河北省县域相对贫困度空间分异及影响因素分析

区域贫困一直是困扰人类社会发展的重要问题,综合分析县域相对贫困度对更好地实施扶贫攻坚战略具有重要意义.以经济发展水平测量河北省县域相对贫困度,并采用空间自相关法分析空间特征,基于此运用地理探测器方法探测区域贫困影响因素,为加快县域脱贫步伐、精准脱贫建议的提出提供参考.结果表明:①河北省县域相对贫困度空间分布差异显著,相对贫困度较高的县主要分布在冀西北、冀中和冀中南地区,且区域内有少数潜在贫困县分布,相对贫困度较低的县主要分布在冀东和冀中部分地区;②地理探测器分析发现,地区生产总值、固定社会资产投资、公共财政预算收入等7个因子对县域相对贫困度影响显著,且因子之间交互作用明显;③区域发展过程中,在结合区域自然社会经济实际状况下,应针对性地提出相应扶贫策略,逐步实现区域协调发展.     

1988-2018年哈密绿洲植被覆盖度时空变化及其驱动力

[目的] 对近30 a来哈密绿洲植被覆盖度时空变化及驱动力进行分析，为该地区绿洲持续健康发展提供理论借鉴。[方法] 以1988，1998，2008及2018年4期影像为基础数据，利用像元二分模型计算了基于AFRI_SWIR2指数提取的植被覆盖度，利用动态度指数与植被覆盖度转移矩阵分析哈密绿洲植被覆盖度动态变化；再通过地理探测器对8个影响因子进行探测，探寻哈密绿洲植被覆盖度的驱动因子。[结果] 近30 a来哈密绿洲面积从1988年的214 km²增长到2018年的632.1 km²，增幅达195%，但绿洲内植被覆盖度等级却较低，同时哈密绿洲面积主要扩展的区域在西北部和东南部区域；哈密绿洲的发展阶段可分为3个阶段：1988-1998年为低强度稳定期，1998-2008年为极度扩张期，2008-2018年为高强度稳定期。[结论] 土地利用类型变化是造成哈密绿洲植被覆盖度变化的直接原因，同时在近30 a内，人为因素对哈密绿洲植被覆盖状况的影响远高于自然因素。     

1996—2020年海南岛水源涵养量时空变化及地理探测

[目的] 分析影响海南岛水源涵养量时空变化的主要驱动因素,为海南岛生态系统水源涵养功能重点区域识别及保护,水资源管理及区域可持续发展等方面提供决策依据。[方法] 基于InVEST模型产水量模块,定量分析海南岛1996—2020年水源涵养的时空变化,并对海南岛的水源涵养影响因素展开地理探测分析研究。[结果] ①1996—2020年海南岛水源涵养总量略微上升,多年平均水源涵养量为41.77 mm,水源涵养总量为1.42×10⁹ m³。空间上,海南岛水源涵养分布呈现东高西低及北高南低的特征。各地类中,林地的水源涵养能力较强,且面积占比大,对海南岛水源涵养量的贡献显著。②水源涵养量有较强的空间正相关性,呈现明显聚集特征,水源涵养重点区域主要分布于海南岛东中部、东部沿海海岸带以及海口市西部的火山熔岩湿地。③各因子对水源涵养影响力从大到小依次为降水量、土地利用类型、实际蒸散发和高程;因子交互作用,尤其是降水与土地利用的交互显著增强水源涵养分布的解释。[结论] 气候作用和人类活动主导了海南岛水源涵养量空间格局。未来既要充分考虑气候变化对水源涵养的影响,通过建立有效措施确保海南岛生态系统水源涵养功能有效适应全球变化,又要通过土地资源的合理利用与管理,确保土地生态安全。     

基于地理探测器的重庆坡耕地时空格局演变特征及驱动机制

坡耕地是耕地的重要组成部分,分析坡耕地时空格局演变规律及驱动因素,有益于为合理利用坡耕地资源及生态功能修复与保持提供参考。基于2000-2018年坡耕地空间分布信息,利用土地利用转移矩阵、局部空间自相关（Local Spatial Autocorrelation, LISA）、地理探测器（Geodetector）等方法,从坡耕地时空变化特征、坡耕地冷热点格局和坡耕地变化驱动因子等方面开展,揭示重庆坡耕地时空分布特征及驱动因素。结果表明：1）与2000年相比,2018年重庆坡耕地面积减少2.40%,坡耕地2.23 万km2,占耕地59.35%。6个区县（渝中、江北、江津、南岸、大渡口、石柱）年均坡耕地变化动态度大于1%,不同区县坡耕地面积变化趋势差异明显。2）近18年坡耕地与林地、草地、水田、建设用地等地类发生显著转移,转出、转入总体较均衡,其中坡耕地退为林地主要集中位于秦巴和武陵山区的石柱、武隆、丰都、云阳等区县,在土地利用转移过程中坡耕地面积呈小幅度减少趋势。3）坡耕地局部空间自相关异质性较显著,大多数区域坡耕地面积呈高-高和低-低聚集状态,热点区集中在渝东北区,冷点区分布在渝西区和主城区。4）林业产值、农村居民人均纯收入、粮食产量、乡村从业人员、农林水支出等经济、社会及政策因素是主要驱动因子,各因子间的交互作用大部分为非线性增强和双因子增强,其中解释力较大的交互驱动因子为粮食产量/坡度（2005年,0.927）、农村居民人均纯收入/常住人口（2018年,0.910）,海拔、降雨等自然因素对坡耕地变化有一定影响,但经济发展、政策调控、农民收入、城市扩张等社会经济因素是坡耕地变化的主要驱动因子。研究结果可为重庆以及西南山地丘陵区坡耕地资源保护与格局优化提供科学依据。     

2000-2020年漓江流域景观生态脆弱性时空分异

漓江流域是我国南方脆弱岩溶环境的重要生态安全屏障。通过景观生态脆弱性评价优化国土空间治理,可为岩溶区生态修复和脱贫攻坚成果提供科学依据。基于土地利用、遥感信息和GIS空间分析平台,应用景观指数、时空统计、空间分析、地理探测等方法,从多维时空尺度分析了漓江流域景观生态脆弱性及其时空变化规律。结果表明:(1)漓江流域以林地、耕地为主体景观,面积占全流域的90%,近20年其变率小于0.37%,扩张强度小于3.59%,流域景观格局稳定; 建设用地增长最快,扩张强度高达72.97%,动态度明显高于其他地类,城镇化进程是景观格局的主要驱动因素;(2)景观生态系统以中低级脆弱区为主,占总面积的56.53%,高危脆弱区面积占比小于10%; 形成城镇化中心低值聚集,山地区高值连片的分异格局; 近20年一级、五级脆弱区扩张强度分别为1.70%,1.36%,中高级脆弱区面积扩张强度-2.59%,流域景观生态脆弱性减弱。(3)LEV空间分异呈现人工景观低值化与自然景观高值化格局。桂林市区是低—低相邻的冷点,周边山区为高—高相邻的热点,近20年冷点、热点范围都略有扩大,景观生态脆弱性与城镇化有显著的正向空间依赖性。(4)城镇化及坡度变化对脆弱性的解释度最大,其q值分别为0.2689,0.250 8,是LEV空间分异的核心驱动,自然和人工因素共同决定了LEV时空分异。漓江流域土地利用应坚持综合治理和系统规划的原则,统筹城乡土地利用和国土空间规划,系统融合城市与乡村、自然与人工景观类型及功能。     

1986—2021年彬长矿区植被覆盖度时空变化及其影响因子

[目的] 分析彬长矿区植被覆盖度变化特征及空间分布影响因素,判别矿区的生态状况断,为矿区复垦和生态恢复提供科学参考和理论依据。[方法] 基于Google Earth Engine云平台,获取1986—2021年30 m分辨率Landsat Surface Reflectance Tier 1 Data（地表反射率数据）,基于像元二分模型,采用趋势分析法、F检验等方法对彬长矿区植被覆盖度多年时空变化作出定量分析;在此基础上运用地理探测器对植被覆盖度的空间分异性进行地理因子解析。[结果] ①1986—2021年彬长矿区植被覆盖度改善状况较好,总体呈现增长趋势,平均增长率为0.64%/a;研究区多年平均植被覆盖度水平较高,中覆盖度及以上面积占87.14%,空间分布上呈现“东南高,西北低”的特点。②植被覆盖度变化趋势上,研究区以显著改善区域为主,其面积所占比例为56.65%,但仍有些许地区植被显著退化,主要集中在靠近城市河流道路区域。③各因子对植被覆盖度的影响大小排序为：坡度>高程>年降水>GDP>人口密度>年均温>植被类型>土壤类型,坡度与年降水交互作用对植被覆盖度空间分异性影响最强。[结论] 1986—2021年彬长矿区植被覆盖状况良好,整体呈现显著增长趋势,植被改善情况明显,坡度为影响研究区植被覆盖度空间分异性的主导因子。     

弃耕行为对亚热带农田土壤有机质时空变化作用机理研究

为明晰弃耕行为对耕地质量关键性指标——土壤有机质时空变化的作用机理，以粤东粮食主产区海丰、陆丰和陆河3个县（市）农田为研究对象，2015─2018年连续4年对205个典型亚热带农田样点进行跟踪监测，综合野外调查采样、农户调查走访及室内检测分析，采用统计分析与地理探测器相结合的方法，构建了研究区典型弃耕行为模式，分析了不同地理情境下弃耕行为对农田土壤有机质含量变化的作用机理。结果表明：研究区农田弃耕行为主要表现为季节弃耕、调整弃耕、年轮弃耕、长期弃耕4种模式，在总体监测样点中具有弃耕行为的农田样点173个，占总数的84.39%，其中年轮弃耕和长期弃耕综合占比达59.03%。各种弃耕行为模式农田土壤有机质均呈增长趋势，而长期耕作则导致整体下降，监测样点4年间土壤有机质平均增加量表现为：季节弃耕（1.55 g·kg^-1） > 调整弃耕（1.43 g·kg^-1） > 年轮弃耕（0.27 g·kg^-1） > 长期弃耕（0.24 g·kg^-1） > 长期耕作（-0.42 g·kg^-1）。在不同地理情景下，随着海拔高度增加，弃耕农田的土壤有机质整体下降；田间含水量过大或较少，会导致弃耕行为对农田土壤有机质影响显著；相对于滨海沙土，容重较大的赤红壤和红壤农田土壤有机质对弃耕行为的响应更强，应重点防范台地、水浇地及容重较大的土壤类型农田因弃耕行为导致的耕地质量下降。研究表明，农田弃耕行为在我国部分地区表现异常严重，且弃耕类型在不同地理情景下对土壤有机质含量影响不同，亟需通过制定相关政策制度将无序弃耕规范为有序休耕。     

川鄂褶皱山地溪洪-滑坡灾害与主要自然因子的关系——以香溪河流域为例

[目的]明确影响香溪河流域溪洪—滑坡灾害分布的瓶颈性自然因子,为其代表的三峡库区东部川鄂褶皱山地山洪地质灾害防治提供科学依据,并探讨地理探测器模型的应用表现。[方法]应用GIS技术、逐步回归和地理探测器模型,分析研究流域溪洪—滑坡灾害分布与主要自然因子的定量关系。[结果]进入回归模型的5项因子总解释度80.6%,贡献率依次为岩性脆弱性28.6%,断层缓冲区19.8%,NDVI18.9%,暴雨极值16.4%,岩性软硬程度16.3%;地理探测中对因变量解释度较大的5项因子分别为岩性脆弱性24.5%,断层缓冲区20.9%,NDVI 18.3%,土壤入渗性16.3%,岩性软硬程度14.8%;岩性脆弱性与NDVI值、坡度的交互作用强度分别达68.8%和62.0%。[结论]地质要素对流域溪洪—滑坡灾害分布具有绝对的控制作用,植被的影响其次,土壤和降水的影响有限,地形的作用体现在协同方面;地理探测器模型为定量分析非线性变量间的关联性提供了新的视角,但它消除了自变量的数值属性,在变量影响方向和重复性侦测方面有局限。     

延安市2000—2020年耕地非农化时空格局演变及其影响因素

[目的] 分析陕西省延安市2000—2020年耕地非农化的时空变化特征与影响因素,为该市耕地保护的政策制定与防止耕地非农化提供理论依据。[方法] 以延安市为研究对象,基于2000,2005,2010,2020年4期LUCC数据,运用核密度估计、地理探测器等方法开展研究,揭示黄土高原地区耕地非农化程度及其动因。[结果] ①2000—2020年,延安市耕地非农化面积呈现出“增—减—增”的变化,累计耕地非农化总面积为7 865.28 hm²,耕地非农化率为8.45‰。②2000—2020年,延安市耕地非农化主要沿洛河、延河的河谷川道分布,集中发生于中部和南部,核密度最大值为155.03,位于宝塔区延安新城附近;耕地非农化的次集中区是黄陵县和洛川县,核密度最大值分别是75.95,51.77。③延安市耕地非农化现象主要发生在坡度较低,海拔中等,地形位指数较低的地区。④延安市耕地非农化最主要的影响因素是城镇人口、户籍人口、地区生产总值,其解释率分别为68.65%,68.45%,66.54%。[结论] 延安市2000—2020年耕地非农化现象显著,时间变化呈现波动性,空间异质性较强,是自然、人口、社会经济综合作用的结果。     

沱江流域土壤侵蚀动态变化及驱动力分析

为了解沱江流域土壤侵蚀的动态演变规律及驱动机制,以沱江流域为研究区,基于GIS和RS技术,运用RUSLE模型测评流域2000—2018年的土壤侵蚀,对其时空动态演变规律进行了探索分析,并结合海拔、坡度、植被覆盖度、地形地貌、土地、降雨、GDP、人口等影响因子,借助地理探测器对其土壤侵蚀进行了定量归因研究。结果表明:(1)沱江流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,主要分布于低矮的平原和坡耕地地区; 2000—2018年,微度侵蚀等级比例随时间在逐渐增大,2018年相比2000年增加了7.03%,剧烈侵蚀等级比例随时间在逐渐减小,2018年相比2000年减小了2.00%。(2)以2010年为分界点,2000—2010年和2010—2018年土壤侵蚀等级微度的变化稳定率都大于75%,两个时间段内土壤侵蚀强度等级降低的范围均大于侵蚀等级升高的范围。(3)地理探测器结果表明,不同影响因子对土壤侵蚀的解释力具有差异性,解释力最强的为坡度,达到48.32%,因子间交互作用均能增强对土壤侵蚀的解释力,坡度与土地利用、坡度与降雨量的交互最为显著,交互作用解释力分别达到61.58%,52.32%,风险探测表明坡度大于35°,海拔大于1 500 m等起伏较大的山区是土壤侵蚀的高风险区,需重点治理。