现代地质 ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (03): 599-611.DOI: 10.19657/j.geoscience.1000-8527.2024.040
郭富印1,2,3(), 刘晓煌1(
), 张文博1, 邢莉圆1, 王然1, 祖皮艳木·买买提2, 雒新萍1, 王超1, 赵宏慧1
出版日期:
2024-06-10
发布日期:
2024-07-04
通讯作者:
刘晓煌,男,博士,正高级工程师,1972年出生,新疆维吾尔自治区“天池英才”引进计划人才,主要从事自然资源学、基础地质学和矿床学研究。Email: liuxh19972004@163.com。
作者简介:
郭富印,男,硕士研究生,1997年出生,主要从事地理信息和生态遥感方向研究。Email:yinfunan@163.com。
基金资助:
GUO Fuyin1,2,3(), LIU Xiaohuang1(
), ZHANG Wenbo1, XING Liyuan1, WANG Ran1, MAMAT Zulpiya2, LUO Xinping1, WANG Chao1, ZHAO Honghui1
Online:
2024-06-10
Published:
2024-07-04
摘要:
实现经济发展与生态保护的共赢是一个世界性难题。随着经济社会的发展,人类活动强度对区域生境质量产生不同程度的影响,在欠发达地区这种影响往往是负面的,因此实现人口稠密的欠发达地区经济发展与生境保护相结合具有重要意义。以黄河流域(河南段)为例,基于InVEST模型生境质量模块与PLUS模型对该区域2000—2021年(历史时期)生境质量时空演变特征进行分析,并以5年为步长对2025年、2030年、2035年和2040年的生境质量进行模拟。研究结果表明:(1)历史时期研究区生境质量均值下降了0.05,呈下降趋势,生境质量高值区集中分布在研究区西南和西北部的山地,呈西高东低的分布格局。(2)历史时期研究区44.74%区域生境质量显著下降,下降区域分布在城乡建设和道路扩张用地区域,西部山区此趋势最为突出。33.81%区域生境质量显著上升,上升区域分布在东部耕地区域和西部林地。研究区生境破碎化趋势加强,海拔与植被等自然要素对区域生境质量水平影响显著,与生境质量水平正相关。(3)2025—2040年不同土地利用情景下的未来生境质量格局差异明显,生态保护情境下生境质量水平呈上升趋势,耕地保护情景下生境质量均值稳定中呈现小幅度提升,城市发展情景下生境质量均值呈现明显下降趋势,不同发展情景下人类活动对区域生境质量影响显著。本研究有助于进一步了解区域生境质量的发展趋势与对土地利用变化的响应。
中图分类号:
郭富印, 刘晓煌, 张文博, 邢莉圆, 王然, 祖皮艳木·买买提, 雒新萍, 王超, 赵宏慧. 2000—2040年黄河流域(河南段)生境质量时空格局演变及驱动力分析[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 599-611.
GUO Fuyin, LIU Xiaohuang, ZHANG Wenbo, XING Liyuan, WANG Ran, MAMAT Zulpiya, LUO Xinping, WANG Chao, ZHAO Honghui. Evolution of the Spatial and Temporal Patterns of Habitat Quality and Analysis of the Driving Forces in Yellow River Basin (Henan Section) from 2000 to 2040[J]. Geoscience, 2024, 38(03): 599-611.
数据名称 | 精度 | 格式 | 来源 |
---|---|---|---|
土地利用类型数据(CLCD) | 30 m | FGDBR | Zenodo网站( |
道路数据、水系数据 | 矢量 | SHP | OpenStreetmap( |
数字高程模型(DEM) | 30 m | TIFF | 地理空间数据云( |
降水(Pre) | 500 m | TIFF | GEE( |
地表气温(Tem) | |||
蒸散发(ET) | |||
归一化植被指数(NDVI) | 500 m | TIFF | EARTHDATA( |
总初级生产力(GPP) | |||
净初级生产力(NPP) | |||
土壤质地数据 | 875 m | TIFF | 联合国粮农组织( |
国内生产总值(GDP) | 1 km | TIFF | 资源环境科学与数据中心( |
人口(Population) | |||
行政区划 | 矢量 | SHP | 国家基础地理信息中心( |
表1 数据信息与来源
Table 1 Data information and sources
数据名称 | 精度 | 格式 | 来源 |
---|---|---|---|
土地利用类型数据(CLCD) | 30 m | FGDBR | Zenodo网站( |
道路数据、水系数据 | 矢量 | SHP | OpenStreetmap( |
数字高程模型(DEM) | 30 m | TIFF | 地理空间数据云( |
降水(Pre) | 500 m | TIFF | GEE( |
地表气温(Tem) | |||
蒸散发(ET) | |||
归一化植被指数(NDVI) | 500 m | TIFF | EARTHDATA( |
总初级生产力(GPP) | |||
净初级生产力(NPP) | |||
土壤质地数据 | 875 m | TIFF | 联合国粮农组织( |
国内生产总值(GDP) | 1 km | TIFF | 资源环境科学与数据中心( |
人口(Population) | |||
行政区划 | 矢量 | SHP | 国家基础地理信息中心( |
威胁源因子 | 最大影响距离(km) | 权重 | 衰退类型 |
---|---|---|---|
耕地 | 8.0 | 0.7 | 线性衰减 |
铁路 | 5.0 | 0.6 | 指数衰减 |
建设用地 | 10.0 | 1.0 | 指数衰减 |
荒地 | 2.0 | 0.5 | 线性衰减 |
一级道路 | 3.0 | 1.0 | 线性衰减 |
二级道路 | 1.0 | 0.7 | 线性衰减 |
三级道路 | 0.5 | 0.5 | 指数衰减 |
四级道路 | 0.2 | 0.3 | 指数衰减 |
表2 研究区各威胁源因子参数
Table 2 Parameters of threat factors in the study area
威胁源因子 | 最大影响距离(km) | 权重 | 衰退类型 |
---|---|---|---|
耕地 | 8.0 | 0.7 | 线性衰减 |
铁路 | 5.0 | 0.6 | 指数衰减 |
建设用地 | 10.0 | 1.0 | 指数衰减 |
荒地 | 2.0 | 0.5 | 线性衰减 |
一级道路 | 3.0 | 1.0 | 线性衰减 |
二级道路 | 1.0 | 0.7 | 线性衰减 |
三级道路 | 0.5 | 0.5 | 指数衰减 |
四级道路 | 0.2 | 0.3 | 指数衰减 |
土地利用/覆盖 | 生境适宜度 | 敏感度 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
耕地 | 铁路 | 建设用地 | 荒地 | 一级道路 | 二级道路 | 三级道路 | 四级道路 | ||
耕地 | 0.6 | 0 | 0.35 | 0.50 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.1 | 0.05 |
林地 | 1.0 | 0.6 | 0.65 | 0.80 | 0.3 | 0.6 | 0.5 | 0.4 | 0.30 |
灌木 | 0.9 | 0.4 | 0.45 | 0.60 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.10 |
草地 | 0.9 | 0.4 | 0.45 | 0.60 | 0.6 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.10 |
水体 | 0.8 | 0.7 | 0.75 | 0.80 | 0.4 | 0.7 | 0.6 | 0.5 | 0.40 |
雪/冰 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
荒地 | 0.2 | 0.2 | 0.20 | 0.45 | 0 | 0.2 | 0.15 | 0.1 | 0.05 |
建设用地 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
表3 研究区内各土地利用类型敏感性参数
Table 3 Sensitivity parameters for each land use type in the study area
土地利用/覆盖 | 生境适宜度 | 敏感度 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
耕地 | 铁路 | 建设用地 | 荒地 | 一级道路 | 二级道路 | 三级道路 | 四级道路 | ||
耕地 | 0.6 | 0 | 0.35 | 0.50 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.1 | 0.05 |
林地 | 1.0 | 0.6 | 0.65 | 0.80 | 0.3 | 0.6 | 0.5 | 0.4 | 0.30 |
灌木 | 0.9 | 0.4 | 0.45 | 0.60 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.10 |
草地 | 0.9 | 0.4 | 0.45 | 0.60 | 0.6 | 0.4 | 0.3 | 0.2 | 0.10 |
水体 | 0.8 | 0.7 | 0.75 | 0.80 | 0.4 | 0.7 | 0.6 | 0.5 | 0.40 |
雪/冰 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0.2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
荒地 | 0.2 | 0.2 | 0.20 | 0.45 | 0 | 0.2 | 0.15 | 0.1 | 0.05 |
建设用地 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
参数 | 气温(X1) | 高程(X2) | 蒸散发(X3) | GDP(X4) | 归一化植被指数(X5) | NPP(X6) | 人口密度(X7) | 降雨量(X8) | GPP(X9) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
q值 | 0.31 | 0.32 | 0.21 | 0.13 | 0.40 | 0.21 | 0.23 | 0.11 | 0.20 |
p值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
表4 单因子探测分析
Table 4 One-way detection analysis
参数 | 气温(X1) | 高程(X2) | 蒸散发(X3) | GDP(X4) | 归一化植被指数(X5) | NPP(X6) | 人口密度(X7) | 降雨量(X8) | GPP(X9) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
q值 | 0.31 | 0.32 | 0.21 | 0.13 | 0.40 | 0.21 | 0.23 | 0.11 | 0.20 |
p值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
土地利用 | 2020 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | |||||
耕地 | 38.76 | 37.85 | 37.91 | 37.75 | 36.75 | 37.93 | 36.75 | 35.53 | 38.05 | 35.52 | 34.92 | 38.33 | 34.90 | |||
林地 | 14.88 | 15.22 | 15.17 | 15.28 | 15.19 | 14.86 | 15.06 | 15.53 | 14.89 | 15.23 | 15.68 | 14.84 | 15.26 | |||
灌木 | 0.05 | 0.04 | 0.04 | 0.03 | 0.05 | 0.03 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.04 | 0.03 | 0.03 | 0.04 | |||
草地 | 1.59 | 1.24 | 1.31 | 1.25 | 1.32 | 1.38 | 1.39 | 1.24 | 1.47 | 1.33 | 1.24 | 1.36 | 1.32 | |||
水体 | 0.65 | 0.66 | 0.65 | 0.66 | 0.66 | 0.66 | 0.65 | 0.67 | 0.66 | 0.66 | 0.67 | 0.66 | 0.67 | |||
建设用地 | 10.91 | 11.87 | 11.78 | 11.97 | 12.91 | 12.01 | 12.98 | 13.88 | 11.77 | 14.09 | 14.34 | 11.66 | 14.69 |
表5 2000—2040研究区不同土地利用情景土地利用面积(103 km2)
Table 5 Land use area of different land use scenarios in the study area from 2000 to 2040 (103 km2)
土地利用 | 2020 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | |||||
耕地 | 38.76 | 37.85 | 37.91 | 37.75 | 36.75 | 37.93 | 36.75 | 35.53 | 38.05 | 35.52 | 34.92 | 38.33 | 34.90 | |||
林地 | 14.88 | 15.22 | 15.17 | 15.28 | 15.19 | 14.86 | 15.06 | 15.53 | 14.89 | 15.23 | 15.68 | 14.84 | 15.26 | |||
灌木 | 0.05 | 0.04 | 0.04 | 0.03 | 0.05 | 0.03 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.04 | 0.03 | 0.03 | 0.04 | |||
草地 | 1.59 | 1.24 | 1.31 | 1.25 | 1.32 | 1.38 | 1.39 | 1.24 | 1.47 | 1.33 | 1.24 | 1.36 | 1.32 | |||
水体 | 0.65 | 0.66 | 0.65 | 0.66 | 0.66 | 0.66 | 0.65 | 0.67 | 0.66 | 0.66 | 0.67 | 0.66 | 0.67 | |||
建设用地 | 10.91 | 11.87 | 11.78 | 11.97 | 12.91 | 12.01 | 12.98 | 13.88 | 11.77 | 14.09 | 14.34 | 11.66 | 14.69 |
生境 等级 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | ||||
低 | 11.90 | 11.82 | 12.00 | 12.94 | 12.04 | 13.03 | 13.91 | 11.80 | 14.17 | 14.34 | 11.69 | 14.78 | |||
较低 | 0.54 | 0.56 | 0.56 | 0.57 | 0.54 | 0.57 | 0.58 | 0.56 | 0.57 | 0.57 | 0.55 | 0.59 | |||
中等 | 41.24 | 41.28 | 41.15 | 40.14 | 41.06 | 40.11 | 39.03 | 41.36 | 38.94 | 38.47 | 41.42 | 38.32 | |||
较高 | 7.06 | 7.08 | 7.06 | 7.06 | 7.08 | 7.07 | 7.20 | 7.04 | 7.10 | 7.23 | 7.03 | 7.10 | |||
高 | 6.14 | 6.14 | 6.13 | 6.15 | 6.17 | 6.12 | 6.18 | 6.14 | 6.11 | 6.25 | 6.20 | 6.10 |
表6 2025—2040年研究区多情景生境质量面积预测结果(103 km2)
Table 6 Multi-scenario habitat quality area projections for the study area from 2025 to 2040 (103 km2)
生境 等级 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | 生态 | 耕地 | 城市 | ||||
低 | 11.90 | 11.82 | 12.00 | 12.94 | 12.04 | 13.03 | 13.91 | 11.80 | 14.17 | 14.34 | 11.69 | 14.78 | |||
较低 | 0.54 | 0.56 | 0.56 | 0.57 | 0.54 | 0.57 | 0.58 | 0.56 | 0.57 | 0.57 | 0.55 | 0.59 | |||
中等 | 41.24 | 41.28 | 41.15 | 40.14 | 41.06 | 40.11 | 39.03 | 41.36 | 38.94 | 38.47 | 41.42 | 38.32 | |||
较高 | 7.06 | 7.08 | 7.06 | 7.06 | 7.08 | 7.07 | 7.20 | 7.04 | 7.10 | 7.23 | 7.03 | 7.10 | |||
高 | 6.14 | 6.14 | 6.13 | 6.15 | 6.17 | 6.12 | 6.18 | 6.14 | 6.11 | 6.25 | 6.20 | 6.10 |
[1] | HILLARD E M, NIELSEN C K, GRONINGER J W. Swamp rabbits as indicators of wildlife habitat quality in bottomland hardwood forest ecosystems[J]. Ecological Indicators, 2017, 79: 47-53. |
[2] |
王同达, 曹锦雪, 赵永华, 等. 基于PSR模型的陕西省土地生态系统健康评价[J]. 应用生态学报, 2021, 32(5): 1563-1572.
DOI |
[3] | WANG Q, WANG H J. Evaluation for the spatiotemporal patterns of ecological vulnerability and habitat quality: Implications for supporting habitat conservation and healthy sustainable development[J]. Environmental Geochemistry and Health, 2023, 45(5): 2117-2147. |
[4] | 陶长琪, 陈伟, 郭毅. 新中国成立70年中国工业化进程与经济发展[J]. 数量经济技术经济研究, 2019, 36(8): 3-26. |
[5] |
张学儒, 周杰, 李梦梅. 基于土地利用格局重建的区域生境质量时空变化分析[J]. 地理学报, 2020, 75(1): 160-178.
DOI |
[6] |
杨洁, 谢保鹏, 张德罡. 黄河流域生境质量时空演变及其影响因素[J]. 中国沙漠, 2021, 41(4): 12-22.
DOI |
[7] | 武晶, 刘志民. 生境破碎化对生物多样性的影响研究综述[J]. 生态学杂志, 2014, 33(7): 1946-1952. |
[8] | 王琼, 卢聪, 韩青, 等. 太子河流域生境质量及其与社会经济的关系[J]. 生态学杂志, 2017, 36(10): 2917-2925. |
[9] | 王琼, 范志平, 李法云, 等. 蒲河流域河流生境质量综合评价及其与水质响应关系[J]. 生态学杂志, 2015, 34(2): 516-523. |
[10] | 刘华, 蔡颖, 於梦秋, 等. 太湖流域宜兴片河流生境质量评价[J]. 生态学杂志, 2012, 31(5): 1288-1295. |
[11] | ZHAO Y, DENG X W, XIANG W H, et al. Predicting potential suitable habitats of Chinese fir under current and future climatic scenarios based on Maxent model[J]. Ecological Informatics, 2021, 64: 101393. |
[12] | SHERROUSE B C, SEMMENS D J, ANCONA Z H. Social Va-lues for Ecosystem Services (SolVES): Open-source spatial mo-deling of cultural services[J]. Environmental Modelling & Software, 2022, 148: 105259. |
[13] | SHAN C J, GUO H F, DONG Z C, et al. Study on the river ha-bitat quality in Luanhe based on the eco-hydrodynamic model[J]. Ecological Indicators, 2022, 142: 109262. |
[14] | ZHENG L, WANG Y, LI J F. Qua.pngying the spatial impact of landscape fragmentation on habitat quality: A multi-temporal dimensional comparison between the Yangtze River Economic Belt and Yellow River Basin of China[J]. Land Use Policy, 2023, 125: 106463. |
[15] | 朱丽亚, 胡克, 孙爽, 等. 基于InVEST模型的辽宁省海岸带碳储量时空变化研究[J]. 现代地质, 2022, 36(1): 96-104. |
[16] | WEI Q Q, ABUDUREHEMAN M, HALIKE A, et al. Temporal and spatial variation analysis of habitat quality on the PLUS-InVEST model for Ebinur Lake Basin, China[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109632. |
[17] | TONG X Y, XIA G S, LU Q K, et al. Land-cover classification with high-resolution remote sensing images using transferable deep models[J]. Remote Sensing of Environment, 2018, 237:111322. |
[18] | ZHANG H, ZHANG C, HU T, et al. Exploration of roadway factors and habitat quality using InVEST[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2020, 87: 102551. |
[19] | TANG F, FU M C, WANG L, et al. Land-use change in Changli County, China: Predicting its spatio-temporal evolution in habitat quality[J]. Ecological Indicators, 2020, 117: 106719. |
[20] | 李春亮, 王翔, 张炜, 等. 黄土高原西段表层土壤有机碳储量及时空变化规律[J]. 现代地质, 2022, 36(2): 655-661. |
[21] | 胡丰, 张艳, 郭宇, 等. 基于PLUS和InVEST模型的渭河流域土地利用与生境质量时空变化及预测[J]. 干旱区地理, 2022, 45(4): 1125-1136. |
[22] | ZHANG P P, LI X, YU Y. Relationship between ecosystem ser-vices and farmers’ well-being in the Yellow River Wetland Nature Reserve of China[J]. Ecological Indicators, 2023, 146:109810. |
[23] |
孙毅中, 杨静, 宋书颖, 等. 多层次矢量元胞自动机建模及土地利用变化模拟[J]. 地理学报, 2020, 75(10): 2164-2179.
DOI |
[24] | LIANG X, GUAN Q F, CLARKE K C, et al. Understanding the drivers of sustainable land expansion using a patch-generating land use simulation (PLUS) model: A case study in Wuhan, China[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2021, 85: 101569. |
[25] | YUAN J L, LIU X H, LI H Y, et al. Assessment of spatial-temporal variations of soil erosion in Hulunbuir Plateau from 2000 to 2050[J]. Land, 2023, 12(6): 1214. |
[26] | 牛统莉, 熊立华, 陈杰, 等. 基于PLUS模型的长江流域土地利用变化模拟与多情景预测[J]. 武汉大学学报(工学版), 2024, 57(2): 129-141, 151. |
[27] | 范彦淳. 河南省黄河流域水土保持生态建设成效及做法[J]. 中国水土保持, 2016(10): 24-26. |
[28] | YANG J, HUANG X. The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J]. Earth System Science Data, 2021, 13(8): 3907-3925. |
[29] | LI S P, LIU J L, LIN J, et al. Spatial and temporal evolution of habitat quality in Fujian Province, China based on the land use change from 1980 to 2018[J]. Journal of Applied Ecology, 2020, 31(12): 4080-4090. |
[30] |
SONG Y N, WANG M, SUN X F, et al. Quantitative assessment of the habitat quality dynamics in Yellow River Basin, China[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2021, 193(9): 614.
DOI PMID |
[31] | 吴艳霞, 刘方南, 陈宝童. 黄河流域下游城市群生境质量时空演变及其驱动因素[J]. 水土保持通报, 2023, 43(4): 396-404. |
[32] |
TERRADO M, SABATER S, CHAPLIN-KRAMER B, et al. Model development for the assessment of terrestrial and aquatic habitat quality in conservation planning[J]. The Science of the Total Environment, 2016, 540: 63-70.
DOI PMID |
[33] | WANG S Q, ZHENG X Q. Dominant transition probability: Combining CA-Markov model to simulate land use change[J]. Environment, Development and Sustainability, 2023, 25(7): 6829-6847. |
[34] | YANG Y Y. Evolution of habitat quality and association with land-use changes in mountainous areas: A case study of the Taihang Mountains in Hebei Province, China[J]. Ecological Indicators, 2021, 129: 107967. |
[35] | GENG W L, LI Y Y, ZHANG P Y, et al. Analyzing spatio-temporal changes and trade-offs/synergies among ecosystem services in the Yellow River Basin, China[J]. Ecological Indicators, 2022, 138: 108825. |
[36] | ASHRAF M S, AHMAD I, KHAN N M, et al. Streamflow variations in monthly, seasonal, annual and extreme values using Mann-Kendall, spearmen’s rho and innovative trend analysis[J]. Water Resources Management, 2021, 35(1): 243-261. |
[37] |
王劲峰, 徐成东. 地理探测器: 原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1): 116-134.
DOI |
[38] | WANG J F, LI X H, CHRISTAKOS G, et al. Geographical detectors-based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of the Heshun region, China[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010, 24(1): 107-127. |
[39] | GAO L N, TAO F, LIU R R, et al. Multi-scenario simulation and ecological risk analysis of land use based on the PLUS model: A case study of Nanjing[J]. Sustainable Cities and Society, 2022, 85: 104055. |
[40] | LI X, FU J Y, JIANG D, et al. Land use optimization in Ningbo City with a coupled GA and PLUS model[J]. Journal of Cleaner Production, 2022, 375: 134004. |
[41] | 雒舒琪, 胡晓萌, 孙媛, 等. 耦合PLUS-InVEST模型的多情景土地利用变化及其对碳储量影响[J]. 中国生态农业学报, 2023, 31(2): 300-314. |
[42] | NIE W B, XU B, YANG F, et al. Simulating future land use by coupling ecological security patterns and multiple scenarios[J]. The Science of the Total Environment, 2023, 859: 160262. |
[43] |
LI M X, ZHANG Z, LIU X P, et al. Multi-scenario analysis of land space based on PLUS and MSPA[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2023, 195(7): 817.
DOI PMID |
[44] | SUN X Y, JIANG Z, LIU F, et al. Monitoring spatio-temporal dynamics of habitat quality in Nansihu Lake Basin, Eastern China, from 1980 to 2015[J]. Ecological Indicators, 2019, 102: 716-723. |
[45] | 冯君明, 冯一凡, 李翅, 等. 河势特征分界下的黄河滩区周边城镇生境质量与景观格局演变[J]. 生态学报, 2023, 43(16): 6798-6809. |
[46] | CHEN X, YU L, CAO Y, et al. Habitat quality dynamics in China’s first group of National Parks in recent four decades: Evidence from land use and land cover changes[J]. Journal of Environmental Management, 2023, 325: 116505. |
[47] | ZHU C M, ZHANG X L, ZHOU M M, et al. Impacts of urbanization and landscape pattern on habitat quality using OLS and GWR models in Hangzhou, China[J]. Ecological Indicators, 2020, 117: 106654. |
[48] | OUYANG X, TANG L S, WEI X, et al. Spatial interaction between urbanization and ecosystem services in Chinese urban agglomerations[J]. Land Use Policy, 2021, 109: 105587. |
[49] | LI J Y, ZHANG C, ZHU S H. Relative contributions of climate and land-use change to ecosystem services in arid inland basins[J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 298: 126844. |
[1] | 姚瑞晨, 郝仕龙, 李秀萍, 侯佳成, 陈浩源, 张岩. 1982—2020年黄河流域(河南段)NDVI动态演变及其与气候变化响应研究[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 612-623. |
[2] | 陈武迪, 刘晓煌, 李洪宇, 雒新萍, 王然, 邢莉圆, 白亚楠, 王超, 赵宏慧. 基于InVEST模型的新疆1990—2018年产水服务时空变化及驱动因素分析[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 636-647. |
[3] | 郭佳晖, 刘晓煌, 张文博, 杨朝磊, 王然, 雒新萍, 邢莉圆, 王超, 赵宏慧. 基于InVEST模型和PLUS模型的云贵高原产水量时空变化特征分析[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 624-635. |
[4] | 闵婕, 刘晓煌, 肖粤新, 李洪宇, 雒新萍, 王然, 邢莉圆, 王超, 赵宏慧. 基于PLUS模型和InVEST模型的新安江流域生态系统碳储量时空变化分析与预测[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 574-588. |
[5] | 袁江龙, 刘晓煌, 李洪宇, 邢莉圆, 雒新萍, 王然, 王超, 赵宏慧. 1990—2050年黄河中游伊洛河流域不同土地利用类型碳储量时空分异特征[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 559-573. |
[6] | 石晨霞, 高永利, 吕国娟, 张睿, 章秉辰. 黄河流域高质量发展背景下河南省郑州市地质旅游资源利用新思路[J]. 现代地质, 2024, 38(02): 533-546. |
[7] | 王重歌, 李俊磊, 张绪教, 袁晓宁, 张向格, 王一凡, 王凯雅, 刘心兰, 饶昊舒, 刘江, 侯恩刚. 拟建的青海化隆国家地质公园地质遗迹特征及评价[J]. 现代地质, 2023, 37(02): 512-528. |
[8] | 刘心兰, 张绪教, 李俊磊, 王一凡, 张向格, 袁晓宁, 王凯雅, 王重歌, 刘江, 侯恩刚. 青海化隆县独特的峡谷丹山地貌景观及其科学价值[J]. 现代地质, 2023, 37(01): 233-244. |
[9] | 朱丽亚, 胡克, 孙爽, 刘禹含, 梁佳欣. 基于InVEST模型的辽宁省海岸带碳储量时空变化研究[J]. 现代地质, 2022, 36(01): 96-104. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||