2000—2020年武威市土地利用/覆被时空变化及驱动力分析

为掌握武威市经济与生态的可持续发展道路,以2000—2020年GlobeLand30土地利用/覆被数据为基础,通过单一土地利用动态度、综合土地利用动态度及土地利用转移矩阵等方法,研究了武威市土地利用/覆被时空变化特征,并结合气象数据明晰了土地利用/覆被变化的驱动机制。结果表明：2020年武威市土地利用类型以裸地为主,裸地面积为17 628.2 km2,占武威市总面积的53.24%,主要分布在研究区的北部荒漠区;2000—2020年间,武威市灌木地、林地综合动态度最高,表明两者稳定度较低,其次是人造地表、水体和冰川积雪,裸地、耕地、草地和湿地四种土地利用/覆盖类型在20年内动态度较低,相对比较稳定;2000—2020年间武威市土地利用主要转移方向呈现耕地转入人造地表、林地转入草地、裸地转入耕地和人造地表的现象。研究得到武威市气温和降雨量对土地利用/覆被变化的影响相对有限,只对湿地、水体和林地等土地利用/覆被类型有一定影响,武威市土地利用/覆被变化的主要驱动力为社会经济因素,其中GDP、房地产投资、政府政策对土地利用/覆被类型的变化影响显著。     

基于高分辨率人工识别地表类型的GlobeLand30产品精度评价

我国国家地理基础信息中心2014年推出的全球首套30 m分辨率地表覆盖遥感制图数据产品(GlobeLand30)在土地资源利用、地理国情监测、气候变化研究等领域具有重要作用。为评价该产品精度,采用2m分辨率人工识别土地类型产品,选取两个典型研究区域,通过空间统计分析、空间一致性分析和空间混淆分析手段,结合高程等因素对GlobeLand30数据产品中的各地表覆盖类型进行精度评价,综合分析影响精度的原因。研究表明:产品总体一致性稳定在70%左右,各地类判别精度具有较大差异,影响精度的因素主要在于地形地貌特征与光谱相似性质。     

2m分辨率遥感影像地表覆盖分类误差研究

以贵州省镇远县焦溪镇为研究区,以资源3号(ZY-3)2m分辨率卫星影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取研究区地表覆盖信息,将提取结果与普莱亚(Pleiades)影像,经目视解译并结合实地验证获取的高精度地表覆盖进行对比,分析ZY-3影像提取地表覆盖各类型的精度误差。研究结果表明:ZY-3影像相对于Pleiades数据提取平均总误差为1.56%,其中旱地和建设用地分类误差相对较大,精度误差分别是3.41%和3.08%。而水体分类误差最小,为0.70%,其余地类水田、乔木林、灌木林、草地、裸地提取误差则分别是1.28%、0.53%、0.86%、1.18%、1.47%。     

黔中城市群地表覆盖变化及驱动因素分析

地表覆盖变化是生态环境变化的缩影，研究地表覆盖变化及驱动因素可为地区生态环境恢复、资源合理利用、人地关系协调提供参考。基于Globeland 30数据，通过年变化率、转移矩阵、地理探测器等方法，探究黔中城市群2000—2020年地表覆盖变化及驱动因素。结果如下：1)耕地、林地、草地为城市群主要地表覆盖类型，期间以耕地、林地、草地收缩，灌木地、水体、人造地表扩张为总体趋势；2)地表覆盖转移面积呈先小后大的特点，转移方向为草地转林地、人造地表、耕地、水体，林地转耕地、人造地表、水体，耕地转人造地表、水体；3)耕地为东南角扩张其余各地收缩，林地为北部扩张南部收缩，草地为整体收缩、局部扩张，水体为整体扩张、局部收缩，人造地表为全域扩张；4)黔中城市群地表覆盖变化受地形、气候、人口、经济、交通、政策等因素的共同影响，并且因素间的交互作用总体呈增强效果。     

结合植被覆盖度指数的土地覆盖分类方法研究

基于Landsat 8 OLI反射率数据,结合定量遥感反演植被覆盖度（fractional vegetation cover, FVC）提取的植被物候特征数据,对比了神经网络、支持向量机和随机森林3种土地覆盖分类方法．结果表明:随机森林分类方法具有较好的结果,反射率结合植被特征数据的分类方法的总体精度为85.52%,Kappa系数为0.8212,比仅用反射率的土地覆盖分类总体精度提高了3.45百分点,Kappa系数提高0.0429;植被覆盖度提取的植被特征数据能有效改善耕地、草地和裸地的制图精度和用户精度,对林地与水体的用户精度分别提高了7.79百分点与1.81百分点,灌木与人造地表的制图精度分别提升了7.69百分点与0.59百分点．整体来看,结合植被覆盖度及其派生植被特征进行土地覆盖信息的提取,在简单易行的同时,为提高分类精度提供了有效支持．      

1995年以来贵州省土地利用变化对地表径流的影响研究

为分析土地利用/覆盖变化对地表径流的影响，基于SCS水文模型，结合贵州省77个气象站1995年以来水文资料、土地利用变化情况、土壤数据，模拟计算地表径流。结果表明：SCS模型模拟误差在±15%以内，能够较为准确地模拟贵州省的地表径流分布特征；1995—2019年，贵州省土地利用结构发生了巨大变化，以耕地及林地的相互转化为主，灌木和草地主要向不透水面和水域转化；地表径流较大区域主要分布在省西南部、东南部和东北部，空间分布主要受降雨因子影响；在相同降雨情景下，不同土地利用类型的产流能力排序为：不透水面>耕地>草地>灌木>林地；1995年以来，相对于土地利用方式不发生变化区域，除灌木转化为林地区域，林地和灌木转化为其他土地利用方式区域地表径流量均增加，其中，转化为耕地区域地表径流量变化最大，变化率分别为-89.11%和169.31%;耕地和不透水面转化为其他地类区域造成地表径流量减少，其中，耕地转化为林地和不透水面转化为耕地区域地表径流量减少最大，减少率分别为168.49%和-177.02%。研究结果为贵州省水资源科学管理与土地规划提供一定参考。     

三江并流地区兰坪县地表覆盖类型变化及驱动力研究

本研究运用国家基础地理信息中心提供的GlobeLand30，分析兰坪县2000-2020期不同地表覆盖类型之间的转变趋势；借助GIS空间分析功能，研究高程、坡度、坡向、居民点、道路和耕地对林地变化的影响。结果表明：该县林地、灌木地和湿地面积呈先增后减趋势，草地为持续减少趋势，人造地表呈先减后增趋势，水体和耕地为持续增加趋势，且2010-2020期的总变化率是2000-2010期的17.8倍。该县林地转换率由2000-2010期的6.03%增加到2010-2020期的8.17%，草地由30.90%增长到44.82%，灌木地由45.08%上升为45.24%，主要是由于耕地导致，表明人类活动对林地、灌木地、草地的蚕食较严重。林地变化的活跃度与高程和坡度呈反比，林地变化像元数量与居民点、道路的距离呈三次方衰减，与耕地的距离呈逆模型衰减，表明林地变化受到高程、坡度、坡向的影响，且与居民点、道路、耕地的区位密切相关。本研究结果将有利于兰坪县遗产地的管理规划，为制定合理的生态移民和退耕还林政策提供理论依据。     

近20年喀麦隆的城市扩张特征及其驱动因素

分析城市的扩张特征及其驱动因素,有助于探索城市化的规律.基于2000年、2010年和2020年3期GlobeLand30的地表覆盖、人口密度、GDP、DEM、铁路公路数据及世界银行的统计数据,以扩张速度、扩张强度、城市空间紧凑度等指数分析了2000—2020年喀麦隆大区首府城市建设用地的时空演变特征,并运用灰色关联分析法和地理探测器分析了城市扩张的时间和空间驱动因素.结果表明：1)喀麦隆城市建设用地由2000年的1 185.9 km²增加到2020年的5 590.7 km²,各大区首府城市是城市扩张的主要区域,城市扩张的速度与强度逐渐增大;2)时间上,经济增长、人口增加、产业结构变化、政策效应是影响城市建设用地扩张的因素,其中影响最大的因素是GDP总量的增加;3)空间上,GDP、人口密度、到主要公路距离是城市扩张的主要驱动因子.不同驱动因子之间的交互作用对城市扩张的影响力大于单因子,其中GDP与人口密度、到主要公路距离之间的交互作用最为显著.社会经济发展是喀麦隆城市扩张的基础,人口增长是城市扩张的动力.     

基于PLUS-InVEST的池州市土地利用及碳储量时空演变分析

探究池州市土地利用及碳储量时空变化,对合理利用土地、土地规划与开发及减少碳排放提升生态环境质量具有重要意义。以2000—2020年池州市土地利用类型为数据源,基于PLUS模型预测2030年土地利用分布数据,分析30年间池州市各土地利用类型变化趋势,并运用In VEST模型计算不同时期碳储值,分析池州市碳储量的时空变化。结果表明：2000—2030年池州市的土地利用变化显著,耕地、水域、人造地表面积总体呈增加趋势,林地、草地、未利用地呈减少趋势,其中人造地表面积增加最多,增加了154.02 km²,林地面积减少最多,减少了200.35 km²;池州市碳储量呈先下降后升高趋势,总体为减少趋势,共减少了4.85×10⁶t;4个时期林地和耕地的碳储量占比最高,林地转出使得碳储量减少1.46×10⁷t,耕地转出增加了4.67×10⁶t。2000—2030年池州市土地利用类型发生显著变化,各地类之间的相互变化影响着碳储量的变化,应加强生态环境保护提高生态系统的固碳能力。     

基于Landsat8影像的依兰县土地利用变化分析

以Landsat8卫星影像数据为基础,选取依兰县2013,2016,2020年遥感影像进行监督分类,使用土地利用面积变化、土地利用转移矩阵和土地利用类型动态模型分析依兰县土地利用变化情况.结果表明：2013-2020年,依兰县综合土地利用动态度为1.31%,耕地面积增加了31.1 km²,耕地资源数量稳定;林地面积变化率为-14.38%,2013-2016年为衰减阶段,2016-2020年为恢复阶段;建筑用地动态变化度达8.04%,乡镇基础设施建设水平得到显著提高;水体动态变化度为-1.16%,水体面积相对稳定;裸地和草地面积的转移类型以耕地为主.     

灌木柳对间歇性河流湿地污水中氮和磷的清除作用

【目的】研究灌木柳对流经间歇性河流湿地的富营养化水体中氮、磷的去除效应。【方法】人工模拟间歇性河流湿地,分别经历了长期积水(持续积水90 d)与涝旱交替(积水45 d后干旱45 d)这两种不同地表环境处理后,分两轮,每轮注入人工配制的富营养化污水72 h后,测定灌木柳对水体的净化效果。【结果】栽种灌木柳的实验组对全氮(TN)、全磷(TP)的去除率均超过80%,对NH⁺₄-N、PO^3-₄-P的去除率均超过90%,高于对应的无灌木柳空白对照组; 栽种灌木柳的两个实验组之间对水体的净化能力无显著区别(P>0.05); 从净化时效看,灌木柳组对富营养水体中污染物的累积去除率随净化时间增长而升高,而净化效率则逐日降低,单天去除量在每轮的第3天降到最低; 长期积水处理后,灌木柳组前后两轮对TP、TN的去除率无显著差异(P>0.05); 在涝旱处理后,灌木柳组对前后两轮污水中TP和PO^3-₄-P的去除能力也无显著差异(P>0.05)。【结论】灌木柳能够在3 d内有效降低水体中的氮磷含量,适用于间歇性河流湿地的水体净化。     

基于CA-Markov模型的吉林省西部土地利用/覆被变化研究及预测

为探明吉林省西部土地资源利用的状况与问题,基于Globalland30数据集,运用GIS(geographic information system)分析2000年、2010年与2020年各地类的分布与变化,并运用CA-Markov模型,预测2030年土地格局的变化趋势,结果表明:近20年内,耕地是主要地类,面积占比最大并持续增加;草地面积占比第二;其他地类面积较小,分布相对集中.在2000—2010年间,研究区土地利用/覆被变化(land use/cover change,LUCC)总体比较稳定,裸地增加和草地减少是该时段LUCC的显著特征,其他地类面积变化不明显.在2010—2020年间,LUCC变得活跃,耕地增加与草地进一步减少是该时段LUCC的显著特征,人造地表面积继续保持增长,林地、草地与湿地面积进一步减少.根据预测,在2020—2030年间,吉林省西部生态状况改善,城镇将进一步扩张,耕地数量变化趋于稳定,空间变化依旧活跃.     

GPS—RTK技术在口孜东煤矿地表移动观测站中的应用

为满足矿井安全开展建筑物下、水体下、铁路下等三下采煤工作的需要，煤矿测量规程规定，对于首采面必须建立地表移动观测站。GPS—RTK技术具有效率高、精度均匀、不受通视条件及天气影响等优势，在煤矿地表移动观测站的得到了应用。     

基于GA-BP神经网络的软土路基运营期沉降预测

为了实现高速公路软土路基沉降的准确预测，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络，研究3种输入对预测结果精度的影响.选取时间t以及其15 d前的沉降量S_t-15和平均沉降速率v_t-15为影响因素，在t、t-S_t-15、t-S_t-15-v_t-15三种输入下，分别取某高速公路软土路基运营期实测沉降数据的前50%、80%为训练集，余下原始数据为测试集，重复训练10次后取平均值作为输出值.采用决定系数(R²)来判别模型拟合度，均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为模型性能的评价指标.结果表明：3种输入的R²均大于0.99;训练集占原始数据的比例为50%时，t-S_t-15输入的预测误差最小，RMSE为1.31 mm, MAPE为4.71%;训练集占原始数据的比例为80%时，t-S_t-15-v_t-15输入的预测误差最小，RMSE为0.29 mm, MAPE为1.00...     

间伐对杉木人工林生态系统碳储量的短期影响

【目的】研究不同间伐强度下杉木人工林生态系统碳储量及其分配格局,进一步优化林分经营管理措施,准确评估间伐对杉木人工林生物量和碳储量的短期影响,为提高人工林的碳汇能力提供依据。【方法】以福建省三明市官庄国有林场11年生杉木人工林为研究对象,选择坡度、坡位、土壤条件相对一致的林分,按照完全随机区组试验设计,设置弱度间伐(31%,伐后林分2 250株/hm²,LIT)、中度间伐(45%,伐后林分1 800株/hm²,MIT)、强度间伐(63%,伐后林分1 200株/hm²,HIT)等3种间伐强度;共设置9块20 m×20 m样地,采集深度为1 m剖面内不同土层的土壤;并在样地内每木检尺,利用生物量回归方程对乔木层生物量进行估算,同时实测林下植被和凋落物生物量;通过元素分析仪测定植被和土壤碳含量,并根据碳含量估算碳储量。【结果】间伐后3年,杉木人工林乔木层碳储量随着间伐强度的增加而减小,LIT、MIT、HIT处理样地乔木层碳储量依次为66.16、58.78、49.71 t/hm²;杉木人工林灌木层和草本层的碳储量随着间伐强度的增加而显著增加,分别占生态系统碳储量的0.03%~0.19%和0.01%~0.67%;凋落物层碳储量占生态系统碳储量的2.87%~4.32%,间伐对凋落物层碳储量无显著影响;土壤有机碳储量在不同间伐处理间差异显著(P<0.05),杉木人工林土壤层碳储量随着间伐强度的增加而降低,HIT处理土壤层碳储量较LIT和MIT处理降低了32.07%和1.03%。间伐后3年,杉木人工林生态系统碳储量随着间伐强度增加而显著降低(P<0.05),LIT、MIT和HIT处理样地总碳储量依次为173.85、161.12、121.73 t/hm²。乔木层和土壤层碳储量之和占比超过90.00%,表明乔木层和土壤层是巨大的碳库,且间伐短期降低生态系统总碳储量。【结论】间伐后短期内杉木人工林乔木层、凋落物层和土壤层碳储量随着间伐强度的增加而下降,而灌木层和草本层的碳储量则随着间伐强度的增加而增加,表明间伐3年后试验林地还处于恢复期,杉木人工林间伐短期内会降低生态系统总碳储量。研究结果可部分解释间伐后短期内杉木人工林生态系统各组分碳储量的分布格局,并为研究区的人工林碳汇增加和可持续经营提供科学依据。     

安徽省土地利用/覆被时空变化及其驱动因素分析

【目的】研究安徽省土地利用/覆被变化(LUCC)及其驱动因素,为安徽省国土资源利用与管理提供理论参考。【方法】基于安徽省1995—2020年6期30 m分辨率的Landsat系列遥感影像土地利用/覆被分类数据,利用土地利用/覆被类型结构与空间分布、转移矩阵、动态变化及土地利用程度综合指数和其聚类,分析安徽省土地利用/覆被类型时空变化特征;选取13个影响LUCC的驱动因子,采用主成分分析法(PCA)进行定量分析。【结果】1995—2020年安徽省土地利用/覆被类型面积耕地排首位,其次是林地、建设用地;25年间耕地、林地、草地分别减少了3 826.6、164.7和78.5 km²,建设用地、水域、未利用地分别增加了3 895.9、160.9、16.2 km²,耕地与建设用地相互转移面积最大。2005—2015年耕地、林地、草地减少与建设用地增加的趋势最明显,2015—2020年建设用地转移为耕地的面积大增。从土地利用程度综合指数变化率可知,25年间经济发展较快的合肥市土地利用综合指数变化率(2.18%)、芜湖市(1.60%)及矿业城市铜陵市(3....     

南沙区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

从全球地表覆盖数据(GlobeLand30)中获取南沙区30 m空间分辨率的多光谱影像,采用土地利用变化动态度、土地利用转移矩阵和重心迁移模型测算了南沙区2010、2020年各类土地的时空变化;基于当量因子法,修正了社会经济因子调整系数和生物量因子调整系数,构建了南沙区生态系统服务价值评估模型,并探讨了在土地利用格局的变化下,南沙区生态系统服务价值的变化特征。研究结果表明:(1)2010—2020年,南沙区土地利用格局变化明显,除建设用地和湿地的面积得到增长外,其他各类用地面积均有不同程度的减少,其中耕地面积减少最多,建设用地面积增加最多。(2)在空间分布上,南沙区耕地、林地与草地的布局呈现明显的碎片化,而建设用地的扩张较为集聚。(3)2010—2020年,南沙区生态系统服务价值减少234.59亿元。建设用地占用城镇周边的耕地及围海填地是导致生态系统服务价值减少的重要因素,其中,围海填地导致水体和海域大面积减少,是造成生态系统服务价值减少的主要原因。值得注意的是,湿地面积的增加在一定程度上缓解了生态系统服务价值的降低。因此,为保障南沙区生态系统服务价值的稳定,应及时对湿地采取保护措施、控制建设用地的扩张规模、稳定林地及耕地的生态系统服务功能。     

基于MODIS的祁连山区陆面温度反演算法比较

基于MODIS影像,利用7种分裂窗算法对祁连山区的陆面温度参数进行了反演.通过算法间直方图对比、算法间RMS误差分析,认为Becket-Li(1990)的算法比较适合本研究区的陆面温度反演.不仅和其他算法反演结果的相对误差较小,精度上可以保证,而且算法简单,不用考虑大气水汽含量对算法造成的误差影响.通过分裂窗算法误差估计,研究区分裂窗算法反演地表温度的精度为0.5～2.7℃,其中水体和冰川积雪的估算误差较小,而植被和裸土的混合地表误差较大.     

江西杉木人工林生物量分配格局及其模型构建

在省级尺度上分析不同林龄杉木生物量数据,以探索江西省杉木人工林生物量的动态分配格局及其准确估算方法。结果表明:江西省杉木人工林生物量变化范围为55.64～165.22 t/hm²,其乔木层生物量占94.2%以上。杉木林及其乔木层生物量随林龄先增加后略微下降,而各林龄的灌木层、草本层和凋落物层生物量均没有显著差异。幼龄林、近熟林、成熟林各组分生物量大小排序均为乔木层>凋落物层>灌木层>草本层,而在中龄林和过熟林中则为乔木层>凋落物层>草本层>灌木层。幼龄林各器官生物量大小排序为树干>叶>根>枝,而其他林龄中的排序均为树干>根>枝>叶。以胸径(D)为单变量的杉木单株生物量(W)模型(W=0.266D^2.069)及以胸径(D)和树高(H)为变量的模型(W=0.046 9(D²H)^{0.906 4})预测值小于测量值,且预测精度R²均为0.84,其精度和预测能力均低于以胸径、林龄(A)、密度(N)为自变量的生物量模型(W=11.497D^1.847A^0.082N^-0.478)。     

(S) —β—羟基—γ—丁内酯的合成

以L-苹果酸为原料与曱醇反应生成L -苹果酸二曱酯，经BiBr3/硼氢化钠/曱醇还原得到二醇，在无机酸的催化下环合生成(S) —β—羟基—γ—丁内酯。总收率44.3%，光学纯度>99.0%，纯度99.2%。该反应操作安全简便，所用原料廉价易得，反应过程无消旋化现象发生，产品最终收率较高，适合产业化推广。