Spatio-temporal variation and prediction of habitat quality in Wuding River Basin

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00168

Journal of Desert Research ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (3): 75-84.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00168

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Spatio-temporal variation and prediction of habitat quality in Wuding River Basin

Xiaoyu Zhang¹(), Zixiang Zhou¹(), Zhixiong Tang², Yanxu Sun³

^1.Xi'an University of Science and Technology，Xi'an 710054，China
^2.Institute of Subtropical Agriculture，Chinese Academy of Sciences，Changsha 410000，China
^3.Oriental Space-Time Big Data Technology （Shandong） Co. ，Ltd. ，Yantai 265100，Shandong，China

Received:2023-11-02 Revised:2023-12-11 Online:2024-05-20 Published:2024-06-11
Contact: Zixiang Zhou

Abstract

Abstract:

The "14th Five-Year Plan" of China proposed to include the Loess Plateau as a key area in the ecological protection and restoration of the Yellow River， implementing integrated watershed management on an appropriate basis. As a typical vulnerable basin in the Loess Plateau， the study of its spatial and temporal changes in habitat quality is of great significance for promoting the improvement of regional ecological environment quality. This study evaluated and predicted the spatiotemporal evolution characteristics of habitat quality in the Wuding River basin at both the whole basin and sub-basin scales， and explored the driving factors of spatial differentiation in habitat quality. The results showed that：（1） During 2000-2020， the proportion of forests and grasslands in the Wuding River basin increased by 11.73%， the area of construction land more than doubled compared to 2000， and the proportion of unused land decreased by 8.46%. During 2020-2050， the land use change situation is expected to remain consistent with the period from 2000 to 2020， but the intensity of change will gradually decrease. （2） During 2000-2020， the habitat quality in the Wuding River basin increased over time， showing a small upward trend overall. During 2020-2050， the growth rate of habitat quality will slow down， and the intensity of change will also weaken， indicating a generally positive development. （3） Land use is the dominant factor driving habitat quality， followed by NDVI and soil type. The study results can provide reference for biodiversity conservation， natural environment protection， and sustainable development in the basin.

Key words: land use, habitat quality, InVEST model, PLUS model, Wuding River Basin

CLC Number:

X144

Xiaoyu Zhang, Zixiang Zhou, Zhixiong Tang, Yanxu Sun. Spatio-temporal variation and prediction of habitat quality in Wuding River Basin[J]. Journal of Desert Research, 2024, 44(3): 75-84.

Figures/Tables 13

References 36

1	蒋志刚.保护生物学［M］.杭州：浙江科学技术出版社，1997.
2	刘孟竹，张红娟，王彦芳，等.基于土地利用的北方农牧交错带生境质量研究［J］.水土保持研究，2021，28（3）：156-162.
3	Gong J， Xie Y， Cao E，et al. Integration of InVEST-habitat qualitymodel with landscape pattern indexes to assess mountain plant biodiversity change：a case study of Bailongjiang watershed in Gansu Province［J］.Journal of Geographical Sciences，2019，29（7）： 1193-1210.
4	钟莉娜，王军.基于InVEST模型评估土地整治对生境质量的影响［J］.农业工程学报，2017，33（1）：250-255.
5	Newbold T， Hudson L N， Hill S L，et al.Global effects of landuse on local terrestrial biodiversity［J］.Nature，2015，520（7545）：45-50.
6	欧阳志云，郑华.生态系统服务的生态学机制研究进展［J］.生态学报，2009，29（11）：6183-6188.
7	杨志鹏，许嘉巍，冯兴华，等.基于InVEST模型的东北地区土地利用变化对生境的影响研究［J］.生态科学，2018，37（6）：139-147.
8	乔治，蒋玉颖，贺曈，等.土地利用变化模拟研究进展［J］.生态学报，2022，42（2）：5165-5176.
9	Liang X， Guan Q F， Clarke K C，et al.Understanding the drivers of sustainable land expansion using a patch-generating land use simulation （PLUS） model：a case study in Wuhan，China［J］.Computers，Environment and Urban Systems，2021，85（6）：101569-101583.
10	李俊，杨德宏，吴锋振，等.基于PLUS与InVEST模型的昆明市土地利用变化动态模拟与碳储量评估［J］.水土保持通报，2023，43（1）：378-387.
11	王洁宁，王文超，海蒙蒙.基于PLUS模型的山东省土地利用变化模拟分析［J］.国土与自然资源研究，2022，201（6）：1-8.
12	Dai L， Li S， Lewis B J，et al.The influence of land use change on the spatial-temporal variability of habitat quality between 1990 and 2010 in Northeast China［J］.Journal of Foraminiferal Research，2019，30：2227-2236.
13	霍思高，黄璐，严力蛟.基于SoLVES模型的生态系统文化服务价值评估：以浙江省武义县南部生态公园为例［J］.生态学报，2018，38（10）：3682-3691.
14	刘玮，辛美丽，周健，等.基于生境适宜性指数模型的俚岛海黍子生境层级分布［J］.应用生态学报，2021，32（3）：1061-1068.
15	Tallis H， Ricketts T， Guerry A，et al.InVEST 3.3.0 user'sguide：integrated valuation of environmental services and tradeoffs［Z］.2020-11-20.
16	Aneseyee A B， Noszczyk T， Soromessa T，et al.The InVEST habitat quality model associated with landuse/cover changes： a qualitative case study of the Winike watershed in the Omo-Gibe basin，southwest Ethiopia［J］.Remote Sensing，2020，12：1103-1131.
17	杨洁，谢保鹏，张德罡.黄河流域生境质量时空演变及其影响因素［J］.中国沙漠，2021，41（4）：12-22.
18	朱增云，阿里木江·卡斯木.基于地理探测器的伊犁谷地生境质量时空演变及其影响因素［J］.生态学杂志，2020，39（10）：3408-3420.
19	Ye H， Song Y， Xue D，et al.Multi-scenario simulation of land use and habitat quality in the Guanzhong Plain urban agglomeration，China［J］.International Journal of Environmental Research and Public Health，2022，19：8703.
20	孙彦旭，周自翔，米朝娟.基于土地利用覆被变化（LUCC）的人类活动与流域生物多样性灰色关联分析［J］.干旱区研究，2021，38（6）：1782-1792.
21	Yang J， Huang X.The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019［J］.Earth System Science Data，2021，13（8）：3907-3925.
22	王燕，高吉喜，金宇，等.基于2005-2015年土地利用变化和InVEST模型的内蒙古巴林右旗农牧交错带生境质量研究［J］.生态与农村环境学报，2020，36（5）：654-662.
23	冀泳帆，贾鲁净，杨联安，等.耦合InVEST-PLUS模型的榆林市生境质量时空演变及预测分析［J］.水土保持学报，2023，37（1）：123-132.
24	胡丰，张艳，郭宇，等.基于PLUS和InVEST模型的渭河流域土地利用与生境质量时空变化及预测［J］.干旱区地理，2022，45（4）：1125-1136.
25	Xu L， Liu X， Tong D，et al.Forecasting urban land use change based on cellular automata and the PLUS model［J］.Land，2022，11：652.
26	王劲峰，徐成东.地理探测器：原理与展望［J］.地理学报，2017，72（1）：116-134.
27	景海超，刘颖慧，贺佩，等.青藏高原典型区生态系统服务空间异质性及其影响因素：以那曲市为例［J］.生态学报，2022，42（7）：2657-2673.
28	尹振良，冯起，王凌阁，等.2000-2019年中国西北地区植被覆盖变化及其影响因子［J］.中国沙漠，2022，42（4）：11-21.
29	田俊峰，王彬燕，王士君.东北地区土地利用转型特征测度与机制探索［J］.经济地理，2020，40（9）：184-195.
30	张成扬，赵智杰.近10年黄河三角洲土地利用/覆盖时空变化特征与驱动因素定量分析［J］.北京大学学报（自然科学版），2015，51（1）：151-158.
31	李志东，王疆瑜.无定河流域获批全国第二批流域水环境综合治理与可持续发展试点［N］.榆林日报，2021-12-22（1）.
32	胥丽，国朝胜，罗绍龙.基于PLUS模型和InVEST模型的昆明市生境质量研究［J］.三峡生态环境监测，2023，8（1）：102-112.
33	Zhou Y， Chen T， Wang J，et al.Analyzing the factors driving the changes of ecosystem service value in the Liangzi Lake Basin：a GeoDetector-based application［J］.Sustainability，2023，15，15763.
34	Xu W J， Song J X， Long Y Q，et al.Analysis and simulation of the driving mechanism and ecological effects of land cover change in the Weihe River basin，China［J］.Journal of Environmental Management，2023，344：118320.
35	黄康，戴文远，黄万里，等.基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用变化对生境影响评价：以福建省福州新区为例［J］.水土保持通报，2019，39（6）：155-162.
36	张学儒，周杰，李梦梅.基于土地利用格局重建的区域生境质量时空变化分析［J］.地理学报，2020，75（1）：160-178.

数据类型	数据名称	数据来源
土地利用数据	2000、2010、2020年土地利用数据	武汉大学中国土地覆盖数据集（CLCD）^[21]
地形因子	DEM坡度	地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/)
土壤数据	土壤类型	世界土壤数据库(https://westdc.westgis.ac.cn/)
气候因子	年平均气温	中国气象科学数据共享服务中心(http://data.cma.cn)
气候因子	年降水量	中国气象科学数据共享服务中心(http://data.cma.cn)
社会因子	POP（人口分布数据）	世界人口数据集(WorldPop Global Project Population Data)
NDVI数据	NDVI（MOD13Q1）	美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）

数据类型	数据名称	数据来源
土地利用数据	2000、2010、2020年土地利用数据	武汉大学中国土地覆盖数据集（CLCD）^[21]
地形因子	DEM坡度	地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/)
土壤数据	土壤类型	世界土壤数据库(https://westdc.westgis.ac.cn/)
气候因子	年平均气温	中国气象科学数据共享服务中心(http://data.cma.cn)
气候因子	年降水量	中国气象科学数据共享服务中心(http://data.cma.cn)
社会因子	POP（人口分布数据）	世界人口数据集(WorldPop Global Project Population Data)
NDVI数据	NDVI（MOD13Q1）	美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）

编号	土地利用类型	生境适宜性	耕地	未利用地	建设用地
1	耕地	0.45	0.3	0.4	0.5
2	林地	0.85	0.7	0.7	0.7
3	草地	0.7	0.5	0.3	0.3
4	水域	0.8	0.6	0.7	0.7
5	未利用地	0.0	0.0	0.0	0.0
6	建设用地	0.0	0.0	0.0	0.0

编号	土地利用类型	生境适宜性	耕地	未利用地	建设用地
1	耕地	0.45	0.3	0.4	0.5
2	林地	0.85	0.7	0.7	0.7
3	草地	0.7	0.5	0.3	0.3
4	水域	0.8	0.6	0.7	0.7
5	未利用地	0.0	0.0	0.0	0.0
6	建设用地	0.0	0.0	0.0	0.0

威胁因子	最大威胁距离	权重	距离衰减类型
耕地	4	0.7	线性型
未利用地	5	0.2	指数型
建设用地	7	0.9	指数型

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土地利用类型	2000年		2010年		2020年
土地利用类型	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%
耕地	6 401.80	22.06	6 361.94	21.92	5 314.34	18.31
林地	4.48	0.02	8.12	0.03	37.16	0.13
草地	19 341.40	66.64	21 014.82	72.40	22 713.43	78.26
水域	58.17	0.20	67.55	0.23	76.72	0.26
未利用地	3 129.45	10.78	1 428.43	4.92	674.36	2.32
建设用地	89.44	0.31	143.89	0.50	208.75	0.72

土地利用类型	耕地	林地	草地	水域	未利用地	建设用地
耕地	3 767.73	5.25	3 262.64	14.81	2.18	49.61
林地	0.08	4.58	0.31	0.00	0.00	0.00
草地	1 996.57	31.20	19 218.03	16.90	128	66.87
水域	11.00	0.14	2.72	46.99	0.60	3.09
未利用地	119.50	0.05	2 714.66	2.90	617.36	17.40
建设用地	0.91	0.00	0.17	3.52	0.00	94.62

生境质量等级	2020年		2030年		2040年		2050年
生境质量等级	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%
低	5 336.48	18.39	4 644.06	16.00	4 264.46	14.69	4 111.07	14.16
较低	1 193.47	4.11	1 243.02	4.28	1 148.86	3.96	1 145.08	3.95
中等	22 411.50	77.22	23 060.28	79.45	23 514.28	81.01	23 690.96	81.62
较高	76.46	0.26	70.88	0.24	71.44	0.25	76.60	0.26
高	6.82	0.02	6.13	0.02	25.71	0.09	71.01	0.24

[1]	Rong Zhu, Zejian Ao, Youyan Jiang. Assessment of ecological environment vulnerability in Tianshui city based on the CRITIC objective weighting method [J]. Journal of Desert Research, 2024, 44(3): 321-331.
[2]	Chengwei Zheng, Xiaohong Deng, Zongxing Li, Jian Xue, Libang Ma, Juan He, Shuxiang Lu, Jianxiong Shao, Shiyu Cai, Peiyi Zhao. Analysis of the spatial and temporal evolution of water resources conservation and human activity intensity in the Hexi region of Gansu Province [J]. Journal of Desert Research, 2024, 44(1): 189-200.
[3]	Weihong Zhang, Jiali Xie, Zhipeng Liu, Jie Hu, Yuan Ma, Hongyan Zhao, Wei Zhou. Assessment of the ecosystem service value change in Ningxia in 2000-2020 [J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(4): 157-167.
[4]	Rui Guo, Wei Liu, Zongxing Li, Ya Wang, Yong Chen, Lihua Zhou. An analysis on the land use change characteristics and driving forces in Gansu part of the Qilian Mountain [J]. Journal of Desert Research, 2023, 43(3): 188-198.
[5]	Shengtang Wang, Yingchun Ge, Shaokun Wang, Xiaolong Zhang, Ying Yang. Responses of plant species diversity to land use change： a case study in the Heihe River Basin [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(6): 221-232.
[6]	Cuixia Wu, Yongzhong Feng, Hao Zhao, Qiong Bao, Yuanqi Lei, Jie Feng. Study on ecosystem service value of the Yellow River Basin in Gansu Province based on land use change [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(6): 304-316.
[7]	Jing Luo, Xiaoxia Huang, Hong Cheng, Ning Jiang, Xuyu Mo, Xiuyu Wang. Impacts of landscape structure changes on ecosystem services in the Hunshandake Sandy Land [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(4): 99-109.
[8]	Shuo Qiao, Haibing Wang, Hejun Zuo, Xiya Liu, Yueru Wu. Evolution of ecological service value and network pattern of Mu Us Sandy Land [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(3): 118-126.
[9]	Xueping Chen, Xueyong Zhao, Ruixiong Wang, Zhiying Ning, Jiannan Lu, Siteng Zhao. Research advances on the impact of climate change and LUCC for water resources in the northern agro-pastoral zone in China [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(3): 170-177.
[10]	Yaowen Zhang, Bo Zhang, Rongpeng Yao, Libing Wang. Temporal and spatial changes of vegetation coverage and water production in the Weihe River Basin from 2000 to 2020 [J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(2): 223-233.
[11]	Chengpeng Sun, Wenzhi Zhao. Effect of land use on soil infiltration in the desert-oasis of Hexi Corridor [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(6): 148-156.
[12]	Yanhui Lei, Guodong Ding, Zimeng Li, Wenfeng Chi, Guanglei Gao, Yuanyuan Zhao. Land use/cover change and its ecosystem service value response in the Beijing-Tianjin sandstorm source control project area [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(6): 29-40.
[13]	Baorong Xu, Yichuan Liu, Ying Dong, Gong Zhu, Yongzhong Zhang, Zhixiang Lu, Songbing Zou. Evaluation of habitat quality in Lanzhou Region based on InVEST model [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(5): 120-129.
[14]	Liping Liu, Liangxu Liu, Jie Lian, Jiannan Lu, Guolin Wang. Land cover type change characteristics and driving factors in Hetao oasis [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(5): 210-218.
[15]	Jie Yang, Baopeng Xie, Degang Zhang. Spatial-temporal evolution of habitat quality and its influencing factors in the Yellow River Basin based on InVEST model and GeoDetector [J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(4): 12-22.