基于重力空间熵的城市湿地压力模型构建研究——以武汉南湖湿地为例

城市化进程中人口和建设用地需求增加引发的湿地退化压力日益凸显,熵理论为城市扩张、土地利用结构变化和城市湿地退化压力建模研究提供了新思路。已有研究表明,城市湿地损失、湿地区域建设用地的增加会导致土地利用结构空间熵的数值不断下降,但仅依靠空间熵理论难以定量湿地退化压力。因此依据城市地理学中的重力递减理论,引入距离因素,从湿地区域土地利用空间熵、湿地本身面积、距湿地中心的距离、距商业中心的距离4个要素构建重力空间熵的城市湿地压力模型。研究以1988年武汉南湖湿地遥感影像为基础,制作矢量图,从南湖湿地周边众多湖泊湿地中,随机选取40个样本湿地,分别计算了1988年、1992年、1996年、2000年、2004年5个时期的样本湿地压力值,并利用Kriging空间插值对南湖湿地所受的压力值分布进行可视化处理。结果表明：（1）湿地所在区域土地利用空间熵越小,湿地所承受压力越大;距中心湿地越远越靠近城市商业中心且面积越小的城市湿地更容易发生消亡;（2）根据城市湿地压力模型计算的压力值大的湿地更容易在下一阶段发生显著的损失或消亡;（3）随着城市化的推进,建设用地的扩张,城市湿地承受的压力值逐年增加,当压力值到达0.7左右,湿地存在极大消亡风险。遥感影像解译的结果与按照重力空间熵的城市湿地压力模型计算结果一致,说明该模型能较好地预测城市湿地在城市扩张压力下的演化过程。模型的建成对于城市湿地动态变化和保护规划具有重要意义,了解并把握这一湿地损失过程和趋势,预测城市湿地在城市扩张压力下的演化过程能为城市管理者对城市湿地的具体保护提供方向和指导。 关键词： 城市湿地; 重力空间熵; 压力模型; 城市扩张划具有重要意义,了解并把握这一湿地损失过程和趋势,预测城市湿地在城市扩张压力下的演化过程能为城市管理者对城市湿地的具体保护提供方向和指导。 关键词： 城市湿地; 重力空间熵; 压力模型; 城市扩张     

环境和工业化滞后缺口分析——以武汉市为例

基于主成分分析法构造出武汉市环境综合指标和工业化综合指标,探析两者的滞后关系,然后从财政分权、产业结构、外商直接投资、产业集聚、地区经济开放度等因素来分析两者滞后缺口变动的原因。研究表明:2000年至2012年,武汉市环境和工业化之间分为波动阶段、环境领先阶段、环境滞后阶段;2009年是环境滞后于工业化的转折点且滞后缺口越来越大,而造成这一缺口扩大的显著因素是财政分权。最后深入解析了财政分权如何扩大环境-工业化滞后缺口并提出相应的对策。     

城市热环境的规划改善策略研究——以武汉市为例

随着城市热环境的恶化,城市中极热现象频率逐步增高。对于在城市尺度下提出的概念性的规划策略,因其缺乏可操作性并不能及时有效的缓解城市热岛现象。然而,在局部尺度下的策略一直难以提出,其中的一个原因便是对现有的关于城市微气候的研究缺少标准。在OKE教授团队提出的局部气候区（LCZ）概念的基础上,以武汉市为例提出一个通过量化的措施在局部尺度改善城市热环境的流程。方法上,利用ArcGIS和envi软件从Landsat-7的ETM+影像数据和武汉市的建筑矢量数据中提取出9个最常用的影响地表温度（LST）的地表指标,进而利用这9个指标通过K均值聚类的方法对武汉市研究区域进行LCZ划分。接着,利用普通最小二乘法（OLS）分析地表指标与LST的关系。以LCZ为框架,结合各地表指标与LST的相关性关系,从改善局部LST过高的角度出发,以分层结构和优先级的思路提出规划缓解策略。研究结果表明,案例中的武汉市研究区域被划分为7个LCZ,同时也定位出各LCZ中温度最高的热点,发现地表指标在不同的LCZ与地表温度有独特的相关性关系,因而针对不同LCZ中的热点提出了具体的地表指标参数值调整建议来改善热点的热环境状况。这可以在一定程度上有目标性的降低局部热岛的温度,同时至少在2个方面有助于城市微气候和规划的研究：(1）减小了城市热环境的研究尺度;(2）从规划角度提出了优化城市热环境的工作流程。     

城市生态用地时空动态及其相关驱动力——以武汉市为例

城市生态用地是维持城市生态安全和可持续发展的重要屏障,研究其动态变化特征及相关驱动力,将为城市规划和生态环境保护决策提供依据。该文以武汉城区为实证区,采用1990、2002、2014年等3期Landsat遥感影像为数据源,采用土地利用变化矩阵量化数量变化,景观格局指数量化空间格局变化,生态服务价值系数和InVEST模型量化质量变化,利用二元逻辑回归模型和梯度分析法量化相关驱动力。研究结果表明:武汉市生态用地总面积持续下降,累计减少239.55 km~2,其中水域为主要转出地类;生境质量下降24%;生态用地斑块破碎度提高,"孤岛化"现象逐渐显现;坡度、建设用地的最小距离、建设用地增长、GDP增长和道路密度是驱动生态用地变化的主要因素,随着城市向三环线外扩张,三环线以外的生态用地面临较高的生态转化风险。     

基于耗散结构理论的城市生态水平评价研究——以武汉市为例

城市是一个经济-社会-自然复合系统,城市生态环境是城市经济社会持续发展的支持系统。基于耗散结构理论和信息熵原理,通过计算生态经济熵、生态功能熵和城市生态系统总熵变,分析城市生态系统的演化发展规律;利用综合发展度和协调发展度两个指数,建立城市生态水平评价的定量模型。以武汉市1988~2004年城市生态系统发展为例,评价结果表明：（1）武汉城市生态系统的生态经济熵、生态功能熵和城市生态系统总熵变均呈现出下降趋势,城市健康、有序水平不断提高;（2）武汉城市生态系统在经历了1988~1991年停滞发展期后,从1992年开始,生态综合发展水平逐年提升,协调发展水平在不断增加,近10年来都保持在基本协调发展水平。     

城市水足迹对比分析——以上海和重庆为例

基于虚拟水和水足迹的理论与方法,提出了城市水足迹的概念,构建了城市水足迹的计算模型,并对上海和重庆1999~2008年的水足迹进行对比分析,以揭示两市社会经济发展对水资源系统的影响及其差异。结果表明:近10a来上海和重庆的水足迹总体均呈上升趋势,且两者的差距有缩小的趋势;重庆的水足迹结构变化不大,而上海的虚拟水净输入量所占比例快速增长;上海的水资源利用呈严重超载状态,重庆的水资源利用尚处于安全范围;上海的水资源自给能力较低,对外依赖的程度远高于重庆;重庆的水资源利用效益比上海低得多。最后,分别从消费者、生产者和管理者的角度提出了保障城市水资源安全的对策和建议。     

生态足迹动态预测模型构建与分析——以武汉市为例

生态足迹的动态预测能够为区域可持续发展政策的制定提供科学的理论依据,但其研究仍处于探索阶段.以武汉市为例,选取表征社会经济发展的重要指标建立了社会经济系统指标体系,在对武汉市1978～2004年生态足迹时间序列计量的基础上,应用偏最小二乘算法构建了生态足迹动态预测模型,并根据VIP值的大小分析了各指标对生态足迹的影响机制.结果表明,武汉市"十一五"规划期间生态足迹呈上升趋势,其中规划期末2010年的人均生态足迹为2.810 5 hm2,高于全球生态阈值(人均生态足迹为2.200 0 hm2);根据VIP值得出人口、能源消费量和第三产业所占比重为最重要的影响因子,并就如何实现武汉市"十一五"规划目标提出了政策性建议.将科技进步贡献率、能源消费量等重要因子纳入社会经济系统指标体系,弥补了在生态足迹定量测度中忽略社会、经济、科技因素对其影响的不足;另一方面,引入偏最小二乘算法中的VIP值更准确地评价了各指标对生态足迹变化的影响,为生态足迹动态预测研究作了进一步地完善与改进.     

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。     

城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例

随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。     

农户农地城市流转意愿及其影响因素分析——以武汉市城乡交错区农户为例

研究农户农地城市流转意愿对实现合理的农地城市流转、促进城乡协调发展具有现实意义。依据武汉市远城区和近城区33村143户农户实地随机抽样样本，采用Logistic 模型对影响农户农地城市流转意愿的因子进行定量分析，结果表明基础设施与服务的改善、社会保障制度的建立是影响远、近城区农户农地意愿的主要影响因素，近城区农户的意愿还受农地补偿收益的影响。针对影响力最大的因子采取措施，可以最大程度符合农户意愿，保障农户利益，在满足建设用地需求与农户保有农地之间寻找均衡。     

基于遥感的长江中下游城市群高温热浪风险评估

由全球气候变暖以及快速城市化引发的极端高温热浪事件频发现象已经影响到人类的生产和生活。利用多源卫星遥感数据和社会经济统计资料,构建基于"高温危险性-社会经济脆弱性-风险适应性"的高温热浪风险评估体系,获取2017年长江中下游城市群250 m分辨率的典型高温热浪事件风险评估结果。结果表明:热浪风险等级高值区主要分布在城市群中心城市以及其他城市中心城区,主要是较高的城市高温和社会经济脆弱性共同作用结果,围绕中心城区向外扩散,风险等级呈逐渐降低趋势。大城市虽具有更好的高温适应性,但离应对城市化导致的高温危险性和脆弱性还显得不足,从高风险区域面积来看,长三角城市群热浪风险高于长江中游城市群,主要与城市化水平以及人口聚集程度有关。通过多源遥感信息,获取高分辨率的城市群高温热浪风险空间分布特征,能为城市化过程中城市有效应对高温风险,加强区域防灾减灾提供科学参考。     

抑制城市内涝的有效措施:雨水资源化

频繁发生的城市内涝灾害,成为城市建设管理工作中讫待解决的的重大问题。地面明流超量、城市大量蓄水场地被侵占、城市路面下渗能力降低是引发内涝的主要原因。城市雨水资源化是从雨水源头做起,增加雨水收集利用量,优化排蓄组合,增大渗透量。既有效地实现雨水资源化,又达到减排与缓排洪水流量,抑制城市内涝的目的。     

基于FloodArea模型的城市内涝灾害风险评估与预警

近年来,城市内涝问题日益突出,严重影响着城市的可持续发展。运用合肥市气象数据、地理信息数据、社会经济统计数据以及历史内涝灾情数据,基于二维非恒定流水动力模型（FloodArea）,开展城市内涝灾害风险评估与预警技术研究。研究表明：根据城市内涝预警业务需求,综合暴雨强度公式和广义极值分布两种方法,推算出合肥市1、3、6、12、24 h下5、10、20、30、50、100 a一遇的降水量,应用FloodArea模型模拟得到不同历时下多个重现期的淹没水深图谱,耦合精细化的承灾体信息及脆弱性曲线,完成合肥市城市内涝风险评估,再结合强降水预报,开展城市内涝风险预警业务应用;由典型内涝过程的效果检验可知,风险评估结果与灾情调查数据较为吻合、可靠度高,进而建立了降水预报→淹没模拟→风险评估→预警发布→效果检验一套较为完备的城市内涝风险评估与预警业务流程,可用于城市内涝实时风险评估与预警业务。     

基于OMI数据的成渝城市群对流层NO2浓度遥感监测

利用Aura卫星的OMI（Ozone Monitoring Instrument）传感器最新版对流层NO2垂直柱浓度数据产品,结合线性拟合、趋势分析和空间自相关分析等方法,系统分析了2005~2017年成渝城市群对流层NO2垂直柱浓度的时空特征及变化趋势。结果表明：OMI对流层NO2柱浓度数据与成渝城市群NO2地面监测数据变化趋势基本一致,且存在良好的相关性;时间上,2005~2012年NO2年均柱浓度增加明显,增幅达52.38%,2012年后呈下降趋势。NO2柱浓度季节变化明显,浓度水平基本为：冬季>秋季>春季>夏季。NO2柱浓度月均值具有类似于正弦函数的周期性,1年一个周期,低值出现在每年的7、8月,高值出现在11、12和1月;空间上,经济较发达地区的NO2浓度大于经济欠发达地区。2005~2012年99.58%的区域NO2浓度上升,2012~2017年80.50%的区域NO2下降,但是成渝城市群边缘的山区NO2浓度依然呈增长趋势。成都、重庆对流层NO2柱浓度具有明显的局部空间正相关特性。     

基于遥感生态指数的甬江流域生态环境变化分析

生态环境是人类生存发展的物质基础,城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,遥感技术可以快速、定量地评价生态环境变化.选取2000、2009、2017年Landsat遥感影像提取湿度、绿度、干度、热度4个评价指标,通过主成分分析方法计算遥感生态指数RSEI(Remote Sensing Ecological Index),对17年间甬江流域进行生态环境变化定量分析和动态监测评价.结果 表明:(1)2000～2017年间甬江流域生态环境质量整体上呈下降趋势,2000、2009和2017年的RSEI均值分别为0.724、0.651和0.687, 17年来下降了5.11％.(2)2000～2009年甬江流域生态逐步恶化,而2009 ～ 2017年生态环境质量有所改善;明显变差的面积为1 392.49 km2,约占29.63％,明显好转的面积仅为699.1 km2,仅占14.88％,呈现老城区变好,城市外围地带变差,林地、农田等保持稳定的特点.(3)在4个指标中,绿度指标的影响力较大,受建筑因素作用的热度指标影响力最具潜力,说明生态环境质量下降与不透水面的增加以及绿地景观的消减有关.     

Application of Remote Sensing Detection and GIS in Analysis of Vegetation Pattern Dynamics in the Yellow River Delta

Abstract

Regional vegetation pattern dynamics has a great impact on ecosystem and climate change. Remote sensing data and geographical information system (GIS) analysis were widely used in the detection of vegetation pattern dynamics. In this study, the Yellow River Delta was selected as the study area. By using 1986, 1993, 1996, 1999 and 2005 remote sensing data as basic information resource, with the support of GIS, a wetland vegetation spatial information dataset was built up. Through selecting the land-scape metrics such as class area (CA), class percent of landscape (PL), number of patch (NP), largest patch index (LPI) and mean patch size (MPS) etc., the dynamics of vegetation pattern was analyzed. The result showed that the change of vegetation pattern is significant from 1986 to 2005. From 1986–1999, the area of the vegetation, the percent of vegetation, LPI and MPS decreased, the NP increased, the vegetation pattern tends to be fragmental. The decrease in vegetation area may well be explained by the fact of the nature environment evolution (Climate change and decrease in Yellow River runoff) and the increase in the population in the Yellow River Delta. However, from 1999–2005, the area of the vegetation, the percent of vegetation, LPI and MPS increased, while the NP decreased. This trend of restoration may be due to the implementation of water resources regulation for the Yellow River Delta since 1999.     

Application of Remote Sensing Detection and GIS in Analysis of Vegetation Pattern Dynamics in the Yellow River Delta

Regional vegetation pattern dynamics has a great impact on ecosystem and climate change. Remote sensing data and geographical information system （GIS） analysis were widely used in the detection of vegetation pattern dynamics. In this study, the Yellow River Delta was selected as the study area. By using 1986, 1993, 1996, 1999 and 2005 remote sensing data as basic information resource, with the support of GIS, a wetland vegetation spatial information dataset was built up. Through selecting the landscape metrics such as class area （CA）, class percent of landscape （PL）, number of patch （NP）, largest patch index （LPI） and mean patch size （MPS） etc., the dynamics of vcgetation pattern was analyzed. The result showed that the change of vegetation pattern is significant from 1986 to 2005. From 1986-1999, the area of the vegetation, the percent of vegetation, LPI and MPS decreased, the NP increased, the vegetation pattern tends to be fragmental. The decrease in vegetation area may well be explained by the fact of the nature environment evolution （Climate change and decrease in Yellow River runoff） and the increase in the population in the Yellow River Delta. However, from 1999 2005, the area of the vegetation, the percent of vegetation, LPI and MPS increased, while the NP decreased. This trend of restoration may be due to the implementation of water resources regulation for the Yellow River Delta since 1999.     

Application of Remote Sensing Detection and GIS in Analysis of Vegetation Pattem Dynamics in the Yellow River Delta

Regional vegetation pattem dynamics has a great im- pact on ecosystem and climate change.Remote sensing data and geographical information system (GIS) analysis were widely used in the detection of vegetation pattern dynamics.In this study,the Yellow River Delta was selected as the study area.By using 1986, 1993,1996,1999 and 2005 remote sensing data as basic informa- tion resource,with the support of GIS,a wetland vegetation spa- tial information dataset was built up.Through selecting the land- scape met...     

长株潭城市群农业用地损失的动态模拟研究

对城市群发展过程中的农业用地损失进行动态模拟研究,有助于准确归纳其损失的趋势和机制,为农业用地保护规划的制定提供依据。以长株潭城市群为例,通过遥感影像图的收集与处理以及空间数据库、方格网系统、十二向玫瑰图和三维山丘图的构建,对城市群扩张和农业用地损失的过程进行动态模拟,通过离心模型归纳导致农业用地损失的动力机制,并对2020、2025年的农业用地损失情况进行预测。结果显示:城镇建成区扩张是长株潭城市群农业用地损失最主要的原因。伴随着城市群空间结构的演变,农业用地损失经历了"中心区主导—中心区与产业园区共同主导—连绵式损失"的过程。如不加以控制,至2025年,一个总面积达1 500 km~2,呈连绵状分布的超大型都市区将在长株潭城市群形成,现有中心城区、产业园区之间的农业用地将逐渐消失殆尽,从而造成难以弥补的环境损失。从空间规划上优化城市群的空间结构和发展方式,从政策法规上对侵占行为进行严格控制,是保护农业用地的关键所在。研究有望为我国城市群环境保护规划的制定提供方法论参考。     

Monitoring a Recent Delta Formation in a Tropical Coastal Wetland Using Remote Sensing and GIS. Case Study: Guapo River Delta, Laguna de Tacarigua, Venezuela

The integrated use of remotely sensed data and GIS to monitor a rapid recent delta formation was undertaken in the Tacarigua Lagoon, a mangrove coastal protected wetland in the north-central coast of Venezuela. Recently, the resource value of coastal wetlands such as coastal lagoons and deltas, has brought about a need to protect and conserve these ecosystems. To that end, valuable resources such as these should be continuously monitored so that temporal changes in their environment can be analysed. The importance of determining the cause, extent, and spatial distribution of these changes can then be used in different aspects of environmental studies, land suitability analyses and for wise resource management. Aerospace data interpretation and a field survey were utilised to study the formation of the Guapo River delta within the Tacarigua Lagoon and to map the expansion that this depositional environment has undergone. A historical set of aerial photographs and a radar image, together with a GIS, were used to assess the growth of the delta from the beginning of its formation up to the present time.