基于边介数的省域生态廊道构建方法优化

我国城市建设和生态保护工作均对土地资源有大量需求,二者之间的矛盾在经济优先发展区表现尤为明显.为了有效地改善生态环境,管控土地利用并引导其变化发展,需要建设具备不可替代特征的省域生态廊道.最小累积阻力模型（minimum cumulative resistance,MCR）是识别生态廊道最常用、有效的模型,但在应用于省域尺度时,MCR模型识别的潜在廊道路由存在冗余的问题.因此,通过引入网络科学中的边介数指数（edge-betweenness）对MCR模型进行优化,计算潜在廊道路由的边介数指数值,选取出其中最为重要和简明的结构来连通生态源地,即提取潜在路由中的骨干路由（backbone route）和关键战略点（key strategic point）作为不可替代的结构来指导省域生态廊道建设.将优化后的MCR模型应用于广东省,构建了全长5 493 km的省域生态廊道,其中包含生态源地20处,关键战略点11个,骨干生态廊道29条.骨干路由与关键战略点构成的不可替代省域生态廊道（irreplaceable provincial corridor）能够实现"廊道数量和占地面积最少、连通性基本不变"的目标.研究显示,边介数能够对潜在路由进行优化筛选,识别出维护省域生态安全的关键结构;不可替代生态廊道能够指导省域生态规划和土地空间的发展利用,并为更高水平的生态安全环境提供了演进的基础;同时也为土地资源紧张的地区提供了建设生态廊道的参考与依据.      

基于地形位置指数的赤水河流域植被时空变化研究

地形因子和植被覆盖是区域灾害评价的关键指标,也是山区型村镇建设生态安全评估的重要内容.为探析山区型村镇建设的生态约束条件,以赤水河流域为研究对象,基于1998—2018年SPOT_VGT NDVI数据,利用地形位置指数（Topographic Position Index,TPI）和坡度位置指数方法,研究了赤水河流域植被生长季NDVI时空变化及地形分异特征.结果表明:①赤水河流域内,1998—2018年植被生长季平均NDVI呈缓慢上升趋势,斜率为0.004 7;NDVI>0.60的集中连片区域主要分布在古蔺县北部、赤水市大部和习水县西北部,占赤水河流域总面积的8.42%;Sen's slope在0.009~0.015区间时,赤水河流域植被生长增强趋势最明显,主要集中分布在赤水河中上游、二道河以及下游的大同河干流地区.②TPI在-39.4~34.3区间的面积最多,为6 221.63 km2,占赤水河流域总面积的34.05%;将赤水河流域坡度类型划分为山脊、上坡、中坡、平坡、下坡、山谷6个坡度位置类型,其中,中坡面积（7 792.02 km2）最大,占流域总面积的42.64%,表明TPI数值较小且坡度大于5°的区域是赤水河流域地形主体.③赤水河流域植被在山脊的平均NDVI最高,为0.747,且山脊平均Sen's slope最高,为0.007 2;山谷平均NDVI最低,为0.709.研究显示,赤水河流域植被分布在118.5~486.9的TPI区间或分布在山脊处时整体生长较好,且生长增强趋势最明显.      

不同空间划分方式下袁河流域景观结构对水质的影响

近年来景观结构的水文效应受到关注,研究不同空间划分方式下景观结构对河流营养盐、重金属变化的影响机制对于流域生态保护具有重要意义.本文于2018年7月和2019年1月在袁河干流及支流38个采样点采集水样,测定水体营养盐类污染指标（DO、NO₃^--N、NH₄⁺-N、TP和DOC浓度）和重金属类污染指标（Cr、Mn、Fe、Cu、Zn、As、Cd和Pb浓度）.基于前向变量选择、冗余分析等方法,筛选景观结构指标,量化其在不同尺度下对水体营养盐、重金属变化的影响.结果表明：①农田、斑块密度（PD）、斑块聚集指数（COHESION）及散布与并列指数（IJI）是影响水体营养盐变化的主要指标.林地、建设用地（Res）、平均最近邻体距离（ENN_MN）和最大斑块指数（LPI）的组合是影响重金属变化的主要指标.②在河岸缓冲带与圆形缓冲区划分方式下,景观结构均在100 m尺度对营养盐变化解释能力最强,平均解释率分别为31.5%、24.3%,均在1000 m尺度对重金属变化解释能力最强,平均解释率分别为32.0%、42.6%.③100 m河岸缓冲带和子流域尺度分别是景观结构影响水体营养盐、重金属变化的最佳空间尺度,平均解释率分别为31.5%、42.8%.以上结果表明,针对水体不同的污染类型,采用对应的划分方式及缓冲尺度有助于提高定量分析精度,为流域水环境保护、景观优化与管理提供科学依据.     

北部湾南流江流域土地覆盖及生物多样性模拟

以北部湾独流入海河流南流江流域为研究对象,基于研究区2000年和2015年遥感数据解译的土地利用数据以及社会经济等数据,采用CLUE-S模型对未来2030年生态保护情景、自然增长情景以及粮食安全情景的土地利用格局进行了模拟预测,在此基础上采用InVEST模型对流域过去和未来不同情景的生物多样性进行了评估,探讨了流域生物多样性的生境质量和生境退化程度.结果表明：2000~2015年南流江流域建设用地、园地、水域和未利用地呈现出增加趋势,其中建设用地的增幅最大,而耕地和林地减幅最大.流域土地系统中共存在着34种土地网络转移流关系,上游存在24种,中游20种,下游28种,耕地与建设用地、耕地与林地以及林地与园地之间的转换占到流域总土地利用变化的70.74%.CLUE-S模型模拟未来土地利用的Kappa系数达到0.86,表明模型模拟未来情景的土地利用精度满足要求.2000年、2015年、2030年生态保护情景、2030年自然增长情景以及2030年粮食安全情景流域生境质量总得分和平均得分分别为866630,900357,921055,876231,865370和0.7457,0.7747,0.7925,0.7539,0.7466.2030年3种情景的中上游和下游地区生物多样性都呈现出不同程度的改善趋势,而中游地区则表现出退化趋势.     

密云水库上游白河地表水质对不同空间尺度景观格局特征的响应

基于密云水库上游北京境内白河段9个监测断面的水质数据,利用多元统计分析方法分析不同空间尺度（100、200、300、500和1000 m）河岸带缓冲区土地利用景观格局特征与水质总氮（TN）和总磷（TP）的关联性,识别水质对景观特征响应的最佳缓冲区尺度.结果表明,密云水库上游北京境内白河周边土地利用景观格局对水质的影响随着河岸缓冲区不同宽度的变化而不同,在河岸小尺度缓冲区表现得更明显,对水质TN和TP空间分异解释的最佳尺度分别为300 m和100 m河岸缓冲区.300 m缓冲区尺度,耕地斑块密度和草地聚集指数是影响河流TN的主要指数.100 m缓冲区尺度,城乡居民点面积比例对河流TP影响显著.该研究表明,优化河岸缓冲区300 m宽度范围内的景观格局,特别是耕地和林草地的合理配置提高农业景观的连通性和聚集度以及岸边城乡居民点面积与污染物排放控制,对于改善北京境内白河段河流水质的生态功能和保障密云水库饮用水安全十分重要.     

基于多元统计分析的独流减河水质时空特征

为了解独流减河流域水质时空特征及污染物排放结构情况,准确掌握污染来源和防控重点,达到改善流域水质的目的,基于2017年独流减河流域9个监测断面的8个水质指标的监测数据,采用综合水质标识指数法进行水质评价,运用多元统计分析方法中的聚类分析和主成分分析开展水质时空分布特征及污染物来源解析研究.结果表明:独流减河流域水质时空特征差异显著,干流水质优于支流水质;时间维度划分为2个时段T1(1-3月)和T2(4-12月),T2时段水质优于T,时段,氨氮、总磷和阴离子表面活性剂是各时段的主要污染因子,畜禽养殖、农村居民生活为主要污染源,氟离子和CODCr分别是T1和T2时段的另外主要污染因子,代表工业电镀行业废水污染和耗氧有机污染.空间分布划为G1组和G2组,其中G1组主要位于中上游,主要污染因子为氨氮、总磷及阴离子表面活性剂,代表畜禽养殖和居民生活污染;G2组位于中下游,主要污染因子为化学需氧量、总磷和氟化物,代表城镇居民生活污染和工业电镀行业废水污染,G2组水体水质优于G1组.     

干旱区内陆河流域土地利用程度变化与生态安全评价——以新疆玛纳斯河流域为例

以天山北坡玛纳斯河流域为例,在遥感与GIS支持下揭示了流域1989-2002年间土地利用程度变化状况,并进一步对流域生态安全进行了综合评价,最后分析了土地利用程度变化与生态安全的关系。结果表明：①玛纳斯河流域土地利用程度稳定上升,土地利用总体处于发展时期;②1989-2002年,流域生态安全状况整体有所好转,但局部生态环境出现恶化趋势;③流域土地利用程度综合指数在18~100间的区域生态安全等级有所提高,由1989年主体属于中警状态提高到2002年的预警状态;④不同土地利用程度下流域在较安全和预警状态面积之和有以下顺序：Ⅴ＞Ⅳ＞Ⅰ＞Ⅵ＞Ⅲ＞Ⅱ,表明Ⅴ级土地利用程度区即林草地是流域生态恢复和重建的首选和重要组成部分,而沙地则是生态环境治理的难题和关键。最后,提出了通过提高低利用程度区的土地利用程度来确保生态安全的观点。     

两极秋千效应

在末次冰期（第四纪最后一次冰期）时代,格陵兰岛和南极洲之间千年温度尺度变化的异步关系已经导致了“两极秋千效应”,而这种“两极秋千效应”使大西洋的经向环流发生了逆转变化。过去数千年,南极洲与北大西洋之间的温度变化幅度大约在1至3度之间。这两个不同的冰芯被欧洲南极冰芯研究项目的科学家描述成是“两极秋千”,即大西洋一端的变化对另一端有着巨大影响,只不过影响的时间和影响的途径不同,原因可能同洋流传送带系统有关。