国土空间管控的方法与途径

国土空间管控是对国土空间各类开发保护活动的科学谋划与管理安排,是进行国土空间宏观调控和微观管理的重要政策工具。探讨以地域功能和资源环境承载力为科学基点的国土空间管控体系框架,并以福建省和贵州省六盘水市为例,解析“三区三线”协同划定和国土开发强度并测算两个国土空间管控中技术难点的解决方法,在此基础上,提出以功能管控和参数管控为核心的多尺度、多时序国土空间管控途径。研究发现：① 功能管控以主体功能区划和“三区三线”划定方案为基础,按照四类主体功能定位、三类空间（生态、农业和城镇空间）、六类分区（生态保护红线及一般生态区、永久基本农田及一般农业区、城镇开发边界及城镇预留区）以及N类建设和非建设类用途分层级实施;② 参数管控则以国土开发强度为关键目标参数,实施基于总量-目标和过程-增幅双控的阈值管控,以及基于上限和下限双控的分类型管控途径,旨在实现各类空间内和区域整体的生产、生活、生态“三生”结构均衡协调,促进形成高质量、可持续的国土空间开发保护格局。     

中国大陆强震活动时空特征分析

本文在以往研究的基础上分析中国大陆强震活动的时空特征, 以中国大陆1901年以来7级及其以上强震年频次为样本, 采用最优分割将中国大陆地震活动状态分为三种时段: 少发段、 平均段和频发段。 中国大陆强震时间活动呈现非稳态现象, 强震频发段间存在短期的地震平静, 由强震平均段到频发段过渡期间同样存在强震少发段, 而少发段也有7级以上强震发生。 以此为基础结合中国大陆活动地块边界带, 研究不同强震丛发时段前地震活动的空间分布特点以及强震丛发时段的主体活动地区。 研究结果表明, 1901年以来中国大陆强震活动总体来讲, 1955年前后表现出不同的空间特征: 1955年之前强震活动主体区域为中国西部及周边大三角地区的三条边界; 1955年之后强震活动主体区域为华北地区、 巴颜喀拉地块区及南北地震带南段地区。 不同相邻强震丛发时段的主体活动地区有一定的交替性, 少发时段或增多时段的强震往往是上一个丛发时段的主体区内强震活动的延续, 或者发生在下一个强震主体活动区内或周边地区。     

基于PS-DR-DP理论模型的区域资源环境承载力综合评价（英文）

The concepts of regional resources and environmental carrying capacity are important aspects of both academic inquiry and government policy. Although notable results have been achieved in terms of evaluating both these variables, most researchers have utilized a traditional analytical method that incorporates the "pressure-state-response" model. A new approach is proposed in this study for the comprehensive evaluation of regional resources and environmental carrying capacity; applying a "pressure-support", "destructiveness-resilience", and "degradation-promotion"("PS-DR-DP") hexagon interaction theoretical model, we divided carrying capacity into these three pairs of interactive forces which correspond with resource supporting ability, environmental capacity, and risk-disaster resisting ability, respectively. Negative carrying capacity load in this context was defined to include pressure, destructiveness, and degradation, while support, resilience, and promotion comprised positive attributes. The status of regional carrying capacity was then determined via the ratio between positive and negative contribution values, expressed in terms of changes in both hexagonal shape and area that result from interactive forces. In order to test our "PS-DR-DP" theory-based model, we carried out a further empirical study on Beijing over the period between 2010 and 2015. Analytical results also revealed that the city is now close to attaining a perfect state for both resources and environmental carrying capacity; the latter state in Beijing increased from 1.0143 to 1.1411 between 2010 and 2015, an improved carrying capacity despite the fact that population increased by two million. The average contribution value also reached 0.7025 in 2015, indicating that the city approached an optimal loading threshold at this time but still had space for additional carrying capacity. The findings of our analysis provide theoretical support to enable the city of Beijing to control population levels below 23 million by 2020.     

长江中下游岸线资源的特征及其开发利用

运用大比例尺水下地形图，在岸线资源总量勘查的基础上，评价了长江中下游干流岸线的水深条件、岸线稳定性条件和建港自然条件，分析了本区域岸线资源的基本特征，提出了长江岸线资源开发的基本原则和中下游干流岸线利用建议。     

南太行——中条山植物区系地理研究

南太行—中条山地区是中国种子植物区系研究薄弱地区之一。本区约有种子植物1627种,隶属618属142科。通过该区种子植物各类地理成分分析及与相关地区的比较,得出:本地区植物区系具有温带区系特点,又具有温带向亚热带区系过渡性质,是华北植物区系分区南部亚区的一条重要界线。该地区存在许多古老及残遗植物,表明该区系起源古老,同时也是产生新分化的中心之一。     

基于生态足迹的区域生态适度人口研究——以新疆生产建设兵团为例

适度人口取决于生态、经济和土地等多要素的综合承载力。介绍了生态足迹模型的基本概念和计算方法,并运用该模型对兵团1995—2008年的生态足迹和生态承载力进行了计算,在此基础上对兵团的1995—2010年的生态适度人口进行了估算。结果表明,1995—1999年兵团的实际人口虽然在增加,但相对于生态适度人口并没有出现过剩;2000—2010年兵团生态适度人口在不断下降,实际人口和过剩人口却在不断增加。兵团目前已经出现了过度人口和生态赤字,人地矛盾相对紧张,生态适度人口规模是不合理的。     

企业社区居民地方认同变化及作用机理——以西北第一印染厂社区为例

地方认同是衡量人地情感、理解人与地方认知关系的重要概念,能够反映人地互动的复杂动态关系。企业社区作为重要的城市居住空间,理解居民地方认同对于科学开展城市社区更新、街区振兴与可持续发展具有重要意义。以西安市西北第一印染厂社区为例,采用扎根理论方法,分析社会环境变迁和社区重构影响下,居民个人身份与地方认同的变化及作用机理。研究发现：1）企业社区居民个人身份认同是从单位人向社会人,以及未来作为留守老年群体的转变。2）延续传承的集体记忆维系居民积极式认同,社会交往生疏化和社区管理社会化加剧地方认同弱化,破败的建筑环境和落后的配套设施带来消极式认同。3）居民在生活、成长的企业社区环境和社会互动中构建了自身及对地方的认同,随着外部社会环境与内部居民个体特征而变化。外部社会环境的国企改革、住房改革使企业转轨、社区社会空间转变,加以居住时间差异、个体特征、心理因素与个人经历变化等内部因素,共同塑造居民的地方认同及其变化过程。     

近400年来北极地区和中国气温变化的对比研究

对中国和北极地区近400年来的气温变化进行了趋势分析和谱特征分析,通过对比认为,北极地区及中国基本上都有17世纪、19世纪两个寒冷期和18世纪、20世纪两个温暖期,在一定程度上说明了气候变化的全球性,但两地区气温的冷暖转化不同步。中国大部分地区(除华东、新疆、西藏区外)17、19世纪升温开始得较北极早;北极地区绝大部分站点18世纪升温较中国明显,且气温变化的区域差异较大。400aBP以来两地气温变化的周期较为一致,以130～140年、100年、80年的周期为主,说明400aBP以来气温的变化具有全球性,而且气温的变化受太阳活动的影响较大,自然因素尤其是太阳活动的影响是气候变化的主要原因。     

中国草畜平衡状态时空演变指示的草地生态保护格局

中国草原牧区作为重要生态安全屏障和草地畜牧业生产基地,其草畜平衡状态直接影响草地退化与恢复,进而影响草地生态系统服务能力的强弱。本文分析了2000—2015年主要草原牧区草地植被覆盖、牧草供给、草畜平衡状态的时空变化特征,深入探讨草地退化与恢复及载畜压力下草地生态系统保护与恢复空间格局。结果表明：过去16年主要草原牧区草地面积净减少约163万hm²,6.7%的草地出现植被覆盖退化,而5.4%的草地呈现植被覆盖明显恢复。天然草地牧草供给量以增加为主,年增率约0.3 kg/hm²,然而其载畜压力亦持续增加,不考虑补饲的载畜压力指数高达3.8,除内蒙古东北部、青藏高原中部仍有载畜潜力,其余多处于超载状态;考虑实际冷季补饲的载畜压力指数约3.1,内蒙古中东部有所缓解;假设冷季全额补饲则载畜压力指数减至1.9,内蒙古、青藏高原等区域明显缓解。叠加上述数据,本文针对自然保护地、牧区、半农半牧区和农区等不同区域的草地生态保护格局,提出了平衡草地生态保护与畜牧生产利用的不同发展策略。     

MODELLING LONG‐TERM SUMMER AND WINTER BALANCES AND THE CLIMATE SENSITIVITY OF STORBREEN,NORWAY

Measurements of winter balance (b_w) and summer balance (b_s) have been carried out at Storbreen since 1949. Here we apply a simple mass balance model to study the climate sensitivity and to reconstruct the mass balance series priorto 1949. The model is calibrated and validated with data from an automatic weather station (AWS) operating in the ablation zone of Storbreen since 2001. Regression analysis revealed that b_w was best modelled using precipitation data southwest of the glacier. Results from the model compared well with reported mass balance values for the period 1949–2006, obtained correlations (r) for b_w and b_s varied between 0.83 and 0.87 depending on model set up. Reconstruction of the mass balance series for the period 1924/1925–1948/1949 suggested a cumulative mass deficit of c. 30 m w.e. mainly due to highly negative summer balances, but also lower b_wthan the average for 1949–2006. Calculated change in specific mass balance for a ±1°C change in air temperature was ±0.55 m w.e., whereas a ±10 % increase in precipitation represented a change of ±0.20 m w.e. Model results further indicated that for a 2°C warming, the ablation season will be extended by c. 30 days and that the period of ice melt at the AWS location will increase from c. 40 to c. 80 days.