陕西省PM2.5时空分布规律及其影响因素

PM_(2.5)是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM_(2.5)浓度数据,采用空间数据统计方法、克里金插值法以及Morlet小波分析法对陕西省PM_(2.5)浓度的时空分布规律进行研究,并运用灰色关联模型来探讨PM_(2.5)浓度的影响因素.结果显示:(1)陕西省PM_(2.5)浓度整体呈"冬高夏低、春秋居中"的季节性变化规律,"U型"起伏的月变化规律,周期性脉冲波动型的日变化规律以及"W型"起伏的时变化规律;(2)陕西省PM_(2.5)浓度呈"北部低,中南部高"的空间分布特征,并且空间集聚性显著.不同季节的高值区均集聚于海拔相对较低的关中盆地内部城市.这与盆地内部空气不易扩散,静稳天气出现频率较高,易出现逆温现象密切相关;(3)影响陕西省PM_(2.5)浓度最大的指标层是PM_(2.5)污染来源(权重值为0.49),其次是城市化与土地利用(权重值为0.37),气象与地形因子影响最小(权重值为0.15).不同城市各指标层的综合关联度差异较大.(4)各指标因子与PM_(2.5)浓度均为强度关联.降水量、机动车保有量、二氧化硫排放量、烟粉(尘)排放量、建成区面积、人口密度和人均GDP是影响陕西省PM_(2.5)浓度的主要因子,影响各城市PM_(2.5)浓度的主要因子具有一定的空间差异性.研究显示,人类活动对陕西省PM_(2.5)的影响显著,尤其是城市化的快速推进,相关指标(如人口、机动车、能耗、工业总产值等)持续增长,将进一步加大PM_(2.5)来源的多样性以及相关污染物的排放量.

西安市文化艺术产业空间格局研究

以西安市为研究区域,以街道为基本单元,采用矢量数据符号法、最邻近距离指数法、平均中心、方向椭圆、热点分析等空间分析方法研究文化艺术产业的空间格局特征。结果表明:从数量规模等级来看,文化艺术产业呈现出"南密北疏、内密外疏"的整体特征;不同主体类型的文化艺术产业的空间分布大致符合文化艺术产业整体空间特征,又表现出一定的特异性。从方向特征来看,文化艺术产业的平均中心在长安路和文艺路街道附近,主要沿东北—西南方向分布。从热点区来看,文化艺术产业呈现出"中间热、周边冷"的空间集聚格局。该结论在一定程度上弥补了现有的文化产业研究中城市内部空间视角的缺失,在实践中为文化艺术产业的优化布局提供参考。

基于MF-DFA的西安昼夜复合高温事件变化特征及影响因素

采用随机重排去趋势波动分析(MF-DFA)和极点对称模态分解法(ESMD),对1955—2019年西安市昼夜复合高温事件变化特征进行分析。结果表明:(1)气象站点迁移,造成对西安市极端高温变化趋势低估。其中,最高温原始数据与订正序列阈值相同;订正后,最低温阈值相对偏低0.2~0.5℃。(2)MF-DFA、90.0%和95.0%阈值方案识别高温事件年代变化具有相似性,而99.0%阈值和相对阈值方案是结论不确定性的主要来源。(3)在变化特征上,西安市昼夜复合高温事件兼顾3.3~3.8 a年际波动和趋势变化,20世纪80年代中期,昼夜复合高温天数呈现显著增多。(4)赤道西太平洋海温异常,可作为西安市昼夜复合高温预警的关键海区。即赤道西太平洋海温异常偏高时,往往对应西安市昼夜复合高温多发期,并指出南亚高压偏北、西太平洋副热带高压西伸,是影响西安市持续昼夜复合高温的环流机制。

秦岭南北潜在蒸发与气温响应关系及其影响因素

蒸发是水文循环的重要组成部分,精细化蒸发变化与气象要素的响应关系,对中国重要生态过渡带水资源、生态恢复重建以及社会经济的可持续发展具有重要意义。基于1970—2017年70个气象站点观测数据,辅以趋势分析和小波相干方法,对秦岭南北气温和潜在蒸发(ET0)变化特征进行分析,探讨气象要素与ET0的响应关系。结果表明:以滑动相关方法为基础,无论是滑动窗口调整,还是去趋势序列,气温与ET0均呈现正相关关系,说明秦岭南北气温上升,ET0增加;但是,秦岭南北气温与ET0相关关系存在时空差异。以1993年为时间节点,前期气温和ET0相关性呈现增加趋势,后期则逐渐减弱;空间上西秦岭地区是气温和ET0的弱相关区。在主导因素上,ET0对太阳辐射变化更为敏感,风速并非区域ET0变化的主导因素,从而导致“蒸发悖论”现象并不突出。多因素主导ET0变化,是秦岭南北ET0与气温响应关系存在时空差异的原因。

运城黄河湿地景观空间格局变化及其驱动因素

基于2007-2017年5期遥感影像,运用遥感解译和景观指数方法,探究运城黄河湿地景观格局变化及其驱动因素,为黄河中游河道湿地的修复与可持续利用提供参考。结果表明:(1)湿地面积在2007-2017年期间总体呈增长趋势,其中2007-2015年湿地面积持续上升,面积增加9 041.39 hm^2,2015-2017年减少5 716.08 hm^2。湿地与旱地之间转换最密切,湿地景观间(水域+沼泽+草甸)也有较大幅度的转换。景观类型的分布以河津市、万荣县、永济市及垣曲县部分种类偏多,湿地景观沿河流分布。(2)类型水平上,旱地是优势类型,湿地整体处于劣势,景观零碎。水域在湿地景观中占优势,林地、旱地景观趋于复杂,旱地、水域、林地景观集聚度偏大;景观水平上,研究区景观破碎度和复杂度都有不同程度的降低,结构趋于稳定,连通性变好。(3)景观格局变化主要受人为驱动影响,其中政策对研究区有强制性的作用。近10 a运城黄河湿地呈现增长态势,景观格局总体逐渐优化。

基于格网的西安市人居环境适宜性评价

以西安市为研究区,综合选取自然环境因子(植被、地形、水域等)和社会因子(GDP、科教、住宅等),基于1 km×1 km格网,通过遥感解译和聚类分析,建立西安市人居环境适宜性评价模型,分析其分异规律,并对原因进行探讨.结果表明,西安市人居环境适宜性在空间上呈现由南向北递增的趋势,基本呈层状分布.人居环境适宜性评价指数分为5级,即不适宜、临界适宜、一般适宜、较适宜和适宜,面积比例分别为21.19%,28.58%,23.70%,21.10%,5.44%,其中,临界适宜区的面积比例与人口密度均最高.秦岭北麓因地形起伏大,为不适宜区.西安市主城区由于人口密度大,为临界适宜区.西安市人居环境适宜区和较适宜区位于西安市西北部的城郊地区.空气质量指数与人居环境适宜性的相关性最大,其次为植被指数,其中,GDP与人口密度的相关性最大.

基于灰色关联模型对陕西省O3浓度影响因素分析

O_3污染问题已经成为21世纪另一个环境课题.本次研究采用克里金插值法对2015年陕西省O_3浓度的空间分布特征进行分析,同时构建了O_3浓度的影响指标体系,运用灰色关联模型,综合分析了O_3浓度与其影响指标因子的关联度,并探讨了各指标因子综合关联度的空间关联性和分异性.结果显示:(1)陕西省O_3浓度呈"北高南低"的空间分布特征;(2)权重最大的指标层是O_3污染来源(W_i=0.4331),其次是城市化与产业结构(W_i=0.3455),空气质量与自然因子最小(W_i=0.2215);(3)各个指标因子与O_3浓度关联度均为强度关联.空气质量与自然因子中,关联度较高的指标因子为CO、降水量、平均气温、日照时数;O_3污染来源中,关联度较高的指标因子为等级公路里程、单位GDP能耗及工业用电量;城市化与产业结构中,关联度较高的指标因子为第二产业占地区总产值的比例、建成区绿地覆盖率和人均公园绿地面积;(4)O_3污染来源对铜川、宝鸡、汉中等市O_3浓度的影响较大;城市化与产业结构对宝鸡、咸阳、渭南、汉中等市的影响较大;空气质量与自然因子与陕西省各个城市O_3浓度的关联度均为强度关联;(5)空气质量与自然因子中,CO、PM_(2.5)、日照时数与O_3浓度综合关联度较高.O_3污染来源指标层中为机动车保有量、餐饮总额、烟(粉)尘排放量.城市化与产业结构中则是房屋建筑施工面积、建成区面积、人口密度.影响O_3浓度的主要指标因子表现出较好的空间相关性与空间分异性.综合分析表明,灰色关联度模型能够有效地对O_3浓度的主要影响因素作出分析与评价.

1970-2015年秦岭南北气温时空变化及其气候分界意义

基于秦岭南北70个气象站点观测资料,辅以极点对称模态分解方法(ESMD),对秦岭南北近期气温时空变化特征进行分析,进而以日平均温≥10℃积温天数为主要指标,以1月0℃等温线变化为辅助指标,探讨秦岭山脉的气候分界意义。结果表明:(1)1970-2015年秦岭南北气温变化具有同步性,呈现出"非平稳、非线性、阶梯状"的增暖过程,变化阶段可分为:1970-1993年为低位波动期、1994-2002年为快速上升期、2003-2015年为增温停滞期;(2)ESMD信息分解结果表明,秦岭南北气温变化以年际波动为主导,并未呈现出明显的线性增暖趋势;(3)在空间上,秦岭南北气温趋势呈现"同步增温,南北分异"的响应特征,即秦岭以北地区空间增温具有一致性,秦岭以南地区则呈现"西乡—安康盆地交界"、"商丹盆地"两个低值中心;(4)在气候变暖背景下,秦岭作为气候分界线的作用依然明显,但是南北响应方式存在差异。其中,秦岭以南,北亚热带北界沿山地"垂直上升",汉江谷地热量资源逐年增加;秦岭以北,尽管以城市带为中心的增温区不断延展,但是冷月气温偏低的格局并未改变。

城镇化与耕地集约利用水平及其耦合协调发展——以新疆阿克苏市为例

本文以新疆阿克苏市为研究区,利用1990-2015年统计数据,运用熵值法、多目标线性加权函数法和协调度模型,研究新疆阿克苏市城镇化与耕地集约利用水平及其耦合协调关系。结果表明:①阿克苏市城镇化水平在研究期大幅度提高,城镇化水平得分值从1990年的0. 046增加到2015年的0. 330,但总体水平不高。不同时期城镇化水平发展速度有所差异,1990-2004年缓慢发展,2005年开始进入快速发展阶段。经济城镇化和社会城镇化水平得分值较高,人口城镇化水平低于其他城镇化水平,经济城镇化对推动阿克苏市城镇化起主导作用。②耕地集约利用总体水平较低。在研究期呈先缓慢增长后缓慢下降趋势,但变化幅度不大。1990-2009年耕地集约利用水平缓慢上升,得分值为0. 129~0. 193;2010-2015年缓慢下降,得分值为0. 191~0. 167。耕地社会投入水平、利用效率和持续状况波动较大,2008年开始耕地面积大幅度增加,导致研究后期耕地集约利用水平出现下降趋势。③城镇化水平和耕地集约利用水平协调度呈先上升后下降趋势,1990-2011年协调度等级从轻度失调发展为优质协调,2012-2015年下降到濒临失调状态。协调发展度从1990年的0. 42上升到2012年的0. 78,2013-2015年下降到0. 75,协调发展度等级从1990年的濒临失调发展类转变为2015年的中级协调发展类,1990-2010年为城镇化滞后型,2011-2015年为耕地集约利用滞后型。

生态恢复背景下非辐射效应主导的黄土高原生长季地表温度变化

作为人类活动影响气候变化的重要因素之一,土地利用主要通过改变地表生物地球物理过程和生物地球化学过程来影响气候系统。土地利用通过生物地球化学过程对气候系统的影响已得到广泛和深入研究,但对生物地球物理过程认识仍不足,这不利于区域气候的准确评估。本研究针对经历过大规模高强度人类活动的黄土高原地区,利用地表辐射能量数据,在明确2000—2015年耕地转移情况的基础上,量化了耕地和林草地的生物地球物理差异,然后结合能量再分配因子估算了退耕还林还草的辐射和非辐射效应,最后利用非辐射效应指数(NRFI)量化了地表温度变化中非辐射效应的贡献率。结果表明:土地利用变化对地表温度变化影响的辐射效应表现为增温效应(0.05℃),非辐射效应表现为降温效应(0.21℃),非辐射效应占主导;在研究期间,生长季地表温度下降了0.17℃,非辐射效应贡献率为69.7%;地表温度变化对能量再分配因子、地表反照率和土壤热通量等敏感性不同,其中,能量再分配因子对地表温度的变化起决定性作用,使得生长季地表温度下降了0.21℃。本研究不仅为准确评估土地利用变化对区域气候影响提供理论依据,也对黄土高原地区应对或减缓气候变化的影响具有重要意义。