长江三角洲地区城市化与植被活动之间的时空相关性

利用时间序列NDVI数据和统计资料,以长江三角洲地区为例,研究城市化与植被生长活力之间的时空相关性.在总体上,NDVI与人口和GDP之间均呈显著的负相关性;空间相关场进一步表明,在人口和GDP分布较高的地区,植被的生长活力越低,相关系数均在-1.0～0.5之间.选择地市行政单元为研究粒度,使用面板数据分析方法,研究单位面积NDVI与城市化率之间相关性的演变,结果表明,在时间序列上负相关性越来越强,两者之间有明显线性关系,这在一定程度上反映了区域社会发展与生态环境之间未达到双赢.     

城市化对长三角地区主要城市植被物候的影响

基于长三角地区1998—2005年NDVI时间序列影像，利用移动平均法计算了上海、杭州、南京、常州、无锡和苏州6个城市的城区与各缓冲带的平均植被物候，并分析了城区与各缓冲带平均物候的差异及其与距城区距离间的关系.结果表明，1998—2005年间，研究区的城市化导致城区内植被始绿期提前、终绿期推后、生长期变长、NDVI的年内极差减小，离城区越近的缓冲带这些变化越明显.总体看来，城市化导致城区周围4 km范围内的植被始绿期明显提前，而终绿期推后、生长期变长、NDVI年内极差减小的趋势在离城区约10 km范围内的变化显著；城区与缓冲带植被的生长期差值和NDVI年内极差差值均与离城区距离存在显著的对数关系.     

山地城市坡向对地表温度的影响——以重庆市主城区为例

为揭示坡向对山地城市地表温度的影响,以重庆市主城区为例,由Landsat TM影像反演地表温度,提取各坡向上的地表温度,进行方差分析。结果发现,东南和南坡向的地表温度较高,而西北和北坡向的地表温度较低,8坡向分类时,各坡向的平均地表温度的差异具有显著性;用地类型没有坡向偏好,对于同一种用地类型,各坡向的平均地表温度没有显著差异。不同的用地类型上的城市建设强度和生产、生活活动差异是引起地表温度变化的主要因素,而坡向对城市地表温度的影响相比强烈的城市人为活动产生的环境效应而言是微弱的。     

生态敏感区划分指标体系研究

生态敏感因子和生态敏感区是区域生态环境的决定性因子和关键区域。该文从大气、生境（生物生存环境）、水、土地、地质五个角度选取生态敏感因子,划分生态敏感区,建立了一个较为完善的划分生态敏感区的指标体系。以北部湾（广西）经济区为例,划分了该区域的五种子敏感区和综合生态敏感区。在理论上,提出了一种较为模式化的生态敏感区划分方法,并探讨了城镇群等较大区域的生态敏感区划分;在技术上,根据生态要素的空间连续性特征,充分利用GIS作为表达和分析手段;在实践上,对北部湾经济区的生态问题做出了一定研究,为该区域的城镇群规划提供了生态参考。     

1988—2001年重庆市主城区植被的时空变化

利用Landsat遥感影像,分析了重庆市主城区1988、1993和2001年共3期植被的时空动态变化。结果表明:1988—2001年主城区的植被面积呈加速下降趋势,植被斑块的破碎程度逐渐增大,空间分布越来越分散,其中1993—2001年的变化比1988—1993年的变化更明显;对3期影像进行叠加,得到了8类变化轨迹的斑块;通过分析不同变化轨迹的斑块的空间格局和空间作用,揭示出植被的时空动态变化特征;3期中均为植被和非植被的轨迹所对应的斑块自相关程度较高;其余6类变化轨迹所包含的斑块自相关程度低,并在1988—2001年经历了植被与非植被的转变。     

上海城市植被变化轨迹及其成因分析

通过TM影像解译,获取上海市1989、1997和2003年共3个时期的植被分布,构造植被变化轨迹,分析轨迹的空间格局;选择距离、人口和景观等3类共12个影响因子,使用Logistic回归进行成因分析.研究结果表明:①14年来,上海市的植被面积呈现持续下降趋势,浦东新区植被减少最多;3个时期均为植被的轨迹占总面积的一半以上,其次是3个时期均为非植被的轨迹占总面积的1/5.早期植被转化为非植被的轨迹主要在城区周围,而近期的转化的轨迹发生在距城区较远的地区;植被与非植被的交替变化轨迹,说明了植被并不是一味地被破坏,而是出现了可逆的变化过程.②Logistic回归分析发现,各因子对植被变化轨迹的影响强度大小依次是,离道路的距离＞离行政中心的距离＞离植被-非植被边界的距离＞离商业中心的距离＝1990年人口密度＞离河流的距离＞离高速公路的距离＞土地利用多样性＞2003年与1990年人口密度差＝离上海市中心的距离.③回归模型的精度是满意的,其中二分类Logistic模型精度高于多分类Logistic模型.总体上,离道路的距离对植被变化影响最明显;变化轨迹表明在部分地区植被出现了植被-非植被反复变化的过程;植被分布不但具有空间依赖性,还具有较强的时间依赖性.     

快速城市化山地城市地表温度的多维梯度——以重庆市主城区为例

以重庆市主城区为研究对象,利用TM/ETM+和MODIS数据获取地表温度(LST)和相对热岛强度(RHII),分析其在地形、人口和GDP等多维梯度上的分布规律以及可能存在的量化关系.结果表明:研究区LST、RHII分别在高程和地形起伏度两个梯度上呈非单调下降趋势,表现为显著的二次多项式函数关系,其中,200～ 350 m高程段内的城市建设活动剧烈,热岛强度最大.RHII与人口密度和单位面积GDP之间均呈显著的线性关系,人口密度每增加1000人·km-2,RHII上升0.10℃;单位面积GDP每增加1000万元·km-2,RHII上升0.08℃.