江苏沿海地区土地利用生态价值测算评估

江苏沿海地区生态价值的测算评价对于区域土地合理利用、优化配置具有重要的指导意义。根据江苏沿海地区土地利用和生态服务特征构建了江苏沿海地区耕地、城镇工矿用地、林地和沿海滩涂4个主要地类的生态价值体系以及综合当量因子法、价值量评价法、市场价值法、专家评估法、生产成本法和偿付意愿法等的生态价值测算方法模型,基于土地利用数据、播种面积、产出值、单产价格、降雨量以及废水、废气及烟（粉）尘排放量等数据测算了2011年江苏沿海地区现状土地利用生态价值。结果表明,江苏沿海地区耕地的生态价值均值为6178.95元/hm²、城镇工矿用地的生态价值为-5163.26元/hm²、林地的生态价值为16 438.42元/hm²、沿海滩涂的生态价值为8125.53元/hm²;连云港市、南通市、盐城市的耕地、林地、沿海滩涂都产生了正向的生态价值,共计104.55、4.56、23.28亿元,而这3个城市的建设用地造成了一定的生态价值损失,共计-28.53亿元。     

敦煌西湖自然保护区湿地演化及驱动力分析

西湖国家级自然保护区位于河西走廊西端,是敦煌盆地人工绿洲的天然屏障。近几十年来,由于气候变化和人类水土资源过度开发,保护区生态环境持续恶化,湿地退化和沙漠化趋势日趋严重。本文运用多时相资源卫星遥感影像,解译分析了保护区湿地演化规律。结果表明：1980-2013年间有23个年份湿地处于快速退化状态,保护区湿地面积由1.72×10⁴ hm²减少到0.99×10⁴ hm²,减少了42.4%;保护区湿地的斑块数从32个增加到51个,平均斑块面积由537 hm²减少为213 hm²,湿地演化呈破碎化趋势。湿地分布质心向西南方向移动了11.59 km,湿地呈整体向西南缓慢移动的趋势。运用因子分析法对湿地演化的驱动因子进行了分类,并利用投影寻踪模型分析各驱动因子对湿地演化的贡献率,结果表明：下游湿地退化的根本原因是大规模引地表水和开采地下水灌溉,其次是气候变化引起的冰川退缩、径流量衰减。20世纪90年代,西湖保护区湿地处于相对稳定状态,建议敦煌地区耕地维持在20世纪90年代初的2.7×10⁴ hm²水平,或通过节水、调整作物结构和跨流域调水等措施,压缩引地表水和开采地下水水量,灌溉用水需控制在20世纪90年代初的用水水平。该研究成果可为自然保护区湿地保护和流域综合开发提供依据。     

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。     

基于半变异函数的重庆市地表温度空间异质性建模及多尺度特征分析

城市地表温度空间异质性的研究对理解城市地表温度空间结构有重要意义。本文利用大气校正法反演地表温度,基于半变异函数构建城市地表温度空间异质性模型,并进一步分析不同空间尺度下地表温度空间异质性结构参数的变化规律。以2013年6月16日的Landsat 8为数据源,以重庆为研究区开展实验,研究结果表明：① 不同空间尺度下重庆地表温度空间异质性均呈现指数模型分布特征;② 在30 m空间尺度下,地表温度空间异质性主要是由空间结构引起,但随机因素引起的空间变异占比为0.45,呈现出明显的块金效应,表明该尺度下随机因素引起的空间变异不可忽略;③ 从空间尺度（30~1500 m）整体变化上看,地表温度空间异质性主要由空间结构引起,同时表现出明显的尺度效应;随着空间尺度增大,块金值（C₀）、偏基台值（C）、基台值（C₀+C）以及块基比（C₀/（C₀+C））逐渐减小,表明地表温度空间异质性逐渐减弱但空间自相关性逐渐增强。变程（A）逐渐增大,表示空间自相关性范围逐渐扩大;④ 随机因素引起的空间变异占比为0.23~0.46,呈现出波动变化,这是因为地表温度在像元内部也存在空间异质性。空间结构引起的空间变异相对平缓,这是因为空间尺度的变化不会改变地形结构;⑤ 从尺度域来看,基台值与块金值在尺度域（690 m,1500 m）内呈现出较大幅度波动变化状态,且变化趋势相似,表明地表温度空间异质性的变化与随机因素有较大关联。综上所述,分析地表温度空间结构需要选取合适的空间尺度,尺度较小时,容易受到随机因素干扰,从而影响地表温度在空间结构上的空间变异性;尺度较大时,地表温度空间异质性较弱且变化不稳定。     

基于GIS-LCA的能源植物黄连木开发环境潜力评估

能源植物开发利用是应对能源问题和全球变化的有效途径之一,准确的资源潜力及时空分布信息是资源规划和相关科学研究的重要基础。本文提出了耦合地理信息系统（GIS）空间分析与生命周期分析（LCA）进行能源植物开发利用潜力评估的技术方法,以黄连木为例进行研究。基于土地利用数据、遥感数据、气象数据、土壤数据,以及黄连木的生态习性,采用多因子综合评价方法,建立了1km空间栅格数据的黄连木种植适宜性综合评价模型,获取了适宜于黄连木规模化种植的土地资源与空间分布;另外,采用LCA方法对黄连木开发利用主要环节的温室气体排放进行了定量估算。结果表明,我国可用于发展黄连木的边际土地总量为1989.76万hm²,其中,适宜黄连木生长的土地面积为710.32万hm²,较适宜黄连木生长的土地面积为1279.44万hm²,总温室气体减排潜力为2544.46万t。同时,较之于传统的区域总体统计值的结果,空间栅格的评估方法可为科学决策提供更为精细的数据支撑。     

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

四川省小流域泥石流危险性评价

泥石流危险性评价是泥石流防灾减灾的重要内容。本文以四川省为研究区,以DEM为数据源,通过提取水流方向,计算汇流累积量,实现四川省小流域划分。基于收集的已查明泥石流流域资料,分析了泥石流孕灾环境与成灾特点,选择流域高差、流域面积为指标,建立基于能量条件的潜势泥石流流域判识模型,对划分的小流域进行判识,识别出7798个小流域具备泥石流发生所需能量条件,面积为31.1×10⁴ km²,占四川省总面积的64.18 %。进而建立了泥石流危险性评价指标体系和可拓物元模型,开展了小流域泥石流危险性评价,划分了危险度等级,得到中度、高度、极高危险区的小流域个数分别为1946、1725和1002个,面积分别为9.1×10⁴、7.7×10⁴和3.4×10⁴ km²,中度以上危险区面积共20.2×10⁴ km2,占四川省总面积的41.67%。最后对评价结果可靠性和各等级泥石流危险区在各地市级行政区、各大流域的分布进行了分析。其结果对促进泥石流判识与危险性评价理论,区域泥石流防灾减灾与山区可持续发展等具有重要的理论和现实意义。     

同化叶面积指数和蒸散发双变量的冬小麦产量估测方法

同化遥感信息到作物生长过程模拟模型,是估测区域作物产量的重要方法之一。同化变量的选取对同化结果精度至关重要。本文在标定WOFOST作物模型参数的基础上,优化了WOFOST模型的默认灌溉参数。利用ET和LAI作为同化变量,分别构建了时间序列趋势信息的代价函数和四维变分代价函数;采用SCE-UA算法最小化代价函数, 重新初始化WOFOST模型初始参数——作物初始干物质重、作物35 ℃生命期和灌溉量。最后利用MODIS LAI产品（MCD15A3）、MODIS ET产品（MOD16A2）,同化到作物模型估测产量,并对比分析了水分胁迫模式下同化单变量（ET或LAI）和同化双变量（ET和LAI）的估产精度。结果表明：同化双变量ET和LAI的策略,优于同化单变量LAI或ET,双变量策略的冬小麦产量估测精度为R²=0.432,RMSE=721 kg/hm²;单独同化高精度LAI对提高估产精度具有重要作用,其冬小麦产量估测精度为R²=0.408,RMSE=925 kg/hm²;单独同化ET的趋势信息改善了WOFOST模型模拟水分平衡的参数,但是,产量估测精度（R²=0.013,RMSE=1134 kg/hm²）与模型模拟估测产量精度（R²=0.006,RMSE=1210 kg/hm²）相比改善效果有限。本研究为其他区域的遥感数据与作物模型的双变量数据同化的作物产量估测研究提供了参考价值。     

近50年来富锦湿地景观遥感与GIS的时空动态分析

湿地是重要的自然资源,但是由于自然和人为影响,湿地正在大面积的萎缩,导致功能和效益下降,并危及到区域的持续发展。本文以三江平原挠力河流域富锦(市)作为研究区域,以RS、GIS和Fragstats为技术手段,分析了自1954年以来沼泽湿地的空间和时间退缩过程及其驱动力,重建了自1954年以来的土地利用/土地覆被变化过程。结果表明,湿地面积由1954年的519.917．96hm²下降到105.008hm²,由占总面积的61．27％下降到12．39％,仅是原来面积的17．74％;而耕地面积由223 173．54hm²增加到597 156．25hm²,由占总面积的25．31％增加到70．45％。同时指,出人类的农垦活动是富锦沼泽湿地面积退缩的主要原因。     

基于高分影像光谱特征的广西海岸带红树林精细分类与制图

准确了解我国海岸带红树林种类组成有助于红树林资源调查、保护和利用。本文基于广西海岸带2018—2020年共 14景GF-2多光谱影像,通过植被指数法和一阶微分法进行光谱特征数据重构,使用支持向量机分类方法,对广西海岸带红树林开展种间精细分类研究。结合现场数据以茅尾海为例,通过与原始数据和一阶微分的分类结果进行对比分析,来验证光谱特征数据重构对红树林种类识别的有效性。结果表明,基于光谱特征重构数据的分类精度最高,为91.55%,Kappa系数为0.8695,分别比原始数据和一阶微分提高了6.92%和11.17%。以此开展了广西整个海岸带红树林类型识别,结果表明,广西主要分布有7种真红树分别为桐花树、白骨壤、无瓣海桑、秋茄、红海榄、木榄、老鼠簕和一种盐沼草本植物茳芏,湿地植被总面积为7402.98 hm²,防城港市、钦州市和北海市红树林面积分别为1826.16、2496.18和3080.47 hm²,其中桐花树和白骨壤为广西红树林优势物种,分布面积最大,分别为3372.09 hm²和3445.17 hm²,二者占总面积的92.09%,其次为茳芏287.50 hm²占总面积3.88%,无瓣海桑与红海榄次之,面积分别为135.97 hm²和126.52 hm²,共占红树林总面积的3.55%,老鼠簕、木榄和秋茄面积极少,均不足20 hm²,三者相加不足红树林总面积的1%。北仑河口、山口和茅尾海3个红树林自然保护区的红树林总面积分别为1009.21、715.56和1546.62 hm²。本文基于高分数据的光谱特征数据重构方法开展红树林精细分类研究,可以为广西红树林管理、保护和重建提供技术和数据支撑。     

乌江上游地区森林生态系统水源涵养功能评估及其空间差异探究

乌江流域是西南地区重要经济中心的生态和安全屏障,其上游地区长年面临水土流失和土地石漠化等问题,严重影响到当地和长江沿岸人民的生产生活。本文基于贵州省毕节地区2010年森林二类调查小班数据,运用综合能力蓄水法对乌江上游地区森林生态系统水源涵养量进行估算,分析了水源涵养能力的空间分异特征,并使用线性回归和相关分析法对森林水源涵养能力与林地海拔、坡度和土地退化类型之间的关系进行了深入探讨。结果表明：（1）2010年,研究区森林生态系统的水源涵养总量为563.05\begin{array}{c}\times \end{array}10⁶ m³,单位面积水源涵养量达774.73 t/hm²,水源涵养能力分布表现为东部地区自东北向西南逐渐减弱、西部地区强弱相间的碎片化分布特征;（2）随着林地海拔的升高,森林单位面积水源涵养量表现出显著的下降趋势,海拔平均每上升1000 m,单位水源涵养量相应减少90.56 t/hm²左右;（3）森林水源涵养能力与坡度呈显著的负相关,坡度平均每增加1°,单位水源涵养量相应减少2.44 t/hm²;（4）土地退化对森林水源涵养功能的影响较大,退化土地的森林水源涵养能力较非退化土地平均下降23.50%。正确认识森林生态系统的水源涵养功能及其空间差异,对了解当地森林生态系统现状,以及制订实施更有针对性、更高效的水资源可持续利用和生态环境恢复及建设等相关政策具有重要意义。     

印度植被净初级生产力的时空变异及其影响因素分析

本研究旨在探讨1983-2008 年间印度植被净初级生产力(NPP)的时空变化格局及其与温度降水的关系。基于遥感数据和GLOPEM-CEVSA模型估算区域植被NPP,利用分段线性回归,分析了过去26年印度植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明：（1）过去26年间印度植被年均NPP为414.29 gC·m^-2·a^-1,森林、农田和草地的NPP平均值分别为1002.32、485.98和631.39 gC·m^-2·a^-1。（2）分段线性回归结果显示,1983-2008 年间,印度植被总平均NPP呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年。占印度面积比例最大的农田植被类型的平均NPP也呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年,与总平均NPP的趋势转折点一致。（3）在空间上,印度大部分地区,发生了趋势转折,趋势转折点集中在1991-2000年间,大部分地区NPP在趋势转折点前呈上升趋势,其后呈下降趋势,与区域平均NPP的变化趋势一致。（4）印度西北部干旱地区植被NPP与温度呈负相关,与降水呈正相关。喜马拉雅山南部森林NPP则与温度呈正相关。降雨量较大的印度南部地区NPP与降水呈负相关。     

中国大陆地区ERA5下行短波辐射数据适用性评估与对比

ERA5地表下行太阳短波辐射数据是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新的,具有高时空分辨率的再分析产品,该短波辐射产品可作为陆面模式大气强迫数据之一,并在区域气候评估、农业以及太阳能资源等方面具有重要应用。本文利用中国区域2011—2018年经过质控的91个国家级地面辐射站点观测数据,对其在中国大陆地区的适用性进行多时空尺度的评估,并与ERA-Interim、CFSR、MERRA2共3套全球大气再分析产品和1套CERES卫星反演SYN1deg的产品进行了比较。结果表明：① 在月均值尺度上,与其他再分析产品比较,ERA5产品与站点数据的Corr最高（0.939）,RMSE最小（28.309 W/m²）,Bias（15.4 W/m²）略大于ERA-Interim产品（13.2 W/m²）;CERES卫星反演产品与站点数据的Corr为0.955,RMSE为20.042 W/m²,Bias为5.3 W/m²;② 5套产品的辐射值均高于地面观测数据,存在高估现象,总体上,ERA5产品在中国大陆地区的整体精度高于其他再分析产品,但与CERES卫星反演产品还存在一定差距,日均值比较结论亦具有相似规律。③ 分区评估结果表明在再分析产品中,ERA5产品在4个区域与观测数据都有更好的一致性,但5套产品均在南部区域表现不佳。并且与东北和北部区域相比,ERA5产品和CERES卫星反演产品在西部区域和观测数据相比的RMSE和Bias也相对偏大。     

地缘经济合作背景下的中国磨憨-老挝磨丁口岸地区建设用地扩张

20世纪90年代以来,在地缘经济合作机制的影响下,作为中南半岛唯一的内陆国家,老挝边境地区正在经历以建设用地扩张为主的土地利用与覆被变化（LUCC）。本文以中老磨憨-磨丁口岸为例,基于2016年2月-2018年11月10期Sentinel-2 A/B 10 m分辨率遥感影像,利用面向对象与分类后目视修改相结合方法提取2016-2018年磨憨-磨丁口岸15 km缓冲带的建设用地分布信息,并分析了建设用地的时空变化及国别差异。研究结果表明：① 中老磨憨-磨丁口岸地区经历了阶段性快速发展,由2016年年初的1098.8 hm ²激增到2018年年底的2238.8 hm ²,增加了1140.0 hm ²,其中50.8%的新增建设用地集中在海拔800~1000 m,80.9%在坡度20°以下;② 中国磨憨口岸侧建设用地占研究区建设用地的比重从63.3%递减至54.8%,但仍占规模优势,由695.4 hm ²猛增到1226.7 hm ²,平均增幅6.7%;③ 老挝磨丁口岸侧建设用地增加近1.5倍,从403.4 hm ²剧增到1012.1 hm ²,平均增幅11.1%,占比由36.7%递增到45.2%。可见,日益发展的地缘经济合作是推动中老两国边境地区（特别是口岸）土地利用变化的主要诱因。     

耦合土地利用回归与人口加权模型的PM2.5暴露风险评估

PM_2.5已成为人群健康的重要威胁之一,科学精准的暴露评估是PM_2.5风险防控的前提,为提升PM_2.5暴露精准评估,本文利用土地利用数据、道路数据、气象数据等构建PM_2.5土地利用回归反演模型,实现了2013年12月1日-2014年2月8日（冬季）广佛都市区PM_2.5时空动态演变监测,在此基础上将PM_2.5反演结果与人口密度数据耦合,分别从PM_2.5污染浓度与人口加权PM_2.5浓度2个方面,评估广佛都市区PM_2.5污染暴露风险。研究结果表明：① 土地利用回归模型能够较好的反映研究区域内PM_2.5的空间分布特征,R²大于0.78;② 2013年12月1日-2014年2月8日,广佛都市区PM_2.5浓度平均值呈现波动变化趋势,研究时段内,最高平均浓度为97.91 μg/m³ （12月29日-1月11日）,最低平均浓度为53.40 μg/m³ （1月26日-2月8日）,全时段PM_2.5浓度超WHO健康标准的面积占比达99.8%;③ 广佛都市区PM_2.5的空间分布具有异质性规律,其高值区分别位于广州市天河区、越秀区、番禺区北部、花都区北部及佛山市禅城区、南海区中部、三水区中部,低值区主要位于广州市白云区、番禺区东南部及佛山市顺德区南部。人口加权暴露风险存在2个高值中心,分别位于广州市和佛山市的主城区;④ 耦合人口加权模型前后,广佛都市区PM_2.5暴露风险高风险区空间分布发生变化,未考虑人口加权模型时,广佛深高值区较为分散,主要位于南海区、天河区、越秀区、禅城区,考虑人口加权模型后,高值区更加集中于广州市和佛山市的主城区。