空间互相关方法在分析海底沙波迁移规律中的应用

海底沙波具有显著的活动性并能够对海底工程设施造成潜在威胁,因此对海底沙波活动性的评估一直以来受到广泛关注。目前大多数研究者仍利用平面剖面对比来分析海底沙波的迁移特征。然而,该方法难以全面高效地获取海底沙波二维平面迁移矢量。本文基于2007年和2009年的高分辨率多波束测深数据,详细阐述了空间互相关方法在分析北部湾东南海域海底沙波迁移规律中的应用过程。利用实测数据进行对比分析,获得了研究区海底沙波的活动特征,并进一步讨论了空间互相关算法中不同参数的选取对结果的影响。结果显示,利用空间互相关分析方法能够有效获取海底沙波二维迁移矢量,获得的海底沙波迁移速率和迁移方向与前人研究成果吻合,表明了该方法的可行性和可靠性。但在对实际DTM数据进行空间互相关分析时,需根据海底沙波形态、数据质量等因素选取合适的参数及矢量获取方法。本研究实验了一种确定海底沙波迁移规律的新方法,该方法将有效提升获得海底地形变化规律的效率和准确度,可获得更加精细的海底地形动力过程。     

渤、黄海生态环境模拟的参数敏感度空间差异分析

随着海洋生态系统模型的发展,生态变量增多,众多生物过程参数量值的确定成为制约生态环境模拟的瓶颈问题,生态系统结构区域性要求模型中的生态参数具有区域差异。为探究不同海区的关键参数及参数敏感度的空间差异,本研究在渤、黄海建立了ROMS-CoSiNE物理–生物耦合的高分辨率生态系统模型,并对13种生态参数的敏感度空间分布进行分析。结果表明:南黄海中部与渤海及近岸海域的敏感度差异较大。渤海敏感度最大的参数为决定光合速率的浮游植物P-I曲线初始斜率,其次为浮游动物捕食半饱和常数和浮游动物最大捕食率。而南黄海中部敏感度最大的参数为浮游动物最大捕食率,其次为浮游植物死亡率和浮游植物P-I曲线初始斜率。结合敏感度分布及浮游植物生物量收支得出,渤海水体透明度较南黄海偏低、浮游植物生长光限制较强,是引起浮游植物P-I曲线初始斜率敏感度在渤海高于黄海的主要原因。浮游动物最大捕食率及浮游植物死亡率的敏感度空间差异,受渤、黄海浮游植物生物量差异的影响,与生态系统中的高度非线性特征有关。     

海州湾4种鱼类生长特征的空间异质性

传统的渔业资源评估均假设鱼类的生长参数是匀质的,然而近年来越来越多的研究表明海洋鱼类生长存在空间异质性。为探究海州湾鱼类生长参数的空间异质性现象,本研究分析了2013–2018年海州湾及其邻近海域方氏云鳚(Pholis fangi)、尖海龙(Syngnatus acus)、小黄鱼(Larimichthys polyactis)和赤鼻棱鳀(Thryssa kammalensis)的空间分布,使用电子体长频率分析方法结合Bootstrap重抽样方法估算了这4种鱼类的生长参数及其在深、浅水区域中的差异。结果显示,这4种鱼类生长参数均表现出一定的空间异质性,其中尖海龙和小黄鱼生长参数的空间异质性表现较为明显。这种差异可能是由于空间上的理化条件、群落结构以及物种本身洄游分布的差异而产生的。     

北部湾典型海岛生态系统服务价值空间异质性对比研究

基于北部湾海域典型海岛高分1号数据,借助于CART决策树方法,获取了广西北部湾两个典型海岛的景观格局数据,并采用生态系统服务价值计量模型、空间自相关模型及地统计学中的变异函数模型对其生态系统服务价值进行了空间异质性分析。结果表明:团和岛单位面积生态系统服务价值是七星岛的1.08倍,但其变异系数低于七星岛;七星岛由于其地质背景为泥沙岛,景观格局受到人类活动以及自然环境的强烈干扰,趋向于复杂化和破碎化;而团和岛由于所处的外部环境以及自身的地质特征,景观格局呈现出整体斑块化分布状态;团和岛的景观格局主要受到结构性因素的控制,而七星岛则以随机性因素控制为主,选用变程和Moran’s指数来表征其复杂化和破碎化,来决定其优先开发时序,可对前者进行适当开发,而对后者适当进行生态保护;对受到结构性因素影响的岛屿在进行开发时,时序的识别选用变程和Moran’s指数来表征,若变程和Moran’s指数越小,说明海岛整体的景观分布格局趋向于复杂化和破碎化,反之生态系统较好,可进行优先开发。同时本文构建了北部湾海岛生态系统异质性评估与自然资源管理框架,并提出了海岛管理的建议与对策。     

基于GridMet模型的浙江省温湿指数空间分布及地形影响分析

温湿指数是气候舒适度评价模型之一,通过温度与湿度的组合反映人体与周围环境的热量交换,本文利用2003-2018年浙江省及其周边71个气象站点月平均气温、地面水汽压数据,以及MODIS水汽产品,基于GridMet模型模拟了浙江省各月温湿指数空间分布（100 m×100 m）,分析了浙江省温湿指数随地形因子（海拔、坡度、坡向）变化的特征;讨论了各地形因子对温湿指数空间分布的影响程度。结果表明：① 海拔、坡度、坡向3个地形因子中,1月温湿指数随坡向的变化最大,7月最小;② 同坡向上,坡度变化对1月温湿指数影响较大,而海拔变化则是对7月影响最大;③ 南坡1月温湿指数随海拔和坡度增加均略为增加,南坡其他月份及北坡各月均为随海拔和坡度增加温湿指数减小;④ 北坡相对于南坡而言,海拔和坡度对温湿指数的影响更为明显。浙江大部分山区由于地形影响,夏季较为“舒适”,适宜建立避暑消夏的旅游项目。     

珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

新疆地区土地覆被遥感数据的一致性研究

鉴于新疆地区对中国乃至中亚有着特殊的战略意义,本文针对不同数据源及分类系统在土地覆被数据的空间分布上缺乏互通性问题,结合2010年目视解译土地利用现状遥感监测数据、GlobeLand30和GlobCover2009共3种土地覆被数据,采用类型相似分析、类型混淆分析、混淆矩阵分析、空间一致性分析4种方法开展精度评价及一致性分析,以期对土地覆被数据在中国西北干旱区的适用性及适用范围提供有效建议。结果表明,3种土地覆被数据对新疆地区土地覆被类型构成基本一致,且对裸地类型的辨识度最高;新疆地区中高度一致区域占新疆总面积的95%;3种数据两两对比时,总体精度在64.11%~72.57%之间,其中目视解译数据/GlobeLand 30组合表现出最高水平,且仍有提高空间,反映出目前相同卫星传感器是提升精度评价结果的重要因素之一,且不同分类系统、分类方法、空间分辨率及卫星过境时间等因素对精度评价结果也会产生巨大影响。为解决此类问题,利用多源土地覆被遥感数据的融合技术提高数据精度,或是利用深度学习对遥感影像资料进行精确地解译和判读,将是今后全球土地覆被制图及应用领域的主要发展趋势。     

基于夜间灯光和土地利用数据的云南沿边地区GDP空间差异性分析

云南沿边地区包括8个地州,共56个县,其中有25个县市与老挝、缅甸和越南直接毗邻,具有重要的地缘位置。本研究利用土地利用数据和夜间灯光数据在实现云南沿边地区GDP空间化的基础上,对GDP的空间分布格局进行深入探讨,这对缩小区域经济差异及促进地区共同发展具有一定的指导意义。采用土地利用数据对国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）数据的第一产业进行空间化拟合,采用DMSP/OLS夜间灯光数据对GDP的第二、三产业进行拟合,将第一产业和第二、三产业空间化拟合的结果相加,实现云南沿边地区1992-2013年的GDP的空间化拟合。在此基础上对云南沿边地区GDP空间分布差异进行分析。结果表明：① 土地利用数据对第一产业建模的效果较好,拟合的多期数据的相对误差均低于1.12%,采用夜间灯光数据,基于“分类回归”方法对第二、三产业拟合相对误差最大仅为6.404%,最终二者之和拟合的GDP拟合精度都较好,相对误差最大仅为4.241%;② 22期GDP数据在空间分布上均呈现正的相关性,且均为显著集聚;③ GDP空间分布局部集聚的高值-高值区域集中在开远、蒙自等县域,低值-低值地区集中在绿春、西蒙等地区;④ 云南沿边地区县域之间的经济差异在1992-1996年逐渐增强,1996年之后,经济差异波动缩小,空间关联效应呈现波动式的增强和减弱;⑤ 云南沿边地区的三维插值结果均呈现出西北至东南一线的“洼地-丘陵-平地-高峰”地势变化格局,沿边地区的东南角地区即红河州的建水、个旧和开远等县市的GDP最高,“丘陵”地势主要集中在腾冲、保山市以及最南部的景洪地区,“洼地-平地”地势主要分布在沿边地区西北角的贡山和福贡等县域、西南角的西蒙和孟连等县及中部区域的绿春和江城县等地区。     

京津冀地区植被时空动态及定量归因

作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明：①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子（解释力39.4%）,土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显（q=58.2%）;③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。