驴友网络信息搜索行为及其对出游决策影响分析——以西安驴友为例

旅游决策是旅游研究的重要内容之一,而旅游决策的基础依赖于旅游相关信息的搜集。借助于主成分分析方法,以西安驴友为例,对驴友进行旅游网络信息搜索的行为特征进行实证研究,结果发现:1)随着互联网的发展,网络已经成为驴友进行旅游信息搜集的重要手段;2)在众多网站类型中,驴友偏好于使用大型搜索引擎和专业的驴友网站进行旅游信息搜集;3)旅游网络信息对驴友决策影响最大的五个主成分因子分别是核心吸引力因子、旅游产品因子、交流共享因子、旅游环境因子、旅游消费因子。最后,依据研究所获得的结果,对国内旅游网络信息优化建设提出了一些建议。     

基于三维生态足迹的陕西省自然资本动态研究

可持续是区域发展的关键.通过最新生态足迹三维模型,详细介绍模型概念、计算方法及主要优点,以足迹深度和足迹广度为研究的主要切入点,来分析陕西省1983-2012年自然资本动态变化趋势.结果表明:1983-2012年,人均生态足迹从0.68 g·hm-2增至2.36 g·hm-2,生态承载力年均下降3.69％;自1997年进入生态赤字后,足迹深度年均上升9.92％,足迹广度年均下降2.52％;2003年以后,足迹深度与足迹广度逆向变化凸显,2006年以后消耗存量资本已成为区域发展的主流.到2012年,陕西省资源再生需要近3 a才能满足1 a的消费需求.此外,三维模型在对多因素影响情况下的区域生态足迹进行评估时,效果优于二维模型.     

基于模糊综合评价的长江中游水质分析

为了解长江中游水质特征,分别于2018年1、4、7、10月对长江中游江段的宜昌市、石首市、洪湖市、武汉阳逻、湖口县的水质进行了季节调查,对其水环境质量进行了分析,并采用模糊综合评价的方法,对长江中游5个断面地表水的水质进行综合评价。结果表明:水质标识指数评价结果得到长江中游干流大部分时期水质类别为I~II类,长江中游干流水体污染目前不严重,水质优于中国境内其他主要河流。     

大型河流中鱼类组成的eDNA监测效率:以长江武汉江段为例

为了探讨大型河流中的 eDNA 监测效率, 以长江为大型河流的代表, 以鱼类为水生生物的代表, 分析传统捕捞监测和 eDNA 监测结果的差异, 研究 eDNA 监测技术对长江武汉江段鱼类组成的监测能力、监测效率、平行样设置等问题。结果显示: (1) 用 1 对 eDNA 宏条形码引物(mlCOIintF/jgHCO2198R)共监测到 89 种鱼类, 其中 30 种可与历史捕捞调查记录互相确认, 另外 59 种需要更完善的条形码数据库来解决序列比对注释问题; (2) 9 月在武汉监测断面, 可用单引物(mlCOIintF/jgHCO2198R) eDNA 监测到的物种最优估计约 99 种, 单样品 eDNA 监测的鱼类物种检出能力约为 26 种, 检出效率约为 25.8%; (3) 在 80%的检出度目标下, 需要约 10 个平行样, 在 95%的检出度目标下, 需要约 17 个平行样。本研究在长江武汉江段鱼类 eDNA 监测效率和平行样设置的相关量化结果可为长江其他断面及其他大型河流的 eDNA 监测提供量化参考。同时, 本研究表明, 更完善的 DNA 宏条形码数据库和合适的平行样设置是未来 eDNA 监测作为常规监测手段进行运用的前提。     

基于eDNA宏条形码技术的喀斯特高原人工湖泊鱼类多样性分析

【目的】利用eDNA宏条形码技术探究喀斯特高原人工湖泊鱼类多样性,并综合评估环境因子对鱼类分布的影响,为喀斯特地区水域鱼类多样性评估提供新方法、新思路,也为红枫湖和阿哈湖鱼类保护管理措施的制定积累基础资料。【方法】以红枫湖和阿哈湖为代表采集水样,以Tele 02硬骨鱼类通用引物PCR扩增eDNA,在Illumina NovaSeq 6000测序平台完成高通量测序;对优质序列按照98%相似性进行OTU聚类,生成OTUs表格,通过基因注释获得鱼类物种信息,并以R语言分别进行PerMANOVA分析和冗余分析（RDA）。【结果】在红枫湖鉴定出鱼类32种,隶属于5目11科27属,其中鲤形目鱼类18种,红枫湖南、北湖鱼类群落结构差异不显著（R2=0.08,P=0.562>0.05）;在阿哈湖鉴定到鱼类33种,隶属于6目12科28属,其中鲤形目鱼类18种,各采样点检出鱼类总数差异不明显,保持在28~32种。现阶段的红枫湖和阿哈湖鱼类组成以鲤形目鱼类为主,但存在以日鲈目为主的养殖鱼类生态入侵。红枫湖环境因子与鱼类群落结构差异的决定系数（R2）排序为溶解氧（DO）>总溶解固体（TDS）=水温（WT）>pH>离子氨（NH₄+）,DO（P=0.034）是引起红枫湖各采样点鱼类群落结构差异的主要环境因子;阿哈湖环境因子与鱼类群落结构差异的决定系数（R2）排序为TDS>WT>Tra>NH₄+>DO,TDS（P=0.005）是引起阿哈湖各采样点鱼类群落结构差异的主要环境因子。【结论】现阶段的红枫湖和阿哈湖鱼类组成以鲤形目鱼类为主,但存在以日鲈目为主的养殖鱼类生态入侵。eDNA宏条形码技术在喀斯特高原水域鱼类多样性评估方面具有较好的适应性,可快速监测到鱼类群落结构和空间分布,但通用引物可能对某些鱼类存在扩增偏好性;此外,不同人工湖泊水质理化因子特异性较强,研究环境因子与湖泊鱼类群落的关系时应对每个湖泊单独进行评估。     

陕西省植被覆盖时空演变特征及其与气候因子的关系

利用2000-2012年SPOT VGT NDVI数据,通过差值及相关分析法,对陕西省植被覆盖的时空演变进行研究,并对植被指数（NDVI）与气候因子的关系进行分析。结果表明：（1）2000-2012年,陕西省植被覆盖改善区域明显大于退化区域,植被覆盖增加区域主要分布在陕北风沙过渡区和黄土高原地区,减少区域主要分布在关中平原地区和陕南部分地区。（2）月平均NDVI与月平均降水量和气温呈极显著相关关系（P＜0.01）,相关系数分别为0.875、0.885。（3）2000-2012年,陕西全省NDVI增长速率为0.109·10a-1,说明生态恢复建设取得一定成效。（4）陕西NDVI变化具有明显的季节性,夏季和秋季NDVI增加最快,冬季增长最慢,且NDVI对降水、气温的响应存在时滞性。     

长江中游宜昌江段铜鱼的种群特征和资源量

为了解三峡水库蓄水后,长江中游宜昌江段铜鱼的种群动态变化特征,基于2003~2005年、2009~2011年和2017~2019年在宜昌江段收集的9120尾铜鱼样本的基础生物学数据,运用FISAT Ⅱ 软件对种群参数和资源量进行估算。结果显示,2003~2005年、2009~2011年和2017~2019年宜昌江段铜鱼体长分布范围分别为118~416 mm、111~409 mm、107~380 mm,平均体长(平均值±标准差)为230.7±49.8 mm、217.5±54.3 mm、267.2±34.1 mm;体重分布范围分别为10~1000 g、19~889 g、16~816 g,平均体重(平均值±标准差)为195.8±123.6 g、153.2±118.6 g、250.3±84.2 g;生长指数b值分别为3.0151、3.0319、2.9775,均属匀速生长型;由Powell-Wetherall plot法和 ELEFAN Ⅰ 法拟合渐进体长L∞分别为535 mm、530 mm、500 mm;生长系数k值为0.18、0.14、0.15,属中等速率生长型;由体长结构实际种群分析估算铜鱼年资源量分别为1144927尾、1890899尾、2103556尾。研究表明,三峡水库蓄水后,宜昌江段铜鱼为匀速生长型,资源数量增加明显,但生长速率减缓,存在小型化趋势。     

基于敏感性的我国自然保护区生态旅游开发研究

自然保护区开展生态旅游活动,应当能够最大限度的满足旅游者欣赏自然风光和获得身心的舒畅和精神享受,又不以牺牲环境为代价,同时又能够为当地居民提供多种就业机会,促进当地经济发展。但是发展旅游,如有不当,就会导致严重的环境问题。文中充分分析了目前我国自然保护区旅游发展现状,以及在旅游发展中存在的问题。在生态旅游理论指导下,运用敏感性分析方法,构建了自然保护区生态旅游开发模式。根据开发模式具体分析了森林、草地、湿地、海洋四种自然保护区生态旅游开发的建设和对策。     

近20年宝鸡市植被覆盖度动态变化及驱动力分析

植被覆盖度是反映地区生态环境的重要指标,本文利用1988、2000、2007年三期TM遥感数据,计算出宝鸡市的归一化植被指数(NDVI),并通过像元二分模型计算出不同时段的植被覆盖度,最后将归一化植被指数的差值进行分级,以此来分析宝鸡市1988~2007近20年的植被覆盖变化动态。结果表明:1988~2000年间,极低覆盖度、高覆盖度、极高覆盖度比例都呈现出减少趋势,减少比例分别为宝鸡市土地面积的0.02%、1.66%和1.98%,其他各级别植被覆盖度也都有不同程度下降;2000~2007年间,极高植被覆盖度增大的比例达到8.04%。NDVI差值指数分级结果显示,1988~2000年植被退化明显,2000~2007年有大幅度改善;从长时间序列看,生态退化比较明显的区域是金台区、扶风县、岐山县、凤翔县。人为因素是影响植被覆盖变化的主要驱动因素,主要包括山区或平原区的生态绿化工程、城市景观绿化工程、农业产业结构调整、畜牧业发展、人口因素等。     

基于GIS的陕西省土地生态环境敏感性评价研究

依据陕西省土地生态环境目前存在的问题和生态环境敏感性理论,充分考虑生态环境敏感性的影响因素,选取了土壤侵蚀、土地沙化、地质灾害、生物多样性和生态环境等5个生态敏感性因子,并确定了其叠加值.通过资料收集、实地调研、遥感影像解译与分析、定量计算、专家评议总结等方法,得出陕西省土壤侵蚀类型与强度图、陕西省沙漠化类型与强度图、陕西省地质灾害图、陕西省生态环境遥感综合评价图、陕西省自然保护区与森林公园分布图等5个评价因子单要素专题图.利用ArcGIS软件对5幅单要素专题图按照其生态敏感优先度等级进行叠加分析,得到陕西省土地生态环境敏感性分区.发现极度敏感区占陕西省总面积的9.38%,主要分布在陕西北部的长城沿线地区,该区生态敏感性很高,抗干扰能力差,属重点生态保护区;重度敏感区占18.61%,分布在陕西长城沿线以南的榆林地区和秦岭的局部区域,该区生态敏感性较强,可以适度发展畜牧业;中度敏感区23.3%,分布在秦岭大部分区域及榆林和延安的交界地带,开发强度不宜过高;敏感区占33.03%,分布在渭北旱塬及延安南部、巴山的大部分区域和秦岭的部分区域,可以进行适度的土地开发;低敏感区占15.67%,主要分布在关中平原、汉水谷地等区域,这部分的土地是陕西土地利用的重要区域,适合高强度开发.