生态补偿机制中若干关键科学问题——以甘南藏族自治州草地生态系统为例

以甘南州草地生态系统水源涵养服务为例,构建以机会成本、交易成本和实施成本为参数的参与成本模型确定生态补偿标准。基于生态补偿资金效率的考虑,构建以土地所有者提供的生态系统服务、土地所有者的参与成本和生态系统服务受损风险为参数的空间选择模型,以乡镇为研究单元,对生态补偿区域进行选择,采用聚类分析将全州划为5大等级补偿区:优先补偿区、次级优先补偿区、次级补偿区、临界补偿区和潜在补偿区或可能补偿区,并对各类补偿区的特征进行了分析。构建生态补偿额基尼系数与生态补偿资金效率评价模型,分别评价了补偿额在受偿群体和补偿区域中分配的公平性、合理性与不同等级补偿区的补偿效率。结果表明:①以草地生态系统服务功能的价值(4776.4元/hm²·a)和机会成本(621.3元/m²·a)作为补偿标准的上下限,结合参与成本确定甘南州草地生态系统补偿标准为1999.8元/hm²·a;②草地生态系统的补偿优先度与生态重要性、生态脆弱性呈现出吻合趋同的状态,即草地生态系统优先补偿区既是高效补偿区,又是重要生态区和生态脆弱区;③受偿者(草地生态系统水源涵养服务供给者)得到的补偿额有明显不均衡状态,而在补偿区域(草地生态系统)上的分配却处于绝对平均范围内;④草地生态系统补偿区的优先等级次序与补偿效率吻合,即草地生态系统的优先补偿区的补偿效率最高,每元获取的草地生态系统水源涵养服务为38.18,是临界补偿区的14.68倍;次级优先补偿区的效率仅次于优先补偿区,每元补偿的生态系统服务为21.02。     

遥感和GIS支持下的云南省退耕还林还草决策分析

以云南省为例，探讨利用地理信息系统技术来确定需要退耕还林还草的耕地数量及其空间分布，其中包括4个步骤，首行,建立土地利用，土壤侵蚀，坡度，植被指数，水体，降雨和温度等数据库，其次，从土地利用数据库中提取旱地的数据，并与坡度数据，土壤侵蚀数据，植被指数数据进行叠架分析，对水体建立缓冲区，并与耕地数据进行叠加分析，再次，退耕还林还草的原则，并在GIS的支持下，确定需要退耕还林还草的空间分布及其面积，最后，利用降雨和温度数据进一步确定分别退耕还林和还草的空间分布及其面积，研究结果可以为云南省的生态环境建设提供科学的依据。     

陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀预测模型

针对陇中黄土丘陵沟壑区土壤水蚀过程复杂且难以有效预测的问题,以定西市安家沟水土保持试验站2005—2016年1~12月人工草地径流场试验数据为主要来源,将流域月降雨量、月侵蚀性降雨量、月径流量、月降雨强度、径流场面积、径流场坡度、土壤砂粒含量、土壤粘粒含量8个因子作为输入因子,月土壤水蚀量作为输出,运用偏最小二乘法(Partial Least-Squares Regression,PLSR)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络建立人工草地土壤水蚀预测模型,并利用BP(Back Propagation)、RNN(Recurrent Neural Network)、LSTM常见神经网络模型,对模型的有效性进行评估。结果表明：PLSR将模型8个输入因子减少为4个,从而有效解决LSTM神经网络模型对样本数量要求过高的问题; PLSR和LSTM神经网络模型的结合可以有效提高模型对人工草地土壤水蚀过程的预测精度和收敛速度,预测结果的平均相对误差小于4%,相关系数高于其他3种神经网络模型,而迭代次数、均方根误差和平均绝对误差均低于其他3种模型;研究发现坡度对人工草地土壤水蚀过程影响较为明显,降雨量小于25 mm时,人工草地土壤水蚀量不会随坡度增加而明显增长,但当降雨量超过25 mm时,人工草地土壤水蚀量会随坡度明显增加。 PLSR LSTM神经网络土壤水蚀预测模型可以准确预测陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀量,为该地区水土流失的准确预报提供新的思路和方法。     

影响草地土壤呼吸的主要自然因子研究现状

草地生态系统作为陆地生态系统的主体生态类型之一,脆弱的生态环境与频繁的人类活动使之较其他生态系统对全球气候与环境变化的响应更为迅速。草地土壤通过土壤呼吸作用向大气释放CO2是草地生态系统碳循环中最主要的一个环节,土壤呼吸量直接决定了土壤中碳素周转的速度。综合介绍了国内外草地土壤呼吸的研究现状,特别分析了一些自然因素对草地土壤呼吸的影响,对未来测定土壤呼吸的方法提出建议。     

2004年以来青海湖快速扩张对人居设施与草地的潜在影响

作为我国最大的内陆咸水湖,青海湖是青藏高原东北部重要水汽源,在维持区域生态环境及半干旱生态系统功能方面发挥着重要作用.近年来,青海湖水位迅速上升,但是湖泊扩张对周边人居设施与草地的影响尚未得到广泛关注和报道.基于1995-2019年Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像、Hydroweb多源测高同化水位数据、S...     

蒙古高原草地利用特征及其国别差异

内蒙古草原是蒙古高原草原带的南部组成部分,是我国北方重要的生态屏障,草原生态修复任务重、压力大.本文以蒙古高原典型草原乌珠穆沁—温都尔汗样带为例,以1988-2016年5期TM数据为信息源,获取2016年样带草地利用信息基础上,按国别和年限对样带草地利用特征进行分析,揭示草地主要干扰因素,探寻有效的修复途径和可借鉴的国...     

黑土型退化草地时空格局遥感监测

准确及时地了解黑土型退化草地的时空分布特点,对祁连山地区草地退化修复治理具有重要意义。本文选取祁连县野牛沟乡西北部区域作为研究区,基于Landsat 8 OLI影像,结合地理国情监测成果,尝试利用分场景的决策树分类方法提取黑土型退化草地范围,并对比分析2014-2019年黑土型退化草地的时空变化特征。结果表明,多场景的决策树分类方法对黑土型退化草地监测具有很好的适用性;2014-2019年,研究区北部部分区域缓坡地和中部滩地黑土型退化问题有所好转,西部和西北部缓坡地黑土型退化问题有进一步恶化的趋势;好转草地主要以人工干预为主,恶化草地可能是受水热空洞效应、鼠害等多种因素的影响。     

川西高山-亚高山草地群落特征及稳定性对增温的响应

川西高山-亚高山区域作为中国长江、黄河上游的重要生态屏障，拥有丰富的生物多样性。川西高山-亚高山草地生态系统对增温变化敏感，但对其草地生态系统群落及其稳定性对增温的响应研究仍存在不足。由于指标选取单一、研究尺度小等研究方法问题，已有研究结论的代表性不足。为了深入了解这一生态系统在不同海拔高度上对气候变暖的响应特征，本研究在贡嘎山东北坡雅家埂峡谷地带，沿海拔3000～4130 m设置4个高山-亚高山草地样地，采用两种常用的模拟增温模式(OTC增温和带草皮下移增温)模拟环境温度升高，研究2012—2017年期间，不同海拔梯度上草地物种丰富度、群落高度和盖度、地上净初级生产力对增温的响应特征，以及这些特征变化与群落生物量时间稳定性的关系。结果表明：(1)OTC增温仅在高海拔寒冷样地降低了物种丰富度，不影响中低海拔样地的物种丰富度；下移增温增加了高海拔寒冷样地的物种丰富度，却降低了低海拔温暖样地的物种丰富度；(2)OTC增温仅增加了高海拔寒冷样地的群落高度，下移增温显著增加了所有海拔梯度上的植被高度；(3)在两个中间海拔梯度样地，两种增温模式都降低了杂草类植物盖度，却增加了莎草与禾草的盖度；(...