生態系サービス---生態系サービスは生態学的セキュリティパターンの構築、生態系サービスのトレードオフと協調動態分析、PLUSモデルのマルチシナリオシミュレーション予測、PLUSモデル、都市化と生態系の健全性の間の空間関係の分析、生態系サービスの社会的価値評価機能

第 4 章生態系サービスの評価

1. InVEST モデルの原則とモジュール

2.水製造サービス

lデータ要件と準備:

3.土壌保全

科学研究に不可欠 1. ArcGIS Pro、Python、USLE、INVEST モデルなどの複数のテクノロジーを統合したエコシステムサービスに基づいて、エコシステムセキュリティパターンを構築します。

地理データの使用を理解し、Python をマスターする関連モジュールとライブラリを使用し、ArcGIS Pro の空間解析とマッピングスキルをマスターします。トピックから学びます。安全性評価指標システムの構築と計算をマスターし、安全性評価指標システムの役割をマスターします。指数統合における突然変異モデル; 空間的および時間的プロセス分析と生態学的安全性評価の傾向の早期警告の方法を習得します。このコースは、地域の生態学的変化の傾向と内部関係の理解に基づいており、生態学的問題の診断、生態学的機能の需要評価、景観パターンの計画と組み合わせて、生態系の機能とサービスを確保するのに役立ちます。

第 1 章、生態学的安全性評価の理論と方法の概要

1.生態安全性評価の概要

2.生態サービス機能の紹介

第 1 章、生態学的安全性評価の理論と方法の概要

1.生態安全性評価の概要

2.生態サービス機能の紹介

2. データの前処理 (ArcGIS Pro および Python 環境)

1. 土地利用データのスプライシング、トリミング、再投影 (デスクトップおよびクラウドコンピューティング)

2. 社会経済データと植生指数データの切り取り、再投影、再サンプリング (デスクトップおよびクラウドコンピューティング)

3. 基本的な地理情報データを結合して投影し、ベクトルデータをラスタライズします。

4. 気象データのクリッピング、再投影、再サンプリング処理、サイトデータの抽出と地球統計分析

5.DEM データ投影変換と画像トリミング

データクリーニング: 重複データの削除、欠損値の補充、外れ値の処理、データ形式の変換など。

第 4 章USLE モデルに基づく土壌浸食評価

1. 生態系サービス機能評価の技術仕様の紹介

2. 生態系サービス機能評価の内容とプロセス、評価指標体系、評価方法等

土壌と水の保全機能は主に気候、土壌、地形、植生に関連しており、主に土壌浸食性、地形、降雨などの要因を考慮します。

Universal Soil Loss Equation (USLE) の計算式は次のとおりです。

A=R*K*L*S* （1- C ）

式では次のようになります。

A: 特定の降雨、作物管理システム、および土壌と水の保全対策が採用された場合の傾斜農地の単位面積当たりの年間平均土壌損失、t/ha

R: 単位降雨量あたりの浸食指数である降雨浸食係数融雪流出が大きい場合、融雪係数を増加する必要があります (MJ*mm/(ha*h))

K: 土壌侵食係数、標準プロットにおける単位降雨侵食指数あたりの土壌損失率

L: 斜面の長さ係数。

S: 勾配係数。他の条件が同じ場合の 9% 勾配と比較した実際の斜面の土の損失率に等しい。L 因子と S 因子は土の損失に影響を与えることが多いため、LS はその総合的な効果を示すために地形係数と呼ばれます。 ;

C: 植生被覆率と管理係数。他の条件が同じ場合の標準区画の土壌損失に対する特定の植生および管理区画の土壌損失の比率に等しい。

第5章風食補正モデルに基づく防風・砂固定機能の評価

防風と砂の固定は、生態系（森林、草原など）がその構造や過程を通じて風食による土壌浸食を軽減する機能であり、生態系が提供する重要な調節サービスの1つです。防風・砂固定機能は、風速、降雨量、気温、土壌、地形、植生などの要因と密接に関係しています。生態系の防風砂固定機能の評価指標として、防風砂固定量（潜在的な風食量と実際の風食量との差）が用いられます。

式中：SRは砂固着量（t km-2 a-1）、SLポテンシャルは潜在風食量（t km-2 a1）、SLは実際の風食量（t km） -2 a-1); QMAX は最大移動量 (kg/m); Z は最大風食距離 (m)、この実験では 50m に設定; WF は気候係数 (kg/m); K ' は表面粗さ係数、EF は土壌侵食性係数、SCF は土壌地殻係数、C は植生被覆係数です。

第6章節水モデル

水の保全とは、生態系（森林、草原など）と水との独特の構造を通じた相互作用であり、降水の遮断、浸透、蓄積、蒸発散による水の流れと水の循環の調節であり、主に地表流出の緩和として現れます。、地下水の補給、河川流量の季節変動の緩和、洪水の堰き止めと干ばつの補充、水質の確保など。節水量は生態系の節水機能の評価指標として用いられます。

水源保全評価モデルの評価にはモデル評価法が用いられ、水源保全量の算出には水収支式が用いられ、水源保全評価モデルの式は次のようになります。

式中: TQ は総水保全量 (m 3)、Pi は降雨量 (mm)、Ri は地表流出量 (mm)、ETi は蒸発散量 (mm)、Ai はタイプ i 生態系の面積(km2) 、i は調査地域内の i 番目の生態系タイプ、j は調査地域内の生態系タイプの数です。

第 7 章、InVEST モデルによる炭素貯蔵量と生息地の質の推定

1. 炭素貯蔵量の推定

InVEST モデルでは、生態系炭素貯蔵 () は、地上炭素貯蔵 ()、地下炭素貯蔵 ()、土壌炭素貯蔵 ()、死んだ有機炭素貯蔵 () の 4 つの基本的な炭素プールで構成されます。モデルの計算式は次のとおりです。 :

生態系の炭素貯蔵機能を計算するには、各炭素プールの炭素密度値を決定することが重要であり、炭素密度は参考文献や測定データを使用して補正できます。

2. 生息環境の質の推定

生息地の品質の値の範囲は 0 ～ 1 です。スコアは生息地の品質を反映しています。スコアが低い区画は損傷を受ける可能性が高くなります。

このうち、は土地利用タイプ j のグリッド x の生息地品質スコアを表し、生息地の適合性を表し、K は半飽和パラメータです。

第8章生態学的安全保障パターンの構築

1. 重要な生態学的資源の特定

1. 生態系サービスの重要性

各生態系サービスは、自然ブレークポイント法に従って高、高、中、低、低の 5 つのレベルに分類され、地球規模の生態系サービス価値の推定における生態資産に占める各生態系サービスの割合に基づいて、その重み付けが決定されます。各生態系サービスを計算し、重み付け重ね合わせ分析を実行して、生態系サービスの重要性の空間分布結果を取得します。

2. 生態学的配慮

生態感度の具体的な格付け基準は、主に生態環境部発行の「生態機能ゾーン暫定規定」および生態環境感度指標制度の格付け基準「生態保護レッドラインの線引きに関する技術指針」を参照する。国家生態学的機能ゾーニング作業、および生態学的感度分析を実施するための生態学的感度指数システムを確立するための関連研究。

3. 生態学的ソースを抽出するための空間解析

生態学的に敏感な地域と生態系サービスの重要性の評価結果を重ね合わせ、ArcGIS Pro 空間解析モジュールのホットスポット解析ツールを使用して、生態系の重要性が重なり合った高温地域と低温地域を特定します。

2. 抵抗表面モデルの構築

種は異なる景観単位間を移動するときに妨げられるため、抵抗を克服したときの分散経路を計算するために抵抗を構築する必要があります。生態系源の決定と最小抵抗蓄積モデルに基づいて、各グリッド単位の生態系サービス値をサービスフローに対する抵抗とみなし、値が大きいほど抵抗は小さくなります。

1) 空間抵抗に影響を与える要因の分析（標高、傾斜、植生率、道路等）

2) 抵抗係数と重量の決定

3) 抵抗面抽出

3. 生態抵抗回廊モデルの抽出

生態回廊とは、2 つの発生源パッチ間の抵抗が最も低い通路であり、地域内の発生源パッチ間の接続は、生態回廊を構築することによって確立される必要があります。

地域内の生態回廊を特定するには、通常、最小抵抗モデルを使用して回廊をシミュレーションおよび生成し、既存の都市の生態回廊と組み合わせるか、地形の現在の状態に応じて修正して、生態回廊の位置と幅を決定します。。

4. 回路モデルからの生態回廊の抽出

回路理論とは、回路内の電子のランダムな放浪の特性を使用して、景観内の個々の種または遺伝子の移動と拡散のプロセスをシミュレートし、電源間の電流強度を使用して、種を予測するための生態学的パッチと回廊の相対的な重要性を反映することを指します。拡散: 移動パターンと移動経路の特定により、この方法は種の実際の移動とより一致します。

1) 生態学的ソース: 各生態学的ソースは回路ノードとして使用され、2 つのノード間の各リンクの累積抵抗は、抵抗表面の最小コストパスに基づいて計算されます。累積抵抗はリンクの抵抗として指定されます。

2) エコロジーピンチ: 回路ノードの各ペアについて、一方のノードは任意に 1 アンペアの電流に接続され、もう一方のノードはグランドに接続されます。実効抵抗は、回路ノードのすべてのペアにわたって繰り返し計算されます。n 個のノードの場合、n ( n − 1)/2 回の計算が行われます。累積電流値は、ランダムウォーカーの目的地ノードへの正味の移動を反映しており、生態学的回廊の重要性を特定するために使用できます。累積電流値が大きいほど、景観における重要なエリアとなります。電流値が最も高い領域がピンチポイントとして指定されます。

3) 生態学的障壁: 障壁は、生態学的資源の接続性と生態学的回復を大幅に強化できる重要なノードとして特定されます。特定のエリアが生態学的に復元されると、そのエリアの抵抗が減少するため、復元されたエリアを介してノードを接続する最小コストのパスの累積抵抗も減少します。累積抵抗が最も大きく減少した回復領域が障壁として特定されました。

第9章、関連する SCI 論文作成スキル

1.科学紙の構造

2.まとめと結論

3.導入とディスカッション

4.論文投稿スキルの分析

5. SCI論文の事例分析

研究の方向性

科学研究の要点2. ArcGIS Pro、R、INVESTなどの技術の統合に基づく生態系サービスのトレードオフと協調動的解析の実用化

ArcGIS Pro デスクトップソフトウェアと R 言語統計解析の利点を十分に体験し、データのインポートとエクスポート、各種空間データに対する演算処理や基礎解析などの基本操作を習得し、基本的な統計可視化および空間データ可視化技術を習得します。さらに空間統計解析技術と組み合わせることで、貿易研究における重要かつ難しい点に焦点を当て、InVEST モデルを使用して水生産、炭素隔離、生息地の質、土壌を推定する方法を学ぶことができる特別なコンテンツです。 4種類のサービスを維持し、それらの時空間的異質性を分析し、サービス間のトレードオフや相乗関係を探るための二変量解析や重回帰分析などの手法を習得します。空間データ処理の知識と技術内容を体系的かつ包括的に習得し、生態系サービスと社会生態学的要因のトレードオフ相乗効果の関係を定量的に調査し、地域の生態系保護と社会生態系の調和的かつ持続可能な発展に貢献できるようになります。経済。

第 1 章生態系サービスの概要

1.生態系サービスの概念と基礎理論

2.生態系サービス評価手法とモデルの解説

3.生態系サービスのトレードオフと相乗効果の研究方法と重要性

4.文書視覚化分析

第 2 章、プラットフォームの基本

1. ArcGIS Pro の概要

1.ArcGIS Pro の概要

2.ArcGIS Pro の基本

3.ArcGIS Pro データの前処理

4.ArcGIS Pro 空間解析

5. モデルビルダー

6.ArcGIS Pro シンボルの作成

7.ArcGIS Pro のマッピングレイアウトと出力

3.生態系サービスのトレードオフと相乗効果の研究方法と重要性

4.文書視覚化分析

第 2 章、プラットフォームの基本

1. ArcGIS Pro の概要

1.ArcGIS Pro の概要

2.ArcGIS Pro の基本

3.ArcGIS Pro データの前処理

4.ArcGIS Pro 空間解析

5. モデルビルダー

6.ArcGIS Pro シンボルの作成

7.ArcGIS Pro のマッピングレイアウトと出力

2. Rの環境構成と基本操作

1.R 言語の基本

R言語の準備：ソフトウェアと機能パッケージのインストール

2.R言語の基本的なデータファイルの操作と処理

機能パッケージの準備

基本的なデータの読み取りと書き込み

基本的なデータファイルストレージ

基本的なデータ操作と処理

3. R言語の空間データ処理

機能パッケージの準備

空間データオブジェクトの基本的なタイプ

空間データのインポートとエクスポート

空間データの操作と処理

第 3 章、データの取得と前処理

データの前処理 (ArcGIS Pro および R 環境)

1. 土地利用データのスプライシング、トリミング、再投影 (デスクトップおよびクラウドコンピューティング)

2. 社会経済データと植生指数データの切り取り、再投影、再サンプリング (デスクトップおよびクラウドコンピューティング)

3. 基本的な地理情報データを結合して投影し、ベクトルデータをラスタライズします。

4. 気象データのクリッピング、再投影、再サンプリング処理、サイトデータの抽出と地球統計分析

5.DEM データ投影変換と画像トリミング

データクリーニング: 重複データの削除、欠損値の補充、外れ値の処理、データ形式の変換など。

第4章生態系サービスの推定

1.InVESTモデルと技術思想の説明

2. 水生産量の計算

InVEST モデルの水生産モジュールは、Budyko の水熱連成平衡原理に基づいており、さまざまな土地利用タイプの土壌浸透性や蒸発散量などの要因が流出に及ぼす影響を組み合わせて、水の供給能力を定量的に推定するための適切なモデルを構築します。単位としてのグリッド。

式では、は土地利用タイプが (mm) の場合のグリッド上の年間水生産量、はグリッドの平均年間降水量 (mm)、は実際の年間平均蒸発散量 (mm) です。

3.土壌保全能力の推定

InVEST モデルでは、土壌保全 (SD) は、自然の植生保護の下での潜在的な土壌侵食 (RKLS) と、人工的な管理および保全措置の下での実際の土壌侵食 (ULSE) の差です。

式中: R は降雨浸食係数、K は土壌浸食係数、LS は斜面の長さ係数、C は植生被覆係数、P は土壌保全対策係数です。

4.生息地の劣化度の推定

生息地の劣化度が高いほど、生息地に対する脅威要因が高くなります。計算式は次のとおりです。

式中: グリッド x の生息地劣化度を表し、R は脅威要因の数を表し、y は脅威グリッドマップ上の各グリッドを指し、脅威要因 r グリッドマップ上のグリッドの数を指し、は脅威要因の数を表します。脅威要因重み; 脅威の強度を表す; 脅威のレベルを表す; 法的保護の程度を表す、程度が大きいほど脅威の程度は小さくなる; 脅威要因に対する土地利用タイプ j の感度を表すr、値が 1 に近いほど感度が高くなります。強い; は生息地のグリッド x と脅威要因のグリッド y の間の距離、; は脅威要因の最大影響距離です。

5. 炭素貯蔵量の推定

第 5 章:生態系サービスのトレードオフと相乗効果

1. 土地利用シミュレーション予測

ArcGIS Pro 地域分析

漁網分析

土地利用移転マトリックス

インパクトファクターの抽出

2. R言語による統計データ表現と可視化

基本的なプロット機能

基本的なデータの視覚化

多変量データの視覚化

3. 相関分析

ArcGIS Pro の空間自己相関解析

空間的自己相関 (Global Moran's I)

クラスタリングと外れ値分析 (Anselin Local Moran's I)

クラスター分布マッピング: ホットスポット分析 (Getis-Ord Gi*)

R環境における相関係数と有意水準の分析

生態系サービスクラスター分析

エコシステムのサービス時間のトレードオフと相乗効果

生態系サービスの空間的トレードオフと相乗効果

第 6 章、空間統計分析

1. R機能パッケージの準備

2.測地検出器ドライバーの分析

漁網のサンプリング

測地探知機

最適パラメータ測地検出器

3.空間回帰分析

通常の最小二乗回帰分析

地理的加重回帰分析 (GWR)

第7章、論文作成と図表の複製

1.科学紙の構造

2.まとめと結論

3.導入とディスカッション

4.論文投稿スキルの分析

SCI論文の事例分析

科学研究の要点 3. 「PLUSモデル+」生態系サービスに基づくマルチシナリオシミュレーションと生態系サービス予測 (qq.com)

生態系サービスのマルチシナリオ予測について、データ、手法、実践の 3 つの側面から説明します。内容は、マルチソースデータの取得、選択、統合、ArcGIS 空間データ処理、空間解析とマッピング、PLUS モデルと InVEST モデルの原理、パラメータ抽出、モデル操作と結果解析、土地利用の時空間変化をカバーします。生態系サービスに対するそれらの影響を分析します。

1) 過去の土地利用データに基づくマルチシナリオモデルに基づいて将来の土地利用を予測する; 2) InVEST モデルを使用して生態系サービス機能を定量化および評価する; 3) 空間データの時空間変化を予測および分析することを学ぶことができます。 ; 4 ) 生態系サービスの空間的不均一性の帰属分析。特定の実践的なケースでは、空間情報技術の応用能力を向上させるために、上記の原則と技術的手法を適用する方法を学びます。

第 1 章、理論的根拠とソフトウェアの説明

1.概念の定義と理論的根拠

l土地利用

l複数のシナリオのシミュレーション

l生態系サービス

2. 地理データの概要

lジオデータベース:

ファイルジオデータベース: ファイルシステムフォルダーに保存されたさまざまなタイプの GIS データセットのコレクション。

パーソナルジオデータベース: Microsoft Access データファイルに保存および管理される ArcGIS ジオデータベースの生データ形式

lラスターデータ:行と列 (またはグリッド) で編成されたセル (またはピクセル) のマトリックスで構成され、各セルには情報値が含まれます。ラスターは、デジタル航空写真、衛星画像、デジタル写真、さらにはスキャンされた地図でも構いません。

lベクトルデータ:地物の幾何学的位置と属性情報を格納する非位相的な単純な形式であり、地物は点、線、または面 (領域) で表されます。

3. ArcGIS 空間データ処理と解析の導入と実践

lArcGIS プラットフォームの紹介

lArcGIS で一般的に使用される座標系

lArcGIS 空間データの処理と変換

lArcGIS 空間解析

lArcGIS マッピングスキル

4. PLUSモデル、InVESTモデルの導入・導入

lPLUS バージョンの紹介とインストール;

lPLUS ソフトウェアインターフェイス、共通機能の紹介。

lInVEST バージョンの紹介、インストール;

lInVEST ソフトウェアインターフェイス、共通機能の紹介。

過去に遭遇した落とし穴 - よくある間違いや使用上の注意、パスの問題など。

第 2 章、データの取得と準備

1. 土地利用データ

l 土地利用データセットとその入手方法の紹介

l土地利用データセットの選択

lLand はデータの前処理を使用します: 画像のスプライシング、トリミング、再投影など。

2. 駆動要因データ

l気候と環境データ

l社会経済データ

3. ArcGIS 空間データ処理と解析の導入と実践

lArcGIS プラットフォームの紹介

lArcGIS で一般的に使用される座標系

lArcGIS 空間データの処理と変換

lArcGIS 空間解析

lArcGIS マッピングスキル

4. PLUSモデル、InVESTモデルの導入・導入

lPLUS バージョンの紹介とインストール;

lPLUS ソフトウェアインターフェイス、共通機能の紹介。

lInVEST バージョンの紹介、インストール;

lInVEST ソフトウェアインターフェイス、共通機能の紹介。

過去に遭遇した落とし穴 - よくある間違いや使用上の注意、パスの問題など。

第 2 章、データの取得と準備

1. 土地利用データ

l 土地利用データセットとその入手方法の紹介

l土地利用データセットの選択

lLand はデータの前処理を使用します: 画像のスプライシング、トリミング、再投影など。

2. 駆動要因データ

l気候と環境データ

l社会経済データ

3. さまざまな種類のデータ準備方法と実践

lラスターデータ処理:

ラスター画像の結合、トリミング、再投影、再サンプリングなどの処理。

l基本的な地理情報データ処理と空間分析:

üユークリッド距離アルゴリズムの導入と分析

ü密度解析アルゴリズムの導入と解析

l地形因子抽出

傾斜、傾斜、地形起伏、山の影などの地形要素を抽出するための原理と方法

l土壌因子データ抽出

ü属性テーブルの編集とエクスポート

ü接続テーブルの属性

ü再分類: 入力セル値を再分類したり、入力セル値を代替値に変更したりするさまざまな方法

üルックアップテーブル: 入力ラスターデータテーブル内の別のフィールドの値を検索して、新しいラスターを作成します。

l気象要素データ処理:

üサイトデータのダウンロードと抽出

内挿解析: 逆距離重み付け (IDW)、自動

ランダム近傍法、傾向曲面法、スプライン関数法を用いた気象観測所データの内挿解析。

üNetCDF データ処理: NetCDF ファイルに基づいてラスターレイヤーを作成

lラスターデータの変換方法

第3章土地利用パターンシミュレーション

1. PLUSモデルの原理

l土地拡大分析戦略に基づくルールマイニングフレームワーク

マルチタイプのランダムパッチシードに基づくlCAモデル

2. PLUSモデルの構築と精度検証

l土地利用拡大分析

lシミュレーションパラメータの設定

(1)立ち入り禁止区域

(2) 電界効果

(3) 変換コスト

(4) ドメインの重み

(5) 土地利用ニーズ

マルコフモデルを使用して完了を予測します。

式では、S tおよびS t+ 1 は期間tおよびt +1における土地利用、 P ijは遷移確率行列、nは土地利用タイプです。

lモデル精度の検証

全体的な精度

カッパ係数

3. さまざまなシナリオの下での横端山脈の土地利用パターンのシミュレーション

l自然開発シナリオに基づく土地利用シミュレーション

l生態保護シナリオに基づく土地利用シミュレーション

l経済発展優先シナリオにおける土地利用シミュレーション

第 4 章生態系サービスの評価

1. InVEST モデルの原則とモジュール

2.水製造サービス

lデータ要件と準備:

3.土壌保全

lデータ要件と準備:

4.炭素貯蔵

lデータ要件と準備:

5.生息地の質

lデータ要件と準備:

第5章時空間変化と駆動メカニズムの解析

1.土地利用の時空間変化の分析

l土地利用構造の変化の分析

l土地利用動態の分析

l土地利用伝達マトリックス分析

lLandは標準偏差楕円解析を使用します

2.空間的自己相関 (Global Moran's I) (空間統計) 分析の原則と実践

3.高/低クラスタリング (Getis-Ord General G)分析 の動作原理と実践

lGetis-Ord General G 統計を使用して、高い値または低い値のクラスタリングの程度を測定します。

4. 空間層別異質性解析

l地理検出器の原理

l地理検出モジュールの設置と導入

l 要因検出

l対話型検出

5. 局所回帰分析

l地理的加重回帰モデルの概要

lモデル構築の基本指針

(1) 空間重み係数の決定

(2) 帯域幅の選択基準

lパラメータと評価指標の分析

l回帰係数の空間パターン分析

第 6 章、論文執筆スキルと事例分析

1.科学論文の構成

要約、導入、方法、結果、考察、結論の書き方のポイントを紹介します。

2.学術論文における図表の基準

3.論文投稿スキルの分析

4. SCI論文の事例分析

5.モデルの適用はさまざまな方向に拡張可能

科学研究の要点 4. 「SRPモデル+」生態環境脆弱性評価モデルの構築における多技術統合に基づいて、空間的および時間的パターン進化分析と生態学的品質評価とRSEIインデックスの適用拡大（qq.com）

各種指標データを収集し、「生態圧力・生態感度・生態レジリエンス」の評価システムを構築し、多元空間データ処理手法を習得して景観パターン指数、核密度を抽出、推定、植生逆転、土壌と水の損失計算、空間補間およびその他の技術的手法を使用して、評価指標の空間データベースを構築し、第三に、重みを決定し、攀枝花市の脆弱性値を計算し、脆弱性レベルの分類と面積統計を実行して、生態学的データを完成させます。調査地域の環境脆弱性空間微分特性分析、第四に、CA-マルコフモデル、動的程度、傾向指数、生態的脆弱性総合指数を組み合わせて、攀枝花全体の脆弱性の変化傾向と変化速度を分析し、分析を完了します。攀枝花市における生態環境脆弱性の進化パターン、第2章第5に、地理的検出器を使用して、地域に影響を与える人文的推進要因を見つけ、生態学的脆弱性レベルのゾーニングを通じて生態文明の構築に科学的理論的サポートを提供する。

第 1 章:生態環境脆弱性評価の含意と文献可視化手法に基づく研究ホットスポットの分析

1. 基本原則

Ø生態環境の脆弱性の意味合い

Ø生態環境脆弱性評価研究

Ø生態環境の脆弱性の推進力に関する研究

Ø生態環境の脆弱性に関する研究ホットスポット

2. 文献可視化ソフトと共通機能の紹介

ØVOS Viewer 文献の視覚化と研究のホットスポット分析。

ØCitespace 文献の視覚化と研究ホットスポット分析。

ØArcGIS ソフトウェアの導入とインストールのスキル

ØR ロケールの展開

Øリモートセンシングクラウドコンピューティングプラットフォームの紹介とログイン

ØFragstate のインストールと紹介

第 2 章、データソースと前処理

1. ArcGIS Pro ソフトウェアの導入とインストール、共通機能の紹介

ØArcGIS Pro バージョンの紹介とインストール。

ØArcGIS Pro ソフトウェアインターフェイス、共通機能の紹介。

Ø空間座標系の導入と確立

Ø空間データの導入と保管

Ø地図記号とレイアウト設計

2. データ収集と前処理

3. 前処理

投影変換、リサンプリング、クロップなど。

第3章生態環境脆弱性評価モデルの構築

1. SRP概念モデル

2. 評価要素の選定原則

3. 評価指標制度の枠組み

4.評価指標と生態環境脆弱性との相関

5.評価指標の抽出

Ø地形的要因

Ø気象要因

²NC データ処理: NC データのロード、モデルビルダーの構築 (データの読み取り、投影、リサンプリング、トリミング、出力の保存など)、NC データの TIF データストレージへの変換

²降水係数抽出

²温度係数抽出

Ø植生要素の抽出

²PIE ENGINEによる植生指数の抽出

Ø土壌要因

² 土壌浸食強度を計算するために修正された普遍的な土壌と水の損失式モデル

²降雨浸食性

²土壌侵食係数

²斜面の長さ係数、

²適用範囲と管理要素

² は土壌と水の保全処理係数を表します

Ø景観多様性指数

Ø地形的要因

Ø気象要因

²降水係数抽出

²温度係数抽出

Ø植生要素の抽出

²PIE ENGINEによる植生指数の抽出

Ø土壌要因

² 土壌浸食強度を計算するために修正された普遍的な土壌と水の損失式モデル

²降雨浸食性

²土壌侵食係数

²斜面の長さ係数、

²適用範囲と管理要素

² は土壌と水の保全処理係数を表します

Ø景観多様性指数

8. 生態環境脆弱性評価モデル

9. 生態環境脆弱性評価結果の分類と格付け

第4章生態環境脆弱性の時空間パターンの進化の分析

1. 生態環境脆弱性の空間パターン分析

2. 生態環境脆弱性の時間的変化

² CA-マルコフモデル、単一動的次数、および包括的動的次数を使用して計算されます。

第 5 章:生態環境脆弱性の時空間パターンの進化の推進メカニズムの分析

1. R 言語構文の概要

2. 測地検出器と関連パッケージの紹介

3. 測地装置の操作

Ø因子検出器：ある評価指標が従属変数をどの程度説明しているかを検出し、その因子説明力を用いて測定するもので、値が大きいほど生態環境の脆弱性への寄与が大きく、その逆も同様である。次のように計算されます。

第6章RSEI指標に基づく生態品質評価

1. 調査エリアのベクトル境界をロードします。マップ上にエリアベクトルマップをロードします。

2. 雲マスク: 必要なデータセットをインポートし、雲除去処理を実行します。

3.ウォーターマスク：ウォーターマスクの計算式：

4. リモートセンシング生態指数（RSEI）の構築

第 7 章論文執筆と事例分析

1. 論文執筆と投稿に関する経験の共有

2. SRPモデルに関する適用事例の分析

3. 論文執筆事例と分析

科学研究の要点 5. 都市化と生態系の健全性の間の空間的関係の分析と影響における、VORS、CCDM モデル、GeoDetector、および GWR モデルに基づく統合テクノロジーの実用化 (qq.com)

GISとRSの基礎知識を学び、空間データの取得・処理スキルを習得し、地図記号や配置設計計画を学ぶとともに、VORSモデル、都市化指数（UL）の各種指標パラメータの選択・取得方法を習得します。 ) 計算モデル構築計画; 都市化と生態系健全性の空間的関係を研究する方法をさらに習得し、都市化と生態系健全性の空間的関係と影響を多次元と観点から分析できるようになります。

第 1 章生態系の健全性に関する理論的根拠と研究のホットスポットの分析

1.生態系の健全性の概念と意味

2.生態系健全性評価手法と指標体系

3.都市化と生態系の健全性

4.ホットスポットの調査と今後の開発の方向性

第 2 章GISアプリケーション

ArcGISソフトウェアの導入とインストール、共通機能の紹介

ArcGISバージョンの紹介、インストール。

ArcGISソフトウェアインターフェイス、共通機能の紹介。

2.データ型と読み込み

(1) データの種類と取得方法の概要:

(2) ArcGIS Pro は、フィーチャベースおよびラスターベースの空間データ (画像やリモートセンシングデータを含む)、表形式データ、LIDAR など、さまざまなタイプのデータセットを使用および統合できます。

(3) ArcGIS Pro にデータが入力される

(4) ArcGIS Living Atlas、プロジェクト内のデフォルトジオデータベース、およびローカルフォルダー接続からのデータを追加します。

(5) 空間地理データベースの構築

(6)データフォーマット変換

(7) データをプレビューおよび参照し、そのメタデータを検査し、重要な関心領域に切り取って、フォーマットと空間参照の一貫性を確保するために処理します。

3. 座標系と地図投影法

(1)地理座標系

(2) 投影座標系

4.地図記号とレイアウト設計

(1) 取得または作成した空間データセットに基づいて地図を作成する

(2) シンボル化されたマップレイヤー

(3) 地図に印を付ける

(4)チャートの作成

(5) マップレイアウト：マップレイアウト設計

(6) 地図装飾要素の挿入: 地図にテキスト情報を追加し、テーブルフレームを使用し、経緯線を使用し、空間地図シリーズを構築します。

(7) 調査地域マップの作成

第3章空間データの取得と前処理

2.データの前処理

(1)土地利用データ

ニーズに応じて土地利用を再分類します。

土地利用データの再分類、マスク抽出、投影変換はすべて ArcGIS で完了します。

(2)DEMデータ

解像度 30 m の ASTER GDEM デジタル標高データは、PIE ENGINE クラウドプラットフォーム上で取得またはダウンロードされ、クラウドプラットフォーム上でスプライシングやクロップなどの前処理を行った後、ローカルにエクスポートされます。

または、解像度 30 m の ASTER GDEM デジタル標高データを地理空間データクラウドプラットフォームからダウンロードし、ArcGIS で結合してトリミングします。

ArcGIS で投影変換とデータ値処理を実行して、30 m × 30 m のラスターデータを取得しました。

(3)社会経済データ

社会経済データには主に「人口」「社会」「経済」の3つの側面があり、各種統計データには主に以下のようなものがあります。

『**省統計年鑑』、『中国都市統計年鑑』、各市、区（県）の統計公報などから取得。各指標データは、収集された元のデータに基づいて編成および処理されます。

(4)リモートセンシング製品データ

正規化差分植生指数 (NDVI)、GDP、人口データは、それぞれ、リソースによって作成された「中国年間植生指数空間分布データセット」、「中国人口空間分布キロメートルグリッドデータセット」、および「中国 GDP 空間分布データセット」を使用できます。中国科学院環境科学データセンター「分布キロメートルグリッドデータセット」、空間解像度は1km×1km、ArcGISで投影変換後、対応するラスターデータはそれぞれマスクされ、空間範囲ベクトルを使用して抽出されます境界。

また、NDVI\NPP\GDP\POP などのリモートセンシングデータセットを PIE ENGINE クラウドプラットフォームにダウンロードし、ローカルにエクスポートする前にクラウドプラットフォームでスプライシングやクロップなどの前処理を実行することもできます。

3.指標の標準化処理

評価モデルの指標の種類、次元、傾向が異なるため、各指標は標準化および正規化されています。

ポジティブな指標:

第 4 章、モデルパラメータの抽出

1.生態系健全性レベルの計算

VORS (Vitality-Organization-Resilience-Service) モデルに基づき、主に生態系活力 (EV)、生態系組織 (EO)、生態系回復力 (ER)、生態系サービス (ES) の 4 つの指標に基づいて生態系の健全性を評価します。

(1) 生態系活力（EV）

自然生態系の活力とは、一般に生態系の主要な生産性、代謝能力、活動を指します。NDVI や NPP などの植生パラメータを特性評価に使用できます。

NPP の計算方法は通常、植物バイオマスまたは光合成速度の変化に基づいています。NPP を計算する際には、気候要因 (降水量、気温、日照時間など)、土壌要因 (土壌の栄養分、質感など) を含む生態系内のさまざまな要因の影響を考慮する必要があります。植物の種類、密度、分布などの要因。

データセットのダウンロードと前処理:

PIE ENGINE に基づく長いシーケンス NDVI インデックスと NPP インデックスの抽出と前処理。

(1) 生態系組織（EO）

生態系の組織力とは生態系構造の安定性を指し、その測定には通常、空間的隣接性に基づく景観パターン指数を使用して指数体系を構築します。風景パターンは、さまざまな種類の風景パッチの空間的配置です。景観パターン指数は、さまざまな土地利用タイプのパッチのサイズ、数、面積、形状、レイアウト、その他の特性を説明する指標です。

2) 生態系組織力の計算方法：

生態系の組織力の定量的評価は、主に景観の不均一性、景観の接続性、および重要な要素に基づいています。

生態学的機能のパッチ接続性を測定するために、Fragstats 4.2 ソフトウェアを使用して景観パターン指数を計算しました。

1) Fragstats で使用されるデータはラスターデータで、データ形式は GeoTIFF (.tif) です。属性は英語が最適です。そうでない場合はエラーが報告される可能性があります。データの前処理プロセスは ArcGIS で実行できます。金型ガイド

2) Fragstats モデルには、Fragstats 分析に必要なすべてのパラメーターが単純に装備されています。空のモデルを作成するには、左上隅にあるツールバーの「新規」ボタンをクリックするか、「ファイル」ドロップダウンメニューから「新規」オプションを選択します。

3) 事前に準備した実験データを追加し、[レイヤーの追加] をクリックします。
一般的に使用されるいくつかのランドスケープインデックスとその特定の意味、および Fragstats での英語の略語

4) パラメータの設定: ツールバーの下の [分析パラメータ] をクリックし、[以下の 8 セル近傍ルールを使用する] を選択します。8 つの最近傍は 4 つの最近傍よりもスムーズですが、計算も比較的遅くなります。[パッチメトリック]、[クラスメトリック]、[ランドスケープメトリック] をオンにし、[パッチ ID ファイルを生成] をオンにします。

5) 必要に応じて、分類の説明情報を入力します。接尾辞 .fcd が付いた新しい txt ファイルを作成します。ID は、入力ラスターに依存するさまざまな地表面タイプの値です。名前は、Fragstats での各地表面分類の説明です。 TYPE フィールドは出力ファイルに表示されます。Enabled と IsBackground はそれぞれ、このタイプを計算して出力するかどうか、およびこのタイプをバックグラウンド値として使用するかどうかを示します。

6) 次に、設定された fcd ファイルを Fragstats にインポートします。

7) 計算指標の設定

8) 保存後、「実行」をクリックして結果が正しいことを確認します。

9) 最終結果は「結果」で確認できます。

(3) 生態系レジリエンス（ER）

生態系の健全性を評価するもう 1 つの重要な指標は、生態系レジリエンス (生態系レジリエンス) であり、生態系レジリエンスとも呼ばれます。これは、自然生態系が外界によって撹乱された後に元の構造と機能を回復する能力を指します。抵抗力によって測定できます。 (抵抗力) ) と回復力 (Resilience)。

(4) エコシステムサービス（ES）

Ø生態系サービスは、人間社会に直接的または間接的に利益をもたらす生態系の能力を表しており、地域の生態系の健全性を示す重要な指標です。生態系サービスは 2 つの側面から測定できます。 1 つは、地域内のさまざまな土地利用/被覆タイプの生態系サービス係数 (ESC) です。これは、特定の土地利用タイプの生態系サービス値とすべての土地の平均によって測定できます。空間単位での使用タイプ 2 つ目は、土地利用タイプの空間的近接性です。

Ø生態系サービスとは、人間の生存の形成と維持に対する生態系と生態学的プロセスの自然な影響を指し、生態系における相互接続された生態学的機能の産物を反映しています。この記事では、空間的不均一性、社会発展度、人口差を考慮し、改良された等価係数法を使用して生態系サービス価値 (ESV) を計算します。

ØPIE ENGINEクラウドプラットフォームに基づいて生態系サービス価値データを取得

2.都市化レベルの計算

都市化は複雑なシステムであり、人口、土地、経済の３つの側面から地区（郡）の都市化レベルの総合的な評価指標体系を構築することができる。人口の都市化は人口密度 (POPD) によって定量化されることが多く、経済的都市化は国内総生産密度 (GDPD) によって定量化され、土地の都市化を表すために建設用地比率 (ULP) が選択され、これらの指標は地域の都市化の尺度に統合されます。レベルの総合指標（UL）。

(1) 人口密度データの取得

データソース:

中国科学院地理科学天然資源研究院資源環境科学データセンターの WorldPop データセットで、データセットの解像度は 100 m に達します。

データリンク

http://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIid=322→https://www.worldpop.org/project/categories?id=3

https://engine.piesat.cn/dataset-list

データプレビュー---POP人口密度データ

(2) 経済データの取得

データプレビュー---GDP経済データ

https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIID=33

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.17004523.v1

第 5 章:都市化と生態系の健全性の間の空間的関係の計算

1.空間相関解析

空間的自己相関とは、地理的オブジェクトの特定の属性値の類似性と空間的位置の違いの間の統計的相関関係を指します。空間自己相関分析には、グローバル空間自己相関とローカル空間自己相関が含まれます。

グローバルおよびローカルのモラン I を計算した後、通常、結果に対して仮説検定を実行する必要があります [:

2.結合モデル

(1) 結合度モデル

カップリングとは、複数のシステムまたはシステム内のコンポーネントが相互に作用し、影響を与えて互いに促進または抑制し、結合する現象を指します。結合度は、システムまたはシステム内の要素間の相互作用と相互接続の密接さの尺度です。

(2) カップリング調整モデル（CCDM）

調整はシステム間の良性の相互関係であり、システム要素が混沌から調和へと発展する傾向を反映しています。カップリング調整モデルを使用して、都市化と生態系の健全性の間の開発調整を検討します。

3.都市化が生態系の健全性に及ぼす影響

測地検出器モデルは、研究地域における生態系健全性の空間分布特性に関する都市化サブシステムの説明強度を研究するために使用されました。

(1)R開発環境の展開・導入

(2) R言語による地理検出器の紹介

geodetector 包（install.packages("geodetector") ），

GD包install.packages("GD")

(3) ラスターデータの読み込みと前処理

(4) 無効値の削除

(5) 微分と因子検出

(6)インタラクション検出

(7) 最適パラメータ測地装置（OPGD）

最適パラメータ地理検出器 (OPGD) は、最適なパラメータ間隔を描写するために使用され、要因検出とインタラクティブ検出の 2 つのモジュールは、生態系の健全性に対する都市化サブシステムの影響を分析するために使用されます。

離散化方法:equal (等距離)、natural (自然ブレークポイント分類)、quantile (分位数)、geometric (幾何学的間隔)、sd (標準偏差)、manual (手動間隔)

optidisc() 関数: アルゴリズムを通じて最適な方法と分類を自動的に計算します。

4.都市化が生態系の健全性に及ぼす影響

地理的加重回帰モデルを使用して、地球規模の観点から生態系の健全性に対する都市化の影響の空間的不均一性を調査しました。

(1) 地理加重回帰 (GWR) の概要

(2) 6 つのカーネル関数の選択:

(3)グローバルモデル（平均カーネル関数）、ガウシアン（ガウスカーネル関数）、指数関数、ボックスカー（ボックスカーネル関数）、バイスクエア（二次カーネル関数）、トライキュード（三乗和関数）

(4) 帯域幅の決定

(5)回帰結果の解釈

第 6 章、SCI 論文の執筆と開発

1.エッセイ執筆のアイデアや経験の共有

2. SCI論文の事例分析

科学研究の要点 6. 等価係数法、InVEST、SolVES モデル、その他の論文作成と拡張分析に基づく生態系サービス機能の社会的価値評価における多技術統合の応用 (qq.com) QGIS\PostgreSQL も学習します\ARCGIS \MAXENT\InVESTモデル\SolVESモデル\R言語の基本的な手法は、さまざまなプラットフォームの利点を利用して、生態系サービスの社会的価値を拡張および分析します。たとえば、さまざまな環境変数に基づいて対応する社会的価値の分布マップを取得し、空間的価値を分析します。社会的価値の分布特性、環境変数の共線性問題の研究、社会的価値の空間分布に対する環境変数の影響の研究、および各環境変数とさまざまな種類の社会的価値との関係の詳細な分析の実施。各環境変数の社会的価値への寄与を調査し、それによってどの環境要因が社会的価値により多く寄与しているかをさらに決定します。また、生態系サービス価値推定モデルをより良くするための参考となるように、現在の研究結果、研究のホットスポット、関連する適用事例に基づくモデルの長所と短所を要約し、将来の開発動向に期待します。生態系サービス機能の社会的価値評価に応用。

第 1 章、研究ホットスポットの理論的基礎と分析

1.生態系サービスと生態系サービス価値の概要

2.生態系サービス価値の調査方法

3.生態系サービス価値に関するホットスポットの調査

Citespace ドキュメント視覚化分析

VOSviewer ドキュメントの視覚的分析

第 2 章、空間データソースと前処理

1.空間データの概要

2. ArcGIS Pro データの収集と分析

lデータ読み込みとデータベース構築

l 空間座標系の確立と選択

l空間データの収集と保存

l マップシンボルデザイン

l地図レイアウト設計と調査地域地図制作

3.環境要素データの取得と前処理

lデータの種類と取得方法の紹介

lリモートセンシングクラウドコンピューティングプラットフォームのご紹介

lPIE ENGINE 構文の概要

l PIE ENGINEデータに基づいた実践的なトレーニングが受けられます

PIE ENGINEをベースとしたデータ処理の実践研修

第3章価値等価係数法に基づく生態サービス価値の推計と分析

1.価値等価係数法に基づく生態サービス価値の推計

l空間データソースと処理

l生態系タイプの分類

l生態系サービス機能の種類

l生態系サービス機能値の推定手法

lARCGISに基づく空間統計解析

2.生態系サービス価値の時空間変化の分析

l土地利用が生態系サービス価値に与える影響

l土地利用移転特性の分析

第4章InVESTモデルに基づく生態系の炭素貯留機能と価値評価

1. InVEST炭素モジュールに基づく生態系サービス機能評価モデル

lモデルパラメータとデータ準備の説明

lモデルの演算と結果の分析

2. InVESTブルーカーボンエコシステムサービス価値の試算

第五章

SolVESモデルに基づく生態系サービスの社会的価値の評価

SolVES 4.0 モデル環境構成

1. SolVES 4.0 モデル機能の概要

2. QGIS 3.8.2のインストール構成

3. PostgreSQL 11.7のインストールと構成

4. PostGIS 2.5.3 のインストール構成

5. Maxent 3.4.1インストール構成

SolVES 4.0 プラグインをインストールする

サンプルデータをロードする

注: SolVES 4.0 は、64 ビットプロセッサを使用して Microsoft Windows 10 Enterprise Edition を実行しているシステムで開発およびテストされました。ソリューション 4.0 を実行するには、上記のソフトウェアが必要です。さらに、Maxent 3.4.1 にアクセスして実行するには、ソリューション 4.0 を実行しているシステムで Java ランタイムが利用可能である必要があります。

SolVES 4.0 モデルの実行

1.新しいプロジェクトを作成する

2.データ分析ツール

l調査データ分析の原則

l調査データ解析パラメータの選択と設定

3.価値を移転するためのツール

l 譲渡価値の計算原理

l転送値ツールパラメータの選択

4.モデルの実行結果の分析

ユーザーは、現在のプロジェクトまたは以前に完了したプロジェクトの結果に基づいて、社会的価値マップと関連する環境指標マップの複合レポートを作成します。

マップレイアウトには、調査領域の境界と選択した背景を含む、選択した値のインデックスマップが含まれます。マップのタイトルには、プロジェクト名、調査チーム、社会的価値のタイプが含まれます。

連続データは折れ線グラフで表示されます。カテゴリデータは散布図として表示されます。散布図の x 軸ラベルには、カテゴリを指定する整数値が含まれます。

AUC 値、平均最近傍統計、および最大インデックススコアは、[調査データの分析] ツールによって生成されたすべての結果のマップレイアウトに含まれています。

5. SolVESモデルの性能テスト

lMaxentモデルの原理

lMaxent モデルのパラメータと操作

lMaxEnt 結果分析:

MaxEnt モデルによって生成された AUC データに基づいて、モデルのパフォーマンスの信頼性と適合性がテストされ、Maxent 曲線の下の面積値と変数の寄与が解釈および調整されます。

l転送値の結果分析:

調査地域が主な調査地域と同様の生物物理学的および社会的背景を持っているが、調査データが利用できない場合は、Maxent に依存して以前の調査からデータを転送する、価値移転マッピングモデルを使用し、価値移転ツールを通じてアクセスできます。調査データが利用可能な調査地域に移動し、分析で生成された統計モデルを解決します。