Spatiotemporal variations of maximum seasonal freeze depth in 1950s–2007 over the Heihe River Basin, Northwest China

Investigation on spatiotemporal variations of maximum seasonal freeze depth （MSFD） over the Heihe River Basin is of great importance for systematic understanding of regional climate and environmental change, ecological-hydrological processes, water resources assessment, construction and resource development. Based on soil and air temperatures at the meteorological stations of the China Meteorological Administration （CMA） over the Heihe River Basin, MSFDs time series are structured into a composite time series over the 1960-2007 period. Evaluating the averaged MSFD time series for 1960 2007 reveals a statistically significant trend of 4.0 cm/decade or a net change of-19.2 cm for the 48-year period over the basin. The MSFD had significantly negative correlation with mean annual air temperature （MAAT）, winter air temperature, mean annual ground surface temperature （MAGST）, degree days of thawing for the air （DDTa） as well as for the surface （DDTs）, and degree days of freezing for the surface （DDFs）. While there was significantly positive correlation between DDF,. and MSFD time series, MSFD was deeper and changed greatly in the Heihe River source area. It was shallower in the east-central basin and gradually deepened in other sections of the basin. The MSFD distribution pattern in 2003-2005 is consistent with that of averaged degree days of freezing for air （DDFa） in 1960-2007. However, the maximum of MSFD may not be accurate, because there is no long term observation data in the deep seasonally frozen ground regions near the lower boundary of permafrost. With increasing elevation, averaged DDFa increased at a rate of 51.6 ℃-day/100m, therefore, the MSFG and the date reaching MSFG became deeper and later, respectively.     

Modeling of spatial distributions of farmland density and its temporal change using geographically weighted regression model

This study used spatial autoregression（SAR） model and geographically weighted regression（GWR） model to model the spatial patterns of farmland density and its temporal change in Gucheng County,Hubei Province,China in 1999 and 2009,and discussed the difference between global and local spatial autocorrelations in terms of spatial heterogeneity and non-stationarity. Results showed that strong spatial positive correlations existed in the spatial distributions of farmland density,its temporal change and the driving factors,and the coefficients of spatial autocorrelations decreased as the spatial lag distance increased. SAR models revealed the global spatial relations between dependent and independent variables,while the GWR model showed the spatially varying fitting degree and local weighting coefficients of driving factors and farmland indices（i.e.,farmland density and temporal change）. The GWR model has smooth process when constructing the farmland spatial model. The coefficients of GWR model can show the accurate influence degrees of different driving factors on the farmland at different geographical locations. The performance indices of GWR model showed that GWR model produced more accurate simulation results than other models at different times,and the improvement precision of GWR model was obvious. The global and local farmland models used in this study showed different characteristics in the spatial distributions of farmland indices at different scales,which may provide the theoretical basis for farmland protection from the influence of different driving factors.     

基于拓扑与形态特征的城市道路交通状态空间自相关分析

城市道路交通状态具有空间自相关特征。某一道路交通状态的变化会对其周边道路产生影响,故把握道路交通状态的空间自相关性是提高交通规划、交通预测水平的基础。然而,城市道路交通状态又具有空间异质性,即道路交通状态的影响扩散并非各向同性,其使得道路交通状态空间自相关性的度量更为复杂,因此仅从地理空间下道路之间的邻近关系出发进行分析有失偏颇。同时,城市道路具有拓扑结构特征和几何形态特征,二者对于交通状态自相关性的影响和制约,却未引起足够重视。本文从城市道路的拓扑结构特征和几何形态特征出发,提出了一种新的交通状态空间自相关路段识别规则,即基于交通状态变化的路段空间识别规则,通过拓扑社区发现方法刻画路段在空间上的聚集特征,同时,基于Stroke跟踪的几何形态概化来描述道路交通状态变化影响的空间异质性。结果表明,利用本文提出的识别规则产生的交通状态自相关路段集合,较仅考虑地理空间邻近或拓扑结构的识别规则更为合理,更好地揭示了城市道路交通状态的空间自相关特征。     

中国南海区1992-2012年的中尺度涡旋演化过程表达与统计分析

Automated identification and tracking of mesoscale ocean eddies has recently become one research hotspot in physical oceanography. Several methods have been developed and applied to survey the general kinetic and geometric characteristics of the ocean eddies in the South China Sea（SCS）. However, very few studies attempt to examine eddies＇ internal evolution processes. In this study, we reported a hybrid method to trace eddies＇ propagation in the SCS based on their internal structures, which are characterized by eddy centers, footprint borders, and composite borders. Eddy identification and tracking results were represented by a GIS-based spatiotemporal model. Information on instant states, dynamic evolution processes, and events of disappearance, reappearance, split, and mergence is stored in a GIS database. Results were validated by comparing against the ten Dongsha Cyclonic Eddies（DCEs） and the three long-lived anticyclonic eddies（ACEs） in the northern SCS, which were reported in previous literature. Our study confirmed the development of these eddies. Furthermore, we found more DCE-like and ACE-like eddies in these areas from 2005 to 2012 in our database. Spatial distribution analysis of disappearing, reappearing, splitting, and merging activities shows that eddies in the SCS tend to cluster to the northwest of Luzon Island, southwest of Luzon Strait, and around the marginal sea of Vietnam. Kuroshio intrusions and the complex sea floor topography in these areas are the possible factors that lead to these spatial clusters.     

2000—2019年鄱阳湖生态经济区水源涵养时空变化

水源涵养是生态保护的一个重要方面,对鄱阳湖生态经济区生态保护具有重要意义。本文基于InVEST模型,对鄱阳湖生态经济区2000—2019年产水和水源涵养时空变化进行了分析,并运用空间自相关探究了高程、坡度与水源涵养功能的空间关系。结果表明:①鄱阳湖生态经济区多年平均产水深度为971.04 mm,多年平均水源涵养深度为299.298 mm;②2000—2019年水源涵养深度先上升后下降,变化幅度较大,整体呈上升趋势;③水源涵养功能呈地域分布,重要区和极为重要区主要分布在东部和西北部林地,一般重要区分布在鄱阳湖平原;④水源涵养与高程和坡度呈正相关,高值多出现在高海拔和坡度较大的地区。     

中国稀土对外贸易格局演化及影响因素

从中美贸易摩擦到“科技冷战”以来,被誉为“高科技命脉”的稀土,日益成为国际博弈的前沿领域。在此背景下,厘清中国稀土进出口贸易流动态势、把握中国在国际稀土市场中的地位变动,对中国资源安全格局的整体优化和科技自立自强的长久维持具有一定意义。本文基于2008—2018年中国稀土进出口贸易数据、相关国家社会经济政治指标及联合国投票数据,借助相互依存指数、地缘亲和度模型、GIS空间技术以及负二项面板回归等手段,探讨了中国稀土产品对外贸易格局的演化及影响因素。研究发现：① 中国稀土贸易存在较大波动,出口额远大于进口额,整体呈现“升—降—升”发展态势。② 中国稀土进口市场高度集中且路径依赖增强,出口市场逐步多元且路径依赖减弱。中国主要出口具有较高附加值的中、下游产品,进口具有较低附加值的上游矿物类产品。③ 中国在全球稀土贸易相互依存格局中的优势地位整体强化。中国与多数友好型国家间的相互依存关系呈现优化态势,但与美国、加拿大、澳大利亚等分歧型国家之间的相互依存关系呈现恶化态势。④ 国家主体属性、国家间邻近性以及中国的贸易政策、贸易环境等对中国稀土对外贸易产生重要影响。     

2001—2020年中国地表温度时空分异及归因分析

地表温度（LST）变化对陆面过程的能量收支平衡与生态系统稳定有着至关重要的影响。本文基于MOD11C3数据,使用回归分析、GIS空间分析、相关性分析及质心模型等方法,分析了中国2001—2020年LST变化及其时空分异格局;运用地理探测器识别中国38个生态地理分区下LST变化的主导因子,进而探寻其形成原因。结果表明：① 中国2001—2020年LST气候平均值为9.6 ℃,整体呈东南及西北干旱区高、东北及青藏高原低,平原高、山区低的基本格局;LST与海拔呈显著负相关,相关系数达-0.66;第一阶梯负相关性最为显著,相关系数达 -0.76,LST递减率为0.57 ℃/100 m;② 中国2001—2020年LST倾向率为0.21 ℃/10 a,升温区占国土面积的78%,整体呈现“多核式升温,轴线式降温”的空间特征;③ 中国LST及变化具有显著的季节性特征,冬、夏两季均温空间分布较其他季节的差异较大且波动更为明显;季节性升/降温区的质心轨迹呈环状,且运动呈现出对应的季节性反向轨迹,降温区质心移动幅度更大,说明降温区的区域差异性和季节变异性较大;④ 中国LST变化由自然影响与人类活动共同驱动,其中自然因素贡献更大,日照时数和海拔是关键因子;两大主导类型在空间分布上与“胡焕庸线”高度吻合,其以东区域多以人类活动强度为主导并与地形因子共同作用,而以西区域则多以自然因素为主,通过与气候、地形、植被等因子的相互耦合从而增强/削弱LST变化幅度。本文可为应对气候变化、解析地表环境模式、保护生态环境等方面提供科学参考。     

2000—2020年中国省际人口迁移格局的演化特征及影响因素

准确认识和把握21世纪前20年中国人口迁移的地理格局和影响因素,是推动新型城镇化建设及区域均衡发展的关键科学问题。借助特征向量空间滤波泊松伪最大似然估计（ESF PPML）引力模型,基于第六次和第七次全国人口普查数据、2005年和2015年全国1%人口抽样调查数据,研究了2000—2020年中国省际人口迁移的时空演化特征及影响因素。主要结论为：① 2000—2020年间人口迁移格局总体稳定,具有较强的不平衡性和网络溢出效应,大量人口从中部、西部、东北地区迁移至东部地区;② 人口迁移格局稳中有变,不平衡程度和空间集聚程度逐渐减弱,人口迁移和人口分布显现出南北分异趋势,东北地区人口迁出强度不断增强; ③ 传统引力模型因素（人口规模、地理距离）、地区社会经济发展因素（工资差异、科技教育投入占比、医疗水平）、社会网络因素、环境舒适度（PM_2.5浓度）以及生活成本（住宅价格占比）共同影响人口迁移格局;④ 区域经济差异对省际人口迁移的影响作用逐步弱化,人口迁移逐渐转变为对工资收入、高质量公共服务、环境舒适度等多因素考虑的决策过程,生活成本逐渐对人口迁移产生显著影响。     

江苏省流动人口城—镇—乡分布的时空分异与影响因素

以江苏省为研究区,探索了2010—2020年间流动人口在城、镇和乡（即城区、镇区和乡村3类地域类型）分布的时空分异和影响因素。研究发现：① 江苏省城和镇流动人口占常住人口的比例普遍增加,但镇的增幅明显高于城,乡的流动人口占比却在近一半的市县出现减少。② 江苏省流动人口苏南—苏中—苏北分布的梯度格局尚未发生根本性改变,苏南仍是吸引流动人口的高地,但苏中和苏北的镇对省内流动人口的吸引显著增强。③ 苏南一些乡和苏中、苏北一些镇流动人口占比有明显提升,体现了乡镇对流动人口的集聚能力。④ 模型结果显示,政府社会投入的增加有利于增强城、镇、乡对流动人口的吸引力;城镇居民恩格尔系数在城和镇对两类流动人口占比的影响有所不同;产业的影响因城、镇和乡的不同而分异：工业在城、镇、乡均为正向影响;产业结构的高级化在城镇仅对省内流动人口占比具有正向作用;农林牧渔业在乡为负向影响。     

1989—2019年中国滑雪场时空特征及其演变规律

滑雪场空间分布特征、集聚演变状况与分布方向性变化深刻影响着中国滑雪旅游乃至冰雪产业的发展。运用地统计学空间分析原理,通过最邻近指数分析、空间自相关分析、核密度分析、标准差椭圆及平均中心分析,对1990年前后每10 a 中国滑雪场空间特征及其演变规律进行了综合分析。结果显示：① 1990年之前,仅在黑龙江和吉林省有7家滑雪场,且分布较为离散。② 1990—1999年,滑雪场数量呈小幅增长,空间上出现向新疆、河北和四川扩散的现象。③ 2000—2009年,滑雪场增速较快,并形成了以哈尔滨?牡丹江、北京?张家口两地区为核心的滑雪场双核驱动模式。④ 2010—2019年,是滑雪场数量增速最快的10 a,期间新增滑雪场522家,并在双核驱动模式基础上,逐步形成了以长白山、燕山–太行山为主要条带的联通南北的滑雪场空间结构。总体上,近30 a中国滑雪场呈现出了“南展西扩东进”的空间演变特征。该研究结果对于未来中国滑雪场空间布局、优化及其区域间的协调发展具有一定的理论指导意义。