基于遥感方法的巢湖水华月平均强度评价方法研究

以巢湖2009—2017年,每年4—10月(共63个月)的地面和遥感监测结果的日平均值作为基础数据,分别对地面和遥感监测指标求月平均值,根据各指标间的相关性,最终确定巢湖水华月平均强度评价的指标为藻密度、月累计水华面积、平均水华面积和大面积次数,对这4个指标分别采用分级赋分的方法进行评分,总评分等于4个指标评分之和,依据总评分的结果,将巢湖水华强度由弱至强分为5个等级。依据该评价方法,巢湖水华强度从4月—9月,基本由弱至强呈上升趋势,中间偶有波动,在9月前后达到峰值,水华强度一般为较强至强。     

海河流域农业面源污染潜在风险识别方法

在综合分析农业面源污染风险源汇因子的基础上,筛选出影响海河流域农业面源污染的8个主要因子（年降水量、溶解态面源污染物入河系数、吸附态面源污染物入河系数、年植被覆盖度、坡度、土壤可侵蚀性因子、农田氮表观平衡量和农田磷表观平衡量）,建立了农业面源污染潜在风险识别指标体系,采用多因子综合分析法对海河流域农业面源污染潜在风险等级进行评价,并与DPeRS模型风险识别结果进行偏差分析.结果表明,海河流域有61.91%的区域存在农业面源污染潜在风险,集中分布在流域的中部和南部地区,高风险区主要分布在北京市东南部、天津市中部、流域山东段东北部和河南段南部等区域;与DPeRS模型识别结果对比验证,显示同一风险等级面积相差不超过12%,且高风险级别面积相差仅为0.12%,97.17%以上的区域均为偏差小或无偏差,表明该识别方法具有与DPeRS模型法同等水平的农业面源污染潜在风险识别精准度,可实现区域农业面源污染潜在风险的快速、高效识别.     

上海市绿地植被的吸热降温效益评估

城市绿地夏季高温时具有明显降温作用。但现有研究侧重降温效应观测及其影响因子解析,而对绿地降温效益与人居环境需求的空间一致性鲜有研究。以上海市为例,基于高分卫星影像与样地观测数据,采用植被蒸腾吸热经验模型评估了城市绿地夏季降温效益,并利用GIS空间分析技术量化了绿地降温效益与空气温度及人口分布的空间耦合程度。结果表明:2017年上海城市绿地面积为10.45万hm ²,夏季（6-9月）绿地植被吸热量可达8.49×10 ¹⁵ J,相当于节约夏季空调降温的经济价值为14.57亿元,其中46%和33%的绿地降温效益来自阔叶林与混交林;浦东新区、崇明区和奉贤区的绿地植被合计贡献了67%的降温效益,但虹口、黄浦、徐汇等中心城区绿地的单位面积降温效益较高。更需关注的是,绿地植被降温效益与人居环境需求表现出局部地区的空间不一致,其中28.62%的地区植被降温效益与空气温度处于低耦合状态,7.31%的地区植被降温效益与人口密度为低耦合水平,且均集中分布在中心城区。因此,重点提升中心城区绿地植被降温功能,并规划建设周边绿地降温效益的空间辐射通道,是上海城市生态空间优化的重要方向。     

随机森林算法在新疆物种丰富度影响因素研究中的应用

基于多源遥感数据及其产品,以2010年新疆地区鸟类与哺乳动物物种丰富度空间分布数据为基础,结合土地利用、植被、气候、地形等遥感数据产品,探讨了影响新疆地区鸟类和哺乳动物物种丰富度的各环境因子空间分布及其差异.通过随机森林算法对影响鸟类和哺乳动物种数的环境解释变量进行了重要性评估,同时采用探索性回归分析对物种丰富度与环境因子的关系进行建模,比较了鸟类和哺乳动物在草地、林地和耕地三种生境中的主要环境影响因子及其差异.结果显示：影响物种丰富度的环境因子中,植被生长状态与能量转换能力对鸟类丰富度十分重要,且草地的海拔高度重要性最高,为38.38%;耕地所处的气候类型对鸟类丰富度有明显影响,其中年均温重要性达到32.98%;哺乳动物的三种生境选择中气候和海拔条件十分重要,共占重要性的60%以上,最高达76.85%,在耕地中哺乳动物更看重气候而非植被生长情况;三种生境中鸟类和哺乳动物的最优模型及其影响因子均不同,耕地对于鸟类、林地对于哺乳动物的模型解释力最高,分别为69.9%和68.9%,随机森林和探索性回归分析均显示年均温、年降水量和海拔高度是哺乳动物丰富度差异的重要解释因子.     

京津冀水源涵养生态服务供体区与受体区范围的划分

京津冀水资源问题已经严重制约区域经济发展,定量分析研究区水源涵养生态服务供受关系,有助于深刻理解区域上下游之间的生态联系,促进区域生态公平,实现区域社会持续健康发展.利用降水储量法、水量平衡法及水源涵养生态服务供体区与受体区划分方法,分析2000-2010年京津冀净水源涵养量空间格局,划分研究区水源涵养生态服务供体区和受体区范围.结果表明:①冀北燕山山区净水源涵养量最高,年均值为65.24~81.35 mm,其次是冀西太行山山区,年均值为46.47~61.28 mm;净水源涵养量负值区主要分布在东部沿海和大中小城市,年均值为-130.46~-152.39 mm.②水源涵养生态服务供体区占研究区面积的41.42%,单位面积（m2,下同）平均净供水量为0.03~0.07 m3;水源涵养生态服务平衡区面积占25.01%;水源涵养生态服务受体区面积占33.57%,单位面积平均净需水量为0.18~0.41 m3,是供体区供水能力的6倍左右.③从流域来看,滦河流域的承德市为天津市、秦皇岛市及唐山市供应水资源,年均供水总量为23.7×108 m3;永定河流域的张家口市为北京市供应水资源,年均供水总量为5.3×108 m3;大清河流域的保定市为北京市及天津市西南部供应水资源,年均供水总量为8.2×108 m3;但子牙河流域和漳卫河流域供水能力严重不足.研究显示,燕山山区和太行山山区为水源涵养生态服务供体区,东部沿海和大中小城市为主要水源涵养生态服务受体区,水源涵养生态服务供体区净水源涵养能力不能满足水源涵养生态服务受体区需水量,整个研究区供受关系严重失衡.      

两种应用场景下NDVI时间序列数据拟合方法研究

植被覆盖指数（NDVI）时间序列数据集包含地表植被的长势、生长周期、时空变化等信息,其拟合重建结果可应用于物候信息提取、生态质量评价、人类活动扰动识别、覆被变化动态监测等方面。基于TIMESAT软件,选取物候参数提取和扰动识别2个应用场景,结合地面站点数据和Jacknife法模拟数据,对比分析非对称高斯函数拟合法（AG法）、双Logistic函数拟合法（D-L法）和Savitzky-Golay滤波法（S-G法）3种方法的拟合效果。结果表明：（1）3种方法拟合重建后提取的生长开始时间（SOS）、生长结束时间（EOS）、生长周期（LOS）等物候参数接近站点数据,AG法和D-L法保持NDVI时序曲线整体变化特征的能力较强,提取的SOS和EOS更接近站点数据;（2）人类活动扰动识别应用场景中,S-G法在滤波时能够最大限度地保留时序曲线细节变化,恢复速率相关系数达到0.618,回归估计标准差低于AG法和D-L法,因此识别精度最优。