基于PGIS的社区洪涝灾害概率风险评估简

以福建泰宁县城区为例,基于PGIS 和概率（情景）风险分析方法,开展社区尺度的洪涝灾害风险研究。利用1949-2011年13 次历史洪灾资料,计算了洪水的强度—超越概率,得出大于洪峰流量2929.18 m³/s 和洪峰水位281.50 m的年超越概率为1.6%。在此情景下,县城淹没面积达1.3 km²（占总面积31.0%）,最大淹没深度超过3.5 m,最长淹没时间超过10小时,共有1846 幢建筑物（占全部建筑的42.2%）受影响。分别针对受灾区域房屋建筑、住宅室内财产和商户室内财产,建立灾损方程,评估损失价值,并绘制灾损地图。结果表明,洪涝灾害对社区造成的影响显著,有必要制定应急预案,建立早期预警等进行防灾降险。     

考虑防灾减灾能力的洪涝灾害灾损率曲线构建——以里下河地区的李中镇为例

作为恢复力的重要内容之一,承灾体的防灾减灾能力是评估灾害经济损失的重要参考因素。根据在里下河地区李中镇调研所得数据,绘制初始灾损率散点图,构建了初始灾损率曲线;然后考虑防灾减灾能力因素,绘制实际的灾损率散点图和拟合曲线。结果显示：①在0.05的显著性水平下,住宅区、工业区、商业区、公共设施区和农业区五类承灾体财产的淹没水深与灾损率均存在乘幂函数关系。②考虑防灾减灾能力因素后,洪涝灾害对不同承灾体的经济损失有所减少。住宅区财产在淹没水深3 m时经济损失减少了34%,工业区在2 m时经济损失减少了17%,商业区在3 m时经济损失减少了24%,公共设施部门在2 m时经济损失减少了11%。防灾减灾能力因素对住宅区洪涝灾害经济损失的影响更加明显。本文作为有关灾损率曲线研究的有益补充,结果可为类似地区城镇的防灾减灾决策及灾害风险管理提供参考。     

基于小尺度的城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险评估

自然灾害情景模拟与风险评估是灾害研究的核心内容和热点问题之一,但城市自然灾害风险评估至今却缺乏统一的程序与范式。本文选择了城市频发的暴雨内涝灾害为研究对象,结合上海市静安区实证研究,提出了一套基于小尺度的城市暴雨内涝灾害风险评估的思路与方法。基于灾害风险的基本理念,从致灾因子分析、脆弱性分析和暴露分析三方面入手,探讨不同情景下的小尺度城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险表达方式;提出了小尺度城市暴雨内涝灾害风险评估宜采用情景模拟和综合分析方法,充分考虑城市的内部地形特征、降水、径流和排水等因素,创建一个基于GIS栅格的城市内涝模型,并基于多种重现期灾害情景,更客观地模拟内涝积水深度和淹没面积;采用多次实地调查获得的内涝损失数据,拟合出居民房屋和室内财产的灾损曲线;利用灾损曲线评估脆弱性、暴露要素和损失,建立超越概率-损失曲线,创建了基于GIS栅格城市暴雨内涝灾害的风险评估模型与范式,为制订城市暴雨内涝灾害风险管理和规划奠定了基础。这亦为进一步开展小尺度城市自然灾害情景模拟和风险评估研究提供了一种新探索。     

基于PGIS和水文-淹没模型的社区洪水风险分析——以浙江省台州市大田河流域为例

以浙江省大田河流域为案例,基于参与式地理信息系统（PGIS）开展野外调查,构建居民建筑及其室内财产的脆弱性曲线;利用HEC-HMS水文和HAND淹没模型,模拟6种洪水淹没情景,开展承灾体建模、暴露与潜在损失分析,从而实现社区尺度的多情景洪水风险分析。结果表明,基于PGIS的问卷调查和家庭访谈可有效收集社区本地知识并辅助完成风险分析。从2年一遇到500年一遇洪水,受淹建筑足迹由6.72%增至61.44%,总的暴露资产由23.24亿元增至222.48亿元;结合脆弱性分析得出,洪水潜在损失由3.86亿元上升为54.19亿元。社区的洪水年期望损失为4.89亿元,有必要采取综合性防洪适应措施,以应对未来可能加剧的洪水灾害风险。该研究可为开展社区参与式的洪水风险分析提供借鉴。     

基于社区的台风灾害概率风险评估——以上海市杨浦区富禄里居委地区为例

基于PGIS方法,以上海市杨浦区富禄里居委地区为案例,开展给定概率下的社区台风风险分析。结果表明,近60 a影响上海市区的台风中,最大风速大于17.2 m/s的超越概率(AEP)为12%。在此情景下,共有52幢建筑物(占全部建筑物的15.3%)有台风大风损失。上海市区最大的一次台风过程雨量达306.5 mm,其超越概率为1.8%。在该情景下,研究区地面积水最深处达0.61 m,有115幢建筑物(占全部建筑物的33.8%)有经济损失。在上述情景下,台风大风与过程雨量造成的损失对当地居民尚属可接受风险范围。     

洪灾风险规避下的珠三角未来城市扩张模拟和灾损减缓评估

在共享社会经济路径(SSPs)和代表性浓度路径(RCPs)耦合情景框架下,结合以洪水风险规避为导向的城市扩张策略,模拟未来城市扩张空间格局,并对比多种情景下的洪泛区城市扩张水平以及年期望损失,以对不同策略下的灾损减缓效果进行评估。研究表明,在SSP5-RCP8.5的自然扩张情景下,珠三角地区2080年的洪泛区新增城市面积为1 633 km²(相当于2021年广州、佛山和中山的建成区面积总和),占总新增城市面积的31.5%;洪水年预期损失达23 413亿元。若通过减排使未来发展为SSP2-RCP4.5的自然扩张情景,洪泛区新增城市面积可减少至1 059 km²(-35.1%),占总新增城市面积的29.8%;洪水年期望损失可降低至14 165亿元(-39.5%)。若在城市扩张过程中加入洪灾风险规避策略,即在SSP5-RCP8.5的洪灾风险规避情景下,洪泛区新增城市面积可减少至1 358 km²(-16.8%),占总新增城市面积的26.2%;洪水年期望损失可降低至20 010亿元(-14.5%)。从评估结果看,减排以及洪灾风险...     

1950-2016年印度洪涝灾害时空分异特征

洪涝是影响印度社会经济发展的首要自然灾害。本文基于全球紧急事件数据库（Emergency Events Database,简称EM-DAT）,通过识别洪涝事件,利用频次分析方法,分析了1950-2016年印度洪涝灾害事件频次的时空变化,揭示了印度洪涝灾害的时间和空间分异特征和因灾致死人口的变化特征。结果发现：（1）印度洪涝灾害呈现鲜明的季节变化特征,7-9月为高发季节,占总频次的65.704%,峰值出现在7月,占24.549%;1950-2016年洪涝频次总体呈增加趋势。（2）印度北部,特别是东北部,是洪涝灾害的高发区。（3）1950-2016年洪涝灾害致死人口随洪涝频次增加而增加,但单次死亡人口最大值和年最大死亡人口值均明显降低。由此表明,20世纪中叶以来印度抵御洪涝灾害的能力逐渐增强。本研究为进一步分析印度社会的脆弱性和未来气候变化情景下的洪涝灾害风险奠定了基础。     

近50 a博斯腾湖逐年水量收支估算与水平衡分析

据博斯腾湖流域1958-2010年期间主要河流开都河、黄水沟、清水河、孔雀河的逐年流量资料,结合焉耆盆地降水、蒸发要素的同期观测资料,对大湖区的逐年水量收支进行计算,并依据水量平衡原理对博湖大湖区残差水量进行了逐年分析。结果表明：（1）1958-2010年期间年均入湖水量14.34×10⁸ m³/a,其中入湖河水约占95%;年均输出水量13.96×10⁸ m³/a,其中大湖区输入孔雀河水量约占43%,湖面蒸发耗水量占57%;湖区年均蓄水量71.57±3.92×10⁸ m³10⁸ m³/a,湖水年均水位为1 047.01±0.94 m;（2）极端水文年度水量平衡分析指出：1986年为最枯年份,入湖河水是多年平均值的62%,而出湖河水量是多年平均值的153%,导致年内湖区水位下降0.94 m;2002年最丰年份入湖河水是多年平均值的2.6倍,致使年内水位上升0.80 m;（3）残差水量逐年“正负”变化指出,湖水与地下水之间存在互补关系,过去53 a间湖水补给地下水的年均水量为0.87×10⁸ m³/a。     

基于FloodArea模型的暴雨洪涝灾害风险预评估技术及效果检验北大核心CSCD

利用陕西气象站点逐小时降水实况、精细化格点预报、数字高程、土地利用、灾情等资料,应用水动力模型FloodArea对暴雨洪涝进行淹没模拟,在淹没水深和范围的基础上叠置承灾体属性,引入承灾体的灾损曲线,建立暴雨洪涝灾害风险预评估模型,并从数量占比和灾情占比两个角度,以县为单元进行验证,利用格点降水量预报对陕西6次大范围暴雨过程灾害风险进行预评估以及效果检验。结果表明:暴雨洪涝气象风险预估结果与实际受灾地区分布基本吻合,正确预报率73.2%,模拟结果可信度高,对于降水区域集中暴雨的风险预评估性能较分散性暴雨较高,漏报率相对低,但是空报率较高;建立的暴雨洪涝灾害风险预评估及效果检验流程,提高了气象服务的针对性,可以用于洪涝风险预评估的实际业务中,对暴雨洪涝风险管理提供技术支撑。     

1959年来中国天山冰川资源时空变化

基于两期冰川编目数据与气象数据,对天山1959年来冰川资源的时空变化特征进行研究。研究发现：① 天山地区现有冰川7934条,面积7179.77 km²,冰储量756.48 km³。冰川数量以面积< 1 km²的冰川居多,面积以1~10 km²和≥ 20 km²的冰川为主,冰川集中分布在海拔3800~4800 m之间。② 在四级流域中,阿克苏河流域冰川面积最大为1721.75 km²,面积最小的是伊吾河流域,为56.03 km²。在各市（州）中,阿克苏地区冰川资源量最多,其面积和储量分别占天山总量的43.28%和68.85%;冰川资源量最少的市（州）是吐鲁番地区,面积和储量仅占天山总量的0.23%和0.07%。③ 1959年来,天山地区冰川面积减少了1619.82 km²（-18.41%）,储量亏损了104.78 km³（-12.16%）,其中数量以< 1 km²的冰川减少最多,面积减少以< 5 km²的冰川最为严重。④ 冰川变化呈现明显的区域差异,变化速度最快的是天山东段博格达北坡流域,变化最慢的是中部的渭干河流域。初步分析认为夏季气温显著上升带来的消融大于年内降水带来的积累是天山冰川退缩的主要原因。     

浙江省余姚市室内财产洪水脆弱性曲线——基于台风菲特(201323)灾后问卷调查

脆弱性用于量化承灾体在不同致灾因子强度下的损失率,是灾害系统特性的重要组成部分。灾害损失及危险性实际案例数据不足,是脆弱性定量研究的重要制约因素。研究面向台风菲特(201323)造成的余姚市室内财产洪水灾害,首先给出了脆弱性曲线及刻画二级不确定性的概念图;其次设计了灾害调查问卷并实地开展调查形成386份有效问卷;然后,基于调查数据分析了室内财产损失率随洪水淹没水深增加的变化特点;最后,用Logistic函数拟合了8条室内财产洪水脆弱性曲线,并利用Beta函数对脆弱性曲线的二级不确定性进行了量化。结果表明:室内财产较少或收入较低的家户或商户的受灾概率更高;室内财产损失率与淹没水深的关系可以分为渐增―快增―缓增3个阶段;不同水深区间的损失率不确定性分布存在差异,快增阶段的二级不确定性要高于渐增和缓增阶段;室内财产损失率与淹没时长之间缺乏统计意义上的显著相关。研究结果可以有效地描述浙江省余姚市室内财产洪水脆弱性,可为灾后损失评估、巨灾模型应用等提供有效的参数输入。     

河西走廊不同强度冷锋型沙尘暴环流和动力特征

利用常规气象观测资料、ECMWF ERA-Interim 逐6 h的0.75°×0.75°再分析资料,对河西走廊3次不同强度区域性典型冷锋型沙尘暴的大气环流形势和高低层水平螺旋度、uv分量场和垂直速度进行对比分析。结果表明：（1）影响沙尘暴强度和范围的主要因素有高空冷空气强度、高低空风速、地面热低压中心、冷锋前后变压梯度以及冷锋入侵河西走廊的时间;（2）700 hPa风速和冷锋入侵河西走廊的时间影响最明显,低空风速越大,沙尘暴往往越强,强沙尘暴一般出现在中午到傍晚。一般、强和特强沙尘暴700 hPa风速阈值分别为18、22 m·s^-１和24 m·s^-１;（3）高（低）层正（负）水平螺旋大值中心越大,配合越好,下游沙尘暴强度越强,一般、强和特强沙尘暴的高（低）层水平螺旋度正（负）值中心阈值分别为400（-200）m²·s^-2、800（-1 000）m²·s^-2和1 000（-1 000）m²·s^-2;（4）高空强风动量下传到近地面的风速越大,沙尘暴强度越强,一般、强和特强沙尘暴下传到近地面的u、v分量风速阈值分别为8、10 m·s^-１和12 m·s^-１;（5）700 hPa以下上升运动越强,沙尘暴强度越强,一般、强和特强沙尘暴700 hPa以下垂直速度中心阈值分别为-0.4、-0.7 Pa·s^-１和-1.40 Pa·s^-１;（6）垂直风场表现为≥15 m·s^-1大风下传高度越低,沙尘暴强度越强,一般、强和特强沙尘暴下传高度分别为600、500 m和50 m以下。     

2000-2015年城市和工矿用地扩张对净初级生产力的影响

中国近15 a来快速的城市化和工业化对陆地净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的影响是关系到碳循环和全球变化效应的重要问题。首先,本文基于VPM（Vegetation Photosynthesis Model）模型得到NPP数据,基于中国土地利用数据集（National Land Use Datasets of China（NLUD-China））获取2000-2015年城市和工矿用地数据,然后通过邻域替代法模拟2000-2015年间因中国城市和工矿用地扩张损失的陆地NPP。结果表明：2015年城市和工矿用地占中国国土总面积的1.2%,在2000-2015年间面积增加了70×10³ km²。城市和工矿用地扩张导致陆地NPP损失1.24 TgC·a^-1到3.14 TgC·a^-1,在2005-2010年损失NPP最多（3.14 TgC·a^-1）。耕地被建设用地占用是造成中国陆地NPP损失的重要原因,在2010-2015年共有13×10³ km²的耕地被城市和工矿用地占用,因此损失的NPP达1.51 TgC·a^-1,占中国城市和工矿用地扩张损失NPP总量的82%。从时空分布特征来看,21世纪初剧烈的城市扩张造成沿海和中部地区NPP损失严重（2000-2005年沿海地区主要因城市扩张损失NPP高达0.82 TgC·a^-1）,而2010-2015年主要因工矿用地扩张使西部地区NPP损失升高（在2010-2015年因工矿用地扩张损失NPP 0.46 TgC·a^-1,占中国NPP损失总量的30.81%）,NPP损失量呈现出从东高西低逐渐过渡到东西平衡的时空格局。从影响上分析,城市和工矿用地不透水地表比例（0.59±0.19）高于自然植被的不透水地表比例（0.29±0.14）,并且城市内部透水地表的平均标准化NPP（0.9）低于自然植被的平均标准化NPP（1.1）,是造成城市和工矿用地损失NPP的主要原因。     

艾比湖流域植被生态需水量

基于遥感数据,通过SEBAL模型估算蒸散量,计算艾比湖流域不同植被类型下植被生长季（59月）的生态需水量。结果表明：研究区植被主要为牧草地、灌木林地、耕地、乔木林地,面积分别为13 944km²（50%）、8 071km²（29%）、5 022km²（18%）、566km²（2%）。SEBAL模型估算的日蒸散量7月最大,为4.36mm。5、6、8、9月日蒸散量分别为4.26、4.07、4.24、4.15mm。SEBAL模型估算结果整体相对误差在10%以内,在允许范围内。20002015年生长季植被生态需水量整体上呈现出增加-减少-增加的变化趋势,2000、2005、2010、2015年分别为151.003×10⁸、149.611×10⁸、144.431×10⁸、136.374×10⁸m³。各植被类型下的生态需水量相比,牧草地 > 灌木林地 > 耕地 > 乔木林地,牧草地约占总生态需水量的53%～55%,而灌木林地、耕地的生态需水量分别占21%～25%、19%～20%,乔木林地的生态需水量所占比例最小,仅为2%～3%。     

人工固沙区土壤碳分布及其与土壤属性的关系

选择腾格里沙漠东南缘沙坡头地区不同年代建立的人工固沙林（1964、1981、1990年）及临近的流动沙丘,对0~3.0 m剖面上的土壤进行取样和分析,以探讨固沙植被的建立和发展对土壤碳（有机碳和无机碳）分布的影响及其与土壤属性的关系。结果表明：在流动沙丘建立人工固沙植被近50年后,表层（0~0.1 m）土壤有机碳和无机碳含量均明显增加,土壤有机碳含量为1.95 g·kg^-1,是流动沙丘的6.67倍,无机碳含量为4.19 g·kg^-1,是流动沙丘的1.46倍。将土壤剖面划分为3层后（0~0.4,0.4~1.0、1.0~3.0 m）分析显示,从流动沙丘到1964年固沙区,土壤有机碳密度显著增加（0.18 kg·m^-2到0.52 kg·m^-2）,且浅层（0~0.4 m）的增加快于深层（1.0~3.0 m）;同时,浅层有机碳密度在整个剖面中所占比例显著增加（14.3%到30.4%）,而深层减少（64.8%到51.6%）。浅层和深层无机碳密度均有增加趋势,但差异不显著。冗余分析显示,土壤细颗粒含量、水分有效性、总氮含量、总磷含量、pH值和电导率与土壤碳密度关系密切,解释了土壤碳密度86.2%的变异。土壤有机碳密度与土壤细颗粒、总氮总磷含量及水分有效性、电导率极显著正相关（P<0.001）;土壤无机碳密度与土壤细颗粒、总磷含量及水分有效性、总氮含量显著正相关（P<0.05）。在1.0~3.0 m和0~3.0 m剖面上,土壤有机碳密度与土壤水分含量分别存在显著和极显著的负相关关系（P<0.05和P<0.01）。     

贺兰山银川段不同重现期山洪灾害风险与影响区划研究

为评估贺兰山银川段山洪灾害风险程度及其影响,利用高分辨率数字高程模型（DEM）、行政区划、水系和自动气象站历史降水数据,以及居民点、学校、桥梁等社会经济信息资料,采用FloodArea模型模拟与ArcGIS空间叠加统计分析相结合的方法,分析研究了贺兰山银川段不同重现期山洪灾害风险分布特征,及其对人口、土地利用和国内生产总值（GDP）的影响。结果表明：（1）贺兰山银川段10~100 a一遇山洪灾害低、中、高风险区面积分别为109.5~276.3 km²、45.0~231.0 km²、13.4~204.3 km²,同一风险等级的山洪灾害区划面积随着重现期增大呈显著增大趋势。（2）贺兰山10 a和20 a一遇山洪灾害风险区主要位于海拔1 130~1 450 m的山洪沟及其两侧区域,50 a一遇山洪灾害风险区主要集中在山洪沟下游和山前海拔1 130~1 180 m的冲击扇区,100 a一遇山洪灾害风险区覆盖整个山前海拔1 120~1 350 m的区域和冲击扇区。随着重现期增大,贺兰山山洪灾害风险区具有向上游（下游）区域扩展较慢（更快）的显著特征。（3）银川市受贺兰山10 a、20 a、50 a和100 a一遇山洪灾害影响总人口分别为7.30×10⁴人、9.87×10⁴人、1.65×10⁵人和2.39×10⁵人。随着山洪重现期增大,受灾害影响总人口呈显著增加趋势,低、中、高风险区受影响人口增速分别在-12.4%~20.5%、 48.6%~91.8%、163%~300%之间。（4）农田、草地受贺兰山山洪灾害影响最大,二者合计占受影响土地总面积的比例在82.1%~86.9%之间;其次是建设用地和耕地,两者占受影响土地总面积的比例在4.4%~9.1%和1.1%~4.6%之间,是银川市贺兰山山洪灾害防御的重点区域。（5）银川市受贺兰山10 a、20 a、50 a、100 a一遇山洪灾害中、高风险区影响的GDP合计分别为1.12×10⁹元、2.00×10⁹元、4.70×10⁹元、8.74×10⁹元;发生超50 a一遇山洪灾害时,沿山农业和工业产业、基础公共设施等会遭受较大经济损失。     

县域尺度下的陕西省洪涝灾害风险评估及区划

洪涝灾害风险评估和区划研究对区域洪灾综合管理具有重要意义。以陕西省洪涝灾害气候背景和社会经济环境为基础,利用辖区内34个气象测站1954-2015年、月降水数据和2015年社会经济统计资料,运用自然灾害风险评估理论及方法,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性和防灾减灾能力4个子系统选取17个评价指标,建立洪涝灾害风险评价指标体系,借助GIS技术进行洪涝灾害风险评估和区划。结果表明：（1）陕西省洪涝灾害致灾因子危险性等级自北向南呈递增趋势,高和次高危险区分布在陕南地区和关中盆地西部。（2）孕灾环境脆弱性空间分布差异较大,高和次高脆弱区分布在榆林北部长城沿线各县、延安市区、关中盆地渭河沿岸主要区县、陕南汉中盆地和安康市区。（3）承灾体暴露性各区县分布不均,大部分市区和农业发达地区暴露程度较高。（4）城市和经济发达地区防灾减灾能力较高,其他地区相对较低。（5）陕西省洪涝灾害综合风险等级表征为陕南汉江谷地、丹江流域和关中盆地渭河沿岸区县偏高,其他区县相对偏低。总体来看,中等以上风险区县占陕西省所辖区县的61.54%,其中陕南汉江谷地、丹江流域、关中盆地西部和渭南市应为陕西省洪涝灾害防范的重点区域。     

1992-2015年中亚五国土地覆盖与蒸散发变化

1991年苏联解体,中亚五国独立使得土地覆盖与蒸散发格局发生深刻变化。以中亚五国为研究区,采用欧空局气候变化项目（CCI）土地覆盖和全球陆地数据同化系统（GLDAS）蒸散发数据,分析1992-2015年土地覆盖与蒸散发时空变化特征,进一步研究耕地蒸散耗水特征。结果表明：① 中亚五国土地覆盖变化具有阶段性特征,耕地扩张引起土地覆盖格局变化。1992-2003年耕地快速增加（1.1万km ²/a）,林地和草地大幅减少。2003-2015年耕地增速趋缓（0.3万km ²/a）,林地和草地有一定恢复,裸地和水体持续减少,城镇用地持续增长。耕地共增加12.3万km ²,林地和草地分别减少4.0万km ²和2.3万km ²,且集中于哈萨克斯坦中北部。裸地减少3.5万km ²,集中于哈萨克斯坦西南部,水体减少3.1万km ²,集中在咸海湖泊。乌兹别克斯坦耕地减少、裸地增加,吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦土地覆盖变化幅度较小;② 中亚五国蒸散发变化与土地覆盖格局基本一致。蒸散发总体呈增加态势（6 mm/a）,1992-2003年快速增加（11.3 mm/a）,2003-2015年缓慢上升（2.4 mm/a）。中亚五国年蒸散发达到276.8 mm,东南部的吉尔吉斯斯坦（347.3 mm）和塔吉克斯坦（302.9 mm）最高,中北部的哈萨克斯坦（297.9 mm）次之,西南部的乌兹别克斯坦（211.0 mm）和土库曼斯坦（150.0 mm）最低;③ 中亚五国蒸散耗水结构受耕地面积大小的影响。中亚五国耕地蒸散耗水的贡献由24.7%增至27.9%,土库曼斯坦耕地蒸散耗水仅占本国的11%,其他国家均超过25%。草地、林地和裸地的蒸散耗水贡献降低,但哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦仍以草地和林地蒸散耗水为主（≥ 50%）,土库曼斯坦（61.3%）和乌兹别克斯坦（46.4%）的裸地蒸散耗水占绝对优势。本文明确了中亚五国土地覆盖连续动态变化过程,细化各国土地覆盖与蒸散发特征及差异,增强对土地覆盖与蒸散发现状的认识,可为水土资源管理和生态环境保护提供数据参考。     

基于CASA模型的植被第一性生产力人为影响定量研究——以石羊河流域为例

人类活动是影响植被净第一性生产力（Net Primary Productivity,NPP）变化的主要因子之一,定量计算NPP人为影响值具有重要意义。以石羊河流域为研究区,采用改进CASA模型计算理论NPP和实际NPP,并求得NPP人为影响值,分析了该流域NPP人为影响值的分布和变化规律。结果表明：（1）2001-2014年石羊河流域年均实际NPP为261.70 gC·m^-2·a^-1,总量为10.62 TgC·a^-1,NPP呈略微上升趋势。（2）人类活动对NPP的正向和负向影响都非常强烈,影响值介于-644.15~740.31 gC·m^-2·a^-1之间。在人为作用下,正向影响总量年均为1.93 TgC·a^-1,负向影响总量年均为3.16 TgC·a^-1,整体表现为明显负影响,表明该流域植被在人为作用下一直处于退化状态。（3）研究期间人为作用变化显著,人为正负影响绝对值之和呈减小趋势（年均减少速率为26 592 gC·m^-2·a^-1）,说明人类活动有所减缓;同时人为正负影响值代数和也呈减小趋势（年均减少速率为82 856 gC·m^-2·a^-1）,说明人类对植被的负影响效应正在减弱,表明治理初见成效。（4）研究期间人为负向影响减弱区面积占流域面积的41.04%,主要分布在下游荒漠区,说明下游植被NPP有所增加,生态环境有所改善。     

基于STIRPAT模型分析水资源控制下武威市城市发展模式

通过利用IGT方程分析1997-2010年武威市经济发展对水资源消费总量的影响,在此基础上利用STIRPAT模型定量分析水资源消费总量与人口、富裕度、城市化水平以及技术进步之间的关系,并经岭回归拟合发现人口数量、人均GDP、城市化水平和技术进步每发生1%的变化,将引起水资源消费总量相应发生0.790 1%、-（0.014 1+0.001 8 lnA）%、-0.088 0%和0.031 2%的变化。在上述模型分析的基础上,以武威市为例,通过设置10种不同的发展情景,分析了在何种情景下最有利于降低水资源消费总量。结果表明：当经济保持高速增长、城市化进程加快、节水技术取得较大进步且人口实行高控制时,最有利于武威市降低水资源消费总量,此时武威市2015年和2020年的水资源消费总量分别为188 927.27×10⁴ m³和184 409.79×10⁴ m³。