植被覆盖度对生态脆弱性动态演变的影响——以河北省张家口为例

[目的]研究区域植被覆盖度变化对生态脆弱性时空格局演变的影响可为地区生态保护、资源合理开发利用、土地格局优化和可持续发展提供科学依据和有益借鉴。[方法]以张家口地区为例,首先采用序关系法、CRITIC法和博弈论组合赋权法等方法探究张家口地区生态脆弱性时空演变特征,然后在此基础上探求了植被覆盖度变化对生态脆弱性动态演变的影响。[结果]2010—2019年,张家口地区生态脆弱性先升后降,脆弱性较高地区集中在北部坝上和中西部地区,脆弱性较低地区分布在东部和南部地区,且空间集聚效应明显。9年间植被覆盖度由低向高转变,植被改善区面积增加了7807.77 km^(2),恶化区面积减少了3433.14 km^(2)。植被恶化区主要分布在张家口中部城区和东部区域,其余大部分地区均为植被改善区。植被改善区、恶化区与生态脆弱性升高、降低区域的变化趋势和空间分布格局基本一致。[结论]张家口地区植被覆盖度与生态脆弱性关系密切,二者之间呈现负相关关系,区域植被覆盖度的增加能够降低其生态脆弱性。

大气污染物浓度风域空间分布图的绘制方法

风玫瑰图主要用以表达风向频率或各方向上的平均风速。若要可视化表达各风向上不同风速情境下的大气污染物浓度的分异特征,需要突破当前风玫瑰图仅展示风速风向信息的限制。为解决这一问题,文章在风玫瑰图基础上,采用晕渲法,用深浅不同的色调表示研究区域在统计时段内大气污染物浓度在各风向、不同风速下的特征。基于Python,使用contour函数以及numpy、matplotlib、pandas库,文章研发了大气污染物浓度风域空间分布图绘制工具,解决了绘图中由于数据缺失而造成的图像空白和计算报错的问题,并形成创新性的污染物质量浓度与风域的组合晕渲玫瑰图绘制方法。相较于传统的气象学制图软件,该工具绘图基础要求偏向底层绘图,更加灵活易用,为研究大气污染物区域特征以及跨区域传输特征提供了新的可视化方法和技术手段。