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CLUE-S模型验证的海岸围垦区景观驱动因子贡献率

基于1990、2000、2009年TM影像、社会统计数据、野外调查数据,采用冗余分析和主成分分析方法对长江口奉贤段围垦区海岸带景观动态变化驱动力因子的贡献度进行分析,并利用Kappa指数对CLUE-S模型所选驱动力模拟效力进行验证.结果表明:海岸带围垦区景观动态变化的人为驱动因子贡献度(57.1％)大于自然驱动因子贡献度(42.9％).CLUE-S模型模拟的正确率达82％,研究区主要景观类型(耕地、未利用地和养殖塘)的Kappa指数均大于0.75,CLUE-S模型的模拟效果较理想,所选驱动力因子很好地模拟了规则景观突变的空间分布特征.     

闽江口湿地土壤全氮含量的高光谱遥感估算

氮是湿地生态系统重要生源要素,基于高光谱(350~2500 nm)遥感数据对其进行估算以实现湿地土壤全氮(TN)含量无损、快速和准确定量化具有重要意义。选取闽江河口湿地为研究区,于2013年5月,沿潮滩(高潮滩到中潮滩)采集16个土壤剖面80个样本,室内测定其光谱反射率和TN含量,并基于原始反射率(R)和光谱指数(比值指数RI、归一化指数NDI和差值指数DI)建立土壤TN含量高光谱估算模型,并进一步分析反射光谱与铵态氮(NH_4~+-N)、硝态氮(NO_3~--N)、有机质(SOM)和电导率(EC)之间的关系,以期揭示河口湿地土壤TN含量估算的机理。结果表明:土壤光谱反射率在350~600 nm,表现为高潮滩中潮滩,而在600~2500 nm,表现为高潮滩中潮滩;闽江河口湿地土壤TN含量与R在500 nm附近相关关系较好,并在490 nm有最大相关系数(-0.508);RI、NDI和DI大大提高了反射光谱与土壤TN含量的相关关系,其相关系数较高区域集中在600~1000 nm的波段组合,以RI(590,640)、RI(610,940)、NDI(940,590)、NDI(940,610)、DI(640,920)和DI(640,940)相关关系表现较好,能较好地实现研究区湿地土壤TN含量反演,其估算与检验模型r~2均大于0.610,RMSE均小于0.208,其中以RI(610,940)估算精度最好,估算与检验模型r~2分别为0.832和0.631,RMSE分别为0.178和0.202;闽江口湿地土壤TN含量与SOM含量密切相关是土壤TN含量估算的重要机理,而NH_4~+-N、NO_3~--N和盐分含量对其估算精度影响不大。     

CLUE-S模型在南京市土地利用变化研究中的应用

土地利用/覆盖变化模型是研究区域景观动态并解释其驱动机制的重要技术手段.应用CLUE-S模型,在Landsat TM影像等相关数据支持下,对南京地区1998-2006年土地利用的时空动态变化进行了研究.结果表明:各土地利用类型变化受地形因素影响最大,人均GDP与城镇用地和农业用地的分布呈显著相关,城乡主干道对土地利用变化的贡献显著大于省级及以上道路;海拔较高区域林地的发生比率较高,而地形低平区域农田、城建用地的发生比率较高.经检验,在300 m空间分辨率水平,对南京地区2003年、2006年土地利用状况模拟的精度分别达到了85.7%和84.1%;而通过将研究区分成若干子区,分别修正模型参数并重新模拟,准确率提高到89.7%和88.3%,分区赋值法有效地提高了模拟精度.研究表明,CLUE-S模型对城市发展的空间结构也有较强的预测能力,对指导城市规划、分析景观动态的驱动机制有重要参考价值.     

城市住区形态时空模拟——以厦门岛为例

住区形态变迁受到人口迁移、住区满意度和低碳城市发展政策等因素的限制,常用的土地利用模型难以有效表征这一相互制约关系,使得这方面的研究仍然相对不足。通过耦合SD模型和CLUE-S模型,充分发挥了2个模型在宏观情景模拟和微观土地分配上的优势,模拟了住区、人口、住区碳足迹等制约因素的相互关系,为住区形态变迁时空模拟提供了一种有效的方法。以厦门岛为例,根据研究区历史统计数据、问卷调查数据构建了住区形态变迁SD模型,模拟了基准情景、紧凑情景和低碳情景3种不同发展情景下各类住区类型的用地需求,结合CLUE-S模型预测了3种情景下2009年—2020年各类住区类型的用地范围。结果表明,基准年住区类型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三者占地面积比例为1∶1.18∶0.83,基准情景下2018年住区类型Ⅲ将成为主要的住区类型。低碳发展和紧凑发展是惯性发展的两种极端情况,体现在总住区面积、人均住宅面积和人均碳足迹大小的变化,但是对厦门岛总人口数量的影响并不大。根据目前厦门的发展趋势,低碳发展情景与紧凑发展情景相结合可能更靠近现实。在空间分布上,住区类型Ⅰ未来不再新建;住区类型Ⅱ遵循现状继续发展的惯性较大;住区类型Ⅲ分布在征地成本相对较低的区域。模型模拟结果能够为住区用地规划、住区发展对策建议提供有效的技术支撑。     

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。     

土地利用变化情景下浑河-太子河流域的非点源污染模拟

近年来非点源污染已经成为水污染的主要来源,对非点源污染发生机理和控制方法的研究有着重要的科学和现实意义.为了研究不同土地利用方式对非点源污染的影响,本文基于土地利用变化模型CLUE-S模拟了城市规划、历史趋势和生态保护3个预案下浑河-太子河流域土地利用未来变化.应用SWAT模型对非点源污染进行了模拟研究,并结合实测数据对模拟结果进行了评价.结合两个模型研究了3个土地利用预案下非点源污染对土地利用和景观格局变化的响应.结果表明: SWAT模型在浑河-太子河流域模拟精度较高,该模型在研究区具有适用性.城市规划和历史趋势预案下非点源污染负荷不断增加,城市规划方案下最高,生态保护预案下非点源污染负荷呈不断下降趋势.不同土地利用和景观格局对非点源污染有一定的影响,科学合理的生态建设能够有效减少非点源污染负荷.研究结果可以为流域的非点源污染研究提供案例,为非点源污染防治和最佳管理措施的制定提供科学依据,为相关政策制定提供参考.     

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.     

晋北地区土地利用覆被格局的演变与模拟

区域土地利用覆被变化及未来发展情景对区域土地管理和可持续发展具有重要意义。以地处农牧交错带、土地利用覆被变化剧烈的晋北地区为研究区,获取其2010、2015年的土地利用覆被(Land use/land cover,LULC)数据,选取高程、人口、经济、气温、降水等9种影响因素作为驱动因子,采用CLUE-S模型拟合研究区2015年的土地覆被格局并判断拟合精度,在此基础上,分别设置了3种社会经济发展情景,模拟这些情景下研究区2020年的土地利用覆被格局演变。结果表明:1)晋北地区土地利用覆被以耕地、林地和草地为主,各类型土地主要呈西北斜向的条带状分布;2)Logistic回归模型可以很好地提取LULC与驱动因子之间的关系,反映不同的驱动因素对不同的土地利用类型分布格局的影响效果及程度;3)CLUE-S模型在晋北地区土地利用覆被格局的拟合上有较好的精度,模拟Kappa系数值达0.89,表明该模型能够很好地模拟晋北地区的土地利用覆被;4)情景模拟结果表明,研究区生态保护情景(c)下的土地利用覆被格局明显优于维持现状情景(a)和经济优先情景(b),建议在未来土地开发利用过程中,应当减缓工矿用地增加速度,严格控制建设用地规模,优化土地利用格局。     

基于景观格局的太湖流域生态风险评估

以太湖流域为例,采用2000、2005、2010、2015年4期景观类型数据,结合Markov和CLUE-S模型对2030年不同情景下景观类型进行模拟,构建景观生态风险指数,运用空间统计、重心迁移等方法,对太湖流域生态风险进行研究,揭示其景观生态风险时空演化特征及其规律.结果表明: 2000—2015年,太湖流域以中生态风险和较低生态风险为主,高生态风险区主要分布在太湖湖区,低生态风险由太湖西南部和南部向太湖北部发达地区转移.景观生态风险与自然因素呈负相关,且相关性减弱,与社会经济因素相关性越来越强,景观生态风险受人类干扰越来越显著.社会经济因素对景观生态风险的影响,在不同城市化发展阶段的区域表现出显著差异:欠发达地区随着经济开发,景观日益破碎化,生态风险相应增加;发达地区则随着经济的进一步发展,城市化扩展使景观集聚成片,破碎度和分离度指数降低,生态建设得到恢复,景观生态风险随着经济发展开始降低.CLUE-S模型模拟预测表明,未来太湖流域景观生态风险将总体降低,主要以低生态风险和较低生态风险为主.太湖湖区不论在历史和未来都是高生态风险区,需要人们对太湖区域加强管理保护.