基于GIS的西辽河流域生态安全空间分异特征

生态安全评价与预警研究具有空间特性、非线性和随机性,研究过程中必须处理大量的空间信息,而空间分析和空间数据管理正是GIS的优势,它使各环境要素的分布态势及彼此之间的拓扑关系一目了然,并且图文并茂地展示全流域的生态安全格局.在充分研究西辽河流域生态环境的基础上,讨论了基于GIS的西辽河生态安全空间差异的评价方法.①拟定“压力-状态-响应”(P-S-R)指标体系,实地调查并收集资料;②数字化流域,运用模糊AHP和综合比较法赋权并量化计算;③建立西辽河流域生态安全指数GRID数据库,通过GIS的空间Interpolate运算和Assembly分析,阐述生态安全的空间分异特征.     

农地城市流转驱动机制的时空尺度效应分析

协调好经济发展和农地保护的矛盾是实现我国社会经济可持续发展战略的重要基础,农地城市流转是这一矛盾的焦点。农地城市流转在不同的规模尺度上具有不同的特征,某个研究尺度上的影响因子可能在其它尺度上并不发生作用。论文从影响农地城市流转的社会经济因素出发,应用1999~2004年省级数据分析了不同时空尺度下农地城市流转的驱动机制。研究表明,影响因子本身及其影响系数随研究尺度发生不同程度的变化。其中,我国农地城市流转驱动机制的时间尺度效应表现为,GDP、固定资产投资和人口增长一直是影响农地城市流转的主要因素,但随着时间的推移,各个影响因素对农地城市流转的推动作用不同;我国农地城市流转驱动机制的空间尺度效应表现为,固定资产投资和GDP对东部省份农地城市流转的影响最明显,产业结构升级和固定资产投资对中部省份农地城市流转的影响最明显,而GDP和总人口对西部省份农地城市流转的影响最明显,各个影响因素对不同区域农地城市流转的推动方向也不同。根据上述的研究结果,文章提出了相应的政策建议。     

县级尺度的重庆市碳排放时空格局动态

碳排放具有明显的时间和空间分布特征,研究区域碳排放时空格局动态特征可为制定合理的碳减排政策和措施提供重要的依据.本文以重庆为例,基于其38个区县的碳排放数据,利用空间统计、空间自相关和位序-规模法则探讨了其县级尺度碳排放的区域差异和空间格局演变特征.结果表明,重庆市各区县都经历了快速的碳排放增长过程,但碳排放的二元空间分布结构并没有改变;重庆市县级尺度碳排放全局Moran's I指数呈现出波浪式的降低趋势,主城区区县在中心相互辐射,形成一个碳排放HH中心;位序-规模法则分析结果则表明重庆市县级尺度碳排放基本属于首位型分布,1997~2012年区县碳排放规模分布趋于分散的力量均大于趋于集中的力量;1997和2012年,第二产业比例和城市化率成为影响重庆市碳排放的最重要的因素,人口与碳排放的相关关系却并不显著.     

基于CMAQ/ISAM空气质量模型的北京市夏季臭氧来源解析研究

为了解北京市夏季臭氧(O₃)污染的特征与来源,采用区域空气质量模型(CMAQ)的综合源解析功能(ISAM)对北京市2019年6月不同区域的近地面O₃浓度及其来源贡献进行了数值模拟计算,量化了北京市、天津市、河北省、京津冀以外省份以及全球背景共14类NO_x和VOCs排放源对北京市不同区域O₃污染的贡献. 结果表明:①北京市不同地区O₃及其前体物来源存在显著差异,城区及近郊区NO_x和VOCs均主要来自于北京市本地排放,本地源排放对城区及近郊区的NO_x贡献(39.7%~46.4%)显著大于对远郊区的贡献(19.9%~38.8%),本地源排放对城区及近郊区的VOCs贡献(51.1%~75.8%)大于对远郊区的贡献(19.5%~39.6%). ②远郊区NO_x和VOCs浓度更易受非本地排放的输送影响. ③O₃主要来源于包括模拟区域外以及全球背景的边界传输贡献,边界传输对北京市不同受体区域的贡献均大于52.6%. ④北京市本地源排放对城区及近郊区O₃的贡献(6.8%~18.3%)大于对远郊区的贡献(2.4%~7.6%),京津冀以外源区的排放对北京市远郊区的贡献(5.2%~6.4%)大于对城区及近郊区的贡献(2.7%~4.4%),说明本地排放对远郊区影响相对较小,远郊区O₃浓度易受北部燕山山脉和太行山的阻隔影响. 因地理位置及地形原因,河北省不同源区对北京市不同区域O₃浓度的贡献存在一定差异. 研究显示,控制北京市夏季O₃污染应综合考虑城区与郊区O₃来源的差异性,做好周边区域的联防联控.      

成渝经济区生物多样性空间分异特征

以区(县)为评价单元,采用野生动物丰富度、野生维管束植物丰富度、生态系统类型多样性、物种特有性、外来物种入侵度、受威胁物种丰富度等评价指标,应用归一化处理方法,对成渝经济区148个区(县)的生物多样性进行了评价,以阐明区域生物多样性空间分布规律. 归一化处理时修正了野生维管束植物丰富度、野生动物丰富度、物种特有性、受威胁物种丰富度4个指标的最大值. 结果表明:成渝经济区中12个区(县)的生物多样性等级为高,71个区(县)为中,55个区(县)为一般,10个区(县)为低. 生物多样性较丰富的区域主要包括大巴山区、渝东南武陵山区、渝南金佛山、四面山、三峡库区、龙门山、川西南山地,而生物多样性较低的地区主要分布在成都平原、盆中丘陵平坝、渝西方山丘陵、川东平行岭谷等区域. 评价结果表明成渝经济区生物多样性的空间分异特征明显.      

基于概率模型的农地转用外部性测算——以天津市静海区为例

准确地量化农地转用外部性能够为促进外部性内化、建设用地聚集的政策提供参考。论文对农地转用外部性界定和识别进行了理论分析,利用农地转用概率模型估算天津市静海区2006—2014年农地转用的外部性,分析地块特征对农地转用概率的影响,讨论了外部性与建设用地聚集的关系。针对静海区2006—2014年数据的分析结果表明,每有1 hm²农地转用为商住用地,周边0~200、200~400、800~1 600 m范围农地受外部性影响分别为0.91×10⁴、0.91×10⁴、0.33×10⁴ 元/hm²,每有1 hm²农地转用为住宅用地,周边800~1 600 m范围内农地受外部性影响为0.18×10⁴ 元/hm²。农地转用正外部性偏小,聚集效应不足,可能是建设用地分散的重要原因,论文还对外部性测算方法以及地块特征的农地转用影响进行了讨论。     

不同气候带退耕还林对区域气温的影响差异分析

退耕还林改变陆表覆盖状况,导致碳收支和地表能量平衡变化,从而影响区域气温。论文通过定量估算耕地转为林地导致生态系统吸收大气CO₂和地表能量平衡的变化,分析21世纪初10 a中国不同气候区开展退耕还林对区域气候调节的影响差异。结果表明：1）仅考虑碳调节,各气候区退耕还林皆表现为241.6~470.2 Mg CO₂-eq hm^-2的碳蓄积过程,具有2.2~16.5 Mg CO₂-eq hm^-2的碳汇作用即致冷效应,特别是亚热带湿润区。2）仅考虑地表能量平衡,中温带干旱与半干旱区退耕还林引起的净辐射增加程度大于潜热通量的增加程度,因此地表对大气供热表现为增温效应;而亚热带湿润区退耕还林引起净辐射减少及潜热通量增加,青藏高原、中温带湿润区净辐射增加程度小于潜热通量的增加程度,因此地表对大气供热皆表现为致冷效应。3）同时考虑碳调节和地表能量收支,中国亚热带湿润区退耕还林的致冷效应是仅考虑碳调节致冷效应的1.25~1.45倍,而中温带干旱区退耕还林的致冷效应则为仅考虑碳调节效应的近一半。     

东江源流域不同空间尺度景观格局对水质影响分析

以东江源流域为研究区,基于水质监测和土地利用类型数据,综合运用景观指数法、相关性分析和冗余分析,研究了2017~2019年水质空间变化特征,揭示了东江源流域景观格局与水质的响应关系.结果表明：①东江源流域水质整体偏好,但寻乌水总氮污染仍旧严重,截至2019年,全部监测点总氮年均浓度都超过Ⅲ类水质标准限值.②景观水平上,水质与景观形状指数、斑块个数和香农多样性指数呈正相关,与最大斑块指数和聚集度指数呈负相关.类型水平上,建设用地是东江源流域总氮和总磷输出的主要来源;林地景观形状指数和斑块个数与氨氮呈正相关,林地斑块个数与总磷呈正相关,林地最大斑块指数和聚集度指数与总磷呈负相关;草地斑块个数与总磷呈正相关,草地聚集度指数与总磷呈负相关.③重视监测点2000 m缓冲区范围内景观格局的优化,增强林草地连通性,合理配置城镇污水集中处理设施,强化废弃矿区治理,加强耕地集约化处理,在耕地集中分布区域增强其岸边防护林建设,有助于提高东江源流域水生态功能.     

煤中微尺度重金属赋存特征

煤矿开采导致的重金属环境污染是全球面临的重要生态环境难题。煤作为重金属的源,由表面性质和微观结构各异的微域构成,控制了重金属的分布、形态转化和生物有效性。但在环境意义尺度上探究微尺度重金属在非均相煤微域中的赋存形态仍有很多不明之处。因此,本文以贵州省兴仁县交乐高砷煤为研究对象,综合运用电子微探针分析仪(EPMA)、扫描电子显微镜-X射线能谱(SEM-EDS)、X射线荧光光谱(XRF)和X射线衍射(XRD)等高精度、微纳米级空间分辨率技术,阐明重金属在非均相煤微域中的浓度分布规律及形态赋存特征。结果表明：煤的矿物成分复杂,主要矿物为石英、绿泥石、高岭石、锐钛矿和黄铁矿。结合XRF的结果(Si, Al, S,Fe, K和Ti为主量元素),煤中的Si主要来源于石英和伊利石;Al和K主要赋存于伊利石;S和Fe来源于黄铁矿;Ti来源于锐钛矿。有趣的是,假设全部的Fe来源于黄铁矿,那么煤的S/Fe摩尔比为4,大于2(黄铁矿的化学计量比,FeS₂)。这表明煤中约一半的S来源于其他矿物质或有机物质。为了阐明煤中S的其他来源,通过SEM-EDS分析发现含S的有机质赋存于煤中,支持了...     

关中平原城市群PM2.5时空演变格局及其影响因素

PM_2.5作为大气污染的主要来源,其时空演变格局和影响因素对于大气环境质量调控具有重要意义.基于2000~2020年PM_2.5遥感反演数据,采用空间自相关和数理统计方法分析关中平原城市群PM_2.5时空演变特征,以海拔、年均气温和人均GDP等10种因子为自变量,结合地理探测器和多尺度地理加权回归（MGWR）模型对PM_2.5污染影响因素进行空间分异探究.结果表明：①2000~2020年,关中平原城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势.浓度高值区集中在研究区中东部,低值区集中在研究区西部.热点区域集中在临汾市和运城市,冷点区则集中在天水市和宝鸡市.②自然因子在关中平原城市群PM_2.5污染中占主导地位,2020年PM_2.5浓度主控影响因子按解释力大小排序依次为：海拔>年均气温>地形起伏度>年均相对湿度>年降水量>人均GDP>植被覆盖度>能源消耗指数.③主控影响因子按照作用尺度大小排序依次为：植被覆盖度>年均气温>能源消耗指数>年降水量>地形起伏度>海拔>人均GDP>年均相对湿度.其中人均GDP、地形起伏度、能源消耗指数和年均气温主要为正向作用,植被覆盖度、年降水量、海拔和年均相对湿度主要为负向作用.研究得出了关中平原城市群PM_2.5时空演变格局和影响因素,可为相关部门制定大气污染防治政策提供决策依据,同时丰富实证研究.