大敦煌旅游圈生态消耗与承载力评估（英文）

大敦煌地区过去百年经历过因耕地扩张、生态移民和修建水库等人为因素导致的生态退化,目前通过各类生态工程的恢复,生态恶化趋势有所减缓。保障大敦煌文化旅游经济圈的开发建设不威胁生态安全,是区域可持续发展规划的重中之重。本研究基于生态系统的供给与消耗的平衡关系,评估大敦煌地区生态消耗的压力,分析生态承载状态的格局及变化趋势。研究结果表明：（1）2000年之后,大敦煌生态供给量呈波动增长的趋势。在整个生态系统当中,农田生态系统提供了超过55%的生态供给量,供给能力相对较高的地区集中在少量的河谷地带。（2）大敦煌地区生产消耗压力较大,生产消耗强度已在2014年超过生态供给量。大敦煌生产消耗结构以畜牧业生产消耗为主,占生产消耗总量的65%以上。（3）大敦煌地区2000–2017年生态承载力一直处于富余的状态,由于快速增长的旅游人口敦煌市在2017年承载压力状态转变为盈余。这意味着大敦煌地区亟待通过生态友好型产业缓解牧业生产对生态系统的压力,注重开发以牧区生态文化服务功能为主的旅游资源也有助于消除由于旅游人口高度集中于敦煌市导致的局域性生态资源供需不平衡。     

21世纪初中国土地利用强度的空间分布格局

土地利用强度直接反映了人类活动对自然生态系统的影响程度,成为全球环境变化的重要驱动力,也是土地利用可持续程度的重要测度指标。当前土地科学研究主要关注土地覆被变化及其对生态环境的影响,而土地利用强度的高分辨率时空表达尚在探索阶段。本文基于土地利用栅格成分数据、遥感数据、社会经济数据等空间化指标要素,根据地表被人类活动干扰程度及其可逆性分为人工地类、半人工地类、半天然地类、天然地类4个一级类型;依据耕作强度、人口密度等人类活动强度指标分为22个二级类型,获得空间分辨率为1 km的中国土地利用强度图。21世纪初全国人工地类、半人工地类、半天然地类和天然地类的面积比例分别为0.71%、19.36%、58.93%和21%,人口分布密集的东南部土地利用强度类型多样,且整体高于人口稀疏的西北部;随着经度的增加,土地利用强度类型由以天然地类和半天然地类为主转变为半天然地类和半人工地类为主;东部省市区土地利用强度高于中、西部,西部省市区土地利用强度最低;土地利用强度类型呈区域性集聚分布。与已有研究相比,该研究有效刻画了中国土地利用强度的空间异质性,有助于深入理解人类与自然生态系统的交互格局及其生态环境效应,为可持续土地利用政策的制定提供科学依据。     

农田生产力监测中3种多源遥感数据融合方法的对比分析

借助多源遥感数据融合技术能够得到高时空分辨率的遥感数据,可以为高精度农业遥感动态监测提供强有力的支持。在诸多融合算法不断发展的情况下,评估每种方法的特点及其适用性,有助于找到最适宜的融合方法,进而应用于农田生产力监测的实践之中。本研究根据高标准农田建设成效评估对高时空分辨率生产力信息的需求,以宁夏灵武市农业综合开发项目区为实验区,采用线性拟合法、时序拟合法、时空融合法3种多源遥感数据融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat遥感数据的空间精度信息与空间分辨率500 m、时间步长8 d的MODIS遥感数据的高时相信息并对比不同方法对于农田生产力的空间格局精细化描述能力、对于农田生产力变化监测的能力以及运算速度的差异。研究结果表明：① 3种融合方法融合的30 mNPP数据均能显示出道路、田埂等线状裸地与田间NPP的差异,但是时序拟合法、时空融合法比线性拟合法更加清晰;在NPP相对均匀的田块内部,时空融合法比时序拟合法更能体现出农田内部均匀度的差异。② 线性拟合法仅适用于农田生产力年季变化的评估,不能用于作物生产力的实时动态监测;时序拟合法和时空融合法适用于农田生产力变化动态监测且时序拟合法适宜于大范围监测。③ 3种方法的计算速度差异显著,线性拟合法计算速率最快,时空融合法计算速率最慢;线性拟合法计算速率分别是时序拟合法和时空融合法的1.5倍和20倍。     

农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望

农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用（包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等）变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现：① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感（Landsat和Sentinel-2为主）相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取（如撂荒）研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望：① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。     

过去50年内蒙古极端气候事件时空格局特征简

为了掌握内蒙古极端气候事件的发生趋势与时空格局,本文运用内蒙古自治区境内46个国家级气象站点的日值记录数据,计算与植被生长的水热条件及寒旱灾害直接相关的极端气候事件指数,分析过去50年内蒙古温度和降水气候事件的时空演变特征。研究结果表明,研究区极端温度事件的发生频率与持续时间迅速变化发生于20世纪90年代以来,60年代至80年代末呈平稳态势。表征低温事件的霜日日数（FD0）、冷昼日数（TX10p）、冷夜日数（TN10p）、冷持续指数（CSDI）等指数均呈现下降趋势,同时表征高温事件的夏日指数（SU25）、作物生长期（GSL）、暖昼日数（TX90p）、暖夜日数（TN90p）、热持续指数（WSDI）则均呈上升趋势。与极端高温事件发生频率的加剧在90年代初开始凸显不同,表征强降水事件发生频率和强度的极端降水指标的显著变化发生在近10年。研究区极端温度指数过去50年的变化过程几乎没有明显的空间分异特征,但是在位于农牧交错区的部分站点的强降水事件呈现出与大多数站点不同的特征,最近10年的强降水事件高于前一时段,而其他多数站点最近10年的极端降水指数均低于前一时段。     

水资源承载力的研究方法:进展与展望（英文）

作为资源环境承载力主要组成部分,水资源承载力研究起步较晚,但近年来无论在概念、计算方法还是实证研究等方面均有较快发展,也已成为区域水资源合理开发与利用的重要判据。本文简要回顾了一下水资源承载力的发展历程,选取常规趋势法、系统动力学方法、多目标模型分析法、综合评价法和动态模拟递推法为代表对水资源承载力的主要研究方法进行评述与对比。研究认为:(1)水资源承载力的研究方法虽然种类较多,但主要方法往往已定型多年,新方法与新技术较为欠缺;(2)当前主要研究方法在指标体系、评价标准制定的科学性、全面性等方面尚显不足,需要进一步完善;(3)未来水资源承载力需要加强动态研究,同时注意与实际结合,尝试建立一套监测预警体系并选取部分地区进行先行示范,满足新时期水资源管理的需求。     

2000–2012年中国黄淮海农业区多熟种植时空变化（英文）

Multiple cropping index(MCI) is the ratio of total sown area and cropland area in a region,which represents the regional time intensity of planting crops.Multiple cropping systems have effectively improved the utilization efficiency and production of cropland by increasing cropping frequency in one year.Meanwhile,it has also significantly altered biogeochemical cycles.Therefore,exploring the spatio-temporal dynamics of multiple cropping intensity is of great significance for ensuring food and ecological security.In this study,MCI of Huang-Huai-Hai agricultural region with intensive cropping practices was extracted based on a cropping intensity mapping algorithm using MODIS Enhanced Vegetation Index(EVI) time series at 500-m spatial resolution and 8-day time intervals.Then the physical characteristics and landscape pattern of MCI trends were analyzed from 2000–2012.Results showed that MCI in Huang-Huai-Hai agricultural region has increased from 152% to 156% in the 12 years.Topography is a primary factor in determining the spatial pattern dynamics of MCI,which is more stable in hilly area than in plain area.An increase from 158% to 164% of MCI occurred in plain area while there was almost no change in hilly area with single cropping.The most active region of MCI change was the intersection zone between the hilly area and plain area.In spatial patterns,landscape of multiple cropping systems tended to be homogenized reflected by a reduction in the degree of fragmentation and an increase in the degree of concentration of cropland with the same cropping system.     

西藏一江两河地区人口分布与地形要素关系分析

地形条件是影响区域人口分布的最基本的因素之一,本文基于1 km×1 km人口空间分布公里网格数据定量分析一江两河地区人口分布基本特征及其与高程、坡度、坡向、地形起伏度等地形要素之间的关系,有助于揭示西藏高原人口分布现状的本质、理解人口空间分布结构特征,对于今后宜居地选址、改善农牧民人居环境、制定区域经济发展政策,促进区域内人口、资源与环境可持续发展具有重要意义。研究结果表明：① 一江两河地区90%的区域人口密度不足10人/km²,80%的人口分布在不足5%的土地上,人口分布比较集中。当前一江两河地区有2个主要的人口集中区,分别是拉萨市城关区和日喀则地区日喀则市,拉萨市城关区尤其显著。② 一江两河地区人口沿河分布,80.46%的人口居住在距离河流10 km以内区域,人口总数、人口密度与距河流距离呈明显的指数关系,距离河流2 km以内的区域人口密度高于50人/km²;③ 近99%的人口分布在海拔4500 m以下,当高程超过3800 m时,人口密度随海拔升高呈下降趋势;④ 近70%的人口分布在坡度小于15°的区域,而且随着坡度越大,人口密度越小,人口分布受坡向的影响不明显;⑤ 地形起伏度对人口分布的影响显著,近85%的人口分布在地形起伏度小于800 m的区域,人口密度与地形起伏度之间为倒指数关系。     

全球土地覆被数据集中哈萨克斯坦草地分布的异同及其成因

受社会制度变迁和气候变化的影响,哈萨克斯坦是中亚地区生态退化和草畜矛盾问题最为突出的国家。近百年来,放牧方式的改变、农业开垦的占用、加之暖干化的气候变化影响,使得哈萨克斯坦各类草地生态系统变化的时空格局具有鲜明的特点。因此,研究哈萨克斯坦草地退化的过程与机制对认识中亚地区草地生态系统对气候变化和人类活动的响应尤为重要,也是对绿色丝路建设过程中区域生态可持续发展的科学支撑。土地覆被数据是生态变化研究的基础数据,但目前广泛使用的各套全球数据集间往往存在很大的差异,这会导致对生态变化成因的认知以及对未来变化的模型模拟产生更大的不确定性。本研究从对草地类型识别的定义、空间分布的一致性和空间分布差异的原因3方面对比5类全球土地覆被数据（UMD 1992-1993、MCD12Q1 2001、GLC 2000、CCI-LC 2000、Glob Cover 2005）中哈萨克斯坦草地分布的异同,以期为哈萨克斯坦的相关研究中土地覆被数据集的选择提供依据。研究结果表明：① 分类系统中对草地类型的界定、遥感数据源、辅助分类数据、分类方法、验证数据和方法的不同是5套数据草地资源分布差异的主要原因,其中MCD12Q1数据与其他4套数据的草地分布面积相差最大;② 5套数据中草地分布都重叠（完全一致）或四套数据重叠（高度一致）的区域仅占39.66%,主要位于哈萨克斯坦典型草原带和部分半荒漠草原带;围绕典型草地分布区,空间一致性由内向外逐渐降低。5套数据完全不一致区域占26.78%,主要位于荒漠草原带;③ CCI-LC2000数据与其他几类数据的重叠区域最高,有76%的草地与5套数据的完全一致以及高度一致区重叠;在分布不一致区域中,极易造成混淆的土地覆被类型主要为旱作耕地、灌溉耕地、耕地与自然植被镶嵌体、裸地以及灌丛。     

近20年中国耕地复种指数的时空变化

多熟种植是中国重要的种植制度,对保障国家食物安全和促进农村经济发展有十分重要的意义。复种指数受自然条件和农村社会状况的影响处于不断变化之中,及时获取其变化信息是国家食物安全评估和农业发展科学决策的基础。近年来对食物安全的研究集中于耕地面积变化的影响,对复种指数变化及其影响的研究较少。作物种植面积和复种指数变化的估计一直以行政区划为单元的统计数据为基础,但获得这些数据费时费力,时效性和可靠性都比较差,更缺乏准确的空间和时间变化信息。卫星遥感是探测大尺度土地覆被格局实时变化的最有效手段,因此可以作为获取全国和区域尺度作物复种指数变化信息的重要途径。作者应用多时相NOAA/AVHRR遥感观测数据和峰值特征点检测法提取全国尺度的复种指数,并分析其从20世纪80年代初到90年代末的变化。结果表明全国复种指数整体增加,但在珠江三角洲、长江中下游、四川盆地丘陵山地以及山东丘陵等地区有所降低。复种指数下降的耕地占全国总面积15%左右。在四川盆地和黄淮海区,复种指数在平原地区有所增加或保持稳定,下降多发生在丘陵山地,但在长江中下游和华南精耕细作地区出现复种指数降低的趋势。