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旅游共生是一种复杂的社会现象,旅游地多主体互惠协作是旅游可持续发展的关键所在。本研究基于旅游企业的视角,引入种群生态学中的共生理论,通过构建灰色关联模型,从定量评估的角度对青海湖环湖旅游企业同当地政府、社区居民、外来游客及旅游企业之间共生行为路径组合的均衡状态及共生行为模式进行了分析,结果显示:(1)青海湖旅游多主体"E→G-R-T-E"共生行为路径主要由强度共生因子组成,关联主体间最大共生利益维度存在不均衡、不对称等问题;(2)青海湖旅游多主体"E→G-R-T-E"的共生模式为非对称正向共生模式。本文认为应通过引导、决策、监控、利益分配等共生机制的建立,并规范青海湖旅游多主体"E-G-R-T"的参与机制,同时以旅游企业为主导,通过强化一体化供给和营造一体化效应,来优化"E→G-R-T-E"间的共生模式,最终形成"当地景区带动、社区居民响应、地方政府效应、外来游客体验"的对称互惠一体化共生模式。 相似文献
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高寒区植被变化一直是气候和生态学领域关注的热点问题。本研究基于MODIS NDVI数据计算的植被覆盖度数据和高分辨率气象数据,分析了青海湖流域2001-2017年植被覆盖度分布格局及动态变化,探讨了其对气候变化、人类活动和冻土退化的响应。结果表明:① 近十几年青海湖流域植被覆盖度整体表现为增加趋势,不同植被类型增幅存在差异性,草地增幅最大,达到6.1%/10a,其它植被类型增幅在2%~3%/10a之间;② 流域局部地区仍存在植被退化现象,研究期植被退化面积表现为先增加后减小的变化趋势。2006-2011年重度退化区集中在青海湖东岸,2011-2017年重度退化区集中在流域的西北部,这些区域是青海湖流域荒漠分布区,植被覆盖度较低,是今后生态恢复需重点关注的区域;③ 气候变化是流域植被覆盖度变化的主导因素,气候变化对青海湖流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为84.21%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为81.84%、87.47%和75.96%;④ 人类活动对流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为15.79%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为18.16%、12.53%和24.04%,环青海湖地区人类活动对植被恢复有促进效应,在青海湖流域北部部分地区人类活动的破坏力度仍大于建设力度;⑤ 冻土退化对青海湖流域草甸和灌丛植被覆盖度变化影响很小,主要影响草原植被覆盖度变化,冻土退化造成草原植被覆盖度增长速率减小了1.2%/10a。 相似文献
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长江三角洲是研究古海岸沉积环境演化的理想区域。选取长江三角洲平原一支长岩芯钻孔上部55 m层位的沉积物进行光释光(optically stimulated luminescence,OSL)测年研究。根据沉积物粒度特性,在实验前处理过程中,提取100~200 μm或63~100 μm粗颗粒石英矿物进行OSL测年。测年样品的预热坪与剂量恢复实验表明选择180℃作为预热条件较为合适,石英OSL信号衰退曲线以快组分为主。条件实验结果、等效剂量分布以及各测片的循环比、热转移等方法学层面的实验结果表明,OSL测年技术对该孔的沉积物测年具有适应性和可靠性。通过年代—深度关系模型,建立该段地层中全新世以来的年龄框架。依据该孔的年代地层序列并结合前人工作,探讨全新世以来长江三角洲的沉积演化。 相似文献
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健康中国战略下,积极应对老龄化、建立健全养老和医疗等相关设施,成为许多城市关注的问题。目前相关研究很少关注西北城市的老龄人口的空间分布及养老资源错位的现象。本研究以西宁市主城区为研究区域,基于2010—2018年西宁市公安局各街镇人口数据和兴趣点(POI)数据,选用老年人口系数、赡养率、增长率和地理集中率四个指标,利用综合老龄化指数(CAI)模型、核密度函数模型和空间错位指数模型对西宁市主城区人口老龄化空间分布及养老资源(医疗资源、老年设施)空间错位现象进行探索分析,结果表明:(1)9年间西宁市主城区人口老龄化程度不断加深,已步入老年型社会。(2)通过老龄化综合指数可知:主城区外围街镇人口老龄化增长速度大于城区中心的街道,其中小桥街道、朝阳街道、马坊街道与乐家湾镇人口老龄化最为严重,2018年综合老龄化指数增长速度超过中心城区街道,西宁市主城区人口老龄化严重程度已从中心街道向外围街镇扩散。(3)通过空间错位指数计算可得知:城中区的养老资源数量充足但过于集中,城北区的养老资源分布合理但是数量较少,行政区之间的养老资源与老年人口分布存在较大空间错位问题。 相似文献
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欧亚大陆史前文化交流是当前学术界研究的热点问题,尤其是“一带一路”的国家倡议提出后,青藏高原重要的地理位置确定了其在东西方文化交流中的重要地位。本文基于自然地理因子和不同时期遗址点,在最低成本的控制下实现节点间累积联结的方法,使用GIS(R语言)工具进行空间数值计算,将其结果作为史前时期(新石器—青铜时期)的交流路线。本文重建新石器时期路线27条,总距离约为6000 km;青铜时代30条,总距离约为7800 km。路线的形态由新石器时期的东北—东部—东南—西南边缘呈月牙形环绕发展至青铜时期的由边缘延伸至腹地呈网络化发展的趋势,这是由高原边缘的交流逐步演化成边缘—腹地的交流、并不断强化的表现。重建路线验证了由考古证据支持的农业、驯化动物、彩陶、青铜技术在高原的传播路线,并将其具体化。此外,明确了高原史前交流路线的发展和演变宏观上是受到气候变化的影响,同时受到种植农业技术、驯化动物的传入以及战争等多因素的综合影响。 相似文献
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青藏高原东北缘是柴达木沙尘暴东移的必经之道和沉降区,对青藏高原东北部降尘时空分异特征进行分析,有助于认识青藏高原区域粉尘输送的现代过程和机制。2013年12月至2015年5月分别在青海湖小泊湖(XBH)、西宁多巴(DB)、西宁青海师大科技楼顶(KJLD)设置降尘缸,进行湿法收集。对其降尘通量和粒度特征进行了时空分异特征分析,结果显示,1)西宁地区2014年降尘通量为442~542 g/m~2·a,青海湖XBH采集点指示的2014年降尘通量为415 g/m~2·a,降尘通量年际变化较大,各站点降尘通量季节变化趋势一致,降尘主要集中在冬春季,夏季降尘通量最低;2)各站点降尘粒度组成特征非常相似,以粉砂为主(4~63μm),西宁地区尘暴与非尘暴降尘粒度频率曲线呈近似正态分布,尘暴期间降尘粒径较非尘暴时段大;3)XBH、DB和KJLD 3点所有样品平均粒径分别为37μm、34μm和31μm,中值粒径分别为31μm、27μm和26μm;对比低海拔兰州尘暴粒径特征,发现降尘粒径存在一定的海拔依赖性,即粒度随海拔增高逐渐变粗。 相似文献
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以青海湖流域为研究区,基于1985—2020年8期土地利用图,结合地形、土壤和气象等数据,运用本地化修正后的InVEST模型及地理探测器方法,模拟流域产水服务、评估产水量空间分异特征、剖析其空间异质性归因。结果显示:青海湖流域1985—2020年产水量变化区间为11.68~81.52亿m3,变化趋势明显,表现为先下降后上升、再下降后上升的“W”型变化趋势;产水深度在空间分布上表现为东南高西北低,高值区均集中在海晏县内;垂直梯度上,产水能力随海拔增加而减弱;地理探测结果显示单因子对产水服务空间分异的解释能力存在显著差异,在不同分区中以气候类因子解释力最为显著;产水服务空间分异的影响程度由多因子共同决定,整体上以降水与实际蒸散量的交互作用解释力为主导因子。 相似文献
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科学评估区域生态环境质量是实现可持续发展的前提。基于2000—2020年Landsat遥感影像,构建遥感生态指数(RSEI)分析青藏高原典型高寒沙区共和盆地近20年的生态环境质量时空变化特征,并使用地理探测器量化该区生态环境的主要驱动因子。结果表明:(1)共和盆地RSEI均值在2000—2020年呈增加趋势,平均增幅为7.5%/10a,空间上呈东高西低、南北高中间低的分布特征;(2)2000—2020年,共和盆地生态环境改善区域占比为66.55%,主要分布在中部和东南部,保持不变的区域占比33.15%,退化区域占比0.29%;(3)降水是影响生态环境质量的关键因子,因子交互作用对生态环境质量的解释力更强,合理的土地资源配置能显著促进生态改善。 相似文献
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基于共生理论,构建政府共信下的民族旅游社区多元主体共生模型,通过问卷调查和结构方程模型检验政府与不同治理主体间的共生关系,确定政府与居民、企业、游客间的共生关键因素。结果表明:在民族旅游社区,政府与企业、居民、游客之间是息息相关的,政府与其他主体之间的共生关联度从强到弱依次是企业、游客、居民;政府相关部门之间、政府与企业之间分别共有5个共生因素;政府与居民之间、政府与游客之间分别共有4个共生因素。政府-政府间的共生关键因素是责任共担,政府-居民间的共生关键因素则是热诚参与,政府-企业间的共生关键因素是公开透明,政府-游客间的共生关键因素是满意度。 相似文献
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随机森林方法支持的复杂地形区土地利用/土地覆被分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法对青海省湟水流域复杂地形区土地利用类型进行了分类研究。针对复杂地形区域的情况,将研究区进行地理分区,根据每个分区的特点,选择相应的地形特征参数,并通过提取Landsat 8数据的光谱信息与纹理信息构建最优特征集,探索随机森林方法在复杂地形区土地利用分类的适用性。结果表明:使用Landsat8OLI数据进行随机森林分类,能较好地得到湟水流域复杂地形区域的土地利用类型结果;光谱、地形及纹理信息的结合在不同分区的表现结果不同。在脑山区光谱与地形信息结合能使随机森林分类效果最佳,总体精度达到91.33%,Kappa系数为0.886;而在浅山区与川水区综合考虑光谱、地形、纹理信息进行随机森林分类效果最佳,浅山区与川水区总体精度分别达到92.09%和87.85%,Kappa系数分别为0.902和0.859;利用随机森林算法进行优化选择纹理特征组合可以在保证分类精度的同时能够快速地提取土地利用类型信息,为复杂地形区土地利用类型的区分提供了实际可行的方法。 相似文献