土地利用变化对长沙市生态系统服务价值影响

分析了1995—2005年长沙市快速城市化的5城区土地利用/覆盖变化,参照谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表,计算并研究了土地利用变化引起生态系统服务价值的变化以及生态系统服务价值与土地利用结构的关系.结果表明:研究期内,研究区耕地、园地、林地、水域和未利用地减少,耕地减少最多,草地和建设用地增加,建设用地增加最多;研究区内土地利用程度存在明显差异,其中芙蓉区土地利用程度最大,开福区最小;生态系统服务价值由1995年的655.15×106元减少到2005年的589.26×106元,年变化率-1.01%,水域和林地面积减少,建设用地面积大幅度增加是ESV减少的主要原因;研究区单位ESV与林地、水域、建设用地所占比例明显相关,用多元线性回归方程可很好地表示.由此预测2010年长沙市城区的单位ESV将进一步下降,总ESV将减少为541.47×106元.     

西藏昌都地区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

近年来,西藏昌都地区土地利用变化很大,研究其对生态系统服务价值的影响,可为生态环境可持续发展和土地利用结构调整提供依据。本文参考谢高地等制定的中国陆地生态系统单位面积服务价值当量,利用昌都地区三期土地利用数据,估算了1988～2004年土地利用变化引起的生态系统服务价值的变化。结果表明生态系统服务价值总量一直呈增长趋势,生态环境总体质量在提高。针对变化,为该区农业可持续发展,提出了土地结构调整目标：农业用地内部结构调整、加大未利用地开发、培肥土壤。     

洪泽湖周边地区生态系统服务价值对土地利用变化的响应

以洪泽湖周边地区(包括淮安市淮阴区、洪泽县、盱眙县,宿迁市宿城区、泗洪县及泗阳县)1996、2005年的土地数据为基础,采用Costanza生态系统服务价值计算公式,参照谢高地的生态系统服务单价,评估了洪泽湖周边地区1996—2005年土地利用变化对区域生态系统服务价值的影响.结果表明研究期内洪泽湖周边地区土地利用变化显著,并造成生态系统服务价值减少691·06×106元,水域和草地减少是生态系统服务价值下降的主要原因.因此,今后应控制减少占用水域、草地的行为,以提高生态系统的服务能力.     

红寺堡灌区土地利用变化对生态系统 服务价值的影响研究

基于土地利用变化和生态系统服务价值评估的相关理论和方法,运用GIS软件,分析红寺堡灌区1996,2000,2006和2010年的土地利用变化,并计算生态系统服务价值,研究土地利用变化对生态系统服务价值的影响。结果表明,1996—2010年间红寺堡灌区的土地利用变化较大,主要土地类型为牧草地、耕地和沙地、荒地,从以牧草地为主变为以耕地为主,牧草地减少和耕地增加的幅度最大,城镇村建设用地和林地次之,水域最小。研究区生态系统服务价值总量呈增加的趋势,从1996年的24956.31万元增长到2010年的26663.71万元,其中耕地和林地面积的增加起主要作用,加上水域,三者对研究区生态系统服务价值总量的贡献为84.59%。单位面积生态系统服务价值的分布变化也与研究区土地利用变化紧密相关,直观地反映了从灌区开发前到灌区建设初见成效后的土地利用变化,表明红寺堡灌区的土地利用变化对生态系统服务价值的增加具有一定的积极作用。     

乐都区土地利用变化对生态系统服务价值影响研究

基于乐都区2009-2015年社会经济数据,运用土地利用变化模型、当量因子法及敏感性分析,结合乐都区实际情况,计算与分析乐都区土地利用变化特征、生态系统服务价值,对研究区各地类与地类面积变化、土地利用程度、气温、GDP的敏感性系数进行比较,进而得出土地利用对生态环境影响的量化结果。研究发现:土地利用程度变化量和变化率呈正值,乐都区土地利用在研究期内处于发展期;生态系统服务价值总体上呈增长趋势,气温和地类面积变化与各地类的生态系统服务价值敏感度系数较高;林地对乐都区生态系统服务价值起决定性作用。     

福州市生态系统服务价值对土地利用变化的响应研究

根据福州市3期(1988年、1999年和2008年)遥感影像解译数据,采用Costanza生态系统服务价值计算公式,并参照谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表,分析了福州市土地利用变动及其对生态系统服务价值的影响.结果表明:1988-2008年福州市建设用地急剧扩展,耕地、林地和未利用地面积相应缩减,导致生态系统服务价值不断下降.福州市1988年、1999年和2008年的的生态系统服务价值分别为16.60亿元、16.69亿元和15.60亿元,从1988～2008年间减少了1.01亿元.敏感性分析表明,福州市生态系统服务价值相对于生态价值系数来说是缺乏弹性的,说明研究可信.     

南沙区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

从全球地表覆盖数据(GlobeLand30)中获取南沙区30 m空间分辨率的多光谱影像,采用土地利用变化动态度、土地利用转移矩阵和重心迁移模型测算了南沙区2010、2020年各类土地的时空变化;基于当量因子法,修正了社会经济因子调整系数和生物量因子调整系数,构建了南沙区生态系统服务价值评估模型,并探讨了在土地利用格局的变化下,南沙区生态系统服务价值的变化特征。研究结果表明:(1)2010—2020年,南沙区土地利用格局变化明显,除建设用地和湿地的面积得到增长外,其他各类用地面积均有不同程度的减少,其中耕地面积减少最多,建设用地面积增加最多。(2)在空间分布上,南沙区耕地、林地与草地的布局呈现明显的碎片化,而建设用地的扩张较为集聚。(3)2010—2020年,南沙区生态系统服务价值减少234.59亿元。建设用地占用城镇周边的耕地及围海填地是导致生态系统服务价值减少的重要因素,其中,围海填地导致水体和海域大面积减少,是造成生态系统服务价值减少的主要原因。值得注意的是,湿地面积的增加在一定程度上缓解了生态系统服务价值的降低。因此,为保障南沙区生态系统服务价值的稳定,应及时对湿地采取保护措施、控制建设用地的扩张规模、稳定林地及耕地的生态系统服务功能。     

土地利用变化对福建生态系统结构及服务功能的影响探讨

从福建生态环境的基本特征入手,分析新中国成立以来,特别是改革开放以来,福建土地利用变化引起的生态系统结构变化及其导致的生态系统服务功能的变化,探讨土地利用变化可能引起的生态问题.研究结果表明:30多年来,福建在经济快速发展的同时,土地获得了更科学、更合理、更优化的利用,但由于福建较优越的生态环境中隐藏着特殊的生态脆弱性,土地利用也产生了一些负面影响.最后从生态系统保护的角度提出若干协调土地利用与资源环境、生态保障之间的对策:应突出森林生态系统保育、近岸海域生态管护和经济走廊带生态建设,加强重要生态功能区域的保护和建立环境友好型土地利用模式,条件成熟时可建立自然保护群网体系.     

土地利用变化对生态系统服务价值影响——以安徽省明光市为例

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,以Landsat-TM图像为基本数据,运用谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表以及生态系统服务价值的计算公式,研究安徽省明光市1995~2009年土地利用变化对生态系统服务价值的影响.结果表明:研究期间,耕地(主要指水田)与未利用地面积减少,其他土地利用类型面积均增加.生态系统服务价值由1995年的85.99亿元减少到2009年的83.28亿元,水田面积的减少是总服务价值减少的主要原因,旱地面积的增加补偿了总价值的部分损失,但损失略大于收益.各项生态功能的服务价值对总生态系统服务价值贡献大小的等级基本稳定,其中,废物处理、水源涵养和气候调节能力的贡献率最大.敏感性分析表明,研究区生态系统服务价值对于生态价值系数是缺乏弹性的,各土地利用类型生态系统服务价值敏感性指数均小于1,研究结果是可信的.     

兖州矿区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

基于遥感和GIS技术反演并分析兖州矿区1994-2013年间的土地利用变化,运用生态系统服务价值（ESV）理论评估矿区生态服务价值变化,同时根据土地利用结构分析土地利用变化引起的生态服务系统价值变化及其驱动因素。结果显示：1994-2013年间研究区内水域面积年增长率最高,达10.31%;其次为建设用地和林地,分别为8.46%、3.06%;耕地以-1.85%的年变化率减少,主要转化为水域和建设用地。生态系统服务价值评估表明,研究区域总价值上升了2.03亿元,主要原因在于林地的转入和采煤塌陷造成的耕地向水域的转化。由于耕地的减少,食物生产功能价值下降,但与湿地相关的其他各项功能价值均上升。研究结果可为矿区采煤塌陷湿地治理提供参考依据。     

Effects of Land Use Change on the Ecosystem Services Value in the Dry-Hot Valley

The objective of the study reported here was to determine whether LANDSAT TM images could be used to quantify changes in land-use and ecosystem services in Yuanmou County. The sizes of six land use/land cover （LUCC） categories were estimated in Yuanmou County according to the LANDSAT TM images in the summer of 1986 and 2005. Coefficients published by Xie Gaodi and co-workers in 2003 were used to value changes in ecosystem services delivered by each land use/land cover category, and the ecosystem services sensitivity analysis was conducted to determine the effect of manipulating these coefficients on the estimated values. The important results are summarized as followings. （1） The estimated size of cultivated land, pasture land, water area and unused land decreased by 6.39%, 1.35%, 2.25% and 10.67% respectively between 1986 and 2005. By contrast, the estimated size of forest land and construction land increased by about 2.23% and 71.15% respectively between 1986 and 2005. （2） The total ecosystem services value （EVS） of the study area increased from 2 142 132 609.46 yuan to 2 146 416 621.00 yuan, with the net increase of 4 284 011.54 yuan during the 20-year time period. （3） The coefficient sensitivity （CS） of the study are less than unity in all cases （CS 〈 1）. This indicates that the total ecosystem values estimated for the study area are relatively inelastic with respect to the ecosystem service coefficients. While this implies that our estimates are robust and the coefficient is reasonable, highly under or over valued coefficients can substantially affect the veracity of estimated changes in ecosystem service values overtime even when the CS are less than unity（CS 〈 1）.     

华阳河湖群地区土地利用变化对生态系统服务价值的影响?

以华阳河湖群地区为研究对象,采用1990、2002、2010年3期的土地利用数据,运用Costanza方法,从生态系统服务功能的角度,结合中国生态服务价值当量因子表,分析了研究区土地利用变化及其对生态服务价值的影响.结果表明:1)1990—2010年间,耕地、湿地、水域和草地均减少,林地和建设用地大幅度增加,土地利用强度处于上升阶段;2)近20年来,研究区生态系统服务总价值从34.197亿元下降到31.17亿元,共下降了3.027亿元,下降趋势明显,主要是生态价值系数较高的湖泊面积减少所致,水域对研究区生态系统服务总价值贡献率最大;3)从单项生态系统服务功能看,研究区水源涵养、废物处理等服务性功能价值远大于其生产性功能价值,该区域在未来发展和规划中应更注重自然资源的保护,更多的保护水域、林地等高生态价值的生态用地,以实现人口、资源与环境的可持续发展.     

Land Use Change and Its Impact on Values of Ecosystem Services in the West of Jilin Province

0IntroductionThe services of ecological systems and thenatural capital stocks that produce themare critical to the functioning of the Earth’slife-support system.They contribute to humanwelfare,both directly andindirectly,thereforeecosystemservices represent part of the totaleconomic value of the planet[1].Ecosystemservices can be divided into two major catego-ries,one is systemfunction and the other issystem services and goods provision,whichprovide not only materials such as food andmedicine…     

山区县域土地利用变化及其生态系统服务价值响应——以嵩县为例

随着人口持续增长及土地利用行为的不断变化,生态环境遭受不断干扰和破坏,生态系统承载力逐渐减弱。山区是生态系统最为脆弱的地理类型之一,对其因土地利用变化所引起的生态系统价值响应研究显得尤为迫切。本研究基于遥感卫星影像解译获得山区县域土地利用分类数据,利用生态系统因子权重赋值和空间自相关分析等方法,深入探讨了豫西嵩县1990至2019年间生态系统服务价值的时空演化及其空间自相关特征。研究结论表明：（1）嵩县草地面积变化幅度最高,耕地面积增幅最高,未利用地变化率最高,建设用地和水域增幅明显。（2）生态系统服务价值整体呈现出先快速增加后缓慢减少的趋势。其中,林地、水域、县域生态系统服务价值（Ecosystem Service Value,简称ESV）变化过程整体相似,均在1990至2000年间出现小幅增长趋势,随后持续缓慢下降。水文调节、气候调节、土壤保持、气体调节、净化环境和维持生物多样性等功能占生态系统服务价值总价值超过87%,对嵩县土地生态系统产生决定性作用。（3）ESV整体呈现出以下特征：陆浑水库及伊河流域为高生态系统服务价值片区,南部片区的ESV值稍高于北部片区,区域差异显著。在县域内,ESV在空间分布上具有很强的自相关性,且在2010年以后出现持续增强的趋势。随着城镇建设用地扩张、农田耕地持续开垦,ESV损失片区开始在各乡镇蔓延,其主要原因是嵩县城乡规划政策、产业定位等。     

秦岭地区土地利用/土地覆被变化趋势分析

对秦岭地区三期TM影像进行解译,通过建立土地利用转移矩阵和一套数理统计模型对土地利用/土地覆被变化进行分析.结果显示:1990～2007年间,秦岭地区以林草地为主,前期除建设用地增加外,其他用地面积有少量的减少.后期的变化较前期来说更明显,耕地急剧减小,林草地快速增长,建设用地和水域增加,未利用地减少.总体上来说,19...     

纳雍县土地利用动态变化分析

以纳雍县1992年、2000年、2008年3期遥感影像为主要数据源,在ERDAS、ARCView、ArcGIS软件的支持下,基于RS和GIS技术研究了纳雍县16年来土地利用变化特征。结果表明:在1992年到2008年期间,纳雍县土地利用类型变化幅度较大,有林地和疏林地面积呈现先减少后增加的趋势,灌木林地和建设用地面积都呈增加趋势,水田和荒草地面积都呈减少趋势,水体基本无大的变化,旱地呈现先增加后减少的趋势。发生这种变化的主要驱动力是人口的大量增加、政策的变化、经济利益的驱动等等。     

土地利用变化信息自动提取方法

在深入研究了基于 3S 技术更新土地利用图件的方法基础上,从实用化的角度出发,建立了一套利用 3S 技术更新土地利用基础图件的技术流程与方法,并针对不同的数据情况和变化信息自动提取难等问题提出了基于土地利用图斑单元的知识库变化信息自动发现方法、多波段遥感影像交叉相关分析变化识别方法及面向对象的遥感影像分类变化检测方法。然后结合实验数据,对整个工艺流程进行了编程实现和试验验证。实验证明,更新方法在国土资源部的课题中得到证实是切实可行,并取得了一定的效益。     

生态系统服务经济价值评价的前沿问题

通过查阅现有的文献和信息资料，论述了生态服务经济研究中的前沿问题、评价体系和主要测评内容与方法，以促进我国区域生态环境服务价值的研究与实践，为区域生态损失的估价和绿色经济账户的建立，以及实行区域生态环境经济管理提供决策依据，确保区域生态安全。     

土地利用对中国东部地面温度变化的影响

为探索土地利用对气候变化的影响,基于站点观测资料及NCEP/NCAR再分析资料的地面最高、最低温度,采用观测资料减去再分析资料的方法(OMR),研究了1979-2008年我国东部区域地面温度的变化及不同土地利用类型对地面温度变化的影响。研究表明,1979-2008年,研究区域的地面最高、最低温度增加显著,变化趋势分别为0.45和0.47℃/10a;总体上,土地利用状况导致的地面最高温度变化较小,由此导致的地面最低温度变化占最低温度变化总量的25.1%;城镇对地面最高、最低温度的影响最显著,耕地对地面温度日较差的影响最显著;夏、秋季土地利用状况对地面最高、最低温度变化的影响以降低或者增加幅度较小为主,而在春、冬季则主要导致地面温度上升。