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1.
西南高山峡谷区是我国典型生态脆弱区,认识其植被变化特征及影响因素可以为西南高山峡谷区生态环境建设对策的制定提供理论依据,对实现区域经济、环境以及生态和谐统一发展,具有一定的现实意义.基于2000~2019年NDVI、社会经济因子和自然因子数据集,采用一元线性回归法、Hurst指数、地理探测器模型和变异系数等方法分析了西南高山峡谷区NDVI时空变化及稳定性特征,并探讨了NDVI空间分异影响因素.结果表明:①空间上看,植被呈现东南高,西北低的分布格局,中高和高植被覆盖的区域面积占比71.71%,植被覆盖总体处于较高水平.时间上看,植被呈现改善趋势的区域面积占比85.90%,恢复效果明显,且未来植被变化趋势还将以改善为主.②高程、植被类型和土壤类型是影响NDVI空间分异的主导因子,q值均不低于0.40;气温和降雨量为次要因子,q值分别为0.274和0.225.双因子交互作用增强了单因子的影响力,表现为双因子增强和非线性增强两种关系,其中高程∩植被类型组合q值最高为0.714,其次是高程∩土壤类型组合q值为0.688.③研究时段内NDVI整体稳定性较好,低波动变化和较低波动变化的区域面积占比为89.95%;而中等以上波动的区域面积占比为10.05%,集中在海拔高、气温低、降雨少、土壤贫瘠和植被较差等生态环境相对脆弱的区域.植被变化是多因素综合作用的结果,需因地制宜,有针对性地采取不同策略修复西南高山峡谷区生态环境. 相似文献
2.
车载环境γ能谱测量系统探测器是环境γ能谱测量技术领域研究热点。为提高探测效率,缩短测量时间,针对车载环境γ能谱测量系统设计了双NaI(Tl)晶体探测器,并测试了探测器主要性能指标。研究表明,探测器能量分辨率为6.73%,计数稳定性优于4.2%,可识别238U、232Th、40K等核素,可清晰分辨152Eu各能量峰,温度稳定性优于2.93%。可见,该探测器性能优异,具有较强的能量分辨和稳定性,为车载γ能谱测量系统的设计提供了技术基础,也为大体积探测器的设计提供了实验基础,有望在辐射环境监测等领域推广应用。 相似文献
3.
明确土地开发强度空间格局特征和演变规律,对城市发展边界、生态安全红线和耕地保护红线划定具有重要的指导意义。以1995、2005、2015和2018年兰州—西宁(兰西)城市群39个县级单元为研究区,运用趋势面分析、空间自相关和地理探测器等方法,分析兰西城市群城乡建设用地开发强度空间格局特征及其影响因素。结果表明:(1)兰西城市群城乡建设用地开发强度均值总体呈增长态势,由1995年的2.74%增长到2018年的4.45%,在空间上呈现兰州—西宁2个中心高、外围地区依次降低的"核心—外围"空间分布格局。(2)东西方向和南北方向空间差异较大,且呈现出扁平的倒"U"型曲线分布态势。(3)城乡建设用地开发强度空间上存在显著正相关性且集聚特征明显,冷热点区的空间分布具有相对稳定性。(4)1995—2018年城乡建设用地开发强度受人口集聚水平、经济发展水平、产业结构水平和海拔等要素综合影响。研究结果可为兰西城市群以及同类型地区城乡建设用地管控和高质量发展提供决策参考。 相似文献
4.
全球产业结构“服务经济”形态转向宏观背景下,生产性服务业作为服务业重要构成正成为我国经济中低增速“新常态”下城市与区域重构竞合格局、提升位序-规模、参与新国际分工的重要“利器”。以浙江65个县域空间单元为研究对象,基于“定量测度-时空辨识-因素剖析”逻辑脉络,运用数理统计模型方法和GIS空间分析技术,揭示2003~2015年其演变特征、空间效应与影响机理,以期为浙江“县域经济”向“都市区经济”转型发展背景下统筹推进生产性服务业布局与发展实践提供科学依据。研究表明:生产性服务业时空格局表现为低水平均质空间向市辖区首位型城市特别是杭州、宁波等“多中心”的非均衡空间极化演进;其次,体系结构符合Zipf位序-规模分布规律,内部六大行业空间集聚呈现以信息服务业为龙头的“三大梯度”层级分异形态;再则,全局空间存在自相关性但溢出效应微弱且渗透不均衡;最后,其地理过程、格局实践表征被验证为是信息技术水平、人力资本丰裕度、市场发育成熟度等多重因子非线性共轭影响的结果。
关键词: 生产性服务业;探索性空间数据分析;地理加权回归;时空演变;浙江 相似文献
5.
TRMM和GPM卫星降水数据在中国三大流域的降尺度对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以中国三大流域为研究区域,分别针对TRMM 3B43和GPM IMERG降水数据,构建基于归一化植被指数(NDVI)和数字高程模型(DEM)数据的地理加权回归(GWR)模型,以2014年夏季(6~8月)数据为例,得到了三大流域1 km分辨率的降尺度降水数据,并进一步通过气象站点数据对降尺度结果进行验证.研究表明:(1) GPM原始数据整体精度优于TRMM数据,两种数据在黄河流域的精度评价指标优于长江流域与珠江流域;(2)经降尺度计算,两种数据空间分辨率得到了显著提高,且表现出更多降水变化的细节与趋势,但精度指标对原始数据依赖性大,导致提升并不显著;(3)当联合使用NDVI及DEM作为GWR降尺度模型的辅助变量时,两种降尺度结果的差异值在长江流域与珠江流域的高海拔地区中更为显著;(4)黄河流域中,使用不同辅助变量下的降尺度结果在空间分布上总体相似.TRMM数据使用地形作为单独辅助变量的降尺度结果最佳,而GPM数据不同辅助变量下降尺度结果差异并不明显. 相似文献
6.
基于地理探测器的土壤重金属影响因子分析及其污染风险评价 总被引:3,自引:0,他引:3
地理探测器能快速定量化揭示驱动重金属含量影响因素的强度,这对于重金属空间预测模型构建变量的确定和土壤污染修复措施的精准实施具有重要意义。利用地理探测器模型,对5种土壤重金属元素Cu、Zn、Pb、Cr、Ni的空间分布和11种环境因子的交互作用进行定量评估,通过单因子指数法进行重庆市土壤重金属污染风险评价。结果表明:研究区内土壤Cu、Zn、Cr和Pb的平均含量是重庆市土壤背景值的1.3—1.4倍,Ni含量低于背景值;其中Cu、Pb达到重度污染水平,其余3种重金属为中度或轻度污染水平。5种重金属元素中Cu和Pb为高度变异(变异系数为0.57、0.4),Zn、Cr和Ni为中等变异(变异系数为0.22—0.29),且各重金属元素之间呈显著正相关性,表明研究区重金属富集受人为干扰影响较大,且污染具有复合性或同源性。地理探测器的因子探测发现高程、坡度和土壤类型对5种土壤重金属含量的解释力最显著,说明地势和土壤类型是土壤重金属含量分布差异的最主要影响因素。交互作用探测发现,高程与其他因子交互作用是重金属空间分异的主导因素,气候条件和土壤类型也是重要影响因子。土壤重金属空间分布是多种因素共同作用的结果,而高程、坡度和土壤类型具有较强的解释力,这些因子可作为土壤重金属含量空间预测模型的辅助变量,也可促进重金属污染治理措施的靶向实施。 相似文献
7.
为了探究我国火灾空间聚集特征与影响因素的空间异质性,采用全局莫兰指数、局部莫兰指数、逐步回归模型、地理加权回归模型、地理探测器方法对我国地级市单元进行研究。研究结果表明:我国火灾发生率具有显著的聚集性;我国火灾发生率较低的“冷点”区域有1个,火灾发生率较高的“热点”区域有4个;人均GDP、城镇居民人均可支配收入、人口密度、年平均气温4 个因素的影响效应具有空间异质性。人均GDP与火灾发生率为正相关,另外3影响因素对火灾发生率的作用表现出正负2种相关关系;2因素交互作用要比单因素作用于火灾发生率时影响力更显著,各影响因素的交互作用类型有非线性增强型和双因子增强型2种。 相似文献
8.
在我们这个小小的星球上,北纬40度线绵延不绝横亘于美国、日本、地中海地区和中国大陆。在形似雄鸡的中国版图上,北纬40度线地区穿越首都北京,贯通祖国最辽阔的东西疆域,成为人们最关注的地理带、经济带、文化带。在地震科学的视阈中,北纬40度线附近地区,曾经发生过多次人类历史上难以抹去的惨烈记忆:美国旧金山大地震,葡萄牙里斯本大 相似文献
9.
10.