环境科学技术及资源科学技术

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

赵晨曦，王云琦，王玉杰，等

摘要：目的：北京2012—2013年的冬春多次出现雾霾天气，可吸入颗粒物（PM10）污染严重。而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分，在PM10中所占比重越高，越引发严重污染及心肺疾病。如今，PM2.5和PM10污染逐渐成为人们重点关注和研究的热点问题。因此，选取北京地区污染频发季节，分析其时空分布规律，并研究不同气象条件对其的影响。方法：根据北京市环境保护监测中心网站（http://www.bjmemc.com.cn），选取能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点。收集2012年12月—2013年5月的PM2.5和PM10质量浓度的24 h日均值以及2012年12月PM2.5及PM10的实时浓度值（即小时平均值）。根据中国天气网（http://www.weather.com.cn），收集各区县实时气象因子[气温（℃）、相对湿度（%）、风速（风级）、降水量（mm）]数据，记录2012年12月的小时平均值和日均值。经数据整理，利用Arc GIS普通克里格插值法（Original Kriging）可分别得到北京地区冬、春季节PM2.5及PM10的空间分布图，结合区县分布，分析颗粒物分布的整体和区域特征。经SPSS统计，分析北京市及各区域PM2.5及PM10的月变化、逐日变化及日变化等时间变化特征。采用非参数分析即Spearman秩相关系数法对PM2.5、PM10质量浓度与对应气象因子的相关性进行分析，能更客观地反映两者间的关系。结果：（1）空间特征。北京颗粒物浓度的空间分布具有一定的梯度特征，且冬季比春季更为明显。在全北京范围内，PM2.5和PM10浓度从北部山区到南部地区逐渐递增。局部地区颗粒物浓度存在一定的城乡差异，人口较为密集、污染源较多的城镇略高于植被覆盖条件较好、具有一定自净能力的乡村地区。区域PM2.5和PM10浓度分布差异体现为：西南部＞东南部＞城六区＞东北部＞西北部。（2）时间特征。不论是全北京还是局部区域，颗粒物浓度的月变化曲线均呈单峰单谷型，且总体趋势基本相同，均在1月最高，4月最低。逐日变化反应了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性，且波动均随天气情况变化明显。PM2.5和PM10浓度日变化曲线均呈双峰趋势，PM10浓度在5—7点左右最低，10—12点左右达到一个小高峰，午后稍有降低，并在19—21点达到一天中的峰值。PM2.5质量浓度的日变化与PM10基本相似，但多数时段下变化趋势稍有滞后。（3）与气象因子的关系。北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关、与风速负相关。其中，风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素，且气象因子对PM10浓度的影响比对PM2.5显著。结论：本文针对北京地区冬春季节进行了颗粒物时空变化规律的探讨，并分析了对其产生影响的气象因子。通过与以往研究对比，使可靠性得到了进一步证实。然而，由于监测点密度及位置的限制，空间插值仍存在一定误差，颗粒物空间分布的预测值与真实值间存在差距。此外，气压、总辐射量、总云量等与PM2.5质量浓度之间也存在着一定的相关性。未来研究中可增加相关因子并延长监测时段，进一步揭示造成颗粒物污染长期滞留的不利气象条件。

来源出版物：环境科学, 2014, 35(2): 418-427

入选年份：2015

基于转移矩阵的土地利用变化信息挖掘方法探讨

刘瑞，朱道林

摘要：目的：土地利用变化研究是全球变化研究的重要组成部分。土地利用转换矩阵反映了一个区域在两个时点间土地利用转换的数量信息，是最常用的分析土地利用变化的方法。但是该方法目前的应用主要集中在直接分析各土地利用类型数量的变化信息，而忽略了土地利用空间区位的固定性与独特性，当土地利用类型数量变化很小，空间却发生明显转换时，无法真实的反应土地利用的变化程度。因此本文以土地利用转移矩阵为基础，探索全面获取土地利用变化信息的方法。方法：本文以山东省临邑县为例，对其1996—2005年间的土地利用变化进行研究。首先，通过GIS的空间叠加和数理统计分析，获取两个时期的土地利用转移矩阵。其次，通过计算不同土地利用类型的新增量、减少量、总变化量、交换变化量和净变化量来获取土地利用变化的数量信息和空间信息。其中，净变化量是土地利用类型数量的绝对变化量，它是新增量和减少量相减的绝对值，反映了不同时期土地利用变化的数量信息；交换变化量是一个地类在一个地方转换为其他地类，同时在另外的地方又有其他地类转换为该地类的数量，它等于新增量和减少量绝对值小的那一个值的两倍，该数量可以反映土地利用类型的空间变化信息。总变化量既等于净变化量加上交换量也等于新增量加上减少量。最后，分析土地利用类型间转换规律。从新增量和减少量两个角度，计算随机状态下土地利用类型间相互转换的理论频数，通过实际转换量与理论转换量进行对比分析，来识别地类间相互转换的优势信息。对比分析采用两种方法，一种是减法，及采用地类间转换的实际值（Pij）减去理论值（Lij），该值的大小可以反映地类间转换的趋势；另一种方法是除法，及采用地类间转换的实际值与理论值的相对差值，计算公式为（Pij−Lij）/Lij，该值的大小可以反映地类间转换的趋势的强度。结果：（1）1996—2005年只有10.05%的土地发生了变化。耕地总变化量最大，其次是园林地和未利用地，最后是建设用地和其他土地；（2）从整体上看，交换变化量大于净变化量。耕地、其他土地和园林地的主导变化为交换变化，未利用地和建设用地的主导变化为净变化。其中，耕地总变化量为8.21%，净变化量只有0.01%，交换化量为8.20%，交换化量几乎等于总变化量，因此耕地的变化主要表现为空间位置的转移；未利用地则正好相反，几乎都是净变化，主要表现为数量的减少；其他土地和园林地的变化一方面表现出净数量的增加，另一方面也表现出一定数量的交换变化，但是交换变化量相对较大，其他土地和园林地的交换变化量分别占各自总变化量的68.18%和55.01%。建设用地以净变化为主，净变化量占总变化量的68.22%。（3）地类间相互转换的规律。从新增的角度，未利用地转化为其他土地最具有转换优势，虽然实际转换值只有0.49%，但其转换的实际值是理论值的8倍，相对差值达到7.93；其次是未利用地转换为园林地，相对差值为1.6。耕地转换为园林地的比例是最大的，达到2.63%，但是由于耕地是区域内面积最大的类型，在随机状态下其转换为园林地的比例达到2.52%，两者的差值为两者差0.11%，相对值为0.04，因而园林地增加有占用耕地的倾向性不明显。从流失的去向看，其他土地转换为园林地最具转换优势，而两者的相对差值达到2.12；其次是耕地转换为园林地，相对差值达到1.8。结论：（1）净变化量、交换变化量和总变化量等共同组成的土地利用变化信息同时考虑了各土地利用类型的空间转移和数量变化过程，能更客观的反应土地利用变化的实际情况。（2）通过实际转换量与理论转换量进行对比分析，能够更客观的反应土地利用类型间的系统转换优势。（3）该方法可以有效获取各土地利用类型动态变化信息，清晰地辨别土地利用类型间的转换规则，能够为土地利用空间分析和建模提供更有用的信息。

来源出版物：资源科学, 2010, 32(8): 1544-1550

入选年份：2015

基于SPOT VEGETATION数据的中国植被覆盖时空变化分析

邱海军，曹明明

摘要：目的：植被是土地覆盖的最主要部分，其变化对全球能量循环及物质的生物化学循环具有重要的影响。特别是大面积范围内的植被覆盖时空变化，对认识全球变化有着重要的意义。本文通过1998—2007年中国地区长时间序列SPOT_Vegetation植被指数的研究，分析中国植被覆盖的时空变化规律。方法：采用归一化植被指数（NDVI）反映植被覆盖状况，NDVI是遥感影像的近红外波段和红外波段反射率的比值参数，能很好地反映了植被覆盖、生物量以及叶面积指数等情况。利用最大值合成法，消除云、大气、太阳高度角等的部分干扰，建立中国年平均NDVI数据集。基于GIS技术，进行中国自然地理区划。最后采用一元线性回归变化斜率法和Mann-Kendall非参数检验法，计算1998—2007年来中国植被覆盖的时空变化。结果：从分析结果可以看出近年来中国植被覆盖时空变化格局：（1）中国植被整体覆盖情况自1998年以来，植被覆盖度虽然上下波动，但在整体上正逐步得到改善。空间上表现为东北湿润、半湿润温带地区覆盖度最好，华南热带湿润地区和华中、华南湿润亚热带地区次之，而西北温带及暖温带荒漠地区覆盖最差，这主是因为东北湿润、半湿润温带地区有大兴安岭，小兴安岭和长白山等林带，华南热带湿润地区和华中、华南湿润亚热带地区温暖湿润，降水量多，植被生长良好，而西北温带及暖温带荒漠地区有世界上著名的几大沙漠和沙地景观，植被覆盖差。（2）从变化斜率分析结果中可以看出中国最大NDVI均值变化趋势及其分布情况，中国的植被覆盖整体改善，局部恶化，近1/3的国土植被覆盖基本不变。其中，轻微改善的面积占国土总面积的25.35%，中度改善的面积占国土总面积的20.03%，11.88%国土总面积得到明显改善。同时，国土总面积的1.38%和2.14%却是严重退化和中度退化。（3）基于Mann-Kendall非参数检验法统计量指标可以看出，1/2以上国土面积植被覆盖显著上升，7.02%的国土面积植被覆盖状况却显著下降，16.72%国土面积植被覆盖不显著下降，而22.22%的国土面积植被覆盖状况不显著上升。总体上表现为华中、华南湿润亚热带地区，东北湿润、半湿润温带地区和华北湿润、半湿润暖温带地区植被覆盖显著上升，西部干旱区域植被状况正面临着恶化。结论：SPOT_Vegetation植被指数数据可以很好地在宏观上监测中国的植被覆盖时空变化。从整体上对中国植被覆盖时空分布状况有较清晰的认识。1998—2007年，整体上中国植被活动在增强，并向好的方向改善，特别是华中、华南湿润亚热带地区，东北湿润、半湿润温带地区和华北湿润、半湿润暖温带地区植被覆盖显著上升。但局部在却在恶化，西北干旱区域特别是内蒙古中西地区产生严重的恶化。近1/3国土面积植被覆盖基本不变。

来源出版物：资源科学, 2011, 33(2): 335-340

入选年份：2015

东江流域近20年土地利用变化的时空差异特征分析

任斐鹏，江源，熊兴，等

摘要：目的：土地利用变化会对区域生物地球循环与生态功能产生重要影响，也是全球及局地气候变化的主要驱动力之一。位于珠江水系的东江流域，是河源、惠州、东莞等城市的重要水源地，也肩负着向深圳和香港供水的任务。然而，自1990年以来流域经历了快速的城镇化过程，土地利用发生了深刻的变化。因此，探究流域城镇化过程中的土地利用变化及特点，对认识流域生态环境变化，指导土地利用和生态保护具有重要意义。基于此，本文以1990—2009年间多时相土地利用数据为基础，通过对上、中、下游土地利用多时相的对比分析，研究东江流域土地利用变化的时空差异特征，以期为流域治理和生态保护提供理论依据。方法：综合采用了野外调查、遥感影像解译和空间分析等方法开展研究。（1）土地利用分类：基于1990年、2000年和2009年3期Landsat TM/ETM多光谱遥感影像，运用Erdas9.2遥感影像处理软件，开展了流域7个一级类，12个二级类土地类型的划分，并结合2009年1月份的一次野外调绘数据和历史土地利用资料，采用人机交互的方式，对分类结果进行了校验；（2）土地利用变化程度及趋势判定：研究选用了变化量、变化幅度和年变化率3个定量指标，对土地利用变化程度进行了分析，选用了土地利用转移矩阵对土地利用转移方向及数量进行对比分析，采用上、中、下游分区对比的方法，进行空间差异性对比分析；（3）土地利用变化驱动力分析：通过多期人口、GDP数据与主要用地面积变化的对比，结合自然环境和宏观经济政策的区域差异，对土地利用变化的原因开展了分析。结果：（1）1990年以来，东江流域土地利用变化的特点表现为城市化过程显著、非城镇用地结构变化明显，以及林地和灌草地大为减少的总体特征，近20年内，城镇用地面积比例从1.52%上升到了9.39%，城镇用地的增加主要来源于耕地、园地和低覆盖度林地；（2）流域的上游、中游、下游3个区域城镇化水平差异显著，城镇用地面积下游＞中游＞上游，优势土地利用结构和发展趋势也存在着明显差别，上游以农林用地为主，中游以农林用地、水域和灌草地为主，下游城镇用地比重明显增多；（3）流域的3个区域在1990—2000年和2000—2009年两个时段，城镇用地增加量表现出相同的空间分异特征，而年增长率却表现出不同的空间分异特征，其中非城镇用地的转化在3个区域差异明显，自然植被退缩的程度表现为下游＞上游＞中游；（4）东江流域2000—2009年时段的土地利用变化速度较之1990—2000年时段整体上有所缓和，但在程度上仍具有区域差异性，显示出土地利用进一步向高度集约化方向发展；（5）人口增加、经济增长、区域发展政策的变化叠加在区域自然差异之上是东江流域土地利用变化及区域差异产生的主要原因。结论：本文综合采用遥感与GIS等分析手段，对东江流域1990—2009年间的土地利用变化时空差异特征进行了分析，表明东江流域从1990年到2009年经历了快速的城市化发展过程，城市用地大幅增加，自然植被趋于退化。不同区域的对比分析结论表明，由于流域上、中、下游社会经济条件和自然环境等方面的不同，流域上、中、下游城市化水平有所差异，土地利用结构和变化趋势也有所差异。结合这一特点，研究提出了针对性的区域发展策略，建议在上游地区加强自然植被保护，中游地区加强湿地保护，下游地区加强城镇发展用地的管理等发展策略。

来源出版物：资源科学, 2011, 33(1): 143-152

入选年份：2015

土地利用/土地覆被分类系统研究进展

张景华，封志明，姜鲁光

摘要：目的：土地利用/土地覆被变化是全球变化研究中的一个核心和热点，它不仅影响人类生存与发展的自然基础，而且影响地球生物化学圈层的结构、功能以及地球系统能量与物质循环等方面，从而与全球气候变化、生物多样性的减少、生态环境演变等密切相关。在土地利用/土地覆被变化的研究中，土地利用/土地覆被分类是基础性和关键性的一个环节，它既影响着分类结果的表达，也决定着分类数据的应用领域。本文简要回顾和评述了国内外土地利用/土地覆被分类系统的研究进展，试图为土地利用/土地覆被变化研究提供翔实资料与参考依据。方法：本研究查阅了国内外众多的土地利用/土地覆被分类系统，详细阐述了几种具有代表性的土地利用/土地覆被分类系统，分析和评价了各土地利用/土地覆被分类系统的形成背景、适用性和不足之处，在此基础上，就土地利用/土地覆被分类系统的发展与完善进行了讨论与展望。结果：土地利用/土地覆被分类系统，1970年代之前以土地利用分类系统为主。这类分类系统以野外实地调查获取数据为主要信息源，采用自下而上的分类方法，依据土地被利用的方式来进行分类，分类系统主要用于土地利用现状调查和土地利用制图。1970年代随着遥感和计算机技术的发展，以土地覆被为主的分类系统迅速发展起来，这类分类系统以卫星遥感影像为主要信息源，采用自上而下的分类方法，依据土地覆被的自然属性，兼顾土地利用的主要特点进行分类，分类系统主要用于土地覆被变化研究。目前的土地利用/土地覆被分类系统一般都只适用于特定研究目的和研究尺度，没有统一标准，各分类系统间很难进行严格的比较和转换，这种土地分类系统的不兼容性，给土地覆被数据的汇总、分析与共享带来了诸多不便。结论：为实现不同分类结果的比较与共享，需要有一个统一规范的标准分类系统。但一个适用于所有研究的“万能”的土地分类系统是不存在的，也是不必要的。在建立土地利用/土地覆被分类系统时应该尽可能兼顾特定的研究需要和分类结果的可比性。一个标准的土地分类系统应该是多级的、开放的系统，高级别的土地覆被类型可以直接基于遥感影像进行识别，以便于实现分类数据的比较和共享；低级别的土地覆被类型可以结合研究区特有的覆被类型、特定的研究目的进行划分，以满足特定区域尺度上的研究需要。

来源出版物：资源科学, 2011, 33(6): 1195-1203

入选年份：2015

中国农业碳排放研究：测算、时空比较及脱钩效应

田云，张俊飚，李波

摘要：目的：宏观把握我国农业碳排放现状及其特征是深入研究农业碳排放问题的重要前提。为此，本文将在科学编制农业碳排放测算体系的基础上，对我国1995—2010年及31个省（市、区）2010年农业碳排放量进行测算并展开时序演变规律与空间差异特征分析；接下来，探讨历年来农业碳排放变化与农业经济发展间的脱钩类型并进行阶段划分。方法：农业碳排放测算主要通过构建农业碳排放测算指标体系而后进行乘加汇总计算而实现。考察农业碳排放与农业经济发展间的关系时采用Tapio脱钩模型。该方法采用“弹性概念”可以动态地反映变量间脱钩关系。所谓脱钩弹性，即农业经济发展变化的幅度导致农业碳排放改变程度的比值，反映了农业碳排放变化对于农业经济变化的敏感程度。结果：（1）2010年我国农业碳排放总量为28673.23万t（约相当于105135.17万t CO2当量），较1995年的25530.95万t增加了12.31%，年均递增0.78%。其中，农地利用、稻田、肠道发酵和粪便管理所导致的碳排放量依次为9831.64万t、12180.20万t、5096.19万t和1565.20万t，分别占农业碳排总量的34.29%、42.48%、17.77%和5.46%。分阶段来看，呈现较为明显的“上升—下降—上升”的3阶段变化特征。（2）横向来看，区域差异明显：碳排放总量，排在前10位的地区占全国农业总排放的59.62%；而排在后10位的地区仅占全国8.19%。其中，处于第1位的湖南2010年农业碳排放总量高达2361.36万t，倒数第一的北京仅为47.82万t，二地相差48.38倍。碳排放结构，基于碳排放比重差异，将31个省（市、区）划分为了稻田主导型、农地利用主导型、牲畜肠道发酵主导型、复合因素主导型等4种类型。碳排放强度，总体呈现出西高东低的特征，即西部＞中部＞东部，西藏碳排放强度最高，达2917.14 kg/万元农业GDP，北京最低，仅为145.79 kg/万元农业GDP。（3）10多年来，我国农业碳排放与农业经济发展间的脱钩类型以弱脱钩、强脱钩为主，可见这些年来我国在农业碳减排方面取得了一定成效。具体而言，基于弹性差异，可划分为两个阶段：强脱钩、扩张连接、弱脱钩3种脱钩类型并存，起伏波动较大的第1阶段（1996—2000年）；脱钩类型集中于强脱钩、弱脱钩，平稳性特征较为突出的第2阶段（2001—2010年）。结论：本文基于农地利用、稻田、牲畜肠道发酵和粪便管理等四方面16类碳源，就我国农业碳排放的时空差异特征及其与农业经济之间的脱钩关系展开了较为深入的研究，并得出了一些研究结论。通过测算可知，2010年我国农业碳排放总量约为105135.17万t CO2，考虑到我国碳排放总量为65～70亿t，农业碳排放则约占总碳排放量的16%，这接近于一些学者所说的17%，可见采用的测算方法较为科学。而进一步研究表明，在过去10多年里，我国农业碳减排也取得了一定成就，表现在碳排放与农业经济之间的脱钩关系以弱脱钩、强脱钩为主；但同时也暴露出了一些问题，如区域间农业碳排放强度差异较大，可见今后我国农业碳减排压力仍旧巨大。

来源出版物：资源科学, 2012, 34(11): 2097-2105

入选年份：2015

基于三阶段DEA模型中国区域能源效率分析

黄德春，董宇怡，刘炳胜

摘要：能源短缺、利用率低、环境恶化已经成为制约我国经济发展的重要环节。学界对于能源效率的影响因素分析尚未统一，对能源效率的评价主要是从全要素能源效率指标进行分析。评价能源效率大多采用DEA方法，无法剔除环境因素和随机误差的影响，不能得出比较准确的结论。本文运用Fried等提出的三阶段DEA模型，将影响效率的环境因素及随机误差剔除，来评价我国区域能源利用效率，提高能源效率评价的准确性，试图克服传统研究方法的不足。A. Charnes和W. Cooper等于1978年最早创立了DEA-CCR模型，将CCR模型中的技术效率（TE）分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），即TE＝PTE×SE。这样能更加准确的反映决策单元的经营管理水平。本文选择投入导向型的BCC模型。结合Timmer提出的随机前沿分析（SFA），此模型考虑了外部环境因素对相对效率造成的影响。将第二阶段调整后的投入数据与原始的产出数据再次带入到DEA模型中计算相对效率值，得到的结果就是剔除了环境因素和随机因素影响的值，反映管理水平的效率值。本文选取能源、人力、资本3大投入要素，采用技术进步和产业结构作为环境变量。选取2009年中国29个省、直辖市、自治区的数据为样本（其中西藏数据不完整未选入，重庆的数据合并到四川中）。除研发经费支出一项来自《中国科技统计年鉴2010》外，其余数据均来自《中国统计年鉴2010》。对中国29个省市2009年的能源效率进行了分析。第一阶段运用投入导向的BCC模型，分别得到各省市2009年的技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。第二阶段的结果表明，R&D经费和第二产业占GDP比重对资本存量松弛变量和能源消费总量松弛变量通过了显著性水平为1%的检验，第二产业占GDP比重对就业人数松弛变量也通过了检验。再次运用DEAP2.1软件，将调整后的投入变量和原始产出变量带入求解，可以得到剔除了外部环境因素和随机误差的技术效率。将技术效率分为纯技术效率和规模效率，并利用其数值来分析能源效率，同时，加入环境变量来分析完善上述计算结果。结果表明，在剔除外部因素和环境变量以前，规模效率被高估，纯技术效率被低估。大部分省份在第三阶段计算出的规模收益是递增的，这说明很多企业规模较小，不能体现出规模经济性。从区域差异来看，则是东部地区的能源效率最高，中部次之，西部最低。针对这一结果，本文给出几点建议：中西部地区应加强合作，发挥各自优势，开发新技术新能源，提高能源利用率，促进经济健康发展。文章得出的结论可为各地区调整能源消耗策略和提高能源利用率提供理论指导。

来源出版物：资源科学, 2012, 34(4): 688-695

入选年份：2015