城市区域土地利用变化及驱动机制研究 --以长江三角洲地区为例

以正处于一个新的成长期的城市群——长江三角洲地区为例,分析其工业化、城市化进程中的城市区域土地利用变化态势及内在驱动机理。通过对长江三角洲地区城市区域各地类面积比例的动态分析,发现研究区土地利用变化的主要方面是建设用地比例的增加以及耕地和水域面积比例的减少。在此基础上建立驱动因素体系,利用相关分析和主因子分析方法,并构建城市区域土地利用变化驱动力模型,得出长江三角洲城市区域土地利用变化的主要驱动因素是人口的增长和非农化、经济总量的增加以及劳动力的非农化。但是不同的时期,主要驱动力随着社会经济发展的特点和土地利用的特点不断变化：人口的非农化(城市化率)的作用不断增强;经济总量增长的作用明显的减弱;第三产业的发展对建设用地比例增加的驱动作用越来越强。     

洞庭湖区土地利用变化对地表产流的影响分析

利用20世纪80年代末期和90年代末期获取的陆地资源卫星图像,通过GIS分析方法,对洞庭湖区近10年的土地利用／覆盖变化进行了统计分析。并以1996年7月日降雨资料分别计算了1989年和1999年土地利用状况下区域的产水量。结果表明：洞庭湖区10年间土地利用变化的主要趋势是耕地面积减少和建设用地、水域面积的增加。土地利用的主要转化方式有水田转化为建设用地、水田转化为水域、林地转化为建设用地以及旱地转化为建设用地。同样的降雨条件下,洞庭湖区1999年下垫面状况下的产水量比1989年多206×105 m3,建设用地面积的增加是这一时期产水量增加的主要原因。土地利用的变化影响汛期产水量和汇流速度,加强洪泛区的土地管理,合理控制调整土地利用状况是减轻洪涝灾害威胁的有效手段。     

土地利用变化对生态系统服务的影响研究综述

土地利用/覆被变化是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一,不仅带来了地表结构的巨大变化,而且对生态系统服务也造成重要影响。土地利用变化和生态系统服务研究已成为国际上生态学和地理学等跨学科研究的热点之一。从土地利用变化和生态系统服务的概念及其影响因素分析入手,综述了土地利用面积变化、土地利用方式变化和土地利用空间格局变化等对生态系统服务的影响,归纳了土地利用变化对生态系统服务的影响研究的主要方法和模型,分析了相关研究的不足,并提出了加强生态系统服务动态评估方法和时空动态评估模型的研究、强化土地利用变化对生态系统服务影响的生态学机制研究和注重土地利用变化下生态系统服务评估结果的集成应用研究等建议,以期对我国的土地利用变化与生态系统服务评估研究提供科学参考。     

郑州市地下水自备井计划用水交易市场设计

根据水权交易市场建设的基本要求,文章设计了郑州市地下水自备井计划用水交易市场,并对相关的水资源管理制度改革提出了建议。郑州市地下水自备井计划用水交易市场首先需要明晰初始水权、实施总量控制和完善监测计量系统;然后建立相应的市场交易制度,包括年度用水计划制定、跨年度用水指标使用、交易产品选择、交易周期选择、交易价格生成和网上在线交易系统建设等。在建立水权交易市场以后,还需要对现有的水资源管理制度进行改革,包括新水权发放、生态与环境影响评价、市场信息公布、现有的用水计划制定和超计划累进加价制度改革等。     

东辽河流域土地利用变化对非点源污染的影响研究

采用国际前沿的SWAT模型及CLUE-S模型,基于3S技术和统计分析方法,分析了吉林省东辽河流域土地利用2000~2005年的土地利用动态变化,并借助于Logistic回归结果探讨了2000~2005年土地利用变化的驱动力空间特征;运用2000年和2005年土地利用数据,结合CLUE-S模型,模拟不同预测方案下东辽河流域未来20a土地利用变化情况.在此基础上,应用SWAT模型分别对研究区2025年2种情景下非点源污染负荷进行模拟.结果表明:不同的土地利用条件下,情景2比情景1的多年平均径流减少了12.26mm、泥沙减少了8.4×103t、溶解态氮减少了8.29kg、有机氮减少了9.49kg、总氮减少了8.4kg、溶解态磷减少了8.61kg、有机磷减少了7.18kg、总磷减少了7.18kg,情景2比情景1更能有效的控制非点源污染.     

人类活动对流域旱涝事件影响研究进展

人类活动对流域旱涝事件具有决定性影响,已经成为国内外热点研究问题之一。通过系统分析国内外人类活动对流域旱涝事件影响机理的研究,结果表明:人类活动导致大气温室气体和气溶胶含量上升,全球气候变化加剧,导致流域极端水文过程时空格局改变。另一方面,人类活动引起的土地退化将影响流域水资源时空分布和水循环过程,削弱流域防洪抗旱能力;水利工程的修建将增大流域储水状况,有效应对流域旱涝事件,但同时存在加剧流域旱涝事件的风险。此外,论文还概述了人类活动对流域旱涝事件影响的量化方法。     

基于CLUE-S和灰色线性规划的嘉兴北部土地利用优化配置研究

构建基于CLUE-S与灰色线性规划混合模型的土地利用优化配置方法,在导入区域政策、社会经济、生态目标和土地利用现状等条件下,进行土地利用数量结构与空间布局的统一优化,并以嘉兴北部地区为例进行实证研究,共设置现状趋势情景、规划目标情景和规划可持续情景这3种模拟情景.规划可持续情景侧重社会经济环境效益,故对建设用地快速增长和农用地持续减少起到明显调控作用,可实现生态敏感区环境和粮食安全的双重保护,是理想的土地利用优化方案.CLUE-S模型与灰色线性规划的耦合能够兼顾现状条件和区域发展目标,模拟土地利用的数量和空间变化,是解决土地资源优化配置问题的有效方法.     

复合型抑尘剂的制备研究

配制的复合型抑尘剂是甲基丙烯酸甲酯-丙烯酸丁酯共聚物乳液。采用正交法构造四因素三水平设计正交实验,用预乳化法合成抑尘剂。对数据直观分析,得出在乳化剂质量分数为2%,引发剂质量分数为1.1%,交联剂质量分数为2%,搅拌强度为100 r/min的实验条件下,抑尘剂性能较好。抑尘剂应用性能测试表明:抑尘剂具有较好的吸水保水性,配制的复合型抑尘剂具有较好的经济效益和社会效益,应用前景广阔。     

Protected areas as frontiers for human migration

Causes of human population growth near protected areas have been much debated. We conducted 821 interviews in 16 villages around Budongo Forest Reserve, Masindi district, Uganda, to explore the causes of human migration to protected areas and to identify differences in forest use between migrant and nonmigrant communities. We asked subjects for information about birthplace, migration, household assets, household activities, and forest use. Interview subjects were categorized as nonmigrants (born in one of the interview villages), socioeconomic migrants (chose to emigrate for economic or social reasons) from within Masindi district (i.e., local migrants) and from outside the Masindi district (i.e., regional migrants), or forced migrants (i.e., refugees or internally displaced individuals who emigrated as a result of conflict, human rights abuses, or natural disaster). Only 198 respondents were born in interview villages, indicating high rates of migration between 1998 and 2008. Migrants were drawn to Budongo Forest because they thought land was available (268 individuals) or had family in the area (161 individuals). A greater number of regional migrants settled in villages near Lake Albert than did forced and local migrants. Migration category was also associated with differences in sources of livelihood. Of forced migrants 40.5% earned wages through labor, whereas 25.5% of local and 14.5% of regional migrants engaged in wage labor. Migrant groups appeared to have different effects on the environment. Of respondents that hunted, 72.7% were regional migrants. Principal component analyses indicated households of regional migrants were more likely to be associated with deforestation. Our results revealed gaps in current models of human population growth around protected areas. By highlighting the importance of social networks and livelihood choices, our results contribute to a more nuanced understanding of causes of migration and of the environmental effects of different migrant groups.