近50a来气候变化和人类活动对且末县水资源的影响

利用且末县近50a的气象、水文、社会经济数据,分析了多年来且末水资源及其各影响因素的变化情况,结合相关分析、主成分分析对影响水资源变化的各因素进行定量分析,结果表明：近50a来且末水资源总量变化不大,但年变幅度较大;年均降水量和年均气温有上升的趋势,人类活动频繁。主成分分析后得到两个主成分,累计贡献率可达80％以上,第一主成分可解释为人为因子,第二主成分可解释为气候因子,说明人类活动对水资源的影响远大于气候变化的影响。图7,表3,参13。     

秦岭中低山区山地景观格局变化及驱动力分析

基于遥感和景观生态学的方法,通过对1994、2004年两期遥感影像的解译分析,试图了解秦岭中低山区板凳河流域10a间景观格局变化及驱动力。结果表明:10a间有林地景观在板凳河流域内分布最广,占有绝对优势,其中天然次生有林地面积最大;10a间板凳河流域景观格局变化主要以景观斑块类型面积和景观破碎度变化为主要特点,其中景观斑块类型面积变化主要表现为人为影响林地、荒草地景观面积的增加,天然次生有林地、旱地景观面积的减少;景观破碎度变化主要表现为天然次生林地、人为影响林地、荒地3种景观斑块类型的破碎度的增加和旱地景观破碎度的减少;政策法规的导向作用和人为活动的干扰作用作为景观格局变化的主要驱动力,决定了生态环境的变化。     

典型黑土区地形因子对土地利用变化的影响

以海伦市为例,以1986、2000年两时段土地利用数据为基础,运用马尔可夫模型分析土地利用变化,并在ARC／INFO支持下,从坡度、坡向两个方面分析土地利用变化规律。分析表明：耕地、林地、牧草地及沼泽地之间的转化明显,耕地的增加主要来自于林地、牧草地及沼泽地的减少,其中丘陵旱田增幅最大为218％;坡度和坡向在很大程度上影响着土地利用变化的方向,耕地分布的坡度增大,灌木林地、疏林地在水土流失发生地带（1°-8°）明显减少。林地、牧草地等土地利用类型破坏严重,向着农田化方向发展趋势明显,应加强地区的生态环境建设。图2,表3,参11。     

ENSO对陕西省棉花主产区气候及棉花单产量的影响

依据1960-2010年NOAA Nino3.4区海温数据和渭南市气象及棉花产量统计数据,主要应用Mann-Kendal检验法、小波分析法及其他数理统计方法对陕西省棉花主产区（渭南市）的气候变化、棉花单产量、ENSO的特征及3者之间的关系进行了分析,结果显示：①近50 a来,厄尔尼诺影响年份有20 a、拉尼娜影响年份有17 a;Nino3.4区的海温在1978年左右发生了增温突变且突变后厄尔尼诺现象对气候的影响作用加强。②近50 a来,渭南市的暖干化趋势明显;降水量和气温的震荡主周期为27 a,且在27 a尺度上同步经历了增加—减少—增加的变化过程且均在1978年、1995年前后分别发生突变。③在厄尔尼诺影响年份,气温和棉花单产量呈上升趋势,降水量呈减少趋势,在拉尼娜影响年份则相反。研究成果可为有关部门在对陕西省的棉花产量和品质预测分析时提供一定的参考。     

阜康市土地利用变化的景观格局特征分析

以1998年和2006年两期卫星遥感影像数据为基础,结合野外实地调查,利用ARCGIS等图像处理软件,完成影像的解译。运用数理统计方法,通过计算研究区各景观指数,对阜康市土地利用的景观格局特征进行分析,探讨了人类活动对土地利用类型的影响。研究表明：阜康市各土地利用类型面积都有不同程度的变化,除草地和未利用土地有所减少,其他土地利用类型都有不同程度的增加;斑块形状指数总体趋于下降,说明阜康市人类活动对土地利用格局的影响逐步加强。在类型水平上,癍块的自相似性减小,几何形状趋于复杂化;人类活动驱使土地利用景观类型呈现出离散分布的趋势。从景观水平上看,在自然和人为因素的共同驱动下,土地利用格局变化主要表现为景观破碎度,多样性指数和均匀度指数增加。而优势度指数呈减小趋势。总体来看,人类活动破坏了阜康市绿洲内部的整体性和完整性,并且这种趋势还在加强。图2,表4,参19。     

基于Markov和GM（1，1）模型的土地利用结构预测

根据张掖市2003-2006年土地利用变更数据,分别采用Markov与灰色GM（1,1）模型,对全市2011年和2015年土地利用结构变化进行预测,并将所得结果相互验证、对比分析,以提高预测可信度。结果表明：到2015年张掖市耕地、牧草地和未利用地将持续减少,林地和建设用地呈增长趋势;土地利用类型由耕地、园地、牧草地和未利用地向林地、建设用地转化。表6,参8。     

河北坝上地区土地利用空间变化分析

以围场县最近两期土地详查数据进行统计分析,形成土地利用动态变化表、转移矩阵和区间相对变化率比较表;再结合有关社会数据,对1992～2002年围场县10年间土地转移情况进行空间分析;进而探讨各土地利用类型之间的转变,分析坝上、坝缘和坝下3区间土地利用变化的区域差异,揭示了不同类型区域的土地利用变化机理,为当地结合生态农业工程建设合理调整土地利用结构提供了科学依据。表4,参8。     

鲁东南地区土地利用动态变化及其主要驱动因素分析

以临沂市1991、1996、2000、2005年的土地利用类型变更调查数据为基础,利用土地利用变化率、单一土地利用动态度、综合土地利用动态度、土地利用程度综合指数等模型,对临沂市14a间土地利用的动态变化及驱动因素进行分析。研究结果表明：1991～2005年间临沂市农业用地面积增加,农业用地结构发生变化,园地变化速度最快,与1991年相比,增长率达48．35％,林地有所增加,建设用地面积一直呈现增长态势,居民点与工矿用地1996～2000年间动态变化率相对较小;1991、1996、2000、2005年临沂市土地利用程度综合指数分别为267．86、268．89、270．47、276．61,土地呈现高度开发利用状态。政策因素、经济和交通的快速发展、人口增长都是促进土地利用变化的主要驱动因素。图4,表3,参15。     

甘肃省土地利用状况的计量地理分析

基于甘肃省1998-2003年土地详查与变更调查数据,采用计量地理模型和空间分析方法,对甘肃省及省内各地区的土地利用的数量结构和空间格局现状及其变化进行了定量分析。结果表明：①甘肃省现状土地资源具有明显的地域差异,这种差异与其所处的地理位置、地形地貌、经济水平等密切相关;②土地利用结构的多样性和土地利用组合类型数由西向东、由北向南依次递减,土地利用结构的集中度则恰好相反;③近5年来土地利用总体程度下降,信息熵略有增加,土地利用趋于无序性。图4,表3,参9。     

基于重心模型的关中地区1996～2005年生态足迹时空变化分析

应用生态足迹分析方法,在地理信息系统（GIS）技术的支持下,计算出关中地区1996～2005年各地市人均生态足迹、人均生态承载力和生态赤字,分析了关中近10a生态足迹和生态承载力的相对变化率空间分布,并利用区域重心的概念及模型计算出10a间生态足迹重心及生态承载力重心坐标变化,得到两者动态演变轨迹,对其变化趋势进行对比分析。结果显示,关中各地市1996～2005年的人均生态足迹均大于生态承载力,每年都出现生态赤字,且生态赤字总体呈增长趋势。生态足迹和承载力各自空间变化区域差异较为显著。1996年以来生态足迹重心向东北方向移动1．31km,生态承载力重心向西南方向移动了4．95km。图6,表2,参16。     

基于熵权TOPSIS模型的天水市土地利用结构合理性评判

利用天水市1996—2007年土地利用变化调查数据,采用熵权TOPSIS方法对天水市土地利用结构的合理性进行了综合评价。结果表明：①1996—2007年期间天水市土地利用结构合理度总体上较高,均在90％以上,在时间上的变化呈波动趋势,并且可以明显地分为3个变化阶段。②不同土地利用类型的变化对土地利用结构的合理性影响不同,居民点及工矿用地、牧草地、交通用地与土地利用结构合理度的关联度最高。③控制交通用地和居民点及工矿用地的过快增长,严格保护水域,调整牧草地的比例,对优化天水市土地利用结构具有决定性的作用。④该方法计算简便,思路清晰,结果令人满意。适合于土地利用结构合理度评价。图2,表4,参9。     

农业耕作土壤与人工经济林地土壤磁化率和质地特征对比

通过对关中东北部地区人工经济林地土壤（JJC2）和农耕地土壤（JJC1）磁化率与粒度分布特征的研究和对比．试图阐明土地利用方式对土壤发育过程的影响。结果表明：农业耕作土壤和人工林地土壤的磁性特征有着明显的差异;农耕地长期的耕作、污灌以及C4作物玉米的生长与秸秆焚烧等农业管理方式可以增大土壤风化成土作用强度,增加土壤的磁化率;土地利用方式对土壤粒度分布的影响显著,表层0～40cm,1年生作物农田土壤〈2μm和50μm～2000μm颗粒含量均高于人类活动干扰小的多年生园林土壤的含量;整个剖面耕地土壤和人工林地土壤〈2μm和50μm～2000μm颗粒含量变化差异均大于2μm～50μm颗粒变化。图1,表2。参14。     

关中东部不同土地利用方式下土壤理化性质对比研究

通过对关中东部3种典型土地利用方式（花椒地、农耕地、苹果林地）下土壤理化性质的分析,结果表明：不同土地利用方式下土壤的理化性质有所不同,①黏粒含量是：苹果林地〉农耕地〉花椒地,粉砂是：花椒地〉苹果林地〉农耕地,砂粒是：农耕地〉花椒地〉苹果林地,有机质的含量是：花椒地〉农耕地〉苹果林地。3个剖面总体趋势均表现为随着土层的加深有机质含量减少。②土壤有机质与土壤黏粒、粉粒含量、元素（Cu、Fe、Mn、zn）、水分含量呈极显著或显著正相关关系,与pH值和CaCO3呈极显著负相关关系。元素（Cu、Fe、Mn、zn）与黏粒、有机质含量呈显著正相关,与pH值呈显著负相关。图2,表3,参19。     

关中东部不同土地利用方式对土壤质地影响探讨

以陕西关中渭北作为研究区,选取典型农业耕地和人工苹果林地,分析出这两种土地利用方式对土壤粒度分布的影响。结果表明：①研究区土壤主要由粉砂和黏粒组成,占总含量的80％以上,总体属于粉砂质黏壤土;②不同土地利用方式土壤砂（〉50μm）、粉砂（2μm～50μm）和黏粒（〈2μm）含量差异显著。耕作土壤2v～50μm含量明显低于人工苹果林地,而〈2μm和〉50μm含量却高于苹果林地;③不同土地利用方式土壤粒度分布的变异系数不同。耕作土壤粒度分布的变异系数整体小于苹果林地土壤。耕作土壤,〈2μm和〉50μm的的变异系数在上层较高,2μm-50μm的变异系数在整个剖面变化不大。苹果林地土壤,〈2μm的变异系数在上层较低,〉50μm变异系数的变化与〈2μm相反,2μm～50μm的变异系数在整个剖面变化不大。究其原因,人类活动如不同的耕作或管理方式以及种植作物类型可能是影响土壤粒度分布的主要因素。图1,表2,参10。     

县域土地利用/覆盖变化的空间分析

利用ArcGIS的空间分析模块进行土地利用空间变化的分析,以寿光市为例,通过对寿光市两个时段(1980年和2000年)土地利用矢量图的空间整合、叠置以及缓冲区等一系列分析,得出寿光市20年来土地利用动态变化在空间上的分布状况。从而可以计算出寿光20年来土地利用动态变化的面积、土地利用的转移矩阵以及缓冲区对土地利用动态变化的贡献率。在此基础上,可以探讨寿光市土地利用/覆盖变化的原因及驱动机制。图5,表4,参12。     

退耕还林工程对区域生态系统服务价值的影响

长期毁林开荒及过度采伐导致牡丹江地区水土流失加剧,林缘锐减,生态脆弱性突显。为改善日益退化的生态环境问题,牡丹江地区自1999年开始实行退耕还林试点工程。基于遥感和G IS技术,在获取退耕还林前后2000年及2008年的土地利用动态数据的基础上,参照中国陆地生态系统单位面积服务价值表,探讨了该地区土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响。并进行敏感度分析。结果表明,2000年—2008年研究区旱田面积大量减少,共减少812.27km^2,其他土地利用类型面积均有所增加,其中以林地增加最为显著,共增加701.36 km^2。退耕以还林为主。生态系统服务价值由退耕前的40 092.70万元增加到40 760.33万元,共增加667.63万元。退耕还林成效显著。此外,土地利用转移矩阵表明,旱田与林地之间的相互转化剧烈,说明在推行生态退耕工程的同时,毁林开荒的现象时有发生,相关部门应采取相关措施,巩固退耕还林成果,促进区域可持续发展。图2,表4,参22。     

陕北榆阳区植被生态系统净第一性生产力动态

以陕北榆阳区气候及土地利用方面的资料为依据,根据研究区特定的自然环境,结合相关研究成果和实地调查结果选择测算模型,对该区1988～2003年间的植被生态系统净第一性生产力动态变化情况进行估算和分析。研究表明：1988～2003年期间,榆阳区植被生态系统净第一性生产力总体上呈上升态势,总量在1988年的基础上增加了7．75％,年度递增率为0．50％;其中林地和园地净第一性生产力总量增加,增幅分别为11．35％和1054．99％,而草地的净第一性生产力总量呈明显下降趋势,降幅为6．15％;林地、园地和草地分别贡献了整个增量的95．56％、31．82％和-27．38％。榆阳区在研究时段内土地利用类型结构调整提升了区内植被生态系统净第一性生产力总量,改善了生态环境,为经济、环境和社会的和谐发展奠定了基础。图1,表4,参13。     

基于小波分析的玉米叶绿素a与LAI高光谱反演模型研究

2003与2004年分别在长春市良种场与中国科学院海伦黑土生态实验站,实测了大田耕作与不同经营制度作用下玉米冠层高光谱反射率与叶绿素a含量、叶面积指数（LAI）数据。采用NDVI（Normalized Difference Vegetation index）、SAVI（Soil-Adjusted Vegetation Index）、TVI（Transformed Vegetation Index）、MTVI2（Modified Transformed Vegetation Index2）等植被指数建立了玉米叶绿素a与LAI反演模型;应用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对玉米叶绿素a与LAI进行估算。研究发现NDVI、SAVI、TVI、MTVI2植被指数可以较为准确的估算玉米叶绿素a、LAI（R^2〉0.70）;小波能量系数回归模型可以进一步提高玉米叶绿素a含量、LAI的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,玉米叶绿素a、LAI回归确定系数R2分别高达0.79、0.82;以多变量回归分析表明玉米叶绿素a、LAI实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别高达0.87、0.90。以上结果表明,小波分析可以对高光谱数据进行特征变量提取,进而反演玉米生理参数,对其他植被生理参数反演具有一定借鉴意义。图3,表4,参11。