皖江城市带生态系统服务价值演变及驱动分析

分析生态系统服务价值（ESV）时空演变及空间分异驱动机制对于探索区域生态系统可持续发展具有重要意义。文章基于2000-2020年5期土地利用现状遥感监测数据,采用当量因子法测算了皖江城市带ESV,利用贡献度和空间统计方法对ESV时空演变进行了分析,应用地理探测方法揭示了ESV空间分异的主导因子及因子交互作用机制。结果表明：（1）ESV呈先增后减变化,主要受粮食价格波动及耕地、林地等土地利用变化影响,耕地对ESV变化贡献最大,ESV空间分异显著,低值ESV在快速发展城镇化区域扩展。（2）ESV空间分异是社会经济和自然环境多因素交互协同非线性增强的结果,主导影响因子是人类活动强度（HAI）,其次是归一化植被指数,其他因子影响较小。（3）ESV变化与主导因子HAI变化呈现出由正相关转为负相关并逐渐增强的趋势。研究结果可为承接产业转移区域全面绿色转型发展、生态系统调控和优化提供科学依据。     

近30年辽河三角洲生态系统服务价值时空演变及影响因素分析

深入研究辽河三角洲生态系统服务价值（ESV）的时空演变特征及影响因素,对其生态环境治理和保护具有重要意义.基于1990～2020年辽河三角洲7期土地利用数据,利用当量因子系数修正法建立估算模型评估ESV,综合分析研究区ESV时空演变特征,并探究ESV驱动影响因素与机制.结果表明：(1)1990～2020年辽河三角洲地区土地利用方式大部分为耕地,30年间林地、湿地和未利用土地面积呈现下降趋势,草地、水域和建设用地呈上升趋势,耕地面积基本无变化.(2)辽河三角洲ESV呈现先减少后增加再减少的趋势,生态系统服务总价值整体呈现出西南部价值高,东北部价值低的空间分异规律.(3)辽河三角洲地区的所有土地利用类型敏感性指数均小于1,表明ESV缺乏弹性.(4)辽河三角洲ESV具有空间正相关性,整体而言,辽河三角洲以HH和LL聚类为主,HL聚类多分布在LL聚类边界处,LH聚类分布在HH聚类周围,少量分布在LL聚类周围.(5)辽河三角洲生态系统服务价值演变的影响因子中,DEM对ESV的影响最小,HAI对ESV影响最大,其次是GDP,所有影响因子的交互结果对ESV空间分布的影响均具有增强作用,其中HAI和降...     

陕西省PM2.5时空分布及影响因素区域差异研究

为了解陕西省PM_2.5分布特征及影响因素区域差异,基于陕西省2019年PM_2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、空间自相关分析法和地理探测器法对PM_2.5时空分异特征及驱动因素进行探究,以期为陕西省PM_2.5研究与治理提供可靠的科学依据。结果表明：陕西省PM_2.5污染呈“冬高夏低”、“中部高、南北低”的特点。陕西省PM_2.5浓度空间分布表现为极显著的空间正相关性,陕南部分县域为低低聚集区,关中地区渭南、西安、咸阳部分县域为高高聚集区。对陕西省PM_2.5浓度影响最大的是社会经济因子(0.328—0.548),陕北地区为GDP(0.932),关中地区为人口密度(0.936),陕南地区为相对湿度(0.710)。交互探测结果表明：陕西省主导交互因子为人口密度∩GDP,各种复杂的自然因素和人为活动因素耦合会大大加强对PM_2.5浓度的解释力。     

乌鲁木齐市生态系统服务价值时空演变研究

文章基于网格单元、探索性空间分析法、生态系统服务变化指数、改进后的生态系统服务价值当量等方法,分析了西北干旱区乌鲁木齐市1980-2018年土地利用与生态系统服务价值(ESV)的时空变化特征。结果表明:(1)乌鲁木齐市ESV及单项ESV呈现不断减少趋势,其中水文调节、净化环境功能减少最大,其次为生物多样性、气候调节功能。(2)乌鲁木齐市ESV空间上呈现南部高,北部和东部低的分布特征;从时间序列上来看,存在着ESV高值区进一步缩小,低值区进一步扩大的趋势。(3)从1980-2018年乌鲁木齐市ESV的损益变化(ESCI)看,北部米东区、西部城市聚集区以及南部一号冰川附近ESV减损较大,东部柴窝堡湖、盐湖附近ESV增益较为明显。(4)乌鲁木齐市ESV增值热点区集中分布于东部柴窝堡湖、盐湖附近,ESV减损冷点区主要分布于北部米东区、西部城市聚集区以及南部一号冰川附近,总体上ESV变化热点图与ESCI空间分布特征一致。研究结果客观地反映了乌鲁木齐市生态系统服务价值动态变化规律以及区域内部的空间差异性,对正确处理好开发与保护的关系,构筑国家西部生态安全屏障,守住生态安全边界具有重要意义。     

格网尺度下延安市生态服务价值时空演变格局与分异特征——基于退耕还林工程的实施背景

在退耕还林工程背景下,以退耕还林实施后生态效果较显著的延安市为研究对象,基于解译的三期影像数据,通过土地利用转移矩阵,在2 km×2 km的格网尺度下测算延安市不同土地利用类型的生态服务价值(ESV),并结合空间探索性数据分析,探讨ESV的不同土地利用类型转移的时间变化特征及空间转移的关联性和异质性。延安市的实证分析显示:(1)1990-2015年间,ESV的增减主要发生在耕地、林地和草地之间,林地和草地ESV合计转入21.29亿元,且转入量主要发生在退耕还林工程实施之后;(2)生态服务功能主要由林地和草地提供,ESV的时间变化经历了先下降后上升的过程,退耕还林工程的实施促进ESV的增长,2001-2015年间增长了5.34%;(3)空间探索性分析显示,ESV在格网尺度下呈现出显著的"南高北低"分布格局,并在空间上表现出正向的集聚性和依存性,ESV的高高集聚和低低集聚效果比较明显,并且高高集聚区与林地、草地的空间分布相吻合,低低集聚区与耕地、城乡建设用地的空间分布相吻合。整体而言,延安市土地利用类型转移和ESV的增减变化与推行退耕还林工程在时间上呼应、在空间上匹配,政府主导的退耕还林工程对生态环境恢复与保护起到显著的积极作用。因此,对于不同土地利用类型的生态服务功能,以耕地为主的北部地区应在基本农田保护制度基础上,注重农业生产与生态效益平衡,而林草资源丰富的南部地区则继续发挥生态屏障的调节作用。     

基于土地利用变化的广西近20年生态系统服务价值研究

为探究广西土地利用变化对生态系统服务价值（ecosystem service value,ESV）的影响,采用随机森林算法对2000—2020年5期Landsat系列遥感影像进行土地利用分类,运用土地利用动态度、土地利用转移矩阵方法揭示土地利用变化规律,运用当量因子法计算ESV,探究其时空变化特征,并分析各土地利用类型与ESV变化之间的内在联系。结果表明：林地和耕地是广西主体土地利用类型;建设用地面积逐年增加,主要是侵占耕地;单一土地利用类型动态度表现为未利用地>草地>建设用地>耕地>水域>林地。广西生态系统服务价值总体呈波动下降趋势;单向生态系统服务价值以水文调节和气候调节为主;在空间分布上,ESV呈中部低、四周高的特征;广西近20年的ESV变化,草地、林地和耕地是主要贡献因子和敏感因子。     

京津冀地区生态系统服务价值时空变化及驱动因子分析

基于京津冀地区2000年、2010年和2018年土地利用分类数据,通过分析土地利用结构及其动态变化、构建生态系统服务价值（ESV）模型,探究京津冀地区13个地市ESV的时空演变,运用地理探测器分析京津冀地区ESV驱动因子。结果表明：1)2000—2018年,耕地是京津冀地区最主要的土地利用类型,建设用地是面积和动态度变化最剧烈的土地利用类型。2)2000—2018年京津冀地区ESV呈先下降后上升趋势,调节服务与支持服务始终是京津冀地区生态系统服务的核心功能,其中水文调节的贡献率最大。3）从时间上看,京津冀地区地均生态系统服务价值（AESV）变化不大。从空间上看,京津冀地区AESV空间分布差异明显,高值区主要分布在冀北和京津地区,低值区主要分布在中南部的平原地区。京津冀各地市AESV的变化较为明显,大多数地市呈减少趋势。4）各土地利用类型的敏感性指数均小于1,其中林地的敏感性指数最高,对ESV的影响最大。5）地理探测器分析表明,京津冀地区AESV在空间上的分布差异受到区域自然因子、经济因子和社会因子共同作用,其中高程、地均GDP、人口密度等因子的贡献率较大,不同驱动力之间的交互作用对京津...     

基于灰色关联模型对陕西省O3浓度影响因素分析

O_3污染问题已经成为21世纪另一个环境课题.本次研究采用克里金插值法对2015年陕西省O_3浓度的空间分布特征进行分析,同时构建了O_3浓度的影响指标体系,运用灰色关联模型,综合分析了O_3浓度与其影响指标因子的关联度,并探讨了各指标因子综合关联度的空间关联性和分异性.结果显示:(1)陕西省O_3浓度呈"北高南低"的空间分布特征;(2)权重最大的指标层是O_3污染来源(W_i=0.4331),其次是城市化与产业结构(W_i=0.3455),空气质量与自然因子最小(W_i=0.2215);(3)各个指标因子与O_3浓度关联度均为强度关联.空气质量与自然因子中,关联度较高的指标因子为CO、降水量、平均气温、日照时数;O_3污染来源中,关联度较高的指标因子为等级公路里程、单位GDP能耗及工业用电量;城市化与产业结构中,关联度较高的指标因子为第二产业占地区总产值的比例、建成区绿地覆盖率和人均公园绿地面积;(4)O_3污染来源对铜川、宝鸡、汉中等市O_3浓度的影响较大;城市化与产业结构对宝鸡、咸阳、渭南、汉中等市的影响较大;空气质量与自然因子与陕西省各个城市O_3浓度的关联度均为强度关联;(5)空气质量与自然因子中,CO、PM_(2.5)、日照时数与O_3浓度综合关联度较高.O_3污染来源指标层中为机动车保有量、餐饮总额、烟(粉)尘排放量.城市化与产业结构中则是房屋建筑施工面积、建成区面积、人口密度.影响O_3浓度的主要指标因子表现出较好的空间相关性与空间分异性.综合分析表明,灰色关联度模型能够有效地对O_3浓度的主要影响因素作出分析与评价.     

旅游地交通服务功能与旅游强度协调时空分异特征——以云南省为例

以典型旅游地云南省为研究案例地,基于高德交通大数据、电子地图POI等多源数据,通过构建综合交通服务功能与旅游强度概念模型,采用改进的TOPSIS法、耦合协调模型和Tobit模型,从时空视角审视交通服务功能与旅游强度协调空间分异特征及不同交通服务功能对旅游强度的贡献效应。结果表明:(1)2006—2016年,云南省各州市综合交通服务功能与旅游强度协同效应逐渐凸显,协调主导类型由"濒临失调型"跃迁为"初级协调型"。(2)综合交通服务功能与旅游强度协调度总体格局呈"中部高,东西两侧和南北两翼低"的空间布局态势,且东西分异剧烈,南北变化相对平稳;区域差异特征呈现"滇中>滇东南>滇西南>滇西>滇西北>滇东北"俱乐部趋同空间态势;不同交通方式与旅游强度协调度空间分异特征存在显著差异。(3)公路、铁路、航空对旅游强度的贡献效应表现为"航空运输>公路交通>铁路交通"的不均衡特征;旅游地居民收入、旅游资源禀赋、市场化程度均对旅游强度呈现正向促进效应,但对外开放水平较低一定程度上制约了区域旅游强度提升。     

基于网络数据的乡村旅游热点识别及成因分析——以江苏省为例

基于旅游网站数据,提出一种乡村旅游热点识别方法,以江苏省为例,运用趋势面、核密度、热点分析等方法探寻乡村旅游冷热格局及演变特征,并借助地理探测器揭示其时空演化的影响因素。结果表明:(1)江苏省乡村旅游热度的时间演化规律明显,年际变化呈"S"型演变轨迹;季节变化呈"三峰四谷"特征。(2)江苏省乡村旅游热度的空间结构在2009—2017年间经历了"单核—双核—三核"的演化过程,但其空间异质性依然显著,整体表现为"南高北低,东高西低"的差异特征。(3)影响因素在不同时段的影响强度各异,交通条件、服务能力一直是主导因素,经济水平对乡村旅游发展早期的热度提升有显著影响,资源禀赋的显著性趋于下降,生态环境和政府导向的影响力逐渐增强。基于网络数据的乡村旅游热点识别为乡村旅游定量研究提供了新的研究视角,对乡村旅游资源开发与区域合作具有重要的指导意义。     

陕西省县域旅游效率的空间格局及影响因素

提质增效是目前旅游产业发展面临的重要课题。基于数据包络分析法,选用Python爬取技术,对陕西省107个县域的旅游效率进行测度分析,探讨县域旅游效率的空间格局及其影响的主要因素。研究表明：（1）陕西省旅游效率达到有效的县域数量整体偏低,高旅游效率县域多集中于市辖郊县。（2）县域旅游效率分布不均衡。陕北地区高旅游效率县域主要集中在黄河沿岸,关中地区呈现“西高东低”的现象,陕南地区高旅游效率县域则集中在地市交界处。（3）影响县域旅游总效率、技术效率和规模效率的主导因素不同。旅游收入占GDP比例（反映旅游业水平）、人口密度（反映县域发展水平）及汽车站数量（反映交通服务水平）是影响陕西省县域旅游总效率及技术效率的主导因素,而旅游资源禀赋（反映旅游业水平）、人口密度（反映县域发展水平）则是影响陕西省县域旅游规模效率的主导因素。     

重庆市生态系统服务功能价值时空变化研究

基于重庆市2000年、2005年、2010年的3期遥感解译的土地利用矢量数据,通过分析区域生态系统服务价值理论和方法,参考并修正国外学者Costanza和国内谢高地的生态系统服务价值系数,对重庆市2000—2010年的土地利用二级分类指标进行了4大类17种小类的生态系统服务价值的估算,采用基于GIS的生态系统价值密度、ESV保持率等方法指标反映研究区10年来的生态系统服务价值时空变化特征,研究结果表明:1重庆市2000年、2005年和2010年各类生态系统年提供总服务价值量分别为4285.39、4490.29和4621.18亿元,就生态系统而言,林地生态系统提供的总服务价值最高,2010年占总价值的69.03%;其次是水域和草地,分别占总价值的14.35%和9.12%;就生态系统服务类别排序为调节服务(71.31%)支持服务(19.01%)供给服务(5.87%)文化服务(3.81%);22000—2010年重庆市生态系统服务价值量总体呈不断上涨的时序变化趋势,增幅达到7.27%;生态系统服务价值保持率为1.078,虽然城市建设占用了大量的农田生态系统,但单位面积生态系统服务价值较高的水域和林地面积的ESV价值增幅明显;3生态系统服务价值密度最高的空间分布上呈"西低东高,一轴两翼"的格局,中部的垫江县生态价值密度最低,主要受较为单一的农田生态系统影响;4研究区的ESV与GDP在空间分布和时序上的差异明显,2010年重庆的地均ESV为5.60万元·hm~(-2),高于全国的平均值;人均ESV为1.60万元,低于全国的平均值;人口密度大是造成人均ESV低的主要原因;2010年人均ESV与人均GDP的比值为1∶1.72,低于全国的平均接近1∶1的比值,表明重庆市的生态系统服务价值相对国民生产总值的相对不足.     

陕西省甲醛柱浓度时空变化及影响因子分析

基于Aura-OMI传感器L2-V003甲醛日产品数据,分析陕西省2010~2018年对流层的甲醛柱浓度时空分布特征,并结合自然和人为因素等进行探讨,结果表明：研究区9年间甲醛柱浓度年际均值呈波动上升趋势,空间分布上关中地区向南北两侧递减.最小值出现在2017年,为9.45×10¹⁵molec/cm²;最高值出现在2018年,为17.40×10¹⁵molec/cm²,年均值为12.82×10¹⁵molec/cm²,季节均值水平为：夏季 > 冬季 > 秋季 > 春季,其中秋季波动性最大,春季最小.月均值幅度较大,呈周期性现象.甲醛浓度稳定性沿秦岭山脉向南北两侧递减;风向、气温和降水等自然因素均对甲醛空间分布产生重要影响,以汉中市为主,植被覆盖度与甲醛呈正相关区域,房屋建筑竣工面积、工业废气排放量、汽车保有量及大气传输等也是引起甲醛浓度变化的重要因素,针对不同区域时空分布特征结合自然、社会因素的相关性分析,提出合理性建议.     

基于标准化降水蒸散指数的陕西省近50 a干旱特征分析

基于陕西省18 个气象站点1961-2010 年实测气象资料,利用标准化降水蒸散指数(SPEI),通过计算各站历年逐月的SPEI 指数值,统计近50 a 各站点出现的干旱过程,分析了陕西省历年、历年各季及月尺度上的干旱发生频率、覆盖面积和干旱发生强度,揭示了陕西省干旱发生的时空和强度演变特征。研究结果表明,近50 a 来陕西省干旱发生频率呈明显的增长趋势,尤其是1990 年以来的近20 a;陕西省在年、春、夏、秋、冬及月尺度上均有干旱发生。其中,秋季干旱最为严重,春季次之。在年代际变化方面,全省以20 世纪90 年代干旱最为严重,2000 年以来的干旱次之;干旱出现既有全省性的大范围干旱,也有区域性的局部干旱,分布极不均匀,总体分布特征是北多南少;干旱发生强度分布呈现出关中最强、陕南次之、陕北最弱的特点。     

秦岭生态屏障产水服务时空演变特征及驱动要素

秦岭是我国重要的“中央水塔”,是南水北调的重要水源地。基于InVEST模型评估2000—2018年秦岭地区产水服务,分析其时空演变特征,利用相关性分析和地理加权回归方法（GWR）探究不同因素对秦岭地区产水服务变化的影响。结果表明：秦岭地区多年平均产水量为235.16 mm,19年间产水量呈现微弱下降趋势,产水量在空间上表现为由南部向北减少的特点。秦岭地区产水量波动程度和变化趋势都较弱,产水服务整体比较稳定。各因素对产水量的影响具有明显的空间异质性,降水主导的范围最大（33.18%）,且集中分布于产水量较多的秦岭南侧。其次为NPP（17.90%）和实际蒸散量（16.71%）,两者在中北部地区是主要影响因素。研究结果对促进区域生态安全和可持续发展具有一定的指导意义。     

1986～2015年棋盘山水库湿地保护地生态系统演变分析

为探讨沈阳市棋盘山水库湿地保护地近30年生态系统演变规律,文章运用3S技术和景观格局指数,分析了保护地1986~2015年生态系统时空变化及景观格局演变特征。结果表明:1986~2015年间,由于人类活动的干扰,保护地景观破碎度和空间异质性不断增加,水库周边建设用地围绕水库向南部、北部不断扩张,不利于生态系统服务功能的保护和提升,但总体上看,2000~2015年人类活动强度低于1986~2000年,说明该时期生态保护工作取得一定成效。为提升保护地景观质量和生态系统服务功能,提出了保护地生态系统服务可持续管理对策。     

陕西省PM2.5时空分布规律及其影响因素

PM_2.5是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM_2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、克里金插值法以及Morlet小波分析法对陕西省PM_2.5浓度的时空分布规律进行研究,并运用灰色关联模型来探讨PM_2.5浓度的影响因素.结果显示:①陕西省PM_2.5浓度整体呈"冬高夏低、春秋居中"的季节性变化规律,"U型"起伏的月变化规律,周期性脉冲波动型的日变化规律以及"W型"起伏的时变化规律;②陕西省PM_2.5浓度呈"北部低,中南部高"的空间分布特征,并且空间集聚性显著.不同季节的高值区均集聚于海拔相对较低的关中盆地内部城市.这与盆地内部空气不易扩散,静稳天气出现频率较高,易出现逆温现象密切相关;③影响陕西省PM_2.5浓度最大的指标层是PM_2.5污染来源（权重值为0.49）,其次是城市化与土地利用（权重值为0.37）,气象与地形因子影响最小（权重值为0.15）.不同城市各指标层的综合关联度差异较大.④各指标因子与PM_2.5浓度均为强度关联.降水量、机动车保有量、二氧化硫排放量、烟粉（尘）排放量、建成区面积、人口密度和人均GDP是影响陕西省PM_2.5浓度的主要因子,影响各城市PM_2.5浓度的主要因子具有一定的空间差异性.研究显示,人类活动对陕西省PM_2.5的影响显著,尤其是城市化的快速推进,相关指标（如人口、机动车、能耗、工业总产值等）持续增长,将进一步加大PM_2.5来源的多样性以及相关污染物的排放量.      

长江中游地区生态系统服务价值空间分异及敏感性分析

生态系统功能的不断退化是人类当前面临的一个共同挑战,是全球可持续发展研究的焦点问题。长江中游地区生态环境保护对于构建中国生态安全格局具有重要作用,为了深入分析长江中游地区土地利用活动对生态系统功能的干扰程度,基于长江中游地区生态系统服务价值评价结果,采用土地利用变化生态贡献度和生态系统服务价值敏感性方法进行测度。研究结果表明：（1）研究期间长江中游地区地均生态系统服务价值经历了“先增加后降低”的变化过程,山区地均生态系统服务价值高于平原地区、城市群地区、大城市周边县区以及主要交通道路沿线地区,长江中游地区生态系统服务价值总体变化呈现“两纵三横”的空间分布格局;（2）1995-2015年间退耕还林、还水、还湿是长江中游地区生态系统改善的主要原因,毁林开荒、围湖造田以及建设用地对林地和耕地的占用是长江中游地区生态系统恶化的主要原因;（3）食物生产、原材料生产、气体调节、土壤保持和维持生物多样性等五种类型生态系统功能敏感性有所增加,其他类型生态系统功能敏感性逐渐减弱。研究结果可为长江中游地区生态环境保护,保障生态系统服务各项子功能的持续供给提供科学指导。     

秦巴山区生态系统服务与居民福祉耦合关系的时空变化

保护生态系统、提高居民福祉是实现联合国2030可持续发展目标的核心内容。在分析秦巴山区生态系统服务与居民福祉时空演化特征的基础上,采用弹性系数揭示了二者的时空耦合关系。研究发现：（1）1990—2018年秦巴山区水源涵养总量、土壤保持总量均呈波动下降趋势,碳储量总量则呈缓慢增长趋势,且各生态系统服务呈不同的空间分异特征。（2）1990—2018年居民福祉呈上升趋势,增幅高达220%,并呈“南高北低”的分布格局。（3）县域尺度上,三种生态系统服务与居民福祉明显不协调发展。其中,水源涵养、固碳服务与居民福祉的耦合关系均以“福祉增—服务减”为主,占比分别为88.75%、62.5%;而土壤保持服务与居民福祉的耦合关系则以“双增”为主,占比为57.5%。此外,各项生态系统服务与居民福祉反向变化区多分布于汉江河谷盆地和秦岭山脉中段。研究结果可为促进贫困山区生态系统服务与居民福祉协调发展提供决策依据。     

利用MODISC6数据分析中国西北地区气溶胶光学厚度时空变化特征

通过与AERONET太阳光度计站点数据进行对比验证,确认了MODIS C6 AOD融合产品在西北地区的适用性.利用2006~2015年MODIS/AQUA C6 MYD08-M3产品分析中国西北地区气溶胶光学厚度的时空变化特征和形成原因.结果表明:(1)从空间分布特征来看,塔里木盆地和关中盆地是高值区,青海南部、甘肃西南部是低值区;准噶尔盆地是前后5年年均AOD对比增量区,柴达木盆地和河套地区是对比减量区.(2)从时间变化特征来看,近10年西北地区年均AOD变化范围为0.18~0.22,2011年起呈缓慢下降趋势,平均年降幅约为0.32%;南疆地区呈现较为明显的年际变化特征,与沙尘天气强弱、频次的年份分布直接相关;东部地区在2011~2015年,下降趋势显著,平均年降幅达到1.1%;北疆和青藏地区年均AOD整体保持平稳;西北地区不同区域AOD季节变化均呈现从春季至秋季逐步下降,冬季再次回升的相同关系.