基于能值分析的合肥城市生态系统健康动态评价

随着城市化和城市环境问题的日趋突出,城市生态系统健康评价成为近年来生态学领域研究的热点.本文运用能值分析方法,采用活力、组织结构、恢复力和服务功能维持4个要素,构建了评价城市生态系统健康的能值指标--城市健康能值改良指标,并用于合肥市生态系统的健康评价,然后将评价结果与天津、芜湖、上海、宁波、福州等6座国内城市进行比较...     

基于投影寻踪的城市生态系统健康评价

掌握城市生态系统的健康水平,对城市实施可持续发展具有重要意义.采用一种新型的多指标数据处理方法-投影寻踪模型,选取典型指标,利用基于实数编码遗传算法优化求取最佳投影方向,对广州市2000年、2005年的城市生态系统健康状况进行评价.评价结果表明:2000年,广州市对应的等级值为2.95,处于亚健康状态,符合其客观状况,该结果与采用模糊综合评价法所得结论一致;2005年,广州市对应的等级值为3.48,仍处于亚健康状态,但其等级值大于2000年的数值,等级值在增大,表明经过5a的建设,广州市的生态系统健康状况在不断好转.此外,与模糊综合评价法相比,该模型能精确地刻画出生态系统的具体健康水平,具有较高的评价精度和区分度.     

一种城市生态系统现状评价方法及其应用

生态城市建设是未来城市发展的最终趋势。从结构、功能、活动、发展演化规律等方面来看,城市生态系统都可以被看作一个动态变化的系统。将可持续发展理论引入到城市生态系统现状评价中,提出和解释了城市生态系统可持续发展概念;从可持续发展的角度,评价城市生态系统的现状,建立城市生态系统可持续发展评价指标体系。在此基础上,利用集对分析方法,将评价城市生态系统可持续发展水平的多个指标系统合成一个与最优评价集的相对贴近度,用来描述城市生态系统可持续发展水平,并将该方法应用于兰州市城市生态系统现状评价。结果表明,在2004—2010年间,兰州市城市生态系统可持续发展水平呈现折线型关系,而且有明显的陡降现象。具体变化趋势是从2004年的0.5081平缓上升到2005年的0.5581、然后陡降到2006年的0.4073、接着平缓上升直到2009年的0.5010、最后平缓下降到2010年的0.4706。尽管不同时期城市生态系统可持续发展水平有所变化,但是总体来说,一直处在基本可持续发展的水平,协调程度一般;该评价方法能够很好的反映城市生态系统的发展现状,为建设生态城市提供科学依据。     

基于能值分析的城市生态系统健康评价——以包头市为例

城市生态系统健康是城市生态学界近年来的研究热点和前沿.采用能值评价方法,结合城市生态系统作为复合系统所具有的生态服务功能,明确提出基于能值进行城市生态系统健康评价的理论框架和技术路线,得出表征城市健康程度随时间的变化走向和比较意义.针对城市生态系统健康表征特性,采用4个要素,即活力(V)、组织结构(O)、恢复力(R)和服务功能维持(F), 构建了评价城市生态系统健康的新的能值指标--城市健康能值指标(EUEHI),并将EUEHI应用于包头城市生态系统健康评价中,并比较了其他5个城市的EUEHI.结果显示2000～2004年包头健康程度总体呈现上升状态,健康等级不断提高,但同中国其他城市之间尚有距离,健康程度仍处于较低水平.这说明近几年包头重视改变资源结构和利用效率,使得城市生态系统在生态系统服务功能维持方面得到不断改善.同时,包头作为老工业城市组织结构尚不完善,环境负荷大,生态系统承载力逐年降低,因此仍需从降低环境胁迫入手,逐步降低城市生态系统干扰,使其恢复力得以提高,增加系统反弹恢复的容量,使之恢复维持结构与格局的能力,实现城市健康和谐发展.     

基于属性理论的城市生态系统健康评价——以重庆市北部新区为例

确定了城市生态系统健康评价指标体系,提出了基于属性理论的城市生态系统健康评价模型及评价方法。以重庆北部新区为对象,运用该模型和方法对重庆北部新区生态系统健康现状进行了评价。结果表明:重庆北部新区城市生态系统现状属于一般健康类;基于评价结果识别健康限制因素,提出了生态系统健康调控措施。     

基于生态系统服务和生态系统健康的生态风险评价——以长株潭城市群为例

基于生态系统服务和生态系统健康的生态风险评估框架为城市群生态风险管理和国土生态修复提供新的视角。以生态风险评估框架为基础,综合运用生态系统服务、生态系统健康评估模型以及相关分析法对长株潭城市群展开生态风险评价,并对风险程度进行分类。结果表明:(1)城市群的城市化水平提升,区域生态风险也随之增加。生态系统服务价值、生态系统组织、生态系统活力、生态系统弹性等生态指数呈现下降趋势。(2)人工表面比率和生态指数之间的Pearson相关系数表明,人工表面比率与生态指数之间存在负相关关系,人工表面比率是生态风险提升的关键因素。(3)城市群人工表面比率要控制在36%以下,以进行生态风险管理和国土生态修复。总的来说,评价框架可以作为区域生态风险的评价终点。     

城市河湖生态系统健康评价——以北京市“六海”为例

健康的城市河湖才能发挥生态环境功能,体现景观和人文价值。城市河湖健康评价是城市河湖科学管理和生态恢复的前提和基础。对城市河湖生态系统健康概念和内涵进行了探讨,建立了评价指标体系和评价模型。以北京“六海”为例,对各子湖的健康状况进行比较评价。结果表明,中海和南海处于不健康向临界转化的状态,其余4个湖均处于不健康状态;水环境质量、水生态系统结构和功能以及水滨空间结构是影响“六海”健康水平的制约因素;除南海外,各湖的健康程度都处于很差的级别。中海和南海的整体生态环境好于其余4湖,对健康和临界状态的隶属度之和接近0.6,可恢复程度处于中等水平;其余4湖对健康和临界状态的隶属度之和均小于0.3,恢复困难。对“六海”的生态恢复和科学管理提出建议:①控制点源、面源污染,改善入湖和湖水水质;②改善“六海”的水文条件;③恢复水生态系统结构和水滨空间。     

沙坡头地区人工林生态系统健康的评价分析

生态系统健康是生态环境管理的一个新问题。健康的生态系统意味着生态系统能正常发挥功能,实现生态系统的最佳服务。生态系统健康可以通过活力、组织和恢复力3个特征来测定。以沙区植物为研究对象,选择植物的新生枝长、株高、基径、冠幅和水分生态位适宜度等,作为评价生态健康的主要指标,建立了新的评价方法。依据试验进行计算,结果表明：油蒿与柠条混播下,具有较高的健康指数;单播情况下,以密度为2500株／hm^2的柠条样地具有较高的健康指数。该结果为沙区人工植被生态健康与可持续发展提供定量依据。     

河流生态系统健康及其评价

概括了河流生态系统健康概念的涵义,详细介绍了以着重藻类、无脊椎动物、鱼类为主要指示生物的河流生态系统健康的评价方法,并就其评价管理将这些方法分为预测模型法（predictive models）和多指标法（multimetrics两大类,提出了河流健康评价方法的发展方向,以及我国应尽快开展的研究工作。     

基于主成分分析和熵权的水库生态系统健康评价——以海南省万宁水库为例

采用主成分分析(PCA)与熵权相结合的新方法,对万宁水库水生态系统健康进行评价,旨在检验该方法是否能解决传统的基于熵权法的水生态系统健康评价方法所存在的赋权重复问题.结果表明: 2010-2012年,万宁水库的水生态系统健康状况整体呈变好趋势;年均水生态系统健康综合指数(EHCI)分别为0.534、0.617、0.634,健康状态评级分别为Ⅲ类(中等)、Ⅱ类(较好)、Ⅱ类(较好).该水库水生态系统健康状况存在季节性差异,但并没有明显的季节性变化规律.从EHCI的整体波动程度来看,其波幅逐渐变小,表明近年来万宁水库的水生态系统趋于相对稳定.新方法与传统方法的指标赋权对比表明,传统方法中相关性较强的溶解氧、化学需氧量、五日生化需要量、铵态氮4项指标的累计权重为0.382,而新方法中仅为0.179;说明PCA的引入有效解决了赋权重复的问题.营养状态指数与EHCI呈显著的负相关关系,说明PCA与熵权结合的新方法在解决了赋权重复的基础上,很好地保证了评价结果的准确性,适用于该水库水生态系统健康评价.
     

区县生态系统健康评价方法——以东莞市各镇区为例

现有城市生态系统健康研究多集中在城市及城市群层面,未能深入探究城市内部特征。鉴于此,聚焦区县生态系统健康状况,进一步探究城市内部的健康分布特征;提出了"发展水平-服务功能-抵御干扰-自我维育"四维区县生态系统健康评价框架,并建立了相应的多层级指标体系,构建了区县生态系统健康评价模型;在分析区县生态系统健康变化过程及空间分异特征的基础上,识别区县生态系统健康的主要贡献因子。针对东莞各镇区的研究结果表明：1995-2015年间,各镇区生态系统健康状态总体趋于恶化,其中西南地区生态系统的退化比东南地区更为明显。自我维育对各镇区生态系统健康变化具有重要影响,主要瓶颈在于快速发展过程中土地资源的稀缺及较低的利用效率。对区县生态系统健康的研究可以帮助决策者了解城市生态系统复杂的内部特征,在此基础上更好地平衡区域发展、维护城市生态系统健康。     

城市化与生态系统服务的空间交互关系研究——以长株潭城市群为例

探索生态系统服务与城市化的空间交互关系为城市发展和保护提供新的视角。以长株潭城市群为例,以其2015年的土地利用、经济社会等数据为基础,利用格网分析和空间自相关模型解析城市化与生态系统服务的空间交互规律。结果表明:(1)长株潭城市群城市化水平空间分布区域差异性显著,城市化水平由高到低依次为城市化地区、正在城市化地区和生态绿心保护区,表现出从城市化地区向周边地区依次递减的态势。(2)受城市化水平和土地利用变化等影响,生态系统服务空间分布具有明显的差异性,并呈现出"中心-外围"逐步升高的趋势。(3)长株潭城市群城市化与各项生态系统服务之间呈显著负相关,由于驱动机制的不同,城市化地区、正在城市化地区和生态绿心保护区的城市化对生态系统服务的影响存在显著差异。(4)长株潭城市群的各项生态系统服务与城市化之间存在四种空间相关类型。高高集聚区和低低集聚区零散分布在整个研究区域,面积较小;高低集聚区分布在湘潭县西南部、株洲县东南部,面积较大;低高集聚区分布集中在城市化地区,呈现块状分布,面积较大。     

基于熵理论的城市生态系统服务流定量评估——以北京市为例

量化评价生态系统的服务功能是合理开发生态资源、实现可持续发展的重要前提.生态系统服务流能够为生态系统服务功能的量化评估提供解决方案.本文以四大生态系统服务类型为框架,构建了城市生态系统服务流评估体系;将生态系统服务流重新分类,引入熵理论,对指标及系统无序度、发展演变方向进行定量评价;并以北京市为研究对象,选择24个因子开展案例研究.结果表明:2004—2015年间,北京城市生态系统服务总熵值为0.794,总熵流为-0.024,系统无序度较大,濒临非健康状态;系统熵值3次取得极值,3个变化周期内系统熵值的年平均变化幅度逐渐增大,说明人为活动对城市生态系统干预强度增大;2007年熵流达到最小值,生态环境质量最高;北京市常住人口总数与城市生态系统熵流拟合函数的决定系数为0.921,说明人口数量与城市生态环境状态有很强的相关性.     

基于熵权的北京城市生态系统健康模糊综合评价

采用基于熵权的模糊数学评价方法,借助于相对隶属度的概念评价了北京城市生态系统在某一特定时间内(1996~2003年)的相对健康状态。方法避免了主观判断城市生态系统健康标准的不确定性。评价结果表明:(1)1996~2003年,北京市相对健康状态整体呈上升趋势,最优年为2003年,最差年为1996年;(2)按照最大隶属度原则,人类健康要素的最大隶属度0.967(2002),生物群落的最大隶属度1.000(2003),社会的最大隶属度1.000(2003),经济的最大隶属度0.938(2003),人工环境的最大隶属度1.000(2003),自然环境的最大隶属度0.795(1998),自然与社会经济的相互作用的最大隶属度0.916(2002),对区域的影响的最大隶属度1.000(1996)。各评价要素的最大隶属度主要集中于2003年,其概率为37.5%。     

景感生态学在城市生态系统服务中的应用研究——以城市公园景观设计为例

城市生态系统服务和可持续发展是当前城市生态学研究的热点问题。景感生态学作为联系生态系统服务和可持续发展的桥梁,可作为研究城市生态系服务和可持续发展的一种有效途径。随着社会发展所伴随的人们经济生活的生活压力增大,城市居民的亚健康状态日益突出。城市公园作为城市生态系统的重要构成,其设计目的应考虑应对城市居民健康问题和促进人类精神文明建设方面的作用。以城市公园景观设计为例,从园路、建筑、植物、水体景观和小品等方面探讨景感生态学在城市公园景观设计中的应用价值。景感生态学作为探索城市公园景观设计的新思路,以实现生态效益和居民福祉的提升,丰富和提升城市公园的生态系统服务功能,从而有利于促进为人类当代和后代提供可持续的福祉,以期驱使人类行为和言行规律朝着对生态系统有益的方向演化,自觉维护和改善生态系统服务,从而可持续地保障城市生态系统服务。     

基于参与式制图的城市保护地生态系统文化服务价值评价——以上海共青森林公园为例

生态系统服务价值定量化评价及其空间制图可以为确定生态系统文化服务(CES)优先保护地域提供有效途径.本研究以上海共青森林公园为例,采用问卷和结构式访谈结合参与式制图(PPGIS)方法,将非货币CES价值和空间信息结合,把丰度、多样性和稀有度指数转化为空间生态综合指数,定量评价了CES价值及其空间分布,识别出优先保护地域.结果表明: 不同景观类型的CES价值分布不同,共青森林公园美学服务价值主要分布在相对开阔的草地、滨水和疏林区,滨水区具有较高的社会关系和灵感价值.多样性较高价值区主要沿湖滨水分布,而稀有度价值较高区域多分布在森林和草地区.通过对8个梯度阈值生态指数的最高值区域进行叠加,验证了25%为有效划分阈值,能够更准确划分公园CES优先保护范围.该方法引入公众参与,实现了使用者体验的空间化、定量化、类型化,建立了景观、空间、体验的地域关系,可为城市保护地优先保护地域划分及其规划管理提供重要依据.     

Evaluation for regional ecosystem health: methodology and research progress

The evaluation for ecosystem health is one of the hotspots in the fields of macro-ecology and ecosystem management. Conducting analysis at the regional scale is an important direction for evaluating ecosystem health. Changing the spatial scale from the local to the regional level leads to great differences in targets and methodologies for ecosystem health evaluation and creates a new direction for regional ecosystem health research. Compared with the ecosystem health at the local scale, which refers to a single ecosystem type, the regional ecosystem health focuses on the health conditions and spatial patterns of different ecosystem types. However, there has been little attention paid to this very research up to now. Based on the progress on ecosystem health studies at the regional scale, the study reported in this article aims to discuss the implications of the conception of regional ecosystem health and to put forward a methodology for evaluating the regional ecosystem health. The main results include: (1) there is a significant scaling effect on the ecosystem health analysis, and the regional level is the key scale used to focus on the correlation between spatially neighboring ecosystems in terms of ecosystem health; (2) regional ecosystem health can be defined through 4 aspects, i.e., vigor, organization, resilience, and ecosystem service functions; (3) the basic evaluation objects of the regional ecosystem health is spatial entity, which is the matrix of different ecosystem types; (4) indicator system method is the only approach to evaluate regional ecosystem health; (5) the absolute thresholds of the evaluation indicators for the regional ecosystem health do not exist; the aim of the evaluation is to discuss the temporal dynamic changes and spatial differences of health conditions rather than to ascertain whether a region is healthy or not in view of ecological sustainability; and (6) the integration of evaluation results at multispatial scales, the application of this methodology in the landscape ecology, and the utilization of geographic information systems (GIS), remote sensing (RS), and Global Positioning Systems (GPS) technologies are the main directions for further research.