青藏高原土地利用变化对生态系统服务价值影响的多情景模拟

青藏高原具有突出的生态服务价值,但气候多变、环境脆弱的基底,使其易受人类活动的干扰.本文基于土地利用数据和改进当量因子法,定量分析1992-2015年青藏高原土地利用变化对生态系统服务价值时空分布影响,并结合CA-Markov模型模拟探讨自然发展和生态保护情景下土地利用与生态系统服务价值的相互关系.结果 表明:1992...     

基于土地利用变化情景的生态系统服务价值评估: 以钱江源国家公园体制试点区为例

土地利用变化是生物多样性与生态系统服务变化的主要原因之一。评估土地利用变化对生物多样与生态系统服务影响对于政府决策具有重要作用。钱江源国家公园体制试点区是钱塘江的源头, 也是国家的重点生态功能区。本研究以钱江源国家公园体制试点区为研究区, 首先设计自然发展情景、规划情景、生态保护情景和开发利用情景等4种2025年不同土地利用变化情景, 随后采用InVEST模型和CLUE-S模型分析不同情景下钱江源国家公园水资源供给、涵养水源、固碳释氧、土壤保持、环境净化和生境质量等生态系统服务及其价值变化。结果表明: (1)核心保护区和生态保育区的生态系统服务价值占钱江源国家公园总价值的88.30%。(2)生态保护情景下钱江源国家公园生态系统服务价值最高, 有129.17亿元; 规划情景下生态系统服务价值次之, 有126.92亿元。(3)规划情景下钱江源国家公园水资源供给服务优于生态保护情景, 其他生态系统服务则次于生态保护情景。考虑到钱江源国家公园为下游提供重要的水资源这一功能, 将规划情景作为试点区2025年最优的土地利用变化情景。     

多情景模拟下重庆市土地利用变化对生态系统健康的影响

模拟多情景下区域土地利用变化引起生态系统健康状况改变,对优化用地格局和保障区域生态安全具有重要意义。基于重庆市2000-2020年土地利用和生态系统健康动态演变特征,运用生态系统健康模型和斑块生成土地利用模拟(PLUS)模型模拟自然发展(ND)、生态保护(EP)和城镇发展(UD)三种情景下土地利用变化对生态系统健康的影响程度。结果表明:(1)2000-2020年建设用地扩张迅速,耕地面积减少最多,主要向林地和建设用地转移;生态系统健康状况整体呈现向好趋势,但区域差异显著。(2)2030年土地利用类型仍以耕地、林地为主,ND、EP和UD情景的建设用地规模较2020年分别增加63.59%、44.54%和100.13%,中心城区成为建设用地扩张集聚地。(3)2030年ND和UD情景的生态系统健康值较2020年均减小,建设用地增加和林地减少成为其健康退化的重要原因;而EP情景的健康值呈上升趋势,与反映生态系统健康对土地利用变化响应弹性结果相反,可见EP情景下的土地利用优化是实现区域生态系统健康可持续发展的有效途径。研究结果可为研究区生态系统保护管理与土地利用政策优化提供参考依据。     

基于FLUS-InVEST模型的京津冀多情景土地利用变化模拟及其对生态系统服务功能的影响

研究未来不同情景下土地利用变化对区域生态系统服务的影响,可以为城市可持续发展的规划和决策提供有效支持。以京津冀城市群为研究区域,首先利用未来土地利用模拟（FLUS）模型模拟2045年自然发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下的土地利用空间分布格局,并结合InVEST模型模拟研究区不同情景下的生境质量、产水量、碳储量、土壤保持量和水质净化服务,在此基础上运用层次分析法构建综合生态系统服务指数（CES）,从空间上反映多种生态系统服务的供给总量,研究不同情景下土地利用变化对生态系统服务功能的影响。研究结果表明：①FLUS模型的模拟精度较高,适用于研究区的土地利用模拟。②在生态保护情景下,除产水量相比2015年下降2.47%外,其他几种生态系统服务均有最大幅度的上升,且这4种生态系统服务在西北山区都出现增加的现象;自然发展情景下,城镇用地和农村居民点的扩张引发了大量的碳储量和生境质量损失;耕地保护情景下,水质净化能力出现最大程度的下降。③自然发展情景下京津冀区域CES的损失最大。CES下降幅度最大的区域主要发生在林地被城镇用地侵占,其次是林地被农村居民点侵占的地区,导致生境质量、碳储量和水质净化能力同时下降;在生态保护情景下,林地的增加促进了多种生态系统服务功能同时提升,京津冀区域的CES大幅提高,表明生态保护情景是最有利于可持续发展的土地利用方案。但同时需注意大量造林可能带来的水资源短缺,要因地制宜保护生态环境。研究结果可以为京津冀城市群可持续发展政策的制定提供参考依据,为研究未来不同政策情景下土地利用变化对生态系统服务的影响提供新思路。     

城市土地利用变化对生态系统服务的影响——以淮北市为例

城市是一类以人类活动为中心的社会-经济-自然复合生态系统.城市的快速蔓延及强烈的人类活动显著地改变了城市的土地利用结构,进而严重影响了城市生态系统服务及人居环境.通过遥感、GIS技术及生态系统服务价值评估等方法,对淮北市1987年、2000年和2007年3个时期20a间的土地利用结构及生态系统服务价值的演变进行定量评价.研究结果表明:1987-2007年间淮北市生态用地空间结构和面积发生剧烈变化,生态用地占城市面积的比例由91.45％降低至71.86％.1987-2000年,农田面积大幅度下降,而林地和水体都呈不同程度的增加趋势,建设用地面积增长迅速.2000-2007年,农田面积有所增加,林地和水体面积却明显下降,建设用地总面积虽然没有明显变化,但其聚集度显著增加.20年间,城市生态服务功能的价值呈现先增加后减少的趋势,在2000年达31.32亿元.2000-2007年,以废物处理和水源涵养功能退化最为严重.可见,城市土地利用结构的变化与生态服务功能密切相关,此结果可为淮北市景观格局优化及土地合理调控和管理提供一定的科学依据.     

浙江省土地利用变化对生态系统固碳服务的影响及其预测

明确土地利用变化对生态系统固碳服务的影响对于探索基于自然的碳中和解决方案至关重要。以浙江省为研究对象,运用InVEST模型和FLUS模型,分析2000—2021年土地利用变化及其对生态系统固碳服务的影响,并分别预测2035和2050年土地利用格局在自然发展、生态保护和耕地保护3种情景下的生态系统固碳服务潜力及其经济价值。结果表明：2000—2021年,浙江省耕地、林地、草地和水域面积不断减少,建设用地面积不断增加;浙江省生态系统固碳服务总量减少2996.58万t,固碳服务净收益为-17071.84万美元;生态系统固碳服务分布呈现西南高、东北低的空间格局。未来浙江省生态系统固碳服务总量均在生态保护情景下最高,耕地保护情景次之,自然发展情景最低。预计2021—2035、2021—2050年,浙江省生态系统固碳服务在生态保护情景下将分别增加323.26万和473.00万t,产生固碳服务净收益分别为7707.86万和11183.91万美元;在耕地保护情景下将分别减少1013.18万和1616.11万t,产生固碳服务经济价值净流失分别为24138.49万和38191.09万美元;在自然发展情景下...     

中国快速城市化区域生态系统服务价值预测及权衡研究——以佛山市为例

中国快速城市化区域由于经济迅速发展需要以及人类活动不断干扰,导致土地利用变化剧烈,影响生态系统功能发挥和服务供给,给予生态环境带来巨大压力。分析和预测快速城市化区域生态服务价值(Ecosystem Service Value, ESV)时空演变特征、权衡与协同关系,对协调区域可持续发展具有重要意义。通过FLUS(Future Land Use Simulation)模型、价值当量表估算法、皮尔逊相关分析和双变量自相关等方法,分析并预测2005—2025年佛山市土地利用变化对ESV的影响,同时探究2025年多情景下生态系统服务之间的权衡与协同关系。结果表明:(1)2005—2025佛山市土地利用格局变化明显,生态保护情景下土地利用变化程度最缓和。(2)2005—2015年ESV共下降11.41亿元,经济发展情景下的ESV下降趋势最明显。(3)供给、调节、支持与文化4种单项ESV,分别下降1.95、5.02、4.08、0.36亿元;生态保护情景下的各项ESV均上升。(4)生态系统服务之间均存在明显的协同作用,经济发展情景下的协同关系最显著;西南和东北区域主要表现为协同关系,局部区域表现为权...     

城市扩展影响下生态系统服务的多情景模拟和预测——以天津市滨海地区为例

基于改进的Logistic-CA模型,以天津市滨海地区为例,在历史外推、内生发展、外生发展3种情景中,模拟预测2011—2020年城市扩展影响下生态系统服务功能的空间演化规律特征.结果表明:3种情境下,研究区最终的生态系统服务功能总量大体相当,生态系统服务功能最低的1级功能区空间格局基本一致,但3种生态系统服务功能的空间演化过程差异较大;低等级生态系统服务功能区呈组团状以十字型生长,十字型的中心片区位于塘沽城区,最终形成海河轴与沿海带的十字型片区.     

模拟多情景下白洋淀流域土地利用变化及生态系统服务价值的空间响应

模拟多情景下白洋淀流域土地利用变化引起的生态系统服务价值改变,对保障流域生态安全和提升区域生态系统服务价值能力具有重要意义。选取白洋淀流域上下游所涉及的河北省相关县级行政区为研究区,以1990、2000、2010、2020年4期遥感影像及统计年鉴为基础数据,分析和测算30年间白洋淀流域的土地利用与生态系统服务价值变化,在此基础上利用CA-Markov模型模拟2035年趋势延续、均衡发展和统筹发展等3种情景下研究区土地利用变化情况,估算各情景下生态系统服务价值,利用网格工具可视化表达3种情景下生态系统服务价值的空间分布状况以及集聚程度。研究结果表明：①1990-2020年白洋淀流域土地利用变化最明显的特征是耕地面积锐减,建设用地迅速扩张,30年间耕地面积减少了122776.99hm²,建设用地增加了167369.74hm²。②1990-2020年研究区生态系统服务价值分别为852.59亿元、788.26亿元、796.95亿元和784.68亿元,总体呈波动下降的趋势。③在趋势延续、均衡发展和统筹发展等3种模拟情景下,生态系统服务价值依次为785.36亿元、807.26亿元、812.46亿元。研究区生态系统服务价值整体呈现西北高东南低的空间分布特征。④ESV值的热点和冷点分布范围较大且集聚性较强,热点区域主要集中在西北部山地区域,冷点区域主要分布在研究区东南部平原地区以及研究区西北部的部分区域。模拟白洋淀流域未来土地利用变化趋势,探寻不同情境下生态系统服务价值的响应有利于构建流域国土空间开发保护新格局,为今后全面推进白洋淀流域的可持续发展提供科学基础和决策参考。     

基于土地利用变化的区域生态系统服务价值评价——以山东省德州市为

根据德州市2006-2014年土地利用变化数据,运用土地利用动态度指标分析土地利用变化情况,基于陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表,结合德州市经济发展水平进行系数修正,对德州市2006-2014年间生态系统服务价值的时空变化进行分析。研究结果表明：德州市生态系统服务价值总体呈减少趋势,由2006年的460.92亿元减少至2014年的443.47亿元,价值变化率为-3.78%,林地和水域面积的减少是该区生态系统服务价值减少的主要原因;德州市各区县生态系统服务价值空间分异明显,其中齐河县生态系统服务价值最高,主要原因在于生态系统服务价值较高的林地和水域在齐河县广泛分布;德城区生态系统服务价值减少量最大,经济发展引起的土地利用结构变化是造成其服务价值大幅减少的主要原因;与生态系统服务总价值变化趋势相同,研究的时间跨度内德州市生态系统单项服务价值均呈现出不断减少的变化趋势。因此,在新一轮土地利用总体规划中,规划者应高度重视土地利用变化对生态系统服务价值的影响,优化调整土地利用结构,注重增加生态用地,稳步提升区域生态系统服务价值。     

基于生态系统服务簇的深圳市生态系统服务时空演变轨迹研究

明晰生态系统服务的演变特征,有助于针对性的提出区域生态系统服务提升决策,对于维持和改善人类福祉、促进城市可持续发展具有重要意义。以深圳市为例,选取11种生态系统服务,以街道为基本空间单元,对生态系统服务结构特征进行分类,进而探究生态系统服务的长时序演变轨迹。结果表明,深圳市生态系统服务簇有6种类型,分别为水文调节主导型、文化支持潜力型、服务枯竭型、水文调节控制型、水源消耗型、生态保育型;1980—2015年深圳市大部分地区的生态系统服务簇结构稳定,变化明显的地区大多毗邻香港;生态系统服务簇的时空演变轨迹类型有8种,以持续型轨迹为主;生态系统服务簇的时空演变轨迹与城市扩张具有一定的一致性,表明城市扩张对生态系统结构和功能影响的主导性。     

长江流域生态系统服务价值时空演变与预测

长江流域是我国的经济重心和生态保育区,揭示其生态系统服务价值(ESV)的历史演变和发展趋势对支撑长江流域的生态经济系统持续发展具有重要意义。采用长江流域1992—2018年逐年土地利用数据,构建了基于修正系数的ESV评估模型和FLUS-Markov土地利用预测模型,解析了全流域ESV的历史演变特征和未来2030年变化趋势。结果表明：(1)2018年长江流域的ESV总量11.68×10¹²元,1992—2018年ESV呈上升趋势,年均提高297.00×10⁸元;(2)供给服务价值是流域ESV的最大贡献源,占总量的48.3%—51.8%,文化服务价值是增长最快的贡献源,1992—2018年增长了52.5%;(3)上游地区是长江流域ESV最集中的区域,上游ESV占全流域的45.15—46.8%,从1992年到2018年,长江流域ESV重心有向下游流动的趋势;(4)2030年长江流域的建设用地将进一步扩展,同时耕地、草地面积有下降的风险,2030年长江流域的ESV新增量达到0.36×10¹²元,主要来自娱乐和气候调节服务价值的提...     

基于生态系统服务的城市生态管理分区——以深圳市为例

生态系统服务是人类赖以生存和发展的基础,开展城市生态系统服务评估并对生态管理单元实行分区管控有助于人居环境的改善。针对高度城市化地区生态系统服务的功能特征,采用生态系统服务价值当量测算不同用地类型的生态系统服务价值。研究从生态功能和经济功能2个方面构建生态系统服务指标体系,对2017年深圳市666个社区单元的生态系统服务价值进行评估;运用空间自相关分析方法,依据局部空间自相关的集聚特征叠加产生的组合类型,划分不同社区生态管理单元,并提出生态分区管控策略。研究结果表明:(1)生态系统服务价值评估便于高度城市化地区城市生态系统服务功能的整体评价。(2)2017年深圳市生态系统服务价值空间差异明显,呈现东部高、中西部低的空间格局。深圳市生态系统服务总价值约583.96亿元,最高值为大鹏新区的160.25亿元,最低值为福田区的13.24亿元。(3)将深圳市666个社区单元划分为4类城市生态管理分区,并采用差异化的分区管控措施,表明有效的城市生态管理分区能够兼顾各项生态系统服务功能并实现功能效益的最优化。该研究结果可为区域生态系统服务精细化管理和生态治理差异化管控提供借鉴。     

岱海流域土地利用动态模拟及生态系统服务价值测算

北方内陆湖泊面积萎缩严重,岱海作为典型的内陆湖之一,其面积变化尤为显著.为研究岱海湖面积变化及岱海流域生态系统服务价值(Esv)的动态趋势,本研究运用CA-Markov模型,基于1989-2018年6期的土地利用数据,预测2026年的土地利用状况,并采用当量因子法,对岱海流域ESV进行评估.结果 表明:岱海湖若不进行生...     

重庆市巫山县土地利用格局及其生态系统服务价值的时空变化

巫山县位于重庆市东部, 地处三峡库区腹心, 属于长江中上游重要的生态屏障区, 也是实施河长制的重点区域, 生态保护的意义重大。因此以巫山县为研究区域, 基于1990—2015年间的六期遥感影像, 利用遥感与地理信息技术, 分别从时间和空间两个尺度分析土地利用类型的结构变化, 并对巫山县生态用地所提供的生态系统服务价值进行评估。在此基础上采用GeoDa软件分析了土地利用类型斑块面积与生态系统服务价值之间的空间相关性。结果表明: (1)2000—2015年间的土地利用综合动态度指数最高, 林地呈现出下降的趋势, 耕地、草地、水域以及建筑用地的面积均有不同程度的增加, 其中单一类型动态度最大的是建筑用地; (2)巫山县25年间的生态系统服务价值共增加了338.97×106元, 生态系统服务主要为调节服务, 其次是支持服务, 水资源供给、水文调节以及净化环境等生态系统服务改善较大; (3)生态系统服务价值与土地斑块面积之间的空间相关性以高-低和高-高类型区为主, 其中高-高类型区集中分布着林地, 表明林地斑块面积与生态系统服务价值之间呈现出正相关关系。     

深圳市基本生态控制线划定对生态系统服务价值的影响

基于深圳市2002、2005和2010年的土地变更调查数据,分析了基本生态控制线划定前后深圳市土地利用面积变化特征,运用基于单位面积价值当量因子的方法对生态系统服务价值进行评估,并采用倍差法研究了基本生态控制线政策对生态系统服务价值的影响。结果表明:2002—2010年深圳市土地利用总体呈现耕地、园地、草地和水域面积减小,建设用地面积增大,林地面积先减小后增大的趋势;该区生态系统服务价值总体减小,但基本生态控制线划定之后总价值减小的速率降低;各土地利用类型中,林地和水域是构成深圳市生态系统服务价值的主要来源,而各项生态系统服务中,水源涵养产生的价值最大;生态系统服务价值低值范围不断扩大,蚕食价值高的地区,尤其以西部沿海、宝安北部、光明新区、龙华北部以及龙岗南部地区价值降低最为明显;基本生态控制线内生态系统服务价值以中、较高为主,价值变化不明显,线外以低、较低为主,且呈现不断降低的趋势;倍差法结果表明基本生态控制线政策对生态系统服务价值的提高存在促进作用,提升幅度约为1.6%。     

A Multilevel Analysis of the Impact of Land Use on Interannual Land-Cover Change in East Africa

Abstract The aim of this study was to characterize the short-term land-cover change processes that were detected in Eastern Africa, based on a set of change metrics that allow for the quantification of interannual changes in vegetation productivity, changes in vegetation phenology and a combination of both. We tested to what extent land use, fire activity and livestock grazing modified the vegetation response to short-term rainfall variability in East Africa and how this is reflected in change metrics derived from MODerate Imaging Spectrometer (MODIS) time series of remote sensing data. We used a hierarchical approach to disentangle the contribution of human activities and climate variability to the patterns of short-term vegetation change in East Africa at different levels of organization. Our results clearly show that land use significantly influences the vegetation response to rainfall variability as measured by time series of MODIS data. Areas with different types of land use react in a different way to interannual climate variability, leading to different values of the change indices depending on the land use type. The impact of land use is more reflected in interannual variability of vegetation productivity and overall change in the vegetation, whereas changes in phenology are mainly driven by climate variability and affect most vegetation types in similar ways. Our multilevel approach led to improved models and clearly demonstrated that climate influence plays at a different scale than land use, fire and herbivore grazing. It helped us to understand dynamics within and between biomes in the study area and investigate the relative importance of different factors influencing short-term variability in change indices at different scales.