巢湖蓝藻水华分布特征和气象条件分析

[目的]研究巢湖蓝藻水华与气象条件之间的关系.[方法]利用卫星遥感监测信息和气象资料,统计分析2009 ～ 2013年巢湖蓝藻水华分布特征与其暴发期间主要气象要素特征.[结果]巢湖蓝藻水华5 ～11月均有分布,9、10月是巢湖蓝藻水华的主要暴发期,5、11月明显偏少;蓝藻水华主要分布在西半湖.适宜的气温、少雨、光照充足和风速偏小有利于蓝藻颗粒的上浮和积聚;适宜的温度条件下,蓝藻生长繁殖迅速.[结论]气温是巢湖蓝藻水华暴发的基本气象条件,不是水华暴发面积的关键气象条件,5d积温165.0℃·d可作为蓝藻暴发的上限;降水对水华有抑制作用;充足的日照是水华形成的必要条件;低风速(＜3.8 m/s)利于水华形成.     

南平市耕地动态变化及驱动因素

选取近15年南平市耕地面积统计数据,采用定性和定量相结合的方法,研究了南平市近15年来耕地面积变化的总体趋势、空间差异和驱动因素.结果表明,在1990～2005年期间,南平市耕地变化总体呈逐年下降趋势,且各县(市、区)耕地变化空间差异较大;耕地动态变化的驱动因素主要为经济发展对耕地占用的巨大需求和比较经济利益对耕地占用的巨大压力.对于耕地数量快速减少区和平稳减少区,应采取不同的措施以保障耕地资源的持续利用.     

基于遥感的石河子土地利用动态变化及驱动因素分析

通过对石河子市1990、2000、2006、2015、2018年Landsat系列遥感影像的处理与解译判读,采用多种数学模型分析石河子市1990—2018年4个阶段各类用地的动态演变情况.以此为基础构建Markov模型,预测未来12年石河子市的土地利用变化情况,同时建立石河子土地利用变化的驱动因素指标体系,通过主成分分析法得出石河子市的主要驱动因素.结果表明:(1)从土地利用结构变化幅度来看,建设用地逐渐增加,耕地和未利用地面积逐年减少,草地以较小的幅度递增,林地先增加后减少,水域先减少后增加.(2)从土地利用动态度上看,土地利用综合动态度在2000—2006年最高,土地利用变化最快.(3)从土地利用程度来看,土地利用多样性指数总体上呈现出先增加后减少的趋势,同时土地利用率逐年上升.(4)在未来的经济发展过程中,前期人们会优先考虑对未利用地的开发利用,将其价值利益最大化;同时大量的耕地也将向建设用地转变.(5)社会经济、农业生产因素是土地利用变化的首要人文驱动因素,人口因素次之.     

巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空动态及成因

为了探讨巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布规律及其成因,对2008—2009年巢湖东半湖蓝藻密度、叶绿素含量及相关水质指标进行研究。采用逐步剔除法和逐步回归法进行分析,获得巢湖东半湖蓝藻水华暴发时空分布图。结果表明,巢湖东半湖蓝藻暴发存在明显的时空分布差异,藻华形成（叶绿素a含量、蓝藻密度）与透明度、高锰酸钾指数、氨氮以及总氮显著相关,结合多元回归分析可知,影响水华暴发的环境因子有水温、pH、透明度和总氮。     

基于MODIS的2000～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征

[目的]研究2000 ～2013年巢湖蓝藻水华暴发时空分布特征,为巢湖流域水环境的综合治理提供决策支持.[方法]利用2000～2013年长时间序列MODIS遥感影像数据计算归一化植被指数,着重分析巢湖蓝藻水华时空分布特征.[结果]巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,以小面积水华为主,大面积水华暴发具有偶然性.2010年起,蓝藻水华暴发频次和程度有增加趋势,其中2010年水华暴发程度最严重.2000 ～2013年巢湖蓝藻水华发生区域呈扩大趋势,发生时间呈延长趋势.4月就开始出现且伴有大面积水华暴发,7、8、10月是蓝藻暴发主要月份,9月份次之,11月明显减少;蓝藻水华先在西北湖区产生,逐渐向东部和中部蔓延,在高峰期覆盖至整个湖心区域,其中湖区南部、东南和东北沿岸是最后新增的水华区域.[结论]2000 ～2013年巢湖蓝藻水华总体暴发频率较高,发生时间呈延长趋势,发生面积呈扩大趋势.     

环巢湖地区乡村景观格局的动态变化

将研究区土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城镇用地、农村居民点及未利用土地共7类,通过ENVI、GIS、Fragstats等软件对研究区1998年、2008年和2018年3个年份土地利用变化过程及乡村景观格局指数分析,结合研究区相关历史资料探究其动态变化过程.结果表明:在过去20年间,农村居民点发展用地主要由耕地和林地转化而来,耕地和林地转化农村居民点面积占比共计其增长总面积90％以上,是农村居民点土地演变的主要影响因素;研究区农村居民点核密度呈现不断增长的趋势,高值核密度区域所占比重不断升高,且有相互连接的趋势,其他区间核密度区域也呈现出相同的趋势;环巢湖地区农村居民点斑块面积及斑块密度整体处于增加趋势,平均最邻近距离不断缩小,聚集度指数近些年呈现下降趋势,景观破碎化指数近些年处于上升趋势.     

秦皇岛市耕地面积动态变化及驱动因子分析

通过统计学相关性方法分析秦皇岛市1997年～2006年耕地面积动态变化情况和影响耕地面积变化的主要驱动因子及其正负关系,揭示了秦皇岛市耕地面积减少主要是生态退耕和农业结构调整所致,影响耕地面积变化的驱动因子主要有16个,基本与耕地面积呈负相关。     

1980—2016年宁夏主要湖泊演变规律与驱动因素分析

基于1980—2016年宁夏地区湖泊数据,结合Google Earth影像处理、Mann-Kendall趋势分析法研究近37年宁夏湖泊空间分布特征和主要湖泊面积变化状况,并进一步探讨气候变化、径流条件和人类活动对湖泊演变的影响。结果表明：宁夏地区湖泊以永久性淡水湖为主,主要分布在银川和石嘴山市。1980—2016年面积在1.00 km²以上的湖泊的总面积呈增加趋势;其中,有84%的湖泊面积呈现增加趋势,16%的湖泊面积呈减小趋势。宁夏湖泊面积变化是由自然因素和人为因素共同引起的,湖泊面积与年均气温、年降雨量的变化趋势相同,与年径流量的变化趋势相反;不同类型的人类活动对湖泊面积的影响不同,但总体上对湖泊面积增加起到了促进作用。     

吉林省农业碳排放动态变化及驱动因素分析

基于农业物质投入的五个方面:化肥、农膜、农药、农用柴油及农村用电,利用农业碳排放量估算模型,计算吉林省1999-2011年的农业碳排放量,分析农业碳排放总量、组成结构以及农业碳排放强度的动态变化,结果表明:吉林省农业碳排放总量变化分为二个阶段,即波动增长阶段和稳步增长阶段。碳排放总量由1999年的205.3632万t增加到2011年的371.7199万t;农业碳排放总量的组成结构保持不变,依次是化肥、农村用电、农膜、柴油、农药碳排放量;农业碳排放强度从1999年的505.2855kg/hm2升高到2011年的711.7935kg/hm2,其与人均GDP 的环境库兹涅茨曲线(EKC)呈三次函数曲线,预计2012年将达到转折点。基于STIRPAT模型,揭示了人口总数、人均GDP、农业贡献值、农用机械总动力、农户固定资产投资等驱动因素的弹性系数分别为2.6806、0.0767、0.2160、0.1247、0.0572。时间序列预测模型显示:2012-2016年,吉林省农业碳排放总量将由392.4663万t增加到494.1911万t,农业碳排放强度由709.1317kg/hm2下降到561.4089kg/hm2。吉林省必须采取切实有效的措施,改变现有的农业生产发展模式、改善农业生产结构,加强农业科学技术发展,否则,吉林省农业减排的形势将更加严峻。     

基于RS的环巢湖区域植被覆盖动态变化研究

利用1995年、2005年、2013年同一季相的TM图像数据,通过遥感(Remote sensing,RS)技术,采用基于归一化植被指数(NDVI)的像元二分模型,提取不同年份植被覆盖度信息,分析环巢湖区域1995—2013年植被覆盖动态变化情况及空间分布情况。结果表明,1995—2013年,环巢湖区域的植被覆盖度先升后降,城市及其边缘地区植被覆盖度低且下降迅速,部分乡镇植被覆盖则呈上升趋势。     

近30年巴里坤湖水域面积动态变化与气象因素分析

选取1991、2001、2010年遥感影像数据(Iandsat TM/ETM),通过几何校正等预处理,在地理信息系统平台上对巴里坤湖区面积进行水体辨识与水域面积计算。同时,结合1981-2011年研究区站点的气象数据,探讨其对气候变化的基本响应状况。结果表明,1991年巴里坤湖总水域面积为97.47 km2,2001年为45.65 km2,2010年为36.18 km2,湖泊水域面积萎缩,是气候因素和人为因素共同作用的结果。     

2010—2020年内蒙古自治区农业碳排放动态变化及影响因素分析

为了解内蒙古自治区农业碳排放情况,促进内蒙古自治区农业低碳化、高质量发展,以化肥、农药、农膜、农用柴油、翻耕和灌溉等6类碳排放源测算2010—2020年内蒙古自治区的农业碳排放量,并利用LMDI模型对影响农业碳排放量的因素进行分析。结果表明：2010—2020年内蒙古自治区农业碳排放量总体上呈先上升后下降的趋势;对内蒙古自治区农业碳排放量增加起促进作用的因素为农业生产效率、农业劳动力规模和农业结构,对其起到抑制作用的因素为农业经济发展水平。     

天山北坡土地利用景观格局动态变化及驱动机制分析

以1990年、2000年和2010年3个时期的土地利用覆被数据为基础,在Arcmap和Fragstats 3.4软件的支持下,利用景观格局指标分析了天山北坡的景观格局现状和动态变化,并利用相关性定性分析和主成分定量分析2种方法分析了引起这种变化的驱动力。结果表明,1天山北坡1990~2010年土地利用类型变化显著,荒漠、耕地、城乡建设用地面积不断增加,草地、水域以及林地面积都出现了不同程度的减少。2斑块形状总体趋向于不规则与复杂,景观的多样性指数和均匀度指数降低,各景观类型所占比例差异增大,景观斑块的破碎化程度增强。3在基于相关性分析的定性分析中,影响天山北坡景观格局变化的因素主要包括气候因子、人口因子以及经济因子;其中,气候因子主要影响着草地、水域、林地等天然土地利用类型的景观格局,而人口因子和经济因子主要影响着耕地以及城乡建设用地的景观格局动态变化;在基于主成分分析的定量分析中,自然驱动的贡献率小,人文驱动的贡献率大。     

长株潭城市群土地利用动态变化及驱动分析

为了进一步加强长株潭城市群的土地管理,促进长株潭城市群土地利用与经济协调发展,通过对长株潭1996²008年来土地利用变化和社会经济发展资料进行整理、分析与研究。得出以下结论:1、经济发展是土地利用变化的最主要因素,集中表现在耕地的减少与建设用地的增加;2、人口是长株潭城市群土地利用变化的重要因素,主要表现在居民点及工矿用地的增加及交通用地的增加;3、政策是长株潭城市群土地利用变化的又一重要驱动力;4、土地合理利用要以政府为主导,各方参与,如此才能真正达到土地的集约节约利用。     

1984—2014年仪征市农田土壤酸化驱动因素分析

以仪征市为例,基于1984、1994、2005、2014年仪征市代表性的土壤样品点pH,1984和2014年遥感影像数据,1995—2017年酸雨频率数据,1980—2006年农户施肥数据,分析1984—2014年仪征市农田土壤pH时空变化趋势,并从土地利用方式、酸雨频率和农户施肥行为等3方面解析了农田土壤酸化的驱动因素。结果表明:1984—2014年,仪征市农田土壤pH显著降低,呈现酸化趋势,酸化区域主要集中在仪征市北部和南部;建设用地扩张占用耕地和道路网络建设、酸雨频率变化、有机肥的施用量减少和化肥施用量的增多是造成仪征市农田土壤酸化的主要驱动因素。     

2010—2020年巢湖流域生态系统类型的时空变化特征及驱动力分析

基于巢湖流域生态系统类型分布的持续观测数据,从年变化率、动态度和转移矩阵3个方面分析2010—2020年巢湖流域生态系统类型的时空变化特征,并剖析变化的驱动因素。结果表明,2010—2020年巢湖流域生态系统类型面积变化最为明显的趋势是农田面积的持续大幅缩减和城镇用地的急剧大幅扩张。生态系统动态度(LC值)较大的是其他建设用地和城镇用地,全巢湖流域LC值为0.5%。10年间巢湖流域开发建设对农业和生态空间的大量挤占主要发生在城市周边。此外,流域内农田与湿地的相互转化也较明显。城市化以及工业和矿山开发是巢湖流域近10年最为主要的生态系统类型变化的驱动因素。     

县域土地利用动态变化及驱动因素差异分析——以江苏省贾汪区、吴江市为例

以江苏省苏北的徐州市贾汪区、苏南的吴江市两个典型的县市级土地利用结构变化研究的热点区域,以社会经济土地数据和土地利用变更数据为依据,采用土地利用相对变化率、土地利用动态度及土地利用程度指数等指标,以及景观生态学中关于结构数量的分析方法,对研究区域1996~2005年间各类用地的土地利用动态变化情况及其驱动机制作了对比分析,城市化因素、二三产业比重、城乡收入差异、人口密度因素对不同地区的影响程度和方向上有较大差异。综合体现不同社会经济因素驱动和影响下的土地利用变化空间分异规律,在苏南向苏北产业转移初期的大背景下为江苏"省直管县"以及类似地区的土地调控差异政策提供科学依据。     

2010-2018年陕西省LUCC动态变化分析

基于2010-2018年陕西省土地利用现状调查数据,采用土地利用动态度模型、土地利用变化幅度、单一和综合土地利用动态度、土地利用程度综合指数、土地利用结构多样性指数、优势度指数、均匀度指数模型定量分析2010-2018年陕西省土地利用动态变化情况.结果表明,2010-2018年陕西省耕地、草地和未利用土地面积呈减少趋势...     

苏南水网地区景观格局演变分析及其驱动因素探究——以七都镇为例

景观格局指数是反映景观结构与空间特征的量化指标,通过景观特征的指数化来描述景观格局现状。选取苏州市吴江区七都镇2000、2010、2020年3期土地利用数据,借助ArcGIS、FRAGSTATS、SPSS等软件,对其景观格局演变特征进行分析比较,并对该地区景观格局演变的驱动因素进行探究。结果表明,1）通过土地利用转移矩阵发现,耕地和林地面积呈减少趋势,分别减少了872.28 km²（-13.85%）和7.92 km²（-15.94%）,部分耕地和林地转化为了建设用地,相应的建设用地面积占比由10.35%提升至19.45%,农用地被侵占的现象显著。2）通过景观格局演变分析发现,水域、草地以及林地破碎化程度增强、边界被割裂的程度加剧,景观复杂程度增加;建设用地破碎化程度有所减弱,空间分布上趋向集中,斑块类型复杂程度下降,边界变得更加简单和规则。2000-2020年,七都镇景观多样性增强,景观整体向着均衡化发展。3）通过驱动力分析发现,城镇建设经济发展以及产业结构调整等因素累积贡献率达到96.74％,是导致七都镇景观格局变化的主要因素。     

江浙地区土地利用变化及驱动因素分析

选取2009—2018年统计数据,分析江浙地区土地利用变化的时空特征,并运用因子分析法从经济、人口等方面选择多个驱动因子分析造成江浙地区土地利用变化的驱动因素.结果表明:江苏省和浙江省土地利用变化的驱动因素相似,即经济水平的发展、科技水平的提高、人口增长和人民生活水平提高,同时2省因这些驱动因素而造成的土地利用变化的趋势也极为相似,2省在土地利用上均处于发展阶段.