CN107918838B - 区域生态系统服务优势度的计算及风险判定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种区域生态系统服务优势度的计算及风险判定方法，以生态系统服务供耗能力为研究基础，通过计算区域内生态系统功能所能提供的生态系统服务与其对应区域内满足人类生存所必须的服务消耗，构建区域生态系统服务优势度模型，并顾及生态系统承受能力和可持续发展潜力，运用正逆双向分水岭算法判定影响生态系统风险的服务优势度阈值，从而能够定量预判生态系统风险程度，然后根据计算结果对生态系统服务风险状况进行等级的量化分析。本发明对生态系统服务的评价结论与被评价区域的自然环境数据和社会经济数据的相关度高，有效指导被评价区域生态资源的合理利用，提前预警生态资源的过渡消耗，避免社会经济活动对生态环境的无序破坏。
Description
技术领域
本发明涉及一种区域生态系统服务优势度的计算及风险判定方法。
背景技术
目前，生态系统安全与风险状况吸引了越来越多研究者的关注，如何准确的得出符合实际状况的评价结果成为不断追求的目标。生态系统服务评价方法根据研究的原则、文化概念、哲学观点和学派思想分为很多种，但是对生态系统服务的评价目前主要分三个方向：能值分析法、物质量评价法和价值量评价法。能值分析法是以太阳能值为基本的度量单位，以能量定律、系统学、系统生态学为理论基础，将生态系统和经济系统各种形式的能量归为太阳能来评价自然过程和人类经济活动，对自然系统和经济系统的资源、服务和商品的价值进行定量分析；物质量评价法主要是从物质量的角度对生态系统提供的服务进行整体评价；而价值量评价法主要是从价值量的角度对生态系统提供的服务进行评价。量化研究与分析生态系统自组织过程的行为与功能，评估和模拟生态系统的行为模式及发展方向，对确定生态系统在社会经济发展中的贡献和作用及其对干扰的反应都具有十分重要的意义。
对生态系统服务评价的物质量评价法和价值量评价法通常是独立进行或分别展开的，但如果同时使用这两种方法对生态系统服务进行评价，就会发现这样一个问题：对于生态系统服务的评价，从物质量和从价值量的不同角度进行评价所得到的结论往往是不一致的，甚至是相反的。生态系统服务可持续性从根本上取决于生态系统的生态过程，而生态系统的生态过程则取决于生态系统服务物质量的动态水平，所以物质量评价能够比较客观地反映生态系统的生态过程，进而反映生态系统服务的可持续性，这些区别非常关键，但是经常被忽略。因此在实际研究中，需要根据实际情况选择相应的评价方法进行计算，选取的方法主要取决于对生态系统评价的目的、空间尺度、能值定量分析。
优势度分析是评价区域某一方面特征优势高低的一个集成指标。目前，该研究方向主要集中在交通、区位、经济、资源、旅游、社会等诸多方面，并在不同的研究领域形成了基于该研究方向不同的计算方式，很好的表征了区域不同特征优势高低问题。
发明内容
本发明的目的是解决目前对生态系统服务的评价方法不统一，不同的评价方法所得的评价结论不一致，甚至相反的技术问题。
为实现以上发明目的，本发明提供一种区域生态系统服务优势度的计算及风险判定方法，包括如下步骤：
(1)统计被评价区域的自然环境数据、社会经济数据、生态资源数据和气候数据，并绘制被评价区域的地形图；
(2)选择与人类生存需求相关的生态系统功能因子；
(3)根据所述生态资源数据计算生态系统服务优势度Th,并绘制生态系统服务优势度年际变化曲线图；
(4)采用正逆双向分水岭算法处理所述生态系统服务优势度年际变化曲线图，得到正向生态系统服务优势度分水岭值X+和逆向生态系统服务优势度分水岭值X-；
(5)根据正向生态系统服务优势度分水岭值X+和逆向生态系统服务优势度分水岭值X-确定生态系统服务优势度阈值C0；
(6)根据生态系统服务优势度阈值C0和正逆双向分水岭分割点差值绝对值ΔX＝|X+-X-|来划分及判定生态系统风险等级。
进一步地，步骤(1)中所述生态资源数据包括粮食产量、木材产量、能源消耗量、一次性能源产量、用水总量、水资源总量、森林蓄积量、固碳量和植物生长量。
进一步地，步骤(1)中所述气候数据包括年台风次数、年破坏性风力次数、年干旱次数、年降雨总次数和年暴雨天数。
进一步地，步骤(1)中所述地形图为DEM地形图。
进一步地，步骤(2)中所述功能因子包括正向因子和负向因子。
进一步地，步骤(3)中所述生态系统服务优势度Th的计算公式如下：
其中，n为生态系统功能类型数量，h为年数，Th为第h年综合生态系统服务优势度，In为生态系统第n种功能的所提供的生态资源量，En为人类所消耗的生态系统中第n种功能的生态资源量，xn为生态系统第n种功能某年的生态资源存有量，xn×h为生态系统第n种功能第h年的生态资源存有量，yn为人类所消耗的生态系统中第n种功能某年的生态资源量，yn×h为人类所消耗的生态系统中第n种功能第h年的生态资源量；
同时，
其中，f(xn)为第n种生态系统服务功能所提供的生态资源量；
其中，f(yn)为第n种生态系统服务功能生态资源消耗量；
其中，T为生态系统服务优势度各年际间平均值。
进一步地，步骤(4)中所述正逆双向分水岭算法如下：
其中，h在图像数据中表示灰度值的范围，h∈[hmin，hmax]，Xh+1是灰度值即海拔高度为h+1上的所有像素点，minh+1表示此点属于新产生盆地最小值点，即在h+1此海拔高度又产生了新的盆地；Xh∩Xh+1表示Xh+1点与Xh点相交，Cxh为Xh点所在的盆地，故
为Xh+1点与Xh点同在一个盆地Cxh的点，通过此递归过程，将目标中的所有像素点划分盆地，最后，若某像素点同时属于2个以上盆地的点，即为分水岭中的点；
其中，X+为正向生态系统服务优势度分水岭值，X-为逆向生态系统服务优势度分水岭值，hmin为灰度值范围最小值，hmax为灰度值范围最大值。
进一步地，步骤(5)中所述生态系统服务优势度阈值C0的计算公式如下：
C0＝min(minXhmax，maxXhmin)-ΔX (8)
其中，ΔX为正逆双向分水岭分割点的绝对差值，
ΔX＝|minXhmax-maxXhmin|，当Th＝C0时，生态系统处于风险临界点，当Th＞C0时，生态系统处于安全状态，当Th＜C0时，生态系统处于不安全状态。
进一步地，步骤(6)所述生态系统风险等级划分为以下六级：
本发明以生态系统服务供需能力为研究基础，通过计算区域内生态系统功能所能提供的生态系统服务与其对应区域内满足人类生存所必须的服务需求，构建生态系统服务优势度模型，并顾及生态系统承受能力和可持续发展潜力，运用正逆双向分水岭算法判定影响生态系统风险的服务优势度阈值，从而能够定量预判生态系统风险程度，然后根据计算结果对生态系统服务风险状况进行等级的量化分析，对生态系统服务的评价结论与被评价区域的自然环境数据和社会经济数据的相关度高，可以有效指导被评价区域生态资源的合理利用，提前预警生态资源的过渡消耗，避免社会经济活动对生态环境的无序破坏。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是验证本发明的研究区生态系统服务优势度年际变化模拟曲线；
图3是验证本发明的研究区生态系统服务风险等级年际变化空间分布图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明的区域生态系统服务优势度的计算及风险判定方法，包括如下步骤：
(1)统计被评价区域的自然环境数据、社会经济数据、生态资源数据和气候数据，并绘制被评价区域的地形图；
(2)选择与人类生存需求相关的生态系统功能因子；
(3)根据所述生态资源数据计算生态系统服务优势度Th；并绘制生态系统服务优势度年际变化曲线图；
(4)采用正逆双向分水岭算法处理所述生态系统服务优势度年际变化曲线图，得到正向生态系统服务优势度分水岭值X+和逆向生态系统服务优势度分水岭值X-；
(5)根据正向生态系统服务优势度分水岭值X+和逆向生态系统服务优势度分水岭值X-确定生态系统服务优势度阈值C0；
(6)根据生态系统服务优势度阈值C0和正逆双向分水岭分割点差值绝对值ΔX＝|X+-X-|来划分及判定生态系统风险等级。
优选地，步骤(1)中所述生态资源数据包括粮食产量、木材产量、能源消耗量、一次性能源产量、用水总量、水资源总量、森林蓄积量、固碳量和植物生长量。
优选地，步骤(1)中所述气候数据包括年台风次数、年破坏性风力次数、年干旱次数、年降雨总次数和年暴雨天数，它们作为指标因子用于计算生态系统功能优势度。
优选地，步骤(1)中所述地形图为DEM地形图，利用ARCGIS软件，将DEM影像进行成图作业，根据不同的地形海拔高度选择不同的成色，综合绘制准确的地形图，用作生态系统风险等级计算结果的分析参考底图。
优选地，步骤(2)中所述功能因子包括正向因子和负向因子，生态系统功能支撑人类对生态系统的服务要求，是人类生存所需要的基础条件，从传统意义上换分，生态系统功能服务分为供给服务、调节服务、文化服务、支持服务等，该些服务为人类在物质需求、身体健康安全、精神娱乐、生存支持等不同需求和社会可持续发展有积极的正向作用，但是同时影响生态系统服务的因素还有一系列自然灾害等因素，如台风、暴雨、干旱、洪涝等，这些因子对人类所需求的生存环境其反向作用较大。因此，在研究生态系统服务优势度问题时，为了客观评价区域的生态系统服务作用，不可避免的考虑负向因子的影响。只有综合考虑正负向因子的作用，才能客观的评价区域生态系统服务的能力。
优选地，步骤(3)中所述生态系统服务优势度Th的计算公式如下：
其中，n为生态系统功能类型数量，h为年数，Th为第h年综合生态系统服务优势度，In为生态系统第n种功能的所提供的生态资源量，En为人类所消耗的生态系统中第n种功能的生态资源量，xn为生态系统第n种功能某年的生态资源存有量，xn×h为生态系统第n种功能第h年的生态资源存有量，yn为人类所消耗的生态系统中第n种功能某年的生态资源量，yn×h为人类所消耗的生态系统中第n种功能第h年的生态资源量，
同时，
其中，f(xn)为第n种生态系统服务功能所提供的生态资源量；
其中，f(yn)为第n种生态系统服务功能生态资源消耗量；
其中，T为生态系统服务优势度各年际间平均值。生态系统服务优势度是以生态系统服务的供需能力为基础，利用其几何倍数关系表示生态系统可提供的资源总量可满足人类社会经济发展需求的潜力及冗余量，体现了可持续发展的思想，对生态系统风险的判别与防范有积极的作用。
优选地，步骤(4)中所述正逆双向分水岭算法如下：
其中，h在图像数据中表示灰度值的范围，h∈[hmin，hmax]，Xh+1是灰度值即海拔高度为h+1上的所有像素点，minh+1表示此点属于新产生盆地最小值点，即在h+1此海拔高度又产生了新的盆地；Xh∩Xh+1表示Xh+1点与Xh点相交，Cxh为Xh点所在的盆地，故
为Xh+1点与Xh点同在一个盆地Cxh的点，通过此递归过程，将目标中的所有像素点划分盆地，最后，若某像素点同时属于2个以上盆地的点，即为分水岭中的点；
其中，X+为正向生态系统服务优势度分水岭值，X-为逆向生态系统服务优势度分水岭值，hmin为灰度值范围最小值，hmax为灰度值范围最大值。
优选地，步骤(5)中所述生态系统服务优势度阈值C0的计算公式如下：
C0＝min(minXhmax，maxXhmin)-ΔX (8)
其中，ΔX为正逆双向分水岭分割点的绝对差值，
ΔX＝|minXhmax-maxXhmin|，当Th＝C0时，生态系统处于风险临界点，当Th＞C0时，生态系统处于安全状态，当Th＜C0时，生态系统处于不安全状态。分别将不同年际的生态系统服务优势度数据模拟曲线及一二次导数分析条件下的数据进行分水岭分析，对比不同条件下的生态系统服务优势度阈值的取值情况，根据区域生态系统的实际情况选择最符合满足生态系统可持续发展的值作为最优解。
分水岭分割算法建立在数学形态学的理论基础之上，模拟的是立体的地形表面水浸形态，多用于遥感数字图像的分割及地物分类应用，其早期来源于地理学，将图像模拟或想象成为一个地形图，地形图的山脊即为图像的分水岭。本发明在传统的分水岭算法基础上，根据水浸形态实验原理，提出正逆双向分水岭算法，选择试验地形形态中的最小极大值点作为正向分水岭分割点，最大极小值点作为逆向分水岭分割点。
优选地，步骤(6)所述生态系统风险等级作如下划分为：
通过对生态系统服务优势度阈值的判定可以得到生态系统风险状况临界线，以此为研究基础分别对安全状态和风险状况进行不同等级的划分，可以对区域的生态系统状况做出更为精准的判断，将生态系统安全状态(Th＞C0)分为优秀、良好、合格3个等级，风险状态(Th＜C0)分为较差、危险、严重3个等级。
为了减少主观影响，将生态系统风险判定等级划分采用正逆分水岭算法中ΔX为等级界限。等级划分如下：
表1生态系统风险判定等级划分标准
以福建省为研究区进行模型试验与验证，试验和验证过程如下：
1.研究区生态系统服务优势度计算与分析
分别计算2004-2015年不同年际的供给服务、调节服务、支持服务、文化服务4种生态系统服务与自然灾害对于人类生存需求的供给量(或破坏量)和消耗量，并根据公式(1)计算各个生态系统服务优势度，如表2和图2所示。
表2研究区生态系统服务优势度计算表
根据正逆分水岭算法模型，通过水浸形态实验，模拟区域生态系统服务优势度可接受的最小入侵数据，经计算可得：
正向分水岭分割点：
逆向分水岭分割点：
正逆分水岭分割点绝对差值：ΔX＝|minXhmax-maxXhmin|＝0.13；
区域生态系统服务优势度风险判定值：X＝min(minXhmax，maxXhmin)-ΔX＝1.73。
通过该种计算方式，根据公式(8)将生态系统服务资源供给能力可支撑区域人类对生态系统年资源消耗的1.73倍作为临界点，当生态系统服务能力大于该值时，认为生态系统具备维护区域生态安全可持续发展范围之内，反之，认为生态系统处于较大风险范围。
从研究生态系统服务能力均值数据分析，研究区2004-2015年间，有2005、2006、2007、2008、2009、2010、2012、2013、2014、2015共10年的数据处于临界线之上，只有2004、2011数据处于临界线之下，可判定研究区生态系统除2004、2011年外整体处于安全状态。生态系统服务优势度整体趋势趋于平稳状态，生态系统服务潜力还有待提升。该区域的12年间是在2004-2006年和2010-2012年际区间内生态系统变化波动较为严重的时间段，原因在于该地区的社会经济发展水平在该时间段内呈现较大的政策变化，导致生态系统的服务能力在前期有整体震荡趋势，随着社会经济发展趋于平稳状态，人类对环境保护的重视，生态系统服务能力呈现恢复性的发展态势，并逐渐转向较好方向发展。
2.研究区生态系统服务风险计算与分析
根据生态系统风险等级划分方法，计算研究区68个地理区划单元的生态风险等级状况，分别对其2004-2015年的年际变化状况进行空间计算，计算结果如图3所示。
由图3计算结果分析可知，研究区生态系统风险状况除2004、2011年外整体处于安全状态，主要由于该两年的自然灾害影响较大，而经济发展却处于快速发展的转折期，对生态系统的综合破坏能力较强。但是沿海地区生态系统安全状况明显差于中西部内陆地区，这主要受台风、降雨等自然灾害因子对沿海地区入侵影响较大，同时沿海地区经济发展水平较高，随之而带来的对生态系统的破坏程度要高于内陆地区，西部山区大多不适合用于建设用地的开发，虽然受暴雨等影响，但是其完善的生态系统能够快速将其破坏力进行恢复，而沿海地区的恢复能力较差。
研究结果表明：福建省区域内生态系统服务优势度从2004-2015年间部分时间段内有波动，但整体呈现平稳趋势，在空间格局上西部整体状况好于东部沿海地区，整个生态系统服务优势度受政策变化和人类不断增长的物质和精神需求影响较大；通过正逆双向分水岭算法对风险阈值判断，福建省生态系统风险阈值选择为1.73年为最佳，研究区整体生态系统服务风险状况处于安全状态。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.区域生态系统服务优势度的计算及风险判定方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)统计被评价区域的自然环境数据、社会经济数据、生态资源数据和气候数据，并绘制被评价区域的地形图；
(2)选择与人类生存需求相关的生态系统功能因子，所述生态系统功能因子基于生态资源量；所述功能因子包括正向因子和负向因子；
(3)根据所述生态资源数据计算生态系统服务优势度Th，并绘制生态系统服务优势度年际变化曲线图；所述生态系统服务优势度Th的计算公式如下：
其中，n为生态系统功能类型数量，h为年数，Th为第h年综合生态系统服务优势度，In为生态系统第n种功能的所提供的生态资源量，En为人类所消耗的生态系统中第n种功能的生态资源量，xn为生态系统第n种功能某年的生态资源存有量，xn×h为生态系统第n种功能第h年的生态资源存有量，yn为人类所消耗的生态系统中第n种功能某年的生态资源量，yn×h为人类所消耗的生态系统中第n种功能第h年的生态资源量；
同时，
其中，f(xn)为第n种生态系统服务功能所提供的生态资源量；
其中，f(yn)为第n种生态系统服务功能生态资源消耗量；
其中，T为生态系统服务优势度各年际间平均值；
(4)采用正逆双向分水岭算法处理所述生态系统服务优势度年际变化曲线图，得到正向生态系统服务优势度分水岭值X+和逆向生态系统服务优势度分水岭值X-；所述正逆双向分水岭算法如下：
其中，h在图像数据中表示灰度值的范围，h∈[hmin，hmax]，Xh+1是灰度值即海拔高度为h+1上的所有像素点，minh+1表示此点属于新产生盆地最小值点，即在h+1此海拔高度又产生了新的盆地；Xh∩Xh+1表示Xh+1点与Xh点相交，Cxh为Xh点所在的盆地，故
为Xh+1点与Xh点同在一个盆地Cxh的点，通过此递归过程，将目标中的所有像素点划分盆地，最后，若某像素点同时属于2个以上盆地的点，即为分水岭中的点；
其中，X+为正向生态系统服务优势度分水岭值，X-为逆向生态系统服务优势度分水岭值，hmin为灰度值范围最小值，hmax为灰度值范围最大值；
(5)根据正向生态系统服务优势度分水岭值X+和逆向生态系统服务优势度分水岭值X-确定生态系统服务优势度阈值C0；
(6)根据生态系统服务优势度阈值C0和正逆双向分水岭分割点差值绝对值ΔX＝|X+-X-|来划分及判定生态系统风险等级。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中所述生态资源数据包括粮食产量、木材产量、能源消耗量、一次性能源产量、用水总量、水资源总量、森林蓄积量、固碳量和植物生长量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(1)中所述气候数据包括年台风次数、年破坏性风力次数、年干旱次数、年降雨总次数和年暴雨天数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(1)中所述地形图为DEM地形图。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(5)中所述生态系统服务优势度阈值C0的计算公式如下：
C0＝min(minXhmax,maxXhmin)-ΔX
其中，ΔX为正逆双向分水岭分割点的绝对差值，
ΔX＝|minXhmax-maxXhmin|，当Th＝C0时，生态系统处于风险临界点，当Th>C0时，生态系统处于安全状态，当Th<C0时，生态系统处于不安全状态。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(6)所述生态系统风险等级划分为以下六级：
优秀Th≥C0+2ΔX；
良好C0+2ΔX>Th≥C0+ΔX；
合格C0+ΔX>Th≥C0；
较差C0<Th≤C0-ΔX；
危险C0-ΔX<Th≤C0-2ΔX；
严重Th<C0-2ΔX。
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