河南省人类活动净氮输入量与参数影响研究

为探究平原地区粮食主产区人类活动净氮输入量特征及其参数对估算结果的影响,以河南省为研究区,收集整理1990~2015年县级统计数据及NANI模型参数,对NANI的时空分布特征、变化趋势以及参数对估算结果的影响进行分析.结果表明：（1）时间尺度上看,1990~2015年河南省NANI呈升高趋势,1990、1995、2000、2005、2010、2015年NANI分别为14347、19146、21466、24251、23711、26156kg/（km²·a）,化肥施用为主要贡献因子,占比为63.56%,其次是食品/饲料净氮输入量,占比14.81%;空间尺度上看,河南省NANI较高的县市主要分布在中部和东部的平原地区,而西部山地丘陵地区县市NANI较低.（2）NANI模型输入组分中受参数影响最大的是食品/饲料净氮输入量,与选用适宜参数估算结果相比较,该项变化范围在-23.1%~71.3%,作物固氮量变化范围在-31.2%~41.2%,化肥氮输入量变化范围在-2.8%~4.5%.     

雅鲁藏布江河水氢氧同位素时空变化特征

为揭示流域内水汽循环过程变化规律、揭示河水稳定同位素与气象要素及海拔之间的关系,2018年先后采集雅鲁藏布江干流丰、平、枯,水期水样90个,对河水的氢氧同位素组成进行了分析.结果表明：利用δ¹⁸O与纬度和海拔定量关系模型研究了雅江流域降水氢氧同位素空间变化特征,发现降水中δ¹⁸O值变化呈现东西部（雅江上、下游）高中部（雅江中游）低的趋势;建立了雅江丰、平、枯水期河水氢氧同位素方程,研究发现δD与δ¹⁸O的线性方程斜率低于中国大气降水线,河水δD与δ¹⁸O有一定的季节性特征,其受大气降水的影响较大,且丰水期较平水期以及枯水期相比更为明显;雅江河水中δ¹⁸O空间特征表现为,从上游至下游整体表现出先降低再升高的变化趋势.南北空间上表现为河水δD-δ¹⁸O从南至北逐步增高的趋势.δD-δ¹⁸O值与海拔高度具有较弱的负相关关系;受地表蒸发分馏、降水云团迁移以及流域岩石风化的影响,雅江河水d值季节性、空间性变化明显.     

中国红色旅游经典景区网络关注度时空演变及影响因素

借助“百度指数”,获取2011—2019年中国31个省（市、自治区）对红色旅游经典景区的网络关注度,结合区域差异分析法、景区偏好系数分析红色旅游经典景区网络关注度的时空演变特征,利用面板数据回归模型和地理探测器揭示其影响机理。研究发现：（1）从时序上看,2011—2019年红色旅游经典景区的网络关注度持续上升,具有明显的季节性差异,呈“M”型变化形态。（2）从区域上看,东—中—西部具有明显的梯度递减特征,区域差异呈东—西—中部依次递减态势,空间结构比较均衡,东部地区多位于热点区,中部地区多处于一般区,西部地区则属于冷点区,各省（市、自治区）存在一定季节性差异。（3）景区角度方面,景区的月际变化分为单峰型、双峰型和多峰型三种,单峰型季节差异显著,双峰型和多峰型的季节差异较小,景区偏好类型呈“金字塔”结构,具有“多中心”分布特征,整体格局相对稳定。（4）影响因素方面,客源地网络发展水平的贡献>人口规模>教育水平>经济发展水平,而旅游恩格尔系数的影响不显著,目的地的星级酒店数量、旅游化水平、市外交通可达性是重要影响因素,信息化水平、空气质量、旅行社及公共管理能力是主要影响因素,其他因素影响力较小。     

辽西北春玉米旱灾灾损风险区划

开展干旱风险区划研究,对实现抗旱减灾及粮食稳产增产至关重要。以辽西北为研究区域,以作物水分亏缺指数（CWDI）为干旱表征指标,利用该区1965—2019年逐日气象数据及多年玉米种植资料,通过数理统计和通径分析方法揭示研究区玉米干旱时空演变及对各气象因子的响应特征,在此基础上构建干旱灾损指数进行旱灾风险区划,结果表明:（1）近54年春玉米抽穗—成熟期CWDI值以2.2/10 a的速率上升,其他生育阶段呈下降趋势,空间上干旱频率由辽西向辽北递减;（2）相对湿度和降水量与CWDI指数呈明显负相关,其他气象因子呈正相关,其中气温和相对湿度对其直接影响最大;（3）辽西北分四个灾损风险区,且风险程度由辽北向辽西递增。研究结果可为优化春玉米农田管理和防灾减灾提供一定参考。     

基于“三生”视角的中国林地分类提取

林地具有多重功能,在生态优先区和生产生活区承担不同功能。传统林地分类难以兼顾区域主导功能和开发保护定位,且对不同功能区内林地的时空特征尚缺乏定量刻画。建立基于“生产—生活—生态”视角的林地分类,利用土地利用图、功能区划、植被物候特征和统计数据,使用专题图叠加、遥感识别和决策树分类技术,提取林地各类型。结果表明:2018年中国林地遥感面积为228.18万km ²,1990—2018年生态优先区域林地减少2.49万km ²,2000年后降速变缓;防风固沙、水源涵养和土壤保持区等核心生态功能区内局部林地增加,主要位于内蒙古部分草原和沙区、河北西北部和黄土高原;东北地区、西南喀斯特区和新疆北部的林地转换为耕地和草地,生物多样性保护区内林地降幅最小;用材林地在2010年后减少变缓,园地扩大主要来自东南地区的耕地和用材林,城市林地在广东、浙江、江苏和北京迅速增加。研究表明,发挥核心生态功能的林地在生态修复工程范围和自然保护区内局部恢复,但剧烈的人为扰动仍导致其面积整体降幅较大。建议分区域差异化恢复生态林地、提升主导生态价值。     

安徽省O3浓度时空分异及其驱动因素研究

基于2017—2018年安徽省132个空气质量监测站点的O₃浓度观测数据及各月份的气象与前体物排放数据, 采用空间自相关分析、地理探测器等方法分析安徽O₃浓度的时空分异及其驱动因素. 结果表明:安徽O₃浓度的峰值出现在5月和6月, 超标率分别为31.4%和42.8%. O₃浓度整体呈空间集聚特征, 高值区主要出现在安徽东北部的蚌埠、宿州、淮南和滁州4市, 低值主要分布在皖南山区. 气象要素是安徽省O₃浓度格局形成的主控因素, 其中6月的边界层高度(q=0.644)、近地面太阳辐射(q=0.597)和风速(q=0.571)的影响最大, 且呈正向影响, 风速的增大和边界层高度的增加可能使得输入性污染增加. 降雨量(q=-0.532)和相对湿度(q=-0.559)呈负向影响, 且降雨带的移动是影响安徽夏季O₃分布格局的一项关键因素. 本地前体物排放对安徽O₃浓度的影响受到气象要素的驱动, 在夏季呈正向, 而冬季呈反向, 其中CO的影响相对较大. 6月气象要素与本地前体物排放的双因子交互驱动对O₃浓度的空间分异具有增强作用. 边界层高度和近地面太阳辐射与本地前体物的组合解释力均大于0.7, 在不利的气象条件下, 应进一步加强对本地前体物排放的管控.     

历史时期黄河流域城市空间格局演变与影响因素

研究历史时期黄河流域城市的空间格局演变,能够更好地理解人居环境的特点和发展脉络,对当今黄河流域生态保护、城镇发展有重要的现实价值。采用哈佛大学CHGIS数据库中城市时间序列数据,以及历史人口数据、流域和高程数据,通过实证分析,梳理黄河流域城市时空格局演变过程与影响因素。研究发现：（1）城市数量变化可划分为五个阶段。（2）一级延续稳定区,以今安阳为中心的河南北部城市高密集区和以今西安为中心的关中城市高密集区;以今济南、太原、洛阳为中心的次高密集区。二级延续稳定区分为五条重要的城市带,即渭河城市带、汾河城市带、鲁中山地北麓城市带、太行山东麓城市带及运河城市带。（3）城市重心迁移的平均距离为32 km,人口重心迁移的平均距离为95.78 km,城市和人口的分布有着较密切的联系。（4）气温、降水、高程、与河流的距离、黄河下游河道的变迁等自然因素,以及战争、都城转移和人工运河等人文因素共同影响了历史时期黄河流域城市的时空格局。     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.     

中国居民消费碳排放影响因素的时空异质性

研究我国居民消费间接碳排放的阶段性和区域性特征,对于制定社会经济新常态发展下的碳减排策略具有重要的现实意义.利用投入产出法和结构分解分析法,核算了2002~2017年中国居民消费间接碳排放水平,量化了影响因素对间接碳排放的贡献;利用地理加权回归模型定量描述了省域间接碳排放的时空分异特征.结果显示:2002~2017年中国居民消费间接碳排放呈现先增长后下降的趋势,“食品”类和“居住”类消费是其主要来源,占比42%~48%.新常态下,“直接碳排放强度”、“生产技术”和“消费倾向”因素的抑制作用显著加强,大大抵消了“收入规模”、“人口”及“消费结构”因素对碳排放的促进作用,促使碳排放降低了145MtC.省域间接碳排放从东至西呈现递减的分布特征,表现出一定的集聚性.碳排放的影响因素具有空间异质性,“生产技术”与碳排放呈现负相关关系,其他因素呈现正相关关系.其中,“人口”、“收入规模”及“直接碳排放强度”对碳排放的影响程度较为突出.     

中国县域肉类生产的时空演变及影响因素

随着人均收入的增加和城镇化的推进,促进了居民肉类消费增加。厘清肉类生产格局的变化对肉类可持续供给具有重要意义。基于中国县域视角,以2000—2016年的肉类产量数据为基础,运用标准差椭圆、空间自相关、地理探测器等方法,揭示我国肉类生产的时空演变规律及其影响因素。结果表明:（1）2000—2016年的全国肉类产量呈增加态势,增幅为43.5%,不同区域肉类产量差异较大。（2）全国肉类高产县数量增加显著,范围扩大,空间上呈条带状集聚特点,重心整体北移;其生产的集聚特征显著且相对稳定,但局部表现出一定差异。（3）自然资源禀赋、社会经济及农业技术在不同阶段都影响肉类生产空间格局的演变。粮食产量和第一产业增加值是主要因素,农业机械总动力影响逐年增大,不同因子间的交互作用会强化肉类生产空间分异的效果。