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1.
洪泽湖水体富营养化时空分布特征与影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过2014年—2017年对洪泽湖12个水质断面定期调查,采用营养状态指数(TLI)综合评价其水体富营养状态,同时应用主成分分析方法(PCA)分析其富营养化状态的时空变化特征。结果表明,洪泽湖70%以上的调查断面水质全年处于轻度富营养化状态,夏季是其富营养化最严重的季节;洪泽湖年内水体水质差异较大,而其水华特征并未呈现明显差异;洪泽湖富营养化很大程度上受制于营养盐的积累程度,并与湖泊透明度呈现极显著的负相关关系(p0.001),与湖水pH值呈现极显著的正相关关系。  相似文献   
2.
本文从柑桔冻害和热害的危害因子和指标等级划分的研究和选取入手,着重探讨了长江三峡地区(湖北境内)两害显著的时空变化特征、差异与关联性及对柑桔生产的影响;揭示了80年代以来冬暖春热的重大气候变化是使两害向“两极分化”的根本原因;讨论了三峡水利工程对两害时空格局的可能调整及减灾原理;最后提出了可能的对策。  相似文献   
3.
The sustainable use and management of important tropical coastal ecosystems (mangrove forests, seagrass beds and coral reefs) cannot be done without understanding the direct and indirect impacts of man. The ecosystem's resilience and recovery capacity following such impacts must be determined. The efficacy of mitigation measures must also be considered. Remote sensing and geographic information systems (GIS) are excellent tools to use in such studies. This paper reviews the state of the art and application of these tools in tropical coastal zones, and illustrates their relevance in sustainable development. It highlights a selected number of remote sensing case-studies on land cover patterns, population structure and dynamics, and stand characteristics from South-East Asia, Africa and South-America, with a particular emphasis on mangroves. It further shows how remote sensing technology and other scientific tools can be integrated in long-term studies, both retrospective and predictive, in order to anticipate degradation and to take mitigating measures at an early stage. The paper also highlights the guidelines for sustainable management that can result from remote sensing and GIS studies, and identifies existent gaps and research priorities.There is a need for more comprehensive approaches that deal with new remote sensing technologies and analysis in a GIS-environment, and that integrate findings collected over longer periods with the aim of prediction. It is also imperative to collect and integrate data from different disciplines. These are essential in the spirit of sustainable development and management, particularly in developing countries, which are often more vulnerable to environmental degradation.  相似文献   
4.
选择位于红壤丘陵区的鄱阳湖流域作为研究对象,利用1 km×1 km分辨率的时序SPOT4 VEGETATION数据,对流域内典型土地覆被--常绿覆被的绿度值、峰值、谷值、年均NDVI(NDVI-I)和NDVI年内极差(NDVI MM)等特征值进行了提取。在此基础上,探讨了不同常绿覆被类型的NDVI指数年内季节变化规律。结果表明:时序NDVI指数基本上能够较好地刻画不同常绿覆被类型之间的差异性,植被指数NDVI特征值随覆被的类型及其生长状态有规律地变化,即NDVI年均值和最小值基本上按“常绿阔叶林>常绿针阔叶混交林>常绿针叶林>常绿针叶-落叶混交林”的顺序变化;典型常绿阔叶林的NDVI指数年内变化曲线基本上没有大的起伏波动;常绿针叶林以及常绿针阔叶混交林占主导地位的常绿混交林NDVI指数年内变化比较和缓,但常在8月和11月有所波动;以常绿针叶林为主、但有较多落〖JP2〗叶林混杂其中的常绿混交林,其NDVI指数年内变化曲线基本上呈和缓的单峰型波动。  相似文献   
5.
AusRivAS is an Australia-wide program that measures river condition using predictive models to compare the macroinvertebrate families occurring at a river site with those expected if the site were in natural condition. Results of assessment of 685 sites across all major rivers in Western Australia are presented. Most rivers were in relatively natural condition in the northern half of the state where the human population is low and pastoralism is the major land use. In the south, where the human population is higher and agriculture is more intensive, rivers were mostly more disturbed. AusRivAS assessment produced some erroneous results in rivers of the south-west cropping zone because of the lack of appropriate reference site groups and biased distribution of sampling sites. Collecting low numbers of animals from many forested streams, because of low stream productivity and samples that were difficult to sort, also affected assessments. Overall, however, AusRivAs assessment identified catchment processes that were inimical to river health. These processes included salinisation, high nutrient and organic loads, erosion and loss of riparian vegetation. River regulation, channel modification and fire were also associated with river degradation. As is the case with other assessment methods, one-off sampling at individual sites using AusRivAS may be misleading. Seasonal drought, in particular, may make it difficult to relate conditions at the time of sampling to longer-term river health. AusRivAS has shown river condition in Western Australia is not markedly different from other parts of Australia which, as a whole, lacks the substantial segments of severely degraded river systems reported in England.  相似文献   
6.
中国人力资本积累的空间特征及其对经济增长的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
教育是一个国家或地区积累人力资源的重要途径之一,也是经济可持续发展的重要基础.通过空间计量经济学方法和模型,以2000年中国县级数据为对象,进行实证研究分析,发现在中国经济可持续发展过程中,通过教育而积累的人力资本存量的作用不容忽视.教育发展对经济增长的影响会因性别不同而有所差异,男性平均接受教育的年限和女性接受教育的年限对经济增长的影响都是正向且显著,但前者贡献更大.此外,中国教育发展具有明显的空间聚集效应,在地区教育发展模式上,存在四种聚集模式,分别是H-H类型、L-L类型、H-L类型和L-H类型,这种教育发展的不均衡性,加剧了经济发展韵不平衡,对地区经济长期可持续均衡发展产生了重要影响.在方法上,当探讨具有空间聚集效应的经济可持续发展问题上,空间误差模型要优于最小二乘回归模型.  相似文献   
7.
8.
城市游憩空间结构优化研究——以大连市为例   总被引:3,自引:0,他引:3  
鉴于我国城市化的快速发展.城市居民游憩需求与供给的矛盾日益突出。本文选择城市游憩空间结构作为研究对象.综合分析现有的城市游憩空间结构和典型游憩功能区的研究成果,探讨了城市游憩需求的空间结构特征、游憩供给的空间结构特征.分析了城市游憩需求和供给空间结构特征的形成因素,提出理想的城市游憩空间结构模式。通过调研大连市主城区游憩场所的分布情况、使用情况以及大连城市游憩者的游憩需求特征,分析了大连市游憩供给和需求之间的矛盾及城市游憩空间的等级结构和整体结构。  相似文献   
9.
基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明:①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.  相似文献   
10.
基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.  相似文献   
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