基于LandTrendr算法的广东省1990-2020年森林干扰与森林恢复的动态变化分析

为准确掌握广东省森林干扰与森林恢复的动态特征,文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台构建Landsat长时序年度无云地表反射率影像集,采用LandTrendr(Landsat-based detection of Trends in Distur-bance and Recovery)算法提取广东省1990—2020年森林干扰与森林恢复的时空分布特征,并分析其演变的驱动因素,比较不同森林类型的干扰与恢复特征。结果表明:(1)1990—2020年,广东省的森林干扰总面积约为1.35×10^(4)km^(2),集中分布在广东省西部、东部和中部小范围地区,干扰面积最大的3个城市分别为韶关、梅州、清远市;森林恢复总面积约为1.91×10^(4)km^(2),集中分布在广东省北部和西部地区,恢复面积最大的3个城市分别为韶关、清远、肇庆市。(2)广东省森林干扰与森林恢复均集中发生在海拔小于等于600 m的地区,高海拔地区的森林面积较为稳定;广东省森林干扰集中发生在坡度小于等于25°的地区,森林恢复集中发生在坡度小于等于35°的地区。(3)广东省森林干扰在1996年后发生较为频繁,其中2011年的森林干扰面积最大;森林恢复主要集中在2001—2016年,其中2012年的森林恢复面积最大。(4)广东省的森林干扰与森林恢复主要受雨雪冰冻灾害、台风、病虫害等自然因素以及森林火灾、城市化、采伐、林业政策等人为因素的综合影响,其中雨雪冰冻灾害对广东省北部地区的常绿针叶林的影响较大,但该类型的森林恢复也较快。

深圳市卫生资源配置公平性研究

[目的]评价和分析深圳市卫生资源配置的公平性和合理性,为政府制定卫生政策提供参考和科学依据。[方法]结合引力模型与基尼系数、集中指数和集中曲线的统计学描述方法综合评价深圳市2016年卫生资源的配置情况。[结果]深圳市卫生资源分布不均衡;医疗可达性差距较大,基本呈现由中心城区向外逐渐递减的趋势;床位数和卫生技术人员数按人口分布的基尼系数分别为0.62%0.75,按地理分布的基尼系数分别为0.81和0.77,处于不公平状态,且两者的集中指数分别为0.16和0.17,倾向于经济发展水平高的地区。[结论]深圳市卫生资源的可达性和公平性有待提升,要以需求为导向,结合人口、地域、经济发展等多种因素考虑卫生资源的配置,保障医疗服务覆盖薄弱区域居民的就医公平性。