Assessing the current state of ecological connectivity in a large marine protected area system

The establishment of marine protected areas (MPAs) is a critical step in ensuring the continued persistence of marine biodiversity. Although the area protected in MPAs is growing, the movement of individuals (or larvae) among MPAs, termed connectivity, has only recently been included as an objective of many MPAs. As such, assessing connectivity is often neglected or oversimplified in the planning process. For promoting population persistence, it is important to ensure that protected areas in a system are functionally connected through dispersal or adult movement. We devised a multi-species model of larval dispersal for the Australian marine environment to evaluate how much local scale connectivity is protected in MPAs and determine whether the extensive system of MPAs truly functions as a network. We focused on non-migratory species with simplified larval behaviors (i.e., passive larval dispersal) (e.g., no explicit vertical migration) as an illustration. Of all the MPAs analyzed (approximately 2.7 million km²), outside the Great Barrier Reef and Ningaloo Reef, <50% of MPAs (46-80% of total MPA area depending on the species considered) were functionally connected. Our results suggest that Australia's MPA system cannot be referred to as a single network, but rather a collection of numerous smaller networks delineated by natural breaks in the connectivity of reef habitat. Depending on the dispersal capacity of the taxa of interest, there may be between 25 and 47 individual ecological networks distributed across the Australian marine environment. The need to first assess the underlying natural connectivity of a study system prior to implementing new MPAs represents a key research priority for strategically enlarging MPA networks. Our findings highlight the benefits of integrating multi-species connectivity into conservation planning to identify opportunities to better incorporate connectivity into the design of MPA systems and thus to increase their capacity to support long-term, sustainable biodiversity outcomes.     

西成高铁沿线区域A级景区空间点格局研究

通过获取西成高铁沿线8个市级行政区A级景区和高铁站点的地理坐标,利用核密度估计、Ripley′sK函数等方法进行空间点格局分析。结果表明:①西成高铁沿线景区形成了以成都、西安为中心的双热区分布和由成都向乐山、绵阳辐射的次热区分布。②人文遗址类和自然遗迹类景区分别在65km和75km左右的范围内呈聚集分布,现代人造或重建类景区则一直呈聚集分布。③88.4%的景区分布在8个中心城市的“一日游”圈内。     

资源环境承载力研究方法综述

资源环境承载力是区域发展战略决策的基础,对指导区域可持续发展和服务国家战略需求具有重要意义。本文系统梳理了资源环境承载力评价从土地资源承载力向水资源承载力、环境承载力和生态承载力发展,再到近年来以土地开发强度为特征,以及基于供给能力的资源环境承载力评价兴起的历程。资源环境承载力评价从单一资源走向各类主要自然资源、环境要素及综合要素的承载力评价,研究方法不断完善。但目前资源环境承载力研究仍存在更多地关注承载的极限容量,对发展容量的关注不足;缺乏具有普适性、可推广的资源环境承载力评价理论及方法体系等问题,其研究仍面临严峻的挑战。未来资源环境承载力研究仍需在承载力从极限容量向发展容量转变,形成具有广泛指导意义的资源环境承载力评价方法体系,强化以空间开发利用为特征的资源环境承载力评价等方面的研究,以此深化资源环境承载力理论及实践应用研究,为区域可持续发展及服务国家战略提供支撑。     

结合遥感影像的矿山开采沉陷专题信息三维表达

煤矿井下开采引发地表沉陷是一种严重影响生命财产和生产安全的工程形变灾害 ,其形变信息有效表达和精准制图可大大减少矿区变形控制的成本,为矿山安全生产、 保护煤柱留设、塌陷地治理、压煤村庄搬迁、破坏等级判定与损害补偿评估等方面提供 更可靠的技术保障。基于矿山地图、实时卫星遥感影像与开采沉陷变形预计结果等数据 ,采用GIS空间分析和三维可视化技术,对淮北朔里矿区地表移动与变形的下沉（W）、 水平移动（U）、水平变形（ε）、倾斜（i）和曲率（K）等形变类型进行了三维的专 题信息与应用表达,其专题信息能更加直观有效地表达与准确清晰描述开采沉陷的地理 位置、影响范围、受损害地物类型、形变方向与变形量大小等。     

重庆市农地非农化空间非均衡及形成机理

为探寻农地非农化水平空间非均衡及形成机理,确定影响因素对重庆市及所属不同区域农地非农化水平的决定力。研究基于交叉学科视角,利用1997—2013年重庆及所属37个区县（不含渝中区）面板数据,运用Dagum基尼系数和地理探测器模型分析重庆市农地非农化水平的空间非均衡及形成机理。结果表明：重庆市农地非农化水平的时空动态地域性差异特征明显,呈现以区域Ⅰ为中心,区域Ⅱ为中心拓展区,区域Ⅲ和Ⅳ为外围的“中心—外围”空间分异格局;重庆市农地非农化水平空间分布表现出高度非均衡特征,其空间非均衡程度在研究时段内呈现出明显的“W”型波浪变化形态,地区间差距仍是导致重庆市农地非农化水平空间非均衡形成的主因;重庆市农地非农化水平空间非均衡形成机理存在显著分区差异,农地非农化水平受控于多种复杂因素,要素禀赋、经济发展水平、社会发展状况及政策制度环境分别是影响研究区农地非农化水平空间分异的基础条件、内在动力、中坚力量和外在条件;影响不同区域农地非农化水平的主导因素具有显著差异性。综合以上结论：由于研究区农地非农化水平空间非均衡特征明显,并受多因素影响,且各因素对不同区域农地非农化水平的决定作用差异明显,所以开展不同区域农地非农化水平空间非均衡及形成机理研究对于农地非农化管控十分重要。     

城市纳污河流有色溶解有机物时空演变特征

利用平行因子分析和主成分分析方法,结合紫外吸收光谱与三维荧光光谱技术,研究了典型城市纳污河流-河北洨河水体有色溶解有机物(CDOM)的来源及随季节和空间变化特征,探讨了水体CDOM与水质指标间关系.结果表明:洨河水体CDOM主要为新近微生物源产生,受人类活动影响较大.CDOM浓度在时间变化上表现为春夏(2、5月)低,而秋冬(8、11月)高,从上游至下游呈现先升高再降低变化特征.荧光鉴别出的4种组分:组分1(类富里酸),组分2(类腐殖酸)及组分3(类胡敏酸)为类腐殖质,组分4为类蛋白物质.不同季节各组分来源及分布存在差异,除夏季外其他季节水体类蛋白与类腐殖质来源相似,尤其与类胡敏酸组分;类蛋白组分在各季节分布变化显著,冬春含量相对较高.洨河水体荧光物质与氨氮、亚硝氮具有共同来源,其中类腐殖质对COD贡献较为明显.采用光谱分析法并结合平行因子、主成分分析及聚类分析方法可识别污染源空间分布,揭示河体CDOM随季节变化规律.     

流域污染负荷水质响应的时空数值源解析方法研究

以目前广泛应用的环境流体动力学模型EFDC为平台,构建时空数值源解析方法,理论上可以得到任意时刻任意空间点位污染物的来源构成.其原理是考虑水质模型的微分方程,直接对每个污染负荷再微分,从而将原来1个微分方程变为关于每个污染源的微分方程组,然后联立以EFDC的水动力模型求解,得到每个源对每个时空点的贡献.概化的抚仙湖模型作为数值案例用以验证方法.时空数值源解析的结果与传统扰动方法的结果几乎重合,验证了时空数值源解析方法的正确性.另一方面,数值案例中存在34个独立的污染源,扰动法则需要35次模拟,而时空数值源解析方法的结果通过单次模拟就可得到,说明时空数值源解析方法具有明显的计算效率优势.而通过对结果的进一步分析可以发现,时空数值源解析方法可以提供更精确的源贡献的动态描述.     

Approaches and terminology for causal analysis in land systems science

Research into land and social-ecological systems science could benefit from improved clarity in the terminology used for causal analysis and a structured way to make causal inferences. Here I identify two aspects of causality, i.e. causal effects and causal mechanisms, and discuss explanation in historical sciences. I then propose definitions for the major terms used for causal relations, including driver, (spatial) determinant, location and contextual factor, proximate and underlying factors. Finally, I discuss the contribution of various operational approaches, including time series and counterfactual approaches for assessing causal effects and process-tracing approaches for establishing causal mechanisms. Having a coherent concept of causality, agreeing on a precise vocabulary and harnessing our tools with the clear purpose of establishing both causal effects and causal mechanisms should strengthen causal explanations for single cases, for drawing policy-relevant lessons and for theoretical development in relation to land and, more broadly, social-ecological systems processes.     

吉林市城区土地利用对地下水污染空间分布的影响

利用吉林市城区91眼监测井2013年的地下水水质监测数据,采用改进内梅罗污染指数法求取地下水污染指数,同时考虑第二松花江两岸地下水污染的非连续性,采用Kriging方法进行分区插值,然后叠加融合得出城区地下水污染指数空间分布图.结合吉林市城区土地利用类型,采用CM模型和SLM模型提取监测井不同半径范围内的土地利用类型,利用多元回归分析方法确定监测井最可能受污染的范围,最后利用Kendall 秩次相关检验法和回归分析方法分析城区土地利用类型对地下水污染空间分布的影响.研究结果表明,吉林市城区地下水污染呈现出明显的空间分布特征;城区地下水受到不同程度的污染,其中江北片区和中心片区较为严重;在考虑地下水流动的情况下,监测井最可能受污染的范围为沿地下水流向方向500m;吉林市城区土地利用类型对地下水污染空间分布有较大影响,其中传统工业用地、居民和商业用地、城市交通设施用地为主要因素,其Kendall 秩次相关检验τ值分别为0.248、0.174、0.143;在各研究片区,该3种土地利用类型和地下水污染空间分布也存在较好的相关性.     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.