一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法

文档序号:33622750发布日期:2023-03-25 13:13阅读:42来源:国知局
一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法

1.本发明属于城市生态环境领域,特别是涉及一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法。


背景技术:

2.生态环境是人类赖以生存和发展的根基,学界对城市生态环境的研究逐渐转向对生态韧性的探析,生态韧性正逐渐成为城市发展研究的一个新切入点。生态韧性是区域生态抵抗力、生态恢复力以及生态适应力的综合体现,关注城市生态系统消纳侵扰并能保持原有结构、维持关键功能的能力,是一种过程型的能力属性。其中,抵抗力是城市在面对内外部人为或自然侵扰的初期,生态系统得以保持稳定状态的能力;恢复力是指当生态系统遭受某类风险侵害时能维持基本特征,使自身恢复平衡的能力;适应力是城市生态系统在侵扰结束后,为更好应对生态环境因子变化,而改变自身空间布局、系统结构的能力。
3.然而,目前对城市生态韧性的评价方法大多完全基于景观格局或主要依赖于统计数据,在指标选取上并未体现“韧性”的真正含义,评价方法也未能完整体现城市生态韧性的状态以及发展质量,现有技术中对城市生态韧性的评价模型存在普适性差、评价结果不符合韧性特征等问题,导致评价结果对建设韧性城市的指导意义不足。


技术实现要素:

4.本发明的目的是提供一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法,以解决上述现有技术存在评价模型存在普适性差、评价结果不符合韧性特征的问题。
5.为实现上述目的,本发明提供了一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法,包括以下步骤:
6.基于城市影像数据和生态资源消耗数据,分别计算得到三维评价数据,其中所述三维评价数据包括:抵抗力数据、恢复力数据和适应力数据;
7.对所述三维评价数据进行标准化处理,并对处理后的三维评价数据进行权重赋值;
8.将赋值后的三维评价数据进行加权求和,得到城市生态韧性值,基于所述城市生态韧性值,以实现城市生态韧性评价。
9.优选地,所述抵抗力数据包括:生态风险指数和生境质量指数。
10.优选地,计算得到所述抵抗力数据的过程包括:
11.基于城市影像数据,得到用地类型数据表,基于所述用地类型数据表,统计景观生态的斑块数量和斑块面积,通过所述斑块数量和所述斑块面积,计算得到生态风险指数;
12.将用地类型划分为敏感因子和威胁因子,并基于所述敏感因子和所述威胁因子分别确定敏感因子参数和威胁因子参数,基于所述敏感因子参数和所述威胁因子参数,计算得到生境质量指数。
13.优选地,所述恢复力数据包括:生态空间平均距离指数和水系连通度指数。
14.优选地,计算得到恢复力数据的过程包括:
15.基于城市影像数据,计算绿色景观到灰色景观的平均距离,将所述平均距离作为生态空间平均距离指数;
16.基于城市影像数据,得到河链数据,其中所述河链数据包括:河链长度、河链数目、河链交汇节点数目和区域土地面积,基于所述河链数据,分别计算连通性指数和水系密度,将所述连通性指数和水系密度进行赋权并加权求和,得到水系连通度指数。
17.优选地,所述适应力数据包括:生态资源承载力指数和生态系统服务功能保障指数。
18.优选地,计算得到适应力数据的过程包括:
19.基于生态资源消耗数据,分别计算生态足迹指数和生产性土地的产出能力指数,将所述生态足迹指数和所述产出能力指数进行比值计算,得到生态资源承载力指数;
20.基于城市影像数据和生态资源消耗数据,计算得到标准单位生态系统服务价值的当量价值,基于所述当量价值确定生态红线区域面积,同时对保护区面积进行加和计算,得到生态基础设施面积,将所述生态红线区域面积与生态基础设施面积进行加和计算,再与城市已建设用地面积进行比值计算,得到生态系统服务功能保障指数。
21.优选地,得到城市生态韧性值的过程包括:
22.对所述三维评价数据进行min-max离差标准化处理,得到处理后的三维评价数据,并通过熵权法对处理后的三维评价数据进行权重赋值,通过线性加权的方式将赋值后的三维评价数据进行加权求和,得到城市生态韧性。
23.本发明的技术效果为:
24.本发明提供了一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法,基于城市影像数据和生态资源消耗数据,分别计算得到三维评价数据,其中所述三维评价数据包括:抵抗力数据、恢复力数据和适应力数据;对所述三维评价数据进行标准化处理,并对处理后的三维评价数据进行权重赋值;将赋值后的三维评价数据进行加权求和,得到城市生态韧性值,基于所述城市生态韧性值,以实现城市生态韧性评价。
25.本发明能够全面地揭示了城市的生态韧性水平,同时影像数据、矢量数据以及统计数据均为开源数据,开源数据的获取难度低,评价方法的适用范围广,运行成本低,操作简便且城市生态韧性评价精度高。
附图说明
26.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解,本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术,并不构成对本技术的不当限定。在附图中:
27.图1为本发明实施例中的方法流程图;
28.图2为本发明实施例中的生态风险指数计算流程图;
29.图3为本发明实施例中的生境质量指数计算流程图;
30.图4为本发明实施例中的生态空间平均距离指数计算流程图;
31.图5为本发明实施例中的水系连通度指数计算流程图;
32.图6为本发明实施例中的生态资源承载力指数计算流程图;
33.图7为本发明实施例中的生态系统服务功能保障指数计算流程图。
quality模块中计算生境质量指数。
[0048][0049]
式中:i为土地利用类型,分别为建设用地、未利用地、耕地、草地、林地以及水域6类;q
ij
为i类土地类型中第j个栅格单元的生境质量;h
ij
为i类土地类型中第j个栅格单元的生境适宜性;d
ij
为i类土地类型中第j个栅格单元的生境退化值;取d
ij
最大值的一半作为半饱和常数k的值。
[0050]
恢复力水平包含生态空间平均距离指数与水系连通度指数,其中生态空间平均距离指数的计算流程见图4:将耕地、林地、草地、水域视为绿色景观,建设用地视为灰色景观,在arcgis中将绿色景观、灰色景观分类并转点,采用最近邻统计工具计算绿色景观到灰色景观的平均距离作为平均距离指数;
[0051][0052]
式中:l
l
为灰色景观栅格到绿色景观栅格的平均距离;d
ij
代表灰色景观栅格到周围最近绿色景观栅格的距离;n为灰色景观栅格个数;m为绿色景观栅格个数;l
l
生态空间平均距离指数。
[0053]
水系连通度指数计算流程见图5:在arcgis中将水系矢量数据中的河链、河链交汇处的节点提取出来,基于生态网络连接度的计算方法,计算河链的长度、数目,河链交汇节点的数目,以及区域土地面积,用以计算各连通性指数与水系密度,通过ahp法赋予各指数权重,最后采用线性加权求得水系连通度指数。
[0054][0055][0056][0057]
w=0.5
×
(0.25
×wα
+0.5
×wβ
+0.25
×wγ
)+0.5
×
wdꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0058]
式中:l为河链数;v为节点数;w
α
为水系成环水平;w
β
为水系节点连接度;w
γ
为河链连接度;wd为水系密度,数值为水系长度与区域土地面积之比;各常数为指标权重;w为区域水系连通度指数。
[0059]
适应力水平包含生态资源承载力指数与生态系统服务功能保障指数,其中生态资源承载力指数的计算流程见图6:首先通过统计年鉴获取城市当年对生态资源消费数据进行统计以计算生态足迹,再通过土地利用分类数据对用地类型中林地、耕地、草地、水域等生产性土地计算产出能力指数,用生态承载力指数除以产出能力指数,即得生态资源承载力指数;
[0060]
[0061][0062]
rd=ec/efꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0063]
式中:ef为评价城市的总生态足迹;n为城市总人口;ef为城市人均生态足迹;i为生态资源消耗品的类别;ci为i类消耗品的人均年消费量;pi为第i类消耗品的世界年均产量;ri为平衡地区差异的均衡因子;ec为城市的总生态支撑力,sj为第j类生产土地的面积,mj为平衡区域生产力差异的产量因子;rd为城市的生态资源承载力指数。
[0064]
生态系统服务功能保障指数的计算流程见图7:首先计算各用地类型的1个标准单位生态系统服务价值(esv)的当量价值,在arcgis与excel中将城市生态系统服务功能的评价结果归一化,并计算超过总价值80%所对应的栅格累加值作为生态红线区域,接着通过对自然保护区、风景名胜区、森林公园、水源地等限制用地进行空间叠加作为生态基础设施面积,最后将生态红线区域面积与生态基础设施面积的加和除以城市已建设用地面积得到生态系统服务功能保障指数。
[0065][0066]
e=e
×bꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0067][0068]
式中:e为单位面积耕地生态系统的粮食经济价值;p为该地粮食平均价格;a为单位面积的粮食产量;b为单位面积生态系统服务的价值当量;e为城市生态系统每单位面积的服务价值;esv为该评价城市的生态系统服务价值;cm为m类生态系统的总面积;e
mn
为m类生态系统中第j服务类型的价值。
[0069]
最后如图1所示对各指数进行min-max离差标准化,并通过熵权法赋予各指标权重,以线性加权的方式将各指标加权求和,得到城市生态韧性。
[0070]
任一具有遥感影像以及生态资源消耗统计数据的区域均可使用本实施例中的评价方法。
[0071]
本实施例有益效果:
[0072]
本实施例提供了一种基于韧性理论构建的城市生态韧性三维评价方法,优点在于:(1)从指标的选取到指数的计算都较为全面地揭示了城市的生态韧性水平;(2)评价结果较完整体现了城市生态空间的质量、数量、规模以及功能性;(3)数据的获取难度低,影像数据、矢量数据以及统计数据均为开源数据,评价模型的适用范围广;(4)运行成本低,操作简便且评价精度高。
[0073]
以上所述,仅为本技术较佳的具体实施方式,但本技术的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此,本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
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