基于改进PSR模型的长株潭地区土地生态系统健康评价研究

基于改进的PSR模型构建土地生态系统健康评价指标体系,运用组合赋权法确定指标权重,对长株潭地区及其各县(市、区)的土地生态系统健康进行定量分析和评价.研究表明:2002—2014年,长株潭地区土地生态系统健康综合指数由50.02下降至41.32,呈波动下降趋势,主要影响因素为单位耕地农药施用量、单位耕地化肥施用量、水土...     

银川市城市生态服务功能价值的变化分析

生态系统服务价值的研究是目前生态学研究的热点之一。本文基于生态系统服务功能价值理论,根据银川市土地利用变化的情况,定量估算了其土地生态系统为人类提供服务的经济价值。结果表明,1996—2006年银川市生态系统服务价值变化的总态势是先增后减,生态系统服务功能在城市化过程中受到较大的影响。     

青岛市生态空间遥感监测与评价

从生态空间的监管需求出发,利用高分辨率卫星数据获取不同生态系统类型的分布状况,分析2012—2017年青岛市生态空间的演变格局,从水源涵养、水土保持、生物多样性维护3个方面评价青岛市生态空间的服务功能变化情况。结果表明:2012—2017年,青岛市生态空间的生态系统结构变化明显,主要表现为森林和城镇面积显著增加,草地、农田、裸地及海洋面积明显减少;水源涵养、水土保持、生物多样性维护功能的生态状况指数的增长率分别为2. 63%、0. 36%、2. 55%,说明生态空间的生态系统服务功能得到提升,生态状况总体呈变好趋势。     

浅谈生态保护红线区生态系统管理研究概念框架

简述了生态保护红线管理制度的探索实践。提出了生态系统管理的概念框架,包括范围划定、管控分级、目标设定、动态监测、综合分析、管理策略和反馈优化7个方面;识别了生态系统管理中存在的3个关键问题:概念界定、管理方式和保障制度。指出生态保护红线是重点生态功能区、生态环境敏感区和脆弱区等区域划定的严格管控边界,是国家和区域生态安全的底线。要在分析区域生态系统的承载力的基础上,识别重要生态功能区域,进一步辨析生态保护红线的概念;应构建国家层面的生态系统管理方式,以利于红线区管理的整体性;要健全奖惩和补偿机制,引导公众参与生态保护红线的划定、管理和监督工作。     

基于VEGETATION数据区域生态系统质量评价之三——服务功能稳定度指数评价

区域生态系统服务功能的稳定性是评价其生态功能的重要指标之一。构建了区域生态系统服务功能稳定度指数评价模型,并对中国1998～2004年间区域生态系统生产能力进行评价,发现中国各区域生态系统的生态稳定度指数在空间上差异巨大。造成这种差异的原因主要是生态系统的人化程度。从区域生态系统服务于功能稳定度看,西北内陆区由于气候干燥,生态系统的生产能力十分有限,呈现出低水平的稳定。     

基于RS和GIS的生态环境状况时空变化研究--以河南省为例

生态环境状况评价是资源合理利用、制定社会经济发展规划及生态环境保护对策的重要依据。现以河南省行政区为研究区域,基于遥感影像、水资源及环境统计数据,采用生态环境状况指数(EI)和空间格局分析方法,综合对比分析河南省2014—2018年生态环境状况时空变化及其冷热点空间分布。研究结果表明:(1)2014—2018年河南省EI值变化范围为60.6~63.5,生态环境状况整体呈现稳中趋好态势,除开封市和济源市外,16个省辖市的EI值均有所增加,位于西部山区丘陵地带的三门峡、洛阳和平顶山市EI值增加明显。(2)2014—2018年河南省生态环境的G*i指数的高值区域位于西部地区的三门峡市和洛阳市,且5年内没有发生变化,较为稳定。G*i指数的高、低值区域与EI值的高值和低值区表现出较高的一致性。     

新疆生态可持续发展的主要制约因子及脆弱区域分析

自然生态系统的可持续发展是社会一经济系统可持续发展的基本保证,明确区域生态可持续发展的主要制约因子和生态脆弱区域是评价区域生态系统发展的可持续性、制定可持续发展战略及实施综合措施的关键步骤。本文分析了新疆生态可持续发展的主要制约因子和生态脆弱区域。结果表明,水资源危机、土地荒漠化、耕地资源危机及森林减少等是限制新疆生态可持续发展的主要制约因子;干旱绿洲-沙漠过渡地区和内陆河（湖）流域为重点生态脆弱区域。在此基础上,提出了新疆生态系统可持续发展的对策建议。     

准噶尔盆地西北部引水工程建设运行的生态环境效益评估

准噶尔盆地西北部引水工程的建成和运行,对工程沿线区域土地资源的利用方式产生了深远的影响,也改变了该区域以土地资源为载体的生态系统的结构和生态环境的价值。以Constanza等人对全球各类生态系统单位面积服务价值的测算为依据,根据准噶尔盆地西北部引水工程沿线影响区2000年和2002年LandsatTM卫星影像解译数据,对工程建设和运行的生态环境效益予以估算。结果表明:引水工程的建设运行使工程影响区内生态系统的生态环境效益增加了2657 14×104 (约合22054 26×104元人民币),其中水域及耕地生态系统生态效益的增加是研究区生态效益增加的主要方面。     

高速公路水土保持生态服务功能价值评估浅析——以陕西省不同区域三条高速公路为例

以陕西省3个典型区域的3条高速公路为例,在构建高速公路水土保持生态服务功能价值评价体系并确定各评价指标计算方法的基础上,全面分析了高速公路水土保持的生态服务功能价值。旨在相互交流的基础上,为后期同类工程水土保持投资预算设计和资金管理使用提供理论依据。     

长株潭区域一次重度污染过程气象成因

利用PM_2.5质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST＿V3、GBL等资料,研究了2021年12月7—11日长株潭地区一次重度空气污染过程的特征及成因。结果表明,高空平直环流、无明显槽脊影响,地面弱冷空气活跃是本次重度空气污染过程的主要环流形势特征;地面均压场、小风和升温增湿是此次重度空气污染过程的主要气象要素特征。污染物浓度变化与主导风向和污染通道密切相关,本地风速对混合层的高度、污染物水平扩散影响较大,600～700 hPa逆温层有利于污染物在主导风作用下近距离传输及在低层交换积累。我国中东部污染物积聚是长株潭区域重要的污染来源,长株潭地区存在区域性同步污染现象。低层流入长株潭区域气流轨迹差异及地理条件是长株潭污染物空间分布差异的重要因素。     

准噶尔盆地生态系统优先性评价

生态系统是生物多样性的重要组成部分,更是物种多样性和遗传多样性赖以维持和保存的基础。为了有效地保护准噶尔盆地区域内的生态系统,综合应用生态学理论、植被长期研究成果和地理信息系统技术,总结了准噶尔盆地内生态系统类型,分析了各类生态系统特征和空间分布规律,探索了一种生态系统保护优先性评价方法,以期为区域生态保护建设提供依据...     

生态补水对玄武湖水质的影响

分析南京玄武湖1997年-2010年的水质变化,以及生态补水与玄武湖水质变化的关系。结果表明,玄武湖于1998年实施生态补水,随着生态补水的持续运行和生态补水量的不断增加,玄武湖水质得以显著改善,其水质类别由生态补水前的劣V类水体转为V类水体,并接近于Ⅳ类水体,富营养化程度由重度富营养化水平转为轻度富营养化水平。目前玄武湖主要营养物质来源于生态补水,相关性分析显示各湖区TN浓度与生态补水中TN浓度呈显著相关关系。     

基于多时相遥感数据的典型区生态格局变化分析

利用1985、2000、2013年遥感影像提取的土地覆盖数据,通过景观格局指数、动态度计算、转移矩阵等,分析1985—2013年我国典型地区各类型生态系统景观格局及其动态变化特征、生态系统相互转化时空变化特征等,揭示1985—2013年生态环境格局变化的特点和规律:一级分类生态系统综合变化率,赣江、闽江、白龙江和岷江上游流域分别为4.7%、3.9%、3.3%和1.7%,生态系统变化强度1985—2000年较缓,2000—2013年更剧烈。1985—2013年典型区生态系统的主要转化方向具有持续性和双向性特征,岷江、白龙江和赣江上游流域退耕还林还草政策效果明显,出现较高比例的耕地转为森林和草地;面积占67.4%生态系统类型变化与耕地生态系统和人工表面生态系统变化有关;生态系统变化具有明显的区域差异,生态变化主要表现为沿主要河流谷地的线状延伸,主要城镇居民点附近生态系统类型变化较为突出,人类活动是典型地区生态系统类型格局变化的主要驱动力;典型区尤其是敏感区应加大退耕还林还草政策,减少人类经济活动,降低洪水泥石流灾害发生的概率和程度。     

基于“天-空-地”一体化的生态保护红线区监管评价体系构建及应用ADDINCNKISM.UserStyle

科学监管评价生态保护红线区生态环境是合理利用自然资源和充分保护生态环境的基础,对推动国家生态文明建设具有重要意义。该研究基于“天-空-地”一体化获取多源数据,结合GIS和RS空间分析,从生态系统格局和质量、人类活动、环境限制4个方面选取25个指标,构建了生物多样性维护生态保护红线区监管评价体系,并以泰山生态保护红线区为例进行分析研究。结果表明:2000—2015年,研究区生态系统格局、生态系统质量、人类活动状况3个分指数得分及生态环境综合得分均呈现先降后升的趋势,就综合得分而言,2000—2005年、2005—2010年得分降幅分别为18.73%和5.24%,2010年得分最低(41.97分),而2010—2015年得分增幅为81.63%,2015年得分为76.23分,生态环境综合得分评价等级由Ⅱ级升为Ⅰ级。其中城乡居民和工矿用地面积占比、生态系统破碎度和分离度、植被生物量是影响研究区生态环境的关键指标,相关部门应加强对研究区边界处人类活动的监管,并注重生态系统完整性和植被生长状态的保护。该监管评价体系具有较强的实践性、科学性和可操作性,可为生态保护红线区的监管评价提供新思路。     

基于“天-空-地”一体化的生态保护红线区监管评价体系构建及应用

科学监管评价生态保护红线区生态环境是合理利用自然资源和充分保护生态环境的基础,对推动国家生态文明建设具有重要意义。该研究基于"天-空-地"一体化获取多源数据,结合GIS和RS空间分析,从生态系统格局和质量、人类活动、环境限制4个方面选取25个指标,构建了生物多样性维护生态保护红线区监管评价体系,并以泰山生态保护红线区为例进行分析研究。结果表明:2000—2015年,研究区生态系统格局、生态系统质量、人类活动状况3个分指数得分及生态环境综合得分均呈现先降后升的趋势,就综合得分而言,2000—2005年、2005—2010年得分降幅分别为18. 73%和5. 24%,2010年得分最低(41. 97分),而2010—2015年得分增幅为81. 63%,2015年得分为76. 23分,生态环境综合得分评价等级由Ⅱ级升为Ⅰ级。其中城乡居民和工矿用地面积占比、生态系统破碎度和分离度、植被生物量是影响研究区生态环境的关键指标,相关部门应加强对研究区边界处人类活动的监管,并注重生态系统完整性和植被生长状态的保护。该监管评价体系具有较强的实践性、科学性和可操作性,可为生态保护红线区的监管评价提供新思路...     

Monitoring Long-Term Ecological Changes Through the Ecological Monitoring and Assessment Network: Science-Based and Policy Relevant

Ecological monitoring and its associated research programshave often provided answers to various environmental management issues. In the face of changing environmental conditions, ecological monitoring provides decision-makers with reliable information as they grapple with maintaining a sustainable economy and healthy environment. The EcologicalMonitoring and Assessment Network (EMAN) is a national ecological monitoring network consisting of (1) about 100 casestudy sites across the country characterized by long-term multi-disciplinary environmental work conducted by a multitudeof agencies (142 partners and counting); (2) a variety of lesscomprehensive yet more extensive monitoring sites; (3) a network where core monitoring variables of ecosystem change aremeasured; and (4) geo-referenced environmental observations. Environment Canada is the co-ordinating partner for the network through the EMAN Co-ordinating Office. EMAN's mission is to focus a scientifically-sound, policy-relevant ecosystem monitoring and research network based on (a) stabilizing a network of case-study sites operated by a varietyof partners, and (b) developing a number of cooperative dispersedmonitoring initiatives in order to deliver unique and needed goods and services. These goods and services include: (1) an efficient and cost-effective early warning system which detects,describes and reports on changes in Canadian ecosystems at a national or ecozone scale; and (2) cross-disciplinary and cross-jurisdictional assessments of ecosystem status, trends and processes. The early warning system and assessments of ecosystem status, trends and processes provide Environment Canada and partner organizations with timely information thatfacilitates increasingly adaptive policies and priority setting. Canadians are also informed of changes and trends occurring in Canadian ecosystems and, as a result, are betterable to make decisions related to conservation and sustainability.     

Exploring spatial change and gravity center movement for ecosystem services value using a spatially explicit ecosystem services value index and gravity model

Spatially explicit ecosystem services valuation and change is a newly developing area of research in the field of ecology. Using the Beijing region as a study area, the authors have developed a spatially explicit ecosystem services value index and implemented this to quantify and spatially differentiate ecosystem services value at 1-km grid resolution. A gravity model was developed to trace spatial change in the total ecosystem services value of the Beijing study area from a holistic point of view. Study results show that the total value of ecosystem services for the study area decreased by 19.75% during the period 1996?C2006 (3,226.2739 US$ × 10⁶ in 1996, 2,589.0321 US$ × 10⁶ in 2006). However, 27.63% of the total area of the Beijing study area increased in ecosystem services value. Spatial differences in ecosystem services values for both 1996 and 2006 are very clear. The center of gravity of total ecosystem services value for the study area moved 32.28 km northwestward over the 10 years due to intensive human intervention taking place in southeast Beijing. The authors suggest that policy-makers should pay greater attention to ecological protection under conditions of rapid socio-economic development and increase the area of green belt in the southeastern part of Beijing.     

Artificial intelligence assisted intelligent planning framework for environmental restoration of terrestrial ecosystems

The environmental restoration of terrestrial ecosystems helps to protect the natural world and enhances sustainable land resource development. Modern and efficient approaches for the conservation of ecological functions must be established for more severe land degradation. In this paper, artificial intelligence assisted intelligent planning framework has been proposed to manage the environmental restoration of the terrestrial ecosystem. Facilitating balance of ecosystem service provision, demand, and using machine learning to dynamically build Biological Retreat Configuration (BRCs) that helps better to apprehend the influence of urban growth on environment-related procedures. Such factors can be used as a theoretical reference in the combination of commercial development and eco-friendly conservation. The BRC of the metro area of Changsha Zhuzhou Xiangtan (CZX) has been developed in this study to classify ecological sources using the Bayesian network model efficiently. Using the Least Collective Resistance (LCR) model and circuit theory, the environmental passage and environmental strategy points were established. The BRC was developed by integrating seven environmental factors with 35 ecological policy points. The results showed that the supply and demand of organic unit services (EUS) were spatially decoupled with the deterioration in locations with a significant EUS trend. The urban agglomeration's environmental sources and ecological corridors have been primarily located in forests and waters. The terrestrial environmental pathway has been scattered around the outer edge of the region, while the aquatic green corridor has been extended over the whole town. The environmentally sensitive areas were located primarily around the borders of the growing region and the intersections between land development and forest area. Finally, environmental components have been mainly identified in existing zones of biological defense, which support the effectiveness of Machine Learning (ML) in green sources forecasting and offer novel insight into the development of urban BRCs. The proposed approach has proven to be effective for the planning of assessing environmental restoration in terrestrial ecosystems.