期刊文章详细信息
顾及地形起伏的InVEST模型的生物多样性重要区识别——以云南省为例
Identification of important biodiversity areas by InVEST model considering opographic relief:A case study of Yunnan Province,China
文献类型:期刊文章
YANG Wen-xian;LI Shi-hua;PENG Shuang-yun;LI Ying-xin;ZHAO Shou-lou;QIU Li-dan(Faculty of Geography,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China;Yunnan Provincial Geomatics Centre,Kunming 650034,China;School of Earth Sciences,Yunnan Normal University,Kunming 650500,China)
机构地区:[1]云南师范大学地理学部,昆明650500 [2]云南省基础地理信息中心,昆明650034 [3]云南大学地球科学学院,昆明650500
基 金:国家自然科学基金项目(41861051,41971369);云南省自然科学基金项目(202101AT070052)资助。
年 份:2021
卷 号:32
期 号:12
起止页码:4339-4348
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EMBASE、GEOBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:精确识别生物多样性重要区是生态学和生物多样性研究的关键问题之一,也是生态保护红线划定和国土空间规划的重要基础。本研究以中国典型高原山区云南省为研究案例,分别用净初级生产力(NPP)定量指标法、InVEST模型和顾及地形起伏的InVEST模型识别研究区生物多样性重要区。结果表明:NPP定量指标法不适用于垂直地带性发育明显的高原山区,其识别区域仅包含自然保护地的26.1%;InVEST模型较NPP定量指标法在云南省具有较高的识别精度,识别区域包含自然保护地的49.4%,但在滇西北破碎化格局明显;顾及地形起伏的InVEST模型提高了生物多样性重要区的识别精度,包含71.7%的自然保护区,同时弥补了NPP定量指标法对水域识别的缺漏,解决了InVEST模型的破碎化问题;云南省生物多样性重要区面积达119466.94 km^(2),是云南省国土面积的30.3%,空间分布整体呈现"三屏两带一区多点"的格局。
关 键 词:净初级生产力(NPP)定量指标法 InVEST模型 地形起伏 生物多样性重要区 高原山区
分 类 号:TP311.13] Q16[计算机类]
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