湖泊型流域洪涝灾害经济损失多情景模拟——以南四湖流域为例

洪涝灾害情景模拟与损失预估对湖泊型流域防洪减灾和可持续发展具有重要意义。以我国典型的湖泊型流域南四湖流域为例,利用CA-Markov模型预测2030年三种用地情景,采用P-III型概率曲线构建10、20、50、100 a四个重现期强降雨情景,得到12种组合情景;通过InVEST模型和等体积淹没法量化不同情景的径流和淹没深度;在各产业GDP空间预测的基础上计算12种情景的洪涝直接经济损失。结果表明:(1) CA-Markov模型在南四湖流域的土地利用模拟精度较高,三种用地情景的各地类变化显著;(2)用地变化对流域洪涝灾害的影响显著,其中城镇发展情景下洪涝灾害风险最大,而生态保护情景风险最低;(3)暴雨强度会明显增加各用地情景的经济损失,但增幅在50 a重现期后有所减缓;生态保护情景的经济损失最少,介于97.39-128.81亿元之间,与其他情景相比,该情景可在一定程度上减少洪灾损失。为此,在气候变化背景下湖泊型流域可持续发展应充分考虑土地利用变化对洪涝灾害风险的影响,合理扩张城镇建设用地,优化布局生态用地,充分发挥国土空间规划在防洪减灾方面的作用。     

基于土地利用变化的典型喀斯特流域生态风险评估——以漓江流域为例

以漓江流域为研究对象,利用1973、1986、2000和2013年4期遥感影像,提取土地利用数据,构建生态风险指数,借助“3S”技术,分析漓江流域生态风险时空演化特征.结果表明: 1973—2013年,漓江流域土地利用结构处于相对合理状态,并不断优化;研究区生态风险一直处于较低水平,以低和较低生态风险为主,但高生态风险区域扩张迅速;生态风险空间分布整体格局基本稳定,呈现明显的圈层结构,以兴安县城—灵川县城—桂林市区—阳朔县城为轴向外风险程度逐渐降低,低生态风险区主要集中分布在流域北部以及中东部的自然山林地带,高生态风险区主要分布在桂林市区;生态风险分布具有明显的坡度、高程差异,表现出随坡度和高程增加生态风险逐渐下降的分布特点;研究期内,低级别向高级别生态风险转化的面积不断下降,反向转化的面积持续增加,流域生态风险整体上呈加速下降趋势.     

低碳导向下土地覆被演变模拟——以深圳市为例

全球碳排放水平的不断增加引起的全球变暖越发严重,导致了严重的自然灾害和经济损失,这种失衡发展的态势促使着各个国家开始探索低碳环保的发展模式。为了探究何种土地利用组成可以更好的为低碳城市服务,以深圳市为研究区,结合2020年土地利用现状结构和2020年土地利用规划结构分别估算出碳汇最大化情景和碳排放量最小化情景下2020年各土地利用类型的数量结构,并运用FLUS模型模拟出深圳市土地利用类型在这两种情景下的空间分布特征。最后,从碳密度和碳排放视角对比这两种情景的低碳效益。研究结果如下：①碳汇最大化和碳排放最小化情景下土地利用总碳盈余均比2020年少,且碳汇最大化情景下土地利用总碳盈余最小。碳汇最大化情景下耕地、园地和林地面积增加而水域和建设用地减少,碳排放最小化情景下园地和林地面积增加来源于草地、水域和建设用地的减少,这两种低碳情景的碳汇能力增强而碳排放量减少;②碳汇最大化和碳排放最小化情景下林地明显增加故而土地利用总碳盈余均比实际情景小,而园地和草地的缩减和扩张是引起两种低碳情景碳密度和碳排放量有差异的主要原因。碳汇最大化和碳排放最小化情景下,西部和东南部主要是碳密度增加和碳排放减少的区域,而中部是碳密度减少和碳排放增加的区域。因此对中部区域进行重点调控,有利于深圳市碳中和和碳达峰的实现。研究可以为深圳的低碳发展提供规划建议,同时给其他区域的低碳规划提供参考意见。     

城市土地利用变化对生态系统服务价值影响的多情景模拟——以深圳市为例

深圳市作为粤港澳大湾区城市化水平最高、经济最为发达区域,其快速变化的土地利用方式对生态系统服务价值产生了深刻影响。基于1995—2015年深圳市土地利用和生态系统服务价值(ESV)变化规律,运用FLUS模型与ESV算法,设定自然发展、城市发展、耕地保护和生态保护4种情景,模拟不同情景下土地利用变化对ESV的影响。结果表明：(1) 1995—2015年转出量最高的地类是草地,草地与林地间存在密切相互转化关系,除建设用地外,其余地类均呈“入不敷出”态势;(2) 1995—2015年ESV总价值的下降趋势由迅猛变化为和缓,调节服务是深圳市最主要的生态系统服务功能,其次则是支持服务功能;(3)秉持粤港澳大湾区建设基本原则,以2035年为目标年,设定了自然发展、城市发展、耕地保护和生态保护四种情景,发现自然发展和城市发展的ESV总价值损失量较高,建筑面积的增加和草地面积的大规模减少成为两情景下生态系统服务价值减少的关键。生态保护情景下,虽然ESV总价值减少趋势并未有效遏制,但减少量明显少于其余三种情景,成为未来深圳市土地利用优化的最优情景。     

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。     

基于土地利用变化的细河流域景观生态风险评估

以辽宁省细河流域为研究对象,利用1985、1995年和2005年3个时期的Landsat TM及2015年Landsat OLI遥感数据,进行了细河流域土地利用解译,定量分析了流域近30年来土地利用动态变化特征;根据景观生态学理论引入景观生态风险评价模型,将研究区划分为340个生态风险评价单元,基于地统计学和空间自相关方法,对1985—2015年细河流域景观生态风险时空分布特征及空间关联格局进行了评价。结果表明:(1)自1985年以来,研究区的6种土地利用类型皆发生了变化,其中建设用地由于林地和耕地的大量转入增加最明显。(2)1985—2015年流域高、较高和中生态风险区面积增加,且向流域南部转移;低、较低生态风险区面积减少,且向流域北部集聚;流域整体生态风险呈增高趋势。(3)研究区各时期景观生态风险呈现正的空间相关性,在空间上趋于集聚。人类活动干扰导致景观破碎,是影响该区域景观生态风险最重要的原因。     

中国土地利用空间格局动态变化模拟——以规划情景为例

土地利用变化研究在环境可持续发展研究领域中具有重要的地位,其空间分布格局的变化影响到生物地球化学循环、气候变化、生物多样性等。采用土地利用动态变化模型Dyna-CLUE模拟了在规划情景下中国土地利用变化未来空间分布格局。将土地利用类型分为六大类,即耕地、草地、林地、建设用地、水域和其它用地。驱动因子包括地形地貌、气候、社会交通等方面,对动态驱动因子如气温、降水、人口交通等,考虑了其在未来情景下的发展趋势。基于土地利用类型与驱动因子之间的定量关系和土地利用类型之间的转换规则等,模拟出至2020年中国土地利用分布格局。结果表明,至2020年,中国东南部、黄淮海平原、四川盆地等地区耕地面积将增加,东北、西北等农牧交错区、农林交错区和沙漠边缘耕地面积将会呈轻度减少趋势;林地面积将增加1417.91万hm2,主要发生在中国东北部以及西南部水热条件好的地区;中国草地在面积上保持稳定,空间上中东部、东南地区草地面积减少,内蒙古中部,青海东部,四川盆地北缘区和青藏高原等地面积增加;建设用地增加531.76万hm2,主要发生在中国的东部地区。     

基于Markov-FLUS模型的饶河流域土地利用多情景模拟分析

流域在不同发展目标定位下的土地利用需求有所不同,科学合理调控土地利用变化是实现流域土地资源高效利用、生态-社会-经济协调发展的重要基石。以饶河流域为例,基于Markov-FLUS耦合模型综合考虑自然人为两方面,选取12类驱动因子,以2005年土地利用数据为初始值,利用2010、2015年实际土地利用类型数据进行验证改正模型,结合惯性发展、耕地保护、生态优先等情景设置,对2035年饶河流域土地利用进行模拟分析,以满足流域不同发展目标导向下的国土空间优化配置。研究结果表明：(1)该模型在饶河流域的适用性较强,模型总体精度达到98.01%,Kappa系数为0.9627,大于0.80,为今后该区域的土地利用模拟提供了方法借鉴。(2) 3种情景设置基本满足饶河流域不同发展诉求,针对不同发展目标,流域土地利用结构变化明显,其中耕地、建设用地变化显著。(3)惯性发展情景、耕地保护情景、生态优先情景下,建设用地扩张趋势分别为39%、16%、12%,表明落实耕地保护、生态优先政策需要加强约束建设用地扩张,进一步调整用地结构以提高土地利用效率。综上所述,基于Markov-FLUS模型对饶河流域土地利用进行...     

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。     

基于土地利用的博斯腾湖流域生态系统服务价值时空变化

探讨土地利用变化及其对生态服务功能价值影响,是促进流域生态环境保护和资源合理配置的重要理论依据和决策支持。采用改进的生态系统服务价值评估、热点分析等方法探究了博斯腾湖流域1995-2018年土地利用变化与生态系统服务价值时空（ESV）演变。结果表明：（1）流域旱地、建设用地面积持续增加;荒漠、草甸、湿地、水域、灌木面积呈现波动增长趋势;裸地、草原、冰川积雪、阔叶、针叶面积呈现波动下降趋势。（2）流域23年间ESV呈减小-增大-减小-增大的波动增大趋势,调节服务和支持服务构成流域ESV主体。水域、草甸和草原是流域ESV变化主要的贡献因子和敏感因子,其中水域和草甸为正向贡献因子;草原为负向贡献因子。（3）流域ESV总体空间分布呈"北偏高,南偏低",唯一高值集聚区（博斯腾湖）点缀在低值区的格局,ESV南北空间差异明显;研究区年平均湿地和水域面积之和仅占总面积的3.61%,主导着整个流域生态系统服务价值的变化,是流域环境保护和生态建设的重心。（4）流域生态系统服务价值热点区域变化不大,冷点区域面积大且呈缩减趋势。流域北部的ESV空间演变较为显著,其原因是荒漠和裸地、草原和草甸等自然生态系统转换频繁。研究区南部的绿洲区的扩张使得局部冷点区转为次冷点区。     

厦门市地面沉降影响分析与风险评价

城市的地面沉降一直以来都是沿海城市密切关注的问题。在沿海城市对高层建筑群诱发的地面沉降进行深入研究具有重要意义。获取地面沉降监测点的高程信息,分析了厦门市地面沉降情况与空间差异性。重点探讨建设用地、建筑容积率与土地利用转化信息这3种因素对厦门市地面沉降的影响,并对厦门岛地面沉降风险进行评估,可为厦门岛的高层建筑三维空间布局与优化研究提供先验知识。结果表明:(1)在2001—2015年厦门市整体的高程存在下降的趋势且较为缓慢,同时厦门市的城市建设规模不断变大且建设面积增速不断增大,与厦门市的城市地面的沉降发展趋势相同。(2)厦门市的高层建筑密度需达到一定程度才对地面沉降有影响,厦门岛的建筑容积率与地面沉降没有存在显著的相关性。(3)在不同土地利用转化建设用地对地面沉降的影响中:原水域用地沉降最为明显,建成时间越长,总沉降量越大;原耕地用地转化成高层建筑之后沉降有明显发生,也随着建成时间的延长有逐渐增加沉降量的态势;原园地、林地用地沉降只在少部分地区发生且与建成时间无明显差别。(4)厦门岛可用于城市建设区域中的53.34%是地面沉降中风险等级以上的。此外,本研究给出防御防治城市地面沉降风险的有效建议与措施。本研究结果可为厦门市城市化进程中的地面沉降监测、规划设计与决策等提供重要的数据支撑,为城市可持续发展提供科学的依据;也可为国内外其他城市的地面沉降监测分析和可持续发展研究提供理论依据和借鉴意义。     

快速城市化过程中土地覆盖格局研究——以深圳市为例

研究一个以城市化过程为主的土地利用/覆盖变化可以从不同的角度出发。选择景观生态学中的景观格局的研究方法,对快速城市化地区——深圳市的城市化过程中的土地利用/覆盖的动态变化进行研究。具体选择景观格局指数中的破碎度指数、Shannon-Weaver多样性指数和聚集度指数,来表征斑块水平、景观水平、区域水平3个不同层次的土地覆盖格局。首先在区域水平上,分析了深圳全市,以及经济特区和特区外的宝安区、龙岗区的土地覆盖格局变化。在此基础上,以研究区的镇级行政单元为景观单元,计算了镇级行政区域以及镇级行政区海拔0～30m的区域的景观格局指数,在景观水平上分析了区域经济发展水平和速度,以及地形因素对土地覆盖格局变化的影响。随后分析了研究区各土地覆盖类型以及不同时期的斑块水平上的土地覆盖格局。最后以城镇用地比例表征城市化水平,讨论了城市化水平与土地覆盖格局变化的关系。在城市化初期,景观类型多样性和斑块破碎化程度出现上升趋势,空间聚集性下降,生态安全问题开始突现。在城市化水平20%～40%之间,其景观类型多样性和斑块破碎化程度达到较高水平,而空间聚集度水平较低,生态安全水平明显下降;随着城市化过程的不断深入,城市化水平不断提高,景观类型多样性和斑块破碎化程度又出现了较为明     

A global risk assessment of primates under climate and land use/cover scenarios

Primates are facing an impending extinction crisis, driven by extensive habitat loss, land use change and hunting. Climate change is an additional threat, which alone or in combination with other drivers, may severely impact those taxa unable to track suitable environmental conditions. Here, we investigate the extent of climate and land use/cover (LUC) change‐related risks for primates. We employed an analytical approach to objectively select a subset of climate scenarios, for which we then calculated changes in climatic and LUC conditions for 2050 across primate ranges (N = 426 species) under a best‐case scenario and a worst‐case scenario. Generalized linear models were used to examine whether these changes varied according to region, conservation status, range extent and dominant habitat. Finally, we reclassified primate ranges based on different magnitudes of maximum temperature change, and quantified the proportion of ranges overall and of primate hotspots in particular that are likely to be exposed to extreme temperature increases. We found that, under the worst‐case scenario, 74% of Neotropical forest‐dwelling primates are likely to be exposed to maximum temperature increases up to 7°C. In contrast, 38% of Malagasy savanna primates will experience less pronounced warming of up to 3.5°C. About one quarter of Asian and African primates will face up to 50% crop expansion within their range. Primary land (undisturbed habitat) is expected to disappear across species' ranges, whereas secondary land (disturbed habitat) will increase by up to 98%. With 86% of primate ranges likely to be exposed to maximum temperature increases >3°C, primate hotspots in the Neotropics are expected to be particularly vulnerable. Our study highlights the fundamental exposure risk of a large percentage of primate ranges to predicted climate and LUC changes. Importantly, our findings underscore the urgency with which climate change mitigation measures need to be implemented to avert primate extinctions on an unprecedented scale.     

土地利用变化对鸟类栖息地连通性的影响——以鄂州市为例

土地利用变化是造成栖息地破碎、缺失与退化的重要原因。生态网络能保护重要栖息地,促进栖息地之间的物质与能量流动,对区域土地利用规划和生物多样性保护具有重要意义。以鄂州市为研究区,基于CLUE-S模型预测现状延续、生态保护和城市扩张3种土地利用情景,将生境质量作为遴选生境斑块的依据之一,以鸟类最大迁徙距离为阈值构建生态网络,从连通概率指数PC和斑块重要性指数dPC两方面,探讨土地利用变化对鸟类栖息地连通性的影响。结果表明：(1)不同情景的地类数量和空间结构均有差异,与生态保护相比,城市扩张情景的建设用地增加11603.52 hm~2,林地、耕地和水体减少5041.8 hm~2、2540.16 hm~2、3385.8 hm~2,新城区、山地风景区与水体周边是主要变化区域;(2)现状延续和城市扩张情景的生境斑块降至235块和216块,网络出现破碎化,生态保护情景增至367块,网络结构完整但空间位置改变;(3)2004—2024年PC表现为先上升后下降再上升的趋势,生态保护的PC高于现状延续和城市扩张,且利于保护短距离迁徙鸟类;(4)生态保护情景边缘型和关键小型斑块得到保护,第一等级斑块增加,城...     

基于Probit回归模型的经济发达地区土地利用变化驱动力分析——以南京市为例

基于1996、2002及2010年的遥感影像,借助RS和GIS技术,分析南京市1996—2010年土地利用变化特征,并采用Probit回归模型定量分析土地利用变化驱动因素.结果表明： 1996—2010年,南京市土地利用变化特征主要表现为耕地和林地面积不断减少,建设用地、园地和草地面积持续增加,综合土地利用变化率呈不断上升趋势,整体处于发展状态;通过对耕地和林地变化的回归分析发现,耕地变化在1996—2002年主要受距最近农村居民点距离和农业人口密度变化的影响,在2002—2010年主要受地均GDP变化、距最近农村居民点距离和距最近道路距离的影响;而林地变化在1996—2002年主要受高程和距最近农村居民点距离的影响,在2002—2010年主要受地均GDP变化、人口密度变化和距最近道路距离的影响.影响研究区土地利用变化的因素早期主要是自然和空间距离因素,而近年主要是社会经济和人口因素.     

海口市海岸带近30年土地利用变化的景观生态风险评价

采用海口市海岸带1988、2000、2009、2017年4期土地利用矢量数据,运用格网GIS法、Kriging内插法构建景观生态风险指数模型,对海口市海岸带进行景观生态风险综合评价。结果表明：（1）各景观面积波动较大,景观类型以建设用地和耕地为主;（2）2000-2017年间人类活动对景观的干扰最为强烈,各景观的分离度、干扰度、脆弱度最大值均在此时域内出现;（3）研究时域内研究区的平均生态风险值由0.3424增加到0.4468;生态风险等级总体呈低等级向高等级转移的趋势,空间分布呈中部向东西、内陆向沿海递减的趋势,高等级的风险区逐渐朝沿海地区蔓延;较高和高生态风险区主要分布在海口建成区、南渡江沿岸、美兰机场、红树林保护区以及三江镇国营农场附近;（4）城市建设和临港产业的发展导致绿地、水域面积减少且分布趋于破碎、分离,是研究区生态风险值总趋势呈增高的主要原因。研究结果可为海口市海岸带景观格局的优化、土地资源的保护和可持续发展方面提供科学依据。     

景观格局的影响——以新疆玛纳斯河流域为例

国家重点基础研究发展计划资助项目（2009CB825105）;中国科学院研究生科技创新与社会实践资助专项（2009）;中国科学院“西部之光”人才培养计划资助项目(XBBS200903)