农牧交错区生态环境监测与动态变化分析——以神府东胜地区为例

本研究选择典型的农牧交错区--神府东胜地区为研究样本,综合运用景观生态学理论、生态系统服务功能理论、可持续发展理论、遥感和地理信息系统技术,以多期遥感图像数据为信息源,结合调查统计数据,进行生态遥感分析,编制了土地沙漠化、水土流失、植被覆盖度系列生态专题图。通过建立系统空间分析模型,实现研究区二十余年生态动态变化定量分析,以量化和可视化的形式系统地研究神府地区生态现状及其变化特征规律,阐述生态环境变化的原因,提出能源开发与环境保护协调发展的对策。     

小城镇工业用地扩张机理研究--以湖北通城县、仙桃市为例

工业用地是小城镇用地扩张的主体,它具有带动性和先导性。如何控制与引导小城镇工业用地扩张。是我国土地资源可持续利用的关键。文章从大城市的聚集与扩散、农村发展、小城镇内部环境、政策制度4个方面剖析了小城镇工业用地扩张的机理,并对湖北省通城县和仙桃市进行了实证分析。     

陕西宁陕县城坡面型泥石流形成条件及其诱发机制

坡面型泥石流是先产生滑坡,而后迅速转变为泥石流的过程。它兼有滑坡和泥石流的一些特征。宁陕县城周围坡面型泥石流发育于中泥盆统地层的陡坡上。发生坡面流的斜坡残坡积土主要为粘性土,含少量块石或碎石,级配较好,且土层厚度小。土中粘土矿物由伊利石/蒙脱石、伊利石和高岭石组成,具低-中等膨胀性,因而其渗透性低-极低。遇持续暴雨作用,此种残坡积土局部发生启动下滑-流土,进而在动水压力作用下下泻造浆形成坡面泥石流。坡面型泥石流沟浅而宽,大多顺斜坡的倾向发生,也有斜交坡向而沿岩层走向发生,是沟谷型泥石流发育的雏形。因而,有必要进一步研究坡面型泥石流的动力学特征,为泥石流灾害预警提供科学依据。      

四川稻城县重要地质遗迹特征及保护利用思路分析

基于对稻城县地质遗迹调查的最新数据和对前期调查成果的梳理, 按照调查规范将稻城县的地质遗迹划分为3大类、8类、17亚类, 主要类型为冰川地貌、水体地貌、岩土体地貌和构造剖面。研究认为该地区地质遗迹分布：① 受控于地层、构造的影响, 以各类地貌景观为特点, 呈“线状”、“集聚性”分布; ② 受“南北高中间低”地貌格局的影响, 地质遗迹的分布受海拔控制十分明显, 各类峡谷形态和冰川地貌均有分布。根据地质遗迹不同属性及组合特征, 提出了加强地质文化多元融合、合理规划地质旅游产品、创新科普宣传方式和注重各类品牌申创的保护利用思路, 从而为稻城地质遗迹开发和旅游发展提供引导。     

Investigation of the Shandan M_S7.3 Earthquake Damage in 1954

On February 11, 1954, an earthquake with Ms7.3 occurred in Shandan county of Hexi corridor,West China. It was the first great earthquake in northwest China after 1949. The earthquake left 47 people dead, 332 people injured and tens of thousands of people homdess; nearly 7277 buildings were damaged or collapsed and the property loss was more than one billion Yuan （RMB） at a rough estimate. In the meizoseismal area, the intensity was Ⅺ, the Hongsihu basin and Shandan County was the most serious damage, and in Shandan, the earthquake-stricken area was 4800 km^2 . In the paper, a brief introduction is presented to the Shandan earthquake, induding the basic parameters, distribution of seismic intensity and natural environment. The characteristics of building destruction are particularly discussed, the earthquake disaster distribution features and economic loss evaluation are also analysed. Finally, causes of the earthquake damage, experiences and lessons as well as implications of protection against earthquake and disaster reduction are summed up.     

云南沧源拱丁金多金属矿床的成矿特征及成因

云南沧源拱丁金多金属矿床产于耿马花岗岩西接触带内带的构造破碎带中,矿体呈脉状,形态单一。矿石和脉石矿物的S、Pb同位素、流体包裹体的均一温度和成矿流体成分的分析结果表明,成矿流体来源于天水和岩浆流体的混合,成矿组分主要是从元古界地层中萃取的,但也包含有岩浆热液携带的深部成矿物质。成矿温度为217~353 ℃,属于中高温热液矿床。根据矿床的空间分布、围岩蚀变类型以及成矿时代分析,提出燕山晚期中酸性岩脉发育地段,特别是闪长玢岩岩脉群分布地段以及耿马花岗岩体与元古界西盟群王雅组接触带内带的构造破碎带,是重要的找矿标志和找矿方向。     

耕地资源富集区县域贫困格局及其影响机制 ——以黑龙江省兰西县为例

以耕地资源较为富集的贫困县兰西为例,采用空间统计方法分析县域贫困格局,剖析耕地利用对农村贫困格局的影响机制。研究发现：① 兰西县贫困发生率呈西北向东南梯度递减特征。② 贫困家庭收入来源单一,对耕地的依赖性较强。③ 耕地利用的各因子对贫困发生率在影响方向和影响程度上不同,且由于耕地资源差异形成了资源依赖机制和资源利用机制,进而影响贫困格局。④ 建议该类型区域加强土地整治,提高耕地的自然质量和生态价值;加大对农业投入强度,促进农业提档升级;调整农业生产关系,实现现代农业与贫困户的有机结合,确保农业可持续发展与贫困户增收、脱贫。     

基于G-TOPSIS模型的贫困农户多目标发展评价——以云南福贡县为例

建立贫困农户多目标发展评价体系,实现不同发展目标下的相对贫困的精准识别与动态监测,成为新阶段扶贫开发的迫切需求。论文面向精准扶贫、乡村振兴和可持续发展战略,基于贫困农户的短期、中期和长期目标,构建基于G-TOPSIS综合评价方法的贫困农户多目标发展评价模型,结合障碍度模型揭示不同发展目标下贫困农户的发展水平、发展差距及其致贫因素,并基于地理探测器对不同发展水平农户减贫的影响因素进行探测。以云南省福贡县为例的研究区实证结果表明:① 研究区目前仍存在大量未脱贫农户,脱贫攻坚的压力依然较大,全面脱贫是福贡县当前最紧迫的发展目标;已脱贫人口距全国和全省农村居民平均发展水平还有较大差距,仍处于相对贫困状态,具有较高的贫困脆弱性,防止返贫、缓解相对贫困的任务艰巨。② 短期目标下,主要致贫因素为劳动力受教育年限、卫生厕所、安全住房、家庭人均纯收入、家庭健康状况;中长期目标下,与全国和本省相比,家庭人均纯收入、劳动力受教育年限、安全住房为主要发展短板。③ 不同发展水平贫困农户空间分布特征存在较大差异,贫困空间分异受基础设施、地形条件、经济区位、自然资源、交通区位等因素的综合影响,农户发展水平越低,空间异质性越强,受地理环境的影响越大。研究结果可为减贫与发展战略的实施与监测提供决策依据与可靠的技术决策支持。     

基于等级合理性和居业协同度的村庄类型识别与振兴路径研究

村镇体系是乡村要素集聚与实施乡村振兴战略的空间载体,通过判断村镇体系与乡村振兴之间的逻辑关系,探索不同类型农区村镇体系的空间优化路径,对于科学推进乡村振兴战略具有重要指导意义。论文利用江苏省丰县356个村庄、14个镇的多源数据,从等级合理度与居业协同度2个维度构建村镇体系评价体系,探析了村镇人口、农业、非农业要素集聚能力、空间极化特征与居业协同格局,然后基于村庄类型的划分,进一步识别了乡村振兴的空间类型,最后提出了不同空间类型的乡村振兴路径与具体对策。主要研究结论为:① 丰县村镇体系呈现出结构相对稳定、空间极化程度不高、局部地区居业相对失衡、乡村振兴内在动力不足等主要特征;② 结合要素集聚与居业协同特征,将村庄划分为人口—非农业要素滞后的弱就业功能型(I)、人口—农业要素滞后的弱就业功能型(II)、人口—非农业要素相对滞后的低水平居业均衡型(III)、要素相对耦合的高水平居业协同型(IV)、非农业要素滞后的弱居住功能型(V)、农业要素滞后的弱居住功能型(VI)6种类型;③ 基于村庄类型识别结果,进一步甄别了丰县未来推进乡村振兴的核心区、外围区、潜力区,构建了分区分类实施乡村振兴战略的基本思路与具体路径。     

基于确定性系数和支持向量机的地质灾害易发性评价

确定性系数（Certainty Factor,CF）是经典的地质灾害影响因子敏感性分析方法;支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为机器学习的代表方法,能够综合各个影响因子的关系,对地质灾害易发性进行评价。本文以云南省怒江州泸水县为研究区,将高程、坡度、坡向、剖面曲率、距断裂的距离、距河网的距离、距路网的距离、地貌类型、岩土体类型、土地利用类型作为该区域地质灾害影响因子,依据各影响因子灾害面积比和分级面积比曲线对影响因子的状态进行分级。根据381个地质灾害隐患点,采用CF方法计算的各个影响因子的敏感性值,作为SVM的分类数据,建立基于CF-SVM的易发性评估模型,同时与单独SVM模型的评价结果进行对比分析。结果表明,CF-SVM模型得到的极高和高易发区主要分布在怒江两岸河谷地带,涵盖了89.76%的地质灾害隐患点,比单独SVM模型具有更高的成功率;利用ROC曲线和P-R曲线对两个模型进行检验,CF-SVM模型的评价精度分别达到92%和88%,均高于单独的SVM。由此说明,CF-SVM模型对地质灾害易发性评价有较高的预测价值,可以为地质灾害风险评估和管理提供依据。