川西甲基卡大型锂资源基地绿色调查及环境评价指标体系的建立

在资源、环境和经济协调发展的大背景下,发展绿色矿业已成为国家战略重点推进并得到了广泛认同。大型资源基地绿色调查及环境评价指标体系的建立、模型的技术实现将为解决生态脆弱区找矿部署与环境保护瓶颈问题发挥重要作用。本文将绿色调查与环境评价两方面工作有机结合,分四个层次构建指标框架,通过3S技术提取生态环境现状及变化信息,结合连续三年的地表水、土壤等多环境介质野外调查取样分析数据,对经过验证的、成熟的评价方法进行优化,运用更兼容、可扩展的Python语言编程建立了基于支持向量机的大型锂资源基地环境评价模型。运用该模型,将大型基地环境现状划分为环境较差区、环境一般区、环境较好区、环境良好区四类区域,总体准确率达97.77%。结果表明,本文建立的该套有针对性的评价指标体系能够对川西大型锂资源基地的环境现状作出有效的评价,通过技术创新实现了大型锂资源基地环境现状"像元级"可视化分级,较客观地反映了甲基卡矿区及周边资源开发环境问题与影响范围,在一定程度上可辅助规范大型基地矿产资源开发利用的管理及决策。     

珊瑚岛礁海岸多尺度波流运动特性研究新进展

珊瑚岛礁海岸波流动力复杂、地貌形态特殊、工程响应未知, 波浪传播变形和波生环流对建筑物安全、地形地貌演变、防灾减灾和生态环境保护都有重要影响。本文从大范围大洋海脊导波与岛礁波浪俘获、中等尺度的礁坪-潟湖-裂口系统波流特性、建筑物前沿的局部波流特性及工程响应等三种不同空间尺度上综述了波流运动特性研究的新进展, 主要包括深水大范围的海脊波浪引导与岛礁波浪俘获的理论解析、礁坪-潟湖-裂口系统整体物理模型实验、基于大水槽实验的建筑物影响下波流演化过程及越浪量和波浪力计算方法, 并提出亟需深入研究的重点内容。     

海洋生态修复研究进展与热点分析

海洋生态修复是遏制海洋生态系统退化的重要途径,受到全球越来越多学者的关注。本研究以科学引文索引(Science Citation Index Expanded,SCIE)数据库为数据源,采用文献计量统计分析方法,结合VOSviewer知识图谱可视化分析软件,定量分析了1980—2019年国际上在海洋生态修复领域发表的相关文献,梳理了近40年来该领域研究的发展脉络、前沿热点和未来方向。结果表明,近40年间,海洋生态修复领域的发文数量随时间呈上升趋势,尤其2000年后增长速度加快,以北美洲、大洋洲、欧洲国家居多,其中美国占绝对领先地位。海洋生态修复领域涉及的学科主要有环境科学、生态学、海洋及淡水生物学等,Journal of Coastal Research、Restoration Ecology、Ecological Engineering和Estuarine,Coastal and Shelf Science是该领域的主要发文期刊。当前海洋生态修复研究热点主要包括植被恢复、海洋生物种群恢复、滨海湿地修复与生物地球化学、气候变化与生态系统管理等主题,其中关于缓解和适应气候变化、生态系统的自然恢复途径、生态系统服务功能提升等方面的研究愈来愈受到关注,是未来一段时间内海洋生态修复领域的研究热点。随着我国《国民经济和社会发展第十四个五年规划》拉开序幕以及海洋生态文明建设不断深化,我国海洋生态修复研究将驶入快车道,建议在应对气候变化的海洋生态修复、区域性海洋生态系统修复规划、海洋生态退化机理与修复关键技术、适应性管理等方面加强研究和探索。     

Prediction of vegetation anomalies over an inland river basin in north‐western China

Vegetation cover plays an important role in linking the atmosphere, water, and land and is deemed as a key indicator in the terrestrial ecological system. Therefore, it is of great importance to monitor vegetation dynamics and understand the mechanisms of vegetation change, including that driven by climate change. This study examines (a) the evolution of vegetation dynamics over the Heihe River Basin in the typical arid zone in north‐western China using nonparametric Mann–Kendall test and Thiel Sen's slope; (b) the relationships between remotely sensed vegetation indices (normalized difference vegetation index [NDVI] and enhanced vegetation index [EVI]) and hydroclimatic variables based on correlation analysis; and (c) the prediction of vegetation anomalies using a multiple linear regression model. For the analysis, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer NDVI/EVI product and the gridded daily meteorological data at a spatial resolution of 0.125° over the period 2001–2010 are considered. The results indicate that vegetation cover improved over a large proportion during 2001–2010, with a significant trend towards warm and wet, characterized by an increase in average annual temperature and precipitation by 0.042 °C/year and 5.8 mm/year, respectively. We test the feasibility of NDVI and EVI in quantifying the responses of vegetation anomaly to climate change and develop a statistical model to predict vegetation dynamics in the basin. The NDVI‐based model is found to be more reliable than the EVI‐based model, partly due to the vegetation characteristics and geomorphologic properties of the study region. The proposed model performs well when there is no lag time between meteorological factors and vegetation indices for grassland and cropland, whereas 1‐month lead time prediction is found to be best for forest. The soil water content is introduced as an extra explanatory variable, which effectively improves the prediction accuracy for different land use types. In general, the predictive ability of the proposed model is stable and satisfactory, and the model can provide useful early warning information for regional water resources management under changing climate.     

宁夏闽宁镇生态移民社区空间动态演化类型、特征与影响因素研究

社区空间演化是近年来学术界持续关注的热点问题之一。利用社区动态演化集团渗透法（Clique Percolation Method）及叠置分析法,探究了宁夏闽宁镇生态移民社区空间动态演化类型、特征及影响因素,结果表明：① 生态移民社区主要存在增长、融合、延续、新生等空间动态演化类型;② 社区空间演化特征总体表现为由零散到集中,由不规则到规则几何图形,演化过程处于正向演化状态且符合中国民族分布特点;③ 社区空间动态演化影响因素主要有政策、自然环境、产业发展状况和地缘关系。     

莫高窟PM10浓度与气象要素的关系

采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM₁₀浓度及气象数据,分析PM₁₀时空分布特征及其影响因素。结果表明：（1）两处监测点PM₁₀浓度主要分布在50 μg·m^-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM₁₀浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。（2）PM₁₀浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM₁₀污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。（3）PM₁₀浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。（4）在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM₁₀浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。（5）在不同季节PM₁₀浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM₁₀浓度与相对湿度、气压呈正相关。（6）窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM₁₀浓度最高,PM₁₀主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。     

基于FLUS-UGB的县域土地利用模拟及城镇开发边界划定研究

当前城镇开发边界的制定与已有基本农田和生态保护红线存在较大的龃龉,在新的国土空间规划体系下,需要科学划定县域合理的城镇开发边界以实现国土空间的可持续开发利用。对此,本文提出了基于三线协调和FLUS-UGB的城镇增长边界划定方法,以江苏省丰县为研究案例,在对其2011—2017年土地利用进行模拟和验证的基础上预测了至2035年的多情景土地利用变化,结合耕地保护与生态控制背景,最终确定城镇增长边界。结果表明：① 2017年丰县土地利用模拟的总体精度达到94.7%,Kappa系数为0.895,模拟精度较高。② 基准情景下,城镇用地呈现“摊大饼”的空间扩张趋势。在耕地保护与生态控制背景下,城镇呈“放射式”向外有序扩张。③ 预测2035年丰县城镇用地开发边界面积为80.29 km²,2017—2035年共17年增长幅度达到69.07%。明确划分城镇开发边界能够有效避免城镇用地对永久基本农田和重要生态用地的侵占,从而实现城镇扩张、永久基本农田和重要生态用地保护三者之间的良好空间协调。     

基于GPS的地基增强系统机载端完好性算法研究

针对地基增强系统（GBAS）非完好性事件的极端性,开展GBAS完好性算法研究,给出H0和H1假设下的机载端保护级计算方法,并分析GBAS中引起“虚警”和“漏警”两类非完好性事件的主要误差源。实验结果表明,机载端伪距经过差分校正后其位置精度优于1 m,可用性大于99.999 9%,满足CAT Ⅰ精密进近着陆导航需求。同时,进行非完好性事件仿真验证的结果表明,卫星几何分布和电离层风暴是引起“虚警”和“漏警”的主要误差源,未来CAT Ⅲ GBAS需将单星座扩展为包括北斗在内的多星座,将单频升级为双频,其中多星座可以优化卫星的几何布局,双频可以消除电离层风暴的影响。     

Landscape transform and spatial metrics for mapping spatiotemporal land cover dynamics using Earth Observation data-sets

Analysis of Earth observation (EO) data, often combined with geographical information systems (GIS), allows monitoring of land cover dynamics over different ecosystems, including protected or conservation sites. The aim of this study is to use contemporary technologies such as EO and GIS in synergy with fragmentation analysis, to quantify the changes in the landscape of the Rajaji National Park (RNP) during the period of 19 years (1990–2009). Several statistics such as principal component analysis (PCA) and spatial metrics are used to understand the results. PCA analysis has produced two principal components (PC) and explained 84.1% of the total variance, first component (PC1) accounted for the 57.8% of the total variance while the second component (PC2) has accounted for the 26.3% of the total variance calculated from the core area metrics, distance metrics and shape metrics. Our results suggested that notable changes happened in the RNP landscape, evidencing the requirement of taking appropriate measures to conserve this natural ecosystem.