理论研究广州市景观生态功能时空演变评估森林自然植被湿地生态系统生物多样性

城市化给人类社会带来丰富的物质条件集聚,同时也深刻改变着地表过程,引发一系列诸如植被减少、土壤退化、水体污染和生物多样性减少等生态环境问题,导致城市环境质量下降,生态功能退化。本研究基于综合指标法,选取植被碳固定、土壤保持、水源涵养与提供和栖息地提供等四种生态系统服务功能,构建景观功能脆弱度指标体系;选择剧烈城市化的典型大都市地区广州市作为案例研究区,以景观功能变化作为研究对象,分析1990-2015年间广州市景观功能脆弱度时空变化特征。结果表明,景观功能脆弱度空间分布整体上以极高脆弱度区为主,占比超过60%后期增至近80%;空间分布存在明显的冷热点区域特征;时序上表现为脆弱度逐渐上升,景观功能受损趋势明显。

本文字数:9145字

作者 | 张国杰,杨睿

广州市城市规划勘测设计研究院

关键词

景观功能;综合指标法;脆弱度;时空变化;广州市

01

引 言

生态系统服务是人类从生态系统获得的惠益,包括可以直接影响人类生活的供给、调节和文化服务,以及维持这3钟服务所必需的支持服务4种类型[1]。它是将生态系统与人类福祉联系起来的重要纽带,是近年来生态学研究新的热点领域和学术前沿,受到了全球众多国家与研究组织的关注。特别是在生态系统功能评估[2]、生态保护与恢复[3]、土地利用管理以及相关决策制定的过程[4],生态系统服务概念越来越受到众多学者的重视。

生态系统服务空间制图是将生态系统服务概念纳入到实际的生态保护决策与实施过程中的关键环节,其着眼于特定时空尺度的生态系统服务的结构特征、分布格局及其相互关系的刻画,能为参与决策制定者提供空间信息明确的生态系统服务时空变化特征[5]。生态系统服务提供能力的空间变化制图是将利益相关者、决策者以及科研人员之间相互交流的重要工具和手段,使得这些决策者能有效地认知与权衡研究区域高价值生态系统服务提供区域的分布,从而辅助识别生态系统服务保护的优先区域。

目前,源于遥感的各种数据在大尺度生态系统服务评估中扮演着越来越重要的角色。这些被用来进行生态系统服务制图的遥感数据可以分为两种类型:第一种是解译遥感图像得到土地利用分类数据,通过对不同的土地利用类型进行生态系统服务价值赋值,从而粗略地评价大尺度的生态系统服务价值[6];第二种是直接用与生态系统服务相关的植被指数直接地或者间接地建立制图模型进行生态系统服务评估,例如,叶面积指数、归一化植被指数以及模型计算得到的植被净初级生产力数据等通过遥感数据进行生态系统服务空间制图评估有着高效、低成本以及适于长期对大尺度区域进行监测的优点[7]。

通过对国内外生态系统及其服务评估研究的进展与比较不难发现,考虑生态系统服务的系统保护规划已经成为国际上生态保护领域新的热点研究方向[8],国内在上述方向上已经有了一些工作基础[9],但是定量化水平还有待提高。本次研究,基于综合指标方法,分析了广州市从1990-2015年的四种生态系统服务时空变化特征,构建景观功能脆弱度指标体系,表征广州市景观功能在时空尺度上的损失程度。

02

研究区域与研究方法

2.1 研究区概述

广州市是广东省省会,位于中国南部、广东省中南部,现辖越秀、天河等11个区,总面积7434km2;东接惠州,南邻东莞、中山,西连佛山,北靠清远、韶关,与香港澳门隔海相望;地处珠江三角洲北缘,是东江、西江和北江三江汇流之处。新中国成立以来,特别是改革开放以来,广州城市经济发展迈入了更高的台阶,同时其土地利用的变化随即带来深刻的生态环境影响,并表现为由城区内向城区外梯度转变的空间分异规律。

图1 广州市行政区划图

2.2 研究方法

不同的景观单元,景观生态功能研究的侧重点有所差别,陆域景观生态功能研究主要集中在生物多样性维持与保护、水源涵养、洪水调蓄、水土保持、沙漠化控制、营养物质保持、自然与人文景观保护、栖息地提供等方面[10-13];海域景观生态功能研究主要集中在生物多样性维持与保护、海岸带防护、提供海港和运输通道、生态系统产品提供等方面[14-17]。针对不同区域应根据本区景观生态系统的特点,选择相应的景观生态功能进行研究。

借鉴前人研究成果[18],本文通过对华南地区自然环境变化特征的分析,修正了相关参数的量化计算方法,建立了适合在区域尺度上,利用 NPP与环境变量因子建立的因果关系法评估模型,作为综合替代指标来评估对中国生态保护与恢复十分重要的4种生态系统服务类型变化特征,并对总生态系统服务的时空变化及其影响驱动因素进行了分析与讨论。

表1 景观生态系统服务的空间制图方法

这里,需要评价4种景观生态功能,共包含8个参数:植被净初级生产力NPP、NPP的年内稳定值VCnpp、土壤侵蚀因子K、坡度值Fslo、土壤入渗能力Fsic、年均降水量Fpre、年均气温值Ftem和地表粗糙度值D。利用CASA模型来空间制图评估各年期NPP;利用年内12个月份NPP数据的标准差与12个月份NPP平均值的比值即NPP变异系数表征NPP的年内稳定值VCnpp;利用数字高程模型(简称DEM)数据提取地表坡度值和地表粗糙度值;利用中国气象台站监测数据空间插值得到各年期气温、降水空间分布图;利用修正风蚀方程(简称RWEQ)计算土壤侵蚀因子和土壤入渗因子,具体参数计算方法参考了《生态保护红线划定技术指南》的技术流程。

脆弱度常用来描述系统及其组成要素易于受到影响和破坏,并缺乏抗拒干扰和恢复初始状态(自身结构和功能)的能力[19,20]。景观生态功能在其改变速率、对外部干扰的抵抗力、生态系统的稳定性、相对于全球变化的敏感性上都表现出明确的可描述性,故景观生态功能脆弱度就表现为景观生态系统在一定的时空尺度上所具有的,对外界扰动(或者胁迫)的敏感程度以及发生反应、抗拒干扰能力的强弱。一地的景观生态功能越弱,其对于各种干扰就越是敏感,抵抗扰动的能力也越弱,景观生态功能脆弱度值高。因此,我们基于景观生态功能,构建景观生态功能脆弱度,其表达式为:

(1)式中,V是景观生态功能脆弱度,Z’是归一化之后的景观总生态功能,景观总生态功能越弱其脆弱度值越高。

2.3 基于CASA模型的NPP估算

基于CASA模型计算得到的广州市各年期景观格局干扰度空间分布图,采用 Quantile(分位数)分类法分为5级,即植被净初级生产力低值区(<200)、植被净初级生产力较低值区(200.1-400)、植被净初级生产力中值区(400.1-600)、植被净初生产力较高值区(600.1-800)和植被净初级生产力高值区(>800),单位为gC·m-2·year-1。

图2 1990-2015年广州市各年期植被净初级生产力空间分布图

从空间上看,植被净初级生产力北部高于南部,东部高于西部。植被净初级生产力高值区主要分布在从化区东北部和东南部、花都区北部、天河区北部、黄埔区北部、增城区北部和西部等城市东北部地区,主要是一些森林公园和旅游度假区所在地,这里森林覆盖度高,生态基底优良,因此植被净初级生产力数值高;植被净初级生产力低值区主要分布在城市中南部和西部,包括花都区南部、白云区大部、黄埔区南部、增城区南部、中心四区、番禺区和南沙区大部,主要是城市建成区和坑塘水面密布地区,这里建筑密集,城建景观和水体景观占比大同时河网密布,绿色植被面积占比不高因此植被净初级生产力低。植被净初级生产力较高值区、植被净初级生产力较低值和植被净初级生产力中值区分布在农地景观与林地景观交错地带和草地景观所在区域,这里植被覆盖稀疏,自然半自然景观占优因此植被净初级生产力不高。

从时序上看,1990-2015年植被净初级生产力高值区面积逐渐减少,植被净初级生产力低值区面积逐渐增加,植被净初级生产力极大值更是由1990年的1370gC·m-2·year-1下降到2015年的1228gC·m-2·year-1,表明广州市植被净初级生产能力逐年降低,生态基底呈现恶化态势。具体表现为:植被净初级生产力高值区在天河区北部、增城区北部和从化区东北部减少明显,表明这些地区植被覆盖度降低,生态基底不断恶化;同时王子山森林公园、白云山风景区、大夫山森林公园和黄山鲁森林公园的植被净初级生产力由中低值区转变为高值区,表明局部森林公园和风景区森林植被覆盖度升高,生态环境得到优化。植被净初级生产力低值区在从化区中西部、花都区中南部、增城区中南部、番禺和南沙区大部增加明显,大部分是由植被净初级生产力的较低值区和中值区转变形成,表明这些地区农地景观、草地景观减少迅速,是城市化扩张的直接表现;同时在过去主要为植被净初级生产力低值区的中心城区、番禺区和南沙区范围内,开始零星出现植被净初级生产力较高值和高值区的点状区域,表明城市公园森林覆盖度提高,中心区城市公园和郊区森林公园景观提升工作取得成效,城市的公园系统逐渐发挥景观生态作用。

03

景观总生态功能变化

3.1 时空分布变化

景观总生态功能的分级方法是在ARCGIS软件帮助下,将四种生态系统服务功能做叠加处理,得到景观总生态系统服务功能,再进一步采用 Quantile(分位数)分类对其进行5级分类,即由低到高依次为一般重要区(<400)、较重要区(400-800)、中等重要区(800-1200)、高度重要区(1200-1600)、极重要区(>1600)。

图3 1990-2015年广州市景观总生态系统服务功能空间分布图

整体上,广州市景观总生态功能分布呈现北部高于南部,东部高于西部的特征,景观总生态功能越高,生态基底越好,是需要特殊保护的极重要生态涵养区;景观总生态功能越低,景观脆弱度越高,是需要重点防范生态风险发生的区域。

从时空分布上看,东北片区景观总生态功能一般重要区占比最低,除2015年占比达到15.6%外,其他年期占比均超过10%,表明东北片区景观总生态功能值高,是广州市的重要生态涵养区;南部片区景观总生态功能一般重要区占比最高,除2000年占比降至60.8%外,其他年期占比均超过80%,2015年期占比更是达到87%,表明南部片区景观总生态功能值低,是广州市需要重点防范生态风险发生的区域。一般重要区和较重要区总和占比最高为2005年为79.1%,其次为2015年达78%,表明2005年和2015年景观总生态功能降低,景观脆弱度升高。

3.2 等级分布特征

对于广州市景观总生态系统服务功能的等级分布变化特征分析,我们将从整体、片区和格网三个尺度,按照数值分布等级进行统计,得出各年期景观总生态系统服务功能的分布、等级及其占比。

图4 990-2015年广州市景观总生态功能等级统计图

从等级分布上看,景观总生态功能一般中重要区占比最高为2015年达47.4%,其次是2005年达35.9%,景观总生态功能一般重要区占比在1995-2000年减少8.5%、2000-2005年增加9.4%、2010-2015年增加14.3%,大致呈现波动的先缓慢减少后迅速增加趋势,表明景观总生态功能在2000年之前是保持稳定并存在小幅减少的,2000年之后开始加速降低,结合城市开发进程来看,人为活动是景观总生态功能降低的主要原因。景观总生态功能较重要区占比最高为2005年达43.2%,主要是东北片区、东部片区和中西片区的高度重要区和极重要区转换得到,其中东北片区高度重要区占比减少12.2%降幅达72%、极重要区占比减少3.5%降幅达90%;东部片区高度重要区占比减少5.5%降幅达56%、极重要区占比减少2.2%降幅超过99%几近消失;中西片区高度重要区占比减少5.1%降幅达80%、极重要区保持不变但占比很小,表明自2000年开始的城市大力度开发建设产生的生态负面效应开始在2005年凸显,导致2005年的景观总生态功能大幅下降。2010年景观总生态功能一般重要区占比降低不明显但是较重要区占比减少很大,整体上较重要区占比从2005年的43.2%降至2010年的29.6%,减少13.6%降幅接近32%,主要是东北片区、北部片区和东部片区的较重要区占比大幅降低导致整体下降,其中东北片区较重要区占比减少21.3%降幅接近39%、北部片区较重要区占比减少20.3%降幅达41%、东部片区较重要区占比减少18.1%降幅达32%,均超过了三成,这也导致2010年整体上景观总生态功能有所增加。这一变化可能与城市进程由初级进入中高级,城市东北部、北部和东部生态涵养区的开发建设由粗放转向精细,城市框架整体稳定有关;也可能与气候变化导致的景观总生态功能升高有关,查阅历史时期的气候资料可知2010年均气温比2005年升高0.25℃,2010年全年降水量比2005年增加367.4㎜,2010年全年太阳净辐射量比2005年增加622.3MJ/m2,上述因素均可能导致2010年景观总生态功能值偏高。

04

景观功能脆弱度变化

4.1 时空分布特征

本研究中建立的景观生态功能脆弱度,是将景观总生态功能按照线性函数归一化(Min-Max scaling),之后利用1减去景观总生态功能得到的;评估广州市景观生态功能脆弱度时,采用的信度按照最新发布的政府间气候变化专门委员会第六次评估报告 (IPCC AR6,2017) 中的不确定性指南标准进行,将脆弱度分成四个级别,即极高脆弱度区(0.66-1)、高脆弱度区(0.33-0.66)、中脆弱度区(0.1-0.33)和低脆弱度区(0-0.1)。

图5 1990-2015年广州市景观生态功能脆弱度分布图

由图5可以看出,广州市景观生态功能脆弱度空间分布呈现地带性特征,整体上表现为南部高于北部、西部高于东部,与景观总生态功能分布趋势相反。景观总生态功能越高的地区,其植被覆盖度越高,生态系统抵御外界干扰能力越强,因此景观生态功能脆弱度越低;景观总生态功能越低的地区,其植被覆盖度越低,城市开发活动影响越剧烈,生态系统抵御外界干扰能力越弱,因此景观生态脆弱度越高。从时间序列上看,1990-2015年广州市城市景观生态功能脆弱度极高值区面积不断增加,高值区面积不断减少,中值区面积先增加后降低,低值区面积较为稳定。高值区呈大面积连片分布,低值区主要存在于城市中部和东北部生态良好的地区并呈块状分布。具体来说,景观生态功能脆弱度低值区主要有天河区的火炉山森林公园、黄埔区的天鹿湖森林公园、花都区的王子山森林公园、增城区的蕉石岭森林公园和从化区的石门国家森林公园等生态涵养地区,这里自然景观占优,生态良好,城市开发强度低,因此景观生态功能脆弱度低;高值区主要有沿珠江南北航道两岸的地带、白云区南部、番禺区中部和南沙区中部等城市建成地区,这里人工景观占比高,人口和城市建筑密度大,城市开发强度高,因此景观生态功能脆弱度高;随着时间的推移,在番禺区的大夫山森林公园、南沙区的黄山鲁森林公园逐渐出现景观生态功能脆弱度的低值区,表明局部森林生态公园的环境有改善。

4.2 等级分布特征

表2 1990-2015年广州市景观功能脆弱高值与低值分布比例统计表(%)

整体上,1990-2015年,广州市景观生态功能极高脆弱度区占比持续增加,表明景观功能所受影响加大,景观功能损失持续增加;高脆弱度区占比在1990-2005年间基本稳定在30%左右,2005年之后占比减少并基本流向极高脆弱度区,表明城市由中心向外围扩张的同时将近郊景观脆弱度带高,城市周边景观更易受到城市扩张的显著影响;中脆弱度区占比大致呈现占比先减少后增加的趋势,可能是一方面景观生态基底较好的地区在遭受剧烈城市化影响下由中脆弱度区转向高脆弱度区,另一方面在2005年之后,随着城市扩张的放缓和精细化管理的投入,一些城市公园和郊区森林公园生态环境得到改善,局地景观由高脆弱度区转为中脆弱度区,中脆弱度区在整体上的区位转移最为明显;低脆弱度区占比不高并保持稳定,但2015年有大幅增加,主要是一些城市公园和郊区森林公园生态开始出现低脆弱度区的分布,局地公园系统的生态环境改善明显,景观功能得到优化,因此景观功能脆弱度降低。

从等级分布上看,极高值区占整体景观面积的比重最大超过60%并在2015年接近80%,主要分布在广州市的南部和西部,包括番禺区和南沙区大部分地区、白云区、花都区北部、黄埔区南部、增城区沿江地带,这里人工景观占优,城市开发强度大,导致景观生态功能脆弱度极高,也是广州市景观功能脆弱度的最主要组成部分,应当引起重视;高值区占整体景观面积的30%左右但2015年低至16.3%,主要位于城市东北部和西部,分布在天河区火炉山森林公园外围、黄埔区北部天鹿湖森林公园、黄埔区东部龙头山森林公园和丹水坑景区、从化区良口镇、白云区白云山风景区、花都区芙蓉峰公园,这里属于城市的近郊,距中心城市存在一定距离,分布着众多森林生态公园,同时农地景观和草地景观交错镶嵌其中,受人工干扰但强度不大,因此景观生态功能脆弱度值高;中值区和低值区共计占整体景观面积的5%左右,这两部分面积占整体景观面积的比重不高,不构成城市景观脆弱度的“主旋律”,主要是位于森林生态公园的核心区和人迹罕至的高海拔地区,森林植被覆盖度高同时生态功能影响占据主导,这些地区属于极重要的生态涵养区,是城市仅存的“世外桃源”,虽然景观生态功能脆弱度低,但面积稀少,应该格外珍惜并加以保护。

4.3 景观功能脆弱度冷热区域特征

4.3.1 时空分布特征

在ARCGIS10.1软件帮助下,我们对景观功能脆弱度进行空间上的自相关分析,选择热点分析工具捕捉景观脆弱度的冷热点,冷点区为景观功能脆弱度低值聚集区,热点区为景观功能脆弱度高值聚集区,冷热特征不明显区为景观功能脆弱度离散地区,可以看出景观功能脆弱度在区位上的聚集与离散分布情况。

图6 1990-2015年广州市景观生态功能脆弱冷热点分布图

由图6可以看出,广州市景观生态功能脆弱度热点、冷点空间分布呈现地带性特征,主要以珠江航道为分界线,南北分界现象明显,冷点区主要分布在珠江北航道以北地区,热点区主要分布在珠江沿江地带和珠江北航道以南。冷点区呈大面积连片分布,热点区主要存在于城市中西部和沿珠江航道两侧呈带状分布。具体来说,冷点区主要有天河区的火炉山森林公园、黄埔区的天鹿湖森林公园、花都区的王子山森林公园、增城区的蕉石岭森林公园和从化区的石门国家森林公园等生态涵养地区,这里自然景观占优,生态良好,城市开发强度低,因此景观生态功能脆弱度低并高度聚集分布;热点区主要有沿珠江南北航道两岸的地带、白云区南部、番禺区中部和南沙区中部等城市建成地区,这里人工景观占比高,人口和城市建筑密度大,城市开发强度高,因此景观生态功能脆弱度高并高度离散分布;热点和冷点特征不显著的区域主要有花都区、白云区北部、增城区中南部、番禺区北部和东部等城市开发相对滞后的地区,这里绿地、农田夹杂穿插,半自然半人工景观占优,城市开发强度不高,因此景观功能脆弱度处于较适中的状态。在时间序列上,冷点区范围逐渐缩小,主要是城市东北部、北部和东部减少明显;热点区范围先增加后减少,在2015年消失,区域主要集中在城市中西部和南部;冷热点不明显区域占据主导地位,占比超过60%并在2015年接近80%,表明25年间景观生态功能脆弱度整体升高,冷点区面积占比在后期减少,热点区面积占比经历先增加又减少的变化。

4.3.2 等级分布特征

表3 1990-2015年广州市景观功能脆弱高值与低值聚集分布比例(%)

整体上,除2005年外,1990-2015年间景观功能脆弱度高值与低值聚集范围不断减少,从1990年的占比为34.1%减少到2015年的占比为22.5%,共计减少11.6%降幅达34%,表明广州市景观功能所受影响增加,纯自然或者纯人工景观减少,半自然半人工景观占优,人为对自然景观的侵入及自然景观渗透进人工景观的行为都有增加。2005年景观功能脆弱度高值与低值聚集范围高达35.1%,主要是热点区和次热点区贡献较大,表明这一阶段景观受到人为干扰的影响增加,纯人工景观占比升高,城市扩张速度达到顶峰。按照冷热点分布来看,广州市景观功能脆弱冷点区面积占比逐渐减少,25年间减少近2%,主要集中在东北部生态涵养区的减少,表明景观功能脆弱度低值区范围逐渐萎缩,尤其是城市东北部地区景观功能所受损失加大;次冷点区、次热点区和热点区变化特征一致,大致均可以概括为两个阶段:1990-2005年,次冷点区占比在6%左右,次热点区占比在10%左右,热点区占比在6%,五年期的变化不大,基本保持稳定;2005-2015年,次冷点区、次热点区和热点区占比均呈现下降趋势,次冷点区占比减少1.7%降幅近26%,次热点区占比减少4.7%降幅超过40%,热点区更是在2015年消失,表明随着城市由初级迈向中高级,城市扩张速度降低,城市发展进入理性阶段,随之景观脆弱度高值区占比开始大幅降低,景观功能脆弱度减少,这也符合城市发展阶段特征。

05

结论和讨论

5.1 结论

广州市景观生态功能脆弱度定量化分析可知,广州市景观以自然半自然景观为主,占比约为70%;生态功能脆弱度最低的区域占比在10%-13%之间,集中分布在城市东北部、北部和东部地区,是重要生态涵养区和生态安全的最后防线,虽占比不高但对于城市整体景观功能的稳定与安全起到决定作用,一旦破坏将很难修复,需要重点加以保护。

生态功能脆弱度最高值区间在2005年之后出现大幅降低,2015年更是未捕捉到,应当看到,城市化进入中高级阶段(2015年)之后,城市远郊的大夫山森林公园、黄山鲁森林公园和城市近郊的白云山风景区,均出现了景观功能脆弱度的冷点分布,表明我们的城市公园系统管理取得景观生态效果,这也是今后在更大范围内努力的方向。

5.2 讨论

从景观尺度入手,定量化评估生态环境服务功能脆弱性程度,可表征景观中不同生态系统的易损性。1990-2015年间广州市景观生态功能脆弱度指标时空变化表明人为活动是景观功能遭受损失的最主要因素,降低城市开发等人类活动对景观的直接干预是维护其功能和降低景观脆弱度最直接、最有效的手段。

当前的研究中,脆弱度一般通过成因指标和表现特征指标建立体系并人为赋值得到,比如专家打分法,层次分析法,模糊评价法,关联评价法等。这类方法一方面为追求评价指标体系的完备性而不断提出新的指标,使得指标种类和数目过多,导致实际评价工作困难;另一方面是缺乏科学有效的定量筛选方法,往往依靠评价者个人的经验,评价指标体系普遍存在指标信息覆盖不全和指标间信息重叠,同时在生态系统脆弱性的主观感知与客观现实之间存在极大不确定性,影响评价的科学性。

当前,生态系统及其服务能力评估已成为国际上生态保护领域新的热点研究方向,从景观尺度对生态系统功能的定量化评估不仅可以直接测度景观生态功能强弱,也可以进而反映景观功能脆弱程度。一般景观生态功能越强的区域其生态系统易损度就越低,因此景观功能脆弱度低,这既可以为制定生态保护规划提供参考,又可以为景观生态风险评价研究提供可靠数据源。基于此,我们选取植被碳固定、土壤保持、水源涵养与提供、栖息地提供等四种生态系统服务功能,借助综合指标法实现了具有广泛适用性的空间数据化的生态系统服务功能制图。在将数据归一化处理之后,通过生态系统服务功能与其脆弱性之间的数量关系,得到定量化的空间可视化的景观生态功能脆弱度评估结果。这一方法解决了当前脆弱度评价方法面临的不确定性问题,提高了评价结果的科学性和可信度。

参考文献(上滑查看全部)

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*本文为2021中国城市规划年会论文。

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THE END
0.草地畜牧业的生态效益与经济效益协同摘要: 青海省草地资源丰富, 但受人口增长、气候变化等因素的影响, 草地面临大规模退化。受传统、文化、生 态等因素影响, 高寒牧区牲畜出栏时间普遍较晚, 这种传统的畜牧业生产经营模式导致草地超载, 进一步加剧了草 地退化。为探寻兼顾经济效益与生态效益的畜牧方案, 本研究以青海省果洛藏族自治州玛多县为例, 基于jvzq<84yyy4489iqe0ipo8iqewsfp}4451693@42;1=52:562;e22B79;;>4;7xjvor
1.黄土高原−青藏高原过渡带植被NPP时空变化及其驱动力以青海省目的 明确黄土高原–青藏高原过渡带植被净初级生产力(NPP)的时空变化及其驱动因素,为区域生态保护和可持续发展提供数据支撑。 方法 以青海省大通县为研究对象,利用MOD17A3、地形、气象和人为活动数据,通过趋势分析、偏相关分析、土地利用转移矩阵和最优地理探测器等方法,对该区域植被NPP进行分析。 结果 (1)2000—jvzq<84l0dpgw7jfw0io1ls1ctzjeuj1[46378N315?
2.2000—2019年若尔盖高原植被净初级生产力时空动态变化及其与气候摘要: 基于2000—2019年逐年MODIS–NPP数据和逐月气温、降水数据,采用一元线性回归和偏相关分析等方法,研究了若尔盖高原植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:若尔盖高原植被多年平均NPP为366.55 gC/(m2·a),呈东高西低的态势;2000—2019年植被平均NPP总体上以1.66 gC/(m2·a)的增加速率呈波动上升jvzq<84zpnjyd7su0u}gw7jfw0io1ls1ctzjeuj1kf57;ki3g9<.6o67/6;3:6>725379lj;d9?1hA7
3.新疆生地所研究揭示干旱区内陆河流域地下水位的临界值及其对碳汇    近年来,极端干旱区碳循环响应机制成为全球变化研究热点。塔里木河下游绿洲生态系统依赖生态输水改善地下水位(GWL),对维持区域生态稳定及碳汇功能具有重要作用。然而,地下水波动对植被生产力(NPP)与净生态系统生产力(NEP)的非线性影响及其阈值机制尚不清楚。 jvzq<84yyy4fir3ecu4dp8}yfv5l{mya38948=4424;198y424;199=a9:>24>50jvsm
4.蒙古高原植被净初级生产力变化规律及其气候响应蒙古高原植被净初级生产力变化规律及其气候响应,蒙古高原,植被净初级生产力,物候,时空格局,变化趋势,气候响应,植被净初级生产力(Net primary Productivity,NPP)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量,是由光合作用所产生的有jvzquC41ycv/ewpk0pku1uzpygt.396922>27=3jvor
5.成都山地所在青藏高原草地绿化与干旱响应方面取得新进展    该研究揭示了绿化与干旱响应之间的阈值非线性及其显著的海拔分异特征,为青藏高原草地水分管理与风险防控分区提供了科学依据,并提醒应警惕绿化即安全的认知误区。相关成果以题为 “Greening Nonlinearly Intensifies Drought Impacts on Grasslands of the Qinghai-Tibet Plateau”发表于生态学一区TOP期刊Globaljvzq<84yyy4jomj0ce4dp8~lnfe32::14286394v42863973a9?:5B<60jznn
6.基于改进土壤冻融水循环的BiomeBiome-BGC模型被广泛用于估算植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP),但是该模型未考虑冻土区土壤冻融水循环过程对植被生长的影响。本文基于Biome-BGC模型,改进冻土区活动层土壤冻融水循环,估算了2000—2018年青藏高原高寒草地NPP。通过比较原模型和改进后的模型,并对NPP模拟结果的时空特征进行了分析,结果表明jvzq<84uejupn7ktggqbq‚fp0eun1ko1kiyot{4424703;24;17769<:62<83>59659/uqyon
7.青藏高原高寒草地净初级生产力(NPP)时空分异6杜加强;舒俭民;张林波;基于NPP的黄南州自然植被对气候变化的响应[J];生态学杂志;2010年06期 7秦泗国;钟国辉;王景升;那曲草地气候格局对草地NPP的影响及载畜量研究[J];干旱区资源与环境;2010年07期 8丁明军;张镱锂;刘林山;王兆锋;1982—2009年青藏高原草地覆盖度时空变化特征[J];自然资源学报;2010年12期 jvzquC41yy}/ewpk0eun0ls1Ctzjeuj1ELLEVxycn/JMZK72356:29:0jvs
8.黄河流域生态质量时空变化分析黄河流域在我国社会经济发展和生态安全格局构建方面具有十分重要的地位,流域的生态保护和高质量发展上升为国家重大战略,同时也面临着生态系统退化、水土流失、湿地萎缩等生态问题.为了解黄河流域生态质量状况及其时空变化特征,分析了黄河流域生态格局、植被、生物多样性、生态系统功能和服务价值、县域生态质量等多方面的数据和jvzq<84yyy4orjicvc4dp8xhaG9E:MF984855=FC;;JB;NGFECKEHLF:5a918h6545HE4><3:0nuou
9.基于CASA模型和MODIS数据的甘南草地NPP时空动态变化研究期刊分析了2000-2016年甘南地区草地NPP的时空动态变化.结果表明:基于CASA模型模拟的草地NPP精度整体上高于MOD17A3 NPP产品的精度,其均方根误差(root mean square error,RMSE)较MOD17A3 NPP小9.94 g C·m-2;CASA模型分析的甘南地区草地NPP总体上呈现由西南向东北逐渐减少的趋势;对不同草地类型而言,沼泽类的平均NPP最jvzquC41f0}bpofpifguc7hqo0io1yjtkqjjejq1ecuzgg423?18954
10.2001—2018年黄河流域植被NPP的时空分异及生态经济协调性分析摘要 基于NDVI、LSWI、土地利用数据以及气象和统计数据,借助CASA-VPM模型和生态经济协调耦合度模型分析了黄河流域2001-2018年植被NPP时空分异特征;探讨了生态和经济发展现状,并以此对生态经济协调耦合度做出评价。结果表明:2001-2018年黄河流域植被NPP年平均值为288.33 gC/(m2·a),且持续波动增加,空间上呈现出南高北低jvzq<84jpzhm0lslqwxocux0pgz0j}rn1j€o{m}|t1814:4414633973:0nuou
11.基于生态系统服务供需与生态恢复力的国土空间生态修复分区区, 并根据分区内部自然和社会经济现状及发展特征提出相应优化策略。结果表明: 1)京津冀生态系统服务供给高 值区主要分布在承德市北部、秦皇岛市和唐山市区县, 中部县(区)有零星分布; 需求高值区主要集中在发展较好的 京津冀中部及东南部城市, 而北部山区及高原生态系统服务需求较低; 研究区供需关系表现为空间负相jvzq<84yyy4489iqe0ipo8iqewsfp}44516:4>4391=52:562;e22B<:8478:7xjvor
12.【双碳系列】碳中和、碳排放、温室气体、弹手指、碳储量、碳循环及leap可计算一般均衡模型(CGE模型)由于其能够模拟宏观经济系统运行和价格调节机制,分析政策工具的影响和效应而备受“双碳”目标研究者的青睐。由于CGE模型基于严格的微观经济学基础,对非经济学领域的研究人员门槛很高;且受经济学研究传统的影响,CGE模型多半用GAMS等工程领域研究者不熟悉的软件建立。本文有利于生态及环境等领域jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=;65564:8ftvkimg8igvcomu865:8:93A7
13.新疆草地净初级生产力(NPP)空间分布格局及其对气候变化的响应摘要:分析植被物候与净初级生产力对气候变化的响应一直是研究全球变化的核心内容之一.新疆草地生态系统极为脆弱,对气候和环境变化的影响十分敏感,在新疆地区开展草地物候和净初级生产力及其对气候变化的响应有着独特的意义.基于遥感数据和野外台站实测数据,利用CASA模型模拟了新疆草地植被净初级生产力(NPP),阐述了2001-20jvzquC41f0}bpofpifguc7hqo0io1yjtkqjjejq1uv~c497237634
14.生产力对气候变化响应机制方面取得新进展明确沼泽湿地植被生产力时空变化及其对气候变化的响应,对于评估全球湿地固碳潜力具有重要意义。基于气候和MODIS NPP等数据,中国科学院东北地理所湿地生态系统管理学科组分析了全球沼泽湿地植被NPP时空变化及其对气候变化的响应。 研究结果表明,2000-2022年全球沼泽湿地面积减少约1.63 × 1012m2,其中沼泽湿地转变为草地、灌木jvzq<84yyy4ogrlcg0gd0ls1pg}t1{jugcxdj87247661}7247664
15.基于Biome以“气候变暖”为标志的全球气候变化对青藏高原生态系统产生强烈影响,利用参数本地化的生物地球化学模型(Biome-BGC)对五道梁地区草地生态系统进行模拟,研究了该区域1961~2015年净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化,并进行了情景模拟。结果表明:五道梁地区jvzq<84igqydkns0pgohcn3ce0io1LS1cdyutjhv1chtv{fev6<59<3ujvsm
16.气候变化对青藏高原生态系统分布范围和生态功能的影响研究进展这些高原树木具有脆弱性和敏感性的特征。脆弱性在于高原树木一旦遭到破坏就很难恢复。敏感性在于高原树木对气候变化的响应更加显著[30]。在海拔高度、温度和水分等条件的共同作用下,形成了高原树木特定的分布格局和林线地理位置[31]。气候变暖能够促进高原树木的生长,多表现为该区域的植被覆盖度、生物量、NPP(净初级jvzquC41yy}/eunocvkdjjsig0io1jwvkerf1;5461779<2393?03?<5/3=2;672/837;B3ujvsm
17.内蒙古草地NPP变化特征及其对气候变化敏感性的CENTURY模拟研究气候变化及其对植被净初级生产力的影响是全球变化研究的核心内容之一。基于空间化的CENTURY生物过程模型,分析1981-2010年内蒙古草地净初级生产力(NPP)的时空演变规律及其对关键气候因子的敏感性特征。结果表明:近30年内蒙古草地大部分区域NPP呈下降态势但趋势并不显著,全区平均降速约为1.17 g C/m2·a;NPP年代际变化jvzquC41yy}/fu~l0ci/ew4EP1710:6:435en‚o423<14958
18.21世纪以来中国粮食生产能力空间重构过程与驱动机制另一方面,作为农业大国与超大陆型国家,中国粮食生产对全球气候变化响应明显[5]。因此,21世纪以来中国粮食生产能力的空间重构过程具有鲜明的时代特征,是人地系统核心要素剧烈重构背景下粮食生产系统重构的典型区域案例[6]。 中国粮食生产能力及其时空演变获得了学者的广泛关注,主要研究进展可概况为以下三个方面:(1)对粮食jvzquC41yy}/lww0ce4dp8HP136/5:9;91€s|‚}d046379832
19.Python语言在地球科学交叉领域中的实践Matplotlib和Pandas等众多Python应用程序库的开发,Python在科学和工程领域地位日益重要,在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面的优异性能使得Python在地球科学中地理、气象、气候变化、水文、生态、传感器等领域的学术研究和工程项目中得到广泛应用并高效解决各种数据分析问题,可以预见未来Python将成为科学和jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=;65564:8ftvkimg8igvcomu865;78:6:7
20.基于kNDVI的CASA模型NPP估算——以青藏高原为例.pdf基于kNDVI的CASA模型NPP估算——以青藏高原为例.pdf,摘要 摘要 植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)作为陆地生态系统中的关 键因子,在量化陆地生态系统固碳能力和评估生态系统质量上具有重要作用。本 研究通过在不同尺度上对比青藏高原NDVI、kNDVI 植被指数的jvzquC41oc~/dxtm33>/exr1jvsm1;5471652@4:28825:5282682>60ujzn
21.国内外主要湾区生态系统特征,修复理论与技术模式当前,湾区生态修复大多聚焦于工程实践评价,缺少从生态系统特征入手,梳理归纳湾区生态修复的 理论和技术模式. 本文基于 Meta⁃Analysis 及综合分析方法,通过对国内外主要湾区生态系统特征,退化机制, 以及开展生态修复所依托的理论和技术模式的分析,力图为我国及广东省开展粤港澳大湾区生态修复提供理 论和技术支撑. 1 jvzquC41gpmjpn3uekiikwf0eqs0fxn1rfl0;BH;75<8GN;;6G68;>
22.山东省土地利用变化及景观格局对沿河绿化范围响应山东省土地利用变化及景观格局对沿河绿化范围响应-response of land use change and landscape pattern in shandong province to greening area along rivers.docx,山东科技大学硕士学位论文摘要 山东科技大学硕士学位论文 摘要 I I 摘要 植树造林是改善生态环境,保证经济jvzquC41o0hpqt63:0ipo8mvon532:=1298:1A5322642@52237287xjvo
23.长江流域片20002015年植被NPP时空特征及影响因子探测期刊[8]曾智.沱江流域NPP时空变化及驱动力分析[D].2023. [9]黄兰鹰,杨育林,彭涛,等.大渡河流域植被净初级生产力的时空变化及其地形分异特征[J].东北林业大学学报.2023,51(11).DOI:10.3969/j.issn.1000-5382.2023.11.010. [10]李彬,孙小龙,卢士庆,等.基于FY-3D/MERSI2的内蒙古草地净初级生产力反演[J].干旱气jvzquC41f0}bpofpifguc7hqo0io1yjtkqjjejq1uvhd{s7244622;;
24.过去30年气候变化对黄河源区水源涵养量的影响通过县级行政区对源区各县域内的土地利用/覆盖变化特征进行了统计分析,以期为该地区的环境管理提供科学依据. 结果表明:在1975-2005年间,黄河源区的环境退化非常明显,土地利用/覆盖变化主要表现为耕地、沙地、滩地和水库、坑塘面积增加;沼泽地面积减小;高覆盖度草地面积减小,中、低覆盖度草地面积增加. 从县级行政区划jvzquC41yy}/fu~l0ci/ew4EP1710:6:435en‚o423<13957