摘要：系统治理是山水林田湖草生态保护修复的核心,然而在工程实施和评估中如何有效落实和考核山水林田湖草生态保护修复的系统性仍是目前一大难题。通过厘清系统性与整体性的逻辑关系,从山水林田湖草生态保护修复的对象、主体及其耦合联系入手,明晰系统治理是山水林田湖草生态保护修复的必然选择,进而提出关键要素控制与全要素耦合相结合的治理思路,并以云南抚仙湖项目区为例阐明系统治理在山水林田湖草生态保护修复中的实践路径。最后,依据结构-功能复杂度、要素关联紧密度及其认知,将山水林田湖草治理系统分为形态系统、级联系统、过程-响应系统、控制系统等四级递进系统,从流域内和流域外的空间视角出发,提出基于"目标-约束-成本"的山水林田湖草生态保护修复系统性评估方法,为山水林田湖草系统治理的实施与考核提供核心科学支撑。

摘要：雪灾是森林生态系统的严重生态干扰之一,会严重影响林木生长并降低生态系统功能。利用2000-2011年SPOT NDVI长时间序列影像数据,基于SG滤波函数进行时序重建,采用灾后同期影像的图像阈值法,以常年多灾的云南省2008年雪灾为例,进行雪灾森林植被受损评估。评估结果与全国灾情月报中的云南省雪灾范围基本一致,全省森林雪灾受损面积达12.09%,主要分布在滇西北的迪庆州、怒江州。对森林雪灾受损程度分析表明,全省重度受灾县7个,中度受灾县13个,轻度受灾县45个。对海拔、坡度、坡向、坡位等地形条件的叠加分析表明,海拔3300~4000 m、坡度5~15°、处于东坡或东北坡中坡位的森林植被受损最严重。本研究有助于实现森林雪灾损失的快速评估,对有效规避次生灾害、开展灾后恢复重建规划具有重要意义。

摘要：高分辨率遥感影像是精确提取土地整理区地表信息的重要数据来源,提出了一种基于面向对象的规则动态提取方法,借鉴生物学中的遗传定理和人工免疫系统理论,使计算机依据样本信息和影像特征自动进行知识挖掘,提取分类规则以供用户修改与分类。最后结合模糊分类得到的分类结果显示:总体精度从传统方法的40%提高到基于遗传算法的86%与基于人工免疫算法的90%,Kappa系数也由传统方法的0.3提高到基于遗传算法的0.82与基于人工免疫算法的0.89。结果表明:该方法不仅提高了便捷性与通用性,改变了以往规则提取需要用户大量的试验和先验知识的局面,而且试验结果也表明对于分类精度有显著的提高,对于在土地整理工程中利用高分辨率遥感影像进行地物识别与监测有重要的意义。

摘要：不透水表面是城市中一种人工地表特征,隔离地表水下渗到土壤,割断了城市地表与地下水文联系,主要由城市中的道路、停车场、广场及屋顶等建筑物组成。不透水表面影响城市的地表径流、水文循环、水体质量、局部气候、生物多样性等生态环境要素,是监测城市生态系统及环境变化的重要指标,也是许多生态环境模型的主要输入参数。本文归纳了不透水表面提取技术及其对城市自然生态环境影响的研究进展。从遥感提取技术方面看,亚像元分解等新的运算方法提取中尺度分辨率遥感影像的不透水表面,将是未来遥感技术应用到城市自然资源环境研究的趋势。在数据源方面,中分辨率（10~100m）与高分辨率（0.3~5m）遥感数据为不透水表面指数在大范围、多时段的获取提供了可靠基础。在不透水表面指数应用方面,城市地表覆被监测与模拟可以为城市未来发展及规划管理提供基础。鉴于不透水表面决定了城市地区的地表水文循环、非点源污染、能量分布、植被变化及生物多样性等生态环境要素,因此搭起深入理解城市景观格局与生态过程相互关系的桥梁,是研究城市化的生态环境效应的最佳切入点。

摘要：综合考虑生态系统服务供给状态、城市化的生态系统压力以及经济发展支撑生态修复的潜力,开展国土空间生态修复分区,有助于提供自然生态系统和社会经济系统融合的空间途径,促进区域生态系统的整体保护与协同治理。基于"退化压力-供给状态-修复潜力"框架,系统评估珠江三角洲生态系统的压力、状态与潜力,开展国土空间生态修复分区。结果表明,压力指标在珠江三角洲核心区形成连片的高值区并逐渐向外部肇庆市、惠州市、江门市的中心城区辐射;供给指标空间分布差异较大,低值区与高值区之间缺乏自然过渡;潜力指标高值区主要位于各市高度发达的中心城区。珠江三角洲地区国土空间生态修复分区共划分出五大类型区,其中生态优先修复区(压力高-供给低-潜力低)位于广佛都市圈的交界地带,东莞市,珠海市与中山市的中心城区,占珠江三角洲土地总面积9.39%,亟待整合生态修复专项经费开展区际协同治理;生态治理调控区(压力低-供给低-潜力低)主要位于广州市的南沙区,佛山市、中山市与珠海市的非中心城区,占比12.98%,区域经济发展需强化资源环境承载力约束;生态自主修复区(压力高-供给低-潜力高)主要位于深圳市的宝安区、南山区与福田区,广州市的中心城区以及佛山市的禅城区,占比3.24%,应坚持地区生态保护修复政策、加大生态环境治理投资力度。研究结果明晰了珠江三角洲地区国土空间生态修复分区,将为生态修复工程的系统布局提供空间决策指引。

摘要：植物自然丰度的稳定性N同位素(δ15N)在植物N吸收和N转运过程中会发生变化,但植物叶片在凋落之前的N素的再吸收如何影响δ15N变化还不清楚。本研究以凉水地区的14个常见树种和宝天曼地区的16个常见树种为研究对象,测定各树种新鲜叶和凋落叶及其对应土壤中的C、N质量分数和δ15N值。结果表明,凉水树种新鲜叶N质量分数和δ15N值显著高于宝天曼树种,这与凉水土壤的N质量分数和δ15N值都高于宝天曼土壤相对应。此外,凉水树种叶片N吸收率(47%)与宝天曼树种(40%)无显著差异。宝天曼树种凋落叶中的δ15N显著高于新鲜叶中的δ15N值,即叶片N再吸收过程中存在N同位素的分馏效应,而凉水树种凋落叶与新鲜叶中的δ15N无显著性差异。本研究首次报道在植物叶片N再吸收过程中存在显著的同位素分馏效应,而且分馏效应的程度与N再吸收率显著负相关。此外,植物叶片N再吸收过程中是否存在同位素分馏效应可能取决于叶片的N再吸收率;乔木新鲜叶片N质量分数和δ15N值在地区间的差异可能取决于土壤N质量分数和δ15N值的地区差异;叶片N再吸收率可能与N在叶片中的存在形态有关,而与土壤N质量分数不相关。

摘要：叶绿素a的浓度能够表征海域富营养化状况,是反映海洋环境状态的一个重要指标。本研究以深圳海域为研究区,基于环境一号卫星遥感影像和实测叶绿素a浓度数据,将陆源入海排污口的核密度、距港口航道的距离和距海水增养殖区的距离作为环境变量,在Matlab平台中分别构建了基于环境一号卫星四个波段反射率为输入参数的误差逆向传播神经网络模型,及在此基础上引入了环境变量的误差逆向传播神经网络模型,以检验环境变量的引入能否提高叶绿素a浓度的反演精度,并对其输入参数进行敏感性分析。结果表明:(1)环境变量的引入能较大地提高误差逆向传播神经网络模型的反演精度,且引入环境变量的误差逆向传播神经网络模型的训练均方误差和验证均方误差分别为4.71μg/L和3.50μg/L,均优于原始误差逆向传播模型的10.98μg/L和12.61μg/L;(2)引入环境变量的误差逆向传播模型的框架如下:输入层为7个变量,分别为蓝光波段反射率、绿光波段反射率、红光波段反射率和近红外波段反射率、陆源入海排污口的核密度、距港口航道的距离和距海水增养殖区的距离;隐含层节点数为5个;输出层为叶绿素a的浓度;(3)叶绿素a的浓度对陆源入海排污口的核密度的变化最敏感,其次分别是近红外波段反射率、红光波段反射率、距港口航道距离、蓝光波段反射率、绿光波段反射率和距海水增养殖区的距离。

摘要："团地再生"(団地再生)是日本应对住宅老朽化、人口老龄化、住房空置等问题所探索出的一条城市旧住区改造道路。它强调地域功能重构,注重高龄者和儿童的需茨,引导多方主体参与和民间资本注入,旨在激发地域活力,使原本失去活力的团地获得新生。本文对日本"团地再生"模式相关概念进行了梳理,阐述日本团地再生的社会经济背景及其实施模式,而后分别列举并比较日本多摩平团地再生案例和我国深圳市华富村的住区更新实例,探讨了日本"团地再生”模式对我国住区更新的启示。

摘要：粮食安全是社会和谐、政治稳定和经济可持续发展的重要保障。准确预测区域乃至全球的农作物产量能够为各级政府、相关部门制定农业农村政策提供技术支持,保障粮食安全。目前关于农作物估产的研究大多具有地域性、经验性,过分依赖地面实测数据,一种基于多光谱卫星遥感数据和作物生长模型估算农作物产量的模型框架SCYM(Scalable Crop Yield Mapper)能够极大地减少模型对实测数据的依赖,快速应用于不同空间尺度、不同种类作物的估产,为多尺度农作物估产研究提供了一条有效的途径。以安徽省2012年—2018年冬小麦为研究对象,通过总结前人研究确定的敏感参数及其在研究区内的波动范围,结合大量实割实测数据优化WOFOST(WOrld FOod STudies)模型参数;将模拟产量、不同时段的模拟叶面积指数(LAI)同遴选出的天气变量训练随机森林模型,并以最佳观测日期组合下的MODIS-LAI代替对应时段的模拟LAI进行产量估算。结果表明:(1)模型产量估算值与站点实测值的总体相关性为0.758(R 2为0.575),RMSE为790.92 kg·ha^(-1)。精度较高的站点主要分布在淮北平原(40%);(2)对2012年—2018年全省范围进行冬小麦估产,根据7年平均估产结果的空间分布,小麦单产由北向南逐渐减少,高值区出现在皖北的淮北平原,低值区主要分布于皖中、皖南地区;(3)2012年—2018年实测单产平均值为6058.00 kg·ha^(-1),SCYM估算单产平均值为5984.95 kg·ha^(-1),且估算产量与实测产量的年际时间序列的相关性为0.822,RMSE为189.96 kg·ha^(-1),每年估产的相对误差均不超过6%。研究表明SCYM估产框架对安徽省冬小麦产量估算具有一定的可行性,在产量预报方面效果良好。该方法能够在一定程度上改善以往估产模型存在的地域性、经验性问题,在区域尺度的应用方面具有极大的潜力,未来可为农业估产提供极其重要的理论依据和实用价值。

摘要：利用MIKE21 FM模型的用户界面友好、可视性好、能灵活处理复杂地形等优点,基于蓄洪区洪水演进特点,构建了基于MIKE21 FM模型的蓄洪区洪水演进数值模型,运用该模型对潖江蓄洪区的洪水演进模拟结果表明,MIKE21 FM模型简便、运算快速、模拟精度高、模拟效果真实,可用于较复杂蓄洪区的洪水数值模拟。