NUTRIENT CONCENTRATION CRITERIA AND CHARACTERIZATION OF PATTERNS IN TROPHIC STATE FOR RIVERS IN HETEROGENEOUS LANDSCAPES1

ABSTRACT: A method is demonstrated for the development of nutrient concentration criteria and large scale assessment of trophic state in environmentally heterogeneous landscapes. The method uses the River Environment Classification (REC) as a spatial framework to partition rivers according to differences in processes that control the accrual and loss of algae biomass. The method is then applied to gravel bed rivers with natural flow regimes that drain hilly watersheds in New Zealand's South Island. An existing model is used to characterize trophic state (in terms of chlorophyll a as a measure of maximum biomass) using nutrient concentration, which controls the rate of biomass accrual, and flood frequency, which controls biomass loss. Variation in flood frequency was partitioned into three classes, and flow data measured at 68 sites was used to show that the classes differ with respect to flood frequency. Variation in nutrient concentration was partitioned at smaller spatial scales by subdivision of higher level classes into seven classes. The median of flood frequency in each of the three higher level classes was used as a control variable in the model to provide spatially explicit nutrient concentration criteria by setting maximum chlorophyll a to reflect a desired trophic state. The median of mean monthly soluble reactive phosphorus and soluble inorganic nitrogen measured at 68 water quality monitoring sites were then used to characterize the trophic state of each of the seven lower level classes. The method models biomass and therefore allows variation in this response variable to provide options for trophic state and the associated nutrient concentrations to achieve these. Thus it is less deterministic than using reference site water quality. The choice from among these options is a sociopolitical decision, which reflects the management objectives rather than purely technical considerations.     

泛长江三角洲城市旅游经济发展的空间效应

基于泛长江三角洲2002~2012年市域面板数据,并借助面板SDM及空间效应分解方法,对区域城市旅游经济发展及其动力因子的空间效应进行实证分析。结果表明:1区域城市入境和国内旅游发展都存在明显的空间依赖性和空间溢出效应,当邻近城市入境和国内旅游发展水平每提高1%,将促进本城市入境和国内旅游发展水平增加约0.257%和0.312%;2区域城市入境和国内旅游发展各动力因子的空间交互作用也较为明显。旅游资源禀赋、旅游服务设施、旅游交通设施和城市经济发展水平对入境旅游发展具有显著的空间溢出效应,旅游服务设施和城市经济发展水平对国内旅游发展的空间溢出效应也较显著。3保障性因子多为正向溢出,吸引性因子多为负向溢出。前者体现了动力因子的空间模仿效应,后者反映了空间竞争效应。保障性因子和吸引力因子的空间效应强度及作用路径差异推动着区域旅游发展格局不断演进。     

中国碳排放强度的时空演进及跃迁机制

面对气候变化所带来的生存危机以及环境治理的复杂状况,对中国碳排放强度时空演进的动态监测与预警治理的研究是实现碳排放强度下降目标的关键。文章测算1997—2015年中国大陆30个省区碳排放强度的空间面板数据,采用探索性时空数据分析(ESTDA)方法对中国碳排放强度的空间相关性、集聚特征及其时空跃迁进行空间统计分析,借助分位数回归与时空跃迁嵌套模型,揭示在时间和空间推移的双重作用下中国各省区碳排放强度的时空跃迁机制。研究结果表明:(1)中国30个省区的碳排放强度在时空分布上并不是完全随机状态,各个省区碳排放强度之间具有显著的空间相关性特征,碳排放强度的变动趋势会受到其相临近省区碳排放强度的影响,省域间的碳排放强度在空间分布上呈现"集聚"与"分异"并存的时空演进特征。(2)中国碳排放强度空间集聚趋势增强,具有高度的凝固性和较低的流动性,10个高碳排放强度省区碳排放强度的稳定性将成为制约中国碳排放强度整体跃迁的重点省区,相关省区的跃迁性将成为驱动中国碳排放强度整体跃迁的关键省区。(3)各省区的碳排放强度空间集聚过程中存在时空跃迁的驱动模式和制约模式,分位数回归模型能够很好地解释各驱动因素对碳排放强度时空跃迁的驱动机制,不同响应阶段的驱动因素的分位数与碳排放强度时空跃迁类型之间具有很强的嵌套性。(4)根据各省区碳排放强度时空演进及其跃迁机制的分析结果,进一步提出加强对关键省区碳排放强度的有效监测与治理,加大碳排放的约束力度等差异化的碳减排调控措施。     

长江经济带新型城镇化协调性的空间差异与时空演化

从城乡、产城、区域和城镇化与资源环境协调发展4个方面建立指标体系,衡量长江经济带105个地级及以上市新型城镇化的协调性,并运用泰尔系数和探索性空间分析考察协调性的空间差异和时空演化,结果发现:长江经济带新型城镇化协调性存在明显的反地势分布和"城市圈俱乐部"特征;东、中、西部城镇化协调性差异随时间越来越明显,东部城市主要体现在非省会城市之间的差异,中部主要体现在省会城市与非省会城市的组间差异,西部主要体现在省会城市之间以及省会城市和非省会城市之间的组间差异;长江经济带新型城镇化协调性表现出正的全局空间自相关,协调性高的区域开始集聚在一起,这种趋势随时间不断增强并且空间溢出效应明显。     

资源产业空间集聚与区域经济增长:“资源诅咒”效应实证

针对"资源诅咒"研究中自然资源度量指标选取存在的科学性问题,利用资源产业空间集聚代替自然资源丰裕度和资源产业依赖度作为自然资源丰裕程度的解释变量。首先,在Krugman空间基尼系数的基础上,构建适用于测度资源产业空间集聚的计算公式,基于我国30个省(区、市)层面的数据,量化1999—2013年间资源产业的空间集聚程度,分析其排名情况和分布格局。研究显示:我国有15个省(区、市)存在资源产业空间集聚现象,这些地区大多位于长江以北,且均为自然资源富集地区。其次,构建经济增长计量模型,选取存在资源产业空间集聚现象的省(区、市)作为样本空间,并采用多种计量分析和检验方法考察资源产业空间集聚度与区域经济增长之间的直接和间接关系,分析"资源诅咒"的传导机制。研究显示:1在模型整体估计中,资源产业空间集聚的系数符号均为负,且在5%的水平上显著,说明资源产业空间集聚与区域经济增长间的关系呈现负相关,符合"资源诅咒"的基本假设。2在模型分步估计中,人力资本投资、技术创新投入和制造业发展与区域经济增长正相关,符合经典经济增长理论的逻辑关系;物质资本投资与区域经济增长负相关,可能是由于当地经济主体的消费跨期替代弹性较小,导致物质资本投资对经济增长的直接增益效应小于其对社会人力资本积累的负向效应,进而阻碍区域经济增长;政府干涉程度越高越不利于经济增长。根据研究结果,建议应明确市场调节为主、政府调控为辅的导向机制,进一步提升资源产业空间集聚程度,强化行业人员素质与技术水平匹配,逐步提高自然资源生产和利用效率,从而实现加快地区经济转型,有效促进经济可持续发展的全面提升。     

2000~2014年武汉市城市扩展时空特征分析

基于不同时相的高分辨率遥感影像，采用面向对象的解译方法提取了武汉市2000、2005、2010和2014年的土地覆被信息，从城市扩展强度指数，城市中心坐标迁移和分形维数等方面分析了武汉市2000～2014年城市扩展时空特征。结果表明：2000～2014年间，武汉市城市扩展强度指数为1.41，各主城区城市扩展强度不一，洪山区建设用地的增加对主城区城市扩展的贡献最大；在扩展过程中，武汉市城市分形维数增加，城市空间形态变复杂；其扩展呈现核心-放射扩展模式，并逐渐转向圈层式；自然条件、经济、人口、交通、政策和城市规划是武汉市城市扩展的主要驱动力，但随着交通的发展，自然条件和经济对武汉市城市扩展的驱动作用正逐渐减弱。     

中国农业现代化发展水平的空间非均衡及动态演进

研究中国农业现代化发展水平的地区差距以及内部动态分布特征对于制定农业现代化发展的相关政策具有重要意义。本文利用1997-2013年中国31个省、市(自治区)的面板数据,构建了农业现代化发展水平的指标体系,进而采用熵权综合指数法测算出中国农业现代化发展水平的综合指数,同时借助Dagum基尼系数和Markov链估计方法对中国农业现代化发展水平的地区差距及其分布动态进行了实证研究,得到如下结论:1Dagum基尼系数及分解结果表明,中国农业现代化发展水平的总体差距在样本考察期内呈现出先上升、后下降的演变趋势。从三大地区来看,东部地区内差距呈现出上升趋势,而中部和西部地区内差距则呈现出下降趋势。地区间差距是造成中国农业现代化发展水平空间非均衡的首要原因,并且其对总体差距的贡献率呈波动上升趋势;地区内差距对总体差距的贡献率变化较小,而超变密度对总体差距的贡献率呈现出先上升、再下降的演变趋势。2Markov链分析表明,中国农业现代化发展水平状态流动性较低。从整体来看,中国农业现代化发展水平存在较为明显的上升趋势,并且农业现代化发展的低水平省份将逐步减少,总体向中等以上水平发展。针对本文实证结果,由此得到如下政策建议:首先,加大国家对西部地区农业基础设施建设的投入,引导农业科技人才回归;其次,加强区域间农业现代化发展全方位的交流与合作,发挥省区之间的协同效应;最后,因地制宜,充分利用资源禀赋,推动农业现代化发展。     

围垦后南汇东滩海三棱藨草的空间分布及其影响因子研究

2015年9月~10月期间对2012年底围垦后南汇嘴区域的海三棱藨草(Scirpus mariqueter)湿地系统进行了调研,运用主成分分析、典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)方法,基于101个样地土壤的有机碳、总磷、总氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、氨氮、正磷酸盐、pH、含水率、粒径、盐度、滩涂高程等12个环境因子数据,探讨了围垦后海三棱藨草空间分布的关键影响因子。结果表明:海三棱藨草的分布与滩涂高程具有显著正相关(P0.05),海三棱藨草群落主要分布在南汇滩涂2.5~3.4 m高程范围内;海三棱藨草的密度、盖度与盐度呈显著正相关(P0.05)。结论认为滩涂高程和土壤盐度是影响海三棱藨草分布的主要环境因子。未来需要结合围垦后的水动力变化过程数值模拟,对海三棱藨草生态系统高时空分辨率的响应过程及机制进行研究,以进一步确立海三棱藨草对围垦工程响应的关键阈值。研究对围垦工程后的滨海湿地植被恢复及滩涂生态修复具有参考意义。     

近52年来洞庭湖流域气象干旱的时空分布特征

基于洞庭湖流域84个气象站点1962~2013年的逐日气象资料,利用综合干旱指数(CI)对洞庭湖流域气象干旱的时间和空间特征进行分析。结果表明:在过去52 a,区域性干旱强度较强的时段以夏季、秋季、夏秋和秋冬时节为主;区域干旱强度在春季、夏季、夏秋、冬季呈上升趋势;秋冬时节和年干旱强度变化不明显;春夏时节、夏秋时节、秋冬时节和冬春时节的平均干旱强度比春、夏、秋、冬单个季节的平均干旱强度大。小波分析表明,区域干旱强度的周期以10a为主周期,5 a和22 a为次周期。近52 a来,历年干旱站次比主要集中于10%~30%之间,多表现为区域性干旱,以夏季和秋季的干旱范围较大;干旱频率高发时期主要为夏季、夏秋时节和秋季。干旱频率高发地主要以流域的南部山地和北部的洞庭湖平原为主,西北部的山地发生干旱相对较少,衡邵盆地随季节变化干旱频率易发生高低值转换。     

Toward accurate and precise estimates of lion density

Reliable estimates of animal density are fundamental to understanding ecological processes and population dynamics. Furthermore, their accuracy is vital to conservation because wildlife authorities rely on estimates to make decisions. However, it is notoriously difficult to accurately estimate density for wide‐ranging carnivores that occur at low densities. In recent years, significant progress has been made in density estimation of Asian carnivores, but the methods have not been widely adapted to African carnivores, such as lions (Panthera leo). Although abundance indices for lions may produce poor inferences, they continue to be used to estimate density and inform management and policy. We used sighting data from a 3‐month survey and adapted a Bayesian spatially explicit capture‐recapture (SECR) model to estimate spatial lion density in the Maasai Mara National Reserve and surrounding conservancies in Kenya. Our unstructured spatial capture‐recapture sampling design incorporated search effort to explicitly estimate detection probability and density on a fine spatial scale, making our approach robust in the context of varying detection probabilities. Overall posterior mean lion density was estimated to be 17.08 (posterior SD 1.310) lions >1 year old/100 km², and the sex ratio was estimated at 2.2 females to 1 male. Our modeling framework and narrow posterior SD demonstrate that SECR methods can produce statistically rigorous and precise estimates of population parameters, and we argue that they should be favored over less reliable abundance indices. Furthermore, our approach is flexible enough to incorporate different data types, which enables robust population estimates over relatively short survey periods in a variety of systems. Trend analyses are essential to guide conservation decisions but are frequently based on surveys of differing reliability. We therefore call for a unified framework to assess lion numbers in key populations to improve management and policy decisions.