中国地级市PM2.5时空分异及影响因素分析

文章选取中国283个地级市,采用ArcGIS、GeoDa软件和地理探测器方法探讨PM2.5的时空分异态势,分析形成分异现象的影响因素.研究表明:以世界卫生组织设定PM2.5的年均浓度值为标准,中国地级市超出规定上限数占比由71.02％降至40.76％;PM2.5整体呈现显著正相关,地级市之间集聚性有增强-降低-增强的过...     

北京市成功研制出国际首个碳纳米管室温红外成像探测器

近日,在北京市科委纳米科技专项支持下,北京大学彭练矛教授团队成功研制出具有成像功能的碳纳米管薄膜室温红外探测器,这是北京市纳米领域取得的义一项重大成果。 红外成像探测器在信息、工业、科研、医疗等领域具有非常重要的应用,现有的高性能可成像红外探测器通常需要依靠低温冷却来减少背景和不同类型辐射的影响,不但价格昂贵,并且对我国禁运。     

基于斯塔克尔伯格模型思想的超高层建筑 火灾探测器布点设计与优化

针对超高层建筑火灾探测器的优化布点问题,引入斯塔克尔伯格模型的思想,在不同长、宽空间结构内提出了一个更经济的布点方法--矩形、三角形优选法,并从布线难度、工程量及布线成本三个维度对矩形、三角形优选法进行了分析研究。     

基于PSRM模型的京津冀地区生态脆弱性时空演变

京津冀地区作为中国三大城市群之一,经济实力雄厚,但其生态脆弱性问题十分突出,为达到经济-社会-生态综合发展,对京津冀地区生态环境现状进行分析显得尤为重要.基于PSRM模型,选取PM_2.5、PM₁₀和土壤侵蚀强度等19项代表性指标,结合序关系法、CRITIC法、锡尔系数、热点分析和地理探测器等方法探究京津冀地区生态脆弱性时空演变特征及影响因素.结果表明,京津冀地区在2009~2019年：①生态脆弱性先升后降,脆弱区大体呈现"东北-西南"走向,东北、西南部生态环境优于中南、西北部;②空间相关程度呈"V"形浮动,冷热点区域与脆弱性空间格局基本一致;③研究区内生物丰度、PM₁₀和人类干扰指数对京津冀地区生态脆弱性影响力较大.最后根据生态脆弱性分析结果,对京津冀地区生态环境与可持续发展提出建议.     

长江经济带PM2.5空间异质性和驱动因素的地理探测

基于地面站点监测数据,运用空间自相关分析和地理探测器等模型方法,探究了2018年长江经济带PM_2.5污染的时空分异特征与驱动因素.结果表明：（1）长江经济带PM_2.5浓度呈明显的夏低冬高、春秋居中的季节变化、 U形月度变化和脉冲型逐日变化特征,低值区集中在上游的南岸地区,高值区位于中下游的江北地区;（2）流域PM_2.5污染存在稳定的空间正相关,局部空间关联格局展现显著的HH型和LL型的空间趋同现象;（3）长江经济带PM_2.5空间相关强度随地理距离的增大而减小,其空间自相关性阈值约为870 km,在该范围内PM_2.5空间集聚性较为强烈;（4）自然和人文因子对PM_2.5影响程度具有显著的空间差异性特征,海拔高度、地形起伏度和人口密度是长江流域PM_2.5污染的高作用力影响因子.因子交互作用后对PM_2.5污染解释力远超单因子,主导交互因子为产业结构∩海拔高度,反映出长江流域大气污染的驱动因素具有复杂性特征.     

面向二/三维城市形态指标的PM2.5浓度调控模拟

城市形态可影响空气污染的源分布与扩散过程,但如何通过优化城市形态指标缓解城市空气污染一直缺少实用的定量方法与模型.故以长沙市为例,定量分析了二/三维城市形态指标对主城区PM_2.5浓度分布的影响,提出了一种关键因子指标驱动下的城市空气质量优化调控模型（UFR-AQOM）,开展了指标阈值与空气质量目标双约束下的城市PM_2.5浓度情景模拟实验.结果表明,长沙市主城区PM_2.5浓度高值区呈现"一轴两区四节点"的空间格局,商业服务用地与道路交通用地、高斑块密度与高用地容积率网格PM_2.5浓度相对较高.三类城市形态因子指标中,开发强度对城市PM_2.5浓度空间变化的影响程度最大,景观格局、用地功能次之,多因子共同作用比单因子影响更加显著.顾及因子指标贡献差异与交互作用的UFR-AQOM模型可有效用于城市PM_2.5浓度的优化调控模拟（R²=0.65,RMSE=1.40 μg·m^-3）.面向PM_2.5浓度达标约束要求,长沙市主城区宜加强周长面积分维数与斑块密度等景观格局指标的全面管控,同时应考虑对工业占比与水域占比等城市用地功能指标和用地容积率等城市开发强度指标的分区优化调控.研究成果将为面向空气质量改善的国土空间规划指标调控提供决策支持.     

京津冀地区生态系统健康时空演变及其影响因素

厘清区域生态系统健康水平及其影响因素对促进可持续发展意义重大.通过构建生态系统健康评价模型,分析了京津冀地区2000年、 2010年和2020年生态系统健康时空演变特征,利用地理探测器与地理加权回归模型（GWR）识别了生态系统健康水平的影响因子.结果表明,研究期内京津冀地区生态系统自然健康指数整体上为上升趋势,北部和西部区县优于东南部区县;京津冀地区生态系统服务指数整体上为下降趋势,呈现出北高南低的空间分异格局;京津冀地区生态系统健康水平呈现先上升再下降趋势,在空间分布上呈现显著的空间异质性,大城市的中心城区生态健康水平较低,燕山和太行山区以及环渤海区县,生态系统健康水平较高;研究期内京津冀地区生态系统健康的空间格局保持相对稳定,热点区及次热点区主要分布在冀北山地和太行山区,冷点区及次冷点区主要分布在东南平原区和部分大城市周边地区.人口密度、年均气温、人均耕地面积和城镇化水平为京津冀地区生态系统健康的主导因子,均与其呈现负相关驱动特征.     

基于遥感生态指数的淮河流域生态环境质量时空演化及其驱动因素分析

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要. 利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数（RSEI）,结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,并运用地理探测器探究RSEI空间分异性的主要驱动因子. 结果表明：①近21年淮河流域RSEI总体上改善,但呈阶段性上升-下降趋势,其中差和较差等级面积呈减小趋势,中等级面积呈增加趋势,良和优等级面积呈增加趋势. 改善面积占比为55.93%,退化面积占比为22.01%. ②空间分布上,RSEI整体呈现自东向西逐渐变差的分布特征（西北和西南边缘山区除外）. 东部稳定性较好,西部和中部稳定性较差. 未来流域生态质量变化为反持续性,以改善为主. ③因子探测结果显示,淮河流域RSEI空间分异主要受到植被因子的驱动作用,其次为海拔. 双因子间的交互作用增强了对RSEI空间分异的驱动力,其中植被因子和海拔的交互作用对RSEI空间分异的驱动力最强,达到86.3%.     

新疆三工河流域生态环境质量演变及其影响因素研究

通过对遥感数据的分析可以实现区域生态环境的快速、客观和全面评价。以Landsat影像为数据源测算遥感生态指数,通过栅格计算和地理探测器对三工河流域生态环境质量时空演变进行评价和影响因素分析。结果表明：1)2003—2020年,三工河流域向“绿”、“湿”、“热”的方向发展,但区域内“干”、“热”、“湿”、“绿”的极端差异明显;2)三工河流域生态环境质量等级以较差和中等为主,并呈现人工绿洲优于山地/荒漠、南部优于北部的空间分布特征;3)2003—2020年,该流域生态环境整体表现出好转的趋势,不同等级之间的交换主要发生在相邻质量等级内;4)2003—2020年各影响因子对生态环境空间分布的解释力由大到小依次为土地利用类型、降水、气温、海拔、地形起伏度、坡度,影响因子之间表现为双因子增强和非线性增强2种交互作用类型。     

基于植被生产力的黄土高原地区生态脆弱性及其控制因子分析

作为中国典型的生态脆弱区之一,研究黄土高原生态脆弱性的空间分布格局及控制因子,可为该地区生态系统修复和环境管理提供重要科学参考和理论支持。该研究依据IPCC生态脆弱性定义,以生态系统净初级生产力（netprimary productivity,NPP）为指标,评估了2001—2020年黄土高原生态脆弱性的空间分布格局,并基于地理探测器定量分析了生态脆弱性的控制因子。结果表明,黄土高原生态脆弱性整体较高,中度及以上等级脆弱区域面积占比约61%,且脆弱性呈现出西北高东南低的分布格局。林地脆弱性最低,中度及以下等级脆弱区面积占比超过85%;草地、耕地和建设用地中度及以下等级脆弱区面积占比分别为59%、66%和76%;未利用地的脆弱性程度最高,中度及以上等级脆弱区面积占比超过86%。植被覆盖度和降水是影响生态脆弱性的主控因子,二者的解释力分别为0.59和0.48;其他因子对生态脆弱性的影响力整体较小（<0.18）。此外,不同影响因子间均存在较强的交互作用,特别是植被覆盖度与海拔之间,其交互作用的解释力高达0.66。该研究表明,基于NPP动态变化能够有效表征黄土高原地区生态脆弱性的空间分布...