基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局

目录

第一章 生态安全评价理论及方法介绍

第二章 平台基础

第三章 数据获取与清洗

第四章 基于USLE模型的土壤侵蚀评价

第五章 基于风蚀修正模型的防风固沙功能评估

第六章 水源涵养模型

第七章 InVEST模型估算碳储量和生境质量

第八章 生态安全格局构建

第九章 相关的SCI论文撰写技巧

更多模型


生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为:一,保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性;二,维持生态系统生态功能的完整性;三,面临外来不利因素时,生态系统具有相当的抵抗性。这三方面实际是生态系统健康、服务功能和风险问题。当前构建指标研究仍处于不断探索与完善的阶段,模型和方法层出不穷,构建方法已从简单的层次分析和适宜性分析转变为复杂的生态过程动态模拟,而“源地识别—阻力面构建—廊道提取”的研究框架是构建生态安全格局的典型范式。

本教学将从生态安全的内涵入手,讲解如何根据区域生态环境存在的实际问题,收集与研究相关的资料和研究成果及多类型、多时相遥感数据;如何清洗数据,对数据进行处理和信息挖掘识别影响生态环境安全的因素;讲解如何对5种关键的生态系统服务(水源涵养、土壤保持、防风固沙和生境质量、固碳量)进行定量评估,如何在评价结果基础上识别出能够保障区域生态安全的生态源地;如何根据研究区生态系统服务重要性构建基本阻力面,如何运用最小累积阻力等模型识别潜在生态廊道;如何构建生态安全格局,如何实施生态安全格局的优化策略,本课程将为开发建设生态城市、保障区域生态安全提供空间指引。

ArcGIS Pro作为ESRI面向新时代的GIS产品,它在原有的ArcGIS平台上继承了传统桌面软件(ArcMap)的强大的数据管理、制图、空间分析等能力,还具有其独有的特色功能,例如二三维融合、大数据、矢量切片制作及发布、任务工作流、超强制图,时空立方体等。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,使用Python将大大提升地理数据处理的效率。

从技能上教会您:理解使用地理数据,使用掌握Python的相关模块和库,掌握ArcGIS Pro的空间分析与制图技能;从专题上教会您:掌握安全评价指标体系的构建与计算;掌握突变模型在指标集成中的作用;掌握生态安全评价时空过程分析与趋势预警的方法。本课程将基于对区域生态变化的趋势和内在关系的理解,结合生态问题诊断、生态功能需求评估和景观格局规划,助力保障生态系统的功能性与服务性。

第一章 生态安全评价理论及方法介绍

一、生态安全评价简介

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第1张图片

二、生态服务能力简介

三、生态安全格局构建研究方法简介

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第2张图片

第二章 平台基础

一、ArcGIS  Pro介绍

1.ArcGIS Pro简介
2.ArcGIS Pro基础
3.ArcGIS Pro数据编辑
4.ArcGIS Pro空间分析
5.模型构建器
6.ArcGIS Pro符号制作
7.ArcGIS Pro制图布局与出图

二、Python环境配置

1.Python软件下载与安装
2.程序编写与运行
3.Python代码书写规则
4.文件读写
文件对象、文本文件的读写、JSON文件读写、二进制文件读写、HDF文件读写、Excel文件读写、文件系统和路径操作
5.ArcPy简介
基本情况
利用ArcPy运行工具
工具运行环境
空间参照
6.访问和管理空间数据
对表格数据(table)、要素类(feature class)、栅格数据(raster)、数据集(dataset)的访问与管理

第三章 数据获取与清洗

一、数据获取

数据主要包括土地利用数据、社会经济数据、基础地理信息数据、自然环境数据(地形、土壤以及气候数据):

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第3张图片

二、数据预处理(ArcGIS Pro及Python环境)

1.土地利用数据进行拼接、裁剪、重投影(桌面端与云计算)
2.将社会经济数据、植被指数数据进行裁剪、重投影及重采样处理(桌面端与云计算)
3.将基础地理信息数据进行拼接、投影转换,矢量数据栅格化
4.气象数据裁剪、重投影及重采样处理;站点数据提取及地统计分析
5.DEM数据投影变换和影像裁剪
6.数据清洗:去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作

第四章 基于USLE模型的土壤侵蚀评价

一、生态系统服务功能评估技术规范简介

二、生态系统服务功能评估的内容和流程、评估指标体系、评估方法等

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第4张图片

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第5张图片

水土保持功能主要与气候、土壤、地形和植被有关,主要考虑土壤可蚀性、地形、降雨等因子。

通用土壤流失方程(USLE)的计算公式如下:

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,单位面积年平均土壤流失量,t/ha

R:降雨侵蚀力因子,是单位降雨侵蚀指标,如果融雪径流显著,需要增加融雪因子,MJ*mm/(ha*h)

K:土壤可蚀性因子,标准小区上单位降雨侵蚀指标的土壤流失率

L:坡长因子;

S:坡度因子,等于其它条件相同时实际坡度与9%坡度相比土壤流失比值;由于L和S因子经常影响土壤流失,因此,称LS为地形因子,以示其综合效应;

C:植被覆盖和经营管理因子,等于其它条件相同时,特定植被和经营管理地块上的土壤流失与标准小区土壤流失之比;

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第6张图片

第五章 基于风蚀修正模型的防风固沙功能评估

防风固沙是生态系统(如森林、草地等)通过其结构与过程减少由于风蚀所导致的土壤侵蚀的作用,是生态系统提供的重要调节服务之一。防风固沙功能主要与风速、降雨、温度、土壤、地形和植被等因素密切相关。以防风固沙量(潜在风蚀量与实际风蚀量的差值)作为生态系统防风固沙功能的评估指标。

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第7张图片

式中:SR 为固沙量(t km-2 a-1);SL 潜为潜在风力侵蚀量(t km-2 a1);SL 为实际风力侵蚀量(t km-2 a-1);QMAX 为最大转移量(kg/m);Z 为 最大风蚀出现距离(m),本次实验设定为 50m;WF 为气候因子(kg/m);K'为 地表糙度因子;EF 为土壤可蚀因子;SCF 为土壤结皮因子;C 为植被覆盖因子。

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第8张图片

第六章 水源涵养模型

水源涵养是生态系统(如森林、草地等)通过其特有的结构与水相互作用,对降水进行截留、渗透、蓄积,并通过蒸散发实现对水流、水循环的调控,主要表现在缓和地表径流、补充地下水、减缓河流流量的季节波动、滞洪补枯、保证水质等方面。以水源涵养量作为生态系统水源涵养功能的评估指标。

采用模型评估法来评估水源涵养评估模型,采用水量平衡方程来计算水源涵养量,水源涵养评估模型公式为:

式中::TQ 为总水源涵养量(m 3),Pi为降雨量(mm),Ri为地表径流量(mm),ETi为蒸散发(mm),Ai为 i 类生态系统面积(km2),i 为 研究区第 i 类生态系统类型,j 为研究区生态系统类型数。

第七章 InVEST模型估算碳储量和生境质量

一、碳储量估算

InVEST模型中,生态系统的碳储量()由地上碳储量()、地下碳储量()、土壤碳储量()和死亡有机碳储量()四个基本碳库组成,模型的计算公式为:

确定各碳库的碳密度值是计算生态系统碳储量功能的关键,采用参阅文献或者实测数据等对碳密度进行修正。

二、生境质量估算

生境质量取值范围在0-1之间,得分的高低反映了生境质量的好坏,得分低的地块较容易受到破坏。

其中,表示土地利用类型j中栅格x的生境质量得分;表示生境适宜度;K为半饱和参数。

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第9张图片

第八章 生态安全格局构建

一、重要生态源地识别

1.生态系统服务重要性
各生态系统服务按照自然断点法分为高、较高、中、较低、低五个级别,以全球生态系统服务价值估算中各项生态系统服务在生态资产中的比重构成为依据 ,确定各项生态系统服务的权重,并进行加权叠加分析,得到生态系统服务重要性空间分布结果。

2.生态敏感性
生态敏感性具体分级标准主要参考国家生态环境部颁发的《生态功能区暂行规程》《生态保护红线划定技术指南》、国家有关生态功能区划工作生态敏感性指标体系分级标准以及相关研究,建立生态敏感性指标体系,进行生态敏感性分析。

3.空间分析提取生态源地
将生态敏感区和生态系统服务重要性评价结果进行叠加,利用 ArcGIS Pro空间分析模块的热点分析工具识别叠加后的生态系统重要性冷热区域,

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第10张图片

二、阻力面模型构建

物种在不同景观单元之间进行迁移时会受到阻碍,因此需要通过构建阻力来计算其在克服阻力情况下的扩散路径。在确定生态源地的基础上,依据最小阻力累积模型,将每个栅格单元的生态系统服务价值视为服务流动的阻力,价值越高阻力越小。

1)影响空间阻力的因子分析(高程、坡度、植被覆盖因素、道路等因素)
2)阻力系数及权重确定
3)阻力面提取

三、阻力模型生态廊道提取

生态廊道是两个源斑块之间阻力最低的通道,区域中源斑块间的联系需要通过构建生态廊道来建立。

区域内生态廊道的识别通常先利用最小阻力模型模拟生成廊道,再结合现有城市生态廊道,或是根据地物现状进行修正,从而确定生态廊道的位置和宽度。

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第11张图片

四、电路模型生态廊道提取

电路理论指用电子在电路中随机游走的特性来模拟物种个体或基因在景观中的迁移扩散过程,使用源地间的电流强度反映生态斑块和廊道的相对重要性,从而预测物种扩散与迁移规律、识别移动路径,这一方法更符合真实的物种运动情况;

1)生态源地:每个生态源作为一个电路节点,根据电阻面的最小成本路径计算出两个节点之间每条链路的累积电阻。累积电阻被指定为链路的电阻。

2)生态夹点:对于每对电路节点,一个节点任意连接到 1 安培的电流,而另一个节点接地。在所有电路节点对之间迭代计算有效电阻。对于n 个节点,有n ( n − 1)/2 次计算。累计当前值反映了随机游走者到目的地节点的净迁移量,可用于识别生态廊道的重要性。累积电流值越大,景观中的区域越重要。具有最高电流值的区域被指定为夹点。

3)生态屏障:屏障被确定为可以大大增强生态源连通性和生态修复的关键节点。随着一定区域的生态恢复,该区域的抵抗力降低;因此,通过恢复区域连接节点的最低成本路径的累积电阻也降低了。那些累积阻力下降幅度最大的恢复区域被确定为障碍。

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第12张图片

第九章 相关的SCI论文撰写技巧

1.科技论文结构
2.摘要和结论
3.引言与讨论
4.论文投稿技巧分析
5.SCI论文案例分析
6.研究方向

基于ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局_第13张图片


更多模型

●基于ArcGIS Pro、R、INVEST等多技术融合下生态系统服务权衡与协同动态分析实践应用
●ArcGIS Pro地理空间数据处理完整工作流实训及python技术融合深度应用
●基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研水平
●基于”PLUS模型+“生态系统服务多情景模拟预测实践技术应用
●基于生态系统服务(InVEST模型)的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作等具体应用

你可能感兴趣的:(生态,ArcGIS,Pro,Python,USLE,INVEST,生态系统服务)