福建省台风灾害风险区划研究

根据自然灾害系统理论,选取致灾因子危险性、孕灾环境稳定性、承灾体脆弱性以及灾后恢复性为福建省台风灾害风险评价指标,采用福建省台风灾害数据库资料和福建省社会经济数据库资料,应用综合加权法得出福建省各县域的风险度数值,将福建省台风灾害风险分为三个不同风险等级的区域,并针对风险分区提出对应的防灾减灾对策。     

杭州市雷电灾害风险区划及分析

根据浙江省2008—2010年ADTD闪电定位仪资料,首次将平均地闪强度引入雷电灾害风险评估中,结合杭州市的人口经济影响和自然地理要素,选取地闪密度、平均地闪强度、人口密度等16个雷电灾害风险评价指标,采用层次分析法计算各要素权重,从危险性、敏感性、易损性和防灾能力建立雷电灾害风险评估模型,分析雷电灾害的综合风险.从雷电灾害综合风险区划图可以看出,总体上雷电灾害综合风险在杭州市西南地区比较低,近海的东北地区则比较高;杭州市主城区、萧山区、余杭区、临安市和近富春江地区是雷电灾害综合风险较高的区域,低风险的区域主要在杭州中西部地区.对杭州市雷电灾害进行了灾度评价,以验证风险区划的正确性,证实区划结果与实际雷电灾害的发生具有较好的一致性.     

京津冀城市群热岛强度时空变化及对比研究

作为城市气候的典型特征之一,城市热岛不仅影响着城市局域及区域气候,而且对城市居民生活舒适度以及能源消耗等也有明显的负面作用,城市热岛研究对于气候变化以及指导城市规划具有重要的理论和实践意义。研究利用1958—2015年长时间序列气象数据,包括最高温度、最低温度和平均温度等3个温度指标,对京津冀地区4个典型城市(北京、天津、张家口和唐山)的热岛强度变化趋势及其影响因素进行对比分析和研究。结果显示,研究时段内,除了北京冬季平均温度下降之外,其他3个城市的夏季和冬季的平均温度均呈现明显上升趋势,而城市热岛强度均呈现不同程度的上升趋势,且冬季明显高于夏季。通过对比研究发现,研究区内,张家口热岛强度最高,北京次之,唐山最低。研究表明,时间上城市热岛强度变化趋势与城市化水平相关,空间上城市热岛强度则受城市背景如地理位置、区域气候等影响。     

基于多维度网络分析的京津冀城市群协同创新研究

城市群作为我国区域创新发展的主体空间,是推动区域协调发展的关键环节,针对京津冀城市群协同创新的研究对于推动京津冀区域发展具有重要意义.基于社会网络分析方法,对京津冀13个城市的合作申请专利数据进行分析,首先构建京津冀城市群创新合作网络,剖析其动态结构、演化特征,在此基础上,融入创新知识元素,建立城市-知识耦合网络,从多个维度深入分析京津冀城市群协同创新程度,揭示协同创新网络结构特征及动态演化,为京津冀城市群创新网络优化、创新资源合理配置提供理论参考.     

基于SNA的京津冀城市群经济联系网络研究

"多中心、网络化"作为城市群经济发展的必然趋势,正在成为京津冀城市群发展的强大动力,并将推动其成为继长三角、珠三角之后的我国经济增长"第三极".借助引力模型和社会网络分析方法,以京津冀城市群13个构成城市间的经济联系网络为研究对象,进行实证研究.结果表明:5年间,京津冀城市群整体网络密度显著提高,城市间经济联系频繁而密切;北京与天津、唐山等次中心城市交流与合作加强,京津冀多中心发展格局初具雏形;石家庄依托其省会城市的优势,在城市群中发挥着越来越重要的作用;城市群内部其他城市间经济联系广度和深度不断增强.     

京津冀城市群低碳经济联系强度分形特征分析

应用分形理论与方法, 从低碳经济视角分析京津冀城市群特征, 考量京津冀一体化进程的发展现状。首先, 建立“全碳排”核算模型, 测算京津冀城市群中单个城市在社会经济发展过程中的资源消耗与污染排放。然后, 以单位CO₂ 排放人口支撑、GDP产出和道路面积承载为主要因素, 建立低碳经济联系强度引力模型和分维值测度模型, 计算 2006—2016年分别以北京和天津作为辐射中心源的低碳经济联系强度, 并采用源强叠加原理计算“京–津”双中心源辐射的叠加效应, 进而分析比较单源辐射与双源辐射叠加的差异。再后,选取代表性年份进行基于ArcGIS的低碳经济联系强度空间分析, 旨在找出单源辐射联系强度空间分布的差异对双源辐射叠加分维值的影响规律。最后, 以雄安新区作为第3个辐射中心源, 计算并分析三源辐射叠加的情况。分维值计算和分析结果显示: 2006—2016年京津冀城市群双源叠加的低碳经济联系强度分维值呈倒U型分布, 峰值出现在2012年, 说明2012年京、津双源对城市群内其他城市的低碳经济联合辐射效果最佳; 2007和2014两个年份, 分别以北京和天津作为中心源的低碳经济联系强度分维值差异较大, 导致双源叠加后的分维值出现倒挂现象, 即双源叠加后的分维值低于单源辐射能力较强者, 说明双源联合辐射效果较差。基于ArcGIS的低碳经济联系强度空间分析结果显示: 2012年“京–津”双中心源辐射的低碳经济联系强度源叠加结果呈现合理的空间分布——梯度有序且圈层分明, 是分维值达峰的主要原因。雄安新区作为第3个中心源加入后, 京津冀城市群低碳经济联系强度分维值明显提高。     

京津冀城市群协同创新网络体系构建的问题与对策研究

城市群内各城市发展及其互动和关联是区域协同创新的主要影响因素,构建协同创新网络体系对京津冀城市群落实创新驱动发展战略、构建协同创新共同体具有重要意义.文章基于系统视角,以京津冀城市群协同创新为落脚点,界定了城市群协同创新网络的定义,从空间协同、产业协同、资源要素协同、知识协同等多个层次构建了城市群协同创新网络体系框架.文章结合协同创新网络构建中面临的问题,重点从构建关联与共享的区域知识网络体系、强化要素流动和主体互动的创新网络组织体系、完善城市分工与融合发展产业协作网络体系和建立协同创新空间网络体系等4个方面提出对策建议.     

陕西省地质灾害风险区划初步研究

省域地质灾害风险区划研究与实践处于起步阶段。在借鉴自然灾害风险的基础上,提出了省域地质灾害风险区划研究思路方法。在地质灾害危险性评价与区划和地质灾害经济社会易损性区划的基础上,采用GIS平台,进行了陕西省地质灾害风险区划初步研究,得到了陕西省地质灾害风险区划初步结果。研究表明:陕西省地质灾害风险区可以划分为高、中、低和极低4级风险区,其中高中风险区15个,面积约占陕西国土面积的35%。这些风险区应成为今后地质灾害防治的重点。     

基于CLUE-S模型的京津冀城市群土地利用变化时空模拟

针对京津冀城市群协同发展对土地利用的需求, 制定现状延续、粮食安全、保护自然和城市扩展4种土地利用策略。使用改进的柯布?道格拉斯效用函数, 量化土地利用策略对各土地利用类型需求的影响, 并利用CLUE-S模型模拟不同策略下京津冀城市群土地利用的时空特征。结果表明, 在不同土地利用策略下, 2020年各类土地利用类型的面积和空间格局与2010年有较大不同。现状延续策略以城镇持续扩张为特征, 建设用地增加2280 km²; 粮食安全策略下耕地面积显著增加, 共增加 3611.4 km², 但林地和草地等生态用地面积减少; 保护自然策略以耕地大量减少为代价, 共减少耕地3082.13 km², 但林地、草地和水域增加3726.4 km²; 在城市扩展策略下, 除建设用地大幅增加(增加3375 km²)外, 其他各类用地都呈现减少态势。在空间格局上, 各策略下土地利用类型的转化有显著的区域特征: 建设用地的增加和耕地的减少高度契合, 往往发生在原有城镇的周边地区; 生态用地的增加多出现在坝上高原以及燕山与太行山山地。在京津冀协同发展战略逐步实施的背景下, 研究结果可以为制定不同偏好的土地利用政策提供参考。     

莲花县暴雨洪涝灾害风险区划

基于自然灾害风险理论及气象灾害风险形成机制,建立灾害风险指数概念模型,利用GIS地理信息系统软件,计算出风险指数,按大小分成高、中、低三个等级,制作成风险区划图,用近50年历史灾情资料进行验证,为莲花县气象灾害防御规划的制定提供技术支持。     

基于GIS的气象灾害风险区划分析——以河南省为例

河南省位于季风气候区,由于季风气候相对复杂,且易随着环境差异发生改变,因此气象灾害发生频次极高.为了对河南省各地市进行灾害风险区划分,结合河南省18个地市近50年来的历史气象灾害数据,对相关数据进行统计分析;同时对致灾因子、孕灾环境、承灾体以及防减灾能力等影响因素进行分析,基于GIS构建河南省风险区划模型.研究表明:三门峡市等3个地级市位于高风险区,平顶山市等5个地级市位于较高风险区,鹤壁市等4个地级市位于中风险区,安阳市等4个地级市位于较低风险区,郑州市和漯河市位于低风险区.     

基于LUCC-ESs矩阵的京津冀城市群基础供给服务模型构建

针对传统生态系统服务评价方法的主观性强以及评价案例之间可比性差等问题, 建立基于改进的LUCC-ESs矩阵的生态系统服务评估的方法。该方法基于土地利用覆被类型, 建立不同覆被类型的生态系统服务价值量单元, 形成LUCC-ESs评价矩阵, 计算不同覆被类型的生态系统服务, 可以在一定程度上规避由不同核算方法和价值单位引起的结果差异, 使结果具有可比性和实用性。京津冀城市群生态系统服务评价表明, 基础供给服务的供给空间格局具有区域性, 与自然资源的存赋和土地生产力高度相关; 需求服务的空间格局在城市中心区聚集, 向城市周围逐渐递减, 表现出与人口空间格局一致的流动性和聚集性, 京津冀区域内外的基础服务呈现共同向京津冀城市中心区聚集的趋势。     

近30年中国典型城市群建设用地扩张的时空特征及其对比——以京津冀城市群和粤港澳大湾区为例

为了进一步把握当前城市群发展的特点与方向,掌握城市群建设用地的扩张机制,选择中国南北两地最具代表性的京津冀城市群与粤港澳大湾区为研究对象,利用1988—2017年的建设用地数据,借助城市扩张速率、城市扩张强度、城市扩张差异指数和景观扩张指数等指标,对比分析两大城市群近30年间建设用地扩张的时空特征及其差异,并结合灰色关联模型分析两大城市群建设用地扩张的影响因素。结果表明京津冀城市群进入城市化的高速发展期,而粤港澳大湾区则进入城市扩张的成熟期,且大湾区内部的发展速度要优于京津冀城市群:(1)京津冀城市群建设用地的增加面积是粤港澳大湾区的3倍多,但其建设用地的扩张速率和扩张强度均小于粤港澳大湾区的,即扩张进程总体上慢于粤港澳大湾区。(2)两大城市群建设用地扩张存在显著的时空差异性:粤港澳大湾区建设用地的扩张速率和扩张强度在1988—2007年间均明显高于京津冀城市群的,但从2008年开始均低于京津冀城市群的,且差距不断扩大;京津冀城市群的建设用地呈多中心环状放射性扩张,粤港澳大湾区的建设用地则由点状扩张转为面状发展。(3)两大城市群建设用地的扩张过程存在显著的区域差异:京津翼城市群的建设用地扩张速度由高至低依次为南部、东北部、中部,粤港澳大湾区东岸的建设用地扩张速度快于西岸的。(4)两大城市群的新增建设用地斑块均以边缘式扩张和填充式扩张为主,飞地式扩张的数量占比逐渐降低,扩张格局不断从扩散走向集聚,但粤港澳大湾区建设用地扩张的集聚水平更高。(5)京津冀城市群的建设用地扩张主要受常住人口和地区生产总值的影响,而地区生产总值和固定资产投资总额则是粤港澳大湾区建设用地扩张的主要驱动力。     

宝鸡市冰雹灾害区划

根据宝鸡市1960年～1995年冰雹史料,依照年平均雹日和年灾雹日2项指标,对宝鸡市冰雹灾害进行区划,结果划分为重雹区、轻雹区及少雹和无雹区。     

基于GIS的江西省洪涝灾害风险区划

以江西省为研究对象,运用自然灾害风险评价的理论和方法,选用灾害诱因、受灾体承灾机能、灾害潜藏环境及防灾减灾效能等四个指标作为综合评价指标,借助GIS平台对江西省洪涝灾害风险性指标进行计算,得出了江西省洪涝灾害风险区划图.结果显示,江西省洪涝灾害风险度较高的县市区主要分布于赣东北地区,风险度较低的县市区主要位于赣南地区及赣西北部分地区.     

黔中城市群景观生态风险时空动态研究

以遥感影像数据为来源,通过ENVI5.2对其进行预处理,提取土地利用信息,在FRAGSTATS4.2中基于土地利用分类图选取景观尺度和景观类型两个尺度的景观指数指标,旨在分析黔中城市群的景观破碎度程度、分离程度,从而得出人们对土地利用景观系统的干扰程度,而后同反映土地利用类型本身承受干扰能力的脆弱度指数和土地利用景观生态功能和生态过程方面的损失度一起构建土地利用景观的生态风险指数,利用ARCGIS10.2制作黔中城市群景观生态风险等级空间分布图,从时间和空间尺度研究黔中城市群的景观生态风险特征,为制定减少发展的景观生态风险、降低高风险区的规划和政策提供一些科学的理论依据。从景观风险评价来看:土地利用类型景观水体类型的风险指数最小,风险指数最大的是草地和耕地,城镇用地的风险指数一直持续增长。贵州是依靠农业带动经济发展的省份,其工业化发展程度低,随着城市化的快速推进,对土地利用类型明显增加需求和加大利用程度的是草地和耕地,也就是说,城镇化的过程中,城镇用地扩张很大程度上是靠占用草地和耕地两种土地利用类型。从景观生态风险空间分布看:黔中城市群的低生态风险区和较低生态风险区主要分布在黔中城市群西以及西南部发达程度不高的地区,中生态风险区主要分布在北部,东部地区。较高和高生态风险区主要分布在黔中城市群中部,北部和东部经济水平、城镇化水平高的城市。说明人们对土地需求和利用程度的增加加剧了对城市土地利用景观生态系统的干扰破坏程度,加剧了城市发展的景观生态风险。     

基于百度指数和引力模型的城市网络对比——以京津冀城市群为例

城市网络已经成为分析城市群内部城市之间的相互作用及其流动方式的重要方法.利用传统地理学引力模 型法以及信息时代的百度指数法绘制城市网络,划分网络中的主干结构,并对比分析京津冀城市群中的网络结构特征和 城市层级分布.研究发现:百度指数网络的主干结构呈现出以北京为中心的伞型模式,引力模型网络则呈现出以北京、天 津为双核心的发散模式;引力模型网络相对稳定,随时间的增长变化较小,而百度指数网络对时间和城市功能定位的响 应更加明显;根据各城市在不同模型中的总联系值占比差,将城市群内城市分为虚拟空间指向型城市(石家庄、保定、秦 皇岛、张家口、承德),实体空间指向型城市(天津、唐山、廊坊、沧州),以及虚实均衡型城市(北京、邯郸、邢台、衡水).