西安市绿地景观吸收雾霾生态系统服务测算及空间格局

大城市日益严重的雾霾现已成为影响城市生存发展的重要问题。城市绿地是城市社会—经济—自然复合生态系统的重要组成部分,发挥着重要的生态功能。测算城市绿地吸收雾霾的生态功能价值及空间格局,对城市雾霾治理以及生态与经济健康协调发展有重要意义。运用景观生态学和生态系统服务理论,基于西安市的TM遥感影像和Arc GIS 10.1、Fragstats 4.1软件,对西安市绿地吸收雾霾的生态系统服务价值进行了测算和空间分析。结果表明:1西安市建成区不同景观类型的破碎程度差异较大;2西安市建成区绿地景观吸收雾霾的生态系统服务总价值为2954.13万元,各类绿地生态景观对吸收雾霾的贡献率有较大差别;3西安市建成区绿地景观吸收雾霾的总生态系统服务功能值密度和各单项生态系统服务功能值密度具有明显的城市中心区到边缘区的圈层递变特征;4西安市建成区各绿地景观指数与绿地吸收雾霾服务功能密度值之间具有显著的相关关系。绿地斑块与廊道镶嵌存在且斑块分布均匀的绿地景观格局对吸收污染气体、滞尘、净化大气有着重要作用,而且景观斑块平均面积越大、破碎度越低,对大气污染物的净化功能越明显。     

西安市绿地生态系统服务功能测算及其空间格局研究

城市绿地是城市自然生态系统的重要组成部分,具有十分重要的生态服务功能.探索其生态系统服务功能价值及空间格局,在揭示其生态服务与城市经济社会功能的协调关系、城市宜居环境建设等方面具有重要的意义.以西安市的SPOT遥感影像与土地利用变化数据为基础,并以ArcGIS和Fragstats3.3软件为平台,应用景观生态学方法测评和分析西安市区绿地生态系统的服务功能及其空间格局特征.结果表明:(1)研究区绿地总面积为3 881.45 hm2,各类绿地景观面积差异大且分布不够合理,景观破碎度较大,蔓延度不好.(2)绿地生态系统服务总价值为7 546.99×104元,其中公共绿地提供的生态服务价值最大,而园地的最小;在其提供的生态系统服务功能中,娱乐文化价值最高,食物生产价值最低.(3)由于受绿地景观格局的影响,生态系统服务功能空间差异明显,环城路至二环路之间区域生态服务功能值较高,环城路向市中心和二环路向外围等地带的生态服务功能值较低,其中,食物生产服务功能由市中心向外围增强,娱乐文化服务功能由市中心向外围减弱,且高值和低值区较集中.     

太原市城市复合生态系统调节服务时空格局演化及驱动机制研究

以太原市主城区为例,根据生态系统服务理论对太原不同土地利用类型所提供的正负生态系统调节服务价值分别进行测度计算,并综合分析城市复合生态系统调节服务的时空演化特征,最后,从直接原因（土地利用变化）和根本原因（空间城镇化、人口城镇化、产业空间组织与空间规划、政府相关政策与规划）2个方面,对太原市生态系统调节服务能力变化进行机理解释。结果表明：①从时序发展来看,2004—2016年太原市复合生态系统呈现生态调节服务价值的倒型环境库兹涅茨曲线,城市生态整体向好发展,环境生态调节服务能力逐渐增强;从空间发展来看,2004—2016年生态调节服务价值呈现斑块状、棋盘状格局,整体上,地区复合生态系统调节服务价值从太原市中心城区向周边过渡逐步升高。②太原市复合生态系统调节能力变化的主要驱动机制：土地利用属性的变化是生态系统调节服务变化的直接原因;空间城镇化、人口城镇化、产业空间组织与空间规划、政府相关政策为其根本原因。     

城市化进程区农业生态系统正负服务测算——以长安区为例

综合测评农业生态系统正负服务,对农业可持续发展、农业生态系统服务管理具有重要意义。采用TM遥感影像、实地调查及社会经济统计数据,应用生态系统服务研究理论与方法、Erdas及ArcGIS10.1软件平台,对负向农业生态系统服务的内涵进行界定,对研究区农业生态系统正负服务进行综合测算及格局分析。结果表明：（1）研究区净生态系统服务价值为33.36×10⁸元,正服务占主导地位。（2）总生态系统正服务在空间呈低、高、中带状分布规律,整体表现出由城镇中心地区向边缘区递增的趋势;负服务呈相反格局;净农业生态系统服务以面、带、点状交错分布,净服务为正值以大面积状分布于林地区域,净服务为负值的以带状、点状分布耕地、园地为主的地区。（3）与只测评生态系统正服务相比,能更客观地反映农业生态系统提供服务的实际能力及对人类的惠益。     

都市农业景观破碎化过程对生态系统服务价值的影响——以西安市为例

利用西安市土地利用解译图及社会经济数据,在界定都市农业景观的前提下,分析西安市都市农业景观破碎化过程,在此基础上分析都市农业景观破碎化对生态系统服务价值的影响。结果表明：① 1999-2011 年,西安市都市农业景观的斑块密度、分离度指数增加,都市农业景观呈破碎化趋势;② 都市农业景观分离度与都市农业生态系统服务总价值及各项价值均呈较强的负相关关系;破碎化过程中废物处理及土壤形成价值减少量最大,同时食物生产价值减少率最大,减少了12.73%,娱乐文化减少的价值量及减少率最小,为1.93%;③ 耕地、林地、水域呈景观破碎化趋势,而园地聚集度上升,同时耕地、林地、水域的生态系统服务价值下降,园地生态系统服务价值增加。     

基于生态系统服务视角的西藏自然景观美学评估及空间分异特征

景观美学作为一种重要的生态系统服务功能的价值体现，对于人类健康和福祉有着极大的积极作用，也是基于自然旅游开展国家公园建设的前置条件。景观美学评价是国内外学术研究中公认的难题，目前尽管诸如国家公园等一些景观规划和决策都是在区域范围内进行的，国内研究仍缺乏关于区域尺度的景观美学价值评价。论文基于生态系统服务视角，从景观的自然性、多样性和独特性3个维度，尝试从区域尺度评估西藏自然景观美学价值。结果显示：西藏自然景观美学价值处于低、较低、中等、较高和高等级的面积占比分别为12.2%、20.2%、32.4%、21.4%和13.8%。空间上表现出显著的区域差异，总体上呈现出东南高、西北低的分布格局。高值区集中分布于藏东的喜马拉雅山脉东段和横断山脉、喜马拉雅山脉中段的珠峰区域以及藏北羌塘高原区域；低值区除集中分布于那曲—阿里高原高寒荒漠草原和干旱荒漠以外，还广泛分散分布于中部的东部地区。多样性、自然性和独特性对西藏自然景观美学价值的影响程度逐次降低。西藏4个国家公园备选地中，雅鲁藏布大峡谷自然景观美学价值最高，冈仁波齐和羌塘相对较低。研究结果可为大尺度空间景观价值评估以及青藏高原国家公园建设、景观规...     

喀斯特和非喀斯特区农业景观格局变化及生态 系统服务价值变化对比——以广西全州县为例

选取广西壮族自治区典型喀斯特丘陵盆地——全州县为研究区,根据景观格局和生态系统服务价值相关理论,采用2005、2010和2015年TM遥感影像的解译结果及社会经济统计数据,借助ArcGIS和Fragstats软件,对比分析了2005―2015年全州县喀斯特区和非喀斯特区的农业景观格局和生态系统服务价值变化,结果显示：1）2005―2015年间全州县农业景观格局发生明显变化,但喀斯特区和非喀斯特区优势景观类型均未发生变化。2）10年间农业景观用地面积喀斯特区减少了472.23 hm2,非喀斯特区减少了476.28 hm2,但喀斯特区的减少率高于非喀斯特区;喀斯特区比非喀斯特区景观更加破碎,斑块形状更加分散、复杂,景观异质程度更高。3）研究期内喀斯特区生态系统服务价值减少0.01亿元,非喀斯特区生态系统服务价值增加0.04亿元。其中,有林地的减少对2个区域生态系统服务价值减少的贡献率均为最大,喀斯特区达到78%,非喀斯特区达到83%,水域景观的增加导致2个区域生态系统服务价值增加。     

半干旱区城市人工森林生态系统服务价值评估——以兰州市南北两山环境绿化工程区为例

基于2005年兰州市南北两山环境绿化工程区的卫星遥感资料,应用生态系统服务评价方法,结合研究区实际情况,对研究区的城市人工森林生态系统服务价值进行评估。结果表明:①2005年研究区的人工森林生态系统总服务价值为15.59亿元·a-1;各项服务价值的顺序依次为:森林游憩＞维持大气平衡＞涵养水源＞林副产品＞固土保肥＞保护生物多样性＞木材＞薪炭材;②城市人工森林生态系统服务价值组成上表现为经济效益（直接价值）与生态效益（间接价值）的比例相差不大,明显有异于自然生态系统,这主要是由人工生态系统的人为性和明确的目的性造成的。研究表明,城市人工生态系统对CO2减排的可持续性和生态安全具有现实意义。对积极探索西部地区的生物减排及水土资源及生态安全问题,对进行城市人工生态系统服务评价具有一定的借鉴意义。     

民族旅游地的旅游景观特征与社会公众认知研究——以贵州省黔东南苗族侗族自治州为例

以典型民族旅游地黔东南州为研究对象,利用三角图法分析了区域旅游景观特征,采用问卷调查法分析了管理部门、当地居民和外地游客对旅游景观的认知倾向,并选用条件价值法测算了旅游景观资源的生态系统服务价值。研究结果显示：黔东南州大部分地区属于自然景观类型,生态环境良好;以自然景观和民族特色为主的自然人文资源特点,与以旅游业为主导的经济发展模式,得到了利益相关方的共同认可;2006年全州旅游景观资源的生态系统服务价值为8.87亿元,其中占64.06%的存在价值是其主要表现形式。     

岷江干旱河谷中心地段植被微尺度空间格局特征

微尺度景观格局是景观生态学的一个研究热点.干旱河谷是横断山区一类特殊的生态系统类型,生态脆弱,生态退化潜在风险大.选择四川茂县两河口典型样地干旱河谷微尺度景观格局进行研究.研究表明,样地上分布的景观类型多样,斑块类型有19个,植被景观总斑块达3 383个,以基质分布为主,植被斑块状镶嵌其中,主要以中生性耐旱植物为主,植被覆盖度为42.25％.植被景观类型大部分为豆科类灌丛景观,整个景观由川甘亚菊、刺蓬、瓦松、茂汶韭、狗尾草、小角柱花、侧柏、臭椿、滇柏、卷柏、元宝枫、岷江柏景观斑块控制.植被景观分布特征为,帚菊斑块面积最大且分布均匀,小马鞍羊蹄甲斑块最大且聚集度最高,狗尾草斑块破碎化程度最大,蚊子草斑块多样性程度最大,小角柱花多样性程度最小且分布最散.通过空间自相关性分析,研究区植物分布呈现较高的正相关性和空间聚集性,在尺度2m×2m空间自相关值最大,未来干旱河谷区微尺度空间格局研究尺度在这个尺度较适宜.     

云南南部城市化对生态系统服务的生物多样性保护的影响（英文）

Urbanization can profoundly influence the ecosystem service for biodiversity conservation. However, few studies have investigated this effect, which is significant for maintaining regional sustainable development. We take the rapidly developing, mountainous and biodiversity hotspot region, Jinghong, in southern Yunnan Province as the case study. An integrated ecosystem service model(PANDORA) is used to evaluate this regional BESV(ecosystem service value for biodiversity conservation). The modeled BESV is sensitive to landscape connectivity changes. From the 1970 s to 2010, regional urban lands increased from 18.64 km2 to 36.81 km2, while the BESV decreased from $6.08 million year-1 to $5.32 million year-1. Along with distance gradients from the city center to the fringe, BESV varies as an approximate hump-shaped pattern. Because correlation analysis reveals a stronger influence of landscape composition on spatial BESV estimates than the landscape configuration does, we conclude that the projected urban expansion will accelerate the BESV reduction. Of the projected urban land, 95% will show a decreasing BESV trend by approximately $2 m-2 year-1. To prevent this, we recommend compact urban planning for the mountainous city.     

宁波市城市化发展对区域生态系统服务价值的影响

采用城市化综合水平测度模型、生态系统服务价值评价模型及Pearson相关分析方法,在GIS技术支持下,以宁波市1991—2014年城市化相关数据和土地利用变更调查成果为基础数据,定量评价和分析区域城市化发展水平、生态系统服务价值以及二者之间的关系。结果表明:(1)宁波市各项城市化指数均呈逐渐递增趋势,城市化发展进程呈阶段化特征。快速城市化水平驱动区域经济高速发展,同时导致建设用地面积大幅度增加。(2)宁波市生态系统服务价值总体变化呈先增后减趋势,各县(市、区)生态系统服务价值空间分布差异显著,区域城市化水平越高其所贡献的生态系统服务价值越低。(3)当前城市化发展水平与生态系统服务价值演变之间呈显著负相关,经济城市化和土地城市化对生态系统服务功能产生的负面影响较为显著。快速城市化引起区域土地利用的剧烈变化,导致生态景观格局转变,城市人口集聚与工业化导致过度消耗资源与废物排放,对生态系统服务功能产生负面影响。建议提高宁波市城市化发展质量,注重与经济和社会的协同发展。     

The Evaluation of Urban Green Space Landscape Changes and Ecosystem Services in Beijing

As a very important part of the urban ecosystem, the urban green space system plays an active role in maintaining the urban ecosystem stability, providing ecosystem services, and improving the quality of the urban environment. In order to deal with the problems brought about by the deterioration of the urban ecological environment, it is necessary to study and analyze the spatial distribution pattern, evolutionary characteristics and ecosystem services of urban green space to maximize its ecological benefits and comprehensive functions. In this study, we took Beijing urban area as an example, and based on the spatial distribution data of urban green space and remote sensing data, we first calculated the urban green space type transition matrix, landscape pattern index and ecosystem services. Then, we analyzed the changes in urban green space landscape patterns, ecosystem services and their spatial distributions from 2000 to 2020, and studied the interactive relationships between landscape changes and changes in ecosystem services. The results showed three key findings. (1) Beijing’s urban green space construction has achieved remarkable results from 2000 to 2020. The area of green space has increased by 77.41%, mainly from cultivated land and construction land. (2) From 2000 to 2020, the amounts of dust retention, SO₂ absorption, NO₂ absorption, cooling and humidification, carbon fixation and oxygen release, and rainwater runoff reduction in Beijing's urban green space have shown continuous increases in general. (3) There is a close relationship between urban green space landscape changes and green space ecosystem services, and total area (TA) has the highest correlation with ecosystem services. Except for rainwater runoff reduction, the correlation coefficients between TA and ecosystem services are all higher than 0.85. This research can provide theoretical guidance for optimizing Beijing's green space and determining how to maximize the effect of green space for improving the ecological environment, and ultimately provide a scientific basis for the construction of Beijing's ecological environment.     

鄱阳湖环湖区生态系统服务价值时空变化及权衡协同关系

基于修订的当量因子表,结合1988—2020年7期土地利用数据,运用GIS数据处理和空间分析等方法探究了鄱阳湖环湖区生态系统服务价值的时空演变特征,同时引入生态系统服务权衡协同度模型对食物生产、水文调节、土壤保持等7项生态服务功能进行权衡与协同分析。结果表明：① 1988—2020年鄱阳湖环湖区生态系统服务价值从577.95亿元增至592.50亿元,呈先增后减再增的波动变化特征。② 生态系统服务价值的空间分布表现为明显的不均衡性,ESV显著减少的区域为南昌市区、九江市区以及其它各区县的城镇建成区,生态系统服务价值增加的区域均匀分布在研究区东北和西北地区以及靠近研究区外侧的东南和西南地区。③ 协同关系为生态系统服务之间的主导关系,权衡关系较少且主要存在于食物生产与其他服务之间。     

稻田生态系统服务价值测算方法与应用——以苏州市域为例

对稻田资源的生态服务价值重视不足是稻田保护工作的最大缺陷,导致了稻田资源流失严重。本文以苏州市水稻田为例,运用造林成本法、瑞典碳税法、制氧工业成本法、替代成本法、影子工程法、当量因子法等方法对稻田生态系统各项服务价值进行了测算。结果表明,苏州市域稻田生态系统服务净总价值量为60785.18×10⁵元,单位面积净价值量为73111.84 元/hm²。其中,正面总价值量为68485.93×10⁵元,环境效应负总价值量为7700.75×10⁵元,前者为后者的8.89 倍。从稻田生态系统服务价值各部分的比例看,其实物生产价值远远低于其生态经济价值,表明了作为人工湿地生态系统,稻田生态服务价值对社会经济的可持续发展具有十分重要的作用。研究结果将有助于确定稻田保护经济补偿标准,为各级政府出台相关政策提供思路和依据     

The effects of land consolidation on the ecological connectivity based on ecosystem service value: A case study of Da’an land consolidation project in Jilin province

Land consolidation has a profound impact on landscape patterns and ecological functions at various scales through engineering and biological measures. In recent years, China invests more than 100 billion RMB yuan on land consolidation each year. To understand how land consolidation affects landscape patterns and ecosystems, we investigated the ecosystem service value and the ecological connectivity in a consolidated area of Da’an city from 2008 to 2014 using a revised ecological connectivity index. The results indicated that land consolidation has certain negative influences on the ecosystem services in this area. The total ecosystem service value will decrease by nearly 30% in the late stage of consolidation. This decrease is caused by the loss of ecosystem service of the wetland and grassland, despite a sensible increase of cultivated land. In addition, land consolidation could change the ecological connectivity as well as the land use structure. Up to 85% of the entire area will be in low connectivity in the late stage of consolidation, representing a 6.23% increase in the total coverage compared to pre-consolidation. Finally, the different connectivity landscape and their key areas can be identified by the revised ecological connectivity index effectively. This study is helpful to trace out the relationships between landscape pattern and ecological process, and provides insights for ecological planning and designing of land consolidation in this area. We suggest that more attentions should be paid to improve the quality and ecosystem service value per unit area of the landscape, to establish ecological compensation mechanism of wetland losses, and to create the ecological corridors along the least accumulated impendence surface in the key areas during land consolidation.