Spatiotemporal variations of water use efficiency and its driving factors in Inner Mongolia from 2001 to 2020

Water use efficiency (WUE) is an important variable to explore coupled relationships in carbon and water cycles. In this study, we first compared the spatial variations of annual gross primary productivity (GPP) and evapotranspiration (ET) using four GPP and ET products. Second, we selected the products closest to the flux towers data to estimate WUE. Finally, we quantitatively analyzed the impact of climate change and soil water content on WUE. The results showed that: (1) Four GPP and ET products provided good performance, with GOSIF-GPP and FLDAS-ET exhibiting a higher correlation and the smallest errors with the flux tower data. (2) The spatial pattern of WUE is consistent with that of GPP and ET, gradually decreasing from the northeast to the southwest. Higher WUE values appeared in the northeast forest ecosystem, and lower WUE values occurred in the western Gobi Desert, with a value of 0.28 gC m^?2 mm^?1. The GPP and ET products showed an increasing trend, while WUE showed a decreasing trend (55.15%) from 2001 to 2020. (3) The spatial relationship between WUE and driving factors reveal the variations in WUE of Inner Mongolia are mainly affected by soil moisture between 0 and 10 cm (SM0-10cm), vapor pressure deficit (VPD), and precipitation, respectively. (4) In arid regions, VPD and precipitation exhibit a major influence on WUE. An increase in VPD and precipitation has a negative and positive effect on WUE, with threshold values of approximately 0.36 kPa and 426 mm, respectively. (5) In humid regions, SM0-10cm, VPD, SM10-40cm, and SM40-100cm exert a significant impact on WUE, especially SM0-10cm, and weakens with increasing soil depths, these differences may be related to physiological structure and living characteristics of vegetation types in different climate regimes. Our results emphasize the importance of VPD and soil moisture in regional variability in WUE.     

随机森林算法在全球干旱评估中的应用

干旱是发生频率最高,造成社会、经济损失和生态破坏最严重、最广泛的自然灾害之一,因此对干旱进行可靠、有效的评估十分重要。本文以月平均降水、月平均温度、月最高温度、月最低温度、土壤湿度、蒸散发、NDVI、叶绿素荧光等作为解释变量,以基于SPI的干旱等级作为目标变量,采用随机森林算法,以2007—2012年的数据作为训练数据,以2013—2014年的数据作为预测数据,对全球11个气候区分别建立干旱等级评估模型。研究结论如下：SPI的时间尺度影响模型精度,在基于SPI1、SPI3、SPI6和SPI12划分的干旱等级的评估模型中,以基于SPI1的干旱等级为目标变量的模型的预测精度（60%~75%）较高,且模型能够捕捉到EM-DAT旱灾记录次数的90.91%、月份的78.47%,表明该模型对实际干旱事件具有良好的评估性能;干旱等级划分标准对模型的预测性能影响较小,可根据需求选择标准I（干旱/非干旱）或标准Ⅱ（重旱/非重旱）进行干旱评估;解释变量的相对重要性与SPI的时间尺度和气候差异等因素有关。降水对基于SPI1的干旱等级的重要性最大,随着SPI时间尺度的增加,降水的重要性逐渐减小,温度、土壤湿度、NDVI和ET的重要性逐渐增大。降水以外的其他变量在不同气候区的重要性不同。在热带气候区、亚寒带气候区和苔原气候区,温度或蒸散发的影响较大;在干燥气候区,土壤湿度的影响较大;在温带气候区,仍以降水的相对重要性最大;在湿润大陆性气候区,植被对干旱的影响较大。     

基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取

为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明：① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。     

CSD和CDD结合下的最优遥感特征指数集构建及其在湿地信息提取中的应用

依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地类间生态学意义不明确、分类模型普适性差等局限性。基于此,本研究以河北省白洋淀湿地自然保护区为例,提出类可分离性距离判别（Class Separation Discrimination,CSD）与类间距离判别（Class Distance Discrimination,CDD）相结合的方法构建最优遥感特征指数集,并采用QUEST算法和马氏距离判别法构建分类决策树模型用于白洋淀湿地信息的提取研究,尝试克服传统类间距离指数选取中的不足。结果表明：运用CSD和CDD相结合的方法所选取的遥感特征指数在研究区湿地信息提取过程中的总体分类精度达到了91.32%,Kappa系数0.88,较传统的分类与回归树（Classification and Regression Tree,CART）方法,分类精度提高了1.67%;其次选取的最优指数与待提取的湿地类型均具有明确的生态学意义,如挺水植物在立地干湿交替条件下的潴育化过程决定了氧化铁比率IO可成功的将混分的耕地和挺水植物进一步分离;进一步将基于研究区2017年OLI影像构建的CSD和CDD相结合方法与CART方法的模型分别应用于研究区2019年OLI影像进行分类,基于CSD和CDD相结合方法构建的模型分类总体精度和Kappa系数分别为：86.97%、0.83,基于CART方法构建的模型无法满足分类需求,研究结果较好地证明了基于CSD和CDD相结合方法构建的模型在年际之间具有良好的适用性和稳定性。总之,CSD和CDD相结合的方法在不降低湿地信息提取精度的基础上,有效避免了传统遥感特征指数选择方法的局限性,提高了分类模型的普适性,是遥感特征指数选择算法和决策树相结合在湿地信息提取方面的有益尝试。     

浅谈土地财政的成效及改进思路——以莱芜市为例

土地财政是特定历史条件下经济发展到一定阶段的产物,在我国工业化、城市化进程中,土地财政发挥了重要作用。该文通过分析土地财政的成因、政策机理与历史成效,对土地财政提出可行性建议。     

宁阳县黑山头饰面用变粒角闪岩矿床地质特征及矿床成因

宁阳县黑山头饰面用变粒角闪岩矿床赋存在阜平期蒙山超单元龟蒙顶单元片麻状中粒含黑云花岗闪长岩和西官庄单元片麻状中粒含黑云角闪英云闪长岩中。矿体为新太古代五台期麻塔单元粗粒变角闪石岩,墨绿色,夹杂白色较大不规则条带,中粗粒变晶结构,块状构造。区内主要有1个矿体,呈岩脉状产出,倾角西陡东缓,矿体中间薄两端厚,连续性较好,属于岩浆型花岗岩矿床。     

Study of frequency domain full waveform inversion based on Huber norm and L-BFGS algorithm

Full waveform inversion( FWI)is a high resolution inversion method,which can reveal detailed in-formation of the structure and lithology under comPlex geological background. It is limited by many kinds...     

可控源法在海阳市郭城地区鑫泰金矿床成矿规律中的应用

可控源音频大地电磁法(CSAMT法)是一种利用人工场源研究地层、构造等深部地质特征问题的新技术新方法。在山东省海阳市郭城地区鑫泰金矿床的应用研究表明,CSAMT法可以较好地用于确定矿体的产状和大致地层结构,在矿体成矿规律研究方面具有较为突出的应用效果。     

吉林省新生代玄武岩中红、蓝宝石矿找矿方向

通过收集前人资料和野外地质调查及地球化学分析,对中国东部发育红、蓝宝石矿的不同地区进行了对比研究,进而从寄主岩类型、寄主岩形成时代和火山机构四周发育的第四系沉积物特征角度,提出了吉林省应将伊舒带、敦密带、东宁-宽甸带作为首选的红、蓝宝石找矿方向。     

辽宁沿海经济带产业分工研究简

为反映区域产业分工现状,利用变异系数与空间洛伦茨曲线、空间基尼系数相结合,在产品层次上,对辽宁沿海经济带产业分工现状进行定量研究并提出相应的协调发展建议。结果表明：辽宁沿海经济带农业和采掘业依据自身比较优势发展相应产业,产业分工较为明确;制造业在行业层次存在同构现象,但在产品层次上,各地差异化发展明显,区域产业分工逐步显现;第三产业内部结构亟待调整,其中基础服务业与个人消费服务业发展较为完善,但生产和市场服务业中的金融、物流和专业技术服务业与公共服务业中的公共管理服务业发展相对滞后,影响工业化进程的推进与产业结构的升级。在此基础上,针对各产业分工结果,提出相应的协调发展建议。