四川省三维生态足迹动态变化及其驱动力分析

研究区域资本利用程度是三维生态足迹的意义之一,对评价区域可持续发展具有重要意义。通过构建三维生态足迹模型,对2000—2015年四川省21个地市州的足迹深度和足迹广度进行了测度。在此基础上,运用偏最小二乘法探讨了四川省三维生态足迹的主要驱动力因素。结果表明:(1)总体上,四川省整体人均三维生态足迹为增加,表明对资源的占用水平越来越高;(2)各地市州的人均足迹广度变化类型有连续下降型、先降后升型、波动变化型三种情况,足迹广度最大的是广元市,最高值为0.5833hm2/人,最小的是成都市,最低值为0.1822hm2/人;(3)人均足迹深度主要有波动上升与波动下降两种类型,德阳市是足迹深度最高的地区,年均1.7789hm2/人;甘孜、阿坝两州存量资本未被占用,足迹深度为原长1;(4)对四川省三维生态足迹进行驱动因子分析,发现VIP值较大的多为经济因素,它发挥了主导作用。

基于Landsat8城市绿地对周边热环境的影响研究——以成都市中心城区为例

城市绿地是缓解城市热环境效应的重要因素之一,在调节城市气候方面发挥着重要作用。以成都市中心城区为研究区,分析了城市绿地斑块景观指数与地表温度的相关关系和绿地斑块的降温辐射范围。结果表明:(1)成都市其他绿地的降温效果最为显著,公园绿地次之,街旁绿地和居住区绿地的降温效果不明显;(2)其他绿地和公园绿地的周长、面积、植被覆盖度与其平均温度呈较强的负相关性;(3)不同绿地类型降温辐射范围存有差异,降温范围为:其他绿地>公园绿地>居住区绿地>街旁绿地。研究结果对城市规划建设、改善城市生态环境和减缓城市热环境效应等具有参考价值。

四川省耕地资源功能演变与预测

以四川省为实证,采用组合赋权法构建耕地资源多功能评价体系,量化分析其时序演变特征,并对其未来5年进行预测分析。研究结果表明,2000—2014年四川省耕地功能综合分值整体呈下降趋势,并由国民经济贡献功能和社会就业承载功能为主导型,向国民经济贡献功能、粮食安全保障功能、社会就业承载功能和生态安全维护功能均衡发展转型; 2000—2004年四川省耕地4项功能从分化向聚集转变,2004—2008年耕地4项功能从聚集向分化转变,2008—2014年4项功能趋于稳定,变化平缓; 2015—2020年四川省耕地4项功能预测结果显示,生态安全维护功能连续下降并处于第4位,因此强化耕地资源的生态安全维护功能显得尤为重要。

城镇化质量与耕地利用水平时空演变与耦合关系研究

城镇化质量的高低对耕地利用水平产生不同影响,对二者演变进行分析有助于促进“城市-农村综合系统”的可持续发展.在综合统计数据、遥感数据和耕地质量评定的数据构建多元数据库的平台基础上,借助LISREL、ARCGIS、GEODA和SPSS等软件,对2000—2014年德阳与绵阳所下属各区市县城镇化质量与耕地利用水平时空演变进行分析,并在此基础上探讨了二者的耦合关系.研究结果表明:1)研究区内各区市县城镇化质量水平在时间序列上整体呈上升趋势,而耕地利用水平随时间变化总体比较平稳;2)在空间上,城市化质量提高程度差异较大,且区域差异越发明显;在耕地利用水平空间上,区市县在向高分值区提升的同时,区域差异不断缩小;3)城镇化质量与耕地利用水平之间存在显著的正向相关性,但耦合方式不尽相同.判定城镇化质量与耕地利用水平之间具体耦合关系,有助于为合理推动城镇化发展和耕地保护提供新思路.

重庆市主城区土地利用/覆被变化及其热环境效应关系研究

以2000年、2016年重庆市主城区的两期影像为数据源,分析了其土地利用/覆被变化及其热环境效应之间的关系。研究结果表明:(1)主城区新增建设用地日益扩张,主要来源于裸地、草地和林地,新增林地主要来源于草地。(2)主城区的高温区和特高温区面积显著增加,升温效果明显,是造成城市热环境效应的主要原因。(3)主城区各类用地类型与地表温度均有一定的相关性,但差异性较大。因此,研究结果对于城市规划建设、改善城市生态环境和减缓城市热环境效应等都具有参考价值。

不同撂荒耕地类型空间格局及影响因素研究——以德阳市中江县为例

【目的】本文揭示了不同类型撂荒耕地空间分异规律及影响因素。【方法】本文基于目视解译与实地调查提取撂荒耕地信息,结合GIS空间分析、景观格局多项指数和二元logistic回归模型,对中江县30个乡镇季节性、常年性撂荒地的空间格局特征及影响因素展开研究。【结果】研究区域季节性撂荒占撂荒地总面积61.9%,常年性撂荒占撂荒总面积38.1%,且撂荒地类型集中为旱地,水田占比较少;综合空间格局多项指数,形状复杂、面积小、空间上分散的地块易形成季节性撂荒,而常年性撂荒地多为空间分布集中、面积大的地块;地形、灌溉距离、耕作劳动力均是影响撂荒地形成和分布的重要影响因素;通过二元logistic回归模型测算表明,影响撂荒的主要因素依次为斑块面积、地形指数和灌溉距离,其中季节性撂荒与三者存在显著正向影响,而常年性撂荒与三者存在显著负向影响。【结论】撂荒耕地的分布与自身特征存在密切联系,各因素的影响程度存在显著差异。