北部湾沿海土地利用变化时空特征及情景分析

基于遥感技术监测北部湾沿海2000年~2010年土地利用变化特征,应用多要素数据和LogisticCA-Markov耦合模型模拟土地利用变化并进行多情景分析。结果表明:2000年~2010年,耕地是土地转化的主要来源,城镇、农村居民点及交通工矿的扩张主要来自于耕地,城镇化加剧增加了耕地保护的压力;2005年~2010年,沿海围填海的速度较快,导致海岸线形态发生显著的变化以及海岸带脆弱性的加剧;基于区域环境与生态保护、经济社会发展的历史过程特征和相关规划,设计既有趋势延续、城镇化优先、生态保护优先3种情景,模拟得到2020年、2025年的土地利用分布数据;综合土地利用变化的历史特征和情景分析的结果,提出未来土地利用优化的策略与措施,包括:优化城镇化空间布局及其发展质量,严格保护沿海湿地尤其是红树林湿地,变化热点区域合理规划未来的土地利用方向等。     

考虑湿地精细分类的全球海岸带土地利用/ 覆盖遥感分类系统

土地利用/覆盖分类是土地利用/覆盖数据建立和土地利用/覆盖变化研究的重要前提。针对全球海岸带土地利用/覆盖类型多样性显著但分类系统鲜有专论的研究现状,从全球海岸带区域的基本特征出发,重点参考《湿地公约》以及区域至全球尺度的湿地分类系统,严格遵循预先定义的分类依据以及分类原则,提出全球海岸带土地利用/覆盖遥感分类系统,包括6个一级类型,分别为耕地、植被、湿地、建设用地、裸地、永久性冰川雪地,20个二级类型和43个三级类型,比较系统且全面地涵盖了全球海岸带区域的土地利用/覆盖类型和湿地资源。该分类系统层次清晰且分类严格,综合考虑了宏观区域至全球尺度海岸带土地利用/覆盖分类及变化特征遥感监测研究所需,充分重视了全球沿海区域丰富多样的湿地资源,明确强调了全球高纬度地区苔原类型的归属及分类,合理兼顾了低、中、高不同时空分辨率卫星数据的优势,为建立多时相全球或代表性区域海岸带土地利用/覆盖变化数据集提供支持。     

基于多源数据的中国海岸带地区人口空间化模拟

海岸带人口聚集、经济增长迅速、生态环境脆弱,容易受到自然灾害的影响,细致的人口空间分布信息对解决海岸带地区资源配置、灾害风险管理等有重要意义。本文以中国沿海城市为研究区,基于NPP-VIIRS和NDVI数据构建人居指数HSI,并加入居住地面积比例系数反映人口内部差异,利用样本动态分区及建模方法,得到2015年中国海岸带1000 m格网人口分布数据（POP）,并将其与已公布的相同年份的中国公里格网人口数据（TPOP）和100 m全球人口数据（WorldPOP）进行对比分析。研究表明,3种数据均能反映中国海岸带地区人口的宏观分布特征,但是对于人口分布城乡差异特征以及城市内部人口分布细节特征的刻画,则是以POP数据最为理想。由县域统计值和POP数据可知,主要受沿海地貌、国家及区域经济发展战略等的影响,中国海岸带地区人口分布具有明显的空间差异,具体来说：① 地形差异,山地和滩涂区域的人口密度普遍较低（小于5 人/hm ²）,而平原和河口三角洲区域的人口密度则普遍较高（大于10 人/hm ²）;② 宏观区域差异,环渤海、长江三角洲和珠江三角洲是人口分布最密集的区域（大于25 人/hm ²）;长江以北地区人口分布多层级重心离散分布的特征较为显著,尤其以山东和江苏最为明显,长江以南地区人口分布相对比较集中,主要集中在沿海低地和平原,如浙江—福建—广东一带;③ 城乡差异,由各级城镇向乡村区域递减的趋势非常明显,城市等级越高,人口分布的梯度特征越显著,中心城区、城市近郊、城市远郊之间相比人口密度差异巨大。     

利用Sentinel-1A数据监测地表形变案例分析

雷达卫星结合InSAR技术已广泛应用于高精度地表形变监测领域。本文选取2017年九寨沟地震为研究案例,利用Sentinel-1A地震前后的单视复数影像,基于D-InSAR技术获取该次地震的同震形变场。结果显示:震中西北侧表现出相对均匀的下沉现象,沉降漏斗区雷达视线向最大沉降量达25.1 cm;东南侧呈现不均匀抬升状态,地表破碎较为明显,最大抬升量为11.6 cm。研究表明基于Sentinel-1A数据的D-InSAR技术可以为地震形变场的定量分析提供一种快速有效的手段,为阐释地震发震机理及评估受灾情况提供必要的数据支撑,具有广阔的应用前景。     

20世纪50年代以来登陆中国热带气旋的变化特征分析

基于1951—2017年西北太平洋热带气旋路径资料,利用趋势分析、R/S分析以及周期分析等方法对近67年来登陆中国热带气旋的个数、频次、强度以及登陆位置等热带气旋活动特征进行深入分析,结果表明:(1)近67年登陆中国热带气旋的个数和频次均呈下降趋势,下降幅度分别为0.003个/a和0.008次/a,但变化趋势均不显著,未来一段时期热带气旋登陆个数、频次将呈缓慢增加趋势。(2) 6—10月是热带气旋发生和登陆的高频期,其中,8月份热带气旋的发生次数和登陆中国的次数均最多。(3)历年最低中心气压、平均中心气压均呈增加趋势,且最低中心气压通过了M-K显著性检验;热带气旋登陆强度总体呈减弱趋势,且未来一段时期将继续呈减弱趋势,但高强度热带气旋呈显著增加趋势。(4)广东、台湾、海南、福建和浙江是热带气旋的主要登陆地;热带气旋的登陆位置呈向东、向北偏移趋势,且未来时期该偏移趋势仍将持续。利用热带气旋路径数据分析1951—2017年登陆中国热带气旋的数量、强度等变化,旨在深入认识影响中国的热带气旋活动的特征及规律,为热带气旋的预报、预警及防灾减灾工作等提供科学参考。     

1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数(NDVI)变化及其对极端气候的响应

基于1982—2014年GIMMS NDVI3g数据集,分析中国沿海地区生长季归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,探讨NDVI对极端气温和极端降水年尺度和月尺度的响应特征。结果表明：中国沿海地区及其子区域NDVI均呈上升趋势,且该趋势具有一定持续性;江南及其以南各子区域的NDVI高于江南以北,但长江三角洲、珠江三角洲等地区NDVI下降较明显,而江南以北沿海地区NDVI多呈上升趋势。NDVI在东北沿海西部、华北和黄淮沿海各子区域与极端气温暖指数（暖昼日数和日最高气温的极高值）多呈负相关,在其他沿海地区多呈正相关。NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数和日最低气温的极低值）在整个沿海地区基本呈负相关,且对冷指数的响应具有一定滞后性;江淮（含）以南各子区域的NDVI与气温日较差多呈正相关,以北基本呈负相关。NDVI在黄淮以北与极端降水之间一般呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部地区多呈负相关,黄淮（含）以北各子区域的NDVI对极端降水的滞后效应较明显。     

服务于海岸带环境与生态过程研究的e-Coastal Science平台系统架构设计

从海岸带环境与生态过程研究所面临的问题和需求角度出发,探讨了"e-Coastal Science"科研协同平台研发的必要性、框架结构、技术路线与支撑技术。即选择海岸带水域环境监测与模拟、入海河流流域空间水文与生态模拟、资源与环境胁迫下的海岸带管理决策三个密切相关的科学问题作为"研究单元"及平台系统研发的切入点,通过综合应用计算机科学和地球信息科学的基本理论与前沿技术,设计包含IT Infrastructure、GeoScience Platform和Coastal Science Platform的三个"宏观层面"系统平台,以及硬件平台、数据平台、模型模拟平台、协同与沟通平台和信息发布平台五个"技术单元"的系统框架,整个系统以Duckling1.2协同工作环境套件、Arc-GIS 9.3地理信息系统为主要支撑技术,并以专业模型工具研发及集成为技术特点。     

根据MODIS数据推断的中国东北森林物候格局

1 IntroductionPhenology is the study ofthe recurring vegetation cycles and theirconnection to the surroundingenvironm ental factors such as clim ate, hydrology, soil, etc. (W an et al., 1987). Phenologicalrecords provide an integrative indication of the s…     

中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价

土地利用遥感制图结果是支撑全球气候变化和区域可持续发展等领域科学研究不可或缺的重要基础数据,而制图精度方面的评价信息则决定土地利用遥感制图结果的完整性、可靠性、可用性、可控性和可传播性。本文概述2000、2005、2010和2015年多时相中国海岸带土地利用遥感制图的数据源和技术方法,针对2010年和2015年制图结果,基于Google Earth高分影像通过目视判读获得精度评价所需的参考数据,进而建立混淆矩阵并评估制图的精度。结果表明：① 2010和2015年中国海岸带土地利用遥感制图结果的总体精度分别为95.15%和93.98%,Kappa系数分别为0.9357和0.9229,表明2个时相遥感制图结果的精度总体较好;② 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在较为显著的区域差异,2010年时相江苏沿海区域的精度最高,2015年时相津冀沿海区域、上海市、海南省和台湾省的精度均比较高,2个时相均以福建省沿海区域的精度最低;③ 中国海岸带土地利用遥感制图结果的精度水平存在显著的类型差异,总体上,耕地、林地、草地和滨海湿地的分类精度较高,而建设用地、内陆水体和人工咸水湿地的分类精度则相对较低,未利用土地则是错分最严重的类型;④ 耕地与林地之间、建设用地与草地之间相互误分比较显著,内陆水体容易被错分为耕地、林地和建设用地,人工咸水湿地容易被误分为耕地和建设用地,未利用土地容易被误分为耕地,这些都是未来时期数据持续更新过程中应该重视的问题。本文有望为海岸带土地利用变化遥感监测和科学研究提供必要的支持。