基于Poisson对数线性模型的居民点与地理因子的相关性研究

在基于图斑的地理因子库基础上．通过样本采样、数据预处理、建立Poisson对数线性模型、模型估计、统计检验和假设检验等一系列处理过程．研究全国范围内居民点个数与地貌类型、表土质地、高程带、土地利用类型、年降水量和平均气温等地理因子的相关关系．定量地揭示地理气候条件对居民点分布的影响。从而对挖掘具有特定地理气候特征的地理单元内居民点分布的规律．进而推演目标区域内居民点分布的特性并估算该区域内居民点个数打下理论和数据基础。本文是地理学与统计学交叉研究。运用本文的结论．结合不同人口或经济发展水平等级的居民地的研究．将对区域内人口、资源与环境的协调发展做出贡献。     

气相色谱-脉冲氦离子化检测法(GC-PDHID)分析大气中分子氢(H2)浓度

在商用Agilent7890A型气相色谱的基础上,通过自组装、集成及调试,建成了基于气相色谱-脉冲氦离子化检测器(GCPDHID,gas chromatography-pulsed discharge helium ionization detector)观测大气中H2浓度的高精度分析系统.系统采用保留时间定性,峰高定量,最低检测限约为1×10-9(摩尔分数,下同).对浓度约为600×10-9的标气重复进样140次用峰高定量的标准偏差优于0.3×10-9.系统对409.30×10-9~867.74×10-9浓度范围的大气H2具有较好的线性响应.系统使用2瓶标气定量,满足世界气象组织/全球大气观测计划(WMO/GAW)对本底大气H2观测的比对目标.2013年1~11月在广州城区开展大气H2采样观测,采集的样品运回北京实验室利用所建系统进行浓度分析,结果表明该城区大气H2浓度在450×10-9~700×10-9之间波动,观测到最低值出现在每日14:00(北京时,下同),最高值在20:00,其大气H2季节变化趋势与北半球同纬度站点情况类似.     

PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

船舶感烟探测器探测时间与布置间距近似计算

为计算船舶感烟探测器的探测时间和布置间距,在现有感烟探测器迟滞现象研究成果基础上,根据临界速度法,建立感烟探测器探测时间计算模型,提出探测器布置间距的近似计算方法.计算结果表明,对于平整顶棚,感烟探测器探测时间随着布置间距的增大呈线性增大,而对于走廊(或下有横梁的顶棚),当探测间距大于走廊宽度时,在规范规定的最大间距范...     

GC-MS和GC-ECD同时在线观测本底大气中的HCFC-142b

2010年5月～2011年5月,利用自组装气相色谱-质谱联用法(GC-MS)和气相色谱-电子捕获检测法(GC-ECD)在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了二氟一氯乙烷(HCFC-142b)在线观测对比实验,GC-MS和GC-ECD系统分析精度分别为0.23%和0.88%.观测期间HCFC-142b浓度变化范围约为21×10-12～355×10-12;通过独立样本T检验P>0.05,表明两种方法获得的HCFC-142b浓度数据无显著性差异;对两套系统观测浓度数据的差值分析表明,造成两套系统观测浓度间微小差别的主要因素是空气样品时间分辨率和观测精度.利用局部近似回归法进行本底值筛分,GC-MS和GC-ECD法获得的本底浓度均值差、中值差、25和75百分位数值差均优于系统观测精度.两种方法捕获HCFC-142b污染过程一致,污染浓度均具有夏秋高冬低的特点;两种方法观测HCFC-142b污染浓度的年变化趋势一致.     

地理标志农产品种植户气象灾害的适应策略研究——以陕西猕猴桃种植户为例

基于地理标志农产品种植户的实地调研数据,利用多元线性回归模型从生计维度研究种植户对猕猴桃物候期内气象灾害的感知及适应策略的影响因素。物候期内气象灾害的感知对种植户适应能力有显著影响。不同类别生计资本对于种植户采取适应策略的影响具有差异性：自然资本通过提升家庭生计基础显著影响种植户采取越冬期冻害、芽膨大期冻害适应策略;物质资本通过改善家庭生产物资形式影响种植户采取越冬期冻害适应策略;金融资本通过拓宽家庭金融收入渠道等方式显著影响种植户采取越冬期冻害、芽膨大期冻害、高温日灼灾害适应策略;社会资本通过丰富家庭同质性和异质性社会资本显著影响种植户采取夏季干旱适应策略;人力资本则通过提升家庭整体教育质量并推动再生产能力显著影响种植户采取芽膨大期冻害与秋季连阴雨适应策略。最后,建议政府应通过提升种植户获取气象信息能力、加强举办农业培训等技能学习活动、完善农业组织建设等措施以提升其适应能力。     

无定河流域城镇聚落的历史演变与人地耦合

地处黄河中游的无定河流域,是典型的过渡地带和生态脆弱地区。通过分析流域城镇格局的历史发展过程,以及这一过程中的人地耦合关系,结果表明：流域城镇枢纽地区,在唐代及以前为弓形,城镇空间布局的影响因素以自然因素为主;唐末以后为三角形,城镇空间布局的影响因素以人文因素为主。当代流域城镇格局继承了历史发展的脉络,但城镇发展动力主要是长城沿线的资源开发和城镇建设,这些活动对局部地区的植被覆盖产生了冲击型影响;同时以退耕还林、防风治沙等为代表的生态保护政策也已经显现出积极的效果。建议流域的城镇发展要合理确定人口与建设用地的发展规模、集中在榆横和靖边等主要城镇周边布局,并且以河流为骨架构建生态屏障。     

中国城市O3浓度时空变化特征及驱动因素

基于2015～2017年O_3浓度监测数据,采用克里金插值、空间自相关分析、热点分析和地理探测器等方法,研究了中国城市O_3浓度的时空变化特征及驱动因素.结果表明:①2015～2017年中国城市O_3污染逐年加重,年评价指标超标城市由74个增加到121个,平均超标天数比例由5. 2%上升到8. 1%.②O_3污染主要发生在4～9月,超标天数占全年总超标天数的87. 5%～95. 3%. 5～7月O_3浓度上升最快、污染最严重,超标天数比例由2015年的10. 6%上升到2017年的20. 5%,2017年83. 0%的中度污染和91. 0%的重度污染发生在5～7月.③华北平原O_3浓度的持续上升,已将京津冀和长三角地区O_3高污染区连成一片,形成了包括环渤海地区、中原城市群、长三角城市群、山西、关中地区和内蒙古中部集中连片的O_3高污染区,是我国O_3污染最严重的区域.珠三角、成渝城市群和华东地区南部O_3浓度上升也较快,成渝城市群的核心城市已初步形成我国新的O_3污染中心.④O_3浓度空间集聚性逐年增强,年度热点主要分布在华北平原和长江中下游地区,冷点主要分布于东北、西南及华南地区.⑤地理探测器分析表明,气象、工业化、城市化因素和O_3前体物排放量因子对O_3浓度分布均有显著驱动作用,但不同地区O_3浓度的驱动因素存在差别,同一因子在不同季节的驱动作用也不尽相同.     

宁夏生态移民社区生活空间融合与重构的影响因素及机理——以宁夏闽宁镇为例

生态移民的空间位移引致了迁入区多因素的相互作用及长期演化,成为多学科深入探究的重要问题之一。以闽宁镇生态移民社区为例,采用主成分分析法和地理探测器分析法,对生态移民社区生活空间融合的影响因素和机理进行了研究,结果发现：（1）生态移民社区生活空间融合与重构受多种因素影响,生活基础设施、经济收入增长、移民社区环境、邻里关系、政府政策、民族生活六个主成分对生态移民社区生活空间融合的影响可以起到解释作用。（2）影响生态移民社区生活空间的因子解释力由强到弱依次排序为：X₁生活基础设施>X₂经济收入增长>X₃邻里关系>X₄政府政策>X₅民族生活>X₆移民社区环境;交互探测结果表明社区各要素因子交互后因子解释力呈双线性增强,即任意两个因子交互作用对于生态移民社区生活空间融合的影响强度都大于单个因子的独自作用强度。（3）各影响因素之间的互动影响,共同促进生态移民社区固有的生活方式、文化习惯、社会交往关系的演化,进而形成了生活空间的融合与重构。     

中国湖泊细菌群落的生物地理分布格局及驱动机制——基于文献数据的统计分析

为阐明中国湖泊细菌群落的生物地理分布格局及驱动机制,基于已发表文献,收集了228个湖泊的浮游或沉积物细菌门水平分类数据和环境因子数据进行分析.结果表明:中国湖泊浮游细菌群落的优势类群为变形菌门(Proteobacteria,35.92%)、放线菌门(Actinobacteria,25.03%)和拟杆菌门(Bacteroidetes,10.77%),沉积物中的优势类群为变形菌门(Proteobacteria,40.37%)、绿弯菌门(Chloroflexi,8.74%)和拟杆菌门(Bacteroidetes,8.55%).中国湖泊浮游细菌距离衰减程度显著低于沉积物细菌;湖泊细菌群落结构在北方、南方、青藏高原的空间差异显著,北方水体及沉积物中细菌的距离衰减模式均不显著,南方水体中显著但沉积物中不显著,青藏高原水体及沉积物中均显著.浮游细菌优势类群中除Proteobacteria外,Actinobacteria (南方>北方>青藏高原)和Bacteroidetes (青藏高原>北方>南方)的丰度在三个地区均具有显著差异;沉积物细菌优势类群Proteobacteria (北方>南方>青藏高原)、Chloroflexi (南方>北方>青藏高原)、Bacteroidetes (青藏高原>北方>南方)的丰度在三个地区均具有显著差异.影响北方湖泊浮游细菌群落分布的主要环境因子是溶解性有机碳,南方是溶解氧,青藏高原是硝酸盐氮;影响北方湖泊沉积物细菌群落分布的主要环境因子是总氮和pH值,南方是总磷,青藏高原是pH值.空间扩散限制与环境筛选作用共同塑造了中国湖泊细菌的生物地理分布格局.扩散限制对浮游细菌的影响小于沉积物细菌,对青藏高原湖泊浮游及沉积物细菌影响最大,对北方湖泊浮游及沉积物细菌影响最小;环境筛选作用对青藏高原湖泊浮游及沉积物细菌影响最大,对南方湖泊浮游细菌及北方湖泊沉积物细菌影响较小.