淮南矿区土地利用变化对区域景观格局的影响

以淮南矿区5期遥感影像图作为基本信息源,利用土地利用转移矩阵和景观格局指数分析了淮南矿区的土地利用变化及其对区域景观格局的影响。土地利用变化相关结果表明:1980 — 2015年淮南矿区及区域土地利用变化主要表现为耕地的减少,建设用地、水域的增加。矿区耕地面积减少117.6 km~2,其中46.7%的面积转换成建设用地,51.2%转换成塌陷水域,其所在区域(流域)耕地减少了274.4 km~2,有63.1%转换成建设用地,33.1%转换成水域。将矿区增加的塌陷水域面积还原作为无采矿活动的对照,分析采矿活动对区域景观格局的影响,结果表明:采矿活动使得区域景观多样性指数增加了0.07,矿区土地利用变化使得区域景观多样性增加、优势度减小,区域景观格局更加趋于多样、均衡。     

区域土地利用变化的物质代谢响应初步研究

文章在描述相关研究进展的基础上,认为在物质资源不断减少的情形下,物质代谢效率提高对于人类社会发展具有更为重要的意义。并在此基础上,分析了土地利用方式、土地利用强度、土地利用布局等土地利用变化过程对于物质代谢变化的影响机理。以江苏省为例进行实证分析,构建区域土地利用变化的物质代谢驱动力模型。结果表明,随着1989年以来江苏省土地利用强度的不断提高,物质代谢通量快速增长。土地利用强度越高,物质代谢通量值越大,土地利用强度提高10%,则物质代谢通量将提高5.62%,因此,资源利用量与污染物排放量越多,带来的环境冲击也就越大;但土地利用强度越高,物质代谢效率值就越小,土地利用强度每提高10%,物质代谢效率就提高5.03%,因而单位GD P的资源利用量与污染物排放量也就越少。虽然物质代谢效率在提高,但是物质资源日益稀缺,物质代谢效率需进一步提升。最后提出了区域土地利用变化物质代谢效应响应的研究方向。     

我国一些城市污泥中多环芳烃(PAHs)的研究

应用GC／MS对我国内地和香港地区共11个城市污泥中的17种多环芳烃化合物（PAHs）进行了研究，各城市污泥中∑PAHs的含量在2．271－143．804mg/lg之间，依次为兰州污泥＞珠海污泥＞北京污泥＞广州污泥＞佛山污泥＞无锡污泥＞沙田污泥（香港）＞元朗污泥（香港）＞大埔污泥（香港）＞西安污染＞深圳污泥，含量较高的化合物主要是蒽、荧蒽、苯并（a）蒽和屈等，珠海污泥和北京污泥的苯并(a）芘含量超过我国城市污泥农用标准，各化合物的最高含量分别分布在兰州污泥、珠海污泥、北京污泥和广州污泥中，各城市污泥中的PAHs具有不同的分布特征，均以少数化合物为主，主要是3和4个苯环的化合物，2、5和6个苯环的化合物含量普遍较低。     

城郊农业区小流域土地利用结构对氮素输出的影响

以位于湖南省长沙市城郊农业区的金脱河流域为研究区域,通过解译2009年的Spot-5卫星遥感图获取了小流域的土地利用图;结合流域的DEM图,利用ArcGIS 9.3的水文、空间分析模块将流域划分为若干个子流域,分析各子流域的土地利用结构.从2009年12月～2010年11月在各子流域出口处采取水样,分析其TN、NH4+-N、NO3--N输出浓度、输出量的时空变化特征以及与土地利用结构、施肥等因素之间的关系.结果表明,流域径流氮素污染严重,其TN、NH4+-N输出浓度呈明显的季节变化特征,为冬季>春季>夏、秋季,而NO3--N的输出浓度的季节差异较小.流域内的土地利用结构对NO3--N的输出浓度起着重要的控制作用,林地、水面表现为源作用,水田、旱地、居民地为汇作用;不同的时间尺度上土地利用结构对其影响不同,年度尺度上对NO3--N输出影响最大的为旱地,春夏季为林地,秋冬季为旱地.TN、NH4+-N的输出浓度与土地利用结构的相关性较差,各形态氮素的输出量与纯氮施用量、人口数、养猪量表现为极显著正相关.     

城乡劳动力流动及其对农地利用影响研究评述

农业劳动力务农机会成本呈上升趋势,促使大量农业劳动力向城镇流动,成为当今中国社会的一个突出特征。劳动力城乡流动会影响农户的土地利用决策行为,继而影响土地利用变化过程。为理解这一过程对于农地利用变化的影响,文章首先综述了城乡劳动力流动理论研究的历史脉络,并总结了国内外劳动力流动对农地利用影响的研究进展。提出了尚需研究的若干学术问题,即在方法上需要建立劳动力流动-农户土地利用决策模型,重视农户尺度研究,注重区域差异。     

不同土地利用方式对土壤细菌分子生态网络的影响

利用16S rDNA基因Illumina MiSeq高通量测序技术结合分子生态网络方法,测定了4种利用类型土地中的细菌群落组成,并分别构建了可视化的细菌网络.结果表明,旱田和水田土壤细菌网络的平均路径长度与模块性较小,而节点数、连接数、平均连通度和聚类系数较高;4个细菌网络均以正相关关系占优,天然林地负相关比例较高;酸杆菌门、厚壁菌门和变形菌门中的部分菌群在土壤细菌网络中起着重要的连接作用;4个细菌网络的部分关键节点所属的菌群相对丰度较低(1%),并非本研究区域的主体细菌;旱田土壤菌群主要受TP显著影响(P0.05);水田土壤菌群主要受黏粒、粉粒和含水量显著影响(P0.05);天然林地和城市绿地土壤菌群主要受C/N显著影响(P0.05).以上研究结果表明,旱田土壤细菌网络规模更大,物种间关系更加复杂,不同利用类型土地中的细菌均以协同合作关系为主,天然林地土壤细菌之间存在更强的竞争作用.水田和旱田土壤细菌对外界环境因子的扰动更加敏感,响应迅速,群落结构更易发生变化;部分细菌在网络间存在角色转化现象,低丰度菌群在构建土壤细菌网络中具有重要作用.     

近15年科尔沁沙地及其周围地区土地利用变化分析

利用2期土地利用图形数据对科尔沁沙地及其周围地区的土地利用变化进行分析发现:1985～2000年该地区耕地增加15.34%,林地增加2.48%,草地减少6.28%,水域减少7.72%,城乡工矿居民用地增加1.99%,未利用地减少4.04%;其中草地向耕地转化的面积最大,为4932.00km²,占全区土地利用变化总面积的63.85%,转化的空间分布呈现出向科尔沁沙地边沿及其外围扩展的态势。经相关分析及文献调研得知,人口增长和经济发展是研究地区耕地增加、进而导致系列土地利用变化的根本原因;此外,土地开发和生态环境保护等宏观政策也是影响区域土地利用变的重要人文驱动力。     

成都平原核心区土壤砷空间变异特征及影响因素

掌握土壤污染物的空间变异特征及其影响因素是开展土壤污染防治的前提.基于189个表层（0~20 cm）土壤样品,运用经典统计学和地统计学方法分析了成都平原核心区土壤中w（As）的空间分布特征,并探讨了成土母质、水系和土地利用方式对土壤中w（As）的影响.结果表明:①研究区土壤中w（As）在3.74~35.32 mg/kg之间,平均值为14.64 mg/kg,其中超过GB 15618-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》风险筛查值的采样点仅占总采样点的7.53%.②地累积指数分析结果表明,研究区土壤As处于无污染至轻度污染状态.③研究区土壤中w（As）总体呈西高东低的趋势,高值主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部以及邛崃市与新津县接壤处.土壤As的块金系数为26.60%,属于中等程度变异,受结构性因素和随机性因素的共同影响.④由于人类活动的增强,成土母质对土壤中w（As）的影响已经不显著.距水系越近,土壤中w（As）越高.土地利用方式对土壤中w（As）空间变异的影响程度最大,不同土地利用方式下土壤中w（As）差异显著,表现为园林地>农林地>水稻-小麦轮作>水稻-油菜轮作>水稻-蔬菜轮作.研究显示,成都平原核心区土壤中w（As）总体偏低,高值区主要分布在都江堰市的南部、崇州市的东北部和邛崃市与新津县接壤一带;土地利用方式对土壤中As空间变异的影响超过水系和成土母质.      

镇江城市降雨径流营养盐污染特征研究

城市降雨径流污染是城市水体水质恶化的主要原因之一,为了分析降雨径流的污染特征,从2006-05开始,选择镇江具有代表性的土地使用功能对其降雨径流水质进行监测,分析了径流中固体悬浮物和营养盐的变化特征.结果表明,镇江不同功能区中5～40 μm粒径的固体悬浮物体积分数最大;商业区径流污染物浓度很高,其中SS浓度高达978 mg/L,是城市面源污染的主要来源;降雨初期的30 min径流污染物浓度很高,随降雨历时的延长污染物浓度逐渐下降并趋于稳定;溶解态氮、颗粒态磷和固体悬浮物是径流中污染物输出的主要形态;通过分析固体悬浮物与其他污染物的相关性,发现固体悬浮物是径流中营养盐吸附的载体,去除固体悬浮物是治理镇江降雨径流污染的有效途径.     

Effects of mobile phone use on driving performance in a multiresource workload scenario

Objective: This study explores the influence of mobile phone secondary tasks on driving from the perspective of visual, auditory, cognitive, and psychomotor (VACP) multiple resource theory, and it is anticipated to benefit the human-centered design of mobile phone use while driving.

Methods: The present study investigated 6 typical phone use scenarios while driving and analyzed the effects of phone use distractions on driving performance. Thirty-six participants were recruited to participate in this experiment. We abandoned traditional secondary tasks such as conversations or dialing, in which cognitive resources can become interference. Instead, we adopted an arrow secondary task and an n-back delayed digit recall task.

Results: The results show that all mobile phone use scenarios have a significant influence on driving performance, especially on lateral vehicle control. The visual plus psychomotor resource occupation scenario demonstrated the greatest deterioration of driving performance, and there was a significant deterioration of driving speed and steering wheel angle once the psychomotor resource was occupied.

Conclusions: Phone use distraction leads to visual, cognitive, and/or motor resource functional limitations and thus causes lane violations and traffic accidents.