“一带一路”沿线国家粮食消费时空格局

“一带一路”沿线国家是世界重要粮食生产—消费区,开展该区域粮食安全研究具有重要意义。聚焦粮食消费,剖析沿线国家1995—2017年粮食消费时空格局特征,揭示影响因素。结果表明：（1）1995—2017年,粮食消费数量逐渐增长,总量占世界比例介于55%~59%,人均消费量增至367 kg,为世界水平的95%。（2）1995—2017年,其他用粮和工业用粮高速增长,饲料和口粮快速增长,损耗和种子用粮缓慢增长,形成“口粮为主、饲料为辅”的消费结构,处于粮食消费初级阶段。（3）消费总量空间差异大而人均消费差异小,中东欧国家消费水平高,人口大国、岛屿小国、粮食生产条件欠佳国家消费水平较低。（4）各类用途粮食人均消费量空间差异不大,饲料总量空间差异最大且逐渐增大,近半数国家仍以口粮为主,约25%的国家完成了向相对均衡型转变的消费结构升级。（5）人口数量和消费水平累积贡献率约为43%和57%,中亚、东南亚、南亚多数国家受消费、人口共同影响,西亚及中东国家多受人口影响,中东欧内部差异大。口粮、饲料累积贡献量占比约为46%和34%,南亚、东南亚国家多受口粮影响,中蒙俄、中亚国家多受饲料影响,中东欧和中南半岛国家多为综合贡献型。     

农村居民点多功能空间格局与协调性优化模式

随着城乡融合发展和农户需求的不断提高,探讨农村居民点多功能及其协调关系,是推进农村人居环境整治和乡村振兴的重要依据。以山东省王村镇为例,基于“识别—诊断—优化”的逻辑思路,从生活—生产—生态角度构建农村居民点多功能评价指标体系,利用空间自相关、协调度和障碍诊断等模型,剖析农村居民点多功能空间格局、协调关系及其障碍因子,进而提出农村居民点多功能提升与协调的优化模式。研究发现：（1）王村镇农村居民点总体上呈现出“生产功能较好,生活功能一般,生态功能较差”的特征,且不同功能具有显著的空间异质性;（2）王村镇农村居民点“三生”功能整体协调性相对较高,但协调类型存在明显的复杂性和不均衡性;（3）王村镇农村居民点“三生”功能协调性障碍因素表现为大体相似且个别村庄无障碍性,用地强度、交通条件、资源禀赋、基础设施建设和生态环境状况是农村居民点多功能高强度协调的主要障碍因素;（4）基于障碍因子组合提出的农村居民点多功能协调性优化模式,为可持续性乡村发展提供理论借鉴。     

基于InVEST和MCR模型的南方山地丘陵区生态保护红线优化

优化生态保护红线,是顺应新时代多规融合趋势、推进国土空间高效管理与生态文明建设的重要举措。以南方山地丘陵区典型县奉新县为例,基于InVEST模型进行生境质量评价以识别生态源地及其缓冲区,采用水土流失敏感性修正基本阻力面,运用MCR模型构建奉新县生态安全格局,定量衡量与定性分析相结合对生态安全格局进行有效性评价,继而提出奉新县生态保护红线优化方案。结果表明：（1）生态源地及生态源地缓冲区面积分别为144.42 km²、354.01 km²,分别占研究区总面积的8.76%与21.47%,并识别出19个生态节点;（2）识别出关键生态廊道76 km,一般生态廊道315 km,与生态节点、生态源地、生态源地缓冲区共同构成研究区生态安全格局,面积共498.43 km²,占奉新县总面积的30.23%,集中分布于研究区西部山地丘陵区;（3）经有效性评价证实生态安全格局较生态保护红线更具生态优化意义;（4）划定生态保护红线补划区与生态保护红线储备区,共为生态保护红线调整优化预留了199.34 km²的高质量后备资源,形成研究区生态保护红线优化方案。研究成果可为南方山地丘陵区生态保护红线的评估优化提供科学参考。     

基于无人机可见光影像的绿色植被提取

在分析健康绿色植被光谱特性及无人机可见光影像典型地物各波段像元值差异的基础上,提出一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段信息的新型绿色植被指数——差异增强植被指数（DEVI）.利用该指数及其他8种常见可见光植被指数结合不同阈值方法提取研究区域绿色植被信息,并采用地表真实感兴趣区和基于SVM的监督分类方法进行精度量化评价.结果表明：由DEVI计算的植被指数灰度影像直方图具有良好双峰形态,可利用双峰直方图阈值法快速确定阈值,且阈值一般位于0.9~1之间;同时,DEVI提取精度明显优于其余8种植被指数,且采用双峰直方图阈值法时,总体精度为98.98%,Kappa系数为0.9791,相对误差为1/83.为验证DEVI是否具有良好的可适用性及可靠性,选取3种典型植被覆盖区域进行可行性验证,结果表明：利用DEVI可高精度提取建筑密集区域和植被零散分布区域的绿色植被信息,总体精度分别为98.42%和98.56%,Kappa系数分别为0.9610和0.9635,相对误差分别为1/125和1/91;而植被集中分布区域提取精度略低于上述2种典型区域,总体精度为97.40%,Kappa系数为0.9371,相对误差为1/53.因此,提出的差异增强植被指数——DEVI可以有效、高精度、低成本提取不同植被覆盖典型区域无人机可见光影像中的绿色植被信息,为陆地生态系统中的绿色植被监测研究提供一种可行性方法.     

常德市海绵城市建设示范区雨洪适应性评价与分区

雨洪适应性体现了海绵城市建设的底线约束与生态优先原则,是海绵城市规划中重要的评价标准。采用INVEST模型与GIS技术,进行了研究区的雨洪适应性评价、雨洪适应性的功能分区及安全水平分区。研究表明：（1）从水源涵养、土壤保持和水质净化三个方面进行雨洪适应性评价,并融合雨洪汇流路径与适应性等级,划分雨洪适应性功能分区,体现了雨洪适应系统的源间廊道与基本骨架视角。（2）雨洪安全格局是海绵设施空间形态上的表现,重构不同安全水平雨洪适应性空间,实现了“源—汇”平衡,形成城市雨洪安全系统。（3）雨洪适应性通过水文过程与空间格局耦合,体现了雨洪管控中从微观到宏观层面的协调,对提升城市应对不确定性冲击的自组织能力具有参考意义。     

2009~2019年中国人为CH4排放量的估算及时空格局

以中国340个地级及以上城市为研究对象,采用自下而上的核算方法,针对农业活动、能源活动和废物处理3个一级CH₄排放源,核算2009年和2019年中国人为CH₄排放量并分析其时空格局.结果表明：2009年中国人为CH₄总排放40.71Tg,2019年为42.89Tg,CH₄排放总量在增加,排放强度和人均排放量基本保持不变.一级排放源中,农业活动、能源活动和废物处理在2009年的CH₄排放量分别为24.88Tg、12.06Tg和3.76Tg,农业活动为主要排放源,2019年三者排放量分别为16.99Tg、21.62Tg和4.28Tg,能源活动成为主要排放源;二级排放源中煤炭开采的CH₄排放最多;不同城市中各排放源的占比存在较大差异,淮安、扬州和南通农业活动排放最多,晋城、大同和太原能源活动排放最多,而北京、上海和广州以废物处理排放为主.城市人为CH₄排放存在显著的空间正相关,高排放—高聚集的城市数量减少,分布集中;低排放—低聚集的城市数量增加,分布重心向东部地区转移;局部城市空间关联类型呈现出较强的空间锁定效应和迁移惰性特征.CH₄排放强度与人均CH₄排放的区域总体差异较大;CH₄排放强度地区间Theil指数差异较大,而地区内差异较小;人均CH₄排放地区间与地区内的Theil指数差异均较小.     

基于生态安全格局与生态脆弱性评价的生态修复关键区域识别与诊断——以汶上县为例

以山东省济宁市汶上县为研究区,基于最小阻力模型构建生态安全格局,结合脆弱性评价识别生态修复关键区域,对关键区域分类提出针对性修复保护措施.结果表明在汶上县共识别出11处生态源地,总面积38.72km²,35条生态廊道,总长度259.56km;生态脆弱性分级以中度脆弱与低度脆弱为主,两类型区域总面积594.32km²,占比67.40%.中部城区脆弱性较高,西南洼地脆弱性较低;识别出生态修复关键区域5处,总面积107.14km²,分布于中部城区及周边;根据区位特征将关键区域分为三类,并分类别提出其生态修复策略,以期为国土空间生态修复提供参考.     

热振森林大型土壤动物群落特征及其影响因素

为了解西藏拉萨市林周县热振国家森林公园不同海拔大型土壤动物群落的空间分布特征及其与环境因子的关系,于2021年7月(夏季)根据其地理特征设置了三个不同海拔共9个样地.采用手捡法对大型土壤动物进行收集,并将其保存在75%酒精的收集管中,同时测定相应的环境因子.共捕获大型土壤动物1427个,经形态学鉴定隶属于2门5纲15目21科,其中优势类群为姬马陆科(Julidae)和蚁科(Formicidae),占总捕获量的66.0%.常见类群共10类,占总捕获量的31.3%;稀有类群占总捕获量的2.7%.热振国家森林公园大型土壤动物的类群、Shannon多样性指数、均匀度指数和优势度指数在三个不同海拔之间无显著性差异(P>0.05).大型土壤动物群落Jaccard相似性系数位于0.15~0.77.Pearson相关性结果显示,大型土壤动物个体数与海拔呈极显著负相关(P<0.01),与土壤温度和pH呈显著正相关(P<0.05);冗余分析显示,排序轴1和轴2共同解释了的类群组成变化的55.0%,全磷(TP)和有效磷(AP)为显著性解释变量,对大型土壤动物群落的解释率分别为29.6%和18.5%,是影响大型土壤动物群落的主要环境因子.     

气象因素和前体物对中国东部O3浓度分布的影响

采用重心模型、空间自相关分析和地理探测器,研究了2016年中国东部O₃浓度的时空变化规律,揭示了气象因素和前体物对中国东部O₃浓度空间分布格局及其演变的影响.结果表明：（1）O₃浓度变化可分为3个阶段：1~3月为低值上升阶段、4~9月为高值波动阶段、10~12月为低值下降阶段,O₃污染主要发生在高值波动阶段,超标天数占全年的96.0%.（2）气象因素是影响O₃年均浓度空间分布格局的主导因素,受降水、相对湿度南高北低和日照时数北高南低的影响,O₃年均浓度总体呈北高南低的态势;前体物对O₃年均浓度分布也有显著影响,是城市群核心城市形成局部O₃污染中心的原因.（3）O₃月均浓度分布格局经历了由北高南低到南高北低的演变过程,1~6月O₃浓度总体重心和高值重心向北迁移,6月达到最北,北高南低的特征最强,环渤海地区成为O₃污染最严重的区域;7~12月,O₃浓度总体重心和高值重心向南迁移,12月达到最南,O₃浓度分布格局演变为南高北低.3~9月雨季期间,O₃浓度分布主要受降水和相对湿度的影响,其余时间主要受气温的影响.（4）前体物对O₃浓度分布的影响主要通过气象条件实现,气温越高,光化学反应越强,前体物的正向影响力越大;气温越低,光化学反应越弱,NO_x、CO、SO₂等化学性质活跃的前体物对O₃可能起消耗作用.