1990—2018年长沙市土地利用变化对生态系统服务价值的影响

评估生态系统服务价值(Ecosystem Service Values,ESV)有利于衡量生态系统服务供给潜力和生态效益的大小,对城市生态规划与土地利用管控起到重要的支撑作用。选择长沙市为研究区域,基于1990、2000、2010和2018年4期土地利用现状遥感监测数据集,利用ArcGIS软件和经本地化校正的当量因子法,分析1990—2018年间的土地利用变化特征,并探讨土地利用变化对ESV的影响。结果表明: ①1990—2018年长沙市土地利用变化轨迹以耕地→林地互相转化以及建设用地对耕地、林地的侵占为主; ②1990—2018年长沙市的ESV共减少53.17×10⁸ 元,降幅3.59%,除水域外各类ESV均呈下降趋势,林地和耕地服务价值减少最明显; ③在各单项服务功能中,水文调节的价值最大,其次是气候调节,两者之和占总价值的54%; ④“退耕还林”“退田还湖”“兴工强市”等政策引起的土地利用变化势必对ESV造成影响,城市快速扩张、土地开发会导致ESV不断下降。综合分析认为,在调整研究区土地利用结构、优化土地配置时应充分重视水域、林地等生态系统服务价值较高的土地利用类型,减缓ESV的下降趋势。     

青海黄南地区近54年蒸发量变化特征及其影响因子

利用青海省黄南地区近54a(1960—2013年)蒸发量、气温、降水量、日照时数、水汽压等资料,应用地理信息系统、数理统计、线性回归和Mann-Kendall检验等方法分析了黄南地区蒸发量的空间及时间变化趋势,并对黄南地区蒸发量变化特征及其影响因子进行了诊断研究。结果表明:黄南地区年平均蒸发量呈明显的下降趋势,20世纪60—70年代为蒸发量偏多阶段,80年代及后为偏少阶段;黄南地区蒸发量最大的季节是春季和夏季,各季蒸发量均呈减少趋势;黄南地区年蒸发量在1973年发生了由多到少的突变,春、夏、秋、冬季分别发在1973、1975、1976和1974年;分析影响蒸发量的相关因子,蒸发量与日照时数呈显著的正相关关系,与水汽压和降水量呈显著的负相关关系,日照时数的减小是蒸发量减少的主要影响因子。     

鄂尔多斯盆地CO2地质封存适宜性与潜力评价

针对目前利用层次分析法对CO₂地质封存进行适宜性评价过程中,极少结合研究区域实际计算低层次评价指标权重,对适宜性评价结果又缺少进一步的分析,结合鄂尔多斯盆地的地质特征,通过计算指标组成权重和适宜性得分对盆地开展了CO₂地质封存适宜性评价,并以适宜区杏子川油田长4+5盖层为例,开展了盖层封闭性评价实验研究。同时,采用相应的计算方法对鄂尔多斯盆地深部咸水层和油藏的CO₂地质封存潜力进行了计算。结果表明：鄂尔多斯盆地在三叠系开展CO₂地质封存的适宜性最好,石炭-二叠系和奥陶系则次之;杏子川油田三叠系延长组长4+5盖层对区域开展CO₂地质封存具备良好的封闭性;鄂尔多斯盆地深部咸水层和油藏的CO₂有效封存量分别为1.33×10 ¹⁰ t和1.91×10 ⁹ t,且在延长石油吴起、靖边及杏子川油田共有56个CO₂地质封存适宜区,其CO₂有效封存量可达1.77×10 ⁸ t。     

基于NCEP CFSv2模式的黑龙江省夏季降水预测研究

基于1982-2017年NCEP_CFSv2（NCEP Climate Forecast System version 2）模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明：模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。     

那曲地区植被NDVI时空变化及成因分析

利用GIS和遥感技术方法分析了2000—2014年那曲地区植被归一化指数(NDVI)的时空分布特征和变化趋势,探讨了NDVI与几种气象因子的关系。结果表明:空间上,研究区植被NDVI在空间上呈自西向东、自南向北逐步增大,高海拔地区小于低海拔地区的分布特点;时间上,近15a的NDVI总体上呈不显著性下降趋势,NDVI变化可以分为3个阶段,分别为2000—2005年较好,2006—2008年略差,2009—2014年好转。植被面积变化趋势表现为西北部植被处于稳定状态的面积居多,变化较明显的区域集中在中部和东南部地区的人口密集区,改善和退化区域呈现交错出现的特点。那曲地区植被变化的主要影响因素为降水量和热量因素引起的,人类活动在较短时间尺度上对植被也有较大影响。     

塔克拉玛干沙漠腹地浅层地温特征及其影响因子研究

为了更好地了解沙漠腹地浅层地温特征以及对气候的响应关系,利用塔中气象站1996—2015年日平均气温、浅层地温(0～20cm)以及总云量、低云量、日照时数、风速、沙尘日数等资料,分析沙漠腹地地温分布特征以及与气象因子的响应关系。结果表明:浅层地温在春、夏季热量向下传导,秋、冬季则表现为相反趋势,气温和地温(0～20cm)的月平均值分别为11.8、16.4、16.0、16.1、16.1℃和16.3℃;在0～10cm地温之间,变化幅度呈现7月份波动最大,在10～20cm地温之间,12月波动最大,9月份,地温随着深度的增加波动一直是最小的;夏季,地温不是影响气温的主要影响因子,在其他季节,气温与0cm地温相关性最明显;(4)冬季,风速是影响气温和地温的主要气象因子。     

中国夏季风影响过渡区与其他地区蒸发皿蒸发量趋势相反的原因

夏季风影响过渡区是天气和气候的敏感区,随着全球和区域的变暖,该区域特殊的气候环境响应引起人们重点关注。以南昌、定西、乌鲁木齐作为夏季风影响区、夏季风影响过渡区以及非夏季风影响区的代表站,通过对比中国夏季风影响过渡区和其他地区50年来温度、日照时数、相对湿度、降水量、低云量、风速的变化趋势,以及分析各气象因子单独变化对蒸发皿蒸发量的影响,发现在夏季风影响过渡区各个气象因子的变化均使蒸发皿蒸发量增加,而在其他地区,只有温度变化会使蒸发皿蒸发量增加,其他各因子的变化均会造成蒸发皿蒸发量的下降。贡献度更直观的反映各气象因子对不同地区蒸发皿蒸发的作用。结果表明温度变化对夏季风影响过渡区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为48.93%。风速变化对夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为51.54%。降水变化对非夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为58.57%。此外,低云量的变化对夏季风影响过渡区、夏季风影响区和非夏季风影响区的贡献均达到20%以上。因此,不同地区影响蒸发皿蒸发的最主要的因子是不同的,但低云量对任何地区蒸发皿蒸发的影响都非常重要。     

那曲高寒草地总体输送系数及地面热源特征

利用中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站那曲/BJ观测点的野外观测数据,估算了青藏高原那曲地区典型高寒草地下垫面的热量和水汽总体输送系数以及地表大气相对湿度因子,在此基础上利用中国气象局那曲气象站1980-2016年的常规业务观测数据,采用总体输送法计算并分析了那曲高寒草地地表通量特征。研究结果表明:(1)那曲/BJ观测点地表大气相对湿度因子γ的数值在33%~62%,9月最大,2月最小,热量和水汽输送系数CH和Cλ的季节变化范围分别在1.6×10^-3~2.7×10^-3和1.0×10^-3~2.0×10^-3,两者存在较大的差异。(2)1980-2016年那曲高寒草地感热通量总体呈现减弱趋势,而潜热通量呈现增强趋势,导致地面热源变化趋势不明显;分阶段来看,感热通量的变化在2004年前后发生转折,转折点前后的趋势为先减弱后增加,潜热通量在1994-2005年下降趋势明显,这也导致地面热源在1995-2005年有一个明显的减少。(3)年内季节变化上潜热通量相较于感热通量更明显,地面热源的季节变化更依赖于潜热通量的季节变化。     

江苏省夏季浓雾的时空分布特征及气象影响因子分析

利用江苏省70个国家基本站逐10 min连续观测资料,对江苏省夏季浓雾的时空分布特征及影响因子进行分析研究。结果表明:(1)夏季浓雾易在气温小于29℃、风速低于3 m·s~(-1),且盛行偏东风的条件下形成;低温高湿的梅雨期是夏季浓雾在6月高发(42.4%)的可能原因。(2)夏季浓雾生消时间与秋、冬季显著不同,主要发生于00—06时,消散集中于05—08时,持续时间主要在6 h以内。(3)夏季浓雾以辐射雾为主,辐射雾、平流雾和锋面雾分别占58. 1%、35. 5%和6.4%。(4)夏季浓雾发生频次呈现从东北部沿海地区向西南部内陆地区递减的趋势,淮北地区夜间降温幅度高于苏南地区是出现这一现象的主要原因。(5)成雾前6～24 h出现的弱降水为近地层提供水汽,此后天气转晴,静稳的大气层结下有利于夏季浓雾的出现。     

中国区域城镇化综合效率测度及其动力因子分析北大核心CSCD

基于构建的城镇化综合效率评价指标体系,采用基于F？re-Primont指数的DEA评价模型,对中国1999~2012年31个省份的城镇化综合效率进行动态的测算和分解,以克服传统DEA模型无法进行趋势分析、无法区分决策单元之间优劣性的缺陷。同时,对影响城镇化效率的动力因子进行理论分析,运用面板数据固定效应模型对影响城镇化效率的主要动力因子进行分析和识别。研究结果表明：全国平均水平达到了1999年北京的1.292倍,大部分地区属于有效增长型地区。中国各地区城镇化综合效率的总体水平较高的原因是混合效率和残余规模效率的高增长。从发展趋势来看,中国东、中、西部和东北地区的城镇化效率呈现出了明显的分化。城镇化效率动力因子分析的结果表明,内源力是最主要的驱动力,后面依次是市场力和外向力,而行政力则起到了相反的作用。基于研究结果,提出城镇化效率的提高需要推进＂人口-土地-经济＂城镇化的协调发展。