InVEST模型

Posted 2023-04-04 夏日恋雨

详情点击链接：invest模型

1. 生态系统服务理论联系实践案例
2. InVEST模型的开发历程、不同版本的差异及对数据需求
3. InVEST所需数据的要求（分辨率、格式、投影系统等）、获取及标准化预处理
4. InVEST运行常见问题及处理解决方法
5. ArcGIS工具支撑InVEST模型

• ArcGIS数据形式与数据格式、数据格式之间的相互转换；
• 投影/坐标系统基础；
• 各种格式空间数据的剪裁、拼接及提取；
• 矢量数据、删格数据的符号化；
• 图层运算与叠加分析方法；
• 缓冲区分析技术；
• 插值技术；
• 水文分析：提取流域、子流域和水系图

1.InVEST模型、下载及安装

2.产水模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型操作：以全国产水服务为例

数据需求：土壤的最大根系埋藏深度，年降水量，植物可利用水量，年平均潜在蒸散发，土地利用/覆被，流域，次流域，生物物理系数表等。

1.土壤保持模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型操作：以全国土壤保持服务为例 

2.氮磷输出模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型操作：以全国氮磷输出为例

 

3.碳存储模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面

模型操作：以全国碳存储服务为例

1.生物多样性模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型操作：以全国生物多样性维持服务为例 

2. 城市热岛缓解（降温）模型操作与应用

1. 1. 1. 原理与方法
      2. 数据需求、数据获取与标准化预处理
      3. 模型的验证方法
      4. 模型运行结果的解读、呈现和数据提取
      5. 模型的拓展，如价值化等方面
      6. 模型操作

3.InVEST模型在人类活动、重大生态工程、生态保护与修复效益评估项目中的应用及论文写作

重大生态保护与修复工程、保护与开发项目等生态政策的制定，如退耕还林政策、生态保护政策、自然保护区调整等，均需要提前对项目实施后的生态效益进行预测。通过情景构建的方法，对不同保护对策或建设路径的生态系统服务成效进行评估与权衡，从而得出最优化的保护与开发对策。

 

4.InVEST模型在生态保护政策及保护优先区甄选项目中的应用及论文写作

生态保护红线政策、保护优先区甄选、自然保护区调整及其他相关项目，均需要在对区域的生态系统服务进行评估的基础上，进一步分析各生态系统服务指标的空间分布与数量特征，揭示各指标的权衡与协同关系；甄选其热点分布区域，将各指标的热点区域进行空间叠加分析，最终得出项目区域的优先保护与管理对策。

5.InVEST模型在生态系统服务供需、碳中和等领域和政策上的具体应用

生态系统服务供需关系是优化国土空间格局的重要举措，是实践“绿水青山就是金山银山”的重要抓手。优化国土空间格局，即是通过优化生态系统布局，提高生态系统服务供给，协调供给与需求之间的矛盾，在适当的尺度上实现供需平衡。此外，绿水青山转化为金山银山的重要前提，是要弄清绿山青山的供给者（供给区域）、消耗者（消耗区域）及其相互关系。揭示生态系统服务的供需耦合特征，是实践“绿水青山就是金山银山”的重要突破口。尤其是当前亟待解决的“碳中和”目标，更需要对生态系统固碳服务的供给和需求进行正确的量化与空间化。

特点及要求：

1.与实例项目相结合  

2.进行经典论文重现   

3.论文写作方法

 

 

 

 

InVEST模型 | HAbitat quality模块计算生境质量

  本文详细介绍使用InVEST模型中HAbitat quality模块计算生境质量，包含各个参数的含义、所需数据及处理、处理各参数时需要注意的地方等过程。

---

1. 概述

  当前土地利用InVEST模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）中HAbitat quality模块，栖息地质量模型结合了 LULC 信息和生物多样性威胁来制作栖息地质量地图。
  生境质量是指生态环境能够提供适合自然生态条件的能力，高低能反映区域生境的破碎程度以及对生境退化的抗干扰能力。

式中，Qxj表示土地利用类型j中的栅格x的生境质量；Hj表示土地利用类型J的生境适合性；Dxj表示土地利用类型j中的栅格x所受胁迫水平；Z表示归一化常量；k是缩放常数。
   其中，式中Dxj的计算公式如下：

式中，R为胁迫因子数量；r为胁迫因子；y为胁迫因子r的栅格数；Yr为胁迫因子所占栅格数；Wr为胁迫因子权重，取值范围为0 - 1；irxy为胁迫因子r对生境的每个栅格产生的影响（指数或线性）；βx为生境抗干扰水平；Sjr为不同生境对每种胁迫因子的相对敏感性。

1.1 涉及参数

   HAbitat quality模块所设计到的参数有以下：

• Current Land Cover：当前土地利用
• Future Land Cover (optional)：未来土地利用
• Baseline Land Cover (optional)：基线土地利用
• Threats Data：威胁因子
• Threats Table：威胁表
• Accessibility To Threats (optional)：胁迫可达性
• Sensitivity Table：敏感性表
• Half-Saturation Constant：半包和参数

  参考：

1.http://releases.naturalcapitalproject.org/invest-userguide/latest/habitat_quality.html
2.https://storage.googleapis.com/releases.naturalcapitalproject.org/invest-userguide/latest/habitat_quality.html
3.https://www.bilibili.com/video/BV1VK4y1T7tx
4.Parameter assignment for InVEST habitat quality module based on principal component analysis and grey coefficient analysis

2. 处理流程

  使用HAbitat quality模块计算生境质量是InVEST应用最为广泛的功能，点击HAbitat quality进入操作界面，点击左侧User’s Guide 可进入该模块的帮助文档，有详细的说明。模型需要输入的元素有9个，其中5个必选，4个可选。
  第一类输入（第一个红框）主要是确定输出路径，和定义文件后缀；后两类输入（后两个红框）是所需的各项数据，下面将对各个参数进行详细介绍。HAbitat quality模块界面如下图所示：

2.1土地利用LULC数据（raster）

① Current Land Cover
  当前土地利用：必须有地类编码字段value；有投影；其分辨率和范围决定了最终结果的分辨率与范围；

②Future Land Cover (optional)
  未来土地利用：具有相同的LULC代码value字段
③Baseline Land Cover (optional)
  基线土地利用：具有相同的LULC代码value字段

2.2威胁与敏感性数据

注：旧版本中，Threats Data需要输入一个文件夹：包含威胁源数据和威胁表；
  新版本中，Threats Data变为Threats Table，需要输入一个csv表，但需要在表中CUR_PATH==写入各个威胁源数据的路径。

④Threats Data（raster）
  威胁源数据：表示对生境质量有威胁的地类的空间分布和强度的二值化栅格数据；如将旱地（crop）、水田（wat）、工矿用地（mine）、农村居民点（ru）、城镇建设用地（urb）、道路（road）等威胁源赋值为1，其余赋值为0。

  在模型界面没有输入位置，该数据需要放在工作空间路径下，且和威胁表处于统一路径下，并在威胁表中写入对应威胁源的路径；No Data的空值区域、某个区域没有威胁需设置为0。

  处理方法：重分类、栅格计算器来提取威胁源。

  本次以crops、railroad、urban、timber、roads1、roads2、roads3共7种地类作为威胁源。如下，通过重分类将威胁源赋值为1，其余赋值为0，NoData也需要设置为0。（一般是通过“value”地类编码字段分类，因自带的数据分类太细，所以新建了name字段来提取，且自带railroad数据有误）

  如果考虑多LULC情景状态的生境质量，威胁源的命名要注意加后缀以区分：“_b”(基准)，“_c”((当前)，或 “_f”(未来)表明威胁地图的时间段；

⑤Threats Table
  威胁表：MAX_DIST最大影响距离、WEIGHT权重、THREAT威胁因子、DECAY距离衰减函数（线性、指数）；后三列对应基准、当前、未来时间段下胁迫源的路径，具体如下表所示：

  THREAT列和威胁源数据名字对应，并在CUR_PATH写入对应威胁源的路径（不一致会报错）。

  处理方法：咨询专家、参考相关文献等确定。

⑥Accessibility To Threats (optional)
  胁迫可达性：矢量数据，为每一个多边形对退化源的相对合法可达程度。值为0-1之间，可达性最小的面，如自然保护区、森林公园、湿地、生态红线等，赋值为0；可达性最大的赋值为1；没有被多边形覆盖的栅格单元我们就假定是完全可达的并赋予1值。

  处理方法：部分保护类数据难以获取。

⑦Sensitivity Table
  敏感性表：威胁源对现有地类的威胁程度和现有地类有多大的适宜性，为逆向缓冲。表中LCLC要与①土地利用地类数据中value编码一致，表中地类顺序任意但需均有，即权重为0的不能省略（缺少地类不会报错，但对结果有影响）；要与威胁源表中的威胁因子一直（不一致会报错）；nodata需设置为0。

注：新版本的InVEST模型LULC威胁因子的命名不需要在地类前加“L_”，按“L_crops”格式。

  处理方法：咨询专家、参考相关文献等确定。

• 第一列和第二列必须和栅格数据对应；
• 第三列为生境适宜程度，地类生境越好，适宜程度越高；
• 第四列为威胁源对现有地类的影响程度，需查阅文献，或调参，结果应满足区域生境质量规律（如果出现非生态用地比生态用地的生境质量高，则结果有可能是错的）；
  

⑧Half-Saturation Constant*
  半包和参数：默认0.05，影响栖息地质量值的扩散和分布，但不改变生境质量的分级，便于结果分级可视化。

  k值校准：需要运行模型两次，首先设置为0.5，然后运行第二次将该值设置为最大退化分数的1/2。

注：k值默认是0.05，不是0.5，如果设置为0.5，则需要做两遍，网上部分教程写的是默认0.5，而不提及第二次调参。所以要注意辨别，多看官方文档。

3. 结果

  各参数输入完成后，且不提示报错，运行即可：

  输出的结果主要有：deg_sum_c生境退化结果和quality_c生境质量结果（ habitat rarity生境稀有性结果，若有基准）；以及intermediate中间变量，各个威胁源的威胁、敏感、可达性等结果；所得到的结果均是相对值。

  第一次：将k设置为0.5。

  第二次：将k设置为最大退化值的一半0.048，结果如下，比如第一次可视化效果更明显。但由于威胁数据的缘故，存在许多线条，散点。这通过道路威胁数据进行适当的缓冲，可以使结果更好看些。

总 结

  建议将空间数据的实际范围大于研究区范围进行分析，得到结果会使研究区边界处的值更加准确；关于威胁表、敏感性表的等参数的设定，大多数都是参考文献、专家经验等，也有采用PCA等方法来研究参数设定：
Parameter assignment for InVEST habitat quality module based on principal component analysis and grey coefficient analysis.
  本文详细介绍使用InVEST模型中HAbitat quality模块计算生境质量，包含各个参数的含义、所需数据、数据处理等过程。

---