2000—2014年甘肃省NDVI时空变化特征

基于甘肃省2000—2014年MODIS-NDVI遥感数据及气象数据,采用趋势分析法及相关分析法,对甘肃省归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征进行研究,探讨了植被变化对区域气候变化的响应。结果表明:近15年,生长季及春、夏、秋季NDVI均呈增加趋势。区域尺度上,夏季NDVI增加趋势最显著,增速为0.071/10a(P<0.01);像元尺度上,生长季NDVI呈增加趋势的面积最大,呈极显著增加(P<0.01)和显著增加(0.01相似文献   

Vegetation dynamics in Qinling-Daba Mountains in relation to climate factors between 2000 and 2014

Using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer-normalized difference vegetation index (NDVI) dataset, we investigated the patterns of spatiotemporal variation in vegetation coverage and its associated driving forces in the Qinling-Daba (Qinba) Mountains in 2000–2014. The Sen and Mann–Kendall models and partial correlation analysis were used to analyze the data, followed by calculation of the Hurst index to analyze future trends in vegetation coverage. The results of the study showed that (1) NDVI of the study area exhibited a significant increase in 2000–2014 (linear tendency, 2.8%/10a). During this period, a stable increase was detected before 2010 (linear tendency, 4.32%/10a), followed by a sharp decline after 2010 (linear tendency,–6.59%/10a). (2) Spatially, vegetation cover showed a “high in the middle and a low in the surroundings” pattern. High values of vegetation coverage were mainly found in the Qinba Mountains of Shaanxi Province. (3) The area with improved vegetation coverage was larger than the degraded area, being 81.32% and 18.68%, respectively, during the study period. Piecewise analysis revealed that 71.61% of the total study area showed a decreasing trend in vegetation coverage in 2010–2014. (4) Reverse characteristics of vegetation coverage change were stronger than the same characteristics on the Qinba Mountains. About 46.89% of the entire study area is predicted to decrease in the future, while 34.44% of the total area will follow a continuously increasing trend. (5) The change of vegetation coverage was mainly attributed to the deficit in precipitation. Moreover, vegetation coverage during La Nina years was higher than that during El Nino years. (6) Human activities can induce ambiguous effects on vegetation coverage: both positive effects (through implementation of ecological restoration projects) and negative effects (through urbanization) were observed.     

2000~2014年黑龙江流域（中国）植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应

采用MODIS/NDVI数据,利用Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析2000~2014年黑龙江流域（中国）植被的时空变化特征、植被变化发展趋势及可持续性特征;应用相关分析法研究了气候变化对植被生长的影响。结果表明,2000~2014年黑龙江流域（中国）植被NDVI指数呈缓慢增加趋势,山区植被覆盖增加显著,东北部平原区植被覆盖持续退化,总体上植被覆盖持续改善能力较弱。植被NDVI对气候响应的季节差异显著,且不同类型植被对气候因子的响应不一致：春季植被NDVI主要受温度影响,夏季植被NDVI主要受降水量影响,秋季林地NDVI与温度正相关、草地NDVI与降雨量正相关。     

1977-2014年江苏中部滨海湿地演化与围垦空间演变趋势

通过野外实地调研与遥感影像解译相结合的方式,研究1977-2014年（1977、1984、2000、2007与2014年）江苏中部滩涂湿地演化与围垦空间演变的规律。结果表明,1977-2014年江苏中部滨海湿地射阳河口以南岸线段总体以淤长为主,但是也存在侵蚀的岸线段,总体淤长/侵蚀速度在±20 m/yr左右,最高值出现在东台和如东洋口港附近。研究区湿地围垦的速度远高于岸线淤长的速度,基本维持在50 m/yr以上。1977-2014年江苏滨海湿地的生态关键区面积出现了快速的退化趋势,特别是盐生植被空间的快速萎缩,主要出现在射阳南部和大丰市。调查发现研究区传统的湿地围垦开发演变模式是光滩→盐生植被→养殖水面→耕地→建设用地。但是现在由于新技术和新方法的应用,极大地缩短了围垦演变路径和周期,有助于围垦经济效益的提高。江苏滨海湿地围垦后土地开发利用强度呈较为明显的上升趋势。同时,江苏滨海湿地开发的热点空间在区域上主要集中于几个重要的港口及其腹地建制镇附近,但总体规模不大。     

进入21世纪以来中国互联网发展的时空差异及其影响因素分析

进入21世纪以来,中国的互联网事业得到了飞速发展,但目前的普及率还远远低于大多数发达国家或地区。在空间上,中国东、中、西地区的互联网普及率差异显著,省际发展存在极大的地域集中性,同时,城乡之间也存在着明显的数字鸿沟。通过分别对2001年和2008年31个省市(区)的从经济、文化、社会等方面选取的11项指标进行因子分析,得出影响区域互联网普及率的3个主因子:区域现代化综合水平因子、区位因子和信息基础设施因子,并对其进行多元回归,发现各个主因子的影响系数发生了较大变化。最后,动态地分析了各个主因子是如何影响互联网发展与变化的,并为中国的互联网发展提供一些政策建议。     

近20年来中国能源消费碳排放时空格局动态

CO₂等温室气体引起的全球气候变暖是对人类社会可持续发展的严峻挑战。基于IPCC提供的参考方法,在对中国大陆30个省区(不含西藏)能源消费碳排放量估算的基础上,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径、时空跃迁和标准差椭圆等方法,从时空耦合的角度分析了1995-2014年中国能源消费碳排放时空格局动态性。结果表明：①近20年来中国省域碳排放具有显著的空间正相关性,碳排放空间差异呈先缩小后扩大的趋势;②LISA时间路径分析显示,中国大部分省区的局部空间结构具有较强的稳定性,1995-2001年和2002-2014年2个时段相对长度都小于平均长度的省区均为18个,大部分南方省区在空间依赖方向上的波动性呈增强趋势,而北方大多数省区则保持相对稳定;③出现协同运动的省区由1995-2001年的13个下降到2002-2014年的10个,表明中国碳排放空间格局具有一定的空间整合性,但呈减弱趋势;④中国省域碳排放的局部空间关联模式和集聚特征具有较强的稳定性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征;⑤碳排放重心在113.739°~114.324°E、34.475°~35.036°N之间变动,整体上有向西北方向移动的趋势。中国碳排放空间分布呈东北—西南格局,且有逐步向正北—正南转变的趋势。中国碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进各省区产业结构转型,制定差异化的省域碳减排政策,建立碳交易制度。     

2000-2010年广东省流入人口时空差异特征及影响因素

广东省自改革开放以来一直是中国流入人口大省,2010 年全国第六次人口普查数据显示,广东省省外流入人口达21497787 人,占广东省总人口的20.61%,在全国省、自治区、直辖市中居第一位。本文以全国第五次、第六次人口普查数据为数据源,选取县级行政单位为分析单元,通过GIS空间分析方法,力图找出广东省流入人口的空间分布格局及时空变化特征,并结合社会经济统计数据和统计降维的技术手段,说明广东省流入人口规模与社会经济发展之间的响应关系,讨论广东省流入人口与当地产业政策调整之间的关系。研究表明:①流入人口数量增多,但分布格局总体稳定,流入人口的聚集度略有下降;②流入人口规模与经济发展关系密切,但分布格局与当地产业转移政策关系明显。     

拉萨城市圈1994—2017年生态质量的时空动态监测及驱动力分析

拉萨城市圈是西藏自治区生态环境与城镇化作用突出的区域,近年来已经出现草场退化、土壤沙化等生态环境问题,对该区域生态质量状况的监测迫在眉睫,但目前又缺少对该区域精细尺度的生态质量状况研究。鉴于此,论文利用Google Earth Engine遥感大数据平台的并行计算优势,基于Landsat TM/ETM+卫星影像,通过遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)方法监测了拉萨城市圈1994—2017年生态质量的时空变化,深入分析了生态质量变化的气候驱动因子和土地利用转移因子,探索了气候综合驱动的时空分布特征及其变化。结果表明：(1)在1994—2017年期间,拉萨城市圈的生态质量良好,在空间上呈现自西南向东北逐渐降低趋势,生态质量整体有改善趋势,改善比重为45.98%;(2)热度是RSEI的内部主控因素,对RSEI产生负向影响,体现了气候变暖对研究区生态质量的抑制作用;(3)蒸汽压亏缺、气候水分亏缺是生态质量变化的主要气候驱动因子,草地向其他用地的转移是主要的土地利用驱动因子;(4)气候综合驱动在研究期间整体有减弱趋势,分布格局自西南向东北逐渐...     

2000—2017年中国区域地表反照率变化及其影响因子

在全球气候变暖的背景下,地表反照率已成为地表辐射平衡和气候研究的重要参数之一。利用中国陆地生态系统研究网络（Chinese Ecosystem Research Network,CERN）提供的34个站点辐射数据、GLASS地表反照率产品、ERA-Interim再分析资料、MODIS EVI（MOD13A3）和中国气象数据共享网提供的气象数据,基于Sen's Slope趋势分析方法,分析不同生态系统地表反照率的变化特征;利用全子集回归和分层分解方法计算地表反照率与各要素之间的相关性和相对重要性;探讨各气候因子对地表反照率的影响。结果表明,2000—2017年裸土地和裸岩砾石地变化率最大,冬季斜率达-0.083% yr^-1。生长季地表反照率与降水、增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）、土壤水分和气温显著相关的像元分别占总像元的73%、79%、56%和86%。EVI是干旱和半干旱地区地表反照率变化的主导因素,其对地表反照率变化的独立贡献率分别为41%和56.18%。7月东北地区降水量和气温对地表反照率的影响大约滞后2个月;内蒙古沙漠地区和长江中下游平原土壤水分对地表反照率的影响大约滞后1~2个月。     

2000—2020年中国西北地区区域性沙尘暴特征及成因北大核心CSCD

利用地面观测资料分析了2000—2020年中国西北地区区域性沙尘暴特征,同时基于气候动力因子、温度、降水和NDVI资料,研究西北地区区域性沙尘暴成因。结果表明:2000—2020年西北地区区域性沙尘暴年总日数呈波动下降趋势,且存在两个高(低)频期。春季是区域性沙尘暴高发季,其中4月总日数最高,达47 d;相较于上旬和中旬,春季各月下旬更易出现区域性沙尘暴。新疆南部的塔里木盆地、内蒙古中西部和甘肃河西是西北地区区域性沙尘暴高发区,总日数均在10 d以上,其余大部分地方总日数均小于8 d。北半球极涡面积指数、强度指数及亚洲区极涡强度指数均与区域性沙尘暴日数显著正相关,北半球极涡从扩张期到收缩期转变及其强度的减弱,是西北地区区域性沙尘暴减少的重要气候动力因素。西北地区年(春季)降水量和平均NDVI均与区域性沙尘暴日数显著负相关,近21年西北地区大部分地方气候趋于暖湿化,植被覆盖整体以改善为主要趋势,此种转变有利于沙化面积收缩,减少非输入性沙尘暴的发生。     

2000-2015年中国农村能源贫困的时空变化与影响因素

农村能源贫困作为世界能源体系面临的严峻挑战之一,已成为发展中国家贫困的主要标志。当前急需探明影响农村能源贫困的关键因素,并寻求有效策略减缓能源贫困。以中国30个省市（自治区）为研究单元,以能源接入与能源服务作为能源贫困的度量指标,利用Theil指数及空间自相关分析法刻画中国农村能源贫困的时空演变特征,并利用空间杜宾模型（SDM）分析其影响因素,旨在为中国制定有效的农村能源政策提供依据和参考。结果表明：① 2000-2015年中国农村能源贫困呈先增后降的“倒U型”趋势,但一直保持着“中部高、东西部低”的马鞍型分布格局;② 中国农村能源贫困的区域差异波动较大,但整体呈缩小趋势,Theil指数降幅为13.71%,地带间差异趋于扩大,而地带内差异趋于缩小;③ 中国农村能源贫困具有显著的空间集聚特征,热点区和冷点区均在波动中呈扩张态势,其中稳定性热点区集中分布在中部地区,而稳定性冷点区集中在东部沿海地区;④ 随着地区经济发展水平、农村能源供给水平、能源投资水平、农村能源基础设施水平和农村能源管理水平的提高,农村能源贫困状况将得到有效缓解。     

2000—2015年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用2000—2015年的EOS/MODIS数据,采用趋势分析、Hurst指数、变异系数法对伊犁河谷植被时空变化及未来趋势进行分析,结果显示:空间分布上,伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、东部偏高,西部、中部偏低的分布特征;时间变化上,2000—2015年,伊犁河谷植被覆盖度波动减小,减速为6.25%·(10 a)^-1;区域分布上,伊犁河谷植被表现为低波动变化,波动程度中等以及下占73.16%,波动程度高的区域占26.84%。未来预测表明,伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势,其中,持续退化的面积占57.55%,持续改善的面积占13.51%。     

Spatio-temporal Patterns of Vegetation Change in Kazakhstan from 1982 to 2015

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), as a key indicator of vegetation growth, effectively provides information regarding vegetation growth status. Based on the Global Inventory Monitoring and Modeling System (GIMMS) NDVI time series data for Kazakhstan from 1982 to 2015, we analyzed the spatial pattern and changes in the vegetation growth trend. Results indicated that the three main types of vegetation in Kazakhstan are cropland, grassland and shrubland, and these are distributed from north to south. While the regional distribution pattern is obvious, the vegetation index decreased from north to south. The average NDVI values of the three main vegetation types are in the order of cropland > grassland > shrubland. During the period from 1982 to 2015, the NDVI initially increased (1982-1992), then decreased (1993-2007), and then increased again (2008-2015). The areas where NDVI decreased significantly accounted for 24.0% of the total land area. These areas with vegetation degradation are mainly distributed in the northwest junction between cropland and grassland, and in the cropland along the southern border. The proportions of total grassland, cropland and shrubland areas that were degraded are 23.5%, 48.4% and 13.7%, respectively. Areas with improved vegetation, accounting for 11.8% of the total land area, were mainly distributed in the mid-east cropland area, and the junction between cropland and grassland in the mid-east region.     

2000-2013年中国城市群经济绩效动态实证分析——基于DEA和Malmquist生产率指数法

在全球化和新型城镇化大背景下,城市群是辐射面最广、潜力最大、活力最强的核心增长极,但其高速成长背后是各类要素的大量投入,客观评估城市群经济绩效对于推动中国城镇化持续健康发展意义深远。在总结既有研究的基础上,选取中国13个典型城市群为样本,以2000-2013年为研究时段,采用资本、土地、劳动、科技和经济五大要素长时间序列数据,在全要素生产率(TFP)分析框架下,通过数据包络分析方法(DEA)静态评价时间截面的城市群投入产出效率,进而运用Malmquist生产率指数法动态分析城市群TFP年际变化,探讨其时空格局和内在演化机制。研究发现：城市群经济绩效进步明显,但空间分布仍不均衡;科技进步贡献的滞后在一定程度上抵消了通过规模扩张和资源配置优化带来的正效应,只有长三角、珠三角和京津冀三大城市群初步实现依靠科技进步促进发展,表明各城市群所处发展阶段和动力机制差异显著。据此,提出针对不同地区、不同发展阶段城市群的发展策略。     

2000-2015年毛乌素沙区植被覆盖度变化趋势

毛乌素沙区是中国生态安全屏障的重要组成部分,土地沙漠化严重,近年来国家和地方政府实施了一系列生态保护与建设工程。利用2000-2015年MODIS13Q1 NDVI产品、年平均气温、年降水量数据,采用回归分析方法和显著性检验,对毛乌素沙区植被覆盖度变化趋势及其对气温、降水变化的响应进行了分析研究。结果表明：（1）毛乌素沙区植被覆盖度总体由东向西呈减少趋势,大部分区域植被覆盖度在30%以下,沙地腹地依然明显存在极低植被覆盖的流沙区。（2）21世纪以来毛乌素沙区植被覆盖度总体呈增加趋势,但空间差异明显。中东部大部分地区及腹地流动沙带之间植被覆盖度呈显著、极显著增加趋势;西部西鄂尔多斯荒漠草原区植被覆盖度变化不显著;植被覆盖度变化显著或极显著减小的地区极少,呈点状零散分布。（3）毛乌素沙区植被覆盖度对气温和降水响应的敏感性存在空间差异,且存在时滞性差异。东部黄土高原过渡区和西部西鄂尔多斯荒漠草原区植被对降水和气温的响应敏感,植被覆盖度的变化与气温和降水因子呈显著相关关系;毛乌素沙地主体区植被覆盖度变化与当年总降水量和年平均气温相关性不强,但与时滞降水的相关系数显著增大,可能与毛乌素沙地土壤质地和植被类型对降水的分配与利用方式有关。     

2000～2014年洞庭湖区植物面积变化及其与湖泊水位的关系

利用增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),采用Mann-Kendall方法和Sen’s斜率估计方法,研究2000~2014年洞庭湖区的植物面积及其变化趋势,以及其与水位之间的关系。研究结果表明,枯水年洞庭湖区的植物面积最大,平水年的次之,丰水年的最小;2000~2014年期间,洞庭湖区增强型植被指数的变化存在空间异质性,东洞庭湖区的大部分区域的增强型植被指数无显著变化,南洞庭湖区的大部分区域的增强型植被指数显著增大;洞庭湖区18.08%的区域的增强型植被指数显著增大,这些区域主要集中在高滩地(平均海拔为26.61 m);7.51%的区域的增强型植被指数显著减小,这些区域主要集中在低滩地(平均海拔为25.79 m);随着湖泊水位的上升,洞庭湖区植物面积在减少,当洞庭湖水位为24 m时,最适合植物生长,当洞庭湖水位低于24 m时,洞庭湖区的植物面积受水位变化的影响较小。     

基于SCI-E的2010—2014年美国海洋学研究热点分析

基于科学引文索引数据库SCI-E, 检索获得2010—2014年美国海洋学研究型文献9 702篇, 在确定文献集中词频不低于40的54个高频关键词基础上, 运用共词分析法, 以SPSS 20.0为工具, 探索美国近5年海洋学研究热点。结果表明, 2010—2014年间美国海洋学研究热点集中在6大主题领域: 海洋环流动力学研究、海洋灾害研究、科学技术和方法在海洋中的应用研究、海洋初级生产力研究、海洋污染研究、海洋生物多样性研究。在此基础上, 运用社会网络分析法, 借助可视化工具Ucinet, 对6大研究主题和高频作者共现矩阵进行可视化, 揭示出各研究主题的作者团体。     

晋北沙漠化地区1980-2014年的气候变化

气候变化对土地沙漠化有一定驱动作用。以晋北沙漠化地区为研究区域,对1980-2014年影响该地区土地沙漠化的气候因子进行分析,采用气候变化倾向率、突变检验、滑动t检验、GIS空间模拟和插值等方法来探讨气候变化时空变化特征。结果表明：（1）1980-2014年,晋北沙漠化地区春季升温速率较大,气温整体呈缓慢上升趋势,年均气温从1980年6.37℃升高到2014年8.01℃,空间上呈现出由两边向中心逐渐减弱的趋势,并且在1990年存在明显增温突变,春夏季气温突变明显;（2）晋北沙漠化地区秋季降水增长幅度最为明显,年降水量整体呈现升高趋势,年降水量的倾向率均为正值,年降水量从1980年357.83mm升高到2014年403.82mm,降水量处于非突变的自然波动状态,稳定性较强,在空间上差异明显,由东北向西南逐渐增加;（3）年均风速呈逐年减小的趋势,春季风速从1980年3.25m·s^-1降低到2014年2.48m·s^-1,减小趋势最为明显,在空间上呈现由西北至东南逐渐增大的趋势。     

2000—2018年青海湖流域气温和降水量变化趋势空间分布特征

青藏高原是全球气候变化的敏感区,气温和降水量的空间分布及变化趋势是气候变化研究的核心和基础,为开展生态环境变化评估提供基础资料。基于2000—2018年青海湖流域及其周边气象站观测数据,以高程为协变量,结合专业气象插值软件ANUSPLIN对气温和降水量进行空间插值。利用线性回归法分析了青海湖流域2000—2018年气温和降水量的变化趋势;利用双变量空间自相关分析法分析了青海湖流域气温和降水量空间匹配关系。结果表明：（1） 2000—2018年青海湖流域年平均气温呈显著增加趋势,平均增速为0.30 ℃·（10a）^-1,春季增温显著。（2） 降水量呈显著增加趋势,平均增速为73.20 mm·（10a）^-1,春夏季增速显著、秋季变化不明显、冬季趋于变干。（3） 青海湖流域气温和降水量空间匹配差异显著。从年尺度来看,气温和降水量莫兰指数（Moran’s I）为-0.66,表现为显著的负相关,面积比为67.56%,水热组合空间匹配不佳。从季节尺度来看,青海湖流域春季、夏季、秋季和冬季的气温和降水量Moran’s I分别为-0.49、-0.80、-0.32和-0.14,均为空间负相关。春夏季,流域低海拔区域气温逐渐升高,高海拔区域降水量逐渐增多,气温和降水量空间负相关面积逐渐增大,水热组合空间匹配不佳。值得强调的是青海湖巨大水体对环湖区局地气温的调节作用明显,是青海湖流域的“气候调节器”。     

2005-2014年安徽省区域经济时空差异特征分析

采用多指标对安徽省2005—2014年的区域经济差异进行评价,并用变异系数、基尼系数对安徽省区域经济差异进行测度,分析10年来区域经济差异的演变;将位序-规模法则应用于县域经济的发展变化分析,运用空间自相关方法分析区域经济差异的空间格局,并从政策导向、地理区位等方面分析其原因。研究结果表明：10年来安徽省区域经济差异略有起伏,但总体相对稳定,近年来有逐渐缩小的趋势,区域之间有明显的集聚效应。