2000-2018年中国陆地生态系统生态质量指数.pdf

中国科学数据中国科学数据,2023,8(3)|1 ISSN 2096-2223 CN 11-6035/N 文献 CSTR：32001.14.11-6035.csd.2022.0052.zh 文献 DOI：10.11922/11-6035.csd.2022.0052.zh 数据 DOI：10.12199/ecodb.j00003.00009 文献分类：地球科学 收稿日期：2022-07-01 开放同评：2022-08-24 录用日期：2023-05-22 发表日期：2023-09-26 *论文通信作者 王军邦： www.csdata.org 专题专题 科学大数据工程优秀数据成果科学大数据工程优秀数据成果 20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 王军邦王军邦1,2*，陈惺，陈惺1,2，欧阳熙煌，欧阳熙煌1，丁玥帆，丁玥帆1 1.中国科学院地理科学与资源研究所，生态系统网络观测与建模重点实验室，国家生态科学数据中心，北京 100101 2.中国科学院大学，北京 100049 摘要摘要:生态状况的退化引起了人们的广泛关注，推动了定量分析生态质量方法的发展，加速了生态质量概念的完善，从而有利于指导未来生态环境保护政策的制定。基于当前生态系统功能和生物多样性生境的像素级历史基线的生态质量概念框架，应用卫星遥感和生态系统过程模型数据，经过正向归一化、相关性分析、基于粒子群优化的投影寻踪算法方面的数据质量控制，构建了 20002018 年空间分辨率为 1 公里的中国陆地生态系统生态质量数据集。通过共享本数据集，以期为生态评估理论和方法的发展，以及为宏观生态系统的管理和决策提供数据基础。关键词：生态质量；遥感；模型；陆地生态系统；中国 数据数据库（集）库（集）基本基本信息简介信息简介 数据库（集）名称数据库（集）名称 20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数 数据通信作者数据通信作者 王军邦（）数据作者数据作者 王军邦、陈惺、欧阳熙煌、丁玥帆 数据时间范围数据时间范围 20002018 地理区域地理区域 地理范围为351N 5333N，7333E13505E 空间分辨率空间分辨率 1000米 数据量数据量 780 MB 数据格式数据格式*.tif 数据服务系统网址数据服务系统网址 https:/doi.org/10.12199/ecodb.j00003.00009 基金项目基金项目 国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 计 划（2017YFC0503803，2016YFC0500203）；国家自然科学基金（31971507）；中科院青海省三江源国家公园联合计划（LHZX-2020-07）；中国科学院战略先导科技专项（XDA23100202）；第二次青藏高原科学考察与研究（STEP）计划（2019QZKK0302）。数据库（集）组成数据库（集）组成 数据集共包括19个数据文件：EQI_xxxx.tif是xxxx年栅格数据。引引 言言 生态质量的严重退化1对人类的福祉有不利影响，并且不符合可持续发展的要求2-5。对生态系统质量的准确评估是进行生态保护、指导区域经济发展战略和实现社会可持续发展的基础。生态系统质量被定义为生态环境的恢复力、适应性20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 www.csdata.org|2 和稳定性6-8。有研究提出量化生态系统服务评估生态质量的框架9。He 等人（2020）提出了理想参照系的概念，以快速评估区域和国家范围内的生态系统质量10。目前，已经有各种评估中国陆地生态系统的数据和方法，多基于多传感器的遥感卫星和 GIS 技术、地面观测数据和生态系统建模的多源数据和处理方法11-13，常用的是生态环境部规定的标准构建的生态环境质量评估体系14，从生物多样性、植被比例、水体覆盖等多方面进行计算，评估生态系统的变化和趋势15。其中，对于生物多样性方面，缺少对生态系统多种功能的考虑，无法评估其在时间上的变化。并且，由于面临着植被存在不同演替阶段、生态系统存在较高的空间异质性，以及目前生态系统受人类活动影响强烈等因素，生态系统理想参照系的确定面临着很大的挑战9,16-17。鉴于此，基于生态系统多种功能像元尺度的历史基准，使用 1 公里空间分辨率遥感数据和生态系统过程模型数据，以投影寻踪算法计算像元尺度的指标权重，生成了 20002018 年中国陆地生态系统的生态质量指数（EcoFun Index）。通过数据共享，期待能够为生态系统评估理论和方法发展，提供数据参考，也为生态环境保护部门制定相关政策提供决策依据。1 数据采集和处理数据采集和处理方法方法 1.1 数据采集方法数据采集方法 本工作使用中国气象局共享的气象数据中的气温、降水数据（http:/ ANUSPLIN 进行空间插值得到时空分辨率分别为 8 天、1km 的气象数据18-19；MODIS 土地产品（https:/modis-land.gsfc.nasa.gov/）包括 NDVI（MOD09A1）、FPAR/LAI（MOD15A2）和 LST（MOD11A2）20-22；中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境科学数据中心（https:/ 11 个指标（表 1）评估陆地生态系统生态质量的候选指标。并且采用了基于概率分布的基线从理想参考角度评估生态系统。易获取、可空间化和长时间序列的指标数据，对于检索像素级基线和比较生态系统相对于其历史的变化具有重要意义。因此，EcoFun 指数被定义为对特定历史时期内生态系统功能变化的衡量指标。表表 1 代表陆地生态系统生态质量的指标和数据采集方法代表陆地生态系统生态质量的指标和数据采集方法 Table 1 Indexes representing ecological quality of terrestrial ecosystems and the methods of data acquisition 生态功能生态功能 指标指标 方法方法 数据说明数据说明 维持功能 归一化差植被指数（NDVI,Normalized Difference Vegetation Index）经遥感数据处理，如 SG（Savitzky-Golay）滤波 基于MODIS MOD09A1的表面反射率产品 植被覆盖率（FVC,Fractional Vegetation Cover）叶面积指数（LAI,Leaf Area Index）支持功能 总初级生产力（GPP,Gross Primary Productivity）GLOPEM-CEVSA模型 GLOPEM-CEVSA 模型输入数据主要包括温度、降水等18-19 净初级生产力（NPP,Net Primary Production）生态系统净生产力（NEP,Net Ecosystem Productivity）20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 中国科学数据中国科学数据,2023,8(3)|3 生态功能生态功能 指标指标 方法方法 数据说明数据说明 调节功能 波文比（）=Rn +Rn：净辐射通量；E：潜热通量（潜热交换系数取自 2.45 与实际蒸散量 ET 的乘积）；G：表面热通量（年波动变化较小，此处忽略为 0）25 地表温度（LST,Land Surface Temperature）经遥感数据处理，如 SG 滤波 基于 MODIS-MOD11A2 的表面反射率产品 湿润指数（IM,Index of Wetness）IM=100(1)P：降水；PET：潜在蒸散量26 生态系统水分储存指数（WSI,Water Storage Index）WSI=(ET)/GPP P：降水；ET：实际蒸散量；水分利用效率（WUE,Water-Use Efficiency）WUE=GPP/ET ET：实际蒸散量 1.2 数据数据处理处理 选择多个指标描述生态系统功能，每个指标具有不同的量纲，为避免维度差异采用最小最大值的方法进行归一化处理，并为确保信息的完整而无冗余，采用相关性分析法，选择相互间相关性较低的指标组成最终的生态质量评价指标，从而组成最终的生态质量评价模型。对指标采用基于粒子群优化算法的投影寻踪算法，在像元尺度计算指标权重，得到最终的生态质量指数（EQI）。数据处理具体包括以下几个部分：（1）为了避免每个指标的纬度差异，将数据在正方向和负方向上进行归一化处理，选择最小最大比例作为归一化方法，将数值重新划分在 01 的范围中。正向归一化为公式（1），负向归一化为公式（2）：mimmiinaxinIIFII=（1）imimmaxaxinIIFII=（2）其中，Fi为像素的归一化值；Ii为该像素点的数值；Imax为该像素多年来的最大值；Imin为多年来的像素的最小值。（2）基于粒子群优化算法的投影寻踪算法 Kenny 和 Eberhart 于 1995 年提出的粒子群优化（PSO）是一种基于群体合作的随机搜索算法。基于 PSO 的投影寻踪算法（PPC）优化了寻踪过程，整体分散性和局部密度是该模型的主要思想27，它使样本投影的标准偏差（Sz）与局部密度值（Dz）的乘积最大化，并被定义为目标函数 Q()。公式如下：()max()zzQSD=（3）其中，Q()是目标函数，算法的细节可参考欧阳等人的研究28。20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 www.csdata.org|4 2 数据样本描述数据样本描述 本数据在像素尺度上得到了每个指标的权重，并准确量化了空间异质性和每个像素上 7 个指标中权重最大的主要贡献者。在全国范围内，GPP 的贡献最大，权重最高（0.300.30），WUE（0.270.34），WSI（0.220.39），NDVI（0.190.37）和 Bowen 比（0.140.40）次之，LST 的贡献最小且为负（-0.060.40）。从 2015 年（图 1a）和 2018 年（图 1b）全国陆地生态系统生态质量指数图可以看出，20152018年，东北平原、黄土高原、云贵高原等地出现较明显生态质量下降的情况，而华北平原、长江中下游平原等地生态质量有较明显好转。图图 1 2015 年（年（a）和）和 2018 年（年（b）中国陆地生态系统生态质量指数）中国陆地生态系统生态质量指数审图号：审图号：GS 京（京（2023）1159 号号 Figure 1 Ecological quality indexes of terrestrial ecosystems in China in 2015(a)and 2018(b)图图 2 中国各省市陆地生态系统生态质量指数中国各省市陆地生态系统生态质量指数 2015 年和年和 2018 年间对比（左）和变化排序（右）年间对比（左）和变化排序（右）Figure 2 Comparison(left)and ranking of changes(right)between 2015 and 2018 in the terrestrial ecosystem ecological quality indexes of various provinces and cities in China 根据中国各省市陆地生态系统生态质量指数的排序（图 2a）和变化图（图 2b），其中辽宁、湖20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 中国科学数据中国科学数据,2023,8(3)|5 北、河南、山东以及安徽 2018 年的生态质量指数较高，但海南、香港、黑龙江、山西、北京 2018 年生态质量指数较低，且相比较 2015 年的生态质量指数有一定的下降。而 20152018 年期间，生态质量指数增加最多的是安徽（EQI=0.14），相反，降低最多的是香港（EQI=0.35）。基于历史基线的 EcoFun 指数显示出非常不同的空间模式。中国的区域平均指数为 0.52，但各气候区和 LUCC 之间的差异很小。其中，TCR（0.54）和 TMR（0.53）的指数较高，QTPAR（0.51）和STMR（0.50）的指数较低。方差分析发现各气候区（P=0.28）或 LUCC（P=0.45）之间的差异不显著。一般来说，较温暖湿润的气候比干燥或寒冷地区的植被条件更好，对气候或植被背景的反应更大。相比之下，EcoFun 指数仅基于像素尺度的基线，量化了与其历史最大值和最小值相比的变化，而不是采用指标衡量（如 LST、NDVI 或 GPP）量化气候或植被状况的方法。3 数据质量控制和评估数据质量控制和评估 生态质量指数（EQI）整合了维持生物多样性或栖息地、保护水和土壤、支持营养物质和能量循环以及调节气候等基本生态系统功能29，从这三种功能（支持、维持和调节功能）中，选择出 11 个指标，用更合适的指标，更全面的生态系统服务，生产了更客观的 EQI。本数据简化了基线的计算过程，用特定时期的最大值和最小值作为每个指标历史的上限和下限基线，量化生态质量；使用概率分布分析的方法，相应的累积概率值为 100%和 0%。因为在 95%和5%的概率范围之外会有很多区域，如果在区域或国家范围内应用该方法，无法确定其生态质量的差异。本数据中，如果用极端的例外情况作为基线，EQI 的值一般都会被压缩。同时，由于基线是在像素尺度上制定的，因此没有空间可比性，但可以在时间尺度上比较。使用历史基线的方法为评估提供了一个实用的参考，来衡量区域或国家范围内的生态系统质量。4 数据价值数据价值 本数据不仅可用于评估生态质量，还可用于评估生态恢复效果、生态安全和风险、生态脆弱性评估等。生态环境保护部定期开展陆地生态系统的生态质量评价30，本数据可以作为其参考数据，进行整合分析，以提高生态质量评价的科学性和客观性。生态恢复效果的评估一般是通过比较多种生态系统属性与它们的基线（假设为现状或趋势）来进行的31-32，而本数据基于生态功能的历史基准，可以直接应用于生态恢复评价。由于本数据完全基于卫星遥感和模型数据，权重确定基于投影寻踪算法而具有相对客观性，因而，有望为生态立法提供相对公正的判断依据。数据作者分工职责数据作者分工职责 王军邦（1974），男，青海省，博士，副研究员，研究方向为全球变化陆地生态学，主要研究领域是卫星遥感应用和生态系统过程模拟。主要承担工作：研究方案设计、审阅与修改。陈惺（1998），女，江西省南昌市，本科，研究方向为生态系统服务功能。主要承担工作：数据整理、初稿撰写。欧阳熙煌（1999），男，江西省赣州市，本科，研究方向为全球变化生态学。主要承担工作：软件设计。丁玥帆（1998），女，河南省郑州市，本科，研究方向为地理科学与信息建立模型。主要承担工作：20002018 年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 www.csdata.org|6 数据处理、数据分析、结果可视化。参考文献参考文献 1 KRAUSMANN F,ERB K H,GINGRICH S,et al.Global human appropriation of net primary production doubled in the 20th centuryJ.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2013,110(25):1032410329.DOI:10.1073/pnas.1211349110.2 董贵华,何立环,刘海江,等.生态系统管理中生态环境评价的关键问题J.中国环境监测,2013,29(2):4145.DOI:10.19316/j.issn.1002-6002.2013.02.011.DONG G H,HE L H,LIU H J,et al.Key factors of ecological environment evaluation in eco-system managementJ.Environmental Monitoring in China,2013,29(2):4145.DOI:10.19316/j.issn.1002-6002.2013.02.011.3 FOLEY J A,DEFRIES R,ASNER G P,et al.Global consequences of land useJ.Science,2005,309(5734):570574.DOI:10.1126/science.1111772.4 RILLIG M 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年中国陆地生态系统生态质量指数年中国陆地生态系统生态质量指数 中国科学数据中国科学数据,2023,8(3)|9*Email: Abstract:The deteriorating ecological conditions have attracted widespread attention,spurring the development of quantitative analysis methods for ecological quality,improving the concept of ecological quality,and thus facilitating the formulation of future ecological environmental protection policies.Using satellite remote sensing and ecosystem process model data,we constructed a conceptual framework for ecological quality based on a pixel-level historical baseline of current ecosystem functions and biodiversity habitats through data quality control in forward normalization,correlation analysis,and projection pursuit algorithm based on particle swarm optimization,resulting in dataset of ecological quality indexes of terrestrial ecosystems in China from 2000 to 2018 with a spatial resolution of 1 km.By sharing this dataset,we aim to provide a data foundation for the advancement of ecological assessment theories and methods,as well as the management and decision-making of macro ecosystems.Keywords:ecosystem functions;climate change;human activities;terrestrial ecosystems;China Dataset Profile Title A d