基于生态修复视角的上海市黄浦江河岸带景观格局空间特征分析

【目的】通过对上海黄浦江河岸带景观格局空间特征进行分析,找出该河岸带生态修复的重点区域与景观类型,科学规划河岸带的生态恢复重建,为黄浦江周边的土地利用格局优化与景观生态修复建设提供决策支持。【方法】基于地理信息系统(GIS)平台,利用高分辨率航拍图像数据源,构建河岸带土地利用与景观格局数据库,从横向、纵向两个维度,利用景观指数方法,在景观类型和景观格局两个水平,选取不同的景观指数对黄浦江河岸带景观格局空间特征进行定量分析。【结果】①在横向维度上,黄浦江河岸带市区段城市化程度最高,景观多样性最低,绿地和林地所占比例不足且碎片化; 近郊段属于过渡河段,以工业用地为主,景观多样性最高,破碎化程度最严重; 远郊段人为干扰程度最低,土地利用强度最弱,农田生态林网体系建设有待加强。②在纵向维度上,根据距河道边缘的距离(L),0≤L<100 m的河岸带受到重点生态保护,但距河道距离由近至远,人为干扰强度逐渐增强,河岸带景观多样性与破碎化程度呈现先增后减的趋势,在300≤L<400 m的河岸带景观破碎化程度最显著。【结论】城市建设活动的干扰,造成黄浦江河岸带景观格局趋于破碎,存在水陆交错边缘的负效应。在景观类型水平上,工业用地、生产防护林地和旱地是河岸带生态修复应重点关注的景观类型,而在景观格局水平上,近郊段河岸带(横向维度)和300≤L<400 m的河岸带及邻近区域(纵向维度)是生态修复重点区域。     

快速城镇化地区耕地景观生态安全格局演变特征及其驱动机制

【目的】探索快速城镇化地区耕地景观生态安全格局演变特征及其驱动机制新方法和新思路,为实施 “18亿亩耕地红线”保护政策提供科学依据。【方法】以江苏扬州耕地景观为对象,运用Fragstas 4.2软件和ArcGIS 10.2软件模拟计算扬州耕地景观安全格局时空演变特征;基于统计年鉴数据,运用地理探测器筛选出主导影响因素,并结合地理加权回归软件分析出影响因素之间的空间差异。【结果】扬州市耕地景观生态安全以市中心周边地区向西北方向逐年降低;社会经济影响因子解释度明显高于自然影响因子;各个主导社会经济因素对扬州市耕地景观生态安全格局的影响存在显著的空间差异。【结论】通过GIS空间模拟、地理探测器筛选和地理加权回归模型分析相结合的方法,可以科学准确地模拟分析出快速城镇化地区耕地景观生态安全格局时空演变特征及其驱动机制和空间差异。     

哈尔滨段松花江湿地景观格局演变及驱动因素分析

【目的】松花江湿地是哈尔滨最重要的生态系统屏障。定量研究20年来哈尔滨段松花江湿地生态系统景观格局演变规律及其主要影响因素,为哈尔滨松花江湿地规划提供参考。【方法】以松花江哈尔滨段流域及其周边生态区域为研究对象,借助GIS,对2000、2005、2010、2015和2020年5期Landsat遥感影像进行处理;利用Fragstats分析研究区域景观格局指数,探究景观格局时空演变特征;最后对影响景观格局的因素进行主成分分析。【结果】(1)2000—2020年,水域(含湿地)面积不断上升、耕地面积不断下降是研究区景观格局最主要的变化特征。耕地是转入水域、草地、建设用地、林地、其他用地面积的主要贡献者,分别转出343.142 1、2.484 9、94.041 9、35.469 0、1.980 0 km²。其中水域、草地、林地、其他用地面积同比增长率均超过100%,面积扩张呈上升趋势。(2)从斑块类型角度来看,各斑块破碎化程度均不同程度提高,湿地景观类型结构趋于复杂化;从景观水平角度来看,整体上景观丰富度增加,但连通性较差,受外界干扰程度比较明显。(3)城市经济发展、气候...     

基于全球地表水数据的长沙市湿地景观动态变化研究

【目的】探究长沙市1999—2019年湿地景观的时空演变规律,综合分析长沙市湿地景观格局的动态变化特征,以及自然、人为因素对湿地景观格局的影响机制,为长沙市湿地资源的保护与合理利用提供理论依据。【方法】基于全球地表水数据(GSWD),结合气象、水文等数据,采用湿地分布信息提取、湿地类型划分和景观格局指数的方法,针对湿地季节性和波动变化特征,对长沙市1999—2019年湿地景观格局的动态演变情况进行长期且连续的监测,分析其长时间尺度的演变趋势以及短期的波动变化特征。【结果】(1)1999年以来,长沙市湿地面积持续增加,其中,永久性河流是长沙市的主要湿地类型。2007—2009年,长沙市湿地景观发生了较大的变化,主要表现为2008年前永久性河流、湖泊分别向季节性河流、湖泊转化,2008年后出现逆转。2017年以前,长沙市湿地景观格局破碎化程度不断加剧,2017年之后开始逐渐恢复。(2)在自然因素中,长沙市湿地面积受降水和湘江径流量影响较大;在人为因素中,人口的增加和粗犷的社会经济发展模式,会间接导致景观格局破碎化加剧,但政府政策和措施对湿地修复具有强制性作用。【结论】基于全球地表水数据提取...     

太平洋西北部地区天然林景观动态及破碎化驱动力分析

【目的】准确量化森林破碎化程度以及破碎化过程,对于理解森林的生境变化导致的生态服务功能变化具有重要作用。本研究旨在量化美国西北部天然林破碎化空间过程,探究其社会经济驱动因素,为构建合理的森林经营方案提供参考,并为提高中国东北地区天然林的管理水平提供借鉴。【方法】利用美国国家土地覆盖3期数据(NLCD2008、2013及2016),先对太平洋西北部地区天然林进行景观格局分析,然后采用森林破碎化过程模型描述和量化了4种破碎化过程,据此刻画了研究区内天然林景观动态变化及破碎化的时空模式。结合社会经济统计资料,分析导致这些变化的社会经济驱动因素及其管理含义。【结果】①2008—2016年,天然林面积总体呈现出缓慢的上升趋势,森林损失面积持续低于森林恢复面积,森林斑块面积逐渐增大,而斑块数量逐渐减少,森林连接性逐渐提高。②森林破碎化现象广泛存在,且随着时间推移逐步得到改善,收缩和破碎化过程在森林破碎化成分中占主导地位,4种破碎化过程呈现出“破碎化—收缩—穿孔—消失”的前后关联。③社会经济因素是森林破碎化的重要预测因子, 表现形式为:人口增加、居民点建设、农业开垦种植和区域经济发展对森林资源的依赖等。【结论】近10年内太平洋西北部森林破碎化程度逐渐降低,受人为干扰影响较大,森林景观在研究阶段内未发生明显变化,既满足了木材工业发展的需要,又符合生态保护的要求。     

崇明东滩自然保护区景观格局动态分析

【目的】上海崇明东滩湿地实施互花米草生态控制及鸟类栖息地优化项目以来,湿地的景观格局和特征发生了较大变化,需要分析这种变化以为进一步优化景观格局和促进湿地生态保护提供依据。【方法】采用3S技术以及景观格局分析方法,对崇明东滩自然保护区景观格局的动态变化及影响进行分析。【结果】2011—2015年期间,保护区自然植被的面积逐年减少,与2011年相比减少了20.91%; 各种景观类型之间存在着不同程度的互相转化,保护区各景观类型的转化情况发生了显著改变; 保护区域全区的斑块密度增加了66.61%; 互花米草和莎草科植物群落的斑块形状趋于规则,而芦苇群落的斑块形状复杂度较高; 2011—2015年内,保护区景观多样性指数从1.58上升到1.67。【结论】崇明东滩自然保护区景观破碎化程度加大,景观异质化程度加剧,景观格局由单一化向均衡化方向发展。综合认为,人为因素是引起崇明东滩景观格局变化的主导因素,且其影响仍在不断加深。     

江苏省景观生态风险评估及其与城镇化的动态响应

【目的】 评估景观生态风险,探明其与城镇化的动态响应,为江苏省科学调控高水平生态环境保护和高质量城镇化发展提供依据。【方法】 选用2010年Landsat TM和2018年Landsat OLI遥感影像数据,借助ENVI 5.3、ArcGIS 10.2软件,通过景观格局指数分析景观格局变化,综合评估景观生态风险并探讨其层级结构特征,定量测度景观生态风险与城镇化两者“增量”的响应类型及相关关系。【结果】 江苏省主要景观为耕地、建设用地和水域,其中耕地是基质景观。在景观格局演变中,耕地的异质性增强,建设用地以外部扩张为主,水域基本不变。景观生态风险提升显著,均值由0.123 6上升至0.149 9,现状景观生态风险TOP3城市为苏州、无锡和常州;景观生态风险自北向南逐渐升高,集聚分布态势和经济指向性趋势明显。景观生态风险与城镇化水平“增量”的耦合度大于0.8,城市建设用地快速扩张对景观生态风险快速上升的贡献度高,正向相关系数高达0.83。【结论】 江苏省景观格局变化显著,景观生态风险与城镇化水平同向提升、高度耦合。动态响应类型包括徐州、宿迁、盐城、淮安和扬州构成的低敏感区、沿江地区和连云港构成的中敏感区、苏州和无锡构成的高敏感区。苏南5市和南通“摊大饼式”土地城镇化发展迅速,经济发展水平高的苏南地区是景观生态高风险区域,土地城镇化会加速生态环境恶化,而人口城镇化会缓冲恶化速度,经济结构的转变影响式微。     

基于景观格局变化的粤港澳大湾区生态系统服务变化研究

粤港澳大湾区作为我国未来经济发展的引领极,城镇化进程对其景观格局产生了显著的影响,从而影响到生态系统服务功能的变化.因此,探究该区域景观格局变化与生态系统服务变化的关系,对区域生态、经济、社会可持续发展具有重要意义.基于Fragstats 4.2软件与InVEST模型,探讨粤港澳大湾区2000-2015年间的景观格局(类型水平:斑块密度(PD)、最大斑块指数(LPI)、最短欧式距离(ENN_MN),景观水平:香农多样性指数(SHDI)、蔓延度指数(CONTAG)、斑块密度(PD)、聚合度指数(AI))和生态系统服务(碳储量、土壤保持、生境质量)变化,并进行景观指数与生态系统服务相关性分析.结果表明:2000-2015年粤港澳大湾区景观格局发生了显著变化,破碎化程度加深,景观的空间异质性不断增强;受景观格局变化的影响,2000-2015年粤港澳大湾区的碳储量呈上升趋势,而土壤保持能力与生境质量则呈下降趋势,各生态系统服务在空间上存在异质性;林地、耕地与建设用地的变化对粤港澳大湾区的整体景观格局及生态系统服务影响较大,故适当优化3种景观之间的用地结构是区域生态保护及经济发展可持续发展的关键.     

基于遥感的玉林市玉州区景观格局变化研究

运用景观指数分析与"3S"技术结合的方法来进行景观格局分析是当前景观生态学研究的热点。以landsat美国陆地资源卫星遥感影像为基础数据源,选择2000年和2015年2期玉林市玉州区影像资料,经过遥感解译和景观指数计算,定量分析玉州区16年来景观格局的变化特征。结果表明:16年来建成用地和林地面积显著增加,景观类型面积大小顺序改变,各类型景观都发生了相当程度的转移变化;在景观水平上,整个景观的破碎化程度和空间异质性[1]升高,优势度稍有减少,各类型拼块在景观中呈均衡化趋势分布。在类型水平上,建设用地的破碎化程度增加,优势度增强,斑块聚合度呈增长趋势;林地的破碎化程度降低,优势度增强,斑块形状趋于复杂,聚集程度明显;水体的破碎化程度增加,斑块形状趋于复杂,优势度下降,斑块呈分散趋势;耕地的斑块形状较为规则,破碎化程度降低,优势度和聚集度[2]增加;其他用地受到来自建设用地、林地和耕地等的侵占,破碎化程度加强,优势度和聚集度下降。     

生态安全格局视角下的土地利用冲突识别研究

【目的】以郑州都市圈核心区为研究对象，在构建区域生态安全格局的基础上，借助土地利用转化矩阵对土地转化类型、程度进行分析，识别土地利用空间冲突分类，为核心区的土地利用规划管理提供依据，对生态空间的保护提供参考。【方法】利用形态学空间格局分析(MSPA)方法识别目标源地，采用最小累积阻力模型(MCR)及重力模型提取潜在廊道并筛选出重要廊道，构建综合生态安全格局，将生态安全格局分为低、中、高3级，进而定量地判断和剖析土地利用空间冲突的类型和程度，识别出土地利用冲突的空间特征，分析其影响因素。【结果】(1)郑州都市圈核心区土地利用冲突分布特征显著，耕地生态冲突分布较为集中，以不冲突为主；建设用地生态冲突分布较为分散，不冲突区主要分布在各个市域范围的主城区中部，一般严重冲突、极严重冲突主要位于研究区的北部；在耕地建设生态综合冲突中，各冲突等级面积大小为不冲突>一般严重冲突>极严重冲突，其中耕地生态冲突占主导。(2)郑州都市圈核心区2000—2020年区域景观格局破碎化程度较高，分布不均衡，构成研究区生态空间的主要景观类型；耕地景观、草地景观的占比呈现部分的下降。【结论】郑州都市圈核心...     

泰安市城区土地集约度的动态评价

以中心城市建成区范围内的土地为研究对象,结合泰安市的实际情况,以土地投入、产出和生态环境三个方面为切入点,设计了3个项目层(目标层、准则层和因子层),选择了11个指标因子(地均固定资产投入、地均铺装道路面积、地均从业人员总数、地均财政收入、地均消费品成交总额、地均GDP、人均GDP、人均城市用地、人均住房、绿化覆盖率和人均公共绿地),构建了评价指标体系.并采用多因素综合评价模型,计算了泰安市1990,2000和2007年三个时期的土地集约利用综合分值.结果显示,泰安市建成区的土地集约利用在土地投入、产出和生态环境等方面都有一定程度的提高,其中,不同的指标因子对于土地集约程度提高的贡献有显著的不同:固定资产投入、地均财政收入、地均GDP、人均GDP、人均公共绿地等指标因子的显著变化,为提高土地集约利用程度起到了积极的作用.而地均铺装道路、地均从业人员数、绿化覆盖率等指标因子变化不明显,没有起到应有的作用.     

基于EKC曲线的北京市绿地生态服务价值研究

【目的】提出城市绿地生态服务价值社会属性概念,为其评估过程引入社会发展因素提供参考。【方法】以北京市为例,通过运用环境库兹涅兹曲线(EKC)和Wolfram Alpha知识引擎,探究一定环境污染和社会发展水平条件下,城市绿地生态服务价值的经济影响系数,从而对北京市绿地生态服务功能进行价值评估。【结果】①人均碳排放量、区域环境噪音、二氧化硫(SO₂)排放量、氮氧化物(NO_x)排放量、烟尘排放量与人均GDP具有显著相关性,而废水排放量和化学需氧量与人均GDP不具有显著相关性。人均碳排放量、区域环境噪音、SO₂排放量和NO_X排放量与人均GDP模拟的方程具有较高的拟合度,决定系数R²均大于0.7。人均碳排放量与人均GDP关系呈倒“U”形,区域环境噪音和SO₂浓度与人均GDP的关系均呈倒“N”形,三者均有“y=0”的污染零值; ②人均GDP对人均碳排放量、区域环境噪音和SO₂浓度的影响系数分别为0.67、0.68、0.91; ③2010年北京市城市绿地固定二氧化碳(CO₂)、释放氧(O₂)、减少噪音和吸收SO₂的生态服务价值依据传统的计算方法分别为806 415.74、628.73、119 349.13、1 669.01万元; 基于经济因素核算下的生态服务价值分别为540 298.55、421.25、81 157.41、1 518.80万元。【结论】北京市绿地生态价值中仅固碳释氧、降低噪音和吸收SO₂有明显的经济影响系数,受人均GDP影响较大,说明城市绿地生态服务价值具有社会属性,价值大小因城市的经济发展水平而不同。     

苏锡常都市圈蓝绿空间规模与格局演变特征

【目的】苏锡常都市圈是江苏省三大都市圈之一,也是长江三角洲的主要核心区域。20世纪80年代以来,苏锡常都市圈城市化进程加快,区域性生态问题亟须重视。蓝绿空间是构建区域生态系统的基础,定量揭示其演变特征有助于为苏锡常都市圈国土空间规划与生态环境保护提供依据。【方法】选取2003年、2008年、2013年、2018年共4期遥感影像并处理分析,利用动态变化模型与景观格局指数对苏锡常都市圈及各成员城市15年间蓝绿空间规模与景观格局的演变进行分析。【结果】①2003—2018年间,苏锡常都市圈蓝绿空间总体动态变化幅度为-3.52%,绿色空间变化剧烈,蓝色空间相对稳定;蓝色空间与绿色空间动态变化均呈现出由“减少期”转变为“增长期”的阶段性特征。②在斑块类型水平上,苏锡常都市圈蓝色空间破碎度减少,复杂度与连通性增加;绿色空间破碎度及复杂度增加,连通度减少。蓝绿空间在景观水平上多样性程度减少,连通度、聚集度增加。③研究期内常州的蓝绿空间相对动态度最大,无锡最小;常州蓝绿空间破碎度、复杂度较高,景观格局变化较为剧烈;苏州蓝绿空间多样性程度较低,连通度及聚集度较高。【结论】近15年苏锡常都市圈的蓝绿空间规模与景观格局变化显著,城市间差异明显,必须对区域生态环境进行统筹规划和保护。     

基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析

【目的】探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据。【方法】基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000—2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析。【结果】2000—2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39951.72 hm²,增加主要来源于21.83万hm²耕地转为林地,占林地转入总面积的94%。自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素。海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子。海拔、坡度≥15°~25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子。【结论】退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果。     

国家森林城市与国家园林城市空间分布及其影响因素比较研究

【目的】以国家森林城市和国家园林城市为研究对象,对比分析两类城市的空间分布特征、规律以及相关影响因素,探究两者在全国尺度下空间分布的形态异同,为其宏观空间布局的优化完善、示范创建活动绩效以及远期城市建设内涵提升提供科学依据。【方法】采用最邻近指数、基尼系数、相关性分析、核密度分析以及叠加分析方法,比较研究国家森林城市与国家园林城市的空间分布规律及其影响因素。【结果】①两类城市整体分布形态均呈现凝聚型,国家园林城市在全国尺度上由西向东呈现由凝聚型向均匀型变化的趋势;②东西部两类城市的分布均衡性较差,两类城市的散布均为集中分布,国家园林城市的分布相对更集中;③对比核密度分布与叠加高密度区域发现,两类城市大体均分布在腾冲至黑河人口分界线东南一侧,且在华中与华北地区集中分布并部分重叠。但两类城市在具体空间分布形态上仍存在明显差异,国家森林城市的高密度连片区域呈现“C”形结构,国家园林城市的高密度连片区则呈现倒“U”形,且后者的密度分布区域更广。【结论】①从两类城市分布与相关自然影响因素的分析来看,不同地区的水热条件、森林覆盖率对两者的布局产生了显著影响,进一步对比两者发现,国家森林城市对气候条件、森林资源存量的要求相对较高;②从两类城市分布与相关社会经济影响因素的分析来看,国家森林城市的分布几乎与地区人口密度、人均GDP不相关,国家园林城市则相反;③两类城市的布局与城市建成区绿化率显著相关,与中国城市群的分布高度耦合。     

基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析

【目的】探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据。【方法】基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000—2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析。【结果】2000—2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39951.72 hm²,增加主要来源于21.83万hm²耕地转为林地,占林地转入总面积的94%。自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素。海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子。海拔、坡度≥15°~25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子。【结论】退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果。