基于HEC-HMS模型的八一水库流域洪水重现期研究

不透水率是不透水层面积与总用地面积的比值,它是研究城市水文的一个重要指标.以福州市晋安区八一水库流域为例,应用WMS 7.1软件构建流域结构,将流域分为A,B两个子流域,基于相关数据建立HEC-HMS水文模型对降雨-径流进行模拟,从而构建起不透水率与洪水重现期的关系.结果表明:(1)随着城市化的进程,19a间全流域不透水率持续增长,变化区间在5％-10％之内;(2)子流域A重现期为100、50、25年一遇的洪水随着不透水率的增长,分别提前了20、8、3a;(3)子流域B的重现期为100、50、25年一遇的洪水随着不透水率的增长,分别提前了25、10、4a.     

深圳市土地利用变化对流域径流的影响

土地利用所引起的流域下垫面变化严重影响着洪涝灾害的致灾过程,以深圳市为例,探讨下垫面条件对流域径流过程的影响,应用美国农业部水土保持局（Soil Conservation Service)研制的小流域设计洪水模型-SCS模型对深圳市部分流域进行了径流过程的模拟,重点分析 了土地利用方式、土壤类型、前期土壤湿润程度等下垫面因素以及降雨因素对降雨-径流关系的影响。结果表明,随着人类活动的加剧,土地利用的变化使径流量趋于增大;降雨强度越大、前期土壤湿润程度而发生变化,CN值（Curve Number)的高值区主要集中在城市用地和水体;低值区主要出现在林地、灌草地、果园等植被覆盖较好,地势起伏较大的地区。     

场次暴雨条件下降雨和植被变化对洪水影响的定量评估——以彭冲涧小流域为例

降雨和植被是影响流域洪水的两个关键性因素,定量研究二者对洪水影响的贡献率,对流域的植被建设及水资源管理具有重要的科学意义。本研究以南方红壤区的彭冲涧小流域为对象,基于1983—2014年的地理信息数据和水文气象数据,利用Mann-Kendall检验法、累积距平法、HEC-HMS模型等分析该流域的暴雨和洪水特征,并定量评估降雨和植被变化对洪水影响的贡献率。结果表明: 1983—2014年间,彭冲涧小流域的暴雨量和洪水总量分别呈非显著上升和下降趋势。HEC-HMS模型对场次暴雨洪水的模拟效果较好,评价结果均在误差范围内。无论是对洪水总量,还是对洪峰流量,不同场次暴雨洪水的降雨和植被变化贡献率均存在差异。降雨和植被变化对洪水总量的平均贡献率分别为66.5%和33.5%,对洪峰流量的平均贡献率分别为58.9%和41.1%。本研究成果可为小流域洪水评价、植被建设和水土流失综合治理提供科学依据。     

石头口门水库流域土地利用／覆被变化对非点源污染负荷的影响

应用L-THIA (Long-Term Hydrologic Impact Assessment )模型,模拟吉林省石头口门水库流域1986 年至2000 年的非点源污染负荷,定量评价土地利用/覆被变化对非点源污染负荷的影响.研究结果表明:1 )1986 ～2000 年期间,研究区土地利用/覆被变化的主要特点为:水田和旱田增加,草地和裸地减少;土地利用/覆被变化对非点源污染负荷的影响非常显著;2 )1986年、1995 年、2000 年三个时段内研究区各非点源污染负荷呈现先增加后减少的趋势,泥沙和总氮的变化幅度较大,总磷的变化幅度相对较小;整个研究时段内表现为总磷的变化幅度大于泥沙和总氮;3 )农田、林地、居民地的变化对非点源污染负荷影响明显,属于非点源污染的敏感区,其面积的较小变化均可引起污染负荷的较大变动;4 )林地和草地转化为农田导致各非点源污染物负荷均增加,其中草地转化为农田的区域较小(5 km2 ),但导致总磷污染增加了255.52 kg ;农田变为居民地和林地导致污染负荷减少,林地转化为草地使得泥沙、总磷污染增加,总氮污染减少.     

新开河流域土地利用格局变化及其生态学意义

基于利用不同时期的地形图和TM遥感数据,运用ARC/INFO软件,以马尔柯夫空间概率模型为基础,对新开河流域的土地利用格局变化及驱动因素进行的分析,论证新开河流域土地利用结构日趋不合理：不仅林地占地最小,而且土地盐碱化、沙化严重,草地退化严重,生态环境质量整体向恶化方向发展,分析了生态环境恶化的原因,探讨了土地利用格局变化的生态学意义,提出了治理措施和方法.     

基于CLUE-S模型的湟水流域土地利用空间分布模拟

基于CLUE-S模型,以青海湟水流域为研究区,分别利用1987年和1996年两期土地利用数据,运用逻辑斯蒂逐步回归方法选择自然和社会经济等18种驱动因子,对湟水流域2007年土地利用空间分布格局进行模拟.在此基础上,构建流域2008-2027年土地利用变化的4种不同情景,并模拟了4种情景下2027年土地利用空间分布格局.研究结果表明:(1)两期模拟总体精度分别达到了88.31％和89.96％,4种Kappa指数均大于0.82,表明CLUE-S模型在湟水流域具有良好的土地利用模拟能力.(2)流域2008-2027年不同情景下,城乡居住建设用地在4种情景下均表现为明显增加,主要沿湟水河谷区域扩展,而3种退耕情景下的坡耕地空间格局模拟结果存在着明显的空间差异,从情景二、情景三到情景四,流域内坡耕地范围逐步减小,林地、草地面积范围增大,退耕部分主要分布在流域东部、西部和北部:东部地区退耕的范围主要是集中在乐都县和民和县;北部地区退耕的范围主要是集中在大通县县城北部;西部地区退耕范围则主要在湟源县县城西北部的湟水河两岸.研究结论可为湟水流域未来土地利用管理、规划及政策的制定等提供参考依据和决策支持.     

高度城市化区域汇水域尺度LUCC的降雨径流调蓄效应——以上海城市绿地系统为例

快速城市化进程导致的土地利用/土地覆被变化(LUCC),对城市地表水文过程影响显著.城市绿地作为主要的城市透水型下垫面类型,具有良好的降雨径流调蓄效应.利用2000、2003年上海中心城区小尺度城市汇水域的LUCC、降雨和径流资料,以绿地系统为例,分析了高度城市化区域内,面积分别为2.60 km2和2.77 km2的相邻汇水域LUCC的水文过程.结果表明,高度城市化区域内小尺度城市汇水域的城市绿地系统具有良好的削减城市雨水径流总量和延缓雨水径流洪峰现时的调蓄效应.案例研究显示,在绿地系统面积比例分别为39.13%和27.36%,边界条件相近的对比城市汇水域内,10%绿地系统面积比例差,及其绿地结构、覆被植物和土壤类型的差异共同造成:①对比汇水域年径流系数存在约0.3的差别;②对24 h降雨量为42.8 mm的大雨径流过程,延后径流峰值出现时间约20 min;③对24 h降雨量超过270 mm的特大暴雨径流过程,削减地表径流系数约0.1.     

汶川大地震灾害对区域生态系统的影响——以青川、平武和茂县为例

利用Landsat—TM／CBERS遥感数据和1：25万高程数据,分析汶川特大地震灾害前、后土地利用／土地覆被变化。为了研究地震对区域生态系统的影响,定量对比分析了重灾区青川、平武和茂县主要土地利用／土地覆被的特征,计算不同坡度和坡向影响下土地利用／土地覆被类型变化。得出以下结果：（1）地震后造成区域内有林地、草地和耕地面积减少;疏林地面积增加。有林地、草地和耕地分别减少了92．09、46．98km^2和30．81km^2;疏林地增加了98．81km^2。（2）研究区自然和耕地生态系统受地震影响明显。通过对3县自然和农田生态系统分析,青川林地、草地和耕地生态影响最严重;平武和茂县也存在不同程度影响。（3）在不同的坡度下,土地利用／土地覆被类型在〉35°坡度段受地震影响面积变化最大,依次是0～8°、15～25°、8～15°和25～35°坡段。这与震后诱发的崩塌、滑坡、水土流失等次生灾害,促使大量覆被携带山体、岩石整体或局部的、不规则的运动有关。在不同坡向下,土地利用／土地覆被类型在半阴坡坡向受地震影响面积变化最大,其次是半阳坡、阴坡和阳坡;这与区域内不同坡向上的土地利用／土地覆被类型优势度相关。     

应用遥感技术研究土地利用/土地覆盖变化及其对土壤侵蚀过程的影响--以印度北部Pali Gad山地流域为例

应用遥感技术评估了印度北部Pali Gad山地流域过去几十年里土地利用／土地覆盖变化及其造成的土壤侵蚀程度,并基于摩根参数模型（Morgan Parametric Model）的方法来测定土壤的侵蚀程度;结果表明,由于不同的坡向受到太阳光照的不同可以引起土地覆盖的变迁;海拔和坡度已不再是阻碍人们获取自然资源的因素,人们的活动范围正转移到更高的海拔和更陡峭的坡度;揭示了土地利用／土地覆盖变化对土壤侵蚀进程有着直接的影响。     

喀斯特地区碳储量对土地利用模式的响应——以南北盘江流域为例

喀斯特地区生态系统脆弱,对气候变化响应敏感,空间异质性强,碳汇潜力大。喀斯特生态治理对土地利用格局的改变,会导致生态系统碳储量的显著变化,对陆地生态系统碳循环和区域生态安全具有深远影响。以喀斯特典型区南北盘江流域为例,运用InVEST模型和热点分析评估流域2000—2020年土地利用变化对碳储量时空分布的影响,根据碳储量集聚特征使用FLUS-Markov模型分区预测生态系统碳储量对不同土地利用模式的响应。结果表明：(1)2000—2020年,研究区土地利用类型由高碳密度的地类转为较低碳密度的地类,致使生态系统碳储量呈减少趋势,累计损失90.36×10⁵t C。(2)2000—2020年碳储量在空间上呈现“西低东高”的格局。热点区集中分布在东部和东南部,冷点区主要分布在西部和西南部,弱显著区大多在北部。(3)各热点分区在不同模式下固碳能力差异显著。热点区在不同模式下的平均碳密度均大于155.40t/hm²,显著高于2020年南北盘江流域的平均碳密度143.59t/hm²,整体固碳功能突出;弱显著区的碳汇能力与研究区平均水平...     

土地利用变化的时空分异特征及驱动机制——以北京市海淀区、延庆县为例

研究土地利用变化的时空分异规律和机制对认识人类活动在全球变化中的作用机制具有重要意义.选择北京市海淀区、延庆县作为研究区,利用1992、2002年的遥感影像数据,采用转移矩阵法和多元线性回归法,分析了1992～2002年海淀区、延庆县土地利用变化的时空分异特征及其驱动机制.研究表明:①1992到2002年间,海淀区、延庆县土地利用变化的差异主要表现在:海淀区建设用地扩展速度明显高于延庆县,且内部改造强烈;延庆县农业用地面积减少程度明显低于海淀区,且有明显的内部结构调整;海淀区原有建设用地开始转变为林地. ②1992到2002年间,海淀区土地利用变化主要外在驱动力包括人口增长、第二产业(高新技术)、第三产业(房地产)的发展及北京市总体规划政策;最主要内在因素为前期土地利用方式;延庆县土地利用变化的主要外在驱动力包括非农业人口的增长、第三产业(旅游业)的发展、农业结构调整及生态建设;最主要内在因素为地形因素. ③海淀区土地利用变化是政策主导,延庆县土地利用变化是经济发展主导.     

LUCC及气候变化对澜沧江流域径流的影响

运用SWAT模型,通过设置不同情景,定量分析了澜沧江流域土地利用与土地覆被变化(Land Use and Land Cover Change,LUCC)和气候变化对径流的影响,并结合RCP4.5、RCP8.5两种排放情景对流域未来径流的变化进行预估。结果表明:SWAT模型在澜沧江流域径流模拟中具有很好的适用性,率定期和验证期的模型参数R~2分别达到0.80、0.74,Ens分别达到0.80、0.73;从土地利用变化方面考虑,流域内的农业用地转化为林地或草地,均会导致径流量的减少,而林地转化为草地则会引起径流量的增加,农业用地、林地、草地三者对径流增加贡献顺序为农业用地草地林地,从气候变化方面考虑,流域内的径流量与降雨量成正比,与气温成反比;2006—2015年间澜沧江流域气候变化引起的月均径流减少幅度强于LUCC引起的月均径流增加幅度,径流变化由气候变化主导;在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下,2021—2050年间澜沧江流域的径流均呈增加趋势,这与1971—2015年间流域实测径流的变化趋势相反。     

云南省抚仙湖和杞麓湖流域土地利用变化对水质的影响

基于遥感技术和相关性分析方法对云南省2个典型高原湖泊抚仙湖和杞麓湖流域土地利用与湖泊水质关系进行了研究.结果表明:1989-2005年2个流域森林(灌丛)和建筑用地大量增长,荒地和农田有所减少,杞麓湖的污染程度比抚仙湖严重,2个湖泊的水质都呈下降趋势;湖滨200 m左右的缓冲带变化明显,且比流域其它土地利用变化对水质影响更大;城镇化和密集的农业耕作产生的面源污染是影响湖泊水质状况持续下降的重要因素,2个湖泊流域的土地利用结构不同也导致二者之间水质的差异.     

基于SWAT模型的乌鲁木齐河上游土地利用和气候变化对径流的影响

选用SWAT分布式水文模型,定量分析了乌鲁木齐河流域土地利用与气候变化对径流的影响,采用情景分析方法设置3类情景,对变化环境下的流域径流进行了预测。以R~2、NSE和PBIAS等3个参数评价了模拟的拟合度,不确定性。结果表明:1)在模型校准期和验证期R~2分别为0.89和0.75,NSE分别为0.84和0.74,PBIAS在18%—23%范围内,说明SWAT模型在乌鲁木齐河上游径流模拟中具有较好的适用性;2)综合型情景模拟分析得出,研究区气候变化对径流的影响强度大于土地利用变化的影响强度。土地利用和气候共同引起流域年均径流量减少1.41 m~3/s,土地利用变化引起年均径流量减少0.04 m~3/s,气候变化引起年均径流量减少1.37 m~3/s;3)极端土地利用情景模拟分析得出,草地情景的年均径流增加0.1 m~3/s,林地情景的年均径流量减少0.58 m~3/s;4)气候变化情景模拟分析得出,流域径流量与降水变化呈正相关关系,与气温变化呈负相关关系。降水量增加10%和20%时,年均径流量增加3.05 m~3/s和4.02 m~3/s。当降水量减少10%和20%时,年均径流量减少0.93 m~3/s和2.25 m~3/s。气温升高1℃和2℃时,年均径流量减少2.71 m~3/s和3.02 m~3/s。在气候变化环境下,需要重视降水和气温的预测,应通过优化土地结构来减缓气候变化的水文效应。     

陕北黄土高原土地利用/土地覆被变化中植被固碳释氧功能价值变化

利用陕北黄土高原的土地利用、气象等数据,测算了该区土地利用土地覆被变化(LUCC)引起的植被固碳释氧服务功能价值的变化,结果表明:1996年区域固碳释氧功能价值比1986年增加了9.97718亿元,2001年固碳释氧功能价值比1986年增加了13.61481亿元。这种价值变化反映出实施退耕还林还草政策以及合理控制城镇建设用地的扩张对提高陕北黄土高原生态服务功能有着十分重要的意义。     

基于土地利用变化的祁连山地区生态系统服务价值演化分析

祁连山生态环境保护是建设我国西部生态安全屏障的关键环节,而核算祁连山生态系统服务价值是制定合理有效的生态环境保护措施的有力依据。然而受气候变化和人类活动的共同影响,祁连山地区生态环境问题依旧突出,亟需对该地区生态系统服务价值开展研究以服务后期生态环境建设。基于此目的,使用1990-2020年祁连山地区土地利用数据,运用土地利用动态度、土地利用转移矩阵揭示该地区土地利用变化规律。并使用生态系统服务价值评估模型测算了祁连山地区生态系统服务价值,探究了其动态变化过程,并明确了各土地利用类型与生态系统服务价值变化之间的内在联系。结果表明:(1)1990-2020年,草地和荒漠是祁连山地区最主要的土地利用类型,单一土地利用动态度分别为水域 > 湿地 > 耕地 > 荒漠 > 草地 > 林地。草地和耕地以及草地和荒漠相互转化成为该地区最主要的土地利用变化特征;(2)祁连山地区生态系统服务价值呈持续增加趋势,由1990年的7231.36亿元增加至2020年的7836.07亿元,在空间上呈现出东高西低的变化趋势。生态系统服务价值构成主体主要为水域、草地和林地,单项生态系统服务价值以水文调节和气候调节为主,反映了调节服务是祁连山地区生态系统的主要功能;(3)水域、草地和湿地这3种土地利用类型是近30年祁连山地区生态系统服务价值变化的主要贡献因子。1990-2020年,祁连山地区生态系统服务价值对土地利用的敏感性总体呈增加态势(1.48%-7.91%),土地利用变化对该地区生态系统服务价值的影响逐步增强。系统揭示了过去30年祁连山地区生态系统服务价值的演变及其与土地利用变化的内在联系,重点阐释了水域、草地、林地和湿地对该地区生态系统服务价值和生态环境保护的重要性,可为祁连山地区生态产品价值实现及生态保护管理等提供基础科技支撑。     

广西滨海区域景观格局分析及土地利用变化预测

研究滨海湿地景观动态及其发展趋势对于维持沿海地区可持续发展具有重要意义。利用移动窗口法分析广西滨海湿地景观格局时空变化,同时提取珍珠湾、茅尾海和丹兜海典型区进一步分析景观变化趋势,最后采用土地利用变化模型(Land Change Modeler,LCM)预测区域未来的景观演化趋势。结果表明,2000—2014年间,草地、乔木园地和常绿阔叶灌木林面积减少,而工业用地面积明显增加。研究区总体的景观异质性变化不大,破碎化趋势不明显。比较景观格局指数发现,边缘密度和多样性指数的空间分布特征相似,多样性指数较大的区域,边缘密度也大,并且多集中于珍珠湾、茅尾海和研究区的中东部。3个典型区的格局变化趋势相似,景观多样性指数降低而均匀度增加,其中,湿地斑块数目减少且所占面积比也减少。LCM模型结果表明,至2020年,草本湿地与森林灌丛湿地面积进一步降低,而工业用地和居民区则持续增长;其中,3个典型区土地利用变化均受到了工业发展的影响,以珍珠湾土地利用动态度最高,茅尾海其次,而丹兜海最小。当前,区域景观的变化明显降低了湿地植被的质量,加强湿地植被保护,限制工业区域的无序发展是维持区域生境完整和安全的有效途径。     

Emerging zoonotic diseases originating in mammals: a systematic review of effects of anthropogenic land-use change

1. Zoonotic pathogens and parasites that are transmitted from vertebrates to humans are a major public health risk with high associated global economic costs. The spread of these pathogens and risk of transmission accelerate with recent anthropogenic land-use changes (LUC) such as deforestation, urbanisation, and agricultural intensification, factors that are expected to increase in the future due to human population expansion and increasing demand for resources.
2. We systematically review the literature on anthropogenic LUC and zoonotic diseases, highlighting the most prominent mammalian reservoirs and pathogens, and identifying avenues for future research.
3. The majority of studies were global reviews that did not focus on specific taxa. South America and Asia were the most-studied regions, while the most-studied LUC was urbanisation. Livestock were studied more within the context of agricultural intensification, carnivores with urbanisation and helminths, bats with deforestation and viruses, and primates with habitat fragmentation and protozoa.
4. Research into specific animal reservoirs has improved our understanding of how the spread of zoonotic diseases is affected by LUC. The behaviour of hosts can be altered when their habitats are changed, impacting the pathogens they carry and the probability of disease spreading to humans. Understanding this has enabled the identification of factors that alter the risk of emergence (such as virulence, pathogen diversity, and ease of transmission). Yet, many pathogens and impacts of LUC other than urbanisation have been understudied.
5. Predicting how zoonotic diseases emerge and spread in response to anthropogenic LUC requires more empirical and data synthesis studies that link host ecology and responses with pathogen ecology and disease spread. The link between anthropogenic impacts on the natural environment and the recent COVID-19 pandemic highlights the urgent need to understand how anthropogenic LUC affects the risk of spillover to humans and spread of zoonotic diseases originating in mammals.