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退耕还林 (草 )工程 前后黄河流域生态系统碳储量时空演变与模拟预测被引量：3 2024年 退耕还林 (草 )工程 实施对黄河流域生态系统碳储量的影响,对于完善新一轮退耕还林 (草 )工程 政策实施,提高黄河流域生态系统碳汇能力具有重要参考意义.选取退耕还林 (草 )工程 实施前的1990年作为研究时段的起始年,选择两轮工程 实施结束后的2020年作为研究时段的终了年,基于1990~2020年的30 a生态系统类型数据,运用InVEST模型对1990~2020年间黄河流域工程 实施区域生态系统的土壤碳库、地上碳库、地下碳库、死亡有机质碳库及总碳储量进行逐年核算.基于2020年生态类型数据,运用PLUS模型对2035年自然发展、深度退耕 、中度退耕 和耕地保护这4种情景的生态系统栅格数据进行预测,进而测算生态系统的总碳储量.结果表明:①1990~2020年,黄河流域森林生态系统的面积在两轮工程 实施后扩张26610.06 km^(2),农田面积减少46849.06 km^(2);空间上,黄河上游以草 地、其他生态系统为主,黄河中游主要以农田、森林和草 地生态系统分布为主,黄河下游以农田生态系统为主;②1990~2020年工程 实施区碳储量呈波动增加趋势,2009年时总碳储量达到峰值(219.47×10^(8) t),2010~2020年由于草 地生态系统的减少导致总碳储量波动下降至2020年的218.59×10^(8) t;空间上,碳储量高值区分布在林草 聚集的上游四川阿坝藏族羌族自治州、甘肃南部等和中游山西全域、陕西中南部等,陕西商洛和内蒙古的阿拉善盟为平均碳密度最高和最低的地级市;③2035年的自然发展情景碳储量损失0.83×10^(8) t,其余3种情景均增加.中度退耕 情景下,黄河流域生态系统固碳能力最强,预测碳储量比2020年增加2.72×10^(8) t,深度退耕 情景为综合性最优情景.因此,未来黄河流域可以参考深度退耕 情景来优化调整退耕还林 (草 )工程 实施方案,同时碳储量预测值可为实现双碳目标提供一定数据支持.关键词：黄河流域 碳储量 时空演变特征 退耕还林 (草 )工程 对中国北方农牧交错带生态系统健康的影响被引量：8 2023年 退耕还林 (草 )工程 对中国北方农牧交错带生态系统健康的影响,确定合理的生态环境恢复和资源管理策略,有助于加快生态环境建设、促进区域可持续发展。基于“压力-状态-响应”(PSR)模型,构建起一套包括自然、社会和经济等方面的综合指标体系,评估了2000年、2005年、2010年和2015年中国北方农牧交错带的生态系统健康水平,利用Moran′s I分析退耕还林 (草 )工程 和区域生态系统健康的空间相关性,并从普通最小二乘法、地理加权回归模型、时间加权回归模型和时空地理加权回归模型中,选择最优回归模型,揭示退耕还林 还草 实施强度变化(△NDVI)对生态系统健康变化(△EHI)的影响机制。结果表明:(1)2000—2015年,中国北方农牧交错带的生态系统健康指数呈现“先下降后上升”的变化趋势,区域整体处于亚健康状态和一般健康状态,健康状况逐渐转好。(2)全局双变量Moran′s I结果显示,在2000—2010年工程 的开始和发展阶段,退耕还林 (草 )工程 对生态系统健康呈现正相关影响关系,而2010—2015年间,两者之间变为负相关关系。(3)多种回归模型相比较,GTWR模型表现最优。在2000—2010年间,退耕还林 (草 )工程 对研究区域东北部生态系统健康变化具有显著正向影响,在2010—2015年间,该区域由正向驱动变为负向驱动;中部地区则一直保持正向驱动;西南部地区则呈现“负向驱动—正向驱动—负向驱动”的波动变化情况。关键词：生态系统健康 退耕还林(草) 北方农牧交错带 退耕还林 (草 )工程 实施前后黄河中游生境质量时空变化分析被引量：11 2023年 退耕还林 (草 )工程 实施前后黄河中游的生境质量时空变化和发展趋势。研究结果表明:(1)整体上看,29 a来黄河中游地区生境质量整体较好,平均生境质量指数为0.652,但呈现小幅下降趋势(每10 a下降0.004),从局部上看,退耕还林 (草 )区生境质量呈现上升趋势(每10 a上升0.174),其中,2011—2020年上升趋势最为显著,10 a增加了0.656;(2)2001—2020年黄河中游地区生境质量发生时空变化的趋势类型以明显降低为主,但从不同时间段的发展来看,2011—2020年较2001—2010年生境质量向好发展的面积增多,体现在退耕还林 (草 )区的生境质量上升;(3)未来黄河中游地区生境质量发生时空变化趋势类型以明显降低和明显上升为主,且可持续性较强,明显降低区主要分布在汾渭平原以及城市集中发展区域,明显上升区主要位于山西省、陕西省以及内蒙古自治区三地交界片区。关键词：退耕还林 黄土高原退耕还林 （草 ）工程 的固碳效应及碳储量估算 退耕还林 （草 ）工程 （简称为退耕还林 ）的实施提升了生态系统的固碳能力,使得该区域生态系统从碳源逐渐转变为碳汇。并且,该区土层深厚,深层土壤能够储存大量的有机碳,退耕还林 背景下该区土壤拥有巨大的碳汇潜力,对于我国“双...关键词：退耕还林 碳储量 黄土高原 退耕还林 (草 )工程 对渭河流域生态系统服务的影响被引量：30 2021年 退耕还林 (草 )工程 作为中国启动的重要生态补偿项目,对维护国家生态安全起着关键作用,系统剖析退耕还林 (草 )工程 对生态系统服务的影响,有助于为健全生态补偿制度提供借鉴。本研究以渭河流域为例,基于土地利用数据、气象数据等资料,在分析退耕还林 (草 )工程 实施以来渭河流域土地利用和生态系统服务时空变化的基础上,运用Invest模型、地理加权回归等方法,探究退耕还林 (草 )工程 对渭河流域水源涵养、土壤保持、碳储量、生境质量等生态系统服务变化的影响。结果表明:退耕还林 (草 )工程 实施以来,渭河流域林草 覆盖率呈波动上升趋势,林草 面积增加2704.49 km^(2)。2000—2018年间,渭河流域水源涵养、土壤保持、碳储量、生境质量均呈波动上升趋势,其中,水源涵养和固碳服务增幅较大,生境质量和土壤保持增幅较小。退耕还林 (草 )工程 有效提升了渭河流域的水源涵养、土壤保持、固碳、生境质量等生态系统服务,但对不同地域单元生态系统服务影响强度不同。关键词：渭河流域 退耕还林(草)工程 土地利用 生态系统服务 地理加权回归 寻甸县退耕还林 (草 )工程 退耕 面积丈量、平差、统计处理办法概述 2021年 退耕还林 还草 是党中央、国务院站在中华民族长远发展的战略高度,着眼于经济社会可持续发展的全局,审时度势,为改善生态环境、建设生态文明做出的重大决策。而退耕 面积丈量、平差、核定、统计工作又是整个工程 实施的基础性和重要性工作。本文通过本人对寻甸县退耕还林 (草 )工程 的实施情况进行深入分析、总结,形成了寻甸县退耕还林 (草 )工程 退耕 面积丈量、平差、统计处理办法,供工程 实施参考。延安市退耕还林 (草 )工程 对生境质量时空格局的影响 被引量：28 2020年 退耕还林 (草 )工程 后生境质量的时空演化特征,对指导下一轮生态修复工程 的实施以及协调区域生态系统和社会经济可持续发展具有重要意义。该研究以退耕还林 (草 )先行试点的陕西省延安市为研究对象,以土地利用/覆被数据为基础,运用InVEST模型评估延安市2000年、2008年和2015年生境质量;结合空间探索性分析方法,探讨生境质量的时空演变格局及其驱动因素。结果如下:1)2000—2015年延安市土地利用变化在退耕还林 (草 )工程 驱动下以耕地向林地和草 地的转移为主要特征,林地和草 地面积在研究期内增加显著。2)延安市2015年生境质量整体较好,空间上呈现南高北低的格局,且研究期内呈上升趋势,区域平均生境指数由2000年的0.69增加到2015年的0.71。3)区域生境质量表现出显著的正向全局空间自相关,且空间聚类分异特征明显;南部的黄陵县和黄龙县等森林资源丰富地区主要呈现出高高集聚特征,而低低集聚区和高低集聚区交叉分布集中在北部宝塔区、子长县、安塞县、吴起县等城镇及其周边农业生产区。4)退耕还林 (草 )工程 对区域生境质量提升有显著推动作用,因此可以通过优化土地利用格局和结构,尤其是林地草 地,构建生态保护和经济发展协调平衡的政策体系,针对区域生态问题系统地提高区域生境质量和生态系统稳定性。关键词：退耕还林(草) 土地利用变化 基于RUE的宝鸡地区生长季退耕还林 (草 )工程 生态效果评价 被引量：6 2020年 退耕还林 (草 )工程 实施期间(2001~2008)、第一轮退耕还林 (草 )工程 实施后(2009~2013)及第二轮退耕还林 (草 )工程 实施以来(2014~2017)宝鸡地区的生态修复效果,为后续国家生态修复政策的完善和实施提供有针对性的理论参考。研究基于植被降水利用效率(Rainfall Use Efficiency,RUE)模型,综合气候、土地利用/覆盖及光学遥感3个维度,采用经分离后的人为干预(增加/减少)因素探讨了自然和人为驱动因子对植被恢复的影响。结果表明:(1)自2001年以来,宝鸡地区造林面积呈增加趋势的区域遍布全区(83%),第一轮退耕还林 (草 )工程 实施后植被改善面积占比为83.32%,林地(介于0.64~0.67)植被改善最好;(2)夏季人为干预区域降水量最大,RUE值最小。春季RUE增加最显著,夏季RUE减少最显著;(3)累计增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)与RUE在2001~2008年、2009~2013年和2014~2017年,均呈较好的正相关性。∑EVI分别以0.148、0.029、0.143/a的速度逐年增长;(4)3个时间段上,林地的RUE值最高。其中2001~2008年、2009~2013年人为干预减少的年均RUE值(0.40、0.43)小于人为干预增加(0.48、0.46),2014~2017年人为干预减少的RUE值(0.54)大于增加的RUE值(0.51)。可见,时空尺度上人为干预在短期时间内能够促进植被恢复显著改善,但气候因素对宝鸡地区植被覆盖的影响是长期效应。关键词：EVI RUE 退耕还林(草) 黄土高原县域退耕还林 (草 )工程 综合效益评价指标体系设计 2020年 退耕还林 工程 的实施是协调两者的必由之路。建立一套区域多目标耦合的退耕还林 工程 综合效益评价指标体系,是工程 可持续发展的根本保证。根据不同对象(国家、地方和农户)对工程 发展的目标,结合国外研究成果,设计出了黄土高原退耕还林 工程 综合效益评价指标体系,为区域生态、经济社会协调、可持续发展提供依据。关键词：退耕还林(草)工程 黄土高原 退耕还林 (草 )工程 实施以来降水利用效率演变格局及归因——以宝鸡地区为例被引量：8 2020年 退耕还林 (草 )工程 ,RUE整体上呈提高趋势,尤其是第一轮后(2009—2013年)呈显著提高趋势的像元面积占比最高,达65.69%。全区由第一轮工程 实施下(2001—2008年)的以人为干预增加区域为主转变为以人为干预减少为主;(2)夏季降水量最为充裕,春季雨量较差,表现为夏季RUE的提高速率[0.07·(10a)-1]和春季RUE的降低速率[-0.06·(10a)-1]均最为显著。年际、夏秋季,林地的RUE值最高,春季城乡用地的RUE值最高;(3)植被覆盖率、相对湿度、日照时数、粮食总产量、最大风速、降水量、气温、人口密度、造林面积对RUE的相关性依次递减(置信水平95%),植被类型、坡度、坡向对RUE的相关性不显著。交互作用下RUE空间分布的相关性表现为:气候环境因素>自然资源因素>人类活动因素>地理环境因素。随着坡度的增加,RUE呈先增加后减少的变化趋势,在坡度26°~31°出现拐点;造林面积与RUE具有同步增减的变化趋势;植被对RUE的促进作用显著,人口密度对RUE的胁迫作用显著。此外,665.51~679.80 mm的降水量提高RUE的风险最高,集中于陈仓区东-西水平线区域上。关键词：退耕还林(草) RUE
