鄱阳湖生态经济区土地城镇化时空格局特征与驱动因素分析

以鄱阳湖生态经济区32个县域单元为研究对象,运用探索性空间数据分析、因子分析、普通最小二乘回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探究2011、2015年土地城镇化时空格局特征及其驱动因素。研究表明:(1)鄱阳湖生态经济区土地城镇化水平整体呈上升趋势,空间分布上具有"高值呈孤立点,低值呈带状分布"的聚集特征,存在正向空间自相关性;(2)推动土地城镇化的主导因素不同年份有所差异,地方财政支出和人口城镇化对土地城镇化水平的影响始终占主导地位;(3)土地城镇化驱动因素在县域尺度上具有明显的空间分异性;(4)运用GWR模型对土地城镇化驱动因素进行分析相较于OLS模型更加适用。研究结果揭示了土地城镇化进程中的空间分异和内在驱动力机制,实现了驱动因素的空间可视化。     

鄱阳湖生态经济区土地城镇化时空格局特征与驱动因素分析

以鄱阳湖生态经济区32个县域单元为研究对象,运用探索性空间数据分析、因子分析、普通最小二乘回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探究2011、2015年土地城镇化时空格局特征及其驱动因素。研究表明:(1)鄱阳湖生态经济区土地城镇化水平整体呈上升趋势,空间分布上具有"高值呈孤立点,低值呈带状分布"的聚集特征,存在正向空间自相关性;(2)推动土地城镇化的主导因素不同年份有所差异,地方财政支出和人口城镇化对土地城镇化水平的影响始终占主导地位;(3)土地城镇化驱动因素在县域尺度上具有明显的空间分异性;(4)运用GWR模型对土地城镇化驱动因素进行分析相较于OLS模型更加适用。研究结果揭示了土地城镇化进程中的空间分异和内在驱动力机制,实现了驱动因素的空间可视化。     

基于遥感反演的江南水网地区城镇蓝绿空间格局对夏季降温的影响与尺度效应分析

为探索提升江南水网地区城镇蓝绿空间格局降温效应的空间尺度差异性,提升城镇蓝绿空间的降温效应。以昆山市为例,利用遥感数据和辐射传输方程法进行地表温度反演,在市域和城区2个尺度下分别构建城镇蓝绿空间格局与夏季降温效应度量指标的相关性分析与增强回归树模型,揭示了江南水网地区影响夏季降温效应的城镇蓝绿空间格局关键因子及重要性排序,并对比研究其降温效应的空间尺度差异性。结果显示：市域尺度下,蓝绿空间格局对夏季最高地表温度影响的相对贡献率高于10%的指标有4个,影响程度依次为：水体形状指数>蓝绿空间占比>滨水绿地宽度>水体聚集度;蓝绿空间格局对冷岛强度影响的相对贡献率高于10%的指标有3个,影响程度依次为：滨水绿地宽度>水体形状指数>蓝绿空间占比。城区尺度下,蓝绿空间格局对夏季最高地表温度影响的相对贡献率高于10%的指标有5个,影响程度依次为：水体聚集度>水体平均斑块面积指数>绿地率>水面率>水体形状指数;蓝绿空间格局对冷岛强度影响的相对贡献率高于10%的指标有2个,影响程度为：绿地聚集度>蓝绿空间占比。研究表明,蓝绿空间格局特征与夏季降温的相关程度和贡献率水平均具有显著的尺度效应。     

基于地理权重回归的长白山区云冷杉二元材积式构建

以采用长白山北麓皆伐样地的59株样木为研究对象,利用地理权重回归模型(GWR)和最小二乘法(OLS)比较并构建二元材积公式。从数据的空间分析角度,研究了模型的胸径、树高与材积的关系。结果显示:GWR模型的拟合优度、预测能力都要高于OLS模型。GWR模型的变量参数可以反映出在样地内的空间分布规律及其稳定性,从而进一步揭示林木之间的竞争关系。GWR反映局部信息的能力为OLS所不及。优选模型的赤池信息量(AIC)最小。优选模型的稳定性、拟合优度、预测能力和残差的结果也均最优。     

基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究

基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据，以林分蓄积量作为因变量，将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量，采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明：1)距离在6 075 m以内，林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性，且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定；2)随着间隔距离的增加，基台值逐渐减小，块金值逐渐增加，在距离达到6 075 m时趋于稳定；3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性，而坡度与林分蓄积量具有负相关性；4)GWR模型的R²(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R²(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性，且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性，采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长，同时考虑海拔和坡度的影响，从而促进林分蓄积量的增长。     

基于GWR模型的福建省绿色空间景观格局演变影响因素及其空间差异

由耕地、林地、草地、湿地及水域共同构成的绿色空间有利于提升城市生态环境,维护生物多样性和社会经济的可持续发展,理清福建省绿色空间的景观结构组成以及空间配置演变情况对构建生态屏障、打造全国生态示范省具有重要意义。以福建省绿色空间为对象,分析其景观格局在2000-2020年的演变,并采用地理加权回归（geographically weighted regression,GWR）构建回归模型,分析福建省绿色空间景观格局演变的影响因素及其空间差异性。结果表明:1)2000-2020年,整体绿色空间景观格局的时空变化特征较明显。福建省整体绿色空间破碎化程度上升,总体连通性降低和多样性降低。空间分布上,整体绿色格局破碎化、连通性和多样性变化随着空间位置不同而变化。2)GWR模型在空间位置层面对不同时期的绿色空间格局演变影响因素的解释优于普通最小二乘法（ordinary least squares,OLS）模型。GWR模型结果表明,社会经济影响因素对绿色空间景观格局破碎化、连通性、多样性的影响以负相关为主,且具有较显著的空间差异。自然因素中,地形、温度、降水对绿色空间景观格局的影响也具空间差异。分析揭示了福建省绿色空间景观格局的时空演变特征,并在空间层面上量化影响因素对绿色空间景观格局的影响特征,有助于进一步优化福建省绿色空间格局并构建福建省生态安全格局。     

土地利用与地表温度的空间关系

引入地理权重回归模型进行福州市土地利用与地表温度的空间关系模拟,从格网尺度上探讨城市土地利用对地表温度影响的空间非平稳性。结果表明:建设用地、林草地和水体是影响研究区地表温度的主要土地利用类型,该3种地类对地表温度的影响存在显著的空间非平稳性:建设用地的增温作用以北部林区最强,中部建成区及耕地分布集中区域最弱;林草地和水体的降温作用均以建成区中心最强,向外逐渐减弱,在水域增加林草地或在林区增加水体则会使地表温度升高。由于地理权重回归模型是对土地利用与地表温度空间关系的局部拟合,可以体现不同土地利用对地表温度影响的空间非平稳性,可为区域土地利用与地表温度空间关系研究提供新思路。     

4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析

  目的  针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。  方法  以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。  结果  ①关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R2=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R2=0.95)。②关于时间动态的捕捉,RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R2为0.97~0.99)。③相对于模型输入数据的时空可比性,地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。  结论  4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据,不同模型其融合效果各有不同,RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。图4表1参38     

典型草地地上生物量遥感反演模型的建立

利用新疆阿勒泰地区富蕴县2011年9月野外典型草地地上生物量采样数据和同期接收的环境减灾卫星(HJ1A-CCD1)的遥感图像数据,分析了归一化植被指数(NDV)I、比值植被指数(RV)I与实测草地地上生物量的一元线性和非线性回归模型,并对不同回归模型进行分析比较。研究表明:植被指数NDVI与实测草地地上生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与草地地上生物量的回归模型中,指数回归模型(y=3.716e26.758x,R2=0.815)最适合于监测草地地上生物量的遥感反演模型,并分析了该区域地上生物量的空间差异性。     

基于GWR模型的渭北黄土旱塬粮食单产空间分异 及其影响因子分析——以陕西彬县为例

【目的】 通过探究渭北黄土旱塬区粮食单产在县域尺度上的空间分异特征及其影响因子,为小尺度粮食单产及其影响因子的空间分异研究、区域粮食单产提高提供科学依据。【方法】 应用空间自相关、最小二乘法和地理加权回归模型（GWR）,研究渭北黄土旱塬区典型粮食主产县陕西彬县粮食单产的空间分布特征及其影响因子的空间分异。【结果】 彬县粮食单产的Moran’s I指数为0.328,显著性检验的Z值为5.51,呈北高南低的局部空间集聚特征。坡度、耕层厚度、土壤有机质、道路密度和施肥成本对彬县粮食单产具有正向影响,土壤类型、侵蚀程度和地下水埋深对彬县粮食单产具有负向影响,各解释变量回归系数的相对极差范围为0.55—14.11。空间上,耕层厚度、土壤类型、侵蚀程度、土壤有机质和道路密度对彬县南部、东南部梁峁丘陵沟壑区粮食单产的影响强于北部黄土旱塬区,而坡度、地下水埋深和施肥成本则表现出相反的空间非平稳性特征。OLS模型回归系数的显著性与GWR模型回归系数的相对极差呈负相关关系。GWR模型的R ²比OLS模型提高了0.04,AIC值减少了11.04。 【结论】 彬县粮食单产之间存在显著的空间正相关关系;土壤有机质、施肥成本和地下水埋深是渭北黄土旱塬区县域粮食单产的最主要影响因子;同一影响因子在县域内的不同空间位置对粮食单产的影响程度存在较大差异,且各影响因子对粮食单产影响程度的空间非平稳性是导致OLS模型回归系数显著性水平较低的主要原因。GWR模型在空间非平稳性数据建模方面的解释能力与估计精度都优于OLS模型,且能够实现模型估计参数的空间可视化。     

基于泰森多边形的广州市林火空间分布规律研究

将泰森多边形特点引入林火空间分布规律研究,依据泰森多边形面积越大,林火发生次数越少,则林火发生概率越低,通过克里格插值生成广州市林火易发性分布图,在对道路距离、海拔和坡度等关键影响因素进行空间异质性分析的基础上,采用地理加权回归模型进行局部参数估计,并定量分析各影响因素回归系数在空间上的作用,以直观地反映林火各影响因素空间分布。结果表明,林火易发性变异函数揭示林火的发生主要由地理自然因素和人为随机因素共同作用;林火各影响因素空间异质性特征明显,局部存在较强的聚集格局;GWR模型分析结果明显优于OLS模型,各变量回归系数在空间上作用不均匀,存在显著的空间差异;广州市东北部林火易发性明显高于其他地区,海拔因素呈从北到南正负效应相反的分布,坡度因素呈块状分布,道路因素呈带状、块状空间分布。林业管理部门根据林火发生的规律和特点,可在林火防控工作上更具针对性,最大程度地减少林火损失。     

重庆市县域农村贫困化空间分异及影响因素探析

以重庆市为研究区,使用重庆市涉及扶贫开发任务的33个区县2014—2018年县域农村贫困数据,采用探索性空间数据分析(ESDA),刻画农村贫困化空间关联格局,构建影响县域农村贫困化空间分异的指标体系,并运用地理加权回归模型对县域农村贫困化的空间分异影响因素进行回归分析和探讨.研究结果表明:①总体来看,研究时段内重庆市县域农村贫困化热点区域整体空间格局稳定,高值区主要分布于巫溪、城口、酉阳和彭水等渝东北和渝东南区域的相关区县,而主城区和渝西地区的区县贫困发生率相对较低,呈现显著的空间差异性;从时间序列上来看,研究时段内各区县农村贫困发生率明显呈现下降态势,区县间的差距在缩小;②重庆市2014-2018年全局Moran’s I指数均达到显著的空间正相关,县域农村贫困化呈现出明显的空间集聚现象;③通过GWR模型进行回归分析发现,县域农村贫困化空间分异影响因素中,海拔高度、人均耕地资源面积、 25°以上耕地面积比重和区位水平、未通客运班车村比重、农村居民人均纯收入、文盲人口比、因残致贫人口比重等8个显著的解释变量对县域农村贫困化起到了直接或间接的影响,且各影响因素在不同区域上表现出的影响力不尽相同.     

基于遥感指数的草原火后植被恢复研究

草原火是草原生态系统重要的干扰因子，严重影响着系统的结构与功能。基于遥感数据，以2015年“4·16”特大草原火灾为例，利用ENVI和ArcGIS等软件，分别对NDVI和GPP指数及火烧严重度下的植被恢复过程进行定量分析。结果表明，基于NDVI和GPP指数的火后植被恢复过程表现相似，不同年份植被恢复情况存在一定差异。火灾发生当年（2015年）火烧迹地植被恢复状况高于未发生火灾区域，而在火后第1年（2016年）却又稍低于未发生火灾区域，直到火后第2年（2017年），火烧迹地植被基本恢复到火前状态。同时，不同火烧严重度下的植被恢复过程在存在明显差异。草原火灾发生后当年（2015年），中强度火烧下植被恢复最好，其次是轻度，重度表现最差。草原火烧严重度对植被恢复的影响，主要表现在火后第1个植被生长季。在之后的年份里，由于草原更新能力强大，不同火烧严重度对草原植被的影响不明显。本研究可丰富草原火灾及火烧迹地植被恢复等相关研究成果，同时为草原火灾管理和草原生态系统的可持续发展提供科学依据。     

2001-2017年西南地区森林火灾数据特征分析

根据中国林业信息网提供的2001-2017年西南地区森林火灾数据,计算森林火灾发生次数、火灾面积、受害森林面积、人员伤亡和火源类型等森林火灾指标的年际和空间变化,得到各指标之间的相关性,分析西南5省市森林火灾特点和规律,并根据火源引起森林火灾次数和方差分析,确定西南地区主要火源和不同省市之间的差异。结果表明:1）2001-2017年,西南地区年均森林火灾次数1 977次,年均过火面积2.43万hm²,年均过火森林面积0.50万hm²,年均成林蓄积损失15.68万m³,年均人员伤亡29人,年均投入扑火车辆2.24万辆,均呈逐年下降趋势;2）火灾次数、火灾面积和受害森林面积等在不同省市和空间差异显著,火灾面积对伤亡人数、扑火经费、出动车辆和飞机数量等都有显著影响;3）人为火源占已查明火源的96%以上,其中烧荒烧炭（38.98%）和上坟烧纸（15.39%）分别是最主要的生产性火源和非生产性火源;4）近几年,烧荒烧炭、炼山造林、上坟烧纸、野外吸烟和电线引火是西南地区主要火源,不同省市间人为火起因差异显著。研究结果表明:西南地区森林火灾绝大多数都是人为,与人类活动密切相关,建议在掌握研究区各省市森林火灾时空分布和火源特征基础上,加强基层防火宣传与教育,加大烧荒烧炭及上坟烧纸等火源的管控力度,是减少该地区森林火灾的重要措施。研究能够为西南地区各省市林火预测和林火管理防治提供科学依据。     

空间异质模型在城市扩展模拟中的应用与评估

以南京江宁区为例,基于遥感影像及其他数据,利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析,探索其空间异质性特征.结果表明：1) 空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研究区历史时期57%和64%的城镇用地转变,二者的解释能力在logistic模型基础上 (51%) 得到显著提升,有力地辩驳了全局回归模型的系数稳定性假设;2) 较之于空间扩展模型,地理加权逻辑回归模型更能有效刻画城市增长影响因素的空间非平稳性特征,更能够适用于研究区的城镇用地扩展模拟研究;3) 邻近变量中的DIS2INDU,DIS2ORD及DIS2CENT,邻域变量中的DENURBAN以及政策变量中的DENLANDP是研究区城镇用地扩展的关键驱动因素.     

森林火灾遥感探测技术研究进展

森林火灾是陆地生态系统重要的自然干扰之一,也是森林面临的主要自然灾害。多源遥感技术在森林火灾探测中应用,使得森林火灾的早期探测与实时监测成为可能,遥感技术已成为森林火灾监测和防控的重要手段。本研究综述了遥感技术在森林火灾相关研究方面的应用进展,从灾前、灾时、灾后3个阶段,分析了遥感技术和方法在森林可燃物调查及载量评估、火场态势监测、火险等级预测预报、火烧迹地识别、火后森林受害评估以及植被修复等方面的应用,总结了现有研究方法中存在的问题,展望了未来森林火灾探测技术的发展方向。多源多尺度遥感探测技术如将无人机、雷达、航空遥感与航天遥感等互相结合,多方位进行森林火前火后监测,为火险等级预报、森林火灾防控、火后森林结构和功能的恢复提供依据。     

冬小麦拔节期遥感监测方法研究

遥感数据因其空间连续成像和重复采样的特点,可用于区域尺度小麦拔节期监测,为冬小麦晚霜冻害监测研究提供基础数据。以河南省冬麦区为研究区,建立气象台站获取的积温与遥感获取的陆面温度（LST）累积值间的关系方程,在此基础上,将冬小麦返青-拔节期间的积温需求量转化成累积LST需求量,利用Terra/MODIS LST数据产品MOD11A2,从返青日期开始求算累积LST值达到返青-拔节期间的累积LST需求量的日期,获得拔节期开始时间。结果表明,河南省小麦拔节期开始日期集中在3月下旬至4月上旬;年际间同期气温差异会引起小麦拔节期开始时间显著波动;空间分布上,除信阳地区外,河南省冬小麦拔节期开始时间大致由南到北逐渐推迟;小麦拔节期开始时间监测值与观测值之间的误差大部分能控制在5 d之内,说明利用LST遥感数据结合积温法可以监测冬小麦的拔节期。