黄土高原数字地形分析研究进展

黄土高原数字地形分析以我国黄土高原为研究对象,基于该区域不同尺度DEM数据提取各类坡面地形因子及特征地形要素,并通过对各种地形因子和特征要素的自身特点、空间分异规律及各因子与要素之间的相互关系建立地学统计模型,从更深层次探讨黄土地貌演化及其空间分异规律,深化对黄土高原的认识。该文总结了黄土高原数字地形分析的基本理论与分析方法,从该区域的DEM数据模型、地形特征要素、地形信息图谱、地形纹理、沟壑信息图谱和地貌发育演化机理等方面对黄土高原数字地形分析的研究成果进行较全面地梳理与分析。可以看出,黄土高原数字地形分析已成为数字地形分析领域独具特色的研究方向,其中很多方法均已成为地貌计量学的重要研究手段。     

基于空间分析方法的人口空间分布区划

人口空间分布区划是进行人口统计数据空间化处理的基础性工作,通过与人口空间分布紧密相关的要素设计算法计算各省及县人口分布特征指数,确定各省人口特征指数重心和区划指数,据此构建三维特征空间,通过计算各省之间的空间距离,根据最小距离法则将全国分为8个人口空间分布特征区域,并对各区基本情况进行了简要分析.     

河北浅山区土地利用时空演变图谱特征及地形效应

应用地学信息图谱将土地利用与地形特征相结合,可准确表达地形复杂的土地利用时空属性与演变特征,对区域土地利用格局优化具有现实意义。该文基于1995-2015年的DEM和遥感数据,构建土地利用演变图谱和地形分析模型,借助ArcGIS软件从土地利用结构和图谱演变类型两个角度分析了河北浅山区土地利用时空演变特征及地形效应。结果表明:1)1995-2015年研究区土地利用以稳定型图谱为主,用地类型以林地、耕地、草地为主,林地、耕地和未利用地总量减少,其余地类总量增加;发生变化的图谱类型以前期变化型的林地转出为主,其次为后期变化型的耕地转出。2)土地利用类型在地形梯度上存在相似性和差异性,低地形位和高地形位是建设用地、耕地和水域的优势分布区,中地形位是林地和草地的优势分布区,未利用地的优势分布从中地形位向低地形位或高地形位转移。3)土地利用演变图谱在地形梯度上差异明显,低地形位是稳定型、前期变化型和后期变化型图谱的优势分布区,土地利用结构较稳定;中地形位不存在优势分布的图谱类型和演变模式,土地利用复杂且变化剧烈;高地形位是各演变类型优势分布的集中区,土地利用多元化。该研究可为河北浅山区生态建设和国土空间规划提供参考。     

自然地理环境整体性原理的内涵及其教学功能

一、自然地理环境整体性原理的内涵 1．组成要素的内在联系性是整体性之根本 自然地理环境是一个整体,由大气、水、岩石、生物、土壤、地形等地理要素组成。这些要素并非简单地汇集在一起,或偶然地在空间上结合起来,而是通过大气循环、水循环、生物循环和地质循环等物质运动和能量交换,彼此之间进行着密切的相互联系、相互制约和相互渗透,构成了陆地环境的整体性,共同建造地理环境的总体特征。陆地环境各要素并不是孤立存在和独立发展的,而是作为整体的一部分发展变化着,其中某一要素的变化会导致其他要素甚至整个环境状态的改变。     

山区过渡性地理空间人文自然交互性识别与分异解析

山区因其人文自然交互过程具有显著的地域性、时空分异性与不确定性,成为典型的过渡性地理空间,其类型量化识别与分异特征的解析可为山区乡村振兴背景下国土空间高质量发展提供决策依据。本文基于地理不确定性的概念构建时空变率指数,识别出中国山区过渡性地理空间分布与分区,并运用地理探测器解析其地理时空变率的驱动力谱。结果发现：中国山区过渡性地理空间总面积为238.32×10⁴ km²（约占中国陆表面积的1/4）,其地理时空变率从第一阶梯到第三阶梯呈递减趋势;全国山区过渡性地理空间可分为12个分区,其中昆仑—祁连山分区面积最大;人文驱动因子对人口与土地利用的时空变率解析力最强,基础地形因子对植被覆盖时空变率与地理时空变率指数的解析力最为显著,各因子中海拔与夜间灯光的解析驱动力最强。整体而言,人文要素的时空动态均对东南山区过渡性地理空间具有显著的塑造性,而西北山区过渡性地理空间主要受到自然要素的时间变化和人文要素的空间变化所驱动。本文为山区过渡性地理空间的不确定性、多样性与人地关系地域性的定量研究提供了新的见解与启示。     

地理国情分类区划模型构建及实证研究——以河南省为例

地理国情分类区划是认知和分析地理国情的有效途径,是研究认识地理国情类型特征、组合及其演变趋势的区域差异和地理国情空间分异的基础。本文通过对地理国情普查的基本统计数据进行分析,制定了地理国情分类区划的指标体系;基于多维尺度分析和聚类分析,构建了地理国情分类区划模型。选择河南省地理国情普查数据,对其进行分类区划实验。通过对地理国情数据进行多维尺度分析,根据分析的可视化结果,可直观地确定地理国情的分类区划数,并将此设置为初始的聚类数;在此基础上进行k均值聚类,可实现河南省地理国情的分类区划,通过对各聚类簇中指标数据特征进行分析,并根据各聚类簇中心对区划各类型进行定义和解释,最后对聚类结果进行空间化表达。结果表明：河南省地理国情可划分为指标数据极值区、指标数据低值区、指标数据中值区和指标数据高值区4类,且根据空间集聚性分析,可判断分类区划的空间集聚效应显著,各区划类型间相互包容和渗透,集聚呈4条西南?东北的条状带。该项工作可为统筹地理国情与区域可持续发展,制定切实可行的区域发展政策提供科学依据。     

中国冰冻圈文化服务专题区划研究

本文以中国冰冻圈服务综合区划、自然和人文地理区划等理论、方法为基础,综合中国冰冻圈主要组成要素（冰川、冻土、积雪）及其社会文化要素（民族、历史、聚落、旅游文化和行政区划）,采用相似性与差异性、综合性与主导性、等级性与逻辑性和空间连续与行政边界相结合的方法,提出了“文化服务+文化产业+经济开发”导向的中国冰冻圈文化服务专题区划方案。根据空间聚类方法和专家判断,将其划分为青藏高原冰川—冻土—积雪文化区、西北冰川—积雪文化区、东北冻土—积雪文化区、北方积雪文化区和南方积雪文化区5个一级区划大区,依据文化与地域要素异质性原则,再细分为12个二级区划亚类和51个三级区划基本类型。专题区划方案与中国冰冻圈空间分布、中国自然地理综合区划、中国人文地理综合区划等的吻合度较高,体现了冰冻圈组成要素与冰冻圈区域文化要素的依存关系及区域空间异质性规律。本文深化了对中国冰冻圈文化服务及其空间异质性的认知,可为冰冻圈文化保护、传承、发扬,以及不同区域冰冻圈文化、旅游产业的开发及相关产业的运营、管理提供科学依据。     

基于地理探测器的中国陆地热带北界探讨

热带北界一直是中国综合自然区划研究中争议较大的问题之一,不同学者基于不同区划指标和方法等划定的中国热带北界界线差异较大。基于空间分异性的综合自然区划思想,依托最新的基于统计学原理的地理探测器模型,以气候要素为主导指标,辅以土壤类型与作物熟制等,探讨中国陆地热带北界的界线。结果表明：① 依据地理探测器模型所确定的中国陆地热带北界,自西向东依次经过滇、桂、粤和闽的临沧、思茅、玉溪、个旧、百色、马山、贵港、梧州、肇庆、广州、惠州、河源、梅州、漳州、泉州和莆田等地附近,其与最冷月均温12 ℃等温线、赤红壤与红壤界线及双季稻或双季稻连作喜温旱作与单（双）季稻连作喜凉旱作的分界线等基本吻合;② 利用地理探测器确定的中国陆地热带北界新界线的各项指标决定力q值的均值为0.40,分异明显,满足层内同质性和层间异质性最大的区划原则,完全达到了热带与亚热带的区域空间异质性要求,其划分结果合理可信,表明地理探测器模型可为综合自然区划提供良好的技术支撑。     

基于生态系统服务的中国陆地生态风险评价

传统的生态风险评价主要依据是点源性威胁、区域景观格局变化等生态实体特征指标,忽略了与实体功能属性密切相关的人类福祉因素。将生态系统服务纳入生态风险评价体系是一个新的研究思路。本文运用GIS和遥感技术重构了中国陆地生态系统服务的空间图谱,采用生态风险分析模型给出了基于生态系统服务的中国陆地生态风险格局的定量描述和空间分布,划定了不同置信水平下的生态风险管控优先区。结果表明：① 2000-2010年中国陆地生态系统年均总生态系统服务指数取值在0~2.17之间,年际间呈现小幅波动趋势,年平均总指数在0.30~0.57之间变化,其中24.7%的区域显著增加,主要分布在台湾、云贵高原及新疆西北内陆区,37.1%的区域显著减少,主要分布在东北、青藏高原及中东部地区;② 不同置信水平下的中国陆地生态系统服务存在的风险损失不尽相同。如当置信水平为90%时,总生态系统服务指数的可能损失比例为24.19%,生态风险指数为0.253。比较置信水平和生态风险指数间的关系,发现当置信水平较高时,生态系统服务蒙受风险的概率相应降低,但此时出现风险时所承受的损失也对应增加;③ 以90%置信水平为例,中国生态地理区划的风险特征表现为：平均生态系统服务风险指数居前列的六位依次为内蒙古高原生态区、华北平原生态区、黄土高原生态区、东北平原生态区、横断山生态区、青藏高原生态区,极重度风险所占区域面积比例依次为55.89%、26.63%、24.35%、20.62%、18.70%、25.12%。     

基于参数最优地理探测器的江西省山洪灾害时空格局与驱动力研究

江西省是我国山洪灾害严重的省份之一,但目前缺乏对该省山洪灾害时空格局和驱动因子全面系统的研究.该文根据全国山洪灾害调查项目江西省1950-2015年山洪灾害数据集,对江西省山洪灾害时间分布特征、空间分布规律、主要影响因子分布趋势与灾害重心迁移格局进行挖掘;在此基础上,运用参数最优地理探测器对降雨和地形两种连续型因子生成最优离散化因子,分别探测江西省全域范围和流域范围山洪灾害的主要驱动因子及作用机制.结果表明:全域范围江西省降雨因子解释力明显强于地形因子,其中历时短、重现期长的10 min强降雨对山洪灾害的解释力最强,且在特定地形条件与降雨交互作用后呈非线性增强;流域范围降雨多为山洪灾害的主导因子,但各流域的降雨主导因子差异明显,地形因子解释力更强,多数流域最大交互作用的双因子为降雨与地形因子,表明流域内因降雨和地形产生明显的山洪灾害空间分异特征.研究结果可为山洪灾害区划、防治等研究提供科学依据.