设施农田土壤重金属污染评价及分区阈值研究

设施农田高强度的耕作模式使土壤重金属累积日益加重，因地制宜地确定其土壤重金属目标值与筛选值对设施农田可持续生产意义重大。本文以石家庄、衡水与唐山为研究区，基于土壤重金属污染风险和生态风险评价，用熵权法得出综合风险等级并确定重金属污染分区阈值。结果表明土壤Cd、Cu、Zn污染最严重，高风险区占比达40.57%。研究区设施农田土壤Cd、Cu、Pb、Zn全量与有效态的目标值分别为0.12、40.17、19.23、116.03 mg·kg^-1与0.02、4.19、0.59、8.80 mg·kg^-1；筛选值分别为0.40、90.27、38.33、170.68 mg·kg^-1与0.11、11.77、1.55、14.24 mg·kg^-1。基于综合评价结果反推分区阈值的方法简单便捷，重金属全量与有效态的目标值及筛选值的确定为研究区设施农田重金属污染的预防提供了多方位的指导。     

三江源区土壤侵蚀变化及驱动因素分析

采用修正通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation, RUSLE)对三江源区1997-2012年的土壤侵蚀模数和土壤侵蚀量进行定量模拟,并对其生态工程实施前、后时空变化特征进行对比分析,采用空间叠加法分析降雨侵蚀力及植被覆盖度对土壤侵蚀状况的影响,利用模型参数控制法对气候变化和生态工程对土壤侵蚀变化的贡献率进行分析。结果表明:1)生态工程实施后,三江源区土壤侵蚀增加的趋势尚未得到遏制,多年平均年土壤侵蚀模数和侵蚀量较工程实施前增加6.5%,但局部地区土壤侵蚀状况有所好转,约占总面积的45%;2)长江流域在工程实施后的土壤侵蚀量与工程实施前基本持衡;黄河流域土壤侵蚀量增加明显,增幅超过45%;澜沧江流域土壤侵蚀量有所下降,降幅为9.8%;3)降水增强导致土壤侵蚀加剧的贡献率达到180%,植被恢复对土壤侵蚀变化的贡献率为-80%。全面遏制三江源区土壤侵蚀增加趋势,仍需持续努力。     

新疆伊犁地区草地土壤全碳含量空间格局分析

为了研究伊犁地区草地土壤碳库的空间分布规律,本研究基于146个草地样地的土壤全碳含量实测数据,结合遥感及气象数据,并利用地理学相关分析方法,构建土壤全碳含量空间化模型,分析了伊犁地区草地不同土壤深度全碳含量空间格局特征,并对影响土壤全碳含量分布的主要因素进行探讨。结果表明,1)伊犁地区草地不同土壤深度(0-10、10-20、20-30、30-40cm和4个土层均值)的全碳含量与海拔、年均气温、≥10℃年积温和8月份NDVI极显著相关(P0.01),与年均降水和湿润度显著相关(P0.05),以这6个生态要素建立土壤全碳含量空间化模型,反演得到空间分辨率1km的不同草地深度土壤全碳含量空间格局分布数据,检验结果表明空间化结果精度较高。2)伊犁地区草地0-40cm土层土壤全碳平均含量为4.251 9%,并随着土层深度的增加,草地土壤全碳含量呈下降趋势。3)伊犁地区空间化结果反映不同深度土壤全碳含量空间格局存在差异,土壤全碳含量最小值出现在伊犁河沿岸两侧及特克斯河与伊犁河交汇处人类活动密集的区域,最大值均出现在南、北天山两侧,并沿着伊犁河向两侧高海拔区域逐渐增加。4)伊犁地区草地不同深度土壤全碳含量空间分布规律与草地类型分布规律一致;人为活动干扰(过度放牧、盲目开垦)对草地土壤全碳含量影响较大。     

黑河径流对LUCC和气候变化的敏感性分析

为了定量评估径流对土地利用变化(LUCC)和气候变化的敏感性及其时空变异,基于土地利用、土壤、数字高程(DEM)、气象和实测径流数据,借助SWAT模型,并结合统计方法定量评估了黑河径流对LUCC和气候变化的敏感性。结果表明:1980—2009年流域径流对LUCC的敏感性值为0.020 mm·km~(-2)。径流对LUCC的敏感性从大到小分别是上游(0.108 mm·km~(-2))、中游(0.004 mm·km~(-2))和下游(0.001 mm·km~(-2))。1 mm降雨变化在上游、中游和下游引起的产水量变化分别是0.49~0.288 mm、0.006~0.038 mm和0~0.002 mm。1℃气温变化在上游、中游和下游引起的产水量变化分别是13.413~78.902 mm、1.105~6.500 mm和0.461~2.710 mm。径流对气温的敏感程度要远远高于对降水的敏感度。在时间趋势上,径流对LUCC的敏感性表现出下降趋势;上游表现出减少趋势,而下游表现出增加趋势。流域径流对气温的敏感性表现为上升趋势。     

黑河径流对LUCC和气候变化的敏感性分析北大核心CSCD

为了定量评估径流对土地利用变化（LUCC）和气候变化的敏感性及其时空变异,基于土地利用、土壤、数字高程（DEM）、气象和实测径流数据,借助SWAT模型,并结合统计方法定量评估了黑河径流对LUCC和气候变化的敏感性。结果表明：1980—2009年流域径流对LUCC的敏感性值为0.020 mm·km^-2。径流对LUCC的敏感性从大到小分别是上游（0.108 mm·km^-2）、中游（0.004 mm·km^-2）和下游（0.001 mm·km^-2）。1 mm降雨变化在上游、中游和下游引起的产水量变化分别是0.49-0.288 mm、0.006-0.038 mm和0-0.002 mm。1℃气温变化在上游、中游和下游引起的产水量变化分别是13.413-78.902 mm、1.105-6.500 mm和0.461-2.710 mm。径流对气温的敏感程度要远远高于对降水的敏感度。在时间趋势上,径流对LUCC的敏感性表现出下降趋势;上游表现出减少趋势,而下游表现出增加趋势。流域径流对气温的敏感性表现为上升趋势。     

21世纪以来河南省植被覆盖变化及气候驱动解析

借助MODIS NDVI数据和气象插值数据,采用一元线性回归、Hurst指数及相关分析等方法,从年际尺度探讨河南省21世纪以来植被覆盖时空变化规律,并分析其对气候因素的响应特征。结果表明:河南省植被覆盖区域差异较大,NDVI频度呈单峰结构;近16年来,河南省大部分地区植被覆盖呈现增加趋势,10年平均增速约为4%(P0.01),且阶段性明显;河南省植被变化的同向特征强于反向特征,植被覆盖整体上呈持续改善态势,但郑州、洛阳、焦作等市域局部地区存在持续减小现象;年平均温度的上升是平原区植被覆盖增加的主要驱动因子,但升温尤其是年平均最高温度增加抑制了山区植被生长,植被覆盖对气候因子的敏感程度地域异质性明显。     

融合面向对象与缨帽变换的湿地覆被类别遥感提取方法

为了有效提取湿地覆被类别遥感信息,该文基于国产环境星影像(HJ-CCD)和Landsat7遥感影像(ETM)提出了一种融合面向对象技术和缨帽变换的提取湿地覆被信息的方法,并对东洞庭湖区的湿地进行提取。遥感提取结果的总体精度90.02%,Kappa系数0.88,高于传统的分类方法分类的量化结果;获得的结果没有"椒盐现象"且比较紧致。试验结果表明融合面向对象和缨帽变换的方法能够有效的提取湿地覆被类别,精度高,效果好。研究结果为有效地利用遥感手段提取湿地覆被信息提供参考。     

内蒙古地区草地表层土壤容重空间格局分析

本文以内蒙古地区草地表层土壤容重调查测定数据为基础,结合遥感和气候多重数据,进行草地土壤容重与海拔、年均气温、年均降雨、≥10℃积温、湿润度和NDVI等6个生态要素之间的回归分析。根据回归拟合方程,借助ArcGIS平台进行单因素插值,并通过插值预测结果与实测数据的拟合程度进行各因素对土壤容重影响的权重分析,加权叠加并综合插值出内蒙古草地土壤容重1 km×1 km栅格的空间分布图。结果表明：内蒙古地区草地土壤容重平均值为1.45 g·cm^-3,其中温性荒漠类草地的土壤容重最大,为1.58 g·cm^-3,温性草甸草原类土壤容重最小,为1.27 g·cm^-3;空间格局上,草地表层土壤容重自东向西方向呈现由低到高逐渐递增的趋势。综合插值得到的内蒙古草地表层土壤容重空间格局图,通过预测值与实测值之间的复相关性检验,其复相关系数R²=0.6739,均方根误差（RMSE）为0.1424 g·cm^-3,总体偏差为9.77%,平均预测精度达90.23%。综合空间插值结果较好地反映了内蒙古地区土壤容重空间分布情况,与土壤类型和草地类型的分布基本吻合。     

乡村振兴战略背景下农村产业发展脆弱性评估——基于农户调研数据的分析

从农户视角出发研究农村产业发展的脆弱性问题是不同于传统区域产业脆弱性研究的一种新思路。基于脆弱性研究相关理论,本文将农户生计要素和农户对产业发展的主观评价相结合,提出基于农户视角的农村产业发展脆弱性概念,以辽宁省清原县5个典型村为研究对象,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面构建指标体系,运用综合指数法、因子分析和计量经济回归模型,分析农村产业发展脆弱性指数和脆弱性指标差异,探讨脆弱性的影响因素。结果表明,清原县农村产业发展脆弱性指数为0.479,整体处于中等脆弱水平;不同案例村的产业发展脆弱情况不尽相同,其中椽子沟村脆弱性最小为0.397,相比之下该村拥有最强的适应能力和最小的暴露度。因子脆弱性中,收入保障因子村间差异最为明显,椽子沟村得分远低于其它调研村;农户家庭人均收入对清原农村产业发展脆弱性影响程度最大,环境风险、老龄化率对脆弱性也有较大影响;经济作物（中药材）种植业是目前对农户家庭人均收入拉动效果最明显的产业,可依托其推动富民进程。因此,为降低清原县农村产业发展脆弱性,提出依托中药材产业发展,促农民增收;注重生态环境保护,留住“绿水青山”;积极应对老龄化,提升人力资本等建议。     

重庆市典型县撂荒耕地图斑的提取与验证

耕地撂荒在国际和国内众多区域都有分布,而且近年来有愈演愈烈的趋势。撂荒地块的提取是进一步研究耕地撂荒状况的基础。该文详细阐述了重庆市典型县的撂荒耕地地块的提取过程,利用2期耕地图层叠加,剔除退耕还林和森林工程图斑,得到撂荒耕地分布图,在此基础上得出了重庆市典型县的耕地撂荒状况。将随机抽样提取的撂荒耕地图斑与Google Earth影像验证,撂荒耕地图斑提取的正确率达到85.3%,该方法用于提取山区的撂荒耕地是可行的。研究发现,2011年石柱、巫山和酉阳3县的耕地撂荒率分别为14.0%、19.9%和19.2%,整体上3县的平均撂荒率为18.0%,撂荒耕地总面积为5.6万hm2。撂荒耕地以旱地为主,占总撂荒地面积的82.4%,旱地撂荒率为20.4%,水田撂荒率为11.5%。3县中,巫山县和酉阳县的撂荒率高于石柱县;而且,在水田撂荒方面,巫山县和酉阳县的水田撂荒率也明显高于石柱县,3县的水田撂荒率分别为17.2%、13.9%与6.3%。