近30年来洞庭湖地区水稻种植面积演变的影响因素分析

研究多熟制水稻面积时空演变及驱动机制对保障我国粮食生产和安全具有重要意义。综合运用Nich指数和地理探测器模型,探讨了洞庭湖地区1987—2017年一季稻和双季稻种植面积的时空动态变化及主要影响因素。结果表明：（1）近30年来,位于丘岗山地区的一季稻面积比例大于中部平原地区,整体呈上升的变化趋势;武陵区、沅江市等地在2007—2017年呈先降后升的变化趋势。（2）1987—2002年间一季稻和双季稻面积相对变化率呈西高东低的梯度型变化模式;2002—2017年间一季稻呈高—低—高的条带状变化模式,双季稻呈北高南低的变化发展模式。（3）1987年和2017年地理探测模型结果表明,有效灌溉面积、工业从业人员、农业从业人员、农林牧渔总产值对水稻面积影响程度不断加深。研究结果可为水稻种植结构调整提供参考依据。     

中国区域生态效率的时空演变及空间互动特征

现有研究主要关注生态效率的测算,对生态效率的空间互动特征缺乏相应地分析。采用考虑非期望产出的SBM模型对中国30个省级行政区2005—2015年生态效率进行测度,并在此基础上利用空间自回归模型考察中国区域生态效率的空间互动特征。结果表明：（1）中国高生态效率区主要分布在沿海发达省份,而低效率区则主要分布在欠发达省份。（2）在全国层面,基于经济权重矩阵得到的空间自回归系数为正且显著,表明区域生态效率存在正向的空间互动效应。（3）分样本估计中,发达和欠发达地区样本的空间自回归系数均大于全样本估计得到的空间自回归系数,故发达和欠发达地区内部的空间互动效应强于发达和欠发达地区之间的空间互动效应,呈现出“群分效应”。     

鲁南经济带城乡绿色发展效率时空分异及驱动因素识别

城乡绿色发展效率对高效低耗绿色发展模式构建、社会经济可持续发展以及实现城乡互动融合具有重要意义。基于鲁南经济带35个县（市、区）13 a面板数据,综合采用DEA-Malmquist指数法、城乡绿色发展效率脱钩状态模型、地理探测器等多种计量模型,对2005—2017年鲁南经济带城乡绿色发展效率时空分异特征与驱动因素进行综合研究,结果表明：（1）技术进步是鲁南经济带绿色TFP增长的主要来源,但其贡献度不断下降,而纯技术效率与规模效率对于绿色TFP增长的促进作用逐年增强;（2）研究期内鲁南经济带绿色TFP增长具有空间分异性,绿色TFP的高效率区和次高效率区有向东北和西南地区集中的趋势;（3）鲁南经济带城乡绿色发展效率的脱钩关系出现反复,由负脱钩（耦合）到脱钩再到负脱钩,整体上城乡绿色发展处于动态变化与非协调（或低级耦合）阶段;（4）普通中学在校学生数、粮食产量、城乡居民储蓄存款余额是城乡绿色发展效率的高作用力影响指标,因子交互作用后对城乡绿色发展效率解释力远超单因子,反映出鲁南经济带城乡绿色发展效率的驱动因素具有复杂性特征。     

皖西地区贫困空间分异的影响机制

区域性贫困是当前中国社会经济和区域发展不平衡的核心表现。以大别山连片特困区的皖西地区为例,以乡镇贫困发生率为贫困空间分异指标,以地理环境、经济环境、社会环境的20个因素为自变量,综合运用相关分析、空间回归、地理加权回归等方法,探究各因素对贫困空间分异的影响。结果表明：平均坡度、人均规模以上工业总产值、二三产业收入占纯收入比例、医疗卫生机构床位数是导致皖西地区贫困空间分异的核心因素,且其影响具有较强的空间异质性;地理机制、经济机制、社会机制是皖西地区贫困空间分异的主要机制,其中,地理环境是基础影响,经济环境的影响较强,社会环境影响广且大多与地理环境相关。研究结果对贫困干预的地理瞄准具有较强的借鉴意义。     

四川盆地臭氧浓度空间分异及驱动因子研究

为揭示四川盆地臭氧（O₃）的空间分布格局及其驱动因子,通过对2015~2017年四川盆地18城市82个国控环境监测站的O₃浓度观测数据,使用空间自相关,空间热点探测及地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明：2015~2017年四川盆地O₃浓度总体呈现上升趋势（由2015年的（79.95±18.82） μg/m³上升到2017年的（88.64±11.67）μg/m³）,污染态势逐年加重.盆地中西部成都,资阳,雅安等城市O₃浓度最高,且高值区范围逐年扩大.O₃浓度的空间分布呈现出显著的聚集性规律（空间正相关,Moran's I指数大于0）,且年聚集区（H-H聚集区或L-L聚集区）主要呈现为H-H聚集区分布在盆地中西部,L-L聚集区分布在盆地东南部.此外,年聚集区的年际变化与浓度变化态势基本一致,即O₃浓度上升（降低）的区域转变为H-H聚集区（L-L聚集区）.基于地理探测器定量分析了二十个社会经济及自然驱动因子对O₃浓度空间分异的影响,结果显示社会经济因子占主导作用,其中城建用地占区面积比重（驱动值,q=0.5734）,人口密度（q=0.5479）的驱动作用最为突出,自然因子中年降水量（q=0.4592）具有最显著的驱动作用;地理探测器双因子交互对O₃浓度空间分异的影响有明显的交互增强作用（每个单因子q值平均增大了1.5~2.1倍）,且交互均值（即各因子交互q值的均值）与最大交互值逐年增大.在使得交互值达到最大驱动值的双因子中,出现频率最高的是人口密度（7次）和工业烟粉尘排放量（7次）.     

中国居民直接生活能源消费碳排放区域差异及影响因素分析

基于2003-2015年中国30个省份的居民直接生活能耗碳排放数据,利用空间自相关分析其空间格局变化,并利用地理加权回归模型分析了居民消费所产生的二氧化碳排放影响因素。结果表明,中国省域的碳排放空间依赖作用较为显著;居民消费水平、居民直接生活能耗碳排放强度、劳动年龄人口比重对居民人均直接生活能耗碳排放量的增加具有促进作用;家庭规模对人均碳排放的影响呈现较强的负向抑制作用。中国经济发展的区域不平衡在碳排放方面凸显为居民直接生活能源消费碳排放的差异,并在集聚格局上表现出多种类型。     

辽宁省水库富营养化限制因子及风险研究

中国东北部典型水库群的富营养化风险管理是饮用水安全的重要保障。选择辽宁省15个主要水库作为研究案例,以近十年的水质数据为评价基础,采用统计学分析方法,针对春、夏、秋3个季节建立富营养化指标的回归模型,识别不同季节富营养化产生的主要限制因子。采用概率分布曲线法对各水库发生中营养化和轻度富营养化的风险进行评估,并对15座水库的风险进行排序。结果表明:水库富营养化在不同季节的环境限制因子各有不同,水库中营养化和轻度富营养化的风险特征也有显著差异。     

京津冀PM2.5时空分布特征及其污染风险因素

为分析京津冀及其周边区域2013年典型污染事件中PM_2.5的时空分布特征及污染风险因素,根据国家城市环境空气质量实时发布数据和京津冀地区地理国情信息监测成果,采用空间数据挖掘方法对PM_2.5污染的热点区域进行了划分;并采用地理探测器定量分析了PM_2.5污染风险因子及其影响程度. 结果表明:在选取的京津冀6个城市中,在PM_2.5污染事件统计上存在保定—廊坊—北京—天津—承德—张家口的污染顺序. PM_2.5污染在空间上呈河南省(山东省)—河北省—北京市(天津市)一线的带状分布特征,在单次污染事件中,城市间的PM_2.5污染存在空间运移关系. 空间热点探测表明,京津冀及其周边区域主要分为5个热点聚集区,其中3个高值区分布在北京市、天津市、河北省和山东省的中部,面积分别为5.31×104、10.26×104、5.04×104 km2. 在8个污染风险因子中,污染企业总数(影响力为0.97,下同)、降水量(0.93)、地形坡度(0.89)对PM_2.5污染的影响显著高于其他风险因子;其他风险因子影响力排序依次为人口数量(0.60)、降水量大于0.1 mm的降水日数(0.57)、地表覆盖类型(0.52)、年均相对湿度(0.51)、年均风速(0.33),但风险因子间相比没有显著性差异. 研究显示,京津冀地区PM_2.5污染的主要因素是污染物排放,其次,气象要素中的年降水量和自然地理环境中的地形坡度也是影响PM_2.5污染特征的重要风险因子.      

污染防治背景下的蛋鸡粪便处理效率研究

利用调研数据,采用DEA和分位数回归相结合的方法分析了蛋鸡粪便处理效率及其影响因素。研究表明:养殖户蛋鸡粪便处理的综合技术效率、纯技术效率以及规模效率分别为0.537、0.835和0.643,说明目前养殖户蛋鸡粪便的处理效率偏低;蛋鸡粪便的机械清理以及沼气利用、出售有利于粪便处理效率保持较高水平,技术效率值均超过了0.540,应该予以提倡;户主受教育程度、养殖收入、养殖规模、标准化示范场、污染认知以及外部发展环境中的环保监察、粪便处理政策和经济作物有利于粪便处理效率的提高,而在传统养殖向现代养殖的过程中,劳动力数量不利于粪便处理效率提升。此外,蛋鸡粪便处理效率并未呈现出显著的地区差异。基于结论,提出了提高粪便处理水平以及实现蛋鸡养殖与生态环境保护协调发展的对策建议。