兰州—西宁城市群城乡建设用地开发强度空间格局变化及影响因素分析

明确土地开发强度空间格局特征和演变规律,对城市发展边界、生态安全红线和耕地保护红线划定具有重要的指导意义。以1995、2005、2015和2018年兰州—西宁(兰西)城市群39个县级单元为研究区,运用趋势面分析、空间自相关和地理探测器等方法,分析兰西城市群城乡建设用地开发强度空间格局特征及其影响因素。结果表明:(1)兰西城市群城乡建设用地开发强度均值总体呈增长态势,由1995年的2.74%增长到2018年的4.45%,在空间上呈现兰州—西宁2个中心高、外围地区依次降低的"核心—外围"空间分布格局。(2)东西方向和南北方向空间差异较大,且呈现出扁平的倒"U"型曲线分布态势。(3)城乡建设用地开发强度空间上存在显著正相关性且集聚特征明显,冷热点区的空间分布具有相对稳定性。(4)1995—2018年城乡建设用地开发强度受人口集聚水平、经济发展水平、产业结构水平和海拔等要素综合影响。研究结果可为兰西城市群以及同类型地区城乡建设用地管控和高质量发展提供决策参考。     

基于渔网法的长丰县生态系统服务价值时空演变及驱动力研究

基于生态系统服务理论,乡村振兴的实质是增长乡村景观生态系统服务价值(ESV)。以安徽省长丰县为例,利用2000—2020年3期土地利用数据,采用渔网法与景观类型动态度、单位面积价值当量法、地理探测器模型等方法结合,分析景观结构变化特征、ESV特征及其空间分布和ESV空间分异驱动力,对长丰县景观ESV提升提供建议。结果显示,近20年,长丰县以耕地景观为主,占比均在0.8以上,水体、林地景观大幅增长,增长量分别为3.669×10³、1.258×10³ hm²。总ESV呈增加趋势,从1.098×10⁹元增长至1.756×10⁹元,主要是退耕还林、还湖对生态系统服务功能提升具有积极作用;ESV高的区域分布与水体、湿地和林地分布一致;各景观类型敏感性系数均小于1,评估结果可信;归一化植被指数(NDVI)的驱动力度最高,为0.349,是长丰县ESV空间分异的主要驱动因子,且多因子交互作用的影响比单因子更为显著。     

广东省乡村聚落用地演变及其主控因子分析

进行乡村聚落用地演变主控因子识别与分析可推动乡村转型发展与空间重构的理论研究和行动实施。利用景观扩张指数,揭示1980—2015年广东省乡村聚落用地演变的扩张模式,借助地理探测器识别主控因子并进行机理分析。研究结果表明:(1)广东省乡村聚落用地呈现以珠三角为主、东西两翼为辅的空间扩张格局;(2) 1980—2015年乡村聚落用地扩张以边缘式为主,并与填充式、飞地式交替变化;(3)人均GDP、人均粮食产量、人均农业总产值等社会经济因子为各时段乡村聚落用地演变的主控因子;(4) 1990—2000年乡村处于工业化和城镇化高度发展期,形成了景观要素复杂化、空间结构分化和地域功能多元化的态势,乡村聚落用地面积增加较为明显,2000—2015年乡村规划集中化和一体化趋稳,乡村聚落用地变幅较小。因此,为推进我国乡村振兴与新型城镇化战略的实施,需要深入研究区域社会经济与乡村聚落用地变化之间的关系,多视角剖析其作用机理。     

基于地理探测器的山东省土地城镇化时空演变及驱动因素

基于遥感监测、社会统计等多源数据,运用空间自相关分析和地理探测器模型分析2000—2020年山东省土地城镇化时空格局演变及驱动因素。结果表明:(1)2000—2020年,山东省土地城镇化水平整体不断提高,高水平区集中分布于各地市的市区,较低及以下水平县区趋于沂蒙山区、半岛丘陵地区和黄河三角洲沿海地区集中分布。(2)2000—2020年,山东省土地城镇化具有明显的空间关联性,空间集聚特征显著,高值集聚区不断扩展,低值集聚区持续收缩。(3)山东土地城镇化水平受地理区位、人口规模、经济发展水平、政府调控能力、工业发展水平、开放水平等因素的共同影响,驱动因子协同效应呈现双因子增强和非线性增强效应。     

沥青中毒的防治

沥青是一种棕黑色有机胶凝状物质,有液体、半固体和固体3种形态,能完全溶于二硫化碳,其主要成分为烃类混合物,主要用于涂料、塑料、橡胶等工业以及铺筑路面等。其一般分为天然沥青、石油沥青、页岩沥青和煤焦沥青4种,而日常生活中我们所接触的主要是煤焦沥青、石油沥青和天然沥青3种。     

Non-UV based germicidal activity of metal-doped TiO2 coating on solid surfaces

A stain-based screening method was developed to screen different catalyst coatings for their germicidal activity. A Baclight dead/live bacteria viability kit （invitrogen, molecular probes） was used for staining the cell. The screening was carried out following a standard procedure. This included loading cell suspension to solid surface and maintaining contact for 30 min, then staining with a mixture containing dyes. The stained cells were observed using an epifluorescent microscope and photographed with a CCD camera under UV. Metal-doped TiO2 coatings on AI plates were prepared and tested for non-UV germicidal activity without using UV. It was tested using model microorganisms such as Bakers Yeast （Saccharomyces cerevisiae）, Bacillus subtilis, Pseudomonas putida, and Escherichia coli. On the basis of the germicidal activity of catalyst and the degree of damage caused to the cells, the stained cells may appear green （viable）, green with red or yellow nuclei and yellow （compromised） or red （nonviable）. According to their stained color, cells were counted to calculate the percentage of dead, live, and compromised cells. Compromised cells are cells that grow very slowly after reculturing indicating a degree of reversible cell damage. Screening the germicidal activity using this staining method is accurate and efficient, and requires less time than the culture-based method. A modification to the procedure for measuring germicidal activity of rough surfaces or fibrous coatings was developed. Both TiO2 and metal-doped TiO2 （Ag, Pt, Au, Cu） possess non-UV based germicidal activity. The germicidal activity of TiO2 was found to be related with its wetting property and can be improved by UV irradiation before testing. It is not greatly affected by contact time, indicating a fast acting germicidal activity.     

浙江省台风灾情时空分布特征及影响因素研究

台风灾害给浙江省造成了严重的生命和财产损失。本文以浙江省的县域为研究单元,通过对2009-2020年台风灾害灾情数据的分析,结合降水数据、风场数据、地形数据、河网数据和统计年鉴等资料,研究了台风灾情时空分布特征。在此基础上,运用地理探测器方法分析了台风灾情的影响因素。结果表明,2009-2020年共有27个台风登陆或影响浙江省,其中12个超强台风造成的损失最严重,而灾害损失严重地区主要分布在浙江省东南部沿海地区。台风灾害致灾因子、孕灾环境因子和人类活动因子中,台风最大风速、三日内最大降水量和距台风中心距离对受灾人口、死亡人口、受灾农作物和直接经济损失的贡献最大。本研究可为台风灾害风险的影响因素定量化分析提供方法参考。     

京津冀地区综合减灾示范社区的空间格局及其影响因素

为厘清京津冀地区综合减灾示范社区空间格局,优化地区防灾和减灾资源基础设施建设,以京津冀地区1 275个综合减灾示范社区为研究对象,运用空间分析和计量方法,对京津冀地区综合减灾示范社区的空间格局及其影响因素进行研究。结果表明：京津冀地区综合减灾示范社区呈集聚型分布,空间分布极不均衡,差异较大,从市域尺度看,主要集中在北京市、天津市和石家庄市;从地理区域来看,主要分布在京津地区、冀中地区等区域;核密度分析显示京津冀地区综合减灾示范社区存在明显的区域差异,在空间分布上有3个高密度地区,其中以北京市中心城区一带最为明显;综合减灾示范社区空间分布的全局莫兰指数表明存在显著的空间正相关性;地理探测器分析表明,京津冀地区综合减灾示范社区空间格局主要受到经济因素和人口因素影响,受政策因素和灾害风险因素影响较小。