基于地貌分区的陕西省区域生态风险时空演变

论文采用“概率—损失”二维风险模型解构陕西省区域生态风险,基于地貌分区视角识别多源风险类型的同时以景观格局与生态系统服务价值为关联要素合成潜在生态损失,在此基础上分析了陕西省2000—2015年单一风险要素及区域生态风险的时空分异,并基于地貌分区视角结合重心模型探讨了生态风险的时空迁移。结果如下：① 2000、2015年陕西省多源危险度分别为0.3837、0.4558,上升18.79%,大致呈现南北高、中间低的空间格局,沿南北轴线呈现“W型”展布;潜在生态损失分别为0.5537、0.6270,上升13.24%,除高原南部与秦岭东部山区外,生态损失均呈现高值;区域生态风险分别为0.2429、0.2865,上升17.95%,空间上呈现“三高夹两低”的分布格局。② 从时序变化来看,秦巴山地保持较低风险且风险变化率较小;黄土高原与风沙过渡区变化率处于中等,后者面临较高风险;汉江盆地风险最高,该区域与关中平原分别为风险变化率的首位与次位。从生态风险重心变化趋势看,黄土高原与风沙过渡区重心均向西南移动,关中平原与秦岭山地重心东移趋势明显,汉江盆地与大巴山地重心跃向东南。     

区域客流分布模型的研究

通过O-D调查虽可以取得区域之间的客流量,但因需要投入大量的人力和资金,不可能进行经常性和全覆盖的调查,而且从抽样调查得出分析结果往往有一段时滞。因此,寻求区域之间客流联系的一般规律,利用有限的客流统计资料,借助数学模型来模拟和预测区域间的客流联系成为取得客流分布的一种重要手段。本文通过中国省区之间客流联系和辽宁省内客流联系的分析,对区域客流联系的模型和方法进行了研究。     

云南水土流失态势、分区与区域特征研究

水土流失分区是水土流失研究和水土保持管理的重要组成部分。笔者从云南省水土流失的基本情况分析入手,首先分析对比了1987年和1999年全省和六大流域水土流失的演变态势及其各侵蚀强度面积所占百分比,再以各区域不同的自然地理尤其是地貌、植被覆盖特点和陡坡耕地占耕地总面积的比例及所在区域农业人口密度,把全省分为7个水土流失自然区,并对每个自然区的水土流失现状、特点、趋势进行了分析。该研究对区域水土保持、生态环境建设和区域可持续发展有重要意义。     

兰州—西宁经济区空间差异及区域分区研究

运用ArcGIS方法对兰州-西宁经济区36个县级行政单元的经济发展水平进行了时空分析和综合评价.结果显示:10年来兰州—西宁经济区发展比较缓慢,强经济增长中心表现为兰州、西宁和白银三足鼎立的格局,经济区空间结构表现为两主一副态势.根据区域经济水平的综合测度,将经济区划分为发达区、较发达区、欠发达区和不发达区.经济发达区域呈散状斑块分布,欠发达区域和落后区域呈大面积的连续分布.这说明,一方面经济区发展总体上比较缓慢,且经济塌陷区域覆盖面较大;另一方面,两大核心城市的带动和辐射能力较弱.夯实两大核心城市的实力,加速经济区内欠发达和不发达区域的隆起,是兰州-西宁经济区联动发展的重要任务.     

基于元数据和数据集管理的应用模型研究

元数据是解决数据共享的技术手段之一 ,现有以元数据为基础的管理模型和管理系统主要针对元数据本身的管理 ,元数据和数据集在管理上是相对独立的 ,这直接导致了元数据和数据集的不一致性。在元数据与数据集内在联系的基础上 ,本文提出了实现元数据和数据集一体化管理的应用模型 ,该模型由综合管理层、服务层、应用层三层体系结构组成 ,通过服务流、数据流、元数据流的交互 ,实现元数据和数据集的同步一体化管理。从数据集对象的建立、数据集对象的查询和获取、数据集对象的变更三个应用方面 ,文章详细阐述了该应用模型的实现流程。     

FDI在山东区域分布的差异分析

本文分析了FDI在山东省的现状。用多指标综合评价的方法来说明FDI在山东省主要沿着济青高速公路和胶济线从沿海向内陆逐渐降低，总结了影响山东省FDI区域差异的主要因素有①该区域贸易依存度②邮电通讯设施状况③科学技术因素④经济基础和市场的容量大小等因素。最后为山东省更好地引进和利用好外资提出了一些建议。     

基于等值线分布区域树的分层设色图自动生成研究

基于ArcGIS Engine的核心组件功能实现了空间离散点生成等值线,并针对ArcGIS Engine在生成等值线分布区域方面的不足,提出采用等值线分割确定研究区域边界、构建等值线分布区域树的算法,实现了等值线分布区域、拓扑关系构建及高程值的计算,最终实现了分层设色图的自动生成。通过浙江省金华市地下水水位等值线与分层设色图的自动生成试验,表明该文的技术路线是可行的。     

基于旅游产业集群理论的洱源县温泉旅游开发研究

随着中国旅游业从观光旅游向休闲度假旅游转化,加之人们对健康性资源的需求日益增加,温泉旅游开发迅速升温。洱源县是云南省地热资源最丰富的地区之一,具有良好的区位条件和交通优势,其温泉资源的空间分布相对集中,组合状况良好。这决定了洱源县温泉旅游的开发方向应该是打造＂温泉产业聚集区＂。洱源县要按照温泉产业综合体、斑廊基缘生态空间和大区小镇的三大开发模式,坚持生态保护与旅游开发并重、错位开发与多元投资并举、创新发展与品牌建设同步、文旅融合与惠民强镇同行,努力实现洱源温泉旅游的跨越式发展。     

东北三省区域经济差异的多尺度与多机制研究

基于多尺度与多机制分析框架,采用差异测度及尺度分解指数、ESDA及回归分析等方法,从省级、地级、县级3个尺度分析了2003-2016年东北三省经济差异的时空特征及驱动机制。研究表明:①各尺度区域经济绝对和相对差异均较为明显,呈县级>地级>省级的尺度格局;经济差异总体呈下降趋势,各尺度差异及对总差异贡献率呈市间差异>市内差异>省间差异。②各尺度区域经济发展呈显著空间集聚特征,关联类型以正相关为主且低-低(LL)型占主导地位,越小的尺度空间依赖性和异质性越明显。③区域经济发展空间上呈现"两核两带"的格局,即以辽中南和哈长城市群为核心,以哈大轴和东部沿边轴为发展轴带。④地理区位与要素禀赋、战略政策与财政扶持、行政分割与等级体制、开放带动与空间优化等诸多要素综合作用于区域经济差异时空格局的演化。     

陕西MODIS/NDVI的区域分布和季节变化

利用MODIS数据研究植被指数的时空变化特征,可以较详细地反映不同类型植被在其生长周期内的长势情况,以及各类植被生长状况在空间上的过渡和差异性。利用2004年全年的MODIS资料,采用NDVI多时相最大值合成法（MVC）,生成了一年的月合成NDVI数据集产品,分析表明：①陕西MODIS/NDVI年平均值为0.39,变化范围在-0.54～0.85之间。NDVI的年内频率分布只有在冬季（1月）呈现单峰型,其他季节均表现为双峰型。②冬季陕西NDVI的分布南北差异较小;春季延安以北和延安以南差异明显;夏季和秋季NDVI 值的分布体现了陕北北部长城沿线风沙区、黄土高原丘陵沟壑区稀疏植被、陕北南部子午岭和黄龙山林区森林植被、关中农田植被、秦巴山地森林植被和农田植被以及它们的地表差异特征。③不同植被类型的NDVI季节变化差别显著,这种NDVI时间序列曲线如实地反映了各种类型植被的生长规律,并能区分它们在生长规律上的细微差别,这又为植被区划、农作物种植面积的遥感监测提供了理论和实践基础。     

青藏高原沙漠化与冻土相互作用的研究

利用青藏高原地表热量平衡和长期地温观测的资料探讨高原沙漠化与冻土的相互作用,发现沙丘下或厚沙层覆盖地段下的地温较邻近天然无沙地表有所升高,而薄沙层覆盖地段下的地温反而比天然无沙地表有降低的趋势。分析造成高原冻土区沙漠化的因素有些与其它沙漠化区相似,但有些因素与高原冻土有关并具有特殊性。高原冻土层与土地沙漠化二者之间相辅相成、相互制约、相互作用、协调演化,构成了目前高原冻土区生态平衡系统。     

青藏高原西部区域多年冻土分布模拟及其下限估算

准确评估青藏高原西部多年冻土的空间分布及多年冻土下限深度情况对该区地下水资源利用、生态环境保护有重要意义.本文依托科技基础性工作专项“青藏高原多年冻土本底调查”在该区及周边取得的冻土调查资料,利用遥感数据和扩展地面冻结数模型模拟了该区多年冻土的空间分布,调查区的模拟验证表明该方法有较高的精度.在此基础上,根据有限的地温实测资料建立了地温与位置、高程、坡向和太阳辐射的关系,并根据地温-下限关系估算了该区多年冻土下限深度的分布情况.研究表明,该区有多年冻土约占36.9%,季节冻土占57.5%,多年冻土主要分布在34°N~36.5°N范围的喀喇昆仑、西昆仑一带,季节冻土主要分布在塔里木盆地和34°N以南地区.阿里高原及以南是岛状多年冻土分布区域,其多年冻土分布面积少于此前出版的冻土图所绘制的.青藏高原西部区域的多年冻土下限深度整体表现为由东南-西北逐渐加深.     

未来气候变暖情形下青藏高原多年冻土分布初探

基于未来温室气体中等排放情景下气候模式给出的气候预测结果的高分辨率降尺度分析结果,运用两种方法(年均温法和高程模型法)模拟了1980-1999,2030-2049和2080-2099年3个时段青藏高原多年冻土分布.结果表明,以年均地温-1℃作为多年冻土划分依据的年均温法模拟的目前(1980-1999年)高原多年冻土面积为127.99万km2,与世界数据中心给出的青藏高原现代多年冻土面积为129.12万km2的估算接近(误差率仅为0.86%);到本世纪中期(2030-2049年),高原多年冻土面积减少为87.26万km2,退化率达到31.82%;而到本世纪末(2080-2099年),高原多年冻土面积只有69.25万km2,较目前将退化45.89%.不同高度带的对比分析还发现,与高原及其邻近地区年均气温的升高一般随海拔高度而增加的趋势相反,未来高原多年冻土的退化率将随着海拔高度增加而降低.在全球变暖过程中的冻土退化,特别是高原东南部冻土向西北部的逐步退缩,对高原冻土区工程稳定性的影响应引起我们的足够重视.     

近30年来青藏高原西大滩多年冻土变化

结合1975年已有勘探资料,对青藏高原多年冻土北界西大滩进行了雷达勘探。勘探发现,近30年来青藏高原多年冻土北界发生较大规模的多年冻土退化,多年冻土面积从1975年的160.5 km²退化成现在的141.0 km²,缩小约12%;开始出现多年冻土的最低高程为4 385 m,比1975年升高了25 m。近30年来研究区的气候变化是造成北界多年冻土退化的主要原因。相同气候背景下,多年冻土腹部地温有升高,但在30年尺度上不会发生明显的退化。本次冻土区域调查的结果可为检验冻土－气候关系模型的可靠与否提供依据。     

近44年来青藏高原夏季降水的时空分布特征

利用1961-2004 年青藏高原97 个站点的夏季逐日降水数据,通过累积距平、相关分析、回归分析、经验正交函数分解、功率谱方法等,结合GIS 的空间分析功能,分析了夏季 降水的时空分布特征。结果表明：在青藏高原年降水量比较少的地区,夏季降水占全年降水的比例较高,夏季降水与全年降水的相关性也较强;夏季降水相对变率最大的地区位于青藏 高原西北的最干旱地区,最小的地区是三江源区;夏季降水趋势增加和减少的站点分别为54 个和43 个,通过较显著检验的站点占总数的18.6%;在2000m 以下的站点中,海拔和夏季降水气候倾向率存在较强的正相关,相关度达0. 604 (显著性0.01);1961-1983 年和1984-2004 年两个时间段相比,除了3000~3500m 海拔范围外,其余海拔范围夏季降水气候倾向率都表现为增加;夏季降水可大致分为三种类型场：高原东南部类型场、高原东北部类型场和三江 源类型场,高原东南部类型场和高原东北部类型场表现出南北变化相反的降水特点,分界线大致沿着35^oN 线;在90%的置信概率下,三种类型场分别表现出5.33 年、21.33 年和2.17 年的潜在周期;4500 m 以上海拔范围的站点夏季降水周期通过很显著检验(α = 0.01),站点海拔和降水周期存在-0.626 的高相关度;在三江源地区,3500 m 以上的站点夏季降水周期随海拔升高而减小,3500 m 以下的夏季降水周期随海拔高度升高而增加。     

Mountain permafrost distribution modeling using Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) in the Wenquan area over the Qinghai-Tibet Plateau

In high mountainous areas, the development and distribution of alpine permafrost is greatly affected by macro- and micro-topographic factors. The effects of latitude, altitude, slope, and aspect on the distribution of permafrost were studied to understand the distribution patterns of permafrost in Wenquan on the Qinghai-Tibet Plateau. Cluster and correlation analysis were performed based on 30 m Global Digital Elevation Model (GDEM) data and field data obtained using geophysical exploration and borehole drilling methods. A Multivariate Adaptive Regression Spline model (MARS) was developed to simulate permafrost spatial distribution over the studied area. A validation was followed by comparing to 201 geophysical exploration sites, as well as by comparing to two other models, i.e., a binary logistic regression model and the Mean Annual Ground Temperature model (MAGT). The MARS model provides a better simulation than the other two models. Besides the control effect of elevation on permafrost distribution, the MARS model also takes into account the impact of direct solar radiation on permafrost distribution.     

青藏高原沙漠化土地空间分布及区划

利用野外调查数据、遥感影像和已有研究成果,构建了一套适用于青藏高原沙漠化土地的分类分级指标体系及遥感解译标志。以此为基础,选取目视解译法监测青藏高原沙漠化土地的空间分布特征。结果表明：2015年青藏高原沙漠化土地面积392 913km²,占高原土地总面积的15.1%,主要包括沙质沙漠化土地、砾质沙漠化土地和风蚀残丘3种类型。沙漠化土地以中度和轻度沙漠化土地为主,重度和极重度沙漠化土地面积仅占沙漠化土地总面积的12.2%。空间上,沙漠化土地集中分布在高原的北部和西部地区,其他地区零散分布。自东南向西北,沙漠化土地面积逐渐增大,沙漠化程度不断加重。以沙漠化土地空间分布数据（面积、类型、程度、空间特征和驱动因素）为基础,结合气候、地貌、第四纪沉积物和人类活动等数据,将青藏高原沙漠化区划分为雅鲁藏布江半干旱高山宽谷沙漠化区、藏北青南高寒高原面沙漠化区、柴达木干旱盆地沙漠化区、黄河上游半干旱河流盆地沙漠化区和“三江”流域湿润半湿润高山沙漠化区。     

青藏高原工程走廊冻土分布模型及其变化趋势

青藏高原工程走廊多年冻土是地气系统相互作用的产物,气候环境决定了其分布的宏观格局,但局地因素如坡向等,在一定条件下,对小区域多年冻土的影响往往会超过大气候背景。通过Pearson相关性分析,选取了对青藏高原工程走廊多年冻土分布影响较大、在GIS技术支持下较容易量化的坡向,结合区域内29个钻孔点的长期地温监测数据,建立了年平均地温与高程、纬度及坡向之间的多元线性模型。根据青藏高原冻土工程地温分带指标,制作出了走廊内符合实际的冻土分布图。运用随气候变化的响应模型,预测了走廊内50 a后多年冻土将发生较大的变化:1.低温稳定区、低温基本稳定区的空间分布面积逐渐减小,分布界线向高海拔迁移;2.高温不稳定区较大范围地向高温极不稳定区转化;3.高温极不稳定区将处于长期的退化过程。     

青藏高原沙尘及其可能的气候意义

利用1961-2000年高原91个站的气象实测资料并结合高原沙区分布状况，分析了近40a青藏高原沙尘暴的时空分布特征。结果表明，高原具备发生沙尘暴的前提条件，大片的流动沙丘和大片荒漠化土地为沙尘暴的发生提供了充足的沙源，年沙尘暴发生频率非常高，大体有以羌塘高原为中心向东南逐渐减少的趋势。从12月至翌年4月，沙尘暴发生中心从藏南的雅鲁藏布江上游河谷地区依次逐渐向北扩展到羌塘高原南部、羌塘高原及塔里木盆地南部，这种季节性摆动与副热带西风急流的位置变化密切相关，加上高原海拔4000～5000m的高度，细粒物质被轻松地扬升到西风急流区，传往遥远的北太平洋地区，高原成为远程传输最高效的沙尘源地之一。沉降在北太平洋的沙尘，加强了海洋生物泵的效率，进而可能对全球气候产生影响。     

1971-2004年青藏高原总云量时空变化及其影响因子

With Empirical Orthogonal Function (EOF) and trend analysis method adopted, the spatio-temporal variation of total cloud amount is analyzed for 75 stations on the Qinghai-Tibet Plateau during the period 1971-2004. Analysis indicates that the total cloud amount decreases from the southeast to the northwest of the plateau, and that the annual and seasonal variations in total cloud amount both show an apparent declining tendency over the past decades. Correlation analysis demonstrates that the total cloud amount is negative with sunshine duration and diurnal temperature range (DTR), and is positive with precipitation and the relative humidity, respectively. The negative correlation is consistent with the radiative effect of cloud, while the positive correlation between total cloud amount and precipitation is obscured because of the influence of topographic factors. Discussion implies that the decrease of total cloud amount is possibly due to the variation of atmospheric aerosol content and ozone concentration over the plateau, although it is difficult to quantify the driving force mechanism up to now.