普兰店市土地利用景观格局及其生态环境效应研究

基于研究区2010年的土地利用图形数据,选用生态意义较明确的景观特征指数,定量分析了普兰店市景观空间格局及其生态环境效应.结果表明：（1）普兰店市旱地景观面积最大、分布最广,其面积比例为47.1％,林地景观的面积比例也较大,草地和沼泽地的面积比例较小.平均斑块面积0.82 km2/个,景观多样性指数为1.35,优势度指数为0.73,均匀度指数为0.62;（2）大部分旱地景观分布在普兰店市南部,林地景观大多分布在北方.城乡用地、水田则相对集中分布在南部沿海地区;（3）普兰店市的生态环境指数为0.40,生态环境质量总体一般.     

东莞市城区地下空间空气质量状况探析研究

文章抽样调查了东莞市城区16处地下空间的空气质量状况,结果表明,地下通道、地下商业设施、公建类和住宅类地下停车场这四类地下空间的气态污染物CO、甲醛、O3、SO2的浓度日均值分别为0.385 mg/mN3、0.055 mg/mN3、0.046 mg/mN3和0.035 mg/mN3;其中,甲醛、O3平均污染指数明显高于CO、SO2,地下通道及地下商业设施的甲醛浓度接近标准值,地下通道部分时段点位出现了超标现象。     

武汉市土壤重金属空间分布研究

选取武汉市为研究对象,均匀采集土壤样品,分析了6种土壤重金属含量。结果显示,As,Cr,Cu,Ni,Pb,Zn的平均含量超过武汉市土壤重金属背景值。根据克里金空间插值分析,As和Zn主要由人为因素污染造成。     

餐厨/厨余垃圾“不入土”,变废为宝“再消化”——北京绿色空间生物科技有限公司的循环之道

餐厨及厨余垃圾是有机垃圾的一种,餐厨垃圾是指餐饮服务单位在食品加工、饮食服务、单位供餐活动中产生的食物残渣、残液和废弃油脂等废弃物。厨余垃圾是指,家庭中产生的易腐食物垃圾,主要包括剩菜、剩饭、菜帮菜叶、瓜果皮核废弃食物等。餐厨及厨余垃圾含有大量的有机质,如果将它们能就地处理变成有机肥,既可省下用作填埋场的土地,还能节约运输它们的车辆和能源,防止滋生蚊蝇和细菌。不仅保护了环境,还滋养了土地。     

中国省际碳排放效率的空间计量

本文基于至强有效前沿的最小距离法测算了我国1998-2011年的省际CO2排放效率,这种方法的优点是效率达到生产前沿后在投入或产出方面所做出的改动最小。然后在此基础上分析了我国省际碳排放效率的区域差异性以及空间相关性,最后运用1998-2011年我国30个省份的面板数据,建立空间面板数据模型,对我国碳排放效率的影响因素进行了实证研究。研究结果表明:样本期内,我国省际碳排放效率表现出较大的省际差异性,东部沿海省份的平均碳排放效率显著高于内陆省份。分地区看,东部地区的碳排放效率走势相对平稳,全国及中西部地区的碳排放效率则呈现出"U"型曲线的走势,并且东部地区的碳排放效率明显要高于中西部地区;空间自相关Moran’s I检验显示,省际碳排放效率在空间上存在着显著的空间自相关性,具有明显的集群趋势,而空间LISA图则表明省际碳排放效率不仅具有空间依赖性的特征,同时也有空间异质性的表现;经济规模、工业结构和能源消费结构对碳排放效率造成了较大的负面影响,对外开放、企业所有制结构以及政府干预对碳排放效率有正向影响,而产业结构对碳排放效率的影响则不显著。因此,对于将来中国提高碳排放效率工作的重点应该是实现经济增长模式由粗放型向集约型的转变,着重调整工业结构和能源消费结构,同时进一步提升对外开放的质量,加强政府的碳减排工作力度。     

武汉市耕地非农化的空间自相关分析

经济发展和城市扩张使包括耕地在内的大量开放空间被不断侵蚀,随着人们对耕地非市场价值和生态功能认识的不断加深,如何合理高效可持续地利用耕地被广泛关注。采用空间自相关分析方法从乡镇尺度定量研究了武汉市耕地非农化的空间关系,以探讨快速发展时期平原城市耕地非农化空间关系的变化及其原因。研究表明:(1)全局Morans I显示武汉市耕地非农化在1990~2011年的4个时期均呈现出显著的全局空间自相关,其聚集强度以2005年为分界点,前3个时期不断加强后有所下降;(2)通过EB修正的武汉市耕地非农化的LISA图显示武汉市耕地非农化的聚集区域由开始处于区域外围的LL型聚集为主导逐步转变为处于城乡交错区域的LH+HH型聚集为主导;(3)通过绘制不同时期不同聚集类型的重心移动路径可以发现LH+HH型聚集均出现先向东南再向东北移动的趋势,这种耕地非农化趋势与区域的产业布局有密切关系。通过空间自相关分析掌握武汉市耕地非农化的空间特征是开展耕地保护和实现耕地合理利用的基石,根据研究结果可以确定重点和优先管制区域以提升土地利用管制效果,协调好城市建设和耕地资源保护间的关系。     

“城郊乡”梯度下土壤Cu、Zn、Pb含量的空间变异特征

为揭示城市化、工业化等人为活动对土壤环境质量的影响,选择能反映上海城郊乡梯度差异的中心城区、城郊结合部和远郊,采用地统计学方法对表层土壤样品Cu、Zn、Pb的空间变异结构和分布特征进行了对比分析。结果表明:城市土壤Pb、Cu、Zn的变异系数范围为0.24~0.62,均属中等变异强度。徐汇区土壤Cu、Pb、Zn符合正态分布,闵行区土壤Cu、Pb和Zn符合对数正态分布,奉贤区土壤Zn呈正态分布,土壤Cu、Pb符合对数正态分布。由中心城区到远郊,城市土壤Cu、Pb、Zn的各项统计特征值和变异系数均有较大差异,存在明显的空间分布差异。半方差函数分析结果表明,徐汇区作为中心城区,土壤Cu、Pb、Zn符合球状模型,土壤Cu、Zn具有强烈的空间相关性,土壤Pb具有明显的空间自相关。奉贤区以农业用地为主,土壤Pb符合线性模型,土壤Cu符合高斯模型,土壤Zn符合指数模型,具有强烈的空间相关性。闵行区地处城郊结合部,土壤Cu、Pb、Zn的半方差拟合模型均为线性模型,表现为纯块金形式,以随机变异为主,空间相关性弱。采用Kriging最优内插法进行无偏估值,绘制了表层土壤重金属含量的空间分布图,中心城区、城郊结合部、郊区土壤重金属的空间分布受城市化、工业化、城市交通等因素的影响,均表现出不同的空间分布规律。     

川中丘陵县域土壤pH空间变异及影响因素分析——以四川仁寿县为例

利用2012年在仁寿县采集的555个表层土样(0~20cm),应用地统计学方法分析了该县域尺度表层土壤pH值的空间变异特征;并采用方差分析和回归分析量化主要影响因素对土壤pH值空间变异的影响程度。结果表明:研究区土壤pH值在4.02~8.14之间,平均为6.80,总体上以中性和碱性土壤为主;变异系数为14.48%,属中等程度的空间变异性。地统计分析表明,研究区土壤pH值变异函数的最佳理论模型为球状模型,具有中等程度的空间自相关性,且空间自相关范围较大。方差分析和回归分析表明,土壤类型、成土母质和土地利用方式是显著影响土壤pH值的主要因素。其中,成土母质和土地利用方式分别能独立解释76.2%和4.8%的土壤pH值空间变异。土壤类型的解释能力与分类级别有关,土类、亚类和土属可分别独立解释41.3%、57.3%和83.7%的土壤pH值空间变异,因而能反映成土过程和母质特性的土属是研究区土壤pH值空间变异的主控因素。研究结果可为川中丘陵县域尺度土壤pH空间变异分析及区域生态环境管理与建设提供有益参考。     

城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例

随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。     

1990年以来长江三角洲耕地资源变化及驱动因子研究

长江三角洲地区是中国经济发展最为快速的地区之一,虽耕地资源秉赋较好,但在经济快速发展的背景下,耕地问题显得十分严峻。以长江三角洲地区16个地级市为研究对象,利用1990~2012年相关数据,以市域为单元分析了耕地资源变化和实际利用强度的时空演变过程。结果表明:(1)1990~2012年,长三角地区的耕地总面积和人均耕地面积呈现周期性的下降趋势,以"快-慢-快-慢-慢"的循环模式逐步降低;(2)长三角地区耕地实际利用强度大体呈现"北强南弱"分布规律,在空间表现上,原来集中连片的 "高-高"、"低-低"格局正逐渐破碎化,开始出现斑点镶嵌式格局;(3)长三角地区的人口、二三产业比重和城市化水平均对耕地面积变化起到显著作用,其弹性系数分别为-0.216、-0.194和-0.203,而人均GDP与耕地面积则没有显著相关性。