时空交互视角下淮海经济区城乡融合发展水平演化

以淮海经济区为研究对象,界定城乡融合内涵,并构建多维指标体系,测度城乡融合发展水平,并探索时空演化特征及驱动机理。(1)在空间集聚方面,淮海经济区城乡融合发展水平集聚较为明显,并且集聚性整体呈现增强趋势。(2)在时空联动方面,具有相对动态的局部空间结构和相对稳定的空间依赖方向,同时空间格局演化方面具有较强的整合性;城市自身因素对城乡融合发展水平空间结构的改变影响较大,受相邻城市城乡融合发展水平的溢出效应的影响较小。(3)要素驱动模式方面,低分位驱动和高分位驱动城市的城乡融合发展水平变化受经济发展—城镇化驱动,低分位制约类型城市的城乡融合发展水平变化受城镇就业—政府行为制约,高分位制约类型城市的城乡融合发展水平变化受产业—政府行为制约。     

基于贝叶斯网络的生态用地流失机制研究

从中微观尺度对城市滨江地区生态用地流失进行驱动因素分析,尤其将政策规划等具有重要影响力的因子进行量化分析,可为生态用地开发与保护政策制定提供参考。利用贝叶斯网络模型综合考虑导致生态用地流失的邻域因子、自然因子和政策规划因子,以良好的图形描述方法较为清晰地展示出生态用地变化及其驱动因子之间的过程关系。以南京滨江地区作为典型案例区,研究结果表明:(1)2005—2018年间,南京滨江地区约11.0%的生态用地发生流失,维持稳定的生态用地占比89.0%;(2)政策规划保护力是影响南京滨江地区生态用地流失的主要驱动因素,城镇扩张惯性力次之,二者对生态用地流失的敏感性分别为9.37%和2.53%,而开发阻力的敏感性仅为0.21%;(3)在政策规划因子中,沿江岸线规划对维持生态用地稳定性的作用效果高于土地利用规划,表明要使生态空间得以长期存在,应制定基于生态用地功能目标的保护政策。     

杭州都市圈碳收支的土地利用变化驱动和优化

随着全球变暖等气候变化成为全球性环境问题,厘清基于土地利用变化的碳收支驱动机制成为实现“双碳”目标的必然路径.基于杭州都市圈1995~2020年土地利用变化特征,采用清单核算法、集中化指数和面板回归模型探究碳收支的土地利用变化驱动机制,并根据“情景-行动者”政策分析框架提出国土空间规划耦合土地利用管理的低碳优化策略.结果发现：①研究区碳源能力远高于碳汇能力,碳收支集中化指数整体尚未越过0.4“警戒线”,空间集中水平大小表现为：杭州>黄山>绍兴>衢州>嘉兴≈湖州;②对耕地,较大的面积和较高的形状规整程度有助于降低碳收支量;对建设用地,较大的面积和较高的破碎化程度会加剧碳收支水平,且主要受到其他城镇用地驱动;③较大的耕地面积占比和较高的土地利用混合度会增加碳收支空间均衡性,而工业用地和其他城镇用地的面积占比和破碎化程度增加更易导致碳收支空间分布不均;④国土空间低碳优化需以调整碳源功能用地结构和形态为关键抓手.政策执行层面,中央政府和城市居民对国土空间低碳调控表现出高度支持,地方政府、企业和农村村民的配合度尚不理想,需要配套政策协同引导.研究结论对提升土地利用效率和促进城市低碳发展具有现实意义.     

中国森林生态安全空间关联的网络特征及其驱动机制

提高森林生态安全的整体水平,是生态文明建设和林业可持续发展的必然选择。在对2009—2018年中国省际森林生态安全进行定量测度的基础上,利用修正的引力模型计算省际间的空间关联关系,并运用社会网络分析法探究其网络特征及驱动机制。结果表明：（1）中国森林生态安全的空间关联网络整体具有较好的通达性和显著的等级性,但关联强度和稳定性较低。（2）中国森林生态安全空间关联网络呈现出明显的“中心—外围”格局,山东、河南、湖北、湖南等省份处于网络中心位置,发挥重要的中介作用。（3）中国森林生态安全的空间关联网络可划分为经纪人、净溢出、净受益、双向溢出四个板块,并呈现板块内集聚为主、板块间关联为辅的空间关联特征。（4）经济发展差异、林业产业结构差异、城镇化水平差异、林业生态建设投入差异、森林资源禀赋差异对中国森林生态安全空间关联网络的形成具有弱负向的驱动作用,地理邻接关系对其具有强正向的驱动作用。     

2000～2021年成渝城市群PM2.5时空变化及驱动机制多维探测

研究成渝城市群PM_2.5浓度时空变化和驱动机制，对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM_2.5遥感数据、 DEM数据、基于站点的气象数据、 MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据，采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法，结合地理探测器，在多时空尺度上分析成渝城市群PM_2.5时空变化，并探测影响其变化的驱动机制.结果表明，2000～2021年成渝城市群PM_2.5浓度整体呈波动下降态势，冬季PM_2.5污染最为突出.PM_2.5浓度具有明显的空间异质性，呈现出“中间高，四周低”的空间分布特征，PM_2.5浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安，PM_2.5浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明，成渝城市群PM_2.5浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、...