湖北省土地利用格局影响因素研究

将湖北省2009年土地利用图与DEM、气象、水文数据、社会经济数据等数据结合,采用地理信息系统空间及景观生态分析方法,在揭示湖北省土地利用格局基础上分析影响湖北省土地利用格局的主要因素.结果表明：耕地的斑块数量与高程关联最高,再依次为坡向、GDP、坡度、人口密度、降水、气温、路网密度、距水源距离,皆为显著相关.与林地斑块数量关联强弱顺序是坡度、高程、人口密度、GDP、纬度、坡向、经度、气温、降水、路网密度、距河距离.与水域斑块数量关联强弱顺序是路网密度、坡度、高程、GDP、纬度、降水、人口密度、经度、坡向、气温.与建设用地斑块数量关联强弱顺序为气温、路网密度、高程、距河距离、坡度、纬度、经度、GDP、人口密度、坡向、降水.     

数字地形特征对土地利用空间分布的定量影响

 为了获取地形对土地利用空间分布的定量影响,以山西省为研究区,基于数字高程模型（DEM）数据生成4种地形因子（海拔高度、起伏度、坡度和坡向）表征数字地形特征,并通过遥感影像解译获得土地利用空间分布,利用地理探测器方法定量分析地形因子对土地利用空间分布的分异性、相关性及其交互作用的定量影响。研究结果表明：起伏度与坡度的空间分异性最显著（显著性水平p<0.01）;起伏度空间相关性最强（空间统计量q=0.012）,其次为坡度（q=0.010）;任意两种地形因子交互均具有非线性增强作用,其中海拔高度与起伏度的交互作用最强（q=0.034）。因此,起伏度是影响土地利用空间分布最重要的单个地形因子,它和海拔高度一起对土地利用空间分布发挥重要作用。     

漓江流域土地石漠化空间分布及驱动因子分析

土地石漠化是我国西南地区最严重的生态问题,威胁和制约着区域的可持续发展。以典型的岩溶地貌——漓江流域为研究区域,综合6个自然环境因子和3个社会环境因子,基于GIS手段和地理探测器方法,分析漓江流域土地石漠化空间分布及关键驱动因子。结果表明:漓江流域石漠化总面积为1 547.6 km~2,占漓江流域土地总面积的8.9%,轻、中、重度石漠化占石漠化总面积比例依次是50.0%、34.2%、15.8%;在空间上,阳朔县、七星区石漠化分布最广,占各自行政区域土地总面积的比例均超过18%,漓江中下游地区明显比上游地区石漠化面积大;自然环境因子对石漠化的贡献量大于社会环境因子,各环境因子影响从大到小依次为岩性、地貌、NDVI(植被归一化指数)、高程、道路距离、人口密度、年均降水、坡度、GDP;岩性(0.34)和地貌(0.28)是石漠化的关键驱动因子,它们对石漠化的交互作用解释力达到了0.45。     

因子回归和交互联合探索河南省土地利用程度空间差异及驱动机制

土地利用变化演变与探测归因对改善土地资源优化配置以及生态环境的可持续发展具有重要意义.利用Landsat数据获取河南省土地利用信息,引入土地利用程度指数,分析河南省土地利用程度空间分异特征,综合自然因素、人文因素联合因子回归与交互作用探索因素和人文因素对河南省土地利用的影响.结果表明：(1)总体上对河南省土地利用空间分布的影响因素表现为自然环境因素>人类活动因素;(2)地形是限制河南省地区土地利用的主要驱动因子,高程解释度值为0.64;(3)因子交互发现：驱动解释力呈现双因子增强,且不同区域范围内各因子的驱动解释力具有明显的空间分异性,表明从因子驱动角度分析河南省土地利用呈多因子协同作用,其中高程与其他因子交互作用最强;(4)随着区域、因子间相互作用等,各因子对不同区域内土地利用影响力具有明显空间分异性.     

基于地理探测器的山东省人口空间格局演变及影响因素研究

以山东省县域为研究尺度,基于山东省136区县人口普查数据,利用空间自相关方法和地理探测器模型,探讨山东省人口空间分布格局演变与影响因素之间的关系。结果表明：(1)2000—2020年,山东省人口空间格局基本保持不变,呈现西南高东北低的格局;人口重心始终位于潍坊市临朐县,并向东北方向缓慢移动。(2)山东省人口分布集中指数与不均衡指数均呈上升趋势,人口分布总体向集中与不均衡分布发展。(3)山东省人口密度莫兰指数>0,呈现出显著空间正相关;人口分布在空间上呈显著的高-高集聚、低-低集聚特征,且有增强趋势。(4)不同影响因素对山东省人口空间分布的影响力不同,其由大到小依次为平均房价、城镇化率、人均可支配收入、人均GDP、气温、降水、高程、地形起伏度。人口空间格局是多因子综合作用的结果,任意两因子交互作用的影响力均大于单因子单独作用的影响力。     

湟水流域土壤有机质和速效磷空间布局分析

为分析青海省湟水流域土壤有机质(soil organic matter, SOM)和速效磷(available phosphorus, AP)含量空间分布特征及其影响因子,运用地统计学方法分析其空间分布特征,选取高程、坡向、坡度、土壤类型、土壤pH、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、气温、降水量和土地利用方式共9种影响因子,借助地理探测器研究各因子对SOM和AP的影响。研究表明SOM平均值为28.26 g/kg,AP平均值为54.30 mg/kg;SOM和AP的变异系数为39.54%和58.47%,属于中等变异程度。空间插值结果显示SOM含量在空间上呈现西北高,东南低的趋势,SOM由北向南逐渐降低;AP含量呈现中部高于两端的趋势。因子探测及Pearson相关性分析结果表明：造成SOM空间变异的三大因子顺序为：高程>气温>土壤类型;对AP含量解释程度顺序是：土壤pH>高程>土壤类型。SOM含量与高程和土壤pH两种因子呈现正相关关系,AP则相反,呈现负相关,SOM和AP空间分布都与高程有关;气温均对两种土壤养分有影响;高程因子是决定湟水流域SOM含量的主导因子,而影响AP空间分布的主导因子是土壤pH。影响因子相互作用时,呈现双线性增强或者双因子增强。两因子交互作用对SOM和AP解释力均高于单因子,说明导致SOM和AP空间分布差异的因子具有复杂性。研究得到湟水流域空间尺度上SOM和AP含量分布,并结合湟水流域9种影响因子对其含量进行分析,为湟水流域的数字农业管理和精准施肥以及耕地土壤改良和质量的提升提供了有利基础。     

基于地理探测器的岷江上游泥石流影响因子相对重要性分析

结合GIS和RS技术,应用地理探测器方法定量分析岷江上游土壤类型、坡度、年降雨量、植被密度、地层岩性等9个影响因子在泥石流活动中的作用及相互作用关系.结果表明:泥石流具有空间异质性,对泥石流贡献率大于10%的主要影响因子有年降雨量、坡度、距断裂带距离、植被密度和土地利用类型.交互作用探测表明9个影响因子间的交互作用主要是非线性增强,其中年降雨量、距断裂带距离和坡向3种影响因子对泥石流的交互作用较强.     

基于DEM对土地利用类型时空分布的影响研究——以抚河流域为例

为了研究土地利用现状以及地形因子对土地利用类型分布的影响,以抚河流域为研究区,采用数字高程模型(DEM)及2010年和2017年2期的Landsat遥感影像,通过Google Earth和监督分类最大似然法,结合目视解译,获取了抚河流域土地利用现状;运用ArcGIS进行空间分析获取了不同高程、坡度和坡向的土地利用分布情况。结果表明,耕地、水域、建设用地等主要集中分布在高程低、坡度相对平缓地区,这几类土地利用面积随着高程和坡度的上升而减少;林地面积的分布呈现出随高程和坡度上升而增加的趋势;坡度对土地利用类型起着制约作用,坡向对土地利用类型影响整体较弱;对抚河流域土地利用现状、土地利用分布与地形因子方面的研究,为当地建设生态文明示范区提供一定的参考价值。     

地理和地形影响下我国区域的气温空间分布

不同于以往基于最小二乘的多元线性回归方法,本文将新型的第二代回归分析方法一偏最小二乘回归分析方法应用到中国区域气温空间分布的建模中．利用区域内394个气象观测站建站到2000年45年（及以上）的逐日气温资料,建立了一个简洁的年、季平均气温和地理、地形因子（包括纬度、经度、地形高程、坡度、坡向和遮蔽度）的关系模型,估算了区域地理、地形影响下气温的空间分布,并分析了这种影响的特征．结果表明,此模型具有88％的平均拟合能力,平均相关系数达到0．94,经交叉有效性检验,模型的回归效果较显著．分析表明,在多元线性回归不适用的情况下,本文基于偏最小二乘法的简单模型能够准确地再现我国实际气温的空间分布,具有一定的使用价值．     

基于地理探测器的南昌市人口空间格局与自然因素关系研究

基于南昌市人口普查数据,利用空间自相关和地理探测器等方法,探讨南昌市人口空间分布与自然因素之间的关系.结果表明:(1)研究期间,南昌市人口空间格局基本保持不变,人口密度大致呈现"中心外围"格局,人口重心始终位于西湖区系马桩街道内部,并向西南方向缓慢移动.(2)人口分布在空间上呈显著的"高高集聚""低低集聚"特征,且有增强趋势.(3)不同自然因素对南昌市人口空间分布的影响力有所不同,其由大到小依次是河网密度、起伏度、海拔、坡度.人口空间格局是多个因子综合作用的结果,任意两因子交互作用的影响力均大于单因子的影响力.     

山东省多年气象要素空间插值方法比较研究

针对山东省境内气象站点分布比较稀疏的情况,以1990～2001年山东省17个气象站点的年平均降水和温度为基础数据,分别建立了平均降水和温度与海拔、经纬度和植被指数(NDVI)之间的回归方程;在此基础上建立模拟站点以增加气象数据的信息量。分别采用反距离加权法(IDW)、径向基函数法(RBF)和普通克里格法(OK)3种插值方法进行比较插值分析。结果表明:模拟站点的加入大大提高了插值的精度;采用的3种插值方法中,普通克里格法比反距离加权法和径向基函数法具有更为理想的插值效果。     

基于GF-1和TM数据的黄土丘陵区土地覆盖动态变化研究—以太谷县为例

土地覆盖作为影响土壤侵蚀和生态环境的主要因子,对改善黄土丘陵区的生态环境具有重要的意义。以山西省太谷县为研究区,基于最新的国产高分1号(GF-1)和传统的陆地卫星TM数据通过预处理和支持向量机的监督分类方法获取研究区2000年、2007年、2015年的土地覆盖类型图。最后运用转移矩阵对研究区土地覆盖类型总体变化和不同环境因子土地覆盖类型时空分布进行研究,结果表明:1 2000~2015年之间草地大幅度减少且主要转换为林地和耕地,其他类型土地都有所增加,增长幅度最大的是林地;2通过不同环境因子下的土地覆盖类型的时空分布进行研究,发现16年来林地和草地的分布规律大致相同,主要分布在海拔1 000 m以上,坡度在6°以上,地理位置主要是在侯城乡,范村镇和阳邑乡;耕地和建设用地的分布大致相同,主要分布在海拔1 000 m以下,坡度15°以下的地区,地理位置上各个乡镇都有所分布,耕地以胡村镇和范村镇分布面积最大,建设用地以胡村镇和明星镇分布面积最大。     

梅里雪山植被空间格局与环境因子关系分析

 基于GIS和遥感技术,从空间尺度上探讨了梅里雪山地区植被空间分布格局与非地带性的环境因子如地型因子等的相关性.首先,在GIS的帮助下提取研究区的植被图,运用DEM以及TM影像产生6个反映梅里雪山地区森林群落生境特征的环境因子(海拔、坡度、坡向、地型湿度指数、林冠郁闭度、温度),并将矢量格式的植被图斑赋予上述各个环境因子属性,并建立植被空间数据库.最后采用CCA排序方法定量分析不同环境因子与梅里雪山植被空间格局的关系.CCA排序结果表明:①影响梅里雪山地区植被空间分布格局的主要环境因子是地型湿度指数、海拔、林冠郁闭度和温度,其中海拔是植被格局的首要控制因子;②海拔与温度和地型湿度指数呈显著负相关,而海拔与坡向之间的相关性极小;③在梅里雪山地区由DEM产生地型湿度指数不能真实的反映该区域地表水分分布的真实状况,因为该区域的气候尤其是降雨受西南季风和地型垂直气候以及焚风效应的综合影响.     

贵州降水混沌特性的空间分布及影响因素

贵州地区旱涝灾害频发,为深入研究贵州地区降水特征,运用0-1测试方法对贵州省33个雨量站不同时间尺度下降水序列值进行了混沌识别及降水混沌特性的空间分布特征研究,并研究高程与纬度对贵州降水混沌特性的影响。结果表明:贵州地区降水在旬、月、双月与季尺度下均具有明显的混沌性,且随时间尺度的增大而降低;降水混沌特性的空间变化特征总体上呈东北高西南底的特点,反映出贵州北部地区与西南部地区的降水特征具有明显差异,且气候条件是决定降水混沌特性变化的主要因素;高程与降水混沌特性负相关,在双月、季尺度下的相关系数分别为0. 68、0. 74;纬度与降水混沌特性呈正相关,在双月、季尺度下相关系数分别为0. 43、0. 49。该结果可为研究降水系统的时空变化规律提供参考。     

北京山区典型森林土壤的养分空间变异与环境因子的关系

根据北京山区典型森林植被的分布设置采样点,应用典范对应分析(CCA)法,对土壤养分空间变异与环境因子的关系进行分析.结果显示:研究区土壤有机质、氮、钾含量相对丰富,严重缺磷,养分整体表现为中等变异.从CCA排序结果看,环境对养分变异的影响程度及因子数量均随土层深度的增加而减小.0—10cm、10—20cm土层养分的影响因子相似,主要为坡位、海拔、0—20cm土层含水量及容重;20—40cm土层养分的主要影响因子为坡位、海拔、0—40cm土层含水量及容重;40—60cm土层养分的主要影响因子为该土层的pH值.对不同养分指标而言,有机质、全氮和碱解氮的主要影响因子为坡位、土壤含水量、海拔及林分类型;速效钾主要受土壤厚度影响;其它指标受环境因子的影响小.环境因子的定量分离结果显示,其在总体上解释了83.33%的养分变异,其中土壤相关因子解释了50.37%,地形因子解释了7.96%,二者的耦合作用解释了25%.     

QPE产品的误差评估和订正检验——以伊宁县为例

以新疆伊宁县为研究区,运用2013-2017年定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimetion, QPE)小时产品以及区域自动站小时降水数据,通过相关分析法和多元线性回归模型对QPE数据进行误差订正,并从不同降水量级、高程以及空间分布对订正前后的QPE小时产品进行误差评估.经误差分析得出,订正前QPE小时产品大多存在低估现象,随着降水量级的增加,误差依次增大,空间误差分布四周低,且东北方向的误差要大于西南方向;利用海拔、经度、距雷达距离3个对研究区降水影响较大的要素,建立多元线性回归订正模型,订正后的QPE小时产品在不同降水量级、不同高程以及空间分布上的估测能力较订正前均有不同程度的提升.     

基于主成分回归分析的环境因素与学生身高关系的研究

为探讨环境因素对学生身高的影响,对30个城市2010年18岁汉族男女学生身高平均数与相应城市的海拔高度、地理纬度、经度和2010年前18年的年降水量、年平均气温、年平均湿度、年日照时间和年人均GDP等环境指标进行相关分析和主成分回归分析.结果显示:不同纬度、经度地区的城市18岁汉族学生身高的差异明显;除海拔高度外,另7项环境指标与学生身高具有相关关系,但环境指标间相关程度较高,独立性差,存在共线性问题;环境指标主成分分析提取了2个主成分,分别代表气象因素和社会经济因素;用其得分建立了与城市18岁男、女学生身高的主成分回归方程,并将其转换为与原环境指标之间的线性回归方程用于推测2010年和2005年18岁学生的身高,推测精度高.因此,身高与海拔高度无相关,与纬度、经度、年日照时间和年人均GDP呈正相关,与年降水量、年平均气温和年平均湿度呈负相关;若城市的这些环境指标已知,即可预测其学生的身高.     

雅鲁藏布江中下游地区湿季降雨量的空间分布模型

对于水文气象站点稀少的青藏高原山区,获得较为精确的降雨空间分布信息是进行降雨径流模拟的前提。该文利用GIS手段和多元回归方法,建立了雅鲁藏布江中下游地区旱、偏旱、正常、偏涝、涝等5种类型年份的湿季(5—9月)降雨量的空间分布模型。结果显示:多种地理地形因子对湿季降雨空间分布均有重要影响。统计分析表明:(1)雅鲁藏布江中下游流域地形复杂、降雨站点稀少,回归分析中的地理、地形因子共线性问题突出,方差扩大因子法、Pear-son相关系数法和因子分析法的组合应用是识别和解决共线性问题的有效方法;(2)影响湿季降雨的局部地形因子表达存在着最优空间尺度,15—25km半径范围内的平均坡度、平均坡向、开放度值与降雨也有较高相关性,但考虑其他局部地形因子后,开放度对降雨空间分布的影响可以忽略。