贵州省石漠化敏感性的动态演变与模拟预测(英文)

贵州喀斯特石漠化地区植物多样性与土壤理化性质盛茂银;熊康宁;崔高仰;刘洋【摘要】以贵州典型喀斯特石漠化生态系统环境为研究对象,运用野外取样调查和实验室检测分析方法,研究不同等级石漠化环境植物多样性和土壤理化性质特征及其相关性;运用空间替代时间方法,探讨石漠化演替过程中植物多样性和土壤理化性质的响应,旨在为贵州乃至整个中国西南喀斯特森林生态保护和石漠化生态系统恢复重建提供理论支撑.结果表明:1)石漠化环境植物群路组成简单,物种丰富度也很低,且随着石漠化程度增加,植被物种组成呈递减趋势;不同等级石漠化环境植物多样性具有显著差异,均匀度指数变化与石漠化等级演替明显耦合,显示了随石漠化程度增加而减小的变化趋势.2)不同等级石漠化环境土壤理化性质存在显著差异,随着石漠化程度增加,土壤理化性质显示了先退化后改善的响应过程.土壤有机质、氮素、毛管持水量、容重和孔隙度与植物多样性具有明显的相关性,在改善土壤理化性质和促进植物多样性恢复方面起着关键作用.3)主成分分析表明,土壤有机质、氮素、钾素、持水状况、孔隙度和植物多样性均匀度指数等是基于土壤理化性质和植物多样性评价石漠化程度的关键指标.基于上述结果,进一步阐述了石漠化演替过程中植物多样性和土壤理化性质的变化规律和响应机制.研究结果对我国西南喀斯特森林生态保护和石漠化生态系统恢复重建具有一定的理论意义和实践指导价值.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)002【总页数】15页(P434-448)【关键词】喀斯特;石漠化;植物多样性;土壤理化性质;演变规律【作者】盛茂银;熊康宁;崔高仰;刘洋【作者单位】贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001;贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地,贵阳550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001;贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地,贵阳550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001【正文语种】中文石漠化是指在脆弱喀斯特生态环境下人类不合理的社会经济活动，造成人地矛盾突出、植被破坏、水土流失、岩石逐渐裸露、土地生产力衰退甚至丧失，地表呈现类似于荒漠化景观的演变过程或结果[1- 4]。

喀斯特石漠化研究存在的问题与发展趋势一、概述喀斯特石漠化，作为一种特殊的土地退化现象，是喀斯特地区面临的重大生态问题。

其发生发展不仅受到自然地理条件的影响，更与人类活动密切相关，表现为地表植被破坏、土壤侵蚀加剧、岩石裸露率上升等特征。

在我国西南地区，喀斯特石漠化尤为严重，给当地生态环境和社会经济带来了巨大压力。

当前喀斯特石漠化研究仍面临诸多挑战和问题。

喀斯特地区地形复杂，地物破碎化程度高，给遥感监测和数据分析带来很大困难。

喀斯特生态系统的脆弱性和敏感性使得石漠化过程具有高度的动态性和不确定性，加大了研究难度。

石漠化评估指标体系和评价方法的缺乏也制约了研究的深入进行。

尽管存在这些困难，但喀斯特石漠化研究也呈现出积极的发展趋势。

随着遥感技术、地理信息系统等现代科技手段的不断进步，石漠化监测和评估能力得到了显著提升。

多学科交叉融合也为喀斯特石漠化研究提供了新的思路和方法。

随着对喀斯特石漠化成因机制的深入理解和治理技术的不断创新，相信我们能够有效应对这一生态挑战，推动喀斯特地区的可持续发展。

本文将详细探讨喀斯特石漠化研究存在的问题，包括数据获取与处理的难度、评估指标体系的不足等，并展望未来的发展趋势和可能的研究方向。

1. 喀斯特石漠化定义及成因简述喀斯特石漠化，作为一种特殊的土地退化现象，是指在亚热带脆弱的喀斯特环境背景下，受人类不合理社会经济活动的干扰破坏，所导致的土壤严重侵蚀、基岩大面积出露、土地生产力严重下降以及地表出现类似荒漠景观的过程。

这一现象是土地荒漠化的主要类型之一，尤其在我国的西南部地区，如贵州、广西、云南等地表现尤为突出。

喀斯特石漠化的成因复杂多样，其中自然因素与人为因素相互交织。

在自然因素方面，喀斯特地区独特的地理环境和气候条件为石漠化的形成提供了条件。

这些地区岩石裂隙发育，溶洞和地下河广布，地表水沿裂隙流入地下，导致地表水缺乏，从而易引起旱涝灾害。

喀斯特峰丛山地地处亚热带，雨量充沛但地表径流少，且受地形限制难以形成流畅的排水系统，使得水土流失现象频发。

DOI：10.16661/ki.1672-3791.2104-5042-1010贵州省石漠化现状及治理研究①马云1 代稳1,2唐彬1(1.六盘水师范学院旅游与历史文化学院；2.六盘水文化和旅游发展研究中心 贵州六盘水 553004)摘 要：该文从石漠化的成因（包括自然原因和人为原因两大点）出发，分析贵州省石漠化的内涵以及现状（无石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、重度石漠化这4个方面），分析石漠化4种不同程度的具体预防措施与治理措施；在明确了贵州省各个地区石漠化程度的基础之上，结合各个地区石漠化等级的不同，分析不同等级程度石漠化综合治理状况，以期为减轻贵州省的石漠化程度一定的借鉴及意义。

关键词：石漠化 现状 防治 措施中图分类号：X171 文献标识码：A文章编号：1672-3791(2021)03(a)-0253-04Study on the Present Situation and Control of RockyDesertification in guizhou ProvinceMA Yun 1 DAI Wen 1,2TANG Bin 1(1.Liupanshui Normal University, Tourist and Historical Culture College; 2.Liupanshui Culture and TourismDevelopment Research Cente, Liupanshui, Guizhou Province, 553004 China)Abstract : Based on the causes of rocky desertif ication (including natural causes and human causes), this paper analyzes the connotation and current situation of rocky desertification in Guizhou Province (no rocky desertification, mild rocky desertification, moderate rocky desertification and severe rocky desertification), and analyzes four specific prevention and control measures of different degrees of rocky desertification. On the basis of clarifying the degree of rocky desertification in each region of guizhou province, combining with the different grades of rocky desertification in each region, this paper analyzes the comprehensive control status of different grades of rocky desertification, in order to provide some reference and significance for reducing the degree of rocky desertification in Guizhou Province.Key Words : Rocky desertification; Stastus; Prevention and control; Measures①基金项目：六盘水师范学院科技创新团队（项目编号：LPSSYKJTD201701）；六盘水师范学院大学生科研项目 （项目编号：LPSSYDXS18028）。

贵州强度石漠化石生藓类区系分布及生态特征张显强;谌金吾;孙敏【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2015(54)1【摘要】对强度石漠化区域石生环境30个样点150个样方藓类植物进行调查,共记录石生藓类9科25属55种.优势科为丛藓科(Pottiaceae)和真藓科(Bryaceae),共17属,41种;优势属为曲柄藓属(Campyulopus)、净口藓属(Gymnostomum)、扭口藓属(Barb ula)、真藓属(Bryum)、小石藓属(Weisia)、绢藓属(Entodon)6个属,共30种.区系分布由10个成分组成,其中以温带成分为主,兼以热带亚洲、中国特有和东亚成分.生活型以丛集型和交织型为主,共占总种数的96.4％,平铺型较少.由于喀斯特强度石漠化区域岩石大多为碳酸盐岩,干旱和土壤营养瘠薄环境导致群落类型以干燥石生苔藓群落占绝对的优势.因此,区域内耐旱的石生藓类得以较好生长和繁殖,逐渐在岩石表面积累了薄土层,进而改善了岩面局部的温湿环境,在一定程度上为其他植物的殖居创造了条件.【总页数】8页(P31-38)【作者】张显强;谌金吾;孙敏【作者单位】贵州警官职业学院,贵阳550005;西南大学生命科学学院/三峡库区生态环境与生物资源省部共建国家重点实验室培育基地,重庆400715;西南大学生命科学学院/三峡库区生态环境与生物资源省部共建国家重点实验室培育基地,重庆400715;西南大学生命科学学院/三峡库区生态环境与生物资源省部共建国家重点实验室培育基地,重庆400715【正文语种】中文【中图分类】Q948.15;Q948.2【相关文献】1.贵州普定喀斯特受损生态系统石生藓类植物区系及物种多样性研究 [J], 从春蕾;刘天雷;孔祥远;张显强2.贵州香纸沟岩溶藓类附生水生原生动物群落生态特征 [J], 王智慧;张朝晖;李建华3.石漠化干旱环境中石生藓类水分吸收特征及其结构适应性 [J], 张显强;曾建军;谌金吾;罗正伟;孙敏4.贵州喀斯特地区5种石生藓类的持水性能及吸水特征比较 [J], 张显强;龙华英;刘天雷;从春蕾5.贵州5种喀斯特石生藓类成土及保土生态功能研究 [J], 张显强;刘天雷;从春蕾因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

贵州省喀斯特石漠化现状、演变趋势与综合治理中国以贵州高原为中心的西南喀斯特地区是世界上面积最大、最集中连片的喀斯特生态脆弱区，面积超过55 X10 4 km 2，也是喀斯特发育最典型、最复杂、景观类型最丰富的一个片区（袁道先，1997 ;杨明德，1998）。

该地区石漠化是在脆弱喀斯特生态环境下，人类不合理的社会经济活动，造成人地矛盾突出、植被破坏、水土流失、岩石逐渐裸露、土地生产力衰退甚至丧失，地表呈现类似于荒漠景观的演变过程或结果（熊康宁、黎平等，2002 ;王世杰、李阳兵等，2002）。

根据国家发展和改革委员会关于进一步做好西南石山地区石漠化综合治理工作指导意见的通知”发改地区（2004）1529］、关于印发石漠化综合治理规划大纲的通知”发改农经［2008］749号）以及《石漠化综合治理规划大纲（2006〜2015）》等文件精神，西南岩溶石山主要分布在以贵州高原为中心的贵州、云南和广西3省区，其中贵州省有78个（市、区）进入全国451个石漠化综合治理专项县。

为加快推进石漠化综合治理工作，国家决定十一五”期间在贵州安排专项资金集中力量做好55个县（市、区）的试点工作，通过以小流域为单元的综合治理，摸索石漠化治理模式和不同条件的治理方式，为十二五”全面推进石漠化综合治理打好基础。

贵州喀斯特石漠化综合治理以78个石漠化治理专项县（市、区）为规划区，结合野外训练场，首先建立石漠化不同等级指标对应的遥感影像特征，保证了遥感影像-计算机自动识别的准确性。

然后运用多源空间数据融合技术，将专题地理信息与遥感信息和工程信息叠加分析，建立了具有3S ”集成技术创新特点的石漠化与工程布局空间数据库，从多角度提高了遥感数据的正判率；通过GIS集成管理，较好地实现不同区域、不同等级石漠化与工程布局报表生成数据的集成，使全省石漠化数据与工程布局具有完整性和统一性。

根据系统论和生态经济理论，采用定量分析方法，针对喀斯特地区植被退化、水土流失严重、石漠化速度加剧等主要生态问题，以人为本，以科技为先导，以人与环境和谐发展为目标，以根本解决三农”问题为归宿，以生态文明建设为中心，以人地矛盾为线索，以县和乡（镇）行政区为基础，以流域为设计和治理单元，通过加强对林草植被的保护和建设，合理开发利用草地资源，发展草食畜牧业；加强基本农田建设，抓好蓄水保土工程；搞好农村能源建设、异地扶贫搬迁、合理开发利用当地资源发展区域经济。

2024年中考第一次模拟考试（上海卷）地理-生物（跨学科案例）（考试时间：60分钟试卷满分：60分）第一组我国东北地区拥有肥沃的黑士，是我国玉米主产区，与美国东北玉米带并称为世界黄金玉米带。

（15分）材料一: 东北地区耕地资源丰富，是我国重要的商品粮基地。

近年来东北地区的干旱频次不断上升，直接影响玉米等粮食作物的正常生长。

材料二: 由于过度垦殖，生态破坏等因素，影响了东北地区黑土的肥力。

科学实验表明，通过玉米秸秆还田和耕地用养结合的方式，可以有效保护黑土。

材料三:野猪体躯健壮，头长，鼻子坚硬，嘴长而有力、犬齿发达;以嫩叶、坚果．浆果、草叶和草根为食，土壤中的蠕虫、腐肉等也是它的取食对象;喜欢拱土挖掘根及球茎，啃食庄称时，往往能隐藏行踪，方便逃窜。

近几十年来，随着国家对野生动物保护力度的加大，野猪等一些野生动物的数量明显增加，以黑龙江省为例，自1995年全省林区禁猎后，不足十年间，黑龙江野猪种群调查数量已超过2．5万头，年递增率达约7．4%。

截至 2021 年底，全国的野猪数量超过百万头，在多数省份存在着毁坏农作物、侵害家畜、致人伤亡等“肇事”记录。

1．据图1 ，我国东北玉米带生长季干旱分布特征描述正确的是。

A．干旱次数由四周向中部递增B．干旱次数最大值主要出现在吉林C．干旱仅影响西部和北部区域D．干旱11 次及以上约占该区域面积一半2．据图2，推测在玉米生长期更易发生干旱的是（中国/美国）东北玉米带，理由是。

3．在形态结构和行为方面，野猪与家猪存在较大差异。

请结合图文，简述这些差异存在的意义。

（2 分）图3 野猪与家猪的形态示意图4．东北地区黑土广布，土壤肥力高，其形成的主要条件有。

A．气温较低B．淋溶作用弱C．生物资源丰富D．成土时间较短5．“燃烧秸秆”与“秸秆还田” 的处理方式中，碳循环的路径不同。

比较二者的差异，并简析两种处理方式对自然环境的影响。

6．简述东北地区黑土保护的意义。

第二组本部分共一个案例。

第31卷第3期2024年6月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .31,N o .3J u n .,2024收稿日期:2023-07-03 修回日期:2023-07-26 资助项目:国家自然科学基金项目 喀斯特城市景观格局时空演变及其对山体植物多样性影响的尺度效应 (42061039);贵州大学培育项目 喀斯特山地城市生物多样性维持的景观恢复力机制研究 (贵大培育[2020]46) 第一作者:李井浩(2001 ),男,重庆开州人,硕士研究生,主要从事景观与区域生态研究㊂E -m a i l :3354546236@q q.c o m 通信作者:王志杰(1986 ),男,甘肃会宁人,博士,教授,主要从事景观与区域生态㊁山地生物多样性保护研究㊂E -m a i l :z j w a n g3@g z u .e d u .c n h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j .c n k i .r s w c .2024.03.004.李井浩,柳书俊,王志杰.基于F L U S 和I n VE S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究[J ].水土保持研究,2024,31(3):287-298.L i J i n g h a o ,L i uS h u j u n ,W a n g Z h i j i e .M u l t i -s c e n a r i oS i m u l a t i o no fS p a t i o t e m p o r a lC h a n g e so fL a n d U s eP a t t e r na n d E c o s y s t e m S e r v i c e si n Y u n n a n -G u i z h o uP l a t e a uB a s e do nF L U Sa n d I n V E S T M o d e l s [J ].R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,31(3):287-298.基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究李井浩1,柳书俊1,王志杰1,2(1.贵州大学生命科学学院,贵阳550025;2.山地植物资源保护与种质创新教育部重点实验室,贵阳550025)摘 要:[目的]探讨云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化,为云贵高原土地利用空间格局优化㊁生态系统服务功能提升和可持续发展策略制定提供科学依据㊂[方法]以云贵高原为研究对象,以2001年㊁2010年和2020年3期M C D 12Q 1土地覆被数据为基础数据,辅以自然和社会经济数据,基于A r c G I S ,F L U S 模型和I n V E S T 模型,模拟2030年㊁2040年和2050年自然发展情景㊁生态保护情景和耕地保护情景下的土地利用以及碳储量㊁产水量和土壤保持量3项生态系统服务功能时空分布格局㊂[结果](1)不同情景下云贵高原的土地利用变化以林地持续增加和草地持续减少为主要趋势;耕地保护情景下,耕地面积最高可占总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达总面积的90%㊂(2)3种情景下,云贵高原2020 2050年碳储量和土壤保持量均呈上升趋势,而产水量呈下降趋势㊂生态保护情景下,2050年碳储量预测值最高,为8.13ˑ109t;产水量减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%㊂(3)宜昌市㊁普洱市和常德市等市州的生态系统服务供给能力较高;而贵阳市㊁毕节市和安顺市等市州的生态系统服务供给能力较低㊂[结论]云贵高原2020 2050年整体生态系统服务供给能力较好,各项服务功能在不同情景下表现出较强的空间聚集性和异质性㊂云贵高原今后的生态系统服务管理和可持续发展中,应考虑不同生态系统服务功能的空间异质性以及林地面积持续增加可能带来的水资源失衡问题㊂关键词:F L U S 模型;I n V E S T 模型;碳储量;产水量;土壤保持量中图分类号:F 301.2;X 171.1 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2024)03-0287-12M u l t i -s c e n a r i o S i m u l a t i o no f S p a t i o t e m p o r a l C h a n ge s o fL a n dU s e P a t t e r na n dE c o s ys t e mS e r v i c e s i nY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u B a s e do nF L U S a n d I n V E S T M o d e l sL i J i n g h a o 1,L i uS h u j u n 1,W a n g Z h i ji e 1,2(1.C o l l e g e o f L i f eS c i e n c e s ,G u i z h o uU n i v e r s i t y ,G u i y a n g 550025,C h i n a ;2.K e y L a b o r a t o r y o f Pl a n tR e s o u r c e C o n s e r v a t i o na n dG e r m p l a s mI n n o v a t i o n i n M o u n t a i n o u sR e g i o n ,M i n i s t r y o f E d u c a t i o n ,G u i y a n g 550025,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ea i m so ft h i ss t u d y a r et oe x p l o r et h es p a t i o t e m p o r a lc h a n ge sof l a n du s ea n d e c o s y s t e ms e r v i c e s u n d e r d i f f e r e n t d e v e l o pm e n t s c e n a r i o s o n t h eY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u ,a n d t o p r o v i d e a n i m p o r t a n t s c i e n t i f i c b a s i s f o r o p t i m i z i n g t h e s p a t i a l p a t t e r no f l a n du s e ,i m p r o v i n g t h e f u n c t i o no f e c o s ys t e m s e r v i c e s a n df o r m u l a t i n g s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t s t r a t e g i e s .[M e t h o d s ]T h eY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a u w a s t a k e n a s t h e r e s e a r c ho b j e c t .T h eM C D 12Q 1l a n d c o v e r d a t a o f ph a s e s 2001,2010a n d 2020w e r e t a k e n a s t h e b a s i c d a t a ,a n d t h e n a t u r a l a n d s o c i o -e c o n o m i c d a t aw e r e t a k e n a s t h e a u x i l i a r y d a t a .B a s e d o nA r c G I S ,F L U S m o d e l a n d I n V E S T m o d e l p l a t f o r m ,t h e l a n du s e p a t t e r nc h a n ge p a t t e r n so fY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a uf r o m 2001t o2020w e r ea n a l y z e d .T h es p a t i o t e m p o r a ld i s t r i b u t i o n p a t t e r no f l a n du s ea n dt h es p a t i o t e m po r a lc h a n g e so ft h r e ee c o s y s t e m s e r v i c e sf u n c t i o n(c a r b o ns t o r a g e,w a t e r y i e l da n ds o i lc o n s e r v a t i o n)w e r e s i m u l a t e du nde rt h e N a t u r a l D e v e l o p m e n tS c e n a r i o(N D S),E c o l o g i c a lP r o t e c t i o n S c e n a r i o(E P S)a n d F a r m l a n dP r o t e c t i o nS c e n a r i o(F P S)i n2030,2040a n d2050.[R e s u l t s](1)T h e m a i nt r e n dof l a n du s e s t r u c t u r e i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a uu n d e r d i f f e r e n t s c e n a r i o sw a s t h e c o n t i n u o u s i n c r e a s e o f f o r e s t l a n d a n d t h e c o n t i n u o u s d e c r e a s e o fg r a s s l a n d.Th e f a r m l a n da r e a c a na c c o u n t f o r10.38%o f t h e t o t a l a r e au n d e r t h e F P S.T h e f o r e s t l a n da n d g r a s s l a n d a r e awi l l r e a c h90%o f t h e t o t a l a r e ab y2050u n d e r t h eE P S.(2)U n d e r t h e t h r e es c e n a r i o s,t h et o t a lc a r b o ns t o r a g ea n ds o i lc o n s e r v a t i o no fe c o s y s t e m s e r v i c e si nt h e Y u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u f r o m2020t o2050s h o wa n i n c r e a s i n g t r e n d,w h i l e t h e t o t a lw a t e r y i e l d s h o w s a d e c r e a s i n g t r e n d.U n d e r t h eE P S,t h e p r e d i c t e d v a l u e o f c a r b o n s t o r a g e i n2050w i l l b e t h e h i g h e s t,8.13ˑ109t,a n d t h e r e d u c t i o n r a t eo fw a t e r y i e l d w i l lb es i g n i f i c a n t l y l o w e rt h a nt h eo t h e rt w os c e n a r i o s,w i t had e c r e a s eo f 0.46%.(3)Y i c h a n g,P u'e ra n d C h a n g d eh a v eh i g h e re c o s y s t e m s e r v i c e ss u p p l y c a p a c i t y.H o w e v e r,t h e s u p p l y c a p a c i t y o f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nG u i y a n g,B ij i e a n dA n s h u n i s l o w.[C o n c l u s i o n]T h e s u p p l y c a p a c i t y o f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nt h es t u d y a r e a i sb e t t e r f r o m2020t o2050,a n da l l s e r v i c e f u n c t i o n ss h o ws t r o n g s p a t i a l a g g r e g a t i o na n dh e t e r o g e n e i t y u n d e rd i f f e r e n t s c e n a r i o s.W h e nf o r m u l a t i n g s t r a t e g i e s f o re c o s y s t e m s e r v i c em a n a g e m e n t a n d s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t i n t h eY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u,t h e s p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c so fd i f f e r e n te c o s y s t e m s e r v i c ef u n c t i o n sa n dt h e w a t e rs h o r t a g ec a u s e db y t h ec o n t i n u o u s i n c r e a s e o f f o r e s t a r e a s h o u l db e c o n s i d e r e d.K e y w o r d s:F L U Sm o d e l;I n V E S T m o d e l;c a r b o n s t o r a g e;w a t e r y i e l d;s o i l c o n s e r v a t i o n生态系统服务(E c o s y s t e mS e r v i c e s)是生态系统所提供给人类生存所必需的生态产品与服务的统称,包括供给服务㊁调节服务㊁支持服务和文化服务[1],这些服务提供了人类赖以生存和发展的资源环境,是人类可持续发展的重要保障[2]㊂联合国千年评估报告指出全球60%的生态系统服务正在退化或丧失[3],而土地作为承载人类生产与生活的空间载体,其利用与变化可以直接反映人类活动对区域生态系统的影响[4],是直接影响生态系统服务的重要因素[5]㊂在全球气候变化和经济快速发展背景下,人类对土地过度开发和高强度转换土地覆被类型等行为极大地影响了生态系统的结构㊁过程与功能,对生态系统服务的稳定构成了威胁[6]㊂因此,如何基于有限的土地资源,协调生态保护与经济发展之间的关系,合理优化土地利用与生态系统服务空间布局,是实现区域可持续发展亟需解决的问题㊂国内外关于土地利用变化和生态系统服务评估的研究方法已有大量报道㊂土地利用变化预测模拟方面,自20世纪以来,元胞自动机模型(C A)㊁土地利用变化及效应模型(C L U E-S)㊁多智能体系统模型(MA S)和未来土地利用变化情景模拟模型(F u t u r e L a n dU s eS i m u l a t i o n,F L U S)等土地利用变化预测模型被相继提出,其中,F L U S模型模拟不同情景下土地利用变化结果具有较高的模拟精度,被广泛用于土地利用模拟研究中[7]㊂在生态系统服务评估方面, C o s t a n z a等[1]在1997年首次提出了单位面积经济价值参数评估模型,开启了生态系统服务评估的热潮㊂2008年谢高地等[8]在C o s t a n z a等[1]的研究基础上,结合中国实际情况提出了 中国生态系统服务当量因子表 并得到了广泛运用㊂近年来,随着 3S 技术在生态系统服务评估中的运用与发展,涌现出了众多生态系统服务评估模型,如A R I E S模型㊁S o l V E S模型和I n V E S T (I n t e g r a t e dV a l u a t i o no fE c o s y s t e mS e r v i c e s a n dT r a d e-o f f s)模型等[9],其中I n V E S T模型数据需求简单㊁评估精度高㊁结果空间表达清晰,在生态系统服务功能动态评估领域得到了广泛应用[10]㊂近年来,学者们尝试耦合F L U S模型和I n V E S T模型对未来土地利用变化与生态系统服务功能进行预测和评估,并取得了一系列成果㊂例如,任胤铭等[5]采用F L U S-I n-V E S T模型对京津冀地区2045年3种情景下的土地利用变化和多种生态系统服务功能进行模拟,结果表明生态保护情景是最有利于可持续发展的土地利用方案;王超越等[11]运用F L U S-I n V E S T模型探究呼包鄂榆城市群土地利用与碳储量时空变化之间的关系,结果显示生态保护情景下土地利用变化碳储量稳定性最优;邵壮等[12]基于F L U S-I n V E S T模型预测了多种情景下土地利用和碳储量变化,并得出绿色集约生态保护情景下的碳储量预测值最高㊂综上所述,目前基于F L U S-I n V E S T模型预测土地利用和生态系统服务功能时空变化的研究模式主要为单年多情景模式,研究地区主要集中在东部经济发达地区㊁北部干旱区或城市化地区,研究尺度主要集中在市域尺度上,而西南喀斯特山地区域尺度的多年多情景模拟相关研究鲜见㊂882水土保持研究第31卷云贵高原是世界上喀斯特地貌发育最典型地区之一,土地利用结构复杂,地理环境差异显著[13],拥有丰富的动植物资源和多样的生态系统[14],为该地区提供了碳储存㊁水源涵养和土壤保持等多种生态系统服务功能[15]㊂为解决西南山区贫困问题,中国政府自2000年开始实施西部大开发政策,加剧了云贵高原的人类活动和土地利用变化,深刻影响了自然环境和生态系统服务功能[16]㊂近年来,国家越来越重视生态环境的保护并实施了一系列生态保护与恢复措施,如 喀斯特石漠化恢复工程 ㊁ 退耕还林还草工程 和 天然林保护工程 等[17]㊂在此背景下,云贵高原的生态环境质量和生态系统结构得到了改善和优化,显著提高了碳储存㊁土壤保持和净化环境等生态系统服务功能[17]㊂然而,云贵高原未来土地利用与生态系统服务在当下经济发展速度持续加快㊁人为干扰不断增强和生态保护与修复工程不断实施的多重影响下的时空变化尚不明确,且精确刻画云贵高原在不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化的研究鲜有报道㊂因此,评估云贵高原不同情景下的土地利用与生态系统服务时空变化特征对该地区未来生态保护和可持续发展具有重要的实践与科学意义㊂基于此,本研究以云贵高原2001 2020年M O D I S 土地覆被数据集为基础数据,利用F L U S-I n V E S T模型预测云贵高原2020 2050年3种情景下的土地利用和生态系统服务功能空间分布格局,探讨不同情景下土地利用和多项生态系统服务功能时空变化特征,以期为该地区的土地资源可持续利用㊁优化土地利用结构和提升生态系统服务功能提供科学依据㊂1材料与方法1.1研究区概况云贵高原位于中国西南部,是中国四大高原之一,大致位于东经100ʎ 111ʎ,北纬22ʎ 30ʎ,总面积约77.54ˑ104k m2[18]㊂云贵高原属于典型喀斯特地区,是中国重要的生态功能区,也是全球生态脆弱区,其生态系统对气候变化和人类活动的影响极为敏感[19]㊂云贵高原是青藏高原向丘陵和平原地区的过渡地带,整体地形由西向东下降[20],由于其独特的地理位置㊁气候条件和生态系统多样性,云贵高原拥有着丰富的生态系统服务功能,包括碳储存㊁水源涵养㊁土壤保持和生物多样性保护等[21]㊂然而,在过去的几十年中,由于经济快速发展导致人地矛盾突出,云贵高原的生态环境受到严重的影响和破坏,主要包括石漠化㊁水土流失和生态系统退化等问题[18]㊂1.2数据来源与数据预处理本研究所采用的数据主要包括:(1)土地覆被数据:云贵高原2001年㊁2010年和2020年3期M C D12Q1土地覆被数据(I G B P方案),并根据研究区特点将数据中17类地类重分类为7类地类,即林地㊁草地㊁湿地㊁耕地㊁水域㊁裸地和建设用地;(2)生态系统服务功能评估数据:降水侵蚀性因子R,土壤可蚀性因子K,潜在蒸散发数据,土壤数据(沙含量㊁淤泥含量㊁黏土含量㊁有机物含量),流域数据提取自D E M;(3)土地利用变化驱动因子数据:社会经济因素(G D P和人口密度)㊁自然因素(D E M㊁坡度㊁坡向㊁年均气温㊁年均降水量和土壤类型)㊁交通区位因素(距公路距离)(图1)㊂所有数据统一为WG S_1984_U T M_Z o n e_48N 投影坐标系,并重采样至500m空间分辨率㊂具体数据及其来源如表1所示㊂1.3研究方法1.3.1土地利用变化多情景模拟(1)F L U S模型㊂F L U S模型在传统C A模型基础上采用多层前馈神经网络算法和轮盘赌选择机制进行了改进[22],可以很好地用于多种驱动因素作用下的土地利用变化多情景模拟[23]㊂模型主要计算过程如下:(1)基于神经网络的适宜性概率计算㊂神经网络算法(A N N)包括预测与训练阶段,由输入层㊁隐含层和输出层组成[24],计算公式为:p(p,k,t)=ðj w j,kˑ11+e-n e t j(p,t)(1)式中:p(p,k,t)为第k类地类在栅格p,时间t上的适宜性概率;w j,k是隐藏层和输出层之间的自适应权重;n e t j(p,t)在隐含层中表示神经元j在时间t从栅格单元p上所接收的信号㊂(2)自适应惯性系数㊂自适应惯性系数由每类土地的现状数量与未来需求决定,并在迭代过程中进行自适应调整使各地类数量向需求目标发展[25]㊂第k类地类在时间t上的自适应惯性系数A i t k为:A i t k=A i t-1k D t-2kɤD t-1kA i t-1kˑD t-2k D t-1k0>D t-2k>D t-1kA i t-1kˑD t-2k D t-1k Dt-1k>D t-2k>0ìîíïïïïïï(2)式中:D t-1k,D t-2k分别为t-1,t-2时第k类地类栅格数量与需求量之间的差值㊂(3)邻域因子与权重㊂邻域因子表示不同地类间以及邻域范围内不同土地利用单元间的相互作用[26],其表达式为:Ωt p,k=ðNˑN c o n(c t-1p=k)NˑN-1ˑw k(3)982第3期李井浩等:基于F L U S和I n V E S T模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究式中:ðN ˑN c o n (c t -1p=k )表示在N ˑN 的M o o r e 邻域窗口中,上一次迭代结束后第k 类地类的栅格总数;w k 为各地类邻域作用的权重㊂本文采用3ˑ3M o o r e 邻域,C A 迭代次数为300次㊂根据过往研究经验[12]与研究区土地利用特征,对各地类邻域权重赋值并反复调试,详细赋值信息如表2所示㊂图1 自然及社会因子空间分布F i g .1 S pa t i a l d i s t r ib u t i o no f n a t u r a l a n d s oc i a l f a c t o r s 表1 数据信息T a b l e 1 D a t e i n f o r m a t i o n数据类型数据名称数据来源土地利用数据M C D 12Q 1产品h t t p s :ʊl a d s w e b .m o d a p s .e o s d i s .n a s a .g o v 土地利用变化驱动因子数据D E M 坡度h t t p s :ʊw w w.gs c l o u d .c n 坡向年均气温年均降水量人口密度h t t ps :ʊw w w.r e s d c .c n G D P 土壤类型距公路距离生态系统服务功能评估数据降水侵蚀因子Rh t t p :ʊc l i c i a .b n u .e d u .c n 土壤可蚀性因子K h t t p s :ʊd a t a .t p d c .a c .c n 潜在蒸散发量土壤数据(沙含量㊁淤泥含量㊁黏土含量㊁有机物含量)h t t p:ʊw w w.n c d c .a c .c n 092 水土保持研究 第31卷表2 F L U S 模型邻域作用权重T a b l e 2 N e i g h b o r h o o dw e i gh t s o f F L U Sm o d e l 土地利用类型林地草地湿地耕地裸地水域建设用地邻域作用权重1.0000.5670.0070.3360.0010.0010.024(2)多情景设置㊂情景分析是权衡国土空间布局的重要方法[27],通过限制土地利用转移成本矩阵[12],设置云贵高原2020 2050年3种发展情景:耕地保护情景(F P S )㊁生态保护情景(E P S )和自然发展情景(N D S )㊂自然发展情景中,保持2001 2020年云贵高原土地利用变化特征,不对转移成本矩阵进行任何限制;生态保护情景中,将7类地类按照生态贡献从高到低排序为林地>草地>水域>湿地>耕地>裸地>建设用地[10],在自然发展的基础上限制高生态贡献用地向低生态贡献用地转化;耕地保护情景中,除建设用地外其他地类均可向耕地转换,并在生态保护情景的基础上限制耕地向其他用地转换[10]㊂各情景中土地利用转移成本矩阵如表3所示㊂表3 土地利用转移成本矩阵T a b l e 3 L a n du s e t r a n s f e r c o s tm a t r i x项目自然发展情景ABCDEFG生态保护情景ABCDEFG耕地保护情景ABCDEFGA 111111110000001101000B 111111111000001111101C 111111111100101111010D 111111111110100001000E 111111111111111101011F 111111111100101011010G1111111000010100101注:A ,B ,C ,D ,E ,F ,G 分别代表林地㊁草地㊁湿地㊁耕地㊁裸地㊁水域和建设用地;1表示可以转换,0表示不可以转换㊂(3)精度验证㊂采用K a p pa 系数和F O M 系数对模型精度进行验证㊂经过计算,模拟结果的K a p pa 系数为0.69(0.6<K a p pa ɤ0.8时表示模拟结果较好[23]),F O M 系数为0.3009(0.1~0.2为标准水平),表明F L U S 模型在云贵高原有较好的模拟能力,可以用于云贵高原2020 2050年的土地利用变化预测㊂1.3.2 生态系统服务功能评估 I n V E S T 模型即生态系统服务综合评估与权衡模型㊂本研究选取云贵高原典型的碳储量㊁产水量和土壤保持量3种生态系统服务功能,基于I n V E S T 模型进行评估㊂(1)碳储量㊂碳储量模块是以地表景观格局和覆被类型为评估单元,参考相关研究[28-29]确定研究区各地类的碳密度(表4)㊂模型计算公式为:C t o t =C a b o v e +C b e l o w +C s o i l +C d e a d (4)式中:C t o t 为总碳储量;C a b o v e 为地上部分的碳储量;C b e l o w 为地下部分的碳储量;C s o i l 为土壤碳储量;C d e a d 为死亡有机碳储量㊂(2)产水量㊂产水量模块是一种以栅格为单元的水量平衡估算模块[30]㊂模型计算公式为:Y (x )=(1-A E T (x )P (x ))ˑP (x )(5)A E T (x )P (x )=1+P E T (x )P (x )-1+(P E T (x )P (x ))w1w(6) P E T (x )=K c (l x )ˑE T 0(x )(7) w (x )=Z ˑAW C (x )P (x )+1.25(8)式中:Y (x )为栅格单元x 的产水量;A E T (x )为云贵高原每个栅格单元的实际蒸散发量;P (x )为栅格单元x 的降水量;P E T (x )为潜在蒸散发量;w 为自然气候 土壤性质的非物理参数;K c (l x )表示栅格单元x 中特定土地利用的植物(植被)蒸散系数;E T 0(x )表示栅格单元x 的参考作物蒸散;AW C (x )表示植物可利用水含量;Z 为经验常数,本研究取值为9.433[29]㊂(3)土壤保持量㊂土壤保持模块通过通用土壤流失方程(U S L E )方程对研究区潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量进行定量估算,潜在侵蚀量与实际侵蚀量的差值即为土壤保持量[31]㊂公式如下: R K L S =R ˑK ˑL S(9) U S L E =R K L S ˑC ˑP(10)式中:R K L S 为栅格单元潜在土壤流失量;R 为降雨侵蚀力;K 为土壤可蚀性;L S 为坡度坡长因子;U S L E 为栅格单元每年土壤侵蚀量;P 为水土保持措施因子;C 为植被覆盖因子㊂1.3.3 相关性分析 为进一步探究不同地类变化对生态系统服务的影响,采用斯皮尔曼相关性系数对20202050年3种情景下不同地类面积和生态系统服务功能192第3期 李井浩等:基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究变化量进行相关性检验㊂基于A r c G I S10.8平台,使用10k m ˑ10k m 的格网提取研究区土地利用及生态系统服务变化量,采用I B MS P S S 软件进行相关性分析㊂r s =ðni =1(x i -x )(y i -y )ðn i(x i -x )2ðn i(y i -y)2=1-6ðni =1d i2n (n 2-1)式中:d i 表示每对观察值(x ,y )的秩之差;n 为样本容量㊂表4 各土地利用类型碳密度T a b l e 4 C a r b o nd e n s i t y o f e a c h l a n du s e t y pe t /h m2类型C a b o v e C b e l o wC s o i lC d e a d林地46.208.62136.9813.00草地2.337.3043.720.10湿地4.230.00152.650.00耕地4.600.3021.600.00裸地1.001.8234.080.00水域2.750.00144.130.00建设用地0.406.9028.800.002 结果与分析2.1 云贵高原2020-2050年土地利用结构时空变化特征由图2可知,自然发展情景下,云贵高原20202050年的土地利用变化主要表现为林地持续增加,草地持续减少,耕地和建设用地少量扩张;其中,2050年林地面积增加至275565.50k m 2,面积占比由2020年24%上升至36%,而草地则下降至410393.25k m2,面积占比为53%,较2020年降幅为12%㊂在耕地保护情景下,耕地面积从2030 2050年逐步提高,不同模拟年份中耕地面积占比均在10%以上,从2020 2050年每十年分别增长了1914.75k m 2,141.25k m 2,141.25k m 2,20202030年耕地面积增幅最大,2050年耕地面积达到了最高值80502.75k m 2,占比为10.38%㊂在生态保护情景下,林地和草地两类主要生态用地面积总和最高,在2050年达到了696527.00k m 2,面积占比为90%㊂云贵高原2030 2050年3种情景下的土地利用均较好地维持了2020年的空间分布格局,具体表现为林地主要集中于云贵高原西南部和西北与青藏高原接壤区域,建设用地主要分布在各市州的建成区及其周边,耕地环绕建设用地分布,云贵高原土地利用结构从中心向外围呈建设用地ң耕地ң草地ң林地辐射状分布格局(图3)㊂图2 2020-2050年不同情景中土地利用类型面积堆积F i g.2 P l o t o f a r e a a c c u m u l a t i o n i nd i f f e r e n t s c e n a r i o s f r o m2020t o 20502.2 云贵高原2020-2050年不同情景下生态系统服务时空变化不同情景下,云贵高原2020 2050年碳储量和土壤保持量呈增加趋势,而产水量呈下降趋势(表5)㊂具体而言:2020 2050年生态保护情景㊁耕地保护情景和自然发展情景下,总碳储量分别增加1.426ˑ109t ,1.399ˑ109t 和1.399ˑ109t ,增幅分别为21.27%,20.87%和20.87%;土壤保持总量分别增加8.1ˑ109t ,8.5ˑ109t 和8.5ˑ109t ,增幅分别为1.92%,2%和2%;生态保护情景下的总产水量下降至4.767ˑ109m m ,降幅为0.46%,耕地保护情景和自然发展情景下的总产水量均下降至4.766ˑ109m m ,降幅为0.48%㊂生态保护情景下与耕地保护情景和自然发展情景下的土地利用变化与生态系统服务功能模拟结果差异显著,在生态保护情景下,各年碳储量预测值均显著高于另外两种情景,这是因为该情景下林地和草地得到了良好的保护,林草面积持续增加,储存了更多的生物量;虽然生态保护情景下产水量减少趋势并未得到有效遏制,但减少速率显著低于另外两种情景,这主要是由于生态保护情景下对草地的保护使其转出为其他地类的速率低于其他两种情景,因此具有更高的产水服务㊂在耕地保护情景下,2050年耕地面积显著大于其他两种情景,这体现出耕地保护情景中采取的耕地保护措施对维持耕地面积具有显著正向作用㊂空间分布和变化方面,2020 2050年不同情景下3项生态系统服务功能的空间格局呈现出相似的分布特征,而不同生态系统服务的空间分布与变化具有明显的异质性㊂具体而言:3种情景下碳储量高值区均主要集中在研究区西部的普洱市㊁丽江市和临沧市以及东北部的宜昌市等地区,低值区集中在中部地区的安顺市㊁毕节市和292 水土保持研究 第31卷贵阳市以及东部的娄底市等地区㊂不同情景下云贵高原各市州的单位面积碳储量均呈增加趋势;且西部地区增加较为明显,如丽江市㊁普洱市和凉山州等市州增加30t /h m 2以上;而中部和东部大部分市州增加相对较少,如安顺市㊁河池市和宜宾市等市州增加均不足7t /h m 2(图4)㊂图3 2030-2050年云贵高原土地利用空间分布F i g .3 S p a t i a l d i s t r i b u t i o no f l a n du s e i nY u n n a n -G u i z h o uP l a t e a ud u r i n g 2030-2050表5 2020-2050年不同发展情景的三项生态系统服务功能变化T a b l e 5 C h a n g e s o f t h r e e e c o s y s t e ms e r v i c e f u n c t i o n s i nd i f f e r e n t d e v e l o p m e n t s c e n a r i o s f r o m2020t o 2050发展情景年份基准年份2020自然发展情景203020402050生态保护情景203020402050耕地保护情景203020402050碳储量(ˑ109/t )6.7047.0967.5998.1037.1207.6258.1307.0967.6008.103产水量(ˑ109/mm )4.7894.7834.7754.7664.7844.7754.7674.7834.7754.766土壤保持量(ˑ1011/t)4.2264.2544.2814.3114.2504.2804.3074.2554.2824.311 3种情景下产水量高值区主要分布在云贵高原东部(常德市㊁宜昌市和张家界市)㊁北部(泸州市和宜宾市)和南部(文山州)等区域;低值区主要分布在西部(普洱市㊁大理州和临沧市)和东南部(河池市和黔南州)㊂不同情景下各市州单位面积产水量均呈下降趋势,且西部地区下降较为明显,如普洱市㊁丽江市和玉溪市等市州下降0.5mm /h m 2以上,而中部及东南部地区下降相对较少,如安顺市㊁河池市和黔南州等市州下降不足0.1mm /h m 2(图5)㊂3种情景下土壤保持量高值区主要分布在云贵高原东北部(宜昌市㊁张家界市和恩施州)㊁西北部(攀枝花市和凉山州)和西南部(红河州和普洱市)地区;低值区主要分布在中部(贵阳市㊁毕节市和黔南州)和中西部(曲靖市㊁昆明市和楚雄州)地区㊂不同情景下各市州的单位面积土壤保持量均呈增加趋势;且西南㊁西北和东北地区增加较为明显,如攀枝花市㊁宜昌市和丽江市等市州增加200t /h m 2以上;而中部和东南部地区增加相对较少,如安顺市㊁贵阳市和河池市等市州增加均不足40t /h m2(图6)㊂392第3期 李井浩等:基于F L U S 和I n V E S T 模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究492水土保持研究第31卷图4云贵高原碳储量空间分布及其变化F i g.4S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d c h a n g e o f c a r b o n s t o r a g e i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u图5云贵高原产水量空间分布及其变化F i g.5S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d v a r i a t i o no fw a t e r y i e l d i nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u图6云贵高原土壤保持量空间分布及其变化F i g.6S p a t i a l d i s t r i b u t i o na n d v a r i a t i o no f s o i l c o n s e r v a t i o no nY u n n a n-G u i z h o uP l a t e a u2.3不同土地利用类型与生态系统服务功能的相关性不同情景下,各地类与生态系统服务功能的相关性具有明显差异(表6)㊂碳储量和土壤保持量在不同情景下均与林地呈极显著正相关关系(p<0.01),与草地呈极显著负相关关系(p<0.01),在自然发展情景和耕地保护情景下与耕地呈弱负相关关系(p<0.01),在生态保护情景下与耕地呈弱正相关关系(p< 0.01)㊂产水量在3种情景下均与林地呈极显著负相关关系(p<0.01),与草地呈极显著正相关关系(p< 0.01),在自然发展情景和耕地保护情景下与耕地呈弱正相关关系(p<0.01),在生态保护情景下与耕地呈弱负相关关系(p<0.01)㊂表6不同土地利用类型与生态系统服务功能变化之间的斯皮尔曼相关性T a b l e6S p e a r m a n c o r r e l a t i o nb e t w e e nd i f f e r e n t l a n du s e t y p e s a n d c h a n g e s i n e c o s y s t e ms e r v i c e f u n c t i o n s类型F o L G L W L F a L B L W B C LN D S-WY-0.961**0.912**-0.091**0.222**0.012-0.038**0.184** N D S-S C0.871**-0.821**0.056**-0.195**-0.027*0.017-0.133** N D S-C S0.974**-0.902**0.093**-0.282**-0.0060.034**-0.157** E P S-WY-0.960**0.956**-0.112**-0.269**0.005-0.035**E P S-S C0.867**-0.872**0.085**0.347**-0.024*0.019E P S-C S0.972**-0.955**0.113**0.221**-0.0030.036**F P S-WY-0.964**0.937**-0.088**0.315**-0.0090.036**0.214**F P S-S C0.87**-0.846**0.051**-0.358**-0.022*-0.028*-0.16**F P S-C S0.977**-0.95**0.088**-0.343**0.013-0.034**-0.182**注:**在0.01级别(双尾),相关性显著;*在0.05级别(双尾),相关性显著;林地(F o L);草地(G L);湿地(W L);耕地(F a L);裸地(B L);水域(W B);建设用地(C L);产水量(WY);土壤保持量(S C);碳储量(C S)㊂3讨论本研究利用F L U S-I n V E S T模型模拟云贵高原未来土地利用与生态系统服务功能的时空分布格局,发现云贵高原2020 2050年土地利用结构发生显著变化,林地和草地之间相互转移,林地持续增加,草地持续减少,与W a n g等[18]的研究结论一致,这与中国实施的一系列生态保护与修复工程有关;此外,592第3期李井浩等:基于F L U S和I n V E S T模型的云贵高原土地利用与生态系统服务时空变化多情景模拟研究云贵高原边缘山脉林立,如横断山脉㊁哀牢山和大娄山等大型山脉山势陡峭㊁海拔较高,人迹罕至,保持着良好的原生林草生态系统,也为云贵高原多样的生态系统服务功能奠定了基础㊂云贵高原不同生态系统服务功能在空间分布上有明显的差异性,碳储量和土壤保持量高值区主要分布在西部地区,该地区地表植被覆盖率高,森林茂密,而碳储量和土壤保持量与林地呈极显著正相关性,2020 2050年云贵高原林地面积不断增加,可以储存更多的生物量㊁拦截降雨和提高坡地稳定性[32],因而具有较好的固碳和土壤保持作用;低值区是云贵高原的经济中心,植被覆盖度低且受人类活动影响较大,主要用地类型为耕地和建设用地,导致该地区的碳储量和土壤保持量相对较低[33]㊂产水量高值区主要集中在东部地区,低值区主要集中在西部地区,这主要是因为云贵高原地势由西到东逐渐变缓,西部靠近青藏高原山势陡峭㊁植被覆盖度高不易存水,且林地蒸散发能力较强[34],对地表径流具有拦截作用延迟了降水汇流时间,产水量较低;而东部区域地势较缓,草地面积广阔,是云贵高原的主要集水区,汇水面积较大且大量人造地表和耕地改变了水量平衡,使洪峰流量增加[35],产水量较高;陈田田等[36]的研究结果表明中国西南地区产水服务的空间格局呈东高西低分布态势,与本文的研究结果相似㊂本文选择F L U S模型对云贵高原未来土地利用变化进行多情景预测,精度验证表明模型模拟结果较为可靠,但研究过程中仍然存在许多有待进一步考虑的问题㊂首先,研究区不同栅格尺度下的土地利用数据对F L U S模型模拟结果有一定影响,根据研究文献[11]和经验表明,当栅格尺度在30mˑ30m时, F L U S模型的模拟精度最高,多数学者均选择该尺度进行研究,本文鉴于研究区范围较大和数据可获取性的限制采用了500mˑ500m的栅格尺度,在未来的研究中可以考虑提高数据的分辨率以验证该栅格尺度是否为云贵高原的最佳研究尺度㊂其次,I n V E S T 模型存在一定的局限性,在计算碳储量时忽略了相同地类中4个碳库的差异[37],在计算产水量时仅考虑了降水量和蒸发量,但径流㊁冰川和冻土等其他因素在水文循环中也起着重要作用[38]㊂4结论(1)3种情景下,云贵高原2020 2050年土地利用结构发生明显变化,其中,自然发展情景下,林地通过侵占草地持续增加;耕地保护情景下,耕地面积在2050年可占云贵高原总面积的10.38%;生态保护情景下,林草面积在2050年可达研究区总面积的90%㊂(2)不同情景下,云贵高原地区2020 2050年3项生态系统服务功能的变化趋势基本一致,即碳储量和土壤保持量呈上升趋势,产水量呈下降趋势㊂其中,在生态保护情景下,各年碳储量预测值均显著高于另外两种情景,最高为8.13ˑ109t;虽然产水量减少趋势并未得到有效遏制,但减少速率显著低于另外两种情景,降幅为0.46%,表明生态保护情景是云贵高原可持续发展的最优情景㊂(3)各情景下不同生态系统服务功能的空间分布变化具有明显的异质性,宜昌市㊁普洱市和常德市等市州是云贵高原生态系统服务的核心供给区,贵阳市㊁毕节市和安顺市等市州是研究区各项生态系统服务低值区㊂今后在制定云贵高原生态系统服务管理和可持续发展策略时,应因地制宜,分类施策,采取有效措施保护生态系统服务核心供给区现有的大面积林地,同时应注意林地面积持续增加可能带来的水资源短缺问题;合理优化生态系统服务功能低值区的土地利用结构,平衡生态保护和经济发展的关系,以促进区域社会经济和生态环境的协调可持续发展㊂参考文献(R e f e r e n c e s):[1] C o s t a n z aR,D a r g eR,G r o o tR,e t a l.T h ev a l u eo f t h ew o r l d's e c o s y s t e ms e r v i c e s a n dn a t u r a l c a p i t a l[J].N a t u r e, 1997,387(15):253-260.[2] G o n g Y,C a iM,Y a oL,e t a l.A s s e s s i n g C h a n g e s i n t h eE c o s y s t e m S e r v i c e s V a l u ei n R e s p o n s et o L a n d-U s e/L a n d-C o v e rD y n a m i c si nS h a n g h a i f r o m2000t o2020[J].I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo f E n v i r o n m e n t a l R e s e a r c ha n dP ub l i cH e a l t h,2022,19(19):12080.[3]M i l l e n n i u me c o s y s t e ma s s e s s m e n t(M A).E c o s y s t e m sa n dh u m a n w e l l-b e i n g[M].W a s h i n g t o n D C:I s l a n d P r e s s,2005.[4] X i eH,H eY,C h o i Y,e t a l.W a r n i n g o f n e g a t i v e e f f e c t s o fl a n d-u s e c h a n g e s o n e c o l o g i c a l s e c u r i t y b a s e d o nG I S[J].S c i e n c e o f t h eT o t a l E n v i r o n m e n t,2020,704:135427.[5]任胤铭,刘小平,许晓聪,等.基于F L U S-I n V E S T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[J].生态学报,2023,43(11):4473-4487.R e nY M,L i uXP,X uXC,e t a l.M u l t i-s c e n a r i o s i m u-l a t i o no f l a n du s ec h a n g ea n di t si m p a c to ne c o s y s t e ms e r v i c e si n B e i j i n g-T i a n j i n-H e b e ir e g i o n b a s e d o nt h eF L U S-I n V E S T M o d e l[J].A c t aE c o l o g i c aS i n i c a,2023,43(11):4473-4487.[6]李静芝,杨丹.荆南三口地区生态系统服务价值时空特征分析[J].安全与环境学报,2022,22(6):3529-3540.L i JZ,Y a n g D.A n a l y s i so f t h es p a t i a la n dt e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i c so fe c o l o g i c a ls e r v i c ev a l u ei nt h et h r e eo u t l e t s o f s o u t h e r n J i n g j i a n g R i v e r[J].J o u r n a l o f S a f e t y692水土保持研究第31卷。

基于PSR模型的贵州矿山地质环境变化趋势分析杨涛毅;陈静;冷洋洋【摘要】Development of mineral resource will influence the geological environment. The variation trend study of mine geological environment is helpful for the prevention of mine geological environment deterioration and recovery management of the environment. For the advance and disadvance factors in mine geological envi- ronment information of Guizhou, it analysis the future variation trend of geological environment by PSR model, the conclusion is the environment will have big variation and be better, but the speed is slow and the recovery and management of mine geological environment will be very hard.%矿产资源开发必然影响矿山地质环境。

研究矿山地质环境的变化趋势，有利于预防矿山地质环境的恶化和矿山地质环境问题恢复治理。

采集贵州矿山地质环境现状、对矿山恢复的有利因素和不利因素，用基于PRS模型分析了全省矿山地质环境未来变化趋势，得出在未来较长时期矿山地质环境会有较大变化，且是向好的方向转化的结论，但变化速度不会太快，矿山地质环境恢复治理工作仍很艰巨。

干旱对贵州喀斯特石漠化生态治理区土壤动物的影响赵志成;熊康宁;陈浒;周文龙;孟红霞;王仙攀;薛志国【摘要】The community composition and quantity distribution of soil animals in three typical landform types ( Bijie plateau mountainous land, Zhenfeng plateau canyon and Qingzhen plateau basin )were surveyed under the background of drought condition in April, 2010 to compare with those in the same habitats of three typical landform types in April, 2009 for studying the effect of drought on community composition and quantity distribution of soil animals in karst rocky desertification ecological rehabilitation areas in Guizhou. The results showed that there were 3139 soil animals (24 orders, 12 classes and 4 phylums) in three karst rocky desertification ecological rehabilitation areas in A-pril, 2009 but there were 1031 soil animals (17 orders,8 classes and 2 phylums) in three karst rocky desertification ecological rehabilitation areas in April, 2010, the drought resulted in decrease of species and total individual quantity of soil animals in karst rocky desertification areas with fragile ecological environment, the maximum decrease range of individual quantity was Collembola and Acarina, the horizontal and vertical distribution of total individual soil animal quantity decreased obviously, and the diversity, uniformity, dominance and richness index reduced rapidly.%为了解干旱对贵州典型喀斯特石漠化生态治理环境土壤动物群落组成和数量分布的影响,在2010年贵州干旱的背景下,于4月分别对贵州毕节喀斯特高原山地、贞丰喀斯特高原峡谷和清镇喀斯特高原盆地地貌类型的土壤动物进行了调查,并与2009年同期在相同生境下的3个研究区土壤动物群落组成和数量分布进行对比.结果显示:清镇、毕节和贞丰3个研究区土壤动物类群在2009年4月为4门12纲24目,个体总数3139只,而在受到干旱影响的2010年4月则为2门8纲17目,个体总数1 031只.干旱导致喀斯特石漠化脆弱生态环境下土壤动物类群数和个体总数量减少,其中个体数减少幅度最大的是弹尾目和蜱螨目等占优势的中小型类群,其他种类也不同程度的受到影响；土壤动物个体总数的水平和垂直分布明显下降,多样性、均匀性、优势度和丰富度指数急剧降低.【期刊名称】《西南农业学报》【年(卷),期】2011(024)003【总页数】6页(P1167-1172)【关键词】喀斯特石漠化；土壤动物；群落组成；数量分布【作者】赵志成;熊康宁;陈浒;周文龙;孟红霞;王仙攀;薛志国【作者单位】贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院，贵州贵阳，550001【正文语种】中文【中图分类】S151.9土壤动物是陆地生态系统中土地和土壤亚系统的重要成员之一，是土地和土壤环境变化的敏感性指示生物，以其数量多、个体小而广泛分布于土壤环境中，其功能特征不仅在分解动植物残体、改善土壤理化性质、促进土壤物质循环与能量转化等方面具有重要的意义，且群落组成和数量是评价土壤环境质量和土壤生物学状态的重要参数［1～5］。

喀斯特城市石漠化遥感参数的时空变化王恺宁;王修信【摘要】In order to analyze the impact of urban rapid expansion on karst hill desertification in Guilin city from 1990 to 2015,the long time series of vegetation coverage and bare rock percentage were derived from 12 Landsat images with the proposal of bare soil percentage estimation method in the mixed pixels on karst hills.Then the tem-poral and spatial change of vegetation coverage and bare rock percentage was analyzed.Result shows the area pro-portion with bare rock percentage more than 0.7 is below 15%and that with vegetation coverage more than 0.5 ran-ges from 60%to 85%on karst hills.The trends of vegetation coverage and bare rock percentage on karst hills are affected by climate and human being.The bare rock percentage area proportion more than 0.7 is mainly influenced by artificial factors and shows smooth trends from 1990 to 2006 after slightly lowering.However,it rises to 14.3%, the maximum,with the urban new area development in 2009.And then it slowly declines to 6.6% from 2009 to 2015.Meanwhile the vegetation coverage area proportion more than 0.7 gradually rises to the maximum of56.0%from 1990 to 1994.Then it declines to the minimum of 25.7%up-and-down from 1994 to 2009.Finally it rises to 37.1%from 2009 to 2015.The research results can provide scientific data for monitoring and alerting karst hill de-sertification in karst city development.%针对桂林喀斯特城市近20多年来快速扩展可能导致的喀斯特山峰石漠化,提出遥感像元裸土率的正比例估算方法,对该地区Landsat卫星1990~2015年8景遥感图像反演植被覆盖度、裸岩率的长时间序列数据,分析喀斯特山峰混合像元中植被、裸岩比例的时空变化规律.结果表明,研究区喀斯特山峰裸岩率高于0.7的面积比例低于15%,植被覆盖度高于0.5的面积在60%~85%之间.喀斯特山峰植被覆盖度、裸岩率的变化趋势主要受气候因素和人为因素等的影响,裸岩率高于0.7的面积比例变化受人为因素影响的程度较大.在1990~2006年呈略降低后基本维持平稳的趋势;但新区的建设使得2009年升高到最高值14.3%;2009~2015年缓慢下降到6.6%;植被覆盖度高于0.7的面积比例1990~1994年逐渐上升达到最高值56.0%,1994~2009年下降到最低值25.7%,2009~2015年上升到37.1%.研究结果可为进一步监测和预警喀斯特城市发展过程的喀斯特山峰石漠化提供科学数据.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)010【总页数】6页(P284-289)【关键词】喀斯特城市;遥感;裸岩率;植被覆盖度;时空变化【作者】王恺宁;王修信【作者单位】辽宁师范大学城市与环境学院,大连116029;广西师范大学计算机科学与信息工程学院,桂林541004;北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京100875【正文语种】中文【中图分类】X171.1在中国西南广西、贵州和云南等省分布着全球面积最大的喀斯特地区。

贵州不同地貌类型区石漠化特征对比研究
陈起伟;熊康宁;兰安军
【期刊名称】《贵州师范学院学报》
【年(卷),期】2013(029)003
【摘要】石漠化已经成为中国南方岩溶地区严重的生态问题,石漠化的发育因自然背景脆弱程度不同具有很大差异性.以贵州典型地貌类型区为例,综合运用3S技术,研究石漠化特征和变化规律差异性.结果表明:石漠化发生率及程度与地貌形态存在较大的相关性,岩溶峡谷区石漠化发生率最高,石漠化最严重.经工程治理后三个地貌类型区石漠化面积都有减少,但岩溶高原盆地区石漠化年变化率较大,石漠化治理效果最好,而岩溶高原峡谷区石漠化年变化率最低,治理难度最大.
【总页数】4页(P44-47)
【作者】陈起伟;熊康宁;兰安军
【作者单位】贵州师范学院地理与旅游学院,贵州贵阳550008;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵州贵阳550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵州贵阳550001
【正文语种】中文
【中图分类】P942
【相关文献】
1.贵州省石漠化敏感性在不同地貌类型区的动态变化 [J], 安宏锋;安裕伦;李晗;张跃红
2.喀斯特峡谷区不同等级石漠化土壤侵蚀对比研究--以贵州花江示范区为例 [J], 龙明忠;杨洁;吴克华
3.岩溶石漠化区不同植被类型表土孢粉组合特征——以重庆市南川区南平镇石漠化区为例 [J], 郝秀东;谢世友;欧阳绪红;罗伦德;石胜强;李林立;孙爱芝;赵增友
4.喀斯特石漠化治理不同恢复模式土壤养分分布特征——以贵州花江示范区为例[J], 王进;刘子琦;张国;李渊;李开萍;鲍恩俣
5.贵州省不同地貌类型区的MOD16蒸散发变化特征 [J], 杨江州;周旭;程东亚;张继;牛潜
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黔西北石漠化桑园土壤水稳定同位素的时空变化特征邢丹;肖玖军;王晓红;张芳;韩世玉;罗朝斌;梁彦平【摘要】The spatial and temporal variation characteristics of hydrogen and oxygen stable isotope in soil water of mulberry field at 0-50 cm soil depth in stony desertification area was analyzed to reveal the soil water dynamics mechanism of mulberry fields in stony desertification area and provide the basis for formulating water utilization strategy of mulberry field.Results:There is a good linear relation between hydrogen and oxygen isotope in soil water of m ulberry field (δD =8.39,δ1s O =13.76 and R2=0.98).The hydrogen and oxygen stable isotope composition is of obvious seasonal variation characteristics.The average δD and δ18O value in soil water of mulberry field is-33.9 ‰ ± 18.5 ‰ and-5.8 ‰±2.0 ‰ in Sprin g ＞-41.4 ‰±8.8 ‰ and-6.4 ‰±1.2 ‰ in Summer ＞-87.0 ‰±6.8 ‰ and-11.9 ‰±1.2 ‰ in Autumn.There is no obvious difference in δD and δ18O content in soil water among different sample plots.The hydrogen and oxygen stable isotope in soil water presents a gradient distribution with increase of soil depth.The δD and δ18 O value in soil water decreases with increase of soil depth in April,increases with increase of soil depth in July and presents a declining-rising-declining trend in October.%为揭示石漠化桑园土壤水分动力学机制及进一步研究桑树水分利用策略提供依据,采用稳定同位素技术研究黔西北石漠化桑园(贵州省毕节市七星关区清水铺镇大地村)0～50 cm剖面土壤水氢氧稳定同位素的时空变化特征.结果表明:黔西北石漠化桑园土壤水中氢氧同位素具有良好的线性关系:δD =8.39δ18O+ 13.76,R2=0.98.土壤水中氢氧稳定同位素组成具有明显的季节变化特征,表现为春季(δD和δ18O平均值分别为-33.9 ‰o±18.5‰和-5.8‰±2.0‰)＞夏季(分别为-41.4‰±8.8‰和-6.4‰±1.2‰)＞秋季(分别为-87.0‰±6.8‰和-11.9‰±1.2‰).在空间上样地间的土壤水δD和δ18O差异均不显著;土壤水氢氧同位素随土壤深度呈梯度分布,其中4月份土壤水δD和δ18O随剖面深度增加而递减,7月份递增,10月份呈降-升-降变化趋势.【期刊名称】《西南农业学报》【年(卷),期】2017(030)003【总页数】6页(P639-644)【关键词】石漠化桑园;土壤水;稳定同位素【作者】邢丹;肖玖军;王晓红;张芳;韩世玉;罗朝斌;梁彦平【作者单位】贵州大学林学院,贵州贵阳550025;贵州省蚕业研究所,贵州贵阳550006;贵州省山地资源研究所,贵州贵阳550001;贵州省蚕业研究所,贵州贵阳550006;贵州省蚕业研究所,贵州贵阳550006;贵州省蚕业研究所,贵州贵阳550006;贵州省蚕业研究所,贵州贵阳550006;贵州师范大学生命科学学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】S124;S152我国西南喀斯特地区虽然地处亚热带季风性湿润气候区，但由于喀斯特充分发育，土层浅薄，土被不连续，地表保水能力差，加之降水时空分布不均，土壤水分亏缺仍然是该区植物生长发育的主要障碍因子[1]。

基于形成机理的石漠化敏感性评价：以贵州省黔西县为例张景华;张建龙;欧阳渊;高慧;刘洪;刘小霞【期刊名称】《沉积与特提斯地质》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】在遥感解译和野外调查基础上,通过分析石漠化的成因与形成机理,找出影响石漠化敏感性的主要自然因素,选取年降雨量、坡度、岩性组合、土壤质地和植被覆盖度5个指标,在GIS的支持下,采用改进的层次分析法,开展了黔西县石漠化敏感性评价。

结果表明:黔西县石漠化仍然处于较为敏感状态,中度、高度和极敏感区域的面积合计为1176.39 km2,占46.97%,发生石漠化可能性依然存在;中度、高度和极敏感区主要分布于洪水—仁和、定新—重新、五里—沙井和钟山—铁石—素朴等区域,与石漠化土地的分布区域一致;绝大部分石漠化高度敏感区和极敏感区分布在三叠系碳酸盐岩地层中,嘉陵江组是敏感性最高的地层单元;通过综合研究石漠化各相关因素的作用机理和内在联系及继承关系来比较各相关因素的重要性,可以替代专家调查表方法,来降低层次分析法的随意性和主观性。

【总页数】10页(P162-171)【作者】张景华;张建龙;欧阳渊;高慧;刘洪;刘小霞【作者单位】中国地质调查局成都地质调查中心(西南地质科技创新中心)【正文语种】中文【中图分类】X826【相关文献】1.栅格数据空间分析在喀斯特石漠化敏感性评价中的应用——以贵州省开阳县为例2.基于RS和GIS的岩溶石漠化与大气降雨关系——以贵州省典型岩溶石漠化地区为例3.南方石漠化变化影响因素分析:县域石漠化治理视角——基于第二次石漠化监测并以贵州省为例4.基于模糊综合评价法的小流域喀斯特石漠化治理综合效益评价——以贵州省普定县陈家寨小流域为例5.基于GIS和RS的石漠化敏感性评价及空间分异特征——以贵州省为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

贵州喀斯特石漠化地段的植被类型
杨成华;王进;戴晓勇;丁访军;姚小华
【期刊名称】《贵州林业科技》
【年(卷),期】2007(35)4
【摘要】根据对贵州的喀斯特不同生态区域70多个地点的105个样地调查,喀斯特石漠化地形区常见有53个植被群落类型,常见植物种类有70科110属345种;用总植被覆盖度的高低不能完全反映石漠化的程度.
【总页数】6页(P7-12)
【作者】杨成华;王进;戴晓勇;丁访军;姚小华
【作者单位】贵州省林业科学研究院;贵州省林业科学研究院;贵州省林业科学研究院;贵州省林业科学研究院;中国林业科学研究院亚热带林业研究所
【正文语种】中文
【中图分类】S718.54
【相关文献】
1.基于NDVI像元二分模型植被覆盖度反演喀斯特石漠化研究——以贵州毕节鸭池示范区为例 [J], 龙晓闽;周忠发;张会;杨晓英
2.贵州喀斯特石漠化植被时空变化特征研究 [J], 田鹏举;吴仕军;徐丹丹;丁立国;黄林峰
3.贵州喀斯特石漠化植被群落调查及其成因探讨 [J], 古书鸿;谷晓平;严小冬;于飞;龙俐
4.贵州省普定县喀斯特石漠化地段的植物群落研究 [J], 姜运力;王进;丁访军;姚小
华;张显松;褚永维
5.贵州喀斯特石漠化土地的植被恢复技术研究 [J], 梅再美;熊康宁;孙建昌;陈永毕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

贵州石漠化地区蜜源植物调查韦小平;孙秋;杨成;何成文;李应;林黎;徐祖荫【期刊名称】《蜜蜂杂志》【年(卷),期】2016(36)4【摘要】蜜源植物是石漠化地区蜜蜂生产的前提条件,蜜源植物的丰富度一定程度上决定了当地蜂群的发展规模.为摸清贵州石漠化地区的蜜源植物特点,以不同石漠化程度划分样方,结合田野调查与问卷调查法,对麻山两个县轻度、中度与重度石漠化地区的蜜粉源农作物与野生植物作调查.结果显示,麻山地区蜜源农作物有21种,乔木(果树)9种,野生植物23种.主要蜜源农作物有南瓜、油菜和豆类,主要辅助蜜粉源植物有拐枣、野藿香、刺梨、金银花、火棘和乌敛莓.结果表明,石漠化地区蜜粉源植物种类丰富,但每一类的数量都很有限,无优势种.在该地区发展中蜂,应综合考虑补充种植蜜源植物,以满足中蜂扩群繁殖的需要.【总页数】3页(P9-11)【作者】韦小平;孙秋;杨成;何成文;李应;林黎;徐祖荫【作者单位】贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006;贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006;贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006;贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006;贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006;贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006;贵州省现代农业发展研究所,贵州贵阳550006【正文语种】中文【中图分类】S897【相关文献】1.北疆蜜源植物调查及蜜源基地建设 [J], 高新云;匡海鸥;胡彦召2.康县有毒蜜源植物调查 [J], 张赟3.吕梁山区翅果油树蜜源植物调查 [J], 郑永惠;陈海量;吴政;赵艳萍;耿丽娜4.都匀市城区蝶类蜜源植物调查分析 [J], 张登科;熊洪林5.康县蜜源植物调查与分析 [J], 王桂强;万太军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。