鄂尔多斯市生态系统服务权衡与协同分析

鄂尔多斯市是中国北方农牧交错带的中心,经济快速发展的同时带来生态环境巨大的压力,该区域生态系统服务及其相互关联的变化对半干旱地区的可持续发展具有重要意义。本文基于2000、2010年鄂尔多斯市的食物供给、碳储存、产水量以及土壤保持4种关键生态系统服务供给核算,采用相关分析探究栅格尺度上4种服务之间的权衡与协同关系,并引入玫瑰图对比不同土地利用类型的生态系统服务关联特征差异。研究结果表明：①2000-2010年鄂尔多斯市生态系统服务整体增强,平均食物供给量由99.5 kg·hm^-2增至224.2 kg·hm^-2,碳储存量由8.32 t·hm^-2增至8.41 t·hm^-2,平均产水量由153.64 mm增至291.90 mm,土壤保持量平均值由47.79 kg·hm^-2增至59.04 t·hm^-2;②产水与土壤保持之间存在协同关系(相关系数分别为0.972和0.771),食物供给与土壤保持之间存在协同关系(相关系数分别为0.505、0.736),食物供给和碳储存之间存在权衡关系(相关系数分别为-0.584、-0.512);③多重生态系统服务供给的热点区主要分布在鄂尔多斯市东部;④产水量和土壤保持、碳储存在耕地和林地中呈现此消彼长的变化方式,而在草地中4种生态系统服务同时增加。     

耦合SOFM与SVM的生态功能分区方法——以鄂尔多斯市为例

辨析区域主要生态环境问题及其空间异质性,划定生态功能区,对保障区域生态安全和国土开发优化具有重要指导意义。以往自下而上的分区研究多基于行政区或流域开展,难以体现行政区或流域内部的生态功能分异。以鄂尔多斯市为例,基于生态系统服务与生态敏感性构建区域生态功能分区指标体系,耦合自组织特征映射（SOFM）网络与支持向量机（SVM）划定鄂尔多斯市生态功能分区。结果表明,区域内各生态功能分区指标呈现明显的空间分异特征,通过SOFM网络基于栅格进行指标聚类,构建分类效果指数筛选最佳聚类方案,将区域分为7种不同的生态功能类型。最终,利用SVM识别最优分区界线,将鄂尔多斯市分为11个生态功能区。本文构建分类效果指数实现多分类方案优选,使用机器学习算法解决自下而上的自然分区容易弱化要素空间位置属性的问题,完成了从分类到分区的定量转换,有助于提升分区的空间精度与客观性,为生态功能分区与分区边界划定提供了新的方法途径。