长江苏州段岸线资源评价与港口发展研究

运用遥感与GIS技术查清长江苏州段岸线资源分类长度,采用岸前水深、岸线稳定性和岸前航道水域宽度等指标对岸线资源进行分等评价,结果表明虽然优良岸线的比例不高,但由于优良岸线资源分布集中且具有良好的城镇依托和通达条件、发达的腹地经济,长江苏州段岸线资源开发条件十分优越。通过港口综合实力指数的计算,评价了苏州港在长江南京以下港口群中的地位,明确了苏州港的功能定位与发展方向：上海国际航运中心组合核心配套港、长江流域国际集装箱干线港、长江中上游大宗散货、件杂货中转港、沿江基础产业带建设配套港。在此基础上提出了长江苏州段岸线开发、港口发展的对策与建议。     

长江三角洲与苏北海岸动态类型划分及侵蚀危险度研究

利用统计分析模型对长江三角洲与苏北海岸动态类型及海岸侵蚀灾害危险度进行了初步研究。首先根据形态一致性将该区域海岸划分为21个岸段,选取年平均高潮位、潮滩宽度、潮滩平均坡度、平均高潮位以上潮滩滩高、0－5m海水年平均含沙量,年淤进率,年蚀退率,年下蚀率,年积高率和潮滩年沉积量等10个变量描述海岸潮滩动力、形态和演变特片,利用因子分析和聚类分析,提取共通性变量,综合反映潮滩的自然特征,对海岸进行定量化类型划分,并根据各岸段主成分得分评价各岸段海岸侵蚀的危险度。     

资源环境约束下南京城市发展质量评价

为科学评估城市发展质量,本文界定了城市发展质量内涵,将资源环境纳入城市发展质量分析框架中,构建城市协调发展和绿色发展两套指标体系,定量评估2005—2015年南京城市发展质量。结果显示:在协调发展方面,南京城市发展协调度总体呈升高趋势,经济社会与资源环境关系经历了中度失调衰退(2005—2007)、低度耦合协调(2008—2013)和中度耦合协调(2014—2015)三个阶段,但与高度耦合协调发展阶段还有较大差距;在绿色发展方面,近5年南京绿色发展水平逐年升高,资源消耗和环境损害指标的改善程度明显高于经济发展和生态效益指标,各辖区绿色发展水平空间差异显著。南京城市发展质量变化特征与城市发展方式、城市发展阶段和生态环境建设等因素关系密切。     

典型经济快速发展区耕地变化区域分异研究

耕地变化的区域分异研究可为确保国家粮食安全和生态安全提供重要依据。基于RS和GIS技术,分析太湖流域1985~2015年耕地数量、质量和动态结构的时空演化格局。结果表明:近30a流域耕地呈现以城镇为中心面的边缘扩散和以乡镇为中心点的散布流失特征,导致耕地净减少了38.87%,其中环湖、沿江城市密集区及县域空间拓展区是耕地流失的热点区域。耕地集中连片分布区与经济发展快速区的空间复合导致耕地缩减与建设用地扩张呈现空间对应关系,建设占用始终是驱动耕地减少的主要因素。不同阶段受经济发展水平和农业政策影响,不同地类对耕地转移的贡献率和空间分布差异明显,且转移比例在数量和质量上均不对等。总体上,耕地变化呈现由缓慢零散占用到快速集聚流失的过程,耕地数量和质量变化高值和低值区亦表现由分散到集中的格局,最终驱动了耕地优势区由环湖平原区向西南丘陵区的空间转移。     

昆山市耕地变化和粮食安全研究

采用粮食自给率结合区域最小人均耕地面积对江苏省昆山市20多年来粮食安全状况进行研究,结果表明:昆山市在2000年从粮食产区转型为粮食销区;2006年的粮食自给率仅有23%;生产力提高和作物种植结构的相互制约导致了最小人均耕地面积呈波动变化。在粮食安全未来发展趋势的分析方面,提出了依据相关社会经济指标对昆山市发展阶段进行聚类分析,然后以最新发展阶段数据进行建模的新思路。分析结果表明:昆山的粮食安全相关的社会经济指标变化确实呈明显阶段性;至2011年,昆山市粮食自给率将下降至11%;最小人均耕地面积降低至0.028 hm2,如果该变化趋势得不到有效控制而持续较长时间,到2016年时,粮食自给率和最小人均耕地面积将分别下降至8%和0.012 hm2。依据这些分析及预测,文章提出了坚持土地集约利用、提升耕地生产力、建立和完善粮食流通网络和拓展并强化与粮食产区之间的合作等保障粮食安全、促进地区可持续发展的对策措施。     

中国沿海风暴潮灾害的历史变化及未来趋向

中国是全球少数几个同时受台风风暴潮和温带风暴潮危害的国家之一,风暴潮灾一年四季,从面到北均可发生,本文基于中国沿海近５０年风暴潮灾时间变化和空间分布特点的分析,着重探讨了近５００年全国及长江、黄河、珠江三角洲的历史记录和近５０年实测风暴潮灾发生频次的变化及其与气候波动的关系,并对未来全球变化背景下,中国沿海风暴潮灾的变化趋向进行了讨论。结果表明：近５００年来,中国沿海的风暴潮灾的气温较高的偏暖时段     

鄱阳湖洲滩植被健康状态评价及其典型不健康年水文条件分析

在气候变化、人类活动的共同影响下,湿地生态系统退化的形势日益严峻。因此,开展浅水湖泊洲滩植被健康状态评价,探索导致湖泊洲滩植被结构和功能退化的原因具有十分重要的意义。通过构建逐层聚合的指标体系,运用综合健康指数法(EHCI)对鄱阳湖洲滩植被健康状态进行评价;并通过不健康年份湖泊水情与多年平均湖泊水情的对比,揭示对洲滩植物健康状态影响最为显著的湖泊水情。主要结论如下:(1)1989~2010年春季,鄱阳湖洲滩植被处于健康和亚健康状态的年份约占总体的80%,不健康年份约占总体的20%;同时段的秋季,鄱阳湖洲滩植被在健康和亚健康状态的年份约占总体的85%,不健康年份约占总体的15%。1989~2010年,鄱阳湖年均洲滩植被健康状态均在健康与亚健康之间,无不健康年份。鄱阳湖洲滩植被健康状态在年尺度上表现出比单一季节更好的稳定性。(2)涨水期水情是影响鄱阳湖春季洲滩植被健康状态的主要水文要素。1989~2010年春,鄱阳湖洲滩植被不健康年份发生在典型的春旱年份2005年和典型的春涝年份2010年。丰水期水情是影响鄱阳湖秋季洲滩植被健康状态的主要水文要素。1989~2010年秋,鄱阳湖洲滩植被不健康年份出现在典型的丰水期高水情年份1999年和典型的丰水期低水情年份2001年。就鄱阳湖年均水位波动状况而言,其具有比单一季节水位波动更好的稳定性,因此导致鄱阳湖洲滩植被全年的总体健康状态比单一季节具有更好的稳定性。本研究结果对于科学的认识鄱阳湖洲滩植被现状及其变化原因具有重要的现实意义,也为鄱阳湖洲滩湿地管理、生态修复及工程决策提供了重要的科学依据。     

基于GIS空间分析的县域建设功能空间分区研究——以江苏省昆山市为例

在新一轮土地利用规划启动的背景下,建设功能空间分区研究迅速成为当前关注的热点。在GIS数据库和空间分析方法支持下,采用综合指标评价方法定量评价县域尺度建设用地适宜性程度和生态限制性程度,并结合矩阵判断方法进行建设功能空间分区。在此基础上,以县域经济快速发展、建设用地供需矛盾突出的昆山市为例进行实证研究,将昆山划分为允许建设区、控制建设区、限制建设区和禁止建设区4类区域,并提出不同类型区建设用地布局的对策和建议。在允许建设区,鼓励产业和城镇集聚,鼓励高密度、高强度的开发建设;在控制建设区,控制开发建设活动类型,以对生态环境影响较小的开发建设活动为主;在限制建设区,不仅控制开发建设活动类型,而且限制开发建设规模;在禁止建设区,除生态环境保护必要的基础设施建设外,禁止其他任何开发建设活动。     

昆山生态系统服务价值变化及其驱动力差异性分析

首先结合研究区实际对生态系统服务价值年际单价进行了修订,根据昆山市1985～2006年土地利用详查数据,分析了昆山市生态系统服务价值的变化特征,并利用STIRPAT模型对生态系统服务价值变化及其驱动因子进行了对数回归模拟。结果表明：（1）从总体上来看,昆山生态系统服务价值在1985～2006年总体呈减少的趋势,但是存在阶段性特征,其减少幅度也呈现差异性。1985～1997年阶段持续不断减少,年平均减少率达到951%;1998～2006年阶段平均减少幅度小,年均减少105%,但是存在很大波动,这一阶段有5年生态服务价值反而是增长的。(2)生态系统服务价值的变化过程与社会经济发展具有密不可分的联系,产业结构变化是昆山市生态系统服务价值变化的最主要因子,在1985～2006年阶段昆山生态系统服务价值变化的主要驱动因子是第二产比重、第三产比重、外资产值比重。为了更好的改善当地的生态环境质量和提高生态系统服务价值,还应采取一些措施,比如：适当提高林地覆盖率;尽量减少农田化肥施用量,减小点源污染力度;加大污水、工业废气和工业固废排放管理力度,提高污水、废气等排放达标水平等。但是如何协调经济发展与生态环境保护的关系,既保护好生态环境又不限制经济的发展,这有待进一步研究.     

江苏太湖地区农村生活用水量空间差异及污水去向

采用问卷调查的方法,对江苏太湖地区农村生活用水量及污水去向进行研究。结果表明,农户人均日用水量地区差异较大,在平原区从大到小依次为常州市〔99.2 L·(人·d)-1〕、苏州市〔76.9 L·(人·d)-1〕和无锡市〔64.1 L·(人·d)-1〕,在丘陵山区从大到小依次为无锡市〔118.6 L·(人·d)-1〕、镇江市〔109.1 L·(人·d)-1〕和常州市〔93.6 L·(人·d)-1〕,农民收入与农村人口数量是影响农村用水量的重要因素。化粪池是江苏太湖农村地区最常见的污水处理方式,其中无锡市、苏州市、常州市和镇江市农村厕所污水的化粪池平均处理率分别为96.6%、92.8%、91.0%和84.9%。但是现有的污水处理设施并不能有效减轻该地区生活污水对地表水环境的压力,从厕所污水经化粪池处理后进入污水处理厂的比例来看,在平原区生活污水处理效率从大到小依次为无锡市(60.9%)、常州市(22.8%)和苏州市(5.2%),在丘陵山区依次为无锡市(55.7%)、镇江市(9.1%)和常州市(2.2%)。