博斯腾湖流域景观生态风险评价与时空变化

以博斯腾湖流域为研究区,利用eCognition软件对博斯腾湖流域1990年、2000年、2010年和2015年4期Landsat遥感影像分类。基于土地利用类型的生态脆弱度和景观干扰度指数构建景观生态风险评价模型,并利用空间自相关分析方法,开展博斯腾湖流域景观生态风险评价的时空变化研究。结果表明:(1)1990-2015年,博斯腾湖流域景观格局变化明显,主要特征为水域景观面积减少了64.33%,景观优势度降低;林地、耕地和城镇用地增幅显著,三者分别增加了47.96%、44.77%和85.15%;草地仍是流域主导景观类型。流域整体斑块数量减少,景观破碎化程度减弱。(2)低风险区和较低风险区主要分布在流域北部,土地利用以草地为主;高风险区主要分布在流域东南部,土地利用以未利用地为主;较高风险区主要围绕高风险区分布;中等风险区分布比较零散。(3)1990-2015年间,高风险区面积增加了386 263 hm2,低风险区面积减少了217 216 hm2,研究区总体生态风险等级增加,博斯腾湖流域生态质量存在进一步退化的趋势。     

甘肃白龙江流域景观生态风险评价及其时空分异

以我国典型生态环境过渡带——甘肃白龙江流域为对象,借助GIS技术和Fragstats软件,基于土地利用变化的生境脆弱度和景观生态损失度构建了流域景观生态综合生态风险评价模型,并利用空间自相关分析方法,开展了土地利用变化及其生态风险评价与时空分异研究.结果表明:1990~2010年白龙江流域土地利用变化明显,林地和建设用地呈现增长趋势,耕地和草地面积呈现减少,未利用地和水域则呈波动变化.研究区景观生态风险空间分布差异明显,白龙江流域西北部和北部的生态风险高于流域的西部、东部和南部.同时,各风险等级上呈现“两头小中间大”的趋势,即中等风险区面积呈扩张的态势,低风险区和高风险区呈减弱的趋势.流域景观生态风险具有显著的空间集聚特征,其生态风险值呈现显著的空间正相关关系,这可能是流域生态风险时空分布与土地利用强度、土地利用结构及人类活动之间关系密切.     

贵州夹岩水利枢纽区域景观生态风险评价研究

为揭示水利工程建设对典型喀斯特石漠化生态脆弱区域景观生态风险的影响,基于"3S"技术、景观生态学和生态风险评价理论构建景观生态风险评价模型,以贵州夹岩水利枢纽区52个乡镇为评价单元,对研究区1995-2015年间景观生态风险时空变化特征进行分析,结果表明:(1)研究区内建设用地、林地景观类型面积持续增加,水域景观类型面积呈增加趋势,总体生态环境保持较好。(2)研究时段内景观破碎化程度整体偏低,人为因素对景观斑块的破碎化程度干扰较小;水域景观类型的分离度指数最大,受到人类活动干扰程度最大,特别是夹岩水利枢纽工程的实施。(3)20年间处于高生态风险区和低生态风险区乡镇变化不大,各乡镇区域景观生态风险变化主要集中在中等生态风险区、较低生态风险区和较高生态风险区的相互转化。(4)研究区不同时段各乡镇间的区域景观生态风险水平具有显著的自相关,在空间上存在空间集聚效应,区域景观生态风险指数空间分布均以高-高聚集和低-低聚集类型为主。     

基于LUCC的陕西渭北旱塬区景观生态风险评价

基于土地利用/土地覆被变化构建景观生态风险评价模型,评价了渭北旱塬区1980~2018年的生态风险状况.结果表明,随着城镇快速扩张,土地开发利用强度加大,各土地利用类型发生了不同程度的变化,其中,耕地减少量最多,共减少了636.36km²,建设用地增加量最大,共增加了496.17km²;受人口增长和退耕还林、还草政策实施等因素的影响,渭北旱塬区共有3492.40km²土地发生了转化,变化比例为8.80%,耕地、林地、草地和建设用地之间的转化最明显,转化面积为3177.22km²,占转化总面积的90.98%;研究期间,低、中低风险区面积占比由20.23%降至19.01%,中风险区面积占比由41.62%升至43.23%,中高、高风险区面积占比由38.15%降为37.77%,生态风险等级整体表现偏高,呈现出"四周低,中间高"的分布特征,高风险区主要分布在景观较破碎的地区,这些地区容易受到人类活动的干扰.此外,研究区生态风险均值呈现先上升后下降的波动降低趋势,整体生态安全有所改善,但局部地区的生态环境质量减低;研究区5期生态风险值的全局Moran’s I 指数均高于0.55,说明生态风险值在空间上呈显著的正相关性,高-高聚集区主要分布在中高、高风险区,外界活动对该区域自然生态的干扰较大,生态环境受到较为严重的破坏.     

基于土地利用变化的三峡库区小流域生态风险评价——以草堂溪为例

为揭示三峡库区小流域土地利用变化对生态风险的影响,选择草堂溪小流域作为研究区,以1990、2000、2004和2010年4期TM和CBERS影像获取草堂溪小流域土地利用信息,以500 m×500 m为基本单位,制作格网作为辅助评价单元,借助GIS技术为数据分析平台,对土地生态风险指数进行空间插值,生成1990、2000、2004和2010年4期生态风险分级图。结果表明:1990-2010年研究区土地利用相对合理指数上升0.03;研究区5种风险等级连片分布,与耕地和水域分布区域具有显著的空间相关性,5种生态风险等级主要集中在15~25°和>25°坡度带上以及500~1 000 m和1 000~1 500 m两个高程带上;研究区生态风险呈现先恶化后好转的趋势,较低风险等级面积在1990和2010年最大,分别占研究区总面积的28.23%和37.41%,2000和2004年高风险等级面积最大,分别为29.69%和35.54%。研究得出草堂溪小流域生态风险时空变化原因主要为自然条件限制和人为因素控制。针对研究区生态风险时空变化特征提出调控对策,具体有:进行最优土地利用组合类型搭配,调整不合理土地利用类型,改良林分结构;对流域近消落带部位的土地利用在统筹考虑水环境污染治理和土壤侵蚀问题的同时进行统一合理规划管理。     

基于LUCC的艾比湖区域生态风险评价及预测研究

以新疆内陆艾比湖流域典型区域为研究区,基于RS和GIS技术分析1998、2013年土地利用变化,尝试用CA-Markov模型预测2028年土地利用/覆盖变化.借助Fragstats3.4软件,基于土地利用/覆盖变化构建景观生态风险评价模型,分析1998~2028年景观生态风险的时空分异特征.结果表明：（1）1998~2013年,研究区土地类型面积变化明显.耕地面积增加量最大,增加的面积为152139hm²,而未利用地面积减少量最大,减少的面积为67605hm².2013~2028年,耕地和裸露的河床及盐渍地的面积增加明显,增加的面积分别为30730hm²,12427hm²,而未利用地和水体的面积分别从954376hm²和44889hm²,减至921079hm²和37157hm².（2）1998~2028年,研究区生态风险等级空间分布差异明显.高生态风险区面积变化较为显著,其面积分别约占总面积的36.6%,7.3%,23.7%.1998~2028年,全局Moran's Ⅰ值分别为0.436962,0.442202,0.506622,表现为一定程度的正相关.（3）1998~2028年,耕地分布在低,较低生态风险的比重上升,所占百分比分别为58.46%,78.58%,79.9%.林、草地类型的各生态风险等级的所占的比重的波动较大.     

太湖流域水生态功能区土地利用变化的景观生态风险效应

以太湖流域及其一级水生态功能区为研究对象,以Landsat遥感影像解译获得的2005年和2008年土地利用分类图等为基础数据,基于土地利用类型比例变化、转移矩阵、GIS叠加分析、土地利用综合转换速率、景观生态风险指数和土地利用变化的景观生态风险效应系数等分析方法,综合分析了太湖流域及其不同一级水生态功能区的土地利用与景观格局及其变化特征,在计算相关中间参数的基础上,从景观尺度计算得到了太湖流域及其不同一级水生态功能区景观生态风险值,并在此基础上对太湖流域及其不同一级水生态功能区景观生态风险差异特征进行了比较分析,进而分析了各区景观生态风险与土地利用变化之间的效应关系,从而为流域不同水生态功能区差异化水生态保护决策提供依据。     

云南澜沧江流域土地利用及其变化对景观生态风险的影响

利用GIS的空间分析功能,对云南澜沧江流域1980年、1992年和2000年3期TM遥感影像解译的土地利用解译数据进行图层代数运算,定量分析了土地利用变化及各种土地利用方式的相互转化关系;在土地利用变化的基础上,以景观干扰指数和土地利用类型的敏感度指数为评价指标,分析了不同研究时段内不同空间范围的景观生态风险变化情况.研究结果表明,自1992年以来该流域牛态环境受人类活动干扰增强,耕地、林地、草地三者之间相互转化频率较高;土地利用结构的变化已导致景观生态风险指数发生显著时空差异,中级以上的生态风险主要分布于该流域的中下游,分布范围呈东南向西北方向扩展,风险较高的地区增加幅度较大.受地形、地貌的影响,该区域的景观生态风险各向异性较显著,自相关范围在7.5km之内.澜沧江流域景观生态风险有扩大的趋势,应加强中级以上景观生态风险区域的生态保护与建设,以实现澜沧江流域的生态环境与社会经济的可持续发展.     

基于景观格局的干旱内陆河流域生态风险分析——以石羊河流域为例

合理评估流域生态风险,对于优化流域景观格局、建立流域生态风险预警机制、降低流域生态环境风险、维护流域生态功能具有十分重要的意义。文章以干旱内陆河典型流域为研究对象,以三期遥感数据为基础,构建生态风险指数,结合ArcGIS的空间分析功能,对流域生态风险的时空特征进行分析,结果表明：1987-2010 年,流域景观发生较大了变化,草地面积减少12.73×10⁴ hm²,未利用地面积增加15.59×10⁴ hm²;将生态风险划分为5 个等级,其中低生态风险区向流域上游不断迁移,面积减少31.89×10⁴ hm²,较低生态风险区向上游和中游不断延伸,面积增加29.30×10⁴ hm²,高生态风险区向下游不断扩展,面积增加58.69×10⁴hm²;流域生态风险转换方式共有7 种,低向高等级转化的总面积为122.56×10⁴ hm²,高向低等级转化的总面积为6.12×10⁴ hm²,生态风险呈增高趋势。     

基于生态服务价值的多目标水源地土地利用结构优化

为探讨首都水源地最佳水土资源优化配置模式,选取北京山区怀柔水库流域为研究对象,基于研究区5期(1990、1995、2000、2005 和2008)卫星遥感影像数据,分析了怀柔水库流域1990~2008年间土地利用时空变化特征,并基于生态服务价值理论、灰参数线性规划理论和CLUE-S模型对怀柔水库流域土地利用进行空间优化配置模式研究.结果表明:现有土地利用结构在优化配置后流域生态系统服务功能价值较2008年增加1795.4万元,增幅5.4%.其中,流域涵养水源功能价值量增加最多,为560.9万元,净化大气的价值增长幅度最大,增长率达到9.3%.研究结果可为该区域水土地资源的可持续利用、开发和管理提供科学依据.     

流域、生态区和景观构架及其在海河流域生态评价中的应用

流域、生态区和景观是评估大尺度区域生态质量的构架,阐述了三者合理结合的理论基础. 流域是解决水生态环境问题的整体性构架,但是流域研究的成果缺乏外推的依据. 生态区提供了合适的外推机制,与流域结合使用,可以解决小尺度成果的尺度上推和预测问题. 景观范围界定的主观随机性,使其可以与行政区、生态区和流域等空间范围结合,用于区域生态质量评估. 以海河流域为例,验证了流域、生态区、景观相结合的区域生态质量评估方法体系,包括3个步骤:流域生态区划分;建立以遥感影像为数据源的景观生态质量评价指标体系,并对生态区内的典型行政区开展景观生态质量评估;将评估结果外推到所在生态区. 以流域生态过程为核心整体统筹各生态区,提出上游山区水土保持、平原节水并修复河流和地下水系统、下游湿地保护并增加入海流量的水生态系统恢复对策.      

甘肃白龙江流域水源涵养服务时空格局及其影响因素

白龙江流域是长江上游的主要生态屏障和水源涵养区,对维系流域生态和可持续发展至关重要。以甘肃白龙江流域为例,基于参数本地化的InVEST模型对1990—2016年水源涵养时空变化及其影响因素进行分析。结果表明:流域多年平均水源涵养深度为47.50 mm,呈现先减少后回升的趋势。空间上,其高值区主要集中于迭部、文县和舟曲的中高山阴陡坡林区（平均涵养深度在该三县2500~3500 m海拔段、阴坡和半阴坡、25°以上坡段和林地高于流域的平均涵养深度）;低值区主要位于宕昌和武都的中低山阳缓坡农牧区（平均涵养深度在该两县 2500 m以下海拔段、阳坡和半阳坡、25°以下坡段和耕、草地低于流域的平均涵养深度）。气候背景下,人类活动驱动的土地利用/覆被格局空间差异是影响水源涵养时空变化的重要因素,退耕还林对减缓气候变暖背景下水源涵养深度的下降具有重要意义。     

不同土地利用/覆盖情景下东北沟流域植被生态需水量及其对产流影响

针对京津水源区上游生态环境建设需水与向下游多输水的矛盾现实,基于气象、土壤、土地利用/覆盖(1990年和2009年)数据,应用Penman-Monteith公式估算潜在蒸散量,再用土壤和植被信息对其进行修正,计算了水源区东北沟流域1990年、2009年及其他5种不同土地利用/覆盖情景下的最小生态需水量和适宜生态需水量。结果表明:2005-2009年4-10月潜在蒸散量是715.04 mm;2009年流域植被适宜生态需水量是399.42 mm,最小生态需水量是339.68 mm,比1990年的适宜和最小量分别多122.5 mm、144.5 mm;平水年的降雨均可满足各种情景生态需水要求,其中需水量较大的是情景Ⅲ(草地转化为林地),其适宜需水量达784.69×10⁴ m³,情景Ⅱ(林地转化为草地)的需水量最小,适宜需水量是687.27×10⁴ m³,该情景较适合向下游输水为目的的生态建设,但该情景实施的前提是建立下游向上游的生态补偿机制。     

首都水源地——洋河流域人为源多环芳烃(PAHs)排放清单估算及其影响分析

洋河流域位于京西北上风向,是北京重要水源地和生态保护屏障,我国北方典型的农牧交错带和生态脆弱敏感区,也是北京-张家口2022年冬奥会的申办地,具有极重要的战略地位.建立洋河流域大气PAHs排放清单,分析其可能来源及影响,通过气团后向轨迹辨识其区域PAHs传输途径,对于北京及张家口地区环境PAHs的污染控制具有重要的指导意义.本研究收集和分析了洋河流域大量工、农业生产和居民生活等相关数据资料,评估了流域各行业、各县市PAHs排放因子,单体排放量及其影响因素,通过气团后向轨迹模型分析了PAHs的传输轨迹.结果表明,洋河流域大气PAHs排放量为4.4×102t.从排放行业看,煤炭燃烧源、秸秆燃烧源是洋河流域大气PAHs的重要排放源,其贡献率分别为76%和16%.从排放地区看,宣化县的排放量最大,约49 t;其次分别为:兴和县、天镇县、怀来县、万全县,排放量分别约为:36、32、24和15 t.从排放谱看,低环(2~3环)与高环分子(4~6环)PAHs的排放量相差不大,分别约占PAHs排放总量的50%左右.洋河流域单位PAHs总排放量与各县市的工业生产总值(r=0.96,P<0.05)、居民收入(r=0.94,P<0.05)、人口密度呈正相关(r=0.92,P<0.05),与单位国土面积呈负相关(r=-0.9,P<0.05),与农业生产总值没有显著相关(r=0.026,P>0.01).流域内PAHs的较高排放与该地以煤炭为主的能源结构和较高的居民消费水平有关.基于气团后向轨迹模拟和洋河流域PAHs排放,可以推断洋河流域已成为PAHs的高污染风险区,通过西北气流可将流域高浓度的PAHs输送至北京,对北京的生态环境和人体健康造成潜在风险.     

洋河流域不同土地利用类型土壤硒(Se)分布及影响因素

基于洋河流域土地利用方式、海拔高度、土壤、植被类型等采集流域上下游171个代表性表层土壤(0~10 cm),系统地分析了土壤总硒(Se)含量、分布及影响因素.结果表明,洋河流域土壤总Se含量(以干重(dw)计,下同)在0.02~3.24mg·kg-1之间,几何平均值为0.30 mg·kg-1,高于北京平原(0.20 mg·kg-1)、河北平原(0.19 mg·kg-1)和全国平均值(0.29mg·kg-1).洋河流域少Se(0.13~0.18 mg·kg-1)土壤主要分布在怀安县、宣化县以及怀来县,多数地区土壤处于足Se水平(0.18~0.45 mg·kg-1),除此之外,在万全县、兴和县、天镇县及阳高县分布有富Se(0.45~2.0 mg·kg-1)土壤.不同土地利用类型中Se含量有所差异,Se平均含量由高到低分别为:林地城镇工矿用地草地农业用地,其中农业用地平均含量为0.28 mg·kg-1.成土母质、土壤类型对洋河流域Se含量影响较小.黏粒含量与洋河流域表层土壤中Se相关性最好.Se含量随海拔增高显著增加,随p H增加显著减小.TOC、Fe和Al含量也是影响土壤Se含量的重要因素.