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61.
评估生态系统服务价值(Ecosystem Service Values,ESV)有利于衡量生态系统服务供给潜力和生态效益的大小,对城市生态规划与土地利用管控起到重要的支撑作用。选择长沙市为研究区域,基于1990、2000、2010和2018年4期土地利用现状遥感监测数据集,利用ArcGIS软件和经本地化校正的当量因子法,分析1990—2018年间的土地利用变化特征,并探讨土地利用变化对ESV的影响。结果表明: ①1990—2018年长沙市土地利用变化轨迹以耕地→林地互相转化以及建设用地对耕地、林地的侵占为主; ②1990—2018年长沙市的ESV共减少53.17×108 元,降幅3.59%,除水域外各类ESV均呈下降趋势,林地和耕地服务价值减少最明显; ③在各单项服务功能中,水文调节的价值最大,其次是气候调节,两者之和占总价值的54%; ④“退耕还林”“退田还湖”“兴工强市”等政策引起的土地利用变化势必对ESV造成影响,城市快速扩张、土地开发会导致ESV不断下降。综合分析认为,在调整研究区土地利用结构、优化土地配置时应充分重视水域、林地等生态系统服务价值较高的土地利用类型,减缓ESV的下降趋势。  相似文献   
62.
信志红  郭建平  谭凯炎  张利华  孙义  杨荣光 《气象》2019,45(12):1736-1746
选用黄淮海冬麦区4个半冬性小麦品种郯麦98、山农18、徐麦33、皖麦52为试验材料,通过分期播种试验,利用方差分析、相关分析、逐步回归和通径分析等方法,分析半冬性小麦籽粒灌浆速度变化趋势和气象因子对灌浆速度的影响。结果表明,正常播期冬小麦灌浆速度波动性最小、千粒重最大,迟播10 d冬小麦灌浆速度波动性最大、千粒重最小;华北区品种郯麦98灌浆速度表现最稳定、千粒重最高,而黄淮区品种皖麦52灌浆速度最大;半冬性小麦灌浆持续期为35~39 d;南北气候差异是影响各品种冬小麦灌浆速度不同的原因之一。半冬性小麦各播期灌浆速度的变化趋势一致,灌浆速度变化与相关显著气象因子的变化规律相符合;灌浆速度峰值期一般出现在开花后15~25 d,迟播冬小麦最大灌浆速度出现时间较对照处理提前,不利于提高粒重;气温条件对冬小麦灌浆速度影响显著,其中最高气温要素是影响不同播期品种灌浆速度的共有关键因子。通径分析表明,最高气温对灌浆速度的作用由自身的直接效应决定,而日照时数与最低气温对灌浆速度的作用与间接效应一致;最高气温平均值对灌浆速度的影响最重要,日照时数和最低气温平均值对灌浆速度的影响较弱;最高和最低气温平均值、日照时数均为灌浆速度的限制因子,其中最高气温平均值对灌浆速度变化的决策作用最大。  相似文献   
63.
一次江淮气旋暴雪的积雪特征及气象影响因子分析   总被引:4,自引:4,他引:0       下载免费PDF全文
杨成芳  刘畅 《气象》2019,45(2):191-202
利用自动站、人工加密观测及常规观测资料,通过对2017年2月21—22日一次江淮气旋暴雪过程积雪特征的分析,揭示了近地面气象要素对积雪深度的复杂影响。结果表明:(1)江淮气旋系统特有的空间结构导致山东南、北地区的降雪量和积雪深度不均衡分布。(2)积雪深度具有时效性,在降雪结束时达到峰值,因温度的变化导致峰值不一定维持到次日08时。(3)积雪深度是近地面多气象要素共同作用的结果,降水相态、降雪量、降雪强度、气温、地温和风速均有影响。主要表现为:雨夹雪在转为纯雪之前可产生不超过1 cm的积雪,如果不转雪则不会产生有量积雪;各地降雪含水比差异较大,全省平均为0. 5 cm·mm~(-1),低于全国平均值;在降雪不融化的情况下,降雪量、降雪强度越大则积雪越深,降雪强度大是气温和地温都高于0℃时产生积雪的必要条件;地温和气温越低对积雪形成越有利,积雪开始产生时的地温最高阈值多在0℃左右,地温先突降后缓升是积雪产生前后的共性特征,积雪产生后1~2 h内地温略有上升并逐渐趋于稳定;积雪产生时气温一般低于0℃,气温高于0℃时大部分降雪融化;有利于产生积雪的平均风力多不超过2级,极大风则在3~4级以下。  相似文献   
64.
利用2017年3月8日到4月8日鸭梨花芽发育观测照片对照同期气象资料,分析鸭梨花芽萌发后气象要素对鸭梨花芽发育物候期的影响。结果表明:气温和地温自始至终主导鸭梨花芽发育进度,开绽、露蕾、露冠和始花关键物候期需要满足较好的天气条件和适宜积温,物候期转变时都有10℃以上的温暖天气相对应;风速、日照、降雨等气象要素对鸭梨花芽发育影响程度,在花芽萌发到开绽、开绽到始花和花期三个阶段,其影响程度、利弊各不相同。本文试图通过对鸭梨花芽发育过程各生育期气象影响因子初步分析,为探讨符合鸭梨物候发育规律的花期预报方法,提供新的研究思路。  相似文献   
65.
利用青海省黄南地区近54a(1960—2013年)蒸发量、气温、降水量、日照时数、水汽压等资料,应用地理信息系统、数理统计、线性回归和Mann-Kendall检验等方法分析了黄南地区蒸发量的空间及时间变化趋势,并对黄南地区蒸发量变化特征及其影响因子进行了诊断研究。结果表明:黄南地区年平均蒸发量呈明显的下降趋势,20世纪60—70年代为蒸发量偏多阶段,80年代及后为偏少阶段;黄南地区蒸发量最大的季节是春季和夏季,各季蒸发量均呈减少趋势;黄南地区年蒸发量在1973年发生了由多到少的突变,春、夏、秋、冬季分别发在1973、1975、1976和1974年;分析影响蒸发量的相关因子,蒸发量与日照时数呈显著的正相关关系,与水汽压和降水量呈显著的负相关关系,日照时数的减小是蒸发量减少的主要影响因子。  相似文献   
66.
杨司琪  张强  奚小霞  乔梁 《大气科学》2019,43(6):1441-1450
夏季风影响过渡区是天气和气候的敏感区,随着全球和区域的变暖,该区域特殊的气候环境响应引起人们重点关注。以南昌、定西、乌鲁木齐作为夏季风影响区、夏季风影响过渡区以及非夏季风影响区的代表站,通过对比中国夏季风影响过渡区和其他地区50年来温度、日照时数、相对湿度、降水量、低云量、风速的变化趋势,以及分析各气象因子单独变化对蒸发皿蒸发量的影响,发现在夏季风影响过渡区各个气象因子的变化均使蒸发皿蒸发量增加,而在其他地区,只有温度变化会使蒸发皿蒸发量增加,其他各因子的变化均会造成蒸发皿蒸发量的下降。贡献度更直观的反映各气象因子对不同地区蒸发皿蒸发的作用。结果表明温度变化对夏季风影响过渡区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为48.93%。风速变化对夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为51.54%。降水变化对非夏季风影响区蒸发皿蒸发变率的贡献最大,贡献度为58.57%。此外,低云量的变化对夏季风影响过渡区、夏季风影响区和非夏季风影响区的贡献均达到20%以上。因此,不同地区影响蒸发皿蒸发的最主要的因子是不同的,但低云量对任何地区蒸发皿蒸发的影响都非常重要。  相似文献   
67.
为提高集装箱“公转铁”减排潜力评估结果的准确性,在分析“公转铁”减排原理的基础上,综合考虑空箱调运和重箱运输“门到门”运输链的干线运输、端点装卸、电力设备作业、集卡短驳、公铁中转等排放,引入反映活动类型、设备结构、能源生命周期排放的参数,对作业活动-方式结构-能耗强度-排放因子(ASIF)方法进行改进,建立“公转铁”减排潜力评估框架。以义乌—宁波港域出口集装箱运输为例,通过实地调研和公开文献获取数据,进行实证研究。结果表明,如果忽略必要因素将会导致每TEU运输需求“公转铁”的CO2减排率被高估0.50~36.73个百分点;最佳“公转铁”情景可减排3.42万t CO2,相应减排率为13.58%。研究结果可为政府相关部门客观评估“公转铁”的减排潜力、制定有效的“公转铁”政策措施提供理论支持。  相似文献   
68.
基于1982-2017年NCEP_CFSv2(NCEP Climate Forecast System version 2)模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明:模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。  相似文献   
69.
利用GIS和遥感技术方法分析了2000—2014年那曲地区植被归一化指数(NDVI)的时空分布特征和变化趋势,探讨了NDVI与几种气象因子的关系。结果表明:空间上,研究区植被NDVI在空间上呈自西向东、自南向北逐步增大,高海拔地区小于低海拔地区的分布特点;时间上,近15a的NDVI总体上呈不显著性下降趋势,NDVI变化可以分为3个阶段,分别为2000—2005年较好,2006—2008年略差,2009—2014年好转。植被面积变化趋势表现为西北部植被处于稳定状态的面积居多,变化较明显的区域集中在中部和东南部地区的人口密集区,改善和退化区域呈现交错出现的特点。那曲地区植被变化的主要影响因素为降水量和热量因素引起的,人类活动在较短时间尺度上对植被也有较大影响。  相似文献   
70.
山东省沂水县农村非农化程度差异及驱动力   总被引:7,自引:1,他引:6  
非农化是中国快速工业化、城镇化进程中农村演变的重要趋势,呈现出明显的空间异质性。以山东省沂水县为例,选取16个典型样点村,根据农户就业地域空间差异,将农户就业划分为县域外非农就业、县域非农就业、县域非农兼业和农业生产4类,在此基础上,选取非农就业劳动力、收入和时间比例3个指标研究县域农村非农化程度差异及驱动力。结果表明,沂水县农村非农化程度介于37.54%~90.65%,非农化现象普遍。县域农村非农化程度的总体分布特征为:近郊村最高;随着与城镇的临近,粮食作物主导村提高、经济作物主导村降低;同一地形区内,粮食作物主导村高于经济作物主导村。农村非农分化趋势明显。驱动力研究表明,受县域城镇经济实力、农村到城镇的可达性,农业收益及劳动需求量等的综合影响,不同类型农村劳动力就业结构存在差异,进而导致县域农村非农化程度的差异。研究认为,当前农村非农化普遍,且非农分化明显。政府应根据不同类型农村非农化程度差异的内容及驱动因素,实施差别化的农村发展管理措施。  相似文献   
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