CN115965257A - 一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，该区域包括县、市或重要生态功能区等，步骤如下：S1、采集遥感数据，并对遥感数据进行波段组合、几何校正及投影转换等预处理并选取标准彩色合成方案，建立解译标志，进行目视解译；S2、计算统计粮食作物单位面积产值和当量因子，当量因子为当年平均粮食市场价值的1/7；S3、土地利用类型进行统计，计算土地利用变化幅度，反映不同土地利用类型在总量上的变化，土地利用类型的总变化趋势；S4、选取植被覆盖度指标，根据净初级生产力和植被覆盖度两个参数，进行生态系统服务价值的修正。本发明对于制定未来气候变化背景下生态系统的管理对策具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及生态保护修复与评估技术领域,更具体的说是涉及一种区域气候变化服务损失评估方法。
背景技术
生态系统服务是指对人类生存及生活质量有贡献的生态系统产品和生态系统功能。人类从生态系统获得的所有惠益,包括供给服务、调节服务文化服务以及支持服务(如维持地球生命生存环境的养分循环)。
随着人类社会的快速发展,出现了一系列的问题,如人口的急剧增加、源的过度消耗、环境污染导致各类生态系统严重退化,生态系的日益严重等，统为人类提供服务功能的能力也在不断衰退,而人类对经济发展的需求使得其对生态系统服务的利用在以不可持续的速度增长,人类社会的可持续发展受到威胁，在这种背景下,为了实现和维护人类社会与自然生态系统之间的和谐, 各国学者开始从不同的角度研究自身与生态系统之间的关系，生态系统服务评估逐渐成为生态学和生态经济学研究的热点之一。
在全球气候变暖的背景下，气候变化损失与损害问题受到高度关注，特别是发达国家集团和发展中国家集团激烈论争的焦点问题。气候变化对我国农业、水资源、生态、人体健康等方面的影响日益凸显。因此，了解生态系统对于气候变化的响应，有助于加深对全球变化及其影响的理解，制定科学的对策以最大限度地减少全球变化的不良影响，确保生态系统朝着有利于人类生存与可持续发展的方向发展。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，包括如下步骤：S1、采集遥感数据，并对遥感数据进行波段组合、几何校正及投影转换等预处理并选取标准彩色合成方案，建立解译标志，进行目视解译；
S2、计算统计粮食作物单位面积产值和当量因子，当量因子为当年平均粮食市场价值的1/7；
S3、研究遥感影像解译出来的土地利用类型进行统计，计算土地利用变化幅度，反映研究区不同土地利用类型在总量上的变化，各种土地利用类型的总变化趋势，公式如下：
Wi＝(Lb-La)/La×100％
Wi为土地利用变化幅度(％)；La、Lb分别为研究初期和末期某土地类型的面积；
S4、选取植被覆盖度指标，根据选取植被覆盖度指标，根据净初级生产力和植被覆盖度两个参数，进行生态系统服务价值的修正，采用修正公式进行生态系统服务价值的修正；修正公式如下：
式中，NPPmean和fmean分别为区域内该生态系统植被净初级生产力和植被覆盖度的均值；NPPj和fj为j像元的植被净初级生产力(NPP)和植被覆盖度 (fv)；
其中，NPP的计算基于CASA光能利用率模型。其估算公式如下：
NPP(x,t)＝APAR(x,t)×ε(x,t)
式中，APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射(g·C·m-2·month-1)，ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率(g·C/MJ)；APAR估算：APAR的值由植被所能吸收的太阳有效辐射和植被对入射光合有效辐射的吸收比例来确定；光能利用率ε的估算：光能利用率是在一定时期单位面积上生产的干物质中所包含的化学潜能与同一时期投射到该面积上的光合有效辐射能之比。
植被覆盖率(fv)的计算公式如下：
式中，归一化植被指数(NDVI)数据采用美国地质勘探局提供的250m 空间分辨率MODIS NDVI MOD13Q1数据，其时间分辨率为16d。经过投影坐标系转换，空间重采样等数据处理，得到与土地利用一致的空间分辨率30m数据。
优选的，在上述一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法中，在S1 中，依据中国遥感解译分类标准，将土地利用类型分为耕地、林地、草地、城乡建设用地、水域和未利用土地。
优选的，在上述一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法中，S2中定义了1hm2全国平均产量的农田每年自然粮食的经济价值为1，根据粮食作物单产、播种面积、各粮食作物全国平均价格的基础上，根据公式计算；
式中，Ea为1hm2农田每年粮食作物的经济价值(元/hm2)；i为作物种类， mi为i种粮食作物全国平均价格(元/t)；pi为i种粮食作物单产(t/hm2)；qi为i种粮食作物面积(hm2)；M为i种粮食作物总面积(hm2)；
生态系统服务价值评价计算公式为：
ESV＝∑Ai×VCi
ESVj＝∑Ai×VCij
式中，ESV为研究区生态系统服务价值总量；ESVj为第j项生态系统服务价值；Ai为研究区第i类种土地利用类型的分布面积；VCi为第i种土地利用类型的单位面积生态系统服务价值；i分为林地、草地、农田、实地和水体5种类型。土地利用数据来自2010年(生长季、非生长季)的Landsat TM/ETM、 HJ CCD遥感数据，空间分辨率为30m。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，由于气候变化影响的复杂性和生态系统服务价值中存在的不确定性，本发明提供一种研究方向，了解气候变化的响应，有助于加深对全球变化及其影响的理解，制定科学的对策以最大限度地减小气候变化的不良影响，提前预防和规划。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为阿尔泰生态功能分区示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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做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。
一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，包括如下步骤：S1、采集的遥感数据，并对遥感数据进行波段组合、几何校正及投影转换等预处理并选取标准彩色合成方案，建立解译标志，进行目视解译；
S2、计算统计粮食作物单位面积产值和当量因子，当量因子为当年平均粮食市场价值的1/7；
S3、研究遥感影像解译出来的土地利用类型进行统计，计算土地利用变化幅度，反映研究区不同土地利用类型在总量上的变化，各种土地利用类型的总变化趋势，公式如下：
Wi＝(Lb-La)/La×100％
Wi为土地利用变化幅度(％)；La、Lb分别为研究初期和末期某土地类型的面积；
S4、选取植被覆盖度指标，根据选取植被覆盖度指标，根据净初级生产力和植被覆盖度两个参数，进行生态系统服务价值的修正，采用修正公式进行生态系统服务价值的修正；修正公式如下：
式中，NPPmean和fmean分别为区域内该生态系统植被净初级生产力和植被覆盖度的均值；NPPj和fj为j像元的植被净初级生产力(NPP)和植被覆盖度 (fv)；
其中，NPP的计算基于CASA光能利用率模型。其估算公式如下：
NPP(x,t)＝APAR(x,t)×ε(x,t)
式中，APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射(g·C·m-2·month-1)，ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率(g·C/MJ)；APAR估算：APAR的值由植被所能吸收的太阳有效辐射和植被对入射光合有效辐射的吸收比例来确定；光能利用率ε的估算：光能利用率是在一定时期单位面积上生产的干物质中所包含的化学潜能与同一时期投射到该面积上的光合有效辐射能之比。
植被覆盖率(fv)的计算公式如下：
式中，归一化植被指数(NDVI)数据采用美国地质勘探局提供的250m 空间分辨率MODIS NDVI MOD13Q1数据，其时间分辨率为16d。经过投影坐标系转换，空间重采样等数据处理，得到与土地利用一致的空间分辨率30m数据。
优选的，在上述一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法中，在S1 中，依据中国遥感解译分类标准，将土地利用类型分为耕地、林地、草地、城乡建设用地、水域和未利用土地。
优选的，在上述一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法中，S2中定义了1hm2全国平均产量的农田每年自然粮食的经济价值为1，根据粮食作物单产、播种面积、各粮食作物全国平均价格的基础上，根据公式计算；
式中，Ea为1hm2农田每年粮食作物的经济价值(元/hm2)；i为作物种类， mi为i种粮食作物全国平均价格(元/t)；pi为i种粮食作物单产(t/hm2)；qi为i种粮食作物面积(hm2)；M为i种粮食作物总面积(hm2)；
生态系统服务价值评价计算公式为：
ESV＝∑Ai×VCi
ESVj＝∑Ai×VCij
式中，ESV为研究区生态系统服务价值总量；ESVj为第j项生态系统服务价值；Ai为研究区第i类种土地利用类型的分布面积；VCi为第i种土地利用类型的单位面积生态系统服务价值；i分为林地、草地、农田、实地和水体5种类型。土地利用数据来自2010年(生长季、非生长季)的Landsat TM/ETM、 HJ CCD遥感数据，空间分辨率为30m。
具体的，在本实施例中，以阿尔泰山地森林草原重点生态功能区为研究对象，运用本发明方法分析阿尔泰山地森林草原重点生态功能区生态系统服务价值受气候变化影响及对生态系统服务价值损失估算。
阿尔泰山地森林草原生态功能区(简称“阿尔泰生态功能区”)位于新疆维吾尔自治区北部，总面积约为11.80万km2，行政区域包括阿勒泰市、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县、福海县、富蕴县、青河县等7个县市(包括新疆生产建设兵团农十师)。
在本实施例中，S1步骤具体的实施过程说明如下：
选取2000、2005、2010、2015和2018年阿尔泰功能区4-9月空间分辨率为30m的Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，数据来源于美国地质调查局网站下载(http://earthxplorer.usgs.gov/)，数据轨道号为140/28、140/29、 141/27、141/28、141/29、142/27、142/28、141/29、143/26、143/27、143/28、144/27。通过ENVI和ArcGIS软件对遥感数据进行波段组合、几何校正及投影转换等预处理并选取标准假彩色合成方案，建立解译标志，进行目视解译，依据中国遥感解译分类标准(2017最新版：《土地利用现状分类》(GBT 21010-2017))和实际土地利用特点，将研究区土地利用类型分为耕地、林地、草地、城乡建设用地、水域和未利用土地共6类。植被NDVI数据来源于美国国家航空航天局(http://ladswed.nascom.gov/)提供的2000-2018年Terra-MODIS13Q1，16d合成的产品数据，空间分辨率为250m。数字高程数据 (DEM)由美国地质调查局网站(http://earthxplorer.usgs.gov/)提供的 30m分辨率的高程数据。
利用《新疆维吾尔自治区2000-2019年统计年鉴》、《伊犁哈萨克自治州2000-2019年统计年鉴》和《阿勒泰地区2007-2019年统计年鉴》等统计年鉴数据，计算研究区粮食作物单位面积产值和当量因子。
气象数据来自于新疆维吾尔自治区气象局提供的2000-2018年日气温和降水量数据。
研究通过对研究区5期遥感影像解译出来的土地利用类型进行统计，计算土地利用变化幅度，反映研究区不同土地利用类型在总量上的变化，了解研究区各种土地利用类型的总变化趋势，公式如下：
Wi＝(Lb-La)/La×100％
Wi为土地利用变化幅度(％)；La、Lb分别为研究初期和末期某土地类型的面积；
谢高地等在Costanza的评价模式基础上，依据中国的实际情况，得到了中国生态系统单位面积生态服务价值当量表。该表定义了1hm2全国平均产量的农田每年自然粮食的经济价值为1，根据研究区粮食作物单产、播种面积、各粮食作物全国平均价格的基础上，根据公式计算；
式中，Ea为1hm2农田每年粮食作物的经济价值(元/hm2)；i为作物种类， mi为i种粮食作物全国平均价格(元/t)；pi为i种粮食作物单产(t/hm2)；qi为i种粮食作物面积(hm2)；M为i种粮食作物总面积(hm2)；
生态系统服务价值计算公式为：
ESV＝∑Ai×VCi
ESVj＝∑Ai×VCij
式中，ESV为研究区生态系统服务价值总量；ESVj为第j项生态系统服务价值；Ai为研究区第i类种土地利用类型的分布面积；VCi为第i种土地利用类型的单位面积生态系统服务价值；i分为林地、草地、农田、实地和水体5种类型。土地利用数据来自2010年(生长季、非生长季)的Landsat TM/ETM、 HJ CCD遥感数据，空间分辨率为30m。
在考虑到没有人力物力投入的情况下自然生态系统的生态价值是单位面积农田提供的粮食价值的1/7。所以，将阿尔泰生态功能区生态价值当量因子确定为当年平均粮食市场价值的1/7。即根据功能区2000-2018年平均粮食产量为5610kg/hm2和2015年功能区平均粮食价格为2.1066元/kg计算得出，功能区生态系统服务价值当量因子为1688.29元/hm2。
为更细致地反映生态系统服务价值的空间差异，在单元格尺度的生态系统服务价值修正中，选取植被覆盖度指标，根据净初级生产力和植被覆盖度两个参数，进行生态系统服务价值的修正。水体由于植被稀少，NDVI基本都为负值，故只对耕地、森林和草地生态系统服务价值作进一步的修正。
式中，归一化植被指数(NDVI)数据采用美国地质勘探局提供的250m 空间分辨率MODIS NDVI MOD13Q1数据，其时间分辨率为16d。经过投影坐标系转换，空间重采样等数据处理，得到与土地利用一致的空间分辨率30m数据。
生态系统及其环境具有多样性，生态系统服务价值存在空间异质性，王燕等利用研究区同一生态系统的当地生物量与全国平均生物量比值对生态系统服务价值单价进行订正。本文计算同一生态系统NPP发现，阿尔泰生态功能区NPP数值为全国NPP的1/10，这与当地降水较少有关，与实际情况不符。
本文采用阿尔泰生态功能区与全国2000-2018年NDVI的比例系数对研究区生态系统服务价值进行订正。生态系统服务价值修正系数为：耕地 (0.4617)、森林(0.4545)、草地(0.7212)、水域(0.4266)、建设用地(1.1737)和未利用土地(0.5192)。
参照谢高地等的中国陆地生态系统服务价值当量因子表，计算出功能区土地利用生态系统服务价值系统表(表1)。
表1阿尔泰生态功能区土地利用类型的生态系统服务价值系数
从表(2)可以看出，阿尔泰生态功能区总面积约为1776.46万hm2，其中2000-2015年草地、林地和未利用土地面积呈现下降趋势，草地面积由 2000年444.76万hm2下降至2015年的438.76万hm2，所占比例从37.80％下降为37.29％；林地面积由2000年60.84万hm2下降至2015年60.76万 hm2，所占比例基本持平，为5.17％；未利用土地面积由2000年613.47万 hm2下降至2015年602.49hm2，所在比例从52.15％下降为51.21％。2000-2015 年耕地、水域和建设用地面积呈现增加趋势，耕地面积由2000年37.08万 hm2增加至2015年51.55万hm2，所占比例从3.15％提高为4.38％；水域面积由2000年18.19万hm2增加至2015年19.58万hm2，所占比例从1.55％提高为1.66％；建设用地面积由2000年2.12万hm2增加至2015年3.32hm2，所占比例从1.55％提高为1.66％。根据阿尔泰生态功能区土地利用遥感解译数据计算土地利用变化动态度，结果如表(3)所示。从变化面积来看， 2000-2015年耕地增幅最大，面积增加了14.47万hm2，未利用土地增幅最小，面积减少了10.98万hm2；从变化幅度来看，2000-2015年建设用地变化幅度最大，为56.42％，未利用土地变化幅度最小，为-1.79％；从变化速度来看，2000-2015年建设用地变化速度最快，为3.76％，未利用土地变化速度最慢，为-0.12。从单一土地利用类型来看，耕地、建设用地和水域动态度在2010-2015年出现大幅度增加趋势，而草地和未利用土地在 2010-2015年出现大幅减小，林地整体基本持平。
表2阿尔泰生态功能区2000-2018年土地利用类型变化
表3阿尔泰生态功能区2000-2015年土地利用类型生态系统服务价值量
阿尔泰生态功能区2000-2018年气温变化
阿尔泰生态功能区2000-2018年降水量变化
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (3)
1.一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集遥感数据，并对遥感数据进行波段组合、几何校正及投影转换等预处理并选取标准彩色合成方案，建立解译标志，进行目视解译；
S2、计算统计粮食作物单位面积产值和当量因子，当量因子为当年平均粮食市场价值的1/7；
S3、研究遥感影像解译出来的土地利用类型进行统计，计算土地利用变化幅度，反映研究区不同土地利用类型在总量上的变化，各种土地利用类型的总变化趋势，公式如下：
Wi＝(Lb-La)/La×100％
Wi为土地利用变化幅度(％)；La、Lb分别为研究初期和末期某土地类型的面积；
S4、选取植被覆盖度指标，根据选取植被覆盖度指标，根据净初级生产力和植被覆盖度两个参数，进行生态系统服务价值的修正，采用修正公式进行生态系统服务价值的修正；修正公式如下：
式中，NPPmean和fmean分别为区域内该生态系统植被净初级生产力和植被覆盖度的均值；NPPj和fj为j像元的植被净初级生产力(NPP)和植被覆盖度(fv)；
其中，NPP的计算基于CASA光能利用率模型。其估算公式如下：
NPP(x,t)＝APAR(x,t)×ε(x,t)
式中，APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射(g·C·m-2·month-1)，ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率(g·C/MJ)；APAR估算：APAR的值由植被所能吸收的太阳有效辐射和植被对入射光合有效辐射的吸收比例来确定；光能利用率ε的估算：光能利用率是在一定时期单位面积上生产的干物质中所包含的化学潜能与同一时期投射到该面积上的光合有效辐射能之比。
植被覆盖率(fv)的计算公式如下：
式中，归一化植被指数(NDVI)数据采用美国地质勘探局提供的250m空间分辨率MODISNDVI MOD13Q1数据，其时间分辨率为16d。经过投影坐标系转换，空间重采样等数据处理，得到与土地利用一致的空间分辨率30m数据。
2.根据权利要求1所述的一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，其特征在于，在S1中，依据中国遥感解译分类标准，将土地利用类型分为耕地、林地、草地、城乡建设用地、水域和未利用土地。
3.根据权利要求1所述的一种区域气候变化生态系统服务损失评估方法，其特征在于，S2中定义了1hm2全国平均产量的农田每年自然粮食的经济价值为1，根据粮食作物单产、播种面积、各粮食作物全国平均价格的基础上，根据公式计算；
式中，Ea为1hm2农田每年粮食作物的经济价值(元/hm2)；i为作物种类，mi为i种粮食作物全国平均价格(元/t)；pi为i种粮食作物单产(t/hm2)；qi为i种粮食作物面积(hm2)；M为i种粮食作物总面积(hm2)；
生态系统服务价值评价计算公式为：
ESV＝∑Ai×VCi
ESVj＝∑Ai×VCij
式中，ESV为研究区生态系统服务价值总量；ESVj为第j项生态系统服务价值；Ai为研究区第i类种土地利用类型的分布面积；VCi为第i种土地利用类型的单位面积生态系统服务价值；i分为林地、草地、农田、实地和水体5种类型。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116957885A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-27 | 中国水利水电科学研究院 | 基于水利工程生态系统服务价值的流域生态修复方法 |
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- 2022-10-24 CN CN202211301939.2A patent/CN115965257A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116957885A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-27 | 中国水利水电科学研究院 | 基于水利工程生态系统服务价值的流域生态修复方法 |
| CN116957885B (zh) * | 2023-08-04 | 2024-02-27 | 中国水利水电科学研究院 | 基于水利工程生态系统服务价值的流域生态修复方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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