基于生态系统服务权衡特征的流域土地利用多目标优化方法

Complex ecosystem service trade-offs are the bottleneck of achieving win-win objectives in ecosystem management. Although a lot of researches have been carried out on the types, characteristics and coordination measures of ecosystem service trade-offs, how to achieve synergistic gain through effective land use management still lacks quantitative optimization methods. Based on the ecosystem service trade-off characteristics and driving factors, this study intended to build a multi-objective function and propose a land use optimization method to maximize comprehensive benefits by coupling the land use optimization model with the quantitative model of ecosystem services, taking advantage of machine learning which identifies optimization objectives repeatedly. Taking the Dongting Lake Basin as an example, which has prominent trade-offs between ecosystem services, we carried out empirical studies on synergistic improvement of multiple ecosystem services ( such as food production, soil retention, water retention, water purification and flood regulation ) using the above-mentioned methods combined with field observation and scenario analysis to improve our optimization method. We finally established a multi-objective land use optimization method based on the objectives of balancing ecosystem service trade-offs, the way of optimizing land use allocation and the synergistic gain of multiple ecosystem services to provide quantitative means for regional land use optimization.

复杂的生态系统服务权衡特征是生态系统管理实现多赢目标的瓶颈，尽管围绕生态系统服务权衡类型、特征与协调措施开展了大量研究，但如何通过有效的土地利用管理实现协同增益，仍缺乏定量优化方法。本项目拟基于生态系统服务权衡特征及驱动因素，耦合土地利用优化模型与生态系统服务定量模型，结合机器学习反复识别优化目标的优势，构建多目标函数和综合效益最大化的土地利用优化方法。并以生态系统服务权衡特征突出的洞庭湖流域为对象，采用上述方法，并结合野外观测、情景分析等手段，开展粮食生产、土壤保持、水源涵养、水质净化和洪水调蓄等多种生态系统服务协同提升实证与方法完善研究。最终，建立基于生态系统服务权衡协调目标、土地利用分配优化途径和多种生态系统服务协同增益的土地利用多目标优化方法，为区域土地利用优化提供定量手段。

复杂的生态系统服务权衡特征是生态系统管理实现多赢目标的瓶颈，如何通过有效的土地利用管理实现协同增益仍缺乏定量优化方法。本项目基于生态系统服务权衡特征评估及驱动因素分析，构建了多目标函数和综合效益最大化的土地利用优化方法。以生态系统服务权衡特征突出的洞庭湖流域为对象，利用构建的土地利用多目标优化方法开展了粮食生产、土壤保持、水源涵养、固碳和生物多样性等多种生态系统服务协同提升研究。首先，本项目基于洞庭湖流域生态系统变化、社会经济背景和生态保护需求的分析，构建了生态系统服务评估指标，利用生态系统服务定量评估模型，对生态系统土壤保持、水源涵养、水质净化、固碳、生物多样性维护、农产品供给等生态系统服务功能进行了空间模拟，评估了流域生态系统服务空间特征。其次，基于各类生态系统服务的时空特征，揭示了生态系统服务之间的权衡和协同关系，识别了生态系统服务簇空间特征，解析了生态系统服务权衡特征变化的驱动因素。基于生态系统服务权衡驱动机制建立了不同的土地利用情景，模拟了不同情景下生态系统服务潜在目标响应的空间格局，建立了多目标函数，评估了生态系统服务目标综合响应特征。最后，基于不同土地利用情景下的生态系统服务目标响应特征和多目标函数，采用机器学习方法反复识别优化目标，得到了土地利用空间优化情景集，基于生产可能性边界理论建立了生态系统服务权衡曲线，进行了多目标综合效益权衡对比分析，构建了基于生态系统服务权衡特征的土地利用多目标优化方法，提出了多种生态系统服务协同增益的土地利用多目标优化方案，为实现区域生态系统服务多目标共赢和综合效益最大化提供了定量手段和重要参考。

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