长江经济带用水量时空差异的驱动效应研究——基于生产和生活视角

分解长江经济带生产用水量、生活用水量时空差异的驱动效应,有利于用水总量控制目标的顺利实现。采用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)方法,兼顾生产用水和生活用水,将用水总量时空差异分解为生产强度效应、产业结构效应、经济规模效应、生活强度效应和人口规模效应。结果显示:生产用水量是长江经济带及各省份用水总量变化的主要来源,生活用水量对用水总量的促增作用也逐渐增强;生产强度效应、产业结构效应是抑制用水总量增加的主要和次要因素,而经济规模效应、生活强度效应是促进用水总量增加的主要和次要因素,人口规模效应对用水总量的促增作用相对较弱;农业、工业经济增长都促进了用水总量增加,尤其是农业,农业、工业用水强度普遍下降及农业增加值所占比重下降,都促进了用水总量下降;生产用水量是各省份用水总量空间差异的主要来源,各省份用水总量与江苏、重庆空间差异的驱动因素存在差异性。因此,各省份应该贯彻落实高质量发展、转变经济增长方式,重点开展生产环节节水、兼顾生活环节,继续降低产业用水强度、优化升级产业结构,加强生活用水定额管理、提高节水意识,各省份可以以江苏、重庆为参考对象,依据用水总量空间差异驱动因素,充分挖掘可行的节水路径。     

安徽省镇域经济发展水平的时空分异及空间格局影响因素

基于1 244个镇域研究单元的人均财政收入数据,采用多种空间方法分析安徽省镇域经济发展水平的时空差异特征,并运用地理加权回归（GWR）进行影响因素分析。结论如下：（1）从不平衡度指数看,该值在研究时序变化上先升后降,表明近期研究区内部差异程度有所减小;空间序列上南北差异较大,黄山、宣城等市内部差异较小,阜阳、亳州等市内部差异较大。（2）从Zip指数来看,虽然经济发展水平集中的力量逐渐减弱,但实力强劲乡镇的发展速度依然较快且其垄断性较强。（3）从空间分异格局看,高值区主要有两大组团,一处在皖南区集聚且逐渐向北扩展,但2016年有所缩减;另一处则贯穿南北形成条带状“串珠”,呈现先逐渐扩大后几乎消失的变化特征。中值区呈基底状分布在皖中区域。低值区分布在西北和东北,其中西北区逐渐向南扩大,东北区逐渐减小。（4）从空间集聚状态看,4种显著类型区均存在且以显著HH区和显著LL区为主。显著HH区在黄山市周围集聚,并逐渐向池州、宣城扩展;显著LL区在阜阳、亳州等市集聚,并逐渐向南延伸;显著HL区和显著LH区数量较少且集聚现象不明显。（5）从影响因素来看,基于回归系数的平均值对经济发展水平的影响从大到小依次为建成区人口/总人口>常住人口>从业人员>二三产业从业人员/从业人员>行政面积>建成区面积/总面积>工业增加值>人均工业产值>地均工业产值。     

汾渭平原采暖期与非采暖期大气环境质量时空变化特征研究

采暖期重污染天气频发,成为大气环境质量改善的难点。汾渭平原刚被划为中国环境治理的重点区域,大气污染形势十分严峻。基于2014—2018年PM2.5、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物监测数据及空气质量指数,分析了汾渭平原采暖期和非采暖期大气环境质量的时空变化特征。结果表明:(1)采暖期PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO浓度均高于非采暖期,非采暖期PM_(2.5)相比采暖期低42%～54%,采暖期SO_2、NO_2和CO的平均浓度分别是非采暖期的2.7、1.5、1.6倍,而非采暖期O_3平均浓度是采暖期的2.2倍;(2)PM_(2.5)和SO_2为采暖期首要污染物,O_3为非采暖期首要污染物;(3)采暖期和非采暖期三省交界处和临汾的PM2.5浓度均较高,采暖期气态污染物的空间分布与非采暖期基本相似,其中SO_2浓度的空间分布为山西境内河南境内陕西境内;(4)采暖期PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO浓度均呈正相关,与O_3呈负相关,非采暖期SO_2、NO_2和CO随PM_(2.5)浓度呈一致变化趋势,均先上升后下降,与采暖期的变化趋势并不相同;(5)采暖对PM_(2.5)和SO_2的年平均贡献率分别为34.9%和42.1%。     

吉林省2015～2017年臭氧污染特征及成因分析

基于吉林省 2015～2017 年 32 个国控站点逐小时的近地面臭氧 (O₃) 和气象在线监测数据,研究了该地区 9 地市 O₃ 污染的年际变化、时空特征、气象影响和来源传输。结果表明,2015～2017 年吉林省 9 城市 O₃ 日最大 8 小时滑动浓度 (简称 MDA8) 第 90% 分位呈显著上升趋势;高 O₃ 浓度 (O₃MDA8 浓度>160 μg/m₃) 主要分布在以“四平-长春-吉林”为中心城市的水平条带上,并逐步向周围其他城市扩展和递减;O₃ 季节变化呈单峰型,峰值浓度出现在 5～8 月。在研究时段内,采暖季的大气 O₃ 浓度明显低于非采暖季,但其浓度呈持续上升趋势,这可能与燃煤、机动车排放和灰霾天气改善有关;当风速为 2～6 m/s,风向为正南和东南方向时,各监测站点 O₃ 污染较为严重,表明除本地化学反应生成外,来自各地监测点位正南和东南方向的外来传输也会提高本地...     

长江上游流域生长季植被覆盖度时空变化特征及其成因

植被覆盖度是衡量区域植被生长状态及描述生态环境质量的重要指标,基于MODIS MOD13A3遥感数据和气象数据,采用趋势分析法分析长江上游流域生长季植被覆盖度时空变化特征,进一步采用偏相关分析、残差分析法揭示植被覆盖度变化对气候和人类活动的响应机制。结果表明：(1)2000～2019年长江上游流域生长季植被覆盖度呈显著上升趋势(P<0.05),增长速率为1.3×10^-3/a,多年平均植被覆盖度为0.64,呈东部向西北部逐渐下降趋势;(2)植被覆盖度空间分布异质性显著,61.5%的区域呈改善趋势,主要为分布在嘉陵江流域及乌江流域的栽培植物,退化区域占38.5%,主要为分布在金沙江流域及岷江上游流域的针叶林、草甸及灌丛;(3)植被覆盖度以海拔3.5 km为界,呈先上升后下降态势,海拔低于3.5 km,植被覆盖度变化随海拔变化梯度较小,海拔高于3.5 km,植被覆盖度随海拔变化梯度较大;(4)以降水为植被覆盖度变化主要影响因子的像元面积占57.5%,分布多集中在嘉陵江流域及乌江流域,以气温为主要影响因子分布较分散;(5)2000～2019年长江上游流域人类活动对植...     

长江流域新型城镇化耦合协调度时空分异与空间集聚

从长江流域协同发展与新型城镇化发展角度考虑,如何促进区域城镇化有序、适度及协调建设,是亟待解决的科学问题。以长江流域105个地级市为研究对象,基于熵值法构建人口、土地、经济、社会、生态环境城镇化的五维耦合协调度指标体系。依托ArcGIS平台,运用耦合协调度模型、核密度估计及探索性空间数据分析方法探究长江流域城镇化耦合协调度的时空分异特征、空间聚类格局及影响因素。结果表明：(1)2008～2018年,长江流域城镇化耦合协调度的标准差和变异系数均有下降,各地级市间城镇化耦合协调度的离散程度趋于缩小态势。(2)耦合协调度良好及以上的地级市主要位于长江三角洲、合肥与皖江沿线、武汉城市圈、长沙城市圈、成渝城市群等地。耦合协调度失调的地级市主要位于长江源头地区、川西—藏东—滇北横断山区、甘肃陇南、乌蒙山区、雪峰山区、罗霄山区等地。(3)长江流域城镇化耦合协调度空间集聚可划分为热点聚集型、中部发展型、冷点聚集型、边缘游离型4种类型,人力资本、交通建设、经济增长、产业结构、地理特征因素在很大程度上塑造了耦合协调度的区域格局。基于城镇化多维耦合协调发展,本研究提出了相应的政策建议。     

土地利用变化对丹江流域径流和泥沙时空格局的影响

丹江流域是南水北调中线工程的重要水源地,其水量和水质直接关系到京、津、冀、豫的用水安全。为了揭示丹江流域的径流量和泥沙量对土地利用变化的响应,基于SWAT模型,结合了2000、2008和2018年三期土地利用数据和2008～2018年气象数据,定量分析了径流量和泥沙量在不同土地利用情景下的变化。结果表明：(1)2000～2018年间,丹江流域耕地面积净减少了1 400.98 km²,林地、草地、城镇用地和未利用地分别增加了938.20、400.04、43.53和12.44 km²;(2)情景分析的结果表明：城镇用地、耕地和草地面积的减少,林地面积的增加会导致径流量和泥沙量的减少。整体而言,相较于2000情景年,2008情景年的多年平均径流量减少了0.27亿m³(-2.16%)、多年平均泥沙量减少了1.19万t(-6.74%);相较于2008情景年,2018情景年间多年平均径流量减少了1.68亿m³(-13.73%)、多年平均泥沙量减少了8.97万t(-54.46%);(3)丹江流域单位面积产水量呈现...     

黑龙江省大豆生产的碳足迹时空分布特征及生态优化研究

选取我国大豆主产区黑龙江省为研究区,采用生命周期评价（LCA）法核算该地区2011—2020年大豆生产的碳足迹,分析其时空分布特征,利用灰色关联分析法分析全省各地级市（地区）大豆生产碳足迹的影响因素,确定其碳排放的主要来源,提出大豆生产的生态优化方案。结果表明：2011—2020年黑龙江省大豆生产碳足迹平均值为0.337kg/kg（以CO2当量计）,整体呈现反复波动、“北多南少”的格局;在所选的9个黑龙江省大豆生产碳足迹影响因素中,农药、种子、柴油3个因素的贡献度最大。     

基于地理探测器的山东省土地城镇化时空演变及驱动因素

基于遥感监测、社会统计等多源数据,运用空间自相关分析和地理探测器模型分析2000—2020年山东省土地城镇化时空格局演变及驱动因素。结果表明:(1)2000—2020年,山东省土地城镇化水平整体不断提高,高水平区集中分布于各地市的市区,较低及以下水平县区趋于沂蒙山区、半岛丘陵地区和黄河三角洲沿海地区集中分布。(2)2000—2020年,山东省土地城镇化具有明显的空间关联性,空间集聚特征显著,高值集聚区不断扩展,低值集聚区持续收缩。(3)山东土地城镇化水平受地理区位、人口规模、经济发展水平、政府调控能力、工业发展水平、开放水平等因素的共同影响,驱动因子协同效应呈现双因子增强和非线性增强效应。     

基于POI视角的上海城市功能区演化特征及驱动因素

基于大数据时代发展背景,采用ArcGIS空间分析方法和地理探测器探测技术,利用POI数据分析上海城市功能区的空间分布特征及演化规律,探讨其驱动因素。结果发现：(1)上海城市功能区空间设施POI数量增加显著,中心城区集聚密度降低,郊区集聚密度增长迅速,但仍与中心城区存在显著差距,特别是生活休闲空间热点区功能设施不断增加。(2)城市功能空间呈现“圈层+组团”结构,重心向西南方向移动,从以黄浦区人民广场组团的城市中心移至以徐汇区徐家汇组团的城市中心。(3)上海城市功能空间分布表现出“中心城区多核分布,郊区多次中心环绕”的结构特征。(4)上海市对郊区较大的投资力度和优惠政策,使郊区功能区空间设施集聚密度不断增强,“五大新城”成为上海市重点发展的国际对外窗口。(5)上海市功能区热点区域的形成和演化是以人地关系为基础,区位条件、历史因素、人口迁移、产业结构转型升级和政府政策等多种因素合力推动了热点区区域的形成和演化。