基于HJ-1B数据的武汉市LST反演及热环境分析

以HJ-1BCCD/IRS4为主要数据源,采用单窗算法,反演了武汉市夏季高温代表日的地表温度,并用MODIS地表温度产品对反演结果进行了验证。在此基础上,提取热场变异复合指数来分析城市热岛空间分布特征,给出了城市热岛效应的定量化描述,并就不同下垫面对热岛效应的影响进行了研究。结果如下:(1)武汉城市热岛呈现整体上交错分布而局部小聚集的不规则特点,大热岛之中存在一些温度更高的小热岛;(2)武汉市2009~2012年夏季高温日平均LST为306.11K,多数城区温度达到309~317K;(3)主城区热场变异复合指数均超过了0.015,表现为较强-极强的热岛效应;6个等级的热岛效应强度的面积比例依次下降,而对应的LST平均值则逐渐升高;(4)不同地表覆盖类型LST相差较大,其在地表类型面积构成中的比例不同。研究成果可为城市热环境监测与生态评价提供科学依据。     

基于HJＧ１B数据的武汉市LST反演及热环境分析

以HJ 1B CCD/IRS4为主要数据源,采用单窗算法,反演了武汉市夏季高温代表日的地表温度,并用MODIS地表温度产品对反演结果进行了验证。在此基础上,提取热场变异复合指数来分析城市热岛空间分布特征,给出了城市热岛效应的定量化描述,并就不同下垫面对热岛效应的影响进行了研究。结果如下：（1）武汉城市热岛呈现整体上交错分布而局部小聚集的不规则特点,大热岛之中存在一些温度更高的小热岛;（2）武汉市2009~2012年夏季高温日平均LST为30611 K,多数城区温度达到309～317 K;（3）主城区热场变异复合指数均超过了0015,表现为较强－极强的热岛效应;6个等级的热岛效应强度的面积比例依次下降,而对应的LST平均值则逐渐升高;(4)不同地表覆盖类型LST相差较大,其在地表类型面积构成中的比例不同。研究成果可为城市热环境监测与生态评价提供科学依据     

基于局地气候区的武汉市地表热环境研究

对城市热环境与城市形态特征间关系的定量分析,能为城市国土空间规划、城市生态环境的改善提供依据。局地气候区(Local Climate Zones, LCZ)可以很好反映城市局部气候的差异,因此可以基于LCZ构建局部气候与城市形态之间的定量关系来研究城市热环境。利用Landsat-8遥感数据反演地表温度,基于Sentinel-2数据利用深度学习方法进行局地气候区分类,分析各类别LCZ的地表温度与城市地表形态的关系,以此分析武汉市地表热环境特征。结果表明,不同LCZ类别间的地表温度存在较大差异,城市形态对地表温度有较大影响。其中：(1)LCZ10(重工业)温度最高,LCZG(水体)温度最低,且夏季各类别的温差大于冬季;(2)密集型建筑(LCZ1-3)的地表温度比开阔型建筑(LCZ4-6)高,低层建筑比高层建筑的地表温度高;(3)城市形态中对地表温度影响较大的为水域比例(WSF)、建筑高度(BH)和建筑比例(BSF),其中水域比例(WSF)和建筑高度(BH)与地表温度呈明显的负相关,建筑比例(BSF)与地表温度呈正相关。     

基于多源遥感数据的中国PM2.5变化趋势与影响因素分析

基于长时间序列的遥感反演PM_(2.5)数据,采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall、R/S和相关系数分析法,分析了1998～2014年我国PM_(2.5)时空格局、空间变化特征以及污染来源。结果表明:1998～2014年期间,最高只有24.67%的国土面积上,PM_(2.5)浓度达到世界卫生组织(WHO)的年平均准则值10μg/m~3的要求;PM_(2.5)浓度小于10μg/m~3地区主要是青藏高原、台湾、北疆,内蒙古北部和黑龙江西北部,年均PM_(2.5)浓度大于95μg/m~3的地区主要是南疆和华北平原。1998～2014年期间,全国61.84%的国土面积PM_(2.5)浓度呈上升趋势,平均上升了3.91μg/m~3,上升最大值为39.1μg/m~3。其中,呈显著上升的地区主要分布在中西部地区和华北平原,且未来部分地区仍呈增长的趋势。PM_(2.5)浓度上升的驱动因素包括自然因素与人类活动排放,其中,南疆的PM_(2.5)主要来自塔克拉玛干沙漠的沙尘气溶胶,而其他地区PM_(2.5)主要来自人类活动排放。     

基于宗地尺度和多源数据融合的城市土地整治紧迫度研究

为综合诊断城市土地利用情况并为精确开展城市土地整治提供依据,本研究以宗地为评价单元,在多源数据融合的基础上,从空间、社会、经济、自然4个方面构建了城市土地整治紧迫度评价指标体系,并以深圳为案例进行验证研究。结果显示:深圳市土地整治较紧迫区域的宗地数量为2 405个,占宗地总量的28.04%,土地整治紧迫区域的宗地数量为485个,占宗地总量的5.65%。深圳市土地整治较紧迫和紧迫的宗地主要集中在宝安区北部和光明新区西部、龙华新区北部、龙岗区西南部、坪山新区北部,其空间特征是原特区外区域土地整治紧迫度明显高于原特区内区域。本研究结果可为深圳市开展城市更新和土地整备等土地整治后续工作提供参考。     

基于地理探测器的城市热岛驱动因素分析——以武汉市为例

城市热岛是由地表特征、社会经济和气象等因素综合引起的环境问题，具有显著的季节差异。大量的研究分析了土地覆盖类型、地表覆盖指数、景观指数等和城市热岛之间的相互关系，忽略了气象因素以及气象因素、地表特征与社会经济之间的交互作用对城市热岛的影响。在分析武汉市不同季节热岛强度及空间自相关分析的基础上，采用地理探测器研究了不同季节城市热岛强度的驱动因素及其交互作用和热岛风险区探测。结果表明：武汉市各季节热岛强度在空间上呈现强烈的集聚特征。按春夏秋冬顺序，武汉市4个季节热岛强度的主要驱动因素分别为地表特征、社会经济、社会经济和气象因素，四季对应的主要驱动因子分别是土地覆盖类型、夜间灯光、夜间灯光和气压。在11个驱动因子的交互影响中，四季热岛强度交互影响作用最大的分别为土地覆盖类型与夜间灯光、土地覆盖类型与NDVI、土地覆盖类型与夜间灯光、气压与土地覆盖类型或与NDVI。风险探测结果显示春夏秋冬平均热岛强度最高的分别为城市建成区、城市建成区、城市建成区、裸地和低植被覆盖区，最低的分别是水体、水体、水体、植被；四季的平均城市热岛强度随着夜间灯光的增加而增加；NDVI子区域平均热岛强度呈现先上升后下降的趋势；气压子区域平均热岛强度总体呈现逐步上升的趋势。这些结果揭示了热岛强度的季节变异特征，可为缓解城市热岛效应措施的制订提供依据。     

基于专利授权数的长江经济带创新差异的多尺度分析

实施长江经济带战略对推动我国经济发展具有重要的意义,而长江经济带创新能力的提升成为其发展的关键。基于标准差指数、变差系数、区位基尼系数和集中度指数的定量研究方法,研究长江经济带在城市群级、省级和市级多尺度上的区域创新差异及原因。研究表明:各尺度区域创新差异均呈现出持续增长趋势,并且区域创新差异随着区域尺度的增加而增加。影响长江经济带创新差异的各个区域尺度的主要原因各不相同,影响城市群创新差异的主要原因是社会环境因素,影响省域创新差异的主要原因是经济环境因素,影响城市创新差异的主要原因是对外开放因素。创新集聚随着区域尺度的增大而减小。长江中游和成渝城市群正处于创新活动向中心城市集聚阶段,而长江三角洲城市群进入创新活动的扩散阶段,并且长江三角洲城市群将形成巨大的创新集聚系统。     

南京城市热场的卫星遥感分析

城市化使得城市数量和规模不断增加,城市作为人类对自然环境改造最为剧烈的部分,具有独特的区域环境,其中城市内部温度显著高于周边郊区的热岛效应是一个突出的城市环境问题,受到了普遍关注和研究。南京市是长江中下游特大城市,城市热岛效应明显,但对其研究很少。利用两个时相的MODIS 31波段数据,生成南京城市亮温场,分析了南京热场的分布、大小,利用亮温场均值、方差和相对温度评价城市热岛强度,并对两个时相城市热场的范围及强度变化进行了分析,取得了较好的效果,认为由于MODIS数据的高时间分辨率和实时免费接收政策使其用来动态监测城市热场是可行的。     

基于地块尺度的耕地非农化驱动力空间异质性研究——以武汉市为例

土地用途管制和基本农田保护制度下,耕地非农化概率值和其驱动力的空间作用强度分布在土地资源配置和耕地保护方面有积极的指示性。基于武汉市2000~2011年耕地非农化地块的微观数据,通过比较分析Logistic回归模型和地理加权Logistic回归模型参数估计结果,验证了耕地非农化驱动力的空间异质性,并对异质性的空间分布规律和政策涵义做出总结分析。研究表明:1耕地间的空间依赖效应和建设用地对耕地的空间溢出效应在耕地非农化过程中具有显著影响力,且耕地非农化驱动力存在显著的空间异质性;2地理加权Logistic回归模型由于考虑到数据的空间非平稳状态所以比Logistic回归模型有更好的拟合效果;3耕地非农化驱动力的异质性在空间上呈现出一定规律,这些受到产业布局、经济和城市发展特点等的影响,根据不同驱动力空间异质性产生的原因进行差异化土地管理可以解决耕地保护和建设用地供给间的矛盾。研究结果能从地块尺度上反映出耕地非农化驱动因素的空间异质性,实现了驱动因素作用强度空间分布的可视化,并能为国土资源差异化管理提供理论和实践参考。     

基于STIRPAT模型的武汉市环境影响驱动力分析

面对日益严重的环境问题,不仅要了解导致环境问题的各种驱动力,更应建立模型来精确描述环境影响与驱动力之间的关系。以武汉市为例,应用SPSS软件、以STIRPAT模型为依据,建立了描述环境影响与各驱动力之间精确关系的数个模型。模型计算结果表明:人口总量的增长和人类发展指数的上升是最主要的环境影响驱动力,城市化率、人均GDP等因素对环境也有影响;第三产业比重的上升有助于减小环境影响;基尼系数对环境几乎没有影响。以此为据,就如何改变这些影响因素,以减小环境影响提出了建议。除了人口总量等常规指标,还分析了人类发展指数、城市化率、基尼系数等指标,充实了环境影响驱动力指标体系,更客观反映了造成武汉市环境问题的原因。     

基于探索性数据分析的汉丰湖富营养化驱动因子研究

为了探究汉丰湖富营养化驱动因子和营养状况,基于2014年水质监测数据,应用探索性数据分析方法初步研究了汉丰湖水动力条件与环境因子的相关性、水质主成分、相关环境因子熵权和营养健康指数。回归分析结果表明：水位与透明度呈正相关,流量与DO呈负相关,与流速呈负相关的因子为Chla、CODMn、NH+4-N和DTP;主成分分析提取的3个主成分分别反映了营养盐、有机污染以及藻类信息;DO、TN和TP的熵权表明汉丰湖水体的富营养状况受制于耗氧有机污染和氮、磷营养盐;营养健康指数S1>S3>S6（湖心）>S7（湖尾）>S5（湖首）>S4>S2。汉丰湖水体营养状况介于中营养到轻富营养,其中南河营养状态较高,湖心营养程度高于湖首和湖尾。减少有机污染物、营养盐的输入和改善局部水域的水动力条件可抑制藻类生长,有利于防治富营养化。 关键词： 探索性数据分析;汉丰湖;富营养化;驱动因子;水动力条件;主成分;熵权;营养健康指数     

基于MODIS数据的堵河流域生态指数变化及与气候因子的相关性分析

堵河流域是南水北调中线工程的重要水源区,流域的生态环境决定着南水北调的经济效益和水质状况.基于MODIS影像(2001～2017年)、数字表面模型(DSM)与气象数据,采用均值统计法、一元线性回归趋势法和相关分析法对堵河流域总初级生产力(GPP)、归一化差异植被指数(NDVI)、和蒸散发(ET)等生态指数的时空变化特征及其与气象因子的相关性进行研究,探讨堵河流域生态环境演变规律及其气候响应特征.结果 表明:(1)堵河流域多年月均GPP、NDVI和ET分别为1868.67 gC/(m2·month-1)、0.605和959.975 mm/month,植被覆盖率较高;多年年均GPP、NDVI和ET呈现相似的空间分布规律,堵河南岸值均高于北岸,竹溪河流域值均最低,最高值均位于神农架林区在内的高海拔区域.(2)年均GPP、NDVI和ET值总体呈波动上升的趋势,表明堵河流域的生态环境在向好的趋势发展;年内呈周期性单峰变化趋势,7月达到最大值;具有较强的季节性,夏季GPP、NDVI和ET值最大,冬季最小.(3)流域月均NDVI、ET和GPP之间均具有较强的正相关性,其中月均NDVI与月均GPP\ET的相关系数R2均为0.65,月均ET与月均GPP的R2为0.70.(4)流域月均GPP与月均降水的相关性强于月均气温,而NDVI、ET与气温的相关性均大于降水;GPP、NDVI和ET的变化与气温、降水呈现同期变化规律,NDVI、ET和GPP的变化对气候因子的响应不到一个月的滞后性.     

武汉地区夏季和秋冬季大气污染的天气概念模型

利用2013～2019年武汉市生态环境局监测数据、L波段雷达探空资料、NCEP/NCAR逐日再分析资料,对夏季和秋冬季武汉地区污染日的大气污染特征、边界层结构、环流形势、物理量场进行研究,建立了武汉地区大气污染的天气概念模型.主要结论如下:(1)武汉市空气质量具有季节性变化特征,大气污染程度四季分布表现为冬＞秋＞春＞夏.夏季首要污染物是臭氧,冬季首要污染物是PM2.5.(2)比较挑选出的夏季清洁日和污染日的气象要素特征,污染日逆温的平均强度约为清洁日的一倍,逆温底高一般在600 m以下,空气质量一般为轻度-中度污染;静风频率(37.1％)明显高于清洁日的静风频率(2.9％);污染日平均风速小(0.8 m/s),边界层内相对湿度较低.同样比较秋冬季两类天气的气象要素特征,污染日逆温底高低、厚度小,不及清洁日的一半,不利于污染物的扩散,易出现重度污染天气.静风频率(20％)高于清洁日的静风频率(7.5％),风速小(1.6 m/s),污染日边界层内呈明显上千下湿的格局.(3)建立了夏季大气污染的天气概念模型,污染日副高偏弱位置偏东,长江流域易少雨干旱;地面我国东部大范围地区处于均压场中,武汉地区为偏东北异常小风,不利于大气污染物的扩散.(4)建立了秋冬季大气污染的天气概念模型,长江流域环流平直少波动,配合地面弱低压的天气形势和较强的逆温使得大气污染物聚集在近地面.蒙古冷高压强度偏弱,使得入侵我国的冷空气强度偏弱;武汉地区为偏北小风,对雾霾的移除和稀释扩散作用差.该研究结论可供大气污染预测预警研究和环境管理部门大气污染的联防联控参考.     

农村劳动力流动的影响因素分析——基于生存分析的视角

农村劳动力向城市流动的影响因素一直是发展经济学研究的主题之一.依据吉林省调查数据,本文运用生存分析的方法,分别从非参数分析、半参数分析和参数分析三个层次对农村劳动力流动的影响因素进行分析.研究结果表明,男性劳动力的流动性比女性劳动力的流动性强:受教育程度对女性劳动力流动性的影响不显著,对男性劳动力的流动倾向有显著的正向影响;健康状况与农村劳动力流动性负相关:家庭劳动力数量与农村劳动力流动性负相关;技术等级和耕地面积等其他因素对农村劳动力流动性的影响不明显.因此,政府应当进一步加大对农村教育的投入,完善农村教育体系,重视农村劳动力的技术培训,努力提高农村劳动力的整体素质和就业能力,促进农村劳动力合理有序地向城市流动.     

基于MODIS数据的安徽省植被水分利用效率时空变化及影响因素

水分利用效率是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标。基于MODIS数据、土地覆盖类型数据和气象数据,估算安徽省植被水分利用效率(WUE）,采用趋势分析法和相关分析法对安徽省2000~2014年植被WUE的时空格局、变化趋势及影响因素进行研究。研究表明:（1）不同植被类型的WUE年均值差异明显,常绿阔叶林和常绿针叶林的WUE均值较高,分别达到1.66和1.69 gC?mm-1?m-2,而耕地的年均WUE最低,各植被类型的年均WUE按照“常绿针叶林>常绿阔叶林>灌木>草地>落叶阔叶林>针阔混交林>耕地”的顺序递减。植被年均WUE具有较强的空间分异性规律,整体上呈现南北高中间低的趋势,植被WUE的高值区主要分布在大别山区和皖南山区,分布范围与常绿针叶林、常绿阔叶林的分布范围基本一致。（2）安徽省2000~2014年植被WUE年内变化呈现出“增加-减小-增加-减小”的M状“双峰型”趋势,具有明显的季节差异,呈现出春季＞秋季＞夏季＞冬季的特征,各季节植被WUE的均值分别占植被WUE的32.58%、24.91%、29.27%、13.24%。（3）安徽省植被WUE动态变化受到降水影响显著的区域占比3.88%;气温显著影响的区域占比2.19%;降水显著影响的地区主要分布在林地范围内,温度显著影响的地区则位于耕地范围内,降水和气温综合显著影响所占面积最小,为0.11%;而植被WUE受气温和降水影响均不显著占比为93.82%;整体上,安徽省大部分地区的植被WUE变化主要受非气候因素影响。     

中国东部夏季暴雨事件空间形态变化规律初步分析

基于1961~2010年逐日0.25°经纬度网格分辨率的降水再分析资料,将中国东部分为南部、中部和北部3个区域,以暴雨斑块表征空间上相对独立的暴雨事件,利用景观格局分析方法研究了各区域夏季暴雨事件空间形态变化规律。主要结论如下：(1）各区域空间上相对独立的暴雨事件出现频率与其个数呈反向变化,随日暴雨事件面积指数平均值和合计值增加,其出现频率呈幂指数形态下降;(2）中部区域（北部区域）在6月下旬至7月上旬（7月下旬）暴雨事件最多,在夏季前期（夏季后期）中部区域（北部区域）暴雨事件面积指数最大;(3）南部和中部区域从1990s开始进入暴雨覆盖面积偏大时期,其主导因素是暴雨事件频数增多,北部区域在2000s进入暴雨覆盖范围偏小期的主要影响因素是相对独立的暴雨事件覆盖面积变小。所得结论进一步深化了对我国东部暴雨事件演变规律的认识,在洪涝灾害防御和水资源管理工作中具有较好的应用前景,分析方法可供类似研究工作借鉴。 关键词： 暴雨;中国东部; 形态变化; 夏季     

基于DEA的燃煤电厂循环经济评价研究

燃煤电厂是我国大部分地区的主要污染来源,燃煤电厂实施循环经济既是环境保护的需要,也是节能减排的有效途径.在调查收集10个燃煤电厂生产数据的基础上,构建了常规燃煤电厂的循环经济评价指标体系,主要指标有:资源产出、资源消耗、综合利用和废物排放.基于此建立了燃煤电厂循环经济评价的投入-产出指标.应用数据包络分析(DEA)方法的C2S模型和C2GS2模型对燃煤电厂循环经济的规模有效性和技术有效性进行了评价.结果表明:电厂P02,P03和P07的规模收益呈递增趋势,即增加投入会增加一定的污染,但可以使产出有较大效率的增加.进一步的分析表明,电厂P02和P03的技术效率为1,其循环经济的实施在技术上是有效的(但在规模上是无效的);P07在技术上是无效的.通过其投入冗余和产出冗余,计算出P07实施循环经济的目标值,为循环经济改进提供了依据.     

基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演

湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。     

基于IPAT等式的甘肃省用水影响因素分析

将经典的IPAT等式扩展为包含人口、富裕程度、用水强度和产业结构4种影响因素的用水分析等式;并利用结构分解模型,将4种影响因素对总用水量变化的贡献分解开,得到不同因素对用水变化的影响.利用模型对1999-2008年甘肃省用水状况进行了实证分析,结果表明:富裕程度对用水量的增加效应最大,最高为2003-2004年(21.07×108m3);而人口变化对用水量的增加效应相对较小,均小于1×108m3;尽管用水效率的提高和产业结构的变化都减少用水量,但产业结构变化对用水量变化的贡献比用水效率的贡献小;此外,单纯地提高用水效率或调整产业结构,并不能保证在环境约束下实现社会经济的发展.因此,随着人口和经济规模的不断扩大,为了满足人民群众不断增长的需求,不仅要从提高用水效率、调整产业结构出发,实现水资源的高效优化配置;更重要的是调整发展思路,摆正人和自然的位置,才能真正实现人和自然的和谐发展.