基于InVEST和MGWR模型的安徽省生境质量评估及驱动

[目的]评估安徽省生境质量并研究其驱动机制,以期为安徽省生态环境管理和社会经济可持续高质量发展提供理论参考和科学依据。[方法]以安徽省为研究区,基于InVEST模型对2000年、2010年、2020年生境质量进行评估,并运用热点分析和MGWR模型对影响生境质量空间分布格局的自然—社会经济因子进行分析。[结果](1) 2000—2020年安徽省生境质量整体呈现下降趋势,下降率为3.01%,且生境质量较差区分布面积最广。(2)生境质量的空间分布格局呈现“以山地丘陵地区为主的南部和西部高,以耕地和建筑用地为主的北部和中部低”态势,且具有明显的空间集聚性。(3)坡度、NDVI、建筑用地比例和土地垦殖率是影响安徽省生境质量空间分布的关键因子,平均回归系数分别为0.138,0.084,-0.213,-0.557。坡度对生境质量具有正向效应,NDVI对生境质量的影响以正向效应为主,三期正向效应影响面积比例均达到80%以上,建筑用地比例和土地垦殖率对生境质量的负向效应随时间变化分别增强和减弱。[结论]建筑用地比例和土地垦殖率会使生境质量降低,未来应加强土地利用的管理和注重城镇扩张规模。

青弋江流域土地利用/景观格局对水质的影响

研究不同空间尺度的景观组成与结构对水质的影响对于水质保护具有重要意义。青弋江为长江下游最长的支流,人类活动可能通过多种方式对水质产生影响。以青弋江流域为研究对象,基于Google Earth遥感数据和水质实测数据,采用冗余分析(RDA)和Spearman相关性分析,探讨了土地利用/景观格局对水质的影响。研究结论为:(1)以采样点为中心建立的100、200、500、1000、2000 m 5种尺度缓冲区中,500 m半径圆形缓冲区景观组成对水质的解释率最高,枯水期与丰水期对水质的解释率分别为46.30%和43.10%。(2)土地利用类型中,耕地和建设用地面积与NH4+-N、TP、EC呈正相关,对水质具有负面效应;林地面积与DO呈正相关,对污染物起到净化作用;土地利用综合程度指数与污染指标呈正相关,表明人类活动强的区域,水质变差。(3)景观格局指数中,PRD在丰水期与NH4+-N、TP浓度为负相关,相关系数分别为-0.656、-0.540,表明随斑块丰富度密度的增大,流域生态系统更加稳定;LPI与DO浓度在枯水期为显著负向相关,相关系数为-0.653,SHAPEAM与NH4+-N、TP呈显著正向相关,表明随人类活动强度的增大,水质恶化;FRACAM与水质的关系无法得到合理的解释。通过多角度分析,在一定程度揭示了青弋江流域的生态水文过程,有利于土地利用管理和水质保护,进而促进资源的可持续利用。研究结果可为政府相关职能部门进行决策时提供参考。

青弋江流域生态系统服务评估与权衡研究

研究生态系统服务价值变化特征及多种服务之间的权衡协同关系,对平衡经济发展与环境保护具有重要意义。基于修订的当量因子表,结合2000、2009、2018年3个时期遥感解译获取的土地利用数据,运用生态系统服务权衡协同度模型、敏感性分析、空间自相关、土地利用程度综合指数模型等分析了青弋江流域生态系统服务价值(Ecosystem Services Value,ESV)的时空演变特征及9种生态服务之间的权衡协同关系。结果表明:(1)2000、2009及2018年的生态系统服务价值分别为285.19、351.26和294.68亿元,价值总量呈先增后减的变化趋势,其中2009—2018年间总ESV下降了16.1%,生态服务趋于退化。整个研究时段内,林地对ESV的贡献量最大,其次是耕地和水域。(2)2000—2009年,单项生态系统服务间以协同关系为主导,协同率为77.8%,食物生产服务与本研究中的其他服务之间均为权衡关系;2009—2018年间生态系统服务间的关系与前9年基本一致,但食物生产服务与其他服务功能之间的权衡度呈增强的趋势。(3)敏感性分析表明,各时期的敏感性指数(CS)值均小于1,表明基于修订的当量因子表计算获得的生态系统服务价值系数符合青弋江流域的实际情况,计算结果可靠。(4)生态系统服务价值存在较强的正向空间自相关,但集聚程度有下降的趋势。双变量空间自相关分析表明当土地利用程度增强时,生态系统提供的总服务价值或单项服务价值均会降低。研究结果可为青弋江流域土地利用结构的优化调整及生态环境保护提供参考信息。

青弋江流域大型底栖动物群落结构及水质评价

研究河流大型底栖动物群落结构特征及水环境质量对水生态的保护与修复具有重要意义。以青弋江流域为研究对象,于2020年9月进行了大型底栖动物及水体理化因子的调查,采用相对重要性指数、生物多样性指数及Jaccard相似性系数分析了大型底栖动物群落结构特征,运用丰度/生物量比较曲线法及冗余分析法探究了底栖动物群落受到的干扰程度及其主要影响环境因子,最后利用水生态环境质量综合指数对河流水质进行评价。研究结果表明:(1)共采集鉴定大型底栖动物61种,隶属于3门6纲17目,平均丰度为265.9个/m^(2),平均生物量41.6 g/m^(2)。相对重要性指数分析显示,日本沼虾(Macrobrachium nipponensis)、中国圆田螺(Cipangopaludina chinensis)、羽摇蚊(Chironomus plumosus)及扁蜉(Ecdyrus)为群落中的主要优势种。(2)由群落相似性分析知,Jaccard相似性系数较低,调查点位之间存在较强的空间异质性。(3)冗余分析表明,电导率、氨氮浓度及流速是影响底栖动物群落结构的主要环境因子。(4)生物指数分析结果显示该流域水质为轻度污染或中度污染,与水质理化因子评价存在较大差异。综合考虑生物及非生物因子的水生态环境质量综合指数模型计算结果显示,流域整体水环境质量偏好,但部分采样点已受到干扰或处于污染状态,与ABC曲线分析及优势种分析基本一致,评价结果更具科学性及可靠性。

安徽宣城向阳剖面第四纪红土常量元素地球化学特征及其古气候意义

安徽宣城向阳剖面是我国南方第四纪红土标准剖面,蕴含着丰富的古环境与古气候信息,对其进行常量元素地球化学特征及古气候的研究,对深刻理解该区红土风化成壤强度与古气候演化、充实中国南方第四纪红土的高分辨率研究具有一定意义。本文基于野外地质地貌、岩性调查与加密采样,运用ZSX PrimusIV型X射线荧光光谱仪(XRF),对该剖面进行常量元素测定,并采用地球化学风化参数指标CIA与BA、元素迁移率等分析方法,结合前人的年代数据,探讨了该剖面红土风化特征及古气候意义。研究表明:(1)向阳剖面常量元素以Fe2O3、Al2O3、SiO2为主,具有显著的富硅铝铁化特征,约916 ka以来红土堆积处于相对暖湿的古气候背景下,但是气候总体有向干凉方向变化的趋势;(2)约916 ka以来研究区古气候大致存在7次相对暖湿与相对干凉期的旋回变化;其中,阶段I至阶段II暖湿程度与风化强度较大,气候向暖湿方向发展,阶段III暖湿程度与风化强度均有所降低,阶段IV暖湿程度与风化强度达到最大,是最稳定的时期,阶段V至阶段VII气候一直向干凉方向变化;(3)在6.2 m(约534 ka前)以下部分,红土成土沉积动力强度较大,干湿变化比较强烈,沉积环境不稳定,而此后红土成土沉积动力减弱,沉积环境相对稳定。

青弋江流域大型底栖动物群落结构及多样性研究

大型底栖无脊椎动物作为河流水环境质量良好指示生物之一,加强其群落结构及多样性研究,对淡水生态系统的保护与修复具有重要意义。为明晰青弋江流域大型底栖动物群落特征,于2019年7~8月对10个采样点进行大型底栖动物采样和鉴定,运用优势度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数、Margalef物种丰富度指数等指标并结合相似性及聚类分析,讨论了该流域大型底栖动物群落结构及其多样性。结果表明:(1)采集的大型底栖动物共38种(属),隶属于7纲17目32科,以昆虫纲及腹足纲为主,分别占总分类单元的39.8%和36.6%;(2)优势度分析可得,该流域优势物种为短沟蜷属(Semisulcospira)、方形环棱螺(Bellamya quadrata)、萝卜螺属(Radix montfort)、圆田螺属(Cipangopaludina)、日本沼虾(Macrobrachium nipponense)、亚洲瘦[虫怱](Ischnura asiatica)、摇蚊科(Chironomidae);(3)Jaccard相似性系数及聚类分析表明,不同物种对栖息生境的需要存在差异,随着人类干扰的增强,河流生态健康有下降的趋势。研究结果对青弋江底栖动物数据积累及生态管理与保护具有参考意义。

淮河上游产水服务空间分异及其影响因素探测

产水量变化受多种因素影响,对产水量进行归因分析,有助于更好地保护区域生态环境,进行水资源的调配和管理.选取2010年为代表年,构建淮河上游流域的SWAT模型模拟产水量,运用地理探测方法探讨淮河上游流域产水空间分异与自然及人类活动的关系.结果表明,降水和海拔为主要产水量影响因素,解释力分别为61.4%和44.2%.人为因子解释力最高的为有效粒度尺寸,解释力为40.2%,且随着高程的上升,自然因子的解释力增强显著.在海拔相对较低的地区,主导的交互作用主要为降水∩人口密度,在海拔大于150 m的分区后,降水∩坡度成为主导交互作用.总体而言,自然因子对产水量的解释力大于人为因子,同一因子的解释力在不同海拔存在较大差异,并且因子之间的交互作用对产水量的影响高于单因子影响程度.

基于四象限模型的生态系统服务与人类活动强度关联性分析——以皖南国际旅游文化示范区为例

运用空间热点分析定量分析了生态系统服务在不同尺度上的空间分异特征,基于四象限模型对生态质量进行评价,并采用地理探测器探讨影响其空间分异的主要驱动因素。结果表明:(1)生态系统服务价值(Ecosystem Service Value, ESV)存在显著的空间异质性,分布格局呈现空间自相关性,冷热点分布具有明显尺度效应。(2)示范区人类活动强度与ESV耦合程度基本协调一致,生态质量总体状况较好。人类活动强度与ESV耦合程度因研究尺度不同而存在一定差异。(3)各探测因子的解释力在县域和乡镇尺度上存在显著差异,社会经济驱动因素在县域尺度上解释力大于乡镇尺度。各驱动因子之间存在明显的协同增强效应,双因子交互作用增强了对ESV空间分异的解释力。

气候变暖背景下安徽省月NDVI动态变化研究

地表植被覆盖时空动态变化能很好地反映气候变化。基于2000~2016年MODIS NDVI逐月数据及同期内格点降水和气温数据,探讨了安徽省NDVI时空变化及其与气象因子的关系,结果表明:(1)安徽省NDVI呈显著增加的趋势,全省平均增速为5.7~11.3×10^(-3)/a,其中,旱地增长较快,阔叶林和灌丛增长较缓。时间上,除水田外,10月至翌年3月具有显著增加趋势,6~9月增加趋势不明显。空间上,皖南山区、江淮之间大别山区和淮北平原增长较快;(2)各种植被类型月均NDVI与气温或降水具有相关性。且NDVI均为与前一个月的气温或降水相关性最高的时滞特点;(3)像元尺度NDVI与气温的偏相关系数较大,其中正相关达到0.01显著性水平的面积占92.2%。而与降水的偏相关性较小,其中正相关达到0.01显著性水平的面积仅占8.2%。月尺度NDVI的驱动类型分析结果表明,气温驱动型占75.0%,降水气温共同驱动型占15.3%。研究结果可为全球变暖背景下区域生态系统管理和保护提供理论参考。

宣城红土剖面色度特征及其古气候意义

宣城向阳红土剖面是中国南方第四纪红土的典型剖面,通过对该剖面进行色度指标(L^*、a^*、b^*)的测量,并基于已发表的年代数据,尝试讨论并揭示该剖面所蕴含的古气候变化信息.结果表明:(1)宣城地区水热条件基本经历了先变好、后变差的总体变化趋势,其中约916~693ka B.P.间降水总体呈增多趋势、约693~308ka B.P.间降水较充沛、约308ka B.P.以后降水不稳定、100ka B.P.以后降水总体呈减少趋势.(2)宣城地区在约693~308ka B.P.间气候相对暖湿,约308ka B.P.以后气候向干冷转变,约117ka B.P.以后气候也有向干冷变化的趋势.(3)916ka B.P.以来,宣城地区气候至少发生了8次明显的暖湿—干冷的旋回,气候波动明显.

基于大型底栖动物的青弋江河流健康评价

基于大型底栖动物群落结构进行水域生态系统评估是区域水环境监测的有效手段。研究于2021年7月对青弋江流域10个河流采样点的大型底栖动物进行了生物采样以及水体理化因子监测,采用生物环境分析和丰度/生物量比较曲线等方法研究了大型底栖动物群落结构特征及其与环境的关系,并应用水生态环境质量综合指数(WQI)对流域内河流健康状况进行了综合评价。结果表明:青弋江流域内河流大型底栖动物群落组成以水生昆虫和软体动物为主,直接收集者为主要功能摄食类群,主要优势种为中国圆田螺、纹石蛾、日本沼虾以及方形环棱螺。群落多样性良好且具备明显的空间异质性。生物环境分析表明,解释大型底栖动物群落结构差异的主导因子为溶解氧、河宽、水温、化学需氧量、流速、总磷和水深。最佳因子组合为溶解氧、总磷、化学需氧量。丰度/生物量比较曲线显示多个点位受到不同程度的干扰。由WQI指数分析可得流域内水质较好,除了个别点位外,整体处于健康及以上状态。相较于生物评价和理化因子评价,WQI指数评价法能够综合反映流域健康状况,更具适用性。

中国生态功能保护区归一化植被指数动态及气候因子驱动

为揭示生态功能保护区归一化植被指数(NDVI)与气候因子相关性,为今后该区域植被动态监测提供有用的信息,该研究基于2000–2015年MODISNDVI数据和逐月格点降水与气温数据,采用生态功能保护区和像元两种空间尺度,应用线性倾向分析、偏相关分析、复相关分析等方法研究了46个生态功能保护区NDVI变化及其与气候因子的关系,在此基础上基于相关系数显著性水平对生态功能保护区NDVI动态进行了气候因子驱动分区。主要结果:(1)生态功能保护区NDVI总体呈增加趋势,其增率加权平均值为0.045·a^(-1)。像元分析表明,NDVI显著增加的区域主要分布在中部和东北部。(2)生态功能保护区NDVI与降水的偏相关系数在–0.30–0.72之间,在32个分区呈正相关关系。NDVI与气温的偏相关性在–0.36–0.92之间,在39个分区呈正相关关系。像元分析表明,50.6%的像元NDVI与降水呈显著正偏相关关系,主要分布在东北及西北地区。64.6%的像元NDVI与气温呈显著正偏相关关系,主要分布在东北及青藏高原北缘地区。(3)气温-降水强驱动型是主要驱动类型,占总面积的38.7%;气温驱动型为次要驱动类型,占27.3%;非气候因子驱动型占17.6%。以上结果表明,生态功能保护区NDVI与气温、降水气候因子改变具有显著相关性,气候因子驱动的地区共占82.4%。研究气候变暖背景下生态功能保护区NDVI变化及其对气候因子的响应,对于认识该区植被动态变化规律具有重要作用。