山地城市国土空间生态保护修复分区研究——以重庆为例

科学划定生态保护修复分区是国土空间生态保护修复规划的基础,是制定差别化的生态保护修复政策的主要依据。本文以重庆为例,围绕国土空间生态保护和生态修复及人类活动的现实需求,在全面分析国土空间生态现状和生态功能状况评估的基础上,遵循自然地理格局和生态系统完整性,探索国土空间生态保护修复分区方法及思路。研究表明：（1）山、水等自然资源天然地将全市划分为两大本底空间。一是大巴山、巫山—七曜山、武陵山、大娄山为主体的自然生态空间,自然资源丰富,生态功能突出;二是以平行岭谷、方山丘陵为主体的人类活动空间,地势平坦,耕作条件好,是主要的城镇建设区和农业发展区。（2）盆周山地和海拔较高的山脉人类活动强度低,生态敏感性高,服务功能水平较高,退化不明显,恢复力处于高位水平。中心城区、渝西地区人类活动强烈,生态系统退化明显,生态服务功能水平较低,恢复力不强。（3）根据生态现状和生态系统状况评估的差异性,综合自然、社会、经济复合需求,综合划定了“一核四片”生态保护修复分区,并提出分区生态保护修复治理方向建议。     

西秦岭山地农村生活能源建设与退耕还林的生态经济效益评价

在西秦岭山地使用太阳灶和沼气。生态经济效益显著。1户1台1．5m^2太阳灶、1个80沼气池每年所得刭的热量等于773k标准煤。折合1353kg薪材。净收益为268元。一年内所替代的薪柴等于0．338hm^2有林地一年的生长量，可使0．042275m^2有林地免遭砍伐。农户从退耕还林中得到的收益为平均每年465元。与种植粮食比较，这些收益主要是不再种粮后所节省的生产成本。退耕还林以扩大林木增量为目标，应作为中长期的战略。稳步实施。使用太阳灶和沼气以保护林木存量为目标。是巩固退耕还林成效的有力措施和生态建设的必要手段。应加大投入和建设力度。     

西南喀斯特地区生态旅游与生态文明建设耦合协调特征及驱动因子

生态旅游与生态文明建设协调发展有利于西南喀斯特地区环境保护和经济发展。基于西南喀斯特地区2005—2019年面板数据,采用熵权-TOPSIS模型测度生态旅游和生态文明建设的综合发展水平,通过耦合协调度模型研究两者耦合协调关系,并借助地理探测器探测两者耦合协调发展的驱动因子。结果表明：(1)西南喀斯特地区生态旅游与生态文明建设综合发展水平类型演化存在差异,空间上存在省域发展不均衡性。(2)研究期内,生态旅游与生态文明建设耦合协调度实现从濒临失调衰退到基本协调融合再到初级协调发展的跨越,但整体上提升不明显,空间上呈现出“四周略高,中部较低”的格局特征。(3)影响生态旅游与生态文明建设耦合协调发展的驱动因子存在差异,其中科技驱动力和教育驱动力的影响最大。     

龙门山区震后山地灾害地质因素敏感性评价

从与山地灾害关系密切的地质环境条件入手,选择了岩性和断裂带大指标,以龙门山区为典型区,根据灾害发生学原理,建立敏感性评价模型,定量分析了岩性、断裂带等对山地灾害的敏感性,并根据敏感性指标对研究区进行了敏感性区分。结果表明:岩性对山地灾害的敏感性从大到小依次为次硬岩硬岩软岩层极软岩层;断裂带对山地灾害的敏感度主要集中在距离断裂带0~2 km范围内。     

心悬来世

公元二世纪以来,裹在湿润的西南季风里佛教一次次潜入西藏这片离天最近的高原,在千百年来本土化传播进程中,取原始的本教而代之并扎根后,因果报应、生死轮回、灵魂转世,这些佛教教义最感性的结果便渐渐盘根错节在青藏高原子民的身体里。     

遮光对亚热带山地大泥炭藓(Sphagnum palustre L.)生长及维管植物控制效果的影响

控制亚热带山地泥炭藓湿地中维管植物的生长可以帮助泥炭藓湿地快速恢复.以亚热带山地大泥炭藓(Sphagnum palustre L.)为研究对象,采用人工覆盖遮光网控制遮光率,探究遮光对大泥炭藓生长及维管植物控制效果的影响.结果显示:(1)大泥炭藓的生长状态方面,在无遮光下及遮光处理下,随着遮光率的增加,大泥炭藓的头状枝...     

融合YOLOX和ASFF的高原山地灾害检测模型

YOLOX 是全球首个一阶无锚框目标检测模型，超越了 YOLO‐V（3‐5）和 SSD 等传统锚框模型，极大提高了山地灾害检测识别精度。然而，该模型存在不同尺度之间特征不一致的问题，融合后的特征图质量有待提升。以西藏高原山地灾害重灾区为试验区，在建立了西藏高原山地灾害数据集的基础上，通过融合 Adaptively Spatial Fea‐ ture Fusion（ASFF）注意力机制和骨干网络尺寸调整机制，设计了一个优化的、不同适用性的高原山地灾害检测模型（Plateau mountain disaster detection model，PMDDM）。为验证 PMDDM 模型的优越性，将其与传统 YOLOX 模型、不同注意力机制、不同目标检测模型进行了对比分析，并且对不同尺度模型的检测性能和可视化结果也进行了对比分析研究。结果表明：ASFF 注意力机制可以有效的解决传统 YOLOX 模型中存在的不同尺度特征间的特征不一致问题，且对模型检测性能提升明显优于 SE、CBAM、ECA、GAM 和 Coord 等注意力机制；PMDDM 模型对山地灾害的检测精度优于 Faster‐RCNN、SSD 和 YOLO‐V3 模型，可以满足不同工作场景对硬件配置、检测速度和精度的需求，且模型尺度越大，识别目标的准确率越高。