张千一东南大学地理与人居环境学博士

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社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度

第４７卷㊀第３期２０２３年５月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．３Ｍａｙ，２０２３㊀收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２１⁃０７⁃０５㊀㊀㊀㊀修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２２⁃０８⁃１０㊀基金项目：江苏省自然科学基金青年项目（ＢＫ２０２２０４１０）；教育部人文社科基金青年项目（２２ＹＪＣＺＨ２３７）；江苏省高校自然科学基金面上项目（１０２０２２１１０８）；江苏省高校哲学社会科学研究一般项目（２０２２ＳＪＹＢ０１６２）㊂㊀第一作者：张金光（ｚｊｇ＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），讲师，博士㊂∗通信作者：赵兵（ｚｈｂｎｌ０１１８＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），教授㊂㊀引文格式：张金光，宋安琪，夏天禹，等．社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（３）：１９１－１９８．ＺＨＡＮＧＪＧ，ＳＯＮＧＡＱ，ＸＩＡＴＹ，ｅｔａｌ．Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｕｒｂａｎｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（３）：１９１－１９８．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１０７００５．社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度张金光，宋安琪，夏天禹，赵㊀兵∗（南京林业大学风景园林学院，江苏㊀南京㊀２１００３７）摘要：ʌ目的ɔ社区生活圈是居民日常生活接触最密切的空间单元㊂评估生活圈内公园绿地的暴露水平，能够精准刻画居民与公共绿色资源日常交互场景，识别公园绿地服务盲点㊂ʌ方法ɔ选取南京市中心城区为实证案例，首先通过Ｉｓｏｃｈｒｏｎｅ应用程序编程接口（ＡＰＩ）计算居住小区１５ｍｉｎ步行等时圈，以此作为社区生活圈的划定依据；其次构建了一个涵盖数量㊁面积㊁距离和质量的系统性暴露水平测度体系来评估圈内公园绿地暴露度；最后，采用区位熵指数和Ｇｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧｉ∗指数分析公园绿地暴露度和人口之间的供需空间匹配度，以及公园绿地暴露冷点⁃热点居住小区的空间聚类分布㊂ʌ结果ɔ①南京城区居住小区的公园绿地暴露度存在空间分布不均衡性，城区内近一半的居住小区分布在公园绿地暴露的盲点（２０１２％）和冷点（２５６３％）区域；②区位熵指数表明研究区域内公园绿地暴露度与人口之间的空间匹配度失衡；③公园绿地暴露度呈现了显著的圈层结构聚类状态㊂ʌ结论ɔ研究成果可为细化城市绿地系统规划㊁促进公园绿地科学合理的配置提供理论和实践支撑㊂关键词：公园绿地；暴露度；冷⁃热点聚类分析；社区生活圈；空间匹配度；配置优化；南京中图分类号：ＴＵ９８４㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１０００－２００６（２０２３）０３－０１９１－０８ＥｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｕｒｂａｎｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅＺＨＡＮＧＪｉｎｇｕａｎｇ，ＳＯＮＧＡｎｑｉ，ＸＩＡＴｉａｎｙｕ，ＺＨＡＯＢｉｎｇ∗（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬａｎｄｓｃａｐｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ʌＯｂｊｅｃｔｉｖｅɔＴｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅｉｓｔｈｅｍｏｓｔｂａｓｉｃｓｐａｔｉａｌｕｎｉｔｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇｒｅｓｉｄｅｎｔｓｄａｉｌｙｌｉｖｅｓ．Ａｓｓｅｓｓｉｎｇｅｘｐｏｓｕｒｅｔｏｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ（ＰＧＳｓ）ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐｏｒｔｒａｙｄａｉｌｙｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｕｒｂａｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓａｎｄｐｕｂｌｉｃｇｒｅｅｎｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｔｈｕｓｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｂｌｉｎｄｓｐｏｔｓｉｎＰＧＳｓｅｒｖｉｃｅｓ．ʌＭｅｔｈｅｄɔＩｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｗｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｈｅｃｅｎｔｒａｌａｒｅａｏｆＮａｎｊｉｎｇｃｉｔｙａｓａｃａｓｅｓｔｕｄｙ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ１５⁃ｍｉｎｕｔｅｗａｌｋａｂｌｅｚｏｎｅｏｆｔｈｅｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｔｙｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｉｓｏｃｈｒｏｎｅａｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｄｅｍａｒｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｘｐｏｓｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆｒａｍｅｗｏｒｋｃｏｖｅｒｉｎｇｑｕａｎｔｉｔｙ，ａｒｅａ，ｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄｑｕａｌｉｔｙｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏａｓｓｅｓｓｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｃａｐａｃｉｔｙｏｆＰＧＳｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｗａｌｋａｂｌｅｚｏｎｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｙａｎｄＧｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧ∗ｉｉｎｄｅｘｅｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｐａｔｉａｌｍａｔｃｈｏｆｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄｂｅｔｗｅｅｎＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅａｎｄｄｅｍａｎｄｆｒｏｍｒｅｓｉｄｅｎｔｓ，ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎｔｏｔｈｅｓｐａｔｉａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅｗｉｔｈｉｎｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．ʌＲｅｓｕｌｔɔ（１）ＡｎｕｎｅｖｅｎｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅｅｘｉｓｔｅｄｗｉｔｈｉｎｕｒｂａｎｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌａｒｅａｓ，ｗｉｔｈ２０．１２％ａｎｄ２５．６３％ｏｆｔｈｅｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓｂｅｉｎｇｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅｂｌｉｎｄａｎｄｃｏｌｄｓｐｏｔｓ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．（２）ＴｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｅｎｔｒｏｐｙｉｎｄｅｘｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗａｓａｎｉｍｂａｌａｎｃｅｗｉｔｈｉｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｍａｔｃｈｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅａｎｄｕｒｂａｎｄｗｅｌｌｅｒｓｄｅｍａｎｄ．（３）ＴｈｅＰＧＳｅｘｐｏｓｕｒｅｓｈｏｗｅｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｉｒｃｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ．ʌＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎɔＴｈｅｓｅｆｉｎｄｉｎｇｓｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｒｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｙｓｔｅｍｓｗｈｉｌｅａｌｓｏｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＰＧＳ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ；ｅｘｐｏｓｕｒｅｄｅｇｒｅｅ；ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓ；ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｆｅｃｉｒｃｌｅ；ｓｐａｔｉａｌｍａｔｃｈｉｎｇｄｅｇｒｅｅ；ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＮａｎｊｉｎｇＣｉｔｙ南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷㊀㊀当前，我国城市发展进入内涵提升阶段，土地利用由粗犷的增量模式转向空间资源存量发展的精细化配置，城市发展的关注点也由过去经济空间优先发展嬗变至以人民为中心的㊁高质量的生活空间营造㊂公园绿地作为城市中重要的自然资源，是居民日常生活空间中必不可少的公共资源㊂公园绿地不仅为城市提供了广泛的生态系统服务，也是居民亲近和感受自然的重要场所［１］㊂尤其在新型冠状病毒（ＣＯＶＩＤ⁃１９）感染疫情爆发以来，人们对城市公园高质量绿地的需求激增［２］㊂然而，公园绿地也是一种稀缺的城市绿色资源，精准评估其供给能力㊁科学干预配置模式是实现城市自然资源生态福利均等性的重要措施，也是解决居民日益增长的美好生活需求与生活空间不平衡不充分发展之间矛盾的重要途径㊂在现行的城市绿地系统规划编制和各项园林绿化相关政策中，公园绿地供给能力的考核指标均是以绿地率和人均公园绿地面积等空间绩效指标为基础，在街道或行政区的基本单元下开展评估工作，较难全面衡量公园绿地现状和精准刻画居民与公园绿地日常互动的场景，也较难满足城市内部协同治理的发展需要㊂公园绿地暴露能够反映居民与城市公园绿地的接触与互动情况，可以用来评估基于一定特征（如面积㊁类型㊁设施品质）的公园绿地暴露于人群的程度［３］㊂暴露度评估的本质是公园绿地供给能力的服务绩效评价，强调人与自然环境日常接触和互动的机会，常以个体或社区群体为基本评估单元㊂社区是城市发展和社会治理的基层单元，构建社区生活圈绿色资源，不仅有利于公园绿地配置均好性和公平性的实现，更有助于城乡空间治理转型延续深化和城市更新行动深入细化［４］㊂社区生活圈是基于快速城市化过程后提出的城市地理和规划学科交叉领域的概念，于２０世纪９０年代后期引入中国，并迅速成为了城市规划㊁城市地理和风景园林等相关学科的前沿话题㊂研究者对社区生活圈的研究进展主要涉及：社区生活圈的空间边界划定［５－６］㊁基于生活圈的公共服务设施布局评价［７－８］及建成环境评估［９］㊂在生活圈边界划定层面，柴彦威等［１０］基于结晶生长的活动空间模型构建了社区生活圈划分方法；孙道胜等［１１］将社区居民非工作时间的户外活动行为轨迹（ＧＰＳ）作为社区生活圈的划定依据；Ｌｉ等［１２］通过逻辑回归和机器学习技术建立了行为需求估计模型，并以此模型划定社区生活圈的内部结构㊂然而，在划定方法的应用层面，多数研究和规划实践采用的是基于步行可达的空间范围㊁人口规模和土地面积作为划定依据，并且与行政边界相互协调㊂在公共服务设施布局评价层面，Ｗｅｎｇ等［１３］以１５ｍｉｎ步行可达性为基础，分析上海市社区的社会经济地位与社区可步行性的相关性，并评估了不同年龄群体（成人㊁儿童和老人）在生活圈内享受公共服务设施的公平性；周弦［１４］采用１５ｍｉｎ步行指数揭示了上海市黄浦区单元规划公共服务设施布局的可步行性和合理性；韩增林等［１５］借助于高德地图数据，使用城市网络分析工具评估了大连市沙河口区内９０个社区的居民出行可达公共服务设施的数量和类别㊂在建成环境评估层面，杜伊等［１６］以上海市街道为基本单元，开展了社区生活圈视角下的公共开放空间绩效评估工作；金云峰等［１７］提出了基于人民城市理念的大都市社区生活圈公共绿地多维度精明规划模式㊂本研究以居民最基本居住生活单元（居住小区）为基本单元评估城市公园绿地的供给能力，借助于开源地图数据构建１５ｍｉｎ等时圈作为社区生活圈的划定标准，打破了行政边界的约束，更加细致地刻画了住区居民在１５ｍｉｎ可步行范围内与公园绿地交互活动的场景㊂从数量㊁面积㊁质量和距离维度测度公园绿地暴露度并精准识别社区生活圈内公园绿地暴露盲点和冷热点，分析研究区域内公园绿地暴露度和居住人口之间的供需空间匹配度，以期为面向社区生活圈的公园绿地优化配置提供依据㊂１㊀材料与方法１．１㊀研究区概况选取南京市（１１８ʎ２２ᵡ １１９ʎ１４ᵡＥ，３１ʎ１４ᵡ ３２ʎ３７ᵡＮ）为研究案例㊂南京市中心城区被贯穿境内的长江分为江南主城和江北新主城，是南京中心城市功能的主要承载区，总体规划范围为８０２ｋｍ２㊂据‘南京市城市总体规划草案（２０１８２０３５）“，南京市中心城区规划人口７８５万人，其中江南主城规划６０５万人，江北新主城规划１８０万人㊂截至２０１９年末，南京市城区现有人口约为６３４８４万人㊂城市公园以‘南京市绿地系统规划（２０１３２０２０）“‘南京市公园布局规划（２０１７２０３５）“中提及的公园绿地名录为基础，包括名称㊁面积与位置等基本信息㊂经初步统计，涉及城市公园共计１９７个，其面积范围为０．２２２６４１．２４ｈｍ２，总面积达６８９２．７８ｈｍ２㊂２９１㊀第３期张金光，等：社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度１．２㊀居住小区信息获取和社区生活圈划定本研究以居民日常接触的最小生活单元（居住小区）为基本单元，但国家或地方政府公开的最精细人口统计数据为街道层级，因此需要对城区内居住小区位置和边界进行划定㊂首先，通过百度地图ＡＰＩ接口爬取居住小区的兴趣点（ＰＯＩ）数据，返回参数包括名称㊁经纬度坐标㊁地址信息等属性；其次，依托网络爬虫工具从房地产交易网站（安居客㊁链家网）抓取小区房屋总户数㊁总建筑面积和容积率等信息；最后，结合ＢＩＧＥＭＡＰ高分辨率遥感地图（每３６个月更新１次㊁像素精度为０．２５ｍ的高清地图下载器）校准和整合互联网获取的居住小区属性信息，对不在研究区域内的㊁有疑义的㊁重复的数据进行实地调研核对，划定居住小区边界，最终获取２０３３个居住小区㊂居住小区人数通过户数与户均人数的乘积值来估算㊂其中，户数来源于房地产交易网站，户均人数按照３．０人计算㊂本研究计算所得到的南京市中心城区居住总人口约为６０４万人，与‘２０１９年中国城市建设统计年鉴“中公开的城区人口基本吻合㊂本研究以居住小区的几何中心点为源点，构建１５ｍｉｎ等时圈，即计算在１５ｍｉｎ步行时间内可以从源点到达的空间区域，并以多边形（等时线）的形式在地图之中可视化㊂构建方法依托于Ｍａｐｂｏｘ全球开放地图平台提供的ＩｓｏｃｈｒｏｎｅＡＰＩ㊂通过Ｐｙｔｈｏｎ编程语言设置调用ＭａｐｂｏｘＡＰＩ接口，抓取网页数据（ｇｅｏｊｓｏｎ格式），并利用ｇｅｏｐａｎｄａｓ读取并显示获取的地理空间数据㊂１．３㊀公园绿地暴露度评估指标从数量㊁面积㊁距离和质量４个维度构建公园绿地暴露度评估体系㊂在数量维度上，以居民１５ｍｉｎ步行活动范围内覆盖到的公园绿地的个数为评估标准，描述公园绿地所能提供的数量层面的供给水平㊂在面积维度上，以１５ｍｉｎ社区生活圈内公园绿地总面积作为评估依据㊂数量指标和面积指标主要通过空间叠加分析计算，可以用来表征公园绿地的可获得性㊂在距离维度上，利用网络分析法创建ＯＤ成本矩阵，依据城市步行路网计算每个小区居民点到达最近城市公园绿地的最短路网距离，用来反映居民点到访公园绿地的可达性㊂在质量维度上，选取易于量化的公园绿地质量特征因子［１８］：公园绿地规模（面积）㊁有效活动面积㊁植被覆盖度㊁路网密度和水体比例，通过熵权法对各项特征因子进行整合㊂熵权法是一种客观权重法，指标权重的确定主要受到指标相对变化程度的影响㊂但这种方法只考虑效益指标（越大越好）或成本指标（越小越好）㊂公园绿地面积㊁有效活动面积㊁植被覆盖率等是效益指标，而路网密度是一个区间指标（指标分布越接近最佳区间越好），最佳路网密度区间内的公园绿地可以提供较好的步行环境㊂本研究参照新版的‘公园设计规划“将最佳区间设定为１５０３８０ｍ／ｈｍ２㊂因此，笔者对路网密度指标进行了如下预处理：ｂｉｊ＝１－１５０－ａｉｊ１５０－ａｎ，ｉｆａｎɤａｉｊ＜１５０１，ｉｆ１５０ɤａｉｊ＜３８０１－ａｉｊ－３８０ａｍ－３８０，ｉｆ３８０ɤａｉｊ＜ａｍìîíïïïïïï㊂式中：ａｉｊ和ｂｉｊ分别代表旧的和新的路网密度标准化指标；ａｎ是数据集的最小值；ａｍ是数据集的最大值㊂熵权法的实现步骤如下：１）建立判断矩阵（Ｄ），由ｍ个评价方案和ｎ个评价指标组成；Ｅｐｊ为公园绿地ｊ的第ｐ个暴露度评价指标㊂Ｄ＝（Ｅｐｊ）ｍˑｎ㊀（ｐ＝１，２，．．．，ｍ；ｊ＝１，２，．．．，ｎ）㊂２）对矩阵Ｄ进行标准化处理，得到无量纲指标矩阵，经过预处理步骤后的评价结果均为效益指标（ｒｐｊ）：ｒｐｊ＝Ｅｐｊ－ｍｉｎ｛Ｅｐｊ｝ｍａｘ｛Ｅｐｊ｝－ｍｉｎ｛Ｅｐｊ｝㊂３）计算公园绿地ｊ在评估指标ｐ下的比例（Ｐｐｊ）：Ｐｐｊ＝Ｅｐｊ／ðｎｐ＝１Ｅｉｊ㊂４）计算第ｐ个评估评价指标的熵值（Ｅｐ）和熵权（μｐ）：Ｅｐ＝－１ｌｎ（ｎ）ðｎｐ＝１Ｐｐｊｌｎ（Ｐｐｊ），（ｊ＝１，２，．．．，ｎ）；μｐ＝１－Ｅｐ／（ｎ－ðｎｐ＝１Ｅｐ）㊂利用熵权法确定的５项质量指标最终权重为：公园绿地面积０．２６㊁植被覆盖度０．０２㊁水体比例０４０㊁有效活动面积０．２４㊁路网密度０．０８㊂然后，将１５ｍｉｎ社区生活圈内多维度的公园绿地暴露度指标进行最大值－最小值标准化处理㊂其中，距离维度为负向指标，即距离公园绿地（入口）的距离越大，其服务能力越差，采用公式Ｘ＝（ｍａｘ－ｘ）／（ｍａｘ－ｍｉｎ）进行计算，距离阈值的上限设定为１２００ｍ㊂最终，将各暴露度指标计算结果映射到［０，１］区间，采用等比加权方式计算出４３９１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷个维度下公园绿地暴露度平均值作为公园绿地综合暴露度，用来表征住区居民能够享受的公园绿地综合服务能力（表１）㊂表１㊀基于１５ｍｉｎ社区生活圈的公园绿地暴露度评价分值表Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｃｏｒｅｓｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎａ１５ｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｖｉｎｇｃｉｒｃｌｅ服务维度ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ评价指标ｉｎｄｉｃａｔｏｒ权重ｗｅｉｇｈｔ盲点值ｂｌｉｎｄｓｐｏｔｖａｌｕｅ冷热点值ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｖａｌｕｅ数量ｑｕａｎｔｉｔｙ圈内公园绿地数量／个１００面积ａｒｅａ圈内公园绿地面积／ｈｍ２１０＞０质量ｑｕａｌｉｔｙ圈内公园绿地质量累计值１０＞０距离ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ圈内访问公园绿地最短路径距离／ｍ１＞１２００ɤ１２００分值ｖａｌｕｅ００＜Ｇ∗ｉɤ１１．４㊀公园绿地暴露的均衡性指数采用区位熵指数和冷⁃热点指数对公园绿地暴露的均衡性进行评价㊂区位熵是经济学领域衡量某一区域要素的空间分布情况以及该区域在上级区域中的地位与作用的一种指标［１９］，本研究将其引用至城市公共资源空间匹配度评价与均衡性评价之中，评估研究区域内公园绿地暴露度与常住人口分布之间的空间匹配度㊂各个空间单元的区位熵为该空间单元内常住人口人均公园绿地暴露度与整个研究范围内常住人口人均公园绿地暴露度的比值㊂若空间单元的区位熵指数大于１，表明空间单元内公园绿地暴露度水平高于研究范围的总体水平；若空间单元的区位熵指数小于１，则表示空间单元内公园绿地暴露度水平低于研究范围的整体水平［２０］㊂公式如下：Ｑｊ＝（Ｔｊ／Ｐｊ）／（Ｔ／Ｐ）㊂其中：Ｑｊ为ｊ空间单元区位熵；Ｔｊ为ｊ空间单元中公园绿地的暴露度；Ｐｊ为ｊ空间单元中常住人口数量；Ｔ为研究范围内公园绿地暴露度总量；Ｐ为研究范围内常住人口总量㊂冷／热点指数（Ｇｅｔｉｓ⁃Ｏｒｄ，Ｇ∗ｉ）用来分析居住小区的公园绿地暴露度聚集情况［２１］㊂通过ＡｒｃＧＩＳ空间分析模块中的热点分析工具可对数据集中的每一个空间要素计算Ｇ∗ｉ指数，得到的ｚ得分和ｐ值，进而评估高值或低值要素在空间上发生聚类的位置㊂若ｚ＜－１．９６，则表示为冷点聚集区域；若ｚ＞１．９６，则表示为热点聚集区域；若ｚ处于－１．９６１９６之间，则无显著聚类效应㊂此外，笔者采用ＦＤＲ校正，使得统计显著性结果可以依据多重测试和空间依赖性进行反复修正，使结果更具客观性和有效性㊂冷⁃热点指数计算公式如下：Ｇ∗ｉ＝ðｎｊ＝１ｗｉｊｘｊ－Ｘðｎｊ＝１ｗｉＳ［ｎðｎｊ＝１ｗ２ｉ－（ðｎｊ＝１ｗｉ）２］ｎ－１；Ｘ＝ðｎｊ＝１ｘｊｎ；Ｓ＝ðｎｊ＝１ｘ２ｊｎ－Ｘ２㊂式中：Ｇ∗ｉ为空间统计ｚ得分，ｘｊ是居住小区ｊ的公园绿地暴露度值；ｗｉ是居住小区ｉ和ｊ之间的距离权重；ｎ为居住小区的总数量㊂２㊀结果与分析２．１㊀公园绿地暴露度空间分布１５ｍｉｎ社区生活圈内，南京城区公园绿地数量㊁面积㊁质量和距离维度下公园绿地暴露度的评估结果见图１㊂在数量维度上，城区各小区圈内拥有公园绿地个数分布存在一定的不均衡性㊂整体上看，位于中心区域（鼓楼㊁玄武㊁秦淮㊁建邺北部）的小区数量在各维度的表现要远好于城区边缘区域㊂在面积维度上，公园绿地暴露度分布也存在着不均衡性㊂从城市空间结构上来看，圈内公园总面积高值主要集中在一带三片区域：一带为秦淮河沿线风光带周边，三片分别是具有一定面积的环玄武湖公园钟山风景区㊁环河西奥体中心以及环雨花台风景区附近㊂在质量维度上，面积较大的综合公园或专类公园质量分值较高，公园内植被资源丰富且具有一定维护良好的体力活动设施和娱乐休闲空间，能够给予居民良好的游憩环境㊂低质量公园绿地主要是散落在各处的社区公园和街旁游园，这些公园绿地通常规模较小，植被种类单一且在提供体力活动设施和娱乐活动场所上比较局限㊂质量视角下公园绿地的暴露度与生活圈内公园绿地质量高低基本一致，并且围绕着高质量公园呈环状结构分布㊂在距离维度上，位于城区的中心区域表现了相对较高的公园绿地暴露度，而在城区外围，特别是江北片区和各行政区交界地带的公园绿地暴露度则相对较差（图１）㊂４９１㊀第３期张金光，等：社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度图１㊀基于１５ｍｉｎ社区生活圈的公园绿地多维度（数量㊁面积㊁质量和距离）暴露评估Ｆｉｇ．１㊀Ｍｕｌｔｉ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ（ｑｕａｎｔｉｔｙ，ａｒｅａ，ｑｕａｌｉｔｙａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅ）ｅｘｐｏｓｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｂａｓｅｄｏｎａ１５ｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｖｉｎｇｃｉｒｃｌｅ２．２㊀公园绿地暴露度冷热点分析为便于比较各小区层面公园绿地综合暴露度的差异性，采用自然间断点分级法，将综合暴露度分为盲点㊁冷点㊁次冷点㊁次热点和热点５个等级，代表公园绿地综合暴露度从低值到高值演变㊂统计可知（表２），城区中有４０９个居住小区（占据总小区数量的２０％）的公园绿地暴露度为零，意味着居住在此的居民无法在１５ｍｉｎ生活圈内享受城市公园绿地的服务，此类小区多分布在中心城区的北侧以及东南侧㊂位于公园绿地服务热点的区域仅有２１２个小区，占据总居住小区数量的１０．４３％，这些热点区域主要围绕着玄武湖紫金山片区㊁秦淮河沿线风光带以及河西奥体中心周边分布㊂２．３㊀公园绿地暴露度空间匹配度测度及空间聚类分析㊀㊀区位熵指数可用来评估城市公园绿地暴露度与常住人口分布之间的空间匹配度㊂基于区位熵指数的研究区人均公园绿地暴露度空间分布见表３，区位熵指表２㊀基于１５ｍｉｎ社区生活圈的公园绿地冷点⁃热点暴露度分级Ｔａｂｌｅ２㊀Ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｅｘｐｏｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎａ１５ｍｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｌｉｖｉｎｇｃｉｒｃｌｅ分级ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ综合暴露度ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｘｐｏｓｕｒｅｖａｌｕｅ居住小区数量／个ｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ居住小区占比／％ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ盲点ｂｌｉｎｄｓｐｏｔ０４０９２０．１２冷点ｃｏｌｄｓｐｏｔ０．００１０．１４８５２１２５．６３次冷点ｓｕｂｃｏｌｄｓｐｏｔ０．１４９０．２８３５０８２４．９８次热点ｓｕｂｈｏｔｓｐｏｔ０．２８４０．４４９３８３１８．８４热点ｈｏｔｓｐｏｔ０．４５００．７８２２１２１０．４３数的分布格局与公园绿地冷点⁃热点暴露度空间分布基本一致（图２Ａ㊁２Ｂ）㊂高区位熵指数的居住小区主要分布在玄武区㊁鼓楼区和秦淮区，低区位熵值的居住区出现在长江以北的居住片区㊂然而，在５９１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷局部人口密集的区域，例如建邺区西侧，存在着部分公园绿地暴露度热点区域的居住小区却呈现较低区位熵指数的现象㊂这种现象表明尽管该区域公园绿地供给能力较好，但是由于密集的人口分布使得公共绿色资源的供需失衡㊂笔者将区位熵指数分成了５个等级，评估发现研究区域内有超过８０％的居住小区处于中等水平之外（表３），表明了区域内居住小区的公园绿地暴露度与常住人口之间的空间匹配度存在一定失衡㊂其中，有５２７个居住小区属于第１等级，占总小区数量的２５．９２％，在此居住的居民的人均公园绿地暴露度数值不足城区平均水平的１０％；相比之下，城区内有２３３个居住小区属于第５等级，此处居民的人均公园绿地暴露度数值高于城区平均水平的５倍㊂图２㊀公园绿地综合暴露空间分布结果Ｆｉｇ．２㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｘｐｏｓｕｒｅｏｆｐａｒｋｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ表３㊀基于区位熵值分级的空间单元数量与比例Ｔａｂｌｅ３㊀Ｔｈｅｎｕｍｂｅｒａｎｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｕｎｉｔｓｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ区位熵等级ＱｊｌｅｖｅｌＱｊ居住小区数量ｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ居住小区占比／％ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ极低ｖｅｒｙｌｏｗＱｊɤ０．１５２７２５．９２较低ｌｏｗｅｒ０．１＜Ｑｊɤ０．６４４２２１．７４中等ｍｅｄｉｕｍ０．６＜Ｑｊɤ１．５３９２１９．２８较高ｈｉｇｈｅｒ１．５＜Ｑｊɤ５４３９２１．５９极高ｖｅｒｙｈｉｇｈＱｊ＞５２３３１１．４７㊀㊀Ｇｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧ∗ｉ指数计算结果证实中心城区内公园绿地暴露度呈现了显著的空间聚类状态（图３Ｃ㊁３Ｄ）㊂热点区域主要聚类在主城区中玄武区南侧㊁鼓楼区㊁秦淮区以及建邺区，冷点区域主要聚类在城市外围，包括雨花台区南侧㊁江北区域㊁江宁区以及栖霞区等片区㊂聚类结果也从侧面反映出南京中心城区的公园绿地暴露度呈现为圈层结构，即主城区居民享有的公园绿地服务能力较好，而位于城郊交融地带，尤其是长江以北的住区居民在享受公园绿地综合服务能力方面相对不足㊂２．４㊀公园绿地暴露度提升优化策略决策者和规划师应着重关注位于公园绿地暴露的盲点㊁冷点和次冷点的居住小区，优先规划干预此类住区呈现空间聚类分布的区域，进而提升人与绿地空间交互的机会，促进城市公共绿色资源服务的均衡性㊂具体而言，位于公园绿地暴露盲点区域（即暴露度为０）的居住区，是在１５ｍｉｎ社区生６９１㊀第３期张金光，等：社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度活圈范围内居民无法享受到任何形式公园绿地服务的弱势住区㊂１）针对于盲点区域的居住小区，其干预策略主要是：①优化步行路网，扩大社区生活圈可步行范围㊂本研究中对于南京市城区边缘区以及行政区交界地带（如铁北片区），居民出行可选择方向较为局限，若想到达目的地，通常需要选择绕行㊂规划中应科学识别路网密度稀疏的区域，扩建步行路网，并且考虑将步行路网构成连续完整的系统性道路结构，合理分配路权㊂②新建公园绿地，提升供给服务能力㊂增量，尤其是增加高质量的社区和综合公园的数量，是高效填补城市公园绿地暴露盲区的核心措施㊂南京市城区边缘区域（如江北新城）尚有充足的发展空间，可考虑在暴露盲区聚类分布的区域优先新建大型城市公园（如浦口区东侧），并且结合道路㊁绿地㊁河流的线性空间打造绿色廊道串珠成线㊂而位于老城区内公园绿地暴露盲区的居住区，由于可利用的土地资源稀缺，通过增量干预的难度较大㊂可通过老城更新后留下的空白区域，结合新建街区㊁城中村㊁棚户区改造和拆违拆迁开辟新的微型公园绿地和口袋公园来填补盲区㊂２）针对于冷点或次冷点区域的居住小区（即本研究中暴露度小于０．２８３的居住区），其干预策略主要为：①扩建现有公园绿地，提升服务范围㊂位于此区域居住小区的生活圈范围内可能存在着一定的公园绿地，但是由于数量少㊁面积小或者质量较差等原因导致其服务能力不足㊂因此，在暴露冷点空间聚类区域，可拆除公园绿地围墙，在保留和延续公园绿地原有用地结构的基础上增设景点或扩建园区；②挖掘存量绿地资源，提升绿地品质㊂规划设计师需尽可能地深入挖掘多元的绿色空间（如垂直绿化空间，道路末端系统等琐碎空间），并且通过提升现有公园绿地的质量和可达性来增强公园绿地暴露度㊂３）针对于次热点和热点区域的居住小区，地方政府应积极制定相应的公园绿地管控和维护政策，确保居民享受公园绿地服务的持续性和稳定性㊂３㊀结㊀论公园绿地是城市中重要的自然资源，也是人与自然环境互动的重要场所㊂科学合理地评估公园绿地服务能力，精准识别公园绿地暴露的盲点和冷点区域，有针对性地实施干预举措，是促进公共绿色资源环境服务均衡性和公平性的重要途径，也是健康城市和公园城市建设的重要抓手㊂传统的公园绿地绩效评估（即绿地率㊁绿化覆盖率和人均公园绿地面积等）均是以行政区或者街道为基本单元，从供给侧的视角评估公园绿地的服务能力，评估方法忽视了需求侧的住区居民与公园绿地之间的交互关系㊂本研究以居民日常活动最基本的生活单元居住小区为研究单元，基于开源地图数据构建社区１５ｍｉｎ等时圈来表征居民日常活动㊁购物㊁通勤和娱乐等生活轨迹范围㊂融入公园绿地暴露度的概念，评估１５ｍｉｎ社区生活圈内公园绿地供给能力，切实关注居民日常生活所能够享受到的城市绿色空间资源服务的空间匹配情况㊂另一方面，在暴露度评估方法上，本研究提出了考虑公园绿地数量㊁面积㊁距离和质量４个暴露维度的评估体系，并尝试将其整合为一项综合暴露度指标来评估公园绿地服务的盲点㊁冷点和热点区域㊂选取南京市中心城区为实证案例，评估城区内２０３３个居住小区１５ｍｉｎ生活圈内公园绿地暴露度，结果表明：①在公园绿地数量㊁面积㊁质量和距离４个暴露维度层面，城区内居住小区的公园绿地暴露度均展现了不均衡的空间分布格局；②区位熵指数证实了研究区域内居住小区的公园绿地暴露度和常住人口存在空间匹配度失衡的现象；③公园绿地的综合暴露度指数呈现了显著的圈层结构聚类状态，即主城区居民享有的公园绿地暴露度较好，而位于城郊交融地带的住区居民较难享受公园绿地综合服务能力；④城区中有近一半的居住小区位于公园绿地暴露的盲点（２０．１２％）和冷点（２５．６３％）区域，盲点和冷点区域是决策者和规划师制定城市公园系统规划等政策时应重点干预的区域㊂综上，将社区生活圈与公园绿地暴露度有机耦合，可以精准识别１５ｍｉｎ步行生活圈内公园绿地暴露的盲点和冷点区域，并针对性地提出相应的规划干预举措，为促进公园绿地服务均衡性和维护绿色正义性［２０］提供有益参考㊂参考文献（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：［１］ＷＯＬＣＨＪＲ，ＢＹＲＮＥＪ，ＮＥＷＥＬＬＪＰ．Ｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ，ｐｕｂｌｉｃｈｅａｌｔｈ，ａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｊｕｓｔｉｃｅ：ｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｏｆｍａｋｉｎｇｃｉｔｉｅｓＪｕｓｔＧｒｅｅｎＥｎｏｕｇｈ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃＵｒｂａｎＰｌａｎ，２０１４，１２５：２３４－２４４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｌａｎｄｕｒｂｐｌａｎ．２０１４．０１．０１７．［２］ＣＨＥＮＧＹＹ，ＺＨＡＮＧＪＧ，ＷＥＩＷ，ｅｔａｌ．ＥｆｆｅｃｔｓｏｆｕｒｂａｎｐａｒｋｓｏｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓｅｘｐｒｅｓｓｅｄｈａｐｐｉｎｅｓｓｂｅｆｏｒｅａｎｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅＣＯＶＩＤ⁃１９ｐａｎｄｅｍｉｃ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃＵｒｂａｎＰｌａｎ，２０２１，２１２：１０４１１８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｌａｎｄｕｒｂｐｌａｎ．２０２１．１０４１１８．［３］ＢＲＡＴＭＡＮＧＮ，ＡＮＤＥＲＳＯＮＣＢ，ＢＥＲＭＡＮＭＧ，ｅｔａｌ．Ｎａｔｕｒｅ７９１。

2019年东南大学材料科学与工程学院硕士研究生拟录取名单公示

与工程学
(专业学
院
位)
12
材料科学 1.02869E+14 李轶 85204 材料工程金属材料统考
与工程学
(专业学
院
位)
12
材料科学 1.02869E+14 李钟书 85204 材料工程金属材料统考
与工程学
(专业学
院
位)
12
材料科学 1.02869E+14 刘昌风 85204 材料工程金属材料统考
与工程学
与工程工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 周震界 80500 材料科学材料加工统考
与工程学
与工程工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 黄耀华 80500 材料科学功能材料推免
与工程学
与工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 罗心怡 80500 材料科学功能材料推免
与工程学
与工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 乔靖远 80500 材料科学功能材料推免
与工程学
与工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 商天琦 80500 材料科学功能材料推免
与工程学
与工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 宋东东 80500 材料科学功能材料推免
与工程学
与工程学
与工程工程
院
12
材料科学 1.02869E+14 马铂程 80500 材料科学材料加工统考
与工程学
与工程工程

张千一东南大学地理与人居环境学博士

风水不是迷信--（张千一东南大学风水与人居环境学博士）我们知道，现在在很多建筑类、设计类院校，都会开办易学基础之类的风水学课程。

风水学说并不能算是一门科学，它是一种传统的中国文化，和西方的科学体系是两种不同的思维方式。

西方的科学体系是建立在微观的实证分析上，将研究对象的局部单独分离出来进行研究。

而中国文化的思维方式是一种整体式的思维方式，将事物的各个部分综合起来分析。

风水学，或者说易学是东方人整体思维观念的产物，不适于作为科学来理解。

中国的风水学中，只有一部分是长久传承下来的东方文化，此外也包含着很多封建迷信说法，带有明显的主观臆测成分。

这就需要易学专家对其进行研究分析，取其精华，弃其糟粕。

风水学的根源是周易文化和阴阳五行学说，以五行学说为主；但在我们的文化中，还有很多巫术元素也融进了风水学中，这与科学就是完全矛盾的，但是中国巫术也是中国文化的一个部分，也有其哲学和实践根基，不能因为与科学矛盾就一概否认。

东方文化的优点是整体性，但这同时也是它的缺点。

西方科学具有实证微观的特征，精确与局部考察事物是它的优点也是它的缺点，因为有时模糊更精于精确，•譬如风水学里不可能将居室的细部独立出来分析，而只能以整个居室空间作为一个事物整体来运用这一学术。

这时就需要采用西方科学，双方互补，才能形成更加完整的研究体系。

朝东的房间不适合肝病患者居住（图片来源：新浪网）建筑中的风水妙用在风水学说的应用上，我们结合了中医阴阳五行的观念。

医易同源，阴阳五行学说在天为星象学，在人为中医学，在地即为风水学。

我举一个例子，在进行室内设计时，如果房子的主人患有肝病，那么东侧的房间就不适合他居住。

因为肝属木，方位学上东方也属木，如果住在东侧的房间会造成人的肝火过大。

如果一定要住在这样的房间里，就必须要注意调整自己的情绪，尤其是在春天，情绪不可太过激动。

从五行的角度对建筑环境进行设计，是有一定的道理可循的；而那些所谓的巫术、辟邪方法，我个人是不认同的。

城镇体系规划——很系统的课件

1
课程介绍及主要参考书目
课程介绍《中华人民共和国城市规划法》节选城镇体系规划编制审批办法哈尔滨大都市圈城镇体系规划文本目录课程主要参考书目
2
课程介绍:
城镇体系规划课程主要讲授城镇体系的概念与内涵；城镇体系规划的基本理论及其发展演变；城镇发展的历史基础、区域条件，经济基础分析及城镇的现状特点与存在问题分析；区域发展战略与城市化战略；城镇体系组织结构（等级规模、职能类型、地域空间结构）的确立；城镇体系规划的方法、工作程序等内容。课程总学时54学时。
赫希曼等人的“极化增长学说”、罗斯托（1960）的“经济增长阶段学说”、弗里德曼及阿隆索的“核心一边缘模式”及其模拟的城镇体系形成运作过程、佩鲁（1955）的“增长极理论”
20世纪50年代瑞典学者哈格斯特朗提出了现代空间扩散理论
20
3、研究的高潮与转折
1977年哈格特从Internaction、Network、Nodes、Hierarchies、S urfaces、Diffusion等六个角度研究区域城镇体系运作的过程
§1.1城镇体系规划的概念
一、基本概念、特征和类型 1、城镇体系（urban system）
2、城镇体系的基本特征
3、城镇体系的发育阶段
4、城镇体系的类型 5
城镇体系（urban system）也译为城市体系或城市系统，指的是在一个相对完整的区域或国家中，由不同职能分工，不同等级规模、联系密切、互相依存的城镇的集合。
7
按社会发展阶段可以划分为前工业化阶段、工业化阶段、工业化后期至后工业化阶段；
按城镇体系的组织结构演变，可相应划分为：低水平均衡阶段、极核发展阶段、扩散阶段和高水平均衡阶段。
8
以中心城市数量多寡组合方式可以分为：单中心体系类型、多中心城镇体系类型；

非洲国家城市扩展及影响因素分析--以坦桑尼亚基戈马市为例

现代城市研究」2020.12”区域|REGION文章编号：1009-6000(2020)12-0072-07中图分类号：K91文献标识码：Bdoi：10.3969/j.issn.1009-6000.2020.12.009基金项目：国家重点研发计划项目“东非大湖流域水资源可持续利用与湖泊流域综合管理合作研究”(2018YFE0105900);中国科学院海外科教基地建设计划项目(SAJC201609);2018年江苏省政策引导类计划(国际科技合作)项目(BZ2018057);202()年度河南省高等学校重点科研项目(20A630039);郑州轻工业大学博士科研基金项目(0187/135****0025)o作者简介：张家旗，郑州轻工业大学政法学院/社会发展研究中心，中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室/中国科学院中一非联合研究中心，中国科学院大学；陈爽，通信作者，中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室/中国科学院中一非联合研究中心；高群，中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室/中国科学院中一非联合研究中心；达马斯・W.马邦达，中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室/中国科学院中一非联合研究中心，中国科学院大学。

非洲国家城市扩展及影响因素分析一一以坦桑尼亚基戈马市为例Urba n Expa nsion and Its In f lue ncing Factors in Africa nCountries:A Case Study of Kigoma,Tanzania张家旗陈爽高群达马斯•W.马邦达ZHANG Jiaqi CHEN Shuang GAO Qun Damas W.Mapunda摘要：以"一带一路”沿线国家坦桑尼亚西部重镇基戈马市为例，以遥感解译的2000、2007、2014年土地利用数据为基础，结合实地调研，运用GIS空间分析方法，分析非洲国家城市扩展的整体特征及影响因素。

华南泥盆纪遗迹化石及遗迹相

文章编号：１６７１－１５０５（２０１１）０４－０３９７－２２华南泥盆纪遗迹化石及遗迹相＊张立军１，２龚一鸣１马会珍３１中国地质大学生物地质与环境地质国家重点实验室，湖北武汉４３００７４２　Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｌｉｆｅ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，　Ｄｅａｋｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｍｅｌｂｏｕｒｎｅ　Ｃａｍｐｕｓ，　Ｖｉｃｔｏｒｉａ　３１２５，　Ａｕｓｔｒａｌｉａ　３贵州省地质调查院，贵州贵阳５５０００５摘要通过对华南泥盆系６条剖面（四川北川甘溪、广西横县六景、广西桂林杨堤、贵州独山大河口—白虎坡、贵州贵阳乌当、四川广元后高坪）的遗迹沉积学系统研究，鉴定和描述遗迹化石１５属２４种，包括Ａｒｅｎｉｃｏｌｉｔｅｓ　ｃａｒｂｏｎａｒｉａ，Ａｒｅｎｉｃｏｌｉｔｅｓ　ｉｓｐ．，Ｃｈｏｎｄｒｉｔｅｓ　ｃｆ．　ｉｎｔｒｉｃａｔｕｓ，Ｃｈｏｎｄｒｉｔｅｓ　ｆｅｎｘｉａｎｇｅｎｓｉｓ，Ｃｈｏｎｄｒｉｔｅｓ　ｆｉｌｉｆａｌｘ，Ｃｈｏｎｄｒｉｔｅｓ　ｉｓｐ．，Ｃｈｏｎｄｒｉｔｅｓ　ｍａｑｉａｎｅｎｓｉｓ，Ｃｉｒｃｕｌｉｃｈｎｉｓ　ｉｓｐ．，Ｄｕｓｈａｎｉｃｈｎｕｓ　ｄａｈｅｋｏｕｅｎｓｉｓ，Ｄｉｐｌｏｃｒａｔｅｒｉｏｎ　ｐａｒａｌｌｅｌｕｍ，Ｒｕｓｏｐｈｙｃｕｓ　ｌｕｎｇｒｍｅｎｓｈａｎｅｎｓｉｓ，？Ｈｅｌｍｉｎｔｈｏｐｓｉｓ　ｉｓｐ．，Ｐａｌａｅｏｐｈｙｃｕｓ　ｔｕｂｕｌａｒｉｓ，Ｐａｌａｅｏｐｈｙｃｕｓ　ｃｕｒｖａｔｕｓ，Ｐｈｙｃｏｄｅｓ　ｐａｌｍａｔｕｓ，Ｐｌａｎｏｌｉｔｅｓ　ｂｅｖｅｒｌｅｙｅｎｓｉｓ，Ｐｌａｎｏｌｉｔｅｓ　ｉｓｐ。

，Ｐｌａｎｏｌｉｔｅｓ　ｋｗａｎｇｓｉｅｎｓｉｓ，Ｒｏｓｓｅｌｉａ　ｓｏｃｉａｌｉｓ，Ｒｈｉｚｏｃｏｒａｌｌｉｕｍ　ｊｅｎｅｎｓｅ，Ｒｈｉｚｏｃｏｒａｌｌｉｕｍ　ｉｓｐ．，Ｓｋｏｌｉｔｈｏｓ　ｌｉｎｅａｒｉｓ，Ｔｈａｌａｓｓｉｎｏｉｄｅｓ　ｉｓｐ．，Ｚｏｏｐｈｙｃｏｓ　ｉｓｐ．。

中医与风水结合研究(张千一东南大学文化研究员)

1 填补我国学术研究的空白。

（东南大学文化产业研究所风水学研究员张千一原创 2008 禁止转载当前我国城市化建设掀起世界第三次城市化浪潮，城市居住区建设方兴未艾、居住环境设计产业如火如荼。

但是我国的20世纪以来的城市建设和人居环境设计原理基本上都采用接受了西方城市建设和建筑环境设计的原理，因为其适应了历史现阶段的社会化工业大生产，符合新的生产方式。

这种建筑和环境的生产手段和营造方式属于隶属西方现代工业文化体系，具有西方实证思维忽视整体与局部关系的局限性。

西方实证思维下建筑环境的生产和营造理念仅仅从功能、技术、审美等原则考虑环境和个体之间的关系，其并不考虑天地人之间整体性存在和个体差异性存在的诸多宏观全息因素，更不考虑人体内部因素与外部环境形态的关系。

只从人体工程学上注重考虑人体外在属性对环境的需要，不同地域的人群身体内部的功能差异和个人体质差异对空间环境的需要一概忽视。

而我国传统中医学说整体性思维把天、地、人总是看做一个整体，具有整体的环境观。

在平衡特定空间、特定时间中天地人诸多环境因素的变化和不足中，形成阴阳五行的动态平衡的环境学说。

认为不同空间方位在不同时间（季节、年份）中自然能量和环境构成成分都不相同，对身体的影响也不同，也认为居住环境的物质形态对人体健康也有重要影响。

如易医学的臬圭之作《黄帝内经·素问》言及：“人生有形，天地合气，别为九野，分为四时，六合之内，九窍，五脏，皆通乎天气。

自古通天者，生之本。

”意思是人的身体内部环境同周围环境必须是息息相通的，其关系也是随着时间的变迁、空间方位的变化而变化的，中医学环境观具有整体性思维的优越性，对现代以人为本的环境艺术设计的历史继承和理论创新具有指导性意义。

中医对环境的空间和形态有具体的论述。

《黄帝内经·素问》“在地成形，形气相感化生”中医的五行学说中“木气东来，其时在春，其病为郁，木曰生发，其色为青，入通于肝”就是说：五行学说中的木气是春天时由东方来，其颜色为青绿，其性为生长抒发，不能压抑，在人体内与木气相配的肝。

2021年度拟申报新增本科地理科学专业材料公示

2021年度拟申报新增本科地理科学专业材料公示2021年度拟申报新增本科地理科学专业材料公示【导言】本文将探讨2021年度拟申报新增本科地理科学专业的相关材料公示。

我们将从简单到复杂、由浅入深地介绍这一主题，以使读者能够全面、深入地了解地理科学专业的申报材料。

本文还将分享对该专业的个人观点和理解。

【一、背景介绍】地理科学是一门研究地球表面及其自然环境和人类活动的综合性学科。

随着社会的发展和科技的进步，地理科学在解释自然现象、研究环境变化和推动可持续发展等方面发挥着重要作用。

拟申报新增本科地理科学专业是为了适应社会发展需求，培养更多专业人才。

【二、申报材料公示】1. 专业目标及定位申报地理科学专业时，需要明确该专业的目标和定位。

地理科学专业旨在培养具备扎实的地理学理论基础、熟悉地理技术和方法、具备地理信息系统运用能力、善于综合分析和解决实际问题的高级专门人才。

2. 课程设置地理科学专业的课程设置应广泛涵盖地理学的核心学科，包括自然地理学、人文地理学、地图学、地理信息系统等。

还可考虑设置与地理学相关的跨学科课程，如环境科学、地球物理学等，以提供学生全面的知识背景。

3. 实践教学环节地理科学专业的实践教学环节应注重培养学生的实际操作能力和实地调查能力。

安排实地实习、地理信息系统课程讲座和实验、地理学实验室等，以提高学生的实践能力和综合素质。

4. 教学团队和师资力量申报地理科学专业时，教学团队和师资力量是关键因素。

需要拥有一支经验丰富、能够教授专业知识和培养学生能力的教师团队。

还可以考虑邀请业界资深专家来担任客座教授，以提高教学水平。

【三、个人观点和理解】地理科学专业在探索地球的奥秘和解决实际问题方面起着重要的作用。

通过学习地理科学，我们可以更好地理解地球的变化和人类活动对环境的影响。

地理科学专业还具有广阔的就业前景，例如环境保护、气候变化研究、城市规划等领域都需要地理科学专业人才的支持。

【结语】通过本文的介绍，我们对2021年度拟申报新增本科地理科学专业的材料公示有了更全面、深入的了解。

城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标

㊀第２１卷㊀第６期２０２３年１２月中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙＶｏｌ２１㊀Ｎｏ６Ｄｅｃ２０２３城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标∗袁旸洋１ꎬ２㊀郭㊀蔚１㊀汤思琪１㊀杨明珠１㊀汪瑞军３１㊀东南大学建筑学院㊀南京㊀２１００９６２㊀江苏省城乡与景观数字技术工程中心㊀南京㊀２１００９６３㊀合肥工业大学建筑与艺术学院㊀合肥㊀２３０６０１㊀收稿日期:２０２３－１０－３０∗基金项目:国家自然科学基金重点项目(５１８３８００３)ꎻ东南大学至善青年学者支持计划(２２４２０２３Ｒ４０００２)㊀第一作者/通信作者:袁旸洋(１９８７－)ꎬ女ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ硕士生导师ꎬ研究方向为风景园林规划设计及理论㊁数字景㊀㊀㊀㊀㊀㊀观技术㊁城市蓝绿空间ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｙｙｙ＠ｓｅｕｅｄｕｃｎ㊀通信作者:汪瑞军(１９８６－)ꎬ男ꎬ博士ꎬ讲师ꎬ研究方向为风景园林规划设计与理论㊁城市绿地生态㊁城乡风貌与环境设㊀㊀㊀㊀㊀㊀计ꎮＥ－ｍａｉｌ:２０２１８００１６２＠ｈｆｕｔｅｄｕｃｎ摘要: 双碳背景下城市空间碳汇结构与布局的提升与优化是重要的研究内容ꎮ作为碳汇效益的主要载体ꎬ城市蓝绿空间在增汇减碳方面具有协同作用ꎬ但当下对于城市蓝绿空间整体格局对其碳固存的影响关联研究不足ꎮ文章以合肥中心城区为例ꎬ基于２０００㊁２０１０㊁２０２０年的数据ꎬ在量化城市蓝绿空间格局特征的基础上ꎬ采用机器学习ＸＧＢｏｏｓｔ￣ＳＨＡＰ模型测度与解译城市蓝绿空间格局对碳固存的影响及关键指标ꎮ结果表明:１)城市蓝绿空间格局对碳固存具有影响ꎬ且不同格局特征的影响程度不同ꎮ２)影响碳固存的城市蓝绿空间格局关键指标有斑块层的ＦＲＡＣ㊁ＣＯＮＴＩＧ㊁ＡＲＥＡ和ＥＮＮꎬ类型层的ＥＤ㊁ＣＯＨＥＳＩＯＮ㊁ＤＩＶＩＳＩＯＮ和ＬＳＩꎮ３)蓝绿斑块形状复杂度越高ꎬ越有利于碳汇效益的发挥ꎻ蓝绿空间分布的聚集度越高㊁距离越近㊁连通度越高ꎬ碳汇效益越好ꎮ据此ꎬ提出以碳增汇为目标的城市蓝绿空间格局规划优化策略ꎬ以期为城市蓝绿空间规划与管理提供参考ꎮ关键词:城市蓝绿空间ꎻＮＰＰꎻ景观格局指标ꎻ数字景观技术ꎻＸＧＢｏｏｓｔ￣ＳＨＡＰ模型ＤＯＩ:１０.１２１６９/ｚｇｃｓｌｙ.２０２３.１０.３０.０００１ＡｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＵｒｂａｎＢｌｕｅ￣ＧｒｅｅｎＳｐａｃｅＰａｔｔｅｒｎｏｎＣａｒｂｏｎＳｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄＩｔｓＫｅｙＩｎｄｉｃａｔｏｒｓＹｕａｎＹａｎｇｙａｎｇ１ꎬ２㊀ＧｕｏＷｅｉ１㊀ＴａｎｇＳｉｑｉ１㊀ＹａｎｇＭｉｎｇｚｈｕ１㊀ＷａｎｇＲｕｉｊｕｎ３(１ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅꎬＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００９６ꎬＣｈｉｎａꎻ２ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＵｒｂａｎａｎｄＲｕｒａｌＤｉｇｉｔａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００９６ꎬＣｈｉｎａꎻ３ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＡｒｔꎬＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＨｅｆｅｉ２３０６０１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｄｕａｌｃａｒｂｏｎｇｏａｌｓ ꎬｅｎｈａｎｃｉｎｇａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｎｄｌａｙｏｕｔｓｏｆｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｉｎｕｒｂａｎｓｐａｃｅｓｉｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃ.Ｕｒｂａｎｂｌｕｅ￣ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ(ＵＢＧＳ)ꎬｓｅｒｖｉｎｇａｓｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｆａｃｉｌｉｔａｔｏｒｓｏｆｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｂｅｎｅｆｉｔｓꎬｅｘｅｒｔｓａｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｓｒｅｄｕｃｔｉｏｎ.ＴａｋｉｎｇＨｅｆｅｉｓｃｉｔｙｃｏｒｅａｓａｎｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｖｅｃａｓｅｓｔｕｄｙꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｍｐｌｏｙｓｔｈｅｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌꎬＸＧＢｏｏｓｔ￣ＳＨＡＰꎬｔｏｇａｕｇｅａｎｄｅｌｕｃｉｄａｔｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅＵＢＧＳｐａｔｔｅｒｎｏｎｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｒｐｉｖｏｔａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｆｔｅｒｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅＵＢＧＳｐａｔｔｅｒｎｗｉｔｈｔｈｅｄａｔａｓｐａｎｎｉｎｇｔｈｅｙｅａｒｓ２０００ꎬ２０１０ꎬａｎｄ２０２０.Ｔｈｅｆｉｎｄｉｎｇｓｕｎｖｅｉｌ:１)ＴｈｅＵＢＧＳｐａｔｔｅｒｎｈａｓａｄｉｓｃｅｒｎｉｂｌｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎꎬａｎｄｐａｔｔｅｒｎｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｈａｖｅｖａｒｉｅｄｅｘｔｅｎｔｏｆｉｎｆｌｕｅｎｃｅａｔｔｈａｔꎻ２)ＴｈｅｐｉｖｏｔａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｔｈｅＵＢＧＳｐａｔｔｅｒｎｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ㊀第６期㊀袁旸洋㊀郭㊀蔚㊀汤思琪ꎬ等:城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标㊀㊀ｉｎｃｌｕｄｅｔｈｅｐａｔｃｈ￣ｌｅｖｅｌｍｅｔｒｉｃｓｌｉｋｅＦＲＡＣꎬＣＯＮＴＩＧꎬＡＲＥＡａｎｄＥＮＮꎬａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓ￣ｌｅｖｅｌｍｅｔｒｉｃｓｓｕｃｈａｓＥＤꎬＣＯＨＥＳＩＯＮꎬＤＩＶＩＳＩＯＮａｎｄＬＳＩꎻａｎｄ３)Ｈｉｇｈｅｒｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｎｔｈｅｓｈａｐｅｏｆｂｌｕｅａｎｄｇｒｅｅｎｐａｔｃｈｅｓｗｉｌｌｂｒｉｎｇｈｉｇｈｅｒｂｅｎｅｆｉｔｓｆｒｏｍｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎꎬａｎｄｌｉｎｅａｒｐａｔｃｈｅｓｅｘｈｉｂｉｔｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙｌｏｗｅｒｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｂｅｎｅｆｉｔｓｉｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｔｏａｒｅａ￣ｓｈａｐｅｄｐａｔｃｈｅｓ.Ｅｎｈａｎｃｅｄａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎꎬｃｌｏｓｅｒｐｒｏｘｉｍｉｔｙꎬａｎｄｈｅｉｇｈｔｅｎｅｄｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙｏｆｂｌｕｅａｎｄｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｃｏｒｒｅｌａｔｅｗｉｔｈｓｕｐｅｒｉｏｒｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｂｅｎｅｆｉｔｓ.ＢａｓｅｄｏｎｔｈｉｓꎬｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒＵＢＧＳｐａｔｔｅｒｎｐｌａｎｎｉｎｇａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｓｔｈｅｇｏａｌꎬｗｉｔｈｔｈｅａｉｍｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＵＢＧＳ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｕｒｂａｎｂｌｕｅ￣ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅꎻＮＰＰꎻｌａｎｄｓｃａｐｅｍｅｔｒｉｃꎻｄｉｇｉｔａｌｌａｎｄｓｃａｐｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎻＸＧＢｏｏｓｔ￣ＳＨＡＰｍｏｄｅｌ㊀㊀近年来ＣＯ２等温室气体排放加速全球变暖ꎬ引发了系列环境和社会问题ꎮ为应对气候变化所产生的威胁ꎬ２０１６年«巴黎协定»敦促世界各国通过实际行动减少温室气体排放ꎬ增强固碳能力ꎬ减缓全球变暖的速度[１]ꎮ我国在第７５届联合国大会上提出了碳中和㊁碳达峰战略ꎮ城市虽然仅占全球陆域总面积的３％ꎬ却产生了超过７０％的碳排放[２]ꎮ由此ꎬ城市在我国双碳战略的实施中具有关键地位ꎬ推动城市空间碳源汇结构与布局向绿色低碳转型成为当下重要的研究内容ꎮ城市蓝绿空间(Ｕｒｂａｎｂｌｕｅ￣ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅꎬＵＢＧＳ)是城市发展过程中留存或新建的绿色空间和蓝色空间的总和ꎬ包括所有自然㊁半自然㊁人工的绿地与水体ꎬ是城市生态系统的重要组成部分[３－４]ꎮ研究表明ꎬ绿色空间是碳汇量最大的贡献者ꎬ其产生的碳汇可以抵消２８％~３７％的ＣＯ２排放量ꎬ而湿地㊁河流㊁湖泊和沼泽等蓝色空间是巨大的碳库ꎮ除了植被㊁土壤的固碳释氧功能ꎬ城市蓝绿空间还可以通过缓解城市热岛效应㊁改善人居环境微气候ꎬ促进居民绿色出行等途径ꎬ间接减少碳排放[５]ꎮ综上ꎬ蓝绿空间具有直接增碳汇㊁间接减碳排的双重生态效益ꎬ是城市中发挥碳汇效益的主要载体[６]ꎮ以往关于城市蓝绿空间碳汇的研究多聚焦绿地和森林的碳汇量估算方法ꎬ包括样地清查法㊁模型估算法[７]㊁遥感反演法[８]和温室气体清查法等ꎮ其中ꎬ基于遥感技术的植被净初级生产力(ＮｅｔＰｒｉｍａｒｙＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙꎬＮＰＰ)[９－１０]估算已广泛应用于区域和城市尺度ꎮ有学者从城乡规划学和生态学的角度ꎬ分析土地利用变化㊁气候变化[１１－１２]㊁城市树种及其生长周期[１３]对城市蓝绿空间碳汇的影响机制ꎮ例如:Ｌｉ等[１４]证明城市中森林面积的增大对ＮＰＰ有正向影响ꎻＹａｎｇ等[１５]研究了ＮＰＰ对土地利用变化的响应认为ꎬ耕地向林地和草地的转换可以有效提高生态系统固碳能力ꎮ景观格局是市域生态空间尺度影响碳汇功能提升的关键因素ꎮ城市蓝㊁绿空间具有相似的自然生态属性ꎬ在生态功能和物质交换㊁能量流动等自然过程中相互影响㊁相互依存ꎬ具有强关联性和整体性[１６]ꎬ共同构成了城市自然碳汇系统ꎮ现有研究多从单一绿色空间中格局及群落构成的角度展开[１７－１８]ꎬ而已有研究证实ꎬ城市水体对绿地的碳汇能力提升具有一定促进作用ꎬ当下关于城市整体蓝绿空间格局对碳汇效益影响的研究有待开展[１９－２０]ꎮ本研究从整体性视角出发ꎬ以合肥中心城区为例ꎬ采用景观格局指标量化２０００㊁２０１０㊁２０２０年城市蓝绿空间格局特征ꎬ基于机器学习的ＸＧＢｏｏｓｔ￣ＳＨＡＰ模型测度蓝绿空间格局特征对ＮＰＰ的影响ꎬ并解译其关键指标ꎬ解析城市蓝绿空间格局特征如何影响碳固存(Ｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ)ꎬ旨在为高质量发展背景下基于碳增汇目标的城市蓝绿空间格局优化提供参考ꎬ助力城市蓝绿空间融合发展ꎮ１　研究区概况合肥位于安徽省中部(１１７ʎＥꎬ３１ʎＮ)ꎬ属长三角城市群ꎬ天然山水禀赋良好ꎬ呈现岭湖辉映的蓝绿交织体系ꎮ平均海拔约３７５１ｍꎬ地形以平原和丘陵为主ꎬ属于亚热带湿润季风气候ꎬ冬冷夏热ꎻ年平均气温１５７ħꎬ年平均日照２１００ｈ以上ꎻ降雨量近１０００ｍｍꎬ主要集中在５６月ꎮ２０００年以来ꎬ合肥城市快速扩张㊁人口增长７㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷迅速ꎬ２０２２年迈入了特大城市行列ꎮ在此期间ꎬ合肥市政府重视城市环境建设ꎬ积极响应生态文明建设战略ꎬ出台了一系列政策聚焦于城市环境修复ꎬ蓝绿空间在发展中得到保护与恢复ꎮ从国土区位㊁发展特点㊁自然资源等方面来看ꎬ合肥是长江中下游高密度城市发展的典型代表之一ꎮ本文的研究范围为合肥市中心城区ꎬ即«合肥市国土空间总体规划(２０２１２０３５年)»中市辖区范围ꎬ包括蜀山㊁包河㊁瑶海㊁庐阳４个行政区ꎬ总面积为１３１２５ｋｍ２ꎮ２㊀研究方法选取２０００㊁２０１０㊁２０２０年的数据进行研究ꎬ以避免单个年份的遥感及气象数据因精度㊁极端气候等因素带来误差ꎮ主要内容包括城市蓝绿空间格局特征量化㊁碳固存计算㊁关键指标分析与解译ꎮ２１㊀数据获取与处理本研究所采用的数据包括土地利用数据㊁气象数据㊁植被类型数据㊁ＮＤＶＩ数据(表１)ꎮ从地理空间数据云平台(ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/)获取２０００㊁２０１０年ＬａｎｄｓａｔＴＭ及２０２０年ＬａｎｄｓａｔＯＬＩ共３期遥感影像ꎬ空间分辨率３０ｍꎮ基于ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＥｎｇｉｎｅ平台对影像进行辐射定标㊁大气几何校正㊁条带修复等处理ꎮ根据中国土地利用/土地覆盖遥感监测数据分类系统(ＬＵＣＣ)遥感解译处理后的影像ꎬ将其划分为耕地㊁林地㊁草地㊁建设用地㊁水体㊁未利用地６类ꎬ得到各期合肥市土地利用分类数据ꎮ采用Ｋａｐｐａ系数对分类后图像精度评估验证ꎬ总体精确度达到８５％ꎬ高于最低精度要求ꎮ利用ＡｒｃＭａｐ１０８软件将林地㊁草地重分类成绿色空间ꎬ将水体重分类成蓝色空间ꎬ获得２０００㊁２０１０与２０２０年合肥中心城区蓝绿空间分布图(图１)ꎮ表１㊀数据来源及处理㊀㊀数据类型㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀数据来源数据精度土地利用数据ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＥｎｇｉｎｅ(ｈｔｔｐｓ://ｅａｒｔｈｅｎｇｉｎｅｇｏｏｇｌｅｃｏｍ/)Ｌａｎｄｓａｔ￣５(２０００年)㊁ｌａｎｄｓａｔ￣７(２０１０年)㊁Ｌａｎｄｓａｔ￣８(２０２０年)３０ｍˑ３０ｍ气象站点数据气温降水日辐射地理遥感生态网(ｈｔｔｐ://ｗｗｗｇｉｓｒｓｃｎ/)３０ｍˑ３０ｍ植被类型覆盖图地理遥感生态网(ｈｔｔｐ://ｗｗｗｇｉｓｒｓｃｎ/)３０ｍˑ３０ｍＮＤＶＩ数据ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＥｎｇｉｎｅ(ｈｔｔｐｓ://ｅａｒｔｈｅｎｇｉｎｅｇｏｏｇｌｅｃｏｍ/)Ｌａｎｄｓａｔ￣５(２０００年)㊁ｌａｎｄｓａｔ￣７(２０１０年)㊁Ｌａｎｄｓａｔ￣８(２０２０年)３０ｍˑ３０ｍ图１㊀合肥中心城区蓝绿空间分布２２㊀基于ＣＡＳＡ模型的ＮＰＰ计算采用ＮＰＰ表征城市蓝绿空间碳固存能力ꎬ选用ＣＡＳＡ模型进行计算ꎮＣＡＳＡ模型由Ｐｏｔｔｅｒ等[２１]１９９３年提出ꎬ用于表征陆地生态系统中Ｈ２Ｏ㊁Ｃ和Ｎ通量跟随时间演变而不断变化的生态系统过程ꎬ适合区域尺度的ＮＰＰ研究和估算[２２]ꎬ计算公式如下:ＮＰＰｘꎬｔ()＝ＡＰＲＡｘꎬｔ()ˑεｘꎬｔ()(１)㊀㊀式(１)中:ＮＰＰ(ｘꎬｔ)表示像元ｘ在ｔ月的植被净初级生产力(单位:ｇＣｍ－２ａ－１)ꎻＡＰＡＲ(ｘꎬｔ)表示像元ｘ在ｔ月吸收的光合有效辐射(单位:ｇＣｍ－２ｍｏｎｔｈ－１)ꎻε(ｘꎬｔ)表示像元ｘ在ｔ月的实际光能利用率(单位:ｇＣＭＪ－１)ꎮ８㊀第６期㊀袁旸洋㊀郭㊀蔚㊀汤思琪ꎬ等:城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标㊀㊀植被吸收的光合有效辐射取决于太阳辐射和植物本身的特征ꎬＡＰＲＡ的计算公式如下:ＡＰＲＡｘꎬｔ()＝ＳＯＬｘꎬｔ()ˑＦＰＡＲｘꎬｔ()ˑ０５(２)㊀㊀式(２)中:ＳＯＬ(ｘꎬｔ)表示ｔ时期像元ｘ在ｔ月的太阳总辐射(单位:ＭＪｍ－２ｍｏｎｔｈ－１)ꎻＦＰＡＲ(ｘꎬｔ)为植被层对入射光合有效辐射的吸收比例ꎻ常数０５表示植被所能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例ꎮεｘꎬｔ()＝Ｔεｘꎬｔ()ˑＴεｘꎬｔ()ˑＷεｘꎬｔ()ˑεｍａｘ(３)㊀㊀式(３)中:Ｔε１(ｘꎬｔ)和Ｔε２(ｘꎬｔ)分别指月高温㊁月低温对光能利用率的胁迫作用系数ꎻＷε(ｘꎬｔ)为水分胁迫的影响系数ꎻεｍａｘ是理想条件下的最大光能利用率(单位:ｇＣＭＪ－１)ꎮ基于ＮＰＰ计算结果ꎬ使用自然断点法对计算结果分级ꎬ得到合肥中心城区３年的ＮＰＰ空间分布(图２)ꎮ图２㊀合肥中心城区２０００㊁２０１０㊁２０２０年ＮＰＰ空间分布２３㊀城市蓝绿空间格局特征量化选用斑块层与类型层的景观格局指标量化城市蓝绿空间格局特征(表２)ꎮ斑块层指标强调单个蓝绿斑块的特征ꎬ类型层侧重表征蓝绿空间整体形态特征ꎬ采用Ｆｒａｇｓｔａｔｓ４３软件计算ꎮ由于城市区域的蓝绿空间格局表现出高度的空间异质性和尺度依赖性[２３]ꎬ需选取适宜的移动窗口尺度ꎮ通过粒度和幅度分析方法确定６０ｍ为最适合研究区的粒度值ꎬ４００ｍ作为格局计算时移动窗口的大小ꎮ２４㊀ＸＧＢｏｏｓｔ模型构建与ＳＨＡＰ方法解译ｅＸｔｒｅｍｅＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ(ＸＧ￣Ｂｏｏｓｔ)机器学习模型是由Ｃｈｅｎ等[２４]提出的一种结合监督学习和集成学习方法的极限梯度提升树算法ꎮ针对本研究数据集庞大㊁特征复杂的问题ꎬＸＧＢｏｏｓｔ模型训练结果稳定㊁模型训练效率高ꎬ可很好地避免过拟合现象的发生[２５]ꎮ本研究分别基于斑块层和类型层２类指标及其对应的３年ＮＰＰ值ꎬ构建６个数据集ꎮ以２０２０年为例ꎬ采用ＡｒｃＧＩＳ１０７软件的随机取样工具创建随机取样点２００００个ꎬ将斑块层各指标和ＮＰＰ计算值提取至点ꎮ在建立类型层数据集时ꎬ考虑到取样点分布的均匀性及数据量ꎬ创建随机取样点４００００个ꎬ剔除不属于蓝绿空间的点ꎮ为避免模型的过拟合现象发生ꎬ对数据集进行了正则化处理ꎬ将８０％的数据作为训练集㊁２０％的数据作为测试集用于模型验证ꎮ其次ꎬ借助贝叶斯优化方法(Ｔｒｅｅ￣ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄＰａｒｚｅｎＥｓｔｉｍａｔｏｒꎬＴＰＥ)调整ＸＧＢｏｏｓｔ模型超参数ꎬ选取模型中主要超参数ｎ＿ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ㊁ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ㊁ｌｅａｒｎｉｎｇ＿ｒａｔｅ进行优化ꎮ之后ꎬ选择平均绝对误差(ＭｅａｎＡｂｓｏｌｕｔｅＥｒｒｏｒꎬＭＡＥ)㊁均方根误差(ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅｄＥｒｒｏｒꎬＲＭＳＥ)和决定系数(Ｒ２)做为预测效果的评价指标ꎬＲ２越接近１ꎬ表明模型拟合效果越好[２６]ꎮ此外ꎬ利用十折交叉验证法检验模型的泛化能力ꎬ对预测模型精度进行估计[２７]ꎮ验证结果６个数据集的均方根误差ＲＭＳＥ㊁评价绝对误差ＭＡＥ均较小ꎬＲ２值均接近１ꎬ十折交叉验证结果为０６９９~０９４２ꎬ表明建立的ＸＧＢｏｏｓｔ模型在训练集和测试集上的精度水平符合预期要求ꎮ９㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷表２㊀蓝绿空间格局特征指标指标分类指标名称㊀㊀计算公式㊀㊀㊀㊀内涵斑块层面积(ＡＲＥＡ)ＡＲＥＡ＝ａｉｊ１１００００()蓝绿斑块的面积周长(ＰＥＲＩＭ)ＰＥＲＩＭ＝ｐｉｊ斑块的周长ꎬ包括斑块内部孔隙的边缘长度欧式距离(ＥＮＮ)ＥＮＮ＝ðｚｒ＝１ｈｉｊｒｚ斑块边缘与斑块质心之间的平均距离分形维数(ＦＲＡＣ)ＦＲＡＣ＝２ｌｎ０２５ｐｉｊ()ｌｎａｉｊ１ɤＦＲＡＣɤ２()空间尺度(斑块大小)范围内的形状复杂性近圆指数(ＣＩＲＣＬＥ)ＳＱＵＡＲＥ＝１－ａｉｊａｓｉｊ[]０ɤＣＩＲＣＬＥɤ１()方形斑块ＣＩＲＣＬＥ＝０ꎬ细长线性斑块ＣＩＲＣＬＥ＝１邻近指数(ＣＯＮＴＩＧ)ＣＯＮＴＩＧ＝ðｚｒ－１ｃｉｊｋａｓｉｊéëêêùûúú－１ｖ－１０ɤＣＯＮＴＩＧɤ１()蓝绿斑块的空间连通性或邻近性类型层面积占比(ＰＬＡＮＤ)ＰＬＡＮＤ＝ðｎｊ＝１ａｉｊＡ每种斑块类型的比例丰度最大斑块指数(ＬＰＩ)ＬＰＩ＝ｍａｘａｉｊ()Ａ１００()空间类型的优势度量边缘密度(ＥＤ)ＥＤ＝ＥＡ在一定程度上表征空间形状复杂度景观形状指数(ＬＳＩ)ＬＳＩ＝０２５Ｅ㊀Ａ总边缘或边缘密度的标准化度量聚集度(ＡＩ)ＡＩ＝ｇｉｉｍａｘңｇｉｉ[]１００()蓝绿空间的聚集程度破碎度(ＤＩＶＩＳＩＯＮ)ＤＩＶＩＳＩＯＮ＝Ａ２ðｎｊ＝１ａ２ｉｊ蓝绿空间的破碎程度内聚力指数(ＣＯＨＥＳＩＯＮ)ＣＯＨＥＳＩＯＮ＝１－ðｍｊ＝１Ｐｉｊðｍｊ＝１Ｐｉｊ㊀ａｉｊéëêêùûúú１－１㊀Ａ[]－１１００()(０<ＣＯＨＥＮＳＩＯＮ<１００)蓝绿空间的物理连通性㊀㊀ＳＨＡＰ(ＳＨａｐｌｅｙＡｄｄｉｔｉｖｅｅｘＰｌａｎａｔｉｏｎｓ)方法由Ｌｕｎｄｂｅｒｇ和Ｌｅｅ[２８]提出ꎬ可准确解释机器学习模型中每个特征对结果的贡献度ꎬ提供全局模型和单个特征的局部解释结论ꎬ适用于解译城市蓝绿空间格局多个特征对碳固存的影响关系ꎮ同时ꎬＳＨＡＰ与ＸＧＢｏｏｓｔ集成良好ꎬ可通过ＴｒｅｅＳＨＡＰ算法有效地估计ＳＨＡＰ值[２９]ꎬ公式如下ꎮ＾ｙｉ＝ｓｈａｐ０＋ｓｈａｐＸ１ｉ()＋ｓｈａｐＸ２ｉ()＋＋ｓｈａｐＸｐｉ()(４)㊀㊀式(４)中:ｓｈａｐＸｊｉ()为观测ｉ的第ｊ个特征的ｓｈａｐ值ꎬ表示该特征对预测的边际贡献ꎮ假设一个ＸＧＢｏｏｓｔ模型ꎬ其中一组Ｎ(具有Ｎ个特征)用于预测输出ｖ(Ｎ)ꎮ在ＳＨＡＰ中ꎬ每个特征Φｉ是特征ｉ的贡献ꎬ对模型输出ｖ(Ｎ)的贡献是基于它们的边际贡献分配的ꎬ公式如下:Φｉｖａｌ()＝ðＳɪｘꎬ ｘ{}＼ｘ{}Ｓ!ｐ－Ｓ－１()!ｐ!ｖａｌＳɣｘｊ{}()－ｖａｌＳ()()(５)式(５)中:ｐ是特征的总数ꎻ{ｘｉꎬｘｐ}＼{ｘｊ}是不包括ｘｊ的所有可能的特征组合的集合ꎻＳ是{ｘｉꎬ ｘｐ}＼{ｘｊ}的特征集ꎻｖａｌ(Ｓɣ{ｘｊ})是特征在Ｓ加上特征ｘｊ的模型预测ꎮ３㊀结果与分析３１㊀特征重要程度斑块层指标重要性排序(图３Ａ)表明ꎬ２０００年前３分别是ＦＲＡＣ㊁ＣＯＮＴＩＧ㊁ＡＲＥＡꎬ２０１０年是ＦＲＡＣ㊁ＥＮＮ㊁ＣＯＮＴＩＧꎬ２０２０年为ＦＲＡＣ㊁ＥＮＮ㊁ＡＲＥＡꎮ综合来看ꎬＦＲＡＣ在３年中ꎬ对ＮＰＰ的影响程度均最高ꎬ说明蓝绿斑块形状的复杂程度对碳固存最为重要ꎮ其次ꎬＣＯＮＴＩＧ在２０００㊁２０１０年ꎬＡＲＥＡ在２０００㊁２０２０年ꎬＥＮＮ在２０１０㊁２０２０年的贡献度排序为前３ꎬ表明蓝绿斑块的邻近度㊁面积㊁距离与碳固存有较强的相关０１㊀第６期㊀袁旸洋㊀郭㊀蔚㊀汤思琪ꎬ等:城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标㊀㊀性ꎮ类型层指标重要性表明排名前３(图３Ｂ)分别为:２０００年是ＣＯＨＥＳＩＯＮ㊁ＥＤ㊁ＤＩＶＩＳＩＯＮꎬ２０１０年是ＬＳＩ㊁ＥＤ㊁ＤＩＶＩＳＩＯＮꎬ２０２０年是ＥＤ㊁ＣＯＨＥＳＩＯＮ㊁ＬＳＩꎮＥＤ在３年中ꎬ对ＮＰＰ的影响程度均最高ꎮ由此ꎬ蓝绿空间整体形状的复杂程度是影响碳固存的重要格局特征ꎮＣＯＨＥＳＩＯＮ在２０００㊁２０２０年ꎬＤＩＶＩＳＩＯＮ在２０００㊁２０１０年ꎬＬＳＩ在２０１０㊁２０２０年的重要性排序为前３ꎬ这表明蓝绿空间整体的连通性㊁破碎度㊁形状复杂性对于碳固存有较强的影响ꎮ综上ꎬ从特征重要程度排序可见斑块层中的ＦＲＡＣ㊁ＣＯＮＴＩＧ㊁ＡＲＥＡ和ＥＮＮ是影响碳固存的４个关键指标ꎬ类型层的关键指标是ＥＤ㊁ＣＯＨＥＳＩＯＮ㊁ＤＩＶＩＳＩＯＮ和ＬＳＩꎮ图３㊀城市蓝绿空间格局特征重要程度排序３２㊀关键指标分析３２１㊀斑块层指标由图４可知ꎬ３年中ꎬ斑块层指标对ＮＰＰ影响趋势基本相似ꎮ表征斑块形状的ＦＲＡＣ㊁ＣＩＲＣＬＥ中ꎬＦＲＡＣ反映蓝绿斑块的形状ꎬ与ＮＰＰ呈正相关ꎬ即随着单个蓝绿斑块形状复杂程度的增加ꎬ碳固存能力增强ꎮ这可能是生态斑块形状越复杂ꎬ斑块与其他斑块之间的物质和能量信息交换越频繁ꎬ对斑块的生态功能辐射越有利ꎮ城市建成密度较高的区域大量蓝绿空间因受建筑㊁道路等硬质边界的限制ꎬ形状规则ꎬ碳固存能力较弱ꎮ因此ꎬ自然植被覆盖度高㊁人为干扰较少的蓝绿空间斑块ꎬ其形状复杂且受环境影响较小ꎬ斑块内部的生态结构较为稳定ꎬ碳固存能力更高ꎮＣＩＲＣＬＥ表征蓝绿斑块的近圆指数ꎬ与ＮＰＰ呈负相关ꎮＣＩＲＣＬＥ值接近１时ꎬ其形状越接近线形ꎬＮＰＰ值显著降低ꎬ即线形蓝绿斑块的碳固存能力较低ꎮ合肥中心城区的线形蓝绿斑块主要是十五里河㊁南淝河等水体及两侧绿地ꎬ以及道路绿地ꎮ河道等线性蓝绿斑块的碳固存能力较低的原因可能是硬化的河道驳岸阻碍了蓝绿之间的物质交换ꎬ限制了固碳能力的发挥ꎮ而道路绿地碳固存不高的原因可能是由于机动车排放的ＣＯ２浓度过高ꎬ对道路两侧绿化植物的碳固存能力产生一定的胁迫作用ꎮ表征蓝绿斑块分布的ＥＮＮ㊁ＣＯＮＴＩＧ与ＮＰＰ均呈负相关ꎮ其中ꎬＥＮＮ表征蓝绿斑块之间的距离ꎬ其与ＮＰＰ呈负相关ꎬ表明蓝绿斑块在空间分布上呈现更加分散的状态时ꎬ不利于碳固存能力的发挥ꎮＥＮＮ越小意味着城市蓝绿斑块的聚集度越高㊁破碎度越低ꎬ越有利于发挥碳固存能力ꎮＱｉｕ等[３０]研究得出林地聚集有利于ＵＧＩ植被碳吸收ꎬＭｎｇａｄｉ等[３１]认为景观破碎化会引起碳固存能力降低ꎬ与本文的研究结论基本一致ꎮ景观破碎度的增加会直接影响生境质量[３２]ꎬ若蓝绿空间的破碎度过高ꎬ即使植被覆盖程度较高ꎬ也不一定有好的碳固存能力ꎮ究其原因ꎬ一是蓝绿空间的破碎导致彼此联系减弱ꎬ阻断了物质交换与能量流动ꎮ研究表明ꎬ蓝绿空间的结构改变会直接影响植被的固碳功能[３３]ꎬ进而影响生态系统的净初级生产力ꎮ二是蓝绿空间的聚集程度将通过影响１１㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷图４㊀斑块层关键影响指标分析温度等植被生长环境ꎬ从而影响固碳能力ꎮ大量研究证实城市绿地的总面积相同情况下更密集的绿地通常比碎片化的更凉爽ꎮ高聚集度的蓝绿空间温度相对较低ꎬ避免了高温对植物光合作用的胁迫ꎬ影响植物的固碳能力[３４]ꎮＣＯＮＴＩＧ表征蓝绿斑块邻近度ꎬ其值在[０ꎬ０６]区间ꎬＳＨＡＰ值保持稳定ꎬ但在[０６ꎬ１０]区间ꎬ随着ＣＯＮＴＩＧ值的增大ꎬＳＨＡＰ值下降ꎮ其原因是:在合肥中心城区内ꎬ绿地中的绿色植物是发挥固碳作用的主体ꎬ而ＣＯＮＴＩＧ较高的区域为巢湖㊁董铺水库㊁大房郢水库等大面积水域ꎬ蓝绿空间中水体占比过大ꎬ导致其固碳量较低ꎮ表征斑块大小的ＡＲＥＡ㊁ＰＥＲＩＭ与ＮＰＰ的相关性趋势相似ꎬ均表现为指标值越大ꎬＳＨＡＰ值２１㊀第６期㊀袁旸洋㊀郭㊀蔚㊀汤思琪ꎬ等:城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标㊀㊀越高ꎬ与ＮＰＰ呈正相关ꎬ即蓝绿斑块的面积越大ꎬ有利于碳固存能力提升ꎮ值得注意的是ꎬ当ＡＲＥＡ与ＰＥＲＩＭ的值在０附近时ꎬ对应的ＮＰＰ值变化区间较大ꎮ原因可能有二:一是形状的差异导致相似面积大小的蓝绿斑块碳固存能力有所不同ꎻ另一个是蓝绿斑块中不同的植物种类与群落结构造成了相同面积下碳固存的差异ꎮ因此ꎬ针对城市中尺度较小的蓝绿斑块ꎬ在面积增大受到限制的情况下ꎬ其碳固存能力的提升更应关注斑块形状和空间分布的调控ꎮ３２２㊀类型层指标表征蓝绿空间形状的ＥＤ㊁ＬＳＩ与ＮＰＰ均呈现正相关(图５)ꎮ其中ꎬＥＤ指标在[０ꎬ１２５]区间的ＮＰＰ值上升趋势加剧ꎬ在[１２５ꎬ２００]区间图５㊀类型层关键影响指标分析３１㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷的ＮＰＰ值上升趋势减缓ꎬ表明蓝绿空间的生态效益存在边缘效应ꎬ其与周边环境之间的界面越长ꎬ越有利于碳汇功能的发挥ꎮ同时ꎬＥＤ㊁ＬＳＩ均体现了蓝绿空间形状的复杂程度ꎬ均与ＮＰＰ正相关ꎬ表明蓝绿空间整体形状越复杂㊁固碳效果越好ꎮ其原因在于:蓝绿空间整体的形状复杂度提升ꎬ使之与周围环境间的界面更长[４]ꎬ蓝绿斑块之间㊁蓝绿斑块与其他斑块之间的物质和能量信息交换越频繁ꎬ碳汇效益的辐射范围更广ꎮ此外ꎬ有研究指出不规则的蓝绿斑块形态会降低其冷岛效应ꎬ使环境温度有一定的增加ꎬ从而间接影响植物的固碳作用[３５－３６]ꎮＤＩＶＩＳＩＯＮ和ＡＩ分别表征蓝绿空间破碎度与聚集度ꎮ当ＡＩ值在８０时ꎬＳＨＡＰ值最高ꎬ当[８０ꎬ１００]时ꎬＳＨＡＰ值降低ꎬ即ＮＰＰ降低ꎬ这是因为研究区内ＡＩ值[８０ꎬ１００]的区域为水体ꎬ而水体的碳汇效益明显低于绿地ꎮＤＩＶＩＳＩＯＮ与ＮＰＰ的正负关系不明晰ꎬ原因在于绿地的破碎度较高ꎬ而水体较低ꎬ蓝绿空间碳汇机制的不同对结果造成了一定的影响ꎮ与此类似的是表征蓝绿空间占比的ＰＬＡＮＤꎬ其与ＮＰＰ的关系呈现出一定的波动性ꎬ笔者认为主要原因在于合肥中心城区内蓝绿空间区域中水体的占比较大ꎮＣＯＨＥＳＩＯＮ表征蓝绿空间分布上的连通性ꎬ与ＮＰＰ呈现显著的正相关ꎬ即蓝绿空间的连通度越高ꎬ越有利于碳固存ꎮ这说明城市蓝绿空间的连通性是影响城市生态环境效益的重要因素ꎬ连通性的增加有助于改善城市蓝绿空间的均衡布局ꎬ更好地发挥降温效应ꎬ为植物提供良好的生长环境ꎬ从而增强植物的碳固存ꎻ另一方面ꎬ蓝绿空间连通性的增大可改善土壤水文连通性ꎬ水文通过影响土壤养分含量ꎬ调节植物营养元素浓度从而影响植被生长和固碳效率[３７－３８]ꎮ４　城市蓝绿空间格局优化策略本研究的模型计算结果证实了城市蓝绿空间格局对其碳固存能力存在影响ꎬ指征蓝绿斑块形状的ＦＲＡＣ㊁ＣＯＮＴＩＧ㊁ＡＲＥＡ㊁ＥＮＮ以及表征蓝绿空间关系的ＥＤ㊁ＤＩＶＩＳＩＯＮ㊁ＣＯＨＥＳＩＯＮ㊁ＬＳＩ均是关键的影响指标ꎮ通过提取并比对高碳汇区域(图６)ꎬ据此提出以碳增汇为目标的城市蓝绿空间格局规划优化策略ꎮ图６㊀典型高碳汇蓝绿空间图谱单元㊀㊀１)规划与管理者要重视蓝绿斑块形状的调整与优化ꎮ对于面积较小ꎬ规模受限的蓝绿斑块ꎬ提升其碳固存能力的最重要途径在于形状和分布的调控ꎮ本研究发现蓝绿斑块边缘密度和斑块形状复杂程度对碳固存具有促进作用ꎮ因此ꎬ一方面应针对沿湖沿河地区ꎬ加强岸线保护ꎬ增加边缘式斑块如滨江湿地㊁林地的建设ꎬ合理利用巢湖沿岸的蓝绿空间资源ꎻ同时ꎬ进一步恢复城市发展中被填埋的沟㊁渠㊁小溪等水网末端支流㊁修复边角绿色空间ꎬ增大自然形态的蓝绿空间占４１㊀第６期㊀袁旸洋㊀郭㊀蔚㊀汤思琪ꎬ等:城市蓝绿空间格局对碳固存的影响测度及关键指标㊀㊀比ꎮ另一方面ꎬ针对地块或街区尺度的蓝绿空间设计ꎬ需对蓝绿空间形态进行精细化调控ꎬ避免形状过于规则的蓝绿斑块ꎬ在蓝绿空间与灰色空间之间增加过渡区域ꎬ增大蓝绿空间的渗透作用ꎮ２)提高城市蓝绿空间的聚集度㊁降低破碎度㊁提高连通性ꎮ在市域及城区尺度上ꎬ根据原有蓝绿空间的形态特征及空间组合模式开展针对性地规划设计ꎮ针对较大规模蓝绿斑块ꎬ如大蜀山㊁紫蓬山㊁巢湖等自然林地和水体ꎬ须严守政府制定的生态保护红线ꎬ设立生态核心区ꎬ限制建设用地的扩张ꎬ避免破碎化的发生ꎻ河道㊁道路绿化等线性蓝绿廊道ꎬ应尽量增加其宽度ꎻ关注新增蓝绿空间与周边蓝绿空间之间的连接ꎬ织补城市中心城区蓝绿空间网络ꎬ提升城市蓝绿斑块之间的连通性ꎮ５　结论城市蓝绿空间格局对碳汇效益具有影响ꎬ不同的城市蓝绿空间格局特征对碳汇效益的影响程度不同ꎮ从格局特征的重要性程度来说ꎬ在斑块层中ꎬ城市蓝绿空间格局的ＦＲＡＣ㊁ＣＯＮＴＩＧ㊁ＡＲＥＡ和ＥＮＮ是影响碳固存的４个主要特征ꎻ在类型层中ꎬＥＤ㊁ＣＯＨＥＳＩＯＮ㊁ＤＩＶＩＳＩＯＮ和ＬＳＩ是影响碳固存的４个主要特征ꎮ在形态方面ꎬ城市蓝绿斑块的形态特征较面积特征对碳固存的影响更突出ꎮ在一定阈值内ꎬ城市蓝绿斑块的形状越复杂越有利于其碳固存的发挥ꎬ线性蓝绿空间斑块的碳固存能力明显低于面状蓝绿空间ꎮ此外ꎬ蓝绿斑块之间的距离越大ꎬ其碳固存能力越低ꎮ在分布方面ꎬ蓝绿空间聚集度越高㊁破碎度越低㊁碳汇效益越好ꎮ同时ꎬ蓝绿斑块之间的邻接性越高㊁连通度越高ꎬ碳汇效益越高ꎮ本研究尚存在一定的局限性ꎮ首先ꎬ由于受到遥感数据精度的限制ꎬ以及生态过程复杂性的制约ꎬ城市蓝绿空间碳固存的量化难以做到精准化ꎮ其次ꎬ在更小尺度上ꎬ植物种类㊁树木覆盖度㊁植物群落结构等是影响碳固存的重要因素ꎮ今后可以从多尺度㊁系统化出发ꎬ在关键影响指标研究的基础上ꎬ进一步探究水体对不同植被类型绿地碳固存能力的促进机制ꎬ研究蓝色空间对绿色空间固碳的增效作用ꎮ城市蓝绿空间是复杂且动态变化的三维实体ꎬ未来可将城市蓝绿空间的三维形态特征㊁拓扑空间网络引入研究ꎻ此外ꎬ还可基于城市化进程中蓝绿空间格局演变特征ꎬ探讨城市化对于碳固存的影响ꎬ更加全面深入地分析城市蓝绿空间形态特征与碳固存之间的关联ꎮ参考文献[１]ＧＲＩＭＭＮＢꎬＦＡＥＴＨＳＨꎬＧＯＬＵＢＩＥＷＳＫＩＮＥꎬｅｔａｌ.Ｇｌｏｂａｌｃｈａｎｇｅａｎｄｔｈｅｅｃｏｌｏｇｙｏｆｃｉｔｉｅｓ[Ｊ].Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ２００８ꎬ３１９(５８６４):７５６－７６０.[２]ＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ(ＩＰＣＣ).Ｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ２０１３:ｔｈｅｐｈｙｓｉｃａｌｓｃｉｅｎｃｅｂａｓｉｓ.ＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｗｏｒｋｉｎｇｇｒｏｕｐＩｔｏｔｈｅｆｉｆｔｈａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｒｅｐｏｒｔｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌｐａｎｅｌｏｎｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ[Ｃ].ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓꎬ２０１４. [３]周聪惠ꎬ张诗宁ꎬ赵金ꎬ等.城市蓝绿系统一体规划编制的关键问题与对策[Ｊ].规划师ꎬ２０２３ꎬ３９(１１):１０９－１１６. [３]ＹＵＺＷꎬＹＡＮＧＧＹꎬＺＵＯＳＤꎬｅｔａｌ.Ｃｒｉｔｉｃａｌｒｅｖｉｅｗｏｎｔｈｅｃｏｏｌｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆｕｒｂａｎｂｌｕｅ￣ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ:ａｔｈｒｅｓｈｏｌｄ￣ｓｉｚｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ[Ｊ].ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇꎬ２０２０ꎬ４９:１２６６３０. [５]宋菊芳ꎬ江雪妮ꎬ郭贞妮ꎬ等.城市蓝绿空间特征参数与地表温度的关联量化分析[Ｊ].中国城市林业ꎬ２０２３ꎬ２１(１):２０－２６. [６]ＭＩＴＳＣＨＷＪꎬＢＥＲＮＡＬＢꎬＮＡＨＬＩＫＡＭꎬｅｔａｌ.Ｗｅｔｌａｎｄｓꎬｃａｒｂｏｎꎬａｎｄｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ[Ｊ].ＬａｎｄｓｃａｐｅＥｃｏｌｏｇｙꎬ２０１３ꎬ２８(４):５８３－５９７.[７]ＺＨＡＮＧＹꎬＭＥＮＧＷＱꎬＹＵＮＨＦꎬｅｔａｌ.Ｉｓｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅａｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｏｒｓｏｕｒｃｅ?￣ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＣｈｉｎａｂａｓｅｄｏｎＬＣＡｍｅｔｈｏｄ[Ｊ].ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＩｍｐａｃｔＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＲｅｖｉｅｗꎬ２０２２ꎬ９４:１０６７６６.[８]ＷＯＬＣＨＪＲꎬＢＹＲＮＥＪꎬＮＥＷＥＬＬＪＰ.Ｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅꎬｐｕｂｌｉｃｈｅａｌｔｈꎬａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｊｕｓｔｉｃｅ:ｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｏｆｍａｋｉｎｇｃｉｔｉｅｓｊｕｓｔｇｒｅｅｎｅｎｏｕｇｈ [Ｊ].ＬａｎｄｓｃａｐｅａｎｄＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇꎬ２０１４ꎬ１２５:２３４－２４４.[９]ＭＡＪꎬＬＩＸＴꎬＪＩＡＢＱꎬｅｔａｌ.Ｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅａｎｄｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｉｎｂｕｉｌｔ￣ｕｐａｒｅａｓｏｆＢｅｉｊｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｉ￣ＴｒｅｅＥｃｏａｎｄＫｒｉｇｉｎｇ[Ｊ].ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇꎬ２０２１ꎬ６６:１２７４１３.[１０]ＬＥＥＪＨꎬＫＯＹꎬＭＣＰＨＥＲＳＯＮＥＧ.Ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｒｅｍｏｔｅｌｙｓｅｎｓｅｄｄａｔａｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｕｒｂａｎｔｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓａｎｄｂｉｏｍａｓｓ[Ｊ].ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇꎬ２０１６ꎬ１６:２０８－２２０. [１１]ＢＥＬＴＲÁＮ￣ＳＡＮＺＮꎬＲＡＧＧＩＯＪꎬＧＯＮＺＡＬＥＺＳꎬｅｔａｌ.ＣｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅｌｅａｄｓｔｏｈｉｇｈｅｒＮＰＰａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｅｃｅｎｔｕｒｙｉｎｔｈｅＡｎｔａｒｃｔｉｃＴｕｎｄｒａ:ｒｅｓｐｏｎｓｅｐａｔｔｅｒｎｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｅｎｓｏｆｌｉｃｈｅｎｓ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０２２ꎬ８３５:１５５４９５. [１２]ＨＵＹＢꎬＺＨＡＮＧＱꎬＨＵＳＪꎬｅｔａｌ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ(１９９２－５１㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第２１卷２０２２)[Ｊ].ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓꎬ２０２２ꎬ１４５:１０９６５６. [１３]ＦＲＡＮＣＩＮＩＧꎬＨＵＩＮꎬＪＵＭＰＰＯＮＥＮＡꎬｅｔａｌ.Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅａｎｄａｇｅｍａｔｔｅｒ:ｈｏｗｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｐｒｏｖｉｓｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｉｎｕｒｂａｎｐａｒｋｓ[Ｊ].ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇꎬ２０２１ꎬ６６:１２７３９２.[１４]ＬＩＸＴꎬＪＩＡＢＱꎬＬＩＦꎬｅｔａｌ.Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｍｕｌｔｉ￣ｓｃａｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｂｌｕｅ￣ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｏｎｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｄｅｎｓｉｔｙ:ＢｅｉｊｉｎｇꎬＣｈｉｎａｃａｓｅｓｔｕｄｙ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０２３ꎬ８８３:１６３６８２.[１５]ＹＡＮＧＨＦꎬＺＨＯＮＧＸＮꎬＤＥＮＧＳＱꎬｅｔａｌ.ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆＬＵＣＣｏｎＮＰＰａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎꎬＣｈｉｎａ[Ｊ].ＣＡＴＥＮＡꎬ２０２１ꎬ２０６:１０５５４２. [１６]成玉宁ꎬ王雪原.城市蓝绿空间融合规划的生态逻辑[Ｊ].中国园林ꎬ２０２３ꎬ３９(１０):３９－４３.[１７]刘颂ꎬ张浩鹏.多尺度城市绿地碳汇实现机理及途径研究进展[Ｊ].风景园林ꎬ２０２２ꎬ２９(１２):５５－５９.[１８]王晶懋ꎬ高洁ꎬ孙婷ꎬ等.双碳目标导向下的绿色生态空间碳汇能力优化设计[Ｊ].中国城市林业ꎬ２０２３ꎬ２１(４):３３－４２. 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[２９]ＬＵＮＤＢＥＲＧＳＭꎬＥＲＩＯＮＧＧꎬＬＥＥＳＩ.Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｚｅｄｆｅａｔｕｒｅａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｏｒｔｒｅｅｅｎｓｅｍｂｌｅｓ[ＥＢ/ＯＬ].(２０１８－０２－１２) [２０２３－１０－３０].ｈｔｔｐ://ａｒｘｉｖ.ｏｒｇ/ａｂｓ/１８０２.０３８８８.[３０]ＱＩＵＳꎬＦＡＮＧＭＺꎬＹＵＱꎬｅｔａｌ.ＳｔｕｄｙｏｆｓｐａｔｉａｌｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎＣｈｉｎｅｓｅｆｏｒｅｓｔｅｃｏ￣ｓｐａｃｅａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒｅｎｈａｎｃｉｎｇｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙｔｈｒｏｕｇｈｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｐａｔｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｈｅｏｒｙ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０２３ꎬ８５９:１６００３５.[３１]ＭＮＧＡＤＩＭꎬＯＤＩＮＤＩＪꎬＭＵＴＡＮＧＡＯꎬｅｔａｌ.Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｏｆｒｅｆｏｒｅｓｔｅｄｔｒｅｅｓｉｎａｎｕｒｂａｎｌａｎｄｓｃａｐｅｕｓｉｎｇｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄｒｅｍｏｔｅｌｙｓｅｎｓｅｄｄａｔａ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０２２ꎬ８０２:１４９９５８.[３２]ＴＩＡＮＹＨꎬＪＩＭＣＹꎬＷＡＮＧＨＱ.Ａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｑｕａｌｉｔｙｏｆｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｉｎａｃｏｍｐａｃｔｃｉｔｙ[Ｊ].ＬａｎｄｓｃａｐｅａｎｄＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇꎬ２０１４ꎬ１２１:９７－１０８. 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东南大学2012年晋升教师系列副高级专业技术职务评审结果公示

东南大学人事处校人字〔2012〕15号东南大学2012年晋升教师系列副高级专业技术职务评审结果公示各校区，各院、系、所，各处、室、直属单位，各学术业务单位：东南大学2012年晋升教师系列副高级专业技术职务人员已经教师系列专业技术职务评审委员会审定，现予公示。

名单如下：副教授(副研究员)(79人)学科岗(77人)建筑学院李向锋夏兵淳庆(副研究员)李华机械工程学院程洁沙菁杨决宽（副研究员）能源与环境学院张亚平沈德魁（副研究员）空间科学与技术研究院周宾（副研究员）信息科学与工程学院姜明（副研究员）朱鹏程（副研究员）李卫东（副研究员）冯熳（副研究员）李春国（副研究员）许威（副研究员）孟洪福王开土木工程学院吴伟巍陆金钰邓琳徐伟炜电子科学与工程学院董志芳单伟伟徐峰（副研究员）王春雷（副研究员）数学系刘国华张敏珠李铁香自动化学院夏思宇刘庆山李俊（副研究员）计算机科学与工程学院刘波杨鹏李慧颖章品正杨明周德宇（副研究员）物理系杨益民周智勇白艳锋吴秀梅生物科学与医学工程学院杨芳李敏俐姜晖（副研究员）赵远锦（副研究员）学习科学研究中心李雪松顾万君（副研究员）谢雪英（副研究员）材料科学与工程学院张友法蒋金洋人文学院梁卫霞经济管理学院刘修岩吕鸿江法学院朱鹏飞李川马克思主义学院盛凌振叶海涛廖小琴电气工程学院房淑华王宝安陈中外国语学院浦惠红金晶化学化工学院蔡进焦真陈峻青杨洪交通学院耿艳芬柏春广杨明丁建文蔡国军智能运输系统研究中心夏井新仪器科学与工程学院张小国王立辉（副研究员）艺术学院章旭清重大科技项目岗(2人)信息科学与工程学院夏玮玮（副研究员）电子科学与工程学院张哲（副研究员）公示期为2012年5月29日—2012年6月4日。

联系电话：83793000，联系人：人事处师资科丁振华二〇一二年五月二十九日主题词：人事职称抄报：抄送：东南大学人事处 2012年5月29日印发。

_泥科学与应用技术_的提出及研究进展

Abstract: With the development of society, huge muddy production with silt and sludge as representatives gets rather close to the municipal refuse. Moreover, muddy materials have very complex and diverse traits and pollutants inside, resulting in a critical issue that we should dispose and utilize them economically and safely. Although the compositions of the various muddy materials are different, they share many similar physical and chemical properties. The ways to treat these materials are also consistent, including quantity reduction such as dehydration, harmless treatment like pollutant stabilization, and reclamation such as reusing after pretreatment. Furthermore, some special properties of muddy materials can also be utilized to solve certain problems. For a long time, there had scientific research and processing technology with various kinds of muddy materials in all walks of life. However, problems arose such as disunion of concept and index, isolation between technology and methods that all affected the development of basic theory and techniques. To solve these problems, this paper proposes the establishment of disciplines direction — the muddy material science and technology. We review main types and problems, hot issues encountered during the treatment process as well as several typical researches in muddy materials. The problems of the treatment with mud are analyzed and summarized. Key words: mud science; dredged sediments solidification; sludge dewatering; filter cake formation

2.5D CC编织复合材料损伤演化试验研究

第５０卷第４期２０２０年７月东南大学学报（自然科学版）ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＥＡＳＴＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．５０Ｎｏ．４Ｊｕｌｙ２０２０ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－０５０５．２０２０．０４．００７２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料损伤演化试验研究何顶顶　吴邵庆（东南大学土木工程学院，南京２１１１８９）（东南大学江苏省工程力学分析重点实验室，南京２１１１８９）摘要：为研究２．５ＤＣ／Ｃ（碳／碳）编织复合材料的失效机理，对矩形截面试样开展损伤演化模拟试验．针对轴向加卸载过程中的应变响应，使用弹性模量法逐级计算试样损伤值，研究其损伤演化过程和规律；结合试样断口分析，总结不同失效模式对应的损伤效应．试验结果表明：２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料的失效位置具有分散性，失效模式具有多样性特征；分层破坏时损伤累积较小，损伤值达到１０％～１３％时试样即发生破坏，且裂纹只在层间扩展；纤维拔出和断裂时损伤累积效应较明显，在试样断口附近正反两面损伤演化过程均较显著，损伤值达到２０％～２５％时试样破坏．关键词：２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料；加卸载试验；损伤演化；失效模式中图分类号：ＴＢ３３２文献标志码：Ａ文章编号：１００１－０５０５（２０２０）０４０６４５０６Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｎｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆ２．５ＤＣ／ＣｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓＨｅＤｉｎｇｄｉｎｇ　ＷｕＳｈａｏｑｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１８９，Ｃｈｉｎａ）（ＪｉａｎｇｓｕＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１８９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆ２．５ＤＣ／Ｃ（ｃａｒｂｏｎ／ｃａｒｂｏｎ）ｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ，ｔｈｅｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｏｎｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｃｒｏｓｓｓｅｃｔｉｏｎａｌｓｐｅｃｉｍｅｎｓ．Ｂｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｈｅｓｔｒａｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｄｕｒｉｎｇｔｈｅｌｏａｄｉｎｇａｎｄｕｎｌｏａｄｉｎｇｃｙｃｌｅｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅｄａｍａｇｅｖａｌｕｅｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｌａｓｔｉｃｍｏｄｕｌｕｓｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｗａｓｓｔｕｄｉｅｄ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｆｒａｃｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｏｓｔｂｒｅａｋｓａｍｐｌｅ，ｔｈｅｄａｍａｇｅｅｆｆｅｃｔｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅｓｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄａｍａｇｅｉｎｉｔｉａｔｉｏｎｏｆ２．５ＤＣ／Ｃｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｉｓｒａｎｄｏｍｗｈｉｌｅｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｄｅｌａｍｉｎａｔｉｏｎｆａｉｌｕｒｅａｐｐｅａｒｓｗｉｔｈａｌｏｗｌｅｖｅｌｄａｍａｇｅａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ（ａｂｏｕｔ１０％ｔｏ１３％）ａｎｄｔｈｅｃｒａｃｋｏｎｌｙｅｘｔｅｎｄｓｂｅｔｗｅｅｎｌａｙｅｒｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｆｉｂｅｒｐｕｌｌｏｕｔａｎｄｆｒａｃｔｕｒｅｍｏｄｅ，ｔｈｅｄａｍａｇｅａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｎｅａｒｔｈｅｆｒａｃｔｕｒｅｏｎｂｏｔｈｆｒｏｎｔａｎｄｂａｃｋｓｉｄｅｓｏｆｔｈｅｓｐｅｃｉｍｅｎ．Ｔｈｅｓｐｅｃｉｍｅｎｉｓｄｅｓｔｒｏｙｅｄｗｈｅｎｔｈｅｄａｍａｇｅｖａｌｕｅｒｅａｃｈｅｓｕｐｔｏ２０％ｔｏ２５％．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：２．５ＤＣ／Ｃ（ｃａｒｂｏｎ／ｃａｒｂｏｎ）ｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ；ｌｏａｄｉｎｇａｎｄｕｎｌｏａｄｉｎｇｔｅｓｔ；ｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ；ｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅ收稿日期：２０１９１２２５．　作者简介：何顶顶（１９８４—），男，博士，工程师；吴邵庆（联系人），男，博士，副教授，ｃｅｓｑｗｕ＠ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目：江苏省优秀青年基金资助项目（ＢＫ２０１８００６２）、江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目（ＫＴＨＹ００５）．引用本文：何顶顶，吴邵庆．２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料损伤演化试验研究［Ｊ］．东南大学学报（自然科学版），２０２０，５０（４）：６４５６５０．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－０５０５．２０２０．０４．００７．Ｃ／Ｃ编织复合材料具有密度小、比模量高、比强度大、热膨胀系数低、耐高温、耐热冲击、耐腐蚀、吸振性好、摩擦性好等一系列优异性能，按照纤维预编方式可分为２Ｄ、３Ｄ以及最新发展的２．５Ｄ编织复合材料［１３］．相比２Ｄ编织复合材料，２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料在厚度方向上采用机织或编织的方式将纤维束按一定的角度交织成型，获得了更好的层间性能；同时相较于３Ｄ编织复合材料工艺ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ简单，制造成本更低，有非常好的应用前景［４］．虽然编织复合材料的发展十分迅速，但是因为其自身细观结构的不均匀性、复杂性和初始缺陷的大量存在，在外载荷作用下的损伤演化和失效机理近年来被研究者们重点关注，成为复合材料结构安全评估的核心问题．对Ｃ／Ｃ编织复合材料的损伤研究目前主要集中在数值分析与试验研究２个方面．在数值分析方面，梁军等［５］通过细观力学方法得到脆性编织复合材料损伤过程中细观本构方程；还有一些学者通过研究周期性单胞［６７］和灵敏度［８］来获得复合材料的常／高温下宏观结构的力学性能；Ａｕｂａｒｄ等［９］以三维四向Ｃ／Ｃ编织复合材料为对象建立数值模型，假设脱黏现象只发生在纤维束／基体界面上，给出当试样尺寸小于２０ｍｍ时，材料的纤维束／基体界面会出现损伤断裂现象．在试验研究方面，Ｂｏｉｔｉｅｒ等［１０］针对２．５ＤＣ／ＳｉＣ编织复合材料进行了拉伸蠕变试验，通过高分辨率扫描电镜观察了材料的微观结构并分析了损伤演化过程；韩红梅等［１１］研究了三维Ｃ／Ｃ编织复合材料的拉伸性能及损伤扩展过程，认为Ｃ／Ｃ编织复合材料拉伸破坏属于典型的脆性断裂，并给出了几种典型的破坏模式．现有的研究成果均没有对损伤演化过程进行监测和量化分析，同时缺乏依据试验数据开展的不同失效模式下的损伤效应的定量分析．本文针对２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料开展了准静态拉伸加卸载试验，通过电阻应变片监测了试样在加卸载过程中应变响应，基于弹性模量法逐级计算损伤值，从宏观尺度研究标准复合材料试验件的损伤演化过程，并对试样破坏断口开展分析，判断其失效模式，分析失效机理，总结了不同失效模式下的损伤效应，为该类复合材料结构的安全评估方法提供依据．１　试验方案试验中使用Ｉｎｓｔｒｏｎ３３６７电子万能材料试验机加载，用ＤＨ３８１６Ｎ静态应力应变测试分析系统记录应变响应数据．试验对象为２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料，依据ＡＳＴＭＣ１２７５标准试验方法，选择矩形截面试样；依据弹性模量法设计循环加卸载试验方案，以较低应力水平下第一次加卸载时的卸载弹性模量作为参考，后续每一级加卸载依次作为损伤加载过程，得到对应的损伤弹性模量，再依次计算试样的每一级损伤值，以此来分析加载过程中试样的损伤演化过程．１．１　基于应变等效性假设的弹性模量法Ｌｅｍａｉｔｒｅ［１２］提出的应变等效性假设认为，应力作用于受损材料所引起的变形等效于作用在一个虚拟的无损材料上的变形．在一维问题中，该原理可表示为Ｘ＝珓ｅ珘Ｅ＝ｅＥ（１）式中，Ｘ为变形量（应变）；珓ｅ＝Ｆ／珘Ａ为力Ｆ作用在有效横截面积珘Ａ上的有效应力［１３］；ｅ＝Ｆ／Ａ为横截面积Ａ上的名义应力；珘Ｅ为受损材料的弹性模量；Ｅ为无损伤材料的弹性模量．根据Ｒａｂｏｔｎｏｖ损伤值Ｄ的定义［１４］，有效应力珓ｅ和名义应力ｅ满足关系：ｅ＝珓ｅ１－Ｄ（２）由式（１）、（２）得Ｄ＝１－珘ＥＥ（３）将计算得到的各级加卸载过程中的卸载弹性模量作为试样损伤弹性模量，然后计算得到对应Ｒａｂｏｔｎｏｖ损伤值Ｄ，用以量化试样的损伤程度．本文据此设计试验方案，开展２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料的损伤演化过程研究．１．２　试验方案设计为有效监测试样的损伤演化效应，设计试样为为长条状，其截面为矩形，通过在测试区域内沿轴向均匀布置应变测点，测试轴向循环加卸载试验过程中的应变响应；以卸载弹性模量计算得到试样损伤值，揭示其损伤演化过程．１．２．１　试样几何尺寸及应变测点试样轴向沿编织复合材料经向纤维方向加工制作，总长３２８ｍｍ；矩形截面宽１５．８０ｍｍ，厚３．１２ｍｍ．因无法准确预估试样损伤萌生位置，故在试样２０８ｍｍ长测试段内等间距沿轴向粘贴应变片，依次编号１＃～４＃和６＃～８＃，在编号５＃处沿横向粘贴应变片，如图１所示．利用在试样表面均匀涂抹环氧胶的方式保证表面平整度，以方便粘贴应变片．为保证夹持部分受力均匀，避免加载过程中试样在夹持段发生破坏，使用２ｍｍ厚铝合金片加强夹持段，试样实物如图２所示．图１　试样几何尺寸（单位：ｍｍ）６４６东南大学学报（自然科学版）第５０卷ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ图２　试样实物１．２．２　加卸载方案试验试样数为１０个（Ｓ１～Ｓ１０），其中对Ｓ１、Ｓ２试样进行轴向拉伸强度试验，获得该批次试样的最大破坏载荷和变形量，用于设计加卸载过程．图３（ａ）中给出了Ｓ１试样轴向拉伸载荷位移曲线；对Ｓ３～Ｓ８试样开展加卸载试验，获得整体载荷位移曲线和各测点应力应变曲线．对于试验加载速率，ＡＳＴＭＣ１２７５１８标准中建议应变控制加载速率 ε为５×１０－５～５×１０－４ｓ－１之间，在线弹性阶段可用下式近似换算为位移加载速率 δ：δ＝ｄδｄｔ≈１ｋｍ＋１ｋ()ｓεＥＡ（４）式中，ｔ为时间；ｋｍ和ｋｓ分别为加载试验机和试样（ａ）Ｓ１试样轴向拉伸载荷位移曲线（ｂ）Ｓ４试样加卸载载荷位移曲线（ｃ）Ｓ４试样加卸载应力应变曲线图３　２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料力学性能及损伤表征试验结果的刚度；ｋｓ＝ＡＥ／Ｌ，Ｌ为测试段长度．对于本试验 δ约为０．６～６ｍｍ／ｍｉｎ，综合考虑非线性因素及环境因素的影响，取推荐加载速度的下限并减半，即位移加卸载速率为０．３ｍｍ／ｍｉｎ．试件轴向拉伸试验结果显示，Ｓ１和Ｓ２试样破坏时最大载荷分别为２．２６和２．１７ｋＮ，对应变形量分别为０．４２和０．３５ｍｍ．参照该试验结果，采用位移控制的方式实现加卸载试验过程，即在位移加载量分别达到０．１０、０．１５、０．２０、０．２５、０．３０ｍｍ时，控制试验机卸载，位移卸载量均为０．０５ｍｍ；每次位移卸载结束后，重新进入加载过程，直至下一个位移卸载点；重复上述加卸载过程，直至试样破坏结束试验．图３（ｂ）中给出了Ｓ４试样的加卸载载荷位移曲线，由图可见，每次卸载、加载曲线基本重合，且呈线性变化趋势；而不同加卸载曲线之间斜率不一致，反映了累积损伤效应．此外，如不考虑重复加卸载过程，Ｓ４与Ｓ１试样载荷位移曲线均是一条大曲率半径的曲线，在载荷较小的情况下也不存在线弹性阶段，表现了编织复合材料的脆性特性．２　试验结果分析根据试验测得的各个试样不同测点的应力应变曲线（见图３（ｃ））计算卸载弹性模量，进而得到各试样既定位置处的损伤值．选择其中具有代表性的Ｓ３、Ｓ４和Ｓ８试样，分析其损伤演化规律，再结合试样宏观断口分析判断其失效模式，得到不同失效模式下的损伤效应．２．１　损伤演化过程根据弹性模量法，得到Ｓ３、Ｓ４和Ｓ８试样正反面各测点在每个卸载点的损伤值，损伤值Ｄ相对于卸载次数的演变规律如图４～图６所示．由图可知，相较于１＃～６＃测点，Ｓ３试样正反两面７＃、８＃测点损伤均有较大幅度增长；试样破坏时，反面２个测点损伤值达到２０％左右，略大于正面的损伤值；其余测点损伤值未见明显增长．相较于１＃～３＃测点，Ｓ４试样正面４＃、６＃、７＃和＃８测点损伤值增长较快，至试样破坏时达到峰值，损伤值约１０％～１３％，而其余测点以及背面各测点损伤均无较明显演化过程；该试样最终在６＃测点位置处发生破坏．相较于１＃～５＃测点，Ｓ８试样正反两面６＃、７＃和８＃测点损伤均有较大幅度增长，且损伤值较为一致，至试样破坏时损伤值均达到２０％～２５％；试样最终破坏发生于７＃应变片位置处．通过比较可知，Ｓ３试样正反两面损伤均有较７４６第４期何顶顶，等：２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料损伤演化试验研究ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ（ａ）试样正面（ｂ）试样反面图４　Ｓ３试样损伤演化过程（ａ）试样正面（ｂ）试样反面图５　Ｓ４试样损伤演化过程（ａ）试样正面（ｂ）试样反面图６　Ｓ８试样损伤演化过程大幅度增长，但损伤演化程度存在较大差异；Ｓ４试样仅正面监测到损伤演化；Ｓ８试样正反两面损伤均有较大幅度增长，并且损伤演化程度较为一致．所有３个试样失效破坏均位于损伤演化程度较为剧烈的局部区域，并且在远离破坏位置处，损伤未见明显演化过程．２．２　失效模式分析纤维编织复合材料中存在４种典型的失效模式：基体开裂、分层、纤维拔出及纤维断裂［１５］．对于２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料，基体成分只填充在编织纤维的空隙中，占整体体积较少，因此在宏观拉伸条件下一般不考虑基体开裂的失效模式．在实际试验测试中，纤维拔出与纤维断裂破坏形式常常伴随发生，无法准确评估，故将此种混合破坏作为一种失效模式．Ｓ３、Ｓ４和Ｓ８试样的破坏断口如图７所示．其中，Ｓ３试样断口一侧出现肉眼可见的编织铺（ａ）Ｓ３试样（ｂ）Ｓ４试样（ｃ）Ｓ８试样图７　试样宏观断口实物图８４６东南大学学报（自然科学版）第５０卷层，同时破坏截面较为平整，边缘存在部分纤维丝拔出；Ｓ４试样在破坏区域沿厚度方向分成若干层，手动掰开后断口可见明显的编织铺层；Ｓ８试样断口较为齐整，能够观察到纤维丝的断裂面，同时断口有纤维束拔出，拔出长度不一．依据试样破坏的宏观断口分析，可将此３组试样发生的失效模式归结为３类，即分层破坏、纤维拔出与断裂破坏以及混合破坏，如表１所示．结合３个试样损伤及其演化过程，可以发现：Ｓ３试样为分层和纤维拔出与断裂混合失效模式，损伤首先发生在试样一侧，然后逐渐扩展至另一侧，因此其正反两面损伤均有较大程度演化，但不均匀；Ｓ４试样为分层失效模式，损伤发生在试样一侧，并且损伤只在编织层间扩展，因此其损伤仅在正面一侧演化；Ｓ８试样为纤维拔出与断裂失效模式，损伤在试样两侧同步、均匀演化．表１　试样失效模式以及损伤效应试样失效模式损伤演化过程损伤最大值／％正面反面Ｓ３分层和纤维拔出与断裂同时发生（混合破坏）正反面持续增长、但不同步１０．９７２５．２１Ｓ４分层破坏正面持续增长、反面无明显变化１２．３２±４波动Ｓ８纤维拔出与断裂破坏正反面同步、持续增长２４．２５２４．７２２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料的力学性能取决于碳纤维的强度和含量、基体性能以及界面黏接强度等因素．纤维强度较大的离散性以及尺寸效应的存在，材料成型过程广泛存在于基体中的微细孔洞、裂纹，以及界面空隙、脱黏和分层等缺陷从根本上决定了损伤萌生、演化过程以及最终失效模式．因此，针对本文的３个试样而言，即使是相同的加载条件，最终也可能产生不同的破坏形式．宏细观结合的失效分析方法，即同步监测初始微细缺陷以及宏观力学性能的演化过程，有助于揭示此类材料的失效机理，将在后续工作中进一步研究．３　结论１）损伤是一种局部现象，只有破坏位置附近的响应测点数据才能有效反映该试样的损伤演化过程．２）２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料属脆性材料，损伤演化程度较低时即发生断裂破坏．３）试样分层破坏时损伤累积程度较小，在损伤值达到１０％～１３％时发生破坏．分层破坏断口面积较大，只能在靠近分层一侧处监测到损伤演化过程，且破坏裂纹只在编织层间扩展．４）试样纤维拔出和断裂破坏的断口面积较小，损伤累积现象明显，能在断口附近正反面均监测到损伤演化过程，损伤值达到２０％～２５％时发生破坏．参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）［１］ＢｒａｎｄｔＪ，ＤｒｅｃｈｓｌｅｒＫ，ＡｒｅｎｄｔｓＦＪ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｂａｓｅｄｏｎｖａｒｉｏｕｓｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｗｏｖｅｎｆｉｂｒｅｐｒｅｆｏｒｍｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９９６，５６（３）：３８１３８６．ＤＯＩ：１０．１０１６／０２６６３５３８（９５）００１３５２．［２］梁军，陈晓峰．多向编织复合材料的力学性能研究［Ｊ］．力学进展，１９９９，２９（２）：１９７２１０．ＬｉａｎｇＪ，ＣｈｅｎＸＦ．Ｓｔｕｄｙｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｍｕｌｔｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＭｅｃｈａｎｉｃｓ，１９９９，２９（２）：１９７２１０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［３］郭飞，费庆国，李彦斌，等．基于Ｗｅｉｂｕｌｌ模型的Ｃ／Ｃ复合材料销钉剪切强度分布及本构关系［Ｊ］．复合材料学报，２０１９，３６（２）：４６１４６８．ＤＯＩ：１０．１３８０１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｆｈｃｌｘｂ．２０１８０４１２．００１．ＧｕｏＦ，ＦｅｉＱＧ，ＬｉＹＢ，ｅｔａｌ．ＳｈｅａｒｓｔｒｅｎｇｔｈｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅｍｏｄｅｌｏｆＣ／ＣｃｏｍｐｏｓｉｔｅｐｉｎｓｂａｓｅｄｏｎＷｅｉｂｕｌｌｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＡｃｔａＭａｔｅｒｉａｅＣｏｍｐｏｓｉｔａｅＳｉｎｉｃａ，２０１９，３６（２）：４６１４６８．ＤＯＩ：１０．１３８０１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｆｈｃｌｘｂ．２０１８０４１２．００１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［４］汤素芳，周星明，邓景屹，等．ＣＶＩ法制备２ＤＣ／Ｃ复合材料［Ｊ］．新型炭材料，２００５，２０（２）：１３９１４３．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１００７８８２７．２００５．０２．００８．ＴａｎｇＳＦ，ＺｈｏｕＸＭ，ＤｅｎｇＪＹ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆ２ＤＣ／Ｃｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｂｙｃｈｅｍｉｃａｌｖａｐｏｒｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＮｅｗＣａｒｂｏｎＭａｔｅｒｉａｌｓ，２００５，２０（２）：１３９１４３．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１００７８８２７．２００５．０２．００８．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５］梁军，杜善义，韩杰才．一种含特定微裂纹缺陷三维编织复合材料弹性常数预报方法［Ｊ］．复合材料学报，１９９７，１４（１）：１０１１０７．ＬｉａｎｇＪ，ＤｕＳＹ，ＨａｎＪＣ．Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｅｌａｓｔｉｃｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｗｉｔｈｍａｔｒｉｘｍｉｃｒｏｃｒａｃｋｓ［Ｊ］．ＡｃｔａＭａｔｅｒｉａｅＣｏｍｐｏｓｉｔａｅＳｉｎｉｃａ，１９９７，１４（１）：１０１１０７．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［６］陈素芳，谭志勇，姜东，等．高温环境下纤维增强复合材料等效参数预测［Ｊ］．振动与冲击，２０１８，３７（１１）：２１６２２４，２５８．ＤＯＩ：１０．１３４６５／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｖｓ．２０１８．１１．０３１．ＣｈｅｎＳＦ，ＴａｎＺＹ，ＪｉａｎｇＤ，ｅｔａｌ．Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｐａｒａｍｅｔｒｉｃｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｏｒｆｉｂｅｒｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｕｎｄｅｒ９４６第４期何顶顶，等：２．５ＤＣ／Ｃ编织复合材料损伤演化试验研究ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎｈｉｇｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＶｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＳｈｏｃｋ，２０１８，３７（１１）：２１６２２４，２５８．ＤＯＩ：１０．１３４６５／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｖｓ．２０１８．１１．０３１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［７］费庆国，姜东，陈素芳，等．高温下编织复合材料热相关参数识别方法研究［Ｊ］．力学学报，２０１８，５０（３）：４９７５０７．ＤＯＩ：１０．６０５２／０４５９１８７９１８０７８．ＦｅｉＱＧ，ＪｉａｎｇＤ，ＣｈｅｎＳＦ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｒｍａｌｒｅｌａｔｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｒａｉｄｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓａｔｈｉｇｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄＡｐｐｌｉｅｄＭｅｃｈａｎｉｃｓ，２０１８，５０（３）：４９７５０７．ＤＯＩ：１０．６０５２／０４５９１８７９１８０７８．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［８］秦福溶，姜东，曹芝腑，等．基于灵敏度分析的复合材料组分参数识别方法［Ｊ］．复合材料学报，２０１８，３５（１２）：３３５０３３５９．ＤＯＩ：１０．１３８０１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｆｈｃｌｘｂ．２０１８０２１１．００３．ＱｉｎＦＲ，ＪｉａｎｇＤ，ＣａｏＺＦ，ｅｔａｌ．Ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｂａｓｅｄｏｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＡｃｔａＭａｔｅｒｉａｅＣｏｍｐｏｓｉｔａｅＳｉｎｉｃａ，２０１８，３５（１２）：３３５０３３５９．ＤＯＩ：１０．１３８０１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｆｈｃｌｘｂ．２０１８０２１１．００３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［９］ＡｕｂａｒｄＸ，ＣｌｕｚｅｌＣ，ＧｕｉｔａｒｄＬ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇｏｆｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｃａｌｂｅｈａｖｉｏｕｒｏｆ４Ｄｃａｒｂｏｎ／ｃａｒｂｏｎｃｏｍｐｏｓｉｔｅｍａｔｅｒｉａｌｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９９８，５８（５）：７０１７０８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓ０２６６３５３８（９７）００１８１４．［１０］ＢｏｉｔｉｅｒＧ，ＶｉｃｅｎｓＪ，ＣｈｅｒｍａｎｔＪＬ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｔｈｅｃｒｅｅｐｂｅｈａｖｉｏｒｏｆａ２．５ＤＣｆＳｉＣｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ⅰ．Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙａｎｄｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅａｓｒｅｃｅｉｖｅｄｍａｔｅｒｉａｌ［Ｊ］．ＭａｔｅｒｉａｌｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ：Ａ，２０００，２７９（１／２）：７３８０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓ０９２１５０９３（９９）００６２６７．［１１］韩红梅，李贺军，张守阳，等．三维编织碳／碳复合材料（Ｃ／Ｃ）的拉伸性能及损伤［Ｊ］．机械科学与技术，２００２，２１（３）：４５１４５３．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１００３８７２８．２００２．０３．０３９．ＨａｎＨＭ，ＬｉＨＪ，ＺｈａｎｇＳＹ，ｅｔａｌ．Ｔｅｎｓｉｌｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓａｎｄｄａｍａｇｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆ３ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｂｒａｉｄｅｄｃａｒｂｏｎ／ｃａｒｂｏｎｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ［Ｊ］．ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００２，２１（３）：４５１４５３．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１００３８７２８．２００２．０３．０３９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１２］ＬｅｍａｉｔｒｅＪ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｓｉｐａｔｉｏｎａｎｄｄａｍａｇｅｉｎｍｅｔａｌｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｉｎｇ［Ｊ］．ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＢｅｈａｖｉｏｒｏｆＭａｔｅｒｉａｌｓ，１９７２，７６（６）：５４０５４９．［１３］ＫａｃｈａｎｏｖＬＭ．Ｒｕｐｔｕｒｅｔｉｍｅｕｎｄｅｒｃｒｅｅｐｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｒａｃｔｕｒｅ，１９９９，９７（１／２／３／４）：１１１８．ＤＯＩ：１０．１０２３／Ａ：１０１８６７１０２２００８．［１４］ＲａｂｏｔｎｏｖＹＮ．Ｃｒｅｅｐｒｕｐｔｕｒｅ［Ｃ］／／ＡｐｐｌｉｅｄＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＣＡＭ１２．Ｓｔａｎｆｏｒｄ，ＣＡ，ＵＳＡ，１９６８：３４２３４９．［１５］唐国翌，闫允杰，陈锡花，等．多向编织碳纤维复合材料的断裂及微观形貌［Ｊ］．清华大学学报（自然科学版），１９９９，３９（１０）：４７．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１０００００５４．１９９９．１０．００２．ＴａｎｇＧＹ，ＹａｎＹＪ，ＣｈｅｎＸＨ，ｅｔａｌ．Ｆｒａｃｔｕｒｅｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｆｒａｃｔｕｒｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｏｆｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｂｒａｉｄｅｄｃａｒｂｏｎｆｉｂｅｒ／ｅｐｏｘｙｒｅｓｉｎｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ），１９９９，３９（１０）：４７．ＤＯＩ：１０．３３２１／ｊ．ｉｓｓｎ：１０００００５４．１９９９．１０．００２．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）０５６东南大学学报（自然科学版）第５０卷ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。

南京地区一次罕见锋前增温天气过程分析

缘乞科枚Journal of Green Science and Technology2021年3月第23卷第6期南京地区一次罕见锋前增温天气过程分析张子仪1,李国翠2(1.南京信息工程大学大气科学学院，江苏南京210044；2.石家庄市气象局，河北石家庄050081)摘要：2020年11月18日，我国南京地区出现了罕见的增温异常，利用常规气象资料和11月16日至20日ERA5逐小时1000hPa至300hPa的散度、位势高度、气温、水平风和垂直速度等再分析资料，根据高低空的天气系统的配置和槽脊移动的过程，结合散度、暖平流等天气学原理的相关知识分析冷锋过境前的基本环流形势，并主要结合热力学一级能量方程(温度倾向方程)对影响本次增温天气过程的因子进行了评估分析。

结果表明：在这次增温中，温度平流和非绝热加热的贡献占主导作用，前者由于西南暖湿气流带来，后者与冷空气把原来占主导地位的暖气团迅速挤压到狭窄区域聚集增温有关；而垂直运动不是最显著的影响因子。

关键词：增温；冷锋；热力学方程；暖平流；非绝热加热中图分类号:P423文献标识码：A文章编号：1674-9944(2021)06-0145-051引言冷锋过境引起的天气变化常常带来较为激烈的天气现象，如大范围的大风、降温及降水而锋前增温指冷空气到来之前，冷锋前部由于受暖湿气流控制，随着冷锋逼近,冷空气把原来占主导地位的暖气团迅速挤压到狭窄区域聚集增温的现象旳；另外，冷空气到来之前一般吹偏南风，也会加剧大气升温变暖。

观测已经表明冷锋过境时会出现气温突变、锋前增温幅度极大而过境后迅速降温的现象曲〕。

从垂直运动方面，冷锋产生的较强的阵风可能导致上层暖空气向下输送，从而形成近地面夜间增温事件归。

罗然等⑷指出，北京一次锋前夜间强增温事件是高原高位温空气强迫下沉到边界层后加之湍流混合运动导致的低层增温；甘茹蕙等⑴通过定性分析得知，伴随冷锋产生的阵风增强导致上层暖空气向下运动与夜间增温有关。

客观自然与社会经济运行

客观自然与社会经济运行郑雨，章仁俊(河海大学商学院，中国南京210098)Email: showerbvb@ rjzhang@摘要：一只南美洲亚马孙河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后引起美国德克萨斯引起一场龙卷风。

其原因在于：蝴蝶翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并引起微弱气流的产生，而微弱气流的产生又会引起它四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起连锁反映，最终导致其他系统的极大变化。

唯物辩证法联系和发展的理论告诉我们事物之间的联系既有普遍性，又有客观性。

一方面，事物之间的联系具有普遍性。

世界上的一切事物都处于相互联系之中，不存在孤立的，不与周围事物相联系的事物。

整个世界就是一个普遍联系的有机整体。

另一方面，事物之间的联系具有客观性.联系是事物本身所固有的，不以人们的意志为转移的客观现象。

但您有没有想过客观的自然现象与主观的人为社会经济行为之间有没有存在必然抑或只是一种偶然的相似？本文将尝试进行分析1。

关键词：客观自然经济1. 分子运动与货币需求2研究前提条件：稳健的社会政治环境和现行的社会发展政策和现行的中国金融政策和金融环境（考虑入世因素）研究内容：研究一定条件下的中期货币需求大自然是神秘的，又应该是规律的。

物物之间往往有着惊人的相似，与千丝万缕的联系。

举个简单的例子：万有引力公式：F=G 221rm m 库仑力公式： F=K 221r q q 前者是研究宏观事物之间相互存在的力的作用，后者研究的是微观电荷间的相互作用力，但是它们之间却有着惊人的相似，而且在物理学中此类现象还很多。

货币需求的宏观对象是整个社会（中国）货币需求，微观对象是在实际使用货币的具体各个客观主体。

由于受到收入水平、消费习惯、消费时段及消费地点的变化的影响，导致微观主体的货币需求的不确定。

具体对独个主体进行研究，还会发现，这个不确定性还相当地大。

从表面上看，由无数微观主体构成的宏观需求也应该是一个不稳定的值。

【国家自然科学基金】_数据迁移_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
科研热词虚拟机迁移数据迁移动态迁移迁移转化负载评价模型数学模型数值模拟性能优化封顶系统实验农民工元数据管理高速缓存马鞍山遗址非一致高速缓存隐markov链模型降雨影响闸门调控间充质干细胞闪存门腔分流术锁定放大铵态氮铬重复检测逻辑磁盘移动连续过松弛算法迁移学习输入/输出访问转换时限路由算法路由超重元素负载平衡负载均衡设备代理记录相似度计算机应用观念裂隙岩体行为虚拟机迁移蒸发蒸腾蒸发传输蒙特卡罗节点权重耦合模型网络连接重定向编辑距离综述
简化的吸附模型策略空间模式稻田移动边界移动代理移动ipv6 种群离子迁移速率离子液体离子注入离子水合数硝态氮矿物学监测痕迹疏水性电导生态走廊生命周期管理理化性质玄武岩特征牯土灞河组漏电流滇金丝猴溶质扩散溶解度. 渗滤液淮海经济区淋失量海洋大气环境海底地形浊反射浅表层水合物流失污染避难所污染产业氮素氨氮氧化界面模拟模型参数模型分析模型核独立化学位移栖息地片断化构造-岩浆-热事件有限厚度边界有限元法有机物晚中新世时空演变

青藏高原兽类分布格局及动物地理区划_黄薇

兽类学报,2008,28(4):375-394A c t aT h e r i o l o g i c aS i n i c a 青藏高原兽类分布格局及动物地理区划黄薇1,2　夏霖1　杨奇森1＊　冯祚建1(1中国科学院动物研究所,北京　100101)(2中国科学院研究生院,北京　100049)摘要:通过文献资料检索,依据W i l s o n和R e e d e r(2005)主编的兽类分类系统,共收集青藏高原兽类250种,分别隶属10目30科。

将青藏高原各自然地理单元作为基本单元,根据兽类分布特点,采用W a r d's方法对各基本单元进行聚类,结合自然地理条件,对青藏高原兽类动物地理分布格局进行了研究。

结果为:(1)青藏高原的兽类中,古北界物种主要分布在羌塘及高原北部地区,该地区的古北界物种占高原全部古北界物种的88.6%;东洋界物种主要分布在藏南及横断山地区,该地区东洋界物种占高原全部东洋界物种的97.7%。

(2)根据聚类分析结果,当连接距离为0.6219～1.0738时,将青藏高原划分为2个动物地理Ⅰ级区,当连接距离为0.5034～0.6219时,划分为4个动物地理Ⅱ级区,当连接距离为0.2236～0.2684时,划分为7个动物地理Ⅲ级区,当连接距离为0.0930～0.1245时,划分为16个动物地理Ⅳ级区。

(3)依据青藏高原兽类地理分布格局特点,结合青藏高原隆升对物种分布和自然生态环境的影响,探讨了高原兽类分布格局成因。

研究表明,青藏高原兽类分布格局的形成与高原的自身演化密切相关。

关键词:青藏高原;兽类;聚类分析;分布格局;动物地理区划中图分类号:Q958.2 文献标识码:A 文章编号:1000-1050(2008)04-0375-20D i s t r i b u t i o np a t t e r n a n dz o o g e o g r a p h i c a l d i v i s i o no fm a m m a l so n t h e Q i n g h a i-T i b e t P l a t e a uH U A N GW e i1,2,X I AL i n1,Y A N GQ i s e n1＊,F E N GZ u o j i a n1(1I n s t i t u t e o f Z o o l o g y,t h e C h i n e s e A c a d e m yo f S c i e n c e s,B e i j i n g100101,C h i n a)(2G r a d u a t e U n i v e r s i t yo f C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s,B e i j i n g100049,C h i n a)A b s t r a c t:T h e Q i n g h a i-T i b e t P l a t e a u i s l o c a t e di n s o u t h w e s t e r n C h i n a.250s p e c i e s o f m a m m a l s b e l o n g i n g t o10o r d e r s a n d30f a m i l i e s h a v e b e e n r e c o r d e db yt h e a u t h o r s o n t h ep l a t e a u.O n t h eb a s i s o f c o m p r e h e n s i v e p h y s i c a l f a c t o r s,t h e w h o l e p l a t e a u w a s d i v i d e d i n t o24b a s i c u n i t s i d e n t i f i e d a s O p e r a t i o n a l T a x o n o m i c U n i t s(O T U)f o r c l u s t e r i n g.T h e i n f o r m a t i o n o n m a m m a l s i ne a c h w a s u s e d t o c o m p u t e c o m p o s i t i o n s i m i l a r i t y f o r t h e24O T Uu s i n gWa r d's m e t h o d s.O u r s t u d y i n d i c a t e d t h a t P a l a e a r c t i c s p e c i e s w e r e m a i n l y d i s t r i b u t e d i n Q i a n g t a n g a n d t h e n o r t h e r n p l a t e a u w h i l e t h e O r i e n t a l s p e c i e s w e r e m a i n-l y d i s t r i b u t e d i n s o u t h e r n T i b e t a n d t h e H e n g d u a n M o u n t a i n s.T h e P a l a e a r c t i c s p e c i e s i n Q i a n g t a n g a n d t h e n o r t h e r n p l a t e a uc o m p r i s e d88.6%o f t h o s e o n t h e w h o l e p l a t e a uw h i l et h e O r i e n t a l s p e c i e s i n s o u t h e r nT i b e t a nd t he H e n g d u a nM o u n t a i n sc o m p r i s e d97.7%.B a s e do n c l u s t e r i n ga n a l y s i s a nd t he l a n df o r m o n t h e p l a t e a ue t c.,t h e z o og e o g r a phi cd i s t r i b u t i o n s c a nb ec l a s s i f i ed i n t o f o u r t h-le v e l d i v i s i o n s.F i r s t,t h ez o o g e o g r a p h i cd i s t r i b u t i o nof t h e Q i ngh a i-Ti b e t P l a t e a uc a nb ed i v i d e di n t ot w o f i r s t-l e v e l d i v i s i o n s w i t h t h e l i n k a g e d i s t a n c e b e t w e e n0.6219a n d1.0738.S e c o n d,t h e z o o g e o g r a p h i c d i s t r i b u t i o no f t h e w h o l e p l a t e a u c a n b e d i v i d e d i n t o f o u r s e c o n d-l e v e l d i v i s i o n s w i t h t h e l i n k a g e d i s t a n c e s b e t w e e n0.5034a n d0.6219.T h i r d,t h e z o o g e o g r a p h i c d i s t r i b u t i o n o f t h e w h o l e p l a t e a uc a nb e d i v i d e di n t o s e v e nt h i r d-l e v e l d i v i s i o n s w i t ht h el i n k a g ed i s t a n ce s b e t w e e n0.2236a n d0.2684.F o u r t h,t h e z o o g e o g r a p h i c d i s t r i b u t i o nof t h e w h o l e p l a t e a u c a n b e d i v i d e d i n t o s i x-t e e nf o u r t h-l e v e l d i v i s i o n s w i t ht h el i n k a g ed i s t a n c e s b e t w e e n0.0930a n d0.1245.F i n a l l y,a c c o r d i n gt ot h e m a m m a l i a nd i s t r i b u t i o n a n d t he e v o l u t i o nof t h e p l a t e a u,w e d i s c u s s e d h o wt h e d i s t r i b u t i o n p a t t e r n o f t h e m a m m a l s i n t h e Q i ngh a i-Ti b e tP l a t e a u f o r m e d.I t i s s u g g e s t e dt h a t t h e f o r m a t i o no f t h e d i s t r i b u t i o n p a t t e r ni s c l o s e l yr e l a t e dt o t h e u p l i f t o f t h e p l a t e a u.K e yw o r d s:Q i n g h a i-T i b e t P l a t e a u;M a m m a l s;C l u s t e r i n g a n a l y s i s;D i s t r i b u t i o n p a t t e r n;Z o o g e o g r a p h i c d i v i s i o n基金项目:中国科学院知识创新工程领域前沿资助项目(K S C X3-I O Z-0612)作者简介:黄薇(1982-),女,硕士研究生,主要从事动物地理学研究.收稿日期:2008-04-17;　修回日期:2008-09-08＊通讯作者,c o r r e s p o n d i n g a u t h o r,E-m a i l:y a n g q s@i o z.a c.c n兽　类　学　报28卷青藏高原西起帕米尔高原,东迄横断山脉,北界为昆仑山—祁连山脉,南抵喜马拉雅山脉,其绝大部分位于我国境内,约占我国陆地总面积的1/4。

人居环境的求索之路

人居环境的求索之路
胡卫娜
【期刊名称】《科学中国人》
【年(卷),期】2011(000)010
【摘要】倘若你遇见一位鹤发童颜的老者，在凳子上静静作画．跟乡亲亲切畅谈．带着相机游走在大街小巷，谈笑风生地跟学生交流．那或许就是吴良镛。

他毅然接受了历史的发问，创造性地提出了“人居环境科学”。

【总页数】3页(P77-79)
【作者】胡卫娜
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.人居环境的求索之路——记技术科学奖获得者吴良镛
2.集创新精华见漫漫求索心路--读吴良镛《建筑、城市、人居环境》
3.地域性与时代性——当代人居环境的求索
4.百舸争流无旁骛,激流勇进闯天涯--奥天光学总经理臧惠明的技术求索之路
5.上下求索创新前行中南大学湘雅二医院糖尿病免疫学创新团队的成长之路
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基于XML的地理空间元数据管理

基于XML的地理空间元数据管理
陈尹军;卞正富;王一冒
【期刊名称】《海洋测绘》
【年(卷),期】2009(029)005
【摘要】论述了地理空间元数据及元数据标准在地理空间数据共享中的重要作用,分析了空间元数据格式的技术要求,引入网络环境中的标准文本格式XML及其相关技术,显示应用XML进行空间元数据管理的优势.以地理信息-元数据标准为例,介绍规定数据类型及格式要求的XML Schema文件,并用于对存储元数据的XML文档进行有效性检查.设计XSL文件实现XML文档的树状嵌套输出样式.元数据编辑器通过DOM解析XML文档中的元素节点进行数据更新、添加、删除操作,实现对元数据的管理.
【总页数】3页(P64-66)
【作者】陈尹军;卞正富;王一冒
【作者单位】中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏,徐州221008;中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏,徐州221008;中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏,徐州221008
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.基于XML的地理空间元数据表达研究 [J], 张书亮;龚敏霞;闾国年
2.基于XML的网络空间信息元数据管理系统的设计与实现 [J], 谭娜;陈志国
3.基于XML的地理空间元数据网上发布 [J], 冯艳杰;朱欣焰;胡海棠
4.基于XML的地理信息元数据及空间数据安全 [J], 孙志东;潘懋;吴自兴;张震伟
5.基于面向对象的元数据库设计实现网络地理空间元数据管理系统 [J], 王永杰;苗丽;周新忠
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基于GIS的水资源管理决策系统的设计

基于GIS的水资源管理决策系统的设计
郑铭;秦高峰;沈翼军
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2007(000)001
【摘要】应用面向对象技术、数据库、决策支持系统和地理信息系统(GIS)理论和水质模型,在GIS平台提供的强大空间功能基础上集成开发了水资源管理决策系统.针对长江镇江段采用河流数字网络模型、水质模型与GIS的耦合,对时空实时处理提出了解决方法.同时,利用该系统可以对水资源进行监控和管理;对空间特性和属性信息进行查询、分类、汇总、统计分析,可以分析水质变化和未来趋势,实时监控水质情况和污染源,防止污染,并进行辅助决策分析.
【总页数】4页(P119-122)
【作者】郑铭;秦高峰;沈翼军
【作者单位】江苏大学,生物与环境工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学,生物与环境工程学院,江苏,镇江,212013;安徽工业大学,建筑工程学院,安徽,马鞍山,243002【正文语种】中文
【中图分类】TV213.4;P208
【相关文献】
1.基于与Web GIS的城市水资源管理决策支持系统开发及应用 [J], 张文明;朱成涛;董增川;梁忠民;孙宗凤
2.基于WebGIS的现代农业发展综合管理决策系统设计与实现 [J], 刘洋洋
3.基于组件式GIS的城市水资源管理决策支持系统的设计与开发 [J], 闫骏霞;丛方杰
4.基于GIS的区域水资源管理决策支持系统 [J], 汝绪伟;孙灵文;朱运海
5.基于GIS的水资源管理决策系统 [J], 沈翼军;郑铭;徐进;甘欣欣
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社会经济活动对太湖流域的生态影响分析

社会经济活动对太湖流域的生态影响分析刘　庄1①,郑　刚1,2,张永春1,李维新1,张毅敏1,曾　远1　(1.环境保护部南京环境科学研究所,江苏南京　210042;2.南京林业大学森林资源与环境学院,江苏南京　210037)摘要:采用系统分析的方法,围绕社会经济压力、水体污染负荷以及水体环境状态3个方面,建立社会经济活动对太湖流域生态影响的评价指标体系,利用层次分析法计算各指标因子的权重。

根据太湖流域2005和2006年的相关数据,以M A T L A B 为工具,运用模糊模式识别方法进行流域生态综合评价,分析社会经济活动对太湖流域的生态影响。

研究结果表明,太湖流域的社会经济活动对湖泊生态的影响较大,除了点源污染以外,面源污染也是太湖流域生态环境问题的重要根源。

关键词:太湖;社会经济活动;模糊模式识别;生态影响评价中图分类号:X 821;X 24 文献标识码:A 文章编号:1673-4831(2009)01-0027-05E c o l o g i c a l I mp a c t o fS o c i o -E c o n o m i cA c t i v i t i e s o nT a i h uB a s i n.L I U Z h u a n g 1,Z H E N G G a n g 1,2,Z H A N G Y o n g -c h u n 1,L I W e i -x i n 1,Z H A N GY i -m i n 1,Z H A N GY i -m i n 1,Z E N GY u a n 1(1.N a n j i n g I n s t i t u t e o f E n v i r o n m e n t a l S c i e n c e s ,M i n i s -t r y o f E n v i r o n m e n t a l P r o t e c t i o n ,N a n j i n g 210042,C h i n a ;2.C o l l e g e o f F o r e s t R e s o u r c e s a n d E n v i r o n m e n t ,N a n j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y ,N a n j i n g 210037,C h i n a )A b s t r a c t :B ym e a n s o f s y s t e m a n a l y s i s ,a ni n d e xs y s t e m ,c e n t e r i n ga r o u n ds o c i o -e c o n o m i cp r e s s u r e ,w a t e rp o l l u t i o n l o a d ,a n d w a t e r e n v i r o n m e n t a l s t a t u s ,i s e s t a b l i s h e df o r e v a l u a t i o no f e c o l o g i c a l i m p a c t o f t h e s o c i o -e c o n o m i c a c t i v i t i e s o n t h e T a i h uB a s i n .W e i g h t so f t h ei n d i c e s o f t h e s y s t e m w e r ec o m p u t e d ,u s i n gA H P(a n a l y t i ch i e r a r c h yp r o c e s s ).A n d b a s e do n a v a i l a b l e d a t a r e l a t e d t o t h e T a i h u B a s i ni n 2005a n d 2006,c o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o n o f t h e e c o l o g y o f t h e b a s i n w a s p e r f o r m e d w i t h t h e a i d o f M A T L A Ba n d t h e a p p r o a c h o f f u z z y p a t t e r n r e c o g n i t i o n .A n d f i n a l l y ,e c o l o g i c a l i m p a c t o f t h e s o c i o -e c o n o m i c a c t i v i t i e s o nt h eT a i h uB a s i nw a sa n a l y z e d .R e s u l t ss h o w t h a t t h ei m p a c t w a se n o r m o u s .B e s i d e sp o i n t -s o u r c e p o l l u t i o n ,n o n -p o i n t s o u r c e p o l l u t i o ni s o n e o f t h e r o o t c a u s e s o f t h e e c o l o g i c a l p r o b l e m s i nt h e r e g i o n .K e yw o r d s :T a i h uL a k e ;s o c i o -e c o n o m i c a l a c t i v i t y ;f u z z yp a t t e r nr e c o g n i t i o n ;e c o l o g i c a l i m p a c t e v a l u a t i o n 太湖流域地处长江下游地区,面积3.6万多k m 2,这里不仅是全国人口最稠密的地区之一,也是经济最发达和城市化程度最高的地区之一,以仅占全国0.4%的土地总面积创造了全国10%以上的地区生产总值[1]。