基于”PLUS模型+“生态系统服务多情景模拟预测实践技术应用

文章探讨了PLUS模型在生态系统服务多情景模拟预测中的应用,强调了其在土地利用规划中的重要性。通过集成数据分析、GIS技术和模型模拟,可以预测未来土地利用变化对生态系统服务的影响,为可持续发展提供决策支持。同时介绍了InVEST模型在生态系统服务量化评价中的作用。

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工业革命以来,社会生产力迅速提高,人类活动频繁,此外人口与日俱增对土地的需求与改造更加强烈,人-地关系日益紧张。此外,土地资源的不合理开发利用更是造成了水土流失、植被退化、水资源短缺、区域气候变化、生物多样性锐减等一系列生态环境问题。如何优化土地利用模式,维持区域土地生态安全,缓和土地供需矛盾,使人-地关系协调共生作为关键问题,成为国内外研究热点。

生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的惠益,在应对城市挑战和实施可持续发展方面发挥着至关重要的作用。随着全球城市化的快速发展, 频繁的人类活动导致了土地利用的快速变化,导致生态系统结构和功能的变化,影响生态系统服务的供应。因此,生态系统服务评估与未来城市土地规划的整合已成为近年来的一个重要研究课题。

情景分析方法目前是针对未来生态系统服务权衡和协同性研究最成熟的方法之一。通过建立不同的土地利用情景分析生态系统服务之间的变化和内部相互响应的作用,可为未来土地利用规划情景提出决策性建议。PLUS模型有两大模块,一是基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架,二是基于多类型随机补丁种子的CA模型,此外该模型还内嵌了Markov chain,以便于对土地利用数量需要作出预测。PLUS模型能够以一个斑块级土地利用模拟模型,精准模拟土地利用背后的非线性关系变化,实现更加准确地未来不同政策情景下 土地利用对潜在生态系统服务功能的影响。

在未来土地情景演替加剧的情况下,需要开展准确模拟未来 土地利用发展潜力、符合政策指引的多种情景规划、合理准确的模拟生态系统服务的各项功能及其权衡的研究,是满足可持续生态系统服务权衡发展理念的迫切需求。地理空间分析技术的应用将确保这一目标的实现,利用PLUS模型有助于决策者在所需情景条件下通过设定开发驱动参数提前评估和规划土地利用政策。InVEST模型已广泛用于评估生态系统服务。

本内容从数据、方法、实践三方面对生态系统服务多情景预测进行讲解。内容涵盖多源数据的获取、选择与统一;ArcGIS空间数据处理、空间分析与制图;PLUS模型和InVEST模型的原理,参量提取与模型运行及结果分析;土地利用时空变化以及对生态系统服务的影响分析;

【学习目标】:

1)基于历史土地利用数据,进行多情景模式下的未来土地利用预测;

2)利用InVEST模型对生态系统服务功能进行量化与评价;

3)空间数据时空变化预测与分析;

4)生态系统服务空间异质性归因分析。在具体实践案例中,您将学会运用上述原理和技术方法,提升空间信息技术的应用能力水平。

【内容简述】:

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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