大别山及其周边现今垂直形变研究

基于1980年、2005年和2015年3期区域精密水准网观测资料,利用线性动态平差模型计算获取大别山地区水准网长期垂直运动速度场图像。研究发现,淮河平原地表下沉较为严重,大别山呈现弱隆升趋势运动,长江谷地边缘地区较大别山区呈现明显的隆升运动。跨郯庐断裂带水准剖面结果显示,垂直运动与地形呈负相关和弱相关。     

章丘市采煤区地质环境问题及恢复治理

煤炭是章丘市的主要矿产资源,分布于章丘市中、西部地区,煤炭地质储量1.67亿t,可采储量0.43亿t,年生产能力200万t左右,开采方式为地下开采。针对章丘市采煤区不同的地质环境问题,提出了相应的治理措施,对采空塌陷区土地进行综合治理,对固体废弃物和矿井排水进行资源化利用。上述措施和方法的推广,既节约了大量土地,又改善了矿区环境质量,取得了良好的社会、经济、环境效益。     

1998-2012年中国耕地复种指数时空差异及动因

从国家、区域和省级三个层面上分析了1998-2012年间中国耕地复种指数的变化趋势,并基于Theil指数探讨了中国耕地复种指数的时空差异,利用计量经济学模型从人文视角探讨了耕地复种指数变化的影响因素。结果表明:1在全国尺度上,中国耕地复种指数总体上呈逐年增长的趋势。2在区域尺度上,复种指数最高的为中部地区,最低的为东北地区;而复种指数增长最快的是东北地区,最慢的是中部地区,东部地区呈下降趋势。3中国31个省份复种指数各不相同,且差距大,复种指数增长最快的是新疆、宁夏和云南。4由Theil指数值的大小可知,中国耕地复种指数的差异呈缩小态势,其主要原因为四大区域间的差异。5人口非农化比重对耕地复种指数产生了显著负向作用,产业非农化比重、农业政策、人均经营耕地和农村家庭人均经营纯收入对耕地复种指数产生了显著正向作用。最后,本文认为转移农村剩余劳动力,提高农民的经营性收入水平,促进土地流转,形成土地规模化经营,以及进一步加大对欠发达地区及粮食主产区农业发展的惠农扶持力度,充分发挥国家惠农政策的诱致作用,有利于全面提高中国耕地复种水平。     

气候变化背景下湖北省高温干旱复合灾害变化特征

利用湖北省76个国家气象站1961—2022年地面气象观测资料,基于气象干旱综合监测指数(Meteorological Drought Composite Index,MCI)和有效降水指数(Effective Precipitation,EP)识别湖北省历年干旱和洪涝过程,分析近62 a旱涝过程频次时空变化和旱涝年、旱涝转换特征以及2010年以来旱涝特点。结果表明：湖北省旱涝频发区总体呈东涝西旱、南涝北旱的片状分布。干旱和暴雨洪涝发生频次分别呈现波动式下降、上升趋势。干旱主要发生在春季和伏秋季,发生频次总体呈减少趋势,但夏秋干旱以及极端干旱有趋多增强的态势;暴雨洪涝主要集中在夏季,发生频次呈增多趋势。旱涝年年际间呈现连旱2~4 a、连涝2~3 a或旱涝交替的特征,部分年份年内旱涝并存、旱涝急转,2010年以来无旱涝并存年。旱涝转换站数年际间波动较大,呈现5个阶段性上升特征,各递增阶段最大站数呈递减趋势。2010年以来旱涝呈现极端性增强、骤发性增多及连旱连涝的特点。

     

Multi-scale coupling analysis of urbanization and ecosystem services supply-demand budget in the Beijing-Tianjin-Hebei region,China

Journal of Geographical Sciences - Rapid economic development and human activities have severely affected ecosystem function. Analysis of the spatial distribution of areas of rapid urbanization is...     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

A GIS-based mapping method on distribution of critical Ecological Situation in China

Introduction Human-induced environmental change in China has led to different consequences due to various causes. They conver certain regions and places where their impacts may threaten the long-term or even the short-term sustainability of human-environmental relationships. Designating such areas as "critical environmental situations," Russian Geographers have developed "red data maps" showing their locations[1]. Yet, there are no fully developed conceptualizations of environmental critical…     

DEM在湖泊水文变化研究中的应用进展

在全球变化背景下,湖泊水文的动态变化不仅是评估和预测气候与环境变化的重要指示剂,同时对社会可持续发展、水资源的开发与利用、生态文明建设等产生重要影响。湖泊水文的动态变化受到湖滨及湖底地形的控制,数字高程模型（DEM）成为湖泊水文研究的重要数据源。随着遥测技术的发展,高分辨率、区域/全球大尺度DEM数据的获取手段快速发展、数据源不断丰富,DEM对推动湖泊水文动态研究进展起到了关键作用。本文首先基于Web of Science平台对DEM在湖泊水文动态研究中的相关文献进行了分析,阐述了该主题现有研究在发文时间、发文数量增减态势、研究区域与热点地区、文献所涉及的DEM数据等方面的特点。接着,围绕着DEM在湖泊水文动态的研究中4个主要方向：湖泊水域变化、湖泊水位变化、湖泊水量变化、湖泊水文灾害情势,重点总结：DEM与其他遥感观测平台、实地观测及模型模拟等多源数据的融合策略,数字地形分析与水文学分析、遥感影像分析等方法的集成策略,以及DEM数据不确定性等对湖泊水文变化研究的影响。最后,本文论述了目前DEM在湖泊水文研究中存在的关键问题,并结合技术发展趋势和研究热点问题,提出了可能的解决路径和未来的研究前景。     

高分辨率全球尺度水文模型发展综述

主要从高分辨率全球尺度水文模型（HRGHM）的发展历程、模型的一般结构与特点、模型数据集的发展和模型所面临的主要问题等几个方面对全球尺度水文模型的发展情况进行了综述。HRGHM能够使水文学家从全球的角度深入了解水资源的产生及循环过程,并且对相关环境问题的解决、气候的模拟与预报以及水资源的管理具有重要的意义。经过几十年的发展和努力,在全球尺度数据集的研究和发展方面已经取得了丰硕的成果,并且在HRGHM的实践中得以应用,但空间数据的缺乏仍然是其发展的最大羁绊。HRGHM所面临的问题除了数据的匮乏还在于非线性问题、尺度问题和确定性问题等水文机理和技术层面的问题。     

Cluster analysis on summer precipitation field over Qinghai–Tibet Plateau from 1961 to 2004

The summer day-by-day precipitation data of 97 meteorological stations on the Qinghai–Tibet Plateau from 1961 to 2004 were selected to analyze the temporal-spatial dis-tribution through accumulated variance, correlation analysis, regression analysis, empirical orthogonal function, power spectrum function and spatial analysis tools of GIS. The result showed that summer precipitation occupied a relatively high proportion in the area with less annual precipitation on the Plateau and the correlation between summer precipitation and annual precipitation was strong. The altitude of these stations and summer precipitation ten-dency presented stronger positive correlation below 2000 m, with correlation value up to 0.604 (α=0.01). The subtracting tendency values between 1961–1983 and 1984–2004 at five altitude ranges (2000–2500 m, 2500–3000 m, 3500–4000 m, 4000–4500 m and above 4500 m) were above zero and accounted for 71.4% of the total. Using empirical orthogonal function, summer precipitation could be roughly divided into three precipitation pattern fields: the Southeast Plateau Pattern Field, the Northeast Plateau Pattern field and the Three Rivers' Headstream Regions Pattern Field. The former two ones had a reverse value from the north to the south and opposite line was along 35°N. The potential cycles of the three pattern fields were 5.33a, 21.33a and 2.17a respectively, tested by the confidence probability of 90%. The station altitudes and summer precipitation potential cycles presented strong negative corre-lation in the stations above 4500 m, with correlation value of –0.626 (α=0.01). In Three Rivers Headstream Regions summer precipitation cycle decreased as the altitude rose in the sta-tions above 3500 m and increased as the altitude rose in those below 3500 m. The empirical orthogonal function analysis in June precipitation, July precipitation and August precipitation showed that the June precipitation pattern field was similar to the July’s, in which southern Plateau was positive and northern Plateau negative. But positive value area in July precipita-tion pattern field was obviously less than June’s. The August pattern field was totally opposite to June’s and July’s. The positive area in August pattern field jumped from the southern Pla-teau to the northern Plateau.