新疆层云和层积云冰粒子属性的季节变化

利用CloudSat 卫星资料,选取冰粒子的等效半径（IER）、数浓度（INC）、含水量（IWC）,统计分析了层云、层积云微物理量的垂直分布和季节变化。层云/层积云小粒子（0～50 μm）、中等粒子（50～80 μm）、大粒子（≥80 μm）出现频率分别为18.7%/16.3%、77.6%/62.6%、3.7%/21.2%。在IER 垂直分布上,层云小、中等粒子在云层中部出现较多,层积云小粒子在云层上部出现较多,中等、大粒子在云层中部出现较多。层云/层积云INC低值段（0～50 L^-1）、中值段（50～100 L^-1）、高值段（≥100 L^-1）出现频率分别为90.1%/76.5%、9.6%/19.5%、0.3%/4.1%。在INC垂直分布上,层云低、中值段在云层中部出现较多,层积云低、中值段分别在云层中部、上部出现较多。层云/层积云IWC低值段（0～50 mg·m^-3）、中值段（50～100 mg·m^-3）、高值段（≥100 mg·m^-3）出现频率分别为96.7%/82.8%、3.2%/13.4%、0.1%/3.7%。在IWC垂直分布上,层云低值段在云层中部出现较多,层积云低、中值段分别在云层中部、上部出现较多。     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

COSMO-SkyMed颜色变换强度RC法南京建设用地变化检测

基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏,且对数据获取无时空基线要求,在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源,提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法,即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤,可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范,以最优参数配置（3特征向量与10样本类别）进行试验,实现了优于88%的建设用地查准率指标。     

沧州地区地面沉降现状Sentinel-1A/B时序InSAR监测与分析

获取了22景IW模式的Sentinel-1A/B数据,分别采用PS-InSAR和SBAS-InSAR两种时序技术得到了沧州地区2015年11月至2016年11月期间地表平均沉降速率及累计沉降量。经分析,两种时序监测结果具有较高的一致性,其结果表明：献县、沧县、沧州市区地面表现为回升趋势;青县、沧县东部、南皮县西部、东光县等地区地面沉降量较大,其中东光县何庄村累计下沉量达47 mm,而引起这些区域地面沉降的主要原因为农业生产等带来的地下水开采。本文对基于Sentinel-1A/B SAR数据的时序分析方法在城市沉降监测方面的应用进行了探讨,为有关部门提供了重要的参考数据。     

中国东中西部城市土地储备决策绩效比较研究

运用数据包络分析(DEA)模型,对2013年中国内地34个大中城市土地储备决策绩效进行总体评价和比较分析。研究结果表明:东部地区城市土地储备决策效率最高,西部次之,中部最低;土地储备决策效率受到纯技术效率和规模效率的共同作用,且规模效率作用较大;影响东中西部城市土地储备决策效率投入产出的主要因素各不相同。基于此,从深化土地及相关制度改革和提升政府管理效率两个层面提出土地储备决策绩效优化策略,从而提高土地资源利用效率、优化城市空间结构。     

基于生态系统评价的山东省国土空间生态修复重点区域识别

国土空间生态修复是落实生态文明建设的重要抓手。科学识别国土空间生态修复重点区域,合理布局生态修复空间是当前国土空间生态修复规划面临的难点之一。本研究以山东省国土空间生态系统评价为基础,通过对山东省生态系统服务功能、生态环境敏感性和生态系统恢复力综合评价,研究识别出山东省生态修复重点区域,并对各重点区域提出了生态修复的主导方向,为国土空间生态修复规划编制提供了支撑。     

河南省境内淮河南北气候变化的小麦适应度比较

适应度是气候变化下适应性研究的关键环节,本文提出气候变化适应度的概念及其定量评价方法,并对淮河南北的小麦适应度进行比较分析。结果表明,目前河南省境内的南北气候分界线并非淮河干流区,而是由原位置北移约300 km处的最大支流地带,冬小麦的适应度空间变化大致围绕该分界线呈经向分布。淮河分界线以南地域适应度为62.57%,高于以北地域的56.81%,研究结果表明,欲达到河南农业可持续发展,距离完全适应仍有较大空间需要人为调控,且北部相比较南部其调控压力更大。在年际变化上,随着20世纪80年代气候的突变,各地小麦温度适应度骤增,水分适应度骤减,之后随着气候的日趋稳定,各气候要素的适应度不断上升,但在21世纪初上升速度下降,甚至有降低趋势,表明气候变暖的环境对小麦的负面影响日渐突出。     

基于生态化人工海岸建设的理论研究与应用 ——以天津永定新河口综合整治修复工程为例

分析生态文明背景下围填海区域人工海岸建设存在的问题,结合淤泥质人工海岸空间特点,总结提出了生态岸线整治修复技术、仿自然化处理设计、景观构建适宜性、人工海岸生态系统等生态化建设基础理论,并以天津永定新河口综合整治修复工程为例,重点阐述了人工海岸生态化建设过程中生态系统和景观构建的方法要点和具体思路.结果表明:在人工海岸生...     

基于空间分析与实证的中国农业土地边际收益与全要素生产率研究(英文)

This paper attempts to explore the temporal and spatial nature of the marginal revenue of land, total factor productivity (TFP) change and its three components: technical change (TC), technical efficiency change (TEC) and scale efficiency change (SEC) as seen in Chinese agricultural production from 1995 to 1999. Based on county-level data, the study utilized both stochastic frontier and mapping analyses methods. The results show that growth in the marginal revenue of land was diverse across various regions, where most gain occurred in eastern coastal zone, while loss was in Northwest and North China. China has experienced moderate decreases in annual TFP change (-0.26%) with considerable regional variations. Specifically, the administrative intervention in grain production and the deterioration of the agricultural technology diffusion system led to a moderate drop in annual TFP change. County-level mapping analyses took into account interregional variances in TFP and its components. Regarding components of TFP, TEC differences explain the majority of regional dispersions in TFP. As developed areas in China, the Huang-Huai-Hai region and the Beijing-Tianjin-Tangshan economic zone face the challenges of land conversion and grain security amidst the process of urbanization.     

兰州市南北两山生态建设效应的遥感监测

利用1999年Landsat ETM+、2005年Landsat TM卫星影像和2009年“环境与灾害监测预报小卫星”影像提取兰州南北两山地区三期土地利用数据,将景观生态学的理论与兰州南北两山环境绿化工程的实际相结合,运用GIS分析、景观指数计算及数理统计等多种方法,对兰州南北两山地区1999—2009年的土地利用与景观格局动态变化进行分析。结果表明,10 a来兰州南北两山的土地利用变化主要表现为林地和建设用地的增加,草地和农田的减少;景观格局趋于破碎化,多样性增大,景观结构趋于多样化和均匀化。驱动力分析表明,人类活动和政策因素是导致该区土地利用和景观格局变化的主要原因。