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。

基于InVEST模型和PLUS模型的三峡库区(重庆段)碳储量时空变化及预测

分析三峡库区(重庆段)近10 a的土地利用类型及碳储量的空间格局,并模拟未来10 a不同情景下土地变化趋势、预测碳储量变化,有利于促进区域土地利用格局的优化、合理生态政策的制定。利用InVEST模型,选取13个驱动因子,分析三峡库区(重庆段)在2010—2020年及不同发展情景下2030年的土地利用变化趋势,并结合PLUS模型评估其碳储量状况。结果表明:①2010—2020年三峡库区(重庆段)土地利用变化主要表现为耕地、草地和湿地向林地、建设用地及水域的快速转移;2010年、2020年碳储量分别为426.89×10^(6)、425.51×10^(6) t,呈下降趋势,总量减少了1.38×10^(6) t;②碳储量分布具有空间分异性,总体表现为西低东高、南低北高、库首>库尾,碳储量空间变化与地类变化具有较高的一致性;土地利用空间格局演变的贡献度最高的驱动因素是社会经济因子,其中人口、GDP最为突出;③到2030年,自然发展情景和城镇发展情景下碳储量分别减少了0.76×10^(6)、8.98×10^(6) t,生态保护情景下增加了3.72×10^(6) t。高碳密度的地类向低碳密度地类转移是导致碳储量减少的主要原因,因此,未来应形成平衡、协调、低碳的土地利用空间格局,规划城市增长边界,重点保障巫山山系、大巴山系、武陵山系等林草高碳储量区,推行尾库区复林复草,保障库区碳汇功能。

基于PLUS模型的大连市“三生”空间时空演变与多情景模拟

通过构建“三生”空间分类体系,借助土地利用转移矩阵和PLUS模型探究并预测大连市“三生”空间的时空演变特征,为评估国土空间状况和制定协调开发措施提供有效支持。结果表明:①大连市“三生空间”多功能性显著,生产主-生态副-生活次和生态主-生产副空间分布最广,占比分别为40%、30%。②2000-2020年,生活主-生产副和生态主-生产副空间分别增加592 km^(2)和491 km^(2);生产生态均衡-生活副空间减少了921 km^(2);其余空间较稳定,呈现先增后减规律。③2030年自然发展情景相对稳定需注意耕地减少带来的粮食安全问题;经济优先情景生态风险增加,需建立监测机制;生态保护情景提高了生态空间占比,但需平衡生态要素的结构及经济、社会、环境的整体效益。研究可为大连市国土空间规划提供一定的参考。

基于PLUS模型的海口市生态系统服务价值时空变化与情景模拟分析

以海口市为研究对象,分析2010—2020年土地利用/土地覆盖(LULC)数据和生态系统服务价值的变化,采用PLUS模型和当量因子法模拟2035年自然发展(BAU)、生态保护(EC)和经济发展(ED)3种情景下生态系统服务价值的时空变化特征,探究不同土地利用模式对生态系统服务价值的影响。结果表明:海口市土地利用类型以林地和旱地占比最高,生态系统服务结构相对稳定;受建设用地增加影响,水文调节和水资源供给服务功能下降幅度最大,表明LULC变化与生态系统服务价值变化密切相关;EC情景下,各项生态系统服务均得到改善,LULC的结构调整尤其是提高湿地占比,显著改善区域整体生态系统服务。

基于SWAT和PLUS模型的窟野河流域径流对土地利用变化的响应及预测

[目的]为揭示窟野河流域径流对土地利用变化的响应,并预测未来径流变化。[方法]以窟野河流域为研究区,基于SWAT和PLUS模型,通过2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和预测得到的自然发展情景下2025年、2030年7期土地利用数据,定量分析径流在不同土地利用情景下的变化。[结果](1)SWAT模型率定期和验证期的R 2和NS均>0.7;PLUS模型总体精度为0.8774,Kappa系数为0.8021,2个模型在窟野河流域适用性较好;(2)2000—2020年,窟野河流域林地、建设用地面积分别增加102.92,600.90 km 2,耕地、草地、水域和未利用地分别减少277.15,366.25,40.44,19.98 km 2;(3)窟野河流域年平均径流深整体呈现“上游低,下游高,西部低,东部高”的空间分布格局;(4)在保证其他输入数据不变的情况下,改变土地利用数据,情景分析结果表明,林地、草地面积减少会促进径流,建设用地面积增加同样会促进径流;(5)自然发展情景下,2025年和2030年窟野河流域土地利用空间分布格局未发生显著变化,仍以耕地和草地为主,年平均径流量较2020年分别增加3.21%,5.00%。[结论]土地利用与径流变化关系密切,情景分析角度下,林地、草地对径流起抑制作用,建设用地对径流起促进作用。未来自然发展情景下,随土地利用变化,径流呈增加态势,研究结果可为窟野河流域的土地利用结构优化和水土资源的合理规划提供科学依据。

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。

基于InVEST和PLUS模型下的土地利用变化及生境质量演变分析:以汉中盆地为例

汉中盆地是中国南水北调工程中的重要源头区,分析区内土地利用及生境质量,能提高对该地区演变规律的认识,进一步保护下游研究区的自然资源和生态环境安全。笔者基于2000~2020年20年内共3期土地利用数据,建立了研究区多类型土地利用数据库和生境质量评估体系,从土地利用转移矩阵、景观格局指数、生境质量等多个方面对研究区内的土地利用的时空变化进行研究,并利用PLUS模型进行土地利用扩张和预测分析。结果表明:2000~2020年,土地利用类型变化较大,变化转移主要发生在水田和农村居民点用地、城镇用地之间;蔓延度指数逐年减少,景观破碎化程度较高;生境质量结果呈逐年下降趋势,高值面积减少并向南部扩展,低值面积增多并以城镇为中心向外辐射扩散,高等级的生态质量景观由水域和林草为主,主要沿汉江流域分布。

基于InVEST模型和PLUS模型的云贵高原产水量时空变化特征分析

对云贵高原产水量进行定量评估与研究,有利于探究该地区水资源的动态变化、维护该地区的生态安全以及构建该地区的生态平衡,对维持城市水源涵养具有重要的现实意义。本研究利用PLUS模型预测该地区2025与2030年土地利用类型,利用InVEST模型定量估算2000—2030年(以5年为一期)产水量,并对其进行时空分析;剖析了不同土地利用类型及不同坡度等级下的产水量变化情况;利用地理探测器对产水量进行驱动力分析。结果表明:(1)2000—2030年该地区产水总量呈现“下降-升高-下降-升高”的趋势,其产水总量分别是:7.818×10^(7)m^(3)、5.750×10^(7)m^(3)、4.700×10^(7)m^(3)、9.162×10^(7)m^(3)、7.498×10^(7)m^(3)、7.820×10^(7)m^(3)、8.999×10^(7)m^(3);产水量空间分布呈现东南和北部高、中部低特征;(2)未利用地是该地区产水量最高的地类;(3)气象因子的变化是引起云贵高原年产水量变化的主要因素。地理探测器的分析表明降水量、蒸散发量对产水量的解释力较强,降水量和土地利用的交互作用对产水量变化的解释力最强。产水量集中在坡度为0°~5°的区域,占总产水量的43.80%。研究结果可为云贵高原水资源的动态评估、有效管理和可持续发展提供科学参考。

基于Markov-PLUS模型的延安市土地利用多情景模拟研究

为探究延安市未来土地利用发展趋势,促进土地资源合理利用,基于延安市2010和2020年土地利用数据,运用Markov-PLUS模型,分别从自然发展、生态保护、经济增长三种情境,预测2030年延安市土地利用情况及其发展变化。结果表明:(1)2010-2020年,延安市全市范围内的耕地、林地面积减少,草地面积增长缓慢,水域、建设用地以及未利用地面积大幅度增长,但随着时间发展,建设用地不断扩张会破坏生态的稳定性,因此需要关注各类用地发展占比,合理分配用地;(2)PLUS模型模拟精度较高,Kappa系数为0.94;(3)基于2030年三种情景模拟情况比较,自然发展情景中仅有建设用地面积有所增加,在生态保护情景下,生态环境面积减少低于其他两种发展情景,且有效遏制了用地扩张,经济增长情景中,耕地及建设用地面积增幅明显。

基于InVEST-PLUS模型的陕西省水源涵养量估算及预测

[目的]为估算陕西省水源涵养量。[方法]通过耦合InVEST模型和PLUS模型,计算陕西省2000—2020年水源涵养量,并预测未来2030年土地利用变化下的水源涵养量。[结果]陕西省2000—2020年平均水源涵养量为132.25 mm,空间分布特征为水源涵养量由北向南逐渐增强。从植被类型来看,林地是陕西省水源涵养量的主体,年平均水源涵养量为199.55×10^(8)m^(3);从行政区来看,安康市水源涵养量最大(308.96 mm)。2030年陕西省水源涵养总量为285.16×10^(8)m^(3),相比2020年降低8.68×10^(8)m^(3)。[结论]陕西省未来2020—2030年水源涵养量呈略微下降趋势。

基于PLUS模型的徐州市生态系统服务价值多情景模拟研究

研究目的:分析2000—2020年徐州市生态系统服务价值变化规律,模拟多情景下徐州市2030年生态系统服务价值,为资源型城市转型发展提供参考。研究方法:当量因子法与PLUS模型。研究结果:(1)徐州市土地利用类型以耕地和建设用地为主,2000—2020年耕地面积持续下降,湿地与水体面积先减后增。(2)2000—2020年徐州市生态系统服务价值先减后增。(3)在三种情景模拟中,生态系统服务价值均出现损失,调节服务价值损失最大,耕地、草地面积减少是生态系统服务价值减少的重要原因。城镇发展情景下,建设用地侵占其他地类速度加快,生态系统服务价值下降趋势最为明显。生态保护情景下,生态系统服务价值损失量最少。研究结论:资源型城市在未来发展中应均衡经济发展与生态保护,同时加强规划引领,促进资源型城市绿色转型发展。

基于PLUS模型的黄河中游多沙粗沙区土地利用变化模拟及驱动力分析

[目的]分析黄河中游多沙粗沙区土地利用演变规律及其驱动因素,探究不同情景下区域土地利用变化趋势,以期为保障区域生态安全及未来土地利用合理规划提供依据。[方法]基于2000年、2010年、2020年3期土地利用数据,进行黄河中游多沙粗沙区土地利用变化特征及驱动力分析,并结合多情景设定,利用PLUS模型预测了2030年3种不同情景下区域土地利用空间格局。[结果]2000—2020年研究区土地利用变化总体趋势体现为耕地持续减少,林地、草地先增加后减少,水域和未利用地先减少后增加,建设用地持续增加;PLUS模型对2000—2020年区域土地利用变化的驱动力挖掘效果较好,其中建设用地的扩张受距县政府距离、GDP和距铁路距离等社会经济因子影响为主;自然发展情景下,耕地、林地和草地面积有所下降,水域、建设用地和未利用地的面积上升,经济建设情景下,建设用地大幅增加,对其他各类用地侵占作用显著,生态保护情景下,建设用地扩张得到有效约束,主要转入草地,面积缩减。林地、草地和水域面积明显上升,区域生态用地显著增加。[结论]不同发展情景下,黄河中游多沙粗沙区土地利用格局变化差异显著,区域未来土地利用规划应以可持续发展方式为导向,结合具体发展目标制定政策,注重典型生态脆弱区生态保护与经济建设的协调发展。

基于“双评价”约束和PLUS模型的三重城镇开发边界划定

为解决城镇快速发展带来的用地矛盾和建设用地无序蔓延等问题,该研究以咸阳市为例,基于“双评价”技术方法划定城镇建设适宜区与不适宜区作为约束条件,在此基础上,引入PLUS模型模拟咸阳市2040年土地利用变化情况,最终划定并修正相对应的三重城镇开发边界。结果表明:1)咸阳市南部以城镇发展和农业生产为主,北部以生态保护为主,城镇建设适宜区面积为1368.98 km^(2),不适宜区面积为3853.04 km^(2)。2)PLUS模型模拟得到2040年城镇建设用地面积为133.86 km^(2),与未加约束的自然发展情景相比,未利用地面积明显减少,耕地、林地、建设用地等面积均有增加,有利于实现土地的高效利用。3)划定除城镇建设不适宜区外的底线城镇开发边界、由城镇建设适宜区构成的备用城镇开发边界、以及将2040年城镇建设用地作为范围的优先城镇开发边界面积分别为3863.39、852.28和134.84 km^(2)。该方法划定的城镇开发边界能够满足城镇动态发展的需要,有利于解决城镇发展、耕地保护、生态保护之间的矛盾,并为规划实践提供方法参考和决策依据。

基于InVEST和PLUS模型的江西省土地利用碳储量时空变化与预测

土地利用变化是驱动碳储量变化的主要因素,评估土地利用变化对碳储量的影响对于碳平衡具有重要意义。以江西省为例,基于InVEST-PLUS模型,探究1990—2020年江西省土地利用变化和碳储量时空演变,测算2030年多情景碳储量。(1)江西省1990年、2000年、2010年和2020年的碳储量分别为12.7594、12.7600、12.6912、12.5800亿吨,总体呈现减少态势。林地的减少是造成碳储量损失的主要因素。地上生物量碳库和土壤碳库碳储量最多,占总碳储量的88.82%。(2)至2030年,较2020年,在自然发展与城镇发展情景下,碳储量分别减少380、1330万吨,在生态保护情景下则增加125万吨,表明采取生态保护措施,优化土地利用结构,能有效控制碳储量的减少。(3)碳储量明显较高的地区位于生态用地连片的赣南山区,而碳储量明显较低的地区位于碳密度值较低以及建设用地呈斑块状分布的赣北区域。研究结果将为江西省生态文明建设作出合理生态决策、实现高质量发展提供科学依据。

基于PLUS模型的乌鲁木齐市“三生”空间多情景模拟

基于乌鲁木齐市2000年、2010年、2020年3期的土地利用数据,利用PLUS模型,选取了包括社会经济和自然环境在内的15项驱动因子,模拟了乌鲁木齐市2030年在生产发展、生活水平、生态保护、综合优化4种情景下的“三生”空间变化情况.结果表明:在2000~2020年间草地处持续缩减的状态,缩减了614.06km^(2);耕地表现为先小幅度增加后大幅度减少,共计减少了226.39km^(2);其他用地类型的面积则呈现持续增加的趋势;草地和未利用地之间的转化程度最剧烈.从多情景模拟结果来看:在四种情景演变预测中生活空间面积均呈扩张趋势,扩张程度最大可达85.86km^(2);在生产发展和生活水平情景下生产空间面积分别扩张了3.13km^(2)、38.17km^(2),生态空间面积则分别缩减了30.11km^(2)、124.03km^(2);在生态保护和综合优化情景下,生产空间面积有所缩减,最大缩减程度为149.8km^(2);综合优化情景下的用地类型空间变化趋势与生态保护情景的模拟的结果较为相似,不同之处在于其变化趋势较为缓和.总体来看,综合优化情景下模拟的结果更符合城市发展和生态保护的要求.乌鲁木齐市必须抓住机遇,及时解决城市发展与生态保护间的矛盾,走可持续发展之路.

基于PLUS模型和InVEST模型的新安江流域生态系统碳储量时空变化分析与预测

探析碳储量的时空格局演化规律,对新安江流域生态环境保护、土地利用方式优化具有积极反馈作用。基于2000—2020年土地利用数据,采用InVEST模型对2000—2020年新安江流域土地利用变化及碳储量变化情况进行分析,同时运用PLUS模型预测不同发展情景下2040年新安江流域碳储量分布。结果显示:(1)土地利用变化直接影响研究区的碳储量。2000—2020年,新安江流域建设用地扩张602.707 km^(2),林地、耕地、草地和灌木分别减少615.225 km^(2)、42.640 km^(2)、3.021 km^(2)和0.296 km^(2),碳储量减少4.937×10^(6)t;碳储量与土地利用空间分布一致,碳储量较高区域的建设用地少、生态用地集聚连片且分布较多。(2)2040年多情景模拟显示,整体土地利用格局一致,局部变化明显。城镇发展、自然发展和耕地保护情景碳储量分别下降7.540×10^(6)t、7.544×10^(6)t和11.302×10^(6)t,其中在生态保护情景下,碳储量下降最少(7.130×10^(6)t)。(3)碳储量空间分异受地形、生态和人为因素影响。地理探测器表明,NDVI(0.561)和NPP(0.398)的解释力显著高于其他因子,是新安江流域碳储量空间分异的主要驱动因子。不同影响因子间的交互作用强于单一因子,其中NDVI与坡度的协同影响类型最强(0.652)。研究结果表明,采取城镇发展和生态保护政策可控制碳储量减少,在未来规划中,应保护生态用地,控制建设用地扩张,以提高碳储量水平。

基于PLUS模型的沙颍河流域生态系统服务价值评估

为了揭示沙颍河流域生态系统服务价值(ESV),以沙颍河及其支流所流经的各地级市为研究区,利用PLUS(Patch-generating Land Use Simulation Model,PLUS)模型模拟不同情景下土地利用,采用当量因子法进行ESV评估.结果表明:2019年研究区用地类型以耕地为主,而建设用地面积明显增长;仅耕地保护情景下2029年ESV有所提高,表明耕地对ESV的主导作用;耕地和林地的生态价值变化度大于1,表明其对该流域ESV变化影响大.该研究为沙颍河流域生态保护和国土空间规划提供科学依据.

FLUS模型和PLUS模型在年楚河流域土地利用模拟中的应用与对比

为准确进行西藏年楚河流域未来土地利用模拟,对比分析了FLUS模型(Future Land Use Simulation Model)和PLUS模型(Patch-generating Land Use Simulation Model)在该流域LUCC(土地利用(Land use)/土地覆盖变化(Land cover change))模拟的结果,并在此基础上开展了研究区2030年的土地利用模拟应用。结果表明:(1)采用本地化参数的FLUS模型获得的模拟结果与真实数据的Kappa系数(0.6350)、FOM系数(0.0800)以及模拟图像的总体精度(0.8240)均优于PLUS模型模拟的结果,表明FLUS模型在研究区具有更好的适用性;(2)依据过去的土地利用变化数据对模型的领域权重和转移矩阵参数进行本地化处理,可提高模拟结果与真实数据的Kappa系数,有助于增强模型在区域的适用性;(3)基于FLUS模型的2030年年楚河流域土地利用模拟结果显示,该区域草地、湿地与水体面积将继续减少,耕地、城市、未利用土地、积雪与冰川将增加,林地变化不大,其中,最主要的土地利用变化由草地变为未利用土地。

基于PLUS模型的福州市土地利用变化模拟及生态系统服务价值的响应

在实施强省会和生态省战略背景下,研究福州市土地利用和生态系统服务价值在未来一定时期内的变化,对协调福州市经济发展与生态保护具有重要意义。本研究基于2期(2005年和2020年)土地利用数据,利用斑块生成土地利用变化模拟模型(Patch-generating Land Use Simulation Model,PLUS)和当量因子法等方法,模拟了福州市在历史发展速度下未来土地利用及生态系统服务价值的变化情况。结果表明:2005—2020年福州市建设用地增加了282.93 km^(2),增幅达62.1%,在历史发展速度下,到2035年面积将达987.89 km^(2),与2020年相比将增加249.54 km^(2),耕地面积减少最多,前15年减少了131.6 km^(2),后15年将会继续减少113.21 km^(2);福州市建设用地扩张主要源自对耕地、林地、草地和水域的侵占;前15年福州市生态系统服务价值减少了26.15亿元,在历史发展速度下,后15年将会继续减少21.58亿元;前15年和后15年,福州市每1%的土地利用结构发生变化,分别会导致该区域生态系统服务价值减少大约9.18%和8.86%。在福州市国土空间规划中应注重经济效益和生态效益的权衡,明确划定“三区三线”,在福州滨海快速城镇化地区应做好水域、林地生态保护规划,防止开发过程中侵占生态系统服务价值高的土地。

基于InVEST-PLUS模型的昆明市土地利用变化与碳储量时空演变研究

土地利用对陆地生态系统中CO_(2)的影响仅次于化石能源燃烧。基于昆明市2000年、2010年、2020年三期土地利用数据,利用PLUS模型预测2060年多情景土地利用情况,再结合InVEST模型得到碳储量时空分布情况,最后运用Moran’s I指数和Getis-Ord Gi^(*)分析格网尺度下碳储量时空分布特征。结果表明:①2000-2020年,昆明市土地利用变化表现出建设用地面积扩张,生态地类呈不同程度萎缩的特点,未来的不同情景下土地利用情况存在差异;②2020-2020年昆明市碳储总量减少了98.5×10^(4) t,2060年不同发展情境下的碳储量较于2020年均呈现减少趋势,且昆明市各区的碳储量高低与土地利用变化剧烈程度具有关联性;③昆明市碳储量空间分布上表现出一定的聚集现象,形成高值往北,低值以南;低值集聚区围绕滇池向四周扩张的结构分布特点。