Exploring spatially varying and scale-dependent relationships between soil contamination and landscape patterns using geographically weighted regression

Landscape pattern is an important determinant of soil contamination at multiple scales, and a proper understanding of their relationship is essential for alleviating soil contamination and making decisions for land planners. Both soil contamination and landscape patterns are heterogeneous across spaces and scale-dependent, but most studies were carried out on a single scale and used the conventional multivariate analyses (e.g. correlation analysis, ordinary least squared regression-OLS) that ignored the issue of spatial autocorrelation. To move forward, this paper examined spatially varying relationships between agricultural soil trace metal contamination and landscape patterns at three block scales (i.e. 5 km × 5  km, 10 km × 10 km, 15 km × 15 km) in the Pearl River Delta (PRD), south China, using geographically weighted regression (GWR). This paper found that GWR performed better than OLS in terms of increasing R square of the model, lowering Akaike Information Criterion values and reducing spatial autocorrelation. GWR results revealed great spatial variations in the relationships across scales, with an increasing explanatory power of the model from small to large block scales. Despite a few negative correlations, more positive correlations were found between soil contamination and different aspects of landscape patterns of water, urban land and the whole landscape (i.e. the proportion, mean patch area, the degree of landscape fragmentation, landscape-level structural complexity, aggregation/connectivity, road density and river density). Similarly, more negative correlations were found between soil contamination and landscape patterns of forest and the distance to the river and industry land (p < 0.05). Furthermore, most significant correlations between soil contamination and landscape variables occurred in the western PRD across scales, which could be explained by the prevailing wind, the distribution of pollutant sources and the pathway of trace metal inputs.     

哈大巨型城市带要素集聚程度与生态环境水平关系演变

基于耦合模型和象限图法,从整体和内部分异2个角度对2000~2012年哈大巨型城市带要素集聚程度与生态环境水平演变及其关系进行分析,结果表明：哈大巨型城市带要素集聚程度呈波动上升的演变特征,生态环境则“先波动上升,后缓慢下降”,城市带整体要素集聚程度与生态环境水平间关系趋于协调,产业结构演变、资源消耗水平、经济密度是导致城市带要素集聚程度与生态环境水平协调度提高的主要驱动因子,其中产业结构演变的影响作用更加明显。城市带内部要素集聚的“四城市”格局已经形成,呈现出“核心-边缘”结构,要素集聚程度与生态环境水平可分为高级协调、要素集聚滞后、低级协调、生态环境滞后4种类型。4个区域中心城市要素集聚程度与生态环境水平关系趋向不协调,中心城市周边地区主要向要素集聚滞后型转变,资源型城市和重工业城市要素集聚程度与生态环境水平多表现为低级协调。     

贵州省乡村贫困空间格局与形成机制分析

以贫困态势严峻、区域内部贫困差异大的贵州省为研究区,分析了贵州省区县层面乡村贫困的空间异质性和空间依赖性格局,定量测度了乡村贫困空间差异的影响因素和因素效应的空间差异性,进而归纳了贵州省乡村贫困的形成机制。结果发现,贵州省区县乡村贫困具有时空稳定性,呈现出东、南、西部高而中、北部低的“马蹄”形空间异质性格局。区县贫困存在较强的空间依赖性,“高-高”型贫困地域即空间贫困陷阱区域,集聚分布在贵州省的东南部、南部。定量模型发现,坡度、到所在市中心的距离、青少年人口占比、少数民族人口占比是导致贵州区县层面乡村贫困空间差异的显著因素,且这些因素的效应水平呈现出不同的空间模式。产业发展受限、劳动力流动性差、金融和人力资本积累不足是贵州贫困空间形成的主导机制。最后建议扶贫政策层面应将基于地方和基于人的政策相结合。     

松嫩高平原县域土地利用空间格局地形梯度特征分析——以巴彦县为例

以黑龙江省巴彦县为研究区,基于研究区DEM数据,运用土地利用类型的分布指数、土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度,明确研究区土地利用空间格局的地形梯度特征及地形因子对土地利用空间格局的影响。结果表明：① 研究区土地利用空间格局在地形因子的作用下存在明显的梯度特征,旱地、水田、草地、水域、建设用地及其他用地主要分布在较低地形级别区,林地主要分布在较高地形级别区。② 除林地以外,其他土地利用类型分布的优势地形位均位于较低地形级别区,林地分布的优势地形位位于较高地形级别区,各土地利用类型分布的优势区域不尽相同。③ 研究区土地利用结构的信息熵及均衡度变化趋势相同,优势度的变化趋势与信息熵、均衡度的变化趋势相反,土地利用空间格局与地形因子具有显著的相关性。     

河南“米”字形高铁网构建对可达性及城市空间格局影响

从可达性的视角采用平均旅行时间、经济潜力、日常可达性等指标对河南“米”字形高速铁路网构建对各地市省内和省际可达性及城市空间格局的影响进行分析发现,① “米”字形高速铁路网有助于各地市省内和省际可达性水平提升,郑州的极化与集聚效应进一步增强,边界城市的交通边缘化状况明显改善,“米”字形城镇发展轴带正在形成;② 各地市省内和省际经济潜力大幅度提升,位置居中的高铁沿线城市省内区位优势显著,边界高铁沿线城市在省际联系中的门户区位优势显现;③ 以郑州中心的0.5 h核心圈、1 h紧密圈正在形成,“同城效应”显现,各地市省际2 h交流圈大幅度拓展,以郑州为中心的1.5 h省际合作圈即将形成。高铁网的构建将成为河南城市空间格局演变的重要推动因素和空间结构优化的基础支撑条件。     

长江经济带工业废水排放的时空格局演化及驱动因素

利用探索性空间分析方法（ESDA）和迪氏分解模型（LMDI）研究长江经济带2002~2013年工业废水排放的时空格局演化和主要驱动因素。① 时空格局演化方面,时间上工业废水排放先上升后下降,在2005年达到峰值。空间上,排放量自上游向下游增加;高排放城市减少,中排放城市增多;工业废水排放自下游向中上游转移,并由大城市向中小城市扩散;呈现明显的空间集聚状态。② 驱动因素方面,经济发展效应和技术进步效应分别是工业废水排放增多和降低的主导因素;产业结构效应的影响取决于产业发展政策的调整;人口规模效应影响较小。     

地理学研究进展与前沿领域

现代地理学涵盖自然地理学、人文地理学和地理信息科学，其发展趋势是：相邻学科的交叉、渗透与融合，加强地理学内部的综合研究，地理过程的微观研究进一步深化，结合实践拓宽应用研究领域，实验与研究手段的现代化，理论思维模式的转变。地理学应在陆地表层过程与格局、全球环境变化及其区域响应、自然资源保障与生态环境建设、区域可持续发展及人地系统的机理与调控、地理信息科学和数字地球战略等前沿领域开拓创新，为促进地球系统科学的发展、协调人地关系等做出积极的贡献。     

基于分形理论的鄱阳湖地区土地利用空间行为特征分析

土地景观形态能够反映土地利用空间行为特征。在对鄱阳湖地区1995年、2000年、2015年和2018年4个时间点的土地利用现状进行描述的基础上,通过分形维数、分形稳定性、斑块密度、斑块形状破碎度和景观隔离指数分析区域景观格局变化,并运用分形理论对土地利用空间行为进行分析。研究结果显示在1995年到2018年的20多年间,建设用地一直是分形维数最高的土地类型;但从时间尺度上,建设用地的分形维数呈下降趋势,表明建设用地空间形态在土地利用空间行为的作用下逐渐向有序方向发展。水田、旱地和有林地一直是分形维数最低的土地利用类型,且处于景观分形不稳定状态。斑块密度、斑块形状破碎化指数以及景观分离度指数的计算结果支持了分形维数分析的结论。从实现区域土地合理布局的角度,建议通过科学合理的规划,降低区域建设用地的分形维数,引导建设用地有序发展。对于诸如有林地、灌木林地、高覆盖度草地和水域等自然景观,应增加其分形维数以减少人为干扰,维护其稳定性。同时建议在国土空间规划中引入分形维数,将分形维数作为评价区域土地利用格局合理性的一项指标。     

赣南生态屏障区林地时空变化分情景模拟

基于2000年和2010年土地利用遥感数据,从自然、区位、交通、人口和经济4个角度选取驱动因子,利用Logistic-CA-Markov土地利用综合模型预测赣南森林有林地、灌木林、疏林地和其它林地4种林地类型在当前模式、规划模式和保护模式3种情景下的空间演变格局。结果表明：① 到2020年,在当前模式和规划模式,林地总面积将减少,在保护模式则出现增加,3种情景都体现出有林地和其它林地增加、疏林地和灌木林缩减的趋势,只是增减幅度不同,但不论何种情形林地的组成结构都将发生较大程度的变化;② 3种情景都是以疏林地→有林地、有林地→其它林地和灌木林→有林地这3种类型的转化为主,向有林地的转化分布都比较分散,而向其它林地的转化却集中在安远、信丰、于都、赣县四县交界处;③ 相较于当前模式,在规划模式下集中在安远县及其周边的有林地向其它林地的转化出现大量缩减,在保护模式下这种缩减更加明显。     

科尔沁沙地风沙与湖泊景观演变及影响因素分析

以科尔沁沙地为研究区,基于1975~2015年中等分辨率卫星影像,采用景观格局指数计算及数理统计分析方法,研究该区近40 a来沙地与湖泊景观格局的变化过程,并对其影响因素进行分析。结果表明,近40 a科尔沁沙地风沙地貌覆盖面积呈减少趋势,年均变化率-0.31%,而灌草丛沙丘地、抛物线形沙丘等固定半固定型沙丘面积增加,沙地逆转化趋势明显。沙地景观蔓延度整体下降了2.13,优势度增加了16.55,说明科尔沁沙地斑块连通性与多样性降低。湖泊群面积净减61.24 km²,斑块数减少了66个,湖泊群质心朝ESE方向迁移了35.76 km,湖泊景观分离度呈下降趋势,而集群性有所增加、景观演变趋于稳定。气候因素和人类活动因素是科尔沁沙地演化的驱动因素,尤其社会经济和政策因素可短时间内促进沙地景观的演变过程。