祁连山中部祁连圆柏生长与更新方式的树轮记录

选择祁连山中部50m×15m的祁连圆柏样方进行树轮生态学取样与分析。分析结果表明,样方内大部分祁连圆柏的树龄小于250年,最近几年有大量幼苗萌生。祁连圆柏的径生长方式各有异同,大部分祁连圆柏在生长过程中出现1次以上生长释放事件,1970¹980年间出现生长释放的频率最高,占总释放次数的35%,轮宽年表也显示祁连圆柏的轮宽指数自1970s以来持续上升。另外,相关分析结果表明,温度是影响采样点区域祁连圆柏径向生长的主要环境因子,较高的温度有利于树木生长,6、7月份的降水也与树木径向生长呈显著正相关。在全球变暖的背景下,如果能积极开展植树造林,并有效控制人类活动的干扰,该区域祁连圆柏林更新状况将会显著改观。     

湖南骑田岭芙蓉矿田成岩成矿时代的厘定及其地质意义

通过对湖南骑田岭岩体芙蓉超单元南溪单元中粒斑状角闪石黑云母二长花岗岩、芙蓉矿田白腊水矿区的10号矿脉中蚀变花岗岩型锡矿石、19号矿脉中矽卡岩型矿石矿物、42号含矿花岗斑岩体和ZK801钻孔(80~90m)的细粒花岗岩的Rb-Sr、Sm-Nd和锆石SHRIMP U-Pb同位素年代学研究,分别获得南溪单元弱蚀变花岗岩全岩Rb-Sr等时线年龄为146±10Ma(95%可信度)和岩体锆石SHRIMP U-Pb年龄为155±6Ma(95%可信度),蚀变矿化花岗岩锆石SHRIMP U-Pb年龄为156±5Ma(95%可信度),10号蚀变花岗岩型矿脉矿石的Rb-Sr等时线年龄为137±5Ma(95%可信度),19号矽卡岩型矿脉的矿石—矿物Sm-Nd等时线年龄为133±15Ma(95%可信度);42号含矿花岗斑岩体锆石SHRIMP U-Pb年龄为146±5Ma(95%可信度);ZK801钻孔中细粒花岗岩全岩的Rb-Sr等时线年龄为140±7Ma(95%可信度)。上述精确的年代学研究结果表明,芙蓉超单元花岗岩侵位时间为燕山早期,而不是印支期。由此推测骑田岭芙蓉超单元花岗岩形成于早—中侏罗世,它的构造环境可能为地壳处于强烈剪切挤压晚期,而区内花岗斑岩和细粒花岗岩岩浆活动可能发生在140~145Ma之间,其构造环境可能为地壳由挤压剪切向拉张伸展转化的时期形成的;白腊水矿区不同类型矿床年代学研究结果(133~141Ma)清楚地表明,其成矿作用的时间与区内花岗斑岩和细粒花岗岩的岩浆活动时间有明显的耦合关系。据此推断,骑田岭芙蓉锡矿是在晚侏罗世,地壳由挤压剪切向拉张伸展转化的时期形成的。而与芙蓉花岗岩主体侵入岩浆活动无直接成生关系。     

龙首山几个镁铁-超镁铁质岩体比较

文章选择龙首山隆起区金川、塔马子沟、毛草泉、小口子、藏布台几个镁铁-超镁铁质岩体进行地质、地球化学比较研究,发现岩体普遍具有橄榄石堆晶特征,中段金川岩体以二辉橄榄岩为主要特征,外围岩体以单辉橄榄岩为特征.地球化学数据显示,这些镁铁-超镁铁质岩体处于相同的岩石系列,源区具有相似性,岩体含矿差异主要源自岩浆演化.结合地质综合场模型,提出金川外围岩体在龙首山隆起区,沿构造带东西长约80～100km范围存在金川深部岩浆房响应的产物.     

基于树轮宽度的太白山地区春季干湿变化重建

秦岭为我国气候分界线和南水北调中线重要水源地,太白山为其最高峰,了解太白山区域的过去干湿变化特征对气候变化机制研究和未来水资源持续利用具有重要意义。基于秦岭太白山地区太白红杉树木年轮资料及其附近的宝鸡、眉县气象站1959—2016年气象数据进行分析,重建了1852—2016年春季（3~5月）SPEI值,分析了近165 a太白山春季干湿变化特征及其与大尺度环流变化关系。结果表明：（1） 太白山地区太白红杉径向生长主要受春季气候限制;与春季SPEI值相关性最高,达到–0.72（P<0.01）,重建方程方差解释量为51.8%（调整自由度后为51.0%）。（2） 重建结果表明,近165 a来,有29 a春季为湿润年份,有23 a春季为干旱年份,分别占比为17.58%和13.94%。极端干旱年份为1892年、1929年、1945年和2006年,极端湿润年份为1881年、1921年和1990年,其中1892年（–1.73）和1881年（1.53）分别为最干旱和最湿润的年份。（3） 重建结果得到了周边地区干湿变化重建结果和历史文献灾害记载的验证;太白山地区干湿变化可以准确表征大区域干湿变化且存在2.5 a、3.1 a、3.8 a和8.4 a周期变化。太白山地区SPEI与赤道东太平洋海面温度成负相关以及与赤道西太平洋海面温度呈正相关,其干湿变化可能与ENSO活动有关。     

湖南省武陵山片区人口城镇化与流通产业发展协同演化及其减贫效应研究

运用协同度模型、空间ESDA、趋势面分析和面板计量回归模型,分析湖南省武陵山片区2001—2017年人口城镇化与流通产业发展协同的时空演化特征及其减贫效应。研究发现：湖南省武陵山片区人口城镇化与流通产业协同发展整体呈上升趋势但水平偏低,不同板块间协同水平差异显著且有扩大倾向;具有“集聚–分散–集聚”空间循环过程,局部空间极化效应明显,形成邵阳板块的显著热点区和湘西自治州板块的显著冷点区;协同发展“东高西低”空间分布格局更趋明显,“北高南低”分布态势减弱;两者协同发展对农民收入提升、贫困减缓具有显著正向促进作用,进一步空间效应分解发现协同减贫的空间正外溢性显著;实施人口城镇化与流通产业发展“双轮”协同驱动战略是实现乡村振兴的现实需要,也是落实高质量脱贫方略的重要支撑。     

伏牛山地区森林生态系统服务权衡/协同效应多尺度分析

森林生态系统服务权衡与协同研究已成为当前相关学科的研究热点和前沿,对服务权衡与协同关系的多尺度分析有助于更加有效地实施森林资源管理。综合森林类型图、NDVI、气象和土壤等多源数据,借助CASA模型、InVEST 3.2模型和ArcGIS 10.2软件,开展伏牛山地区森林生态系统服务评估,运用空间叠置方法从多个空间尺度（区域、南北坡、垂直带）探讨服务权衡与协同效应。结果表明：① 研究区森林生态系统平均蓄积量为49.26 m ³/hm ²,碳密度为156.94 t/hm ²,供水深度为494.46 mm,土壤保持量为955.4 t/hm ²,生境质量指数为0.79。② 区域尺度上,28.79%的森林服务之间存在高协同效应,10.15%的森林存在低协同效应,61.06%的森林存在强权衡和弱权衡效应。③ 南北坡尺度上,南坡服务之间的协同关系优于北坡。垂直带尺度上,南坡中山落叶阔叶林带（SIII）服务之间协同关系最好,北坡低山落叶阔叶林带（NI）协同关系最差。     

基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测

以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数（SCD）数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明：① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著（8.52 m yr ^-1）。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系（R = 0.64,P < 0.01）。     

金秀大瑶山旅游气候资源评估

利用金秀县气象站资料,对金秀大瑶山旅游区的气候特征、旅游气候资源、影响旅游安全的重要天气等方面进行综合分析和定量评估,旨在为全面、合理地开发利用金秀大瑶山旅游气候资源提供科学依据。     

贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例

针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现：① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为：人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为：人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。     

基于旅游开发影响的五台山植被景观特征分析

以往旅游对植被影响的评价成果较多,但是旅游影响下植被景观与地理因子之间的关系报道较少。本文利用多种数量生态学方法探讨了五台山旅游开发与植被景观之间的生态关系。结果表明：① 旅游开发影响下五台山植被景观可分为单优乔木区、草本区、差级乔草区、中级乔草区、中级灌草区、良级灌草区、良级乔灌草区、优级乔灌草区、以及寺庙区、商业区或居民区9种类型。② 在除趋势对应分析中,第一轴与所有因子的相关性都较大,第二轴与旅游干扰度和海拔呈显著的负相关性。各植被景观类型的空间分布在一定程度上取决于关键性指标的空间格局。③ 除趋势典范对应分析方法能够大大提高植被景观特征与地理因子间的相关性,并将其直观地表达于排序图中。在植被景观特征与地理因子的关系上,第一轴上的相关系数是0.858_DCCA>0.828_DCA,第二轴上的相关系数是0.583_DCCA>0.501_DCA,这说明除趋势典范对应分析方法更优。