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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (4): 243-253    DOI: 10.6046/zrzyyg.2021409
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面向SDG15的钱江源国家公园生态系统服务时空分析
李博(), 林文鹏(), 李鲁冰
上海师范大学环境与地理科学学院,上海 200234
SDG15-oriented analysis on the spatiotemporal dynamics of ecosystem services in Qianjiangyuan National Park
LI Bo(), LIN Wenpeng(), LI Lubing
School of Environmental and Geographical Sciences, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China
全文: PDF(9750 KB)   HTML  
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摘要 

生态系统服务是连接生态与人类福祉的桥梁,快速、准确地评估其变化对实现区域可持续发展具有重要意义。SDG15也为生态系统服务的计算提供了新的思路方向。钱江源为钱塘江发源地、长三角地区当前唯一的国家公园试点区域,目前却对该区域生态系统服务时空分布及变化缺乏深入认识。本研究基于试点区2010—2020年4期土地覆被遥感监测数据,利用InVEST模型,结合单、双变量Moran’s I空间自相关方法,面向SDG15指标,定量评估钱江源国家公园生态系统服务的时空变化特征。结果表明: ①2010—2020年,生态系统服务价值呈不断增加趋势,期间共增加了15.21%。文化服务增长最快,增长了19.70%,调节服务增长了16.27%,供给服务减少了1.72%; ②生态系统服务价值空间分布均呈现出从东北与西南逐渐向中部减小的空间变化趋势; ③土地覆被类型的时空变化导致在无法增加土地利用率的现状下,生态系统服务增长缓慢,湿地和水体等面积与生态质量的减少导致了部分生态系统服务空间聚集度与可提供价值的下降; ④生态系统服务可以成为衡量SDG15的指标。研究结果能为钱江源国家公园建设提供理论依据和技术支撑,实现区域生态环境的可持续发展。

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李博
林文鹏
李鲁冰
关键词 钱江源国家公园生态系统服务Moran’s I指数InVEST模型SDG15    
Abstract

Ecosystem services are the bridge between ecology and human well-being, hence rapid and accurate assessment of their changes is very important for regional sustainable development. Sustainable Development Goal 15 (SDG15) also provides a new direction for the calculation of ecosystem services. The Qianjiangyuan is the origin of the Qiantang River and the only pilot national park in the Yangtze River Delta region at present. However, it is necessary to further clarify the spatiotemporal distribution and changes of the ecosystem services in Qianjiangyuan. Based on the 2010—2020 remote sensing monitoring data of land cover in the pilot area and oriented to the SDG15 indicators, this study quantitatively assessed the spatiotemporal variation characteristics of ecosystem services in Qianjiangyuan National Park using the InVEST model and the univariate and bivariate Moran’s I spatial autocorrelation methods. The results are shown as follows. ① From 2010 to 2020, the values of ecosystem services gradually increased by 15.21%. Specifically, cultural services grew the fastest by 19.70%, regulating services grew by 16.27%, and supply services decreased by 1.72%. ② The spatial distribution of ecosystem service values showed a gradually decreasing trend from the northeast and the southwest to the center. ③ The spatiotemporal changes in land cover types slowed the growth of ecosystem services under the land development restriction. The reduced areas of wetlands and water bodies and ecological quality led to declined spatial aggregation and value of some ecosystem services. ④ Ecosystem services can be regarded as an indicator of SDG15. The study results are expected to provide a theoretical basis and technical support for the construction of Qianjiangyuan National Park and support the sustainable development of the regional ecological environment.

Key wordsQianjiangyuan National Park    ecosystem services    Moran’s I index    InVEST model    SDG15
收稿日期: 2021-11-30      出版日期: 2022-12-27
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“城市植物滞尘效应高光谱遥感探测方法与模型研究”(41571047)
通讯作者: 林文鹏(1973-),男,博士,教授,博士生导师,主要从事环境遥感方面研究。Email: linwenpeng@shnu.edu.cn
作者简介: 李 博(1999-),女,研究生,主要从事城市生态与环境遥感。Email: 2660812135@qq.com
引用本文:   
李博, 林文鹏, 李鲁冰. 面向SDG15的钱江源国家公园生态系统服务时空分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 243-253.
LI Bo, LIN Wenpeng, LI Lubing. SDG15-oriented analysis on the spatiotemporal dynamics of ecosystem services in Qianjiangyuan National Park. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(4): 243-253.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2021409      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I4/243
Fig.1  研究区区位图
一级指标 指标含义 二级指标 指标含义 三级指标 指标含义 数据表达
SDG15 保护、恢复和促进可持续利用陆地生态系统,可持续管理森林,防治荒漠化,制止和扭转土地退化,遏制生物多样性的丧失 SDG15.1 保护、恢复和可持续利用陆地和内陆的淡水生态系统及其服务,特别是森林、湿地、山麓和旱地 SDG15.1.1 森林面积占陆地总面积的比例 公式(1)
SDG15.1.2 保护区内陆地和淡水生物多样性的重要场地所占比例,按生态系统类型分列 公式(3)
SDG15.2 推动对所有类型森林进行可持续管理,停止毁林,恢复退化的森林,大幅增加全球植树造林和重新造林 SDG15.2.1 实施可持续森林管理的进展 公式(2)
Tab.1  SDG15指标选取与分类
Fig.2  2010—2020年研究区土地利用类型分布
Fig.3  生境质量(上)与碳储量(下)变化
Fig.4  分水岭单位上潜在土壤流失量以及平均水产量
Fig.5  4类单项指标之间双变量空间自相关Moran’s I散点图
年份 生境质量/
年产水量
生境质量/
碳储量
生境质量/
土壤流失量
年产水量/
碳储量
年产水量/
土壤流失量
土壤流失量/
碳储量
2010年 0.196***① 0.261*** -0.055*** 0.231*** 0.162*** 0.102***
2013年 0.038*** 0.178*** -0.098*** 0.092*** 0.311*** 0.009***
2017年 0.131*** 0.246*** 0.013*** 0.099*** -0.078*** 0.016***
2020年 0.154*** 0.465*** 0.058*** 0.198*** 0.084*** 0.098***
Tab.2  4类生态系统服务单项指标双变量空间自相关Moran’s I指数
服务类型 2010年 2013年 2017年 2020年
供给服务 29 709.15 30 259.10 29 407.93 29 196.93
调节服务 287 691.83 335 299.07 337 081.44 334 508.44
支持服务 98 628.30 109 463.70 111 994.37 113 873.32
文化服务 19 091.79 22 017.21 22 581.78 22 852.93
Tab.3  生态系统服务可提供价值总量
Fig.6  2010—2020年生态系统服务可提供价值量
Fig.7  生态系统服务价值空间分布
Fig.8  生态系统服务价值LISA显著性聚集图
年份 供给/支持服务 供给/调节服务 供给/文化服务 支持/调节服务 调节/文化服务 支持/文化服务
2010年 0.018***① -0.049*** -0.039*** 0.058*** 0.079*** -0.062***
2013年 0.002*** 0.082*** -0.049*** 0.096*** 0.091*** -0.013***
2017年 -0.043*** 0.040*** -0.005*** 0.061*** -0.001*** -0.005***
2020年 -0.176*** -0.085*** -0.157*** 0.116*** -0.192*** 0.012***
Tab.4  生态系统服务4类典型服务双变量空间自相关Moran’s I指数
Fig.9  4类典型生态系统服务功能Moran’s I空间自相关散点图
Fig.10  SDG15.1.1与SDG15.2.1时间变化
Fig.11  生态系统服务空间自相关Moran’s I指数变化
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