基于SD-PLUS耦合模型的陕西省土地利用变化及碳储量多情景预测

[目的]为探讨不同土地利用方式对区域生态系统碳储量的影响。[方法]以陕西省为研究对象,利用SD-PLUS耦合模型,采用国际耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)提出的耦合共享社会经济路线和代表性浓度路线(SSP-RCP)情景,对2030年陕西省的土地利用变化进行预测,然后利用InVEST模型模拟未来不同情景下陕西省碳储量及其空间分布。[结果](1)对构建的SD模型进行历史检验,其误差<5%,PLUS模型模拟的2020年土地利用Kappa指数为0.86,模型精度和可靠性总体符合要求;(2)3种情景下,未来建设用地面积均增加,增长速率从低到高的情景分别为SSP126、SSP245、SSP585;在所有情景下,林地面积均增加,水域面积均保持稳定;草地面积在SSP126情景下有小幅度增加,其他情景下减少;耕地面积3种情景下均减少;(3)3种情景下,陕西省碳储量均减少,关中平原建设用地的扩张占用大量的耕地是造成陕西省碳储量下降的主要原因。[结论]在SSP126情景下,建设用地扩张所占用的生态用地面积最小,碳储量损失最少,该情景同时考虑社会经济发展及生态保护的需要,可为未来陕西省国土资源保护和高质量发展提供参考模式。

基于PLUS-InVEST模型的陕南地区土地利用变化多情景模拟与碳储量评估

在PLUS模型中纳入POI驱动因子并利用LASSO回归进行驱动体系筛选与精度验证,设定自然发展、经济保护与生态保护3种情景,利用筛选后的驱动因子模拟2030年各情景下陕南地区的土地利用格局,利用InVEST模型分析2000—2020年陕南地区碳储量的时空分异特征,探讨不同发展情景下土地利用变化对陕南地区碳储量的影响。结果表明:(1)2000—2020年,陕南地区的建设用地面积由23648.49 hm^(2)增长到78000.21 hm^(2),侵占了耕地、林地和草地的生存空间,使其分别减少了39415.05 hm^(2),8787.51 hm^(2)与17476.56 hm^(2),2030年3种发展情景下的建设用地均保持扩张的趋势。(2)在PLUS模型中加入POI驱动因子且利用LASSO算法筛选驱动因子有效提升了模型的精度与运行效率,模型的Kappa系数和OA系数分别提高了2.53%和0.20%,更精准地模拟了建设用地的分布情况。(3)2000—2020年陕南地区碳储量总量呈下降趋势,由2.1887×10^(9)t下降至2.1775×10^(9)t。2030年经济保护情景与自然发展情景的碳储量总量均小于2020年,生态保护情景下的碳储量总量最高,达到了2.1830×10^(9)t。(4)生态保护情景更有利于陕南地区的可持续发展策略,以陕南地区平均碳密度分区分布为基础,可为陕南地区分区发展与区域碳收支平衡提供参考,对未来不同情景下土地利用对区域碳储量的影响和双碳背景下的国土空间规划具有借鉴意义。

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PLUS-InVEST模型的呼和浩特市多情景土地利用变化动态模拟及碳储量评估

为探究呼和浩特市土地利用变化对生态系统碳储量的影响,本研究基于InVEST模型与PLUS模型模拟预测呼和浩特市在自然发展、生态保护、耕地保护、城市发展4种情景下的土地利用与碳储量。结果表明:1990-2020年呼和浩特市不透水面、林地、草地、水体等土地利用类型的面积呈增加状态,耕地、裸地、灌木地等土地类型的面积呈减少状态,其中灌木地和裸地的土地转出率较高,分别为93.63%和98.24%。InVEST模型估算结果显示,不透水面不断扩张,侵蚀耕地等高碳密度土地类型,造成呼和浩特市1990-2020年碳储量呈逐年递减趋势。2030年自然发展、生态保护、耕地保护、城市发展情景模拟下的呼和浩特市的碳储量与2020年相比均呈现减少状态,其中耕地保护情景碳储量降幅最小,其次为生态保护情景,说明采取合理的保护措施能够有效抑制碳储量下降。耕地保护情景能够有效减缓城市建筑的扩张趋势,生态保护情景则可有效增加水体、草地等生态类用地面积。研究表明,落实耕地和生态保护政策、优化土地利用结构、提高土地利用效率对呼和浩特市的可持续发展均有重要意义。

基于PLUS和InVEST模型的合肥市生态系统碳储量时空演变特征

[目的]为寻求“双碳”目标导向下的合肥市城市发展新方案。[方法]依据合肥市2000-2020年5期土地利用数据,在合肥市国土空间规划指引下,运用PLUS模型模拟得到2035年合肥市土地利用时空演变规律,耦合InVEST模型探究多情景下合肥市碳储量时空变化特征,并进一步挖掘土地综合利用程度对碳储量的影响。[结果](1)2000-2020年合肥市土地利用变化特征主要表现为耕地、林地减少,其中耕地为建设用地扩增主要来源。自然发展和农田资源保护情景的土地变化规律大致相同,主要表现为耕地、林地、水体减少;绿色汇增城市发展情景下,林地相比其余2个情景面积由减少转为增加。(2)2000-2020年合肥市碳储量逐年递减,其中2005-2010年碳损失最为剧烈。到2035年,自然发展情景、农田资源保护情景、绿色汇增城市发展情景碳储量分别为138.96×10^(6),140.13×10^(6),139.81×10^(6) t。农田资源保护情景下,碳储量明显增加区域最低,建设用地扩张减缓;绿色汇增城市发展情景下,林地由碳损失转为碳固持,是最具固碳潜力的发展趋势。(3)绿色汇增城市发展情景土地利用率最高,可有效降低土地综合利用程度对碳储量流失的威胁。[结论]农田资源保护情景与绿色汇增城市发展情景均有助于城市固碳发展,实施生态保护与城市发展并行政策,调整土地综合利用模式有助于改善城市碳流失。

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和InVEST模型的乌鲁木齐市碳储量时空演变与预测

土地利用变化对陆地生态系统的碳储量变化有着重要影响,研究不同发展情景下陆地生态系用碳储量变化情况,有利于优化空间布局,协调土地利用与生态环境保护的关系。本研究结合PLUS和InVEST模型,通过多种驱动因素数据分析了2000—2020年乌鲁木齐市土地利用的变化特征,以此预测模拟2030年自然发展情景、生态保护优先情景和耕地保护优先情景下土地碳储量。结果表明:(1)2000—2020年乌鲁木齐市林地、水域、建设面积、未利用地数量增加,耕地、草地面积减少。(2)2030年,自然发展情景延续了以往发展模式,建设用地面积增幅为18.29%。生态保护优先情景下,建设用地的扩张速度得到有效控制,增幅已经减缓,为4.73%。耕地保护优先情景下耕地面积比自然发展情景下多了171 km^(2),耕地保护效果显著。(3)2000—2020年,碳储量呈下降趋势,共计减少8.5×10^(6)t。2030年自然发展情景下碳储量总量相较于2020年减少了4.065×10^(6)t,生态保护优先情景下比自然增长情景高7.519×10^(5)t,耕地保护优先情景比自然增长情景低1.979×10^(6)t。因此,在未来乌鲁木齐市发展规划中,应当落实耕地保护责任,控制建设用地向林地、草地等高碳密度用地的扩张,优化用地布局,提高区域碳储量水平。

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RUSLE模型的妫水河流域土壤侵蚀时空变化特征

[目的]为揭示流域土壤侵蚀时空变化特征并开展可持续流域治理工作。[方法]基于妫水河流域1995—2018年降雨、土壤、数字高程模型及土地利用数据,采用GIS技术与RUSLE模型的方法定量分析妫水河流域土壤侵蚀时空特征,并对流域土壤稳定性进行评价。[结果](1)1995—2018年,流域内林地和草地面积均呈下降的趋势,2018年林地和草地面积分别为4.41×10^(4),0.84×10^(4)hm^(2),较1995年分别下降13.52%和10.61%。耕地面积由1995年的3.53×10^(4)hm^(2)增加至2018年的4.07×10^(4)hm^(2)。建筑用地面积逐渐增加,由1995年的0.59×10^(4)hm^(2)增加到2018年的1.90×10^(4)hm^(2)。(2)妫水河流域内土壤侵蚀模数呈波动性变化,由1995年的8.71 t/(hm^(2)·a)降至4.56 t/(hm^(2)·a)后,于2018年升至11.07 t/(hm^(2)·a)。(3)妫水河流域土壤侵蚀强度以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,1995—2015年,土壤侵蚀强度逐渐降低并保持稳定,中度及以上土壤侵蚀面积比例由4.95%降至3.05%,2018年后升至7.42%。(4)妫水河流域在研究时段内土壤稳定性降低,不稳定土壤面积升高。[结论]妫水河流域城市化的进程中,林草覆盖度略有降低;土壤侵蚀强度整体下降,但在后期略有提高;不稳定土壤所占面积较少。研究结果可为妫水河流域综合治理及土地利用规划提供依据。

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。

US-FNAC结合CT、CgA和TG免疫组织化学染色在甲状腺髓样癌诊断中的应用

目的探讨超声引导下细针穿刺细胞学(ultrasound-guided fine-needle aspiration cytology,US-FNAC)联合降钙素(calcitonin,CT)、嗜铬素A(chromogranin A,Cg A)、甲状腺球蛋白(thyroglobulin,Tg)诊断甲状腺髓样癌(medullary thyroid cancer,MTC)的应用价值。方法对7例US-FNAC诊断且术后组织病理学确诊的MTC临床资料和超声特点、细胞病理学特征进行综合分析。细针穿刺标本采用常规涂片1~2张自然风干后刘氏染色液快速染色,现场进行细胞病理学评判,确保取得满意的细胞量,同时将剩余标本注入液基细胞保存液中保存,采用液基薄层制片,HE染色及CT、CgA和Tg免疫组织化学染色。结果7例MTC细胞均中等量到大量,均有散在突出的大细胞、双核细胞、浆样细胞或核偏位不规则细胞;6例伴梭形细胞,细胞病理学表现与MTC细胞学诊断标准基本相符,CT、CgA胞质均弥漫强阳性表达,Tg阴性,细胞病理学诊断为MTC。结论US-FNAC技术可提高甲状腺结节细针穿刺标本满意度,结合液基薄层制片与CT、CgA免疫组织化学染色可提高MTC术前诊断准确性,对MTC治疗具有重大的临床意义。

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GeoSOS-FLUS模型的桂林市耕地变化趋势

为探讨桂林市耕地时空变化格局、促进土地资源合理配置,本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以多时相的Landsat遥感影像为数据源,综合比较5种分类方法在桂林市土地利用分类中的适用性;分析了桂林市2000—2020年土地利用变化,尤其是耕地时空变化格局;并利用GeoSOS-FLUS模型模拟预测在自然发展、耕地保护和生态控制等不同情景下,2030年桂林市耕地时空变化趋势。结果表明:①随机森林算法对桂林市土地利用类型提取的总体精度及Kappa系数均最高;②2000—2020年耕地面积逐年减少,其中2010—2015年流失情况最为严重,耕地主要表现为与建设用地和林地的相互转化,退耕还林、旅游业快速发展及建设用地扩张等是影响耕地时空变化格局的关键因素;③自然发展情景下,耕地面积将继续大幅减少,建设用地扩张和耕地减少将对生态环境产生一定影响。耕地保护和生态控制情景中,耕地面积将有所上升,其减少趋势有所缓解,对维护桂林市粮食安全、旅游业持续发展及生态系统的稳定性具有重要意义。

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FLUS模型多情景土地利用变化对陆地生态系统碳储量影响——以江西萍乡为例

[目的]揭示萍乡碳储量时空分布特征,阐明土地地类变化与碳储量之间的关系,为探明区域生态系统碳储量状况提供数据支撑。[方法]利用FLUS(future land use simulation)模型与InVEST(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs)模型,预测了2030年萍乡市3种不同情景下(自然发展、耕地保护和生态优先)碳储量值。[结果](1)2010—2020年萍乡市碳储量整体呈下降趋势,共减少1.47×10^(6)t;(2)耕地、建设用地、草地、水体和建设用地面积增加和林地与灌木面积减少,是导致碳储量变化的主要原因;(3)2030年自然发展、耕地保护和生态优先情景下陆地生态系统碳储量分别约为4.906×10^(7),4.919×10^(7),5.038×10^(7)t,其中生态优先情景下碳储量损失最少。[结论]萍乡生态系统碳储量呈下降趋势,主要受耕地与建设用地增大的影响,未来应加强对安源区与经济开发区重点变化区域的监测研究。

基于Invest模型和Flus模型的江苏省碳储量变化模拟与预测

为明确土地利用变化对碳储量的具体影响,实现耕地、林地等生态环境的更好保护,以江苏省为例,基于2000年、2010年和2020年土地利用数据,采用Invest模型的碳储存和固定模块以及Flus模型ANN模块、CA模块、Markov Chain模块,分析了江苏省不同土地利用类型碳储量变化特征,并预测了自然发展情景和生态保护情景下2030年和2050年江苏省碳储存与固定情况。结果表明,2000年、2010年与2020年,江苏省碳储量整体呈下降趋势,从1803.948×10^(6)t下降至1641.008×10^(6)t,其中耕地碳储量下降最多,为239.494×10^(6)t。这种现象的发生与江苏省工业化和城市化导致的耕地和林地等面积的减少并转为建筑用地有关。此外,各市碳储量差异较显著,其中盐城市碳储量最大,占全省总碳储量的16.12%,无锡市在全省碳储量中占比最小(4.12%)。基于ArcGIS 10.2软件和GeoDa 1.20软件分析发现,2000—2010年,南京、无锡、常州的碳储量分布呈低-低聚集,连云港市呈低-高聚集;2020年无锡、常州、镇江呈现低-低聚集,连云港市呈现高-高聚集。本研究预测结果表明2030年和2050年的生态保护情景下碳存储能力较自然发展情景有一定提升,分别提升6.069×10^(6)t和5.861×10^(6)t。本研究结果可为江苏省更好地建设生态环境提供数据支撑。

基于PLUS和InVEST模型的贵阳市碳储量时空演变及多情景模拟预测

[目的]分析贵州省贵阳市历史和未来时间序列下碳储量时空演变特征,为促进区域可持续发展提供科学依据。[方法]以贵阳市为例,利用ArcGIS评估2000—2020年贵阳市的土地利用变化与碳储量时空演变特征,并耦合PLUS,InVEST模型预测2030年不同发展情景下土地利用空间格局及其碳储量变化。[结果](1)2000—2020年贵阳市土地利用变化为耕地和草地转化为水域和建设用地;耕地面积减少了190 km^(2);草地面积减少了188 km^(2);水域面积增加了43 km^(2);建设用地面积锐增了367 km^(2)。(2)2000—2020年贵阳市碳储总量呈现先增加后下降趋势,共降低了2.197×10^(6)t,在空间上呈现北高南低的分布格局,北部区域是贵阳市的主要碳汇功能区,建设用地扩张是影响研究区碳储量降低的主要原因。(3)2030自然情景、耕地保护和生态保护情景下建设用地分别扩张了279,193,175 km^(2),增幅为51.48%,35.61%,32.29%。(4)2030年自然情景、耕地保护和生态保护情景下的碳储总量分别为1.400×10^(8),1.398×10^(8),1.410×10^(8)t,相较于2020年均有下降。碳储量在空间上始终表现为北高南低的分布格局,生态保护情景下更有利于减缓研究区碳储量的下降趋势。[结论]未来贵阳市在生态环境方面可继续加强实施退耕还林政策来恢复碳储量水平,而在城市发展方面,应该制定更加合理的综合发展战略,在经济发展的同时又能兼顾生态保护。

基于PLUS和InVEST模型的荆州市碳储量评估与土地利用多情景模拟

以碳中和为背景,探讨荆州市近20 a碳储量的时空分布特征,分析土地利用变化与碳储量之间的关系,为优化土地利用结构提供支撑。结果表明:(1)2000—2020年荆州市土地利用共分为6类,包括耕地、林地、草地、湿地、水体、建设用地,其中耕地、草地、建设用地面积增加,林地、湿地、水体面积减少,其他地类向耕地、建设用地转换最多,其中人口、GDP、交通是主要驱动因子。(2)2000—2020年碳储量值整体呈增加趋势,共增加640万t,其中耕地、林地、草地贡献最多。(3)预测2030年自然发展、城镇发展、生态保护情景下碳储量值分别为13269万t、13225万t、13189万t,城镇发展情景下土地利用价值最高。以2000年、2010年土地利用为初始数据,利用PLUS模型模拟2020年土地利用,与2020年实际土地利用比较,得到Kappa系数=0.71,总精度=0.84,模拟结果具有显著一致性,该模型进行多情景模拟能够为国土空间规划和城市生态系统保护提供理论参考。

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。