Results 31 to 40 of about 1,570 (143)
Conservation Biology, Volume 40, Issue 1, February 2026.Abstract As the global protected area (PA) network expands to meet international targets, it is important to assess whether traditional reliance on public land will suffice for projected PA growth or whether other tenures, such as Indigenous or pastoral lands, may increasingly contribute.
Emmeline Norris +2 more
wiley +1 more source
基于SD-PLUS耦合模型的陕西省土地利用变化及碳储量多情景预测
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 为探讨不同土地利用方式对区域生态系统碳储量的影响。[方法] 以陕西省为研究对象,利用SD-PLUS耦合模型,采用国际耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)提出的耦合共享社会经济路线和代表性浓度路线(SSP-RCP)情景,对2030年陕西省的土地利用变化进行预测,然后利用InVEST模型模拟未来不同情景下陕西省碳储量及其空间分布。[结果] (1)对构建的SD模型进行历史检验,其误差＜5%,PLUS模型模拟的2020年土地利用Kappa指数为0.86,模型精度和可靠性总体符合要求;(2)3种情景下,
李倩 +4 more
doaj
基于SWAT和PLUS模型的窟野河流域径流对土地利用变化的响应及预测
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 为揭示窟野河流域径流对土地利用变化的响应,并预测未来径流变化。[方法] 以窟野河流域为研究区,基于SWAT和PLUS模型,通过2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和预测得到的自然发展情景下2025年、2030年7期土地利用数据,定量分析径流在不同土地利用情景下的变化。[结果] (1)SWAT模型率定期和验证期的R2和NS均＞0.7;PLUS模型总体精度为0.877 4,Kappa系数为0.802 1,2个模型在窟野河流域适用性较好;(2)2000—2020年 ...
杨智勇 +5 more
doaj +2 more sources
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 模拟未来土地利用和气候影响下的流域水沙变化有利于制定适合的流域管理计划。[方法] 基于土地利用和气象数据,结合CMIP6气候模式数据、PLUS模型和SWAT模型,定量模拟2030年土地利用及不同气候情景下径流和泥沙的时空变化。[结果] (1) SWAT模型在闽江流域月尺度模拟精度较好,其中径流模拟的R2范围为0.80~0.95,NSE范围为0.75~0.91;泥沙模拟的R2范围为0.75~0.98,NSE范围为0.64~0.94。(2 ...
余文广 +3 more
doaj
Explaining intermittent exporting: Exit and conditional re-entry in export markets
, 2016 Intermittent exporting is something of a puzzle. In theory, exporting represents a major commitment, and is often the starting point for further internationalization.
M. Bernini, Jun Du, J. Love
semanticscholar +1 more source
Shuitu Baochi Xuebao目的揭示洮儿河流域径流对土地利用及气候变化的响应特征，并预测流域径流的未来演变规律。方法以洮儿河流域为研究区域，基于SWAT模型，分别以CMIP6气候模式和PLUS模型驱动气象及土地利用变化，预测2025—2100年的发展情景，对流域的径流响应过程进行定量分析。结果1） SWAT模型在率定期和验证期的R2均>0.75，NSE均>0.65；PLUS模型总体精度均>0.85，Kappa系数>0.80，2个模型在该流域的适用性较好。2）相对于基准期（1990—2022年 ...
马利国 +3 more
doaj
Shuitu Baochi Xuebao目的探究未来气候和土地利用对湖泊流域径流预测及影响机制研究，有助于探究流域水文响应规律、优化水资源配置及制定适应性管理策略。方法以洱海流域为研究对象，结合CMIP6气候数据和土地利用数据，耦合PLUS模型和SWAT模型，构建未来气候和土地利用变化情况下洱海流域径流预测分析框架。该框架基于不同共享社会经济路径（SSP1-1.9、SSP2-4.5、SSP5-8.5）3种气候情景和未来土地利用变化的耦合情景对洱海流域径流量进行预测，并利用最优参数地理探测器揭示影响洱海流域径流的主要驱动因素及其相互作用。结果1）
徐帆 +4 more
doaj
基于PLUS-InVEST模型的福建省土地利用变化与碳储量评估
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 福建省森林覆盖率高达66.8%,是我国森林覆盖率排名第1的省份。探讨福建省土地利用变化对碳储量时空变化的影响是探寻社会发展和生态保护平衡点的理论基础。[方法] 基于PLUS模型和InVEST模型碳储量模块,揭示2000—2020年全省碳储量时空变化特征与土地利用类型之间的关系,并从自然发展、生态保护和城镇发展3种情景预测2020—2030年福建省碳储量时空变化。[结果] 2000年、2010年和2020年研究区的总碳储量分别为214.77×107,214.51×107,212.93×107 t,
黄韬, 刘素红
doaj
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 为估算陕西省水源涵养量。[方法] 通过耦合InVEST模型和PLUS模型,计算陕西省2000—2020年水源涵养量,并预测未来2030年土地利用变化下的水源涵养量。[结果] 陕西省2000—2020年平均水源涵养量为132.25 mm,空间分布特征为水源涵养量由北向南逐渐增强。从植被类型来看,林地是陕西省水源涵养量的主体,年平均水源涵养量为199.55×108 m3;从行政区来看,安康市水源涵养量最大(308.96 mm)。2030年陕西省水源涵养总量为285.16×108 m3 ...
周苹苹 +12 more
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基于气候和土地利用变化的云南省水源涵养功能时空演变及驱动力分析
Shuitu Baochi Xuebao[目的] 探讨水源涵养功能是应对未来气候变化的重要途径,现有研究主要侧重于历史和现状的水源涵养功能评估,缺乏对未来水源涵养功能的认识,限制了对区域可持续发展和动态管理的指导价值。[方法] 以云南省为例,结合系统动力学模型、斑块级土地利用变化模拟模型(PLUS模型)和InVEST模型,构建了未来气候和土地利用变化影响下水源涵养评价框架。该框架可在未来气候变化和不同经济发展的背景下预测土地利用变化和评估水源涵养。基于3种共享社会经济路径和典型浓度路径(SSP1-1.9、SSP2-4.5、SSP5-8.5 ...
刘俸汝 +5 more
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