基于文献计量和遗传算法的土地利用优化研究进展

以Web of Science数据库中1999—2022年(截止2022年1月22日)关于遗传算法与土地利用的164篇英文和27篇中文文献为数据源,基于文献计量方法,对每年中英文发文量、文献来源国家、中英文文献学科方向、中英文载文期刊进行分析,探究基于遗传算法的土地利用优化的总体研究概况,然后利用CiteSpace软件对作者和研究机构合作网络、关键词共现网络和文献共被引网络进行可视化,分析研究热点。研究发现,(1)基于遗传算法的土地利用优化研究整体呈上升趋势,中国(包括港澳台地区)、美国、伊朗是发文量前三国家,研究属于环境、地理和规划的交叉领域。(2)研究者间形成了2个较大规模的合作网络和众多中小规模的合作网络,处于核心地位的研究机构来自发文量前十的国家。(3)绿色基础设施是重要的研究对象,多目标优化是主要的优化模型,与其它技术,如粒子群算法的结合和对比为重要的研究方向。(4)风力能源规划、自然环境保护、海绵城市规划、生物多样性、交通规划、规划支持系统构建是重要的研究内容,主要的研究方法包括带约束的多目标优化和空间优化模型。     

京津冀地区生态系统健康评估及时空变化

结合生态系统健康和景观生态学理论, 基于“压力—状态—响应(PSR)”模型构建了京津冀地区生态系统健康评价指标体系, 综合层次分析法和熵权法得到指标权重值。首先模拟了京津冀地区2000年和2015年的生境质量、固碳、水质净化、产水量、土壤保持等生态系统服务功能, 进而评价了京津冀地区2000年和2015年栅格尺度的生态系统健康空间分布和时空变化。研究结果显示: 1)生境质量、固碳功能和水土保持功能的高值主要分布在该区域北部和西部的山地区域, 而低值则主要分布在中部和东南部区域。水质净化功能主要分布在南部, 而产水量功能主要分布在沿海地区。2)京津冀地区生态系统压力主要分布在北京、天津的市区等地。时间上北部压力变化最小, 中部的北京、天津等地增加最大, 西部地区增加较小。3)状态最差的区域是各个地市的城区以及沿海地区, 而最好的地区分布在北部和西部等地的山区。时间上北部地区增加明显, 而南部有明显的降低趋势, 表现出从北向南变差的趋势。4)京津冀地区响应最好的是西部和北部的山地和天津、北京等地, 说明人类社会对于生态系统保护的意识较好。时间上, 南部和北部地区响应增加明显, 而中部的北京、天津等地增加较小。5)生态系统一般健康的区域占绝大多数, 主要分布在京津冀的中部、南部和西北部。良好地区主要分布在该区域的北部和西部的林地区域。时间上, 健康程度变化最大的在该区域的南部和北部, 而增加较小的地区分布在北京、天津周边。