上海计算机产业转移及其对区域经济影响

自2008年全球金融危机之后,全球生产网络重组对中国区域经济的影响日益浮现。上海计算机制造业持续向重庆等地转移,重构了该行业全球生产网络的基本格局。利用上海市投入-产出表以及中国工业企业数据库、企业年报等,采用结构分解等方法分析上海计算机制造业产业变化,结合制造业多样性指数等指标,评估产业转移对区域经济的影响。研究发现：① 上海计算机产业被锁定在全球价值链低端的组装制造环节,2007—2012年,增加值率（增加值与总产出的比值）从7.38%下降为4.29%;劳动者报酬占增加值比例从22.06%上涨为67.97%,推动产业对外迁移。② 受上海市产业转移和国际市场低迷等因素影响,2007—2012年,上海计算机制造业总产出减少了483.9亿元。③ 制造业多样性指数较高的浦东新区受到计算机产业转移的影响较小,制造业多样性指数相对较低且计算机制造业占制造业总产值比例较高的闵行区、松江区在一定时期内仍然面临着计算机产业转移的负面影响。为了降低全球生产网络“去耦合”的冲击,提高区域经济的韧性,上海需要从全球生产网络的成熟产品生产平台转型为新产品研发创新枢纽,提高劳动生产率和产业增加值率,推动产业结构多样化。     

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。     

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。     

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。     

Effects of current climate,paleo-climate,and habitat heterogeneity in determining biogeographical patterns of evergreen broad-leaved woody plants in China

Journal of Geographical Sciences - Understanding biogeographic patterns and the mechanisms underlying them has been a main issue in macroecology and biogeography, and has implications for...     

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。     

How changes of groundwater level affect the desert riparian forest ecosystem in the Ejina Oasis,Northwest China

Groundwater is a key factor controlling the growth of vegetation in desert riparian systems. It is important to recognise how groundwater changes affect the riparian forest ecosystem. This information will not only help us to understand the ecological and hydrological process of the riparian forest but also provide support for ecological recovery of riparian forests and water-resources management of arid inland river basins. This study aims to estimate the suitability of the Water Vegetation Energy and Solute Modelling(WAVES) model to simulate the Ejina Desert riparian forest ecosystem changes,China, to assess effects of groundwater-depth change on the canopy leaf area index(LAI) and water budgets, and to ascertain the suitable groundwater depth for preserving the stability and structure of desert riparian forest. Results demonstrated that the WAVES model can simulate changes to ecological and hydrological processes. The annual mean water consumption of a Tamarix chinensis riparian forest was less than that of a Populus euphratica riparian forest, and the canopy LAI of the desert riparian forest should increase as groundwater depth decreases. Groundwater changes could significantly influence water budgets for T. chinensis and P. euphratica riparian forests and show the positive and negative effects on vegetation growth and water budgets of riparian forests. Maintaining the annual mean groundwater depth at around 1.7-2.7 m is critical for healthy riparian forest growth. This study highlights the importance of considering groundwater-change impacts on desert riparian vegetation and water-balance applications in ecological restoration and efficient water-resource management in the Heihe River Basin.     

利用稳定同位素(15N)示踪技术研究浮游藻类氮素吸收速率特征

浮游藻类对溶解态氮的吸收同化是湖泊氮生物循环和水体富营养化发生机制探讨的关键环节。本文通过~(15)N稳定同位素添加实验以铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)、海链藻(Thalassiosira sp.)、卡德藻(Tetraselmis sp.)、剧毒卡尔藻(Karlodinium veneficum)以及盐水隐藻(Rhodomonas salina)为研究对象,从浮游藻类氮素吸收时间、营养盐基质以及藻种差异三个方面研究五种藻类对铵氮(NH_4~+-N)、硝氮(NO_3~--N)、尿素氮(Urea-N)三种形态氮的吸收特征。研究发现:(1)浮游藻类对三种形态氮的吸收均在1h时吸收速率最高,其氮素吸收过程为快速吸收。(2)浮游藻类优先吸收还原态氮,其中NH_4~+-N吸收速率最高,当培养周期为1d和4d时浮游藻类对NH_4~+-N吸收速率的均值分别为4.05和4.15μmol/(L·h);浮游藻类对Urea-N吸收相对偏好系数为25.18—713.42,表现出对小分子溶解态有机氮的特定偏好性。(3)不同藻种对氮素吸收具有不同特征,其中,剧毒卡尔藻对三种形态氮的吸收速率均为最高,而铜绿微囊藻的吸收速率均为最低;不同藻种不同培养时间氮素吸收速率差异与浮游藻类生长周期等特性有关。不同浮游藻类对不同形态氮素表现出吸收特异性,对水体氮负荷和浮游藻类水华优势种形成将产生重要影响。     

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。     

Examining the Relationship Between Spatial Configurations of Urban Impervious Surfaces and Land Surface Temperature

The urban heat island(UHI) effect has significant effects on the quality of life and public health. Numerous studies have addressed the relationship between UHI and the increase in urban impervious surface area(ISA), but few of them have considered the impact of the spatial configuration of ISA on UHI. Land surface temperature(LST) may be affected not only by urban land cover, but also by neighboring land cover. The aim of this research was to investigate the effects of the abundance and spatial association of ISAs on LST. Taking Harbin City, China as an example, the impact of ISA spatial association on LST measurements was examined. The abundance of ISAs and the LST measurements were derived from Landsat Thematic Mapper(TM) imagery of 2000 and 2010, and the spatial association patterns of ISAs were calculated using the local Moran’s I index. The impacts of ISA abundance and spatial association on LST were examined using correlation analysis. The results suggested that LST has significant positive associations with both ISA abundance and the Moran’s I index of ISAs, indicating that both the abundance and spatial clustering of ISAs contribute to elevated values of LST. It was also found that LST is positively associated with clustering of high-ISA-percentage areas(i.e.,>50%) and negatively associated with clustering of low-ISA-percentage areas(i.e.,<25%). The results suggest that, in addition to the abundance of ISAs,their spatial association has a significant effect on UHIs.