Characterization of sudden and sustained base flow jump hydrologic behaviour in the humid seasonal tropics of the Panama Canal Watershed

Base flows are important for tropical regions with pronounced dry seasons, which are facing increasing water demands. Base flow generation, however, is one of the most challenging hydrological processes to characterize in the tropics. In many years during the May–December wet season in the Panama Canal Watershed (PCW), base flows in rivers abruptly increase. This increase persists until the start of the December–April dry season. Understanding this unusual base flow jump (BFJ) behaviour is critical to improve water provisioning in the seasonal tropics, especially during droughts and extended dry seasons. This study developed an integrated approach combining piecewise regression on cumulative average base flow and sensitivity analysis to calculate the timing and magnitude of BFJ. Rainfall, forest cover, mean land surface slope, catchment area, and estimated subsurface storage were tested as predictors for the occurrence and magnitude of the BFJs in seven subcatchments of the PCW. Sensitivity analysis on correlated predictors allowed ranking of predictor contributions due to isolated and cross-correlation effects. Correlations between observed BFJs and BFJs predicted by watershed and rainfall-related predictors were 0.92 and 0.65 for BFJ timing and magnitude, respectively. Forest cover was the second most significant predictor after cumulative rainfall for jump magnitude, owing to larger subsurface storage and groundwater recharge in forests than pastures. Catchments in the mountainous eastern PCW always generated larger jumps due to their higher rainfall and greater forest cover than the western PCW catchments. The cross-correlations between predictors contributed to more than 50% of the jump variances. The results demonstrate the importance of rainfall gradient and catchment characteristics in affecting the sudden and sustained BFJs, which can help inform land management decisions intended to enhance water supplies in the tropics. This study underscores the need for more research to further understand the hydrological processes involved in the BFJ phenomenon, including better BFJ models and field characterizations, to help improve tropical ecosystem services under a changing environment.     

一种移动视频与地理场景的融合方法

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察，但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来，为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点，将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点，计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数；然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据，恢复视频角点坐标；最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标，实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明，对视频数据匹配的间隔帧越短，其整体融合精度越高，通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。     

基于像元二分模型的地表植被覆盖度估算模块化设计与实现

地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。     

新型基础测绘体系下再论图库一体化

依据新型基础测绘的服务要求,制定了科学合理的图库一体化的生产路线,总结了注意事项,研究开发了图库一体化的质检工具,提高了基础测绘的生产效率和质量,为新型基础测绘“按需服务”奠定了基础。     

海南省连片贫困地区农户致贫风险分析

农村贫困与减贫是世界性难题,也是中国各级政府高度重视并着力解决的重大民生问题。基于农户及致贫风险的文献梳理,从区位、社会和劳动力3个要素维度构建了农户致贫风险分析的二元Logistic回归模型。采用484户农户问卷调查数据,分析了海南省连片贫困地区农户的致贫风险,提出有效减贫和持续发展对策。研究发现:① 海南连片贫困地区生态环境良好但贫困发生率较高,家庭劳动力较充裕但受教育水平较低,子女教育支出负担重,因病因残致贫比例较高,女性务工人口较多,农户自身脱贫致富的发展动力不足。② 海拔高度200 m以下、男性户主、拥有残疾或患病成员、务工人口比例低、女性务工人员占比高、以及单位劳动力供养学生数高的农户具有更大的致贫风险。③ 研究未发现女性户主、少数民族、低受教育水平户主、大型规模家庭有更高的致贫风险,女性成员比例、抚养比等因素对农户贫困影响较小。激发农户内生动力、大力发展特色化和规模化农业、增加农户就业机会、加强针对农民工、女性务工人员和病残群体的社会保障等减贫政策制定实施是实现脱贫攻坚目标的重要途径。     

景电灌区移民对祁连山植被恢复的相对生态价值

近些年来，生态系统的服务价值研究已成为生态学以及生态经济学领域中的一个热点问题。祁连山被称为伸进西北干旱区的一座湿岛，在我国“一带一路”建设中占有重要地位。景电灌区兴建以来从祁连山移出了大量农牧民。那么，景电灌区移民对祁连山植被恢复的生态价值如何呢？以景电灌区移民涉及到的祁连山东端景泰、古浪、天祝3县山区为研究区，用价值工程方法对从祁连山区向景电灌区移民退耕退牧还林还草的生态价值做了分析，并与模型因子当量法的计算结果进行了比较。结果表明：祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为37.458 1×10⁸元。其中，退耕还林还草的生态价值为37.438 6×0⁸元，退牧后草场植被盖度增加的生态价值为194.79×104元。计算结果为用COSTANZA和谢高地模型因子当量法计算得的祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态服务价值40.054 0×0⁸元的93.52%。两种方法计算结果祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为景电工程年总成本1.45×0⁸元的25.8~27.6倍。两种计算结果一致表明，景电灌区生态移民对祁连山植被恢复的生态价值十分突出。由此也可以看出，COSTANZA和谢高地模型因子当量法适用于祁连山的生态服务价值分析。     

陇中黄土高原丘陵沟壑区不同植被恢复模式下次降雨产流产沙特征

基于甘肃省清水县汤峪河径流小区2015—2017年的观测数据,研究不同植被恢复模式条件下坡面次降雨入渗、产流产沙特征。结果表明：不同植被恢复模式条件下的土壤入渗量与降雨强度呈二次函数关系,存在入渗量达到最大值的临界降雨强度。入渗速率与降雨历时可以用幂函数关系表达,符合考斯恰可夫入渗模型。不同植被恢复模式条件下的产流率在0.003 3~0.003 6 mm·min^-1之间,相对裸地的减流率为54%~58%。产流率与降雨强度之间呈二次函数关系（R²>0.88）,产流率的主要影响因素是降雨强度。径流含沙量平均值乔灌混合区（3.13 g·L^-1）>灌木林（2.95 g·L^-1）>乔木林（2.79 g·L^-1）>草地（2.58 g·L^-1）,径流含沙量与降雨强度呈线性递增函数关系。裸地的产沙量显著高于各植被小区（P<0.05）,是各植被小区的43~57倍,各植被小区的减沙率在93%~94%之间,减沙效益高于其减流效益。各植被坡面土壤流失量与降雨侵蚀力呈线性递增函数关系;产流率与侵蚀产沙率之间呈极显著正相关关系（P<0.01）,二者间可采用二次函数关系表达。本研究成果可为黄土高原丘陵沟壑区水土保持优化配置提供理论依据。     

基于 SRP 概念模型的祁连山地区生态脆弱性评价

基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度（SRP）概念模型，从地形、气候、植被和社会经济 因子选取 8 个评价指标，利用遥感和 GIS 技术，采用主成分分析方法求取权重，对祁连山地区启动 水源涵养区生态环境保护和综合治理规划研究前后近 10 a 的生态脆弱性程度进行系统、定量地评 估，旨在揭示生态脆弱性的分布特征、时空演变及动因，为区域生态保护、资源利用和可持续发展 提供参考。结果表明：（1）从研究区生态脆弱性分布来看，祁连山地区主要以轻度和重度脆弱为 主，脆弱性程度从西北向东南地区逐渐减弱，西北地区植被覆盖度小，海拔高，生态环境较为恶劣 是导致脆弱性程度较高的原因；（2）祁连山地区 3 期生态脆弱程度呈逐渐下降趋势，综合指数分别 为 3.307、3.118 和 3.103；2005 年 生 态 脆 弱 性 较 高 ，极 度 脆 弱 面 积 为 28 610 km²，2010 年 下 降 为 11 723 km²，2015 年降低为 6 174 km²，极度脆弱面积逐渐减少；（3）从祁连山地区生态脆弱性演变动 因来看，8 个指标对生态脆弱性影响均较为显著，但在不同的时间影响程度各不相同，2005—2015 年 3 期数据中对生态脆弱性影响最大的均为植被指数，降水次之，地形因子影响最小。总体来看， 近年来祁连山地区生态脆弱性程度有所降低，但仍然需要加强保护力度，促进生态环境可持续 发展。     

“一带一路”沿线国家石油资源流动类型演变

综合运用石油自给率、流动比率等方法，以“一带一路”沿线国家为研究对象，对1995—2014年各国石油资源流动类型时空演变进行研究。结果表明：1）1995—2014年石油净补给型国家数量较为稳定，无产型或低产型国家的石油贸易倾向变化相对较小；基本自给型国家数量占比最大，1995年占比1/2，其余四个年份占比稳定在1/3；净支出型国家数量显著增加，至2014年其中有5个国家保持不变，表明这些国家的石油产量具有较大的优势。2）1995年和2014年汇地国家均为39个国家，其中有34个国家一直保持汇地职能，空间分布上呈东多西少，南多北少，东西分化以西亚、中亚、东欧为界；有14个国家一直保持源地职能，其空间分布格局与汇地相应，西多东少，南多北少，主要分布于西亚、东欧及中亚；交流地数量较少，呈分散分布，且分布地不稳定。3）从数量变化来看，研究期内汇地略有增加，源地略有减少，交流地略有增加；“一带一路”源地总出口量与汇地总进口量的比呈逐年降低趋势。     

土地利用视角下城市交通事故驱动机理的研究进展

城镇化与机动交通的快速发展,引发了城市土地利用与交通系统的重塑,导致城市交通安全问题日益严峻。为了优化土地利用布局并改善交通安全,需要从土地利用视角开展交通事故的驱动机理研究。国内外该方面研究形成了以交通流量和交通速度为主要中介因素联系土地利用与交通事故的经典理论框架,却忽略了源于土地利用并深刻影响交通安全的交通需求因素,导致缺乏“土地利用—交通需求—交通事故”完整路径链的研究。论文通过综述该领域文献,在归纳总结城市交通事故影响因素的基础上,揭示土地利用视角下交通事故的驱动机理并探讨未来研究方向。研究指出,土地利用的多维属性特征对交通事故具有重要影响,土地利用与交通系统的动态匹配关系及其对出行行为的影响是揭示交通事故驱动机理的关键突破口,对于构建交通安全导向的城市土地利用模式具有重要的理论与实践意义。