基于POI数据的武汉市夏季热场主导因素多尺度分析

分析不同尺度下土地覆被、人类活动等因素对地表温度影响作用大小,可为城市生态空间布局调整优化提供参考。以兴趣点(Point of Interest, POI)数据表征人类活动强度,利用大气校正法反演2016年夏季武汉市外环线区域地表温度,借助最小二乘法在500、1 000和2 000 m 3个尺度下定量研究地表温度与POI密度、归一化植被指数和归一化水体指数的相关性及作用大小,并分析各变量对地表温度的相对重要性。研究表明:(1)3种尺度下,POI密度均与地表温度呈显著正相关关系且相关系数随尺度增大而增大;归一化植被指数和水体指数与地表温度呈显著负相关关系,归一化植被指数与地表温度相关系数随尺度增大而减小,归一化水体指数与地表温度相关系数随尺度增大而增大;(2)武汉市热场空间是自然生态环境和人类活动共同作用的结果;(3)POI对地表温度的解释作用占较大权重,是热场空间形成的重要因素。POI对于地表温度解释的相对贡献度最大,在研究城市热场影响因素中,POI可用来反映人类活动强度,对遥感信息有较好的补充作用。     

基于DMSP/OLS与土地利用的江苏省人口数据空间化研究

准确、高分辨率的人口分布信息是人地关系研究的重要前提。人口数据空间化可实现人口统计数据与空间信息集成,重构人口空间分布特征,为区域可持续发展研究提供数据支持。基于DMSP/OLS夜间灯光数据与土地利用数据,以遥感与地理信息系统理论与方法为基础,采用空间滞后回归模型模拟了江苏省2010年人口空间分布状况,并得到1km×1km的人口密度网格图。通过从县级、乡镇级两种空间尺度对人口数据空间化结果进行检验,结果表明基于DMSP/OLS与土地利用的人口数据空间化能够正确地表达人口空间分布规律,尤其对于人口较为密集地区,具有很高的数据重现精度;但是对于人口密度畸高或畸低的地区,由于人口空间分布异质性较大,数据重现的准确性下降。     

基于多源遥感数据及DEM的人口统计数据空间化——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行人口等社会经济数据的空间化时,往往受到其较低的空间分辨率、像元过饱和以及像元溢出现象的影响。植被指数（如NDVI）与不透水面呈负相关关系,与夜间灯光数据在反映人类活动、提取建成区方面可以互补,将这两种数据融合可以有效减少夜灯数据像元过饱和等因素引起的误差。通过进一步融合DEM数据对基于DMSP/OLS夜间灯光数据和NDVI构建的人居指数进行了海拔修正,基于修正后的人居指数与统计人口之间很强的线性相关建立人口空间化模型,获得2010年浙江省1 km×1 km分辨率下的人口密度空间分布。模拟结果显示,浙江省平均人口密度为515人/km2,模拟的平均相对误差为183%,相比海拔订正前的模拟误差减少约5%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数在省级尺度上模拟人口空间分布的精度较高     

基于夜间灯光数据的长江经济带经济发展与生态环境承载力关系分析

通过对DMSP/OLS和NPP/VIIRS两种夜间灯光影像数据进行提取校正,测度长时间序列长江经济带经济发展水平;在此基础上利用耦合协调度模型分析长江经济带经济发展与生态环境承载力耦合协调时空变化规律、区域差异及空间溢出效应。研究发现：1998～2019年长江经济带经济发展与生态环境承载力之间的耦合协调程度稳步提升,由中度失调阶段升级到拮抗阶段。在区域差异上,耦合协调水平总体空间差异处于“趋同-分异-趋同”不断调整的过程中,总体空间差异主要源自于区域间差异,而区域间差异主要来自上下游之间差异;在空间格局上,耦合协调水平表现出显著的空间集聚效应,各省市呈现出多极分化趋势。通过分析耦合协调水平的溢出效应发现,富裕程度、创新投入、外商投资、环境规制有利于提升本地耦合协调水平,产业结构、人口规模对本地耦合协调水平具有显著抑制作用;产业结构、外商投资和人口规模通过正向溢出效应对邻近地区耦合协调水平产生推动作用。     

南京市秦淮区昼夜人口空间分布估算与分析

人口时空分布研究对于城市规划管理、土地利用布局优化以及生态资源环境评价具有重要的现实意义。以南京市秦淮区为研究区,选择Google Earth平台提供的2014年空间分辨率为0.27 m的高分辨率遥感影像,结合统计资料和实地调查,根据人们日常活动的时空位移规律,获取“人口-昼夜-土地利用”匹配关系,借助地理信息系统建模和空间分析技术,实现100 m格网单元尺度下的昼夜人口空间分布定量模拟,并从街道和建筑斑块尺度对人口空间化结果进行验证,进而分析昼夜人口空间分布格局。结果表明：(1）利用高分辨率遥感影像目视解译和街景地图等多源数据,可有效克服城市复杂下垫面的土地利用类型和建筑物图斑数据较难获取的困难,提高城市人口估算的空间分辨率;(2）利用土地利用类型和建筑物空间属性信息,能够合理地估算建筑物尺度上的昼夜人口空间分布;（3)由于中心城区建筑物功能布局以及城乡发展差异等诸多因素影响,城市中心城区昼夜人口的空间结构存在显著差异,白天人口分布范围较为广泛且部分区域具有显著的集聚特征,而夜晚人口的高值分布则相对分散,高值集聚区向城区周边推移。 关键词： 昼夜人口;时空分布;遥感;地理信息分析;南京市;秦淮区     

基于DMSP/OLS数据的江苏省城镇人口空间分异研究

人口空间分异研究是区域协调发展的基础,便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息,对于合理制定区域人口、经济和社会发展政策具有重要意义。在DMSP/OLS(夜间灯光)数据和人口数据之间的定量关联基础上,模拟出格网尺度上江苏省2012年人口密度,采用人口集中指数、空间变差函数识别人口分布的空间格局并探讨区别于行政单元尺度的人口格局形成机理。区域层面,江苏省人口空间分异呈现苏北地区"低密度点状"分布,苏南、苏中为"高密度面状"分布并存格局。城镇层面,江苏省人口空间分布结构具有4种类型,H-H型地区人口各向差异性最强,网格单元内随机变异最小;H-L型人口各向差异性最小,网格单元内随机变异较大;L-L型人口轴向均质化特征明显,网格单元随机变异较小;L-H型空间各向差异性较小,网格单元的随机变异最大。结果表明,基于DMSP/OLS夜间灯光数据反演而得到的人口格网模型具有巨大潜力,结合变差函数进行拟合分析可定量地刻画城镇内部人口分布的空间异质性特征。     

基于多源遥感信息和土地利用数据的中国海岸带GDP空间化模拟

目前包括GDP在内的社会经济数据大多以行政区划为统计单元,普遍存在统计单元内的数据均一化以及与其他环境数据空间不匹配等问题。以中国海岸带地区为例,利用DMSP/OLS夜间灯光数据和植被指数构建的人居指数与非农业GDP之间的线性关系建模,对非农业GDP进行了空间化模拟,基于土地利用数据建立了农业GDP空间化模型,最终得到2010年中国海岸带地区250 m×250 m空间分辨率的GDP密度图。结果显示：相比仅利用夜间灯光数据模拟非农业GDP,人居指数模型较好地改善了夜间灯光数据的像元溢出效应以及过饱和问题,提高了对非农业GDP的模拟精度。栅格尺度上的中国海岸带GDP密度图可以为沿海地区灾害风险评估、社会经济决策、区域规划和可持续发展研究提供基础数据支持。     

江西省人口空间分布的时空演变

本文从地市、县域、乡镇和1 km×1 km网格4个尺度分析了江西省人口空间分布的聚集特征。结果表明:(1)人口分布具有明显的空间尺度效应,地市尺度上表现为以南昌市为中心的高密集聚;乡镇尺度表现为以县城为中心的集聚特征;1 km×1 km网格尺度反映了以乡镇所在地为中心的集聚特征;(2)1 km×1 km网格的人口密度与地形高程呈显著的负相关;(3)1982—2015年间1 km×1 km网格尺度的人口分布以南昌、新余、抚州、宜春、景德镇等城市中心区集聚,并由点状集聚分布向片状和条带状集聚分布转变。     

四川省人口分布与土地利用的关系及人口数据空间化试验

通过对四川省158个市县中人口密度小于1 000人/km2的151个市县的人口密度与各种土地利用指数的多元回归分析发现,人口密度与各种土地利用指数的多元线性相关系数为0.93,人口密度的对数与各种土地利用指数的多元线性相关系数为0.96。根据这一关系对四川省1999年的市县人口统计数据进行空间化,用罗江县的实际乡镇人口数据对空间化结果进行检验。结果为通过空间化得到的各乡镇的人口数与各乡镇的实际人口数的相关系数为0.91,平均误差为16.5%。     

基于GIS数据的县域人口密度空间降尺度模拟——以广东省惠东县为例

人口调查统计以行政区划为基本单元,数据精度不能满足栅格尺度上的空间结构分析,也难以与生态环境综合研究中的自然地理数据相匹配,而人口数据降尺度空间模拟是解决这一问题的有效途径。本文基于统计学方法和GIS技术,对惠东县乡镇人口数据与空间因子进行相关性分析,并筛选出建设用地指数、高程、到居民点距离等因子用于回归分析,分别采用一元和两种多元回归方法建立人口密度数据空间化模型,最终在GIS平台中实现人口密度的降尺度模拟,获取200m×200m栅格尺度的人口密度数据。一元回归分析中,建设用地指数因子的模拟结果最优,R2为0.734,可作为快速、粗略模拟惠东县人口密度的模型;多元回归分析中,逐步和向后回归模型的R2分别达到0.775和0.886,模拟结果均较为理想。通过对模型的分析可知:①多元模型明显优于一元模型;②向后回归模型优于逐步回归模型。研究结果表明此人口密度模拟方法具有较强的操作性,可为县域尺度人口密度空间化的应用研究提供借鉴。     

近十年长三角地区陆地净第一性生产力时空变化

陆地净第一性生产力（NPP）是陆地生态系统的一项重要指示性指标,与碳循环过程和全球气候变化密切相关,不仅已成为地学研究的热点问题,更受到各国政府的高度重视。长三角地区是我国经济最发达、最具综合竞争力的地区之一,该地区的陆地生态系统同时承受着自然因素及高强度人为活动的双重影响。因此,利用CASA模型,在RS和GIS技术支撑下,探讨近十年来长三角地区陆地NPP的时空演变规律及控制因子,以期为进一步开展高强度人为活动对陆地系统碳循环过程的影响研究提供基础参数。主要结论如下：（1）在时间上呈下降趋势：近十年长三角地区陆地NPP呈现3 a周期式波动下降;（2）在空间上分异规律明显：陆地NPP分布为浙江＞江苏＞上海,呈现南北高中间低的凹槽状;（3）控制NPP的自然要素是NDVI和太阳辐射,而城市化是NPP变化的主要社会经济要素     

2000～2015年江汉平原区域植被NPP时空特征及其对气候变化的响应

植被NPP对气候变化的响应是全球变化与陆地生态系统碳循环研究的重要核心内容之一。利用CASA模型估算了2000~2015年江汉平原植被NPP,并利用线性回归与逐像元相关性分析方法定量研究了江汉平原植被NPP的时空变化特征及其与气候因素的相关性。结果表明：（1）16年来江汉平原植被NPP的年总量在25.43~29.76 TgC之间,呈波动增加趋势;（2）江汉平原NPP的空间分布格局具有明显的不均匀特征,形成一系列的高值中心和低值中心,符合“丘陵-平原-河流-城市”的衰减趋势;（3）江汉平原NPP与年降水量、年均温的相关系数分别为0.183 7和0.498 5;经显著性检验可知,江汉平原NPP的产量与年降水量相关性较弱,而与年均温则呈较强的正相关关系;（4）植被NPP与年降水量、年均温呈正相关的像元面积分别占总面积的69.19%和83.41%,主要分布在江汉平原腹部的农耕区域,说明江汉平原农耕区NPP的产量对年降水量与年均温的依赖性较强。     

1996～2015年云贵川草地生态系统生产力的时空格局

云贵川草地是中国草地的重要组成部分,在我国生态文明建设和响应全球气候变化中具有重要的地位,分析其净初级生产力（NPP）变化格局具有重要意义。利用研究区的AVHRR、MODIS遥感影像等数据及周边地区的气象资料,结合改进的CASA模型,对云贵川地区草地1996～2015年20 a间的NPP及草地植被相关生态特征进行估算,并对其时空特征及影响因素进行分析。结果表明：（1）20 a间云贵川草地NDVI值变化规律性明显,97.18%的草地面积年平均NDVImax呈现增加趋势。（2）20 a间云贵川草地NPP总体上呈现出“西北低、西南高、东部居中”的空间格局,年均NPP值为420.85 gC·m-2。 （3）时间格局上,20 a间整个云贵川区域逐年平均NPP值虽然有一定的波动性,但仍以7.2322 gC·m-2·a-1的速率在增加。20 a间夏季NPP平均值最高,为160.25 gC·m-2;春季次之,NPP平均值为 109.10 gC·m-2;秋季与春季相比,NPP值稍低,为106.10 gC·m-2;冬季最低,为54.03 gC·m-2。     

长江上游植被净初级生产力年际变化规律及其对气候的响应

在GIS系统支持下,利用遥感和气象资料,构建了基于光能利用率的植被净初级生产力（NPP）模型,估算了1981~2000年长江上游地区植被年NPP分布。分析了不同植被类型NPP的年际变化规律,基于像元空间尺度讨论了植被NPP对气候的响应关系。结果表明：除农作物外,各植被类型NPP均呈增长趋势,其中针叶林增幅最大。NPP出现较明显变化地区可能主要与人为因素作用有关。长江上游年降水量和年均温分布均与年NPP分布相似,从西北向东南逐步递增趋势。长江上游NPP与降水和均温的年际相关性整体不强。呈强正相关性（相关系数大于0.2）的区域,其面积均占据了总面积的近一半,其分布呈现互补关系。呈强负相关性（相关系数小于-0.2）的区域面积较小。随地理位置的不同,气候因子（降水、气温）对NPP的年际变化的驱动作用（强度、方向）不同.     

人工园林大面积种植区植被净初级生产力时空变化研究

云南西南地区自然资源丰富,近年来,随着社会经济的快速发展,橡胶、茶园和桉树等人工园林大规模种植主要占用了天然林和耕地,土地利用结构和空间布局发生了很大变化。为了探讨土地利用/覆被变化对植被净初级生产力（NPP）的影响,以人工园林大面积种植区西盟县为研究区,运用综合模型、CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型）,对西盟县2000年、2005年、2010年和2015年各地类NPP的时间变化和空间分布特征进行分析。结果表明：（1）2000~2015年,CASA模型模拟的西盟县NPP呈先减少后增加的趋势,MODIS模型模拟的NPP值变化趋势与CASA模型一致,综合模型则呈现逐年增加的趋势;（2）西盟县NPP的空间分布形态从西至东均呈“低值-高值-低值-高值-低值”（“M”）变化,与西盟县水热资源的分布特征和土地利用/覆被变化有关,西盟县NPP空间变化主要集中于人工园林种植区;（3）3种模型中,CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型）比综合模型更适用于地形气候复杂多样的山区NPP的模拟计算,其中CASA模型空间精度更高。     

青藏高原NPP时空演变格局及其驱动机制分析

青藏高原植被生态系统对全球变化的响应较为敏感。该研究引入重心模型等方法分析和探讨了2000～2015年青藏高原NPP时空变化格局及其驱动机理,并定量区分了NPP变化过程中气候变化和人类活动的相对作用。结果发现:(1)2000～2015年,青藏高原NPP年均值总体上呈现从东南向西北递减的趋势。在年际变化方面,近16年青藏高原不同生态子区的NPP均呈现不同程度的增加趋势。(2)近16年青藏高原NPP重心总体向西南方向移动,表明西南部NPP在增量和增速上大于东北部。(3)NPP与降水显著相关的区域主要位于青藏高原中部、青藏高原东南部及雅鲁藏布江流域中下游,而NPP与气温显著相关的区域主要位于藏南地区、横断山区北部、青藏高原中部和北部。(4)气候变化和人类活动在青藏高原NPP变化过程中的相对作用存在显著的时空差异性,在空间上呈现"四线-五区"的格局。研究成果可为揭示青藏高原区域生态系统对全球变化的响应机制提供理论和方法支撑。     

山区生态补偿保护成本的空间差异研究

制定有空间差异的生态补偿标准是构建生态补偿机制的关键和难点。补偿标准的空间差异体现在提供的生态系统服务和付出的成本两个方面。其中,生态补偿保护成本因能准确反映某地关于生态系统保护的工作量和贡献程度而得到广泛关注。本研究针对山区自然因素和人文因素高度空间异质性的特点,以四川省雅安市宝兴县为例,利用GIS技术结合统计资料和实地调研,核算了研究区的保护成本。同时使用面积内插法并从距离、道路、坡度和方向4个方面评价斑块可达性难易程度,进行保护成本空间化研究。旨在为生态补偿标准的制定、生态补偿空间选择以及生态补偿效果评价提供参考和依据。结果显示:1通过考虑距离、道路、坡度和方向,计算得到宝兴县被管护林地的可达性系数,其范围在0—1之间,平均值为0.18,标准差为0.16。22010年,研究区流域生态补偿相关的保护成本为4 590.46万元,其中不同保护对象的投入大小顺序为林地自然保护区水土保持地草地水源保护地。3研究区不同海拔带保护成本及其构成不同,林地保护成本在1 000—4 000 m范围内均较高,这与研究区林地的广泛分布有关;草地保护成本集中在高海拔地区(3 000—4 500 m);而水源保护地保护成本集中在低海拔地区(1 000—2 500 m)。保护成本的核算准确性及空间化精度取决于对当地生态建设与保护措施的掌握程度和资料的收集、获取情况。本研究使用的可达性难易程度来调整保护成本的空间差异,是一种基于地理环境要素空间化思路和尝试。主要考虑距离、道路、坡度和方向4个方面,暂未考虑管护人员的交通工具、视域范围、办事效率等个体因素以及土地利用的限制。