三峡库区重庆段土壤保持服务时空分布格局研究

土壤保持是生态系统服务与功能的重要组成,在防止土壤侵蚀、减少径流泥沙与农业面源污染等方面具有至关重要的作用。以对国家生态安全具有重要作用的土壤保持生态功能区——三峡库区重庆段为研究区域,研究得到了2000~2013年时间序列区域土壤保持服务"流量"结果,结果表明:(1)三峡库区重庆段多年平均土壤保持量为604.39 t/hm~2·a,沿长江干流自西向东逐渐增强,区域差异显著;(2)三峡库区的土壤保持服务存在明显的垂直分异特征,随着高程的增加,以300 m与900 m为节点,出现递减-递增-递减的分段规律,与人类活动存在明显的相关关系;(3)增加森林覆被面积是改善区域土壤保持、减少水土流失的重要举措。同时,在三峡库区开展坡改梯工程,减少坡耕地的数量能够有效控制区域水土流失;     

长江中游城市群经济与生态成本空间演化模式分析

综合运用变异系数、泰尔指数及ESDA-GIS多种方法,在充分考虑传统经济影响因子的基础上,尝试引入经济发展生态成本指标,分析长江中游城市群经济综合发展水平与生态成本的空间匹配及演化模式。研究表明:经济综合发展水平高低聚集特征明显,空间极化现象是导致区域经济发展不平衡的主要原因;生态成本空间集聚现象以高高集聚和低低集聚为主,且呈现出高高集聚减少、低低集聚增多的现象,生态成本消耗有所改善;2001~2012年长江中游城市群市域经济综合发展水平与生态成本表现出越来越显著的差异化空间格局,呈现出由低经济综合发展水平-低生态成本过渡到高经济综合发展水平-高生态成本,进而发展到高经济综合发展水平-低生态成本的空间匹配模式的阶段性特征;高经济综合发展水平-高生态成本的经济发展模式仍在大部分城市中存在,经济与生态空间协调发展的潜力仍然很大。     

水足迹视角下长江经济带用水公平性测算及时空差异研究

区域用水公平性问题关系到地区发展平衡。为了研究长江经济带水资源配置的合理性,基于水足迹视角,构建用水公平性系数,以长江经济带为对象,测算总用水、农业用水、工业用水和生活用水的公平性系数,再运用核密度函数和ESDA方法分析用水公平性系数的时空演进趋势。结果表明：在2010—2020年,长江经济带总用水、工业用水公平性不断提高,农业用水公平性呈下降趋势,但变化幅度不大;长江经济带各省份总用水、农业用水及部分年份工业用水公平性具有明显的正向空间聚集特征,生活用水公平性没有明显的空间自相关性;各省份总用水、农业用水公平性呈现先分散后聚集的趋势,两极分化现象明显,工业、生活用水公平性集聚趋势呈波动变化,但近年来各省份工业用水、生活用水公平性水平集聚趋势在加强。基于此,国家应重点提高农业、工业用水效率,强化水资源节约保护,对重点用水单位投入节水型先进工艺,从而提高地区用水公平性水平。     

全球升温1.5℃与2.0℃情景下长江中下游地区极端降水的变化特征

基于长江中下游地区1961~2100年区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)模拟与1961~2005年气象站观测的逐日降水数据,通过统计计算年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率4个极端降水指数,研究全球升温1.5℃与2.0℃情景下,长江中下游地区极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)全球升温1.5℃情景下,年降水量相对于1986~2005年减少5%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加7%、33%和4%;概率密度曲线表明,年降水量均值下降,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值上升,极端降水方差增大;年降水量、强降水量和暴雨日数在空间上表现为南部增加北部减少,极端降水贡献率则相反。(2)全球升温2.0℃情景下,年降水量下降3%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别上升15%、46%和15%;年降水量均值稍有减少且方差稍有上升,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值和方差明显增加;年降水量减少区域位于长江主干以北,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率表现为绝大部分地区增加的空间变化特征。(3)全球升温由1.5℃至2.0℃时,年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加3%、7%、10%和11%;随升温幅度的增加极端降水均值和方差上升;极端降水呈增加态势的范围扩大。因此,努力将升温控制在1.5℃对降低极端降水的影响具有重要意义。     

中国耕地非农化压力时空格局的演变分析

社会经济和资源禀赋的区域差异导致耕地非农化压力表现出明显的空间异质性。开展耕地非农化压力测算并揭示其时空格局演变,是实现土地资源优化配置的基础。从经济因素、社会因素、产业结构和资源禀赋4个方面构建耕地非农化压力指数评价指标体系,采用熵值法计算各指标权重,继而计算1990~2014年中国31省的耕地非农化压力指数,并在此基础上开展了耕地非农化压力的时空格局分析。结果表明:(1)从空间格局分布来看,中国耕地非农化压力空间分布呈现明显的地理梯度,总体上呈现从东到西依次递减的态势。(2)从时间变化趋势来看,不同地区各省份之间的耕地非农化压力指数变化呈现多元化趋势。东部沿海地区,山东、浙江、江苏的耕地非农化压力指数处于上升阶段,上海、福建的压力指数变化趋势逐渐趋稳,广东的压力指数呈现下降趋势。中部地区,河南、河北、山西、江西的耕地非农化压力指数趋稳,陕西、湖北以及四川、重庆等西南地区省份的压力指数呈上升趋势。西部沿边3省(云南、西藏、新疆)的耕地非农化压力呈现了一致的下降趋势。(3)从时空格局结合来看,耕地非农化压力不同的省份其变化趋势呈现出截然不同的走向。在耕地非农化压力较大的地区,耕地非农化经历了从制度驱动向发展推动的阶段,经济增长的倒"U"型轨迹明显,经济增长与耕地非农化之间的关系逐渐脱钩。在耕地非农化压力居中或较小的地区,产业发展滞后,土地比较收益较低,耕地的社会保障作用、生态作用对耕地非农化的影响较大,从而增加了部分省份的耕地非农化压力。     

高原山地城市O3和PM2.5污染时空分布特征

为研究高原山地城市大气污染物时空分布特征,文章利用2018年云南省国控环境空气质量监测数据,对O₃和PM_2.5污染按照区域性特征进行了分析,结果表明：2018年云南省环境空气质量总体保持良好,总体污染形势呈南高北低型。O₃和PM_2.5区域性、季节性污染特征明显,春、夏季节是污染天气高发期;O₃浓度峰值主要出现在2-5月及8月,全年呈现出“大小双峰”的特征,主要出现区域为滇南的红河、德宏、普洱;PM_2.5浓度峰值主要出现时段为2-4月,主要出现区域为滇西南的德宏;云南省各地理区域浓度变化具有较好一致性;研究时段内,滇西南、滇东南以及滇中区域以O₃和PM_2.5为首要污染物的复合型、区域性污染特征初现。区域性污染特征研究结果表明,2-5月是区域性污染主要出现时间范围,滇南的红河、普洱、德宏等地区是区域性污染的主要地区。     

基于层次聚类和水质指数法的南水北调中线总干渠典型年份水质变化特征分析

为探明南水北调中线总干渠水质变化特征和时空分异规律,选择总干渠典型年份30个断面10个水质指标的逐月监测数据,利用层次聚类和WQI水质指数法对水质变化进行分析。层次聚类将总干渠划分为3个渠段,陶岔至柳家佐连续24个断面为第一渠段,该渠段各项水质指标浓度相对较低,其中F.coli ((44.41±56.11)个·L^-1)、COD_Mn((1.94±0.11) mg·L^-1)、SO42-((29.38±1.68) mg·L^-1)和DO ((9.74±1.42) mg·L^-1)等指标明显低于其他渠段;霸州、王庆坨、西黑山、惠南庄和团城湖为第二渠段,F.coli ((184.5±323.16)个·L^-1)、COD_Mn ((2.08±0.29) mg·L^-1)、SO₄^2-((27.21±1.81) mg·L^-1)和DO ((10.82±2.15) mg·L     

多中心作用下大城市房价空间分异的特征及影响因素——以合肥市为例

随着城镇化水平迅速提高,大城市通过外延式扩张与内涵式发展逐渐形成了多中心,在多中心作用下城市空间,尤其是房价空间的变化表现出异质性与复杂性.以快速发展的合肥市为例,从不同空间尺度利用地统计法研究城市房价的空间分异特征,并通过构建特征价格模型分析房价空间分异的主导因素,以揭示城市空间结构与房价空间分异的逻辑关联.结果表明:(1)在主城区尺度上,房价空间分布与多中心结构相符,在各中心范围内形成了 3个高房价区;(2)在中心区尺度上,各中心区房价呈现出圈层与扇形相混合的分布特征,不同规模等级的中心对其周边房价影响范围的差异,形成了不同的空间变异模式;(3)影响房价空间分异的三类特征中,结构特征与邻里特征在主城区尺度上对房价空间分异产生了较大的作用;(4)不同功能的中心区房价空间分异的主导因素各异,区位特征对旧城中心的影响最大,结构特征与区位特征均对行政中心有较大影响,结构特征是新区中心影响房价最主要的因素.     

淮海经济区PM2.5时空特征及影响因素

PM2.5对区域环境和人体健康有着重要影响,淮海经济区作为东部沿海经济发展带的重要支撑部分,剖析其PM2.5时空特征及其影响因素对于京津冀和长三角城市群开展区域空气污染的联防有着重要意义.首先采用时间序列分析对研究区PM2.5浓度特征进行分析,其次利用空间分析方法分析了淮海经济区PM2.5时空特征,最后基于淮海经济区PM2.5空间自相关特征,进一步采用地理加权回归模型探究了PM2.5浓度的影响因素及其空间异质性.结果 表明:(1)淮海经济区逐日PM2.5浓度值呈现出周期性的脉冲型起伏变化规律,整体呈现出冬秋季高、春夏低的"U"型趋势.逐日PM2.5浓度振荡周期短周期为2～3d,长周期为6～7d.(2)淮海经济区PM2.5浓度的空间局部相关性呈现出周期性的变化规律.全年热点区域主要集中在研究区西北的菏泽市和西南的徐州市,冷点区则主要集中在沿海区域.(3)淮海经济区PM2.5浓度影响因素主要包括平均气温、平均降水、平均风速、林地比例和路网密度等因素,不同因素对PM2.5浓度影响存在显著的空间异质性.     

重庆市2009～2018年工业用地供应规模时空特征分析

工业用地供应行为的演化是工业经济发展的重要体现,分析工业用地供应规模的时空变化特征,有利于推进土地供给侧结构性改革,促进工业高质量发展,优化国土空间格局.基于重庆市2009～2018年工业用地供应公告数据,建立重庆市工业用地供应数据库,运用基尼系数、核密度分布、冷热点分析和趋势面分析方法,分析重庆市工业用地供应规模的时空变化规律.结果 表明:(1)重庆市工业用地供应规模总体上处于波动下降趋势,供应的区位呈现较为明显的东北-西南方向分布.区位基尼系数具有波动性特征,市域和分区都在空间分布不均衡和均衡间反复.(2)工业用地供应点规模呈现出“主环-斑点”式空间布局模式,高密度核心逐渐向主城区中心聚集.供应规模的热点区县在主城区的东西两侧变动,冷点区集中在渝东北角.(3)重庆市的中心城区及其西部和南部具有较大的工业用地供应规模,为建设成渝地区双城经济圈奠定了较好基础.