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51.
借鉴社会—生态系统研究领域的恢复力概念,结合可持续生计分析框架和基于资本的评估方法,构建易地扶贫移民生计恢复力评价指标体系。运用陕南安康市3个区县的657份农户实地调研数据,采用因子分析方法和多元线性回归模型,从微观农户视角实证分析和评估易地扶贫移民的生计恢复力及其影响因素。结果表明:易地搬迁农户物质、社会资本分布不均衡,不同搬迁类型和时间对农户生计资本分化产生作用。物质、金融和社会资本积累水平以及环境、健康服务可及性等均是搬迁户提升生计恢复力的前提和基础,而搬迁类型对移民生计恢复力表现出显著的负向作用。建议政府充分发挥政策优势,针对不同搬迁类型和时间移民进行精准帮扶,着力解决搬迁户生计资本的薄弱环节,不断提升其生计恢复潜力。 相似文献
52.
近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归(LUR)模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响(相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403),所构建的LUR模型效果较好(调整R2为0.796,F=390.409,P<0.01),留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。 相似文献
54.
55.
57.
青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明:在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。 相似文献
58.
东昆仑夏日哈木地区首次发现了早泥盆世二长花岗岩,对其开展年代学和地球化学特征研究,进一步探讨其岩石成因和构造地质背景。二长花岗岩锆石U-Pb年龄为(412.1±5.7) Ma(MSWD=0.95),形成于早泥盆世早期; 岩石为过弱铝质亚碱性花岗岩,富SiO2(含量为71.41%~72.46%)、K2O(含量为5.27%~6.16%),贫Fe2O3(含量为1.86%~2.05%)、P2O5(含量为0.08%~0.12%),富集轻稀土元素,具明显的负Eu异常; 在原始地幔标准化微量元素蛛网图上可以看出,岩石明显富集Rb、Th、Zr、Hf,强烈亏损Nb、Sr、P、Ti、Ba。夏日哈木地区二长花岗岩属于I型花岗岩,其源岩可能由幔源岩浆底侵加热下地壳岩石致其部分熔融而形成,处于由同碰撞向后碰撞转换的构造环境,说明东昆仑夏日哈木地区在早泥盆世早期已进入伸展阶段。 相似文献
60.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。 相似文献