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黄河流域城镇扩张对区域景观格局影响显著,城市群人口聚集与增长引发了流域“人-地”矛盾和“空间冲突”等一系列生态环境问题。基于土地利用数据和FLUS模型对2025年和2035年呼包鄂榆城市群城镇化与土地利用时空演化特征进行多情景模拟预测。结果表明:① 1990—2018年呼包鄂榆城市群整体发展水平较低,建设用地面积经历了“平稳增加-缓慢增加-急剧增加”的变化过程,区域总体以草地为主,其占土地总面积的50%以上,其次是未利用土地和耕地,林地和建设用地次之。② 城市群扩张最剧烈地区在空间上主要发生在呼和浩特市、包头市等城市主城区,且扩张模式以外延式扩张为主,扩张来源主要是耕地、草地等生态用地。③ 三种情景模拟发现,2025年和2035年区域土地利用变化的空间结构和特征差异明显。自然发展情景下,城市扩张不受约束,高速增长占据了大量生态用地;加入生态约束条件很好的控制了对草地和林地的占用;经济发展情景下,城市扩张将进一步占据更多的未利用土地和耕地。本研究通过城市群扩张时空格局演化及情景模拟分析,尝试为区域规划、城市空间规划和区域生态空间保护提供多角度、多情景和可选择的政策决策参考。 相似文献
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为保障船舶海上航行安全,结合GIS与模糊层次分析法,从海上搜救的自然环境和人文搜救力量2个方面选取9个因子建立海上搜救困难性评价模型,对南海海上搜救困难性进行评价。结果表明:1)自然环境影响下,南海海域搜救困难性具有“V”字形分布的特点,由东北向西南难度等级逐渐降低。2)在人文搜救力量影响下,南海海域的搜救困难性整体呈“东北-西南条带式”,难度最大的区域主要位于南海东北―西南的连线上,呈不规则环状向连线两侧递减。3)综合两方面因素,南海部分岛屿周围搜救难度偏高,主要受台风等恶劣天气及远离搜救基地的影响,而远海海域搜救难度在整体上为“东北-西南递减式”空间分布格局,最高和较高的区域由研究区东北延伸至西南,然后向西北、东南两侧递减。总体而言,南海研究区中近21.1%的海域搜救难度≥7级,仍需加强对搜救力量的部署与建设。 相似文献
944.
保险业在中国经济发展、转型和产业升级等方面发挥着越来越重要的作用。论文利用粤港澳大湾区2006—2019年的市级面板数据,运用熵权、核密度估计和空间计量等方法,研究粤港澳大湾区保险业发展水平时空特征及其对经济增长的影响,结果表明:① 保险业发展水平综合指数在波动中上升,11个城市保险业发展水平呈现香港、澳门和广州单核领跑大湾区东、中、西部的特征,珠三角9市呈现广州、深圳和珠海单核领跑广佛肇、深莞惠和珠中江三大经济圈的特征;② 11个城市保险业发展水平存在两极分化现象,但高值区与低值区的绝对差异有缩小趋势,低值区城市之间的差距有扩大趋势;③ 保险业发展对本地区经济增长产生了显著的正向影响,在其他影响因素保持不变的情况下,保险业发展水平每提升1%,本地区经济增长0.0538%。保险业发展具有负溢出效应,但未通过显著性检验。研究成果为粤港澳大湾区相关部门制定保险业与经济发展相互促进的产业政策提供了理论依据。 相似文献
945.
河北省主要气象灾害时空变化的统计分析 总被引:5,自引:0,他引:5
根据1984~2011年河北省气象灾害统计数据和河北省气候影响评价资料,分析了河北省气象灾害灾次和灾情的时空分布特征。研究表明:河北省主要的气象灾害有暴雨洪涝、旱灾、雹灾、风灾和雷灾等5类,5类气象灾害存在明显的时空分布特征。河北省暴雨洪涝主要集中在河北省西北部,灾次比最大值0.038;冰雹灾情主要集中在张家口、承德以及位于太行山东麓的保定西部地区,灾次比最大值为0.027;干旱灾情主要集中在邯郸以及沧州南部,灾次比最大值为0.036;大风灾情主要集中在河北中部,高值中心在唐山北部,灾次比最大值为0.030;雷电灾情主要集中在秦皇岛、张家口以及石家庄,灾次比最大值为0.034。河北省暴雨日数分布与暴雨洪涝灾情分布的不一致表明气象灾害灾情除与致灾因子有关外,还与承灾体脆弱性密切相关。 相似文献
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Liegang Xia Jiancheng Luo Weihong Wang Zhanfeng Shen 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2014,42(3):505-515
This paper proposes an automatic framework for land cover classification. In majority of published work by various researchers so far, most of the methods need manually mark the label of land cover types. In the proposed framework, all the information, like land cover types and their features, is defined as prior knowledge achieved from land use maps, topographic data, texture data, vegetation’s growth cycle and field data. The land cover classification is treated as an automatically supervised learning procedure, which can be divided into automatic sample selection and fuzzy supervised classification. Once a series of features were extracted from multi-source datasets, spectral matching method is used to determine the degrees of membership of auto-selected pixels, which indicates the probability of the pixel to be distinguished as a specific land cover type. In order to make full use of this probability, a fuzzy support vector machine (SVM) classification method is used to handle samples with membership degrees. This method is applied to Landsat Thematic Mapper (TM) data of two areas located in Northern China. The automatic classification results are compared with visual interpretation. Experimental results show that the proposed method classifies the remote sensing data with a competitive and stable accuracy, and demonstrate that an objective land cover classification result is achievable by combining several advanced machine learning methods. 相似文献
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