沙尘源区AVHRR数据地表温度时序变化与沙尘干量TSP数据的对比分析——以2001年春季北方强沙尘过程为例

根据沙尘暴起沙、传输与降沉模型系统对参数的需求，中日亚洲沙尘暴项目在源区、传输区和降沉区布设了先进的仪器设备，其中沙尘干量TSP数据是主要获取的数据，同时利用气象卫星获取沙尘过程的云图和反演沙尘过程的地表物理参数。由于不同土地利用／覆盖对沙尘暴过程中起沙的贡献不一样，研究中用局地分裂窗算法反演NOAA／AVHRR热红外波段数据的地面温度参数；取得大范围的时序地面温度数据后参照1：10万土地利用／覆盖类型重采样图层选点提取地表温度，形成不同点时间序列变化曲线；最后将不同地类的地表温度时序变化曲线与观测点沙尘干量TSP时序变化曲线对比分析，发现两者具有较好的对应关系，说明沙尘暴过程地表温度变化现象与沙尘有密切的关系。结果表明，利用遥感数据反演地面温度参数可以作为沙尘预报模型的重要参数。     

退耕还林还草工程对中国北方农牧交错区土地利用/覆被变化的影响——以科尔沁左翼后旗为例

以北方农牧交错区-科尔沁左翼后旗为例,利用卫星遥感技术获取1980~2010年土地利用/覆被信息,通过统计模型重建土地利用/覆被及景观格局变化过程,综合评价二者动态及退耕还林还草等生态恢复工程的影响。研究区土地整体处于准平衡态势,各地类双向转换较频繁;耕地与草地的变化对区域土地利用/覆被及景观格局变化起支配作用;退耕还林还草等生态恢复工程逆转了天然植被(包括草地与林地)整体减少及耕地与未利用地增加的局面,使各景观破碎化程度有所缓解,这可能有利于生态环境的改善。     

城市地表温度对土地利用/覆被变化响应的遥感研究——以乌鲁木齐为例

 快速的城市化对城市环境产生显著的影响,基于遥感定量研究地表温度对土地利用/覆被变化（LUCC）的响应,来评估快速城市化对环境的影响,是一种快速、有效的途径。以干旱区典型绿洲型城市——乌鲁木齐为例,将遥感与地理信息系统相结合,利用1990年和2009年两期陆地卫星影像为基础数据进行土地利用/覆被分类,并基于单窗算法定量反演同期的地表温度,从而对快速城市化进程中的土地利用/覆被类型动态变化的空间特征及地表温度对快速城市化的响应情况进行了定量研究。结果显示,在近20 a间,乌鲁木齐城市迅速扩张,土地利用/覆被类型变化显著,城市建设用地增长率高达44.73%;同时城市的快速发展使地表温度提高了近6 ℃。研究表明,温度变化格局,尤其是增温区的空间分布与城市扩张的空间格局基本一致,说明地表温度对城市的土地利用/覆被变化产生了显著的响应。     

多源信息复合NOAA影像在大尺度景观制图中的应用——以中国东北区为例

以中国东北区为例,基于GIS和RS技术,探讨应用NOAA/AVHRR数据编制景观类型图过程中如何提高制图精度。采用多源信息复合NOAA/AVHRR影像分类方法,复合影像分为:1)数字地学综合影像,由年均降水、≥10℃活动积温和数字高程模型(DEM)叠加而成,主要考虑了植被受气候以及地形的影响;2)NOAA/AVHRR四季累加影像的第一主成分影像,在一定程度上去除了多波段NOAA数据冗余;3)NOAA/AVHRR四季NDVI累加值影像,突出了植被信息。将研究区景观(土地)类型进行二级划分,其中一级划分为6大类,二级划分为16类,结果与研究区实际情况基本相符,分类精度达70%。     

温度与降水变化的小波分析及其环境效应解释——以东北农牧交错区为例

中国东北农牧交错区属于环境变化的过渡区域和敏感区域 ,是最容易感受气候变化的地带之一。该文运用小波分析方法 ,对 5 0年代以来东北农牧交错区典型站点的温度和降水变化情景进行了分析 ,主要分析了其变化的多尺度特征和规律 ;区域和样地分析结果表明 ,降水与温度的时空变化是导致土地退化和环境变化的重要驱动力     

基于降水量与土壤类型的北方农牧交错区土地利用/覆被格局及变化分析——以科尔沁左翼后旗为例

基于降水、土壤、遥感与农户调研数据,利用遥感解译、面积加权重心、景观格局等方法,探讨科尔沁左翼后旗的土地利用/覆被格局及其变化。研究表明:土地利用/覆被空间分异明显,草地是最适宜的土地利用/覆被类型。相对优质的土壤被优先用于农牧业,符合当地半农半牧的生产方式;但47.70%的风沙土耕地说明土地已被过度开发利用为耕地。科尔沁左翼后旗土地利用/覆被变化剧烈,且以耕地与林地、草地的转换为主,阻止其转换是生态恢复的关键;变化耕地的土壤类型以风沙土和草甸土为主,风沙土变化耕地应当逐步退耕,草甸土变化耕地应注意地力的保持。基于研究结果,提出"退耕还林还草"在北方农牧交错区的实施应综合考虑对种植业与畜牧业的影响。     

基于多源遥感信息的电力消费量估算与影响因素分析——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行电力消费量等社会经济数据的空间化时,往往受到像元过饱和、像元溢出现象的影响。利用夜间灯光数据和植被指数(NDVI)之间的互补性构建人居指数,与NDVI的融合有效减少了夜灯数据的过饱和现象。在人居指数的计算中使用阈值法有效减少了夜灯数据像元溢出效应的影响,并对其进行了海拔修正。借助修正后的人居指数与电力消费量之间很强的相关关系建立电力消费量空间化模型,获得了2010年浙江省1 km×1 km分辨率下电力消费量的空间分布。模拟结果显示,利用修正后的人居指数对浙江省电力消费量模拟的平均相对误差为26%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数对电力消费量进行空间化的精度较高。     

矢量和栅格数据土地利用结构分维值比较——以苏州为例

分形理论对处理土地利用结构之类的非线性对象具有较强实用价值, 分维值作为该理论的重要测度指标, 其计算常基于栅格数据, 由此导致了土地结构边界信息的损失, 也减弱了分维值对土地利用空间结构特性的揭示作用。本文以苏州市1:10 万土地利用数据为例, 对研究区的土地利用空间格局进行分形分析, 通过分析不同栅格大小的土地利用分维值, 建立分维值与栅格粒度之间的定量关系, 并通过栅格数据推算矢量分维值, 分析推算误差及其原因。结果表明, 苏州市土地利用格局符合分形理论的一般规律;苏州市整体土地利用程度较高, 耕地、建设用地结构较为简单, 而未利用地、林草地结构较复杂, 水域斑块结构复杂性较低;随着栅格粒度的增加, 土地利用分维值呈现增加趋势, 且粒度与分维值之间存在二次函数的定量关系, 可以通过此关系式在一定误差范围内推求矢量数据的土地结构分维值, 斑块数量与整体规模是影响推求精度的重要原因。     

风蚀作用对盐尘释放、输送过程的影响——以新疆艾比湖地区为例

艾比湖地区处于准噶尔盆地西部,发源于准噶尔西部山口的大风流决定了该区风蚀作用的发展.由于人类活动而引起的艾比湖的干枯变成了新松散物质来源,最终导致了该区沙尘一盐尘暴的加剧.从1950年以来,随着准噶尔西部山麓平原的开垦和河道三角洲灌溉农业的发展,新疆第一大盐水湖--艾比湖水域面积也逐渐缩小,干涸湖底和湖滨地区荒漠化程度加剧,已成为中国西北方区域沙尘一盐尘暴主要来源地.研究该区风力运输机制和风蚀作用对盐尘释放、输送过程的影响,分析降尘物中盐分的化学成分、总量及沙尘摹的年内发生率和强度机制等.研究结果表明,干涸盐土湖底和盐漠沙丘的风蚀对盐尘的释放、输送过程起到积极地作用,它的形成与盐尘的扩散与沉降有密切的关系.随着离干涸湖底距离越远,沙尘暴的发生率、强度及降尘量也下降;降尘量为600 g·m-2·a-1(湖近)到70 g·m-2·a-1(离湖水面距离为100～200 km),其中盐分总量为14～27g·m-2·a-1;最大盐分含量可达为77 g·m-2·a-1.离湖越远,盐分的钙和硫酸盐成分越高,钠和氯化物成分越低.最后提出了对艾比湖湖区采取筑坝与隔离技术,分离出常年积水区和干涸湖底区,稳定艾比湖的水域面积,综合利用生物、化学、物理的防治技术,种植梭梭、柽柳、胡杨等耐盐灌、乔木树种,治理干涸湖底盐土风蚀的建议.     

大都市城乡融合区空间演进及内在关联性测度——基于武汉市夜间灯光数据

大都市城乡融合区时空演变及其内在空间关联性研究对避免城市低效蔓延式发展、实现空间结构协同和精明增长有重大意义。论文以武汉市城乡融合区为研究对象,基于NPP/VIIRS夜间灯光强度表征都市要素配置及运行效率和效益,利用引力模型测度2016—2018年各城乡融合区空间关联强度,分析各城乡融合区空间联系势能时空演变趋势和社会经济区位度变化。研究结果表明：① 武汉市城乡融合区面积在2016—2018年间扩大了28.10%,小斑块区域逐渐整合,区域发展连续性增强,总体向西北方向扩展最为显著;② 武汉市城乡融合区之间的空间联系网络结构整体上趋向“多中心”分布,这一过程源于各城乡融合区的经济发展水平、城镇化发展规模和交通通达性变化,东湖新技术开发区、中法武汉生态示范城、武汉临空经济区等在此过程中是各城乡融合区的区域发展引擎;③ 武汉市城乡融合区空间联系强度整体上逐年上升,空间联系整体格局从武洪区和江夏区的“大小中心”结构过渡到江夏区—武洪区—蔡汉区—江黄区—江硚东区的“外围圈层式”结构,但洪山区和江夏区作为武汉市城乡融合区中心区域,未能形成多方向空间辐射力和吸引力,对其他地区的带动明显不足;④ 各城乡融合区社会经济区位度变化显示,现行武汉市都市发展区规划实施成效在北部、西部和东北部城乡融合区较为显著。     

Effect of human settlements on urban thermal environment and factor analysis based on multi-source data: A case study of Changsha city

In view of the lack of comprehensive evaluation and analysis from the combination of natural and human multi-dimensional factors, the urban surface temperature patterns of Changsha in 2000, 2009 and 2016 are retrieved based on multi-source spatial data(Landsat 5 and Landsat 8 satellite image data, POI spatial big data, digital elevation model, etc.), and 12 natural and human factors closely related to urban thermal environment are quickly obtained. The standard deviation ellipse and spatial principal component analysis(PCA) methods are used to analyze the effect of urban human residential thermal environment and its influencing factors. The results showed that the heat island area increased by 547 km~2 and the maximum surface temperature difference reached 10.1℃ during the period 2000–2016. The spatial distribution of urban heat island was mainly concentrated in urban built-up areas, such as industrial and commercial agglomerations and densely populated urban centers. The spatial distribution pattern of heat island is gradually decreasing from the urban center to the suburbs. There were multiple high-temperature centers, such as Wuyi square business circle, Xingsha economic and technological development zone in Changsha County, Wangcheng industrial zone, Yuelu industrial agglomeration, and Tianxin industrial zone. From 2000 to 2016, the main axis of spatial development of heat island remained in the northeast-southwest direction. The center of gravity of heat island shifted 2.7 km to the southwest with the deflection angle of 54.9° in 2000–2009. The center of gravity of heat island shifted to the northeast by 4.8 km with the deflection angle of 60.9° in 2009–2016. On the whole, the change of spatial pattern of thermal environment in Changsha was related to the change of urban construction intensity. Through the PCA method, it was concluded that landscape pattern, urban construction intensity and topographic landforms were the main factors affecting the spatial pattern of urban thermal environment of Changsha. The promotion effect of human factors on the formation of heat island effect was obviously greater than that of natural factors.The temperature would rise by 0.293℃ under the synthetic effect of human and natural factors. Due to the complexity of factors influencing the urban thermal environment of human settlements, the utilization of multi-source data could help to reveal the spatial pattern and evolution law of urban thermal environment, deepen the understanding of the causes of urban heat island effect, and clarify the correlation between human and natural factors, so as to provide scientific supports for the improvement of the quality of urban human settlements.     

甘肃白龙江流域生态系统服务变化及权衡与协同关系

甘肃白龙江流域是长江上游主要的水源涵养区和环境脆弱区,近几十年来高强度的人类活动加剧了生态环境压力,因此开展白龙江流域生态系统服务变化及权衡协同关系研究对该区域的可持续发展具有重要意义。本文通过生态系统服务变化指数（ESCI）、空间自相关、相关系数法,定量分析了1990-2014年甘肃白龙江流域生态系统服务时空变化过程、空间集聚特征及生态系统服务间的权衡与协同关系。结果表明：① 1990-2014年间产水量、碳储量、土壤保持和农作物生产4种典型生态系统服务的ESCI值变化迥异,空间分布各具特色,具体表现为：产水量ESCI极值变化超过1倍且前后两时段（1990-2002年,2002-2014年）分布格局有较大出入,而两时段内的碳储量ESCI值变化相同,分布格局也相似,土壤保持ESCI值两极化趋势较农产品生产不明显,但这两者后一时段均与前一时段的ESCI分布相反;② 4种典型生态系统服务存在空间自相关,局部上正相关类型“组团”出现,集聚性较强,负相关类型散布,集聚性低,空间异质性显著;③ 两种供给服务（产水量与农作物生产）呈负相关的权衡关系,两种调节服务（碳储量与土壤保持）呈正相关的协同关系,不同的供给和调节服务之间关系既有权衡也有协同关系;④ 数值关系上,不同生态系统服务之间的权衡/协同关系在Moran's I和相关系数上表现不一;空间格局上,生态系统服务间的权衡/协同关系异质性显著。     

暴雨对土壤组成和性质的影响——以河南省泌阳暴雨中心区为例

本文以河南省泌阳暴雨中心区为例 ,在野外土壤调查和室内理化分析的基础上 ,分析讨论了暴雨对土壤组成和性质的影响。结果表明 ,暴雨中心区土壤因长期的暴雨冲刷 ,土层浅薄 ,发生层数目少 ,土体构型简单 ;砾石含量高 ,物理性粘粒含量低 ,质地类型多属多砾质砂土 ;土体中不出现肉眼可辨的铁锰结核 ;土壤淋溶作用强烈 ,呈微酸性反应 ;土壤有机质和速效氮含量较高 ,而速效钾含量偏低 ,有机质表聚化现象不明显 ;盐基淋溶率小于 1 0 0 ,土体SiO2 /R2 O3小于 7 0 0 ,脱硅和富铁铝化作用明显 ,土体风化程度较高。对暴雨中心区附近的土壤来说 ,上述土壤组成和性质均出现明显的差异。