区域景观破碎化的多尺度空间变异研究_以贵州省乌江流域为例
贵州省乌江流域水资源的利用现状和保护对策研究(1)
贵州省乌江流域水资源的利用现状和保护对策研究摘要:乌江是中国长江上游南岸资源丰富、历史悠久的河流。
乌江河流的长度为1037公里。
河流沿岸为重庆、贵州、湖北3省56个县市,流域面积为87920平方公里。
乌江水资源的利用和保护与乌江流域人民群众的美好生活有关联,对乌江流域的经济可持续发展也有深远意义。
乌江水清澈,人民才能喜乐安康。
山水圣地的贵州也将迈入生态发展的大门,将生态文明践行到底。
关键词乌江;水资源;利用;保护第一章绪论一.课题背景乌江最开始从威宁县流出,东南蜿蜒流向贵州北部。
乌江流域中874公里属于贵州。
乌江呈羽毛式分布,面积达到110000平方公里。
乌江是是中国十大水电基地之一。
乌江区域储藏着很多矿产资源,有超过39亿吨煤储量,在中国南方排名靠前。
钾,铝锰,磷,石灰石资源量在中国其他矿产资源排位中位列前三甲。
旅游资源丰富,乌江流域常被称为"乌江天险","乌江画廊"。
有"乌江画廊"之称的旅游区已在长江三峡旅游发展总体规划之中。
如何在保护环境的前提下,高效利用和保护乌江流域的水资源是我们的探索目标。
二.研究意义乌江沿岸大片区域依旧属于传统的农业经济区,工业经济滞后,技术含量低,资源浪费问题比较突出。
起初的不当发展对生态环境很不利，,流域生态环境压力巨大。
水资源是一种生态上的天然优势。
我们保护及合理开发水资源目的是造福乌江流域的人民。
三.研究现状乌江的保护和管理,是贵州省近年来关于生态问题的重大决议。
贵州政府提倡"铁腕治污"和"多彩贵州,拒绝污染",出台了"贵州乌江流域水污染出台调控总体规划"和"水环境保护规划"。
贵州乌江流域制定了污染联防联控措施,协同环保法律流域规划和管理,有效推进生态文明的工作流程,以改革为着眼点,挽救乌江的生态环境。
贵州省摆在眼前的重大任务就是提高污水以及垃圾处理水平,提升乌江流域的管理和调控水平。
喀斯特山区现代高效农业示范园区空间格局及影响因素研究——以乌江流域贵州段为例
喀斯特山区现代高效农业示范园区空间格局及影响因素研究——以乌江流域贵州段为例赵祖伦，杨家芳，孙小琼，赵卫权，文锡梅，罗时琴（贵州省山地资源研究所，贵州 贵阳 550001）[摘要]现代高效农业示范园区是农业经济的重要组成部分，以乌江流域贵州段为典型区域，研究喀斯特山区现代高效农业示范园区空间格局特征，对于园区空间布局优化、提档升级以及对农业扶持政策制定具有重要的研究和实践意义。
运用平均最近邻法、地理集中指数、核密度、地理联系率等空间分析方法，研究喀斯特山区现代高效农业示范园区空间格局规律，并探讨其影响因素。
研究结果：①将乌江流域贵州段省级现代高效农业示范园区划分为12个类型，包括休闲农业、蔬菜产业、精品果业、茶叶产业、生态畜牧业、中药材产业、林特花卉、粮食产业、特色渔业、核桃产业、马铃薯产业和烟草产业等。
②乌江流域贵州段省级现代高效农业示范园区空间分布整体呈聚集分布，空间结构属于凝聚型；③乌江流域贵州段省级现代高效农业示范园区空间分布整体呈组团状、带状的多中心分布特征，核密度值较高区域主要集中在贵安新区、乌当区、播州区、湄潭县和威宁县等区县；乌江中游是园区分布最为密集的区域，上游和下游园区分布较为分散；④区域坡度、重要水系分布、交通区位条件、农业发展水平等是影响喀斯特山区现代高效农业园区分布的主要因素。
[关键词]乌江流域贵州段；现代高效农业示范园区；空间格局；影响因素[中图分类号]F301.2 [文献标识码]A现代高效农业示范园区的发展建设是农业经济的新增长点，有利于农村加快发展，传统农业向现代农业转型升级，促进农民就业增收。
喀斯特山区现代高效农业示范园区空间格局特征及其影响因素的分析，对整合地域特色产业资源，优化喀斯特山区现代高效农业示范园区的规划布局提供参考。
2004年以来农业产业化发展备受党中央、国务院高度重视和支持。
2010年中央1号文件明确提出，支持龙头企业提高辐射带动能力，建立农业产业化示范区，把发展现代农业作为转变经济发展方式的重大任务。
基于InVEST模型的喀斯特流域水源涵养量——以贵州省内乌江流域为例
基于InVEST模型的喀斯特流域水源涵养量——以贵州省内乌江流域为例夏林;安裕伦;姜海峰;伍显;郝新朝【摘要】探讨喀斯特地区流域生态系统的水源涵养能力对为当地制定水土流失方案和规划水源涵养林有重要意义.以贵州省内乌江流域为例,采用InVEST模型定量评估研究区产水量和水源涵养量,在此基础上,探讨了纯喀斯特、亚喀斯特和非喀斯特景观涵养水分能力的差异.结果表明:1)研究区总产水量为365.14×108 m3,总水源涵养量为14.66×108 m3,单元产水量和单元水源涵养量分别为549.06 mm3和55.12mm3;2)产水量空间分布表现为自南向北逐渐递减,水源涵养量空间分布呈现自南向北逐渐递增趋势;3)地类间的单元水源涵养量由高到低排序为林地＞草地＞耕地＞裸地＞建设用地＞水域;三种景观的单元水源涵养量由高到低排序为非喀斯特＞亚喀斯特＞纯喀斯特.【期刊名称】《贵州科学》【年(卷),期】2019(037)001【总页数】6页(P27-32)【关键词】流域生态系统;水源涵养;InVest模型;景观【作者】夏林;安裕伦;姜海峰;伍显;郝新朝【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001【正文语种】中文【中图分类】P333流域是生态系统中特殊的区域，不仅能调节自然界水循环平衡，而且其水资源在农田灌溉、提供人类生活用水、净化环境、维护生物多样性等方面均有重要贡献[1]。
随着经济快速发展和人口增长，人类无序开发和低效利用使得流域水质持续恶化，水资源短缺受到越来越多人的关注，水源涵养功能已经成为水资源管理所面临的主要挑战[2]。
定量评估流域生态系统水源涵养功能对缓解水资源需求压力、耕地开发与保护等方面均具有重要意义[3]。
复杂滩群分汊航道演变与整治——以乌江郭母子为例
倍。 乌江洪、 枯水位最大变幅约 ３ 水位最大 日 ６ｍ， 涨幅 ８ ０ｍ， ． 最大时涨幅 ０ ８ 第一次大洪水 的输沙率可 １ ． ９ ｍ。 占年输沙率的 ３％以上 ， ０ 沙量最大月份与水量最大月份均为 ６月份， 月份输沙率 占全年输沙率的 ３％， ６ ０ 输沙 率 年 际之 间 的变化 较 年径 流变 化 大 。 多年 平 均含 沙 量 为 ０ ３ ｇｍ 。 ． ３ｋ／ 白马 至涪 陵段 内峡 谷 总长 约 ３ ｍ， ６ ０ｋ 占 该 河 段 总长 的 ２３河 道 平 均 比降 ０３４ ， 水 期 局部 最 大 比 降 １％ ， 大流 速 ４５ｍｓ河 面 最 窄处 仅 ５ ／。 ． ％ｏ枯 ７ ２ ｏ最 ． ／， ５ ｍ， 宽处 ３０ｍ， 最 ２ 最小 弯 曲半 径 ９ 峡 谷 上 、 ０ｍ。 下游 河 道 宽浅 ， 流分 散 ， 面 形态 宽 窄 相 间 ， 水 平 两岸 多有 溪 沟
乌 江河床 狭 窄 ， 险密 布 ， 半径 、 比降 、 滩 小 大 高流 速 、 恶劣 流态是 其航 道 的基本 特点 。 白马 至涪 陵河段 既 处 于三 峡水库 回水变 动 区 ， 上游 又紧邻 银盘 溪大 型航 电枢纽工 程 ， 河段 不仅 受到下 游较 大 的水 位变 幅 ， 使该 同时 上 游受 到 电站 日调节 非恒 定 流的影 响 ， 于此 类河 道特 性 ， 流 态 比较 复 杂【 ］ 文重 点探 讨该 河段 郭母 子 对 其 。 本
２ 河 床 演 变 、 险 成 因及 碍 航 特 点 滩
２１ 本滩 险特 性 分析 ．
郭 母子 滩 位 于大 溪河 口以下 ２ｋ ， ｉ 下距 乌 江 河 口 ２ ． ｋ 处 ， ｎ ８ ｍ ５ 系枯水 弯 、 、 险滩 。 江 自桐 麻 湾峡 进 窄 急 乌
三岔河流域不同尺度土地利用对水质的影响
段少琼等三岔河流域不同尺度土地利用对水质的影响三岔河流域不同尺度土地利用对水质的影响段少琼1安艳玲1#苏孝良2吴起鑫U金桃1侯祎亮1吴旌滔1(1.贵州大学喀斯特环境与地质灾害防治教育部重点实验室，贵州贵阳550003;2.贵州省科学技术厅，贵州贵阳550002;3.中国科学院地球化学研究所，环境地球化学国家重点实验室，贵州贵阳550002)摘要以2013年8月的三岔河流域水体采样数据为基础，结合土地利用数据，利用地理信息系统（GIS)技术，分别从子流域和缓冲区尺度分析河流水质指标与土地利用之间的关系。
结果表明，在子流域尺度上，水质对土地利用类型的响应更加显著。
林 地、草地对水质起“汇”的作用，耕地和建设用地主要起“源”的作用，其中氨氮与耕地、林地、建筑用地面积比例显著相关，总磷与未利用地、水域面积比例显著相关。
冗余分析进一步表明，耕地是氮素的主要来源，未利用地是磷素的主要来源。
关键词土地利用水质尺度冗余分析三岔河D〇l:10.15985/ki. 1001-3865.2017.05.013Effects of multi-scale land use on water quality in Sancha River DU A N S h a o q i o n g1，AN Y a r d i n g1，SU X i a o l i a n g2，WU Qix in1'3，J IN T a o1，HOU Y i l i a n g1，WU J i n g t a o1. (1. K e y La boratory o f K a r s t E n vi ro n m e n t a n d GeohazardPr ev en ti on ?M in is tr y o f Eucation ?Guizhou University ?G u i y a n g Guizhou550003 ; 2.Scie nce a n d T e c h n o l o g y D e p a r tm e n t o f Guizhou P r o v i n c e , G u i y a n g Guizhou550002 ； 3.State K e y La boratory o f E n vi ro n m e n ta l G e o ch e m i st ry , Institute o f G e o ch e m i st r y , Chinese A c a d e m y o f Sciences ^Guiyang Guizhou550002)Abstract ：The relations between land use and water quality were analyzed on the sub-basin scale and riparian buffer zone scale by using geographic information system (GIS) technique based on water sampling data collected in the Sancha River basin in August 2013. Land use data were also obtained. Results showed that the water quality were significantly affected by land use in a sub-basin scale. The forest-land and grass-land were the sources of the water quality. Conversely ? the farm-land and the building-land mainly were the sinks. The ammonia nitrogen was significantly influenced by area ratios of farm-land, forest-land and building-land, while the total phosphorus was significantly influenced by area ratios of unused-land and water-land. The result of redundancy analysis further demonstrated that the farm-land was the main source of nitrogen,and the unused-land was the main source of phosphorus.Keywords：land use；water quality；scale；redundancy analysis；Sancha River随着流域范围内人类活动的加剧，全球水环境 污染问题日益突出。
喀斯特地区生态环境脆弱性现状区划初探—以贵州省乌江流域为例
喀斯特地区生态环境脆弱性现状区划初探—以贵州省乌江流
域为例
苏维词;牟井兰
【期刊名称】《贵州科学》
【年(卷),期】1993(011)003
【摘要】本文以贵州乌江流域的42个县(市)为例,论述了喀斯特地区生态环境脆弱性区划的主要原则,探讨了脆弱性区划的指标,并进行了量化。
在此基础上,用灰色关联度分析并确定了各影响因子(即区划因子)的权重,经过综合评判,笔者把流域内生态环境脆弱性划分为五种类型。
并提出了相应的防治对策。
【总页数】7页(P24-30)
【作者】苏维词;牟井兰
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P931.5
【相关文献】
1.西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性演化分析——以贵州省为例 [J], 汪霞;汪磊
2.西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性评价——以贵州省为例 [J], 汪霞;汪磊
3.构建乌江生态文化旅游廊道的思考\r——以乌江流域铜仁段为例\r构建乌江生态文化旅游廊道的思考——以乌江流域铜仁段为例 [J], 何立高
4.贵州省乌江流域生态脆弱性评价及其空间变化特征 [J], 安芬;李旭东;程东亚
5.1990-2015年贵州省乌江流域生态环境质量变化评价 [J], 芦颖;李旭东;杨正业因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
宁夏黄河流域景观破碎化时空变化特征_李帅_马文超_顾艳文_魏虹_彭月_李昌晓
大尺度上景观破碎化的研究主要是基于土地利用展开而土地利用类型的组合可以呈出现不同的景观空间格局因此在进行景观破碎化研究时更需强调空间格局与生态过程的关系当前国内外对景观破碎化的研究大多还是使用多个景观指数来综合描述景观破碎化的过程而对定量测度景观破碎化的程度及对景观破碎化的空间变异特征的研究相对较少11定量测度和空间变异结合的研究也鲜有报道
大尺度上景观破碎化的研究主要是基于土地利用展开，而土地利用类型的组合可以呈出现不同的景观空 间格局，因此，在进行景观破碎化研究时更需强调空间格局与生态过程的关系［5］。当前国内外对景观破碎化 的研究大多还是使用多个景观指数来综合描述景观破碎化的过程［6-8］，而对定量测度景观破碎化的程度及对 景观破碎化的空间变异特征的研究相对较少［9-11］，定量测度和空间变异结合的研究也鲜有报道。
基金项目： 国家国际科技合作专项资助项目（ 2015DFA90900）
收稿日期： 2015-06-05；
修订日期： 2015-11-30
* 通讯作者 Corresponding author．E－mail： weihong@ swu．edu．cn
医药前沿杂志
乌江北源流域土地利用变化模式图谱分析
乌江北源流域土地利用变化模式图谱分析魏晓霞（ 贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550000 ）摘 要：基于土地利用信息图谱概念模型和地学信息图谱的理论方法，以乌江北源2000、2005、2010年三期LandSat 影像现状数据为基础，运用ArcGIS 10.2和RS 分析技术，对研究区10a 间的土地利用变化图谱进行分析，探索土地利用数量转换、空间分布及演变模式规律。
研究表明：研究区10a 间土地利用变化主要特征表现为“耕地→林地”、“耕地→草地”、“耕地→水域”转换，空间分布突出表现在织金县南部，黔西县南部和中部的河流沿岸地带，空间分离度较低。
耕地利用变化模式图谱显示，研究区农林地变化模式除稳定性外，以前期变化型和后期变化型为主，反复变化型和持续变化型发生概率较小，农林地利用的转换时段性特征明显。
关键词： 地学信息图谱； 地理信息系统； 图谱单元； 乌江北源 中图分类号：F301.2 文献标识码：A 文章编号：1673-9639 (2018) 03-0086-080．引言近年来，人类经济活动对环境的影响日益深刻，土地利用类型的变化会引发土地利用格局和景观结构(自然状态的土地覆被格局)发生变化[1]。
研究土地利用空间格局变化能够更好地揭示地表生态过程，因而得到普遍开展[2-3]。
国内外对土地利用变化“格局与过程”的集成研究日益重视，目前，研究主要通过不同时期的土地利用数据或遥感影像的空间叠加、转移矩阵等来获得土地利用在数量上的变化[4-5]，但非空间属性数据在空间位置方面的表达不足。
地学信息图谱是借助于时空融合的图谱方法，把“表现空间单元特征的图”与“表示时间发展之起点与过程的谱”合二为一，弥补了基于非空间数据库的数据挖掘方法在形象思维和空间位置方面的不足[6]。
具有既能以图谱单元来记录土地利用变化的时空复合信息，又能定量表示多时空条件下“空间格局”与“时序特征”的复合特点[5-9]。
贵州省地表水系结构尺度效应研究
１ １ ０ ０ Ｉ Ｔ Ｉ ， 相对 高差 ３ ０ ０ Ｉ Ｔ Ｉ ； 小 鹿 窝 流 域 位 于 息 烽 县 中
部， 面积为 ４ ４ ． ８ ４ ｋ ｍ。 ， 海拔范 围 １ １ ０ ０ ～１ ６ １ ６ １ Ｔ Ｉ ， 相 对 高
忽 略 。 这 就导 致 不 同 地 形 图 上 所 提 取 的 水 系 在 时 空 范
根 据 Ｈｏ ｒ ｔ ｏ ｎ定 理 ［ ３ ］ ， 水 道 的长度 比（ ） 计 算 公 式
（ １ ） 如下 ：
围 内存 在 一定 的 差 异 。 以 贵 州 省 息 烽 县 典 型 喀 斯 特 地 貌 区选 取 后 河 流 域 和 小 鹿 窝 流 域 为 研 究 对 象 ， 通 过 定 量 对 比分 析不 同 比 例 尺 上 提取 出 的 同 一 水 系 结 构 特 征 值 ，
Ｎ ／ Ｎ ＋
（ ２ ）
式 中： Ｎ 为 某 一 级 水 道 数 量 ；Ｎ 为 高 一 级 水 道
２ 研 究 区概 况
息烽县地处东经 １ ０ ６ 。 ２ ７ ２ ９ ” ～１ ０ ６ 。 ５ ３ ４ ３ ” ， 北纬 ２ ６ 。 ５ ７ ４ ３ ～２ ７ 。 １ ９ ２ ９ ， 位 于贵州省 中部 、 乌 江南岸 ， 属 北 亚
摘要 ： 为 了探 讨 运 用现 代 信 息技 术 所提 取 的 水 系结 构 受尺 度 变 化 的 影 响 ， 以贵 州 省 息烽 县 内两 个 闭 合 流 域
作 为研 究 对 象 ， 运 用 ＧＩ Ｓ技 术 与 地 貌 侵 蚀 循 环 理 论 ， 研 究 了水 系结 构 受 尺 度 效 应 的 影 响 。 研 究 结 果 表 明 ：
景观破碎化
临安大明山风景区，国家AAAA级风景旅游 区，距杭州116公里，是镶嵌在杭州至黄 山黄金旅游线上的一颗璀璨明珠。大明山 景区面积29平方公里，目前已开发的核心 景区有15.18平方公里，最高峰大明顶海 拔1489.9米，拥有32奇峰、13幽涧、8条 飞瀑、3个千亩以上的高山草甸, 横贯六 座山体的万米岩洞，共有大小景点96个， 以朱元璋屯兵千亩田、起兵反元建立大明 王朝的史话为文化依托，以“一泓碧湖、 十里幽谷、百丈飞瀑、千亩草甸、万米岩 洞、群峰啸天、林海无边”的绝胜风光而 名闻遐迩， 被誉为“浙江黄山”。
生物多样性
大明山景区内绵延起伏、浩瀚无边的原始阔叶林使大明山成了绿色的 海洋，郁郁葱葱。其中，夏腊梅、香果树、领春木、连香树、银鹊树 等均为珍稀濒危植物。区内有国家珍稀濒危植物35种，种子植物1718 种，蕨类植物151种，苔藓类植物291种。 茂密的植被进而庇护了云豹、黑麂、白颈长尾雉、中华虎凤蝶等37种 国家级珍稀保护动物，区内统计有兽类74种，鸟类148种，爬行类44 种，两栖类20种，鱼类55种，昆虫已汇编名录者达2000余种。
小结
1
景观破碎化是生物多样性丧失的一个最主要原因
2
破碎斑块越小，种群密度降低程度越大，灭绝速率越 大
3
具有高存活率的物种往往最能忍受生境的破碎化
恶劣后果
大明山万松岭滑雪场占用的浓密森林面积达3000平方米，砍伐了数 量庞大的树木，严重破坏了当地的森林植被。例如，大明山的“山 花”--国家二级保护的濒危植物夏腊梅的数量锐减。 而且滑雪场的修建使得原来连续完整的森林被分割成大大小小的许 多个斑块，形成破碎化的景观。原本生活在这片森林里的兽类、鸟 类、昆虫等失去了生境，只有被迫迁移，有的甚至灭绝。
基于ESDA-GIS的贵州省乌江流域经济差异时空格局
基于ESDA-GIS的贵州省乌江流域经济差异时空格局李玉红;蔡振饶;程东亚【摘要】选取贵州省乌江流域2000—2017年人均GDP数据,利用GIS与GeoDA分析贵州省乌江流域经济发展水平空间分异特征.研究发现:从总体分布格局看,18个年份中,空间自相关系数Moran's I均大于0,呈上升趋势,说明流域各县域的空间自相关性不断上升,经济发展的有序性逐渐增强;从局部空间格局看,各县域经济发展差异在缩小,\"高-高\"集聚区主要集中在流域中游的贵阳部分县区,\"低-低\"集聚区主要分布在流域中的遵义和铜仁的部分县区.同时,探讨了流域内经济差异的变动原因.目的在于为促进贵州省乌江流域经济协调发展提供参考依据.【期刊名称】《湖北文理学院学报》【年(卷),期】2019(040)005【总页数】6页(P10-15)【关键词】空间自相关;空间分异;经济发展差异;贵州省乌江流域【作者】李玉红;蔡振饶;程东亚【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】F127区域经济差异一直是国内外学者关注和研究的热点问题[1]. 对区域经济发展状况的空间异质性结构与发展模式的识别与分析是制定科学合理的区域发展策略与规划的基础条件[2]. 我国自改革开放以来，经济飞速发展，但不同地区间的经济差异也逐渐凸显[3]. 许多学者对此做了大量的探讨与研究，主要有研究方法的选取，指标体系的确定以及不同时空尺度下的差异分析. 在研究方法上，主要通过测算标准差、极差、基尼系数、变异系数等，借助于数理统计SPSS等专业软件，采用回归分析、层次分析等对区域经济差异展开分析与研究[4-6]. 在研究尺度上，大到全国范围[7]，小到县域[8]. 流域经济是一种特殊类型的区域经济，其在研究范围上是以流域为研究界限. 我国关于流域经济时空差异研究主要集中在长江、黄河两大流域[4-5，9]. 方法林[10]采用GIS空间法对长江经济带区域经济发展差异进行了分析；周晓艳[11]等以黄河流域的73个地级市为研究单元，以人均GDP为测度指标，研究了1990—2013年黄河流域的经济发展水平空间格局和演变过程. 自长江经济带提出以后，大力推动其经济发展成为国家一项重大区域发展战略，乌江流域作为长江上游最大支流[12]，研究乌江流域经济对于推动长江经济带、实现乌江经济长廊意义深远. 目前，对于乌江流域的经济研究，张雅文[13]基于主成分分析与探索性空间分析技术对乌江流域的53个县域单元的2005—2017年经济发展空间格局和空间自相关进行了研究. 乌江流域流经重庆市、云南省、贵州省等. 其中，流经贵州省境内的面积占据整个乌江流域的绝大部分. 可见，对贵州省境内的乌江流域进行研究，对于推动整个流域的社会经济发展具有重要现实意义. 目前，针对贵州省境内乌江流域经济的研究主要集中于市域尺度的概括分析，研究方法很少涉及探索性空间分析，研究文献也相对较少. 因此，本文选取贵州省乌江流域42个县域2000—2017年人均GDP数据，采用探索性空间分析法对其经济差异时空格局展开研讨，旨在推动乌江流域境内的县域经济发展，缩小各县域间的经济差异，促进经济协调发展.1 研究区界定及其概况乌江流域隶属长江流域上游南段最大的一条支流，其水系分布于湖北、四川、贵州、云南等地. 本文以贵州省境内乌江流域为研究对象，在对其范围进行界定时，综合考虑了流域自然、经济与行政区划等因素. 最终确定了属于贵阳、遵义、安顺、毕节、铜仁等辖区在内的42个县域.贵州省境内乌江流域段(26°7′-30°2′N，104°2′-109°2′E)作为贵州省最大水系，发源于贵州西部乌蒙山东麓的香炉山，其面积达6.68×104km2，占贵州省国土总面积的37.5%；其主要支流有六冲河、三岔河、猫跳河、鸭池河、偏岩河、清水江、石阡河和余庆河等. 贵州省境内乌江流域段常住总人口为2 134.29万人，61.3%为农业人口. 作为连接黔渝两地的黄金水道，“富饶的贫困”是乌江流域的主要特征. 一方面，流域内生物、能源、矿产、旅游等资源十分丰富，拥有巨大的开发潜力；另一方面，地形复杂、交通落后、长期投入不足等原因导致流域境内城市的经济社会发展严重滞后.2 研究方法与数据来源2.1 研究方法探索性空间数据分析主要用来探测一些变量的空间关联与集聚现象[14]. 传统上，直接读取数值地图分析空间集聚问题存在一定的模糊性与主观性，而探索性空间数据分析可缓解这一弊端. 一般地，依据探索性空间数据分析法的具体研究内容与目的，可分其为全局空间自相关与局部空间自相关.2.1.1 全局空间自相关用来分析整个区域关联性的指数和空间差异程度[15]. 常用全局莫兰(Moran)指数I统计量，具体计算公式为[1]：(1)(2)其中，n是研究区域内地域单元总数，wij是空间权重矩阵的元素值，xi是地域单元i的x变量，为xi的平均值. Moran’s I值介于[-1，1]之间，大于0为正相关，小于0为负相关，值越大表示空间分布相关性越大，即存在空间聚集分布现象，值越小代表空间分布相关性小，当值趋于0时，即代表空间分布呈现随机分布.2.1.2 局部空间自相关全局空间关联指数仅能反映整体区域与周边地区间空间差异的平均程度，难以探测不同位置局部区域的空间自相关性质，因此安塞林(Anselin)[16]于1995年提出可揭示局部及其各空间单元间的相似性或相关性的局部空间自相关指数(LISA). 结合Moran散点图将局部差异的空间结构可视化，研究其空间分布规律. 一般采用Local Morans(LISA)统计量来衡量局部空间的自相关性，可用公式(3)来计算[17]：(3)其中，含义同公式(1)，正的Ii表示一个高值被高值所包围(高-高)，或者一个低值被低值所包围(低-低). 负的Ii表示一个低值被高值所包围(低-高)，或者是一个高值被低值所包围(高-低).2.2 数据来源本研究在充分考虑研究区数据的可获取性与可行性基础上，选取了贵州省乌江流域的42个县域2000—2017年的人均GDP数据. 部分县域人均GDP数据采用了GDP与年末常住总人口的计算值. 数据主要来源于《贵州省统计年鉴》《遵义统计年鉴》《毕节统计年鉴》《铜仁统计年鉴》《安顺统计年鉴》《中国县域统计年鉴》等.3 测算结果分析空间自相关计算公式繁琐，随着地理空间计量学发展，用于处理空间计量问题的软件解决了传统计算给研究工作带来的困难. 因此，本研究采用安塞林设计的GeoDA进行计算.3.1 贵州省乌江流域人均GDP的全局空间自相关分析通过GeoDA软件计算得到贵州省乌江流域各县域2000—2017年的人均GDP全局自相关Moran’s I指数，如表1所示. 根据表1进一步绘制人均GDP的Moran’s I变化趋势图，如图1所示. 分析表1和图1可知，研究期内，贵州省乌江流域人均GDP的Moran’s I值均大于0，说明自2000年以来贵州省乌江流域各县域的人均GDP存在显著的空间正相关，即存在空间集聚. 进一步分析可知，研究期内各个时期的集聚程度存在一定差异. 2000—2004年的Moran’s I 值呈稳步上升趋势，而2005年Moran’s I值出现了年际最大波动，从2004年的0.3572下降为0.05510，此后又升至2006年的0.3442. 同样2009年的Moran’s I值也出现了下降，之后又开始呈不断上升趋势. Moran’s I值在2005年和2009年均减小，说明这两个年份里贵州省乌江流域各县域的人均GDP 集聚格局减弱，经济发展差异增强. 2010—2015年间，Moran’s I值又保持稳步的上升趋势，到了2015年，Moran’s I值达到了研究期内的最大值；2015年以后，Moran’s I值呈略微下降趋势. 总体而言，自2000年以来，贵州省乌江流域各县域的人均GDP的Moran’s I指数呈不断增长趋势，流域内各县域经济发展的有序性在逐渐增强，无序性在逐渐减弱.表1 贵州省乌江流域人均GDP空间自相关系数Moran’s I年份Mor an’s I年份Moran’s I年份Moran’sI20000.276620060.344220120.347720010.283020070.361520130.61092002 0.296520080.341620140.639420030.287620090.089520150.716020040.357 220100.315920160.704920050.055120110.322620170.5801图1 2000—2017年贵州省乌江流域人均GDP空间自相关系数Moran’s I变化趋势图3.2 贵州省乌江流域人均GDP的局部空间自相关分析为从不同侧面揭示研究现象的空间关联特性，进一步利用GeoDA来计算空间联系局域指标(LISA，以下作此简称)，系统同时产生Moran散点图和LISA聚集图.3.2.1 Moran散点图分析为了进一步研究局部空间的异质性，利用GeoDA计算得出贵州省乌江流域2000年，2005年，2010年及2015年的Moran散点图，如图2所示. 散点图的第一、二、三、四象限分别表示“高-高”“低-高”“低-低”及“高-低”. 其中，“高-高”(热点区)表示某个空间单元与其临近单元的属性值均较高，二者空间差异性较小；“低-高”表示某一单元属性较低，其周围单元较高，二者差异水平较大；“低-低”(盲点区)表示空间单元存在较强的空间正相关性，二者经济发展水平都低，差异较小；“高-低”表示某一单元属性较高，其周围单元较低，落入此象限的空间单元存在较强空间负相关性，空间差异较大.由贵州省乌江流域人均GDP的Moran散点图可知，总体上，2000年以来流域内各县域单元经济有了一定发展，但经济发展总体水平不均衡，存在一定差异. 2000年、2005年、2010年、2015年流域内各县域经济发展均呈现空间正相关性. 2000年经济发展水平较高或较低的县域呈空间集聚分布；2005年经济发展较低的县域呈集聚分布，而较高的县域出现随机分布；2010年各县域在散点图中分布表现出较强的有序性，空间差异逐渐减小；2015年各县域集聚格局进一步增强，经济差异也进一步减小. 从不同象限中县域个数来看，2000年位于“低-低”象限的县域达27个，位于“高-高”象限的是9个，在42个县域中，位于“低-低”和“高-高”两象限的高达36个，占总数的6/7，说明流域内各县域局部集聚现象明显，但主要以经济发展水平较低县域为主. 2005年，位于“高-高”的象限县域个数减少，“低-低”象限的有所增加，说明流域内各县域仍存在明显的空间集聚，而经济发展水平较低的县域个数增加. 2010年，位于“高-高”象限的县域个数在2005年基础上有明显增加，达到15个，位于“低-低”象限的达到19个，说明流域内各县域空间集聚明显且经济发展水平较高的县域个数在增加. 2015年，位于“高-高”象限的县域个数与2010年一样，位于“低-低”象限的由2010年的19个增至24个，而位于“高-低”象限的为0，位于“低-高”象限的也较少，说明贵州省乌江流域局部相邻的各县域间的空间集聚现象更加明显，各区域经济发展差异进一步减小，不同经济发展水平的县域分布更加有序.图2 2000—2015贵州省乌江流域人均GDP的Moran’Ⅰ散点图3.2.2 LISA集聚图分析 LISA值可用于表示某一空间单元与其周围单元正相关或者负相关的程度. 通过GeoDA计算出研究期内贵州省乌江流域各县域人均GDP的LISA值，并绘制2000年，2005年，2010年及2015年的LISA集聚图，如图3所示，并揭示其动态变化过程.从图3可知，在2000年，贵州省乌江流域各县域经济已表现出较明显的空间分异格局，区域自身与周围区域的经济水平都较高、空间差异较小的县域集中在流域中部的贵阳. 在2005年，流域内各县域经济局部空间差异发生了较大变化，表现为只有经济发展较低的县域在空间上呈现集聚分布，主要分布在铜仁地区的沿河县、思南县、德江县及遵义的道真县、正安县、务川县等. 在2010年，流域内各县域空间分布格局有序性进一步增强，表现为明显的空间集聚分布；空间差异小、经济发展较高的区域集中在流域中部，经济发展较低的区域主要集中在流域东北部的遵义和铜仁地区的部分县域. 在2015年，流域内经济发展较高的县域进一步增多，且空间集聚明显；经济发展较低县域仍集中在流域东北部.从不同时段来看，2000—2005年间，流域内各县域空间分布格局出现较大变化：属于“高-高”的县域由2000年的4个变为2005年的0个，属于“低-低”的县域由2个增加到9个；2005—2010年间，流域内各县域经济得到一定发展，属于“高-高”的县域明显增加，集中分布在流域中部，属于“低-低”的县域个数未发生改变，在分布区域上，2010年新出现了余庆县等，而2005年的纳雍县和道真县不再属于“低-低”；2010—2015年间，流域内各县域经济有了更大发展，空间格局分异更加明显，属于“高-高”的县域由2010年的5个增加到2015年的11个，属于“低-低”的县域新增了纳雍县、道真县和湄潭县，而沿河县和思南县在2015年不再属于“低-低”. 从整体上看，贵州省境内乌江流域的经济高低集聚分布格局明显，各县域空间分布的有序性增强，但要实现贵州省乌江流域各县域经济协调发展还需进一步努力.图3 2000—2015贵州省乌江流域人均GDP的LISA图3.3 贵州省境内乌江流域经济差异变动原因3.3.1 地理环境与基础设施差异地理环境与基础设施是经济发展的基础[15]. 流域地势由南向北倾斜，东西向高差较大，西南高、东北低. 流域发源地毕节的纳雍县、六盘水的钟山等属于贵州乌蒙山区，铜仁的印江县、沿河县等和遵义的正安县、道真县、务川县等属于贵州武陵山区，尽管流域内拥有丰富的自然资源，但由于交通条件的限制，流域内资源优势转化为经济优势的过程受阻，加上基础设施薄弱，所以经济发展速度缓慢. 贵阳花溪区、乌当区等属于较为平坦的坝子[18]，地势相对平缓，设施较齐备，经济发展速度相对较快，以经济基础雄厚的云岩区为核心形成了流域的经济发展集聚中心.3.3.2 产业结构差异产业结构单一，主导产业不明显，特色产业不突出等因素会影响经济的发展[15]. 流域内的遵义市，由原来比重较大的第一产业逐渐转变为以第二产业为主导，但工农业生产投入的产出率低，产业发展仍处于不协调状态，经济发展缓慢. 流域内的铜仁地区各县域以农业为主，但工业基础薄弱，总体质量不高，第三产业发展相对滞后，一、二、三产业发展不协调. 毕节地区各县域主要依靠第二产业拉动经济，但资源有限，产业结构不合理，导致经济发展相对滞后. 流域内的贵阳等地，工业基础较好，特色产业突出，经济发展较快.3.3.3 人口文化素质差异人口文化素质程度对经济发展有一定的作用，人口文化素质高对区域经济发展起促进、推动作用，反之，则在一定程度上制约经济的发展. 流域内的毕节、铜仁、遵义等山区的人口文化素质相对较低，以从事农业生产活动为主，而从事高技能生产较少，经济发展相对迟缓. 流域内的贵阳等地是整个流域高等教育院校最多的区域，对教育的投入力度较大，人力资源丰厚，人口文化素质与劳动技能水平较高，因此经济发展较快，并带动周边龙里县、贵定县的经济迅速发展.4 结语运用GIS与GeoDA空间分析方法探析了贵州省境内乌江流域各县域经济空间分异特征，最后得出如下启示：1)贵州省境内乌江流域各县域经济发展空间自相关性呈不断上升趋势，流域内经济发展有序性在增强，无序性在减弱.2)贵州省乌江流域经济发展差异在缩小，经济发展较快集聚区主要分布在贵阳的云岩区、南明区、乌当区、白云区等，经济发展较缓慢集聚区主要分布在遵义的道真县、务川县以及铜仁的沿河县、德江县和思南县等县域城市.3)促进贵州省境内乌江流域经济协调发展，缩小经济发展差异，应规划先行，科学论证，结合流域内各县域的实际情况和特点，统筹制定贵州省境内乌江流域经济发展规划. 积极调整和优化产业结构与布局，根据流域内各区域特点，大力发掘和形成特色产业；加大对教育的投资力度，促进人口文化素质提升；流域内不同区域之间要加强联系与沟通，形成联系制度与联动机制等，进一步推动贵州省境内乌江流域整体经济快速、协调、持续发展.【相关文献】[1] 潘竟虎，冯兆东，董晓峰.甘肃省区域经济差异时空格局的ESDA-GIS[J].兰州大学学报(自然科学版)，2008，44(4)：45-50.[2] 陆大道.区域发展及其空间结构[M].北京：科学出版社，1995.[3] 蒲英霞，葛莹，马荣华，等.基于ESDA的区域经济空间差异分析：以江苏省为例[J].地理研究，2005(6)：965-974.[4] 李敏纳，蔡舒，张慧蓉，等.要素禀赋与黄河流域经济空间分异研究[J].经济地理，2011，31(1)：14-20.[5] 冯兴华，钟业喜，李建新，等.长江流域区域经济差异及其成因分析[J].世界地理研究，2015，24(1)：100-109.[6] 覃剑，冯邦彦.流域经济增长空间分异研究：基于2001—2009年长江流域数据的面板计量分析[J].长江流域资源与环境，2012，21(11)：1308-1313.[7] 李冀，严汉平.中国区域经济差异演进趋势分析：基于政策导向和收敛速度的双重视角[J].经济问题，2010，376(12)：14-18.[8] 胡艳君，陶秋燕，李锡玲.北京16区县经济差异分析：2005—2011年[J].资源开发与市场，2014，30(8)：947-951，960.[9] 郑德高，陈勇，季辰晔.长江经济带区域经济空间重塑研究[J].城市规划学刊，2015(3)：78-85.[10] 方法林.基于GIS空间分析方法的长江经济带区域经济发展差异分析[J].经济师，2016(4)：10-11，13.[11] 周晓艳，郝慧迪，叶信岳，等.黄河流域区域经济差异的时空动态分析[J].人文地理，2016，31(5)：119-125.[12] 王友富.论土司时期乌江流域的经济开发：以酉阳冉土司辖区为例[J].青海民族研究，2016，27(2)：133-136.[13] 张雅文，文传浩.长江上游一级支流县域经济时空差异研究：基于乌江流域的ESDA-GIS分析[J].贵州商学院学报，2017，30(2)：45-52.[14] 黄登科，赵宇鸾.贵州省县域人口与经济分布格局的时空演变[J].贵州师范大学学报(自然科学版)，2016，34(5)：16-25.[15] 禹朴家，徐海量，刘世薇，等.玛纳斯河流域绿洲县域经济发展类型及空间差异分析[J].中国沙漠，2011，31(6)：1501-1508.[16] ANSELIN L. 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区域植被覆盖的多尺度空间变异性_以贵州喀斯特高原为例_高江波
地理研究GEOGRAPHICAL RESEARCH 第32卷第12期2013年12月V ol.32,No.12Dec.,2013收稿日期：2012-12-17;修订日期：2013-07-24基金项目：国家自然科学基金资助项目（41301089）；国家科技支撑计划项目（2012BAC19B10）；中国科学院战略性先导科技专项课题（XDA05090307）作者简介：高江波（1984-），男，山东临沂人，博士，助理研究员，主要从事喀斯特石漠化空间变异与退化机理研究。
E-mail:gaojiangbo@ 2179-2188页区域植被覆盖的多尺度空间变异性——以贵州喀斯特高原为例高江波1，吴绍洪1，蔡运龙2（1.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101；2.北京大学城市与环境学院，北京100871）摘要：地理格局尺度依赖性的客观存在，要求在连续尺度序列上对区域植被覆盖空间变异性进行考察，以真实反映植被覆盖空间特征。
以贵州喀斯特高原为例，借助地统计学和GIS 软件，揭示了研究区NDVI 的空间变异特征，并进行了空间变异与空间尺度的耦合研究。
结论如下：①NDVI 空间变异程度表现出明显的尺度依存性，空间尺度的粗粒化对NDVI 的平滑作用非常显著，但两种重采样方法对原始数据的粗粒化作用机制不同；②基于不同遥感数据源获得的NDVI 数据之间空间格局差异明显，而且传统统计结果与地统计学结果明显不同，说明空间信息对数据间的差异性统计影响显著；③NDVI 空间变异性呈现显著的各向异性，并表现出对遥感数据源的敏感性。
关键词：植被覆盖；空间变异性；多尺度；贵州喀斯特高原DOI:10.11821/dlyj2013120011引言绿色覆被是陆地表层系统的主要组成部分，对于维系人类生存环境和自然生态系统具有重要作用[1]。
NDVI 是地表绿色植被的重要指示因子，是根据植被反射波段的特性计算出来的，可反映植被覆盖、生长、种类及其生物量等状况[2,3]，是一个研究土地覆被和土地利用变化极其有用的指数[4]。
丹霞地区水土流失遥感评价及空间分异——以贵州省赤水市为例
丹霞地区水土流失遥感评价及空间分异——以贵州省赤水市为例闫利会;周忠发;王媛媛【摘要】In order to ascertain the status and the dynamic changes of soil erosion in the past 10 years, to evaluate and prevent the soil erosion, and to provide some scientific hasis for protecting the ecology environment of the world natural heritage sites, the erosion grade, spatial distribution patter, and dynamic change regulation of soil erosion in Chishui city of Guizhou were analyzed under the support of RS and ArcGIS space analysis. The results indicated that the ratio of soil erosion areas to total area of Chishui city and the soil erosion intensity were low. There were no very strong and intense erosion areas. Compared with 2000, the soil erosion ratio decreased by 2.09 percentage points, the proportion of mild, moderate, and strong soil erosion decreased by 22.34 km2,13.12km2, and 2.28 km2 respectively.%为了定量查清丹霞地区赤水市的水土流失现状及10年来的动态变化.也为该区快速准确地评价水土流失和开展水土流失综合防治、保护世界自然遗产地生态环境等提供科学依据,基于ArcGIS空间叠加分析方法,综合考虑影响水土流失的地形坡度、植被覆盖率、土地利用类型和沟谷密度等主要因子,在遥感定量监测技术的支撑下对贵州省赤水市水土流失进行了分析,划分出流失强度等级,并得出其空间分异规律,最后与2000年数据对比,进行动态变化分析.结果表明,水土流失区域面积占赤水市面积比例比较低,水土流失状况不甚严重,水土流失强度等级较低,无极强烈和剧烈流失区域.与2000年相比,赤水市2010年水土流失比例下降了2.09个百分点,轻度水土流失面积下降了22.34 km2,中度水土流失面积下降了13.12 km2,强烈水土流失面积下降了2.28 km2.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2012(051)020【总页数】5页(P4491-4495)【关键词】丹霞地区;水土流失;GIS空间分析;遥感评价;空间分异【作者】闫利会;周忠发;王媛媛【作者单位】贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001;贵州省喀斯特山地生态环境重点实验室/省部共建国家重点实验室培育基地,贵阳 550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001;贵州省喀斯特山地生态环境重点实验室/省部共建国家重点实验室培育基地,贵阳 550001;贵州师范大学中国南方喀斯特研究院,贵阳550001;贵州省喀斯特山地生态环境重点实验室/省部共建国家重点实验室培育基地,贵阳 550001【正文语种】中文【中图分类】S157.1根据2005年贵州省水土流失公告，赤水河流域在贵州省水土流失治理区域划分中为重点治理区，该区以治理水土流失为主，实行全面规划，建立水土综合防治体系。
山区耕地破碎化时空演化分析--以贵州省为例
山区耕地破碎化时空演化分析--以贵州省为例李云路;崔文刚;陆清平;刘绥华;吴小飘【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2022(29)5【摘要】耕地是人类生存发展的基本资料,对山区耕地破碎时空演化特征进行探究,以期为山区耕地合理利用提供相关参考。
以贵州山区为研究区,采用综合景观指数法,结合Fragstats 4.2和GIS空间分析工具,在获取最佳分析尺度基础上,分析山区耕地破碎时空演化特征。
结果表明:(1)150 m粒度和600 m幅度是贵州省耕地破碎化分析的最佳尺度;(2)2000-2018年耕地破碎化略有加重,呈现出低破碎在中心,较低破碎环绕,一般和高破碎广泛镶嵌,剧烈破碎填充的分布格局;(3)19 a间,整体以一般和高破碎为主,占耕地总面积的51%以上,剧烈和一般破碎化次之,占32%左右,低破碎化面积最少,为13.69%~14.53%;(4)空间上,贵阳市、黔东南州、黔南州和铜仁市及六盘水市等破碎程度高,遵义市、毕节市、安顺市和黔西南州破碎低;(5)时间上,各区域破碎变化趋势有所差异,黔南州和贵阳市破碎化有所降低,其余市(州)耕地破碎化程度仍在增加。
综上,山区耕地破碎具有一定的垂直梯度分异;自然条件对山区耕地破碎空间分布有着基础性作用,人类活动是其变化的核心驱动力。
【总页数】9页(P301-309)【作者】李云路;崔文刚;陆清平;刘绥华;吴小飘【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院【正文语种】中文【中图分类】F323.211【相关文献】1.基于空间分析喀斯特山区耕地细碎化探究——以贵州省关岭县为例2.基于景观指数的细碎化对喀斯特山区耕地利用效率的影响:以贵州省平塘县为例3.喀斯特山区近年来农村人口与居民点用地的时空格局演化——以贵州省为例4.喀斯特山区石漠化耕地遥感精准提取与分析——以贵州省北盘江镇与花江镇为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
贵州省乌江流域地貌定量研究
贵州省乌江流域地貌定量研究
王金凤;代稳
【期刊名称】《贵阳学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(010)001
【摘要】DEM空间数据分析技术为传统的地貌研究在地形可视化、统计分析等领域提供了新的研究手段.以贵州省内乌江流域为研究对象,运用地理信息系统平台,加载DEM,提取高程、坡度、地表起伏度等地貌要素与地质图、构造图、行政区划图叠加分析,对流域地貌进行定量分析.结果表明:贵州省内乌江流域层状展布地貌,反映出受新构造运动间歇性抬升的影响,流域总体上呈现出有序的阶梯状组合;地形坡度和起伏度较大的区域,地质构造作用明显;地形坡度和起伏度较小的区域主要发育在新构造运动抬升的台面上以及岩性较软的地方.
【总页数】4页(P66-68,71)
【作者】王金凤;代稳
【作者单位】六盘水师范学院资源与环境科学系,贵州六盘水553004;六盘水师范学院资源与环境科学系,贵州六盘水553004
【正文语种】中文
【中图分类】P931.2
【相关文献】
1.基于InVEST模型的喀斯特流域水源涵养量——以贵州省内乌江流域为例 [J], 夏林;安裕伦;姜海峰;伍显;郝新朝
2.构建乌江生态文化旅游廊道的思考\r——以乌江流域铜仁段为例\r构建乌江生态文化旅游廊道的思考——以乌江流域铜仁段为例 [J], 何立高
3.贵州乌江南源上游流域不同岩溶地貌
单元的流量衰减分析 [J], 龚效宇;曾成;何春;陈旺光
4.贵州省乌江流域土壤侵蚀与地貌特征的关联分析 [J], 王尧;蔡运龙;潘懋
5.基于Arc Hydro Tools的流域特征自动提取——以贵州省内乌江流域为例 [J], 唐从国;刘丛强
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乌江流域土地利用变化的自然因子
乌江流域土地利用变化的自然因子许丽婷【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2022(29)5【摘要】自然因素是引起典型山地流域土地利用变化的主要原因,乌江流域作为典型山地流域,明确各自然因子在乌江流域土地利用类型转变中的贡献率,找到关键性驱动因子,从而为合理调整土地利用布局提供借鉴作用。
以乌江流域为研究对象,基于时空性和整体性,采用2000年、2010年和2020年三期土地利用数据,综合各自然要素,利用增强回归树模型来分析土地利用变化的自然因子。
结果表明:(1)2000-2020年乌江流域土地利用类型变化表现在,林地、灌木地、水体和人造地表面积比重明显增加,耕地、湿地面积显著减少,草地面积变化呈稳定趋势。
(2)2000年和2020年对比发现乌江流域中部水体面积扩大,北部林地面积有所增加,东部耕地面积大幅度缩减。
草地和灌木地空间变化不明显,呈嵌入式分布。
人造地表以东南、西南、东北和西北部增加最为明显。
(3)从贡献率方面考虑,降水对草地变化的贡献率最大,坡度对耕地的影响最大,植被类型对林地影响最大,影响湿地最大的自然驱动因子是坡度,气温是制约灌木地发展的最大自然因子,土壤类型对水体变化的贡献率最大,坡度是人造地表变化最大的自然驱动因子。
草地变化的特征因子主要是降水、植被类型和气温;耕地变化特征因子分别是坡度、高程和气温;林地变化的特征因子是植被类型、高程和气温;湿地变化的特征因子是坡度;灌木地变化的特征因子是气温、土壤类型和植被类型;水体变化的特征因子是土壤类型和植被类型;人造地表变化的特征因子是坡度和植被类型。
【总页数】8页(P319-326)【作者】许丽婷【作者单位】陕西师范大学【正文语种】中文【中图分类】F301.24【相关文献】1.乌江流域贵州段2000-2010年土地利用变化对碳储量的影响2.湘江流域土地利用时空变化及其影响因子研究3.清水江流域地形因子对土地利用变化的影响4.乌江北源流域土地利用变化模式图谱分析5.基于地形因子的喀斯特山地土地利用变化分析——以乌江北源为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
贵州省小乌江流域综合治理工程优化设计
贵州省小乌江流域综合治理工程优化设计
夏晓敏;张琳
【期刊名称】《地下水》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】贵州省小乌江属于典型的山区河流,工程设计中存在治理理念未及时更新的现象。
同时由于国家财政无法全覆盖,需要地方资金匹配,而贵州省经济落后,地方配套资金滞后,导致项目建设进度缓慢,施工质量难以控制。
基于这些现状,文章以贵州省小乌江流域综合治理工程为例,按照最新的治理理念与技术标准,优化设计;同时系统分析、统筹谋划,节约投资,促进项目开展。
研究成果可为山区中小河流的优化设计工作提供借鉴意义。
【总页数】3页(P294-296)
【作者】夏晓敏;张琳
【作者单位】遵义市水利水电勘测设计研究院有限责任公司
【正文语种】中文
【中图分类】TV856
【相关文献】
1.浙西南山区小流域水土流失综合治理措施设计浅谈——以泰顺县横溪小流域为例
2.浙江小流域水土流失综合治理拦沙堰设计探讨\r——以淳安县龙门溪小流域为例
3.红砂岩侵蚀区小流域综合治理工程设计研究——以宁都县还安小流域为例
4.滇黔桂岩溶区国家农业综合开发项目水土流失综合治理经验与启示——以贵州省兴
义市拢岸小流域为例5.喀斯特小流域石漠化综合治理技术研究——以贵州省毕节市石桥小流域为例
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地理试题中不同空间尺度的答题要求举例
地理试题中不同空间尺度的答题要求举例
陈晓明
【期刊名称】《青苹果：高中版》
【年(卷),期】2016(000)07X
【摘要】首先,请同学们看2005年全国卷的一道综合题. 下图为我国亚热带季风气候区一个小区域的平面图及地形剖面图.据此回答问题. 简述三个剖面分别显示的地形特征,并综述该小区域的整体地形特征. 如果让你现场作答,你会如何回答这一题?你注意图提示没有?这是一个小流域区域,我们组织答案时,在头脑中要始终想象一个小范围的空间.然而,在考试中很多同学没有考虑到空间尺度,答成了“高山耸立、盆地宽广”.地理学强调空间差异,因为在不同的空间尺度下,所形成的地理事物特征是有很大差别的.
【总页数】5页(P36-40)
【作者】陈晓明
【作者单位】安徽省和县一中
【正文语种】中文
【中图分类】G6
【相关文献】
1.地理试题中不同空间尺度的答题要求举例 [J], 陈晓明
2.高考地理试题中学科核心素养的考查角度探析——以小尺度区域地理试题为例[J], 彭南根
3.高考地理试题体现空间尺度思想的统计研究
——以近5年全国卷为例 [J], 邹益
4.高考地理试题中空间尺度的判断及应用 [J], 尹艳钧
5.把握空间尺度,提升高三学生区域认知素养——以“不同尺度下的区域农业生产”为例 [J], 鄂德志
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用结 构 以 林 地 为 主，其 面 积 占 整 个 流 域 面 积 的
50% 以上，并且林地的分布格局和数量与姚永慧 等［12］基于 2000 年森林资源清查数据而提取的结
果比较 一 致。 为 适 应 软 件 运 行 要 求，本 研 究 借 助
ArcGIS9． 3 （ ESRI Inc． ，1999 － 2008 ） 将 解 译 结 果
1） 景观破碎化指数的空间格局与统计特征。 图 4 是幅度为 4 590 m 下有效粒度尺寸的空间结 构图，高值代表破碎化程度低，景观范围内土地利 用方式单一、分布连续，低值代表破碎化程度高，土 地利用空间变化剧烈、离散程度高。从图中 可 看 出，高值区与低值区分布错杂，但低值区明显多于
高值区。借助 ArcGIS 的叠置分析功能可知，大部 分土地利用类型交错分布区的破碎化程度较高，土 地利用呈现明显的空间离散，而破碎化程度较低的 区域大多位于林地集中分布区，其中，破碎化指数 在平 均 值 和 中 值 以 上 的 栅 格，分 别 有 近 68% 和 66% 位于林地景观。流域东北部山地丘陵区普遍 分布着低值区，这主要是由于该区受构造与河流切 割的影响，地势起伏很高。流域中部丘原盆地区的 东部分布着较多的高值区，这主要是因为该区地势 起伏不大，高原丘陵广布，而低值区则是因为位于 贵州大斜坡上，相对高差较大，河流切割较深。流 域西部高原山地区中的高值区主要分布在其南部 较平坦的高原面上，而低值区位于北部切割强烈的 山地分布区。经典统计方法计算结果（ 表 1） 显示， 最大值为“滑窗”大小（ 4 590 m × 4 590 m） ，此时景 观内的土地利用类型是单一的，并且大多位于林地 分布区，最小值和均 值 仅 占 景 观 大 小 的 5． 5% 和 36． 4% ，说明地形及人为影响导致景观范围内土地 利用 方 式 的 空 间 离 散 程 度 较 高。 变 异 系 数 超 过 50% ，说明在流域范围内，地形等因素的强烈变化 导致了景观破碎化空间差异较大。该数据的分布 类型为正偏高峡峰，即在直方图中，较正态分布数 据而言，大部分数据位于左边，数据分布高耸狭窄 且集中于 平 均 数 附 近，说 明 乌 江 流 域 地 形 切 割 度 大，多数区域景观破碎化程度高。
在区域尺度上，土地利用具有高度的动态性和 空间异质性，从景观生态学的角度来看，不同土地 利用方式的组合形成了不同的景观和景观结构，并 表现出 空 间 自 相 关 性［6］。 因 而，基 于 景 观 生 态 学 原理，借助景观格局分析软件和地统计学软件，可 揭示区域土地利用的景观格局，计算其空间变异特 征，进而为生物多样性保护、区域土地利用管理以 及区域景观规划和建设提供科学依据。然而，综合 国内外相关工作来看，大多数研究借助景观指数描 述景观格局，而进一步定量测度景观指数空间变异 特征的研究工作相对较少。应该将两者结合起来， 才能获得更全面的认识，并为实践提供更为科学的 依据。此外，大量研究证实，景观格局指数及其空 间变异特征是尺度依存的，因此有必要在连续的尺 度序列上 对 其 加 以 考 察 和 探 讨［7］，以 把 握 尺 度 间 的“连通性”，进而明确它们的分析尺度（ scale of a-
5期
高江波等： 区域景观破碎化的多尺度空间变异研究
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和区域差异明显。地势西高东低，自中间向北、东、 南三面倾斜。地带性土壤以黄壤为主，且大多发育 在砂页岩和第四纪红色粘土母质上。受亚热带季 风气候和复杂的自然环境影响，该区植被具有明显 的过渡性以及垂直分布规律。该区的地理特性主 要表现为： （ 1） 景观破碎化，流域内除了西北部的 赫章一带以外，大部分地区高差悬殊，地形复杂，地 面崎岖破碎； （ 2） 近现代以来水土流失日益加剧， 以石漠化为特征的土地退化日益蔓延［9，10］。
图 2 贵州省乌江流域土地利用图
Fig． 2 The results of land classification in Wujiang River Basin，Guizhou Province
图 1 研究区位置图
Fig． 1 The location of study area
1． 2 研究方法和步骤
图 3 不同研究幅度下的景观破碎化空间变异 特征值及其变化趋势
Fig． 3 The trend of characteristic values of spatial heterogeneity with different extents
基于 SPSS 15． 0 的正态性检验表明所有尺度 上的变量均服从正态分布，原始数据适合地统计学 分析。各尺度上空间变异特征值如上图，其中，横 坐标代表有效粒度尺寸的计算幅度，纵坐标代表地 统计学中块金值 C0 与基台值（ C0 + C） 的比值，该 值越高，空间变异程度越高，该值越小，空间自相关 越明显。结果显示，景观破碎化空间变异程度随幅 度的增加而减小，并且与幅度呈现非常明显的幂率 关系（ Y = 0． 831 2 X － 0． 164，R2 = 0． 963 6） 。在整 个研究区范围内，景观破碎化的空间变异特征值在 4 500 m 左右的空间尺度上开始变得平稳，表明该 特征尺度（ characteristic scale） 反映了景观破碎化 空间变异特征的内在尺度（ intrinsic scale） 。因此， 考 虑 到 Fragstats 软 件 对 于 尺 度 设 置 的 要 求，选 择 4 590 m 作为该区景观破碎化的分析尺度。 2． 2 景观破碎化的空间变异特征
2 结果与分析
2． 1 景观破碎化空间变异特征的尺度依存性 由于景观指数及其空间特征具有尺度依存性，
因此确定景观破碎化的分析尺度是非常关键的，并
744
地理科学
30 卷
且是客观揭示其空间变异特征的基础。一般来说， 空间变异性会随尺度的增加而降低，但它们之间的 关系是难以确定的。本研究在连续的尺度序列上 对区域 景 观 破 碎 化 的 空 间 变 异 特 征 值 进 行 考 察 （ 图 3） ，并据此确定景观破碎化的分析尺度。
景观生态学能有效地揭示地表格局规律，因而 成为近年 来 生 态 学 和 地 理 学 的 前 沿［1］，而 景 观 破 碎化作为描述景观格局的重要参数，是当前景观生 态学研究的热点之一［2 ～4］。景观破碎化导致了生境 的破碎化，降低了斑块间的连通性以及斑块形状的 复杂性，增加了边缘栖息地数量，它对生态环境的影 响可分为生物效应和非生物（ 物理） 效应两方面［5］。
1 研究地区与研究方法
1． 1 研究区概况 乌江是长江上游南岸最大的一级支流，同时也
是贵州省内流域面积最大的水系，位于 22°07' ～ 30°22'N、104°18' ～ 109°22' E。它发源于贵州高原 西部乌蒙山东麓，自西向东横穿贵州西部、中部和 东北部（ 图 1） 。贵州省内乌江流域河长 802 km， 天然 落 差 2 036 m。本 研 究 的 流 域 范 围 是 基 于 DEM 自动提取的，与通常所认为的贵州省乌江流 域面积略有出入。全区属于亚热带高原季风湿润 气候，四季分明，冬暖夏凉； 由于地势的影响，不同 地区气温差异较大，大部分地区年均温在 8 ～ 22℃ 之间； 年降水量大多为 1 100 ～ 1 300 mm，季节变化
收稿日期： 2010 － 02 － 13； 修订日期： 2010 － 04 － 10 基金项目： 国家自然科学基金（ 40871047） 、国家科技支撑计划子课题（ 2006BAC01A01 － 03） 资助。 作者简介： 高江波（ 1984 － ） ，男，山东临沂人，博士研究生，主要从事土地利用 / 土地覆被变化研究。E-mail： gib_008@ 163． com 通讯作者： 蔡运龙（ 1948 － ） ，男，贵州贵阳人，教授，主要从事自然地理学、自然资源学、土地科学、地理学理论与方法的教学和研究。Email： caiyl@ urban． pku． edu． cn
（ 30 m 分辨率） 按照“多数原则”（ the majority rule）
重采样成 90 m 分辨率，以其作为研究数据。
2） 景观破碎化指数。本研究采用有效粒度尺 寸（ effective mesh size） 度 量 景 观 破 碎 化 程 度［13］。
该指标融合了生态过程、景观组分与空间格局，从
第30 卷第5 期 2010 年10 月
地理科学
SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA
Vol ． 30 No ． 5 Oct． ，2 0 1 0
区域景观破碎化的多尺度空间变异研究
———以贵州省乌江流域为例
高江波，蔡运龙
（ 北京大学城市与环境学院，北京 100871）
摘要： 有效揭示景观格局及其空间变异特征是研究景观功能和动态的基础。选择贵州省乌江流域为案例区，基 于土地利用分类数据，采用 GIS、景观格局分析和地统计学软件，探讨了该区景观破碎化的空间格局、变异特征 及其尺度依存性。结果表明： 景观破碎化空间变异与研究幅度呈现非常明显的幂率关系，且具有 4 590 m 的特 征尺度。景观破碎化呈现一定的空间分布格局。结构性因素引起的空间变异起主要作用，参数呈现显著的空间 自相关，数据序列较复杂。东北 － 西南方向和东 － 西方向上的分形维数较大，空间自相关距离较短。 关 键 词： 景观破碎化； 地统计学； 空间变异； 尺度依存性； 乌江流域 中图分类号： P901 文献标识码： A 文章编号： 1000 － 0690（ 2010） 05 － 0742 － 06
nalysis） 。 中国西南喀斯特地区表现出典型的破碎化景
观特征，并不同程度地影响该区景观的结构、功能 及生态过 程［8］，进 而 影 响 区 域 农 业 生 产 和 可 持 续 发展。本研究选择位于西南喀斯特地区核心部位 的贵州省乌江流域，基于土地利用分类解译结果， 探讨景观破碎化的空间格局、变异特征及其尺度依 存性，以期对景观的稳定性和人类干扰的程度进行 适当的评价。