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生态系统服务---生态系统服务构建生态安全格局、生态系统服务权衡与协同动态分析、PLUS模型多情景模拟预测、PLUS模型、城镇化与生态系统健康空间关系分析、生态系统服务功能社会价值评估

發(fā)布時(shí)間:2024/1/18 windows 59 豆豆

第四章、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估

1、InVEST模型原理與模塊

2、產(chǎn)水服務(wù)

l數(shù)據(jù)需求與制備:

3、土壤保持

科研必備一、基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技術(shù)融合的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)構(gòu)建生態(tài)安全格局

理解使用地理數(shù)據(jù),使用掌握Python的相關(guān)模塊和庫(kù),掌握ArcGIS?Pro的空間分析與制圖技能;從專題上教會(huì)您:掌握安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建與計(jì)算;掌握突變模型在指標(biāo)集成中的作用;掌握生態(tài)安全評(píng)價(jià)時(shí)空過程分析與趨勢(shì)預(yù)警的方法。本課程將基于對(duì)區(qū)域生態(tài)變化的趨勢(shì)和內(nèi)在關(guān)系的理解,結(jié)合生態(tài)問題診斷、生態(tài)功能需求評(píng)估和景觀格局規(guī)劃,助力保障生態(tài)系統(tǒng)的功能性與服務(wù)性。

第一章、生態(tài)安全評(píng)價(jià)理論及方法介紹

一、生態(tài)安全評(píng)價(jià)簡(jiǎn)介

二、生態(tài)服務(wù)能力簡(jiǎn)介

第一章、生態(tài)安全評(píng)價(jià)理論及方法介紹

一、生態(tài)安全評(píng)價(jià)簡(jiǎn)介

二、生態(tài)服務(wù)能力簡(jiǎn)介

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理(ArcGIS Pro及Python環(huán)境)

1.土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、裁剪、重投影(桌面端與云計(jì)算)

2.將社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、植被指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪、重投影及重采樣處理(桌面端與云計(jì)算)

3.將基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、投影轉(zhuǎn)換,矢量數(shù)據(jù)柵格化

4.氣象數(shù)據(jù)裁剪、重投影及重采樣處理;站點(diǎn)數(shù)據(jù)提取及地統(tǒng)計(jì)分析

5.DEM數(shù)據(jù)投影變換和影像裁剪

數(shù)據(jù)清洗:去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、處理異常值和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作

章、基于USLE模型的土壤侵蝕評(píng)價(jià)

一、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估技術(shù)規(guī)范簡(jiǎn)介

二、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估的內(nèi)容和流程、評(píng)估指標(biāo)體系、評(píng)估方法等

水土保持功能主要與氣候、土壤、地形和植被有關(guān),主要考慮土壤可蝕性、地形、降雨等因子。

通用土壤流失方程(USLE)的計(jì)算公式如下:

A=R*K*L*S*(1-C)

式中:

A:任一坡耕地在特定的降雨、作物管理制度及所采用的水土保持措施下,單位面積年平均土壤流失量,t/ha

R:降雨侵蝕力因子,是單位降雨侵蝕指標(biāo),如果融雪徑流顯著,需要增加融雪因子,MJ*mm/(ha*h)

K:土壤可蝕性因子,標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)上單位降雨侵蝕指標(biāo)的土壤流失率

L:坡長(zhǎng)因子;

S:坡度因子,等于其它條件相同時(shí)實(shí)際坡度與9%坡度相比土壤流失比值;由于L和S因子經(jīng)常影響土壤流失,因此,稱LS為地形因子,以示其綜合效應(yīng);

C:植被覆蓋和經(jīng)營(yíng)管理因子,等于其它條件相同時(shí),特定植被和經(jīng)營(yíng)管理地塊上的土壤流失與標(biāo)準(zhǔn)小區(qū)土壤流失之比;

章、基于風(fēng)蝕修正模型的防風(fēng)固沙功能評(píng)估

防風(fēng)固沙是生態(tài)系統(tǒng)(如森林、草地等)通過其結(jié)構(gòu)與過程減少由于風(fēng)蝕所導(dǎo)致的土壤侵蝕的作用,是生態(tài)系統(tǒng)提供的重要調(diào)節(jié)服務(wù)之一。防風(fēng)固沙功能主要與風(fēng)速、降雨、溫度、土壤、地形和植被等因素密切相關(guān)。以防風(fēng)固沙量(潛在風(fēng)蝕量與實(shí)際風(fēng)蝕量的差值)作為生態(tài)系統(tǒng)防風(fēng)固沙功能的評(píng)估指標(biāo)。

式中:SR 為固沙量(t km-2 a-1);SL 潛為潛在風(fēng)力侵蝕量(t km-2 a1);SL 為實(shí)際風(fēng)力侵蝕量(t km-2 a-1);QMAX 為最大轉(zhuǎn)移量(kg/m);Z 為 最大風(fēng)蝕出現(xiàn)距離(m),本次實(shí)驗(yàn)設(shè)定為 50m;WF 為氣候因子(kg/m);K'為 地表糙度因子;EF 為土壤可蝕因子;SCF 為土壤結(jié)皮因子;C 為植被覆蓋因子。

第六章、水源涵養(yǎng)模型

水源涵養(yǎng)是生態(tài)系統(tǒng)(如森林、草地等)通過其特有的結(jié)構(gòu)與水相互作用,對(duì)降水進(jìn)行截留、滲透、蓄積,并通過蒸散發(fā)實(shí)現(xiàn)對(duì)水流、水循環(huán)的調(diào)控,主要表現(xiàn)在緩和地表徑流、補(bǔ)充地下水、減緩河流流量的季節(jié)波動(dòng)、滯洪補(bǔ)枯、保證水質(zhì)等方面。以水源涵養(yǎng)量作為生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)功能的評(píng)估指標(biāo)。

采用模型評(píng)估法來(lái)評(píng)估水源涵養(yǎng)評(píng)估模型,采用水量平衡方程來(lái)計(jì)算水源涵養(yǎng)量,水源涵養(yǎng)評(píng)估模型公式為:

式中::TQ 為總水源涵養(yǎng)量(m?3),Pi為降雨量(mm),Ri為地表徑流量(mm),ETi為蒸散發(fā)(mm),Ai為?i 類生態(tài)系統(tǒng)面積(km2),i 為 研究區(qū)第 i 類生態(tài)系統(tǒng)類型,j 為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)類型數(shù)。

第七章、InVEST模型估算碳儲(chǔ)量和生境質(zhì)量

一、碳儲(chǔ)量估算

InVEST模型中,生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量()由地上碳儲(chǔ)量()、地下碳儲(chǔ)量()、土壤碳儲(chǔ)量()和死亡有機(jī)碳儲(chǔ)量()四個(gè)基本碳庫(kù)組成,模型的計(jì)算公式為:

確定各碳庫(kù)的碳密度值是計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量功能的關(guān)鍵,采用參閱文獻(xiàn)或者實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)等對(duì)碳密度進(jìn)行修正。

二、生境質(zhì)量估算

生境質(zhì)量取值范圍在0-1之間,得分的高低反映了生境質(zhì)量的好壞,得分低的地塊較容易受到破壞。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

其中,表示土地利用類型j中柵格x的生境質(zhì)量得分;表示生境適宜度;K為半飽和參數(shù)。

第八章、生態(tài)安全格局構(gòu)建

一、重要生態(tài)源地識(shí)別

1.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)重要性

各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)按照自然斷點(diǎn)法分為高、較高、中、較低、低五個(gè)級(jí)別,以全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算中各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在生態(tài)資產(chǎn)中的比重構(gòu)成為依據(jù)?,確定各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)重,并進(jìn)行加權(quán)疊加分析,得到生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)重要性空間分布結(jié)果。

2.生態(tài)敏感性

生態(tài)敏感性具體分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)主要參考國(guó)家生態(tài)環(huán)境部頒發(fā)的《生態(tài)功能區(qū)暫行規(guī)程》《生態(tài)保護(hù)紅線劃定技術(shù)指南》、國(guó)家有關(guān)生態(tài)功能區(qū)劃工作生態(tài)敏感性指標(biāo)體系分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)研究,建立生態(tài)敏感性指標(biāo)體系,進(jìn)行生態(tài)敏感性分析。

3.空間分析提取生態(tài)源地

將生態(tài)敏感區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)重要性評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行疊加,利用?ArcGIS?Pro空間分析模塊的熱點(diǎn)分析工具識(shí)別疊加后的生態(tài)系統(tǒng)重要性冷熱區(qū)域,

二、阻力面模型構(gòu)建

物種在不同景觀單元之間進(jìn)行遷移時(shí)會(huì)受到阻礙,因此需要通過構(gòu)建阻力來(lái)計(jì)算其在克服阻力情況下的擴(kuò)散路徑。在確定生態(tài)源地的基礎(chǔ)上,依據(jù)最小阻力累積模型,將每個(gè)柵格單元的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值視為服務(wù)流動(dòng)的阻力,價(jià)值越高阻力越小。

1)影響空間阻力的因子分析(高程、坡度、植被覆蓋因素、道路等因素)

2)阻力系數(shù)及權(quán)重確定

3)阻力面提取

三、阻力模型生態(tài)廊道提取

生態(tài)廊道是兩個(gè)源斑塊之間阻力最低的通道,區(qū)域中源斑塊間的聯(lián)系需要通過構(gòu)建生態(tài)廊道來(lái)建立。

區(qū)域內(nèi)生態(tài)廊道的識(shí)別通常先利用最小阻力模型模擬生成廊道,再結(jié)合現(xiàn)有城市生態(tài)廊道,或是根據(jù)地物現(xiàn)狀進(jìn)行修正,從而確定生態(tài)廊道的位置和寬度。

四、電路模型生態(tài)廊道提取

電路理論指用電子在電路中隨機(jī)游走的特性來(lái)模擬物種個(gè)體或基因在景觀中的遷移擴(kuò)散過程,使用源地間的電流強(qiáng)度反映生態(tài)斑塊和廊道的相對(duì)重要性,從而預(yù)測(cè)物種擴(kuò)散與遷移規(guī)律、識(shí)別移動(dòng)路徑,這一方法更符合真實(shí)的物種運(yùn)動(dòng)情況;

1)生態(tài)源地:每個(gè)生態(tài)源作為一個(gè)電路節(jié)點(diǎn),根據(jù)電阻面的最小成本路徑計(jì)算出兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間每條鏈路的累積電阻。累積電阻被指定為鏈路的電阻。

2)生態(tài)夾點(diǎn):對(duì)于每對(duì)電路節(jié)點(diǎn),一個(gè)節(jié)點(diǎn)任意連接到?1 安培的電流,而另一個(gè)節(jié)點(diǎn)接地。在所有電路節(jié)點(diǎn)對(duì)之間迭代計(jì)算有效電阻。對(duì)于n 個(gè)節(jié)點(diǎn),有n ( n?? 1)/2 次計(jì)算。累計(jì)當(dāng)前值反映了隨機(jī)游走者到目的地節(jié)點(diǎn)的凈遷移量,可用于識(shí)別生態(tài)廊道的重要性。累積電流值越大,景觀中的區(qū)域越重要。具有最高電流值的區(qū)域被指定為夾點(diǎn)。

3)生態(tài)屏障:屏障被確定為可以大大增強(qiáng)生態(tài)源連通性和生態(tài)修復(fù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。隨著一定區(qū)域的生態(tài)恢復(fù),該區(qū)域的抵抗力降低;因此,通過恢復(fù)區(qū)域連接節(jié)點(diǎn)的最低成本路徑的累積電阻也降低了。那些累積阻力下降幅度最大的恢復(fù)區(qū)域被確定為障礙。

章、相關(guān)的SCI論文撰寫技巧

1.科技論文結(jié)構(gòu)

2.摘要和結(jié)論

3.引言與討論

4.論文投稿技巧分析

5.SCI論文案例分析

研究方向

科研必備二、基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技術(shù)融合下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同動(dòng)態(tài)分析實(shí)踐應(yīng)用?

?充分體驗(yàn)到ArcGIS Pro桌面版軟件和R語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)分析的優(yōu)勢(shì),您將會(huì)針對(duì)不同類型的空間數(shù)據(jù),掌握數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、操作處理和基本分析等基礎(chǔ)操作,掌握基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)可視化和空間數(shù)據(jù)可視化技術(shù),并能夠進(jìn)一步結(jié)合空間統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)進(jìn)行展開;從專題內(nèi)容中,針對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系研究的重難點(diǎn),您將學(xué)會(huì)利用InVEST 模型估算產(chǎn)水、固碳、生境質(zhì)量和土壤保持 4 種服務(wù),并分析其時(shí)空異質(zhì)性,您將掌握雙變量分析、多元回歸分析等多種方法探究服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。您將能夠系統(tǒng)全面地掌握空間數(shù)據(jù)處理的知識(shí)和技術(shù)內(nèi)容,定量探究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系與社會(huì)生態(tài)因素的相關(guān)關(guān)系,服務(wù)于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

第一章、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)講解紹

1.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)概念和基本理論

2.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估方法與模型講解

?

3.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同研究方法與意義

4.文獻(xiàn)可視化分析

第二章、平臺(tái)基礎(chǔ)

一、ArcGIS ?Pro介紹

1.ArcGIS Pro簡(jiǎn)介

2.ArcGIS Pro基礎(chǔ)

3.ArcGIS Pro數(shù)據(jù)預(yù)處理

4.ArcGIS Pro空間分析

5.模型構(gòu)建器

6.ArcGIS Pro符號(hào)制作

7.ArcGIS Pro制圖布局與出

3.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同研究方法與意義

4.文獻(xiàn)可視化分析

第二章、平臺(tái)基礎(chǔ)

一、ArcGIS ?Pro介紹

1.ArcGIS Pro簡(jiǎn)介

2.ArcGIS Pro基礎(chǔ)

3.ArcGIS Pro數(shù)據(jù)預(yù)處理

4.ArcGIS Pro空間分析

5.模型構(gòu)建器

6.ArcGIS Pro符號(hào)制作

7.ArcGIS Pro制圖布局與出

二、R環(huán)境配置與基礎(chǔ)操作

1.R語(yǔ)言基礎(chǔ)

R語(yǔ)言準(zhǔn)備:軟件與函數(shù)包的安裝

2.R語(yǔ)言基礎(chǔ)數(shù)據(jù)文件操作處理

函數(shù)包準(zhǔn)備

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)讀寫

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)操作與處理

3.R語(yǔ)言空間數(shù)據(jù)處理

函數(shù)包準(zhǔn)備

空間數(shù)據(jù)對(duì)象基本類型

空間數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、導(dǎo)出

空間數(shù)據(jù)操作與處理

第三章、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

?

數(shù)據(jù)預(yù)處理(ArcGIS Pro及R環(huán)境)

1.土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、裁剪、重投影(桌面端與云計(jì)算)

2.將社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、植被指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪、重投影及重采樣處理(桌面端與云計(jì)算)

3.將基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、投影轉(zhuǎn)換,矢量數(shù)據(jù)柵格化

4.氣象數(shù)據(jù)裁剪、重投影及重采樣處理;站點(diǎn)數(shù)據(jù)提取及地統(tǒng)計(jì)分析

5.DEM數(shù)據(jù)投影變換和影像裁剪

數(shù)據(jù)清洗:去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、處理異常值和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作

章、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)估算

1.InVEST模型與技術(shù)思路講解

2.產(chǎn)水量計(jì)算

?

InVEST模型的產(chǎn)水量模塊是基于Budyko水熱耦合平衡原理,結(jié)合不同土地利用類型的土壤滲透性、蒸散性的空間差異等因素對(duì)徑流的影響構(gòu)建適宜模型,以柵格為單元定量估算水源供給能力。

式中:為土地利用類型為時(shí)柵格上的年產(chǎn)水量(mm),為柵格的年均降水量(mm),為實(shí)際年平均蒸散發(fā)量(mm)。

3.土壤保持量估算

InVEST模型中,土壤保持量(SD)為自然植被保護(hù)下的潛在土壤侵蝕量(RKLS)與人工管理和保持措施下的實(shí)際土壤侵蝕量(ULSE)之差。

式中:R為降雨侵蝕力因子;K為土壤可蝕性因子;LS為坡度坡長(zhǎng)因子;C為植被覆蓋因子;P為土壤保持措施因子。

4.生境退化度估算

生境退化度越高表明威脅因子對(duì)生境的威脅程度越高,計(jì)算公式如下:

式中:表示柵格x的生境退化度;R表示威脅因子個(gè)數(shù);y指威脅柵格圖上的各個(gè)柵格;是指威脅因子r柵格圖上的柵格個(gè)數(shù);是威脅因子的權(quán)重;表示威脅強(qiáng)度;表示威脅水平;表示法律保護(hù)程度,程度越大表明受威脅程度越小;表示土地利用類型j對(duì)威脅因子r的敏感性,該值越趨近于1,說明敏感性越強(qiáng);為生境柵格x與威脅因子?xùn)鸥駓之間的距離;是威脅因子的最大影響距離。

5.碳儲(chǔ)量估算

InVEST模型中,生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量()由地上碳儲(chǔ)量()、地下碳儲(chǔ)量()、土壤碳儲(chǔ)量()和死亡有機(jī)碳儲(chǔ)量()四個(gè)基本碳庫(kù)組成,模型的計(jì)算公式為:

章、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同

1.土地利用模擬預(yù)測(cè)

ArcGIS Pro區(qū)域分析

漁網(wǎng)分析

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

影響因子提取

?

2.R語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表達(dá)與可視化

基礎(chǔ)plot函數(shù)

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化

多元數(shù)據(jù)可視化

3.相關(guān)性分析

ArcGIS Pro空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)?(Global Moran's I)

聚類和異常值分析?(Anselin Local Moran's I)

聚類分布制圖:熱點(diǎn)分析?(Getis-Ord Gi*)

R環(huán)境中相關(guān)系數(shù)和顯著性水平分析

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇分析

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)間權(quán)衡與協(xié)同

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡與協(xié)同

第六章、空間統(tǒng)計(jì)分析

1.R函數(shù)包準(zhǔn)備

2.地理探測(cè)器驅(qū)動(dòng)分析

漁網(wǎng)采樣

地理探測(cè)器

最優(yōu)參數(shù)地理探測(cè)器

3.空間回歸分析

普通最小二乘法回歸分析

地理加權(quán)回歸分析(GWR)

章、論文撰寫與圖表復(fù)現(xiàn)

1.科技論文結(jié)構(gòu)

2.摘要和結(jié)論

3.引言與討論

4.論文投稿技巧分析

SCI論文案例分析

科研必備三、基于”PLUS模型+“生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多情景模擬預(yù)測(cè) (qq.com)?

從數(shù)據(jù)、方法、實(shí)踐三方面對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多情景預(yù)測(cè)進(jìn)行講解。內(nèi)容涵蓋多源數(shù)據(jù)的獲取、選擇與統(tǒng)一;ArcGIS空間數(shù)據(jù)處理、空間分析與制圖;PLUS模型和InVEST模型的原理,參量提取與模型運(yùn)行及結(jié)果分析;土地利用時(shí)空變化以及對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響分析;

您將可以學(xué)會(huì):1)基于歷史土地利用數(shù)據(jù),進(jìn)行多情景模式下的未來(lái)土地利用預(yù)測(cè);2)利用InVEST模型對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行量化與評(píng)價(jià);3)空間數(shù)據(jù)時(shí)空變化預(yù)測(cè)與分析;4)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間異質(zhì)性歸因分析。在具體實(shí)踐案例中,您將學(xué)會(huì)運(yùn)用上述原理和技術(shù)方法,提升空間信息技術(shù)的應(yīng)用能力水平。

第一章、理論基礎(chǔ)與軟件講解

1、概念界定與理論基礎(chǔ)

l土地利用

l多情景模擬

l生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)

2、地理數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

l地理數(shù)據(jù)庫(kù):

文件地理數(shù)據(jù)庫(kù):保存在文件系統(tǒng)文件夾中的多種類型的?GIS?數(shù)據(jù)集的集合;

個(gè)人地理數(shù)據(jù)庫(kù):在?Microsoft Access?數(shù)據(jù)文件中存儲(chǔ)和管理的?ArcGIS?地理數(shù)據(jù)庫(kù)的原始數(shù)據(jù)格式

l柵格數(shù)據(jù):由按行和列(或格網(wǎng))組織的像元(或像素)矩陣組成,其中的每個(gè)像元都包含一個(gè)信息值。柵格可以是數(shù)字航空像片、衛(wèi)星影像、數(shù)字圖片或甚至掃描的地圖。

l矢量數(shù)據(jù):存儲(chǔ)地理要素的幾何位置和屬性信息的非拓?fù)浜?jiǎn)單格式,地理要素通過點(diǎn)、線或面(區(qū)域)來(lái)表示。

3、ArcGIS空間數(shù)據(jù)處理與分析介紹與實(shí)踐

lArcGIS平臺(tái)簡(jiǎn)介

lArcGIS常用坐標(biāo)系

lArcGIS空間數(shù)據(jù)處理及轉(zhuǎn)換

lArcGIS空間分析

lArcGIS制圖技巧

4PLUS模型和InVEST模型介紹及安裝

lPLUS版本介紹,安裝;

lPLUS軟件界面,常用功能介紹;

lInVEST版本介紹,安裝;

lInVEST軟件界面,常用功能介紹;

過去踩過的那些坑—常見錯(cuò)誤和使用注意;路徑問題等

第二章、數(shù)據(jù)獲取與制備

1、土地利用數(shù)據(jù)

l土地利用數(shù)據(jù)集介紹及獲取方法

l土地利用數(shù)據(jù)集選取

l土地利用數(shù)據(jù)預(yù)處理:影像拼接、裁剪、重投影等

2、驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)

l氣候環(huán)境數(shù)據(jù)

l社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

3、ArcGIS空間數(shù)據(jù)處理與分析介紹與實(shí)踐

lArcGIS平臺(tái)簡(jiǎn)介

lArcGIS常用坐標(biāo)系

lArcGIS空間數(shù)據(jù)處理及轉(zhuǎn)換

lArcGIS空間分析

lArcGIS制圖技巧

4、PLUS模型和InVEST模型介紹及安裝

lPLUS版本介紹,安裝;

lPLUS軟件界面,常用功能介紹;

lInVEST版本介紹,安裝;

lInVEST軟件界面,常用功能介紹;

過去踩過的那些坑—常見錯(cuò)誤和使用注意;路徑問題等

第二章、數(shù)據(jù)獲取與制備

1、土地利用數(shù)據(jù)

l土地利用數(shù)據(jù)集介紹及獲取方法

l土地利用數(shù)據(jù)集選取

l土地利用數(shù)據(jù)預(yù)處理:影像拼接、裁剪、重投影等

2、驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)

l氣候環(huán)境數(shù)據(jù)

l社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

?

?

3、不同類型數(shù)據(jù)制備方法與實(shí)踐

l柵格數(shù)據(jù)處理:

柵格影像拼接、裁剪、重投影及重采樣等處理;

l基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)處理及空間分析:

ü歐氏距離算法介紹與分析

ü密度分析算法介紹與分析

l地形因子提取

坡度、坡向、地形起伏度、山體陰影等地形因子提取的原理與方法

l土壤因子數(shù)據(jù)提取

ü屬性表的編輯與導(dǎo)出

ü連接表的屬性

ü重分類:多種可對(duì)輸入像元值進(jìn)行重分類或?qū)⑤斎胂裨蹈臑樘娲档姆椒?/p>

ü查找表:通過在輸入柵格數(shù)據(jù)表中查找另一個(gè)字段的值來(lái)新建柵格

l氣象因子數(shù)據(jù)處理:

ü站點(diǎn)數(shù)據(jù)下載及提取

插值分析:反距離權(quán)重法(inverse distance weighting,IDW)、自

然鄰域法、趨勢(shì)面法和樣條函數(shù)法等方法對(duì)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值分析;

üNetCDF?數(shù)據(jù)處理:根據(jù)?NetCDF?文件創(chuàng)建柵格圖層

l柵格數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換方法

?

第三章、土地利用格局模擬

1、PLUS模型原理

l基于土地?cái)U(kuò)張分析策略的規(guī)則挖掘框架

l基于多類型隨機(jī)斑塊種子的CA模型

2、PLUS模型構(gòu)建及精度驗(yàn)證

l土地利用擴(kuò)張分析

l模擬參數(shù)設(shè)置

(1)限制區(qū)域

(2)領(lǐng)域效應(yīng)

(3)轉(zhuǎn)化成本

(4)領(lǐng)域權(quán)重

(5)土地利用需求

利用Markov模型來(lái)預(yù)測(cè)完成。

式中:St、St+1為t、t+1時(shí)期土地利用,Pij為轉(zhuǎn)移概率矩陣,n為土地利用類型。

l模型精度驗(yàn)證

總體精度(overall accuracy)

Kappa系數(shù)

3、不同情景下橫斷山區(qū)土地利用格局模擬

l自然發(fā)展情景下土地利用模擬

l生態(tài)保護(hù)情景下土地利用模擬

l經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)先情景下土地利用模擬

?

第四章、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估

1、InVEST模型原理與模塊

2、產(chǎn)水服務(wù)

l數(shù)據(jù)需求與制備:

3、土壤保持

?

l數(shù)據(jù)需求與制備:

4、碳儲(chǔ)量

l數(shù)據(jù)需求與制備:

5、生境質(zhì)量

?

l數(shù)據(jù)需求與制備:

第五章、時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

1、土地利用時(shí)空變化分析

l土地利用結(jié)構(gòu)變化分析

l土地利用動(dòng)態(tài)度分析

l土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析

l土地利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

2、空間自相關(guān)?(Global Moran's I) (Spatial Statistics)?分析原理與實(shí)踐

?

3、高/低聚類(Getis-Ord General G)分析?的工作原理與實(shí)踐

l使用?Getis-Ord General G?統(tǒng)計(jì)可度量高值或低值的聚類程度。

4、空間分層異質(zhì)性分析

l地理探測(cè)器原理

l地理探測(cè)器模塊安裝與介紹

l因子檢測(cè)

l交互探測(cè)

5、局域回歸分析

l地理加權(quán)回歸模型介紹

l模型建立的基本準(zhǔn)則

(1)空間權(quán)重系數(shù)確定

(2)帶寬選擇準(zhǔn)則

l參數(shù)及評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

l回歸系數(shù)空間格局分析

?

第六章、論文撰寫技巧及案例分析

1、科技論文結(jié)構(gòu)

介紹摘要、緒論、方法、結(jié)果、討論、結(jié)論的寫作要點(diǎn)

2、科技論文圖表規(guī)范

3、論文投稿技巧分析

4.SCI論文案例分析

5、模型應(yīng)用可拓展方向

科研必備四、基于“SRP模型+”多技術(shù)融合在生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建、時(shí)空格局演變分析與RSEI 指數(shù)的生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)及拓展應(yīng)用 (qq.com)

?您將掌握:第一,收集各類指標(biāo)數(shù)據(jù),構(gòu)建的“生態(tài)壓力度-生態(tài)敏感性-生態(tài)恢復(fù)力”評(píng)價(jià)體系第二,通過掌握多源空間數(shù)據(jù)處理方法,提取景觀格局指數(shù)、核密度估計(jì)、植被反演、水土流失計(jì)算、空間插值等技術(shù)方法構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)空間數(shù)據(jù)庫(kù);第三,確定權(quán)重,計(jì)算攀枝花市脆弱度值,進(jìn)行脆弱等級(jí)分級(jí)和面積統(tǒng)計(jì),既而完成研究區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性空間分異特征分析;第四,結(jié)合CA-Markov模型、動(dòng)態(tài)度,趨勢(shì)指數(shù),生態(tài)脆弱性綜合指數(shù)分析攀枝花整體脆弱度變化趨勢(shì)和變化速度,完成攀枝花市生態(tài)環(huán)境脆弱時(shí)間格局演變規(guī)律分析;第五,運(yùn)用地理探測(cè)器找到影響該地區(qū)的人文驅(qū)動(dòng)因素,通過生態(tài)脆弱水平分級(jí)分區(qū)為生態(tài)文明建設(shè)道路提供科學(xué)理論支撐。

第一章、生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)內(nèi)涵及基于文獻(xiàn)可視化方法研究熱點(diǎn)分析

一、基本原理

?生態(tài)環(huán)境脆弱性內(nèi)涵

?生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)研究

?生態(tài)環(huán)境脆弱性驅(qū)動(dòng)力研究

?生態(tài)環(huán)境脆弱性研究熱點(diǎn)

二、文獻(xiàn)可視化軟件介紹及常用功能介紹

?VOS Viewer文獻(xiàn)可視化及研究熱點(diǎn)分析;

?Citespace文獻(xiàn)可視化及研究熱點(diǎn)分析;

?ArcGIS軟件介紹及安裝技巧

?R語(yǔ)言環(huán)境部署

?遙感云計(jì)算平臺(tái)簡(jiǎn)介與登陸

?Fragstate安裝與介紹

第二章、數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

一、ArcGIS Pro軟件介紹及安裝、常用功能介紹

?ArcGIS Pro版本介紹,安裝;

?ArcGIS Pro軟件界面,常用功能介紹;

?空間坐標(biāo)系介紹與建立

?空間數(shù)據(jù)介紹與入庫(kù)

?地圖符號(hào)與版面設(shè)計(jì)

二、數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

三、預(yù)處理

投影轉(zhuǎn)換、重采樣、裁剪等

第三章、生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

一、?SRP概念模型

二、評(píng)價(jià)因子選取原則

三、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架

四、評(píng)價(jià)指標(biāo)與生態(tài)環(huán)境脆弱性之間的相關(guān)性

五、評(píng)價(jià)指標(biāo)的提取

?

?地形因子

?氣象因子

2NC數(shù)據(jù)處理:NC數(shù)據(jù)加載,模型構(gòu)建器構(gòu)建(數(shù)據(jù)讀取,投影,重采樣,裁剪,輸出保存等),NC數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)TIF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2降水因子提取

2氣溫因子提取

?植被因子提取

2基于PIE ENGINE植被指數(shù)提取

?土壤因子

2修正的通用水土土流失公式模型來(lái)算土壤侵蝕強(qiáng)度

2降雨侵蝕力

2土壤可蝕性因子

2坡度坡長(zhǎng)因子,

2覆蓋與管理因子

2表示水土保持處理因子

?景觀多樣性指數(shù)

?

?

?地形因子

?氣象因子

2NC數(shù)據(jù)處理:NC數(shù)據(jù)加載,模型構(gòu)建器構(gòu)建(數(shù)據(jù)讀取,投影,重采樣,裁剪,輸出保存等),NC數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)TIF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2降水因子提取

2氣溫因子提取

?植被因子提取

2基于PIE ENGINE植被指數(shù)提取

?土壤因子

2修正的通用水土土流失公式模型來(lái)算土壤侵蝕強(qiáng)度

2降雨侵蝕力

2土壤可蝕性因子

2坡度坡長(zhǎng)因子,

2覆蓋與管理因子

2表示水土保持處理因子

?景觀多樣性指數(shù)

?

八、生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)模型

九、生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果分類定級(jí)

第四章、生態(tài)環(huán)境脆弱性時(shí)空格局演變分析

一、生態(tài)環(huán)境脆弱性的空間格局分析

二、生態(tài)環(huán)境脆弱性的時(shí)間變化

2采用CA-Markov模型、單一動(dòng)態(tài)度、綜合動(dòng)態(tài)度計(jì)算:

?

第五章、生態(tài)環(huán)境脆弱性時(shí)空格局演變驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

一、R語(yǔ)言語(yǔ)法簡(jiǎn)介

二、地理探測(cè)器及相關(guān)包的介紹

三、地理探測(cè)器運(yùn)行

?因子探測(cè)器:探測(cè)某評(píng)價(jià)指標(biāo)多大程度上解釋了因變量,用因子解釋力進(jìn)行度量,值越大則對(duì)生態(tài)環(huán)境脆弱性的貢獻(xiàn)越大,反之越小。計(jì)算公式如下:

?

第六章、基于?RSEI?指數(shù)的生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)

1.加載研究區(qū)矢量邊界:在地圖上加載區(qū)域矢量圖。

2.云掩膜:導(dǎo)入所需數(shù)據(jù)集,進(jìn)行去云處理。

3.水體掩膜:水體掩膜計(jì)算公式:

4.遙感生態(tài)指數(shù)( RSEI )的構(gòu)建

?

第七章論文寫作與案例分析

1.論文寫作與投稿心得分享

2.SRP模型相關(guān)應(yīng)用案例分析

3.論文寫作案例與分析

?

?科研必備五、基于 VORS、CCDM 模型、GeoDetector、GWR模型集成技術(shù)在城鎮(zhèn)化與生態(tài)系統(tǒng)健康空間關(guān)系分析及影響效應(yīng)中實(shí)踐應(yīng)用 (qq.com)

您將學(xué)會(huì)GIS和RS的基礎(chǔ)知識(shí),掌握空間數(shù)據(jù)獲取及處理的技巧,學(xué)會(huì)地圖符號(hào)與版面設(shè)計(jì)的方案;你也能掌握VORS模型各指標(biāo)參量的選擇與獲取的方法,城鎮(zhèn)化指數(shù)(UL)測(cè)算模型構(gòu)建的方案;您可以進(jìn)一步掌握研究城鎮(zhèn)化與生態(tài)系統(tǒng)健康的空間關(guān)系的方法,并能夠從多維度、多視角分析城鎮(zhèn)化和生態(tài)系統(tǒng)健康的空間關(guān)系及影響效應(yīng)。

第一章生態(tài)系統(tǒng)健康理論基礎(chǔ)及研究熱點(diǎn)分析

1.生態(tài)系統(tǒng)健康概念及內(nèi)涵

2.生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)方法與指標(biāo)體系

3.城鎮(zhèn)化與生態(tài)系統(tǒng)健康

4.研究熱點(diǎn)及未來(lái)發(fā)展方向

?

第二章、GIS應(yīng)用

ArcGIS軟件介紹及安裝、常用功能介紹

ArcGIS版本介紹,安裝;

ArcGIS軟件界面,常用功能介紹;

2.數(shù)據(jù)類型與加載

(1)數(shù)據(jù)類型及獲取方式介紹:

(2)ArcGIS Pro?可使用和集成各種數(shù)據(jù)集類型:包括基于要素和柵格的空間數(shù)據(jù)(包括圖像和遙感數(shù)據(jù))、表格數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)等

(3)數(shù)據(jù)進(jìn)入ArcGIS Pro

(4)從?ArcGIS Living Atlas、工程中的默認(rèn)地理數(shù)據(jù)庫(kù)和本地文件夾連接添加數(shù)據(jù)。

(5)空間地理數(shù)據(jù)庫(kù)建立

(6)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

(7)預(yù)覽并瀏覽數(shù)據(jù),檢查其元數(shù)據(jù),將其裁剪到感興趣的重點(diǎn)區(qū)域,并對(duì)其進(jìn)行處理以確保格式和空間參考的一致性

?

3、坐標(biāo)系及地圖投影

(1)地理坐標(biāo)系

(2)投影坐標(biāo)系

4.地圖符號(hào)與版面設(shè)計(jì)

(1)根據(jù)獲取或創(chuàng)建的空間數(shù)據(jù)集來(lái)創(chuàng)作地圖

(2)符號(hào)化地圖圖層

(3)對(duì)地圖進(jìn)行標(biāo)注

(4)創(chuàng)建圖表

(5)地圖布局:地圖排版設(shè)計(jì)

(6)插入地圖整飾要素:為地圖添加文字信息;?使用表格框、使用經(jīng)緯網(wǎng)、構(gòu)建空間地圖系列

(7)研究區(qū)域圖制作

?

第三章、空間數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1)土地利用數(shù)據(jù)

將土地利用按照需求進(jìn)行重分類。

土地利用數(shù)據(jù)的重分類、掩膜提取和投影變換等均在ArcGIS?中完成。

(2)DEM數(shù)據(jù)

在PIE ENGINE云平臺(tái)或者下載得到分辨率為30?m的ASTER GDEM數(shù)字高程數(shù)據(jù),并在云平臺(tái)進(jìn)行拼接、裁剪等預(yù)處理后導(dǎo)出到本地。

或者在地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)下載得到分辨率為30?m的ASTER GDEM數(shù)字高程數(shù)據(jù),在ArcGIS?中進(jìn)行拼接、裁剪。

在ArcGIS?中進(jìn)行投影變換和No?data值處理等得到30?m×30?m柵格數(shù)據(jù)。

(3)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),主要包括人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)三個(gè)方面,各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要

從《**省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各個(gè)市、區(qū)(縣)統(tǒng)計(jì)公報(bào)等獲取。各指標(biāo)數(shù)據(jù)基于所收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和處理。

(4)遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)

歸一化植被指數(shù)(NDVI)、GDP和人口數(shù)據(jù)等可以分別采用中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品“中國(guó)年度植被指數(shù)空間分布數(shù)據(jù)集”“中國(guó)人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集”“中國(guó)GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集”,空間分辨率均為1?km×1?km,主要在ArcGIS?中進(jìn)行投影變換后,用空間范圍矢量邊界對(duì)相應(yīng)的柵格數(shù)據(jù)分別進(jìn)行掩膜提取。

也可以在PIE ENGINE云平臺(tái)或者下載得到NDVI\NPP\GDP\POP等遙感數(shù)據(jù)集,并在云平臺(tái)進(jìn)行拼接、裁剪等預(yù)處理后導(dǎo)出到本地。

3.指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于評(píng)價(jià)模型中指標(biāo)的類型、量綱和趨勢(shì)各不相同,對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化:

正向指標(biāo):

第四章、模型參量提取

1.生態(tài)系統(tǒng)健康水平測(cè)算

基于VORS(活力-組織力-恢復(fù)力-服務(wù))模型,主要依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)活力(EV)、生態(tài)系統(tǒng)組織力(EO)、生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力(ER)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ES)4個(gè)指標(biāo),對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康進(jìn)行評(píng)估。

(1)生態(tài)系統(tǒng)活力(Ecosystem Vigor,EV)

自然生態(tài)系統(tǒng)活力一般指生態(tài)系統(tǒng)的初級(jí)生產(chǎn)力、代謝能力和活性??梢圆捎肗DVI或者NPP等植被參量進(jìn)行表征。

NPP的計(jì)算方法通常基于植物生物量變化或光合作用的速率。計(jì)算NPP時(shí)需要考慮到生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各種因素的影響,包括氣候因素(如降水量、溫度、日照時(shí)數(shù)等)、土壤因素(如土壤養(yǎng)分含量、質(zhì)地等)和植物物種、密度和分布等因素。

數(shù)據(jù)集下載與預(yù)處理:

基于PIE ENGINE的長(zhǎng)序列NDVI指數(shù)、NPP指數(shù)提取與預(yù)處理;

(1)生態(tài)系統(tǒng)組織力( Ecosystem Organization,EO)

生態(tài)系統(tǒng)組織力指生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,其度量通常選取基于空間鄰接關(guān)系的景觀格局指數(shù)構(gòu)建指標(biāo)體系。景觀格局是不同類型景觀斑塊的空間排列。景觀格局指數(shù)是一個(gè)描述不同土地利用類型的斑塊大小、數(shù)量、面積、形狀、布局和其他特征的指標(biāo)。

2)生態(tài)系統(tǒng)組織力的計(jì)算方法:

對(duì)生態(tài)系統(tǒng)組織力的定量評(píng)價(jià)主要是從景觀異質(zhì)性、景觀連通性及具有重

要生態(tài)功能的斑塊連通性進(jìn)行的,采用Fragstats?4.2?軟件進(jìn)行景觀格局指數(shù)計(jì)算。

1)Fragstats?使用的數(shù)據(jù)是柵格數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)格式為?GeoTIFF(.tif),注意屬性最好為英文,不然可能報(bào)錯(cuò),數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程可以在?ArcGIS?中進(jìn)行。?模導(dǎo)

2)一個(gè)?Fragstats?模型簡(jiǎn)單來(lái)說就是為?Fragstats?進(jìn)行了配備了分析所需的全部參數(shù)。點(diǎn)擊左上角工具條上的?New?按鈕或從?File?的下拉菜單中選擇?New?選項(xiàng),即可創(chuàng)建一個(gè)空白模型。

3)加入之前準(zhǔn)備好的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),點(diǎn)擊Add layer:
常用的一些景觀指數(shù)以及他們的具體含義以及們?cè)?Fragstats中的英文縮寫

?

4)設(shè)置參數(shù):點(diǎn)擊工具欄下方的Analysis parameters,并在下方選擇Use 8 cell neighborhood rule,8近鄰相比4近鄰更為平滑,但計(jì)算也相對(duì)較慢。勾選Patch metrics、Class metrics、Landscape metrics以及Generate patch ID file。

5)視需要輸入分類描述信息:新建一個(gè)?txt?文件,后綴為.fcd,其中?ID?即為不同地表類型的取值,它們?nèi)Q于輸入的柵格;Name?是每種地表分類的描述,在?Fragstats?的輸出文件中將以TYPE?字段顯示;Enabled?和?IsBackground?兩者分別表示是否計(jì)算并輸出本類型以及是否將本類型作為背景值。

6)接下來(lái)我們把設(shè)置好的?fcd?文件導(dǎo)入?Fragstats:?

7)設(shè)置計(jì)算指標(biāo)

?

?

8)保存后,點(diǎn)擊運(yùn)行,確定無(wú)誤得出運(yùn)行結(jié)果

9)最后的結(jié)果可以在“Results”中看到?

(3)生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力(Ecosystem Resilience,ER)

生態(tài)系統(tǒng)健康的另一個(gè)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)是生態(tài)系統(tǒng)彈性,也可以稱為生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力,是指自然生態(tài)系統(tǒng)在受到外界干擾后恢復(fù)到其原有結(jié)構(gòu)和功能的能力,可以用抵抗力(Resistance)和恢復(fù)力(Resilience)來(lái)衡量。

(4)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(Ecosystem Service,ES)

?生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)表示生態(tài)系統(tǒng)為人類社會(huì)提供直接或間接效益的能力,其是指示區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)健康的重要指標(biāo)。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)可以從兩個(gè)方面來(lái)衡量:一是區(qū)域不同土地利用/覆被類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)系數(shù)(ESC),可以通過特定土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與空間單元所有土地利用類型的平均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的比值來(lái)確定;二是土地利用類型的空間鄰近性。

?生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)過程對(duì)人類生存形成和維持的自然效用,反映了生態(tài)系統(tǒng)中相互關(guān)聯(lián)的生態(tài)功能的產(chǎn)物。文章考慮空間異質(zhì)性、社會(huì)發(fā)展程度和人口差異因素,采用改進(jìn)的當(dāng)量因子法計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV)。

?

?基于PIE ENGINE云平臺(tái)獲取生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值數(shù)據(jù)

2.城鎮(zhèn)化水平測(cè)算

城鎮(zhèn)化是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),可以從人口、土地和經(jīng)濟(jì)3個(gè)維度構(gòu)建區(qū)(縣)域城鎮(zhèn)化水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。人口城鎮(zhèn)化常用人口密度(POPD)來(lái)量化;經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值密度(GDPD)來(lái)量化;選取建設(shè)用地比例(ULP)來(lái)表示土地城鎮(zhèn)化,將這些指標(biāo)整合為一個(gè)衡量區(qū)域城鎮(zhèn)化水平(UL)的綜合指標(biāo)。

(1)人口密度數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)來(lái)源

中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心WorldPop數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集分辨率較高可達(dá)100 m

數(shù)據(jù)鏈接

http://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIid=322→https://www.worldpop.org/project/categories?id=3

https://engine.piesat.cn/dataset-list

數(shù)據(jù)預(yù)覽---POP人口密度數(shù)據(jù)

?

(2)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)預(yù)覽---GDP經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIID=33

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.17004523.v1?

第五章、城鎮(zhèn)化和生態(tài)系統(tǒng)健康空間關(guān)系測(cè)算

1.空間相關(guān)性分析

空間自相關(guān)是指地理對(duì)象的某一屬性值的相似性與空間位置差異之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性??臻g自相關(guān)分析包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。

計(jì)算出全局和局部Moran’s I?后,一般還需要對(duì)其結(jié)果進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)[:

2.耦合模型

(1)耦合度模型

耦合是指多個(gè)系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部各組成要素之間通過相互作用、相互影響,彼此之間產(chǎn)生相互促進(jìn)或約束,以致聯(lián)合起來(lái)的現(xiàn)象。耦合度是對(duì)系統(tǒng)之間或系統(tǒng)中各要素相互作用、相互聯(lián)系的緊密程度的一種度量:

(2)耦合協(xié)調(diào)度模型(CCDM)

協(xié)調(diào)則是系統(tǒng)之間一種良性的相互關(guān)聯(lián),體現(xiàn)了系統(tǒng)要素從雜亂無(wú)章到和諧發(fā)展的趨勢(shì)。利用耦合協(xié)調(diào)度模型來(lái)考量城鎮(zhèn)化與生態(tài)系統(tǒng)健康之間的發(fā)展協(xié)調(diào)性:

3.城鎮(zhèn)化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康的影響效應(yīng)

運(yùn)用地理探測(cè)器模型研究城鎮(zhèn)化子系統(tǒng)對(duì)研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)健康空間分布特征的解釋強(qiáng)度。

(1)R開發(fā)環(huán)境部署及簡(jiǎn)介

(2)R語(yǔ)言中地理探測(cè)器簡(jiǎn)介

geodetector包(install.packages("geodetector")?),

GD包install.packages("GD")

?

(3)?柵格數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理

(4)無(wú)效值去除

(5)分異及因子探測(cè)

(6)交互作用探測(cè)

(7)最優(yōu)參數(shù)地理探測(cè)器(OPGD)

采用最優(yōu)參數(shù)地理探測(cè)器(OPGD),劃定最優(yōu)參數(shù)區(qū)間,以因子探測(cè)以及交互探測(cè)兩大模塊解析城鎮(zhèn)化子系統(tǒng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康影響效應(yīng)。

離散化方法:equal(等距),natural(自然間斷點(diǎn)分類),quantile(分位數(shù)),geometric(幾何間隔),sd(標(biāo)準(zhǔn)差),manual(手動(dòng)間隔)

optidisc()函數(shù):通過算法自動(dòng)計(jì)算出最優(yōu)的方法及分類

4.城鎮(zhèn)化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康影響效應(yīng)

運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型從全局視角探析城鎮(zhèn)化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康影響的空間異質(zhì)性。

(1)地理加權(quán)回歸(GWR)簡(jiǎn)介

(2)六個(gè)核函數(shù)的選擇:

(3)Global Model(均值核函數(shù))、Gaussian(高斯核函數(shù))、Exponential、Box-car(盒狀核函數(shù))、Bi-square(二次核函數(shù))、Tri-cude(立方體和函數(shù))

(4)帶寬的確定

(5)回歸結(jié)果解讀

第六章、SCI論文寫作與拓展

1.論文寫作思路與心得分享

2.SCI論文案例分析

科研必備六、基于當(dāng)量因子法、InVEST、SolVES模型等多技術(shù)融合在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能社會(huì)價(jià)值評(píng)估中的應(yīng)用及論文寫作、拓展分析 (qq.com)您還將學(xué)會(huì)QGIS\PostgreSQL\ARCGIS\MAXENT\InVEST模型\SolVES模型\R語(yǔ)言基本方法,利用各種平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)拓展分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值問題:如基于不同環(huán)境變量得到相應(yīng)的社會(huì)價(jià)值分布圖,并分析社會(huì)價(jià)值在空間上的分布特征;研究環(huán)境變量共線性問題;研究環(huán)境變量對(duì)社會(huì)價(jià)值在空間分布上的影響,并深入分析各環(huán)境變量分別與不同類型的社會(huì)價(jià)值之間的關(guān)系;研究各環(huán)境變量對(duì)社會(huì)價(jià)值的貢獻(xiàn)情況,從而進(jìn)一步確定哪些環(huán)境因素對(duì)社會(huì)價(jià)值的貢獻(xiàn)較大等。還將結(jié)合相關(guān)應(yīng)用案例總結(jié)該模型當(dāng)前的研究成果、研究熱點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn),展望其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),以為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算模型更好地應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能社會(huì)價(jià)值評(píng)估提供參考。

第一章、理論基礎(chǔ)與研究熱點(diǎn)分析

1.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值介紹

2.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值研究方法

3.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值研究熱點(diǎn)

Citespace文獻(xiàn)可視化分析

VOSviewer文獻(xiàn)可視化分析

第二章、空間數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

1.空間數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

2.ArcGIS Pro數(shù)據(jù)采集與分析

l數(shù)據(jù)加載與數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建

l空間坐標(biāo)系建立與選擇

l空間數(shù)據(jù)采集及入庫(kù)

l地圖符號(hào)設(shè)計(jì)

l地圖版面設(shè)計(jì)與研究區(qū)域圖制作

3.環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

l數(shù)據(jù)類型及獲取方式介紹

l遙感云計(jì)算平臺(tái)介紹

lPIE ENGINE語(yǔ)法介紹

l基于PIE ENGINE數(shù)據(jù)獲取實(shí)訓(xùn)

基于PIE ENGINE數(shù)據(jù)處理實(shí)訓(xùn)

第三章、基于價(jià)值當(dāng)量因子法的生態(tài)服務(wù)價(jià)值估算與分析

1.基于價(jià)值當(dāng)量因子法的生態(tài)服務(wù)價(jià)值估算

l空間數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

l生態(tài)系統(tǒng)類型劃分

l生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能類型

l生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值估算方法

l基于ARCGIS的空間統(tǒng)計(jì)分析

2.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化分析

l土地利用對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響

l土地利用轉(zhuǎn)移特征分析

第四章、基于InVEST模型的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)存功能及價(jià)值評(píng)估

1.基于?InVEST?碳模塊的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)價(jià)模型

?

l模型參量解釋及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

l模型運(yùn)行及結(jié)果分析

2.InVEST藍(lán)碳生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算

?

第五章

基于SolVES模型評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的社會(huì)價(jià)值

SolVES 4.0?模型環(huán)境配置

1.SolVES 4.0?模型功能介紹

2.QGIS 3.8.2安裝配置

3.PostgreSQL 11.7安裝配置

4.PostGIS 2.5.3?安裝配置

5.Maxent 3.4.1安裝配置

安裝?SolVES 4.0?插件

?

加載樣本數(shù)據(jù)

Note:SolVES 4.0是在使用64位處理器運(yùn)行微軟Windows 10 Enterprise Edition的系統(tǒng)上開發(fā)和測(cè)試的。上面列出的軟件是運(yùn)行解決方案4.0所需的。此外,Java Runtime必須在運(yùn)行解決方案4.0的系統(tǒng)上可用,才能訪問和運(yùn)行Maxent 3.4.1。

SolVES 4.0?模型運(yùn)行

1.新建項(xiàng)目

2.數(shù)據(jù)分析工具

l調(diào)查數(shù)據(jù)分析原理

l調(diào)查數(shù)據(jù)分析參數(shù)選擇與設(shè)置

?

3.轉(zhuǎn)移價(jià)值工具

l轉(zhuǎn)移價(jià)值計(jì)算原理

l轉(zhuǎn)移價(jià)值工具參量選擇

4.模型運(yùn)行結(jié)果分析

用戶根據(jù)當(dāng)前項(xiàng)目或以前完成的項(xiàng)目的結(jié)果,生成社會(huì)價(jià)值圖和相關(guān)環(huán)境指標(biāo)圖的復(fù)合報(bào)告。

?

地圖布置圖包含所選擇的價(jià)值指數(shù)圖,包括研究區(qū)域邊界和所選擇的背景。地圖標(biāo)題包括項(xiàng)目名稱、調(diào)查小組和社會(huì)價(jià)值類型。

連續(xù)數(shù)據(jù)以折線圖的形式顯示。分類數(shù)據(jù)顯示為散點(diǎn)圖。散點(diǎn)圖的x軸標(biāo)簽具有指定類別的整數(shù)值。

分析調(diào)查數(shù)據(jù)工具生成的所有結(jié)果的地圖布局中都包含了AUC值、平均最近鄰居統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和最大值指數(shù)得分。

5.SolVES模型性能檢驗(yàn)

lMaxent模型原理

lMaxent模型參量與運(yùn)行

?

????????

lMaxEnt結(jié)果分析:

基于MaxEnt模型生成的AUC數(shù)據(jù),對(duì)模型運(yùn)行的性能進(jìn)行可信度、適配度檢驗(yàn),解釋和調(diào)整Maxent曲線下的面積值和可變貢獻(xiàn)。

l轉(zhuǎn)移價(jià)值結(jié)果分析:

當(dāng)研究區(qū)域與主要研究區(qū)域具有類似的生物物理和社會(huì)背景,但無(wú)法獲得調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí),可以使用價(jià)值轉(zhuǎn)移映射模型,通過轉(zhuǎn)移值工具進(jìn)行訪問,依賴于Maxent在有調(diào)查數(shù)據(jù)的研究地區(qū)從以前的解決分析中生成的統(tǒng)計(jì)模型。

?

SolVES 4.0?模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與入庫(kù)

1.表格數(shù)據(jù)類型與格式與加載

“id”字段和“geom”字段(在矢量數(shù)據(jù)的情況下)是由PostgreSQL管理的,當(dāng)為加載求解數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)備用戶提供的數(shù)據(jù)時(shí),不應(yīng)該被包括在內(nèi)。

2.空間數(shù)據(jù)加載

3.社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)獲取

l對(duì)受訪者的游玩特征及滿意度等進(jìn)行了解

l讓受訪者對(duì)社會(huì)價(jià)值進(jìn)行分配并標(biāo)注相應(yīng)的社會(huì)價(jià)值點(diǎn)。

l對(duì)受訪者進(jìn)行社會(huì)背景,人口學(xué)特征數(shù)據(jù)的收集

?

4.空間數(shù)據(jù)的來(lái)源及處理?

地理空間數(shù)據(jù)包含有研究區(qū)的Shapefile文件和柵格數(shù)據(jù)集:

lSTUDY_AREA?類Shapefile文件需研究區(qū)域邊界要素;

lSURVEY_POINTS數(shù)據(jù)則基于問卷數(shù)字化;

l柵格數(shù)據(jù)集即研究區(qū)環(huán)境要素的提取;

l對(duì)SURVERY_POINTS數(shù)據(jù)和STUDY_AREA數(shù)據(jù),利用ArcGIS的核密度分析工具對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,輸出社會(huì)價(jià)值總體空間分布圖。

4.SolVES?模型處理數(shù)據(jù)

對(duì)SURVERY_POINTS數(shù)據(jù)進(jìn)行平均最近鄰分析,得出平均最鄰近比率(R-ratio)和標(biāo)準(zhǔn)差(Z-score),突出每種價(jià)值在區(qū)域內(nèi)的重要性位置;

l利用SolVES?模型對(duì)問卷收集到被受訪者賦予到每種社會(huì)價(jià)值上的假定分值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整合,生成具有10點(diǎn)價(jià)值指數(shù)(value index,VI)的空間顯式地圖,以此確定各社會(huì)價(jià)值類型的重要程度。

l對(duì)受訪者進(jìn)行分組,將對(duì)應(yīng)的社會(huì)人口特征數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型,以歸一化計(jì)算輸出的價(jià)值指數(shù)當(dāng)作權(quán)重,輸出各社會(huì)價(jià)值在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)的空間分布狀況圖,及這些價(jià)值分布與環(huán)境變量之間存在的關(guān)系圖。

?

第六章、環(huán)境變量與社會(huì)價(jià)值的相關(guān)分析

1.環(huán)境變量的多重共線性檢驗(yàn)

lR環(huán)境配置與基本語(yǔ)法

l相關(guān)性分析

l方差膨脹因子分析

2.統(tǒng)計(jì)分析

l利用ArcGIS的分區(qū)統(tǒng)計(jì)工具對(duì)景觀類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

3.主要社會(huì)價(jià)值類型的空間分布

4.環(huán)境變量對(duì)社會(huì)價(jià)值的影響分析

l對(duì)受訪者所標(biāo)記的社會(huì)價(jià)值點(diǎn)位下選取的景觀類型進(jìn)行相關(guān)性分析,得到公眾最喜愛的景觀類型,對(duì)該景觀類型與社會(huì)價(jià)值進(jìn)行影響因素的分析;

5.環(huán)境變量貢獻(xiàn)率分析

l依據(jù)MaxEnt運(yùn)行得出的環(huán)境變量貢獻(xiàn)率可得出各環(huán)境變量的貢獻(xiàn)情況

6.空間自相關(guān)分析

l依據(jù)Moran's I、p value和z score判斷距離變量與VI之間的關(guān)系。?

7.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值價(jià)值轉(zhuǎn)移有效性檢驗(yàn)分析

l轉(zhuǎn)移誤差分析

l差異值分析

l制圖分析

?

第七章、SCI論文寫作與拓展案例分析

l論文寫作技巧與投稿策略分析

l社會(huì)-生態(tài)耦合分析視角下國(guó)家公園生物多樣性價(jià)值評(píng)估

l案例實(shí)訓(xùn):

(1)基于InVEST模型生境質(zhì)量評(píng)估

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的生态系统服务---生态系统服务构建生态安全格局、生态系统服务权衡与协同动态分析、PLUS模型多情景模拟预测、PLUS模型、城镇化与生态系统健康空间关系分析、生态系统服务功能社会价值评估的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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