伊犁河三角洲水资源条件变化对景观格局演变的影响

在分析1992—2020年伊犁河三角洲水资源条件和定量评估研究期内土地利用变化的基础上,选取景观类型水平和景观水平指数解析景观格局变化特征,采用皮尔逊相关系数分析了水资源条件变化对景观格局指数的影响。结果表明:乌斯热尔玛水文站年径流总体偏大,巴尔喀什湖年平均水位在2002年发生突变,三角洲水资源补给总体处于增加状态;湿地和稀疏植被面积增大且聚集性增强,裸地向稀疏植被转化且优势度不断下降,林地破碎程度剧烈;景观水平指数在时程上呈阶段性变化,2016年伊犁河三角洲破碎化程度最低,在空间上伊犁河沿岸连通性增强,巴尔喀什湖沿岸景观多样性增加;景观水平指数与巴尔喀什湖年平均水位相关性最高,与乌斯热尔玛水文站年径流量的相关性次之,与伊犁河三角洲年降水量的相关性最低,且景观水平指数对三角洲水资源条件变化存在迟滞响应。

黄土高原典型地貌区生态系统格局与过程研究

【目的】为检验黄土高原生态恢复成效并进行生态系统格局优化,以董志塬(典型的黄土高原沟壑区)和延河流域(典型的黄土丘陵沟壑区)为例,对比研究了黄土高原不同地貌单元的生态系统格局特征及其变化过程。【方法】基于遥感和地面调查数据,采用景观生态学方法和空间分析方法,评估近30a来黄土高原沟壑区不同地貌条件下的生态系统格局时空变化特征。【结果】农田、森林和草地是黄土高原沟壑区最主要的生态系统类型。其中,高塬沟壑区以农田生态系统为主导,而丘陵沟壑区以草原生态系统为主导;主导生态系统类型同时也是平均斑块规模最高的,但随着人类活动干扰强度的增加,生态系统的破碎化程度逐渐增大。【结论】董志塬植被恢复工程先于延河流域,且初期生态恢复力度较大,而延河流域生态系统类型间的动态演化作用更强烈,生态恢复效果更持久。

辽河口湿地信息提取及蓝碳储量时空演变研究

对滨海湿地的蓝碳储量与固碳能力的量化评估对减缓气候变化,充分发挥蓝碳的固碳能力,实现环境保护目标具有非常重要的现实意义.以辽河口湿地为研究对象,基于Sentinel-2A影像提取分析2017—2021年辽河口湿地信息,并借助InVEST评估模型对辽河口湿地蓝碳储量的时空变化特征进行量化评估和分析,预测研究区未来30 a蓝碳净碳固定情况.研究表明:(1)2017—2021年研究区自然湿地占比70%以上,总体呈现减少趋势;人工湿地占比20%左右,总体呈增加趋势.各湿地类型之间变化情况复杂,主要为自然湿地与人工湿地之间的相互转化.(2)2017—2021年研究区蓝碳总储量呈上升趋势,蓝碳总累积量呈下降趋势,但二者空间分布格局总体稳定,未发生剧烈变化.(3)研究区蓝碳净碳固定值在未来30 a总体呈上升趋势,到2050年蓝碳净碳固定总量可达3 094.270 7×10^(4)t,单位面积蓝碳净碳固定最大值将增至867.90 t/hm^(2),最小值将降至-63.03 t/hm^(2).

基于色彩要素量化分析的郑州市龙子湖滨水公园植物群落景观评价

色彩丰富的季相植物景观能提供丰富的视觉感受,营造良好生活环境。以郑州市龙子湖滨水公园为研究对象,基于季节性色彩量化分析,采用AHP法与SBE法对选定的20个植物群落进行植物景观色彩评价,分析影响植物景观色彩质量的主要因子。结果表明,样地植物种类多样,色彩丰富度较高,对比度较低,景观整体色相值偏低,饱和度及明度适中,色彩特征鲜明;AHP法与SBE法虽侧重点不同但二者评价结果具有一致性,可共同应用于景观评价中;根据评价模型可知色彩数量C_(1)、明度指数C_(8)是影响植物景观美景度的主要因子。本次研究结果可为城市园林绿化植物种类的选择及景观塑造提供理论支撑。

基于网络数据的洛阳市王城公园景观形象感知研究

以互联网络游客评论为数据来源,通过网络文本分析法,从词频分析、社会网络和语义分析、情感分析3个方面对洛阳市王城公园景观形象感知进行分析,以了解王城公园旅游地形象。结果表明,王城公园景观形象由空间场地、植物景观、景观设施和人文景观组成;游客感知由游客关注点、游客行为特征以及游客评价组成;游客对王城公园的整体感知印象较好,情感倾向以正面为主,负面情绪多集中在服务管理、景观设施和景观维护等方面。最后,基于为游客提供更优质的游憩体验,提出改善设施服务、提升互动体验、丰富景观内涵、加强高峰期与数字化的管理等优化建议。

巴马县盘阳河流域国土整治景观格局与生态效应评价

本研究基于巴马县盘阳河流域整治前后的土地利用现状数据,通过景观格局指数刻画分析区域景观格局变化,同时基于当量因子法构建当地单位面积生态服务价值系数表,测算分析区域生态系统服务价值及变化特征。结果表明:一是2016—2018年林地面积减少,其作为优势斑块类型的支配地位下降,景观的连通性降低;建设用地扩张迅速有集聚发展的趋势。二是巴马县盘阳河流域整体景观的破碎度和异质性增强,各类斑块形状趋于复杂。三是区域气候调节和水文调节功能较为突出,林地作为优势地类生态贡献率最高。四是研究区域生态系统服务价值整体略有下降,水资源供给、气候调节和净化环境等功能的价值下降最为明显,美学景观功能价值略有上升。

若尔盖高寒湿地空间分布及景观格局动态研究

若尔盖地区拥有全球面积最大的高寒泥炭沼泽湿地。基于30 m全球地表覆盖数据集,利用Arcgis和Fragstats软件对2000年、2010年和2020年若尔盖地区的湿地面积变化、空间分布及景观格局变化进行分析。结果表明:若尔盖地区湿地主要集中在四川若尔盖县,四川范围内3个时期湿地面积分别占各个时期研究区湿地面积的84.97%、78.33%和77.43%;湿地面积在2000-2020年呈缓慢增长趋势,湿地面积增加559.68 km^(2) ,其中甘肃地区湿地增加面积为423.23 km^(2) ,增长区域主要集中在甘肃玛曲县黄河左侧区域和四川阿坝县曼泽塘区域;地表覆盖变化趋势是以草地转化为湿地(水体)类别为主,变化面积为844.92 km^(2);湿地景观破碎化程度有所减缓,在2000-2010年降低了2.11,2010-2020年降低0.65,湿地景观格局更加稳定。

陕北黄土高原景观生态质量时空分异及驱动力分析

景观生态质量是衡量生态系统稳定度的重要指标。基于景观稳定性、景观干扰度和恢复与重建力三个层面构建景观生态质量评估模型,探究了陕北黄土高原20 a来景观生态质量及时空变化,并利用地理探测器进行了驱动力分析。结果表明:陕北黄土高原景观生态质量呈现中南部高、西部及北部低的分布特征,空间相关性和异质性显著;景观生态质量等级在中等及以上的区域面积占比由40.0%上升至63.5%,景观生态质量明显改善,并呈现先下降后上升的变化趋势;区域景观生态质量受自然因子和人为因子的共同作用,NDVI和高程是主要驱动因子,且与降水、气温、GDP和人口密度等因素交互后驱动力增强。

基于公众感知的齐鲁乡村景观评价研究

传统古村落对传承民族记忆和展现地域文化具有重要价值。选择章丘朱家峪古村以携程网游客评价文本数据基础资料,运用ROST CM6和NVivo 12软件进行词频分析、语义网络分析及编码分析。结果显示:朱家峪景区游客量的峰值出现在4月和10月;景区公众感知可以归纳为建筑风貌、民俗文化、设施服务、心理感受4大类;游客对闯关东影视文化和村落整体风貌感知突出;景区需要在规划建设和服务管理2个角度及8个层面进行完善,以全面提高游客体验度和满意度。

基于景观格局的玉溪市“三湖”流域生态风险演化分析

以玉溪市“三湖”流域为研究对象,对研究区内生态风险状况进行研究,揭示其20年生态风险演化特征。对2000-2020年的土地利用数据进行等间距采样,基于景观格局指数建立生态风险模型并利用空间自相关分析、地统计学分析、重心转移等方法对研究区内景观格局变化特征以及生态风险演变进行探究。结果表明:(1)社会发展及人类活动导致建筑用地的分离度等在研究期内呈线性减少趋势,而草地的破碎度在20年里呈上升趋势,由2000年的0.55增长到2020年的0.93;(2)生态风险格局在空间上呈现显著正相关,Moran’s I指数由2000年的0.522下降至2022年的0.513,表明研究区内景观生态风险值在空间分布上的依赖性减弱,空间趋同性逐渐降低;(3)研究区内多年间生态风险呈现先上升后下降的趋势且生态风险格局重心整体向西南偏移,高风险区主要分布在研究区北部的林草地带以及湖泊周围,20年面积增加了6 212.07 hm^(2)。研究结果可为流域内水资源开发、生态安全保护等决策提供支持。

基于气候变化情景的汉江流域景观生态风险变化模拟

景观生态风险评估是识别生态系统脆弱地区并进行重点治理的必要手段。现有方法多采用土地利用变化数据进行生态风险分析,在多因素综合评估方面尚有欠缺,尤其是难以将气候变化和社会经济发展相结合预测气候变化情景下景观生态风险演变。针对此问题,耦合传统景观生态风险评估模型与深度学习模型,构建多因素影响下生态景观风险的预测模型,并模拟汉江流域景观生态风险变化。结果表明:(1)起点期(2000—2015年)情景下,汉江流域较高生态风险等级主要连片集中在丹江口下游地区;(2)SSP370和SSP585情景下均主要以较高生态风险等级为主,比较连片集中分布在丹江口以下区域;(3)SSP370和SSP585情景下汉江流域内高生态风险等级面积在2042年显著增加,其中SSP370情景下的高生态风险等级的面积平均每10 a增加14.58%。研究提出的多因素景观生态风险预测方法可为气候变化条件下流域的生态风险评估和相关生态补偿政策的制定提供借鉴。

基于PLUS模型的长株潭都市圈景观生态风险动态分析

基于土地利用数据和景观生态风险评价模型,分析2000—2020年长株潭都市圈景观生态风险时空演变特征,结合PLUS模型科学预测自然发展情景和生态保护情景下2030年长株潭都市圈的景观生态风险空间分布格局。结果表明:①2000—2020年长株潭都市圈景观生态风险呈现北高南低、西高东低的空间分布特征,较低和中等生态风险区域总面积占比大于60%,生态风险加剧区域面积不到生态风险降低区域面积的1%,整体表现出高等级生态风险区向低等级生态风险区转移的特征;②研究区景观生态风险表现出较强的空间集聚特征,高—高集聚区主要分布在宁乡市、望城区、渌口区、雨花区和长沙县,低—低集聚区主要分布在研究区边界;③相比自然发展情景,生态保护情景下生态用地减少速率变缓,有助于缓解研究区生态风险,有利于构建和谐有序的生态安全格局。

1979—2019年大汶河流域湿地时空演变与分异研究

选取1979—2019年Landsat遥感影像数据,提取黄河下游大汶河流域自然湿地与人工湿地,利用标准差椭圆、空间自相关等方法分析了大汶河流域湿地时空演变、分异特征及其驱动因素。结果表明:1979—2019年大汶河流域湿地面积具有增加的趋势,标准椭圆重心大幅向西北迁移;流域湿地具有显著空间自相关聚集特性,全局平均莫兰指数为0.67;湖泊、河流等自然湿地局部莫兰指数呈现“高-高”型空间聚集分布特点,在空间上更易聚集,而库塘人工湿地局部莫兰指数呈现“高-低”和“低-高”型空间聚集分布特点,具有空间分散规律,空间异质性较强;大汶河流域湿地在未受到强烈自然或人为因素干扰的状态下,湿地空间分布聚集程度越高,相关性越显著;1989年大汶河流域干旱事件、2019年东平湖南水北调工程启动等极端灾害与人类活动均导致流域湿地面积、标准椭圆重心、空间聚集性与异质性发生极大波动;东平湖湖泊湿地生态功能的保护与修复对保障南水北调工程水质起着重要作用,是大汶河流域湿地生态功能保障的关键所在。

基于MCR模型的辉河湿地生态网络构建

生态网络构建是实现生物多样性保护和可持续发展的重要举措。本文基于2020年的辉河湿地Landsat遥感影像数据,利用MCR模型来构建研究区的阻力面,计算出最小耗费路径并构建生态廊道;借助重力模型的方法从所有潜在廊道中筛选出重要生态廊道,完成对辉河湿地景观生态网络的构建;根据生态网络构建结果,提出区域生态保护优化建议。结果表明:研究区内重要湿地生态源地共13块,总面积为790.76 km^(2),主要集中分布在研究区的西部、北部和中南部;廊道共78条,其中重要廊道20条,一般廊道58条,呈现为北部和东部呈链条状而中南部呈较为密集的网状。该评价结果可为辉河湿地生态系统和生物多样性的保护提供科学依据。

基于形态空间格局分析与最小累积阻力模型的城市热环境生态网络优化研究

【目的】建立合理的城市热环境生态网络,以缓解城市热岛效应。【方法】以成都市中心城区为研究对象,基于“源-汇”理论,利用形态学空间格局分析方法(MSPA)与景观连通性指数,分别筛选研究区内景观稳定性好、连通性高的“源”“汇”景观作为生态源地;运用最小累积阻力模型、重力模型以及水文分析模块构建和筛选研究区内的重要生态廊道,从而建立缓解城市热环境问题的多层级“源-汇”景观网络。【结果】分别筛选出24个具有重要连通性的“源”“汇”核心斑块作为重要生态源地。构建“源-源”廊道102条,“汇-汇”廊道141条,“源-汇”廊道325条,生态节点103个,障碍点148个。通过综合相交分析,一级补偿廊道主要由岷江、毗河和其他河道构成,二级输送廊道主要分布在“汇”景观较为密集的区域,三级作用廊道主要分布在高强度建设区域。【结论】基于“源-汇”理论构建的多层级生态网络优化格局是有效缓解城市热岛效应的重要举措。图4表3参25.

新疆叶尔羌河流域景观生态风险评价及预测

景观生态风险评价是衡量一定范围内生态系统安全的重要手段。以叶尔羌河流域为研究区,综合Markov-PLUS模型与景观生态风险评价指数,分析并预测土地利用与景观生态风险的演变特征及未来多情景下的变化趋势,划分风险重点管理区域。结果表明:(1)2005—2020年叶尔羌河流域耕地、水体与建设用地增加,林地、草地与未利用地减少。2035年Ⅰ情景下土地利用遵循历史发展模式变化。相较于Ⅰ情景,Ⅱ情景下耕地增加,其他地类减少;Ⅲ情景下林地、草地与水体增加,耕地、建设用地与未利用地减少。(2)2005—2035年叶尔羌河流域景观生态风险整体呈上升趋势,空间分布呈“西南部低、东北部高”的特征。风险恶化区主要聚集在海拔较低的冲积平原,风险保持区主要分布在海拔较高的山地与冰川。(3)较Ⅰ情景与Ⅱ情景而言,Ⅲ情景景观生态风险指数均值较小,是未来流域实现生态保护和经济发展双赢的最优情景。(4)叶尔羌河流域东北部冲积平原为稳定高风险区,冲积平原边缘与西部山地为风险易变区,南部山地与冰川为风险增加滞后区。研究结果可为当地景观生态安全格局优化与生态风险防范或降低提供参考。

喀斯特山地城市群生态系统服务价值演变及影响因素

[目的]研究喀斯特城市群城镇化背景下的生态系统服务价值(Ecosystem service value,ESV)演变及影响因素,为区域生态环境保护、生态功能区划和生态补偿决策提供科学依据。[方法]基于黔中城市群2000—2020年土地利用数据,从自然和社会经济角度选取16个土地利用变化驱动因子,构建Markov-FLUS模型模拟自然发展和生态约束情景下的2030年土地利用格局,然后采用修正的ESV系数评估ESV时空演变规律,利用地理探测器分析ESV空间分异影响因素。[结果](1) 2000—2020年人造地表对耕地(53%)、林地(12%)和草地(10%)侵占严重;生态约束情景下重要自然保护区得到有效保护,人造地表增加5.55万hm^(2),增速有所放缓。(2) ESV整体呈现先升后降的趋势,其中调节服务(71.08%)>支持服务(23.59%)>文化服务(4.51%)>供给服务(0.82%);自然发展情景下2030年ESV值为592.11亿元,生态约束情景下ESV值为589.06亿元。(3) ESV空间分异因子解释力分别为区县面积(0.79)>农林牧渔增加值(0.51)>第一产业增加值(0.50)>GDP(0.41)>人均GDP(0.30)>建成区面积(0.09)>常住人口(0.04),区县面积、农林牧渔增加值和第一产业增加值与ESV呈显著正相关,人均GDP与ESV呈显著负相关关系,影响因素的交互对于ESV具有非线性增强和双因子增强的解释作用。[结论]区域生态系统服务类型主要为调节服务,水域与林地生态系统对于整体ESV的影响较大,是区域环境保护与生态建设的重心。

基于“斑块-廊道-基质”和“源-流-汇”范式景观格局分析的景观生态学工具箱原理与应用

景观格局的定量分析是评价其对生态过程影响的先决条件,也是生态系统规划和管理的重要依据。当前的景观格局分析软件都仅提供基于“斑块-廊道-基质”景观分析范式的格局指数计算,不包含基于“源-流-汇”的范式的指数计算。这不仅无法适应景观生态学理论的发展,也无法满足大数据时代对计算场景和速率的需求。针对该问题,在研发基于“源-流-汇”的范式的指数算法的基础上,开发了景观生态学工具箱(Landscape Ecology Toolbox,LET)。不仅同时提供基于两种分析范式下的景观格局指数计算,也提供了图形用户界面和命令行两种运行方式。在对LET主要功能进行介绍的基础上,将LET同现有景观分析软件在操作逻辑、景观指数计算范围、特色功能等方面进行了详细的对比,最后对软件未来的发展方向进行了讨论。

博斯腾湖流域景观破碎化时空特征及其成因

以博斯腾湖流域为研究区,运用景观格局指数、主成分分析法,定量分析研究区2000-2020年的景观破碎化的时空变化特征,并采用地理探测器模型探讨研究区景观破碎化的驱动机制。结果表明:1)2000-2020年,研究区边缘密度(ED)由2000年的5.787 m/km^(2)增至2020年的6.859 m/km^(2),增加1.072 m/km^(2);蔓延度指数(CONTAG)由75.970%增加至79.596%,增加3.626%;分离度指数(DIVISION)由0.361增加到0.626;香农多样性指数(SHDI)由0.689减少到0.606。2)2000-2020年,景观破碎化程度较为严重的地区集中在焉耆县、博湖县、库尔勒市以及轮台县的西南部;和硕县东部以及尉犁县东南部破碎化程度相对较低。2000-2010年,高度等级面积增加较为明显,面积比增加5.30%;极低等级面积减小较为明显,面积比减小3.21%;2010-2020年,低度等级面积增加较为明显,面积比增加1.48%;极低等级面积减小较为明显,面积比减小2.37%。3)研究区景观破碎化受到自然、社会等因素影响,高程(X2)对景观破碎化的驱动力相对最大,因子平均贡献率为0.195;年降水量(X4)和年均气温(X5)对景观破碎化的驱动较强,因子平均贡献率分别为0.127和0.110;人口密度(X8)对景观破碎化的驱动力相对最小,因子平均贡献率为0.045。

伊犁河谷“三生”空间景观生态风险时空演变与多情景模拟

基于伊犁河谷1990-2020年土地利用数据,利用景观生态风险评价模型探析“生产-生活-生态”(“三生”)空间及景观生态风险格局时空演变特征,借助PLUS模型模拟伊犁河谷2030年生产空间优先、生活空间优先和生态空间优先3种情景下“三生”空间格局及景观生态风险分布特征。结果表明:1990-2020年,伊犁河谷“三生”空间以草地生态空间为主,草地生态空间和林地生态空间面积呈减少趋势,其余空间呈增加趋势;1990,2000,2010,2020年景观生态风险均值分别为0.0355,0.0331,0.0348,0.0346,伊犁河谷景观生态风险呈先下降后上升趋势,风险等级在空间分布上呈现梯度变化;2020-2030年3种情景的景观生态风险均呈上升趋势,景观生态风险均值从大到小为生活空间优先情景、生态空间优先情景、生产空间优先情景。