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生态系统服务协同权衡对影响因子的空间响应——以福建省生态功能区为例.docx
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生态系统服务协同权衡对影响因子的空间响应——以福建省生态功能区为例.docx
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高速的城市化发展给生态环境造成巨大压力,生态系统服务(ecosystem services,
ESs)在全球范围内大幅衰退
[1]
,人类福祉受到影响,迫切需要采取行动实现生态环境的可
持续发展。当前中国生态环境保护、修复、治理工作被动依据国民经济和社会发展规划、
城市总体规划和土地利用总体规划等开展
[2]
,存在两个问题:(1)忽略了生态系统是一个
综合而整体的系统,制定决策时缺少统筹规划
[3]
,难以根据生态环境格局和资源环境承载
力开展工作;划分生态环境功能区可作为有效衔接的突破口
[4]
,其目的是对不同环境功能
的区域实施分类管理进而落实环保的总体规划
[5]
。(2)在制定政策时,忽略了 ESs 之间的
权衡和协同关系,盲目追求某项服务的产值最大化可能会导致另一项生态系统服务的大幅
衰退
[6]
,对生态环境造成二次伤害。因此,以生态功能区为单元研究 ESs 之间的关系(协
同权衡),了解其形成机制、分布特点,受什么因素影响以及如何影响,对科学制定生态
保护政策具有重要意义
[7]
。
ESs 协同权衡是 ESs 之间关系的两种不同形式。ESs 之间相互影响,呈现出多重非
线性关系,表现为此消彼长的权衡关系和相互增益的协同关系
[8-9]
。很多学者对 ESs 之间的
协同权衡关系进行了研究,聚焦点多在格网或行政区尺度下的协同权衡关系评估及其空间
尺度效应。冯雁云等
[9]
以格网为单元,利用相关分析的方法获得了典型山地区域的植物固
碳与水文调节服务、植物固碳与粮食供给服务之间的全局关系。王晓萌等
[10]
以行政区为研
究单元,利用基于线性拟合分析的生态系统权衡度(ecosystem services trade‐off
degree,ESTD)模型测定了河北省 4 项 ESs(农作物生产、碳储量、生境质量和土壤保
持)之间的两两关系。刘海等
[11]
以格网为单元,利用相关系数和 ESTD 模型测定了丹江口
水源区的多项生态系统服务价值两两之间的协同权衡。Xu 等
[12]
在 20 种不同大小的格网尺
度和两种行政区尺度,利用斯皮尔曼相关系数测定 ESs 协同权衡,探究 ESs 协同权衡的
尺度效应。然而,现阶段关于 ESs 协同权衡的影响因子的研究却十分有限。Feng 等
[6]
对此
进行了尝试,在研究区抽取了 151 个样本,确定了与 ESs 之间的全局关系有关的 4 个环
境因素(植被覆盖度、植被类型、海拔和泥沙成分)。Qiu 等
[13]
通过逻辑回归分别探究了
ESs 之间的全局关系在景观尺度与局部尺度上的潜在影响因子,包括坡度、土壤物理性
质、人口密度、到溪流的距离、到最近湿地和森林的距离、半径 560 m 内的总景观包含森
林、农地和湿地的百分比,以及限制施用养分和有机肥的面积的百分比。这些研究存在以
下不足:方法都是基于全局回归,无法得到协同权衡关系对影响因子的响应的空间差异化
分布,且选取的潜在影响因子也都是以自然环境因素为主,缺少与社会经济因素的相关性
分析
[6,13]
。
生态过程通常包含着空间非平稳性和自相关性问题
[14-15]
,这无法满足全局回归中使用
的假设,因为没有自相关模型残差和同方差
[16]
。越来越多的研究证明局部回归模型可以解
决上述两个问题
[17-18]
。因此,在分析生态过程中发生的空间相关性问题上,局部回归尤其
是地理加权回归(geographical weighted regression,GWR)及其衍生出的其他局部回归
模型,已逐渐替代了全局回归
[19-20]
。然而,局部回归却鲜少用于测定 ESs 协同权衡与影响
因子的空间关联,这是由于基于传统方法得到的 ESs 协同权衡结果无法支持局部回归运
算。测定 ESs 之间关系的传统方法如成对相关系数和全局回归模型
[19]
,其结果是在空间上
恒定的全局关系,只能反映研究区的平均情况,缺少地域分异特征,可能无法完全解释实
际现象
[19]
。根据 ESs 之间权衡与协同的定义,本文提出一种新的方法——差异比较法,来
绘制 ESs 协同权衡关系图,可以解决以往研究中 ESs 之间的关系与潜在影响因素不能进
行局部回归分析的问题。该方法通过比较特定时间段内这些服务的变化量来判定协同或权
衡,并用二元结果来描述 ESs 协同权衡的空间分布细节,进而使用地理加权逻辑回归
(geographical weighted logistic regression,GWLR)
[21]
来探究 ESs 协同权衡与多元影
响因子之间的空间关联。
本文以生态功能区为研究单元,首先,测定了供应(粮食生产)、调节(植物固
碳)、文化(户外休憩)和支持(生物多样性维护)4 类生态系统服务,通过差异比较方
法在空间上确定了它们的协同权衡关系;然后,从地形、气候、人类活动 3 个方面综合选
取潜在影响因子,并通过主成分分析进行筛选;最后,基于 GWLR 得到 ESs 协同权衡关
系对自然环境因素和人类活动因素的空间非平稳性响应,可为科学制定区域环境保护政策
提供参考。
1. 研究区概况与数据
1.1 研究区
福建省(如图 1 所示)(23°33'N~28°20'N,115°50'E~120°40'E)位于中国东南部
的东海之滨。它是中国大陆的重要海港,具有重要的经济地位和高度的城市化程度。作为
中国创建的第一个国家生态文明试验区,这里还拥有丰富的自然栖息地,具有很高的生态
价值。全区森林覆盖率达 65.95%,居全国首位,水系密布,水资源也居华东首位。福建
省境内地形千差万别,山地占全省的 80%以上,河谷流域错落有致,形成了福建省丰富的
生态旅游资源。但福建农业有限,人均耕地不足全国平均水平的 50%,粮食总产量约为全
国平均水平的 1/3。因此,围绕粮食安全的问题需要紧急关注。福建气候存在明显的区域
差异,这可能会影响其生态过程。闽东南沿海为南亚热带气候,闽东北、闽北、闽西为中
亚热带气候,各气候带水热条件的垂直差异也较大。
图 1 研究区概况
Figure 1. Overview of the Study Area
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1.2 实验数据
本研究所使用的数据类型有栅格数据、矢量数据、监测点站数据和统计数据。所有非
空间数据都进行了空间化处理,并统一使用 Krasovsky_1940_Albers 坐标系统。本研究使
用的数据包括:2005 年和 2015 年 30 m×30 m 分辨率的土地利用/土地覆盖图是由
Landsat 8 遥感影像,通过人工解译生成
[22-23]
;30 m×30 m 分辨率的数字高程模型(digital
elevation model,DEM)数据来自地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/);归一
化植被指数、中国植被类型图、1 km×1 km 国内生产总值和人口空间分布数据都来自资源
环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn/);生态功能区划来自中国生态系统评估与生
态安全数据库(http://www.ecosystem.csdb.cn/);2005 年和 2015 年的气象数据集包括
气温、降雨量和日照时数等,来自中国气象数据网(http://data.cma.cn/);2005 年和
2015 年福建省各地级市粮食总产量数据来自于《福建统计年鉴》。
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