北京市主城区不透水面时空演变及其热环境效应研究

城市不透水面是表征城市化进程的重要指标,开展城市不透水面研究对生态环境监测及城市建设规划具有重要意义。以北京市主城区为研究区,基于Landsat影像采用支持向量机(SVM)和线性光谱混合分解模型(LSMM)相结合的方法提取研究区2002年、2009年和2017年三期不透水面;同时采用辐射传输方程法反演研究区地表温度,分析北京市主城区不透水面时空格局演变及其与城市热环境的相关性。研究结果表明:2002—2017年,北京市主城区近15年不透水面聚集度较高且呈持续增长趋势,东、西城区不透水面面积占比最高,朝阳区和海淀区不透水面增长速率和增长强度相对较大。北京市主城区不透水面呈放射状扩张趋势且增长集中在四环以外的区域,不透水面盖度高值区面积不断增加。研究区近15年地表温度持续升高,热岛效应加剧,地表温度高值区与城市建筑区空间分布存在一致性。不透水面空间格局与热环境高度相关,不透水面的斑块密度和破碎度与地表温度呈负相关,斑块所占景观比例及最大斑块指数与地表温度呈正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表温度。在此基础上提出了缓解城市热岛效应的建议:增加树木、草地等用地类型;将不透水面分割成许多小斑块,减少大面积不透水面区域分布;使用透水性材料等。     

我国热带地区胶-茶-鸡农林复合系统能流分析

以海南省文昌市典型的胶茶鸡农林复合系统模式为研究对象,分析了我国热带地区单作胶园、胶茶间作园及养鸡胶园的能流路径、能量输入、输出结构及能流转化效率．结果表明,单作、间作及养鸡胶园的光能利用率逐渐提高,其能量产投比为１．５０、１．８８、０．２０;有机能投入比为０．１３８、０．１１９、０．９７７,养鸡胶园最高;无机能投入比分别为０．８６２、０．８８１、０．０２３;养鸡胶园中人工辅助能投入比相对减少,其产出能最大     

我国热带地区胶茶鸡农林复合系统氮循环研究

以海南省文昌市典型的胶茶鸡农林复合系统模式为研究对象,以单作胶园、胶茶间作园为对照,采用定量研究与定性分析相结合的方法,研究其N循环规律.结果表明,胶茶鸡农林复合系统N循环率为43%,N输出量为196.5kg·hm^-2,土壤N盈余量为237.6kg·hm^-2,均最高.鸡子系统N产投比为91%,转化率较高.系统外N投入率比另两系统明显减少,系统内N循环量最大,为824.1kg·hm^-2.该系统N循环活跃,具有较合理的N循环结构.     

基于“源-汇”景观的饮用水源地非点源污染风险遥感识别与评价

非点源污染因分布广泛、产生过程复杂、防治困难,近年成为影响饮用水源地水环境的重要污染源。以海南三亚赤田水库为例,开展了基于"源-汇"景观的非点源污染风险遥感识别与评价分析。首先,采用高分辨率遥感影像分类提取水源地不同类型景观分布信息;结合"源-汇"对污染的促进\\阻碍作用,在考虑影响污染物迁移的"河道距离"因子、坡度因子情况下,利用非点源污染风险指数的计算实现对区域非点源污染风险的快速识别;并基于洛伦兹曲线分析水源地景观空间分布对非点源污染的影响。结果表明:一方面,流域非点源污染风险总体较低,"汇"景观占主导作用的子流域占整个区域的76.50%;污染风险呈现东高西低的特点,极高风险区主要分布于以居住用地、建设用地等"源"景观类型为主的流域东南部区域,占整体区域面积的1.28%,而西部以林地为主污染风险小;另一方面,基于坡度因子的"源""汇"景观污染负荷之比值大于1,"源"景观在低坡度区域分布范围广,景观布局较合理;基于"河道距离"因子的"源""汇"景观污染负荷之比值为2.30,"源"景观在距河道近的区域分布范围大,对污染影响大,近河道区域需进一步调整景观格局以降低对非点源污染的影响。基于遥感与"源-汇"景观指数计算是一种快速、客观、有效的饮用水源地的非点源污染风险识别与评价方法。     

我国热带地区胶-茶-鸡农林复合系统氮循环研究

以海南省文昌市典型的胶 茶 鸡农林复合系统模式为研究对象 ,以单作胶园、胶茶间作园为对照 ,采用定量研究与定性分析相结合的方法 ,研究其N循环规律 .结果表明 ,胶 茶 鸡农林复合系统N循环率为 43 % ,N输出量为 196 .5kg·hm-2 ,土壤N盈余量为 2 37.6kg·hm-2 ,均最高 .鸡子系统N产投比为 91% ,转化率较高 .系统外N投入率比另两系统明显减少 ,系统内N循环量最大 ,为 82 4.1kg·hm-2 .该系统N循环活跃 ,具有较合理的N循环结构 .     

基于街景数据的绿视率模型构建及其影响因子研究

以行人的视觉直观感受为出发点, 以匈牙利塞克什白堡为研究区, 基于街景数据, 深入研究植被信息提取方法, 针对传统像素级分类容易造成过度提取的现象, 提出一种面向对象的街景图像分类方法, 构建了基于街景数据的绿视率模型, 并分析总结了街景图像拍摄时的水平视角、垂直视角、水平方向范围等镜头参数对绿视率计算的影响。研究结果表明: 面向对象的分类方法提升了街景图像分类的精度和效率, 为绿视率计算模型提供了新的数据源和计算方法; 采集街景图像时, 增加水平视角和垂直视角、扩大水平方向范围能使绿视率计算结果更加真实地反映行人视觉感受。构建的绿视率计算模型能从行人角度为街道绿化的布局和空间结构优化提供依据, 可为城市绿地规划设计、居住区视觉生态设计等提供参考依据。