CN110298411A - 一种城市群生态空间受损识别评价方法 - Google Patents

一种城市群生态空间受损识别评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110298411A
CN110298411A CN201910598917.9A CN201910598917A CN110298411A CN 110298411 A CN110298411 A CN 110298411A CN 201910598917 A CN201910598917 A CN 201910598917A CN 110298411 A CN110298411 A CN 110298411A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cities
group
ecological
landscape
ecology
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910598917.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110298411B (zh
Inventor
王国玉
白伟岚
穆晓红
熊筱
邱莉淘
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd
Original Assignee
China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd filed Critical China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd
Priority to CN201910598917.9A priority Critical patent/CN110298411B/zh
Publication of CN110298411A publication Critical patent/CN110298411A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110298411B publication Critical patent/CN110298411B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/211—Selection of the most significant subset of features

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种城市群生态空间受损识别评价方法，分析识别城市群生态源地、生态廊道等重要景观空间格局；在此基础上，叠加城市群景观格局综合指数、土地利用变化带来的生态服务功能转化当量评价结果，得到城市群生态系统受损空间分布；进一步的，结合现场调研与归类梳理，总结城市群典型生态受损空间类型，并进行成因分析及受损状态评价。

Description

一种城市群生态空间受损识别评价方法
技术领域：
本发明涉及环境科学技术领域，尤其涉及一种城市群生态空间受损识别评价方法。
背景技术：
城市群多指在特定的地理区域内由多个不同性质、等级和规模的城市组成的巨型系统。城市群是国家工业化和城镇化转型发展到高级阶段的产物，是世界城市化发展的新特点，往往是一国或一个大区域进入世界的枢纽，是世界进入该区域的门户，是一个国家或区域的增长极，也是最具发展活力和竞争力的地区。城市群是指在特定地域范围内，以1个超大或特大城市为核心，由至少3个以上都市圈(区)或大城市为基本构成单元，依托发达的交通通信等基础设施网络，所形成的空间组织紧凑、经济联系紧密、并最终实现同城化和高度一体化的城市群体。
生态空间概念的提出综合了地理学与生态学的相关知识，任何生物维持自身生存与繁衍都需要一定的环境条件，一般把处于宏观稳定状态的某物种所需要或占据的环境总和称为生态空间。城市群生态空间结构是指城市群区域生态基质、生态斑块、生态廊道、生态节点等生态功能区的空间组合及其发展变化状况，它是影响城市群区域生态环境承载能力的一个关键因素，是城市群区域经济社会环境可持续发展的基础。不同的城市群因发展基础、自然禀赋条件及环境制度等各方面的差异，其生态空间结构框架亦有所差异。一般认为，典型的城市群生态空间结构框架应具有生态联系带、生态极核、网状廊道和生态基底等的有机镶嵌结构。
生态空间理论是对生态系统空间关系进行研究的一种理论，主要包括尺度、空间格局和镶嵌动态等。生态空间理论代表着一种强调自然界异质性，等级结构性，局部随机性和结构、功能、动态尺度依赖性的新生态学范式，体现了当代生态学研究从微观走向宏观，从定性走向定量，从应用线性科学研究方法到应用非线性科学方法的进展趋势。据此，受损生态空间主要是指在自然因素、人为因素，或二者的共同干扰下，导致尺度、空间格局和镶嵌动态等生态系统空间关系发生不利于人类或区域生物生存的量变或质变，表现为生态系统景观结构受损、生态系统服务功能降低等；具体到城市群受损生态空间，即指“生态联系带+生态极核+网状廊道+生态基底”等典型的城市群生态空间结构变化或生态系统服务功能退变，导致发生不利于城市群健康发展或区域生物生存的量变或质变的过程或情景。
现有城市群生态空间研究多从景观格局演化、生态安全格局等方面，分析空间布局结构，提出优化策略或规划建议，能够实现生态空间结构图形化表达，但对生态空间功能、质量研究较少，多是从生物、生境、生态系统服务功能、生态过程、景观等不同层次对生态系统做定量分析和评估，对于评价结果空间分布的研究和分析往往多处于某位个人或者专家集体的主观观察和分析，大致得出一个对评价结果空间位置分布情况，或者只是涉及到了评价结果的面积以及面积占比情况和大致处在哪些地区的什么地貌类型上，类似这样对于其呈现的分布规律给出一个大体的、经验上的判断。却很少有人针对城市群受损生态空间的识别、分布情况提出一套科学、全面、合理、客观的分析方法。本发明从整体到细节、从空间到类型、从现象到机理进行多层次综合分析，能够对评价结果的空间分布和类型成因有一个更加清晰的阐释，能够更好的服务于在对城市群生态系统受损空间识别、诊断后的关于区域生态修复系统规划、生态修复技术遴选等相关规划、设计工作。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种城市群生态空间受损识别评价方法，以解决现有技术的不足。
本发明由如下技术方案实施：一种城市群生态空间受损识别评价方法，包括：
城市群重要生态空间布局识别，包括城市群区域生态源地识别、城市群生态廊道构建和城市群生态网络重要性评价，其中城市群区域生态源地识别包括生态系统服务重要价值区识别、重要城市绿地及水系斑块识别、自然保护地识别；
城市群典型生态空间受损诊断评价，包括城市群综合景观格局评价、城市群生态系统服务功能变化评价；
城市群受损生态空间识别及状态评价，包括源地受损生态空间状态评价、生态廊道受损生态空间状态评价。
优选的，所述生态系统服务重要价值区识别包括水源涵养服务功能评估、气候调节服务功能评估、生物多样性及土壤保持服务功能评估、综合生态系统服务功能评估；其中水源涵养服务功能评估采用InVEST模型的产水模块对城市群水源涵养功能进行评估，该模型基于水量平衡法原理；综合生态系统服务功能评估采用ArcGIS空间分析工具，等权重叠加水源涵养、气候调节、生物多样性及土壤保持服务功能栅格图，得到综合生态系统服务功能评估结果，将评估结果划分为一般、较重要、重要、极重要四级。
优选的，所述城市群生态廊道构建基于电路理论的最小累积阻力模型的廊道识别方法。
优选的，所述城市群生态廊道构建基于电路理论的最小累积阻力模型输出文件为最小成本路径图、生态廊道分布图，其中最小成本路径图中的路径颜色代表最小成本路径的成本累积距离与欧式距离的比值，反映了路径的平均成本。
优选的，所述城市群生态网络重要性评价基于电路理论，利用基于ArcGIS的开发工具Pinchpoint Mapper调用circuitscape程序来分析生态网络的中心度，识别生态廊道中的夹点地区，其中生态网络包括源地和廊道。
优选的，所述Pinchpoint Mapper模块的运作建立在廊道构建结果之上，输入参数包括生态源地文件、源地字段名称、阻力面、廊道宽度。
优选的，所述中心度有两种计算方式：配对模式和所有到一个模式，配对模式在两两源地之间计算电流强度，再将结果进行叠加，所有到一个模式以特定一个源地为对象，计算其他所有源地到该源地的电流强度，再进行迭代运算。
优选的，所述城市群综合景观格局评价由景观破碎度(C)、景观分离度(F)及景观脆弱度(U)组成城市群景观格局综合指数(Ei)，对城市群区域内人居活动与生态环境本底的相互作用强度及趋势进行分析，首先对城市群土地利用情况建立20km×20km的渔网栅格进行全域覆盖，分别利用景观格局综合指数计算公式对不同栅格内部的景观格局指数进行计算，得出不同栅格的景观格局综合指数值，最终利用ArcGIS10.5软件中的空间分析工具对计算值进行插值分析，获得城市群区域内的景观格局综合指数空间分布情况，其中：
景观格局综合指数(E)是指每个栅格内部人居活动与生态本底作用的相互强度，全面反映人类活动对生态景观类型的干扰与影响程度，基于城市群土地利用的现状格局分布，景观格局指数(Ei)计算公式如下：
Ei＝(Cik1+Fik2)UiAi/A (1)
景观破碎度(C)用于衡量区域内由于人居活动而导致的生态环境的被侵蚀程度：
Ci＝ni/Ai (3)
景观分离度(F)反映了具体区域内不同景观类型的空间分布复杂性与景观环境质量，分布越复杂，景观破碎化程度也就越高：
式中，n表示景观i的板块数量，Ai表示景观i的面积，A表示单位栅格的总面积，k1、k2分别表示两者的权重，其分别取经验值0.6、0.4：
景观脆弱度(U)用于比较不同景观类型遭受外界干扰后自身的偏离稳定状态或遭受重大破坏的难易程度。
优选的，所述城市群生态系统服务功能变化评价根据城市群多期土地利用变化分析，构建土地利用转化产生的生态服务价值差值变化矩阵，根据土地利用转化矩阵，计算特定转化类型下生态系统服务价值差额，经Z-score标准化转化为平均值为0，标准差为1的正态分布数据，使其与其他分析结果具备可比性。
优选的，所述城市群受损生态空间识别的方法为：
根据生态源地或生态廊道的重要性指数(Pde)、景观格局综合指数(E)、土地利用变化生态服务差值(Δl)，构建生态受损空间识别评价方程式
式中，Ude为生态空间受损评价指数，n为生态源地或生态廊道中发生土地利用变化的栅格数量，m为生态源地或生态廊道中栅格总数量，Pde为生态源地或生态廊道的重要性指数，即生态网络重要性指数，将景观格局指数Ei标准化处理，土地利用变化生态服务差值大于0的值(即为正向转化)统一为1，小于0(即为逆向转化的)的值做镜像转化，由评价方程式完成城市群重要斑块、廊道生态空间受损评价指数(Ude)；
所述城市群受损生态空间状态评价分为严重受损、中等受损、一般受损、生态良好四种类型。
本发明的优点：
本发明能够针对城市群受损生态空间的分布、类型、成因进行全面、合理的综合分析，能够为通过不同研究方法而得出此类相似评价结果的空间分布规律分析提供一种标准化的方法、方案以及流程。本发明从整体到细节、从空间到类型、从现象到机理进行多层次综合分析，能够对评价结果的空间分布和类型成因有一个更加清晰的阐释，能够更好的服务于在对城市群生态系统受损空间识别、诊断后的关于区域生态修复系统规划、生态修复技术遴选等相关规划、设计工作。具体而言：
1、首次对城市群的空间受损进行识别和评价，从城市群的角度考虑，突破以往以自然生态系统为主的生态评估和分析方法的范畴。具体到生态联系带+生态极核+网状廊道+生态基底典型的城市群生态空间结构变化或生态系统服务功能退变，导致发生不利于城市群健康发展或区域生物生存的量变或质变的过程或情景。
2、本发明首次提出对城市群区域生态源地识别，包括识别城市群生态源地和生态廊道空间格局，以及重要城市绿地及水系斑块识别、自然保护地识别；并通过等权重叠加水源涵养、气候调节、生物多样性及土壤保持服务功能栅格图，得到综合生态系统服务功能评估结果极重要区，保证了城市群生态系统重要区域的环境监测和评估，利于今后有针对性的重点监测，评价城市群区域的生态环境变化。
3、通过景观格局综合指数(E)，土地利用变化生态服务差值，生态网络重要性指数综合识别城市群受损情况，也是本发明的创造性劳动所在，我们意外的收获了上述指标与城市群生态空间受损变化的复杂的对应关系，揭示出城市群生态系统和人类生活系统之间的驱动和反馈机制，基于两个模型综合提出了城市群生态空间受损识别和评价方法。根据生态源地或生态廊道的重要性指数(Pde)、景观格局综合指数(E)、土地利用变化生态服务差值(Δl)，构建生态受损空间识别评价方程式能够对城市群生态系统受损情况的评价结果在空间立体上的分布规律进行细致的分析，得出科学、准确、客观、可视化的分布规律。
4、通过生态空间受损评价指数判断出不同类型的受损状况，便于针对某一斑块的受损状况进行实时监测，有针对的展开环境治理。同时能够就城市群典型生态受损空间的产生、分布规律的部分原因和机理进行深入分析和研究。
5、从发明构思的整体来看，相比于现有技术仅通过某一种模型、或选取某一方面的一般性指标进行的分析从而获得大概的经验性评价，本发明大胆探索多角度与多层次分析有机整合的方法，选用最能表征受损程度的指标，通过优化特定参数，综合运用多种模型分析方法，形成了一套完整融合的、不可割裂的、一体化的适用于城市群生态空间受损识别评价的标准方法，其结论比现有技术中的其他评价方法更全面、更贴近实际，更加准确，且弥补了单一模型的不足和偏差。
6.本发明综合考虑能够表征城市群生态系统特点的参数，最终确定了3项表征城市群生态空间受损特征的关键参数，其中生态网络重要性指数表征自然生态格局对城市群生态系统的重要程度，景观格局综合指数表征城市群人为干扰对城市群生态空间的影响程度，土地利用变化生态服务差值表征典型生态格局中具体生态空间发生的生态系统服务功能变化影响，该项研究主要针对城市群生态空间受损识别和评价，融合以上三种表征城市生态系统景观格局变化的参数，比以往的生态学科仅针对某个类型生态系统如湿地、森林、草原等展开的生态健康评价更具有典型性和实用性，且本发明成功的在京津冀地区实施，综合模拟了京津冀地区的城市群景观格局的变化趋势，识别京津冀地区城市群生态系统的重要价值区域，并对其进行实时监测和评价，识别后的跟踪验证效果好，准确性强，误差范围小。
附图说明：
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程图。
图2为本发明实施例的水源涵养、气候调节、生物多样性、土壤保持服务功能评估结果图。
图3为本发明实施例的综合生态系统服务功能评估结果图。
图4为本发明实施例的京津冀城市群重要城市绿地及水系斑块识别图。
图5为本发明实施例的京津冀国家级自然保护区空间分布图
图6为本发明实施例的京津冀城市群生态源地识别结果图。
图7为本发明实施例的京津冀地区最小成本路径分布图
图8为本发明实施例的京津冀地区生态走廊分布图
图9为本发明实施例的北京、天津之间主要通过河流形成线型的生态走廊图。
图10为本发明实施例的石家庄、衡水之间下垫面均值，产生冗余性较高的生态走廊图。
图11为本发明实施例的京津冀城市群源地及廊道中心度评价结果图。
图12为本发明实施例的景观综合指数评价结果图。
图13为本发明实施例的京津冀土地利用生态正向转化空间分布图
图14为本发明实施例的京津冀土地利用生态逆向转化空间分布图
图15为本发明实施例的京津冀土地利用生态转化图
图16为本发明实施例的城市群受损生态空间受损识别结果图。
图17为本发明实施例的城市群典型生态廊道受损状况图。
图18为本发明实施例的生态系统服务功能评估结果栅格图。
图19为本发明实施例的生态系统服务功能评估结果栅格图及对应评价结果图。
具体实施方式：
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1一种城市群生态空间受损识别评价方法，包括：
步骤1城市群重要生态空间景观格局识别
包括生态系统服务重要价值区识别、重要城市绿地及水系斑块识别、自然保护地识别；
步骤2城市群生态空间受损诊断识别
首先对城市群土地利用情况建立20km×20km的渔网栅格进行全域覆盖，分别利用景观格局综合指数计算公式对不同栅格内部的景观格局指数进行计算，得出不同栅格的景观格局综合指数值，最终利用ArcGIS10.5软件中的空间分析工具对计算值进行插值分析，获得城市群区域内的景观格局综合指数空间分布情况，其中：
景观格局综合指数(E)是指每个栅格内部人居活动与生态本底作用的相互强度，全面反映人类活动对生态景观类型的干扰与影响程度，基于城市群土地利用的现状格局分布，景观格局指数(Ei)计算公式如下：
Ei＝(Cik1+Fik2)UiAi/A (1)
景观破碎度(C)用于衡量区域内由于人居活动而导致的生态环境的被侵蚀程度：
Ci＝ni/Ai (3)
景观分离度(F)反映了具体区域内不同景观类型的空间分布复杂性与景观环境质量，分布越复杂，景观破碎化程度也就越高：
式中，n表示景观i的板块数量，Ai表示景观i的面积，A表示单位栅格的总面积，k1、k2分别表示两者的权重，其分别取经验值0.6、0.4：
景观脆弱度(U)用于比较不同景观类型遭受外界干扰后自身的偏离稳定状态或遭受重大破坏的难易程度。
步骤3城市群受损生态空间的分级评价
根据生态源地或生态廊道的重要性指数(Pde)、景观格局综合指数(E)、土地利用变化生态服务差值(Δl)，构建生态受损空间识别评价方程式
式中，Ude为生态空间受损评价指数，n为生态源地或生态廊道中发生土地利用变化的栅格数量，m为生态源地或生态廊道中栅格总数量；Pde为生态源地或生态廊道的重要性指数，即生态网络重要性指数，该指数由中心度指标表征，具体为在确定的源地上，用阻力模型得出廊道，再计算源地和廊道的中心度，其中中心度采用配对模式；将景观格局指数Ei标准化处理，土地利用变化生态服务差值大于0的值(即为正向转化)统一为1，小于0(即为逆向转化的)的值做镜像转化，由评价方程式完成城市群重要斑块、廊道生态空间受损评价指数(Ude)；城市群受损生态空间状态评价分为严重受损、中等受损、一般受损、生态良好四种类型。
以下结合一具体试验例说明本发明的方法原理：
本发明以京津冀城市群为例，运用本发明涉及的城市群生态空间受损识别方法，分析识别城市群生态源地、生态廊道等重要景观空间格局；在此基础上，叠加城市群景观格局综合指数、土地利用变化带来的生态服务功能转化当量评价结果，得到京津冀城市群生态系统受损空间分布；进一步的，结合现场调研与归类梳理，总结京津冀城市群典型生态受损空间类型，并进行成因分析及受损状态评价。
步骤1.城市群重要生态空间布局识别与划定
1.1城市群区域生态源地识别
1.1.1研究思路
开展京津冀城市群生态系统服务功能重要性评估，判定生态系统服务价值较高的地区。识别重要的城市绿地及水系斑块，参考城市群现有自然保护地的空间分布，对生态源地进行综合识别。
1.1.2识别分析
(1)生态系统服务重要价值区识别
京津冀城市群重要的生态系统服务功能包括水源涵养、气候调节、土壤保持、生物多样性。结合多种技术方法对上述生态系统服务功能进行评估，通过叠加分析得出城市群综合生态系统服务评估结果。
①水源涵养服务功能评估
采用InVEST模型的产水模块对京津冀城市群水源涵养功能进行评估。该模型基于水量平衡法原理，考虑降雨、植物蒸腾、地表蒸发、土壤下渗等水文生态过程，计算出产水量。在此基础上加以地形指数、流速系数、土壤饱和导水率系数的修正，最后得出水源涵养功能评估结果。模型的数据需求及来源如下表所示：
表1 InVEST模型产水模块数据需求及来源
②气候调节服务功能评估
生态系统的气候调节功能主要表现为固碳释氧。首先通过改进的CASA模型估算植被净初级生产力(NPP)。根据光合作用和呼吸作用的方程式可推算：每形成1g干物质，可固定1.62gCO2，释放1.20gO2。按照造林成本法可估算出京津冀城市群气候调节服务功能价值。
表2基于改进的CASA模计算NPP的数据需求及来源
注：CASA模型是一个基于过程的遥感模型，耦合了生态系统生产力和土壤碳、氮通量，由网格化的全球气候、辐射、土壤和遥感植被指数数据集驱动。
③生物多样性及土壤保持服务功能评估
2003年，谢高地在生态经济学家Robert Costanza(罗伯特·康世坦)对全球生态资产评估的基础上，制定出我国生态系统生态服务价值当量因子表，同时指出生态系统的生态服务功能大小与该生态系统的生物量有密切关系，通过生物量参数进行订正以反映出生态系统服务价值的区域差异，这一方法被广泛采纳和引用。
中科院资源环境科学数据中心以全国陆地生态系统类型遥感分类为基础，参考谢高地等生态服务价值当量因子法，依据全国净初级生产力NPP、降水量、土壤保持空间分布数据，分别对生态系统各服务价值当量因子价值进行调整，形成了中国陆地生态系统服务价值空间分布数据集，本研究参考数据集中的土壤保持、生物多样性两项生态服务价值评估结果，作为京津冀城市群生态源地划定的依据。
④综合生态系统服务功能评估
采用ArcGIS空间分析工具，等权重叠加水源涵养、气候调节、生物多样性及土壤保持服务功能栅格图，得到综合生态系统服务功能评估结果。将评估结果划分为一般、较重要、重要、极重要四级，其中极重要区是评估结果由高到低排序的前25％地区，将作为源地划定的主要空间依据。
结合图18、19，生态系统服务功能评估结果重要性分级方法如下：
a、叠加各因子，得到生态系统服务功能评估结果栅格图，结果在0-629522之间。
b、计算上述栅格图上所有栅格的数值总和，为7689112550。计算该总和值的前25％，即7689112550×0.25＝1922278137.5。
c、将所有栅格值从大到小排序，从大到小计算栅格值累计值，即629522*a+629521*b+629520*c+……，其中a、b、c……分别是值为629522、629521、629520……对应的栅格数量。
d、找到累加到1922278137.5时，对应的栅格值大小，本例中约为54312。
e、同理可找到前50％、前75％对应的栅格值大小。
f、分段划分重要性。
根据研究结果，综合生态系统服务功能极重要地区主要位于京津冀城市群西北部山区，包括燕山、太行山脉，东部渤海湾一带，以及中部平原地区的河流湿地等。
(2)重要城市绿地及水系斑块识别
城市群研究范围的空间尺度较大，难以反映城市尺度的生态斑块在生态网络中重要的连接作用，为了解决这一问题，本研究对京津冀城市群范围内规模较大(超过1km2)的城市绿地及水系斑块进行识别，如：北京奥林匹克森林公园、北京三山五园、天津水西公园、石家庄植物园、邢台达活泉公园、邯郸赵苑公园、邯郸龙湖公园等。
(3)自然保护地识别
为进一步保障源地识别的科学性和完整性，本研究在生态系统服务功能重要性评估、重要城市绿地水系斑块提取的基础上，叠加京津冀国家级自然保护区空间分布图，对生态源地进行空间校核，补充遗漏斑块。研究范围内共有国家级自然保护区18处，其中北京2处，天津3处，河北13处。
1.1.3识别结果
根据生态系统服务功能极重要区和国家级自然保护区的空间分布，通过人机交互整合的方法，识别出生态源地46处。根据重要城市绿地及水系斑块的空间分布，识别出生态源地36处。最终得出京津冀城市群生态源地共计82处。大部分源地为山林地，分布在城市群西部、北部。其次为滩涂湿地，分布在东部沿海地区和中部平原水系。另外还有部分城市绿地斑块，虽然面积规模较小，但在城市群生态网络中起着重要的“跳板”作用，对增强格局连通性有重要意义。
1.2城市群生态廊道构建
1.2.1方法与参数选择
(1)分析方法
基于电路理论的最小累积阻力模型的廊道识别方法。
(2)数据来源与参数设置
阻力栅格基于2015年京津冀土地利用分类进行重分类得到。考虑与欧几里得距离的可比性，阻力最小值设为1。整体根据人类影响越大、植被覆盖度越低的地方阻力值越大的原则为不同土地利用类型赋值。考虑到水域对生态过程的促进作用赋予水域中等偏小的阻力值。各类土地类型详细赋值如下表。
表3阻力值详表
1.2.2结果分析
1、输出文件——最小成本路径
最小成本路径图中的路径颜色代表最小成本路径的成本累积距离与欧式距离(直线距离)的比值，反映了路径的平均成本。由此可见，出京津冀地区北侧和西侧的路径平均成本低，东南部偏高。北京、天津之间多东西向廊道，与北面和南面联系较少。东西向廊道路径的平均成本较高。唐山、廊坊廊道少，说明它们与周边源地群联系弱。唐山市内59号源地不属于周边源地的4个最近的源地，未形成廊道网络。廊坊市内北侧60号源地，交汇5条廊道，是联系北京、天津的重要斑块。15号源地处在中心位置，既连接南北，又是东西向北京、天津多条廊道西端面积最大的源地，是非常重要的源地。
2、输出文件——生态廊道
生态廊道的分布图很好地体现了廊道的冗余性，与传统廊道设计的单一最小阻力路径相比更符合生物运动规律。由图可见，北部燕山地区、西部太行山地区的生态廊道以及石家庄的69、68号源地至衡水的76号源地之间廊道宽度较宽，出现明显分叉，绕过阻力值较大的区域；东南部平原地区廊道则普遍较窄。结合土地利用分类可得知，平原地区和建成区主要利用阻力相对较低的城市绿地、水系构建廊；山地区域拥有京津冀地区绝大部分的林地，主要通过阻力最低的成片的林地形成生态廊道。由于阻力面是用土地利用类型得出，廊道的冗余性也反映了下垫面的均质性，下垫面若都是阻力值相对周围土地利用类型较低的下垫面成片出现，生态廊道的冗余性就更明显；下垫面若大部分都是阻力较高的类型，阻力较低的下垫面呈线性，生态廊道的冗余性则不明显。
1.3城市群“斑块—廊道—基底”生态网络重要性评价
1.3.1评价方法
基于电路理论，利用基于ArcGIS的开发工具Pinchpoint Mapper调用circuitscape程序来分析生态网络(包括源地和廊道)的中心度(重要性)，识别生态廊道中的夹点地区。Pinchpoint Mapper模块的运作建立在廊道构建结果之上，输入参数包括生态源地文件、源地字段名称、阻力面、廊道宽度。为保证研究结果的一致性，确定廊道宽度为20000。中心度有两种计算方式：配对模式(pairwise)和所有到一个(all-to-one)模式，前者在两两源地之间计算电流强度，再将结果进行叠加，后者以特定一个源地为对象，计算其他所有源地到该源地的电流强度，再进行迭代运算，在源地数量较多的情况下能有效减少运算时间。本发明选择配对模式(pairwise)。
1.3.2评价结果
根据源地中心度评价结果，北京市西、北部源地斑块在京津冀城市群生态网络体系的中心度最高，这些斑块位于城市群中部，燕山和太行山脉的交界处，此处生态廊道宽度窄，源地数量少，是生态系统物质、能量流的必经之处。城市群西南部太行山脉生态空间狭长，源地间纵向联系大于横向联系，城市群北部燕山丘陵地带源地规模较小，空间分均衡，源地之间阻力值较小，廊道空间充裕，因此，城市群西南部源地中心度高于北部源地。城市群中部平原地区生态源地数量少，分布着大量城镇和村落建设用地，因而大黄堡湿地、白洋淀、衡水湖等生态源地的中心度较高，对连接西部山区和东部滨海滩涂湿地有重要的作用。
根据廊道中心度评价结果，京津冀城市群的山区廊道较宽，夹点地区主要分布在斑块破碎度较高的地区，如张家口市崇礼区以东，大海坨山以北的赤城县，以及北京密云水库一带。由于受城镇建设影响，斑块破碎度较高，生态系统的物质、能量流在上述地区突然集中，形成“夹点”。
京津冀城市群的平原地区城镇建设用地集中分布，廊道窄，大多以河流为载体，如大清河、子牙河等，部分地区的廊道以农田为载体。平原地区的河流在连通西部山区生态源地和东部滨海生态源地方面发挥着重要的作用，但平原地区生态空间有限，廊道数量少且宽度狭窄，导致大部分廊道“电流”强度整体较高，如石家庄的滹沱河、衡水湖上下游的滏东排河等。此外，城镇建设用地内的河流廊道，尤其是东-西向的河流廊道也是“电流”强度较高的地区，此处集中分布的建设用地挤占生态空间，使这些生态廊道面临着较大的威胁。
“电流”强度指示着生态空间在格局中的连通度重要性，“电流”强度越大，生态系统的物质能量流越集中，一旦受损或阻断，将对格局连通性造成巨大影响。在实施生态修复时，“电流”强度大的夹点地区应作为开展栖息地修复、生境质量提升的重点地区，保障景观生态格局的安全和健康。
步骤2.城市群综合景观格局评价
在景观生态学中，景观格局分析主要是定量研究板块在景观中的分布规律，分析景观格局有助于探讨景观格局与生态过程的关系。格局-过程研究是景观生态学研究的核心组成，不同景观格局特征背后所蕴含的是相应的景观生态过程，因此对相应的景观格局特征分析与把握是保持景观生态过程及整体生态系统健康稳定的关键。
2.1评价方法
基于京津冀2015年土地利用现状，城市群景观格局构建由景观破碎度(C)、景观分离度(F)及景观脆弱度(U)(由专家咨询法并归一化获得)组成京津冀城市群景观格局综合指数(Ei)，对京津冀区域内人居活动与生态环境本底的相互作用强度及趋势进行分析。首先对京津冀土地利用现状图建立20km×20km的渔网栅格进行全域覆盖，分别利用景观格局综合指数计算公式对不同栅格内部的景观格局指数进行计算，得出不同栅格的景观格局综合指数值，最终利用ArcGIS10.5软件中的空间分析工具对计算值进行插值分析，获得京津冀城市群区域内的景观格局综合指数空间分布情况。
景观格局综合指数(E)是指每个栅格内部人居活动与生态本底作用的相互强度，全面反映人类活动对生态景观类型的干扰与影响程度。基于京津冀城市群土地利用现状格局分布，景观格局指数(Ei)计算公式如下：
Ei＝(Cik1+Fik2)UiAi/A (1)
景观破碎度(C)用于衡量区域内由于人居活动而导致的生态环境的被侵蚀程度。
Ci＝ni/Ai (3)
景观分离度(F)反映了具体区域内不同景观类型的空间分布复杂性与景观环境质量，分布越复杂，景观破碎化程度也就越高。
式中，n表示景观i的板块数量，Ai表示景观i的面积，A表示单位栅格的总面积，k1、k2分别表示两者的权重，其分别取经验值0.6、0.4。
景观脆弱度(U)则用于比较不同景观类型遭受外界干扰后自身的偏离稳定状态或遭受重大破坏的难易程度。
表4景观脆弱度土地利用类型权重值(U)
表5景观格局相互作用强度分类
2.2城市群景观格局综合指数评价结果
生态风险评估常用于分析具体区域进行规模化人居环境建设对所在区域生态质量造成负面影响的潜在可能性。经过ArcGIS10.5的栅格数据计算结果显示值越高，表明人类与环境的相互作用强度越大。将计算结果统一扩大10倍进行数据的标准化处理后，得出图12。
通过ArcGIS10.5的空间分析表明，京津冀城市群区域内的景观格局指数分布为西北部、东北部、西南部较大的板块区域多是以水体、绿地等为主，人类对环境的相互作用梯度变化较大，张家口、承德生态环境受威胁强度为重度，表明该地区的生态环境本底面临着巨大的压力；秦皇岛中北部、唐山北部、北京东南部、保定西南部、石家庄西北部、邢台和邯郸西部地区，亦为重度，人类与环境的相互作用较大。而城市内部及生态本底边缘地区梯度变化较小，表明人与环境的相互作用强度较小。以太行山、燕山为界限，太行山以东、燕山以南地区的景观格局综合指数要低于太行山以西和燕山以北地区，人类对环境的作用强度较低。
由人类与生态环境的相互作用强度可以看出，京津冀的生态环境质量与区域经济发展有密切关系，山地、湿地、水域等是生态环境脆弱的区域，而这些区域周边的经济发展相对较差，生态环境保护意识弱，人们开发力度较大，对生态环境的作用强度较大；在区域经济较发达的地区，人们的环保意识提升，对于生态环境的作用强度小，生态保护与生态修复的理念逐渐深入，因此人类对环境的作用强度较小，景观格局综合指数较低。且从下表可以推导得出，k1、k2不同权重取值的评价效果不同，而0.6、0.4时最能够表现出景观格局综合指数评价效果的准确性，和该地区的人类与生态环境的相互作用强度基本相吻合。
表6 k1、k2不同权重对景观格局综合指数评价准确度的影响
步骤3.城市群生态系统服务功能变化评价
根据城市群多期土地利用变化(LUCC)分析，构建土地利用转化产生的生态服务价值差值变化矩阵，评价城市群生态空间受损情况。
3.1评价方法
基于1995年、2015年两期京津冀土地利用类型栅格数据(空间分辨率100m)，将土地利用重分类为森林、草地、农田、湿地、河湖、荒漠、城乡用地七类，开展土地利用变化分析。根据李双成等编著的《生态系统服务地理学》中对京津冀地区不同陆地生态系统单位面积生态系统服务价值的核算，获取不同土地利用类型的单位面积生态系统服务价值量，如下表所示。
表7京津冀地区不同土地利用类型单位面积生态系统服务价值
根据土地利用转化矩阵，计算特定转化类型下生态系统服务价值差额，经Z-score标准化转化为平均值为0，标准差为1的正态分布数据，使其与其他分析结果具备可比性。
3.2土地利用变化特征
1995年到2015年间，87.55％的土地利用类型未发生转化，3.76％的土地利用类型发生正向转化，即生态系统服务功能提升，8.28％的土地利用类型呈现出受损趋势，即生态系统服务功能降低。本研究中，森林、河湖和湿地的生态系统服务功能最高，不考虑该三类土地利用类型之间的转化情况。
3.2.1土地利用生态正向转化特征分析
1.62％的城乡用地、0.93％的农田、0.71％的草地和0.5％的荒漠发生正向转化。其中城乡用地转为农田的比例最高，占1.22％，在京津冀各城市均有分布。此外占比超过0.3％的转化类型还包括：①草地向森林转化(0.66％)，主要分布在张家口西部、北京西北部山区、承德西北部、秦皇岛东北部、邢台西部山区等地；②城乡向河湖转化(0.34％)，主要分布在天津、沧州沿海地区；③农田向草地转化(0.33％)，主要分布在张家口西部、石家庄西部山区和北京东北部少数地区；④农田向森林转化(0.31％)，主要分布在张家口西部、北京北部山区、秦皇岛南部、邢台沿河地区；⑤荒漠向农田转化(0.3％)，主要分布在张家口西南部、承德和唐山的中部地区。
表8土地利用类型生态正向转化情况表
3.2.2土地利用生态逆向转化特征分析
1995年到2015年间，5.01％的农田、1.17％的草地、1.03％的森林、0.58％的河湖、0.42％的湿地、0.07％的荒漠呈现出受损趋势。其中农田向城乡转化的比例最高，占总面积的4.95％，在京津冀各市均有分布，主要集中在北京、天津、石家庄市周边。此外转化比例超过0.3％的情况还包括：①森林向农田转化(0.32％)，主要分布在北京、天津的城乡过渡地带和保定的西部山区；②森林向草地转化(0.45％)主要分布在张家口南部、承德北部和南部地区；③草地向农田转化(0.65％)，主要分布在张家口西部、秦皇岛东部和保定的山前地区，；④草地向城乡转化(0.41％)，主要分布在张家口、承德市区周边，京津冀西北部生态涵养区的山前地带；⑤河湖向农田转化(0.33％)，主要分布在官厅水库、密云水库周边，天津各大河湖周边和石家庄、衡水、邢台市河流两侧。此外，以白洋淀、清水河一带为主的湿地向农田转化的情况也较为凸显，与河流向农田转化的比例加总，超过京津冀总面积的0.5％。
表9土地利用类型生态逆向转化情况表
3.3土地利用生态转化分级识别
以1995年、2015年土地利用转化情况为基准，计算各转化类型下单位面积生态系统服务价值量的变化，并将数据进行Z-SCORE标准化。根据计算结果，正值为正向转化，负值为逆向转化，0为不变。生态逆向转化主要集中在河湖、湿地向城乡建设用地、荒漠或农田的转化，空间上较为突出地分布在永定河北京市区段、白洋淀上游河流城区段，以及石家庄、沧州、邯郸的山区平原交界处的各大河流水系。天津、唐山的沿海地区和天津市内河湖水系生态逆向转化程度也较严重。此外，各大城市建成区周边农田向城镇转化的地区属中度逆向转化，但空间分布面积大，影响范围广。承德、张家口山区部分地区森林、河湖湿地的退化也较为凸显。
步骤4.城市群受损生态空间识别及状态评价
4.1城市群受损生态空间识别方法
根据生态源地或生态廊道的重要性指数(Pde)、综合景观格局指数(E)、土地利用变化生态服务差值(Δl)，构建生态受损空间识别评价方程式。
生态源地或生态廊道的重要性指数(Pde)综合反映某一生态空间在其所处城市群中提供生态系统服务价值和发挥景观格局连通性作用的高低，一般由一个或多个结构性指标综合评价获得。本发明所指重要性指数获取方法：确定源地，用阻力模型得出廊道，计算源地和廊道的中心度。具体采用基于ArcGIS的开发工具Pinchpoint Mapper调用circuitscape程序来分析生态源地和生态廊道的中心度(重要性)，
利用最小累积阻力模型(MCR)识别斑块，廊道是本领域技术人员的常用手段，为了清楚描述该参数，现描述如下：阻力值赋值基于土地利用类别，见表9，整体根据人类影响越大、植被覆盖度越低的地方阻力值越大的原则为不同土地利用类型赋值。考虑到水域对生态过程的促进作用赋予水域中等偏小的阻力值。
其中Dij表示物种从源j到景观单元i的空间距离，Ri表示景观单元i对某物种运动的阻力系数，∑表示单元i与源j之间所穿越所有单元的距离和阻力的累积，min表示被评价的斑块对于不同的源取累积阻力最小值，f表示最小累积阻力与生态过程的正相关关系。
表10最小累积阻力模型的各土地类型的阻力值
生态空间受损评价指数计算公式为：
式中，Ude为生态空间受损评价指数，n为生态源地或生态廊道中发生土地利用变化的栅格数量，m为生态源地或生态廊道中栅格总数量，Pde为生态源地或生态廊道的重要性指数，将景观格局指数Ei标准化处理，土地利用变化生态服务差值大于0的值(即为正向转化)统一为1，小于0(即为逆向转化的)的值做镜像转化，由评价方程式完成城市群重要斑块、廊道生态空间受损评价指数(Ude)。
4.2城市群受损生态空间状态评价
4.2.1源地受损生态空间状态评价
根据评价指数结果，构建分类型评价受损状态，将源地分为生态良好、一般受损、中等受损、严重受损四种类型。划分标准参见表9,10。
表11生态源地综合指数评价结果(Ude)
表12生态廊道综合指数评价结果(Ude)
根据受损识别结果可知，重要生态源地的受损状况成“T”形辐射分散，源地的生态受损严重区域主要分布在燕山-太行山山脉沿线，斑块数量约占重要生态源地的17.07％；中等受损的区域主要分布在太行山-燕山腹地等区域，占重要生态源地的14.63％，；29.27％的一般受损生态源地主要分布在张北地区、承德中部、邯郸西南部的山地、天津及沧州的沿海湿地区域；重要生态源地中生态良好的斑块数量占比达39.02％，数量上虽占优势，但斑块面积较小，生态良好型的重要斑块总面积比例低于严重受损型的生态源地。
表13城市群重要生态源地受损状况占比
4.2.2生态廊道受损生态空间状态评价
由城市群生态廊道受损识别现状，将生态廊道受损状况分为严重受损、中等受损、一般受损、生态良好四种类型。城市群整体生态廊道现状结果可以看出，北部的生态廊道生态状况优于中南部地区，廊道密度和宽度均大于中南部地区。城市群北部承德、张家口山地、河流、湿地等区域的生态廊道大部分区段呈现生态良好，局部出现中等受损现象，北部地区整体未出现严重受损现象，而中部地区的凉水河、北运河流域有严重受损现象，天津、廊坊、沧州、衡水等地的河流、湿地有中等受损现象，局部地区出现严重受损；石家庄、邢台、邯郸等地的河流、湿地存在一般受损，区段内存在中等受损，局地出现严重受损现象；太行山、燕山沿线以北地区的森林、草地等生态廊道受损较小，生态廊道整体状况良好；而中南部地区的太行山沿线地区的林地、草地等生态廊道有较大的受损区段，尤其是9号与15号、16号、17号、18号、19号、20号、22号源地之间的生态廊道以一般受损为主，夹带中等受损现象，局部有严重受损现象；16号与64号、65号源地，19号与66号源地、68号、69号、70号源地之间的生态廊道有中等受损区段；15号与60号、60号与40号、80号源地之间生态廊道呈现中等受损，局地有严重受损；38号与77号，76号与77号源地之间存在较大区段的严重受损现象。此处以京津两地之间的生态廊道为例，作主要阐释。
表14城市群典型廊道生态空间受损状况占比
以15号与40号源地之间的典型生态廊道为例，廊道连通京津两地，以栅格为计算单位，生态良好的类型占22.13％；一般受损和中等受损的类型占比较高，分别占38.11％和33.46％；严重受损类型的生态廊道占比最低，仅6.3％。从15号和40号源地间的生态廊道区段整体可以看出受损生态廊道所占比重较大。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，包括：
步骤(1)城市群重要生态空间布局识别及评价：包括城市群区域生态源地识别、城市群生态廊道构建和城市群生态网络重要性评价；其中城市群区域生态源地识别包括生态系统服务重要价值区识别、重要城市绿地及水系斑块识别、自然保护地识别；
步骤(2)城市群典型生态空间受损诊断评价：包括城市群综合景观格局评价、城市群生态系统服务功能变化评价；
步骤(3)城市群受损生态空间识别及状态评价：包括源地受损生态空间状态评价、生态廊道受损生态空间状态评价。
2.根据权利要求1所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述生态系统服务重要价值区识别包括水源涵养服务功能评估、气候调节服务功能评估、生物多样性及土壤保持服务功能评估、综合生态系统服务功能评估；其中水源涵养服务功能评估采用InVEST模型的产水模块对城市群水源涵养功能进行评估，该模型基于水量平衡法原理；综合生态系统服务功能评估采用ArcGIS空间分析工具，等权重叠加水源涵养、气候调节、生物多样性及土壤保持服务功能栅格图，得到综合生态系统服务功能评估结果，将评估结果划分为一般、较重要、重要、极重要四级；其中极重要区是评估结果由高到低排序的前25％地区，将作为源地划定的主要空间依据。
3.根据权利要求1所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述城市群生态廊道构建基于电路理论的最小累积阻力模型的廊道识别方法。
4.根据权利要求3所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述城市群生态廊道构建基于电路理论的最小累积阻力模型输出文件为最小成本路径图、生态廊道分布图，其中最小成本路径图中的路径颜色代表最小成本路径的成本累积距离与欧式距离的比值，反映了路径的平均成本。
5.根据权利要求1所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述城市群生态网络重要性评价基于电路理论，利用基于ArcGIS的开发工具Pinchpoint Mapper调用circuitscape程序来分析生态网络的中心度，识别生态廊道中的夹点地区，其中生态网络包括源地和廊道。
6.根据权利要求5所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述Pinchpoint Mapper模块的运作建立在廊道构建结果之上，输入参数包括生态源地文件、源地字段名称、阻力面、廊道宽度。
7.根据权利要求5所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述中心度，用配对模式在两两源地之间计算电流强度，再将结果进行叠加；所有到一个模式以特定一个源地为对象，计算其他所有源地到该源地的电流强度，再进行迭代运算。
8.根据权利要求1所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述城市群综合景观格局评价由景观破碎度(C)、景观分离度(F)及景观脆弱度(U)组成城市群景观格局综合指数(Ei)，对城市群区域内人居活动与生态环境本底的相互作用强度及趋势进行分析，首先对城市群土地利用情况建立20km×20km的渔网栅格进行全域覆盖，分别利用景观格局综合指数计算公式对不同栅格内部的景观格局指数进行计算，得出不同栅格的景观格局综合指数值，最终利用ArcGIS10.5软件中的空间分析工具对计算值进行插值分析，获得城市群区域内的景观格局综合指数空间分布情况，其中：
景观格局综合指数(E)是指每个栅格内部人居活动与生态本底作用的相互强度，全面反映人类活动对生态景观类型的干扰与影响程度，基于城市群土地利用的现状格局分布，景观格局指数(Ei)计算公式如下：
Ei＝(Cik1+Fik2)UiAi/A (1)
景观破碎度(C)用于衡量区域内由于人居活动而导致的生态环境的被侵蚀程度：
Ci＝ni/Ai (3)
景观分离度(F)反映了具体区域内不同景观类型的空间分布复杂性与景观环境质量，分布越复杂，景观破碎化程度也就越高：
式中，n表示景观i的板块数量，Ai表示景观i的面积，A表示单位栅格的总面积，k1、k2分别表示两者的权重，其分别取经验值0.6、0.4：
景观脆弱度(U)用于比较不同景观类型遭受外界干扰后自身的偏离稳定状态或遭受重大破坏的难易程度。
9.根据权利要求1所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述城市群生态系统服务功能变化评价根据城市群多期土地利用变化分析，构建土地利用转化产生的生态服务价值差值变化矩阵，根据土地利用转化矩阵，计算特定转化类型下生态系统服务价值差额，经Z-score标准化转化为平均值为0，标准差为1的正态分布数据，使其与其他分析结果具备可比性。
10.根据权利要求1所述的一种城市群生态空间受损识别评价方法，其特征在于，所述城市群受损生态空间识别的方法为：
根据生态源地或生态廊道的重要性指数(Pde)、景观格局综合指数(E)、土地利用变化生态服务差值(Δl)，构建生态受损空间识别评价方程式
式中，Ude为生态空间受损评价指数，n为生态源地或生态廊道中发生土地利用变化的栅格数量，m为生态源地或生态廊道中栅格总数量，Pde为生态源地或生态廊道的重要性指数，将景观格局指数Ei标准化处理，土地利用变化生态服务差值大于0的值(即为正向转化)统一为1，小于0(即为逆向转化的)的值做镜像转化，由评价方程式完成城市群重要斑块、廊道生态空间受损评价指数(Ude)；所述城市群受损生态空间状态评价分为严重受损、中等受损、一般受损、生态良好四种类型。
CN201910598917.9A 2019-07-04 2019-07-04 一种城市群生态空间受损识别方法 Active CN110298411B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910598917.9A CN110298411B (zh) 2019-07-04 2019-07-04 一种城市群生态空间受损识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910598917.9A CN110298411B (zh) 2019-07-04 2019-07-04 一种城市群生态空间受损识别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110298411A true CN110298411A (zh) 2019-10-01
CN110298411B CN110298411B (zh) 2020-05-26

Family

ID=68030174

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910598917.9A Active CN110298411B (zh) 2019-07-04 2019-07-04 一种城市群生态空间受损识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110298411B (zh)

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111581755A (zh) * 2020-04-28 2020-08-25 生态环境部南京环境科学研究所 一种陆地自然保护区孤岛效应的计算方法
CN111666314A (zh) * 2020-06-08 2020-09-15 广东省城乡规划设计研究院 基于多因子的风暴潮易损性评估方法、装置和计算机设备
CN111784201A (zh) * 2020-07-24 2020-10-16 中南林业科技大学 基于InVEST模型评估生态退杨对水源涵养功能影响的方法
CN112365137A (zh) * 2020-10-28 2021-02-12 贵州大学 基于微生境类型测度喀斯特生境水平异质性的方法
CN112651548A (zh) * 2020-12-11 2021-04-13 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 一种高原湖滨生态景观修复规划的评估识别方法
CN112883471A (zh) * 2021-02-08 2021-06-01 深圳大学 一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法
CN113221066A (zh) * 2021-03-04 2021-08-06 中国科学院生态环境研究中心 一种基于区域尺度的生态空间评价方法及系统
CN113240296A (zh) * 2021-05-19 2021-08-10 中国矿业大学 一种矿区生态累积效应的评价方法
CN113327042A (zh) * 2021-06-07 2021-08-31 中国矿业大学 一种区域生态系统修复需求的快速划分方法
CN113361774A (zh) * 2021-06-07 2021-09-07 四川农业大学 一种生态空间集约利用优化方法及系统
CN113505510A (zh) * 2021-07-13 2021-10-15 四川师范大学 融合景观指数和随机游走模型的生态安全格局识别方法
CN114386816A (zh) * 2021-12-31 2022-04-22 四川农业大学 一种国土空间生态修复关键区识别系统
CN114493099A (zh) * 2021-12-21 2022-05-13 成都理工大学 碳汇生态重要性的城乡梯度构建方法
CN115358635A (zh) * 2022-10-17 2022-11-18 国家林业和草原局林草调查规划院 基于土地利用数据的湿地变化分析方法及系统、存储介质
CN115759883A (zh) * 2023-01-05 2023-03-07 武汉大学 基于网络群组特征的生态管理分区方法
CN117408540A (zh) * 2023-08-29 2024-01-16 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种基于水电站环境影响的峡谷空间敏感性分析方法
CN117436767A (zh) * 2023-12-15 2024-01-23 云南师范大学 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质
CN117541085A (zh) * 2024-01-10 2024-02-09 中国科学院地理科学与资源研究所 一种跨境保护优先区域识别方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101849473A (zh) * 2010-06-10 2010-10-06 北京师范大学 一种土地整理工程的景观格局优化模式
CN103218770A (zh) * 2012-12-14 2013-07-24 北京林业大学 一种城乡一体化生态安全格局构建的技术
CN103324984A (zh) * 2012-03-22 2013-09-25 中国环境科学研究院 一种基于gis的城市最小生态用地判定方法
CN107491887A (zh) * 2017-08-28 2017-12-19 中国科学院地理科学与资源研究所 城市群空间扩展的生态功能区划系统
CN108428069A (zh) * 2018-04-10 2018-08-21 安徽建筑大学 基于Model Builder生态风险指数计算方法
CN109242260A (zh) * 2018-08-14 2019-01-18 黑龙江工程学院 景观生态脆弱性指数的构建方法与验证方法
CN109359163A (zh) * 2018-08-29 2019-02-19 中国科学院地理科学与资源研究所 城市群区域空间扩展的用地生态价值指数提取方法及介质
CN109886067A (zh) * 2018-12-17 2019-06-14 北京师范大学 湿地受损遥感识别方法及装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101849473A (zh) * 2010-06-10 2010-10-06 北京师范大学 一种土地整理工程的景观格局优化模式
CN103324984A (zh) * 2012-03-22 2013-09-25 中国环境科学研究院 一种基于gis的城市最小生态用地判定方法
CN103218770A (zh) * 2012-12-14 2013-07-24 北京林业大学 一种城乡一体化生态安全格局构建的技术
CN107491887A (zh) * 2017-08-28 2017-12-19 中国科学院地理科学与资源研究所 城市群空间扩展的生态功能区划系统
CN108428069A (zh) * 2018-04-10 2018-08-21 安徽建筑大学 基于Model Builder生态风险指数计算方法
CN109242260A (zh) * 2018-08-14 2019-01-18 黑龙江工程学院 景观生态脆弱性指数的构建方法与验证方法
CN109359163A (zh) * 2018-08-29 2019-02-19 中国科学院地理科学与资源研究所 城市群区域空间扩展的用地生态价值指数提取方法及介质
CN109886067A (zh) * 2018-12-17 2019-06-14 北京师范大学 湿地受损遥感识别方法及装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴丽丽: ""河西走廊绿洲生态网络优化布局研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》 *
宋利利 等: ""整合电路理论的生态廊道及其重要性识别"", 《应用生态学报》 *
崔晓菊: ""武汉城市圈生态空间格局识别、评价及优化策略"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *
张月 等: ""基于LUCC的艾比湖区域生态风险评价及预测研究"", 《中国环境科学》 *
张艳芳: ""景观尺度上的区域生态安全研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *
王慧: ""县域生态安全格局关键地段识别研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111581755B (zh) * 2020-04-28 2021-05-18 生态环境部南京环境科学研究所 一种陆地自然保护区孤岛效应的计算方法
CN111581755A (zh) * 2020-04-28 2020-08-25 生态环境部南京环境科学研究所 一种陆地自然保护区孤岛效应的计算方法
CN111666314A (zh) * 2020-06-08 2020-09-15 广东省城乡规划设计研究院 基于多因子的风暴潮易损性评估方法、装置和计算机设备
CN111784201A (zh) * 2020-07-24 2020-10-16 中南林业科技大学 基于InVEST模型评估生态退杨对水源涵养功能影响的方法
CN112365137B (zh) * 2020-10-28 2022-03-29 贵州大学 基于微生境类型测度喀斯特生境水平异质性的方法
CN112365137A (zh) * 2020-10-28 2021-02-12 贵州大学 基于微生境类型测度喀斯特生境水平异质性的方法
CN112651548A (zh) * 2020-12-11 2021-04-13 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 一种高原湖滨生态景观修复规划的评估识别方法
CN112651548B (zh) * 2020-12-11 2023-01-13 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 一种高原湖滨生态景观修复规划的评估识别方法
CN112883471A (zh) * 2021-02-08 2021-06-01 深圳大学 一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法
CN112883471B (zh) * 2021-02-08 2021-10-08 深圳大学 一种城市生态网络结构韧性动态模拟方法
CN113221066A (zh) * 2021-03-04 2021-08-06 中国科学院生态环境研究中心 一种基于区域尺度的生态空间评价方法及系统
CN113240296B (zh) * 2021-05-19 2023-09-29 中国矿业大学 一种矿区生态累积效应的评价方法
CN113240296A (zh) * 2021-05-19 2021-08-10 中国矿业大学 一种矿区生态累积效应的评价方法
CN113327042A (zh) * 2021-06-07 2021-08-31 中国矿业大学 一种区域生态系统修复需求的快速划分方法
CN113361774B (zh) * 2021-06-07 2022-06-03 四川农业大学 一种生态空间集约利用优化方法及系统
CN113361774A (zh) * 2021-06-07 2021-09-07 四川农业大学 一种生态空间集约利用优化方法及系统
CN113327042B (zh) * 2021-06-07 2023-09-29 中国矿业大学 一种区域生态系统修复需求的快速划分方法
CN113505510A (zh) * 2021-07-13 2021-10-15 四川师范大学 融合景观指数和随机游走模型的生态安全格局识别方法
CN114493099A (zh) * 2021-12-21 2022-05-13 成都理工大学 碳汇生态重要性的城乡梯度构建方法
CN114386816A (zh) * 2021-12-31 2022-04-22 四川农业大学 一种国土空间生态修复关键区识别系统
CN114386816B (zh) * 2021-12-31 2023-04-18 四川农业大学 一种国土空间生态修复关键区识别系统
CN115358635A (zh) * 2022-10-17 2022-11-18 国家林业和草原局林草调查规划院 基于土地利用数据的湿地变化分析方法及系统、存储介质
CN115759883A (zh) * 2023-01-05 2023-03-07 武汉大学 基于网络群组特征的生态管理分区方法
CN117408540A (zh) * 2023-08-29 2024-01-16 长江勘测规划设计研究有限责任公司 一种基于水电站环境影响的峡谷空间敏感性分析方法
CN117436767A (zh) * 2023-12-15 2024-01-23 云南师范大学 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质
CN117436767B (zh) * 2023-12-15 2024-04-09 云南师范大学 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质
CN117541085A (zh) * 2024-01-10 2024-02-09 中国科学院地理科学与资源研究所 一种跨境保护优先区域识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110298411B (zh) 2020-05-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110298411A (zh) 一种城市群生态空间受损识别评价方法
Zhu et al. Flood disaster risk assessment based on random forest algorithm
Tang et al. Spatio-temporal variation and coupling coordination relationship between urbanisation and habitat quality in the Grand Canal, China
CN104517037B (zh) 一种生态承载力的遥感估算方法
CN110458048A (zh) 顾及城镇格局特征的人口分布时空演变与认知
CN106599601A (zh) 生态系统脆弱性遥感评估方法和系统
CN110472882A (zh) 基于主成分分析的城市开发用地适宜性评价方法
CN110363356A (zh) 一种面向生态的水土资源时空优化配置方法
CN112465332A (zh) 一种城市人工湿地公园生态地质环境稳定性的评价方法
CN113505510B (zh) 融合景观指数和随机游走模型的生态安全格局识别方法
CN107194160A (zh) 一种流域沼泽湿地空间恢复分析方法
Dai et al. Attribution analysis for water yield service based on the geographical detector method: a case study of the Hengduan Mountain region
Hu et al. Analysis of land use change characteristics based on remote sensing and GIS in the Jiuxiang river watershed
Liu et al. Constructing ecological security patterns based on ecosystem services trade-offs and ecological sensitivity: A case study of Shenzhen metropolitan area, China
CN117611993B (zh) 一种基于遥感实际蒸散发估算植被分类的方法
CN111553593A (zh) 一种针对城市行道树的安全风险评估方法及系统
Xiaoli et al. Spatial patterns of forest ecosystem services and influencing factors in the Ganjiang River Basin
KR101313822B1 (ko) 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
Liao et al. Identifying critical area of ecosystem service supply and demand at different scales based on spatial heterogeneity assessment and SOFM neural network
CN117407470A (zh) 基于大数据的绿色空间生态优化决策辅助系统及方法
Geng et al. Wetland mapping and landscape analysis for supporting international wetland cities: case studies in Nanchang City and Wuhan City
Yang et al. Ecological network construction for bird communities in high-density urban areas: A perspective of integrated approaches
Peng et al. Evaluation for sustainable land use in coastal areas: A landscape ecological prospect
CN113672874A (zh) 流域生态环境状况评价方法、系统、设备及介质
Li et al. Effects of built area on net primary productivity provided by different landscape characters and the promotion potential

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant