国家中心城市竞争力的提升机制研究——以武汉市为例

通过分析国内外国家中心城市的发展现状、特征和功能,提出了国家中心城市竞争力的提升机制,主要包括经济集聚竞争力、空间辐射竞争力、对外开放竞争力、文化创新竞争力、管理服务竞争力和生态保护竞争力;结合武汉市的实际情况,提出了武汉建设国家中心城市的战略重点,以期对未来的国家中心城市发展提供一定的理论指导。     

土壤改良剂对污染土壤及栽培蕹菜Pb、Cd含量的影响

为了研究受酸性尾矿渣冲刷造成的低浓度Pb、Cd污染土壤的钝化效果,筛选出降低土壤及蕹菜体中有效态Pb、Cd含量的改良剂。通过盆栽试验研究了尾矿污染土壤中施用石灰、钙镁磷肥、泥炭、活性炭和聚丙烯酸钠5种改良剂对蕹菜(water spinach)的生长发育、Pb、Cd含量特性的影响,分析了施用改良剂后土壤pH值和有效态Pb、Cd含量的变化。研究表明,复合改良剂的施用不仅可以明显提高蕹菜地上部鲜质量,还可以降低蕹菜中铅、镉的含量。施加1%生石灰后的土壤pH值的均值为5.95,明显高于未修复的土壤,结合蕹菜鲜质量及其体内Pb、Cd的含量,施用1%生石灰、0.2%钙镁磷肥、6%泥炭、0.4%活性炭和0.1%聚丙烯酸钠后改良矿区污染土壤的效果最好。总体上讲,施用改良剂对轻微Pb-Cd污染的酸性农田土壤有修复作用,能够确保蕹菜的种植安全性。     

长江经济带城市旅游协同发展模式探究

在分析城市旅游的影响人口、空间流量、最短路径的基础上,明确提出城市旅游协同度的概念,构建城市旅游协同度模型。综合运用熵权法、主成分分析法和网络分析法,以长江经济带36个地级以上城市为研究对象,沿着中国城市旅游发展的时间线索(1990、1999、2008、2018年)探究长江经济带城市旅游协同发展的时空结构与发展模式。结果表明,城市旅游的发展类型按其协同度由高到低依次分为协同型、整合型、肇基型和散漫型4种;1990—2018年,长江经济带城市旅游协同发展类型从散漫型逐渐向整合型、协同型转变,城市旅游协同发展是大势所趋;城市旅游从最初追求经济协同发展到现在追求经济、社会、文化、环境等多元协同发展,表明城市旅游协同度的时空结构演化符合中国城市旅游发展的基本规律。     

汉江流域中心城市生态文化旅游竞争力研究——以襄阳市为例

随着社会的进步和发展,生态文化旅游渐渐成为人们日常生活中的重要组成部分。中共十九大报告指出,生态文明建设功在当代、利在千秋。从生态文化视角以襄阳市为例对汉江流域中心城市的生态文化旅游发展进行swot分析,科学合理地反映出汉江流域中心城市发展生态文化旅游的优势和不足之处,对城市生态文化旅游的发展有重要意义,并对发展汉江流域中心城市生态文化旅游提出参考意见。     

乡村振兴战略背景下集体化乡村旅游发展模式研究——以襄阳市南漳县花庄村为例

乡村旅游将农村、农业、农民串联起来,已经成为解决"三农"问题的重要途径,是扶贫开发中的重要载体。通过对襄阳市南漳县花庄村的多次实地调研,分析其成功发展模式,归纳总结了"集体化乡村旅游发展模式"的构成要素和此模式对乡村振兴的推动作用,同时也引发了对乡村旅游发展的一些思考。     

集成土壤-环境关系与机器学习的干旱区土壤属性数字制图

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度（pH）、土壤盐分含量（Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质（Soil Organic Matter, SOM）3种土壤属性的空间分布,为干旱区农业生产和生态安全提供科学依据。【方法】在渭干河—库车河绿洲干旱区于2017年7月设计采集典型表层（0—20 cm）土壤样品82个,依据土壤-环境之间的关系,集成DEM数据和Landsat 8数据提取出32种环境协变量,利用栅格重采样将提取出的32种变量重采样为90 m空间分辨率并转换为Grid格式参与建模。借助梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）模型依次对3类土壤属性的32种环境协变量进行重要性排序,并通过均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）界定出协变量重要性阈值点,从而筛选出参与3类土壤属性制图的环境协变量。进而运用随机森林（Random Forest, RF）、Bagging和Cubist 3种非线性模型建模,并引入多元线性回归模型（Multiple Linear Regression,MLR）进行对比分析,选出最优模型并绘制出90 m分辨率新疆渭干河-库车河绿洲干旱区pH、SSC与SOM 3种土壤属性图。【结果】梯度提升决策树能有效筛选出重要协变量,高程（Elevation）、剖面曲率（Profile Curvature）、差值植被指数（Difference Vegetation Index）、扩展增强型植被指数（Extended Normalized Difference Vegetation Index）、调整土壤亮度植被指数（Modified Soil Adjusted Vegetation Index）、盐分指数S1（Salinity Index S1）以及盐分指数S6 （Salinity Index S6） 7类环境变量均参与3类土壤属性建模,其中SSC遴选出参与建模协变量15种,pH和SOM则均为17种,且遥感指标在预测土壤属性图中起到强大的作用。机器学习3种算法的结果均优于MLR。通过3种非线性模型对比发现,随机森林在3种土壤属性中均表现最佳。在随机森林预测的3种土壤属性中,土壤pH验证集效果R ²=0.6779,RMSE =0.2182,ρ_c=0.6084;在SSC预测中,验证集R ²=0.7945,RMSE =3.1803,ρ_c=0.8377;在SOM预测中,验证集R ²=0.7472,RMSE =3.5456,ρ_c=0.7009。 【结论】GBDT所筛选出的重要性因子借助机器学习算法可以用于干旱区土壤属性制图,且随机森林模型均对3类土壤属性表现出最佳预测能力。依据所绘制的土壤属性图并结合土壤分类图厘清了3种制图属性的空间分布。     

基于文献数据的广西典型土壤铅含量特征及其风险研究

为阐述广西土壤铅含量现状及其潜在风险,通过检索20世纪90年代至今国内外关于广西土壤铅含量的文献,共筛选出目标文献57篇,涉及广西20多个地区,样品5 807个。结果表明,广西区土壤铅含量范围为18.80~6 350 mg kg-1,几何均值为147.9 mg kg-1。不同功能区的土壤铅含量分布存在较大差异,清洁土壤、城区土壤、工矿土壤、非矿区农用土壤和矿区农用土壤铅含量的几何均值分别为26.17、32.88、244.5、42.93和347.6 mg kg-1,分别是广西土壤铅背景值的1.391倍、1.747倍、12.99倍、2.281倍、18.47倍。调查区域中铅污染指数大于1的样本占总量的23%,有7%的样本属于重度污染,主要分布在南丹县、融安县等地,这可能与该区域的矿业活动有关。基于广西区铅矿产分布及目前未涉及调查的区域,建议对重污染区南丹、金城江、环江、融安、阳朔和崇左县等地采取治理措施,对铅锌矿分布较多的大新县、武宣县、岑溪县、贺县等地区作进一步的调查研究。     

中国国家公园准入标准研究述评——以9个国家公园体制试点区为例

国家公园属于全球保护地的一种，其最本质属性是公益性、国家主导性和科学性。以1974年IUCN对国家公园的定义为依据，将中国国家公园的准入标准概括为面积、资源级别、人类足迹指数和功能全面性4个方面，并据此建立指标体系。采用层次分析法确定各个层次指标的权重，然后运用模糊数学法对9个国家公园体制试点区进行综合评价，综合得分由高到低依次为青海三江源、黑龙江汤旺河、吉林长白山、湖北神农架、云南普达措、湖南南山、福建武夷山、浙江钱江源和北京八达岭国家公园。从结果来看，完全符合中国国家公园准入标准的试点区有青海三江源、吉林长白山和湖北神农架，即可以进入中国国家公园体系；黑龙江汤旺河虽然综合排名第2，但是资源级别不符合要求；云南普达措、湖南南山、福建武夷山、浙江钱江源和北京八达岭则是人类足迹指数未达标。