基于Lotka-Volterra生态模型的企业知识传播竞争机制研究

针对企业多类型知识竞争的复杂情形,本文借鉴生态学理论分析知识竞争的生态特性,考虑知识共同竞争的相互作用及影响,基于Lotka-Volterra生态模型构建了企业知识传播竞争模型,探讨了企业内部知识种群竞争演化过程及自由竞争环境下知识竞争的稳定状态和演化过程.研究发现,知识种群间的相互作用对其传播结果有显著影响,通过分析企业知识传播竞争模型中知识种群构成的系数矩阵,可以预测和分析企业知识种群在自由竞争下的稳定情况、知识种群类型和演化过程.同时,企业可以通过改变知识种群的系数,达到选择和改变目标知识种群的目的,使之成为企业知识接受者所认可的主流知识.在此基础上,为企业选择和改变目标知识种群提出有针对性的建议,对企业知识管理具有指导作用.

具间断系数和时滞的3种群Lotka-Volterra生态模型

利用Fick定律和守恒原理,得到了含扩散和连续时滞的3种群Lotka-Volterra模型,他们是系数允许间断的反应扩散方程模型。同时,在一定条件下,还得到了模型逐片古典的整体解的存在唯一性。

一类Lotka-Volterra生态模型的极限环渐近展开式

研究一类生态模型,证明了在大范围内极限环的存在性,对模型不计捕食者种群间竞争的情形,得到了极限环的唯一性,最后应用摄动理论给出了极限环的渐近结构。

基于InVEST模型的连云港市赣榆区生态系统服务功能评价

为更好地协调生态保护与社会经济发展的关系,科学评估区域生态系统服务功能及其重要性显得尤为重要。以连云港市赣榆区为研究对象,采用生态系统服务和权衡的综合评估(InVEST)模型,从固碳释氧、水质净化、生物多样性和水资源供给4项服务进行生态功能重要性评价分区,定量识别该区重要生态功能区。评价结果表明,赣榆区重要生态功能区总面积为383.06 km^(2),占全区总面积的25.93%;其中,Ⅰ级重要生态功能区面积为8.24 km^(2),Ⅱ级重要生态功能区面积为82.13 km^(2),Ⅲ级重要生态功能区面积为292.69 km^(2),初步构建了赣榆区生态安全格局,以促进本区生态系统保护与社会经济发展相协调。在此基础上,结合赣榆区农业发展现状,对三级重要生态功能区保护及全区农业开发利用提出了相应建议,为赣榆区优化国土空间格局、推进生态文明建设提供参考。

DPSIR模型在成都市生态安全评价中的应用

成都市生态安全评价对协调西部地区城市生态环境保护与社会经济发展具有重要意义。运用驱动力-压力-状态-影响-响应(Driving Force-Pressure-State-Impact-Response,DPSIR)模型,建立成都市2010—2022年的生态安全评价指标体系,并探讨多因子的交互作用机制。结果显示,成都市生态安全状况整体呈现从中度预警状态转变为安全状态,生态安全指数由0.267上升至0.724。其中,驱动力指数由0.057上升至0.102,压力指数由0.044上升至0.117,状态指数由0.029上升至0.089,影响指数由0.103上升至0.228,响应指数由0.034上升至0.187。城市扩张、工农业污染、公共政策与公民素质是影响成都市生态安全的关键性因素。在此基础上,研究从城市规划、产业发展、能源体系、交通体系、农业结构5个角度提出了维护该区域生态安全的对策。

水文模型在生态系统水文服务评估中的应用综述

阐述了生态系统水文服务的内涵和表征要求,并通过分析水文模型的输出指标,梳理其与生态系统水文服务之间的映射关系,明确水文模型可以支撑的生态系统服务类型;系统总结多种水文模型在评估生态系统水文服务(供给服务、调节服务、文化服务和支持服务)中的应用进展,指出不同水文模型在原理、输出指标、时空尺度及可评估的生态系统服务类型上的差异;强调了水文模型在预测生态系统水文服务变化、探究服务形成机理及流域管理服务等方面的应用;最后从变革模型的计算模式、变革参数率定模式、整合受益者模块以及加强模型间耦合4个角度指出了从生态系统服务视角促进水文模型深入应用的发展方向。

基于STIRPAT模型的海岸带生态韧性影响因素研究——以深圳市为例

本研究以深圳市为案例,建立海岸带生态韧性评估框架,开展了海岸带生态韧性分区评价,运用了STIRPAT模型对影响海岸带生态韧性的社会经济因素进行量化分析并识别关键影响因素及影响程度,提出了海岸带保护修复建议.结果表明,2021年深圳市海岸带生态韧性综合评价得分在8.97~92.12之间,具有明显的东西部空间分异特征,东部海岸带生态韧性较高而西部较低,海岸带生态韧性水平与本底地理特征、城市开发程度具有密切关联.区域富裕度是影响深圳市海岸带生态韧性的主要负面因素,填海面积、环境污染、人口密度等因素对海岸带生态韧性也具有负面的影响;万元GDP水耗的降低对海岸带生态韧性有正向影响,表明技术创新和高质量经济发展会促进海岸带生态韧性提升.本研究成果可为高密度城市海岸带生态韧性研究提供新方法,为海岸带管理提供科学依据.

基于PLSR-FLUS-MarKov模型的生态系统服务价值多情景预测--以漓江流域为例

以漓江流域为研究单元,运用修正后的PLSR-FLUS-MarKov模型和当量因子法,对流域自然发展、生态优先、旅游优先情景下2030年生态系统服务价值做出预测,探究多情景土地利用变化对生态系统服务价值的影响。结果表明,PLSR-FLUS-MarKov模型能更准确刻画流域土地利用动态变化,模拟精度高达83.57%。流域土地利用变化集中区位于桂林市辖区、兴安县和阳朔县,多表现为耕地、林地向建设用地的转入以及耕地和林地间的相互转化。2030年,漓江流域生态系统服务价值均呈现下降趋势,自然发展情景、生态优先情景、旅游优先情景分别为218.07亿、225.61亿、222.91亿元,较2020年下降了9.02亿、1.48亿和4.18亿元,并呈现“东北高,西南低”的格局特征,实施生态优先策略后其下降速度放缓。林地是漓江流域生态系统服务价值的关键来源,占比超过80%,耕地和水域也贡献了一定比例的服务价值。生态优先情景下的生态系统服务价值最高,旅游优先情景次之,自然发展情景最低。研究结果可为桂林世界级旅游城市建设及区域生态系统健康管理提供科学指导。

基于最大熵模型和地理信息系统的白头翁生态适宜性区划研究

目的探讨影响白头翁分布的生态环境因子并预测其在中国境内的潜在适生区,为白头翁野生资源评估及引种栽培提供参考。方法收集230条白头翁样点分布信息,结合48个环境因子数据,应用最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统软件ArcGIS10.8,筛选影响其分布的主要环境因子并进行潜在适生区的可视化分析。结果建立的模型预测精度符合要求(AUC>0.9),筛选出影响白头翁分布的主要环境因子为最湿季度降水量、11月份平均气温、海拔、温度季节性变化标准差、5月份降水量、8月份平均气温,累计贡献率为84.3%。预测结果显示,白头翁主要分布于我国华北和东北地区,总适生区面积约2382461.60 km^(2),其中低适生区面积约1263497.00 km^(2),中适生区面积约582879.20 km^(2),高适生区面积约536085.40 km^(2),分别占总适生区面积的53.03%、24.47%、22.50%。结论本研究模型分析结果与文献记载相符,可为白头翁资源的可持续利用提供理论参考。

土壤中金属元素生态安全阈值预测模型的构建

通过文献收集了31种中国土壤中8个元素对5个物种和3个微生物过程的616个毒理学数据,尝试构建土壤中数据有限元素毒性预测的新模型—定量离子特征活性关系(s-QICAR)模型.首先基于土壤性质归一化方法获得酸性、中性、碱性3种土壤情景下8个元素对5个物种和3个微生物的毒性值(logEC10;1.42~3.35),在此基础上分析了元素23个结构特征参数与对应生物毒性值的关系,并利用元素共价半径(CR)建立了24个s-QICAR模型(R^(2)=0.70~0.98;P=0.001~0.023).进一步利用s-QICAR预测了V、As、Se和Sn对8个物种的logEC_(10)(1.44~3.20),结合物种敏感性分布曲线计算了3种情景下这4种元素保护95%生物的HC5值.经过校正,4种元素在酸性、中性、碱性土壤情景下的预测无效应浓度分别为V:13,16,17mg/kg;As:10,13,15mg/kg;Se:4.9,7.2,8.4mg/kg;Sn:42,44,45mg/kg,进而绘制了这4种元素的生态风险阈值地图.本研究建立了一种适用于中国土壤元素生态风险的新方法,为土壤环境风险评估和管理提供科学依据.

基于i-Tree Eco模型的滨河景观生态效益分析——以许昌市饮马河北段为例

以许昌市饮马河北段为研究对象,实地普查了该滨河景观带的物种组成与生长特性,并以i-Tree Eco模型评价树木的净化空气、固碳、释氧、雨水截留等生态效益,也尝试评估地被植物与水生植物的生态效益。结果表明,(1)研究区共有70种园林植物,其中树木36种8 951株,优势树种有白蜡、银杏、水杉等。(2)研究区树木年总生态效益为97.62万元,以碳储存(56.44万元)和产氧(18.36万元)为主,单株平均生态效益较高的有杨树、枫杨、馒头柳、苦楝等。(3)地被植物固碳、产氧、滞尘等的生态效益共111.97万元,湿地气候调节、固碳、水质净化等的生态效益共7.89万元。期望本研究为城市滨水景观的植物配置与优化提供参考。

基于DPSIR模型的长江中游城市群生态安全评价研究

本文基于驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型,以长江中游城市群为研究对象,选取影响城市生态安全的22个指标并结合熵权法和主成分分析法等方法,对2018年长江中游城市群的生态安全进行评价研究。结果表明,长江中游城市群30个城市的生态安全可以划分为临界安全偏较安全、临界安全偏较不安全、较不安全包含少量临界安全和较不安全4个等级。明确区域生态安全水平,可为长江中游城市群的生态文明建设和生态安全保障提供科学依据。

基于PLUS模型的城市土地利用及生态系统服务多情景模拟——以三门峡市为例

本文探讨了不同未来发展场景下三门峡市生态服务系统价值(ESV)对于土地利用变化的响应,以及不同ESV之间的差别和其中的衡量。采用单一动态土地利用度、斑块生成土地利用模拟(PLUS)模型、ESV的计算方法对三门峡市正常商业情景(BAU)、生态保护情景(EC)、经济发展情景(ED)进行模拟,并采用敏感性检验来衡量生态服务系统之间的权衡。结果表明,(1)三门峡市的土地利用类型以耕地、林地和草地为主,生态环境优越。在2000-2020年间,林地和建设用地面积增加,草地面积减少。这些变化对生态平衡和可持续发展产生影响。(2)使用PLUS模型对三门峡市的土地利用进行模拟,模型的精度达到了94.44%。使用Kappa系数来评估模型的一致性,结果显示为0.917,证实了模型的可靠性。(3)三门峡市的生态系统服务价值显著变化。林地、草地和水域面积增加是三门峡市生态系统服务价值增长的重要原因。在正常商业情景下,三门峡市的ESV值为136.325 1亿元,生态保护情景下,ESV值为137.896 3亿元,经济发展情景下,ESV值为136.228 3亿元。

基于PSR模型的南渡江流域下游段生态安全评价

南渡江流域下游段的人口数量快速增长和城镇化日趋加速使该区域生态安全遭受许多潜在的威胁,而以往结合多时空尺度自然环境-社会-经济等探究该区域生态安全及其演变特征的研究尚不多见。本研究耦合地理信息系统(GIS)和压力-状态-响应(PSR)模型,选取20个指标构建生态安全评价体系,利用熵权法、综合指数法、障碍度诊断模型和莫兰指数等对2000、2010年和2020年南渡江流域下游段生态安全时空动态特征展开研究。结果表明:1)南渡江流域下游段年平均生态安全指数由2000年的0.4594上升到2020年的0.5424;低等级生态安全(Ⅰ级、Ⅱ级)在空间上由中南部向北部转移,且面积呈现萎缩趋势。2)2000—2020年以低等级向高等级生态安全转移为主,2个时间段均以Ⅲ级→Ⅳ级最为明显,变化面积分别为579.31 km^(2)和681.52 km^(2)。3)研究区生态安全具有强烈的空间自相关且分异特征明显,热点区域均以下游段西部的林草地为主,而冷点区域以建设用地和耕地为主且由中南部逐渐向北部聚集。4)影响区域生态安全的障碍因子已从早期的温度、粮食总产量和农作物播种面积等指标转变为旅游人数和人均GDP等指标,表明社会经济指标已转变为影响区域生态安全的主要影响因素。

流域生态多尺度水环境质量评价模型及应用

为了全面评估流域生态多尺度水环境质量并探讨其应用,本文介绍了研究区的概况,构建了包括多个生态指标的流域生态多尺度水环境质量评价体系。通过评价指标的差异化检验、层次聚类分组以及水质标识指数计算与水质质量等级划分,本文构建了一个综合评价模型。通过对比研究区生态修复前后的水质数据,本文分析了修复措施对水环境质量的改善效果。研究结果表明,该评价模型能够准确反映流域水环境质量的整体状况。

应用GeoSOS-FLUS模型估测长江上游地区生态系统服务价值

为探究长江上游地区生态系统服务价值时空变化特征及未来的变化趋势,以长江上游地区2000—2020年3期土地利用和驱动力数据为基础,利用GeoSOS-FLUS模型模拟2030年4种情景的土地利用变化及长江上游地区生态系统服务价值时空演变趋势,并分析长江上游地区不同情景生态系统服务价值和土地利用的特征。结果表明:(1)采用GeoSOS-FLUS模型对长江上游地区未来土地利用模拟,模型精度较好,Kappa系数为0.83,适应度系数(FoM)为0.068。(2)长江上游地区主要以草地和林地为主,草地和林地面积占总面积的比例为70%;2000—2020年,林地、水域、建设用地呈增加趋势,其中建设用地面积增幅达148.66%,耕地和草地面积呈减小趋势,未利用地面积表现为先稳定后增加的趋势。(3)2000—2020年长江上游地区总生态服务价值呈倒“V”型变化;2030年各情景的总生态系统服务价值较2020年均有增加,其中生态保护情景下总生态系统服务价值最大(89 078.94亿元);各地类生态系统服务价值与其面积变化趋势一致。生态服务功能一级类型的生态系统服务价值由大到小顺序为:调节服务、支持服务、供给服务、文化服务;二级类型的水资源供给生态系统服务价值变化幅度最大,在各情景生态系统服务价值均增加350亿元以上。(4)研究区各年份单位面积生态系统服务价值均以中等级和较高等级为主,空间分异特征明显,其中长江上游中部山地及青藏高原部分区域单位面积生态系统服务价值较高,而四川和重庆主城区生态系统服务价值呈较低等级和低等级集中分布区域。因此,在促进经济快速发展的同时,需要加强对局部城镇建成区和扩展新区生态服务功能的补偿与维护。

生态环境检测数据的分析与预测模型研究

生态环境检测数据的分析与预测对于实现精准的环境管理至关重要,随着大数据技术的发展,结合先进的数学模型和人工智能技术,如白盒模型、黑盒模型及其混合模型,为生态环境监测提供了更全面的解决方案。模型的多维数据融合与实时预测,可有效提升环境风险预警的准确性与时效性,优化决策支持系统的可靠性。文章首先分析了生态环境监测数据的采集与处理技术,其次对应用展开深入分析,以期望相关经验能够为行业发展提供理论基础。

基于i-Tree模型的滁州苏州公园植物群落及生态效益研究

为提升滁州市苏州公园生态效益,加强城市绿地生态功能建设,对滁州市苏州公园进行实地调查研究,分析了苏州公园15个样地的植物群落组成。利用i-Tree模型量化研究15个样地的植物群落在吸收二氧化碳、改善空气质量和产生氧气方面的生态效益。结果表明,15个样地的植物分为46科65属,共78种405株植物。其中重要值最高的是樱花,占总效益值的34%,其次是桂花,占19.8%;就每株植物的固碳量而言,最有价值的是榔榆,效益价值为69.97元;此外,在空气净化方面,栾树的单株效益最高,为506.54元,樱桃的单株效益最低,为97.81元。同时为苏州公园提出相应的群落优化策略,以提高公园植物群落生态效益,促进生态可持续发展。

基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

基于PLUS模型的2030年滹沱河流域山区段生态承载力时空格局多情景预测

为探讨滹沱河流域山区段当前及未来不同发展情景下生态承载力的时空变化,应用植被净初级生产力改进的生态足迹模型测算分析了流域2015—2020年生态承载力的时空格局变化,并借助经过精度验证的PLUS模型对2030年区域自然发展、经济发展及生态保护三种发展情景下的生态承载力时空格局进行预测。结果表明:2015—2030年滹沱河流域山区段单位面积生态承载力整体格局变化不大,但内部空间分异明显,整体呈东南及西北区域单位面积生态承载力高,而东北、西南部区域单位面积生态承载力低的特点。2015—2020年区域生态承载力总量由1.0780×10^(6)bhm^(2)增加到1.0796×10^(6)bhm^(2),呈上升趋势;2030年自然发展和经济发展情景下区域生态承载力总量分别为1.0783×10^(6)、1.0782×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈下降趋势,草地向耕地的转移、林地向建设用地的转移是生态承载力下降的主要原因;2030年生态保护情景下生态承载力总量为1.0802×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈上升趋势,耕地向林地、草地转移是区域生态承载力增加的主要原因。各类用地的生态承载力总量由高到低依次为草地>耕地>林地>建设用地>水域,生态保护情景有益于林地、草地生态承载力总量的增加,经济发展情景有益于耕地和建设用地生态承载力总量的增加,水域生态承载力总量在各种发展情景下变化较小。生态保护情景更有利于未来生态承载力的增加,符合区域未来发展方向。严格控制草地向耕地的转变以及林地向建设用地的转变,继续实施退耕还林、还草生态工程,加强区域废弃矿山生态复垦的力度,将会提高区域未来生态承载力,实现区域生态安全及经济、社会、生态的可持续发展。