|
基于MOP-PLUS模型的成都市多情景景观生态风险预测
|
Abstract:
为探究成都市多情景下的土地利用变化以及景观生态风险变化,基于成都市2010、2020年土地利用数据,利用MOP-PLUS模型、Fragstats软件等模拟预测多情景下土地利用变化对景观生态风险的变化,并结合GeoDa软件分析其景观生态风险空间自相关。结果表明:1) 自然情景下,成都市建设用地会迅速扩张,侵占耕地等资源;低碳情景下,建设用地扩张情况有所控制。2) 2020年成都市景观生态风险主要以较低和中等风险为主,高风险区主要分布在成都西南地区。在2030年低碳情景下,高风险区大量减少。3) 2020~2030年成都市景观生态风险空间分布呈正相关,具有显著的集聚效应。在2030年低碳情景下,空间集聚效应有所减弱。
In order to explore the land use change and landscape ecological risk change under multiple sce-narios in Chengdu, based on the land use data of Chengdu in 2010 and 2020, the MOP-PLUS model and Fragstats were used to simulate and predict the change of land use change on landscape eco-logical risk under multiple scenarios, combined with GeoDa analysis of spatial autocorrelation of urban landscape ecological risk in Chengdu. The results show: 1) In natural scenarios, the con-struction land in Chengdu will expand rapidly and occupy cultivated land resources; in low-carbon scenarios, the expansion of construction land is controlled. 2) In 2020, the landscape eco-logical risks in Chengdu are mainly low and medium risks. High-risk areas are mainly distributed in the southwestern region of Chengdu. Under the low-carbon scene in 2030, a large number of high-risk areas decreased. 3) From 2020 to 2030, the distribution of landscape ecological risk space in Chengdu is positively correlated and has a significant agglomeration effect. In the low-carbon scene in 2030, the space agglomeration effect weakened.
[1] | 周振宏, 刘东义, 王诗琪, 汤伟宏, 周敏, 胡琦. 六安市土地利用动态模拟及景观生态风险评价[J]. 安徽师范大学学报(自然科学版), 2022, 45(5): 443-452. |
[2] | 师青霞, 张亚平, 徐斌. 基于MCCA多情景模拟的浙北地区景观稳定性时空变化[J]. 生态学杂志, 2023, 42(2): 445-453. |
[3] | 顾茉莉, 叶长盛, 李鑫, 等. 基于SD模型的江西省土地利用变化情景模拟[J]. 地理与地理信息科学, 2022, 38(4): 95-103. |
[4] | 胡珂, 韩念龙, 于淼, 等. 基于遥感生态指数的三亚市土地利用变化模拟[J]. 中国水土保持科学(中英文), 2023, 21(1): 101-109. |
[5] | 任胤铭, 刘小平, 许晓聪, 等. 基于FLUS-InVEST模型的京津冀多情景土地利用变化模拟及其对生态系统服务功能的影响研究[J]. 生态学报, 2023, 43(11): 4473-4487.
http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2031.Q.20230207.1115.037.html |
[6] | 牛统莉, 熊立华, 陈杰, 等. 基于PLUS模型的长江流域土地利用变化模拟与多情景预测[J/OL]. 武汉大学学报(工学版), 2023: 1-16. http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1675.T.20230313.1823.002.html |
[7] | 席梅竹, 赵中秋, 吴攀升, 等. 基于改进CA-Markov模型的滹沱河流域山区段土地利用变化模拟及预测[J]. 西北林学院学报, 2021, 36(4): 150-158. |
[8] | 张津, 朱文博, 吴舒尧, 等. 基于CLUE-S模型的京津冀城市群土地利用变化时空模拟[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2018, 54(1): 115-124. |
[9] | 史焱文, 李小建, 许家伟. 基于GeoSOS的乡村工业化地区土地利用变化模拟分析——以河南省长垣县为例[J]. 地域研究与开发, 2018, 37(5): 140-146. |
[10] | 崔文兵, 侯国博, 陈万基, 等. 基于多情景模拟的伊犁河谷土地利用景观格局分析[J]. 水利水电技术(中英文), 2023, 54(9): 1-12. http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1746.TV.20230412.1658.004.html |
[11] | 李俊, 杨德宏, 吴锋振, 等. 基于PLUS与InVEST模型的昆明市土地利用变化动态模拟与碳储量评估[J]. 水土保持通报, 2023, 43(1): 378-387. https://doi.org/10.13961/j.cnki.stbctb.20230220.009 |
[12] | 李琛, 高彬嫔, 吴映梅, 等. 基于PLUS模型的山区城镇景观生态风险动态模拟[J]. 浙江农林大学学报, 2022, 39(1): 84-94. |
[13] | 张澔宇, 史名杰, 曹月娥, 等. 基于MOP-PLUS模型的新疆阿克苏地区土地利用景观格局优化及多情景模拟[J]. 西南农业学报, 2022, 35(10): 2256-2264. |
[14] | Liang, X., Guan, Q.F., Clarke, K.C., et al. (2021) Understanding the Drivers of Sustainable Land Expansion Using a Patch-Generating Land Use Simulation (PLUS) Model: A Case Study in Wuhan, China. Computers, Environment and Urban Systems, 85, Article ID: 101569. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101569 |
[15] | 陈心怡, 谢跟踪, 张金萍. 海口市海岸带近30年土地利用变化的景观生态风险评价[J]. 生态学报, 2021, 41(3): 975-986. |
[16] | 程严, 李伊黎, 常中兵, 等. 基于土地利用变化的景观生态风险评价——以广东省海岸带为例[J]. 环境生态学, 2022, 4(11): 23-33. |
[17] | 乔斌, 颜玉倩, 张婷华, 等. 基于土地利用变化的西宁市景观生态风险识别及优化策略[J]. 生态学杂志, 2023, 42(8): 2020-2031. http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1148.Q.20221228.2113.016.html |
[18] | 陈斌, 徐尚昭, 周阳阳, 等. 基于土地利用变化的江汉平原景观生态风险时空分异特征分析[J]. 水土保持研究, 2022, 29(5): 228-234, 243. |
[19] | 王玲, 汪淼. 成渝城市群景观生态风险演变分析[J]. 长江流域资源与环境, 2023, 32(3): 626-637. |
[20] | 周汝佳, 张永战, 何华春. 基于土地利用变化的盐城海岸带生态风险评价[J]. 地理研究, 2016, 35(6): 1017-1028. |
[21] | 董会忠, 姚孟超. 成渝经济区土地利用变化对生态系统服务价值的影响[J]. 水土保持通报, 2020, 40(1): 213-220. |
[22] | 梁发超, 胡其玉, 起晓星. 基于生命共同体的景观生态风险评价与管控策略——以成渝城市群为例[J]. 经济地理, 2021, 41(8): 152-159. |