Seasonal change in body length of important small copepods and relationship with environmental factors in Jiaozhou Bay,China

Differences among species in prosome length and in species’ response to environmental factors do exist. Therefore, it is useful to examine prosome length for different copepod species in variable environments. Seasonal variations in prosome length of four small copepods and their copepodite stages in the Jiaozhou Bay were compared and the relative influence of temperature, salinity, and chlorophyll concentration were examined. Two peaks were found in the mean prosome length of Paracalanus parvus (in early winter and May). For Acartia bifilosa, the maximum values of all copepodites occurred mainly from February to April, and decreased to the bottom in July. Prosome length of Acartia pacifica peaked when it first appeared in June, then reached to the minimum in July. Parvocalanus crassirostris only appeared from late summer to autumn and the mean prosome length showed no clear changes. Correlations of adult prosome length with environmental factors were evaluated. For the four species, temperature was negatively correlated to prosome length except for P. crassirostris. But the different species varied markedly in their responds to temperature. A. bifilosa showed a more definite trend of size variation with temperature than P. parvus and A. pacifica. Correlations of prosome length with salinity were significantly positive for almost all the small copepods. The relationship between chlorophyll concentration and prosome length was complicated for these copepods, but for P. parvus, chlorophyll concentration was also an important affecting factor. Furthermore, investigation needs to be done on food quality for some copepod. These results are essential to estimate the biomass and the production, and to understand these small copepods’ population dynamics in this human-affected bay.     

山东省桓台地区土壤F的地球化学特征及其影响因素

为研究土壤氟的地球化学特征及其影响因素,选取山东省桓台地区为研究区,系统采集了70件表层土壤样品,并测试分析了其中F元素、有机碳含量、pH值等共计8项指标。绘制了元素地球化学图,掌握了该区F元素含量的空间分布特征。研究结果表明,表层土壤F含量范围为466.30~793.40 mg/kg,平均F含量为621.31 mg/kg,显著高于山东省背景值和全国背景值,具有潜在环境生态风险。研究区总面积70%的土壤F含量较高,其中F含量过剩的土壤相对集中分布在城镇附近;研究区东南部青银高速附近和北部呈零星分布的土壤中氟为适中及边缘含量水平。土壤中F含量主要受控于土壤pH、有机碳含量和施肥。该研究结果为改善研究区环境质量,防止地方性氟中毒提供了基础数据和科学依据。     

基于GIS的城镇建设用地发展适宜性评价——以常州市金坛区为例

为更加深入地了解村镇尺度城镇建设用地发展适宜性情况,提高土地利用综合效益,本文以常州市金坛区遥感影像数据和土地利用现状数据为基础,采用层次分析法和GIS空间分析技术,选择自然、区位、生态和土地转换适宜度四大类10个指标,建立了适用于平原地区的具有区域代表性的城镇建设用地发展适宜性评价指标体系,分析了金坛区城镇发展适宜区分布与空间自相关特征。研究结果能为城市规划、土地规划等提供依据,尤其在城镇建设用地发展布局上具有重要的现实意义。     

Application of topo-edaphic factors and remotely sensed vegetation indices to enhance biomass estimation in a heterogeneous landscape in the Eastern Arc Mountains of Tanzania

Estimating tropical biomass is critical for establishment of conservation inventories and landscape monitoring. However, monitoring biomass in a complex and dynamic environment using traditional methods is challenging. Recently, biomass estimates based on remotely sensed data and ecological variables have shown great potential. The present study explored the utility of remotely sensed data and topo-edaphic factors to improve biomass estimation in the Eastern Arc Mountains of Tanzania. Twenty-nine vegetation indices were calculated from RapidEye data, while topo-edaphic factors were taken from field measurements. Results showed that using topo-edaphic variables or vegetation indices, biomass could be predicted with an R² of 0.4. A combination of topo-edaphic variables and vegetation indices improved the prediction accuracy to an R² of 0.6. Results further showed a decrease in biomass estimates from 1162 ton ha^?1 in 1980 to 285.38 ton ha^?1 in 2012. This study demonstrates the value of combining remotely sensed data with topo-edaphic variables in biomass estimation.     

滨里海盆地Z油田油藏类型与成藏因素研究

Z油田主要含油层系包括白垩系-中侏罗统低幅度背斜构造油藏、中三叠统盐檐断鼻油藏和上三叠统岩性圈闭油藏3种油藏类型。通过对紧密围绕盐有关的构造和有效盐窗这两个影响Z油田油气成藏的关键因素的研究认为成藏模式为"盐下生成、盐窗沟通、盐边盐间断层输导、高点聚集、后期保存"。Z油田油源充足,盐窗大而有效,多种有效的输导体系,圈闭类型多而好,埋深适中,储盖层发育且配置良好,侧向遮挡条件具备且后期保存条件良好,可作为今后勘探首选目标区。     

中国连片特困区经济韧性测度及影响因素分析

巩固脱贫攻坚成效,提升抗风险与自我发展能力对连片特困区而言意义深远。经济韧性作为反映区域经济应对冲击时抵抗、恢复、调整及转型能力的指标,能够有效评估连片特困区的抗冲击能力和返贫风险。基于中国12个连片特困区的地市级数据,通过构建综合指标体系及核心评估变量对其经济韧性进行了测度与对比,并运用多种回归模型识别主要影响因素,结果发现:① 连片特困区经济韧性小于非连片特困区,二者虽均呈逐年递增趋势,但非连片特困区增速略快。进一步对指数分解后发现,连片特困区与非连片特困区经济韧性的差距主要来自于适应与调整能力的差异。② 罗霄山区、燕山—太行山区、大别山区经济韧性均值最高,而滇西边境山区、六盘山区、四省藏区最低,东西差异明显。③ 大部分片区经济韧性逐年递增,经济韧性越高的片区往往增速越快,但四省藏区、六盘山区、吕梁山区经济韧性出现下降趋势,其中,吕梁山区下降最明显。在对不同片区经济韧性分解后发现,不同片区间适应与调整能力差异最大,创新与转型能力差异最小。④ 地理区位、人均固定资产投资、外贸依存度、财政自给水平、地方财政教育经费支出、专利授权数等变量对连片特困区经济韧性存在显著影响。⑤扶贫政策有利于增强片区经济韧性,经济韧性较低的片区对扶贫政策的依赖程度更高,其中,四省藏区、六盘山区、滇西边境山区对扶贫政策依赖最为严重。     

2000年来中国边境城市对外贸易位序-规模分布及其影响因素

全球化背景下对外贸易活动是特定地域外向联系强度的重要表现,是边境城市区域功能的重要组成部分。运用位序-规模法则、分形理论及核密度等方法,以中国边境各城市的进出口贸易额为主要指标,剖析了中国边境地区对外贸易的规模分布特征及其影响因素。结果发现：①不同阶段的中国边境对外贸易位序-规模特征明显,位序结构内部城市次序变化较大;②位序-规模分布的无标度区变化显著,在18年内出现了4段分形表现,外贸活动的规模波动性、区域化特征明显;③影响因素表现为经济地理禀赋约束下核心城市支配效应明显、邻接地缘环境影响显著、政策导向与口岸推动、内部竞争反推空间结构协调演化四个方面;④不平衡性、集聚性在中国边境地区外贸活动中凸显,空间分布呈现为“核心-边缘”结构,当前国家层级应重点支持对外贸易优势城市,省级尺度协调域内城市对外贸易层次组织与区间联系。     

中国城市信息网络结构演变特征及驱动因素分析

信息流能够客观反映城市社会经济联系,对城市网络研究具有重要价值。基于2011、2014和2017年中国城市间信息关注度数据,利用社会网络分析法,从网络密度、中心度、城市联系等方面分析中国城市网络结构的演变特征及其驱动因素,研究表明：1）城市信息网络结构明显拓展但网络总体联系强度仍较低;省域内部信息联系强度高于跨区域联系,信息联系仍受行政区划的影响较大。2）网络节点中心度显著提高,热点区主要集中在东部沿海三大城市群;中西部部分区域核心城市如重庆、成都、郑州等成长为全国性核心城市,但中西部地区城市信息发展仍与东部地区差距较大。3）信息联系层级分布特征明显,并呈现局部区域联系紧密、区域一体化特征;核心网络由以北京、上海为核心的“轴-辐”结构演变为以“北京-上海-广深-成渝”为核心的“菱形”结构。4）信息化水平、经济发展基础、城市职能等互补性因素,网络营销、大事件效应等介入性因素及信息技术变革、城市群建设等高效性因素相互作用,共同促进信息网络结构优化重组。     

山东省产业生态化时空分异特征与影响因素——基于17地市时空面板数据

本文综合构建了产业生态化评价指标体系,并利用熵值法、耦合协调分析、探索性空间数据分析方法、空间计量等多种计量方法对2005—2016年山东省17地级市产业生态化水平时空分异特征与影响因素进行了综合研究,结果表明：① 产业生态化依赖于产业化物质消耗型规模增长,但不以结构优化为基础的产业化势必忽视经济要素的横向转移反馈作用与集群效应,导致资源配置的低效现象;② 产业生态化水平逐年递增反映出产业系统与生态环境系统由拮抗向良性共轭方向发展,但其增长率较低说明了产业轻型化与清型化进程滞缓,其质量提升之路漫长而艰巨;③ 产业生态化呈现东中西递减的空间梯度分异特征,东部沿海地区始终是热点区,西部地区尤其是鲁西南地区始终是冷点区;④ 产业生态化水平空间相关性较为显著,经济发展水平、产业结构、外商投资等因素负向溢出效应比较明显,而政府调控以及环境规制强度等因素正向溢出效应突出。     

基于DEM的山地地理可照时数空间分布估算统计模型——以重庆为例

为了建立合理、准确且便于估算和应用的山地地理可照时数空间分布模型,本文以重庆为例,首先利用分布式模型估算了30 a平均年和各月可照时数,并利用基于气象行业标准得到的理论值进行了验证;其次,以栅格单元为统计样本,建立了基于地形尺度的可照时数估算的统计模型。结果表明:(1)基于分布式模型的模拟结果具有较高可信度,除10月外,其他各月和年的相对误差均小于10%,且东北和东南部的相对误差较中西部高。(2)西部方山丘陵区的可照时数高,中部平行岭谷区次之,东北和东南部低。冬季可照时数的空间异质性最大,夏季次之,春秋季接近,均较小。(3)各月和年可照时数与主要地理和地形因子之间的相关关系均表现为极显著性,各月复相关系数在0.7929~0.8277,年复相关系数为0.8522。(4)重庆可照时数估算统计模型在一定程度上简化了分布式模型的计算步骤和计算量,便于其应用,并可为其他地区估算可照时数提供方法参考。