农村聚落生态环境预警——以万州区茨竹乡茨竹五组为例

论述了农村聚落生态环境预警的概念,提出农村聚落生态环境预警评价指标体系和指标分级。运用加权平均模型进行环境评价,确立不良状态预警、负向演化趋势预警、恶化速度预警的数学模式与参数。选择三峡库区中低山石灰岩山地典型聚落作实例研究,对该聚落自然演替状态和必要调控状态的生态环境质量及演化趋势进行预测和预警分析。     

生态系统多稳态研究进展

在多稳态的生态系统中,外力可能导致生态系统状态突然之间发生不可逆转的转变,从而达到一个新的平衡状态。但目前对多稳态理论的系统研究很少,如何使用预警信号来预测生态系统的状态转变依旧是个难题。通过多稳态理论的梳理提出了一个更加综合的多稳态定义,并以放牧模型为例,系统总结了多稳态理论的相关概念,将多稳态理论应用在生态系统演替和扰沌理论的解释中;通过对生态系统稳态转换预警信号的原理、优缺点和应用条件的分析,对不同尺度下多稳态的研究方法进行了归纳;最后提出了目前多稳态领域的研究问题和未来的研究重点。结果表明:(1)将时间和空间预警信号结合在一起,并量化正确预警信号的概率,对错误预警信号的比例进行加权,可能会提供更准确的稳态转换的预报。(2)定量观测试验适用于小尺度的研究,而较大尺度的研究则采用简化的模型来模拟研究,选择正确的尺度极有可能改变预警信号的可靠性。(3)结合多稳态理论研究生态系统临界转换和反馈控制机制,并将基于性状的特征指标和进化动力学纳入其中,是生态系统修复实践的重要研究方向。(4)将多稳态相关理论和生态保护管理政策的实践相结合,是多稳态理论未来应用的前景。本研究为多稳态理论和实践的...     

有害藻华预警预测技术研究进展

近年来有害藻华频繁发生且危害严重,对有害藻华预警预测技术的研究可为有害藻华的预警预报、生态学防治及防灾减灾提供借鉴.本文从有害藻华的运动预测预警、指标临界值预警、数据驱动模型和生态数学模型4个方面介绍了国内外有害藻华的预警技术研究进展,分析了各类预警技术的优劣,并提出了基于细胞特征预测蓝藻生长速率以及基于藻类群落特征预警蓝藻水华的新思路.     

基于3S技术的图们江流域湿地生态安全评价与预警研究

图们江是我国重要的国际性河流之一,随着我国经济的迅速崛起,图们江地区进入到多国合作联合开发阶段,该区环境也因此受到了不同程度的干扰和破坏,对该区域进行湿地生态安全评价与预警研究,可为图们江流域生态环境的可持续发展提供依据。以图们江流域湿地生态安全为出发点,基于PSR模型构建了适合该区域生态环境的生态安全评价指标体系,在3S技术支持下,通过解译1976年、1990年、2000年、2010年4个年份的TM/MSS影像,获取了这4个时期的景观格局指标数据,并运用层次分析法确定指标权重;在使用逻辑斯蒂增长曲线模型对各个指标进行单指标评价的基础上,使用综合评价法对各个时期的图们江流域湿地生态安全进行评价,最终得到1976年、1990年生态安全值分别为0.650、0.620,湿地生态系统比较安全,2000年、2010年生态安全值分别为0.536、0.454,湿地生态系统处于预警状态,应及时对该区域湿地生态系统进行保护。基于灰色预测模型构建湿地生态安全预测模型,经检验,模型精度较高,可以进行图们江流域湿地生态安全的预测研究。做出了图们江流域未来40a的湿地生态安全预测,分别为0.3903、0.3345、0.2866、0.2456,湿地生态系统处于中度预警状态,并有向重度预警发展的趋势,生态安全面临的威胁越来越严重,急需对本区域湿地生态系统进行保护与管理。     

基于变权模型的舟山群岛生态安全预警

生态安全预警是生态安全研究的重要内容,对维护区域生态安全具有重要的指示意义.本文以浙江省舟山群岛为例,基于驱动力、压力、状态、影响、响应(DPSIR)框架模型构建了生态安全预警指标体系,使用变权模型对2000-2012年舟山市生态安全的预警等级进行测度,并使用马尔科夫预测方法对2013-2018年生态安全警情进行了预测.结果表明:变权模型能够有效地满足舟山群岛生态安全动态预警研究需要;2000-2012年,舟山群岛生态安全预警指数由0.286波动上升至0.484,警度等级从“重警”演变为“中警”,指示灯由“橙灯”演化为“黄灯”;2013-2018年,舟山群岛生态安全预警等级预测结果为“中警”,指示灯为“黄灯”.研究结果可为维护舟山群岛生态安全提供参考.     

基于系统演化视角的可持续性评价方法

可持续发展水平的衡量是可持续发展研究的重要内容,它可以为政府的可持续发展决策提供重要的科学依据。现有的可持续性评价方法可分为指标列举法、流量分析法和系统分析法。前两类方法应用广泛,但理论基础较为薄弱,在指标的选取、标准化和赋权等方面存在一定的缺陷。基于系统运行机理的系统分析法尚不多见,但能弥补前两种方法的部分不足,Ulanowicz于2009年提出的演化模型是此类方法的代表。该模型从系统演化角度出发,以网络流为研究对象,以信息论为手段,指出系统的可持续性是系统上升性(效率)和恢复力平衡的结果,并提出了可持续性评价指标R。回顾了现有研究方法的优缺点。介绍了从演化视角分析可持续性的原理和数学模型,可持续发展的阈值范围以及该方法的应用案例。总结了该方法的应用步骤及尚需解决的问题。     

城市通风廊道研究综述

通风廊道对于城市气候适应性提高以及人居环境品质改善具有重要意义,开展综述分析有利于对城市通风廊道研究进行系统梳理。既往综述研究过多强调通风廊道的理论框架、实践案例与规划编制,对通风廊道的构建方法及效应维度关注不足。总结了城市通风廊道的概念内涵、系统构成与研究进展,并指出其与城市风环境的关联,从微观与宏观尺度分别梳理了城市通风廊道的构建方法,归纳微观尺度方式为基于现状或模拟气流的观测,包括实地测量法、风洞实验法与计算机数值模拟法,宏观尺度方式为基于空间形态指标的通风路径测度,具体涵盖建筑形态指标选取、评价体系构建、空间路径生成3个步骤。研究也对城市通风廊道的效应维度、管控措施与规划实践进行概括,指出其效应维度主要聚焦于引风、降温、除霾,管控措施以指标预警方式为主,规划实践具有因地制宜的特征。未来研究应结合电路理论挖掘新的通风廊道构建方法与模型,从低碳与健康两个方面拓宽通风廊道效应维度,同时尝试利用多学科交叉的方式处理通风廊道研究尚存的矛盾争议。     

稻纵卷叶螟发生程度的神经网络预警

利用神经网络的原理,结合500pb西太平洋副热带高压以及江苏省通州市稻纵卷叶螟发生程度的数据,建立了该地的神经网络中期预警模型,结果表明,这一方法是可行的,同时也说明了对分级量这样的离散数据可以直接进行建模预测。文中还讨论了其研究和应用前景。     

生态系统重大突变检测研究进展北大核心CSCD

当一个存在多稳态的生态系统临近突变阈值点时,外界条件即使发生一个微小变化,也会引发生态系统的剧烈响应,使之进入结构和功能截然不同的另一稳定状态,这种现象称为重大突变(critical transition)。重大突变所导致的稳态转换总是伴随着生态系统服务的急剧变化,可能对人类可持续发展产生重大影响。预测生态系统突变的发生非常困难,但科学家在此领域的大量研究结果表明,通过监测一些通用指标可以判断生态系统是否不断临近重大突变阈值点,进而可以进行生态系统重大突变预警。该文对近年来生态系统重大突变检测领域所取得的成果进行总结与归纳,论述了生态系统重大突变的产生机制及其后果,介绍了生态系统突变预警信号提取的理论基础,从时间和空间两个维度总结了近年来生态系统重大突变预警信号的提取方法,概述了当前研究面临的挑战,指出生态系统突变预警信号的检测应充分利用时空动态数据,并且联合多个指标,从多个角度进行综合预警,此外,还应重视生态系统结构与重大突变之间的关系,增强生态系统突变预警能力。     

基于智能计算噬菌体的细菌宿主范围预测

针对噬菌体的细菌宿主范围预测对于深入理解噬菌体及将其作为抗生素替代用于生物疗法具有重要意义。传统生物实验方法确定噬菌体的细菌宿主范围受到极有限的噬菌体可培养性和严苛的培养条件限制,而高通量测序技术所提供的海量基因组或宏基因组序列提供了噬菌体及细菌重要的序列信息,因此智能计算为预测噬菌体的细菌宿主范围提供了可行方法。本文从智能计算的角度对噬菌体的细菌宿主范围预测研究进行系统梳理,从噬菌体感染细菌的过程入手,描述配对预测模型所依赖的特征及其生物合理性,归纳宿主范围预测的智能模型、建模原理及预测策略,总结建模训练和评估所依赖的参考数据集与真实数据及评价指标。本文特别注意挖掘和分析各信息手段、模型、方法其背后的生物合理性及其依赖的生物机理。本综述期望推动基于智能算法的噬菌体的细菌宿主范围预测研究发展,并探索将生物先验结合人工智能实现噬菌体侵袭细菌宿主的本质机理推断,同时也为基于噬菌体的临床应用提供参考与借鉴。     

基于可拓分析的区域生态安全预警模型及应用——以陕西省为例

生态安全问题是当前人类社会可持续发展面临的主要问题,预警是生态安全研究的重点。根据生态安全预警多层次、多维度和动态性的要求,利用可拓综合分析方法,建立了区域生态安全的"状态-胁迫-免疫"(State-Danger-Immunity,SDI)动态预警模型。运用该模型对陕西省历史年份(1990-2007年)生态安全进行定量评估,并对规划年份(2010年)生态环境进行动态预警。研究结果表明,陕西省1990年至2007年的生态环境从"不安全"状态到"较不安全"状态再到"较安全"状态,呈逐渐好转的趋势,但生态安全整体水平较低,均处于"安全"水平以下;2010年陕西省生态安全为"蓝色"预警,且具有向"黄色"预警变化的趋势,水资源出现"橙色"预警,是影响陕西生态安全的主要因素。     

基于变权-物元分析模型的老工业基地区域生态安全动态预警研究——以吉林省为例

生态安全预警是生态安全研究的重要内容,对维护区域生态安全具有重要的意义。老工业基地区域生态安全预警研究具有一定的特殊性和典型性,选取吉林省为研究区,基于压力、状态、响应(P-S-R)和生态、环境、经济、社会(E-E-E-S)框架模型构建生态安全预警指标体系,运用变权-物元分析模型对1991—2011年吉林省区域生态安全的预警等级进行了测度,并结合灰色系统GM(1,1)预测模型对2015年、2020年区域生态安全态势进行预测预警。研究结果表明:(1)1991—2011年,吉林省生态安全总体水平呈逐步上升的趋势,区域生态安全预警等级从"巨警"上升为"轻警",指示灯由"红色预警"逐步变为"蓝色预警";(2)2015年,吉林省的生态安全预警等级属于"轻警",指示灯为"蓝色预警",到2020年,吉林省的生态安全预警等级属于"无警",指示灯为"绿色预警",但具有向"轻警"变化的态势;(3)制约吉林省生态安全水平提升的主要因素包括单位面积耕地化肥负荷量、城镇化、人均水资源量、GDP增长率、第一产业占GDP比重等,这些因素应是今后生态环境保护调控的重点,本研究为吉林省经济-生态-社会可持续发展提供参考。     

An integrated ecological security early-warning framework in the national nature reserve based on the gray model

Nature reserves (NRs) play a pivotal role in minimizing habitat loss and protecting wild animals and plants, which are critical for human ecological security. However, focusing only on the construction of ecological security patterns of NRs without understanding their ecological security early-warning situations and their driving factors may fail to achieve protection goals. This study constructed an ecological security early-warning framework and index system based on the Driving force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) framework model. The gray model (GM) was used to predict the ecological security early-warning situation, and the Geo-detector model was applied to explore the driving factors of the ecological security early-warning system in the Baishuijiang National Nature Reserve (BNNR). The results showed that the average ecological security index (ESI) value increased from 0.2796 in 2005 to 0.3171 in 2017, with an average increase of 11.82%. The ecological security early-warning index (ESEWI) value increased from 0.3171 in 2018 to 0.3622 in 2030, which was an average increase of 12.46%. These results indicated that the ecological security situation continually improved from 2005 to 2030. By 2030, the number of towns with a “no warning” grade increased to four, the number of towns with an “extreme warning” grade was zero, and the proportion of areas with early-warnings decreased from 100% to 33%. The q values of per capita forest land areas and per capita grassland areas were both 0.9334, which indicated that environmental characteristic factors were the primary driving factors in ecological security early-warning. Our results demonstrated that the ecological security early-warning index system based on the DPSIR model and grey model can well prediction ecological security situation and provide scientific support for the ecological protection and management of NRs.     

世界双遗产地生态安全预警体系构建及应用——以武夷山风景名胜区为例

基于遗产地内涵与标准的深入分析,提出符合世界遗产地保护目的的双遗产地生态安全概念,构建“压力-状态-调控”遗产地生态安全预警框架模型并筛选预警指标.在此基础上,以受自然和人类生态过程作用最强烈且频繁的武夷山风景名胜区为研究对象,引入可拓学中的物元模型理论对景区生态安全进行预警.结果表明： 景区生态安全预警准确率达84%;1997和2009年景区总体生态安全等级均处于Ⅰ级安全水平,即属于无警状态,但2009年生态安全系统风险增加,较1997年更趋于向更低水平的安全等级(Ⅱ)转变.2个时期处于敏感预警等级的单项预警“重警源”指标（限制因子）有所差异;1997-2009年间景区生态安全系统压力增加的同时其调控能力也在增强,但系统仍面临生态安全压力.人口密度、人口自然增长率、茶园面积指数、人均耕地面积、干旱程度、生态环保建设投入是制约景区未来（2009年之后）生态安全状态的主要限制因子.总体而言,景区生态安全状态较好（无警水平）,但就个别预警指标而言,依然存在风险,需要针对上述限制因子采取有效防控措施,维持景区生态安全的良好状态.     

武陵源风景区生态承载力预警

随着人类面临的严重环境挑战,可持续发展模式作为全人类共同的选择变得越来越重要。生态承载力作为可持续发展的衡量指标,通过生态承载力水平与生态荷载状况表现出来。可持续承载力预警是以可持续发展为目标进行生态承载力调控。利用主成分分析法、层次分析法构建了武陵源风景区的生态承载力评价指标体系,作为模型的输入层预警指标,并利用状态空间法求算的生态承载指数进行警度区间的划分,通过样本训练、建立BP神经网络模型,进行生态承载预警。从风景区的资源承载、环境承载、生态弹性和生态承压等方面来考虑,析出17个资源类、环境类、社会经济类指标作为评价指标体系。对于武陵源风景区的承载状态,从时间上看,2000年曾出现超载状态,主要是风景区的核心区范围内出现城市化现象所致;从空间上看,协和乡出现超载状态,其主要原因在于资源的开发利用上。基于BP网络模型实现的生态承载力预警,用于预测预报未来的可持续发展的发展状态,可以及时反映可持续状态的调控效果,为区域系统的可持续发展提供科学依据。     

Validating sustainability indicators: Focus on ecological aspects of Flemish dairy farms

Although many indicator-based sustainability monitoring tools for agriculture have been developed in the last decade, considerably less effort has been put on their validation. In the present study, we developed and applied a procedure to validate (i) MOTIFS (Monitoring Tool for Integrated Farm Sustainability), an indicator-based monitoring tool for integrated farm sustainability of Flemish dairy farms and (ii) a selection of ecological indicators (included in MOTIFS), related to nutrient use, energy use, water use and water quality. The procedure considers two steps. The first step is an accuracy evaluation, which consists of a design validation related to the scientific quality of MOTIFS and its selected indicators, and an output validation that is an evaluation of the information supplied by their output. For both validation types, we applied a transdisciplinary approach of stakeholder participation. The second step is a credibility evaluation, which relates to the degree of confidence potential end-users have in MOTIFS and hence their willingness to effectively use it in practice. This involves an end-use validation, for which we designed a test to evaluate (i) the end-use value of the selected indicators as decision aid tools, (ii) the end-use value of MOTIFS as a decision aid tool and communication tool and (iii) the willingness of potential end-users to use MOTIFS in practice. We considered two potential end-user groups: Flemish dairy farmers and ‘sustainability consultants’ (e.g. agricultural advisors assigned by farmer's organisations). Based on the validation results, we made suggestions to improve the tool and its effective application in practice. We concluded that MOTIFS is a potentially effective sustainability monitoring and management tool, since it has major assets that should be incorporated in any indicator-based system: positioning, informing, learning and communicating.     

Socioeconomic indicators for sustainable design and commercial development of algal biofuel systems

Social and economic indicators can be used to support design of sustainable energy systems. Indicators representing categories of social well‐being, energy security, external trade, profitability, resource conservation, and social acceptability have not yet been measured in published sustainability assessments for commercial algal biofuel facilities. We review socioeconomic indicators that have been modeled at the commercial scale or measured at the pilot or laboratory scale, as well as factors that affect them, and discuss additional indicators that should be measured during commercialization to form a more complete picture of socioeconomic sustainability of algal biofuels. Indicators estimated in the scientific literature include the profitability indicators, return on investment (ROI) and net present value (NPV), and the resource conservation indicator, fossil energy return on investment (EROI). These modeled indicators have clear sustainability targets and have been used to design sustainable algal biofuel systems. Factors affecting ROI, NPV, and EROI include infrastructure, process choices, and financial assumptions. The food security indicator, percent change in food price volatility, is probably zero where agricultural lands are not used for production of algae‐based biofuels; however, food‐related coproducts from algae could enhance food security. The energy security indicators energy security premium and fuel price volatility and external trade indicators terms of trade and trade volume cannot be projected into the future with accuracy prior to commercialization. Together with environmental sustainability indicators, the use of a suite of socioeconomic sustainability indicators should contribute to progress toward sustainability of algal biofuels.     

Multivariate Models of Adult Pacific Salmon Returns

Most modeling and statistical approaches encourage simplicity, yet ecological processes are often complex, as they are influenced by numerous dynamic environmental and biological factors. Pacific salmon abundance has been highly variable over the last few decades and most forecasting models have proven inadequate, primarily because of a lack of understanding of the processes affecting variability in survival. Better methods and data for predicting the abundance of returning adults are therefore required to effectively manage the species. We combined 31 distinct indicators of the marine environment collected over an 11-year period into a multivariate analysis to summarize and predict adult spring Chinook salmon returns to the Columbia River in 2012. In addition to forecasts, this tool quantifies the strength of the relationship between various ecological indicators and salmon returns, allowing interpretation of ecosystem processes. The relative importance of indicators varied, but a few trends emerged. Adult returns of spring Chinook salmon were best described using indicators of bottom-up ecological processes such as composition and abundance of zooplankton and fish prey as well as measures of individual fish, such as growth and condition. Local indicators of temperature or coastal upwelling did not contribute as much as large-scale indicators of temperature variability, matching the spatial scale over which salmon spend the majority of their ocean residence. Results suggest that effective management of Pacific salmon requires multiple types of data and that no single indicator can represent the complex early-ocean ecology of salmon.     

大型水母迁移规律和灾害监测预警技术研究进展

20世纪80年代以来,全球大型水母灾害发生频率与成灾种类不断增加,已严重影响了近海海洋渔业、沿海工业、滨海旅游业和海洋生态系统,已引起了各国政府高度重视,并且越来越多海洋工作者投身水母迁移等科学研究和监测预警工作中。回顾近年来国内外学者对水母漂移聚集和溯源等迁移规律的研究进展以及水母灾害监测预警工作现状。水母研究为预测预警工作服务,应侧重于开展系统的水母海上和室内试验,建立业务化立体监测体系;加强水母漂移聚集机理研究,建立更完善的水母预警模式。