泰州市生态保护红线区人类干扰风险评价及其驱动因素研究

陈慧慧; 刘静; 林乃峰; 张敏霞; 邹长新

doi:10.13205/j.hjgc.202312036

泰州市生态保护红线区人类干扰风险评价及其驱动因素研究

doi: 10.13205/j.hjgc.202312036

1. 郑州大学生态与环境学院, 郑州 450001;
2. 生态环境部南京环境科学研究所, 南京 210042

基金项目:

湿地生态系统保护修复与固碳增汇协同的关键技术和实现路径研究(BK20220021)

生态系统要素遥感诊断与风险评估技术研究(2021YFB3901104)

详细信息

作者简介:
陈慧慧(1996-),女,硕士研究生,主要研究方向为生态保护红线。1390749863@qq.com

通讯作者:
邹长新(1977-),男,研究员,主要从事生态保护与修复研究。zcx@nies.org

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出版历程
- 收稿日期: 2023-01-10
- 网络出版日期: 2024-03-08

HUMAN DISTURBANCE RISK ASSESSMENT AND ITS DRIVING FACTORS IN ECOLOGICAL REDLINE AREAS: A CASE STUDY IN TAIZHOU

1. School of Ecology and Environment, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China;
2. Nanjing Institute of Environmental Sciences, MEE, Nanjing 210042, China

摘要

摘要: 生态保护红线作为国家和区域生态安全的底线,开展其人类干扰风险及其驱动因素研究可为生态保护红线监管与优化调整提供科学依据。以泰州市生态保护红线为研究区,构建了基于贝叶斯网络的人类干扰风险评价方法。通过人类干扰危险性(风险源)、生态保护红线敏感性(风险受体)、人类干扰易达性(作用途径)和人类干扰风险(风险评价结果)进行风险表达,对比分析了2018年和2020年2个时期不同人类干扰风险源(建筑开发、交通建设和矿产开采等)对生态保护红线区的人类活动干扰风险变化趋势。采用Netica软件中Sensitivity to Findings工具,探究了人类活动干扰风险时空演变的主要驱动因素。结果表明:1)相较于2018年,泰州市2020年的人类干扰风险有所下降;2)2018年和2020年,泰州市高港区的人类干扰风险最高,应重点监管与防控;3)生态保护红线风险的主要驱动因素为人类活动面积占比和人口密度指标。研究结果可为生态保护红线优化调整、人类活动干扰风险预警与防控提供决策参考。
- 生态保护红线 /
- 人类干扰 /
- 风险评价 /
- 贝叶斯网络 /
- 泰州市
Abstract: As the national and regional ecological security bottom line, the ecological redline can provide a scientific basis for ecological redline supervision and optimization adjustment by conducting research on human interference risk and its driving factors. This paper took Taizhou Ecological Redline Area as the research area and constructed a human interference risk assessment method based on the Bayesian network. We expressed the risk through human interference risk (risk source), ecological redline sensitivity (risk receptor), human interference accessibility (action path), and human interference risk (risk assessment result), compared and analyzed the changing trend of human activity interference risk of different human interference risk sources (building development, traffic construction, mineral mining, etc.) to the ecological redline area in 2018 and 2020. According to the tool of Sensitivity to Findings in Netica software, the main driving factors of human activities disturbing the spatial-temporal evolution of risk were explored. The results showed that: 1) compared with 2018, the risk of human interference in Taizhou decreased in 2020; 2) in 2018 and 2020, the human interference risk in Gaogang District of Taizhou was the highest, and its should be enhanced supervision and prevention; 3) the main driving factor of ecological redline is the proportion of human activity area and population density indicators. The research can provide a decision-making reference for the optimization and adjustment of ecological redline, early warning and prevention and control of human activity interference risk.
- ecological redline /
- human disturbance /
- risk assessment /
- Bayesian network /
- Taizhou

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