大通河流域土壤细菌及氮循环功能菌群沿海拔的空间分布

探究土壤微生物的海拔分布格局及其驱动机制对理解气候变化下陆地生态系统的响应至关重要.土壤微生物群落的海拔分布格局随空间尺度有所差异,为此分别沿大通河流域干流流向（海拔梯度1 000 m）和山体坡面（海拔梯度500 m）设置了两种空间尺度的样带,利用高通量测序技术分析土壤细菌群落结构和多样性沿海拔的分布特征,基于FAPROTAX数据库分析氮循环功能类群的海拔分布,探讨驱动土壤细菌群落沿海拔分布的关键环境因子.结果表明:①土壤理化性质沿海拔分布有显著差异,总氮（TN）和硝态氮（NO₃ ^-）含量与海拔正相关（P < 0.01）,土壤容重（BD）、pH与海拔负相关（P < 0.001）;②细菌群落OTU丰度沿海拔升高显著增大（P < 0.01）,丰富度和多样性指数沿海拔增大,但趋势不显著（P > 0.05）;③细菌群落以酸杆菌门（Acidobacteria）、变形菌门（Proteobacteria）和拟杆菌门（Bacteroidetes）为优势门,其相对丰度随海拔升高分别增加、减小和微弱减小;④参与氮循环的功能类群共13种,以硝化作用、好氧氨氧化和好氧亚硝酸盐氧化作用为主,随海拔升高响应规律不同,其中硝化作用细菌丰度显著增加（P < 0.01）,好氧氨氧化和硝酸还原细菌丰度微弱增加,而参与含氮化合物异化还原的细菌丰度先增后减;⑤冗余分析表明海拔（ELEV）、pH和氨氮（NH₄ ⁺）是驱动门水平土壤细菌群落的主要因子,Mantel分析表明土壤细菌氮循环优势类群均受海拔驱动（P < 0.01）.⑥流域和坡面尺度上细菌群落α-多样性沿海拔的规律一致,但土壤性质、氮循环功能菌群丰度和主要环境影响因子均不同.因此从不同空间尺度探究土壤微生物的海拔分布格局具有重要意义.     

基于最优尺度地理探测的长三角有机污染物时空分布驱动因素分析

场地污染对人体健康和生态环境造成了严重危害,理解其时空分布规律是污染评估和场地修复的基础.为此基于场地采样数据,利用最优尺度地理探测器分析长三角地区有机污染物时空分布规律及其驱动因素.结果表明:①长三角场地有机污染物空间分布存在显著的尺度效应,其最佳地理探测尺度格网为8000 m;②长三角污染物空间分布的主控因子最主要来源于生物场,其次来源于化学场;③在土壤0~20 cm深度,蔗糖酶含量、脲酶含量、微生物量氮、全氮含量和离子交换量等对有机污染物空间分布的解释力较大.在土壤20~40 cm深度,对有机污染物空间分布解释力较强的因子是土壤湿度、人口和全氮含量等.随着土壤深度的加深,水动力场的因子解释力增强.④春季里人口、全氮含量和多酚氧化酶含量等对有机污染物空间分布解释力较强.秋季里有机污染物的空间分布更复杂,因子之间表现出更强烈的非线性增强现象和双因子增强现象.     

差异化乡村振兴路径下村域土地利用变化特征及其驱动归因——以重庆市江津区两个村为例

探究差异化乡村振兴路径下村域土地利用时空变化特征及其驱动机制,对于优化土地利用格局和制定乡村振兴路径有重要意义。以长江流域浅丘河谷区2个地形地貌相似、历史发展情况接近、乡村振兴路径迥异的行政村——芳阴村和横山村为例,基于无人机航测和多期Google Earth卫星影像,从土地利用转移、核心用地扩张模式、像元级地块属性和边界二值变化等视角综合探讨了两村在2017～2021年的土地利用变化特征,并引入地理探测器模型,从自然、社会经济、政策因素等多个方面定量归因。结果表明：(1)研究期内两村均经历了较为剧烈的土地利用变化过程,以蔓延式的园地扩张为主,最后芳阴村和横山村分别形成了农旅融合型和农林复合型的发展格局,并且芳阴村的土地利用变化过程较横山村更具多样性和均衡性。(2)像元层面上,芳阴村的地块属性和边界变化均较为剧烈,且二者在超50%的村域范围内存在显著的空间集聚效应,而横山村仅地块属性变化较为明显,地块边界变化度整体低于芳阴村。(3)村域土地利用变化受到自然、社会经济和政策多重因素的交互影响,不同乡村振兴路径下村域土地利用变化的驱动类型和驱动解释力度存在差异,对于有明确政策区划驱动的芳阴...     

基于多指标的多空间尺度暴雨洪涝灾害风险评价研究

以吉林省的第二松花江中下游地区为研究区,在基于行政区尺度的暴雨洪涝灾害风险评价基础之上,以现代灾害风险理论作为基础,综合运用多指标评价法、自然灾害风险指数法、层次分析法、加权综合法等风险评价方法,以及空间分析、网格生成、数据展布等技术手段研究了基于行政区、网格和居民点三种空间尺度的暴雨洪涝灾害风险评价方法,是对暴雨洪涝灾害风险评价向微观化发展的一种尝试.     

南京2013年冬季三级分粒径雾水化学特征

为研究南京冬季不同粒径雾滴的化学成分的特征,利用three-stage CASCC主动式分档雾水采集器,于2013年12月7日~12月9日南京郊区发生浓雾期间,分时段采集三级分档雾水样本,分档粒径为4~16μm(三级)、16~22μm(二级)、>22μm(一级),共计23个分档雾水样本;用瑞士万通850professional IC型色谱仪器测定水溶性阴、阳离子浓度,分析探讨了三级分粒径雾水中阴、阳离子组分的分布特征,不同粒径雾滴中阴、阳离子浓度的相关性,雾水离子浓度与污染气体以及微物理之间的关系.结果表明,南京雾水的pH值多呈酸性,雾水中的各离子成分分布都与雾滴的大小存在着尺度依赖性关系,小雾滴与大雾滴相比,小雾滴中主要离子成分浓度(NH4+,NO3-,SO42-)高、pH值小且电导率(EC)值高.同时南京雾水中的各离子浓度呈现出夜间高白天低.统计分析显示,南京雾过程中雾水组分的变化,主要源于污染源的贡献差异.结合雾滴谱和污染气体资料分析得出,雾水化学组成的变化与微物理特征以及空气中污染气体有关.     

干旱内陆河流湿地景观破碎化模型构建与尺度分析——以黑河中游湿地为例

尺度的选择一直是地理学及景观生态学的研究重点和热点。在遥感和GIS的支持下,以黑河中游湿地为例,利用移动窗口技术和空间形态学准则构建湿地类型变化追踪模型;利用面积频率统计法、卡方分布归一化尺度方差、分维数距平和多样性指数探讨干旱内陆河流湿地类型变化追踪模型的适宜和最佳窗口尺度。结果表明：1）类型变化追踪模型能实现基于像元的湿地景观空间格局分析,弥补传统湿地景观破碎化研究主要基于景观和斑块类型水平尺度,难以深入解析湿地空间演变过程的不足;2）黑河中游湿地类型变化追踪模型的适宜窗口尺度为150 m×150 m~450 m×450 m,最佳窗口尺度为250 m×250 m。该结果是进一步研究黑河中游湿地空间破碎化特征的基础,同时对于丰富干旱内陆河流湿地景观破碎化研究尺度选择有一定积极作用。     

湿地芦苇光谱对富营养化响应的多尺度高光谱遥感研究

近年来大多数滨海河口湿地都受到了人类活动的影响,水体富营养化加剧的问题造成了深远的影响,亟待在不同时空尺度上以快速、稳定、准确的途径监测滨海河口水体富营养化。论文采用能够提取植被氮吸收特征细微变化的高光谱遥感技术,基于3个时相的野外实验测量数据和HJ-1A HSI高光谱遥感数据,在叶片、冠层和景观3种尺度上,研究湿地芦苇的高光谱特征对滨海河口水体氮素浓度变化的时空响应特性,以此避免营养物质脉冲效应导致的错误水体富营养化水平评估结论。研究结果表明：在叶片和冠层尺度,邻近不同氮浓度的水体,湿地芦苇的光谱特征存在差异。而且,所采用的高光谱植被指数能够对邻近水体氮浓度的变化作出响应,各指数与水体氮浓度的相关性在冠层比叶片尺度有所降低,其中TCARI/OSAVI指数与水体氮浓度的相关性较高（叶片尺度R²为0.73,冠层尺度R²为0.7）;在景观尺度,采用基于Bootstrap的SVM模型,构建高光谱指数TCARI/OSAVI的水体总氮浓度估算模型,应用于3个时相HJ-1A HSI高光谱图像。精度检验显示,估算值和实测值之间存在较好的相关性（R²=0.61,RMSE=2.96 mg/L）。综合叶片、冠层和景观3种尺度的研究结果,证明湿地植被的高光谱响应特征可用于滨海河口水体氮浓度的时空分布估算,进而可以指示湿地所在区域水体富营养化水平的变化状况。     

面向粮食产量空间化的多元回归分析模型中的两个关键问题探讨

为比较不同区域尺度变量对模型拟合效果的影响,在全国不分区和分区两种情况下,分别基于县级和地市级两个区域尺度上的样本构建粮食产量与水田、水浇地、旱地面积之间的多元线性回归模型,结果显示,用地市级数据作分析样本比用县级数据作分析样本好,分区建模比不分区建模效果好。因此,将全国划分为7个区,以地市级数据作为区域尺度的变量,在区域、栅格、亚栅格三个尺度上探讨变量（因变量、自变量）尺度和常数项取值这两个因素对模型应用的影响。得到以下结论：1）基于区域尺度样本构建的多元回归模型,如果常数项不为0,则不能用于空间化计算;如果常数项为0,则可以用于空间化计算;2）基于栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论常数项是否为0,均可应用于空间化计算;3）基于亚栅格尺度样本构建的多元回归模型,不论其常数项是否为0,也均可用于空间化计算,但需要将计算结果乘以一个系数,该系数等于栅格单元面积与亚栅格单元面积的比值。上述结论对其他类型的统计数据空间化具有指导和参考价值。     

基于EMD-MFOA-ELM的瓦斯涌出量时变序列预测研究

为准确分析工作面绝对瓦斯涌出量的非平稳特征,实现瓦斯涌出量的准确预测,基于经验模态分解(EMD)、修正的果蝇优化算法(MFOA)和极限学习机(ELM)基本原理,构建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度时变预测模型。通过EMD将瓦斯涌出量时变序列进行深层次分解,获得多尺度本征模态函数(IMF);采用MFOA-ELM对各IMF时变序列建立动态预测模型,等权叠加各预测值,得到模型最终预测结果。以晋煤某矿瓦斯涌出量监测时序样本为例进行研究分析,结果表明:EMD能充分挖掘出监测数据隐含信息,有效降低数据复杂度;该模型预测相对误差为0.024 3%~0.651 0%,平均值仅为0.252 6%,预测精度和泛化能力高于未经EMD分解模型,能很好地适用于非平稳时变序列预测。