城市土地利用变化的空间响应和生态系统服务价值在长江下游:铜陵的案例研究,中国gydF4y2Ba

1介绍gydF4y2Ba

城市土地利用变化(LUC)是一个城市化的直接表现。城市快速发展的结构和功能的变化有着深刻影响不同类型的城市生态系统(gydF4y2Ba政府高级官员和山口,2009gydF4y2Ba;gydF4y2BaChatterjee和Majumdar, 2022gydF4y2Ba)。生态系统服务反映了人类直接或间接的好处来自生态系统结构的变化,过程和函数(gydF4y2BaDe Groot et al ., 2010gydF4y2Ba;gydF4y2BaPueffel et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaChatterjee et al ., 2022gydF4y2Ba)。生态服务价值(ESV)是自然生态系统所产生的价值量化货币条款(gydF4y2BaVallecillo et al ., 2019gydF4y2Ba)。ESV将卢克,变化和大量的LUC已经成为城市ESV削弱和破坏的一个主要因素(gydF4y2Ba裂缝的et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2BaSantos-Martin et al ., 2019gydF4y2Ba;gydF4y2Ba高et al ., 2021 agydF4y2Ba)。卢克也变化的主要驱动力,在生态系统货物和服务的价值(gydF4y2Ba金杜et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaFelipe-Lucia et al ., 2020gydF4y2Ba)。探索城市LUC ESV的影响具有重要的现实意义识别城市生态环境变化的特点和优化国家景观规划(gydF4y2Ba胡锦涛等人。,2019年gydF4y2Ba;gydF4y2Ba太阳et al ., 2020gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

自Costanza等人开创了1997年全球ESV的量化,ESV生态的研究逐渐成为热点研究和积累了大量研究成果在城市LUC ESV的影响(gydF4y2BaCostanza et al ., 1998gydF4y2Ba;gydF4y2Ba是et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaHimes-Cornell et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2BaSyrbe et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba他et al ., 2021年gydF4y2Ba;gydF4y2BaZhang et al ., 2021gydF4y2Ba)。在此基础上,国内学者gydF4y2Ba谢et al。(2003)gydF4y2Ba开发了一种中国生态系统单位面积服务价值尺度。他们的发现被学者们广泛使用,在中国和国外。随着研究的进展,从全球转向方向当地和区域尺度。分析细尺度和典型地区促使更多地关注各种研究问题(gydF4y2Ba塔米et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaSannigrahi et al ., 2018gydF4y2Ba)。大多数研究涉及ESV价值高的地区如湖泊和森林((gydF4y2Ba高et al ., 2021 bgydF4y2Ba;gydF4y2BaSchirpke et al ., 2021gydF4y2Ba))。研究主要集中在司机、时空变化和生态系统服务的影响因素(gydF4y2Ba胡锦涛等人。,2022年gydF4y2Ba;gydF4y2BaDevkota et al ., 2023gydF4y2Ba)。研究方法主要是基于空间和统计分析(gydF4y2BaKubiszewski et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2BaHoutven et al ., 2019gydF4y2Ba)。例如,在全球范围内,gydF4y2Ba纳尔逊et al。(2010)gydF4y2Ba城市扩张效应的模型,在生态系统服务。他们发现城市扩张的主要因素是导致物种栖息地的减少。在区域范围内,gydF4y2Ba法国王储的et al。(2016)gydF4y2Ba城市扩张效应的模型,对森林生态系统服务在萨旺尼河河。他们发现不同程度的减少碳储存和木材体积。在当地的规模,gydF4y2Ba曹et al。(2021)gydF4y2Ba研究了区域城市化特征和生态系统服务之间的关系在中国从2000年到2015年。他们发现ESV与经济增长呈正相关,与显著差异在生态系统类型。gydF4y2Ba

在遥感和GIS技术的帮助下,许多学者进行了研究土地利用预测使用仿真模型。这些模型的优点和缺点也被检查。例如,流感模型在模拟复杂的非线性问题具有独特的优势,但其固有的不确定性会影响仿真结果(gydF4y2Ba梁et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba刘et al ., 2021gydF4y2Ba)。加上模型可以模拟plot-level多种土地利用类型变化的概率,有效地解决土地流转在自然和人为因素的综合效应。但是,它有缺陷在空间优化(gydF4y2Ba李et al ., 2022gydF4y2Ba;gydF4y2Ba高et al ., 2022gydF4y2Ba)。CLUE-S模型系统地模拟各种土地类型的空间分布基于土地使用和驱动因素之间的关系。但是,它只能预测土地利用小规模研究场景(gydF4y2BaChasia et al ., 2023gydF4y2Ba;gydF4y2BaKiziridis et al ., 2023gydF4y2Ba)。CA-Markov模型结合的能力CA模型来模拟空间复杂系统的变化。马尔可夫模型便于长期预测,因为他们可以有效地模拟城市土地利用模式从时间和空间两方面。他们还可以准确地预测土地利用类型转换(gydF4y2BaGashaw et al ., 2018gydF4y2Ba;gydF4y2Ba曼苏尔et al ., 2020gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

先前的研究在卢克对的影响主要集中在过去的土地利用变化的影响在当前现代本(gydF4y2Ba克莱门茨et al ., 2021gydF4y2Ba;gydF4y2Ba王Nuppenau, 2021gydF4y2Ba;gydF4y2Ba湘et al ., 2022gydF4y2Ba)。还有房间ESV未来研究的趋势。的研究还缺乏详细评估当前和未来的利润和损失。此外,注意不是给ESV的空间差异引起的激烈的城市土地利用的变化。的上下文中实现长江保护策略和支持长江经济带的绿色发展,铜陵有典型问题的不平衡城市发展与生态保护之间的关系(gydF4y2Ba彭et al ., 2021gydF4y2Ba;gydF4y2Ba乔和黄,2022gydF4y2Ba)。在这项研究中,CA-Morkov模型被用来预测未来土地利用场景铜陵市5 - 10年。生态变化和生态修复的热点地区有效地识别通过分析过去和未来土地利用场景变化和反应。恢复生态位的研究提供了理论依据。此外,确定生态景点也可以帮助理解相似地区的生态进化机制,为政府提供科学参考发展可持续土地利用措施,城市在国家战略发展目标(gydF4y2BaSchirpke et al ., 2020gydF4y2Ba;gydF4y2Ba彭et al ., 2021gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

这项研究使用了1985年土地利用数据,2000年,2014年和2020年作为主要数据源。CA-Markov模型来预测在2025年和2030年土地利用模式结合土地利用信息和自然和社会驱动因素。卢克的时空分布分析了从1985年到2030年使用动态LUC模型和桑基图。ESV等效单位面积是纠正使用归一化植被指数(NDVI)。修正有助于识别对卢克的空间和时间反应。损益分析也用于描述和空间自相关进行损益变化期间1985 - 2030。我们期望本研究有效的城市规划的现实意义和铜陵市经济开发区的生态安全的实现。研究还提供科学支持恢复生态空间/国家战略计划。gydF4y2Ba

2研究区gydF4y2Ba

铜陵(-31°09年30°20′′N, 117°05年10′′-118°E)位于安徽省,中国(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。它位于长江的交集安徽南部的平原和山区。长江的主流是铜陵长142.6公里。最弯曲的部分和扩展部分在长江的中下游。铜陵位于安徽中南部的平原景观,和城市的总面积是2993.81公里gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba。100和350之间的高度范围。城市的平原,盆地和丘陵占63.67%,14.43%,陆地总面积的21.9%。属亚热带季风性湿润气候,平均气温为16.2°C描述铜陵。它收到每年总日照时数2000 - 2050小时,年降水量1247 - 1558毫米。从5月到9月降雨集中,占大约60%的年降雨量。到2020年底,铜陵有常住人口1312000,地区生产总值10.037亿元。此外,植被≥0.78面积占全市的82%在最近一年,表明广泛的绿色区域和高度的植被在铜陵。gydF4y2Ba

3材料和方法gydF4y2Ba

3.1数据来源和处理gydF4y2Ba

在这项研究中使用的数据包括数字高程模型(DEM)、坡度、土地使用、遥感图像、社会经济、道路和气象数据。这些数据集所示的细节gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba。铜陵1985年的土地利用数据,2000年,2014年和2020年的主要数据源。获得的数据环境科学数据中心的中国科学院空间分辨率为30米。这些数据的分类精度是90%以上。在全球土地利用分类系统,如国际岩石圈生物圈计划(IGBP),联合国粮食及农业组织(粮农组织)和马里兰大学的土地用途被分为6类:耕地、森林、草地、水域、建设用地和未利用土地(gydF4y2Ba2016年左gydF4y2Ba;gydF4y2BaLei et al ., 2020gydF4y2Ba)。土地覆盖了人类的基础设施和城市建设被定义为建设用地。考虑到铜陵的当地情况,耕地和森林类进一步分为具体的类。因此,耕地被细分为旱地和稻田,森林被细分为阔叶林,灌木木头。gydF4y2Ba

斜率信息从DEM空间分辨率(30米)获得使用表面ArcGIS10.2软件的分析模块。从地理空间数据检索的NDVI数据云,它包含两个产品,GIMMS和MODIS。本研究使用GIMMS归一化植被指数(空间分辨率8公里)1985 - 2000年和MODIS NDVI(1公里的空间分辨率)2001 - 2020。遥感数据从两个来源是缩减规模与30米空间分辨率来获得归一化植被指数数据。1960 - 2020年降水空间插值是使用空间插值模块执行ArcGIS10.2软件获取多年表面平均降雨量在铜陵30米空间分辨率。粮食作物的社会经济信息从铜陵市的统计年鉴。的空间分布的人口和国内生产总值(GDP)铜陵(30米空间分辨率)获得的降尺度1公里网格中国人口和GDP的数据集。道路数据从国家基础地理信息中心获得的栅格数据高速公路,高速公路和铁路30米空间分辨率使用ArcGIS10.2生成软件。以上数据作为预测未来土地利用模式的驱动程序。gydF4y2Ba

3.2方法gydF4y2Ba

3.2.1研究思想gydF4y2Ba

本研究模拟了卢克2025年和2030年使用CA-Markov模型和五个时期的土地利用数据在铜陵。海拔高度、边坡、降水、道路、人口和GDP数据被用作驱动程序。动态LUC模型和桑基图是用来描述每个土地利用类型的空间和时间变化。基于ESV先前的研究提出的评估体系,每个的等价表对不同土地利用类型在铜陵。该参数被用来纠正ESV等价物的稻田,旱地,阔叶林,灌木木头。此外,等效系数法用于分析ESV各土地利用类型的分布从1985年到2030年。此外,ESV损益的时空动态分析了利用空间自相关(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

3.2.2分析方法gydF4y2Ba

3.2.2.1 CA-Markov模型gydF4y2Ba

IDRISI软件中的CA-Markov模型已广泛应用于模拟LUCC研究(gydF4y2BaMatlhodi et al ., 2021gydF4y2Ba;gydF4y2Ba王先生和王出版社,2022年gydF4y2Ba)。土地利用元胞自动机(CA)的模拟可以生成潜在过渡地图考虑空间结构和社区。同时,马尔可夫模型可以提供一个基于时间变化的时变矩阵LUCC过渡区。的初始概率系统的不同状态和状态之间的转移概率是用来确定每个州的趋势在未来每一个时刻。CA-Markov模型结合马尔可夫和CA模型,以弥补每个模型的不足。它可以实现双重预测土地利用类型及其空间分布。仿真过程如下。gydF4y2Ba

1)完成合并,裁剪,调整坐标系统和解决土地利用数据利用ArcGIS软件。然后将数据集转换成IDRISI可识别的数据。gydF4y2Ba

2)设置误差参数和间隔年基于2014年和2020年的土地利用数据。土地利用转移和转移概率矩阵得到使用马尔可夫模型在研究区2014 - 2020。gydF4y2Ba

3)生产使用“决策向导”的适用性atlas IDRISI软件的模块。本研究选择八个因素大大影响LUC创建适用性地图集。他们是民主党,斜坡,年平均降水、公路、高速公路、铁路、人口和GDP。gydF4y2Ba

4)导入土地利用转移和转移概率矩阵与适用性atlas CA-Markov模型模拟土地利用场景在2025年和2030年。gydF4y2Ba

摘要Kappa系数作为评价指标的仿真准确度评估CA-Markov模型。当Kappa系数大于0.75,它表明仿真精度高。Kappa系数小于0.4时,模拟结果更符合实际情况(gydF4y2BaAksoy Kaptan, 2021gydF4y2Ba;gydF4y2Ba达et al ., 2021gydF4y2Ba)。表达式是:gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba $\mathrm{kgydF4y2Ba}$ 是误差精度。gydF4y2Ba ${\mathrm{xgydF4y2Ba}}_{\mathrm{pgydF4y2Ba},gydF4y2Ba\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 预测区域的类型吗gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba ${\mathrm{xgydF4y2Ba}}_{\mathrm{一个gydF4y2Ba},gydF4y2Ba\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 是实际的类型gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba

3.2.2.2 LUC特点的分析gydF4y2Ba

(1)下列土地利用动态模型被用来定量描述LUC特征。gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba ${\Delta gydF4y2Ba}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{ngydF4y2Ba}}$ 是指该地区从其他土地利用类型转换为一个特定的类型(gydF4y2Ba $\mathrm{kgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba ${\Delta gydF4y2Ba}_{\mathrm{ogydF4y2Ba}\mathrm{ugydF4y2Ba}\mathrm{tgydF4y2Ba}}$ 是该地区从某种类型的土地利用转换到其他类型(gydF4y2Ba $\mathrm{kgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\left(\mathrm{我gydF4y2Ba},gydF4y2Ba{\mathrm{tgydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}\right)}$ 类型的面积是gydF4y2Ba ${\mathrm{tgydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}$ 年gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ (gydF4y2Ba $\mathrm{kgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba ${\mathrm{年代gydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{ngydF4y2Ba}}$ 和gydF4y2Ba ${\mathrm{年代gydF4y2Ba}}_{\mathrm{ogydF4y2Ba}\mathrm{ugydF4y2Ba}\mathrm{tgydF4y2Ba}}$ 是某种类型的面积变化率在吗gydF4y2Ba ${\mathrm{tgydF4y2Ba}}_{\mathrm{1gydF4y2Ba}}$ - - - - - -gydF4y2Ba ${\mathrm{tgydF4y2Ba}}_{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ 年(%)。gydF4y2Ba ${\mathrm{VgydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 是动态的单一土地利用程度(%)。gydF4y2Ba $\mathrm{VgydF4y2Ba}$ 是动态的综合土地利用程度(%)gydF4y2Ba

(2)起源桑基图是由软件来揭示各土地利用类型的转化特征在不同的年gydF4y2BaZhang et al ., 2019gydF4y2Ba)。开始和结束之间的地图描绘了一个网络,而网络内部的不同分支线代表土地利用类型的转换。堆叠酒吧的宽度比例显示面积的百分比被这种转换方法。节点代表的高度各土地利用类型的面积。gydF4y2Ba

3.2.2.3 ESV的评估gydF4y2Ba

1)各种土地利用类型的生态系统服务价值相当于铜陵市被分配后,“中国陆地生态系统单位面积服务价值等价表”评价体系。后的系统是由谢修订提出的评估体系gydF4y2BaCostanza et al。(1998)gydF4y2Ba(gydF4y2BaCostanza et al ., 1998gydF4y2Ba;gydF4y2Ba谢et al ., 2015gydF4y2Ba)(gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba)。方程式gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba被用来计算铜陵市。gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba $\mathrm{EgydF4y2Ba}\mathrm{年代gydF4y2Ba}\mathrm{VgydF4y2Ba}$ 生态系统服务价值(元/个)。gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 是土地利用的类型。gydF4y2Ba $\mathrm{jgydF4y2Ba}$ 是生态系统服务的类型。gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 土地利用类型的面积是(gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba $\mathrm{VgydF4y2Ba}{\mathrm{CgydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 单位面积生态系统服务价值的土地利用类型gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ (元gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{-gydF4y2Ba\mathrm{2gydF4y2Ba}}{\mathrm{一个gydF4y2Ba}}^{-gydF4y2Ba\mathrm{1gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba $\mathrm{EgydF4y2Ba}{\mathrm{CgydF4y2Ba}}_{\mathrm{jgydF4y2Ba}}$ 是生态系统服务的价值相当于某种类型的土地利用类型项目gydF4y2Ba $\mathrm{jgydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba ${\mathrm{EgydF4y2Ba}}_{\mathrm{一个gydF4y2Ba}}$ 是一个单位的生态系统服务的经济价值(元吗gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{-gydF4y2Ba\mathrm{2gydF4y2Ba}}{\mathrm{一个gydF4y2Ba}}^{-gydF4y2Ba\mathrm{1gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba

相当于生态系统服务的研究领域是计算使用情商。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba在下面。耕地的经济价值自然铜陵市经济开发区的粮食生产在2014年计算,和一个单位的生态系统服务的经济价值是3083.8元gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{-gydF4y2Ba\mathrm{2gydF4y2Ba}}{\mathrm{一个gydF4y2Ba}}^{-gydF4y2Ba\mathrm{1gydF4y2Ba}}$ 。gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba $\mathrm{ggydF4y2Ba}$ 是粮食作物的类型。gydF4y2Ba $\mathrm{米gydF4y2Ba}$ 粮食作物的总种植面积(gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba ${\mathrm{wgydF4y2Ba}}_{\mathrm{ggydF4y2Ba}}$ 是全国粮食作物的平均价格吗gydF4y2Ba $\mathrm{ggydF4y2Ba}$ (元/gydF4y2Ba $\mathrm{kgydF4y2Ba}\mathrm{ggydF4y2Ba}$ )。gydF4y2Ba ${\mathrm{pgydF4y2Ba}}_{\mathrm{ggydF4y2Ba}}$ 是粮食作物的单位产量gydF4y2Ba $\mathrm{ggydF4y2Ba}$ (gydF4y2Ba $\mathrm{kgydF4y2Ba}\mathrm{ggydF4y2Ba}/gydF4y2Ba\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba ${\mathrm{问gydF4y2Ba}}_{\mathrm{ggydF4y2Ba}}$ 是粮食作物的种植面积gydF4y2Ba $\mathrm{ggydF4y2Ba}$ (gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba $\mathrm{米gydF4y2Ba}\mathrm{一个gydF4y2Ba}\mathrm{CgydF4y2Ba}$ 是耕地复种指数,铜陵市的值是1.41。gydF4y2Ba

研究ESV的空间分布,我们选择了植被覆盖指数(Eq。gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)作为电网的修正指数。我们使用的方程式gydF4y2Ba9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba10gydF4y2Ba修改网格级ESV。由于缺乏植被的水体,这些土地利用类型的NDVI值≤0。本研究进一步修订耕地,森林和草原。gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba $\mathrm{fgydF4y2Ba}$ 植被覆盖指数。gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 网格单元数量。gydF4y2Ba $\mathrm{rgydF4y2Ba}$ 是指生态系统的类型,指的是五种类型:旱地、水田、草地,阔叶林,灌木。gydF4y2Ba ${\mathrm{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{vgydF4y2Ba}\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 植被覆盖率修正系数的细胞吗gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba ${\mathrm{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{rgydF4y2Ba}}$ 植被覆盖类型的吗gydF4y2Ba $\mathrm{rgydF4y2Ba}$ 生态系统在细胞gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba $\stackrel{¯gydF4y2Ba}{{\mathrm{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{rgydF4y2Ba}}}$ 的平均植被覆盖类型吗gydF4y2Ba $\mathrm{rgydF4y2Ba}$ 在研究区域生态系统。gydF4y2Ba $\mathrm{EgydF4y2Ba}{\mathrm{fgydF4y2Ba}}_{\mathrm{vgydF4y2Ba}\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 是由植被生态系统服务的价值相当于修正细胞吗gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba ${\mathrm{EgydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 是区域生态系统服务价值相当于细胞修改吗gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 。gydF4y2Ba

(2)影响的程度的LUC ESV被确定通过ESV损益分析(gydF4y2Ba凌et al ., 2016gydF4y2Ba)。利用ArcGIS的鱼网创建工具,铜陵市分为1.25×10gydF4y2Ba^4gydF4y2Ba网格单元的0.5公里×0.5公里。ESV损益的空间自相关分析是使用Geoda软件完成的。gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba $\mathrm{PgydF4y2Ba}{\mathrm{lgydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{jgydF4y2Ba}}$ 是ESV损益转换后的类别gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 土地利用类型分类gydF4y2Ba $\mathrm{jgydF4y2Ba}$ 土地利用类型。gydF4y2Ba $\mathrm{VgydF4y2Ba}{\mathrm{CgydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 和gydF4y2Ba $\mathrm{VgydF4y2Ba}{\mathrm{CgydF4y2Ba}}_{\mathrm{jgydF4y2Ba}}$ 土地利用类型的ESV系数吗gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 和gydF4y2Ba $\mathrm{jgydF4y2Ba}$ ,分别。gydF4y2Ba ${\mathrm{一个gydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}\mathrm{jgydF4y2Ba}}$ 土地利用类型的面积是gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}$ 转换为土地利用类型gydF4y2Ba $\mathrm{jgydF4y2Ba}$ (gydF4y2Ba $\mathrm{hgydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}^{\mathrm{2gydF4y2Ba}}$ )。gydF4y2Ba $\mathrm{我gydF4y2Ba}{\mathrm{米gydF4y2Ba}}_{\mathrm{我gydF4y2Ba}}$ 吕克·生态系统服务价值的影响(%)。gydF4y2Ba $\mathrm{PgydF4y2Ba}\mathrm{lgydF4y2Ba}$ 是ESV的损益。gydF4y2Ba

4的结果gydF4y2Ba

4.1在2025年和2030年土地利用场景的模拟在铜陵gydF4y2Ba

在2025年和2030年土地利用模拟场景在铜陵,模型的精度进行了测试。2014年和2020年的土地利用数据在IDRISI导入软件,周期的数量设置为6年,和一个标准的5×5邻接过滤器应用于2020年获得LUCC模拟图。Kappa指数之间的模拟和测量地图计算是2020年的0.87。耕地和林地面积的误差约为5%。组合土地面积的误差约为4%,误差在草原,水域和未利用土地还不到3%。结果证明CA-Markov模型满足仿真要求。根据2020年的土地利用数据,周期的数量设置为5和10年。标准的5×5邻接过滤器也应用于获得2025年和2030年土地利用场景地图(gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

4.2特征的LUC铜陵从1985年到2030年gydF4y2Ba

卢克在铜陵的最重要方面从1985年到2020年是耕地的减少和建设用地的增加。2020年建设用地的面积是1985年的三倍(9.25×10gydF4y2Ba^3gydF4y2Ba嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba)(gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba)。面积的增加来源于转换耕地的54.35%,6.52%的森林和4.8%的草原。建设用地持续增加1.84×10gydF4y2Ba^4gydF4y2Ba嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba在2020 - 2030年。面积的72.16%来自耕地的转换,和面积的21.26%和9.76%来自森林和草原,分别。通常,卢克在铜陵从1985年到2030年之间的转换是耕地和建设用地。到2030年,城市的耕地面积的比例将减少9.6%;组合土地面积的比例将增加12.2%;森林和草原面积的比例将减少1.4%;水面积的比例和未使用的土地面积将增加0.2%。gydF4y2Ba

1985 - 2030年期间,每个周期的综合土地利用动态波动增加的趋势。最大的变化是观察到的2025 - 2030年(0.22%),表明这一时期最激烈的LUC铜陵(gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba)。关于个人土地利用类型,他们所有人维护一个增加的趋势,除了组合和未使用的土地。在1985 - 2025年建设用地减少,显示了在2025 - 2030年增加。最大的变化是在1985 - 2000年(5.59%)和最小的2020 - 2025年(0.69%)。这两个时期重要人口密集的地方显示了明显的变化。未使用的土地利用类型增加了1985 - 2020年期间,从2020年到2030年下降。最大值(6.32%)获得了在2014 - 2020。结果表明,未利用土地进行最激烈的变化在此期间,与区域(258.2增加三倍,嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

4.3特征的变化从1985年到2030年在铜陵gydF4y2Ba

4.3.1时空特征在铜陵从1985年到2030年gydF4y2Ba

铜陵ESV的波动从1985年到2030年,在2000年达到最多2747.4亿元。ESV显示1985年代相比增加50.8亿元(gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)。ESV下降了270亿元在2000 - 2030年期间,最大的减少在草原(28.21%)、稻田(25.22%),和阔叶森林(20.96%)。减少总从1985年到2030年是159.1亿元。ESV耕地减少了52.7亿元(稻田占80.5%);草原的ESV下降了43.3亿元;ESV的森林减少了49.6亿元(阔叶林占65.77%);ESV水面积减少了13.5亿元,和未使用的土地改变很少。生态系统服务类型而言,从1985年到2030年,除了水供应的服务价值,增加(合2660亿元人民币),其他类型的生态系统的服务价值下降(gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba)。生态系统的水文调节功能的现代本,但变化趋势变化很大。从1985年到2020年,ESV所有生态服务的增加,和ESV的水文调节增加最(合22.1亿元人民币)。ESV减少水文调节达到最大的2020 - 2030(合79.6亿元人民币),1985 - 2030(合57.5亿元人民币)。从1985年到2030年,稻田和建设用地的面积变化的影响最为显著ESV (gydF4y2Ba图7gydF4y2Ba)。稻田的平均影响程度是12.14%。建设用地的平均影响程度−42.35%,表明它的面积的增加(减少)将导致ESV的减少(增加)。林地和草地的平均影响是消极的(和−−13.42%和8.03%);的平均影响旱地ESV是1.36%,和未使用的土地几乎没有影响。gydF4y2Ba

4.3.2 ESV损益在铜陵的特点从1985年到2030年gydF4y2Ba

从1985年到2030年,总在铜陵的ESV 59.8亿元。总损失185.9亿元,净亏损126亿元人民币(gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)。净亏损最大的贡献来自森林转换耕地和建设用地,占总损失的20.03%和19.04%,分别。转换的稻田水域对阔叶林,灌木森林价值增加的主要来源,占总数的30.24%和42.98%在该地区获得。1985 - 2000年期间,在铜陵ESV的空间分布相对均匀。随着社会经济的快速发展和人口的迅速增加,平坦的右岸长江已发展成为城市中心,大大增加了组合土地面积。快速城市化迫使ESV的低值区域扩大从原来的一个大城市地区零星分布。因此,从1985年到2030年,该地区的ESV增益下降,和价值损失面积增加。最终导致损失的比例增加high-loss范围。该市获得面积从0.93%下降到0.44%,和损失的比例从6.82%上升到7.33%在2020 - 2030年相比,1985 - 2020 (gydF4y2Ba图8gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

ESV损益的空间自相关分析表明,全球莫兰的我> 0,gydF4y2BapgydF4y2Ba< 0.001三个时期和ESV损益散射点主要分布在第一和第三象限(gydF4y2Ba图9gydF4y2Ba)。这表明在铜陵ESV损益空间相关性高,相对一致的分布和高聚合。1985 - 2020和2020 - 2030年的“高”和“新低”聚合领域的损益分布更广。从1985年到2030年,铜陵ESV损益的显示“新低”积累,主要集中在中心城区。“高”聚合发生在水域。gydF4y2Ba

5讨论gydF4y2Ba

5.1土地利用场景的模拟CA-Markov模型gydF4y2Ba

在这项研究中,卢克变化的驱动因素是选择从自然和社会属性来预测铜陵市的城市土地利用模式基于CA-Markov模型在未来5 - 10年。自然属性的驱动因素包括海拔、坡度和降雨。相关研究表明,高程和坡度耕地的布局影响因素是至关重要的。随着它们的值增加,对农田布局(他们有一个负面影响gydF4y2Ba曼苏尔et al ., 2020gydF4y2Ba)。降水影响林地变化通过影响土壤水分含量、蒸腾和空气湿度(gydF4y2Ba马纳尔et al ., 2022gydF4y2Ba)。社会属性的驱动因素包括道路信息、人口和GDP。他们是重要的因素限制了发展模式和城市空间布局的变化趋势,特别是在低密度中等城市(gydF4y2Ba傅et al ., 2018gydF4y2Ba)。使用CA-Markov模型,本研究预测农业和林业面积2.03×10gydF4y2Ba^5gydF4y2Ba嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba,建设用地面积4.87×10gydF4y2Ba^4gydF4y2Ba嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba2030年在铜陵。预测结果符合规定,铜陵市城市总体规划(2016 - 2030)对农业和林业领域(1.94×10gydF4y2Ba^5gydF4y2Ba嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba)和组合土地面积(4.9×10gydF4y2Ba^4gydF4y2Ba嗯gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba)。这一发现表明,选择的司机和预测土地利用布局是合理的。gydF4y2Ba

5.2 LUC的特点gydF4y2Ba

本研究发现,在过去的35年里,最重要的变化是铜陵市三倍增加建设用地区域,主要来自转换耕地,林地和草地。铜陵是一个重要的城市在长江经济带。自2000年以来,城市土地利用效率的长江经济带每年增加了。快速工业化和城市化、土地使用也迅速改变(gydF4y2Ba张和太阳,2016gydF4y2Ba)。特别是,经济价值过于追求过去土地利用发展。所有这些因素导致组合土地面积的迅速扩大。学者如gydF4y2Ba曹et al。(2021)gydF4y2Ba,gydF4y2Ba元et al。(2018)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba王et al。(2017)gydF4y2Ba已经证实这个问题存在于不同尺度和不同的城市。通过预测模式的城市土地利用在未来5 - 10年,这是发现,建设用地的面积仍将增加,主要是由于耕地的转换。尽管中国人口将稍微下降,到2021年,中国的城市化率一直快速增长从1990年到2021年,由64.72%上升至26.44% (1990)(2021)(gydF4y2Ba曹et al ., 2021gydF4y2Ba)。综合分析的五个层次的商业资源集聚,城市中心,城市人口活动,生活方式的多样性,和未来的可塑性发现铜陵是一个相对缓慢的发展在中国的城市gydF4y2Ba张和太阳,2016gydF4y2Ba)。许多工厂和企业介绍和发展促进铜陵市的发展成为一个繁荣的城市。此外,依赖的黄金水道长江,从可持续发展的角度,提出了构建城市绿色生态走廊创建一个生态和经济的“双赢”模式(gydF4y2Ba翟et al ., 2021gydF4y2Ba)。因此,类型的林地和水域并没有改变太多。gydF4y2Ba

5.3 ESV的特点gydF4y2Ba

本文采用等效因子法。通常,这种方法只能反映研究区域的整体状况,也没有反映其变化特征空间的方法。因此,价值相当于每单位面积耕地,林地和草地类型是纠正细胞通过细胞使用该参数在每个时期(gydF4y2Ba贾et al ., 2021gydF4y2Ba;gydF4y2Ba曹et al ., 2021gydF4y2Ba)。价值相当于2025年和2030年平均价值相当于纠正价值相当于归一化植被指数从1985年到2020年。这种方法在一定程度上提高了结果的准确性。本研究发现ESV铜陵开始增加,然后下降,在2000年达到最大值(2747.4亿元)。尽管从1985年到2000年土地利用变化最大的是稻田的转换组合土地,没有减少。原因是ESV价值相当于校正的影响。grid-by-grid NDVI值耕地、草地和林地都高于2000年1985年,尤其是对森林。尽管面积减少,归一化植被指数高(gydF4y2Ba楚et al ., 2022gydF4y2Ba)。因此,合理确定ESV校正系数是重要的估计真实的反应区(ESV的变化研究gydF4y2Ba巴雷拉et al ., 2016gydF4y2Ba;gydF4y2BaFenta et al ., 2020gydF4y2Ba)。2000年之后,大量的耕地被转移到建设用地、林地的面积也在一定程度上减少,大大降低了生态系统的服务能力。gydF4y2Ba

据统计,到2020年,森林覆盖率和铜陵市经济开发区的绿化面积下降了8.59%和6.56%,分别和生态环境的压力增加了(gydF4y2Ba吴et al ., 2017gydF4y2Ba)。这些削减最终导致了ESV同比减少,这是符合造成的连续下降ESV同期中国大多数城市的发展(gydF4y2Ba荣et al ., 2017gydF4y2Ba;gydF4y2Ba刘et al ., 2021gydF4y2Ba)。从1985年到2030年,总除了ESV在铜陵是59.8亿元,和总损失18.59亿元。铜陵的ESV损益与城市空间结构与地形密切相关。ESV的损失在平坦长江南岸的逐渐增加,城市化和耕地转化为建设用地gydF4y2Ba李et al ., 2022gydF4y2Ba)。在林地类型长江的北岸,ESV显著增加由于转换从灌木木材阔叶林。这种转变使得ESV损益显示显著的在全球范围内积极的空间自相关特征。gydF4y2Ba

5.4增加esv城市发展战略gydF4y2Ba

研究表明,林地和水域ESV的重要方面,说明清醒的价值水域可持续发展和郁郁葱葱的山脉(gydF4y2Ba乔和黄,2022gydF4y2Ba)。沿着长江铜陵是一个重要的城市,依靠长江黄金水道来实现一个可持续发展的经济和生态环境。在未来,铜陵的生态环境保护可能关注林地和水域。的背景下减少耕地和建设用地增加,城市空间布局需要从三个方面进行了优化。gydF4y2Ba

1)城市绿地的面积会增加,和间作的林下叶层土地可以优化结构。建议开发城市生态走廊考虑沿着河水域的关键。gydF4y2Ba

2)耕地的减少会降低粮食生产的价值服务。最优区域的耕地可以严格控制。此外,可以引入先进技术以进一步提高粮食产量,确保食品安全。gydF4y2Ba

3)现有组合的有效利用土地面积最大化,合理计划。水体和森林的职业可以最小化。调整产业结构还可以增加城市的承载能力。gydF4y2Ba

在这篇文章中,先进的遥感观测结合CA-Markov模型用于预测铜陵市的土地利用在未来5 - 10年。方法集成的效果自然、经济和社会因素对卢克,建立土地利用演化模型的组合下不同的影响因素和不同的决策者。它不仅提高了仿真的准确性,而且土地利用的合理性开发场景预测。归一化植被指数是合并修改系数。它在中国是最广泛应用的方法。首先,占归一化植被指数的方法是成熟和遥感图像用于计算的准确性高,从而增加ESV会计从源的准确性。其次,与其他植被指数相比,该参数可以准确反映内部或年际变化特征的植被森林、草地和耕地。此外,研究结果可以为土地利用提供理论参考和生态城市在长江经济带的发展。gydF4y2Ba

然而,这项研究的局限性,需要指出包括四个方面。gydF4y2Ba

1)城市LUC的主要驱动机制包括五个方面:城市化、经济发展、产业结构、技术发展和土地市场化。需要考虑更多的司机在预测未来城市增长从以上五个方面,尤其是产业结构和布局的调整。gydF4y2Ba

2)本研究在预测不确定性的变化等效于2025年和2030年。2020年用于预测的经济价值,这可能会导致一个ESV的低估或高估。在后续的研究中,未来价值相当于生态系统服务的变化将被仔细评估改善ESV预测的准确性。gydF4y2Ba

3)本研究总结了生态系统服务的类型分为四个主要类别:供应、管理、支持和文化,共有11个二级类别。但狭隘定义了类型的生态系统服务和缺乏思考更多类型的服务,如:野生动物栖息地,土壤健康功能,许多树木,等等。gydF4y2Ba

4)未来土地利用模式是基于当前发展趋势预测。我们没有考虑其他土地使用场景。在后续的研究中,我们将设置不同的开发场景。进一步的研究的过程和机制可以进行小规模的LUC改善理解ESV,权衡和各种生态系统服务的协同关系。gydF4y2Ba

6结论gydF4y2Ba

本研究认为实际情况来预测研究区域的土地利用情况在未来5 - 10年,纠正等效因子。此外,卢克的时空分布及损益分析。主要结论如下。gydF4y2Ba

1)在1985 - 2030年期间,最明显的LUC在铜陵的变换耕地向建设用地。耕地的比例下降了9.6%,建设用地增加了12.2%,而其他类型的土地并没有改变太多。关于各种土地利用类型的动态变化,最明显的变化是观察到组合和未使用的土地。gydF4y2Ba

2)在1985 - 2030年期间,铜陵的ESV均呈增长趋势开始,然后降低。它在2000年达到最大值2747.4亿元,然后下降到2030年的2477.3亿元。总体呈下降的趋势。对于个体的生态系统服务功能,水文调节功能极大地导致了变化。gydF4y2Ba

3)在1985 - 2030年期间,总在铜陵的ESV 59.8亿元;总损失为18.59亿元,净亏12.6亿元。净亏损最大的贡献来自转换耕地(20.03%)和森林(19.04%)建设用地。稻田转化为水域和灌木森林阔叶森林价值增加的主要来源,占总数的30.24%和42.98%,分别。从1985年到2030年,ESV利润显示更少的地区和更多的损失。high-loss地区的比例也增加了在此期间。ESV损益在全球范围内表现出明显的空间相关性,表现出高度的聚合。gydF4y2Ba

数据可用性声明gydF4y2Ba

公开的数据集进行分析。这些数据可以在这里找到:gydF4y2Bahttp://www.ngcc.cn/ngcc/html/1/index.htmlgydF4y2Ba;gydF4y2Bahttps://tjj.tl.gov.cn/gydF4y2Ba;gydF4y2Bahttps://zrzyhghj.tl.gov.cn/3227/3262/cxghjgydF4y2Ba;gydF4y2Bahttp://www.cma.gov.cn/2011qxfw/2011qsjgx/gydF4y2Ba;gydF4y2Bahttp://www.ngcc.cn/ngcc/html/1/index.htmlgydF4y2Ba;gydF4y2Bahttp://www.resdc.cn/gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

概念化和方法论,FL;验证、HW;数据管理,SL;原创作品草稿,FL和接下来的;writing-review和编辑、FL TQ操作;监督,SL;融资收购,TQ操作。所有作者已阅读及同意发布版本的手稿。gydF4y2Ba

资金gydF4y2Ba

这项研究得到了国家自然科学基金项目(批准号52130907)。gydF4y2Ba

确认gydF4y2Ba

我们非常感激Sintayehu a . Abebe博士和胡安·陈女士修改文章的英语。我们也感谢评论者对他们有用的评论手稿。gydF4y2Ba

的利益冲突gydF4y2Ba

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。gydF4y2Ba

出版商的注意gydF4y2Ba

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba