我国主要粮产区PM2.5、PM10时空分布特征及影响因素——以河南省为例

利用2018年河南省PM_2.5、PM₁₀监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征及影响因素,结果表明:（1）PM_2.5、PM₁₀日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM_2.5/PM₁₀月均值呈现出“W”型变化特征,PM_2.5、PM₁₀季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;（2）PM_2.5、PM₁₀月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM_2.5/PM₁₀季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;（3）PM_2.5、PM₁₀与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。     

秦岭生态屏障产水服务时空演变特征及驱动要素

秦岭是我国重要的“中央水塔”,是南水北调的重要水源地。基于InVEST模型评估2000—2018年秦岭地区产水服务,分析其时空演变特征,利用相关性分析和地理加权回归方法（GWR）探究不同因素对秦岭地区产水服务变化的影响。结果表明：秦岭地区多年平均产水量为235.16 mm,19年间产水量呈现微弱下降趋势,产水量在空间上表现为由南部向北减少的特点。秦岭地区产水量波动程度和变化趋势都较弱,产水服务整体比较稳定。各因素对产水量的影响具有明显的空间异质性,降水主导的范围最大（33.18%）,且集中分布于产水量较多的秦岭南侧。其次为NPP（17.90%）和实际蒸散量（16.71%）,两者在中北部地区是主要影响因素。研究结果对促进区域生态安全和可持续发展具有一定的指导意义。     

中国水禽产业时空演进及影响因素——基于全要素生产率增长视角

水禽产业快速发展离不开技术进步的贡献。准确审视水禽产业全要素生产率的时空演进规律,探讨不同阶段水禽全要素生产率（TFP）的提升策略十分重要。基于中国水禽体系产业经济团队的调研数据和固定观测点数据,结合有关年鉴整理出水禽的投入和产出数据,运用GIS技术分析后得出结论：2010—2018年水禽产业时空演进特征为“东退西进,北向南移”。结合永续盘存法和索洛余值,运用数据包络分析法（DEA-Malmquist）估算全国29个省份水禽TFP指数,比较各地区的TFP增长率和贡献率,进而分析此期间的时空演进规律,结果显示：2014年TFP增长率大幅下跌,2015年又逐渐上升,2016年以后才趋于平稳增长,概括水禽TFP增长率的时空变化规律为先降后升的“U”型走势。运用Tobit模型分析其变动的影响因素,结果表明：受H7N9突发事件影响,水禽产业劳动力投入和资本投入发生了改变,主要影响因素为水电及燃料动力投入、基础设施维护及新增投入、疫苗防疫及医疗投入等,这些因素对水禽TFP增长的时空变动影响显著,进一步说明水禽技术效率有待提升,风险规避机制有待完善。     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

Spatiotemporal variations of ambient air pollutants and meteorological influences over typical urban agglomerations in China during the COVID-19 lockdown

To investigate the air quality change during the COVID-19 pandemic, we analyzed spatiotemporal variations of six criteria pollutants in nine typical urban agglomerations in China using ground-based data and examined meteorological influences through correlation analysis and backward trajectory analysis under different responses. Concentrations of PM_2.5, PM₁₀, NO₂, SO₂ and CO in urban agglomerations respectively decreased by 18%–45% (30%–62%), 17%–53% (22%–39%), 47%-64% (14%–41%), 9%–34% (0%–53%) and 16%-52% (23%–56%) during Lockdown (Post-lockdown) period relative to Pre-lockdown period. PM_2.5 pollution events occurred during Lockdown in Beijing-Tianjin-Hebe (BTH) and Middle and South Liaoning (MSL), and daily O₃ concentration rose to grade Ⅱ standard in Post-lockdown period. Distinct from the nationwide slump of NO₂ during Lockdown period, a rebound (～40%) in Post-lockdown period was observed in Cheng-Yu (CY), Yangtze River Middle-Reach (YRMR), Yangtze River Delta (YRD) and Pearl River Delta (PRD). With slightly higher wind speed compared with 2019, the reduction of PM_2.5 (51%–62%) in Post-lockdown period is more than 2019 (15%–46%) in HC (Harbin-Changchun), MSL, BTH, CP (Central Plain) and SP (Shandong-Peninsula), suggesting lockdown measures are effective to PM_2.5 alleviation. Although O₃ concentrations generally increased during the lockdown, its increment rate declined compared with 2019 under similar sunlight duration and temperature. Additionally, unlike HC, MSL and BTH, which suffered from additional (> 30%) air masses from surrounding areas after the lockdown, the polluted air masses reaching YRD and PRD mostly originated from the long-distance transport, highlighting the importance of joint regional governance.     

厦门市填海造地的遥感PCA识别及其驱动机制研究

基于遥感主成分分析(PCA),论文提出一种快速、准确及经济地识别填海造地时空分布的新方法。并以厦门市港湾地区为例,将1993与1996年,1996与1998年,1998与2001年,2001与2003年、2003与2006年共6期遥感影像融合后经PCA分析得出5个时间段内填海造地的空间分布信息,并结合相应阶段的城市发展战略进行分析。选取工业总产值、人口、港口货物吞吐量等统计数据作为填海造地行为的社会经济驱动因子进行回归分析,得出政策导向、工业的快速发展以及人口的增加等是厦门港湾地区填海造地的主要驱动因素。最后提出基于驱动机制和未来情景分析的港湾地区填海造地优化调控的政策建议。     

基于土地利用变化的忻州市生态格局时空变化分析

为了厘清改革开放以来忻州市各类生态系统及生态系统格局的时空特征,使用忻州全市1980、2000、2018年的土地利用和覆盖(LULC)二级分类数据,经过土地转移矩阵和景观格局指数计算,探讨分析了忻州市改革开放以来近40年的LULC及格局的长时间序列时空变化特征,以揭示忻州市的生态环境变化态势。研究区近40年来以城镇用地和其他建设用地增加为主,其他各类减少,城镇化和人口增长带来的土地和生态压力主要集中在草地、耕地以及湿地上;其中2000—2018年的变化更剧烈,人类活动对自然的干扰加剧,但同时在这一阶段已经开始了森林、湿地的保护,开展经济发展与生态文明同步建设。     

上海城市土地利用转变类型及其空间关联分析

基于多时段TM遥感影像资料,通过地图代数和空间关联分析、相邻度分析等空间分析手段的综合应用,论文对上海地区近10年来城市土地利用变化类型、形成过程和相关空间机制进行了研究,结果表明:①近10年来上海城市土地利用扩展经历了“单核扩展”模式为主(1987～1990年)到“单核扩展”、“多核扩展”与“点-轴”扩展模式并存(1990～1995年),直至“多核扩展”及“点-轴”等复杂扩展模式为主(1995～2000年)的变化过程,导致上海中心城区和郊县城镇规模急剧扩张,交通干道沿线区域城市化过程明显增强,并形成整个上海地区城市化网络结构;②面积贡献率较大、转变频率较低的城市土地利用变化类型,与其他类型之间具有较高的关联度和空间亲和性,构成中心城区或卫星城、郊区城镇的扩展核心;③面积贡献率较低的类型,其转变频率较高,分布零散,构成扩展核的外围部分,这些城市周边地区存在一定程度紊乱、不合理的土地利用、开发活动;④城市化过程的内在空间机制与土地利用类型的面积和转变频率有密切关系。在更精细的尺度上依据转变频率划分的类别在一定程度上能更好体现城市土地利用变化类型的空间分异,及其作为宏观驱动机制的社会经济因子所具有的空间差异性。     

长江上游重庆段近20 a降水时空变化特征

全球气候变暖背景下,中国的降水分布日趋复杂,气象灾害造成的损失巨大。为满足防灾减灾与水资源管理的数据支撑需求,基于长江上游重庆段近20 a降水数据,利用线性回归、M-K非参数检验等方法,探究降水的时间变化趋势与空间分异特征。结果表明：近20 a重庆市年降水量在875.6—1348.2 mm。时间上,春、秋两季呈明显增多的趋势,其中3月最显著。降水在14 a时间尺度的周期过程线中波动最强,是第一主周期。空间分布上,呈西低东高的特点,在渝西和长江河谷地区降水相对偏少,主要受重庆地形的影响;渝西和渝东北地区秋季降水显著增多。研究结果可为长江流域旱涝灾害防治、水资源开发利用及经济社会可持续发展提供数据支撑,同时可为植被修复与生态廊道保障提供参考。