广西县域贫困空间格局及影响因素分析

以贫困人口规模大,贫困程度深的广西壮族自治区为研究区,分析了广西县域层面贫困的空间异质性与空间依赖性格局,并定量分析了县域层面的贫困空间差异及其影响因素,探讨了因素效应的空间差异性。结果表明:(1)广西县域贫困表现为由西北部——西南部、中部、北部——东南部——东北部和南部递减的空间异质性分布。(2)广西县域贫困具有很强的空间依赖性,高-高贫困区分布于西北部且呈集中式分布。广西县域贫困空间热点分布表现为西北部为贫困热点,东部和南部为冷点。(3)定量分析发现,地形因子、地表因子、气象因子、生态系统恢复能力、经济压力度、经济实力和教育状况是导致广西县域层面贫困空间差异的显著因素,各因素分别从不同角度影响贫困状况。     

基于地理探测器的广西县域贫困空间分布及影响因素

运用不同的空间分析方法分析特定时期广西贫困的空间分布特征及其影响因素,为扶贫工作提供决策参考。基于2016年广西贫困及统计年鉴数据,以县域为研究单元,利用空间自相关分析和地理探测器方法,分析了广西贫困的空间分布特征,并讨论了影响贫困的主导因素。结果表明:(1)广西县域贫困发生率表现为由西北部—西南部、中部、北部—东南部—东北部和南部递减的空间异质性分布。(2)广西各县域贫困发生率具有很强的空间依赖性,全局空间自相关表现为空间聚集状态,局部空间自相关中高-高区位于西北部,低-低区位于东部和南部,呈集中式分布。(3)因子探测结果为:生态系统恢复能力(0.609 0)教育状况(0.483 5)地形因子(0.459 2)气象因子(0.441 4)经济实力(0.317 5)经济压力度(0.293 5)地表因子(0.2222)人口压力度(0.119 4)社会福利(0.046 3(4)生态探测器结果显示地表因子与生态系统恢复能力、地形因子与气象因子、地形因子与生态系统恢复能力等10对因子对贫困的空间分布具有显著的差异性。(5)交互探测结果说明导致广西县域贫困的分布不是由单一的影响因子造成的,广西贫困是不同的影响因素共同作用的结果。     

地形因子在芦山县水土流失评价中的应用研究

地形因子是重要的水土流失影响参数,分析地形因子对区域水土流失评价具有重要意义.该研究以芦山县空间分辨率30m的DEM数据为基础数源,在ArcGIS10.3中利用空间分析模块计算芦山县坡度、坡长、LS因子、地形起伏度、地表切割深度和地表粗糙度,并结合芦山县水土流失现状,分析地形因子对芦山县水土流失的影响,为该区域水土保持工作提供参考.     

地表起伏度对贫困人口空间格局影响及对策分析

研究通过建立地表起伏度综合评价指标体系,并分析其与贫困人口、经济水平之间的空间耦合关系,提出贵州省精准扶贫的相关措施。结果表明:全省贫困人口三大集中连片的深度贫困区,即贵州省西北部的乌蒙山地区、东北部的武陵山地区、西南部的麻山瑶山地区(石漠化地区),这些区域的贫困人口数、人口密度均排全省前列;从地形起伏特征来看,地面平均坡度在15°以上的县当中90%为贫困县,而非贫困县仅占10%;全省超过85%贫困人口分布在1000m以上的海拔区域内,而沟谷密度则对贫困县的分布影响相对较弱。因此,地表起伏度对区域贫困发展率的作用较为明显,故本研究对提出切实可行的精准扶贫对策将会对未来脱贫攻坚具有重要意义。     

赣江上游章江流域地形因子特征及其对景观格局的影响

【目的】定量分析地形因子不仅可以合理地解释复杂地理单元的景观格局,并能为更进一步了解景观格局分布规律及空间配置的优化奠定基础。【方法】本文主要基于GIS与RS技术,运用分布指数和景观格局指数方法,研究了赣江重要支流—章江流域高程、坡度和地形起伏度在不同等级上景观类型的分布特征,并结合移动窗口法分析了景观格局与地形因子间的相关性。【结果】①流域景观类型丰富多样的地形因子等级面积最大,分别是海拔(79～500 m),坡度(6～15°)和地形起伏度(70～200 m);在其等级上海拔具有显著的优势位,坡度与地形起伏度优势位最小。②章江流域景观的连通性与聚集度最佳区域分别位于高程大于1100 m,坡度位于0～6°和地形起伏度为0～30 m之间,其中坡度和地形起伏度空间异质性较高。③章江流域海拔、坡度和地形起伏度较小的区域景观类型斑块密度较小,人为因素导致形状规则,破碎化程度较大;随着地形因子等级的递增,景观单一化现象显现,景观破碎化程度减弱,转由自然因素主导。【结论】章江流域内主要区域位于海拔小于900 m,坡度小于15°和地形起伏度小于200 m之间,其景观受人为因素的影响为主,随地形因子特征增加景观受自然因素较大。     

基于ArcGIS的红壤地区DEM生成与应用分析

数字高程模型是地理信息系统进行地形分析的基础数据,利用DEM可以提取地形因子,如坡度、坡向、高程信息、体积、水系、河网密度等.地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度等是反映地表起伏变化和侵蚀程度的指标.本文以浙江省低丘红壤区域为研究对象,在ArcGIS的支持下,利用1:10 000地形图的矢量化等高线对研究区域内DEM的生成进行了探索,实现了研究区域内的地形三维模拟;提取了坡度、坡向、坡长等地形特征因子,利用ArcGIS表面分析模块,结合通用水土流失方程,就地形变化对土壤侵蚀的影响进行了分析,为红壤地区水土流失的综合治理提供支持.     

西南山区地形因子对农村零散居民点分布的影响

为探究西南山地地形因子对农村零散居民点分布的影响,以巫溪县(中山区域)和酉阳县(中低山区域)的农村零散居民点分布为研究对象,结合GIS软件和随机森林模型,探讨了不同地形因子下农村零散居民点的分布特征以及高程、坡度、坡向、地形粗糙度、平面曲率、剖面曲率、地形特征指数、地形部位指数等8个地形因子对农村零散居民点分布影响的重要程度。结果表明:山地农村零散居民点多分布于海拔600~1 200 m的缓地与斜坡以及位于半阳坡与阳坡、中坡位、地形特征指数小于-0.010、平面曲率和剖面曲率接近于0的区域,说明山地区域农村零散居民点多分布于垂直方向上的中高地形位、水平方向上以低变化率地形位为主的区域;影响中低山地农村零散居民点分布的主要地形因子为地形粗糙度、平面曲率和坡度;其中,影响中山区域的农村零散居民点分布的最重要的地形因子是地形粗糙度,而中低山区域则是平面曲率。     

图们江区域土壤保持服务空间分布特征研究——以延边朝鲜族自治州为例

地形因子作为重要的地理驱动要素,对土壤保持服务空间格局具有重要影响。延边朝鲜族自治州地处图们江区域,地貌单元多样,地形条件复杂。该文基于数字高程模型数据提取高程、坡度、地形起伏度和地形位指数,探究土壤保持服务的地形梯度特征。结果表明:1) 2015年延边朝鲜族自治州土壤保持服务空间差异大,整体呈西低东高趋势,土壤保持总量为2.69×10~8 t,单位面积土壤保持量为6 254 t/km~2;2)区域地形呈西高东低趋势,地形因子之间关系复杂,除安图县南部外,坡度、地形起伏度和地形位指数高值区均位于高程中高值区;3)土壤保持服务随地形起伏度的增高而升高,随高程、坡度和地形位指数呈先减少后增加的趋势。依据地形梯度和土壤保持服务之间关系,需要因地制宜地进行土壤规划和管理,为促进土壤资源可持续利用提供科学依据。     

地形起伏特征对汉中市人口与经济的空间分布格局影响研究

通过提取表征汉中市地形起伏特征的地形起伏度、坡度和高程3个地形因子并进行分级,在县域尺度和乡镇尺度上,探究了地形起伏特征对汉中市人口与经济发展的空间分布格局影响.研究结果表明:汉中市的地形起伏特征为中部平缓,四周陡高,以小起伏缓坡中山为主.人口和经济密度的空间布局是以汉中市汉台区和南郑区为高值中心,呈条带状向外逐渐变为低值.县域尺度上的人口和经济密度受坡度的影响最大,其次是地形起伏度,高程最弱.乡镇尺度上的人口密度和企业密度具有一定的空间耦合特征,受地形起伏度的影响最强,坡度次之,高程最弱,且乡镇尺度能有效降低县域人口和经济平均化趋向,能更精确地表达人口和经济的空间分布.     

内蒙古风蚀水蚀交错区土壤侵蚀的空间分布特征

为了研究风蚀水蚀交错区土壤侵蚀的地貌空间分布特征,选取内蒙古十大孔兑之一的东柳沟,利用地理信息系统和遥感技术,将流域土壤侵蚀强度空间分布数据与数字高程模型数据进行叠加,得到土壤侵蚀强度在坡度、坡向、起伏度、粗糙度等地貌因子上的分布特征。结果显示:东柳沟水土流失程度达77.54%,其中水力侵蚀占15.10%,风力侵蚀占62.44%),且风力侵蚀以中度以为主。流域风蚀和水蚀产生的水土流失面积比例最大的坡度、起伏度、地表粗糙度并不是土壤侵蚀综合指数最大值出现的区域。坡度、起伏度、粗糙度与不同等级的水力侵蚀面积比例呈现单峰趋势;而与不同等级的风力侵蚀面积比例具有非常好的一致性且随坡度、起伏度和地表粗糙度的增大而减小。水力侵蚀面积随坡度的增大先增大后减小,峰值集中在3°~6°范围内,而风力侵蚀面积主要集中在6°以下的区域;水力侵蚀主要集中在东北与西南2个坡向,而风力侵蚀在各个坡向变化趋势一致且东北坡向比例最大;风力侵蚀受地表起伏度和粗糙度影响大于水力侵蚀且呈现线性负相关性。该研究可为风蚀水蚀交错区水土保持治理提供理论支持。     

基于MODIS数据和地形因子的大兴安岭呼中林区净初级生产力变化分析

对大兴安岭呼中林区的MODIS初级净生产力(NPP)数据产品结合坡度、坡向、海拔等地形因子进行分析,得出2010年该区域NPP的均值为0.279 5 kg(C)/m2。NPP随地形因子的总体分布规律为:海拔越高,坡度越大,NPP越低,但平地的NPP明显低于坡地,在空间上的波动性也明显高于坡地。在各地形因子中,除海拔对NPP的影响显著外,其他地形因子对NPP的影响均不显著,各地形因子之间的交互影响也不显著,但不同坡度之间的NPP仍有较大差异,坡度也是空间上影响NPP分布的一个重要因子。     

山区农村耕地流转的地形驱动因子分析——以山西省宁武县为例

随着我国城镇化的不断推进,耕地流转已然成为农村土地利用效率显著提高的最有效方式,虽然耕地流转在我国南方尤其是浙江省等地已经较为成熟,但是在北方的山区却处于起步到加速的过程中。以宁武县为例,以行政村为单元,充分运用3S技术、模型模拟等方法,对影响耕地流转的地形因子进行了空间分析,这具有一定的理论和实践意义,为农村土地流转政策的制定提供依据。结果表明,地形因子与山区耕地流转密切相关,随着坡度的增加,耕地流转率逐级降低,耕地平均坡度≤6°的村庄,耕地流转率最高;坡度在6°~15°的村庄耕地流转面积最大,以此为界,坡度≤6°和≥15°的村庄耕地流转面积均减少。随着海拔的升高,耕地流转率逐级降低,耕地平均海拔≤1 400 m的村庄,耕地流转率最大。在坡向因子影响下,耕地流转面积在朝南朝东方向分布较多,朝北朝西方向分布较少。     

湿热岩溶山区植被覆盖度与地形因子的相关性研究——以广西红水河流域为例

以广西红水河流域为例,综合运用GIS和RS技术,采集2005、2010和2015年的MODIS Aqua 16 d NDVI合成数据,监测湿热岩溶山区植被覆盖度动态变化。利用GDEMDEM 30 M分辨率数字高程数据,获得广西红水河流域高程、坡度以及地形起伏度等地形因子数据,综合分析植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为湿热岩溶山区植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:高植被覆盖度在高程为500~750 m的区域达到最大值;当坡度大于6°,高植被覆盖度快速增加,变化趋势显著,而在2010年后趋势变缓慢;当地形起伏度小于0.25时,各等级植被覆盖度占比差异不大,但当地形起伏度大于0.25,高植被覆盖度成为主体,其他各级植被覆盖度所占面积比例逐渐减小。     

重庆市县域尺度地形起伏度与多维贫困的耦合关系研究

选取重庆市有扶贫开发任务的32个区县作为研究区,基于遥感数据和统计数据,采用地理信息技术,构建县域尺度多维贫困指标体系,测算地形起伏度和多维贫困水平,并进一步分析两者间耦合关系.结果表明:(1)重庆市整体地形起伏度较大,大多数区县处于中等及以上起伏区,地貌环境存在明显劣势.各区县之间的地形起伏度差异明显,东北部略高于东南部,明显高于西部,整体呈东北、东南向西逐渐递减的趋势.(2)重庆市32个区县的整体多维贫困程度较高,各地区差异较大.多维贫困程度较高的区县集中在东北部和东南部,西部以主城区为中心,多维贫困指数呈放射型向周边扩散升高,但整体仍低于东部.(3)重庆市多维贫困程度较深的区域受较高地形起伏度的影响较大, 32个区县整体地形起伏度和多维贫困耦合度较高,中等及以上耦合度区县占比81.25%,在西部部分地区耦合度变化逐渐明显;耦合协调度最高的区域在东北部边缘和武隆区,并向周边区县均匀扩散降低,在西部边缘区域达到最低.     

基于DEM的桐柏县地形因素分析与评价

淮河流域水土流失较为严重,而作为淮河源头桐柏县的水土流失量所占整个流域的比重较大。该文基于桐柏县空间分辨率为30m的数字高程数据,运用Arcgis10.2软件作为处理工具,提取该地区的地形因素(如坡度、坡向、粗糙度等)。研究该区域在同一分辨率下,淮河源头的基本地形地貌特征。结果表明:桐柏县域内地表的坡度和起伏度相对较大,坡向占区域的面积和地表的粗糙度较大,地形地貌破碎程度较高。这些地形特征的获得为该地区的水土流失预防与治理提供依据,也为当地近年来的水土保持工作提供一定的参考。     

基于GIS的坡面地形因子提取与分析——以兰州市榆中县为例

该文基于GIS软件和DEM数据,提取并分析一阶、二阶及复合坡面地形因子中的坡度、坡向、剖面曲率、地表粗糙度、高程变异系数5种地形因子。结果表明:榆中县坡度变幅为0°~70.7213°;坡向分析中阳坡占总面积的45.04%,阴坡占53.87%;剖面曲率在0~4.90379范围内变化;地表粗糙度的变幅为1~4.39377;地形高程变异系数在0~0.0912272范围内变化。通过对该区域坡面地形因子的提取,分析在这些地形因子的作用下该区域水土流失与土壤侵蚀的趋势,为榆中县进行水土保持定量研究提供科学依据。     

基于MODIS数据的内蒙古地形因子对火灾分布的影响分析

了解火灾与地形因子的关系是深入研究火灾空间分布格局、火灾风险科学管理的重要前提。本研究基于MOD14A1/MYD14A1热异常产品数据集提取内蒙古2000—2015年的火点信息,结合研究区DEM数据,提取相关地形因子,并在此基础上分析区域尺度背景下的地形因子与火灾分布关系。结果表明:1)采用均值变点分析法,确定内蒙古地形起伏度的最佳统计单元为0.52 km2;2)火灾分布在地形因子的作用下表现出一定的地形梯度性。火点个数随高程的升高呈现先增大后减小的变化趋势,而火点个数随坡度和地形起伏度的增大呈现逐渐下降的趋势;3)火点分布最多的高程、坡度、地形起伏度区间分别为80~700 m、0°~7°、1~70 m,火灾多发生在高程低、地形平坦、起伏小的地区,这类区域一般人类活动频繁,为火灾的发生提供了机会;4)在火点分布最多的地形区间内,不同土地利用类型上的火点个数分布排序为草地>耕地>林地>其他类型。      

西南地区贫困乡村地域类型划分及减贫对策研究

以国务院扶贫开发领导小组2012年最新确定的国家扶贫重点县名单中涉及西南地区(重庆、四川、云南、贵州、广西)的267个贫困县为研究对象,利用Arc GIS空间分析软件和SPSS统计分析软件,将西南地区贫困县空间数据与属性数据进行叠加分析,揭示西南地区贫困乡村的空间分异特征。通过高程、坡度、人均GDP、少数民族占比、距省府距离等因素的分级和聚类分析,划分西南地区贫困乡村地域类型,针对各类贫困乡村的关键致贫因子,提出减贫脱贫措施。结果表明:1)西南地区贫困乡村的分异表现为:地势较低,坡度相对较缓的地区,贫困的发生率及贫困乡村的密度相对较低;而地势较高、坡度变化较大的地区,贫困县的分布较为集中;少数民族比重较高、距省府较远的区域,贫困的发生率及贫困乡村分布越广泛;2)通过综合聚类分析,西南地区贫困乡村共划分成九类;3)针对九类贫困乡村的关键致贫因子提出相应减贫对策:深化三产融合发展,进一步加强区域特色产业发展,并延长产业链;促进生态、经济、社会文化互动共进与协调发展;加强基础设施与公共服务设施建设,缩短贫困乡村与经济中心时间距离和经济距离,改善其通达状况。     

应用Landsat-8数据分析山地地表温度格局及影响要素

地表温度是研究陆地表面与大气之间相互作用的重要参数,分析山地地表温度格局及作用机理,对了解山地生态系统的时空分布特征,准确刻画山地地表水热环境具有重要意义.以云南滇中地区为研究区,应用Landsat-8数据、多窗口区域匹配算法(IMW),结合近地表常规气象站及微气象台站同步观测数据进行地表温度反演,分析地表温度空间格局及其与地理环境和人居环境因子的定量关系,构建了山地地表温度多因子作用模型.结果 表明:遥感影像与地面同步观测数据相结合反演的地表温度场平均绝对误差为2.01℃、平均相对误差为2.35％、均方根误差为5.09℃,反演结果优于MODIS地表温度产品.地表的温度场空间格局与地理环境及人居环境密切相关,归一化植被指数、地形起伏度、海拔、坡度、水域影响与地表温度场成负相关,而居民区与地表温度成正相关关系;从相关性大小看,山地温度受归一化植被指数影响最大,其次是地形起伏度、海拔、坡度、水体、居民区,坡向影响最小,说明提高植被覆盖具有地表降温的重要作用,城市人居环境具有地表增温效应.因此,构建山地温度时空模拟模型,应充分考虑地理环境微格局与人居环境影响.     

淮河上游山丘区不同地形因子下的土地利用变化研究

利用1995、2000年淮河上游山丘区土地利用数据,结合数字高程模型（DEM）,采用GIS空间分析功能及数理统计方法,在各地形因子（高程、坡度、坡向）的不同等级梯度上,分析区域内的土地利用变化。结果表明,各地形因子的不同等级对土地利用变化分布特征的影响不同。低海拔、小坡度的地形对耕地、城乡居民用地的变化影响较大;高海拔、大坡度的地形对林地、草地的变化影响较大;坡向对各土地利用变化的影响程度不大。另外,各地形因子对水域和未利用地变化的影响不大。