古村落中的雨洪利用生态智慧:以山西贾泉村为例

中国古村落中蕴含着丰富的雨洪利用和湿地管理的生态智慧,以山西省东南部的贾泉村为例,研究该村明清时期形成的一个村落传统雨洪利用系统。在还原其雨洪收集、蓄积供水、排泄等生态结构的基础上,描述和评价了该系统的生态过程与生态功能,同时分析了60多年来该村湿地管理和水利用生态智慧的遗失过程,提出在乡村人居环境建设中应充分借鉴传统雨洪利用的生态智慧,为湿地系统的管理和乡村聚落可持续发展提供参考。     

几种典型湿地的生态现状与修复策略

城市化的快速发展造成湿地生态功能退化、生物多样性下降、面积缩减、污染严重。针对我国湿地生态现状及存在问题,在现有湿地生态修复策略的基础上,总结我国湖泊湿地、沼泽湿地和滨海湿地的生态修复现状,为湿地生态恢复及可持续发展提供借鉴。     

基于GIS的盐城国家级自然保护区生态安全评价（英文）

本研究利用遥感和GIS技术,分析盐城自然保护区1983–2018年的景观格局变化,建立了基于区域自然-社会-经济复合生态系统安全格局的评价指标体系,分析了生态安全变化的空间特征和成因。结果表明,1983–2018年由于人类活动加剧,研究区内景观格局变化强烈,从以自然景观为主发展到自然景观与人工景观并存。在整体生态安全方面,目前保护区的生态安全状况不容乐观,从保护区丹顶鹤的生存状态看,保护区总体上还是适宜丹顶鹤栖息的,但由于人类活动的增加以及政策的调整,丹顶鹤的栖息地呈现破碎化并向核心区和缓冲区等局部区域聚集。我们应从管理、政策制定以及当地居民的环境保护意识上增加宣传和投入,并相应减少保护区内人类活动的强度。     

基于生态足迹的格网化生态承载力评价——以衡水市为例

针对行政单元生态承载力评价不能精细反映区域内部生态状况的差异和局部细节特征的问题,难以满足精细管控生态承载力的需要,本文提出了格网化生态承载力评价方法。基于生态足迹模型,结合人口空间分布模型,借助GIS空间分析技术,从格网角度对生态足迹和生态承载力进行定量估算与空间格局分析,并以衡水市为例进行试验验证。结果表明,格网尺度生态承载力评价方法与区域生态承载力评价方法相比更符合真实情况。从格网尺度看,衡水市生态足迹分布圈层特点,生态承载力呈离散分布特征。生态赤字状况表现出明显的异质性,沿滏东排河和滏阳河两侧呈条带状分布。衡水市大部分地区处于生态赤字临界状态,生态状况亟须得到保护。     

青岛市生态环境变化遥感监测与分析

城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,本文利用植被指数、湿度指数、地表温度、建筑物—裸土指数定量表征绿度、湿度、热度、干度4个生态要素指标,通过主成分分析法,建立遥感生态指数模型,并从时间和空间两个维度对比分析2013、2019年两个时期遥感生态指数。结果表明,青岛市生态环境呈局部优化改进、整体下降趋势;同时,将青岛市遥感生态指数与人类活动相关的地表覆盖变化数据、路网交通数据、夜光数据进行耦合性分析,进一步分析探寻生态环境变化的影响因子。     

数码影像与TLS点云数据融合提取地质结构面方法研究

随着水电、交通、矿采等基础工程建设领域发展步伐的加快,工程地质勘查工作面临任务重、时间紧、难度高等各种新问题。传统接触式岩体结构面获取方式已不能满足地质勘测快速、准确、精细的要求。以TLS点云或数码影像作为数据源的非接触式主动测量方法在数据形式、数据采集和处理等方面具有各自的特点,将两种数据融合可实现空间信息与光学信息的优势互补,对地质信息提取研究具有实际价值。本文针对现有影像与点云提取地质信息存在的问题,以完整、准确和自动化特点为目的,对岩体结构面信息融合提取方法进行研究,主要内容和结论如下:(1)对异源数据配准简化处理方法进行研究。针对传统海量数据简化方法效率低、精度差且失真严重等问题,提出了基于特征提取思想的异源数据配准简化处理方法。     

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。