基于Ripley’s K函数的南京市ATM网点空间分布模式研究

运用Ripley’s K函数的相关理论,以南京市ATM网点为研究对象,分别从平面与网络空间两种视角,在中心城区范围与主城区范围两种空间尺度上,通过单变量\begin{array}{c}K\end{array}函数法分析ATM网点的分布模式,通过双变量\begin{array}{c}K\end{array}函数法分析ATM网点与地铁站点的空间关联情况,最后对计算结果进行评价与分析。研究表明,ATM网点在南京主城区与中心城区均呈现出较强的集聚状态;在一定的距离范围内,ATM网点与地铁站点之间也有较强的依赖关系。同时,对于沿着路网分布的地理空间点状对象而言,利用网络\begin{array}{c}K\end{array}函数法进行空间点模式分析比用平面\begin{array}{c}K\end{array}函数法更加符合实际情况。     

基于MODIS遥感产品和神经网络模拟太阳辐射

现有的神经网络模拟太阳辐射的模型很少考虑云、气溶胶、水汽对太阳辐射的影响,采用MODIS提供的气溶胶、云、水汽高空大气遥感产品和常规气象数据,输入LM（Levenberg-Marquardt）算法优化后的BP（Back-Propagation）神经网络模型（简称LM-BP）模拟了和田、西宁、固原、延安4个辐射站点的太阳辐射月均值。验证结果表明：神经网络模型中加入气溶胶、云、水汽之后,4个辐射站点的\begin{array}{c}{R}^2\end{array}均大于0.90,且各项误差指标均小于仅用常规气象站点数据模拟的太阳辐射结果。     

城市体系规模结构研究的新方法——位序累积规模模型

利用位序累积规模模型与位序-规模法则定量分析2000~2014年中国城市体系规模结构的省际差异及其变化特征。结论如下：使用位序-规模法则进行区域城市体系规模结构对比与演变分析时会存在较大的不确定性,而位序累积规模模型更能准确刻画区域城市体系规模结构的特征;中国各省区\begin{array}{c}\beta \end{array}值排名靠前的多属于自然地理条件优越、社会经济比较发达的地区,其变化大致表现出增幅东大西小、增长率南高北低的特征;位序累积规模模型能较准确地反映出自然与社会经济条件对区域城市体系规模结构的影响,但随着社会经济的发展,自然地理和基础设施条件对城市体系规模分布的影响不再显著。     

中国省域旅游经济增长的时空跃迁及其趋同研究

利用1997~2015年中国省域旅游经济相关数据,综合LISA时空跃迁模型及相关计量分析方法,分析省域旅游经济的时空演化是否会导致趋同现象。研究结果表明：1997~2015年,中国三大地带LISA时间路径相对长度表现出东部大于中部,中部大于西部的空间格局;LISA时间路径弯曲度表现出中部大于西部,西部大于东部的空间格局。省域旅游经济增长\delta趋同较为显著,总体上绝对\beta趋同不显著,但在不同时段上绝对\beta趋同显著。区域经济、区位交通与市场化程度是影响省域旅游经济条件\beta趋同的主要因素。旅游经济时空跃迁与俱乐部趋同具有一定的关联性,东中部地区旅游经济增长的俱乐部趋同较为显著。     

“5⋅12”震后再生育小孩及家庭发展的影响机制——基于震区调查的证据和probit模型的分析

“5\begin{array}{c}?\end{array}12”汶川地震后,因震失独的特殊群体备受关注,政府适时出台了“人口再生育”政策,并取得了显著的效果,也成为重大灾难应急处理和重建政策的典范。由于“人口再生育”政策是在灾后建立的临时性救助措施,目的是尽快帮助遇难小孩家庭再生育小孩,尽早重建家庭,没有充分考虑再生育小孩后所面临问题的长效规划,导致再生育家庭小孩在培养以及家庭重建和发展中面临困境。以“后人口再生育”时期再生育小孩和家庭发展为对象,基于灾区的实地调查数据,设计有序因变量并选取共同自变量和其它相关个体控制自变量,通过有序probit模型对再生育小孩健康、教育和家庭发展三个层面进行估计,分析了各特征变量对再生育小孩和家庭发展的影响机制,为后续相关政策提供一些实证分析结果,并呼吁政府尽早出台更为长效的政策。     

粤港澳大湾区典型城镇化地区河流氮素的时空分布特征及源解析

选取粤港澳大湾区典型城镇化地区广州市的流溪河—西航道—前航道为研究对象,分别于2020年7月和2021年1月开展野外调研采样活动,收集40个地表水水样样品,通过室内分析,利用水化学和同位素（δ¹⁵N-\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}、δ¹⁸O-\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}和δ¹⁵N-\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}）等指标,探讨研究区河流氮素的时空分布特征及其来源,研究城市化对河流氮素的影响。结果表明：从上游到下游,人类活动对Cl^-、\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N、\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}-N、DIN（溶解态无机氮）的质量浓度影响逐渐突显;丰水期\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N、DIN较枯水期高,主要归因于外源输入的影响强于降雨量与上游来水稀释的综合作用;在溶解态总氮的组成分布上,\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N与\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}-N分别是丰水期、枯水期的主要存在形态,说明丰水期人类活动影响十分显著。丰水期\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N与Cl^-的质量浓度具有较强的正相关关系,说明丰水期\mathrm{N}{\mathrm{H}}_{\mathrm{4}}^{+}-N与Cl^-可能具有相近或相同的来源。离子比值及稳定同位素的溯源结果具有较高的一致性,均显示上游农田化肥、土壤有机氮、养殖污水为上游河道的主要氮来源,而土壤有机氮、城市污水则为下游河道氮的主要来源。     

降水量对连古城自然保护区荒漠植被凋落物分解和氮状态的影响

对连古城自然保护区不同降雨梯度（不截留和分别截留30%、50%、80%）下荒漠典型植被土壤无机氮和原位净氮矿化的凋落物分解和养分释放进行了连续的观测分析。结果表明：（1）随着水分输入减少,凋落物的分解速率减小,凋落物分解速率与年降水量正相关。与此相反,净氮矿化与降水量无关。（2）土壤NO{}_{\mathrm{3}}^{-}浓度随着降水输入的增加而显著降低,而土壤NH{}_{\mathrm{4}}^{+}浓度在不同降水截留处理条件下并无显著差异。（3）在连古城自然保护区,荒漠植被凋落物分解速率与实际降雨量密切相关,并且在不同控制条件下,随时间的变化凋落物中的碳和氮含量存在同时流失的现象。     

塔克拉玛干沙漠南缘典型绿洲ET0模型适用性评价及修正

ET₀模型在不同地区具有不同的适用性,而对极端干旱的塔克拉玛干沙漠南缘绿洲的ET₀模型的适用性研究较为稀缺。利用2006—2014年生长季（4—10月）策勒气象站逐日气象资料,以自动称重式蒸渗仪实测数据为标准,采用最大绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、模型效率（EF）和一致性指数（d）4个指标,在日、月时间尺度上评价了6种常用ET₀模型在策勒绿洲的适用性,并使用回归修正法和比例修正法分别修正了这6种模型。结果表明：（1）日、月时间尺度上,Hargreaves-Samani（H-S）模型高估程度较大,其余模型均不同程度低估,拟合度由高到低依次为FAO-56PM、Jensen-Haise（J-H）、Priestley-Taylor（P-T）、Makkink、Turc、H-S。（2）所有ET₀模型月值变化趋势与蒸渗仪实测值基本一致,除FAO-56PM和Turc模型计算的ET₀月值在6月达到峰值外,其余模型均在7月达到峰值,在生长季尺度所有模型ET₀月值与蒸渗仪实测值呈显著相关。（3）日、月时间尺度上,回归修正法和比例修正法修正后的ET₀模型计算结果与蒸渗仪实测值均呈极显著相关,回归修正法优于比例修正法。（4）相关性分析表明,对策勒绿洲ET₀影响由高到低的气象因子依次为T_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}>T_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}>P>T_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}>R_s>U_{\mathrm{2}}>R{H}_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}}。     

近六百年来长江三角洲地区城镇空间与城镇体系格局演变分析

基于历史文献、古地图和现代遥感数据,引入历史学古代城镇形态复原方法,复原（提取）明代以来长江三角洲地区113座城镇7个时间断面（1461年、1820年、1930年、1970年、1980年、2000年和2010年）下的城镇边界,采用扩张速率、扩张效率、首位度指数和位序-规模法则,分析了近六百年来区域城镇空间与城镇体系等级规模演变格局。取得以下研究结果：\mathrm{①}研究时段内,区内城镇用地总规模由205.98 km²增加到6442.19 km²,扩大了31.27倍;城镇扩张经历了萌芽阶段（明清时期）、起步阶段（民国至改革开放前夕）、成长阶段（改革开放至2000年）和加速阶段（2000—2010年）,城镇扩张速率不断加快,但扩张效率有待提升;\mathrm{②}在城镇等级规模空间格局上,明清时期南京与苏州为区内的一级城镇,民国后,上海逐渐取代其地位,从五级城镇发展成为区域核心城镇,四级以上城镇主要集中在长江干流沿岸和太湖流域,五级以下城镇大多集中在安徽;城镇体系呈首位型分布,城镇首位度较高,且改革开放后的城镇首位度较明清与民国时期要高,不同等级规模城镇之间差距扩大,大城镇优势较强。近30年,长江沿岸城镇发展加速,苏锡常都市圈、南京都市圈等逐渐形成并快速发展。     

非均质条件下珠江口潮汐湿地地下水流动特征

开展非均质条件下潮汐湿地中地下水流动特征研究,成为深入揭示潮汐湿地水循环及物质循环过程的重要前提。以广州南沙区的河畔潮汐湿地为对象,基于放射性氡同位素示踪技术考察含水层非均质情况下地下水的流动特征。结果表明：1）研究区介质干容重、介质孔隙度和介质氡释放（E_{rn}）呈现空间异质性,介质氡释放是导致介质氡平衡能力（[R_n{]}_{gw}）呈现显著空间异质性（2 210.15~7 700.33 Bq/m³）的主要因素。2）非均质条件下地下水流动呈现显著的分区特征,根据氡的比活度可以划分为快速流动区和滞留区。其中,快速流动区地下水氡比活度较小,观测期内平均值为1 522.39 Bq/m³,地下水呈现由陆向海近似“U”型的流动模式。滞留区地下水氡比活度显著增大,观测期内平均值为3 858.40 Bq/m³,地下水受潮汐作用而滞留更久。滞留区地下水流动状态受潮高差影响,潮高差越大,潮汐对湿地地下水的整体驱动力越大,滞留区地下水渗出相对容易,反之滞留区地下水渗出较难。由此可见,潮汐湿地含水层介质的空间异质性是影响地下水流动特征的关键因素。     

2000-2010年西伯利亚地表覆盖变化特征——基于GlobeLand30的分析

西伯利亚是全球环境变化的重要敏感性区域,但以往缺乏该区域中高分辨率地表覆盖数据,对其地表覆盖的整体分布与变化缺乏深入的认识。本文利用中国新近研制的2000、2010年两期30 m分辨率地表覆盖数据产品GlobeLand30,对2000-2010年西伯利亚地表覆盖的空间分布格局、变化幅度、区域差异及主要地类的变化原因进行了综合分析。研究发现：①西伯利亚地表覆盖的空间分布现状具有明显的地带性特征。②10年间,西伯利亚地区地表覆盖整体变化幅度较大,其中林地及草地呈显著缩减、湿地呈较大幅度增加、耕地呈微弱减少、人造地表呈增加态势。③10年间,西伯利亚地表覆盖变化具有显著的区域差异性。变化最显著的为西西伯利亚地区,其中以湿地增加最明显,主要分布于鄂毕河—叶尼塞河流域,林地、草地及耕地减少集中于西伯利亚西南部。④人类活动和气候变暖是引发西伯利亚地表覆盖变化的主要原因。大规模林地砍伐导致林地减少;冰冻层消融,林地、草地和水体向湿地的转化是湿地增加的主要原因;耕地的人为废弃和撂荒导致耕地面积有所减少。     

基于GLASS数据估算中国陆表净辐射及其空间分布分析

地表辐射收支是能量循环的重要参数,影响着地球水热平衡,是全球气候变化研究的重要方面。多数研究利用MODIS数据估算地表辐射收支,模型输入参数复杂。综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据,采用Bisht等提出的净辐射估算方法,制订一种简单的地表辐射收支估算方案,分别计算2010年1-12月中旬卫星过境时刻中国陆表净辐射的最大值。通过改进的正弦模型将估算结果转换为日最大地表净辐射,并利用地面实测日最大净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据建立的地表辐射收支模型能够很好地模拟中国陆表净辐射的分布,与地面实测日最大净辐射值具有较好的一致性,平均误差为27.21 W?m^-2,克服了利用其他遥感数据估算地表辐射收支输入参数复杂,数据量大的缺点,适用于大尺度地表陆表辐射收支研究。     

基于GlobeLand30的缅甸地表覆盖变化及驱动因素分析

受缅甸国内局势影响和国际环境制约,加上缺乏中高分辨率地理信息资料,外界对其地理环境研究甚少,尤其是缺乏对其地表覆盖变化及驱动因子的了解和认知。利用我国研制的世界上首套全球两期（2000和2010年）30米地表覆盖信息产品GlobeLand30,分析2000—2010年缅甸全国地表覆盖的空间分布与变化,并结合社会经济统计数据,从政策调控、政治环境、经济发展、民族文化等方面综合研究了地表覆盖变化的驱动因素。研究发现,十年间缅甸地表覆盖变化较大,时空差异明显。具体为：①林地呈东增西减,总量增加迅速,新增林地中心向东南、东北集中并有不断增长的趋势,靠近“金三角”的缅东南、德林达依海岸的各省邦成为林地高速增长区;②全国范围内耕地减少,在伊洛瓦底河谷区集中依然明显,伊洛瓦底江中下游以西和掸邦耕地减少最多,林地和人造地表侵占显著,农业特许经营和替代种植影响显著;③人造地表增长迅速,以伊洛瓦底江三角洲为重心,向河谷中游和东部蔓延,人口较多的缅族和掸族聚居区成为人造地表高速增长区;④就地表覆盖变化的驱动因素而言,十年间自然灾害对南部地区地表覆盖有明显的影响,但农业政策、政治格局、经济驱动是主要驱动因素。     

基于夜间灯光影像的中国电力消耗量估算及时空动态

提出夜间灯光降饱和指数模型,以中国大陆为研究对象,基于DMSP/OLS夜间灯光数据、MODIS NDVI产品、基础地理信息数据及社会经济统计数据,构建电力消耗估算模型,定量估算了2000-2012年电力消耗量,并采用空间统计分析方法,从不同时间、空间角度对省级、地级和县级单元的电力消耗量变化趋势和空间集聚程度进行分析。结果表明：夜间灯光降饱和指数模型能较好地降低夜间灯光的数据饱和和溢出,其中MDNVI模型的效果最好。从县级尺度电力消耗变化趋势的显著性来看,无明显变化区域主要出现在青藏高原,迅猛增长型多数分布在京津冀、长三角、珠三角和中东部省会城市。     

多源遥感土地覆被产品在欧洲地区的一致性分析

土地覆被的空间分布格局及其动态变化对于全球变化、区域可持续发展等研究具有重要意义,卫星遥感是唯一能够快速获取大尺度区域土地覆被信息的方法。基于GLOBCOVER2005、GLOBCOVER2009、GLC2000、MODIS2000等4种全球卫星遥感土地覆被产品,研究其在欧洲地区的一致性。结果表明：① 4种产品对于欧洲土地覆被构成特征的刻画基本一致,即以耕地、林地为主,以草地、水体、灌丛等其他类型为辅;② 4种产品对耕地、林地识别的混淆程度最低、一致性最好,对草地、灌丛、裸地识别的混淆程度最高、一致性最差;③ 欧洲有75%的土地具有较高的一致性。斯堪的纳维亚半岛东侧及北欧地区、中欧—东欧大平原及巴黎盆地等地区的一致性最好,斯堪的纳维亚半岛西侧、科拉半岛、伯朝拉河—新地岛、伊比利亚半岛以及伏尔加河流域下游等地区的一致性最差;④ 4种产品两两比较时,参考精度大致在38.56%~77.65%之间。GLOBCOVER2009/GLOBCOVER2005组合的参考精度最高,反映出土地覆被变化所引起的误差远小于不同制作机构、不同数据源、不同判读方法所引起的制作误差。     

旅游季节性测度指标的敏感度研究

常用的旅游季节性测度指标有季节性强度指数（R_sd）、基尼系数（G）、泰尔系数（T）、季节性比率（R_sr）、不均匀系数（R_hl）等,国内外学者对其相互关系、客流变动对各项指标的影响程度仍存在争议。构建旅游季节性测度指标的敏感度指标客流量变动效应（s_i）和客流量相对变动效应（p_i）,通过蒙特卡洛方法计算不同旅游季节性强弱尺度（Int）下的各项旅游季节性测度指标的相关系数、以及不同旅游季节性强弱尺度（Int）和不同客流量变动大小尺度（Δ）的组合条件下各项旅游季节性测度指标对各个月份的μ_si、μ^*_si和μ^*_pi,发现：① R_sd、G、T这3项指标相关系数极高,R_sr与R_sd、G、T 3项指标的相关系数随着Int的增大而增大,R_hl与R_sd、G、T、R_sr 4项指标间的相关系数随着Int的增大而减小;② R_sr和R_hl对各月份的s_i以及R_sd、G、T、R_sr对不同月份的μ_si、μ^*_si及μ^*_pi均受Int和Δ的影响,其大小及排序相应产生变动,即在不同的旅游地,其季节性的强弱和客流量变动的大小都会导致各项旅游季节性测度指标对不同月份客流量变动的敏感度及排序存在差异,因此不能简单的认为某项指标对淡旺季客流或平季客流量变动更敏感。     

2000—2010年亚欧大陆中低纬度海岸带土地利用/覆盖变化及驱动力分析

土地利用/覆盖变化是全球变化研究的重要问题,而海岸带则是该领域研究的热点区域。以三套土地利用/覆盖数据（MCD12Q1、CCI-LC和GlobeLand30）为基础,采用基于一致性分析和模糊集合理论的数据融合方法,获取2000年和2010年亚欧大陆中低纬度海岸带土地利用/覆盖分类信息,进而分析土地利用/覆盖变化特征及驱动因素。结果表明：十年间亚欧大陆中低纬度海岸带土地利用/覆盖变化方式主要以耕地萎缩和林地扩张为主,其次是湿地扩张,再次是草地和裸地萎缩,最后是灌木地和人造地表扩张;土地利用/覆盖类型之间的相互转换面积较小,仅占研究区总面积的4.22%,其中分布面积占优势的变化类型为耕地–林地–草地相互转换、灌木地–裸地相互转换、林地转为湿地以及林地转为灌木地等。地形因素、气候分异等自然驱动力深刻影响着土地利用/覆盖变化的宏观格局,而人口压力增大、经济高速发展、政策的颁布与实施等人文驱动力则是推动十年间亚欧大陆中低纬度海岸带土地利用/覆盖变化的主要原因。     

2015—2020年中国土地利用变化遥感制图及时空特征分析

持续地开展国家尺度土地利用/覆盖变化遥感监测对于新时代国土空间规划和“美丽中国”蓝图绘制具有重要的科学价值。本文采用Landsat 8 OLI、GF-2等卫星遥感数据,融合遥感大数据云计算和专家知识辅助人机交互解译方法,研发了中国土地利用变化（2015—2020年）和2020年土地利用现状矢量数据（CLUD 2020）,建立了完整的30 a（20世纪80年代末—2020年）每隔5 a的30 m分辨率中国土地利用动态数据库。基于CLUD 2020数据,从全国和区域两个尺度揭示了2015—2020年中国土地利用变化的总体规律、区域分异和主要特征。研究表明：将遥感大数据云计算生成的30 m分辨率植被覆盖变化和地表类型变化检测信息融入到人机交互遥感解译方法,可有效地提高大范围土地利用变化遥感制图的效率和变化图斑辨识的准确性;精度评价表明,CLUD 2020一级类型制图的综合精度达95%。总体上,全国范围内国土空间开发强度与2010—2015年比较进入相对稳定状态。期间全国耕地面积仍保持减少态势,空间分异特征为耕地南减北增,东北松嫩平原及其与三江平原交界区大规模的旱地向水田转移,西北新疆南部开垦和北部退耕/撂荒并存;全国城乡建设用地持续增加,空间分异特征表现为由以往的沿海地区和超大、大城市集聚转向中西部地区的大中小城镇周边蔓延为主。全国范围的林草自然生态用地面积持续减少,但强度与2010—2015年比较有所下降;受气候变化的持续影响,青藏高原地区的河流湖泊等水域面积显著增加。以上土地利用变化格局与“十三五”期间国家高质量发展、生态文明建设宏观战略和气候变化的影响密切相关。     

The spatial local accuracy of land cover datasets over the Qiangtang Plateau,High Asia

We analyzed the spatial local accuracy of land cover (LC) datasets for the Qiangtang Plateau, High Asia, incorporating 923 field sampling points and seven LC compilations including the International Geosphere Biosphere Programme Data and Information System (IGBPDIS), Global Land cover mapping at 30 m resolution (GlobeLand30), MODIS Land Cover Type product (MCD12Q1), Climate Change Initiative Land Cover (CCI-LC), Global Land Cover 2000 (GLC2000), University of Maryland (UMD), and GlobCover 2009 (Glob-Cover). We initially compared resultant similarities and differences in both area and spatial patterns and analyzed inherent relationships with data sources. We then applied a geographically weighted regression (GWR) approach to predict local accuracy variation. The results of this study reveal that distinct differences, even inverse time series trends, in LC data between CCI-LC and MCD12Q1 were present between 2001 and 2015, with the exception of category areal discordance between the seven datasets. We also show a series of evident discrepancies amongst the LC datasets sampled here in terms of spatial patterns, that is, high spatial congruence is mainly seen in the homogeneous southeastern region of the study area while a low degree of spatial congruence is widely distributed across heterogeneous northwestern and northeastern regions. The overall combined spatial accuracy of the seven LC datasets considered here is less than 70%, and the GlobeLand30 and CCI-LC datasets exhibit higher local accuracy than their counterparts, yielding maximum overall accuracy (OA) values of 77.39% and 61.43%, respectively. Finally, 5.63% of this area is characterized by both high assessment and accuracy (HH) values, mainly located in central and eastern regions of the Qiangtang Plateau, while most low accuracy regions are found in northern, northeastern, and western regions.