基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型（Multi-Agent System,MAS）;其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型（Land Transformation Model,LTM）模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型（Cropland Abandonment Simulation Model,CASM）,并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明：与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM（Percent Correct Metric）系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。     

中国水土资源本底匹配状况研究

论文以中国水资源二级区为基本单元,利用单位面积水资源量法和基尼系数法,以二级区水资源总量和潜在可开垦耕地面积为数据基础,评价中国水土资源本底匹配状况,为中国水土资源优化配置提供科学依据。首先根据适宜农作物耕种的高程、坡度和土壤类型条件,得到中国潜在可开垦耕地分布;然后,计算单位潜在可开垦耕地面积水资源量,评价中国水土资源本底匹配分布状况;最后,绘制水土资源洛伦兹曲线,计算基尼系数,对中国水土资源本底匹配总体状况进行评价。研究结果表明： 1）中国北部区域潜在可开垦耕地较多,西南部和南部沿海区域分布较少,未来具有较大耕地开发潜力的区域主要分布在北方; 2）中国本底水资源和潜在可开垦耕地资源空间分布存在严重错位; 3）较之已有研究成果中依据水资源量和耕地面积计算的基尼系数0.566,论文以本底水资源和潜在耕地为基础数据计算的基尼系数0.712要大很多,表征中国本底水土资源不匹配程度要严重得多,中国80%的水资源服务不到23%的潜在可开垦耕地。     

快速城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异探讨：以浙江省义乌市为例

已有城市扩张文献多将建设用地视为单一对象,而较少考虑不同类型的建设用地可能受差别化的驱动因素的影响。针对此,论文以浙江义乌为例,采用无序多分类Logistic回归模型,分析了2006—2014年间义乌商住用地与工业用地扩张所受驱动力的差异。结果表明：商住用地与工业用地扩张均受到自然环境、社会经济区位、邻域状态及空间政策等多重因素的综合影响,但也存在明显的内部差异：一是驱动商住用地扩张的因素并不必然作用于工业用地,反之亦然;二是作用于两类用地扩张的同一驱动因素,其作用方向也可能截然相反;三是对两类用地扩张具有相同作用方向的驱动因素,其作用强度也往往不同,并形成了义乌“产城分离”的城市发展格局。论文揭示了城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异特征,对现有驱动力研究进行了一定拓展,能够为城市规划和城市用地分类管理提供科学依据和直接参考。     

多级A/O工艺强化城市生活污水再生过程的污染物去除效果研究

北京市某城市污水厂在传统的A ²/O工艺基础上特别增设多级A/O(MAO)工艺强化脱氮除磷效果。以该污水厂各工艺单元出水为研究对象,通过对水质常规理化指标、紫外吸收光谱及其相关参数分析,并结合多元数据统计学手段,分析该工艺对城市污水中污染物的去除效果,特别是溶解性有机物(DOM)的去除。经MAO工艺强化后COD_Cr、DOC、TN、TP和N$H^{+}_{4}$-N的去除率分别为95.14%、89.70%、94.53%、97.26%和99.74%,达到GB 18918—2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准;增设MAO工艺后,提高了对DOM的去除率,DOM分子量和团聚化程度显著提高,化合物的稳定性增强。对污水再生过程处理单元水质化学指标与紫外光谱参数的相关性分析表明,芳香环上取代基类型以脂肪链为主时对脱氮除磷促进作用更加明显。     

喀斯特山区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

研究土地利用变化与生态系统服务价值（ESV）的演变对优化喀斯特脆弱山区的土地资源配置和推进生态恢复具有重要意义。以贵州省瓮安县为例,利用2001年、2011年、2019年3期遥感影像数据,通过CA-Markov模型预测2027年土地利用格局,定量分析研究区2001—2027年土地利用和ESV的时空演变趋势。结果表明：瓮安县土地利用类型以林地和耕地为主,耕地向林地的转移较为剧烈,林地和建设用地面积持续增加,建设用地和水域的动态度最大;ESV总体呈上升趋势,耕地向林地转移是ESV增加的主要贡献项,ESV增加区域主要发生在瓮安县西部和东北部地区,未来ESV低值区仍分布在中部城镇地区;服务类型产生的ESV主要以土壤形成与保护服务为主,其次为水源涵养服务和生物多样性保护;林地和耕地是引起研究区ESV变化的敏感因子,研究区ESV对改进的价值系数缺乏弹性。研究期内瓮安县土地利用结构变化显著,生态系统服务价值明显提升。

     

不同改良物质添加对滨海盐碱地土壤重金属及酶活性的影响

改良物质添加在改善土壤理化性质的同时也可能会导致土壤重金属累积.实验设置了对照（CK）、有机肥（OM）、聚丙烯酰胺+有机肥（PAM+OM）、秸秆覆盖+有机肥（SM+OM）、秸秆深埋+有机肥（BS+OM）和生物菌肥+有机肥（BM+OM）共6个处理方式,研究不同改良物质添加对滨海盐碱地土壤重金属和土壤酶活性的影响,以及二者之间的关系.结果表明,与CK处理相比,不同处理下土壤Cr、Cu、Ni和Pb含量呈现上升趋势,其中SM+OM和PAM+OM处理分别对Cr和Cu含量的影响最为显著,而BM+OM处理对Ni和Pb含量影响最为显著.与CK处理相比,改良物质添加后土壤蔗糖酶和脲酶活性显著上升,其中BM+OM处理效果最好;碱性磷酸酶活性呈现上升趋势,但上升程度较小;过氧化氢酶活性无显著变化.冗余分析表明前两轴累积可解释酶活性变异特征的70.3%,单一重金属对土壤酶活性影响的重要性大小依次为：Ni>Cu>Cr>Pb.     

土地资源承载力若干问题浅析

本文就当前土地资源承载力研究中所遇到的若干问题,从土地资源承载力定义的理解、土地生产力的计算、单产预测、土地资源评价和土地利用结构调整等5个方面进行了探讨。 如何定义和理解土地资源人口承载力是进行这项研究的关键。以研究土地资源人口承载力为目的的土地资源评价是进行土地生产力计算和土地利用结构调整必不可少的基础。根据统计资料预测的作物单产,不能反映出土地生产力,而使用农业生态地带法计算作物单产目前也存在着一些问题。     

基于地质环境评价的九江市区不同功能用地优化布局

从地质环境角度,对九江市区不同功能用地类型进行了系统划分,并针对划分的主要功能用地类型(居住及公共设施用地、工业及仓储用地、生态绿化用地)分别进行了地质环境适宜性评价,根据评价结果,结合九江市区的用地现状,提出了不同功能用地优化布局建议,为九江市区后期用地规划与调整提供了依据.     

喀斯特坡地土壤流失监测结果简报

在贵州普定岩溶地质与生态研究综合试验站陈旗小流域内,采用全坡面大型径流场的方法,对6种不同土地利用条件下喀斯特坡地径流场次降雨地表径流量和土壤流失进行了监测。2007年7月到2008年12月期间的监测结果表明:6个径流场土壤流失量均非常小,年土壤流失量和年悬沙产沙量变化范围分别为0.05~62.25 t/km2和0.03~8.68 t/km2,最大的为中度石漠化的稀疏灌丛径流场。喀斯特坡地土壤流失集中发生在降雨量超过60mm的降雨事件中,不同类型坡地间次降雨土壤流失量差异显著,最主要控制因素为地表径流量,同时也受到降雨特征和植被状况的影响。此外,前期降雨对坡地产流和土壤流失的影响也是客观存在的。前期降雨丰沛的条件下,坡耕地、稀疏灌丛径流场的地表径流量、次降雨土壤流失量相对复合植被、火烧迹地、灌草和幼林径流场均出现明显增长。     

陕北黄土丘陵区不同土地利用方式下土壤碳剖面分布特征

黄土高原土层深厚,土壤剖面碳存储受土地利用方式影响明显.为探讨不同土地利用方式对深层土壤碳分布的影响,研究了人工经济林地(陕北米脂)、退耕还林地(神木)和防风固沙林地(榆林榆阳区)0~20.0 m土壤有机碳(SOC)和无机碳(SIC)的分布特征和差异.结果表明,在不同土地利用方式下SOC含量:矮化枣树(2.00 g·kg~(-1))未矮化枣树(1.54 g·kg~(-1))柠条林(0.97 g·kg~(-1))退化人工草地(0.81 g·kg~(-1))樟子松林(0.70 g·kg~(-1))荒草地(0.45 g·kg~(-1)),且各剖面之间SOC含量存在显著性差异(P0.05).在不同土地利用方式下SIC含量:矮化枣树(11.66 g·kg~(-1))≥未矮化枣树(11.59g·kg~(-1))柠条林(9.62 g·kg~(-1))退化人工草地(8.07 g·kg~(-1))樟子松林(4.32 g·kg~(-1))荒草地(0.47 g·kg~(-1));人工经济林和退耕还林(草)样地内所有土壤剖面之间SIC含量无显著性差异;人工经济林、退耕还林(草)剖面和防风固沙林地剖面SIC含量存在显著性差异(P0.05).矮化枣树、未矮化枣树、柠条林、退化人工草地、樟子松林和荒草地土壤剖面无机碳密度分别是有机碳密度的6.19、7.71、10.80、10.78、5.91和1.03倍.综上可见,不同土地利用方式之间土壤碳储量存在明显差异,无机碳的含量远高于有机碳.