我国1978～2004年生态足迹需求与供给动态分析

基于生态足迹理论，用实证方法进行了我国可持续发展的定量测算与分析。在静点测算基础上，对我国20多年来的生态足迹供给与需求进行了动态测算与分析。通过Eviews软件分析了生态足迹与GDP、POP（人口）的线性关系。利用分析结果和变量之间的估计方程可以判断我国可持续发展状况，并预测未来走势。     

广西生态足迹及影响因子的空间差异分析

针对人类活动对广西区域生态环境造成的影响问题,为今后可持续发展提供决策依据,该文采用空间自相关方法对广西全区县域生态足迹及影响因子的空间差异进行了分析。结果表明:广西生态足迹和生态承载力的分布具有明显的空间差异;生态足迹的空间分布差异是由人口、经济和居民消费共同作用的结果;生态足迹和人口、GDP、全社会固定资产投资、居民消费水平及生物资源消费量在空间分布上存在部分地区明显聚集的现象。最后提出广西区域发展分区建议,将全区划分为优势发展区、转型发展区、引导发展区和适中发展区。     

基于生态足迹的孟连县土地利用结构优化研究

采用生态足迹法对云南孟连县2005—2011年生态足迹进行计算,根据2005—2011年数据运用GM(1,1)灰色预测模型对2020年生态足迹进行预测,得到2020年人均生态赤字将达到2.762 hm2/人,土地利用结构急需调整优化。在此背景下建立以生态赤字最小化和经济效益、社会效益最大化为目标函数的多目标线性规划模型,设置了8个变量和13个约束条件。根据模型求解优化方案,对孟连县2020年土地利用结构进行优化调整,结果表明:相比于优化前,人均生态赤字减少10.87%,经济效益增加0.52亿元,社会效益增加0.001 hm2。优化后的土地利用结构基本上实现了经济、社会、生态效益的统一。     

哈尔滨市景观生态风险时空变化驱动力及分布预测

本文以哈尔滨市为研究对象,首先构建了景观生态风险及预测模型;然后对1998—2018年景观生态风险时空变化驱动力进行分析;最后对研究区域2023年景观生态风险空间分布进行预测。结果表明：①研究区域近20年景观生态风险先降低后升高,空间格局变化较为显著。②道路距离、第二产业、农业、高程为景观生态风险变化主要驱动力。1998—2008年,主城区周围道路距离系数逐年减小,南部地区逐年增高,其他时间内未见明显变化;农业和高程对区域景观生态风险的总体影响显著,存在空间差异;第二产业对区域景观生态风险影响程度呈现先增后降的变化。③预测所得的2023年景观生态风险空间差别不明显,降低区域比升高区域面积大。     

哈尔滨市建设用地需求量预测

利用相关分析对哈尔滨市建设用地需求量的主要影响因素进行相关系数计算,筛选出主导因子,然后利用主导因子建立多元回归模型,预测2010年和2020年哈尔滨市建设用地需求量,并通过GM(1,1)模型对多元回归预测结果进行验证分析,得出更精确的预测结果。     

基于GIS和SD方法的社会经济发展与生态环境响应动态模拟预测研究

在着重于空间现象分析处理的GIS与动态模拟的SD方法结合的模式下,动态模拟预测了不同社会经济发展策略对生态环境的影响,揭示了生态经济系统社会经济发展与生态环境相互影响关系,为区域可持续发展提供决策支持服务。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题,对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测,对GM模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度,从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法。     

房屋震害预测数字化辅助方法

为提高房屋震害预测效率,将数字化技术应用于房屋震害预测分类工作中。利用航空摄影测量、遥感及地理信息系统技术,提出两种房屋震害预测分类数字化辅助方法。若预测区域有符合条件的遥感影像对,利用航空摄影测量技术可获得DSM及DEM模型,进一步从层数上对建筑物进行分类。另一种方法则是利用遥感技术提取有关建筑物阴影信息,由阴影计算建筑物层数,进而对建筑物进行分类。利用地理信息系统自动统计不同类建筑物总面积,画出不同类建筑的地理分布图。与传统方法相比,这种方法效率高,可以纵览全局,减少房屋震害预测现场调查工作量,提高震害预测工作效率。     

考虑建筑物荷载的变形监测数据处理方法

在建筑物变形分析中,多元回归分析方法有利于建立变形值与多个影响因子之间的关系。本文将多元回归模型用于建筑物变形监测数据处理,阐述了回归模型中影响因子的确定、回归模型的最小二乘参数估计以及回归模型的显著性检验。通过对建筑物沉降观测数据进行分析计算,说明了此方法的全过程,最后给出实测与预测曲线的比较以及模型的改进。     

顾及缺失值的因果图时空预测网络

时空预测是地理时空大数据挖掘的基础研究命题。目前,多种模型用于预测未知系统的时空状态。然而,存在的大多数预测模型仅在没有缺失数据的时空数据集上进行测试,忽略了缺失值对预测结果的影响。在真实场景中,由于传感器或网络传输故障,数据缺失是一个不容忽视的问题。鉴于此,本文提出了一种顾及缺失值的因果图卷积网络(causal graph convolutional network considering missing values, Causal-GCNM)模型用于时空预测。Causal-GCNM模型可以自动捕捉时空数据中的缺失模式,使得Causal-GCNM模型在不需要借助额外插值算法的前提下,可以直接完成时空预测任务。本文提出的模型在3种真实的时空数据集(交通流数据集、PM_2.5监测数据集及气温监测数据集)得到了验证。试验结果表明,Causal-GCNM模型在4种缺失条件(20%随机缺失、20%块状缺失、40%随机缺失及40%块状缺失)下仍然具有较好的预测性能,并在预测精度和计算效率两类指标上优于10种存在的基线方法。     

基于生态足迹的格网化生态承载力评价——以衡水市为例

针对行政单元生态承载力评价不能精细反映区域内部生态状况的差异和局部细节特征的问题,难以满足精细管控生态承载力的需要,本文提出了格网化生态承载力评价方法。基于生态足迹模型,结合人口空间分布模型,借助GIS空间分析技术,从格网角度对生态足迹和生态承载力进行定量估算与空间格局分析,并以衡水市为例进行试验验证。结果表明,格网尺度生态承载力评价方法与区域生态承载力评价方法相比更符合真实情况。从格网尺度看,衡水市生态足迹分布圈层特点,生态承载力呈离散分布特征。生态赤字状况表现出明显的异质性,沿滏东排河和滏阳河两侧呈条带状分布。衡水市大部分地区处于生态赤字临界状态,生态状况亟须得到保护。     

基于生态足迹的江西省可持续发展评价

针对可持续发展定量评价问题,该文提出了将具有空间分析优势的GIS技术与具有定量分析特色的生态足迹理论相结合的方法,并将该方法用于江西省可持续发展评价。文章利用1990年、2000年、2008年3个时期的统计数据与空间信息数据,分别从全区域与其子区域两个层次,计算了生态足迹、生态承载力与生态赤字(盈余)。分析表明,江西省在3个时期均出现了生态赤字,且持续增大,全流域的可持续性向不利的方向发展。在各子区域中,可持续发展水平较差的区域有新余市、萍乡市;较好的区域有赣州市、上饶市。空间分布方面,可持续发展水平较高的区域主要分布在南部与东部,较低的区域主要分布中部与东北部。     

基于状态空间法的长江中游城市群区域生态承载力评价

采用状态空间法构建了长江中游城市群生态承载力评价指标体系,对该区2001、2007和2013年3期生态承载力进行了定量评价,并对其时空分异特征和影响机制进行了探讨。结果表明:1)2001~2013年期间,长江中游城市群各市生态承载现状均超过了生态承载力,但生态承载压力总体趋向减轻;2)长江中游城市群区域生态承载状况空间分异明显,襄荆宜城市带最优,环长株潭城市群次之,武汉城市圈和环鄱阳湖城市群较差。武汉、长沙等区域中心生态承载状况相对良好,周边地区生态承载压力较大,尤其天门等市,整体呈现出"中心轻、边缘重"的区域生态承载格局;3)长江中游城市群各市压力因子水平较为均衡,变化趋势一致,但承压和潜力因子水平极不均衡,是影响"中心轻、边缘重"格局和次区域生态承载差异的主要因素;4)随着社会经济的快速发展,长江中游城市群既存在经济持续增长、人口增加、资源环境条件约束趋紧等造成的生态超载问题,同时,也激发了环境投入、科技研发、区际交流等因素,缓解了生态压力,区域生态超载状况趋于改善。     

区域可持续发展评价系统研制

区域可持续发展是指区域自然环境容量可以不断满足人类生活质量保障的社会发展状态,要实现这种可持续发展,就必须评价区域的可持续性,EIS／RSD是在windows NT环境下开发的一个以遥感专题信息作为重要信息来源,具有综合分析和空间制图显示能力的区域可持续发展评价息系统,该文阐述了EIS／RSD的系统目标,技术路线,概念模型,系统功能,使用方法和结果表达方式。     

基于均值变点法提取地形起伏度的影响因素分析——以黄河流域(山西段)为例

地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明：(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。     

基于多源空间数据的中国生态环境综合评价与分析

利用多种来源的不同专题空间数据，通过建立生态环境背景指标体系，采用空间叠加分析方法，实现了大范围的生态环境状况的综合评价，通过计算生态环境背景指数，以数值方式比较全面，系统地反映了我国生态环境背景的整体特点以及区域差异，可以直接进行全国生态环境背景状况的区域对比研究和主要影响因素分析，而且为进一步开展时间序列动态变化监测，以及开展针对区域特点的深入研究提供支持。     

Mapping the human footprint from satellite measurements in Japan

Due to increasing global urbanization and climate change, the quantification of “human footprints” has become an urgent goal in the fields of biodiversity conservation and regional environment management. A human footprint is defined as the impact of a particular human activity on the Earth’s surface, which can be represented mainly by impervious surfaces (related to industry and urbanization) and cropland (related to agriculture). Here we present a method called sorted temporal mixture analysis with post-classification (STMAP) for mapping impervious surfaces and cropland simultaneously at the subpixel level to fill the demand for precise human footprint information on a national scale. The STMAP method applies a four-endmember sorted temporal mixture analysis to provide the initial fractions of evergreen forests, deciduous forests, cropland, and impervious surfaces as a first step. Endmembers are selected from the sorted temporal profiles of the MODIS-normalized difference vegetation index (NDVI), as guided by a principal component analysis. The yearly maximum land surface temperatures and averaged stable nighttime light are then statistically analyzed to provide the thresholds for post-classification to further separate cropland from deciduous forest and bare land from impervious surface. As the four outputs of STMAP, the fractions of forest, cropland, impervious surfaces and bare land are derived. We used the reference maps of impervious surfaces and cropland obtained from the Landsat/TM and ALOS precise land-use/land-cover map at the subpixel level to evaluate the performance of the proposed method, respectively. Historical satellite images with high spatial resolution were used to further evaluate the cropland results derived with the STMAP method. The results showed that the STMAP method has promising accuracy for estimating impervious surfaces and cropland in Japan. The root mean square errors obtained with the STMAP method were 6.3% for the estimation of impervious surfaces and 9.8% for the estimation of cropland. Our findings can extend the applications of remote sensing technologies in ecological research and environment management on a large scale.     

利用遥感和GIS研究内蒙古中西部地区环境变化

利用TM和MSS卫星遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度、热度指数，结合气候数据和其它地学辅助信息，在GIS的支持下建立环境质量评价模型；利用该模型评价了内蒙古中西部地区19876、1987、1996年跨越20年的环境变化，从区域平均环境质量指数的变化和各级指数分布的区域面积变化两方面说明了研究区20年来的环境退化；分析了气候因子对环境质量变化的影响，定量说明了半干旱地区影响环境变化的气候因子主要是湿润度，指出20年来人为因素对环境质量的影响呈现越来越大的趋势。