CN111882245A - 一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法及系统,该方法包括:选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;将每个栅格的生态风险评估结果和土地退化评价结果进行平均,得到该栅格的生态修复优先度评价结果。本发明的方法能够识别生态修复工程的重点区域,可精细化制定生态保护修复方案。
Description
技术领域
本发明涉及生态保护修复领域,具体涉及一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法。
背景技术
随着生态文明体制改革的不断深入,推动山水林田湖草整体保护、系统修复和综合治理已得到广泛的研究与发展。识别生态修复空间是进行生态修复与重建的重要前提,对实现精准生态环境治理具体重要任用,有利于维护和提升区域生态系统服务,增进人类福祉。目前生态修复空间识别研究,多以行政单元、自然保护地或单一生态系统为研究对象,缺乏系统性、整体性考虑,不能正确认识区域生态问题性质及产生的根源,生态修复空间范围及规模的判定缺少科学依据。如何从生态系统整体性和流域系统性出发,构建以问题为导向的生态修复空间识别指标体系,已成为亟待解决问题。
发明内容
本申请要解决的技术问题:①综合考虑自然生态系统结构和功能的完整性,以流域、山体山脉等相对完整的自然地理区域为基本单元识别生态修复空间。②生态系统服务是联系生态系统过程与社会福祉的有效工具,将其引入到生态风险评价中,在发现生态问题阶段中可明确保护对象及其属性,在风险分析阶段可联系生态系统结构过程作用,在风险表征阶段及后续阶段能可提供清晰明确的评价结果,加强风险交流和管理。③在科学诊断自然生态系统退化的面积、分布、程度基础上,按照“一块区域、一个问题、一种技术、一项工程”的思路,识别生态修复工程的重点区域,精细化制定生态保护修复方案,科学确定工程的布局、任务与时序。
为解决上述问题,本发明的实施例1提出了一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,所述方法包括:
选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;
将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;
基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;
将每个栅格的生态风险评估结果和土地退化评价结果进行平均,得到该栅格的生态修复优先度评价结果。
作为上述方法的一种改进,所述选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;具体包括:
在指定区域,采用水量平衡方程计算评估时段的水源涵养量;
在指定区域,采用修正风蚀方程计算评估时段的防风固沙量;
在指定区域,采用修正通用水土流失方程计算评估时段的土壤保持量;
在指定区域,选取植被净初级生产力(NPP)作为生态系统固碳功能的表征,采用CASA模型计算评估时段的NPP,进而得到固碳量。
作为上述方法的一种改进,所述将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;具体包括:
将指定区域按照设定的分辨率划分为若干个栅格;
对评估时段的初期和末期的各类生态系统服务做标准化处理,对每个栅格各类生态系统服务是否发生逆向转化进行判断;逆向转化是指从评估时段的初期到末期生态系统服务评估量减少;
如果某一栅格单元内4种生态系统服务评估量均发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为1;如果有3种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.75;如果有2种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.5;如果有1种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.25;如果没有生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0;
将每个栅格的各类生态系统服务逆向转化的物质量进行叠加,得到每个栅格的累积逆向转换物质量;将栅格单元按照累积逆向转换物质量从小到大进行排列,分别将累积逆向转换物质量占前15%、15%—30%、30%—100%的栅格单元,划分为轻度损失、中度损失、重度损失这3个损失量等级;
综合每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,根据预先建立的生态风险等级判定标准,判定生态风险等级,作为该栅格的生态风险评价结果。
作为上述方法的一种改进,所述生态风险等级判定标准为:
当逆向转化概率为高概率:0.75或1时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为4;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为5;
当逆向转化概率为中概率:0.5时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为4;
当逆向转化概率为低概率:0.25或0时:
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为1;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为3。
作为上述方法的一种改进,所述基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;具体包括:
选择NDVI作为土地退化的遥感监测指标;对于每个栅格,Sen趋势度β的计算公式为:
其中,NDVIi和NDVIj分别为该栅格第i年和第j年NDVI最大合成值;当β>0时,NDVI呈上升趋势,否则,NDVI呈下降趋势;
Mann-Kendall显著性检验计算公式为:
式中,Z为检验结果,s为中间参数;i、j为年序号;n为评估时段的年长度;取显著水平α=0.05,Z1-α/2=Z0.975=1.96;|Z|≥1.96呈显著变化,|Z|<1.96呈不显著变化;
根据β和Z,基于下述判断标准判定土地退化等级:
当β<0且|Z|>1.96,则土地退化等级为中重度退化,土地退化评价结果为3;
当β<0且|Z|≤1.96;则土地退化等级为轻度退化,土地退化评价结果为2;
当β≥0,则土地退化等级为未退化,土地退化评价结果为1。
本发明的实施例2提出了一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,所述系统包括:
生态系统服务评估量计算模块,用于选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;
生态风险评价结果计算模块,用于将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;
土地退化评价结果计算模块,用于基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;
生态修复优先度评价结果计算模块,用于将每个栅格的生态风险评估结果和土地退化评价结果进行平均,得到该栅格的生态修复优先度评价结果。
作为上述系统的一种改进,所述生态系统服务评估量计算模块的具体实现过程为:
在指定区域,采用水量平衡方程计算评估时段的水源涵养量;
在指定区域,采用修正风蚀方程计算评估时段的防风固沙量;
在指定区域,采用修正通用水土流失方程计算评估时段的土壤保持量;
在指定区域,选取植被净初级生产力(NPP)作为生态系统固碳功能的表征,采用CASA模型计算评估时段的NPP,进而得到固碳量。
作为上述系统的一种改进,所述生态风险评价结果计算模块的具体实现过程为:
将指定区域按照设定的分辨率划分为若干个栅格;
对评估时段的初期和末期的各类生态系统服务做标准化处理,对每个栅格各类生态系统服务是否发生逆向转化进行判断;逆向转化是指从评估时段的初期到末期生态系统服务评估量减少;
如果某一栅格单元内4种生态系统服务评估量均发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为1;如果有3种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.75;如果有2种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.5;如果有1种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.25;如果没有生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0;
将每个栅格的各类生态系统服务逆向转化的物质量进行叠加,得到每个栅格的累积逆向转换物质量;将栅格单元按照累积逆向转换物质量从小到大进行排列,分别将累积逆向转换物质量占前15%、15%—30%、30%—100%的栅格单元,划分为轻度损失、中度损失、重度损失这3个损失量等级;
综合每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,根据预先建立的生态风险等级判定标准,判定生态风险等级,作为该栅格的生态风险评价结果。
作为上述系统的一种改进,所述生态风险等级判定标准为:
当逆向转化概率为高概率:0.75或1时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为4;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为5;
当逆向转化概率为中概率:0.5时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为4;
当逆向转化概率为低概率:0.25或0时:
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为1;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为3。
作为上述系统的一种改进,所述土地退化评价结果计算模块的具体实现过程为:
选择NDVI作为土地退化的遥感监测指标;对于每个栅格,Sen趋势度β的计算公式为:
其中,NDVIi和NDVIj分别为该栅格第i年和第j年NDVI最大合成值;当β>0时,NDVI呈上升趋势,否则,NDVI呈下降趋势;
Mann-Kendall显著性检验计算公式为:
式中,Z为检验结果,s为中间参数;i、j为年序号;n为评估时段的年长度;取显著水平α=0.05,Z1-α/2=Z0.975=1.96;|Z|≥1.96呈显著变化,|Z|<1.96呈不显著变化;
根据β和Z,基于下述判断标准判定土地退化等级:
当β<0且|Z|>1.96,则土地退化等级为中重度退化,土地退化评价结果为3;
当β<0且|Z|≤1.96;则土地退化等级为轻度退化,土地退化评价结果为2;
当β≥0,则土地退化等级为未退化,土地退化评价结果为1。
本发明的优势在于:
1、本发明的方法以维护和提升区域重要生态系统服务为目标,构建基于生态系统服务逆向转化的生态风险评估方法,结合土地退化评价结果,识别生态修复区;
2、本发明的方法在评估生态系统服务、生态风险、土地退化趋势基础上,识别生态修复工程的重点区域,可精细化制定生态保护修复方案,科学确定工程的布局、任务与时序。
附图说明
图1为本发明的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进行详细说明。
实施例1
如图1所示,本发明的实施例1提出了一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,包括:
(1)生态系统服务评估:
在指定区域内,采用水量平衡方程计算评估时段的水源涵养量;采用修正风蚀方程(RWEQ)计算评估时段的防风固沙量;采用修正通用水土流失方程(RUSLE)计算评估时段的土壤保持量;选取植被净初级生产力(NPP)作为生态系统固碳功能的表征,采用CASA模型计算评估时段的NPP,进而得到固碳量。评估时段为10年、15年或20年。
(2)生态风险评估
将指定区域按照设定的分辨率划分为若干个栅格;一般为评价的分辨率为30米或1公里。一个栅格单元就是30米*30米或者1公里*1公里;
对评估时段的初期和末期的各类生态系统服务做标准化处理,对每个栅格各类生态系统服务是否发生逆向转化进行判断;逆向转化是指从评估时段的初期到末期生态系统服务评估量减少;
如果某一栅格单元内4种生态系统服务评估量均发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为1;如果有3种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.75;如果有2种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.5;如果有1种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.25;如果没有生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0;
将每个栅格的各类生态系统服务逆向转化的物质量进行叠加,得到每个栅格的累积逆向转换物质量;将栅格单元按照累积逆向转换物质量从小到大进行排列,分别将累积逆向转换物质量占前15%、15%—30%、30%—100%的栅格单元,划分为轻度损失、中度损失、重度损失这3个损失量等级;
综合每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,根据预先建立的生态风险等级判定矩阵(如表1所示),判定生态风险等级,作为该栅格的生态风险评价结果。
表1:基于生态系统服务的生态风险等级判定矩阵
(3)土地退化趋势评价:
选择归一化植被指数(NDVI)作为土地退化的遥感监测指标;采用Sen趋势度耦合Mann-Kendall显著性检验对NDVI变化趋势及空间格局进行分析。
对于每个栅格,Sen趋势度β的计算公式为:
其中,NDVIi和NDVIj分别为该栅格第i年和第j年NDVI最大合成值;当β>0时,NDVI呈上升趋势,否则,NDVI呈下降趋势;
Mann-Kendall显著性检验计算公式为:
式中,Z为检验结果,s为中间参数;i、j为年序号;n为评估时段的年长度;取显著水平α=0.05,Z1-α/2=Z0.975=1.96;|Z|≥1.96呈显著变化,|Z|<1.96呈不显著变化。
根据表2,将评价期土地退化程度分为3级:未退化、轻度退化、中重度退化:
表2:基于植被覆盖度的土地退化程度分级
中重度退化对应的评价结果为3,轻度退化对应的评价结果为2,未退化对应的评价结果为1。
(4)生态修复区识别
将生态风险评估结果和土地退化评价结果进行等权重叠加,计算得到生态修复优先度评价结果,值越大优先级别越高。
本发明根据区域生态特征和主要生态问题,选择水源涵养、防风固沙、土壤保持、固碳等主导生态系统服务,开展长时间段(10年、15年、20年)生态系统服务评估;基于生态系统服务逆向转化概率和损失量,建立生态风险等级判定矩阵,形成生态风险评估结果;基于长时间序列逐年NDVI的趋势检验分析,评价土地退化程度;综合生态风险评估和土地退化评价结果,识别生态修复区。
实施例2
本发明的实施例2提出了一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,所述系统包括:
生态系统服务评估量计算模块,用于选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;
生态风险评价结果计算模块,用于将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;
土地退化评价结果计算模块,用于基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,所述方法包括:
选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;
将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;
基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;
将每个栅格的生态风险评估结果和土地退化评价结果进行平均,得到该栅格的生态修复优先度评价结果。
2.根据权利要求1所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,其特征在于,所述选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;具体包括:
在指定区域,采用水量平衡方程计算评估时段的水源涵养量;
在指定区域,采用修正风蚀方程计算评估时段的防风固沙量;
在指定区域,采用修正通用水土流失方程计算评估时段的土壤保持量;
在指定区域,选取植被净初级生产力(NPP)作为生态系统固碳功能的表征,采用CASA模型计算评估时段的NPP,进而得到固碳量。
3.根据权利要求1所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,其特征在于,所述将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;具体包括:
将指定区域按照设定的分辨率划分为若干个栅格;
对评估时段的初期和末期的各类生态系统服务做标准化处理,对每个栅格各类生态系统服务是否发生逆向转化进行判断;逆向转化是指从评估时段的初期到末期生态系统服务评估量减少;
如果某一栅格单元内4种生态系统服务评估量均发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为1;如果有3种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.75;如果有2种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.5;如果有1种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.25;如果没有生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0;
将每个栅格的各类生态系统服务逆向转化的物质量进行叠加,得到每个栅格的累积逆向转换物质量;将栅格单元按照累积逆向转换物质量从小到大进行排列,分别将累积逆向转换物质量占前15%、15%—30%、30%—100%的栅格单元,划分为轻度损失、中度损失、重度损失这3个损失量等级;
综合每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,根据预先建立的生态风险等级判定标准,判定生态风险等级,作为该栅格的生态风险评价结果。
4.根据权利要求3所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,其特征在于,所述生态风险等级判定标准为:
当逆向转化概率为高概率:0.75或1时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为4;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为5;
当逆向转化概率为中概率:0.5时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为4;
当逆向转化概率为低概率:0.25或0时:
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为1;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为3。
5.根据权利要求4所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别方法,其特征在于,所述基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;具体包括:
选择NDVI作为土地退化的遥感监测指标;对于每个栅格,Sen趋势度β的计算公式为:
其中,NDVIi和NDVIj分别为该栅格第i年和第j年NDVI最大合成值;当β>0时,NDVI呈上升趋势,否则,NDVI呈下降趋势;
Mann-Kendall显著性检验计算公式为:
式中,Z为检验结果,s为中间参数;i、j为年序号;n为评估时段的年长度;取显著水平α=0.05,Z1-α/2=Z0.975=1.96;|Z|≥1.96呈显著变化,|Z|<1.96呈不显著变化;
根据β和Z,基于下述判断标准判定土地退化等级:
当β<0且|Z|>1.96,则土地退化等级为中重度退化,土地退化评价结果为3;
当β<0且|Z|≤1.96;则土地退化等级为轻度退化,土地退化评价结果为2;
当β≥0,则土地退化等级为未退化,土地退化评价结果为1。
6.一种基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,其特征在于,所述系统包括:
生态系统服务评估量计算模块,用于选择水源涵养、防风固沙、土壤保持和固碳作为主导的生态系统服务,获取指定区域的评估时段的生态系统服务评估量;
生态风险评价结果计算模块,用于将指定区域划分为多个栅格,根据评估时段的各生态系统服务评估量,确定每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,由此形成每个栅格的生态风险评价结果;
土地退化评价结果计算模块,用于基于评估时段的逐年归一化植被指数(NDVI)的趋势检验分析,获取每个栅格的土地退化评价结果;
生态修复优先度评价结果计算模块,用于将每个栅格的生态风险评估结果和土地退化评价结果进行平均,得到该栅格的生态修复优先度评价结果。
7.根据权利要求6所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,其特征在于,所述生态系统服务评估量计算模块的具体实现过程为:
在指定区域,采用水量平衡方程计算评估时段的水源涵养量;
在指定区域,采用修正风蚀方程计算评估时段的防风固沙量;
在指定区域,采用修正通用水土流失方程计算评估时段的土壤保持量;
在指定区域,选取植被净初级生产力(NPP)作为生态系统固碳功能的表征,采用CASA模型计算评估时段的NPP,进而得到固碳量。
8.根据权利要求6所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,其特征在于,所述生态风险评价结果计算模块的具体实现过程为:
将指定区域按照设定的分辨率划分为若干个栅格;
对评估时段的初期和末期的各类生态系统服务做标准化处理,对每个栅格各类生态系统服务是否发生逆向转化进行判断;逆向转化是指从评估时段的初期到末期生态系统服务评估量减少;
如果某一栅格单元内4种生态系统服务评估量均发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为1;如果有3种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.75;如果有2种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.5;如果有1种生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0.25;如果没有生态系统服务发生逆向转化,则该栅格单元逆向转化概率为0;
将每个栅格的各类生态系统服务逆向转化的物质量进行叠加,得到每个栅格的累积逆向转换物质量;将栅格单元按照累积逆向转换物质量从小到大进行排列,分别将累积逆向转换物质量占前15%、15%—30%、30%—100%的栅格单元,划分为轻度损失、中度损失、重度损失这3个损失量等级;
综合每个栅格的生态系统服务逆向转化概率和损失量等级,根据预先建立的生态风险等级判定标准,判定生态风险等级,作为该栅格的生态风险评价结果。
9.根据权利要求8所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,其特征在于,所述生态风险等级判定标准为:
当逆向转化概率为高概率:0.75或1时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为4;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为5;
当逆向转化概率为中概率:0.5时;
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为3;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为4;
当逆向转化概率为低概率:0.25或0时:
损失量等级为轻度损失时,生态风险等级为1;损失量等级为中度损失时,生态风险等级为2;损失量等级为重度损失时,生态风险等级为3。
10.根据权利要求6所述的基于生态系统服务视角的生态修复空间识别系统,其特征在于,所述土地退化评价结果计算模块的具体实现过程为:
选择NDVI作为土地退化的遥感监测指标;对于每个栅格,Sen趋势度β的计算公式为:
其中,NDVIi和NDVIj分别为该栅格第i年和第j年NDVI最大合成值;当β>0时,NDVI呈上升趋势,否则,NDVI呈下降趋势;
Mann-Kendall显著性检验计算公式为:
式中,Z为检验结果,s为中间参数;i、j为年序号;n为评估时段的年长度;取显著水平α=0.05,Z1-α/2=Z0.975=1.96;|Z|≥1.96呈显著变化,|Z|<1.96呈不显著变化;
根据β和Z,基于下述判断标准判定土地退化等级:
当β<0且|Z|>1.96,则土地退化等级为中重度退化,土地退化评价结果为3;
当β<0且|Z|≤1.96;则土地退化等级为轻度退化,土地退化评价结果为2;
当β≥0,则土地退化等级为未退化,土地退化评价结果为1。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN114139986A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-04 | 北京师范大学 | 一种基于生态系统服务视角的区域生态修复规划方法 |
CN114219293A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-22 | 重庆地质矿产研究院 | 一种矿区生态保护修复效益评价方法 |
CN116090858A (zh) * | 2022-11-08 | 2023-05-09 | 北京师范大学 | 水资源及坡度双重限制下的生态修复潜力评价方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104915805A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-09-16 | 郑州大学 | 一种河流生态修复效果评估方法 |
CN106202163A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-12-07 | 中国环境科学研究院 | 通江湖泊生态监测信息管理及预警系统 |
CN106228610A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-12-14 | 环境保护部南京环境科学研究所 | 结合主导生态功能与生态退化程度的生态修复分区方法 |
-
2020
- 2020-08-07 CN CN202010788295.9A patent/CN111882245A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104915805A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-09-16 | 郑州大学 | 一种河流生态修复效果评估方法 |
CN106202163A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-12-07 | 中国环境科学研究院 | 通江湖泊生态监测信息管理及预警系统 |
CN106228610A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-12-14 | 环境保护部南京环境科学研究所 | 结合主导生态功能与生态退化程度的生态修复分区方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
代子俊 等: "基于GIMMS NDVI 3g.V1的近34年青海植被生长季NDVI时空变化特征", 《草业科学》 * |
卜晓燕: "《银川平原不同类型湿地碳汇评估研究》", 31 December 2016 * |
孔令桥等: "基于生态系统服务视角的山水林田湖草生态保护与修复", 《生态学报》 * |
潘翔 等: "基于生态系统服务均衡性视角的生态风险评估及管控优先区识别-以兰州市为例", 《环境科学学报》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
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 |
CN114139986A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-04 | 北京师范大学 | 一种基于生态系统服务视角的区域生态修复规划方法 |
CN114219293A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-22 | 重庆地质矿产研究院 | 一种矿区生态保护修复效益评价方法 |
CN116090858A (zh) * | 2022-11-08 | 2023-05-09 | 北京师范大学 | 水资源及坡度双重限制下的生态修复潜力评价方法及系统 |
CN116090858B (zh) * | 2022-11-08 | 2023-08-01 | 北京师范大学 | 水资源及坡度双重限制下的生态修复潜力评价方法及系统 |
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