增加并非生态环境恶化的唯一决定性因素, 这与王桂新[38]对上海改革开放以来人口增长与生态环境改善呈现协调和同步发展的结论相似。Р图2 北京城市生态系统总人口与总熵流的年际变化关系Fig.2 Interannual change relationship between total population and total entropy flow for urban ecosystem of Beijing. 下载原图Р3讨论Р本文尝试利用熵理论对生态系统服务流开展定量研究。由于当前对生态系统服务认识的局限性, 城市生态系统支持、调节、供给、文化4大服务类型内部和组分之间存在重叠, 仅有少数指标属性极为明确, 故本评价体系势必存在不足。但是相比前人研究, 本研究采用更为客观的量化手段, 减少主观因素干扰, 对客观评价生态系统服务流提供理论参考。Р本文所用数据来自政府各职能部门的统计结果, 精度较高, 但计算结果无法以专题图形式直观展示。相比而言, 基于遥感影像的信息获取和以地理信息系统为核心的空间分析与制图技术, 将成为未来中、小尺度空间区域生态系统服务流监测的有力支撑。Р近些年, 熵理论逐渐应用于土地利用变化、流域生态评价或生物多样性相关的研究中。对于城市生态系统, 生态系统服务产生生态系统服务流, 并通过生态系统服务流在系统内部、外部的数值梯度变化产生熵值和熵流。对于处于成长期的城市, 需要人与自然间相互调节、相互促进, 各方面发展有待完善, 不同服务流在生态系统长期发展中反复变化, 熵恰是对这种变化过程很好的监视器。对于未来可能出现的近乎完美的发达生态城市, 可认为其处于顶级生态系统状态, 抗干扰能力和自我修复能力强, 内部波动小, 熵的优势可能难以发挥作用。另外, 如果研究周期较短, 而生态系统恰在短期内处于稳态, 监测指标几乎没有波动, 熵的优势也难以显现。
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