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251.
YANG Chao LIU Huizeng LI Qingquan CUI Aihong XIA Rongling SHI Tiezhu ZHANG Jie GAO Wenxiu ZHOU Xiang WU Guofeng 《中国地理科学(英文版)》2021,(1):93-108
China has experienced rapid urbanizations with dramatic land cover changes since 1978. Forest loss is one of land cover changes, and it induces various eco-environmental degradation issues. As one of China’s hotspot regions, the Guangdong-Hong KongMacao Greater Bay Area(GBA) has undergone a dramatic urban expansion. To better understand forest dynamics and protect forest ecosystem, revealing the processes, patterns and underlying drivers of forest loss is essential. This study focused on the spatiotemporal evolution and potential driving factors of forest loss in the GBA at regional and city level. The Landsat time-series images from 1987 to2017 were used to derive forest, and landscape metrics and geographic information system(GIS) were applied to implement further spatial analysis. The results showed that: 1) 14.86% of the total urban growth area of the GBA was obtained from the forest loss in1987–2017;meanwhile, the forest loss area of the GBA reached 4040.6 km2, of which 25.60%(1034.42 km2) was converted to urban land;2) the percentages of forest loss to urban land in Dongguan(19.14%), Guangzhou(18.35%) and Shenzhen(15.81%) were higher than those in other cities;3) the forest became increasingly fragmented from 1987–2007, and then the fragmentation decreased from2007 to 2017);4) the landscape responses to forest changes varied with the scale;and 5) some forest loss to urban regions moved from low-elevation and gentle-slope terrains to higher-elevation and steep-slope terrains over time, especially in Shenzhen and Hong Kong.Urbanization and industrialization greatly drove forest loss and fragmentation, and, notably, hillside urban land expansion may have contributed to hillside forest loss. The findings will help policy makers in maintaining the stability of forest ecosystems, and provide some new insights into forest management and conservation. 相似文献
252.
【目的】在极端天气频发的气候背景下,有必要进一步分析习水县暴雨天气时空分布特征。【方法】利用1959—2022年贵州省习水国家基本气象站逐日降水资料、2010—2022年24个乡镇区域站日降水资料,运用统计学及空间插值等方法,对习水县的暴雨时空分布特征及成因进行分析。【结果】习水县暴雨多发生在习水河谷和赤水河谷的迎风坡及东部喇叭口地形区域,空间分布特征为北多南少;年区域性暴雨日数呈增长趋势;区域性暴雨月变化呈“单峰”型分布特征,主要出现在5—9月,占比94%;区域性大暴雨日数月分布呈“双峰”型分布,峰值在6月、8月。习水县暴雨具有明显日变化特征,夜雨特征明显,大暴雨夜雨占比81.1%;区域性暴雨天气过程主要降水时段集中在19时—次日06时,占比76.9%。习水从春季至秋季都有暴雨出现,暴雨日数频次大值区自西向东移动,夏季暴雨出现最多,占比69%。将造成区域性暴雨天气的影响系统分为低涡切变型、冷锋低槽型、梅雨锋型、台风外围型等4种类型。低涡切变型产生暴雨最多,占比77.3%。【结论】习水县暴雨空间分布呈北多南少,区域性暴雨主要出现在5—9月,夜雨特征明显,该研究成果可为更好地开展习水县暴雨灾害性天气预报及气象服务工作提供参考。 相似文献
253.
【目的】为深入总结贵州气象防灾减灾工作中面向党政领导和相关部门的灾害性天气决策气象服务模式。【方法】在服务需求分析的基础上,结合典型案例,对近年来强降水等灾害性天气过程中的预报服务机制进行总结凝炼。【结果】提出灾害性天气“过程前、过程中、过程后”关键时间点的跟进式气象服务“4+3”模式和强降雨临灾服务的“24-6-2-2”递进式预报服务模式。【结论】 经近年来实践检验,相关服务模式能有效应对强降水等灾害性天气过程,有力支撑党政领导和部门决策应对灾害性天气,有效助力防灾减灾救灾工作。 相似文献
254.
255.
曲流点坝薄夹层构形对驱油效率及剩余油形成与分布的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
陆相储层单砂体内的薄夹层是形成储层流体流动非均质的主要因素之一,单砂体内部薄夹层极薄、规模小、测井全部识别有一定困难,且位于层内。在油田开发初、中期作用不明显,而在高含水期、三采阶段,单砂体及其渗透率宏观分布已不能详尽揭示层内剩余油分布,层内薄夹层对注入剂驱油的影响及其重要性逐渐显现出来,与渗透率在储层内韵律性分布有同等重要的地位,也是储层精细表征的重要内容。以往只是着重从渗透率在储层内分布的不均衡的角度来研究储层中驱油效率问题,忽略了薄夹层的对储层驱油效率的影响。以大庆油田葡萄花油层组PⅠ2小层曲流河道砂体为例,对曲流河道砂体内部薄夹层构形对驱油效率及剩余油的形成与分布作了初步的分析和探讨。在排除开发因素差异的同井单砂体分析条件下,提出了“单砂体内部薄夹层空间构形 渗透率垂向序列 重力”三因素共同控制剩余油分布、驱油效率多段垂向序列模式。 相似文献
256.
天然气水合物的形成与识别 总被引:3,自引:0,他引:3
探讨了天然气水合物矿藏的形成条件和机理、水合物矿藏的聚集方式。天然气水合物的形成除了必要的气体和水,还需要一定的温压和地质条件;其形成机理可用高渗漏系统和弱渗漏系统来解释;天然气水合物在沉积物中主要以构造聚集和地层聚集的方式存在。综述了天然气水合物矿藏的识别方法。 相似文献
257.
南海西沙海槽地区的海底热流测量 总被引:20,自引:0,他引:20
为了解南海西沙海槽区的地热特征,利用Ewing型地热探针在该区开展了地热测量,并利用TK04热导率仪测量了相关站位表层沉积物样品的热导率,获得了7个站位的热流数据。结果表明,研究区7个站位的热导率变化范围为0.88~1.06 W/m.K,平均为0.96 W/m.K,地温梯度变化范围为85~120℃/km,热流值变化范围为83~112 mW/m2,平均达到95 mW/m2。分析表明测量结果与20世纪80年代中美合作在西沙海槽的地热测量结果一致性较好,说明研究区仍具有高热流特征,推测高热流特征可能与本区高热背景、莫霍面埋深较浅、断裂发育、晚期岩浆活动和基底起伏等有关。 相似文献
258.
259.
260.
马氏珠母贝生长性状的相关分析 总被引:21,自引:0,他引:21
对马氏珠母贝(Pinctadamartensi)不同生长时期的壳长、壳高、壳宽和活体质量进行了一年多的跟踪测量。分析表明,在不同生长时期,其4个性状的两两间的相关系数均达到极显著水平(P<0.01),但其相关系数大小排列顺序存在差异,8次测量的平均相关系数大小依次为壳高-壳长>壳宽-体质量>壳高-体质量>壳长-体质量>壳长-壳宽>壳高-壳宽。在不同生长时期,活体质量对壳高、壳宽的偏回归系数均极显著(P<0.01),而对壳长的偏回归系数在第1,3,7,15个月时不显著(P>0.05)。该研究的结果可为珍珠贝的选育种的重要目标性状的确定提供理论指导。 相似文献