长白山地区遥感生态指数时空变化及其气候响应

利用Google Earth Engine(GEE)云平台,在原有遥感生态指数（RSEI）基础上,选用增强型植被指数（EVI）代替原绿度指标中的NDVI,构建并计算2001—2020年长白山地区植被生长季RSEI,采用回归分析、波动分析、Hurst指数等方法,分析长白山地区RSEI时空变化特征并探讨其气候影响因素。研究表明：（1）2001—2020年长白山地区RSEI波动缓慢上升,生态环境质量整体呈上升趋势。RSEI多年均值空间分布具有明显的分异性,长白山保护开发区生态环境质量较好,通化市、白山市大部较差。（2）近20年长白山地区RSEI稳定性较差,生态环境质量较脆弱。未来生态环境趋势总体向好,但局部地区仍存在持续恶化态势。（3）长白山地区RSEI主要受降水影响较大,与降水呈显著正相关,与气温相关性不强。     

城市交通效率的多目标评价方法研究——以北京市城六区为例

高速城镇化和机动化阶段,面临与日剧增的环境压力,城市交通的多目标发展成为交通可持续发展的关键。在提升居民出行满意度的同时,降低交通碳排放是目前及未来城市交通可持续发展关注的核心目标,是城市交通效率的主要内涵。由此,本文从交通出行便捷与交通碳减排双目标综合评估的角度,提出基于中观尺度的城市交通出行满意度和交通碳排放的定量测算方法;并利用数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)法探讨城市交通综合效率评价方法。对北京市城六区的实证结果显示,在三环以内地区,城市交通综合效率较高,五环以外大部分地区较差。交通综合效率较高的地区集中分布于：①西三环至西四环万寿路街道的公主坟-五棵松地区。②北三环和平里街道安贞桥附近地区。③东北三环的三里屯地区。而综合效率较差的地区大多位于城市外围,例如西北六环周边,西南五环至西南六环部分地区,以及东五环外常营地区等,交通碳排放较高是这些地区交通效率较差的主要原因。此外,交通效率的空间差异与地理空间环境的差异性呈现高度的相关。例如,交通效率较差的地区大多是高档别墅区集聚的地区,以及城市五环周边公共交通不完善的部分居住区。通勤中机动化比例较高和通勤距离较长是碳排放强度较高的主要原因。