北京河流底栖硅藻沿城乡梯度带空间分布及其季节变化

研究了北京市区沿城乡梯度带河流底栖硅藻的空间分布及其季节变化特征。通过在2014年的春季、夏季和秋季在山区对照溪流、城市上游河道和城市下游河道3个样区,共23个样点进行了底栖硅藻样品采集。分析表明,主要优势种的空间差异明显。在对照溪流,主要优势种为极小曲丝藻(Achnanthidium minutissimum);在城市上游河道,主要优势种分别为短文假十字脆杆藻(Pseudostaurosira brevistriata)和连结十字脆杆藻腹面变种(Staurosira construens var.venter);在城市下游河道,主要优势种为谷皮菱形藻(Nitzschia palea)。然而,3个样区内的主要优势种相对丰度季节变化较小(P0.05)。其中,A.minutissimum及P.brevistriata的季节变化特征均为春季秋季夏季,而S.construens var.venter及N.palea的季节变化特征均为春季夏季秋季。结果发现,北京市城乡梯度带的河流硅藻种类组成差异较大,但主要优势属种季节变化相对较小,表明硅藻种类能较好地反映城乡梯度带的河流环境变化状况,可用于北京市河流水质生物监测。     

京津冀城市群景观格局变化机制与预测

"城市群"是我国新型城镇化的主体形态,对推进国民经济发展具有重大意义,但其聚集连片的快速扩张模式对资源环境的压力持续增加,已经成为制约未来可持续的瓶颈。以我国经济发展最为活跃,但生态环境问题十分突出的京津冀城市群为例,基于CLUE-S模型,模拟分析了1990—2010年京津冀城市群景观格局的变化特征及其驱动机制,并预测了未来景观格局的变化趋势。结果表明,(1)1990—2010年京津冀城市群景观格局变化显著。其中,人工表面持续增加,耕地明显下降,林地和草地格局的变化也存在明显的时序差异;(2)京津冀城市群景观格局的变化主要受自然和社会经济要素的综合影响,且不同景观类型之间的驱动机制存在明显差异。其中,林地更易在地势较高、坡度较大的西部地区分布,而河流、人工表面等更易在平坦低洼的区域分布;此外,不同景观类型变化的驱动机制存在显著的时序差异,例如,人工表面受地形的影响程度逐步降低,呈现更加离散的分布,且其分布特征由较早时期的向市中心集聚分布发展为逐渐远离市中心并向铁路、高速路周边集聚的趋势;(3)经检验,CLUE-S模型能够较好地动态模拟京津冀城市群的土地覆盖格局的变化特征,模型的Kappa指数达0.84。模拟预测结果显示,未来(2020年)景观格局演变的显著特征是人工表面将持续增加,耕地将继续显著减少。北京、天津、唐山和石家庄等核心城市的景观格局变化将最为显著。     

市县级限制开发区环境功能区划研究——以河北省张家口市为例

限制开发地区是我国主体功能区划中划定的提供重要生态功能和农产品的地区,对其进行环境功能区划对于推动环境功能区划制度落地与实施,以及限制开发区的保护与发展有着重要意义。当前国家及省级的环境功能区划研究已经相对成熟,而市县尺度的限制开发地区环境功能区划相关研究较少。在总结现有环境功能区划研究方法的基础上,以河北省张家口市为例,探讨了市县级限制开发地区环境功能区划体系设计和技术方法,提出了以公里格网作为分析单元,结合县域行政边界,基于环境功能综合评价的结果,从自然生态安全、维护人群健康和区域环境支撑能力等3个方面,开展环境功能区划。基于该方法,将张家口市分为自然生态保留区、生态功能保持区、生态功能恢复区、农产品安全保障区、环境开发准入区、聚居发展维护区6类环境功能区,并根据各环境功能区的主要功能及生态环境特点提出相应的发展建议,以期为该区域管理提供可行的操作手段。本文提出的方法也可为其他限制开发地区的环境功能区划提供参考。     

城市化对空气污染人群暴露贡献的定量方法研究

短期快速城市化引发一系列生态环境问题,尤其是近年来以细颗粒物(PM_(2.5))为代表的城市与区域空气污染问题。人群的污染暴露一方面是因为污染区范围的扩张,另外一方面则归因于城市化引发的人口迁移,目前的研究重点关注于前者的贡献,而忽略了后者的贡献。因此,建立了城市化对空气污染人群暴露贡献的定量方法,并选取我国PM_(2.5)污染最为严重的京津冀城市群开展了实证研究,通过利用2000、2005、2010、2015年PM_(2.5)浓度和人口栅格数据以及人口自然增长率数据,定量评估了城市化引发的人口迁移对空气污染人群暴露的贡献。研究结果显示:(1)京津冀地区受污染影响面积和人口变化显著,造成大量的人口暴露于PM_(2.5)污染。(2)城市化引发的人口迁移与自然增长贡献率方面:总体上,2000—2015年,京津冀城市群总的人口迁移贡献率为48%,北京市和天津市总的人口迁移贡献率分别为94%和88%,而河北省污染总的人口迁移贡献率为-32%。其中在污染保持区,北京市和天津市的人口迁移贡献率均接近100%,而河北省的迁移贡献率为-26%,尤其在2010—2015年,河北省衡水市的人口迁移贡献率达到-6613%;在污染新增区,北京市和天津市的人口迁移贡献率分别为86%和84%,而河北省污染的人口迁移贡献率为-757%。本研究建立了定量化的方法揭示了城市化在空气污染人群暴露中的定量贡献,为科学引导城市化发展提供了定量的手段,为合理规划京津冀城市群地区的人口流动与空气污染奠定了数据基础。     

权衡城市扩张、耕地保护与生态效益的京津冀城市群土地利用优化配置情景分析

京津冀城市群作为影响我国经济发展的重要区域,具有多重战略意义。然而,快速的城市扩张在提高社会、经济水平的同时,伴随着资源供求矛盾加深、耕地被侵占、生态退化,以及水、大气环境污染等众多突出问题,如何优化调整城市空间结构与布局,实现社会、经济发展与生态环境保护等多目标的协同优化是京津冀规划管理与决策的关键。从土地覆盖/利用数量和空间布局两个重点方面出发,通过多目标优化模型和CLUE-S模型的构建,提出了多目标权衡下的土地扩张优化情景预案,以期为京津冀城市群扩张布局与土地利用优化配置规划与管理提供科学参考。结果表明:一方面,利用多目标遗传算法(MOGA)可以很好地实现对京津冀土地利用结构优化配置及其与社会、经济及生态效益等多目标的定量化求解,为决策人提供满足不同权衡目标的多种选择,并通过与CLUE-S模型相结合,实现京津冀城市群土地利用格局的空间优化配置情景模拟;另一方面,研究结果表明,综合考虑了社会、经济和生态效益的优化方案中,林地的增加可以相对满足政策要求,增幅较大,耕地较未优化方案减幅放缓,符合耕地保有量的要求,同时,也从空间上减少了对重要生态用地的侵占。本研究的方法与结果可为京津冀城市群土地利用规划与生态安全格局建设提供理论与应用参考。     

基于实码遗传算法的湖泊水质模型参数优化

参数的合理取值决定着模型的模拟效果,因此确定研究区域的模型结构后,需要对模型的参数进行优化.湖泊水质模型(Simulation by means of an Analytical Lake Model,SALMO)利用常微分方程描述湖泊的营养物质循环和食物链动态,考虑了多个生态过程,包含104个参数.由于参数较多,不适宜采用传统参数优化方法进行优化.利用太湖梅梁湾2005年数据,采用实码遗传算法优化了SALMO模型中相对敏感的参数,运用优化后的模型,模拟了梅梁湾2006年的水质.对比分析参数优化前后模型的效果表明遗传算法能高效地对SALMO进行参数优化,优化后的模拟精度得到了显著提高,能更好地模拟梅梁湾的水质变化.     

京津冀城市群土地利用变化对地表径流的影响

城市化的显著特征之一是地表景观格局被人为改变,大量硬化地表覆盖、取代了原本自然或半自然的土地覆盖类型,极大地干扰了区域水文循环过程。其中,最直接的体现是对地表径流过程的影响。城市群作为当前我国城市化的重要模式,其聚集连片的扩张模式,对区域地表径流过程的干扰尤为严重。以京津冀特大城市群为研究区域,应用长期水文影响评价模型(L-THIA),以1980、1990、2000、2010、2015年5期土地利用数据、土壤数据以及1950—2015年逐日降雨数据为输入,模拟计算了不同土地利用/覆被格局对多年平均地表径流量的影响。结果表明,(1)经过率定的L-THIA模型能够较为准确地模拟京津冀城市群地区的地表径流分布特征,模型模拟误差在±10%内;(2)1980—2015年,京津冀城市群地区不透水地表面积急剧增加,其净增长值为12690.14 km~2。北京与天津等超大城市不透水地表面积增加最明显;(3)随着土地利用格局的变化,京津冀地区地表径流量呈逐年增长趋势。1980—2015年,京津冀城市群地区地表径流量的绝对增长值为17.84亿m~3,增幅11.83%。其中,1990—2000年及2010—2015年期间地表径流年均增长率较大,分别为0.36%与0.46%。对地表径流贡献较大的土地利用类型为耕地和不透水地表,其5期土地利用情景下的平均产流占比分别为35.38%、22.71%;(4)城市尺度上,不同城市的标准化年均径流深(NAARD)存在较大差异。天津、石家庄的产流能力较强,承德、衡水等城市的产流能力较弱,北京市的标准化年均径流深处于中等水平。另一方面,不同城市标准化年均径流深增长规律也存在较大差异。1980—2015年,天津市的NAARD增长最多,承德市增长最少,北京市的NAARD增长处于中等水平。本文对于京津冀城市群水文过程的时空演变研究以及国土空间优化指导具有参考意义。     

城市生态系统景观格局特征及形成机制

以城市生态系统的格局一过程一功能等相关概念的辨析为基础,重点分析了城市景观格局的基本特征,以及城市格局对生态系统过程和功能的影响。结果表明,高度人工化、高度的时空异质特性、破碎性、不稳定性是城市景观格局最为显著的特征。城市所在区域的自然环境条件,历史文化传统,城市格局的基本骨架——交通系统和城市职能是影响城市格局形成和演变的重要驱动因素。城市景观结构决定了其生态过程。综合研究城市景观格局-过程-功能的关系,认识城市的发展演变过程,可为城市规划、建设和管理提供重要的科学基础。     

京津冀城市群扩张模式对区域生态安全的影响预测

当前,城市群是推动我国区域发展的增长极,但其快速的扩张模式对区域生态系统安全的胁迫影响越来越大,已经成为制约城市可持续发展的重要问题,科学地预测城市群未来扩张对区域生态安全格局的影响对区域协同发展的战略实施具有指导意义。以我国最具影响力的京津冀城市群为例,结合空间模型模拟方法及生态系统服务功能评估方法,预测了基于当前京津冀城市群的扩张模式对区域生物多样性保护、防风固沙功能、土壤保持功能与水源涵养等重要生态服务功能的胁迫影响。结果表明:(1)京津冀城市群发展速度较快,但存在区域发展不均衡,呈两极化的发展特征;(2)京津冀城市群具有重要级以上的生态服务功能占区域总面积的三分之一,其中同时包含两种及以上服务功能的地区将近一半,且其空间分布也很不均衡;(3)应用CLUE-S模型可以较好地模拟京津冀城市群未来的扩张格局,模型的Kappa指数为0.84。至2020年,预测京津冀城市群将增加3630.24km~2建设用地面积,而其中约六分之一的新增人工表面侵占具有重要及以上生态服务功能的区域,防风固沙和水源涵养为主要被侵占功能,这些区域集中分布在北京、天津与唐山等核心发展城市;(4)京津冀城市群不均衡的区域扩展模式不仅会进一步加剧不同地区间城市化水平的差距,对区域重要生态系统服务功能的潜在胁迫影响也将会增加。本研究结果可为京津冀城市群协同发展规划与区域生态安全格局保障方案的制定提供科学支撑。     

城市空气污染对周边区域空气质量的影响

京津冀地区是全球以PM_(2.5)为首要污染物的空气污染最严重的区域之一,并已严重制约区域发展。大区域尺度上(例全国尺度)开展城市与其周边区域的PM_(2.5)的研究通常直接比较二者的浓度差异,以定量地评估城市PM_(2.5)污染对周边区域的影响,但这种方法在小区域较难精细地刻画城市对周边区域的影响的方向性和距离性差异。利用京津冀地区13个城市2000年,2005年,2010年,2015年PM_(2.5)浓度和土地覆盖类型数据,以城市重心到城市边界的平均距离为基本距离,建立每个城市的一级(一倍基本距离)和二级(二倍基本距离)缓冲区,然后将缓冲区分成8个象限,以定量分析城市PM_(2.5)污染对周边区域影响的方向性和距离差异。结果发现:(1)2000—2015年,京津冀城市群各地级市与周边区域空气质量时空分布分为以下两种模式:第一种模式是城区浓度高,周边区域低;第二种模式是城区浓度低,周边区域高且浓度差异很小。(2)各地级市对周边区域影响程度和范围呈上升趋势,并且这种影响具体表现在距离性和方向性两方面:(1)大部分城市距离城区越远,受城市PM_(2.5)污染的潜在影响越大。(2)2000—2015年,除天津、廊坊、衡水和沧州,其余城市空气污染对周边影响的方向性特征差异显著。通过建立城市空气污染对周边区域定量化方法并在京津冀开展实证研究,拓展了城市空气污染对周边区域空气质量影响研究的方法体系,为定量地开展城市化的生态环境效应研究提供了方法和实证拓展。