DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 走滑断裂的演化历史及成因机制 塔河油田奥陶系储层形成以来经历了多期构造运动叠加。确定哪些构造运动对本区断裂形成和演化产生影响(即断裂的活动期次和演化历史)既有重要的科学价值，也有重要的实际应用价值。本文通过构造解析的思想和技术方法，应用广义断层模式 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] ，根据断裂的展布方向与组合样式、断开层位、剖面的平衡恢复(CR1664测线的构造演化剖面，见图5)，结合区域构造应力场背景分析，确定托甫台北地区断裂系统的活动为三期：加里东中–晚期，海西期，印支–燕山期(表1)。各期的断裂特点如下： 加里东中–晚期：区域上，本区所在的阿克库勒地区处于南北向挤压的应力状态。本区在走滑应力体制的作用下，形成共轭走滑断层系，锐角平分线的方向(南北向)为最大挤压方向(图4)。其中TP12CX与S99的主干断裂在这一阶段形成(图5(a))，为典型的共轭走滑断层，而与之方向一致的共轭走滑断层在本 区系统发育，构成本区特征的“菱形格”状构造(图1)。大部分断裂总体规模较大，连续性较好。 根据广义断层模式 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] ，共轭走滑断层系的普遍发育，反映变形介质(奥陶系碳酸盐岩地层)总体比较均匀。 海西期：海西期运动是阿克库勒地区最为重要的一期构造运动，在近南北向挤压应力下，强烈的区域性抬升剥蚀伴随着NE向阿克库勒鼻凸的基本成型 [ 16 ] ，变形强度及剥蚀程度具有北强南弱的特点。断裂发育及规模较加里东期明显增强，加里东期的断裂大部分继续活动，并发育大量与主干断裂相关的次级断裂，TP12CX和S99也产生大量分支断层，正花状构造在这一阶段形成(图5(b))。 图4. 不同时期断裂系统平面特征 图5. 塔河十区测线Trace1664构造演化剖面 印支–燕山期：从区域构造变形上，印支–燕山期塔河地区表现为翘倾特征。塔河西部具体表现为在先存断裂的影响下，沿着主干断裂带发育NE向张性正断层，位置完全受主干断裂控制，表现为显著的雁列组合(图4(c))。沿TP12CX整条断裂都有发育，但沿S99断裂只在北段发育。而雁列断层的组合方式均为左阶，每条断层的走向基本一致(图4(c))。根据广义断层模式，这些小型正断层的平均走向(NE40˚)可以反映最大主压应力的方向，即印支–燕山期的主压应力方向为北东向(NE40˚)。 小型正断层的三维结构分析表明，这些小型正断层均是主干断层的分支断层(图5(c))，表明主干断层在印支–燕山期也有一定量的活动。
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user: 4. 断裂对岩溶作用的控制与影响 塔河油田古岩溶作用可划分为4期，即加里东中一晚期、海西早期、海西晚期、印支一燕山期，其中主要对奥陶系碳酸盐岩起到作用岩溶时期发生于海西早期，其次是加里东中期。桑塔木组以泥质为主的细粒碎屑岩很大程度上阻隔了海西期岩溶作用的发生，因此，桑塔木组尖灭线控制了海西早期岩溶的分布，桑塔木组覆盖区是加里东中–晚期岩溶的分布区，而桑塔木组剥蚀区是海西早期岩溶的分布区及加里东中期岩溶的改造区。由于托甫台地区(共轭断裂交回处以南)有巨厚的桑塔木组覆盖，因此岩溶作用主要是加里东中–晚期岩溶，岩溶缝洞系统主要受断裂控制。以北地区(共轭断裂交汇处以北)则是海西早期岩溶的分布区及加里东中–晚玩期岩溶的改造区。 4.1. 断裂带岩溶特征控制因素 奥陶系是塔河油田的主要储层。由于奥陶系沉积环境十分稳定，原始地层岩性横向变化很小，在没有后期改造的区域，地震剖面上表现为横向十分稳定的同向轴。但由于后期的断裂和溶蚀作用，使地震相的形态和特征产生变化(漆立新，2005)。地震相的这种变化，反过来可以用来解释溶蚀作用的分布情况。为此，作者以TP12CX和S99两条断裂为目标，选择平行和垂直断裂的系列地震剖面，利用地震相，并结合生产动态资料，进行岩溶分布特征的解释，并对两条断层不同段落的岩溶作用特征(包括岩溶作用深度，断裂带控制的岩溶作用范围，以及岩溶作用下形成的缝洞体形态)进行了详细描述与统计(图6，图7)并与生产动态资料进行了对比分析(图7)。 结果表明不同断裂带，或同一断裂带不同段落，其岩溶作用特征均有不同，断裂带岩溶波及范围以及岩溶作用深度整体由南向北逐渐增加，其中在TP12CX与S99交汇处，主断裂与次级断裂交汇处，或次级断裂较为发育的段落，波及范围与作用深度也有所增加。由此说明，研究区内岩溶作用主要受到上奥陶统桑塔木组厚度，断裂断达层位与活动性，断裂的构造样式等几个因素有关。 1) 上奥陶统桑塔木组是控制海西期表层岩溶作用的主要因素 上奥陶统桑塔木组岩性以泥质为主的细粒碎屑岩，当其厚度小于100 m左右的时候，对海西早期大气水的向下渗透没有起到明显的阻隔作用。因此在上奥陶统桑塔木组剥蚀区或较薄的区域(S99断裂带，TP12CX断裂带艾丁东段，北一段，)即使不在断裂带附近，整个T74以下200 m范围内均可见明显的岩溶现象，而在桑塔木组较厚的托甫台区(TP12CX断裂带中段，中南段)，在非断裂带以外的区域，岩溶作用基本不发育。 2) 断裂断达层位与活动性 无论是中下奥陶统直接出露的北部地区还是桑塔木组覆盖区，中下奥陶统都表现出海西早期岩溶强烈或较为强烈发育的特征。这主要在于海西早期构造运动形成大量的断裂和巨大的地形高差为该期岩溶作用在桑塔木组覆盖区的进行提供了比较好的水体循环条件。其中TP12CX断裂带中南一段内奥陶系内幕次级断裂并没有断开桑塔木组地层，因此相比断达志留系的主断裂，其受断裂带控制的缝洞体没有受 图6. 断裂带岩溶特征分布规律 图7. 塔河油田托甫台地区主断控岩溶分布图及其不同段落累积产油量分布 到海西期岩溶作用改造，规模较小，或断裂存在而没有岩溶作用，缝洞体不发育。 3) 断裂的构造样式 除了断裂交汇处由于断裂破碎带较宽，裂缝发育而使岩溶作用更为发育外，在一些段落内，由于走滑断裂花状分支断裂的发育，使得岩溶作用发育，缝洞体规模扩大，这类特征在剥蚀区S99一段与二段尤其显著。 4.2. 断溶体的发育规律 根据对研究区内断裂带的断层形成、活动期分析，对断裂带缝洞体分布特征的分析，对断溶体的发育规律总结如下。 1) 加里东中期至海西早期构造运动形成的断层，可以视为“控洞断裂”，沿这类断裂均可以发育有加里东中期古岩溶作用形成的洞穴，叠加上风化裂缝及构造裂缝(多期构造裂缝)，形成目前的断控缝洞体。从目前断层分析结果看，研究区内TP12CX与S99断裂均是“控洞断裂”，沿这些断裂带均有断控缝洞体发育。断控缝洞体从主断层带向外，发育程度减弱，缝洞体规模减小。主断裂带之间的广大地区，发育的中–小断层，如果这些断层是加里东中就形成，也是“控洞断层”，可以沿断层形成规模相对小，分布“孤立”的缝洞体，特别是在加里东晚期–海西早期位于覆盖区的这样的区域，由于这些缝洞体没有受到海西期岩溶作用叠加改造，这种特征应该更清晰。 2) 岩溶的发育与断层的规模密切相关。主断裂延伸较长，控洞作用显著，断控缝洞体相对发育，控制岩溶发育的深度和宽度都相对较大。同生的中–小断裂，如果与主断裂联通，在古岩溶作用时期，无论其是否处于岩溶覆盖区还是裸露区，与主断裂一样可以经历多期的岩溶作用，断控缝洞体也发育。但是距离主断裂相对较远中小断层，即使是加里东中期–海西早期形成的断层，岩溶作用强度降低，断控缝缝洞规模也较小。 3) 断裂带交汇、次级断裂发育是断控缝洞体较为发育的部位。TP12CX和S99交汇的区域，溶洞特别发育，在数平方公里的范围内，累积产油接近四百万吨。花状构造(有分支断裂的走滑断层带)发育的段落(特别是复合花状构造)，断控岩溶体的宽度明显较单支状(无分支断裂的走滑断层)的要大。 4) 印支–燕山期存在活动的断裂(TP12CX)的溶蚀作用较该期无活动的断裂(S99东南段)有明显增强。 5) 加里东晚期–海西早期形成或活动的断层，其是否处于岩溶裸露区的条件十分重要，过渡区最为有利。加里东晚期–海西早期形成或活动的断层是否处于岩溶裸露区的条件变得相对重要。处于岩溶裸露区，具有供水条件，如果，断裂带低部位存在产生“上升泉”的通道，可以沿断裂带产生大规模古岩溶作用，形成断控缝洞体(可以产生多期叠加岩溶作用)。如果断裂带整个处于覆盖区，无供水条件，该时期的古岩溶作用就不发育，只能残留加里东中期古岩溶作用形成的缝洞体。
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user: 5. 结论 1) 塔河油田西部的主干断裂TP12CX，与S99在平面上表现为NNE-NNW向的共轭“X”型断裂系，具有明显的分段性，其中TP12CX断裂带划分6个段落，S99断裂带分为3个段落。TP12CX断裂带和S99断裂带总体向下断开 T 9 0 ，深入震旦系基底，向上断开 T 5 0 ，断入三叠系地层，断距下大上小，断面陡直，两者均为高角度走滑断裂。在三叠系至白垩系地层，平面上沿着主干断裂走向发育有一系列雁列式正断层。不同段落构造样式存在差异，主要存在正花状、负花状、复合花状、单支状等构造样式。 2) 塔河西部断裂活动期次分为三期，分别为加里东中–晚期、海西期，印支–燕山期。断裂的形成演化主要与塔河地区(阿克库勒地区)受到的应力作用有关。其中S99东段印支–燕山期活动不明显，S99其他段落和TP12CX断裂三期均有活动。 3) TP12CX与S99断裂系是在加里东中–晚期南北向挤压作用下发育的X共轭剪破裂，海西期叠加继承性发育，印支–燕山期主压应力转为北东向，在主干断裂作为先存构造活动，并导致上覆地层发育NE向雁列正断层。 4) 研究区经历了加里东期、海西期岩溶作用，并受印支–燕山期的改造。上覆隔水层覆盖、断裂及其伴生裂缝是控制加里东中期及海西早期岩溶发育的主导因素。塔河地区北部上奥陶统剥蚀区以加里东期和海西早期岩溶作用叠加，南部上奥陶统覆盖区受加里东中期岩溶的控制。不同断裂构造样式对岩溶的控制作用中，复合花状构造最为有利、其次是负花状构造和正花状构造、最次是单支状构造。断层规模、断层交汇、后期活动、构造样式、盖层覆盖情况是“断控岩溶”的5个主要因素。
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user: 摘 要 本文基于MODIS地表温度产品和NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像，应用时间序列谐波分析和相关性分析进行处理，以安徽省代表城市为例，研究了考虑空间化人口权重的夏季城市地表高温区划的卫星遥感监测指标。结果表明：时间序列谐波分析可以去除遥感影像中的云层遮挡现象，而且能较好地保留原始数据的重要特征信息，重新构成平滑的时间序列遥感影像。与以往的夜间灯光数据相比，NPP-VIIRS空间分辨率和辐射分辨率更高，由此得到的人口格网模型也更加接近实际人口分布。人口加权的城市地表高温区划指标相对于传统的单一地表高温区划指标，是一个形态分布相对稳定、可操作性较强的应用指标，利用该指标体系能够有效进行城市地表高温灾害的区划评估，继而进行城市规划管理或者推广节能减排技术，发展绿色生态环保技术缓解城市地表热环境格局不均衡造成和加剧的城市热岛效应和夏季高温热浪。 关键词 :高温区划，城市热环境，地表温度，人口加权，谐波分析 Copyright © 2017 by authors 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 近年来，在全球变暖和快速城市化进程的背景下，城市地表高温热环境的形成变得尤为独特和复杂并对人们带来不利影响。例如，最为明显的城市热岛效应成为影响城市生态环境的主导因素之一，由此产生的极端气候事件、人类健康威胁和经济损失等均不容忽视 [ 1 ] - [ 9 ] 。大约54%的世界人口生活在城市地区，到2030年，随着城市群的出现和从农村到城市或郊区的人口迁移的继续，这一比例预计将增加到70% [ 10 ] 。城市地区快速的人口增长和人口聚集正在为政策制定者和公众创造社会问题。因此，开展城市地表热环境变化的时空监测研究，对理解城市气候变化特征以及城市发展和规划、生态绿色发展以及防灾减灾均具有重要意义。 遥感技术已被广泛认为是环境评估和城市规划不可或缺的工具，因为它可用于获得模拟环境影响人口增长和城市化时所必需的时空数据。基于卫星的城市化及其热环境影响评估受到越来越多的关注 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，主要卫星平台为NOAA/AVHRR [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] ，EOS/MODIS [ 19 ] - [ 24 ] 和Landsat/TM [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] 。AVHRR资料的分辨率为1.1 km，其优势在于将复杂的城市下垫面区域简单地近似处理成粗糙单元，并能有效反映出城市温度空间分布，用于城市热岛形成的研究。相比之下，利用更高分辨率卫星如Landsat数据(空间分辨率为百米级)显示出长期监测城市化和城市热岛效应的优势。虽然高分辨率卫星资料能反映城市街区尺度，但其时间分辨率太低，而且资料不易获得，所以在应用中受到一定的限制。美国NASA发射了对地观测系统(EOS)卫星Terra和Aqua上搭载了中等分辨率成像光谱仪(MODIS)可以根据一定的算法对地表温度和植被指数等特征进行反演分析。与Landsat TM相比，它具有高时间分辨率和高光谱分辨率的优点，MODIS每1~2 d观测整个地球表面状况，可获得36个光谱通道资料，这些资料有助于精确地理解全球/区域甚至局地城市气候变化。例如，张佳华等 [ 3 ] 利用EOS/MODIS 遥感资料结合常规气象资料对北京地区2001年城市热岛空间分布的日变化和季节特征及其影响因子进行了研究；石涛等 [ 23 ] 利用Terra和Aqua搭载的MODIS反演的地表温度揭示了安徽省典型代表城市的热岛的年际、季节和日变化特征及其成因。易予晴等 [ 24 ] 利用多年的MODIS地表温度产品和遥感土地利用分类结果揭示了武汉城市群的夏季热环境分布特征，分析了城市群热环境日夜变化特征与土地覆盖类型的相关关系。因本文将重点关注基于MODIS的城市地表高温热环境遥感改进方法。 然而，由于自然地形、天气条件、人为改变边界层下垫面特征以及人为热源排放等多种因素影响 [ 30 ] - [ 35 ] ，加之卫星光学遥感监测地表温度的采样受云等影响较大 [ 36 ] [ 37 ] ，不同研究时次城市地表温度的时空分布特征是变动的，这使得城市热环境指标在实际城市规划和生态环境评估应用中存在一定的不足。城市规划管理需要一个稳定的热环境指标，由其得到的热环境空间分布特征不会出现明显的变化，能够反映城市热环境分布对人类生产生活的影响，人口越集中的区域，受城市高温热环境影响的人数越多，这样使得城市规划调整和建筑节能推广等工作才具有可操作性 [ 38 ] 。因此需要一个能综合考虑到人口分布因素来进行城市高温热环境区划监测指标，且在一定时空范围内形态分布相对稳定、可操作性较强，继而可有效对城市规划调整或者节能减排技术推广。已有研究表明，NPP/VIIRS (National Polar- orbiting Partnership， NPP; Visible Infrared imaging Radiometer Suite， VIIRS)是最新一代的夜间灯光遥感数据，卫星的传感器是由NOAA和NASA共同研制，相对于传统的数据具有更高空间分辨率和更大幅宽。NPP/VIIRS Day/Night Band (DNB)影像的空间分辨率约为0.5 km × 0.5 km，在实现人口和社会经济数据空间化的具有巨大潜力 [ 39 ] 。例如，其具有独特的低光源成像捕捉能力，能够有效探测城市及其周边地区的居住区以及工业和场矿的能耗特征，且NPP/VIIRS夜间灯光强度DNB像元灰度值与城市人口数量和城市建成区的扩张有着较好的关联度，从而成为人口的空间化和格网化分布反演的重要的数据来源 [ 39 ] 。 鉴于此，本文以安徽省北部代表城市蚌埠、安徽省中部代表城市合肥以及安徽省南部代表城市芜湖为研究对象，选取覆盖安徽省的MODIS地表遥感数据和NPP/VIIRS夜间灯光遥感影像，应用时间序列谐波分析和回归分析进行处理，同时选用人口、地表温度作为研究指标来表征热环境，构建一个考虑人口分布因素的且在一定时空范围内形态分布相对稳定、可操作性较强的城市热环境指标对代表城市夏季地表高温进行区划研究和评估。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究区概况 本文综合气候、地理、人口、城市化程度等因素，选取了安徽省省会合肥、代表安徽省北部的蚌埠和代表安徽省南部的芜湖作为研究对象，具体位置见图1。合肥市为安徽省省会城市，安徽省第一大城市，地处江淮之间的丘陵地带和巢湖之滨；芜湖市是安徽省第二大城市，安徽省南部的经济中心，地处长江以南的沿江平原；蚌埠是安徽省的铁路交通运输枢纽重中心，地处淮河两岸的平原地带。 2.2. 资料来源及预处理 MODIS是美国地球观测系统(EOS)任务中太阳同步卫星上搭载的主要传感器。本文地表温度数据选用该卫星的陆地3级标准数据产品，空间分辨率1 km，过境时间10:30左右，这个时段处于地表升温时段，适合用于城市热环境特征的研究。NPP/VIIRS是最新一代的夜间灯光遥感数据，卫星的传感器是由NOAA和NASA共同研制，相对于传统的数据具有更高空间分辨率和更大幅宽。NPP/VIIRS影像的空间分辨率约为0.5 km × 0.5 km (表1)。 图1. 安徽省地理分区情况及选取的代表城市 Table 1 Data types， sources， times， and accuracy of this articl 数据类型 来源 时次 分辨率/比例尺 MODIS NASA官网 2014年~2015年 1月~7月 1 km × 1 km NPP/VIIRS NASA官网 2014年~2015年7月 0.5 km × 0.5 km 区县行政区划 安徽省气候中心 2015年 1:25万 安徽省人口普查数据 安徽省统计年鉴 2015年 区县级 表1. 本文的数据类型、来源、时次和精度 2.3. 谐波分析法 时间序列谐波分析法 [ 40 ] (Harmonic Analysis of Time Series， HANTS) (简称Hants)可以对时间序列数据进行平滑校正。Hants的核心计算方法为傅里叶变换和最小二乘法拟合，先将时间序列遥感影像的数据分解成不同频率的正弦和余弦曲线，然后筛选具有时间序列特征的曲线进行叠加运算，从而重新建立的平滑时间序列遥感影像。 Hants处理的流程是，首先将所有的离散数据生成最小平方的拟合曲线，然后检查每一个数据，逐个与拟合的曲线进行对比。当遥感影像上出现云层时，被干扰点的像元值会很低，将被程序视为云污染点，然后将这些点的权重赋为零，最终从拟合曲线上剔除。偏离阈值最大的点首先剔除，然后将剩余的点重新进行拟合生产曲线，最后检查每个数据，再剔除偏离阈值的点。多次循环这个过程，最后就能重新构建光滑的曲线。 2.4. 空间化人口反演 本文首先收集各区县的人口普查数据和NPP/VIIRS遥感数据，然后统计分析各区县行政边界范围内的夜间灯光强度数据，通过回归分析得到各区县内夜间灯光强度与普查人口的函数关系 [ 39 ] ，见公式(1)。 P i G = F ( ∑ D N VIIRS ) (1) 式中， P i G 为第i区县的统计普查人口；DN VIIRS 为NPP/VIIRS的像元灰度值；∑DN VIIRS 为第i区县范围内NPP/VIIRS的像元灰度值总和。 根据上述函数关系，可以在ARCGIS中完成人口的空间化数据，再对各县区的人口数据进行统计，求得各区县普查人口数与各区县空间化人口数据的订正系数b i ： b i = P i G / P i (2) 其中，b i 为第i区县范围内人口格网订正系数， P i G 为该区县普查人口数，P i 为通过回归方程得到的第i区县的人口统计数。 然后将比例系数与各个单元格上的空间化人口数据相乘，最终得到修正的空间化人口数据： P G R I D i C = P G R I D i ∗ b i (3) 其中， P G r i d i C 为订正后的第i区县每个格网单元上分布的人口数量， P G r i d i 为由回归方程求得的第i区县内每个栅格单元上分布的人口数量。 2.5. 人口加权的城市地表高温区划指标 根据张立杰等人研究 [ 38 ] ，城市规划管理需要一个稳定的热环境指标，由其得到的热环境空间分布特征不会出现明显的变化，一方面能够反映城市热环境分布对人类生产生活的影响，另一方面由于人口越集中的区域，受城市热环境影响的人数越多，这样使得城市规划调整和建筑节能推广等工作才具有可操作性。为了满足上述这样要求 [ 38 ] ，本文设计了基于MODIS和人口加权的城市地表高温区划指标(Population Weighted Urban Surface High Temperature Regionalization Index)，其大小用I PWUSHTR 表示。 I PWUSHTR = N ( N ( U T E ) ∗ N ( P ) ) (4) 式中，N(x)为归一化函数，UTE为由MODIS遥感数据反演得到的城市地表温度，P为空间化人口数据。再根据得到的人口加权城市地表高温区划指标的大小，采用ArcGIS默认的Natural Breaks方法进行分级。
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user: 4. 结论与讨论 1) NPP/VIIRS相对于传统夜间灯光数据而言，空间分辨率和光谱分辨率有了大幅的提高。通过构建反演模型以及各个县区校正系数的确定，各县区普查人口数量与对应的夜间灯光强度有着比较好的相关性，基于夜间灯光遥感影像反演得到的空间化人口数据，不但在数量上接近实际人口，而且在表征各个县区人口空间分布的内部特征上具有一定的优越性，能够真实的反应出研究区域内人口分布的差异性。 2) 原始MODIS影像中存在单独或大片空白的斑块，即较为严重的云层遮挡现象，导致原始数据偏低，不能直接用于年际空间分布特征分析。时间序列谐波分析不仅可以对这种现象给予有效订正，而且能较好地保留原始数据的高质量信息，重新构成平滑的时间序列遥感影像，适合用于热环境空间分布特征的研究。 3) 人口加权的地表高温区划指标相对于传统的单一使用遥感数据进行反演更加科学合理。一方面可以大幅提高空间分辨率，细化城市热环境的空间分布特征；另一方面该指标是一个形态分布相对稳定、可操作性较强的城市地表高温区划指标，从城市规划和管理的角度出发，能够在这些区域采用城市规划管理或者节能减排技术，发展绿色生态环保技术，缓解城市热环境格局不均衡造成和加剧的夏季高温热浪。 目前我国正处在工业化和城镇化快速发展的历史阶段，气候变化对城市的建设发展、能源、交通、通信等基础设施安全和人民生产生活已经并将持续产生重大影响，积极建设气候适应型城市，事关城市可持续发展，是生态文明建设的一项重大课题。未来我们将继续探究影响城市热环境分布的其他因素，将把城市的地形、建筑物的布局等影响因子加入到城市地表高温热环境指标中，从而进一步完善城市地表高温区划的遥感监测指标体系。
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user: 摘 要 为研究江苏东部里下河地区稻田土金属累积特征与生态风险水平，调查了该地区最大天然干河–射阳河流域25个稻田耕作层土壤样品的Cu、Zn、Mn、Fe、Mg、Pb、Cr、Ni总量、赋存形态、pH、Eh、EC及TN、TP、TOC含量。采用主成分分析法判断其主要来源，运用地积累指数法(Igeo)、富集因子法(EF)、改进的潜在生态风险指数法(MRI)进行综合的生态风险评价。结果表明：Mg、Zn、Ni、Cu的平均含量分别为12597.20 mg/kg、1557.54 mg/kg、73.71 mg/kg、58.75 mg/kg，均高于环境背景值，其中，Zn、Ni、Cu含量分别达国家二级标准的5.19、1.23、2.63倍；金属Fe、Mn平均含量为22825.12 mg/kg、487.02 mg/kg，均低于环境背景值；金属Pb、Cr含量较低，在30.72~121.61 μg/kg之间，低于国家二级标准。三种方法评价结果均显示，研究区域土壤耕作层中，金属Zn达到中度至重度污染，Ni、Cu为轻度至中度污染，Mn、Fe、Pb、Cr无污染；富集因子计算结果显示Mg达到中度污染。主成分分析显示Zn、Ni同源性较高，可能源于公路交通污染。结合金属有效态占总量比例，改进的生态风险评价显示Zn未达到重度污染水平，在一定程度上提高了评价的准确性。金属污染的来源、影响累积的环境因子，有待开展更加广泛的调查和分析。 关键词 :射阳河，稻田土，金属，赋存形态，生态风险评价 Copyright © 2017 by authors 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 射阳河作为里下河地区最大的天然入海干河，河道曲折，支流纵横 [ 1 ] ，该流域不仅拥有260万亩农田面积，同时分布有60家以上的重点工业污染源 [ 2 ] 。交通尾气、工业污废、农业施肥构成该地区土壤金属的主要来源 [ 3 ] 。土壤环境中的金属污染具有隐蔽性、累积性、难降解等特点 [ 4 ] ，且可通过作物富集、改变根际生态系统、毒害作物等方式影响人类和动物的健康 [ 5 ] 。 地累积指数法、富集系数法、潜在生态风险评价法是应用较为广泛的土壤与沉积物金属生态风险评价方法，但以上评价方法均基于介质中金属总量，忽视了金属赋存形态对有效性及生态风险的影响 [ 6 ] 。祝慧娜 [ 7 ] 采用改进的潜在生态风险评价法(MRI)，通过给金属不同赋存形态加权，提高可提取态(F1、F2、F3、F4)在计算过程中的权重，同时降低无环境风险的残渣态(F5)权重，完善了计算结果，使得评价更加接近真实情况。 目前，关于射阳河流域稻田土耕作层金属形态和风险评价的研究较少，多以对盐城海岸带 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 、射阳河底泥沉积物 [ 12 ] 中金属分布的分析为主，缺乏对耕地土壤的风险评估。本研究采集射阳河流域水稻田耕作层土壤样品，探讨金属(Cu、Fe、Mg、Mn、Zn、Pb、Ni和Cr)的含量特征及赋存形态，并采用地累积指数法、富集因子法、以及改进的潜在生态风险评价法对当地污染情况进行评估，利用主成分分析和聚类分析判断研究区金属的主要来源与影响因子，为区域环境保护和治理提供理论支持。
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user: 4. 结论 1) 研究区域土壤耕作层中，金属Zn达到中度至重度污染；Ni、Cu为轻度至中度污染；Mn、Fe、Pb、Cr、Mg无污染。 2) 金属的变异程度、主成分分析结果均显示研究区域受人为活动影响较大。 3) 土壤理化指标与金属的相关性研究表明，研究区域金属可能主要来源于公路交通污染，分布主要受到农业活动和自然降水的影响。
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user: 摘 要 湖泊水体中氮磷超标是引起富营养化问题的重要因素，研究湿地系统地下水中氮磷的时空分布特征对于解决湖泊富营养化问题具有重要意义。本文以西洞庭湿地为研究对象，在澧水和沅水入湖口湿地进行了为期一年的地表水和地下水环境监测，探讨了西洞庭湿地演替带氮磷时空分布特征及其环境效应。研究结果表明：西洞庭湿地演替带水体中不同形态氮和磷的时空分布均呈现出非均一性特点，以农业为主的澧水演替带地下水中氮磷浓度普遍高于非农业区的沅水演替带。氮磷在水体中相伴而生，且水体中磷酸盐浓度与三氮浓度( NO 3 − -N 、 NO 2 − -N 和 NH 4 + -N )存在显著的线性正相关关系。在不同季节演替带存在地表水和地下水的交替补给作用，地水体中氮磷浓度超标会影响地下水环境质量，甚至危害饮用水安全。 关键词 :西洞庭湖，演替带，氮磷，时空分布特征，环境效应 Copyright © 2017 by authors 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 湿地是介于陆地和水生环境之间的过渡区域 [ 1 ] [ 2 ] ，具有保护物种和遗传多样性、减缓地表径流、防止水土流失、调节区域气候及美化环境等功能 [ 3 ] [ 4 ] 。然而近年来，随着经济快速发展、人口持续增长、城市化进程加快以及环境污染加剧，世界各国的天然湿地不同程度地发生退化，甚至遭到破坏。湿地面积减少和富营养化加剧是威胁湿地生态系统的两大主要问题 [ 5 ] 。美国从殖民时期以来，大约有53%的天然湿地已经消失 [ 6 ] 。我国由于长期以来湿地的效益和功能并未得到社会公众和政府部门的重视，造成湿地盲目开发，湿地面积和湿地资源也日益减少 [ 7 ] ，湖泊水环境氮磷污染引起的富营养化问题更为严重。国内外现状调查结果表明，在全球范围内已有30%~40%的湖泊和水库遭受不同程度富营养化影响 [ 8 ] 。近年来湖泊富营养化呈上升的趋势，据统计，在我国131个大型湖泊湿地中，达到富营养化程度的湖泊已经有67个，占比超过50% [ 9 ] 。 由于氮磷水环境污染问题较为严重，其治理措施也已经成为国内外学者研究的重点问题。如郑建初等 [ 10 ] 用水葫芦来治理太湖流域水体氮磷污染，提出了水葫芦治理措施关键措施和确保治理效果新机制。李旭东等 [ 11 ] 通过沸石床处理农田暴雨径流中的氮磷污染物，对总氮和总磷的去除率可达45%和38%。欧美国家主要对引起氮磷污染的农业进行污染源控制，对点源污染主要通过兴建污水处理工程进行末端控制，已取得较好成效，而对面源污染主要通过农田最佳养分管理等农业措施削减氮、磷总量 [ 12 ] 。氮磷水环境污染问题由于分布面广、污染程度不一，目前并没有适用各种环境且一劳永逸的治理措施，需要根据不同的污染源和污染特点制定相应的措施来缓解其带来的负面影响。 洞庭湖一直是国内学者研究的热点区域。以往对洞庭湖研究主要集中在进出湖泊径流和泥沙特征分析 [ 13 ] 、水沙丰枯遭遇频率分析 [ 14 ] 、沉积物重金属污染 [ 12 ] [ 13 ] 等方面，如Chang等 [ 15 ] 对三峡工程建设前后洞庭湖泥沙淤积特征、空间分布及变异规律进行了系统的分析与总结；Hu等 [ 16 ] 和Liang等 [ 17 ] 分别分析了洞庭湖铬(Cr)、铜(Cu)、铅(Pb)等重金属的来源和污染风险。而关注湿地演替带氮磷迁移转化规律的研究相对较少，且缺少对洞庭湖地表水和地下水氮磷污染物监测长期数据。氮磷超标引起的水体富营养化问题已经严重威胁到洞庭湖区居民的饮用水安全与社会稳定 [ 18 ] [ 19 ] 。为了揭示洞庭湖富营养化的发生机制与蓝藻暴发的机理，必须查清地表水和地下水体中氮、磷的时空分布特征及其变化规律。因此，本文以西洞庭湖为研究对象，探索水体中氮、磷等营养盐的时空分布特征及其环境效应，为洞庭湖湿地富营养化治理提供理论支撑和技术支持。
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user: 2. 研究区概况 洞庭湖是我国第二大淡水湖，位于湖南省北部，长江荆江河段南岸，地理坐标位置为东经111˚14'~113˚10'，北纬28˚30'~30˚23'，由东、南、西洞庭湖和大通湖4个较大湖泊以及密集的河网水系组成。该区属中北亚热带湿润气候区，年平均气温16.4℃~17℃，无霜期258~275 d，年降水量1100~1400 mm，6~9月降雨占年降水总量50%以上，多为大雨和暴雨，易形成洪、涝、渍灾害。洞庭湖区有湘江、资江、沅水、澧水4大河流，水系流域面积262 800 km 2 。洞庭湖是典型的吞吐型湖泊，与长江相通，通过松滋口、太平口、藕池口、调弦口(1958年封堵)四口分流入湖，入湖水经洞庭湖调节后从城陵矶出口重新汇入长江。洞庭湖区地势平坦，土地集中，土壤肥沃，适宜于多种作物生长，得天独厚的自然环境给当地社会经济发展提供了优厚的物质基础。建国以来，湖区经济日益发展，成为湖南省的粮、鱼、棉基地，也是全国重要的商品粮、渔业基地。
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user: 3. 研究方法 3.1. 监测方案与样品采集 研究区域为西洞庭湖澧水和沅水入湖口湿地演替带，其中澧水湿地演替带为农田区，种植有大量农作物，而沅水演替带为土壤裸露区，地表生长少量杂草。在澧水和沅水入湖口湿地演替带选取试验场地，位置如图1所示。在每个试验场地各布置2个与湖岸垂直的监测剖面，分别为L-T1、L-T2和Y-T1、Y-T2，剖面间距320m。在每个剖面布置3个监测钻孔，孔间距为30 m，共12个，孔深为8.00~12.50 m不等，其中澧水监测孔编号为L-1~L-6，沅水监测孔编号为Y-1~Y-6。监测点位置及编号如图2所示。监测周期为1个水文年，水样采集时间从2014年6月至2015年5月，每月25日左右采集一次地表水和地下水样。为保证地下水样的代表性，在地下水位以下0.5 m取样，用专业有机玻璃采水器进行采集。将采集的水样进行编号，及时送实验室进行三氮浓度( NO 3 − -N ， NO 2 − -N 和 NH 4 + -N )及磷酸盐( PO 4 3 − -P )浓度分析。 3.2. 测定方法 硝酸盐氮( NO 3 − -N )、亚硝酸盐氮( NO 2 − -N )和铵态氮盐( NH 4 + -N )分别采用麝香草分光光度法、重氮偶合分光光度法和钠氏剂分光光度法测定，磷酸盐( PO 4 3 − -P )采用磷钼蓝分光光度法测定。所有水样采集后立即送回实验室进行样品处理，每500 mL水样中添加0.4 mL硫酸，并5℃环境下保存，24小时内完成规定项目检测工作。其中，硝酸盐氮( NO 3 − -N )测定的相对标准偏差为3.8%，相对误差为1.4%； NO 2 − -N 相对偏差小于2.8%， NH 4 + -N 的相对标准偏差为6%，相对误差为0。磷酸盐( PO 4 3 − -P )测定的相对标准偏差为8.3%，相对误差为6.6%。
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user: 4. 监测结果分析与讨论 4.1. 三氮分布特征 湿地演替带地下水中 NO 3 − -N 时空分布特征如图3所示。在时间分布上，澧水演替带地下水中 NO 3 − -N 在0.7 mg/L附近上下波动，沅水演替带地下水中2014年6月和2015年2~5月 NO 3 − -N 浓度略高于检测极限值，其余时段内地下水中的 NO 3 − -N 浓度一直在0.5645 mg/L左右，说明沅水演替带地下水中的 NO 3 − -N 浓度一直较低。在空间分布上，除了2014年6月份沅水演替带地下水中 NO 3 − -N 浓度略大于澧水外，其余时间均是澧水演替带地下水中 NO 3 − -N 浓度较高，而且在丰水期浓度差有加大的趋势，而在枯水期有减小的趋势。 演替带地下水中 NO 2 − -N 时空分布特征如图4所示。在时间分布上，两个演替带中各自在6月和7月 NO 2 − -N 浓度出现了极大值，其中6月澧水地下水中 NO 2 − -N 浓度为0.0526 mg/L，而沅水地下水中只有0.0085 mg/L，二者相差6倍；在7月沅水地下水中 NO 2 − -N 浓度为0.0647 mg/L，而澧水地下水中只有0.0047 mg/L，二者相差将近14倍。说明在6、7月份微生物活动较频繁，硝化和反硝化反应也较强烈，生成的中间产物 NO 2 − -N 较多，从而使 NO 2 − -N 得到了一定的积累。 NO 2 − -N 浓度的空间分布并不像 NO 3 − -N 那样，澧水浓度普遍高于沅水中的浓度，澧水和沅水中 NO 2 − -N 浓度交替增加或减小或浓度相等。根据《地下水质量标准GB/T14848-93》得出两个演替带地下水根据 NO 2 − -N 分类90%都属于II类水(如图4中红线标识)，地下水受 NO 2 − -N 污染程度较小。 图1. 采样点地理位置 图2. 采样点布置图(澧水监测孔分别标号为L-1~L-6，沅水监测孔分别标号为Y-1~Y-6) 图3. 演替带地下水 NO 3 − -N 时空分布特征 图4. 演替带地下水 NO 2 − -N 时空分布特征 演替带地下水中 NH 4 + -N 时空分布特征如图5所示。在时间分布上有如下特点，澧水演替带地下水中在6月份为2014年试验段内的最高值，为3.2109 mg/L。沅水演替带中6月 NH 4 + -N 浓度也很高，为2.3411 mg/L。从空间角度分析，澧水演替带地下水中的 NH 4 + -N 浓度在大部分时间内都大于沅水地下水中的浓度，说明澧水地下水中 NH 4 + -N 污染程度要比沅水严重。这主要是澧水试验区内2月是油菜施肥高峰期，大量的施肥引起地下水中 NH 4 + -N 浓度的突然增加，引起的高浓度 NH 4 + -N 污染，而 NO 2 − -N 和 NO 3 − -N 浓度也都是在2、3月浓度突然增加，说明 NH 4 + -N 在地下环境中发生了硝化反应，但略有迟滞现象。 4.2. 磷酸盐分布特征 澧水和沅水演替带中磷酸盐时空变化如图6所示。澧水和沅水2014年7月 PO 4 3 − -P 大幅下降，2015 图5. 演替带地下水 NH 4 + -N 时空分布特征 图6. 演替带磷酸盐时空分布特征 年8月至201年2月有略微增加的趋势，特别是在2015年2月增幅较大。在2015年3月都有减小的趋势，4月和5月 PO 4 3 − -P 浓度都有所增加。澧水和沅水演替带在秋季和冬季都有增加的趋势，且增势较缓，而春季和夏季变化波动较大。在空间上，澧水演替带 PO 4 3 − -P 浓度一直高于沅水演替带浓度，说明澧水演替带 PO 4 3 − -P 浓度高于沅水演替带。 4.3. 磷酸盐与三氮浓度相关性 根据磷酸盐与三氮浓度关系，得到如图7所示相关性。从图中可以看出，磷酸盐与三氮相关性较大，且与 NO 3 − -N 、 NO 2 − -N 、 NH 4 + -N 相关系数分别是0.8324、0.7288和0.7880。表明磷酸盐与三氮含量呈现 图7. 磷酸盐与三氮相关性 出正相关关系，即三氮浓度增加时，磷酸盐浓度也会增加。由于磷酸盐和三氮均是地下水中常见的污染物，它们经常相伴而生且循环过程是相互耦合的，因此磷酸盐与三氮浓度会在同一地点浓度较高，得出的研究结果与相关文献研究成果基本一致 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] ，这也是造成湿地富营养化的主要原因。 4.4. 环境效应与治理建议 根据《地下水质量标准GB/T14848-93》，地下水中 NH 4 + -N 浓度大于0.5 mg/L即划分为V类水。结合澧水和沅水演替带地下水质量监测结果可知，澧水演替带地下水中 NH 4 + -N 浓度全年均大于0.5 mg/L，属于V类水，说明已经受到 NH 4 + -N 的严重污染，不适用于饮用和灌溉。沅水一年中有8个月也都属于V类水。澧水演替带在2014年6月和2015年2月份超过III类可饮用水标准15倍，而5月更是超过III类可饮用水达28倍。说明澧水和沅水监测地段地下水受 NH 4 + -N 污染已经达到了非常严重的程度，特别是澧水地下水受 NH 4 + -N 污染最为严重。通过对监测结果的初步分析，认为湿地演替带环境不利于硝化反应的进行，促使 NH 4 + -N 不断持续累积所致。 澧水演替带试验场地周围为农田区，施肥方式主要是撒施和灌水，溶解在地表水中的氮素也随水入渗进入到地下，经过较长时间入渗后最终进入地下水体中。另外，试验区不远处是陈家嘴镇农户集中居住区，生活污水大都未经处理直接就地排放到附近沟渠，沟渠也未采取任何防渗措施，经过一段时间后部分入渗到地下水中。澧水试验区地势平坦开阔，地形起伏不大，地下水水力坡度和流速都较小，这些条件都为氮磷在澧水地下水中的富集提供了有利条件。 沅水试验区，地形以丘陵平地为主，试验区域范围内无农田分布，主要为裸露地表的粘土层，夏季生长野草，冬天则裸露地表。试验区大范围内零星分布着一些住户和企业，生活污水和工业废水通过简单处理后直接排放到没有防渗措施的沟渠中，随后渗入到埋深较浅的地下水中，对地下水水质造成污染。该试验区地势相对平坦，地下水水力坡度和流速都较小，为氮磷在地下水富集提供了较有利条件。 由此可以看出，在湖泊地表水氮磷浓度超标，地表水和地下水通过相互作用会引发区域性地下水污染，影响地下水环境，危害人类饮用水安全，因此必须采取一定的措施来保证人类饮用水安全。 氮磷水环境污染治理十分棘手且成本过高，这是因为氮磷污染物不仅有天然来源还有人为来源，而人为来源又分为点源和面源，这都给治理带来了很大的困难。因此任何治理措施都要多管齐下、因地制宜。对天然污染源可以采取加强水体管理、加强湿地演替带建设、尝试生物治理和湖泊湿地淤泥清理等措施；对人为污染源可以采取施截污工程或引排污染源、建设污水处理厂、增加植被覆盖面积防止水土流失等措施。氮磷水环境治理是一项需要全社会共同承担的责任，是水资源持续安全地利用，社会可持续发展和生态建设的重要保障。
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user: 5. 结论 通过对洞庭湖区澧水和沅水湿地演替带氮磷分布特征及其环境效应的研究，可以得出以下主要结论： 1) 洞庭湖演替带地下水中不同形态氮、磷的空间分布均呈现出非均一性。澧水和沅水演替带地下水中 NO 3 − -N 浓度年平均值分别为0.7526 mg/L和0.6395 mg/L， NO 2 − -N 浓度年平均值分别为0.0079 mg/L和0.0104 mg/L， NH 4 + -N 浓度年平均值分别为2.0337 mg/L和0.8059 mg/L。磷酸盐年浓度年平均值分别为0.4783 mg/L和0.3633 mg/L。以农业为主的澧水演替带中氮磷浓度高于非农业区的沅水演替带。 2) 不同形态氮、磷浓度在时间上的差异性比较明显。澧水演替带内，大量施肥引起地下水中NH 4 + -N浓度出现峰值，而 NO 2 − -N 和 NO 3 − -N 浓度也都是在2、3月浓度突然增加，是由于 NH 4 + -N 在地下环境中发生了硝化反应，但略有迟滞现象。由于演替带环境不利于硝化反应的进行，两地都出现了NH 4 + -N高浓度污染。且在丰水期浓度差有加大的趋势。 3) N-P的相关性。水体中磷酸盐浓度与三氮浓度存在显著的线性正相关，且相关性较大，与 NO 3 − -N 、 NO 2 − -N 、 NH 4 + -N 相关系数分别是0.8324、0.7288和0.7880。氮磷在水体中相伴而生，浓度共同增加是造成湿地富营养化的主要原因。 4) 氮磷浓度超标对环境造成一定程度的影响，尤其是在演替带，受到污染的地表水通过地表水和地下水的相互作用，对地下水环境造成污染，危害人类饮用水安全，值得引起重视。
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user: 摘 要 云贵高原是西南喀斯特石漠化的核心区域，现有研究存在难以定量描述石漠化进程这一关键科学问题的缺陷。因此许多学者采用植被资源作为定量化描述石漠化危害程度的重要指标，早期的方法仅使用遥感影像难以准确区分大范围的植被类型、覆盖度和斑块破碎度等精细信息。前期研究表明，利用当前日益成熟的无人机技术和研究成员早期开发的盖度、斑块估算软件，结合多源遥感数据，可以准确、快速地反演植被资源信息。在云贵高原研究植被资源信息的空间分布现状，阐明其对石漠化进程的影响机制，通过对地形、气候、人口、经济和政策资料进行分析，揭示导致石漠化时空分布格局差异的控制因子及其动态变化的驱动因素。可望摸清云贵高原的植被资源分布现状，特别是实现对草地资源的更新，不仅为解决石漠化这一严重地域环境问题提供研究基础和科学依据，也为山地草牧业修复云贵高原生态环境、提高当地人民收入的规划提供宝贵的本底资料。 关键词 :天然草地，人工草地，土壤退化，植被恢复，草地–农田界面 Copyright © 2017 by authors 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 中国西南喀斯特地区是世界上面积最大的喀斯特连续带，包括云南、贵州、广西、广东、湖南、湖北、重庆和四川8个省，面积超过0.5 × 106 km 2 [ 1 ]。喀斯特地貌特征不同于其他地貌类型，具有土层浅薄、土被不连续、岩石裸露率高、土壤富钙而偏碱性的特点[ 1 ]。同时，该区域大量的碳酸盐岩渗透性很强，导致其持水能力低，特别是近一个世纪以来人类活动干扰频繁，造成喀斯特地区的生态系统发生大面积退化，乃至在许多地方形成了石漠化的自然现象[ 2 ]。其中，云贵高原的石漠化分布最为广泛、最为集中，其石漠化程度也最为强烈[ 3 ]。作为喀斯特地区土壤侵蚀的终极状态，石漠化正逐渐演变为继北方沙漠化和黄土高原地区水土流失后的中国第三大土地退化问题[ 4 ]。石漠化发生后，因土地缺少植被而不能有效地涵养水源，导致水土资源不断流失，还会引发洪涝、滑坡、泥石流等多种地质灾害，进而动摇农业生产和生态环境基础，造成人畜饮水困难，威胁到居民的生命财产安全[ 5 ]。因此，需要加强对云贵高原地区石漠化发展动态监测研究，揭示该区域生态退化的主导因子，从而提出因地制宜的应对措施。
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user: 2. 综述 地表植被的退化与丧失是石漠化过程中最为直观和敏感的现象[ 5 ]，被认为是反映生态环境变化的敏感指示器[ 6 ] [ 7 ]。植被是陆地生态系统的主体，为人类的生存和发展提供重要的物质基础，对植被资源的有效监测是研究陆地生态系统健康程度的重要途径。因此，合理选择反映植被变化状况的指标，可以有效地阐明石漠化动态变化规律和影响机制。植被类型划分(简称植被分类)是研究植被资源空间分布现状的一种直观方法，也是植被资源监测体系中的基础和关键环节[ 8 ]。植被分类不仅关系到不同植物生长的面积、空间位置和群落组成结构等定性监测指标精度，同样还直接作用到植被的生物量、生态恢复能力和生态服务功能等多种定量研究的精度[ 9 ]。植被盖度是植株叶、茎、枝等绿色植物部分垂直投影面积占整个统计面积的百分比，是探测陆地表面植被生长状况的一个重要指标[ 10 ]，能够定量化的反映生态系统的现状和区域生态环境的动态变化[ 11 ]。同时，借助卫星遥感数据可以对植被盖度进行大面积、实时、精准地反演[ 10 ]。斑块的破碎化是人类活动或环境变化共同作用，造成的一种植被形态破碎化和生态功能破碎化现象[ 12 ]。石漠化程度越严重，植被的破碎化程度越明显。在石漠化的研究中，植被破碎度也可以同植被覆盖度[ 13 ]一样，作为划分石漠化强度等级的一项重要指标。 当前模拟植被类型和计算植被盖度、斑块破碎度的方法主要包括野外植被调查和遥感解译方法。野外调查方法存在显著的时空异质性，因此较难应用到区域尺度的植被覆盖度评估中[ 14 ]。遥感影像在解译植被盖度时主要是利用高分辨率遥感影像(High Spatial Resolution Imagery， HSRI)来实现高精度的反演[ 14 ] [ 15 ]。但是，高分影像不仅价格昂贵、覆盖范围小，同时还极大的受制于天气状况，特别是在晴天较少的云贵高原区域。因此，急切需要一种方法，使野外调查的结果能够更加合理、有效地反映粗分辨率遥感影像在像元尺度上的实际状况。当前，日益成熟的无人机技术(Unmanned Aerial Vehicle， UAV)正是解决这一现状的有效方法。一方面，无人机航拍相片可以作为一种廉价、快速，采集时间可以人为操作的“高分影像替代品”，有效反演植被盖度；另一方面，相比传统地面调查中1 m × 1 m的样方框，航拍相片也是一种大面积的地面调查方法，“样方”可以设置为几米乃至几十米、几百米，在尺度上恰好匹配各类遥感影像像元的空间分辨率(Spatial Resolution， SR)，相比传统的“样方”法对像元具有更好的表达性。 目前，针对植被与石漠化的关系及其动态变化已受到了众多学者关注[ 5 ] [ 11 ] [ 16 ]。然而在喀斯特地区云贵高原利用无人机航拍技术，针对精细植被资源分布现状及其对石漠化进程影响的研究尚属空白。因此，利用精细植被资源分布信息揭示植被动态变化，并分析其对石漠化进程的作用机制，具有以下三方面的重要意义： 1) 拓宽了遥感研究的方法。本研究试图利用无人机航拍弥补样方无法准确表达像元实际状况的问题，率先开展喀斯特地区石漠化区域无人机方法反演植被类型和盖度、斑块破碎度的研究。 2) 本研究产出的喀斯特地区植被资源空间信息(主要包括植被分类、盖度和斑块破碎度)，为喀斯特地区石漠化区域植被现状监测提供实时、可更新的研究方法，进而科学、有效地分析植被变化对石漠化进程的作用。 3) 本项目获取的云贵高原植被资源信息，特别是对草地资源的更新，可以为“既要青山绿水，又要金山银山”的重要举措提供宝贵的本底资料，既保护生态环境，又满足人民的生产、生活需求。
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user: 4. 结论与展望 石漠化的进程直接关系到我国西南众多人口的生活、生产，因此近年来国家颁布了多种石漠化治理政策。通过“退耕还林还草”、“坡耕地整治”、“生态扶贫”、“天保”、“石漠化综合治理”等以植被恢复为主的宏观生态工程的实施，涌现出了广西环江和马山、贵州毕节和贞丰、湖南龙山和永州等一些成功的石漠化治理模式，石漠化治理与生态恢复初见成效[ 69 ]。不过，虽然人类活动的作用对石漠化进行了一定程度遏制，但是近年来因气候变化频繁引发干旱和粮食减产，越来越大地影响到石漠化治理进程[ 58 ]。 综上所述，云贵高原地区作为一个石漠化灾害频发的区域，亟需保障其生态安全，目前利用无人机技术精准监测生态系统中重要组成部分植被资源的动态变化研究极度缺乏，直接制约着我们对云贵高原地区尤其是气候变暖背景下植被资源和石漠化主导因素的准确提取。因此，通过精准的方法和技术手段反演植被类型、盖度和斑块破碎度，并结合多源遥感时间序列资料，揭示云贵高原植被资源分布和动态变化规律是本项目的核心内容；确定植被资源对石漠化进程的作用程度是本项目迫切需要解决的关键科学问题，也是本项目研究所面临的关键技术难题。由此可见，本项目研究对科学认识云贵高原植被资源现状和石漠化动态变化具有重要的科学理论依据和现实意义。
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user: 摘 要 本文基于广东两区域动态CGE模型，模拟了不同产业投资结构下广东省2016~2030年之间能源消费与GDP的变动情况，研究发现：对于黑色金属加工业、石油化工业、纺织业、造纸业、有色金属加工业，通过限制并逐年降低其投资额度的方式，可以较大程度降低其能源消费量；对于电力热力燃气水的生产和供应业，适当减缓投资增速，便能达到较好的结果；对于交通业、矿物开采业，限制投资的效果并不明显；对于非金属矿物业，限制投资反而会适得其反。结果表明在制定投资政策时，必须考虑到不同行业对投资敏感程度的差异性，以及不同行业的能源消费与投资之间的相关程度。 关键词 :产业投资结构，CGE模型，能源消费，GDP Copyright © 2017 by authors 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 2017年1月15号，广东省发改委、省经信委、省环保厅三部门联合印发《广东省节能减排“十三五”规划》，明确提出到2020年，广东省万元GDP能耗比2015年下降17%，全省能源消费总量控制在3.38亿吨标煤，全省21个市能源消费净增加量不超过3700万吨标煤。为给政府科学合理的制定节能减排政策提供依据，有必要利用科学的方法对一些节能减排措施的效应及影响进行定量的评估，可计算一般均衡(CGE)模型作为国际通用的经济分析及政策模拟方法，已被广泛应用于分析碳税、碳交易、产业结构等节能减排政策的模拟分析上，但是还鲜有分析产业投资结构与能源消费和经济增长的关系，鉴于此，本文应用CGE模型来综合评价产业投资结构变动对广东省能源消费和GDP的影响，以此评估该政策对广东省十三五节能减排目标实现的促进作用。 投资结构是指投资总体内部各组成部分之间的相互联系及数量比例关系，它表现为投资投向什么地方，投入多少。产业投资结构是指投资在国民经济各个产业部门之间的分配及数量比例关系，它的变动直接影响并决定产业结构的变动，进而影响各产业部门的能源消费以及经济产出。 不少学者分析了产业投资结构与产业结构之间的密切联系，郭宝华等 [ 1 ] 从投入产出角度得出了投资结构决定产业结构，而产业结构制约着投资结构；杨秀芝等 [ 2 ] 提出：要促进产业结构的优化升级必须从调整投资结构入手；范德成等 [ 3 ] 认为：产业结构是由产业投资结构决定的，产业结构的调整和升级依赖于产业投资结构的优化；陈婧 [ 4 ] 的研究认为：任何现有的产业结构都是由过去的投资形成的，而未来的产业结构又是由现在的投资结构所决定的，产业结构的高级化离不开产业投资结构的优化和调整。 还有许多学者研究了产业结构与能源消费和宏观经济之间的关联性，如许秀川等 [ 5 ] 通过建立计量模型考察了三次产业发展与三次产业能源消费之间的关系；张传平等 [ 6 ] 基于统计数据发现山东省能源消费、产业结构和经济发展间存在着长期均衡的协整关系；肖萍 [ 7 ] 的研究发现：能源消费、产业结构和经济增长三者之间相互作用、相互支持、相互制约；林景伟 [ 8 ] 的研究表明：能源与经济发展之间有着不可分割的密切关系，同事产业结构的不断调整变动也影响着能源消费及其消费结构。 从上面不同学者们的研究中我们发现，产业投资结构的变动决定了产业结构的变动，而产业结构的变动最终又影响了能源消费和经济增长，那么，产业投资结构与能源消费和经济增长之间必然存在着某种内在联系，基于此，本文考虑从产业投资结构的变动入手，分析其对广东省能源消费和经济增长的影响程度，以此评估其政策效果。