检索结果-内蒙古大学图书馆

应用基础与工程科学学报 2021年第6期29卷 1386-1402页

作者：王猛王鹤松姜超孙建新北京林业大学林学院北京100083

基于RUSLE模型和GIS技术,利用1982~2013年西南地区的月尺度降水、GIMMS NOAA/AVHRR NDVI数据及有关的土壤(机械组成和有机碳)和DEM资料,探究西南地区侵蚀强度的分布格局,识别高侵蚀强度(热点)区域的区位特征;依据地理探测器模型,开展识... 详细信息

基于RUSLE模型和GIS技术,利用1982~2013年西南地区的月尺度降水、GIMMS NOAA/AVHRR NDVI数据及有关的土壤(机械组成和有机碳)和DEM资料,探究西南地区侵蚀强度的分布格局,识别高侵蚀强度(热点)区域的区位特征;依据地理探测器模型,开展识别区域和热点尺度下影响土壤侵蚀强度分布格局的主导因素和度量交互耦合程度的定量归因研究.结果表明:(1)1982~2013年期间,西南地区保持能力达到7.37,由东到西逐渐降低;实际土壤侵蚀模数为25.77t·hm^(-2)·a^(-1),属于中度侵蚀,呈现出东西弱中部强的分异特征,侵蚀热点区域为藏东南-横断山区、四川盆地-川西高原过渡带、云贵高原的乌蒙山区和桂北丘陵区.(2)灌丛和高山植被是影响土壤侵蚀的主要植被类型;15°~35°的坡度、3000~5000m的海拔、30%~45%的植被盖度和400~800mm的年降水梯度区域的侵蚀强度指数均大于2,是土壤侵蚀主要发生源地.(3)西南地区多个因素中,坡度起着绝对主导作用,定量归因在39.17%~78.34%之间;两两因素之间交互协同作用表现为非线性增强或者相互增强,坡度和盖度交互作用最大.研究涉及到的整个西南区域,侵蚀强度分布格局是坡度、海拔和盖度综合作用的结果;热点区域水平上,海拔跨度相对较小,主要受盖度和坡度的影响.因此,西南地区在制定和实施土壤侵蚀防治与生态恢复政策时,应优先考虑坡度在15°~35°且植被盖度在30%~45%的区域.

关键词：西南地区土壤侵蚀格局 RUSLE模型地理探测器模型定量归因

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基于RULSE和地理探测器模型的西南地区土壤侵蚀格局及定量归因

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应用基础与工程科学学报 2021年

作者：王猛王鹤松姜超孙建新北京林业大学林学院

基于RULSE模型和GIS技术，利用1982-2013年西南地区的月尺度降水、GIMMS NOAA/AVHRR NDVI数据及有关的土壤（机械组成和有机碳）和DEM资料，探究西南地区侵蚀强度的分布格局，识别高侵蚀强度（热点）区域的区位特征；依据地理探测器模... 详细信息

基于RULSE模型和GIS技术，利用1982-2013年西南地区的月尺度降水、GIMMS NOAA/AVHRR NDVI数据及有关的土壤（机械组成和有机碳）和DEM资料，探究西南地区侵蚀强度的分布格局，识别高侵蚀强度（热点）区域的区位特征；依据地理探测器模型，开展识别区域和热点尺度下影响土壤侵蚀强度分布格局的主导因素和度量交互耦合程度的定量归因研究。结果表明：① 1982-2013年期间，西南地区保持能力达到7.37，由东到西逐渐降低；实际土壤侵蚀模数为25.77 t·hm-2·a-1，属于中度侵蚀，呈现出东西弱中部强的分异特征，侵蚀热点区域为藏东南-横断山区、四川盆地-川西高原过渡带、云贵高原的乌蒙山区和桂北丘陵区。② 灌丛和高山植被是影响土壤侵蚀的主要植被类型；15°～35°的坡度、3000 m～5000 m的海拔、30%～45%的植被盖度和400 mm～800 mm的年降水梯度区域的侵蚀强度指数均大于2，是土壤侵蚀主要发生源地。③ 西南地区多个因素中，坡度起着绝对主导作用，定量归因在39.17%～78.34%之间；两两因素之间交互协同作用表现为非线性增强或者相互增强，坡度和盖度交互作用最大。研究涉及到的整个西南区域，侵蚀强度分布格局是坡度、海拔和盖度综合作用的结果；热点区域水平上，海拔跨度相对较小，主要受盖度和坡度的影响。因此，西南地区在制定和实施土壤侵蚀防治与生态恢复政策时，应优先考虑坡度在15°～35°且植被盖度在30%～45%的区域。

关键词：土壤侵蚀格局 RUSLE模型地理探测器模型定量归因

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“中四角”绿色水资源利用效率时空分异及其影响因素——基于非期望产出SBM-DEA和地理探测器模型

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生态经济 2023年第9期39卷 138-147页

作者：袁菊红陈拉胡绵好江西财经大学省级生态环境实验教学示范中心江西南昌330322 江西财经大学生态文明研究院江西南昌330032 江西财经大学经济学院江西南昌330032

利用非期望产出SBM-DEA模型测度了2010-2019年“中四角”绿色水资源利用效率(GWUE),采用空间自相关及冷热点分析方法探索GWUE的时空分异特征,并运用地理探测器模型深入探寻GWUE空间分异的关键影响因素。结果表明:(1)“中四角”GWUE高效... 详细信息

利用非期望产出SBM-DEA模型测度了2010-2019年“中四角”绿色水资源利用效率(GWUE),采用空间自相关及冷热点分析方法探索GWUE的时空分异特征,并运用地理探测器模型深入探寻GWUE空间分异的关键影响因素。结果表明:(1)“中四角”GWUE高效区主要来源武汉城市群,低效区主要来源于环鄱阳湖城市群;各城市的GWUE具有明显的时空差异性,空间自相关性不显著,但空间分布格局由随机分布逐渐向集聚分布演变。(2)2010年经济发展水平和人口密度是影响“中四角”GWUE空间分异的主要因素,2015年经济发展水平和医疗资源占用情况成为GWUE空间分异的主要推动因子,2019年医疗资源占用情况和政府重视程度对GWUE空间分异起决定作用。

关键词：中四角绿色水资源效率时空格局 SBM-DEA模型地理探测器模型

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基于地理探测器模型的自然和人为因素对植被变化的影响

基于地理探测器模型的自然和人为因素对植被变化的影响

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作者：庞静山西大学

学位级别：硕士

新疆地处欧亚大陆内部,远离海洋,以干旱、半干旱的温带大陆性气候类型为主,生态环境脆弱,对气候变化非常敏感。而植被覆盖在很大程度上可以反映生态环境状况,因此,深入研究植被覆盖变化可以有效揭示区域环境状况的演变。至今,大量学者... 详细信息

新疆地处欧亚大陆内部,远离海洋,以干旱、半干旱的温带大陆性气候类型为主,生态环境脆弱,对气候变化非常敏感。而植被覆盖在很大程度上可以反映生态环境状况,因此,深入研究植被覆盖变化可以有效揭示区域环境状况的演变。至今,大量学者进行了基于遥感数据监测植被覆盖变化以及植被覆盖变化与气候和人类活动的响应关系的研究,但是定量化自然和人为因素对植被覆盖变化的影响程度研究的还比较少,因此本文提出运用地理探测器模型来定量评价自然因素和人为因素对植被覆盖变化的影响,该方法不仅分析了单一因子对植被覆盖的相对影响程度,找出各影响因子有利于植被生长的适宜类型或范围,还分析了因子之间对植被的交互影响。本文利用1982—2011年GIMMS NDVI3g遥感数据,以新疆为研究区,首先采用最大值合成法、均值法、累积距平、趋势分析法和百分比变化幅度,分析植被覆盖变化的时空分布特征;然后结合降水、气温、日照时数、风速、高程、坡度、坡向、植被类型和土壤类型9个自然因子,运用地理探测器模型探究自然因素对植被覆盖变化的相对影响和交互影响,并找出各自然因子的适宜类型或范围;最后结合年末人口总数、人口密度、国内生产总值、人均国内生产总值、农业总产值、畜牧业总产值、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、粮食总产量、人均粮食产量、粮食播种面积、农机总动力、有效灌溉面积、化肥使用量和年末大牲畜头数15个人为因子,运用地理探测器模型探究人为因素对植被覆盖变化的相对影响和交互影响,并找出各人为因子的适宜范围。主要结论如下:1、空间上,新疆植被覆盖呈现出改善趋势。天山、阿尔泰山、绿洲区等水源充足的地区植被覆盖好,且植被呈现出改善趋势;塔里木盆地等荒漠地区,植被覆盖差,同时植被出现退化趋势。2、时间上,新疆植被覆盖呈现出显著的上升趋势。从各时间段来看,植被在90年代初之前呈退化趋势,2008年开始植被呈现出改善趋势,中间是一个波动期。3、降水、土壤类型和植被类型是影响植被变化的主要自然因素;其次是气温、日照时数和海拔因素;风速、坡度和坡向尽管影响着水热因子的时空分布,但其单个因素对植被变化的影响很小。因此,降水、土壤类型、植被类型、气温、日照时数和海拔可作为影响植被覆盖的自然指示因子。4、各自然指示因子有其适宜范围或类型,其中:降水为316.20～504.08mm,气温为0～5℃,日照时数为2293.12～2732.42 h/a,海拔为1727～2896m,土壤类型以钙积土和石膏土为主,植被类型以针叶林、人工植被和草甸为主。5、农机总动力、有效灌溉面积、人均GDP、畜牧业总产值、年末大牲畜头数和粮食总产量是影响植被变化的主要人为因素;其次是农村居民人均纯收入、人均粮食产量、农业总产值和化肥使用量;其余人为因子影响较小。因此,可将农机总动力、有效灌溉面积、人均GDP、畜牧业总产值、年末大牲畜头数、粮食总产量、农村居民人均纯收入、人均粮食产量、农业总产值和化肥使用量10个人为因子作为人为指示因子。6、各人为指示因子有其适宜范围,其中:农机总动力为1169811.83～1940003.63千瓦,有效灌溉面积为425.99～622.33千公顷,人均GDP为2965.86～8124.67元,畜牧业总产值为31.42～44.86亿元,年末大牲畜头数为636.51～1222.34万头,粮食总产量为101.14～196.76万吨,农村居民人均纯收入为2113.73～2573.25元,人均粮食产量为5199.51～7454.09吨,农业总产值为5.89～13.04亿元,化肥使用量为1.31～1.85万吨。7、自然因子的交互作用表明:自然因子叠加大大增强了他们单独对植被的影响。土壤类型与海拔、植被类型与海拔、气温与日照时数甚至表现为非线性协同作用,说明海拔增强了土壤类型和植被类型对植被的影响,日照时数增强了气温对植被的影响。因此,日照时数和海拔可作为辅助因子应用于植被监测中。8、人为因子的交互作用表明:人为因子叠加大大增强了他们单独对植被的影响。农村居民人均纯收入与粮食总产量、农机总动力、人均GDP、畜牧业总产值、年末大牲畜头数,人均粮食产量与农机总动力、有效灌溉面积、畜牧业总产值、年末大牲畜头数、粮食总产量,农业总产值与有效灌溉面积、农机总动力、人均GDP、畜牧业总产值、粮食总产量,化肥使用量与有效灌溉面积、农机总动力、畜牧业总产值、人均GDP、年末大牲畜头数,都表现为非线性协同作用,说明农村居民人均纯收入增强了粮食总产量、农机总动力、人均GDP、畜牧业总产值和年末大牲畜头数对植被的影响,人均粮食产量增强了农机总动力、有效灌溉面积、畜牧业总产值、年末大牲畜头数和粮食总产量对植被的影响,农业总产值增强了有效灌溉面积、农机总动力、人均GDP、畜牧业总产值、粮食总产量对植被的影响,化肥使用量增强了有效灌

关键词：新疆 GIMMS NDVI3g 自然因子人为因子植被变化地理探测器模型

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北京市住宅价格时空分异特征及影响因素--基于地理探测器模型的研究

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城市学刊 2022年第3期43卷 41-49页

作者：陈蕊中国社会科学院大学经济学院北京102488

基于北京市六环内2012—2020年二手房住宅价格的空间数据,运用空间插值分析、空间趋势面分析及探索性空间数据分析(ESDA)对北京市住宅价格的空间分布特征进行模拟和研究,运用地理探测器模型探索北京市住宅价格分异的影响机制。结果显示:... 详细信息

基于北京市六环内2012—2020年二手房住宅价格的空间数据,运用空间插值分析、空间趋势面分析及探索性空间数据分析(ESDA)对北京市住宅价格的空间分布特征进行模拟和研究,运用地理探测器模型探索北京市住宅价格分异的影响机制。结果显示:2012年以来,北京市住宅价格整体呈上涨趋势,各环线分层明显,住宅价格时间演变存在明显的阶段性特征;空间上表现出由市中心向外围递减、呈不规则多中心的圈层分布格局;住宅价格存在显著的正空间关联特征,高高集聚区以四环内为主;影响因素显示区位特征对住宅价格的影响程度最大,邻里特征次之,建筑特征最后。

关键词：住宅价格时空分异地理探测器模型

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基于地理探测器模型的武义县耕地土壤重金属影响因子分析

基于地理探测器模型的武义县耕地土壤重金属影响因子分析

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浙江省地质学会2021年学术年会

作者：吴问丹郑基滋吴尧吴榕中化地质矿山总局浙江地质勘查院浙江杭州310002 中国矿业大学江苏徐州221000

为深入分析耕地土壤重金属空间分布与其影响因素之间的关系，本文以武义县采集的2962 件表层土壤样品为研究对象，利用地理探测器模型对土壤中Cd、Ni、Cu、Cr、Zn5 种重金属元素与土壤类型、成土母质、高程、土壤有机质含量、土壤pH、... 详细信息

为深入分析耕地土壤重金属空间分布与其影响因素之间的关系，本文以武义县采集的2962 件表层土壤样品为研究对象，利用地理探测器模型对土壤中Cd、Ni、Cu、Cr、Zn5 种重金属元素与土壤类型、成土母质、高程、土壤有机质含量、土壤pH、距水系距离、距道路距离和距居民点距离8 种影响因子之间的相关性和因子之间的交互作用展开研究.结果表明，高程、土壤有机质含量和土壤pH 值对5 种重金属元素的空间分布解释力相对较强(q 值均大于0.1)，土壤类型、成土母质、距水系距离、距道路距离和距居民点距离的解释力较弱(q 值均小于0.05).8 种影响因子进行交互作用后对5 种重金属空间分布的解释力均呈非线性增强，其中高程、土壤有机质含量和土壤pH 值三者之间的交互作用最强(q 值接近1).总体来看，单个影响因子对研究区内5 种重金属空间分布解释力不强(q 值均小于0.5)，影响因子进行交互作用后，解释力q 值明显增大，表明研究区内重金属空间分布的差异性是多种因子共同作用的结果.本次研究可为武义县耕地土壤重金属污染防治提供一定的参考依据.

关键词：土壤重金属地理探测器模型影响因子相关性武义县

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科研项目驱动经济类研究生创新实践能力研究——基于地理探测器模型

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中国管理信息化 2024年第13期27卷 186-190页

作者：张立华吴美清华北理工大学经济管理学院河北唐山063210

本文通过构建经济类研究生创新实践能力和科研项目评价指标,对河北省内高校经济类硕博士研究生进行问卷调查,借助熵值法对创新实践能力进行综合评价。通过地理探测器模型进行科研项目从而对创新实践能力进行因子探测,结果表明:科研项目... 详细信息

本文通过构建经济类研究生创新实践能力和科研项目评价指标,对河北省内高校经济类硕博士研究生进行问卷调查,借助熵值法对创新实践能力进行综合评价。通过地理探测器模型进行科研项目从而对创新实践能力进行因子探测,结果表明:科研项目对经济类研究生创新能力影响最大的核心因子为参与科研项目数量、在科研项目中承担的工作量、在科研项目中负责的工作和导师指导的次数,驱动因子任意两者之间交互作用类型均为双因子增强关系。

关键词：科研项目经济类研究生创新实践能力地理探测器模型

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基于地理探测器的河套灌区湖泊MNDWI时空变化及驱动力分析

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生态科学 2025年第1期44卷 100-107页

作者：王成坤李瑞平王秀青闫志远苗庆丰内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院呼和浩特010018 内蒙古自治区测绘地理信息中心呼和浩特010050 内蒙古农业大学旱区水工程生态环境全国重点实验室呼和浩特010018

为了探究河套灌区湖泊改进的归一化差异水体指数(MNDWI)时空变化及其驱动力,基于Google Earth Engine(GEE)平台提取的MNDWI遥感数据,采用趋势分析法探讨了2000—2019年河套灌区湖泊MNDWI时空变化特征,并用地理探测器模型对河套灌区湖泊M... 详细信息

为了探究河套灌区湖泊改进的归一化差异水体指数(MNDWI)时空变化及其驱动力,基于Google Earth Engine(GEE)平台提取的MNDWI遥感数据,采用趋势分析法探讨了2000—2019年河套灌区湖泊MNDWI时空变化特征,并用地理探测器模型对河套灌区湖泊MNDWI驱动力进行了研究。结果表明:(1)2000—2019年河套灌区湖泊MNDWI呈增加态势,平均上升幅度为0.006/年,季节变化特征明显。(2)近20年来面积呈增加趋势的湖泊超过半数,占比高达68.5%,主要分布在乌梁素海和河套灌区的西部。(3)河套灌区湖泊MNDWI空间差异主要受引水量、地下水埋深、人口分布、年平均气温、土地分类、年平均降水量和高程等因素影响,其因子解释力均超过30%,这表明这些因子是影响该区域内MNDWI空间分布的主导环境因子,而坡度和GDP对湖泊水体指数的解释力相对较弱;自然因子间的交互作用以双因子增强趋势为主,其中地下水埋深∩土地分类解释力最高,为0.746。

关键词：河套灌区湖泊地理探测器模型驱动因子改进的归一化差异水体指数

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中国降碳减污扩绿协同水平、区域差异及影响因素

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统计与决策 2025年第5期41卷 103-108页

作者：马艺鸣李国平西安交通大学经济与金融学院西安710061

降碳减污扩绿协同增效是实现“双碳”目标和区域可持续发展的重要内容。文章将二氧化碳减排、环境污染治理与国土绿化扩大纳入同一研究框架,以2005—2021年中国284个地级及以上城市的面板数据为研究样本测度中国市域降碳减污扩绿协同水... 详细信息

降碳减污扩绿协同增效是实现“双碳”目标和区域可持续发展的重要内容。文章将二氧化碳减排、环境污染治理与国土绿化扩大纳入同一研究框架,以2005—2021年中国284个地级及以上城市的面板数据为研究样本测度中国市域降碳减污扩绿协同水平及区域差异,采用核密度估计和地理探测器方法进行动态演化趋势和影响因素分析。研究发现:中国降碳减污扩绿协同水平总体呈现增长态势和“南强、中次、北弱”的地域分布特征,但各地区间降碳减污扩绿协同水平差距较大,研发投入水平和政府干预水平是影响降碳减污扩绿协同水平的主要驱动因子。

关键词： “双碳”目标降碳减污扩绿动态演化地理探测器模型

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基于地理探测器的呼伦湖MNDWI变化驱动力分析

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内蒙古水利 2025年第1期 43-45页

作者：王成坤李莹于鹏赵树鹏内蒙古自治区水文水资源中心呼伦贝尔水文水资源分中心内蒙古自治区呼伦贝尔市公共资源交易中心

文章借助了Google Earth Engine(GEE)平台，获取并分析了改进的归一化差异水体指数(MNDWI)遥感数据，通过运用地理探测器模型，对呼伦湖地区MNDWI变化的驱动力进行了系统的研究。通过探讨湖泊面积增长的环境因子类型，旨在为呼伦湖地区... 详细信息

文章借助了Google Earth Engine(GEE)平台，获取并分析了改进的归一化差异水体指数(MNDWI)遥感数据，通过运用地理探测器模型，对呼伦湖地区MNDWI变化的驱动力进行了系统的研究。通过探讨湖泊面积增长的环境因子类型，旨在为呼伦湖地区的生态建设和保护提供科学支撑。

关键词：呼伦湖地理探测器模型改进的归一化差异水体指数

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