喀什市城市化发展与建设用地结构变化之间的关联性

[目的]分析城市化与建设用地结构变化之间的关联性,为城市长期可持续发展提供一定的科学依据。[方法]用2009—2013年统计数据,先用相关统计法分析喀什市城市化与建设用地结构变化的一般特点和变化趋势,在此基础上,用灰色关联法分析其相互关联性。[结果]研究时段内3种建设用地类型发生了较明显的变化,其中城镇村及工矿用地所占比重始终占最大优势;城市化与建设用地结构变化之间有显著的关联性,非农业人口比重、人均GDP、建成区面积和人均日生活用水量等指标与建设用地之间的关联度都在0.65~0.85之间,属于强关联,人均公园绿地面积的关联度在0.35~0.65之间,属于中度关联;城市化指标与建设用地指标之间有较强的相互关联性,平均关联系数都大于0.65。[结论]喀什市城市化与建设用地结构变化之间存在着较强的关联性。合理调整人口结构和规模,统筹兼顾人口、经济、空间、社会、环境城市化发展,有效并合理利用有限资源并优化配置土地资源等是喀什市可持续发展的有效措施。     

基于遥感的艾比湖流域近20年生态服务价值对土地利用变化的响应

新疆艾比湖为我国西部的国门湖泊,是准噶尔盆地西南部边缘最低洼地及水盐汇集中心,探究艾比湖流域的土地利用变化及其生态系统服务价值的时空变化特征对于我国西北部地区环境策略的合理制定有重要的意义。以艾比湖流域为研究区,以1990—2011年的五期Landsat-TM系列多光谱遥感影像为基础数据源,采用Costanza生态系统服务价值计算公式,参照谢高地等的中国陆地生态系统服务单位面积价值,并结合敏感度分析,探讨了艾比湖流域1990—2011年土地利用和生态系统服务价值的变化特征。结果表明:1990—2011年间,艾比湖流域土地利用处于发展阶段,土地利用程度呈现增大的趋势;研究期内生态系统服务价值总体呈上升趋势,从161.69亿元增加到163.99亿元,增加了2.3亿元;林地、草地、水域的生态系统服务价值是生态系统服务的主体部分,占整个系统的84.19%以上;艾比湖流域总体生态环境质量则呈现出恶化的趋势;虽然流域各类具有高生态价值的土地利用类型面积的扩大有利于整个流域生态质量的改善,但其整体生态环境仍然比较脆弱,还有待提高。     

基于土地利用变化的渭干河-库车河绿洲生态系统服务价值分析

[目的]选取渭干河-库车河绿洲为研究区,分析与评价该区域生态系统服务功能价值.[方法]采用动态度模型、生态系统服务价值估算模型及生态系统服务价值敏感指数.[结果]1989 ～2007年间研究区生态系统总服务价值共增加了4.264 7×108元,年平均变化率为1.05;.在生态系统服务功能价值结构变化中,气体调节、气候调节、土壤形成与保护、食物生产和原材料的单项服务功能价值比例上升了,水源涵养、废物处理、生物多样性保护和娱乐休闲价值的单项服务功能比例下降.通过敏感性分析表明,生态系统总服务价值对生态系统服务价值系数缺乏弹性,研究结果是可信的.[结论]研究区生态系统服务价值的上升,反映了该地区生态系统为人类提供各种服务功能的能力有所上升,同时说明渭干河-库车河绿洲的土地利用类型的调整从宏观角度来看是基本可持续的.     

基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型

目前运用高光谱数据估算土壤有机质的模型精度已经可以达到精准农业的要求,但其数据的整理和运算过程较为复杂且观测尺度较小.为节省资源,提高效率并为多光谱遥感估算土壤有机质积累经验,该文将Landsat8_OLI多光谱遥感影像各波段的反射率数据与地面土壤有机质SOM(soil organic matter)实测数据相结合,利用SPSS软件及多元线性回归分析方法建立基于反射率R、反射率倒数1/R、反射率倒数对数LN(1/R)、反射率一阶导数FDR(first derivative reflectance)的土壤有机质定量估算模型,精度检验后择取最优模型通过多光谱遥感波段运算的方式推广至整个研究区.结果表明:FDR模型的精度更高,RMSE为0.215,F检验结果为4.072,预测值与实际值之间的决定系数R2为0.963.基于该模型估算研究区空间范围的土壤有机质含量,得出土壤有机质含量在0～5 g/kg之间的面积占总研究区的84.065％,＞10 g/kg的面积仅仅为0.001 5％.在4种土地类型中工矿用地SOM平均含量为最高的7.35 g/kg,受开采的煤炭中有机质影响较大.裸地面积2 674.44 km2,占研究区面积的63％,SOM平均含量6.12 g/kg;盐渍地和荒漠林地SOM含量偏低.总之,运用多光谱遥感数据估算干旱区土壤有机质的方法可行,也为遥感估算其他地表参数提供参考.     

绿洲区域土壤盐渍化主要参数的空间异质性分析

通过研究土壤盐渍化主要参数的空间异质性,反映绿洲不同程度盐渍化的空间分布.借助传统统计学、地统计学与野外实测数据相结合的方法,以渭库绿洲为例,分析土壤三个剖面层(0-10cm,10-30cm,30-50cm)盐渍化主要参数(电导率、含水量、含盐量、pH)的空间异质性.对研究区域各层土壤盐渍化的监测采样控制在95％置信水平、15％相对误差的可接受范围.研究表明:土壤盐分表聚强烈,呈现出东南高,西北低的盐渍化空间格局.土壤盐渍化严重威胁绿洲的生态安全,因此了解盐渍化空间分布,有利于土壤盐渍化的快速诊断,对进行合理的水资源灌溉利用,防治和改良土壤盐渍化具有科学指导意义.     

干旱区绿洲植被高光谱与浅层土壤含水率拟合研究

水资源一直是制约我国西北干旱区农业发展的关键因素。以新疆渭库绿洲为研究区域,选取41个土壤含水率与干旱区绿洲植被实测高光谱样本,以植被指数为桥梁,采用支持向量机回归(SVR)方法,建立干旱区绿洲土壤含水率与植被指数之间的拟合方程模型,并与多元回归(MLSR)、偏最小二乘回归(PLS)2种模型进行对比。实验结果表明:不同模型的精度各异,拟合效果由优到劣为:改进的SVR模型、PLS模型、MLSR模型,其中基于干旱区绿洲实测的植被光谱数据改进的SVR模型对土壤含水率具有较好的拟合效果,通过最优参数的定值与最优测试集的抽取,R2高达0.891 6,RMSE仅为2.004,在干旱区绿洲的土壤含水率拟合中获得比较高的预测精度。而MLSR模型与PLS模型,R~2分别为0.630 0、0.654 9,RMSE分别为3.001与2.749。研究结果表明,因地制宜开展合理的土壤含水率反演模型规则制定是提高干旱区绿洲土壤浅层含水率监测精度的有效手段,也可为干旱区农业作物生长提供更精准的数据积累。     

基于TVDI的艾比湖地区土壤水分时空变化分析

以艾比湖湿地为研究区,利用2003年5月和2013年5月Landsat遥感影像,提取了地表温度(Ts)和植被指数(NDVI)反演温度植被干旱指数(TVDI),并构建特征空间,分析了土壤水分的时空变化。试验结果表明:TVDI可有效反演区域土壤水分,且精度较高;自2003—2013年共10a的时间跨度下,艾比湖地区土壤水分空间分布由湖区向周边地区呈减少趋势;湿润、正常和轻旱面积减少,干旱和重旱面积增加,呈现"两增三减"的趋势。区域土壤水分分布情况不容乐观,仍需加强当地水资源管理,以保障区域生态系统的正常运转。     

渭干河——库车河三角洲绿洲盐渍化土壤特征研究

在野外考察、GPS定点和土壤采样分析的基础上,借助Statistics、Excel等软件对盐离子含量、电导率与离子含量的关系、土壤总碱度与离子含量的关系、土壤水溶液中总溶解固体(TDS)与离子之间的关系、土壤含盐量与电导率的关系、盐离子间相关性以及土壤含盐量与农业产量的关系作了探讨.得出:该绿洲土壤pH值的平均值为7.86,属于碱性土壤.土壤含盐量较高,0～10 cm土层中的含盐量最大,平均值达到4.68%.土壤阳离子主要以Na 、K 、Ca2 和Mg2 为主,各阴离子在土体中的含量为Cl-＞SO42-＞HCO3-,而CO32-离子在实验中未检测到.Na 与Cl-呈正相关,K 与HCO3-呈正相关,Ca2 与SO42-呈正相关.从而进一步说明,该绿洲盐渍化土壤为氯化物盐化土.     

艾比湖流域草地生态系统环境健康遥感诊断

为了能更好地了解艾比湖流域草地生态系统的健康状况,本研究以MODIS与Landsat数据为本底,引入信息熵分析艾比湖流域2001-2017年草地生态系统健康变化趋势,选用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型评价2017年草地的健康现状,结合流域草地生态系统生态环境健康变化趋势和现状,完成草地生态系统环境健康诊断。结果表明:1)2001-2017年艾比湖流域草地生态系统环境健康变化趋势为变好、基本不变、变差的区域分别占总草地面积的29.5%,59.4%和11.1%,呈现“稳中向好”的特点。2)2017年草地生态系统生态环境健康指数的范围为0.1097~0.3892,整体健康水平不高,需要加强对草地资源的保护管理。3)根据艾比湖流域草地生态系统综合治理建议图,治理区占总草地面积的39.1%,主要分布在山前草地和荒漠草地;保护区占总草地面积的34.2%,分布在部分山前草地;预防区占总草地面积的26.7%,主要在城镇较为集中的区域。     

BP神经网络的沙漠化土地信息提取研究

以塔克拉玛干沙漠南缘策勒绿洲为例,探讨了基于主成分融合的沙漠化信息的提取方法.由于Landsat-7 ETM 的全色波段与多光谱波段有相同成像条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合.首先,对Landsat-7ETM 的全色图像与多光谱图像进行主成分融合处理,再利用BP神经网络模型,以相同的训练样本分别对融合前后的影像进行分类,在此基础上进行沙漠化信息的提取.结果表明:主成分变换融合图像的光谱信息保持性、信息量以及空间分解力都较高,且分类精度比Landsat-7ETM 多光谱图像有较大提高,是监测沙漠化土地变化的有效手段.