青藏高原地形起伏度及其地理意义

地形起伏度是区域人居环境适宜性与资源环境承载力的关键评价指标之一。当前有关其最佳评价窗口、及其与海拔—相对高差的相互关系仍缺乏深入研究,进而影响该指标对区域地形起伏的有效表征。客观认识青藏高原地形起伏度有助于促进其国家生态安全屏障建设与区域绿色发展。以先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（ASTER GDEM, 30 m）地形数据（V2）为基础,本文利用均值变点分析法确定了青藏高原地形起伏度评价的最佳分析窗口,基于地形起伏度模型（RDLS）研制了青藏高原首套30 m地形起伏度专题图,据此分析了地形起伏度与海拔、相对高差的相互关系,并界定了地形起伏度对区域地形起伏状况的有效表征。主要结果/结论包括：① 基于GDEM的青藏高原地形起伏度评价最佳窗口为41×41个像元的矩形邻域,对应面积约为1.51 km²,均值变点分析表明区域地形起伏度评价最佳窗口有其唯一性。② 青藏高原地形起伏度均值约为5.06,超3/5区域地形起伏度介于4.5~5.7之间;整体上,青藏高原地形起伏程度由其东北部向西南部、西部递增,仅在柴达木盆地、藏南谷地以及河湟谷地出现低起伏地貌特征。且地表起伏在不同纬度剖面变化较为一致（沿山脉走向）,但不同经度剖面起伏层次错落（横切山脉走向）。③ 相关性分析表明不同地形起伏度分别对应不同平均海拔、不同相对高差的地貌单元。青藏高原地形起伏度经纬向剖面分析表明,该区由东部的低山稳步爬升,山体经历骤然爬升（即地表起伏特征剧烈）后形成以极高山为主的有序错落起伏（喜马拉雅山脉）。     

地形复杂度对坡度坡向的影响

采用三阶不带权差分算法，研究了地形复杂度与坡度坡向的关系，澄清了目前关于坡度坡向误差空间分布的矛盾观点，并分别在凹向椭球和高斯合成曲面数学模型曲面DEM上对其进行验证。通过研究得出：①坡度、坡向误差与坡度值正相关；②坡度坡向误差主要分布在平坦地区；③坡向误差较坡度误差对DEM高程数据误差敏感，较小的DEM误差引起较大的坡向误差。     

地形复杂度的多因子综合评价方法

地形复杂度指标(Terrain Complexity Index,TCI)是评价地表起伏和褶皱程度的指标,广泛应用于DEM数字地形分析、数据综合和建模、地貌分类以及DEM精度研究等领域。然而目前地形复杂度指标多数采用单一地形指标或区域统计指标,缺乏局部的复合评价指标。为此,引入多因子分析方法和局部窗口分析方法,探讨一种基于格网DEM数据的复合地形复杂度指标(Compound Terrain Complexity Index,CTCI)的建模方法。首先利用多因子评价方法选取4种局部地形因子(局部高差、局部标准差、局部褶皱度、局部全曲率),之后利用局部窗口分析方法获取各指标的计算值,最后融合4种因子得到每个格网的CTCI。在实验分析中,选取了3个典型地貌样区和1个混合地貌样区,实验结果表明:CTCI能从整体上区分不同典型地貌区的地形复杂程度,同时CTCI在局部范围与混合地貌样区的等高线的密度和变化程度有较好的吻合,表明CTCI能从整体和局部反映地表的起伏和褶皱变化,是较好的地形复杂度评价指标。     

面向DEM地形复杂度分析的分形方法研究

在基于栅格DEM数据的基础上,应用分形几何学方法,采用元分维模型理论,提出一种描述DEM地形复杂度的分形分析方法,并得出分析指标———地形分维指数(TFI)。实验证明,该指标可以有效描述栅格DEM数据反映的地形变化特征,分析窗口由小到大的规律性变化反映出地貌从微观到宏观的变化情况,因此其既可以作为对栅格DEM所描述地形进行评价的坡面因子,又可以作为基于DEM的地貌类型区自动划分的参照依据。     

贵州省乡村旅游村寨的空间分异格局及地理特征研究

通过对贵州省标准级别以上的142个乡村旅游村寨空间分异特征和地理特征的分析,运用最邻近点指数、空间自相关法、核密度法和标准差椭圆分析法探析142个乡村旅游村寨的空间分布特征,并采用ArcGIS10.4将贵州省的高程、水系、道路网、乡村旅游村寨图层叠加,分别分析乡村旅游村寨的地理特征。结果表明贵州省的乡村旅游村寨呈现出正向集聚分布,形成了4个集中分布区,68%的村寨沿西南向东北方向分布,以下地理特征最为显著：集中分布于中低海拔的河流沿岸地区、邻近高级景区和客源市场、交通趋向性强、文化生态环境的区域性。基于此,结合贵州省的乡村旅游发展现状提出三点建议：充分挖掘贵州的山地农耕文化,丰富乡村旅游资源,发展休闲农业旅游业态;加强热点分布地区乡村旅游村寨与邻近高级景区的联系,构建产业化发展模式,提供稳定的客源市场;利用少数民族地区传统村落、非物质文化遗产丰富的优势,开发创意性的文化产业,增强社区主体的参与意愿。     

长三角地区复杂知识的空间特征及地方知识库类型

知识基础是技术变革和经济长期发展的关键驱动力。已有研究也证明了不同知识类型的价值具有差异。然而在经济地理学领域,常常因知识的质量难以量化而将研究停留在知识投入-产出的数量层面。论文以长三角地区为例,基于该地区41个城市的专利数据,对城市和技术的知识复杂度和多样化水平进行量化,并分析城市-技术知识网络的空间格局和网络结构。研究发现：长三角地区的知识复杂度存在空间异质性,最复杂的技术仅由少数城市生产;从知识库的多样性和知识复杂度2个维度对城市进行类型划分,获得创新型、赌博型、后进型和锁定型4种区域知识库类型,并基于区域知识库异质性提出针对性的区域发展建议。     

课堂教学评价量表的构建研究——以“地形特征”为例

在地理课堂中有效运用地理学习主题的方法论有助于教师更好开展教学,更有助于发展学生的地理学科核心素养。本文通过比较分析初中地理教材和大学地理教材、地理学著作两类图书对地形特征表述的异同点,总结归纳地形特征学习主题的教学方法,设计地形特征课堂教学评价量表,为评价教师课堂教学水平提供参考。     

基于GIS的方向异性地形起伏度的地理日照时数计算

地形起伏是对日照形成遮挡的重要因素之一。随着太阳的运行, 相同的地形起伏在不同方位对日照的影响不同。基于此思想, 讨论了基于方向异性的地形起伏度的地理日照时数的计算, 并以全国634 个气象台站为对象, 推导了关于地形起伏度的地理日照经验模型。结果表明, 模型具有很好的拟合精度, 回归系数R²为0.841。由经验模型计算得到的全国地理日照时数与理论模型计算得到的日照时数, 两者相关系数为0.953。此模型只需地形起伏度便可计算地理日照时数, 参数简单易获取。气象站点坐标固定, 一定范围内地形起伏度也是一个定值, 地形起伏度可以作为站点计算地理日照的固定参数, 推广也较方便。     

基于DEM的新疆降水量空间分布

降水量是构成生态系统的重要气候参数之一。然而,由于降水量观测站布设的局限性,如站点稀少,空间分布不均匀等,绝大多数空间位置上的降水数据无法获得,估算降水量的空间分布难以得到理想的结果。地形特征对降水量空间分布的影响非常重要,通常利用降水量与地形因子之间的相关关系评估降水量的空间分布。近年来,GIS技术中数字高程模型的引入和精确的地形分析能力大大提高了降水量空间分布研究的准确性,已成为降水量空间分布研究的重要手段之一。利用GIS技术建立了新疆降水量的空间分布模型,其中,地理和地形因子的选取来自1 km×1 km的DEM数据,主要包括经度、纬度、海拔高度以及不同范围内不同方向上的最小和最大海拔高度等。此外,降水量资料来自1971-2005年新疆131个降水量测站(包括气象站和水文站),其中,112个站点的资料用于建立模型,剩余的19个站点的资料用于验证模型,研究结果表明模型是合适的,验证的模拟值与实际值之间的相关系数分别为在0.787 0~0.926 3之间,夏季较好,冬季较差。在新疆这个地形复杂的区域,利用GIS技术建立模型研究降水量的空间分布,对于研究新疆降水资源、农业气候资源区划以及生态环境变化等有一定的实际意义。     

山区土地多功能性与过渡性地理空间关联分析

以宜宾市长宁县为研究区,基于多源数据,在栅格尺度上量化了土地利用功能。利用景观叠加分析及相关性分析等方法,明确了土地多功能性的空间分异特征,并揭示了土地功能与地形要素之间的地理空间过渡性关联。结果表明：① 山区过渡性地理空间土地生产、生态和生活功能具有多组合性,空间异质性较强。② 长宁县土地多功能性在空间上由北部平原向南部山区过渡递增,多重和双重功能主导的土地主要分布在中部槽谷和南部山区,占土地总面积的50%以上。③ 地形因子对土地多功能景观的形成发挥较大的作用,海拔650 m、地形起伏度200 m、坡度15°是土地利用多功能性的临界值,超过此临界值土地多功能性趋于减少,但生态功能占居主导。     

地形位指数模型改进及其在植被覆盖评价中的应用

地形作为影响植被覆盖的重要因素,对植被恢复评价以及生态修复规划意义重大。地形位作为测度地形因子综合效应的指标,具有单一地形因子难以比拟的优势。然而,现有地形位指数算法以整个研究区为参照,未考虑空间异质性,难以反映植被生长的局部环境特征。基于地理学第三定律对地理环境相似的强调,融合“空间位置邻近”和“环境特征相似”,对传统地形位模型进行改进：(1)引入局部窗口算法,以突出局部地形特征;(2)在不同生境因子组合下测算地形位指数,以排除环境差异对地形位作用的干扰。案例研究表明,新模型有效提升了地形位指数对植被覆盖水平的解释力度;当考虑生境因子组合,且采用最优窗口时,局部窗口地形位指数与植被覆盖度之间的相关性最高。此外,通过观察不同生境组合下的地形位指数发现,在高热少水阴坡和高热少水阳坡条件下,植被覆盖度与局部窗口地形位指数具有更高相关性;可见,越是水资源相对匮乏区域,植被覆盖对局部窗口地形位的响应越敏感。本文有望为植被恢复评价与规划提供新的指标。     

基于地形指数的砒砂岩黄土区土壤侵蚀分析

地形是土壤侵蚀进程的重要控制因子,在土壤侵蚀评价中发挥着重要作用.基于地形起伏表达构建了地形指数,结合降雨侵蚀力和植被盖度等建立了基于地形指数的土壤侵蚀方程,并分析了内蒙古自治区鄂尔多斯市北部十大孔兑砒砂岩黄土区1985-2018年土壤侵蚀时空变化特征.结果 表明:(1)研究区多年土壤侵蚀模数整体有下降趋势但变化差异不...     

中国村域贫困地理格局及其分异机理

贫困与地理环境之间的关系是贫困地理学理论研究的核心.本文以贫困地域系统和区域多维贫困为理论基础,构建了村域贫困化的理论分析框架,以2013年底中国精准扶贫识别的12.4万个贫困村为研究对象,运用空间自相关、核密度分析和地理探测器等方法,刻画了新时期中国贫困村的空间地理格局,定量探测了贫困村地域分异的主导因子,揭示了村域...     

土地利用变化的地形梯度特征与空间扩展——以北京市海淀区和延庆县为例

选择北京市海淀区、延庆县作为研究区,利用1992年、2002年遥感影像数据,借用地形位梯度指数,研究了土地利用变化的地形梯度特征及其空间扩展形势。研究表明:(1)海淀区建设用地受到经济和社会发展驱动明显,表现出既向低地形梯度位也向高地形梯度位扩展;但农业用地、果园因建设用地扩展受到挤压,表现为向更高地形位扩展态势;林地在高地形位得到了明显恢复,也有向更低的地形位扩张的趋势,但灌草地和未利用地在中高地形位受到林地挤压,低地形位受到农业用地、果园挤压,优势地形位明显萎缩;(2)延庆县建设用地扩展受地形位驱动作用明显,主要集中在低地形位区域;农业用地主要分布在较低地形位上,变化不大;果园在经济发展需求驱动下,向更高地形位扩展;林地在较高地形位得到较好恢复,对灌草地、未利用地产生了挤压作用,使得灌草地、未利用地在中高地形位的优势度降低,优势分布区间趋于萎缩。     

我国数字高程模型与数字地形分析研究进展

数字高程模型是最重要的国家基础地理信息数据,基于GIS的数字地形分析的理论、方法与应用,是当今地理学、地貌学界,特别是地理信息科学研究的热点问题。本文从DEM的数据模型、数字地形分析的不确定性、分析方法、尺度效应、高性能计算方法以及地学应用等方面,对我国学者在该领域的研究情况,特别是研究成果进行较全面的梳理与分析。综述显示,我国具有一批从事数字高程模型与数字地形分析的高水平研究力量,研究方向紧跟国际前沿,并取得了丰硕的成果,部分研究内容具有显著创新,年轻一代科学家正加速成长。在黄土高原、青藏高原的区域数字地形分析方面更彰显我国科学家的优势与特色,在国际学术界产生了重要的影响。     

新疆雪灾的时空分布特征及其等级划分

利用新疆1954—2018年雪灾资料分析其灾害时空特征,时间上雪灾灾损强度在90年代后出现明显加大,2010年出现跃增特点,空间上雪灾灾损强度新疆西部多于东部,北部多于南部,山区多于盆地或平原。用雪灾出现次数、房屋倒塌间数、牲畜棚圈倒塌间数、损坏大棚数、死亡牲畜数、受灾面积、经济损失等多指标综合分析法来客观构建灾损指数,符合Γ分布的灾损指数结合F分布函数能客观的描绘出雪灾等级,分为一般、较重、严重、特重4个等级。根据构建的雪灾等级,发现新疆雪灾特重灾区集中在天山山区及其以北地区,南疆仅有喀什地区为特重灾区。     

新疆绿洲乡村聚落空间分布特征及其影响因素

乡村聚落研究是乡村地理学研究的核心内容,探讨地域乡村聚落空间特征与影响机理,具有重要的理论与现实意义。利用遥感解译数据,借助空间分析方法揭示新疆绿洲乡村聚落空间分布特征,结合地理探测器技术探讨其空间分异的影响因素;选择阿勒泰样区、天山北坡样区、吐鲁番样区和喀什样区进一步明晰不同自然和社会经济背景下绿洲乡村聚落空间分异的主控因素。结果表明:新疆绿洲乡村聚落密度小、规模小,以集聚模式为主,邻近乡镇中心、道路、河流分布特征明显;乡村聚落空间分布受到乡镇道路可达性、到县城道路可达性、坡度、到河流邻近距离、气温和高程等因素影响,而受社会、经济因素影响不显著。四大样区乡村聚落分布的主控因素存在明显差异,应依据各样区村落发展基础与主控因素,探索不同的乡村聚落空间优化模式与发展振兴方向。     

长沙城市空间破碎化的格局特征及其影响因素

空间破碎化是城市空间结构研究亟待深化的重要课题。从形态、联系以及功能3个维度构建城市空间破碎化测度指标,并运用地理探测器模型,探讨长沙城市空间破碎化的格局特征及其影响因素。主要结论：① 城市空间破碎化可从形态分割、联系阻隔、功能失序三方面进行测度,形态分割可用平均地块面积指数表征,联系阻隔可用平均阻抗指数刻画,功能失序可用功能多样指数、邻接冲突指数来反映;② 长沙城市空间破碎化呈现圈层式分异为主、扇形扩展分异为辅的格局特征,低破碎化区主要分布在城市核心区,高破碎化区沿着特定的扇面向外围扩展,且主要分布在大型封闭社区、工业园区、山地绿地及大型站场等区域;③ 长沙城市空间破碎化的空间分异是多因素综合作用的结果,其中海拔、坡度等自然因素是基础因素,土地价格、人口密度、设施投入是主导因素;④ 长沙城市空间破碎化治理可从突破市场供给约束、市场需求约束和设施丰度约束三方面着手,采取针对性调控对策,以最大程度地消减空间破碎化带来的负面效应。     

山地丘陵区土地利用分布及其与地形因子关系——以河北省怀来县为例

为探究山地丘陵地区不同地形因子对土地利用空间格局的影响,以河北省怀来县为例,研究了各土地利用类型在不同地形上的分布特征。同时,定性和定量分析了土地利用景观格局与地形环境的相关性。研究表明:土地利用景观格局分布存在明显的地形梯度特征,较高地形级别主要分布着林地和草地,其分布指数在较高地形级别占据优势位;而受人类活动干扰影响较大的城乡建设用地、采矿用地、耕地、园地和水域的优势位分布在较低地形级别上。移动窗口法得到的景观格局指数的分布定性显示出土地利用景观格局随地形变化的梯度特征,典范对应分析结果定量显示出典范对应分析排序的前4个轴的累计土地利用景观指数—地形解释变量为96.98%,地形因子第1排序轴与土地利用变化景观格局指数特征第一排序轴的相关系数达到0.671,其土地利用景观格局指数与地形因子存在显著的相关性。由此可见,高程、坡度和地形起伏度这三类地形因子对山地丘陵区的土地利用类型的结构和空间分布起着重要的影响作用。     

Crossing natural and data set boundaries: coastal terrain modelling in the South-West Finnish Archipelago

Geographical information systems (GIS) are important tools in coastal research and management. Coastal GIS applications involve special challenges, because the coastal environment is a complex transitional system between the terrestrial and marine realms. Also acquisition methods and responsibilities for spatial data (and thus their properties) change at the shoreline. This article explores the consequences of this land-sea divide for coastal terrain modelling. We study how methods designed for terrestrial environments can be used to create integrated raster coastal terrain models (CTMs) from coarse elevation and depth data. We focus on shore slopes, because many particularities of coastal terrain and the data which describe it as well as the resulting problems are concentrated in the shore zone. Based on shorelines, terrestrial contours, depth contours and depth points, we used the ANUDEM algorithm to interpolate CTMs at different spatial resolutions, with and without drainage enforcement, for two test areas in a highly complex archipelago coast. Slope aspect and gradient rasters were derived from the CTMs using Horn's algorithm. Values were assigned from the slope rasters to thousands of points along the test areas' shorelines in different ways. Shore slope gradients and aspects were also calculated directly from the shorelines and contours. These modelled data were compared to each other and to field-measured shore profiles using a combination of qualitative and quantitative methods. As far as the coarse source data permitted, the interpolation and slope calculations delivered good results at fine spatial resolutions. Vector-based slope calculations were very sensitive to quality problems of the source data. Fine-resolution raster data were consequently found most suitable for describing shore slopes from coarse coastal terrain data. Terrestrial and marine parts of the CTMs were subject to different errors, and modelling methods and parameters had different consequences there. Thus, methods designed for terrestrial applications can be successfully used for coastal terrain modelling, but the choice of methods and parameters and the interpretation of modelling results require special attention to the differences of terrestrial and marine topography and data.