算了1995-2010年长三角地区的碳源碳汇并分析了其时空格局演变特征.结果表明： 研究期间,长三角地区的碳汇增长943×10⁴ t,其中,浙江省森林净生态系统生产量的增加是主要贡献,这主要得益于国家2003年起实施的“退耕还林”政策.该地区的碳排放增加3.27×10⁸ t,其中,能源消费和工业过程排放所占比重在2010年达96%.江苏省的排放量与增长速度都位居长三角第一,其以重工业和制造业等高能耗和高碳排的产业结构是造成其碳排放居高不下的主要原因.由于建设用地的净碳排放量增速大于建设用地扩张速度,导致该地区单位面积建设用地的净碳排放强度明显增大,江苏省的建设用地净碳排放强度增速最快.
     

基于土地利用变化的四川省碳排放与碳足迹效应及时空格局

土地利用变化的碳排放与碳足迹研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990—2010年四川省能源消费数据和土地利用数据,通过构建碳排放模型、碳足迹及其压力指数模型,对研究区20年来土地利用的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结果表明:(1)土地利用变化的碳排放和能源消费碳的足迹呈显著增加趋势。碳排放增加5407.839×10~4t,增长率达143%;能源消费的碳足迹增加1566.622×10~4hm~2,四川全省的生态赤字达1563.598×10~4hm~2。(2)建设用地和林地分别为四川省最大的碳源与碳汇。20年间建设用地的碳排放增加5407.072×10~4t,增长率达126.27%,占碳排放总量的88%以上;林地的碳汇减少10.351×10~4t,但仍占四川省碳汇的96%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹和生态赤字存在明显区域差异。成都平原区碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字严重,西部高山高原区和盆周山区碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字;成都、德阳、资阳和内江等地的碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字最严重,甘孜、阿坝等地的碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字。(4)土地利用结构与碳排放、碳足迹存在一定的相互关系,趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此,四川省减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时,主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。     

基于夜间灯光数据的湖南省县域碳排放时空格局及影响因素研究

研究碳排放的时空格局演变及影响因素对指导制定差异化的碳减排政策具有重要意义。基于夜间灯光数据,在估算湖南省各县区碳排放量的基础上,结合空间统计、空间自相关、热点分析、地理加权回归、GIS等方法研究了湖南省县域碳排放的空间分异、时空格局特征与影响因素。研究结果表明:(1)2013—2017年,湖南省能源消费碳排放总体上呈现东高西低的空间格局,碳排放主要集中于区域的市辖区,县域碳排放最高点在长沙市市辖区;(2)湖南省能源消费碳排放存在较为显著的空间正相关,全省县域尺度能源消费碳排放全局Moran’sI指数整体呈现出逐年上升的趋势,各市的市辖区在中心相互辐射,表现出显著的集聚现象,并形成了碳排放“高-高型”分布特征;(3)湖南省能源消费碳排放量的冷热点格局表现出湘南地区冷点扩张,湘中地区热点扩张的演变趋势,从2013年到2017年,热点区与次热点区由11个升至13个,湘中地区与其他地区的冷热点差距在逐步拉大;(4)影响湖南省县域能源消费碳排放量的4个影响因素与碳排放均表现为正相关性,其影响程度依次为人口、人均GDP、第二产业比重与单位GDP能耗。     

聚类分析视角下的中国省域碳排放时空格局及驱动因素分析

中国碳排放的时空格局对全球气候治理极为重要,其驱动机制是"减排"的关键所在。对中国省域碳排放时空特征和驱动模式进行聚类研究,揭示不同省域的模式相似性与差异性,对于各省域的 "双碳"目标达成和路径安排具有重要影响和现实支撑。研究采用1997-2019年碳排放量及社会经济数据,从聚类分析角度探讨了中国省域碳排放的趋势及驱动模式,基于偏最小二乘法(PLS)模型的归因结果,识别不同省域碳排放的驱动因素的贡献度和敏感性,进一步探寻省域减排方案。研究表明:①研究期内中国碳排放以499.25mt/a的速率上升,呈低位平缓波动-大幅上升-高位缓慢波动的趋势变化,省域碳排放呈北高南低、东高西低格局。②省域碳排放模式具有差异性,北京、天津等为低起点低速发展类,趋势呈扁平"S"型;吉林、新疆等为低起点高速发展类,呈上升"S"型;河南、广东等为中起点高速发展类,呈扩张"S"型。山东、山西为高起点超高速发展类,呈指数"S"型。③中国省域碳排放驱动因子的贡献度和敏感性存在空间差异。经济发展、产业结构、城市化水平与能源消耗等对碳排放的贡献度较高,其中地区GDP、人均GDP、第二产业占比GDP、年底非农人口比例、地区能源消耗总量等是碳排放的主要贡献因子。碳排放对产业结构、科技发展、环境规制的敏感性较强。④中国省域碳排放驱动模式的分异性较为明显,同类驱动模式省域多在地理空间范围内形成"集聚"现象。因此,不同省域政府减排策略的落实应考虑其碳排放的发展规模及驱动机制的差异,实现地区发展和减排 "两手抓"的同时利用地区优势,资源互通、交流合作,加强省域间碳排放的"共治",进一步促进高质量发展。     

中国高耗能产业碳排放强度的时空差异及其影响因素

高耗能产业是当前中国CO_2排放的重要来源,降低高耗能产业碳排放强度是实现中国2030年减排目标的主要抓手之一。本文利用中国30个省区2000—2015年的面板数据,在刻画高耗能产业碳排放强度的时空特征基础上,运用空间计量模型对其影响因素进行分析。研究结果显示:2000—2015年,中国高耗能产业碳排放强度下降趋势极为显著,空间上表现出"西高东低"与"北高南低"并存的分异格局以及明显的空间自相关特征;本地高耗能产业碳强度明显受到周边省份的影响,技术创新、对外贸易、产业集聚不仅对本地高耗能产业碳强度产生影响,而且还能通过空间溢出效应作用于周边地区,能源结构、产业结构、企业规模仅能作用于本地高耗能产业碳强度,环境管制的空间溢出效应显著,而经济发展水平和城镇化水平则对高耗能产业碳强度的影响不显著。从空间溢出效应、主导因素、区域差异化、应对产业转移四个方面提出了降低高耗能产业碳强度的政策建议。     

Dynamics of China's regional carbon emissions under gradient economic development mode

Regional economic development in China is extremely uneven, which leads to the variation of the status quo and development trend of carbon emissions in different regions, and thus has a huge impact on the construction of the future carbon trading market, in particular the allocation of emission reduction targets. In this article, we adopt a spatial econometric approach to analyze the spatial characteristics of China's regional carbon emissions under its gradient economic development mode. Results indicate that carbon emissions show strong spatial dependence and convergence across regions. Specifically, carbon emissions of different regions in China are characterized by club convergence, as the country's gradient developing mode has enhanced the spatial agglomeration effects. Furthermore, we analyze the evolving trends of regional emission shares, and build a basic framework for the allocation of regional emission reduction targets in China's future carbon emissions trading market.     

长三角城市群城市空间形态与碳收支时空耦合关系

区域碳收支动态监测与评估是推动城市群低碳发展和碳达峰的关键基础问题。设计和分析了长三角城市群区域碳收支与城市空间形态的时空耦合关系。基于2001、2005和2010年碳排放、净初级生产力、土地利用和土壤等数据构建了长三角城市群区域碳收支的时空分布估算模型,接着利用地理加权回归模型分析了城市空间形态景观格局指数与碳收支的相关性,最后结合地理探测器定量分析了景观格局指数因子对碳收支的影响及其交互作用。研究结果表明：(1)长三角城市群碳收支存在明显的空间异质性,总体呈现南部高,北部次之,东部低的特征;(2)同时,长三角城市群碳收支具有明显时间异质性,2001、2005和2010年呈现减少的趋势,其中2001—2005年下降幅度较大;(3)斑块类型面积、城市斑块数量、最大斑块指数、景观形状指数与碳收支具有负相关性;边缘密度、城市建成区斑块密度与碳收支具有显著正相关性;(4)2001年、2005年和2010年的建成区总面积是碳收支空间异质性的主要驱动因素;斑块类型面积与其他因子的交互作用对碳收支空间异质性影响贡献程度比其他因子间交互作用较强。一定程度揭示了城市空间形态景观格局与碳收支时空分布的相...     

基于土地利用变化的贵州坝子土地利用功能演变研究

贵州省为典型喀斯特山区,强烈的人类活动主要分布在坝地地区,研究坝子土地利用功能演变对土地可持续利用具有重要价值。基于土地利用变化,根据三生功能理论构建土地利用功能分类体系,以贵州省1990年、2000年、2010年和2016年四期遥感影像为数据源,借助ArcGIS10.2软件平台构建土地利用功能转移矩阵和坝子功能冷热点分布图。研究表明:(1)贵州省坝子土地利用功能已由以传统农业生产功能为主转为以传统农业生产功能-农村居住生活功能为主,坝子土地利用由单一功能向多功能转变;(2)1990—2016年,坝子的功能类型增加10种类型,其中8类是复合类型,坝子功能向多样性转变;(3)单一功能与复合功能坝子比例变化曲线呈"X"型,到2016年,复合功能坝子比例大于单一功能坝子;(4)1990—2000年,坝子土地利用功能变化缓慢,2000年以后坝子土地利用功能变化强烈;(5)传统农业生产功能转移最为强烈,主要转移为城镇居住生活功能、农村居住生活功能、工业生产功能及与之相关的复合功能和自然生态功能;(6)各种功能类型坝子冷热点的空间分布变化复杂,从总体上看各功能的空间分布由集聚变为分散。     

基于生态网络效用的城市碳代谢空间分析——以杭州为例

城市碳排放占全球碳排放总量的78%,通过模拟生物代谢来剖析城市碳代谢机理从而控制城市碳排放是缓解全球气候变暖危机的关键。为研究杭州城市化过程中土地利用变化对城市碳代谢的综合作用,以4个时间段(1995—2000,2000—2005,2005—2010,2010—2015)为例,建立了一个"碳流"模型来分析城市生态系统中自然和人工分室在城市碳代谢正负"碳流"产生中的作用,之后利用生态网络效用方法分析"碳流"产生的生态关系及其空间分布,同时利用互惠指数M综合评价土地利用变化对城市碳代谢的综合作用。结果显示(1)净"碳流"在研究期间持续呈现负值且在2000—2005年间达到峰值,负"碳流"主要源自耕地与工业用地之间的转换,正"碳流"主要源自工业用地与城市用地之间的转换。(2)1995—2000年互惠指数(M)呈现先增加后减少再增加的变化趋势,M平均值小于1,说明土地利用变化对城市碳代谢的综合作用是消极的。(3)竞争关系集聚在高负碳代谢密度分室,互惠共生关系主要集聚在高正碳代谢密度分室。(4)从1995—2000至2010—2015,以每5年为时间间隔,生态关系分布空间变化如下:掠夺限制生态关系呈现向西北、西南和南部方向蔓延—西北方向移动—东南方向移动的变化趋势,竞争生态关系呈现东南方向移动—南部和西北部方向蔓延—零星分布的变化趋势,互惠共生生态关系呈现向东南方向移动—暂时不存在—零星分布的变化趋势。研究结果为低碳城市发展提供了理论依据。