洞庭湖流域降水同位素与ENSO关系研究

基于洞庭湖流域内长沙市2010年1月至2012年12月降水事件、GNIP(Global Network for Isotopes in Precipitation)长沙站1988~1992年月降水同位素资料及ENSO（厄尔尼诺/拉尼娜和南方涛动）的2个常用指标（南方涛动指数SOI和Nino3区海面温度SST）,分析了流域降水同位素与ENSO关系。结果表明：洞庭湖流域降水中δ¹⁸O与降水量、气温在日、月尺度上均呈负相关且只有月度上与降水量的负相关不显著。洞庭湖流域降水中δ¹⁸O与ENSO的SST指标则呈显著正相关。ENSO对洞庭湖流域降水同位素的影响机制可能如下：春季,La Nina年源自西太平洋的东南风强盛,其转向为西南风的区域达到印度洋,而El Nino年,东南风转向为西南风的发生区域位于印度洋以东,前者有利于挟带印度洋远源水汽向中国东部区域输送,进而造成降水同位素的贫化;夏季,La Nina年印度洋水汽输送在中国南海转为经向继而向北延伸,而El Nino年,源自印度洋的水汽沿纬向穿过南海,在东海转向往北延伸,后者有利于挟带西太平洋的近源水汽输送到中国东部季风区,进而引起降水同位素的富集。     

松嫩高平原县域土地利用空间格局地形梯度特征分析——以巴彦县为例

以黑龙江省巴彦县为研究区,基于研究区DEM数据,运用土地利用类型的分布指数、土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度,明确研究区土地利用空间格局的地形梯度特征及地形因子对土地利用空间格局的影响。结果表明：① 研究区土地利用空间格局在地形因子的作用下存在明显的梯度特征,旱地、水田、草地、水域、建设用地及其他用地主要分布在较低地形级别区,林地主要分布在较高地形级别区。② 除林地以外,其他土地利用类型分布的优势地形位均位于较低地形级别区,林地分布的优势地形位位于较高地形级别区,各土地利用类型分布的优势区域不尽相同。③ 研究区土地利用结构的信息熵及均衡度变化趋势相同,优势度的变化趋势与信息熵、均衡度的变化趋势相反,土地利用空间格局与地形因子具有显著的相关性。     

基于OWA的大理市土地生态安全评价研究

从自然生态环境角度出发,从自然因子、生态环境因子、景观因子3个层面选取16项评价指标建立大理市土地生态安全评价体系,并运用IDRISI软件中的MCE模块进行有序加权平均算子（OWA）多准则决策评价,得到不同决策风险系数下的大理市土地生态安全评价结果。结果显示,由于决策者风险态度不同,得到土地生态安全评价结果差异较大,在实际应用中,必须结合研究区的实际情况以及规划的目的选择不同的风险系数进行评价,才能得到更加真实有效的结果。     

长江中游城市群城市网络空间结构研究

按照"点"→"线"→"面"→"网络"的分析思路,运用分形理论、引力模型、隶属度模型、空间句法模型、时间-空间可达性模型,研究2013年长江中游城市群31个城市的网络空间结构。结果表明:(1)在"点"层次上,长江中游城市群首位城市武汉为超大城市且垄断地位较强,城市体系呈序列型分布,规模结构呈"橄榄状"态势。(2)在"线"层次上,长江中游城市群城市联系整体偏弱,骨干联系由武汉、长沙、南昌组成,武汉城市圈、长株潭城市群和环鄱阳湖城市群内部城市间联系较强,3个省会城市与其腹地城市间呈星形结构特征。(3)在"面"层次上,长江中游城市群形成武汉、长沙、南昌3个辐射中心,在西北—东南方向呈现"中间高、两端低"的特征,武汉—南昌辐射连片趋势较明显。(4)在"网络"层次上,长江中游城市群城市网络的时间、空间可达性格局基本一致,与拓扑可达性存在一定偏差。时间、空间可达性格局中心向南、西北、东北方向沿长江河谷地带出现"波峰",受桐柏山、幕阜山影响在北、东南方向分布"波谷"。在路网的发育方面,武汉城市圈发育最好,长株潭城市群受地形影响最大,环鄱阳湖城市群发育最均衡。     

Influence of heterogeneous land surfaces on surface energy and mass fluxes

Summary Land-surface heterogeneity affects surface energy fluxes. The magnitudes of selected land-surface influences are quantified by comparing observations with model simulations of the FIFE (First ISLSCP Field Experiment) domain. Several plausible heterogeneous and homogeneous initial and boundary conditions are examined, although soilmoisture variability is emphasized. It turns out that simple spatial averages of surface variation produced biased flux values. Simulated maximum latent-heat fluxes were approximately 30 to 40 W m^–2 higher, and air temperatures 0.4 °C lower (at noon), when computations were initialized with spatially averaged soil-moisture and leaf-area-index fields. The planetary boundary layer (PBL) height and turbulent exchanges were lower as well. It additionally was observed that (largely due to the nonlinear relationship between initial soil-moisture availability and the evapotranspiration rate), real latent-heat flux can be substantially less than simulated latent-heat flux using models initialized with spatially averaged soil-moisture fields. Differences between real and simulated fluxes also vary with the resolution at which real soil-moisture heterogeneity is discretized.With 8 Figures     

中国旅游经济空间格局演变特征及其影响因素分析

基于中国地级单元2005~2015年旅游经济及相关指标的面板数据,运用ESDA、空间变差函数、空间计量方法,揭示中国旅游经济空间格局演变特征及影响因素。结果表明：① 中国旅游经济空间相关性显著为正,高高和低低集聚现象明显。高高集聚区分布在三大经济区以及闽东沿海地区内,低低集聚区分布在西部地区及东北北部地区。② 中国旅游经济空间差异不断减小,旅游外汇和国内旅游收入分别在东南-西北和东-西方向上空间差异最大。③ 经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游服务设施、交通条件、信息化程度共同影响着中国旅游经济空间格局的形成与演变。     

基于共生理论的中国沿海省市海洋经济生态协调模式研究

建立海洋生态与海洋经济的共生演化Logistic模型,通过压力-状态-影响-响应（PSIR）模型对Logistic模型中的基本指数进行求解,进一步计算海洋生态与海洋经济之间的共生系数,结果表明：天津和上海两市发展模式已摆脱资源索取模式,其海洋经济生态共生模式的探讨意义较小;其余沿海九省中,河北、江苏、广西和海南4省处于反向共生水平,辽宁和山东两省呈现并生模式,浙江和广东呈现出生态受益的偏利共生模式,福建则呈现出经济受害的偏利共生模式。根据沿海各省市海洋经济生态共生模式,提出相关的政策建议,以期对沿海省市今后的经济和生态发展模式提供理论依据。     

南京城市住宅“售租比”时空格局与分异机理

“售租比”是国内外学者测度房价健康水平或泡沫风险的关键指标之一。利用中国房价行情平台提供的南京居住小区2009~2017年期间分季度平均售租价格信息,采用GIS空间分析等方法,考察南京中心城区“售租比”空间格局与演变过程。研究发现：① 城市整体“售租比”随房价波动变化明显,2016~2017年间快速增长;② 分异度先降后升,以城区内部差异为主,城区间差异越来越小;③ 高“售租比”小区多集聚于河西新城、江北新区等房价增速较快的投资热点区域。南京住宅“售租比”过快上升和空间离散加剧,意味着城市房价快速增长的合理性在降低。从地租视角解读,绝对地租决定着城市整体“售租比”的高低,级差地租和垄断地租则影响着城市内部“售租比”的空间分异。“售租比”可为判断城市内部房价相对合理性提供重要依据,但能否通过该指标准确预判城市房价风险程度及空间格局尚有待深入研究。     

甘肃省摩天岭北坡木本植物叶性状变异及关联

调查了摩天岭北坡以常绿阔叶林带与落叶阔叶混交林为主的低海拔区(700~1 500m)和针阔叶混交林与亚高山针叶林为主的高海拔区(2 100~3 400m)的21个木本植物群落组成,测定了104种植物的比叶面积(SLA)、叶干物质含量(LDMC)、叶片全磷含量(TPC)、叶片全氮含量(TNC)、叶片全碳含量(TCC)以及叶片厚度(LT)等6个植物功能性状。采用相关性分析对6个植物功能性状的变异和关联进行分析。结果表明:(1)SLA、LT和TCC在高海拔区明显高于低海拔区,而LDMC和TNC表现出高海拔区低于低海拔区;(2)SLA均随海拔的升高表现出降低的趋势,而LDMC和LT都随海拔的升高呈现增加的趋势。低海拔区TCC和高海拔区TCC都随海拔的升高呈增加的趋势;低海拔区TNC和TPC随海拔的变化与高海拔区相反,TNC和TPC在低海拔区随着海拔的升高表现出增加的趋势,而在高海拔区随海拔的增加呈现降低的趋势。(3)在高、低海拔区,SLA与LDMC、LT和TCC均呈极显著的负相关关系(P<0.01),LDMC与LT和TCC呈极显著的正相关关系(P<0.01)。摩天岭北坡不同海拔区木本植物叶片功能性状与海拔的关系,反映了该区域木本植物的不同叶片功能性状对海拔决定的环境异质性的协同响应和适应。     

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析

城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。