皖江城市带城市环境动态变化过程的识别研究

The systematic driving of intertwined human activities and natural processes leads to a series of large-scale biophysical change for the land, ocean and atmosphere.Furthermore, those changes in some local and regional urban environment are particularly evident. How to mitigate and adapt to these changes for this peculiar natural geographic environment and socio-economic development? It's an important topic for studying human-nature coupling system. By selecting Wan-Jiang City Belt as study area, based on GIS platform, this project aims to construct an integrated database including land use/cover change, population, industry,carbon emission,environmental pollution,air temperature and precipitation. Land surface temperature will be retrieved by using multi-year satellite images such as Landsat and ASTER data and validation will be made by in-situ measurements from high-density automatic weather stations. The spatio-temporal changing series for urban environment will be established. Regional ecological vulnerability can be analyzed by RUSLE model. Spatio-temporal modes for regional carbon sources and carbon sinks can be derived from atmospheric dispersion model. Dynamic changing processes of urban environment will be simulated by applying spatial analysis function of GIS, time series analysis, CeoCA and simulation analysis. The coupling mechanisms between human activities and natural environment will be investigated. Thus, this study will provide a theoretical basis for rapid transformation of economic development and building a resource-saving and environment-friendly city.

人类活动和自然过程相互交织的系统驱动，不仅造成了陆地、海洋、大气的一系列大尺度生物物理变化，而且在某些局地的、区域的城市环境中，这种变化表现得尤为明显。这种特有的自然地理环境和社会、经济发展状况如何减缓和适应这种变化，是研究人类-自然耦合系统的重要领域。本课题以皖江城市带为研究区，以GIS为平台，建立土地利用/覆盖变化、人口、工业、碳排放、气温和降水、环境污染等集成数据库。利用多年的Landsat TM、ASTER等遥感数据反演地表温度，并用高密度自动气象站实测数据进行验证，建立城市环境时空变化序列。用RUSLE等模型分析该区域生态脆弱性；用大气扩散等模型计算该区域碳源/碳汇时空分布模式。利用GIS空间分析、时间序列分析、CeoCA、仿真分析模拟城市环境变化动态过程，探讨人类活动-自然环境耦合机理，为快速转变经济发展方式，建设资源节约型、环境友好型城市提供理论依据。

本课题以GIS为平台，建立土地利用/覆盖变化、人口、工业、碳排放、气温和降水、环境污染等集成数据库。利用1991-2015年的Landsat TM、ASTER等遥感数据反演地表温度，并用高密度自动气象站实测数据进行验证，建立城市环境时空变化序列。用RUSLE等模型分析该区域生态脆弱性；用大气扩散等模型计算该区域碳源/碳汇时空分布模式。利用GIS空间分析、时间序列分析、CeoCA、仿真分析模拟城市环境变化动态过程. 结果表明: 巢湖流域基本代表皖江地区特点，1992-2006年土壤侵蚀模数由510.70 t/ （km2•a）减少到 129.79 t/ （km2•a），降幅为 74.59%，同时植被覆盖率由 37.0%增至 47.80%，土壤侵蚀的面积比例变化明显，轻度、中度、强度、极强和剧烈侵蚀由8.93%、2.33%、1.32%、0.09%、0.05%分别减少为4.74%、1.39%、0.28%、0.02%、0.01%，微度侵蚀由87.88%增加到94.16%。但2013年土壤微度侵蚀又减少为93.46%，土壤微度侵蚀有向高一级转换趋势。2006-2013年土壤侵蚀模数也由129.79 t/ （km2•a）增加到149.44 t/（km2•a），增幅为15.14%。主要原因是人为引起的植被破坏导致了土壤侵蚀，保护植被是优化城市环境的重要途径。10 年之间皖江城市带植被净初级生产力呈减少趋势，植被净初级生产力空间格局表现出较大的不均匀性，长江以南植被净初级生产力较大;研究区农业碳排放总量从１９９１年的２７３万ｔ增加到２０１０年的５３５万ｔ，年均增长率为１０．３５％，因此通过动态过程识别，达到了探讨人类活动-自然环境耦合机理，快速转变经济发展方式，建设资源节约型、环境友好型城市目标。