基于土地利用的中国人口密度模拟

土地利用数据综合了影响人口分布的众多因素的信息。根据分县控制、分城乡、分区建模的思路,建立基于土地利用的中国1km栅格人口模型。对农村人口采用线性加权模型进行模拟,根据全国12个农业生态区内人口与各类农业用地之间的相关关系选取指标,采用逐步回归计算各指标的回归系数,并结合土地的生产力及其与人口的相关性,确定各指标的加权系数。对城市人口,建立基于城镇规模的人口距离衰减加幂指数模型。结果分析表明,“胡焕庸”线以东人口占全国的94.58%,人口密度是该线以西的21倍;东部人口集中于黄淮海地区、四川盆地、长江中下游、东北平原及沿海地区,东南沿海又表现为“点轴”分布的特点。验证表明,模拟结果具有较高的精度。     

中国人口密度数字模拟

运用基于格点生成法的人口密度空间分布模拟模型,通过运行净第一性生产力空间分布、数字高程、城市规模及其空间分布和交通基础设施空间分布等数据集,模拟了中国人口密度的空间分布规律。模拟结果表明,人口密度的最高值集中在北京、上海和郑州之间的三角区 (BSZ) 及珠江三角洲地区;同时,这个BSZ峰值三角区有发展为以上海-南京-杭州大都市密集区、武汉市、西安市、北京-天津-唐山大都市密集区和沈阳-大连大都市密集区为顶点的五角形峰值区的趋势,珠江三角洲峰值区也正在向外围地区扩展。     

甘肃省河西地区水资源及其分配的动态模型

河西地区有石羊河,黑河和疏勒河三大内陆水系。在此基础上,参照行政区,将河西划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ等三个区。根据有关资料,模拟了三个区的技术水平允许农业利用率预测模型,(?)(?)用水(?)年叠加增长速度,畜牧业用水(?)年叠加增长速度和以环境为主的其它用水累年叠加增长速度.并对1990年和2000年的各行用水进行预测。     

新疆阜康市景观多样性模拟对空间尺度的响应

许多多样性模型仅注重模拟多样性单一方面的信息,忽略了空间尺度因素的作用。比较分析不同模型对空间尺度变化的响应是开展多尺度生态多样性模拟和评估的基础。本文以新疆维吾尔自治区阜康市为案例区,运用7个生态多样性模型对景观元多样性进行了模拟。分析模拟结果发现:①随着空间分辨率的粗化,景观元均匀性方面的多样性变化幅度大于丰富性;②Shannon多样性和Turner多样性在较小的空间尺度上具有一定的规律性;③Whit-taker模型和Margalef模型单纯考虑景观元类型数相对于个体数的变化,景观元类型数对后者贡献更大,前者模拟结果的规律性明显优于后者;④Mladenoff模型和Scaling生态多样性模型综合考虑了景观元多样性的两个方面,但景观元类型数对前者的影响更大,其模拟结果缺乏规律性;Scaling生态多样性模型同时考虑了空间尺度因素的作用,模拟结果具有很好的规律性,更适于多尺度生态多样性的模拟与评估。     

高精度曲面建模的中国气候降尺度模型

 与站点统计降尺度插值和动力降尺度相比,高精度曲面建模(HASM)降尺度,具有不需大尺度预报因子,直接从GCM结果构建区域上高空间分辨率的未来气候模拟曲面的优势。HASM降尺度将未来气候,分为历史观测拟合的气候基准值和GCM未来气候变化值进行模拟,精度明显高于传统方法,但常系数全局拟合的气候基准值忽略了降水分布的空间非平稳性,导致降水模拟受到较大影响。为增强降水降尺度的气候背景值的描述能力,通过分析全国尺度降水的非线性非平稳性特点,提出耦合空间变系数气候基准值的HASM空间变系数降尺度模型(HASM-SVDM)以改进HASM对非平稳要素的降尺度能力,并以1961-2010年全国气温降水观测数据结合地形特征信息,利用HASM降尺度方法对HadCM3的A1Fi、A2a和B2a 3种情景的1961-1990、2010-2039、2040-2069和2070-2099时段的全国未来气温与降水进行降尺度模拟。分析表明,耦合全局线性模型的HASM常系数降尺度模型适合全国气温的降尺度模拟,而耦合空间变系数拟合的HASM-SVDM增强了空间非平稳背景值的描述能力,模拟的空间分布更能体现降水总体的非均匀分布趋势,适合全国降水的降尺度模拟。     

中国表层土壤全氮的空间模拟分析

基于第二次全国土壤普查5336个典型土壤剖面数据,分析表土全氮(A层)与环境因素的相关关系,利用多元回归模型和HASM模型结合的方法模拟中国国家尺度上表层土壤全氮的空间分布格局。结果表明:对350个检验点模拟结果的平均绝对误差和平均相对误差为0.67g·kg^-1和61.06%,与普通克里格法相比分别降低了0.05g·kg^-1和17.53%;对样点分布较少的西北地区的模拟结果也更符合实际情况。多元回归模型和HASM模型结合的方法考虑了环境因素的影响,可作为目前模拟大尺度土壤性质空间分布相对有效的方法。     

地表CO2浓度分布模拟试验及分析

如何获取CO₂浓度时空分布特征,是气候变化研究中的一个关键问题。本文基于中国碳卫星在吉林航飞试验区的地面观测数据,分析地表CO₂浓度与环境变量的相关关系,运用多元线性回归与HASM高精度曲面建模相结合的方法,模拟航飞区地表CO₂浓度分布格局。结果表明：CO₂浓度空间分布受气象条件的影响较大,短波辐射是影响CO₂浓度的重要因素;第1时段整体浓度最高,特别是在西部区域;第2时段CO₂浓度高值区东移,呈现西低东高的分布特点;第3时段浓度空间分布与第2时段有类似的特征,但细节存在差异,且高值区缩小;精度对比显示在采样点较少及采样密度不大的情况下,HASM方法的模拟误差小于Kriging方法。因此,这种使用多元线性回归模型通过引入环境变量获得高分辨率趋势面,结合HASM模型进行修正残差提高模拟结果精度的手段,可作为模拟地表CO₂浓度时空分布的有效方法。