地理研究 2018 , 37 (1): 158-170 https://doi.org/10.11821/dlyj201801012

研究论文

干旱半干旱区生态保护红线划分研究——以“多规合一”试点榆林市为例

马琪¹^,²^,, 刘康¹^,, 刘文宗², 李婷³

1. 西北大学城市与环境学院,西安 710127
2. 陕西省环境科学研究院,西安 710061
3. 中国科学院生态环境研究中心,城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085

Zoning the ecological redline in arid and semiarid regions: Taking Yulin city as an example in the context of an integrated multi-planning

MA Qi¹^,²^,, LIU Kang¹^,, LIU Wenzong², LI Ting³

1. College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi'an 710127, China
2. Shaanxi Provincial Academy of Environmental Sciences, Xi'an 710061, China
3. State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, CAS, Beijing 100085, China

通讯作者: 通讯作者：刘康（1963- ）,男,陕西咸阳人,教授,博士生导师,研究方向为综合自然地理学与生态评估。E-mail：liuk63@126.com

收稿日期: 2017-06-20

修回日期: 2017-11-8

网络出版日期: --

基金资助: 环保部重点项目（STSN-05-27）国家发改委、国土资源部、环保部、住建部四部委“多规合一”试点项目

作者简介:

作者简介：马琪（1987- ）,男,陕西榆林人,博士研究生,研究方向为综合自然地理学与生态评估。E-mail：502006767@qq.com

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摘要

划定生态保护红线是构筑区域生态安全屏障的基础,是经济社会可持续发展的基本保障;干旱半干旱区水资源短缺是威胁区域生态安全的首要因素,生态保护红线划分应切实以保护水资源安全供给为根本。以干旱半干旱区“多规合一”试点地区榆林市为例,通过对关键生态系统服务功能评估和生态敏感性评价,以水资源约束为核心,提出了生态保护红线体系与划分方法。结果表明：① 榆林市生态保护红线总面积16998.59 km²,占到全市国土面积的39.60%;其中水源涵养功能红线面积5147.15 km²,秃尾河、榆溪河、芦河、无定河上游是水源涵养核心区域,产水总量高达34.57×10⁷ m³;丘陵沟壑区和风沙滩区植被覆盖较高的区域生态功能极为重要,其中12.38%和23.25%的国土面积分别提供了50%以上的水土保持功能和防风固沙功能。② 水源涵养、防风固沙、生物多样性维护功能红线和禁止开发区红线主要分布于西北风沙滩区;南部沟壑区以水土保持功能为主,红线类型较单一。因此,西北风沙滩区的生态保护对榆林市生态安全维护更重要。研究结果可为“多规合一”各类规划间相互矛盾的有效化解提供决策依据,同时为其他干旱半干旱区生态保护红线的划定提供参考。

关键词： 生态保护红线 ; 水资源 ; 生态系统服务 ; 多规合一 ; 榆林市

Abstract

Zoning the ecological redline is a key for the regional eological security shelters' construcation and social-economic sustainable development. Since water resources shortage is an overriding factor threatening ecological security in arid and semiarid regions, zoning the ecological redline should be based on the security of regional water supply in these regions. In this paper, taking Yulin city (a pilot of the integrated multi-planning) as an example, we proposed a method for zoning the ecological redline by assessing the key ecosystem services and ecological sensitivity with the consideration of water resouces constraints. The results indicated that: (1) the area of ecological redline was 16998.59 km², covering 39.60% of the territory of Yulin city. The area of redline in water conservation was 5147.15 km², in which the upstream of watersheds in Tuwei River, Yuxi River, Luhe River and Wuding River were the core regions of water supply with an total amount of 34.57×10⁷ m³ water producation per year. About 12.38% of loess area and 23.25% of sandy area contributed more than half of the ecological services of soil and water conservation and sand fixation, repectively, which indicates the importances of these two areas in Yulin city. (2) Sand area in the northwest of Yulin city covered multiple redlines, including water conservation, sand fixation, biodiversity conservation and forbidden development zones, while the loess hilly area in the south covered only the redline of soil conservation. This means that the sandy area may play a more important role in the protection of the regional ecological security of Yulin city compared with the loess hilly area. This study provided a scientific basis for solving the conflicts effectively among various types of planning as well as a theoretical framewok in zoning the ecological redline in other arid and semiarid regions.

Keywords： ecological redline ; water resources ; ecosystem services ; integrated multi-planning ; Yulin city

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马琪, 刘康, 刘文宗, 李婷. 干旱半干旱区生态保护红线划分研究——以“多规合一”试点榆林市为例[J]. 地理研究, 2018, 37(1): 158-170 https://doi.org/10.11821/dlyj201801012

MA Qi, LIU Kang, LIU Wenzong, LI Ting. Zoning the ecological redline in arid and semiarid regions: Taking Yulin city as an example in the context of an integrated multi-planning[J]. Geographical Research, 2018, 37(1): 158-170 https://doi.org/10.11821/dlyj201801012

1 引言

20世纪快速城市化带来的高强度土地开发使生态脆弱地区的生态环境更趋恶化,直接影响区域生态安全和可持续发展^[1]。从上个世纪80年代初生态安全成为国际热点研究领域,到2011年《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》提出划定生态保护红线,中国正在寻求一种构建生态安全格局的有效途径。国际上虽然没有生态保护红线的概念,但其“保护区”^[2]、“绿道”^[3,4]、“生态网络”^[5]、绿色基础设施^[6]及系统保护规划^[7]中均有类似或相关的内容可供借鉴,其中较为典型的是系统保护规划和绿色基础设施;系统保护规划是基于模拟运算模型,量化保护目标,综合考虑保护体系连通性、人为干扰因素,使用优化算法计算,从而设立优先保护区^[7,8];绿色基础设施是由一系列生态要素组成的自然生命保障系统,强调生态系统服务支撑和自然保育^[1,6]。国内从20世纪90年代后期生态安全格局主题的研究到当前生态保护红线划定的探索,其理论和方法技术仍在不断完善中。起初生态安全格局（Ecological Security Pattern,ESP）内涵在于维持生态系统健康及可持续服务的关键空间点、线、面,关注生态系统健康及服务的可持续性^[1,9],并逐渐形成“确定生态源地—建立阻力面—判别安全格局”较为成熟的方法框架^[10];2005年以来,生态与城市规划中逐渐出现生态控制线（Ecological Control Line,ECL）,目的在于阻止建设用地扩展,保育生态的界线^[1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立。例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11]。邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12]。丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13]。马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14]。近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域。燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16]。吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17]。陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18]。金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19]。总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案。而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价。尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给。生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题。

本文以“多规合一”试点榆林市为研究对象,在参考已有生态保护红线划定理论和技术核心的基础上,尝试建立干旱半干旱区生态保护红线划分的方法体系和管理框架。重点通过生态系统水源涵养服务的供给与需求研究,明确保障榆林市可持续发展中水资源涵养功能空间,以期为榆林市“多规合一”和环境保护管理提供决策依据,同时为其他干旱半干旱区生态保护红线的划定提供参考。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

榆林市位于陕甘宁蒙晋五省（区）交界区域,地处毛乌素沙漠和黄土高原过渡的农牧交错带。多年平均温度为10 ℃,平均降水量为400 mm,属温带半干旱和亚湿润干旱气候,生态环境脆弱。全市辖1区、11县（图1）,总面积为42920.17 km²,2013年市域总人口为337万人。区内能源矿产、化工原料矿产及其他非金属矿产丰富,是国家能源化工基地和陕西重要的经济增长极。近年来能源开发对水资源造成巨大压力,尤其是煤矿资源开发导致不均匀塌陷,破坏了地表水和地下水一体的储水构造,区域脆弱的水分循环平衡受到影响。

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图1 研究区示意图

Fig. 1 Location of the study area

2.2 技术流程与划分方法

2.2.1 技术流程 ① 本文按照生产、生活和生态三大空间结构统领国土空间规划体系的思路^[15],根据土地的主体生态系统服务价值划分生态用地、生产用地和生活用地“三生”空间^[20]。“三生”空间的识别、整合与划分有利于确立生态保护红线的框架,明确“生产”和“生活”空间的分布范围。② 以干旱区半干旱区生态问题为导向确定生态保护红线的划定类型,其中水源涵养功能区生态保护红线是划定重点。③ 开展生态系统服务重要性评估和生态敏感评价,重要阈值设定,识别极重要和极敏感区划入生态保护红线。④ 水源涵养功能红线划分方案的合理性评价,围绕重点流域中上游水资源供给与需求平衡进行分析。⑤ 将生态保护红线相对聚集或邻近的红线区块进行聚合归整,剔除小于1 km²的独立斑块^[13]。⑥ 基于“三生”空间的框架,根据2017年5月颁布的《生态保护红线划定指南》（以下简称《指南》）扣除聚合后不适宜纳入生态保护红线的建设用地或基本农田,预留重要的农业生产和城镇生活居住空间,然后在“多规合一”中控制约束各类规划,不断细化修正边界,达成生态保护共识。具体技术流程如图2所示。

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图2 生态保护红线划定技术流程图

Fig. 2 The flow chart of ecological redline zoning

2.2.2 生态保护红线划定类型确定

生态保护红线划定类型的确定必须立足于大尺度的生态问题。本文在邹长新^[12]等建立的生态保护红线类型划分体系基础之上,结合干旱半干旱地区的实际确定红线划定类型。首先,榆林市处于干旱半干旱区,水资源短缺是首要的生态安全问题,因此水源涵养功能红线是榆林市生态保护红线划分的关键。其次,依据《全国生态功能区划（修编版）》的宏观生态战略布局确定其他生态保护红线的划定类型,榆林市处于全国防风固沙功能和水土保持功能重要区,所以防风固沙功能红线和水土保持功能红线是该区域的重要生态功能红线,同时该地区生态脆弱性主要表现在土地沙化和水土流失,所以生态敏感脆弱红线包括土地沙化敏感红线和水土流失敏感红线。另外,根据实际调查榆林市湖泊海子湿地区的鸟类资源相对丰富,是国家Ⅰ级保护物种遗鸥迁徙、停歇的重要栖息地;生物多样性维护区保护红线即围绕湿地鸟类资源的保护划定。禁止开发保护红线主要是已有法定保护区。

2.3 研究方法与数据来源

生态保护红线划定的方法运用目前较成熟的定量测度方法（表1）。水源涵养功能重要性评估运用生态系统服务和权衡的综合评估模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,InVEST）中的产水模块,该模型在子流域产水单元具有较好的解释力^[21];依据生活需水与生产需水发生在特定的生活、生产空间上,利用榆林市经济社会需水量预测数据及“三生”空间划分数据,将2010年、2020年、2030年生活需水量、生产需水量转化到特定的生活、生产用地中,实现需水量的空间表达。水土保持功能重要性采用修正通用水土流失方程（Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE）进行评价^[22]。防风固沙功能采用修正风蚀方程（Revised Wind Erosion Equation,RWEQ）^[23]计算固沙量。水土流失和土地沙化敏感性评价采用《指南》中建议的生态环境敏感性评价方法,指标体系及分级赋值如表2所示。

表1 各类型生态保护红线定量测度模型与方法

Tab. 1 Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

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表2 生态敏感性评价指标体系及分级赋值

Tab. 2 Evaluation index system of ecological sensitivity and its classification and voluation

评价内容	指标	一般敏感	敏感	极敏感
水土流失敏感性	降雨侵蚀力R	≤100	（100, 600]	>600
	土壤可蚀性K	≤0.024	（0.024, 0.043]	>0.044
	坡度坡长LS	≤50	（50, 300]	>300
	植被覆盖度因子C	>0.6	（0.2, 0.6]	≤0.2
土地沙化敏感性评	干燥指数I	≤1.5	（1.5, 16.0]	>16.0
	≥6 m/s起沙风天数W	≤10	（10, 30]	>30
	土壤质地K	黏质	砾质、壤质	沙质
	植被覆盖度因子C	>0.6	（0.2, 0.6]	≤0.2
分级赋值		1	3	5

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生物多样性维护区保护红线的划定通过生态要素叠加法,采用扫描地图配准、矢量化、属性数据录入、高分影像辅助判读等手段,将榆林市自然保护区、重要湿地及湖泊海子纳入生物多样性维护区生态保护红线范围。禁止开发区生态保护红线则将饮用水源保护地一二级保护区、自然保护区核心区缓冲区、重要水库纳入。所有生态保护红线数据图层坐标系统均采用“西安1980坐标系”,与榆林市“多规合一”要求统一。

2.4 生态保护红线划分阈值的判定

（1）水源涵养功能区生态保护红线最小面积的确定：水源涵养功能服务的产生及其受益者都与特定空间位置相关联且具有方向性,即从生产点流动到使用点,通过长距离的地上地下的输送,作为生活和生产用水提供给城镇（服务使用单元）居民使用^[28,29]。一定区域内的地表产水量越多,水资源供给服务功能越强^[30]。基于此,根据子流域供需平衡的时空特征,以重点流域的中上游为红线划定对象,当中上游区水源涵养功能服务供给总量小于该区域规划年总需水量时,将中上游区子流域全部纳入重要水源涵养区;当中上游区水源涵养功能服务供给总量大于该区域规划年总需水量时,将中上游区子流域按照产水深度进行分级评价,优先将产水深度大的级别纳入重要水源涵养区,直至子流域累积供给总量大于该区规划年需水总量时停止选入^[31]。

（2）其他生态服务功能重要性阈值划分：将水土保持和防风固沙功能评估结果归一化后,将服务值由高到低排列,计算栅格累加服务值。将累加服务值占生态系统服务总值比例的50%与80%所对应的栅格值,作为生态系统服务功能极重要和重要分级的分界点^[31],将极重要等级纳入生态保护红线。

（3）生态环境敏感性阈值划分：根据《指南》生态环境敏感性评估分级标准,将水土流失、土地沙化生态敏感性评估结果分为一般敏感、敏感和极敏感3级,具体分级赋值及标准如表3所示,将极敏感区划为生态保护红线。

表3 生态环境敏感性评估分级

Tab. 3 Classification of ecological sensitivity

敏感性等级	一般敏感	敏感	极敏感
分级赋值	1	3	5
分级标准	[1.0, 2.0]	(2.0, 4.0]	>4.0

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3 结果分析

3.1 水源涵养功能区生态保护红线划分

3.1.1 模型的验证以榆林市土地覆盖分类数据、蒸散发数据、降水数据为基础进行流域产水量模拟,进行多次试验模拟。当产水总量为26.57亿m³时,最接近《榆林市水资源综合规划》^①(①《榆林市水资源综合规划》（2014年8月）。)中多年平均水资源总量27.56 亿m^³,产水量相对误差3.59%。统计水资源四级分区产水量,计算各分区的平均产水模数,并与《榆林市水资源综合规划》中相同区域多年平均水资源量进行比较,模拟产水模数和产水总量与实际各分区多年平均值较为吻合,模拟产水深度值与多年径流深度值趋势也基本保持一致（图3）。

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图3 榆林市各子流域模拟产水量及产水深度结果验证

Fig. 3 Validation of the simulated water production and depth for each sub-watershed in Yulin city

3.1.2 子流域水资源供需平衡空间特征模拟产水结果显示,产水深度为19~174 mm,空间上呈现出风沙滩区大于黄土沟壑区的格局,产水深度高值区主要位于榆阳区的榆溪河流域和神木县的秃尾河流域,东南部黄土丘陵沟壑区产水深度普遍较低,尤其是定边县、靖边县和横山县南部区域（图4d）。子流域水资源的供需空间平衡结果表明,水资源供给紧缺区域主要位于风沙滩地与丘陵沟壑过渡地带,该区地势平坦,是榆林市城镇和能化工业园区的集中分布区（图4a~图4c）。从时间变化来看,2010年水资源紧缺的子流域面积为3159.59 km²,预计2020年、2030年将分别达到5275.85 km²、5448.14 km²。水资源供需不平衡的流域主要是秃尾河、榆溪河、芦河及无定河中上游地区。

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图4 榆林市各子流域水资源供需空间平衡与重要水源涵养子流域分布图

Fig. 4 Spatial distribution of water resources supply-demand balance in 2010, 2020 and 2030 and the important water conservation sub-watersheds in Yulin city

3.1.3 水源涵养功能红线划分方案合理性评价干旱半干旱区生态保护红线划定的核心在于保障区域水资源安全供给。重点流域人口密度大、城市化进展快、工业企业布局集中,所在流域需水量较高。因此,重要水源涵养区划定范围的合理性评价主要从重点流域中上游水资源供给与需求角度进行分析。由图5可知,秃尾河、芦河上游重点子流域最大产水量分别为13.62×10⁷ m³、3.99×10⁷ m³,能够满足2010年现状需水,但随着锦界工业园、清水工业园、靖边能化工业园区的发展下游需水量剧增,2020年、2030年下游需水量预计将远远超出上游水资源的供给量。因此,将秃尾河和芦河上游全部子流域划入生态保护红线是合理的,根据现有水资源盈余量状况需要限制下游高耗水企业落户。相比秃尾河和芦河,榆溪河和无定河下游为重点城镇和经济开发区,水资源发展需求有限,重要水源涵养区产水量均能满足下游2020年、2030年的规划用水需求。

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图5 榆林市重点流域中上游区水资源供需关系分析

Fig. 5 Water resources supply-demand analysis for the upper-middle reaches of the key rivers in Yulin city

3.2 生态服务功能重要性与生态敏感性空间格局特征

生态服务功能重要性评估结果表明（图6a、图6b）,防风固沙和水土保持功能重要性空间分布呈现相反的格局。防风固沙功能重要性呈现出西北高东南低的规律,23.25%的国土面积提供了50%以上的防风固沙功能。防风固沙功能极重要区主要分布于榆林市西北六县的榆阳区、神木县、横山县境内,其中榆阳区极重要区所占面积最大,为3026.99 km²,其次为神木县和定边县。水土保持功能重要性则整体呈东南高西北低的格局,水土保持功能极重要和重要区主要分布于黄土丘陵沟壑区,一般重要区主要位于西北风沙滩地区,12.38%的国土面积提供了50%以上的水土保持功能。其中定边县水土保持功能极重要区面积最大,达941 km²;其次为靖边县、神木县和清涧县。生态敏感性评价结果显示（图6c、图6d）,榆林市土地沙化敏感主要分为一般敏感和敏感两级,一般敏感区面积较少主要分布于神木县和府谷县;定边县、靖边县、横山县、榆阳区和神木县的大部为敏感区。水土流失敏感性评价结果说明,榆林市全市处于敏感水平,极敏感区零星散布于南部丘陵沟壑地带,面积仅为472.22 km²。生态服务功能与生态敏感性评估结果空间关系显示,防风固沙功能极重要区土地沙化敏感性主要为中度敏感;水土保持功能极重要区的局部区域水土流失敏感性表现为极敏感,重叠区域面积为238.74 km²。

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图6 榆林市生态服务功能重要性与生态敏感性分布图

Fig. 6 Spatial distribution of ecological sensitivity and ecosystem services' importance in Yulin city

3.3 生态保护红线划定结果

榆林市生态空间面积为29936.02 km²,生活和生产空间面积共计12984.15 km²。因榆林市土地沙化无极敏感区,所以最终确定6类生态保护红线,覆盖榆林市16998.59 km²的国土空间,占到全市国土面积的39.60%,占生态空间的56.78%。从空间分布来看,主要分布于西北部风沙滩区,南部黄土丘陵沟壑区红线分布面积相对较少。从生态保护红线类型来看,重点生态功能区红线总面积为16825.98 km²,占比高达39.20%（图7a）;水源涵养功能红线分布于榆溪河、秃尾河、芦河和无定河上游区,防风固沙功能红线主要分布于风沙滩区,黄土丘陵沟壑区以水土保持功能为主,生物多样性维护区主要分布于风沙滩区。生态敏感区生态保护红线总面积为530.95 km²,仅占到榆林市国土面积的1.24%（图7b）,零星散布于黄土丘陵沟壑区。禁止开发区生态保护红线面积为1527.79 km²,占到榆林市国土面积的3.56%（图7c）,主要包括饮用水源地一级、二级保护区40处、自然保护区5个以及重要水库28座。从红线的面积、分布和类型综合来看,榆林市西北风沙滩区的生态保护比丘陵沟壑区更重要。各类生态保护红线所占面积及比例如表4所示。

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图7 榆林市各类型生态保护红线分布图

Fig. 7 Spatial distribution of each kind of ecological redlines in Yulin city

表4 榆林市各类生态保护红线面积统计

Tab. 4 Areas and proportion of each kind of ecological redlines in Yulin city

生态红线名称	功能类型	管控级别	面积（km²）	面积占比（%）
禁止开发区生态保护红线		一级	1527.79	3.56
重点生态功能区生态保护红线	水源涵养功能区生态保护红线	二级	5147.15	11.99
	水土保持功能区生态保护红线	三级	5871.97	13.68
	防风固沙功能区生态保护红线	三级	7675.58	17.88
	生物多样性维护区生态保护红线	三级	1132.96	2.64
生态敏感区生态保护红线	水土流失敏感区生态保护红线	三级	530.95	1.24

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3.4 干旱半干旱区生态保护红线管控措施与原则制定

利用GIS空间分析技术对禁止开发区、重点生态功能区、生态敏感区不同类型生态红线的不同图层进行叠加最终形成榆林市生态保护红线管控分区图（图7d）。合理的政策和管理措施通常可以缓解甚至扭转生态系统的退化趋势,并增强其对人类福祉的贡献。在干旱半干旱生态脆弱区,水资源空间配置直接影响城镇、农牧业及工矿产业的布局和发展,因此生态保护红线中关于水源涵养功能区生态保护红线应作出严于其他红线的管控要求。

具体的设计管控措施分为三级：禁止开发保护红线为一级管控区——施行最严格的管控措施,严禁任何形式的开发建设活动;水源涵养功能红线为二级管控区——严禁有损水源涵养功能的开发建设活动;其余生态保护红线空间属三级管控区——在不影响水土保持、防风固沙等主要生态服务功能情况下,实施点状开发和特色产业发展,减少对自然生态系统的干扰,严格控制各类开发活动,严禁工厂、商业、住宅等建设活动。保障生态红线面积不减少,生态功能不降低,资源利用不超限;及时跟进监管措施,有针对性地在红线区内实施生态修复工程。

4 讨论与结论

当下已有规划“自成体系,互不链接”^[32]。各部门对生态保护未达成统一共识,加之已有法定保护区的事权范围模糊和监管缺失,造成多种规划对国土空间利益的争夺。从水资源约束角度划定生态保护红线,为干旱半旱区“多规融合”提出了生态保护底线要求。榆林市属资源型城市,“多规合一”中与生态保护红线的相矛盾的开发规划,尤其是与秃尾河、榆溪河上游水源涵养红线区相矛盾的矿产资源开发规划,若持续无序开采,将会破坏风沙滩区水源涵养区地层储水结构,难以维持脆弱的水分循环平衡。因此,需要结合生态保护红线的基本管控原则,制定更为详细的生态保护红线准入管理办法。在生态保护红线最终方案确定前,应充分与各职能部门衔接,细化调整边界,使生态保护红线成为各类规划达成的生态保护共识,成为“多规合一”中继基本农田红线之后又一重要的空间控制线。空间控制线体系是化解规划矛盾、实现“多规融合”的重要方法和工具^[33],充分发挥生态保护红线在“多规合一”过程中对各专项规划的衔接与约束作用,既可实现国家“自上而下”的宏观生态战略布局,又能“自下而上”兼顾地方经济发展利益与生态安全维护的需要。

生态保护红线划定是国家生态文明建设的重要内容。本文在参考已有生态保护红线划定理论和技术核心的基础上,提出以生态问题为导向的生态保护红线类型确定方法,和基于水资源约束的水源涵养功能区生态保护红线面积确定方法,建立了生态保护红线与水资源供需之间的量化关系,为生态保护红线划定方案的合理性评价验证提供了重要作用。生态保护红线划定区域与类型分布特征案例结果表明,榆林市西北部风沙滩区的生态保护对保障榆林市生态安全稳定比丘陵沟壑区更为重要,尤其对于秃尾河、榆溪河、芦河、无定河上游水源涵养空间的保护将对下游城市水资源生态安全,能源化工基地可持续发展具有重要意义。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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被引期刊影响因子

[1]	彭建, 赵会娟, 刘焱序, 等. 区域生态安全格局构建研究进展与展望 . 地理研究, 2017, 36(3): 407-419. [本文引用: 4] [Peng Jian, Zhao Huijuan, Liu Yanxu, et al. Research progress and prospect on regional ecological security pattern construction . Geographical Research, 2017, 36(3): 407-419.] [本文引用: 4]
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[4]	Jongman R H G, Külvik M, Kristiansen I. European ecological networks and greenways . Landscape and Urban Planning, 2004, 68(2): 305-319. https://doi.org/10.1016/S0169-2046(03)00163-4 URL [本文引用: 1] 摘要 In the context of European integration, networks are becoming increasingly important in both social and ecological sense. Since the beginning of the 1990s, societal and scientific exchanges are being restructured as the conceptual approaches towards new nature conservation strategies have been renewed. Within the framework of nature conservation, the notion of an ecological network has become increasingly important. Throughout Europe, regional and national approaches are in different phases of development, which are all based on recent landscape ecological principles. Ecological networks are interpreted in a variety of ways depending on different historical roots of nature conservation, planning and scientific traditions, different geographical and administrative levels, different land uses, and in the end the political decision-making is dependent on actors with different land use interests. This complex interaction between cultural and natural features results in quite different ways for the elaboration of ecological networks and greenways.
[5]	Jongman R H G, Bouwma I M, Griffioen A, et al. The pan European ecological network: PEEN . Landscape Ecology, 2011, 26(3): 311-326. https://doi.org/10.1007/s10980-010-9567-x URL [本文引用: 1] 摘要 The pan European biological and landscape diversity strategy (PEBDLS) was developed under the auspices of the Council of Europe in order to achieve the effective implementation of the convention of biological diversity (CBD) at the European level. A key element of PEBLDS has been the development of the Pan European Ecological Network (PEEN) as a guiding vision for coherence in biodiversity conservation. PEEN has been developed in three subprojects: Central and Eastern Europe, completed in 2002; South-eastern Europe, completed in 2006; and Western Europe, also completed in 2006. The methodology of the development of the three maps has been broadly comparable but data availability, differences in national databases, technical developments and geographical differences caused variations in the detailed approach. One of the challenges was to find common denominators for the habitat data in Europe; this was solved differently for the subprojects. The project has resulted in three maps that together constitute the PEEN. They differ in terms of ecological coherence and the need for ecological corridors; for example, in Central and Western Europe corridors are essential to provide connectivity, while in Northern, Eastern and South-eastern Europe larger, coherent natural areas still exist. The future steps in developing PEEN should include the implementation of national ecological networks and, in particular, the pursuit of international coherence through the development of trans-European ecological corridors. The big challenge is to develop a common approach among the over 100 European-wide agencies that are responsible for biodiversity conservation.
[6]	Benedict M A, McMahon E T. Green infrastructure: Smart conservation for the 21st century . Renewable Resources Journal, 2002, 20(3): 12-17. URL [本文引用: 2] 摘要 "Green infrastructure" refers to the network of wildlife habitat, open space, woodlands, parks and other areas of nature that sustains clean water, air and natural resources and enhances quality of life. This paper discusses green infrastructure as a strategic method of conserving land that is significant to smart growth success. The paper expands on the concept of green infrastructure and details seven principles and strategies for achieving it successfully.
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[14]	马世发, 马梅, 蔡玉梅, 等. 省级尺度国土空间生态保护红线划定: 以湖南省为例 . 热带地理, 2015, 35(1): 43-50. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>划定生态保护红线是国土规划的一项重要内容。文章将生物多样性保护、洪水调蓄、水土保持、水源涵养和荒漠化防治等作为省级尺度国土空间核心生态问题，从生态安全格局维持角度，通过“自上而下”的国土空间生态安全骨架分析和基于遥感与GIS的“自下而上”定量评价，以湖南省为案例探索国土空间生态保护红线划定。通过单要素低、中、高3种划分情景分析发现，湖南省生物多样性保护格局需要在现有保护区的基础上加强生态廊道的保护；洪水调蓄主要以洞庭湖及其淹没区为主；水源涵养能力较强的地区主要是东部、西部和南部的大型山脉地带，中北部的丘陵平原地区相对较弱；水土流失强度较大的区域主要集中于西部的武陵、雪峰、罗霄等山脉，尤其是大型山脉向丘陵平原过渡地带。基于单要素生态评价的综合划分结果显示，湖南省约有50%的国土空间具有重要生态安全维持功能，且红线范围打破了县级行政区划界限，强调生态保护的自然地理界线，呈空间网状分布的红线格局符合湖南省“一湖三山四水”的生态安全战略构想。</p> [Ma Shifa, Ma Mei, Cai Yumei, et al. Delimitating red line of ecological protection for territorial spatial planning: A case study of Hunan province . Tropical Geography, 2015, 35(1): 43-50.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>划定生态保护红线是国土规划的一项重要内容。文章将生物多样性保护、洪水调蓄、水土保持、水源涵养和荒漠化防治等作为省级尺度国土空间核心生态问题，从生态安全格局维持角度，通过“自上而下”的国土空间生态安全骨架分析和基于遥感与GIS的“自下而上”定量评价，以湖南省为案例探索国土空间生态保护红线划定。通过单要素低、中、高3种划分情景分析发现，湖南省生物多样性保护格局需要在现有保护区的基础上加强生态廊道的保护；洪水调蓄主要以洞庭湖及其淹没区为主；水源涵养能力较强的地区主要是东部、西部和南部的大型山脉地带，中北部的丘陵平原地区相对较弱；水土流失强度较大的区域主要集中于西部的武陵、雪峰、罗霄等山脉，尤其是大型山脉向丘陵平原过渡地带。基于单要素生态评价的综合划分结果显示，湖南省约有50%的国土空间具有重要生态安全维持功能，且红线范围打破了县级行政区划界限，强调生态保护的自然地理界线，呈空间网状分布的红线格局符合湖南省“一湖三山四水”的生态安全战略构想。</p>
[15]	黄金川, 林浩曦, 漆潇潇. 面向国土空间优化的三生空间研究进展 . 地理科学进展, 2017, 36(3): 378-391. [本文引用: 2] [Huang Jinchuan, Lin Haoxi, Qi Xiaoxiao. A literature review on optimization of spatial development pattern based on ecological-production-living space . Progress in Geography, 2017, 36(3): 378-391.] [本文引用: 2]
[16]	燕守广, 林乃峰, 沈渭寿. 江苏省生态红线区域划分与保护 . 生态与农村环境学报, 2014, 30(3): 294-299. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-4831.2014.03.004 URL [本文引用: 1] 摘要生态红线是我国近年来提出的全新概念，也是环境保护转变思路和积极创新的重要成果，生态红线的划定与保护是实现生态系统管理的重要一步。江苏省生态红线区域是在对区域生态环境现状评估、生态环境敏感性评估的基础上，以自然生态系统的完整性、生态系统服务功能的一致性和生态空间的连续性为基准，通过分析生态系统服务功能的重要性划分的。全省共划分为15类生态红线区域，分为两级管控。 [Yan Shouguang, Lin Naifeng, Shen Weishou. Delineation and protection of ecological red lines in Jiangsu province . Journal of Ecology and Rural Environment, 2014, 30(3): 294-299.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-4831.2014.03.004 URL [本文引用: 1] 摘要生态红线是我国近年来提出的全新概念，也是环境保护转变思路和积极创新的重要成果，生态红线的划定与保护是实现生态系统管理的重要一步。江苏省生态红线区域是在对区域生态环境现状评估、生态环境敏感性评估的基础上，以自然生态系统的完整性、生态系统服务功能的一致性和生态空间的连续性为基准，通过分析生态系统服务功能的重要性划分的。全省共划分为15类生态红线区域，分为两级管控。
[17]	吴健生, 岳新欣, 秦维. 基于生态系统服务价值重构的生态安全格局构建: 以重庆两江新区为例 . 地理研究, 2017, 36(3): 429-440. https://doi.org/10.11821/dlyj201703003 URL [本文引用: 1] 摘要生态系统服务是生态安全的前提和保障,各项服务价值变化率和集聚水平的差异,均会影响生态源地的识别结果.在对重庆两江新区生态系统服务静态价值估算的基础上,以生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数,对2012年的生态系统服务静态价值进行重构,并依据重构结果建立三种安全水平上的生态安全格局.结果表明:①各项生态系统服务静态价值量逐年降低,其中以食物生产、土壤形成与保护和碳固定三项服务降速最快.②重构后生态系统服务价值范围在201～23634元rn2之间,且大部分区域以中低值为主.③低、中、高三种安全水平源地面积分别为174.73km2、208.69km2和222.20km2.基于生态系统服务价值的多水平生态安全格局,是城市开发和建设用地布局的重要依据. [Wu Jiansheng, Yue Xinxin, Qin Wei. The establishment of ecological security patterns based on the redistribution of ecosystem service value: A case study in the Liangjiang New Area , Chongqing. Geographical Research. 2017, 36(3): 429-440.] https://doi.org/10.11821/dlyj201703003 URL [本文引用: 1] 摘要生态系统服务是生态安全的前提和保障,各项服务价值变化率和集聚水平的差异,均会影响生态源地的识别结果.在对重庆两江新区生态系统服务静态价值估算的基础上,以生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数,对2012年的生态系统服务静态价值进行重构,并依据重构结果建立三种安全水平上的生态安全格局.结果表明:①各项生态系统服务静态价值量逐年降低,其中以食物生产、土壤形成与保护和碳固定三项服务降速最快.②重构后生态系统服务价值范围在201～23634元rn2之间,且大部分区域以中低值为主.③低、中、高三种安全水平源地面积分别为174.73km2、208.69km2和222.20km2.基于生态系统服务价值的多水平生态安全格局,是城市开发和建设用地布局的重要依据.
[18]	陈昕, 彭建, 刘焱序, 等. 基于“重要性—敏感性—连通性”框架的云浮市生态安全格局构建 . 地理研究, 2017, 36(3): 471-484. https://doi.org/10.11821/dlyj201703006 URL [本文引用: 1] 摘要生态安全格局构建是保障城市生态安全,实现城市可持续性发展的重要途径,也是景观生态学研究的热点领域之一.生态源地识别与空间阻力面构建一直是生态安全格局构建中的技术难点.以广东省云浮市为例,从生态系统服务重要性、生态敏感性与景观连通性三个方面识别生态源地,利用DMSP/OLS夜间灯光数据修正基本生态阻力面,并运用最小累积阻力模型判定生态廊道,从而综合构建云浮市生态安全格局.研究表明:云浮市生态源地占全市总面积的36.47％,主要分布在西部与南部的山林地.云浮市生态廊道总长度为508.87 km,其中景观廊道总长度为315.58 km,组团廊道总长度为193.29 km,呈环状辐射分布于植被覆盖相对较好的山区地带.全市16个自然保护区基本都位于生态源地范围内.构建的“重要性—敏感性—连通性”框架可以为区域生态安全格局构建提供新思路,从而有效指引相关空间规划. [Chen Xin, Peng Jian, Liu Yanxu, et al. Constructing ecological security patterns in Yunfu city based on the framework of importance-sensitivity-connectivity . Geographical Research, 2017, 36(3): 471-484.] https://doi.org/10.11821/dlyj201703006 URL [本文引用: 1] 摘要生态安全格局构建是保障城市生态安全,实现城市可持续性发展的重要途径,也是景观生态学研究的热点领域之一.生态源地识别与空间阻力面构建一直是生态安全格局构建中的技术难点.以广东省云浮市为例,从生态系统服务重要性、生态敏感性与景观连通性三个方面识别生态源地,利用DMSP/OLS夜间灯光数据修正基本生态阻力面,并运用最小累积阻力模型判定生态廊道,从而综合构建云浮市生态安全格局.研究表明:云浮市生态源地占全市总面积的36.47％,主要分布在西部与南部的山林地.云浮市生态廊道总长度为508.87 km,其中景观廊道总长度为315.58 km,组团廊道总长度为193.29 km,呈环状辐射分布于植被覆盖相对较好的山区地带.全市16个自然保护区基本都位于生态源地范围内.构建的“重要性—敏感性—连通性”框架可以为区域生态安全格局构建提供新思路,从而有效指引相关空间规划.
[19]	金贵, 邓祥征, 张倩, 等. 武汉城市圈国土空间综合功能分区 . 地理研究, 2017, 36(3): 541-552. https://doi.org/10.11821/dlyj201703012 URL [本文引用: 1] 摘要以武汉城市圈为典型案例区开展国土空间综合功能分区实证研究。首先基于县域土地利用数据、社会经济数据和补充调查数据,从生产、生活和生态（三生）功能角度遴选出表征国土空间不同主题要素的24个指标因子,构建基于＂要素—功能＂的评价指标体系;然后从评价单元开始对10类空间二级功能进行比例关系表达,并通过BP神经网络方法评价三生功能承载力;最后引入双约束聚类法划定国土空间综合功能区,并匹配相应的调控政策。研究表明：基于统一的功能分类和指标体系实现功能比例表达在不同尺度间传递;武汉城市圈国土空间可划分为3个一级综合功能区和7个二级综合功能区。研究成果可为武汉城市圈国土空间格局优化提供参考。 [Jin Gui, Deng Xiangzheng, Zhang Qian, et al. Comprehensive function zoning of national land space for Wuhan metropolitan region . Geographical Research, 2017, 36(3): 541-552.] https://doi.org/10.11821/dlyj201703012 URL [本文引用: 1] 摘要以武汉城市圈为典型案例区开展国土空间综合功能分区实证研究。首先基于县域土地利用数据、社会经济数据和补充调查数据,从生产、生活和生态（三生）功能角度遴选出表征国土空间不同主题要素的24个指标因子,构建基于＂要素—功能＂的评价指标体系;然后从评价单元开始对10类空间二级功能进行比例关系表达,并通过BP神经网络方法评价三生功能承载力;最后引入双约束聚类法划定国土空间综合功能区,并匹配相应的调控政策。研究表明：基于统一的功能分类和指标体系实现功能比例表达在不同尺度间传递;武汉城市圈国土空间可划分为3个一级综合功能区和7个二级综合功能区。研究成果可为武汉城市圈国土空间格局优化提供参考。
[20]	邓红兵, 陈春娣, 刘昕, 等. 区域生态用地的概念及分类 . 生态学报, 2009, 29(3): 1519-1524. https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0933.2009.03.050 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要随着自然资源持续利用的思想、理论逐步深入和发展，生态用地分类及规划研究具有重要意义，成为土地资源利用研究和生态建设工作的重点。总结了国内外生态用地的研究进展，在土地生态系统服务的基础上，提出了生态用地指的是区域或城镇土地中以提供生态系统服务为主的土地利用类型，可将区域土地分为“生态用地”、“生产用地”和“生活用地”三大类型，生态用地按照不同生态系统服务分为自然用地、保护区用地、休养与休闲用地和废弃与纳污用地4个二级类型，进一步分为20个三级类型。生态用地的分类可为建立合理的土地利用生态分类体系和区划提供理论基础。 [Deng Hongbin, Chen Chundi, Liu Xin, et al. Conception and function classification of regional ecological land . Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(3): 1519-1524.] https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0933.2009.03.050 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要随着自然资源持续利用的思想、理论逐步深入和发展，生态用地分类及规划研究具有重要意义，成为土地资源利用研究和生态建设工作的重点。总结了国内外生态用地的研究进展，在土地生态系统服务的基础上，提出了生态用地指的是区域或城镇土地中以提供生态系统服务为主的土地利用类型，可将区域土地分为“生态用地”、“生产用地”和“生活用地”三大类型，生态用地按照不同生态系统服务分为自然用地、保护区用地、休养与休闲用地和废弃与纳污用地4个二级类型，进一步分为20个三级类型。生态用地的分类可为建立合理的土地利用生态分类体系和区划提供理论基础。
[21]	包玉斌, 李婷, 柳辉, 等. 基于InVEST模型的陕北黄土高原水源涵养功能时空变化 . 地理研究, 2016, 35(4): 664-676. https://doi.org/10.11821/dlyj201604006 URL [本文引用: 2] 摘要以陕北黄土高原为研究区,基于In VEST水源涵养功能评价模块,定量评价退耕还林还草工程背景下土地利用/覆被变化对研究区水源涵养的影响,在此基础上开展水源涵养空间分区。结果表明：1 2000-2010年,陕北黄土高原草地、灌丛和林地的面积分别增加了3204 km2、285.3 km2和122.7 km2,城镇面积增加了450.4 km2;农田、荒漠、湿地的面积分别面积减少了3984.5 km2、72.7 km2和5.2 km2。2 2000-2010年,陕北黄土高原水源涵养量整体以减少为主,中部减少最为显著,减少量在25 m3/hm2~40 m3/hm2,局部区域在40 m3/hm2以上;其他大部分区域均有0~25 m3/hm2不等的减少。3陕北黄土高原水源涵养功能高度重要区和极重要区的总面积为32255.1 km2,所占比例为40.5%。4通过陕北黄土高原水源涵养功能评价和重要性分区为生态系统的科学管理提供参考。 [Bao Yubin, Li Ting, Liu Hui, et al. Spatial and temporal changes of water conservation of Loess Plateau in northern Shaanxi province by InVEST model . Geographical Research, 2016, 35(4): 664-676.] https://doi.org/10.11821/dlyj201604006 URL [本文引用: 2] 摘要以陕北黄土高原为研究区,基于In VEST水源涵养功能评价模块,定量评价退耕还林还草工程背景下土地利用/覆被变化对研究区水源涵养的影响,在此基础上开展水源涵养空间分区。结果表明：1 2000-2010年,陕北黄土高原草地、灌丛和林地的面积分别增加了3204 km2、285.3 km2和122.7 km2,城镇面积增加了450.4 km2;农田、荒漠、湿地的面积分别面积减少了3984.5 km2、72.7 km2和5.2 km2。2 2000-2010年,陕北黄土高原水源涵养量整体以减少为主,中部减少最为显著,减少量在25 m3/hm2~40 m3/hm2,局部区域在40 m3/hm2以上;其他大部分区域均有0~25 m3/hm2不等的减少。3陕北黄土高原水源涵养功能高度重要区和极重要区的总面积为32255.1 km2,所占比例为40.5%。4通过陕北黄土高原水源涵养功能评价和重要性分区为生态系统的科学管理提供参考。
[22]	孙文义, 邵全琴, 刘纪远. 黄土高原不同生态系统水土保持服务功能评价 . 自然资源学报, 2014. 29(3): 365-376. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2014.03.001 URL [本文引用: 1] 摘要以土壤保持量为评估指标,应用修正通用土壤流失方程,评估了黄土高原水土保持生态系统服务功能,分析了近20 a来的黄土高原土壤保持量的空间分布及其动态变化,对于揭示全球气候变化背景下黄土高原林草植被建设的生态成效具有重要的科学价值和现实意义。结果表明:1990—2010年黄土高原平均单位面积土壤保持量为305 t·hm-2·a-1,年均土壤保持总量为190×108t。1990—2000年农田、草地和林地生态系统平均单位面积土壤保持量分别为249、285和640 t·hm-2·a-1,2000—2010年平均单位面积土壤保持量分别增加了14.6%、2.9%和7.4%。黄土高原草地和林地的土壤保持率分别为83%~88%和94%~97%。农田生态系统土壤保持量的空间分布特征表现为黄土丘陵沟壑区和黄土高塬沟壑区较大,农灌区和河谷平原区偏低;草地和林地生态系统土壤保持量的空间分布特征表现为沿东南向西北减少的变化趋势。与1990—2000年不同,2000—2010年农田、草地和林地生态系统土壤保持量的空间变化特征表现为较为明显的增长趋势,尤其是黄土丘陵沟壑区陕西榆林、延安地区和山西吕梁山区一带。 [Sun Wenyi, Shao Quanqin, Liu Jiyuan. Assessment of soil conservation function of the ecosystem services on the Loess Plateau . Journal of Natural Resources, 2014. 29(3): 365-376.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2014.03.001 URL [本文引用: 1] 摘要以土壤保持量为评估指标,应用修正通用土壤流失方程,评估了黄土高原水土保持生态系统服务功能,分析了近20 a来的黄土高原土壤保持量的空间分布及其动态变化,对于揭示全球气候变化背景下黄土高原林草植被建设的生态成效具有重要的科学价值和现实意义。结果表明:1990—2010年黄土高原平均单位面积土壤保持量为305 t·hm-2·a-1,年均土壤保持总量为190×108t。1990—2000年农田、草地和林地生态系统平均单位面积土壤保持量分别为249、285和640 t·hm-2·a-1,2000—2010年平均单位面积土壤保持量分别增加了14.6%、2.9%和7.4%。黄土高原草地和林地的土壤保持率分别为83%~88%和94%~97%。农田生态系统土壤保持量的空间分布特征表现为黄土丘陵沟壑区和黄土高塬沟壑区较大,农灌区和河谷平原区偏低;草地和林地生态系统土壤保持量的空间分布特征表现为沿东南向西北减少的变化趋势。与1990—2000年不同,2000—2010年农田、草地和林地生态系统土壤保持量的空间变化特征表现为较为明显的增长趋势,尤其是黄土丘陵沟壑区陕西榆林、延安地区和山西吕梁山区一带。
[23]	Fryrear D W, Bilbro J D, Saleh A, et al. RWEQ: Improve wind erosion techenology . Journal of Soil and Water Conservation, 2000, 55(2): 183-189.] https://doi.org/10.1016/S0016-7061(99)00084-1 URL [本文引用: 1] 摘要 An improved wind erosion model (RWEQ) has been developed and validated with field erosion data from 45 site years. In RWEQ, the residue, soil erodibility, and soil roughness parameters are represented as coefficients. Within the RWEQ computer program, surface residues are decomposed with weather conditions. Residues are buried or flattened with tillage operations. Soil roughness is modified with tillage implements and roughness decayed with rainfall or irrigation amount and storm erosivity. Effect of windbarriers is described with an optical density index, but the protected zone downwind is dependent on wind velocity and soil surface conditions. Wind speed over hills is modified and the effect is included in soil loss estimates. Soil loss data were collected from sites with an annual range of rainfall of 191 to 1255 mm. Soil sand contents varied from 10 to 87%. The majority of the erosion data are from circular fields 2.6 ha in size, but data were also collected from a 52 ha circle and rectangular fields 36 to 128 ha. Measured soil losses varied from 0 to 31.21 kg m
[24]	王万中, 焦菊英. 中国降雨侵蚀力R值的计算与分布(I) . 水土保持学报, 1995, 9(4): 5-18. [本文引用: 1] [Wang Wanzhong, Jiao Juying. Study on rainfall erosivity in China (I) . Journal of Soil and Water Conservation, 1995, 9(4): 5-18.] [本文引用: 1]
[25]	杨勤科, 郭伟玲, 张宏鸣, 等. 基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法研究初报 . 水土保持通报, 2010, 30(2): 203-206. [本文引用: 1] [Yang Qinke, Guo Weiling, Zhang Hongming, et al. Method of extracting LS factor at watershed scale based on DEM . Bulletin of Soiland Water Conservation, 2010, 30(2): 203-206.] [本文引用: 1]
[26]	Fryrear D W, Krammes C A, Williamson D L, et al. Computing the wind erodible fraction of soil . Journal of Soil and Water Consevation. 1994, 49(2): 183-188. https://doi.org/10.2307/4002827 URL [本文引用: 1] 摘要 A model was developed to estimate wind erodible fraction of soil using the chemical and physical properties of the soil from six states. The estimated erodible fraction was correlated with monthly erodible fraction measured over a three-year period with a standard rotary dry sieve. The algorithm considered the soil's sand and silt percentage, sand to clay ratio, calcium carbonate and organic carbon. Increased sand and silt percentage as well as calcium carbonate increase the erodible fraction while a rise in organic carbon decreases the erodible factor.
[27]	李柏延, 任志远, 易浪. 2001-2010年榆林市土壤侵蚀动态变化趋势 . 干旱区研究, 2015, 32(5): 918-925. https://doi.org/10.13866/j.azr.2015.05.13 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要土壤侵蚀在水土保持和荒漠化防治中扮演着重要角色,在区域水土资源的开发、保护及其利用中具有重要意义。以通用土壤流失方程为工具,采用格网技术、空间插值、空间分析、一元线性回归等技术,对栅格数据进行采样、重分类、空间统计分析,对榆林市连续10 a土壤侵蚀动态变化及其分布进行分析,并对其未来土壤侵蚀情况进行预测。研究表明：1 2001—2010年榆林市总体土壤侵蚀平均模数平稳,但在2003年和2009年出现跳跃性的拐点,2003年土壤侵蚀平均模数达到最小值,2009年土壤侵蚀平均模数达到最大值;2榆林市土壤侵蚀面积逐年增大,轻度和中度土壤侵蚀面积所占比例呈增大趋势,中度以上侵蚀面积占总面积的21.68%,轻度土壤侵蚀面积占总面积的37.91%;3工矿用地和能源开发区等土壤侵蚀较为严重;4未来几年,土壤侵蚀主要发生在府谷大部、神木中部、部分能源开发区及其周边和定边中部等地区。 [Li Boyan, Ren Zhiyuan, Yi Lang. Study on changing trend of soil erosion in Yulin city from 2001 to 2010 . Arid Zone Research, 2015, 32(5): 918-925.] https://doi.org/10.13866/j.azr.2015.05.13 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要土壤侵蚀在水土保持和荒漠化防治中扮演着重要角色,在区域水土资源的开发、保护及其利用中具有重要意义。以通用土壤流失方程为工具,采用格网技术、空间插值、空间分析、一元线性回归等技术,对栅格数据进行采样、重分类、空间统计分析,对榆林市连续10 a土壤侵蚀动态变化及其分布进行分析,并对其未来土壤侵蚀情况进行预测。研究表明：1 2001—2010年榆林市总体土壤侵蚀平均模数平稳,但在2003年和2009年出现跳跃性的拐点,2003年土壤侵蚀平均模数达到最小值,2009年土壤侵蚀平均模数达到最大值;2榆林市土壤侵蚀面积逐年增大,轻度和中度土壤侵蚀面积所占比例呈增大趋势,中度以上侵蚀面积占总面积的21.68%,轻度土壤侵蚀面积占总面积的37.91%;3工矿用地和能源开发区等土壤侵蚀较为严重;4未来几年,土壤侵蚀主要发生在府谷大部、神木中部、部分能源开发区及其周边和定边中部等地区。
[28]	肖玉, 谢高地, 鲁春霞, 等. 基于供需关系的生态系统服务空间流动研究进展 . 生态学报, 2016, 36(10): 3096-3102. https://doi.org/10.5846/stxb201411172274 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要生态系统服务研究越来越强调服务与人类福利的关系。生态系统服务空间流动研究试图在生态系统服务供给与使用之间构建因果联系,探索服务供给时空动态与人类福利变化的关系。综述了20世纪90年代以来国内外生态系统服务研究的进展,梳理了生态系统服务空间流动研究发展的脉络及其出现的必要性,提出了未来生态系统服务空间流动发展的重要方向是分布式空间模拟,但这受到数据可获得性和专业知识的限制。未来可以通过利用已有地理资源数据库和派生数据库增加数据来源,组建由不同学科人员组成的研究团队来弥补专业知识不足造成的影响。通过生态系统服务空间流动研究,可以在生态系统服务供给和需求之间建立反馈关系,为制定科学合理的管理政策提供科学依据。 [Xiao Yu, Xie Gaodi, Lu Chunxia, et al. Involvement of ecosystem service flows in human wellbeing based on the relationship between supply and demand . Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(10): 3096-3102.] https://doi.org/10.5846/stxb201411172274 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要生态系统服务研究越来越强调服务与人类福利的关系。生态系统服务空间流动研究试图在生态系统服务供给与使用之间构建因果联系,探索服务供给时空动态与人类福利变化的关系。综述了20世纪90年代以来国内外生态系统服务研究的进展,梳理了生态系统服务空间流动研究发展的脉络及其出现的必要性,提出了未来生态系统服务空间流动发展的重要方向是分布式空间模拟,但这受到数据可获得性和专业知识的限制。未来可以通过利用已有地理资源数据库和派生数据库增加数据来源,组建由不同学科人员组成的研究团队来弥补专业知识不足造成的影响。通过生态系统服务空间流动研究,可以在生态系统服务供给和需求之间建立反馈关系,为制定科学合理的管理政策提供科学依据。
[29]	李双成, 王珏, 朱文博, 等. 基于空间与区域视角的生态系统服务地理学框架 . 地理学报, 2014, 69(11): 1628-1639. https://doi.org/10.11821/dlxb201411004 URL [本文引用: 1] 摘要生态系统服务研究现已成为国内外的研究热点。回顾生态系统服务研究的历程可以发现,研究范式正在从自然科学研究范式向自然科学与社会科学综合研究范式转向。生态系统服务研究更加重视时空异质性、更加关注流动性与区域效应,更加强调生态系统服务对人类福祉的作用。在生态系统结构、过程与功能─服务─人类收益与福祉级联框架中,地理学的主要分支都可以找到自身的研究议题。在此过程中,逐渐建构起来的生态系统服务地理学,不仅可以为生态系统服务研究提供学科支撑,同时可以丰富和拓展地理学的研究内容。本文在评述生态系统服务研究历程和发展趋势的基础上,分析了地理学参与生态系统服务研究的逻辑必然性以及面临的机遇与挑战。为了推进生态系统服务研究的"地理化"转向,我们提议发展生态系统服务地理学,并初步描绘了生态系统服务地理学的学科框架,包括定义、研究范畴、研究内容及主要研究议题等。 [Li Shuangcheng, Wang Yu, Zhu Wenbo, et al. Research framework of ecosystem services geography from spatial and regional perspectives . Acta Geographica Sinica, 2014, 69(11): 1628-1639.] https://doi.org/10.11821/dlxb201411004 URL [本文引用: 1] 摘要生态系统服务研究现已成为国内外的研究热点。回顾生态系统服务研究的历程可以发现,研究范式正在从自然科学研究范式向自然科学与社会科学综合研究范式转向。生态系统服务研究更加重视时空异质性、更加关注流动性与区域效应,更加强调生态系统服务对人类福祉的作用。在生态系统结构、过程与功能─服务─人类收益与福祉级联框架中,地理学的主要分支都可以找到自身的研究议题。在此过程中,逐渐建构起来的生态系统服务地理学,不仅可以为生态系统服务研究提供学科支撑,同时可以丰富和拓展地理学的研究内容。本文在评述生态系统服务研究历程和发展趋势的基础上,分析了地理学参与生态系统服务研究的逻辑必然性以及面临的机遇与挑战。为了推进生态系统服务研究的"地理化"转向,我们提议发展生态系统服务地理学,并初步描绘了生态系统服务地理学的学科框架,包括定义、研究范畴、研究内容及主要研究议题等。
[30]	孙小银, 郭洪伟, 廉丽姝, 等. 南四湖流域产水量空间格局与驱动因素分析 . 自然资源学报, 2017, 32(4): 669-679. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.20160460 URL [本文引用: 1] 摘要流域生态系统产水服务功能的空间化和定量化评估,对流域水资源管理、优化配置以及提高流域水生态保护效率具有重要意义。以山东省南四湖流域为研究对象,基于1990—2013年土地利用、降水、蒸散以及土壤属性等基础地理数据,以InVEST模型为基础,评估和模拟南四湖流域近25 a的产水量,并采用ArcGIS分析产水量的空间分布格局以及变化趋势,探讨了降水、地形等自然地理要素以及人口、土地利用和国内生产总值（GDP）等社会经济因素与产水量空间格局动态变化之间的关系,并在此基础上划分出南四湖流域生态系统产水功能区。研究结果表明：流域产水量在空间格局上呈现出由东向西递减的趋势,东部、东北部等山区、丘陵地区产水量高,西部平原地区产水相对较低;受自然地理要素影响,流域产水量空间分布与社会经济发展水平即GDP、人口密度的空间分布格局有较大差异。近25 a来,流域产水量呈现减少趋势,且产水量峰值区域由东北部向偏南地区转移,最低值区由西部向中部地区转移。降水、海拔和坡度等地理环境与产水量的空间变化呈显著正相关,其中降水量的相关程度最强;人口、GDP等社会经济数据与产水量变化也呈显著正相关,主要原因在于城市化的发展,城市建设用地等不透水层增加,促进了流域产水量。研究结果可以为流域水资源政策制定以及社会经济发展规划等宏观决策提供科学支撑。 [Sun Xiaoyin, Guo Hongwei, Lian Lishu, et al. The spatial pattern of wateryield and its driving factors in Nansi Lake Basin . Journal of Natural Resources, 2017, 32(4): 669-679.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.20160460 URL [本文引用: 1] 摘要流域生态系统产水服务功能的空间化和定量化评估,对流域水资源管理、优化配置以及提高流域水生态保护效率具有重要意义。以山东省南四湖流域为研究对象,基于1990—2013年土地利用、降水、蒸散以及土壤属性等基础地理数据,以InVEST模型为基础,评估和模拟南四湖流域近25 a的产水量,并采用ArcGIS分析产水量的空间分布格局以及变化趋势,探讨了降水、地形等自然地理要素以及人口、土地利用和国内生产总值（GDP）等社会经济因素与产水量空间格局动态变化之间的关系,并在此基础上划分出南四湖流域生态系统产水功能区。研究结果表明：流域产水量在空间格局上呈现出由东向西递减的趋势,东部、东北部等山区、丘陵地区产水量高,西部平原地区产水相对较低;受自然地理要素影响,流域产水量空间分布与社会经济发展水平即GDP、人口密度的空间分布格局有较大差异。近25 a来,流域产水量呈现减少趋势,且产水量峰值区域由东北部向偏南地区转移,最低值区由西部向中部地区转移。降水、海拔和坡度等地理环境与产水量的空间变化呈显著正相关,其中降水量的相关程度最强;人口、GDP等社会经济数据与产水量变化也呈显著正相关,主要原因在于城市化的发展,城市建设用地等不透水层增加,促进了流域产水量。研究结果可以为流域水资源政策制定以及社会经济发展规划等宏观决策提供科学支撑。
[31]	Matthias Schroter Roy P Remme. Spatial prioritisation for conserving ecosystem services: comparing hotspots with heuristic optimization . Landscape Ecology, 2016, 31(2): 431-450. https://doi.org/10.1007/s10980-015-0258-5 URL PMID: 26843784 [本文引用: 2] 摘要 Abstract CONTEXT: The variation in spatial distribution between ecosystem services can be high. Hence, there is a need to spatially identify important sites for conservation planning. The term 'ecosystem service hotspot' has often been used for this purpose, but definitions of this term are ambiguous. OBJECTIVES: We review and classify methods to spatially delineate hotspots. We test how spatial configuration of hotspots for a set of ecosystem services differs depending on the applied method. We compare the outcomes to a heuristic site prioritisation approach (Marxan). METHODS: The four tested hotspot methods are top richest cells, spatial clustering, intensity, and richness. In a conservation scenario we set a target of conserving 10 % of the quantity of five regulating and cultural services for the forest area of Telemark county, Norway. RESULTS: Spatial configuration of selected areas as retrieved by the four hotspots and Marxan differed considerably. Pairwise comparisons were at the lower end of the scale of the Kappa statistic (0.11-0.27). The outcomes also differed considerably in mean target achievement, cost-effectiveness in terms of land-area needed per unit target achievement and compactness in terms of edge-to-area ratio. CONCLUSIONS: An ecosystem service hotspot can refer to either areas containing high values of one service or areas with multiple services. Differences in spatial configuration among hotspot methods can lead to uncertainties for decision-making. This also has consequences for analysing the spatial co-occurrence of hotspots of multiple services and of services and biodiversity.
[32]	顾朝林. 论中国“多规”分立及其演化与融合问题 . 地理研究, 2015, 34(4): 601-613. https://doi.org/10.11821/dlyj201504001 URL [本文引用: 1] 摘要系统研究了国民经济和社会发展规划、城市总体规划、土地利用规划、环境保护规划等"类空间"规划"多规"分立及其演化过程,肯定了各项规划的历史地位和发挥的专业智慧作用,但由于中国处在计划经济体制向社会主义市场经济体制的转型期,这些规划的目标、规划理论、编制方法和实施途径的趋同化明显,导致了规划内容交叉冲突、实施和协调难度大和规划失效现象。规划界和地方政府开始推行"多规合一"实践,但存在条块分割的政府管理体制、规划法规依据不一、规划期限和发展目标差异以及规划编制技术标准不同,难以达到协调和协同的目的。根据中国国情和面向市场经济体制改革,需要建立基于"多规融合"的区域发展总体规划制度框架,实现"一级政府、一本规划"和"一本规划干到底"。 [Gu Chaolin. On the separation of China's spatial plans and their evolution and integration . Geographical Research, 2015, 34(4): 601-613.] https://doi.org/10.11821/dlyj201504001 URL [本文引用: 1] 摘要系统研究了国民经济和社会发展规划、城市总体规划、土地利用规划、环境保护规划等"类空间"规划"多规"分立及其演化过程,肯定了各项规划的历史地位和发挥的专业智慧作用,但由于中国处在计划经济体制向社会主义市场经济体制的转型期,这些规划的目标、规划理论、编制方法和实施途径的趋同化明显,导致了规划内容交叉冲突、实施和协调难度大和规划失效现象。规划界和地方政府开始推行"多规合一"实践,但存在条块分割的政府管理体制、规划法规依据不一、规划期限和发展目标差异以及规划编制技术标准不同,难以达到协调和协同的目的。根据中国国情和面向市场经济体制改革,需要建立基于"多规融合"的区域发展总体规划制度框架,实现"一级政府、一本规划"和"一本规划干到底"。
[33]	孟鹏, 冯广京, 吴大放, 等. “多规冲突”根源与“多规融合”原则: 基于“土地利用冲突与‘多规融合’研讨会”的思考 . 中国土地科学, 2015, 29(8): 3-9. [本文引用: 1] [Meng Peng, Feng Guangjing, Wu Dafang, et al. Causes of the multiple planning conflict and principle of multiple-planning integration: Reviews of the Workshop" Land Use Conflicts and Multiple Planning Integration" . China Land Sciences, 2015, 29(8): 3-9.] [本文引用: 1]

区域生态安全格局构建研究进展与展望

2017

... 20世纪快速城市化带来的高强度土地开发使生态脆弱地区的生态环境更趋恶化,直接影响区域生态安全和可持续发展^[1].从上个世纪80年代初生态安全成为国际热点研究领域,到2011年《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》提出划定生态保护红线,中国正在寻求一种构建生态安全格局的有效途径.国际上虽然没有生态保护红线的概念,但其“保护区”^[2]、“绿道”^[3,4]、“生态网络”^[5]、绿色基础设施^[6]及系统保护规划^[7]中均有类似或相关的内容可供借鉴,其中较为典型的是系统保护规划和绿色基础设施;系统保护规划是基于模拟运算模型,量化保护目标,综合考虑保护体系连通性、人为干扰因素,使用优化算法计算,从而设立优先保护区^[7,8];绿色基础设施是由一系列生态要素组成的自然生命保障系统,强调生态系统服务支撑和自然保育^[1,6].国内从20世纪90年代后期生态安全格局主题的研究到当前生态保护红线划定的探索,其理论和方法技术仍在不断完善中.起初生态安全格局（Ecological Security Pattern,ESP）内涵在于维持生态系统健康及可持续服务的关键空间点、线、面,关注生态系统健康及服务的可持续性^[1,9],并逐渐形成“确定生态源地—建立阻力面—判别安全格局”较为成熟的方法框架^[10];2005年以来,生态与城市规划中逐渐出现生态控制线（Ecological Control Line,ECL）,目的在于阻止建设用地扩展,保育生态的界线^[1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立.例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11].邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12].丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13].马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14].近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域.燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16].吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17].陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18].金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19].总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案.而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价.尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给.生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题. ...

... [1,6].国内从20世纪90年代后期生态安全格局主题的研究到当前生态保护红线划定的探索,其理论和方法技术仍在不断完善中.起初生态安全格局（Ecological Security Pattern,ESP）内涵在于维持生态系统健康及可持续服务的关键空间点、线、面,关注生态系统健康及服务的可持续性^[1,9],并逐渐形成“确定生态源地—建立阻力面—判别安全格局”较为成熟的方法框架^[10];2005年以来,生态与城市规划中逐渐出现生态控制线（Ecological Control Line,ECL）,目的在于阻止建设用地扩展,保育生态的界线^[1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立.例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11].邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12].丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13].马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14].近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域.燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16].吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17].陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18].金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19].总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案.而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价.尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给.生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题. ...

... [1,9],并逐渐形成“确定生态源地—建立阻力面—判别安全格局”较为成熟的方法框架^[10];2005年以来,生态与城市规划中逐渐出现生态控制线（Ecological Control Line,ECL）,目的在于阻止建设用地扩展,保育生态的界线^[1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立.例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11].邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12].丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13].马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14].近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域.燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16].吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17].陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18].金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19].总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案.而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价.尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给.生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题. ...

... [1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立.例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11].邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12].丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13].马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14].近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域.燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16].吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17].陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18].金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19].总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案.而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价.尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给.生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题. ...

区域生态安全格局构建研究进展与展望

2017

Protected Planet Report 2014. Cambridge, UK:

2014

Planning and design of ecological networks in urban areas

2011

European ecological networks and greenways

2004

The pan European ecological network: PEEN

2011

Green infrastructure: Smart conservation for the 21st century

2002

... ,6].国内从20世纪90年代后期生态安全格局主题的研究到当前生态保护红线划定的探索,其理论和方法技术仍在不断完善中.起初生态安全格局（Ecological Security Pattern,ESP）内涵在于维持生态系统健康及可持续服务的关键空间点、线、面,关注生态系统健康及服务的可持续性^[1,9],并逐渐形成“确定生态源地—建立阻力面—判别安全格局”较为成熟的方法框架^[10];2005年以来,生态与城市规划中逐渐出现生态控制线（Ecological Control Line,ECL）,目的在于阻止建设用地扩展,保育生态的界线^[1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立.例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11].邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12].丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13].马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14].近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域.燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16].吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17].陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18].金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19].总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案.而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价.尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给.生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题. ...

Systematic conservation planning

2000

... [7,8];绿色基础设施是由一系列生态要素组成的自然生命保障系统,强调生态系统服务支撑和自然保育^[1,6].国内从20世纪90年代后期生态安全格局主题的研究到当前生态保护红线划定的探索,其理论和方法技术仍在不断完善中.起初生态安全格局（Ecological Security Pattern,ESP）内涵在于维持生态系统健康及可持续服务的关键空间点、线、面,关注生态系统健康及服务的可持续性^[1,9],并逐渐形成“确定生态源地—建立阻力面—判别安全格局”较为成熟的方法框架^[10];2005年以来,生态与城市规划中逐渐出现生态控制线（Ecological Control Line,ECL）,目的在于阻止建设用地扩展,保育生态的界线^[1];而生态保护红线在生态安全格局和国土空间生态控制线研究发展中应运而生,其划分的技术方法体系也不断尝试建立.例如,林勇等基于景观/区域生态安全格局理论、海陆统筹理论、生态系统管理和适应性理论、DPSIR模型以及生态适宜性分析方法,提出了生态保护红线划分的基本技术路线^[11].邹长新等对国内当下公开政策界定的各种具有红线意义的空间方位进行归类,在此基础上建立国家尺度生态保护红线类型划分体系^[12].丁雨賝等选取了5个生态敏感性指标和9个生态服务价值指标,构建出一套山区生态红保护线划定的技术体系^[13].马世发等以湖南省为例,采用定性和定量评价相结合的方法构建了一套上下协同参与式国土空间生态保护红线划定方法^[14].近年来,国内的国土空间优化趋向于“三生”空间引领的规划框架体系^[15],生态保护红线归属于生态空间内,是保障国土生态安全格局的核心保护区域.燕守广等在生态环境评估、生态重要性评价和生态功能定位等基础上,确定省域国土空间中15种生态保护红线区域类型的定性划分标准^[16].吴健生等从生态系统服务价值重要度指数和空间丰富度指数两方面重构生态系统价值量后识别更需保护的热点区域,作为生态源地构建国土生态安全格局^[17].陈昕则通过“重要性—敏感性—连通性”评价改进了国土空间中生态源地识别的方法,并利用夜间灯光数据对基本生态阻力面进行了修正^[18].金贵等从生产、生活和生态功能角度融合多主题空间要素,综合划分国土空间功能区,明确了重点保护空间^[19].总体来看,国内学者在生态安全格局构建及生态保护红线划分的理论和技术方面做了大量的实践和探索,但目前生态保护红线划定过程中对生态系统服务评估后红线阈值的划分,仍没有行之有效的解决方案.而阈值判别原则将直接决定生态保护红线划定面积的大小,并且缺乏对划定结果的合理性评价.尤其对于西北干旱半干旱生态脆弱区,水资源短缺是社会经济可持续发展瓶颈所在,已有法定保护区不足以保障水资源的安全供给.生态保护红线作为生态安全格局构建的关键之举,如何划分才能保障干旱半干旱区水资源供给安全、保护脆弱的水分循环平衡,已经成为生态保护红线划分研究中迫切解决的难题. ...

系统保护规划的理论方法及关键问题

2015

系统保护规划的理论方法及关键问题

2015

生态安全:国内外研究综述

2005

生态安全:国内外研究综述

2005

生物保护的景观生态安全格局

1999

生物保护的景观生态安全格局

1999

生态红线划分的理论和技术

2016

生态红线划分的理论和技术

2016

论生态保护红线的类型划分与管控

2015

... 生态保护红线划定类型的确定必须立足于大尺度的生态问题.本文在邹长新^[12]等建立的生态保护红线类型划分体系基础之上,结合干旱半干旱地区的实际确定红线划定类型.首先,榆林市处于干旱半干旱区,水资源短缺是首要的生态安全问题,因此水源涵养功能红线是榆林市生态保护红线划分的关键.其次,依据《全国生态功能区划（修编版）》的宏观生态战略布局确定其他生态保护红线的划定类型,榆林市处于全国防风固沙功能和水土保持功能重要区,所以防风固沙功能红线和水土保持功能红线是该区域的重要生态功能红线,同时该地区生态脆弱性主要表现在土地沙化和水土流失,所以生态敏感脆弱红线包括土地沙化敏感红线和水土流失敏感红线.另外,根据实际调查榆林市湖泊海子湿地区的鸟类资源相对丰富,是国家Ⅰ级保护物种遗鸥迁徙、停歇的重要栖息地;生物多样性维护区保护红线即围绕湿地鸟类资源的保护划定.禁止开发保护红线主要是已有法定保护区. ...

论生态保护红线的类型划分与管控

2015

山地区域土地生态红线划定方法与实证研究: 以重庆市涪陵区义和镇为例

2016

... 2.2.1 技术流程 ① 本文按照生产、生活和生态三大空间结构统领国土空间规划体系的思路^[15],根据土地的主体生态系统服务价值划分生态用地、生产用地和生活用地“三生”空间^[20].“三生”空间的识别、整合与划分有利于确立生态保护红线的框架,明确“生产”和“生活”空间的分布范围.② 以干旱区半干旱区生态问题为导向确定生态保护红线的划定类型,其中水源涵养功能区生态保护红线是划定重点.③ 开展生态系统服务重要性评估和生态敏感评价,重要阈值设定,识别极重要和极敏感区划入生态保护红线.④ 水源涵养功能红线划分方案的合理性评价,围绕重点流域中上游水资源供给与需求平衡进行分析.⑤ 将生态保护红线相对聚集或邻近的红线区块进行聚合归整,剔除小于1 km²的独立斑块^[13].⑥ 基于“三生”空间的框架,根据2017年5月颁布的《生态保护红线划定指南》（以下简称《指南》）扣除聚合后不适宜纳入生态保护红线的建设用地或基本农田,预留重要的农业生产和城镇生活居住空间,然后在“多规合一”中控制约束各类规划,不断细化修正边界,达成生态保护共识.具体技术流程如图2所示. ...

山地区域土地生态红线划定方法与实证研究: 以重庆市涪陵区义和镇为例

2016

省级尺度国土空间生态保护红线划定: 以湖南省为例

2015

省级尺度国土空间生态保护红线划定: 以湖南省为例

2015

面向国土空间优化的三生空间研究进展

2017

面向国土空间优化的三生空间研究进展

2017

江苏省生态红线区域划分与保护

2014

江苏省生态红线区域划分与保护

2014

基于生态系统服务价值重构的生态安全格局构建: 以重庆两江新区为例

2017

基于生态系统服务价值重构的生态安全格局构建: 以重庆两江新区为例

2017

基于“重要性—敏感性—连通性”框架的云浮市生态安全格局构建

2017

基于“重要性—敏感性—连通性”框架的云浮市生态安全格局构建

2017

武汉城市圈国土空间综合功能分区

2017

武汉城市圈国土空间综合功能分区

2017

区域生态用地的概念及分类

2009

区域生态用地的概念及分类

2009

基于InVEST模型的陕北黄土高原水源涵养功能时空变化

2016

... 生态保护红线划定的方法运用目前较成熟的定量测度方法（表1）.水源涵养功能重要性评估运用生态系统服务和权衡的综合评估模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,InVEST）中的产水模块,该模型在子流域产水单元具有较好的解释力^[21];依据生活需水与生产需水发生在特定的生活、生产空间上,利用榆林市经济社会需水量预测数据及“三生”空间划分数据,将2010年、2020年、2030年生活需水量、生产需水量转化到特定的生活、生产用地中,实现需水量的空间表达.水土保持功能重要性采用修正通用水土流失方程（Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE）进行评价^[22].防风固沙功能采用修正风蚀方程（Revised Wind Erosion Equation,RWEQ）^[23]计算固沙量.水土流失和土地沙化敏感性评价采用《指南》中建议的生态环境敏感性评价方法,指标体系及分级赋值如表2所示. ...

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

基于InVEST模型的陕北黄土高原水源涵养功能时空变化

2016

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

黄土高原不同生态系统水土保持服务功能评价

2014

黄土高原不同生态系统水土保持服务功能评价

2014

RWEQ: Improve wind erosion techenology

2000

中国降雨侵蚀力R值的计算与分布(I)

1995

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

中国降雨侵蚀力R值的计算与分布(I)

1995

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法研究初报

2010

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法研究初报

2010

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

Computing the wind erodible fraction of soil

1994

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

2001-2010年榆林市土壤侵蚀动态变化趋势

2015

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

2001-2010年榆林市土壤侵蚀动态变化趋势

2015

... Models and methods in eclogical redline demarcation

评价内容		研究方法			数据来源
评价内容		方法类型		计算公式	指标参数
生态功能重要性	水源涵养功能	InVEST产水量模型	$\begin{matrix} Y_{jx} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \end{matrix}$ $\begin{matrix} \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω_{x} R_{xj}}{1 + ω_{x} R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} R_{xj} = \frac{k \times E T_{0}}{P_{x}} \end{matrix}$ ; $\begin{matrix} ω_{x} = z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_jx为年产水量;P_x为栅格单元x的年均降雨量;AET_xj为土地利用类型j上栅格单元x的年平均蒸散发量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为土地利用类型j上栅格单元x的干燥指数;k (或ET_k) 为植被蒸散系数;ET₀潜在蒸散发量;z为zhang系数;AWC_x为植被有效可利用水	土地覆盖分类数据、ET₀均来自“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发数据;P_x根据25个气象站内多年平均降水量反距离平方加权法插值获得;土壤深度根据森林资源二类调查图斑属性数据获得;ET_k根据“全国生态十年变化遥感调查与评估项目”下发的叶面积指数计算获得,其他相关参数设定参考包玉斌^[21]的设定方法
	水土保持功能	修正自通用水土流失方程(USLE)的水土保持服务模型	$\begin{matrix} A_{c} = A_{p} - A_{r} = R \times K \times L \times S \times (1 - C) \end{matrix}$	A_c表示土壤保持量,A_p为潜在土壤侵蚀量,A_r为实际土壤侵蚀量,R为降水因子,K为土壤可蚀性因子;L、S为地形因子;C为植被覆盖因子	R根据王万忠等利用降水资料计算的中国100多个城市的R值,采用反距离权重内插方法获得^[24]、L、S基于DEM的流域坡度坡长因子计算方法求得^[25];K根据郭兆元编《陕西土壤》和《陕西省第二次土壤普查数据集》中土壤砂粒、粉粒、粘粒和有机碳百分含量通过Fryeard等^[26]方程计算;C因子参考李柏延^[27]等人在榆林的C因子计算取值方法,由生态十年项目下发的植被覆盖度数据计算获得
	防风固沙功能	修正风蚀方程(RWEQ)	$\begin{matrix} SR = \frac{2 ∙ z}{S^{2}} Q_{\max} ∙ e^{- {(\frac{z}{s})}^{2}} \end{matrix}$ $\begin{matrix} S = 150.71 {[WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)]}^{- 0.371} \end{matrix}$ $\begin{matrix} Q_{\max} = 109.8 [WF \times EF \times SFC \times K^{'} \times (1 - C)] \end{matrix}$	SR为防风固沙量（kg/m²）;S为区域侵蚀系数;Q_max为风蚀最大转移量（kg/m）;WF为气候因子;EF为土壤可蚀性因子;SFC为土壤结皮因子;K′为地表粗糙度因子;C为植被覆盖度因子	“全国生态环境十年变化遥感调查与评估项目”下发的结果数据
生态系统敏感性	水土流失敏感性	均方根法	$SS_{i}=\sqrt[4]{R_{i}\times{K_{i}}\times{LS_{i}}\times{C_{i}}}$	SS_i为i空间单元水土流失敏感性指数,R_i、K_i、LS_i、C_i分别代表i评价区域降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖的敏感性等级值	与水土保持功能因子相同,LS_i实际评估时应用地形起伏度
生态系统敏感性	土地沙化敏感性	均方根法	$D_{i}=\sqrt[4]{I_{i}\times{W_{i}}\times{K_{i}}\times{C_{i}}}$	D_i代表i空间单元土地沙化敏感性指数;I_i、W_i、K_i、C_i分别代表i评价干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖度的敏感性等级值	I_i、W_i根据中国气象科学数据共享服务网下载的日均降水、温度、风速等计算;土壤质地K_i来源于《陕西省第二次土壤普查数据集》;C_i来源于生态十年项目下发的植被覆盖度因子数据

表2

生态敏感性评价指标体系及分级赋值 ...

基于供需关系的生态系统服务空间流动研究进展

2016

... （1）水源涵养功能区生态保护红线最小面积的确定：水源涵养功能服务的产生及其受益者都与特定空间位置相关联且具有方向性,即从生产点流动到使用点,通过长距离的地上地下的输送,作为生活和生产用水提供给城镇（服务使用单元）居民使用^[28,29].一定区域内的地表产水量越多,水资源供给服务功能越强^[30].基于此,根据子流域供需平衡的时空特征,以重点流域的中上游为红线划定对象,当中上游区水源涵养功能服务供给总量小于该区域规划年总需水量时,将中上游区子流域全部纳入重要水源涵养区;当中上游区水源涵养功能服务供给总量大于该区域规划年总需水量时,将中上游区子流域按照产水深度进行分级评价,优先将产水深度大的级别纳入重要水源涵养区,直至子流域累积供给总量大于该区规划年需水总量时停止选入^[31]. ...

基于供需关系的生态系统服务空间流动研究进展

2016

基于空间与区域视角的生态系统服务地理学框架

2014

基于空间与区域视角的生态系统服务地理学框架

2014

南四湖流域产水量空间格局与驱动因素分析

2017

南四湖流域产水量空间格局与驱动因素分析

2017

Spatial prioritisation for conserving ecosystem services: comparing hotspots with heuristic optimization

2016

... （2）其他生态服务功能重要性阈值划分：将水土保持和防风固沙功能评估结果归一化后,将服务值由高到低排列,计算栅格累加服务值.将累加服务值占生态系统服务总值比例的50%与80%所对应的栅格值,作为生态系统服务功能极重要和重要分级的分界点^[31],将极重要等级纳入生态保护红线. ...

论中国“多规”分立及其演化与融合问题

2015

... 当下已有规划“自成体系,互不链接”^[32].各部门对生态保护未达成统一共识,加之已有法定保护区的事权范围模糊和监管缺失,造成多种规划对国土空间利益的争夺.从水资源约束角度划定生态保护红线,为干旱半旱区“多规融合”提出了生态保护底线要求.榆林市属资源型城市,“多规合一”中与生态保护红线的相矛盾的开发规划,尤其是与秃尾河、榆溪河上游水源涵养红线区相矛盾的矿产资源开发规划,若持续无序开采,将会破坏风沙滩区水源涵养区地层储水结构,难以维持脆弱的水分循环平衡.因此,需要结合生态保护红线的基本管控原则,制定更为详细的生态保护红线准入管理办法.在生态保护红线最终方案确定前,应充分与各职能部门衔接,细化调整边界,使生态保护红线成为各类规划达成的生态保护共识,成为“多规合一”中继基本农田红线之后又一重要的空间控制线.空间控制线体系是化解规划矛盾、实现“多规融合”的重要方法和工具^[33],充分发挥生态保护红线在“多规合一”过程中对各专项规划的衔接与约束作用,既可实现国家“自上而下”的宏观生态战略布局,又能“自下而上”兼顾地方经济发展利益与生态安全维护的需要. ...

论中国“多规”分立及其演化与融合问题

2015

“多规冲突”根源与“多规融合”原则: 基于“土地利用冲突与‘多规融合’研讨会”的思考

2015

“多规冲突”根源与“多规融合”原则: 基于“土地利用冲突与‘多规融合’研讨会”的思考

2015

〈

〉

干旱半干旱区生态保护红线划分研究——以“多规合一”试点榆林市为例

Zoning the ecological redline in arid and semiarid regions: Taking Yulin city as an example in the context of an integrated multi-planning

1 引言

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

2.2 技术流程与划分方法

2.3 研究方法与数据来源

2.4 生态保护红线划分阈值的判定

3 结果分析

3.1 水源涵养功能区生态保护红线划分

3.2 生态服务功能重要性与生态敏感性空间格局特征

3.3 生态保护红线划定结果

3.4 干旱半干旱区生态保护红线管控措施与原则制定

4 讨论与结论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子