DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 锚板作为一种高效可靠的锚固系统，广泛应用于输电塔、海上浮动平台、水下管道、隧道等结构，为其提供抗拔力 [ 1 ] 。半个多世纪以来，锚板的广泛使用促使研究人员对锚土相互作用有了更深入的了解。锚板的抗拔能力取决于锚的几何形状、埋入深度和土体参数(密度、强度指标)等因素。在之前的数十年里，国内外学者对其极限承载力与土体破裂机制展开了较为系统的研究 [ 2 ] - [ 8 ] 。例如：茜平一等 [ 1 ] 根据试验观察结果，分析了浅埋锚板周边土体的破坏特征。何思明 [ 2 ] 研究了条形锚板的抗拔破裂面形状。Murray等 [ 5 ] 对砂土中锚板抗拔承载性能进行了研究，并结合极限平衡和极限分析方法给出了锚板承载力的上限解答。Yu [ 6 ] 采用空腔膨胀理论和塑性区的发展规律获得了锚板的抗拔承载力。 由于锚板–土体结构相互作用的复杂性，之前的研究结果差异性较大，越来越难以满足锚板设计需求，传统的锚板极限拉拔试验采用砂土作为填料，综合采用透明有机玻璃或钢化玻璃来观测板周围土体破裂面发展情况，模拟平面应变条件下锚板承载特性。但是直接试验结果表明，砂土材料与玻璃之间的摩擦角度一般高于10˚ [ 9 ] ，因此该方法得到的破裂面比实际劈裂面小，难以真实模拟平面应变状态。为了克服试验缺陷，钢棒相似土由于试验条件可控、不存在压缩变形等特点，在研究中逐渐得到了应用 [ 10 ] - [ 16 ] 。 因此，本文在进行充分文献调研的基础上，通过室内模型试验，采用钢棒相似土作为填料，研究了不同埋深比下，锚板的极限拉拔力的变化以及破裂面的变化情况，为水平锚板极限平衡计算模型的建立提供理论依据。
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user: 2. 试验设备和步骤 2.1. 试验设备 试验设备主要是连接杆、锚板和模型箱等，如图1。锚板为长方形形钢板，长 × 宽为75 × 100 mm，厚度为10 mm；锚板连接杆可互相串联或拆卸，直径为6 mm；试验所用模型箱为钢板，前面为有机玻璃板，其长×宽×高为500 × 100 × 500 mm。在本锚板拉拔试验中，上拔过程采用位移控制式，由加载设备提供锚板的上拔力。本试验的数据采集系统包括加载设备、压力传感器和计算机等。计算机可以实时监控并记录上拔过程中锚板的拉拔力；本文锚板拉拔速率控制为4 mm/min，当锚板拉拔力稳定后终止试验。在实验过程中，计算机可以自动记录锚板拉拔时的位移及拉力。 图1. 试验装置图 为探究锚板上拔过程中破裂面和位移场的变化规律，本文采用粒子测速技术(PIV)，该技术是通过对比不同时刻的图像，从而得到拍摄区域内物体运动的轨迹和形变。本文采用GEOPIV8软件，为一段在matlab中运行的代码。通过手动选择如图中所示的分析区域，如图2会在该区域内自动划分多个网格。将拍摄的一系列照片按照时间顺序编号后，从第二张图片开始，matlab自动捕捉每个网格内部中的颗粒相对于第一张图片中该网格内部的颗粒的运动轨迹，直到最后一张照片。计算完毕，手动输入各个选取的参考点的真实坐标，即可得到分析区域内土体的位移矢量以及形变。 图2. 图像分析区域 2.2. 材料参数 本文采用长为10 cm的钢棒相似土作为锚板拉拔模型试验的填料。钢棒的基本参数见表1所示。 Table 1 Basic parameters of steel ro 直径(mm) 体积(mm 3 /根) 质量(g/根) 密度(kg/m 3 /根) 重度(kN/m 3 ) 4 1260 9.77 7750 77.5 表1. 钢棒的基本参数 通过对钢棒间作用机理分析，得出内摩擦角是影响钢棒相似土力学行为的主要参数。结合试验条件，开展了系列剪切试验，测得了钢棒相似土的内摩擦角。剪应力随着剪切位移的增大，先迅速增大，当试样达到抗剪强度后，便趋于稳定且略有下降。垂直压应力越大，其相应的抗剪强度越大。 由图3可知，钢棒相似土更符合无粘性土的特性，其粘聚力基本为0，根据无粘性土的抗剪强度计算公式 τ = σ × tan φ ，可以得知，在竖向应力σ不变的情况下，内摩擦角的大小决定了土样的抗剪强度。通过曲线的拟合，通过计算其斜率的大小，本文得到如下数据：直径4 mm的钢棒，其内摩擦角为33.9˚，按照表2中计算手册给出的土壤内摩擦角参考标准，其相当于中砂土。 Table 2 Reference standard for soil internal friction Angl 土的类别 粉砂土 细砂土 中砂土 粗砂土、砾砂土 碎石土 φ 15~25 20~30 25~35 30~40 40~45 表2 土壤内摩擦角参考标准 图3. σ-τ关系图
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user: 3. 结果分析 3.1. 上拔力与位移的关系 锚板拉拔试验中不同埋深比的拉拔力–位移曲线如图4所示。 整个拉拔过程大致可分为三个阶段：① 峰前弹性阶段，② 峰后下降阶段，③ 波动阶段。从图中可以看出，随着埋深比的增加，锚板拉拔力达到峰值的所需位移越大，其增长的拉拔力也越大。在拉拔力下降阶段，埋深比越大，其减小的拉拔力也越大，波动的幅度也越大。极限上拔力随埋深比的增加成几何级数增加，埋深比H/D分别为1、2、3、4时，极限上拔力Qmax分别为84 N、214.8 N、302 N、475 N， 图4. 拉拔力–位移曲线图 位移δmax分别为1 mm、1.5 mm、2.8 mm、4.9 mm。 3.2. 锚板上拔过程的位移场及破裂面分析 水平锚定板破坏模式主要有三种，如图5所示。第一类破坏面是摩擦柱型 [ 17 ] ，该模式下拉拔力由锚杆正上方圆柱形破坏面内土体的重量加上沿该破坏面的摩擦阻力计算得出。由于锚杆周围受扰动的土体质量一般大于锚杆上方的土体，因此，基于这种破坏面，往往低估了锚杆的拉拔能力。第二类破坏面是斜面破坏模式 [ 18 ] ，该模式下拉拔能力的计算为倒梯形上土体的重量。由于忽略了沿破坏面摩擦力的影响，Mors方法对浅层锚杆通常过于保守。然而，它高估了深锚的拉拔能力，在这种情况下，破坏面通常延伸不到地面。第三类破坏面是圆弧破裂面型破坏模式 [ 19 ] 。 图5. 锚板周围土体3种不同破坏模式 为了更好的研究锚板上拔过程中破裂面的形态，本文采用了粒子图像测速技术(PIV)观察锚板上拔过程中的位移场及破裂面，该技术是通过比对不同时刻的图像来监测拍摄区域内物体运动的轨迹和形变。 图6~图9为不同埋深比达到极限拉拔力下的位移矢量图和破裂面云图。当埋深比H/D = 3时，破裂面与竖直方向的夹角为28˚，其角度等于45˚-φ/2，在其余三个埋深比下，破裂面与竖直方向夹角为22˚左右，其角度略小于45˚-φ/2。 图6. 埋深比H/D = 1 图7. 埋深比H/D = 2 图8. 埋深比H/D = 3 图9. 埋深比H/D = 4 从图中可以看出：锚板在向上拉拔过程中，在锚板上方形成了对称的破裂面，左右剪切区域相似，刚性三角形内的位移竖直向上，当埋深比H/D = 1 (图6)时，刚性三角形顶部发展到填料的顶部，破裂面形状为“W”型；当埋深比H/D = 2 (图7)时，刚性三角形顶部发展到填料高度的1/2处，除了刚性三角形区域内向上位移，其余部分均匀的向两侧移动，破裂面形状为中间凹的“W”型；当埋深比H/D = 3 (图8)时，左右剪切区域相似，刚性三角形顶部发展到填料高度的1/3处，刚性三角形区域内向上位移；当埋深比H/D = 4 (图9)时 ，刚性三角形顶部发展到填料高度的1/4处。 通过分析可知：不同埋深比下，刚性三角形的形状和大小一致，随着埋深比的增加，其上方受扰动较小的区域增加，位移量增量大的范围会减小。所以，埋深比对锚板拉拔力有较大影响，该试验结果可为锚板上拔预测模型建立以及设计提供参考依据。 3.3. 锚板大位移上拔破裂面的演化 为了更好探究上拔位移量对破裂面的影响情况，以埋深比H/D = 3为例，分析锚板在大位移情况下破裂面的演化情况，如图10。 图10. 锚板大位移上拔过程破裂面云图演化 从图中可以看出：当位移1 mm时，破裂面首先发展到填土高度的1/2处；当位移3 mm时，破裂面已延伸到填土表面，刚性三角形也显现出形状，此时锚板拉拔力已达到峰值。随着上拔位移的增加，破裂面和刚性三角形越来越明显。
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user: 4. 结论 采用钢棒相似土替代传统砂土，通过系列模型试验，基于PIV图像分析，对锚板在钢棒相似土中的抗拔特性进行系统的试验研究，得出以下结论： 1) 采用钢棒相似土，将平面应变试验简化为二维试验条件，消除了前后挡板摩擦力的影响，直径4 mm的钢棒，其内摩擦角为33.9˚，相当于中砂土。 2) 整个拉拔过程大致可分为三个阶段：① 峰前弹性阶段，② 峰后下降阶段，③ 波动阶段。随着埋深比的增加，锚板拉拔力达到峰值的所需位移越大，其增长的拉拔力也越大。 3) 锚板在向上拉拔过程中，在锚板上方形成了对称的破裂面，左右剪切区域相似，刚性三角形内的位移竖直向上，试验结果可为水平锚板极限平衡计算模型建立提供参考。 4) 不同埋深比下，刚性三角形的形状和大小一致，随着埋深比的增加，其上方受扰动较小的区域增加。破裂面与竖直方向的夹角大致等于45˚-φ/2。
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user: 摘 要 基于GIS技术、自然灾害风险评估方法、层次分析法，从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四个方面选取11个评价指标并栅格化，构建雷电灾害风险区划模型，分析沧州市雷电灾害风险特征并进行风险区划。结果表明：沧州市区、南皮、东光、黄骅、海兴、任丘、泊头等地雷电灾害风险较高，而沧县、吴桥、献县等地雷电灾害风险较低。 关键词 :雷电灾害，风险区划，GIS技术 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 雷电灾害属于联合国公布的十大最严重的灾害之一，随着社会经济不断发展，开展雷电灾害风险区划，确定高风险区，已成为雷电灾害风险研究的发展趋势。已有学者以不同方法尝试开展了雷电灾害风险区划，邹志红等 [ 1 ] 以地闪密度、雷害频度、生命易损模数和经济易损模数等四个指标，以行政区为单位，应用层次分析法建立评估模型。刘平英等 [ 2 ] 基于层次分析模型进行了雷电致灾评价及易损性区划。崔逊等 [ 3 ] 基于PSR模型，综合熵值法、主成分分析法、层次分析法，组合评价三种评价结果，对江苏省雷电灾害风险进行了区划。朱涯等 [ 4 ] 基于风险分析理论，从致灾因子危险性、孕灾环境风险、承灾体三方面入手，对玉溪市雷电灾害进行了风险区划。 已有研究 [ 5 ] - [ 10 ] 以致灾因子或承灾体为切入点进行风险区划，而涵盖致灾因子、承灾体、孕灾环境及防灾减灾能力的综合性雷电灾害风险区划研究较少。而且，很多研究以行政区域为评价单元，区划结果以行政区边界为风险区划边界，使得边界相接处的风险差异较大，其精细度和客观化水平有待提升。 本研究在已有科研成果 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 的基础上，利用层次分析法建立雷电灾害风险评估指数模型，以沧州市雷电数据库为基础，结合沧州市社会经济情况、地形地貌特征、基于高精度遥感影像的土地利用类型数据和防灾减灾能力，对沧州市雷电灾害开展风险区划。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力等评价指标，利用GIS技术，将评价指标栅格化，进行高分辨率的沧州市雷电灾害风险区划。以期为沧州市气象灾害综合风险区划充实内容，为气象灾害防御规划的编制奠定必要基础。
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user: 2. 研究资料与方法 2.1. 资料 1) 2013~2016年沧州市闪电定位资料；2) 沧州市各乡镇人口和经济数据，来源于2016年沧州市统计年鉴；3) DEM数据为2009年由美国NASA和日本METI联合研制ASTER GDEMV2数据，空间分辨率为30 m × 30 m ，坡度在DEM数据的基础上生成；4) 沧州市基础地理数据(含行政区边界、水系)；5) 2015年沧州市土地利用类型数据，来源于中国气象局卫星中心，空间分辨率为15 m × 15 m 。 2.2. 方法 2.2.1. GIS技术流程 GIS技术流程如图1所示： 图1. GIS技术流程 2.2.2. 风险区划评价指标模型 参考已有研究成果 [ 11 ] [ 14 ] ，本文对雷电灾害的风险分析，主要从以下四方面展开：1) 致灾因子：诱发雷电灾害的主要因素，主要以雷电强度和闪电密度表征；2) 孕灾环境：容易形成雷电灾害的自然环境特征，主要由下垫面的地理特征和气候特征等因素决定，本文主要采用海拔高度和坡度表征；3) 承灾体：雷电灾害影响的对象，主要是和人类活动有关的灾害承载对象，包括人类自身、社会财富等；4) 防灾减灾能力：社会对雷电灾害采取的工程性和非工程性防御措施，主要包括公共财政收入、农民人均收入、农林水利投入、医保参保人数，医护能力。从这四个方面选取评价指标，基于层次分析法，构建沧州市雷电灾害风险区划评价模型，如图2所示。 图2. 雷电灾害风险评价模型 2.2.3. 综合风险指数计算 雷电灾害的形成与雷电的空间分布和海拔、坡度、人口、经济等下垫面紧密相关，进行雷电灾害风险区划，将相关数据空间化是先决条件。本文通过ArcGIS软件的地理信息处理功能，以乡镇为最小研究单位，进行风险区划，其主要依据是通过计算综合风险指数来实现，参考相关文献中灾害风险指数模型 [ 17 ] ，得到公式如下： R = H * p 1 + E * p 2 + B * p 3 + D * p 4 (1) R是雷电灾害综合风险指数，H为致灾因子危险性指数，E为承灾体易损性指数，B为孕灾环境敏感性指数，D为防雷减灾能力指数，p 1 、p 2 、p 3 、p 4 分别为对应的权重，由层次分析法确定。 2.2.4. 层次分析法 层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是一种比较简单可行的决策方法，其主要优点是可以解决系统多层次的复杂问题。AHP法是一种定量与定性相结合的方法，可以把定性因素定量化，把人的主观意愿判断用数学进行表达处理，而且可以在一定程度上检验和减少主观影响，使评价更科学化。它可以为决策者提供多种决策方法，在定量和定性相结合中根据各个决策方案的标准权重数。层次分析法可以把评价的问题分为多个层次，通过建立判断矩阵等方法求得权重，通过加权计算得到最终权重 [ 15 ] 。由于上述优点，本研究采用AHP法来计算指标权重。计算判断矩阵A的特征根λ max ，再由λ max 解特征根方程 [ 18 ] ： A X = λ max X (2) 计算得到λ max 的特征向量 X ＝ { X 1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X n } ，对特征向量进行标准化处理，计算各指标权重向量 [ 18 ] ： W = { x 1 ∑ i = 1 n x i ， x 2 ∑ i = 1 n x i ， ⋯ ， x i ∑ i = 1 n x i } = { W 1 ， W 2 ， W 3 ， ⋯ W n } (3) 2.2.5. 评价指标标准化 在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水相差很大时，如果直接用原始数据进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用相对削弱数值水平较低指标的作用，因此，为了保证结果的可靠性，在做风险评估前需要进行指标因子标准化。本文对原始数据使用极差标准化法，对正、负向指标因子的原始数据使用不同的公式进行标准化统一，得到的数值去除量纲，其数值都在[0， 1]区间内。 正向指标计算公式 [ 18 ] ： Y i j = X i j − X i min X i max − X i min (4) 负向指标计算公式 [ 18 ] ： Y i j = X i max − X i j X i max − X i min (5) 式中：X ij 是第i个评价指标因子的第j个评价单元的原始数据；Y ij 是第i个评价指标因子的第j个评价单元标准化后的值；X i max 是第i个评价指标因子各个评价单元中的最大值；X i min 是第i个评价指标因子各个评价单元中的最小值；m表示评价指标个数， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， m ；n表示评价单元个数， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n 。 2.2.6. 评价指标栅格化预处理 社会、经济方面的定量数据，以乡镇为最小统计单元，对社会经济类的评价指标进行栅格化、标准化；通过ArcGIS，根据DEM数据提取水系分布，进而计算水系密度；人口和经济分布，以土地利用类型确定人口、经济的密集区域，结合统计年鉴中的市县级数据，将人口、经济栅格化、标准化；最终，将所有栅格评价指标转换为30 m × 30 m 分辨率的栅格图层。
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user: 3. 主要结论 3.1. 指标权重的确定 以指标模型为基础，构建评价指标两两比较矩阵，基于层次分析法，分析各指标权重并求解权重值，结果如表1所示。 Table 1 Weight of lightning disaster risk assessment indexe 目标层 准则层 指标层 指标 权重 指标 权重 雷电灾害风险 致灾因子 0.3789 地闪密度[次/(km 2 ·年)] 0.6201 地闪强度(kA) 0.3791 孕灾环境 0.2663 DEM 0.4572 坡度分布(˚) 0.3888 水系密度 0.154 承灾体 0.1881 人口密度(人/km 2 ) 0.513 地均GDP(万元/km 2 ) 0.4769 防灾减灾能力 0.1667 公共财政收入 0.2958 农民人均收入 0.2076 农林水利投入 0.2243 医保参保人数 0.1185 医护人员人数 0.1538 表1. 雷电灾害风险评价指标权重 3.2. 雷电灾害致灾危险性分析 由沧州市雷电灾害危险性空间分布情况(图3)可知，南皮、东光、泊头、海兴、任丘等地致灾危险性等级较高，沧州市区、河间、盐山、孟村、青县等致灾危险性等级中等，沧县、黄骅、吴桥、肃宁、献县等致灾危险性较低。 3.3. 雷电灾害孕灾环境敏感性分析 一般认为，地形对雷电灾害的影响主要表现在两个方面：地形高程和地形变化程度，地形高程越低，地形变化越小，越容易发生雷电灾害。以层级分析法计算得到的权重值乘以指标图层并加权，计算孕灾环境敏感度，得到沧州市雷电灾害孕灾环境敏感性分布(图4)。肃宁、献县、泊头、吴桥、东光等地孕灾环境敏感性较高，任丘、河间、南皮、孟村、盐山、沧县西部等地孕灾环境敏感性中等，青县、黄骅、海兴、沧县东部等地孕灾环境敏感性较低。 图3. 致灾因子危险性风险等级分布 图4. 孕灾环境敏感性风险等级分布 3.4. 雷电灾害承灾体易损性分析 首先，根据社会经济年鉴和土地利用类型数据，得到人口和经济的栅格化图层 [ 16 ] 。然后运用层次分析法计算评价指标的权重值，结合栅格化的人口、经济的图层，计算承灾环境易损度，得到沧州市雷电灾害承灾体易损性分布(图5)。沧州市区、南大港管理区、国营中捷农场、港城区、肃宁镇等承灾体易损性较高，任丘、河间、献县大部分地区承灾体易损性中等，其他地区承灾体易损性较低。 3.5. 雷电灾害防御能力分析 随着雷电灾害的破坏强度和灾损程度逐渐加大，以及人类对灾害预测和灾害抵御能力的进一步提高，区域抗灾减灾能力理应在雷电灾害风险评价中扮演举足轻重的地位。选择统计年鉴中能反映防灾减灾能力特征的公共财政收入、农民人均收入、农林水利投入、医保参保人数，医护人数等空间分布情况，结合因子对防灾减灾能力的贡献度，运用层次分析法计算相应的权重，得到沧州市雷电灾害防灾减灾能力分布(图6)。沧州市区、沧县、青县、黄骅、任丘、肃宁大部分地区、泊头等地防灾减灾能力较强，河间、献县、吴桥、盐山、海兴等地防灾减灾能力中等。 图5. 承灾体易损性风险等级分布 图6. 防灾减灾能力分布 3.6. 雷电灾害风险区划分析 风险等级划分 根据公式(1)计算雷电灾害风险的综合指数，采用自然断点法进行等级划分。依次划分为高、次高、中、次低、低五个等级，结果如表2所示。 Table 2 Classification of lightning disaster ris T 致灾因子危险性 孕灾环境敏感性 承灾体易损性 防灾减灾能力 雷电灾害风险 风险等级 5 [0， 0.208) [0.128， 0.348) [0， 0.024) [0.19， 1) [0 ， 0.16) 低 4 [0.209， 0.325) [0.349， 0.375) [0.024， 0.073) [0.10， 0.19) [0.16 ， 0.23) 次低 3 [0.326， 0.447) [0.376， 0.402) [0.073， 0.19) [0.06， 0.10) [0.23 ， 0.31) 中 2 [0.448， 0.604) [0.403， 0.44) [0.19， 0.39) [0.03， 0.06) [0.31 ， 0.4) 次高 1 [0.605， 1.0) [0.441， 0.819) [0.39， 0.73) [0 ， 0.03) [0.4 ， 1.0) 高 表2. 雷电灾害风险等级划分 综合沧州市雷电灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力五个评价图层，利用公式(1)计算沧州市雷电灾害综合风险值。将雷电灾害风险划分为低风险、次低风险、中等风险。次高风险及高风险五个等级，实现对沧州市雷电灾害风险的综合区划(图7)。沧州市区、南皮、东光、黄骅、海兴、任丘、泊头等地雷电灾害风险较高。孟村、青县、盐山等地雷电灾害风险中等。沧县、吴桥、献县等地雷电灾害风险较低。 图7. 沧州市雷电灾害风险区划图
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user: 4. 结论和讨论 4.1. 结论 从致灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力四个方面建立沧州市雷电灾害风险区划模型，利用层次分析法求取评价因子权重，计算综合风险指标值，并利用自然断点法划分了五个风险等级，结果表明：沧州市区、南皮、东光、黄骅、海兴、任丘、泊头等地雷电灾害风险较高。而沧县、吴桥、献县等地雷电灾害风险较低。 4.2. 存在的问题及下一步打算 在区划过程中，受研究资料获取的难易程度所限，评价指标尚不完备，下一步将从以下几个方面进行改进：一是将以县为单位的防灾减灾能力指标替换为能够反映具体分布情况的栅格数据，如夜间灯光指数数据等；二是丰富雷电灾害灾情数据的收集，建立雷电灾害承灾体脆弱性曲线，进行定量化的评估和区划。
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user: 摘 要 本文以已有的GPS观测资料为主，并在一些关键的构造部位进行适量的流动GPS建站和观测，在此基础上，利用defnode程序反演了银川盆地各主要活动断裂的滑动速率，并结合GPS跨断层速度剖面与应变分析银川盆地主要活动断裂的地壳形变特征。结果表明：四条断层垂直于断层的运动速率均小于平行于断层的运动速率；在剖面区域，四条断层均为右旋走滑运动，其中，黄河断裂的右旋走滑速率最大；贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂拉张，而银川平罗隐伏断裂、黄河断裂挤压，其中黄河断裂两侧垂直于断层的速率相当，但挤压应变量值较大，可能存在闭锁。断层滑动速率反演结果表明：四条断层的走滑运动速率均大于倾滑运动速率，但相差不大。 关键词 :GPS，活动断裂，银川盆地 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 银川盆地地处块体交汇部位，构造活动强烈，历史地震频发，区内展布着贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川–平罗隐伏断裂、黄河断裂四条平行断裂。 地震的孕育、发生及地震灾害的影响程度和断层活动密切相关，研究主要活动断裂的地壳运动与形变特征，对进行中长期强震危险性预测具有重要意义。在过去的十余年间，随着中国地壳运动观测网络和中国大陆构造环境监测网络等项目的实施，基于GPS资料，学者们已在中国大陆一些活动断裂开展了研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。如渭河盆地 [ 1 ] 、青藏高原东北缘的海原断裂和香山–天景山断裂 [ 2 ] [ 3 ] 、喜马拉雅东构造结的雅鲁藏布江断裂、嘉黎断裂等 [ 4 ] 、川滇的鲜水河、龙门山、小江断裂带、红河断裂 [ 5 ] 。但有关银川盆地要断裂的地壳形变和运动特征均由地质方法获得。学者已对四条断裂的几何展布、活动年代、活动分段、活动方式、古地震等有了比较详细的了解，而且对这些断裂的滑动速率也有了一定认识 [ 6 ] - [ 16 ] 。本文以已有的GPS观测资料为主，并在一些关键的构造部位进行适量的流动GPS建站和观测，在此基础上，defnode程序反演确定银川盆地各主要活动断裂的滑动速率，并结合GPS跨断层速度剖面与应变分析银川盆地主要活动断裂的地壳形变特征。
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user: 2. GPS站点新建与观测 2.1. 站点新建 本项目研究区内，“中国地壳运动观测网络”、“中国大陆构造环境观测网络”先后建立了2个GPS连续观测站和15个流动观测站，其中流动观测站每两年复测一次。为了能够更精细地研究银川盆地主要断裂带的现今地壳形变情况，反演较为可靠的断层滑动速率。本课题在银川盆地布设了7个GPS流动观测点，构成一个平均点距21千米的密集型GPS观测网(图1)。站点堪选主要考虑了两方面因素：1) 站点跨过银川盆地主要活动断裂—贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川–平罗隐伏断裂和黄河断裂，在每两条断裂之间布设了两个站点，在黄河断裂以东布设了一个站点，使得新布设的站点最大限度的与已有站点的互相补充，使其在空间分布和站点密度上能够较好的控制银川盆地的主要活动断裂。2) 站点满足《中国地壳运动观测技术规程》、《全球定位系统(GPS)测量规范》(GB∕T_18314-2009)区域站的选点要求7个站点的布设亦遵循《中国地壳运动观测技术规程》、《全球定位系统(GPS)测量规范》 (GB∕T_18314-2009)的要求，采用钢筋混凝土灌制，标石地下部分挖深至冻土层以下，规格为1.2 × 1.2 × 1.2 m 3 ；地上部分高度在0.5~1 m之间，长、宽与地下部分相同，规格为1.2 × 1.2 m 2 ，所有标石埋设强制对中装置。 图1. 新建站点图 2.2. 站点观测 对新布设的7个站点，于2017年9月18日~9月25日，2018年5月28人~2018年6月4日进行了两期观测(图2)。在野外测量中，使用4台接收机，分两次观测，第一次同步观测NZ01、NZ02、NZ03、NZ04四个站点，第二次同步观测NZ05、NZ06、NZ07三个站点，每个站点每次连续观测72小时。观测过程严格遵守《中国地壳运动观测技术规程》、《全球定位系统(GPS)测量规范》(GB/T 18314-2009)的相关要求。 图2. 站点施工与建设图 采用GAMIT/GLOBK软件进对新建站点进行数据处理，GAMIT/GLOBK是个综合的GPS分析软件包，由MIT、CfA、SIO联合开发，用于估计测站坐标、速度、震后形变分析或解释、大气延迟、卫星轨道、地球自转参数。具体流程为：1) 利用GAMIT软件对各观测站的GPS进行基线解算，获得同步观测站坐标和卫星轨道的单日松弛解；2) 利用GLOBK软件将每天一个或多个单日松弛解和IGS数据处中心SOPAC给出的全球IGS跟踪站的单日松弛解合并，得到一个包含区域点和IGS跟踪站的单日松弛解具体解算策略参见王敏等(2005)的文献。7个站点E、N两个测向坐标时间序列的nrms值在0.521~0.945之间，观测精度符合要求。 将新建站点速度场转换到欧亚框架下，并与由中国地震局地震研究所获取的1998~2018年欧亚框架下速度场合并(图3)。如图3所示7个新建站点的速度整体上与研究区其他站点的速度方向一致，但速率值较大，其中NZ04、NZ06两个站点与周围站点速率值相差较大，在下一步分析中予以剔除。 图3. 银川盆地速度场图(其中黑色箭头为由中国地震局地震研究所获取的1998~2018年速度场)
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user: 3. 银川盆地主要活动断裂地壳变形分析 3.1. 断裂滑动速率分析 本课题采用defnode程序进行滑动速率反演。以贺兰山西麓断裂、贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川–平罗隐伏断裂、黄河断裂为界将银川盆地划分四个块体。根据我局承担的《银川市活动断裂探测》项目、《鄂尔多斯块体西缘断裂带基本活动特征和孕震分析》的最新研究成果，进行断层结构设置。断层结果设置如下：四条断裂各设置4条等深线，贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川平罗隐伏断裂、黄河断裂每条等深线上分别有8个、6个、4个、4个节点，断层倾角分别68˚、65˚、66˚、67˚。 在实际反演中，设置断层闭锁程度随深度单调递减，并通过调整GPS速度场误差权重f因子获得最佳 X n 2 ，最终 X n 2 为1.126。 表1给出了四条断裂的走滑及倾滑速率。从表中可以看出，四条断层中，走滑速率及倾滑速率最大为贺兰山东麓断裂、最小为黄河断裂，整体均较小，揭示出四条断层的活动均较弱。地质研究结果表明，贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川平罗隐伏断裂、黄河断裂的滑动速率分别为2.1 mm/a、0.18 mm/a、0.14 mm/a、0.04 mm/a (国家地震局鄂尔多斯周缘活动断裂系项目组，1988；雷启云等，2011、2008、2014)。除贺兰山东麓断裂外，其他三条断裂地质结果与本课题GPS反演结果量级相当，贺兰山东麓断裂地质结果较本课题反演结果大。四条断裂的走滑速率均大于倾滑速率，但相差不大。 Table 1 Slip rate of main active faults in Yinchuan Basi 断层 走滑速率 倾滑速率 贺兰山东麓断裂 0.6915 −0.28025 芦花台隐伏断裂 0.4603 0.3135 银川平罗隐伏断裂 0.4583 0.32065 黄河断裂 0.076 0.021 表1. 银川盆地主要活动断裂滑动速率 3.2. 跨断层速度剖面与应变分析 为了分析进一步贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川平罗隐伏断裂和黄河断裂的断层运动及变形情况，本课题进一步计算了断层两侧平行于断层的速率和垂直与断层的速率(图4)，以及跨断层应变单元的东西向、北东向、南北向和面应变率(表2)。 图4. 跨断层剖面图(a、c、e、g分别为贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川平罗断裂、黄河断裂平行与断层的速率，b、d、f、h分别为贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂、银川平罗断裂、黄河断裂垂直于断层的速率) Table 2 Strain rate across faul 断层 Ee × 10 −8 Nen × 10 −8 Ns × 10 −8 area_strain × 10 −8 贺兰山断裂 1.244 −2.866 4.677 5.921 芦花台断裂 1.835 3.462 6.694 8.529 银川平罗断裂 −8.807 1.921 −1.249 −10.06 黄河断裂 −15.32 −19.14 1.348 −13.97 表2. 跨断层应变率 贺兰山东麓断裂垂直于断层的运动速率大于平行于断层的运动速率；平行于断层运动方向，断层两侧均向SN向运动，且西侧运动速率大于东侧，东侧相对于西侧向SN向运动，但运动速率较小，在0.5~1 mm/a之间，显示贺兰山东麓断裂以微弱的速率呈右旋走滑运动；垂直于断层运动方向，断裂两侧均向SW向运动，西侧运动速率小于东侧，呈拉张运动，拉张速率在2 mm/a左右(图4(a)、图4(b))。跨贺兰山东麓断裂的EW向、NS向、面应变均为拉张，拉张量分别为1.244 × 10 −8 、4.667 × 10 −8 、5.921 × 10 −8 ，EW向、面应变拉张与垂直于断层方向速率运动分析结果一直；沿断层方向的NE向挤压，挤压速率为−2.866 × 10 −8 。 芦花台隐伏断裂垂直于断层的运动速率大于平行于断层的速率；平行于断层运动方向，断层两侧SN向运动，且西侧运动速率大于东侧，东侧相对于西侧向SN向运动，但运动速率较小，在0.5-1mm/a之间，显示芦花台隐伏断裂与贺兰山东麓断裂运动性质相同，以微弱的速率呈右旋走滑运动；垂直于断层运动方向，断裂两侧均向SW向运动，西侧运动速率小于东侧，呈拉张运动；自西向东，断层西侧运动速率逐渐增大，拉张速率逐渐减小，有存在闭锁的可能(图4(c)、图4(d))。跨断层应变率显示EW向、NE向、NS向、面应变率均为拉张，拉张量分别为1.835 × 10 −8 、3.462 × 10 −8 、6.694 × 10 −8 、8.529 × 10 −8 ，其中EW向、面应变拉张，与垂直于断层速率的分析结果一致。 银川平罗隐伏断裂垂直于断层运动速率大于平行于断层运动速率；平行于断层运动方向，断层两侧均向SN向运动，距断层最近的两个点，断层西侧速率小于东侧，在0.5mm/a左右，显示银川平罗断裂与贺兰山东麓断裂运动性质相同，以微弱的速率呈右旋走滑运动；垂直于断层运动方向，断裂两侧均向SW向运动，西侧运动速率大于东侧，呈挤压运动，挤压运动速率在2 mm/a左右(图4(e)、图4(f))。跨银川平罗隐伏断裂的应变率显示EW、NS、面应变均为挤压，挤压量分别为8.807 × 10 −8 、1.249 × 10 −8 、10.06 × 10 −8 ，其中，EW向、面应变挤压，与垂直与断层运动速率的分析结果一致。 黄河断裂垂直于断层的运动速率大于平行于断层的运动速率；平行于断层运动方向，断层西侧向SN向运动，而东侧向NS向运动，运动速率3 mm/a左右，显示黄河断裂以较大的速率呈右旋走滑运动；垂直于断层运动方向，断裂两侧均向SW向运动，两侧运动速率相当(图4(g)、图4(h))。跨银川隐伏断裂的应变率显示EW、NE、面应变均为挤压，挤压量分别为−15.32 × 10 −8 、−19.13 × 10 −8 、−13.97 × 10 −8 ，挤压量相对较大，而断层两侧垂直于断层的运动速率相当，表明黄河断裂可能存在闭锁。
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user: 4. 结论与讨论 4.1. 结论 跨断层速度剖面和跨断层应变率的结果表明：四条断层垂直于断层的运动速率均小于平行于断层的运动速率；在剖面区域，四条断层均为右旋走滑运动，其中，黄河断裂的右旋走滑速率最大；贺兰山东麓断裂、芦花台隐伏断裂拉张，而银川平罗隐伏断裂、黄河断裂挤压，其中黄河断裂两侧垂直于断层的速率相当，但挤压应变量值较大，可能存在闭锁。断层滑动速率反演结果表明：四条断层的走滑运动速率均大于倾滑运动速率，但相差不大。 4.2. 讨论 本课题在银川盆地建立了7个流动观测站点，对认识银川盆地四条活动断裂的地壳运动与变形具有重要意义。但由于仅有两期观测，且7个站点均为土层观测墩，加之银川盆地受人类活动影响较大，7个流动站点的观测值不是很稳定，未来还需增加观测期数，以提高数据的可靠性。 本课题在银川盆地中部建立了7个流动观测站点，但其北部、南北站点仍然较为稀疏，给断层滑动速率、闭锁程度等的反演带来了一定的困难，未来还需进一步在银川盆地增加站点，以期为银川盆地四条活动断裂的研究提供数据基础。
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user: 摘 要 划定生态保护红线对维护国家生态安全和加强生态文明建设具有重要意义，城市作为人类活动和聚集的中心，对其进行生态保护红线的划定，是推进城市生态环境保护工作、守住城市安全底线的迫切要求。以四川省成都市中心城区的成华区为例，基于遥感和GIS技术，通过遥感影像数据、气象数据、社会统计等数据和现场调查，识别了成华区生态保护红线范围，在此基础上，分析了2012~2016年生态保护红线土地利用变化状况，并通过生态资产遥感定量评估模型，客观评估了生态保护红线范围内的生态资产价值及变化状况。结果显示：成华区生态保护红线区总面积为24.32 km 2 ，占全区总面积的22.47%，主要分布在东部和北部区域；成华区生态保护红线土地利用以绿地植被为主，其面积占生态保护红线总面积的一半以上，2012~2016年水域湿地面积增加最多，耕地和绿地植被面积有所减少；成华区生态保护红线区2012年和2016年的生态资产依次为1628.73万元和1631.96万元，生态资产有所增加，增幅达0.20%。 关键词 :生态保护红线，生态资产，成都市成华区，遥感，GIS Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当前，全球性和区域性生态危机日益严峻，生态系统服务功能迅速退化，对人类社会的可持续发展造成了巨大的冲击和挑战。面对如此严峻的环境形势和迅速发展的生态问题，为维护国家生态安全，改善生态环境质量，划定生态保护红线的战略任务应运而生。生态保护红线是在生态空间范围内的具有特殊重要生态功能且必须强制性严格保护的区域，是保障和维护国家生命安全的底线和生命线 [ 1 ] 。中办、国办于2017年2月印发的《关于划定并严守生态保护红线的若干意见》，对划定并严守生态保护红线工作进行了全面部署，要求以改善生态环境质量为核心，以保障和维护生态功能为主线，按照山水林田湖系统保护的要求，划定并严守生态保护红线，实现一条红线管控重要生态空间，确保生态功能不降低、面积不减少、性质不改变 [ 2 ] 。因此，生态保护红线划定已成为国家和区域生态安全保护的战略要求。 生态资产是生态资源的价值形式，是能带来用货币量化的直接或间接或潜在经济利益的生态经济资源。生态资产的估算也成为绿色GDP核算和生态安全评价的基础。近些年来，生态资产作为生态经济学与可持续发展研究的一个新兴领域，成为国内外经济学家和生态学家以及政府部门研究的热点领域，科学评估生态资产并对其时空动态变化进行定量化描述，可为区域科学规划、决策与可持续发展提供重要参考 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，成为当前保护生态环境、维护人类社会福祉、促进人与自然和谐发展的迫切需求之一。国内外学者对生态资产已进行了一系列较为系统、全面的研究，但仍没形成一套公认的、较为完善的生态资产测量的理论和方法体系 [ 8 ] - [ 13 ] ，同时，在参数修正上，大多数研究未结合研究区域生态系统类型、质量状况的空间及时间差异，导致评估结果难以准确反映研究区域生态资产空间分布的实际情况 [ 14 ] - [ 19 ] 。随着遥感和GIS技术的引入，生态资产评估进入了一个全新的阶段，遥感技术克服了获取数据难的问题，避免出现“以点代面”的情况，GIS技术提供了一个集数据采集、贮存、输出与运算的技术平台，具有强大的数据集成能力，综合应用这两种技术手段有利于进行区域尺度生态资产的评估，同时可及时获取数据，便于进行生态资产的动态监测 [ 20 ] [ 21 ] 。 对区域生态保护红线生态资产进行定量评估，可及时、准确、动态地掌握生态保护红线生态资产状况，可全面了解生态系统质量及变化状况，为生态保护红线划定及管理和生态补偿提供了有利的科学理论依据 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] 。本研究基于遥感和GIS技术，以四川省成都市中心城区的成华区为例，结合生态资产遥感定量评估模型，识别了成华区生态保护红线范围，在此基础上，分析了生态保护红线土地利用变化状况，并客观评估了生态保护红线生态资产价值及变化状况，以期为城市区域生态安全保护和城市可持续发展研究提供参考。
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user: 4. 讨论 成都市中心城区是成都城市发展的核心与主体，是中国西南地区的科技中心、商贸中心和交通、通讯枢纽。为推进世界生态田园城市建设，确保城市生态环境资源永续存在，促进城市绿色发展，目前，成都市正在建设环城生态区，即一条为成都市中心城区提供绿色生态隔离空间的屏障。成华区地处成都市中心城区东北部，是成都市区面积最大的城区，区内五分之一面积属于环城生态区，同时有成都市沙河刘家碾集中式饮用水水源保护区。本文以成华区为研究对象，研究成华区生态保护红线的划定及其保护红线内的生态资产变化情况，可以在一定程度上评价城市区域生态环境质量情况，为成都市中心城区和其他中心城市区域生态系统保护和生态系统管理提供理论依据和技术支持。 本研究采用的基础数据是经过遥感影像解译以及其他辅助数据加工得到，存在数据处理上的误差，同时生态红线划定过程中参考了《生态保护红线划定指南》中的相关参数标准化和分级要求，但这些要求可更适宜大尺度区域，如区域、流域和省域等，对于中小尺度的区域，则相应的精度要求不是太符合，会对评估结果的准确度造成影响。因此，除用模型数据进行评估外，还应结合研究区其他现有相关成果资料和实地勘探，提高生态红线划定的准确度。本研究从生态功能重要性评估和生态敏感性评估2个方面进行生态红线的划定工作。由于成华区属于成都市中心城区，城市化水平较高，整个区域以城市生态系统为主，因此从水源涵养、水土保持和生物多样性维护这3个方面对成华区城市生态系统生态功能重要性评估进行评估，而成华区没有极敏感和敏感的水土流失区域，故成华区水土流失敏感区不纳入生态保护红线划定范围内。在AriGIS10.0软件系统中，将生态服务功能极重要区、禁止开发区、环城生态区和重要湿地区域进行叠加，形成生态保护红线叠加图，但存在红线区斑块破碎化的问题，不利于后期的边界核定和综合管理，同时也可能出现于保护规划及规划发展有冲突和矛盾的情况，需结合现场勘探以及成华区各类规划分析，对形成的生态保护红线叠加图进一步分析和优化。最终成华区生态保护红线区叠加总面积(扣除重复面积)为24.32 km 2 ，占全区总面积的22.47%，主要分布在东部和北部区域。 生态资产与生态系统状况密切相关，生态资产的变化受生态系统生产能力的制约。目前，当量因子法和功能价值法是区域生态资产评价的最主要的2种方法。本研究采用功能价值法，并在其基础上，基于最新的遥感和GIS技术，构建了生态资产定量评估模型。遥感获取信息快，更新周期短，实效性强，并且可大面积的同步观测，GIS技术具有强大的空间分析和数据处理能力，模型中选取植被覆盖度和植被净第一性生产力作为表征当年生态系统质量状况的生态参数，来反映不同像元价值量的动态变化。生态价值评估指标体系结果的计算是平行进行，具有一定的动态性，根据研究项目和区域的不同可以增添和选择指标，具有一定的灵活性。本研究在生态价值评估指标选取中，基于研究区实际情况、数据获取的可能性和可靠性以及参考目前的国内外的各项指标研究情况，最终确定营养物质循环价值、水文调节价值、土壤保持价值、固碳释氧价值、大气净化价值、精神文化价值这6项生态价值评估指标。同时，为了分析研究区生态保护红线内的生态资产变化情况，选取了2012年和2016年2个年份，计算了生态资产情况，其值分别为1628.73万元和1631.96万元，2012~2016年期间生态资产有所增加，共增加了3.23万元，增幅达0.20%。说明在城市建设发展的同时，政府决策者对城市生态环境保护工作愈发重视，走绿色发展方式的道路，有效地保护了城市区域的生态环境资源。虽然存在生态系统本身的异质性、复杂性和动态性，以及存在重复计算、尺度转换、模型参数众多，计算过程复杂等问题，与常规方法相比，本研究所构建的生态资产定量评估模型依然能有效地满足对同一区域不同时期的生态资产变化动态研究，克服了传统生态统计学方法“以点代面”的缺点，具有较好的评估准确度。 本研究对成华区生态保护红线范围内的土地利用类型进行分类，根据城市的特点和生态保护红线内土地利用的实际情况，分了4大类，分别为绿地植被、水域湿地、耕地、建设用地。成华区生态保护红线范围内土地利用格局主要为绿地植被，占生态保护红线总面积的一半以上，其与环城生态区有密切的关系，环城生态区主要以绿地植被为主。从各类用地提供的生态资产来看，水域湿地生态资产和绿地植被生态资产最为显著，从不同类型生态价值来看，水源涵养价值所占比重最大，占总生态资产的35%以上，水域湿地生态资产的增加，对生态保护红线内总生态资产的增加起到了最重要的作用。水域湿地在生态保护红线范围内的面积不是最高，只占总面积的21%左右，但其单位面积生态资产价值最高，同时具有多种类型的生态价值，在生态系统的功能中扮演着十分重要的角色，需要加大对城市区域水域湿地的重视和保护。 目前，国家对于划定生态保护红线的政策，是实现一条红线管控重要生态空间。生态红线是生态保护的最小面积和生态安全的底线，其划定有严格的要求和规定 [ 37 ] ，但除生态红线外的其他生态用地也具有生态功能价值，对维护生态系统的安全和完整性具有重要的价值，需要进行保护和管控，特别是像城市这种中小尺度区域，生态空间与城市空间错落交织，如果严格按照生态红线管控要求，很多生态用地将不属于管控范围内，得不到有效的保护。在生态环境部通过的《三线一单编制技术指南(试行)》中，提到对于各类优先保护单元以及生态保护红线以外的其他生态空间，应从环境功能维护、生态安全保障等角度出发，优先从空间布局上禁止或限制有损该单元生态环境功能的开发建设活动。因此，在生态红线的基础上，扩大生态系统保护区域，划定更大的生态空间，生态空间的面积范围大于生态红线的面积范围。本研究在对成华区生态保护红线的划定过程中，在按照《生态保护红线划定指南》对成华区生态功能重要性评估和生态敏感性评估基础上，将识别出的生态服务功能极重要区与其他区域进行叠加时，考虑到成华区的实际城市特点，将对成都市最具特色的生态保护用地，即环城生态区也进行了叠加，同时考虑到生态系统的完整性，减少破碎化的问题，因此本研究识别的生态保护红线面积相较指南的划定要求，保护面积更大，但更符合城市生态环境的管控。今后，在生态保护红线划定的基础上，要进一步深入地对更加科学合理、符合实际的城市生态空间划分进行研究。
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user: 5. 结论 1) 将成都市中心城区的成华区水源涵养功能、水土保持功能、生物多样性维护功能等主要生态系统服务在ArcGIS中进行叠加处理，得到生态服务功能极重要区，并将其与禁止开发区、环城生态区和重要湿地区域进行叠加，同时结合城市特征生态保护红线区域的范围以及实地踏勘对叠加区域进行修正与调整，成华区生态保护红线区叠加总面积(扣除重复面积)为24.32 km 2 ，占全区总面积的22.47%，主要分布在东部和北部区域，生态保护红线区域整体呈现“一带、一区、两河”的基本格局。 2) 成华区生态保护红线土地利用以绿地植被为主，其面积占生态保护红线总面积的52.39% (2012年)和51.94% (2016年)，其次为水域湿地，其面积占生态保护红线总面积的21.09% (2012年)和21.46% (2016年)，2012~2016年期间各种土地利用类型变化幅度均不大，水域湿地面积和建设用地面积有所增加，耕地面积和绿地植被面积有所减少。 3) 通过基于遥感和GIS技术的生态资产定量评估模型，从营养物质循环价值、水文调节价值、土壤保持价值、固碳释氧价值、大气净化价值、精神文化价值6个评估指标对成华区生态保护红线区2012年和2016年的生态资产进行了定量测量，生态资产依次为1628.73万元和1631.96万元，2012~2016年期间生态资产有所增加，共增加了3.23万元，增幅达0.20%。针对各类用地提供的生态资产，水域湿地生态资产和绿地植被生态资产最为显著，这2种用地类型提供了成华区生态红线保护区96%的生态资产，从不同类型生态价值来看，水源涵养价值所占比重最大，占总生态资产的35%以上，接下来依次为精神文化价值、大气净化价值、固碳释氧价值和水土保持价值，均占总生态资产的10%以上，营养物质循环价值所占比例最小，占总生态资产的不到8%。2012~2016年期间水源涵养价值和精神文化价值有所增加，其余类型生态资产均发生了不同程度的减少。
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user: 摘 要 本文为研究近20年来宁波象山湾海岸线的变迁过程，以及了解目前象山湾领域岸线开发利用情况，以TM及Landsat 8遥感影像为数据源，分别提取1995、2007、2016年三个时期的海岸线和变化区内的土地覆盖类型，并分析1995~2007和2007~2016两个时间段内岸线长度变化，和变化区域内的土地覆盖类型的转变。结果表明：1) 象山湾大陆岸线在不断缩减，20年期间共减少19.11 km，其中自然岸线缩减较多，人工岸线增加明显；2) 1995~2016年岸线整体向海域移动，陆域面积增加了30.885 km 2 ，其中，增长最多的为建设用地及围海养殖用地，增长的用地多为新建城镇、住宅区、工业用地、或者海洋公园以及港口码头等。 关键词 :遥感，海岸线变迁，土地覆被变化，时空变化 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 海岸线是响应全球变化最迅速、生态环境最敏感、最脆弱的地带，海岸线位于陆地海洋的交界处，会受到陆地、海洋、周边人类活动等因素的共同影响 [ 1 ] 。随着城市城镇化发展，对城市用地需求的增加，沿海国家、区域以围填海等方式来增加陆地面积，海岸线的形态、长度变化等能反映海洋以及全球的环境变化过程，反映人类活动对环境造成的影响程度，也反映了沿海城市的经济发展、国家政策走向、与生态环境之间的相互作用关系 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。对海岸线进行动态的变化监测是进行海岸带研究、环境监测、资源开发规划的基础，这为国家进行海洋资源可持续开发、海洋环境保护提供数据支撑，从而促进海岸带资源的可持续发展。 近年来，随着浙江沿海经济的发展，对陆地面积的需求增大，致使围海造地、港口建设等开发增多，其对沿海海域产生很大影响，沿岸资源不合理开发会引起资源短缺、环境恶化等问题，目前，传统的测量手段进行大范围的海岸线监测需要大量的人力物力资源支撑，而且实施起来较为困难，随着遥感技术的发展，其具有多时相、大范围、长时间序列等优势，被应用到国内外的海岸线研究中 [ 6 ] 。叶梦姚等人使用6期TM影像，研究了2010~2015年浙江省大陆岸线的变迁及开发空间格局变化，通过分形维数及人工化指数进行研究 [ 7 ] ；吴培强等使用ETM+数据，分析2010~2015年环渤海大陆海岸线和逐年岸线摆动区内土地覆被变化，研究岸线开发方式及时空变化 [ 8 ] ；康波等人使用RS与GIS技术，分析近30年间长岛南五岛海岸线时空变化特征 [ 9 ] 。 本文使用1995年、2007年、2016年3个时期象山湾区域的遥感影像，通过目视解译结合实地考察提取出各个时期的海岸线，同时得到相邻时期间变化区域的土地用地类型，从而分析了近20年来象山湾海岸线的时空分布特征，研究变化区域内的土地使用情况，研究成果反映出目前象山湾海岸开发的现状，为象山湾海岸带未来的资源开发提供数据支撑。
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user: 2. 研究区概况 宁波象山湾为湾南岸的礁山角至北岸的黄牛礁海岸区域，南北长约4.2海里，东西宽约26海里(图1)。象山湾位于浙江象山县领域，北临杭州湾，南邻三门湾，是一个半封闭式狭长海湾，象山湾的海岸线曲折，水域宽阔，象山海域水产资源丰富，湾内渔业资源品种多，海洋渔业则为沿海居民的主要经济来源，象山湾内的渔业主要包括围海养殖、滩涂养殖和网箱养殖。港内的交通工业发展成熟，象山湾岸线分为生产岸线、生活岸线及自然岸线，岸线资源主要用于海水养殖、旅游休闲区建设、港口码头等，岸线类型主要以基岩海岸和淤泥质海岸为主 [ 10 ] 。 图1. 研究区域图