基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动重大工程生态成效评估论文写作

Posted 2023-04-02 PhyliciaFelicia

基于生态系统服务（InVEST模型）的人类活动、重大工程生态成效评估、论文写作

白老师（研究员）：长期从事生态系统结构-格局-过程-功能-服务的变化与响应关系等研究工作；重点围绕生物多样性、生态系统服务与价值等，构建生物地球化学模型和评价指标体系，为城市、区域和自然保护区的可持续发展和生态环境建设提供理论、方法与途径，发表多篇SCI论文。

目标：

 内容介绍：

1. 生态系统服务理论联系实践案例讲解
2. InVEST模型的开发历程、不同版本的差异及对数据需求的讲解
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讲解
4. InVEST运行常见问题及处理解决方法讲解
5. ArcGIS工具支撑InVEST模型讲解

• 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模型简介、下载及安装

2.产水模型操作与应用——原理与方法

数据需求、数据获取与标准化预处理

模型的验证方法

模型运行结果的解读、呈现和数据提取

模型的拓展，如价值化等方面

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

 

2.氮磷输出模型操作与应用

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

3.碳存储模型操作与应用

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

模型实践操作：以全国碳存储服务为例

1.生物多样性模型操作与应用

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

点击查看原文

文献分享贝叶斯信念网络模型作为厄瓜多尔瓜亚斯河流域生态系统服务的权衡工具

Bayesian Belief Network models as trade-off tools of ecosystem services in the Guayas River Basin in Ecuador

2020年8月发表在国际期Ecosystem Services，作者是Marie Anne Eurie Forio等。

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文章简介

随着流域内的农业活动、城市化和工业化活动的增加，生态系统服务（ES）正在受到严重的影响。这篇文章的主要目的是估算热带河流域内选定的生态系统服务与当地农业实践和作物类型之间的权衡。选取的流域为厄瓜多尔亚斯河流域（GRB）。为此，作者建立了贝叶斯信念网络模型（BBN），以确定农业实践和管理对粮食生产、供水和生态娱乐三项服务的影响。其次，作者通过情景模拟确定了变化的景观和农业管理是如何影响ES的。

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研究区域

GRB位于厄瓜多尔的中西部地区，占全国的13％。干旱季节典型的平均流量为200m3s-1，而在雨季的峰值流量处平均排放量增加至1600m3s-1。GRB是厄瓜多尔最大的流域之一。

GRB中的农业活动可以通过作物类型、农业活动规模和生态系统类型进行分类。就土地覆盖和经济重要性而言，GRB支持多种作物：香蕉，可可，棕榈，玉米，甘蔗，大米和咖啡。该流域以小规模经营为主，中型规模的经营分布最少，而大型农业活动主要集中在GRB的中南部地区。在耕作制度的表现上，贸易农场是最常见的耕作制度，其次是企业生产系统、混合型企业家庭制度，以及边际生产系统。

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研究方法

1. 贝叶斯信念网络的构建

构建贝叶斯需要两个组件，即因果网络（DAG）和条件概率表（CPT），并以此量化各个节点之间的关系，每个变量中特定状态的概率定义了状态出现的可能性，这种概率分布式由父节点决定的条件概率，就是这么个东西。

该研究中的BNN构建如下图所示，根据生态系统功能实现的过程链，对网络进行了构建，例如高程、降水和土壤质地决定了作物类型；作物类型、农业规模和农业类型有共同影响着灌溉、肥料和农药；灌溉、肥料和农药，综合作物类型决定了产量。到此，农业生产这条链就走到了尽头。其次，作者还构建了农业生产和供水，以及生态娱乐之间的关系，废话不多说，看图就行了（特地下了一张高清的图，浏览器的截图看的我眼睛疼）。

模型所需的数据皆非手动输入，应该都是机器自己学习的，回头再出一个教程吧，最近行李搬得有点累。

2. 诊断描述

即作者通过调整作物类型节点内每种作物的概率至100%，然后确定ES节点的后验概率分布，以进行作物之间的对比，了解作物变化的管理决策导致的ES权衡协同关系；其次，为了推断每种作物的价值，通过设置产量节点的每个状态至100%进行反推，了解农业生产产量每个状态所必须的具体条件，并结合作物单价推算作物价值。

3. 敏感性分析

通过Netica软件的内置函数计算ES对网络中其他节点的敏感性，用于衡量变量间的影响程度并通过方差进行量化。这步也可作为对于模型的验证行为。

4. 其他可能的情景模型

文章通过设计不同情景，以确定改变景观、扩大规模获耕种方式如何影响ES，简单来说还是进行一个诊断描述，只不过是有控制地、有目标地调整。文章设置了三类情景，即营业的农业形势加剧、根据官方的作物适宜性图，替换作物覆盖（作物类型）概率的节点、在方案二的基础上营业性农业形势加剧。

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研究结论

该模型表明，香蕉和甘蔗的产量最高时，但生态娱乐的收益较低。相反，可可产量最低时，有助于改善水质。情景分析表明，通过根据农作物的生态气候需求优化土地利用（LU），可以实现环境收益。

此外，将LU优化与规模扩大和农业集约化相结合可以在供水和生态娱乐方面带来更多优势，同时减少生产力损失。考虑到GRB的重要性，这些发现对于厄瓜多尔政府和其他感兴趣的利益相关者是有价值的。

声明：

本推送内容为个人对文章的理解，所用图片均引用自原文（如下），不是对原文的翻译，想深入探究的同学请搜索原文。个人水平有限，难免出现错讹，也请各位专家、同学批评指正。

原文请见：

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212041620300668

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