基于夜光遥感的东南亚国家经济发展时空特征研究

东南亚地区是中国“一带一路”倡议的必经通道,也是我国发展对外经贸的重要节点区域,具有重要的战略地位.基于NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用重心、标准差椭圆以及莫兰指数等空间分析方法,分析2012—2021年东南亚国家经济发展的时空特征.结果表明:东南亚国家GDP与夜间灯光数据之间存在显著相关性;从东南亚经济发展方向特征来看,东南亚经济重心整体向西北迁移,大部分灯光集中的中心已向东南亚的西北方向,即向中国的陆地边界移动了476 km,经济重心移动和“一带一路”倡议有关;东南亚总体经济体量增大,经济发展向区域内聚集,东南亚经济发展方向性愈发明显;从东南亚经济发展空间聚集性特征来看,高高聚集和低低聚集是东南亚经济发展最显著的两种空间聚集特征,高高聚集地区起到了很好的辐射作用,带动周边地区的经济发展,低高聚集区的发展潜力较大.研究时间段内,东南亚北部低低聚集区大幅度减少.

利用夜间灯光影像的云南省县域光污染研究

为了量化云南省各区县光污染对区域物种丰度与生态安全带来的威胁,基于夜间灯光数据计算了各县域单元的总夜光值和夜光平均值,分析了其时空转移、空间聚集与重心迁移特征,并结合县域哺乳类、两栖类和爬行类物种密度分析了夜间灯光威胁性。结果表明:从光污染程度来看,云南省整体呈以昆明主城区为中心向四周减弱的分布格局;从光污染时空特征来看,2000—2020年间所有县域均经历了光污染的增加,且光污染增长具有明显的空间聚类特征;从光污染威胁性来看,整体受光污染威胁不大,但一些光污染程度的最大增长发生在3类物种密度最大的地方,亟需采取科学合理的政策与措施来预防和缓解这些区域内人类活动可能带来的不良生态效应。

基于地形梯度的高山峡谷区土地利用时空格局及功能分区

[目的]分析高山峡谷区土地利用情况及其地形梯度分布格局,并进行功能分区,为类似区域土地资源的可持续利用提供参考。[方法]以云南省泸水市为例,采用地形位指数和分布指数系统分析高山峡谷区土地利用在地形梯度上的分布变化特征。[结果]①泸水市土地利用具有显著的优势分布特征,2000-2018年,林地作为主导地类,其比例从77.50%增长至84.49%。建设用地也快速增长,由2804.49 hm^(2)增加到4785.65 hm^(2)。未利用地、耕地、草地逐渐向林地转变,面积分别减少了14368.38,5171.68和4049.54 hm^(2),水域面积稳定在900 hm^(2)左右。②泸水市土地利用格局在地形梯度上的层级差异十分显著,林地在整个地形梯度上具有统治地位,水域、建设用地、耕地广泛分布于中、低地形位,草地的优势区间位于坡度高但高程较低的中地形位,未利用地则在高地形位占据主导优势。③基于地形分异规律,泸水市可分为4大功能区:河谷集约发展区、陡坡综合治理区、中高山生态提升区、山顶生态封禁区。[结论]高山峡谷区在地形梯度上形成了多层级独特的土地利用分布格局,具有分区发展的潜力,不同分区对应着不同的土地利用发展策略。

基于GIS的高山峡谷区滑坡灾害危险性评价——以泸水市为例

为了加深对泸水市滑坡灾害的认识和泸水市防灾减灾的实际需要,以泸水市235个滑坡灾害点数据为基础,分析滑坡的发育特征和形成机理,结合相关性分析,选取坡度、高程、道路、水系、地层岩性、断层、土地利用类型以及降雨量共8个因子构建危险性评价指标体系。基于GIS技术,分析各评价指标与滑坡灾害点相对密度的关系,并对各指标进行分级,然后采用层次分析法和信息量模型,对研究区的滑坡灾害危险性进行了评价和区划。结果表明:(1)研究区滑坡易发生在坡度30°~50°、高程小于1 900 m,区内软弱岩体或软硬相间的岩层较易引起滑坡灾害的发生,且距道路、断裂带和河流越近,发生滑坡灾害的可能性越大,降雨量对滑坡的发生也有影响,滑坡发生的概率随降雨量的增加而增加,建设用地和耕地极易发生滑坡灾害。(2)研究区滑坡灾害极高和高危险区主要分布在人类活动较为强烈的河流两岸和道路沿线。(3)极高、高、中、低危险区的面积分别为448.75 km^(2),848.51 km^(2),1 011.61 km^(2),779.54 km^(2),极高和高危险区仅占研究区总面积的42%,却包含86.81%的滑坡灾害点,滑坡密度高达0.157 3个/km^(2),说明该区域危险性较高。

基于GIS的西南高山峡谷区滑坡风险性评价——以怒江州泸水市为例

在GIS技术支持下,以滑坡灾害频发的泸水市为例,以收集到的235起滑坡灾害点资料为基础,结合确定性系数模型和财产、人口易损性评价模型以及风险性评价模型,对泸水市进行滑坡灾害风险性评价和分区.结果表明,在西南高山峡谷坡度较大的区域,植被覆盖度越大,越易导致滑坡灾害的发生.泸水市滑坡灾害极高和高风险区主要分布在泸水市南部以及河流两岸、道路沿线和人类活动较为集中的区域,其中六库镇极高风险区面积最大,其次为上江镇和古登乡.极高、高、中、低风险区的面积分别为437.28,1237.61,736.89,676.62 km^(2),其中极高和高危险区占总面积的54.23%,泸水市滑坡灾害风险程度较高.综合考虑泸水市滑坡灾害的发育特点和社会经济发展状况,提出针对不同风险等级区的防治和管理措施.

基于遥感技术的不透水面动态变化研究:以瑞丽市为例

不透水面指数可以有效地衡量一个地区城市化水平.城市规模扩大使更多的不透水面取代了以植被为代表的自然透水面景观,导致城市暴雨涝灾和生态环境等安全隐患,引发了社会和学界的普遍关注.如何精准快速地掌握不透水面的时空分布,是城市管理规划、环境保护亟待解决的现实问题.随着遥感技术的发展,其速度快、范围大、多尺度、可重复的对地观测优势为解决不透水面信息的提取提供了较好的解决方案.遥感技术提取不透水面信息可以快速了解城市的动态变化发展.以瑞丽市为研究区,采用V-H-L-S模型对透水面进行掩膜,较为准确、快速地提取2014年和2018年的不透水面信息,检验正确率达到92%以上,Kappa系数>0.8.结果表明,V-H-L-S模型可以有效地评估瑞丽市的城市发展速度,该市4年来不透水面呈现出扩大的趋势,面积扩大了40.11%;瑞丽市不透水面分布不均匀,主要分布在该市的南部.

基于GIS的贡山县土壤侵蚀动态变化研究

为了解贡山县土壤侵蚀状况,对后续水土保持建设提供科学支撑和理论基础,以GIS为平台,利用DEM、土壤、降雨量以及遥感影像等数据,运用RUSLE模型研究了贡山县1996年、2006年、2012年、2018年土壤侵蚀强度的时空动态变化特征。结果表明:(1)贡山县4个时期年均土壤侵蚀模数分别为1627.39,750.8,831.82,788.25 t/(km^2·a),整体呈现明显下降的趋势,降幅为51.56%,同时植被覆盖率上升12.9%,说明土壤侵蚀状况趋于好转。(2)空间上,贡山县土壤侵蚀强度以微度和轻度侵蚀为主,均占研究区侵蚀总面积89.4%以上,土壤侵蚀较为严重的区域是怒江和独龙江沿河两岸,主要发生强度及以上的侵蚀。(3)土壤侵蚀强度等级转移矩阵表明,微度侵蚀和轻度侵蚀的变化率较小,并且侵蚀程度较弱等级向侵蚀程度较强等级转换的比率均低于高侵蚀等级向低侵蚀等级转换的比率。(4)一般情况下,坡度越大的区域土壤侵蚀等级越高且研究区主要的土壤侵蚀坡度段在大于25°侵蚀坡上,是贡山县土壤侵蚀防治的主要区域。

退耕还林背景下泸水市生态环境质量遥感动态变化

为了深入了解退耕还林工程实施背景下的生态环境质量时空变化规律,基于2001—2018年Landsat TM/OLI遥感影像,选用遥感生态指数评价模型(RSEI),开展泸水市生态环境质量动态变化研究,并在此基础上分析了生态环境质量变化与退耕还林工程的相互关系。结果表明:(1)2001年、2006年、2013年、2018年泸水市RSEI均值分别为0.750,0.759,0.667,0.683,生态环境质量总体波动下降。分级处理后,当地生态环境质量由“较差”、“中”、“良”等级主导,占比之和达97%以上。(2)泸水市生态环境质量空间分布与高山峡谷的地形特征吻合,怒江两岸RSEI等级区域表现出东西对称性。在变化上,怒江水系河谷地带生态环境显著恶化,中高山地区则有所改善,叠加人类活动空间分布发现人类活动是导致当地生态环境质量整体下降的重要原因。(3)泸水市退耕还林工程效果显著,2001—2018年耕地减少了24%,其中又有64.74%坡度大于25°。两轮退耕还林工程期间的各乡镇退耕还林率与RSEI变化的相关性较高,相关系数分别达到0.767,0.817,表明退耕还林对当地生态环境产生着积极影响。

中缅边境典型城市扩张遥感动态监测及驱动力分析

在“一带一路”背景下,当前针对边境城市建成区发展的研究尚不充分,特别境内外口岸毗邻城市的演化交互关系更有待挖掘。以中缅边境地区典型的口岸毗邻城市——瑞丽市和木姐市作为研究区,选取2012、2015和2018年遥感影像,采用城镇建筑用地指数提取两市建成区,从建成区扩张数量、空间分布格局和内部经济规模3个方面,分析瑞丽市开发开放试验区设立后的两市建成区动态变化特征,并对两市建成区演化的交互关系和扩张驱动因素进行探讨。结果表明:在自然环境、经济产业、政策规划、交通、口岸等因素的综合作用下,两市建成区扩张明显。瑞丽市城市西部扩张最为明显,东部次之,呈现“一体两翼”式扩张格局,逐渐从建成区外延转为内部填充及基础设施完善阶段;木姐市主要向西北和正东方向扩张,建成区保持较为明显的外延特征,但其内部土地集约利用水平不高。在交互协同发展过程中,瑞丽市占主导地位,木姐市处在依附地位。两市的快速协同扩张也体现了中缅两国政治经济的紧密交流和广阔的合作空间。