基于MSPA分析的福建省生态网络构建

快速城镇化进程导致森林景观破碎化、连通性下降,严重威胁区域可持续发展、生物多样性保护和生态服务能力的维持。生态网络构建是提高景观连接度,维持物种扩散过程,保护生物多样性的有效手段。以福建省为例,借助形态学空间格局分析(MSPA)探讨2000、2010和2020年的森林景观结构动态变化,并在利用组分数(NC)与整体连通性指数(IIC)确定适宜距离阈值的基础上,根据可能连通性指数(PC)筛选生态源地;从人-地关系角度选择路网分布、建设用地分布、土地覆盖类型、坡度四种评价因子构建阻力面,采用最小阻力模型(MCR)提取生态廊道形成初步生态网络,进一步计算PC指数对生态廊道进行重要性分级;最后基于图论法,利用闭合度α、线点率β、网络连接度γ对所构建的生态网络进行定量评价。结果表明:(1)近20年来福建省森林景观结构较为稳定,其中核心区占比高达76.27%,但仍存在一定程度的破碎化趋势;(2)根据NC与IIC的计算结果,以500m为合适的距离阈值计算了PC,据此识别出15处生态源地,多位于闽西及闽北地区;(3)采用MCR模型提取了105条生态廊道,其中重要生态廊道27条,分布均匀且连通四方;(4)生态廊道穿过的土地利用类型中受人类干扰小的林草地占比超过85%,耕地占比12.33%,受人类干扰强烈的建设用地及未利用土地占比不足1%;(5)识别出生态节点62个,生态网络结构指数α=0.37,β=1.69,γ=0.58,表明网络结构较为合理,连通性较好。研究结果可从整体角度出发指导福建省生态安全格局构建,以期为土地资源有限背景下,省域尺度复合种群保护工作提供科学依据。

基于主体功能区划和FLUS-Markov模型的区域国土空间格局模拟--以福州都市圈为例

[目的]模拟2030年福州都市圈不同主体功能区各土地利用/覆盖类型空间分布,预测研究区国土空间格局未来发展趋势。[方法]基于2010和2020年土地利用/覆盖现状遥感监测,OpenStreetMap(OSM),digit elevation model(DEM),夜间灯光及气象等多源数据,利用FLUS-Markov模型基于分区模拟和整体模拟方式分别预测研究区2030年的土地利用/覆盖空间结构并进行对比,探讨各主体功能区土地利用/覆盖时空变化强度差异特征。[结果]①2020年福州都市圈各主体功能区模拟精度kappa系数均在0.85以上,说明该模型关键参数的组合设置可以有效地模拟不同功能区的土地利用/覆盖空间分布格局;②与整体模拟相比,分区模拟结果的单一土地利用动态度、综合土地利用动态度和土地利用程度等指标相对较优,故分区模拟更适用于区域未来土地利用/覆盖规划。[结论]基于分区模拟方式的福州都市圈2030年模拟结果与主体功能区划的发展目标更加吻合,因此,可以结合各功能区发展特点提出各区域经济发展和生态保护的重点方向。

福建省主要铁路沿线土地利用/覆盖变化研究

为研究福建省铁路建设、运营期间对土地利用/覆盖变化的作用过程,选取温福铁路、福厦铁路、龙厦铁路、向莆铁路4条铁路线的福建段为研究对象,基于2000年、2010年和2020年3期土地利用/覆盖监测数据,首先利用GIS缓冲区分析法对铁路2侧土地利用/覆盖的梯度变化规律进行分析,进一步采用土地利用动态度、土地利用程度综合指数以及景观指数,探讨20 a来福建省铁路建设和运营期间铁路沿线土地利用/覆盖变化的时空格局。根据铁路2侧20 km范围内土地利用/覆盖单一动态度和综合动态度的梯度变化规律,确定6 km的缓冲范围作为铁路影响域;研究发现:在影响域内,铁路的建设和运营对耕地和建设用地的影响较大,20 a间耕地减少715.49 km^(2),建设用地增加1015.8 km^(2),分别占研究区域面积的5.96%和8.49%;而林地、草地、水域和未利用土地的变化较小,且耕地向建设用地的转化是主要的土地利用变化类型。铁路建设时期对土地利用/覆盖变化影响较大,发生变化的面积高达983.03 km^(2),占总面积的8.19%,而运营时期对土地利用/覆被变化的影响较小,发生变化的面积为586.20 km^(2),占比达4.89%。在2000—2010年,研究区域内景观格局指数的变化明显,破碎度增加较明显,聚合度降低较明显,而在2010—2020年间破碎度和聚合度等景观格局指数变化和2000—2010年的变化相反,且变化程度减小,破碎度在铁路建设期间增加了41.23,运营期间减小2.66,而聚合度先减少0.18,后增加0.01。表明铁路运营期间对沿线区域景观格局干扰较小,且景观格局破碎程度有所改善。定量研究铁路建设及运营时期沿线土地利用/覆盖变化,为铁路沿线土地资源优化配置提供科学依据。

疫情背景下的福建省高速公路机动车污染物排放清单

机动车排放污染物已经成为大气污染的重要来源.基于福建省高速公路交通流量数据,采用自下而上的计算方法建立了2020年1-7月福建省高速公路机动车高分辨率污染物排放清单.结果表明,受疫情影响,福建省高速公路月均车流量和污染物排放量呈先下降后上升的变化趋势,4月污染物排放量达到最低,5月污染物排放量又迅速恢复到疫情前的排放水平,其中,疫情中期污染物CO、HC、NO_(x)PM_(2.5)和PM_(10)排放较疫情后期分别减少了90.68%、89.06%、92.58%、89.58%和89.63%.在整个研究期内,不同城市高速公路机动车污染物排放的分担率有所不同,泉州、福州和漳州的高速公路机动车排放分担率较高;从车型来看,小型客车和轻型货车是CO和HC的主要贡献车型,NO_(x)和PM主要来自重型货车和轻型货车;从燃料类型来看,汽油车是CO和HC的主要贡献源,柴油车则对NO_(x)和PM贡献突出;从排放标准来看,国三和国四车对各项污染物的贡献率最大.各项污染物空间分布一致,排放高值区位于东部沿海地区路段,西部内陆的高速路段的排放水平相对较低.从福建省高速公路机动车NO_(x)排放强度空间分布来看,3、4月各路段的排放强度均处于极低水平,从空间分布上看,沈海高速路段的机动车NO_(x)排放强度最高.沈海高速厦门和泉州段的机动车污染人口暴露水平较高,其他路段人口暴露水平较低.