曲周县土地利用碳排放测算及情景预测研究

在全球气候变暖的背景下,中国积极承诺并开展控制温室气体排放行动以期2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标。为厘清土地利用碳排放产生机制并合理预测碳排放,以曲周县为研究区,采用排放系数法、样地清查法、IPAT模型和最小二乘法等方法,构建碳排放核算体系以度量曲周县2009—2019年土地利用碳排放,并预测81类情景组合下2030年的碳排放情况。结果表明：1）曲周县2009—2019年土地利用碳排放总量呈先增加后减少的变化趋势。耕地、建设用地是两大碳排放源;2）预测首先按人均GDP设置,进一步根据人口、能源强度、产业结构共设置81类情景组合：当GDP处于高速发展时,曲周县未来碳排放总量模拟值区间为50万～221万t;当GDP处于惯性发展时,上升趋势组区间分别为51万～119万t,最小值为45万t,下降趋势组最小值29万t;当GDP处于低速发展时,呈下降趋势的两组最小值分别为21万和12万t,另一组在2030年预测值为35万～50万t。研究结论：土地利用变化会直接或间接影响碳排放,摸清地类碳属性可为预测碳排放及优化土地利用结构提供抓手。综上,曲周县可通过人口优化、调整能源结构、优化产...     

不同浓度生长促控剂PBOG对大豆产量的影响

为揭示生长促控剂PBOG对大豆产量及其相关性状的影响,探究其适宜的施用浓度,选用亚有限结荚习性大豆品种‘垦丰16’为材料,在大豆初花期使用不同浓度梯度PBOG(0、0.5、1、2、3 g/L)进行叶面喷施,探究PBOG对大豆株高、主茎节数、底荚高度、有效荚数、单株粒数、百粒重、产量等性状的影响。结果表明,在PBOG浓度为3 g/L时,株高与底荚高度降幅最大且差异显著,两者分别下降了41.9%、44.1%;而百粒重在此浓度下达到最大值19.05 g,增加13.3%;PBOG浓度为1 g/L时,主茎节数、有效荚数、单株粒数显著增加;产量随着PBOG浓度增加表现出先上升后下降的趋势,在浓度为1 g/L时最大,涨幅21.6%,而后逐渐降低,在3 g/L时低于对照组。综上,对于亚有限结荚习性品种‘垦丰16’,PBOG最适施用浓度为1 g/L,此浓度下增产幅度达21.6%,且提高了植株的抗倒伏能力。     

河北省耕地多功能评价与关键权衡协同分析

耕地多功能评价有助于显化耕地多功能价值,通过探究功能之间权衡协同的关键区域与作用类型,提供更合理的耕地利用与优化措施。该研究以河北省为研究区域,构建功能评价指标体系分类评价县域耕地生产、生态和生活功能,基于Spearman秩相关和空间自相关衡量功能相关关系,并判断相关关系的区域差异,由此划分耕地功能分区与核心区。结果表明：1）2010―2020年河北省耕地生产功能维持稳定,生态功能有所下降,生活功能逐步提升,三类功能之间均为协同关系;2）功能协同的关键区域多为功能高值区,部分功能之间的相关关系会随着区域功能强度的不同发生变化;3）粮食生产、景观美学与粮食安全保障子功能的相互作用对于三类功能协同关系贡献较大;4）基于耕地功能强度划分6类耕地功能优势区,进一步基于空间自相关分析识别出3类功能核心区。分析耕地功能之间权衡协同的区域差异,确定发挥重要贡献的子功能作用类型,以此划分耕地功能分区,以期提供更精确的耕地利用优化方案。     

县域生态网络构建与优化研究——以河北省曲周县为例

生态网络的构建能够减少快速城镇化带来的斑块破碎化问题,有助于增加网络连接度、提升区域生态稳定性。本研究选取河北省曲周县为研究对象,利用形态学空间格局分析方法(MSPA)和最小累计阻力模型(MCR)构建生态网络,通过重力模型划分生态廊道等级,对比优化前后的网络结构指数,定量考察优化效果。结果表明:1)曲周县生态源地共9块主要分布于中部县城周边和东北部林场,生态廊道整体分布不均,网络结构简单;2)优化措施主要包括新增生态源地3块,增补踏脚石5块,划分出7条重要廊道、15条建设廊道与8条规划廊道,同时构建水系廊道5条,并重点保护27个生态节点并修复12个生态间断点。优化后的曲周县生态网络的连通度与环通度得到较大提升;3)建设用地会影响生态廊道建设可行性,相互作用力高的生态廊道具有高建设可行性。最后,从网络结构与网络建设内外两方面优化曲周县生态结构,提出“两轴、三区、四廊、多点”的生态结构规矩布局。本研究可为提升曲周县生态保护效果乃至华北平原生态网络构建提供参考。     

村级土地利用规划编制研究

采用文献综述法、综合比较法,将近年来学者的观点进行梳理,探寻现有土地利用规划编制存在的不足。结果表明,国内众多外学者针对村级土地利用规划的含义和定位、编制内容、方法和具体程序、存在的问题、思考与建议等进行了多方面深入研究,并取得了丰富的成果,但其编制和具体落实过程尚未形成一套规范的体系。     

机器学习在生态环境损害鉴定评估领域的应用前景

生态环境损害鉴定评估工作是环境行政处罚的重要依据，随着近年来生态环境损害案件的不断发生，损害鉴定工作流程复杂、案件资料分析工作量大、数据缺失严重等问题不断显现，如现场勘察耗时耗力、污染物溯源困难、基线不清、损害赔偿金额难以确定等。为解决这些问题，本文探讨了机器学习在生态环境损害鉴定评估中的应用前景。近几年，机器学习凭借其强大的计算能力，已在数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域发挥了重要作用，通过综述机器学习在上述领域的已有进展，结合生态环境损害鉴定评估总体工作流程，本文深入探究了机器学习在损害鉴定评估中的应用前景，分析了机器学习在鉴定评估工作中的挑战和局限性，指明机器学习的应用可以提高损害鉴定评估的工作效率，促进损害鉴定评估有序化、系统化发展。