浙江省生态保护修复优先区识别

生态保护修复是维持和提升生态系统稳定性和可持续性的重要举措。识别生态保护修复优先区并进行有规划的生态保护修复能够达到抑制生态环境退化的目的。以浙江省为研究对象,运用生态系统服务价值计算模型、神经网络自组织映射(SOM)聚类分析法、空间统计、Spearman非参数相关性分析等方法,识别生态系统服务簇,分析生态系统服务簇演化和人类活动强度变化特征,识别生态保护修复优先区,探讨不同生态系统服务价值的权衡/协同关系,提出生态保护修复优先区规划策略。结果表明:(1)2000—2021年浙江省生态系统服务空间分布逐渐趋于均衡,生态系统服务价值总量由7279.73亿元降低至6980.28亿元;(2)2000—2021年浙江省人类活动强度显著增加,呈现由西到东、由南到北的递增趋势;(3)2000—2021年浙江省生态系统服务与人类活动强度变化Moran′s I指数呈现显著负相关性,说明人类活动强度与生态服务价值两者空间上处于相互制约状态;(4)2000—2021年浙江省90县(区)可划分为4类生态系统服务簇,包括:城市中心簇、农业生产簇、核心生态簇和生态保育簇;(5)基于2021年双变量Moran′s I指数聚类结果将研究区划分的5种类型分区作为生态保护修复一级分区,以区域内主导生态系统服务簇作为生态保护修复二级分区划分依据。浙江省生态保护修复优先区划分为4个类型,即面积占比14.83%的生态预防治理区、面积占比19.94%的生态调控建设区、面积占比50.23%的核心生态保护区和面积占比15.00%的生态综合提升区。据此,提出不同类型优先分区实施生态保护修复的规划策略。

基于生态系统服务簇评价的长沙市生态修复优先区识别

为快速有效地划分长沙市生态修复优先级,构建了“生态系统服务簇—城市化强度”体系的生态修复优先区识别研究框架,运用生态系统服务价值计算模型、聚类分析、线性回归模型、空间统计等方法,识别研究区生态系统服务簇,对生态系统服务簇综合服务能力演变和城市化强度变化进行空间统计,进而识别出研究区生态修复优先区,并提出生态修复和保护策略。结果表明:城市扩张大量侵占城市周边土地,致使长沙市主城区4个生态系统服务簇在2000—2020年,有1821个网格(占比为20.15%)发生了服务簇类型的改变;城市扩张破坏原有生态环境和景观格局,致使城市化发展对生态系统服务簇发展的影响始终是负面的,且随着城市化速度加快,其负面影响愈加明显;生态修复优先区被划分为5个等级,2609个网格(占比为28.87%)需要进行生态修复,其中Ⅰ级生态修复优先区占比为13.53%,Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级占比分别为0.58%、12.53%、2.23%。Ⅰ级和Ⅲ级生态修复优先区应注重关键生态系统服务能力的提升,Ⅱ级和Ⅳ级生态修复优先区和生态保护区则应注重现有生态系统服务功能的保持。该方法能够快速定位高速城市化与生态系统受损同时发生的区域,并为不同分区修复策略的制定提供参考,在提升生态系统服务能力的同时,降低城市化对生态系统的负面影响。

山西省林地扩展优先区识别

过去70 a我国在干旱半干旱地区展开大规模植树造林活动并取得显著成效,由于受人类活动和气候影响,导致局部地区造林失败。虽然在干旱地区造林的潜力被得到认可,但是造林具体应集中在哪些微观地区尚未可知。本文以黄土高原典型区域山西省为例,构建宜林地识别框架,利用PLUS模型和马尔可夫链模拟2030年不同情景下土地利用变化,分析林地扩张、林分内部变化趋势和空间分布。结果表明:当前山西省林地增长空间为5.38%,且东南部为主要潜在增长区,中西部林地边缘存在有林地退化的可能,而北部林地破碎化程度较高;林分内部互相转换频率较高;按扩张潜力,依次为有林地>灌木林>疏林地>其他林地。本研究可为山西省植树造林有效管理和森林固碳水平提升提供参考。

基于GIS的生态修复优先区识别:以中国修水县为例

科学识别生态修复优先区域,是国土空间规划和生态保护的关键和难点。本文以南方生态脆弱区修水县为例,基于格局-过程原理,运用GIS空间分析技术,构建包含生态系统服务重要性、生态系统敏感性在内的生态修复区域识别的指标体系,探讨区域生态修复优先区域的识别方法。结果表明:(1)案例区生态修复优先区总面积为2880.64 km^(2),占研究区总面积的63.93%。(2)在主要生态修复优先区内,耕地面积为210.83 km^(2),建设用地面积为122.52 km^(2),分别占总面积的55.35%和51.43%。确定不同等级生态修复优先区可以为决策者区分生态退化区域修复需求的轻重缓急,也能够为不同程度退化区域采取有针对性的生态修复措施提供依据。生态修复优先区的确定为国土空间生态安全格局的保护和建设提供了基础信息,对于区域生态环境安全的改善和人与自然和谐共同体的构建具有重要意义。

基于土地利用变化的陕西省植被碳汇提质增效优先区识别

在“双碳”目标背景下,陆地植被生态系统碳汇是实现碳中和目标的重要方式。为有效识别植被碳汇服务功能提质增效的优先区,利用InVEST模型定量评估陕西省植被碳储量时空演变特征及分布格局,分析土地利用/覆被类型变化对碳储量变化的影响,研究林草生态建设碳汇增长空间差异,确定林草生态建设提质增效对象区域。结果表明:(1)陕西省土地利用类型主要以耕地、林地、草地为主,土地利用类型转移变化也主要发生在三者之间;(2)1980―2020年陕西省生态系统碳储量总体增加91.88×10^(6) t,增幅3.16%,呈现出“总体上南高北低、局部地区明显过高或过低”的地带性分布特征;(3)退耕还林(草)工程对碳汇能力提升效果明显,存在全局空间相关性,表现为一定的空间趋同集聚现象;(4)陕北地区为生态保护修复工程极优先区和优先区,陕南地区为中等优先区,关中地区为一般优先区。研究基于不同区县生态系统碳汇年均增长率的差异,确定生态治理优先区域,可为实现生态修复工程主导模式的分区管理以及碳汇能力提质增效提供参考。