湍流度随高度的变化及其对城市宏观地形的依赖

分别构建广州主建成区垂直比例尺为1﹕2 000、1﹕1 000和1﹕500的3个建筑物模型,利用大型边界层风洞,在西北和东南两风向下,基于中性流模拟分析了复杂城市地形下湍流度随高度的变化及其对宏观地形的依赖。结果表明：风廓线指数α与不同高度的湍流度之间的关系密切,利用现有模型,根据4类粗糙度边界层和不同垂直比例尺,可确定相应的湍流度随高度变化模型的主要系数,预测精度高。城市地形下最大湍流度面发育在0~0.2 h之间狭窄的范围内。用湍流度形态指数β来表征湍流度随高度的变化,无论城市屋脊还是平坦地形,随着风程区的延伸,廓线的指数α升高,湍流度形态指数β降低。表明同一高度湍流度值具有由迎风区、丘顶区向背风区增高,沿风程逐渐增大的规律,对地形部位和风程的依赖性强,与来流翻越简单地形时的特征一致。     

基于空间计量模型的中国城市化发展与城市空气质量关系

采用中国289个地级及以上城市2016年的空气质量指数（AQI）和夜间灯光数据,运用空间滞后模型,从空间溢出效应视角出发探究了城市化发展与空气质量之间的定量关系。从空间滞后模型的估计结果来看,城市空气污染存在显著的空间溢出效应,周边地区空气质量的下降会导致本地空气污染情况加重。在城市发展过程中,城市经济发展水平的提高,引致的城市建设用地的扩张使得空气质量不断恶化;政府管制力的加强对空气污染的治理起到了促进作用,而居民环保意识和城市技术创新水平的提高有利于空气质量的改善。此外,PM2.5质量浓度的上升导致空气质量恶化。公路货运量在统计上与空气质量的关系不显著。从研究结果来看,协调城市发展与空气质量的关系以及加强空气污染防治的联防联控机制,是未来空气污染治理工作的重点。     

不同健康状况松针反射光谱特征分析

为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。     

京津冀地区农业生产效率的时空格局及收敛性研究

将京津冀地区146个典型县域划分为京津近郊农业区（I）、冀东北农业区（II）、冀中平原农业区（III）、太行山农业区（IV）、坝上农业区（V）五大农业区,测算了2000—2015年京津冀及五大农业区的农业生产效率,检验了京津冀及五大农业区农业生产效率的收敛性,揭示了京津冀地区农业生产效率的收敛机理。研究结果表明,京津冀地区农业生产效率变化趋势总体较为平稳,五大农业区农业生产效率由大到小依次为：V>II>IV>I>III,Malmquist指数呈显著波动趋势,技术进步对对农业生产效率提升的作用显著;在农业资源禀赋、地理区位等内源性因素与经济发展环境、技术进步与农业政策支持等外源性因素的共同作用下,京津冀地区优化重组农业生产要素,提升了农业生产效率,并通过要素流动与要素替代作用,缩小了不同农业区内部的农业生产效率差距,使不同经济发展水平的各农业区农业生产效率收敛于不同稳态水平;最后,从现代农业生产经营体系、财政转移支付机制、农业规模经营等角度提出了京津冀地区农业协同发展的具体路径。     

大气污染物排放量与颗粒物环境空气质量的空间非协同耦合研究——以武汉市为例

针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO₂、NO_X、PM_2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO₂、PM_2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NO_X和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO₂排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NO_X、VOCs、PM_2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。     

VIIRS/DNB夜间灯光月度产品插补方法对比——以北京为例

新一代VIIRS/DNB(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day/Night Band)夜间灯光数据因其具备更精细的时空分辨率、数据不存在饱和现象、不同年份数据可比性强等优点而迅速代替DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System)夜间灯光数据成为新的研究热点。但由于杂散光的污染,VIIRS/DNB夏季数据数值缺失严重,致使数据在空间和时间上不连续,因此,插补缺失数据成为后续应用的前提。鉴于此,论文从插补结果异常值、与参照值对比、计算性能三个方面,系统比较了三次样条插值(样条)、三次Hermite插值(Hermite)、灰色预测模型(GM)、三次指数平滑法(指数)4种插补方法的适用性,以期为插补VIIRS/DNB夜间灯光数据提供方法选择的依据。研究结果表明：①异常值比较方面,Hermite法未出现异常值,另外3种算法仅出现少量异常值(0.02%~1.34%);②与参照值的对比方面,Hermite法与参考值接近程度最高,GM接近程度最低,样条法和指数法介于两者中间;③算法性能比较方面,4种方法都具备计算简单、容易编程的特点,但指数法的算法时长是另外3种方法的10倍以上。因此,综合多方表现,当插补月份前后两侧均有足够长的原始数据时,插补效果好、计算速度快、不会出现过冲现象的Hermite法最适宜,样条法次之;当插补月份仅单侧有足够长的数据时,适宜采用指数法(插补效果好、计算速度较慢)或GM(插补效果偏低、计算速度快)进行插补。     

祁连山亚高山灌丛林叶面积指数与冠层氮、磷的关系

氮和磷作为植物体内重要的生命元素,在植物群落的生长发育过程中发挥着重要的作用。为了明确祁连山亚高山灌丛林叶面积指数与冠层氮、磷之间的关系,本文通过对祁连山亚高山灌丛林不同植被类型(箭叶锦鸡儿、高山吉拉柳、金露梅)及不同放牧处理(羊群、牦牛,未放牧)条件下灌丛群落的叶面积指数(LAI)与叶片氮积累量(TFN)、叶片磷积累量(TFP)比较发现,在整个亚高山灌丛群落中,LAI与TFN和TFP之间都有较强的相关性,并且TFN和TFP比值的变化表明不同植被类型叶片的生长都受到N、P的共同限制,只是随着LAI的增加,高山吉拉柳主要受到氮素的限制,箭叶锦鸡儿主要受到磷素的限制,而金露梅则受到N、P的共同限制;在不同放牧条件下,单位面积LAI对应的TFN的值较高而TFP的值较低,说明动物通过对植被的啃食可能会改变群落的模式,在一定程度上限制磷的摄入。LAI、N、P之间的耦合关系表明了亚高山灌丛群落的LAI在物种组成、放牧和冠层密度上存在差异,但仍然受到N和P的约束。研究结果有利于探索水分限制条件下祁连山灌丛林生态系统植物叶片与养分元素之间关系,对于研究干旱区高寒灌丛生态系统在全球气候变化中的作用及其对全球气候变化的响应与反馈,具有重要的理论价值和实践意义。     

乐山市水资源承载力分析及开发潜力研究

水资源的供需关系已演变为限制经济社会不断发展的一个关键障碍,所以对水资源承载力展开探究,以支撑经济和社会的不断发展,将会具有现实意义和至关重要的影响,本文从水资源负载指数和承载指数模型出发,根据当前乐山市水资源情况现状,对当地水资源承载力进行分析。     

基于地理环境要素的叶面积指数遥感定量反演

叶面积指数(LAI)是分析冠层结构最常用的参数之一,它控制着植被的生物、物理过程,如光合、呼吸、蒸腾、碳循环和降水截获。但是通过地面直接测量来获取大面积的LAI十分困难,而传统的基于单植被指数的LAI反演方法也具有一定的缺陷。以福州市辖区与闽侯县的阔叶林和处于生殖生长阶段的水稻为研究对象,在传统单植被指数的LAI反演方法的基础上引进植被含水量、植被覆盖度和地形3个核心环境因子来建立LAI估算模型。结果表明:基于最佳植被指数与环境因子的LAI估算模型与未考虑环境因子的单植被指数LAI估算模型相比,其验证精度有所提高。其中,就阔叶林的LAI定量反演模型而言,R~2由0. 706～0. 717提升至0. 755,RMSD由0. 292～0. 297降低至0. 271;就生殖生长阶段的水稻LAI定量反演模型而言,R~2由0. 724～0. 879提升至0. 952,RMSD由0. 696～1. 054降低至0. 441,实现了较高精度的LAI定量反演模型,为福州市辖区及其周边闽侯县区域的LAI快速定量监测奠定基础。