京津冀地区NDVI变化及气候因子驱动分析

植被覆盖动态监测及与气候变化的响应,是陆地生态系统研究的重要内容。本文以2001-2013年间京津冀地区MOD13A 3月合成NDVI数据,结合生长季的降水和气温资料,运用偏相关和复相关分析、趋势分析方法,研究了该区域NDVI的变化特征和空间分布,以及其区域植被覆盖变化的气候驱动力。结果表明,该区域NDVI最大值在13a间缓慢增加,植被覆盖呈现改善趋势;NDVI和生长季降雨量及平均气温的平均偏相关系数分别为0.20和-0.14,表明在年际变化水平上,京津冀地区NDVI总体与降水量呈正相关,与平均气温呈负相关,且降水对NDVI的影响大于温度对NDVI的影响。对植被覆盖驱动分区得出,降水和气温驱动型占区域面积的5.68%;单独降水驱动型和气温驱动型分别占4.51%、0.18%;区域内植被覆盖变化主要受非气候因子驱动型为主,所占比例为89.63%,表明人类活动对植被变化的影响巨大。     

京津冀地区空气质量时空分布特征及其相关性分析

随着城市化的发展,伴随而来的空气质量问题已成为众多环境问题中被广泛讨论与关注的话题。为深入了解空气质量形成机理、探讨空气污染因子的分布特征,以2015年全国监测站点空气质量数据为基础,提取京津冀地区空气质量数据,从时间、空间、时空变化3个角度出发,研究NO2、SO2、PM2.5、CO、O3、PM10六种空气污染因子以及空气质量指数(AQI)的时空分布特征,并分析各个污染因子之间以及与AQI的相关性。分析结果表明:京津冀地区空气质量时空分布特征差异较大,北部地区AQI明显低于南部地区,夏秋两季空气质量普遍好于春冬两季;AQI与NO2、PM2.5、CO呈明显正相关,与O3呈不明显的负相关,O3与AQI相关性较小。分析结果可为京津冀地区空气质量的防控与预测提供理论基础。     

京津唐地区HFMD时空变异分析与影响因子探测

手足口病（HFMD）是一种多发于儿童的常见传染病。近年来,中国HFMD发病人数逐年上升,疾病疫情也日益受到社会广泛关注。虽已有不少相关研究,但对于探测其时空异质性及量化潜在影响因子解释力的研究仍然较少。本文采用地理探测器及贝叶斯时空层次模型,对2009-2013年京津唐地区HFMD发病率的时空异质性进行分析,并量化各影响因子及其两两交互作用对HFMD发病率的解释力。结果表明：① HFMD的相对风险存在时间异质性,其发病风险在春夏季（5-7月）达到峰值,而冬季（12-次年2月）发病风险最低;② HFMD的相对风险存在空间异质性,在经济发达的地区HFMD发病率较高;③ 影响HFMD发病率时间异质性的主要气象因子为平均温度、累积降水、相对湿度,解释力分别为0.38,0.27,0.13,且交互作用都大于独自影响的作用,如平均温度和相对湿度、平均温度和降水,平均温度和风速两两交互的解释力分别为0.43, 0.40, 0.42。通过研究京津唐地区HFMD发病率的时空异质性以及影响因子的量化状况,为本地区HFMD的预防和控制提供理论依据。     

京津唐地区细菌性痢疾社会经济影响时空分析

细菌性痢疾是常见疾病,也是备受关注的公共健康问题。近年来,京津唐地区的细菌性痢疾发病率相对较高。本文首先分析了2012年京津唐地区细菌性痢疾的季节性和人群特征;其次,使用热点分析模型,探索了京津唐地区细菌性痢疾发病率的时空聚集性;最后,运用地理探测器模型研究了细菌性痢疾的发生和社会经济因素之间的量化关系。结果表明：① 细菌性痢疾发病的峰值时间是8月;发病率最高的年龄段是0-9岁,其次是80岁以上;农民群体发病率最高,其次是散居儿童。② 京津唐地区细菌性痢疾在空间和时间上都存在聚集性。空间上,细菌性痢疾发病率的高聚集区主要分布于北京市的房山区及门头沟区和天津市的滨海新区,低聚集区主要分布于唐山市的滦县,时间上,细菌性痢疾发病率的高聚集区在12个月均有发生,低聚集区主要发生在1-4月以及6月。③ 影响细菌性痢疾发病率空间分布的主要社会经济因素为农村人口占总人口的比例、人口密度和各区县的人均GDP,它们的解释力分别为61%,37%和20%,并且发现它们的交互作用都大于独自影响的作用。本研究通过对京津唐地区细菌性痢疾发病情况的人群特征、时空特征以及影响因素的分析,为本地区细菌性痢疾的预防和控制提供理论依据。     

京津冀都市区经济增长空间分异的GIS分析

基于GIS技术和探索性空间数据分析(ESDA)方法,利用京津冀都市区1995-2007年人均GDP数据,对京津冀都市区经济发展水平、经济增长率及其和初始发展水平动态关系进行了深入的研究。研究表明:(1)京津冀都市区经济差异和空间集聚都呈逐步扩大趋势,空间依赖增强,经济差异和空间集聚呈较高的正相关关系,京津冀都市区经济发展水平空间集聚的增加,在一定程度上加大了经济差异。(2)京津冀都市区内部形成了两大空间集聚区,一个以北京、天津、唐山为核心的高经济发展水平的集聚区;另一个是以承德、张家口和保定为核心的低经济发展水平的集聚区。(3)初始经济发展水平局部空间自相关类型不同的区域,经济增长率与初始发展水平的动态关系不同,初始发展水平高的空间集聚区表现出明显的经济收敛性,而初始发展水平低的空间集聚区中的多数地区则有落入"恶性循环累积陷阱"的倾向。     

水资源空间分布模型及GIS分析应用

随着社会生产力的持续发展,人类活动范围不断拓宽,不可避免地影响着流域自然水循环过程。因此,在对流域水资源状况进行定量描述时,必须综合考虑自然、人文二元要素的影响。本文选取了近年来水资源短缺和水环境恶化问题严重的京津冀地区为研究对象。根据区内的自然条件和社会发展情况,选取了对水资源空间分布有明显影响的因素。其中距河流远近因素体现了对水资源的开发利用能力;坡度因素代表了土壤的持水能力,对径流和地下水有影响;而土地利用类型因素反映了土壤下垫面的水文特性。通过AHP方法确定上述影响因素的权重,建立水资源空间分布测算模型。根据模型将按流域单元统计的水资源总量数据展布到公里格网上,得到了水资源空间分布结果。最后,通过对空间化水资源数据的分析,剖析了当地的水资源状况,结合"一轴三带"的规划分区思想,对如何进行区域水资源可持续开发利用提出了参考意见。     

四川省山洪灾害时空分布规律及其影响因素研究

山洪灾害时空分布规律及其影响因素,是灾害时空数据挖掘领域所关注的重点问题。本研究采用1950-2015年四川省历史山洪灾害事件数据,结合地统计、地理探测器、空间分析等方法,系统地分析了四川省1950-2015年历史山洪灾害的时空分布规律及其影响因素。结果表明：① 1950-2015年四川省山洪灾害数量整体呈先稳定后增长的趋势;山洪灾害主要集中在5-9月,7月覆盖率100%。② 县域灾害频次在南-北方向呈递减分布趋势;平均降雨量（历史山洪灾害过程降雨的平均值）在东-西方向呈指数型增长趋势,南-北方向由中部向南北递减。③ 1950s-2010s和5-9月历史累计山洪灾害重心及各标准差椭圆中心集中在四川中部地区,向东北方向移动,累计灾害点空间分布呈西南—东北格局。④ 县域山洪灾害数量及平均降雨量呈空间正自相关。⑤ 地理探测器分析表明自然因素、降雨、人类活动等因素对山洪灾害时空分布影响较大,其中不同降雨指标、高程标准差、坡度是山洪灾害时空分布规律的主要驱动因素。研究结果对查清四川省山洪灾害时空分布特征及小流域山洪监测预警、风险评价、防治区划等提供坚实的理论基础和科技支撑。     

长江三角洲城市化地区植被初级生产力的时空变化研究

城市化过程对植被初级生产具有重要影响。以往研究主要集中于城市用地扩张对植被初级生产力的直接影响分析,而较少关注其间接效果。本文以长江三角洲地区为例,分别从地区尺度和城市尺度分别分析了2000-2013年植被初级生产力的时空变化,探讨了其与气温、降水量及城市建成区绿化覆盖率的关系。研究表明：地区尺度上,2000-2013年长江三角洲植被初级生产力呈现不断增加,其中城市建成区植被初级生产力呈现显著增加的趋势（P<0.05）;城市尺度上,城市建成区内植被初级生产力主要呈现增加的趋势,而其外围缓冲区内则与此相反。在当前气候变化背景下,这可能与城市建成区绿化覆盖率不断增加,及快速的城市扩张有关。     

基于MODIS和AMSR-E反演京津冀地区大气水汽含量及比较

为了长时间、大范围获取水汽数值,利用2005~2008年光学遥感的MODIS近红外、红外水汽产品,以及微波遥感AMSR-E数据,2种方法反演水汽。微波AMSR-E亮温数据采用Merritt N.Deeter(2007)亮温极化差方法,选取18.7GHz和23.8GHz 2个波段,得到AMSR-E升轨、降轨大气水汽数值。以京津冀地区为研究区域,通过地统计相关性分析、时间序列分析、年际间变化分析,可知2种方法4种资料反演的大气水汽数值的R2都达到0.95,时间分布符合中国雨带移动规律,空间分布不均。MODIS数据反演值比AMSR-E值要低,得到2种方法反演水汽的各自优缺点。     

中国城市群臭氧污染时空分布研究

随着中国城市建设进程的加快,中国的臭氧（O₃）污染逐渐受到重视。城市群是人口大国城镇化的主要空间载体,是城镇化的主体形态。截至2017年3月底,国务院共先后批复了6个国家级城市群,并提出要优化提升东部地区城市群,培育发展中西部地区城市群。另外,新的城市规模划分标准以城区常住人口为统计口径,将城市划分为5类7档。为了研究中国O₃污染的时空分布特征以及O₃污染与城市群之间的关系,利用地理探测器（Geographical detector）和演化树模型对2014年6月到2017年5月共36个月的O₃监测数据进行时空分析。结果表明：中国O₃污染水平呈现上升趋势,并在2017年迅速增长,O₃已成为仅次于PM_2.5的第二大污染因子,且与PM_2.5在时间上呈“交错污染”的态势;O₃污染超标城市绝大多数集中在城市群区域,其中长江三角洲城市群、京津冀城市群、山东半岛城市群和中原城市群相对突出;O₃和PM_2.5均不超标的城市主要集中在北部湾城市群和海峡西岸城市群;城市群中人口规模大的城市O₃污染较为严重。     

基于气象站观测数据的京津冀城市扩展对气温变化的影响研究

城市扩展引起的区域增温效应一直都是城市热环境研究中的热门领域。本研究首先基于1980-2015年7期城市扩展遥感监测数据,通过熵值法构建了京津冀地区58个气象站周边2 km半径范围内城市扩展程度指数;然后使用四分位法对该指数进行分级,将站点划分为低度城市扩展（C1）、中度城市扩展（C2）和高度城市扩展站点（C3）;最后通过3类站点年和季节平均气温变化趋势对比分析,揭示了城市扩展对气温变化的影响程度及其贡献率。结果表明：① 1980-2015年京津冀地区几乎所有站点周边都有城市扩展现象,58个气象站周边城市扩展程度指数平均为0.377,C3类站点周边城市扩展程度指数为0.650;② 3类站点年和季节平均气温增温速率均表现为C1 < C2 < C3,C3类站点年平均气温的增温速率为0.536 ℃/10a;在季节平均气温上,C1、C2和C3站点春季的增温速率均最高,其中C3类站点的为0.637 ℃/10a,而夏季或秋季最低;③ 城市扩展对C3类站点年和季节平均气温增温影响和贡献率均高于C2类站点,对C3类站点年平均气温的增温影响和贡献率分别为0.342 ℃/10a和63.81%;在季节平均气温上,城市扩展对C2和C3类站点的增温影响均在冬季最高,分别为0.229 ℃/10a和 0.410 ℃/10a,而在春季或夏季最低;城市扩展对C2和C3类站点的增温贡献率均在秋季最高,分别为73.24%和82.96%,而在春季最低。     

近21 a来京津冀城市发展空间特征及其与宏观地貌的关系分析

基于全国1:100万数字地貌数据库和1992-2012年的DMSP/OLS夜间灯光数据,从城市重心迁移变化、城市内部变异度和城市相对发展速率3方面,对近21 a来京津冀城市发展的空间特征,以及不同宏观地貌下城市发展的差异性进行了对比分析。结果表明：1992-2012年京津冀重心迁移方向大致经历西南-东北-西南3个阶段,不同城市重心迁移的轨迹和方向不同;京津冀整体发展水平不断提高,各城市间的差距呈减小趋势;不同地貌类型城市,其城市内部各辖区间的差异随时间变化的规律不同,平原型城市基本稳定不变,山地-平原型或平原-山地型城市有所下降,山地型城市各辖区间的差异随时间大幅减小;山地型城市相比其他地貌类型城市,城市重心偏移明显,城市整体发展水平较低。最后讨论了长时间序列下,城市发展与地貌间存在关联性。     

京津冀都市圈人口集疏过程与空间格局分析

人口集疏过程及其空间格局变化是人口空间分布最直观的表现。以1982-2010年4期人口普查数据为基础,采用人口总量和人口密度指标,结合人口增减变化分级、人口商度等方法,定量分析了京津冀都市圈人口集疏过程及其空间格局变化。研究表明:近30年来,京津冀都市圈人口总量呈现持续增长趋势,人口空间分布日益不均衡,区域人口分布存在明显的南北、东西差异;人口增加是主要特征,人口集聚效应凸显,人口增加地区的县域单元比例在80%以上,以人口显著增加为主;人口减少只是零星分布,人口减少地区的县域单元比例占不到20%;人口流动比较频繁,以人口流入为主,主要流向北京、天津和河北的市辖区,人口流出地区仅是散落分布在张家口和承德的山区贫困县域;无论从静态人口指标还是动态人口分析方法,都表明京津冀都市圈人口地域集疏特征十分明显,已形成以北京、天津、石家庄为中心,其他地市(县域)人口分别向外依次扩展的人口多中心分布的圈层结构。     

多源遥感数据的降水空间降尺度研究——以川渝地区为例

大量研究表明,通过传统地面气象站点实测的单点数据,不能有效地反映降水的空间变化特征。目前,以遥感数据获取的降水产品已得到了广泛的应用,但在地形地势复杂区域,遥感降水产品的空间分辨率与数据精度等方面仍然存在着极大的不足。因此,本文以四川重庆(川渝)地区为例,通过建立降水产品降尺度算法,以实现降水产品的降尺度估算,提高降水数据的空间分辨率。依据在不同尺度下(0.25°、0.50°、0.75°和1.00°),TRMM 3B43、地理因子,以及MOD13A3(NDVI)之间存在的相关关系,构建了多元回归模型。通过对比这4种尺度下的回归模型,选择其中精度最高的作为最终的降尺度算法,然后再把这种降尺度算法应用到1 km分辨率下进行降水估算。进一步,以区域差异分析(GDA)和区域比率分析法(GRA)对降尺度估算的降水数据进行校正,并结合部分地面气象站点实测的降水数据进行验证。验证结果表明:降尺度算法是可靠的,能有效提升降水产品的空间分辨率,同时GDA和GRA校正方法能减小误差,进一步提升降水估算的精度,满足区域地表过程应用的需求。     

基于MODIS数据定量判识沙尘暴方法的对比研究

利用MODIS数据,结合具体实例,对比研究当前几种利用光谱特征定量判识沙尘暴的方法。从理论上剖析各方法的原理,分析其优劣,并提出一套新的算法的组合方式。研究结果表明,新的组合算法有不小的改进：①大大降低了单一算法在不同时间或地区图像中阈值取值不稳定的影响,减少了图像噪声造成的误判,增强了其通用性和稳定性;②明显减弱了太...     

基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比

国内生产总值（GDP）是衡量地区经济发展水平的重要指标,GDP的空间化可以为灾害风险分析等多学科交叉研究提供基础数据。空间化代用数据的选择是社会经济统计数据空间化的关键,本文以京津冀地区作为研究区,将夜间灯光、全球人口密度（LandScan）和亚洲人口密度（AsiaPop）空间分布信息作为代用数据,将市级GDP统计数据空间展布到栅格单元,以绝对误差、相对误差和均方根误差为指标,利用县级统计数据对展布结果进行误差分析,并对比3种数据对GDP空间模拟的表达效果。结果表明：相对于夜间灯光和LandScan数据,AsiaPop模拟得到的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP空间展布精度的发展趋势。     

热带山区高时空分辨率NDVI融合精度及其影响因素分析

高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model)(STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的...