跨区域流域生态补偿标准核算——基于成本收益双视角

合理的补偿标准是流域生态补偿的核心,也是激励生态系统服务提供者积极性、体现生态系统服务改善价值、实现区域协同发展的关键内容.基于成本收益双视角,以渭河流域为例,运用全成本法和选择实验法测算了流域生态系统服务保护的成本收益,进一步借助鲁宾斯坦议价模型核算跨区域生态补偿标准.结果表明:(1)为改善流域生态环境,上游甘肃省的直接治理成本约为35021.27万元/a,间接成本约为107112.26万元/a,全成本约为142133.53万元/a;(2)流域生态系统服务改善能够为中下游陕西省带来的收益为252912.96万元;(3)在流域生态系统服务保护成本收益明确的前提下,若上游地区在协商中具有完全耐心或中下游地区完全没有耐心,则上游获得全部净收益,补偿标准为252912.96万元/a;若上游地区完全没有耐心,且当中下游耐心程度(贴现因子)为0.5时,则双方将均分净收益,即补偿标准为197523.25万元/a.总的来看,研究对流域生态系统服务保护的成本收益分析及跨区域生态补偿标准核算提供了可行思路,实际应用中可根据具体情况合理设定议价双方贴现因子进行灵活处理.     

基于不透水表面指数的城市扩张趋势及驱动机制分析——以南京市为例

城市扩张趋势及驱动机制研究存在两大难题:(1)传统景观数据的混合像元问题影响城市扩张趋势研究的准确性;(2)城市扩张驱动因子的共线性问题影响驱动机制研究结论的可靠性.针对上述问题,以南京市为例,利用不透水表面分析结果,采用不透水面加权平均重心分析、线性方向均值分析及标准差椭圆分析方法开展2000～2017年城市扩张趋势研究,并利用偏最小二乘回归分析方法对城市扩张驱动机制开展定性及定量分析.结果表明:南京市整体上表现为多中心非同步的蔓延式扩张;2000～2017年的3个时间跨度内,南京市整体的不透水表面扩张速度不断增长,年均不透水表面加权平均重心转移距离分别为303,379,611 m,全市尺度上往顺时针偏北259.12.方向转移2 564 m,具体到各辖区,重心转移距离存在较大差异;城市扩张的外部形态特征具有明显的方向性,2000、2005、2010以及2017年4个时期,不透水表面的标准差椭圆扁率均在2.232以上,主要表现为南北向扩张,各辖区扩张方向性不同;城市外部空间特征及发展战略、河流水系及自然保护区分布、土地利用规划等因素表现为对城市扩张方向的约束和限制作用;第二产业从业人员数量、人口密度、第三产业固定资产投资额、地区生产总值、城乡人均可支配收入等因素成为影响城市扩张规模的主要因素.     

湖北九宫山甜槠群落结构与优势种的空间分布格局研究

通过对湖北九宫山国家级自然保护区甜槠群落建立的1ha固定森林样地进行植物群落调查,分析了样地内木本植物物种组成、区系成分、种群径级结构和空间分布格局,结果表明:(1)样地内木本植物(DBH≥1 cm)共有132种,隶属于42科78属,其中,杜鹃花科、壳斗科、樟科、蔷薇科、冬青科等是优势科,短柄袍、鹿角杜鹃、青冈、长叶石栎、甜槠等是优势种.(2)样地内植物科、属的分布类型均以泛热带分布类型为主,分别为30.95％和20.51％.(3)样地内所有木本植物个体的径级结构均呈倒"J"型,幼龄个体数量大,森林群落更新状况良好.(4)样地内木本植物个体的空间分布格局以聚集分布为主,部分优势物种在小尺度上呈聚集分布,而在较大尺度上则为随机分布.     

神农架大九湖移民搬迁居民能源替代探讨

自2013年开始,神农架大九湖湿地启动生态移民工程.为了解大九湖生态搬迁后居民用火用电情况以及资源消耗情况变化,采用样地调查和走访调查的方法,对搬迁户、未搬迁户的能源消耗情况进行收集和分析.结果 表明:除了人口和牲畜数量,海拔也是家庭影响能源消耗的重要因素,薪柴量和用电量相差84％和62.1％,因此搬迁工作可以优先考虑高海拔地区;搬迁前后,居民做饭消耗从基本完全依赖薪柴转变为燃气和电混用,取暖消耗由薪柴转变为燃煤,搬迁后,居民实现了薪柴的零消耗和森林零砍伐,用电量大幅增加,相比搬迁前生活成本增加了折合3450元左右;搬迁后居民居住条件、生活条件、交通设施、创收机会均有所改善;搬迁的431户居民相当于每年保护森林47.08 hm2,对于封山育林和生态恢复工作起到了积极作用.     

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.     

夏热冬冷地区屋顶绿化全年能耗削减及成本效益

绿化屋顶的降温节能效益已有诸多文献报导,但专门针对夏热冬冷地区不同屋顶绿化模式的全年能耗模拟研究并不多见.以南京为例,采用EnergyPlus模型分析粗放、半密集、密集3类典型屋顶绿化的全年建筑能耗削减效应及季节规律,基于降温节能价值开展成本效益分析.结果 表明,屋顶绿化能够通过蒸散与隔离作用调节建筑屋顶表面温度,夏季以降温为主,最大降温幅度为29.3℃,冬季以保温为主,最高升温幅度为13℃.夏冬两季屋顶表面温度的降低/升高分别引起建筑制冷/热负荷的削减:粗放、半密集、密集3种绿化屋顶夏季制冷负荷削减率分别为-0.4％、2％和2.4％,冬季制热负荷分别降低16.5％、23.1％和28.3％,全年建筑能耗削减率为1.9％、4.9％和5.9％,其中,顶层能耗削减占削减总量的11％～71％.成本效益分析结果表明,密集型屋顶绿化的财务净现值最大、投资回报率最高,但3类绿化屋顶在40年生命周期内均无法通过能耗削减效益收回投资成本.研究结果可为同气候区屋顶绿化设计与推广提供参考.     

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.     

长江中游城市群新型城镇化与生态韧性的时空适配及互动响应

科学诊断新型城镇化与生态韧性的多维适配关系,是促进区域高质量发展、助力生态文明建设的关键一环。以长江中游城市群为考察对象,首先基于演化韧性思想,依次构建新型城镇化和生态韧性评估体系,继而从时间、空间、时空交互3个层面勾勒两者的时空适配特征,最后借助面板向量自回归模型识别两系统的互动关系。结果表明：(1)2005～2020年,研究区新型城镇化与生态韧性适配指数从2005年的极不适配(0.397)跃升为2020年的中度适配(0.736),年均增长率为3.926%,武汉、长沙、南昌等中心城市为高值区,城市群内部协调适配的非均衡特征显著。(2)新型城镇化与生态韧性适配水平的空间关联格局呈现一定转移惰性,具有较强的路径依赖与空间锁定特征,城际空间协作强度高于空间竞争。(3)短期内新型城镇化与生态韧性互促关系显著,新型城镇化对生态韧性的促进力度强于生态韧性对新型城镇化的提升作用,较长时段内各系统自我发展的惯性更强。     

基于碳汇潜力的碳排放空间关联网络结构特征及影响因素——以长江中游城市群为例

考虑碳汇潜力的碳排放空间关联是促进城市群协同减排的重要基础,更是实现碳中和的有力抓手。以长江中游城市群为研究区,对传统引力模型进行修正,构建兼具碳汇潜力的碳排放空间关联网络,采用社会网络分析（SNA）和二次指派程序方法（QAP）探究长江中游城市群碳排放空间关联网络的时空特征与影响因素。结果表明：(1)研究期间长江中游城市群碳排放网络关联关系数、网络密度和网络关联度呈增长趋势,网络效率和网络等级度不断下降,且网络等级度在2010年后始终为0,表明碳排放空间关联网络日益稠密、网络通达性较强,存在多重叠加的溢出渠道,但等级结构并不森严。基于碳汇潜力的长江中游城市群碳排放空间关联网络从“双核化”向“多极化、多线程”网络形态发展,核心城市的扩散作用不断增强。此外,以抚州、宜昌、鹰潭、上饶和吉安等为代表的高碳生态承载力地区,在碳排放空间关联网络中的受益关联性大于溢出关联性。(2)2020年,长江中游城市群碳排放空间关联网络形成四大板块,相较于板块内部成员间的碳排放空间关联效应,板块间的碳排放空间关联效应更为明显,即板块间的“碳排放转移”效应较为普遍。净溢出板块主要分布在武汉都市圈、宜荆荆都市圈和长...