淮河流域安徽段生态脆弱性时空分析与预测

基于“经济-社会-自然”模型,构建淮河流域安徽段生态脆弱性评价指标体系;利用CRITIC赋权和综合指数法测算安徽段生态脆弱性指数;借助Sen+MannKendall检验、标准差椭圆、GM(1,1)-Markov模型,分析2012—2022年安徽段生态脆弱性时间趋势及其空间特征,预测2023—2027年淮河流域安徽段的生态脆弱性指数。结果表明:淮河流域安徽段2012—2022年生态脆弱性指数呈下降趋势,生态脆弱性指数突变点处于2016—2017年。淮河流域安徽段生态脆弱性指数呈中间高四周低的格局,各地区生态脆弱性重心空间集聚态势有所增强,且在重心的迁移范围上,南北方向的收缩态势要强于东西方向。安徽段2023—2027年生态脆弱性等级处于第Ⅱ等级,并且有向第Ⅰ等级发展的趋势。

风暴潮灾害影响下广东省滨海城市生态脆弱性评价

开展广东省滨海城市生态脆弱性评价研究,可以优化研究区域的生态环境措施,降低生态风险,进而促进沿海城市的可持续发展。因此量化评估城市生态脆弱性,掌握其生态脆弱性分布情况,是本研究的核心问题。研究选取广东省14个滨海城市,结合广东省风暴潮灾害情况,基于“生态敏感性-生态恢复力-生态压力(SRP)”模型构建评价体系,分析研究区域生态脆弱性状况、空间分布特征及其影响因素。结果表明:①广东省滨海城市生态脆弱性存在较大差异,生态脆弱指数相差0.369,深圳市生态脆弱性最大,阳江市生态脆弱性最小;②广东省滨海城市生态脆弱性空间分布呈中间高,两边低的空间分布特征;③各地区生态脆弱性的影响因素有所不同,这和各地区经济发展水平、开发建设程度、生态状况和受灾程度紧密相关,其致使各城市在敏感性、恢复力和压力表现不同。

生态脆弱性与城镇化水平时空耦合及其交互影响因素——以湖南省为例

协调生态建设与城镇化是实现区域可持续发展的保证,对科学引导城镇化并实现高质量发展具有重大意义。为探究我国中部地区生态环境脆弱程度与城镇化水平整体进程之间的关系,以湖南省为例,各县区为评价单元,基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度模型构建生态脆弱性评价指标体系,通过人口-经济-社会-空间模型构建城镇化水平评价指标体系,通过耦合协调度模型多维度测算湖南省2000—2020年生态脆弱性和城镇化水平的空间耦合关系,并运用双变量空间自相关、时空地理加权回归模型探究其交互影响效应。结果表明:(1)研究期间,湖南省生态脆弱程度呈先加重后减轻的趋势,以长株潭为核心重度脆弱区,向南北方向扩散,形成南北地区脆弱程度高、中西部生态脆弱程度低的格局;(2)城镇化水平差异较大,总体呈现上升的趋势,高水平城镇化区域从2000年以各地级市行政中心向外发散的散点式布局,到2020形成以长株潭为核心高值区,东部整体较高,西部偏低的空间分布格局;(3)湖南省严重失调区县明显减少,基本协调区县明显增加的趋势,且城镇化水平是制约湖南省生态环境与城镇化均衡高质量发展的主要因素。(4)交互作用结果表明,城镇化发展导致地区生态脆弱程度加深,而地区生态状况又反向制约城镇化水平可持续、高质量发展。研究表明,湖南省需着力推进生态环境建设和城镇化水平的健康发展,缓解城镇化发展和生态环境的矛盾,以期实现区域城镇化与生态协同发展。

贵州省北盘江流域经济贫困与生态脆弱性的空间耦合关系研究

为研究北盘江流域经济贫困与生态环境之间的空间耦合关系,揭示其空间格局,基于遥感数据及统计资料,构建北盘江流域乡镇单元的经济贫困与生态脆弱性的评价体系,采用耦合协调度模型,对经济贫困与生态脆弱性的空间格局及耦合特征进行综合分析。结果表明:1)研究区中度贫困以上的乡镇占全部乡镇的40.54%,贫困程度较重的乡镇主要分布于东南部、中部及六盘水一带的西北部地区,有一定聚集性。2)生态脆弱性等级空间分布差异明显,由东至西生态脆弱程度愈加严重。中度以上脆弱性的乡镇仅占全部乡镇的30.41%,生态脆弱程度处于偏低水平,各类型分布具有明显的集中性。3)耦合协调类型占全部乡镇的83.24%,处于优良的耦合协调状态,耦合协调差异类型分布连片且集中,失调差异类型主要分布于研究区东部。研究可为区域经济发展与环境改善提供一定理论支持,为区域可持续发展提供科学参考。

基于SRP模型的新安江流域生态脆弱性评价

开展生态脆弱性与流域生态补偿机制研究,对环境保护与生态修复具有重要意义。选取反映流域生态环境的13个指标,构建生态敏感性-生态恢复力-生态压力度模型(SRP),运用层次分析法并结合专家打分对指标权重进行赋值,在500 m×500 m的栅格尺度下叠加生态红线的划定,对新安江流域2015年和2020年的生态脆弱性进行评价,可为区域生态保护与修复提出对策和建议。结果表明:(1)新安江流域整体生态状况良好,极度脆弱区略高于1%,且与人类活动强度的空间耦合性较好,呈现由中部核心区向周围逐渐衰减的态势;(2)5年间流域生态敏感性向好发展,生态恢复力略有下降,生态压力度维持在稳定态势,整体生态脆弱性结构稳定,脆弱性强度值虽下降了0.12,但86.6%区域的脆弱性等级未发生变化;(3)县域尺度上,脆弱性变化出现“马太效应”,生态环境较脆弱的屯溪区、徽州区和黟县生态脆弱性上升,而生态环境较好的祁门县、休宁县和黄山区生态脆弱性下降;(4)流域生态红线保护区受人类影响较小,基本无极度脆弱区,但仍需加大水源涵养功能保护区的维护力度。

基于SRP模型的柴达木盆地生态脆弱性评价

生态脆弱性评价是生态治理和修复的重要前提。柴达木盆地是对全球气候变化和人类活动干扰最为敏感的区域之一。通过SRP模型构建柴达木盆地生态脆弱性评价指标体系,基于地理信息技术和遥感技术,采用层次分析法,系统、定量地对柴达木盆地生态脆弱性进行评价。结果表明:1)柴达木盆地微度,轻度类型脆弱区面积为79326 km^(2),占区域总面积的29.28%;中度类型脆弱区面积为67044 km^(2),占区域总面积的24.74%;重度,极度类型脆弱区面积为124613 km^(2),占区域总面积的45.98%。2)柴达木盆地东中西部生态脆弱性表现为“低-中-高”的分布特征。3)柴达木盆地生态脆弱性呈现出强烈的空间正相关特征。

基于植被净初级生产力的青藏高原地区生态脆弱性及其控制因子分析

基于IPCC有关生态脆弱性的定义,采用净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)作为评估指标,结合地理探测器对2000—2020年青藏高原地区生态脆弱性的空间格局及控制因子进行分析。结果表明,青藏高原地区整体生态脆弱性较高,75%的地区处于中度及以上脆弱性水平,其中中南部脆弱性相对较高;不同土地利用类型的生态脆弱性差异较大,未利用地的生态脆弱性高于其他土地利用类型;青藏高原地区生态脆弱性主要由气候、植被、地形和土壤因子的交互作用所控制,其中植被指数与水蚀模数的交互作用影响最大,而单一因子的解释力相对较弱。本文强调了基于IPCC脆弱性定义的单一指标体系评价方法评估生态脆弱性的有效性,相关研究结果可为青藏高原地区的生态脆弱性评估和生态保护提供参考。

高原山地区域生态脆弱性研究——以四川省康定市为例

该文基于“暴露度-敏感性-适应性”(vulnerabiliy-scoping-diagram,VSD)模型构建生态脆弱性评价指标体系,利用层次分析-主成分熵权法对康定市2011—2019年共3期数据进行生态脆弱性动态评价,通过时空变化特征分析、空间相关性分析、驱动力分析揭示其时空分异特征以及驱动机制,以期为康定市生态环境的修复、保护和可持续发展提供建议。结果表明:①在整个研究期间脆弱性以潜在脆弱和微度脆弱面积增加、重度脆弱面积减少为主要的变化趋势,整体属于中度脆弱,生态环境变化趋势向好,且具有西部、东南部高-高聚集,中部及东北部低-低聚集的空间分布特征;②康定市生态脆弱性空间分布特征由内外多种因素共同作用决定,其中植被状况、生物丰贫程度、水土保持条件、气象等自然驱动力起到主导作用。

广东省土地生态脆弱性评价及其影响因素

本文对广东省土地生态脆弱性进行了综合研究,用ArcGIS进行时空演化分析,借助灰色关联分析法探究影响因素与生态脆弱性的密切程度。结果表明:广东省土地生态脆弱性呈现整体快速下降的变化趋势,从2010年的4.319降低至2015年的1.007,再降低到2020年的0.574,土地生态系统结构和功能快速完善,人地矛盾关系呈缓和趋势;广东省大部分区域的生态脆弱性处于中等以上的等级,各区域土地生态脆弱性等级空间分布呈现整体分散、局部集中的特征,生态脆弱性由中部向东、西逐步上升,中部大部分城市生态脆弱性为中等;与广东省土地生态脆弱性关联密切的影响因素为GDP增长率、地均工业废水排放量、盐碱荒地面积比重。因此,降低广东省土地生态脆弱性的重点为经济发展、生态修复和减污减排。

植被覆盖度对生态脆弱性动态演变的影响——以河北省张家口为例

[目的]研究区域植被覆盖度变化对生态脆弱性时空格局演变的影响可为地区生态保护、资源合理开发利用、土地格局优化和可持续发展提供科学依据和有益借鉴。[方法]以张家口地区为例,首先采用序关系法、CRITIC法和博弈论组合赋权法等方法探究张家口地区生态脆弱性时空演变特征,然后在此基础上探求了植被覆盖度变化对生态脆弱性动态演变的影响。[结果]2010—2019年,张家口地区生态脆弱性先升后降,脆弱性较高地区集中在北部坝上和中西部地区,脆弱性较低地区分布在东部和南部地区,且空间集聚效应明显。9年间植被覆盖度由低向高转变,植被改善区面积增加了7807.77 km^(2),恶化区面积减少了3433.14 km^(2)。植被恶化区主要分布在张家口中部城区和东部区域,其余大部分地区均为植被改善区。植被改善区、恶化区与生态脆弱性升高、降低区域的变化趋势和空间分布格局基本一致。[结论]张家口地区植被覆盖度与生态脆弱性关系密切,二者之间呈现负相关关系,区域植被覆盖度的增加能够降低其生态脆弱性。

渭河流域甘肃段生态脆弱性时空演变分析

为及时了解渭河流域生态环境状况并客观掌握其时空变化特征,本研究以渭河流域甘肃段为研究区域,选取生态敏感性-生态适应性-生态暴露度(VSD)概念模型,构建渭河流域甘肃段生态脆弱性评价指标体系,以栅格为基础评价单元,结合空间主成分分析和地理探测器等方法对2005~2020年渭河流域甘肃段生态脆弱性进行评价。结果表明:(1)渭河流域甘肃段生态脆弱性以中度脆弱性为主,脆弱性程度由东南地区向西北地区逐渐增加;(2) 2005~2020年生态脆弱性综合指数分别为2.83、2.75、2.62、2.51,呈逐渐减小的趋势;(3)微度脆弱区以林地为主,轻度脆弱区以林地、草地和耕地为主,中度脆弱区和重度脆弱区以耕地和草地为主,极度脆弱区逐渐转为以城市居民点和工矿用地、未利用地为主。总体上,2005~2020年渭河流域甘肃段生态脆弱程度有所下降,生态环境质量朝好转趋势发展。

黄土高原地区生态脆弱性的空间分布格局及与其控制因子关系的一致性

生态脆弱性评估主要包括综合指标法和单一指标法,但有关两种方法评估结果的一致性尚缺乏系统性的量化研究。以我国典型生态脆弱区———黄土高原为例,基于依据“暴露⁃敏感性⁃适应力”模型框架的综合指标法和以生态系统净初级生产力为指标的单一指标评价法,定量评估了生态脆弱性的空间分布格局及与其控制因子关系的一致性。结果表明:(1)两种方法得到的生态脆弱性分布格局整体类似,中度及以上等级生态脆弱区面积占总面积的58%—63%,且呈现向西北递增的趋势;(2)像元尺度上,虽然两种方法估算的生态脆弱性指数显著正相关(r=0.80,P<0.001),但近一半像元(45%)的脆弱性等级存在差异,主要表现为单一指标法估算的生态脆弱性程度比综合指标法高一个等级,尤其在植被生产力相对较高的区域;(3)地理探测器模型分析表明,两种方法估算的生态脆弱性格局与驱动因子的关系整体一致,气候湿润程度与植被覆盖度均为主控因子,且年降水量和植被覆盖度的双因子增强交互作用具有最高的解释力,其对两种方法估算生态脆弱性格局的平均解释力高达85%。研究结果强调了两种方法评估生态脆弱性格局的一致性,但在植被较好区域可能存在一定差异。考虑到综合指标评估法存在指标计算复杂和结果年际波动大等问题,单一指标法可能是评估生态脆弱性分布格局更快速有效的方法。

基于地理探测器的艾比湖流域生态脆弱性评价及驱动力分析

对艾比湖流域生态脆弱性进行评价,并对其驱动力进行定量分析,为区域生态环境保护与建设、生态资源合理开发利用提供理论支撑。从自然因素和人类因素2个方面选择高程、坡度、坡向、植被覆盖度、年降水、地表温度、河网密度、土壤类型、土地利用类型、人均GDP及人口密度等11个指标,构建艾比湖流域生态脆弱性评价体系,利用主观权重与客观权重相结合的方法确定指标权重,选取2000、2010及2020年3个时间点进行流域生态脆弱性(EVI)研究和驱动力分析。结果表明:近20年来艾比湖流域生态脆弱性以中度脆弱与轻度脆弱为主,占总面积的85.53%,整体上生态脆弱性有所改善。地理探测器分析表明,生态环境的空间分布特征是多种影响因子共同交互作用的结果,植被覆盖度和土地利用类型是影响区域生态脆弱性状况的主要因子。2000年、2010年和2020年生态脆弱性具体解释力的值分别为0.592、0.721和0.711。

基于SWAT的沁河流域水压力指数计算及生态脆弱性分析

生态脆弱性是综合反映流域生态系统健康水平的重要属性,而水资源是维持流域生态系统健康和可持续发展的关键因素。因此,从水资源领域评估流域生态脆弱性并分析其时空变化特征对于应对流域水资源短缺压力和改善流域生态系统健康水平具有重要的研究价值。以沁河流域为研究对象,构建流域SWAT模型,引入水压力计算公式,从蒸散发量的角度,量化分析沁河流域2010-2016年生态脆弱性的时间变化和空间分布特征。结果表明:①SWAT模型经过率定与验证后,纳什系数E NS和相关系数R 2均符合模型精度标准,表明该模型在沁河流域具有良好的适用性。②流域年际水压力指数值随时间递减,表明沁河流域生态脆弱性及生态系统状态逐年好转,蒸散发量是主要影响因素。③流域水压力指数年内变化大,本年度12月到次年度2月的生态脆弱性较强;结合相关研究结果,认为降水和冰雪天气是主要影响因素。④流域整体生态脆弱性状况逐年改善,但流域内部生态脆弱性空间差异化呈现扩大趋势。

新疆生态脆弱性特征及其驱动力

新疆作为我国生态脆弱区之一,常年受到气候和人为因素的严重干扰,使其生态系统出现退化。新疆生态脆弱性聚类特征及从县域尺度和不同土地类型呈现新疆生态脆弱区,尚有待进一步探究。以“敏感性-恢复力-压力度”为评价模型,选取15个评价指标采用主成分分析、地理探测器方法评价2000—2019年新疆生态脆弱性状况及驱动力,旨在探讨新疆生态脆弱性的时空变化、聚类特征、不同地类脆弱程度及其各指标对新疆生态脆弱性指数的驱动力影响。(1)时间上,2000—2019年新疆生态脆弱性指数呈波动下降。不同脆弱性等级占比波动较大,各等级面积占比均呈先增后减再增变化;各脆弱性程度均向更低级或不变的脆弱性等级转变。(2)空间上,近2000—2019年新疆生态脆弱性呈“南高北低”分布规律特征,县域尺度下,生态脆弱性南北分异特征明显,以天山山脉为界,形成南部高脆弱区、北部低脆弱区和东部中脆弱区。(3)新疆生态脆弱性呈“南热北冷聚集”,不同地类的生态脆弱性等级面积占比变化不大,脆弱性程度呈现波动减弱的向好趋势。(4)单因子探测器与交互作用探测器均证明归一化植被指数、植被覆盖度、降水量、净初级生产力、干燥度、年平均气温、土壤有机质为新疆生态脆弱性的主要影响因素。研究结果可为新疆生态环境保护和可持续发展提供科学参考与决策依据。

基于SRP模型的内蒙古鄂伦春地区生态脆弱性评价

[研究目的]随着社会经济发展和城镇化率不断提高,当前人类赖以生存的生态环境不断遭受破坏,生态脆弱性日益严峻,生态脆弱性评价已成为了诸多专家学者研究的热点。鄂伦春地区从20世纪产业结构从狩猎业转变为农牧业以来,当地生态环境面临脆弱化的风险。本文通过对鄂伦春地区3期生态脆弱性评价,以期为当地生态环境保护和可持续发展提供科学依据。[研究方法]以内蒙古鄂伦春地区为研究区,基于SRP模型,选取生态恢复力、生态压力度和生态敏感性等3种类型14项指标,利用GIS空间主成分分析(SPCA)和地理探测器(GeoDetector)对鄂伦春地区2000、2010、2020年3期生态脆弱性空间分布、时空演变和驱动因子进行分析。[研究结果](1)鄂伦春地区生态脆弱性整体为良好—轻度脆弱状态,一般性脆弱区在3年的分布面积大致相当,中度和重度脆弱区主要分布在阿里河镇南部、乌鲁布铁镇南部、大杨树镇和古里乡,生态环境总体呈现恶化趋势。(2)鄂伦春地区生态脆弱性在2000-2010年间生态环境呈向良好发展趋势,在2010-2020年间生态环境遭受较大破坏,生态脆弱性明显增加,2020年首次出现重度生态脆弱区面积达111.72 km^(2),占研究区面积的0.51%,生态环境形式严峻。(3)鄂伦春地区生态脆弱性空间分布主要受生物丰度(D2)、景观多样性指数(D3)、高程(D5)、人口密度(D13)等因素影响,在2020年影响因子呈现更加多元化,蔓延度指数(D4)和年均降水量(D12)两个指标对当地生态脆弱性有较强的驱动作用,q值分别为0.737和0.568。[结论]鄂伦春地区2000、2010、2020年3期生态脆弱性总体呈现西北部低、东南部高的显著特征,在2000-2010年间生态环境向良好发展,在2010-2020年间生态环境呈恶化趋势,鄂伦春地区生态脆弱性受人为活动和自然因素共同驱动导致。

三江源区生态脆弱性时空演变及驱动因素分析

2000-2020年是中国经济社会快速发展的时期,这一时期对生态区的无序扩张造成了极大破坏,为实现高质量、可持续发展,需对其进行保护与修复。精准识别区域生态脆弱性的空间分布及其演变规律,是生态保护和恢复措施精确实施的重要前提和基础。当前对于高原牧区生态脆弱性的研究较为匮乏,并且较少能细致分析某一特定区域当前所处的生态状态和所面临的生态压力。三江源地区是中国重要的生态源地和水源供给地,为探究该地区生态脆弱性空间分布和时空演变规律,基于“敏感性-恢复力-压力度”模型,选取对三江源地区生态具有重要影响力的14个指标,结合主成分分析法和地理探测器,对该地区2000、2010和2020年生态脆弱性进行分析,并揭示其驱动机制。结果表明,1)三江源地区生态脆弱性以轻度、中度和重度为主,三期平均面积占比分别为34.5%、29.9%、28.6%;脆弱性在空间分布特征上表现为“北部高、南部低”的格局,有明显的区域差异性。2)从2000-2020年,三江源地区生态敏感性、恢复力和脆弱性呈“先上升、后下降”的趋势;生态压力度随着经济社会的发展处于持续上升趋势。3)生态脆弱性空间格局相对稳定,具有显著的空间集聚特征,高-高聚集区主要分布在北部地区,低-低聚集区主要分布在植被覆盖率高、降水量大的南部地区。4)年降水量、干燥度、相对湿度和NDVI等是三江源地区生态脆弱性的主要驱动因子,q值分别为0.811、0.705、0.614和0.574。由于不同因子之间具有交互作用,生态脆弱性是多因素综合作用的结果。该研究可为高原牧区生态脆弱性评估提供指标选取依据,并对三江源地区生态保护区域的识别提供参考价值。

基于SRP模型的地质灾害易发区生态脆弱性评价

以甘肃省舟曲县为研究对象,以2010,2015和2020年遥感影像数据、地形数据、气象数据、地质灾害数据以及社会经济数据等为基础,结合SRP模型构建评价体系,采用层次分析法、空间自相关、地理探测器等方法,对舟曲县生态环境脆弱性进行定量评价与分析.结果表明:从县域尺度来看,2010—2020年舟曲县生态处于中等脆弱水平,在空间上呈现“北低南高,东低西高”的特征,时间上呈现“极度、重度脆弱区面积明显减少,中度脆弱区面积显著增加”趋势,整体向好趋势明显;从乡镇尺度来看,生态脆弱性状况均呈好转趋势,各乡镇生态脆弱性等级变化以极度、重度脆弱区减少,中度脆弱区增加为主;生态脆弱性空间集聚效应减弱,高高集聚类型乡镇由4个减少至3个,低聚集类型乡镇由1个增加至2个;生态脆弱性分布与变化主要受土壤、气象、地形地貌、人类活动以及地质灾害等因素综合影响,其中年降水量、地质灾害易发点密度和距离道路距离3个因子解释力最强,地形起伏度、坡度和距离河流距离3个因子解释力最弱.

基于SRP理论框架的山东省生态脆弱性评价

本研究针对黄河下游山东省的生态脆弱性问题开展研究,以敏感性-恢复力-压力度(SRP)概念模型为框架构建了包含16个指标的山东省生态脆弱性评价指标体系,开展高空间分辨的区域生态脆弱性评价,并采用区间层次分析法进行指标权重赋值以体现决策者不确定性。结果表明:1)影响山东省生态脆弱性指数程度的要素从高到低排序依次是生态压力度、生态恢复力、生态敏感性;2)山东省的生态脆弱性空间分布上呈现中部及沿海高、西南低的态势;生态脆弱性以微度脆弱为主,约占全省总面积的66%;3)山东省16个市区中,济南、淄博、青岛的重度和极度脆弱区较多,尤其是青岛市极度脆弱区面积比例最高,约为5%,相比之下西部的聊城和德州市生态脆弱性程度低,其微度脆弱区面积比例最高;4)从生态脆弱性空间格局看,山东省生态脆弱性在空间上正相关,且呈现显著的高值聚集和低值聚集现象。本研究结果可为黄河经济带下游开展生态环境治理提供理论与实践支持。

区域内生态脆弱性分析

生态脆弱性是生态系统在特定时空尺度相对于外界干扰所具有的敏感反应和自我恢复能力,是生态系统的固有属性。对现有生态脆弱性的研究区域、研究方法(包括模型模拟法、综合指数评价法、地理信息系统和空间分析技术)及研究内容等进行归纳总结,为厘清典型区域内生态脆弱性动态演变的研究现状、研究趋势提供参考。在当前生态脆弱性的研究中,暂存在理论基础、评价指标和研究方法待进一步完善,研究区域有待进一步扩展等情况。加强对生态脆弱性研究的探讨,进一步拓展研究方向和内容,提高研究质量和水平,对于保护生态环境,实现可持续发展具有重要意义。