陕西省能源消费结构、产业结构演变对碳排放强度的冲击影响分析

基于陕西省1989-2011年能源消费等统计数据,分析能源消费结构、产业结构的演变特征,建立陕西省能源消费结构-产业结构-碳排放强度系统的VAR模型,对该系统的长期和短期动态关系进行实证分析。结果表明:陕西省的发展模式,是能源消费结构长期以高碳能源为主和产业结构长期以高碳产业为主导。能源消费结构与产业结构的变化对陕西省碳排放强度的减小作用初期微弱;从中长期来,两个结构多元化提高的负效应对碳排放强度的增加有长期持久的抑制作用,且能源消费结构演进对碳排放强度的冲击效果始终大于产业结构变化的冲击效果。优化产业结构和调整能源消费结构尤其是提高低碳产业与低碳能源比重是驱动陕西省碳排放强度下降的有效措施。     

宁夏河东沙地不同坡度柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)水分利用策略差异

为探讨全球气候变化背景下多元线性混合模型（IsoSource）和贝叶斯混合模型（MixSIAR）解析宁夏河东沙地柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）水分利用策略差异及适用性,利用氢氧稳定同位素技术,结合直接对比法、IsoSource模型和MixSIAR模型对比分析不同坡度（6°、10°、16°和24°）样地柠条锦鸡儿在生长季不同时期对各潜在水源的利用率,并评估两种模型的植物水分溯源效果。结果表明：柠条锦鸡儿对不同土层深度土壤水的利用存在明显的季节性差异,生长季初期,随着坡度的增大,柠条锦鸡儿对中层土壤水的利用率呈现出先增大后减小的趋势;生长季中期,随坡度增大,柠条锦鸡儿主要水分来源由深层土壤转移至浅层土壤;生长季后期,柠条锦鸡儿主要水分来源随着坡度的增大由浅层土壤转移至深层土壤。基于直接对比法的定性判断结果,IsoSource模型和MixSIAR模型计算坡度6°、10°和16°样地柠条锦鸡儿主要水分来源利用率的适用性均较高;而Mix-SIAR模型计算坡度24°样地柠条锦鸡儿主要的水分来源以及其贡献率具有更高的可靠性。Iso-Source模型更适合解析较小坡度（6°和1...     

流域生态水文模型研究进展

流域生态水文模型是全球变化下流域生态水文响应研究的重要工具,通过定量刻画植被与水文过程的相互作用及全球变化对流域生态水文过程演变的影响机制,为流域水资源管理和生态恢复提供科学支撑,是生态水文研究的前沿和热点.基于植被与水文过程相互作用规律,流域生态水文模型一方面要充分描述植被与水文过程相互作用和互为反馈机制,另一方面要...     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

基于电离层线状变化特征的电离层建模方法

电离层变化主要受太阳活动和地磁活动的影响,研究发现受到地磁场作用,电离层内部电子在特定线状特征上的变化具备一定规律性,如经度方向的规律性强于纬度方向。基于此,提出了一种基于电离层线状变化特征的建模方法,选择具备特定地理位置约束（经线方向、纬线方向、磁力线方向）的站点,引入电离层高阶梯度变化,估计待求点电离层电子含量信息。实验结果表明,在DOY172地方时14时,地磁经度带和地理经度带的误差均值和标准差最优结果比地理纬度带的结果分别减小了72%、62%。从2014年整年来看,线性建模误差均值和标准差最优结果比面状建模误差均值和标准差分别减小了82%、49%。     

城市暴雨内涝模拟模型优化与精度验证

本文采用“Vegetation-Impervious Surface-Soil”模型和线性光谱混合分解方法,获取像元中不透水面、植被、土壤覆盖信息,用于计算SCS模型产流参数综合CN（Curve Number）值;基于土地利用类型,采用经验值与数值实验逐步求精相结合的方法,确定水动力汇流模型参数曼宁系数,并用实测积水数据验证两次参数修正的模拟效果。以上海中心城区为例进行验证,研究结果表明：①将采用V-I-S模型得到的不透水面、植被、土壤信息设定CN值,能够降低积水分布的极值化现象,提高SCS产流模型产流量和产流分布精度;②采用经验法和数值模拟逐步求精法,按土地利用类型设定曼宁系数,使各时段最大积水深度高于原模型,说明曼宁系数是汇流模型的敏感参数。     

ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI）,并建立了SPI序列自回归移动平均模型（ARIMA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R²对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。     

北京市制造业空间格局演化及影响因子分析

制造业的空间扩散是推动城市空间结构呈现多极化、多中心地域系统的主要驱动力, 对制造业区位变迁及影响因素的研究是认识城市空间重构机制的微观基础。本研究基于北京市1996、2001、2010 年制造业企业数据, 以邮政编码区为空间单元, 刻画了北京市制造业空间集聚格局及演化特征。采用计量模型, 检验了导致北京制造业空间重构的主要区位因子, 对比了这些影响因子作用强度随时间的变化以及在制造业行业间的差异。结果表明, 北京市的制造业在中心城区的集聚度明显减弱, 呈显著的郊区化集聚;主要集聚区位于距市中心半径为15~35 km的空间范围内, 总体空间格局呈现出大都市区尺度上的扩散以及产业园区尺度的再集聚特征。计量模型计算结果显示, 区位通达度、集聚经济、科技园区规划与政策引导是北京制造业总体空间格局演化的主要驱动因素, 但不同区位因子的作用强度存在行业间差异。本研究揭示了北京市的制造业空间重组机制是政府规划引导下的市场经济作用机制。认识到城市经济活动空间重组中市场与政府的交互作用机理, 有助于决策者对转型期大都市区制造业空间集聚和扩散格局进行更加有效地引导, 以优化大都市区的空间结构与功能体系。     

近50a来塔里木河干流年径流量变化趋势及预测

根据塔里木河干流1957-2008年的年径流量监测数据,利用Mann-Kendall非参数技术检验和R/S法,对干流年径流量时间序列变化趋势进行分析,并在此基础上采用滑动t检验法和Mann-Kendall法对其突变点进行检验,最后运用方差分析外推法和叠加趋势预测模型对干流水文周期和未来径流量变化进行分析和预测.结果显示...     

Assessing seawater quality with a variable fuzzy recognition model

With the rapid development of the marine economy industry, human exploitation of marine resources is increasing, which is contributing to the growing trend of eutrophication and frequent occurrence of red tide. Accordingly, investigations of seawater quality have attracted a great deal of attention. This study was conducted to construct a seawater environmental quality assessment model based on the variable fuzzy recognition model. The uncertainty and ambiguity of the seawater quality assessment were then considered, combining the monitoring values of evaluation indicators with the standard values of seawater quality. Laizhou Bay was subsequently selected for a case study. In this study, the correct variable model for different parameters was obtained according to the linear and nonlinear features of evaluation objects. Application of the variable fuzzy recognition model for Laizhou Bay, water quality evaluation and comparison with performance obtained using other approaches revealed that the generated model is more reliable than traditional methods, can more reasonably determine the water quality of various samples, and is more suitable for evaluation of a multi-index, multi-level, nonlinear marine environment system; accordingly, the generated model will be an effective tool for seawater quality evaluation.