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1.
采用西安市1997-2011年工业能耗数据和2010年各区县单位GDP能耗数据进行了碳排放量的估算,通过STIRPAT模型构建驱动因子分析模型。研究表明:(1)西安市1997-2011年各类碳排放量表现出总体上升的特征。(2)各区县碳排放量、碳排放产值、人均碳排放量、地均碳排放量呈现出明显的空间分异现象。Moran指数显示,西安市各区县碳排放量存在显著地空间正相关性。碳排放量的空间分布特征是:碳排放量较高的区县趋向于和碳排放量较高的区县集聚,碳排放量较低的区县趋向于和碳排放量较低的区县集聚。(3) STIRPAT模型表明:经济发展、人口规模、产业结构和技术水平对碳排放量影响程度不同,其中经济发展对碳排放量增加具有决定作用,产业结构优化对碳排放量增加具有抑制作用。  相似文献
2.
[目的] 对城市湿地景观格局及其脆弱性进行研究,为城市湿地保护和可持续发展提供科学依据。[方法] 以安徽省淮南市大通城市湿地为例,基于高空间分辨率WorldView-3遥感影像,提取景观类型分布信息,选取景观多样性指数、斑块密度、斑块数量等景观空间结构指标,综合利用地理信息系统(GIS)技术与景观生态学方法定量分析大通城市湿地的景观格局及其异质性。基于景观敏感度和适应度指数构建景观脆弱度评价模型,进而评价大通城市湿地的景观脆弱度。[结果] ①大通湿地内景观类型以乔木、水体和裸地等类型为主,各类型的数量规模相对均衡;②各景观类型在空间上呈交错分布,形成明显的"网状结构",水体、裸地和水杉林分布相对连续,其他景观的破碎化程度较高,呈现出异质性;③景观格局脆弱度以低脆弱度为主,呈现显著空间正自相关性和空间聚集模式,主要集聚类型的"高-高"值集聚区域及脆弱度的热点区主要分布东部裸地,"低-低"值集聚区及脆弱度冷点主要分布在水体区。④景观脆弱度与植被覆盖度、景观格局的复杂度具有空间一致性,即植被覆盖越高且空间分布的交错性越强,其脆弱性越小。[结论] 大通湿地内景观类型主要包括乔木、水体和裸地,景观脆弱性以低脆弱度为主,空间上表现为显著的集聚模式,且与植被覆盖度、景观格局的复杂度具有空间一致性。  相似文献
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