孟浩斌[1]（2021）在《基于3S技术的重庆市生态空间生境因子时空变化及生境质量综合评价研究》文中研究表明生态空间是指以供生态系统服务为主要目标的地域范围,维护生态空间是协调保护与发展、保障生态服务持续供给的基础。近年来,随着人类社会对自然生态系统控制力的不断高,生态空间持续遭到破坏,引发了一系列生态环境问题。合理、科学地评价生态空间生境质量,对于区域自然资源的持续利用与经济可持续发展之间的平衡有着重要的指导意义,可为生态规划与管理供科学参考。重庆市位于四川盆地与长江中下游平原过渡地带,是中国经济发达的东部地区与资源富集西部地区的结合部,产业和经济的发展使得厘清生态环境现状、构建生态环境保护和建设方向对于重庆市国土空间规划与整治、区域自然资源与生态环境保护具有重要意义。因此,本文以重庆市生态保护红线和自然保护地作为生态空间范围,以土地利用现状数据、Landsat系列卫星遥感影像数据、DEM高程数据、NDVI数据、NPP数据、降水量与气温数据、土壤数据和重庆市生态保护红线与自然保护地矢量数据作为数据基础,从景观格局、生态系统服务和生境现状3个层面分别选取斑块密度指数、聚集度指数、蔓延度指数、香农均匀度指数、水源涵养服务、土壤保持服务、碳固持服务、净初级生产力服务、植被覆盖度、生物多样性、生境退化指数和生境质量指数共12个生境因子并利用变异系数法附以权重,建立重庆市生态空间综合生境质量评价体系,对重庆市生态空间生境质量进行综合评价,分析各生境因子和综合生境质量指数像元尺度下的时空变化情况,并在区县尺度下对重庆市各区县生境质量进行评分定级,出生态空间及其生境质量管控和优化建议,主要结论如下:（1）重庆市生态空间在重庆市38个区县和万盛经济开发区均有一定分布,面积占比呈现出较大的差异。城口县、巫山县和巫溪县3个区县生态空间面积占其本身行政区面积50%以上,而涪陵区、合川区、荣昌区、渝中区生态空间面积仅占其行政区面积10%以下。巫溪县生态空间分布面积最大,面积达到2100.48km2,占总生态空间面积8.84%;渝中区生态空间面积分布最少,仅为0.25km2。（2）景观格局层面,重庆市生态空间斑块密度数值各年份均在70以上,且在不断高,说明各覆被类型破碎度较小。聚集度指数各年份均在74以上,说明各土地覆被类型斑块较为集中,但呈现出连续下降的趋势,需警惕斑块破碎化风险。蔓延度指数数值偏低,多年均值仅为11.2,但呈逐年上升趋势。香农均匀度指数数值多年均值为0.22,呈连续增长的趋势。（3）生态系统服务层面,重庆市生态空间水源涵养服务各年均值在不断高,2020年均值较2000年升了23.01%,但从2005年开始的每个相邻年份都出现集中连片的下降现象。土壤保持服务2020年均值较2000年升了27.04%,近5年同样呈现出区域集中连片轻微下降或显着下降的情况。碳固持服务2020年均值较2000年升了0.45%,2015～2020年显着增长的趋势有明显的高,说明碳固持服务能力变化趋势较好。净初级生产力2020年均值较2000年升了18.02%,增长区面积之和达到76.75%,升明显,但近5年出现了一定程度上的退化。（4）生境现状层面,重庆市生态空间生物多样性近20年的差值表明显着增长区面积占比最多,达到60.94%,但近5年城口县、巫溪县等渝东南片区、南川区和万盛经开区的生物多样性出现较大规模的恶化趋势。植被覆盖度均值从2000年的77.94%升至2020年的85.68%,升较大,近5年轻微下降和显着下降区域之和占比开始升。生境退化指数各年份以基本无退化为主,其占比均在55%以上,各年份基本无退化类型占比在逐年降低,研究区全域生境退化风险在不断高。生境质量指数其均值由0.708连续升至0.734,生境质量较好,近5年的变化表明显着下降区和轻微下降区的占比出现少量上升,但生境质量显着增长的占比也明显高,变化趋势良好。（5）重庆市生态空间综合生境质量指数各年份区域均值在70分以上,说明区域生境综合质量较好。良生境质量和优生境质量年均占比分别达到63.57%和24.84%,差生境质量仅分布在江津区和巫山县长江沿岸。像元尺度下的一元线性回归分析结果表明,彭水县、荣昌区、万盛经开区、武隆区和秀山县5个区县综合生境质量指数在2000-2020年内持续退化占比高于持续高占比,且数值出现降低,说明该5个区县生境质量出现较为严重的问题,亟需采取措施以控制恶化形势。区县尺度下的生境质量综合定级结果表明,2000-2020年间,各年份综合生境质量最多的等级为II级,无等级降低的区县存在。其中综合生境质量I级数量在不断上升,综合生境质量II级数量呈现“升-降-升”的趋势,综合生境质量III级数量呈现“降-升-降”的趋势,综合生境质量IV级数量呈现“升-降”的趋势。
徐铖龙[2]（2021）在《基于RS和GIS的土壤侵蚀对土地利用变化的响应研究》文中认为本文以重庆市奉节县为主要研究区域,基于RS和GIS技术,以2000年、2005年、2010年和2015年Landsat TM（OLI）遥感影像为主要数据源。借助区域气象、数字高程、土壤类型分布、人口及社会经济等数据,在基于地学信息图谱模型分析研究区土地利用演变规律的基础上,依据修正土壤流失方程RUSLE模型,定量分析研究区的土壤侵蚀规律。通过综合分析土壤侵蚀与特殊地形因子的耦合关系,以此探究该地区土壤侵蚀对土地利用时空演变的响应机理。得出以下结论:（1）研究区总体结构以林地和耕地为区域基质景观,四期数据分别占区域总面积94.97%、94.56%、93.93%、93.75%。林地占据优势地位,面积比例为66.76%、67.32%、67.37%和67.48%。耕地、草地和未利用地呈减少趋势,减幅为2.86%、6.85%和20.56%,耕地减少面积最大,为78.84km2;林地、水域和居民工矿用地呈增加趋势,增幅1.08%、127.11%和34.34%,其中水域增加面积最多,为46.67km2。2000～2005年、2005～2010年、2010～2015年的综合动态度分别为4.7%、4.7%和0.05%,表明地类综合变化速率从慢速向极慢速转移。（2）基于地学信息图谱模型分析研究区土地转移情况。2000～2005年和2005年～2010年地类转化主要发生在林地、草地和耕地,三种地类累计变化率为90.76%和90.89%。其中,2000年～2005年林地→耕地面积最大,为475.39 km2;2005年～2010年耕地→林地面积最大,为494.05 km2;2010年～2015年主要在林地、耕地和居民工矿用地之间转化,三种土地利用类型累计变化比率为75.10%。城镇化率、第三产业产值、水果产量、公共预算支出和农村常住居民人均可支配收入是对居民工矿用地面积变化呈高度正相关的指标。（3）研究区主要发生微度和轻度侵蚀,面积总比例分别为94.08%、97.27%、99.37%和99.56%。2000年～2005年、2005年～2010年和2010年～2015年,轻度侵蚀→微度侵蚀转移面积最多,为475.39km2、722.39km2和1112.87km2,表明整体侵蚀强度趋向减弱,并逐渐向微度侵蚀集中。区域的土壤侵蚀主要发生在林地和耕地,占区域侵蚀总面积的94.88%、94.62%、93.85%和93.67%。其中,微轻度侵蚀主要发生在林地,面积比例分别为69.15%、68.90%、67.62%、67.67%。中度和强烈侵蚀主要发生在耕地,面积比例分别为71.18%、87.48%、82.39%、92.20%。（4）地形因子对研究区土壤侵蚀的时空分布作用影响显着,土壤侵蚀强度类型在不同地形带中差异分布明显。在研究区大于15°的坡度带中发生侵蚀情况最严重,该区间内强烈及以上侵蚀强度面积占严重侵蚀总面积94.94%、93.93%、84.39%、85.67%;在200m～500m和500m～800m的高程带中发生侵蚀情况最严重,该区间内强烈及以上侵蚀强度面积占严重侵蚀总面积59.62%、63.54%、59.57%、70.68%。发生在不同坡度和高程中的土壤侵蚀强度对人类活动响应明显。
张子璐[3]（2021）在《化肥减施优化模式下渝西丘陵区稻田径流氮磷流失风险及养分平衡研究》文中研究表明农业种植业中的肥料不合理利用所造成的农业面源污染问题日渐受到重视,水稻作为中国主要的粮食作物之一,其种植过程中普遍存在施肥过量、蓄水防护不到位等问题,若发生径流将会一定程度加剧周围水体富营养化污染。因此,如何做到减肥减污不减产,进一步提升养分回收利用率,这是对兼顾稻田经济效益和生态保障的重大挑战。本文选取渝西丘陵区的典型区域重庆市合川区为研究区域,采用2年田间小区试验,设置2种施肥模式（农户常规施肥模式、化肥减施优化模式:水稻专用配方肥配施硅肥）下不同施肥水平处理,分别为:不施肥处理（CK）、农户常规施肥低梯度处理（FP-33%）、农户常规施肥中梯度处理（FP）、农户常规施肥高梯度处理（FP+50%）、水稻专用配方肥低梯度（OPT-50%）、水稻专用配方肥中梯度处理（OPT）、水稻专用配方肥高梯度处理（OPT+50%）及等量常规肥处理（Con）。研究了不同施肥水平下2种施肥模式稻田田面水不同形态氮磷动态变化规律,探究施肥后田面水氮磷浓度变化规律的最优拟合方程。在小区试验基础上参考相关研究和验证优化参数建立适应本研究区域的稻田水分平衡模型,结合“蓄满产流”原理构建稻季径流氮磷流失负荷模型,估算不同排水口高度对应的径流氮磷流失负荷并设置情景分析。并通过田间试验结果比较农户常规施肥模式与化肥减施优化模式对水稻产量及构成因素和养分吸收利用的影响,探究最佳施肥方案做到减肥减污不减产,并比较不同施肥梯度下2种施肥模式稻季系统氮磷收支平衡状态。旨在为川渝稻区水稻化肥减施和农业面源污染总量控制提供理论基础和科学依据。主要研究结果如下:1.肥料施入后,田面水除硝态氮（NO3--N）为施肥后5 d达到峰值外,其余不同形态氮磷均在施肥后1～3 d达到峰值。不同形态氮磷中,总氮（TN）、总磷（TP）均以溶解态为主,溶解态总氮（TDN）、溶解态总磷（TDP）分别占71.0%、75.8%。施氮水平对于田面水TN和施磷水平对于田面水TP均分别呈显着线性相关。NH4+-N/TN表明化肥减施优化模式氮转化水平低于农户常规施肥模式。以施肥量及施肥后天数为自变量,2种施肥模式田面水TN、TP以指数形式方程拟合效果最优。2.稻田径流氮磷流失负荷主要受排水口高度、降雨及施肥量的综合影响。同一年份下稻季径流氮磷流失负荷随排水口高度的增加而逐渐降低。化肥减施优化模式在不同排水口高度下的径流氮磷流失负荷均低于农户常规施肥模式。相同施肥量下,相对于农户常规施肥模式,水稻专用配方肥配施优化硅肥模式可平均减少10.4%的氮素流失负荷和7.9%的磷素流失负荷。合川区各乡镇农户常规施肥模式稻田径流氮磷流失估算表明,6 cm排水口时各乡镇氮素径流流失负荷范围在1.99～2.05 kg hm-2之间,氮素径流流失高风险区集中在区域中部,低风险区为区域东部乡镇和合阳城街道,合川区氮素径流流失较高及以上风险乡镇数量占一半,高风险乡镇占43.3%。当排水口上升2 cm后,氮素径流流失较高及以上风险乡镇数量下降33.3%。合川区各乡镇磷素径流流失量远小于氮素径流流失量。磷素径流流失高低风险区域与氮素径流流失分布相似,流失较高及以上风险乡镇占40.0%,其中高风险乡镇占20.0%。而当排水口上升2 cm后,各乡镇磷素径流流失负荷下降约37.0%。农户常规施肥模式下龙市镇对应稻田径流氮磷流失风险最高。水稻专用配方肥配施优化硅肥模式径流氮磷流失模拟表明,该模式通过降低氮磷流失负荷减少流失量使得各区域风险降级,从而整体降低了区域稻田径流氮磷流失风险。3.测产结果表明,OPT处理在氮肥减施46.5%,磷肥减施22.4%基础上在短期内可达到减肥不减产的效果。土壤养分变化表明,试验期间稻田土壤变化整体处于消耗状态,除有效磷外,试验后各施肥处理土壤养分差异较小。养分吸收利用结果表明,各施肥处理总养分肥料农学利用率（AE）范围在6.77～23.42 kg kg-1之间,总养分肥料偏生产力（PFP）范围在24.82～112.49 kg kg-1之间,氮肥回收利用率（NRE）范围在16.4%～45.2%之间,磷肥回收利用率（PRE）范围在36.8%～141.5%之间。相同施肥量下,OPT+50%处理AE和PFP较Con处理分别提高22.3%和7.0%。OPT处理NRE均高于FP处理,OPT+50%处理相比Con处理NRE提高了6.2%。2020年OPT-50%处理PRE显着高于FP处理,OPT处理PRE相比FP处理提高了87.1%。不同处理下稻田系统氮平衡均为盈余状态,从而部分氮素以不同方式流失。稻田土壤氮储存由正转负,表明试验期间稻田土壤整体处于消耗状态,土壤固氮能力较弱。不同处理土壤磷表观盈余均为亏损状态,亏损量随施磷量增加而减少。与FP处理相比,OPT处理在减磷的基础上可提高地上部磷素累积量。
王子羿[4]（2021）在《重庆市生态脆弱性与经济贫困关联性研究》文中研究指明生态环境是人类赖以生存和经济社会发展的重要前提和根本基石。随着经济水平的提高和城镇化进程的逐步加快,大规模的工业建设和人口压力日益增加,水土流失、土地沙化、石漠化、生态系统质量差等生态环境问题依然严重。十九大报告指出“坚持人与自然和谐共生”,意味着我们要建设的现代化是人与自然和谐共生的现代化,为未来中国的生态文明建设和绿色发展指明了方向、规划了路线。《中国农村扶贫开发新纲要（2011-2020年）》提出“坚持扶贫开发与生态建设、环境保护相结合,促进经济社会与人口环境相协调”的理念,但是经济贫困地区往往又是生态脆弱性较强的地区,这些地区不仅承担着生态保护的任务,而且还长期面临限制开发和经济落后的双重压力。本研究在梳理国内外研究进展和相关理论的基础上,对生态脆弱性和经济贫困进行了概念界定,经济贫困具体是指某一区域综合经济发展水平较低,导致区域发展相对滞后。本文以地跨秦巴山区和武陵山区两个集中连片特困地区的重庆市为研究区,并结合其自然生态状况和经济发展特点,在可持续发展理论的基础上,对生态脆弱性与经济贫困进行测度,刻画出两者时空分布特征,并进一步对两者耦合关系进行研究,为研究区生态和经济协调发展提供相关政策建议,以期促进两者的可持续健康发展。首先,运用RS、GIS技术对研究区高程数据、气象数据、土地利用数据等多种数据加以处理,根据SRP模型从生态敏感性、生态恢复力和生态压力度三个方面选取高程、坡度、年均气温、植被覆盖度、人口密度等10项指标构建重庆市生态脆弱性评价指标体系,结合改进后的熵权法与生态脆弱性模型得到重庆市及各区县的生态脆弱性指数并对其进行时空特征分析,掌握了研究区生态脆弱性时空分布特征和变化规律;其次,从社会和经济两个维度选取第三产业占比、农村常住居民人均生活消费支出、人均农作物播种面积、每万人拥有医疗机构床位数、18-59岁人口比重等14项指标构建重庆市经济贫困评价指标体系,基于Arc GIS、Geo Da等软件平台,运用经济贫困指数计算方法、探索性空间数据分析方法等方法,探索并剖析了重庆市及各区县经济贫困指数的时空分布特征及集聚程度,深入掌握了研究区经济贫困情况;最后,在生态脆弱性和经济贫困分析的基础上,运用耦合度和耦合协调度模型进一步探究两者之间的耦合关系并提出优化调控政策。本文的主要结论如下:（1）重庆市生态脆弱性指数在研究时段内总体呈现降低趋势,生态质量逐渐向良性发展,但各区县生态脆弱性在空间分布上差异明显,总体呈现中间高四周低的特征。生态脆弱性等级由2014年的重度脆弱转变为2018年的轻度脆弱;2014-2018年内各区县下降幅度最大的前5名分别是秀山县、城口县、梁平区、开州区和垫江县。研究区各区县生态脆弱性空间差异明显,研究结果显示,生态脆弱性较高的地区主要为中心城区,2014年、2016年和2018年生态脆弱性指数最高的区县始终为九龙坡区、大渡口区、沙坪坝区、南岸区和江北区。（2）重庆市经济贫困指数在研究时段内总体呈现降低趋势,经济发展水平逐步提高,但各区县下降幅度不同,经济贫困指数较高的区域主要集中在渝东北和渝东南地区且该区域集聚程度高,其分布呈现东北和东南高,其他区域低的特征。重庆市经济贫困指数得分水平总体呈现逐年递减趋势,由2014年的22.6162下降至2018年的17.4656,将研究时段内经济贫困指数进行差值运算,发现2016-2017年下降幅度最大,达到1.4227;但不同区县之间的下降幅度略有所差异,经济贫困程度相对较高的地区一般都会出现在渝东南和渝东北地区;研究区内空间集聚特点明显,但研究期间空间集聚程度缓慢下降,高-高值集聚区主要遍及渝东北、渝东南地区,低-低值的集聚区主要遍及中心城区及其周边区县。（3）在研究时段内,重庆市生态脆弱性与经济贫困低程度（低度耦合、中度耦合）耦合类型增加,高程度（高度耦合、极度耦合）耦合类型减少;协调类区县数量减少,失调类区县数量增多,呈现以中心城区为核心呈半环状由内向外依次为“失调-协调-失调”的空间分布格局。研究结果显示,低度和中度耦合类型的区县数量由2014年的16个逐渐增加至2018年的21个,主要分布在重庆市中心城区、渝东北和渝东南三个地区,高度和极度耦合的类型区县数量由2014年的21个大幅减少至16个,主要集中在渝西及其中心城区周边地区;在重庆市各个区县2014-2018年耦合协调度类型中,协调类区县的数量由21个减少至18个,失调类的数量由16个增加至19个,其中,协调类区县主要遍及重庆市中心城区周边地区,失调类区县主要遍及重庆市中心城区、渝东北和渝东南三个地区。具体来看,协调同步型区县由4个增加至6个,协调经济滞后型区县由12个减少至8个,协调环境滞后型区县由5个减少至4个,失调共损型区县由2个减少至0个,失调环境受损型区县由7个增加至8个,失调经济受损型区县由7个增加至11个。（4）本文对不同耦合协调差异类型提出不同的发展建议:协调经济滞后型和失调经济受损型应加强地区特色产业体系、合理优化配置资源和加强基础设施建设、发展特色新兴产业;协调环境滞后型和失调环境受损型应发展新型绿色生态现代农业、建立资源环境保障机制和加强政府监管、优化产业结构。
朱康文[5]（2021）在《多级网格下农业面源污染风险测度与可视化研究》文中研究表明农业面源污染（ANSP,Agricultural non-point source pollution）问题是各国水环境污染的重要原因之一,水污染防治中长期主要关注点源污染很长时间忽略了农业面源污染。根据2020年中国发布的第二次污染源普查结果表明农业面源污染对水体污染的贡献比重很高。当前农业面源污染受到越来越多的关注,国家相继出台农业面源污染防治的多项文件提出长江经济带由于独特的地理环境、经济特征等导致农业面源污染较重,需加快推动区域的农业面源污染治理。重庆市作为“一带一路”与长江经济带的连接点,在国家区域发展格局中具有重要生态地位,是长江上游重要的生态屏障区。重庆具有农村比例高、肥药施用强度大、丘陵山地占比高、雨量大且集中等本底特点,导致农业面源污染潜在大、驱动强、范围广。同时结合国家对网格化管理应用于现代农业管理中的重视,网格化管理将是解决多级尺度下农业面源污染风险防控和信息化建设的重要手段。因此为确保区域及长江流域的生态安全重庆亟需开展网格化管理模式下的农业面源污染风险测度与可视化平台构建以提升风险防控与信息化能力。本论文通过梳理国内外农业面源污染风险测度的研究热点、趋势和问题,发现当前存在多尺度下研究需求差异明显、多级尺度下的风险测度研究路径不统一、测度结果可视化能力与需求不符等关键问题。因此以重庆市不同尺度范围为研究对象,紧紧围绕关键问题开展多级网格下农业面源污染风险测度与可视化研究,以统一多级网格下的风险测度研究路径与方法。研究内容主要包括:（1）区县级网格为相对宏观的研究尺度,重点在于识别大尺度范围内不同区域的农业面源污染风险时空演变趋势。以重庆市为研究对象,以GIS技术为支撑自行构建涵盖压力动能、转化动能、消纳动能三个维度的风险测度PTA3D模型,采用重心、核密度等方法揭示农业面源污染时空演变规律,并探讨风险评价精度、影响因素。（2）乡镇级网格尺度为宏观政策落地层级,重点在于识别未来发展模式选择影响下的农业面源污染风险演变趋势。以涪陵区为研究对象,通过结合CLUE-S等模型开展自然发展、耕地保护情景模式下的未来土地利用变化模拟,采用输出风险模型揭示各网格风险概率时空演变规律,探讨风险程度对输出系数变化的响应情况。（3）村落级网格尺度为政策具体实施层级,重点在于识别农业面源污染风险阻力、输移路径及景观优化效果。以南沱区域为研究对象,以逐日水位数据为基础开展出露期、淹没期水位线、土地利用等空间要素解译,引入源汇过程构建最小累积阻力模型识别不同时期农业面源污染的阻力面、风险等级、传输路径等,探讨阻力模型及景观优化在风险防控中的作用。（4）泛地块网格尺度为农户操作层级,重点在于分析高精度数据支持下农户行为视角的田间管理的具体实践与优化调控效益。以睦和村为研究对象,引入低空遥感-无人机多光谱技术获取影像、NDVI指数等6种高分遥感数据,引进随机森林算法开展地物分类与泛地块划分,通过农户行为调研确定各地物的肥药施用情况,探讨随机森林算法精度及农业面源污染风险的影响因素与消减工程效果。（5）以多级网格尺度下的农业面源污染风险评估数据为基础,结合各尺度管理需求差异在B/S框架下构建多级网格下农业面源污染风险可视化平台,并探讨风险管理与防控策略。本论文的主要研究结论如下:（1）区县尺度下自建的农业面源污染风险测度PTA3D模型精度符合实际,引入的重心分析、核密度分析等地理学方法可以有效识别风险演变情况。研究发现:（1）重庆市农业面源污染风险有较为明显的低风险向高风险转化的趋势（高风险、极高风险比例分别从2000年的17.82、16.63上升到2015年的18.10、16.76）。（2）都市区风险明显高于渝东南和渝东北,从高到低等级的风险区域的重心位置呈现自西向东的空间分布特征,且高风险、极高风险区域有明显的向东转移趋势（2000-2015年,二者的重心分别按照东偏北1.68°和12.08°运动了4.63km和4.48km）。（3）核密度结果显示高风险主要集聚在都市区,渝东北、渝东南风险存在集聚程度较低且上升的趋势,全市集聚区域的空间破碎度在增加且出现分散集中的趋势。（4）将河流水质、岸线一定范围内地类面积分别与模型测算结果进行空间分析发现模型测度结果可以反映区域真实的农业面源污染风险情况。（5）风险驱动分析显示地类构成对风险强度影响明显,“源地”占比高的区域风险明显增强,而城市化进程中都市区耕地被占用是推动高、极高风险区域重心向东运动的因素之一。（6）通过这种研究路径识别出的预防和控制关键区、高和极高风险集聚区域作为关键区域进行防控可有效降低农业面源污染风险。（2）乡镇尺度下引进的CLUE-S模型取得很好的未来土地利用情景模拟效果,并为农业面源污染风险测度、风险演变与影响因素分析等提供很好的支撑。研究发现:（1）涪陵区各镇街、子流域2010-2015年期间风险概率明显降低,尤其是靠近大木山、武陵山区域。（2）结合CLUE-S、Markov模型的土地利用情景模拟的Kappa系数为0.75,属高度一致级别。（3）未来的情景模拟有利于识别区域各镇街、子流域在不同发展情景下TN、TP输出风险概率演变情况及其与土地利用之间的响应关系。结果显示长江以北、乌江以西区域的乡镇风险明显偏高,148、150号等子流域在两种发展模式下均存在风险增高趋势。（4）调整自然发展情景下TP输出系数进行风险变化响应分析反映出子流域输出风险等级对于耕地输出系数变化（即化肥施用水平调整）具有很好的响应关系,例如第3、75、104、141、202、211、259、292、330、398、461号等子流域对输出系数调减的波动响应。（6）通过这种研究路径识别出的乡镇、子流域风险特征可以有效应用于未来地类结构优化或肥药施用水平管控,达到农业面源污染风险防控目的。（3）村落尺度下引进的阻力模型有利于识别农业面源污染的风险阻力值、风险区域、传输路径和分析景观优化效果。研究发现:（1）“源-汇”理论下的最小累积阻力模型在识别区域内不同风险等级的空间位置、输移路径、风险防控关键区域等方面效果较好。（2）阻力面分析显示阻力值整体呈现“西部低、东部高、高值分散、低值连片”的特点,其中阻力值最高值中a2（>25°耕地）>a6（≤2°耕地）>a3（15°-25°耕地）>a5（2°-6°耕地）>a1（农村居民点）>a4（6°-15°耕地）。（3）季节性水位涨落条件下淹没期比出露期农业面源污染风险更大、传输路径阻力更小、低等级传输路径更多,其中路径阻力值为1级的路径数量呈现a4>a5>a1>a3>a6>a2。（4）水体附近不同范围内“源地”向“汇地”的转换对于风险调控作用明显,水域附近50m和100m范围内耕地调整为林地情景下,a2在1级的输移路径数量相比现状情景分别降低13.79%和53.66%。（5）通过这种研究路径识别出的风险分布、输移路径等可以结合景观优化进行有效防控。（4）泛地块尺度下引进的低空遥感-无人机技术、随机森林算法、农户调研等方法在地物分类、负荷风险测度、防控措施效益分析中取得较好效果。研究表明:（1）低空遥感-无人机手段获取的厘米级高分数据极大提升了地物精细分类基础数据精度和栅格内信息纯度,随机森林算法下精细化地物分类精度高达90.05%,有利于泛地块网格划分。（2）基于农户行为调研发现存在劳动力下降、人口老龄化及作物高肥高药施用问题进而导致农业面源污染风险较高。（3）经测算TN、TP施用强度低于200 kg/hm2的泛地块网格比例较低,水质监测结果也反映出区域农业面源污染较为严重。（4）对人工湿地的农业面源污染风险消减能力分析发现可以大幅消减污染物并产生较好的经济效益,区域内的悬浮物、总磷、总氮、铵态氮、硝态氮、COD通过人工湿地后分别消减了近86.67、54.66、81.11、10.67、83.85、59.42%。（5）通过这种研究路径识别出的农户行为、泛地块风险特征及人工湿地消减能力可很好的应用于区域农业面源污染风险防控。（5）综合多级网格尺度下的农业面源污染风险测度结果与管理需求开展可视化平台构建取得较好效果。研究表明:（1）建立信息化、可视化的农业面源污染风险防控平台可以有效提升管理效率、提高防控能力。（2）基于B/S框架、Web Storm工具开展可视化平台开发,具有技术丰富多样、过程轻量快速、可视效果美观等优点。（3）可视化平台可以很好的展示多级网格下的农业面源污染风险测度结果,更好的发挥地理学在农学领域的优点,充分体现出地理空间数据的价值,为管理、决策工作提供了数字化、高效化、科学化的手段。总体上,本论文融合农学、地理学、计算机学等学科同时考虑各尺度在管理、防控方面的需求差异,为多级网格尺度下农业面源污染研究路径与方法提供了统一风险研究范式,可有效解决当前农业面源污染风险测度路径不统一、研究参考性低、成果借鉴性差、结果可视性弱等问题。
李超越[6]（2021）在《重庆乡村聚落景观的生态图谱研究》文中提出乡村聚落美景是人类利用生态的一面镜子;是乡村生计方式的真实写照;是生态意识和生计智慧的集中体现。重庆乡村聚落是特殊的西南山地聚落体系,不仅建筑民居具有深厚的研究价值,山地乡村聚落景观更是独特的生态美景现象。当前,随着乡村聚落美景逐渐同质化与消隐化,重庆乡村聚落正面临美景度渐渐消逝的危机,本论文希望通过揭示乡村聚落美景现象的内在原理,探寻重庆乡村聚落景观如何延续与发展的可能性。本论文是在人居环境科学体系下,结合景观生态学、图像学、类型学的研究方式方法,针对重庆乡村聚落景观的实践研究,研究立足于“生态图谱”概念,以可视化图像来揭示乡村聚落景观的潜在生态关系。“生态图谱”的形成,是在于景观现象的存在,地域性的景观导向于特定的“生态图谱”。希望通过“生态图谱”的分析手段与识别方法,探寻构建一种适合于乡村聚落景观的研究方向,作为重庆传统聚落分类标准中的参考要素。研究的核心观念-“图谱”,源自于基因学概念。通过探讨乡村聚落美景的“基因”构成:聚落、耕地、水系、林地四大生态因子,与探索乡村聚落生态关系:各生态因子相互制约与维系的“谱系关系”。本论文第二章探索影响重庆乡村聚落景观构成的三要素:历史、农业地理划区、自然要素,形成独具重庆乡村特色的“生态图谱”。通过第三章对多种“谱系”组合关系的研究来揭示聚落景观的生态关系。通过第四章针对重庆乡村聚落三个层面,即宏观三大地形区、中观十二大流域、微观聚落群组“生态图谱”的特征来反映重庆乡村聚落对土地利用的逻辑性与差异性,力图通过各层级的可视化“生态图集”来真正理解重庆类型丰富的乡村聚落美景现象。揭示聚落景观之美本质上是在于“图谱”所呈现出生态关系的和谐。研究“生态图谱”的实践意义在于利用这种“谱系关系”是村落保护与景观塑造可以遵循的潜在规律。第五章以宏观视野,基于“生态图谱”对重庆乡村聚落景观提出的四大保护策略、三大发展策略。第六章以微观视野,将《重庆市黔江区沙坝镇状元堡脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接项目规划》作为乡村实践项目,反证研究“生态图谱”在乡村建设的必要性与可能性,利用“图谱”规律创造乡村生态振兴,提出了切实可行的方法策略。首先是辨识出乡村聚落景观的“谱系关系”,来获得延续与培育乡村美景的线索。针对线索对“生态因子”提出创造产业与生态结合的“新阶生态图谱”策略,形成生态关系更加合理与和谐的乡村美景。“生态图谱”对乡建的意义在于:一是通过对场地原生“图谱”的研究,是对场地现状的创新性理解,有利于彰显乡村特有的生计形式与面貌;二是遵循“生态图谱”的乡村建设,是在“谱系关系”指导下,更加有利于再创造特色乡村聚落景观。正如习近平总书记提出“民族要复兴,乡村必振兴”。落实乡村“五大振兴”之一的“生态振兴”政策,使得当下乡村聚落景观的发展更具发展机遇与时代价值,希望通过对“生态图谱”的理论研究实践,寻求延续与重构重庆乡村聚落景观的可能性。
贾中民[7]（2020）在《渝西北土壤重金属污染特征、源解析与生态健康风险评价》文中认为土壤重金属污染关系生态系统健康和农产品质量安全,进而影响人体健康,受到国内外的广泛关注。有研究深入分析了城市和农业土壤重金属污染特征,并评价了土壤重金属污染的生态健康风险,有利于土壤环境质量的提高和人居环境的改善。然而重庆市作为四大直辖市之一,其城镇快速发展区土壤与农作物重金属污染水平、生态环境和健康风险评价的系统研究相对有限。重庆市西北部的潼南区、合川区、铜梁区和大足区是建设主城菜篮子基地、实现重庆市农业现代化的重要区域之一,城郊特色效益农业潜力巨大,为重庆市民提供了大量的粮油、生猪、水产、蔬菜等主要农产品的供给保障,开展该区域土壤重金属的系统研究十分必要。为更好地了解渝西北地区（潼南区、合川区、铜梁区和大足区）土壤重金属生态环境风险及农产品对人体健康的影响,在4个区高密度采集了土壤样品1695件,采集水稻籽实101件、玉米籽实139件和叶类蔬菜88件,以及各类作物相同数量的根系土,按照相关规范要求,分析测试各类样品8种重金属元素含量、部分土壤样品重金属7步形态和其他相关理化指标。在此基础上,采用地统计学理论、GIS技术、多元回归分析、污染评价与源解析及生态健康风险评价等多种方法,系统研究了以下几个问题:（1）研究区土壤重金属含量水平及空间分布特征;（2）土壤重金属污染种类、程度及范围,查明重金属污染的主要来源及其贡献率;（3）土壤—作物系统重金属元素迁移累积特征及其安全性,并构建农作物超标重金属含量吸收模型;（4）表层土壤与农作物重金属元素的生态环境风险和健康风险水平。以期为当地土壤污染防治、农作物安全性及生态环境与人体健康风险管理等提供理论依据。主要结论如下:1.渝西北表层土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn平均含量分别为6.21、0.33、75.49、6.99、0.077、27.9、35.24和87.91 mg·kg-1。除Cr元素含量略低于背景值外,As、Cd、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn元素平均值均超过背景值,7种重金属元素在表层土壤不同程度累积,Cd元素是背景值的3.01倍,累积效应最大,其余6种元素是背景值的1.07～1.28倍。2.空间变异分析结果表明Cd、Pb元素拟合为线性模型,As、Ni元素拟合为球状模型,其余元素理论模型拟合为指数模型。8种元素的块基比[C0/（C0+C）]介于0.40～0.71之间,属于中等程度空间自相关关系,说明它们的空间变异受到结构性因素和随机性因素的共同影响。克里格插值结果显示,研究区除Hg在东部含量较高外,Zn、Cd、Pb、As、Ni、Cu和Cr 7种元素在研究区西部含量较高,且元素含量空间分布与地层界线基本耦合,但Cd和Pb存在局部的高值区,表明研究区土壤重金属含量明显受控于成土母质及成土作用过程,而Cd、Hg和Pb元素还受到人类活动的影响。3.研究区土壤Cr、Ni、Cu、Zn和As元素含量主要受地层（成土母岩）控制,更接近于强烈的空间自相关;而Hg受人为活动的影响更为明显,接近于很弱的空间自相关;Cd和Pb则受成土母岩和人为活动的共同影响。总体上,成土母质决定了研究区土壤重金属含量和空间分布,表生地球化学作用重塑了表层土壤重金属元素分布的宏观趋势,强烈的人类活动（如工矿业活动、农业生产活动等）破坏了Hg、Cd和Pb等元素的自然分布规律。4.研究区地累积指数平均值均小于1,由大到小依次为Cd>Pb>As>Zn>Ni>Hg>Cu>Cr;单因子污染指数平均值也小于1,依次为Cd>Cr>Cu=Zn>Ni>As>Pb>Hg,综合污染指数平均值为0.6;富集因子由大到小依次为Cd（3.03）>Hg（1.30）>As（1.26）>Ni（1.1）=Zn（1.1）>Pb（1.09）>Cu（1.04）>Cr（0.95）。3种评价方法结果虽略有不同,但总体结果基本一致。研究区总体上土壤污染程度较低,以无污染和轻微污染为主,存在一定程度的中-重度污染,即有一定数量的土壤点位中重金属Cd、Hg和As等具有较高的指数,这表明研究区已存在这些重金属元素的污染或背景值较高,尤其是Cd污染最为突出。5.相关分析、主成分分析/绝对主成分分数-多元回归方程受体模型（PCA/APCS-MLR）分析表明,研究区土壤重金属主要来源有自然源、工业源与农业源、大气降尘源。其中土壤Cu、Cr、Ni、Zn和As主要来源于自然源,对5种重金属的贡献率分别为85.51%、84.75%、86.78%、71.14%和83.95%,受地质背景（成土母质）控制明显;Cd主要来源于工农业活动源和自然源,贡献率分别为56.49%和43.51%,研究区工矿企业和农业活动造成的Cd输入明显,其生态效应需引起重视;Pb以工业活动源和农业活动源为主,贡献率为55.2%,同时自然源（成土母质）也是Pb的来源之一;而Hg以人为排放的大气降尘为主要来源,贡献率为86.9%。从源头上控制主要污染元素在农田土壤中的积累有助于降低农产品重金属富集风险,对研究区土壤Cd污染的控制应采取防止土壤酸化、减少工业活动排放和农业施肥输入等综合措施,土壤Pb主要是控制工业活动的排放,而控制煤炭燃烧产生的大气污染则是防治土壤Hg污染的重要措施之一。6.水稻、玉米和叶类蔬菜的根系土中Cd和Ni的超标率分别为25.5%和20.6%、27.3%和30.2%、45.5%和15.9%,其他如As、Cr、Cu、Pb也有超标点位存在,总体上蔬菜地>玉米地>水稻田。而对应农作物仅水稻籽实和玉米籽实Cd有超过标准限制值的点位,超标率分别为9.90%和8.63%。生物富集系数以Zn和Cd较高,Hg在蔬菜中虽有最高的富集系数,但蔬菜中Hg含量未超过标准限制值。这说明研究区重金属Cd及Zn的生物有效性较强,而其他重金属生物有效性较弱,这也是农作物Cd超标的主要原因之一。7.水稻、玉米和叶类蔬菜及其根系土中重金属含量的对应关系可以看出,酸性条件下作物内Cd含量会出现较高的误判,即作物内重金属含量和土壤里重金属含量并非简单的线性关系,需引入其他土壤关键因子进一步研究。利用Cd的生物富集系数并引入土壤其他因子进行多元回归分析构建作物吸收模型显示,水稻籽实、玉米籽实和叶类蔬菜中Cd含量与土壤p H值呈负相关,土壤偏酸性会促进作物对Cd的吸收累积。同时土壤中Ca O对水稻籽实中的Cd累积、土壤K2O和S对玉米籽实和叶类蔬菜中的Cd累积具有抑制作用,而土壤中Si O2对水稻籽实Cd积累具有促进作用。实际生产中可以通过控制土壤酸碱度及相关因子含量来减缓重金属元素的生物有效性,提高研究区农产品质量。8.研究区表层土壤整体处于中等潜在生态风险等级,重金属危害程度由强到弱依次为Cd>Hg>As>Pb>Cu>Ni>Cr>Zn,平均值从高到低依次为大足（184.9±57.6;平均值±S.D.）≈铜梁（182.0±90.8）>潼南（165.6±36.9）≈合川（165.4±71.3）,Pb、Cu、Ni、Cr和Zn均为轻微生态危害等级,As基本处于轻微生态危害等级,Cd和Hg主要处于中等生态危害等级,二者可能造成的生态危害应引起重视。9.研究区土壤重金属环境无风险或可忽略（优先保护类）的点位占81%,可能存在环境风险但风险可控（安全利用类）的样点占19%,无明显环境污染风险区（严格管控类）。优先保护类主要分布于研究区西部和东北部,整体围绕安全利用类土壤呈连续性分布;安全利用类主要分布在研究区东部和南部,零星分布在中西部,主要呈不规则的斑块状分布。风险评估码（RAC）显示,除Cd外其他重金属元素主要以残渣态形式存在,无环境风险或风险较低,而土壤Cd处于高风险状态,生物有效组分达到39.67%,与其他地区比较发现非地质高背景区土壤重金属Cd的生物活性明显高于地质高背景区。因此,研究区土壤环境风险主要由Cd元素及其较高的生物有效性引起。10.研究区可能存在由重金属引起的非致癌健康风险,除了膳食摄入重金属成人致癌风险高于儿童外,无论土壤重金属致癌、非致癌风险或膳食摄入重金属非致癌风险,儿童更容易受到潜在健康风险影响。土壤Ni元素对非致癌健康风险贡献率最大,且儿童的单一非致癌健康风险指数大于1;土壤Cr对致癌风险贡献率最大;农作物中As对非致癌贡献率最大,而Cd对致癌贡献率最大。土壤—农作物系统中8种重金属对成人和儿童的综合非致癌风险系数分别为0.397和2.17,成人没有显着的非致癌风险,儿童综合非致癌风险指数大于1,可能存在非致癌风险,主要是由Ni元素通过土壤皮肤接触产生的非致癌风险引起的。成人和儿童总致癌风险指数平均值处于10-6～10-4之间,处于可接受水平。综上所述,基于污染评价、生态环境和健康风险评价部分可知,研究区应将Cd、Hg和Ni列为优先控制的重金属元素,而As、Pb和Cu等重金属元素因某些点位含量超过GB15618-2018D的风险筛选值或者指数（Igeo、EF和RI）较高也不能忽视。因此,需重视研究区土壤Cd的安全利用问题,应积极采取农艺调控或筛选低累积品种进行替代种植等安全利用措施降低农产品超标现状,同时减少工矿业活动对Cd和Hg的排放及农业生产活动（如含高Cd磷肥的施用等）对土壤Cd的输入,并避免儿童过多地接触土壤以便消除儿童的非致癌健康风险。研究区土壤重金属的首次系统评价为当地政府制定政策提供了重要信息,评价提供的定量证据表明迫切需要加强土壤污染防治工作,以保护居民免受排放到环境中重金属的危害。
张润[8]（2020）在《面向水质管理的重庆非点源氮磷负荷模拟研究》文中研究说明近年来,随着点源污染的控制和治理,非点源污染问题日益严重。非点源污染相对于点源污染,其发生机理和影响过程更为复杂,治理和控制难度也远远大于点源污染。重庆市位于三峡库区,长江干流自西向东横贯全境,特殊的生态区位对整个长江流域和我国生态安全具有重要作用。重庆市农产业较发达,作物播种面积占全市总面积的42.24%,重庆市地貌以山地为主,特殊的地形地貌加大了农作物种植对非点源污染输出。为此,本研究以重庆市为研究区,采用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型对重庆市非点源污染进行模拟研究,通过率定和验证表明,构建的模型满足适用性。基于模型模拟结果,从时间和空间上分析重庆市非点源总氮、总磷污染负荷的分布特征,根据内梅罗（Nemerow）综合水质指数法对研究区内各区县及水资源二级区的非点源污染进行水质评价,并模拟3种不同化肥减量情景下的重庆市非点源总氮、总磷污染负荷及水质变化情况。结果表明:1)重庆市非点源总氮与非点源总磷的时空变化具有一定相似性,和降雨量基本呈正相关关系,总氮、总磷在2012年存在差异;从空间上看,总氮与总磷主要分布在渝西、重庆主城及綦江、万州、开县和巫溪等区域。2)重庆市各区县年均水质状况不佳,全市平均综合水质指数为2.66,呈中度污染,水质在轻度污染及以上的区县数量为8个,占比21.05%,而中度污染和严重污染的区县高达30个,占比78.95%,主城地区综合水质指数普遍偏高,污染较为严重;洞庭湖水系、汉江、乌江水质呈轻度污染,长江上游干流呈中度污染,嘉陵江、泯沱江呈严重污染。3)化肥减量10%条件下,不同年份的总氮消减率在5.69%～7.82%之间,总磷消减率在3.26%～4.61%之间,全市平均综合水质指数为2.54,呈中度污染,南川区由严重污染降为中度污染;化肥减量30%条件下,总氮负荷消减率为14.22%～19.54%,总磷为6.52%～9.23%,全市水质指数为2.4,呈中度污染,永川区由严重污染降为中度污染;化肥减量50%条件下,消减了20.48%～28.14%的总氮,11.17%～15.82%的总磷,全市水质指数在2.2,呈中度污染,接近于轻度污染。减少化肥施用量对重庆市非点污染负荷有积极消减的作用,总氮消减率大于总磷。
罗棉心[9]（2020）在《SCS-CN模型参数在山地区域径流预测中的优化研究》文中进行了进一步梳理山地区域因其独特的地形地貌,降雨产汇流过程更复杂,潜在水环境问题不可小觑。所以,在山地区域建立简易而有效的地表径流预测模型对解决内涝问题、加强雨洪管理以及海绵城市建设都有着重要的意义。由美国农业部土壤保持局提出的SCS-CN模型,由于其基本假设合理、计算方法简单、所需资料易获取而被广泛应用,但该模型区域适用性欠佳,因此需要对模型中参数进行优化以提高预测精度。本论文以典型山地城市——重庆为例,选取巴南区未开发区域为研究对象,结合海绵城市建设措施,设置裸地、透水铺装和草地三种土地利用方式,采用人工模拟降雨实验得到不同下垫面条件下的降雨径流系列数据,分析模型参数及其各影响因素之间的敏感性,并采用标准SCS-CN模型及其改进后的模型进行参数率定和验证,评价对比以筛选出最合适的参数优化方法,主要结论如下:（1）对模型参数之间的相关性和敏感性进行分析可知,下垫面条件相同:地表径流与λ和CN值分别呈负相关性和正相关性;当降雨量不变,CN值越大,预测径流量和λ对CN值的变化越不敏感;CN不变,改变降雨量,预测径流量随λ的增大呈减小的趋势,小降雨事件中λ对降雨量更敏感。由此可知,模型参数会相互影响且对径流预测值造成直接或间接的影响。（2）讨论其它因素对径流预测的影响得到:降雨量一致时,预测径流量误差会随着降雨强度和降雨历时的增大而增大;地表径流量随着坡度的增大而增大,并且,坡度对大型降雨事件的影响远大于中小型降雨事件;土壤前期含水量高的情况下,对应的计算径流量值会偏大。另外,三种土地利用方式的平均径流系数大小为:裸地>透水砖>草地,说明其它条件相同时,径流的产量、速度等具有同样的规律。综上,在采用模型预测地表径流时需考虑这些影响因子。（3）本次研究共讨论了8个模型,即标准SCS-CN模型及其改进后的模型。模型率定期的结果显示,大部分模型的计算值都低于实测值,不同下垫面条件会有所不同。其中,W1模型（标准SCS-CN法）的预测精度最差。改进后的模型中,W7（步长法优化参数基础上考虑前期土壤含水量估算初损量）和W8（W7基础上采用huang坡度公式修正CN值）模型的拟合程度和模型评价指标优于其它模型。（4）综合对比模型率定期与验证期的线性拟合程度、模型评价参数,三种下垫面适用的参数优化方法分别为:裸露地表下垫面:λ=0.01（步长法）,CN取标准查表值和标准换算公式所得的CN3值;透水铺装下垫面:采用步长法对参数λ和CN进行优化,取得最优值λ=0.01,CN3=94.64;绿色屋顶下垫面:据实测降雨径流数据反算所得的λ值（0.03）与利用步长法得到的最优CN3值（89.6）最适用。另外,三种下垫面条件在选取最优参数的基础上考虑前期土壤含水量估算初损量并采用Huang坡度修正公式修正CN值,都能很大程度上提高模型预测精度。
陈鹏[10]（2020）在《三峡库区屏障带土地利用生态敏感性评价研究》文中提出随着社会的飞速发展,人类的生活状况得到了明显改善,与此同时生态环境状况却表现出愈演愈烈的态势。快速城镇化发展伴随的是对土地利用系统的破坏,土地利用结构逐渐失衡,土地的综合承载力已不满足人类的需求。自三峡工程实施以来,库区共计移民搬迁人口近40余万人,先后三次全面蓄水使得大量土地被淹没,区域的生态环境恶化程度逐渐变得不可预估。本研究将三峡库区屏障带作为研究区域对象,以研究区2000年、2010年和2018年的三期LandsatTM/ETM+、MODIS地表温度、植被覆盖数据产品、DEM高程数据、土壤数据和气象监测数据以及道路交通网数据等作为数据源,通过“3S”技术和“MCE-CA-Markov”模型对三峡库区屏障带蓄水前期、初期和稳定期的土地利用特征和生态敏感性评价进行分析,并预测2027年土地利用生态敏感性,主要结论如下:（1）2000-2018年三峡库区屏障带土地利用结构总体面积表现为耕地>林地>水域>建设用地>草地>未利用地的特征。从数量结构变化来看,其中耕地、林地、草地和未利用面积处于减少的变化趋势,水域、建设用地面积表现出不断增加的变化态势;不同用地结构类型的土地利用动态度绝对值总体表现出建设用地>水域>未利用地>耕地>林地>草地的特点;耕地和林地的土地利用程度整体较高,耕地、林地和草地的土地利用程度表现出总体下降的变化趋势,水域和建设用地的土地利用程度表现为不断上升的变化趋势;不同地理单元不同地类的区位优势度不同,其中未利用地在库首的区位优势十分显着,耕地和草地的区位优势在于库腹,林地和未利用地的区位优势在库首,水域和建设用地的区位优势处于库尾;从不同土地利用的转移流向情况来看,研究期内耕地和林地的转出面积较大,建设用地和水域的转入面积较大,其中由耕地转移到建设用地的面积是所有地类转移中的最大面积。（2）综合运用自然地理、环境科学、遥感与地理信息系统等学科原理,经理论探讨和实证分析,选择从地形地貌、气候条件、土壤侵蚀和人类干扰四个指标的角度筛选出包括高程、坡度、坡向、植被覆盖度、地表温度、地表降雨量、土壤类型、土层厚度、土壤pH、覆被类型、道路边缘度、水系边缘度共计12个因子构建研究区土地利用生态敏感性评价体系。（3）三峡库区屏障带土地利用生态敏感性整体较低,2000-2018年土地利用生态敏感值依次为4.8253、4.8305和4.6809,土地利用生态敏感性总体表现为先上升后下降总体下降的趋势。其中区域内轻度敏感区面积最大,极度敏感区面积比例最小,2000、2010年三峡库区屏障带不同土地利用的生态敏感性指数表现出水域>建设用地>耕地>草地>林地>未利用地的空间分布特点;2018年建设用地敏感性最高,草地为最低;耕、林、草、水域和未利用地的土地利用生态敏感性指数总体表现为下降的趋势,建设用地表现为先上升后下降缓慢上升的趋势。（4）以MCE-CA-MarKov模型为基础,通过构建限制条件和限制因子来制定转换规则,经验证,18年研究期土地利用生态敏感性的模拟数据与实际数据之间数量精度较高,空间kaapa值为0.8292,符合预测精度要求。在此基础上预测出2027年研究区土地利用生态敏感性,预测结果显示2027年三峡库区屏障带土地利用生态敏感值为4.3827,较2018年土地利用生态敏感值有所下降,研究区土地利用生态敏感性程度总体偏低。2027年库区屏障带不同土地利用生态敏感等级所占面积总体表现出轻度敏感>中度敏感>高度敏感>不敏感>极度敏感的分布特点。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究概念界定 |
| 1.3.1 生态空间 |
| 1.3.2 生态保护红线与自然保护地 |
| 1.4 国内外研究进展 |
| 1.4.1 生态空间理论研究进展 |
| 1.4.2 生态空间研究内容及方法进展 |
| 1.4.3 生境质量研究进展 |
| 1.4.4 国内外研究进展评述 |
| 1.5 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 拟解决的科学问题 |
| 1.7 研究特色与创新 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 重庆市概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 重庆市社会经济概况 |
| 2.1.3 重庆市生态空间分布特征 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.2.1 数据介绍及来源 |
| 2.2.2 数据预处理 |
| 2.3 生境质量综合评价体系构建 |
| 2.3.1 评价因子筛选 |
| 2.3.2 指标权重确定方法及体系构建 |
| 第3章 重庆市生态空间景观格局时空分布及演变分析 |
| 3.1 景观格局相关指数理论及计算方法 |
| 3.1.1 斑块密度指数理论及计算方法 |
| 3.1.2 聚集度指数理论及计算方法 |
| 3.1.3 蔓延度指数理论及计算方法 |
| 3.1.4 香农均匀度指数理论及计算方法 |
| 3.2 斑块密度指数空间分布及变化分析 |
| 3.2.1 斑块密度指数空间格局分析 |
| 3.2.2 斑块密度指数时间变化分析 |
| 3.3 聚集度指数空间分布及变化分析 |
| 3.3.1 聚集度指数空间格局分析 |
| 3.3.2 聚集度指数时间变化分析 |
| 3.4 蔓延度指数空间分布及变化分析 |
| 3.4.1 蔓延度指数空间格局分析 |
| 3.4.2 蔓延度指数时间变化分析 |
| 3.5 香农均匀度指数空间分布及变化分析 |
| 3.5.1 香农均匀度指数空间格局分析 |
| 3.5.2 香农均匀度指数时间变化分析 |
| 3.6 本章讨论及小结 |
| 第4章 重庆市生态空间生态系统服务时空分布及演变分析 |
| 4.1 生态系统服务相关指数理论及评估方法 |
| 4.1.1 水源涵养服务理论及评估方法 |
| 4.1.2 土壤保持服务理论及评估方法 |
| 4.1.3 碳固持服务理论及评估方法 |
| 4.1.4 净初级生产力服务理论及评估方法 |
| 4.2 水源涵养服务评估及时空变化分析 |
| 4.2.1 水源涵养服务空间格局分析 |
| 4.2.2 水源涵养服务时间变化分析 |
| 4.3 土壤保持服务评估及时空变化分析 |
| 4.3.1 土壤保持服务空间格局分析 |
| 4.3.2 土壤保持服务时间变化分析 |
| 4.4 碳固持服务评估及时空变化分析 |
| 4.4.1 碳固持服务空间格局分析 |
| 4.4.2 碳固持服务时间变化分析 |
| 4.5 净初级生产力服务评估及时空变化分析 |
| 4.5.1 净初级生产力功服务空间格局分析 |
| 4.5.2 净初级生产力服务时间变化分析 |
| 4.6 本章讨论及小结 |
| 第5章 重庆市生态空间生境状况时空分布及演变分析 |
| 5.1 生境状况相关指数理论及评估方法 |
| 5.1.1 生物多样性理论及评估方法 |
| 5.1.2 植被覆盖度理论及评估方法 |
| 5.1.3 生境退化指数及生境质量指数理论及评估方法 |
| 5.2 生物多样性指数评估及时空变化分析 |
| 5.2.1 生物多样性空间分布 |
| 5.2.2 生物多样性时间变化分析 |
| 5.3 植被覆盖度指数评估及时空变化分析 |
| 5.3.1 植被覆盖度空间格局分析 |
| 5.3.2 植被覆盖度时间变化分析 |
| 5.4 生境退化指数评估及时空分布分析 |
| 5.5 生境质量指数评估及时空变化分析 |
| 5.5.1 生境质量空间格局分析 |
| 5.5.2 生境质量时间变化分析 |
| 5.6 本章讨论及小结 |
| 第6章 重庆市生态空间生境质量综合评价及优化建议 |
| 6.1 综合生境质量指数空间格局分析 |
| 6.2 综合生境质量指数差值变化分析 |
| 6.3 像元尺度下的综合生境质量指数一元线性回归分析 |
| 6.3.1 一元线性回归及显着性检验理论及计算方法 |
| 6.3.2 一元线性回归及显着性检验分析 |
| 6.4 区县尺度下的综合生境质量指数评分定级 |
| 6.4.1 综合生境质量指数评分分析 |
| 6.4.2 综合生境质量指数定级分析 |
| 6.5 生态空间及其生境质量管控和优化建议 |
| 6.6 本章讨论及小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研情况 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义及目的 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内外土地利用相关研究 |
| 1.2.2 国内外土壤侵蚀相关研究 |
| 1.2.3 地学信息图谱相关研究 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容和方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然及地理概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 水资源 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 生物资源 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.2.1 区域经济发展 |
| 2.2.2 区域经济结构 |
| 2.2.3 历史人文资源 |
| 第3章 数据获取及处理 |
| 3.1 数据来源基础 |
| 3.2 遥感影像数据获取及处理 |
| 3.3 土地利用分类数据获取及处理 |
| 3.4 DEM数据获取及处理 |
| 3.5 土壤类型分布数据获取及处理 |
| 3.6 降雨量数据获取及处理 |
| 第4章 土地利用演变分析 |
| 4.1 土地利用动态变化分析 |
| 4.1.1 土地利用变化分析指标 |
| 4.1.2 总体变化分析 |
| 4.1.3 土地利用动态度变化分析 |
| 4.1.4 土地利用熵值变化分析 |
| 4.1.5 土地利用转移图谱分析 |
| 4.2 土地利用驱动力分析 |
| 4.2.1 主成分分析 |
| 4.2.2 线性回归分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 土壤侵蚀模数的计算与分析 |
| 5.1 降雨量侵蚀力因子(R) |
| 5.2 土壤侵蚀力因子(K) |
| 5.3 地形侵蚀力因子(L S) |
| 5.4 植被覆盖与管理因子(C) |
| 5.5 水土保持工程措施(P) |
| 5.6 土壤侵蚀模数(A) |
| 5.6.1 土壤侵蚀模数计算 |
| 5.6.2 土壤侵蚀模数分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 土壤侵蚀对土地利用变化的响应研究 |
| 6.1 土壤侵蚀和土地利用类型演变的响应关系 |
| 6.1.1 土壤侵蚀在土地利用类型中总体发生情况 |
| 6.1.2 土壤侵蚀对土地利用变化的响应分析 |
| 6.2 土壤侵蚀对不同地形因子作用下的响应分析 |
| 6.2.1 土壤侵蚀对于坡度分级的响应分析 |
| 6.2.2 土壤侵蚀对于高程分级的响应分析 |
| 6.2.3 土壤侵蚀对于坡向分级的响应分析 |
| 6.2.4 土壤侵蚀对于特殊地形因子及土地利用类型的响应分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 农业面源污染 |
| 1.2 水稻化肥减施增效技术 |
| 1.3 我国稻田径流氮磷流失风险 |
| 1.3.1 稻田径流氮磷流失现状 |
| 1.3.2 稻田径流氮磷流失估算方法 |
| 第2章 绪论 |
| 2.1 研究目的意义 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.2.1 不同施肥模式稻田田面水氮磷动态变化规律 |
| 2.2.2 稻田降雨径流氮磷流失估算及风险识别 |
| 2.2.3 不同施肥模式对水稻产量、养分吸收及稻田系统氮磷平衡的影响 |
| 2.3 技术路线 |
| 第3章 不同施肥模式田面水氮磷动态变化规律 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 研究区域概况 |
| 3.1.2 试验设置 |
| 3.1.3 样品采集与分析 |
| 3.2 结果分析 |
| 3.2.1 田面水不同形态氮素动态变化 |
| 3.2.2 田面水不同形态磷素动态变化 |
| 3.2.3 田面水中氮磷浓度动态变化拟合方程 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 稻田降雨径流氮磷流失估算及风险识别 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 水平衡方程 |
| 4.1.2 稻田径流养分流失负荷估算原理 |
| 4.1.3 估算验证方法 |
| 4.1.4 区域基础数据库 |
| 4.1.5 情景模拟 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.2.1 稻田水分平衡模型 |
| 4.2.2 不同高度排水口稻田径流氮磷流失负荷 |
| 4.2.3 区域稻田径流氮磷流失特征 |
| 4.2.4 情景分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 不同施肥模式对水稻产量、养分吸收及稻田系统氮磷平衡的影响 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验设置 |
| 5.1.2 样品采集与分析 |
| 5.1.3 测产与相关指标测定方法 |
| 5.1.4 氮磷平衡模型 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 不同施肥模式对水稻产量及其构成因素的影响 |
| 5.2.2 稻田土壤养分变化 |
| 5.2.3 不同施肥模式养分利用率 |
| 5.2.4 不同施肥模式稻田系统氮磷平衡状态及特征 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加课题 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国内外生态脆弱性研究进展 |
| 1.2.2 国内外经济贫困研究进展 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 理论基础 |
| 1.3.1 人地关系理论 |
| 1.3.2 可持续发展理论 |
| 1.3.3 资源贫困理论 |
| 1.3.4 空间贫困理论 |
| 1.4 相关概念界定 |
| 1.4.1 生态脆弱性 |
| 1.4.2 经济贫困 |
| 1.5 研究内容与目标 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究目标 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 2 研究区概况与数据来源 |
| 2.1 研究区自然环境概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 水文和水资源 |
| 2.1.5 生态环境问题 |
| 2.2 研究区社会经济概况 |
| 2.2.1 人口与社会经济状况 |
| 2.2.2 贫困状况 |
| 2.3 数据来源及处理 |
| 2.3.1 生态脆弱性数据 |
| 2.3.2 经济贫困数据 |
| 3 重庆市生态脆弱性评价 |
| 3.1 研究思路与研究方法 |
| 3.1.1 研究思路 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 生态脆弱性评价指标体系的构建与权重的确定 |
| 3.2.1 评价指标体系构建 |
| 3.2.2 评价指标权重的确定 |
| 3.2.3 评价单元的选取 |
| 3.2.4 生态脆弱性指数分级 |
| 3.3 生态脆弱性指数的时空变化特征分析 |
| 3.3.1 时间序列上的动态演变特征 |
| 3.3.2 空间分布上的特征与变化 |
| 4 重庆市经济贫困时空分异分析 |
| 4.1 研究思路与方法 |
| 4.1.1 研究思路 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.2 经济贫困的维度和指标选取 |
| 4.3 经济贫困时空分异特征分析 |
| 4.3.1 经济贫困时间序列上的变化 |
| 4.3.2 经济贫困空间分布特征 |
| 4.4 重庆市经济贫困时空关联格局分析 |
| 4.4.1 全局空间关联格局分析 |
| 4.4.2 局部空间关联格局分析 |
| 5 重庆市生态脆弱性与经济贫困的耦合关系研究 |
| 5.1 研究思路与方法 |
| 5.1.1 研究思路 |
| 5.1.2 研究方法 |
| 5.2 耦合状况的时空分析 |
| 5.2.1 耦合状况的时间序列分析 |
| 5.2.2 耦合状况的空间分布特征 |
| 5.3 耦合协调状况的时空分析 |
| 5.3.1 耦合协调状况的时间序列分析 |
| 5.3.2 耦合协调状况的空间分布特征 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论与建议 |
| 6.1.1 主要结论 |
| 6.1.2 相关建议 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文及参加课题情况 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国家污染防治与信息化管理需要 |
| 1.1.2 重庆市污染防治的现实需要 |
| 1.1.3 农业面源污染风险领域研究亟需推进 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 农业面源污染研究热点 |
| 1.2.2 农业面源污染主要研究领域 |
| 1.2.3 农业面源污染风险研究趋势 |
| 1.3 风险测度研究存在的问题及切入点 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.6 研究特色 |
| 第2章 区县尺度下基于面板数据的风险测度 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究路径与数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 基于“压力-转化-消纳”过程的风险测度模型构建 |
| 2.3.2 分析方法 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 风险测度模型各维度的因子结果 |
| 2.4.2 农业面源污染风险测度综合结果与演变 |
| 2.4.3 风险防控关键区域识别 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 风险测度模型的精度评估 |
| 2.5.2 风险区域重心运动的驱动分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 乡镇尺度下基于情景模拟的风险测度 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 研究路径与数据来源 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 基于CLUE-S、Markov模型土地利用情景预测 |
| 3.3.2 输出风险模型 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 2010年、2015年输出风险时空变化 |
| 3.4.2 2020年、2025 年、2030年多情景下输出风险演变 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 限制区和子流域的引入使成果更利于实际管理 |
| 3.5.2 土地利用演变是输出风险变化的主要驱动之一 |
| 3.5.3 未来输出风险概率对输出系数变化的响应程度高 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 村落尺度下基于源汇过程的风险测度 |
| 4.1 研究区概况 |
| 4.2 研究路径与数据来源 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 MCR模型构建 |
| 4.3.2 景观优化 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 “源地”识别 |
| 4.4.2 最小累积阻力基面测算 |
| 4.4.3 阻力面测算及风险分区结果 |
| 4.4.4 风险传输路径识别结果 |
| 4.4.5 景观优化成效分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 阻力面识别有利于农业面源污染风险防控 |
| 4.5.2 如何消减季节性水位涨落对污染风险的负面影响 |
| 4.5.3 水域附近林草景观对污染物阻隔作用明显 |
| 4.5.4 景观优化有利于降低风险 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 泛地块尺度下基于低空遥感的风险测度 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.2 研究路径与数据来源 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 无人机多光谱数据获取与处理 |
| 5.3.2 基于随机森林算法的地物精细化分类 |
| 5.3.3 泛地块级网格划分 |
| 5.3.4 污染风险排放调研与测算方法 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 特定时期典型地物的各指数信息结果 |
| 5.4.2 随机森林算法识别地物结果 |
| 5.4.3 地物分类结果野外实地精度校验 |
| 5.4.4 泛地块尺度污染负荷排放风险分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 低空遥感与随机森林算法结合适用于地物精细化分类 |
| 5.5.2 高强度的TN、TP施用水平对水质威胁风险高 |
| 5.5.3 人工湿地构建有利于降低污染风险 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 风险测度可视化平台构建与防控策略分析 |
| 6.1 可视化平台构建方法 |
| 6.1.1 需求分析 |
| 6.1.2 多源异构数据融合技术与数据库构建 |
| 6.1.3 风险测度可视化平台架构 |
| 6.2 可视化平台构建结果 |
| 6.2.1 平台界面 |
| 6.2.2 各级网格尺度下风险可视化图层情况 |
| 6.3 可视化平台下的管理与防控策略分析 |
| 6.3.1 区县级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.3.2 乡镇级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.3.3 村落级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.3.4 泛地块级尺度网格下管理与防控策略 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学术成果与参与课题 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 国内外研究概况 |
| 1.4.1 村落生态学 |
| 1.4.2 人文地理学 |
| 1.4.3 景观图谱 |
| 1.5 研究框架 |
| 1.6 本章小结: |
| 第2章 重庆乡村聚落景观生态图谱构成的三要素 |
| 2.1 影响重庆生态图谱构成的历史因素 |
| 2.1.1 农业生产技术的提升 |
| 2.1.2 作物谱系上的迭代 |
| 2.1.3 农产品的商品化发展 |
| 2.1.4 土地利用方式的变化造就了差异的聚落景观 |
| 2.2 影响重庆生态图谱构成的农业地理区划因素 |
| 2.2.1 自然地带制约农业种植种类 |
| 2.2.2 重要农业地缘界线 |
| 2.3 影响重庆生态图谱构成的自然因素 |
| 2.3.1 水系渠网条件差异对聚落土地利用的影响 |
| 2.3.2 植被土壤的条件限定了种植类别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 重庆乡村聚落景观生态图谱的生态因子与谱系关系 |
| 3.1 生态图谱组合因子类型 |
| 3.1.1 聚落因子 |
| 3.1.2 耕地因子 |
| 3.1.3 水系因子 |
| 3.1.4 林地因子 |
| 3.2 聚落与土地生态图谱 |
| 3.2.1 伴生型 |
| 3.2.2 分离型 |
| 3.2.3 嵌入型 |
| 3.3 聚落与水系生态图谱 |
| 3.3.1 平坝浅丘区形态 |
| 3.3.2 山麓灌区形态 |
| 3.4 耕地肌理类型图谱 |
| 3.4.1 土地开垦模式 |
| 3.4.2 农田单元与农田斑块的划分 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 重庆乡村聚落景观生态图谱三大层级的特征与图集 |
| 4.1 广域层级三大地形区图谱研究 |
| 4.1.1 平行岭谷区 |
| 4.1.2 峡江河谷区 |
| 4.1.3 武陵山地区 |
| 4.2 中观层级十二大流域生态图谱研究 |
| 4.2.1 平行岭谷区流域 |
| 4.2.2 峡江河谷区流域 |
| 4.2.3 武陵山地区流域 |
| 4.3 微观聚落生态图谱类型研究 |
| 4.3.1 平原均匀型聚落生态图谱 |
| 4.3.2 中山团聚式聚落生态图谱 |
| 4.3.3 喀斯特丘陵伴生聚落生态图谱 |
| 4.3.4 抬升中山平行聚落生态图谱 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 重庆乡村聚落景观生态图谱的保护与发展 |
| 5.1.聚落生态图谱的保护策略 |
| 5.1.1 辨识原生生态图谱结构与特征 |
| 5.1.2 合理划分图谱保护圈层 |
| 5.1.3 维持加强生态图谱廊道的连续性 |
| 5.1.4 发挥耕地因子的斑块效应 |
| 5.2 聚落生态图谱的发展策略 |
| 5.2.1 建立整体生态廊道,促进区域协调发展 |
| 5.2.2 融合景观资源,强化区域景观特色营造 |
| 5.2.3 生态文旅结合,彰显聚落生态智慧 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 生态图谱在乡村振兴中的实践探索——以重庆市黔江区沙坝镇状元堡脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接项目规划为例 |
| 6.1 项目概况 |
| 6.2 设计目标 |
| 6.3 状元堡原生生态图谱 |
| 6.4 耕地因子提升策略 |
| 6.5 林地因子提升策略 |
| 6.6 水系因子提升策略 |
| 6.7 聚落因子提升策略 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 土壤重金属污染 |
| 1.1.1 土壤重金属污染现状 |
| 1.1.2 土壤重金属污染来源 |
| 1.1.3 土壤重金属污染特点与危害 |
| 1.2 土壤重金属污染评价与源解析 |
| 1.2.1 土壤重金属污染评价 |
| 1.2.2 土壤重金属污染源解析 |
| 1.3 土壤重金属生态环境与健康风险评价 |
| 1.3.1 潜在生态风险评价 |
| 1.3.2 土壤重金属环境风险评价 |
| 1.3.3 人体健康风险评价 |
| 第2章 绪论 |
| 2.1 选题依据和意义 |
| 2.2 研究目标和研究内容 |
| 2.2.1 研究目标 |
| 2.2.2 研究内容 |
| 2.3 技术路线 |
| 2.4 论文创新点 |
| 第3章 研究区概况与研究方法 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 研究区的选择 |
| 3.1.2 自然地理 |
| 3.1.3 地质背景 |
| 3.1.4 矿产资源 |
| 3.1.5 土壤类型 |
| 3.1.6 土地利用现状 |
| 3.1.7 农业和农村经济 |
| 3.2 样品采集与测试 |
| 3.2.1 土壤样品采集与前处理 |
| 3.2.2 植物样品及根系土样品采集与前处理 |
| 3.2.3 土壤样品的测试与质量评述 |
| 3.2.4 土壤形态分析样品测试与质量评述 |
| 3.2.5 植物样品测试与质量评述 |
| 3.3 数据处理与研究方法 |
| 第4章 土壤重金属含量特征与空间分布 |
| 4.1 土壤重金属元素含量特征 |
| 4.2 土壤重金属空间分布特征 |
| 4.2.1 半变异函数及其模型 |
| 4.2.2 土壤重金属空间变异分析 |
| 4.2.3 土壤重金属空间分布特征 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 土壤重金属污染与来源解析 |
| 5.1 土壤重金属污染特征与分析 |
| 5.1.1 地累积指数 |
| 5.1.2 富集因子 |
| 5.1.3 内梅洛污染指数 |
| 5.2 土壤重金属污染源解析 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 相关性分析 |
| 5.2.3 主成分分析(APC)—重金属来源分析 |
| 5.2.4 APCS—MLR源解析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 土壤—作物系统重金属累积规律及其影响因素 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 土壤和作物安全性评价方法 |
| 6.1.2 生物富集系数 |
| 6.1.3 作物吸收重金属模型构建方法 |
| 6.2 土壤—作物系统中重金属含量特征及其累计规律 |
| 6.2.1 根系土中重金属含量特征及其安全性 |
| 6.2.2 水稻、玉米和叶类蔬菜重金属含量特征及安全性 |
| 6.2.3 土壤—作物系统重金属迁移累积规律 |
| 6.3 重金属元素生物有效性的影响因素 |
| 6.3.1 生态效应吸收模型 |
| 6.3.2 数据异常值处理 |
| 6.3.3 可预测性分析 |
| 6.3.4 农作物吸收模型 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 土壤与农作物重金属的生态环境和健康风险评价 |
| 7.1 土壤重金属生态风险特征与分析 |
| 7.1.1 评价方法 |
| 7.1.2 土壤重金属单项生态风险 |
| 7.1.3 土壤重金属综合生态风险 |
| 7.2 土壤重金属环境风险特征与分析 |
| 7.2.1 评价方法 |
| 7.2.2 土壤环境风险类型划分 |
| 7.2.3 基于重金属生物活性的风险评估 |
| 7.3 土壤与农作物重金属的人体健康风险评价 |
| 7.3.1 基于土壤重金属的健康风险特征与分析 |
| 7.3.2 基于自产作物的健康风险特征与分析 |
| 7.3.3 土壤和作物健康风险综合对比分析 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的论文及参加课题 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 非点源污染研究现状及进展 |
| 1.2.2 SWAT模型研究概况 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 自然地理概况 |
| 2.2.1 地质与地貌 |
| 2.2.2 气候 |
| 2.2.3 水系与水资源 |
| 2.3 社会经济状况 |
| 2.4 水环境状况 |
| 第三章 SWAT模型基础据库构建 |
| 3.1 研究区基础数据库构建 |
| 3.1.1 空间数据库构建 |
| 3.1.2 属性数据库构建 |
| 3.2 模型的运行 |
| 3.2.1 子流域划分 |
| 3.2.2 水文响应单元划分 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 SWAT模型参数率定与验证 |
| 4.1 参数敏感性分析 |
| 4.2 模型率定及验证 |
| 4.2.1 模型校准验证评价标准 |
| 4.2.2 模型校准方法 |
| 4.2.3 径流参数率定和验证 |
| 4.2.4 泥沙参数率定和验证 |
| 4.2.5 总氮参数率定和验证 |
| 4.2.6 总磷参数率定和验证 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 重庆非点源污染氮磷负荷时空分布特征分析 |
| 5.1 非点源污染负荷时间变化特征 |
| 5.1.1 年际变化 |
| 5.1.2 月际变化 |
| 5.2 非点源污染负荷空间变化特征 |
| 5.2.1 总氮负荷空间变化特征 |
| 5.2.2 总磷负荷空间变化特征 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 重庆非点源氮磷污染负荷水质管理的模拟研究 |
| 6.1 重庆市区县级区域非点源氮磷污染负荷 |
| 6.1.1 年均总氮负荷 |
| 6.1.2 年均总磷负荷 |
| 6.2 重庆市水资源二级区非点源氮磷污染负荷 |
| 6.3 重庆市非点源氮磷污染水质评价 |
| 6.3.1 非点源污染水质评价指数 |
| 6.3.2 重庆市区县级区域非点源氮磷污染水质评价 |
| 6.3.3 重庆市水资源二级区非点源氮磷污染水质评价 |
| 6.4 施肥量对重庆市非点源污染负荷及水质的影响 |
| 6.4.1 施肥量对重庆市非点源污染负荷的影响 |
| 6.4.2 施肥量对重庆市非点源污染水质的影响 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 SCS-CN模型原理 |
| 1.2.2 SCS-CN模型应用研究现状 |
| 1.2.3 SCS-CN模型参数优化研究现状 |
| 1.2.4 SCS-CN模型的不足 |
| 1.2.5 海绵城市研究现状 |
| 1.3 研究目的、内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 研究区域概况 |
| 2.1 山地区域特征 |
| 2.1.1 地形地貌特征 |
| 2.1.2 降雨径流特征 |
| 2.2 典型山地区域——重庆市概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 水文气候 |
| 2.2.3 土壤植被 |
| 2.3 重庆市巴南区概况 |
| 第三章 实验设计 |
| 3.1 实验原理 |
| 3.2 实验装置 |
| 3.2.1 喷头型人工模拟降雨装置 |
| 3.2.2 手摇式变坡下垫面装置 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 降雨实验设计 |
| 3.3.2 下垫面设计 |
| 3.3.3 实验安排 |
| 3.3.4 监测指标 |
| 第四章 敏感性分析 |
| 4.1 初损系数和CN对地表径流的影响 |
| 4.1.1 初损系数λ对地表径流的影响 |
| 4.1.2 CN对地表径流的影响 |
| 4.2 CN和降雨量对初损系数的相对敏感性分析 |
| 4.2.1 CN对初损系数λ相对敏感性分析 |
| 4.2.2 降雨量对初损系数λ相对敏感性分析 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 前期土壤湿润条件 |
| 4.3.2 降雨因素 |
| 4.3.3 坡度 |
| 4.3.4 土地利用方式 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 SCS-CN模型参数优化 |
| 5.1 模型评价参数 |
| 5.1.1 Nash-Sutcliffe模型 |
| 5.1.2 R~2模型 |
| 5.1.3 RMSE模型 |
| 5.2 标准SCS-CN方法预测地表径流 |
| 5.3 反算法改进SCS-CN方法预测地表径流 |
| 5.3.1 反算CN值 |
| 5.3.2 反算λ值 |
| 5.4 Woodward改进SCS-CN方法预测地表径流 |
| 5.5 步长法优化参数方法预测地表径流 |
| 5.5.1 在标准CN值基础上优化初损系数λ |
| 5.5.2 在最优λ的基础上优化标准CN值 |
| 5.6 考虑土壤前期含水量预测地表径流 |
| 5.7 坡度修正预测地表径流 |
| 5.8 优化模型对比 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 模型验证及总体评价 |
| 6.1 裸露地表下垫面优化参数后的模型评价及总体评价 |
| 6.2 透水铺装下垫面优化参数后的模型评价及总体评价 |
| 6.3 草地下垫面优化参数后的模型评价及总体评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 大型水库及其屏障带研究进展 |
| 1.2.2 土地利用研究进展 |
| 1.2.3 生态敏感性研究进展 |
| 1.2.4 土地利用生态敏感性研究进展 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究特色与创新点 |
| 1.6 论文框架 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 第3章 数据来源及数据预处理 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.1.1 LandsatTM/ETM+遥感影像数据 |
| 3.1.2 MODIS地表温度 |
| 3.1.3 MODIS植被指数 |
| 3.1.4 DEM数据高程数据 |
| 3.1.5 生态环境监测数据 |
| 3.1.6 土壤数据 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 LandsatTM/ETM+遥感影像预处理 |
| 3.2.2 土地利用数据解译 |
| 3.2.3 MODIS数据合成与计算 |
| 第4章 屏障带土地利用变化特征分析 |
| 4.1 相关理论及方法 |
| 4.1.1 土地利用动态度 |
| 4.1.2 土地利用程度 |
| 4.1.3 土地利用区位指数 |
| 4.1.4 土地利用转移矩阵 |
| 4.2 土地利用结构变化研究 |
| 4.2.1 土地利用结构时间变化分析 |
| 4.2.2 土地利用结构空间变化分析 |
| 4.3 土地利用动态度研究 |
| 4.4 土地利用程度研究 |
| 4.5 土地利用区位指数研究 |
| 4.6 土地利用变化转移矩阵研究 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 土地利用生态敏感性评价指标体系构建 |
| 5.1 评价指标选取原则 |
| 5.2 评价指标权重的确定 |
| 5.3 评价方法的确定 |
| 5.4 评价指标筛选 |
| 5.5 单因子评价指标分析 |
| 5.5.1 高程因子 |
| 5.5.2 坡度因子 |
| 5.5.3 坡向因子 |
| 5.5.4 植被覆盖度因子 |
| 5.5.5 地表温度因子 |
| 5.5.6 地表降雨量因子 |
| 5.5.7 土壤类型因子 |
| 5.5.8 土层厚度因子 |
| 5.5.9 土壤pH因子 |
| 5.5.10 覆被类型因子 |
| 5.5.11 道路边缘度因子 |
| 5.5.12 水系边缘度因子 |
| 5.6 评价体系构建 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 屏障带土地利用生态敏感性评价结果分析 |
| 6.1 土地利用生态敏感性因子层分析 |
| 6.1.1 地形地貌敏感性 |
| 6.1.2 气候条件敏感性 |
| 6.1.3 土壤侵蚀敏感性 |
| 6.1.4 人为干扰敏感性 |
| 6.2 土地利用生态敏感性总体分析 |
| 6.2.1 全域土地利用生态敏感性时空分析 |
| 6.2.2 基于不同地类的生态敏感值总体分析 |
| 6.2.3 基于不同地理单元的生态敏感值分析 |
| 6.2.4 基于不同地类的生态敏感性等级分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 屏障带土地利用生态敏感性预测分析 |
| 7.1 CA-MarKov模型原理 |
| 7.1.1 元胞自动机模型 |
| 7.1.2 MarKov模型 |
| 7.1.3 MCE模型 |
| 7.2 CA-Markov预测模型构建 |
| 7.2.1 数据预处理 |
| 7.2.2 概率转移矩阵的生成 |
| 7.2.3 适宜性图集生成 |
| 7.2.4 相关参数设定 |
| 7.3 模型有效性检验 |
| 7.3.1 2018 年生态敏感性模拟预测 |
| 7.3.2 精度检验 |
| 7.4 2027 年土地利用生态敏感性预测结果 |
| 7.5 土地利用生态敏感性优化路径 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 科研情况 |
