简介:基于国家林业局网站和谷歌地球网站等,获取中国国家级湿地自然保护区、国家湿地公园、国家城市湿地公园和国际重要湿地等相关数据,从地理学的区域、空间等维度进行湿地自然保护区的空间结构分析及其与经济发展水平的相关性分析。结果表明,1在区域分布上,国家级湿地自然保护区和湿地公园主要分布于海拔500m以下的东部季风区,尤其主要在长江、黄河流域周边分布;从中国特殊的三大经济带发展来看,湿地自然保护区因自然条件按中、西、东顺序依次减少,呈"山"字型地域分布结构;国家城市湿地公园因位于城市而受经济发展因素影响,呈东、中、西"阶梯状"分布。2在空间结构上,国家级湿地自然保护区和湿地公园在全国及各省市区域内都呈凝聚型分布,其主要集中分布于长三角地区以及湘鄂交界处、山东中部和黑龙江、吉林交界处。
简介:于2013年7月20日、8月23日和10月17日,在小兴凯湖内布设13个采样点,采集水样,测定水样的氮、磷含量;采用综合营养状态指数法,对小兴凯湖水体富营养化程度进行分析,同时对其沼泽化程度进行评价。结果表明,7月20日、8月23日和10月17日小兴凯湖水体中总氮质量浓度分别为0.38~3.12mg/L、0.40~2.05mg/L和0.38~1.14mg/L,分布在北岸河流入湖口采样点水体总氮含量较高。8月23日,水体中的总氮含量明显高于其它采样日;7月20日、8月23日和10月17日小兴凯湖水体中总磷质量浓度分别为0.05~0.11mg/L、0.06~0.12mg/L和0.09~0.18mg/L;7月20日、8月23日和10月17日水体中的氮磷比分别为7.76~63.57、7.05~25.56和3.42~12.29,表明该湖属于磷营养限制性湖泊。各采样点综合营养状态指数为52.52~66.57,表明小兴凯湖整体处于轻度富营养状态;沼泽化综合指标为0.143~4.000,表明小兴凯湖大部分区域已处于重度沼泽化状态。
简介:Sandydesertificationislanddegradationcharacterizedbywinderosionmainlyresultedfromtheexcessivehumanactivitiesinarid,semiaridandpartofsub-humidregionsinnorthernChina.Theresearchonsandydesertificationhasexperiencedmorethan5decadesofarduouscourseofthestrugglealongwiththeestablishmentanddevelopmentofChina′sdesertscience.Researchesinthisfieldhavemadeagreatcontributiontothenationaleconomicconstruction,andenvironmentalprotection.Thispaperfocusesonpresentingthemajorprogressandachievementsinthesandydesertificationresearchduringthelast50years,includingthestagesofstudyonsandydesertification,backgroundenvironmentofsandydesertificationanditschanges,theconception,causes,process,monitoringandassessmentofsandydesertification,thevegetationsuccession,landscapeecology,plantphysiology,impactsonecosystem,high-effectiveuseofwaterandlandresourcesandsustainabledevelopmentinsandydesertifiedregions,sandydesertificationcontrolmodelsandtechniquesetc.
简介:人口统计数据空间化是人口信息与其他资源环境、社会经济等信息进行空间集成的基础.本研究对国内外人口统计数据空间化研究进行总结,归纳了水热条件、地形地貌、土地利用、交通廊道、夜间灯光等不同建模参考因素对人口空间分布的影响,并分析比较了10个主要的人口统计数据空间化模型,进而对当前人口统计数据空间化研究中存在的问题做了总结,并讨论未来的研究方向.综述认为人口统计数据空间化的研究将向数据获取多源化、建模因素综合化、模拟格网精细化、模型应用实用化等方向发展;目前需要改进的问题包括:1)统一的人口数据统计标准;2)人口结构特性相关的空间化,特别是流动人口的空间分布特征识别;3)城市街区尺度的空间化方法研究;4)多源数据与人口动态信息综合中的时相匹配;5)统一的空间化指标量化方法;6)模型参数优化与精度验证方法完善.