基于FLUS-InVEST模型在广州进行生态系统服务场景模拟

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 城市生态城市生态学
• 地理信息系统 (GIS) 是一个地理信息系统.

背景情况:

• 可持续发展与生态系统服务密切相关.
• 了解土地利用和土地覆盖变化 (LUCC) 影响对于城市生态保护和区域可持续性至关重要.
• 广州的快速发展需要对其生态环境进行评估.

研究的目的:

• 模拟到2035年广州的未来土地利用和土地覆盖面变化 (LUCC) 场景.
• 量化这些情景对关键生态系统服务的影响:年度水产,息地质量和碳储存.
• 确定影响广州LUCC的主要驱动因素.

主要方法:

• 基于2015-2020年的数据,利用FLUS模型模拟了2035年广州的LUCC的三个场景 (自然,生态,发展).
• 在模拟场景下使用InVEST模型计算年度水产量,息地质量和碳储存的物理量.
• 应用 GeoDetector 模型来确定影响 LUCC 的关键驱动因素.

主要成果:

• 预计到2035年,与2020年相比,在自然,生态和发展场景中,土地使用类型的明显变化将在2035年发生.
• 在2020年和所有三种2035场景中观察到生态系统服务的一致空间分布模式.
• 确定人口密度是影响广州土地利用和土地覆盖变化 (LUCC) 的最重要的驱动因素.

结论:

• 广州未来的土地使用变化将根据开发情景有很大差异.
• 在不同的 LUCC 场景中,生态系统服务分布模式相对稳定,但它们的数量可能会发生变化.
• 人口密度是塑造土地利用和土地覆盖变化的主要因素,突出其在城市规划和生态管理中的关键作用.