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贵渝管道地质灾害驱动因子分析及危险性评价 被引量：2
1
作者 龚俊豪 李秀珍 +4 位作者 余文秀 孔纪名 谢成 邵其其 熊华勇 《灾害学》 CSCD 北大核心 2024年第3期187-194,共8页
贵渝管道沿线地质灾害十分发育,对管道安全造成严重威胁。该文以贵渝管道沿线地质灾害为研究对象,选择5种类别(诱发、水文、植被、地形、地质)13个因子对贵渝管道地质灾害进行驱动因子分析及危险性评价。首先,利用斯皮尔曼相关性统计方... 贵渝管道沿线地质灾害十分发育,对管道安全造成严重威胁。该文以贵渝管道沿线地质灾害为研究对象,选择5种类别(诱发、水文、植被、地形、地质)13个因子对贵渝管道地质灾害进行驱动因子分析及危险性评价。首先,利用斯皮尔曼相关性统计方法剔除白噪声;然后通过地理探测器(Geodetector)模型量化各因子的重要性占比;应用支持向量机(SVM)模型完成因子递归分析,确定Bier分数陡降后的因子为主控因子,再基于SVM模型对管道地质灾害危险性作出评价。结果表明:区段主控因子为坡度、坡向、曲率、岩性、年均降雨量、河网密度、断裂带密度8个因子。其中,以降雨和岩性因子对地质灾害发育的贡献最大,二者交互作用明显。 展开更多
关键词 地理探测器 支持向量机 管道地质灾害 驱动因子分析 危险性评价
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上海市水资源利用效率及其驱动因子分析 被引量：2
2
作者 沈杰 杨大庆 邱卫国 《人民长江》 北大核心 2014年第9期48-50,54,共4页
为了正确评估上海市目前水资源利用状况,指出上海市水资源可持续利用的改进方向,构建了上海市水资源利用效率评估指标体系,并评估了上海市历年不同水资源消耗途径的利用效率及其综合效率。结果表明,上海市工业用水效率保持了持续上升的... 为了正确评估上海市目前水资源利用状况,指出上海市水资源可持续利用的改进方向,构建了上海市水资源利用效率评估指标体系,并评估了上海市历年不同水资源消耗途径的利用效率及其综合效率。结果表明,上海市工业用水效率保持了持续上升的趋势;生活用水效率整体较低,并且表现为持续下降的趋势;生态与环境用水效率整体表现为下降的趋势;农业水资源利用效率历年波动较大,最大值出现在2003年,而最小值出现在2002年;水资源利用历年综合效率呈现出波浪式的变化趋势。水资源利用效率综合得分与综合用水效率表现出了极显著的正相关,与农业水资源利用效率表现出了显著的正相关,与降水量、地表径流表现为显著的负相关。 展开更多
关键词 水资源效率 评估指标体系 驱动因子分析 上海市
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基于TanSat的中国大陆CO_(2)浓度监测及驱动因子分析 被引量：3
3
作者 李凯旋 杨丽萍 +2 位作者 张静 任杰 王宇 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期5645-5654,共10页
基于2017年3月至2018年3月TanSat卫星观测的CO_(2)柱平均干空气混合比(XCO_(2)),利用美国航空航天局(NASA)的轨道碳观测2号(OCO-2)卫星数据与碳同化系统(CT)和总碳柱观测网络(TCCON)地面监测数据,验证了TanSat-XCO_(2)的数据精度和可靠... 基于2017年3月至2018年3月TanSat卫星观测的CO_(2)柱平均干空气混合比(XCO_(2)),利用美国航空航天局(NASA)的轨道碳观测2号(OCO-2)卫星数据与碳同化系统(CT)和总碳柱观测网络(TCCON)地面监测数据,验证了TanSat-XCO_(2)的数据精度和可靠性,分析了中国大陆五大区域XCO_(2)的区域特征,采用皮尔逊相关性分析和地理探测器的方法探讨了自然和社会经济因子对大气CO_(2)浓度的驱动作用.结果表明,TanSat卫星监测结果与OCO-2卫星监测结果基本一致,差异在(-3~3)×10^(-6)之间.XCO_(2)浓度整体随季节呈规律性波动.夏季我国大气XCO_(2)浓度区域差异明显,南部地区因人为影响较强,XCO_(2)浓度处于较高水平(>403×10^(-6)),北部地区植被的强光合作用使其XCO_(2)浓度(<401×10^(-6))低于其他地区,西部地区XCO_(2)趋势较其他区域相对平缓.归一化差值植被指数(NDVI)是影响XCO_(2)浓度变化的主要自然因子,NDVI与TanSat监测结果呈显著线性负相关(r=-0.658,P<0.05).化石燃料燃烧对XCO_(2)空间异质性的解释力最强,其与各自然因子的交互作用远大于单因子的驱动作用,且与降雨量的交互作用对大气XCO_(2)的影响最为显著(q=0.495). 展开更多
关键词 TanSat 精度验证 相关性分析 地理探测器 浓度监测 驱动因子分析
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黑河中游地区生态环境演变及其驱动因子分析
4
作者 李凯 卢广毓 《人民黄河》 CAS 北大核心 2018年第3期72-75,共4页
为分析黑河中游地区生态环境变化趋势及其成因机制,选取2000年和2011年研究区遥感影像数据资料,建立土地利用类型转移矩阵并进行对比分析,结果表明:2000—2011年,黑河中游地区生态环境演变趋势主要为未利用地向耕地转化,其他各种土地利... 为分析黑河中游地区生态环境变化趋势及其成因机制,选取2000年和2011年研究区遥感影像数据资料,建立土地利用类型转移矩阵并进行对比分析,结果表明:2000—2011年,黑河中游地区生态环境演变趋势主要为未利用地向耕地转化,其他各种土地利用类型间转换也比较频繁;生态环境演变是自然因素与人为因素共同作用的结果,其中人为因素占主导地位。 展开更多
关键词 生态环境变化 土地利用转移矩阵 驱动因子分析 黑河
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2000—2020年白尼罗河上游地区植被动态及其驱动因子
5
作者 张怡捷 刘刚 +1 位作者 张秀梅 马波 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期322-332,共11页
[目的]明确21世纪白尼罗河上游的植被动态及变化的驱动因子,为该区域生产活动、环境政策的制定与调整提供科学指导。[方法]以白尼罗河上游地区为研究区,基于降水、温度和人口数据,利用趋势分析、偏相关分析及残差趋势法确定了该地区2000... [目的]明确21世纪白尼罗河上游的植被动态及变化的驱动因子,为该区域生产活动、环境政策的制定与调整提供科学指导。[方法]以白尼罗河上游地区为研究区,基于降水、温度和人口数据,利用趋势分析、偏相关分析及残差趋势法确定了该地区2000—2020年植被(NDVI)变化特征及其主导因子的空间差异。[结果]白尼罗河上游地区NDVI平均以0.105/10 a的速率上升,且温度变化对于NDVI的影响强于降雨;人类活动总体对植被造成负面影响,但是这一负面影响的趋势正在逐渐减弱;在5种土地类型中,灌木地的植被为气候变化及人类活动变化背景下最为脆弱的(所受正面影响小,负面影响大);流域内15.01%陆地范围植被变化主要受人类活动主导,另外84.99%受气候变化主导。[结论]虽然流域内整体植被呈现增长趋势,但是个别地区植被发生了严重退化,尤其是城镇的扩张以及农田开垦的扰动对植被造成了破坏,当地在寻求增加粮食产量及旅游业收入的前提下应当做好植被的监测与管理工作。 展开更多
关键词 植被动态 驱动因子分析 气候变化 人类活动 白尼罗河上游
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土地利用变化对张家港市林草生态系统的影响及其驱动力分析
6
作者 张一洲 张勇 孙政国 《江苏农业科学》 北大核心 2013年第10期309-312,共4页
林草生态系统由林地、草地及林草交融地带组成,在南方地区具有典型的代表性。选取江苏省张家港市为研究区域,以1990、1995、2000、2005、2010年5期的TM数据为研究资料,通过目视解译及ArcGIS、Erdas Imagine等软件的辅助,外加实地调查,... 林草生态系统由林地、草地及林草交融地带组成,在南方地区具有典型的代表性。选取江苏省张家港市为研究区域,以1990、1995、2000、2005、2010年5期的TM数据为研究资料,通过目视解译及ArcGIS、Erdas Imagine等软件的辅助,外加实地调查,对影像数据进行分类,采取叠加分析、统计分析、对比分析等方法对张家港近20年的土地利用变化情况进行比较分析。研究发现,在1990—2010年20年间,农用耕地显著减少,从1990年的44 500 hm2下降到2010年的35 500 hm2,减少了20.2%;城镇用地从1990年的30 000 hm2增加到2010年的34 000 hm2,增加了13.3%;林草地从1990年5 000 hm2下降到2010年的4 000 hm2,减少了20.0%,道路交通用地也逐期增加。表明张家港的城市化进程在加快,正由一个农业为主的城市转变为一个新兴工业城市,这是人口因子、政策因子、经济增长因子、农业结构调整因子、交通因子等多种因素综合作用的结果。 展开更多
关键词 土地利用分类 张家港 林草生态系统 驱动因子分析
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1980-2020年滇池生态脆弱性评价及主要驱动因子 被引量：8
7
作者 徐灵芝 潘继征 +5 位作者 李勇 华跃洲 李清濯 阳振 何尚卫 杜成栋 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1682-1693,共12页
人类活动的加剧和经济社会的发展导致滇池开发强度持续增加,滇池生态系统结构与功能受到严重影响,评估滇池的生态脆弱性程度与主要驱动因子是明晰滇池生态系统现状和问题、实现其精准治理和可持续发展的首要任务。基于“暴露程度—敏感... 人类活动的加剧和经济社会的发展导致滇池开发强度持续增加,滇池生态系统结构与功能受到严重影响,评估滇池的生态脆弱性程度与主要驱动因子是明晰滇池生态系统现状和问题、实现其精准治理和可持续发展的首要任务。基于“暴露程度—敏感程度—适应程度”模型(VSD模型),选取3个准则7个要素24个指标构建滇池生态系统脆弱性评估指标体系,利用逼近理想解排序法(TOPSIS)进行权重方案比选,并通过鲁棒性检验分析,确定计算权重的最优方案。通过分析1980—1989、1990—2009、2010—2020年这3个时间段滇池的生态脆弱性,识别出影响滇池生态系统的主要驱动因子,以期为滇池未来生态保护与修复方向的确定提供参考。结果显示,1980—2020年滇池生态脆弱性呈现先增加后降低的趋势,生态脆弱度最高的是1990—2009年(0.502),属于中度脆弱。影响滇池生态系统的主要因素为敏感程度指标,其次为暴露程度指标。在暴露程度方面,影响生态系统的主要驱动因子逐渐从单一的工业污染向工农业的复合污染转变,1980—1989年工业废水排放量为主要驱动因子,1990—2009年建设用地面积是主要胁迫因素,2010—2020年化肥施用量(折纯)为影响滇池生态系统的主要因素;在敏感程度方面,影响生态系统的主要驱动因子逐渐从水质指标向水生态指标转变,1980—1989年水体恢复能力是主要因素,1990—2009年与2010—2020年土著鱼类种数为主要驱动因子。基于上述分析,为提升滇池生态系统健康水平,应采取改善湖区生境条件、修复水生生物种群、建设农业面源污染控制体系等对策。 展开更多
关键词 滇池 生态脆弱性评价 VSD模型 逼近理想解排序法 鲁棒性检验 驱动因子分析
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沈乌灌域近30 a天然湖泊面积动态变化及驱动分析 被引量：1
8
作者 史庆晓 李为萍 +3 位作者 史海滨 冯梁 郝云凤 刘晓东 《节水灌溉》 北大核心 2020年第4期100-105,共6页
沈乌灌域因其特殊的地理位置与气候条件,灌域内湖泊对维持其生态环境良性发展具有重要意义。目前,尚未有对沈乌灌域内湖泊面积历史变迁的研究,为了掌握沈乌灌域湖泊面积的时空变化特征以及有针对性地进行适量补水。基于Landsat与HJ1A/B... 沈乌灌域因其特殊的地理位置与气候条件,灌域内湖泊对维持其生态环境良性发展具有重要意义。目前,尚未有对沈乌灌域内湖泊面积历史变迁的研究,为了掌握沈乌灌域湖泊面积的时空变化特征以及有针对性地进行适量补水。基于Landsat与HJ1A/B遥感数据,采用新型水体指数(NWI)结合阈值法、目视解译对1988-2018年沈乌灌域内八大天然湖泊面积进行提取,并结合磴口县气象资料与乌兰布和灌域管理局提供的生态补水、引水量、秋浇水量等资料对灌域内湖泊面积变化进行驱动因子分析。研究结果表明研究区湖泊面积近30 a来一分场海子和冬青湖一直呈直线式扩张趋势,金马湖、纳林湖、镜湖、古月辰湖、砖照井海子和天鹅湖均经历了持续扩张阶段-波动式萎缩阶段-波动式扩张阶段。沈乌灌域内近30 a湖泊面积的变化是气候因素和人为活动的综合影响。 展开更多
关键词 湖泊面积 时空变化特征 遥感提取 驱动因子分析
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崇明生态岛生态环境评价及指标优化分析 被引量：3
9
作者 苏敬华 《广东农业科学》 CAS 2018年第10期159-165,174,共8页
崇明岛拥有良好的生态环境和丰富的自然资源,是上海可持续发展的储备空间。基于PSR模型构建了一套包含1目标3要素22项评价指标的崇明岛生态环境评价指标体系,并通过对评价指标归一化处理和各要素层指数权重计算,得出崇明生态环境指数。... 崇明岛拥有良好的生态环境和丰富的自然资源,是上海可持续发展的储备空间。基于PSR模型构建了一套包含1目标3要素22项评价指标的崇明岛生态环境评价指标体系,并通过对评价指标归一化处理和各要素层指数权重计算,得出崇明生态环境指数。结果表明:在崇明生态岛建设行动计划的实施下,崇明岛生态环境指数从2008年的0.57增长至2015年的0.91,增幅达60%,生态岛建设进程从启动阶段进入发展阶段并逐步向完善阶段过渡,环境保护成效显著,可持续健康发展模式已经形成。同时,在分析评估近几年环境状况的基础上,对6项评价指标进行优化研究,以期更科学准确地反映崇明岛生态环境质量,为崇明岛生态文明建设提供依据。 展开更多
关键词 崇明生态岛 生态环境 指标体系 生态环境指数 指数分析 驱动因子分析 优化分析
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基于CA-Markov模型的昌化江流域土地利用动态变化 被引量：50
10
作者 肖明 吴季秋 +3 位作者 陈秋波 金美佳 郝雪迎 张扬建 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期231-238,I0007,共9页
为研究土地利用空间变化趋势,找出系列变化与其驱动因子间的关系,该文以海南昌化江下游流域为研究区域,采用CA-Markov模型,基于1998年、2008年土地利用解译数据,结合降雨、坡度、距离等因素对2018年土地利用类型进行了模拟和预测。并模... 为研究土地利用空间变化趋势,找出系列变化与其驱动因子间的关系,该文以海南昌化江下游流域为研究区域,采用CA-Markov模型,基于1998年、2008年土地利用解译数据,结合降雨、坡度、距离等因素对2018年土地利用类型进行了模拟和预测。并模拟出2009年预测数据与解译数据进行对比,得到模拟精度为77.67%,说明模型可信度较高。进一步分析了天然地类(河流、天然林)的转出与人均GDP、人均农业产值和人口数量3个地类变化驱动因子之间的关系。结果显示,天然林和河流面积主要转出变为了果园。从与变化驱动因子的关系上看,河流转出面积随着人均GDP的升高而增大,天然林在分布上主要在低人均GDP水平的地区转出;人口在20～47万规模的地区河流与天然林面积转出最多,因此,需要加强这些地区的天然资源的保护措施,改变发展模式,保护和利用好该地区的生态环境资源,该文的研究可为生态保护与资源优化配置提供决策的依据。 展开更多
关键词 土地利用 元胞自动机 模型 趋势分析 驱动因子分析 昌化江下游流域
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