地理信息产业李永雄
中国城市森林生物多样性及其影响因
㊀第２０卷㊀第６期２０２２年１２月中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙＶｏｌ ２０㊀Ｎｏ ６Ｄｅｃ ２０２２中国城市森林生物多样性及其影响因素研究概况∗胡四维㊀杨永川㊀靳㊀程㊀周礼华重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室㊀４０００４５㊀重庆㊀收稿日期:２０２２－１０－２５∗基金项目:重庆市技术创新与应用示范专项重点研发项目 重庆都市区 四山 生态监测㊁保育与恢复技术研究与示范㊀㊀㊀㊀㊀㊀(ｃｓｔｃ２０１８ｊｓｚｘ－ｚｄｙｆｘｍＸ０００７)ꎻ重庆市研究生科研创新项目 缙云山常绿阔叶林建群种栲树种群更新机制研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀(ＣＹＳ１５０１４)㊀第一作者:胡四维(１９９６－)ꎬ女ꎬ博士生ꎬ研究方向为城市生态学ꎮＥ－ｍａｉｌ:７１２６７６５９２＠ｑｑ ｃｏｍ㊀通信作者:杨永川(１９７７－)ꎬ男ꎬ博士ꎬ教授ꎬ研究方向为植被生态学㊁城市生态学ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｙｃｙａｎｇ＠ｃｑｕ ｅｄｕ ｃｎ摘要:城市森林生物多样性保育是建设生态城市㊁增强城市可持续发展能力的重要途径ꎬ了解城市森林生物多样性现状及其影响因素是其中最基础也是最重要的一环ꎮ文章基于中国城市森林生物多样性研究现状ꎬ首先从多类群的角度整理了中国城市森林生物多样性概况及特征ꎬ然后从环境㊁人类影响以及生物互作３个方面综合探讨影响城市森林生物多样性的相关因素ꎬ最后提出相关展望ꎬ以期为城市生物多样性保育及生态城市建设提供参考ꎮ关键词:城市森林ꎬ生物多样性ꎬ多类群ꎬ影响因素ＤＯＩ:１０.１２１６９/ｚｇｃｓｌｙ.２０２２.１０.２５.０００１ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔＢｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎＣｈｉｎａａｎｄＩｔｓＩｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇＦａｃｔｏｒｓＨｕＳｉｗｅｉ㊀ＹａｎｇＹｏｎｇｃｈｕａｎ㊀ＪｉｎＣｈｅｎｇ㊀ＺｈｏｕＬｉｈｕａ(ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＫｅｙＬａｂｏｆＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＲｅｓｅｒｖｏｉｒＲｅｇｉｏｎ ｓＥｃｏ￣ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４５ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｔｈｔｏｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｔｙｂｕｉｌｄｉｎｇａｎｄｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｕｒｂａｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬａｎｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｓｔａｔｅａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｂａｓｉｃａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｓ.ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎＣｈｉｎａꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｋｅｓａｎｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎＣｈｉｎａａｎｄｉｔｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｔａｘａꎬｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｔｅｒｍｓｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬｈｕｍａｎｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｓａｎｄｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓꎬａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｓｔｕｄｙｉｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｕｒｂａｎｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｔｙｂｕｉｌｄｉｎｇ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔꎬｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙꎬｍｕｌｔｉ￣ｔａｘｏｎꎬｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒ㊀㊀城市化被认为是全球生物多样性丧失的主要原因之一ꎬ世界上５５％的人口生活在城市地区ꎬ如何建设生态城市㊁增强城市可持续发展的能力成为城市研究的重要议题ꎮ生物多样性是人类赖以生存的基础ꎬ也是社会发展的基石ꎬ城市森林生物多样性是城市生物多样性的关键组成部分ꎬ同时也是城市森林贡献生态系统服务的基础ꎮ从引入城市森林的概念到开展森林城市创建活动ꎬ中国城市森林科学研究与森林城市建设已经走过了２０多年的历程ꎬ已成为我国城市生态建设的重要方向[１－３]ꎮ建设高质量城市森林有助于开展城市森林生物多样性保育工作而城市森林生物多样性保育工作能够科学有效的进行往往依赖于城市森林生物多样性研究ꎬ包括开展生物多样性普查ꎬ了解城市生物的种类㊁多样性特征㊁㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２０卷分布动态ꎬ以及分析城市森林生物多样性的影响因素等[４]ꎮ多年来ꎬ国内外的学者从不同的研究角度对 城市林业 的经营对象 城市森林 的概念及内涵进行了探讨[５]ꎬ各国㊁各领域的理解多有不同ꎮ 城市林业 概念出现于２０世纪６０年代的北美地区ꎬ简单归纳为 是人口集中地区森林经营原则的应用 ꎬ６０年代末引入我国[６]ꎮ２０１２年ꎬ国家林业局发布了«国家森林城市评价指标»行业标准ꎬ将 城市森林 明确定义为: 在市域范围内以改善城市生态环境ꎬ满足经济社会发展需求ꎬ促进人与自然和谐为目的ꎬ以森林和树木为主体及其周围环境所构成的生态系统[７]ꎮ 而中国的城市森林建设实践先于理论ꎬ２００４年ꎬ 国家森林城市 建设开始行动ꎬ至２０１４年年末ꎬ全国开展城市森林建设实践城市已有６５３个(直辖市４个㊁地级市２８８个㊁县级市３６１个)[１]ꎬ 城市森林 的概念也随着森林城市的建设实践在国家层面明确了其关注重点ꎬ２０１９年最新发布的«国家森林城市评价指标»国家标准中将 城市森林 定义为: 城区及其周边所有森林㊁树木及其相关植被的总和[８]ꎮ 森林城市评价指标体系也从行业标准中的４大方面(城市森林网络㊁城市森林健康㊁城市林业经济和城市生态文化)ꎬ细化到对地级及以上城市和县级城市分别制定不同的具体指标ꎬ值得注意的是生物多样性一直是森林城市指标体系中的重要部分[７－８]ꎮ结合中国城市林业的行业标准以及森林城市建设的国家标准ꎬ本文将 城市森林 作为一个生态系统ꎬ其生物多样性的研究范畴则包含了城市森林内的植物㊁动物和微生物ꎮ在城市森林建设及相关研究发展的２０多年间ꎬ从开始调查城市森林资源ꎬ分析其组成㊁结构ꎬ到研究城市森林的生物多样性特征ꎬ再到探索城市森林生物多样性的影响因素ꎬ一些类群还发展到在国家尺度讨论中国城市森林生物多样性的概况和特征ꎮ然而ꎬ从多类群的角度去探讨城市森林生物多样性的研究较少ꎬ本文从城市森林中多类群的生物多样性概况及其影响因素两个方面讨论该领域的研究进展ꎬ以期从中理解城市森林生物多样性保育的重点问题ꎬ进而为如何建设可持续发展的城市提供支撑ꎮ１㊀城市森林生物多样性概况及特征１ １㊀城市森林植物多样性植物多样性作为城市森林生物多样性的基础已经被广泛研究ꎮ近２０年来ꎬ中国单个城市森林植物多样性的研究迅速增加ꎬ其中被关注的热点城市当属北京[９－１０]㊁上海[１１－１２]㊁广州[１３]㊁深圳[１４]ꎬ其经济高速发展的同时ꎬ绿色基础设施和城市森林建设均得到大力发展ꎻ同时ꎬ在全国城市森林建设过程中ꎬ多地开展了城市森林的基础调查研究ꎬ这为跨城市尺度的城市森林生物多样性研究提供了支持ꎮ在国家尺度上ꎬ已有研究将中国２５７个城市的城市森林相关研究进行综合ꎬ结果发现中国城市森林木本植物２６４０种(不含变种)ꎬ其中乔木１６７１种ꎬ灌木７４３种ꎬ木质藤本２２６种ꎬ单个城市的城市森林木本植物平均物种数为１２８种[１５]ꎮ另外ꎬ长江流域城市的木本植物物种数为２４４~３１９种[１６]ꎬ气候地理背景㊁丰富的生物资源与较完善的城市森林建设实践可能是长江流域城市森林物种较为丰富的原因ꎮ总体而言ꎬ中国城市森林木本植物物种数相对自然分布的木本植物比例较低ꎬ说明中国城市森林的物种多样性还有很大的提升空间[１７]ꎮ中国城市森林植物物种组成的空间格局被总结为 距离衰减格局 和 纬度格局 ꎬ即城市间物种组成的相似性随着距离的增加而减小ꎬ同时同一气候带内城市物种组成更加相似[１５]ꎮ中国城市森林应用频率较高的树种包括垂柳(Ｓａｌｉｘｂａｂｙｌｏｎｉｃａ)㊁圆柏(Ｊｕｎｉｐｅｒｕｓｃｈｉｎｅｎｓｉｓ)和樱桃李(Ｐｒｕｎｕｓｃｅｒａｓｉｆｅｒａ)等ꎻ物种数量较多的科包括蔷薇科(Ｒｏｓａｃｅａｅ)㊁豆科(Ｆａｂａｃｅａｅ)和杨柳科(Ｓａｌｉｃａｃｅａｅ)等[１８－１９]ꎮ在包含木本及草本植物的研究中ꎬ中国城市森林乡土物种最丰富的科也是蔷薇科ꎬ外来物种最丰富的科是菊科(Ａｓｔｅｒａｃｅａｅ)ꎬ此外ꎬ在靠近沿海的南方城市ꎬ作为外来植物的棕榈科(Ａｒｅｃａｃｅａｅ)在城市森林中更为丰富[２０]ꎮ乡土植物对城市生物多样性的友好性已经被多项研究证实ꎬ即全国的城市森林乡土植物物种占比为７６ ０２％ꎬ单个城市外来木本植物的中位数比例为２０ ６９％[１７]ꎬ说明中国城市森林乡土植物占比较高ꎮ然而ꎬ有研究发现沿海城市的外来物种表现出更高的占比[２０]ꎬ这可能与频繁的贸易往来相关ꎮ２㊀第６期㊀胡四维㊀杨永川㊀靳㊀程ꎬ等:中国城市森林生物多样性及其影响因素研究概况㊀㊀再者ꎬ外来物种的引种和由人为偏好主导的物种选择在长江流域导致了流域尺度的树木均质化[１６]ꎮ相关研究表明:中国城市森林绿化树种均质化现象具有地理尺度效应ꎬ主要由栽培树种和国外树种主导ꎻ气候带尺度下ꎬ以北亚热带城市绿化树种均质化程度最高ꎬ中亚热带和暖温带次之ꎬ南亚热带和中温带最低[２１]ꎮ因此ꎬ栽培物种的应用以及外来物种的引入在城市森林建设的过程中都需要进行严格的选择ꎬ近自然森林建设成为当下高质量城市森林建设的重要途径[２２]ꎬ且已有研究表明近自然森林建设实践为城市森林生物多样性带来了诸多益处ꎬ特别是对乡土资源的利用[４ꎬ２３]ꎮ此外ꎬ城市森林植物多样性研究偏好于某些生境ꎬ如校园㊁公园和道路等ꎮ最新的城市绿地研究提供了中国１４３个城市中２８６个大学校园和１１８个公园的维管植物的多样性数据集ꎬ该数据集总共包含５９１５种植物(约占中国所有维管植物物种的１８％)[２４]ꎮ有研究重点强调校园拥有较高的植物多样性ꎬ即在面积不到中国总面积的０ ０００８％的校园中ꎬ却发现了１０％左右的中国维管植物物种ꎬ且保有一定数量的濒危物种ꎬ发挥着类似于植物园的生物多样性保育功能[２５]ꎮ还有研究通过汇总国内５９个城市的行道树ꎬ记录到３０９个树种ꎬ其中很大一部分是非本地树种(４０ ６％)且大多数城市只以少数几种树为主ꎬ表明现今国内的城市街道可能构造了对生物多样性不友好的植物群落[２６]ꎮ综上ꎬ不同类型的城市森林植物多样性特征及其发挥的功能不尽相同ꎬ若要制定生物多样性保育措施还需要对适宜性和可行性进行评估ꎮ１ ２㊀城市森林动物多样性在被称为 混凝土森林 的城市中ꎬ城市森林为城市中的动物提供了适宜的栖息地以及食物来源ꎬ其中ꎬ鸟类㊁兽类㊁昆虫支持着城市森林的地上动物多样性ꎻ土壤动物及微生物贡献了地下生物多样性ꎮ越来越多的学者关注这些类群在城市森林中的多样性ꎬ希望通过对其的了解来构建生物多样性友好的城市森林生态系统ꎮ鸟类作为城市生态系统健康的重要指标ꎬ其在城市中的多样性和对城市化的响应引起了全球生态学家的关注ꎮ目前ꎬ大量观鸟爱好者的参与和相关数据平台的建立让城市森林中鸟类数据的获取变得相对容易[２７]ꎬ也有助于构建城市森林鸟类数据库ꎮ中国关注鸟类多样性较多的城市包括北京[２８]㊁上海[２９]㊁南京[３０]等地ꎬ多数研究在城市公园和大学校园中开展[１７]ꎮ有研究报道ꎬ在１４０个公园中共发现了４９５种鸟类(占所有中国鸟类的３６％)ꎬ这些鸟类物种的系统发育多样性和功能多样性分别占所有中国鸟类的４９％和８０％ꎬ且包含了一定数量的极危和濒危物种[３１]ꎮ另外一个涉及３００多个大学校园的调查报道ꎬ每个校园平均拥有６６种鸟类ꎬ同样包括许多特有物种和濒危物种[３２]ꎮ城市尺度的鸟类研究表明ꎬ随着城市森林距离中心城区距离的增加ꎬ鸟类群落的多样性和丰富度会随之增加[３３]ꎻ同时随着局部城市森林面积的增加ꎬ鸟类种类愈加丰富[３４]ꎮ除了被广泛关注的鸟类ꎬ城市中的兽类也受到人们的关注ꎬ但兽类对生境变化敏感ꎬ由于城市中较高的人为干扰ꎬ其总体数量较少ꎮ随着野生动物对城市化的响应与适应以及相关生物多样性监测的开展ꎬ上海[３５]㊁香港[３６]㊁深圳[３７]等地报道了其城市内的兽类多样性现状ꎬ其中大多数小型兽类(鼠㊁鼬等)活动范围广ꎬ多活动于居住区㊁学校㊁工厂等伴人区域ꎬ而非典型的城市森林中[３８]ꎬ野猪㊁貉㊁松鼠等中大型兽类被报道得较多ꎮ总体而言ꎬ城市森林兽类的相关研究相对较少ꎮ另外ꎬ昆虫也是城市森林生物多样性的重要组成部分ꎬ其种类繁多㊁形态各异[３９]ꎬ城市中典型的类群包括蝴蝶㊁蜻蜓㊁步甲㊁蚂蚁等[４０]ꎮ国内多有研究关注城市地区的昆虫多样性ꎬ城市绿地是重点研究区域ꎬ但尚没有大尺度的昆虫多样性研究ꎬ北京㊁广州㊁上海在城市森林中开展的昆虫研究较多(图１Ａ)ꎮ北京㊁成都的城市绿地昆虫多样性研究发现ꎬ双翅目㊁半翅目㊁膜翅目昆虫在绿地中属于优势类群ꎮ在有限的研究中ꎬ可以看到害虫的多样性相对于传粉类群和天敌昆虫更高(图１Ｂ)ꎬ同时蝴蝶的研究数量较多ꎬ国内关于蝶类的研究已经有一定的基础ꎬ开展更大尺度的多样性研究将有助于人们对该类群的认识ꎮ土壤动物是陆地生态系统的重要组成部分之一ꎬ地下生态学的发展使土壤动物的生态功能日益凸显ꎮ国内土壤动物群落研究已在城市的多类生境中开展起来ꎬ但城市不同土地利用类型和不３㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２０卷图１㊀国内城市森林昆虫多样性相关文献数量(Ａ)及不同研究对象的多样性情况(Ｂ)同功能区因植被覆盖㊁管理方式㊁人为干扰强度等不同而使其土壤理化性质差异明显ꎬ进而导致土壤动物群落结构有所不同ꎬ有研究综合对比了城市不同生境中土壤动物的多样性情况ꎬ发现城市森林(公园绿地㊁林地)能支持更高的城市土壤动物多样性[４１]ꎬ这主要与城市森林具有合适的栖息环境以及丰富的植被有关ꎮ由于土壤动物分类鉴定难度较高ꎬ在分析土壤动物群落的工作中ꎬ大多数研究涉及纲㊁目㊁科等高分类等级ꎬ或通常以类群作为多样性量化单位ꎮ现有关土壤动物研究较多的地区为上海㊁长春㊁成都㊁北京[４２－７２](表１)ꎬ其中长春市和成都市的土壤动物研究呈现出更精细的分类鉴定水平ꎮ同时ꎬ城市尺度的研究还表明ꎬ绿地土壤动物垂直分布呈现表聚性ꎬ土地利用方式㊁土壤理化条件㊁季节等均是影响土壤动物多样性和丰富度的因素[４１ꎬ４６]ꎮ表１㊀国内城市森林土壤动物多样性相关研究现状[４２－７２]城市生境研究对象分类学多样性上海市城市森林土壤动物２２个类群上海市公园土壤动物２３类群上海市林地土壤动物２１个类群上海市绿地土壤动物３８个类群上海市绿地土壤动物１８目上海市绿地土壤动物１８个类群上海市绿地土壤动物１６个类群长春市人工林土壤动物１８个类群长春市绿地土壤动物２８个类群长春市林地㊁绿地㊁农田螨９２属长春市林地㊁绿地㊁农田甲虫３２科长春市林地㊁绿地㊁农田弹尾虫１９属成都市公园土壤动物７５个类群成都市苗圃土壤动物７８科成都市绿地土壤动物２０目成都市林地㊁绿地㊁农田土壤动物４３个类群表１(续)城市生境研究对象分类学多样性北京市公园土壤动物２１目北京市林地㊁草地节肢动物３６个类群盐城市绿地土壤动物１８目盐城市绿地土壤动物１８目海口市绿地土壤动物２４目广州市林地㊁绿地㊁农田中小型土壤动物２６个类群重庆市绿地㊁公园土壤动物３３个类群金华市绿地土壤动物２０目丽水市绿地土壤动物２０个类群开封市绿地㊁农田土壤动物２９个类群保定市绿地土壤动物１４目延安市林地土壤动物１０目乌鲁木齐市绿地土壤动物３５个类群大连市城市森林线虫４０属绥化市绿地土壤动物２６个类群１ ３㊀城市森林微生物多样性微生物是驱动土壤元素生物地球化学循环的引擎ꎬ涉及碳㊁氮㊁磷㊁硫的生物地球化学循环为城市森林的植物提供养分ꎬ对于城市森林生态系统的可持续性具有重要意义[７３]ꎮ土壤微生物是土壤中最重要的分解者㊁污染物的净化器㊁全球变化的调节器㊁维系地上－地下相互作用的纽带以及活性物质的资源库[７４]ꎬ同时ꎬ城市森林土壤微生物与城市土壤生态系统功能和服务紧密联系ꎬ对人体健康产生深远影响ꎮ相较于不易受到人类干扰的自然土壤微生物ꎬ城市森林土壤微生物具有较高的异质性ꎮ国外有研究表明ꎬ公园土壤微生物多样性显著高于森林土壤ꎬ且公园土壤细菌和真菌群落受到公园年龄和植被类型的影响[７５]ꎮ现有城市森林土壤微生物的研究主要在北京㊁上海等城市开展[７６－８５](表２)ꎬ研究类群包括细菌和真菌ꎬ且大多数在城市的公园中进行采样ꎮ有研究对中国１６个城市的公园土壤进行采样ꎬ通过１６ｓＲＮＡ基因测序的方法ꎬ首次在跨城市尺度揭示了城市森林土壤微生物多样性ꎬ该研究显示变形菌门㊁放线菌门㊁酸杆菌门㊁浮霉菌门㊁绿弯菌门㊁拟杆菌门是城市森林土壤微生物中最主要的６个门类[８５]ꎮ不同区域的细菌群落组成差异来自于各类群的相对丰度ꎬ而不是分类群类型的差异ꎬ例如:由于海拔和温度的影响ꎬ中国西部的城市森林土壤中的微生物优势菌门是放线菌门ꎬ而异于一些东部城市表现出的变形菌门占优势[８６]ꎮ另外ꎬ微生物群落中具有大量的低丰度分类单元ꎬ由这些微生物组成的部分被称为微生物 稀有生物圈 [８７]ꎬ其在增强土４㊀第６期㊀胡四维㊀杨永川㊀靳㊀程ꎬ等:中国城市森林生物多样性及其影响因素研究概况㊀㊀壤微生物功能多样性ꎬ减弱干扰事件的影响以及维持生态系统健康方面具有重要作用ꎬ跨城市尺度的研究同样表明各个城市的土壤都有自己的稀有分类群[８５]ꎮ表２㊀国内城市森林土壤微生物相关研究现状[７６－８５]城市生境微生物类群㊀㊀㊀优势菌门中国１６个城市公园细菌变形菌门㊁放线菌门㊁酸杆菌门㊁浮霉菌门㊁绿弯菌门㊁拟杆菌门北京市公园㊁道路细菌变形菌门㊁酸杆菌门㊁拟杆菌门㊁放线菌门㊁芽单胞菌门㊁疣微菌门北京市公园细菌酸杆菌门㊁变形菌门㊁绿弯菌门㊁放线菌门北京市公园细菌变形菌门㊁酸杆菌门㊁拟杆菌门㊁放线菌门㊁芽单胞菌门㊁疣微菌门㊁浮霉菌门北京市公园真菌子囊菌门㊁担子菌门㊁被孢霉门㊁壶菌门㊁隐真菌门上海市城市森林细菌㊁真菌变形菌门㊁和酸杆菌门㊁子囊菌门㊁担子菌门福建市公园细菌变形菌门㊁酸杆菌门㊁放线菌门㊁装甲菌门㊁厚壁菌门㊁疣微菌门东莞市公园细菌变形菌门㊁酸杆菌门㊁放线菌门㊁疣微菌门㊁ＷＰＳ￣２㊁浮霉菌门㊁绿弯菌门㊁拟杆菌门广州市绿地主要类群(细菌㊁革兰氏阳性菌㊁革兰氏阴性菌㊁放线菌㊁丛枝菌根真菌㊁真菌)兰州市道路细菌㊁真菌㊁放线菌按功能群分类(固氮菌/解钾菌/解磷菌/解纤维素菌)２㊀城市森林生物多样性影响因素影响生物多样性的因素主要分为环境㊁人类活动和生物因素３大类ꎮ气候㊁土壤㊁地理等环境因素主导生物多样性的大尺度格局ꎻ人类活动是影响城市生物多样性最为深远的因素ꎬ以城市化进程最为典型ꎻ此外ꎬ生物本身是相互作用的ꎬ植物－动物－微生物作为城市森林生态系统中的生产者－消费者－分解者必然互为一体㊁相辅相成ꎮ城市森林生物多样性也受这３大类因素影响(图２)ꎮ图２㊀城市森林生物多样性影响因素模式２ １㊀环境及人类活动对城市森林生物多样性的影响㊀㊀根据区域尺度的城市森林生物多样性研究结果ꎬ温度和降水对中国城市森林植物物种组成起主导作用[１５ꎬ２０]ꎻ同时城市所在地的海拔㊁温度变化㊁降水㊁公园面积是与中国１４０个城市公园中鸟的种类㊁种群㊁系统发育和功能多样性最相关的４个变量[３１]ꎻ此外ꎬ城市地理位置㊁平均降水㊁年均温㊁年均相对湿度㊁日照时间㊁土壤ｐＨ值㊁土壤性质是与中国１６个城市的城市公园土壤微生物中细菌群落变异显著相关的因素[８５]ꎮ可见ꎬ即使是在高度人为干扰的城市中ꎬ主导城市森林生物多样性大尺度格局的依然是气候㊁土壤及地理等环境因素ꎮ在城市尺度上ꎬ对城市森林产生更深远影响的过程是人类活动驱动的城市化进程ꎮ现今的城市被描述为 混凝土森林 ꎬ随着社会经济的发展ꎬ城市中大量的建筑㊁道路㊁景观㊁工程占地导致了城市森林的片段化和破碎化ꎬ城市景观将城市森林逐渐隔离成一个个面积有限的孤岛ꎬ致使城市森林生物多样性损失重大[８８]ꎮ栖息地的丧失ꎬ城市森林周边的噪音㊁灯光㊁环境污染ꎬ以及人类在城市森林内部的不当活动均影响着城市森林中的动植物和微生物多样性[８９]ꎮ城市森林破碎化被认为是引起内部生物多样性降低的一个重要因素:首先ꎬ破碎化的城市森林极大地影响了动植物之间的相互作用ꎬ即由于城市森林之间产生的隔离ꎬ导致一些植物的传粉㊁种子传播受限ꎬ以及一些动物的迁徙㊁繁殖活动受阻ꎬ随之一些物种在城市区域逐渐消失[９０]ꎻ其次ꎬ破碎化的城市森林斑块边缘扩大ꎬ这可能增加外来物种的入侵概率ꎬ从而通过强有力的竞争侵占本地物种空间ꎬ改变生物多样性结构ꎬ进而对生物多样性产生不利影响[９１]ꎻ再者ꎬ珍稀濒危植物的分布也受到破碎化景观的影响ꎬ这可能造成地方甚至区域生物多样性的损失[９２]ꎮ人类活动驱动了城市化进程ꎬ同时也主导了城市森林建设过程ꎬ该过程对城市森林生物多样性的影响具有双面性ꎮ一方面ꎬ通过２０多年的城５㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２０卷市森林建设ꎬ城市森林覆盖率在多个城市呈现上升趋势ꎬ多地也报道了城市森林的建设成果ꎬ其中生物多样性的增加就是重要成效之一[９３]ꎻ另一方面ꎬ建设至今的城市森林也出现了一定的问题ꎬ如上海城市森林的植物出现"孑遗化"现象ꎬ即物种组成上单科单属植物占主导地位ꎬ其主要原因是大多数木本植物在物种选择上较为单一[９４]ꎮ长江流域城市木本植物ꎬ以及中国２５３个校园的植物研究表明ꎬ城市森林存在树种组成的均质化现象ꎬ这多归因于园林绿化市场和城市规划者倾向于选择利润高且具有观赏特征的绿化植物ꎬ同时为了追求物种层面的多样性ꎬ在城市森林建设中使用了大量的外来物种ꎬ而忽视了乡土植物的应用[１６ꎬ９５]ꎮ一个地区的生物多样性保护应该是保护这个地区历史上形成的群落多样性㊁物种多样性和遗传多样性ꎬ而外来物种的盲目使用违背了这一意愿[５]ꎮ大量的园林绿化工作者从事城市森林的日常管理工作ꎬ包括进行周期性的浇水㊁除草㊁杀虫㊁修枝剪叶等ꎬ其初衷必然是为了城市森林植物能更好地存活生长ꎬ特别是那些气候适宜性低㊁自维持能力弱的物种ꎬ但这些过程中不乏有影响整体生物多样性的因素:其一ꎬ杀虫剂和除草剂的使用削弱了昆虫的活动能力ꎬ影响其与植物的相互作用过程ꎬ同时也减少了一些以昆虫为食源的鸟类的数量[９６]ꎻ其二ꎬ是由于城市森林是大量自生植物生长的重要场所ꎬ自生植物以草本植物为主ꎬ具有高的多样性和丰富的本地物种[９７]ꎬ但高强度的除草㊁弋割工作ꎬ在无形中降低了自生植物多样性ꎬ在其中栖息或者取食的昆虫也随之减少[９８－９９]ꎮ一些研究还发现ꎬＧＤＰ越高的城市ꎬ往往代表了更高的社会经济发展水平ꎬ其在绿化管理方面拥有更高的强度ꎬ进而影响了城市森林生物多样性ꎬ而这个影响可能有积极的方面也有消极的方面[１００]ꎮ２ ２㊀生物的相互作用对城市森林生物多样性的影响㊀㊀城市森林中的植物群落作为生产者以及栖息地的载体ꎬ对其他类群的生物多样性有决定性的作用ꎮ植物的物种组成㊁群落结构及多样性等都会影响动物类群ꎮ有研究认为ꎬ在上海植物多样性更高的小区内ꎬ其野生动物也会随之增加[１０１]ꎻ还有研究表明ꎬ植物通过影响鸟类的生境和食物影响鸟类的多样性ꎬ保留原生乡土植物和大型树木的地区能支持更丰富的鸟类物种ꎬ林冠覆盖率增加ꎬ复杂的垂直空间和多样的植物种类组合产生不同类型的植物空间和栖息地类型ꎬ吸引不同的鸟类物种ꎬ相应地也会形成更丰富的鸟类群落[１０２]ꎻ与蜜蜂㊁蝴蝶等传粉昆虫多样性密切相关的因素是开花植物的数量和多样性[１０３]ꎬ同时多样性高的植物群落具有相对较少的园林害虫及蚊虫ꎮ对于地下生物而言ꎬ不同植被类型凋落物层混合度和植物群落组成复杂程度能够提高大型土壤动物群落多样性水平ꎬ林龄和植物建群种的差异对城市绿道土壤动物群落产生了不同程度的影响[１０４]ꎻ多样性丰富的植物群落还可以驱动土壤中微生物的多样性及群落结构[８７]ꎮ城市森林中的其他生物类群对植物多样性同样产生影响ꎬ但很少有研究专门在城市森林中探讨这个问题ꎬ这一过程可以类比自然生态系统ꎮ首先ꎬ昆虫和鸟类以及一些哺乳动物均可以为植物传播种子ꎬ这将有助于自生植物多样性的增长ꎻ其次ꎬ鸟类及兽类的粪便可以为植物提供养分ꎬ同时土壤动物和微生物通过分解植物凋落物为植物提供养分ꎬ充足的土壤养分可以促进更多样化的植物群落ꎻ再次ꎬ一些天敌昆虫可以制约害虫ꎬ从而减少植物的病虫害ꎬ进而稳定植物的多样性ꎻ最后ꎬ动物类群取食植物的同时也可以调节植物种群的大小ꎬ提高植物抗性ꎬ有助于植物群落的稳定ꎮ３㊀研究展望全面了解城市森林生物多样性及其影响因素是城市森林生物多样性保育研究中最基础也是最重要的一个环节ꎬ本文就这两部分对当今的研究进展进行总结与探讨ꎬ可以看到城市森林是城市生物多样性的潜在资源库ꎬ丰富多样的动植物㊁微生物可以为城市生物多样性提供保障ꎬ同时在理论与实践经验的指导下ꎬ城市森林将实现生态友好的建设与发展ꎮ基于城市森林生物多样性的研究现状ꎬ我们对城市森林生物多样性有一个综合的认知ꎬ特别是在植物多样性方面ꎬ而动物类群及微生物类群的研究在更加广泛的区域研究中６。
无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用_3
无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用发布时间：2021-04-19T07:17:20.908Z 来源：《新型城镇化》2020年23期作者：左济华[导读] 伴随着社会经济水平的提升，人们逐渐加大了对工程测绘方面的重视力度，同时也对于测绘质量提出了极为严格的要求，相关技术得到了创新以及改进，在这一时期下，无人机遥感测绘技术随之形成。
此种技术属于一项新型测绘方式，和以往传统方式相比较来看优势更高，包含的要点颇多，不管是测绘工作准确性提升还是质量强化方面均发挥出了应有的效果。
经通空间技术（河源）有限公司 517500摘要：现阶段，工程测绘数据决定了工程建设质量的提升，只有加强工程测绘力度，才有利于增强工程整体质量。
从以往工程测绘工作开展现状来看，采取的测绘方式较为单一和滞后，既消耗了诸多人力和财力，同时测绘效率也无法提升，数据准确性得不到保障。
而在科学技术不断发展以及创新的背景下，无人机遥感测绘技术随之出现，该项技术因为具备操作便利、成本合理和可靠性强等优势而被术应用到了工程测绘中，使该项工作发生了一系列改变，从一定程度上促使工程测绘工作得到了稳定开展。
在本篇文章中，主要以无人机遥感测绘技术为主，重点论述了在工程测绘期间对此项技术的具体应用。
关键词：无人机遥感测绘技术；工程测绘；实际应用伴随着社会经济水平的提升，人们逐渐加大了对工程测绘方面的重视力度，同时也对于测绘质量提出了极为严格的要求，相关技术得到了创新以及改进，在这一时期下，无人机遥感测绘技术随之形成。
此种技术属于一项新型测绘方式，和以往传统方式相比较来看优势更高，包含的要点颇多，不管是测绘工作准确性提升还是质量强化方面均发挥出了应有的效果。
基于此，重点探究工程测绘期间应用无人机遥感技术的相关问题是很有必要的，可以将该技术价值发挥到更高，意义重大。
1、对于无人机遥感测绘技术的论述所谓无人机遥感测绘技术，主要是指借助无线电设备在无人驾驶的情况下操控飞行设备行驶，从中获取准确数据。
服务于黄河流域生态保护和高质量发展战略的GIS复合型人才培养模式研究
服务于黄河流域生态保护和高质量发展战略的GIS复合型人才培养模式研究作者：***来源：《高教学刊》2020年第19期摘要：黄河流域生态保护和高质量发展重大科学问题的解决涉及到多个领域、多个学科，其中GIS（地理信息科学）在多学科融合和黄河流域生态环境保护、水沙调度、水资源优化配置、黄河文化的挖掘等方面发挥了重要作用。
文章在分析GIS在黄河流域生态保护和高质量发展7大重大科学问题应用基础上，从培养目标、培养体系、课程设置、教育模式和考评机制5个方面探讨了面向黄河流域生态保护和高质量发展战略的特色GIS教学改革，以此培养GIS复合型人才。
关键词：黄河流域;GIS;复合型人才;教育模式中图分类号：C961 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）19-0007-05Abstract： Solutions of major scientific problems of ecological protection and high-quality development in the Yellow River basin involves multiple fields and disciplines， among which GIS （geographic information science） plays an important role. GIS has been widely used in the integration of multiple disciplines and the ecological environment protection， water and sand regulation， optimal allocation of water resources， and the excavation of Yellow River culture. Applications of GIS in the solutions of the seven main scientific problems on ecological protection and high quality development in the Yellow River basin were firstly analyzed， and then GIS educational reform was explored from educational objectives， educational system， curriculum，education pattern， and appraisal system to develop GIS inter-disciplinary talents to meet the needs of ecological protection and high quality development in the Yellow River Basin.Keywords： Yellow River basin; GIS; interdisciplinary talents; educational pattern一、概述黃河流域源于青藏高原，跨越华北平原和黄土高原，是我国重要的生态地域单元，也是我国“一带一路”重要经济带，中华文明和历史文化的摇篮。
ArcGIS_模型构建器在国土变更调查工作中的应用
地球科学与环境工程河南科技Henan Science and Technology总第806期第12期2023年6月ArcGIS 模型构建器在国土变更调查工作中的应用张凡1,2储金龙2,3李久林2,3李成1（1.合肥市测绘设计研究院，安徽合肥230001；2.安徽建筑大学建筑与规划学院，安徽合肥230601；3.安徽省城镇化建设协同创新中心，安徽合肥230601）摘要：【目的目的】利用ArcGIS 模型构建器构建流程化工具优化国土变更调查工作流程。
【方法方法】通过梳理国土变更调查技术要点，结合安徽省某县实际作业流程，在举证图斑制作、内业检查、耕地属性维护、举证信息表制作等方面利用ArcGIS 中的模型构建器制作模型工具。
【结果结果】工作人员只需简单操作即可完成复杂的数据处理、检查和表格制作。
【结论结论】ArcGIS 模型构建器在优化工作流程、提升工作效率的同时还能避免因软件频繁操作可能产生的失误。
关键词：ArcGIS ；模型构建器；国土变更调查中图分类号：P208文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）12-0097-04DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.12.019Application of ArcGIS Model Builder in Land Change SurveyZHANG Fan 1,2CHU Jinlong 2,3LI Jiulin 2,3LI Cheng 1(1.Hefei Surveying Mapping Design &Research Institute,Hefei 230001,China;2.School of Architecture and Planning,Anhui Jianzhu University,Hefei 230601,China;3.Research Center of Urbanization Development in Anhui Province,Hefei 230601,China ）Abstract:[Purposes ]Use ArcGIS model builder to build a process tool to optimize the work flow of landchange survey.[Methods ]By combing the technical points of land change survey and combining with theactual operation process of a county in Anhui Province,the model builder in ArcGIS is used to makemodel tools in the aspects of the production of evidential maps,interior inspection,cultivated land attri⁃bute maintenance,and the production of evidential information tables.[Findings ]The staff can complete complex data processing,checking and tabulation with simple operations.[Conclusions ]The workflowhas been optimized to improve work efficiency and avoid possible errors due to frequent software opera⁃tion.Keywords:ArcGIS;model builder;land change surve0引言《土地调查条例》规定，根据国民经济和社会发展需要，每10年需进行一次全国土地调查；根据土地管理工作的需要，每年需进行土地变更调查。
持续稳步推动地理信息产业高质量发展——访自然资源部地理信息管
记者：请您简要介绍地理信息管理司的 前世今生。
李永春：我们国家的测绘地理信息行政管理 机构，从１９５６年国家测绘总局建局以来，对于 测绘工作管理最初的思路是注重“测一管”两环 节，测绘成果相当于一种储备物资，为国家一 些重大事项提供信息保障。直到改革开放以 后，对于用好测绘成果的呼声日益高涨，出现 了诸如“以用定测”的说法，“测一管一用”三 环节的管理思路逐渐形成，测绘地理信息工作 从理念、技术、内容到方式都进入了转型发展 的阶段。在这样的背景下，２００５年在原国家测 绘局增设了测绘成果管理与应用司，２００９年调 整为地理信息与地图司（测绘成果管理司），
中团测伶
１０ ＡＤｒｉｌ ２０１９
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主题策划Ｔｏｐｉｃ
理信息局。不论是机构支撑，还是人力、物 质支撑，当前对测绘地理信息工作的保障力 量相比过去都是在增强的。而未来能否得到 进一步的关心和重视，关键还是看我们自己 的作为，因此我们一定要坚定信心，抓住机 遇，促进发展。
记者：您认为当前测绘地理信息事业 发展面临的主要困难与挑战有哪些？我们 应当如何应对？
主题策划Ｔｏｐｉｃ
持续稳步推动地理信息产业高质量发展
——访自然资源部地理信息管理司司长李永春
文／本干Ｕ特邀记者贾贞贞
地理信息是国家重要的基础性、战略性资源，随着国家经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶 段，地理信息产业发展也面临着新形势、新挑战。特别是在现代高新技术发展的推动下，地理信息 技术与移动互联网、大数据、云计算、人工智能等深度融合，催生了新的业态、新的产品和新的服 务，深刻影响了经济社会发展和普通民众日常生活。自然资源部新组建的地理信息管理司，在国家 地理信息成果管理和应用服务方面承担了怎样的责任和义务？将如何引导地理信息产业发展？对于 大家普遍关注的地理信息安全保密管理、自动驾驶地图管理等工作有哪些指导意见？带着这些问 题。本刊特邀记者采访了自然资源部地理信息管理司司长李永春。
基于GEE的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化
第44卷第1期2024年2月水土保持通报B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .44,N o .1F e b .,2024收稿日期:2023-03-19 修回日期:2023-09-06资助项目:国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项 利用地理空间技术监测和评估土地利用/土地覆被变化对区域生态安全的影响 (2018Y F E 0184300);云南省自然科学资助项目 生态文明建设排头兵引领下的云南省三线协调与优化研究 (202101A T 070052);云南省教育厅项目 基于深度学习的滇中城市群L U L C 遥感信息提取 (2022J 0139) 第一作者:冯婧文(1998 ),女(汉族),甘肃省华亭市人,硕士研究生,研究方向为生态环境遥感智能信息提取㊂E m a i l :2387478740@q q .c o m ㊂ 通信作者:丁雪(1983 ),男(汉族),云南省陆良县人,副研究员,主要从事资源环境遥感㊁遥感智能信息处理等方面的研究㊂E m a i l :d i n gx u e _1983@163.c o m ㊂基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化冯婧文1,丁雪2,3,4,易邦进5(1.云南师范大学信息学院,云南昆明650500;2.云南师范大学地理学部,云南昆明650500;3.云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;4.云南省地理空间信息技术工程技术研究中心,云南昆明650500;5.云南省地质科学研究所,云南昆明650051)摘 要:[目的]研究区域生态系统服务价值和生态风险变化及影响,为土地资源合理利用及国土空间生态修复提供决策支持㊂[方法]以L a n d s a t 遥感影像为数据源,使用G E E (G o o g l eE a r t hE n g i n e )平台随机森林分类方法对云南省昆明市1990 2020年的土地利用变化信息进行提取,基于解译结果进行空间动态变化分析,采用当量因子法估算生态系统服务价值,运用生态风险模型揭示生态风险变化趋势,并借助双变量空间自相关模型计算二者的相关性㊂[结果]①1990 2020年,昆明市土地利用类型中林地和草地占地面积最大,建设用地面积明显增加,耕地㊁草地和林地面积减少㊂②昆明市生态系统服务价值总体呈逐年上升趋势,共上升3.08ˑ108元,生态保护政策的有效实施对生态系统服务价值的提升有积极作用;研究期间生态风险以中㊁低风险为主,占总面积的79%,生态风险总体均值下降了0.12,城市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂③生态风险对生态系统服务价值变化具有一定的影响㊂随着时间的推移,高价值 高风险区面积逐渐减少,低价值 低风险区面积逐渐增加,无明显极值㊂[结论]将区域生态系统服务价值和生态风险结合,能够较好地刻画昆明市人类活动所引起的生态环境状况的改变,为环境保护和高质量的可持续发展提供决策管理参考,有效防范生态风险,使昆明市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂关键词:土地利用土地覆盖;生态系统服务价值;生态风险;相关性;昆明市文献标识码:A 文章编号:1000-288X (2024)01-0335-11中图分类号:F 301,X 24文献参数:冯婧文,丁雪,易邦进.基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化[J ].水土保持通报,2024,44(1):335-345.D O I :10.13961/j .c n k i .s t b c t b .2024.01.033;F e n g J i n g w e n ,D i n g X u e ,Y iB a n g ji n .C h a n g e s o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e a n de c o l o g i c a l r i s k i nK u n m i n g C i t y ba s e do nG E E [J ].B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,44(1):335-345.C h a n g e s o fE c o s y s t e mS e r v i c eV a l u e a n dE c o l o gi c a l R i s k i nK u n m i n g C i t y Ba s e do nG E E F e n g J i n g w e n 1,D i n g X u e 2,3,4,Y i B a n g ji n 5(1.S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;2.F a c u l t y o f G e o g r a p h y ,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;3.Y u n n a nP r o v i n c i a lK e y L a b o r a t o r y o nR e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n tR e m o t eS e n s i n g o f U n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;4.G e o s p a t i a l I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y E n g i n e e r i n g R e s e a r c hC e n t e r o f Yu n n a nP r o v i n c e ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;5.Y u n n a nI n s t i t u t e o f G e o l o g i c a lS c i e n c e s ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650051,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ec h a n g e sa n di m p a c to fr e g i o n a le c o s y s t e m s e r v i c e sa n de c o l o gi c a lr i s k s w e r e s t u d i e d i no r d e r t o p r o v i d e d e c i s i o n -m a k i n g s u p p o r t f o r t h e r a t i o n a l u t i l i z a t i o n o f l a n d r e s o u r c e s a n d e c o l o gi c a l r e s t o r a t i o no f t e r r i t o r i a l s p a c e .[M e t h o d s ]L a n d s a t r e m o t e s e n s i n g i m a g e sw e r eu s e dw i t h t h e r a n d o mf o r e s t c l a s s i f i c a t i o nm e t h o do f t h eG E E (G o o g l eE a r t hE n g i n e )p l a t f o r mt o e x t r a c t l a n du s e c h a n ge i nf o r m a t i o n f o r K u n m i ng C i t y ,Y u n n a nP r o v i n c e f r o m1990t o 2020.As p a t i a l d y n a m i c ch a n g e a n a l y si sw a s c a r r i e d o u t b a s e d o n t h e i n t e r p r e t a t i o n r e s u l t s .T h e e q u i v a l e n t f a c t o rm e t h o dw a s u s e d t o e s t i m a t e e c o s ys t e ms e r v i c e v a l u e s .A ne c o l o g i c a l r i s km o d e lw a s u s e d t od e t e r m i n e t h e c h a n g e i n e c o l o g i c a l r i s ko v e r t i m e.T h e c o r r e l a t i o nb e t w e e n e c o s y s t e ms e r v i c ev a l u ea n de c o l o g i c a lr i s k w a sc a l c u l a t e d w i t hab i v a r i a t es p a t i a la u t o c o r r e l a t i o n m o d e l. [R e s u l t s]①A m o n g t h el a n du s et y p e si n K u n m i n g C i t yf r o m1990t o2020,f o r e s t l a n da n dg r a s s l a n d o c c u p i e d th e l a r g e s ta r e a,t h ea r e ao fc o n s t r u c ti o nl a n di n c r e a s e ds i g n i f i c a n t l y,a n dt h ea r e ao fc u l t i v a t e d l a n d,g r a s s l a n d,a n d f o r e s t l a n dd e c r e a s e d.②T h ev a l u eo f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nK u n m i n g C i t y s h o w e da n o v e r a l l u p w a r d t r e n do v e r t i m e,w i t hat o t a l i n c r e a s eo f3.08ˑ108y u a n.T h ee f f e c t i v e i m p l e m e n t a t i o no f e c o l o g i c a l p r o t e c t i o n p o l i c i e si n c r e a s e dt h ev a l u eo fe c o s y s t e m s e r v i c e s.E c o l o g i c a lr i s k sd u r i n g t h es t u d y p e r i o dw e r em a i n l y c l a s s i f i e d a sm e d i u ma n d l o wr i s k s,a n d a c c o u n t e d f o r79%o f t h e t o t a l a r e a.T h e o v e r a l l a v e r a g ee c o s y s t e m s e r v i c e v a l u e d e c r e a s e d b y0.12,i n d i c a t i n g t h a t u r b a n e c o n o m i c d e v e l o p m e n t h a dd e v e l o p e dw i t h l i t t l e i m p a c to nt h ee n v i r o n m e n t.③E c o l o g i c a l r i s kh a dac e r t a i ni m p a c to nt h ec h a n g eo fe c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e,a n dw i t ht h e p a s s a g eof t i m e,t h e a r e ao f h ig h-v a l u e a n dhi g h-r i s ka r e a s g r a d u a l l y d e c r e a s e d,a n d t h e a r e a o f l o w-v a l u e a n d l o w-r i s k a r e a s g r a d u a l l y i n c r e a s e d,w i t h o u t o b v i o u s e x t r e m e s.[C o n c l u s i o n] T h e c o m b i n a t i o no f r e g i o n a l e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u ea n de c o l o g i c a l r i s kc a nb e t t e rc h a r a c t e r i z ec h a n g e s i n e c o l o g i c a le n v i r o n m e n to f K u n m i n g C i t y c a u s e d b y h u m a n a c t i v i t i e s,a n d p r o v i d e d e c i s i o n-m a k i n g a n d m a n a g e m e n t r e f e r e n c e sf o re n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o na n dh i g h-q u a l i t y s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t.e f f e c t i v e l y p r e v e n t e c o l o g i c a l r i s k s,a n dm a k e t h e e c o n o m i c d e v e l o p m e n t a n d e n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o no fK u n m i n g C i t y d e v e l o p t o ab e n i g n s i t u a t i o n.K e y w o r d s:l a n du s e l a n d c o v e r(L U L C);e c o l o g i c a l s e r v i c e v a l u e;e c o l o g i c a l r i s k;r e l e v a n c e;K u n m i n g C i t y土地资源承载着人类社会经济发展[1],与人类生存发展息息相关[2],土地利用变化作为人类活动与自然演变的重要纽带[3],影响了生态系统的结构和功能转变[4],进而影响了其服务价值和风险程度,需要指出的是,不合理的土地利用会导致生态系统结构恶化和生态风险加剧[5],同时给生态环境的可持续发展带来极大挑战㊂生态系统服务价值(e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u e, E S V)是人们对土地进行开发利用过程中的经济价值和环境价值总称,是生态系统服务内容的市场化表现形式㊂C o s t a n z aR.等[6]较早地提出了E S V的原理和计算方法㊂近年来,H a q u eM.N.等[7]对孟加拉国达卡都市区土地利用和E S V的关系进行了研究,发现水体㊁植被和农业用地覆盖面积的下降会导致E S V 下降㊂谢高地等[8]根据中国实际情况对E S V进行了更全面㊁更客观的模型构建㊂许多学者在此基础上展开了研究,J i a n g W e i等[9]对青藏高原E S V的研究表明,河流㊁湖泊和裸露冰川的减少导致E S V降低,气候变化和人类活动对其也有一定影响㊂Y u a nK e y u e 等[10]发现陕西省商洛市商州区土地利用类型中林地对当地E S V的贡献率最高㊂严长安等[11]通过探究滇池流域土地利用变化与E S V的定量响应关系对区域生态环境保护提供重要借鉴㊂上述研究表明,生态系统服务价值评价已形成相对完善的研究范式㊂生态风险(e c o l o g i c a l r i s k,E R)是指自然因素及人类活动对生态系统结构的稳定性所产生负面影响的可能程度[12],用来评价生态安全情况㊂D a s M.等[13]利用E R对印度加尔各答城市区域进行研究,结果表明过去20a间加尔各答及周边城市的E R都大幅增加;N e m a t o l l a h i S.等[14]研究发现伊朗中部和东部大约10%~25%研究区域属于高风险和中风险类别;S h e n J i a n x i u等[15]指出虽然退耕还林政策实施使得甘肃省正宁县东㊁中㊁西部的E R均减小,但是E R防范仍然是研究的重点方向㊂重视生态风险评价对于化解潜在生态危害,建设生态文明具有现实意义[16]㊂国内外学者已经对E S V和E R展开了大量研究,多数学者把二者作为两个独立的主题开展研究,并取得丰富成果,为E S V和E R相关性的研究奠定了扎实基础㊂蒋伟峰等[17]以淮河流域安徽段的土地利用数据为基础,探讨E S V与E R时空演化过程中的异质性和相关性㊂李辉等[18]核算近30a三峡库区E S V和E R的时空分布特征及二者相关性,属于为数不多进行E S V和E R相关性研究的文献㊂现有研究中,针对生态系统服务价值和生态风险的评估主要表现为将生态系统服务价值引入到生态风险中对其进行应用实践,虽极大程度地提高了评价的时效性,但缺乏两者评价的整体性,对二者的关系影响尚不明确,同时大多数传统评价框架停留在探讨阶段,针对长时期同一区域的相互作用机理研究较少[19-20]㊂E S V和E R的相关性研究是两门独立学科走进融合的综合性研究,两者相结合可以将生态系统服务价值的供需关系融合在一起,及时监测生态环境的变化情633水土保持通报第44卷况,精准地对生态风险区开展生态资源保护和国土空间修复,减少生态环境恶化的概率,提高生态系统服务价值,进一步通过构建有效的生态保护模式找寻两者的整体联系[21]㊂目前针对长时序生态系统服务价值和生态风险的相关性研究还相对较少,二者的融合可以推动区域生态经济协调发展,是实现关联生态过程和风险评估的重要途径㊂土地利用数据是E S V和E R核算的基础,谷歌地球引擎(G o o g l eE a r t hE n g i n e,G E E)的出现为准确快速地提取土地利用信息提供可能[22]㊂昆明市作为云南省省会城市,过去30a来经济快速发展,人口急剧增长,城市不断扩张,及时掌握该区域土地覆被变化引起的生态系统服务价值和生态风险变化,对土地资源的可持续利用与生态环境保护具有至关重要的现实意义,因研究区地处高原城市,不仅对高原相对发达城市具有借鉴意义,更可为具有相似环境背景的大中城市提供新的研究思路㊂基于此,本文以G E E为依托平台,使用随机森林分类算法(R F)提取了昆明市1990 2020年的土地利用信息,并对其30a来生态系统服务价值㊁生态风险及其空间动态变化进行分析,旨在可为昆明市乃至全国未来经济国土空间规划提供决策支持[23]㊂1材料与方法1.1研究区概况云南省昆明市位于东经102ʎ10' 103ʎ40',北纬24ʎ23' 26ʎ22'(图1),地处中国西南㊁云贵高原中部,是云南省省会㊁滇中城市群中心,属于亚热带高原气候,四季如春,素有春城之美誉,总面积为21012.54k m2,全市下辖7个区,3个县,并且代管1个县级市和3个自治县,常住人口为8.46ˑ106人,占全省人口的17.92%,年平均气温17.0ħ,年降水量522.8mm(降水㊁气温数据来源于国家气象科学数据共享服务平台,其他数据来源于2021,2022年云南省统计年鉴和昆明市政府网)㊂1.2数据来源本文研究使用的遥感数据来源于G o o g l eE a r t h E n g i n e平台的1990 2020年的L a n d s a t系列影像数据,其中1990 2012年使用的是空间分辨率为30m 的L a n d s a t5遥感影像,2013 2020年使用的是空间分辨率为30m的L a n d s a t8遥感影像,除2012年遥感数据采用1 4月均值合成数据外,其余年份均采用1 12月均值合成数据㊂行政区边界数据来源于地理国情监测平台(h t t p:ʊw w w.d s a c.c n/),计算单位面积生态系统服务价值均值包含的玉米㊁小麦和水稻等主要作物的单位面积粮食产量来源于国家统计局(w w w.s t a t s.g o v.c n)和云南省统计年鉴(w w w. s t a t s.y n.g o v.c n)㊂其中生态系统服务价值核算模型和生态风险核算模型是在A r c G I S10.4软件中将研究区域按500mˑ500m进行格网化得到85551个评价单元来核算㊂图1昆明市地形F i g.1T o p o g r a p h y o fK u n m i n g C i t y1.3研究方法1.3.1随机森林分类随机森林分类算法(r a n d o mf o r e s t,R F)是由B r e i m a n[24]于2001年提出的结合决策树㊁B ag g i n g法和随机子空间理论[25]的一种基于多颗决策树依赖独立采样随机向量值的监督学习算法,是对传统决策树的算法改进㊂其利用b o o t s r a p方法抽取多个样本构造多颗决策树[26],通过多颗决策树对样本进行训练依靠训练模型对样本类别进行预测[27],即通过投票产生结果 式(1) ㊂C(x)=a j a r g m a xðn i=1b j i(x)(1)式中:C(x)表示随机森林模型;b i表示第i个决策树;a j为类别标记㊂与单颗决策树相比较,R F训练样本的随机性很好地避免了过拟合的缺点;与其他机器学习算法相比,R F具有较强的稳定性,每颗决策树和树中结点特征属性的选择随机性亦使R F具有泛化能力强㊁精度高和速度快等优点㊂根据昆明市的实际情况,参考国家标准‘土地733第1期冯婧文等:基于G E E的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化利用现状分类“(G B /T21010 2017),将研究区的土地利用类型分为6类,分别为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地㊁未利用土地,为保证样本点的数据精度,采用G o o gl eE a r t h P r o 软件对1990 2020年昆明市地物类型进行目视解译,样本点满足均匀分布原则[28]㊂基于G o o g l e e a r t he n gi n e 云平台进行A P I 编程,为提升分类精度,加入了光谱指数㊁植被指数㊁地形特征进行训练,并对训练样本点和验证样本点按照7ʒ3的比例采用R F 算法进行土地利用分类,得到各个年份分类总体精度和k a p p a 系数(表1)㊂实验结果表明分类结果良好,分类数据能满足后续研究需要㊂表1 昆明市土地利用分类精度T a b l e 1 L a n du s e c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y i nK u n m i n g C i t y年份总体精度/%k a p pa 系数年份总体精度/%k a p pa 系数年份总体精度/%k a p pa 系数199080.040.81200183.560.80201285.930.83199180.650.80200285.770.82201383.020.80199280.400.81200383.690.80201485.110.82199382.120.82200484.530.81201586.050.83199481.960.81200584.150.80201687.720.85199580.200.85200684.800.81201785.100.82199680.050.82200784.400.80201888.140.86199781.140.82200884.180.80201987.040.84199882.930.83200986.670.84202087.750.85199982.780.82201085.500.82200083.010.80201183.760.801.3.2 生态系统服务价值核算模型 目前,E S V 的计算方法主要有基于单位价值的价值功能法和基于单位面积的当量因子法两种,昆明市耕地以水田和旱地为主㊂本文研究尺度较小,属性近似,自然地理特征表现一致,可以直接采用当量赋值的方法进行核算㊂根据谢高地等[8]于2007年提出的生态系统服务价值当量表 式(2),根据徐丽芬等[29]地区修正公式 式(3,4) ,对研究区生态系统服务价值进行修正,计算结果见表2㊂E a =1/7ðni =1m i p i q iM(i =1,2 n )(2)式中:E a 表示单位经济价值;i 表示农作物类型;m i ,p i ,qi 表示对应粮食类型的面积㊁均价㊁单产;M 表示对应粮食的总面积㊂φ=QQ 0,E n =φˑE n 0(3)式中:φ表示修正因子;Q 和Q 0分别表示昆明市和全国单位面积的平均产量;E n 表示第n 类地类修正后的当量因子;E n 0表示谢高地等[8]已经确定的同种地类当量因子㊂E S V=ðnm =1(A m ˑV C m )(4)式中:E S V 表示生态系统服务价值;A m 表示地类m 所占的面积;V C m 表示生态系统服务价值的系数㊂表2 昆明市单位面积生态系统服务价值均值T a b l e 2 A v e r a g e e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e p e r u n i t a r e a i nK u n m i n g C i t y104yu a n /k m 2生态服务类型单位面积生态系统服务价值耕地林地草地建设用地水域未利用地食物生产18.316.047.870.009.704.21原材料生产7.1454.566.590.006.413.66气体调节13.1879.1027.470.009.3414.28气候调节17.7674.5228.560.0037.7215.56水文调节14.1074.8927.830.00343.6814.65废物处理25.4531.4924.170.00271.9014.46保持土壤26.9273.6141.010.007.5122.16维持生物多样性18.6882.5834.240.0062.8020.87提供美学景观3.1138.0815.936.7781.3010.25合计144.65514.88213.686.77830.36120.11833 水土保持通报 第44卷1.3.3 土地利用生态风险核算模型 土地利用生态风险用于描述土地结构和风险程度的关系,不同的土地利用类型拥有不同的价值和功能,计算公式为:E R=ðnm =1C n D nC(5)式中:E R 表示生态风险;C 表示土地总面积;D 表示土地生态风险强度,根据文献[18],将耕地赋值为0.36,林地赋值为0.17,草地赋值为0.05,水域赋值为0.05,建设用地赋值为0.04,未利用土地赋值为0.02㊂运用空间插值法中指数克里金(K r i g i n g)插值法对研究区网格进行插值可得到土地利用生态风险分布情况,基于等间隔分类法(e q u a l i n t e r v a l )将1990 2020年研究区生态风险划分为Ⅰ(低生态风险)㊁Ⅱ(较低生态风险)㊁Ⅲ(中等生态风险)㊁Ⅳ(较高生态风险)和Ⅴ(高生态风险)5种模式㊂1.3.4 双变量空间自相关模型 空间自相关模型反映各个地类在空间中的聚集性㊁随机性等相关程度,分为局部自相关和全局自相关[30]㊂本文通过G e o d a软件使用双变量空间分析模型,利用M o r a n s I 指数反映土地利用类型的空间关联性,M o r a n s I <0,表示空间关联程度为负相关,M o r a n s I =0,表示空间关联程度为不相关,M o r a n s I >0,表示空间关联程度正相关,计算公式为:I i j =k ðkm =1ðkn =1L m n (x m ,i -y i )/γi (x m ,j -y j )/γj (n -1)ðk m =1ðkn =1L m n (6)式中:I i j 为单位面积的双变量全局自相关系数;L m n 表示地理单元相互邻接关系的权重矩阵,空间权重能根据邻接标准和距离标准度量,邻接标准将空间单元定义为1,不连接的定义为0,距离标准将一定范围内定义为1,距离之外定义为0;i 表示生态系统服务价值;j表示生态风险;X m ,i 和X m ,j 分别表示第m 个单元内的生态系统服务价值和生态风险;γ表示方差㊂运用斯皮尔曼(S pe a r m a n )相关分析E S V 与E R 间的相关关系,参考文献[18],显著性系数定为0.01,依据空间分布关系具体分为不显著和显著两种模式,显著又细分为高价值 高风险㊁低价值 低风险㊁低价值 高风险和高价值 低风险4种模式㊂2 结果与分析2.1 昆明市土地利用类型变化分析1990 2020年,林地和草地均为昆明市土地利用占比最大的部分,截至2020年林地和草地分别占全市总面积的44.96%,27.64%(表3 4)㊂30a 间,昆明市耕地面积不断减少,减少了8.78%,建设用地大幅度增加,增加了195.79%,水域和未利用地分别增加了44.85,2.5k m 2㊂由于受气候变化和人类活动影响,1990 2020年昆明市各用地类型变化明显,草地主要转换为林地,转换面积为263.48k m 2,对应的转移率为4.29%,林地大面积增加的原因在于积极响应国家植树造林㊁生态修复政策,将草地逐步转换为更适宜当地发展的土地类型;耕地主要转换为建设用地,转换面积为442.95k m 2,对应的转移率10.16%,林地主要转换为建设用地和耕地,转换面积为116.47,118.48k m 2,对应的转移率为1.22%和1.24%,主要与森林退化㊁毁林开荒有关;水域和未利用地变化不明显㊂2.2 生态系统服务价值空间分布特征1990 2020年,昆明市E S V 在空间分布上基本是相似的,但局部存在差异(图2)㊂1990 2020年,昆明市E S V 总体呈上升趋势,由1990年的7.21ˑ1010元上升至2020年的7.68ˑ1010元,上升了4.70ˑ109元㊂生态服务价值增长速率逐年加快,增幅为6.8%㊂从空间分布来看,昆明市E S V 高值区以滇池㊁阳宗海等水域周围为主,禄劝县北部E S V 也较高,云龙水库处E S V 上升最为明显;低值区主要位于建设用地密集区㊁昆明市主城区及东川植被覆盖较低区域,从土地利用的角度来看,昆明市有效地实施了生态保护政策,使得土地结构分配更加合理,生态得到改善,为城市可持续规划提供了科学参考㊂表3 1990—2020年昆明市土地利用面积及土地利用动态变化度T a b l e 3 L a n du s e a r e a a n dd y n a m i c c h a n g e s d e g r e e o f l a n du s e i nK u n m i n g C i t y fr o m1990t o 2020土地类型面积/k m 21990年2000年2010年2020年土地变化动态度/%1990 2000年2000 2010年2010 2020年耕地4360.144254.874223.453977.78-0.50-0.15-1.17林地9552.719580.949560.839441.030.13-0.10-0.57草地6146.716137.795967.235803.68-0.04-0.81-0.78水域466.90471.30486.17511.750.020.070.12建设用地403.37484.81688.841193.110.390.972.40未利用地68.7368.7472.1971.230.000.020.00933第1期 冯婧文等:基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化表41990 2020年昆明市土地利用转移矩阵T a b l e4L a n du s e t r a n s f e rm a t r i x o fK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020k m2项目2020年面积草地耕地建设用地林地水域未利用地总计积面年0 9 9 1草地5427.82194.06236.51263.4819.174.466145.50耕地118.113636.92442.95136.9124.390.484359.75建设用地7.2514.11376.132.023.660.19403.37林地244.01118.48116.479033.2836.561.139549.93水域3.3813.0720.872.84426.470.14466.77未利用地2.110.770.130.490.4764.7568.72总计5802.673977.421193.069439.02510.7271.1520994.04图21990 2020年昆明市生态系统服务价值空间分异及其变化F i g.2S p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o na n d c h a n g e s o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020研究期间,耕地是昆明市生态系统服务价值构成的主体结构(表5),所占的比例最重,其次为水域和建设用地,草地和林地的E S V比例相当,未利用地比例最少㊂水域的E S V呈逐年上升趋势,这主要得益于昆明市水环境治理取得的显著成效;草地㊁耕地建设用地E S V逐年下降,这是由于森林退化以及昆明市经济快速发展,人口急剧增长和城市不断扩张所导致的㊂043水土保持通报第44卷表5 1990 2020年昆明市土地利用类型生态系统服务价值变化T a b l e 5 C h a n g e s i n e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e o f l a n du s e t y p e s i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o 2020土地利用类型1990年E S V/元比例/%2000年E S V/元比例/%2010年E S V/元比例/%2020年E S V/元比例/%草地6.31ˑ1098.756.16ˑ1098.466.11ˑ1098.265.75ˑ1097.49耕地4.92ˑ101068.234.93ˑ101067.824.92ˑ101066.594.86ˑ101063.30建设用地1.31ˑ101018.221.31ˑ101018.031.28ˑ101017.251.24ˑ101016.15林地3.20ˑ1070.043.20ˑ1070.043.30ˑ1070.043.50ˑ1070.05水域3.35ˑ1094.654.03ˑ1095.535.72ˑ1097.749.91ˑ10912.90未利用地8.30ˑ1070.118.30ˑ1070.118.70ˑ1070.128.60ˑ1070.11总计7.21ˑ1010100.007.27ˑ1010100.007.39ˑ1010100.007.68ˑ1010100.002.3 生态风险变化分析1990 2020年昆明市生态风险整体以低风险㊁较低风险和中等风险区为主(表6),其所占比例分别19%,22%和38%,30a 来生态风险值持续降低,总体下降0.12,研究区生态安全状况有所改善㊂从空间分布来看,1990 2020年昆明市生态风险降低区域主要分布在滇池周围,生态风险升高区域较为分散,生态风险降低区域面积占比明显高于生态风险升高区域(图3)㊂低生态风险区主要分布在滇池周围和研究区北部及中东部地区,研究期内低生态风险区面积呈上升趋势,主要表现为昆明市主城区城市化较其他区域更快,建设用地聚集成片,稳定性强,人为及外界干预较少,此外,人们环境保护意识增强,早年间违法砍伐山林破坏山体的现象有所抑制,生态风险得到有效改善,较低风险区面积逐渐上升㊂中等生态风险区主要分布于研究区植被覆盖密集区,多分布于耕地和林地地带,研究期内面积变化整体稳定㊂较高生态风险区分布较为分散,多位于中等风险区和高风险区的过渡地带,面积占比趋于稳定㊂高生态风险区主要分布在城市边缘地带,人为景观和生态景观的交错阻断了生态系统的完整性,一定程度上加大了生态风险,随着时间的推移,高生态风险区面积逐步降低,城市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂表6 1990 2020年昆明市生态风险等级所占比例T a b l e 6 P r o p o r t i o no f e c o l o g i c a l r i s k l e v e l s i nK u n m i n g C i t yf r o m1990 2020y e a r s 等级E R各等级E R 在不同年份所占比例/%1990年2000年2010年2020年1990 2020平均值Ⅰ[0.00,0.20)0.200.210.210.230.19Ⅱ[0.20,0.40)0.200.190.200.200.22Ⅲ[0.40,0.60)0.380.390.380.370.38Ⅳ[0.60,0.80)0.100.100.100.100.10Ⅴ[0.80,1.00]0.120.110.110.100.102.4 生态系统服务价值与生态风险相关性分析1990 2020年昆明市E S V -E R 自相关性以不显著为主,不显著区域面积大于显著区域面积,且在研究期内E S V -E R 自相关性不显著区与显著区变化幅度都不大,不显著区域面积所占比例在58.14%~58.83%之间,显著区域所占比例均在41.17%~41.86%㊂显著区域面积以低价值 低风险区㊁低价值 高风险区为主,但这4种模式的变化特点不一样㊂高价值 高风险区所占面积呈持续缓慢增加,低价值 低风险区呈波浪式微幅增加,低价值 高风险区所占面积持续缓慢减少,高价值 低风险区呈先减少后增加再减少趋势(表7)㊂表7 1990 2020年昆明市E S V -E R 自相关性各类型面积及所占比例T a b l e 7 A r e a a n d p r o p o r t i o no f v a r i o u s t y p e s o fE S V -E Ra u t o c o r r e l a t i o n i nK u n m i n g C i t yf r o m1990t o 2020E S V -E R 自相关性1990年面积/k m2比例/%2000年面积/k m2比例/%2010年面积/k m 2比例/%2020年面积/k m 2比例/%不显著12517.5058.5312434.5058.1412582.0058.8312501.7558.45高价值 高风险1046.254.891125.505.261147.255.361305.006.10显著低价值 低风险3601.0016.843732.2517.453599.2516.833747.2517.52低价值 高风险3022.7514.132951.2513.802901.2513.572784.2513.02高价值 低风险1200.255.611144.255.351158.005.411049.504.91143第1期 冯婧文等:基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化图31990—2020昆明市生态风险空间分异及其变化F i g.3S p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o na n d c h a n g e s o f e c o l o g i c a l r i s k s i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020自相关性区域离散分布于研究区整个区域(图4),高价值 高风险区主要零星分布在昆明市西南部和中部地区,由于昆明市积极响应植树造林㊁生态修复政策,该区域面积逐渐减少㊂高价值 低风险区主要分布于低价值 低风险区和不显著区的过渡地带,主要表现在滇池和阳宗海等水域区域,由于昆明市生态环境质量有所提高,该区域面积逐渐增加㊂低价值 高风险区期初主要分布于高价值 高风险区毗邻区域,由于高风险地类的聚类效应,该模式面积逐年减少㊂低价值 低风险区以林地和草地为主,主要分布在东川区人类活动干扰较低的区域,其E S V主要受生态环境影响,处于相对稳定的状态㊂不显著区主要分布在研究区北部,土地覆盖以大面积林地和草地为主,土地利用无明显波动㊂4种类型的E S V-E R自相关性可以用于反映其空间聚集差异,分析整体空间关联性与差异性,在区域整体生态评估中呈现实践价值㊂高价值 高风险区的生态质量改善对区域综合治理开发有明显积极作用,应注意保护,减少人为干扰;高价值 低风险及低价值 高风险区受城市土地利用开发影响,在带来较好社会经济效益的同时,也会导致E S V退化,应增加人造自然景观面积,坚持生态保护和修复,提升部分耕地向林草地转化的概率,维持人口密度较低现状;低价值 低风险区生态系统结构稳定,分布均衡无明显聚集中心㊂3讨论昆明市是云南省的省会城市,作为云南省唯一的特大城市,过去30a来发展迅速㊂随着城镇化的快243水土保持通报第44卷速推进,城镇化率不断提高,城市扩张显著,土地利用变化剧烈,土地资源比较紧张,资源环境承受着较大压力,土地利用生态风险加剧,城市生态系统服务价值和生态风险受着不同程度的影响,其中高等级生态风险区面积增长则需要引起特别关注,伴随着新发展理念的贯彻,土地资源的可持续利用与生态环境保护的协同发展能力将日渐增强,对昆明市今后的发展而言,避免出现不合理的土地利用,不断提高城市土地利用效率,降低土地利用生态风险,减少土地利用高风险区覆盖的面积,实现高质量可持续发展;在此基础上,本文研究结果将为高原相对发达城市提供借鉴意义,为具有相似环境背景的大中城市提供新的研究思路㊂图41990—2020年昆明市单位面积生态系统服务价值与生态风险自相关分布F i g.4A u t o c o r r e l a t i o nd i s t r i b u t i o no f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e p e r u n i t a r e a a n d e c o l o g i c a l r i s k i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020生态系统服务价值高低是生态环境质量好坏的主要依据,高生态系统服务价值也是生态环境保护的重要方向,昆明市应注重滇池和阳宗海 两湖 生态保育,强化高原湖泊保护治理㊂生态风险是生态可持续发展的重要评价指标,本研究中昆明市生态风险整体以低㊁中生态风险为主,生态安全相对整体稳定,与已有研究相契合[31-32],侧面验证了昆明市生态保护措施实施有效㊂可以看出,生态系统服务价值和生态风险都与生态环境密不可分,现有研究主要运用已有模型对二者进行独立研究或者将生态系统服务价值引入到生态风险中进行应用实践,双变量空间自相关模型为生态系统服务价值和生态风险二者的整体联系提供了具体量化标准,对于建立完善的生态评价体系具有重要价值㊂将生态系统服务价值和生态风险有机结合并分析其相关性,可以较好地刻画生态环境变化区域,分析生态功能和风险变化,为区域生态保护和可持续发展提供决策依据,考虑现有研究成果多基于简单的货币量化修正当量因子,未涉及对社会需求㊁经济发展等变化因素的综合考量,对研究成果有一定影响,针对自然本底脆弱的高原地区生态风险存在的空间复杂性导致二者的空间相关性难以明确其关联机理;同时生态系统服务价值和生态风险均通过土地利用进行评估,两者评价针对各个地物类型缺乏明显独立性和稳定性,虽有研究表明将二者相关性融入某一固定识别框架对区域生态安全的识别精度有所提升,但其整体影响尚不明确,怎样准确评估还需进一步摸索㊂目前,从生态系统服务价值 生态风险相关性角度开展研究在研究深度和方法上还处于不断探索阶段,本文侧重于二者研究结果的相互关系研究,厘清两者的内在影响因素同时开展交叉性研究是今后的重点研究方向㊂4结论(1)1990 2020年昆明市土地利用变化显著,耕地大幅退化为草地,减少了8.77%;建设用地占用耕地现象大幅增加,增幅为195.79%;草地逐步转换为更适宜当地发展的土地类型,主要流向为林地,转移率为4.29%㊂(2)昆明市生态系统服务价值和生态风险分布各异㊂生态系统服务价值呈上升,生态风险呈下降趋势,其中生态系统服务价值上升了4.70ˑ109元,生态风险总体均值下降0.12;低生态系统服务价值和高生态风险呈局部聚集但聚集程度逐年下降趋势;生态质量整体向好,研究区生态安全状况有所改善㊂(3)生态风险和生态系统服务价值变化具有一定关联㊂由双变量空间自相关模型分析可知,研究期343第1期冯婧文等:基于G E E的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化。
基于GIS的城市“多规合一”信息平台建设研究
长春师范大学学报
Journal of Changchun Normal University
2021年6月 Jun.2021
基丁 GIS的城市“多规合 信息平台建役研究
冯浩
（河源市规划设计测绘院，广东河源517000）
［摘 要］借助GIS、云计算、大数据等先进技术，统筹构建了“多规合一”大数据资源中心，搭建了 “多规合一”信息平台，系统阐述了平台的建设目标和框架设计，实现了“一张图”管理、多规冲突检 测和协调、建设项目业务协同、重大项目选址等提升了政府部门规划业务审批能力和信息化决策手 段,为其它城市“多规合一”信息平台建设提供借鉴。 ［关键词］GIS ；多规合一;信息平台；规划审批 ［中图分类号］P208 ［文献标志码］A ［文章编号］2095 -7602（2021）06 -0095 -05
各部门提供支持,如地图服务、目录服务、KPI服务等。
・96・
图3数据库建设架构示意图
3.2数据库建设内容 “多规合一”大数据资源中心主要包括基础地理信息数据库 、多规成果数据库、部门专项规划数据库、建
设项目数据库、社会经济数据库、元数据库以及运维数据库。其中基础地理信息库包括大比例尺地形图、各种 比例尺电子地图、历年影像数据以及城市三维模型数据等;多规成果数据库包括发展规划数据、法定规划数 据、空间管控数据等;部门专项规划数据库包括社会统筹类、生态建设类、历史保护类等;建设项目数据库包括 重点建设项目和普通建设项目等;元数据库包括规划元数据、地理信息元数据等;运维数据库包括用户数据、 部门数据以及日志数据等（图4）。
为实现优化空间布局和形态，全国开展部门间的“多规合一”工作探索［1］，但目前仍存在一些问题导致平 台推广难［2］。2018年，随着新的自然资源部门的组建，将分散在各部门的与自然资源保护和开发利用相关的 规划职能纳入到自然资源体系中,为“多规合一”工作的开展提供了良好的组织环境和机构保障⑶。2019年 发布的《关于建立国土空间规划并监督实施的若干意见》明确提出，到2020年基本建立国土空间规划体系, 建立全新的“多规合一”信息平台，贯穿整个国土空间规划体系，协调和消除各规划之间的空间冲突和空间叠 加等问题［4］。本文在新的指导思想的基础上，利用GIS、云计算、大数据等先进技术，采用面向服务的SOA架 构,构建“多规合一”大数据资源中心,开发全新“多规合一”信息平台,深化平台在国土空间规划数据共享、业 务审批协同等方面的应用,有效提高了资源的可持续利用率 。
简析地理信息技术在自然资源资产审计中的创新应用
简析地理信息技术在自然资源资产审计中的创新应用地理信息技术（Geographic Information Technology，简称GIT）是一种基于计算机技术和地理学原理的信息技术，通过数据采集、处理、存储和分析，可以对地理空间信息进行管理和应用。
在自然资源资产审计中，地理信息技术的创新应用可以为保护自然资源、提高资源利用效率和促进可持续发展提供重要支持。
地理信息技术在自然资源资产审计中有着广泛的应用，主要包括资源调查和监测、环境评估、资源规划和管理、灾害风险评估等方面。
通过使用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）、遥感技术和全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS），可以对自然资源进行全面、系统地监测和评估，为自然资源的保护和管理提供科学依据。
在资源调查和监测方面，地理信息技术可以通过遥感技术获取大范围、高分辨率的资源信息，对土地利用、植被覆盖、水资源分布等进行监测和评估，为资源开发和保护提供数据支持。
在环境评估方面，地理信息技术可以对环境质量、生态系统健康、污染来源等进行分析和评估，为环境保护政策的制定和实施提供科学依据。
在资源规划和管理方面，地理信息技术可以对资源的空间分布、利用状况、开发潜力等进行分析和规划，为资源开发、利用和保护提供决策支持。
在灾害风险评估方面，地理信息技术可以对地质灾害、气象灾害、水文灾害等进行分析和评估，为灾害风险的预防和减灾提供科学支持。
以上所述仅代表地理信息技术在自然资源资产审计中的基本应用，下面将详细介绍地理信息技术在自然资源资产审计中的创新应用。
1. 空间大数据技术的应用随着地理信息技术的快速发展和空间大数据技术的兴起，地理信息技术在自然资源资产审计中的应用呈现出新的特点。
空间大数据技术基于传感器网络、移动设备和互联网等多种数据来源，可以获取大规模、多源头的空间数据，为自然资源资产审计提供了更加丰富和全面的数据支持。
逐梦高原展画卷——建国70 周年青海测绘地理信息事业发展回望
逐梦高原展画卷——建国70周年青海测绘地理信息事业发展回望◆ 王丽华 祁星娜1949年10月1日，中华人民共和国成立，同年9月青海解放，1956年青海省地质局测绘管理处成立，青海开始有了测绘管理机构，全省测绘地理信息事业从此翻开了崭新的一页。
几十年丈量河山，几十载逐梦高原，几代青海测绘人辛勤耕耘、忘我工作，让青海的美、青海的大，在地图多彩的图斑和变幻的线条中交织辉映、异彩纷呈。
70年来，特别是党的十八大以来，青海测绘地理信息工作积极融入全省经济社会和生态文明建设重大战略工程中，圆满完成第一次地理国情普查任务，扎实开展地理国情监测，狠抓测绘应急保障能力建设，积极开展测绘地理信息示范县创建工作，大力推进基础测绘、青海省藏区现代测绘基准体系、信息化测绘体系、地理信息公共服务平台、智慧城市时空信息云平台等重大基础测绘项目建设，提高测绘主动为经济建设服务的能力，推动测绘地理信息应用向更高层次和更广领域发展。
测绘服务能力更强新中国成立后，经济社会产生了突飞猛进的变化，社会各界对测绘地理信息成果与服务的需求不断增长，青海测绘地理信息事业全面推进信息化测绘生产体系、管理体系、质检体系、服务体系建设，按计划顺利推进东部地区北斗地基增强系统建设，建成了室内大长度自动化检测平台、数字水准仪及条码尺自青海测绘为东部城市群建设提供服务34动检测系统填补了省内空白，检测能力达到国内外先进水平。
积极推进基础测绘、藏区基准体系基础设施建设、信息化测绘体系、天地图·青海、数字城市和测绘应急监测系统等重大工程实施，基础工作不断夯实，保障能力显著提升，社会影响日益扩大。
“数字德令哈”地理空间框架建设、“智慧格尔木”时空信息框架建设稳步推进，基于省级公共服务平台完成的青海省减灾地理信息系统和海西蒙古族藏族自治州地震地理信息系统上线运行，为领导决策、科学救灾提供了强有力的技术保障。
完成了青海省安全部门地理信息系统、安全数据移动采集系统及青海省监狱电子沙盘系统等典型应用建设，地理信息应用服务拓宽纵深，得到了社会各界的广泛认可。
曲面GRC幕墙工程设计要素探讨——以武汉国家地球空间信息产业化基地（新区）一期工程为例
180 城市建筑 Urbanism and Architecture / 2024.04
打造的，以“地球空间信息产业、北斗产业”为主题的高 科技产业园区。
本项目以其极具艺术个性的曲面造型被称为“梦幻星 立方”，与光谷新区的“马蹄莲”并称为武汉新区地标 “双子星”。本项目以地球作为设计灵感，白色钢结构外 立面形如相互交织的经纬线，圆润起伏的双星球连接造型 形似飘逸的“纽带”，材料使用要求提升项目的整体科技 感，同时可以准确地表达出未来科技发展与地球空间信息 技术紧密相连的设计主题。项目整体造型为数学解析体形 曲面，用来隐喻浩瀚神秘的宇宙星空。两个“星球”通 过 GRC 板拼合而形成的飘带相互“纠缠和吸引”，也象 征着地球空间信息科技产业的行业精英汇聚于此，共同助 力地理信息、人工智能、“互联网 +”等新兴产业的融合 发展。本项目建筑面积约 1.1 万m2，幕墙最高点标高为 23.786 m。幕墙分为 5 个系统，由横明竖隐、隐框、明框 玻璃幕墙、室外铝单板装饰条和吊顶，以及双曲面 GRC 板等材料组成（见图 1）。
随着计算机 3D 模型技术与参数化设计技术的普及， 各类复杂曲面外装饰工程越来越多地出现在大众的视野
中，并成为城市现代化和“活力值”的积极代言品、标志物。 以复杂双曲面为代表的特异体型幕墙工程，对各类现代幕 墙项目的设计能力、数字化应用能力、构件的加工水平和 现场安装技术等提出了更高的要求。并且，由于 GRC 板 具有轻质高强、可塑性极高、质感丰富的艺术表达特性， 能够很好地适应上述具有复杂曲面表皮的、艺术表达需求 极高的各类公共建筑项目。近年来，随着九江文化艺术中 心、柳州文化艺术中心、长沙梅溪湖国际文化艺术中心等 一批高难度双曲面 GRC 装饰建筑工程的涌现，以 BIM 作 为项目全设计流程辅助和设计管理的数字化工程模型信息 平台应用逐步走向成熟。以模型信息为基本导向的设计理 念开始普及。工程项目数字化信息的集成为复杂项目全过 程实施的成功奠定了技术基础。笔者有幸主持武汉国家地 球空间信息产业化基地（新区）一期工程的设计工作，该 项目的 GRC 板块应用是项目各专业技术中最有技术挑战 性的部分，借本文剖析并总结设计过程中关于 BIM 技术应 用、材料特性、面板有理化分析、构造连接、结构校核及 参数化下料等相关设计技术和要素，希望对复杂表皮形态 GRC 板块幕墙类型项目的设计者有所帮助。
天然林资源保护区植被覆盖度遥感估算及变化分析
第58卷 第3期 广 东 蚕 业 V ol.58,No.03 2024年3月GUANGDONG CANYE Mar . 202428DOI ：10.3969/j .issn .2095-1205.2024.03.08天然林资源保护区植被覆盖度遥感估算及变化分析张 勇（普安县林业局 贵州黔西南 561500）摘 要 天然林资源作为地球生态系统的重要组成部分，对于维持生物多样性、调节气候和保持水土平衡等方面发挥着关键作用。
贵州省黔西南地区作为中国西南部的一个重要生态区域，其天然林资源的保护与监测尤为关键。
遥感技术作为一种高效的地表监测手段，为天然林资源的保护和管理提供了新的视角和工具。
文章旨在通过遥感技术对黔西南地区的天然林植被覆盖度进行精确估算和变化分析，提出植被覆盖度优化建议，以期提升该区域的生态保护工作成效。
关键词 天然林资源保护区；植被覆盖度；遥感估算；变化分析；贵州省 中图分类号:TP751;Q948文献标识码:C文章编号:2095-1205(2024)03-28-03植被覆盖度（FVC ）是描述地表植被状况的关键参数，对于生态环境评价、资源管理、气候变化研究等领域具有重要意义。
随着遥感技术的发展，通过卫星影像分析植被覆盖度已成为一种有效方法。
然而，如何根据不同地区的具体环境特点选择合适的遥感数据和分析方法，以及如何将遥感技术应用于具体的区域生态保护策略，仍然是一个值得深入研究的课题。
贵州省黔西南地区作为一个生态敏感区，其天然林覆盖度变化对于区域生态平衡和水土保持具有重要影响。
因此，深入研究该区域的植被覆盖度变化，并提出有效的生态保护策略，对于做好该区域的生态保护工作和促进当地经济社会可持续发展具有重要意义。
1 贵州省黔西南地区植被覆盖度的遥感估算1.1 区域概况普安县位于贵州省西南部乌蒙山区，黔西南布依族苗族自治州西北部。
普安县地处云贵高原向黔中过渡的梯级状斜坡地带，县境呈不同规则南北向长条形。
齐聚羊城 共谋发展 首届中国地理信息产业发展论坛暨2008'中国GIS协会年会在广州隆重举行
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信 息 技 术12科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N建筑全生命期管理主要分为规划、勘察、设计、施工、运营、拆除等各不同阶段[1]。
任何建设工程项目在上述过程中不可避免的需要用到空间信息技术[2-3]。
空间信息技术(Spatial Information Technology)是20世纪60年代兴起的一门新兴技术,70年代中期以后在我国得到迅速发展,目前已经广泛应用在环境、资源、军事、农业、水利、国土、卫生等领域[2]。
空间信息技术主要包括卫星定位系统、地理信息系统和遥感等的理论与技术,同时结合计算机技术和通讯技术,进行空间数据的采集、量测、分析、存储、管理、显示、传播和应用等。
空间信息技术在广义上也被称为“地球空间信息科学”,在国外被称为GeoInformatics。
为了实现建筑信息化的需要,需要在建筑生命周期中各阶段的空间信息进行整合和管理,从而达到更好地服务于建筑生产、运营的目的。
面对国内外巨大数量的建筑项目,建筑全生命期空间信息管理应用系统的建立与推广将在建筑业及相关建筑空间信息服务业具有可观的市场应用前景。
1 建筑全生命期中的空间信息技术需求分析建筑全生命期中的空间信息主要是通过使用不同的空间信息技术及方法进行空间数据的有效采集、表达等,为建筑生命周期管理提供空间信息服务。
空间信息技术包括工程测量手段、精密工程测量、数字近景摄影测量、三维激光扫描和高分辨率遥感等方法等。
以下分别讨论上述各阶段对空间信息技术的需求。
1.1建筑规划中对空间信息技术的需求在建筑的规划阶段,空间信息技术提供周围建筑物、交通与环境等的信息供参考,信息提供采用二维平面图与建筑、交通等属性信息综合的方式。
比如,在市区需要建一栋高楼,就要考虑新建建筑物对周围环境的影响,也要考虑施工阶段交通运输与否便利及如何最优,和是否会带来严重的交通影响。
提高地理信息水平 促进区域合作共赢——2014中国—东盟矿业合作论坛测绘地理信息分论坛专家观点摘登
提高地理信息水平促进区域合作共赢——2014中国—东盟矿业合作论坛测绘地理信息分论坛专家观点摘登何燕君【期刊名称】《南方国土资源》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】2页(P27-28)【作者】何燕君【作者单位】广西测绘地理信息局【正文语种】中文5月10日下午，以“拓展测绘地理信息应用，促进中国—东盟经济合作”为主题的首届中国—东盟测绘地理信息分论坛在南宁国际会展中心成功举办。
这次论坛作为2014中国—东盟矿业合作论坛的第5个分论坛，聚集了中国与东盟各国的测绘地理信息专家、学者和业内人士约150人，大家共同交流中国—东盟测绘地理信息发展经验、技术成果，深入探讨测绘地理信息行业前沿理论、新兴科技，展望中国—东盟测绘地理信息领域交流合作前景。
论坛由广西测绘地理信息局局长陈仲怀主持，8位国内外专家出席论坛并作精彩演讲。
国家测绘地理信息局副局长、联合国全球地理信息管理亚太区域委员会主席李朋德结合丝绸之路发展史，畅谈古今中国与东盟的交流与合作、对比分析当前区域发展形势，围绕中国和东盟各国的测绘合作、中国国家地理信息战略、地理信息管理能力建设等方面，宏观探讨中国与东盟未来测绘地理信息领域的合作空间。
当前，国家测绘地理信息局提出“建设智慧中国、监测地理国情、壮大地理信息产业、发展测绘强国”的发展战略，进一步明确了“一张网、两张图、三大平台、四大支撑”系列重大任务。
目前中国在机构建设、标准化管理、大地基准现代化、空间基础设施、自主研发数字测绘系统等方面取得了显著的成绩，期望在不久的将来出台新的测绘地理信息法，进一步加强测绘地理信息监管。
希望能建立中国—东盟测绘地理信息论坛长效机制，每年或隔年在中方或东盟其他国家不断召开，欢迎东盟各国充分利用多样化的合作机制，通过中国对外援助等渠道，与中国建立更为紧密的伙伴关系，双方可在教育培训、区域大地基准一体化等8个方面共同思考具体合作方式，进一步扩大交流与合作，共促各国实现可持续发展目标。
基于Skyline的兰州削山造地监测三维系统设计与实现
基于Skyline的兰州削山造地监测三维系统设计与实现何永刚;巨擘【摘要】基于三维技术的地理信息系统能以立体、直观、全方位的角度进行可视化表达和空间分析.文中介绍了基于Skyline的兰州北山区域削山造地监测三维系统的建设背景和方法,阐述了系统的开发路线与技术架构、数据库以及功能模块的设计,简要分析了数据自动渲染、多球联动比对分析关键技术,并对削山造地活动的三维监管模式进行了探讨.【期刊名称】《矿山测量》【年(卷),期】2018(046)001【总页数】6页(P44-48,108)【关键词】削山造地;Skyline;C/S模式;三维模型;叠加渲染【作者】何永刚;巨擘【作者单位】甘肃省地图院,甘肃兰州 730000;甘肃省地图院,甘肃兰州 730000【正文语种】中文【中图分类】TD672;P208随着城市规模逐渐扩大，兰州市河谷狭窄的空间建设用地所剩无几，城市建设空间已趋饱和[1]。
为了促进兰州市区和谐发展，优化城市空间布局，提升城市发展动力，近年来兰州市开展了兰州北山区域削山造地项目。
削山造地对于兰州市城市化进程有巨大的推动作用，但是，处于城市上风向的大量削山造地工程破坏了原有自然生态，对兰州城区的生态环境和生活带来了负面影响。
为了更好了解和掌握兰州削山造地的过去、现在和未来发展趋势，更准确获取兰州削山造地的空间位置、分布和造地数量及土地利用信息等，完成兰州北山区域削山造地监测三维系统的研究和开发是非常必要的。
本文在利用三维GIS技术、虚拟现实技术、三维空间数据库技术和遥感技术的基础上, 依托削山造地监测数据库，基于 Skyline平台开发出兰州北山区域削山造地监测三维系统,系统实现了多源数据融合、查询、三维显示及数据管理等[2]功能,为削山造地监测和研究提供了技术支撑。
1 系统技术开发路线及架构基于Geodatabase数据模型，采用面向对象的方法和UML建模语言对削山造地监测数据库进行设计[3]；采用C#程序设计语言，基于Skyline开发平台，运用PostgreSQL+PostGIS进行空间数据管理和分析，通过TerraExplorer Pro组件与.NET平台的无缝衔接，利用二次开发方式[4-5]，实现三维系统功能的开发。
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时间 2007年 2007年 2008年 2008年
PND出货量 PND出货量 64万台 64万台 278万台 278万台
（一）地理信息产业总体情况
地理信息产业企业数量增长速度明显加快
（一）地理信息产业总体情况
从业人员大幅增加
2008年我国地理信息产业 2008年我国地理信息产业
非专业技术人员, 24% 高级职称, 19%
从业人员约40 从业人员约40万人 40万人
测绘资质单位从业人员约 26万人， 26万人，占65% 万人
（三）地理信息产业市场发展情况
导航定位市场发展情况
我国共有11 我国共有11家导航电子地图生产资质单位 11家导航电子地图生产资质单位 初步建立了较为完善的导航产品营销和服务网络 形成了一批具有较强市场竞争力的电子地图产品和 拥有核心技术的骨干企业，如四维图新、高德、凯 拥有核心技术的骨干企业，如四维图新、高德、 立德、北京长地、灵图、 立德、北京长地、灵图、 易图通、城际高科等 易图通、 目前导航电子地图已覆盖 全国公路里程97% 全国公路里程97%以上 97%以上
（二）地理信息资源利用情况
地理信息资源社会化利用情况
地理信息已经广泛应用于网络位置搜索、车载导航、 地理信息已经广泛应用于网络位置搜索、车载导航、 移动目标监控、数码相机、便携式移动导航、 移动目标监控、数码相机、便携式移动导航、智能 交通、智能通信、 交通、智能通信、游戏等方面 据艾瑞咨询集团调查显示，2008年有近8000万用户 年有近8000 据艾瑞咨询集团调查显示，2008年有近8000万用户 通过互联网使用地图 随着 GPS 手机销量的快速增长以及电信运营商的大 力推动， 力推动，一些企业推出了行人导航地图 地理信息成为互联网、手机、汽车等多方面用户进 地理信息成为互联网、手机、 行位置查询、交通出行、导航定位的重要信息， 行位置查询、交通出行、导航定位的重要信息，已 经走进社会大众衣、食、住、行、玩等日常生活 经走进社会大众衣、
贵 南
云 藏
西 西
陕 肃
甘 海
青 夏
宁 疆
新
丁级单位5407 丁级单位5407家 5407家
以北京地区为例，涉及地理信息的单位1100多家， 1100多家 以北京地区为例，涉及地理信息的单位1100多家， 主营地理信息相关业务的单位有400多家， 400多家 主营地理信息相关业务的单位有400多家，而具有 测绘资质的单位仅为180多家， 180多家 测绘资质的单位仅为180多家，所占比例不足一半 2009年底超过 2009年底超过2万家 年底超过2
2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008
分支产业 产值（人民币） 产值（人民币） 所占比例
年 测量与地图 产 业 卫星导航 分 支 产 值 遥感 构 成 其他 表 总计 GIS
285亿元 285亿元 180亿元 180亿元 75亿元 75亿元 30亿元 30亿元 30亿元 30亿元 600亿元 600亿元
（一）地理信息产业总体情况
在武汉葛店开发区建设的国 家地球空间信息产业基地， 家地球空间信息产业基地， 总投资50亿元人民币， 50亿元人民币 总投资50亿元人民币，占地 1500亩 1500亩 2007年西安导航产业基地开 2007年西安导航产业基地开 始建设， 始建设，成为我国首个国家 级导航企业孵化器、 级导航企业孵化器、工程技 术中心和产业联盟 贵州、江苏、浙江、广东、 贵州、江苏、浙江、广东、 广西等地的地理信息产业基 地正在筹划或建设中
长
徐局长在广东调研
调研时间
2009年 月至11 2009年6月至11月 11月
考 察 天 目
调研地点
创
北京、上海、广东、 北京、上海、广东、江苏等
新
调研主要内容
徐 局
产业主体
长 考 察 四 维
产业规模 细分市场
图 新
工程测绘市场
徐 局 长 考 察 高 德 软 件
市场 市场 市场 市场
……
一、地理信息产业的发展现状
据《2008-2009中国导航电子地图市场研究报告》 2008-2009中国导航电子地图市场研究报告 中国导航电子地图市场研究报告》
（三）地理信息产业市场发展情况
遥感市场发展情况
2003年我国有专业遥感机构200多家 2003年我国有专业遥感机构200多家 年我国有专业遥感机构200 从事航空遥感的单位约有35 从事航空遥感的单位约有35家，其中25家拥有航摄 35家 其中25 25家拥有航摄 飞机，15家拥有航摄仪 家拥有航摄仪， 飞机，15家拥有航摄仪，8家拥有自动冲洗设备 2008年遥感市场总体规模约为30亿元。 2008年遥感市场总体规模约为30亿元。 年遥感市场总体规模约为30亿元 高分辨率卫星遥感影像获取主要依赖国外 10多家企业从事国外卫星遥感影像代理及增值服务 10多家企业从事国外卫星遥感影像代理及增值服务 北京天目创新公司、北京视宝图像公司、北京国 北京天目创新公司、北京视宝图像公司、 遥新天地公司等主要销售代理TM ETM、SPOT、 TM、 遥新天地公司等主要销售代理TM、ETM、SPOT、 IKONOS、QUICKBIRD等卫星影像产品 IKONOS、QUICKBIRD等卫星影像产品
初级职称, 33% 中级职称, 24%
210 多所高校从事地理信 息技术专业教育 200 多个研究机构开展地 理信息相关技术研究工作 2008年测绘资质单位 2008年测绘资质单位 从业人员的技术构成
（一）地理信息产业总体情况
基地建设扎实推进
2003年黑龙江省开始建设全国首家地理信息产业园 2003年黑龙江省开始建设全国首家地理信息产业园 目前园区有32 目前园区有32家企 32家企 业入驻 2008年 2008年，园区实现 服务总值 1.6 亿元 园区二期建设已经 正式启动， 正式启动，总体规 模将扩大一倍以上
单 500 位 400 数 300
乙级单位1721 乙级单位1721家 1721家 丙级单位3589 丙级单位3589家 3589家
200 100 0
北 京 津
天 北
河 西
山 蒙 古
内 宁
辽 林
吉 龙 江
黑 海
上 苏
江 江
浙 徽
安 建
福 西
江 东
山 南
河 北
湖 南
湖 东
广 西
广 南
海 庆
重 川
四 州
（三）地理信息产业市场发展情况
测量市场发展情况
市场分布：2008年工程测量服务总值占比最高，达 市场分布：2008年工程测量服务总值占比最高， 年工程测量服务总值占比最高 48%；建设系统完成服务总值最高，达到18% 18%； 到48%；建设系统完成服务总值最高，达到18%；北 京地区市场总值最高，达到11% 京地区市场总值最高，达到11% 测量软件市场：VirtuZo、DPGrid和JX4等数字摄影 测量软件市场：VirtuZo、DPGrid和JX4等数字摄影 测量工作站占领了国内摄影测量数据处理软件90 90％ 测量工作站占领了国内摄影测量数据处理软件90％ 以上的市场， 以上的市场，还批量出口国外 测量仪器市场： 测量仪器市场：先进高端仪器目前仍以国外品牌为 国内测绘仪器厂商主要产品位于中低端市场。 主，国内测绘仪器厂商主要产品位于中低端市场。 南方测绘公司产品出口到100 南方测绘公司产品出口到100多个国家和地区 100多个国家和地区
需求广、发展快、效益好、贡献大 需求广、发展快、效益好、 在国家信息化建设中作用明显 在国家经济活动中成为新的经济增长点
（一）产业发展总体情况 （二）地理信息资源利用情况 （三）地理信息产业市场发展情况 （四）存在的主要问题
（一）地理信息产业发展总体情况
产值规模迅猛增长
2009年底我国地理信息产业产值总规模超过750亿 2009年底我国地理信息产业产值总规模超过750亿 年底我国地理信息产业产值总规模超过750 近年来平均年增长率20% 近年来平均年增长率20%以上 20%以上
（三）地理信息产业市场发展情况
地图市场发展情况
2008年 2008年，9 个专业地图出版社共出版公开版地图1885 个专业地图出版社共出版公开版地图1885 总印张35.4万千印张，总印数1.4亿幅/ 35.4万千印张 1.4亿幅 种，总印张35.4万千印张，总印数1.4亿幅/册 2008年 2008年，全国出版地图的主要出版社地图出版总产值 约为20 20亿元 约为20亿元
地理信息产业的发展、 地理信息产业的发展、机遇与对策
2010年 2010年1月24日 24日
主要内容
一、地理信息产业的发展现状
二、地理信息产业发展面临的机遇
三、推动地理信息产业发展的对策与建议
引言： 引言：地理信息产业调研概况
调研组组长： 调研组组长：徐德明局长 调研目的
准确把握地理信息产业发展面 临的形势 为制定地理信息产业政策提供 重要依据 徐 局 促进产业健康快速发展
（三）地理信息产业市场发展情况
2008年我国从事互联网地图和地理信息服务的网站 2008年我国从事互联网地图和地理信息服务的网站 超过900 超过900个，相关企业已超过1000家 900个 相关企业已超过1000 1000家 主要互联网地图服务运营商有图吧、搜狗地图、百 主要互联网地图服务运营商有图吧、搜狗地图、 度地图、谷歌地图、灵图、图盟、图迅、图龙、 度地图、谷歌地图、灵图、图盟、图迅、图龙、丁 丁等 据艾瑞咨询集团调查，2008年，在线地图服务市场 据艾瑞咨询集团调查，2008年 规模突破10 规模突破10亿人民币 10亿人民币 目前，互联网地图服务的盈利模式主要是企业标注 目前， 和定制地图服务